一、人工智能在教育领域的应用和影响?
01
人工智能自动的叫数据结构化的技术,可以把当前采集的数据编进计算机进行分析。
比如学生所做的试卷、作业,这是课前和课后衔接的一个重要环节。以前作业做完就结束了,现在机器可以把做完的作业编成计算机可以处理、分析的数据。
02
可以让优秀经验模式化
现在科大讯飞的人工智能技术可以批阅越来越多的中英文作文题,以后还可以批阅更多领域的题目。未来机器还可以把更多优秀的活动变成一种模型让计算机去运行,从而代替很多繁琐的工作。
03
数据驱动的个性化的教学资源
我们希望每个老师都有一个教学助手,老师只有一双眼睛,一双耳朵,但是机器可以变成千里眼帮老师观察每一个学生。每个学生都有一个机器学习伴侣,可以帮助学生整理学习笔记、发现学习中的问题,帮助学生更有效率地学习。这个机器已经开始做,而且在未来几年中可以做得更好,关键就是数据。所有的教育专家们一定要关注教育的数据,因为有两种数据不可再生,也是别人不可给你期待的,一种就是医疗数据,只有你自己的身体产生,还有一个就是学生学习的数据,只有这个学生的学习是个性化的。
人工智能在教育行业的七大应用:
01
优质教学资源的结构化。
以前我们录播课,但是录了那么多课,有几堂课能被后面的学生所用?我们现在讲微课,就是把直播课里面关键的一些小的优秀片段找出来。现在有了最新的技术就不用去找微视频,因为已经把老师讲课的视频切成了一段一段,而且每一段对应文字检索,学生回去如果想去检索这个老师上课的关键视频,他可以很快可以拿得到。
02
全时互动以学定教。
技术要创建线上线下的环境,应该让老师和学生以及学生和学生之间、学校的管理者和老师学生之间可以全时互动,跨时空互动。好处是可以准确及时地发现教学的问题、学生知识掌握的问题,通过以学定教来调整我们课堂的效率。
03
听说训练无障碍。
广东省的高考口语和江苏省的中考口语,这两个都是全省性考试。讯飞提供后台技术支撑,所有口语数据都是由机器来评测。现在北京、上海也在推动。
04
虚拟现实或者增强现实对教学的支撑。
学生在一些需要发挥想象的课程中,形成想象思维能力过程需要时间。比如VR实验室,有了虚拟现实以后,学生可以非常好地去理解原来很难想象的知识点。
05
个性化教学。
有了大量学习的数据以后,系统可以对学生进行问题诊断,最后给学生推送个性化的学习资源。科大讯飞之前与北师大在协同创新项目中进行了合作,我们和北师大共建了国家教育大数据的国家工程实验室,下一步我们也希望有更多的专家为我们这个工程实验室提供素材。
06
主观题的评测。
现在英文中文的作文题已经可以评测,而且评测的分数一定比现场老师评测的准确,这个经过多次的实验得到验证。我们和教育部共建了一个联合实验室,现在四六级考试中的英文作文已经开始用这个技术一人一机来评了。它不仅仅减少了老师的负担,更重要的是带来了数据。大家可能会问老师不评阅作业怎么了解学生?这个技术刚好做了这两种衔接,老师每次还要评阅一部分,用这一部分数据去训练一个老师的模型,再评阅其他的,老师以后只需要评阅20%的主观题。
07
关于高考的分层排课。
3+3以后课表怎么能够排的更好?解决方案基本已经有了。我们通过整个智能的搜索算法,就是把学校的老师的资源、教室的资源、学生数目、学生的兴趣全部输入机器进行决策,然后给学校一个辅助的排课表,最后由专家进行调。这样可以大幅度降低排课的复杂度,提升学生的资源的满足度,这个在很多地区已经开始使用,以后对我们整个教学的管理可以起到非常好的帮助作用。
二、人工智能的发展和应用?
