人工智能技術的基礎精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術的基礎范文

關鍵詞：人工智能，電子工程，應用價值

引言

隨著科學技術的高度發展，社會信息化進程的加快，人工智能技術得到了很大的發展。科學技術的發展，比如，智能芯片、信息處理技術等相關高新科技的完備，極大地影響了人工智能技術的發展，為人工智能技術的進步提供了科學技術支持。人工智能的發展，大大提高了人們的生產效率和工作效率，極大地保證了社會經濟的發展，使得社會現代化速度越來越快，人工智能技術的高速發展，將會推動電子工程領域的發展進程，電子工程領域會因為人工智能在其領域的應用，使得自動管理水平得到顯著的提升。

1人工智能與電子工程

人工智能的出現可以追溯到17世紀中期，歷史上第一臺計算機就是在17世紀被發明出來的，不過當時的計算機是非常巨大的，這種計算機的數據處理和運算能力在當時是數一數二，應用范圍很廣，造成了很大的社會反響，為后世人工智能技術奠定了理論基礎。從那以后，計算機技術不斷發展壯大，一直到17世紀中期，人工智能技術才獲得了比較大的進步，在到后來的20世紀初期，人工智能技術才被正式命名，這為如今人工智能技術的高度發展奠定了基礎，21世紀初期，隨著社會現代化進程的加快，科學力量不斷壯大，計算機對于數據的處理和運算越來越強大，互聯網技術不斷發展，為人工智能的發展提供了積極影響，人工智能技術的發展為高新技術產業提高了效率。電子工程是以提高企業工作效率為目的的科學技術，在過去，由于社會科學技術手段的落后，生產主要通過人工力量進行工作，生產效率低下，從而導致生產質量也得不到保證，隨著科學技術的進步，如今人工智能技術的廣泛應用，使得現代電子機械企業運用人工越來越少，極大地提升了生產力，加快了現代化社會進程。隨著現代信息化進程的加快、互聯網技術的發展、大數據技術、云計算技術的發展，人工智能技術的科學技術依托越來越多，電子工程領域獲得了諸多的基礎技術，極大地提升了生產力，可以有效地減少生產過程中的失誤，并且能有效提升產品質量[1]。

2技術特點

（1）人工智能技術的特點。人工智能，顧名思義，人工智能就是利用科學技術手段模擬人類思考，不同于人腦的是，人工智能的思考是通過對于數據的處理與運算，進行比對與分析，從而不斷完善自身的數據庫做到與時俱進，人工智能作為人類創造出來的東西，它是建立在人類科學技術手段之上的一項高新技術，所以網絡上很多人所謂的人工智能危害論都是無稽之談，人類的智慧產物造就人工智能，人工智能不可能會超越人類社會的科技水平，人工智能是建立在當今科學技術的基礎上的。從目前人工智能的發展狀況來看，人工智能對于人類社會的幫助巨大，在我國各行各業都有應用，人工智能技術能夠有效地代替人工，降低生產成本與人力成本，并且人工智能作為人類科技力量的體現，有著高度的智能化，普通人通過簡單的學習就可以操作，極大提升了社會生產力[2]。

（2）電子工程的特點。電子工程領域覆蓋面很廣，主要包括機械工程、電子工程、計算機軟件工程等多門技術，能夠提高生產效率、降低成本，是一門綜合性的學科。但是電子工程在實際運用中卻有很多難點，因為電子工程領域覆蓋面極廣，涉及的學科很多，這讓電子工程的日常維護工作的難度加深了很多，導致人們在電子工程領域的應用產生了負面影響。現代企業不斷發展，為了適應社會以及自身的發展，電子工程也必須做到與時俱進，但是電子工程的升級非常復雜，需要專業人才進行研發并且要投入大量的資金，在一定程度上加深了企業人力物力的投入，可能會影響到企業的效益[2]。

3應用價值

（1）合理利用人工智能可以提高電子工程設備的精度。人工智能技術在數據處理與運算方面有著高度的自主性，能夠顯著的提高電子設備的精準度，從而幫助企業提高生產效率，提高企業整體效益。并且精準度的提高有效地減少了生產過程中的失誤，提高了產品的合格率，節約了生產成本。并且通過人工智能操作的電子設備遠高于人工控制，提升了產品精度，使得產品質量更加優越，更加適應市場需求。電子設備在日常生產過程中，隨著時間的增加，往往會出現精度失準，造成非常規操作，按照傳統模式的生產方式需要人工進行調試，定期對其設備進行檢查維護，耗時耗力，通過人工智能技術操作的電子設備，相比于傳統模式下的人工，效率要高很多，人工智能技術通過其強大的數據處理和運算功能，對電子設備定期自動維護，調整設備精準度，提高了產品的質量和生產效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促進自動化和智能化。電子工程領域涉及面極廣，種類繁多技術復雜，設備相互之間都有關聯性，在其日常維護工作中，對于維護人員的專業素養要求很高，這對于企業電子設備的日常維護造成了很大的困擾，傳統模式下的設備維護工作費時費力，影響了企業的日常生產活動，針對這一情況，自動化以及智能化一直是企業想要達成的，人工智能技術如今在電子工程領域的應用中看，加速發展完全可以達到智能化及自動化，對于企業突破傳統模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人們的重視。人工智能自身具備強大的數據處理和運算能力，并且人工智能有著類似于人類的學習能力，通過數據的整合與分析能夠不斷地吸收科學技術，完善自身，所以加快人工智能技術在電子工程領域的應用，可以實現電子設備自動化維護，通過人工智能的定期檢查，做到電子設備的維護與管理。人工智能在設備維護中從兩方面入手：①可以定期的排查設備故障與精度失準，快速查明人工無法分析的故障，高效完成設備故障排查工作。②在檢查出故障的原因時，可以代替人工進行維護，一方面維護了設備，一方面完善了自身的維護水平，提高了維護的精準度[3]。

