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人工进化者讲的啥
随着基因生物的商业化过程，转基因工程的生物逐步受到人们的重视，1997年中科院曾邦哲在《生物技术通报》发表“转基因动物的基础与应用研究”提出了仿生学和转基因的人工进化概念，并于1999年10月Nature刊登系统生物科学与工程国际会议的公告列为议题。人工进化和人工生命最早来源于计算机科学与人工智能的神经网络、遗传算法等对生物遗传、进化模拟的计算机程序，生物学意义的人工进化概念来源于遗传育种的人工选择，现代合成生物学的人工进化概念是指通过基因设计与转基因技术使基
因工程生物体能够自我改变而进化。利用现代科技，人工改变遗传物质------DNA成为人们关注的焦点，对于其他生物人们正在探索在人为干预下，改变其进化方向，使之能够提供更加有利于人类的产品；对于人类自己，为生育更加健康的后代，对后代的基因进行人工干预，剔除一些疑难病症的基因，用健康的基因取代，使基因链更加科学化，这是众多科学家梦寐以求的事情。
但是人类的基因是经过亿万年的选择形成的，任何改变都有可能造成灾难性的后果，并且这和传统伦理相抵触，人工进化的安全性和合理性一直遭到人们的质疑。
人工进化是以现代科学技术为基础，通过对自然进化的模拟，对生物及其性状进行再创造，或者使生物沿着人为设计的既定方向演变的一类人类实践活动。人工进化的历史经历了利用与选择、控制与优化、操纵与改造的三个阶段，分别代表着人工进化的初级、高级和超级诸结构层次。自然进化与人工进化均以基因突变作为变化的内部依据，以环境胁迫作为变化的外部条件，从而构筑成一种相对协调的统一体，但该系统始终处于动态平衡状态。人工进化具有定向性、速效性、智能性与不可替代性等特征。人工进化的操作手段既包括基因工程、蛋白质工程等高技术，同时也包括品种选育和常规杂交育种等传统技术。
人工智能的快速发展，HR又该如何从人才战略方面帮助企业顺利应对行业颠覆？
日前，最新一期《纽约客》杂志的封面图在国内外社交媒体上疯狂流传。图中，一个胡子拉渣的乞丐坐在街上祈祷，一个经过的机器人向他手中的杯子里扔了几枚螺丝和硬币，乞丐身边的小狗则惊讶地注视着经过的机器狗。如果说这张图只是戏剧化地放大了人们对机器取代未来工作的担忧，那么Alpha“新狗”的最新进展则让人们在现实层面感到一丝威胁的凉意。
（北京时间10月19日凌晨，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind在Nature杂志上宣布了AlphaGo的新进步，全新的AlphaGoZero可以在没有人类干预的情况下自我学习，三天后就以100比0的成绩战胜了第一代AlphaGo。对于员工来说，这描绘的是一幅工作机会受到威胁的图景，那对于企业来说，这意味着什么？技术革新和商业环境的变化速度越来越快，企业需要如何应对？HR又该如何从人才战略方面帮助企业顺利应对行业颠覆？“当人们讨论颠覆的时候，他们把自动化、数字化、人工智能、机器学习、深度学习这些词混为一谈，但实际上它们是不同的。这背后的原因是这些新事物在同一时间一起出现了，这和过去我们看到的情况非常不同。”美世（Mercer）咨询公司合伙人、全球人才实践领头人KateBravery（白嘉琪）说。10月18日至19日，美世在上海举办了一场以“如何在变革时代培养蓬勃发展的人才梯队”（CultivatingaThrivingWorkforceinanEraofDisruption）为题的研讨会，Bravery在会上分享了《美世人才趋势2017年全球研究》中的最新发现，并在会后接受了界面新闻的专访。