引論：我們?yōu)槟砹?3篇人工智能時代概述范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

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對于企業(yè)的經(jīng)營管理來說，可以說是具有相當歷史經(jīng)驗積累和理論研究積淀的工作之一，也可以說是領域之一。眾多年來，企業(yè)的經(jīng)營管理從純粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的變化和發(fā)展，在企業(yè)的生存和發(fā)展過程中起到了最為重要的作用。但是人工智能的發(fā)展及其在各個領域的滲透，使得企業(yè)的經(jīng)營管理面臨著前所未有的變化，這種變化一方面是其全新的模式帶來的不適，另一方面也是其帶來的挑戰(zhàn)。在眾多的企業(yè)中，少數(shù)企業(yè)很早就已經(jīng)意識到了這樣的變化和挑戰(zhàn)，也很好的基于企業(yè)自身的實際情況而做出了相應的應對措施，但是還是有大部分的企業(yè)在人工智能面前顯得“無所適從”，沒有做好適應趨勢發(fā)展和應對挑戰(zhàn)的充分準備。我們希望我們的研究和探索能夠促進企業(yè)更好的面對和應對這樣的挑戰(zhàn)。

二、人工智能及企業(yè)管理概述

(一)人工智能概述

人工智能，就是我們平常所聽所見的“AI”，顧名思義就是通過計算機科學的理論和方式讓電腦或者程序能夠模仿人類的行為方式，以期其能夠在一定程度上代替人類的勞動。人工智能屬于計算機科學，但是卻不僅僅是計算機科學，其往往還包含了社會學、心理學、數(shù)學等等，甚至還還會涉及到具體應用領域的專業(yè)理論知識和技能，以及相關領域的人類經(jīng)驗積累。由此看來，人工智能在理論知識層面具有相當?shù)木C合性和復雜性，不會屬于某一個學科領域。對于人工智能來說，其并不是一個新的領域或者概念，其實人工智能很早就已經(jīng)下理論界出現(xiàn)，并且得到了一些較為初級的發(fā)展。近年來，由于算法的進步以及大數(shù)據(jù)和云計算的快速發(fā)展，才使得人工智能得以“重生”，在眾多的領域越發(fā)的顯示出具有劃時代的意義和價值，也才有了當下非?；鸨摹叭斯ぶ悄堋?。

(二)企業(yè)管理概述

企業(yè)管理是企業(yè)發(fā)展過程中的必要過程和手段，也是企業(yè)保持健康發(fā)展的重要基礎?？偟膩碚f，企業(yè)管理就是企業(yè)要將自身的生產(chǎn)經(jīng)營、業(yè)務拓展等等活動通過計劃、組織、實施、監(jiān)督、總結等等方式的總和，是企業(yè)自身具有綜合性和統(tǒng)籌性的管理過程和運營過程。企業(yè)管理更加是一個較老的話題，自大有了企業(yè)以來，企業(yè)管理就是必不可少的研究對象。經(jīng)過多年的發(fā)展，企業(yè)管理也經(jīng)過不斷的實踐和總結，得到了不斷的優(yōu)化和提升。其中，現(xiàn)代企業(yè)管理是符合當下眾多企業(yè)的管理現(xiàn)狀和理念升級的。企業(yè)管理的目標是實現(xiàn)經(jīng)濟效益最大化，意在通過更好的進行資源配置而實現(xiàn)企業(yè)各種資源使用效率的不斷提升，進而促進企業(yè)的長期可持續(xù)健康發(fā)展。

三、人工智能在現(xiàn)代企業(yè)管理中的運用分析

(一)打破信息孤島的智能系統(tǒng)

在人工智能之前的信息化時代，系統(tǒng)化是企業(yè)管理發(fā)展的重要方向。因此，在企業(yè)管理的眾多方面都逐步的建立起的系統(tǒng)或者平臺，諸如財務系統(tǒng)、OA辦公系統(tǒng)等等。相比信息化之前，信息化已經(jīng)極大的促進了企業(yè)內(nèi)部各個部門或者環(huán)節(jié)之間的信息流通，也使得各個環(huán)節(jié)由于系統(tǒng)化和流程化的加持而更加的高效和高質(zhì)。但是隨著而來的缺失各個環(huán)節(jié)和部門之間的信息被禁錮在自己的系統(tǒng)里面，形成了眾多的信息孤島。這些信息孤島對于企業(yè)的管理決策來說也是極其不利的因素。人工智能的到來，使得企業(yè)在眾多的系統(tǒng)之上能夠架設一個統(tǒng)領的系統(tǒng)或者平臺，也就能夠很好的解決了信息孤島的問題。同時，在信息化時代，企業(yè)部署眾多的系統(tǒng)往往需要實實在在的購進和部署相關的硬件設施，這對于一些中小企業(yè)來說在成本上會產(chǎn)生巨大的壓力。但是在人工智能時代，由于云計算的飛速發(fā)展，企業(yè)的眾多管理系統(tǒng)部署并不一定需要購買相關的基礎硬件，而是可以通過云計算的方式來解決。其實，這也是能夠?qū)崿F(xiàn)上文提到的建立解決信息孤島的統(tǒng)一平臺或者系統(tǒng)的重要原因之一。

(二)人工智能輔助企業(yè)管理決策

結合上文所提到的信息孤島，傳統(tǒng)企業(yè)在進行管理決策的時候，往往會面臨著眾多類型或者環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)難以形成有效的統(tǒng)一和整合，作為決策支撐的數(shù)據(jù)在數(shù)量和質(zhì)量上都會呈現(xiàn)出相當?shù)牟蛔?。對此，人工智能技術一方面能夠通過搭建統(tǒng)一化的系統(tǒng)平臺來打破信息孤島，提升相關數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化和全面化；另一方面，基于人工智能技術，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)抓取、整理和分析，甚至在一定程度上給出相應的智能決策建議，以供企業(yè)的管理者做出管理決策是進行參考。這一切都要得益于人工智能技術中的大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、機器學習等等核心技術，才能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)管理過程中的眾多高效過程。

(三)人工智能代替重復性工作

人工智能包含了諸如機器學習、自然語言處理等幾大核心技術，其中的機器人技術是綜合視覺處理、聽覺處理、數(shù)據(jù)處理、機器學習等等眾多技術的重要體現(xiàn)。也正是這些技術的加持，使得人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)在眾多的場景中很好的模仿人類的工作方式，以至于能夠在一定程度上代替人類而更加高效高質(zhì)的完成相關工作。例如企業(yè)的行政工作，其有一部分具有重復、機械的特性，人工智能技術就能夠很容易通過相關技術學習到其內(nèi)在的關聯(lián)或者趨勢，進而實現(xiàn)自動的模仿，代替人類進行該項工作。同樣的道理，對于眾多的生產(chǎn)企業(yè)來說，車間管理更加具有這類的特點，因此也是現(xiàn)階段人工智能能夠發(fā)揮巨大作用的地方。人工智能分擔人類的工作，總體來說能夠促進工作更加高效高質(zhì)的完成，讓人類的智慧更加集中于創(chuàng)新和創(chuàng)造，更加集中于思維探索層面。

四、人工智能對現(xiàn)代企業(yè)管理的挑戰(zhàn)

(一)人才管理的挑戰(zhàn)

人工智能能夠在很多方面協(xié)助甚至是帶來人類的工作，并且往往能夠更加高效和高質(zhì)的完成該工作。這就給企業(yè)的人才管理帶來的極大的挑戰(zhàn)。一個最為直接的挑戰(zhàn)就是企業(yè)以后或許不再需要沒有創(chuàng)造性和創(chuàng)造能力的員工。簡單重復的工作能夠有人工智能來完成，那么企業(yè)招聘來的人才就主要將精力集中與思維的創(chuàng)造過程中。這對于企業(yè)傳統(tǒng)的人才觀念和管理方式非常不同，會產(chǎn)生很大的沖擊。企業(yè)以后的人才管理應該更加注重其創(chuàng)造性的培養(yǎng)和提升，而不是像當下一樣僅僅集中于流程化和標準化的培養(yǎng)。值得一提的是，這其實不僅僅是對企業(yè)管理的挑戰(zhàn)，也是對人才自身的挑戰(zhàn)。只有很好的適應人工智能時代的發(fā)展趨勢，才是使得人才自身更好的融入企業(yè)的管理工作，贏得企業(yè)的發(fā)展機遇。

(二)決策管理的挑戰(zhàn)

上文已經(jīng)提及，在人工智能的支撐之下，企業(yè)的管理決策會以匯集全面而實時的數(shù)據(jù)為基礎，通過相關的分析方式來作為輔助?？偠灾?，這種決策方式是一種集中式?jīng)Q策機制。這主要得益于管理界的這樣一種思想：我們擁有越多的信息往往能夠做出更加科學正確的決策。但是隨著而來的挑戰(zhàn)就是隨著更多的信息被收集整理出來，使得企業(yè)所面臨著的決策環(huán)境會變得異常復雜，至少相比于之前的環(huán)境是如此的。這也就給企業(yè)管理者在切實的管理決策過程中失誤了增加、變動性增大，為企業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展帶來一定的沖擊。人工智能時代的管理的不確定性急劇增大，使得眾多的管理者感到管理工作十分困難和束手無策，或者有一天真的將企業(yè)管理決策完全交給人工智能的時候，企業(yè)的管理工作也就無法再稱之為企業(yè)管理了，真不知道這是好還是壞！

(三)管理方式的挑戰(zhàn)

當人工智能時代開始到來的時候，眾多的研究者或者企業(yè)管理者都在探討和研究：未來的企業(yè)管理者或者企業(yè)管理工作會不會被人工智能所取代？或者說會在多大程度上被取代？我們認為，人工智能必定會在一定程度上代替管理者的企業(yè)管理活動，或者是更加準確地說是協(xié)助，而不會完全的代替企業(yè)管理者的企業(yè)管理工作。對于企業(yè)管理來說，其帶來的管理方式的挑戰(zhàn)是巨大的。例如對于傳統(tǒng)的企業(yè)管理來說，財務上的三大表是十分重要的基礎資料之一，甚至可以說是僅有的可以相對全面的反應企業(yè)經(jīng)營情況的基礎資料。但是在人工智能時代，正如德勤所開發(fā)的“第四張報表”一樣，通過非財務信息的數(shù)據(jù)化，通過以用戶為核心，建立起來涵蓋用戶、產(chǎn)品、渠道三個維度的企業(yè)價值評估體系，為企業(yè)管理層的管理工作和相關決策提供重要的補充支撐。諸如類似的沖擊和變化還有很多，都將給企業(yè)管理的方式發(fā)展帶來挑戰(zhàn)。

