人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，不僅對人工智能的發(fā)展做出了戰(zhàn)略性部署，還確立了“三步走”的政策目標(biāo)，力爭到2030年將我國建設(shè)成為世界主要的人工智能創(chuàng)新中心。[1]值得注意的是，此次規(guī)劃不僅僅只是技術(shù)或產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，還同時(shí)包括了社會(huì)建設(shè)、制度重構(gòu)、全球治理等方方面面的內(nèi)容。之所以如此，是由于人工智能技術(shù)本身具有通用性和基礎(chǔ)性。換句話說，為助推人工智能時(shí)代的崛起，我們面對的任務(wù)不是實(shí)現(xiàn)某一個(gè)專業(yè)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的顛覆性技術(shù)突破，而是大力推動(dòng)源于技術(shù)發(fā)展而引發(fā)的綜合性變革。
也正因?yàn)槿绱?，人工智能發(fā)展進(jìn)程中所面臨的挑戰(zhàn)才不僅僅局限于技術(shù)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而更多體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治領(lǐng)域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎(chǔ)上的公共事務(wù)治理結(jié)構(gòu)，是否能夠適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用過程中所大規(guī)模激發(fā)的不確定性和不可預(yù)知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規(guī)制制度，是否同樣能夠適應(yīng)以數(shù)據(jù)、算法為主體的應(yīng)用環(huán)境?最后，如何構(gòu)建新的治理體系和治理工具來應(yīng)對伴隨人工智能發(fā)展而興起的新的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治問題?
應(yīng)對上述挑戰(zhàn)并不完全取決于技術(shù)發(fā)展或商業(yè)創(chuàng)新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發(fā)展邏輯及其所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，對人工智能時(shí)代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構(gòu)成了人工智能治理的三個(gè)基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發(fā)展與應(yīng)用構(gòu)成了治理挑戰(zhàn)，而在此基礎(chǔ)上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個(gè)部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進(jìn)而對其發(fā)展邏輯進(jìn)行闡述。作為一項(xiàng)顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，其本身的技術(shù)門檻對決策者而言構(gòu)成了挑戰(zhàn)，梳理并捋清人工智能的本質(zhì)內(nèi)涵因而成為制定相關(guān)公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時(shí)代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，主要包括三個(gè)方面，即傳統(tǒng)科層治理結(jié)構(gòu)應(yīng)對人工智能新的生產(chǎn)模式的滯后性、建基于行為因果關(guān)系之上的傳統(tǒng)治理邏輯應(yīng)對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發(fā)展所引發(fā)的新議題的治理空白;面對上述挑戰(zhàn)，各國都出臺了相關(guān)政策，本文第三部分對此進(jìn)行了綜述性對比分析，并指出了其進(jìn)步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標(biāo)都試圖追求人工智能發(fā)展與監(jiān)管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內(nèi)涵及其發(fā)展邏輯的完整認(rèn)識，當(dāng)前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動(dòng)圍繞人工智能治理的相關(guān)公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術(shù)發(fā)展邏輯：算法與數(shù)據(jù)
伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動(dòng)駕駛、人臉識別等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圍繞人工智能所可能引發(fā)的社會(huì)變革產(chǎn)生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強(qiáng)監(jiān)管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結(jié)”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內(nèi)的政治家、學(xué)者又認(rèn)為應(yīng)該放松監(jiān)管，充分釋放人工智能的技術(shù)潛力以造福社會(huì)。未來發(fā)展的不確定性固然是引發(fā)當(dāng)前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內(nèi)涵理解的不同，以及對其發(fā)展邏輯認(rèn)識的不清晰，可能也同樣嚴(yán)重地加劇了人們的分歧。正因?yàn)榇?，廓清人工智能的概念?nèi)涵和發(fā)展邏輯不僅是回應(yīng)爭論的需要，也是進(jìn)一步提出公共政策建議的前提。
就相關(guān)研究領(lǐng)域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)阿蘭-圖靈曾在《計(jì)算機(jī)器與智能》一文中提出，重要的不是機(jī)器模仿人類思維過程的能力，而是機(jī)器重復(fù)人類思維外在表現(xiàn)行為的能力。[7]正是由此理解出發(fā)，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時(shí)也能完成相關(guān)行為的機(jī)器同樣應(yīng)被視為“智能”的。[8]事實(shí)上，約翰·麥卡錫正是現(xiàn)代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關(guān)乎完成某種目標(biāo)的行為“機(jī)制”，而機(jī)器既可以通過模仿人來實(shí)現(xiàn)行為機(jī)制，也可以自由地使用任何辦法來創(chuàng)造行為機(jī)制。[9]由此，我們便得到了人工智能領(lǐng)域另一個(gè)非常重要的概念——“機(jī)器學(xué)習(xí)”。
人工智能研究的目標(biāo)是使機(jī)器達(dá)到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學(xué)習(xí)能力。[10]因此，盡管“機(jī)器學(xué)習(xí)”是“人工智能”的子域，但很多時(shí)候我們都將這兩個(gè)概念等同起來。[11]就實(shí)現(xiàn)過程而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用某些算法指導(dǎo)計(jì)算機(jī)利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機(jī)制的過程。此處需要強(qiáng)調(diào)一下機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法的差異。算法本質(zhì)上就是一系列指令，告訴計(jì)算機(jī)該做什么。對于傳統(tǒng)算法而言，其往往事無巨細(xì)地規(guī)定好了機(jī)器在既定條件下的既定動(dòng)作;機(jī)器學(xué)習(xí)算法卻是通過對已有數(shù)據(jù)的“學(xué)習(xí)”，使機(jī)器能夠在與歷史數(shù)據(jù)不同的新情境下做出判斷。以機(jī)器人行走的實(shí)現(xiàn)為例，傳統(tǒng)算法下，程序員要仔細(xì)規(guī)定好機(jī)器人在既定環(huán)境下每一個(gè)動(dòng)作的實(shí)現(xiàn)流程;而機(jī)器學(xué)習(xí)算法下，程序員要做的則是使計(jì)算機(jī)分析并模擬人類的行走動(dòng)作，以使其即使在完全陌生的環(huán)境中也能實(shí)現(xiàn)行走。
由此，我們可以對“人工智能”設(shè)定一個(gè)“工作定義”以方便進(jìn)一步的討論：人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐，而形成的具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動(dòng)并能夠按照一定目標(biāo)完成相應(yīng)行為的計(jì)算系統(tǒng)。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的兩大基石——算法與數(shù)據(jù)，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規(guī)則，它不僅確立了機(jī)器所試圖實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，同時(shí)也指出了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的路徑與方法。就人工智能當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展史而言，算法主要可被劃分為五個(gè)類別：符號學(xué)派、聯(lián)接學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、類推學(xué)派和貝葉斯學(xué)派。[12]每個(gè)學(xué)派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實(shí)現(xiàn)了人工智能(也即“機(jī)器學(xué)習(xí)”)的過程。舉例而言，“符號學(xué)派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學(xué)習(xí)過程被簡化(抽象)為基于數(shù)據(jù)和假設(shè)的規(guī)則歸納過程。在數(shù)據(jù)(即歷史事實(shí))和已有知識(即預(yù)先設(shè)定的條件)的基礎(chǔ)上，符號學(xué)派通過“提出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗(yàn)證-進(jìn)一步提出新假設(shè)-歸納新規(guī)則”的過程來訓(xùn)練機(jī)器的學(xué)習(xí)能力，并由此實(shí)現(xiàn)在新環(huán)境下的決策判斷。
從對“符號學(xué)派”的描述中可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型成功的關(guān)鍵不僅是算法，還有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的缺失和預(yù)設(shè)條件的不合理將直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)的輸出(就符號學(xué)派而言，即決策規(guī)則的歸納)。最明顯體現(xiàn)這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數(shù)據(jù)集不完整)之后得出結(jié)論(代表預(yù)設(shè)條件不合理，超過10個(gè)確認(rèn)數(shù)據(jù)即接受規(guī)則)，主人會(huì)在每天早上9點(diǎn)給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關(guān)鍵都聚焦于“算法”和“數(shù)據(jù)”。事實(shí)上，如果跳出具體學(xué)派的思維束縛，每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可被概括為“表示方法、評估、優(yōu)化”這三個(gè)部分。[13]盡管機(jī)器可以不斷的自我優(yōu)化以提升學(xué)習(xí)能力，且原則上可以學(xué)習(xí)任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù))都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關(guān)鍵所在。算法與數(shù)據(jù)不僅是人工智能發(fā)展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關(guān)鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會(huì)取代人類”的爭論事實(shí)上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內(nèi)涵并理解其發(fā)展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數(shù)據(jù)無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時(shí)代的崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)究竟是什么?當(dāng)前的制度設(shè)計(jì)是否能夠?qū)ζ渥龀鲇行?yīng)對?如果答案是否定的，我們又該如何重構(gòu)治理體系以迎接人工智能時(shí)代的崛起?本文余下部分將對此做進(jìn)一步的闡述。
二、人工智能時(shí)代崛起的治理挑戰(zhàn)
不同于其他顛覆性技術(shù)，人工智能的發(fā)展并不局限于某一特定產(chǎn)業(yè)，而是能夠支撐所有產(chǎn)業(yè)變革的通用型技術(shù)。也正因?yàn)榇耍渚哂袕V泛的社會(huì)溢出效應(yīng)，在政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各個(gè)領(lǐng)域都會(huì)帶來深刻變革，并將同時(shí)引發(fā)治理方面的挑戰(zhàn)。具體而言，挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。
首先，治理結(jié)構(gòu)的僵化性，即傳統(tǒng)的科層制治理結(jié)構(gòu)可能難以應(yīng)對人工智能快速發(fā)展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監(jiān)管，原因在于其可能成為公共危險(xiǎn)的源頭，例如當(dāng)自動(dòng)駕駛技術(shù)普及之后，一旦出現(xiàn)問題，便可能導(dǎo)致大規(guī)模的連續(xù)性傷害。但不同機(jī)、大型水壩、原子核科技等二十世紀(jì)的公共危險(xiǎn)源，人工智能的發(fā)展具有極強(qiáng)的開放性，任何一個(gè)程序員或公司都可以毫無門檻的進(jìn)行人工智能程序的開發(fā)與應(yīng)用。這一方面是由于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，使得基于代碼的生產(chǎn)門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發(fā)展規(guī)律的需要。正如前文所提到，唯有大規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入才可能得到較好的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數(shù)據(jù)以完善算法本身，就成為了大多數(shù)人工智能公司的必然選擇。與此同時(shí)，人工智能生產(chǎn)模式的開放性也必然帶來發(fā)展的不確定性，在缺乏有效約束或引導(dǎo)的情況下，人工智能的發(fā)展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統(tǒng)的、基于科層制的治理結(jié)構(gòu)顯然難以做出有效應(yīng)對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監(jiān)管已經(jīng)成為不可能，開放的人工智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)幾乎找不到監(jiān)管對象;另一方面，由上至下的權(quán)威結(jié)構(gòu)既不能傳遞給生產(chǎn)者，信息不對稱問題的加劇還可能導(dǎo)致監(jiān)管行為走向反面。調(diào)整治理結(jié)構(gòu)與治理邏輯，并形成適應(yīng)具有開放性、不確定性特征的人工智能生產(chǎn)模式，是當(dāng)前面臨的治理挑戰(zhàn)之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的法律規(guī)制體系，可能難以適用于以算法、數(shù)據(jù)為主體的應(yīng)用環(huán)境。人工智能的價(jià)值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學(xué)習(xí)和決策能力;正因?yàn)槿绱耍斯ぶ悄芗夹g(shù)才不能簡單地理解為其創(chuàng)造者(即人)意志的表達(dá)。程序員給出的只是學(xué)習(xí)規(guī)則，但真正做出決策的是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的算法本身，而這一結(jié)果與程序員的意志并無直接因果關(guān)聯(lián)。事實(shí)上也正由于這個(gè)特點(diǎn)，AlphaGo才可能連續(xù)擊敗圍棋冠軍，而其設(shè)計(jì)者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個(gè)意義上，我們才回到了福柯所言的“技術(shù)的主體性”概念。在他看來，“技術(shù)并不僅僅是工具，或者不僅僅是達(dá)到目的的手段;相反，其是政治行動(dòng)者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關(guān)系來規(guī)范人的行為的法律規(guī)制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權(quán)行為歸咎于其設(shè)計(jì)者，無疑不具有說服力;但如果要?dú)w咎于人工智能本身，我們又該如何問責(zé)一個(gè)機(jī)器呢?由此，如何應(yīng)對以算法、數(shù)據(jù)為核心的技術(shù)主體所帶來的公共責(zé)任分配問題，是當(dāng)前面臨的第二個(gè)治理挑戰(zhàn)。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發(fā)展沖擊而引發(fā)的新的社會(huì)議題，需要構(gòu)建新的治理體系和發(fā)展新的治理工具。人工智能發(fā)展所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)不僅僅體現(xiàn)在現(xiàn)有體系的不適應(yīng)上，同時(shí)還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護(hù)，數(shù)據(jù)的權(quán)屬關(guān)系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現(xiàn)象，以及如何平衡人工智能的發(fā)展與失業(yè)問題。在人工智能時(shí)代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發(fā)展和應(yīng)用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關(guān)注的失業(yè)問題為例，就技術(shù)可能性來說，人工智能和機(jī)器人的廣泛應(yīng)用代替人工勞動(dòng)，已是一個(gè)不可否定的事實(shí)了。無論是新聞?dòng)浾?，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機(jī)器所取代。在一個(gè)“充分自動(dòng)化(Full Automation)”的世界中，如何重新認(rèn)識勞動(dòng)與福利保障的關(guān)系、重構(gòu)勞動(dòng)和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰(zhàn)之一。[16]
