人工智能技術定義精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術定義范文

論文關鍵詞：人工智能技術,電氣自動化,自動化控制,策略

智能化技術是技術領域的一種革新，使得各個行業都實現了全面發展。在電氣自動化控制中應用人工智能技術，可以使得電氣設備的系統運行更加簡單智能，對系統可以進行優化處理。與此同時，人工智能技術的應用也為電氣自動化控制提供了技術保障和安全保障，減少了各種電氣設備操作對人員帶來的傷害，在節省人力和物力的基礎上提高了工作質量。在電氣行業的發展過程中，自動化發展就必須要利用人工智能技術。

1 人工智能技術概述

1.1 人工智能技術的定義

人工智能技術指的是借助計算機技術對人腦進行模擬，并且發出類似人類的行為指令，從而對各種操作進行完成的過程。人工技能技術是多個領域的研究結果的融合，比如傳統的數學和計算機，同時還結合了人文學科、自然和社會學科的知識，在很多領域中都有十分廣泛的應用。計算機技術可以實現對人腦的有效模擬，因此使得工作的效率更高，系統的運行更加靈活也更加穩定，能夠增強各種設備的自動化處理水平。

1.2 人工智能技術在電氣自動化應用中的功能

第一，實現數據的采集和處理。人工智能技術在電氣自動化控制中進行應用的時候，可以實現對設備中的一些數據進行采集，根據功能的不斷完善，還能對一些數據進行存儲。

第二，監視運行系統，并及時發出報警。人工智能技術可以對電氣設備在使用過程中出現的一些問題進行有效地監控，而且還能對電氣系統進行有效地模擬，對設備的開關量進行監視，防止出現異常情況，一旦出現了異常情況，要自動啟動報警裝置，同時還能對一些電氣設備進行切斷，從而使得電氣設備處于安全狀態。

第三，對電氣設備的操作進行控制。電氣自動化過程中，人工智能技術的應用，可以使得電氣設備的操作過程變得更加簡單，通過鼠標和鍵盤可以實現對斷路器和電動隔離開關的控制，還可以對勵磁電流進行調整。通過這種技術的應用，就可以極大地減少工作人員的工作量，降低勞動強度。

2 人工智能技術在電氣自動化過程中的應用

2.1 在電氣設備中的應用

電氣設備的設計要符合自動化操作的要求，在進行設計的過程中，也應該要加強對人工智能技術的應用。由于電氣設備的系統比較復雜，包含了很多方面的知識和技能，因此在進行設計的時候，有的系統設計也可以借助人工智能技術來完成，比如可以通過計算機設置一些算法，對電氣設備系統設計中的一些參數進行計算，從而便于電氣設備控制系統的設計，極大程度地提高設備的工作速率與質量。

2.2 在電氣控制工作中的應用

在電氣領域內，對電氣設備進行控制是一個十分重要的部分，自動化設備是當前電氣行業的主要發展方向，在設備的控制上，也要逐漸實現智能化，可以極大程度增強工作效率，縮減資金成本，并且降低從業者的勞動強度。比如人工智能技術中的模糊控制、神經網絡控制、專家系統等，都是比較先進的控制技術，可以實現對各種設備的有效控制，韓劇熱的反思而且控制的效果很好，產生的誤差較小。比如在模糊控制中，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術，后者主要是應用在對設備的速度調節的控制上，模糊控制的方法能夠以一種更高的效率來處理交流傳動控制的相關問題，從而使得電氣設備的工作質量和工作效率有很大的提升。

2.3 在電氣設備的日常操作過程中的應用

電氣行業與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關聯，各種電網十分復雜、電氣設備繁多，日常的控制工作也十分繁瑣。傳統的日常操作比較復雜，而且也會增加電氣系統控制的時間，降低控制效率。對此，要積極加強對人工智能技術的應用，在日常工作過程中，可以通過人工智能技術設置一些基本的控制算法，應用在日常系統操作期間，能夠將復雜的操作流程變得簡潔，而且僅僅需要電腦就可以實現對各種操作的控制，最重要的是，通過人工智能技術的深化，還能實現遠程控制，可以將操作界面進行簡化，及時處理并保存相關重要數據，為將來的查找與應用提供方便。在日常操作過程中，對于很多數據都要進行記錄，比如電氣設備的損耗情況、電量等，如果采用人工記錄，則會有巨大的工作量，還容易出錯，但是應用人工智能技術編制相應的表格和數據采集系統，則可以實現對數據的采集和有效保存，降低了工作強度，同時提高了工作效率。

2.4 在故障診斷過程中的應用

在電氣運行過程中，無論是客觀因素還是其他的主觀因素，都會造成電氣設備的故障以及事故，如果對于這些故障沒有及時進行處理，找不到相應的原因，則很有可能造成更嚴重的危害，會有較大的經濟損失。電氣自動化過程中，對設備的使用性能、故障等方面的診斷也要逐漸實現自動化，而人工智能技術的應用，將使得故障診斷過程變得更加簡單。神經網絡、模糊理論及專家系統是人工智能技術在電氣診斷過程中應用的三種方式，這三種方法在故障的診斷以及事故的發生過程中發揮了十分重要的作用。借助智能技術，將神經網路、模糊理論等系統的結合在一起，就能夠處理電氣故障檢測耗費時間長、等待結果時間長等問題，可以對各種故障進行精準的判斷，并且為后續的故障處理提供更多充足的時間和依據。

2.5 在簡化自控流程中的應用

電氣領域的自動化控制是一個十分復雜的過程，對于各個步驟的要求都比較嚴格，一旦某個環節出現了紕漏，則會造成嚴重的后果，引發較大的經濟損失。人工智能技術的應用可以對各種設備使用情況、故障情況等進行分析，進而設計出合理的故障處理方法，盡可能確保電氣自控工作的質量。而且這種技術的應用，還可以實現遠程維修，簡化了過程。

3 結語

綜上所述，人工智能技術在電氣自動化過程中的應用包括多方面內容，比如電氣設備的操作、故障的診斷、自動控制流程的簡化等，都可以借助人工智能技術，使得各個過程變得簡單、快捷，促進電氣設備的自動化水平不斷提升。

【參考文獻】

[1]胡燕來.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].建筑·建材·裝飾，2015（03）.

