自2006年以来，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的发展迎来了第三次浪潮。谷歌、IBM、百度、腾讯等商业巨头的参与，使得人工智能方向的科学研究从学术界的沙盘模拟演变为大规模团体实战[1]。2017年是中国人工智能战略驱动的最为关键的一年。3月，人工智能首次被写入政府工作报告。7月，国务院重点指出人工智能技术和产业的发展规划，即推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，提升智能制造水平[2]。10月，报告指出促进人工智能和实体经济深度融合的战略方针。12月，工信部印发促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划，旨在加快制造强国和网络强国建设。这一系列政策与方针都将人工智能作为重要的国家科技战略规划，为人工智能的发展布局提供了明确的时间表和路线图。
人工智能在国家战略层面地位已然举足轻重。人工智能方面的人才需要掌握系统而庞大的知识体系，涉及脑科学，数学、计算机等多门学科，这已经超出当前狭义计算机专业的培养内容。为加快人工智能方向的人才储备，2018年4月，教育部要求高校在计算机科学与技术学科设置人工智能方向，形成“人工智能＋X的复合专业培养新模式[3]。2018年，教育部正式批准35所高校首批建设本科人工智能专业，2019年9月首批人工智能专业的本科新生入学。到2023年，基本完成高校科技创新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代人工智能技术发展，在计算机大类专业下以人工智能为视角探讨本学科所应具备的新的内涵与外延。
目前，高校计算机专业采用的宽口径培养模式，在人工智能方面的人才培养具有相当的局限性，以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生难以全面深入地掌握人工智能知识技能，难以具备解决企业关键问题、适应产业发展趋势的能力。因此，在计算机大类专业下发展人工智能学科体系，独立建设人工智能专业，培养卓越的领域人才是当下人工智能战略发展的刚性需求。
二、人工智能产业发展现状
我国的人工智能发展仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业AI团队的规模统计数据。从图1可以看到，谷歌，微软等国外高科技企业，在AI团队上均有千人以上的规模，相较于国内行业领军者百度或腾讯等企业，领先幅度达到数倍之多。这一现象表明，我国在人工智能人才的储备上存在着巨大缺口，如何培养高质量、高水平、高素质的人工智能方向专业人才，是我国当前互联网、信息行业教育方向中一个亟待解决的重要命题。
图12017年全球高科技企业AI团队规模
图2全球AI领域高校数量分布
我国各重点大学早就展开了许多人工智能相关技术的研究，只是当时人工智能一般会放在研究生教育中，作为计算机科学、互联网信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。人工智能领域研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础，教研成果丰富，师资力量雄厚。响应人工智能国家战略，我国各重点大学责无旁贷。
围绕人工智能专业建设，本文分析了国内外人工智能相关专业招生和就业现状，提出在计算机大类专业下建设人工智能的专业内涵，明确了人才培养目标，构建出有层次的课程体系架构。期望开拓出一条适应我国人工智能领域发展现状的人才培养模式，为人工智能学科体系布局做出贡献，有望为中国高等教育人工智能人才培养探索一条新的路径。
三、国内外人工智能相关专业招生及人才就业情况
一个领域的竞争归根结底是人才的竞争。人工智能的蓬勃发展造成了人工智能软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相关数据显示，中国人工智能的技术人才储备与市场需求之间存在着500万人的缺口。全球AI研究及直接从业者约有30万人，主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。图2给出了截止2017年末，全球在相关人工智能相关领域高校专业的分布情况。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校，其中美国高校较早地开展了人工智能研究，占据全球的57.3%，一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家位于第二梯队，有着较大的提升空间。
