免费智能真题库 > 历年试卷 > 信息系统项目管理师 > 2021年上半年 信息系统项目管理师 下午试卷 案例
第1题      
知识点   项目经理   项目管理   项目收尾   语音识别   语音   开发人员   项目管理计划   培训   信息系统项目   信息化   预算   人员培训   人工智能

 
【说明】
2020年某公司承接某地方法院的智慧法院信息系统项目,实现法院庭审流程信息化,项目要求引入智能语音技术,将庭审现场人员的语音实时转换成文字,既可在屏幕上输出显示,又可实时编辑,提高庭审记录的效率。公司没有智慧法院的相关项目经验,选择就业两年的小王担任项目经理,由于项目时间较紧,小王主要围绕工作分解、人员分工、项目进度和预算,独自制定了项目管理计划,考虑到公司从未有过智能语音识别方面的相关开发经验,小王特意从某高校请来人工智能实验室的李教授,为项目组人员培训智能语音相关理论知识和常用算法,经过培训,对语音识别技术有了初步的了解,但还不具备自我研发能力,因此项目组决定将该功能外包。 项目实施过程中,甲方希望能在软件中增加一简单功能,小王认为增加功能并不复杂,直接让软件开发人员进行了修改,由于项目本身时间周期较短,又受疫情影响,时间更加紧迫,为了不耽误进度,小王要求项目组采取997工作模式,项目中后期,有核心人员提出离职。 项目收尾时,小王发现交付的软件存在部分功能与设计文档不一致。
 
问题:1.1   结合案例,从风险识别的角度,指出该项目存在的问题。
 
问题:1.2   对于语音识别模块,假设项目组根据过去经验得到如下表信息:(单位:万元);

请应用决策树分析技术,分别计算自研和外包的期望货币价值,并判断项目组选择外包方式是否正确。
 
问题:1.3   请描述项目整体管理包括哪几个过程?分别属于哪个项目管理过程组
 
问题:1.4   (4分)
请将下面(1)~(2)处的答案填写在答题纸的对应栏内。
风险按()性可以分为已知风险、可预测风险和不可预测风险,为了预防原材料价格波动,提前储备了一批原材料,结果原材料价格出现了下跌。该风险属于()。
 
 
 



   知识点讲解    
   · 项目经理    · 项目管理    · 项目收尾    · 语音识别    · 语音    · 开发人员    · 项目管理计划    · 培训    · 信息系统项目    · 信息化    · 预算    · 人员培训    · 人工智能
 
       项目经理
        项目经理是负责实现项目目标的个人。
        一般要求
        .广博的知识(项目管理知识、系统集成行业知识、客户行业知识)。
        .丰富的经历。
        .良好的协调能力。
        .良好的职业道德。
        .良好的沟通与表达能力。
        .良好的领导能力。
        好的项目经理
        一个好的项目经理能够使项目完成得出色,把握项目计划包括成本、进度、范围以及质量等,把客户的满意度提到最高。要做好一个项目经理,需要:
        .真正理解项目经理的角色。
        .重视项目团队的管理,奖罚分明。
        .计划、计划、再计划。
        .真正理解“一把手工程”。
        .切记注重用户参与。
 
       项目管理
        定义
        把各种知识、技能、手段和技术应用于项目活动之中,以达到项目的要求。管理一个项目包括:
        .识别要求。
        .确定清楚而又能实现的目标。
        .权衡质量、范围、时间和成本方面的要求,使技术规格说明书、计划和方案适合于各干系人的不同需求与期望。
        项目管理需要的知识领域
        除了专门的项目管理技术以外,项目管理组至少应能理解和使用以下5方面的知识领域:
        .项目管理知识体系。
        .应用领域的知识、标准和规定。
        .项目环境知识。
        .通用的管理知识和技能。
        .软技能(处理人际关系技能)。
        项目管理体系
        项目管理体系是指用于管理项目的工具、技术、方法、资源和规程。项目管理计划说明如何使用项目管理体系。
        项目管理环境
        项目管理团队应该考虑的项目环境包括:
        .社会环境:经济、人口、教育、道德、种族、宗教和其他特征等。
        .政治环境:法律、风俗和政治风气等。
        .自然环境:生态和自然地理等。
        项目管理办公室
        项目管理办公室(PMO)是在管辖范围内集中、协调地管理项目的组织单元。也可指“大项目管理办公室”、“项目办公室”或“大项目办公室”。PMO监控项目、大项目或各类项目组合的管理。由PMO管理的项目不必要有特定的关系,PMO关注与上级组织或客户的整体业务目标相联系的项目或子项目之间的协调计划、优先级和执行情况。
        PMO执行的职责可以是一个宽广的范围,包括从以培训、软件、标准政策和规程、模板的形式提供项目管理支持功能,到实际直接管理项目和项目的结果。
        PMO可以存在于任何组织结构中,包括职能型组织。
        项目经理和项目管理办公室的区别如下:
        .追求的目标不同。项目经理关注于特定项目的目标,而PMO管理主要的大项目范围的变化,并将之视为更好地达到业务目标的潜在机会,其工作目标包含组织级的观点。
        .项目经理控制赋予项目的资源以最好地实现项目目标,而PMO对所有项目之间的共享资源进行优化使用。
        .项目经理管理本项目的范围、进度、费用和质量,而PMO管理整体的风险、整体的机会和所有项目的依赖关系。
        过程和过程组
        过程就是一组为了完成一系列事先指定的产品、成果或服务而必须执行的互相联系的行动和活动。
        项目管理过程由项目团队实施,包括两大类:
        .面向管理的过程。即项目管理过程,其目的是启动、规划、执行、监控和结束一个项目。
        .面向产品的过程。一般由项目生命期规定,并因领域而异。
        项目管理过程和创造产品的过程从项目开始到结束始终彼此重叠交互。
        任何项目都必须执行5个项目过程组,它们与应用领域或特定行业无关。过程组不是项目阶段,每一阶段或子项目都要重复过程组的所有子过程。
        .启动过程组。定义并批准项目或阶段。在多阶段项目中,后续阶段进行的启动过程是为了确认在指定项目章程与拟定初步项目范围说明书过程中所做的原假设与决策的合理性。启动过程组也定义了项目意图,确定了目标,并授权项目经理进行项目。
        .规划过程组。定义和细化目标,规划最佳的行动方案,即从各种备选方案中选择最优方案,以实现项目或阶段所承担的目标和范围。项目团队应让所有项目干系人参与项目计划过程。当项目计划工作结束时,不管是由组织还是由项目团队负责,都要有明确的指导方针,否则将无法确定如何进行后续的反馈和细化。项目管理计划的渐进明细经常被称作“滚动式计划”,这意味着计划是一个迭代和持续的过程。
        .执行过程组。整合人员和其他资源,在项目的生命期或某个阶段执行项目管理计划。
        .监控过程组。要求定期测量和监控项目进展,识别与项目管理计划的偏差,以便在必要时采取纠正措施,确保项目或阶段目标达成。
        .收尾过程组。正式接受产品、服务或工作成果,有序地结束项目或阶段。
        项目管理过程组和“计划-执行-检查-行动(即PDCA)”循环的对应关系如下图所示。
        
