人工智能發(fā)展及職教變革

羅 歡

人工智能發(fā)展及職教變革

羅 歡

（深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院 技術(shù)與職業(yè)教育研究所，廣東 深圳 518055）

過去幾十年人工智能技術(shù)突飛猛進，已經(jīng)從設(shè)計走向真實的世界，滲透到各行各業(yè)，成為社會的一種重要驅(qū)動力量，也必將對就業(yè)市場產(chǎn)生深刻的影響．職業(yè)院校作為技術(shù)、技能型人才輸出基地，需要在專業(yè)、課程設(shè)置上做出相應(yīng)調(diào)整，以培養(yǎng)適應(yīng)新技術(shù)需求的人才．本文圍繞人工智能概念，介紹其起源基礎(chǔ)、發(fā)展歷史、研究趨勢及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，以期給讀者一個較為詳盡的人工智能知識背景．在人才培養(yǎng)方面，文中提出，需要針對4類就業(yè)人員的知識、技術(shù)需求而設(shè)置相應(yīng)的專業(yè)和課程，包括人工智能研究、開發(fā)、行業(yè)及使用人員．

人工智能；產(chǎn)業(yè)發(fā)展；就業(yè)市場；職業(yè)技術(shù)教育；人才培養(yǎng)；專業(yè)課程設(shè)置

近年來，人工智能技術(shù)（AI：Artificial Intelligence）飛速發(fā)展．比如在圖像識別方面，2016年，人工智能系統(tǒng)的錯誤率從2011年的26%降至3%之內(nèi)，而人類識別錯誤率則在5%左右（ImageNet競賽[1]）；2016年Google DeepMind開發(fā)的AlphaGo系統(tǒng)擊敗世界圍棋冠軍[2,3]，2017年新版本AlphaGo Zero能以100-0的絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝舊版本[4,5]；2018年，Microsoft的機器翻譯系統(tǒng)在將漢語新聞翻譯成英語方面達到了人類的質(zhì)量水平[6]．這些里程碑式的技術(shù)突破意味著人工智能技術(shù)至少在某些特定領(lǐng)域已經(jīng)達到或超越人類自身的能力．而在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，人工智能市場價值預(yù)計將從2017年的160億美元達到2025年的1906億美元，年均增長率達36.62%[7]，產(chǎn)業(yè)涵蓋各個領(lǐng)域，包括人工智能專業(yè)領(lǐng)域（如自然語言處理、機器人、機器視覺、語音識別及相關(guān)硬件等等）及在其它領(lǐng)域的應(yīng)用(即人工智能+)，如醫(yī)療健康、金融、教育等等[8]17，人工智能的推進甚至被稱為“第四次工業(yè)革命”[9]，人工智能已然成為一個通用而且非常熱門的行業(yè)．

隨著人工智能技術(shù)的推進，其在提高人類生產(chǎn)效率的同時，也會通過自動化取代部分職業(yè)，取代比例可能高達47%[10]，而對于職業(yè)院校畢業(yè)生，這個比例可能更高．所以，對于在我國占據(jù)著半壁江山地位的職業(yè)教育，作為技術(shù)、技能、應(yīng)用型人才培養(yǎng)的基地，尤其需要快速反應(yīng)，及時調(diào)整自己的專業(yè)、課程設(shè)置，以培養(yǎng)具有人工智能專業(yè)背景的人才．

1 人工智能簡介

1.1 定義

那么，到底什么是人工智能？事實上這并沒有一個精確、全球通用的定義．這里，我們采用斯坦福大學(xué)Nils J. Nilsson教授的一個定義[11]13：

“人工智能是致力于讓機器智能化的活動，而智能是讓一個物體正常運作并對所處環(huán)境有所預(yù)見的能力．”

這里，我們不妨再看看斯坦福大學(xué)John Mccarthy教授的另一個定義[12]：

“人工智能是制作智能機器（尤其是智能化的計算機程序）的科學(xué)與工程，它與利用計算機去理解人類智慧的類似工作很相關(guān)，但人工智能不限制在生物上可觀察的那些方法．”

從以上定義不難看出，人工智能即讓機器或系統(tǒng)變得智能化的技術(shù)總稱，這與其它一些定義不謀而合，只是表述方式不同，比如，“讓系統(tǒng)像人類一樣思考、行動”，或者，“讓系統(tǒng)理性思考、行動”等等[13]．

