引论：我们为您整理了13篇人工智能的发展速度范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。
篇1
柔韧性，肌肉、关节、韧带的延展性。柔韧素质泛指关节活动幅度和范围的大小，指的是跨关节的肌肉、肌腱、韧带等软组织的伸展能力及弹性。指的是柔韧性发展的程度。我们会经常听到有人说：“你的柔韧性非常好，动作优美，体态较好，是天生的吗？”其实柔韧素质也可以后天锻炼，通过后天的锻炼也可以发展的很好。发展柔韧素质不但要抓住生长发育的关键期，还要坚持经常性，遵循循序渐进的原则。
1.2田径运动中各项目的柔韧素质的发展及表现
田径项目分田赛和竞赛。竞赛类的体育项目主要是比的体能，如何是能量节省化，工作效率提高，用最少的能量完成最大化的工作，这一工程中就有柔韧素质的因素。短跑或长距离跑中，柔韧素质的发展程度越高，动作就越协调，越省力，优美。成绩就越好。柔韧性在耐力和力量性项目中更是获得高经济性的基础。跨栏项目，如110米栏，柔韧素质越好，尤其是髋关节柔韧性越好，在栏上完成的动作越舒展，有利于为跨下一栏做准备。对提高运动成绩很有帮助。刘翔髋关节柔韧性发展程度比较高，所以他过栏游刃有余。掷标枪技术，肩关节的柔韧性和腰背部柔韧性的发展程度，决定了运动员超越器械背弓的幅度，这样会增加标枪的投掷距离，提高运动成绩。背越式跳高技术需要很好的柔韧性，在过杆时不至于碰触横杆引起失误。柔韧性好可以使运动员过杆时有一种美感。展现人体运动美。
1.3水上项目柔韧素质的发展及表现
游泳、花样游泳、跳水这类项目，身体的表现美。无不与身体的柔韧性有关。游泳运动员在水里的优美动作，协调配合的肢体动作，都是良好柔韧性的结果，跳水运动员的旋转团身、入水也是与高度发展的柔韧性密不可分。
1.4舞蹈，体操难美类项目中 ，体育舞蹈展现的是人体的动态美，把人体最美的一面通过肢体语言表达出来，展现灵动，舒展，灵敏的美丽画面。体操，特别是艺术体操人体结合器械，柔美的动作，优美的身姿，无不表现出美感，对我们来说是种享受。这些都与我们运动员的高度发展的柔韧性有关。柔韧素质决定了运动员柔美，舒展的身躯柔韧性好可以使动作舒展柔美，潇洒大方，运转自如，刚柔并济。加之舞蹈，体操运动员在完成动作时，都表现出出色的力量，柔韧性是与力量素质分不开的。体育运动是一种自我创造活动，是一种具有技巧性的运动。有的体育项目，如：体操、跳水、花样滑冰等其动作具有高、难、新、险等特点，动作的技术水平越高，难度越大，运动效果就越好审美价值就越高。⑴例如：体操团身后空翻两周与三周相比后者的难度更大，动作技能要求更高更危险同时也会更美。它对运动员柔韧素质的发展程度有很高的要求。柔韧性的好坏关系到动作的舒展、优美、富有欣赏性的程度。在长期的体育实践中人们创造了许多高难动作和先进技术。它都离不开柔韧素质这一前提。柔韧性越好，往往完成动作的质量越高，柔韧性越差，动作就不舒展，不优美，不大方。1.5隔网对抗类项目中柔韧素质的发展及表现
隔网对抗类项目，如：羽毛球、排球、网球、乒乓球等，这些项目中柔韧素质所起的作用不可忽视，排球比赛，运动员们快速的的移动，有力的跳跃，下蹲的幅度，快速的扑救。攻球手跳起甩臂鞭打扣球，优美、自然地动作都是柔韧性发展的表现。体育运动中的每一个动作都是力与美的完美展现，而这种完美的展现无一不与人体的柔韧性有关。运动水平不同，其柔韧性好坏程度也有所不同。对训练水平越高的运动员，柔韧性就越好，训练对一个运动员的运动成绩起着决定作用，对柔韧性的提高也是同样的，运动水平越高的运动员，对其动作难度要求越高，这就需要更高的柔韧性。⑵
2.我自己的见解
柔韧性是身体重要的五大素质之一。柔韧素质的发展不仅可以影响人的体型，增强人的自信心，影响其他身体素质的发展。而且柔韧性的发展能提高运动成绩，创造美的条件，柔韧素质的发展可以塑造人们完美的体型，使人更具吸引力。让人更加喜爱体育 ，从而积极地参加体育运动。发展柔韧素质可以提高身体各重要关节稳固性，增加肌肉力量，增强肌肉放松的能力，能够避免运动损伤。肌肉的表现力好坏与柔韧素质有关，柔韧性不仅能够促进肌群内的协作和运动技术的提高， 而且能够改进本体感受器接收刺激的能力。
柔韧性有助于发展人体的反应和调节能力。一个具有良好柔韧性的运动员能够促进在更大范围内进行活动。相应地就提高了速度能力 ，柔韧性是决定速度的因素，它控制着整个动作的进行。⑶ 柔韧素质是同力量速度、灵敏、耐力共同构成人体的主要身体素质，它对提高运动员身体的灵动性，技术动作的准确性，以及身体的平衡和协调能力，提高运动的幅度和短跑训练过程中充分发挥出技术动作，提高运动成绩起着重要的作用。⑷ 发展柔韧性时，神经系统的调节能力也必不可少，人体的每一个动作，都是受神经系统的支配，神经系统的协调作用加上高度发展的柔韧性，使运动员具有良好的身体素质。人身体的五大素质，力量、速度、耐力、柔韧、灵敏。强大的力量加上高度发展的柔韧素质，会使人的运动能力更加完美。高度发展的柔韧性和神经系统协调性，会使人的身体协调，姿态优美。展现的是一种无法比拟的体育人的气质。经常性的柔韧性练习，可以提高肌肉的弹性，关节的灵活性，肌肉的延展性，是身体有明显的线条，完美匀称，每一关节抗疲劳损伤和肌肉的放松能力增强。良好的柔韧性可以带给人以自信。
【参考文献】
⑴ 冯玉娟.《浅论体育运动美》 科技信息 [J] .2012年 第23期
篇2
人工智能的发展可分为三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，比如“阿法狗”，只会下围棋。
强人工智能，达到了人类级别的人工智能，也就是在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。
超人工智能，即超级智能。牛津哲学家，知名人工智能思想家尼克・博斯特罗姆把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故。
为什么说我们正在越来越快地接近超人工智能？
通过观察历史，我们可以发现一个规律，即人类出现以来所有技术发展都是以指数增长。也就是说，一开始技术发展是小的，但是一旦信息和经验积累到一定的基础，发展开始快速增长，以指数的形式，然后是以指数的指数形式增长。
未来学家瑞・库兹韦尔把这种人类的加速发展称作加速回报定律。之所以会存在这种规律，是因为一个更加发达的社会，能够继续发展的能力也更强，发展的速度也更快。
李四光也曾经写道：“人类的发展不是等速度运动，而是类似一种加速度运动，即愈到后来前进的速度愈是成倍地增加。”
人工智能技术的关键难点是什么？
用计算机科学家高德纳的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”一些我们觉得困难的事情――微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了。我们觉得容易的事情――视觉、动态、移动、直觉――对电脑来说则太难了。
摩尔定律真的那么有效吗？
摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps（每秒运算次数）。现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律的历史预测相符合。瑞・库茨维尔提出的加速回报定理，也就是摩尔定律的扩展定理。
我们什么时候能用上和人脑一样聪明的电脑？
现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平。1985年的时候，同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一，2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了。按照这个速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了。
我们如何造出超人工智能？
第一步：增加电脑处理速度。这步比较简单。
第二步：让电脑变得智能。这步比较难，有三种可能的途径：一是模拟人脑，二是模拟生物演化过程，让计算机演化出智能，三是建造一个能进行两项任务的电脑――研究人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务。
为什么说强人工智能可能比我们预期的更早降临？