第2篇：人工智能技術定義范文

關鍵詞：人工智能；計算機科學；發展方向

中圖分類號：TP18

文獻標識碼：A

文章編號：1672-8198(2009)13-0248-02

1　人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。“人工智能”一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特莫斯(Dartmouth)學會上提出的。自那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。由于智能概念的不確定，人工智能的概念一直沒有一個統一的標準。著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍绹槭±砉W院的溫斯頓教授認為“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《從“人機大戰”到人機共生》中這樣定義人工智能：“雖然現在的機器不能思維也沒有“直覺的方程式”，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機器也有智能，使機器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能?！敝T如此類的定義基本都反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

2　人工智能的應用領域

2.1　人工智能在管理及教學系統中的應用

人工智能在企業管理中的應用。劉玉然在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中提到把人工智能應用于企業管理中，認為要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的關系，了解人工智能的外延和內涵，搭建人工智能的應用平臺，搞好企業智能化軟件的開發工作，這樣，人工智能就能在企業決策中起到關鍵的作用。

人工智能在智能教學系統中的應用。焦加麟，徐良賢，戴克昌(2003)在總結國際上相關研究成果的基礎上，結合其在開發智能多媒體漢德語言教學系統《二十一世紀漢語》的過程中累積的實踐經驗，介紹了智能教學系統的歷史、結構和主要技術，著重討論了人工智能技術與方法在其中的應用，并指出了當今這個領域上存在的一些問題。

2.2　人工智能專家系統在工程領域的應用

人工智能專家系統在醫學中的應用。國外最早將人工智能應用于醫療診斷的是MYCIN專家系統。1982年，美國Pittsburgh大學Miller發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2I內科計算機輔助診斷系統的研究成果，1977年改進為Internist 2Ⅱ，經過改進后成為現在的CAU-CEUS，1991年美國哈佛醫學院Barnett等開發的DEX-PLAIN，包含有2200種疾病和8000種癥狀。我國研制基于人工智能的專家系統始于上世紀70年代末，但是發展很快。早期的有北京中醫學院研制成“關幼波肝炎醫療專家系統”，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。上世紀80年代初，福建中醫學院與福建計算機中心研制的林如高骨傷計算機診療系統。其他如廈門大學、重慶大學、河南醫科大學、長春大學等高等院校和其他研究機構開發了基于人工智能的醫學計算機專家系統，并成功應用于臨床。

人工智能在礦業中的應用。與礦業有關的第一個人工智能專家系統是1978年美國斯坦福國際研究所的礦藏勘探和評價專家系統PROSPECTOR，用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等。20世紀80年代以來，美國礦山局匹茲堡研究中心與其它單位合作開發了預防煤礦巷道底臌、瓦斯治理和煤塵控制的專家系統；弗尼吉亞理工學院及州立大學研制了模擬連續開采過程中開采、裝載、運輸、頂板錨固和設備檢查專家系統Consim；阿拉斯加大學編寫了地下煤礦采礦方法選擇專家系統。

2.3　人工智能在技術研究中的應用

人工智能在超聲無損檢測中的應用。在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質，形狀和大小進行判斷和歸類；專家在傳統超聲無損檢測與智能超聲無損檢測之間架起了一座橋梁，它能把一般的探傷人員變成技術熟練。經驗豐富的專家。所以在實際應用中這種智能超聲無損檢測有很大的價值。

人工智能在電子技術方面的應用。沈顯慶認為可以把人工智能和仿真技術相結合，以單片機硬件電路為專家系統的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統，進行故障診斷，以提高糾錯能力。人工智能技術也被引入到了計算機網絡領域，計算機網絡安全管理的常用技術是防火墻技術，而防火墻的核心部分就是入侵檢測技術。隨著網絡的迅速發展，各種入侵手段也在層出不窮，單憑傳統的防范手段已遠遠不能滿足現實的需要，把人工智能技術應用到網絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用》一文中具體介紹了如何把人工智能技術應用于計算機網絡安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3　人工智能的發展方向

3.1　人工智能的發展現狀

國外發展現狀。目前，AI技術在美國、歐洲和日本發展很快。在AI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的智力能力的“ASCII White”電腦，而且正在開發的更為強大的新超級電腦――“藍色牛仔(blue jean)”，據其研究主任保羅?霍恩稱，預計“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣大的發展前景，巨大的發展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼續在AI技術上大量投入，以保證其領先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾?蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智能)國際會議上進行了主題演講，稱微軟研究院目前正致力于AI的基礎技術與應用技術的研究，其對象包括自我決定、表達知識與信息、信息檢索、機械學習、數據采集、自然語言、語音筆跡識別等。

我國人工智能的研究現狀。很長一段時間以來，機械

和自動控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機器人作為奮斗目標。中國國際科技大學在國家863計劃和自然科學基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發，在1990年成功研制出我國第一臺兩足步行機器人的基礎上，經過科研10年攻關，于2000年11月，又成功研制成我國第一臺類人性機器人。它有人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態不行，到能快速自如的動態步行；從只能在已知的環境中步行，到可在小偏差、不確定環境中行走，取得了機器人神經網絡系統、生理視覺系統、雙手協調系統、手指控制系統等多項重大研究成果。

3.2　人工智能發展方向

在信息檢索中的應用。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在：①如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術，包括機器感知、機器思維、機器行為，即知識獲取、知識處理、知識利用的過程。②由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識，這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素，對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于專家系統的入侵檢測方法。入侵檢測中的專家系統是網絡安全專家對可疑行為的分析后得到的一套推理規則。一個基于規則的專家系統能夠在專家的指導下，隨著經驗的積累而利用自學習能力進行規則的擴充和修正，專家系統對歷史記錄的依賴性相對于統計方法較小，因此適應性較強，可以較靈活地適應廣普的安全策略和檢測要求。這是人工智能發展的一個主要方向。

