人工智能工作方向模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇人工智能工作方向，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

美国的报告重点结合人工智能的应用及管理提出四点要求，一是美国政府应该对人工智能加大政策扶持和资金投入力度；二是人工智能对劳动力市场和宏观经济产生影响；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伦理以及相关法律法规。英国的报告主要侧重于人工智能对未来宏观趋势和影响的分析，一是人工智能有助于提升生产力；二是人工智能对劳动力市场产生影响；三是应管理和降低人工智能可能带来的风险。

美国的报告重点强调政府、公众，以及社会各界应共同努力来支持人工智能科技的发展，并深思熟虑关注其发展潜力、管理其可能带来的风险。一是重点加强对应用程序开发的监管，采取有效措施既保障公共安全又鼓励创新；二是支持人工智能在基础研究和公共产品方面的应用，并制定相关标准规范；三是应确保人工智能系统可控、公开、透明，且行为与人类的价值观保持一致。

英国的报告重点提出对人工智能的四大判断。一是人工智能可帮助企业和个人有效利用数据资源、简化数据交互方式，从而提高工作效率和生产力；二是人工智能将改变现有的工作类型和所需技能，未来工作将主要是对人工智能技术的补充和完善；三是预警人工智能技术带来的冲击，未来的技术革新会更加频繁，技术变革会导致一些从事特定工作技能和工作类型的人员被淘汰；四是政府需考虑由人工智能进行决策的问责机制，确保问责的透明度。

对我国人工智能发展的启示

人工智能要以产业化应用为根本导向。当前人工智能产业化应用已经在机器人、无人驾驶、智慧城市等细分领域初现端倪，引起了社会各界的广泛关注。无论是资本市场，还是企业和学术界，都加大了对人工智能产业化应用的投入力度，市场潜力将进一步加速释放。只有不断拓展人工智能产业化应用的深度和广度，才能引领市场爆发式增长。美英的人工智能报告均表明当前国内外科技巨头对人工智能的研发和投资正逐步向产业化应用倾斜，我国也应遵循市场的价值导向，抢占未来市场。

人工智能要以协同发展为基础支撑。数据、算法和计算能力是支撑人工智能发展的三大核心要素，三大要素协同创新是人工智能发展的本质需求。美英人工智能报告中多次强调三大要素对人工智能发展的重要性，并指出当前人工智能呈现高速发展态势的根本原因。一是海量数据的出现，人工智能算法训练、深度学习等均需要大量数据提供支持。二是计算能力的提高，尤其是云算的出现，使传统计算模式向并行计算模式转变，大幅缩短了计算处理时间，为深度学习等人工智能技术发展提供重要支撑。三是诸多底层算法开放，先进的算法能够更好地分析和挖掘数据价值。

人工智能要由政府把握关键方向和规避相关风险。综观美英国家的人工智能报告，政府在引领人工智能发展方向，加大政策扶持力度方面拥有绝对主导权，尤其在人才队伍建设方面，人工智能属于典型的智力密集型产业，构建专业人才培养体系、提升高端人才供给能力对政府而言责无旁贷。此外，由于人工智能正逐渐融入到人们日常生产、生活的方方面面，政府有责任也有义务制定相应法律法规，规避和降低人工智能发展带来的道德和法律风险。

篇2

一、人工智能时代下传统财务会计管理问题

（一）专业水平问题

人工智能可以通过“大脑”思考问题，在现代化信息技术的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往会超过人的大脑。目前，人工智能主要应用于图像识别、逻辑程序设计、机器人操控等方面。其中，财务智能机器人最能体现出人工智能的优势和特长。与之相比，传统的财务会计职能进行简单且具有重复性的核算工作，工作内容简单，但是工作效率较低。人工运算会消耗大量的时间，最终所得到的成果远不及机器人操作得到的结果。

（二）协同发展问题

财务会计工作人员在日常工作中，要进行大量重复性操作，在资金管理方面，需要提供管理层信息。工作人员在工作中，需要参与到企业内部的财务部门进行资料收集整理，但是不能参与到后续管理工作中。不同部门的协同性较低，无法形成材料的生产、采购、管理与销售的全过程，导致了各个方面的管理工作不能有机结合，无法精准地反映出企业的实际经营状况，更无法提供所需的数据和资料。

