導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯(cuò)過為您精心挑選的10篇人工智能工作方向，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

美國(guó)的報(bào)告重點(diǎn)結(jié)合人工智能的應(yīng)用及管理提出四點(diǎn)要求，一是美國(guó)政府應(yīng)該對(duì)人工智能加大政策扶持和資金投入力度；二是人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響；三是人工智能需建立全球合作和安全；四是需完善人工智能的倫理以及相關(guān)法律法規(guī)。英國(guó)的報(bào)告主要側(cè)重于人工智能對(duì)未來宏觀趨勢(shì)和影響的分析，一是人工智能有助于提升生產(chǎn)力；二是人工智能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生影響；三是應(yīng)管理和降低人工智能可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

美國(guó)的報(bào)告重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)政府、公眾，以及社會(huì)各界應(yīng)共同努力來支持人工智能科技的發(fā)展，并深思熟慮關(guān)注其發(fā)展?jié)摿?、管理其可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。一是重點(diǎn)加強(qiáng)對(duì)應(yīng)用程序開發(fā)的監(jiān)管，采取有效措施既保障公共安全又鼓勵(lì)創(chuàng)新；二是支持人工智能在基礎(chǔ)研究和公共產(chǎn)品方面的應(yīng)用，并制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范；三是應(yīng)確保人工智能系統(tǒng)可控、公開、透明，且行為與人類的價(jià)值觀保持一致。

英國(guó)的報(bào)告重點(diǎn)提出對(duì)人工智能的四大判斷。一是人工智能可幫助企業(yè)和個(gè)人有效利用數(shù)據(jù)資源、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)交互方式，從而提高工作效率和生產(chǎn)力；二是人工智能將改變現(xiàn)有的工作類型和所需技能，未來工作將主要是對(duì)人工智能技術(shù)的補(bǔ)充和完善；三是預(yù)警人工智能技術(shù)帶來的沖擊，未來的技術(shù)革新會(huì)更加頻繁，技術(shù)變革會(huì)導(dǎo)致一些從事特定工作技能和工作類型的人員被淘汰；四是政府需考慮由人工智能進(jìn)行決策的問責(zé)機(jī)制，確保問責(zé)的透明度。

對(duì)我國(guó)人工智能發(fā)展的啟示

人工智能要以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用為根本導(dǎo)向。當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)在機(jī)器人、無(wú)人駕駛、智慧城市等細(xì)分領(lǐng)域初現(xiàn)端倪，引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。無(wú)論是資本市場(chǎng)，還是企業(yè)和學(xué)術(shù)界，都加大了對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的投入力度，市場(chǎng)潛力將進(jìn)一步加速釋放。只有不斷拓展人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的深度和廣度，才能引領(lǐng)市場(chǎng)爆發(fā)式增長(zhǎng)。美英的人工智能報(bào)告均表明當(dāng)前國(guó)內(nèi)外科技巨頭對(duì)人工智能的研發(fā)和投資正逐步向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用傾斜，我國(guó)也應(yīng)遵循市場(chǎng)的價(jià)值導(dǎo)向，搶占未來市場(chǎng)。

人工智能要以協(xié)同發(fā)展為基礎(chǔ)支撐。數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算能力是支撐人工智能發(fā)展的三大核心要素，三大要素協(xié)同創(chuàng)新是人工智能發(fā)展的本質(zhì)需求。美英人工智能報(bào)告中多次強(qiáng)調(diào)三大要素對(duì)人工智能發(fā)展的重要性，并指出當(dāng)前人工智能呈現(xiàn)高速發(fā)展態(tài)勢(shì)的根本原因。一是海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，人工智能算法訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)等均需要大量數(shù)據(jù)提供支持。二是計(jì)算能力的提高，尤其是云算的出現(xiàn)，使傳統(tǒng)計(jì)算模式向并行計(jì)算模式轉(zhuǎn)變，大幅縮短了計(jì)算處理時(shí)間，為深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)發(fā)展提供重要支撐。三是諸多底層算法開放，先進(jìn)的算法能夠更好地分析和挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

人工智能要由政府把握關(guān)鍵方向和規(guī)避相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。綜觀美英國(guó)家的人工智能報(bào)告，政府在引領(lǐng)人工智能發(fā)展方向，加大政策扶持力度方面擁有絕對(duì)主導(dǎo)權(quán)，尤其在人才隊(duì)伍建設(shè)方面，人工智能屬于典型的智力密集型產(chǎn)業(yè)，構(gòu)建專業(yè)人才培養(yǎng)體系、提升高端人才供給能力對(duì)政府而言責(zé)無(wú)旁貸。此外，由于人工智能正逐漸融入到人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)、生活的方方面面，政府有責(zé)任也有義務(wù)制定相應(yīng)法律法規(guī)，規(guī)避和降低人工智能發(fā)展帶來的道德和法律風(fēng)險(xiǎn)。

篇2

一、人工智能時(shí)代下傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)管理問題

（一）專業(yè)水平問題

人工智能可以通過“大腦”思考問題，在現(xiàn)代化信息技術(shù)的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往會(huì)超過人的大腦。目前，人工智能主要應(yīng)用于圖像識(shí)別、邏輯程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人操控等方面。其中，財(cái)務(wù)智能機(jī)器人最能體現(xiàn)出人工智能的優(yōu)勢(shì)和特長(zhǎng)。與之相比，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)職能進(jìn)行簡(jiǎn)單且具有重復(fù)性的核算工作，工作內(nèi)容簡(jiǎn)單，但是工作效率較低。人工運(yùn)算會(huì)消耗大量的時(shí)間，最終所得到的成果遠(yuǎn)不及機(jī)器人操作得到的結(jié)果。

（二）協(xié)同發(fā)展問題

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作人員在日常工作中，要進(jìn)行大量重復(fù)性操作，在資金管理方面，需要提供管理層信息。工作人員在工作中，需要參與到企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)部門進(jìn)行資料收集整理，但是不能參與到后續(xù)管理工作中。不同部門的協(xié)同性較低，無(wú)法形成材料的生產(chǎn)、采購(gòu)、管理與銷售的全過程，導(dǎo)致了各個(gè)方面的管理工作不能有機(jī)結(jié)合，無(wú)法精準(zhǔn)地反映出企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況，更無(wú)法提供所需的數(shù)據(jù)和資料。

（三）預(yù)判分析能力

對(duì)于企業(yè)內(nèi)部的管理人員與投資者來說，無(wú)論在何種情況下，都希望能夠在第一時(shí)間，掌握企業(yè)的發(fā)展水平與內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理狀況。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在工作中將注意力集中在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理方面，在完成數(shù)據(jù)計(jì)算后，會(huì)交給外部信息人員使用。這一環(huán)節(jié)明顯地忽略了內(nèi)部高層的管理需求。對(duì)于財(cái)務(wù)計(jì)算與管理缺乏預(yù)判和分析能力，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)部的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在工作中不能夠通過數(shù)據(jù)和信息，了解到企業(yè)當(dāng)前的經(jīng)營(yíng)水平。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)更關(guān)注到對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的采集與分析，忽視了企業(yè)未來的發(fā)展規(guī)劃和管理目標(biāo)，不利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)足穩(wěn)定與健康發(fā)展。

二、人工智能時(shí)代下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型策略

在了解到企業(yè)人工智能時(shí)代下，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作現(xiàn)狀之后，有利于進(jìn)一步明確財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)可以通過何種方式，實(shí)現(xiàn)向管理會(huì)計(jì)的順利過渡與轉(zhuǎn)型。

（一）加強(qiáng)專業(yè)化培訓(xùn)

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向新型管理會(huì)計(jì)方向轉(zhuǎn)移，標(biāo)志著許多工作在開展中，都需要從多種不同的角度進(jìn)行分析。如果在工作中不能結(jié)合時(shí)展和大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，始終按照傳統(tǒng)的方式與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理，會(huì)導(dǎo)致會(huì)計(jì)工作無(wú)法取得理想的成績(jī)[2]。特別是進(jìn)入到人工智能時(shí)代下，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)需要考慮到大數(shù)據(jù)信息技術(shù)與人工智能技術(shù)的影響，在人員培訓(xùn)上加強(qiáng)管理，實(shí)現(xiàn)專業(yè)化培訓(xùn)。比如，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代中的智能軟件的應(yīng)用和操作進(jìn)行培訓(xùn)。目前，智能軟件已經(jīng)成為了會(huì)計(jì)工作中不可或缺的重要工具，通過加強(qiáng)軟件操作方式的培訓(xùn)，可以幫助工作人員在工作中，更快地掌握工作的內(nèi)容，提高工作效率，并且按照正確的方法與路線，完成各項(xiàng)工作。

