人工智能技術(shù)總結(jié)精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

［關(guān)鍵詞］電氣自動化控制；計(jì)算機(jī)技術(shù)；人工智能技術(shù)

［中圖分類號］TM76；TP18［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194(2016)04-0082-01doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2016.04.057

電氣自動化控制主要研究電氣工程學(xué)，保證電氣工程系統(tǒng)正常運(yùn)行，能對收集到的信息進(jìn)行及時(shí)地處理分析。計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用能更快地對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行總結(jié)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械自動化。這種人工智能技術(shù)將會使人工操作與控制發(fā)生脫離，實(shí)現(xiàn)人工智能與電氣自動化的結(jié)合。電氣自動化控制是對人工智能技術(shù)應(yīng)用最為直接的結(jié)果，同時(shí)也是電氣自動化發(fā)展的必然趨勢。電氣自動化控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)將會不斷提升生產(chǎn)效率。

1人工智能技術(shù)含義

通過應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對人類活動的模擬，并且能對相似人類活動發(fā)出指令，還能解決傳統(tǒng)科學(xué)中復(fù)雜的問題，這是人工智能技術(shù)最為突出的特點(diǎn)。人工智能技術(shù)融合了數(shù)學(xué)、哲學(xué)、工程學(xué)等學(xué)科，在計(jì)算機(jī)技術(shù)引導(dǎo)下綜合運(yùn)用了現(xiàn)代科技。在一定程度上可以表現(xiàn)為人工智能技術(shù)是對人類大腦的一種全新的模擬，在大腦的控制下由機(jī)械完成一系列的復(fù)雜反應(yīng)。這樣能提升工作效率，保證人類在工作過程中的安全性。人工智能技術(shù)將會對信息進(jìn)行采集，在問題的處理上比人類大腦具有更加明顯的優(yōu)勢。復(fù)雜性腦力活動在人工智能技術(shù)的影響下，將會降低人工成本，推動生產(chǎn)力的發(fā)展。

2電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的設(shè)計(jì)思路不斷地?cái)U(kuò)展，人工智能產(chǎn)品豐富起來。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使人們能更好地解決人類不能直接面對的問題。電氣自動化控制過程中會受到多種因素的影響，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能對因素進(jìn)行合理化推斷，并且提升對產(chǎn)品的保護(hù)，能更加全面地規(guī)劃電氣自動化控制效果，使生產(chǎn)效率不斷的得到提升。

2.1優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)電氣產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)主要依靠設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)與試驗(yàn)手段，設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品在一定程度上技術(shù)含量較低，并且工作較為繁瑣，不能夠保證大規(guī)模的生產(chǎn)活動的開展，設(shè)計(jì)需要較高的時(shí)間，影響工作效率地提升。新時(shí)期我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，對科技生產(chǎn)建設(shè)不斷投入，人工智能技術(shù)得到全面提升，在電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)的過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了智能化生產(chǎn)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用將會提升人工生產(chǎn)效率，并且在制作上更加精良，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率水平的提升，保證了產(chǎn)品的質(zhì)量，還能為企業(yè)生產(chǎn)活動的進(jìn)一步開展提供充足的發(fā)展動力。

2.2及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題進(jìn)行預(yù)防處理

電氣自動化控制過程中會出現(xiàn)運(yùn)行設(shè)備故障等問題，這種情況在電氣自動化控制過程中較為常見。因此，完善人工智能化將會有助于電氣自動化控制的順利進(jìn)行，并且會根據(jù)設(shè)備運(yùn)行故障制定相應(yīng)的預(yù)防措施，這在電氣自動化控制過程中能發(fā)揮較大的功能優(yōu)勢。變壓器在運(yùn)行的過程中發(fā)生故障，可以采用傳統(tǒng)的分離方式對氣體進(jìn)行分析，并且根據(jù)分析的結(jié)果判斷變壓器發(fā)生故障的原因。但是采用傳統(tǒng)的分析方式會在檢修的過程中造成嚴(yán)重的浪費(fèi)，人力資源沒有得到合理的應(yīng)用，并且在檢修上花費(fèi)更多的時(shí)間，同時(shí)還不能保證檢修的正確率。這樣很容易出現(xiàn)誤診情況，將會進(jìn)一步影響到電氣自動化控制效果。人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)方法相比優(yōu)勢體現(xiàn)在維修預(yù)防等方面，并且人工智能技術(shù)將會自動匹配專家技術(shù)進(jìn)行指導(dǎo)，將類似的故障進(jìn)行對比，并且根據(jù)產(chǎn)生的問題進(jìn)行分析指導(dǎo)，找到其他的解決方式。采用人工智能技術(shù)對故障問題進(jìn)行分析，能提升工作效率、降低維修時(shí)間、節(jié)約大量的資源。

2.3簡化控制流程，提升運(yùn)行效率

電氣產(chǎn)品在生產(chǎn)操作過程中相比較其他產(chǎn)品過程較為復(fù)雜，并且生產(chǎn)環(huán)節(jié)都需要進(jìn)行嚴(yán)格地控制，對于操作水平要求較高。電氣產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為繁瑣，細(xì)部特征較為明顯，不容易進(jìn)行整體性把握，對于工作人員的經(jīng)驗(yàn)要求較高。因此，在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)一點(diǎn)小小的錯(cuò)誤都會直接造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重時(shí)將會直接導(dǎo)致生產(chǎn)停工。為了能保證電氣自動化控制的有效運(yùn)行，工作人員在面對問題時(shí)需要利用人工智能化技術(shù)對電氣自動化控制過程進(jìn)行簡化處理，保證操作的有效性。人工智能化相比較傳統(tǒng)方式能快速地收集資料并進(jìn)行必要地分析整理，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)控制過程中存在的問題找出解決方案。在整個(gè)控制過程中會降低檢修時(shí)間、保證成本的有效運(yùn)用，能夠更好地控制電氣自動化的運(yùn)行。

3結(jié)語

計(jì)算機(jī)技術(shù)使人工智能技術(shù)得到了完善，同時(shí)電氣自動化控制在人工智能技術(shù)的影響下實(shí)現(xiàn)了更新進(jìn)步。目前，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，并且受到各行業(yè)的認(rèn)可。電氣自動化控制應(yīng)用人工智能技術(shù)將會提升工作效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量。筆者通過對電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行分析，認(rèn)為在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前提下，人工智能技術(shù)與電氣自動化控制相互促進(jìn)完美結(jié)合。

參考文獻(xiàn)

［1］馬仲雄.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)［J］.電子技術(shù)與軟件工程,2014(11).

［2］賈剛,張萌.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)［J］.中小企業(yè)管理與科技,2011(27).

［3］丁望松.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)［J］.電子制作,2015(11).

第2篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；教學(xué)方法；編程能力

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協(xié)成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個(gè)10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個(gè)公眾關(guān)注的科技問題、10個(gè)影響中國的科技事件、10項(xiàng)引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)評選結(jié)果揭曉。10項(xiàng)引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)是：基因修飾技術(shù)；未來家庭機(jī)器人；新型電池；人工智能技術(shù)；超高速交通工具；干細(xì)胞技術(shù)；光電信息技術(shù)；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術(shù)。

人工智能技術(shù)學(xué)科是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機(jī)器來予以人工實(shí)現(xiàn)[1]。

通過《人工智能技術(shù)》課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能技術(shù)的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有深入了解、對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，并對現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)與研究，啟發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術(shù)融入到今后所開發(fā)的計(jì)算機(jī)軟件之中。

《人工智能技術(shù)》是一門眾多學(xué)科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點(diǎn)多，知識更新快，內(nèi)容抽象，不容易理解，理論性強(qiáng)，而且需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術(shù)》也是一門應(yīng)用型學(xué)科，怎樣將理論運(yùn)用到實(shí)踐中，使學(xué)生將學(xué)到的人工智能技術(shù)知識和思想運(yùn)用到自己的實(shí)際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術(shù)》課程教學(xué)來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點(diǎn)，幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學(xué)習(xí)興趣，該文給出了《人工智能技術(shù)》課程的教學(xué)與實(shí)踐的探索。

2 教學(xué)與實(shí)踐的探索

2.1 教材和實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容的選取

1） 人工智能技術(shù)是整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學(xué)科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎(chǔ)》這本教材。蔡自興教授的主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄堋C(jī)器人學(xué)和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學(xué)教授傅京孫先生的指導(dǎo)和鼓勵下編寫，借鑒了國內(nèi)外人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)＜业淖钚卵芯砍晒蛯W(xué)術(shù)書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識與技術(shù)，材料新，易于理解，兼顧基礎(chǔ)及應(yīng)用[2]。

此外，我們還給學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供多種類型的學(xué)習(xí)資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術(shù)國內(nèi)外期刊，如電子學(xué)報(bào)，計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術(shù)會議，使學(xué)生能夠掌握人工智能技術(shù)的更多前沿動態(tài)，提高學(xué)習(xí)興趣。

2） 配套的實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》是一門理論性和實(shí)踐性都很強(qiáng)的課程，實(shí)踐性教學(xué)環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實(shí)驗(yàn)教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、算法設(shè)計(jì)能力和編程能力。首先，每個(gè)章節(jié)設(shè)置相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，而實(shí)驗(yàn)內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格的考慮，如：五子棋游戲，產(chǎn)生式系統(tǒng)，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學(xué)生運(yùn)用所學(xué)章節(jié)的知識，獨(dú)立地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)報(bào)告包括簡述實(shí)驗(yàn)原理及方法，給出程序設(shè)計(jì)流程圖，源程序清單，實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析等內(nèi)容，通過這種方式，進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學(xué)方法和手段的改革

人工智能技術(shù)課程交叉性強(qiáng)，涉及面廣，傳統(tǒng)的教學(xué)方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教學(xué)效果不理想。人工智能技術(shù)這門課程內(nèi)容抽象，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關(guān)系教學(xué)改革成敗的關(guān)鍵。本課程需采用多種方法進(jìn)行教學(xué)，以此來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

1） 問題啟發(fā)式教學(xué)?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計(jì)算機(jī)模擬人類的智能來解決這種問題。在教學(xué)中，有目的的提出這些問題，鼓勵學(xué)生思考，提出自己的想法和解決方案，并進(jìn)行分析和比較，這樣強(qiáng)化學(xué)生的主動學(xué)習(xí)意識，提高學(xué)習(xí)積極性[3]。