国内外相关专业招生情况为人工智能专业的建设提供了一条认识与理解的渠道。斯坦福大学在人工智能领域居于世界领先地位，它在人工智能方面的本科教学涵盖的课程全面而前沿，包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校授予计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位，内置认知科学技术和人工智能相关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界首屈一指的机器人技术，其计算机学院设有专门的机器学习系，包括机器学习辅修和统计机器学习专业。目前，国外高校还未直接将人工智能作为专业应用于本科学生培养。
人工智能的就业前景在当前相当广阔，人才市场需求亟大，但是大多集中于计算机视觉和语音识别等热门应用领域，造成其他领域的人才相对匮乏。国内的信息产业升级，互联网行业的转型，服务业、工业的智能研发都需要大量的人工智能专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立人工智能技术学院以来，国内很多高校紧跟步伐，在人工智能人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始，引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或相关科研机构，跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的人工智能研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立人工智能学院，由周志华教授任院长，建设机器学习与数据挖掘和智能系统与应用两个本科专业。
国内外大学本科教育阶段，都还未针对人工智能专业人才进行系统性、独立性地培养。我国每年人工智能方向的毕业生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。成都市人社局的报告明确指出，在成都市人工智能产业中，AI架构师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生掌握基础知识技能、形成科学思维、塑造人生价值观的黄金时期。因此，电子科技大学在本科计算机大类专业下开设人工智能专业进行优势提升和改进，直面国家战略需求，紧贴行业形势，为人工智能领域的发展增强年轻的生命力，为国家社会培养人工智能人才提供优质的平台和孵化园，为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。
四、人工智能专业建设探索
（一）把握专业建设内涵，明确人才培养目标
国家战略需求、社会人才缺口等宏观背景，是设立人工智能专业的必然因素。长久发展与传承，把握专业建设内涵和人才培养目标是教育的灵魂所在。在筹备人工智能专业的过程中，首先需要明确在计算机大类下建设人工智能专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出人工智能学科以来，人工智能已逐渐发展成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础，吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科关键知识，不断促进人工智能学科的前向延伸和拓展。人工智能虽然是多学科融合发展的领域，但是它强调推理、知识、规划、学习、交流、感知，具备影像辨识、语言分析、人机对抗等计算机领域典型应用场景，与其它专业区分明显。同样的，人工智能的学科交叉特性明显不同于目前计算机大类下分的如大数据、信息安全等其他专业，应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。
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图3人工智能专业人才培养的基本要求