（二）改進(jìn)管理模式

智能化時(shí)代下，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)方向轉(zhuǎn)型，需要與之配套的管理模式和組織結(jié)構(gòu)。因此，對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部的管理模式進(jìn)行改革調(diào)整，有利于建立更為完善的會(huì)計(jì)組織管理體系。從當(dāng)前國(guó)家的管理會(huì)計(jì)工作職能要求的角度進(jìn)行分析，要對(duì)原本的組織模式進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，使其能夠有效地適應(yīng)當(dāng)前的管理需求，使各項(xiàng)管理工作都能順利開展，提高財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型之后的工作效率與工作質(zhì)量。同時(shí)，通過對(duì)管理模式進(jìn)行改革，還可以為會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的組織基礎(chǔ)。為了確保企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型工作可以順利完成，企業(yè)內(nèi)部需要建立更為完善的管理制度。對(duì)于管理會(huì)計(jì)的工作方式和工作內(nèi)容中出現(xiàn)的問題，要利用新型管理制度進(jìn)行處理。比如，國(guó)內(nèi)某地區(qū)的企業(yè)在進(jìn)入到人工智能時(shí)代后，對(duì)內(nèi)部的管理制度進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)整。對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作人員的工作行為起到了明顯的約束作用，提高了工作人員在工作中的規(guī)范性和效率性。同時(shí)，還激發(fā)出員工的責(zé)任感與積極性，為實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型工作做好準(zhǔn)備。

（三）強(qiáng)化數(shù)據(jù)處理

除了上述兩項(xiàng)技術(shù)手段之外，人工智能時(shí)代下的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展工作，還需要依靠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與運(yùn)算能力。人工智能技術(shù)與設(shè)備，可以為數(shù)據(jù)核算與分析，提供充分的支持與引導(dǎo)。同時(shí)，在進(jìn)行實(shí)際操作中，還能夠發(fā)揮出人工智能技術(shù)的及時(shí)、準(zhǔn)確、便捷和高效的特征。通過及時(shí)有效的操作模式，對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)和指標(biāo)進(jìn)行分析處理，順利推動(dòng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理方向轉(zhuǎn)型。在完成了基本的數(shù)據(jù)分析和處理工作之后，可以掌握企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，明確運(yùn)行的質(zhì)態(tài)，使經(jīng)營(yíng)者和管理者，在第一時(shí)間獲取到有效的數(shù)據(jù)和信息。雖然在現(xiàn)代化發(fā)展中，人工智能技術(shù)占據(jù)了部分財(cái)務(wù)人員的工作機(jī)會(huì)，但是與此同時(shí)也極大地解放了勞動(dòng)力，人們有更多的時(shí)間參與到技術(shù)提升和深入研究中，可以從事更多具有高附加值的工作，盡快實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化發(fā)展，最終推動(dòng)自身與企業(yè)都邁向更高的發(fā)展階段。

總結(jié)：

綜上所述，傳統(tǒng)基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)正在被人工智能所取代，人工智能時(shí)代的全面來臨，為人類的工作和職業(yè)發(fā)展帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)要把握機(jī)遇，積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，加強(qiáng)專業(yè)化培訓(xùn)，調(diào)整并改進(jìn)管理模式，利用大數(shù)據(jù)信息技術(shù)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)的處理，推動(dòng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的順利轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

篇3

能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機(jī)理并制造出可以模擬智能行為的智能機(jī)，是人類長(zhǎng)久以來一個(gè)美好而強(qiáng)烈的愿望。從世界各國(guó)的古老傳說到近代科學(xué)的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進(jìn)而征服自己的決心。人工智能學(xué)科的出現(xiàn)及迅速發(fā)展，為這一愿望的實(shí)現(xiàn)帶來了希望的曙光。它的研究延長(zhǎng)了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動(dòng)，使科學(xué)技術(shù)革命的發(fā)展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡(jiǎn)稱AI)已被應(yīng)用到社會(huì)生活的各個(gè)方面并已取得了令人矚目的成就。

雖然體育實(shí)用計(jì)算機(jī)科學(xué)在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進(jìn)了體育事業(yè)的進(jìn)步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實(shí)用計(jì)算機(jī)技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，在以“知識(shí)工程”為主的人工智能諸學(xué)科取得巨大成功的時(shí)候，體育實(shí)用計(jì)算機(jī)技術(shù)還在堅(jiān)持“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)＋算法＝程序”的傳統(tǒng)程序設(shè)計(jì)方式，顯然已是大大落后于時(shí)代了。怎樣在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上有步驟、有順序地將計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新發(fā)展成果應(yīng)用到體育領(lǐng)域中來，從更大程度上挖掘計(jì)算機(jī)科學(xué)的潛能從而促進(jìn)體育科學(xué)再上新臺(tái)階，就成了體育科研工作者一個(gè)重要的課題。本文分析了體育實(shí)用人工智能的現(xiàn)狀，展望了體育實(shí)用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對(duì)體育實(shí)用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項(xiàng)工作中來。

2　人工智能及其解題思路

人工智能是一門前沿學(xué)科，是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、系統(tǒng)科學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產(chǎn)業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個(gè)關(guān)于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器(智能計(jì)算機(jī))或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機(jī)器具有能聽、會(huì)說、會(huì)看、會(huì)寫、可思維、會(huì)學(xué)習(xí)等人類思維能力的一門科學(xué)。

人工智能的研制者通過知識(shí)獲取過程將專家知識(shí)變成計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的代碼(知識(shí)庫(kù))，然后通過計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)使計(jì)算機(jī)模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識(shí)的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個(gè)專家的知識(shí)并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗(yàn)，所以，人工智能更適合于解決現(xiàn)實(shí)中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對(duì)于體育領(lǐng)域而言，不論是運(yùn)動(dòng)員的選材、訓(xùn)練計(jì)劃的安排、運(yùn)動(dòng)處方的制訂還是運(yùn)動(dòng)技術(shù)的診斷，體育專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對(duì)體育科學(xué)的發(fā)展將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

3　體育實(shí)用人工智能的現(xiàn)狀

象所有處于發(fā)展之初的學(xué)科與研究方向一樣，人工智能與體育科學(xué)的完全交匯融合還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實(shí)事求是的系統(tǒng)分析方法來對(duì)待它。惟有如此，我們才會(huì)既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實(shí)用人工智能的發(fā)展進(jìn)程。

3.1　體育實(shí)用人工智能發(fā)展過程中的問題

1.對(duì)大多數(shù)體育工作者而言，人工智能技術(shù)還相當(dāng)高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項(xiàng)知識(shí)，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對(duì)缺乏計(jì)算機(jī)操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的科研人員，對(duì)知識(shí)工程理論與方法的缺乏也會(huì)使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)是人類的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計(jì)算為中心的程序設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)變到以知識(shí)符號(hào)處理為中心的程序設(shè)計(jì)上來。這種思維與觀念的轉(zhuǎn)變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個(gè)復(fù)雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當(dāng)?shù)募夹g(shù)和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長(zhǎng)期、艱苦的努力。與那些更易在短期內(nèi)取得成果的研究方向相比，體育實(shí)用人工智能技術(shù)的研究可能更容易被人們所忽略。

2.人工智能與體育科學(xué)兩學(xué)科發(fā)展的相對(duì)獨(dú)立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術(shù)的科研人員還沒有看到其在體育領(lǐng)域應(yīng)用的廣闊天地，人工智能的應(yīng)用成果還集中在工業(yè)控制領(lǐng)域、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或軍事決策過程——相對(duì)來說，這些領(lǐng)域更易取得明顯的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。體育實(shí)用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時(shí)，相當(dāng)一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗(yàn)技能”為主的教學(xué)、訓(xùn)練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發(fā)展的新成果，這就加大了體育實(shí)用人工智能普及的難度。總的來說，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢(shì)，但目前人工智能與體育科學(xué)仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個(gè)強(qiáng)有力的橋梁和紐帶。

3.人工智能技術(shù)本身的不完備性。盡管自80年代以來，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式人工智能、知識(shí)表示、常識(shí)推理等基礎(chǔ)性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語(yǔ)言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室和書面報(bào)告里，并沒有轉(zhuǎn)化到應(yīng)用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識(shí)獲取這一“瓶頸”技術(shù)也阻礙了它的進(jìn)一步發(fā)展。

此外，我們也不得不考慮一下計(jì)算機(jī)軟、硬件和資金方面的限制。一般一個(gè)大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強(qiáng)有力的計(jì)算機(jī)軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個(gè)人微機(jī)為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費(fèi)可能會(huì)從很大程度上限制著體育實(shí)用人工智能的發(fā)展。

3.2　體育實(shí)用人工智能發(fā)展的有利條件

盡管一系列理論與實(shí)際問題阻礙了體育實(shí)用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對(duì)體育實(shí)用人工智能產(chǎn)生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了道路。

1.計(jì)算機(jī)技術(shù)在體育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用以及它對(duì)運(yùn)動(dòng)成績(jī)的巨大推動(dòng)力，已經(jīng)使越來越多的人們認(rèn)識(shí)到程序設(shè)計(jì)的美妙前景。顯然，體育實(shí)用計(jì)算機(jī)程序的設(shè)計(jì)就是對(duì)體育工作者腦力勞動(dòng)的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設(shè)計(jì)甜頭的教練員和運(yùn)動(dòng)員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。