上述三方面共同構(gòu)成了人工智能時(shí)代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，各國也做出了相應(yīng)的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進(jìn)行對比性分析。在此基礎(chǔ)上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監(jiān)管路徑綜述
人工智能時(shí)代的崛起作為一種普遍現(xiàn)象，其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)是各國面臨的共同問題，各國也陸續(xù)出臺了相關(guān)公共政策以試圖推動(dòng)并規(guī)范人工智能的快速發(fā)展。
美國于2016年同時(shí)頒布了《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》和《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》兩個(gè)國家級政策框架，前者側(cè)重從技術(shù)角度指出美國人工智能戰(zhàn)略的目的、愿景和重點(diǎn)方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進(jìn)創(chuàng)新、保障公共安全方面所應(yīng)扮演的角色和作用。就具體的監(jiān)管政策而言，《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》提出了一般性的應(yīng)對方法，強(qiáng)調(diào)基于風(fēng)險(xiǎn)評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用施以監(jiān)管負(fù)擔(dān)。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學(xué)技術(shù)基本計(jì)劃》，提出了“超智能社會(huì)5.0”的概念，強(qiáng)調(diào)通過推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、建設(shè)社會(huì)服務(wù)平臺、協(xié)調(diào)發(fā)展多領(lǐng)域智能系統(tǒng)等各方面工作促進(jìn)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點(diǎn)不同，但其共有的特點(diǎn)是對人工智能的發(fā)展及其所引發(fā)的挑戰(zhàn)持普遍的包容與開放態(tài)度。就當(dāng)前的政策框架而言，美日兩國的政策目標(biāo)更傾斜于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、保持其國家競爭力的優(yōu)勢地位;當(dāng)涉及對人工智能所可能引發(fā)的公共問題施以監(jiān)管時(shí)，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準(zhǔn)式(permissionless)”的監(jiān)管邏輯，即強(qiáng)調(diào)除非有充分案例證明其危害性，新技術(shù)和新商業(yè)模式默認(rèn)為都是被允許的。[19]至于人工智能的發(fā)展對個(gè)人數(shù)據(jù)隱私、社會(huì)公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規(guī)劃，尤其關(guān)注到了人工智能發(fā)展所帶來的法律和倫理風(fēng)險(xiǎn)。在該報(bào)告中，英國政府強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)與個(gè)人數(shù)據(jù)相結(jié)合而對個(gè)人自由及隱私等基本權(quán)利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責(zé)的概念和機(jī)制，并同時(shí)在算法透明度、算法一致性、風(fēng)險(xiǎn)分配等具體政策方面做出了規(guī)定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰(zhàn)略》中延續(xù)了其在2006年通過的《信息社會(huì)法案》的立法精神，同樣強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)對新技術(shù)的“共同調(diào)控”，以在享有技術(shù)發(fā)展所帶來的福利改進(jìn)的同時(shí)，充分保護(hù)個(gè)人權(quán)利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監(jiān)管(precautionary)”的政策邏輯，即強(qiáng)調(diào)新技術(shù)或新的商業(yè)模式只有在開發(fā)者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”還是“審慎監(jiān)管”，在應(yīng)對人工智能時(shí)代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)方面都有其可取之處：前者側(cè)重于推動(dòng)創(chuàng)新，而后者則因重視安全而更顯穩(wěn)健。但需要指出的是，這兩種監(jiān)管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術(shù)發(fā)展與商業(yè)模式創(chuàng)新必將引發(fā)新的社會(huì)議題，無論是算法是否受到言論自由的權(quán)利保護(hù)還是普遍失業(yè)對社會(huì)形成的挑戰(zhàn)，它們都在客觀上要求公共政策做出應(yīng)對，而非片面的“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”能夠處理。更重要的是，“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”的潛在假設(shè)是事后監(jiān)管的有效性;然而，在事實(shí)上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個(gè)電子交易程序合規(guī)運(yùn)行，當(dāng)各個(gè)系統(tǒng)行為聚合在一起時(shí)反而卻造成了更大的危機(jī)。[23]在此種情形下，依賴于合規(guī)性判斷的“事后監(jiān)管”基本上難以有效實(shí)施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的“審慎監(jiān)管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預(yù)知人工智能系統(tǒng)可能的行為或決策，開發(fā)者又如何證明人工智能系統(tǒng)的無害性?
正如本文所反復(fù)強(qiáng)調(diào)的，人工智能與其他革命性技術(shù)的不同之處，正是在于其所帶來的社會(huì)沖擊的綜合性和基礎(chǔ)性。人工智能并非單個(gè)領(lǐng)域、單個(gè)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)突破，而是對于社會(huì)運(yùn)行狀態(tài)的根本性變革;人工智能時(shí)代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計(jì)算機(jī)革命、互聯(lián)網(wǎng)革命直至數(shù)字革命基礎(chǔ)上的“奇點(diǎn)”變革。因此，面對人工智能時(shí)代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，我們同樣應(yīng)該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統(tǒng)治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創(chuàng)新”與“安全”這個(gè)二元維度下進(jìn)行艱難選擇。本文在第四部分從承認(rèn)技術(shù)的主體性、重構(gòu)社會(huì)治理制度、推進(jìn)人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動(dòng)更深入地圍繞人工智能時(shí)代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時(shí)代的公共政策選擇
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出了到2030年我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標(biāo)，而在每一個(gè)階段，人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內(nèi)容。面對人工智能時(shí)代崛起的治理挑戰(zhàn)，究竟應(yīng)該如何重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發(fā)展邏輯的梳理分析，結(jié)合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時(shí)代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發(fā)展的基石是算法與數(shù)據(jù)，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系與治理機(jī)制，是人工智能時(shí)代公共政策選擇的首要命題，也是應(yīng)對治理挑戰(zhàn)、賦予算法和數(shù)據(jù)以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權(quán)及相應(yīng)的監(jiān)督程序問題。算法作為人工智能時(shí)代的主要規(guī)則，究竟誰有權(quán)并通過何種程序來加以制定，誰來對其進(jìn)行監(jiān)督且又如何監(jiān)督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質(zhì)疑正體現(xiàn)了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動(dòng)推薦的新聞內(nèi)容不會(huì)摻雜特殊利益的取向?[24]當(dāng)越來越多的人依賴定制化的新聞推送時(shí)，人工智能甚至?xí)绊懙娇偨y(tǒng)選舉。也正因?yàn)榇?，包括透明要求、開源要求在內(nèi)的諸多治理原則，應(yīng)當(dāng)被納入到算法治理相關(guān)議題的考慮之中。(2)就數(shù)據(jù)治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與利用，個(gè)人隱私的保護(hù)、數(shù)據(jù)價(jià)值的分配、數(shù)據(jù)安全等相關(guān)議題也必將成為公共政策的焦點(diǎn)。如何平衡不同價(jià)值需求、規(guī)范數(shù)據(jù)的分享與應(yīng)用，也同樣成為人工智能時(shí)代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創(chuàng)新社會(huì)治理制度，進(jìn)一步完善社會(huì)保障體系，在最大程度上緩解人工智能發(fā)展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術(shù)革命類似，人工智能的發(fā)展同樣會(huì)導(dǎo)致利益的分化與重構(gòu)，而如何保證技術(shù)革命成本的承受者得到最大限度的彌補(bǔ)并使所有人都享有技術(shù)發(fā)展的“獲得感”，不僅是社會(huì)發(fā)展公平、正義的必然要求，也是促進(jìn)技術(shù)革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關(guān)公共政策的考量中，我們不僅應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)政策，同時(shí)也應(yīng)該關(guān)注社會(huì)政策，因?yàn)橹挥泻笳叩耐晟撇拍軌蚩刂乒と嘶蚱髽I(yè)家所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發(fā)生。就具體的政策設(shè)計(jì)來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業(yè)潮，基本收入制度的普遍建立可能應(yīng)該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數(shù)額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養(yǎng)懶漢”的質(zhì)疑，但有研究者已指出，自18世紀(jì)就開始構(gòu)想的基本收入制度很有可能反過來促進(jìn)就業(yè)。[25]芬蘭政府已經(jīng)于2017年初開始了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時(shí)代尚未完全展現(xiàn)其“猙容”之前，創(chuàng)新社會(huì)治理機(jī)制、完善社會(huì)保障體系，可能是平衡技術(shù)創(chuàng)新與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的最佳路徑。
第三，構(gòu)建人工智能全球治理機(jī)制，以多種形式促進(jìn)人工智能重大國際共性問題的解決，共同應(yīng)對開放性人工智能生產(chǎn)模式的全球性挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展具有開放性和不確定性的特征，生產(chǎn)門檻的降低使得人工智能技術(shù)研發(fā)的跨國流動(dòng)性很強(qiáng)，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構(gòu)建相應(yīng)的全球治理機(jī)制。另一方面，跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)在廣度和深度上的快速發(fā)展成為了人工智能技術(shù)進(jìn)步的直接推動(dòng)力，但各國數(shù)據(jù)規(guī)制制度的巨大差異在制約跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)進(jìn)一步發(fā)展的同時(shí)，也將影響人工智能時(shí)代的全面到來。[26]故此，創(chuàng)新全球治理機(jī)制，在承認(rèn)各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時(shí)代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機(jī)制設(shè)計(jì)而言，可以在人工智能全球治理機(jī)制的構(gòu)建中引入多利益相關(guān)模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發(fā)揮主權(quán)國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)性技術(shù)變革，互聯(lián)網(wǎng)全球治理機(jī)制的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)值得人工智能發(fā)展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時(shí)代的公共政策框架做出了闡述。與傳統(tǒng)政策局限于“創(chuàng)新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內(nèi)在聯(lián)系來講，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系是起點(diǎn)，其將重構(gòu)人工智能時(shí)代的規(guī)則與制度;創(chuàng)新社會(huì)治理機(jī)制并完善社會(huì)保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動(dòng);構(gòu)建全球治理機(jī)制則成為了制度性的基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)各國在此之上共同走向人工智能時(shí)代的“人類命運(yùn)共同體”。
五、結(jié)語
在經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之后，人工智能終于在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當(dāng)下所應(yīng)該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統(tǒng)”式擔(dān)憂，指出人工智能技術(shù)發(fā)展的技術(shù)邏輯及其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的政策選擇。人工智能治理的這三個(gè)基本問題，是重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰(zhàn)略規(guī)劃的出臺，我國人工智能的發(fā)展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關(guān)公共政策議題，對于助推一個(gè)人工智能時(shí)代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務(wù)研究中心）
[參考文獻(xiàn)]
[1]國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL]. http：//gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.