人工智能旨在模拟人的意识与思维过程，智能信息处理是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来，人工智能在经济政治决策，控制系统，仿真系统等应用场景中得到了愈加广泛的重视。无论是从科学技术发展历史，还是从当今新时代新经济发展趋势来看，增设人工智能专业具有十分明显的合理性、迫切性。国内的许多高校将相关专业设置于自动化大类下，没有考虑到由于互联网、大数据等新技术领域带来的影响和冲击，难以强调并突出人工智能自身理论和技术应用，不能很好地满足工业界普遍趋势所提出的人才需求。
面向国家“创新驱动发展战略与“新一代人工智能发展规划的重大需求，本文详细剖析了相适应的专业人才培养的基本要求。本文创新性地提出人工智能专业人才所需的各项基本要求，如图3所示。优秀的人工智能方向专业人才应当具备个人素养，创新实践，领导才能以及专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发，全方位引导与培养学生具备良好的个人素养、扎实的人工智能专业技能、突出的创新实践能力和卓越的领导才能，有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家，在我国人工智能产业发展中贡献力量。
（二）构建课程体系架构，明确毕业评价要求
人工智能专业规划必须清晰、目标明确。在课程设置方面，以学生素质为核心完成课程体系架构设置，构建完备的专业人才培养方案。教学任务分配层次分明地落实在课程实施上，开发严整的教学培养体系。课程体系架构有四大类模块，详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、人工智能专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依赖，公共基础课程、计算机学科基础课、人工智能专业课程层层深入，筑起坚实的知识体系高墙，教学过程步步为营，培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理知识，掌握数理相关的建模、仿真、测试与评价过程，完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分，从三个方面循序渐进地培养学生掌握计算机领域的核心知识。学科基础课程侧重于对计算机底层知识、人工智能数学基础能力、计算机原理的教学，为大二专业课程打下坚实基础。
人工智能专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程，核心类课程引领学生熟悉人工智能知识基础、行业技术和核心理论。在研究人工智能的众多分支领域中，学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究创新开发平台，进行智能制造和设计。这些理论课程锻炼学生获取知识、应用知识和创新思维能力，使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。
实践进阶课程可以检验学生对理论知识的掌握深度。实践课程与教学贯穿人工智能专业学习始终，以开发动手能力、发掘创新思维、塑造科研精神为目的，培养学生在理论实践、创新创业、合作领导多方面的才能。首先，人工智能专业实验全面覆盖所开设专业的课程。其次，综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节逐渐帮助学生将课堂知识转换为科研与工程能力。此外，鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研，使科研与教学相互融合促进。为学生构建创新实践平台，校企合作的实践实训机制保障了学生真实地了解企业发展动态和社会需求。在人工智能理论与技术两方面都能提升学生的创新实践能力，尽早地明确未来发展方向，制定生涯规划。目前，许多高校学生为了快速迎合时代需求，对人工智能领域浅尝辄止，缺乏扎实的基本功与充分的研究成果，急于求成，在求职过程中屡屡碰壁。因此，学校应提供最大帮助与支持，让学生明确研究方向，鼓励学生在国内外继续深造，成为人工智能领域有真材实料的人才。
国家社会的需求在动态发展，学生受到的教育和训练也应有明确的规划。现阶段的专业培养，对学生的要求应当不仅局限于四年知识的系统传授，更多地要求学生锻炼综合知识，专业技能，创新实践，自我修养等几个方面的能力，使学生成为在人工智能领域独当一面的栋梁之才。
综合知识方面，培养学生具备坚实的人文社科基础知识；具有正确的道德观、社会责任感和工程职业道德；具备数学、自然科学以及人工智能相关基础学科的知识，具备在经济学、管理学等可能应用领域的基本知识，培养学生全方面、多元化的科学素养。