人工智能在機器人中的應用。機器人足球系統是目前進行人工智能體系統研究的熱點，其即高科技和娛樂性于一體的特點吸引了國內外大批學者的興趣。決策系統主要解決機器人足球比賽過程中機器人之間的協作和機器人運動規劃問題，在機器人足球系統設計中需要將人工智能中的決策樹、神經網絡、遺傳學的等算法綜合運用，隨著人工智能理論的進一步發展，將使機器人足球有長足的發展。

第3篇：人工智能技術定義范文

關鍵詞：人工智能;檔案管理;應用

檔案管理是一項重復繁瑣、枯燥乏味、并容易出錯的工作，但在人工智能時代，這種局面在未來將會有較大的改觀。人工智能在檔案管理領域的應用將推動檔案資源數字化、管理網絡化、智能化、用戶使用便利化，對檔案管理和社會服務的影響會是革命性的，呈現一種完全不同的情景。

一是存儲數字化，檔案柜架消失。這包括檔案的數字化采集和數據庫建設。檔案數字化采集指使用專業化的數字設備，將實物與聲像檔案中的圖文，轉化為數字化信息，實現檔案采集的目標;數據庫建設則是用數據庫將收集和編碼的檔案數據存儲和管理起來。概括起來就是檔案生產資料的智能化。

二是無人檔案館，檔案的收集、整理、分類、歸檔智能化，這包括網絡檔案信息資源智能收集、數字檔案信息資源智能分類與檢索、智能化檔案價值鑒定和智能化檔案安全管理。在檔案工作中可以應用人工智能，包括應用自然語言處理、模式識別和機器學習的相關科學技術對數字檔案信息資源進行智能分類，以及應用神經網絡算法來讓計算機做檔案開放鑒定，它通過模仿人腦的機制來解釋和處理數據，建立大腦神經網絡系統傳遞信息，分析圖像、聲音和文本。機器鑒定檔案會有以下三個優點：鑒定標準統一，效率高， 無須相關專業知識即可鑒定。簡單說，人工智能將使檔案管理生產力大幅度提升。

三是檔案管理關系將被重新定義，呈現的是全時空機器關系。常言說“生產力決定生產關系，生產關系反作用生產力，生產力與生產關系需要相互適應，并且在矛盾中相互促進發展”。人工智能進入檔案管理領域，也將帶來檔案 管理關系的重大變化，這種關系的解讀可以從人工智與檔案工作者、人工智能與檔案服務、人工智有與檔案使用者。任何一種新技術在檔案工作中應用的初期都會使檔案工作者產生一定的抵觸情緒，特別像人工智能這樣的技術，可以應用到檔案工作的方方面面，勢會顛覆檔案工作者的原始認知，這需要通過教育來改變。

近年來，隨著大數據的快速發展，人工智能技術已經被廣泛應用于人們的生活生產中，其應用也將為檔案管理工作帶來了一系列歷史性變革與發展。人工智能技術應用于檔案管理中可以實現智能分類檢索與智能安全管理，滿足用戶對檔案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省檔案館與國家級AI+檔案聯合實驗室（國家檔案局檔案科學技術研究所和科大訊飛股份有限公司聯合成立）（以下簡稱“聯合實驗室”）共同簽訂戰略合作協議，同時為“國家級成果應用示范基地”揭牌。一項用于檔案管理的“黑科技”—科大訊飛檔案機也在今天正式亮相。AI賦能，成效顯著。目前實驗室成功利用智能語音識別和實時轉寫技術實現口述征集，實現了智能語音檔案著錄，音、視頻數字檔案檢索利用等這些革命性成果，極大的提升了檔案工作的效率;用OCR技術識別民國繁體文書類檔也取得突破性進展，識別率85%以上，達到可用級別;尤為重要的是，基于機器學習的檔案數字化加工系統研制及知識庫建設，利用OCR識別與智能語音“雙結合”方式以及檔案行業規則和知識庫學習，對數字化加工應用的創新，整體效能提升40%以上。這些先進成果和技術應用，為聯合實驗室和浙江省檔案館的合作奠定了堅實的基礎。雙方合作以后，聯合實驗室將利用自身的技術、人才、產品、服務等核心優勢，浙江省檔案館提供權威、專業的檔案管理研究資源支持，雙方共同制訂“人工智能+檔案”科研成果應用及推廣的可行性方案規劃設計，共同推動相關成果在區域性國家重點檔案保護（華東）中心和浙江省檔案館的國家重點檔案保護與開發、口述歷史采集室建設運行、音視頻檔案整理利用、檔案開放鑒定、檔案著錄等工作中的成果轉化及推廣，創新檔案管理工作模式，提升“智慧檔案”建設水平。聯合實驗室首款產品—訊飛檔案機，以檔案信息安全為基礎，具備高保密性。可隨時隨地進行口述史的征集整理;重大活動全過程記錄建檔。產品上手簡單，操作便捷，是實驗室首款既有顏值又有才華的檔案專業人工智能創新型產品。浙江省檔案館目前正在進行一系列口述歷史的搶救性采集整理工作，從此前走訪浙江籍名人，到接下來走訪浙籍老藝術家、抗戰老兵，包括檔案機在內的人工智能黑科技都將發揮巨大的作用。

人工智能是研究、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。自誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，基于技術革命的大膽預測，未來人工智能帶來的科技變革，將會是人類智慧的一大挑戰。綜上所述，傳統的檔案提供利用服務方式一般包括閱覽服務、展覽服務和咨詢服務等被動方式實現，而新型的檔案提供利用服務方式主要是網站服務、新媒體服務、精準推送服務等主動方式實現。人工智能可以應用大數據人工智能對使用者的需求進行深度挖掘，及時準確地掌握使用者的個性化需求，真正地實現“以用戶為中心”的現代檔案服務，包括“萬物互聯”“萬物智能”“無時不在”“無處不聯” “無所不有”的等智能服務特點。

參考文獻

[1]張江.淺析人工智能技術在檔案管理中的應用與發展[J];決策探索（下）;2018 年08 期.

