人工智培训范文

人工智培训范文第1篇

“大数据”“神经元学习”“人工智能”，这些新潮的名词在我们生活中出现的频率越来越高，尤其是“阿法狗”和李世石的世纪大战，更是把前沿科学结晶带入我们的认知当中。也许有些人会提出质疑：这对我们的生活来说，意义何在？不久前，谷歌采用了新的神经网络算法，来升级其核心产品――谷歌翻译，从一定程度上回答了这个疑问。

在培训和管理领域，相似的颠覆性局面是否也会发生？新的技术、交互与呈现形式，是否会改变未来的培训过程，颠覆管理的方法？基于我们多年来的人工智能培训研究和实验型项目，发现这样的改变已经在悄然发生。

“岗位胜任力模型自动生成系统”便是典型的代表――只需要输入某岗位的工作内容和系统提出的简单问题，这个系统就能自动给予使用者此岗位的胜任力模型，提供结构化的面试建议，还能和企业的评价中心对接，给予招聘人员多视角的评价建议。通过这种方式选拔出的员工，其离职率明显下降。这些简单而基础的应用，已经开始润物无声地渗入企业的管理领域，酝酿着未来翻天覆地的变革。

数据建模

预测员工心理状态趋势

计算机自主学习的强大，在于无止尽地自我完善，具有无与伦比的适应性和自生长性。事实上，人工智能看似神秘，其实充满了大量的数学计算的研究过程。在人才发展方面，人工智能可以帮助我们预测员工的心理状态趋势，从而激发员工的热情。

我们曾启动了管理环境对人类心理的影响研究，旨在寻找那些激发员工工作热情的最佳管理环境方面的实践。目前已积累了3414个管理环境样本，并针对每个样本持续采集了约5年的员工心理及行为数据，调研不同企业所采取的管理战略以及具体的执行方案。通过运用人工智能，我们进行了大量的建模和验证工作，发现不同的管理方式下的员工心理状态变化趋势，尤其是工作动机，在一定程度上都是可预测的。事实上，在分类或趋势预测的背后，是庞大的数据演算，建模和预测的过程包含了繁复的统计过程，包括描述统计与推断统计。

与此同时，“预测”这一点对于人工智能应用而言很重要，因此，我们设计了沙盘工具“员工激励与动机管理”――既然动机和行为是可预测的，那么就可以通过计算机模拟，用物理形式呈现在人们眼前。通过人工智能将各种管理环境中发生的事件融入其中，沙盘能够围绕动机水平高低、绩效程度好坏两个维度，对虚拟的企业员工进行分类，并让沙盘参与者针对各类管理事件作出虚拟的处理选择。根据学员的选择，计算机可以预测并反馈其心理及行为的变化。这种运用了人工智能的沙盘工具，其预测准确性高达84%，置信水平0.95。这就意味着，如果一个参与者做了决策后，沙盘将能准确地预言各类员工的心理及行为变化趋势。

运用人工智能进行“无责任的”开放式推演，在培训过程中能允许参与者不断试错。学员根据自身的管理环境，可以实验出合适的管理方法，并对培训中所获得知识进行实时验证。

技术迭代

展开更高效的自主学习

随着90后员工踏上工作舞台，传统的人工智能数据建模思路和方法被打破了。之前的模型设计思路通常是建立一个个假设，比如，正向激励与负向激励的抵消性、个人得失与他人得失的对比性、个人得失与环境公平性关系等，在此基础上，通过数据集的分类统计来验证假设的科学性，并调整参数来观察预测的可靠性。但是新的数据集所具备的特点，极大地颠覆了先前的结果，寻找新的解决方案迫在眉睫。

此时，基于神经网络的计算机自学习技术，即神经元自学习，是一个不错的解决方案。相比以前的人工智能培训工具，神经元自学习更为繁杂。为了让计算机高效地自主学习、识别行为模式，我们需要将调研结果解构成更基本的参数“告诉”计算机，从而得出对应的结果。

展开神经元自学习具有一个明显的优点，每当调研和统计结果有所更新，计算机就会自动对这些数据进行新的学习，对模型进行修正。这个过程是动态的，不需要人为干预。而且，当计算机再次遇到一个新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型设计，重新构建新的统计描述方式。神经元学习不仅节省了时间和精力，更能为沙盘推演参与者提供更深入的信息――通过选择处理事件，能够归纳出参与者的管理风格倾向性。这是传统培训和沙盘工具做不到的。

超越培训 为管理带来新思路

作为培训产品来说，人工智能培训工具已经足以彰显其魅力，它允许学员在虚拟环境中试错，让工作效率得以改进。我们认为，它更重要的意义在于，对现实世界的指导。

以我们的沙盘工具为例，一个实际使用者能从这个工具中得到许多培训之外的有价值的信息。他可以在遇到“员工要求加薪”“员工消极怠工”“员工集体离职”“员工寻求晋升”“办公室政治”等各种管理事件时，让系统给出各种模拟的结果，评估各种行为的可行性，尽量做到趋利避害。这个工具超脱了培训范畴的桎梏，真正在工作中产生价值。

我们一直在设想这样一个场景：在不久的将来，通过调研以及人工智能自学习的方式，可以在更多领域给使用者提供全方位的建议，包括工作、家庭、子女教育、爱情、社交，以APP为载体，成为每个人的私人心理顾问、人际关系顾问，帮助人们观察世界、预知周遭环境的变化。我们认为，未来应用人工智能进行调研和实验的方向之一，是在更大范围内搜集、整理数据和信息，比如对中国“高领导力人群”的研究、关于职场人士的家庭及情感模式研究、关于人才选拔实践研究等。

人工智培训范文第2篇

高度智能化的培训时代

即将来临

人工智能的演进可以从两个角度来看――做得更快，做得更好。自动化本身带来的是更少的人力投入，以及更高的生产质量。人工智能结合自动化领域带来的结果可以理解为“做得更快”，让过去流程中不能够自动判断的复杂情形，得以借助人工智能进行快速准确的判断，并进行有效的执行和输出。

人类在学习与归纳之后，通过高水平的复杂思考过程可以得到一个决策或者预测，该决策或预测的水平表征了某个人在复杂问题上的认知与处理能力。问题越复杂，需要采集与处理的信息越庞大，人类的认知与决策就越会趋于瘫痪。而人工智能在计算能力大幅提升的今天，让几十年前就被发明的算法在高性能计算下重获新生。过去只有科技巨头才能涉足的高深领域，现在的初创团队也可以使用高性能计算与开源架构，以小规模数据集进行深度学习。

前景：高度智能化

人工智能领域的发展，将为培训行业提供更多高度智能化的前景，体现在三个方面。

第一，考试当中，不仅可以对客观题进行标准评价，也可以对主观开放式问题进行机器学习，形成一套评价体系。

第二，基于NLP（神经语言程序学）技术的语言识别体系，可以对音频、视频进行更复杂的理解和评价，评估员工技能，而不仅仅是通过考试来检测知识掌握情况。

第三，针对用户学习信号的深度学习，推荐精准的学习路径，让学员看到时间投入和绩效改变的强相关关系。

实践：实现教学模式的突破性创新

关于培训领域的互联网产品与服务，过去很长一段时间，产品形态还是集中于给学员播放在线视频或者Flas。所有厂商做出的努力都是在录制视频，而甲方都在采购大量的在线课件。如果我们善加利用人工智能在语音识别、语义理解领域的突破，那么也许能够在教学模式上实现重大创新。

在人工智能领域，UMU作了诸多尝试和努力，率先推出了基于人工智能的学习新模式。其创新点在于，通过对语音语义的理解和机器学习，鼓励学员对同样的知识体系进行输出训练；通过输出过程的智能评价体系，学员能够评估自己的学习进度，也帮助老师省去一一辅导的时间，并能够给老师提供快速直接的建议和统计性反馈。这种教学模式的突破性创新，为大家带来了耳目一新的学习体验和实际的学习效果。

除此之外，如果一名新员工加入公司，能够围绕自己的岗位，在机器学习的引导下不断以“打怪升级”的方式完成对公司产品、技术和工作要求的学习，且每次学习过程都是有目的性和指引性的，那么他会进入一个更加快速的成长通道――人工智能指引下的学习路径图。UMU可以利用机器学习技术帮助某家企业构建知识图谱（knowledge graph），平台上的内容越多，学员使用得越频繁，该企业就越能够在这个过程中通过机器学习找到知识点之间的关联性和依赖关系，从而给学员一个非常有效的推荐。