        项目管理过程组和PDCA循环的对应
        规划过程组与PDCA循环中的“计划”对应;执行过程组与循环中的“执行”对应;监控过程组与循环中的“检查”和“行动”对应。启动过程组是这些循环的开始,而收尾过程组是其结束。
        过程的交互
        项目管理过程组通过它们各自所产生的结果而联系起来——一个过程的结果或者输出通常会成为另一个过程的输入或者整个项目的最终结果。在项目过程组之间以及项目过程本身当中,这种联系是迭代的。
        如果一个项目被划分成阶段,每个阶段中的过程经常会反复进行。项目中过程组的相互作用如下图所示。
        
        过程组的相互作用
        5个项目过程组与44个项目管理过程及9个项目管理知识域的映射关系如下表所示。
        
        过程组、过程和类知识域的映射关系
        注:1.在《信息系统项目管理师教程》中,“团队组建”被划分为规划过程组。在PMBOK 2004版中,“团队组建”在执行过程组中,笔者认为划分在执行过程组中更合理。
        2.发包规划在《信息系统项目管理师教程》中也称为计划签约和编制合同。
 
       项目收尾
        项目收尾的内容
        项目收尾过程根据项目管理计划的收尾部分执行。在多阶段的项目中,项目收尾过程对项目的部分范围以及相应的活动进行收尾。如果项目在完成前就被终止,要对采取这一举措的原因进行分析和记录。
        .管理收尾
        管理收尾涉及到项目干系人的所有活动,重点在于收集项目记录、分析项目得失、收集经验教训,以及对项目归档供未来参考之用。
        .合同收尾
        包括产品验证(所有的工作已正确完成并且客户满意)和合同管理收尾(更新合同记录的内容并将信息归档供将来参考之用)两部分工作内容。
        输入
        1.项目管理计划
        2.合同
        合同文件包括合同本身、合同变更和其他文件(如技术方法、产品说明书、可交付物验收准则与程序)。
        3.企业环境因素
        4.组织过程资产
        5.工作绩效信息
        6.交付物
        工具与技术
        1.项目管理方法论
        2.项目管理信息系统
        3.专家判断
        输出
        1.管理收尾规程
        本规程包含参与执行项目或阶段性管理收尾程序的所有项目团队成员的活动及相关角色和职责。该规程制订了将项目产品或服务移交生产或运营的程序,处理的对象有:
        .确定干系人批准变更和所有级别可交付物要求的行动与活动。
        .确认项目已满足所有赞助人、顾客和其他干系人的要求,核实所有可交付物都已经提供并验收,确认完成与出口准则已经遵循所需要的行动与活动。
        .满足项目完成与出口准则所需要的行动与活动。
        2.合同收尾规程
        本规程为逐步进行合同收尾提供了一种方法,它包括确定合同条款和相关条件,以及所需的退出准则,涉及到项目团队成员、客户以及参与合同收尾过程的其他干系人的所有活动与有关的责任。
        3.最终产品、服务或成果
        4.组织过程资产(更新)
        收尾包括利用配置管理系统为项目文件编制一份索引指明其存储位置。
        .正式验收文件:表明客户或项目发起人已经正式验收了项目交付物。
        .项目档案:项目活动产生的文件,如项目管理计划、范围、进度、成本、质量基准。
        .项目收尾文件:包括表明项目已经完成,完成的项目交付物已移交的正式文件。若项目提前终止,该文件需要说明项目终止的原因,并履行正式程序,将取消项目的已完成与未完成交付物移交他人。
        .历史信息:历史信息和经验教训要转移到经验知识库,以便未来项目使用。
 
       语音识别
        语音识别技术的目的是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。不可否认,语音识别是未来最被看好的人机交互方式。
 
       语音
        在VR系统中,语音的输入、输出也很重要,这就要求虚拟环境能听懂人的语言,并能与人实时交互。而让计算机识别人的语音是相当困难的,因为语音信号和自然语言信号具有多边性和复杂性。例如,连续语音中的词与词之间没有明显的停顿,同一词、同一字的发音受前后词、字的影响,不仅不同人说同一词会有所不同,同一人的发音也会受到心理、生理和环境的影响而有所不同。
        使用人的自然语言作为计算机输入目前存在两个问题,首先是效率问题,为便于计算机理解,输入的语音可能会相当烦琐。其次是正确性问题,计算机理解语音的方法是对比匹配,但没有人的智能。
 
       开发人员
        ①多媒体软件:项目负责人、学科教学专家、教学设计专家、软件工程师、多媒体素材制作专家和多媒体课件制作专家。
        ②多媒体电子出版物:策划编导、文字编辑、美术编辑、音乐编辑和多媒体编辑。
 
       项目管理计划
        项目管理计划是说明项目将如何执行、监督和控制的一份文件,它整合了其他各规划过程所输出的所有子管理计划和基准。
        项目管理计划中的子管理计划包括:范围管理计划、需求管理计划、进度管理计划、成本管理计划、质量管理计划、过程改进计划、人力资源管理计划、沟通管理计划、风险管理计划、采购管理计划和干系人管理计划。
        项目管理计划中的项目基准包括:范围基准、进度基准和成本基准。
        另外,项目管理计划还可能包括以下内容:
        .项目所选用的生命周期及各阶段将采用的过程。
        .项目管理团队做出的裁剪决定,包括:
        项目管理团队所选择的项目管理过程。
        每个所选过程的执行程度。
        对这些过程所需的工具与技术的描述。
        对如何利用所选过程来管理具体项目的描述,包括这些过程间的依赖关系和相互影响,以及这些过程的主要输入和输出。
        .关于如何执行工作以实现项目目标的描述。
        .变更管理计划,用来明确如何对变更进行监控。
        .配置管理计划,用来明确如何开展配置管理。
        .对如何维护绩效测量基准的完整性的说明。
        .干系人的沟通需求和适用的沟通技术。
        .为处理未决问题和制订决策所开展的关键管理审查,包括内容、程度和时间安排等。
        项目管理计划可以是概括的或详细的,可以包括一个或多个子管理计划。每个子计划的详细程度取决于具体项目的要求。项目管理计划一旦被确定为基准,就只有在提出变更请求并经实施整体变更控制过程批准后才能变更。
 
       培训
        培训包括旨在提高项目团队成员能力的全部活动。
        培训可以是正式或非正式的。培训方式包括课堂培训、在线培训、计算机辅助培训、在岗培训(由其他项目团队成员提供)、辅导及训练。
        应按人力资源管理计划中的安排来实施预定的培训。也应根据管理项目团队过程中的观察、交谈和项目绩效评估的结果,来开展必要的计划外培训,培训成本通常应该包括在项目预算中,或者由执行组织承担(如果增加的技能有利于未来的项目)。培训可以由内部或外部培训师来执行。
 