人工智能技能方面，培养学生具备扎实的人工智能专业基础知识，能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求，结合人工智能相关原理与技术，设计系统级或单元级的解决方案。了解人工智能技术前沿研究的状态及趋势，能够基于科学原理并采用科学方法对工程问题进行研究，包括建模、算法设计、程序实现及实验、进行实验收集数据、分析与解释数据以及通过信息综合得到合理有效的结论，加强学生对专业知识的深入理解，分析应用能力。
创新实践方面，借助案例分析、项目设计、科学研究、创新实践竞赛等方式，让学生掌握基本的创新方法，具有创新意识和态度，能够提出创新性的技术路线与方案，并具备较强的方案实现与分析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实际应用出发，锻炼学生结合面对多样化的应用场景的理论结合、模型设计、实验分析能力。
自我修养方面，让学生对学习过程进行不断的探讨与思辨，组织学生参与知识技术的分享讨论，培养学生在知识综述、工程设计和沟通辩论的能力。通过综合性的实践项目，学生具备充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力以及在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识，不断适应发展的意识，具备国际视野、跨文化交流、竞争与合作能力，最终成长为人工智能产业的高级人才。
人工智能专业的毕业生可选择继续在人工智能领域深造，进行更深入地研究，或是于信息产业高新技术企业、科研院所、政府部门等行业就业，从事人工智能的技术研究、系统研发以及工程管理和教育等工作。成为该领域的软硬件高端工程师、交叉学科的应用架构师、创新创业家、算法研究与理论创新科学家，为国家科技进步贡献重要力量。
城市大脑、机器人、VRPAY、可穿戴设备、互联网汽车……在刚刚闭幕的杭州云栖大会“飞天・进化”上，最前沿的人工智能纷纷登台亮相，他们将给我们的生活带来什么改变？
城市也能有大脑？
在云栖大会开幕式上，杭州城市数据大脑正式。通过人工智能，全市的交通管控将变得数字化和智能化，杭州将成为全球首个应用人工智能技术来辅助公共管理的城市。
日前，城市大脑交通模块在杭州萧山区市心路投入使用。初步试验数据显示：通过智能调节红绿灯，道路车辆通行速度平均提升了3%至5%，在部分路段有11%的提升。
交通拥堵，只是城市大脑迎战的第一个难题。城市大脑的目标，是让数据帮助城市来做思考和决策，将杭州打造成一座能够自我调节、与人类良性互动的城市，而城市大脑的内核将进化成为能够治理城市的超级人工智能。
这看起来像是一个“不可能完成的任务”。不过，在杭州市政府支持下，一批中国顶尖的人工智能科学家们已经撸起袖子开干了。他们来自阿里云、富士康、数梦工场等13家企业。
“这仅仅是一个开始。”阿里巴巴集团技术委员会主席王坚说，“城市大脑是一次使用人工智能进行社会管理的前瞻性实践。我们不知道它最终会进化到什么程度，但这绝对是前所未有的。”
机器人能替代人类么？
在云栖大会体验区一个模拟登机平台，一台名叫阿莫的机器人吸引了众多参观者。乘客可以通过人脸或者身份证进行识别，迅速获得登机信息并打印登机牌，整个过程不到一分钟。
阿莫由深圳阿西莫夫科技有限公司研发。“阿莫除了实现自助登机，还可以进行深度语音交互，陪伴候机的人，属于机场全方位服务机器人。”该公司产品经理柴智说。
在体验区还有多款不同科技公司研发的机器人产品。由北京康力优蓝机器人科技有限公司研发，外表呆萌可爱的优友智能机器人便是其中之一。
公司相关负责人温达说，优友智能机器人具有深度语音交互、机器人视觉、自主定位和导航、自动控制等功能，目前已经拥有超过百例商场、公司、餐厅等实战级应用。
机器人是否会超越甚至替代人类？阿里巴巴集团董事局主席马云说：“过去的机器是人类的工具，以后就是人类的合作伙伴。机器不可能有智慧、使命、价值观。人类最大的优势在于对文化的把握、对愿景的思考，以及巨大的想象力。”
无人驾驶啥时能实现？
在云栖大会现场，一辆红色的汽车吸引了参会者的注意。与普通汽车不同的是，这辆红汽车的名字是“互联网汽车”，上面配备了“四大样”，分别是手机、手表、运动相机、无人机等生态硬件，可以与互联网汽车相连。
对这一新概念的汽车来说，拥有了操作系统相当于拥有了第二个引擎，这个引擎的动力就是数据。据介绍，搭载YunOSforCar操作系统的互联网汽车将不再只是一个交通工具，而将成为互联网服务平台，将更多的服务接入进来。