人工智能自上世纪50年代概念提出以来,历经符号主义、连接主义、知识工程等多个发展阶段,现正步入深度学习、大数据驱动及跨领域融合的新纪元。
其核心在于模拟、延伸和超越人类智能,涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个分支。
应用层面广泛渗透到各行各业,如自动驾驶、医疗诊断、金融服务、教育、智能制造等,显著提升效率,解决复杂问题,重塑业态模式。
同时,AI也引发伦理、就业、隐私等社会议题,呼唤科技与法规同步发展,确保人工智能造福人类社会。
三、人工智能在城市中的重要应用和对生活的影响。?
1、人工智能家居
智能家居系统为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。人工智能家居是现在生活的一种潮流,人工智能家居中,利用了很先进的技术,设计出符合我们的个性需求的家居,给我们的生活带来了很大的便利。
2、人工智能与医学
人工智能与医学各个学科和各个专业广泛渗透,相互交叉和跨界融合,极大的推动了基础医学、临床医学、公共卫生等各个学科和专业的科学研究、应用实践和各类创新。
3、智能交通系统
智能交通系统是一种先进的运输管理模式。人工系统主要利用计算机仿真技术,通过监测人们出行的行为计算交通流。比如,人工系统可以模拟交通事故或恶劣天气,以此观测紧急情况造成的道路拥堵情况和对其他路段的影响。
4、智能个人助理
以Siri为首的“个人助理时代”大幕正在拉开,最终很可能会成为人们与移动设备、计算机、汽车、可穿戴设备、家用电器或其他要求复杂人机交互技术的主要交互方式。
随着社会发展的进步,人类与人工智能技术已经成为了当下时代的主要趋势,人工智能是时代进步的产物,人工智能发展让我们的生活越来越便利。未来智能机器人,智能穿戴,智能家居等,人工智能将运用在社会生活的各个方面。
四、人工智能的发展和应用对哪些行业的就业会有重大影响?
对未来就业而言,人工智能技术既是机遇,又是挑战。伴随着人工智能、新职业、新岗位大量涌现,给劳动者就业提供了更多的可能;但传统的行业、岗位大量地被人工智能替代,使得低端操作技能人才面临失业、收入下滑等困境。
(一)人工智能技术发展给劳动者带来的挑战
1.失业规模扩大。
翻阅人类科技进程图可知,每一次重大的技术创新和迭代必然带来一场产业革命。人工智能技术裹挟着自动化、智能化等显著特征,将其嫁接到传统产业后,传统产业技术得到了优化升级。
随着智能机器人逐步取代传统工人的工作后,相当一部分工作岗位将会消失,企业用工量需求渐趋减少,导致部分劳动力人口失业,给就业市场带来巨大压力。据麦肯锡全球研究院预测,到本世纪中叶,全球有近49%的工作岗位将会被人工智能所取代,多以低成本、劳动密集型的岗位为主。
随着人工智能技术的持续发展和应用,全球各个行业的劳动者面临的就业压力会越来越大,对拥有庞大人口基数的中国第一、第二乃至第三产业中的就业人员而言,失业压力无疑更大。
2.就业门槛提高。
伴随人工智能技术的演进和普及,原先的体力、脑力劳动以及少部分的智力劳动逐步被人工智能技术替代。
劳动力结构发生巨大转变,体力劳动者的比重减少,智力劳动者所占比重逐渐增加,智力劳动成为重要的就业门槛,这对很多体力、脑力工作者产生颠覆性的影响。
劳动者身处不断推陈出新的科技环境中,时刻感受到劳动形式和劳动方式的巨大变化。人工智能技术将就业门槛大幅度提高,具备创造性、灵活性等素质将成为劳动者重要的竞争力和软实力。
为应对人工智能技术发展,劳动者需要顺应科技潮流,深度学习人工智能技术相关知识,具备对应的专业技能,拥有智能机器人不可替代性的本领。
3.收入差距拉大。
人工智能技术促使就业结构发生变化,导致不同类型劳动者间的薪酬也随之变化,他们之间的薪酬获得差距逐渐被拉大。
比较而言,掌握人工智能技术的管理型、技术型、专业型的人才拥有较高的薪资水平,而那些从事基础性、服务类工作的劳动者,其薪资水平通常偏低。
随着人工智能技术在各个方面的深度应用,将会使得劳动力市场形成“工作极化”,进而导致“工资极化”现象,在工厂里,那些熟练操控高端智能设备的技术人员和普通工人之间收入差距被进一步拉大,呈现两极分化。
两极分化在各个领域广泛存在,拉大了社会阶层间的收入差距,引发失业潮,社会稳定面临严峻考验。
(二)人工智能技术发展给劳动者带来的机遇
