人工智能的發(fā)展概況及其在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用淺析

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1、山東工商學(xué)院工商管理學(xué)院學(xué)年論文論文題目:人工智能的發(fā)展概況及其在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用淺析目錄1人工智能概述22人工智能的發(fā)展23人工智能的研究與應(yīng)用33.1問題求解33.2專家系統(tǒng)33.3機(jī)器學(xué)習(xí)43.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)53.5模式識(shí)別53.6人工生命63.7智能決策支持系統(tǒng)64人工智能在人力資源中的應(yīng)用實(shí)例64.1基于AI的HRMIS程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用64.2基于AI的HRMIS人機(jī)界面設(shè)計(jì)與應(yīng)用74.3IDSS在HRMIS模塊設(shè)計(jì)中的應(yīng)用84.3.1人力資源計(jì)劃模塊84.3.2工作分析模塊84.3.3員工招聘與配置模塊84.3.4績(jī)效考核模塊94.3.5人力資

2、源薪酬模塊95結(jié)束語9參考文獻(xiàn)101人工智能概述人工智能(ArtificialIntelligence,簡(jiǎn)稱AI),作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支,是由McCarthy于1956年在Dartmouth學(xué)會(huì)上正式提出,在當(dāng)前被人們稱為世界三大尖端技術(shù)之一。美國(guó)斯坦福大學(xué)著名的人工智能研究中心尼爾遜(Nilson)教授這樣定義人工智能“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的學(xué)科”,另一名著名的美國(guó)大學(xué)MIT的Winston教授認(rèn)為“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能的工作”。除此之外,還有很多關(guān)于人工智能的定

3、義,至今尚未統(tǒng)一,但這些說法均反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容,由此可以將人工智能概括為研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能行為的人工系統(tǒng)。2人工智能的發(fā)展20世紀(jì)50年代到60年代初是人工智能發(fā)展的初級(jí)階段。這一時(shí)期的研究主要集中在采用啟發(fā)式思維和運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí),編寫了包括能夠和證明平面幾何定理和與國(guó)際象棋大師下棋的計(jì)算機(jī)程序。開創(chuàng)了具有真正意義的人工智能研究是1956年McCarthy決定把Dartmouth會(huì)議用人工智能來命名。在圖靈(AlanTuring)所著的《計(jì)算機(jī)器與智能》中,討論了人類智能機(jī)械化的可能性并提出了圖靈機(jī)的理論模型,

4、為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)奠定了理論基礎(chǔ);與此同時(shí),該文中還提出了著名的圖靈準(zhǔn)則,現(xiàn)已成為人工智能研究領(lǐng)域中最重要的智能機(jī)標(biāo)準(zhǔn)。同一時(shí)期,WarrenMeCulloeli和WalterPitts發(fā)表了《神經(jīng)活動(dòng)內(nèi)在概念的邏輯演算》,該文證明了一定類型的、可嚴(yán)格定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),原則上是能夠計(jì)算一定類型的邏輯函數(shù)的,開創(chuàng)了當(dāng)前人工智能研究的兩大類別:符號(hào)論和聯(lián)結(jié)論。自1963年后,人們開始嘗試使用自然語言通訊,這標(biāo)志著人工智能的又一次飛躍,如何讓計(jì)算機(jī)理解自然語言、自動(dòng)回答問題、分析圖像或圖形等便成為AI研究所追求的重要目標(biāo),由此AI的研究進(jìn)入了第二階段。70年代

5、,在對(duì)人類專家的科學(xué)推理進(jìn)行了大量探索后,一批具有專家水平的程序系統(tǒng)相繼問世。知識(shí)專家系統(tǒng)在全世界得到了迅速發(fā)展,它的應(yīng)用范圍延伸到了人類各個(gè)領(lǐng)域,并產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。80年代,AI進(jìn)入以知識(shí)為中心的發(fā)展的階段,越來越多的人認(rèn)識(shí)到知識(shí)在模擬智能中的重要性,圍繞知識(shí)表示、推理、機(jī)器學(xué)習(xí),以及結(jié)合問題領(lǐng)域知識(shí)的新認(rèn)知模擬進(jìn)行了更加深入的探索。目前,人工智能技術(shù)正在向大型分布式人工智能及多專家協(xié)同系統(tǒng)、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具,以及大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。3人工智能的研究與應(yīng)用3.1問題求解問題求解,即

6、解決管理活動(dòng)中由于意外引起的非預(yù)期效應(yīng)或與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差。能夠求解難題的下棋(如國(guó)際象棋)程序的出現(xiàn),是人工智能發(fā)展的一大成就。在下棋程序中應(yīng)用的推理,如向前看幾步,把困難的問題分成一些較容易的子問題等技術(shù),逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術(shù)。搜索策略可分為無信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索,它決定著問題求解的推理步驟中,使用知識(shí)的優(yōu)先關(guān)系。另一種問題的求解程序,是把各種數(shù)學(xué)公式符號(hào)匯編在一起,其性能已達(dá)到非常高的水平,并正在被許多科學(xué)家和工程師所應(yīng)用,甚至有些程序還能夠用經(jīng)驗(yàn)來改善其性能。例如,1993年美國(guó)發(fā)布的一

7、個(gè)叫做MACSYMA的軟件,它能夠進(jìn)行較復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式符號(hào)運(yùn)算。如前所述,尚未解決的問題包括人類棋手具有的表達(dá)的能力,如國(guó)際象棋大師們洞察棋局的能力;另一個(gè)未解決的問題涉及問題的原概念,在人工智能中叫做問題表示的選擇。人們常常能夠找到某種思考問題的方法從而使求解變得容易而最終解決該問題。3.2專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)ES(ExpertSystem)是人工智能研究領(lǐng)域中另一重要分支,它將探討一般的思維方法轉(zhuǎn)入到運(yùn)用專門知識(shí)求解專門問題,實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用的重大突破;專家系統(tǒng)可看作一類具有專門知識(shí)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng),它能運(yùn)用特定領(lǐng)域中專家提供的專

8、門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),并采用人工智能中的推理技術(shù)來求解和模擬通常由專家才能解決的各種復(fù)雜問題??偟膩碚f

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