因为，一，指数级增长的开端可能像蜗牛漫步，但是后期会跑的非常快。二，软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电脑来说，对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动，就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺。
超人工智能为什么会导致智能爆炸？
这里我们要引出一个概念――递归的自我改进。这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平――这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极表现。
我们还要多久才能迎来超人工智能？
著名人工智能专家、谷歌公司的技术总监瑞・库兹韦尔相信电脑会在2029年达成强人工智能，而等到2045年，我们不但会造出超人工智能，还会迎来一个完全不同的世界――奇点时代。
什么是奇点时代？
所谓奇点时代，指的是超人工智能的出现将世界带入的一个新的时代。在这个时代中，人类将无法预测技术如何发展，因为超人工智能的行为将超出人类的理解能力。
超人工智能可能给人类带来的最大益处是什么？
永生。在理论上，死亡并非是不可克服的，只不过这需要超人工智能在纳米技术和生物技术方面取得我们难以想象的突破。超人工智能可以建造一个“年轻机器”，当一个60岁的人走进去后，再出来时就拥有了年轻30岁的身体。就算是逐渐糊涂的大脑也可能年轻化，只要超人工智能足够聪明，能够发现不影响大脑数据的方法来改造大脑就好了。一个90岁的失忆症患者可以走进“年轻机器”，再出来时就拥有了年轻的大脑。这些听起来很离谱，但是身体只是一堆原子罢了，只要超人工智能可以操纵各种原子结构的话，这就完全不离谱。
篇3
人工智能；计算机网络技术；运用
引言
到目前为止，我国的很多领域都已经开始了人工智能技术的应用，人工智能的技术应用大大方便了我们的生活，同时，也实现了生产和服务领域的革新和进步，对我国整体的科技进步和发展发挥了重要作用。
1人工智能简介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步兴起和开始被大家熟知的技术名词，人工智能主要应用在人工模拟操控以及实现人的智能性扩展和延伸，人工智能综合了相关领域的智能性技术、智能操作方法以及智能技术应用，属于一门综合性较强的技术类应用科学。属于一门独立的新型技术学科。人工智能主要的应用载体为计算机，通过技术研究尝试实现计算机实体发挥出人的智能，实现对人的智能性模拟应用，智能性延伸和扩展。从根本上来讲就是寻求高应用技能的计算机，通过科学的设计和新型的建造方式实现计算机应用系统的高智能水平发挥。人工智能的概念是以人类智能为参考的，主要的应用方法是利用人工技术，通过人类智能行为的计算机开发和引入，综合性研究的科学载体。近些年来，伴随着计算机软硬件的技术更新发展速度不断加快，计算机的实际应用速度和效率不断提高、实际的资源存储能力不断提高，同时，实际的网络技术普及促使电子类产品价格不断下降，许多人工无法短时间内快速完成的任务通过计算机已经可以轻松搞定，人工智能也由此拥有了更多的现实应用能力和基础。目前，我国的人工智能研究主要集中在三个重要领域，其中包括了智能化的接口设计、智能化的数据搜索以及智能化的主体系统研究[1]。
1.2接口技术研究
为了实现更加便捷自然的人工智能交流技术应用，智能接口技术的研究在近些年来越来越受到关注。数据的提炼和有效信息的挖掘技术需要从大量模糊和随机的数据中进行有效信息提取，从而实现对潜在和隐含信息中有价值数据的搜索和提炼的过程。所以，这一过程就需要搜索的主体具有一定的意念、选择性能力以及辨识方法，属于一个智能化的概念主体。同时具有明显的自主性特征。通过对人类大脑智能化识别以及模糊数据处理功能模仿，实现智能化计算机的应用。未来，人工智能将会在人工神经网络中进一步应用和普及，成为未来可具发展潜力的全新领域。在人工智能技术应用过程中，包含了语言信息自动处理、定理化的自动证明以及智能化信息检索和问题解答等等。所以，人工智能应用中人机关系的变化将会进一步对人们生活方式以及生产模式产生重要影响，成为整体信息技术发展的新方向和新课题。在新的发展阶段，人工智能也将拥有新的应用领域需要出现[2]。
2人工智能在网络技术中的应用
在网络安全领域，人工智能技术应用也逐步广泛发展起来。互联网信息时代人们的交流和联系日益密切起来。人们的生产生活也因此大为便捷。但是，信息交流沟通的便利性加大的同时也必然引起网络信息的安全系数降低，网络安全隐患多种多样。所以，人工智能技术的网络安全维护应用将成为重要的突破口，大大提高网络安全系数，同时实现网络安全性能的提高，对用户的信息安全进行充分保护。人工智能最突出的特点就是对于不确定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力较高，这些都是可利用在网络安全维护中的重要技术优势。能够很好的对入网访问者进行智能识别，提高信息的安全和稳定性[3]。同时，人工智能技术还可以很好的应用到计算机网络信息服务领域中，一般被称为智能信息处理技术，通过这一技术的融合可以有效提高人工智能的个性化任务设置，丰富实用方式，提高综合服务水平。在软件方面，各类新型开发工具都在不断应用，人工智能的领域化拓展速度不断加快，在硬件方面，技术革新带来了性能的不断提高，同时价格也在不断降低。
3结论
综上所述，我国的人工智能科学技术在很多领域的应用已经得到了很大的突破，科学技术与计算机网络都是在人工智能发展过程中得到自身应用拓展的重要组成。通过以人工智能计算机网络应用模式的分析和研究，进一步为人工智能的未来发展提供理论研究和参考价值。
作者：谷世红 毕然 单位：石家庄信息工程职业学院
参考文献
篇4
2智能化技术在电气工程自动化中的应用
随着经济社会的不断发展和市场经济体制的不断完善，提升生产经济效益和获得市场竞争优势地位成为了众多企业的终极目标。目前，许多的企业都认识运用科学技术对企业改革发展的重要性，加大了生产方面的技术投入。电力企业作为社会经济建设的重要行业，担负了人们生产生活安全可靠用电的重任，为了能够确保电力系统的安全可靠运行，提高供电质量，在电气工程方面加大对自动化的研究力度。智能化技术是电力工程自动化中的核心技术，在电气工程自动化中应用智能化技术为实现电气工程自动化提供了重要的技术支持。电气工程作为一项技术性和专业性要求都极高的设施工程，为了能够满足电网建设和改造的需求，相应地地电气工程自动化系统的技术也提出了更高要求。而智能化技术基于自身强大的优势功能，有效地解决了电气自动化安全可靠运行问题。对提升电气工程自动化运行效率和安全性有着十分重要的现实意义。
2.1电气工程中变电站的自动化变电站是个电气工程的核心组成部分。电气工程中应用智能化技术，取代了传统的人工监视和人工操作，根据变电站运行的实际情况做出相应的动作；利用微机设备取代传统的电磁装置，实现了电气工程控制的网络化和信息化；利用计算机取代传统的电力信号，有效提高了数据传输效率和准确度。
2.2实现自动化的机器故障检测电气工程中的机器设备通常运行的时间比较长，基本上是不间断的运行，如果平时对机器设备保养工作不到位，一旦发生故障很难在短时间内确定故障原因和故障位置。而将智能化技术应用到电气工程自动化中，利用计算机技术对电气工程的机器设备进行实时监控，当机器设备出现故障问题时智能化装置能够及时对故障部位进行定位，并做好故障的详尽记录，方便维修人员快速针对故障制定有效的故障排除方案。
2.3电气工程中控制系统自动化在构建节约型社会大背景下，电气工程的发展必将会走资源优化配置的道路。将智能化技术应用到电气工程中能够实现办公智能化。并对各种机器故障进行故数据的采集、分析和处理，实现电气工程控制系统的自动化。
2.4优化电气工程的产品设计电气工程是是一项极其复杂的工程。在整个工程系统中所需要的产品种类比较多。就我国的电气工程而言，电气产品的设计往往是通过理论知识和经验来完成，缺乏相关技术的支持，使得产品设计过程中，工作效率低，设计质量不过关，使得电气产品质量得不到保障，进而影响电力系统的安全可靠运行。将智能化技术应用到电气工程产品设计中，利用人工智能技术和相关计算方法对电气工程中所需要的产品的规格进行精密计算，解决了产品设计效率低等问题。
篇5
如何使未来的人工智能系统高度健全（“鲁棒性”），让系统按我们的要求运行，而不会发生故障或遭黑客入侵。
如何通过自动化提升我们的繁荣程度，同时维持人类的资源和意志。
如何改进法制体系使其更公平和高效，能够跟得上人工智能的发展速度，并且能够控制人工智能带来的风险。
人工智能应该归属于什么样的价值体系？它该具有何种法律和伦理地位？
3）科学与政策的联系：在人工智能研究者和政策制定者之间应该有建设性的、有益的交流。