2.近年來，我國(guó)的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進(jìn)展，培養(yǎng)出一大批年富力強(qiáng)、有很強(qiáng)科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力和學(xué)習(xí)能力，對(duì)他們來說，掌握人工智能技術(shù)也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實(shí)用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身計(jì)劃”的推廣與實(shí)施，不僅使我國(guó)的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動(dòng)中來。這其中當(dāng)然包括人工智能領(lǐng)域的研究人員，他們會(huì)在鍛煉中逐漸認(rèn)識(shí)體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領(lǐng)域的技術(shù)方法來解決它(事實(shí)上，許多行之有效的體育實(shí)用方法和技術(shù)都是非體育專業(yè)科研人員引進(jìn)到體育領(lǐng)域中來的)。人工智能會(huì)象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的灰色理論、模糊數(shù)學(xué)、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認(rèn)、理解和接受，進(jìn)而逐漸滲透到訓(xùn)練、選材、規(guī)劃、教學(xué)等日常的體育工作中。因此，“全民健身計(jì)劃”的出臺(tái)與推廣，又為體育實(shí)用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。

此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質(zhì)的不斷提高和人工智能技術(shù)的不斷完善，都會(huì)在一定程度上加快體育實(shí)用人工智能的步伐。

4　體育實(shí)用人工智能的發(fā)展方向

就目前人工智能領(lǐng)域而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點(diǎn)。前者是以研究大腦的結(jié)構(gòu)和認(rèn)知模型為主，用以對(duì)智力活動(dòng)進(jìn)行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)值計(jì)算軟件包和圖形處理程序進(jìn)行有機(jī)集成，以解決復(fù)雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實(shí)用人工智能的研究方向，但對(duì)當(dāng)前體育領(lǐng)域而言，應(yīng)用性研究，即將各種已經(jīng)成熟的智能技術(shù)應(yīng)用到體育實(shí)踐中來，有著更加重大的現(xiàn)實(shí)意義。

4.1　各種體育實(shí)用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制

專家系統(tǒng)是利用具有相當(dāng)數(shù)量的權(quán)威性知識(shí)來解決特定領(lǐng)域?qū)嶋H問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理判斷，最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實(shí)用人工智能研究的突破口，是因?yàn)椴徽搹睦碚撋稀⒓夹g(shù)上，還是從應(yīng)用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個(gè)分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實(shí)例(包括已開發(fā)的體育實(shí)用專家系統(tǒng))可以提供技術(shù)支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實(shí)用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實(shí)用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導(dǎo)體育工作者循序漸進(jìn)地了解和掌握智能技術(shù)，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律，才能保證體育實(shí)用人工智能健康、有序地發(fā)展。

4.2　體育領(lǐng)域自身智能技術(shù)研究人員的培養(yǎng)

由于受知識(shí)和技術(shù)的限制，在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，體育實(shí)用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領(lǐng)域人員的引導(dǎo)。然而，只有培養(yǎng)出體育領(lǐng)域自身的智能技術(shù)研究人員，體育實(shí)用人工智能才會(huì)有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應(yīng)該首先是一個(gè)體育工作者，并已具有相當(dāng)程度的體育專業(yè)知識(shí)和體育運(yùn)動(dòng)實(shí)踐，再通過人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，就可以單獨(dú)開發(fā)出自身領(lǐng)域高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術(shù)向體育領(lǐng)域的滲透提供了必要的前提條件。

4.3　體育實(shí)用人工智能的基礎(chǔ)理論研究

雖然體育實(shí)用人工智能技術(shù)和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時(shí)間內(nèi)取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎(chǔ)理論的研究，脫離了基礎(chǔ)理論，技術(shù)和方法就會(huì)變成無(wú)源之水、無(wú)本之木。體育實(shí)用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識(shí)只有形成體系，才能成為科學(xué)，一系列的技術(shù)只有被理論所串接和揉合，才會(huì)具有持久的生命力。因此，加強(qiáng)體育實(shí)用人工智能的基礎(chǔ)理論研究(包括運(yùn)動(dòng)智能和競(jìng)技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識(shí)的表達(dá)方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識(shí)的傳遞方式研究等)，是這一新生學(xué)科存在和發(fā)展的根基所在。

5　結(jié)束語(yǔ)

體育實(shí)用人工智能離成熟還有很長(zhǎng)的距離，還存在著一系列的問題，但同時(shí)又充滿著希望，為迎接這一機(jī)遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。

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篇4

中圖分類號(hào)：TP18

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。“人工智能”一詞最初是在1956年美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)組織的達(dá)特莫斯(Dartmouth)學(xué)會(huì)上提出的。自那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。著名的美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。”而美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《從“人機(jī)大戰(zhàn)”到人機(jī)共生》中這樣定義人工智能：“雖然現(xiàn)在的機(jī)器不能思維也沒有“直覺的方程式”，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機(jī)器也有智能，使機(jī)器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能?！敝T如此類的定義基本都反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

2　人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

2.1　人工智能在管理及教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用。劉玉然在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中提到把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，認(rèn)為要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的關(guān)系，了解人工智能的外延和內(nèi)涵，搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái)，搞好企業(yè)智能化軟件的開發(fā)工作，這樣，人工智能就能在企業(yè)決策中起到關(guān)鍵的作用。

人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用。焦加麟，徐良賢，戴克昌(2003)在總結(jié)國(guó)際上相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合其在開發(fā)智能多媒體漢德語(yǔ)言教學(xué)系統(tǒng)《二十一世紀(jì)漢語(yǔ)》的過程中累積的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，介紹了智能教學(xué)系統(tǒng)的歷史、結(jié)構(gòu)和主要技術(shù)，著重討論了人工智能技術(shù)與方法在其中的應(yīng)用，并指出了當(dāng)今這個(gè)領(lǐng)域上存在的一些問題。

2.2　人工智能專家系統(tǒng)在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能專家系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。國(guó)外最早將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療診斷的是MYCIN專家系統(tǒng)。1982年，美國(guó)Pittsburgh大學(xué)Miller發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2I內(nèi)科計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果，1977年改進(jìn)為Internist 2Ⅱ，經(jīng)過改進(jìn)后成為現(xiàn)在的CAU-CEUS，1991年美國(guó)哈佛醫(yī)學(xué)院Barnett等開發(fā)的DEX-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國(guó)研制基于人工智能的專家系統(tǒng)始于上世紀(jì)70年代末，但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)學(xué)院研制成“關(guān)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)”，它是模擬著名老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω尾≡\治的程序。上世紀(jì)80年代初，福建中醫(yī)學(xué)院與福建計(jì)算機(jī)中心研制的林如高骨傷計(jì)算機(jī)診療系統(tǒng)。其他如廈門大學(xué)、重慶大學(xué)、河南醫(yī)科大學(xué)、長(zhǎng)春大學(xué)等高等院校和其他研究機(jī)構(gòu)開發(fā)了基于人工智能的醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)，并成功應(yīng)用于臨床。

人工智能在礦業(yè)中的應(yīng)用。與礦業(yè)有關(guān)的第一個(gè)人工智能專家系統(tǒng)是1978年美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所的礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)PROSPECTOR，用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等。20世紀(jì)80年代以來，美國(guó)礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作開發(fā)了預(yù)防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專家系統(tǒng)；弗尼吉亞理工學(xué)院及州立大學(xué)研制了模擬連續(xù)開采過程中開采、裝載、運(yùn)輸、頂板錨固和設(shè)備檢查專家系統(tǒng)Consim；阿拉斯加大學(xué)編寫了地下煤礦采礦方法選擇專家系統(tǒng)。

2.3　人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用

人工智能在超聲無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用。在超聲無(wú)損檢測(cè)(NDT)與無(wú)損評(píng)價(jià)(NDE)領(lǐng)域中，目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對(duì)超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)，形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類；專家在傳統(tǒng)超聲無(wú)損檢測(cè)與智能超聲無(wú)損檢測(cè)之間架起了一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術(shù)熟練。經(jīng)驗(yàn)豐富的專家。所以在實(shí)際應(yīng)用中這種智能超聲無(wú)損檢測(cè)有很大的價(jià)值。

人工智能在電子技術(shù)方面的應(yīng)用。沈顯慶認(rèn)為可以把人工智能和仿真技術(shù)相結(jié)合，以單片機(jī)硬件電路為專家系統(tǒng)的知識(shí)來源，建立單片機(jī)硬件配置專家系統(tǒng)，進(jìn)行故障診斷，以提高糾錯(cuò)能力。人工智能技術(shù)也被引入到了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理的常用技術(shù)是防火墻技術(shù)，而防火墻的核心部分就是入侵檢測(cè)技術(shù)。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統(tǒng)的防范手段已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)實(shí)的需要，把人工智能技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡(jiǎn)述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用》一文中具體介紹了如何把人工智能技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的發(fā)展方向

