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人工智能素养教育赏析八篇

发布时间:2023-10-07 15:57:03

序言:写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁,我们为您精选了8篇的人工智能素养教育样本,期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发,请尽情阅读。

人工智能素养教育

第1篇

自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。

1 人工智能定义和发展阶段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。

2 人工智能应用状况与反思

2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。

3 人工智能时代职业教育的发展策略

为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。

3.1 解放思想, 更新理念与制度

中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。

3.2 善用人工智能, 提升教学与管理

在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。

3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业

在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。

3.4 完善终身学习的职业教育体系

随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。

3.5 人文教育为道, 智能教育为用

在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。

4 结论

人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。

参考文献

[1]谢青松.人工智能时代职业教育的转型和发展[J].教育与职业, 2018 (8) :50-56.

[2]苏令.人工智能来了, 教育当未雨绸缪[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.

[4]王璐菲.美国制定人工智能研发战略规划[J].防务视点, 2017 (3) :59-61.

[5]贺倩.人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J].电信网技术, 2017 (2) :1-4.

第2篇

关键词:讯飞超脑计划;人工智能;未来生活

中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2017)01-00218-01

人工智能包含三个层次:计算智能、感知智能和认知智能,讯飞超脑计划是包含模拟人脑的知识表示与推理、类人学习机制与新知识的获取、机器加载专业知识成为专门的教育领域。讯飞超脑计划是基于全球关于人工神经网络的深度学习研究,简单来说就是希望未来讯飞超脑计划能够将人工智能从只是简单地能听会说到能够深度思考相关问题的科技转变。人工智能的不断开拓创新是为了帮助人类能够更好地生活,我们应该注重人工智能的发展推进,将其广泛合理地应用到生活的实际中去。

1 讯飞超脑计划目前取得的阶段学习研究成果

1.1 讯飞超脑计划关于我国现阶段关于高中生学习教育的人工智能成果

随着近年来教育电子多媒体设备的投入普及使用,使目前的高中老师在课堂上更习惯用电子化的教学方式来替代传统的板书课本单一枯燥的教学,与此同时,现阶段高中生也同样具备使用移动互联网的条件,这样就使得科大讯飞超脑计划的教育产品可以形成以下的模式如图1所示。

采用此智能的学习模式可以使我国的高中生接受公平的最好的教育,这就需要借助人工智能的帮助来使老师提高自身的教育水平,使高中生丰富并开阔自身的视野。课堂教学包括了在线课堂、畅言交互式多媒体教学系统以及畅言智能语音等,这种新颖的课堂教学模式使原本单一的教学方式变成了思想上任意遨游的知识海洋;智能考试包含了标准考场、英语四六级网上阅卷、普通话与英语口语测试等方面,智能考试系统从字迹工整的程度、词汇量的丰富度、语法的正确性与通顺性等多个方面来评判考试试卷,加上多年来的不断改进,人工智能的评判方法跟相关专家的人工试卷评判的相似度相差无几,很大程度地增加了试卷评判的效率性与公平性;学习产品与教育评价更是覆盖到了从低到高的各个层面的产品组织结构,更有利于高中生的学习与应试教育的公平性。

1.2 讯飞超脑计划对于提高人类生活水平的成果

随着人工智能技术在经济、教育、文化、娱乐等领域的不断应用,使人们的生活质量水平得到了很大程度的提高,人工智能带来的方便快捷对于人类的发展进化与物质文化的进步产生了不可忽视的作用。随着讯飞超脑计划的推出,一方面,可以把人类从繁重的劳动中解放出来,很大程度地提高人类生产生活的效率与质量;另一方面,人工智能的进步会极大地革新人类的思维方式,使人们能够多角度地认知世界,加深对人类对自身所处的宇宙地位的思考,利于人不断地探索奥秘,进一步推进人类社会的进步。

2 讯飞超脑计划下人工智能对于未来生活的影响及其发展趋势

2.1 讯飞超脑计划下人工智能对未来生活的影响

由于讯飞超脑计划是感知智能结合认知智能的再创新,使得未来机器将会实现高水平的感知智能,具有更多的包括语音识别、手写识别以及图像识别的更多智能感知能力与实现包括智能客服、人机交互等的取代人类脑力劳动的认知智能突破。所以说讯飞超脑计划下的人工智能在未来的教育、经济、文化、社会结构等未来生活的各个方面都会产生重大影响。在教育上,人工智能的应用优化了课堂结构,使学生能够实时接受外界的新知识以及与时俱进的教育模式改革;在经济上,人工智能的高效能与高效率会明显提高经济效益,用人工智能来进行财务管理有助于缩减不必要的人工劳务开支与相关的培训费用,利于经济的变革与提高;在文化上,人工智能对于人类语言文化与图像处理上的优势日益凸显出来,可以确定的是人工智能的发展将会深入到人类生活的各个层面中去。

2.2 讯飞超脑计划下人工智能的未来发展趋势

随着人工智能的不断演进,人工智能从最初能存会算的计算智能阶段,到后来的能听会说、能看会认的感知智能阶段,最后再到讯飞超脑计划下提出的让机器能理解、会思考的认知智能阶段,未来的人工智能在语言理解、知识表达、联想推理以及自主学习等方面都将会取得很大的进展。

3 结语

人工智能对于未来生活的影响是多方面的,在未来生活的各个方面都十分显著。与此同时,讯飞超脑计划下的人工智能不断的改革创新与发展,也将更快地推动人类的发展,人工智能与人类的生活是互相影响又相互制约的。人工智能的不断发展给人类的未来生活带来了很大程度的改变,人类在不断开拓人工智能的领域时也应不断提高自身能力与素养,以适应人工智能带来的不断创新和改变。

参考文献:

[1]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械.2009,30卷(2).

第3篇

关键词:人工智能;图形编程;创新实践

近年来,人工智能已成为一个高频词,各种与人工智能相关的智能家居、自动驾驶、智能语音、图像识别等新技术,深刻影响着社会的方方面面,也逐步改变人们的工作及生活方式。许多国家已经开始积极尝试,大力推进小学人工智能教学。2017年,国务院正式颁布《新一代人工智能发展规划》,明确提出了“在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育”;如今,计算思维培养又成为热点。在这样的一个时代背景下,学校和教师有责任和义务组织、引导学生去接触、了解、学习、应用人工智能技术,以适应未来学习和工作环境的变化。人工智能涉及的学科内容较为广泛复杂,小学生相对年龄较小,储备的相关知识较少,学校应如何在小学阶段有效开展人工智能教学,推进人工智能教学真正落地?笔者结合自己的教学实践,从“巧”借活动、“巧”设场景、“巧”编程序、“巧”创项目等方面,积极探索小学人工智能教学的推进路径。

一、“巧”设场景体验人工智能

人工智能的知识结构具有较强的逻辑性和抽象性,与之前信息技术课上所教的内容相比,难度及复杂性更高。在日常人工智能教学中,教师应根据学生的心理特点以及不同教学要求,改变教学方式,把体验搬进课堂,让学生通过具体的体验活动逐步理解人工智能的相关知识,把重难点从对概念、原理、技术的学习转换到了解相关概念、技术实现的过程、体验人工智能技术的应用上。丰富有趣的教育实践活动可以让学生在愉悦的教学情境中,从不同的思维角度、用不同的思维方式来认识和理解与生活密切联系的一些人工智能概念,如机器学习、大数据、神经网络等,体验人工智能在实际生活中的应用。例如在《人脸识别》一课教学中,需要让学生了解人脸识别技术的应用、影响、实现过程和原理,其中人脸识别的原理和过程较为复杂,如果教学中只进行简单说教,无法有效达成教学目标。本课设计了一个“人脸大比对”体验活动,活动分两个部分,第一部分就是通过百度AI开放平台里的人脸检测与属性分析功能,体验人脸检测中具体检测哪些属性;第二部分就是通过人脸对比功能,完成教师提供的三组人像照片的对比分析。在第一部分的实例体验中,学生通过自己上传照片进行检测,主要是通过对人脸的面部、肤色、毛发、眼睛、嘴、鼻和轮廓等150个特征的精准定位来准确地识别和计算出一张人脸的特征和属性信息,包括年龄、性别、颜值、情绪、是否戴眼镜等。这样的体验让学生非常感兴趣,也能很好地理解特征提取的过程。第二部分的体验是人脸对比,教师提供给学生三组照片,第一组是一对相似度很高的双胞胎;第二组是同一个人戴口罩和不戴口罩的照片;第三组是同一个人的两种表情。学生先自己观察,记录三组照片的结果,再上传照片到百度AI体验人脸对比过程,并查看对比结果。经过体验,学生认识到在现有的技术下,人脸识别的准确度还是非常高的,对人脸识别的过程也留下了非常深刻的印象。