4）科研文化：在人工智能研究者和开发者中应该培养一种合作、信任与透明的人文文化。
5）避免竞争：人工智能系统开发团队之间应该积极合作，以避免安全标准上的有机可乘。
伦理与价值（Ethics and values）
6）安全性：人工智能系统在它们的整个运行过程中应该是安全和可靠的，而且其可应用性和可行性应当接受验证。
7）故障透明性：如果一个人工智能系统造成了损害，那么造成损害的原因要能被确定。
8）司法透明性：任何自动系统参与的司法判决都应提供令人满意的司法解释，以被相关领域的专家接受。
9）责任：高级人工智能系统的设计者和建造者，是人工智能使用、误用和行为所产生的道德影响的参与者，有责任和机会去塑造那些道德影响。
10）价值归属：高度自主的人工智能系统的设计，应该确保它们的目标和行为在整个运行中与人类的价值观相一致。
11）人类价值观：人工智能系统应该被设计和操作，以使其与人类尊严、权力、自由和文化多样性的理想相一致。
12）个人隐私：在给予人工智能系统以分析和使用数据的能力时，人们应该拥有权力去访问、管理和控制他们产生的数据。
13）自由和隐私：人工智能在个人数据上的应用不能允许无理由地剥夺人们真实的或人们能感受到的自由。
14）分享利益：人工智能科技应该惠及和服务尽可能多的人。
15）共同繁荣：由人工智能创造的经济繁荣应该被广泛地分享，惠及全人类。
16）人类控制：人类应该选择如何和是否让人工智能系统去完成人类选择的目标。
17）非颠覆：高级人工智能被授予的权力应该尊重和改进健康的社会所依赖的社会和公民秩序，而不是颠覆。
18）人工智能军备竞赛：致命的自动化武器的军备竞赛应该被避免。
更长期的议题（Longer-term Issues）
19）能力警惕：我们应该避免关于未来人工智能能力上限的过高假设，但这一点还没有达成共识。
20）重要性：高级人工智能能够代表地球生命历史的一个深刻变化，人类该有相应的关切和资源来进行计划和管理。
篇6
计算机在很多方面超越人类已经是不争的事实，这点毋庸置疑。相较于前两次人类与计算机的对决，这次比赛的进步之处在于计算机的处理速度、数据库容量、检索和分类速度都有巨大提高。但总体来看，仍属于量变，而不是质变。对于人工智能技术而言，想要实现计算机模拟人的意识、思维以及信息判断，还需要计算机技术从本质上发生变化。举个例子，人工智能技术中包括模式识别功能，当前计算机能够识别出人的面孔，但是还不能理解表情，更无法通过人的肢体动作获取人类内心的想法。
网友提问：据谷歌公司介绍，“阿狗”已经拥有了极强的学习能力。“围棋人机大战”中，面对李世石“奇招”，“阿狗”从容应对，似乎看出它除了有超强的计算能力之外，还具备了一定的学习能力。如果它具备了这种能力，那成熟的人工智能技术离我们还远吗？ 李世石（中）
刘慈欣：从“阿狗”的表现来看，它主要展示出的能力还是计算机基本逻辑推理能力，至于谷歌所说的学习能力还没有得到完全验证。从人工智能的角度来讲，计算机最需要向人类学习的能力是基于有限信息基础上所产生的想象力和判断力，当计算机的逻辑推理能力和这些能力实现完美结合时，才意味着人工智能进入成熟阶段。
当前距离实现成熟的人工智能技术还很遥远，甚至可以说，未来能不能实现还是个谜。因为有两个重要的技术屏障无法突破，一是当前冯・诺依曼型计算机还不具备模拟人脑的强大能力；二是脑科学的发展速度仍然缓慢，人类对于自身大脑详细的深层结构和运作方式知之甚少。如果脑科学无法实现重大突破，那产生真正意义上的人工智能就是天方夜谭。
如《三体》中所说，当半人马座α星人发现地球存在生命体后，派出智子将人类的基础科学锁死，因为只要基础科学不能实现重大突破，那么应用型科学的发展是有瓶颈的。同样，人工智能技术的发展也遵循这个道理，在人工智能技术之下还有更为基础的计算机科学、脑科学等领域，只有这些科学技术取得重大突破后，人工智能技术才能迎刃而解。
另外，有些网友对人工智能心怀恐惧，这是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技术真的诞生了，人类还是有很多办法可以对它进行约束的。 李世石专心参赛
网友提问：作为人工智能程序的“阿狗”还需要进一步提升、完善，谷歌公司的负责人也表示，希望通过“围棋人机大战”找出它的弱点。不过经此一战，人类已经见识到了人工智能技术的强大能量，那么未来当这种技术成熟后，人类生活会发生哪些变化呢？
刘慈欣：这个现在还无法进行预测，不过可以肯定的是，人工智能的出现，意味着人类所做的很多事情都可以完全被计算机、机器人所替代。而且可以断定，计算机、机器人能凭借它们强大的能力帮助人类做出更多出色的成绩。到那时，机器人会走入家庭，像朋友一样与人类相处，甚至还可能为成为人类家庭中的一员。
将思路拉回现实，“围棋人机大战”再次让科技成为舆论热点，并引发公众对基础科学的高度关注，对于科学推广与普及有着积极的意义，会让越来越多的人真实感受到科学技术的魅力，从而产生浓厚的兴趣。同时，对于国家一直以来倡导的科技创新理念也有助推意义，相信人工智能技术会因此受到各方面的关注，吸引更多国家、企业与个人投入力量进行研究。
延伸阅读：
AlphaGo赢了之后 人工智能的必然
20年前，IBM的计算机“深蓝”打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，当时引起不少讨论与关注。而被视为“智力巅峰”的围棋，却是计算机所遇到的一个壁垒，一直无法攻破。如今历史终于被打破，当学习了人类职业棋手和顶尖棋手上万份的棋谱，并且进行了上千万场次自我博弈的AlphaGo出现时，不得不说这是一次质的飞跃。《自然》杂志总结了AlphaGo具备的四套重要算法，如走棋网络、快速走子、估值网络、蒙特卡罗树搜索等，已然具备了高水平的智能决策。
有人质疑AlphaGo没有情感，没有创造力，那么试想如果在比赛前不告诉人类，他对战的是AlphaGo，人类多半会肯定对方棋手的创造力。因为此前，机器的创造力一直不被人类认可，它们看上去死板而且麻烦。但是随着技术的发展，它们变得越来越简易而又快速，甚至成了必不可缺的“助手”。在大量工作中，按照固定流程处理的步骤正在变得完全自动化，而且这些自动化的流程还会像AlphaGo那样，在多种算法与自我博弈中寻求最佳优化。虽然不是每一个公司都像世界级棋手那样高超得屈指可数，但还是有大量公司对人工智能带来的智能水平优化趋之若鹜。
篇7
1 在数字图书馆个性化信息服罩杏τ萌斯ぶ悄芗际醯募壑
1.1 实现对个性化信息需求的智能收集和分析
在当前个性化信息服务体系中，使用者能够结合自己的实际需求，对图书馆内的资源进行选择和明确。但是，鉴于图书馆内资源的规模性，涉猎全球领域内数字化的网络资源，因此，很难在海量信息中进行最快和最准确的选择。人工智能技术恰好能够应对这一问题，发挥神经网络技术的作用，结合用户需求，实现对其目的和意图的预测，有效提升个性化信息服务系统的效率，进一步满足用户个性化需求。
1.2 推动个性化服务的智能分类和推送
在目前的个性化信息服务中，需要对信息的种类进行逐层选择，而后对选择进行提交，结合信息类别，实现信息的有效匹配，这种系统效率不高，给整个系统增大了压力，尤其是面对网络时代的服务系统，在线需求人数巨大，存在选择和提交过于集中的问题，很可能造成系统崩溃。在人工智能技术的支持下，借助智能化的信息收集和分析，而后进行合理分类和展示。
1.3 推动智能人工服务模式的发展
针对智能化服务，其应用的前提是对用户不了解，根据系统自身掌握的信息，分析其操作模式，实现对用户操作的替代。为此，要发挥人工技能的作用。在这种系统的操作下，能够对用户操作进行评定，对其需求进行判定。在人工智能技术的应用下，数字化图书馆信息服务水平得以提升。
2 人工智能技术应用中需要面对的关键性问题
2.1 个性化信息的收集和获取
对于个性化新的收集和获取，需要应用两种模式，一种是静态模式，主要结合的是图书馆现有的读者信息，是用户在首次使用系统后留下的基本信息，进行推理。另外一种是动态化的方式，主要模式是跟踪和记录，满足个性化需求的推理，构建个性化信息需求库。
2.2 重视个性化信息的智能筛选
在个性化智能筛选服务系统的应用中，重要的内容是掌握用户的基本信息，实现对网络信息的智能化选择。借助用户的基本信息，进行初步筛选，形成具有针对性的知识库，而后结合操作动态，实现个性化信息的明确，构建兴趣知识库。之所以选择层次化的筛选，主要原因是网络信息的海量特征，同时，变化性较大，存在诸多重复性。在海量信息中定位所需本部分，同时进行分类呈现，难度极大，同时，信息面临着更新，信息筛选难度更大。人工智能技术需要应用神经网络算法，发挥其作用，完成智能化操作的过程。另外，在整个系统跟踪中，主要是由显式和隐式跟踪组成。在第一种中，需要用户的积极参与，实现有效的反馈，而后完成推送，直到客户满意为止。第二种是隐式跟踪，主要针对用户的操作进行跟踪，实现需求的推断，这种方式更具效率性和智能化。