设备与内容奠定VR培训的根基

如果我们期待虚拟现实更快速地进入千家万户，成为工作与生活的必备场景，那么可以从移动互联网的发展模式着眼，进行思考与预测。

中国的移动互联网产业近年来的发展速度明显领先于全球。推动移动互联网产业成熟的关键要素包括三点：设备、网络、产业。对于虚拟现实的发展现状分析亦可从这三点出发。

・设备：智能手机按年升级换代，100美元可以买到足够好的智能手机，而且有诸多选择。

・网络：家庭宽带持续降费提速，手机从3G到4G网络的大规模普及，现在连地下车库、城市郊区都彻底普及了高速移动网络，让人们时刻保持连接。过去的网速限制一旦去除，很多场景发生巨变。曾经人们要下载高清电影观看，现在很多人直接用手机、电脑或者使用“电视盒子”连接电视观看在线高清节目。

・产业：移动应用与游戏的开发者，以及在线内容的生产者数量激增，是整个产业发展的基石。

设备待成熟

虚拟现实设备的成熟度还处于非常早期的水平，其相关设备还需要大规模普及。我们期待高性能低成本的虚拟现实设备像智能手机一样快速进入工作生活领域，成为人人必备的设备之一。

早期的电脑上万元一台，网费也不便宜，所以大家去网吧使用电脑上网，实现资产的“分时复用”。现在上海、北京、香港等地都出现了大规模的虚拟现实体验馆，而这些场馆消失之时，也是虚拟现实真正普及之日。

网络待稳定

虚拟现实对数据吞吐水平提出了更高的要求。全球与国内的互联网还处在“弱连接”的水平，网速和稳定性有较大的波动，还需要进一步升级网络连接及传输速度，这样才能从本地内容扩展到在线与实时高清内容。

产业待开发

由于虚拟现实设备保有量非常有限，所以相应的软件与内容的开发者数量也很有限。今年下半年，虚拟现实领域创业的项目投资遇冷，也给整个产业开发者泼了凉水。

企业培训中的VR实践

令人振奋的一面是VR拍摄设备百花齐放，千元级高清全景视频拍摄设备给内容生产打下了扎实的基础。一般来说便携式的VR拍摄设备有两套体系，一套是以GoPro为主的拍摄制作体系，一套是以三星为主的拍摄制作体系。

对于企业培训来说，通过VR拍摄设备就可以录制特定工作场景的全景视频，形成支持VR设备观看的培训内容。这样对于需要动手实操的复杂工作场景，特别是短期内不能被机械臂所替代的工作场景，就更需要先进的培训模式以提升工作水准；对于危险的或者试错成本高的工作场景，VR内容也可以帮助企业节约在岗培训的预算，提升学习速度，降低综合学习成本。

UMU将在明年第一季度推出虚拟现实领域的一站式解决方案，可以帮助企业以千元级别的投资来拍摄全景虚拟现实教学视频，学员只需要把自己的手机插入基于Cardboard模式的头显，就可以体验沉浸式的学习过程，届时在《培训》杂志2017年会展上有全面展示。

君子善假于物

当大数据这个概念诞生后，大家都希望抓住大数据的产业升级机会，让自己也更加富有洞见。当我们仔细审视很多以“大数据”为关键词的产品时，往往感觉与过去的做法并无不同。“大数据”在不少广告中更像是“大口号”，只要做了数据分析，就成了“大数据”产品。

人工智能、虚拟现实给培训产业带来了新的热情，我们期待整个产业都热烈地拥抱这些新技术、新要素，同时也谨慎地使用这些术语来给现有功能贴标签。君子善假于物，无论拥有基础创新能力还是应用层面的创意，我们都期待学习的场景因此革命，学习效率大幅提升，让人工智能和虚拟现实真正地为企业创造价值，提升员工的能力与绩效。

人工智培训范文第3篇

关键词：人工智能；高职；技能培训

一、人工智能概述

人工智能（Anificail Intelligence）是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术，让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科，最近几年来发展非常迅猛，在智能接口，数据挖掘，主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通，现在已经实现了文字，语音，自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术，在大数据时代里将会有非常广泛的应用；主体系统则是指的让计算机具备愿望，能力，选择等心智状态的实体，实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看，在未来的5～10年内，人工智能将会应用在教育，医疗，管理，生产等绝大多数的社会领域中，将推动社会的全面发展与进步。在本文中，作者将以高职技能教育为切面，分析人工智能在该领域内应用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路，方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。

二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足

将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点，从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看，主要有三种应用的层面：一是智能计算机辅助教学（ICAI），它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来，实现更加智能化的教学支持，减轻教师的工作量。二是智能，即让某些特定的课程与教学的内容，由人工智能来取代教师进行授课，即时答疑，提高教学的效率；三是智能数据库，对于课程相关的网络教学资源数据库，应用人工智能的方法进行数据分析，提高数据库的访问速度与交互功能，便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说，上述的三大应用领域还有些不够契合，主要体现在如下的方面：

（1）对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统，侧重于对理论思维知识的辅助教学，而对于学习者的身体活动的记录能力不佳，这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知，技能的教学是与学习者身体的活动相关联的，行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。

（2）与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像，虽然简单直观但形式单一，还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。

（3）智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统，虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作，但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析，提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。

三、高职技能辅助教学系统的设计思路

针对上述教学人工智能应用的不足，结合高等职业技术学校的教学情况，特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路：

（1）使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。

智能接口是为建立和谐的人机交互环境，使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中，无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中，而是需要智能系统通过摄像头，运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动，对活动进行分析与统计，并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术，需要根据具体的学习内容而定。

（2）应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域，它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘，从中提炼出具有个性化的知识体系，发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态，能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强，效率更高。

（3）使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统，可以快速地对分析的结果进行展示，可以利用网络的环境，用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前，方便掌握学习的过程。

四、辅助教学系统的应用展望

通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统，将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先，该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来，不再通过传统的测验，考试，交流等方式获知学生的学习状态，由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动，自动进行学习效果的定性与定量的分析，积极地反馈给教师，从而使得教学更具备了明确的方向。其次，该系统也会增加技能教学的趣味性，将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果，学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态，以及与其他同学的差异，更能够培养自学的能力。第三，该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接，将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘，可以更加方便高职院校的管理工作，也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。

参考文献：

[1]邱月，人工智能技术在计算机辅助教学中的应用[J].福建电脑，2007（08）.

[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，2004：124-125.

人工智培训范文第4篇

人工智能与人类智能

根据霍华德・加德纳（Howard Gardner）的多元智能理论，人类智能可以分成七个范畴：语言（verbal/linguistic）、逻辑（logical/mathematical）、空间（visual/spatial）、肢体运动（bodily/kinesthetic）、音乐（musical/rhythmic）、人际（inter-personal/social）、内省（mtra-personal/mtrospective）。

那么，AlphaGo在“人机大战”中展现了何种“智能”呢？谷歌的研究人员向AlphaGo的数据库中输入了约十万局围棋棋谱，让它通过研究棋谱学习围棋，进行了数百万局自己与自己的对局练习。在对局过程中，AlphaGo的程序实现了自我更新和提升。这种自学程序被称为“神经网络”，它是基于人脑工作原理的“深度学习”。

深度学习以人工的方式模拟了初级视皮层的多层结构，在海量数据的基础上，在一些特殊领域如人脸识别等，取得了傲人成果，特别是在记忆储存、语言和逻辑方面体现了强大的“外显记忆”的功能。但是，根据加德纳的多元智能理论，仅凭某一特殊领域的特殊应用的成功，人工智能与人类智能的全面性还相差甚远。

外显记忆和内隐记忆

企业学习与培训的最终目的是改善员工行为，提升员工绩效，从而实现业务目标，但目前大部分的培训还是聚焦在员工的认知层面，比如完成工作任务需要掌握的知识和技能。从培训设计的角度来说，就是设计“视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉”等不同层级的“刺激”，将知识和技能变成短时记忆，再通过复述转化为长时记忆，储存在员工的记忆系统中，形成“忆痕”，通过后续工作中的“绩效支持活动”刺激和提取，将知识和技能应用于实际工作中（见图表1）。

通常，我们把储存在记忆系统中的信息分为两类：外显记忆和内隐记忆。外显记忆指的是概念、原理、程序、事件场景，内隐记忆则更多的是无法用言语表达的解决问题的直觉、感觉、洞察力和创新能力等（见图表2）。

因此，我们看到，上述的“人机大战”中，AlphaGo更多地运用了“智能”中的“外显记忆”，这些程序性信息、储存类信息和某些逻辑推理的信息，更容易通过练习而习得。而诸如感觉、洞察力和创新能力，人工智能还远未达到人类的水平。

“内外结合”

迎接人工智能时代

人工智能技术能为企业学习做些什么？企业学习应该如何应对人工智能带来的挑战？

外显知识的人工智能化

首先，相信在不久的将来，人工智能设备将不断地应用于商业领域。在企业学习方面，员工所需要掌握的外显知识和技能将会逐步“人工智能化”。未来将出现这样的学习软件：它能够储存所有员工在岗期间需要学习的知识、技能、工作标准，并时刻自动化地检查、提醒员工及时学习和更新，还可以跟踪员工所有的学习过程，留下宝贵的学习记录。人工智能技术的持续发展使人类在学习领域的思考有了一个新的框架，随着技术的发展，人工智能将在很多知识和技能领域超过人类，培训部门不再需要花太多的时间和精力去运用“传统的培训方式”培训外显知识。