美世的调研结果显示，“变革实现增长”、“价值观的转变“、“‘我’的职场”和“洞悉根本”是2017年需要关注的四个趋势，这同样也是HR在接下来几年内的工作重点。Bravery指出，虽然人们愈发意识到技术变革对行业和职场的冲击，但当下企业在新趋势面前的转型速度其实并没有那么快——只有不到10%的自认为已经实现了数字化。Bravery认为，在行业颠覆的大环境中占据先机位置的企业具备这几个特点：它们积极重组组织架构，以此更加灵活地应对变化；它们积极在组织外部寻找短期的人才补充；它们更重视企业使命，这不仅事关财务业绩上的成功，也事关社会影响力；它们确保组织内部的人才能够提供多样化的观点，采取弹性办公制度等措施来吸引更多的女性员工；它们重新设计了绩效管理体系，激励员工尝试新鲜事物、参与更多的创新活动、无惧失败。在这些变革之中，HR有望获得前所未有的影响力，真正帮助企业实现业务增长。“机器人将夺走人类现在在做的一些工作，但随着一些更平凡的、重复性更高的任务被自动化，我们能够专心投入更有价值的工作。我实际上认为这对人类来说非常激动人心。”Bravery是这样理解人工智能对人类社会的影响的。在她看来，我们需要更清楚地认识到何为人的本质，这些人的特质将让我们在未来的职场中创造更多的价值。与此同时，企业需要重新定义员工、职位和管理方式，而这正是HR的职责所在。界面新闻：我们看到在零工经济、技术进步和劳动力流动的浪潮中，我们对工作的定义正在发生改变。从HR的角度来说，HR领导者要如何应对这些潮流，在HR领域又有哪些值得注意的新趋势出现？KateBravery：HR应该意识到未来的工作会和当下截然不同。HR从业人员需要理解行业的颠覆性力量是什么、新技术又将如何改变他们的工作方式。这里我们说的是人工智能、区块链、3D打印、自动化等等。这里面有很多东西其实出现已经有一段时间了，但直到现在它的价格和可应用程度才达到许多人可以负担的水平。之前我曾和一位客户聊天，他们在使用IBM的沃森人工智能系统指导员工的职业发展。这个系统可以根据员工过去的职业发展轨迹做出智能的推荐。这种技术虽然过去就有，但只有少数公司可以负担得起，但如今技术已经越来越普及化了。我认为HR首先需要明白这些技术是什么，行业是如何被颠覆的，这些颠覆对工作岗位来说又意味着什么。哪些工作岗位需求即将下降，哪些工作岗位需求即将上升？哪些我们未曾设想过的工作岗位将会出现？其次，我们也需要理解人才正在发生改变。当今职场有五个不同代际的员工。是的，这是我们的客户正在试图解决的问题。但除此之外还有其他问题需要考虑。技术让远程办公成为可能，拿我的工作团队举例，有些我招进来、且做了两年绩效评估的员工，我甚至到现在都还没有与他们见过面。你提到了零工工作者，我认为人们越来越习惯于就具体项目进行短期工作，项目结束后团队就解散了。所以工作的概念可能变成了你捧着手提电脑在家里工作，我们的同事也可能不是正式全职员工。然后我们会越来越习惯于在工作中使用技术。技术将不仅仅是我们的一样工具，而会成为我们的同事。当未来的某一天人工智能开始表现出某种身份，事情会变得非常不一样。日本在使用机器人方面领先他国，我们目前正在开始在法律和会计咨询方面使用机器人顾问，正在慢慢习惯使用语音聊天室（chatbox）来更快地找到信息。这些都是未知的工作方式。所以你说得没错，在未来若干年里我们的共事者和我们的工作方式将会发生很大的变化。对于HR来说，他们应该提升应对当下和应对未来的技能。也就是说，他们需要以更灵活的方式思考职业框架。之前我们采访客户3M公司时听他们说，他们的HR的第一个任务就是确认对每一个部门来说数字化意味着什么，比如说生产部门、研发部门、营销部门、HR部门。一旦确认了这一点，他们就可以将之融入职业框架中，然后就能根据这个目标去招聘和培养人才了。