[2]楊洋.人工智能技術的發展及其在教學中的應用[J];軟件導刊（教育技術）;2018 年07 期.

[3]李曉丹.人工智能技術在教育考試中的應用[J];教育現代化;2018 年28 期.

第4篇：人工智能技術定義范文

關鍵詞：人工智能 計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

[1]元慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦,2008.

[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息, 2007.

[5]張海燕,劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測,2001,(8).

[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).

第5篇：人工智能技術定義范文

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?？偟膩碚f，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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9　邵桂華，等.體育領域專家系統外殼的開發與研制.體育科學，1997(3)

10　邵桂華，等.賽艇項目技術診斷專家系統的開發與研制.系統工程，1997(4)

第6篇：人工智能技術定義范文

關鍵詞:審計風險;人工智能;風險控制

人工智能(artificialintelligence)英文簡稱AI，是一種通過普遍使用的計算機編程軟件來模擬和呈現出模擬人類智能的科學技術。人工智能的概念最早在1956年被提出，在經過多年的研究和應用發展后，目前的人工智能已經應用在生產和生活的各個方面，例如制造企業的自動化生產線、物流行業的智能匹配配送系統等。而審計作為社會治理中重要的一環，也必然需要進入到審計智能化領域中，智能化的審計管理模式和科學化的技術手段不僅有助于實現審計的全覆蓋、提升審計效率、延伸審計內涵。但在智能審計的不斷發展中，由于新的審計技術帶來新型風險也不斷暴露，想要更好地在審計中運用人工智能技術，正確識別風險并提出相應的解決辦法是必不可少的。

一、人工智能在審計中的運用情況

(一)人工智能在審計中運用的理論基礎

1956年8月，人工智能在美國達特茅斯會議上被正式提出。直至近十年來，計算機和芯片行業的發展，存儲條件、處理器性能的更新以及新型技術手段的出現才為人工智能領域奠定了基礎。2017年，國務院辦公廳正式印發的《新一代人工智能發展規劃》，提出的主要面向2030年的關于推進推動我國新型下一代工業人工智能產業發展的主要戰略目標之一是加快推進建立一個創新型工業國家和大力推進建設世界性的高新技術產業強國［1］。隨著越來越多的行業與人工智能技術的融合，審計作為國家和社會監管的最主要途徑之一，也必須與人工智能技術相適應才能更好地監管和促進各部門各企業的良性發展。人工智能技術的應用，使審計人員從重復性較強的數據計算處理、分析等工作中解脫出來，審計人員可以更好地從事其他重要工作［2］。此外，智能審計借助于人工智能技術既可以對審計的流程和模式自主學習，也能夠通過實時監測及時發現異常情況并進行處理［3］。我國傳統審計流程主要分為三個階段，即審計計劃階段、審計實施階段和審計結束階段。在與人工智能技術相結合后，這三個階段的模式發生了一定的改變。在審計計劃階段，人工智能技術可以幫助審計人員從多渠道，以內外部結合的方式獲取信息，分析被審計單位的內外部環境、風險水平、重要性水平等因素，同時根據審計機構的人力資源數據，分析匹配最合適該項目的審計小組，確定審計范圍和時間。在審計實施階段，人工智能主要可以用于審計證據的獲取和工作底稿的自動生成。除了通過直接鏈接被審計單位財務系統外，還可以利用數據挖掘和OCR技術等將非結構化數據轉換成易分析審計證據。同時結合了人工智能的持續監測、實時數據記錄和區塊鏈技術，可以自動定時地生成審計日志，降低數據被篡改的風險。此外，還可以通過提前設置或自動抓取審計文書模板的方式，自動生成審計通知書、函證書等。在審計結束階段，可以根據審計過程和以前的審計結論自動生成審計報告和整改方案。

(二)人工智能在審計中運用的實例分析

實際上，國際四大會計師事務所對于智能化的審計已經進行了一些探索，如德勤在2017年推出的智能財務機器人“小勤人”，隨后又推出了主要面向中小會計師事務所的智能審計平臺，在這個平臺上審計人員可以在輸入審計數據和需求之后，由平臺自動分析審計風險并生成審計報告。通過對德勤公開案例的研究發現其在風險評估和選擇應對措施方面遵循的還是如圖1所示的基本邏輯。但在數據收集方面則基本交由“人工智能”來進行，有效地提升了工作效率。根據德勤消息，其有效地減少了審查法律合同文件，發票，財務報表和董事會會議記錄的時間達50%以上。而畢馬威開發的“人工智能信貸審閱工具”則更為詳盡地描述了人工智能技術如何與審計過程相結合。其主要功能如圖2所示。首先，利用自然語言處理技術實現信貸文本的批量秒讀，和自動化快速分類。其次，識別信貸文本與相關資料中的重要信息，實現對自動化摘要處理。再次，利用深度學習模型，自動識別資料中包含的各類風險信號，提取對應的關鍵風險信息。隨后，運用大數據技術收集整合金融機構內部和外部數據，深度挖掘風險點，進行多維度風險信息分析。最后，可視化展示內外部整合數據的風險信息，提供更直觀、更具洞察力的輔助決策。總的來講，人工智能技術在審計中運用，可以根據對各種業務類型的劃分歸納，自動對所涉及的業務數據和財務數據進行了采集、初步處理、分析及實時監測，自動產生各種預測和應急預警的信息，為被審計的項目提供了線索及相關資料。這些措施有利于審計人員明確審計的重點與審計范圍，科學地安排年度審計工作，將有限量的審計資源合理配置投入至公司經營業務中存在較大風險的領域，實現了審計管理工作的科學化、信息化、規范化。

二、人工智能審計帶來的新型風險

大數據審計是指面對大量的數據，運用大數據技術方法和工具，開展多層次、多部門聯合的數據收集、分析和驗證。與傳統審計相比較，大數據審計所使用的數據更多源復雜，所使用的技術方法更科學高級。而人工智能審計則是在大數據審計的基礎上，將審計過程智能化和標準化，可以說大數據是人工智能審計的基礎，而人工智能是大數據審計的未來提升的必然方向。而在這種發展衍生的過程中，通過分析發現會面臨以下三種新型風險:

