人工智能技術總結精選(九篇)
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第1篇：人工智能技術總結范文
［關鍵詞］電氣自動化控制；計算機技術；人工智能技術
［中圖分類號］TM76；TP18［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194(2016)04-0082-01doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2016.04.057
電氣自動化控制主要研究電氣工程學，保證電氣工程系統正常運行，能對收集到的信息進行及時地處理分析。計算機技術的應用能更快地對試驗結果進行總結，實現機械自動化。這種人工智能技術將會使人工操作與控制發生脫離，實現人工智能與電氣自動化的結合。電氣自動化控制是對人工智能技術應用最為直接的結果，同時也是電氣自動化發展的必然趨勢。電氣自動化控制過程中應用人工智能技術將會不斷提升生產效率。
1人工智能技術含義
通過應用計算機技術實現對人類活動的模擬，并且能對相似人類活動發出指令，還能解決傳統科學中復雜的問題，這是人工智能技術最為突出的特點。人工智能技術融合了數學、哲學、工程學等學科，在計算機技術引導下綜合運用了現代科技。在一定程度上可以表現為人工智能技術是對人類大腦的一種全新的模擬，在大腦的控制下由機械完成一系列的復雜反應。這樣能提升工作效率，保證人類在工作過程中的安全性。人工智能技術將會對信息進行采集，在問題的處理上比人類大腦具有更加明顯的優勢。復雜性腦力活動在人工智能技術的影響下，將會降低人工成本，推動生產力的發展。
2電氣自動化控制中人工智能技術的應用
隨著人工智能技術的設計思路不斷地擴展，人工智能產品豐富起來。人工智能技術的應用使人們能更好地解決人類不能直接面對的問題。電氣自動化控制過程中會受到多種因素的影響，人工智能技術的應用能對因素進行合理化推斷，并且提升對產品的保護，能更加全面地規劃電氣自動化控制效果，使生產效率不斷的得到提升。
2.1優化產品設計
傳統電氣產品在設計時主要依靠設計經驗與試驗手段，設計出的產品在一定程度上技術含量較低，并且工作較為繁瑣，不能夠保證大規模的生產活動的開展，設計需要較高的時間，影響工作效率地提升。新時期我國經濟快速發展，對科技生產建設不斷投入，人工智能技術得到全面提升，在電氣產品設計的過程中應用人工智能技術實現了智能化生產。人工智能技術的應用將會提升人工生產效率，并且在制作上更加精良，實現了企業生產經營效率水平的提升，保證了產品的質量，還能為企業生產活動的進一步開展提供充足的發展動力。
2.2及時發現問題進行預防處理
電氣自動化控制過程中會出現運行設備故障等問題，這種情況在電氣自動化控制過程中較為常見。因此，完善人工智能化將會有助于電氣自動化控制的順利進行，并且會根據設備運行故障制定相應的預防措施，這在電氣自動化控制過程中能發揮較大的功能優勢。變壓器在運行的過程中發生故障，可以采用傳統的分離方式對氣體進行分析，并且根據分析的結果判斷變壓器發生故障的原因。但是采用傳統的分析方式會在檢修的過程中造成嚴重的浪費，人力資源沒有得到合理的應用，并且在檢修上花費更多的時間，同時還不能保證檢修的正確率。這樣很容易出現誤診情況，將會進一步影響到電氣自動化控制效果。人工智能技術與傳統方法相比優勢體現在維修預防等方面，并且人工智能技術將會自動匹配專家技術進行指導，將類似的故障進行對比，并且根據產生的問題進行分析指導，找到其他的解決方式。采用人工智能技術對故障問題進行分析，能提升工作效率、降低維修時間、節約大量的資源。
2.3簡化控制流程，提升運行效率
電氣產品在生產操作過程中相比較其他產品過程較為復雜，并且生產環節都需要進行嚴格地控制，對于操作水平要求較高。電氣產品內部結構較為繁瑣，細部特征較為明顯，不容易進行整體性把握，對于工作人員的經驗要求較高。因此，在生產過程中出現一點小小的錯誤都會直接造成巨大的經濟損失，嚴重時將會直接導致生產停工。為了能保證電氣自動化控制的有效運行，工作人員在面對問題時需要利用人工智能化技術對電氣自動化控制過程進行簡化處理，保證操作的有效性。人工智能化相比較傳統方式能快速地收集資料并進行必要地分析整理，在第一時間發現控制過程中存在的問題找出解決方案。在整個控制過程中會降低檢修時間、保證成本的有效運用，能夠更好地控制電氣自動化的運行。
3結語
計算機技術使人工智能技術得到了完善，同時電氣自動化控制在人工智能技術的影響下實現了更新進步。目前，人工智能技術在各個領域都得到了應用，并且受到各行業的認可。電氣自動化控制應用人工智能技術將會提升工作效率、保證產品質量。筆者通過對電氣自動化控制中人工智能技術的應用進行分析，認為在計算機技術發展的前提下，人工智能技術與電氣自動化控制相互促進完美結合。
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,2014(11).
［2］賈剛,張萌.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術［J］.中小企業管理與科技,2011(27).
［3］丁望松.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術［J］.電子制作,2015(11).