[2]霍金. AI可能成就或者終結(jié)人類文明[EB/OL].http：//raincent.com/content-10-7672-1.html.
[3] Elon Musk. Artificial Intelligence is Our Biggest Existential Threat. https：//theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat.
[4] Microsoft's Bill Gates Insists AI is A Threat. http：//bbc.com/news/31047780. 2017-8-14.
[5] [以]赫拉利.人類簡史[M].北京：中信出版社，2014.
[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.
[7] Turing，A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind，1950，59(236).
[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.
[11] [12][13] [美]佩德羅-多明戈斯.終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界[M].黃芳萍譯.北京：中信出版社，2016.
[14] Benkler，Y. The Wealth of Networks：How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press，2006.
[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，F(xiàn)R，Gallimard，1975.
[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.
[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.
[18]薛亮.“日本推動(dòng)實(shí)現(xiàn)超智能社會(huì)‘社會(huì)5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.
[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.
[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.
[21]周衍冰.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在法國的發(fā)展及應(yīng)用[N].學(xué)習(xí)時(shí)報(bào)，2014-11-03.
[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.
[23] [美]杰瑞·卡普蘭.人工智能時(shí)代：人機(jī)共生下財(cái)富、工作與思維的大未來[M].杭州浙江人民出版社，2016.
[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.
[25] Van Parijs，P. Basic Income：A Simple and Powerful Idea for the Twenty-first Century. Politics & Society，2004，32(1).
第2篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
眾所周知，技術(shù)水平給定前提下，生產(chǎn)一定數(shù)量產(chǎn)品可以有資本和勞動(dòng)的不同組合，所有可能組合的軌跡就是等產(chǎn)量線。技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)等產(chǎn)量線不斷向原點(diǎn)移動(dòng)，而每次產(chǎn)業(yè)革命都會(huì)引起移動(dòng)過程的質(zhì)變?？v觀產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史，蒸汽時(shí)代、電氣時(shí)代均顯著推動(dòng)了資本（表現(xiàn)為機(jī)器）對勞動(dòng)（主要是體力勞動(dòng)）的替代，導(dǎo)致生產(chǎn)要素的重組。人工智能掀起的是資本（表現(xiàn)為機(jī)器人）對勞動(dòng)（主要是腦力勞動(dòng)）的替代，無疑將觸發(fā)新的質(zhì)變。
人工智能l展將經(jīng)歷三個(gè)階段：第一個(gè)階段是邏輯智能。該階段智能以模擬人的邏輯思維為主，可憑借強(qiáng)大的記憶力、存儲力在完全信息下執(zhí)行單一領(lǐng)域的任務(wù)并達(dá)到頂尖水平。阿爾法狗（AlphaGo）就是典型的例子；第二階段是抽象智能，該階段智能以模擬人的抽象思維為主，具備經(jīng)驗(yàn)推理能力和歸納總結(jié)能力，在已知領(lǐng)域里，即使信息不完備，也能做出正確判斷或最優(yōu)決策；第三階段是靈感智慧，該階段智能以模擬人的靈感思維為主，盡管在未知領(lǐng)域，仍可以觸類旁通，瞬間直抵事物本質(zhì)或產(chǎn)生新思想?？梢姡斯ぶ悄軐δX力勞動(dòng)的替代逐級深入，對產(chǎn)業(yè)的沖擊也將逐級增強(qiáng)。即便如此，現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心仍然是人才，面對人工智能的逐級替代，產(chǎn)業(yè)發(fā)展更需要重新審視人才培養(yǎng)的邏輯與重心，塑造以高階智力為主導(dǎo)的人才核心競爭力。
一是培養(yǎng)向機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。目前人工智能已在第一階段取得突破性進(jìn)展，未來會(huì)呈現(xiàn)人機(jī)協(xié)作、各有所長的局面。人機(jī)溝通將是日常生產(chǎn)所需的基本技能。不僅如此，機(jī)器的計(jì)算、記憶、搜索、識別等功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，人們需要設(shè)法向機(jī)器學(xué)習(xí)，高效歸納人工智能的計(jì)算結(jié)果，并嘗試?yán)萌斯ぶ悄艿挠?jì)算結(jié)果開發(fā)全新的思維方式，重新思考產(chǎn)業(yè)發(fā)展的模式和規(guī)律。
二是提升綜合專業(yè)能力。人工智能在執(zhí)行單項(xiàng)具體任務(wù)時(shí)會(huì)超越人類，但是短期內(nèi)，在對事物的總結(jié)、判斷、推理等方面以及對美學(xué)、藝術(shù)的認(rèn)知方面，人工智能還與人類有較大的差距。產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要重視培養(yǎng)人的綜合能力，不僅是對邏輯判斷、抽象概括和經(jīng)驗(yàn)推理的綜合能力，還是對感性判斷和理性思考、自然科學(xué)與人文藝術(shù)相結(jié)合的能力。例如教育產(chǎn)業(yè)中，數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等單科知識性為強(qiáng)項(xiàng)的教師將被替代，產(chǎn)業(yè)發(fā)展更需要培養(yǎng)能夠設(shè)計(jì)綜合性課程，激發(fā)學(xué)生右腦潛能并加以應(yīng)用的教師。
第3篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程；人工智能；信息技術(shù)；互聯(lián)網(wǎng)；信息傳輸 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004
機(jī)械工程經(jīng)過長期發(fā)展，逐步融合其他學(xué)科，其價(jià)值不斷增加。綜合比對機(jī)械電子工程和原有的機(jī)械工程可知，人工智能化是其最大的進(jìn)步。在信息技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，人工智能技術(shù)日新月異，并被大范圍應(yīng)用在其他領(lǐng)域中，與此同時(shí)，機(jī)械電子工程也在廣泛應(yīng)用，且人們加大了對這兩者內(nèi)部關(guān)聯(lián)上的研究力度。
1 機(jī)械電子工程概述
1.1 發(fā)展歷程
從整體層面來說，機(jī)械電子工程主要包含以下三個(gè)發(fā)展時(shí)期：
1.1.1 萌芽時(shí)期。手工加工是該時(shí)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(qiáng)生產(chǎn)能力，慢慢向機(jī)械工業(yè)方面著手。
1.1.2 生產(chǎn)線發(fā)展時(shí)期。流水線是該時(shí)期的主要生產(chǎn)方式，此種方式具有一定的先進(jìn)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(shí)期也存在許多不足，例如某些生產(chǎn)線的要求較高，導(dǎo)致實(shí)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(shí)期。在該時(shí)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(shí)還出現(xiàn)了柔性制造系統(tǒng)，其中機(jī)械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成部分。
1.2 特點(diǎn)
機(jī)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(jī)械工程之上，并借助計(jì)算機(jī)來進(jìn)行優(yōu)化。機(jī)械電子工程隸屬工程科學(xué)，其本質(zhì)為跨學(xué)科專業(yè)，它建立在機(jī)械制造、電子工程等眾多學(xué)科之上。將其與其他學(xué)科對比可知，它在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)應(yīng)全面彰顯科學(xué)性，同時(shí)確保系統(tǒng)配置滿足設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。借助專業(yè)設(shè)計(jì)模板來優(yōu)化機(jī)械電子設(shè)備，充分發(fā)揮模板的正面作用，進(jìn)而確保設(shè)計(jì)的正常開展。從產(chǎn)品層面來說，它的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應(yīng)不斷增強(qiáng)產(chǎn)品性能，確保產(chǎn)品質(zhì)量良好，完善工程建設(shè)結(jié)構(gòu)，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(xiàng)內(nèi)容，例如心理學(xué)、控制理論、計(jì)算機(jī)學(xué)科與哲學(xué)等。美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀(jì)中最具代表性的學(xué)科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計(jì)算機(jī)，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(yīng)用計(jì)算機(jī)這門技術(shù)的階段，人工智能的應(yīng)用較少，尚不能對社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)和時(shí)代進(jìn)步產(chǎn)生影響。在17世紀(jì)出現(xiàn)了首部計(jì)算器，它可進(jìn)行機(jī)械計(jì)算，并引起了較大的轟動(dòng)。隨后各國科學(xué)家紛紛投入這一項(xiàng)技術(shù)的探究中，不斷優(yōu)化首部計(jì)算機(jī)的性能，最終研發(fā)出了首臺計(jì)算機(jī)。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(shù)的進(jìn)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(jì)算機(jī)技術(shù)的研發(fā)與普及是人工智能發(fā)展的直接動(dòng)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(shí)期，翻譯和驗(yàn)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(wù)。
2.2.2 停滯期。在這一時(shí)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(jìn)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(shí)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(shí)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(huì)后，它進(jìn)入了新的發(fā)展時(shí)期，即知識基礎(chǔ)發(fā)展時(shí)期，在這一時(shí)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(jìn)了人工智能的發(fā)展，拓展了人工智能的應(yīng)用范圍。
2.2.4 穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)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(gè)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(jìn)入了穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。經(jīng)過長期發(fā)展和大量應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)普及對人工智能產(chǎn)生了重要影響。具體來說，網(wǎng)絡(luò)的高度普及推動(dòng)了信息社會(huì)，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(shí)代以來，人工智能技術(shù)提升了信息處理的有效性，另外，在模型構(gòu)建調(diào)控和故障診斷方面均發(fā)揮著深遠(yuǎn)影響。
3 二者的關(guān)系