(一)數據安全風險

人工智能審計的所有構建都基于大量的數據和數據模型，所以數據安全風險既包括數據源獲取是否準確與全面的風險，也包括數據泄露的風險。我國目前各地管理標準不一、信息化智能化建設水平差異較大、各地和各部門出于信息安全性考慮對大部分數據保密等情況，造成了各級審計機關之間、審計機構與被審計單位之間數據流通不暢的問題。并且在大數據時代，信息量巨大，信息結構復雜，網絡中充斥著大量的虛假信息、錯誤信息，如果數據源出現錯漏，將影響整個審計過程和審計結果。而在進行數據儲存和傳輸的整個過程中，一旦用戶的數據庫和服務器遭到黑客的襲擊，很有可能就會造成數據泄露。例如，成本和原材料等信息如果被外泄，該企業會在供應鏈的定價戰略等諸多方面陷入被動的狀態。

(二)人機溝通障礙風險

在審計中的人機溝通的目標就是為了使得用戶和計算機軟件之間能夠做到盡可能方便地進行信息交換。然而目前審計機構的審計方法大多都停留在基于SQL的數據查詢和基于電子表格軟件的數據查詢兩個層面。然而這兩種方法都有其無法避免的不足之處。在SQL的數據查詢方法中，需要根據不同的問題特征編寫較為復雜SQL語句，這對于審計人員的電腦和編程能力有很高的要求;而這種分析的結果通常以二維表格展示，當所得到的結果數據量較多時，無法直觀的展示篩查結果。而在基于電子表格軟件的數據查詢中，大多軟件無法對大量的數據進行分析，同時半結構化的數據也很難用到傳統的電子表格進行分析。而當今數據量不斷擴大，數據類型和結構也更加復雜，很顯然電子表格軟件已經無法完全滿足對于大數據審計工作的需求。

(三)人工智能代替職業判斷的風險

審計的職業判斷，是指審計人員在對于審計準則、財務報表的編制及其職業道德操守進行熟悉和掌握的基礎上，將其相關知識、技術以及實戰經驗進行綜合應用并針對具體審計業務做出的一種有根據性地決定的判斷。目前的人工智能技術運用水平下，人工智能的運行還是要依賴以往的經驗判斷和設定的程序語言，再通過高速的運算，最終做出類人的行為，無法取代人腦的創造性解決問題的能力和對新事物探索定義問題的能力。尤其在被審計單位或人員不配合、刻意隱瞞作假、行為言語有異常引起審計人員警惕的情況時，人工智能則完全無法對審計人員起到替代作用。在不能夠保證所有被審計單位都對審計機構保持絕對信任和完全的數據共享的前提下，人工智能想要完全取代審計人員，代替審計人員的職業判斷，還需要在技術和制度兩方面都作出更多的努力。

三、人工智能審計新型風險的應對措施

(一)靶向數據安全風險:加密技術和“區塊鏈+審計”

針對數據安全問題、加密及安全技術的發展。比如，基于數據倉儲單元的信息安全技術、查詢方憑借設定的訪問授權才能對所指定的數據記錄或者是數據庫中的文件進行查詢。伴隨著大量的數據搜索收集及分析，查詢方的組織屬性、訪問類別等信息將以“安全標簽”的形式嵌入至其中的原始數據，形成唯一的新型數據單元結構。將大量的數據倉儲單元安全技術綜合運用于監督信息共享的平臺，可以直接通過對訪問授權的方式進行控制，從而有效地保證了原始數據的采集存儲、流通等相關信息的完整性及其安全，使得審計過程和審計成果的應用可以變得更加高效、便捷。而區塊鏈技術是一種基于去中心化的全新分布式記賬技術，區塊鏈的去中心化特點，減輕了存儲審計數據的管理壓力，降低了審計數據存儲的安全風險。同時，區塊鏈也充分利用了時間戳技術來有效保障本地客戶端與遠程移動終端之間的數據實時更新順序完全相符。時間戳技術能夠直接作為對區塊數據“存在性”和“真實性”的事實證明，確保了應用該技術的審計系統的安全性和可靠性以及相關信息準確真實性，大大增加了審計抵御技術風險和辨別真偽能力。

(二)靶向人機溝通障礙風險:數據可視化

數據可視化的應用在很大一定程度上解決了數據分析技術難度高和分析結果不直觀的問題，數據可視化主要是通過各種易于理解的手段，將復雜的數據顯示出來，從而能夠清晰有效地直接表達出數據中的信息，審計人員通過數據可視化就能發現隱藏在數據之下的規律。基于SQL的查詢方法、基于電子表格的查詢方法，以及基于數據可視化分析方法的主要優缺點如表1所示。在對交通運輸、地理資源、環境保護等領域進行審計時，其業務數據包括融合了幾何、像素信息的圖形和影像數據。此時，數據可視化分析的優勢就體現在:第一，擁有友好的人機交互功能，可以實現數據分析的操作只需系統頁面的簡單點擊就可完成。第二，具有豐富的圖像功能，有助于審計人員掌握審計要求和重點。第三，具有強大的圖形分析技術，可以交互地構建和調節曲線、表面、節點等各種數學模型，可以替代一部分編程工作，提取異常的數據。

(三)靶向人工智能代替職業判斷風險:機器學習與審計經驗結合

機器學習是現代人工智能的一個重要組成部分，它使分析模型的建立進入自動化的程序。機器學習用模型進行數據分析，其預測是否可靠，依賴于其所輸入的歷史資料質量。所以，人的偏好可能影響到為了訓練人工智能所需要選擇的數據集、為過程所選擇的計算方法和對輸出進行詮釋。而為了使得審計智能化和自動化，不僅要及時地搜集到所有審計的數據，還要反復進行數據處理，推導得到可以廣泛應用的公式。在數據庫的選擇與篩選中，任何一個數據如果出現錯誤都有可能直接造成最終分析結論準確性的下降，但人工智能在其現有的信息化和科技水平之下，無法通過自主機器學習的方式來彌補其中這一缺陷。換句話說，目前人們只能通過培訓提升審計人員的業務水平和職業道德，減少甚至消除了劣質數據的形成和產生，再通過對數據的存儲分析來積累優質審計人員和專家的經驗，以此來應對人工智能無法代替職業判斷的風險。