人工智能隸屬于計算機專業(yè)領(lǐng)域，是計算機學(xué)科的一個分支，涵蓋邏輯、搜索、模式識別、知識表示、知識結(jié)構(gòu)、演算、常識與推理、經(jīng)驗學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方面，其應(yīng)用技術(shù)范圍也極廣，如游戲、自然語言理解、語音識別、計算機視覺、專家系統(tǒng)等等，并運用到各行各業(yè)．所以人工智能亦是一個多學(xué)科融合的領(lǐng)域，人工智能教育也是針對所有人的計算機學(xué)科教育的一部分．有些發(fā)達國家甚至將其納入STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)）教育體系并越來越重視，從學(xué)前教育到高中教育，貫穿到整個教育階段，以讓學(xué)生具備計算思維、數(shù)據(jù)思維能力[14,15]．

在AI的發(fā)展歷程中，也出現(xiàn)過各類AI（或名稱），如“邏輯學(xué)派”、“連接學(xué)派”、“弱AI”、“強AI”等．截止到1980s，AI主要是符號學(xué)派或邏輯學(xué)派（“Logicist”），即GOFAI（“Good Old-Fashioned AI”：“老式人工智能”），主要運用邏輯代表和邏輯推理[11]413．但隨著“AI冬天”的來臨，人們開始懷疑邏輯在AI中的作用．與GOFAI相對應(yīng)的是“連接學(xué)派”（“Connectionist”）或“大腦模式”（“brain- style”），主要基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．

1.2 起源基礎(chǔ)

人工智能領(lǐng)域牽涉極廣，與哲學(xué)、邏輯、統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、計算機工程、控制理論以及語言學(xué)等都相關(guān)，因為從中都可能找到讓機器變得智能化的線索，人工智能的發(fā)展也離不開這些學(xué)科的發(fā)展．比如，統(tǒng)計與概率學(xué)科，人類在推理和決策的時候幾乎都要面對不確定性因素，而量化不確定性則是統(tǒng)計和概率學(xué)的內(nèi)容；比如，神經(jīng)學(xué)可以幫助回答大腦怎樣運作、思維怎樣產(chǎn)生之類的問題，而這對于人工智能至關(guān)重要．現(xiàn)在，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為人工智能中的一個重要學(xué)習(xí)方法．

其它學(xué)科如計算機工程、控制論、語言學(xué)以及經(jīng)濟學(xué)等亦同人工智能密切相關(guān)．比如，控制論對于設(shè)計一個平衡、穩(wěn)定和優(yōu)化的系統(tǒng)很有幫助；語言學(xué)與知識表示、語法等內(nèi)容相關(guān)；經(jīng)濟學(xué)可以提供理性決策中的理論依據(jù)；計算機工程提供軟、硬件支持，使得人工智能系統(tǒng)的發(fā)展成為可能；至于哲學(xué)與邏輯，古希臘哲學(xué)家亞理斯多德提出的演繹推理法為如何“自動化”人類的推理過程提供線索，盡管現(xiàn)在的邏輯推理形式會復(fù)雜得多，甚至可以將整個法律條文和法律案件辯護自動化；心理學(xué)研究思考過程與行為，其強化刺激（或強化學(xué)習(xí)）、獎勵過去的觀點已成為人工智能領(lǐng)域一個眾所周知的策略；認(rèn)知學(xué)試圖揭秘大腦內(nèi)部的機理，為人工智能提供線索，而人工智能也為該學(xué)科理解大腦提供新的思維方式．

1.3 發(fā)展歷史

人工智能領(lǐng)域于1956年達特茅斯（Dartmouth）的一個會議上正式產(chǎn)生，基于一個“人工智能暑期研究項目”，目的在于探尋讓機器模擬智能的方法，“人工智能”（“Artificial Intelligence”）一詞也首次在此提出[16]．雖然1956年的會議被認(rèn)為創(chuàng)建了一個統(tǒng)一的人工智能領(lǐng)域，包括研究群體和研究方向，其許多技術(shù)、思想早已經(jīng)存在，如邏輯推理、概率、統(tǒng)計等在18、19世紀(jì)就已經(jīng)存在，甚至更早．人工智能的幾個重要分支在1950s-1970s年間形成，包括探尋式搜索（heuristic search）、機器視覺（computer vision）、自然語言處理（natural language processing）、移動機器人（mobile robotics）、機器學(xué)習(xí)（machine learning）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks）及專家系統(tǒng)（expert system）等．技術(shù)持續(xù)發(fā)展，直至1980s中期，被稱為“人工智能的冬天”．而1990年代人工智能領(lǐng)域重新興起，技術(shù)的進步也使得基于真實數(shù)據(jù)的系統(tǒng)制造變得更加可行．人工智能各發(fā)展時間段見表1[11]．

