常識(shí)推理中的某些弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素

AI研究的一個(gè)目標(biāo)就是用機(jī)器智能模擬人的智能，它選擇各種能反映人的智能特征的問題進(jìn)行實(shí)踐，希望能做出各種具有智能特征的軟件系統(tǒng)。AI研究基于計(jì)算途徑，因此要建立具有可操作性的符號(hào)模型。一般而言，AI關(guān)于智能系統(tǒng)的符號(hào)模型可描述為：由一個(gè)知識(shí)載體（稱為知識(shí)庫KB）和一組加載在KB上的足以產(chǎn)生智能行為的過程（稱為問題求解器PS）構(gòu)成。經(jīng)過20世紀(jì)70年代包括專家系統(tǒng)的發(fā)展，AI研究者逐步取得共識(shí)，認(rèn)識(shí)到知識(shí)在智能系統(tǒng)中力量，即一般的智能系統(tǒng)事實(shí)上是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)，而知識(shí)包括專門性知識(shí)和常識(shí)性知識(shí)，前者亦可看做是某一領(lǐng)域內(nèi)專家的常識(shí)。于是，常識(shí)問題就成為AI研究的一個(gè)核心問題，它包括兩個(gè)方面：常識(shí)表示和常識(shí)推理，即如何在人工智能中清晰地表示人類的常識(shí)，并運(yùn)用這些常識(shí)去進(jìn)行符合人類行為的推理。顯然，如此建立的常識(shí)知識(shí)庫可能包含矛盾，是不協(xié)調(diào)的，但這種矛盾或不協(xié)調(diào)應(yīng)不至于影響到進(jìn)行合理的推理行為；常識(shí)推理還是一種非單調(diào)推理，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當(dāng)人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論；常識(shí)推理也是一種可能出錯(cuò)的不精確的推理模式，是在容許有錯(cuò)誤知識(shí)的情況下進(jìn)行的推理，簡(jiǎn)稱容錯(cuò)推理。而經(jīng)典邏輯拒斥任何矛盾，容許從矛盾推出一切命題；并且它是單調(diào)的，即承認(rèn)如下的推理模式：如果p?r，則pùq?r；或者說，任一理論的定理屬于該理論之任一擴(kuò)張的定理集。因此，在處理常識(shí)表示和常識(shí)推理時(shí)，經(jīng)典邏輯應(yīng)該受到限制和修正，并發(fā)展出某些非經(jīng)典的邏輯，如次協(xié)調(diào)邏輯、非單調(diào)邏輯、容錯(cuò)推理等。有人指出，常識(shí)推理的邏輯是次協(xié)調(diào)邏輯和非單調(diào)邏輯的某種結(jié)合物，而后者又可看做是對(duì)容錯(cuò)推理的簡(jiǎn)單且基本的情形的一種形式化。[②]“次協(xié)調(diào)邏輯”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、達(dá)·科斯塔等人在對(duì)悖論的研究中發(fā)展出來的，其基本想法是：當(dāng)在一個(gè)理論中發(fā)現(xiàn)難以克服的矛盾或悖論時(shí)，與其徒勞地想盡各種辦法去排除或防范它們，不如干脆讓它們留在理論體系內(nèi)，但把它們“圈禁”起來，不讓它們?nèi)我鈹U(kuò)散，以免使我們所創(chuàng)立或研究的理論成為“不足道”的。于是，在次協(xié)調(diào)邏輯中，能夠容納有意義、有價(jià)值的“真矛盾”，但這些矛盾并不能使系統(tǒng)推出一切，導(dǎo)致自毀。因此，這一新邏輯具有一種次于經(jīng)典邏輯但又遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于完全不協(xié)調(diào)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性。次協(xié)調(diào)邏輯家們認(rèn)為，如果在一理論T中，一語句A及其否定?A都是定理，則T是不協(xié)調(diào)的；否則，稱T是協(xié)調(diào)的。如果T所使用的邏輯含有從互相否定的兩公式可推出一切公式的規(guī)則或推理，則不協(xié)調(diào)的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以經(jīng)典邏輯為基礎(chǔ)的理論，如果它是不協(xié)調(diào)的，那它一定也是不足道的。這一現(xiàn)象表明，經(jīng)典邏輯雖可用于研究協(xié)調(diào)的理論，但不適用于研究不協(xié)調(diào)但又足道的理論。達(dá)·科斯塔在20世紀(jì)60年代構(gòu)造了一系列次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn（1≤n≤w），以用作不協(xié)調(diào)而又足道的理論的邏輯工具。對(duì)次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn的特征性描述包括下述命題：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)從兩個(gè)相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是說，矛盾不會(huì)在系統(tǒng)中任意擴(kuò)散，矛盾不等于災(zāi)難。(iii)應(yīng)當(dāng)容納與(i)和(ii)相容的大多數(shù)經(jīng)典邏輯的推理模式和規(guī)則。這里，(i)和(ii)表明了對(duì)矛盾的一種相對(duì)寬容的態(tài)度，(iii)則表明次協(xié)調(diào)邏輯對(duì)于經(jīng)典邏輯仍有一定的繼承性。