“汽车将会是互联网的下一个重要入口，汽车也将依靠互联网从出行工具变成新一代的智能生活平台。”王坚表示，互联网汽车是将数据、互联网服务、操作系统与驾驶者汽车硬件的结合，通过互联网，把从汽车变成新一代的智能生活平台。
而无人驾驶啥时候能够实现？2016年4月，浙江亚太机电股份有限公司了全国首款自动刹车系统，公司总经理黄伟潮说：“预计2023年亚太的系统可以和互联网、智慧交通、环境大数据平台深度融合，实现无人驾驶。”
不用剁手也能买买买？
一个头戴VR眼镜的女孩手在空气中挥了几下，很快就有快递员敲门，说：“这是您刚才在网上买的连衣裙。”这不是科幻电影的场景，而是很快会发生在我们身边的事。
在云栖大会上，来自全球的上万名开发者在蚂蚁金服展区体验了VRPay。VRPay是什么？据体验区工作人员介绍说，VRPay可实现在虚拟环境中，不管是购物、直播还是游戏，当涉及支付时，用户可以直接通过触控、凝视、点头等交互方式，在3D虚拟现实中完成支付。
关键词：人工智能；决策；财务会计；管理会计
一、引言
2016年3月的“人机”大战引起广泛争议，这场“人机”大战，是指谷歌智能系统“阿尔法狗”与韩国著名围棋棋手李世石进行了围棋五番战，结果令人吃惊，“阿尔法狗”以4：1的比分击溃李世石。消息传出引发了全球对人工智能的思考，思考人类是否无法战胜人工智能，阿尔法狗是可以和人一样的“思考”，但与人不同的是阿尔法狗是根据人类提前编好的算法进行快速计算，比人快无数倍，并且能够进行自我学习，难道人类真的会被自己所开发的智能产品所替代吗？
接着四大会计师事务所之一德勤于3月10日宣布，与KiraSystem联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作中，并针对人工智能从复杂文件中提取的文本信息以做出更好的分析，官方表示这一科技创新将帮助员工从阅读合同和其他文件的乏味工作中解放出来，减少阅读时间，使得人才投入到更多有价值的工作中，更加关注战略方面的事物。会计人员真的会被替代吗？
二、相关概念
首先我们要从会计的定义来研究，会计是以货币为主要计量单位，运用专门的方法，核算和监督一个单位经济活动的一种经济管理工作。定义的落脚点是“一种经济管理工作”，也就是说会计工作的中心是放在企业管理中，而不是简单的记账。这点在会计的职能中也有所体现，会计的职能是指会计在经济管理过程中所具有的功能。作为“过程的控制和观念的总结”的会计具有会计核算和会计监督两项基本职能，还具有预测经济前景、参与经济决策、评价经营业绩等拓展职能。换句话说，会计是企业决策的参与者。
人工智能的定义实质是一门学科，目标是要探索和理解人类智慧的奥秘，并把这种理解尽其可能地在机器上实现出来，从而创造具有一定智能水平的人工智能机器，帮助人类解决各种各样的问题。人工智能科学起步晚，但发展迅速，早已渗透至我们的生活，如银行ATM机，网上银行等。
人工智能为人们的生活工作提供便利，那会计人员会被人工智能所替代吗？本文将财务会计和管理会计两方面进行分析。
三、财务会计
首先在财务会计领域，也主要是进行核算的过程。在核算过程中，对方法的选择、对未来的估计等都会对企业有较大影响，从而影响企业的决策。在财务会计领域，会计工作者在作出决策之前需要考虑这将会给企业带来怎样的经济影响，这也说明会计工作者是企业决策的参与者，本文将从以下几个方面对财务工作进行举例论述：
1.资产方面
资产是指企业过去的的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、“预期”会给企业带来经济利益的资源。“预期”在字典中的含义是指对未来情况的估计。也就是说预期是需要会计人员通过自己的工作经验判断从而辨别什么是资产，按照目前的情况来估计，到时是否会给企业带来经济利益。“估计”的正确性，将会对企业的财务报告产生较大的影响，从而这一工作无法完全交给人工智能来完成，这是对会计工作谨慎性的尊重。人工智能此时无法按照一种标准来衡量，更没有一个特定的数据衡量标准来供它使用，这些都需要会计人员根据自己的工作经验及企业内外的环境来判断。例如某些财务的应收账款有明显迹象表明无法收回，此时如果不及时处理将会虚增企业的资产，少确认损失，虚增利润，这对企业未来的经济活动都会有较大的影响，并影响企业的决策。
2.会计政策的选择