二、“巧”编程序理解人工智能

从当前人工智能技术应用的实际情况分析来看,主要应用领域为大数据及机器学习,这些功能的实现得益于算法的不断完善。可见,算法学习是实现人工智能的关键,而对算法的学习又是计算机编程教学中的一大难点。推进小学编程教学将有利于帮助学生理解人工智能的相关知识。小学生相对抽象思维偏弱,采用图形化的编程教学,更加有利于他们接受,有助于提高学习的积极性。通过编程教学引导学生学会分析问题、抽象与建模、设计算法、编写程序脚本,在验证过程中不断改进和完善,并最终实现问题的解决,能有效培养学生的计算思维,并过渡到对人工智能所需要的其他知识的学习上。例如在五年级的《创编游戏》教学中,情境任务是设计制作一个猫捉老鼠的小游戏,目标是让学生认识“碰到颜色”“如果……那么……”等指令,能够用它们的组合来编写判断角色是否碰到边缘和老鼠的脚本。人工智能的概念主要体现在“碰到颜色”和“如果……那么……”语句的应用上,“碰到颜色”是侦测识别,“如果……那么……”则是逻辑判断的处理。在教学中,首先通过问题引导学生思考完成游戏需要考虑哪几个要素,从问题和答案中帮助学生提炼出“舞台”“角色”“动作”三个要素,进而帮助学生厘清实现游戏功能的基本思路。在程序编写中,让学生具体体验侦测模块的编写与判断语句的应用。简单的编程实践,能让学生逐步了解人工智能的基本概念及其实现流程。

三、“巧”创项目实现人工智能

知识的学习必须与学生的生活实际结合起来,如果学生在掌握人工智能知识和技能后能将所学知识应用于实践,解决生活中的实际问题,那么这样的学习就是真实有效的。学生通过设计创作具体作品,可以大大增强分析和处理问题、解决实际问题的意识和能力,培养逻辑思维和动手实践能力,这也是人工智能教育的方向和目的。根据学生的实际生活经验,教师将人工智能的具体应用案例巧妙引入课程中,引导他们科学地确定项目内容;通过对项目的梳理分析,建立逻辑关系和模型;用编程语言描述逻辑关系;采用硬件设备实现人工智能的具体功能,这种基于真实任务的学习活动,能有效促进学生的理解。例如四年级实践小组的“智能垃圾桶”作品,便是以垃圾桶为课题进行探究,先让学生对现有垃圾桶的优劣势进行分析,思考怎样改造垃圾桶才能真正实现智能化。通过教师的引领和自身观察,学生很快认识到智能垃圾桶应该具有的功能:一是能检测什么时候有人投放垃圾;二是垃圾桶盖能自动开启和关闭。确定了目标之后,就是思考达成上述目标需要哪些条件。学生根据已有知识,确定可以用超声波检测是否需要打开垃圾桶盖子,打开和关闭动作可以通过舵机和连杆来实现。通过探究后,学生根据设计的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建,接下来就是通过编写程序和不断调试验证来实现预期的功能。作品完成后,学生可以根据实际情况进行功能的增加与修改,如增加桶内垃圾超过一定高度时能自动提醒的装置等,让智能垃圾桶更加智能。本次作品的创作过程,不仅锻炼了学生分析实际问题、解决实际问题的能力,又锻炼了他们的编程思维和计算思维,更重要的是体验了自己创作人工智能作品的乐趣和成就感。在人工智能应用日益普及的今天,人工智能课程进入小学课堂是大势所趋。在小学阶段开展人工智能课程教学,主要是为了让学生掌握人工智能知识,体验和运用人工智能技术,培养学生的信息技术核心素养、创新意识、实践应用能力,为学生适应未来社会打下扎实的基础。但人工智能教学具有其特殊性,如何有效推进人工智能教学,还面临着许多需要解决的问题。学校和教师应尽最大努力创设更好的人工智能教学环境,探索更有效的教学策略,促进学生对人工智能相关知识的学习。

参考文献

[1]丁华.人工智能教学中对学生计算思维的培养[J].华夏教师,2020(13):42-43.

[2]徐欣彦.引入体验活动创新小学人工智能教学模式[J].中小学信息技术教育,2019(9):62-64.

第4篇

关键词:人工智能;研究型实验教学;民族关系

人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。

人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。

实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。

1研究型教学模式背景

研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。

19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。

自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。

2研究型实验教学

本科教学不仅要培养学生的应用能力,还要培养学生具备基本的科研素质。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加,研究生招生规模逐年增大,本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题,其涵盖的分支非常广泛,如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等,都是目前国际和国内热门的研究方向。

人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。

针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、激发学生的研究兴趣,树立目标意识找准研究方向,为未来的科研工作打下基础,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。

2.1实验教学中加强学生的研究导向

在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点,如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。

2.2人工智能课程实验

该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。

该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。

课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。

3实验平台的构建

民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。

因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。

目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。

4结语

研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:

1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。

2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。

3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.

[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.

[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)

第5篇

关键词:人工智能;传媒企业;新媒体;发展

一、引言

人工智能(ArtificialIntelligent,AI),是一门前沿交叉学科,涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学,以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出:让机器能像人那样认知、思考和学习,即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017 〕35 号):跨界融合成为重要经济模式;加快AI融合,发展智能化经济、建设智能化社会,构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境;发展智能服务(包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老);推荐社会治理智能化(涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等);加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级,都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来,随着国内媒体企业的不断融合发展,大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播,还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时,国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。(1 )传媒企业非常重视人工智能技术,不断增强其引导能力和传播效果。(2 )人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大,涉及传媒企业生产各个环节。(3 )人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如:个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。(4 )人工智能对传媒企业影响深远,促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效,但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级:各环节变得更加智能化(选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等);出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足;资源整合难度比较大:大量高质量专业知识资源、数据格式不统一;传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。(1 )人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前,传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面:① 观念意识,运用人工智能技术加速媒体融合,认识不充分、不到位;② 认知维度,在媒体企业生产领域的各环节中,还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果;③ 重视程度,清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划,这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。(2 )传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发,以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高,可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求,缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才,特别是在技术、运营等部门,领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。(3 )传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术,开发满足市场需求的新形式,促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配,是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。(4 )用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平,大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前,不少媒体企业积极、大胆尝试,大量的文档、图片、视频等数据资源,需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作,并最终生成高质量的信息化数据。(5 )用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化,同时也产生了大量数据,因此,保障用户个人信息、行为数据的安全,尊重用户的个人隐私,提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

(一)发展建议

随着各种媒体的不断融合发展,各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势,而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位,媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展,人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。(1 )战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线,紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇,探索人工智能技术的发展路径,赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量,增加人工智能技术的自主研发投入,掌握核心,打造自主可控的智能化媒体平台,不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。(2 )从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用,传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对,传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此,传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展,从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍,进行全面转型。加快转型,改变思维,增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识,提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知,实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。(3 )企业体制机制变革,重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展,媒体企业既要提高技术开发的资金投入,又要创新变革媒体企业的生产体制机制,实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合,探索资源、人才,管理、功能、产品的融合发展路径。(4 )推动内容完善创新,增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上,不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新,有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道,还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。(5 )重新整合媒体资源,加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源,在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展,掌握媒体市场主动权,构建合理、完善的信息传播链。(6 )重视挖掘数据,重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中,从基于经验升级到基于数据,探索并建立传媒企业数据链。(7 )打造智媒体团队,创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才,未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队,即“全媒体人才+人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划,加强人工智能技术媒体人才培养;加大人工智能技术业务培训,提升协同创新能力;探索专家型编辑记者的培养方式,探索人工智能技术能力提升的有机结合,架构智能人才队伍培养和发展路径。

(二)趋势展望

随着人工智能技术的不断发展,传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面,从生产内容、分发产品,到内容表现、销售管理,其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用:提高了媒体全要素的生产率;人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台,创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现,不断改革、发展、演化迭代,智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统,提供优质高效的技术服务,促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作,为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛,优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构,传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变,跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展,音视频内容生产效率不断提升,创新创意空间进一步拓展,音视频内容消费迅猛增长,人机交互界面重塑,媒体企业新流量拓展,取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题,人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新,增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述,虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间,但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰,必须合理地与人工智能结合应用,才能拓展更大的生存空间,赢得更好的发展。

参考文献

[1]周皓.传媒文化创意产业发展策略研究[J].风景名胜,2019(06):290-291.