通过这样做，他们实际上是将数字化所需的技能和相关的行为明确化了。我们还看到我们的客户正在意识到单纯依靠内部培养很难满足人才需求。他们需要在更广阔的人才生态系统中借力。有些时候他们从外部借调人才，这样其他人可以乘机向之学习；或者他们会把工作外包给临时员工。我们很清楚地看到，HR需要积极了解外部世界在发生什么，理解前来工作的人们的新期待。至于其他的社会变革，比如人口老龄化、员工进入结婚生子或二胎阶段，也意味着如果我们不接受灵活办公制度之类的新型工作方式的话，很多人将无法为职场做出贡献，因为工作环境无法提供他们在不同人生阶段所需的灵活性。我们的调研结果显示，1/3的员工表示他们在过去曾要求过弹性工作安排却被拒绝了，这一数字在中国是2/5。我们需要改变这一现状，确保处于任何人生阶段的人都能在职场中做出贡献。界面新闻：弹性工作安排实际上是当下员工跳槽的最重要理由之一。在中国情况怎样？KateBravery：中国实际上是员工最乐意当临时工的地区之一。我们问采访对象，你是否会考虑临时工作制，如果是的话，原因是什么？最重要的原因就是人们希望获得更多的灵活性。中国的受访者告诉我们，如果雇主不能给我工作灵活度，我会考虑去当临时工。我认为这为许多中国公司敲响了警钟，这个数字值得忧虑，各个机构需要加倍努力回应这个需求。界面新闻：这个发现有些令人吃惊。我以为中国人会更重视薪酬或晋升机会。KateBravery：晋升机会在员工跳槽原因的排名上也非常靠前。在中国，晋升机会比薪酬更重要。人们确实希望在他们所在的机构内获得晋升，他们也希望获得福利，收获健康、财富和安全感。所以我们也很吃惊地发现人们在说他们需要它（工作灵活度）。也许这是因为中国人对不同的工作安排有更开放的心态——在很多其他地区，很多受访者表示自己绝对不会考虑当临时工。就我们所看到的情况来说，这是因为中国人更有创业精神，也更加相信优秀的员工能够以不同的方式为组织做贡献。所以这两方面我们实际上都观察到了，我们当然注意到了员工对晋升和成长感兴趣，而且希望在他们所在的公司获得这些。如果他们无法在所在的公司获得这些，他们愿意考虑其他的工作方式。界面新闻：在接下来的五年时间里，全球各地的HR从业人员应该关注什么？KateBravery：我们在今年观察到的四个趋势将持续下去。第一，HR从业人员需要意识到企业高管正在计划激进的组织重组，这很重要，因为我认为很多时候组织重组的决定是自上而下推动的，而HR并不总是在这个对话中。当我们问HR，你今年工作的首要任务是什么的时候，组织重组、管理变革和职位重设并不是他们的关注重点。所以现状是，想要推动变革的高管和关注员工培训、发展、招聘、入职的HR是脱节的，这是个企业真的需要关注的问题。另外，高管应对行业颠覆的方式更多偏重于招聘新的人才，而HR的关注点更多是在内部员工培训发展上，这两方面也是有冲突的。所以我们需要确保高管和HR之间有更多的沟通，让双方往同一个方向行动。第二个趋势是价值观的转变。员工重视有竞争力的回报，我们需要确保薪酬公开透明。越来越多的员工开始问：“你们给我的回报是否与我的付出相匹配？”97%的员工希望自己在各个方面做出的贡献都能够得到认可和嘉奖，这一点在中国特别突出。他们不希望只是因财务业绩或活动指标得到认可嘉奖，因为员工们发现，世界正在变化，公司在6个月前设定的目标和我现在在做的事已经不一致了，他们希望能够为创新做贡献。然而绩效管理系统是为了一个不同的时代创立的，它们不能适应当下正在经历的第四次工业革命——它们太短暂偶然、反应速度太慢、只关注核心员工而忽略了临时工、外包人员等其他类型的人才。所以HR绝对需要更新他们思考绩效管理的方式，确保员工能够全新投入工作。第三个趋势是“我”的职场。人们希望得到个性化的待遇，希望获得更有弹性的工作。我们发现一些新的让上述目标成真的方式。