在任一次協(xié)調(diào)邏輯系統(tǒng)Cn(1≤n≤w)中，下述經(jīng)典邏輯的定理或推理模式都不成立：

?(Aù?A)

Aù?A→B

A→(?A→B)

摘要：隨著人工智能的深入發(fā)展，其應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣，對(duì)于某些行業(yè)有著深刻的影響。筆者研究的是人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響及對(duì)會(huì)計(jì)人員的建議，主要利用對(duì)比分析法，通過橫向和縱向?qū)Ρ确治鋈斯ぶ悄芟碌臅?huì)計(jì)行業(yè)。到我國(guó)人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和展望，再到人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響，最后分析出會(huì)計(jì)人員如何應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代的到來。

關(guān)鍵詞：人工智能；會(huì)計(jì)行業(yè)；影響

一、研究背景及意義

在剛剛過去的2016年，圍棋領(lǐng)域的“人機(jī)大戰(zhàn)”掀起一股人工智能的浪潮，以“阿爾法狗”為代表的人工智能戰(zhàn)勝了韓國(guó)的圍棋高手李世石，由此人工智能的發(fā)展引人深思。很多人會(huì)覺得人工智能是一個(gè)很遙遠(yuǎn)的事情，始終抱以一種懷疑的態(tài)度去看待人工智能。其實(shí)不然，人工智能從上世紀(jì)40年展至今，且不說現(xiàn)在家家都在使用，但是在我們的生活中至少是隨處可見的，比如，計(jì)算機(jī)行業(yè)、銀行業(yè)、會(huì)計(jì)業(yè)等都在使用的智能處理系統(tǒng)，而且范圍越來越廣，技術(shù)越來越具有深度。在傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)行業(yè)中，會(huì)計(jì)核算工作從憑證到報(bào)表都是由人工來完成的，但是現(xiàn)如今財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中的大部分工作都可以由財(cái)務(wù)軟件來完成，大大的解放了會(huì)計(jì)中的人力。也是在去年的3月份，著名的會(huì)計(jì)師事務(wù)所德勤對(duì)外宣布將人工智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)，這一宣布也是幾家歡喜幾家愁。雖然人工智能讓會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)變得更加便捷、精準(zhǔn)，但是傳統(tǒng)會(huì)計(jì)行業(yè)中那些被人工智能替代的手工記賬人員將何去何從？筆者從一個(gè)會(huì)計(jì)人的角度對(duì)人工智能時(shí)代下的會(huì)計(jì)行業(yè)進(jìn)行探討，目的是明晰人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響，以及傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)人員如何應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代的到來。

二、我國(guó)人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和展望

(一)我國(guó)人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀會(huì)計(jì)行業(yè)主要涉及的是企事業(yè)單位、政府機(jī)構(gòu)和會(huì)計(jì)師事務(wù)所，這三大類是有會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)的主要主體。就我國(guó)來說，很多涉及會(huì)計(jì)工作主體對(duì)于人工智能的應(yīng)用僅限于會(huì)計(jì)系統(tǒng)，而且在會(huì)計(jì)系統(tǒng)中一些類似于審核、判斷等主觀行為還是要財(cái)務(wù)人員手工進(jìn)行操作。目前市場(chǎng)上已經(jīng)存在各種可以滿足不同類型組織結(jié)構(gòu)會(huì)計(jì)主體業(yè)務(wù)需求的會(huì)計(jì)軟件，可以說應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛了。但是就會(huì)計(jì)師事務(wù)所來說，作為主要業(yè)務(wù)之一的審計(jì)業(yè)務(wù)在人工智能方面應(yīng)用的稍微較少，因?yàn)閷?duì)于上市公司審計(jì)業(yè)務(wù)而言，需要填制大量的審計(jì)工作底稿，包括電子版和紙質(zhì)版，這些數(shù)據(jù)的錄入目前還是依賴于手工。

摘要：圍繞人工智能課程教學(xué)中存在的問題，將“吊牌識(shí)別”案例引入人工智能課程實(shí)踐教學(xué)，以此提高人工智能課程理論教學(xué)質(zhì)量，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的興趣，從而更好地培養(yǎng)學(xué)生在人工智能領(lǐng)域的實(shí)踐能力與創(chuàng)新能力。