第6篇

关键词 信息技术 学业水平考试 教材分析 大纲分析 题型分析 应对策略

一、了解高中信息技术学科的教学内容。

针对学生不同的信息技术基础,教学内容有较大的灵活性,既保证起点水平较低的学生能够适应,也给学有余力的学生提供进一步发展的空间,使所有学生都能得到充分的发展。

高中阶段信息技术课的内容包括:信息技术基础、网络技术应用、多媒体技术应用、算法与程序设计、数据管理技术和人工智能初步等几个模块,每个模块又可划分成若干教学单元。其中信息技术基础是必修模块,其他几个模块均为科目内选修模块。

根据课程标准的要求,每个学生要完成必修模块和至少一个选修模块才能取得高中毕业资格。每个模块的内容如下:

(1)信息技术基础模块是培养学生信息素养的基础,也是学习其他模块的基础,具有普遍价值,是高中阶段信息技术课的必修内容。这部分内容着重强调在大众信息技术应用的基础上,让学生亲身体验理性建构的过程。

(2)网络技术应用模块由网络技术基础、因特网应用和网站设计与评价三个单元组成。

(3)多媒体技术应用模块是引导学生通过亲身体验,认识多媒体技术对人类生活、社会发展的影响;学会对不同来源的媒体素材进行甄别和选择;了解多媒体信息采集、加工的基本原理;掌握应用多媒体技术解决问题的思想与方法;初步具备根据主题表达的要求进行多媒体作品的规划、设计与制作的能力。

(4)算法与程序设计模块是介绍计算机解决应用问题的基本方法,通过本模块的学习,要求学生了解计算机解决问题的基本过程和思想,掌握程序设计语言,并通过列举和分析典型算法,培养学生逻辑思维能力 和解决实际问题的能力。

(5)数据管理技术模块以介绍数据库相关知识为主,建议划分为数据管理基本知识,数据库建立、使用与维护,数据库应用系统等三个单元。要求学生通过本模块的学习,学会使用数据库管理信息,处理日常生活中的问题,体会数据库对社会生活的重要影响。

(6)人工智能初步模块强调让学生体验典型人工智能技术的应用过程,了解其基本原理。主要划分为知识及其表达、推理与专家系统、人工智能语言与问题求解三个单元。通过该模块的学习,了解人工智能的基本概念和特点,会简单使用人工智能语言解决问题;能够用专家系统外壳开发简单的专家系统;感受人工智能的丰富魅力,知道人工智能对人类学习、生活的影响,增强对信息技术发展与未来生活的向往和追求。

二、分析高中信息技术学业水平考试大纲

1、命题依据

高中信息技术学业水平考试,主要以教育部《普通高中技术课程标准(信息技术)(实验)》和各省普通高中信息技术学科教学实施指导意见为命题依据。

2、考试范围

高中信息技术学业水平考试范围一般为必修学分规定的内容,主要包括必修模块和一个选修模块的内容。如贵州省2012年、2013年普通高中信息技术学业水平考试内容为《信息技术基础》必修(粤教版)和《多媒体技术》,根据学生选修情况2014年普通高中信息技术学业水平考试内容为《信息技术基础》必修(粤教版)和《网络技术》。

3、普通高中信息技术学业水平考试能力要求

根据课程标准的要求,学业水平考试的能力要求由低到高分为A,B,C三级标准。

A级只要求学生了解和模仿,比如信息及其特征、信息加工概述、多媒体技术的概念与特征、计算机网络的功能等。

B级要求学生能够理解和独立操作。比如信息的获取过程、网络数据库的检索、图形图像的采集、数字视频的采集、网络通信原理等。

C级要求学生能够熟练操作和应用。比如文件的下载、文本信息的加工、表格信息的加工、Flash简单动画的制作、photoshop cs8图像简单处理、因特网的组建与设置、因特网的接入和使用等。

三 了解普通高中信息技术学业水平考试的形式和内容。

各省对普通高中信息技术学业水平的形式一般为纸质考试和局域网环境下的无纸化上机考试两者之一,采用闭卷形式。下面以贵州省普通高中信息技术学科学业水平考试为例谈谈。

贵州省从2012年开始信息技术学科学业水平考试采用网考的形式,考生使用考试软件,通过上机实际操作进行答卷。试题由计算机从题库中随机抽取智能生成,所有答题过程全部在计算机上进行。考试的内容根据各校的选修情况分为两个部分(必修《信息技术基础》、《多媒体技术》或《网络技术应用》),共150分。

第一考信息技术基础:满分 90分;包括单选题15道,每道4分,共60分;操作题2道,word2003 文档处理和excel2003表格处理,每到15分,共30分。

第二卷考选修:多媒体技术或网络技术应用 满分60分;包括单选题10道,每道4分;操作题1道,多媒体(flash8.0简单动画制作或photoshop8.0图像处理)或网络技术(frontpage2003),该题20分。

结语:我们在应对普通高中信息技术学科学业水平考试时,应当全面了解信息技术学科的教学内容,包括学习的重点、难点,根据教学内容和考试大纲的三个等级要求,学习上有取舍、抓住重点、突破难点。注重理论知识的掌握和思维能力的培养,实际应用能力和创新能力的培养。根据信息技术学籍卡考试形式,考试题型等,注意时间的安排,要有思维、有策略地完成信息技术学业水平考试任务。

参考文献:

第7篇

摘要:人工智能的迅速崛起,为老年健康管理提供了全新的途径,在优化老年健康管理全过程中发挥着重要价值。与此同时,因其服务于老年人这一特殊群体,对道德伦理的冲击表现得更加突出。当前,伴随着我国政府对人工智能的高度重视、企业与医疗机构的积极探索,人工智能在老年健康管理领域已积累了部分经验,取得了初步进展。然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仍处于起步阶段,面临价格壁垒难以突破、信息孤岛劣势明显、多方主体合作不足、专业人才稀缺等现实问题。推进人工智能与老年健康管理的深度融合,需要政府、医疗机构与养老服务中心、科技企业等多方联动,构建配套管理机制,从而使人工智能更好地服务于老龄化社会。

关键词:人工智能;老年健康管理;老龄化;养老问题

作者:向运华王晓慧(武汉大学社会保障研究中心,湖北武汉430072)

人口老龄化是21世纪我国经济社会发展的重大国情,截至2018年底,我国60周岁及以上人口有2.49亿,占总人口的17.9%。人口老龄化态势加剧的同时,空巢老年人占比持续攀升,独居老年人群健康状况不容乐观,有74.7%的老年人患有至少一种慢性疾病。城乡失能、半失能老年人口近4063万,上门看病、康复护理等医疗健康类服务需求始终居于老年人各类需求首位。总书记明确指出“为老年人提供连续的健康管理服务和医疗服务”,健康老龄化成为健康中国时代和老龄化时代的重要命题。

万物互联的加速到来与人工智能技术的迅速崛起,正在改变着人们的社会资源获取方式和生活方式。AlphaGo大胜人类棋手,标志着人工智能已在某些领域走到了人类智慧的前列。以互联网为载体和AI为实现工具的经济发展新形态正在逐渐形成,为社会各领域创造了前所未有的机遇,也给老年健康管理模式的突破与创新提供了现实可能。智慧健康养老由此产生,其最大的特点在于大数据收集、需求的智慧决策与服务的精准投放。2017年工信部、民政部和卫计委联合印发《智慧健康养老产业发展行动计划(2017-2020年)》,强调利用新一代信息技术产品推动健康养老服务智慧化升级。各地积极开展智慧健康养老应用试点,打造“硬件环境+智能设备+互联网信息平台+居家养老服务”的健康养老生态系统。如何发挥人工智能技术在老年疾病预防、诊断、紧急救助、治疗与康复中的作用,如何有效联接医疗服务机构以确保老年人享受到更高效、更优质、更便捷的健康服务,是当前亟待研究的现实问题,这对于降低空巢老人独居风险,缓解老年护理人员短缺问题,提高老年人的健康水平具有重要价值。