我认为“以员工在勤为中心”的工作考评模式在中国仍然根深蒂固，我们看到员工希望被上级看到自己在办公室工作，老板加班到什么时候就加班到什么时候，这让推动弹性工作制成为一大挑战。老实说，中国在过去的五年里在这方面已经取得了不小的进步，但仍需努力。第四个趋势是洞悉根本。事实上过去两年里中国企业在预测性分析上有着令人难以置信的长足进步。我认为数据是真正理解职场中五个不同世代员工需求的唯一方式，我们需要想办法让这个观点进入企业最高管理层的议程。因为有了数据，我们就能告诉他们，“嗨，我们发现如果你有10个直接汇报的下属而不是8个直接汇报的下属的话，员工离职率会降低10%。”这是HR在重新设计未来职场时应该能够给出的反馈。不幸的是，我们现在虽然有数据，有做分析的能力，但推动变革的速度仍不够快。另外我想要指出的是，我们过去做人员战略的方式已经失效了。我们不能用过去的数据为未来做计划。我看到我们合作过的最有前瞻性的公司在思考的是，“我们的组织在未来五年内会变成怎样？”他们会根据两到三种类型的行业颠覆来做场景计划（scenarioplanning）；根据现在已有的职位，罗列出那些职位最有可能被颠覆；量化分析颠覆到底是什么，然后根据结果回过头来进行人员调整规划。在过去行业比较稳定的时候，你可以根据现在已有的职位和组织结构做这些规划，但我们现在要留心不要过多留恋过去，而是引领未来。这不仅事关未来我们需要哪些职位，也事关未来能保证我们可持续发展的企业文化和领导力。界面新闻：HR应该与企业业务保持更紧密的关系、成为企业整体战略的一部分已经是一个共识了。在人工智能等一系列技术革命的大背景下，HR应该如何帮助企业探索未知领域？KateBravery：你点出了HR在当下面临的最大的一个问题。如果说人才缺失是高管们最大的担心的话，HR如今有前所未有的机遇来为业务作出贡献。我们需要在组织架构、未来所需技能、人员招聘方式、人员培养等方面积极参与每一个讨论，但现实是，这并不总是能够发生。我相信关于掌握数据、改变思维模式的最后的一个趋势是必不可少的。员工需要掌握的新技能，HR同样需要掌握。人物角色创建（personadevelopment）、管理变革、职位评估、职业建构、预测性分析，我们如今对HR承担的责任有了更多的期待，但HR不能面面俱到。所以我认为HR应该聪明地学会在必要时刻聘请外部人才，比如说数据科学家，或借助外部机构的力量。因为我们需要快速行动，除非我们掌握了能吸引高管注意力的数据，否则我们无法在公司决策权中发出自己的声音。界面新闻：目前一个热议的话题是，人工智能将于何时、以何种方式取代人类员工。你对此的看法是？KateBravery：工作岗位正在被颠覆。我们与世界经济论坛合作调研发现，不同的岗位、不同的行业受到的冲击是不一样的。我们已经看到了第一个颠覆浪潮，就是制造业。第二个颠覆浪潮将影响白领工作，受到冲击更大的岗位是当下女性参与度更高的岗位，这绝对是我们应该设法应对的一个问题。没错，机器人将夺走人类现在在做的一些工作，但随着一些更平凡的、重复性更高的任务被自动化，我们能够专心投入更有价值的工作。我实际上认为这对人类来说非常激动人心。我们还能看到许多目前我们没法想象的工作岗位出现，但我认为这同时意味着经理们需要学习何时领导机器人、何时领导人类。机器人比我们的记忆力好得多，它们也不会在做重复性工作时感到无聊，这给人类从事更多有创造性的工作带来了机会。这意味着，我们需要更清楚地认识到身为人的本质——同理心、战略思维、创造力，这些是人特有的素质，也是我们能够创造更多价值的地方，此前我们并没有这样思考过人类在职场中所能扮演的角色。这也是为什么我们看到全球各地有一些新的尝试出现，比如说关于全民基本收入的讨论。