内容摘要：
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
关键词：智能 人力资源管理 现状 能力 前景
（一）人工智能技术的发展现状
1.1人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，这涉及到其它诸如意识、自我、思维（包括无意识的思维）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
1.2人工智能的发展简史
历史 突飞猛进
1950年 阿兰·图灵出版《计算机与智能》。
1956年 约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上“创造”“人工智能 ”一词。
1956年 美国卡内基·梅隆大学展示世界上第一个人工智能软件的工作。
1958年 约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A．I．语言。
1964年 麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示，电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇程序的难题。
1965年 约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一种互动程序，它能以英语与人就任意话题展开对话。
1969年 斯坦福大学研制出Shakey————一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。
1979年 第一台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。
1983年 世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。
1985年 哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A．I．大会亮相。 90年代 A．I．技术的发展在各个领域均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等领域都瞄准了A．I．的研发。
1997年 IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。
90年代末 以A．I．技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。
2000年 互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。
现在 流行挡不住
商业上的成功，成为实验室研究工作的催化剂。A．I．的边界正一步步向人类智慧逼进。
全球的高科技实验室不约而同盯上了A．I．大脑，这其中响当当的名字包括卡内基·梅隆大学，IBM和日本的本田汽车公司。
在比利时，Starlab（星实验室）正开发种能取代真猫大脑工作的人工大脑。据“人工大脑网站”报道，它将拥有约7500个人工脑神经细胞。它将能自如地操控猫咪行走，玩耍毛线球。据估计它将在2002年完成。 软件在将复杂决策程序化整为零方面取得突破。像外貌识别等看似简单的人类能力实际涉及广泛、复杂的认知和判断步骤。今天的电脑软件越来越精于模仿人类最精细的思维。而计算机硬件在追赶人脑能力方面亦不遗余力。
目前世界上最快的超级电脑————位于美国加利福利亚州劳伦斯·立弗摩尔国家实验室的IBM制“ASCI白色”已经是有人脑0·1％的运算能力。
IBM正在研制的“蓝色牛仔”（Blue Jean）的每秒运算能力估计将与人脑相当。IBM研发部主管保罗·霍恩说Blue Jean将在4年后开始运行。
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程。
1.3当前人工智能的重要领域
人工智能发展迅速，并应用于很多领域，比如机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
1.4总结
像很多其他方面的变革，人工智能的爆发很可能会带来社会结构的重组甚至社会规则的变化。人工智能的发展是把双刃剑，我们应该抓住机遇，积极应对，让它更好地为我们服务。