其次，讲师的角色将由原来的“知识传授者”转变为“人工智能教育工具的设计者”，并更多地扮演引导者的角色，主要组织和教授员工如何进行人际交往与创新性问题解决。换句话说，在一个工作越来越多被计算机代替的世界里，员工最需要学习什么？不是事实或数据，也不是解决问题的简单规则，而是“洞察力和创新力”。

强化内隐知识的训练

在AlphaGo战胜李世石之后，《财富》杂志的编辑杰夫・科尔文（GeoffColvin）在刊于《纽约时报》上的一篇文章中写道：“技术的发展将深刻改变人类高级技能的性质，它们的价值受到威胁，但这对我们来说未必是噩梦。人际交往、深度沟通的能力将变得更有价值。”因此，未来企业学习的重点将转移到培养员工人际沟通、社交、管理情商及创新性问题解决等能力上。

培训的方式将会多元化，基于人工智能软件基础上的讲师引导将成为常态，而高度仿真和虚拟现实将会成为培训的主流，借助于这些工具，员工将置身于仿真的工作场景中，强化内隐知识的获得。

人工智培训范文第5篇

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，缩写为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。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，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。养老服务业人工智能的应用主要体现在家居扫地机器人、语音沟通服务、家庭体检、药物使用建议、家居厨师、家居智能陪伴服务。

二、养老服务人才培养“人工智能化”

人工智能上升为国家高级战略后，国家发展服务性制造和生产性制造，同时尽可能的通过服务业的再造和完善，改进我国经济产业结构，发挥技术、人才、产业的对接联动效应。人、机器、智能机器将共生共存，成为养老服务工具的新常态。未来的养老服务人才不是笨干、累干、苦干，而是实干+巧干，实现脑力劳动的智能机械化，尽可能地减少人力的倦怠感，提高服务效率、质量和速度。智能化，体现在养老服务人才应具备传播人工智能基础知识，客观了解人工智能，有效实现人与机器、智能机器的有效配对组合应用，充分发挥智能机器的保健医生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡议自养老。

三、人工智能养老服务人才培养模式

（一）广播电视大学远程教育模式――音像媒体

配备养生、人工智能国内一流专家，发挥国家音像媒体的作用，将人工智能家居应用的途径、方式、手段通过网络微视频的形式进行普及。发挥社区教育指导中心、社区大学和社区教育学院、社区学校、社区学习站四级社区教育办学网络体系的作用，建立社会养老大学，使老年人自己会应用人工智能，减低对子女的时间依赖。

（二）公众号社会宣传普及模式――微媒体

国家、企业、社区应建立专题公众号进行微媒体培训。从国家层面，要建立人工智能养老服务应用技术发展历程方面的公众号；从企业层面，要建立人工智能机器人养老服务应用说明类的公众号；从社区层面，要基于一些鳏寡孤独建立社群委托服务型人工智能服务策略的公众号。

（三）职业技术学院培训模式――专题高端培训

目前，人工智能服务还不能完全普及，故而职业技术学院的后备人才首先要建立自我提升的潜意识，此外，职业技术学院自身要引进国内外的人工智能专家，进行家庭陪护、游戏娱乐、医疗、做饭、洗衣、洗漱、保健、锻炼等多重人工智能方面的高端培训。

（四）民政部门、老龄委联合推广模式――社会传媒

作为养老服务的主管部门，民政部门和老龄委要利用广播、电视、报纸、杂志等对人工智能的发展趋势、前景、作用、功能、效益、方式进行宣传。民政部门要侧重于养老服务的社区组织协调，老龄委要侧重于制度、规定、采购人工智能机器方面的政策优惠的制定。

（五）社会民间家政服务组织培养模式――养老院、福利院自组织模式

民间社会力量建立有养老院、福利院，这就对相关服务人员的素养提出了时代性的要求。其一，人的社会角色多，时间、精力、体力有限；其二，人工智能是趋势，必须适应并学会使用；其三，要加强前瞻性人才培养，解决劳动倦怠问题，即民间组织自己解决自己的问题，通过人工智能，减少雇员，降低劳动力雇佣成本。

四、人工智能养老服务人才培养对策

（一）广播电视大学养老服务人才培养对策

依托远程教育系统，发挥网络平台的作用，将人工智能的技能培训与社区教育、社会养老大学的建设并举；发挥广播电视大学的社会服务功能，与人工智能机器生产企业搭建战略伙伴关系；积极推进产培用一体化建设，形成网络平台特色模块；推出广播电视大学养老服务精品课教程，以优质教育品牌打开培训窗口。

（二）人工智能机器制造企业养老服务人才培养对策

基于居家养老的社会需求利益取向，把脉居家老人和其子女的时间要求，积极开发、完善人工智能机器的特殊功能，加大资金投入力度，特别加强对情感交互、图像识别、语音功能的完善；重点做好人工智能机器使用说明，要具有便捷实用性的操作指南，方便人们学习。

（三）职业技术学院养老服务人才培养对策

职业技术学院作为专职教育机构，首先，要提前与职业高中接轨，进行专职意向高中生的录取，为养老服务人才培养获取意向生。其次，要突出人才培养的实践应用性，购置高端智能机器，让学生能够迅速掌握技能，并且能够进行社会的二次培训，对购置的智能机器进行租赁和应用培训。

（四）民政部门、老龄委养老服务人才培养对策

民政部门和老龄委要培养高级管理人才，建立养老服务人才智库，积极推进国家、企业、社会的养老服务人才人工智能化联动培养；加大对家庭贫困并且有意向致力于养老服务的青年才俊的培养支持力度；对人工智能养老服务高端研发海归人才给予政策优待；建立城市养老服务专家群组，定期召开学术研讨会议，增进智慧交流。

（五）社区养老服务人才培养对策

社区要加强人工智能养老服务人才的典型宣传，利用宣传画的形式传播人工智能应用的优势；积极打造人工智能特色服务团队，开展社区公益性专题培训，并募集资金购置人工智能机器为特殊群体献爱心；努力构建人工智能养老社区，采用人工智能的形式鼓励老年人进行文体娱乐，增强体质。

总的来说，在计算机技术不断发展的现代社，人工智能技术的普及给养老服务带来了巨大的便捷。随之而来的人工智能化养老服务人才的培养成为了发挥人工智能养老服务效用的关键环节。要培养人工智能化养老服务人才，可以从远程教育、社会宣传普及、学院培训、政府推广等模式入手，实现人工智能化养老人才培养模式的多元化。同时，开展远程教育的过程中运用产品一体化模式，在满足老人需求的基础上提升人工智能设备的人性化操作，重点开展职业技术院校的人才培养方式，与民政部门开展紧密合作，积极培养人工智能化养老服务人才。社区方面强化人才的教育宣传工作，全力搭建人工智能养老社区。