在互聯(lián)網(wǎng)日益普及的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了人們的廣泛應(yīng)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(dòng)帶來了便捷，而這一發(fā)展離不開人工智能技術(shù)。
3.1 人工智能初步應(yīng)用機(jī)電系統(tǒng)
對于機(jī)械電子系統(tǒng)而言，在其實(shí)際應(yīng)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(guān)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(gòu)建規(guī)則庫；其二，論證數(shù)學(xué)方程；其三，學(xué)習(xí)并組建知識結(jié)構(gòu)。原有的解析數(shù)學(xué)法雖然嚴(yán)謹(jǐn)、準(zhǔn)確，但是僅僅能被應(yīng)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(yīng)用在繁瑣系統(tǒng)中，因不確定性等多種因素的制約，將會(huì)增加計(jì)算難度，有時(shí)甚至可能無法計(jì)算。在新時(shí)代下，社會(huì)生產(chǎn)以及日常生活對系統(tǒng)提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)更加復(fù)雜，常常需要在同一時(shí)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(diǎn)，與原有的解析數(shù)學(xué)手段相比更加先進(jìn)，所以它將逐步取代解析數(shù)學(xué)。
3.2 人工智能在機(jī)電系統(tǒng)的具體改進(jìn)
憑借數(shù)學(xué)方程構(gòu)建模型，同時(shí)經(jīng)由人工智能手段改進(jìn)傳統(tǒng)知識學(xué)習(xí)模式，且解析數(shù)學(xué)方式常常被應(yīng)用在機(jī)械電子工程中?，F(xiàn)代機(jī)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(fù)雜，在實(shí)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(jī)械電子工程而言，因人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用存在差異性，所以不能準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且在構(gòu)建系統(tǒng)資料庫時(shí)，應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)、合理的數(shù)學(xué)分析，在這一環(huán)節(jié)若出現(xiàn)問題將會(huì)阻礙網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建工作的開展，不改進(jìn)建設(shè)方式將會(huì)引發(fā)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象，這將在很大程度上制約機(jī)械電子工程系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。為確保機(jī)電工程系統(tǒng)的有序開展，應(yīng)積極改進(jìn)工程方式，有效建設(shè)人工智能信息服務(wù)。另外，人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機(jī)械電子工程時(shí)，一般借助解析數(shù)學(xué)措施實(shí)施功能性優(yōu)化。對于機(jī)械電子工程而言，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的基本應(yīng)用形式，可準(zhǔn)確推理，神經(jīng)系統(tǒng)近似成人腦結(jié)構(gòu)，同時(shí)參照數(shù)字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會(huì)增加語言信號分析的準(zhǔn)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(luò)系統(tǒng)通常借助分布模式來模仿機(jī)械電子工程，這可有效采集、科學(xué)分析信息資源，切實(shí)保障系統(tǒng)內(nèi)部的所有神經(jīng)元均配有固定計(jì)算量，使機(jī)械電子工程順利運(yùn)轉(zhuǎn)，減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)。
3.3 人工智能優(yōu)化機(jī)電系統(tǒng)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)是構(gòu)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(shí)用性，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)模仿人腦構(gòu)造，經(jīng)由系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字信號接收操作，分析并檢驗(yàn)數(shù)字信號，獲得參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)負(fù)責(zé)模仿人腦功能，借助系統(tǒng)進(jìn)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(guān)系處理中具有一定的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要借助分布式手段進(jìn)行信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，位于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的所有神經(jīng)元緊密相連，計(jì)算任務(wù)繁重，然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)則方式進(jìn)行信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)數(shù)量關(guān)系銜接不穩(wěn)定，計(jì)算任務(wù)較輕。在處理輸入輸出準(zhǔn)確度處理環(huán)節(jié)，這兩種方法各不相同，其中前者的準(zhǔn)確度高且光滑，后者的準(zhǔn)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(jié)構(gòu)繁瑣的機(jī)械電子系統(tǒng)，但是其繁瑣程度若進(jìn)一步增加，則模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加理想，它是上述這兩種方法的有效結(jié)合，憑借邏輯推理規(guī)則可準(zhǔn)確描述系統(tǒng)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)機(jī)電工程系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的逐步優(yōu)化，一定會(huì)出現(xiàn)模型推理系統(tǒng)。借助網(wǎng)絡(luò)信息資源準(zhǔn)確、系統(tǒng)描述人工智能，可加大機(jī)電與人工智能的關(guān)聯(lián)，同時(shí)邏輯推理規(guī)則也將促進(jìn)這兩者的融合。人工智能將會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)電工程，科技進(jìn)步將會(huì)增加兩者的融合度，而這一融合是推動(dòng)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程的主要?jiǎng)恿?。機(jī)電與人工智能的相互作用，將會(huì)有效彌補(bǔ)各自缺陷，實(shí)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(guān)系的強(qiáng)化是技術(shù)發(fā)展的主要表現(xiàn)，并可大大促進(jìn)機(jī)電工程。
4 結(jié)語
隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術(shù)更加先進(jìn)，而這兩者間的結(jié)合在時(shí)代進(jìn)步中發(fā)揮著指導(dǎo)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(jìn)程中，自動(dòng)化為發(fā)展主流。機(jī)械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關(guān)系的增強(qiáng)將會(huì)推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
[1] 馮哲.關(guān)于機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系的探討[J].現(xiàn)代交際，2013，（11）.
[2] 趙宏博.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系探究[J].建筑?建材?裝飾，2014，（2）.
第4篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
【關(guān)鍵詞】機(jī)械工程；機(jī)械電子工程；人工智能
1機(jī)械電子工程的相關(guān)概念及發(fā)展歷程
1.1相關(guān)概念機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)機(jī)械工程的研究方向不同，機(jī)械電子工程更側(cè)重于運(yùn)用信息實(shí)現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)能量的連接和與其他學(xué)科之間的交融。具體地說，機(jī)械電子工程的核心理論依然是傳統(tǒng)機(jī)械工程中所講述的定理和概念，但是也更注重與電子信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)以及人工智能等學(xué)科的聯(lián)系，是一門跨學(xué)科發(fā)展的新興學(xué)科?；谄淇鐚W(xué)科多、綜合性強(qiáng)的內(nèi)涵，機(jī)械電子工程這一學(xué)科衍生了以下特點(diǎn)：（1）機(jī)械電子工程的產(chǎn)品設(shè)計(jì)依據(jù)也和傳統(tǒng)的機(jī)械工程不同，機(jī)械電子工程除了依托機(jī)械原理外，還依據(jù)電子工程方面的知識設(shè)計(jì)產(chǎn)品，而傳統(tǒng)機(jī)械工程設(shè)計(jì)依據(jù)僅僅是機(jī)械結(jié)構(gòu)以及理論力學(xué)、流體力學(xué)等與機(jī)械相關(guān)的知識。（2）機(jī)械電子工程生產(chǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)思想與傳統(tǒng)的機(jī)械工程有著本質(zhì)區(qū)別。由于其是一門跨專業(yè)強(qiáng)的學(xué)科，所以在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)，必然要考慮到不同學(xué)科原理的運(yùn)用，在設(shè)計(jì)時(shí)融入其他學(xué)科的理論指導(dǎo)。尤其是在當(dāng)前信息化高速發(fā)展的時(shí)代，機(jī)械電子工程融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能學(xué)科的相關(guān)知識，所以機(jī)械電子工程在產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)，會(huì)考慮更多的問題，設(shè)計(jì)思想會(huì)更加全面和完善。（3）機(jī)械電子工程生產(chǎn)出來的產(chǎn)品與傳統(tǒng)機(jī)械工程不同，由于封裝理論的運(yùn)用，其生產(chǎn)出來的產(chǎn)品一般較小，結(jié)構(gòu)清晰而簡單。但每一個(gè)模塊都由復(fù)雜的機(jī)械工藝制造而成，所以對設(shè)備的精度以及生產(chǎn)者的技術(shù)要求較高。1.2發(fā)展歷程機(jī)械電子工程的發(fā)展大體上經(jīng)歷了手工加工、流水線生產(chǎn)以及集成生產(chǎn)三個(gè)階段。手工加工階段，在這一階段，由于機(jī)械工具的制約，人們主要靠純手工進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)，工業(yè)化水平十分落后，人力成本也限制著整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，同時(shí)這些不利條件也刺激了人們追求更有效率的機(jī)械生產(chǎn)的心情，為機(jī)械電子工程的出現(xiàn)埋下了伏筆。流水線生產(chǎn)階段，這一階段將人力極大地解放出來，通過流水線的運(yùn)作，可以大規(guī)模地生產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的產(chǎn)品，但是隨之而來的不足是，流水線生產(chǎn)模式相同，生產(chǎn)出來的產(chǎn)品差異性不大，不能提供個(gè)性化的產(chǎn)品。集成生產(chǎn)階段，這一階段運(yùn)用了大量的機(jī)械電子工程的技術(shù)，由于制造工藝的提高，這一階段除了能夠大規(guī)模地生產(chǎn)產(chǎn)品之外，還能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品的差異化，有效地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量。
2人工智能的相關(guān)概念及發(fā)展歷程