五、結語

人工智能的時展趨勢不可逆轉(zhuǎn)，企業(yè)唯有很好的適應和應對才能更好的保持其市場競爭力和長期可持續(xù)的發(fā)展。同時，企業(yè)要正視人工智能在人才、決策等管理方式方面帶來的沖擊，積極應對和應用，促進自身的穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻：

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一、人工智能概述

人工智能（簡稱AI），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的Dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質(zhì)手段和能實現(xiàn)人工智能技術的主要設備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及學習、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產(chǎn)生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現(xiàn)更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質(zhì)其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現(xiàn)結構上的模擬，也就是模擬人類大腦的結構，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設想在實踐中被證明為無法實現(xiàn)，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現(xiàn)功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結構的仿真性模擬，轉(zhuǎn)而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。

二、人工智能發(fā)展狀況分析

（一）全球人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

目前，人工智能技術已經(jīng)在美國、歐洲以及日本等發(fā)達國家得到了迅速發(fā)展。在人工智能技術研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍色牛仔電腦。據(jù)披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經(jīng)過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠?qū)W會傾聽音樂節(jié)奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發(fā)前景，其龐大的發(fā)展市場始終為全球各國以及各大企業(yè)所一致看好。除美國IBM公司繼續(xù)在人工智能技術上投入大量資金來確保其在這一領域具有全球領先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經(jīng)在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內(nèi)容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎技術和實用技術之研究，其主要研究領域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數(shù)據(jù)搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內(nèi)容。

（二）我國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發(fā)具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內(nèi)首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關，在本世紀初，終于成功地研發(fā)出了國內(nèi)首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發(fā)展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態(tài)地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態(tài)行走，從以往只能夠在已知環(huán)境下步行到如今可以在不確定的環(huán)境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經(jīng)網(wǎng)絡、生理視覺、雙手協(xié)調(diào)以及手指控制等系統(tǒng)開發(fā)的多項人工智能領域重大科研成果。

三、人工智能的未來發(fā)展趨勢

技術的不斷發(fā)展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發(fā)展趨勢是不可能做到的任務。然而，從當前人工智能研究界所實施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡化與機器情感化等方向加以發(fā)展，人工智能具有非常大的發(fā)展空間與發(fā)展?jié)摿?。實事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發(fā)展與突破。一是自動推理取得新的發(fā)展。自動推理是人工智能研究領域之中最為經(jīng)典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統(tǒng)動態(tài)化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現(xiàn)，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發(fā)現(xiàn)，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發(fā)展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題?？梢哉f，在線學習問題已經(jīng)成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現(xiàn)實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經(jīng)獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產(chǎn)品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯(lián)網(wǎng)技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發(fā)展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經(jīng)成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內(nèi)容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉(zhuǎn)為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發(fā)展實踐來看，在此方面的探究已經(jīng)取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續(xù)的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。

四、結束語

總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發(fā)展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰(zhàn)，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產(chǎn)物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現(xiàn)實生活之中。今后，人工智能的持續(xù)發(fā)展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。

參考文獻：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：國防工業(yè)出版社，2007.

[2]周以真. 計算思維[J]. 中國計算機學會通訊，2007（3）.

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隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，人工智能作為一項應用前景非常廣闊的技術手段，不斷深入到人們的生活中。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的今天，人工智能的運用越來越廣泛，無論是日常的生活、學習、娛樂還是工廠操作、科技研究等。智能化科技的出現(xiàn)，不但豐富了人們的日常生活，也給計算機的發(fā)展提供了可行性方向，亟待深一步的研究。

2人工智能的概念及意義

人工智能是計算機科學的一個分支，集研究、開發(fā)于一體，用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的一門技術科學。人工智能的研發(fā)包含哲學、語言學、心理學等學科，能夠模擬人類對外界圖像、聲音的反應。基于大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)多、規(guī)模大的特點，將機器智能化來幫助人們解決一些生活上的問題，從而提高人們的生活質(zhì)量和生活安全水平。人工智能的系統(tǒng)過程可以把人類日常的行為習慣、思考習慣轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)的形式進行儲存，以實現(xiàn)人類日常生活的模擬，進而實現(xiàn)機器的自動操作。人工智能的運用實現(xiàn)了我國計算機技術領域的發(fā)展，豐富了人們的生活，為社會帶來了更多的便捷，同時也是計算機技術發(fā)展的必然趨勢和必經(jīng)過程。人工智能和計算機網(wǎng)絡技術兩者之間相互結合，互相促進，為未來發(fā)展提供了新的方向。從某種意義上講，網(wǎng)絡計算機的發(fā)展是以人工智能技術為核心基礎，進行更深層次的研究。從簡單的數(shù)據(jù)計算、人工搜索轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器的智能操作，直到人工智能對計算機網(wǎng)絡安全和網(wǎng)絡管理中的有效運用，無一不體現(xiàn)了人工智能的核心地位。給予人工智能強大的優(yōu)勢，將計算機系統(tǒng)局部資源進行處理分析，能夠快速得到對人們有利的信息，提高信息的準確性和快捷性。此外，人工智能有非常強大的協(xié)作能力，通過對資料的有效整合，根據(jù)不同用戶的不同需求來互相交換信息和資源，有效利用信息資源。

3人工智能現(xiàn)狀

人工智能的到來，大大提高了數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)判斷的準確性。大數(shù)據(jù)時代的到來，有著驚人的數(shù)據(jù)分析和處理能力，人們的隱私問題也越來越暴露，人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的運用提高了計算機在信息處理過程中的復雜性和安全性。對于一些模糊、不確定的信息，人工智能能夠模擬人類思維，使得信息更加準確、具體，從而提高計算機處理信息的效率。同時，能夠提高信息管理體系的有效性和靈活性。但是，隨著人工智能的運用越來越廣泛，在運用過程中人工智能獲取的信息只能根據(jù)系統(tǒng)設定的命令處理信息，無法辨別給定的信息準確與否。數(shù)據(jù)太多沒有針對性，是人工智能處理問題的一大弊端，不但增加了時間和空間的使用，還不一定能找到想要的準確信息[1]。

4大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的運用

人工智能在網(wǎng)絡技術中的運用主要集中在兩個方面：計算機網(wǎng)絡安全管理系統(tǒng)中的應用和計算機網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中的應用。在計算機網(wǎng)絡安全管理系統(tǒng)中主要通過入侵檢測智能防火墻技術、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)融合、人工免疫以及智能型反垃圾郵件四個方面，對計算機網(wǎng)絡安全進行保護。在計算機網(wǎng)絡管理上，主要運用專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、人工智能問題解答、Agent技術三個方面。

4.1入侵檢測和智能防火墻技術

入侵檢測技術和計算機智能防火墻技術是人工智能的核心技術，也是計算機網(wǎng)絡安全的重要組成部分。不但能夠保證計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中的資源數(shù)據(jù)安全完整，智能防火墻技術還可以對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中一些沒有意義的有害信息進行攔截，防止其流入計算機系統(tǒng)中，確保計算機的安全狀態(tài)。人工智能中入侵檢測和智能防火墻技術可以很好的在計算機系統(tǒng)中建立一個自動防范功能，使計算機能夠高效識別病毒木馬的入侵，從而有效進行遏制。所以，應用入侵檢測技術和智能防火墻技術不僅能夠保護計算機網(wǎng)絡信息的安全，還能夠推動計算機網(wǎng)絡的健康發(fā)展[2]。

4.2數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)挖掘是結合網(wǎng)絡連接和主機會話，找出兩者共同的特征利用審計程序分別加以描述，再通過人工智能捕捉到的入侵規(guī)律和計算機網(wǎng)絡沒有遭到入侵時的運行狀態(tài)，將結果記錄儲存在腦中。在這種情況下一旦計算機系統(tǒng)遭受入侵，系統(tǒng)會提示異常，自動識別入侵對象，從而進行攔截，這也是人工智能自我記憶與自我學習功能的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘的運用能夠有效提升檢測入侵對象的效率，提高計算機網(wǎng)絡的安全。數(shù)據(jù)融合是根據(jù)人類處理信息的方式研發(fā)出的一項把資料協(xié)同化的技術。該技術能夠?qū)⒂嬎銠C網(wǎng)絡系統(tǒng)中多個傳感器進行融合，使其發(fā)揮最大作用來提升系統(tǒng)的性能。同時，能夠縮小傳感器入侵的幾率和范圍，打破原有的局限性，保證入侵檢測的有效性和安全性。

4.3人工免疫技術

人工免疫技術是模擬人類處理方式而研發(fā)的一項新型技術，彌補了入侵檢測時未能識別病毒的缺陷。人工免疫技術分為基因庫、否定選擇、克隆選擇三部分。雖然基因庫的建設有待發(fā)展，但是，基因片重組和突變模式能夠識別入侵病毒，從一定程度上可以阻止病毒入侵。否定選擇即是系統(tǒng)檢測病毒的另一種計算方式，通過否定選擇計算合格才能進行系統(tǒng)下一步的操作，反之則被系統(tǒng)阻止運行。盡管人工免疫技術在計算機網(wǎng)絡技術中還不夠成熟，但是其作用不可小覷，有著很大的應用價值，值得人們進一步的研究探討[3]。

4.4智能型反垃圾郵件系統(tǒng)

很多人在計算機網(wǎng)絡郵件中經(jīng)常遇到一些垃圾郵件。人工智能在計算機網(wǎng)絡安全系統(tǒng)的運用，很大程度上屏蔽了這些垃圾郵件，讓客戶信箱免受干擾，進一步保護了客戶的隱私安全，不會對客戶的信息安全造成任何影響。人工智能的有效應用還能實時檢測用戶郵箱，及時掃描出郵箱內(nèi)部的垃圾郵件，并分類推送給用戶，提示用戶及時處理，保證了郵箱的安全性，提高了郵箱內(nèi)部利用率[4]。