1.催生新的就业形式,增加就业机会。
人工智能引领未来技术的发展,产品的技术研发、场景应用、服务配套等方面处处体现出智能文化。在人工智能技术扑面而来的当下,企业会更重视研发,投入更多经费建设新型研发机构,增设研发岗位,聘请研发科技人员。
同时,新技术促进新行业、新部门的出现,围绕新兴产业新增的就业岗位不断涌现,刺激产生数量众多的新工作机会。社会分工越来越细,集约化程度越来越高,按需组织项目、借助外脑完成临时项目任务而雇佣临时自由职业者的机会增多,为兼职工作、非固定工作提供更多的发展空间。
人工智能技术催生的新产业生态将创造大量新就业岗位,可吸纳劳动力充分就业。
2.有助于提高劳动生产率,降低生产成本。
产业领域注入人工智能元素后,为其转型升级提供了强劲的动力。
基于万物互联,用人工智能技术全部或部分取代劳动者的工作,将极大地提升劳动生产率。随着机器换人的大面积推广,生产流程自动化改造的深入,企业的生产成本将大幅降低,劳动生产率会成倍的提高。
除了生产领域外,人工智能技术在其他领域,诸如医疗保健、养老服务领域的应用,也会极大地降低医疗成本和养老服务成本。面对人口老龄化危机,适龄工人减少,人口红利逐渐消失,人工智能技术的广泛应用,必将为我国未来经济持续增长注入强劲动力。据麦肯锡全球研究院预测,按照应用速度的不同,基于人工智能的劳动生产率提升,每年可为中国贡献0.8%~1.4%的经济增长。
3.提升劳动者的劳动技能,增强劳动能力。
在人工智能时代,人作为技术的发明者、使用者,要正确恰当地使用这些技术,通常需要掌握多种“硬”技能和“软”实力。
劳动者为了顺应变革潮流,及时跟踪人工智能技术的发展,迫使自己不断地追踪新技术,学习新技能。随着劳动力市场的细分变化,劳动者满足工作岗位所要具备的技能越发复杂和多元,促使劳动者的整体能力必须不断增强。
工作岗位需具备的人工智能新技术能力要求会很快传递到劳动力市场,在市场上寻找工作机会的劳动者必须面对岗位的新要求,对自身的知识、能力结构等进行合适的调整,以适应市场的不断变化。
五、人工智能的发展和应用对哪些行业的就业会有重大影响?
无人驾驶逐步进入实际应用,人工智能创新创业日益活跃,一批龙头骨干企业加速成长,在国际上获得广泛关注和认可。
加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合,形成了我国人工智能发展的独特优势。
六、人工智能的影响和应用领域
人工智能的定义和发展
随着科技的不断进步和创新,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经成为影响和改变我们社会的重要力量之一。人工智能是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习和解决问题的科学技术。自20世纪50年代以来,人工智能领域取得了巨大的发展,并在各个领域得到广泛应用。
人工智能的影响
人工智能的发展对我们的生活产生了深远的影响。在交通领域,自动驾驶技术的应用正在改变我们的出行方式;在医疗领域,人工智能在疾病诊断、药物研发等方面发挥着重要作用;在金融领域,人工智能技术的使用提高了风险评估和投资决策的准确性。另外,人工智能也在机器人、教育、农业以及娱乐等领域得到了广泛的应用。
人工智能的应用领域
人工智能的应用领域十分广泛。在医疗领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择,提高医疗水平。在交通领域,人工智能可用于交通管制和智能交通系统的建设,提高交通效率和安全性。在金融领域,人工智能可以分析大数据,辅助投资决策和风险评估。在制造业和物流领域,人工智能可以实现智能制造和智能物流,提高生产效率和物流运输的精确性。
人工智能的挑战和局限
虽然人工智能的应用领域广阔,但也存在一些挑战和局限。人工智能目前仍然无法完全模拟人类的智能,某些复杂的任务仍然需要人类的参与。此外,数据隐私、人工智能伦理等问题也需要引起关注和解决。
结语
人工智能作为一项前沿的科技,对我们的社会产生了重要的影响。它已经在多个领域展现出巨大的潜力,并将继续推动科技的进步和社会的发展。我们需要关注人工智能的发展和应用,积极面对相关挑战,并在合理的范围内推动人工智能的应用,使其更好地服务于人类的发展和福祉。
七、关系研究论文和影响研究论文的区别?