如果我们失去了所有的工作，我们是否能换一种方式思考社会制度？我很兴奋地看到企业在认真思考它们对社会带来的影响是什么，思考如何重新赋能那些被取代的员工。界面新闻：《美世人才趋势2017年全球研究》发现，改变工作本质排名前三的趋势之一是管理型岗位的控制范围更广。你能更详细地谈谈这一点吗？KateBravery：在世界经济论坛，大家认为管理岗位将要增长，特别是更高层级的管理岗位；还认为销售类岗位将增长。这是有道理的，因为我们正在以更快的速度把新产品和新服务投入市场。而在另外一方面，行政、法务和一些HR岗位将减少。在HR领域，我们要让员工感到像消费者一样的贴心服务，很多企业开始使用语音聊天室来增加这种服务感，而这实际上就是取代了一些HR以前在做的重复性工作。我们可以很明显地观察到一些岗位在扩张，一些岗位在缩减。管理型岗位的增长是因为未来需要更多的高管在新环境中指引组织前进，这可不是机器人擅长的事。所有级别的管理型岗位既需要人事管理的能力，也需要同理心。从这个角度来说，我相信人类在机器人的竞争中仍然存有生机，因为管理者要面对的不仅仅是机器人，还有人类。我认为未来的管理型岗位将会非常不同，经理们将会管理人类与机器人共同合作的团队，这迫使他们重新思考管理方式，这也意味着管理技巧将会非常不同。我想与你分享之前我在一期Podcast上听到的一个案例研究。在一场实验中，研究人员分别安排机器人和真实的人类与实验参与者聊他们的工作。实验参与者有很多人。试验最后，参与者表示他们更享受和机器人聊天，因为它们知道自己的喜好、能够判断出自己习惯早起还是玩起、是否希望在星期五工作。所以机器人比人类能更好地学习人的特性，并应用在对话中。对我来说这个实验非常有趣，这不禁让我想，当机器人越来越能够模仿人类、越来越了解人类，人类和机器人的界限在某种意义上就会变模糊。界面新闻：经理的角色改变和企业去层级化之间有什么关系？KateBravery：我们发现员工的诉求和高管、HR在做的事之间存在一些矛盾。一方面，员工在说，“我想要更清晰的关于晋升机会的解释，我希望看到更清楚的职业发展路径，我可以量化我能够获得的技能和经验，以此决定我是否要留在这家公司、两年之后我在求职市场上是否更有竞争力。”这是他们想要的。另一方面，高管们在进行组织扁平化改革，HR在讨论更广的控制范围。这确实是个难题，因为当你不知道未来会怎样、当垂直的企业层级消失的时候，你要如何为员工规划职业发展路径？另外，我们也观察到纯粹自助式的职业发展是行不通的，在集体主义更盛行的社会中尤其如此。人们希望能与人交流，能接受指导，事实是，员工希望与经理对话，经理也需要花时间去了解员工的独特技能、指导员工获得职业发展。但如果经理需要管理的员工太多，这就很难办。这些矛盾正在堆积，也就是说我们需要换一种方式思考问题。我看到当下企业正在以不同的方式来应对这些问题。一种方法是，企业利用技术手段来规划职业发展框架，因为你能够迅速更新职业发展框架，技术让它们更加智能化。它们能够学习员工的所作所为，根据这些数据改变结构，通过技术获得灵活度，这非常令人兴奋。另外一种方法是，企业正在从对工作和能力的强调转向对技能和经历的强调。这样你就能告诉员工，通过水平方向不同岗位的移动，你同样能够获得有价值的经历，构建你的职场经验，而不是只有职位晋升这一条路。但我认为在中国，职位头衔与随之而来的社会地位是非常重要的，不仅是中国，印度也是如此。HR需要意识到并尊重这一点，这样即使组织更加扁平化，我们仍然能够给员工提供不同的岗位、不同的头衔、不同的经历、不同的职权，而不仅仅只是晋升。我们需要更有创意地思考问题，确保员工仍然能够有这种职场流动的感觉，感到“我正在不断进步”。我要再次强调的是，我们不能把员工指导的任务完全丢给员工的直线经理。