第2篇：人工智能技術總結范文
關鍵詞：人工智能技術；教學方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。
人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。
通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。
《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。
2 教學與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學內容的選取
1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。
此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。
2） 配套的實驗教學內容。《人工智能技術》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學方法和手段的改革
人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。
1） 問題啟發式教學。《人工智能技術》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。
2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。
3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。
2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議
《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。
學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。
針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。
學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。
3 結論
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
第3篇：人工智能技術總結范文
摘要
人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。
目 錄
第一章 人工智能技術的發展沿革
(一) 人工智能技術的關鍵階段
(二) 人工智能技術的驅動因素
(三) 人工智能技術的典型代表
(四) 人工智能技術的廣泛應用
第二章 網絡空間安全的內涵與態勢
(一) 網絡空間安全的內涵
(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢
1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
(一) AI+安全的應用優勢
(二) AI+安全的產業格局
(三) AI+安全的實現模式
1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全
第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例
網絡系統安全篇
（一）病毒及惡意代碼檢測與防御
（二）網絡入侵檢測與防御
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。
（一）AI+安全的應用優勢
人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。
當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。
（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。
（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。
（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。
（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。
（二）AI+安全的產業格局
人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。
除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。
（三）AI+安全的實現模式
人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。
本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。
本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。
1、人工智能應用于網絡系統安全
人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：
機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。
如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。
防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。
檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。
響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。
因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。
2、人工智能應用于網絡內容安全
人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。
在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：
自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。
如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。
防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。
檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。
響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。
3、人工智能應用于物理網絡系統安全
隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。
情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數據獲得人類的情緒狀態，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態，在物理網絡中將應用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態從而可與周邊環境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統與數字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實現人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協助人類識別安全風險因素，讓人類在物理網絡世界中更安全。
第4篇：人工智能技術總結范文
關鍵詞：計算機網絡技術；人工智能；應用
人工智能作為新型的科學產業，其被廣泛應用在社會生活的方方面面，對社會生活產生了極大的影響。目前，計算機網絡技術的普及與應用，極大改變了人們的生產生活方式，為人們的工作、學習和生活提供了便利，但是在實際應用過程中，不可避免產生一些安全問題，影響生活的正常進行[1]。基于這種情況，將人工智能應用在計算機網絡技術中，能夠有效解決這些問題，豐富人們的生活，提高工作的質量和效率，為人們提供優質高效服務，實現社會的健康穩定發展。
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，其能夠將自然智能和人類智能加以區別，并利用系統設備模擬人類活動，有效完成操作人員的指令，能夠指導計算機科學技術的發展，因此計算機可將其作為核心技術，從而將問題求解和數值計算轉變化知識處理。
（2）特點：人工智能主要是以網絡技術為甚礎加以發展，能夠有效保證網絡系統運行環境的安全性和穩定性。一般而言，人工智能的特點主要表現在以下幾個方面：一是對不確定的信息加以處理。利用網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。二是便于網絡智能化管理。將人工智能應用在網絡管理工作中，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，有效提高網絡管理的水平[2]。三是寫作能力強。人工智能能夠對資源進行優化整合，傳輸和共享各個用戶之間的資源，有機整合寫作方式與網絡管理，提高網絡管理工作的效益與效率。
2計算機網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絡技術的快速發展，網絡信息安全問題越來越突出，人們越來越關注網絡系統管理中的網絡控制和網絡監控功能，以便及時處理信息，保證網絡信息的安全性。在早期階段應用計算機網絡技術來分析數據時，往往難以保證數據的規則性和連續性，影響數據的真實性與有效性，因此將人工智能應用在計算機網絡技術中，具有十分重要的意義。目前，隨著計算機的廣泛應用，用戶對網絡安全管理提出了更高的要求，以便保證網絡信息的安全性。由于網絡犯罪現象逐漸增多，要想保證網絡信息的安全，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，建立優化與智能化的管理系統。這樣能夠對網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站故障問題，及時遏制網絡犯罪活動，保證信息的安全，促進網絡系統的穩定運行[3]。人工智能技術能夠有效推動計算機技術的發展，而計算機技術的發展又對人工智能的運用具有決定性作用。人工智能技術能夠對不確定的信息進行技術處理，動態追中信息，為用戶提供安全可靠的信息，促進網絡管理工作質量和效率的提高。總體而言，將人工智能應用在計算機網絡管理中，能夠促進網絡管理水平的提升。
2.2具體應用
將人工智能應用在計算機網絡技術中，其具體表現在以下幾個方面：一是系統評價和網絡管理中的應用；二是人工智能Agent技術的應用；三是網絡安全管理中的應用。
（1）系統評價和網絡管理。對于計算機網絡管理而言，其要想實現智能化發展，必須要以人工智能技術和電信技術的發展為基礎。人工智能不僅能夠在網絡的安全管理中發揮重要作用，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，確保網絡的綜合管理。由于網絡具有一定的瞬變性和動態性，這在一定程度上增加了網絡管理工作的難度，需要實現網絡的智能化管理。而專家系統作為人工智能技術中的重要內容，其主要是總結某一領域中專家的經驗和知識，并將其錄入相關的信息系統中，從而有效處理該領域內的相關問題。對于計算機網絡的系統評價和網絡管理而言，能夠利用網絡管理中的專家系統來開展評價和管理工作，促進網絡管理水平的提升。
（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、數據庫和知識域庫構成，以每個Agent的知識域庫為依據，對新信息數據進行處理和溝通，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省。此外，人工智能Agent技術在人們日常生活中得到了廣泛的應用，如郵件的收發、會議的安排、日程的安排以及網上購物等，能夠為人們提供優質服務。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絡技術的有序發展。
（3）網絡安全管理。人工智能在網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。對于計算機網絡安全管理而言，入侵檢測不僅是其重要內容，也是防火墻技術的核心部分，能夠有效保證網絡的安全性和可靠性。入侵監測功能在計算機網絡監控中的有效發揮，能夠保證系統資源的可用性、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絡數據，對可疑數據加以過濾，將檢測的最終報告及時反饋給用戶，從而保證當前數據的安全性[5]。入侵檢測能夠實時監測網絡的運行狀態，不影響網絡性能，為操作失誤、外部與內部攻擊提供保護。目前，在人工神經網絡系統、模糊識別系統和專家系統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而言，智能防火墻系統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、識別與處理數據，如決策、概率、統計和記憶等方式，從而降低計算量，及時攔截和限制無效與有害信息的訪問，保證數據信息的安全。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，有效管理和監控內部的局域網，從而保證網絡系統的可靠運行[6]。此外，對于智能防火墻系統而言，其安檢效率比傳統防御軟件要高，能夠對拒絕服務共計問題加以有效解決，避免高級應用入侵系統，保證網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主要是利用人工智能技術對用戶郵箱加以有效監測，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，該系統能夠為用戶發送相關垃圾郵箱的分類信息，便于用戶及時處理垃圾郵件，保證郵箱系統的安全。
3結語
隨著人工智能技術的不斷更新與發展，人們對計算機網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展。人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在系統評價和網絡管理、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據的安全性，保證網絡系統的安全穩定運行。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，促進網絡管理水平的提升，實現計算機網絡行業的可持續發展。
參考文獻：
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第5篇：人工智能技術總結范文
在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。
【關鍵詞】
人工智能；計算機網絡技術；運用
引言
到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。
1人工智能簡介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。
1.2接口技術研究
為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。
2人工智能在網絡技術中的應用
在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。
3結論
綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。
作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院
參考文獻
[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.