2.3 对用户模型构建的介绍
在目前的数字图书馆个中，被动模式应用较多，对信息分析的不够深入，信息服务功能不突出。为此，要重视智能服务信息知识库模型的构建，达到对信息的智能获取和筛选。同时，实现对知识库的完善，提升服务能力和水平。
3 全面分析人工智能技术环境下数字图书馆个性化信息服务系统的构建
3.1 对总体架构的介绍
在数字化图书馆个性化信息服务系统中，主要分为三个层次，即客户、中间层以及后台数据库层。客户层的作用是提供信息浏览的功能。中间层是对信息进行获取、分类及推送。后台数据库对数据进行存储和管理。在三层体系结构的支持下，能够在同一计算机上进行运行。通常，客户层与后台数据层不进行直接数据交换，借助中间层进行处理，实现了服务系统效率的提升，达到了对数据库的有效保护。
3.2 对个性化信息服务系统整体功能的介绍
在整个个性化服务系统中，其依据的是信息服务智能化，与传统系统的区别是能够满足个性化需求，需要发挥个性化信息需求库的功能，实现对信息的准确输送，同时，也能够实现对信息的智能选取、筛选和分类。其功能主要体现在，首先，完成智能定制的目的，其次，完成智能搜索，再次，实现对用户基本信息的管理。第四，满足个性化页面设置的需求。
3.3 对个性化信息服务系统模块设计的分析
在人工智能化的数字图书馆个性信息服务中，发挥三层结构模块的作用。在客户层中，发挥登陆、搜索和展示的作用。中间层主要是完成数据信息的分析和分类。后台数据层实现用户和系统数据的应用。
4 基于人工智能技术的数字图书馆个性化信息服务模式的创新
4.1 重视个性化信息智能推送
对于信息智能化推送，主要是结合读者的意图，自动进行数据信息的推送。主要通过两种方式实现，一种是频道方式，主要是结合读者的想法进行推测，与选频道相似，在选定的站点进行信息的浏览。第二种方式是邮件，发挥邮箱的作用，进行信息的推送。读者可以通过两个方式进行信息的获取，一种是推测读者意图，一种是读者输入所需信息，在海量信息中进行智能分类和筛选，以主动的方式进行传递。
4.2 发挥个性化智能定制服务的作用
在整个数字化网络资源中，个性化智能定制的出发点是读者的实际需求，应用信息服务系统的功能。在这一功能的支持下，能够实现对读者意图的推断，满足读者自动化信息搜索的需求，摆脱了手动操作的束缚。同时，读者也可以根据需求，进行信息的调整。
4.3 应用个性化智能服务
智能是智能化的服务方式，依据智能信息系统和平台，完成对虚拟信息的处理。在这种服务中，突破目标和需求的限制，根据读者的操作实际，完成信息自动化推介的目标。在这种服务模型下，信息查找的速度更快。
4.4 提升智能定制服务的专业化水平
随着信息技术的不断发展和进步，人工智能更具发展速度，尤其是在图书馆中的额营业，使得其不受馆藏资源的约束，更好地发挥网络数字信息资源的功能。当前，图书馆资源不断增大，涉及更多领域的知识，尤其是面对海量的数字信息，传统服务模式很难满足现代化的需求。在人工智能的应用下，与信息服务系统相结合，能够在规模信息中进行智能化的搜索，满足用户真正需求，形成特定的专业化的智能定制服务。
5 结束语
综上，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在数字化图书馆个性化信息服务系统中的应用将不断拓展，尤其是有效解决了数字化图书馆个性化信息服务系统中个性需求的问题。同时，在这种技术的支持下，提升了整个系统的智能化水平，满足系统的服务功能。
参考文献
[1]夏秀双.大数据环境下高校图书馆个性化信息服务研究[D].曲阜师范大学，2015.
[2]左素素.基于智能过滤的数字图书馆个性化信息服务研究[J].图书馆学研究，2016，03：80-84.
篇8
在现代经济社会发展速度不嗉涌斓谋尘跋拢社会生产力水平明显提高。对于我国而言，在工业机械工程发展过程中，现代电子技术的应用促进传统机械工程逐步过渡至现代电子机械工程，而随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文即围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器。从人工智能诞生以来，相关理论与应用技术不断成熟，人工智能技术的应用范围也明显扩大。可以预见的是，未来人工智能技术下所带来的一系列科技产品将成为人类智慧的“容器”。
二、人工智能技术的作用分析
人工智能技术的应用对意识结构的变化有非常重要的影响，使意识论研究领域明显扩大。人工智能终端作为一种全新形态的机器设备进入人意识器官范畴中。人工智能技术下，除了能够完成人脑的一部分意识活动以外，甚至在部分功能上较人脑有着更为明显的优势，如对信息进行处理，以及采取行动的速度，以及对动作和记忆的准确性等方面。除此以外，通过对人工智能技术的应用与发展，还为未来ICT等网络技术的发展提供了方向与指导，包括云计算、深度学习、以及智能算法等在内的大规模网络应用成为ICT产业重要的发展方向之一，深度学习作为人工智能研究领域中的重点关注对象之一，可通过构建模拟人脑进行分析学习的神经网络的方式，促进互联网领域的飞跃式发展。
三、机械电子工程及人工智能分析
1.机械电子工程特点
机械电子工程是将电子工程、机械工程以及自动化工程结合起来的综合性学科，在机械电工工程中占据非常重要的地位。现阶段机械电子工程主要具有以下几个方面的特点：（1）机械电子产品结构相对简单。机械电子产品构造复杂程度不高，产品占地面积有限，能够改变传统意义上机械电子产品占地面积大且外观笨拙复杂的特点，对优化机械电子产品工作性能也有重要意义；（2）机械电子工程设计方案合理性高。在电子工程、机械工程以及自动化工程相互融合的背景下，设计人员能够更为全面的决策设计方案，促进机械电子工程的不断进步与发展。如，将机械电子工程技术与管理技术相结合，一来能够促进机械电子工程在管理体制层面的发展革新，二来能够促进机械电子技术在管理层面的发展进步，综合价值突出。
2.人工智能特点
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器，研究对象包括图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理以及专家系统等多个部分。人工智能技术的应用具有以下几个方面的特点：（1）人工智能技术使人与人之间的沟通交流更加密切。人工智能技术作为高新科学技术，为大众间的沟通交流提供了极大便利，实现与不同群体的沟通，在促进人类社会进步的同时还对人工智能技术的改革创新提供动力；（2）人工智能技术对促进经济增长有重要意义。应用人工智能技术能够促进社会消费，扩大国内市场需求，对实现经济平稳健康发展有积极价值；（3）人工智能技术的应用有助于企业经济目标的快速实现。人工智能技术大量应用会促进行业市场的扩大，吸引投资，提高企业经济效益。
四、机械电子工程中人工智能应用
1.机械电子工程与人工智能的关系
不稳定性是机械电子工程普遍面临的问题之一，该特点的存在导致机械电子工程系统信息输入与信息输出之间的关系难以准确地描述出来。由于建设规则库方法、学习并生成知识描述法以及数学方式推导法这3种传统机械电子工程系统描述方法在严密性与精确度方面存在一定的局限，因此往往难以满足机械电子工程系统日益复杂的描述需求。但从信息处理的角度上来说，人工智能技术的应用及其与机械电子工程系统的融合对于解决系统不稳定性、不确定性以及复杂性问题有非常确切的优势。从这一角度上来说，将人工智能技术与机械电子工程相结合已成为机械电子工程领域发展的必然方向与趋势之一。
2.模糊系统及神经网络系统
模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。
神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。
结语
综上所述，人工智能技术的应用与人工智能系统的构建、发展在很大程度上促进了现代机械电子工程的快速发展与进步。现代机械电子工程设计必须以人工智能技术的合理应用为依托，达成双赢的理想局面。在这一过程中，相关人员必须充分关注机械电子工程与人工智能技术的融合，不断开拓全新的人工智能技术，把握两者发展中的相通点与共同点，以促进两者的共同发展与进步。
参考文献
[1]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2015（27）：252.
