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本文目錄:

• 1、人工智能是研究人類什么的規(guī)律構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)

• 2、什么是人工智能？發(fā)展過程中經(jīng)歷了哪些階段

• 3、在AI時(shí)代，AI如何解決員工的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求？

• 4、機(jī)器人是怎么實(shí)現(xiàn)人工智能的呢？

一、人工智能是研究人類什么的規(guī)律構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)

人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)。

并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品。

將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。

人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。

但不同的時(shí)代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。  2021年9月25日，為促進(jìn)人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

二、什么是人工智能？發(fā)展過程中經(jīng)歷了哪些階段

1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

2、一開始是圖靈提出的概念：機(jī)器人是否會思考

然后就被擱在一邊了，直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的提出，又火了一段時(shí)間，然后因?yàn)殡[層訓(xùn)練規(guī)則不明所以又被擱一邊了；

在接下來有人解決了隱層訓(xùn)練問題，又一下子活躍起來了，大概活躍到了上世紀(jì)70年代，劃時(shí)代的SVM提出來了，至此機(jī)器學(xué)習(xí)從以仿生為主正式轉(zhuǎn)為以統(tǒng)計(jì)學(xué)為主；

接下來是1995年AdaBoost算法提出，實(shí)現(xiàn)了多分類器的級聯(lián)，又把分類效果提升了一個(gè)等級；

最后就是06年深度學(xué)習(xí)概念提出，現(xiàn)在看來效果很不錯(cuò)，接近甚至超過人分類效果了；

總的來說就是一開始人們想用計(jì)算機(jī)做一個(gè)大腦出來，經(jīng)過幾十年摸索發(fā)現(xiàn)不現(xiàn)實(shí)，最后發(fā)現(xiàn)可以用統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)來解決。

三、在AI時(shí)代，AI如何解決員工的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求？

AI并不神秘，甚至可以說無處不在——來自購物、娛樂平臺的“猜你喜歡”，來自社交平臺、新聞媒體的“為你推薦”等等無一不在使用AI技術(shù)來解決每個(gè)人的個(gè)性化消費(fèi)。

在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，AI技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用得越來越成熟，在企業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域用來解決員工的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求也是AI及企業(yè)學(xué)習(xí)發(fā)展的必然趨勢。

其中，數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，這里的數(shù)據(jù)包括精準(zhǔn)的員工畫像數(shù)據(jù)及足夠量級的內(nèi)容數(shù)據(jù)；機(jī)器學(xué)習(xí)是決定推薦內(nèi)容準(zhǔn)確度及影響員工學(xué)習(xí)體驗(yàn)的關(guān)鍵，這里的機(jī)器學(xué)習(xí)主要指建立員工與數(shù)據(jù)之間循環(huán)往復(fù)不斷修正完善的關(guān)系。

要解決員工的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，必須從數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個(gè)方面入手，這兩個(gè)方面又是你中有我我中有你的關(guān)系，那么他們?nèi)绾螀f(xié)同作戰(zhàn)解決員工的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求呢？

建立立體的員工畫像

對于員工畫像來說，采集數(shù)據(jù)的維度越多，畫像越精準(zhǔn)。

為了更好地規(guī)劃員工個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，精準(zhǔn)把握員工學(xué)習(xí)需求，推送符合企業(yè)和員工學(xué)習(xí)需求的知識內(nèi)容，最終提升企業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效果，立體多維的員工畫像是基礎(chǔ)。

現(xiàn)在大部分學(xué)習(xí)平臺所謂精準(zhǔn)的員工畫像更多的是基于企業(yè)內(nèi)部員工基本的崗位信息而建立，采集數(shù)據(jù)的維度非常有限。

深度應(yīng)用AI技術(shù)的企業(yè)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，可以從全網(wǎng)數(shù)千萬個(gè)數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)理解每個(gè)崗位的知識結(jié)構(gòu)，繪制高精度崗位地圖，精準(zhǔn)定位員工角色和技能水平，并通過同行同事的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)、員工在社交、購物等消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)等等維度了解員工興趣愛好、生活學(xué)習(xí)規(guī)律，精準(zhǔn)描摹員工畫像，為員工建立從工作、生活、娛樂休閑三位一體的立體畫像。

為了更好地為員工建立多維的立體畫像，F(xiàn)iltered的產(chǎn)品Magpie在確保引擎了解員工角色、興趣、學(xué)習(xí)需求和技能概況時(shí)，會不時(shí)向員工提出很多問題，以期對員工有更加全面的認(rèn)識；

國內(nèi)的布本知魚從公司特點(diǎn)、團(tuán)隊(duì)需求、崗位地圖、個(gè)人情況等9大類30多個(gè)維度精準(zhǔn)刻畫員工畫像；

建立知識單元盡可能小的微知識系統(tǒng)

在知識內(nèi)容的數(shù)據(jù)上，包含兩個(gè)方面：企業(yè)內(nèi)外已有的知識數(shù)據(jù)和正在或未來可能創(chuàng)建的知識數(shù)據(jù)。

企業(yè)在內(nèi)容數(shù)據(jù)方面的難題大概有兩個(gè)：一是原有的大課數(shù)據(jù)、厚重的知識材料長期沉寂，造成知識數(shù)據(jù)資產(chǎn)的浪費(fèi)；二是內(nèi)容單一，數(shù)據(jù)量不足。