       信息系统项目
               项目的基本概念
               什么是项目?简单地说,安排一场演出、开发一种新产品、建一幢大房子都可以被称为一个项目。所谓项目,简单地说,就是在既定的资源和要求的约束下,为实现某种目的而相互联系的一次性工作任务。这个定义包括三层意思:一定的资源约束、一定的目标、一次性任务。这里的资源包括时间资源、经费资源、人力资源等。
               对项目的概念有了一定了解的基础上,我们来看一下项目的基本特征。
                      明确的目标
                      项目是一种有着明确目标——一种期望的产品或希望得到的服务的一次性活动。这里的目标包括几个方面。
                      (1)时间目标如在规定的时段内或规定的时间点之前完成。
                      (2)成果目标如提供某种规定的产品、服务或其他成果。
                      (3)其他需满足的要求包括必须满足的要求和应尽量满足的要求。
                      目标允许有一个变动的幅度,也就是可以修改的。不过一旦项目目标发生实质性变化,它就不再是原来的项目了,而将产生一个新的项目。
                      独特的性质
                      每一个项目都是唯一的、独特的。或者项目的成果与其他项目不同;或者项目的成果与其他项目类似,然而其时间和地点,内部和外部的环境,自然和社会条件有别于其他项目,总之项目总是独一无二的,没有两个项目是完全相同的。项目没有可以完全照搬的先例,也不会有完全相同的复制。
                      有限的生命周期
                      项目有具体的时间计划,它有一个开始时间和目标必须实现的截止日期。虽然不同项目可以划分为不同的具体阶段,不过,大多数项目的生命周期都可以划分为启动、规划、实施、结尾4个阶段。
                      特定的委托人
                      它既是项目结果的需求者,也是项目实施的资金提供者。他可能是一个人,或一个组织;委托人可能是企业外部的,被称作外部客户,也可能是企业内部的,比如企业内的别的部门,被称作内部客户。不管是外部客户还是内部客户,都是项目的委托人或项目成果的使用者。
                      实施的一次性
                      一次性是项目与其他常规运作的最大区别。项目有确定的起点和终点,项目不能重复。
                      组织的临时性和开放性
                      项目开始时要组建项目团队,项目团队在项目进展过程中,其人数、成员、职责在不断变化。某些成员是借调来的,项目终结时团队要解散,人员要转移。参与项目的组织往往有多个,甚至几十个或更多。他们通过协议或合同以及其他的社会关系结合到一起,在项目的不同时段以不同的程度介入项目活动。可以说,项目组织没有严格的边界,是有弹性的、模糊的、开放的。这一点与一般企事业单位和政府机构很不一样。
                      项目的不确定性和风险性
                      项目以所需的时间估计、成本估计、各种资源的有效性为项目计划的假定条件,这种假定带来了一定程度的不确定性,这种不确定性为项目的实现带来一定的风险。项目是一次性任务,做坏了没有机会重来。项目必须保证成功,因此必须精心设计、精心制作和精心控制,以达到预期目标。
                      结果的不可逆转性
                      不论结果如何,项目结束了,结果也就确定了。
               信息系统项目的概念
               通过上一节对项目的介绍,我们知道信息系统的建设也是一类项目。因为信息系统的建设符合项目的定义。我们知道,项目的定义中包含三层意思:一定的资源约束、一定的目标、一次性任务。首先,信息系统的建设是一次性的任务,有明确的任务范围和质量要求,有时间和进度的要求,有经费和资源的限制。因此,信息系统的建设是一类项目的建设过程。
               信息系统项目除了具有项目的特征之外,还具有自己的特点。
                      信息系统项目的目标不精确、任务边界模糊,质量要求主要由项目团队定义
                      在信息系统开发初期,项目团队调研时,客户只能提出一些初步的功能要求,提不出确切的需求。信息系统项目的任务范围在很大程度上取决于项目组所做的系统规划和需求分析。另外,因为大部分客户方都不是从事信息技术的人员,对信息技术的各种性能指标并不熟悉,所以,信息系统项目所应达到的质量要求也更多地由项目组定义,客户则尽可能地进行审查。为了更好地定义或审查信息系统项目的任务范围和质量要求,客户方可以聘请第三方的信息系统监理或咨询机构来监督项目的实施情况。
                      在信息系统项目开发过程中,客户的需求不断被激发,不断地被进一步明确,或者客户需求随项目进展而变化,从而导致项目进度、费用等计划的不断更改
                      尽管已经做好了系统规划、可行性研究,签订了较明确的技术合同,然而随着项目的进展,客户的需求不断地被激发,被进一步明确,导致程序、界面以及相关文档需要经常被修改。而且在修改过程中又可能产生新的问题,这些问题很可能经过相当长的时间后才会被发现。这就要求项目经理在项目开发过程中不断监控和调整项目计划的执行情况,尤其注重项目的变更管理。
                      信息系统项目是智力密集、劳动密集型项目,受人力资源影响最大,项目成员的结构、责任心、能力和稳定性对信息系统项目的质量以及是否成功有决定性的影响
                      信息系统项目工作的技术性很强,需要大量高强度的脑力劳动。尽管近年来信息系统辅助开发工具的应用越来越多,但是项目各阶段还是渗透了大量的手工劳动。这些劳动十分细致、复杂和容易出错,因而信息系统项目既是智力密集型项目,又是劳动密集型项目。并且,由于信息系统开发的核心成果——应用软件是不可见的逻辑实体,如果人员发生流动,对于没有深入掌握软件知识或缺乏信息系统开发实践经验的人来说,很难在短时间里做到无缝地承接信息系统的后续开发工作。
                      另外,信息系统的开发是项目团队整体的工作,为了高质量的完成项目,要充分发掘项目成员的才能和创新精神,不仅要求他们具有一定的技术水平和工作经验,还要求他们具有良好的心理素质和责任心,尤其要具有团队合作精神。项目经理在项目开发过程中,也应该注重项目成员之间的沟通协调,要将人力放到与进度和成本一样高的地位来看待。
 