（3）合理利用人工智能可以促進人類思維的轉變。隨著人工智能技術的廣泛運用，各行各業深刻的意識到了人工智能技術的重要性，研究與發展人工智能技術的熱度越來越高，不斷有專業技術人才開發研究人工智能技術，一方面研發人工智能，另一方面也是推動了電子工程的發展速度，突破傳統模式的桎梏，轉變了人類固有的思考模式，讓人們明確了科學技術才是第一生產力，傳統模式的思想嚴重阻礙了時代的進步，落后就要挨打，只有不斷地順應時代潮流，才能在日益嚴峻的市場競爭中站穩腳跟，現代企業只有不斷利用人工智能技術完善自身生產模式，將人工智能技術融入電子工程領域中，才能緊跟時代步伐[4]。在電子工程初期，由于人工智能技術沒有應用在這一領域，人們通常會降低電子設備的精準度，從而降低設備的維護難度，這在企業初期有很好的效果，但是隨著企業的不斷發展，精準度低下的電子設備無法滿足企業的生產需求，嚴重影響了企業的效益。隨著人工智能技術的進步，電子工程領域利用人工智能技術能夠做到電子設備的自主維護與檢修，大大提高了設備的進準度，有效的增加了生產效率，所以從長遠利益來看，人工智能技術的研究必須要與時俱進，當今社會，各行各業已經無法離開人工智能技術，人工智能技術能夠給企業提供龐大的經濟效益[5]。

第2篇：人工智能技術的基礎范文

【關鍵詞】大數據；人工智能；計算機網絡技術

如今計算機領域掀起了人工智能的浪潮，許多行業和技術正向著智能化方向轉型，人工智能技術也因此得到了迅猛的發展。同時大數據時代的到來也給計算機網絡技術提出了更高的挑戰，數據信息的爆炸式猛增，以及網絡環境的日益復雜，都加快了計算機網絡技術的升級轉型。基于此深入研究人工智能技術在計算機網絡中的應用對提高網絡環境的安全性以及推動計算機網絡技術的進步具有重要意義。

一、大數據時代和人工智能

1、大數據時代。所謂大數據是數據的種類和數量眾多的數據集，在大數據中，數據種類繁多，數量龐大，比較傳統的數據庫數據的真實性更高，數據的處理速度更快。在大數據時代，互聯網依靠數據信息的支撐，對于如何從眾多的信息中快速獲取有價值的數據提出了更高的要求。大數據給我們帶來了新的機遇和挑戰，深入研究大數據技術，合理地在各個領域運用，將會提高數據的應用價值，給我們的生活提供更大的便利。

2、人工智能的特點及優勢。相比于傳統模式，人工智能技術在信息處理上速度更快，準確率更高。在大數據時代這種優勢會更加明顯；人工智能具有成本消耗低的特點，人工智能技術基于專家系統創建知識庫和推理機，有效降低資源消耗的同時，還提升了效率；具有超強的自我學習能力，從基礎的機器學習到尖端的深度學習，從簡單的模式到復雜的人工神經網絡，人工智能都有著優異的表現，而且其發展速度是迅猛的，在某些領域甚至已經超越了人類。

二、人工智能在計算機網絡技術中的應用分析

1、安全管理中的數據挖掘技術。數據挖掘技術是一種深層次的數據分析方法，它按照給定的任務，對大量的數據進行挖掘和分析，揭示隱藏的規律，通過對網絡連接等技術的準確描述，完成同主機的對話，進而找到更加有效的方法。目前基于數據挖掘的技術越來越成熟，在數據化運營中的應用也越來越廣泛。數據挖掘技術極大的促進了人工智能的發展，使其在各個領域得以實現。人工智能技術結合數據挖掘技術可有效排除計算機中的安全漏洞，提高系統安全性。

2、保障網絡安全。如今計算機網絡環境日益復雜化，計算機網絡安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技術的迅速發展，對計算機網絡安全的防護起著重要的作用，其中智能防火墻技術就是一個典型的例子。智能防火墻能夠自主的對網絡上的信息進行篩選，有選擇的為用戶提供信息，能夠攔截有害信息，防止病毒和垃圾信息進入計算機系統。在對垃圾信息進行處理時，人工智能的入侵檢測技術可以提前對這些信息進行預覽，使問題盡快的被發現處理。在計算機連接互聯網時，人工智能技術會對數據進行分析處理，判斷計算機網絡的安全狀態，并反饋給用戶。這些檢測機制對于提高計算機網絡的可靠性和安全性起著重要的作用。

3、人工智能管理。所說的人工智能系統是由軟件實現的，它以知識庫為基礎，通過對知識庫中數據的分析處理完成相應的任務，同時還能保證及時性。人工智能管理系統在能夠提高工作效率的同時還可以針對不同用戶提供個性化服務，在一段工作結束后，管理系統會對信息進行分析處理，有針對性的為用戶提供服務。在信息查找方面，人工智能管理技術提供了自定義設置功能，使查找數據和信息更加人性化。在日常實際的使用中，人工智能管理系統這些智能化和人性化的特點，對用戶工作效率的提高和時間的節省有著非常重要的意義。

4、網絡管理和系統評價。在網絡管理方面，由于網絡環境時時刻刻都處在動態變化之中，網絡環境的復雜性大大增加了網絡管理工作的難度。而人工智能技術能有效解決這一問題，基于人工智能技術的網絡管理將更加智能化，通過網絡內部的專家知識庫和問題求解技術，能夠建立起一個有著綜合性能的管理系統。這種智能化的管理技術不僅可以將網絡管理人員從繁重的工作中解放出來同時還能有效提高計算機網絡管理的質量和效率。人工智能技術中另外一個重要組成部分就是專家系統。所謂專家系統其實是知識庫和推理機的綜合，利用專家系統技術能夠模擬由領域專家才能解決的復雜問題，提供仿真該領域專家的幫助和指導，讓用戶花更少的時間和費用以更便捷的方式解決專業性問題。將專家系統合理的運用于網絡技術中，能有效提高網絡管理效率。

第3篇：人工智能技術的基礎范文

關鍵詞：新一代計算機；人工智能技術；發展趨勢

“人工智能”是在1956年的Dartmouth學會上提出的，英文縮寫是AI。它是計算機科學等多種學科互相滲透而發展起來的綜合性、交叉性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何模擬人類智能活動，使機器能夠勝任一些需要人類智能才能完成的復雜工作，以延伸人類智能的科學。