（三）预判分析能力

对于企业内部的管理人员与投资者来说，无论在何种情况下，都希望能够在第一时间，掌握企业的发展水平与内部经营管理状况。传统的财务会计在工作中将注意力集中在财务数据处理方面，在完成数据计算后，会交给外部信息人员使用。这一环节明显地忽略了内部高层的管理需求。对于财务计算与管理缺乏预判和分析能力，可能会导致内部的财务会计在工作中不能够通过数据和信息，了解到企业当前的经营水平。财务会计更关注到对于历史数据的采集与分析，忽视了企业未来的发展规划和管理目标，不利于企业实现长足稳定与健康发展。

二、人工智能时代下财务会计向管理会计转型策略

在了解到企业人工智能时代下，财务会计的工作现状之后，有利于进一步明确财务会计可以通过何种方式，实现向管理会计的顺利过渡与转型。

（一）加强专业化培训

财务会计向新型管理会计方向转移，标志着许多工作在开展中，都需要从多种不同的角度进行分析。如果在工作中不能结合时展和大数据信息技术的优势，始终按照传统的方式与标准进行管理，会导致会计工作无法取得理想的成绩[2]。特别是进入到人工智能时代下，财务会计需要考虑到大数据信息技术与人工智能技术的影响，在人员培训上加强管理，实现专业化培训。比如，对大数据时代中的智能软件的应用和操作进行培训。目前，智能软件已经成为了会计工作中不可或缺的重要工具，通过加强软件操作方式的培训，可以帮助工作人员在工作中，更快地掌握工作的内容，提高工作效率，并且按照正确的方法与路线，完成各项工作。

（二）改进管理模式

智能化时代下，财务会计向管理会计方向转型，需要与之配套的管理模式和组织结构。因此，对传统企业内部的管理模式进行改革调整，有利于建立更为完善的会计组织管理体系。从当前国家的管理会计工作职能要求的角度进行分析，要对原本的组织模式进行优化升级，使其能够有效地适应当前的管理需求，使各项管理工作都能顺利开展，提高财务会计转型之后的工作效率与工作质量。同时，通过对管理模式进行改革，还可以为会计转型发展奠定坚实的组织基础。为了确保企业内部的财务会计转型工作可以顺利完成，企业内部需要建立更为完善的管理制度。对于管理会计的工作方式和工作内容中出现的问题，要利用新型管理制度进行处理。比如，国内某地区的企业在进入到人工智能时代后，对内部的管理制度进行了优化调整。对财务会计工作人员的工作行为起到了明显的约束作用，提高了工作人员在工作中的规范性和效率性。同时，还激发出员工的责任感与积极性，为实现转型工作做好准备。

（三）强化数据处理

除了上述两项技术手段之外，人工智能时代下的财务会计转型发展工作，还需要依靠强大的数据处理与运算能力。人工智能技术与设备，可以为数据核算与分析，提供充分的支持与引导。同时，在进行实际操作中，还能够发挥出人工智能技术的及时、准确、便捷和高效的特征。通过及时有效的操作模式，对财务会计工作中的各项数据和指标进行分析处理，顺利推动财务会计向管理方向转型。在完成了基本的数据分析和处理工作之后，可以掌握企业的经营状况，明确运行的质态，使经营者和管理者，在第一时间获取到有效的数据和信息。虽然在现代化发展中，人工智能技术占据了部分财务人员的工作机会，但是与此同时也极大地解放了劳动力，人们有更多的时间参与到技术提升和深入研究中，可以从事更多具有高附加值的工作，尽快实现现代化发展，最终推动自身与企业都迈向更高的发展阶段。

总结：

综上所述，传统基础的财务会计正在被人工智能所取代，人工智能时代的全面来临，为人类的工作和职业发展带来了前所未有的挑战。传统财务会计要把握机遇，积极应对挑战，加强专业化培训，调整并改进管理模式，利用大数据信息技术，强化数据的处理，推动财务会计向管理会计的顺利转型。

参考文献：

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能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机，是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试，都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能，深化与拓展了人类的智能劳动，使科学技术革命的发展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，简称AI)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。

虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。

2　人工智能及其解题思路

人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。

人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。

3　体育实用人工智能的现状

象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。

3.1　体育实用人工智能发展过程中的问题

1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。

2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。

3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。

此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。

3.2　体育实用人工智能发展的有利条件

尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。

1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。

2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。

此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。

4　体育实用人工智能的发展方向

就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。

4.1　各种体育实用专家系统的开发与研制

专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。

4.2　体育领域自身智能技术研究人员的培养

由于受知识和技术的限制，在很长的一段时间内，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而，只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员，体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员，我们可以称其为智能工程师，应该首先是一个体育工作者，并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践，再通过人工智能技术的学习和训练，就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作，为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。