2） 個(gè)性化學(xué)習(xí)和因材施教。學(xué)生中存在計(jì)算機(jī)專業(yè)和非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個(gè)人的基礎(chǔ)不同，有的計(jì)算機(jī)知識比較匱乏，因此有必要針對每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，課堂作業(yè)和實(shí)驗(yàn)報(bào)告情況進(jìn)行及時(shí)評估，對學(xué)生提出個(gè)性化的教學(xué)。例如：在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，要求有能力和興趣的學(xué)生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實(shí)驗(yàn)，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個(gè)性的空間，而對稍微吃力的學(xué)生則要求完成基本的實(shí)驗(yàn)，更注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和夯實(shí)，這樣就能達(dá)到因材施教的目的。同時(shí)對不同層次的學(xué)生進(jìn)行分析，進(jìn)一步提出學(xué)習(xí)建議，并進(jìn)行有針對性的指導(dǎo)。

3） 多媒體使用和多學(xué)科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結(jié)合，注重課程中的關(guān)鍵詞用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考書，使學(xué)生能夠接觸國外文獻(xiàn)資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運(yùn)用了大量多媒體技術(shù)，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術(shù)中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學(xué)，歷史等其他學(xué)科的相關(guān)知識，便于學(xué)生較好地理解知識難點(diǎn)和重點(diǎn)[4]。

4） 師生互動和課內(nèi)外答疑。在教學(xué)中，改變了傳統(tǒng)的老師講，學(xué)生聽的教學(xué)模式。針對人工智能技術(shù)的實(shí)用性，適當(dāng)提問，收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，盡量使用實(shí)例進(jìn)行講解。設(shè)置了實(shí)驗(yàn)講解互動課程，對于實(shí)驗(yàn)的講解，學(xué)生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學(xué)生可以看到問題從提出、分析到解決的整個(gè)過程，讓學(xué)生自己在討論中總結(jié)結(jié)論。為了解決教學(xué)中存在的疑難問題，還設(shè)有課后答疑，使學(xué)生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實(shí)踐結(jié)合。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，注重學(xué)生的理論研究和動手能力，適當(dāng)布置一些課程相關(guān)的論文和實(shí)驗(yàn)編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學(xué)生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻(xiàn)使學(xué)生掌握如何查找相關(guān)文獻(xiàn)的技能，可以培養(yǎng)學(xué)生撰寫科技論文的能力。通過實(shí)驗(yàn)實(shí)踐，使學(xué)生可以更加清楚地了解人工智能技術(shù)基本概念和難點(diǎn)，也能了解算法的設(shè)計(jì)具體運(yùn)行過程，并對其進(jìn)行驗(yàn)證，提高了學(xué)生的編程能力和和學(xué)習(xí)興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個(gè)值得探討的問題，本課程應(yīng)采用多種綜合考試方法，注重學(xué)生對基礎(chǔ)概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯(lián)系實(shí)際的能力。平時(shí)作業(yè)考核成績，實(shí)驗(yàn)實(shí)踐教學(xué)成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進(jìn)學(xué)生主動學(xué)習(xí)，提高教學(xué)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)的評價(jià)指標(biāo)在于算法設(shè)計(jì)、編程的準(zhǔn)確性和實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。課程論文評價(jià)指是選題是否嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)和具可研究性，論文結(jié)構(gòu)、思路是否嚴(yán)謹(jǐn)，論文內(nèi)容科學(xué)性、正確性，能否提出自己的見解?？疾椴殚喛萍嘉墨I(xiàn)的能力主要通過是否查找到權(quán)威的、最新文獻(xiàn)以及撰寫是否規(guī)范。

2.3 學(xué)生學(xué)好《人工智能技術(shù)》課程的建議

《人工智能技術(shù)》是一門理論與實(shí)踐相結(jié)合的應(yīng)用課程，學(xué)生如何學(xué)習(xí)這么課程，也是我們應(yīng)該探討的問題。

學(xué)生應(yīng)該正確看待《人工智能技術(shù)》這門科學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)孕育于20世紀(jì)30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術(shù)只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學(xué)科，還有許多課題處于探索中，理論和技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，我們應(yīng)該對它有科學(xué)的認(rèn)識。

針對非計(jì)算機(jī)專業(yè)本科畢業(yè)的學(xué)生，除了課堂聽講之外，還應(yīng)該課下自學(xué)該課程的先修課程，如：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等課程。人工智能技術(shù)中涉及到大量的數(shù)學(xué)知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識，另外還會用到少量隨機(jī)過程、模糊數(shù)學(xué)的一些知識。人工智能技術(shù)是一門應(yīng)用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等算法，實(shí)現(xiàn)這些算法要求學(xué)生具有較強(qiáng)的編程能力。

學(xué)生應(yīng)該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻(xiàn)和重要國際會議論文，多了解人工智能技術(shù)最前沿的信息，理論聯(lián)系實(shí)際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術(shù)的知識運(yùn)用到自己所研究的領(lǐng)域，以做到學(xué)以致用。

3 結(jié)論

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿，該文對《人工智能技術(shù)》的課程教學(xué)進(jìn)行了一些探討，教學(xué)與實(shí)踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京： 清華大學(xué)出版社，2003.

[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強(qiáng)，等.樹立精品意識搞好人工智能技術(shù)課程建設(shè)[J].中國大學(xué)教學(xué)，2004（1）：28-29.

第3篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

摘要

人工智能時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術(shù)應(yīng)對各類安全威脅，是國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)界共同努力的方向。本報(bào)告從風(fēng)險(xiǎn)演進(jìn)和技術(shù)邏輯的角度，將網(wǎng)絡(luò)空間安全分為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全和物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全三大領(lǐng)域；在此基礎(chǔ)上，本報(bào)告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應(yīng)安全架構(gòu)模型，從預(yù)測、防御、檢測、響應(yīng)四個(gè)維度，提出人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的具體應(yīng)用模式。與此同時(shí)，本報(bào)告結(jié)合國內(nèi)外企業(yè)最佳實(shí)踐，詳細(xì)闡釋人工智能賦能網(wǎng)絡(luò)空間安全（AI+安全）的最新進(jìn)展。最后，本報(bào)告提出，人工智能安全將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最大藍(lán)海，人工智能的本體安全決定安全應(yīng)用的發(fā)展進(jìn)程，「人工+「智能將長期主導(dǎo)安全實(shí)踐，人工智能技術(shù)路線豐富將改善安全困境，網(wǎng)絡(luò)空間安全將驅(qū)動人工智能國際合作。

目 錄

第一章 人工智能技術(shù)的發(fā)展沿革

(一) 人工智能技術(shù)的關(guān)鍵階段

(二) 人工智能技術(shù)的驅(qū)動因素

(三) 人工智能技術(shù)的典型代表

(四) 人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用

第二章 網(wǎng)絡(luò)空間安全的內(nèi)涵與態(tài)勢

(一) 網(wǎng)絡(luò)空間安全的內(nèi)涵

(二) 人工智能時(shí)代網(wǎng)絡(luò)空間安全發(fā)展態(tài)勢

1、網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅趨向智能2、網(wǎng)絡(luò)空間安全邊界開放擴(kuò)張3、網(wǎng)絡(luò)空間安全人力面臨不足4、網(wǎng)絡(luò)空間安全防御趨向主動

第三章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用模式

(一) AI+安全的應(yīng)用優(yōu)勢

(二) AI+安全的產(chǎn)業(yè)格局

(三) AI+安全的實(shí)現(xiàn)模式

1、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全2、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全3、人工智能應(yīng)用于物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

第四章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用案例

網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全篇

（一）病毒及惡意代碼檢測與防御

（二）網(wǎng)絡(luò)入侵檢測與防御

第三章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用模式

人工智能技術(shù)日趨成熟，人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網(wǎng)絡(luò)空間各類威脅的響應(yīng)和應(yīng)對速度，而且能夠全面提高風(fēng)險(xiǎn)防范的預(yù)見性和準(zhǔn)確性。因此，人工智能技術(shù)已經(jīng)被全面應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域，在應(yīng)對智能時(shí)代人類各類安全難題中發(fā)揮著巨大潛力。

（一）AI+安全的應(yīng)用優(yōu)勢

人們應(yīng)對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態(tài)開始，通過經(jīng)驗(yàn)知識加以分析，針對威脅形態(tài)做出決策，選擇最優(yōu)的行動脫離不安全狀態(tài)。類人的人工智能，正是令機(jī)器學(xué)會從認(rèn)識物理世界到自主決策的過程，其內(nèi)在邏輯是通過數(shù)據(jù)輸入理解世界，或通過傳感器感知環(huán)境，然后運(yùn)用模式識別實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、聚類、回歸等分析，并據(jù)此做出最優(yōu)的決策推薦。

當(dāng)人工智能運(yùn)用到安全領(lǐng)域，機(jī)器自動化和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能有效且高效地幫助人類預(yù)測、感知和識別安全風(fēng)險(xiǎn)，快速檢測定位危險(xiǎn)來源，分析安全問題產(chǎn)生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優(yōu)策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進(jìn)一步緩解和修復(fù)的建議。這個(gè)過程不僅將人們從繁重、耗時(shí)、復(fù)雜的任務(wù)中解放出來，且面對不斷變化的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境、異常的攻擊威脅形態(tài)比人更快、更準(zhǔn)確，綜合分析的靈活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護(hù)的邏輯從本質(zhì)上是自洽的，網(wǎng)絡(luò)空間安全天然是人工智能技術(shù)大顯身手的領(lǐng)域。

（1）基于大數(shù)據(jù)分析的高效威脅識別：大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學(xué)習(xí)能力，升級的安全分析引擎，具有動態(tài)適應(yīng)各種不確定環(huán)境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構(gòu)數(shù)據(jù)做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實(shí)現(xiàn)了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅的效率，升級精準(zhǔn)度和自動化程度。

（2）基于深度學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)分析：人工智能的深度學(xué)習(xí)算法在發(fā)掘海量數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)聯(lián)方面表現(xiàn)突出，擅長綜合定量分析相關(guān)安全性，有助于全面感知內(nèi)外部安全威脅。人工智能技術(shù)對各種網(wǎng)絡(luò)安全要素和百千級維度的安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并融合、關(guān)聯(lián)分析，再經(jīng)過深度學(xué)習(xí)的綜合理解、評估后對安全威脅的發(fā)展趨勢做出預(yù)測，還能夠自主設(shè)立安全基線達(dá)到精細(xì)度量網(wǎng)絡(luò)安全性的效果，從而構(gòu)建立體、動態(tài)、精準(zhǔn)和自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢感知體系。