刚才一位德国巴斯夫公司的男士告诉我，他们公司在中国的员工发展项目中的一个环节就是所有经理都必须参加一门关于如何做职业教练的专业课程。这非常好，但还不够。事实是，当组织更加扁平、管理型岗位的控制范围更广的时候，我们不能只让直线经理做员工辅导，我们也需要引入同伴互助、反向辅导和外部专业教练，以各种方式让员工获得指导，支持他们的成长发展。当然，这的确是个挑战，因为这不是我们通常思考经理与员工关系的方式。所以没错，挑战与机遇并存，我们需要重新思考问题，因为当下的人才管理体系、绩效管理体系和继任计划反应太慢了，它们也没有考虑企业外的人才。界面新闻：鉴于员工的构成变得越来越复杂，我们要如何确保企业继续保持高水平的员工敬业度呢？KateBravery：关于这个的讨论已经有一段时间了。你说的没错，员工的构成的确正在变得越来越复杂微妙。之所以我说关于这个的讨论已经有一段时间了，是因为曾经是从代际角度思考如何提高员工敬业度的，我们会看员工的人口统计学数据、所在的地点。但现实是，这一种思考方式已经不够了。设想一个在中国大陆工厂里工作的千禧一代和一个刚刚获得MBA学位、在香港工作的千禧一代，能够激励他们的是什么？那会是完全不同的东西。仅仅只是知道他们都是千禧一代，或都生活在大中华区，并不能让我们采取更好的员工敬业度措施。所以我们的客户已经开始采取更加精细化的策略，这也是人物角色创建走向前台发挥作用的时候。我们看到，我们的客户在他们的组织内部把人员归类，比如说“奋斗者”（strivers）指的是那些没有孩子、非常有进取心、能够自由流动的年轻人；再比如说“新人”（newstarters）、“管理层传统主义者”（managerialtraditionalists）等等，组织根据不同的类别分别制定员工激励计划。企业还需要把员工价值主张（EVP）变为个人价值主张（IVP），但这是个很复杂的过程，没有技术支持会很难。一些新的员工福利平台正在学习如何向不同类型的员工提供他们所需的东西。比如说，这里有一个“奋斗者”正在收集关于中国的房屋补贴政策的相关信息，我们知道这一类型的员工都会考虑这个，那么我们就因为为他们设计这一员工福利。或者说一个“奋斗者”刚刚结了婚，有了孩子，他不再是个“奋斗者”了，技术也能够帮助我们向这名员工传达正确的信息，给他真正感兴趣也需要的福利。界面新闻：人工智能已经是个家喻户晓的词，但至少从美世的调研结果来看，在数字化的道路上大多数公司并没有走很远。是什么在拖企业数字化的后腿，企业又应该做些什么来赶上这一大趋势呢？KateBravery：在数字化这个方面，亚洲企业实际上是走在前列的。人才不足、商业模式被颠覆，这些讨论五年前就在中国大陆出现了，而如今所有人都感到了威胁。我实际上认为在某些方面亚洲是处于领先者位置的，我们一直在思考如何快速反应变化。它不需要非常完美，我们已经在做尝试了。我在这一地区服务的客户已经把培训发展放在了HR政策措施的核心位置，因为他们知道如果你不时刻帮助员工成长发展，员工就会离开，更不要说培养你所需要的技能了。所以我的确认为我们需要为了应对颠覆的一些事情，我们已经在做了，只是需要做得更好、更快。关于你的具体问题，根据我对我们客户的观察，很多我们合作的公司经历了并购，这意味着企业内部有多种不同的系统同时运行，这给数字化带来了很多障碍，因为所有人都在不同的系统上。我也认为企业在从数据中提取洞见方面能力不足，甚至HR自己都表示，我们有非常好的数据，但这不能帮助我们数字化，我们无法从中获得有意义的洞见。另外一些企业表示，数据的质量不够好，不够“干净”，我们没能抓取真正有意义的数据。另外说到底，如果只有HR掌握数据，是没法产生影响力的。你希望经理能够改变他们的行为，因为他收到警报称，他手下的两名员工过去一周每天都加班到凌晨两点，严重缺乏锻炼与休息。这才是数据真正发挥作用的时候。分析洞见的力量掌握在经理手里，而不是HR手里。