4.3　体育实用人工智能的基础理论研究

虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要，而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益，但是它们却根植于基础理论的研究，脱离了基础理论，技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系，才能成为科学，一系列的技术只有被理论所串接和揉合，才会具有持久的生命力。因此，加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等)，是这一新生学科存在和发展的根基所在。

5　结束语

体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。

主要参考文献

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2　石纯一，等.人工智能原理.北京：清华大学出版社，1993

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4　王永庆.人工智能—原理*方法*应用.西安：西安交通大学出版社，1995

5　刘有才，等.模糊专家系统原理与设计.北京：北京航空航天大学出版社，1995

6　Ming Rao，等.智能工程与控制技术：历史、发展与未来.控制与决策，1994(1)

7　高扬.体育院校课表计算机辅助编排系统的开发与应用.体育数学与体育.系统工程，1995(1～2)

8　程勇民，等.射击运动员肤纹特征及计算机选材模型的研究.体育科学，1995(5)

9　邵桂华，等.体育领域专家系统外壳的开发与研制.体育科学，1997(3)

篇4

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2　人工智能的应用领域

2.1　人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2　人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3　人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。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；专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的发展方向

3.1　人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2　人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

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中图分类号：F230 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）001-000-01

一、人工智能在会计领域应用及前景

人工智能即“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。对于人工智能的定义，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的应用却很常见，例如苹果的Siri。人工智能是对人的智力的模仿再生，导致人的思维永远会先于计算机一步。

在如今的高速信息化时代下，纵观整个会计领域，不难发现，由于各种会计处理软件和人工智能的应用，过去从事手工填制凭证、记账、对账、结账这些繁琐的工作的人正在悄无声息地被替代。相比较而言，人工智能比这些人完成的工作更加出色、效率更高，处理昔日会计工作的人，不得不成为智能化的淘汰品。会计的基本职能正潜移默化地在发生改变。

具体而言，人工智能引入会计行业可以避免由于人的失误而造成的会计信息错误的问题，为管理决策、业务投资分析提供可靠的数据支持。同时，人工智能可以使业务效率明显提高，对于技术含量低、简单重复的工作，人工智能可以在高强度工作下仍然高效运行。如此以来，企业运用人工智能解决日常大量发生的标准化工作，精简核算类型员工，既提高了效率又节约了成本。在信息爆炸的时代，人工智能凭借其强大的计算能力、海量的信息储存以及高强度运转的工作能力，在信息采集等方面也发挥越来越重要的作用。

不置可否地是人工智能不仅代表了先进科技的高速发展，同时也带来更丰厚的经济利益。人工智能的应用范围也会随着社会发展从大型企业逐步扩展到中小型企业，其功能也会日臻完善，从财务核算逐步扩展到为财务决策提供信息等领域，智能会计的发展前景明朗广阔。

二、会计是否将被人工智能完全替代

2014年《经济学人》的调查数据显示，未来20年最有可能收到人工智能冲击的行业中会计位于前三甲。在国内，国务院常务会议通过了《装备制造业标准化和质量提升规划》，工信部等部门也了《机器人产业规划2016-2020》，意图指导机器人产业蓬勃发展。人工智能的发展如此受器重，会计人员面对的挑战空前严峻。

因此，人工智能真将会计完全替代，会计行业中的人都将面临重新选择新的工作领域的窘境？答案是否定的。

如今会计行业正朝着一个更加多元化、全球化的复合型方向发展，由于如今的经济信息时代地迅猛发展，越来越多的企业步入了国际化的轨道。对于这些企业进行合并重组、融资上市、跨国合作……都需要会计的辅助指导。

人工智能缺乏人类所特有的主观能动的创造想象力。人工智能由于其根据特定的情形，提前设计好运行程序，在一旦遇见新的情形，就无法进行处理。人工智能是没有意识的机械的物理操作过程，相反人类的智力在于心理活动过程。人的大脑在凭借直觉判断、运用逻辑推理等方面完全碾压人工智能。所以，涉及主观判断，无法利用规则来约束衡量的问题，必须具备会计知识的人来处理。

三、会计行业重新定位于转型迫在眉睫

在人工智能被引入到会计工作中，普通核算类型工作的岗位势必减少，但财务人员不会完全被人工智能取代。分析目前国内的会计人员的结构布局，清晰感受到呈现两极分化的态势。会计行业的普通核算类型的人员已达到饱和，但高水平的财务管理人才仍是凤毛麟角。高级应用型与复合型人才在社会上青黄不接。对于企业而言，需要的也是能够为企业宏伟蓝图出谋划策的高级会计人员。审时度势地转变自身职能，努力提高自身能力素质，能人之所不能即做人工智能无法企及的事情是会计人员的首要选择。