[2]韩斌.机械电子工程与人工智能的关系分析[J].数字技术与应用，2013（6）：254-254.
篇9
现在任何小型的、刚起步的创业公司都可以借助百度、谷歌、微软这些大型企业所提供的平台来完成相应的技术开发。人工智能的研究需要一些硬性资源来支撑，其中之一就是强大的计算能力和大数据，这些只有一些大型企业才能提供。此外，百度也很愿意与全世界分享其拥有的世界最大的深度神经网络。
进展超出想象
人工智能对研发环境的要求日益提升，但其发展速度超乎大家想象。
百度有很多数据，我们有很多用户。比如在无人车驾驶这个问题上，这是个很神奇的事情，百度无人车驾驶团队刚刚在北京完成了第一次路测。从百度的办公大楼出发，包括在关闭状态下的普通路段、高速公路路段等不同路况上都进行了测试。
在这一过程完全没有人力的介入，这样的情况下无人车的最高时速达到了100公里每小时，并且能够完成人开车时进行的各种复杂的操作。
当然要达到商业量产还需要一定的时间，因为在这个过程中还存在一定的困难，不仅仅是电脑技术的革新，还要能够感知物体，知道行人的位置，还需要一些基础的装置。比如需要完全不同、高精度的地图，需要更精准的定位，能够精准定位到几厘米的雷达扫描设备，所以我们真的需要更多的投入和基础装置准备。
人工智能是个很有意思的事情，但是它的发展比大多数人想象得要快，不会花费20年的时间。我们曾经以为辅助人工智能的地图项目可能需要15年的时间，但现在看来花费的时间要少得多。
我的团队提议进行研究并且应该投资人工智能项目。
可靠可控
如何确保人工智能可靠且可控，需要全世界共同思考。
对一个公司而言，要做人工智能的研究就必须意识到、考虑到一个大体的方向。强大的人工智能会超越人类智力的发展，显然这存在一个合法性的问题，当下存在很多争议。
我们需要确保人工智能是可靠且可控的。但短期内，显然从产业发展的角度我们投资的是弱人工智能。这事实上是人类智力的放大，然而，当我们考虑事情的另一面，我们会发现，随着机器变得越来越智能、随着人类越来越依赖这些精妙的机器，人类在某种意义上显得不那么聪明了。
我们通过搜索引擎查找资料，要不了多久我们可能连车都不会开了。没错，我们变懒了，我们不会像从前那样花时间去思考。这种情况在本质上可以视作一种社会行为的变化。在这种情况下，人们的思维与其通常的思维方式以及决策方式大为不同。
举个例子，大概一个月前，我和我妻子开车从西雅图到温哥华，出发后差不多一两个小时左右，我们接到物业公司的电话说我们家被非法闯入了。
我们赶紧开车回去，警察在那里调查，但没有发生什么侵入，什么事都没发生。然后他们回放监控视频，发现是我们家的吸尘器不知怎么的启动了，正在打扫屋子，打扫完毕后归位。这样的事情很奇怪、很有趣。但是，随着机器自动化越来越高，越来越多的智能机器人出现在寻常百姓家，这些都是我们应当考虑的问题。
现在来看，未来几十年的技术，人工智能都是其基础，也是发展其他一切的动力，所以如果你在创业、在投资，考虑人工智能吧，它是其他一切事物的必需品。（本文根据张亚勤在2016世界经济论坛年会（冬季达沃斯）上的演讲速记整理，有删改，标题为编者所加，未经本人确认。）
互联网极大缩短认知时间
互联网真正的革命在于极大缩短大家统一认知的时间。下一步生产力大爆发必然会到来。
近日，傅盛表示，人类社会通过20年的互联网革命，进一步解决了认知问题。没有“蒸汽机思维”，为什么就不能有“互联网思维”呢？
王坚
阿里巴巴CTO
相信人眼看不见的数据世界
在互联网上点击鼠标就能知道用户的兴趣，能创造价值，这是互联网真正的能力，这是显微镜的作用。
1月21日，王坚在云栖大会上海峰会上表示，因为有了互联网+数据+计算产生了巨大的价值，使得人类有机会看到以前从来没有看到的东西。
冯幸
乐视移动总裁
篇10
在当前的社会当中，人工智能是一项应用前景十分广阔的技术，在社会各个领域中，都得到了极为广泛的应用。在人们的日常娱乐、工作、生活当中，人工智能发挥了很大的作用，例如专家系统、智能电器等。智能化科技的出现和应用，使得人们的生活得到了极大的丰富。同时，人工智能的出现，还为我国科技领域的发展进步提供了良好的方向，尤其是在计算机网络技术领域，更是得到了极大的发展和应用。
1 人工智能技术的概念
人工智能指的是对计算机进行应用，以此模仿人类的智能行为和思维过程，从而形成的一门综合性学科。在人工智能当中，涉及了哲学、语言学、心理学、计算机科学等。通过人工智能，对人类的听觉、感觉、视觉、触觉、思维等进行模拟，从而实现人工智能化的机器，帮助人们解决生活和工作中的问题，从而确保人们的安全、提高人们的效率。作为一种新型的智能技术，人工智能目前的发展速度很快[1]。利用计算机系统进行相应的编程，模拟人们的工作和生活环境，从而完成智能化、自动化的系统操作。在产生和应用人工智能的过程中，涉及很多其他的学科，其中，计算机网络技术十分重要，对人工智能的发展方向有着很大的影响。
从某一种意义上来说，计算机网络技术的发展，也是以人工智能技术为基础的。从简单的词义解释、数据运算，转变为智能化人机操作，体现出了人工智能的核心地位。在对不确定信息进行处理的过程中，人工智能具有很大的优势，它能够对系统局部的整体和局部资源状态进行详细的理解，并且对提取的信息进行及时处理，将相关信息提供给用户。此外，在人工智能当中，协作能力也比较强，通过有效的整合资源，在不同用户之间，能够交换信息和资源。在人工智能中，连接了网络管理，从而使网络管理环境得到优化，从而实现降低成本、提升效率等作用。
2 人工智能技术的优势
在计算机网络的应用中，具有实时性、瞬变性、高速性、动态性等特点，因此，应当不断提高管理技术的灵活性和多样性，从而更好地确保计算机网络的稳定性、安全性和高效性。而人工智能技术具有很多方面的优势，因而能够在计算机网络中发挥重要的作用。特别是在对不可知性、不确定性等问题中，人工智能具有较强的处理能力。
人工智能技术，例如模糊逻辑等，对于系统数学模型，无需进行详细的描述，因此，可以将模糊逻辑引入到智能化网络管理中，从而使网络管理具备模糊信息处理能力[2]。这样，能够更加良好的控制和管理这些不可知性、不确定性信息，提高网络系统的效率。协作能力也是人工智能技术中的一个重要优势，随着网络结构、网络规模的不断扩大，在网络管理中，逐渐发生了层次化的转变。上层管理者功过轮询的方式监测中层管理者，而中层管理者也通过同样的形式监测下层人员，因而带来了协作的问题。人工智能中，多的协作分布思维，能够更好的协作各个层次之间的管理。
人工智能的推理、解释、学习能力很强，能够对低层信息进行解释和学习，从而对高层概念和信息进行推理。对于推理的得出的高层概念和信息，进行网络控制和网络管理。对于非线性问题，人工智能能够进行良好的处理，通过对人类智能的模拟，从而解决这些问题。此外，在人工智能技术的应用中，不会占用很大的计算机资源。在人工智能当中，模糊控制法等算法的运算速度十分迅速，能够一次性搜索得到最优解，从而提高了计算机网络技术的处理技术。
3 人工智能技术的应用
1）网络安全管理
在计算机网络技术当中，人工智能具有很多方面的应用，尤其是在网络安全管理当中，应用更为广泛。对于计算机网络技术的安全管理来说，入侵检测具有重要的意义，对于网络安全来说有着十分重要的影响。在防火墙技术当中，入侵检测也是作为核心的部分[3]。通过人工智能技术的应用，计算机网络系统能够更好地发挥出入侵检测功能的作用，从而提高系统资源的保密性、可用性、安全性、完整性。在入侵检测技术的应用当中，主要是通过分类处理数据和筛选采集数据，形成最终的报告，并且将网络信息的安全状态向用户进行实时反馈。在当前的人工神经网络、模糊识别系统、专家系统当中，基于人工智能的入侵检测应用最为广泛。