       信息化
        人们在生活和从事生产等活动中不断产生各种消息,接收者通过各种方式了解到的消息被称为信息。信息的传送一般应借助一定的运载工具,并将信息变换成各种表现形式,如语言、文字、图像、声音等。信息是普遍存在的,像空气一样渗透到全球各个角落、各个领域。人们在生活和工作中要随时随地地获取信息、交流和处理信息,并根据它决策或采取行动。企业为了在竞争中求得生存和发展,获取及时可靠的信息将成为第一需要。信息已同能源和材料一起成为现代化社会的三大资源。信息是资源,而且是一种战略资源。信息与材料、能源不同,信息可以被很多人使用,使用的人越多,创造的价值就越高,而且一条信息可以衍生出多条信息,取之不尽。信息与信息资源不同,信息的日常表现是无序的,但是信息本身存在着内在联系和规律,信息只有通过加工处理才能成为有价值的、可利用的信息资源。随着科技的进步和发展,特别是通信技术、电子技术、激光技术、集成电路、计算机等高技术的出现,在加快经济建设和社会发展的过程中,信息的作用越来越突出,信息和我们的日常生活密切相关,获取信息已经成为我们生活、工作中的重要内容,信息在服务于我们的生活的同时,对我们生活方式的影响也越来越大,所以我们称当前的社会为信息社会。由此衍生出了许多新兴的概念。
        信息技术是指对信息进行采集、存储、处理、检索、传递、分析与显示的高技术群。信息技术发展的总趋势是数字化、网络化与智能化,并以互联网技术及其应用技术为中心。信息产业是以现代信息技术为手段,以开发和利用信息资源为中心内容,提供信息产品和信息服务的产业部门。它包括信息产品制造业、软件与信息服务业、通信业。
        信息化是指培育、发展以智能化工具为代表的新的生产力并使之造福于社会的历史过程。智能工具一般必须具备信息获取、信息传递、信息处理、信息再生和信息利用的功能。
        完整的信息化内涵如下。
        (1)信息网络体系,它是大量信息资源、各种专用信息系统及其公用通信网络和信息平台的总称。
        (2)信息产业基础,即信息科学技术的研究、开发、信息装备的制造,软件开发与利用,各类信息系统的集成及信息服务。
        (3)社会支持环境,即现代工农业生产,以及管理体制、政策法律、规章制度、文化教育、道德观念等生产关系和上层建筑。
        (4)效用积累过程,即劳动者素质、国家的现代化水平和人们生活质量不断得到提高,精神文明和物质文明不断获得进步。
        通常人们习惯用信息产业部门所制造的收入在国民生产总值中所占的比重和信息从业者占就业人口的比例作为衡量社会信息化程度的指标。粗略认为两者均超过50%以上,其社会已进入信息社会。
 
       预算
        预算是指组织按照一定的业务量水平及质量水平,估计各项成本、计算预算成本,并以预算成本为控制经济活动的依据,衡量其合理性。当实际状态和预算有了较大差异时,要查明原因并采取措施加以控制。编制预算是以预算项目的成本预测及IT服务工作量的预测为基础的。
        预算的编制方法主要有增量预算和零基预算,其选择依赖于企业的财务政策。增量预算是以去年的数据为基础,考虑本年度成本、价格等的期望变动,调整去年的预算。在零基预算下,组织实际所发生的每一活动的预算最初都被设定为零。为了在预算过程中获得支持,对每一活动必须就其持续的有用性给出有说服力的理由。即详尽分析每一项支出的必要性及其取得的效果,确定预算标准。零基预算方法迫使管理当局在分配资源前认真考虑组织经营的每一个阶段。这种方法通常比较费时,所以一般几年用一次。
        .预算项目的成本预测。预算项目一般按照成本项目划分,一旦确定一般要保持稳定,这样一是可以使企业了解其成本变动趋势,进行纵向比较,也可以与其他企业之间进行横向比较,二是为成本管理活动提供了一个简单的处理基础,如折旧可以按照成本类型的不同分别进行处理。
        在预算编制时,各预算项目的成本一般都是未知的,如加班工资、外部网收费等,因此必须对其进行预测。预测这些成本是以从前IT会计年度的成本数据为基础或以未来工作量的预测为基础进行的。IT成本管理必须谨慎地估计不可控制的成本的变化。
        .IT服务工作量预测。IT工作量是成本变化的一个主要原因之一,因此,在编制预算的时候,要预测未来IT工作量。不仅成本管理活动需要估计工作量,在服务级别管理和容量管理中也需要对工作量进行预测。工作量预测将以工作量的历史数据为基础,考虑数据的更新与计划的修改,得出未来的IT工作量。
 
       人员培训
        系统转换不仅仅是机器硬件的转换,软件程序的转换,更重要的是人工的转换,必须提前做好对使用新系统的各级用户的培训工作。人员是信息系统的重要组成部分,包括组织的各级管理人员、信息系统管理人员、运行操作人员以及系统维护的专业人员。每一个与新系统有关的人都应该了解信息系统的运作方式和运作过程。培训就是使有关管理人员和技术人员了解和掌握新系统的有效途径之一。因此,培训工作关系到新系统的成败。
        信息系统的开发与应用不仅是计算机在组织中的应用,同时也是一种组织变革。由于组织管理的传统思想及方法与信息系统的要求之间有着巨大的差异,组织管理人员对这种新的管理思想和管理方法有一个熟悉、适应和转变观念的过程。如果管理人员对即将使用的新系统的管理过程不了解,不能确定新系统是否适用于自己的工作,那么就有可能消极地对待新系统,甚至阻碍系统的推广应用。
        对于自行开发信息系统的组织来说,通过系统开发过程来培养一批既懂管理业务,又懂信息系统的组织专业人员也应是组织开发信息系统的主要目标之一。
        在系统转换阶段要制定出为培训和将来日常使用所需的详细文档和说明书,应当从用户和系统技术人员的角度分别描述该系统是如何工作的。由于信息系统的知识非常广泛,组织不同类别人员的培训内容应各有侧重。管理人员的培训重点应该是信息技术基本概念与一些结合具体项目的基础知识,例如:
        (1)信息系统的基本概念,包括信息概念、性质与作用、系统概念与特点、信息系统开发方法与开发过程等。
        (2)计算机基本知识,包括计算机硬件与软件基础知识、常用管理软件的功能与人机界面,网络与通信基本概念等等。
        (3)管理方法,例如现代管理的基本思想,数据分析与管理决策的基本概念与常用方法。
        (4)本组织信息系统介绍,包括信息系统目标、功能及总体描述、开发计划、主要事项与配合要求等等。
        (5)本组织信息系统的操作方法。
        应当强调的是,对于管理人员的培训要结合组织实际,再通过培训使各级管理人员明确开发与应用信息系统对组织生存与发展的重要意义,在了解与掌握基本概念的基础上打消顾虑,使他们能积极参与信息系统的开发,并为下一步的应用做好准备。
        对系统操作人员的培训应把重点主要放在计算机硬件与软件基础知识,网络与通信基本概念,常用软件的操作,以及本组织信息系统的具体操作方法等方面。
        对维护信息系统的专业人员的培养应把重点放在系统知识与系统规范方面,培养方法除强调在实践中学习外,还可采取委托培养,进修与外聘专家进行系统授课等方法。
        为了保证培训能真正获得成效,培训工作应与人员的工作绩效评定结合起来,对培训的效果进行考核。具体操作可以分阶段地在培训后进行考试,也可以采用竞争上岗等方式,促使相关人员处理好当前工作与未来知识储备二者的关系。
 