（一）转变传统的思维模式与观念

在许多外人甚是会计工作人员看来，会计是一个埋头算账、记账、整理数据的“管家”，每天就是管理着物料、钱的收支，这种观点明显早已过时。会计如果一直沿袭成规，因循自己习以为常的做法，思维定式，不接纳新型思维方式，一味胶柱鼓瑟，只能成为“优胜劣汰”竞争中的淘汰者。

（二）专业知识学习无止境，顺应科技发展潮流，提高竞争力

在新的环境下，战略管理型人才是我们每个会计人员努力的方向。如果知识内容片面而且结构老化，就只能重复进行简单、机械的基础工作，毫无疑问会被人工智能取而代之。一个财务人员不能简简单单的看见账簿上面记载的数据，而要利用这些数据看到公司背后的实际情况，为公司发展壮大统筹规划。即需要的是一个对会计知识、行业法律法规、管理决策和现代科技综合掌握的高精尖人物，拥有评估判断、预测决策与人机协调多方面才能的复合型人才。

（三）向人工智能会计领域的开发进军

会计处理问题的思维和方式会因不同问题而改变，考虑的范围也会随时间的变迁而不断扩大，这些都会使人工智能在会计领域的开发异常复杂。如果储备大量会计知识与经验的人员，从事于智能会计的开发与维护，重新发掘自身的价值，既是会计人员的新出路又会对会计的发展做出一番新的推动。

四、结语

人共智能引入会计行业并不昭示着会计职业的灭亡，随着科技不断地发展，人工智能对于简单机械的工作的完全替代是理所当然的，会计遭遇如此挑战也是社会进步的必然结果。面对这一重大的技术革新，无论是会计工作者还是会计专业学生，都应以积极的态度主动从容面对，重新进行职业定位，从过去腐朽错误的观念中解放出来。面对新兴技术的发展，不能因为恐惧而闭门造车、对其进行排斥，而是保持警醒的态度来发展与提升自己，坚信挑战与机遇并存。

参考文献：

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前言：人工智能是计算机科学的一个部分，是随着信息化技术发展所衍生出一门独的特技术科学，其实质上是对人意识与思维信息过程的模拟。人工智能的发展是为了能够代替更多的人力操作，将信息技术转化为高效生产力，也正是基于此，人工智能技术的发展受到了社会公众的广泛关注。人工智能技术是基于信息的处理与编辑特征而实现，其与计算机网络在应用中存在着相对较高的可融合性，而两者之间的协调也将会产生更为全面与高新的技术，为此特在本文中对计算机网络技术中的人工智能应用展开了全面研究。

一、人工智能的发展与实际意义

计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出现，能丰富计算机网络的信息表达能力，凭借其独特的编辑、处理、操作技术以及超高的分析能力，实现了自动对信息进行翻译、管理、处理等多方面的工作[1]。人工智能发展的意义主要表现在以下两个方面：一是人工智能的发展增加了计算机网络信息表达的图表、图像、影音等形式，依托于人脑的思维与行为方式，实现了人的行为，同时由提升了人的谨慎、全面与系统等方面相关能力；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。

二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用

2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成

网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。

2.2人工智能在网络管理方面的应用

计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。

2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用

现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。

结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办公安全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。

参 考 文 献

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“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。 

2.人工智能的研究历史 

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：古希腊的亚里士多德，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家培根，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家布莱尼兹。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家布尔实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 

第一阶段： 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 

第二阶段： 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。 

第三阶段： 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 

第四阶段： 80 年代末，神经网络飞速发展1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段： 90 年代，人工智能出现新的研究由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 

3. 人工智能的发展方向 

3.1人工智能的研究新课题。人工智能的长远目标是要创造人类智能的机器，用机器模拟人类的智能。这是一个十分漫长的过程，人工智能研究者将通过多种途径、从不同的研究课题入手进行探索。 在近期，有几方面的研究课题可供选择：更完善更新的人工智能理论框架；自动或半自动的知识获取工具；能实现海量高速存储并具有学习功能的联想知识库；新型推理机制和推理机；分布式人工智能与协同式专家系统；智能控制与智能管理；智能机器人；人工智能机；新一代的电脑模型。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，主要研究领域有专家系统，有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。其发展可以归纳为：人机融合、机器智能、智能机器。 