參考文獻:

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第7篇：人工智能技術定義范文

【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；運用分析

1人工智能的概況

我國經濟水平在高速發展的同時也帶動了計算機技術水平的提高，計算機技術的應用對于人們的生活品質和生活質量具有重要的意義。隨著人們生活水平的不斷提高，對于互聯網技術的要求也在不斷提高，人們對于計算機網網絡使用也越來與熟練，應用水平也越來越高。如今，在一些高精尖的行業中，一些專業性較高、數據性強的工作傳統的計算機技術已經不能滿足工作需求，計算機網絡技術改革是時展的必然趨勢，因此人工智能計算機技術就出現在人們的視線中并且得到了廣泛運用。機器的智能使用是人工智能使用的第一結果，將智能機器運用到人們生活中可以有效提升人們的生活質量和生活品質，同時也為人們解決了一些復雜煩瑣的工作，簡化工作程序，提高工作效率?；谌藗儗τ嬎銠C需求量的增加以及計算機的應用滿足不了人們生活的背景下，人工智能計算機網絡技術就此產生，是時展的必然趨勢，是滿足人們生活要求的重要保障。人工智能計算機網絡技術比傳統的計算機技術更具有人性化以及智能化，功能也更加多樣化，比如對表格、音頻、圖形的識別等。為了有效促進我國科技水平以及經濟水平的不斷提高，應該充分發揮人工智能計算機網絡技術優勢，切實保障人們的生活質量和生活品質。

2人工智能的特性

人工智能計算機網絡技術比大腦儲存的知識內容更豐富，數據處理更便捷、知識儲存容量更大等，在工作中人們的大腦知識儲備量是有限的，而且儲備的知識層次也有限，處理工作時可能會碰到知識盲區，人工智能的應用便可以很好地解決這一問題。針對一些數據型或者是復雜性的工作，人工智能可以通過自身系統進行數據型處理從而交付一份滿意的答卷，將人工智能運用到生活中可以有效提高人們的工作效率。其次，人工智能還具有擬人化的學習能力，通過自主學習不斷豐富自身的知識儲備量，這樣在人們遇到一些難度較大的問題可以用有效用過人工智能計算機網絡技術找到針對性的答案，而且人工智能計算機網絡技術提供的答案往往是具有專業性的。最后，在數據整理工作中運用人工智能計算機網絡技術可以有效簡化數據整理工作。在傳統的數據整合工作中，會占據大量的內存，造成資源浪費的情況，但是人工智能計算機網絡技術的應用可以通過壓縮的方式將復雜的數據簡化，并且還可以在短時間內將數據整理、分析和核對，一樣的工作內容，不同的工作方式，人工智能計算機網絡技術不僅可有減少資源浪費的情況，還可以簡化人們的工作內容，提高工作效率[1]。

3人工智能在計算機網絡技術優勢

基于全球科技迅速發展的背景下，互聯網技術也得到了快速發展，成為人們生活的一部分。網絡管理技術的要求因為網絡的構造以及數據信息的繁雜也越來越高，因此，網絡管理技術人員在進行網絡技術管理時也具有一定的難度。在進行網絡管理的時候傳統的分級管理因為缺乏溝通已經不能滿足數據管理的要求，人工智能技術便在這種背景下產生，在數據管理中運用人工智能技術可以有效解決數據管理難題，人工智能計算機網絡技術的應用可幫助增加分級管理人員之間的溝通交流，經過多個部門之間的溝通協作實現人工智能計算機網絡技術的管理，充分發揮人工智能在計算機網絡技術運用。統籌在整體領域的學習具有重要的優勢，人們的大腦知識儲備量是有限的，而且儲備的知識層次也有限，處理工作時可能會碰到知識盲區，這樣會影響人們的工作效率，但是人工智能的應用可以很好地解決這一難題。人工智能本身具有儲備量較大的知識庫，而且知識庫中儲備的內容具有準確性和科學性，因此，人們可以直接使用數據信息。使用數據信息主要流程就是人們通過自定義檢索，檢索自身需要查找的內容，后臺數據就會反映篩選，最后呈現的就是需要查找的內容。人工智能中的數據庫是不斷更新，自主學習，統籌各類專業知識，充分發揮人工智能在人類知識盲區的作用[2]。

4計算機互聯網人工智能技術的應用

4.1計算機網絡的人工智能識別應用優勢

隨著我國經濟的高速發展，互聯網技術已經和人們的生活密切相關，互聯網技術在提高人們的生活水平和生活質量的同時也會被一些不懷好意的人利用，科學技術延伸生活的初衷是方便于人們，但是會被一些心理扭曲的人們惡意利用?；ヂ摼W的使用使社會生產力獲得了一定的解放，人類的生活方式在根本上發生了翻天覆地的改變，但是凡事的發展都會有雙面性，互聯網在改變生活的同時也產生了一些新的網絡犯罪。網絡犯罪對比于其他傳統犯罪具有一定的智能性，在進行網絡犯罪時，犯罪主體必須具有高智能的犯罪技巧才能運用網絡科技手段進入他人或者是企業的系統竊取一些比較私密的信息，比如個人信息、企業的財務報表、企業的員工檔案等。

4.2人工智能在計算機網絡管理運用分析

計算機可以實現一些專業性知識和問題分析有效融合，以人工智能和信息技術為基礎，充分實現智能化的管理模式，將人工和智能和信息技實現充分融合可以有效保障網絡運行安全。計算機網絡系統會隨著時展需求而不斷改變，并不是一成不變，因此，對計算機網絡管理和系統評定工作會具有一定的難度，而人工智能的應用可以有效降低系統評定工作難度，提高工作效率。

