人工智能在人力资源领域的应用案例

IBM Watson Talent

人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧

Nigel Guenole 博士与 Sheri Feinzig 博士合著

前言

人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。

值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。

通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。

本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。

Diane Gherson

IBM 首席人力资源官

简介

在人工智能的影响下，我们工作和生活的方方面面都在发生转变。一些领先的企业认识到，人工智能将对业务模式、员工队伍结构以及客户和员工期望获得的体验产生重大影响。通过将人工智能与战略洞察结合，势必可以创造新的机遇，转变人力资源部门协助企业建立竞争优势的方式。

本报告列举了人工智能为人力资源领域实现价值的一些真实案例。本文描述了IBM 内部人力资源团队取得的开创性工作成果。该团队与客户服务专家携手开发真正卓越的人力资源人工智能解决方案。我们介绍的许多示例最初是为IBM 内部员工使用而开发的，但由于这些解决方案实现了显著的价值，因此现已投入商业使用。这包括 IBM Watson Candidate Assistant、IBM Watson Recruitment、IBM Watson Career Coach 和 Your Learning。

过去十年中，IBM 一直与全球客户合作实施最重要的转型，我们为此感到无比自豪。我们帮助CHRO 客户及其团队踏上人力资源重塑之旅；大力构建业务案例，论证投资的合理性；确保实现有意义的业务和员工成果；从独特的视角剖析如何管理由数字化和人工智能重塑推动的种种变化。

作为一家以人才为中心、由人工智能推动的领先企业，我们为能够引领这场变革而感到非常兴奋。

Tina Marron-Partridge

IBM 全球企业咨询服务部人才与敬业度全球负责人，管理合伙人

目录

执行摘要 (05)

人工智能预示着人力资源技术发生重大变革 (06)

为什么在人力资源领域应用人工智能 (07)

人力资源“登月计划” (08)

如何在人力资源领域应用人工智能 (10)

吸引：改善求职者体验 (11)

聘用：行之有效的招聘工作 (12)

敬业：增强工作主观能动性 (13)

留住：智慧的薪酬规划 (14)

培养：个性化学习 (15)

成长：职业发展 (17)

服务：利用人工智能实现 24/7 式不间断员工互动 (18)

在人力资源领域应用人工智能的优势 (20)

投资回报 (20)

效益与成果指标 (22)

实现回报的速度 (23)

入门五步曲 (24)

步骤 1：从业务案例入手 (25)

步骤 2：决定是采购还是自行构建 (25)

步骤 3：确定现有技能和所需技能 (26)

步骤 4：实施 MVP (26)

步骤 5：面向全企业推广 (27)

在人力资源领域成功采用人工智能的技巧 (28)

人工智能与社会考虑事项 (29)

人工智能的就业净效应 (29)

聊天机器人会剥夺就业机会吗？ (29)

人工智能创造高价值的就业机会 (29)

人工智能、多样性和偏见 (30)

历史信息的使用 (30)

保障公平性，确保透明度 (30)

致谢 (33)

执行摘要

IBM 人力资源部门是最早采用人工智能 (AI) 技术的组织之一。这意味着，我们在这方面积累了丰富的洞察和经验，可以帮助其他组织开启人工智能之旅。在本报告中，IBM 智慧劳动力研究院采访了多位负责将人工智能应用于 IBM 人力资源部门的人力资源高管，收集并总结相关经验。

高管访谈表明，人工智能可以显著提高人力资源部门的工作效率，因为它有助于：

?应对业务挑战

?吸引并培养具备新技能的人才

?改善员工体验

?提供分析决策支持

?更有效地利用人力资源预算

IBM 人力资源部门的经验表明，人工智能几乎适用于人力资源的所有领域，包括吸引人才、招聘、学习、薪酬、职业发展管理和人力资源支持等。本报告提供了若干用例，广泛覆盖员工的完整人力资源之旅。我们描述了自实施人工智能以来，IBM 在每个领域所取得的一些效益。同时还介绍了一些实用的主题，包括如何入门、需要掌握的技能，以及有关公平性和人工智能对就业的广泛社会影响等重要问题。

人工智能预示着人力资源技术发生重大变革曾几何时，人力资源主要是行政职能部门。人们称之为人事部门，主要负责文书工作，工作重点是保存员工档案。但在过去30 年里，整个社会对人力资源工作的看法发生了巨大转变。研究表明，企业的员工管理模式对企业绩效存在重要影响。1

而今，“战略性人力资源”一词广为使用，旨在强调可为企业带来竞争优势的人力资源实践。2战略性人力资源运动见证了人力资源领域的工作重点从行政工作向高绩效人力资源实践（如团队合作和绩效管理）的转变；转变之后，他们的关注点集中在主要职位而非每一个职位上，关注于关键员工群体而不是每一个员工。3

直到最近，人工智能的主要技术优点仍是提高效率；它可以帮助我们更迅速、更经济地完成工作。4例如，过去我们可以利用技术，通过互联网更快地招聘人才；而现在，则可以利用人工智能评估技能与职位的匹配度、预测未来职场成功的可能性，以及估算填补特定职位所需的时间，从而更迅速地招募到合适的人才。这是人工智能改变现状的一个例证，表明人工智能技术可根据以前对员工队伍的分析结果，协助人力资源部门应对关键业务挑战。以前的人力资源计划推崇循序渐进式的变革，而人工智能则旨在使人力资源的绩效呈指数级飞跃。