①关系研究论文。公共关系是人类社会发展进步的产物,作为一门学科进入研究者的视野至今百年历史。现代公共关系发源于19世纪中叶的美国。从理论形态看,公共关系是一种新型的管理思想或管理哲学,其核心是任何组织必须打破利益关系上的以自我为中心,只有在服务于社会的过程中,才能建立起有利于发展的环境。
②影响研究论文。护理文化建设影响研究论文,目的探讨护理文化建设与患者满意度之间的关系,分析影响患者满意度的原因并探讨其对策。护理文化建设可有效地提高护士的自身素质,改善护士的职业形象,开展以人文关怀为主的护理文化建设可提高患者满意度。
八、人工智能的应用?
1. 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中,中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年,一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道,用时6小时53分58秒,完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的,由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成,其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境,内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年,卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss,Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道,并且会避让其他车辆和行人。
近年来,伴随着人工智能浪潮的兴起,无人驾驶成为人们热议的话题,国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如,Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car,百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划,其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年,发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的,要真正实现商业化还有很长的路要走。
2. 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例:张学友获封“逃犯克星”,因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日,张学友南昌演唱会开始后,看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上,他是一名逃犯,安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日,张学友嘉兴演唱会上,犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯,随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其将应用在更多领域,给人们的生活带来更多改变。
3. 机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显,也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时,可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文,免去了查字典的麻烦,提高了学习和工作的效率。
4. 声纹识别
生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,声纹也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时,相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术,声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点,因此其在远程身份确认上极具优势。
目前,声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。
5. 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时,智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等,快速分析用户意图,回复用户的真实需求。同时,智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库,能对用户咨询的常规问题进行标准回复,提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景,为客户解决问题、提供决策依据。同时,智能客服机器人在应答过程中,可以结合丰富的对话语料进行自适应训练,因此,其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展,它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题,对大多数电商企业来说,用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题,传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答,导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答,还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务,它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
6. 智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间,它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图,而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话,最后对用户进行目标分类,并自动记录每通电话的关键点,以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始,智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态,它能够在互动过程中不带有情绪波动,并且自动完成应答、分类、记录和追踪,助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作,从而解放人工,减少大量的人力成本和重复劳动力,让员工着力于目标客群,进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面,即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益,促进语音呼叫服务端健康发展,2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》,意味着未来的外呼服务,无论人工还是人工智能,都需要持证上岗,而且还要在监管的监视下进行,这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
7. 智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)技术,对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术,以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech,TTS)技术。
在人工智能技术的加持下,智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
8. 个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品,弱化用户被动消费意识,提升用户兴致和留存黏性,又可以帮助商家快速引流,找准用户群体与定位,做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中,本质上,它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量,依托推荐引擎算法进行指标分类,将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类,经过协同过滤算法,实现精确的个性化推荐。
9. 医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断,主要通过观察二维切片图去发现病变体,这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术,可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作,进而完成病灶识别与标注,针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画,以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外,医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10. 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展,不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求,更是为了通过分析用户的需求与行为,如搜索同款、相似物比对等,确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
九、人工智能对当今世界的影响以及应用?
西方世界的经济增长和电子商务市场扩张无疑与世界各地的商业巨头积极将人工智能商业技术纳入他们的数字营销、结构和人力资源模型的方式密切相关。
欧洲议会——其顶级的数字基础设施和法律框架已经建立起来,以保护个人的隐私和商业自由,最近发布了一项研究,该研究认为,无论是在商业环境中还是在日常生活中,人工智能的明显扩张可能会带来大量的优势和劣势。
十、人工智能的技术种类和应用方法?
本书从工程应用的角度介绍人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上,较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用,包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。 书中内容取材新颖,理论联系实际,面向工程应用,语言通俗易懂。