關(guān)鍵詞：人工智能；實(shí)踐教學(xué)；吊牌識(shí)別

人工智能融合了計(jì)算機(jī)、控制學(xué)、語言學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)學(xué)等多學(xué)科專業(yè)知識(shí)[1-3]。2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4-5]。2018年4月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，其核心是推動(dòng)人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)[6-7]。《2020—2026年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及未來發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示[8]，2018年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模為339億元，增長(zhǎng)率達(dá)56.2%，而2019年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)到516億元。人工智能技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，伴隨而來的是人工智能領(lǐng)域人才需求激增。近三年，越來越多的高校開設(shè)了人工智能專業(yè)，并在計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)和自動(dòng)化等專業(yè)開設(shè)人工智能課程，還有部分高校將人工智能課程納入通識(shí)課程體系。但人工智能理論知識(shí)具有抽象性、復(fù)雜性和涉及面廣等特點(diǎn)，教學(xué)過程枯燥乏味，使得學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中很難保持熱情。如何更好地將人工智能理論知識(shí)與實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合[9-10]，是本文研究的重點(diǎn)。本文結(jié)合筆者的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，將綜合性較強(qiáng)的案例融入實(shí)踐教學(xué)，再以實(shí)踐教學(xué)促進(jìn)人工智能課程理論教學(xué)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用相關(guān)理論知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。

1人工智能課程教學(xué)中存在的問題

1.1師資力量不足

目前，很多高等院校開始開設(shè)人工智能專業(yè)，但能夠承擔(dān)該專業(yè)授課任務(wù)的教師不多，且部分教師是從計(jì)算機(jī)專業(yè)轉(zhuǎn)到人工智能專業(yè)的，很多知識(shí)也是“現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣”，在講授過程中很難把握好知識(shí)的難度和學(xué)生的接受程度。

人工智能技術(shù)分析1

摘要：目的：探討人工智能（AI）在年齡相關(guān)性黃斑變性診斷中的影響因素。方法：選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查且已診斷明確的年齡相關(guān)性黃斑變性的100張眼底照相，由AI進(jìn)行解讀。按照位置、對(duì)焦、準(zhǔn)確、曝光程度、睫毛偽影、中心暗影、周邊暗影等對(duì)眼底圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，分析眼底圖像質(zhì)量與AI診斷準(zhǔn)確性的影響。結(jié)果：在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，100例黃斑變性圖像，其中拍攝位置不標(biāo)準(zhǔn)為最常見問題占30％，其次為邊緣漏光，占27％，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中AI診斷陽性率86％，AI診斷正確率與眼底照相周邊是否有暗影具有統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)性（P＜0.05）。結(jié)論：在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中AI診斷正確率受眼底圖像質(zhì)量影響，改善眼底照相拍攝質(zhì)量是提高診斷準(zhǔn)確率的重要途徑。

關(guān)鍵詞：人工智能；黃斑變性；眼底照相；圖像質(zhì)量

年齡相關(guān)性黃斑變性（AMD）是發(fā)達(dá)國(guó)家年齡超過50歲人群不可逆轉(zhuǎn)視力喪失的主要原因［1］。AMD疾病逐漸進(jìn)展，從早期和中期，幾乎沒有或僅有微妙的視覺變化，最終患者會(huì)發(fā)生中心視力損傷，早診斷、早干預(yù)是防治AMD的重要手段。多種因素參與AMD的疾病進(jìn)程。多項(xiàng)國(guó)內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，年齡、性別、種族、遺傳等是AMD發(fā)生的重要影響因素［2］。目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）基于醫(yī)療數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在眼病領(lǐng)域進(jìn)行了一系列探索。2016年初，GoogleDeepMind與英國(guó)國(guó)家健康體系（NHS）開發(fā)了一款用于輔助醫(yī)生快速查看血液測(cè)試結(jié)果的軟件，以輔助決策并提高效率。同年JAMA刊登了gulshan團(tuán)隊(duì)研究成果，通過深度學(xué)習(xí)，AI輔助的軟件系統(tǒng)對(duì)眼底病檢測(cè)準(zhǔn)確率96％［3］。2018年我國(guó)張康團(tuán)隊(duì)在Cell刊文，開發(fā)出診斷眼病和肺炎的AI系統(tǒng)［4］，主要對(duì)糖尿病性視網(wǎng)膜病變進(jìn)行AI輔助診斷。AI已經(jīng)被應(yīng)用于老年黃斑變性的檢測(cè)中，其原理是能夠通過觀察眼底圖像所呈現(xiàn)的玻璃膜疣及視網(wǎng)膜微血管病變體征等，實(shí)現(xiàn)對(duì)AMD玻璃膜疣的自動(dòng)檢測(cè)和量化系統(tǒng)，能夠?qū)膊〉目陀^記錄描述，幫助識(shí)別和分類AMD患者。目前，相關(guān)研究集中在玻璃膜疣的診斷準(zhǔn)確率和敏感度的提升方面［5］。但AMD是一個(gè)長(zhǎng)期、慢性進(jìn)展的過程，病情復(fù)雜，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的眼底照相質(zhì)量并不均一，往往受限于場(chǎng)地環(huán)境、設(shè)備以及受培訓(xùn)人員的技術(shù)水平，在真實(shí)世界實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，獲得完美的照相質(zhì)量相對(duì)困難［6］，從而影響人工智能輔助診斷。筆者擬通過此次研究，探索圖像質(zhì)量的差異與AI診斷準(zhǔn)確率的關(guān)系，尋找影響診斷的主要因素，改善醫(yī)療技術(shù)，進(jìn)一步提高AI的診療準(zhǔn)確性，從而提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