（二）人工智能对人力资源管理专业的影响
2.1专业概述
人力资源管理专业培养具备管理、经济、法律及人力资源管理等方面的知识和能力，能在事业单位及政府部门从事人力资源管理以及教学、科研方面工作的工商管理学科专门人才。
该专业学生需要学习管理学、经济学及人力资源管理方面的基本理论和基本知识，受到人力资源管理方法与技巧方面的基本训练，具有分析和解决人力资源管理问题的基本能力。
发展前景
我国的人力资源从业人员的专业知识人才十分稀缺，属于我国稀缺性专业人才。由于人才资源队伍的国际化水准不高，造成毕业生和市场的需要相差很大，也是我国人力资源管理教育面临的一大问题。
就业前景：
企事业单位及其咨询机构人力资源管理相关岗位，从事招聘、人力资源开发、考核、薪酬管理、员工培训、办公室文秘等工作。
根据麦可思（MyCOS）研究院的2011年度最新权威数据显示，人力资源管理专业的本科毕业生从事的主要职业有：人力资源助理，招聘专职，所有其他种类的人力资源、培训和劳资关系专职，行政秘书和行政助理，文职人员等。
该专业中从事这些职业的本科毕业生半年后的平均月收入在3000-4000人民币左右。
2.2人力资源管理专业技术发展与人工智能的关系
伴随着企业的不断发展和规模的不断扩大,企业内部的各项管理行为,包括人力资源管理,必须以科学,规范和高效的方式运转。一方面,随着环境的不断发展变化,企业在内部管理上也需要不断地进行调整改进,这就需要大量的、及时准确的数据为企业的各项分析决策提供科学有力的支持和帮助;另一方面,随着制度建设的不断加强,在各项规章制度的执行落实上需要做大量的、例行性的工作,这就需要必须有很高的处理效率。人工智能是一种比现在的人更加优秀的工具，特别是对人不擅长的统计分析预测，人类不愿意从事的耗体力繁琐性的工作，都会将人完全代替。
1.3人工智能对人力资源管理专业未来发展的影响
人工智能对人力资源管理专业未来发展的影响可以从具体工作上加以分析。
首先，人力资源规划与预测。
人通过对数据等等的分析和认识来进行规划和预测，但是，人限于对于数据的分析能力和掌握的程度，规划和预测的准确度一直不是很高，虽然这在现在对组织的运营和发展并不构成绝对影响，但是人工智能比人在这方面肯定要全面和准确的多，我们完全可以相信人工智能可以拿出更加清晰地匹配度更高的规划和预测。
第二，招聘。
招聘在人力资源管理里面是技术含量比较高，难度比较大的工作，人限于知识有限性以及认知能力有限的问题，在对候选人的寻找和筛选上总是会有些问题。而人工智能不同，人工智能可以拥有无限的知识和更加完善的认知能力，同时，更加自动化。可以自动开启招聘任务，自动寻找与匹配候选人，自动识别和判断，自动跟踪，自动评估和分析等。
第三，培训。
现在的培训工作绝对是很多人不愿意从事的一块，在很多企业属于费力不讨好的，因为很难评估培训的投入产出情况，同时培训的工作量有很大，非常繁琐。未来在人工智能的情况下，这一问题会得到很好的改善。第一，我们可以训练人工智能来代替培训讲师，我们未来可以获得的培训资源会更加丰富和廉价。第二，每个人（员工）都可以配备一名自己专属的人工智能老师，自动判断培训需求和开启培训，自动判断培训成果并收集信息，自动反馈和分析等等。
第四，绩效和薪酬。
这又是一个技术含量比较高而且复杂的工作。未来的人工智能会比现在要好用的多，至少在绩效与薪酬方案上更加科学，同时，由于人工智能对人的大量代替，使得评估更加方便和准确，差异性减小，工作量减小。
第五，员工关系。
在一个高度使用人工智能代替人的组织中，员工关系不再是对人的管理，而是对人工智能的管理，或者是调节人与人工智能之间的关系，除了现在的基础法律问题，未来的员工关系可能还会涉及到的有人机道德伦理问题，人工智能伦理问题等等，可能比现在还要复杂的多，也是目前的人力资源管理模块里在人工智能时代唯一得到发展的功能。
第六，组织管理与人力资源功能。
未来的组织形式可能会和现在有很大的区别，随着人工智能的发展可能会高度扁平化，这从组织发展的这么多年来看是正确的。组织曾经可能会减少到一层到两层，我想最多的也不会超过三层。这给我们我来的管理理念和方法的影响也是巨大的。人力资源未来的功能和现在也是不同的，也不会是现在的这几大模块工作模式，也不可能是现在正在流行的SSC/SDC-COE-HRBP模式。1.4未来的就业行业会不会被具有人工智能的机器替代？