表1 人工智能發(fā)展歷史簡表[11]

2 人工智能研究及產(chǎn)業(yè)趨勢

2.1 研究趨勢

可以說人工智能在過去十幾年間已經(jīng)從設(shè)計走向真實的世界，并成為社會的一種重要驅(qū)動力量，給我們的日常生活帶來影響，從簡單地制造智能機器到制造可以與人交互并且可靠的智能機器．這其中最主要的驅(qū)動因素是機器學(xué)習(xí)技術(shù)的日益成熟，這得益于云計算資源和通過網(wǎng)絡(luò)收集的大量數(shù)據(jù)的支持；而機器學(xué)習(xí)則主要是基于深度學(xué)習(xí)的大力推進．當(dāng)然，也離不開硬件技術(shù)的飛速發(fā)展，使得一些基本操作成為可能，如感知、知覺、物體識別等；另外，新興平臺、市場對數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求，以及受經(jīng)濟利益驅(qū)動去開發(fā)新市場、新平臺等因素都有力促進了人工智能相關(guān)研究的發(fā)展．

現(xiàn)在，有些領(lǐng)域變得非常“熱門”，包括：（1）大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)（超大數(shù)據(jù)集）；（2）深度學(xué)習(xí)（如卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于視覺及其它感知：音頻、對話、自然語言處理等）；（3）強化學(xué)習(xí)；（4）機器人、機器視覺；（5）自然語言處理；（6）協(xié)作系統(tǒng)；（7）大眾索源模式和人力計算；（8）算法游戲理論（如市場平衡）和計算社會選擇（如何在各選項中綜合排序）；（9）物聯(lián)網(wǎng)；（10）神經(jīng)計算，等等．

總之，數(shù)據(jù)驅(qū)動的熱潮替代了人工智能一些傳統(tǒng)的方向（如邏輯知識表示與推理、計劃、貝葉斯推理）．專家預(yù)測[17]，在接下來的十幾年間，研究趨勢包括：（1）與人交互、熟悉周圍人物特點并專門為其設(shè)計的系統(tǒng)，尋找新方法以交互、可擴展的方式去教機器人；（2）物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和云（人工智能可以幫助處理其所帶來的巨量信息）；（3）人工智能的社會屬性、經(jīng)濟屬性．在接下來的幾年中，新的感知、物體識別模式以及對人安全的機器人平臺將增加，數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品和市場也將增長．專家還預(yù)測，一些傳統(tǒng)的方向可能會重新獲得重視，主要是因為各類專業(yè)人員會逐步意識到這種端-到-端的深度學(xué)習(xí)方式所不可避免的局限性．研發(fā)人員、各行業(yè)專業(yè)人員、使用人員需了解、涉獵人工智能各領(lǐng)域在第一個50年中的重要進展，也需了解其它相關(guān)領(lǐng)域進展，如控制理論、認(rèn)知學(xué)和心理學(xué)等，以便更好地參與、推進人工智能系統(tǒng)的研究、設(shè)計、開發(fā)和運維．

2.2 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展也非常迅速，包括人工智能專業(yè)領(lǐng)域（如自然語言處理、機器人及相關(guān)硬件等）及其在各行各業(yè)的應(yīng)用（即人工智能+），如交通、執(zhí)法、教育、安防等等，覆蓋各個領(lǐng)域．據(jù)統(tǒng)計[8]17，在中國，人工智能在醫(yī)療健康、金融、商業(yè)3個領(lǐng)域應(yīng)用的企業(yè)最多，分別占22%、14%和11%．這種集中分布趨勢與全球分布類似，如圖1所示．另外，據(jù)統(tǒng)計，金融、教育、自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用的年均增長率最快，超過40%[8]10．