（3）基于自主優(yōu)化的快速應(yīng)急響應(yīng)：人工智能展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)、思考和進(jìn)化能力，能夠從容應(yīng)對未知、變化、激增的攻擊行為，并結(jié)合當(dāng)前威脅情報(bào)和現(xiàn)有安全策略形成適應(yīng)性極高的安全智慧，主動快速選擇調(diào)整安全防護(hù)策略，并付諸實(shí)施，最終幫助構(gòu)建全面感知、適應(yīng)協(xié)同、智能防護(hù)、優(yōu)化演進(jìn)的主動安全防御體系。

（4）基于進(jìn)化賦能的良善廣域治理：隨著網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)涵外延的不斷擴(kuò)展，人類面臨的安全威脅無論從數(shù)量、來源、形態(tài)、程度和修復(fù)性上都在超出原本行之有效的分工和應(yīng)對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網(wǎng)絡(luò)治理的理念和方式，實(shí)現(xiàn)安全治理的突破性創(chuàng)新。人工智能不僅能解決當(dāng)下的安全難題，而通過在安全場景的深化應(yīng)用和檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，指明方向，推動人工智能技術(shù)的持續(xù)變革及其更廣域的賦能。

（二）AI+安全的產(chǎn)業(yè)格局

人工智能以其獨(dú)特的優(yōu)勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標(biāo)來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網(wǎng)絡(luò)安全中人工智能應(yīng)用場景增多，同時(shí)地域覆蓋范圍擴(kuò)大，將進(jìn)一步擴(kuò)大技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，因此人工智能技術(shù)在安全市場內(nèi)將快速發(fā)展，預(yù)計(jì)到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術(shù)市場規(guī)模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復(fù)合增長率（CAGR）可達(dá) 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報(bào)告則認(rèn)為，2016 年 AI 安全市場規(guī)模就已達(dá) 29.9 億美元、2017 年更是達(dá)到 39.2 億美元，預(yù)測在 2025 年將達(dá)到 348.1 億美元，年復(fù)合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報(bào)告，認(rèn)為到 2023 年人工智能在安全領(lǐng)域應(yīng)用的市場規(guī)模將達(dá) 182 億美元，年復(fù)合增長率為 34.5%。由于機(jī)器學(xué)習(xí)對付網(wǎng)絡(luò)犯罪較為有效，因此機(jī)器學(xué)習(xí)作為單一技術(shù)將占領(lǐng)最大的一塊市場，到 2023 年其市場規(guī)模預(yù)計(jì)可達(dá) 60 億美元。

除了傳統(tǒng)安全公司致力于人工智能安全，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在積極開展人工智能安全實(shí)踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業(yè)務(wù)積極布局人工智能安全應(yīng)用。

（三）AI+安全的實(shí)現(xiàn)模式

人工智能是以計(jì)算機(jī)科學(xué)為基礎(chǔ)的綜合交叉學(xué)科，涉及技術(shù)領(lǐng)域眾多、應(yīng)用范疇廣泛，其知識、技術(shù)體系實(shí)際與整個(gè)科學(xué)體系的演化和發(fā)展密切相關(guān)。因此，如何根據(jù)各類場景安全需求的變化，進(jìn)行 AI 技術(shù)的系統(tǒng)化配置尤為關(guān)鍵。

本報(bào)告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應(yīng)安全架構(gòu)（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術(shù)的應(yīng)用需求，此架構(gòu)重在持續(xù)監(jiān)控和行為分析，統(tǒng)合安全中預(yù)測、防御、檢測、響應(yīng)四層面，直觀的采用四象限圖來進(jìn)行安全建模。其中「預(yù)測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現(xiàn)有預(yù)防攻擊的產(chǎn)品和流程；「檢測用以發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測、確認(rèn)及遏制攻擊行為的手段；「響應(yīng)用來描述調(diào)查、修復(fù)問題的能力。

本報(bào)告將 AI+安全的實(shí)現(xiàn)模式按照階段進(jìn)行分類和總結(jié)，識別各領(lǐng)域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應(yīng)用場景的安全需求及技術(shù)要求，結(jié)合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實(shí)現(xiàn)模式與適應(yīng)條件，揭示技術(shù)如何響應(yīng)和滿足安全需求，促進(jìn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)持續(xù)的自我進(jìn)化、自我調(diào)整，最終動態(tài)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)空間不斷變化的各類安全威脅。

1、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

人工智能技術(shù)較早應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全領(lǐng)域，從機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)以及過程自動化等到如今的深度學(xué)習(xí)，越來越多的人工智能技術(shù)被證實(shí)能有效增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全防御：

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML， Machine Learning):在安全中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可增強(qiáng)系統(tǒng)的預(yù)測能力，動態(tài)防御攻擊，提升安全事件響應(yīng)能力。專家系統(tǒng)（ES， Expert System）：可用于安全事件發(fā)生時(shí)為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領(lǐng)域中應(yīng)用較為普遍，代替或協(xié)助人類進(jìn)行檢測或修復(fù)，尤其是安全事件的審計(jì)、取證，有不可替代的作用。深度學(xué)習(xí)（DL， Deep Learning）：在安全領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報(bào)感知，結(jié)合其他技術(shù)的發(fā)展取得極高的成就。

如圖 3 所示，通過分析人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全，在四個(gè)層面均可有效提升安全效能：

預(yù)測：基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)、可持續(xù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以提前研判網(wǎng)絡(luò)威脅，用專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和過程自動化技術(shù)來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估并建立安全基線，可以讓系統(tǒng)固若金湯。

防御：發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)潛在風(fēng)險(xiǎn)或漏洞后，可采用過程自動化技術(shù)進(jìn)行加固。安全事件發(fā)生時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)還能通過模擬來誘導(dǎo)攻擊者，保護(hù)更有價(jià)值的數(shù)字資產(chǎn)，避免系統(tǒng)遭受攻擊。

檢測：組合機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等工具連續(xù)監(jiān)控流量，可以識別攻擊模式，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、無人參與的網(wǎng)絡(luò)分析，洞察系統(tǒng)的安全態(tài)勢，動態(tài)靈活調(diào)整系統(tǒng)安全策略，讓系統(tǒng)適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境。

響應(yīng)：系統(tǒng)可及時(shí)將威脅分析和分類，實(shí)現(xiàn)自動或有人介入響應(yīng)，為后續(xù)恢復(fù)正常并審計(jì)事件提供幫助和指引。

因此人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全，正在改變當(dāng)前安全態(tài)勢，可讓系統(tǒng)彈性應(yīng)對日益細(xì)化的網(wǎng)絡(luò)攻擊。在安全領(lǐng)域使用人工智能技術(shù)也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術(shù)用于網(wǎng)絡(luò)攻擊等伴生問題，還有如隱私保護(hù)等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應(yīng)用?？偠灾?，利用機(jī)器的智慧和力量來支持和保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全行之有效。

2、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全

人工智能技術(shù)可被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全領(lǐng)域，參與網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容檢測與分類、視頻和圖片內(nèi)容識別、語音內(nèi)容檢測等事務(wù)，切實(shí)高效地協(xié)助人類進(jìn)行內(nèi)容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實(shí)時(shí)海量的信息內(nèi)容，人工方式開展網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理已經(jīng)捉襟見肘，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理層面已然不可替代。

在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全領(lǐng)域所應(yīng)用的人工智能技術(shù)如下：

自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創(chuàng)造的內(nèi)容，在內(nèi)容安全領(lǐng)域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進(jìn)行分析，進(jìn)行內(nèi)容的識別和分類，在內(nèi)容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術(shù) (VA， Video Analysis)：對目標(biāo)行為的視頻進(jìn)行分析，識別出視頻中活動的目標(biāo)及相應(yīng)的內(nèi)涵，用于不良信息識別。

如圖 4 所示，通過分析人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全，在四個(gè)層面均可有效提升安全效能：

預(yù)防階段：內(nèi)容安全最重要的是合規(guī)性，由于各領(lǐng)域的監(jiān)管法律/政策的側(cè)重點(diǎn)不同而有所區(qū)別且動態(tài)變化。在預(yù)防階段，可使用深度學(xué)習(xí)和自然語言處理進(jìn)行相關(guān)法律法規(guī)條文的理解和解讀，并設(shè)定內(nèi)容安全基線，再由深度學(xué)習(xí)工具進(jìn)行場景預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)評估，并及時(shí)將結(jié)果向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容管理人員報(bào)告。

防御階段：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等工具可完善系統(tǒng)，防范潛在安全事件的發(fā)生。

檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內(nèi)容，動態(tài)比對安全基線，及時(shí)將分析結(jié)果交付給人類伙伴進(jìn)行后續(xù)處置，除此之外，基于內(nèi)容分析的情感人工智能也已逐步應(yīng)用于輿情預(yù)警，取得不俗成果。

響應(yīng)階段：在后續(xù)調(diào)查或留存審計(jì)資料階段，過程自動化同樣不可或缺。

3、人工智能應(yīng)用于物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

隨著物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G 等技術(shù)的成熟，網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無縫連接，由于涉及的領(lǐng)域眾多同時(shí)接入的設(shè)備數(shù)量巨大，傳感器網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能是高頻低密度數(shù)據(jù)，人工已經(jīng)難以應(yīng)對，采用人工智能勢在必行。但由于應(yīng)用場景極為復(fù)雜多樣，可供應(yīng)用的人工智能技術(shù)將更加廣泛，并會驅(qū)動人工智能技術(shù)自身新發(fā)展。

情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數(shù)據(jù)獲得人類的情緒狀態(tài)，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態(tài)，在物理網(wǎng)絡(luò)中將應(yīng)用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態(tài)從而可與周邊環(huán)境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統(tǒng)與數(shù)字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實(shí)現(xiàn)人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術(shù)。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協(xié)助人類識別安全風(fēng)險(xiǎn)因素，讓人類在物理網(wǎng)絡(luò)世界中更安全。