二、人工智能技術的發展狀況

隨著計算機、信息和并行程序設計技術的發展，人工智能的研究已經發展成為智能體系的研究。到目前為止，人工智能程序已經知道考慮他們要解決的問題，從而尋找比較好的答案。智能體體系可以被認為是智能體的軟件工程模型，智能體語言是智能體的軟件系統。在我國，智能體技術多被應用到處理具有異構、布、態、規模及自主性的系統中，如Internet，是人工智能技術的新應用。

目前，人工智能技術在美國等歐洲國家仍保持非常快的發展速度。在人工智能技術領域十分活躍的IBM公司，已經為加州勞倫斯利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一智力能力的ASCIWhite電腦。據稱，其正在開發的更為強大的blue jean電腦的智力水平將與人腦相當。

三、新一代計算機和人工智能技術的應用

隨著人工智能技術的不斷發展，越來越多的技術發展都涉及到人工智能，人工智能已經被廣泛應用到許多領域。

（一）人工智能技術在計算機符號計算中的應用

計算機最主要的用途之一就是科學計算，通常分為純數值的計算和符號計算兩種。其中符號計算是一種智能化的計算。隨著新一代計算機的開發和普及以及人工智能技術的發展，多種功能計算機代數系統軟件相繼出現，都是用C語言寫成的，可以在絕大多數計算機上使用。

（二）人工智能技術在計算機模式識別中的應用

計算機用數學方法研究模式的自動處理就是模式識別。用計算機實現模式的自動識別和判斷，是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，計算機模式識別的特點是效率高，速度快，準確率高，也為人類認識自身智能提供了有利線索。

（三）計算機的機器翻譯

計算機把一種語言轉變為另一種語言的過程就是機器翻譯。目前，我國的機器翻譯軟件的翻譯特點，大致可以分為三類：詞典翻譯、漢化翻譯和專業翻譯。詞典翻譯軟件可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供發音；漢化翻譯軟件提出“智能漢化”的概念，輔助翻譯作用更加明顯。

（四）人工智能技術在計算機機器學習中的應用

計算機的機器學習主要研究如何使計算機能夠模擬或實現人類的學習能力。機器學習是機器具有智能能力的重要標志，也是機器獲取知識的根本途徑。機器學習是一個難度較大的研究領域，它與認知科學和邏輯學等學科都有著密切的聯系，并對人工智能的其他分支也會起到重要的推動作用。

（五）人工智能技術在計算機問題求解中應用

人工智能技術在今天的計算機程序已能夠達到各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是，尚未解決包括人類棋手的表達能力和洞察能力等。人們通常都能根據具體問題找到思考問題和解決問題的辦法，目前，人工智能技術已能通過計算機程序知道如何考慮要解決的問題，尋找較為準確的解答方法。

（六）人工智能技術在計算機推理證明中應用

邏輯推理在人工智能研究中是最持久的探究領域之一，其別重要的是，通過找到合理準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實上，關注可信證明，并在出現新信息時適時修正這些證明。因此，在人工智能方法的研究中，定理證明是一個極其重要的論題。

（七）人工智能技術在計算機語言處理中的應用

自然語言處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例，經過多年艱苦努力，這一領域已獲得了大量令人矚目的成果。目前該領域的主要課題是：計算機系統如何以主題和對話情境為基礎，注重大量的常識——世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。

（八）人工智能技術在計算機專家系統中的應用

專家系統是人工智能技術中最活躍、最有成效的研究領域，是具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，已出現成功應用人工智能技術的趨勢。計算機程序如果能體現和應用人類知識，就應該可以幫忙解決問題，而且能發現人類專家在推理過程中出現的差錯。

四、新一代計算機和人工智能技術的發展趨勢

新一代計算機和人工智能技術的發展潛力巨大，其作為一個整體的研究才剛剛開始。人工智能技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來，從目前一些前瞻性的研究中可以看出，未來人工智能技術可能會朝以下幾個方向發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

（1）自動推理是新一代計算機和人工智能技術最經典的研究分支，其基本理論是新一代計算機和人工智能技術其它分支的共同基礎。其中知識系統的動態演化特征及可行性推理的研究，是最新的熱點，很有可能取得突破。

（2）機器學習的研究使得許多新的學習方法相繼問世，并獲得了成功應用。但是也應看到，現有的機器學習方法尚不夠有效，尋求一種新的方法，以解決新一代計算機和人工智能技術研究中的在線學習問題，是研究人員共同關心的問題。

（3）自然語言處理是新一代計算機和人工智能技術應用于實際領域的典型范例，這一領域已獲得了大量令人矚目的理論與應用成果。智能信息檢索技術近年來已成為新一代計算機和人工智能技術的一個獨立研究分支，將新一代計算機和人工智能技術應用于計算機科學與技術領域的研究，是人工智能走向應用的突破口。

五、結束語

很多新一代計算機和人工智能技術研究的成果已經進入人們的日常生活。未來，人工智能技術的發展將會給人類的知識、思考、生活、工作和教育產生巨大的影響，在人類的生活中占據一席之地，成為人類生活的伙伴。

參考文獻：

[1]吳艷.關于“人工智能”技術發展的思考[J].和田師范專科學校學報.2010.