3.2人机融合。人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。 

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电气自动化控制中应用人工智能技术，就可以对系统运行流程进行简单化处理，优化控制系统，同时，人工智能技术为电气自动化控制提供了技术和安全保障。电气自动化工作人员的工作也随之变得简单，在节省人力和物力的基础上提高了工作质量。目前，智能化技术在所有领域都有应用，推动了我国各行业整体向前发展。

1 人工智能技术

1.1 人工智能技术的阐述

人工智能技术就是计算技术对人脑进行模拟，同时发出类似人类的行为指令，最后解决传统的科技难题。人工智能技术不但涵盖了传统数学和计算机，还关系到了一些人文学科，例如：哲学和伦理学等，结合了自然和社会两门学科，有着较为广泛的影响内容。现在人们生活中已经离不开计算机技术，人工智能技术也逐渐发展起来，因此，计算机技术在处理问题时更类似于人脑，使工作效率提高，系统运作更加灵活和稳定，不断地增加了自动化程度。

1.2 人工智能技术在电气自动化应用中的功能

（1）采集和处理数据的功能

人功智能技术在电气自动化控制中的应用，就可以很好的采集电气设备中的模拟量和开关量，在一定情况下，还可以处理和存储一些数据。

（2）监视运行系统，并及时发出报警

人工智能技术的应用不但可以监视和模拟电气系统，还可以对设备开关量的情况进行智能监视，监视事件的状态变化，如果出现状况就会报警；对系统运行的实际情况进行记录以及对事故进行自动提示和处理；除此之外，还具备声光功能、图像功能、电话报警功能等。

（3）操作控制的功能

电气自动化控制中应用人工智能技术通过鼠标和键盘控制断路器和电动隔离开关，还可以调整励磁电流。电气自动化控制的工作人员可以根据顺控程序实现停机操作。同时，电气系统想要适应所有系统的值班要求，就会对操作人员的操作权限进行限制。

2 电气自动化控制中人工智能技术的应用

2.1 电气自动化中人工智能技术的应用分析

电气自动化设备在运行的过程会涉及到很多的学科，想要熟练的掌握其操作流程，就需要工作人员具备较为专业的知识积累和良好素质。所以，想要使电气自动化设备可以正常运行，必须应用人工智能化技术。人工智能化技术能够编写程序，之后由计算机技术负责操作，使电气设备实现自动化运行，取代了人脑劳动，使工作时间缩短，人力成本降低。

2.2 人工智能技术在电气控制中的应用

人工智能技术在电气自动化控制中的应用，主要就是控制神经网络、模糊控制、专家系统控制。笔者主要介绍了模糊控制，电气传动过程中应用模糊控制来实现直流电和交流电的传动，其直流传动有Sugeno与Mamdani两种传动，在运转的过程，Mamdani的作用就是控制调速，而Mamdani的另一种情况就是Sugeno；在交流电传动过程中，模糊控制就可以实现人工智能技术。

2.3 人工智能技术在平常操作中的应用

电气自动化有着较为繁琐的操作流程，并且对操作程序也有较严格的要求，如果有操作问题出现，就很可能会出现机器故障，因此就会造成较为严重的损失。而在电气设备运转的过程中应用人工智能技术进行操作，这样就简单化了控制流程，方便技术人员对其进行检查和维修，在节约时间的基础上又降低了成本。

2.4 人工智能技术在事故和故障诊断中的应用

专家系统由8大类型组成，具体如（表1），在电气事故和故障诊断中，诊断型专家系统较为重要，主要处理的故障为：发动机故障、发电机故障、变压器故障等。电气自动化控制过程中，会发生很多不同的故障。可传统的诊断方法非常复杂，准确率较低，而应用人工智能技术就可以根据专家的指导和平时收集的机器故障样本，进行问题分析，最后制定解决策略，这样分析将会更加准确，问题存在的时间也随之缩短，使处理问题的效率提高。

表1 专家系统类型表

3 人工智能系统的应用--简析恒压供水案例

3.1 恒压供水的概况

现在我国普遍使用的供水系统就是恒压供水，因为此系统有着不确定的负荷变化，所以传统的PID算法在压力控制方面不能达到理想效果。在具体的运行过程中，我们发现模糊控制的应用效果较好，在实施此方案中，应用AI-808控制器进行人工智能调节，并对FXINPLC控制逻辑加以结合，这样水厂的恒压供水就可以实现全自动化。