第6篇：人工智能技術總結范文
關鍵詞：繼電保護；人工智能技術；應用；解析
中圖分類號： TM58 文獻標識碼： A 文章編號：
人工智能技術是通過模擬人類分析問題的思維模式，采用智能手段處理問題的技術。這種技術在實際應用中，能夠有助于人們處理一些較為復雜的、并且難以通過數學模型進行求解的問題，提高問題的處理效率。在電力系統中，采用人工智能技術對系統中存在的故障進行檢測和處理，為電力系統繼電保護工作的研究與發展提供了新方法。
一、繼電保護中的人工智能技術
（一）專家系統
專家系統也簡稱為ES系統，它是發展最早的、起到繼電保護作用的智能系統。同時，它也是在人工智能系統中應用最廣泛、研究最深入的課題之一，這項智能系統與整個知識工程的研究是緊密相連的。專家系統的構造，主要涉及了它對知識的表達形式、知識的運用、知識的處理等方面的研究方法以及理論知識。這個系統不單單結合理論知識來解決一些定性的問題，同時，還通過一種啟發式的知識，例如，專家經驗等解決問題。這樣一來，通過這一系統的使用，就可以在解決問題時縮小知識的搜索的范圍，進而提高解決問題的效率。除此之外，專家系統當中的解釋模塊，可以對一些在推理過程中使用到的知識、推理過程、推理結論進行進一步的解釋說明。
在電力系統中的繼電保護專家系統當中，通常所使用的表達知識的方式主要有以下幾種：生產模式下的規則表示方法、框架模式下的表示方法、過程模式下的知識表示方法、面向對象的表示方法、知識模型的表示方法。其中，面向對象的表示方法和知識模型的表示方法是在智能技術、語言技術以及計算機技術發展的基礎上形成的。專家系統在繼電保護的管理以及整定工作當中得到了廣泛的使用。一旦電力系統的運行模式發生改變、引進新的設備或者設備進行檢修，面對這些現象，專家系統的定值以及相應的保護配置都會發生改變。另外，專家系統還可以依據其自身的運行規程、電網結構以及專家經驗等功能，來對協助系統的應用人員做出保護對策。在人工智能系統中的專家系統雖然可以模擬專家來對繼電保護工作做出相應的決策，但是，這種智能系統在實際使用的過程中還存在一些不足之處。例如，該系統在建立知識庫以及維護知識庫的方面還不是很完善，并且容錯能力差，特別是在對一些難度較大、復雜程度較高的故障進行推理時，系統的反應速度較慢。以上種種不足，都會在一定程度上影響專家系統對繼電保護的精準程度。
（二）人工智能系統中的模糊理論
模糊理論簡稱為FST理論，這個理論通過模糊隸屬度這一概念來表述一些不確定、不精準的現象和事件。同時，在模糊理論當中引進了近似推理以及語言變量等模糊邏輯，通過這樣的形式，來表達一些經驗知識。通過對這一理論多年的探索和研究，如今，它終于成為能夠具備一套完整推理體系的繼電保護智能技術，并且被廣泛的運用到電力系統當中。人們在對一件事物進行了解和認識時，過程往往都是在一定層面上來對失誤進行辨別和劃分，在這期間，并不需要精準的、復雜的計算。然而，模糊理論在解決問題時正是采用了模糊模式，為事物的識別工作提供了便捷、有效的途徑。在整個電力系統當中，會存在很多電氣量，通過微機保護能夠在這方面對人類辨別失誤的能力進行模仿，并且可以區分和辨別不同對象的特征，最后，利用智能化系統來實現對事物更高的辨別性能。
在進行電力系統中的繼電保護工作時，智能模糊理論已經被廣泛的應用，并且在一些領域上有了更新的進展。例如，發動機的保護工作、主變保護以及線路保護等等。但是，在模糊理論的應用過程中也會存在一些問題，例如，它在針對復雜的系統進行模辨識、建立、修改，以及對隸屬度方面的獲取都還沒有得到進一步的完善。因此，這個系統在實際應用中并不具備一定的學習能力，自然，在使用的過程中會受到一些條件的制約，進而導致其功能不能很好的發揮出來。
（三）人工神經網絡
人工神經網絡這一系統的工作原理是最大限度上模擬人類的認知過程和人腦內部的組織結構，通過這樣的形式來對相關信息進行處理。人工神經網路系統自身具備很多優勢，例如，它具備聯想記憶功能、適應能力強，可以進行并行分布處理等等。因此，這項系統憑借自身的優勢在繼電保護工作中得到了重視，并且廣泛應用。在使用人工神經網絡對電力系統中的故障進行檢查時，它的診斷方法會與專家系統存在一定的差異性。人工神經系統更加注重于通過對標準樣本的訓練與學習，進而對系統內部的閾值和連接權進行調整，這樣一來，就可以讓知識分布在網絡上，形成人工神經網絡的記憶模式。由此可見，人工神經網絡系統在獲取知識方面的能力十分強大，同時，它能夠有效的對含噪聲的數據進行處理，這在一定程度上彌補了專家系統在對故障檢測時存在的不足。人工神經網由于本身屬于非線性的反射，所以，它可以通過這一方法來解決一些較為復雜的、并且難以求解的非線性問題，這也是它能夠在繼電保護工作中得到廣泛應用的原因之一。最近幾年以來，在電力系統的繼電保護方面漸漸出現通過利用人工神經網絡系統來對故障的距離、類型進行判斷，進而有針對性的保護電力設備。
通過使用神經網絡系統來完成繼電保護工作，這不僅可以對故障進行準確的判斷，同時，也提高了解決電力系統中電力故障問題的效率。但是，這種方法在性能上也存在一些不足，例如，對于一些具有啟發性的知識在處理上還不是很擅長、性能的發揮主要依靠樣本的完備程度決定等等。
二、人工智能技術在繼電保護中的應用
對于每一種人工智能技術來說，在對其進行控制和應用的過程中都會存在一定的局限性，并且由于這個局限性而導致在處理電力系統當中的一些復雜問題時，技術不能充分的發揮出它的功能，達不到預期的效果。怎樣把每一種人工智能技術在解決問題時的優勢結合起來，最終形成一個具有強大功能的綜合性人工智能控制技術，那將會在很大程度上提高處理電力系統當中故障的能力。因此，我們在人工智能技術的實際應用當中，要盡量規避每個系統當中的不足，綜合利用人工神經網絡、專家系統、模糊理論的優勢，更好的完成電力系統保護工作。在實際應用中，可以結合人工神經網絡系統和專家系統，對變電站進行分層分布的故障診斷；可以結合神經網絡和模糊理論，依據經過改良之后的IEC三比值法，以此建立可以為電力系統中的變壓器進行故障診斷的模糊神經網絡模型。通過這個模型能夠有效的對系統中一些不固定的故障因素進行處理，并且它具備了較強的獲取知識的能力。從人類思維的發展模式角度來看，將各種人工智能技術進行融合，分析影響人工智能診斷準確率的因素，進而提高檢測故障的準確率。
總結：
綜上所述，針對目前現有的人工智能技術進行重新整合，讓它們可以充分的發揮出自身的優勢，揚長避短。深入的分析人工智能技術的理論知識和應用方法，研究完善繼電保護的手段，提高人工智能技術對故障的處理能力，確保電力系統能夠健康、穩定運行。
參考文獻：
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[2]王威，郁惟鏞，張沛超.面向對象的繼電保護整定計算專家系統的研究[J].電力系統及其自動化學報，2010（02）.
第7篇：人工智能技術總結范文
關鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構想
教育是著眼于未來的事業，教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展，我國已經開始將人工智能應用于教育領域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中，工程科學與臨床醫學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術，機器人技術，虛擬與增強現實技術，3D打印技術與醫學不斷的融合發展，衍生出一系列的醫學診療技術，儀器，大大推進了醫學發展。從2013年到2017年，國務院、發改委、FAD連續發文，多次提及醫療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨，因此，為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。