【本文系黑龙江省高等教育学会“十三五”高等教育科研课题“人口老龄化背景下黑龙江省欠发达地区养老服务人才队伍建设研究”（16G345）的阶段性成果】

人工智培训范文第6篇

一、人工智能应用于税收征管的必要性分析

1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。

二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素

1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。

三、完善人工智能应用税收征管的对策

1.在人工智能应用框架内，完善税收征管法。第一，为了将人工智能的概念应用到《税收征管法》中，无论涉及纳税人的税收活动还是税收服务的税收行为，法律都必须阐明人工智能的可用性。第二，在《税收征管法》中增加人工智能的一般规定。第三，除一般规则作出的一般规定外，人工智能的应用还应在各种税收征管程序中加以规定。例如，在纳税申报程序中，纳税人可以使用人工智能进行纳税申报或咨询，并在程序中使用人工智能、税务机关进行税务确认和税务审核等这些应用方法，也应在相关的特定程序中明确定义。2.完善法律确保人工智能税收信息的安全。收集大量各种各样的相关数据，是税务部门日管工作中一项基本工作，目的是通过系统内收集到税收数据，与通过政府部门之间的合作，从其他机构收集数据进行比较分析以找到管理风险点。为此，要加快法律体系的建立和完善，以确保人工智能信息的安全性，明确政府收集相关数据的程度，使用限制和标准化安全性，在发生泄露时为公民澄清个人救援渠道，严格限制数据用户，防止泄露公民的隐私，并确保数据使用的规范和安全。在信息获取，收集和使用方面，应首先阐明信息收集的方法，类型和范围。其次，要确保税务部门之间税收信息传递渠道的安全性和流动性。信息的使用，根据税收信息的重要性和机密性级别，确定相应的权限，担任不同职务和职位的人，具有访问税收信息的不同权力。对税收信息不恰当使用，或泄漏隐私的行为，要与《刑法》中规定的法律责任相衔接。有关税务信息公开，应该明确披露信息的渠道和时限。在纳税人权利和税收减免方面，可以在咨询热线12366，微信税务的公共账号等中提供特殊评论和投诉建议渠道。税务机关对其应及时进行核实处理，以最大程度地减少纳税人的损失。同时，必须提高税务管理人员的法律意识，并保护纳税人的权利和合法利益不受任何侵犯。3.改善税收征管人工智能的应用条件。一是法规数字化。为了使人工智能系统成为税务事务处理的专家，必须完善并准确描述适用的条件、实施标准以及落实税收政策和法规的程序。需要逐字量化和存储税收政策和法规，并在满足相应条件的基础上，将其转换为不同类型的可理解和计算机可执行的判断条件和执行方法。此一系列的过程可以称之为“数字化”过程。二是执行拓扑化。建设拓扑结构三层服务体系。在数据层中，通过连接不同部门的数据库，可以最大程度地实现数据共享。在业务层级，构建税收人工智能的主思维的结构，通过三个网络矩阵实现执行思维的结果。由感知系统分析工作任务、专家系统作出分析研判下达指令，无论是大数据分析还是云计算，都是此系统分析和处理的主要方法和手段。然后由执行系统执行任务或指令，完成工作。三是决策专业化。判断是否是成熟的人工智能专家系统，有两个标准:一是要熟悉税法，二是有专家思维。专家决策系统中只有具备学习能力才能引入人性化的工作思维，从而去熟悉税法，最终以人的思维开展评估，选择执行效果，并独立选择最佳执行计划。四是服务多元化。建立基于人工智能的统一税收服务平台，该平台可以在多个平台和系统上运行，并以多种形式，多种渠道扩展用户访问方式以及通过互联网的多种设备，例如税务门户，智能手机，可视电话和企业ERP系统，ARM自助税收处理设备等，只要有网络，用户就可以随时随地使用任何信息终端获得人性化同质服务。五是税收制度完整化。税收人工智能的发展与税收法律的保护密不可分。新技术解决问题的同时，也可能会造成新的法律漏洞。税收管理部门在遵循税法基本原则的前提下，必须预估新技术和新技术对税收制度的影响，并提出积极建议，为制定法律提供参考。六是培训日常化。加大人工智能的推广力度，提高税务人员的学习能力。为了防止无知和不遵守行为妨碍人工智能在税收征收和管理中的应用，税务机关应加强对人工智能税收制度的推广，使用微信，微博等在线平台进行知识解释，并定期线下组织各行业的相关人员智能系统应用的培训，以最大程度地提高人工智能采集的效率和税收征管的效用。4.运用人工智能技术推动税收征管改革。首先，自助纳税服务咨询实现智能功能。如语音识别功能，针对纳税人的语音咨询，能自动识别出纳税人的身份和具备税务相关的权限，解答纳税申报等日常税务事宜，发出纳税和行政审查之类的指令。减少甚至消除了对文本输入的需求，并且智能税务还可以识别税收文件（例如文本和支票），并会对文本拼写是否存在人为错误，纳税申报表数据关系是否存在逻辑错误等自动检查核对，提高纳税申报质量。其次，税收信息识别分类实现智能功能。大量税务的智能设备如摄像机系统可以具备支持识别固定资产信息，信息实时识别数据实时传输。人工智能税务针对不同信息分类标准比较出是否是垃圾邮件，可以自动分类进行比较。但随着不断发现对错误进行标记，纠正错误，使自动更正系统智能分类变得精确。再次，税务复核判断决策实现智能功能。例如，当纳税人要求减免税、行政复核等时，智能税务可以根据现有的税收信息和纳税人的信誉来判断接受还是支持。智能税收运作的原理与智能银行类似。第四，欺诈判断风险实现智能功能。先进的高级智能税务可以分析所有内部和外部信息，例如国民收入、审计时间表、管辖权、法律和政策问题、对税收指标的反映的问题判断和分析税收欺诈，实时模拟识别出纳税人税收风险，监控税收来源，避税策略等，防范税收风险。5.加大科研经费投入，促进智能技术发展。新一代人工智能作为前沿引领技术，在税收征管中应用中税收信息的安全性当是重中之重，为此税务部门要加大突出关键共性技术研发，建立一套税务特色的高安全性能的人工智能系统，要建立税务研发人工智能投入机制。加强人工智能系统的安全监控，及时发现并修复漏洞，以防止黑客和网络病毒利用。同时，国家应向有关部门拨款，组织力量成立专门研究税收征管专家团队，致力于税收征管的智能技术前瞻性探索，以便充分发挥人工智能在税收征管中的作用。6.引入第三方以加速人工智能平台建设。近年来税务部门借力人工智能技术，与税收征管进行的深入应用和融合，税收信息建设的需求持续增长。税收服务受其自身技术能力，人员配置和其他因素的限制，一段时间以来，信息技术水平很难满足人工智能时代的需求，迫切需要第三方社会力量的技术加入。2015年9月，国家税务总局重视智能税收工作，在全国税务系统中全面实施了“互联网+税收”行动计划（以下简称“计划”）。倡导税务机关使用互联网和大数据。但是，就人工智能而言，该平台的构建仍处于起步阶段。虽然不同省市的税务局相继推出了个性化的“互联网+税务”服务，例如“电子税务局”和“网上办税系统”，但仍然不能满足人工智能时代的需求。一些税务人员的认识限于将人工智能等同于无纸化和电子税务工作，并且并没有真正应用在税收收集和管理中收集的数据。考虑到人工智能已经渗透到国家治理和社会生活的各个方面，只有通过加速建立人工智能平台，才能够更好地适应人工智能时代的需求，最大程度地减少与征税有关的税收风险，并进行税收现代化征管。7.为人工智能的发展提供人才保障。当前，科学技术的创新是人才的竞争。加强高端人才建设，培养高素质的税收管理队伍是人工智能应用的保障。目前，税务部门兼有“IT+税收”双学科的人才相对较少，而人工智能的应用恰恰需要这些人才，因此，税务部门要大力培养复合型人才，鼓励技术型人才向管理型人才转化，建立一支高素质的税收征管团队，提高人工智能的应用水平。2013年，全国税务领军人才培养规划已经培养了一批技术过硬的人才，但是面对新时代的挑战，仍然远远不够。因此，对“人工智能+税收”人才的培训，可以参考税务领军人才培训方案。择优选择税务系统内外税法、综合管理和计算机科学的优异人员，通过集中培训、实践培训，培养出一大批的复合型人才。

人工智培训范文第7篇

谷歌研发的自动驾驶汽车已经累积了数十万英里的安全驾驶记录，预计数年内，这种无需人类驾驶的车辆将广泛投放市场。但随之而来的一个伦理性问题是：如果无人驾驶汽车出了车祸，责任应该归结于谁？如果搭乘车主的无人驾驶汽车，正要经过一座狭窄的桥，桥对面忽然开来了满载儿童的校车，这座桥无法容载两辆车，必须要有一辆车马上掉下桥去，才能保障另一辆车的安全。那么，无人驾驶汽车是会毫不犹豫地冲上前去，为车主清除隐患，把校车撞下桥去呢，还是自杀性地开下桥，牺牲车主以保全更多儿童的性命安全？

类似的伦理疑问还包括：如果你或你的家人突发重病，但无人驾驶汽车却拒绝超速赶往医院，你该怎么办？如果有家长让未成年的孩子喝酒，家佣机器人是否应当马上启动报警程序？

人工智能时代已经到来，机器人的智能化程度大幅提升，机器人已拥有了从经验中自我学习的能力，还能对现实问题作出快速反应。但有关人工智能、机器人的伦理性问题，却比单纯的技术问题更难得以解决。

在卡普兰看来，相比于过去的智能化机器，机器学习已有了本质的区别，已经“发展出自己的直觉力，然后用直觉来行动”，这也将使得机器人可以更为踊跃地进入人类世界，接管过去仅能由人执行完成的形形的工作。在过去，投放到医学、工业等多种领域的机器人，都存在精准性、力量性、持久性不足等问题，使得机器人适应环境的能力较差，只能在启动之前尽可能精准地设定，但随着机器感知领域的突破和发展，“未来的机器人可以看到、听到、做计划，还能根据混乱而复杂的真实世界来挑战自己”。

卡普兰预言，终有一天，随着传感器、反应器以及无线通信的不断进步，人工智能将以合成智能的方式，与人体甚至其他物体合而为一――“未来看起来会比你想象中的更像过去”。

智能时代毫无疑问会释放出更多的技术红利，但风险也不可小觑。卡普兰特意提到，随着在金融交易中越来越多地加入人工智能，高频交易程序一方面减少了市场震荡，另一方面却会将风险转嫁给一般的交易者，让交易者获得的交易价格偏离于最佳价格。这种情况在商业领域中也有表现，比如全球知名电商企业亚马逊通过复杂算法，使得不同顾客在不同时段获得的报价各有不同，并通过智能化的购买数据分析，推出更具诱惑力的促销方案，诱导顾客购买更多原本不需要购买的、实际上也并不那么价廉物美的商品。从目前情况来看，在合成智能方面投入最多的企业，无不热衷于将之应用于操控用户的注意力和购买力。