5大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中的應用

5.1專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫

專家數(shù)據(jù)庫作為專家系統(tǒng)中的核心部分，具有獨立性、啟發(fā)性、透明性，包含了專家系統(tǒng)中的基本理論和直接、間接經(jīng)驗。通過系統(tǒng)運行把已知的內(nèi)容轉(zhuǎn)化成代碼的形式存入數(shù)據(jù)庫，再經(jīng)過人工智能的轉(zhuǎn)換，舉一反三將初級的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成復雜的程序，并且不斷進行判斷、處理和優(yōu)化，找到最佳方式來運用到計算機網(wǎng)絡管理的系統(tǒng)中來，從而實現(xiàn)最有效的管理和評價。人工智能與數(shù)據(jù)庫技術的全面整合，彌補了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術在數(shù)據(jù)加工能力上的不足和人工智能在邏輯推理和知識處理方面的弱勢，使其無論在存儲空間上還是工作效率上都有很大的提高?？梢哉f專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的建立，是人工智能和數(shù)據(jù)庫技術相結合的優(yōu)秀產(chǎn)物，成為了計算機網(wǎng)絡管理系統(tǒng)中的一個重要領域，也是不可或缺的部分。

5.2人工智能問題解答

這項技術的運用主要是依照給出的特定條件，通過搜索、解析等功能搜尋最有效的信息，以達到網(wǎng)絡資源的有效利用，從而提高網(wǎng)絡資源的利用率。人工智能問題解答技術的運用摒棄了以往繁瑣的解答方式，只需要一個簡單的指令即可對信息進行有效篩選，自動對搜索信息進行判斷、過濾、處理和優(yōu)化，從而找到需要的信息。大大縮短了搜索時間，提高了網(wǎng)絡資源的利用率。例如，用戶在計算機上查找蘇軾的《水調(diào)歌頭》信息時，用戶忘記了作者和詞牌名，只記得是“明月幾時有”就可以以“明月”作為搜索對象，經(jīng)過系統(tǒng)的人工智能問題解答，自動帶出“明月幾時有”的搜索標簽，能夠很快查找到《水調(diào)歌頭》的完整詞牌和注釋。不但保證了搜索的準確性，還縮短了搜索時間，提高了搜索效率。

5.3Agent技術

篇4

人工智能是產(chǎn)生于20世紀50年代的一門綜合高科技學科，它將機器智能和智能機器的概念和技術進行了融合，應用過程涉及了信息科學、心理學、思維科學、生物科學、認知科學以及系統(tǒng)科學等多種學科，隨著近些年的不斷發(fā)展和進步，已經(jīng)在社會中的很多地方得以應用，向著多元化的方向發(fā)展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動程序設計、知識處理、自然語言處理、專家系統(tǒng)、自動定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經(jīng)取得了很高的成就，備受世人關注。

1 人工智能概述

人工智能，又稱為AI，是Artificial Intelligence的簡稱?？梢运阕魇怯嬎銠C科學的一個分支，是在1956年的Dartmouth 學會上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術之一。很多學者都將人工智能定義為通過研究使計算機來完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關于人工智能的最完整定義，當前業(yè)內(nèi)還存在一定的正義，尚未形成統(tǒng)一的結果，但是所有的這些說法都能夠反映出人工智能的基本內(nèi)容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能行為的人工系統(tǒng)。

2 人工智能的發(fā)展

人工智能的發(fā)展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時期的研究偏向于運用領域知識和啟發(fā)式思維發(fā)展，編寫相關的智能計算機程序，為現(xiàn)代的計算機理論奠定一定的基礎。從1963年之后，人工智能便進入了研究的第二階段，人類嘗試用自然語言通訊，實現(xiàn)了計算機對自然語言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進行了大量的研究和探索后，一些專家級的程序系統(tǒng)相繼出現(xiàn)，在各個領域得到運用。80年代，人工智能進入到以知識為中心的發(fā)展階段，更多的人開始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現(xiàn)象進行了更多的研究和探索?，F(xiàn)如今，人工智能的發(fā)展正在朝著大型分布式人工智能及多專家協(xié)同系統(tǒng)、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具，以及大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。

3 人工智能的研究與應用

3.1 問題求解

求解問題往往是人工智能發(fā)展的第一步。一般過程是將復雜問題分成一些較簡單的子問題，通過解決子問題的基本技術完成人工智能基本技術的組成。當前依然存在一些未真正解決額問題，例如問題的表示也成為問題的原概念在表述時往往存在解決不了的問題，這邊構成了人類發(fā)展人工智能過程中的主要工作內(nèi)容。

3.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠?qū)⑺芯康膯栴}轉(zhuǎn)化為知識求解的專門問題，從而實現(xiàn)人工智能從理論研究到實際應用的重要過度。專家系統(tǒng)可以看作是一種智能的軟件，通過啟發(fā)式方法對一般難以解決的問題進行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結論。專家系統(tǒng)的基本結構如圖1所示。

3.3 機器學習

機器學習是對計算機模擬人類活動并實現(xiàn)人類活動而進行研究的過程。它是在專家系統(tǒng)之后出現(xiàn)的人工智能另一重要領域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。

3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由數(shù)量巨大的神經(jīng)元互相連接組成的，也可稱作類神經(jīng)網(wǎng)絡或神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡通過大量節(jié)點之間的相互連接構成運算模型，通過模擬人的大腦的基本運算機制和機理來實現(xiàn)特定方面的功能。

3.5 模式識別

模式識別是指通過計算機技術讓計算機代替人類進行感知和識別。計算機模式識別系統(tǒng)能夠讓計算機在模擬人類感覺器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著模式識別的發(fā)展和壯大，量子計算機技術也已經(jīng)在模式識別系統(tǒng)中得到運用。早期的模式識別系統(tǒng)僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著技術的進步，對三維景物的識別方面也已經(jīng)有了重大突破，并已經(jīng)延伸到活動物體的識別和分析，取得了長足的進步。

4 結束語

作為一門偉大的科學成就，人工智能的誕生無疑成為20世紀最重要的技術之一，而它也必將成為未來發(fā)展的主導學科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經(jīng)在國民生活和生產(chǎn)中得到了廣泛的應用，隨著信息時代網(wǎng)絡技術和知識經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人工智能的技術成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應用，更多的推動社會和科技的進步和發(fā)展，為人類的生活發(fā)揮更多的作用。

參考文獻

[1]魏金河.人工智能能否完全替代人類智能[J]. 創(chuàng)新科技，2007（08）.

[2]錢鐵云.人工智能是否可以超越人類智能？―計算機和人腦、算法和思維的關系[J].科學技術與辯證法，2004（05）.

[3]雷?庫茲韋爾，盛楊燕.如何創(chuàng)造思維：人類思想所揭示出的奧秘[J].中國科技信息，2014（08）.

[4]蔡曙山.哲學家如何理解人工智能―塞爾的“中文房間爭論”及其意義[J].自然辯證法研究，2001（11）.

篇5

機械工程經(jīng)過長期發(fā)展，逐步融合其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃發(fā)展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內(nèi)部關聯(lián)上的研究力度。

1 機械電子工程概述

1.1 發(fā)展歷程

從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發(fā)展時期：

1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產(chǎn)力整體發(fā)展水平不高。為增強生產(chǎn)能力，慢慢向機械工業(yè)方面著手。

1.1.2 生產(chǎn)線發(fā)展時期。流水線是該時期的主要生產(chǎn)方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產(chǎn)力，以批量生產(chǎn)為主，并可節(jié)省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產(chǎn)線的要求較高，導致實際生產(chǎn)滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產(chǎn)業(yè)化發(fā)展時期。在該時期，產(chǎn)品與市場需求處于一種平衡狀態(tài)，可借助產(chǎn)業(yè)化發(fā)展有效滿足生產(chǎn)需求，同時還出現(xiàn)了柔性制造系統(tǒng)，其中機械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成部分。

1.2 特點

機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內(nèi)容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優(yōu)化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質(zhì)為跨學科專業(yè)，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知，它在設計環(huán)節(jié)應全面彰顯科學性，同時確保系統(tǒng)配置滿足設計標準。借助專業(yè)設計模板來優(yōu)化機械電子設備，充分發(fā)揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產(chǎn)品層面來說，它的產(chǎn)品結構相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產(chǎn)品性能，確保產(chǎn)品質(zhì)量良好，完善工程建設結構，既確保產(chǎn)品質(zhì)量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內(nèi)涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項內(nèi)容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！彼切率兰o中最具代表性的學科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發(fā)展前景。

2.2 發(fā)展歷程

人工智能擁有漫長的發(fā)展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會生產(chǎn)活動和時代進步產(chǎn)生影響。在17世紀出現(xiàn)了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優(yōu)化首部計算機的性能，最終研發(fā)出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發(fā)展正式開始。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的進步和普及程度的提高，人工智能出現(xiàn)了根本性的變化，不斷優(yōu)化。而計算機技術的研發(fā)與普及是人工智能發(fā)展的直接動力，并對信息數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生深刻影響，其具體發(fā)展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現(xiàn)在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發(fā)展內(nèi)容，并將人工智能博弈作為基本研究任務。

2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發(fā)展成績，具體體現(xiàn)在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內(nèi)，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉(zhuǎn)折期。經(jīng)過很長一段時間的發(fā)展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯(lián)合會后，它進入了新的發(fā)展時期，即知識基礎發(fā)展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發(fā)展，拓展了人工智能的應用范圍。

2.2.4 穩(wěn)定發(fā)展時期。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發(fā)生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩(wěn)定發(fā)展時期。經(jīng)過長期發(fā)展和大量應用，網(wǎng)絡普及對人工智能產(chǎn)生了重要影響。具體來說，網(wǎng)絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現(xiàn)了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調(diào)控和故障診斷方面均發(fā)揮著深遠影響。

3 二者的關系

在互聯(lián)網(wǎng)日益普及的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術得到了人們的廣泛應用，它已經(jīng)成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產(chǎn)活動帶來了便捷，而這一發(fā)展離不開人工智能技術。

3.1 人工智能初步應用機電系統(tǒng)

對于機械電子系統(tǒng)而言，在其實際應用過程中十分不穩(wěn)定，其中在系統(tǒng)輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描述環(huán)節(jié)存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構建規(guī)則庫；其二，論證數(shù)學方程；其三，學習并組建知識結構。原有的解析數(shù)學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統(tǒng)中，不適用于相對繁瑣的系統(tǒng)，即便應用在繁瑣系統(tǒng)中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產(chǎn)以及日常生活對系統(tǒng)提出了更高的標準，系統(tǒng)更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數(shù)學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數(shù)學。