一、立场博弈:人工智能时代老年健康管理的机遇与隐忧

(一)人工智能的崛起

人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)起源于1950年“图灵测试”的理念,其首次被公开提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美国会议上的报告。随后人工智能随着技术的发展、社会的进步不断发展,1960年人工智能已能够理解自然语言、自动回答问题和分析图像图形等,20世纪80年代又获得了学习和认知能力。21世纪以来,物联网的加速普及、大数据的崛起、云计算等信息技术的突破,人工智能迎来了发展高峰,逐渐形成了深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的特征,开始具有自我诊断、自我修复、自我复制甚至自我创新的能力①。人类相继进入了网络社会时代、大数据时代与人工智能时代,三者共同构成了新的社会时代②。

关于人工智能的概念,国际人工智能专家N.J.Nilsson将人工智能视为怎样表示知识、怎样获得知识及怎样使用知识的科学③。其后,学者对人工智能的概念从类人、理性、思维与行为等四个方面着手定义,有学者进而从学科角度对人工智能进行了解释,如国内学者吴汉东将人工智能定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。综合诸多学者对人工智能的认识,笔者认为人工智能的实质是基于人类的设定与要求,能以与人类智能相似的方式作出反应的智能机器或软件。

人工智能时代的到来,正在改变甚至颠覆人类现存的生产、工作与交往方式。2016年美国的《国家人工智能研究和发展战略计划》指出,AI系统在某些专业任务上的表现胜于人类。1997年国际象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戏、2015年的图像识别与语音识别、2016年AlphaGo等AI产品的问世与应用,成为AI超越人类的里程碑事件,见证了AI的智能水平和社会意义。近十年来,人工智能愈发广泛地应用在社会各个领域。农业领域,人工智能应用于自动播插与灌溉、日常田间管理、采收与分拣、产品检验、虚拟在线销售等产前、产中和产后各个环节,大大减轻了人类的劳动量④。工业领域,工业机器人广泛应用于汽车、电子、家电制造等生产线,缓解劳动力供需矛盾的同时提高了生产效率。服务业领域,微软“Cortana”、苹果“Siri”、联想“小乐”等智慧客服系统为大众所熟知;几乎所有股票交易员已被机器人取代,投资顾问、风险审查和安全防范监控监管都普遍智能化。公共服务领域中,人工智能亦发挥着日益重要的作用,如用人脸对比技术来筛查犯罪分子;人工智能辅助医疗诊断与手术;人工智能用于智能评测、个性化辅导等等。人工智能也开始进入艺术创作领域、心理服务领域。学界普遍认为,弱人工智能技术在当前已基本实现⑤。

(二)人工智能时代老年健康管理领域的机遇

当前,在新一代信息技术的引领下,物联网迅速普及,大数据快速积累,算法模型与运算能力持续突破,智能行业应用快速兴起,为我国人工智能的迅速崛起提供了现实契机。从人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等,到人工智能应用层面的工业4.0、智能农业、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗与智能教育等,均得到了爆发式增长。我国正处于医疗人工智能的发展高峰,2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元,增长37.9%。据估计到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元,其中医疗行业将占市场规模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的应用主要体现在通过生理参数识别设备和无线射频识别装置等智能采集老年健康数据,为老年人提供双向、互动的居家健康监测、健康咨询、健康评估、健康干预服务以及紧急救助服务,克服时空限制,将健康管理贯穿疾病预防、诊断、治疗与康复整个过程。人工智能时代为健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途径,在优化老年健康管理模式过程中具有重要价值。

第一,人工智能的发展为缓解医护人员短缺提供了现实可能。据世界卫生组织公布的数据,欧盟关于每千人拥有护士数量的基本规定是不少于8人,挪威以17.27人位居世界第一,美国和日本分别是9.8人和11.49人,发展中国家例如巴西和南非,分别是7.6人和5.1人,然而我国每千人拥有护士数仅为2.36人。即使是按照大多数国家的5‰计算,我国护士缺口也多达350多万,如果按照欧盟的标准,则缺口更大。与此同时,我国社区养老服务专职人员数量少且增长速度缓慢。民政部2009年开始统计社会服务职业技能人员中的养老护理员,截至2016年我国养老护理人员仅8528人。根据第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查结果,目前我国失能、半失能老年人口约为4063万,占老年人口数的18.3%,按照3:1的国际标准计算,我国需要超过1300万的护理人员。同样,虽然国家大力推进医养结合,将老年人作为重点人群纳入家庭医生签约服务,但家庭签约医生覆盖率仍不容乐观。如何“以少足多”是摆在当前我国政府面前的重要议题之一。人工智能的崛起为化解这一医疗难题提供了新路径。人工智能环境下,智能护理等机器的应用与推广,大大减少了老年人对护理人员的需要,虚拟医疗助手替代护士,在医生诊疗之外提供辅的就诊咨询、健康护理和病例跟踪等服务,既减少了老年人前往医院就诊的次数,又有助于提高护理能力。显然,这些对于缓解老年健康供需矛盾有积极意义。

第二,人工智能的发展为医疗机构提高服务效率提供了技术支持。一直以来,医疗服务效率都是备受关注和争议的问题。医疗服务效率,即医疗机构在投入与产出之间的比率,是医疗服务领域的核心命题与重要目标。近年来,随着我国医疗体制的不断改革与发展,各级医疗机构的效率有了显著提升,但受制于传统医疗机构管理模式的惯性思维影响,医疗机构的服务效率与民众期望仍有差距。新时代医疗服务效率的提升不仅需要制度的变革,也需要服务工具的革新。人工智能的发展为优化医疗服务提供了便利。一方面人工智能的应用降低了人力成本。医学影像占医疗数据的90%,而且这一数据仍在攀升,年增长率约为30%,而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%,远不及影像数据增长速度。借助AI技术分析医学影像,将大大缓解医院缺少医生的压力。此外,语音技术在医疗行业的普及,也正在将越来越多的普通医生从日常机械式的医案录入工作中解放出来,提升录入的效率,降低失误率。另一方面,人工智能的应用也提高了医疗服务能力。人工智能辅助诊断技术应用在老年人某些特定的病种领域,几乎可以代替医生完成疾病筛查任务;智能手术机器人的应用既能保证精准定位,减少老年患者的疼痛,又能防止传统手术易带来的传染疾病等危险;人工智能参与药物研发,对于提高针对老年患者潜在药物的筛选速度和成功率,缩短研发时间与成本有实际意义。综上,人工智能的嵌入打破了以往医治全程医生亲力亲为的运作模式,智能机器的自主研判与决策能力,对于降低人力成本,大幅提高医疗机构、医生的工作效率与质量,减少不合理的医疗支出有积极意义。

第三,人工智能的发展有助于提高老年人自我健康管理能力。多数疾病都是可以预防的,但是由于疾病通常在发病前期表征并不明显,到病况加重之际才会被发现。而且由于老年人机体形态的改变和功能的衰退,对于疼痛和疾病的反应变得不敏感、不典型,很多病症易被忽略或误诊,加上老年人行动不便,其中有多数老年人即使不舒服也不愿前往医院进行诊疗。人工智能的应用大大缓解了这一状态。人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合可以实现疾病的风险预测和实际干预,实时监测老年人的生理参数,其双向数据传输、在线沟通、便捷有效的特点,一方面可帮助老年人实时了解与掌握自身的健康状况,享受个性化的健康管理和健康咨询服务,满足其健康教育需求;另一方面也能提高老年人自我健康管理意识,促进其积极参与自我健康管理和自我照顾,实现医疗卫生服务重心前移和全民健康管理。人工智能环境下的自我健康管理的实现延伸了传统医疗的覆盖能力,节省了传统医疗方式的时间、空间成本及医疗费用,能够有效缓解老龄化带给整个社会医疗系统的负担。此外,居家健康管理系统能为卫生管理者提供健康数据,有助于建立完备、标准化的居民电子健康档案和区域卫生信息共享平台,使政府突发公共卫生事件监测和应急体系的运转更为高效、准确。