解決員工個(gè)性化學(xué)習(xí)需求，從知識內(nèi)容的角度可以分兩步：

第二步，在正確的時(shí)間提供精確的知識內(nèi)容，正確的時(shí)間是指員工發(fā)生需求的時(shí)間，精確的內(nèi)容是剛剛好解決需求的知識單元或知識點(diǎn)，而不是長篇大論的課程或材料。

要完成第一步，在將企業(yè)內(nèi)部知識數(shù)字化的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)開放第三方數(shù)據(jù)，從第三方數(shù)據(jù)中獲取對員工有價(jià)值的與時(shí)俱進(jìn)的知識數(shù)據(jù)。

要完成第二步，首先需要的就是拆解知識內(nèi)容，包括對內(nèi)容進(jìn)行知識單元的識別、標(biāo)記和分類等，幫助企業(yè)建立知識單元盡可能小的內(nèi)容數(shù)據(jù)，方便在員工需要的時(shí)候精準(zhǔn)提取相應(yīng)的解決方案；

機(jī)器學(xué)習(xí)，不斷校準(zhǔn)、完善推送內(nèi)容的精準(zhǔn)度

機(jī)器學(xué)習(xí)通過員工對內(nèi)容數(shù)據(jù)的相關(guān)行為反饋，逐步校準(zhǔn)內(nèi)容的精準(zhǔn)度。

有一種機(jī)器學(xué)習(xí)叫強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它專注于系統(tǒng)性能，會根據(jù)用戶或積極或消極的反饋，以及自身的大量重復(fù)學(xué)習(xí)來執(zhí)行任務(wù)，調(diào)整自己的系統(tǒng)行為。

比如，AI系統(tǒng)為員工推送的某一主題內(nèi)容，并未引起員工的點(diǎn)擊、關(guān)注，系統(tǒng)就會判斷這一主題的內(nèi)容并不符合員工的當(dāng)下需求，那么系統(tǒng)將不再推送這類內(nèi)容；在某天員工對該主題的內(nèi)容進(jìn)行了主動搜索，機(jī)器就會判斷員工在這一階段可能需要這一主題的相關(guān)內(nèi)容了，后續(xù)將會再增加這一主題的相關(guān)推送。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)這種通過越來越多的系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)來做出決策的學(xué)習(xí)方式或能力，與人類根據(jù)積極或消極后果來改進(jìn)自身學(xué)習(xí)極為相似，但它的這種學(xué)習(xí)是不間斷的，不受時(shí)間、地點(diǎn)的約束。

智能機(jī)器人讓學(xué)習(xí)融入員工的日常工作

員工在遇到難題的時(shí)候，不可能正好有一場培訓(xùn)等著他，通常情況下，他們會首先向同事、領(lǐng)導(dǎo)等相關(guān)業(yè)務(wù)專家尋求幫助，保證問題處理的高效快捷，但這樣的業(yè)務(wù)專家也同樣不太可能隨時(shí)出現(xiàn)在身邊。

基于AI技術(shù)的智能機(jī)器人就是可以隨時(shí)隨地幫助員工高效解決問題的專家，是每個(gè)人身邊的導(dǎo)師，員工遇到問題的時(shí)候，只需要喚醒智能機(jī)器人說出相關(guān)的問題，就可以第一時(shí)間得到相關(guān)的解決方案。

為什么能夠成為員工身邊的導(dǎo)師呢？因?yàn)樗軌蛟趩T工發(fā)出需求后，快速理解員工問題，并在盡可能小的知識單元存在的微知識系統(tǒng)中精準(zhǔn)定位到員工需要的解決方案。這不但為員工的即時(shí)性難題找到了答案，還可以盤活企業(yè)歷史知識的價(jià)值。

同時(shí)智能機(jī)器人還有一套自己的運(yùn)營邏輯，即判斷企業(yè)知識庫有沒有答案、找到能夠解答業(yè)務(wù)問題的專家或業(yè)務(wù)骨干：有答案，直接提取答案推送給員工；沒有答案，自動邀請專家或同事作答，并觸發(fā)獎勵(lì)機(jī)制，對問答人給出相應(yīng)獎勵(lì)，得出的答案也會沉淀下來，豐富企業(yè)知識庫，推送給問答人或可能有這個(gè)問題的人。這也直接促進(jìn)了組織經(jīng)驗(yàn)的萃取、優(yōu)化。

四、機(jī)器人是怎么實(shí)現(xiàn)人工智能的呢？

機(jī)器人只是人工智能的一個(gè)載體。

人工智能（AI）:

它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。它涉及開發(fā)計(jì)算機(jī)程序來完成否則需要人類智能的任務(wù)。AI算法可以解決學(xué)習(xí)，感知，問題解決，語言理解和邏輯推理。AI在現(xiàn)代世界中以許多方式使用。例如，AI算法用于Google搜索，Amazon推薦引擎和SatNav路線查找器。大多數(shù)AI程序不用于控制機(jī)器人。即使AI用于控制機(jī)器人，AI算法也只是較大的機(jī)器人系統(tǒng)的一部分，它還包括傳感器，執(zhí)行器和非AI編程。

機(jī)器人:

是可編程機(jī)器，通常能夠自主地或半自主地執(zhí)行一系列動作。構(gòu)成機(jī)器人有三個(gè)重要因素，：機(jī)器人通過傳感器和執(zhí)行器與物理世界進(jìn)行交互。機(jī)器人是可編程的。機(jī)器人通常是自主或半自主的。

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