3.2 人工智能在機電系統(tǒng)的具體改進

憑借數(shù)學方程構建模型，同時經(jīng)由人工智能手段改進傳統(tǒng)知識學習模式，且解析數(shù)學方式常常被應用在機械電子工程中?，F(xiàn)代機械電子工程系統(tǒng)與原有系統(tǒng)相比更加繁瑣，問題處理十分復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統(tǒng)，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描述網(wǎng)絡系統(tǒng)，且在構建系統(tǒng)資料庫時，應進行嚴謹、合理的數(shù)學分析，在這一環(huán)節(jié)若出現(xiàn)問題將會阻礙網(wǎng)絡系統(tǒng)構建工作的開展，不改進建設方式將會引發(fā)網(wǎng)絡系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。為確保機電工程系統(tǒng)的有序開展，應積極改進工程方式，有效建設人工智能信息服務。另外，人工智能系統(tǒng)的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數(shù)學措施實施功能性優(yōu)化。對于機械電子工程而言，網(wǎng)絡神經(jīng)系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的基本應用形式，可準確推理，神經(jīng)系統(tǒng)近似成人腦結構，同時參照數(shù)字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統(tǒng)完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，切實保障系統(tǒng)內(nèi)部的所有神經(jīng)元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉(zhuǎn)，減輕計算負擔。

3.3 人工智能優(yōu)化機電系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊推理系統(tǒng)是構建人工智能系統(tǒng)最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統(tǒng)性和實用性，其中神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)主要負責模仿人腦構造，經(jīng)由系統(tǒng)進行數(shù)字信號接收操作，分析并檢驗數(shù)字信號，獲得參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)負責模仿人腦功能，借助系統(tǒng)進行語言信號接收操作，分析數(shù)字信號。在人工智能系統(tǒng)中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，位于神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中的所有神經(jīng)元緊密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)則方式進行信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)數(shù)量關系銜接不穩(wěn)定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環(huán)節(jié)，這兩種方法各不相同，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現(xiàn)階梯狀。雖然上述兩種方式均可調(diào)控結構繁瑣的機械電子系統(tǒng)，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規(guī)則可準確描述系統(tǒng)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)鞏固模型推理系統(tǒng)，通過各自優(yōu)勢來完善人工智能內(nèi)系統(tǒng)，全面促進機電工程系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡系統(tǒng)的逐步優(yōu)化，一定會出現(xiàn)模型推理系統(tǒng)。借助網(wǎng)絡信息資源準確、系統(tǒng)描述人工智能，可加大機電與人工智能的關聯(lián)，同時邏輯推理規(guī)則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優(yōu)化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發(fā)展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現(xiàn)共同發(fā)展，全面滿足人們?nèi)找娑鄻拥南到y(tǒng)需求。這兩者關系的強化是技術發(fā)展的主要表現(xiàn)，并可大大促進機電工程。

4 結語

隨著科學技術的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術更加先進，而這兩者間的結合在時代進步中發(fā)揮著指導作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現(xiàn)代行業(yè)發(fā)展進程中，自動化為發(fā)展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發(fā)展。

參考文獻

[1] 馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].現(xiàn)代交際，2013，（11）.

篇6

一、高職院校Python程序設計教學引入人工智能技術的必要性

人工智能本身離不開算法，而算法的實現(xiàn)則需要語言做支撐，像目前高職院校的Python程序編程設計教學就可引入人工智能技術，Python作為AI時代的頭牌語言其融合性教學也成為了培養(yǎng)AI人才的重要關鍵。目前國內(nèi)許多高職院校都在全面推行人工智能技術背景下的Python教學，將其作為是數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡攻防的第一語言以及編程入門教學的第一語言。

換個角度講，高職院校在Python程序設計教學中引入人工智能是非常必要的，因為它關系到高職生未來的就業(yè)生存、崗位專業(yè)能力創(chuàng)新與事業(yè)發(fā)展，考慮到人工智能領域的知識理論性偏強，且對學生的數(shù)學基礎能力要求較高，整體學科學習難度較大，所以許多高職院校也在思考如何將人工智能技術內(nèi)容合理融入到Python程序設計教學體系當中，為學校相關專業(yè)領域拓展教育新路，培養(yǎng)對路人才[1]。

二、高職院校人工智能背景下的Python程序設計教學方法應用研究

（一）教學應用概述與教學目標明確

Python語言作為高職院校守門程序設計課程教學語言，相比于其它傳統(tǒng)計算機語言具有簡單易學、程序可讀性、可遷入性、可擴展性、邏輯結構縝密等特點。同時該編程語言采用了開放開源設計，擁有12萬以上的第三方庫，可有效避免編程重復問題，提高教學中的語言編程教學效率。另外Python是一種解釋型語言，它的跨平臺與可移植性相當之強，可在任何系統(tǒng)中拷貝運行，對環(huán)境配置要求不高。

為了確保某些沒有編程基礎知識能力的高職生也能學好Python語言程序設計課程，教師專門在教學中加入了人工智能技術內(nèi)容，圍繞該技術融合可開展的Python編程語言課程就包括了Python安裝、Python輸入輸出、Python特性、人工智能編程等等知識內(nèi)容。在教學中希望明確3點教學目標：

第一，要求學生初步具有利用Python初步編寫基本程序的能力。

第二，要求學生掌握Python編程語言的基本特性。

第三，要求學生深入了解某些常用Python庫，特別是了解人工智能的基本思想與編程方式，能夠利用人工智能和Python編寫出某些復雜的處理程序。

（二）創(chuàng)新教法設計應用

為切實達到Python程序設計教學目標，凸顯學生在課堂教學中的主體地位，教師可采用任務驅(qū)動配合項目驅(qū)動的混合教學模式展開一系列的教學設計活動，引導學生循序漸進的完成各項教學任務內(nèi)容，不斷提升自身的Python語言程序設計水平。

具體到教學方案設計中，教師專門圍繞學生中心、任務載體將教學內(nèi)容相對巧妙的隱藏于具體的教學任務中，再通過Python編程語言新知識內(nèi)容與新教學技能驅(qū)動學生深入學習展開基礎章節(jié)任務，結合任務結果評價評價學生對知識點的掌握情況。這一教法的提出與運用希望解決傳統(tǒng)程序設計教學中理論與實踐相互分離的不利教學局面，希望將課堂中的所有理論內(nèi)容全部轉(zhuǎn)移到實踐任務中，凸顯教學中理論與實踐過程的相互和諧統(tǒng)一。如下：

教師為學生設計教學任務，設計Python程序示例任務，將fileA和fileB兩個文件各存放于不同的兩行字母中，然后將兩個文件中的信息數(shù)據(jù)內(nèi)容完全合并，按照字母順序排列并再次輸出一個新文件fileC，以下給出該任務教學中的程序設計編寫代碼：

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’，w)

data_all=list（data1+data2）

fp3.write（data_unite）

fp3.close()

采用上述項目任務驅(qū)動項目混合教學法可為學生構建一個相對完整的人工智能Python程序設計教學獨立項目，將項目完全交由學生獨立處理完成，教師負責設計教學方案，而由學生收集信息，實施項目并最后再由教師給出學生項目完成評價。它全面考驗了學生對于Python基本庫與第三方庫的學習了解與運用程度，同時在融入大量人工智能編程思路后顛覆學生的語言編程學習認知思維，讓學生了不但能夠練習獨立編程，也能共同學習協(xié)作編程，全面提高自己的的Python語言編程能力[2]。

總結：

綜上所述，在高職院校中采用人工智能技術配合Python語言編程設計可有效拓展教學思路，而本文中所采用的的任務驅(qū)動項目混合教學模式則能有效激發(fā)學生的學習熱情，促進他們合理運用所學習知識解決實際問題，徹底擺脫復雜語法及算法所帶來的學習困擾，更好學習Python編程語言知識。

篇7

隨著科技的發(fā)展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發(fā)展的步伐。在日常生產(chǎn)、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且通過電氣工程自動化的控制，可有效實現(xiàn)自動化電氣工程，提高工作的效率，進而促使生產(chǎn)與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發(fā)展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力的技術、工業(yè)過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術等領域。

二、人工智能的應用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展， 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應該如何將人工智能系統(tǒng)應用于故障的診斷和預測、電氣產(chǎn)品設計優(yōu)化和保護與控制等領域。在優(yōu)化設計方面， 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用， 同時還要使用以往設計中的經(jīng)驗。設計以往的產(chǎn)品時，通常是在根據(jù)經(jīng)驗和實驗的基礎上， 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優(yōu)的設計方案。電氣產(chǎn)品的設計隨著計算機技術的發(fā)展， 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉(zhuǎn)變， 使開發(fā)產(chǎn)品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后，更加促進了CAD技術的發(fā)展，大大提高了設計產(chǎn)品的質(zhì)量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統(tǒng)和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優(yōu)化的先進算法，在產(chǎn)品的設計優(yōu)化上有舉足輕重的作用。因此電氣產(chǎn)品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優(yōu)化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系，具有非線性、不確定性的特點， 它的優(yōu)勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發(fā)揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由：專家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等。在電力系統(tǒng)之中， 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。

三、智能化技術控制的優(yōu)勢分析

對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法均屬于類非線形函數(shù)的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人工智能控制策略綜合性的開發(fā)，以上人工智能的函數(shù)近似器具備常規(guī)函數(shù)的估計器不具有的優(yōu)點。

第一，在多數(shù)情況下，精確了解控制對象動態(tài)方程是相對比較復雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現(xiàn)許多不確定因素，例如參數(shù)變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經(jīng)過適當調(diào)整以提升自身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調(diào)節(jié)的特點。盡管缺少專家現(xiàn)場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應數(shù)據(jù)進行設計。

第二，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智能的控制器一致性極強，輸入陌生數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)很高的估測，還可忽視驅(qū)動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產(chǎn)生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數(shù)、規(guī)則庫以及適合模糊神經(jīng)的控制器，便可精確進行實時的確定。

四、智能化技術的運用

（一）電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設計。

電氣產(chǎn)品優(yōu)化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方面內(nèi)容：理論學科的知識與經(jīng)驗知識。電氣產(chǎn)品傳統(tǒng)的設計方式主要是設計經(jīng)驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅速發(fā)展，以及人工智能的技術應用，電氣產(chǎn)品設計逐漸從手工轉(zhuǎn)入計算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產(chǎn)品從構思至設計至生產(chǎn)時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優(yōu)質(zhì)化以及高效化的時代。在人工智能的技術運用在優(yōu)化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統(tǒng)。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內(nèi)在隱并行性與全局尋優(yōu)的能力；可指導優(yōu)化與自動獲取搜索空間，以及自行調(diào)整搜索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產(chǎn)品的優(yōu)化設計，進而其廣泛運用在電氣產(chǎn)品人工智能的優(yōu)化設計之中。專家系統(tǒng)運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據(jù)某領域的一個或是多個專家提供經(jīng)驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產(chǎn)品的優(yōu)化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比較少，未來的發(fā)展前景較大。