更进一步的风险在于，由于人工智能的设计仅仅服务于单一目的，因而未曾考虑是否存在副作用。比如，人工智能会抢在他人之前，（帮助主人）抢占车位，会在大萧条之前恶意抢购超市货架上的所有应急商品 ；与人对弈的机器人，不排除会使用“黑社会”式的手段，包括威胁对手的家人，破坏对手的交通工具。

要避免人工智能对社会体系甚至人类安全造成威胁，相关的智能设备、机器人开发和使用的伦理准则及立法，都应尽快提上议事日程；并且，在人工智能开发过程中，在增强单纯的技术能力的同时，也应尝试赋予它一种人类式的“感受同情和怜悯的能力”。

《人工智能时代》一书还探讨了人工智能时代将带来的另外两大风险：一是智能化潮流所可能造成的持续性失业，可能会急速扩大赤贫群体，继而引发社会震荡；二是人工智能、机器人、大数据等新科技应用，会进一步加剧社会的贫富差距。

人工智培训范文第8篇

关键词：人工智能；网络教育；应用；前景

中图分类号：TP18

“人工智能”一词最早是在20世纪50年代末期在Dartmouth学会上提出的。它是计算机技术的一个分支学科，但又同时包含了很多领域的不同学科，例如生物信息学、机械理论学、数理推论、语言文化等，它的研究领域非常的广泛，包括机器翻译研究、智能控制研究、专家系统学、机器人研究、语言和图像理解研究、遗传编程研究、自动程序设计研究、航天科学与应用、庞大的信息处理、储存、管理研究。此后，越来越多的科研人员开始了对人工智能技术的研究。国际上比较先进的研究机构有麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、耶鲁大学、德国人工智能研究中心、索尼公司等，中国的先进研究机构主要有清华大学、北京紫光优蓝机器人技术有限公司、中国科学院先进技术研究院、北京大学、南京理工大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、北京邮电大学等几十家机构。

目前，将人工智能应用在网络教育中是很多研究者关注的热点，在近些年的研究中取得了很大的进步，取得了一些先进的成果，但是在研究中也遇到了一些问题，需要研究人员进行解决并创新。本文首先介绍了网络教育的现状，探讨了人工智能在网络教育中的应用，通过研究提出了做好人工智能在网络教育中应用的有效措施，最后对人工智能在网络教育中的发展前景进行展望。

1 网络教育的现状

随着信息技术和网络技术的不断发展，人们对教育的观念以及接受教育的方式发生了巨大的改变，“网络教育文化”日趋成熟。网络的发展给传统的教育模式带来新的挑战，它除了将传统教育模式的一些显著不足进行了改变以外，同时使教学更富有吸引力和生气，吸引更多的人愿意到Internet教学中来学习自己想要的知识，他们可以不受时间、空间、身份的限制，到这个虚拟的课堂来进行“充电”。但在当前，网络教育还在初级的发展阶段，在实际的推广和应用中还存在着一些问题：

（1）在网络远程教育的过程中，支持学习的服务系统没有很好的满足学习者的要求，引导学习者学习的手段和给学习者答疑的方法都比较落后，服务的方式受到一些客观因素的限制；

（2）网络实验教学中有很的问题存在，例如空间的分散性差，时间的流动性和自主性差，除此之外，便携性也比较差等；

（3）目前，虽然网络教育中进行的考试具有开放性，但是考试的公平公正性、考试类型的科学性、出题的权威性都很难保证；

（4）目前来看，网络系统本身具有了信息查询能力，但这种查询的能力是很有限的。

2 人工智能在网络教育中的应用

2.1 智能决策支持系统

智能决策支持系统是在1980年左右由美国的研究大师波恩切克提出来的，是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。目前，由于智能决策支持系统的不断发展和创新，在网络教育的应用和研究方面表现出很强的发展潜力。例如，智能决策支持系统在数字和移动图书馆中的得到了广泛的应用，该系统能够为数字图书馆的管理人员提供决策和管理所需的数据、信息，帮助他们明确决策和管理的目标，通过建立决策模型并加以修改或完善，为数字图书馆正确、有效的管理和决策提供必要的支持。

2.2 智能教学系统

智能教学系统是在1970年以后迅速发展起来的，可以为学习者提供一种智能的授课环境，它将计算机的模拟功能来体现在整个教学过程中，使用人工智能技术和多媒体技术等先进的教学手段，共同形成一个交互式的开放的教学系统，在这个学习系统中，学生可以主动的获取学习知识，系统可以根据学习者的个人情况来进行合理和科学的教学，以达到最佳的、理想的教学效果。

2.3 智能导学系统

支持服务是现代计算机网络教育系统的重要构成要素。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施计算机网络教育项目的保证。智能导学系统可以创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，以获得学习的成功。

2.4 智能硬件网络

智能网是20世纪80年代初期兴起的研究课题。随着网络的日益普及，通过网络进行学习，不仅要求多媒体综合化的信息处理能力，而且要求网络能够提供高级信息处理能力。就目前的状况而言，对现有的计算机教育网络赋予其一定的“智能”，从硬件性能本身加以提升是一种不乏远见的选择。

3 做好人工智能在网络教育中应用的有效措施

3.1 加大资金的支持

对于做好人工智能在网络教育中的应用工作，绝对离不开资金的支持，因此各级政府部门应该做好相关的预算，落实好国家对于支持人工智能技术的相关政策，对于在人工智能技术发展中做出突出贡献的企业和科研单位要给予一定的资金支持，支持这些企业、科研单位的研究工作，促进人工智能在网络教育中更好的发展和应用。

3.2 加快人员培训工作，建立技术研究团队

人工智能在网络教育中的应用工作具有技术性、专业性强等很多特征，因此，必须培养一批高素质的人工智能专业人才，同时还要对这些人员进行全面的业务培训，使得这些人员既要懂管理，又要精通人工智能的专业知识，通过全面的业务培训和人才引进，建立人工智能的技术研究团队，使得这些人的才能得到很好的发挥，在人工智能方面有所创新，保证人工智能在网络教育中得到更好的应用。

3.3 加强和先进研究机构的合作

在人工智能技术研究方面，美国、英国、德国等国家都走在世界的前列，而我国的人工智能技术研究的能力较低，与上述发达国家相比还存在一定的差距。因此，如何缩小这种差距，实现人工智能在网络教育中更好的应用，就需要我们的研究人员加强专业知识的学习，和这些国家的先进研究机构进行有效的沟通和联系，借鉴其先进的研究经验，根据自己的实际需要，进行一些实际的合作。

4 结束语

由于人工智能技术本身存在着巨大的优势，人工智能网络技术也会不断地进行发展而趋于成熟，这将极大地改善并且优化网络教育的学习环境，全面提升网络教育的整体教学质量，并有望增强网络教育的全面开放性。为了做好人工智能在网络教育中的应用，需要加大资金的支持，加快人员培训工作，建立技术研究团队，加强和先进研究机构的合作，使网络学习的支持服务更加人性化和拟人化，更加体现以人为本的关怀精神。

参考文献：

[1]吕生荣.浅谈人工智能在计算机辅助教学中的应用[J].科技资讯，2009（01）：198.

[2]张园.人工智能技术在计算机辅助教学中的应用研究[J].科技资讯，2007（34）：108-109.

[3]陆志一，吴学庆.计算机未来的发展趋势[J].黑龙江科技信息，2008（04）.

[4]张瑞.计算机科学与技术的发展趋势探析[J].制造业自动化，2010（08）.

[5]何月瑶.计算机技术发展态势分析[J].科技创业月刊，2007（05）.