第4篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；人工智能；應(yīng)用

人工智能作為新型的科學(xué)產(chǎn)業(yè)，其被廣泛應(yīng)用在社會生活的方方面面，對社會生活產(chǎn)生了極大的影響。目前，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及與應(yīng)用，極大改變了人們的生產(chǎn)生活方式，為人們的工作、學(xué)習(xí)和生活提供了便利，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，不可避免產(chǎn)生一些安全問題，影響生活的正常進(jìn)行[1]?；谶@種情況，將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠有效解決這些問題，豐富人們的生活，提高工作的質(zhì)量和效率，為人們提供優(yōu)質(zhì)高效服務(wù)，實(shí)現(xiàn)社會的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1人工智能概述

（1）含義：人工智能涉及較廣的學(xué)科，如語言學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等，其主要目的是使機(jī)械具備人工智能的功能，從而代替人來進(jìn)行危險(xiǎn)和復(fù)雜的工作，有效保證工作人員的生命安全，促進(jìn)工作效率的提升。對于人工智能而言，其能夠?qū)⒆匀恢悄芎腿祟愔悄芗右詤^(qū)別，并利用系統(tǒng)設(shè)備模擬人類活動，有效完成操作人員的指令，能夠指導(dǎo)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，因此計(jì)算機(jī)可將其作為核心技術(shù)，從而將問題求解和數(shù)值計(jì)算轉(zhuǎn)變化知識處理。

（2）特點(diǎn)：人工智能主要是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為甚礎(chǔ)加以發(fā)展，能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境的安全性和穩(wěn)定性。一般而言，人工智能的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是對不確定的信息加以處理。利用網(wǎng)絡(luò)分析模糊處理方式來打破固定程序的限制，對人類的智能活動加以模擬，有效處理不確定的信息，并對系統(tǒng)資源的全局或局部情況加以實(shí)時(shí)追蹤和了解，為用戶提供所需信息。二是便于網(wǎng)絡(luò)智能化管理。將人工智能應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)管理工作中，能夠給提高信息處理的效率和準(zhǔn)確性，并利用其記憶功能來建立健全的信息庫，便于信息的存儲。同時(shí)將信息庫作為信息總結(jié)、解釋和綜合的有效平臺，保證高級信息的科學(xué)性和正確性，有效提高網(wǎng)絡(luò)管理的水平[2]。三是寫作能力強(qiáng)。人工智能能夠?qū)Y源進(jìn)行優(yōu)化整合，傳輸和共享各個(gè)用戶之間的資源，有機(jī)整合寫作方式與網(wǎng)絡(luò)管理，提高網(wǎng)絡(luò)管理工作的效益與效率。

2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用

2.1必要性

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問題越來越突出，人們越來越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理中的網(wǎng)絡(luò)控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控功能，以便及時(shí)處理信息，保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。在早期階段應(yīng)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來分析數(shù)據(jù)時(shí)，往往難以保證數(shù)據(jù)的規(guī)則性和連續(xù)性，影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性與有效性，因此將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，具有十分重要的意義。目前，隨著計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用，用戶對網(wǎng)絡(luò)安全管理提出了更高的要求，以便保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。由于網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象逐漸增多，要想保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全，必須要強(qiáng)化計(jì)算機(jī)的反應(yīng)力和觀察力，合理應(yīng)用人工智能技術(shù)，建立優(yōu)化與智能化的管理系統(tǒng)。這樣能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行及時(shí)診斷，自動收集信息，便于采用有效措施來解決網(wǎng)站故障問題，及時(shí)遏制網(wǎng)絡(luò)犯罪活動，保證信息的安全，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[3]。人工智能技術(shù)能夠有效推動計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，而計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展又對人工智能的運(yùn)用具有決定性作用。人工智能技術(shù)能夠?qū)Σ淮_定的信息進(jìn)行技術(shù)處理，動態(tài)追中信息，為用戶提供安全可靠的信息，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理工作質(zhì)量和效率的提高?？傮w而言，將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

2.2具體應(yīng)用

將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，其具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是系統(tǒng)評價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用；二是人工智能Agent技術(shù)的應(yīng)用；三是網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。

（1）系統(tǒng)評價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理。對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理而言，其要想實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展，必須要以人工智能技術(shù)和電信技術(shù)的發(fā)展為基礎(chǔ)。人工智能不僅能夠在網(wǎng)絡(luò)的安全管理中發(fā)揮重要作用，還能夠利用其問題求解技術(shù)和專家知識庫來建立綜合管理系統(tǒng)，確保網(wǎng)絡(luò)的綜合管理。由于網(wǎng)絡(luò)具有一定的瞬變性和動態(tài)性，這在一定程度上增加了網(wǎng)絡(luò)管理工作的難度，需要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化管理。而專家系統(tǒng)作為人工智能技術(shù)中的重要內(nèi)容，其主要是總結(jié)某一領(lǐng)域中專家的經(jīng)驗(yàn)和知識，并將其錄入相關(guān)的信息系統(tǒng)中，從而有效處理該領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)問題。對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)評價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理而言，能夠利用網(wǎng)絡(luò)管理中的專家系統(tǒng)來開展評價(jià)和管理工作，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

（2）人工智能Agent技術(shù)。人工智能Agent技術(shù)又稱之為人工智能技術(shù)，其作為一種軟件實(shí)體，主要是由各Agent間的通訊部分、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫和知識域庫構(gòu)成，以每個(gè)Agent的知識域庫為依據(jù)，對新信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溝通，有效完成相關(guān)的任務(wù)。一般而言，人工智能Agent技術(shù)能夠在用戶自定義的基礎(chǔ)上自動搜索信息，并將其傳輸至指定位置，為用戶提供智能化和人性化的服務(wù)[4]。例如用戶在利用計(jì)算機(jī)對信息進(jìn)行查找時(shí)，人工智能Agent技術(shù)可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進(jìn)用戶查找時(shí)間的節(jié)省。此外，人工智能Agent技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械玫搅藦V泛的應(yīng)用，如郵件的收發(fā)、會議的安排、日程的安排以及網(wǎng)上購物等，能夠?yàn)槿藗兲峁﹥?yōu)質(zhì)服務(wù)。同時(shí)，該技術(shù)具有一定的學(xué)習(xí)性和自主性，能夠使計(jì)算機(jī)對用戶分配的任務(wù)進(jìn)行自動完成，促進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的有序發(fā)展。

（3）網(wǎng)絡(luò)安全管理。人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用，其主要可從三個(gè)方面加以分析。首先是入侵檢測方面。對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理而言，入侵檢測不僅是其重要內(nèi)容，也是防火墻技術(shù)的核心部分，能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。入侵監(jiān)測功能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中的有效發(fā)揮，能夠保證系統(tǒng)資源的可用性、完整性、保密性和安全性。入侵檢測技術(shù)主要是分類處理和綜合分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，對可疑數(shù)據(jù)加以過濾，將檢測的最終報(bào)告及時(shí)反饋給用戶，從而保證當(dāng)前數(shù)據(jù)的安全性[5]。入侵檢測能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，不影響網(wǎng)絡(luò)性能，為操作失誤、外部與內(nèi)部攻擊提供保護(hù)。目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、模糊識別系統(tǒng)和專家系統(tǒng)等入侵檢測中開始廣泛應(yīng)用人工智能。其次是智能防火墻方面。相較于其他的防御系統(tǒng)而言，智能防火墻系統(tǒng)與其存在明顯的差異性，其能夠利用智能化的識別技術(shù)來分析、識別與處理數(shù)據(jù)，如決策、概率、統(tǒng)計(jì)和記憶等方式，從而降低計(jì)算量，及時(shí)攔截和限制無效與有害信息的訪問，保證數(shù)據(jù)信息的安全。同時(shí)，智能防火墻的應(yīng)用能夠避免病毒攻擊和黑客攻擊，阻止病毒的惡意傳播，有效管理和監(jiān)控內(nèi)部的局域網(wǎng)，從而保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行[6]。此外，對于智能防火墻系統(tǒng)而言，其安檢效率比傳統(tǒng)防御軟件要高，能夠?qū)芙^服務(wù)共計(jì)問題加以有效解決，避免高級應(yīng)用入侵系統(tǒng)，保證網(wǎng)絡(luò)安全管理的有效性。最后是智能反垃圾郵件方面。智能反垃圾郵件系統(tǒng)主要是利用人工智能技術(shù)對用戶郵箱加以有效監(jiān)測，自動掃描和識別垃圾郵件，保證用戶信息的安全。當(dāng)郵件進(jìn)入到郵箱后，該系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩舭l(fā)送相關(guān)垃圾郵箱的分類信息，便于用戶及時(shí)處理垃圾郵件，保證郵箱系統(tǒng)的安全。

3結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的不斷更新與發(fā)展，人們對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的需求量也隨之增加，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步朝著縱深方向發(fā)展。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在系統(tǒng)評價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理、人工智能Agent技術(shù)、入侵檢測、智能防火墻和智能反垃圾郵件等方面，能夠有效提高信息數(shù)據(jù)的安全性，保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?yàn)槿藗兲峁┲悄芑腿诵曰?wù)，提高工作效率，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[3]邱建平.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人工智能的應(yīng)用[J].電子制作,2015,14:25

[4]賈國福,賀樹猛.人工智能及其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2015,07:100

[5]馬義華.人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用分析——評《計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究》[J].當(dāng)代教育科學(xué),2015,20:77

第5篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

在我國的科技發(fā)展領(lǐng)域，人工智能的出現(xiàn)帶來了新的發(fā)展前景和發(fā)展動力。伴隨著科技大發(fā)展的信息化時(shí)代的到來，現(xiàn)在涉及到人們生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域都開始實(shí)現(xiàn)了人工智能技術(shù)的研究和嘗試性應(yīng)用，通過實(shí)踐應(yīng)用表明，人工智能確實(shí)發(fā)揮了巨大的技術(shù)推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細(xì)闡述了人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用和未來發(fā)展方向，最后對人工智能的科技發(fā)展措施進(jìn)行了完整總結(jié)。