定义人工智能

人工智能(AI) 是一个概括性术语，涵盖机器学习和认知计算等多个领域。人工智能是计算机科学的一个分支，旨在使用计算机模拟智能行为。人工智能已成功应用于视觉感知、自然语言处理、语音识别、语音到文本转换、语言翻译、语调分析及其他一些领域。

“人工智能堪称加速器—可以帮助我们采集各种数据，为决策者、员工或业务负责人提供背景信息。在人工智能的帮助下，我们能够迅速提供合适的情报，大规模实现个性化。”

— Tom Stachura，IBM 人才解决方案与人员分析副总裁

为什么在人力资源领域应用人工智能

目前，人们广泛运用人工智能增强业务运营及消费者解决方案。我们确定了在人力资源领域应用人工智能的以下五个主要原因：

?应对艰巨业务挑战

人力资源部门可借助人工智能，大规模发现新洞察和新

服务，而无需增加人手或成本。如果人工智能解决方案

应用得当，很可能解决许多长期面临的挑战，包括如何

部署人力资源实施业务战略以及如何相应地分配财务资

源。

?吸引并培养具备新技能的人才

商业世界格局一再被颠覆。为应对这种颠覆性局面，企

业必须快速抓住机遇谋求发展，敏捷开展工作，领先于

竞争对手。这意味着，需要以有效的方式开展人才争夺

战，为在新的运营环境中开展创新招揽所需技能。在人

工智能应用的帮助下，人力资源部门可以紧跟市场需求

变化的步伐，获取并培养员工技能。

?改善员工体验

人们开始期望在工作中获得耳目一新的个性化体验；而

不是千篇一律的工作环境。他们希望在整个流程中，以

量身定制的个性化方式开展工作。现在，人们还可以使

用 Glassdoor 一类网站，从外部深入了解企业，这对于改善员工体验至关重要。?提供有力的决策支持

当今时代，计划跟不上变化，信息生成速度超乎想象，因此，最好在分析技术的帮助下做出业务决策。由于需要考虑的信息量相当庞大，因此可以借助人工智能理解数据并提出建议。这样，经理和员工就能随时获得所需的信息。

另外，企业还可以利用人工智能实时听到员工心声并立即采取行动。

?让人力资源预算发挥最大效用

人工智能可以帮助人力资源部门更高效更充分地利用资金。转变人力资源开支模式，让其实现更高价值，解决更复杂的问题，同时减轻执行日常人力资源查询任务的员工的工作强度。这样有助于降低人力资源成本，将节省下来的资金重新投资于其他人工智能项目，增强人力资源部门的能力，包括应对业务挑战、持续培养战略技能、营造积极的工作体验，以及为员工提供出色的决策支持。

如果人工智能解决方案应用

得当，很可能解决许多长期

面临的挑战，包括如何部署

人力资源实施业务战略以及

如何相应地分配财务资源。

人力资源“登月计划”

在阅读本报告时，我们希望大家牢记，在人力资源领域应用人工智能无异于一项“登月计划”。1961 年，美国总统约翰·肯尼迪提出了在 10 年内把人类送上月球的目标，当时还未开发出相关技术，所以这听起来似乎是天方夜谭。与此相似，人工智能敞开了一扇新的大门，迎接过去难以想象的无限可能。例如，无人驾驶汽车“登月计划”旨在实现机动车事故零死亡率目标。在医疗保健领域应用人工智能的终极目标是消灭疾病。那么在人力资源领域应用人工智能的目标是什么？在人力资源领域应用人工智能的“登月计划”，是为了让员工全面掌控个人职业生涯的发展，因为人工智能可以帮助员工提升技能，跟上相关技术的发展步伐。换言之，这项“登月计划”旨在帮助员工更新技能，避免现有技能被时代所淘汰。当然，对于在人力资源领域应用人工智能，不同的企业可能有不同的“登月计划”。贵公司的目标是什么呢？

人工智能敞开了一扇新的大门，

拥抱过去难以想象的无限可能。研究方法

在本报告中，IBM 智慧劳动力研究院进行了 20 场为时60 分钟深入的结构化访谈，采访负责将人工智能应用于IBM 人力资源部门的人力资源高管。参与访谈的人员包括人才招聘、测试和选拔、学习和培养、人才管理、薪酬和福利、绩效管理、敬业和文化、员工和劳资关系、计算机科学、分析、人力资源技术及常规人力资源工作方面的专家。

访谈主题包括：

?在人力资源领域应用人工智能的目标和项目类型?资金、时间安排和优点

?所需的技能

?对工作岗位的影响

?偏见、多样性和包容性

?入门提示

综合分析访谈结果，我们总结出共同的主题和关键的洞察，并通过本报告体现出来。

人工智能在人力资源领域的业务案例

如何在人力资源领域应用人工智能

在人力资源领域部署人工智能，可涵盖整个人才生命周期（见图 1）。在下一章节中，我们将按人才生命周期的各个环节分别提供人工智能用例示例。

图 1.在人力资源领域部署人工智能，可涵盖整个人才生命周期

吸引聘用员工参与

保留

培养成长

服务

“早在开展试点项目，运用人工智能吸引求职者时，我们就发现，申请 IBM 职位的求职者人数大幅增加，招聘网站的‘粘性’十足。此外，据净推荐值反馈显示，人工智能非常有吸引力。人们认为人工智能回答了自己的问题，答案贴切又实用。”