会计政策的选择是指特定主体根据自身的目标在可供选择的范围内进行选择并拟定会计政策的过程，企业一经选定某种方法，就不能随意变更。选择不同的会计政策对企业将会产生不同的经济后果，也会影响相关者的决策行为。但由于在实际的生产经营过程中因为经济环境、客观状况及国家的要求，可能会出现会计政策的变更。其中一个条件则是会计政策的变更能够提供更可靠、更相关的会计信息。在我们的实际工作中判定提供是否为更可靠、更相关的会计信息时，这一情况是非常复杂的。例如：投资性房地产后续计量模式的变更，从成本模式计量变更为公允价值模式计量，在市场经济这个大环境中，成本模式简单且易于取得，盈利水平较为稳定，但无法反映资产的真实价值和风险，降低价值相关性，然而公允价值模式会使会计信息更具相关性，使企业更具竞争性但其计量成本较高，利润易波动，且增加税负风险。会计政策的变更会给企业带来许多影响，会计人员需要考虑许多情况，以及分析社会环境，需要去衡量其利弊，去分析企业未来的发展，再做出合理的决定。以及存货计量方法的选择，折旧方法的选择都会出现这些问题，而目前人工智能只是按照一个标准进行判断衡量，最终还是需要会计人员根据经验等做出决策，这也足以说明会计是企业决策的参与者。
从以上两种情况来分析，财务会计的核算部分不仅仅是简单的记账、算账、对账等基础的会计核算，需要会计工作人员根据经验进行判断决策，会计人员的决策影响企业的经济活动。人工智能可以帮助企业会计人员简化工作，提供一些分析信息，而最终的思考及决策是需要由会计人员决定。接下来本文将从管理会计的角度进行论述分析。
四、管理会计
管理会计是财务会计的延伸，管理会计与财务会计有共同的最终目标，管理会计更直接的参与企业决策，本文将从管理会计的部分职能，对管理会计参与企业决策进行举例论述：
1.预测经济前景
管理会计按照企业未来的总目标和经营方针，充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束，选择合理的量化模型，有目的地预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平，为企业决策提供信息。例如：在进行利润预测中，面对不同情况我们会选择不同的模型对利润进行预测，在对资金需要量的预测中，会考虑各资产负债项目及其他因素对资金的影响，从而预测未来需要追加的外部资金量。管理会计站在现在，对未来作出预测，帮助企业更好的形成战略，制定计划，帮助企业进行决策。
2.参与经济决策
管理会计参与经济决策主要体现在根据企业决策目标搜集整理有关信息资料，选择科学的方法计算指标，筛选最优行动方案。例如：在短期经营决策需考虑生产经营能力、相关业务量、相关收入和相关成本四大因素，再根据企业生产经营活动的特点选择决策办法，最终对企业经营活动中面临的事项做出选择。对定价、是否生产、追加订货等问题可以做出较为恰当的决策。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用，也将对企业未来的发展有一定影响。人工智能面对企业纷繁复杂的经济活动，无法替人类做出重要决定，但不可否认，人工智能的应用将会大大提升会计工作人员的效率。
3.规划经营目标职能
管理会计的规划目标职能是通过编制各种计划和计算实现的，合理有效地组织协调供、产、销、及人、财、物之间的关系，并为控制责任考核创造条件。例如：管理会计中的本量利分析，计算的单一、多品种的保本分析，以及在盈利条件下的本量利分析。对研究企业盈亏有着较为重要的意义，规划企业的经营目标，为会计的预测决策提供必要的财务信息，此时管理会计可以利用人工智能建立模拟环境等，为自己提供相应的信息。
根据上述对管理会计职能的分析，我们可以看出管理会计对企业的影响，对企业发展的重要意义，也足以说明管理会计工作渗透企业的各个方面，处在企业管理的核心地位。人工智能可为企业的战略决策提供模拟分析、识别财务管理目标和财务管理环境，也可建立相应的预警模型，来促进企业的发展，所以会计人员可以合理利用人工智能为自己提供信息，帮助自己进行决策，但人工智能无法替代会计作出决策，会计需要根据经验，根据环境等作出最终决策。
五、结论
目前我国管理会计处于正在发展的阶段，加上大家对财务会计的认识不到位。人们对会计人员的印象从古至今一直就是账房先生，甚至许多学会计的人也认为会计只是记账，会算数字就能做好一个会计。这些都是片面的理解，会计工作是通过一系列的核算过程，最终参与企业的决策，促进企业的发展，提升企业的效益。