3.1　人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀。目前，AI技術(shù)在美國(guó)、歐洲和日本發(fā)展很快。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的IBM公司。已經(jīng)為加州勞倫斯?利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室制造了號(hào)稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開發(fā)的更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦――“藍(lán)色牛仔(blue jean)”，據(jù)其研究主任保羅?霍恩稱，預(yù)計(jì)“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。麻省理工學(xué)院的AI實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為，該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣大的發(fā)展前景，巨大的發(fā)展市場(chǎng)被各國(guó)和各公司所看好。除了IBM等公司繼續(xù)在AI技術(shù)上大量投入，以保證其領(lǐng)先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾?蓋茨在美國(guó)華盛頓召開的AI(人工智能)國(guó)際會(huì)議上進(jìn)行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力于AI的基礎(chǔ)技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的研究，其對(duì)象包括自我決定、表達(dá)知識(shí)與信息、信息檢索、機(jī)械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)采集、自然語(yǔ)言、語(yǔ)音筆跡識(shí)別等。

我國(guó)人工智能的研究現(xiàn)狀。很長(zhǎng)一段時(shí)間以來，機(jī)械

和自動(dòng)控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機(jī)器人作為奮斗目標(biāo)。中國(guó)國(guó)際科技大學(xué)在國(guó)家863計(jì)劃和自然科學(xué)基金支持下，一直從事兩足步行機(jī)器人、類人性機(jī)器人的研究開發(fā)，在1990年成功研制出我國(guó)第一臺(tái)兩足步行機(jī)器人的基礎(chǔ)上，經(jīng)過科研10年攻關(guān)，于2000年11月，又成功研制成我國(guó)第一臺(tái)類人性機(jī)器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語(yǔ)言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態(tài)不行，到能快速自如的動(dòng)態(tài)步行；從只能在已知的環(huán)境中步行，到可在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生理視覺系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項(xiàng)重大研究成果。

3.2　人工智能發(fā)展方向

在信息檢索中的應(yīng)用。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在：①如何利用計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)，包括機(jī)器感知、機(jī)器思維、機(jī)器行為，即知識(shí)獲取、知識(shí)處理、知識(shí)利用的過程。②由于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)信息既包括規(guī)律性的知識(shí)，如一般原理概念，也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，這些知識(shí)不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素，對(duì)其進(jìn)行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于專家系統(tǒng)的入侵檢測(cè)方法。入侵檢測(cè)中的專家系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)安全專家對(duì)可疑行為的分析后得到的一套推理規(guī)則。一個(gè)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)能夠在專家的指導(dǎo)下，隨著經(jīng)驗(yàn)的積累而利用自學(xué)習(xí)能力進(jìn)行規(guī)則的擴(kuò)充和修正，專家系統(tǒng)對(duì)歷史記錄的依賴性相對(duì)于統(tǒng)計(jì)方法較小，因此適應(yīng)性較強(qiáng)，可以較靈活地適應(yīng)廣普的安全策略和檢測(cè)要求。這是人工智能發(fā)展的一個(gè)主要方向。

篇5

中圖分類號(hào)：F230 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2017）001-000-01

一、人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用及前景

人工智能即“關(guān)于研發(fā)人工構(gòu)造出的可以模擬人的意識(shí)和思維方式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理論和應(yīng)用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類正在做的工作”。對(duì)于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應(yīng)用卻很常見，例如蘋果的Siri。人工智能是對(duì)人的智力的模仿再生，導(dǎo)致人的思維永遠(yuǎn)會(huì)先于計(jì)算機(jī)一步。

在如今的高速信息化時(shí)代下，縱觀整個(gè)會(huì)計(jì)領(lǐng)域，不難發(fā)現(xiàn)，由于各種會(huì)計(jì)處理軟件和人工智能的應(yīng)用，過去從事手工填制憑證、記賬、對(duì)賬、結(jié)賬這些繁瑣的工作的人正在悄無(wú)聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會(huì)計(jì)工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會(huì)計(jì)的基本職能正潛移默化地在發(fā)生改變。

具體而言，人工智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)可以避免由于人的失誤而造成的會(huì)計(jì)信息錯(cuò)誤的問題，為管理決策、業(yè)務(wù)投資分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，人工智能可以使業(yè)務(wù)效率明顯提高，對(duì)于技術(shù)含量低、簡(jiǎn)單重復(fù)的工作，人工智能可以在高強(qiáng)度工作下仍然高效運(yùn)行。如此以來，企業(yè)運(yùn)用人工智能解決日常大量發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)化工作，精簡(jiǎn)核算類型員工，既提高了效率又節(jié)約了成本。在信息爆炸的時(shí)代，人工智能憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力、海量的信息儲(chǔ)存以及高強(qiáng)度運(yùn)轉(zhuǎn)的工作能力，在信息采集等方面也發(fā)揮越來越重要的作用。

不置可否地是人工智能不僅代表了先進(jìn)科技的高速發(fā)展，同時(shí)也帶來更豐厚的經(jīng)濟(jì)利益。人工智能的應(yīng)用范圍也會(huì)隨著社會(huì)發(fā)展從大型企業(yè)逐步擴(kuò)展到中小型企業(yè)，其功能也會(huì)日臻完善，從財(cái)務(wù)核算逐步擴(kuò)展到為財(cái)務(wù)決策提供信息等領(lǐng)域，智能會(huì)計(jì)的發(fā)展前景明朗廣闊。

二、會(huì)計(jì)是否將被人工智能完全替代

2014年《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，未來20年最有可能收到人工智能沖擊的行業(yè)中會(huì)計(jì)位于前三甲。在國(guó)內(nèi)，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過了《裝備制造業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量提升規(guī)劃》，工信部等部門也了《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃2016-2020》，意圖指導(dǎo)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。人工智能的發(fā)展如此受器重，會(huì)計(jì)人員面對(duì)的挑戰(zhàn)空前嚴(yán)峻。

因此，人工智能真將會(huì)計(jì)完全替代，會(huì)計(jì)行業(yè)中的人都將面臨重新選擇新的工作領(lǐng)域的窘境？答案是否定的。

如今會(huì)計(jì)行業(yè)正朝著一個(gè)更加多元化、全球化的復(fù)合型方向發(fā)展，由于如今的經(jīng)濟(jì)信息時(shí)代地迅猛發(fā)展，越來越多的企業(yè)步入了國(guó)際化的軌道。對(duì)于這些企業(yè)進(jìn)行合并重組、融資上市、跨國(guó)合作……都需要會(huì)計(jì)的輔助指導(dǎo)。

人工智能缺乏人類所特有的主觀能動(dòng)的創(chuàng)造想象力。人工智能由于其根據(jù)特定的情形，提前設(shè)計(jì)好運(yùn)行程序，在一旦遇見新的情形，就無(wú)法進(jìn)行處理。人工智能是沒有意識(shí)的機(jī)械的物理操作過程，相反人類的智力在于心理活動(dòng)過程。人的大腦在憑借直覺判斷、運(yùn)用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無(wú)法利用規(guī)則來約束衡量的問題，必須具備會(huì)計(jì)知識(shí)的人來處理。

三、會(huì)計(jì)行業(yè)重新定位于轉(zhuǎn)型迫在眉睫

在人工智能被引入到會(huì)計(jì)工作中，普通核算類型工作的崗位勢(shì)必減少，但財(cái)務(wù)人員不會(huì)完全被人工智能取代。分析目前國(guó)內(nèi)的會(huì)計(jì)人員的結(jié)構(gòu)布局，清晰感受到呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢(shì)。會(huì)計(jì)行業(yè)的普通核算類型的人員已達(dá)到飽和，但高水平的財(cái)務(wù)管理人才仍是鳳毛麟角。高級(jí)應(yīng)用型與復(fù)合型人才在社會(huì)上青黃不接。對(duì)于企業(yè)而言，需要的也是能夠?yàn)槠髽I(yè)宏偉藍(lán)圖出謀劃策的高級(jí)會(huì)計(jì)人員。審時(shí)度勢(shì)地轉(zhuǎn)變自身職能，努力提高自身能力素質(zhì)，能人之所不能即做人工智能無(wú)法企及的事情是會(huì)計(jì)人員的首要選擇。

（一）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式與觀念

在許多外人甚是會(huì)計(jì)工作人員看來，會(huì)計(jì)是一個(gè)埋頭算賬、記賬、整理數(shù)據(jù)的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點(diǎn)明顯早已過時(shí)。會(huì)計(jì)如果一直沿襲成規(guī)，因循自己習(xí)以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優(yōu)勝劣汰”競(jìng)爭(zhēng)中的淘汰者。

（二）專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)無(wú)止境，順應(yīng)科技發(fā)展潮流，提高競(jìng)爭(zhēng)力