【關(guān)鍵詞】

人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；運(yùn)用

引言

到目前為止，我國的很多領(lǐng)域都已經(jīng)開始了人工智能技術(shù)的應(yīng)用，人工智能的技術(shù)應(yīng)用大大方便了我們的生活，同時(shí)，也實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)和服務(wù)領(lǐng)域的革新和進(jìn)步，對我國整體的科技進(jìn)步和發(fā)展發(fā)揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術(shù)名詞，人工智能主要應(yīng)用在人工模擬操控以及實(shí)現(xiàn)人的智能性擴(kuò)展和延伸，人工智能綜合了相關(guān)領(lǐng)域的智能性技術(shù)、智能操作方法以及智能技術(shù)應(yīng)用，屬于一門綜合性較強(qiáng)的技術(shù)類應(yīng)用科學(xué)。屬于一門獨(dú)立的新型技術(shù)學(xué)科。人工智能主要的應(yīng)用載體為計(jì)算機(jī)，通過技術(shù)研究嘗試實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)實(shí)體發(fā)揮出人的智能，實(shí)現(xiàn)對人的智能性模擬應(yīng)用，智能性延伸和擴(kuò)展。從根本上來講就是尋求高應(yīng)用技能的計(jì)算機(jī)，通過科學(xué)的設(shè)計(jì)和新型的建造方式實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的高智能水平發(fā)揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應(yīng)用方法是利用人工技術(shù)，通過人類智能行為的計(jì)算機(jī)開發(fā)和引入，綜合性研究的科學(xué)載體。近些年來，伴隨著計(jì)算機(jī)軟硬件的技術(shù)更新發(fā)展速度不斷加快，計(jì)算機(jī)的實(shí)際應(yīng)用速度和效率不斷提高、實(shí)際的資源存儲能力不斷提高，同時(shí)，實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)普及促使電子類產(chǎn)品價(jià)格不斷下降，許多人工無法短時(shí)間內(nèi)快速完成的任務(wù)通過計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用能力和基礎(chǔ)。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個(gè)重要領(lǐng)域，其中包括了智能化的接口設(shè)計(jì)、智能化的數(shù)據(jù)搜索以及智能化的主體系統(tǒng)研究[1]。

1.2接口技術(shù)研究

為了實(shí)現(xiàn)更加便捷自然的人工智能交流技術(shù)應(yīng)用，智能接口技術(shù)的研究在近些年來越來越受到關(guān)注。數(shù)據(jù)的提煉和有效信息的挖掘技術(shù)需要從大量模糊和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效信息提取，從而實(shí)現(xiàn)對潛在和隱含信息中有價(jià)值數(shù)據(jù)的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個(gè)智能化的概念主體。同時(shí)具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數(shù)據(jù)處理功能模仿，實(shí)現(xiàn)智能化計(jì)算機(jī)的應(yīng)用。未來，人工智能將會在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)一步應(yīng)用和普及，成為未來可具發(fā)展?jié)摿Φ娜骂I(lǐng)域。在人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應(yīng)用中人機(jī)關(guān)系的變化將會進(jìn)一步對人們生活方式以及生產(chǎn)模式產(chǎn)生重要影響，成為整體信息技術(shù)發(fā)展的新方向和新課題。在新的發(fā)展階段，人工智能也將擁有新的應(yīng)用領(lǐng)域需要出現(xiàn)[2]。

2人工智能在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人工智能技術(shù)應(yīng)用也逐步廣泛發(fā)展起來?；ヂ?lián)網(wǎng)信息時(shí)代人們的交流和聯(lián)系日益密切起來。人們的生產(chǎn)生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時(shí)也必然引起網(wǎng)絡(luò)信息的安全系數(shù)降低，網(wǎng)絡(luò)安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)應(yīng)用將成為重要的突破口，大大提高網(wǎng)絡(luò)安全系數(shù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全性能的提高，對用戶的信息安全進(jìn)行充分保護(hù)。人工智能最突出的特點(diǎn)就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)中的重要技術(shù)優(yōu)勢。能夠很好的對入網(wǎng)訪問者進(jìn)行智能識別，提高信息的安全和穩(wěn)定性[3]。同時(shí)，人工智能技術(shù)還可以很好的應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)領(lǐng)域中，一般被稱為智能信息處理技術(shù)，通過這一技術(shù)的融合可以有效提高人工智能的個(gè)性化任務(wù)設(shè)置，豐富實(shí)用方式，提高綜合服務(wù)水平。在軟件方面，各類新型開發(fā)工具都在不斷應(yīng)用，人工智能的領(lǐng)域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術(shù)革新帶來了性能的不斷提高，同時(shí)價(jià)格也在不斷降低。

3結(jié)論

綜上所述，我國的人工智能科學(xué)技術(shù)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)得到了很大的突破，科學(xué)技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)都是在人工智能發(fā)展過程中得到自身應(yīng)用拓展的重要組成。通過以人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式的分析和研究，進(jìn)一步為人工智能的未來發(fā)展提供理論研究和參考價(jià)值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業(yè)學(xué)院

參考文獻(xiàn)

[1]熊英.人工智能及其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].技術(shù)與市場，2011，02：20.

第6篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：繼電保護(hù)；人工智能技術(shù)；應(yīng)用；解析

中圖分類號： TM58 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號：

人工智能技術(shù)是通過模擬人類分析問題的思維模式，采用智能手段處理問題的技術(shù)。這種技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，能夠有助于人們處理一些較為復(fù)雜的、并且難以通過數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解的問題，提高問題的處理效率。在電力系統(tǒng)中，采用人工智能技術(shù)對系統(tǒng)中存在的故障進(jìn)行檢測和處理，為電力系統(tǒng)繼電保護(hù)工作的研究與發(fā)展提供了新方法。

一、繼電保護(hù)中的人工智能技術(shù)

（一）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)也簡稱為ES系統(tǒng)，它是發(fā)展最早的、起到繼電保護(hù)作用的智能系統(tǒng)。同時(shí)，它也是在人工智能系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛、研究最深入的課題之一，這項(xiàng)智能系統(tǒng)與整個(gè)知識工程的研究是緊密相連的。專家系統(tǒng)的構(gòu)造，主要涉及了它對知識的表達(dá)形式、知識的運(yùn)用、知識的處理等方面的研究方法以及理論知識。這個(gè)系統(tǒng)不單單結(jié)合理論知識來解決一些定性的問題，同時(shí)，還通過一種啟發(fā)式的知識，例如，專家經(jīng)驗(yàn)等解決問題。這樣一來，通過這一系統(tǒng)的使用，就可以在解決問題時(shí)縮小知識的搜索的范圍，進(jìn)而提高解決問題的效率。除此之外，專家系統(tǒng)當(dāng)中的解釋模塊，可以對一些在推理過程中使用到的知識、推理過程、推理結(jié)論進(jìn)行進(jìn)一步的解釋說明。

在電力系統(tǒng)中的繼電保護(hù)專家系統(tǒng)當(dāng)中，通常所使用的表達(dá)知識的方式主要有以下幾種：生產(chǎn)模式下的規(guī)則表示方法、框架模式下的表示方法、過程模式下的知識表示方法、面向?qū)ο蟮谋硎痉椒?、知識模型的表示方法。其中，面向?qū)ο蟮谋硎痉椒ê椭R模型的表示方法是在智能技術(shù)、語言技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上形成的。專家系統(tǒng)在繼電保護(hù)的管理以及整定工作當(dāng)中得到了廣泛的使用。一旦電力系統(tǒng)的運(yùn)行模式發(fā)生改變、引進(jìn)新的設(shè)備或者設(shè)備進(jìn)行檢修，面對這些現(xiàn)象，專家系統(tǒng)的定值以及相應(yīng)的保護(hù)配置都會發(fā)生改變。另外，專家系統(tǒng)還可以依據(jù)其自身的運(yùn)行規(guī)程、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)以及專家經(jīng)驗(yàn)等功能，來對協(xié)助系統(tǒng)的應(yīng)用人員做出保護(hù)對策。在人工智能系統(tǒng)中的專家系統(tǒng)雖然可以模擬專家來對繼電保護(hù)工作做出相應(yīng)的決策，但是，這種智能系統(tǒng)在實(shí)際使用的過程中還存在一些不足之處。例如，該系統(tǒng)在建立知識庫以及維護(hù)知識庫的方面還不是很完善，并且容錯(cuò)能力差，特別是在對一些難度較大、復(fù)雜程度較高的故障進(jìn)行推理時(shí)，系統(tǒng)的反應(yīng)速度較慢。以上種種不足，都會在一定程度上影響專家系統(tǒng)對繼電保護(hù)的精準(zhǔn)程度。

（二）人工智能系統(tǒng)中的模糊理論

模糊理論簡稱為FST理論，這個(gè)理論通過模糊隸屬度這一概念來表述一些不確定、不精準(zhǔn)的現(xiàn)象和事件。同時(shí)，在模糊理論當(dāng)中引進(jìn)了近似推理以及語言變量等模糊邏輯，通過這樣的形式，來表達(dá)一些經(jīng)驗(yàn)知識。通過對這一理論多年的探索和研究，如今，它終于成為能夠具備一套完整推理體系的繼電保護(hù)智能技術(shù)，并且被廣泛的運(yùn)用到電力系統(tǒng)當(dāng)中。人們在對一件事物進(jìn)行了解和認(rèn)識時(shí)，過程往往都是在一定層面上來對失誤進(jìn)行辨別和劃分，在這期間，并不需要精準(zhǔn)的、復(fù)雜的計(jì)算。然而，模糊理論在解決問題時(shí)正是采用了模糊模式，為事物的識別工作提供了便捷、有效的途徑。在整個(gè)電力系統(tǒng)當(dāng)中，會存在很多電氣量，通過微機(jī)保護(hù)能夠在這方面對人類辨別失誤的能力進(jìn)行模仿，并且可以區(qū)分和辨別不同對象的特征，最后，利用智能化系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)對事物更高的辨別性能。

在進(jìn)行電力系統(tǒng)中的繼電保護(hù)工作時(shí)，智能模糊理論已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用，并且在一些領(lǐng)域上有了更新的進(jìn)展。例如，發(fā)動機(jī)的保護(hù)工作、主變保護(hù)以及線路保護(hù)等等。但是，在模糊理論的應(yīng)用過程中也會存在一些問題，例如，它在針對復(fù)雜的系統(tǒng)進(jìn)行模辨識、建立、修改，以及對隸屬度方面的獲取都還沒有得到進(jìn)一步的完善。因此，這個(gè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中并不具備一定的學(xué)習(xí)能力，自然，在使用的過程中會受到一些條件的制約，進(jìn)而導(dǎo)致其功能不能很好的發(fā)揮出來。