若问随着科技的发展，财会行业是否会受到冲击，答案是肯定的，人工智能可以替代人们做很多简单但又需要不断重复的工作或者是利用程序就可以计算出来的结果，像根据业务来生成记账凭证并录入借贷信息，根据数据直接计算各种指标。所以单纯进行简单财务核算的会计工作者是逐渐会被市场所淘汰，但是参与企业经济决策，帮助企业进行经济管理的会计，是企业所需要的。人工智能还无法达到真正的思考，但是它确实能够简化辅助会计人员的工作，以便于会计人员更好的参与企业的决策。人工智能扮演的角色是一种工具，帮助工作人员做基础核算工作，帮助会计解决繁琐却基本的事项，人工智能也可以帮助企业建立预警模型、建立模拟环境、识别风险等，这对会计人员的工作起了辅作用，使会计人员的工作效率有了较大的提升，同时也为会计工作者更好的参与企业经营决策起了促进作用。
在企业的各项经济活动中，处处存在着会计人员的工作，需要会计人员参与企业的经济决策，会计是企业决策的参与者。作为会计工作人员，我们应当保持专业知识的更新，提升自己的专业素养，顺应科技的发展，提高竞争力，更好的参与企业的经济决策，为企业的发展做出贡献。
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本文从探讨人工智能的定义出发，阐述了对“智能”的理解在研究中的地位，指出结合计算机对人脑认知过程进行建模研究的重要性。简要介绍了人工智能的三个阶段的发展简史、当前的研究与应用热点，并分析其在21世纪中的发展趋势，主要包括模糊处理、机器情感、神经网络等等，并指出人工智能的进一步发展依赖于更先进的数学工具。对这些问题的研究有助于进一步推动人工智能的发展。
关键词人工智能自然智能计算机模拟认知模型模糊处理机器情感多值模糊逻辑
论文结构与主要内容
1讨论人工智能定义，对“智能”的理解在研究中的重要性，指出“智能”具有综合性的特点，而这是人工智能研究的弱点。
2指出人类的认识过程可以抽象为一个符号操作系统，而计算机同样也可作为一个符号操作系统，因此可以使用计算机对人脑认识模型进行建模研究。
3简要介绍人工智能的发展史及研究热点
4分析人工智能的发展趋势，并指出人工智能的进一步发展依赖于数学工具的进一步发展。
在2015年大连的达沃斯会议的人工智能论坛上，主持人抛出了这样三个问题：如果你作为嫌疑人出现在法庭上，你希望法官是人类还是人工智能;如果你得了一种威胁你生命的疾病，你希望做出诊断的是人类还是人工智能;如果国家之间爆发战争，你希望机器人做士兵（人工智能驱动的）还是人类做士兵？
没有人工智能
对于这三个问题，无论是现场的观众，还是之前网上征集的答案，关于前两个问题，都有比较大的争议，有人或许因为医患关系不佳信任机器人医生，也有人更相信“老大夫”式的人类智慧。有人相信自己和人类法官更能说得清楚自己没有犯罪，有人则对机器人的客观公正更有把握。唯独对第三个问题，希望机器人做士兵还是人类做士兵，答案却很一致：所有人都认为还是机器人做士兵可能更好一些。
这三个答案其实已经体现了人类对人工智能（或者说机器人）的态度和定位，在公众的内心里，其实根本没有所谓人工智能，只有类似“狗智能”或者说是“警犬式的智能”。人工智能的定义有很多，但是共性的描述都包括，让机器拥有人类一般的智能、思考能力、自我认知能力和智慧的进化能力。不过我们能看到的情况是，现在所有关于人工智能的产业化研究，都没有涉及到这样的人工智能。
这一方面是因为技术水平还没有达到这个层次，让机器掌握自我进化的智慧多少超出了我们现在掌握的科学水平。另一方面，正如刚才所提及的，虽然大家每天都在说人工智能，但是没有人希望或者相信有人工智能，也就是如人一般的智能，或者说能够取代人的智能。现在所有在研发的人工智能（或者说机器人），多数只是作为人类的一个补充存在。这些机器人所从事的工作，或体现的作用，只是人类自己不希望或者不愿意做的事情，而非真的将机器人作为另外一种智能去承认。
比如工业生产线机器人，它解决人力成本越来越高的问题，做的是人类不再喜欢做重复性劳动的工作;矿井的探测机器人的研发，是因为工作环境太过恶劣，无人愿意从事的缘故。士兵机器人，更是因为人类将自身生命看得非常宝贵，所以愿意齐刷刷选择机器人上战场。虽然也有一些场合，机器起到了主体作用，比如科学运算，但这和人类选择狗作为警犬的道理如出一辙，我们选择狗作为警犬，不是因为狗有多智能（尽管狗在动物界也算聪明），只是因为狗的鼻子比人类灵敏（如同机器的纯数学运算速度快于人脑），这只能说明机器的天然优势，而并非人类承认人工智能可以和人的智能平起平坐。正如人不会因为狗的鼻子比人类灵敏，大家就会承认“狗权”能等于，甚至大于人权。