基于人工智能对传统的防火墙进行改造，形成了智能化防火墙系统。相比于其他的防御系统，智能防火墙应用了很多智能识别技术，例如统计、决策、概率、记忆等方法来处理和识别数据，从而在计算机的运行当中，匹配检查所占用的资源更小，避免对网络有害行为的发现效率降低。这样，能够对有害信息进行更加有效的限制和拦截[4]。相比于传统的防御软件，智能防火墙的效率和作用都要更为良好，能够解决传统防御软件带来的拒绝服务共计的问题，对于病毒的入侵和传播，发挥了良好的抑制作用。
此外，智能型反垃圾邮件系统也是人工智能在计算机网络技术中的另一大应用。通过这种方式，能够有效的屏蔽垃圾邮件，不会对客户信息安全造成影响。通过有效的监测用户邮件，开启式的扫描邮箱当中的垃圾邮件。同时，将垃圾邮件分类信息提供给用户，提醒用户及早进行处理，从而更好地确保邮箱系统的整体安全性。
2）网络管理和系统评价
电信技术、人工智能等方面的发展，推动了网络管理的智能化转变，除了在计算机网络安全管理中的应用之外，人工智能当中的问题求解技术、专家知识库等也得到了充分的应用，从而实现了良好的综合性网络管理。在网络管理当中，由于网络的瞬变性、动态性等特点，产生了很大的工作难题。因此，在现代化的网络管理当中，也逐渐朝着智能化的方形发展。基于人工智能，产生了专家级决策和支持方法，在信息系统管理当中，应用十分广泛[5]。在计算机程序当中，专家系统具有较高的智能性，在某一个领域当中，积累了大量专家的经验和知识，基于此进行归纳和总结，从而形成了资源录入相关系统。通过这种方式，在某个领域当中，汇集了大量专家的经验，从而对该领域当中的相关问题进行处理。因此，在计算机网络管理和系统评价当中，运用人工智能，综合大量专家的知识和经验，建立相应的专家系统，从而在遇到相关问题的时候，能够调用其中的知识，更好地进行网络管理和系统评价工作。
4 结论
人工智能是当前一项十分先进的科学技术，这一技术的产生和应用，极大地改变了人们的娱乐、工作和生活方式。而随着人工智能的不断发展和完善，其在计算机网络技术中的应用需求越来越多，因而实际应用也将越来越广泛。运用人工智能，能够在网络安全、网络管理、系统评价等方面发挥重要作用，从而推动计算机网络技术的更大进步。
参考文献：
[1] 马义华. 人工智能在计算机网络技术中的运用分析――评《计算机网络技术及应用研究》[J]. 当代教育科学，2015（20）：9.
[2] 刘健. 人工智能在网络教育中的应用探讨[J]. 计算机光盘软件与应用，2014（6）：244-246.
篇11
Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）28-0005-03
0 引言
人工智能是自1956 Dartmouth学会后发展起来的新型学科，其有着涉及学科广、需要技术高端、使用范围广等特点。在过去的50多年时间中人工智能经历了学科发展中都会遇到的发展——否定——否定的否定阶段，现在人工智能大致分成了符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派三大学派。其各有优势，独树一帜。一直以来重大前沿科学研究都是以国家牵头，等到时机成熟了再转为民用。这样无形中浪费了很多社会中的人才，比如android智能机的问世，当开发商源代码公布后android智能机获得了飞速的发展。这是社会资源集体作用的结果，人工智能能否通过这种方式获得飞速的发展呢，文中给出了问题的答案。
1 人工智能的现状
1.1 人工智能的发展过程 人工智能是由“人工”与“智能”组成。“人工”十分容易理解，也就是我们常说的人类开发研究出来的事物。“智能”则是十分复杂的一个词汇，是指如由意识（Consciousness）、自我（Self）、思维（Mind）（包括无意识的思维（Unconscious_mind））等等组成的有机集合。通常我们所说的人工智能是指人本身的智能。总体来说人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。关于人工智能的传说一直可以追述到埃及，直到电子计算机的问世才使人们真正具备了发展人工智能的基本技术，而直到1956年的Dartmouth学会之后“人工智能”才逐渐地被大家所熟知接受。人工智能作为一门自然科学、社会科学、技术科学交叉的边沿学科，涉及哲学和数学，认知科学，心理学，神经生理学，计算机科学，控制论，不定性论，信息论，社会结构学，仿生学与科学发展观等众多前沿学科。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一[1]。
人工智能在其过去的50多年时间里，有了长足的发展，但并不是十分顺利。目前人们大致将人工智能的发展划分成了五个阶段：
第一阶段：萌芽期（1956年之前）
自古以来，人类一直在寻找能够提高工作效率、减轻工作强度的工具。只是受限于当时的科学技术水平，人们只能制作一些简单的物品来满足自身的需求。而人类的历史上却因此留下了很多脍炙人口的传说。传说可以追溯到古埃及时期，人们制造出了可以自己转动的大门，自动涌出的圣泉。我国最早的记载是在公元前900多年，出现了能歌能舞的机器人。这一时期出现了各种大家：法国十七世纪的物理学家、数学家B.Pascal、德国十八世纪数学家、哲学家Leibnitz以及二十世纪的图灵、冯·诺伊曼等。他们为人工智能的发展做出了十分重要的贡献。
第二阶段：第一次期（1956年-1966年）
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在Dartmouth学会上引发一场历史性事件——人工智能学科的诞生。Dartmouth会议结束后，人工智能进入了一个全新的时代。会议上诞生了几个著名的项目组：Carnegie-RAND协作组、IBM公司工程课题研究组和MIT研究组。在众多科学家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理证明工作中首先取得突破，开启了以计算机程序来模拟人类思维的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。此时出现的大量专家系统直到现在仍然被人使用，人工智能学科在这样的氛围下正在茁壮的成长。
第三阶段：低谷发展期（1967年-八十年代初期）
1967年之后，人工智能在进行进一步的研究发展的时候遇到了很大的阻碍。这一时期没有比上一时期更重要的理论诞生，人们被之前取得的成果冲昏了头脑，低估了人工智能学科的发展难度。一时之间人工智能受到了各种责难，人工智能的发展进入到了瓶颈期。尽管如此，众多的人工智能科学家并没有灰心，在为下一个时期的到来积极的准备着。
第四阶段：第二次期（八十年代中期-九十年代初期）
随着其他学科的发展，第五代计算机的研制成功，人工智能获得了进一步的发展。人工智能开始进入市场，人工智能在市场中的优秀表现使得人们意识到了人工智能的广阔前景。由此人工智能进入到了第二次期，并且进入发展的黄金期。
第五阶段：平稳发展期（九十年代之后）
国际互联网的迅速发展使得人工智能的开发研究由之前的个体人工智能转换为网络环境下的分布式人工智能，之前出现的问题在这一时期得到了极大的解决。Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用再度出现了欣欣向荣的景象。人工智能已经渗入到了我们生活的方方面面。
1.2 人工智能的主要学派 人工智能发展的50多年时间里，经历了符号主义学派、行为主义学派和联结主义学派，三大学派各有特点，各自从不同的角度研究人工智能，为人工智能的发展做出了卓越的贡献，在人工智能的发展史上留下了浓重的一笔。
1.2.1 符号主义学派 符号主义学派，又称为逻辑主义、计算机学派或心理学派。符号主义学派理论基础是物理符号系统假设和有限合理性原理，他们认为人类的认知基元是符号，认知的过程是对符号的计算与推理的过程。人与计算机均可以看做物理符号系统，因此人们可以使用计算机来模拟人的行为。符号主义学派认为人的认知基元可以通过计算机上的数学逻辑方法表示，然后通过计算机自身的逻辑运算方法模拟人类所具备的认知系统的机能和功能，进而实现人工智能[2]。