4.3人工智能技術的運用

人工智能技術涵蓋了計算機中的數據庫、專業知識庫等數據統計，它的另一個簡稱就是人工智能Agent技術，人們通過Agent技術之間的信息聯系，運用數據處理功能將需要的檢索數據進行分析和篩選，將需要的數據信息呈現，數據檢索可以有效快速找到人們需要的內容，充分體現了人工智能計算機網絡技術的人性化以及智能性，極大地縮短了人們檢索數據的時間，提高了人們的工作效率[3]。

第8篇：人工智能技術定義范文

因為他相信，“未來是屬于人工智能的。”

人工智能，Artificial Intelligence，英文縮寫AI。在人工智能領域的經典教材，出版于2013年的《人工智能：一種現代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格從4個方面對人工智能進行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考、合理地行動的機器。

人機大戰只是人工智能開始改變人們生活的一個小例子，事實上，以往只存在于科幻電影的未來世界，正在加速迎面而來，和現實熱烈擁抱，甚至讓人猝不及防。

“蘋果Siri、新聞閱讀軟件、在線翻譯等，都是人工智能技術的代表?！睘槿斯ぶ悄軗u旗吶喊的不止創新工場創始人李開復一人，微軟CEO薩提亞?納德拉、谷歌CEO桑達爾?皮查伊、百度創始人李彥宏、物理學家斯蒂芬?威廉?霍金……但凡人們叫得上名號的科技公司巨頭、計算機科學家無不在向人們訴說著同樣一個事實，“人工智能引領的第四次技術革命已經進入爆發的前夜”。

聚焦今天這個時間點，人工智能最耀眼的還是商業化的起步。隨著國外科技大佬對于人工智能各種應用場景的開發，國內互聯網三巨頭BAT也在加速布局，一場真正的AI商業化戰爭，已經蓄勢待發。

每一次技術革命都將帶來全球競爭格局的重塑，這一次，中國幸運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告，以及《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》的出臺，占據數據和場景優勢的中國正在籌劃部署人工智能的頂層設計。

第9篇：人工智能技術定義范文

關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；有效應用

隨著我國科學技術的發展，計算機網絡技術和人工智能作為新時期的科技產物不斷被應用于社會發展的各個領域，對我國的經濟發展起到了積極促進作用。特別是計算機網絡技術在近年來出現了飛速發展趨勢，其自身具有的高效性及跨時空特點等已經深層次地滲透到人們生活、生產、學習的各個方面。計算機網絡技術的不斷發展和應用，其自身存在的網絡安全以及管理方面存在的問題已經表現出與現代社會發展不相符的特點，人們對于該方面問題的關注度不斷提升。因此，出現了人工智能應用于計算機網絡技術的研究和實踐，深入分析人工智能帶來的應用優勢，加強研究及探析應用趨勢，均可有效提升人工智能在計算機網絡技術中的應用效果。

1 人工智能應用在計算機網絡技術中的優勢分析

人工智能是計算機科學技術的分支，是由多種不同領域構成的，例如機器人、計算機視覺等。在現代社會人工智能已經被應用在計算機網絡技術中，并得到了不斷關注和重視，例如計算機仿真系統、人工控制系統等領域的應用。人工智能技術的應用所具有的優勢主要表現在以下幾方面：一是人工智能具有更加高效特點，可以將所學各領域知識進行科學合理的應用。優良的思考能力通常是高等生物的主要特征，而人工智能在現代科學的支撐下同樣具有思考分析與判斷能力。因此將人工智能應用到計算機網絡技術中，可以使其對計算機信息數據進行更為科學精準的計算機后期分析處理工作，進而獲取到更為科學完整的信息數據，同時還提升了計算機網絡的計算效率；二是人工智能提升了計算機網絡自身的運行速度、時效性及流暢度。人工智能的應用可以促進計算機用戶實現更多時間的處理，比如在模型計算處理過程中，可以應用人工智能具有更為先進的計算能力來開展相應的分析及處理，人工智能對于不確定的信息進行處理過程中具有更高的工作質量及效率，可以應用人工智能獲取更為完整和準確的網絡信息數據；三是能源消耗少。人工智能的應用可以降低計算機網絡技術成本，起到節能減耗的作用。人工智能對于海量數據的計算具有更快的運算速度，節省了數據處理過程中的時間，因而降低了計算機在運行過程中所消耗的能源，節省了社會資源。

2 人工智能在計算機網絡技術中的有效應用

2.1 人工智能在網絡安全管理方面的應用

計算機網絡技術的應用過程中，網絡安全管理是每個用戶最為關心和關注的問題，計算機網絡技術雖然可以給人們的生活、學習、工作等帶來便利，但是也會因為網絡犯罪分子的存在而造成廣大用戶信息的泄露，造成用戶自身利益被侵犯和損害，尤其是隨著現代科技的發展進步，黑客技術也出現了提升，網絡信息安全成為計算機網絡技術中急需解決的首要問題。因此，相關技術人員不斷研究人工智能技術在計算機網絡安全管理中的應用方法和效果，通過實踐發現人工智能的應用可以促進廣大計算機用戶成功攔截異常信息，從而更為有效地保證了廣大計算機用戶的信息安全。目前很多用戶在計算機網絡運行環境里安裝了智能防火墻，通過該項人工智能技術的應用可以更好地做到智能識別，進而完成海量數據的分析和處理，該項技術的應用可以有效減少信息數據在匹配過程中的計算步驟，達到節能減耗的效果。智能防火墻的應用還可幫助廣大計算機網絡用戶有效攔截網絡中的各有害信息，遏制網絡病毒侵入及傳播，進而對廣大計算機用戶進行了全方位的保護，實現了計算機網絡安全管理。再例如，很多計算機網絡用戶在日常的學習、工作過程中會使用到網絡郵箱功能，為了更好地保護網絡郵箱的信息安全，可以通過應用智能發垃圾系統，來進行垃圾郵件的分析和處理，保障用戶郵箱的安全使用。該技術的應用可以通過對用戶郵箱開展全面的信息掃描工作，通過其科學高效的信息分析和處理技術能有精準的發現用戶網絡郵箱中存在的相關病毒信息郵件、垃圾郵件及殘存信息等，還可同時實現對有害郵件的信息分類，并通過信息提醒方式督促計算機用戶進行有害郵件的定期處理，以防該類信息對計算機用戶造成危害。人工智能入侵檢測技術對于計算機網絡安全管理起到了重要作用，可以借助其檢測系統對存在安全威脅的信息進行預防和攔截。傳統形式的防入侵檢測技術應用過程可以分為信息采集、入侵信息判斷、發出警告及控制幾個階段，該技術的應用有一定的局限性。智能防入侵技術具有規則產生式的專家系統、將神經網絡作為技術基礎、具有更為科學先進的數據挖掘技術，在這三種先進技術的共同應用和影響下，使得入侵威脅網絡安全的有害信息得到了更為有效的檢測，更好地控制了有害信息對計算機互聯網造成的安全威脅。