既然现状如此，为何开篇提到的霍金等人会对人工智能如此疑虑呢？其实，霍金对人工智能的担忧是有特定指向的。在包括霍金、哲学家乔姆斯基和马斯克（特斯拉创始人）等专家和意见领袖的公开信中，他们对人工智能的担忧主要体现在人工智能用于“自主性武器”，通俗的说就是机器士兵。这个有指向性的担忧并非完全没有道理，我们在达沃斯论坛也看到了，公众实际上对机器士兵是持欢迎态度的。但是，人们只看了机器士兵可以替人类卖命，却忽视了它可能存在的威胁。机器士兵，只会根据设定好的逻辑进行攻击判断，不像人类一样会考虑自身安危。让我们假设一下，如果把一个大国的核武器发动按钮由机器士兵来保管，那么1962年的古巴导弹危机大概不会持续13天，而只是13小时，甚至13分钟之内，一瞬间核武器就已经在美苏之间发射了。因为机器做决策，只有零和一，没有妥协性的中间地带。
尽管机器士兵的威胁对人类确实存在，我们也必须看到，这种人工智能产生的威胁，和日常在科幻电影里看到的人工智能的威胁，完全不是一回事。在电影《终结者》中，天网就是一种机器士兵，它对人类的围剿是有主动性的，天网认为人类是一种威胁，所以发动了对人类的战争。而在《黑客帝国》中，机器则因为人类决定消灭机器人这一族群而发动了一场反侵略战争。但霍金眼中的威胁，并不属于以上的情况。自主性武器所带来的威胁，更像是一种放大后的意外。自主武器因为误判了战场情况，发动了不该发动的大规模杀伤武器，导致整个人类面临威胁，和人工智能判断人类本身是应该消除的敌对势力完全是两种情况。虽然这两种情况都可能造成人类生存危机，但是缘由是完全不同的。一种是主动为之，另一种是城门失火殃及池鱼。
人工智能没有机会长大
既然人工智能具备智慧产生的威胁才是真正的威胁，这种境地离我们是否也已经不远？可以说，在目前产业界只是将人工智能定义为“警犬智能”的立场下，这种真正的人工智能威胁的距离还相当遥远。原因在于，人工智能得不到像人类一样的成长环境。
让我们回顾一下人类的成长过程吧，这实际上是一个充满了犯错和纠错的发展史。我们碰翻了开水，知道了烫的伤害，我们不小心跌倒，知道了失去平衡的痛苦滋味。如果开车出现了交通事故，则知道了注意力不集中，或者酒精对人脑带来的损害。这样不断地犯错，也是一个不断学习的过程，也是人类对世界的认知不断进步的过程。所以，几乎所有的法治国家，都对未成年人的错误持宽容态度，甚至未成年人犯罪，还会网开一面，就是对“人犯错”的正面认识。
可是人类对人类的态度，不会出现在人类对机器身上。根据联合国的一项数据统计，全世界每年因交通事故死亡的人数超过了100万。这些事故中，固然有很多是天气和机械失灵的原因，但是相当一部分是驾驶员（人类）操作不当导致。但是我们并没有因此取缔汽车这一交通工具，而是试图以更严格的法律和驾驶培训来解决这样的问题。可如果我们用机器换位思考一下，情况截然不同。现在谷歌等公司正在道路上测试的无人驾驶汽车，不用说发生人类驾驶员可能犯的百万次错误，如果仅仅每年因为人工智能误判发生10起致人死亡的事故，相信也足以让交通管理部门叫停谷歌这一测试。人类对自身是宽容的，而对待机器（异类）是严苛的。正是这种严苛，虽然科学家和技术公司对人工智能的研究如火如荼，但是如果不能让人工智能得到人类一样的纠错机会，不能获得人类一样的成长环境，人工智能很难真正“长大成人”。
当然，人工既然是计算机产生的智慧，或许也可以利用虚拟现实作为一种训练方法，正如《黑客帝国》中，尼奥也在一个小型的“Matrix”中学会了功夫。但现实世界的变量远远不是虚拟世界能够去完全模拟的。没有一个“良好”的成长环境，出生在一个犯错就会被“砍头”的教育环境里，我们很难相信真正的人工智能能够通过机器学习实现自我成长。在很长一段时间里，相信我们见不到人工智能，只能看到有一技之长的“狗智能”。
人工智能的未来
那么，“狗智能”是否就是人类所能创造的机器智慧的最高境界呢？答案也不会那么简单。这里有两个变数存在。首先，每个科幻电影里都有一个疯狂的科学家，现实世界当中，很难说不会发生这样的情况。在正常的学术环境（伦理要求）下，人工智能无法得到的成长环境，在一些极端环境下，是可能出现的。不说战争，和人类较为遥远的外太空探索就可能让科学家和政府作出一定程度上的让步。
另一方面，虽然像人工一样的智能很难出现，但是人工+智能却不那么遥远。手机和可穿戴设备的到来，让人与机器之间的距离前所未有的贴近。而接下来植入人体的智能硬件，则让人工+智能（机器）成为现实。虽然，人工+智能的初衷，是让机器作为人的助手，帮助人提高效率，做决策的还是人，但是未见得机器智能不会反客为主。因为是人工+智能，人表面上掌握了决策的最终决定权，所以在这个外衣的掩护下，机器犯了错，也不一定归罪于机器，正如人类驾驶员开车出了事故，不能去责怪汽车一样。这种宽容，可能让机器实现了某种程度的在真实世界成长的机会，而不是犯错后就扼杀在摇篮里。这个进程，取决于碳基生命（人类）和硅基生命（机器）之间结合的速度。