作者简介：刘健（1976.07-），男，本科，山东鱼台人，讲师，研究方向：计算机网络。

人工智培训范文第9篇

关键词：人机共生；智能语音；信度；语域；效度；动态语料库

中图分类号：H01 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2013）06-0188-005

一、“人机共生”与PSC智能语音测试系统

1.“人机共生”概念与研究现状

20世纪50年代，计算机开始被用于智能研究。1960年，美国科学家立克里德指出：“人机共生是人与电子计算机之间合作互被期盼的发展。它将涉及伙伴关系中人与电子成员之间非常密切的耦合。”[1]与立克里德对人机交互关系的乐观态度相反，1960年，Bar-Hillel对理论基础项目强烈不满，特别是那些研究中间语的方法，他还证明了全自动高质量翻译（FAHQT）在原则上的不可行性。他拒绝所谓的FAHQT这样的理想目标，提倡开发基于计算机的翻译系统，为人类译员提供帮助，即所谓的“人机共生”环境，将机器发展为人工的最佳助手。[2]

“人机共生”概念从出现至今，相关研究充分证明了Bar-Hillel主张的人工为主导、计算机为辅助这一观点的正确性和现实意义。立克里德盼望的人机之间密切耦合远未实现。以机器翻译为例，上世纪50年代和60年代，机器翻译研究者碰到的语言问题比他们预想的要多得多，研究结果令人失望。1966年美国语言自动处理咨询委员会建议有关FAHQT的机器翻译研究应该停止，研究人员的注意力应该转向为翻译人员提供水平比原来所定的高目标要低一些的辅助系统。上世纪90年代至今，机器翻译得到改善，但除天气预报、旅游等窄领域外， 通用意义上的机器翻译产品仍不实用，译文质量远不能达标。目前，国内外自然语言翻译公司多数仍以人工翻译为主，机器为辅。[3]

2O世纪末，语言测试越来越多地使用计算机技术，语言测试的方法和手段发生了根本性变化，计算机辅助教学以及电脑化测试手段开始逐步普及，并使得语言学习和语言测试的许多方面都得到了发展。计算机在语言测试中的应用主要体现在题库建设、计算机辅助语言测试以及计算机自适应语言测试等方面。然而，鉴于现阶段技术瓶颈，计算机给出的测评结果仅供参考，不能作为语言能力测评的唯一标准。

“人机共生”研究与应用，体现研究者致力于实现计算机技术的最大辅助功能、不断缩小人机之间差距的努力。自上世纪50、60年代以来，研究者和使用者对其应用价值的审视越来越客观，不再过度理想化设定目标，而是致力于人机交互应用性与科学性研究，研究的应用价值由误差率大小和使用者对误差的容忍度来决定。

2.PSC智能语音测试系统与应用现状

2004年11月安徽中科大讯飞信息科技有限公司承担“智能语音技术在普通话辅助学习中的应用研究”项目，研究目标为在普通话水平测试规程的指导下，建立实用化的计算机辅助智能测评系统，将计算机辅助测试和语言学习系统结合起来，初步建立比较完善的智能普通话口语学习系统，2006年1月18日项目通过国家鉴定。2007年普通话计算机智能化测试系统（以下简称“机测”）开始使用并逐步推行。以2010年为例，全年参加机测的人数逾160万人次，占当年测试总人数的50%以上。[4]

机测系统承续了人工测试时期的目标，旨在以测促推，从测试过程、测试结果、成绩等各个方面试图以其高效、公正、客观促进普通话推广。“机测的推行使得普通话测试逐渐从繁重的人工劳动中解脱出来，从报名、评测到归档均大大提高了效率。机测也使得测试的公平性得到了极大保证，一定程度上也保证了结果的准确性。科大讯飞公司经过一年多的技术攻关，项目研究取得了突破性的进展，在全国主要方言区进行的现场人机测试对比结果表明，计算机测试的结果在分数和等级上已经达到了和高水平测试员高度一致的水平。”[5]

机测从2007年推行至今，其成果有目共睹，但也存在许多值得业界探讨的问题。本文有鉴于PSC机测系统的应用与发展，从“人机共生”的角度分析该系统的信度、效度与深层影响。无论是人工还是机测时期，高校在校生都是受测主体，高校生的测试数据具有一定代表性，因而本文数据主要采用安徽某高校的大学生测试数据。

二、PSC智能语音测试系统的信度、效度与影响

2005 年Bachman提出的“评价使用论证”[6]是测试学界非常有影响力的理论模式。 Bachman认为，有用性是测试的重要性质，包括信度、效度、真实性、交互作用、影响、可实践性六大属性。

1.信度与PSC智能语音测试系统

信度是指测试结果受随机误差影响程度的指标。高信度是高效度的前提。

目前，学界对PSC智能语音测试系统中高分段的机测结果存在较大争议，主要体现在：（1）等级越高，测试差异越大；（2）机测前三项对自然度、贴合度、表现力没有评价；（3）前三项与第四项评分割裂，导致第四项评分容易过细过严。这些因素都会直接导致一级以上的通过率很低。

笔者（国家语委普通话培训测试中心核定成绩为一级甲等）曾经上机测试前三项，机器给予的分数只有55分左右，如果结合第四项评分，最终成绩至多达到一级乙等中低分段。“从2008年11月到2009年2月期间， 对该系统做过多次试验：请不同时期、不同年龄段、以及不同性别的已经获得过国家语委普通话培训测试中心认定的一级甲等成绩人员来进行试验测试。”“同时为了减少其他因素的影响，试验人员事先全部都对测试试卷前3题的正确读音进行过正音。结果前3题测试完之后，机器打出的分数最高的为57.2分，最低的为53.8分。按照这样的结果，即使应试人最后一题只扣一分，最终成绩都达不到一级甲等。”[7]

由于测试结果与实际听感差异大，考生对考试结果质疑也越来越大。以表一、表二为例，无论是否接受过培训，一级乙等以上的通过率都极低。一级通过率严重影响应测者普通话学习的积极性，对普通话的使用和进一步推广很不利。

2.效度与PSC智能语音测试系统

效度是“对测验分数所做的特定推论在恰当、有意义以及有实际实用价值几个方面的程度”[6]。在语言测试领域，效度比较多地被理解为测量理论、构成和分数有效。

PSC智能语音测试系统重点测评受测人的语言标准度，涉及字音准、词音准、句音准、语篇音准。机测系统不仅测评音准，对词汇、语法、语用能力也有一定的要求。

PSC智能语音测试系统的效度主要体现在对受测人口语测验的分数推论较为妥当，在语言使用能力上也具有一定的促进作用。但值得斟酌探讨的是，当话语表达发展到语篇阶段时，语篇的语域风格与说话人的表达策略使得语流出现多种音变，停顿、重音、语气、连贯等均对音节音准产生较大影响。以第三项朗读的语篇为例，机器只能标注出显性音变，而对于因语域风格与表达策略造成的隐性音变不可能也无法处处设定评测标准。第四项说话题的语料则由于过于开放，机器无法完成评测，只能交给人工，而由于人工与机器测评的连贯性被切断，对有限语料的独立评测（说话项时长3分钟）容易造成评分过苛，影响总分的客观性。

3.真实性、交互作用与PSC智能语音测试系统

语言测试中的真实性是指受试者在测试中使用目标语完成测试任务与其在现实生活中使用语言进行交际活动的相似程度， 也就是语言测试与语言交际的统一程度。交互作用是指受试者与测试内容和过程的关系。最主要的是受试者的语言能力、专门知识和情绪。

以PSC智能语音测试系统第四项评测为例，第四项主要测试完全独立的话题性单向口语表达，其特点为：单向表达、无人工引导与提示、围绕选定话题展开表述、表达流畅自然。以上与日常生活中的口语表达差异甚大。日常口语基本是双向或是多向交流，话题可以散漫无拘束，表达无需流畅性，达意即可。因而，评测出现以下几种现象：一是因不了解、不适应这种表达方式，受测人在第四项中会出现诸如缺语、重复、语言表现僵硬呆板等诸多问题，有些受测人因此错误使用背稿、朗诵、读秒等应试方式。二是受测内容与受测人日常交际口语内容相去甚远，受测人对语言标准与语言应用能力概念的认知与掌握存在较大差距。因此，近些年很多受测者表现出口语篇章能力薄弱，话题涣散、框架紊乱、词汇贫乏、言之无物。三是由于机测评分体系已经智能化，全程只由程序提醒受测人测试内容，受测人在测试过程中缺乏心理调适与语言引导，情绪容易紧张，不少测试点出现过很多受测人迟迟不能进入系统进行测试的情况。四是受测人因不了解评测方式，在各项中出现不同的问题。

4.影响、可实践性与PSC智能语音测试系统

“影响”指对社会、教育制度以及个人的影响。“可实践性”指测试付诸实施的方法。

PSC智能语音测试系统实施影响上文提及高效、公平、客观等积极效用，“系统基于国家普通话水平测试大纲，可准确地对考生命题说话之外的所有测试题型进行自动评测，并可以自动检测发音者存在的语音错误和缺陷，对使用者高效提升普通话口语水平具有积极的指导意义。该系统应用于国家普通话水平测试当中，不仅可以提高普通话水平测试效率、降低测试成本和组织难度，同时也可以开展目前无法开展的考前模拟测试，为考生提供针对性的考前指导。”[5]

除却积极效用外，PSC智能语音测试系统也存在一些负面影响：

（1）评测研究趋弱，评测专家流失。一是机测前三项不需要测试员评分，使得第四项人工评分缺乏前后比对依据。二是测试员独立听测，又不能占有考生语料，因而无法就一个语料展开评测交流。三是因语料匮乏、研讨稀少，测试员尤其是专家测试员流失相当严重，对普通话测试研究是极大的损失。

（2）母语标准模糊，应试趋于功利。机测时期高校受测者语言标准度较人工测试时期明显提高。为便于考生参考，各省市级语言文字管理部门的网页上都对考试流程做了比较详细的说明。因而，主测单位、考生、考生所属单位都普遍认为考前培训并不重要。以安徽省某高校09年受测情况分析为例：