（二）人工智能控制技術。

篇8

在對人工智能系統(tǒng)研究的過程中，對其模式識別版塊的研究，實質(zhì)上就是借用計算機技術，將人體對外界環(huán)境的感知功能以某種程序規(guī)整到計算機體系中，從而構建出智能化識別系統(tǒng)。[1]計算機體系可以將個體感知與識別能力呈現(xiàn)出來，在自體數(shù)據(jù)庫信息資源的協(xié)助下，將文字、表格、聲音以及圖式等內(nèi)容顯現(xiàn)出來。人工智能系統(tǒng)中的模式識別通常要經(jīng)歷數(shù)據(jù)信息收集、預處理、基元提取、模式分類等流程。

1.2機器視覺

這一人工智能技術是在模式識別基礎上發(fā)展起來的，其最大的功效是可以將人體視覺的識別功能虛擬化構建出來，在模仿人類對事物的理解功能上也體現(xiàn)出一定的優(yōu)越性。對機器視覺功能的深入，在打破原有技術局限性方面有所建樹，同時也使其演變成一門獨立性較強的學科，在發(fā)展的進程中向更深層次延展。在對機器視覺研究過程中，工作運行的方向大多數(shù)是對個體視覺的模擬，確保機器人系統(tǒng)順利的洞察與掌握生態(tài)景觀等不同信息，對其進行深度探究從而構建出具有圖像機器視覺效應，此時機器人自體具備了人的視覺功效，在立體視覺、視覺檢驗、動態(tài)圖像分析等形式運行的進程中，機器人能夠自行的對外部圖像的內(nèi)涵進行理解與挖掘，繼而將反映機器人運轉(zhuǎn)狀態(tài)的信息資源提供給機器人運控控制系統(tǒng)。

1.3機器學習

機器學習可以被視為智能化發(fā)展的重要技術，最大的特色是對個體智力進行模仿從而達到獲取知識資源的目標，此時機器人能夠為人類提供更為優(yōu)質(zhì)的服務。在經(jīng)濟全球化時代中，人類對機器人工作質(zhì)量提出更高的標準，這就要求機器人不斷的學習新知，對自體屬性進行科學的調(diào)整，實現(xiàn)在復雜化環(huán)境中高效運轉(zhuǎn)這一偉大目標。機器學習的功效可以在以下幾個方面體現(xiàn)出來：一是強化機器人在多變環(huán)境中的適應能力，順利的采集大批量的信息資源并對其進行精確分析；三是借助學習環(huán)節(jié)機器人可以強化自體智能化檔次，對多變的環(huán)境做出科學的回應，及時處理緊急問題；三是機器學習環(huán)節(jié)的啟動，可以協(xié)助機器人設計者實現(xiàn)優(yōu)化設計效果這一目標，節(jié)省了人力資源，降低了生產(chǎn)成本，最終輔助機器人實現(xiàn)優(yōu)化運行效率這一終極目標。

2人工智能在智能機械人領域中的具體應用

2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人定位與導航中的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是在生物神經(jīng)系統(tǒng)之上發(fā)展起來的一種對信息資源處理的方式，其獨特之處在于能夠處理那些無法用模型或者是相關規(guī)范概述的程序與體系，在解說非線性系統(tǒng)的結構與性能等方面體現(xiàn)出一定的統(tǒng)一性；具備著融合多元信息資源的性能，人工神經(jīng)網(wǎng)絡最常見的結構如圖1所示。該類人工智能在移動機器人定位和導向環(huán)節(jié)具有較高的應用頻率，主要得力于移動機器人多傳感器信息整合借助了神經(jīng)網(wǎng)絡的諸多性質(zhì)，此時機器人外部傳感器的信息資源演變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的傳送處理目標體，這樣操縱人員就可以順利的獲取到與移動機器人自體方位相關的信息資料，同時對阻礙物的位置、形狀以及大小有一個較為確切的評估，在人工智能的協(xié)助下移動機器人順利的躲避障礙物并且自置也明確化。

眾所周知，攝像機標定為移動機器人視覺體系的重要版塊，攝像機參數(shù)明確的過程便是智能機器人內(nèi)部幾何和光電參數(shù)整合的過程，同時其自體坐標系和外界坐標系兩者的相對方位也體現(xiàn)出明確性，國內(nèi)相關學者借用人工神經(jīng)網(wǎng)絡順利實現(xiàn)上述目標。具體是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡的協(xié)助下，直接采集到智能機器人攝像機呈現(xiàn)的圖像信息資源，繼而建設三維坐標系（x，y，z），從而明確攝像機內(nèi)部幾何與光電參數(shù)、自體坐標系與外界坐標系之間的關聯(lián)性。如圖1所示，人工神經(jīng)網(wǎng)絡首層為輸入層，次層為隱含層，末層為輸出層。[2]隱含層與輸出層神經(jīng)元的類型分別是S型激活函數(shù)以及線性激活函數(shù)，網(wǎng)絡輸入層則是移動機器人目的點在3個攝像機內(nèi)所有的圖像信息資源，輸出層構建的坐標系類型為三維世界坐標。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在移動機器人運作進程中的應用，能夠使操作人員獲得到與目標物在三維空間內(nèi)較為精確的位置信息資料，在人工智能的協(xié)助下，智能機器人在方向引導過程中能夠使障礙點的方位更加明確化，軌跡追蹤這一目標也得以實現(xiàn)。

2.2專家系統(tǒng)在機器人控制中的應用

人類對機器人控制理論的研究腳步從未停歇過，也取得了令人欣慰的科研成績，致使大部分機器人控制方法均是在某些數(shù)學模型上發(fā)展起來的?；谥悄軝C器人具有非線性、順變性、多關節(jié)耦合性等動力學特性，為數(shù)學模型參數(shù)與類別的確定設置了較大的難度系數(shù)。并且在動態(tài)式數(shù)學模型在應用過程中準確性受到智能機器人位置變動而發(fā)生變更的現(xiàn)狀，導致龐大的計算任務難以在該方法的協(xié)助下完成。在這種局勢下，智能控制理念被提出來了，其能夠?qū)€體行為方式進行模擬，而不需要大批量數(shù)學模型與公式的協(xié)助。目前智能控制與人工智能領域的多個結構產(chǎn)生關聯(lián)，常見的有專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制等。

2.3進化算法在機器人路徑設計中的應用

路徑設計是智能機器人領域一直被研究的專題?；诼窂皆O計是智能機器人構建的重要成分這一實況，路徑設計的宗旨是協(xié)助移動機器人在某些因素的制約下，能夠順利探尋出一條從初始狀態(tài)到終極狀態(tài)的優(yōu)良型、無碰撞型的路徑。在智能機器人路徑的設計方面，眾多學者開展了大量的探究工作，并研發(fā)出一些方式方法。

在人工智能領域不斷延展的進程中，計算智能與進化智能法先后被開發(fā)出來，遺傳算法與蟻群等算法也陸續(xù)被提出與應用，從而使智能機器人路徑設計工作的實效性有所保障。特別是遺傳算法在機器人路徑設計環(huán)節(jié)中的運用，使機器人智能化水平更上一層樓，此時其運行的軌跡基本上與預期效果相吻合。有研究人員應用遺傳算法的過程中不斷對其實施改良措施，并積極在陌生環(huán)境中，借用動態(tài)化手段對機器人路徑進行設計規(guī)劃，此時其借用遺傳算法體系中路點坐標值可變長染色體編碼方法，創(chuàng)建出涵蓋障礙物排斥子函數(shù)項的代價函數(shù)。這一人工智能形式在智能機器人領域中的應用，確保路徑設計環(huán)節(jié)中的地圖信息資源順利融合進遺傳操縱進程中。在對遺傳算法不斷應用與改進的過程中，研究人員積極對被設計的機器人路徑應用形式進行深層次的研究，開發(fā)出兩種遺傳算子，即交叉算子與變異算子，在多樣化進化算法的協(xié)助下，智能機器人在運轉(zhuǎn)的過程中在對路徑探尋之時取得了最佳效果，從而使移動機器人運行的效率得到切實的保障，當然，使移動機器人路徑設計工作獲得更大的發(fā)展空間也是毋庸置疑的事實。

3人工智能的發(fā)展前景

在知識經(jīng)濟一體化時代中，人工智能發(fā)展體現(xiàn)出高效性，應用環(huán)節(jié)上體現(xiàn)出管理廣泛性，這不在人類預期范圍之內(nèi)的，所以說人類在預測電子科技、人工智能以及機器人發(fā)展趨勢上存在較大的難度系數(shù)?，F(xiàn)階段，人工智能機器人的推理功能水平已經(jīng)提高到一定的檔次，但是機器人學習與想象功能的研制依然處于開發(fā)階段，在智能機器人的創(chuàng)造方面，科研人員工作的難點是仿照人腦右腦模糊功能以及整個大腦的處理功能。[4]現(xiàn)階段，人工智能領域不斷被拓寬，可以間接的推測出其在機器人中的應用比例不斷加大，眾多人工智能產(chǎn)品已經(jīng)在人類實際生活中得到切實的應用，并取得了良好的應用成效?？梢酝茰y的是，在未來的發(fā)展中，電子科技人工智能的開發(fā)與應用將使給人類的生產(chǎn)生活發(fā)生巨大的變化。人工智能在發(fā)展的進程中將會積極借鑒計算機技術，從而確保人工智能理論等方面研究的深入性。國內(nèi)一人工智能企業(yè)也將會不斷強化自體實力自身實力，從多個方面強化智能機器人實效性，使其為社會經(jīng)濟的發(fā)展提供更大的能量。

4結束語

總之，在電子科技迅猛發(fā)展的時代中，人工智能將會在智能計算機領域獲得更大的應用空間。相關技術開發(fā)部門也應該緊隨時展的腳步，對人工智能系統(tǒng)進行改造與優(yōu)化，從而確保機器人能夠在復雜多變的環(huán)境中協(xié)助人類完成高難度的工作任務，為社會經(jīng)濟的保值增值貢獻力量。

參考文獻 

[1] 趙紹充.基于人工智能的流水線智能機器人設計與驗證[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2016（28）：71-75. 