在新的環(huán)境下，戰(zhàn)略管理型人才是我們每個(gè)會(huì)計(jì)人員努力的方向。如果知識(shí)內(nèi)容片面而且結(jié)構(gòu)老化，就只能重復(fù)進(jìn)行簡(jiǎn)單、機(jī)械的基礎(chǔ)工作，毫無(wú)疑問會(huì)被人工智能取而代之。一個(gè)財(cái)務(wù)人員不能簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的看見賬簿上面記載的數(shù)據(jù)，而要利用這些數(shù)據(jù)看到公司背后的實(shí)際情況，為公司發(fā)展壯大統(tǒng)籌規(guī)劃。即需要的是一個(gè)對(duì)會(huì)計(jì)知識(shí)、行業(yè)法律法規(guī)、管理決策和現(xiàn)代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評(píng)估判斷、預(yù)測(cè)決策與人機(jī)協(xié)調(diào)多方面才能的復(fù)合型人才。

（三）向人工智能會(huì)計(jì)領(lǐng)域的開發(fā)進(jìn)軍

會(huì)計(jì)處理問題的思維和方式會(huì)因不同問題而改變，考慮的范圍也會(huì)隨時(shí)間的變遷而不斷擴(kuò)大，這些都會(huì)使人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的開發(fā)異常復(fù)雜。如果儲(chǔ)備大量會(huì)計(jì)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的人員，從事于智能會(huì)計(jì)的開發(fā)與維護(hù)，重新發(fā)掘自身的價(jià)值，既是會(huì)計(jì)人員的新出路又會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)的發(fā)展做出一番新的推動(dòng)。

四、結(jié)語(yǔ)

人共智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)并不昭示著會(huì)計(jì)職業(yè)的滅亡，隨著科技不斷地發(fā)展，人工智能對(duì)于簡(jiǎn)單機(jī)械的工作的完全替代是理所當(dāng)然的，會(huì)計(jì)遭遇如此挑戰(zhàn)也是社會(huì)進(jìn)步的必然結(jié)果。面對(duì)這一重大的技術(shù)革新，無(wú)論是會(huì)計(jì)工作者還是會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)生，都應(yīng)以積極的態(tài)度主動(dòng)從容面對(duì)，重新進(jìn)行職業(yè)定位，從過去腐朽錯(cuò)誤的觀念中解放出來。面對(duì)新興技術(shù)的發(fā)展，不能因?yàn)榭謶侄]門造車、對(duì)其進(jìn)行排斥，而是保持警醒的態(tài)度來發(fā)展與提升自己，堅(jiān)信挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。

參考文獻(xiàn)：

篇6

前言：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)部分，是隨著信息化技術(shù)發(fā)展所衍生出一門獨(dú)的特技術(shù)科學(xué)，其實(shí)質(zhì)上是對(duì)人意識(shí)與思維信息過程的模擬。人工智能的發(fā)展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術(shù)轉(zhuǎn)化為高效生產(chǎn)力，也正是基于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展受到了社會(huì)公眾的廣泛關(guān)注。人工智能技術(shù)是基于信息的處理與編輯特征而實(shí)現(xiàn)，其與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中存在著相對(duì)較高的可融合性，而兩者之間的協(xié)調(diào)也將會(huì)產(chǎn)生更為全面與高新的技術(shù)，為此特在本文中對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的人工智能應(yīng)用展開了全面研究。

一、人工智能的發(fā)展與實(shí)際意義

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)與信息普遍是用數(shù)字、符號(hào)、文字等文本形式進(jìn)行展現(xiàn)，在此過程中需要其達(dá)到較高的表達(dá)能力、判斷能力等方面的標(biāo)準(zhǔn)，而人工智能為加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現(xiàn)，能豐富計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力，憑借其獨(dú)特的編輯、處理、操作技術(shù)以及超高的分析能力，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)對(duì)信息進(jìn)行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發(fā)展的意義主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是人工智能的發(fā)展增加了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實(shí)現(xiàn)了人的行為，同時(shí)由提升了人的謹(jǐn)慎、全面與系統(tǒng)等方面相關(guān)能力；二是人工智能的發(fā)展開拓了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在處理信息的空間與路徑，將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所涉及到的眾多工程信息進(jìn)行有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了集中控制的目標(biāo)，完成智能化的操作。

二、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用

2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多種渠道信息的處理與集成

網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代高新技術(shù)參與到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)之后，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來了無(wú)限種可能，為此改變了人工智能的實(shí)現(xiàn)方式與實(shí)現(xiàn)方向。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，由傳統(tǒng)的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數(shù)據(jù)信息處理的工作所轉(zhuǎn)變[2]。人工智能的這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在多種方面，例如，在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)安全管理中，可實(shí)現(xiàn)預(yù)先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠?qū)崿F(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)中流傳的不良信息等進(jìn)行自動(dòng)攔截，且能夠?qū)硗鶄鬟f信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測(cè)中心，對(duì)信息進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了高等人工智能技術(shù)。

2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)管理一直是一項(xiàng)繁重的工作，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)以及變化速度快等特點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)管理工作行程了一定的難度，而為實(shí)現(xiàn)更為高效的網(wǎng)絡(luò)管理，人工智能技術(shù)也顯示出了一定的效用。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠利用人工智能專家知識(shí)庫(kù)、問題求解技術(shù)，達(dá)到對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合管理的效果。專家系統(tǒng)是一種相對(duì)智能的計(jì)算機(jī)程序，將某種領(lǐng)域中的專家知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行累計(jì)，將其進(jìn)行有效的匯總并錄入到相關(guān)系統(tǒng)中，由此在某特定領(lǐng)域中匯集多為專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高效性與全面性，完成對(duì)此領(lǐng)域內(nèi)各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業(yè)管理與教學(xué)方面的應(yīng)用

現(xiàn)代普遍企業(yè)管理中均會(huì)應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，而在參與了人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中則更為有效的提升了企業(yè)管理的安全性與高效性。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)管理系統(tǒng)的自動(dòng)防御系統(tǒng)與健康系統(tǒng)，是企業(yè)管理實(shí)現(xiàn)高度智能化。在教學(xué)方面，教師可以在教學(xué)過程中，利用人工智能技術(shù)的知識(shí)庫(kù)，在知識(shí)庫(kù)中定義教育知識(shí)內(nèi)容，并對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理，是學(xué)生能夠更為直觀的接受教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)效率。

結(jié)論：綜合上文所述，人工智能是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、辦公安全、信息化教學(xué)等多個(gè)方面。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的有效應(yīng)用，推動(dòng)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)向高效智能化的發(fā)展，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻(xiàn)

篇7

“人工智能”（Artificial Intelligence）一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。 

2.人工智能的研究歷史 

人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段： 孕育階段：古希臘的亞里士多德，給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國(guó)的哲學(xué)家、自然科學(xué)家培根，系統(tǒng)地給出了歸納法。“知識(shí)就是力量”德國(guó)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家布萊尼茲。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號(hào)化，從而能對(duì)人的思維進(jìn)行運(yùn) 算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家布爾實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號(hào)化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。 

第一階段： 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題求解程序LISP表處理語(yǔ)言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。 

第二階段： 60 年代末到70 年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969 年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議。 

第三階段： 80 年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982 年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)K I P S”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。 

第四階段： 80 年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987 年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。 第五階段： 90 年代，人工智能出現(xiàn)新的研究由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。 

3. 人工智能的發(fā)展方向 

3.1人工智能的研究新課題。人工智能的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)造人類智能的機(jī)器，用機(jī)器模擬人類的智能。這是一個(gè)十分漫長(zhǎng)的過程，人工智能研究者將通過多種途徑、從不同的研究課題入手進(jìn)行探索。 在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動(dòng)或半自動(dòng)的知識(shí)獲取工具；能實(shí)現(xiàn)海量高速存儲(chǔ)并具有學(xué)習(xí)功能的聯(lián)想知識(shí)庫(kù)；新型推理機(jī)制和推理機(jī)；分布式人工智能與協(xié)同式專家系統(tǒng)；智能控制與智能管理；智能機(jī)器人；人工智能機(jī)；新一代的電腦模型。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)，有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。其發(fā)展可以歸納為：人機(jī)融合、機(jī)器智能、智能機(jī)器。 

3.2人機(jī)融合。人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類從事腦力勞動(dòng)，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。在重新闡述我們的歷史知識(shí)的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會(huì)努力解決知識(shí)的模糊性以及消除知識(shí)的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識(shí)的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。 

篇8

電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，就可以對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行流程進(jìn)行簡(jiǎn)單化處理，優(yōu)化控制系統(tǒng)，同時(shí)，人工智能技術(shù)為電氣自動(dòng)化控制提供了技術(shù)和安全保障。電氣自動(dòng)化工作人員的工作也隨之變得簡(jiǎn)單，在節(jié)省人力和物力的基礎(chǔ)上提高了工作質(zhì)量。目前，智能化技術(shù)在所有領(lǐng)域都有應(yīng)用，推動(dòng)了我國(guó)各行業(yè)整體向前發(fā)展。

1 人工智能技術(shù)