一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況
智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。
智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。
而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。
二、智能+醫學教育的必要性探究
2.1技術進步對醫療人員的診療幫助
以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。
上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。
2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響
人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。
教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。
三、交叉醫學人才的培養
3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性
目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。
3.2醫學人才培養體系初步構想
據悉，目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程，應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學，電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練，具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。
第8篇：人工智能技術總結范文
2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領域的頂級學術會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業進展，而是一位科學家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。
這也是中國正在發生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀50年代和80年代掀起過兩次的技術，現在似乎真的到了產業化的臨界點。互聯網時代的思想家和預言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，它的力量堪比電與互聯網。
人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。該領域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規模千億級的人工智能產業市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規模將達1190億元人民幣。
目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯網的產業規模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯網和物聯網產業的升級迭代。它甚至將超越移動互聯網，全面改變人類的生活和工作方式。
離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互聯網巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術布局，產業布局和戰略視野也是決定成敗的關鍵因素，短視者將隨時出局。
BAT保守布局
中國的所有行業中，以BAT為代表的互聯網行業在人工智能研究和商業化探索方面走得最早，也看得最遠。其中，技術起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事長兼首席執行官李彥宏參加了內部的一個基于深度學習的語音識別產品研究會。當時該產品的主導者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學習，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產品經理都要了解人工智能技術的發展。
當年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學習研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。
李彥宏很快將相關技術投入到搜索的核心業務中。2014年的百度內部統計數據顯示，深度學習技術的應用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內部叫Diff)指標提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基礎科學研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務數據和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。
“到了后期，太長遠項目，或是比較創新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現任百度相關人士對《財經》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經過驗證沒有商業化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。
6月8日，在2016百度聯盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內，無人駕駛一定可以成為現實。
從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關人工智能技術體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數據、百度語音和百度圖像等技術都已歸入人工智能技術體系。李彥宏多次向外界強調，百度未來的發展將嚴重地依賴人工智能。
IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。
硅谷尤其關心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領域的核心。百度此前的諸多人工智能產品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。
百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預測、規劃決策以及行動控制的能力。在數據方面，百度有萬億級的網頁、移動和行為數據可供分析。在深度學習方面，百度的萬億參數排在世界第一。
2015年，百度的研發投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。