第4篇：人工智能技術的基礎范文

關鍵詞：電氣；自動化控制；人工智能技術

前言

隨著社會的飛速發展，傳統的生產已經不能滿足現如今生產力的發展需求，于是，人工智能技術被開發和推廣。人工智能技術具有智能化、自動化等特點，其發展潛力巨大，不僅可以提高生產效率，還能確保生產質量。與此同時，電氣自動化控制也是一門新興專業，主要運用在電力電子技術、信息處理、工業過程控制、運動控制等方面。將人工智能技術應用在電氣自動化控制中，使其自動化、智能化的水平顯著提高，設備運用更加高效、流暢。人工智能技術能夠降低電氣企業的運營成本，還可以增加其運行的穩定性，是一次巨大革新。

1人工智能技術簡介及其重要性

人工智能技術在近年來飛速發展，廣泛的應用在各個領域，是全球尖端技術之一。它是利用計算機系統模擬人的思維方式，將計算機智能化，以便于應用到更高層面。因此，人工智能技術離不開計算機技術的支持，是運用計算機技術進行模擬，從而實現人工智能控制。通常情況下，人工智能技術是用來解決一些比較復雜、困難的問題，而且有時還需要用到智能機器人。人工智能技術是模擬人腦的思維過程，通過收集各類信息，不斷的整合、編輯、反饋，使它具有智能化、人性化等特點。所以，現在很多企業都在使用人工智能技術，用于日常生產，以達到智能化、自動化的目的。人工智能技術以計算機理論為基礎，是新的科學技術，其重要性有目共睹。它不僅是眾多學科的交互、融合，被廣泛應用，而且它模擬人腦，具有人類智能本質，可以用于生產，代替人類工作。人類的大腦最為復雜、精密，能夠用人工智能技術模仿出人腦思考過程，可見這一技術是多么的偉大。而且這項技術逐步完善，取得了一定的成果，深受企業的青睞。然而，人工智能技術雖然取得了一定的成果，但由于其還不是相當的成熟，其中或多或少的存在著些許不足，還需繼續完善與改進，以便更好的運用在各個領域中，取得更高的成績，為國家的發展做出貢獻。

2我國人工智能技術的發展現狀

我國已經開始轉向積極培育人工智能產業，將以舉國之力振興相關企業和新技術，目標是在2018年之前形成千億元級的人工智能市場應用規模。我國以互聯網巨頭百度和騰訊控股為代表，已有100多家企業涉足，正在形成百花齊放的局面，在因競爭過熱而被指存在泡沫的背景下，中國的人工智能產業能否起飛還是一項重要的問題。中國之所以積極致力于人工智能開發，是由于認為其有助于電子和汽車等現有產業的升級。中國的優勢是每天有數十億人利用的無數的互聯網數據，李彥宏表示擁有數十億條搜索數據和多達百億的位置信息。數據越多，人工智能的學習效率就越高。雖然明星企業正在成長，但是也有不少問題存在。很多人指出人工智能魚龍混雜，很多企業宣布涉足人工智能業務只是為了推高股價。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

3.1人工智能技術在電氣設備中的應用

在電氣設備中應用人工智能技術，最主要的就是其設計問題。因為一般的電氣設備都比較龐大，其線路也較為復雜，從而導致設計工作費時費力，而且工作效率還比較低。這不僅需要設計人員有較高的知識儲備，還要求其具有很強的專業技能以及豐富的工作經驗。但是，即使設計人員全都符合要求，由于巨大的工作量和落后的生產條件，也使得工作效率提升不上來。然而，在電氣設備的設計中引入人工智能技術就可以很好的改善這一狀況，人工智能技術，特別是智能機器人，是專門用來解決一些比較復雜、困難的問題。因此，用人工智能技術與計算機制圖軟件相結合，輔助設計工作，就可以提高工作效率，確保設備質量，縮短設計周期。

3.2人工智能技術在電氣過程控制中的應用

電氣過程控制在電氣自動化控制中占據著重要的位置，所以在這其中應用人工智能技術，不僅可以提高電氣自動化控制的水平，還可以實現過程控制智能化。其中，人工智能技術是利用一些控制程序，在計算機系統的協助下實現電氣過程控制的。而且，在這過程中，也要根據實際情況來具體分析、判斷，適當地調整控制程序，以達到電氣過程控制的需要。因此，若要提高人工智能技術，先要做好程序編制。人們也越來越重視程序控制工作，不斷地完善與改進控制程序，從而加強人工智能技術。

3.3人工智能技術在故障檢測中的應用

除了電氣過程控制外，故障檢測也是電氣自動化控制中的重要部分。如果故障檢測的不及時、不準確，那么會直接導致系統存在安全隱患，甚至是停止運行。由此可見，故障檢測有著重要的作用，要不定期地進行檢測，從而避免事故發生。但僅僅靠人力來達到這一效果是特別困難，這就要利用到人工智能技術。它不僅可以全面、系統地檢測電子自動化控制裝置，還能及時地發現設備存在的故障，從而將故障排除，確保設備正常運轉。

4結語

綜上所述，人工智能技術的作用巨大，在電氣自動化控制中，可以對電氣設備控制、電氣過程控制以及故障檢測產生重大的影響。因此，我們應重視人工智能技術的發展，不斷地探索與研究，使其得到進一步的提高，讓全世界看到中國的實力。

參考文獻：

[1]馬仲雄.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].電子技術與軟件工程•自動化控制,2014(08):246-247.

[2]馬龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].山西焦煤科技,2014(08):50-55.

[3]林彤經.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].技術與應用,2013(12)165-165.

[4]賈剛,張萌.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].信息技術,2011(02):293-294.

第5篇：人工智能技術的基礎范文

1人工智能技術的優勢分析

1.1具有比較強的學習推理能力

網絡環境的治理必須要依靠先進的網絡技術，這就需要人工智能技術充分發揮其自身的作用.傳統意義上，我們會認為網絡安全的保障工作主要是實現預防和控制之間的相互協調，并不會對相關措施的學習和推理能力進行關注，這雖然能解決基本的安全防御問題，但是并不能從根本上對網絡安全提供保障.基于傳統防治方式的局限性，這就會導致網絡信息處理存在較大的不確定性.但是，在應用人工智能技術后，完全可以解決這種弊端，真正意義上實現了網絡防御與理論知識的有機結合，使網絡防御手段具備了基本的學習和推理能力.同時，我國互聯網網民的數量呈現出比較快的增長速度，這也會產生大量的處理數據，增加了網絡安全防御的難度系數.人工智能技術在發揮其學習推理能力后，就能夠提高信息數據的處理效率，對維護我國的網絡環境安全具有重要作用.