       人工智能
               人工智能技术发展概述
                      人工智能技术流派发展简析
                      人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。让机器实现人的智能,一直是人工智能学者不断追求的目标,不同学科背景或应用领域的学者,从不同角度,用不同的方法,沿着不同的途径对智能进行了探索。其中,符号主义、连接主义和行为主义是人工智能发展历史上的三大技术流派。
                      符号主义又称为逻辑主义,在人工智能早期一直占据主导地位。该学派认为人工智能源于数学逻辑,其实质是模拟人的抽象逻辑思维,用符号描述人类的认知过程。早期的研究思路是通过基本的推断步骤寻求完全解,出现了逻辑理论家和几何定理证明器等。上世纪70年代出现了大量的专家系统,结合了领域知识和逻辑推断,使得人工智能进入了工程应用。PC的出现以及专家系统高昂的成本,使符号学派在人工智能领域的主导地位逐渐被连接主义取代。
                      连接主义又称为仿生学派,当前占据主导地位。该学派认为人工智能源于仿生学,应以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能。连接主义最早可追溯到1943年麦卡洛克和皮茨创立的脑模型,由于受理论模型、生物原型和技术条件的限制,在20世纪70年代陷入低潮。直到1982年霍普菲尔特提出的Hopfield神经网络模型和1986年鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法,使得神经网络的理论研究取得了突破。2006年,连接主义的领军者Hinton提出了深度学习算法,使神经网络的能力大大提高。2012年,使用深度学习技术的AlexNet模型在ImageNet竞赛中获得冠军。
                      行为主义又称为进化主义,近年来随着AlphaGo取得的突破而受到广泛关注。该学派认为人工智能源于控制论,智能行为的基础是“感知—行动”的反应机制,所以智能无需知识表示,无需推断。智能只是在与环境交互作用中表现出来,需要具有不同的行为模块与环境交互,以此来产生复杂的行为。
                      在人工智能的发展过程中,符号主义、连接主义和行为主义等流派不仅先后在各自领域取得了成果,各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。特别是在行为主义思想中引入连接主义的技术,从而诞生了深度强化学习技术,成为AlphaGo战胜李世石背后最重要的技术手段。
                      深度学习带动下的人工智能发展
                      深度学习已经在语音识别、图像识别等领域取得突破。深度学习全称深度神经网络,本质上是多层次的人工神经网络算法,即从结构上模拟人脑的运行机制,从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。深度学习已经开始在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破。在语音识别领域,2010年,使用深度神经网络模型的语音识别相对传统混合高斯模型识别错误率降低超过20%,目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习。在图像分类领域,目前针对ImageNet数据集的算法分类精度已经达到了95%以上,可以与人的分辨能力相当。深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域也取得了突破性的进展。
                      海量的数据和高效的算力支撑是深度学习算法实现的基础。深度学习分为训练(training)和推断(inference)两个环节。训练需要海量数据输入,训练出一个复杂的深度神经网络模型。推断指利用训练好的模型,使用待判断的数据去“推断”得出各种结论。大数据时代的到来,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)等各种更加强大的计算设备的发展,使得深度学习可以充分利用海量数据(标注数据、弱标注数据或无标注数据),自动地学习到抽象的知识表达,即把原始数据浓缩成某种知识。当前基于深度学习的人工智能技术架构如下图所示。
                      