圖1 全球人工智能企業(yè)分布：專業(yè)領(lǐng)域和各應(yīng)用領(lǐng)域（AI+）[8]20

3 人工智能對專業(yè)技術(shù)教育的影響

3.1 對人才培養(yǎng)目標(biāo)的影響

有分析指出，人工智能將取代3%-47%的工作機會，而且主要集中在低到中的技術(shù)技能層次，這不得不讓人懷疑，是否職業(yè)院校畢業(yè)生受到的沖擊、被人工智能取代的可能性更大，甚至有人提出“人工智能倒逼職業(yè)院校變革”．所以職業(yè)教育作為我國教育體系的一個重要組成部分，作為技術(shù)、技能、應(yīng)用型人才培養(yǎng)的基地，在人工智能技術(shù)革新背景下需要快速應(yīng)對，以培養(yǎng)適合市場需求、掌握新技術(shù)的人員．有人說，不能再選會計專業(yè)，因為容易被機器取代，可是，事實真是這樣嗎？那么，誰去開發(fā)、設(shè)計這樣一個會計自動化軟件？誰去將會計專業(yè)的知識“輸入”給程序，讓其可以自動計算稅率和財務(wù)報表？誰去運維這樣一個系統(tǒng)？這些，都需要具備人工智能知識背景和會計專業(yè)背景的人員去完成．有文章指出[18,19]，在信息化時代，市場每失去一個就業(yè)機會，就會創(chuàng)造3.6個工作機會．所以，職業(yè)院校需及時調(diào)整人才培養(yǎng)目標(biāo)，從培養(yǎng)會計軟件系統(tǒng)的操作人員到培養(yǎng)可以參與設(shè)計、開發(fā)（甚至研究）、運維、調(diào)控一個全自動化、智能化系統(tǒng)的專業(yè)人員．準(zhǔn)確預(yù)測人工智能背景下未來就業(yè)工種的變化還比較困難，但是，現(xiàn)階段職業(yè)院校需及時系統(tǒng)、科學(xué)布局專業(yè)與課程，融入人工智能知識，以培養(yǎng)適應(yīng)市場需要的系統(tǒng)開發(fā)、使用以及可以參與設(shè)計系統(tǒng)的行業(yè)專業(yè)人員，甚至可以分層教學(xué)，為培養(yǎng)計劃繼續(xù)深造的科學(xué)研究人員打好基礎(chǔ)．相對于其它方面的影響，對人才培養(yǎng)目標(biāo)的改變可能是人工智能對職業(yè)院校最大的影響．

3.2 對教與學(xué)的影響

隨著人工智能技術(shù)的推進，其在各行各業(yè)的應(yīng)用也日益普及，雖然目前在教育方面的應(yīng)用（如上述所示，約占2%）不及在醫(yī)療（9%）、金融（7%）和商業(yè)（11%）方面普遍，但教育應(yīng)用年增長率高達47%，所以在可見的將來，人工智能技術(shù)必將給教育領(lǐng)域帶來深刻變革，廣泛影響教與學(xué)及院校運作的各個方面．

3.2.1 對教師與教課過程的影響

1）人工智能可以自動化部分基本任務(wù)，比如批改作業(yè)、試卷，這將為教師節(jié)省時間，尤其是大課或同時上多個班級同一門課程的情況，可以讓教師從繁重的閱卷、批改作業(yè)中解放出來，投入更多精力到其它更關(guān)鍵的教學(xué)任務(wù)中．雖然，目前自動化閱卷可能還集中于選擇、填空類題，但是有理由相信，論文閱讀、批改類軟件在不久的將來將廣泛使用．除此之外，人工智能系統(tǒng)還可以提供其它協(xié)助，比如答疑．

2）人工智能可以協(xié)助改進課程．比如，如果大批量的學(xué)生在同一問題上給出錯誤答案，系統(tǒng)可以據(jù)此提醒教師，給出必要的提示信息以幫助學(xué)生．這種系統(tǒng)的反饋信息可以幫助教師發(fā)現(xiàn)課程中需要改進的地方，并給予學(xué)生必要的幫助，尤其是在網(wǎng)上教學(xué)中，可以不斷完善系統(tǒng)．