1.2強大的模糊信息處理能力

眾所周知，人工智能技術在網絡安全的防御過程中扮演著重要的角色，這也就決定了人工智能技術的重要價值.人工智能技術應用后，可以充分發揮其自身所具備的模糊信息處理能力，提高傳統網絡安全防御中我們所面臨的處理不確定性和不可知的問題處理能力.我們的網絡運營環境基本都是處于比較開放的環境中，所以會使多種數據信息的傳播速率不斷加快，再加上互聯網的溝通和互聯功能，這就會使得很多信息無法確定，網絡安全的管理工作顯得格外重要，在進行對信息分析處理的工作中，運用人工智能技術將會事半功倍，結合不準確以及不確定信息來控制管理網絡資源，其信息處理能力頗為出色.

1.3網絡防御協助能力比較強

在上文中已經提到，目前所面臨的網絡環境是呈現復雜狀態的，這就是說，我們的網絡安全防御的保障工作也是復雜的，是一項系統化的工程.我國的網絡環境規模也逐漸的擴大，并且其內在的結構也是更加趨向于復雜，這無形中就給我們的網絡安全防御工作提出了更高的要求.為了有效的避免其存在的誤區，必須要加強各方面措施的協調、協同、協作，充分實現各個防御環節的共同優勢.我認為，人工智能技術應用于網路安全防御中時，需要劃分為三個不同的層次，這也就需要我們實現分層次的管理.一般來講，就是上層管理者對中層管理者實行輪詢監督，中層管理者對下層管理者實行輪詢監督，從而構建起一個完整的工作體系，這也就能夠提升網絡安全防御的質量.

1.4計算的成本比較低

傳統的網絡安全保障體系會在計算過程中耗費大量數據資源，保障的效率也就比較低，這會使整體的網絡安全防御成本比較高，不利于相關部門經濟效益和社會效益的實現.人工智能技術在網絡安全防御中應用后，就有效的規避了傳統防御方式的成本高問題，這是因為人工智能技術能夠利用大量的先進算法，實現精準的數據開發，對相關的數據進行計算，因此在很大程度上提高了各種資源的利用效率，實現了網絡數據的優化配置，這種從成本計算方面有效的降低了軟硬件系統的開發成本，為人工智能技術的深度推廣奠定了堅實的基礎.

2我國的網絡安全防御現狀分析

我國已經進入互聯網信息時代，這主要是得益于互聯網技術的迅速發展，同時，人工智能技術也得到了長足的發展，為計算機網絡信息資源的共享和配置提供了條件.在這形勢大好的基礎下，網絡信息安全出現了負面狀況，嚴重制約著安全、穩定的網絡環境的構建.根據相關部門的統計數據，網絡安全問題對世界經濟產生了比較嚴重的負面影響，它會帶來嚴重的經濟損失，數額高達七十五億美元.并且網絡安全問題一直都是我們的難點，無法從根本上對其進行治理.并且網絡安全問題的發生概率也是比較大的，平均每二十秒就會產生一件網絡安全事件，這些事件或大或小，無不對社會穩定產生負面效應.我國接入互聯網的時間并不是很長，但是發展的速度確實比較快速的.尤其是在近幾年，我國已經步入了互聯網高速發展的階段，互聯網已經融入到各行各業，形成了“互聯網+”的發展業態，這也就為人工智能技術的發展提供了條件.網絡安全問題主要是人為因素所產生的，主要表現在數據信息的泄露，嚴重破壞了網絡環境安全的穩定性和保密性.用戶信息在受到非法入侵后，其所有的信息都會被外界所監聽，并且其信息資源不能正常的進行訪問，多會被非法拒絕或者是訪問延遲.基于此，我們完全可以對我國的網絡安全現狀有一個具體的了解，那么，人工智能技術引入就是大勢所趨，也是未來的一個發展方向，我們需要利用人工智能技術將互聯網打造成一個完整且安全的網絡體系.人工智能在網絡安全領域的應用，可以顯著的提升規則化安全工作的效率，彌補專業人員人手的不足，未來不管是執行層面還是戰略層面，人工智能的應用會更加廣泛，網絡安全的防御也更加智能.

3人工智能技術在網絡安全防御中的具體表現

3.1智能防火墻在安全防御中的應用

我們經常會在電腦系統中看到防火墻的相關設置，這就是人工智能技術在網絡安全防御中的初步應用.防火墻技術是一種隔離控制技術，我們可以在一定基礎上對其進行預定義安全策略對內外網通信強制訪問控制.防火墻技術是一種比較復雜的技術，其自身包含著諸多的子技術，比如包過濾技術和狀態監測技術等.包過濾技術主要是在網絡層中對數據包進行選擇的一種技術，我們可以根據系統的個性化需求對數據包的地址就行分析，最終實現外來信息的檢查，防止負面狀況的發生.同時，狀態監測技術則是基于連接狀態下的一種監測機制，它主要是將所有的數據包當做整體數據流，在此基礎上，形成一種全新的連接狀態，有力的保障了網絡環境的安全.最后，相比于傳統的防御方法，防火墻技術具有著高度的靈活性和安全性，對網絡安全防御具有著重要的作用.

3.2垃圾郵件自動檢測技術在安全防御中的應用

得益于互聯網信息技術，我們對郵箱的使用頻率不斷的增加.在實際的工作過程中，我們經常會收到不同類型的垃圾郵件，這對我們的正常生活和工作造成了不必要的損害.郵件已經成為了我們的信息傳遞的重要溝通橋梁，也是比較正式的溝通方式.但是，在郵件的制作和發送過程中，郵件中存在的漏洞，很可能會被不法分子利用，然后傳遞不正當的信息，不僅可能會給我們造成經濟損失，還肯定給我們造成困擾.人工智能技術應用于網絡安全防御中，垃圾郵件自動檢測技術就能夠發揮其自身的優勢，采用智能化的反垃圾郵件系統，有效的避免垃圾郵件進去郵箱的內部系統，能夠起到全時段檢測的作用.這主要是利用垃圾啟發式掃描引擎，對相關的郵件信息進行分析和統計評分，智能化的對垃圾郵件進行攔截或者是刪除，這就會很大程度上避免了人為的操作，減少了我們的工作量，這也為網絡信息安全提供了保障.