                      基于深度学习的人工智能技术应用架构图
               人工智能技术
                      人工智能关键技术
                             机器学习
                             机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。
                             根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
                             (1)监督学习。监督学习是利用已标记的有限训练数据集,通过某种学习策略/方法建立一个模型,实现对新数据/实例的标记(分类)/映射,最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知,分类标签精确度越高,样本越具有代表性,学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。
                             (2)无监督学习。无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律,最典型的无监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据,便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度,还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域,例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。
                             (3)强化学习。强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习,以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少,强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射,使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏,使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。
                             根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
                             (1)传统机器学习。传统机器学习从一些观测(训练)样本出发,试图发现不能通过原理分析获得的规律,实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向量机方法、K近邻方法、三层人工神经网络方法、Adaboost算法、贝叶斯方法以及决策树方法等。传统机器学习平衡了学习结果的有效性与学习模型的可解释性,为解决有限样本的学习问题提供了一种框架,主要用于有限样本情况下的模式分类、回归分析、概率密度估计等。传统机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学,在自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索和生物信息等许多计算机领域获得了广泛应用。
                             (2)深度学习。深度学习是建立深层结构模型的学习方法,典型的深度学习算法包括深度置信网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络等。深度学习又称为深度神经网络(指层数超过3层的神经网络)。深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域,由Hinton等人于2006年提出。深度学习源于多层神经网络,其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式。深度学习的特点是放弃了可解释性,单纯追求学习的有效性。经过多年的摸索尝试和研究,已经产生了诸多深度神经网络的模型,其中卷积神经网络、循环神经网络是两类典型的模型。卷积神经网络常被应用于空间性分布数据;循环神经网络在神经网络中引入了记忆和反馈,常被应用于时间性分布数据。深度学习框架是进行深度学习的基础底层框架,一般包含主流的神经网络算法模型,提供稳定的深度学习API,支持训练模型在服务器和GPU、TPU间的分布式学习,部分框架还具备在包括移动设备、云平台在内的多种平台上运行的移植能力,从而为深度学习算法带来前所未有的运行速度和实用性。目前主流的开源算法框架有TensorFlow、Caffe/Caffe2、CNTK、MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano等。
                             此外,机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习等。
                             (1)迁移学习。迁移学习是指当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时,利用另一领域数据获得的关系进行的学习。迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到新的模型指导新模型训练,可以更有效地学习底层规则、减少数据量。目前的迁移学习技术主要在变量有限的小规模应用中使用,如基于传感器网络的定位,文字分类和图像分类等。未来迁移学习将被广泛应用于解决更有挑战性的问题,如视频分类、社交网络分析、逻辑推理等。
                             (2)主动学习。主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本,并交由专家进行标记,然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。主动学习能够选择性地获取知识,通过较少的训练样本获得高性能的模型,最常用的策略是通过不确定性准则和差异性准则选取有效的样本。
                             (3)演化学习。演化学习对优化问题性质要求极少,只需能够评估解的好坏即可,适用于求解复杂的优化问题,也能直接用于多目标优化。演化算法包括粒子群优化算法、多目标演化算法等。目前针对演化学习的研究主要集中在演化数据聚类、对演化数据更有效的分类,以及提供某种自适应机制以确定演化机制的影响等。
                             知识图谱
                             知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
                             知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地,知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入,还有一系列关键技术需要突破。
                             自然语言处理
                             自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、语义理解和问答系统等。
                             (1)机器翻译。机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性,翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展,自然语言知识图谱不断扩充,机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。目前非限定领域机器翻译中性能较佳的一种是统计机器翻译,包括训练及解码两个阶段。训练阶段的目标是获得模型参数,解码阶段的目标是利用所估计的参数和给定的优化目标,获取待翻译语句的最佳翻译结果。统计机器翻译主要包括语料预处理、词对齐、短语抽取、短语概率计算、最大熵调序等步骤。基于神经网络的端到端翻译方法不需要针对双语句子专门设计特征模型,而是直接把源语言句子的词串送入神经网络模型,经过神经网络的运算,得到目标语言句子的翻译结果。在基于端到端的机器翻译系统中,通常采用递归神经网络或卷积神经网络对句子进行表征建模,从海量训练数据中抽取语义信息,与基于短语的统计翻译相比,其翻译结果更加流畅自然,在实际应用中取得了较好的效果。
                             (2)语义理解。语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解,并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布,语义理解受到更多关注,取得了快速发展,相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用,进一步提高问答与对话系统的精度。在数据采集方面,语义理解通过自动构造数据方法和自动构造填空型问题的方法来有效扩充数据资源。为了解决填充型问题,一些基于深度学习的方法相继提出,如基于注意力的神经网络方法。当前主流的模型是利用神经网络技术对篇章、问题建模,对答案的开始和终止位置进行预测,抽取出篇章片段。对于进一步泛化的答案,处理难度进一步提升,目前的语义理解技术仍有较大的提升空间。
                             (3)问答系统。问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题,系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现,但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用,在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
                             自然语言处理面临四大挑战:一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述,语义计算需要参数庞大的非线性计算。
                             人机交互
                             人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术,以下对后四种与人工智能关联密切的典型交互手段进行介绍。
                             (1)语音交互。语音交互是一种高效的交互方式,是人以自然语音或机器合成语音同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程和计算机技术等领域的知识。语音交互不仅要对语音识别和语音合成进行研究,还要对人在语音通道下的交互机理、行为方式等进行研究。语音交互过程包括四部分:语音采集、语音识别、语义理解和语音合成。语音采集完成音频的录入、采样及编码;语音识别完成语音信息到机器可识别的文本信息的转化;语义理解根据语音识别转换后的文本字符或命令完成相应的操作;语音合成完成文本信息到声音信息的转换。作为人类沟通和获取信息最自然便捷的手段,语音交互比其他交互方式具备更多优势,能为人机交互带来根本性变革,是大数据和认知计算时代未来发展的制高点,具有广阔的发展前景和应用前景。
                             (2)情感交互。情感是一种高层次的信息传递,而情感交互是一种交互状态,它在表达功能和信息时传递情感,勾起人们的记忆或内心的情愫。传统的人机交互无法理解和适应人的情绪或心境,缺乏情感理解和表达能力,计算机难以具有类似人一样的智能,也难以通过人机交互做到真正的和谐与自然。情感交互就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感的能力,最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。情感交互已经成为人工智能领域中的热点方向,旨在让人机交互变得更加自然。目前,在情感交互信息的处理方式、情感描述方式、情感数据获取和处理过程、情感表达方式等方面还有诸多技术挑战。
                             (3)体感交互。体感交互是个体不需要借助任何复杂的控制系统,以体感技术为基础,直接通过肢体动作与周边数字设备装置和环境进行自然的交互。依照体感方式与原理的不同,体感技术主要分为三类:惯性感测、光学感测以及光学联合感测。体感交互通常由运动追踪、手势识别、运动捕捉、面部表情识别等一系列技术支撑。与其他交互手段相比,体感交互技术无论是硬件还是软件方面都有了较大的提升,交互设备向小型化、便携化、使用方便化等方面发展,大大降低了对用户的约束,使得交互过程更加自然。目前,体感交互在游戏娱乐、医疗辅助与康复、全自动三维建模、辅助购物、眼动仪等领域有了较为广泛的应用。
                             (4)脑机交互。脑机交互又称为脑机接口,指不依赖于外围神经和肌肉等神经通道,直接实现大脑与外界信息传递的通路。脑机接口系统检测中枢神经系统活动,并将其转化为人工输出指令,能够替代、修复、增强、补充或者改善中枢神经系统的正常输出,从而改变中枢神经系统与内外环境之间的交互作用。脑机交互通过对神经信号解码,实现脑信号到机器指令的转化,一般包括信号采集、特征提取和命令输出三个模块。从脑电信号采集的角度,一般将脑机接口分为侵入式和非侵入式两大类。除此之外,脑机接口还有其他常见的分类方式:按照信号传输方向可以分为脑到机、机到脑和脑机双向接口;按照信号生成的类型,可分为自发式脑机接口和诱发式脑机接口;按照信号源的不同还可分为基于脑电的脑机接口、基于功能性核磁共振的脑机接口以及基于近红外光谱分析的脑机接口。
                             计算机视觉
                             计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
                             (1)计算成像学。计算成像学是探索人眼结构、相机成像原理以及其延伸应用的科学。在相机成像原理方面,计算成像学不断促进现有可见光相机的完善,使得现代相机更加轻便,可以适用于不同场景。同时计算成像学也推动着新型相机的产生,使相机超出可见光的限制。在相机应用科学方面,计算成像学可以提升相机的能力,从而通过后续的算法处理使得在受限条件下拍摄的图像更加完善,例如图像去噪、去模糊、暗光增强、去雾霾等,以及实现新的功能,例如全景图、软件虚化、超分辨率等。
                             (2)图像理解。图像理解是通过用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界的一门科学。通常根据理解信息的抽象程度可分为三个层次:浅层理解,包括图像边缘、图像特征点、纹理元素等;中层理解,包括物体边界、区域与平面等;高层理解,根据需要抽取的高层语义信息,可大致分为识别、检测、分割、姿态估计、图像文字说明等。目前高层图像理解算法已逐渐广泛应用于人工智能系统,如刷脸支付、智慧安防、图像搜索等。
                             (3)三维视觉。三维视觉即研究如何通过视觉获取三维信息(三维重建)以及如何理解所获取的三维信息的科学。三维重建可以根据重建的信息来源,分为单目图像重建、多目图像重建和深度图像重建等。三维信息理解,即使用三维信息辅助图像理解或者直接理解三维信息。三维信息理解可分为,①浅层:角点、边缘、法向量等;②中层:平面、立方体等;③高层:物体检测、识别、分割等。三维视觉技术可以广泛应用于机器人、无人驾驶、智慧工厂、虚拟/增强现实等方向。
                             (4)动态视觉。动态视觉即分析视频或图像序列,模拟人处理时序图像的科学。通常动态视觉问题可以定义为寻找图像元素,如像素、区域、物体在时序上的对应,以及提取其语义信息的问题。动态视觉研究被广泛应用在视频分析以及人机交互等方面。
                             (5)视频编解码。视频编解码是指通过特定的压缩技术,将视频流进行压缩。视频流传输中最为重要的编解码标准有国际电联的H.261、H.263、H.264、H.265、M-JPEG和MPEG系列标准。视频压缩编码主要分为两大类:无损压缩和有损压缩。无损压缩指使用压缩后的数据进行重构时,重构后的数据与原来的数据完全相同,例如磁盘文件的压缩。有损压缩也称为不可逆编码,指使用压缩后的数据进行重构时,重构后的数据与原来的数据有差异,但不会影响人们对原始资料所表达的信息产生误解。有损压缩的应用范围广泛,例如视频会议、可视电话、视频广播、视频监控等。
                             目前,计算机视觉技术发展迅速,已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战:一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合,计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据,已经逐渐成熟并且可以超过人类,而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本,目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注,需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发,随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现,针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
                             生物特征识别
                             生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取,然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析,完成识别。从应用任务看,生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务,辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程,是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对,确定身份的过程,是一对一的问题。
                             生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征,其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。下面将对指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别以及步态识别等技术进行介绍。
                             (1)指纹识别。指纹识别过程通常包括数据采集、数据处理、分析判别三个过程。数据采集通过光、电、力、热等物理传感器获取指纹图像;数据处理包括预处理、畸变校正、特征提取三个过程;分析判别是对提取的特征进行分析判别的过程。
                             (2)人脸识别。人脸识别是典型的计算机视觉应用,从应用过程来看,可将人脸识别技术划分为检测定位、面部特征提取以及人脸确认三个过程。人脸识别技术的应用主要受到光照、拍摄角度、图像遮挡、年龄等多个因素的影响,在约束条件下人脸识别技术相对成熟,在自由条件下人脸识别技术还在不断改进。
                             (3)虹膜识别。虹膜识别的理论框架主要包括虹膜图像分割、虹膜区域归一化、特征提取和识别四个部分,研究工作大多是基于此理论框架发展而来。虹膜识别技术应用的主要难题包含传感器和光照影响两个方面:一方面,由于虹膜尺寸小且受黑色素遮挡,需在近红外光源下采用高分辨图像传感器才可清晰成像,对传感器质量和稳定性要求比较高;另一方面,光照的强弱变化会引起瞳孔缩放,导致虹膜纹理产生复杂形变,增加了匹配的难度。
                             (4)指静脉识别。指静脉识别是利用了人体静脉血管中的脱氧血红蛋白对特定波长范围内的近红外线有很好的吸收作用这一特性,采用近红外光对指静脉进行成像与识别的技术。由于指静脉血管分布随机性很强,其网络特征具有很好的唯一性,且属于人体内部特征,不受到外界影响,因此模态特性十分稳定。指静脉识别技术应用面临的主要难题来自于成像单元。
                             (5)声纹识别。声纹识别是指根据待识别语音的声纹特征识别说话人的技术。声纹识别技术通常可以分为前端处理和建模分析两个阶段。声纹识别的过程是将某段来自某个人的语音经过特征提取后与多复合声纹模型库中的声纹模型进行匹配,常用的识别方法可以分为模板匹配法、概率模型法等。
                             (6)步态识别。步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征,步态识别是指通过身体体型和行走姿态来识别人的身份。相比上述几种生物特征识别,步态识别的技术难度更大,体现在其需要从视频中提取运动特征,以及需要更高要求的预处理算法,但步态识别具有远距离、跨角度、光照不敏感等优势。
                             虚拟现实/增强现实
                             虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
                             虚拟现实/增强现实从技术特征角度,按照不同处理阶段,可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化,难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法,其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等,其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法,以期提高人对复杂信息的认知能力,其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
                             目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。
                      基于深度学习的人工智能技术体系
                      当前,基于深度学习的人工智能算法主要依托计算机技术体系架构实现,深度学习算法通过封装至软件框架的方式供开发者使用。软件框架是整个技术体系的核心,实现对人工智能算法的封装,数据的调用以及计算资源的调度使用。为提升算法实现的效率,其编译器及底层硬件技术也进行了功能优化,具体架构分为基础硬件层、深度神经网络模型编译器及软件框架等。
                      (1)基础硬件层。基础硬件层为算法提供了基础计算能力。硬件层涵盖范围除了中央处理器(Central Processing Unit,CPU)及GPU外,还包括为特定场景应用而定制的计算芯片,以及基于计算芯片所定制的服务器,包括GPU服务器集群,各类移动终端设备以及类脑计算机等。
                      (2)深度神经网络模型编译器。深度神经网络模型编译器是底层硬件和软件框架,以及不同软件框架之间的桥梁。该层旨在为上层应用提供硬件调用接口,解决不同上层应用在使用不同底层硬件计算芯片时可能存在的不兼容等问题。其涵盖范围包括针对人工智能计算芯片定向优化的深度神经网络模型编译器,以及针对不同神经网络模型表示的规定及格式。
                      (3)软件框架层。软件框架层实现算法的模块化封装,为应用开发提供集成软件工具包。该层涵盖范围包括针对算法实现开发的各类应用及算法工具包,为上层应用开发提供了算法调用接口,提升应用实现的效率。
                      (4)基础应用技术。当前人工智能的商业化实现主要是基于计算机视觉、智能语音、自然语言处理等基础应用技术实现,并形成了相应的产品或服务。
               人工智能产业体系
               人工智能产业生态主要分为核心业态、关联业态、衍生业态三个层次,如下图所示。
               