— Joanna Daly，IBM 人才副总裁

吸引：改善求职者体验

在人力资源部门部署人工智能后，甚至可以在求职者申请职位之前就锁定优秀的候选人才。在人才生命周期的吸引求职者阶段，企业的目标在于尽量多地网罗具备特定职位所需技能的候选人，在确定他们符合条件后鼓励其申请职位。

使用专业聊天机器人是利用人工智能吸引求职者的一个典型例子。通过在吸引求职者阶段部署聊天机器人，可以运用自然语言处理 (NLP) 技术解读并回答求职者的问题。借助这项技术，潜在求职者可在申请职位前深入了解企业。当今时代，人才在申请职位前充分研究企业状况和品牌声誉已经成为必修课。另外，相较于基于关键字搜索的传统方法，人工智能方法的职位匹配效果更佳。

此外，还可以利用技能匹配算法，将职位与求职者简历中展示的技能匹配起来，根据分析结果提出建议。在此类功能的帮助下，求职者转变为职位申请者的可能性必将有所提升。

i 净推荐值 (NPS) 是由 Fred Reichheld、Bain & Company 和 Satmetrix 联合开发的一项忠诚度指标，也是以上三者的注册商标。2003 年，Reichheld 在《哈佛商业评论》上发表的文章“One Number You Need to Grow”中首次提出 NPS 概念。NPS 最低值是?100（每个人都是贬损者），最高值是 +100（每个人都是推荐者）。NPS 为正值（即大于 0）是“良好”，NPS 值大于 50 则为“优秀”。

“总体而言，这是一个数据概念，旨在提供指数级学习机会，培养更出色的决策能力。在 IBM 人才招聘流程中，将人工智能引入招聘职能部门可增强招聘人员的能力，帮助他们做出更明智的决策，从而实现更出色的业务价值。”

— Amber Grewal，IBM 全球人才招聘副总裁

聘用：行之有效的招聘工作

招聘人员的工作特点是时间紧任务重，往往要同时招聘多个职位。招聘人员需要对自己负责招聘的各种职位划分优先级；与此同时，还需要从竞聘同一职位的众多求职者中发现最佳人选。倘若无法有效应对这些挑战，很可能错误划分各个招聘职位的优先级；哪怕优先级划分正确，也可能选错职位候选人。在这种情况下，人工智能就能发挥作用：根据历史数据预测填补职位空缺需要的时间，并支持招聘人员根据需要重新划分优先级。此外，还可以利用人工智能确定求职者简历与招聘职位之间的匹配度，根据职位申请流程收集的求职者信息准确预测未来绩效。人工智能还可以帮助招聘人员撰写更全面的职位描述，更有效地筛选候选人，尽量减轻无意识的偏见对流程和实践的影响。

在招聘流程中部署人工智能不仅

可以更迅速、更准确地完成招

聘工作，还能营造更出色的求

职者和招聘人员体验。

IBM 利用人工智能开展招聘工作

在像 IBM 这样的大型企业中，要有效划分招聘工作的优先级，必须仔细选拔求职者。IBM 需要更有效地帮助招聘人员确定空缺职位的最佳候选人，还要优先处理最重要的招聘职位。为此，我们开发了IBM Watson Recruitment (IWR) 解决方案。该解决方案采用人工智能技术，根据就业市场信息及招聘求职者的过往经验预测填补空缺职位所需的时间，确定最有可能胜任职位的候选人。

人工智能可以划分求职者优先级并进行适合性排名，从而帮助招聘人员省出更多时间，专注于实现核心招聘目标：建立并培育和求职者的关系。人工智能可根据职位招聘信息确定需要的技能，对照求职者简历中描述的技能生成匹配分数。另外，该解决方案还能根据简历中的个人经历数据（例如，是否领导过团队）生成预测分数。然后利用这些分数预测未来工作绩效。更重要的是，IWR 还会监控招聘决策，确保整个流程不存在任何偏颇。总而言之，在招聘流程中部署人工智能不仅可以更迅速、更准确地完成招聘工作，还能营造更出色的求职者和招聘人员体验。

“如果人工阅读敬业度调研中收集的意见，恐怕要到下一次调研时才能全部读完！因此，我们利用技术汇总反馈，并建议要采取的行动。”

— Sadat Shami，IBM 敬业度与社交分析人才培养总监

敬业：增强工作主观能动性

在提高招聘经理的工作有效性方面，人工智能有两个具体的用例：面向经理的人才提醒和敬业度分析。人工智能的人才提醒功能用于向一线经理发出有关团队成员的通知。该功能根据求职申请中提供的有关各位团队成员及企业员工群体的信息，帮助经理做出决策。人工智能的敬业度分析技术用于分析企业内部的社交媒体内容。该技术可分析年度调研、员工满意度调研以及社交媒体聊天的非结构化内容。短短几小时即可分析数十万条主题评论。为保护数据隐私，建议仅侦听企业防火墙内的信息。

IBM 的人工智能经理提醒功能

IBM 的经理会收到针对每个员工的需求量身定制的提醒。例如，如果某人在团队里呆了很长时间，具备特定技能，而且做好晋升准备，那么经理会收到有关这些事实的提醒。与此类似，经理也会在员工离职倾向加大时收到提醒。当销售人员面临无法完成销售指标的风险时，可建议尽早采取干预措施，让工作重回正轨。此类提醒会推荐人力资源部门希望实施的决策，帮助经理做出符合企业人才管理办法的决策。