3.3人工神經網絡技術在安全防御中的應用

網絡安全防御過程中，通過人工神經網絡技術就能夠對網絡安全產生積極的作用，并且能夠為網絡安全提供比較重要的保障.人工神經網絡技術具有多方面的積極意義，它的分辨能力是非常強大的，并且其自身會帶有噪音和畸變入侵的分辨模式，能夠完全適應網絡環境的個性化防御功能.人工神經網絡技術是在生物神經網絡的基礎上發展起來的，這就證明其具有重要的靈活度和創造價值，會具有一定程度的學習能力，并且還會具備強大的數據計算能力，還有對數據信息的儲存和共享能力，以上的種種優勢都展現出人工神經網絡技術的水平.它完全可以在自身基礎上建立起完整的時間序列預測模型，對計算機病毒進行有效的識別，使我們能夠得到精確的防御結果，為當前我國的網絡信息安全防御做出了重要貢獻.

結語

綜上所述，人工智能技術在網絡信息安全防御的過程中具有顯著的作用，它能夠有效的規避傳統防御方式的弊端，為新形勢下網絡信息安全保障工作做出了重要貢獻.總之，人工智能技術在網絡安全中的應用是全方位的，是一項系統工程，我們也需要運用綜合的方法，比如明確智能防火墻技術、人工神經網絡技術、垃圾郵件自動檢測技術等在網絡安全防御中的應用，為我國的網絡安全環境提供基本的理論支撐.

參考文獻：

〔1〕李澤宇.人工智能技術在網絡安全防御中的應用探析[J].信息通信,2018(1):196-197.

〔2〕吳京京.人工智能技術在網絡安全防御中的應用探析[J].計算機與網絡,2017,43(14):60-61.

第6篇：人工智能技術的基礎范文

關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

第7篇：人工智能技術的基礎范文

【關鍵詞】 氯胺酮； 術后認知功能障礙； 老年患者； 炎癥因子； 骨科手術

術后認知功能障礙（postoperative cognitive dys-function，POCD）在老年手術患者中較常見，患者手術前無精神異常，由于物的影響導致術后患者中樞神經系統障礙，表現為精神錯亂焦慮人格改變和記憶功能損害[1]。研究表明骨科手術POCD的發病率可達30%[2]。大量動物實驗證實麻醉劑量的氯胺酮有神經毒性，而小劑量的氯胺酮在動物和臨床上均有抗抑郁、改善情緒和認知的作用[3]。但臨床研究小劑量氯胺酮對老年手術患者的認知功能影響報道尚少。本研究通過對老年手術患者予小劑量氯胺酮處理，研究小劑量氯胺酮預處理的價值，現報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取本院骨科擇期行下肢手術的56例老年患者，研究對象均經征得患者及家屬知情同意并簽字，且經過醫院倫理委員會批準。其中男26例，女30例，中等文化程度，年齡65～80歲，體重50～80 kg，ASAⅠ～Ⅱ級。無神經系統和精神疾病，無長期或經常使用鎮靜劑或精神類藥物史，無酗酒史或藥物依賴史，術前測簡易智能狀態量表（MMSE）評分>23分，并記錄作為基線[4]。按照隨機數字表法將所有患者分為對照組和氯胺酮組各28例。兩組患者一般資料、手術方式、手術時間、MMSE基礎評分及術中監測指標比較差異均無統計學差異（P>0.05），具有可比性，見表1。

1.2 方法 所有患者均不使用術前藥物，入室后常規吸氧，接心電監護監測生命體征及ECG，左側橈動脈置管行連續有創血壓監測且使用腦電雙頻指數（BIS）監測儀監測麻醉深度。靜脈麻醉誘導：靜脈給予咪達唑侖0.15～0.04 mg/kg、異丙酚1.0～2.0 mg/kg、舒芬太尼0.2～0.3 μg/kg、順阿曲庫銨0.15 mg/kg。全麻誘導插管后接麻醉呼吸機機械通氣，調整呼吸機各參數值，使PET CO2維持在35～45 mm Hg

（1 mm Hg=0.133 kPa）。插管后氯胺酮組即靜脈泵注氯胺酮0.25 mg/（kg·h），對照組靜脈泵注相同體積的生理鹽水。術中持續靜脈泵注異丙酚3～5 mg/（kg·h）及瑞芬太尼0.1～0.2 μg/（kg·min）維持麻醉，使BIS值在40～60之間，間斷注射順阿曲庫銨維持良好肌松。備用血管活性藥物并在必要時給予以維持循環穩定。手術結束前30 min給予舒芬太尼0.1～0.2 μg/kg替代鎮痛。術后72 h內接靜脈鎮痛泵行患者自控鎮痛（PCIA），藥物為舒芬太尼100 mg+托烷司瓊5 mg，用生理鹽水配至150 mL，輸注維持速度2 mL/h，PCA劑量0.5 mL，鎖定時間設置15 min。術后鎮痛效果不佳時病房內肌肉注射適量曲馬多，維持術后VAS評分≤3分，確保鎮痛效果良好以避免因疼痛所致情緒障礙對認知狀態結果的干擾。術前1 d（T0）、術后6 h（T1）、24 h（T2）、48 h（T3）、72 h（T4）時抽取3 mL外周靜脈血樣品，放射免疫法檢測TNF-α及IL-6濃度；術后24 h、48 h、72 h對患者進行MMSE測試，記錄MMSE評分，用以評價患者POCD的發生情況。

1.3 評分標準 通過對患者一系列問題的直接詢問，內容包括：時間和地點的定向力、語言即刻記憶、注意力和計算能力、短程記憶、語言復述、閱讀理解、語言理解和圖形描畫等，來分析和評價認知功能，MMSE總分范圍0～30分。術后MMSE分值較術前低2分則記錄為發生了POCD。所有測試由同一名且未知試驗分組的人員完成。記錄手術一般情況如手術和麻醉時間、全麻藥使用量、失血補液及循環情況；同時詳細記錄圍術期的并發癥，并分析該并發癥對認知有無影響，以排除假陽性結果。