2.1相關(guān)概念人工智能是信息科技高度發(fā)展的時(shí)代產(chǎn)物，它依托計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，融合了電子信息科學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)行為學(xué)以及心理學(xué)等多門學(xué)科，也是一門跨專業(yè)度較大的新興學(xué)科。較為官方的定義是，人工智能是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)以及生物學(xué)知識搭建的人工智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對人類行為的模仿或者研究的科學(xué)。人工智能有兩個(gè)十分明顯的特點(diǎn)，一方面，由于這一學(xué)科的綜合性，決定了其復(fù)雜性和專業(yè)性，需要依靠較為專業(yè)的技術(shù)才能保證其有良好的發(fā)展；另一方面，學(xué)科的專業(yè)性也決定了人工智能人才的專業(yè)性，專業(yè)知識過硬、對其余學(xué)科有包容性、目光較為長遠(yuǎn)的人，更適合從事與人工智能相關(guān)的工作。2.2發(fā)展歷程人工智能雖然是一門新興學(xué)科，出現(xiàn)的時(shí)間較晚，但由于其特點(diǎn)較為明顯且迭代速度較快，人工智能發(fā)展到今天已經(jīng)經(jīng)歷了五個(gè)階段:第一階段是人工智能的萌芽階段。20世紀(jì)中期，這一領(lǐng)域的相關(guān)學(xué)者一起開展了關(guān)于機(jī)器模擬人工智能的研究，并形成了人工智能最初的模型，這一歷史事件標(biāo)志著人工智能的正式誕生。第二階段被稱為人工智能的“第一發(fā)展期”，這一時(shí)期研究的主要任務(wù)是機(jī)器語言的編譯，這一工作為人工智能的大規(guī)模發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。第三階段是人工智能發(fā)展的瓶頸期，雖然已有前兩階段的理論成果，但是人工智能是一個(gè)復(fù)雜的話題，學(xué)者發(fā)現(xiàn)通過前兩個(gè)階段的積累還不能給人工智能得到自動(dòng)化發(fā)展，理論的實(shí)施還有很多困難。第四階段是人工智能的“第二發(fā)展期”，此時(shí)通過對理論知識的仔細(xì)研究以及其他學(xué)科知識的靈活運(yùn)用，人工智能已經(jīng)可以用于商業(yè)并生產(chǎn)出具有商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品。第五階段是人工智能的平穩(wěn)發(fā)展階段，這一階段，人工智能雖然沒有取得突破性進(jìn)展，但一直在小步快跑，并形成分布式主體的新的發(fā)展模式。
3機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系
隨著各學(xué)科之間不斷融合交互，機(jī)械電子工程作為一門跨專業(yè)的新興學(xué)科，也受到了人工智能的影響，并得到良好發(fā)展，具體表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：3.1人工智能改變了機(jī)械電子工程復(fù)雜的計(jì)算過程機(jī)械電子工程在設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的過程中，要經(jīng)歷“建模-論證-生產(chǎn)”這三個(gè)階段，前兩個(gè)階段要進(jìn)行大量計(jì)算，過程比較繁瑣。在人工智能出現(xiàn)之后，由于其與計(jì)算機(jī)科學(xué)之間的緊密聯(lián)系，可以快速進(jìn)行大量計(jì)算并得出精確結(jié)果，將其運(yùn)用于機(jī)械電子工程，則會(huì)節(jié)省大量計(jì)算時(shí)間，提升效率。3.2人工智能可以排除機(jī)械電子工程生產(chǎn)過程中的諸多故障上文已經(jīng)提到，機(jī)械電子工程的生產(chǎn)需要經(jīng)過大量計(jì)算及論證，這一過程如果只靠人工進(jìn)行，很容易造成計(jì)算錯(cuò)誤導(dǎo)致建模失敗，從而給整個(gè)生產(chǎn)過程帶來不良影響。人工智能通過對信息的處理及整合，將信息分門別類地歸納和整理，會(huì)將計(jì)算的錯(cuò)誤率大幅度降低，也就避免了后續(xù)環(huán)節(jié)錯(cuò)誤和故障的生成。總的來說，機(jī)械電子工程與人工智能有著密不可分的聯(lián)系，通過人工智能的運(yùn)用，機(jī)械電子工程完善了自身的系統(tǒng)、提高了自身的生產(chǎn)效率；而人工智能也借助機(jī)械電子工程得到了更好的發(fā)展，引起更大的關(guān)注，兩者在相輔相成的過程中都實(shí)現(xiàn)了良性發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
[1]張偉.淺析機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系[J].山東工業(yè)技術(shù).2016(21004):135.
[2]蘇遠(yuǎn)鋒.機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系的探討[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品,2016(01):16.
第5篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
人工智能專業(yè)要學(xué)哪些課程
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析等。
算法基礎(chǔ)課程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等，還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM。
人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科，人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能導(dǎo)論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。
人工智能專業(yè)就業(yè)方向
1、機(jī)器人設(shè)計(jì)、制作相關(guān)方向
學(xué)習(xí)人形機(jī)器人相關(guān)技術(shù)和知識，可以成為當(dāng)今和以后國家急需的機(jī)器人人才，系統(tǒng)了解機(jī)器人結(jié)構(gòu)、應(yīng)用和設(shè)計(jì)開發(fā)，培養(yǎng)科學(xué)的工科思維方式，激發(fā)興趣、自由發(fā)揮創(chuàng)作、培養(yǎng)溝通、協(xié)調(diào)、專注能力。
2、基于AI相關(guān)知識和技能的各個(gè)工種方向
利用AI和機(jī)械臂的結(jié)合，可以培養(yǎng)動(dòng)手、制造，維護(hù)和解決問題的能力。桌面機(jī)械臂的課程，是引向人工智能技工的就業(yè)方向;AI技工需要掌握輕工業(yè)設(shè)備的使用和維護(hù)。
3、編程相關(guān)的方向
通過學(xué)習(xí)機(jī)器人編程課程，你能領(lǐng)悟或培養(yǎng)出工程結(jié)構(gòu)思維和編程思維，這也是AI時(shí)代里任何工作都需要具備的應(yīng)用技能，部分優(yōu)秀的學(xué)生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。
4、新制造和新設(shè)計(jì)相關(guān)方向
3D打印是未來新制造的基石技術(shù)， 3D打印相關(guān)技術(shù)，將為你打開一扇通往新制造、新設(shè)計(jì)的就業(yè)大門。不管以后你是上班還是自主創(chuàng)業(yè)，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。
第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會(huì)陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個(gè)大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。
第二：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)人工智能的發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會(huì)在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。
第6篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
因?yàn)樗嘈?，“未來是屬于人工智能的。?/p>
人工智能，Artificial Intelligence，英文縮寫AI。在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典教材，出版于2013年的《人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格從4個(gè)方面對人工智能進(jìn)行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動(dòng)、合理地思考、合理地行動(dòng)的機(jī)器。
人機(jī)大戰(zhàn)只是人工智能開始改變?nèi)藗兩畹囊粋€(gè)小例子，事實(shí)上，以往只存在于科幻電影的未來世界，正在加速迎面而來，和現(xiàn)實(shí)熱烈擁抱，甚至讓人猝不及防。
“蘋果Siri、新聞閱讀軟件、在線翻譯等，都是人工智能技術(shù)的代表。”為人工智能搖旗吶喊的不止創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)一人，微軟CEO薩提亞?納德拉、谷歌CEO桑達(dá)爾?皮查伊、百度創(chuàng)始人李彥宏、物理學(xué)家斯蒂芬?威廉?霍金……但凡人們叫得上名號的科技公司巨頭、計(jì)算機(jī)科學(xué)家無不在向人們訴說著同樣一個(gè)事實(shí)，“人工智能引領(lǐng)的第四次技術(shù)革命已經(jīng)進(jìn)入爆發(fā)的前夜”。
聚焦今天這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，人工智能最耀眼的還是商業(yè)化的起步。隨著國外科技大佬對于人工智能各種應(yīng)用場景的開發(fā)，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)三巨頭BAT也在加速布局，一場真正的AI商業(yè)化戰(zhàn)爭，已經(jīng)蓄勢待發(fā)。
每一次技術(shù)革命都將帶來全球競爭格局的重塑，這一次，中國幸運(yùn)地與世界站在了同一條起跑線上。伴隨著“人工智能”首次被寫入全國政府工作報(bào)告，以及《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》的出臺，占據(jù)數(shù)據(jù)和場景優(yōu)勢的中國正在籌劃部署人工智能的頂層設(shè)計(jì)。
第7篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
【關(guān)鍵詞】人工智能 發(fā)去趨勢 信息
人工智能并非人的智能，其更像是人的思考，甚至有可能超過人的智能。通過閱讀大量的資料可以發(fā)現(xiàn)，人工智能在發(fā)展過程中遇到過很多問題，由于現(xiàn)代人們還為完全掌握人腦的復(fù)雜度，因此人工智能的發(fā)展正在一步一步緩慢前行。
1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.1 國內(nèi)研究
我國對人工智能的研究與發(fā)達(dá)國家相比較為落后，具體研究主要集中在軟件方面，特別是在仿生學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，目前已經(jīng)處于設(shè)計(jì)領(lǐng)先行列，為世界人工智能發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)。但是，由于發(fā)展較晚，與美國等發(fā)達(dá)國家相比，還存在一定差距，因此要對發(fā)達(dá)國家的成功經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行借鑒。
1.2 國外研究
歐美在人工智能的研究上處于世界領(lǐng)先行列，在世界人工智能上具有領(lǐng)導(dǎo)作用。以Google企業(yè)代表，其在人工智能上的發(fā)展，一次又一次的刷新了人們對人工智能的認(rèn)識。
2 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
2.1 問題求解
從近幾年人工智能的發(fā)展情況來看，其一項(xiàng)重要的突破就是發(fā)展了能夠?qū)栴}進(jìn)行求解的程序。下棋程度中應(yīng)用的一些技術(shù)手段，例如，在下棋過程中，向前看幾步，將一個(gè)復(fù)雜的問題進(jìn)行分解，從而成一個(gè)容易解決的小問題。一些程序甚至可以通過實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)對自身的性能進(jìn)行改良。
2.2 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)
程序設(shè)計(jì)是人工智能的一個(gè)關(guān)鍵研究分支，人們從未停止對該項(xiàng)內(nèi)容的研究。現(xiàn)階段，人們已經(jīng)研究出了可以依據(jù)不同目的描述，編寫微機(jī)程序的自動(dòng)程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)，但是目前在該方面取得成績有限。在研究自動(dòng)程序過程中，一方面可以有效的促進(jìn)半自動(dòng)軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展，另一方面也可以通過改進(jìn)自身編碼進(jìn)行學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，從而使其能夠有更加長遠(yuǎn)的發(fā)展。通過自動(dòng)完成一個(gè)特定程度的編寫，證明一個(gè)給定程序獲得的某些制定結(jié)果與指定結(jié)果的任務(wù)兩者之間有著緊密聯(lián)系。
2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能研究的一個(gè)最為關(guān)鍵的方面就是機(jī)器的學(xué)習(xí)能力，同時(shí)其也是人工智能最為突出的一個(gè)表現(xiàn)手段。從人工智能出現(xiàn)至今，人們對在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究取得了很大發(fā)展。獲取知識的根本方式就是學(xué)習(xí)，同時(shí)學(xué)習(xí)也是人類智能的一項(xiàng)關(guān)鍵途徑。而機(jī)器學(xué)習(xí)，則是使微機(jī)具有機(jī)器智能的途徑。
2.4 智能檢索