3）人工智能可能改變教師的角色．從作業(yè)批改、答疑到助教，人工智能系統(tǒng)可以替代教師的諸多任務(wù)，甚至包括提供專業(yè)知識、替教師傳授基本課程資料，所以教師的角色可以從知識的傳遞者轉(zhuǎn)化為課堂、學(xué)生、學(xué)習(xí)的管理、組織者，更專注于與學(xué)生的交互、為學(xué)生提供實踐經(jīng)驗．

3.2.2 對學(xué)生與學(xué)習(xí)過程的影響

1）人工智能驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)將提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)興趣．系統(tǒng)可以依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)模式，將重點放在每一個個體的學(xué)習(xí)難點上，讓他們按自己的步驟、速度學(xué)習(xí)；每一個學(xué)生甚至可以有自己的“私家助教”；系統(tǒng)可以改變何時、何地、怎樣學(xué)習(xí)、向誰學(xué)習(xí)．

2）人工智能將改變學(xué)生獲取信息的方式和內(nèi)容．智能系統(tǒng)已經(jīng)在改變我們?nèi)粘＋@取信息的方式，比如，Google可以根據(jù)用戶的地理位置提供搜索結(jié)果，Amazon可以根據(jù)用戶以往的購物記錄提供建議．所以，在將來，這很可能改變學(xué)生獲取知識、信息的方式．

3）人工智能系統(tǒng)可以讓學(xué)生在不斷嘗試、出錯、糾正的過程中有效學(xué)習(xí)，而不是害怕犯錯，因為沒有教師在旁邊判斷、打分，而在錯誤中學(xué)習(xí)也正是人工智能系統(tǒng)本身改進的方式．

4）人工智能系統(tǒng)可以改變學(xué)校支持學(xué)生的方式，包括學(xué)生招募、專業(yè)、課程選擇等各個方面．?dāng)?shù)據(jù)的搜集和挖掘可以讓學(xué)校更多了解學(xué)生（包括潛在學(xué)生和已經(jīng)注冊的學(xué)生）的特點，使得學(xué)校各項服務(wù)更符合學(xué)生的需求和目標(biāo)．

2019年5月，國家提出在職業(yè)教育體系擴招100萬名學(xué)生，這超過2018年專科招生總數(shù)（約369萬）的1/4，約占專科在校生總數(shù)（約1134萬）的9%[20]．如此大規(guī)模的擴招勢必對院校的接收能力提出要求，包括場地、師資等各類資源的分配，而自動化的人工智能系統(tǒng)無疑可以提供幫助．

4 人工智能人才培養(yǎng)與課程設(shè)置

為應(yīng)對市場需求，如何在人工智能時代為學(xué)生規(guī)劃專業(yè)、設(shè)置課程、規(guī)劃職業(yè)則顯得迫在眉睫，這要求職業(yè)教育體系開展系統(tǒng)、科學(xué)、務(wù)實、有針對性的課程、專業(yè)變革．

人工智能專業(yè)領(lǐng)域本身涉及較廣，包括大數(shù)據(jù)服務(wù)、自然語言處理、機器人、機器視覺、語音識別及相關(guān)硬件等，而其作為一個多學(xué)科領(lǐng)域，又需要融合統(tǒng)計、數(shù)學(xué)邏輯、信息理論及所應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)知識，如醫(yī)療健康、商業(yè)服務(wù)、交通、環(huán)境、執(zhí)法、金融、教育、安防等．所以人工智能專業(yè)教育并非只限于計算機學(xué)科，而需以計算機專業(yè)為基礎(chǔ)，融合其它學(xué)科知識教育．

4.1 依據(jù)人工智能就業(yè)人員分類，有針對性地培養(yǎng)目標(biāo)

大致可以分為四類：研究人員、開發(fā)人員、行業(yè)專業(yè)人員和使用人員，其中，研究人員主要負責(zé)推進基礎(chǔ)理論方面的創(chuàng)新，除計算機專業(yè)知識外，這一類人員還需要有很強的統(tǒng)計、數(shù)學(xué)邏輯、信息理論等方面的知識積累；開發(fā)人員主要負責(zé)各類系統(tǒng)的開發(fā)、升級和更新，還需要與行業(yè)人員一起設(shè)計各類系統(tǒng)；行業(yè)人員則負責(zé)在各特定應(yīng)用領(lǐng)域定義、設(shè)計人工智能方法，而使用人員則主要操作、監(jiān)測、運維各特定環(huán)境下的人工智能系統(tǒng)．因此，前兩類人員需要掌握比較高深的人工智能專業(yè)知識，一般要求為計算機專業(yè)人員，而后兩類人員則需要了解人工智能相關(guān)知識，尤其是系統(tǒng)架構(gòu)、組成、功能模塊方面的知識，當(dāng)然也需掌握各行業(yè)領(lǐng)域知識，比如熟悉會計系統(tǒng)的原理，這一類一般可以為非計算機專業(yè)人員．