1.4 統計學處理 采用SPSS 16.0軟件對所得數據進行統計分析，計量資料用（x±s）表示，比較采用t檢驗或方差分析，計數資料采用字2檢驗，以P

2 結果

2.1 兩組術后不同時間點POCD的發生情況比較 對照組患者術后1、2、3 d POCD的發生率分別為46.4%、32.1%、28.6%；氯胺酮組分別為17.9%、7.1%、3.6%。對照組在術后1、2、3 d POCD的發生率均明顯高于氯胺酮組，比較差異有統計學意義（P

表2 兩組術后不同時間點POCD的發生情況 例（%）

組別 術后1 d 術后2 d 術后3 d

對照組（n=28） 13（46.4） 9（32.1） 8（28.6）

氯胺酮組（n=28） 5（17.9） 2（7.1） 1（3.6）

字2值 5.240 5.543 4.766

P值 0.022 0.019 0.029

2.2 兩組不同時間點IL-6及TNF-α表達水平比較 兩組術后6、24、48 h時IL-6、TNF-α均明顯高于麻醉前，且氯胺酮組的表達水平明顯低于對照組，差異均有統計學意義（P0.05）；對照組術后72 h IL-6、TNF-α表達水平均明顯高于麻醉前1 d，差異均有統計學意義（P

3 討論

術后POCD由多種因素共同作用引發，易發因素包括高齡、高血壓、糖尿病、酗酒、心理和環境因素；促發因素包括應激反應、創傷、低血壓、腦血管微血栓、術后低氧血癥及電解質紊亂、物的應用等[4]。其中應激反應的刺激，引起體內大量炎癥介質的釋放是導致POCD的重要原因[5]。

本研究兩組患者的TNF-α、IL-6在術后6 h、24 h、48 h時均明顯高于麻醉前1 d（P

MMSE常用于評判老年人認知功能異常，操作簡便，且可信性高，敏感性為87%，特異性為82%[9]。本研究發現氯胺酮預處理后患者POCD發生率明顯減少，這說明小劑量氯胺酮減少炎癥反應炎癥因子的釋放，減輕大腦應對急性大量炎癥因子的損傷，保護術后認知功能。研究表明，大部分患者POCD是可逆的，只有少部分患者數周甚至數月仍不能恢復正常，最終發展為老年癡呆或阿爾海默次病[10]。

綜上所述，小劑量氯胺酮預處理后，老年手術患者認知功能障礙發生率明顯減少，這可能與氯胺酮抑制炎癥介質有關，但需擴大研究，進一步了解其作用機制。

參考文獻

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第8篇：人工智能技術的基礎范文

近年來，人工智能數據、算法、算力生態條件日益成熟，我國人工智能產業發展迎來一輪戰略機遇，智能芯片、智能無人機、智能網聯汽車、智能機器人等細分產業，以及醫療健康、金融、供應鏈、交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領域發展勢頭良好。2020全球人工智能產品應用博覽會近日在蘇州開幕，會上，中國經濟信息社江蘇中心聯合新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟共同《新一代人工智能發展年度報告(2019-2020)》。《年報》認為，當前我國人工智能產業發展面臨四大問題亟待“求解”。

一是我國人工智能領域的基礎創新投入嚴重不足。從企業研發創新看，中國人工智能企業的創新研發支出仍遠遠落后于美國、歐洲和日本。2018—2019年，美國人工智能領域企業投入的科技研發費用占據了全球科技支出的61%，我國人工智能領域企業研發支出雖然快速增加，增速達到34%，但實際占據的全球科技支出份額明顯小于美國。從人工智能知識產權保有量看，我國各類實體擁有的人工智能專利總量超過3萬件，位居世界第一，但中國相關企業擁有的人工智能相關專利多為門檻較低的實用新型專利，發明專利僅占專利申請總量的23%。同時，根據世界知識產權組織的數據，我國企業擁有的95％的人工智能設計專利和61％的人工智能實用新型專利將會在5年后失效，相比之下，美國85.6％的人工智能專利技術在5年后仍在支付維護費用。2020年，我國需要在人工智能基礎研究與創新，打造核心關鍵技術長板、加強知識產權保護方面加大投入力度。我國人工智能產業的算力算法核心基礎相對薄弱。我國人工智能發展在數據規模和算法集成應用上都走在世界前列，但在人工智能基礎算力方面，能提供國產化算力支持的企業還不多。在人工智能的算力支持方面，IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩居全球服務器市場前三位，浪潮、聯想、新華三、華為等國內企業市場份額有限；國內人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯發科等國際巨頭供貨，中科寒武紀等國內企業發展剛剛起步。在人工智能算法方面，主流框架與數據集領域國內外企業龍頭企業包括谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等，深度學習主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業或機構掌握，百度、第四范式、曠視科技等國內企業的算法框架和數據集尚未得到業界的廣泛認可和應用。2020年，我國需要進一步部署加強人工智能基礎設施建設，并重視國內人工智能算法框架的創新推廣。

二是“高端”的AI技術與“中低端”的產業之間存在脫節現象。相對于龐大的經濟體量，目前我國人工智能推廣應用有限，仍有不小提升空間。人工智能技術與企業業務需求存在鴻溝，尤其是傳統企業的整體智能化程度偏低。以制造業為例，業務信息化水平不足造成的場景數據獲取困難，研發投入大和交付周期長，成為一部分企業利用AI進行轉型升級的制約因素。

三是產學研合作密切度待提升，成果轉化率不高。一方面，高水平、跨行業復合型人才稀缺。當前我國人工智能產業發展迅速，但人才尤其是高水平、資深人才規模較小，難以滿足行業發展需求。我國人工智能基礎環節薄弱，與缺少頂級基礎研究人才有直接關系。市場上缺少既了解行業又掌握人工智能關鍵技術，還能夠進行應用開發的復合型人才。另一方面，對我國人工智能產業而言，高校、科研院所、企業之間如何實現密切合作的問題亟待解決。現有產學研合作培養模式較為單一，高校、科研院所、企業之間的合作多為自發性短期行為，缺乏頂層統籌以及可持續運行機制。