1.1 人工智能技術(shù)的闡述

人工智能技術(shù)就是計(jì)算技術(shù)對(duì)人腦進(jìn)行模擬，同時(shí)發(fā)出類似人類的行為指令，最后解決傳統(tǒng)的科技難題。人工智能技術(shù)不但涵蓋了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)，還關(guān)系到了一些人文學(xué)科，例如：哲學(xué)和倫理學(xué)等，結(jié)合了自然和社會(huì)兩門學(xué)科，有著較為廣泛的影響內(nèi)容。現(xiàn)在人們生活中已經(jīng)離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)，人工智能技術(shù)也逐漸發(fā)展起來，因此，計(jì)算機(jī)技術(shù)在處理問題時(shí)更類似于人腦，使工作效率提高，系統(tǒng)運(yùn)作更加靈活和穩(wěn)定，不斷地增加了自動(dòng)化程度。

1.2 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化應(yīng)用中的功能

（1）采集和處理數(shù)據(jù)的功能

人功智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，就可以很好的采集電氣設(shè)備中的模擬量和開關(guān)量，在一定情況下，還可以處理和存儲(chǔ)一些數(shù)據(jù)。

（2）監(jiān)視運(yùn)行系統(tǒng)，并及時(shí)發(fā)出報(bào)警

人工智能技術(shù)的應(yīng)用不但可以監(jiān)視和模擬電氣系統(tǒng)，還可以對(duì)設(shè)備開關(guān)量的情況進(jìn)行智能監(jiān)視，監(jiān)視事件的狀態(tài)變化，如果出現(xiàn)狀況就會(huì)報(bào)警；對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)際情況進(jìn)行記錄以及對(duì)事故進(jìn)行自動(dòng)提示和處理；除此之外，還具備聲光功能、圖像功能、電話報(bào)警功能等。

（3）操作控制的功能

電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)通過鼠標(biāo)和鍵盤控制斷路器和電動(dòng)隔離開關(guān)，還可以調(diào)整勵(lì)磁電流。電氣自動(dòng)化控制的工作人員可以根據(jù)順控程序?qū)崿F(xiàn)停機(jī)操作。同時(shí)，電氣系統(tǒng)想要適應(yīng)所有系統(tǒng)的值班要求，就會(huì)對(duì)操作人員的操作權(quán)限進(jìn)行限制。

2 電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

2.1 電氣自動(dòng)化中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

電氣自動(dòng)化設(shè)備在運(yùn)行的過程會(huì)涉及到很多的學(xué)科，想要熟練的掌握其操作流程，就需要工作人員具備較為專業(yè)的知識(shí)積累和良好素質(zhì)。所以，想要使電氣自動(dòng)化設(shè)備可以正常運(yùn)行，必須應(yīng)用人工智能化技術(shù)。人工智能化技術(shù)能夠編寫程序，之后由計(jì)算機(jī)技術(shù)負(fù)責(zé)操作，使電氣設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行，取代了人腦勞動(dòng)，使工作時(shí)間縮短，人力成本降低。

2.2 人工智能技術(shù)在電氣控制中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，主要就是控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、專家系統(tǒng)控制。筆者主要介紹了模糊控制，電氣傳動(dòng)過程中應(yīng)用模糊控制來實(shí)現(xiàn)直流電和交流電的傳動(dòng)，其直流傳動(dòng)有Sugeno與Mamdani兩種傳動(dòng)，在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程，Mamdani的作用就是控制調(diào)速，而Mamdani的另一種情況就是Sugeno；在交流電傳動(dòng)過程中，模糊控制就可以實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)。

2.3 人工智能技術(shù)在平常操作中的應(yīng)用

電氣自動(dòng)化有著較為繁瑣的操作流程，并且對(duì)操作程序也有較嚴(yán)格的要求，如果有操作問題出現(xiàn)，就很可能會(huì)出現(xiàn)機(jī)器故障，因此就會(huì)造成較為嚴(yán)重的損失。而在電氣設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行操作，這樣就簡(jiǎn)單化了控制流程，方便技術(shù)人員對(duì)其進(jìn)行檢查和維修，在節(jié)約時(shí)間的基礎(chǔ)上又降低了成本。

2.4 人工智能技術(shù)在事故和故障診斷中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)由8大類型組成，具體如（表1），在電氣事故和故障診斷中，診斷型專家系統(tǒng)較為重要，主要處理的故障為：發(fā)動(dòng)機(jī)故障、發(fā)電機(jī)故障、變壓器故障等。電氣自動(dòng)化控制過程中，會(huì)發(fā)生很多不同的故障?？蓚鹘y(tǒng)的診斷方法非常復(fù)雜，準(zhǔn)確率較低，而應(yīng)用人工智能技術(shù)就可以根據(jù)專家的指導(dǎo)和平時(shí)收集的機(jī)器故障樣本，進(jìn)行問題分析，最后制定解決策略，這樣分析將會(huì)更加準(zhǔn)確，問題存在的時(shí)間也隨之縮短，使處理問題的效率提高。

表1 專家系統(tǒng)類型表

3 人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用--簡(jiǎn)析恒壓供水案例

3.1 恒壓供水的概況

現(xiàn)在我國(guó)普遍使用的供水系統(tǒng)就是恒壓供水，因?yàn)榇讼到y(tǒng)有著不確定的負(fù)荷變化，所以傳統(tǒng)的PID算法在壓力控制方面不能達(dá)到理想效果。在具體的運(yùn)行過程中，我們發(fā)現(xiàn)模糊控制的應(yīng)用效果較好，在實(shí)施此方案中，應(yīng)用AI-808控制器進(jìn)行人工智能調(diào)節(jié)，并對(duì)FXINPLC控制邏輯加以結(jié)合，這樣水廠的恒壓供水就可以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化。

3.2 AI-808人工智能的工作原理

AI-808人工智能變頻器、調(diào)節(jié)器、閥門等構(gòu)成了此系統(tǒng)。主要由壓力傳感器檢測(cè)水管壓力，之后利用變壓器將信息傳送給AI-808儀表，將其與設(shè)定值做比較，進(jìn)而得出壓力誤差，在AI-808所具有的模糊基礎(chǔ)上結(jié)合PIC控制算法進(jìn)行運(yùn)算，將控制信號(hào)4～20mA傳到變頻器的控制端，之后對(duì)頻率進(jìn)行調(diào)節(jié)，使其達(dá)到水管所要求的指標(biāo)。如果用戶用水量增加，一臺(tái)水泵變頻到50赫茲后，還是達(dá)不到供水壓的規(guī)定，PIC將對(duì)AI-808調(diào)節(jié)器中的壓力信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，之后給出另一臺(tái)水泵，再由它進(jìn)行工頻運(yùn)行；如果用戶供水量降低，PIC會(huì)接受AI-808調(diào)節(jié)器發(fā)出的水壓高信號(hào)后，退出運(yùn)行中的一臺(tái)水泵。

上述敘述的案例只是電氣自動(dòng)化控制中小范圍的應(yīng)用人工智能化技術(shù)，同時(shí)也為電氣設(shè)備的生產(chǎn)和供給過程中的一個(gè)方向，在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能化技術(shù)有著較為重要的意義，值得我們對(duì)其進(jìn)行深入的研究。

4 結(jié)語(yǔ)

總而言之，人工智能化技術(shù)是現(xiàn)代科技發(fā)展過程的產(chǎn)物，這項(xiàng)技術(shù)一直向著成熟方向發(fā)展，隨之走入到人們的日常生活中。智能化技術(shù)不但給人們帶來了很多的便利，而且也是改變傳統(tǒng)電氣的機(jī)會(huì)，使電氣自動(dòng)化控制的工作效率得到提高，減少了在人力和物力上投入的成本。

參考文獻(xiàn)：

篇9

第1名 田納西大學(xué)諾克斯維爾分校

很多人都不知道，田納西大學(xué)諾克斯維爾分校是人工智能專業(yè)發(fā)展最快的學(xué)校。十年之內(nèi)，該專業(yè)擺脫了當(dāng)初只有幾名教授的困境，一躍成為美國(guó)人工智能領(lǐng)域最具領(lǐng)導(dǎo)力的科研機(jī)構(gòu)。

學(xué)校的智能系統(tǒng)和機(jī)械學(xué)習(xí)中心成立于2010年，如今已擁有40多名高素質(zhì)科研工作者，其中還包括8名來自國(guó)立橡樹嶺研究所（美國(guó)能源部所屬的大型國(guó)家實(shí)驗(yàn)室）的科研人員，可謂是科研力量雄厚。

該中心為在校學(xué)習(xí)人工智能的碩士研究生開設(shè)了一個(gè)獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目，學(xué)生可以在學(xué)習(xí)之余，輔助科研工作者進(jìn)行深度調(diào)研，其中就包括擔(dān)任國(guó)立橡樹嶺研究所科研人員的助手。當(dāng)然，在該中心工作是記學(xué)分的，最高可抵12學(xué)分，并且能享受獎(jiǎng)學(xué)金的優(yōu)待，這也算是研究生的一個(gè)特別福利。

第2名 華盛頓大學(xué)