符号主义学派无视了认知基元的本质，对于所有的认知基元均使用数学逻辑方法表示。符号主义学派重点研究认知基元的逻辑表示以及计算机的推理技术，早期的众多人工智能的研究都是在这一思想的推动下进行的。符号主义学派在归结推理、翻译、数学问题证明以及专家系统和知识工程做出了十分巨大的贡献，为后期的人工智能研究打下了基础。专家系统的出现更是将人工智能的研究推上了一个顶峰，其在矿业探究、医疗诊查、教育推广、工业设计的应用带来了巨大的社会效益。
1.2.2 行为主义学派 行为主义又被称作进化主义或控制论学派。行为主义学派认为智能取决于感知和行动，不需要像符号主义学派的逻辑知识以及推理。行为主义学派认为人的本质能力是行为能力、感知能力和维持生命及自我繁殖的能力，智能行为是人与现实世界环境的交互作用体现出来的。人工智能应像人类智能一样通过逐步进化而实现，而与知识的表示和知识的推理无关[3]。行为主义学派的与传统人工智能截然不同的观点吸引了众多的科学家，虽然到现在还没有独立完善的知识理论系统，但其在人工智能领域的独树一帜还是奠定了其霸主地位。该学派重点研究人类的控制行为，目前已有的机器昆虫已经证明了行为主义学派的理论正确性。虽然大部分人认为机器昆虫不能导致高级行为，但是行为主义学派的崛起标志着控制论在人工智能领域有着独树一帜的作用。
1.2.3 联结主义学派 联结主义学派是近年来最热门的一个学派，又被成为仿生学派或心理学派，建立于网络联结基础之上模仿人类大脑的结构和工作模式。联结主义学派主要研究能够进行非程序的，可适应环境变化的，类似人类大脑风格的信息处理方法的本质和能力，是基于神经网络及网络间的连接机制和学习算法的人工智能学派。持这种观点的学者认为，认知的基本元素不是符号是神经细胞（神经元），认知过程是大量神经元的联接，而大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机理，就有望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。[4]
联结主义学派通过模拟人类神经网络模仿人类的认知行为，由此进行人工智能的学习记忆、模式识别。联结主义学派构建了大量的神经网络模型，方便在不同的情景模式下选择相应的模型，进而快速的得出答案。联结主义学派采用分布式存储数据，对数据进行并行处理，这样使得人工智能在处理问题的时候的速度有了明显的提升，由此联结主义学派在人工智能领域中受到大家的一致热捧。
三大学派在人工智能的发展史上有着举足轻重的作用，每一个学派的兴起都代表人工智能的一个新高峰。三大学派各有优缺点，在人工智能领域三者相辅相成，人工智能学科在三大学派的带领下正在茁壮成长。
2 对人工智能主要理论学派的评述
在过去的50多年时间中，人工智能获得了巨大的发展，基本实现了从无到有的过程，构建了基本完善的理论知识体系，构建了各种模型，形成各种技术方法，但是人工智能的发展依然任重道远，前景依然不容乐观。三大主义学派有着自身独到的优点，同时也有着各自的缺点，符号主义学派将人的认知基元符号用数学逻辑表示，通过计算机逻辑处理系统分析得出结果，但是在面对没有明确结果的非确定问题时经常不能得出令人满意的答案，它对信息要求十分精确完整，现实生活中的很多问题都不能满足条件，因此符号主义学派的发展受到了一定的限制。行为主义学派认为智能取决于感知与行动，但是缺乏足够的理论知识支撑学派观点，而且缺乏足够的成果表明理论的正确性。学派认为人工智能与知识的表达和知识推理无关，与人类认知的发展是不相符的。联结主义学派采用仿生学的方法，模拟人脑的神经网络，通过类似人脑的结构和运行机制模仿人类智能。这一观点十分有吸引力，在提出之后马上就有大量的支持者，但是人脑神经系统的复杂性远远超出人们的预知，现阶段人们对人脑的构造以及运行机制还没有深入的理解，在此基础上想模拟出人脑的神经系统显然是有些不不切实际。联结主义学派的发展更多的受制于对人脑结构和运行机制的研究，因此其发展相对缓慢。综上，三大学派固然有着自身的优势，各自的成果，但是其同样有着明显的局限性，人工智能要想进一步发展必须要对现有的发展方式进行创新。
另一方面，人工智能在经历了两次期后再次回落到了平稳发展时期，社会公众对人工智能的热度有了明显的降温。人工智能的研究再次变成了国家以及一些超级公司的工作，拥有的资源有了大幅度的缩水，研究的进度也受到干扰。在此状态下没有重大的技术创新，人工智能恐怕很难再有重大的突破。
3 对人工智能发展的评述
3.1 对人工智能涵义的认识 同样的词汇在不同时期的有着不同的解释，人工智能也不例外，大家都认可的人工智能是指在人类制造的机器工具上实现人类智能，即实现人类的认知能力、行为能力以及解决问题的能力。人类智能有着一个明确的特点，在面对未知问题时，人类智能能够得出自身想要的答案，也就是消除答案的不确定性。符号主义学派的逻辑解决方式、行为主义学派模拟人的行为能力、联结主义学派的神经网络，三大主义学派各自以自身的方式实现了对问题消除或减弱不确定性。可见减弱甚至消除问题的不确定性也将是人工智能的一个研究方向。
3.2 人工智能研究模式的发展 目前人工智能领域中，符号主义学派通过数学逻辑表示人类的认知基元，对数学逻辑经过解读分析，得到答案，进而实现智能。该学派重点运用还原思想，将人类的认知基元全部使用数学逻辑表示。行为主义学派认为人工智能取决于感知和行动，不需要学习知识与知识推理，是一步步，由低级到高级慢慢进化的。联结主义学派是通过人工神经网络的形式模仿人类智能，理论上讲该方法是最符合人类智能的运行方式的。而在一系统中，最重要的是系统的运行机制，如何将接受到的信息转化为我们的知识并通过表述、行为展示出来，在了解了人类智能的运行机制之后，人工智能将会更加符合人们的需求。
3.3 人工智能研究方法的发展 人工智能的目的是消除答案的不确定性，然后做出相应的反应。在消除答案不确定性的时候便有了各种方法，其中有一种便是突出解决问题的目标，在有明确目标的前提下会削弱干扰问题解决的条件，提高人工智能解决问题的效率。明确问题的目标便需要引入目标函数，在动态目标函数的引导下会减弱答案的不确定性。而在已有的人工智能基础上设立人工智能模型，通过人工智能自身的计算结果结合目前的研究成果去优化目前的人工智能系统，则会提升人工智能的发展速度。
3.4 人工智能时期的发展 人工智能自发展到现在已经经历了五个时期，在两次期中人工智能均获得了迅速的发展。然而现在人工智能的发展步入到了缓慢发展时期，如何将人工智能的发展缓慢时期加速度过同样是十分严肃的问题，传统说来需要重大的科学进步。我们往往认为人工智能属于顶端科技只能由国家和超级公司研究，却忽略了社会所拥有的重大的力量。小小的android智能手机在问世的短短时间内变改变了之前的市场格局，其中固然有着android智能手机的特点，但是我想他的市场策略同样给与了莫大的助力。人工智能应该向android一样，适当的开放出来一部分根基，放开其研究门槛，甚至鼓励民间研究。量变引发质变，当有足够专家在研究人工智能时，人工智能的研究会加快的。而且民间的研究成果也会作为经验反作用于人工智能的进一步研究，实现科学与社会的双赢。
4 结论
人工智能是人们长久以来的梦想，同时也是一门很有挑战性的学科。像所有的学科一样，人工智能会经历各种各样的挫折，但是，只要我们有信心、有毅力，我们相信人工智能终将会成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来极大的改变。
参考文献：
[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.