（三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一系統(tǒng)的工作原理是最大限度上模擬人類的認(rèn)知過程和人腦內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)，通過這樣的形式來對相關(guān)信息進(jìn)行處理。人工神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)自身具備很多優(yōu)勢，例如，它具備聯(lián)想記憶功能、適應(yīng)能力強(qiáng)，可以進(jìn)行并行分布處理等等。因此，這項(xiàng)系統(tǒng)憑借自身的優(yōu)勢在繼電保護(hù)工作中得到了重視，并且廣泛應(yīng)用。在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力系統(tǒng)中的故障進(jìn)行檢查時(shí)，它的診斷方法會與專家系統(tǒng)存在一定的差異性。人工神經(jīng)系統(tǒng)更加注重于通過對標(biāo)準(zhǔn)樣本的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，進(jìn)而對系統(tǒng)內(nèi)部的閾值和連接權(quán)進(jìn)行調(diào)整，這樣一來，就可以讓知識分布在網(wǎng)絡(luò)上，形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶模式。由此可見，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在獲取知識方面的能力十分強(qiáng)大，同時(shí)，它能夠有效的對含噪聲的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這在一定程度上彌補(bǔ)了專家系統(tǒng)在對故障檢測時(shí)存在的不足。人工神經(jīng)網(wǎng)由于本身屬于非線性的反射，所以，它可以通過這一方法來解決一些較為復(fù)雜的、并且難以求解的非線性問題，這也是它能夠在繼電保護(hù)工作中得到廣泛應(yīng)用的原因之一。最近幾年以來，在電力系統(tǒng)的繼電保護(hù)方面漸漸出現(xiàn)通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來對故障的距離、類型進(jìn)行判斷，進(jìn)而有針對性的保護(hù)電力設(shè)備。

通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來完成繼電保護(hù)工作，這不僅可以對故障進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，同時(shí)，也提高了解決電力系統(tǒng)中電力故障問題的效率。但是，這種方法在性能上也存在一些不足，例如，對于一些具有啟發(fā)性的知識在處理上還不是很擅長、性能的發(fā)揮主要依靠樣本的完備程度決定等等。

二、人工智能技術(shù)在繼電保護(hù)中的應(yīng)用

對于每一種人工智能技術(shù)來說，在對其進(jìn)行控制和應(yīng)用的過程中都會存在一定的局限性，并且由于這個(gè)局限性而導(dǎo)致在處理電力系統(tǒng)當(dāng)中的一些復(fù)雜問題時(shí)，技術(shù)不能充分的發(fā)揮出它的功能，達(dá)不到預(yù)期的效果。怎樣把每一種人工智能技術(shù)在解決問題時(shí)的優(yōu)勢結(jié)合起來，最終形成一個(gè)具有強(qiáng)大功能的綜合性人工智能控制技術(shù)，那將會在很大程度上提高處理電力系統(tǒng)當(dāng)中故障的能力。因此，我們在人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，要盡量規(guī)避每個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中的不足，綜合利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論的優(yōu)勢，更好的完成電力系統(tǒng)保護(hù)工作。在實(shí)際應(yīng)用中，可以結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)，對變電站進(jìn)行分層分布的故障診斷；可以結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，依據(jù)經(jīng)過改良之后的IEC三比值法，以此建立可以為電力系統(tǒng)中的變壓器進(jìn)行故障診斷的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過這個(gè)模型能夠有效的對系統(tǒng)中一些不固定的故障因素進(jìn)行處理，并且它具備了較強(qiáng)的獲取知識的能力。從人類思維的發(fā)展模式角度來看，將各種人工智能技術(shù)進(jìn)行融合，分析影響人工智能診斷準(zhǔn)確率的因素，進(jìn)而提高檢測故障的準(zhǔn)確率。

總結(jié)：

綜上所述，針對目前現(xiàn)有的人工智能技術(shù)進(jìn)行重新整合，讓它們可以充分的發(fā)揮出自身的優(yōu)勢，揚(yáng)長避短。深入的分析人工智能技術(shù)的理論知識和應(yīng)用方法，研究完善繼電保護(hù)的手段，提高人工智能技術(shù)對故障的處理能力，確保電力系統(tǒng)能夠健康、穩(wěn)定運(yùn)行。

參考文獻(xiàn)：

[1]張沛超，胡炎，郁惟鏞.繼電保護(hù)專家系統(tǒng)中知識的面向?qū)ο蟊硎痉╗J].繼電器，2010（09）.

[2]王威，郁惟鏞，張沛超.面向?qū)ο蟮睦^電保護(hù)整定計(jì)算專家系統(tǒng)的研究[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報(bào)，2010（02）.

第7篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補(bǔ)當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進(jìn)程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進(jìn)步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機(jī)器人技術(shù)，虛擬與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進(jìn)了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護(hù)航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對智能醫(yī)學(xué)教育新模式進(jìn)行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運(yùn)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護(hù)三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實(shí)踐等各個(gè)環(huán)節(jié)。實(shí)驗(yàn)教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時(shí)，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗(yàn)，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時(shí)間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實(shí)踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進(jìn)步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時(shí)間內(nèi)難以進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負(fù)面的影響，因?yàn)橛刑喾N選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進(jìn)步也是非常困難的，因?yàn)榛蛞?guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時(shí)的時(shí)間來檢查一個(gè)病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進(jìn)行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機(jī)器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進(jìn)行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個(gè)性化的癌癥治療方案，同時(shí)提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對于新時(shí)代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計(jì)算機(jī)可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強(qiáng)了學(xué)生的感性認(rèn)識，加強(qiáng)了對所學(xué)知識的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時(shí)，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計(jì)，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺可使教學(xué)擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時(shí)間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實(shí)踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點(diǎn)，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學(xué)、南開大學(xué)等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學(xué)本科教育，旨在彌補(bǔ)上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當(dāng)為醫(yī)學(xué)生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。該專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)，電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息科學(xué)的基本理論和基本知識，充分進(jìn)行計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用的訓(xùn)練，具有智能醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

第8篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

 

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

 

這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個(gè)在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點(diǎn)。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個(gè)20年里顛覆人類社會的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

 

人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對弈只是普及人工智能的一個(gè)秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。

 

目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

 

離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個(gè)漫長的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時(shí)出局。

 

BAT保守布局

 

中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會。當(dāng)時(shí)該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。

 

當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個(gè)研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個(gè)人工智能研究院。

 

李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個(gè)冗長寂寞的過程。此后，迫于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

 

“到了后期，太長遠(yuǎn)項(xiàng)目，或是比較創(chuàng)新的項(xiàng)目，百度總部確實(shí)不太支持了。百度i站的項(xiàng)目、百度快搜這樣的項(xiàng)目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價(jià)。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財(cái)經(jīng)》記者表示，百度前些年確實(shí)剔除了不少經(jīng)過驗(yàn)證沒有商業(yè)化前景的分支項(xiàng)目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項(xiàng)目。

 

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實(shí)況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時(shí)表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實(shí)。

 

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財(cái)經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

 

硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

 

百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。

 

2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

 

百度正在計(jì)劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實(shí)現(xiàn)征信升級，實(shí)現(xiàn)“秒放”貸款。

 

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動開始，逐漸加大檔位。

 

阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計(jì)。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計(jì)劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財(cái)經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。

 

阿里的設(shè)想是，未來，在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點(diǎn)里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機(jī)器會變得越來越聰明，最終成為一個(gè)“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。

 

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的專家評價(jià)，阿里這個(gè)技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗(yàn)的專家型勞動，是機(jī)器擅長的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

 

閔萬里告訴《財(cái)經(jīng)》記者，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，除了技術(shù)平臺，還需要整個(gè)醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個(gè)人工智能服務(wù)平臺之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景，從而實(shí)現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動”。

 

阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計(jì)算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場有關(guān)未來的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各個(gè)業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個(gè)集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。

 

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。

 

其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)聚焦圖象識別領(lǐng)域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機(jī)互動領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

 

騰訊高級副總裁姚星在接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個(gè)路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點(diǎn);二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

 

騰訊參與了多個(gè)人工智能項(xiàng)目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù)，讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

 

BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。

 

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財(cái)經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

 

國際巨頭深入無人區(qū)

 

如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。

 

這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒。

 

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個(gè)電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個(gè)里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計(jì)算機(jī)芯片)。

 

Watson是一臺超級計(jì)算機(jī)，最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項(xiàng)目。

 

Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計(jì)算領(lǐng)域展開競爭的武器。

 

另一個(gè)代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式、低功耗，在認(rèn)知計(jì)算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。

 

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實(shí)力總結(jié)為“認(rèn)知計(jì)算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財(cái)經(jīng)》記者表示，IBM推動認(rèn)知計(jì)算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

 

微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個(gè)研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計(jì)算機(jī)視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個(gè)最重要的分支。

 

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

 

微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯(cuò)誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

 

微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個(gè)人工智能生態(tài)圈。

 

它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實(shí)商業(yè)世界中隱蔽得最深。

 

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機(jī)器人(2013年收購了8家機(jī)器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

 

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

 

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)?？突仿〈髮W(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計(jì)算資源(如GPU)相對豐富，同時(shí)也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。

 

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計(jì)算賦予技術(shù)更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購物體驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

 

人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

 

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計(jì)劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個(gè)基于微軟云平臺的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計(jì)算機(jī)視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。

 

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。

 

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實(shí)用。他們不用從底層技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。

 

對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯(cuò)和驗(yàn)證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

 

做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

 

以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔?，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。

 

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。

 

Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項(xiàng)對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。

 

國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價(jià)值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)?！澳切┎攀强梢灶嵏参磥淼膹椝??！?/p>

 

填補(bǔ)斷層

 

人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā);基礎(chǔ)層則是計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源。

 

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重?cái)鄬?。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

 

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。

 

騰訊高級副總裁姚星告訴《財(cái)經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個(gè)共識，開始大量考察美國的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多;二則收購這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

 

姚星向《財(cái)經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個(gè)樣本給機(jī)器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個(gè)小時(shí)，速度慢的可能需要幾天時(shí)間。

 

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少，因?yàn)楦菙嗟模?技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外，要到國外看?！?/p>

 

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨(dú)斗練獨(dú)門秘籍也會錯(cuò)失良機(jī)。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補(bǔ)，快速搶占市場。

 

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

 

Face++在人臉檢測的多項(xiàng)指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個(gè)指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊(duì)。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。

 