華盛頓大學(xué)位于西雅圖，地理位置優(yōu)越，微軟、亞馬遜、波音等知名企業(yè)都駐扎在此。該校人工智能專業(yè)將科學(xué)和藝術(shù)相結(jié)合，學(xué)生選擇范圍寬廣，他們可以從16個(gè)研究方向中挑選一個(gè)感興趣的進(jìn)行學(xué)習(xí)。

不少研究方向都涉及到跨學(xué)科，學(xué)生在人工智能的同時(shí)，還要從藝術(shù)學(xué)院、設(shè)計(jì)和編程學(xué)院、交互設(shè)計(jì)項(xiàng)目選修相關(guān)課程。

該校的人工智能專業(yè)教授都屬于明星級(jí)別，他們頻繁地出席研討會(huì)，他們的名字也時(shí)常出現(xiàn)在學(xué)術(shù)雜志上。

第3名 斯坦福大學(xué)

斯坦福大學(xué)的人工智能專業(yè)是將學(xué)術(shù)學(xué)位和研究項(xiàng)目結(jié)合最好的學(xué)校。本科生的學(xué)習(xí)課程需要極高的理解力，難度并不低于研究生課程，如電腦生物、言語(yǔ)識(shí)別、認(rèn)知、機(jī)械學(xué)習(xí)等；研究生的學(xué)習(xí)則更側(cè)重接觸人工智能前沿動(dòng)態(tài)。許多學(xué)生畢業(yè)后都選擇進(jìn)入斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室工作。

第4名 喬治亞大學(xué)

喬治亞大學(xué)富蘭克林藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院設(shè)立了獨(dú)立的人工智能研究機(jī)構(gòu)，該校的人工智能研究生階段的課程重在深入研究，讓學(xué)生在本科的基礎(chǔ)上得到更多的探索，如學(xué)習(xí)遺傳算法、邏輯程序設(shè)計(jì)、認(rèn)知模型、微電子學(xué)等。

第5名 賓夕法尼亞大學(xué)

賓夕法尼亞大學(xué)是美國(guó)大學(xué)里唯一提供人工智能雙學(xué)位的學(xué)校，學(xué)生需要同時(shí)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)。該校對(duì)學(xué)生的要求很高，在錄取時(shí)會(huì)側(cè)重學(xué)生對(duì)于人工智能的興趣與熱情，并要求學(xué)生有良好的職業(yè)道德，如責(zé)任感，責(zé)任感關(guān)乎專業(yè)度，這代表著學(xué)生對(duì)科研學(xué)習(xí)的態(tài)度；如榮譽(yù)感和道德感，包括尊重科研學(xué)術(shù)成果、不剽竊、不抄襲等。

第6名 加利福尼亞大學(xué)伯克利分校

加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的人工智能專業(yè)名為“認(rèn)知科學(xué)里的技術(shù)研究”，以研究認(rèn)知和觀念的計(jì)算模型、思想和語(yǔ)言的神經(jīng)基礎(chǔ)為主。該校的人工智能研究非常有名，經(jīng)費(fèi)十分充足，共有近30名教授和講師致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言語(yǔ)識(shí)別等。

第7名 密歇根大學(xué)

密歇根大學(xué)的人工智能專業(yè)隸屬于文學(xué)、科學(xué)和藝術(shù)學(xué)院，因?yàn)樵撔?qiáng)調(diào)跨學(xué)科學(xué)習(xí)，這意味著學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的同時(shí)，還要學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等。該專業(yè)有10個(gè)不同的研究小組，學(xué)生可以選擇將人工智能和心理學(xué)或哲學(xué)相結(jié)合，進(jìn)而開闊思路，不斷創(chuàng)新。

第8名 伊利諾伊大學(xué)香檳分校

伊利諾伊大學(xué)香檳分校電力與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院設(shè)立了人工智能專業(yè)，目的是解決當(dāng)下人工智能領(lǐng)域所出現(xiàn)的問題。學(xué)生需要學(xué)習(xí)的課程都是以解決問題為導(dǎo)向的，如“運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與虛擬現(xiàn)實(shí)”、“計(jì)算機(jī)視覺分析”、“神經(jīng)影像”等。

第9名 麻省大學(xué)艾默斯特校區(qū)

麻省大學(xué)艾默斯特校區(qū)的人工智能專業(yè)從本科、研究生到博士都很受歡迎，學(xué)生們通過學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)、自然語(yǔ)言過程、嵌入式系統(tǒng)、運(yùn)算法則等課程，可以發(fā)現(xiàn)自己的興趣點(diǎn)所在，進(jìn)而參與到研究中。

該校的20多名人工智能專業(yè)教授和講師有一定知名度，他們研究機(jī)械學(xué)、電腦視覺和認(rèn)知計(jì)算等，同時(shí)也為學(xué)生提供豐富的研究調(diào)查機(jī)會(huì)。

第10名 印第安納大學(xué)

印第安納大學(xué)是美國(guó)少數(shù)的將人工智能專業(yè)列為獨(dú)立專業(yè)的學(xué)校。本科生側(cè)重學(xué)習(xí)智能化系統(tǒng)工程，倡導(dǎo)“以小見大”，即從小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)技術(shù)入手，進(jìn)而研究宏觀的系統(tǒng)工程，這樣的課程包括生物工程、計(jì)算機(jī)工程、網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)、分子與納米工程等。研究生則是將技術(shù)與創(chuàng)新融合，專注學(xué)習(xí)以解決問題為導(dǎo)向的人機(jī)互動(dòng)設(shè)計(jì)。

國(guó)家大型科研機(jī)構(gòu)比較青睞該校學(xué)生，因?yàn)樵谖④浿鬓k的針對(duì)學(xué)生的“想象杯”開發(fā)人員設(shè)計(jì)大賽中，該校學(xué)生奪魁的次數(shù)最多。

第11名 俄勒岡州立大學(xué)

俄勒岡州立大學(xué)的人工智能專業(yè)是全美里最自由的，學(xué)生入學(xué)時(shí)可以選擇多種研究方向，比如其中之一是人機(jī)互動(dòng)，課程包括編程、認(rèn)知、心理學(xué)等，都是幫助學(xué)生了解人工智能里“界面”的意義。

第12名 西北大學(xué)

西北大學(xué)的人工智能專業(yè)共有20門課程供學(xué)生選擇，如“自然語(yǔ)言處理”、“知識(shí)表現(xiàn)和推理”、“計(jì)算機(jī)幾何學(xué)”等。這里還有一門課程由IBM公司贊助，學(xué)生可以用IBM公司開發(fā)出的智能電腦――認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的代表Watson來制造出下一代人工智能設(shè)備。

第13名 羅切斯特大學(xué)

在羅切斯特大學(xué)，本科生有兩個(gè)方向選擇，分別是注重?cái)?shù)據(jù)挖掘和機(jī)械視覺的“機(jī)械學(xué)習(xí)和機(jī)器人”，注重網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的“人機(jī)互動(dòng)與網(wǎng)絡(luò)”。研究生的課程包括運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言、認(rèn)知過程、數(shù)據(jù)挖掘等。該校的教授在人工領(lǐng)域?qū)I(yè)很有名，所以學(xué)生的研究機(jī)會(huì)很多。

第14名 俄亥俄州立大學(xué)

俄亥俄州立大學(xué)的人工智能專業(yè)有不同的側(cè)重，學(xué)生可以選擇研究神經(jīng)式網(wǎng)絡(luò)、電腦視覺或其他。人工智能的研究項(xiàng)目也有細(xì)分，如應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，聽覺、言語(yǔ)和語(yǔ)言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)理論和認(rèn)知系統(tǒng)等。該校的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室早在1970年成立，如今以研究成果顯著而聲譽(yù)良好。

第15名 哈佛大學(xué)

哈佛大學(xué)的人工智能專業(yè)名為“心智，大腦和行為”，從專業(yè)名就可以看出這是跨學(xué)科學(xué)習(xí)，且學(xué)生在畢業(yè)前要完成相關(guān)研究。這里的“人工智能研究小組”是一支高水平的師資隊(duì)伍，他們?cè)谘芯咳斯ぶ悄軙r(shí)，結(jié)合了社會(huì)計(jì)算、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等方面。

第16名 倫斯勒理工學(xué)院

倫斯勒理工學(xué)院的人工智能專業(yè)隸屬于認(rèn)知科學(xué)院，這就意味著學(xué)生將側(cè)重于學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)，研究人類和動(dòng)物的思想，“心智與機(jī)器”、“機(jī)器與計(jì)算學(xué)習(xí)”等課程都較受歡迎。倫斯勒人工智能和推理實(shí)驗(yàn)室很有名，不過，有人開玩笑，這里的教授和學(xué)生在研究的過程中，總會(huì)有“我們自己也是機(jī)器嗎”的困惑。

第17名 哥倫比亞大學(xué)

在美國(guó)東海岸，哥倫比亞大學(xué)的人工智能專業(yè)擁有最完備的實(shí)驗(yàn)室，學(xué)生在實(shí)驗(yàn)室里可以感受機(jī)器人原理、自然語(yǔ)言處理過程、計(jì)算機(jī)視覺，還可以操作可穿戴計(jì)算機(jī)原型和3D圖形工作站，甚至是IBM公司開發(fā)出的機(jī)械臂，這些都增加了課程的趣味性。

