关于人工智能技术对经济学发展的影响分析

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人工智能的研究发展带来了一次全新的技术革命,它现如今已经被广泛应用于生产生活的诸多方面,并对经济学研究产生了影响。人工智能一方面是经济学研究的一项新工具,另一方面也对社会实体经济的发展产生了冲击。如何有效发挥人工智能技术的积极效能,为经济学研究的深入以及社会经济的发展起到良好的推动作用。

一、人工智能技术概述

(一)人工智能的内涵分析。人工智能技术是针对环境的感知和探索,经过技术引导的时间行动,配合计算机应用实现计算机程序的优化建设。在经过长期的研究之后,人工智能技术的应用已经具备了扎实的理论基础,人工智能技术的应用范围也在逐步拓展,涉及到的专业知识也在不断增加。

在人工智能技术研究中,涉及到了几个关键性观念,分别是人工智能、机器学习以及深度学习,这三者是相互包含的关系,其中人工智能的概念领域最广,其次是机器学习,再次深度学习。

广义上的人工智能是指赋予智能体在复杂环境条件下完成目标任务的能力,至于如何让智能体完成目标任务,很多学者都有独特的理解和研究。在人工智能发展初期,主流的思想是让人工智能对人的思维和行为模式进行模仿,即利用机器代替人的思考和工作。随着研究的深入,一些学者提出单一的模仿人类思维实际上限制了人工智能的发展,因为人类思维只代表了一种算法,因此应拓展多样化的算法模式,使智能体的思考以及行动效率获得进一步的提升。在这样的情况下,人工智能开始发展出许多分支学科,其中包括专家系统、机器学习、逻辑推理、概率推理、自然语言处理等。

作为人工智能的一个分支学科,机器学习的精髓是基于算法对数据信息进行的解析,总结并学习其中的规律,在此基础上对真实世界的事件进行预测,为决策活动提供支撑。和过去针对特定任务而开展的编程工作不同,机器学习并未给出明确的编程条件,而是通过大规模数据的学习自动找出完成任务的方法。机器学习的类型有三种,分别是有监督学习、无监督学习以及强化学习。其中有监督学习的对象是有标签的数据样本,总结出输入和输出之间的一般性法则。无监督学习则是以没有标识的数据样本作为对象,目标是找出数据整体上所表现出的潜在规律。强化学习则是在一个动态的环境条件下开展学习,是一个不断试错的过程,最终目标是实现奖励信号的最大化。最简单的强化学习模板就是教师批改学生的习题作业,学生根据教师的批改意识到自己的错误并给予纠正,获得提高。

深度学习是基于多层神经网络的学习,它主要是将低层特征通过组合形成更具抽象性的高层表示属性类别或是特征,从而确定数据的分布式特征表示。深度学习比较适用于数据规模庞大以及类型复杂的条件,因为在学习数据过少的情况下融入引发“过度拟合”。在大数据时代下,深度学习所具有的价值逐渐展现出来。极大的推动了人工智能技术的发展。

(二)人工智能的发展历程。从诞生至今,人工智能一共经历了五个发展阶段：首先,萌芽阶段,在1956年之前就层出现过人工智能的萌芽。如1936年英国数学家图灵所提出的图灵机模型、由美国科学家发明的首台电子数字计算机。这些成果均为后来的人工智能的研究和发展奠定了坚实的基础。其次,诞生和第一个兴旺阶段(1956～1966),在该阶段,“人工智能”作为一个专业的学术语言正式被确立,关于人工智能的研究也开始呈现出井喷趋势,人工智能迎来了第一个蓬勃发展期。再次,萧条波折期(1967～70年代初期),一些关键性问题无法解决导致人工智能研究陷入停滞,同时人工智能受到的责难也越来越多。再次,第二个兴旺阶段(70年代中期～80年代末),知识工程、专家系统等概念的出现为人工智能的研究提供了新的方向,人工智能的研究成果开始逐步应用于实际生产中。最后,平稳发展期(90年代至今),人工智能的研究开始从单个智能主体转向基于网络环境下的分布式人工智能领域。

当前阶段,人工智能的四个重点技术领域分别是模式识别、机器学习、数据挖掘以及智能算法。在我国,根据《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018～2020年)》的内容,在未来几年内,人工智能将逐渐渗透到智能网联汽车、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、智能语音交互系统、智能家居产品等领域。整体上来看,我国对人工智能技术的研发和应用在世界上处于先进水平。