[2] 沈小波，韓舒淋.人工智能等技術重塑機器人產(chǎn)業(yè)后者迎來大機會[J].信息與電腦（理論版），2016（17）：8-14. 

篇9

1人工智能概述

（1）含義：人工智能涉及較廣的學科，如語言學、生理學、心理學和計算機科學等，其主要目的是使機械具備人工智能的功能，從而代替人來進行危險和復雜的工作，有效保證工作人員的生命安全，促進工作效率的提升。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)設備模擬人類活動，有效完成操作人員的指令，能夠指導計算機科學技術的發(fā)展，因此計算機可將其作為核心技術，從而將問題求解和數(shù)值計算轉(zhuǎn)變化知識處理。

（2）特點：人工智能主要是以網(wǎng)絡技術為甚礎加以發(fā)展，能夠有效保證網(wǎng)絡系統(tǒng)運行環(huán)境的安全性和穩(wěn)定性。一般而言，人工智能的特點主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是對不確定的信息加以處理。利用網(wǎng)絡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時追蹤和了解，為用戶提供所需信息。二是便于網(wǎng)絡智能化管理。將人工智能應用在網(wǎng)絡管理工作中，能夠給提高信息處理的效率和準確性，并利用其記憶功能來建立健全的信息庫，便于信息的存儲。同時將信息庫作為信息總結、解釋和綜合的有效平臺，保證高級信息的科學性和正確性，有效提高網(wǎng)絡管理的水平[2]。三是寫作能力強。人工智能能夠?qū)Y源進行優(yōu)化整合，傳輸和共享各個用戶之間的資源，有機整合寫作方式與網(wǎng)絡管理，提高網(wǎng)絡管理工作的效益與效率。

2計算機網(wǎng)絡技術中人工智能的應用

2.1必要性

隨著計算機技術和網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全問題越來越突出，人們越來越關注網(wǎng)絡系統(tǒng)管理中的網(wǎng)絡控制和網(wǎng)絡監(jiān)控功能，以便及時處理信息，保證網(wǎng)絡信息的安全性。在早期階段應用計算機網(wǎng)絡技術來分析數(shù)據(jù)時，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)的真實性與有效性，因此將人工智能應用在計算機網(wǎng)絡技術中，具有十分重要的意義。目前，隨著計算機的廣泛應用，用戶對網(wǎng)絡安全管理提出了更高的要求，以便保證網(wǎng)絡信息的安全性。由于網(wǎng)絡犯罪現(xiàn)象逐漸增多，要想保證網(wǎng)絡信息的安全，必須要強化計算機的反應力和觀察力，合理應用人工智能技術，建立優(yōu)化與智能化的管理系統(tǒng)。這樣能夠?qū)W(wǎng)絡故障進行及時診斷，自動收集信息，便于采用有效措施來解決網(wǎng)站故障問題，及時遏制網(wǎng)絡犯罪活動，保證信息的安全，促進網(wǎng)絡系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[3]。人工智能技術能夠有效推動計算機技術的發(fā)展，而計算機技術的發(fā)展又對人工智能的運用具有決定性作用。人工智能技術能夠?qū)Σ淮_定的信息進行技術處理，動態(tài)追中信息，為用戶提供安全可靠的信息，促進網(wǎng)絡管理工作質(zhì)量和效率的提高?？傮w而言，將人工智能應用在計算機網(wǎng)絡管理中，能夠促進網(wǎng)絡管理水平的提升。

2.2具體應用

將人工智能應用在計算機網(wǎng)絡技術中，其具體表現(xiàn)在以下幾個方面：一是系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理中的應用；二是人工智能Agent技術的應用；三是網(wǎng)絡安全管理中的應用。

（1）系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理。對于計算機網(wǎng)絡管理而言，其要想實現(xiàn)智能化發(fā)展，必須要以人工智能技術和電信技術的發(fā)展為基礎。人工智能不僅能夠在網(wǎng)絡的安全管理中發(fā)揮重要作用，還能夠利用其問題求解技術和專家知識庫來建立綜合管理系統(tǒng)，確保網(wǎng)絡的綜合管理。由于網(wǎng)絡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)絡管理工作的難度，需要實現(xiàn)網(wǎng)絡的智能化管理。而專家系統(tǒng)作為人工智能技術中的重要內(nèi)容，其主要是總結某一領域中專家的經(jīng)驗和知識，并將其錄入相關的信息系統(tǒng)中，從而有效處理該領域內(nèi)的相關問題。對于計算機網(wǎng)絡的系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理而言，能夠利用網(wǎng)絡管理中的專家系統(tǒng)來開展評價和管理工作，促進網(wǎng)絡管理水平的提升。

（2）人工智能Agent技術。人工智能Agent技術又稱之為人工智能技術，其作為一種軟件實體，主要是由各Agent間的通訊部分、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫和知識域庫構成，以每個Agent的知識域庫為依據(jù)，對新信息數(shù)據(jù)進行處理和溝通，有效完成相關的任務。一般而言，人工智能Agent技術能夠在用戶自定義的基礎上自動搜索信息，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[4]。例如用戶在利用計算機對信息進行查找時，人工智能Agent技術可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進用戶查找時間的節(jié)省。此外，人工智能Agent技術在人們?nèi)粘Ｉ钪械玫搅藦V泛的應用，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，能夠為人們提供優(yōu)質(zhì)服務。同時，該技術具有一定的學習性和自主性，能夠使計算機對用戶分配的任務進行自動完成，促進計算機技術和網(wǎng)絡技術的有序發(fā)展。

（3）網(wǎng)絡安全管理。人工智能在網(wǎng)絡安全管理中的應用，其主要可從三個方面加以分析。首先是入侵檢測方面。對于計算機網(wǎng)絡安全管理而言，入侵檢測不僅是其重要內(nèi)容，也是防火墻技術的核心部分，能夠有效保證網(wǎng)絡的安全性和可靠性。入侵監(jiān)測功能在計算機網(wǎng)絡監(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。入侵檢測技術主要是分類處理和綜合分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，對可疑數(shù)據(jù)加以過濾，將檢測的最終報告及時反饋給用戶，從而保證當前數(shù)據(jù)的安全性[5]。入侵檢測能夠?qū)崟r監(jiān)測網(wǎng)絡的運行狀態(tài)，不影響網(wǎng)絡性能，為操作失誤、外部與內(nèi)部攻擊提供保護。目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(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來分析、識別與處理數(shù)據(jù)，如決策、概率、統(tǒng)計和記憶等方式，從而降低計算量，及時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，智能防火墻的應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)絡系統(tǒng)的可靠運行[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^服務共計問題加以有效解決，避免高級應用入侵系統(tǒng)，保證網(wǎng)絡安全管理的有效性。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。當郵件進入到郵箱后，該系統(tǒng)能夠為用戶發(fā)送相關垃圾郵箱的分類信息，便于用戶及時處理垃圾郵件，保證郵箱系統(tǒng)的安全。

3結語

隨著人工智能技術的不斷更新與發(fā)展，人們對計算機網(wǎng)絡技術的需求量也隨之增加，促使人工智能技術進一步朝著縱深方向發(fā)展。人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用，主要表現(xiàn)在系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理、人工智能Agent技術、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)絡系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。同時人工智能技術的應用能夠為人們提供智能化和人性化服務，提高工作效率，促進網(wǎng)絡管理水平的提升，實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]熊英.人工智能及其在計算機網(wǎng)絡技術中的應用[J].技術與市場,2011,02:20

[2]吳振宇.試析人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的運用問題[J].網(wǎng)絡安全技術與應用,2015,01:70+74

[3]邱建平.計算機網(wǎng)絡技術對人工智能的應用[J].電子制作,2015,14:25

[4]賈國福,賀樹猛.人工智能及其在計算機網(wǎng)絡技術中的應用[J].數(shù)字技術與應用,2015,07:100

篇10

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業(yè)和領域，已經(jīng)逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。

1人工智能及科技情報感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優(yōu)化，該技術已經(jīng)在神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環(huán)境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現(xiàn)情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發(fā)展。

1.2情報感知分析

科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數(shù)據(jù)完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發(fā)展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調(diào)查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統(tǒng)，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。

因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創(chuàng)新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數(shù)據(jù)時代科技情報已經(jīng)不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數(shù)據(jù)源模式發(fā)展，要求科技情報軟硬件不斷升級優(yōu)化，數(shù)據(jù)存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數(shù)據(jù)的需求。

2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究

2.1融合關鍵點

（1）創(chuàng)新驅(qū)動。當前科技情報需求逐漸向科技創(chuàng)新領域發(fā)展，依托我國創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展戰(zhàn)略，基于科學技術完成升級和發(fā)展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創(chuàng)新性較強，具有數(shù)字化和智慧化優(yōu)勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發(fā)展的必經(jīng)之路。

（2）前瞻性定位。新時期資源的網(wǎng)絡化和數(shù)字化發(fā)展為科技情報研究工作提供大數(shù)據(jù)支持，可以在海量數(shù)據(jù)的收集、分析、處理方面發(fā)揮優(yōu)勢。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)研究方式很難在大量數(shù)據(jù)的基礎上提升情報研究質(zhì)量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業(yè)知識、情報敏感度、知識狀態(tài)存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩(wěn)定性。因此，將新興人工智能技術和傳統(tǒng)情報服務工作相融合是現(xiàn)代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內(nèi)容的科研成果評價等[2]。

2.2內(nèi)容感知

（1）感知系統(tǒng)分析。大數(shù)據(jù)背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷?？萍记閳蟾兄饕劳锌煽?、豐富的數(shù)據(jù)，借助“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數(shù)據(jù)，進而完成科技情報的感知工作。同時，數(shù)據(jù)源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優(yōu)勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數(shù)據(jù)源、除去冗余數(shù)據(jù)、分析剩余有效信息。借助數(shù)據(jù)集模式與知識儲備庫、感知數(shù)據(jù)庫一同為感知過程提供信息支持。內(nèi)容感知系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內(nèi)容感知是實時更新、持續(xù)變化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。基于相關輔助項目，幫助用戶了解工作內(nèi)容。例如，借助“科技情報產(chǎn)品報告”為感知系統(tǒng)研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統(tǒng)，提前評估系統(tǒng)實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。