IBM 的人工智能聊天分析技术

IBM 的聊天分析技术用于发现企业防火墙内社交媒体中的三个最主要的问题。该技术可以为特定领导提供个性化建议，帮助提高团队敬业度。例如，如果某位员工因工作出色而获得表彰，IBM 可能会建议其直属经理与他人分享这一事件，征询更多反馈意见。IBM 发现，此类行动有助于提高敬业度。“Engage at IBM”是一款具有学习能力的人工智能应用；当领导提供有关建议的反馈后，系统会据此做出改进。随着系统不断完善，经理在管理和激励团队成员方面的成效方面也会越来越出色。

“如果仅凭一两个数据点（比方说任职时间和绩效）做出薪酬决策，经理就无需分析技术的支持。但经理还应综合考虑多项因素，如技能的市场价格以及学习倾向等。随着数据点的增加，必须利用人工智能避免薪酬过低和过高的现象。”

— Nickle LaMoreaux，IBM 薪酬与福利副总裁

留住：智慧的薪酬规划

为做出合理的薪酬决策，需仔细考量各种因素。除绩效外，还包括以下一些因素：技能的市场价格、技能的需求程度，以及采用基本薪酬还是奖金形式奖励表现出众的员工更好。要做出体现这种思路的最佳基本薪酬决策，需要深入了解员工技能、技能的市场价格，以及这些技能的需求波动情况。因此，需要考察的数据点可能非常多，如果没有分析技术的支持，单凭人力很可能无法完成分析。基于人工智能的薪酬支持出现之后，薪酬周期准备工作用时可从数千小时缩短至短短几小时，同时还可提供决策建议，研究过去不曾考虑过的更多变量。此外，人工智能的重点放在决定薪酬的各种技能上，因此有助于尽量减少薪酬流程中存在的偏见。

IBM 由人工智能支持的薪酬规划

要在整个企业范围准确做出复杂的薪酬决策，无疑是极大的挑战，也是IBM 利用人工智能解决的重点课题。IBM 设计了一种基于人工智能的决策支持工具，帮助经理制定薪酬计划，避免过低或过高考量关键的数据点。该应用分析数十个数据点，据此提出建议，整合多个来源（如美国劳工统计局）的外部信息以及有关各种因素（如人员替换成本）的内部数据。在重点地区顺利完成早期试点项目后，目前我们正面向数以万计的一线经理推广该应用，协助他们制定薪酬计划。

有一点值得注意，使用该工具时，经理仍可改写人工智能针对特定员工提出的建议，而系统可以持续学习经理做出的实际决策。一般而言，经理倾向于采用人工智能提出的建议，这有助于避免低估或高估IBM 员工的薪酬。另外，IBM 十分重视基于人工智能的薪酬支持的透明度：员工可以了解自身技能的市场价格，因为除个人薪酬以外，我们还提供具有同样技能的人员的市场薪酬范围。

“在人工智能的帮助下，我们不必征询员工反馈，就能了解学习与敬业度之间的关系。如果经理接受了相关培训，可以保证手下员工的敬业度有所提升吗？我们已获得答案，这为我们了解培训成效提供了重要反馈。”

–Gordon Fuller，IBM 副总裁兼首席学习官

培养：个性化学习

在学习方面，人工智能有助于加快培养个人技能水平，从而优化企业学习活动的成效。学习内容标记功能是人工智能最有发展前景的领域之一。过去，当学习者与学习管理系统互动时，他们所发现的内容很大程度上取决于开发人员最初与培训内容一起上传的描述。我们将这些描述称为元数据。采用人工智能标记后，将通过人工智能技术为上传到学习管理系统的图像和文档等资源添加元数据，这有助于学习者迅速找到培训内容，以及更有效地重复利用培训内容。

基本学习组件包括：

?开放式学习平台：整合各种来源的员工和学习数据，汇总所有相关内容，支持从任何设备进行访问—可以随时随地开展学习活动。

?特定于员工的体验：提供根据职位、业务部门、技能组合以及个人学习经历量身定制的个性化学习建议—鼓励员工持续发展和培养技能。

?内容渠道：组织学习内容，满足各种需求和兴趣—简化浏览过程，按照业务计划实现持续发展。

人工智能可随时随地根据需要轻松提供学习内容，帮助企业获得具有战略意义的技能。人工智能通过学习仪表板，全面展示企业在学习活动方面的成效。仪表板可显示企业中弥补技能缺口的进展情况。甚至可将企业内部特定人员的学习经历作为衡量个人学习倾向的指标。学习倾向与个人的当前技能水平同样重要，因为技能“保质期”会持续快速下降。

IBM 基于人工智能的学习

IBM 将人工智能技术引入学习活动，取得了令人印象深刻的效果。IBM 利用人工智能开发了 Your Learning，这是个性化的数字学习市场，98% 的 IBM 员工平均每季度访问一次。IBM 员工每年的平均学习时间为 60 小时。IBM 员工可以浏览最受同事欢迎的学习资源，报名参加有针对性的学习渠道，研究准备申请公司最热门职位所需的技能和认证。学习聊天机器人可以 24/7 方式解答问题。因此，在 IBM 由人工智能驱动的学习平台上，报名人数和课程完成率不断上升，从而使企业加速获得战略性技能。

IBM 证明了员工学习量与总体敬业度之间的统计学关联。业务影响研究表明，学习与业绩之间存在直接关系；另一些分析表明，员工学习意愿越强烈，整体表现越出色。更重要的是，IBM 学习内容的净推荐值一直很高。随着技能半衰期越来越短，基于人工智能的学习可确保 IBM 员工队伍的技能保持常青。