科技飛速發(fā)展的今天，人類已經(jīng)進(jìn)入到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，大量的數(shù)據(jù)給人們的生活和工作帶來的一定的改變。一方面，大量的數(shù)據(jù)可以為人們的生活和工作提供更支持，另一方面也增加了使用難度，主要集中體現(xiàn)在檢索上。針對海量數(shù)據(jù)的檢索，采用傳統(tǒng)的人力檢索和傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)，顯然已經(jīng)無法完成檢索工作。通過閱讀資料可以發(fā)現(xiàn)，研究人工智能檢索模塊已經(jīng)成為了確?？萍汲掷m(xù)穩(wěn)定發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵前提。例如，目前已經(jīng)比較成熟的技術(shù)――數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其就是一個(gè)能夠存儲大量指定科學(xué)知識的微機(jī)軟件系統(tǒng)，通過對其進(jìn)行應(yīng)用，能夠回答用戶提出的關(guān)于本學(xué)科的大量問題。
3 人工智能未來的發(fā)展趨勢
3.1 語言翻譯
在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展背景下，可以通過對人工智能進(jìn)行應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對語言的翻譯。但是，通過了解可以發(fā)現(xiàn)，目前語言技術(shù)并不成熟，在具體應(yīng)用過程中還存在一定問題，無法完全克服語言障礙，也就說還無法將任意輸入的語言，轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的譯文，無法體現(xiàn)體現(xiàn)自然語言中的曖昧、模糊成份，更加無法實(shí)現(xiàn)對整片文章的理想化翻譯，但是，相信隨著人們對該內(nèi)容研究的不斷深入，以及人工智能和語言技術(shù)兩者的不斷進(jìn)步與發(fā)展，理想的語言翻譯在不久的將來會(huì)得以實(shí)現(xiàn)。
3.2 自適應(yīng)系統(tǒng)
通過自適應(yīng)系統(tǒng)不僅能夠?qū)ν暾男畔⑦M(jìn)行處理，而且也可以實(shí)現(xiàn)對殘缺信息的處理，甚至可以通過智能化完成對殘缺信息的補(bǔ)充。此外，通過對目前人工智能研究的大量資料進(jìn)行閱讀可以發(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行自適應(yīng)系統(tǒng)發(fā)展過程中，還需要大量的相關(guān)信息的支撐。有學(xué)者認(rèn)為，首先，要發(fā)展理解上下文以及相應(yīng)的處理技術(shù)，從而數(shù)據(jù)、信息等各項(xiàng)內(nèi)容的處理變得更加準(zhǔn)確、成熟、穩(wěn)定；其次，適當(dāng)?shù)陌l(fā)展多路學(xué)習(xí)機(jī)制，通過該方式，可以使自適應(yīng)系統(tǒng)能夠在日常的運(yùn)行過程，吸取更多的經(jīng)驗(yàn)，通過經(jīng)驗(yàn)的積累，適應(yīng)不斷變化的環(huán)境；最后，應(yīng)當(dāng)在現(xiàn)有技術(shù)的支持下，努力發(fā)展自動(dòng)進(jìn)化機(jī)制，通過該方式使人工智能可以在應(yīng)用過程中，能夠不斷學(xué)習(xí)，使其能夠有傳統(tǒng)單一被動(dòng)處理信息變?yōu)橹鲃?dòng)智能處理，甚至使其在應(yīng)用中能夠具有一定預(yù)判能力。
3.3 服務(wù)人類
人工智能是由人類創(chuàng)造的，人們創(chuàng)造人工智能的最初目的就是使其為人類服務(wù)。人工智能在未來的發(fā)展過程中，也要朝著這一趨勢進(jìn)行，這是大量從事人工智能研究工作人員總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)。從人們對人工智能的研究情況來看，也正朝著這個(gè)方向進(jìn)行探索，因?yàn)檫@是人類發(fā)展人工智能的初衷。例如，在社會(huì)生產(chǎn)中可以對人工智能進(jìn)行應(yīng)用，在工廠生產(chǎn)中，對全自動(dòng)化智能生產(chǎn)線進(jìn)行合理應(yīng)用，一方面可以提高生產(chǎn)的安全性，另一方面也可以使生產(chǎn)效率得到進(jìn)一步提升。目前，在人們的日常生活中，人工智能也隨處可見，例如醫(yī)療輔助機(jī)器人，掃地機(jī)器人等，人工智能在這些方面的應(yīng)用，使人們的生活變得更加便利，因此日后人們在對人工智能的研究上，應(yīng)當(dāng)朝著該方面進(jìn)行。
4 結(jié)束語
人工智能自從被提出以來，就得到了全世界的重視，長期以來都處于世界科技發(fā)展的前沿，其在具體發(fā)展過程中并非獨(dú)立進(jìn)行的，在一定程度上依賴網(wǎng)路、信息、計(jì)算機(jī)、精密制造等多項(xiàng)技術(shù)，并且對不同領(lǐng)域的發(fā)展也會(huì)造成一定影響，在一定程度上對社會(huì)的發(fā)展有著促進(jìn)作用。
參考文獻(xiàn)
[1]萬邦睿，黃應(yīng)紅.人工智能在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應(yīng)用前景分析[J].中國新通信，2014（24）：73.
[2]李勇.人工智能發(fā)展推動(dòng)信息安全范式轉(zhuǎn)移――基于百度無人駕駛汽車的案例分析[J].信息安全研究，2016（11）：958-968.
[3]陳娟.基于人工智能Agent技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析[J].電腦知識與技術(shù)，2016（03）：195-196.
第8篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；技術(shù)應(yīng)用
1引言
作為當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的前端，人工智能技術(shù)以計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)為基礎(chǔ)，在現(xiàn)代編程的控制下，實(shí)現(xiàn)了人們數(shù)據(jù)控制計(jì)算方式和生活方式的有效改變。當(dāng)前環(huán)境下，大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢愈發(fā)明顯，數(shù)據(jù)的處理規(guī)模不斷擴(kuò)大，這對傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用提出了較高要求?；诖?，將人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合已成為時(shí)展的必然要求，從應(yīng)用過程來看，其能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中復(fù)雜問題的高效、安全處理，對于社會(huì)穩(wěn)定具有重大影響，本文就此展開分析。
2大數(shù)據(jù)時(shí)代的基本特征
數(shù)字化、信息化是時(shí)展的重要趨勢，在其影響下，日常生活中的數(shù)據(jù)數(shù)量和類型不斷豐富，其對人們傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫處理模式形成挑戰(zhàn)，而這種數(shù)量巨大、類型龐雜的數(shù)據(jù)集就是人們所說的大數(shù)據(jù)。就實(shí)踐過程來看，種類多、規(guī)模大、真實(shí)性高、處理速度快等是大數(shù)據(jù)處理的基本特征[1]。具體表現(xiàn)如下：第一，大數(shù)據(jù)并非是單一的獨(dú)立數(shù)據(jù)，其在多種來源的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)類型的豐富和膨脹，充分保證了數(shù)據(jù)類型的多樣。第二，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)的容量基本都處于10TB以上，具有規(guī)模較大的突出特征。第三，新經(jīng)濟(jì)形態(tài)下，大數(shù)據(jù)的更新速度非常迅速，較為及時(shí)的數(shù)據(jù)信息有效保證了數(shù)據(jù)整體的真實(shí)性。第四，大數(shù)據(jù)的規(guī)模十分龐大，并且具有較高的應(yīng)用安全需要，這就對整體的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)提出了較高要求。目前，高效、快速的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要特征，其充分保證了大數(shù)據(jù)時(shí)代下，人們對于數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用要求。
3人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢
人工智能是現(xiàn)代社會(huì)科學(xué)發(fā)展的重要方向。具體而言，其在計(jì)算機(jī)技術(shù)與通信技術(shù)的支撐下，實(shí)現(xiàn)了人類思維方式及行為方式的有效模擬，并且在相關(guān)程序的保證下，實(shí)現(xiàn)了相關(guān)問題的高效化、安全化、精確化處理。大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能技術(shù)的發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù)密不可分，并且，就整體應(yīng)用過程而言，其具有以下應(yīng)用優(yōu)勢：第一，人工智能支撐下，使用人員的工作效率得以有效提升。例如，在日常辦公中，部分軟件會(huì)進(jìn)行使用人員興趣愛好及操作習(xí)慣的記錄，并在下次應(yīng)用過程中進(jìn)行相關(guān)信息的篩選，然后對用戶進(jìn)行推薦應(yīng)用，由此有效避免了信息篩選、信息尋找所帶來的時(shí)間浪費(fèi)，提升了工作、學(xué)習(xí)、生活、娛樂的效率。第二，人工智能系統(tǒng)有助于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)體系管理的規(guī)范，具體而言，從本質(zhì)上講，人工智能技術(shù)是對計(jì)算機(jī)技術(shù)的深層次應(yīng)用，為提升其應(yīng)用質(zhì)量，設(shè)計(jì)人員在運(yùn)行質(zhì)量、運(yùn)行效率和運(yùn)行安全等方面進(jìn)行了嚴(yán)格保證，而這些保證措施能夠進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)體系相關(guān)任務(wù)的指導(dǎo)，對于更高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的創(chuàng)造具有重大影響。
4大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，人工智能技術(shù)是時(shí)展的必然，確保人工智能技術(shù)應(yīng)用的高效與規(guī)范，對于人們的生活質(zhì)量具有重大影響，并直接制約著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及智能化、數(shù)字化時(shí)代的建設(shè)進(jìn)程。就應(yīng)用過程來看，當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下方面：
4.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，同時(shí)也是其應(yīng)用較為廣泛的方向之一[2]。具體而言，在智能技術(shù)的支撐下，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接及主機(jī)會(huì)話的全方位、系統(tǒng)化描述，并且在數(shù)據(jù)刻錄的應(yīng)用下，實(shí)現(xiàn)入侵規(guī)則的高效學(xué)習(xí)，最后其將這些入侵的模式在自身數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行記錄，一旦計(jì)算機(jī)系統(tǒng)再次受到外來入侵，其可以進(jìn)行有效的識別和程序攔截，從而保證了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用的高效與安全。
4.2規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)
通過人工智能在數(shù)據(jù)挖掘上的應(yīng)用，人們可以實(shí)現(xiàn)入侵檢測系統(tǒng)的高效建立，并且在其基礎(chǔ)上，高效化的計(jì)算機(jī)推理機(jī)制得以建立，此即規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)。實(shí)踐過程中，網(wǎng)絡(luò)管理人員在特定入侵特征編碼編制的基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)外界入侵信息的有效預(yù)防和管控。由此可見，人工智能對提升檢測效果及準(zhǔn)確性有積極意義。然而，需要注意的是，規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于系統(tǒng)已輸入的入侵信息，因而檢測效果相對有限。
4.3人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)
人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)是人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用的重要內(nèi)容。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用過程中，在人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)的支持下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對人腦處事方式第一模擬，與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)事件處理相比，其對于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的容錯(cuò)性和接受性進(jìn)行控制，有效保證了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用的高效與質(zhì)量。譬如，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人工智能實(shí)踐中，其可以對畸變及噪音輸入的模式進(jìn)行有效識別，從而確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)檢測系統(tǒng)檢測效率的提升，對于人們生活質(zhì)量的提升具有重大影響。