(三)人工智能时代老年健康管理领域的隐忧

万物都有两面性,人工智能同样是把双刃剑,人工智能从诞生至今,其对伦理的冲击就不断被讨论。人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时,也对道德伦理问题提出了重大挑战。与人工智能的一般伦理问题相比,人工智能在老年健康管理中的应用因其服务于老年人这一特殊群体表现得十分特殊与突出。主要表现为两个方面,一是老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题更为加剧,二是老龄社会正义伦理问题更显突出。

老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题体现在隐私泄露、社会孤立与老年人的“物化”三个方面。首先,为更好地提供全方位健康管理服务,智能老年健康管理系统和智能设备需要采集老年人日常起居全时段、全方位、无盲区、长周期的海量生理数据,其中绝大多数的数据属于隐私数据。这些数据通过简单的分析和挖掘,就能得出老年人的生活习惯、身体状况等信息,一旦被无意或有意泄露,极易被不法分子所利用以进行精准推销甚至精细诈骗等违法活动,这对于易受骗的老年人群体来说无疑是巨大的隐忧,由此可能带来的损失也不可小觑。《世界人权宣言》第12条规定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉,他人的荣誉和名誉不得加以攻击。正如一些学者认为我们应该对于弱势群体运用特别的隐私保护政策①。然而目前我国的相关法律和政策还不尽完善,如有关病历资料保护的法律或文件(《刑法》《侵权责任法》《医疗机构病历管理规定》等)中多为宣示性条款,也尚无老年人隐私安全的针对性文件。如何保证健康数据在实时采集、传输、存储、分析与使用过程中的安全,数据应当被保留多久、谁拥有隐私数据的访问权等都是智能老年健康管理领域亟需解决的隐私方面的具体伦理问题。其次,智能机器监护老年人可能导致减少老年人社交、子女的陪伴。关于智能护理机器人的引入对老年人心理问题的影响研究表明,使用护理机器人的老年人易出现社会孤立现象,进而导致尊严受损②。过多的智能既会减少老年人外出和交流的频率,也使子女或亲朋责任感降低,对老年人的关怀止于虚拟问候,而不再是频繁地看望与聊天。有学者认为,健康助手功能会使原本亲近的护理关系转换为远程的虚拟的照料关系③。从而加剧老年人心理上的空虚感与孤独感。如何缓解和调节老年人心理问题是人工智能在老年健康管理应用过程中不得不面对的问题之一。最后,老年人的“物化现象”也是值得关注的具体伦理问题。所谓物化,Kitwood对其的定义是:像对待无生命物质那样对待人:推、拉、拽一个人,不把他当作一个有生命的个体。Astell曾认为辅助机器人可能会机械地控制使用者,并逐渐使其变得失去自主性④。智能护理机器人等操控式的服务过程有可能损害老年人自主意愿,老年人普遍认为不应该限制他们自主选择的权利,如他们不希望所有人知道他们在家中跌倒,因为某些跌倒仅是小事,自己可以克服,他们认为只有自己需要帮助的时候才应通知别人。然而这与智能护理系统一旦发现护理对象跌倒,就立即发送消息给亲人或医护人员的护理策略相矛盾⑤。机器人应在何种程度上保障老年人的自主意愿,减轻其心理负担,维护其尊严,是值得研究的课题。

老龄社会正义伦理问题主要体现在地区差异方面。由于我国国土面积大,各地区经济发展水平并不一致,地区差异、城乡差异问题都不容忽视。考虑到护理服务涉及人最基本的健康权利,然而由于经济发展和收入水平不同,偏远地区、农村的互联网都不畅通,健康信息系统建设不到位⑥,老年人往往无力购买智能可穿戴设备、智能护理机器人等健康管理机器,贫富差距引发的社会资源分配不公问题凸显。如何在研发和推广智能设备中充分考虑老年人的购买力,是关乎社会正义的伦理问题。

二、现实考察:人工智能时代老年健康管理的困境

(一)人工智能时代老年健康管理的经验

改革开放以来,尤其是进入21世纪之后,我国人工智能技术得到了巨大的发展。据中国电子信息产业发展研究院数据统计,2017年我国人工智能市场规模为216.9亿元,比2016年增长52.8%,增长速度快于全球平均水平,2020年有望超过700亿元①。其中,“人工智能+融合医疗、金融、教育和安防等领域企业”位居全球人工智能目标市场行业首位,总计占比40%。国家高度重视,企业与医疗机构积极探索老年健康产品的研发、推广与应用,先后积累了一些经验,取得了初步进展,为人工智能服务于老年健康管理奠定了重要基础。

首先,信息化与大数据推动智慧医疗的发展,为人工智能在老年健康管理中的应用提供了技术支撑。信息化与大数据是人工智能有效嵌入的基本要素,因此医疗信息化的实现和医疗大数据资源的壮大是推动人工智能在老年健康管理应用的重要基础。近几年来,高速、移动、安全的新一代信息基础设施建设加快,城市社区光纤网络覆盖率不断提升,中国互联网络信息中心(CNNIC)的《中国互联网络发展状况统计报告》显示互联网逐渐向高龄人群渗透,60岁以上老年人对互联网的接触率和应用率逐年上升。与此同时,健康养老服务信息平台建设不断推进,早在2011年,老龄办和民政部门就在全国范围内推进社区为老服务信息平台建设项目启动试点工作,试点项目50余个,据统计覆盖老年人口仅3000多万;2014年民政部和发改委确定在全国选取了42个地区推进养老服务业综合改革试点,改革的重点之一即是加快信息平台建设。2018年国务院《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,强调推进远程医疗覆盖全国所有医联体和县级医院,支持高速宽带网络覆盖城乡医疗机构,建立互联网专线保障远程医疗需要。“互联网+医疗服务”建设初具规模,各级医疗机构、养老服务机构积累了大量老年人有关的数据资源,其中包括老年信息数据库建设与大数据共享平台与服务平台建设,为下一步人工智能的嵌入奠定了坚实根基。

其次,国家高度重视,政策与法律建设不断推进,为人工智能在老年健康管理中的应用提供了制度基础。一方面,为推动人工智能的迅速发展,近年来我国人工智能领域指导性政策文件不断出台。如2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》,同年12月工信部公布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,明确了我国新一代人工智能发展的战略目标,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快创新型国家和世界科技强国建设。2018年1月中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书(2018版)》,提出确立人工智能产业发展的标准体系;3月政府工作报告明确指出加强新一代人工智能在医疗、养老等多领域的应用。各省市积极响应,出台本地区的具体实施意见,为人工智能在老年健康领域的应用确立了方向。另一方面,为应对各类风险与危机,我国不断推出信息建设与信息安全的相关规定。据统计目前我国信息治理层面的相关法规已有100余件,涉及个人信息保护、网络侵权预防和网络犯罪惩治等多个领域②。具体到医疗行业,2013年国家卫生计生委、国家中医药管理局印发的《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》,2015年国务院办公厅印发的《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015-2020年)》,2017年工信部、民政部、卫计委联合印发的《智慧健康养老产业发展行动计划(2017-2020年)》等文件,都着重强调形成覆盖全生命周期的智慧健康养老产业体系,打造一批智慧健康养老服务品牌。2016年12月,国务院办公厅印发《关于全面放开养老服务市场提升养老服务质量的若干意见》提出推进“互联网+”养老服务创新,到2020年养老服务市场全面放开等,都指出实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库要基本覆盖全国人口并完成信息动态更新。这些直接或间接性文件的不断完善,为人工智能在健康领域的应用提供了基本的制度框架。