               人工智能产业生态图
                      智能基础设施
                      智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑,其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等,是人工智能产业发展的重要保障。
                             智能芯片
                             智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看,可以分为云端和设备端两步大类。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构,需要庞大的计算规模,主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计算量相比,推理的计算量较少,但仍然涉及大量的矩阵运算。目前,训练和推理通常都在云端实现,只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
                             按技术架构来看,智能芯片可以分为通用类芯片(CPU、GPU、FPGA)、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。另外,主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。
                             随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀,人工智能发展对计算性能的要求迫切增长,对CPU计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时,受限于技术原因,传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长,发展下一代智能芯片势在必行。未来的智能芯片主要是在两个方向发展:一是模仿人类大脑结构的芯片,二是量子芯片。智能芯片是人工智能时代的战略制高点,预计到2020年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
                             智能传感器
                             智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机,具备采集、处理、交换信息等功能,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。智能传感器属于人工智能的神经末梢,用于全面感知外界环境。各类传感器的大规模部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的条件。不同应用场景,如智能安防、智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求。未来,随着人工智能应用领域的不断拓展,市场对传感器的需求将不断增多,2020年市场规模有望突破4600亿美元。未来,高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智能传感器发展的重要趋势。
                             分布式计算框架
                             面对海量的数据处理、复杂的知识推理,常规的单机计算模式已经不能支撑。所以,计算模式必须将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务,即云计算、边缘计算、大数据技术提供了基础的计算框架。目前流行的分布式计算框架如OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow等。各种开源深度学习框架也层出不穷,其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等。
                      智能信息及数据
                      信息数据是人工智能创造价值的关键要素之一。我国庞大的人口和产业基数带来了数据方面的天生优势。随着算法、算力技术水平的提升,围绕数据的采集、分析、处理产生了众多的企业。目前,在人工智能数据采集、分析、处理方面的企业主要有两种:一种是数据集提供商,以提供数据为自身主要业务,为需求方提供机器学习等技术所需要的不同领域的数据集;另一种是数据采集、分析、处理综合性厂商,自身拥有获取数据的途径,并对采集到的数据进行分析处理,最终将处理后的结果提供给需求方进行使用。对于一些大型企业,企业本身也是数据分析处理结果的需求方。
                      智能技术服务
                      智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台,并对外提供人工智能相关的服务。此类厂商在人工智能产业链中处于关键位置,依托基础设施和大量的数据,为各类人工智能的应用提供关键性的技术平台、解决方案和服务。目前,从提供服务的类型来看,提供技术服务厂商包括以下几类:
                      (1)提供人工智能的技术平台和算法模型。此类厂商主要针对用户或者行业需求,提供人工智能技术平台以及算法模型。用户可以在人工智能平台之上,通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发。此类厂商主要关注人工智能的通用计算框架、算法模型、通用技术等关键领域。
                      (2)提供人工智能的整体解决方案。此类厂商主要针对用户或者行业需求,设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案,整体方案中集成多种人工智能算法模型以及软、硬件环境,帮助用户或行业解决特定的问题。此类厂商重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。
                      (3)提供人工智能在线服务。此类厂商一般为传统的云服务提供厂商,主要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源,聚集用户的需求和行业属性,为客户提供多类型的人工智能服务;从各类模型算法和计算框架的API等特定应用平台到特定行业的整体解决方案等,进一步吸引大量的用户使用,从而进一步完善其提供的人工智能服务。此类厂商主要提供相对通用的人工智能服务,同时也会关注一些重点行业和领域。
                      需要指出的是,上述三类角色并不是严格区分开的,很多情况下会出现重叠,随着技术的发展成熟,在人工智能产业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或者三类角色的特征。
                      智能产品
                      智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化,具体的分类如下表所示。
                      