針對各類人員需求，教學(xué)體系需融合人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)及各有關(guān)行業(yè)領(lǐng)域知識，為市場培養(yǎng)各級各類人才，這對普通高等院校來說是一個難題，對于輸送技術(shù)、技能型人才的職業(yè)院校來說，更是一大挑戰(zhàn)，是與時間賽跑的攻堅戰(zhàn)．

4.2 針對人員分類，設(shè)置專業(yè)和課程

首先是針對前兩類，即研究人員和開發(fā)人員，設(shè)置計算機專業(yè)內(nèi)的人工智能課程．這不僅需要涵蓋人工智能基礎(chǔ)理論內(nèi)容，如搜索、計劃、知識表示、推理、機器學(xué)習(xí)、機器感知等等，還需包括人工智能應(yīng)用層面的內(nèi)容，如自然語言處理、機器人、語音識別及相關(guān)硬件等知識．對于研究人員，當(dāng)然更重要的是還需了解、跟進最新學(xué)術(shù)研究成果，探索、創(chuàng)新未知領(lǐng)域；對于開發(fā)人員，還需了解應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)知識，與各行業(yè)人員一起設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)和功能．

其次，對于行業(yè)專業(yè)人員和使用人員，雖然在人工智能知識要求上沒有前兩類人員高，但依舊需要掌握基本知識框架，了解人工智能系統(tǒng)所解決的根本問題、工作原理、輸入輸出和運維流程，可以在上述計算機專業(yè)課程的基礎(chǔ)上，降低深度和難度，提供通識類課程．另外，根據(jù)人工智能研究趨勢（如機器學(xué)習(xí)、機器人、自然語言處理等）、產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢（如醫(yī)療、金融、自動駕駛等），提供相應(yīng)的細分課程,同時注重基礎(chǔ)理論知識和能力的培養(yǎng)，讓學(xué)生具有行業(yè)轉(zhuǎn)換、職場應(yīng)變以及終身學(xué)習(xí)的能力．

總之，在新一輪的人工智能就業(yè)市場變革中，為降低職業(yè)院校畢業(yè)生受到的影響,學(xué)校需要在人才培養(yǎng)、專業(yè)、課程設(shè)置方面做出積極的、科學(xué)的應(yīng)對．人工智能專業(yè)本身有許多分支，也是一個多學(xué)科融合的專業(yè),對各類從業(yè)人員要求比較高，需要考慮計算機專業(yè)人員與非計算機專業(yè)人員的知識儲備，在課程設(shè)置上需要考慮各類人員的需求，以讓他們掌握各類知識．另外，人工智能雖然可能取代部分工作，但同其它技術(shù)革新一樣，會創(chuàng)造更多新的工作機會．

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Artificial Intelligence and its Impacts on Vocational Education

LUO Huan

（）

In the past decades, Artificial Intelligence (AI) has witnessed a rapid development from just a concept into a real model. Penetrating into all walks of life, AI has become a driving force in our society and brought a deep impact to the employment market. As a cultivation base for technical talent, vocational schools need to make corresponding adjustment in their courses and curriculum, so as to meet the new talent demand. In this article, a brief introduction to AI was given, including its founding bases, historic development, research topics and field applications, aiming to provide a short but all-round background introduction to AI. As for AI talent cultivation, it was proposed in this article that schools should set up courses based on role and skill requirements for four categories of AI professionals, including AI researchers, developers, field practitioners and system users.

artificial intelligence; industrial development; labor market; technical and vocational education; talent cultivation; curriculum design

2019-07-20

羅歡，女，湖南人，博士，主要從事計算機科學(xué)、技術(shù)教育研究．

G719

B

1672-0318（2020）01-0045-07

10.13899/j.cnki.szptxb.2020.01.008