从优先权和重点上看，人工智能可能会提高人们日常的工作效率。从组织协作上看，机器人能够帮助人们及时做出正确的协作行为。从客户服务上看，人工智能在客户服务领域的特点还是在于它能带给客户一个全新的体验。通过机器学习，我们能够借鉴从前成功的模式，创建一套最佳方案，例如项目管理、客户管理等等。
无论是优先级、协作还是客户服务，它们看起来似乎都只是公司运营中很小的一部分。然而，它们代表着人工智能改变公司运营以及成长方式的无限可能。
但人工智能的发展会不会导致一些工作的消失呢？我认为是这种担心可能是多余的，因为日常业务操作仍需要人与人之间的交流。人工智能的应用会给人们的生活和工作带来极大的便利，但对于很多方面是无可替代的。我们应该辩证地看待人工智能的发展。
（三）人工智能环境中自我发展规划
3.1在人工智能环境下如何学习？
人工智能虽然是计算机学科的分支，但要学好，需要有良好的数学基础。因此，我们应该掌握一定的数学知识，打下牢固的数学基础，为更好地利用人工智能做好准备。
人工智能环境下，我们应该提高自己的认知，了解人工智能的相关知识，并提高运用能力。
同时，我们应该深度学习，增强学习，提高自己的学习能力。
此外，清楚人工智能的优点和缺陷，并加以弥补。在人工智能不能做到的领域多加开发和学习。
而且，我们要大胆而负责地创造未来，培养良好的数学素养、道德素养和生态素养。
3.2如何重新认知人力资源管理专业
清楚人力资源管理专业对个人的要求，结合人工智能的优点，分析人工智能在人力资源管理专业的具体应用。从具体工作到整体规划，深入了解人工智能在该领域的应用空间和发展前景。及时做好调整，与时俱进，开拓创新，不断提高个人能力，关注人工智能和学科领域的发展情况。
时间还稍远，但是也可能转瞬即达，从现在开始，抓住人工智能与人力资源的结合点，才能在未来的人力资源领域有一席之地，现在我们已经需要种下这颗种子，慢慢培育它，到时候便可以长成参天大树。
3.3人工智能环境下应具备哪些技能？
随着人工智能技术的提升，个人的能力优势越来越弱化，一些靠专业技能吃饭的职业会变得越来越不重要，机遇,运气,人气,个人魅力,情商的重要性会更加凸显。
首先，我们应该具备机器管理能力。人工智能作为企业或组织的一项能力，在很大程度上仍处于起步阶段。这就意味着，在大多数情况下，人工智能的使用是一种在组织内的扩散。相应地，其系统性仍是不成熟且分散的。IT企业有能力开发技术体系结构，并且开启整个行业智能机器的未来。然而，这种能力并不是IT组织与生俱来的。CIO和IT行业必须联合其发展路径，通过对人工智能的训练和开发，使其从传统简单的“开灯”行为，在将来高效劳动的人工智能主宰时期，转变为能够作出正确决断的范例的角色。
然后，需要有流程资讯能力。人工智能对大量信息的加工处理能力是人类难以达到的，人工智能可以通过合成数据、作出基本决策等方式，在操作流程中增加人类决策的比例。这也意味着人类必须重新设计其操作、重塑其能力，来支持集成的方法和应对更加复杂的决策。
然后还要有平台及数据管理能力。
机器学习方法只能生成与输入数据质量相当的预测模型。组织和数据质量对企业来说显然不是一个新的挑战了。如果一个人不具备支持和处理模型及平台的能力，人工智能将会遭遇瓶颈。
还要有算法意识。
拥有基本的数据处理能力和描述人工智能算法从创建到最终输出数据全过程的能力，确实非常重要的。一个企业有着两个核心的利益来源。第一，IT能够向企业描述人工智能能力，并与企业合作不断地改进模型。第二，对驱动机器学习的数学概念的基础性理解，能够开启知识和创造力。这一创造力使IT组织在构建人工智能能力框架的同时，为企业创造积极的效益。
最后要有领导力和判断力日常的行政工作占用了我们大量的时间，但在将来，机器会帮我们处理这些工作，成为我们的“好同事”。到那时候，公司的所有员工不仅需要接受一个机器掌握决策权的新世界，还需要在更具挑战性的决策中运用自己的判断力。完成这样的转变，你需要具备更加专注的解决题的能力，同时掌握像机器能够处理并最终得出正确的指导性回应一样的、构建问题的技巧。
人工智能主要有感知能力，记忆与思维能力，学习和适应能力，决策和行为能力。但人的能力是无极限的，我们可以在能够利用人工智能这些能力的基础上，不断开发和提升人的能力。
（四）未来人工智能发展前景展望
虽然人工智能发展很快，但对很多人来说还很陌生。未来，人工智能会从狭窄的应用变成通用技术，会更加普及，每个人都能使用人工智能。
人工智能在很多方面已经得到很好的应用，未来，我们可以借助人工智能更好的改善我们周围的世界。
现在人工智能技术并不完善，在我们共同努力下，未来，人工智能会更加完善。实现超智能的想象。