                      人工智能的产品
                      
                      随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快,在制造、家居、金融、教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放,相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。
               人工智能对电子商务的发展影响
                      人工智能技术在电子商务领域的应用
                      目前,人工智能采用的主流技术主要涉及机器学习和人机交互。机器学习(Machine Learning)是计算机科学的一个分支,也可以认为是模式识别或人工智能、数据挖掘(Data Mining)、概率论、统计学(statistics)等多个学科的交叉学科。机器学习与数值优化(Numerical Cptimization)具有很高的重合度。机器学习在电商领域的应用主要体现在以下几个方面。
                             人工智能助手
                             人工智能助手(聊天机器人),其主要功能是自动回复顾客问题,对简单的语音指令作出响应,并通过采用自然语言处理系统提供产品推荐。电子商务网站和移动端页面上的聊天对话框正是基于机器学习的算法,将其编程为以个性化方式与客户通信。聊天机器人能够帮助消费者找到合适的产品,检查产品供应情况,并比较各种产品,最后帮助消费者付款;如果有任何投诉或疑问,聊天机器人也可以帮助客户联系相应的服务人员。消费者可以通过文字,语音甚至图片与这些机器人进行“交谈”。2017年3月,阿里巴巴发布了人造智能服务机器人“Shop Xiaomi”,即是淘宝商家的聊天机器人,其经过商家授权和调试后,聊天机器人可以取代一些客户服务,从而减少了人工客户服务的工作量,同时能够增添个性化风格。
                             推荐引擎
                             推荐引擎是建立在机器学习算法框架基础上一套完整的推荐系统。使用AI算法可以实现海量数据集的深度学习、统计编程和预测、分析顾客行为,并利用算法预测哪些产品可能会吸引顾客。首先根据潜在客户最近的搜索,推荐引擎中的机器学习算法能够根据计算结果记录被搜索产品的关键细节,然后,推荐引擎为浏览器生成适合的建议,并将其列在个人页面上,最终帮助消费者快速找到所需产品。降维算法的应用开启了人工智能对推荐系统的改造,人工智能对推荐系统最深刻的变革,就是不再把推荐系统看作是独立的推荐结果组合,它是整个人机交互行为,通过引入时间维度来实现系统和用户的动态维度。许多电商公司,例如:亚马逊、阿里巴巴淘宝网、京东商城等都使用推荐引擎来识别其产品的目标受众。
                             智慧物流
                             智慧物流是指:利用信息技术使装备和控制智能化,从而用技术装备取代人的一种物流发展模式。与传统物流模式相比,智能物流可以大大提高提高服务质量和运营效率。智慧物流的概念最早由IBM公司在2009年提出。最初,IBM公司提出建立一个通过感应器、RFID标签、制动器、GPS和其他设备及系统生成实时信息的“智慧供应链”。人工智能最直接的影响是后端供应链和物流链接,面对快速变化的需求和竞争市场,预测库存并非简单,而人工智能和深度学习的算法可以在订单周转预测中派上用场,可以确定订单周转的关键因素。机器学习系统的优势在于它们可以随着时间的推移不断学习而变得更加智能,使商家预测库存需求变得更加准确。目前,在智能物流仓储领域,阿里巴巴和京东都已经发布了无人值守的自动化智能存储系统。
                             最优定格
                             当前的电商行业正在蓬勃发展,即使对于小规模库存的在线零售商,这种长期持续的价格调整也是一个很大的挑战。利用能够快速处理大数据的人工智能技术,已基本能够解决大量产品的自动定价问题。对产品的评分、物流、价格和服务质量都会影响最终的综合排名结果,因此,对于商家而言,最优定价非常困难,而这种需要深入研究的定价问题正是人工智能所擅长的。通过先进的深度机器学习算法,人工智能技术可以持续评估市场动态并改变竞争环境以解决最优定价问题。
                      电子商务应用人工智能技术的未来趋势
                      随着研究技术的飞速发展和不断推进,深度学习平台、语音分析技术、生物识别技术、图像与视频分析技术、机器人自动处理系统、文本分析和自然语言处理(NLP)等主流人工智能技术在接下来仍将稳步发展。根据人工智能技术的商业价值、技术成熟度、发展阶段等方面的发展状况,AI将在未来通过以下几种方式推动电子商务的发展变革。
                             视觉搜索引擎
                             计算机视觉搜索引擎主要功能是让消费者可以将照片或特定风格的图片上传,然后在APP客户端中搜索样式、品类、风格相似的商品。视觉搜索功能(特别是通过手机)可以“读取”该项目的线索、颜色、形状、大小、面料和品牌。这能够帮助消费者找到他们正在寻找的商品。视觉搜索引擎的功能建立了从线上到线下的联系,从离线到在线体验只需要很少的流程和操作步骤,为消费者提供了一种创新、自主的体验。
                             个性化服务
                             在移动电子商务时代,由于消费者对移动设备的偏好,个性化电子商务体验对销售的影响将更加明显。未来购物将使用AI来收集用户在网站上发布的信息,例如产品评论等,以更好的为其提供实质性服务。不管是在线商店,实体店还是移动应用程序,人工智能都为所有这些渠道带来无缝的客户体验。借助深度学习的AI算法,网上零售商可以不断学习每一个新信号,从而更好的展示个性化产品。
                             尽管人工智能发展迅速,但仍有许多问题亟待解决:不确定性问题、不可解释问题、数据共享问题、隐私保护问题、伦理道德问题、人工智能系统的鲁棒性等。这些都是人工智能技术将要面临的巨大挑战。


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