培养：实时技能推断

每家企业都需要了解员工掌握的技能以及技能水平。一种方法是让员工进行自我评估。然而，即使经理对自我评价进行了验证，也会出现大量高估及低估专业技能的现象，因为经理很少有时间仔细审核结果。人工评估流程往往是逐项核查活动，这种方法可能很快过时。现在，人工智能只需提取员工的少量内部数字内容，即可推断他们的技能水平。数据可取自多种来源，如简历、销售信息和数字徽章等。生成技能档案后，员工和经理可对其进行验证。

基于人工智能的技能推断可帮助企业寻找“组织中隐藏的瑰宝”— 也就是具备不为人知的技能的员工。可在汇总层面设计热图，反映企业现有技能与所需技能的比较，还可以部署干预计划，使企业能够快速缩小技能差距。

基于人工智能的技能推断可帮助

企业寻找“组织中隐藏的瑰宝”

IBM 的人工智能技能推断技术

在过去三年中，IBM 一直在内部改进技能推断技术。目前，该流程的准确率已达到 85-95%。员工可通过专业知识管理界面访问个人技能档案。过去需要耗费数千小时完成企业技能状况调查，而新的方法不仅可以节省大量时间，还能持续更新信息，确保提供更准确的实时技能洞察。IBM 利用人工智能技能推断技术的结果，监控与业务需求相关的技能，了解企业自身技能水平与竞争对手的比较结果。这样，IBM 就能够制定有针对性的干预措施，迅速缩小技能差距。

“我们勇敢地迈出了第一步，迎接这个崭新的前沿科技；运用人工智能帮助员工持续成长，提升个人绩效。这方面在未来还会实现巨大改进，推出值得信赖、无处不在的人工智能辅导工具，设身处地地即时提出绩效建议，而不仅仅预测下一次最佳职业机会。采用绩效增强型人工智能的员工最有可能成功获得工作机会。”

— Richard McColl，IBM 全球企业咨询服务部副总裁兼合伙人、人才技术实践负责人

成长：职业发展

职业辅导是为员工营造更有意义的工作体验的有效方式，不仅可以提高企业生产力，还能确保继任渠道畅通无阻。职业辅导通常要求师徒频繁接触，费时费力，成本不菲。因此，一直以来，企业通常只为工作表现不理想的员工或者准备投入大量资金重点培养的高潜力员工提供辅导。然而，如果企业为全体员工提供这种水平的职业发展机会，不仅有利于改进员工的总体积极性和敬业度，还能促进总体工作绩效，从而提高企业效益。

IBM 的人工智能职业建议技术

IBM 希望为全体员工提供优质职业指导，无论职位级别的高低。为此，我们开发了个人顾问解决方案Watson Career Coach (WCC)，它可以让全体 IBM 人享受职业辅导所带来的好处。这种个人顾问属于人工智能助手，它与员工互动，帮助他们思考未来的职业发展机会。该工具运用自然语言技术进行问答，整合历史信息，全面深入地了解员工。

该解决方案还有一个组件：工作机会匹配功能；用于帮助员工上传简历或回答技能问题，然后为他们推荐适合的职位。如果员工希望寻找进一步的职业发展机会，则可以使用职业导航器组件。员工可以通过职业导航器制定职业发展计划，根据职业发展建议做好准备，培养所需的技能。人工智能助手还可提供个性化学习建议，帮助员工持续培养自身技能。

“我们可以帮助任何企业构建机器人。现在，这项技术使用起来非常方便。中小企业可以创建内容并训练机器人。”

— Jon Lester，IBM 数字化人力资源战略负责人

服务：利用人工智能实现 7x24小

时不间断员工互动

聊天机器人是一种应用，它能够理解自然语言，通过人类那样的对话与用户互动。从解决人力资源问题的层面而言，聊天机器人无疑是应用最广泛的人工智能技术，现已全面部署至大多数人力资源领域。

聊天机器人设计费用低，而且训练速度快。由于应用编程接口(API) 应用广泛而且易于使用，因此哪怕是不精通技术的人力资源员工也可以轻松管理聊天机器人的实施过程。出于这些原因，倘若企业希望将人工智能引入人力资源职能部门，聊天机器人无疑是一个不错的起点。如果在人力资源流程中，需要回答员工提出的大量问题，则可根据完善的人力资源流程常见问题解答 (FAQ) 列表，部署聊天机器人。聊天机器人是人工智能改善员工体验的典型示例，因为它们可以随时（无论白天还是夜晚）实时解答问题。聊天机器人还可根据反馈不断学习，改进问题的答案。

在设计聊天机器人的过程中，邀请用户分享沟通体验始终是个不错的主意。沟通专家可帮助选词以及纠正机器人语调，从而提高个性化水平。

含聊天机器人的Nirvana 将机器人功能嵌入员工工作流程，帮助他们开展工作，而不仅仅是回答有关工作方式方法的问题。例如，如果经理需要将员工调往新部门，可与机器人进行互动，实际完成调岗工作。我们将此称为“会话式人力资源机器人”，它扩展了机器人的功能。

IBM 人力资源部门的人工智能聊天机器人实际运用

IBM 开发了可供人力资源职能部门各领域员工全年使用的聊天机器人。例如，人力资源部门部署聊天机器人，支持员工做出福利登记决策，支持经理制定薪酬计划；这二项工作都规定有时间期限，而且使用率较高，因此需要快速对用户问题做出答复。