4.4自治AGENT技術(shù)
自治AGENT技術(shù)是面向?qū)ο蟀l(fā)展成果的典型代表，其能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中充當(dāng)?shù)讓訑?shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效化收集和分析。在自治AGENT技術(shù)人工智能應(yīng)用過程中，較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力、自主能力和兼容能力是其應(yīng)用的主要特征[3]；并且在這些因素的控制下，其對于環(huán)境的依賴程度較低，具有較強(qiáng)的外來入侵抵抗能力。
4.5人工智能問題求解
人工智能問題求解是人們社會(huì)生活中應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)之一。實(shí)踐過程中，人們在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的問題搜索欄進(jìn)行待解決問題輸入，然后在人工智能技術(shù)的應(yīng)用下，其可以實(shí)現(xiàn)這些問題的高效化搜索、推理和求解，從而實(shí)現(xiàn)搜索空間、最優(yōu)解等內(nèi)容的有效把控。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)相比，人工智能技術(shù)的應(yīng)用有效提升了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率，其在減少資源浪費(fèi)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了人們實(shí)際問題的高效率解答。
4.6專家知識庫技術(shù)
作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的重要組成，專家知識庫的應(yīng)用極為廣泛，并且尚處于不斷發(fā)展階段。實(shí)踐過程中，專家知識庫的應(yīng)用以直接或間接積累的知識為基礎(chǔ)，然后在網(wǎng)絡(luò)管理人員編碼操作的運(yùn)行下，使得計(jì)算機(jī)相關(guān)管理的決策獲得專家支撐，從而實(shí)現(xiàn)管理過程、評價(jià)實(shí)踐的具體把控，專家知識庫技術(shù)的應(yīng)用對于網(wǎng)絡(luò)管理評價(jià)具有重大影響。此外，人工智能系統(tǒng)在智能考試方面也有著廣泛應(yīng)用。具體而言，傳統(tǒng)環(huán)境下，紙質(zhì)試卷的應(yīng)用具有較大的紙張載體負(fù)擔(dān)，其不僅造成了大量的基礎(chǔ)資源消耗和環(huán)境污染，更對教師的批閱過程造成負(fù)擔(dān)。而在人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的支撐下，自動(dòng)考試的功能得以實(shí)現(xiàn)，其在題量分配、試卷平均難度、題型結(jié)構(gòu)、題型比例、知識點(diǎn)均勻分布等要素的控制下，充分滿足了用戶的考核要求，實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化考試的智能發(fā)展。
5結(jié)論
第9篇：人工智能時(shí)代的設(shè)計(jì)范文
[關(guān)鍵詞]工業(yè)設(shè)計(jì)；互聯(lián)網(wǎng)；計(jì)算機(jī)技術(shù)；輔助；發(fā)展
1引言
在科技迅猛發(fā)展的今天，計(jì)算機(jī)在人們的生活中逐漸成為了一個(gè)不可替代的產(chǎn)品，而計(jì)算機(jī)技術(shù)更是被廣泛應(yīng)用到各行各業(yè)中，形成了如今的“互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代”[1]?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”時(shí)代下，計(jì)算機(jī)技術(shù)更新速度增快，應(yīng)用更加廣泛。如今計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用在各行各業(yè)中，大至航天、醫(yī)療等行業(yè)，小到餐飲、服務(wù)等行業(yè)。同樣的，計(jì)算機(jī)技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)中的廣泛應(yīng)用也使得近年來我國工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)有了重大突破，使其進(jìn)入了一個(gè)全新的領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)技術(shù)大力幫助工業(yè)設(shè)計(jì)，使其水平得到了大力提升；同時(shí)，工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)本身也在不斷地建立、完善、提高其技術(shù)、人才系統(tǒng)，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)造力、提高創(chuàng)新意識、加大創(chuàng)新力度，為實(shí)現(xiàn)我國發(fā)展目標(biāo)，遵循發(fā)展方針，在新一輪產(chǎn)業(yè)革命浪潮中做出積極的舉措，在“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”和“供給側(cè)改革”的大背景下，從要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，從制造大國升級為創(chuàng)造強(qiáng)國[2]，提高工業(yè)行業(yè)競爭力，從而提高國家競爭力，使我國工業(yè)設(shè)計(jì)在國際中逐步提升地位，使我國工業(yè)技術(shù)得到更專業(yè)、更穩(wěn)健的發(fā)展。在這其中，計(jì)算機(jī)技術(shù)對工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的發(fā)展起著決定性作用。
2計(jì)算機(jī)新技術(shù)
20世紀(jì)40年代中期，計(jì)算機(jī)技術(shù)出現(xiàn)以來，對社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了極大的影響。目前隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)今社會(huì)進(jìn)入到信息化、大數(shù)據(jù)時(shí)代中，計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用更加廣泛。電子工程、機(jī)械工程、工業(yè)設(shè)計(jì)等行業(yè)和領(lǐng)域內(nèi)各種計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用相對較廣。經(jīng)過多年發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)也快速發(fā)展，信息存儲、信息輸入輸出等趨于完善，且移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)挖掘等也開始在計(jì)算機(jī)技術(shù)中暫露頭腳，并將成為未來一段時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展主流。下面對幾種計(jì)算機(jī)新技術(shù)進(jìn)行了介紹。
2.1移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是移動(dòng)通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，是隨著智能手機(jī)用戶的增多而逐漸發(fā)展的。2010年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)，到了2014年我國已進(jìn)入全民移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，給人們生活、工作帶來了極大的改變，而這一技術(shù)將繼續(xù)深入到日常工作、生活中。
2.2云計(jì)算
云計(jì)算是計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相融合的產(chǎn)物，是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種新服務(wù)模式，在這種模式中能夠?yàn)橛脩籼峁﹦?dòng)態(tài)、擴(kuò)展性較好、虛擬化的資源。如Intel、IBM是典型的云計(jì)算。隨著云計(jì)算的發(fā)展，其服務(wù)范圍不斷擴(kuò)大，影響力也逐漸增強(qiáng)。
2.3數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)過程，即從海量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的、滿足用戶需求的信息。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展時(shí)間較早，但近些年來才得以廣泛應(yīng)用，特別是電子商務(wù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用較為廣泛。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘的作用將更加明顯。
2.4人工智能
人工智能是對人的意識、思維活動(dòng)等進(jìn)行模擬。人工智能發(fā)展和應(yīng)用時(shí)，涉及到計(jì)算機(jī)、哲學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等眾多學(xué)科，即將自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)有機(jī)融合在一起才能實(shí)現(xiàn)人工智能。人工智能發(fā)展的目的是促使機(jī)器完成人類需要智能才能完成的工作。隨著人工智能的發(fā)展，其應(yīng)用前景十分廣闊。
2.5物聯(lián)網(wǎng)
物物相連而成的互聯(lián)網(wǎng)便是物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的深入擴(kuò)展，是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的趨勢。物聯(lián)網(wǎng)能夠在多個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)內(nèi)應(yīng)用，如智能交通、公共安全、工業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、照明管控和食品溯源等，都是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的范圍。未來物聯(lián)網(wǎng)將是推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的重要生產(chǎn)力，擁有廣闊的發(fā)展市場。
3計(jì)算機(jī)技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
在如今這個(gè)信息時(shí)代，人們對商品功能形態(tài)的要求越來越高，已不再是滿足其自身功能的基本需求，更傾向于對產(chǎn)品的各方面進(jìn)行篩選比較。傳統(tǒng)的工業(yè)產(chǎn)品，在形態(tài)及其功能上早已無法滿足人們?nèi)找嬖鲩L的物質(zhì)文化需求，故而計(jì)算機(jī)對工業(yè)設(shè)計(jì)行業(yè)的輔助便應(yīng)運(yùn)而生，即計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)，這迫使我國工業(yè)設(shè)計(jì)在原本不發(fā)達(dá)的階段快速進(jìn)入另一個(gè)新高階段?，F(xiàn)階段的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)是通過計(jì)算機(jī)技術(shù)開展產(chǎn)品的輔助化設(shè)計(jì)，把工業(yè)設(shè)計(jì)理念與計(jì)算機(jī)先進(jìn)技術(shù)二者有機(jī)結(jié)合，充分調(diào)動(dòng)工業(yè)行業(yè)積極性、創(chuàng)新性，連接計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)平臺，使設(shè)計(jì)人員的創(chuàng)意更快捷、更準(zhǔn)確地通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)?？偟膩碚f，計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)主要可劃分為2個(gè)大方面：一方面是計(jì)算機(jī)對工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品建模的輔助，這也是現(xiàn)今計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)的主要方面；另一方面是計(jì)算機(jī)技術(shù)中軟硬件技術(shù)對工業(yè)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)平臺的輔助及計(jì)算機(jī)技術(shù)對工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能的輔助，相信這也是今后計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的一大方向。
3.1對工業(yè)技術(shù)產(chǎn)品建模的輔助