四是數據使用不規范問題較為突出，安全問題逐漸顯現。人工智能技術在造福人類的同時，也引發了諸多安全問題，以算法戰、深度偽造為代表的人工智能技術濫用給經濟社會帶來嚴重負面影響。算法戰指的是將人工智能算法、機器學習等技術全面應用于對敵作戰中的情報收集、武器裝備、戰場勘測、指揮協同、決策制定等環節，核心目標是利用人工智能技術提升軍事作戰能力；深度偽造是一種基于深度學習的人物圖像合成技術，隨著人工智能算法開源不斷推進，深度偽造技術門檻正在不斷降低，非專業人員已經可以利用簡單開源代碼快速制作出以假亂真的視頻和圖像。2019年以來，基于人工智能的算法戰和深度偽造的正在擴大軍事影響、形成網絡暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關系等方面被濫用，并給社會和國家帶來極大風險。上述對人工智能技術的濫用給我國家安全、產業安全、社會經濟安全帶來巨大風險，需提前預防可能風險，并尋求國際支持。

對策建議：

一是加強人工智能基礎能力建設。首先要大力推進人工智能算法庫、解決方案庫、數據集及公共服務平臺建設，強化人工智能發展基礎。其次加強面向人工智能發展應用的5G網絡、邊緣計算硬件新興信息基礎設施建設。最后要對各行業企業自動化、智能化改造的產出、效果進行科學有效測算，指導企業找準技術研發投入的切入點，利用好人工智能技術實現經濟社會高質量發展。

第9篇：人工智能技術的基礎范文

1　引言

能夠透徹地了解人類智能行為產生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學科的出現及迅速發展，為這一愿望的實現帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學技術革命的發展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被應用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。

雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經取得了迅猛的發展并有力地促進了體育事業的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術還遠遠滯后于計算機科學的發展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術還在堅持“數據結構＋算法＝程序”的傳統程序設計方式，顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統分析的基礎上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發展成果應用到體育領域中來，從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。

2　人工智能及其解題思路

人工智能是一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、系統科學、哲學等多種學科基礎上發展起來的。它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產業革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構造智能機器(智能計算機)或智能系統，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學習等人類思維能力的一門科學。

人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經驗，所以，人工智能更適合于解決現實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領域而言，不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術的診斷，體育專家的知識和經驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統可以完成這些工作，對體育科學的發展將產生深遠的影響。

3　體育實用人工智能的現狀

象所有處于發展之初的學科與研究方向一樣，人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統分析方法來對待它。惟有如此，我們才會既能發現不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發展進程。

3.1　體育實用人工智能發展過程中的問題

1.對大多數體育工作者而言，人工智能技術還相當高深，它需要開發者不僅具備專項知識，還必須具備系統工程、軟件開發等多個領域的綜合素養。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應用水平的科研人員，對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統的核心和基礎是人類的知識和經驗，要想開發智能系統，就必須從傳統的以數值計算為中心的程序設計轉變到以知識符號處理為中心的程序設計上來。這種思維與觀念的轉變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統的開發是一個復雜的、曠日持久的系統工程，不僅需要相當的技術和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術的研究可能更容易被人們所忽略。

2.人工智能與體育科學兩學科發展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術的科研人員還沒有看到其在體育領域應用的廣闊天地，人工智能的應用成果還集中在工業控制領域、社會經濟系統或軍事決策過程——相對來說，這些領域更易取得明顯的經濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統的以“經驗技能”為主的教學、訓練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度。總的來說，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。

3.人工智能技術本身的不完備性。盡管自80年代以來，對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統的應用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉化到應用上來，即使是在專家系統中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術也阻礙了它的進一步發展。

此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統的開發需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發展。

3.2　體育實用人工智能發展的有利條件

盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術在體育領域的應用開辟了道路。

1.計算機技術在體育領域的廣泛應用以及它對運動成績的巨大推動力，已經使越來越多的人們認識到程序設計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。

2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應用能力和學習能力，對他們來說，掌握人工智能技術也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發展與壯大，為體育實用人工智能的發展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發現體育中的問題并不斷嘗試用本領域的技術方法來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術都是非體育專業科研人員引進到體育領域中來的)。人工智能會象現在已經在體育領域得到廣泛應用的灰色理論、模糊數學、系統工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受，進而逐漸滲透到訓練、選材、規劃、教學等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發展創造了有利的外部環境。

此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質的不斷提高和人工智能技術的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。

4　體育實用人工智能的發展方向

就目前人工智能領域而言，人工神經網絡技術與集成分布式智能系統是研究的熱點。前者是以研究大腦的結構和認知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規模的集成環境，即把各種不同的專家系統、神經網絡、數據庫、數值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當前體育領域而言，應用性研究，即將各種已經成熟的智能技術應用到體育實踐中來，有著更加重大的現實意義。

4.1　各種體育實用專家系統的開發與研制

專家系統是利用具有相當數量的權威性知識來解決特定領域實際問題的計算機程序系統。它根據用戶提供的信息、數據或事實進行自動推理判斷，最后給出結論及結論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術上，還是從應用上，專家系統都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統開發實例(包括已開發的體育實用專家系統)可以提供技術支持，各種理論研究又使開發過程有章可循。體育實用專家系統的開發，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術，逐漸開發出智能化程度更高的智能系統來。惟有如此，才能符合事物發展的客觀規律，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發展。

4.2　體育領域自身智能技術研究人員的培養

由于受知識和技術的限制，在很長的一段時間內，體育實用人工智能的發展還必須依靠人工智能領域人員的引導。然而，只有培養出體育領域自身的智能技術研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發人員，我們可以稱其為智能工程師，應該首先是一個體育工作者，并已具有相當程度的體育專業知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術的學習和訓練，就可以單獨開發出自身領域高質量的智能系統。智能工程師及其工作，為人工智能技術向體育領域的滲透提供了必要的前提條件。

4.3　體育實用人工智能的基礎理論研究

雖然體育實用人工智能技術和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎理論的研究，脫離了基礎理論，技術和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現。知識只有形成體系，才能成為科學，一系列的技術只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發展規律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學科存在和發展的根基所在。

5　結束語

體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。

主要參考文獻

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