進(jìn)行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個(gè)合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

 

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時(shí)間成本是相當(dāng)昂貴的?！遍h萬里對《財(cái)經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時(shí)間和資本效率最高的做法?！?/p>

 

技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實(shí)用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內(nèi)容。

 

王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對《財(cái)經(jīng)》記者說，“人工智能下一個(gè)五年不在于人工智能本身，而是讓機(jī)器找到人?！?/p>

  

  李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

 

今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺效益最大化的公司。

 

微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ?，中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距，國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說。

 

擠出泡沫

 

馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了。”

 

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個(gè)智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅(jiān)持創(chuàng)新，遲早會被顛覆。”

 

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。

 

市場調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險(xiǎn)資本對人工智能的投資增長302%，達(dá)到3.09億美元。

 

中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計(jì)29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。

 

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個(gè)模型，甚至照搬國際模型，這其實(shí)潛含危險(xiǎn)，最大的風(fēng)險(xiǎn)是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價(jià)值。

 

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄?。他說，辨識偽人工智能公司有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

 

其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性?若否，則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財(cái)經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。

 

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個(gè)好消息?！睏钛笳{(diào)侃說。

 

危險(xiǎn)在于，就算是一些初創(chuàng)時(shí)期確實(shí)手握人工智能獨(dú)特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

 

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營銷公司，失去了被并購的價(jià)值。

 

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點(diǎn)，智能機(jī)器人、自然語言處理/生成和虛擬個(gè)人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

 

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、社會學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科，中國高校基礎(chǔ)學(xué)科的研究能力無法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對接的機(jī)制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國的經(jīng)驗(yàn)來看，正是其從法律、機(jī)制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。

 

一些樂觀的投資人認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時(shí)間，很多真實(shí)情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。

第9篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

［關(guān)鍵詞］人工智能；會計(jì)；基礎(chǔ)會計(jì)

1人工智能在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用特質(zhì)

將德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人、用友財(cái)務(wù)機(jī)器人等人工智能在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用狀況進(jìn)行分析，可以看到人工智能在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用有以下特點(diǎn)。（1）大量規(guī)則化應(yīng)用領(lǐng)域被人工智能取代。原始憑證審核，依托于電子票據(jù)二維碼應(yīng)用，票據(jù)關(guān)鍵信息（如發(fā)票抬頭、稅號、發(fā)票內(nèi)容、金額等）被人工智能識別并依照規(guī)則進(jìn)行判斷；根據(jù)原始憑證相關(guān)信息依照借、貸規(guī)則選擇相應(yīng)會計(jì)科目編制會計(jì)憑證，也是人工智能依照既定規(guī)則完成；根據(jù)記賬憑證完成記賬和報(bào)表編制，在會計(jì)電算化時(shí)代即已完成，對于人工智能而言，則更是“小兒科”，僅需要依照既定規(guī)則將數(shù)據(jù)庫文件以視圖形式呈現(xiàn)?？梢钥吹?，從原始憑證審核、記賬憑證編制再到賬簿形成、報(bào)表形成，會計(jì)明晰的規(guī)則為人工智能應(yīng)用提供了切合的舞臺，而有明確規(guī)則的領(lǐng)域是人工智能能夠凸顯其計(jì)算能力的優(yōu)勢領(lǐng)域。由此可見，以規(guī)則為基礎(chǔ)的會計(jì)核算應(yīng)用領(lǐng)域能夠被人工智能“完美”替代。這也是德勤機(jī)器人、用友財(cái)務(wù)機(jī)器人等人工智能最先得以應(yīng)用的領(lǐng)域。（2）經(jīng)驗(yàn)化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄苋〈?。人工智能以超?qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力著稱，能夠通過大數(shù)據(jù)獲取認(rèn)知上的進(jìn)步，可以從大量的圖片中學(xué)習(xí)識別貓，也可以從大量的棋譜中學(xué)習(xí)對弈。會計(jì)、醫(yī)生曾經(jīng)被認(rèn)為“越老越值錢”，即是基于經(jīng)驗(yàn)的價(jià)值增加，在工作中不斷學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗(yàn)，能夠借助經(jīng)驗(yàn)處理非常規(guī)、復(fù)雜的情形。通過學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗(yàn)獲得認(rèn)知進(jìn)步，已經(jīng)成為人工智能擅長的領(lǐng)域。在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，人工智能可以通過案例學(xué)習(xí)獲得“經(jīng)驗(yàn)”，并且由于存儲記憶能力的顯著優(yōu)勢超過會計(jì)、醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)。因此，經(jīng)驗(yàn)化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄苋〈?。?）人工智能應(yīng)用推廣速度受到成本的影響。2017年德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人推出，隨后用友財(cái)務(wù)機(jī)器人、浪潮財(cái)務(wù)機(jī)器人也相繼面世，一年時(shí)間之后這些財(cái)務(wù)機(jī)器人并沒有大量應(yīng)用，其原因既有技術(shù)成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用成本，不僅包括購買財(cái)務(wù)機(jī)器人的價(jià)格，還包括企業(yè)轉(zhuǎn)換成本。在ERP、財(cái)務(wù)共享中心等信息化建設(shè)之后，信息系統(tǒng)建設(shè)的投入大、實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)高的特征使得企業(yè)對于系統(tǒng)切換心存顧慮，使用財(cái)務(wù)機(jī)器人是否又將成為投入高、見效慢的項(xiàng)目，成為企業(yè)應(yīng)用財(cái)務(wù)機(jī)器人不得不考慮的問題。也正是由于受到應(yīng)用成本的影響，財(cái)務(wù)機(jī)器人在2017年推出之后只是引起了觀念、認(rèn)知上的“地震”，廣泛的應(yīng)用并未看見。

2“基礎(chǔ)會計(jì)”課程核心

從目前國內(nèi)高校會計(jì)專業(yè)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)所開設(shè)“基礎(chǔ)會計(jì)”（會計(jì)學(xué)）課程的情況來看，該課程仍然作為專業(yè)基礎(chǔ)課開設(shè)，其核心內(nèi)容一般包括：（1）會計(jì)核算基本方法，涉及會計(jì)要素、會計(jì)等式、復(fù)式記賬、憑證、賬簿、財(cái)務(wù)報(bào)告等內(nèi)容。通過這些內(nèi)容的學(xué)習(xí)，學(xué)生將掌握借貸記賬、憑證編制、賬簿登記、財(cái)務(wù)報(bào)告編制等基本方法，掌握會計(jì)核算的基本規(guī)則，理解會計(jì)的基本邏輯與方法。（2）會計(jì)核算基本操作，涉及憑證填寫與審核、賬簿登記、財(cái)務(wù)報(bào)表編制等內(nèi)容。在會計(jì)基本方法學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，學(xué)生將通過實(shí)驗(yàn)等方式，掌握憑證填寫與審核的規(guī)范、賬簿登記的規(guī)范、財(cái)務(wù)報(bào)表編制規(guī)范等操作環(huán)節(jié)的要求，通過實(shí)踐體會從憑證填制與審核、賬簿登記、財(cái)務(wù)報(bào)表編制的規(guī)則與過程，并完成從理論到實(shí)踐的轉(zhuǎn)換。（3）會計(jì)視角的形成。在對會計(jì)要素、復(fù)式記賬的理解中，學(xué)生將完成對經(jīng)濟(jì)活動的會計(jì)視角理解。例如，企業(yè)完成銷售活動，從經(jīng)濟(jì)活動的范疇理解，更多強(qiáng)調(diào)客戶關(guān)系管理、合同簽訂、履行合同等節(jié)點(diǎn)，而從會計(jì)視角理解，則更強(qiáng)調(diào)伴隨銷售活動產(chǎn)生的資金流和成本化物流，即在收入形成的同時(shí)，根據(jù)資金支付的狀況選擇銀行存款、或者應(yīng)收賬款、或者應(yīng)收票據(jù)、或者預(yù)收賬款進(jìn)行核算，同時(shí)在物流發(fā)生后結(jié)轉(zhuǎn)相應(yīng)成本。將經(jīng)濟(jì)活動的會計(jì)本質(zhì)進(jìn)行識別，培養(yǎng)和形成會計(jì)視角成為“基礎(chǔ)會計(jì)”課程的關(guān)鍵內(nèi)容。也正是因?yàn)檫@個(gè)原因，“基礎(chǔ)會計(jì)”成為會計(jì)入門課程。

3人工智能對“基礎(chǔ)會計(jì)”課程的挑戰(zhàn)

