文档介绍：工商管理学院
学年论文
人工智能的发展概况及其在人力资源领域的应用浅析
目录
1人工智能概述 1
2人工智能的发展 1
3人工智能的研究与应用 2
问题求解 2
专家系统 2
机器学习 3
神经网络 3
模式识别 4
人工生命 4
智能决策支持系统 5
4 人工智能在人力资源中的应用实例 5
基于 AI 的 HRMIS 程序设计与应用 5
基于 AI 的 HRMIS 人机界面设计与应用 6
IDSS 在 HRMIS 模块设计中的应用 6
人力资源计划模块 7
工作分析模块 7
员工招聘与配置模块 7
绩效考核模块 7
人力资源薪酬模块 7
5 结束语 8
参考文献 9
1人工智能概述
人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI),作为计算机学科的一个重要分支,arthy 于1956 年在 Dartmouth 学会上正式提出,在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。美国斯坦福大学著名的人工智能研究中心尼尔逊(Nilson)教授这样定义人工智能“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”,另一名著名的美国大学 MIT的Winston 教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作”。除此之外,还有很多关于人工智能的定义,至今尚未统一,但这些说法均反映了人工智能学科的基本思想和基本内容,由此可以将人工智能概括为研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能行为的人工系统。
2人工智能的发展
20 世纪 50 年代到 60 年代初是人工智能发展的初级阶段。这一时期的研究主要集中在采用启发式思维和运用领域知识,编写了包括能够和证明平面几何定理和与国际象棋大师下棋的计算机程序。开创了具有真正意义的人工智能研究是 1956 年 McCarthy 决定把Dartmouth 会议用人工智能来命名。在图灵(AlanTuring)所著的《计算机器与智能》中,讨论了人类智能机械化的可能性并提出了图灵机的理论模型,为现代计算机的出现奠定了理论基础;与此同时,该文中还提出了著名的图灵准则,现已成为人工智能研究领域中最重要的智能机标准。同一时期,Warren MeCulloeli 和 Walter Pitts 发表了《神经活动内在概念的逻辑演算》,该文证明了一定类型的、可严格定义的神经网络,原则上是能够计算一定类型的逻辑函数的,开创了当前人工智能研究的两大类别:符号论和联结论。自 1963 年后,人们开始尝试使用自然语言通讯,这标志着人工智能的又一次飞跃,如何让计算机理解自然语言、自动回答问题、分析图像或图形等便成为 AI 研究所追求的重要目标,由此 AI 的研究进入了第二阶段。70 年代,在对人类专家的科学推理进行了大量探索后,一批具有专家水平的程序系统相继问世。知识专家系统在全世界得到了迅速发展,它的应用范围延伸到了人类各个领域,并产生了巨大的经济效益。80 年代,AI 进入以知识为中心的发展的阶段,越来越多的人认识到知识在模拟智能中的重要性,围绕知识表示、推理、机器学习,以及结合问题领域知识的新认知模拟进行了更加深入的探索。
目前,人工智能技术正在向大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具,以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。
3人工智能的研究与应用
问题求解
问题求解,即解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。能够求解难题的下棋( 如国际象棋) 程序的出现,是人工智能发展的一大成就。在下棋程序中应用的推理,如向前看几步,把困难的问题分成一些较容易的子问题等技术,逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术。搜索策略可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索,它决定着问题求解的推理步骤中,使用知识的优先关系。另一种问题的求解程序,是把各种数学公式符号汇编在一起, 其性能已达到非常高的水平,并正在被许多科学家和工程师所应用,甚至有些程序还能够用经验来改善其性能。例如,1993 年美国发布的一个叫做 MACSYMA 的软件,它能够进行较复杂的数学公式符号运算。如前所述, 尚未解决的问题包括人类棋手具有的表达的能力,如国际象棋大师们洞察棋局的能力;另一个未解决的问题涉及问题的原概念,在人工智能中叫做问题表示的选择。人们常常能够找到某种思考问题的方法从而使求解变得容易而最终解决该问题。
专家系统
专家系统 ES(Expert System)是人工智能研究领域中另一