首先在工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品建模過程中計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，主要應(yīng)用到CAID系統(tǒng)（ComputerAidedIndustrialDesignSystem），它包括了輸入、處理和輸出3個(gè)部分，完成這一個(gè)從輸入到輸出的CAID的全過程所需要的所有要素的總和構(gòu)成了CAID系統(tǒng)[3]。CAID系統(tǒng)中經(jīng)常用到的軟件包括平面設(shè)計(jì)軟件Photoshop、CoreIDRAW等，三維造型及動(dòng)畫軟件3DMax、Rhino等，網(wǎng)頁設(shè)計(jì)軟件Flash，人體建模軟件Poser，工程設(shè)計(jì)軟件AutoCAD、SolidWorks、pro/E等，市場調(diào)研軟件SPSS等。有了計(jì)算機(jī)的輔助建模，使產(chǎn)品的設(shè)計(jì)布局更具有內(nèi)涵，參數(shù)化技術(shù)使模型建立更加準(zhǔn)確快捷與設(shè)計(jì)師的想法更加貼合，更使得在實(shí)際生產(chǎn)過程中，不僅大大減少了原料浪費(fèi)，有利于生產(chǎn)加工，而且縮短了產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)間，減少了產(chǎn)品資金投入，同時(shí)有助于產(chǎn)品市場的健康發(fā)展。
3.2對工業(yè)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)平臺的輔助及對工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能的輔助
這一方面，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，軟硬件技術(shù)的不斷成熟，基于計(jì)算機(jī)自身特點(diǎn)，使得計(jì)算機(jī)技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)平臺中得到廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了前所未有的重大突破。實(shí)現(xiàn)了項(xiàng)目的設(shè)計(jì)，對相關(guān)知識和信息進(jìn)行管理和檢索，將企業(yè)與客戶緊密連接，使工業(yè)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)平臺為設(shè)計(jì)者提供最新的設(shè)計(jì)相關(guān)知識和資源。并且計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫、計(jì)算機(jī)信息快速交換、人工智能等技術(shù)也在工業(yè)設(shè)計(jì)中得到了充分應(yīng)用，比如人機(jī)交換技術(shù)、模擬交互產(chǎn)品以及將來更加普遍的VR技術(shù)，3D打印技術(shù)等。實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)與工業(yè)技術(shù)的合作突破，這也是工業(yè)設(shè)計(jì)更加智能化的飛躍式進(jìn)步。無論是計(jì)算機(jī)在產(chǎn)品模型形態(tài)的建模輔助，還是計(jì)算機(jī)技術(shù)在工業(yè)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)平臺、工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品功能實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用，都對工業(yè)設(shè)計(jì)的發(fā)展具有極其重要的意義。
4計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展趨勢
計(jì)算機(jī)在各行各業(yè)的應(yīng)用變得更加普遍，設(shè)計(jì)行業(yè)也越來越依賴于計(jì)算機(jī)。比如現(xiàn)在很多的插畫師都采用板繪來替代手繪，而現(xiàn)在產(chǎn)品模型的加工都需要設(shè)計(jì)師建出3D模型，這樣做出來的模型可以節(jié)省很多的人力物力。那么，隨著人們對遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等計(jì)算機(jī)技術(shù)和并行、協(xié)同設(shè)計(jì)等設(shè)計(jì)方法的關(guān)注[4]，使得廣大學(xué)者對計(jì)算機(jī)知識與設(shè)計(jì)思想的結(jié)合產(chǎn)生了極大的興趣。
4.1計(jì)算機(jī)軟件的普遍應(yīng)用
當(dāng)今的設(shè)計(jì)師已經(jīng)無法離開電腦，無論是作畫修圖、制作動(dòng)畫效果、游戲開發(fā)，還是產(chǎn)品3D模型形態(tài)效果的確定，甚至是最終成品的制作，都與計(jì)算機(jī)息息相關(guān)。設(shè)計(jì)師往往會(huì)通過一些特定的軟件來進(jìn)行創(chuàng)作，比如Photoshop、Illustrator、3DMax、犀牛等。而隨著更多功能的軟件開發(fā)，計(jì)算機(jī)只會(huì)越來越無法被取代，絕對不會(huì)退出歷史的舞臺，可以說，計(jì)算機(jī)將會(huì)成為設(shè)計(jì)師生活工作中必不可少的一部分。
4.2并行設(shè)計(jì)與協(xié)同設(shè)計(jì)
在工業(yè)設(shè)計(jì)的相關(guān)技術(shù)研究時(shí)，對于并行技術(shù)、工業(yè)產(chǎn)品制造和產(chǎn)品成本應(yīng)做出相應(yīng)考量，產(chǎn)品的開發(fā)、設(shè)計(jì)等將走向統(tǒng)一平臺，在關(guān)于生命周期技術(shù)的研究過程中，產(chǎn)品設(shè)計(jì)師們也應(yīng)積極與各領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)行協(xié)同[5]。并行設(shè)計(jì)、協(xié)同設(shè)計(jì)的發(fā)展延續(xù)，也應(yīng)是廣大工業(yè)設(shè)計(jì)師密切關(guān)注的重要趨勢，二者應(yīng)協(xié)同工作，適應(yīng)工業(yè)設(shè)計(jì)的發(fā)展趨勢。
4.33D打印技術(shù)
本來只是局限于模具制造的3D打印技術(shù)如今已不再拘泥于工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品方面，而是為諸如建筑、航空航天、醫(yī)療和教育等眾多領(lǐng)域都帶來了極大的便利。因此，這項(xiàng)技術(shù)得到了社會(huì)的廣泛關(guān)注，這將讓更多人關(guān)注這項(xiàng)技術(shù)，應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。而在工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品的模型制作、零部件制作等方面，越來越多的人也會(huì)選擇3D打印這種方式來制作，越來越多的產(chǎn)品模型制造廠也會(huì)采用這項(xiàng)技術(shù)來獲取利潤，所以，在未來，3D打印會(huì)得到更大的普及和發(fā)展。而3D打印技術(shù)也將朝著標(biāo)準(zhǔn)化、開源設(shè)計(jì)等方向發(fā)展，為3D打印技術(shù)應(yīng)用提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)開源創(chuàng)新，提高應(yīng)用效率。而通過商業(yè)化的原型機(jī)實(shí)驗(yàn)室打印出高質(zhì)量的原型機(jī)也是未來3D打印技術(shù)的發(fā)展主流方向。
4.4人機(jī)交互產(chǎn)品
如今，工業(yè)設(shè)計(jì)師對人機(jī)交互這個(gè)概念已不陌生，智能交互產(chǎn)品也在市場上大量涌現(xiàn)。通過計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與人的交流互動(dòng)已成為工業(yè)設(shè)計(jì)發(fā)展的大趨勢。人們可以通過聲音、影像、動(dòng)作等與產(chǎn)品溝通，為生活增添了很多色彩。智能手機(jī)的快速發(fā)展更是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的重要渠道之一。手機(jī)越來越智能，那么交互的需求也將越來越大，除了手機(jī)之外，現(xiàn)在的交互產(chǎn)品在很多方面也有很多設(shè)想沒有實(shí)現(xiàn)，因此，人機(jī)交互將會(huì)是工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域有待繼續(xù)開發(fā)研究的重要方向。而隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等的發(fā)展，人機(jī)交互方式將和大數(shù)據(jù)、云計(jì)算結(jié)合在一起，人機(jī)交互方式也將更加智能，將朝著以用戶為中心、個(gè)性化的生物識別、全方位感知等幾個(gè)方向發(fā)展，將人和機(jī)器的交互，從機(jī)械的交互形式上升至情感交互。
4.5基于VR和AR技術(shù)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)
人們通過虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)（VR），可以創(chuàng)建和體驗(yàn)想象中的虛擬世界，感受現(xiàn)實(shí)世界中無法遇到的場景和不會(huì)經(jīng)歷的故事。而增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（AR）的功能則是可以使用戶與屏幕上的二維虛擬世界套到現(xiàn)實(shí)世界的景象進(jìn)行互動(dòng)?？梢哉f二者都具有很強(qiáng)的交互性，給人們帶來前所未有的。設(shè)計(jì)師們便開始借助這2種技術(shù)，加入到他們所設(shè)計(jì)的產(chǎn)品中，而更多的學(xué)者也越來越關(guān)注這2種技術(shù)，成為他們科研的主要方向。因此，VR以及AR技術(shù)的普及是不可避免的。而VR、AR和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，也將是未來VR以及AR技術(shù)發(fā)展的重要方向。
4.6人工智能
人工智能（AI）作為引起全球關(guān)注的熱點(diǎn)話題，當(dāng)然也不會(huì)被廣大設(shè)計(jì)學(xué)者以及工業(yè)設(shè)計(jì)師所忽略。對于人工智能產(chǎn)品的研發(fā)，更是有眾多行業(yè)前來參與。人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，人們也會(huì)越來越期望在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)，為廣大群眾帶來可以提供便利和幫助的人工智能產(chǎn)品，讓它們可以推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的進(jìn)步以及社會(huì)的發(fā)展。而對于一些關(guān)于人工智能產(chǎn)品將替代人類勞動(dòng)力的說法，相關(guān)的研究人員也應(yīng)提高重視，不能一味地追求科技進(jìn)步而忽略了人類本身的需求。雖然高水平的人工智能產(chǎn)品便民實(shí)用，但與此同時(shí)也會(huì)引來很多人失業(yè)下崗，所以，在設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品的時(shí)候也需要注重社會(huì)結(jié)構(gòu)的完整性，真正地為人類帶來進(jìn)步與幸福。而在未來人工智能將重視用戶體驗(yàn)的提升，快速滿足用戶各類需求、提高資源重組效率；在歷史數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上通過人工智能預(yù)測系統(tǒng)幫助企業(yè)對用戶行為進(jìn)行預(yù)測、評估，更好地了解客戶行為；并基于歷史數(shù)據(jù)場景模擬下一代用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)和客戶的互動(dòng)，滿足客戶需求，增強(qiáng)企業(yè)競爭力。這些都是人工智能未來的發(fā)展方向。
5結(jié)束語
綜上所述，計(jì)算機(jī)技術(shù)對于工業(yè)設(shè)計(jì)的發(fā)展起到了重要的作用，計(jì)算機(jī)的加入使得設(shè)計(jì)的完整度更高、效率更高，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)也成為了現(xiàn)代技術(shù)前進(jìn)的必然趨勢，提升了人們的生活質(zhì)量并推動(dòng)了社會(huì)甚至是人類的發(fā)展。我國提倡創(chuàng)新，在計(jì)算機(jī)技術(shù)的輔助下，更多的設(shè)計(jì)創(chuàng)新點(diǎn)應(yīng)運(yùn)而生，為設(shè)計(jì)師拓寬了設(shè)計(jì)思路，提供了很大的便利，也為很多設(shè)計(jì)學(xué)者指出了更多的研究方向，真正地向產(chǎn)品設(shè)計(jì)的多元化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化邁進(jìn)了一步。
參考文獻(xiàn)
[1]夏妍娜,趙勝.中國制造2025產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開啟新工業(yè)革命[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2016.
[2]孫志鵬.中國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展研究[J].中國新高技術(shù)企業(yè),2015（7）:37.
[3]楊海成,陸長德,余隋懷.計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)[M].北京:北京理工大學(xué)出版社
[4]陸永平,郭俐,夏南海.計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)設(shè)計(jì)（CAID）技術(shù)與展望[J].期刊，2001-11-30