百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫療等領域商業化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創新，將推動互聯網進入第三幕，并將重構傳統產業。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現征信升級，實現“秒放”貸款。
阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業務驅動開始，逐漸加大檔位。
阿里從2011年開始布局互聯網醫療，投資收購和戰略合作的公司數以百計。圍繞醫院、醫保、醫藥做了大量布局。最新的統計數據顯示，全國已經有超過400家大中型醫院加入阿里的“未來醫院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學家閔萬里博士告訴《財經》記者，阿里在健康醫療領域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領域的技術突破。
阿里的設想是，未來，在阿里遍布全國邊遠山村的醫院醫療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠程技術來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫療系統。隨著學習數據的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫學專家”。
多位接受《財經》記者采訪的專家評價，阿里這個技術并不復雜，醫療診斷是基于經驗的專家型勞動，是機器擅長的經驗學習，三年內該技術便可成熟。
閔萬里告訴《財經》記者，要實現這個目標，除了技術平臺，還需要整個醫療體系的打通，需要政府和社會共同推動設備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務平臺之上，就將衍生出更多的應用服務場景，從而實現“商業和技術互為驅動”。
阿里是目前中國所有公司里，數據生態最完善、最健全的公司。iPIN創始人兼CEO楊洋認為，阿里的MaxComputer數據通道，是非常健康的數據大動脈，可以將阿里的所有數據資源非常高效地結合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務)的云計算平臺。數據生態體系是做人工智能的重要基礎。因此，在這場有關未來的布局中，阿里云的主導地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各個業務分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術機構來整合阿里的所有相關技術資源。
騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業務為基礎。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業務方面植入了人臉識別，搜索部門則關注自然語言識別。
其中一些技術已在騰訊內部實現產品化。SNG(社交網絡事業群)的優圖團隊聚焦圖象識別領域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內部產品如圖片優化工具“天天P圖”提供技術支持。WXG(微信事業群)則人機互動領域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯起來，接入微信公眾號以及錢包內的各種生活服務，打造完整的微信內O2O閉環生態體系。
騰訊高級副總裁姚星在接受《財經》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領域的技術開發，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術資源，形成體系和重點;二是加快對優秀公司的收購和合作步伐。
騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標的，服務于騰訊的整體戰略。騰訊日前與硅谷風投機構Felicis Ventures領頭了人工智能創業公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術，讓“機器”抓取網頁關鍵內容，并輸出軟件可以直接識別的結構化數據。
BAT的人工智能技術研發從第一天開始就是商業需求驅動的，他們從業務入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰中勝出。
今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。
國際巨頭深入無人區
如果說BAT的人工智能布局處于對標和追趕的狀態，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經開始深入科技無人區。
這些公司技術和業務各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。
IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領域有深厚的技術底蘊，IBM甚至已經開始用人工智能賺錢。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍”戰勝當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認知計算領域最先進技術的Watson在一個電視節目中一戰成名，被認為是人工智能歷史上的一個里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能領域最高技術水平的，是不斷進化中的Watson系統，和已經可以量產的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規模神經突觸計算機芯片)。
Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構架就開始模擬人類神經元，基于IBM的“DeepQA”技術開發。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發、商用和增強“Watson”及其他認知技術，此外還投入10億美元用于其他相關項目。
Watson已經開始為IBM賺錢了。法國農業信貸銀行預測，Watson系統創造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經被部署在IBM去年收購的云計算基礎設施業務Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領域展開競爭的武器。
另一個代表性產品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認知計算方面要遠勝傳統計算架構。和其他芯片公司的紙上規劃不同，這款芯片已達到量產要求。
IBM將其技術和商業實力總結為“認知計算體系”。IBM大中華區副總裁、戰略部總經理郭繼軍向《財經》記者表示，IBM推動認知計算體系，目標是把IBM在人工智能、大數據、深度學習、模式識別等所有領域里所做的積累應用到各個行業中去，幫助各行各業客戶提升效率，解決他們所面臨的現實挑戰。
微軟人工智能技術的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。
微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學家，在包括深度學習的多個領域的技術布局處于世界頂端。