有些聊天机器人在一年中的某些时段比较忙碌，如绩效管理、福利登记和薪酬规划聊天机器人，我们称之为“季节性机器人”。IBM 还推出了一些全天候机器人—一周七天，一天二十四小时全年待命。IBM 广受欢迎的新员工聊天机器人就是一个典型的例子。它是 IBM 最繁忙的聊天机器人之一，每天平均回答 700 个问题。如果员工有问题不知向谁求助，就可以找新员工聊天机器人帮忙。

IBM 使用聊天机器人的目的在于：快速准确地解答员工问题，同时减少支持人力资源计划的工作负担。如此一来，专家就可以将节省下来的时间解答更复杂的人力资源问题。

人工智能在人力资源领域的业务案例

“在整个员工职业发展之旅中有两个目标：推动营造卓越的体验，由 NPS 进行衡量；推动实现适当的业务成果，由 ROI 进行衡量。”

— Anshul Sheopuri，IBM 数据、人工智能和产品战略副总裁

在人力资源领域应用人工智能的优势

从本报告描述的用例中可以看出，在人力资源领域应用人工智能可创造出显著的企业效益。为此，需要做到以下几点：明确阐述与业务问题相关的预期成果；仔细选择适当的指标，用于衡量预期成果；定期跟踪结果，实施持续改进。

投资回报

务必将跟踪人力资源部门的投资回报(ROI) 视为一项重要的业务任务。人力资源从业人员可直接通过人工智能应用了解人工智能将创造的成果以及企业实现的相关ROI。实施人工智能应用前，应在人工智能与其回报之间建立预期的联系。图2 描绘了思考如何研究人工智能ROI 的框架。此框架表明，人工智能产生的结果与人力资源指标之间存在明确关联；而人力资源指标又与财务指标存在明确关联。

举个例子：由于销售人员缺乏技术知识，企业难以签订销售合同。可提议采用人工智能作为个性化学习方法，通过易于使用的格式（例如，移动设备）满足个人的学习需求。个性化学习是人工智能实现的成果。与学习关联的人力资源指标是指企业销售人员的技能广度和深度。人工智能系统会跟踪完成及未完成个性化学习的员工，而企业则跟踪相关人员是否为成功完成销售交易做出了贡献。可以用实际的经济价值来计算所达成的销售交易，还可以研究两个群体的收入差异（相对于人工智能成本）：完成基于人工智能的训练的群体与未完成训练的群体。如果在实施人工智能系统前估算差异，则收益是预测值，应作为业务案例的一部分。如果数值是在实施系统后计算得出的实际值，则表示对该应用的ROI 的核实。

不可能明确表示观察到的ROI 完全由应用实现。但精心的设计（例如，实施前和实施后比较，使用对照组等）可以揭示指向ROI 的会聚线证据。有关可用设计的进一步讨论，请参阅书籍The Power of People:Learn How Successful Organizations Use Workforce Analytics To Improve Business Performance5，或者阅读白皮书Decoding Workforce Analytics6。

人工智能地研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

工业领域的人工智能应用案例及人工智能在工业领域实现的难点与条件

工业领域的人工智能应用案例及人工智能在工业领域 实现的难点与条件

目录 一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)

图表目录 图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2：电饭煲及其工作原理 (4) 图3：智能系统的特征与分类 (5) 图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7：工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10：GE工业互联网平台Predix (13) 图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12：DeepMind控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (6) 表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4：BAT与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。 未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健

人工智能在管理领域的应用 ——以酒店管理为例

人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、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。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之 父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工

人工智能的日常应用 论文

研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用

人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。

《初识人工智能》教学案例

《初识人工智能》教学案例 一、案例背景信息 1．模块：高中信息技术必修模块《信息技术基础》 2．年级：高中一年级 3．所用教材章节：中国地图版教材第四单元第四节 4．学时数：2 5．学校状况：我校信息技术课在多媒体网络教室进行。教室内有一台教师机，一台服务器和五十六台学生机，通过百兆交换机组建成星型局域网。学生可以通过局域网访问教师自主开发的信息技术学习网站，了解学习内容、获取学习资源、记录学习感受、提交学习成果。教师可以通过大屏幕投影仪创设学习情境，进行必要的集体讲解和演示操作。 二、教学设计 （一）教学目标 知识与技能 1、理解人工智能技术的含义和研究目的； 2、了解人工智能的发展历程及历史人物； 3、熟悉人工智能的研究领域，如机器证明、模式识别、机器翻译、人机博弈、智能机器人等； 4、能够列举出人工智能技术在社会生产、生活中的一些应用实例。 过程与方法 1、通过学习活动，了解光学字符识别和手写输入识别软件的使用方法； 2、通过具体实践，学会使用金山全文翻译软件进行英汉翻译； 3、在人机博弈的过程中了解机器博弈的原理和方法。 情感态度与价值观 1、激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣； 2、认识到人类智能和机器智能之间的区别和联系；