最后,在技术与政策环境的激励下,人工智能在老年健康管理中的应用初见成效。从易得的传感器,到智能化的可穿戴设备,智能护理床、健康服务机器人、陪护机器人等服务机器人,越来越多智能设备参与到老年人健康管理领域。近几年,房地产商、保险公司、养老机构积极推出高端养老项目,健康服务机器人也随即而来,其中天津哈士奇机器人作为全球首台健康服务机器人成为标志性事件。而后,机器人也开始应用在福利中心和养老机构,仅杭州就有70家养老机构和40家照料中心引进了“阿铁”养老机器人①②,机器人具备健康检测、健康顾问、紧急报警与陪伴逗乐四项主要功能。同时依托“互联网+”搭起智能居家养老服务的桥梁,一是通过智能健康腕表随时测量血压、心率等生命体征数据。相关研究表明可穿戴智能设备在治疗慢性病方面有显著效果,治疗费用、住院时间等都有所降低③④。二是“开心”等智能健康养老机器人通过人体感应、摄像头远程监护、声源定位、语音识别等系统为居家老人提供安全监护、用药提醒、数据分析等健康服务,约87%的受访者表示类似于“开心”的智能健康养老机器人会对空巢老人有用⑤。三是通过“互联网+”和远程医疗、远程手术等满足老年人的医疗需求,通过机械骨骼、轮椅机器人等助力老人康复⑥。从监护到治疗,人工智能在各种养老模式的老年人中的初步试水,为应对人口老龄化提供了战略性思维。

(二)人工智能时代老年健康管理的难题

人工智能为老年人实现全过程健康管理提供了条件,推动了老年健康管理模式的突破与创新,然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仅处于起步阶段,尚有很多问题需要解决。

其一,从应用范围来看,价格壁垒难以突破,老年健康管理中人工智能缺乏动力。医疗行业本身就极具复杂性和特殊性,医疗体制改革和医养结合养老模式发展已推行多年,但仍有很多问题为人们所诟病。人大代表罗卫红曾提出目前医养结合虽初具成效,但仍存在医养结合服务需求与承载力不对称、行业管理体制不完善、医养结合医保支付政策难以保障护理需求等问题。人工智能嵌入老年健康管理为医养结合模式的发展创造机遇的同时,也提出了更高的要求。人工智能设备造成的健康管理服务费用谁来支付、怎样支付,目前国内尚未达成共识,这也解释了为什么目前智能健康机器人多出现在养老机构,而非居家老人家中。不可否认,在当前医疗卫生服务供给不足的情况下,医养结合型养老机构非常重要,机器人的引入对老年人尤其是对高龄老人、半失能老人与失能老人带来了极大的便利。然而无论是9064模式还是9073模式,绝大多数老年人是居家养老。针对居家生活老年人的健康监测、预防、治疗、康复、护理和心理慰藉等服务需求亟需人工智能的嵌入,然而形势不容乐观,一方面是因为智能装备价格较高,老年人个体往往无意愿或无力购买较为昂贵的智能感应设备,另一方面是因为担心后续健康服务能否持续跟进,比如一个智能腕表就价值几千元,如果后期的服务没跟上,老年人损失就会很大。人工智能的应用必须考虑各方支付意愿,其价格在某种程度上决定了其可推广的范围。如何围绕大健康战略来定位发展人工智能,实现医疗健康服务利益相关者的协作,为老年人提供全方位全周期的健康服务是亟须解决的关键问题之一。

其二,从信息化建设来看,人工智能应用于老年健康管理的信息孤岛劣势明显。人工智能的应用离不开信息技术的支撑。推进医疗服务大数据建设,建设老年群体数据库与医疗服务信息平台,统一相关数据标准是基础。“人工智能+医疗”最大的问题在于数据的来源和质量,因为我国的医疗数据在医院与医院间、医院与家庭间存在信息孤岛,即使在同一个医院提取和利用数据仍涉及很多操作手续。与此同时,虽然各地政府一直在强调健康养老服务信息平台建设,但进程并不乐观,多数老年健康服务仅停留在通过社区门诊或体检获得数据,共享在街道一级,实现市级统一平台建设的省份屈指可数。除了技术条件的制约,更多的是缺乏全局的考虑与统筹规划,民政部门、统计部门、公安部门、卫生部门、医院等多部门之间的责任模糊,各涉老部门缺乏沟通与配合;各地区各自为政,缺乏共享理念和共享动力,有效的沟通不足,相互之间在操作系统、网络协议、语义表示、数据库类型,乃至硬件管理平台上存在差异,医疗信息数据不能有效实现地区共享,阻碍了人工智能赖以为生的数据信息资源的有效流通,既造成了数据信息资源重复建设,也限制了数据信息资源功能的最大发挥。可见,要想人工智能应用于老年健康管理,积极突破数据壁垒势在必行。

其三,从健康服务相关主体来看,养老机构、社区服务中心、医疗机构与企业的合作不足。养老服务机构、医疗机构等服务机构本身不生产人工智能设备,而是通过引进人工智能设备服务于老年人,科技企业才是人工智能产品的生产者。服务机构最了解老年健康管理全过程需要什么样的人工智能产品,而科技企业则在技术上独占优势。二者通过跨界合作发挥各自的优势,才能明确研发内容,最大程度缩短研发周期,以满足老年人健康管理的需要。然而目前国内各级医疗机构、养老服务机构在该领域的开拓相对滞后,除了发达城市的大型房地产公司通过与科技公司合作建设高端养老基地,应用人工智能参与老年健康管理服务,实现了企业间的人工智能合作外,多数医疗机构、养老服务机构有待进一步跟进。与此同时,医疗机构、养老服务机构提升自身对人工智能产品的驾驭能力也离不开同科技企业的有效合作。两者有效合作的缺乏在一定程度上制约了老年健康管理过程中的人工智能创新能力的提升。两者如何建立合作机制,共同推进人工智能的技术创新与应用是人们不得不思考的当务之急。

其四,从研发主体看,老年健康管理领域的人工智能发展受制于稀缺的专业人才。人工智能任何相关技术方面的突破都依赖于人才,可以说其发展能力取决于人才数量。《全球人工智能人才白皮书》显示全球AI领域的人才缺口达到百万量级,2017年工信部发言人指出在我国人工智能人才缺口超过500万,稀缺的专业人才资源是制约全球人工智能技术发展和应用落地的一大短板。人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识,又要了解人工智能应用领域的客观状况。AlphaGo之所以能战胜人类围棋世界冠军,在一定程度上是因为其设计者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此,人工智能老年健康领域的专业人才需要集计算机专业技术与健康养老服务行业实践于一身,才能研发出适合老年群体的智能健康医疗设备。目前国内的人工智能专业性人才缺乏,且多集中于制造业、互联网等领域的技术开发工作,虽然一些科技公司与医疗机构合作取得初步的成果,但在医疗领域结合上缺乏深度,直接针对健康服务领域的人工智能人才更是不足,阻碍了老年健康领域人工智能技术的推行。

三、未来选择:人工智能时代老年健康管理的关键路径

人工智能时代的到来,为老年健康管理创造了全新的环境,同时也对政府、社区、医疗机构、养老服务机构等提出了更高的要求。面对人工智能的迅速发展,需积极推进人工智能与老年健康管理的深度融合,以促进适应时代诉求的老年健康管理智能化。

(一)构建人工智能嵌入老年健康管理的管理机制

DouglassC.North指出制度是社会的游戏规则,规定了人与人之间的行为范式②。人工智能时代老年健康管理迫切需要现有机制的突破与创新,当前必须做好三个层面的具体工作。

一是形成专业的领导机制。人工智能科学嵌入老年健康管理离不开政府部门的统一规划和部署。2018年国家医疗保障局成立,整合了此前散落在人社、民政、卫计委、发改委等多个部门的相关医疗职能,改变了“九龙治水”的管理局面,为人工智能在医疗行业、健康领域的嵌入提供了契机。在老年健康领域推广人工智能应纳入医疗保障局的工作内容,积极推动医疗机构、养老机构、社区养老服务中心等与科技企业的合作,全方位部署人工智能在老年健康管理中的应用格局,从传感器,到智能化的可穿戴设备,健康服务机器人、智能护理床、陪护机器人等服务机器人,从智能家居设备、养老服务机构智能设备,到智能医疗机器,从老年人健康数据建设到疾病的预防、治疗、康复与护理等,培养一支兼具智能理念和实践经验的新型领导队伍,确保政府部门在人工智能应用中始终掌握主动权。