1資料與方法

1．1一般資料選擇2018年1月1日—2019年12月31日在我院篩查的100例年齡相關(guān)性黃斑變性患者。本研究經(jīng)本院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

摘要：隨著廣東煙草的高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變，在深入推進(jìn)行業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，有效發(fā)揮信息化管理的戰(zhàn)略支撐作用，提升財(cái)務(wù)智能化水平的引領(lǐng)下，在計(jì)算機(jī)技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今天，通過借助最先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式進(jìn)行一場(chǎng)現(xiàn)代化的變革，將人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)算法引入，搭建財(cái)務(wù)智能咨詢平臺(tái)，解決大家在財(cái)務(wù)咨詢上面臨的共同問題，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；財(cái)務(wù)管理；煙草企業(yè)；高質(zhì)量發(fā)展

一、前言

人工智能就是制造智能的機(jī)器，更特指制作智能的程序。人工智能通過研究人類大腦的思考、學(xué)習(xí)和工作方式，模仿人類的思考方式使計(jì)算機(jī)能智能的思考問題，然后將研究結(jié)果作為開發(fā)智能軟件和系統(tǒng)的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)算法，與數(shù)據(jù)和計(jì)算能力并稱為人工智能的三大基石。是計(jì)算機(jī)科學(xué)中非常重要的基礎(chǔ)科目，常用于計(jì)算、資料處理和自動(dòng)推理。通過借鑒人工智能的技術(shù)，搭建財(cái)務(wù)智能咨詢平臺(tái)，建立自主學(xué)習(xí)案例及知識(shí)庫的復(fù)雜算法，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)平臺(tái)咨詢交互中的度量權(quán)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)咨詢的快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的回答，提升效率的同時(shí)，為創(chuàng)建智慧財(cái)務(wù)，促進(jìn)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)融合，充分發(fā)揮財(cái)務(wù)的職能作用，有效發(fā)揮財(cái)務(wù)管理對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)性支撐作用走出關(guān)鍵性的一步。

二、傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)咨詢活動(dòng)

在日常工作中，市局（公司）財(cái)務(wù)管理中心直接對(duì)接市局（公司）所有部門及各分公司、子公司，并且涉及的財(cái)務(wù)工作模塊、工作環(huán)節(jié)多。財(cái)務(wù)人員在完成自身工作職責(zé)內(nèi)容外，還需要對(duì)各類重復(fù)的財(cái)務(wù)基礎(chǔ)問題的咨詢進(jìn)行解答，占用了財(cái)務(wù)人員的大量的工作時(shí)間，降低了工作效率。而從財(cái)務(wù)咨詢者的角度出發(fā)，由于財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的嚴(yán)謹(jǐn)性，在處理財(cái)務(wù)問題中都希望得到最專業(yè)的財(cái)務(wù)人員指導(dǎo)，從而確保財(cái)務(wù)相關(guān)工作的準(zhǔn)確性。目前傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)咨詢方式包括電話咨詢、現(xiàn)場(chǎng)咨詢、微信咨詢、郵件咨詢等，遇到被咨詢財(cái)務(wù)人員忙碌，外出，開會(huì)，請(qǐng)假等原因，咨詢者不能得到及時(shí)回復(fù)，就需要等待或是再次咨詢，這時(shí)耗費(fèi)的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)，效率更低。傳統(tǒng)的咨詢方式的局限性制約了相關(guān)人員工作效率的提升。