篇12
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management
Liu Jiahui
(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)
ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.
Key words： Artificial intelligence Business management Enterprise Development
引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
参考文献：
[1]贲可荣，张彦铎 .人工智能 [M ].清华大学出版社，2006.
[2]陆汝钤 .人工智能 [M ].科学出版社，1989.
[3]罗素，诺维格 .人工智能：一种现代的方法（第二版）[M ].清华大学出版社，2006.
[4]李生 .自然语言处理的研究与发展 [J].燕山大学学报，2013（5）：377-384.
[5] 孙涛 . 知识管理 ——— 21 世纪经营管理的新趋势 [M ]. 北京 ： 中华工商联合出版社 ， 1999.
[6] 李桂青 ， 罗持久 . 工程设计专家系统的原理与程序设计方法[M ]. 北京 ： 气象出版社 ，1991.
[7] Joseph Giarratano. 专家系统原理与编程 [M ]. 北京 ： 机械工业出版社 ， 2000.
[8] 吴今培 . 智能故障诊断与专家系统 [M ]. 北京 ： 科学出版社 ，2000.
[9] STB ofNASA [ Z]. Clips Reference Manual Advanced Program 2ming Guide 2001.
篇13
上世o20年代，计算机的诞生促进了社会的信息化发展。并且，随着科学技术的进步，计算机技术水平越来越高。到目前为止，计算机技术要已经被运用到社会生活中的各个行业，极大地方便了人们的工作和生活。而在当今计算机信息时代，我国计算机科学技术的发展速度越来越快，发展广度越来越宽，发展高度不断提升。计算机科学技术从单一的信息技术逐渐走向了多元化的领域技术，光学计算机技术、纳米计算机技术、生物计算机技术成为我国计算机科学技术的发展趋势。研究我国计算机科学技术发展趋势不仅能够提高促进计算机科学技术朝着正确的方向发展，而且对我国计算机科学技术水平的提升有着深刻的现实意义。
1 计算机科学技术发展的原因
1.1 时展的需求
在当今信息化时代，人们对计算机科学技术的需求量越来越大。虽然，计算机技术最初运用在战争领域。但是，在二战结束之后，世界各国追求和平发展。计算机技术已经被使用在人们的日常生活中，各经济领域对计算机技术的需求量不断加大，强调运用计算机技术创新产品服务，提高企业的经济效益。在这种情况下，各国十分重视计算机科学技术的民用化发展，以充分发挥计算机科学技术在人们生活中的作用。
1.2 信息共享的发展
信息共享是计算机科学技术发展的基础，信息共享促进了计算机科学技术的研发，加强了计算机科学技术研发人员之间的信息沟通和信息交流，并为计算机科学技术的发展提供了充足的信息支持，以减少计算机科学技术的研发周期，提高计算机科学技术的发展速度。
1.3 计算机理论基础的研究
计算机理论基础对计算机科学技术的发展有着重要的指导作用，在计算机科学技术研发的过程中，研发人员能够在理论知识中获得设计灵感并将计算机理论知识运用到计算机科学技术研发的过程中。并且，计算机理论知识需要实践的检验。在计算机科学技术发展的过程中运用理论知识能够检验理论知识的正误并改进错误的理论知识，进而使计算机科学技术研发拥有正确的理论指导，减少计算机科学技术研发过程中的错误。
2 我国计算机科学技术发展的总体方向
2.1 发展高度
计算机科学技术的发展高度主要体现在计算机主频上。计算机主频发展程度越高，计算机的性能就越稳定，运行速度就越快。目前，英特尔公司已经研发出了超过10亿晶体管的计算机微处理器，也就是说计算机可以有多个处理器共同工作，能够有效提高计算机的运行速度。
2.2 发展广度
计算机科学技术的发展广度主要指计算机科学技术在人们生活中的渗透范围。现阶段，我国社会的计算机已经普及，几乎家家都有一台计算机，计算机无处不在。并且，目前人们在生活中所使用的笔记本、冰箱、洗衣机等都是计算机科学技术的电子化产品。很可能在若干年要以后，纸质书籍被淘汰，人们普遍使用电子书进行学习。
2.3 发展深度
计算机科学技术发展深度指计算机人工智能的发展。计算机人工智能的发展课题主要包括人机互动、信息选用等。人工智能要求计算机具备多种思维逻辑能力和感知能力，能够与人进行自由交流。现阶段，计算机人工智能主要运用在虚拟现实技术中。在不久的将来，计算机人工智能会在人们的社会生活中得到普及。
3 我国计算机科学技术发展的趋势
3.1 高速计算机技术
随着计算机科学技术的发展，美国发明了空气绝缘体来提高计算机运行速度的技术。并且，纽约保利技术公司发明了计算机使用的新型电路。在这种电路中，芯片之间用胶滞体所包裹的导线连接，而胶滞体的大部分物质是空气。胶滞体导线不吸收任何信号，在信息传输的过程中极大地提高了信息传输的速度。并且，胶滞体导线能够节约成本，降低计算机的耗电量，提高计算机的运行速度。但是，胶滞体导线的散热性较差，保利公司针对这一问题研发出了电脑芯片冷却技术。我国计算机科学技术积极借鉴美国计算机科学技术的研发成果，积极研发提升计算机运行速度的科学技术，高速计算机技术成为我国计算机科学技术的重要发展趋势。
3.2 超微技术生物计算机
上世纪八十年代，西方国家便将计算机科学技术应用到生物领域，积极研制生物计算机。生物金计算机主要运用生物芯片，以波的方式传递信息，极大地提高了计算机的运算速度。生物计算机的运算速度是普通计算机的十万倍。并且，生物计算机的存储空间十分强大，计算机消耗较小，与普通计算机相比具有明显的优势。另外，随着科学技术的发展，生物计算机已经突破了超微技术领域，实现了超微机器人。在生物计算机背景下，我国加强重视生物计算机的优势，积极探索生物计算机科学技术，研究超微技术在生物领域的运用，尤其强调生物计算机科学技术在医疗行业的运用，以提高我国的医疗水平。
3.3 光学计算机
光学计算机用光作为计算机信息传输的主要手段，光的信息传输速度远远高于普通计算机，并且，光的偏振特征和光的频率能够有效提高计算机信息传输的能力。另外，光学计算机不需要任何导线，光线交叉也不会造成信息干扰，极大地提高了计算机的智能水平。在上世纪九十年代，英国、法国、德国等六十多个国家组成了科研队伍进行光学计算机研究。现阶段，计算机科技发展水平不断提高，我国在科学技术的支持下，加快研发光学计算机技术，光学计算机成为了我国计算机科学技术的重要发展趋势。
参考文献：
[1]向东.计算机未来发展方向预测及新技术之研究论述[J].广东职业技术教育与研究，2016（02）.