2.2 人工智能在網絡系統管理和網絡評價方面的應用

計算機網絡系統管理和網絡評價環節的出現源于人工智能的應用，人工智能在計算機網絡系統中的應用，可以運用科學使其技術具有人類的大腦思維特征，進而更為有效地幫助了廣大計算機用戶完成網絡系統的分類、歸納及優化。計算機網絡具有動態特性及順便特點，在進行網絡系統中的海量信息數據操作過程中，無法完全依賴人力去完成以及實現對計算機網絡系統的優化和管理目標。人工智能則可更為高效和科學地完成網絡系統的管理及評價，并且可將網絡系統的自身運行狀態及時向計算機用戶反饋，進而提升網絡系統管理效率和質量。Agent是人工智能的核心技術內容，指的是具有自主活動特征的軟件或者軟件主題，該技術涵蓋了數據庫、翻譯推力器及相應的通信設備，其結構存在一定的復雜性。Agent技術應用于計算機用戶進行實際問題的解決過程中，通常情況會使用一個Agent專門負責進行各種信息數據的接收，在與其他Agent之間通過溝通處理，進而在極短時間內實現指令任務的處理和完成。Agent還可以實施自定義式的個性化服務，Agent在接收到用戶的指令信息之后，Agent系統則會對信息數據進行科學篩選，進而將較為精準的信息數據高效的傳輸給計算機用戶，為計算機用戶進行網絡信息搜索節約了更多時間。Agent的科學應用還表現在可以幫助用戶實現相應知識的深度挖掘，同時在系統中可以實現較完善的知識儲備庫從而為用戶可以提供更先進的導航，并更具計算機用戶的日常網絡使用和操作特點，給計算機用戶制定其所需要的個性化服務，以實現了計算機網絡的智能化、便捷化、個性化發展。

3 人工智能在計算機網絡技術中的應用趨勢

3.1 人工神經網絡發展趨勢分析

人工智能是具有很大挑戰特點的科學技術，從事該項技術工作的各環節工作人員不僅需要具備專業的計算機相關學科知識，還要具備心理學、語言學、生理學等多領域的知識。人工智能技術會隨著人類社會的不斷進步而不斷發展，隨著人們對于該技術要求的不斷提升，為了更好地服務人類，其在未來的發展趨勢中必將朝著更為科學和人性化方向發展。人工神經系統即是人工智能未來的發展趨勢之一，其指的是豐富的處理單元，通過大量神經元的相互作用及聯系使之成為一種神經網絡。人工神經網絡最主要的特點是具有更高的自學能力，可以實現自主解決多種多維非線性方面的問題，且在進行實際的解題過程和范圍中可以突破傳統的局限性，其不僅可以解決定量類型問題，對于定性類型的問題，人工神經網絡同樣可以實現有效解決。人工神經網絡同時還具備和人類的大腦潛意識相仿的巨大信息儲存容量，可以幫助各用戶更好地解決各類問題，進而實現計算機互聯網的有效管理，滿足不同用戶對各種信息數據的處理需求。

3.2 人工智能機器人具備學習功能

人工智能型機器人技術的開發和應用均是參照人類的大腦思維進行的，在人工智能的未來發展趨勢中，實現機器人的自主學習將作為相關領域人員的研究方向。目前在我國科學技術水平支持下，人工智能具備了初級的學習功能，但是還無法與人類自身的學習能力相提并論，因此人工智能需要提升學習能力。人類的大腦神經系統要比人工智能技術中的結構復雜很多，人類可以進行感情、情緒的自由表達，而人工智能則只能通過臉部表情識別方式進行情緒的表現，使得人工智能有局限性。隨著科技的進步，在未來的發展趨勢中人工機器人的技術發展會越來越趨于人類大腦思維和方式。

3.3 人工智能識別功能領域的擴展

在我國目前的計算機行業中，電子設備已出現了多元化發展特點，計算機用戶可選擇的軟件產品和種類也在日益增多，相關人員利用人類聲音設計了不同的軟件，還實現了人物圖像及文字等的識別功能，但是缺乏外界感知功能。因此，在未來的發展趨勢中人工智能會更加趨向于全面識別功能的開發和研究。

4 結束語

隨著我國社會的發展和科學技術的不斷進步，人工智能在計算機的網絡技術中應用的范圍和領域會越來越廣泛。本文主要分析人工智能應用在計算機網絡技術中的優勢及有效應用，同時對于人工智能的未來發展趨勢進行探析。通過分析與研究可以看到，人工智能在計算機網絡技術中的應用目前主要體現在網絡安全管理、網絡系統管理及網絡評價方面的應用，對于計算機網絡技術起到了極大的促進作用。保障了計算機用戶的信息安全，提升了管理效率和質量，提供了較為個性化的服務。還可看到人工智能在未來的發展趨勢中會朝著人工神經網絡、人工智能機器人具備自主學習功能及智能識別功能等領域發展，人工智能技術會隨著社會的發展不斷為人類提供更為科學、高效、個性化的服務。

參考文獻

[1]劉哲良.淺談大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].數碼世界，2021(1):260-261.