表一：受测总人数324人，教育系，未经考前培训

数据显示，在校大学生即使未经普通话培训，拿到合格证书也并非难事。因此，普通话培训工作难以得到考生重视，很多考生对标准母语的认知很模糊，仅凭语感应考。

Bachman提出“反溅作用”[6]，指测试对教育、主管部门、社会评价及个人等的反作用力，比如以考试为准绳制定教育策略与评价标准等。由于机测系统测评语言标准化，对连续语流中的隐性音变无法逐一标注，语音的语用效果不能在成绩上有效体现，因而，部分受测人会放弃语用效果，刻意强调音准，追求分数最大化，部分受测人也会因追求表达的流畅、话题的完整性而背稿应试，这种现象屡禁而不能止。

近年来，市场在不断提高对人才能力的需求，在校大学生对语言沟通能力的重视程度也越来越高；考生也认识到普通话测试等级与语言能力并不构成正比关系，拿到了较好的普通话成绩，不一定就具备良好的自我表达和沟通能力。既然普通话考试并不能代表实际语言使用能力，受测者参考目的仅为获得证书，迎合体制，这种功利性应考趋势严重限制甚至削弱了普通话测试的社会影响力。

三、“人机共生”环境构成分析

鉴于上文对PSC信度、效度以及影响的分析，本文认为，理性评价PSC智能语音测试系统，建构“人机共生”测试环境，机测与人工相互辅助，是PSC测评系统进一步完善的必要途径。建构良好的“人机共生”环境，可由以下策略实现：

1.机测与人工分级并行。囿于现有技术水平，机测中高分段的测评结果存在较大争议，而在中低分段的争议较少。实行分级评测，高分段恢复人工测评，既弥补机测评分之不足，也可进一步完善考试体系。中低分段评分相对准确、高效，使用机测。因此，如考生已经取得二级甲等以上的证书，可以自己选择是否参加高分段的人工测评。分级测试可以进一步鼓励并促进普通话的高水平发展，培养更多的语言爱好者；分级测试也利于专家队伍建设，能够评测高分段的测试专家，不仅语言标准度高，还具有较高的语言专业分析与研究能力，专家队伍的建设可以进一步促进语言测试的发展，中高分段出现的存疑语料研讨也可以进一步丰富测试研究。因此，分级测试高分段人工测试可以弥补机测评分弱点，使考试机制进一步完善，实现更大的社会价值。

2.专家团队普及标准认识。现阶段母语标准度普遍提高，即使标准度很好，表达能力也未见得好。受测者认为普通话测试只是完成测试工作，对普通话水平测试的应试热情并不高。由于上文提及的诸多原因，目前高校对普通话培训重视程度很不够。但通过下表可见，经过相关课程培训后的考生，二级乙等以上的通过率合格率获得极大提高。

表二：培训后（2010年教育系整体受测情况，总培训34课时）

上表体现，一是总达标率为97%，较未培训前的92.8%有明显上升；二是二甲合格率达到了57.2%，大大高于未培训前的21.4%；三是培训后，二甲57.2%的比例大大高于38.5%的二乙比例。经过培训，语言质量得到了很大的提高。

因此，各省测试中心应存有高水平测试员组成的培训队伍， 普及对标准母语规范的认识，端正考试目的，强调语言应用。指出并分析高分段考生的语言表达问题，在专业层面上做有针对性的指导，不仅可使高分段的受测者进一步提高普通话水平，还能纠正这类人群对普通话测试体系的错误认识，能够培养更多高分段高质量的语言爱好者。但普通话考试仅提供母语标准度的测试，不可能解决受测者语言交际问题。在语言标准度已经达到顺畅交流的基础上，受测者应进一步发展自身的语用能力。如无特殊目的（如志在向传媒业发展或将语言作为职业能力等），则不必将普通话高分段作为考试目标。

3.软件开发与语言专家合作，动态推进语料库的建设。现阶段机测前三项的封闭式评分与第四项的开放式评分既需要动态熟语料库，也需要测评者对动态的测评理论的把握，以及对语言动态发展的观察和正确评价。

机测封闭式评测软件所需的熟语料，还需要标注的进一步细化。动态语流中的隐性音变标注，尤其是第三项朗读语篇的处理，其标准需要与语言专家合作、研讨，不断细化、修正。只有如此，才能做到前三项对语音的语用能力的体现。

对第四项说话题的开放式语料的评分，则需要评测团队自身建立对语言发展与语言规范的动态认识。

首先是现时期语言规范中还存在大量需要细化并落实的工作。如书面语语篇的语域规范、语句衔接的规范、字词规范的动态考察等，辅助语言学习的工具如语音标注的方式也有待进一步严格界定、甄别，分属不同语域文本的语音标注（如普通话教材、儿童读物、汉语对外推广读物等）使用严式标音还是宽式标音，轻声、儿化、一和不等音变情况标注是否在同一文本注音中做到统一，编者是否要做出语域说明以更正确地指导言语发声等等。以上都需要评测者有一定的认识和评析能力。

其次是评判说话题中的言语规范需要建立以下两个认识：

一是分清“公众言语语域”和“个体言语语域”。本文把在考量公众接受度的前提下对语言的准确性、生动性、典雅性作出一定的调整的语域称为“公众言语语域”，说话题的语域趋于“公众言语语域”。相对的是“个体言语语域”，较多的语言表达者只存在非公众公开平台下的个体交际言语观念。个体言语只追求语用效果的最大化，私属领域里的言语交际往往不过度追求准确、生动、典雅，允许出现语用失当，其语域风格常常亲切、随和甚至使用俚俗。说话题项目的绝大多数语料处于“公众言语语域”和“个体言语语域”中间状态，如何评价并给出合理的分值，需要细心谨慎。[8]

二是尊重并科学对待语言创新。“语言建立维持社会规则，包括由语言本身造成的交际角色……通过此功能……社会团体被划分，个人也得到识别与强调，因为通过人们之间的语言互动，自身人格得到了表达和发展。”[2]语言创新突破交际常规，因其新颖而获得倾听、关注，因其语用效果良好而获得社会认同、赞赏，是凸显社会自我能力的标志之一。动态的语言创新既是语言发展的基础、语言发展的常态，也是语言发展的动力。语言创新的目的旨在凸显，为达到凸显的目的，言语主体往往突破常态表达，追求即时语境下的准确、生动的传达，使用创造新词新语、曲变惯用句式、悖逆惯常逻辑、违反语用常规等手段。

鉴别创新与谬误，需要树立说话题的良好样本。好样本不仅语音自然标准，有效传递语码信息，还能体现良好的语用效果，同时也遵循伦理规约。

标准与规范的认识、评价与执行为的是树立语言典范，提高全民的语言素质，构建良好的社会语境，这也是PSC智能语音测试系统推行的最终目的。

四、结 语

机测虽已实现极大的社会价值，节约了成本，提高了效益，实现了公平与透明，但也要理性地认识到，机测作为新兴测试系统，必然有自身的不足。部分不足可以通过自身完善补足，部分不足是目前技术能力无法实现而不可避免的缺陷。由于自然语音往往基于语境和语域灵活而又随机地处理，使得现阶段智能语音测试的目标过于理想。

机测单一推行以来所体现出来的利弊，凸显了人工参与测评、完善测试体系的重要意义。“人机共生”的研究历史证明了，那些以小样本为基础，在最初实验中取得成功的新理论，最终都被证实存在一些问题。为了解决这些问题，必须检验一切有希望的方法并鼓励修正。因此，本文结论如下：

1.理性思考Bar-Hillel主张的人工主导、计算机辅助这一观点的正确性和现实意义，承认现阶段计算机对自然开放语言评测的不确定性，建立“人机共生”的PSC测试智能与人工并轨机制，实现对高分段、低分段语音测试的人工参与，从而弥补缺憾，提高标准母语的质量与社会影响。

2.通过专家团队普及对母语标准的认识，培养更多的语言爱好者。

3.软件开发与语言专家合作，动态推进语料库的建设，不断细化、修正机测封闭式评测软件所需熟语料。前三项的评测是进一步体现对语用能力的鼓励。

4.评测团队需要建立对语言规范的动态认识，尊重并科学对待语言创新，推动良好的社会语境，树立语言典范，提高全民的语言素质。

参考文献：

[1]Licklider， J.C.R.Man 2 Computer Symbiosis[J].IRETranscations on Human Factors in Electroincs.Volume HFE 21 March.1960：4-11.

[2]胡壮麟.语言学教程[M].北京：北京大学出版社，2002：245，9.

[3]浑洁絮.基于语义语言的英汉机器翻译研究[D].大连：大连理工大学博士论文，2011：2.

[4]姚喜双.普通话水平测试概况[M].北京：高等教育出版社，2011：49.