微軟最新的深度學習系統在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰賽中，將計算機視覺系統錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務提供支持。
微軟不僅將人工智能技術應用于如Windows、Azure等核心業務中，還構建開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業界，它的目標是打造一個人工智能生態圈。
它在無人區走得最遠，在現實商業世界中隱蔽得最深。
和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術的積累，研發更加高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領域，前者為后者帶來基礎技術支撐，后者為前者提供數據和反饋。
值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領域的技術積累，已經遠遠超過傳統汽車廠商和其他互聯網公司。
更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內的海量社交數據，但在基礎科學的研究上依然不遺余力。2013年，Facebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，FAIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產品壓力，可以著眼長遠做困難和本質的研究。他稱，這樣的學術氛圍在各大公司是極其少見的。
如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術出發，結合云計算賦予技術更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務提供商，它的云服務收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術，多數集中在提升購物體驗的深度學習領域。
人工智能技術有兩大要素：核心技術平臺和數據循環。只擁有技術是不夠的，需要業務和數據結合，才能打造好的技術。對循環數據的獲取，巨頭們也都不遺余力。
以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現更名為“微軟認知服務”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發出來的一款應用，一共只有20多行代碼。
類似的工具包微軟還有很多，例如深度學習工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導的微軟分布式機器學習工具包(DMTK)等。
這些對于創業公司和中小企業來說相當實用。他們不用從底層技術一點點學，在小集群上或者是云服務上就可以直接調用。
對于巨頭來說，算法已經不再是競爭的障礙，數據和用戶習慣才是山頭。大量的初創企業會采用開源做很多垂直領域的業務，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。
做B2B生意的IBM對數據的專業度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應用的交互來訓練Watson系統，因此通過深度合作和并購來獲取專業數據。
以醫療領域為例，IBM和多家世界級頂尖醫院合作，向醫院部署Watson的智能系統，通過分析這些醫院的病歷、專家的治療經驗、現有的學術研究等，幫助它們制定、觀察和調整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領域的數據積累。
2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當大方。
Watson已經可支持針對乳癌、肺癌和結腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準確率高達95%以上。而人類識別皮膚癌的準確率只有84%。
國內的一位人工智能業者調侃，國際巨頭在人工智能領域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術。“那些才是可以顛覆未來的彈藥。”
填補斷層
人工智能的產業結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業各領域的結合;技術層是算法、模型和技術開發;基礎層則是計算能力和數據資源。
BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。
多位接受《財經》記者采訪的中外業者認為，BAT的優勢在于海量數據，和國際巨頭的核心差距在技術。
騰訊高級副總裁姚星告訴《財經》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達成了一個共識，開始大量考察美國的機器學習平臺類創業公司。一則中國這類技術公司不多;二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領域的不足。
姚星向《財經》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。
對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內適合收購的標的公司很少，因為根是斷的，(技術和基礎研究)源頭在國外，要到國外看。”
在快速迭代的互聯網世界里，即便是互聯網巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數據和擁有技術的公司，通過各種結盟方式形成優勢互補，快速搶占市場。
2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰略合作，利用后者的人臉識別技術Face++軟件去確認開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。
Face++在人臉檢測的多項指標評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯網新聞圖片上，獲得了97.27%的準確率，這個指標高于Facebook團隊。三年后，這一準確率已提高至99.5%。
進行面部識別，需要處理大量來自面部的數據信息，包括結構、五官以及肌肉等方面的數據分析。阿里云為這個合作注入自身的數據和分析能力。
“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當昂貴的。”閔萬里對《財經》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”
技術和數據的結盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設社群關系，把人大腦里的智慧表達出來，從而解決目前搜索技術存在的內容不夠精準和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數據和QQ興趣部落，為搜狗輸入數據資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內容。
王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學習社群數據，他對《財經》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人。”