二是培养多元主体信息共享机制。人工智能的发展与应用依赖于数据,因此,人工智能嵌入老年健康管理,一方面需要挖掘分析大量老年健康数据,以便人工智能设备的研发,另一方面需要医疗机构、养老机构、社区居家服务中心、老年人等相互间的数据连通与安全共享,促使多方有效参与老年健康管理。加快健康养老信息平台建设迫在眉睫,要着力提升多元参与主体的数据素养和技术素养水平,促进多元主体相互间协同配合,协调老年健康数据在各部门间的流通,实现数据信息的交互及供需的有效匹配,从而打破数据壁垒,为提升老年健康管理水平提供数据支撑。

三是建构道德伦理矫正机制。享受人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时,也必须正视其对道德伦理的挑战。首先,进一步完善信息保护机制,减少甚至消除老年人对个人信息数据泄露的担忧。其次,科学认识和使用人工智能。虽然现有的人工智能在某些层面和维度接近、达到甚至超过了人类智能,但其工具性色彩没有改变,人工智能在老年健康管理中的应用旨在提高健康管理水平,而不是取代医护人员和亲朋好友。儿女的关心、好友的慰问以及老年人必要的社交互动都不可或缺。最后应通过技术发展,为人工智能注入情感,促使人机交互更加和谐。

(二)构建以人工智能为核心载体的老年健康技术系统

推进各级医疗机构和各地养老机构在老年健康管理中发挥更大的作用,需要通过智能化处理系统和便捷高效的急救处理流程,即系统能自动采集老年人身体状况数据并进行分析,当发生意外跌倒或生命体征数据出现异常,智能呼叫相应的医疗机构,使老人及时、准确地获取医疗服务。为此,应重点做好两个层面的工作。

一方面,建设针对老年健康管理的智能处理系统。智能化系统基于计算机网络技术和信息技术,强化老年健康的数据挖掘系统和数据存储系统建设,有效整合老年健康管理智能化进程中的各类非数值型、非结构化数据,同时有针对性地引进合适的人工智能技术,如生物识别技术、自然语言处理、机器学习、虚拟等,提升人机交互过程中老年健康数据的处理效率,并以此形成由知识库、数据库、推理机、解释器和知识获取等组成的老年健康管理系统,为提高老年健康管理水平奠定基础。

另一方面,创新以人工智能为基础的医疗流程。智能系统的生命在于应用,老年健康管理途径与方式的优化必须以智能处理流程的创新为依托。其一,通过人工智能实现老年人健康状况的自动检测,根据不间断、全方位的健康数据跟踪,智能评估老年人身体与心理的健康状况,并基于数据分析提出智慧决策,确定老年人在健康方面应采取的措施。其二,智能系统要在识别老年人紧急救助需求的基础上,主动通知医疗机构,使老年人及时得到救助。至于医疗机构的选择应符合分级诊疗原则与就近原则。这对于减少老年人独居风险,为空巢老人提供“健康保险”有积极的现实意义。

(三)构建“校—企—医/养”在人工智能领域的深度合作机制

学校是人才培养的重要阵地,科技企业是人工智能产业发展的主力军,而医疗服务机构与养老机构是老年健康管理的重要参与者。推进人工智能在老年健康管理领域的应用,迫切需要三者的深度协作,以达到通识成材、借势运力、以智发展的目标。

其一,探索高校与企业协同人才培养模式。相比美国人工智能人才数量,我国明显滞后。据领英数据显示,我国从业经验10年以上的AI人才占AI人才总数比例不足40%,而美国这一比例超过70%;美国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为22.7%、37.4%和39.9%,而中国为3.3%、34.9%和61.8%,人才培养势在必行。如上文所述,人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识,又要了解人工智能应用领域的客观状况。科技企业需要高校的理论与人才的支持,而高校则可借助企业的数据资源和技术平台推进科研理论进展,将研究价值落地。因此,高校应加强人工智能相关学科建设,吸引国际顶级科学家和高层次人才,加强与科技企业、国外高校及相关机构的合作,将技术教学贯穿到实训项目中,让学生在校所学与企业实践有机结合,培养贯通人工智能基础理论、软硬件技术与医疗服务领域应用的纵向跨界人才。人工智能校企合作将有助于人工智能在老年健康领域的加速发展,为人工智能应用打开新局面。

其二,搭建医疗服务机构与企业合作平台。近年来,阿里巴巴、百度、腾讯和华为等国内企业在人工智能领域的崛起,为老年健康管理的转型提供了技术支撑。人工智能本身就涉及多重技术,不同行业或领域的关键技术必然存在差异,加快人工智能在老年健康管理中的应用,医疗服务机构既要借助科技企业的技术优势,引入智能技术,又要借助科技企业的智力优势,培育服务人才。这就要求医疗机构积极通过研发外包的途径,由科技企业打造契合老年健康管理需求的智能软件与硬件,加快老年健康管理智能产品的开发与推广,促进产品从监护提醒类、健康监测类,到医疗设备类、陪护聊天类,关注老年人身体健康的同时注意开发心理健康护理机器人,实现智能产品的多元化与精准化。与此同时,医疗机构通过与科技企业的合作,提高本机构内部人工智能的应用能力。

(四)构建老年健康管理人工智能产品的定价与补贴机制

人工智能在老年健康领域推行受阻的一个很重要的原因是企业囿于无利可图与老人抱怨收费高现象并存。老年健康领域人工智能产品与服务的价格既不能完全市场化也不能严控低价,应建立合理的定价机制与相应的财政保障机制,以平衡市场主体盈利与老年人经济承受力来促进人工智能在老年健康领域的广泛应用。

一方面,合理确定老年健康领域人工智能产品的价格。老年人的健康管理产品与服务具有一定的福利性,过高的价格会忽略老年人的经济承受能力,过低的价格又影响社会资本的收益率与参与积极性,阻碍该领域的进一步发展。根据资本资产定价模型,任何资产的期望收益率都由无风险利率和对所承担风险的补偿—风险溢价两部分构成,考虑到服务对象的特殊性,老年健康领域人工智能产品合理的投资收益率应等于或略低于市场平均投资收益率,兼顾经济效益与社会效益。

另一方面,建立相应的财政补贴机制。虽然老年人收入来源更加多元,自报需要照护服务的比例不断提高,越来越多的老年人有能力购买健康管理设备,但价格仍然是影响其选择与否的关键因素之一。而且受年龄、身体状况、收入等多重因素影响,有必要分地区、分群体进行大面积的调查统计,找到不同身体状况与经济状况的老年人有能力和意愿支付的平均价格。根据计算出来的市场价格与老年人可支付的价格,分类别分等级进行补贴,对于经济困难的失能半失能老人要免费配置相应的智能设备。

此外,加强老年健康管理人工智能应用状况的监管体系和绩效评价体系。当前人工智能技术整体还处在较低的发展层次,在认知能力、感知行为、风险对抗等诸多方面仍比较笨拙,应在加强人工智能嵌入的可能性风险管理的基础上,采取第三方评估方式,科学评价人工智能应用过程的技术适用、服务质量等环节。推进老年健康管理领域的人工智能应用的不断改进与发展。

四、结语

第8篇

[关键词]高校;共享财务;财务转型

随着科学技术的迅猛发展,人工智能作为前沿科技之一,应用范围不断扩大,也给人们的生活带来了极大的改变。从人机对弈,到自动驾驶汽车、人形机器人,再到弱人工智能阶段,人工智能对产业结构、城市形态及生活方式都带来了巨大的改变。对于财务来说,也实现了从手工记账到会计电算化,再到财务共享的转型,让过去的不可能变为可能。依托互联网技术,会计电算化走向财务信息化,而财务共享服务中心及相关信息技术的发展,是财务领域又一次里程碑式的革命。

一、高校财务管理现状及发展趋势

近年来,随着高校规模的日益扩大,财务管理模式面临着巨大的挑战。国家财政对高校的经济支持力度越来越大,学校可支配经费数额越来越大,多校区、多模式办学,异地机构等的建立需要财务部门更合理、科学的安排资金收支,以达到学校资金使用的最优配置。学校各部门间业务往来频繁,沟通不通畅,财务管理工作变得更加繁琐,业务量大,效率不高,而国家对高校的资金监管却逐步提高,这就需要一个共享平台实现数据的互联互通、集成管理。随着人工智能等信息技术的出现和发展,给高校财务管理带来了新的机会和挑战。