3.2 AI-808人工智能的工作原理

AI-808人工智能变频器、调节器、阀门等构成了此系统。主要由压力传感器检测水管压力，之后利用变压器将信息传送给AI-808仪表，将其与设定值做比较，进而得出压力误差，在AI-808所具有的模糊基础上结合PIC控制算法进行运算，将控制信号4～20mA传到变频器的控制端，之后对频率进行调节，使其达到水管所要求的指标。如果用户用水量增加，一台水泵变频到50赫兹后，还是达不到供水压的规定，PIC将对AI-808调节器中的压力信号进行检测，之后给出另一台水泵，再由它进行工频运行；如果用户供水量降低，PIC会接受AI-808调节器发出的水压高信号后，退出运行中的一台水泵。

上述叙述的案例只是电气自动化控制中小范围的应用人工智能化技术，同时也为电气设备的生产和供给过程中的一个方向，在电气自动化控制中应用人工智能化技术有着较为重要的意义，值得我们对其进行深入的研究。

4 结语

总而言之，人工智能化技术是现代科技发展过程的产物，这项技术一直向着成熟方向发展，随之走入到人们的日常生活中。智能化技术不但给人们带来了很多的便利，而且也是改变传统电气的机会，使电气自动化控制的工作效率得到提高，减少了在人力和物力上投入的成本。

参考文献：

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第1名 田纳西大学诺克斯维尔分校

很多人都不知道，田纳西大学诺克斯维尔分校是人工智能专业发展最快的学校。十年之内，该专业摆脱了当初只有几名教授的困境，一跃成为美国人工智能领域最具领导力的科研机构。

学校的智能系统和机械学习中心成立于2010年，如今已拥有40多名高素质科研工作者，其中还包括8名来自国立橡树岭研究所（美国能源部所属的大型国家实验室）的科研人员，可谓是科研力量雄厚。

该中心为在校学习人工智能的硕士研究生开设了一个奖学金项目，学生可以在学习之余，辅助科研工作者进行深度调研，其中就包括担任国立橡树岭研究所科研人员的助手。当然，在该中心工作是记学分的，最高可抵12学分，并且能享受奖学金的优待，这也算是研究生的一个特别福利。

第2名 华盛顿大学

华盛顿大学位于西雅图，地理位置优越，微软、亚马逊、波音等知名企业都驻扎在此。该校人工智能专业将科学和艺术相结合，学生选择范围宽广，他们可以从16个研究方向中挑选一个感兴趣的进行学习。

不少研究方向都涉及到跨学科，学生在人工智能的同时，还要从艺术学院、设计和编程学院、交互设计项目选修相关课程。

该校的人工智能专业教授都属于明星级别，他们频繁地出席研讨会，他们的名字也时常出现在学术杂志上。

第3名 斯坦福大学

斯坦福大学的人工智能专业是将学术学位和研究项目结合最好的学校。本科生的学习课程需要极高的理解力，难度并不低于研究生课程，如电脑生物、言语识别、认知、机械学习等；研究生的学习则更侧重接触人工智能前沿动态。许多学生毕业后都选择进入斯坦福人工智能实验室工作。

第4名 乔治亚大学

乔治亚大学富兰克林艺术与科学学院设立了独立的人工智能研究机构，该校的人工智能研究生阶段的课程重在深入研究，让学生在本科的基础上得到更多的探索，如学习遗传算法、逻辑程序设计、认知模型、微电子学等。

第5名 宾夕法尼亚大学

宾夕法尼亚大学是美国大学里唯一提供人工智能双学位的学校，学生需要同时学习计算机科学和认知科学。该校对学生的要求很高，在录取时会侧重学生对于人工智能的兴趣与热情，并要求学生有良好的职业道德，如责任感，责任感关乎专业度，这代表着学生对科研学习的态度；如荣誉感和道德感，包括尊重科研学术成果、不剽窃、不抄袭等。

第6名 加利福尼亚大学伯克利分校

加利福尼亚大学伯克利分校的人工智能专业名为“认知科学里的技术研究”，以研究认知和观念的计算模型、思想和语言的神经基础为主。该校的人工智能研究非常有名，经费十分充足，共有近30名教授和讲师致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言语识别等。

第7名 密歇根大学

密歇根大学的人工智能专业隶属于文学、科学和艺术学院，因为该校强调跨学科学习，这意味着学生学习人工智能专业的同时，还要学习经济学、生物学、心理学、语言学、哲学等。该专业有10个不同的研究小组，学生可以选择将人工智能和心理学或哲学相结合，进而开阔思路，不断创新。