第18名 普渡大學(xué)

普渡大學(xué)的人工智能專業(yè)名為“機(jī)器智能跟蹤”，隸屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)院，課程內(nèi)容包括人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人研究。該專業(yè)的主要研究領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)和信息檢索。

第19名 喬治亞州立大學(xué)

篇10

目前，人工智能在會(huì)計(jì)管理工作中不斷普及，人工智能的使用不僅在很大程度上提升了生產(chǎn)單位的工作效率，還能更加準(zhǔn)確地處理財(cái)務(wù)信息。未來，人工智能將逐漸地應(yīng)用到每一個(gè)角落，因此，我們應(yīng)該正確看待人工智能所帶來的一些問題，對(duì)于應(yīng)對(duì)人工智能的替代工作要提早做出準(zhǔn)備。

1人工智能發(fā)展對(duì)于會(huì)計(jì)的挑戰(zhàn)

對(duì)于會(huì)計(jì)工作而言，人工智能帶來的挑戰(zhàn)主要包括以下兩個(gè)方面：一是部分會(huì)計(jì)工作將被具有人工智能的機(jī)器取代。隨著計(jì)息機(jī)信息技術(shù)的不斷發(fā)展，會(huì)計(jì)行業(yè)的工作方式其實(shí)早就已經(jīng)開始發(fā)生變化。到目前為止，最早的手工核算幾乎已經(jīng)全部被會(huì)計(jì)電算化所代替。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，會(huì)計(jì)行業(yè)中的很多工作都會(huì)被人工智能取代，例如填制會(huì)計(jì)憑證、登記會(huì)計(jì)賬簿、編制會(huì)計(jì)報(bào)表、管理會(huì)計(jì)檔案、會(huì)計(jì)科目分類等等，凡是具有規(guī)律性的基礎(chǔ)工作到最后會(huì)全部被人工智能代替。根據(jù)相關(guān)研究統(tǒng)計(jì)，在未來二十年之內(nèi)，人工智能將會(huì)取代50%以上的會(huì)計(jì)崗位。二是人工智能在會(huì)計(jì)工作中的大規(guī)模應(yīng)用可能引起失業(yè)危機(jī)。從社會(huì)和技術(shù)進(jìn)步來說，人工智能在會(huì)計(jì)工作中的大量應(yīng)用可以大幅提升工作效率，同時(shí)還能夠利用計(jì)息機(jī)統(tǒng)計(jì)匯總和數(shù)量的優(yōu)勢(shì)，為生產(chǎn)單位的經(jīng)營(yíng)決策提供準(zhǔn)確有效的數(shù)據(jù)，并籍此提升生產(chǎn)單位的整體效率和經(jīng)濟(jì)效益。但是，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，目前從事會(huì)計(jì)基礎(chǔ)性工作的人員比重占會(huì)計(jì)人員總數(shù)的50%至70%，對(duì)于這一部分人員來說，人工智能的高度發(fā)展會(huì)產(chǎn)生巨大的替代效應(yīng)，當(dāng)人工智能在會(huì)計(jì)工作中應(yīng)用越廣泛，引發(fā)的會(huì)計(jì)失業(yè)人員就會(huì)越多。因此，人工智能大量應(yīng)用的時(shí)代，也是從事會(huì)計(jì)基礎(chǔ)工作人員產(chǎn)生失業(yè)危機(jī)的時(shí)代。

2人工智能發(fā)展背景下會(huì)計(jì)工作的相關(guān)應(yīng)對(duì)措施

2.1適應(yīng)時(shí)展，積極利用人工智能

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力。人工智能雖然對(duì)會(huì)計(jì)工作構(gòu)成了挑戰(zhàn)，但是時(shí)代的發(fā)展和進(jìn)步不可逆轉(zhuǎn)。因此，在人工智能高速發(fā)展的今天，從事會(huì)計(jì)工作的人員不僅不應(yīng)該拒絕和排斥人工智能，相反地，應(yīng)該轉(zhuǎn)變觀念，認(rèn)清形勢(shì)，努力去學(xué)習(xí)掌握人工智能在會(huì)計(jì)工作中的應(yīng)用方法，提高工作效率和工作質(zhì)量。讓人工智能工具成為自己工作中的得力幫手，利用這些工具來高效完成會(huì)計(jì)基礎(chǔ)性工作。同時(shí)，加強(qiáng)專業(yè)理論學(xué)習(xí)，提高工作能力，利用節(jié)省下來的時(shí)間集中完成難度大、情況復(fù)雜的會(huì)計(jì)工作，在人工智能來臨的時(shí)代實(shí)現(xiàn)自身的進(jìn)步。

2.2提升工作層次，實(shí)現(xiàn)升級(jí)轉(zhuǎn)型

從目前情況來看，人工智能在會(huì)計(jì)工作中的應(yīng)用還只停留在于基礎(chǔ)性、重復(fù)性高的工作方面，而對(duì)于需要較高思維能力的會(huì)計(jì)工作，人工智能還難以勝任。例如人工智能雖然能夠快速整理出財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，但是讀出財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后的信息，準(zhǔn)確評(píng)價(jià)生產(chǎn)單位的整體發(fā)展能力，結(jié)合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)質(zhì)量、競(jìng)爭(zhēng)能力、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等作出評(píng)判，人工智能還難以做到。即使是人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，目前也無(wú)法做到對(duì)高級(jí)財(cái)務(wù)管理人員的替代?；诖耍瑫?huì)計(jì)工作人員在人工智能發(fā)展的時(shí)代，可以打破本專業(yè)的限制，在掌握財(cái)務(wù)專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，多涉足企業(yè)管理，由傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)向管理型會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型。另外，還應(yīng)該利用各種工作機(jī)會(huì)，站在單位發(fā)展的高度，進(jìn)行財(cái)務(wù)分析、出謀劃策，提升自己在生產(chǎn)單位的價(jià)值和層次。

2.3圍繞專業(yè)發(fā)展，變更工作內(nèi)容

會(huì)計(jì)工作人員必須認(rèn)識(shí)到，相對(duì)于人工智能而言，人的思維具有獨(dú)創(chuàng)性。人工智能歸根到底，也只是對(duì)于人的思維的模仿和拓展，控制和決定人工智能的最終仍然是人。在人工智能得到發(fā)展的時(shí)代，會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)科本身也會(huì)同步實(shí)現(xiàn)發(fā)展。隨著會(huì)計(jì)學(xué)原理的不斷豐富和完善，會(huì)計(jì)方法應(yīng)用也將發(fā)生很大改變，會(huì)計(jì)人員的工作內(nèi)容也會(huì)隨之改變。一是隨著會(huì)計(jì)原理和會(huì)計(jì)方法的調(diào)整，會(huì)計(jì)人員在利用人工智能的時(shí)候，必須進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，以達(dá)到工具使用與工作目的的統(tǒng)一；二是隨著人工智能工具的發(fā)展，除了一些具有固定模式的工具以外，提供給會(huì)計(jì)人員由其結(jié)合實(shí)際需要，自主開發(fā)利用的軟件工具將會(huì)越來越多，會(huì)計(jì)人員應(yīng)該加強(qiáng)學(xué)習(xí)，掌握人工智能工具，使其變成自己工作的利器。

2.4關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，自我優(yōu)化升級(jí)

作為會(huì)計(jì)人員，在人工智能快速發(fā)展的背景下，必須時(shí)刻關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，樹立終生學(xué)習(xí)的理念，不斷實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化升級(jí)。會(huì)計(jì)人員應(yīng)認(rèn)識(shí)到，會(huì)計(jì)專業(yè)作為一門學(xué)科，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有不可替代的作用，不管人工智能如何發(fā)展，改變的只是工作方式和內(nèi)容，會(huì)計(jì)專業(yè)本身不會(huì)消亡。因此，會(huì)計(jì)人員在工作的同時(shí)，要密切關(guān)注本行業(yè)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，按照行業(yè)發(fā)展方向來調(diào)整自己的職業(yè)目標(biāo)，并根據(jù)職業(yè)目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃，學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)和技能，在工作中多掌握一些管理技能，努力提升財(cái)務(wù)分析能力和預(yù)判能力，以自我優(yōu)化升級(jí)來應(yīng)對(duì)專業(yè)變化和人工智能發(fā)展。

3結(jié)束語(yǔ)

在人工智能快速發(fā)展和應(yīng)用的背景下，會(huì)計(jì)工作人員必須適應(yīng)時(shí)展，積極利用人工智能，不斷提升工作層次，關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)升級(jí)轉(zhuǎn)型；高等教育中的會(huì)計(jì)專業(yè)也應(yīng)面向人工智能，改革教育模式，培養(yǎng)出適應(yīng)新時(shí)期發(fā)展的會(huì)計(jì)人才。