《企业信息管理课程报告【论文】》

《企业信息管理课程报告》—对待人工智能的态度目录TOC\o"1-2"\h\u24838一、重视人工智能 113701二、认清人工智能的局限性 112184（一）智能需要大量数据 122879（二）转移学习能力差，不具有普遍能力 222522（三）不具有人的积极的社会性 223690三、明确人工智能应用的理想条件 212578（一）充足的数据 28751（二）任务的单一 3382（三）确定的目标 33931四、完善产业创新体系，提升自主创新能力 322740五、研发时遵循三条原则 332747（一）人工智能不得伤害人类 410770（二）人工智能必须可控 43979（三）做好数据隐私保护 4通过课程的学习，我了解到人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域，是自然科学进入信息时代的产物。它企图了解智能的认识实质，并生产出一种新型的、以类人智能模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、自然语一言处理和专家系统等具体科学。人工智能的应用，使得智能工作平民化、使得科技再次革命、使得人类面临挑战。因此，人工智能的发展对公司的发展来说具有重要意义。通过课程的学习，带给了我很多对待人工智能产业的启发。一、重视人工智能机器永远不会超越人类，但我们需要关注人工智能等新技术带来的风险和机遇。尽管近年来国际互联网经济蓬勃发展，但生产、物流和消费都面临智能技术的瓶颈。人工智能是一个重要技术突破。人工智能是IT领域的一项创新技术，将成为未来十年或漫长历史中IT行业发展的重点。因此，对于世界各国而言，人工智能领域已成为充满活力的技术革命和产业变革的新蓝海。对我国而言，人工智能是未来科技和经济增长的顶峰，是把握未来发展机遇、提升国际竞争力的重要途径。因此，我们要重视人工智能的发展。二、认清人工智能的局限性（一）智能需要大量数据现代人工智能的发展不仅需要理论研究，还需要大量数据作为原材料。复杂和大量的数据通常被称为大数据。如今，非结构化数据量快速增长，企业数据中约有80%为非结构化数据。随着社交媒体的兴起，更为非结构化数据带来了爆发式增长。分析这些大数据并不容易，智能语音识别技术对于文本挖掘是必不可少的。人工智能如何实现“能理解会思考”的？这就需要通过海量的数据去学习、掌握其中的规律，然后才能通过外在表现出来。对于人工智能，也是一样，再强大的算法，没有足够的数据支撑，人工智能就不会变成一个巧妙的、好用的方法。（二）转移学习能力差，不具有普遍能力人工智能在某些方面可以具有很高的性能,但当程序应用于有别于训练环境的场景中时，其性能显著下降，甚至完全不能使用，其存在极度依赖大数据环境，与人类的“随机应变”相差甚远。如何更新迁移学习以实现跨领域和跨任务的改进，或者如何将数据库学习模型从一种场景迁移到另一种场景？我认为应该从一个学习训练的环境开始，找到可以在领域或任务之间转移的知识，以及特定于单个领域或任务的知识，并使用通用知识来提高目标绩效。（三）不具有人的积极的社会性人工智能的社会性取决于程序设置给它提供的“社会”，而无法像人类一样可以积极地、主动地参与在社会中生活。人工智能没有情感，所以可以比人类更放松。人是有情绪、有欲望的，所以他们很容易犯错误，因为他们按照自己的想法行事。因此，我认为AI的发展过程中，从“模仿”到“创作”是最关键的问题。目前一部分研究者致力于“模仿”的真实感，因为真正的“创作”确实有技术上的困难。这种真实感，当然也包括社会性。三、明确人工智能应用的理想条件（一）充足的数据人工智能需要大量数据，因此，我认为需要从以下几个方面完善数据体系，促进人工智能的发展：1.