（1）規(guī)則化應(yīng)用將被人工智能取代，但修訂完善規(guī)則為會計(jì)人員留出了空間。人工智能因其超強(qiáng)的運(yùn)算能力，能夠在既定規(guī)則的指揮下“毫無怨言”地處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報(bào)表編制等工作，并且處理效率更高。單純地規(guī)則化應(yīng)用，會計(jì)人員與人工智能相比，完全不具有優(yōu)勢。僅僅只有在人工智能技術(shù)應(yīng)用的成本還相比人工成本更好的前提下，原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制工作仍由會計(jì)人員完成。當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用成本得以降低，采用人工智能技術(shù)相比雇傭會計(jì)人員成本更低，會計(jì)人員無疑將面臨被人工智能所取代。這也是業(yè)界認(rèn)為人工智能帶來會計(jì)“地震”的重要原因。雖然2017年會計(jì)人工智能出現(xiàn)后并沒有馬上帶來會計(jì)人員下崗潮，但這一時(shí)刻不會太遠(yuǎn)，一旦人工智能應(yīng)用成本得以降低，在人工成本逐漸上升的現(xiàn)實(shí)狀況下，處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制的純規(guī)則化會計(jì)崗位將被人工智能取代。與此同時(shí)，我們必須意識到，人工智能以規(guī)則為基礎(chǔ)完成會計(jì)活動，那么誰來定義規(guī)則？戰(zhàn)勝棋圣的人工智能以圍棋規(guī)則為基礎(chǔ)開展對弈，無人駕駛以道路交通規(guī)則為基礎(chǔ)完成駕駛，財(cái)務(wù)機(jī)器人在完成會計(jì)活動時(shí)同樣基于既定的規(guī)則。從國家層面看，“會計(jì)準(zhǔn)則”處于不斷的修訂完善過程中，新的經(jīng)濟(jì)形式不斷出現(xiàn)，會計(jì)準(zhǔn)則往往緊隨著新經(jīng)濟(jì)活動而修訂完善。一旦會計(jì)準(zhǔn)則變更，意味著完成會計(jì)活動的人工智能所依據(jù)的規(guī)則也需要變更。因此，規(guī)則變更與修訂為會計(jì)人員留出了空間?！叭斯ぶ贫ㄒ?guī)則，人工智能完成規(guī)則”可能成為未來會計(jì)活動的新形式！會計(jì)人員制定規(guī)則，是否需要從了解基本規(guī)則入手呢？答案無疑是肯定的。作為制定規(guī)則的會計(jì)人員，不可能完全不了解基本的借貸規(guī)則、基本的賬務(wù)處理規(guī)則，就開始著手調(diào)整規(guī)則?；诖耍私夂驼莆栈緯?jì)規(guī)則應(yīng)當(dāng)成為會計(jì)人員的必須，通過“基礎(chǔ)會計(jì)”課程促使會計(jì)人員了解和掌握會計(jì)基本規(guī)則也成為必要選擇。但人工智能應(yīng)用會計(jì)規(guī)則的優(yōu)勢，促使會計(jì)人員在學(xué)習(xí)掌握基本會計(jì)規(guī)則時(shí)必須思考，學(xué)習(xí)基本會計(jì)規(guī)則的目的是應(yīng)用還是修訂完善？如果僅僅將學(xué)習(xí)會計(jì)規(guī)則的目的定位于應(yīng)用，這樣的會計(jì)人員只能定義為初級會計(jì)人員，一旦其人力成本高于人工智能技術(shù)應(yīng)用成本，這種崗位人員無疑是會慘遭淘汰。因此人工智能的出現(xiàn)逼迫會計(jì)人員將學(xué)習(xí)會計(jì)規(guī)則的目的定位于修訂會計(jì)規(guī)則的高端人才，只有在基礎(chǔ)規(guī)則之上，跳出規(guī)則制定規(guī)則，才可能在人工智能應(yīng)用的大趨勢下贏得一席之地。（2）經(jīng)驗(yàn)積累將被人工智能取代，但經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化為會計(jì)人員留出了空間。會計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)積累建立在大量案例處理的基礎(chǔ)上，在復(fù)雜經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)處理過程中形成隱性知識，如果這些隱性知識不能顯性化、不能總結(jié)提升為規(guī)則，這些隱性知識只能藏于人員的頭腦里，導(dǎo)致似乎“越老越值錢”。人工智能具有大數(shù)據(jù)處理能力，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成“經(jīng)驗(yàn)”從而自我學(xué)習(xí)，并且其總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)將以“代碼化”的形式顯性體現(xiàn)，相比會計(jì)人員而言，經(jīng)驗(yàn)形成的能力更強(qiáng)、經(jīng)驗(yàn)顯性化的能力也更強(qiáng)。但從經(jīng)驗(yàn)到規(guī)則，人工智能還不能直接將積累的經(jīng)驗(yàn)形成規(guī)則，規(guī)則的形成還需要人工干預(yù)。因此，會計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)積累可以被人工智能取代，但經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化為會計(jì)人員留出了空間。面臨人工智能應(yīng)用，會計(jì)人員“越老越值錢”的優(yōu)勢將不復(fù)存在，會計(jì)人員的價(jià)值不再建立在工作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，而是建立在經(jīng)驗(yàn)知識化、并進(jìn)一步規(guī)則化的基礎(chǔ)上。會計(jì)人員要完成經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化過程，也需要對基本規(guī)則熟悉了解、并對經(jīng)驗(yàn)是否作用于規(guī)則修訂進(jìn)行判斷的基礎(chǔ)上，因此對于基本規(guī)則的了解和掌握也是必不可少的。盡管“基礎(chǔ)會計(jì)”課程僅僅是會計(jì)入門知識的介紹，不能形成會計(jì)處理經(jīng)驗(yàn)，在經(jīng)驗(yàn)積累方面不存在是否課程內(nèi)容是否被人工智能取代的問題，但由于會計(jì)人員需要將經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化，需要熟悉了解基本規(guī)則，并對經(jīng)驗(yàn)是否推動規(guī)則變化做出判斷，因此通過“基礎(chǔ)會計(jì)”課程學(xué)習(xí)了解基本規(guī)則仍然是必要的。（3）會計(jì)視角的形成仍需通過“基礎(chǔ)會計(jì)”課程培養(yǎng)。人工智能完成了從原始憑證審核到記賬憑證編制、再到賬簿登記、報(bào)表編制的任務(wù)，使用人工智能完成這些任務(wù)得到的是憑證、賬簿、報(bào)表這些結(jié)果的呈現(xiàn)，對于這些結(jié)果、這些信息究竟對于會計(jì)人員意味著什么，會計(jì)人員通過這些信息怎樣從會計(jì)的視角去理解經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，人工智能并未給出答案。而“基礎(chǔ)會計(jì)”課程則是從經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)到會計(jì)業(yè)務(wù)的橋梁和紐帶，通過“基礎(chǔ)會計(jì)”課程的學(xué)習(xí)，會計(jì)要素、會計(jì)科目等內(nèi)容成為將經(jīng)濟(jì)語言轉(zhuǎn)換為會計(jì)語言的工具，會計(jì)視角得以培養(yǎng)形成。因此，從會計(jì)視角培育需要來看，“基礎(chǔ)會計(jì)”課程仍然是有必要開設(shè)的。

4“基礎(chǔ)會計(jì)”應(yīng)對人工智能應(yīng)用的適應(yīng)性調(diào)整

概括起來看，面對人工智能應(yīng)用的大趨勢，“基礎(chǔ)會計(jì)”課程仍有必要開設(shè)，但應(yīng)對這一趨勢，需要從課程目標(biāo)、課程內(nèi)容上進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。具體包括：（1）“基礎(chǔ)會計(jì)”課程目標(biāo)需要定位于會計(jì)基本規(guī)則體系建立而非操作能力。由于人工智能能夠以高效率的優(yōu)勢完成規(guī)則應(yīng)用，因此“基礎(chǔ)會計(jì)”課程目標(biāo)不能再強(qiáng)調(diào)憑證編制、賬簿登記、報(bào)表編制等應(yīng)用能力，應(yīng)該將“基礎(chǔ)會計(jì)”的課程目標(biāo)定位于促使學(xué)生構(gòu)建會計(jì)規(guī)則體系，培育經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的會計(jì)視角。學(xué)生學(xué)習(xí)“基礎(chǔ)會計(jì)”的目的不再是掌握原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報(bào)表編制操作，而是建立會計(jì)規(guī)則體系，掌握會計(jì)語言實(shí)現(xiàn)從會計(jì)角度理解經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)。（2）“基礎(chǔ)會計(jì)”課程內(nèi)容需要強(qiáng)化會計(jì)要素、會計(jì)等式、借貸記賬等基本規(guī)則體系內(nèi)容，弱化憑證、賬簿等操作性內(nèi)容。根據(jù)前面的分析可見，“基礎(chǔ)會計(jì)”作為基本規(guī)則介紹的入門課程，學(xué)生需要通過該門課程的學(xué)習(xí)，掌握會計(jì)基本規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上逐步培養(yǎng)提升規(guī)則制定的能力。以往課程中，通過實(shí)驗(yàn)、實(shí)訓(xùn)提高學(xué)生填寫憑證、登記賬簿的操作能力，但這些操作未來將被人工智能高效替代。在人工智能在會計(jì)規(guī)則化應(yīng)用領(lǐng)域形成趨勢的當(dāng)前，操作能力培養(yǎng)這部分內(nèi)容需要弱化，而對于會計(jì)規(guī)則體系的理解、會計(jì)視角的培養(yǎng)應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化。（3）“基礎(chǔ)會計(jì)”課程內(nèi)容中需要適當(dāng)增加有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能方面的內(nèi)容，介紹大數(shù)據(jù)、人工智能在會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢，以幫助學(xué)生了解會計(jì)在信息時(shí)代、人工智能時(shí)代可能發(fā)生的變革，提前應(yīng)對可能發(fā)生的變化。會計(jì)不能脫離社會經(jīng)濟(jì)生活而存在，人工智能時(shí)代已經(jīng)對會計(jì)提出了變革要求，應(yīng)對這一要求，“基礎(chǔ)會計(jì)”應(yīng)當(dāng)不回避，主動做出調(diào)整和適應(yīng)。例如，對于會計(jì)總論的闡述中，介紹會計(jì)的發(fā)展趨勢，不能還停留將會計(jì)電算化作為發(fā)展前沿，電算化階段已經(jīng)成為過去，大數(shù)據(jù)、人工智能才是未來的發(fā)展前沿；在會計(jì)的發(fā)展階段中，古代會計(jì)階段、現(xiàn)代會計(jì)階段、電算化會計(jì)階段的劃分也值得商榷，復(fù)式記賬、計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)作為階段劃分的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，但在2017年人工智能推出后，是否在電算化會計(jì)階段之后已經(jīng)需要重新再切分出人工智能會計(jì)應(yīng)用階段，值得學(xué)術(shù)界探討。

5結(jié)語

財(cái)務(wù)機(jī)器人誕生后會計(jì)崗位可能面臨失業(yè)潮，“基礎(chǔ)會計(jì)”課程似乎也已經(jīng)沒有必要開設(shè)。通過分析人工智能的特質(zhì)、“基礎(chǔ)會計(jì)”課程的核心，指出在人工智能應(yīng)用趨勢到來的當(dāng)前，規(guī)則化應(yīng)用將被人工智能取代，但修訂完善規(guī)則為會計(jì)人員留出了空間；經(jīng)驗(yàn)積累將被人工智能取代，但經(jīng)驗(yàn)規(guī)則化為會計(jì)人員留出了空間；會計(jì)視角的形成仍需通過“基礎(chǔ)會計(jì)”課程培養(yǎng)。因此“基礎(chǔ)會計(jì)”課程仍然有必要開設(shè)，其課程目標(biāo)需要定位于會計(jì)基本規(guī)則體系建立而非操作能力，其課程內(nèi)容需要強(qiáng)化會計(jì)要素、會計(jì)等式、借貸記賬等基本規(guī)則體系內(nèi)容，弱化憑證、賬簿等操作性內(nèi)容，同時(shí)課程內(nèi)容中需要適當(dāng)增加有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能方面的內(nèi)容。

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