二、人工智能技术对经济学的影响分析

人工智能和经济学之间存在一定的相互影响关系,人工智能可以作为经济学研究的对象和工具,经济学的发展则可以反过来推动人工智能的发展,一些先进的经济学理论可以为人工智能的未来发展指明方向。

(一)人工智能技术对经济学发展的积极影响。一方面,人工智能可以推动经济学的发展。目前,人工智能已经广泛应用于诸多领域,虽然人类所掌握的人工智能技术只能称之为弱人工智能,但却已经极大的促进了社会生产力的提升,社会的变革必然会影响到经济学的发展,需要经济学提出全新的模型和理论对全新的经济内容进行解释。

另一方面,人工智能可以为经济学的发展提供工具。随着人工智能技术的不断发展,其功能也将变得更加强大。在未来,或许可以借助人工智能去推算或是证明一些经济学模型或是理论,推动学科的发展和突破。或是利用人工智能所具有的超前逻辑思维服务解决一些实际问题。此外,大数据的发展也可以为经济学的理论验证提供详实可靠的数据支撑。

(二)人工智能技术对社会经济发展带来的冲击。人工智能技术的研究应用对社会经济发展的冲击主要表现在三个方面：

首先,人工智能会对当前就业形势造成冲击。相比于人工生产,智能机器在大规模、产业化生产中能够发挥出更好的效能,智能机器的使用必然会使一些劳动密集型产业中从事简单重复工作的工人被取代。根据世界经济论坛的报告估计,人工智能的不断发展将会为未来几年来造成700多万传统工作岗位的消失,因此待来的就业问题值得关注。

其次,人工智能会对社会公平产生影响。人工智能技术的应用会造成一种现象——信息垄断。虽然互联网环境下信息可以实现传递和共享,但大部分的信息都掌握在互联网巨头手中,他们依托自身拥有的大数据资源使及其进行快速学习,用以完善自身的产品和服务,继而获得更高的经济效益。由此可见,人工智能的发展必然会破坏市场竞争的公平性,降低市场经济效率。

再次,人工智能会对国家或是地区经济的发展产生影响。随着人工智能技术的广泛应用,生产方式的升级必然会对一些传统产业造成冲击,最终反映在地区经济发展中。尤其是在传统制造业中,人工智能技术的应用必然会使生产制造和管理流程发生巨大的改变,生产观念和生产方式的转型是未来制造业的必然发展趋势,促进规模化生产的普及,客观上实现地区经济转型。

在未来,人工智能的发展速度将会不断提升,为经济发展提供更多新的、可持续的增长点,促进经济结构的转型,缓解环境污染问题。但同时因智能机器而失业的人将成为社会中的不稳定因素。对此,在发展人工智能的过程中,应注重新型产业的开发,创造新的就业岗位。其中的关键点就是如何通过政策的制定实施将短期冲击的影响降到最低,保障就业结构的顺利转型。最有效的措施就是加强教育,使据岗位淘汰的劳动者能够更好的适应新的岗位。对此,政府部门应该负责提供教育和职业指导。

三、个人如何有效应对人工智能带来的影响

对于个人而言,尤其是学生群体,在人工智能发展的环境下,应该培养创新思维和自主创新能力,这是智能机器所不具备的。在进行专业学习的过程中,一定要注意知识深度和广度的拓展,增强个人竞争力,运用自身的创新思维进行再创造,形成先进的知识系统结构。此外,还要加强对社会发展形势的掌握,将自身的知识体系和解决现实问题结合起来,提高自身的学术和实践能力。

此外,还可以根据人工智能时代的发展趋势对所学专业进行合理选择,毕竟很多现有的职业在未来可能会被智能机器所取代,因此应尽可能的选择具有生命力的专业。自主学习人工智能相关工具,熟练掌握相关软硬件操作技巧。及时更新信息渠道,通过多样化的信息增强自身的风险预测和应对能力。

对于教育机构而言,则应顺应时代发展趋势,积极引入人工智能成果,构建数字化教育体系,提升教学硬件水平,配备信息化管理平台,促进教学效率的提升。同时加强对教师的培训,使其掌握最基础的人工智能成果使用和操作。

结束语

综上所述,人工智能技术对经济学应用不仅体现在学术研究方面,同时也反映在实际经济发展过程中。现如今,人工智能正在鼓动新一轮的技术革命。在经济学领域应积极应用人工智能工具开展理论性研究,在实际经济发展中,则要清楚认知未来人工智能广泛应用环境下的经济结构演变趋势,如此才能将人工智能技术的价值充分发挥出来。