人工智能专业怎么样？
人工智能一览人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是计算机科学的重要分支和方向，其概念并没有严格统一的定义和描述。但其最终目标是比较明确的，希望通过对人的意识、思维的信息过程的模拟，让机器（计算机）具有像人脑一般的智能水平，实现与人类似的智能行为。人工智能核心技术包括：机器学习（MachineLearning，ML）一种能够赋予计算机学习的能力，以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。从实践角度，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型然后使用模型预测的一种方法。自然语言处理（NatureLanguageProcessingNLP)：计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。计算机视觉（ComputerVersion，CV）：使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，通过对采集的图片或视频进行处理，以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。智能机器人（IntelligentRobot，IR）：具备发达的中央处理器“大脑”、多种内部信息传感器和外部信息传感器（如视觉、听觉、触觉、嗅觉）以及效应器，即作为作用于周围环境的手段，以便于进行有目标的类似人的动作和行为。数据挖掘（DataMining，DM）：一种知识发现过程，通过对海量的、杂乱无章的、不清晰的并且随机性很大的数据进行挖掘，找到其中蕴含的有规律、并且有价值和能够理解应用的知识。知识工程（KnowledgeEngineering，KE）：是指对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供计算机求解的手段，可以看成是人工智能在知识信息处理方面的发展，研究如何由计算机表示知识，进行问题的自动求解和知识推理应用。培养目标培养具有坚实数理与计算机基础、良好人文修养，系统掌握人工智能专业基础理论与核心技术，具备在相应领域从事人工智能技术与工程的科研、开发、应用和管理工作的、具有特色领域知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。核心课程离散数学、数据结构、计算机组成原理、操作系统、数字系统基础、数据库系统原理、人工智能导论、机器学习、知识表示与处理等。人工智能专业特点人工智能专业都要学些什么？人工智能难学么？到底该不该报考人工智能专业？什么是人工智能？学完人工智能以后能做什么？...带着这些疑问，我先给大家总结了一些人工智能专业的特点1、交叉学科，学习任务重人工智能专业是近几年才开始发展起来的，是一门综合性多学科交叉的专业，开设这一专业的高校都在加强人工智能与相关学科的交叉融合。人工智能涉及的学科非常多，不仅包括计算机科学、控制科学、数学等理工学科，而且还有社会学、心理学、经济学等人文学科。由此可见，人工智能专业的学习难度非常大，如果考生想要报考人工智能专业，就要充分考虑自己能不能承受相关学习的高强度。2、数学要求高，学习难度大人工智能是一个非常「烧脑」的专业。以南京大学为例，该校的人工智能专业特别注重培养学生的数学基础，课表包含高等代数、数学分析、离散数学等诸多数学基础专业。