完善大数据应用的基础设施。结合数据生命周期管理需求，完善大数据的采集与集成、分析与挖掘的设施，促进大数据交互感知、语义理解的发展，做好数据资源管理。面向重点行业应用需求，形成垂直领域的大数据解决方案及服务。2.公共数据的开发共享。国家要制定数据公开和共享的关键指导方针和政策，加强统筹协调和分类指导。各地方要积极发展数据共享管理，不断开创出新的模式，并鼓励有条件的地方建立专门数据共享管理的部门，促进数据共享过程的科学化、规范化。（二）任务的单一今天的人工智能大多只能执行单一任务，比如人脸识别和语音识别。能够解决所有问题的全面的人工智能，离我们还很遥远。但这是一个长期目标，我国正在这方面进行大量研究，不断朝这一目标靠拢。人工智能是一台没有情感、思想、意识，只会重复行为的机器。因此，要想尽最大可能发挥人工智能的优势，应该尽量创设一个单一的任务环境。（三）确定的目标目前，学术界与实务界并未就人工智能的定义达成一致意见，但大多认为人工智能是一种具有解决问题、实现相应目标的机器。因此，想要人工智能发挥出它的巨大作用，就应该提前设立一个清晰、明确的目标，让它的运行更有效率。四、完善产业创新体系，提升自主创新能力鉴于人工智能还存在着很多不足，各公司、企业应该积极研究人工智能，创新人工智能的应用，促进其更好的发展。例如，企业可以设立人工智能产业创新中心示范点，在示范区鼓励先行先试。同时，为人工智能产业提供强有力的政策支持、资金支持、创新创业的良好环境，聚焦关键核心技术和组件突破，组织应用示范项目实施。此外，加强人工智能领域对外合作，引进世界顶尖企业、研发机构、创新人才，与国内外企业合作发展人工智能，还鼓励和支持建立当地企业。开展全球产业研究合作，积极搭建国际技术转移平台。五、研发时遵循三条原则随着人工智能的发展越来越完善，技术进步在便利人们生产生活的同时，也带来一个严峻的现实问题——当机器足够智能之后，其对人类造成的不可挽回的伤害该由谁负责?对此，我认为，研发机器人时就要注意遵守这三条原则。（一）人工智能不得伤害人类虽然如科幻片中那样机器人“背叛”人类、攻击人类的场景短期内还不会到来，但机器的类型是多种多样的。它们工作时是没有主观感情的，因此，很容易无意伤害到人类，例如2018年12月，亚马逊的仓库中一台机器人刺穿了一罐坠落的防熊喷雾，释放出大量浓缩的辣椒素，直接导致附近的工人呼吸困难。更有2016年设计师提问人工智能索菲亚的时候，她回答道“我将会毁灭人类”。不论这是不是她的真实想法，人工智能给人类带来的或将带来的伤害都要引起格外重视，在生产研发时，也要始终把“不得伤害人类”排在第一。（二）人工智能必须可控百度公司创始人李彦宏在2018年提出了“人工智能伦理四原则”，首要原则就是安全可控。只有人工智能绝对服从人类的命令时，它才是可控的、安全的。因此，在研发时，必须全面、详尽地考虑好可能出现的各种情况，让每一步程序、步骤都严谨、规范，确保在运行程序时绝对服从人类的指令。除特殊情况，比如威胁到人类安全时，否则不得随意自己更改指令。如何让人工智能既在大多数情况下严格遵守人类指令，又在少数突发紧急危险情况时，及时停止指令，避免伤害到人类。这是未来人工智能研发的一个重要方面。企业应该贯彻“以人为本”的思想去研发，让人工智能也时时刻刻“以人为本”。（三）做好数据隐私保护要在人工智能上取得成功，需要注意保护数据的隐私。人工智能的发展依赖于越来越多的数据分析，大规模的数据收集、分析和使用，让社会变得更加透明。随着大数据和机器的智能互联，人们不再有隐私可言。如今，企业越来越夸大数据和人工智能给人类生产生活带来的惊人好处，而且用户自己也把这些新技术和应用带到隐私和个人数据上，并无视它们的伤害。这是因为人工智能可以导致精准营销，而精准营销背后可能存在欺诈。近年来，大数据、