3、通过介绍中国及华裔科学家在人工智能领域的杰出贡献，增强学生的民族自豪感； 4、体会到人工智能技术的应用价值，培养正确的科学技术应用观； 5、学会独立地、辨证地思考问题，提高科学素养。 （二）内容分析 1、本节的地位和作用 本节是中国地图出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四单元第四节。在前一节《尝试开发技巧》中，教材通过分析网页特效程序，简单介绍了程序设计的三种基本结构。本节在前面的基础上，介绍了人工智能的相关内容，是在信息编程加工基础上的一种提升，能开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，也为选修模块《人工智能初步》的开设作了有益的铺垫。 2、本节的主要内容 本节的内容包括：人工智能的概念、研究目的和发展历程，人工智能的研究领域（如自然语言处理、模式识别、人机博弈、智能机器人等）。通过学习这些内容，不仅要让学生掌握有关人工智能的知识性内容，更重要的是让他们体验人工智能技术给社会生活各方面带来的影响，激发他们对人工智能的学习兴趣。 3、重点、难点分析 教学重点：体验人工智能的独特魅力，了解其应用领域和实用价值。 教学难点：辨证看待人工智能和人类智能的区别和联系，客观认识人工智能技术对社会的影响。 （三）学生分析 在学习本节之前，学生对人工智能的了解可能仅仅是科幻片中的智能机器人，如《人工智能》、《机械公敌》、《终结者》等电影中的机器人。他们受到科幻片情节的影响，往往认为在未来机器人的智能将会超越人类智能，成为人类的“机械公敌”。 高一学生已经具有独立的意识和倾向，上课时不喜欢教师过多的讲授，希望有独立思考和探索的时间。而且，他们有较明显的学习自觉性和一定的自学能力，经过入学后的短期学习，就能适应基于专题学习网站的自主学习方式。因此，教师可以将学习内容做成教学网站供学生访问，开展教师引领、学生自主的课堂教学活动。 （四）教学策略设计 1．教学方法设计 依托学习网站展开教学，安排学习实践活动，提供工具软件及其技术支持，介绍拓展内容。教师对人工智能的含义、人工智能与人类智能的关系等内容进行必要的讲解；对人工智能的发展过程、人工智能领域中著名的科学家、机器证明等内容提供了拓展资源供学生浏览；在自然语言处理、模式识别、人机博弈这三

人工智能在人力资源领域的应用案例

IBM Watson Talent 人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧 Nigel Guenole 博士与 Sheri Feinzig 博士合著

前言 人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。 值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。 通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。 本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。 Diane Gherson IBM 首席人力资源官

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

AI人工智能技术的应用范围和案例

A I人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为： 1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。

人工智能的应用领域和发展方向

人工智能的应用领域和发展方向前言 人工智能是一门极富挑战性的科学，但也是一门边沿学科。它属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科主要有哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等。 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。目前，人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。 正文 一有关人工智能 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

人工智能的应用及展望

人工智能应用及展望 唐小军 内容摘要：人工智能 (Artificial Intelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 关键词：认知科学专家系统神经网络大数据 前言 人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界

事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，行为能力/涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、不定性论、计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等；人工智能产品也逐渐融入人类的生活中密不可分。 2 人工智能的发展 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但在历史的长河中大部分的传说都基于人们的假想，随着近代特别是二战之后世界格局的发展，1946年世界第一台计算机的诞生以来，计算机在欧美国家得以迅速发展，人工智能终可以辅以计算机系统来实现，技术已最终可以创造出机器智能，1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”这个术语，人工智能领域的研究也从此正式开始，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些智能程度不同的人工智能系统，例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自然语言，而进行基于字符的情报检索，提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人。我们熟知的年初的谷歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。 3 人工智能发展的依托 神经网络 神经网络（artificial neural network. ANN）是设置输出的是一个灵感来自系统的模拟生物激励的输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的

AI人工智能技术地应用范围和案例

AI人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：

1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。

人工智能课程体系及项目实战

人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础

2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图 8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制

9. Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课：案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择 5.逻辑回归建模

6.过采样与SMOTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课：Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理 5.特征的选择与重要性衡量指标

人工智能应用举例

人工智能应用举例 【篇一：人工智能应用举例】 说到人工智能（ai），目前被炒得最热的似乎都是些高大上的应用，譬如无人驾驶，譬如alphago下围棋等等，然而，实实在在立马给你实惠的应用曝光度并不高。然而，科幻小说和神话中的世界确实正在成为现实——作为一个现代人，不管你搬家、旅行，还是在外卖app上点一杯热咖啡，都绕不开人工智能，今天小探就给你介绍下潜伏在你身边的那些人工智能应用。 在看了那么多科幻电影以后，我们现在真的想象不出来还有什么是地球上那些疯狂研究者们鼓捣不出来的，最近我们又被法国人的一项发明刷了屏，因为它实际上是一只筋斗云。 有了这个再也不用担心上班迟到了， 人们是不是该考虑把地铁系统变成地下商城和展览馆？ 该款神器的发明者franky zapata实话实说地承认他的灵感就来源于《回到未来》中的悬浮滑板——少年时代对于这款科幻产品的向往激励他带领团队发明了这款民用飞行装置。 听起来这和爱因斯坦发现相对论有着非常相似的心理动因，想想最近把朋友圈刷得稀烂的马克扎克伯格的10年计划吧，智能硬件和人工智能的现实应用无疑将成为全球聪明人角逐的新战场。 成了真事儿的不止是这个，在科幻喜剧《银河系漫游指南》中，倒霉的男主角只来得及带上一条毛巾就被外国人绑架上了飞船，遇到了衰衰的大头机器人马文，两个人一起在宇宙中来回穿越的经历令人捧腹。在机器人的话题变得越来越热门的今天，助手机器人的到来似乎只是时间问题，然而人工智能其实一直潜伏在我们身边，除了以机器人的形式陪伴我们，它还可以辅助我们完成各种工作。 1、谷歌你身边的人工智能 2002年，尚未成为谷歌ceo的拉里佩奇曾在回答凯文凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答道，“不，我们在做人工智能”。实际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试。 用户在谷歌上的每一次搜索， 都是在辅导人工智能进行深度学习。 谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 一、研究方向 1.咨询题求解 人工智能的第一个大成确实是进展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的咨询题分成一些比较容易的子咨询题，进展成为搜索和咨询题归约如此的人工智能差不多技术。今天的运算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种咨询题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到专门高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用体会来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中专门重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在显现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理查找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有按照假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型运算机，花去1200小时CPU时刻，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动运算机界。 6.机器学习 学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。学习是人类智能的要紧标志和获得知识的差不多手段。机器学习(自动猎取新的事实及新的推理算法)是使运算机具有智能的全然途径。正如香克(R. Shank)所讲："一台运算机若可