第8名 伊利诺伊大学香槟分校

伊利诺伊大学香槟分校电力与计算机工程学院设立了人工智能专业，目的是解决当下人工智能领域所出现的问题。学生需要学习的课程都是以解决问题为导向的，如“运动规划与虚拟现实”、“计算机视觉分析”、“神经影像”等。

第9名 麻省大学艾默斯特校区

麻省大学艾默斯特校区的人工智能专业从本科、研究生到博士都很受欢迎，学生们通过学习机器学、自然语言过程、嵌入式系统、运算法则等课程，可以发现自己的兴趣点所在，进而参与到研究中。

该校的20多名人工智能专业教授和讲师有一定知名度，他们研究机械学、电脑视觉和认知计算等，同时也为学生提供丰富的研究调查机会。

第10名 印第安纳大学

印第安纳大学是美国少数的将人工智能专业列为独立专业的学校。本科生侧重学习智能化系统工程，倡导“以小见大”，即从小规模的网络和移动技术入手，进而研究宏观的系统工程，这样的课程包括生物工程、计算机工程、网络物理系统、分子与纳米工程等。研究生则是将技术与创新融合，专注学习以解决问题为导向的人机互动设计。

国家大型科研机构比较青睐该校学生，因为在微软主办的针对学生的“想象杯”开发人员设计大赛中，该校学生夺魁的次数最多。

第11名 俄勒冈州立大学

俄勒冈州立大学的人工智能专业是全美里最自由的，学生入学时可以选择多种研究方向，比如其中之一是人机互动，课程包括编程、认知、心理学等，都是帮助学生了解人工智能里“界面”的意义。

第12名 西北大学

西北大学的人工智能专业共有20门课程供学生选择，如“自然语言处理”、“知识表现和推理”、“计算机几何学”等。这里还有一门课程由IBM公司赞助，学生可以用IBM公司开发出的智能电脑――认知计算系统的代表Watson来制造出下一代人工智能设备。

第13名 罗切斯特大学

在罗切斯特大学，本科生有两个方向选择，分别是注重数据挖掘和机械视觉的“机械学习和机器人”，注重网络应用程序的“人机互动与网络”。研究生的课程包括运算法则、统计语言、认知过程、数据挖掘等。该校的教授在人工领域专业很有名，所以学生的研究机会很多。

第14名 俄亥俄州立大学

俄亥俄州立大学的人工智能专业有不同的侧重，学生可以选择研究神经式网络、电脑视觉或其他。人工智能的研究项目也有细分，如应用机器学习，听觉、言语和语言处理，机器学习理论和认知系统等。该校的人工智能研究实验室早在1970年成立，如今以研究成果显著而声誉良好。

第15名 哈佛大学

哈佛大学的人工智能专业名为“心智，大脑和行为”，从专业名就可以看出这是跨学科学习，且学生在毕业前要完成相关研究。这里的“人工智能研究小组”是一支高水平的师资队伍，他们在研究人工智能时，结合了社会计算、计算语言学等方面。

第16名 伦斯勒理工学院

伦斯勒理工学院的人工智能专业隶属于认知科学院，这就意味着学生将侧重于学习认知科学，研究人类和动物的思想，“心智与机器”、“机器与计算学习”等课程都较受欢迎。伦斯勒人工智能和推理实验室很有名，不过，有人开玩笑，这里的教授和学生在研究的过程中，总会有“我们自己也是机器吗”的困惑。

第17名 哥伦比亚大学

在美国东海岸，哥伦比亚大学的人工智能专业拥有最完备的实验室，学生在实验室里可以感受机器人原理、自然语言处理过程、计算机视觉，还可以操作可穿戴计算机原型和3D图形工作站，甚至是IBM公司开发出的机械臂，这些都增加了课程的趣味性。

第18名 普渡大学

普渡大学的人工智能专业名为“机器智能跟踪”，隶属于计算机科学院，课程内容包括人工智能、数据挖掘、机器学习和机器人研究。该专业的主要研究领域是机器学习和信息检索。

第19名 乔治亚州立大学

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目前，人工智能在会计管理工作中不断普及，人工智能的使用不仅在很大程度上提升了生产单位的工作效率，还能更加准确地处理财务信息。未来，人工智能将逐渐地应用到每一个角落，因此，我们应该正确看待人工智能所带来的一些问题，对于应对人工智能的替代工作要提早做出准备。