（2）系統(tǒng)實現(xiàn)模式。a.數(shù)據(jù)源存儲。若想發(fā)揮科技情報的自動感知作用，系統(tǒng)內(nèi)需要具備大容量數(shù)據(jù)集合，進而為感知產(chǎn)品提供分析支持。同時，數(shù)據(jù)處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰(zhàn)較大。因此，本課題結合Neo4j數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)技術提升數(shù)據(jù)處理和存儲效率，提高系統(tǒng)適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數(shù)據(jù)庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內(nèi)嵌模式。本課題利用內(nèi)嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數(shù)據(jù)庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數(shù)據(jù)結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數(shù)據(jù)庫完成交互操作。b.數(shù)據(jù)源分類。若想對數(shù)據(jù)源完成自動分類，建議識別數(shù)據(jù)源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數(shù)據(jù)源的功能及結構。依托數(shù)據(jù)源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數(shù)據(jù)庫等方面對數(shù)據(jù)源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發(fā)揮科技情報的自動感知優(yōu)勢，優(yōu)化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網(wǎng)絡模型抽取數(shù)據(jù)源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數(shù)據(jù)則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數(shù)據(jù)源抽取結果，圍繞數(shù)據(jù)源性質(zhì)、事項、主體、依據(jù)、對象等要素進行連接。

2.3情境感知

（1）情境感知系統(tǒng)。情境感知系統(tǒng)內(nèi)部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據(jù)情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產(chǎn)生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發(fā)展方向，得到精準感知結果，發(fā)揮情報前瞻性優(yōu)勢。其中在獲取情境數(shù)據(jù)時應關注“小數(shù)據(jù)”，即初始結構化數(shù)據(jù)，此類資源雖數(shù)量較小，但是內(nèi)部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節(jié)點理清情境信息。

（2）系統(tǒng)執(zhí)行方案。情境感知系統(tǒng)建設主要內(nèi)容是借助科技手段獲取某一情境內(nèi)的數(shù)據(jù)并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優(yōu)勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯(lián)、用戶關聯(lián)、資源關聯(lián)、環(huán)境關聯(lián)情境，并將上述情境信息轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號，利用嵌入系統(tǒng)完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數(shù)據(jù)庫。整合情境感知信息并協(xié)調(diào)對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數(shù)據(jù)庫內(nèi)；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。

2.4需求-反饋機制

（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現(xiàn)用戶和人工智能間的關聯(lián)性，屬于科技情報感知的關鍵環(huán)節(jié)，包含自動感知信息、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫(yī)療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數(shù)據(jù)分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產(chǎn)品的需求發(fā)送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內(nèi)外感知數(shù)據(jù)庫信息，最后向用戶反饋情報產(chǎn)品和相關結果。

篇11

引言:

計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發(fā)展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；麻省理工學院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內(nèi)容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現(xiàn)和擴展人類智能的一門科學與技術。

1. 人工智能技術的發(fā)展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現(xiàn)在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態(tài)度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發(fā)展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發(fā)展。

2. 人工智能技術的應用

我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發(fā)展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討：

2.1人工智能應用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據(jù)某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經(jīng)可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。

2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數(shù)值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數(shù)據(jù)庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應用之自然語言的處理

智能的另一表現(xiàn)就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內(nèi)容是：如何利用計算機系統(tǒng)以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應用之模式的識別

如何使機器具有感知能力也是智能的表現(xiàn)。模式的識別是利用人工智能技術開發(fā)智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現(xiàn)“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術

在科學技術飛速發(fā)展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)滿不足了對如今如此數(shù)量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。

2.6人工智能應用之專家系統(tǒng)

我們常說的專家系統(tǒng)就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統(tǒng)，從而也被稱為知識基系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域。現(xiàn)在的專家系統(tǒng)尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應用之機器人學

機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，諸如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發(fā)展都起到了促進作用。

3. 人工智能技術發(fā)展趨勢

科學技術是第一生產(chǎn)力，但技術的發(fā)展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發(fā)展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經(jīng)驗來改善其性能。

3.2機器學習

人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能的重要特征，那么機器學習就是指機器自動獲取知識的過程。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學習主要研究內(nèi)容為如何讓計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習能力。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。

3.3模式識別

用計算機實現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。依然是人工智能技術今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發(fā)智能機器的一個最關鍵的突破口。目前計算機模式識別系統(tǒng)的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統(tǒng)的用統(tǒng)計模式和結構模式的識別方法將會被近年來迅速發(fā)展起來的模糊數(shù)學模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式的方法逐漸取代，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡方法在模式識別中取得較大進展。

3.4專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是根據(jù)某領域中一個或多個專家提供的知識或經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。目前各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領域，因此專家系統(tǒng)還將是人工智能應用研究最廣泛和最活躍的應用領域之一。

3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡，常被簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡。是未來人工智能應用的新領域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡是指由大量處理單元（神經(jīng)元）互連而成的網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的自學習能力，主要擅長處理復雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經(jīng)網(wǎng)絡還具有大規(guī)模并行處理和分布的信息存儲能力?；蛟S未來智能計算機的構成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結合。

4. 結論語

人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領域中得到應用，對于人工智能技術未來的發(fā)展還有很多未知的可能，但無論如何發(fā)展都將推動人類在科學與生活領域的發(fā)展。

參考文獻：

[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術，2010，（13）：3507-3509.

[2]朱福喜，湯怡群等.人工智能原理[M].武昌：武漢大學出版社，2002.87-91.

[3]張妮等.人工智能技術發(fā)展及應用研究綜述[J].煤礦機械，2009，（02）：4-7.

[4]亓慧.議當代人工智能的應用領域和發(fā)展狀況[J].福建電腦，2008，（05）：33.

[5]蔡自興，徐光.人工智能及其應用[M].北京：清華大學出版社，2003.51-93.

篇12

人工智能技術正快速改變著傳統(tǒng)行業(yè)。文章利用人工智能技術中大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習等技術，對市場營銷體系中市場調(diào)研、市場戰(zhàn)略、營銷策略、營銷活動等環(huán)節(jié)進行改造和構建。使用人工智能可以幫助企業(yè)更全面了解顧客需求，更快速尋找市場機會，更準確建立經(jīng)營目標，實現(xiàn)真正意義上的智慧營銷和精準營銷。人工智能技術也給企業(yè)發(fā)展帶來了新的挑戰(zhàn)，文章分析了市場營銷體系中存在的數(shù)據(jù)風險、支付風險、倫理風險和決策風險，并提出了解決方案。

1項目管理和市場營銷概述

隨著我國商品市場的迅速發(fā)展，市場環(huán)境和市場經(jīng)營方式日新月異。就目前的企業(yè)管理和市場發(fā)展趨勢來看，各色企業(yè)在營銷的同時，更加注重運用項目管理為企業(yè)提供系統(tǒng)化、專業(yè)化的市場營銷指導。我國部分企業(yè)已經(jīng)引入了相關的理論知識，并在實際管理中運用這一理論給企業(yè)帶來生機和活力。

1.1市場營銷

企業(yè)想要取得長足發(fā)展，市場營銷的作用不可忽視。市場營銷是指企業(yè)基于對市場消費者的消費需求以及喜好的調(diào)研進行商品生產(chǎn)，是企業(yè)經(jīng)營活動中的重要組成部分。它通過一定手段組建起顧客和企業(yè)之間的聯(lián)系，在這種價值傳遞的經(jīng)濟活動過程中創(chuàng)造收益，從而實現(xiàn)商品的銷售以及企業(yè)利潤的提升。

1.2項目管理

項目管理是指借助專業(yè)化知識、手段以及技術來實現(xiàn)項目效果的提升，從而達到超過預期的活動。與以往傳統(tǒng)的管理方式相比，項目管理的方式更加科學，它可以對顧客的評價進行收集和分析，并在后續(xù)的經(jīng)營過程中作出一定的反饋，打破了傳統(tǒng)營銷過程的局限性，在一定程度上體現(xiàn)企業(yè)管理的特色化和人性化，解決了市場營銷過程中的許多問題，讓企業(yè)更好地適應市場經(jīng)濟的發(fā)展和需求。

2人工智能技術背景下的市場營銷策略

2.1精準篩選推送

市場營銷傳播的方式有很多，但手機客戶端中精選內(nèi)容的推送，公眾號推文末尾的旗幟廣告都是在這個信息化時代特有的產(chǎn)物，而這正是源于人工智能的加入。人工智能可以對大數(shù)據(jù)進行智能分析，通過對每個用戶行為的記錄，并以此為基礎，挖掘這些行為數(shù)據(jù)背后潛在的行為活動，我們常用的淘寶的運營模式就是一個很典型的例子，它會根據(jù)你搜索的關鍵詞、歷史消費記錄對你的淘寶首頁商品做出針對性的推送，這也就是為什么我們進入淘寶界面時會發(fā)現(xiàn)每個用戶的界面是不同的，例如，李華在網(wǎng)上購買了一個籃球，其購物行為就會被人工智能捕捉，記錄于數(shù)據(jù)庫之中，之后將為李華推送足球鞋、球衣等籃球周邊，實現(xiàn)精準化營銷。這樣的智慧銷售能在滿足用戶需求的同時增加了部分店鋪的曝光率。

2.2SEM搜索引擎推廣

所謂SEM搜索引擎推廣，就是指利用人們對搜獲引擎的依賴性和生活習慣，在搜索信息時就將信息有針對性地傳遞給客戶。這樣的營銷模式之所以能被普及運用，其原因是每一個用戶所在的地區(qū)、文化水平、生活方式、關注點不同，使用搜索引擎時的關鍵詞肯定會有所差異，此時如果還是依靠傳統(tǒng)營銷模式的策劃，不管將熱門詞構想的多么完美，都難免有覆蓋人群的死角，無法滿足不同消費者個性化的需求，喪失很多潛在的客戶。但是在人工智能對用戶進行分析后，無需再像傳統(tǒng)“撒大網(wǎng)”式的廣告推送，而是利用大量數(shù)據(jù)的分析，幫助企業(yè)將廣告放置到有相關需求的客戶搜索引擎中，這樣“投其所好”的內(nèi)容能在增加點擊率的同時，使得用戶潛移默化地融入品牌所創(chuàng)造的氛圍之中，給用戶帶來更良好的體驗。

2.3客戶跟進管理

篇13

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現(xiàn)階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創(chuàng)新也在不斷提出，其中“區(qū)塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。

區(qū)塊鏈是分布式數(shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全等問題。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數(shù)據(jù)信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區(qū)塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創(chuàng)造更大的價值。

從金融、消費、醫(yī)療服務到政府服務，區(qū)塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業(yè)和領域。人工智能和區(qū)塊鏈的協(xié)作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數(shù)據(jù)分析和匹配的同時，區(qū)塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網(wǎng)絡。