不能学习，就不能称为具有智能的。"此外，机器学习还有助于发觉人类学习的机理和揭示人脑的隐秘。因此这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。 二、应用领域 1.人工神经网络 由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字运算机存在一些尚无法解决的咨询题。人们一直在查找新的信息处理机制，神经网络运算确实是其中之一。 研究结果差不多证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的成效。神经网络的进展有着专门宽敞的科学背景，是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与运算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能专门强大、结构专门复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能制造出新一代人工智能机--神经运算机。 对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次显现高潮。霍普菲尔德(H opfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法确实是两个重要标志。现在，神经网络已在模式识不、图象处理、组合优化、自动操纵、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。 2.机器人学 人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。那个领域所研究的咨询题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的进展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它关于如何样产生动作序列的规划以及如何样监督这些规划的执行有了一种较好的明白得。复杂的机器人操纵咨询题迫使我们进展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低

2020-2021年人工智能在人力资源领域的应用案例

人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧

前言 人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。 值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。 通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。 本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。

目录 执行摘要 (05) 人工智能预示着人力资源技术发生重大变革 (06) 为什么在人力资源领域应用人工智能 (07) 人力资源“登月计划” (08) 如何在人力资源领域应用人工智能 (10) 吸引：改善求职者体验 (11) 聘用：行之有效的招聘工作 (12) 敬业：增强工作主观能动性 (13) 留住：智慧的薪酬规划 (14) 培养：个性化学习 (15) 成长：职业发展 (17) 服务：利用人工智能实现 24/7 式不间断员工互动 (18) 在人力资源领域应用人工智能的优势 (20) 投资回报 (20) 效益与成果指标 (22) 实现回报的速度 (23) 入门五步曲 (24) 步骤 1：从业务案例入手 (25) 步骤 2：决定是采购还是自行构建 (25) 步骤 3：确定现有技能和所需技能 (26) 步骤 4：实施 MVP (26) 步骤 5：面向全企业推广 (27) 在人力资源领域成功采用人工智能的技巧 (28) 人工智能与社会考虑事项 (29) 人工智能的就业净效应 (29) 聊天机器人会剥夺就业机会吗？ (29) 人工智能创造高价值的就业机会 (29) 人工智能、多样性和偏见 (30) 历史信息的使用 (30) 保障公平性，确保透明度 (30)

人工智能的发展趋势及应用领域_智豫

254 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 人工智能 ? Artificial Intelligence 2 人工智能的发展趋势分析 2.1 人工智能的发展现状 国内外对于人工智能的发展均比较重视，例如国外比较具有代表性的Google 科技企业在人工智能技术发展方向的研究便比较深入，其最初设计研发了能够指纹识别的机器人，后又研发出了AlphaGo 智能围棋机器人，实现了人工智能的飞速发展。我国在人工智能研究方面起步相对较晚，但是人工智能的发展速度与国外相比却较快，现阶段正逐渐缩短与国际之间的水平差距。我国在人工智能上的主要研究成果集中在仿生学领域，在国际上具有一定领先地位。 2.2 人工智能的发展前景2.2.1 应对复杂问题的解决 人工智能的发展趋势及应用领域 文/智豫 计算机视觉领域主要是指利用现今快速发展的计算机技术对人类的视觉系统进行模拟，使其具有确定物体位置、运动状态以及识别物体的目的，以此代替人类的眼睛。一般情况下，计算机视觉领域对人工智能技术的应用需要经过三个步骤，即检测目标、识别目标、识别行为。现阶段，人工智能在计算机视觉领域的应用比较典型的应该为人脸识别系统、瞳孔识别系统和指纹识别系统。此外，人工智能在计算机视觉领域的物体场景识别方面并不具有比较成熟的技术和系统，主要由于物体的种类具有复杂的多样性，虽然可以利用人工智能技术进行物体外貌、特征的识别，但是并不具有较高准确性，因而仍旧需要对人工智能视觉技术在物体准确且精确的区分方面开展更加深入的研究。 3.2 自然语言处理领域 自然语言处理领域属于人工智能应用领 数据处理和语言学等，95%以参考文献 [1]李怡萌.人工智能技术的未来发 展趋势[J].电子技术与软件工程,2017,06(11):257. [2]吴参毅.人工智能的发展及在安防领域的 应用[J].中国安防,2016,08(11):36-42.[3]张琪.人工智能的发展及其在医学领 域中的应用[J].电子技术与软件工程,2016,02(20):259. 作者简介 智豫（2000-），男，河南省郑州市人。现就读于郑州树人中学，对电子信息、人工智能等有浓厚兴趣，多次到相关专业实验室参观学习，并参加有关交流考察活动。 作者单位 郑州树人中学 河南省郑州市 450000 网络出版时间：2017-09-27 10:45:15 网络出版地址：https://www.sodocs.net/doc/3e11367884.html,/kcms/detail/10.1108.TP.20170927.1045.404.html