李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業用途，人工智能的“井噴式”創新將重構傳統產業。
今天，技術和數據的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術和數據平衡利用，達到平臺效益最大化的公司。
微軟亞洲研究院常務副院長芮勇認為，橫向對比，中國和國際領先公司在核心技術上確實存在差距，國外更加注重基礎研究和技術研發，國內企業可以將國外的研發工具化、商業化;從縱向看，中國在人工智能領域的技術積累近幾年確實出現了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構，還是智能硬件，或是上層軟件應用，都有質的進步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產業相當值得期待。”芮勇說。
擠出泡沫
馬云在一次內部講話中強調：“全球都在講人工智能，到了風口浪尖，在創新面前，沒有第二只有第一，創新落伍了，你就輸了。”
焦慮的不僅是BAT，華為公司創始人任正非5月30日在全國科技創新大會上發言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創新，遲早會被顛覆。”
開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰爭。
市場調研機構CB Insights的統計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。
中國人工智能領域已有近百家創業公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。
更多初創公司只是打上了人工智能的標簽。它們本質上是用國際開源的平臺，用數據訓練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創新，根本沒有繼續走下去或被收購的價值。
姚星常常為投資人鑒定真偽人工智能公司。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。
其二，這家公司的技術和業務是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創始人兼CEO楊洋告訴《財經》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。
“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。
危險在于，就算是一些初創時期確實手握人工智能獨特技術和商業模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。
在資本的壓力之下，一些人工智能創業公司開始過早商業化，研發投入逐步降低，人員結構也發生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。
投資人工智能公司，需要專業技術知識和長線投資眼光。根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發成熟就被淘汰了。
需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高校基礎學科的研究能力無法被充分利用，體制內缺乏一套產學研流暢對接的機制。這導致中國高校在這次產業變革中嚴重缺位。從美國的經驗來看，正是其從法律、機制上保證了產學研的平滑轉換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據上風。
一些樂觀的投資人認為，技術發展本身就是驅逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。
第9篇：人工智能技術總結范文
［關鍵詞］人工智能；會計；基礎會計
1人工智能在會計領域的應用特質
將德勤財務機器人、用友財務機器人等人工智能在會計領域的應用狀況進行分析，可以看到人工智能在會計領域的應用有以下特點。（1）大量規則化應用領域被人工智能取代。原始憑證審核，依托于電子票據二維碼應用，票據關鍵信息（如發票抬頭、稅號、發票內容、金額等）被人工智能識別并依照規則進行判斷；根據原始憑證相關信息依照借、貸規則選擇相應會計科目編制會計憑證，也是人工智能依照既定規則完成；根據記賬憑證完成記賬和報表編制，在會計電算化時代即已完成，對于人工智能而言，則更是“小兒科”，僅需要依照既定規則將數據庫文件以視圖形式呈現。可以看到，從原始憑證審核、記賬憑證編制再到賬簿形成、報表形成，會計明晰的規則為人工智能應用提供了切合的舞臺，而有明確規則的領域是人工智能能夠凸顯其計算能力的優勢領域。由此可見，以規則為基礎的會計核算應用領域能夠被人工智能“完美”替代。這也是德勤機器人、用友財務機器人等人工智能最先得以應用的領域。（2）經驗化應用領域將被人工智能取代。人工智能以超強的自我學習能力著稱，能夠通過大數據獲取認知上的進步，可以從大量的圖片中學習識別貓，也可以從大量的棋譜中學習對弈。會計、醫生曾經被認為“越老越值錢”，即是基于經驗的價值增加，在工作中不斷學習積累經驗，能夠借助經驗處理非常規、復雜的情形。通過學習積累經驗獲得認知進步，已經成為人工智能擅長的領域。在大數據的基礎上，人工智能可以通過案例學習獲得“經驗”，并且由于存儲記憶能力的顯著優勢超過會計、醫生的經驗。因此，經驗化應用領域將被人工智能取代。（3）人工智能應用推廣速度受到成本的影響。2017年德勤財務機器人推出，隨后用友財務機器人、浪潮財務機器人也相繼面世，一年時間之后這些財務機器人并沒有大量應用，其原因既有技術成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。財務機器人的應用成本，不僅包括購買財務機器人的價格，還包括企業轉換成本。在ERP、財務共享中心等信息化建設之后，信息系統建設的投入大、實施風險高的特征使得企業對于系統切換心存顧慮，使用財務機器人是否又將成為投入高、見效慢的項目，成為企業應用財務機器人不得不考慮的問題。也正是由于受到應用成本的影響，財務機器人在2017年推出之后只是引起了觀念、認知上的“地震”，廣泛的應用并未看見。
2“基礎會計”課程核心
從目前國內高校會計專業、財務管理專業所開設“基礎會計”（會計學）課程的情況來看，該課程仍然作為專業基礎課開設，其核心內容一般包括：（1）會計核算基本方法，涉及會計要素、會計等式、復式記賬、憑證、賬簿、財務報告等內容。通過這些內容的學習，學生將掌握借貸記賬、憑證編制、賬簿登記、財務報告編制等基本方法，掌握會計核算的基本規則，理解會計的基本邏輯與方法。（2）會計核算基本操作，涉及憑證填寫與審核、賬簿登記、財務報表編制等內容。在會計基本方法學習的基礎上，學生將通過實驗等方式，掌握憑證填寫與審核的規范、賬簿登記的規范、財務報表編制規范等操作環節的要求，通過實踐體會從憑證填制與審核、賬簿登記、財務報表編制的規則與過程，并完成從理論到實踐的轉換。（3）會計視角的形成。在對會計要素、復式記賬的理解中，學生將完成對經濟活動的會計視角理解。例如，企業完成銷售活動，從經濟活動的范疇理解，更多強調客戶關系管理、合同簽訂、履行合同等節點，而從會計視角理解，則更強調伴隨銷售活動產生的資金流和成本化物流，即在收入形成的同時，根據資金支付的狀況選擇銀行存款、或者應收賬款、或者應收票據、或者預收賬款進行核算，同時在物流發生后結轉相應成本。將經濟活動的會計本質進行識別，培養和形成會計視角成為“基礎會計”課程的關鍵內容。也正是因為這個原因，“基礎會計”成為會計入門課程。
3人工智能對“基礎會計”課程的挑戰