二、高校财务工作存在的问题

如何解决繁琐的财务报销流程,为科研人员松绑,是学校落实科研“放管服”的重要举措。改革简洁易操作的财务报销系统,提高会计信息化水平,提升服务质量,简化报销流程,是现在每个高校财务管理人员急需解决的问题。

(一)财务报销业务量大

随着高等教育的快速发展,课题项目、研究经费不断增多,为了避免老师在课题经费使用过程中的虚假支出,国家大力推行电子发票,同时要求使用公务卡进行结算付款,这使得日常报销中需要核对的信息量急剧增加,给财务人员带来了工作难度。

(二)政策宣讲不到位

随着国家财经法规及制度的不断更新完善,财务政策不断推陈出新。面对数量庞大的师生群体,如何深入的宣讲政策制度存在着一定的困难。师生对财务制度了解不透彻,容易造成信息传递不到位、不及时,将简单的报销业务变得复杂化,降低办事效率。

(三)报账员频繁更换

目前很多课题组缺少科研助理,不同的教职工经常使用同一个经费号,有时还会找学生办理财务报销手续,由于不同人员对财务政策的掌握和理解不一致,或者对报账流程的把握不到位,经常造成单据材料不完备而退单,无形中给财务工作人员造成了返工,增加了时间成本。

(四)财务人员配备不到位

由于报销内容不断细化,财务人员工作量不断提高,无形中也带来了巨大的工作压力。目前各高校人员编制均有所限制,学校不得不大量聘用人事,造成人员素质层次不齐。同时,大量简单的重复性工作,仍需要工作人员人为判断业务发生的真实性,在不断提高的服务要求下,极度考验工作人员的业务素养和沟通能力。

(五)会计信息化水平不高

尽管当前的人工智能技术已经被大规模的应用在现有的财务系统工作中,但智能化手段还不够高,很多重复、繁琐的工作仍未解决,不能推动财务工作的转型。例如预算管理,由于预算管理缺乏相关的信息化系统,信息化水平较低,管理效率低下,现阶段还存在通过纸质预算申报书来进行预算信息收集,通过“二上二下”再将最后审定的预算数下发到学院,这样的预算管理系统是较为落后且不方便的。

三、高校财务工作转型路径

(一)建立财务集中核算管理系统平台

该平台将整合目前财务资源,实现报账、审批、审核等业务支撑,具体包括综合财务管理、共享运营、预算管理等系统。在功能上支持业务填单、审批,财务审核,会计凭证自动生成等功能,通过系统设定规则校验、预算校验功能,提高业务处理效率同时加强财务管理。搭建电子报账系统、电子影像系统、发票采集系统、发票管理系统、共享运营系统、电子档案系统等于一体的财务共享平台。

(二)搭建智能化报销平台

1.利用OCR技术减轻报账负担。通过人工智能技术,将高重复、技术含量低的体力工作通过计算机进行处理,实现会计核算流程自动化,可以大幅提升会计人员的工作效率,如将核对发票抬头,计算发票金额等人工识别工作改为自动识别校对电子发票,即利用OCR技术,自动提取发票信息,填写报销单据,完成发票真伪查验并提交至影像服务器进行票据保存等工作。2.搭建商旅共享平台。通过商旅共享平台,实现一站式差旅服务功能。平台对接同城商旅,差旅费由供应商垫资,师生通过平台下单,商旅平台按月统一对账开票,同时实现与财务管理系统、网上报销系统无缝对接。不仅可以实现差旅行为的事前审批管控,同时解决了师生垫资和借款问题,出差标准、预算和资金控制集中管理,后期的自动对账也解决了报销时手工粘贴报销发票的繁琐手续。既简化流程,又减轻一线财务人员的工作量,降低成本,提升效率。

(三)建立业财税一体化的财务共享中心

将重复性大的流水线工作进行集中处理,同时将采购、费用核算、资金管理、往来款管理、合同管理及预算管理等模块进行整合,搭建全流程的财务共享信息平台,不仅实现了学校财务工作和职能的整合,也提高了财务管理的效率和质量,在方便师生随时随地进行报销审批的同时推动了财务工作的快速转型。1.实现线上审批和财务审核。通过整合现有财务资源,实现报账、审核、审批、支付等全流程管理。财务集中核算管理系统平台在功能上支持业务审批、报销单据填报、会计凭证自动生成等,并通过设定校验规则和预算控制规则提高业务处理效率,增强风险控制力度。系统承载了员工自报账初始至业务领导审批、财务审核、付款会计支付的全程业务及财务信息,支持所有纳入的上线单位费用报销业务的流程化、标准化、高效率处理。2.实现报账共享。所谓的报账共享是建立在核算共享的基础上的,即前端的网上报账流程全部通过共享的模式,借助电子影像化,实现全单位模式下,财务人员处理多部门各单位的报销、核算、稽核、发票查询等模式,同时将预算、核算进行全面共享,各权限人员均可浏览。3.实现采购管理智能化。在采购共享方面,借助成熟的电商平台,实现办公用品、专用材料等在线采集订购,确保交易的真实性和完整性,同时减少人员自行垫支资金,和项目挂钩,统一结算,实现消费业务和财务业务自动化结算,使财务数据和业务数据融为一体,方便数据提取和统计。4.实现发票管理税务共享。基本的会计核算发票有交通费、餐费、住宿费、办公费等类型,现阶段普遍采用机打发票和电子发票。票据报销业务占据着高校财务业务的很大比重,投入的人力也是最多的。在税务共享模式下,发票管理模块可以通过共享平台进行自动验真及,在提升业务合规性的同时可以大大降低重复报销的问题。5.将合同管理与往来款管理挂钩。通过引入合同管理系统,可以利用完善的管理流程和标准来规范合同的管理。将合同管理系统与其他业务系统间数据实现互联互通,对合同履行阶段、状态进行统计监控,同时与往来款管理挂钩,实时统计支付情况,随时做到异常预警。通过启用合同结算功能,实现合同关键信息管理,并支持上传电子附件,连通电子影像系统进行影像扫描与影像查询,实现合同的无纸化调阅。合同台账模块可通过登记合同关键结构化数据,在电子报账系统报账时关联合同,进行收付款计划控制,从而实现合同控制。

(四)建立全面预算管理系统

通过建立预算管理系统,学校各单位可在线进行预算信息填报并进行线上审核,无需递交纸质材料,大大提高学校的预算管理水平。在深入分析高校预算管理实际情况和普通要求的基础上,结合学校预算管理模式和思路,建立包括:预算申报、预算编制、拨款下达、预算执行、执行分析、预算考核在内的完整有效的全过程预算管理系统。预算管理系统和财务系统共用一个数据库,主要用做后台接收、处理数据,可实现学校二级单位预算申报、审批、调整、拨款、执行等一系列线上管理模式。

(五)建立电子档案系统

财务共享模式下的档案管理,通过电子影像化管理系统来实现,电子档案系统通过与网上报账系统、核算系统、电子影像系统等其他业务系统的无缝集成,实现凭证电子化的无缝管理。电子档案系统将公司会计档案纳入系统管理,实现会计凭证和电子影像的自动匹配、分册,档案的归档、借阅等,在系统内有迹可查,方便原始凭证的调阅和查询。

(六)建立稽核管理系统

为方便稽核业务的开展,减少线下手工翻阅凭证,建立稽核管理系统。涵盖凭证、预约单、资产等数据资源,以数据为基础,工商、税务发票为接口,随时调取账务系统和网报系统。将违反规则的业务视为风险业务,并支持告警推送,事前、事中、事后全方位稽核。现阶段事后稽核使用较多,通过检查连号发票、账务处理不规范、疑似拆分合同等情况,形成稽核报告,并反馈财务审核人员及相关经费负责人,在督促经费使用的同时,提升会计核算质量。大数据是推动社会走向智能化的重要驱动力,大数据、电子发票、会计电子档案等的快速发展以及人工智能在财务上的应用,为共享财务奠定了一定基础,目前高校需要不断加快速度,进行研究探索、发展完善,建设财务共享中心不仅能够实现财务集中,更重要的是推动高校财务顺利转型。

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