1人工智能发展对于会计的挑战

对于会计工作而言，人工智能带来的挑战主要包括以下两个方面：一是部分会计工作将被具有人工智能的机器取代。随着计息机信息技术的不断发展，会计行业的工作方式其实早就已经开始发生变化。到目前为止，最早的手工核算几乎已经全部被会计电算化所代替。随着人工智能的迅猛发展，会计行业中的很多工作都会被人工智能取代，例如填制会计凭证、登记会计账簿、编制会计报表、管理会计档案、会计科目分类等等，凡是具有规律性的基础工作到最后会全部被人工智能代替。根据相关研究统计，在未来二十年之内，人工智能将会取代50%以上的会计岗位。二是人工智能在会计工作中的大规模应用可能引起失业危机。从社会和技术进步来说，人工智能在会计工作中的大量应用可以大幅提升工作效率，同时还能够利用计息机统计汇总和数量的优势，为生产单位的经营决策提供准确有效的数据，并籍此提升生产单位的整体效率和经济效益。但是，根据相关统计，目前从事会计基础性工作的人员比重占会计人员总数的50%至70%，对于这一部分人员来说，人工智能的高度发展会产生巨大的替代效应，当人工智能在会计工作中应用越广泛，引发的会计失业人员就会越多。因此，人工智能大量应用的时代，也是从事会计基础工作人员产生失业危机的时代。

2人工智能发展背景下会计工作的相关应对措施

2.1适应时展，积极利用人工智能

科学技术是第一生产力。人工智能虽然对会计工作构成了挑战，但是时代的发展和进步不可逆转。因此，在人工智能高速发展的今天，从事会计工作的人员不仅不应该拒绝和排斥人工智能，相反地，应该转变观念，认清形势，努力去学习掌握人工智能在会计工作中的应用方法，提高工作效率和工作质量。让人工智能工具成为自己工作中的得力帮手，利用这些工具来高效完成会计基础性工作。同时，加强专业理论学习，提高工作能力，利用节省下来的时间集中完成难度大、情况复杂的会计工作，在人工智能来临的时代实现自身的进步。

2.2提升工作层次，实现升级转型

从目前情况来看，人工智能在会计工作中的应用还只停留在于基础性、重复性高的工作方面，而对于需要较高思维能力的会计工作，人工智能还难以胜任。例如人工智能虽然能够快速整理出财务数据，但是读出财务数据背后的信息，准确评价生产单位的整体发展能力，结合财务数据对企业战略、运营质量、竞争能力、风险价值等作出评判，人工智能还难以做到。即使是人工智能与大数据技术结合，目前也无法做到对高级财务管理人员的替代。基于此，会计工作人员在人工智能发展的时代，可以打破本专业的限制，在掌握财务专业知识的同时，多涉足企业管理，由传统的会计向管理型会计转型。另外，还应该利用各种工作机会，站在单位发展的高度，进行财务分析、出谋划策，提升自己在生产单位的价值和层次。

2.3围绕专业发展，变更工作内容

会计工作人员必须认识到，相对于人工智能而言，人的思维具有独创性。人工智能归根到底，也只是对于人的思维的模仿和拓展，控制和决定人工智能的最终仍然是人。在人工智能得到发展的时代，会计专业学科本身也会同步实现发展。随着会计学原理的不断丰富和完善，会计方法应用也将发生很大改变，会计人员的工作内容也会随之改变。一是随着会计原理和会计方法的调整，会计人员在利用人工智能的时候，必须进行相应的调整，以达到工具使用与工作目的的统一；二是随着人工智能工具的发展，除了一些具有固定模式的工具以外，提供给会计人员由其结合实际需要，自主开发利用的软件工具将会越来越多，会计人员应该加强学习，掌握人工智能工具，使其变成自己工作的利器。

2.4关注行业动态，自我优化升级

作为会计人员，在人工智能快速发展的背景下，必须时刻关注行业动态，树立终生学习的理念，不断实现自我优化升级。会计人员应认识到，会计专业作为一门学科，在国民经济发展中具有不可替代的作用，不管人工智能如何发展，改变的只是工作方式和内容，会计专业本身不会消亡。因此，会计人员在工作的同时，要密切关注本行业的发展动态，按照行业发展方向来调整自己的职业目标，并根据职业目标进行规划，学习相关的知识和技能，在工作中多掌握一些管理技能，努力提升财务分析能力和预判能力，以自我优化升级来应对专业变化和人工智能发展。

3结束语

在人工智能快速发展和应用的背景下，会计工作人员必须适应时展，积极利用人工智能，不断提升工作层次，关注行业动态，实现升级转型；高等教育中的会计专业也应面向人工智能，改革教育模式，培养出适应新时期发展的会计人才。