（1）規則化應用將被人工智能取代，但修訂完善規則為會計人員留出了空間。人工智能因其超強的運算能力，能夠在既定規則的指揮下“毫無怨言”地處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制等工作，并且處理效率更高。單純地規則化應用，會計人員與人工智能相比，完全不具有優勢。僅僅只有在人工智能技術應用的成本還相比人工成本更好的前提下，原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制工作仍由會計人員完成。當人工智能技術應用成本得以降低，采用人工智能技術相比雇傭會計人員成本更低，會計人員無疑將面臨被人工智能所取代。這也是業界認為人工智能帶來會計“地震”的重要原因。雖然2017年會計人工智能出現后并沒有馬上帶來會計人員下崗潮，但這一時刻不會太遠，一旦人工智能應用成本得以降低，在人工成本逐漸上升的現實狀況下，處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制的純規則化會計崗位將被人工智能取代。與此同時，我們必須意識到，人工智能以規則為基礎完成會計活動，那么誰來定義規則？戰勝棋圣的人工智能以圍棋規則為基礎開展對弈，無人駕駛以道路交通規則為基礎完成駕駛，財務機器人在完成會計活動時同樣基于既定的規則。從國家層面看，“會計準則”處于不斷的修訂完善過程中，新的經濟形式不斷出現，會計準則往往緊隨著新經濟活動而修訂完善。一旦會計準則變更，意味著完成會計活動的人工智能所依據的規則也需要變更。因此，規則變更與修訂為會計人員留出了空間。“人工制定規則，人工智能完成規則”可能成為未來會計活動的新形式！會計人員制定規則，是否需要從了解基本規則入手呢？答案無疑是肯定的。作為制定規則的會計人員，不可能完全不了解基本的借貸規則、基本的賬務處理規則，就開始著手調整規則。基于此，了解和掌握基本會計規則應當成為會計人員的必須，通過“基礎會計”課程促使會計人員了解和掌握會計基本規則也成為必要選擇。但人工智能應用會計規則的優勢，促使會計人員在學習掌握基本會計規則時必須思考，學習基本會計規則的目的是應用還是修訂完善？如果僅僅將學習會計規則的目的定位于應用，這樣的會計人員只能定義為初級會計人員，一旦其人力成本高于人工智能技術應用成本，這種崗位人員無疑是會慘遭淘汰。因此人工智能的出現逼迫會計人員將學習會計規則的目的定位于修訂會計規則的高端人才，只有在基礎規則之上，跳出規則制定規則，才可能在人工智能應用的大趨勢下贏得一席之地。（2）經驗積累將被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間。會計人員的經驗積累建立在大量案例處理的基礎上，在復雜經濟業務處理過程中形成隱性知識，如果這些隱性知識不能顯性化、不能總結提升為規則，這些隱性知識只能藏于人員的頭腦里，導致似乎“越老越值錢”。人工智能具有大數據處理能力，在大數據基礎上形成“經驗”從而自我學習，并且其總結的經驗將以“代碼化”的形式顯性體現，相比會計人員而言，經驗形成的能力更強、經驗顯性化的能力也更強。但從經驗到規則，人工智能還不能直接將積累的經驗形成規則，規則的形成還需要人工干預。因此，會計人員的經驗積累可以被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間。面臨人工智能應用，會計人員“越老越值錢”的優勢將不復存在，會計人員的價值不再建立在工作經驗的基礎上，而是建立在經驗知識化、并進一步規則化的基礎上。會計人員要完成經驗規則化過程，也需要對基本規則熟悉了解、并對經驗是否作用于規則修訂進行判斷的基礎上，因此對于基本規則的了解和掌握也是必不可少的。盡管“基礎會計”課程僅僅是會計入門知識的介紹，不能形成會計處理經驗，在經驗積累方面不存在是否課程內容是否被人工智能取代的問題，但由于會計人員需要將經驗規則化，需要熟悉了解基本規則，并對經驗是否推動規則變化做出判斷，因此通過“基礎會計”課程學習了解基本規則仍然是必要的。（3）會計視角的形成仍需通過“基礎會計”課程培養。人工智能完成了從原始憑證審核到記賬憑證編制、再到賬簿登記、報表編制的任務，使用人工智能完成這些任務得到的是憑證、賬簿、報表這些結果的呈現，對于這些結果、這些信息究竟對于會計人員意味著什么，會計人員通過這些信息怎樣從會計的視角去理解經濟業務，人工智能并未給出答案。而“基礎會計”課程則是從經濟業務到會計業務的橋梁和紐帶，通過“基礎會計”課程的學習，會計要素、會計科目等內容成為將經濟語言轉換為會計語言的工具，會計視角得以培養形成。因此，從會計視角培育需要來看，“基礎會計”課程仍然是有必要開設的。
4“基礎會計”應對人工智能應用的適應性調整
概括起來看，面對人工智能應用的大趨勢，“基礎會計”課程仍有必要開設，但應對這一趨勢，需要從課程目標、課程內容上進行適應性調整。具體包括：（1）“基礎會計”課程目標需要定位于會計基本規則體系建立而非操作能力。由于人工智能能夠以高效率的優勢完成規則應用，因此“基礎會計”課程目標不能再強調憑證編制、賬簿登記、報表編制等應用能力，應該將“基礎會計”的課程目標定位于促使學生構建會計規則體系，培育經濟業務的會計視角。學生學習“基礎會計”的目的不再是掌握原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制操作，而是建立會計規則體系，掌握會計語言實現從會計角度理解經濟業務。（2）“基礎會計”課程內容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規則體系內容，弱化憑證、賬簿等操作性內容。根據前面的分析可見，“基礎會計”作為基本規則介紹的入門課程，學生需要通過該門課程的學習，掌握會計基本規則，并在此基礎上逐步培養提升規則制定的能力。以往課程中，通過實驗、實訓提高學生填寫憑證、登記賬簿的操作能力，但這些操作未來將被人工智能高效替代。在人工智能在會計規則化應用領域形成趨勢的當前，操作能力培養這部分內容需要弱化，而對于會計規則體系的理解、會計視角的培養應當強化。（3）“基礎會計”課程內容中需要適當增加有關大數據、人工智能方面的內容，介紹大數據、人工智能在會計領域的應用趨勢，以幫助學生了解會計在信息時代、人工智能時代可能發生的變革，提前應對可能發生的變化。會計不能脫離社會經濟生活而存在，人工智能時代已經對會計提出了變革要求，應對這一要求，“基礎會計”應當不回避，主動做出調整和適應。例如，對于會計總論的闡述中，介紹會計的發展趨勢，不能還停留將會計電算化作為發展前沿，電算化階段已經成為過去，大數據、人工智能才是未來的發展前沿；在會計的發展階段中，古代會計階段、現代會計階段、電算化會計階段的劃分也值得商榷，復式記賬、計算機的出現作為階段劃分的關鍵節點，但在2017年人工智能推出后，是否在電算化會計階段之后已經需要重新再切分出人工智能會計應用階段，值得學術界探討。
5結語
財務機器人誕生后會計崗位可能面臨失業潮，“基礎會計”課程似乎也已經沒有必要開設。通過分析人工智能的特質、“基礎會計”課程的核心，指出在人工智能應用趨勢到來的當前，規則化應用將被人工智能取代，但修訂完善規則為會計人員留出了空間；經驗積累將被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間；會計視角的形成仍需通過“基礎會計”課程培養。因此“基礎會計”課程仍然有必要開設，其課程目標需要定位于會計基本規則體系建立而非操作能力，其課程內容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規則體系內容，弱化憑證、賬簿等操作性內容，同時課程內容中需要適當增加有關大數據、人工智能方面的內容。
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