该校人工智能学院院长周志华教授曾在采访中表示，人工智能面临的问题千变万化，解决问题涉及到多种数学工具，高水平人才必须有良好的数学基础。3、存在大量误区大众对人工智能的认知与当前人工智能的发展现状之间可能存在一定的差距。很多人认为「人工智能」几乎是「无所不能」，但这种「强人工智能」目前还停留在概念阶段。现阶段的人工智能只是「弱人工智能」，只能完成一些相对简单的任务，因此，有此认识误区的同学还需要重新了解一下当前人工智能的发展现状。总之，人工智能专业看起来是报考的新热门，但是报考的时候还是要慎重选择，综合考虑自身情况和今后的人生发展规划再做选择!升学就业人工智能的发展与应用前景广阔，各行业长期具有旺盛的人工智能人才需求，是国家大力支持的人才紧缺性新兴专业。毕业生可从事人工智能算法设计、数据分析、软件开发和科学研究等方面的工作。就职单位涵盖各行各业，包括：互联网科技企业、高新信息技术企业、银行与金融企业、交通运输企业、医疗机构、科研机构和国家机关等单位。该专业暂无毕业生。人工智能专业院校推荐名单在2020年4月～6月，全国高校人工智能与大数据创新联盟针对全国已经开办人工智能专业的215所普通高校进行调研。该根据媒体公开报道资料及问卷调查反馈，将当前高校人工智能教育教学总体实力分为四类：A类、B类、C类、D类。同时，每类分为三档，其中，A类三档包括：A+类、A类、A-类；B类三档包括：B+类、B类、B-类；C类三档包括：C+类、C类、C-类；D类三档包括：D+类、D类、D-类。
黑科技AlphaGo人工智能，到实际生活中到底用处大不大？
每次基础科研有了突破后，都会有人问这项成果的应用价值在哪里。科学史上的著名案例是法拉第当初发现电磁感应后，英国财政大臣问法拉第：“你发现这些东西很有趣，但是，它能有什么用呢？”当然，现代人都知道基于电磁感应原理发出来的电有什么用了。
那位英国财政大臣长期被当作笑柄，但我觉得这其实是人之常情，科学研究除了满足人们探索未知世界的好奇心外，其实际应用价值也是重要一方面。
回到题目中说的AlphaGo这个人工智能，它在围棋中打败了所有的人类高手，但显然对这个世界上的绝大部分人来说，不需要它陪我们下围棋。它的价值在于，用于下围棋的相关算法，也可用于别的领域。现在离AlphaGo诞生还没多久，就有了在有机化学合成领域的应用消息。
德国明斯特大学（Westf?lischeWilhelms-Universit?t,Münster）等机构研究人员3月底在英国《自然》（Nature）上发表论文，说通过使用与AlphaGo类似的算法，大幅提升了有机化学中逆向合成分析的效率。逆向合成是指给出一个想要的目标化合物，将其分子分解成基本单元，再来尝试如何能合成这种化合物。过去，化学家都是在试管里慢慢试，近些年来有电脑帮忙，速度快了一点，但这项新研究说，利用与AlphaGo类似的深度神经网络和蒙特卡洛树搜索，可将速度提升到现有速度的30倍。
无独有偶，在另一份国际权威学术刊物《科学》（Science）上，2月份也刊登了一篇用人工智能技术来预测有机化学反应结果的论文。这项研究的一个亮点是，作者单位不仅有普林斯顿大学（PrincetonUniversity）这样的高校，还有默克集团（Merck）的一个子公司，说明已经从纯研究进入了产业界。
现代社会中很多物品都源于化学合成，随着AlphaGo这样的人工智能被应用到相关领域，会产生更多具有新性能的材料。也许将来我们身上穿的衣服、手里拿的手机，这些日常生活中离不开的东西，都是源于人工智能帮助下的化学合成工艺呢。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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