AlphaGo戰勝李世石已經演變成火熱的社會性事件。數據顯示，僅網易新聞客戶端就有1916萬人觀看了 場直播，五場直播的觀眾超過6000 萬；在這場人機大戰的第四場，李世石扳回一局時，央視中斷正常的兩會直播，臨時插入比賽直播，上億觀眾直接見證了人機世紀大戰。
在此之前，IBM的超級電腦“深藍”曾在1997年戰勝當時的 象棋冠軍卡斯帕羅夫。接近20年后，谷歌的人工智能項目AlphaGo戰勝 排名第四的專業九段圍棋 高手李世石，再次掀起了全社會對于人工智能的關注。
1、人工智能究竟是什么？
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的 主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。
2、人工智能技術能勝任工時定額嗎？
通常工時定額工作需要具備大量的機械加工經驗的專業人員才能勝任，這項工作在企業中，一般被認為是一項“復雜工作”。那么人工智能是否能勝任工時定額工作呢？答案是肯定的。
敬信工時定額服務團隊在為企業建立工時定額標準體系時就采用了人工智能領域中的重要的推理技術和方法，在建立典型零件工時定額標準時利用機器學習先前制定的零件定額，并利用學習成果為新零件進行工時定額。
3、采用人工智能技術與傳統定額標準建立方式的區別
與傳統典型零件工時定額標準制定方法的大不同在于充分的利用了歷史定額數據，減少測時和寫實工作，并且使用典型零件標準進行定額的過程也是完善典型零件工時定額庫的過程，使定額標準處于時時修訂的過程中，隨著典型零件工時定額庫的增長，定額將越來越準確。
3.1制定標準速度快
敬信典型零件定額標準制定方法中主要利用歷史定額數據和專家經驗，減少傳統工時定額標準制定中占據大量時間的現場測時工作，可大大提高定額標準制定速度。
3.2制定標準投入小
通過充分的利用歷史定額數據和專家經驗，減少現場測時工作，使用戶減少現場測時人員，減輕企業負擔。
3.3制定的標準水平高
因采用了歷史定額數據和專家經驗，制定出的定額標準與當前的定額水平可保持高度的一致，形成高水平定額。
3.4標準可持續修訂，無二次成本
定額標準的使用過程既是定額過程，也是定額修訂過程，使企業可以在使用中持續評價和修訂定額標準，避免了專門的修訂過程，減少了企業二次修訂標準的投入成本。
4、結語
科技的發展必將為我們的生產和生活帶來便利，目前如火如荼的人工智能技術也逐漸走入我們的生活中。從谷歌的無人駕駛、AlphaGo，IBM的智慧城市、Watson到百度大腦項目，再到工時定額行業的逐步應用，人工智能或許將為我們解決繁瑣的日常事務性的工作，讓人類有更多的時間進行創新工作和休閑娛樂。