2、人工智能和區(qū)塊鏈行業(yè)現(xiàn)狀概述

人工智能被譽為引領未來的戰(zhàn)略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經(jīng)濟發(fā)展中新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。在我國，人工智能的發(fā)展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的戰(zhàn)略部署，明確我國新一代人工智能發(fā)展的三大戰(zhàn)略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經(jīng)濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破，成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為經(jīng)濟強國奠基。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數(shù)量達30115項，產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破百億，2017年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達152.1億元，該行業(yè)每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業(yè)總數(shù)已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業(yè)目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業(yè)結合形成商業(yè)化場景應用階段。根據(jù)目前滬深兩市板塊分類統(tǒng)計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。

相比于人工智能技術已經(jīng)經(jīng)歷了60多年的長足發(fā)展而言，區(qū)塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經(jīng)歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數(shù)字貨幣使得區(qū)塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內(nèi)形成一定程度的關注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區(qū)塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區(qū)塊鏈技術開始延展到更多行業(yè)和領域。

發(fā)展期：2018年-，區(qū)塊鏈技術開始迭展，行業(yè)發(fā)展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區(qū)塊鏈安全、區(qū)塊鏈與人工智能等方向開始受到行業(yè)重視，一些應用逐步在全球各個行業(yè)領域開始試點。

目前區(qū)塊鏈技術發(fā)展總體階段處于類似于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的初期階段，距離大規(guī)模的應用落地仍然需要時間積累?！皡^(qū)塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區(qū)塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區(qū)塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。

二、“區(qū)塊鏈+AI”具有的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

在人工智能為區(qū)塊鏈提供更強大拓展場景與數(shù)據(jù)分析能力的同時，區(qū)塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數(shù)據(jù)以支持其持續(xù)的“深度學習”。在未來人工智能高度發(fā)展的同時，也可通過區(qū)塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內(nèi)。這對兩者的技術發(fā)展進程都提出了更高的要求，總體而言，區(qū)塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續(xù)迭代以滿足人工智能對性能和穩(wěn)定性的要求。

1、“區(qū)塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區(qū)塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優(yōu)勢：一是區(qū)塊鏈可以提高人工智能的數(shù)據(jù)安全性；二是區(qū)塊鏈可以加速數(shù)據(jù)的累積，給人工智能提供更強大的數(shù)據(jù)支持，解決AI的數(shù)據(jù)供應問題；三是區(qū)塊鏈可以解決數(shù)據(jù)收集時的數(shù)據(jù)隱私問題；四是人工智能可以減少區(qū)塊鏈的電力消耗；五是區(qū)塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區(qū)塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區(qū)塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優(yōu)勢具體說明如下：

（1）提高數(shù)據(jù)安全性

區(qū)塊鏈可以幫助人工智能避免因數(shù)據(jù)存儲問題導致的故障。區(qū)塊鏈中每個節(jié)點都按照鏈式結構存儲完整的數(shù)據(jù)，每個存儲節(jié)點都是獨立的、地位等同的。區(qū)塊鏈的高冗余特性，分布式數(shù)據(jù)存儲，可避免系統(tǒng)級別風險的發(fā)生。理論上看除非所有節(jié)點全部出現(xiàn)風險，否則數(shù)據(jù)就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數(shù)據(jù)進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現(xiàn)的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數(shù)人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數(shù)據(jù)內(nèi)容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區(qū)塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數(shù)據(jù)開發(fā)的，避免了這一問題。更寬泛地說，區(qū)塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數(shù)據(jù)來訓練算法。

（2）大量且豐富的數(shù)據(jù)支持

一些企業(yè)為了自身發(fā)展會進行海量數(shù)據(jù)收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數(shù)據(jù)共享。由此造成這些公司接觸到的數(shù)據(jù)有限，缺少完整的數(shù)據(jù)集做支撐，使得人工智能產(chǎn)品質(zhì)量較差。采用區(qū)塊鏈技術，可以利用數(shù)據(jù)分類帳進行部分數(shù)據(jù)的購買銷售?？煽啃詮姟⒖捎眯愿叩臄?shù)據(jù)將會使得企業(yè)生產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應用。

當收集了大量同類型數(shù)據(jù)用于訓練AI模型時，數(shù)據(jù)會受到偏差或“過度擬合”的影響。數(shù)據(jù)樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數(shù)據(jù)訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現(xiàn)能力要差很多。通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數(shù)據(jù)，可以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發(fā)展需建立在大量的數(shù)據(jù)基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數(shù)據(jù)合理使用的問題，例如從公共數(shù)據(jù)庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經(jīng)超出大部分人同意披露的信息范圍。區(qū)塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權才可訪問該數(shù)據(jù)，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內(nèi)容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數(shù)據(jù)運行環(huán)境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業(yè)難以利用用戶數(shù)據(jù)來牟取不正當利益。同時，區(qū)塊鏈與加密算法相結合可以在數(shù)據(jù)分享過程中分離數(shù)據(jù)所有權和使用權，讓數(shù)據(jù)使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數(shù)據(jù)泄露的風險，從而打通企業(yè)和政府中的數(shù)據(jù)孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區(qū)塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數(shù)據(jù)中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統(tǒng)，優(yōu)化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優(yōu)化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內(nèi)為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區(qū)塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節(jié)點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網(wǎng)站證書，以驗證網(wǎng)站所有權。

一個人工智能管理的區(qū)塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規(guī)哈希函數(shù)寫入?yún)^(qū)塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區(qū)塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發(fā)現(xiàn)、分析和糾正。而區(qū)塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數(shù)據(jù)。

最后，區(qū)塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執(zhí)行任務的公共記錄(必須由多個區(qū)塊鏈節(jié)點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區(qū)塊鏈技術保障訓練數(shù)據(jù)的真實可靠性的前提之下，可以通過區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數(shù)據(jù)并行的方式，將單個的模型或者數(shù)據(jù)分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數(shù)據(jù)并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數(shù)據(jù)的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區(qū)塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創(chuàng)建一個自組織和自我調(diào)節(jié)的人工智能網(wǎng)絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經(jīng)徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現(xiàn)高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統(tǒng)一調(diào)度特定任務，以實現(xiàn)非常特定的目標。

而基于區(qū)塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網(wǎng)絡得以實現(xiàn)，在這種可信網(wǎng)絡中，兩個人工智能系統(tǒng)可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區(qū)塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統(tǒng)，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區(qū)塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發(fā)人員共享他們的數(shù)據(jù)和他們的產(chǎn)品，而不必擔心出現(xiàn)某些偏袒競爭對手或竊取其知識產(chǎn)權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當?shù)膱蟪辍?/p>

2、“區(qū)塊鏈+AI”面臨的挑戰(zhàn)

“區(qū)塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區(qū)塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區(qū)塊鏈結合過程中可能造成原有優(yōu)勢被破壞。例如：

（1）政策性風險

區(qū)塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區(qū)塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發(fā)或節(jié)點管理，但無論是在經(jīng)濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區(qū)塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現(xiàn)落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區(qū)塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現(xiàn)。

（3）大規(guī)模的社會應用面臨挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)共享威脅大型企業(yè)利益。通過弱化數(shù)據(jù)的中心化，降低了大型企業(yè)相對小公司的競爭優(yōu)勢。如果任何人都可以訪問這些數(shù)據(jù)集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創(chuàng)企業(yè)和小企業(yè)共同分享。之前使用用戶數(shù)據(jù)來制定廣告或業(yè)務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數(shù)據(jù)。因此，大公司可能會反對數(shù)據(jù)去中心化，并可能游說維持AI模型開發(fā)方面集中式數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區(qū)塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業(yè)和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區(qū)塊鏈結合的應用場景

結合兩者技術優(yōu)勢，通過AI讓區(qū)塊鏈更智能，區(qū)塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區(qū)塊鏈的結合應用，市場上已經(jīng)涌現(xiàn)出很多相關項目和理論創(chuàng)新，描述了不同場景下結合，比如：

（1）區(qū)塊鏈+AI在醫(yī)療方面進行結合

相關的結合領域有醫(yī)療數(shù)據(jù)加密和醫(yī)療計算分析。關于醫(yī)療數(shù)據(jù)方面，據(jù)統(tǒng)計，大部分的醫(yī)生會直接將病人的病情、個人信息等信息發(fā)給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區(qū)塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經(jīng)過數(shù)據(jù)擁有者授權才可訪問該數(shù)據(jù)，將大大的提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性。關于醫(yī)療計算分析方面，AI在醫(yī)療機構提供數(shù)據(jù)錯誤率小于2%，利用區(qū)塊鏈的技術，可以對于醫(yī)療數(shù)據(jù)進行信息交換，相比傳統(tǒng)AI，數(shù)據(jù)可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發(fā)區(qū)塊鏈醫(yī)療數(shù)據(jù)審計系統(tǒng)，利用“區(qū)塊鏈+AI”技術讓醫(yī)院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數(shù)據(jù)。

（2）區(qū)塊鏈+AI在數(shù)據(jù)市場進行結合

利用區(qū)塊鏈集合群體的力量，進行數(shù)據(jù)上的共享、AI模型的訓練等。AI的發(fā)展離不開龐大的數(shù)據(jù)集，區(qū)塊鏈可以利用數(shù)據(jù)分類帳進行高質(zhì)量數(shù)據(jù)的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)樣本后，可用于訓練AI模型，這些數(shù)據(jù)及AI模型將會解決信任的數(shù)據(jù)孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產(chǎn)出高質(zhì)量的計算機識別，語音識別和其他數(shù)據(jù)密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。

（3）區(qū)塊鏈+AI在金融領域進行結合

相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經(jīng)紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區(qū)塊鏈技術保護下的個人數(shù)據(jù)相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數(shù)據(jù)采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數(shù)據(jù)，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監(jiān)控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。

（4）區(qū)塊鏈+AI在云計算方面進行結合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數(shù)據(jù)多、開發(fā)去中心應用困難等問題，結合區(qū)塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區(qū)塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉(zhuǎn)換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。

（5）區(qū)塊鏈+AI在物聯(lián)網(wǎng)方面進行延展

首先，區(qū)塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區(qū)塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯(lián)網(wǎng)設備在區(qū)塊鏈+AI的加持下，數(shù)據(jù)共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業(yè)制造上，制造生產(chǎn)的設備在區(qū)塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產(chǎn)能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發(fā)生；應用在監(jiān)控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩(wěn)定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。