[5]科大迅飞信息科技有限公司.计算机辅助普通话水平测试系统技术手册[M].安徽：科大迅飞信息科技有限公司，2008：2，3.

[6]张凯.语言测试理论与汉语测试研究[M].北京：商务印书馆，2006：3 ，203，4.

[7]雷峻.计算机辅助普通话测试的问题思考及技术对策[J].武汉：武汉理工大学学报，2010，（7）：160-163.

人工智培训范文第10篇

智能化变革 从人才战略开始

《培训》：对于未来企业发展而言，人工智能等技术至关重要。在未来，企业可以更成熟地运用跨界科学技术来培训人才。您对于这一趋势的看法是什么？

王殿平：未来社会智能无处不在，到2029年，机器智能可以跟人类智能相匹敌；到2030年，人类可能跟人工智能结合，变成一种混血儿；到2045年，人与机器深度融合，奇点来临。未来，人工智能会延伸出四大层面：首先是基础智能，较为普遍，类似于智能终端、智能物理；其次是计算智能，它通过智慧终端获取一些大数据，根据大数据的应用做计算分析，如购物APP；然后是感知智能，起到辅助增强的作用，甚至可以替代人类的视听觉能力，这一智能目前正在成熟，它将实现让机器围绕人，并且融入人的感知系统；最后是认知智能，主要辅助人类做出业务等方面的决策，机器通过深度学习逐步具备推理和决断的能力。在认知智能层面，机器将具备学习和推理的能力。

关于运用跨界科学技术培养人才，中兴通讯提倡的智慧学习目前正处在基础智能和计算智能两大层面。最初，学习基于机器终端，学员通过多媒体学习所需内容。随着移动学习逐渐发展，学习内容可存放在移动终端，学员可以随时随地进行学习。现在我们的智慧教室和智慧学习平台还在计算层面，机器具备简单的统计分析和决策能力，它会把现场教学最精彩、最关键的部分捕捉下来，自动形成课件，还可以根据学员的学习习惯以及学习兴趣作出推荐。智慧学习系统也会根据学员的岗位特性组合学习内容，高度关注学员体验。

《培训》：您之前提到：“未来社会智能无处不在，人与机器将深度融合。”针对这一趋势，中兴通讯对人才发展战略做了哪些调整？

王殿平：人才战略须跟公司发展战略一脉相承，中兴通讯近期了M-ICT2.0战略，我们的人才战略也在据此调整。整体上，我们认为M-ICT2.0战略包括五个方面的内容：虚拟、开放、智能、云化以及万物互联，简称VOICE。该战略是针对万物移动互联而提出，以前我们比较关注人跟人的连接和无线连接，未来人跟物、物跟物的连接更丰富，且这种连接会逐渐数字化和虚拟化。

V指virtuality（虚拟化）。未来是大视频、虚拟现实的时代，我们的学习将不再需要很密集的场面，而是通过扫二维码或佩戴高科技眼镜就可以身临其境，感受到讲师与学员之间的互动和热情。

O是openness（开放、开源、共享生态圈）。未来产业结构、形态、甚至企业竞争模式将更加开放，形成协同、开源的外部生态环境，逐渐模糊企业内外部的培训边界。

I表示intelligence（智能化、人工智能、泛在智能）。随着智能手机的普及，智能技术的广泛运用，学员对智能化的体验将越来越深刻，学习会更加便捷。

C为cloudification（云计算、管道加速）。虽然现在手机和电脑上的资源都可以共享，但若没有网络或数据线，这些就是纸上谈兵。然而，未来可以将这些资源进行云化处理，学员就可以无后顾之忧，直接下载使用客户端资源。

E指internet of everything（万物互联）。万物和移动互联，资源广泛协同。

创造共享的学习体验

《培训》：M-ICT2.0战略倡导了开放、开源和协作的时代。根据这一战略，中兴通讯有哪些推动人才培养方式向数字化、智能化转型的探索？

王殿平：伴随着互联网尤其是移动互联网的快速发展，以及商业模式创新的加速涌现，单靠一家企业创新人才发展很难领跑未来，因此我们始终保持着开放与分享的心态。为适应大趋势发展，运用新兴科技进行人才培养时需特别注意三点，即开源、生态圈和共享。

开源是将企业内部的课程、平台的开发对外开放。早期，我们视培训为非常专业的项目，大量的员工、讲师、开发团队都为课程的开发和交付而服务。企业将大量精力投入培训中，产出结果却不尽人意。随后，企业逐渐培养来自一线的导师。他们既有较强的业务素养，又有很强的授课能力，兼职做培训的课程、项目开发，使整个团队呈现轻量化，并逐步形成专业的能力中心。现在，我们的培训从内部走向公司外部，通过合作的方式广泛汲取外部优秀讲师、精品课程，以及高校优质资源，依托移动学习平台对所有员工开放。

生态圈是将线上线下的供应商、合作伙伴的资源连接起来，形成协同，确保资源的优势互补。

共享，主要是指人才、技术、管理等方面的资源经验分享。比如在国际化过程中，我们早期走出去的企业付出了大量“学费”，这些宝贵的市场经验、管理经验都可以分享给国际化新秀，同行业内还可以共享国际化人才的培养和认证标准。人才、技术的分享也会促成大量业务的合作，有力促进行业的发展。例如，我们的线上学习系统推出了1000多门免费课，在很短的时间内就有几万学员注册。

《培训》：运用新兴科技培养人才时，中兴通讯在学习产品的设计方面有哪些特别之处？

王殿平：中兴通讯对学习产品设计方面，会严格遵循三项原则。

原则一，易学，我们做的课程、平台首先要非常简单实用。如果讲师开发的课件或课程非常晦涩难懂，实际就是将学员拒于千里之外。很多培训人课程开发量十分巨大，但在实际操作中，这些课程往往点击率低，鲜有人学，因此收效甚微。所以课程的开发一定要做到易学，无论线上线下的课程，都应符合大多数学员的认知能力。

原则二，尚学，工作当中的场景学习一定要接地气和实用。无论是“学以致用”，亦或是“用以致学”，讲师提供的（培训）产品对用户、学员应具有价值和实用性。

原则三，乐学，增加学习的趣味性，未来学习要增加学员学习的粘性，从“要我学”转变成“我要学”。

《培训》：中兴通讯还尝试了哪些比较新颖的举措，以适应智能化时代的人才培养？

王殿平：未来将呈现VOICE趋势，即虚拟化、智能化的趋势，为适应这种时代的发展，中兴通讯设计了智慧教室进行人才培养。智慧教室类似于当下的网红经济，以“互联网+智慧”为核心，是一种建立在传统教室之上的网络直播室。传统的教室以讲师为中心，而智慧教室以学员为中心。智慧教室直播系统有五机位自动跟踪课堂焦点，不管是讲师、PPT还是板书，学员在远端可以非常清楚地感受到互动的过程，自己也可以实时与教室中的讲师、学员进行语音或文字互动，从而拉近主教室和远程学习端的距离，贴近线下课堂的学习体验。智慧教室的智能录播系统，可在现场授课的同时，自动生成讲师授课的课程视频，包括讲师讲授、板书书写的过程和课件等。智能录播系统会把录播的学习内容上传到电脑、手机等智能科技产品，方便学员利用碎片时间随时随地学习。点击率和点赞率越高，就基本可以证明课件越受欢迎。

当然，智慧教室的发展也有一定局限性，它的运行会受到网络的限制，网络覆盖面还不够广泛。国内互联网，尤其是移动互联网的发展非常快，因此在国内运用智慧教室，会比较顺利地展开人才培训。但覆盖海外国家时，由于网络带宽限制，智慧教室就不能较好地给学员带来便利。随着网络的发展，未来中兴通讯希望通过VR/AR更进一步提高智慧教室的学习体验，甚至把教室搬回学员的家中或办公室。

迎接技术挑战 储备高新人才

《培训》：基于对行业变革趋势的理解和判断，您认为未来企业的人才培训面临哪些技术上的挑战？

王殿平：移动互联网的趋势，对我们的人才培养提出了一些新的挑战。我个人认为，培训要求常态化，未来的培训在技术应用上要体现以下几个特点。

第一，要不断地向轻量和智能化发展。以前培训主要是靠公司的管理者，或靠一些行政命令驱动员工接受培训和学习，未来应该是靠低门槛、便捷和智能化的学习产品、学习平台，为员工培训提供服务。

第二，学习虚拟化，它会极大提高员工的学习效率。原先的学习是依赖优秀讲师开发出的精品课程，随着数字化、虚拟化时代到来，虚拟化技术会拓展员工培训外延，以及扩充更多学习内容。

第三，把单一、灌入式学习方式转变为与社交娱乐相结合的学习方式，让学员深刻感受到学习是件有意思的事情。

《培训》：在人工智能发展的时代下，中兴通讯还会有哪些运用高科技手段培养人才的探索与规划？