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对于企业的经营管理来说，可以说是具有相当历史经验积累和理论研究积淀的工作之一，也可以说是领域之一。众多年来，企业的经营管理从纯粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的变化和发展，在企业的生存和发展过程中起到了最为重要的作用。但是人工智能的发展及其在各个领域的渗透，使得企业的经营管理面临着前所未有的变化，这种变化一方面是其全新的模式带来的不适，另一方面也是其带来的挑战。在众多的企业中，少数企业很早就已经意识到了这样的变化和挑战，也很好的基于企业自身的实际情况而做出了相应的应对措施，但是还是有大部分的企业在人工智能面前显得“无所适从”，没有做好适应趋势发展和应对挑战的充分准备。我们希望我们的研究和探索能够促进企业更好的面对和应对这样的挑战。
二、人工智能及企业管理概述
(一)人工智能概述
人工智能，就是我们平常所听所见的“AI”，顾名思义就是通过计算机科学的理论和方式让电脑或者程序能够模仿人类的行为方式，以期其能够在一定程度上代替人类的劳动。人工智能属于计算机科学，但是却不仅仅是计算机科学，其往往还包含了社会学、心理学、数学等等，甚至还还会涉及到具体应用领域的专业理论知识和技能，以及相关领域的人类经验积累。由此看来，人工智能在理论知识层面具有相当的综合性和复杂性，不会属于某一个学科领域。对于人工智能来说，其并不是一个新的领域或者概念，其实人工智能很早就已经下理论界出现，并且得到了一些较为初级的发展。近年来，由于算法的进步以及大数据和云计算的快速发展，才使得人工智能得以“重生”，在众多的领域越发的显示出具有划时代的意义和价值，也才有了当下非常火爆的“人工智能”。
(二)企业管理概述
企业管理是企业发展过程中的必要过程和手段，也是企业保持健康发展的重要基础。总的来说，企业管理就是企业要将自身的生产经营、业务拓展等等活动通过计划、组织、实施、监督、总结等等方式的总和，是企业自身具有综合性和统筹性的管理过程和运营过程。企业管理更加是一个较老的话题，自大有了企业以来，企业管理就是必不可少的研究对象。经过多年的发展，企业管理也经过不断的实践和总结，得到了不断的优化和提升。其中，现代企业管理是符合当下众多企业的管理现状和理念升级的。企业管理的目标是实现经济效益最大化，意在通过更好的进行资源配置而实现企业各种资源使用效率的不断提升，进而促进企业的长期可持续健康发展。
三、人工智能在现代企业管理中的运用分析
(一)打破信息孤岛的智能系统
在人工智能之前的信息化时代，系统化是企业管理发展的重要方向。因此，在企业管理的众多方面都逐步的建立起的系统或者平台，诸如财务系统、OA办公系统等等。相比信息化之前，信息化已经极大的促进了企业内部各个部门或者环节之间的信息流通，也使得各个环节由于系统化和流程化的加持而更加的高效和高质。但是随着而来的缺失各个环节和部门之间的信息被禁锢在自己的系统里面，形成了众多的信息孤岛。这些信息孤岛对于企业的管理决策来说也是极其不利的因素。人工智能的到来，使得企业在众多的系统之上能够架设一个统领的系统或者平台，也就能够很好的解决了信息孤岛的问题。同时，在信息化时代，企业部署众多的系统往往需要实实在在的购进和部署相关的硬件设施，这对于一些中小企业来说在成本上会产生巨大的压力。但是在人工智能时代，由于云计算的飞速发展，企业的众多管理系统部署并不一定需要购买相关的基础硬件，而是可以通过云计算的方式来解决。其实，这也是能够实现上文提到的建立解决信息孤岛的统一平台或者系统的重要原因之一。
(二)人工智能辅助企业管理决策
结合上文所提到的信息孤岛，传统企业在进行管理决策的时候，往往会面临着众多类型或者环节的数据难以形成有效的统一和整合，作为决策支撑的数据在数量和质量上都会呈现出相当的不足。对此，人工智能技术一方面能够通过搭建统一化的系统平台来打破信息孤岛，提升相关数据的统一化和全面化；另一方面，基于人工智能技术，企业能够实现智能化的数据抓取、整理和分析，甚至在一定程度上给出相应的智能决策建议，以供企业的管理者做出管理决策是进行参考。这一切都要得益于人工智能技术中的大数据分析、自然语言处理、机器学习等等核心技术，才能够实现企业管理过程中的众多高效过程。
(三)人工智能代替重复性工作
人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术，其中的机器人技术是综合视觉处理、听觉处理、数据处理、机器学习等等众多技术的重要体现。也正是这些技术的加持，使得人工智能能够实现在众多的场景中很好的模仿人类的工作方式，以至于能够在一定程度上代替人类而更加高效高质的完成相关工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动的模仿，代替人类进行该项工作。同样的道理，对于众多的生产企业来说，车间管理更加具有这类的特点，因此也是现阶段人工智能能够发挥巨大作用的地方。人工智能分担人类的工作，总体来说能够促进工作更加高效高质的完成，让人类的智慧更加集中于创新和创造，更加集中于思维探索层面。
四、人工智能对现代企业管理的挑战
(一)人才管理的挑战
人工智能能够在很多方面协助甚至是带来人类的工作，并且往往能够更加高效和高质的完成该工作。这就给企业的人才管理带来的极大的挑战。一个最为直接的挑战就是企业以后或许不再需要没有创造性和创造能力的员工。简单重复的工作能够有人工智能来完成，那么企业招聘来的人才就主要将精力集中与思维的创造过程中。这对于企业传统的人才观念和管理方式非常不同，会产生很大的冲击。企业以后的人才管理应该更加注重其创造性的培养和提升，而不是像当下一样仅仅集中于流程化和标准化的培养。值得一提的是，这其实不仅仅是对企业管理的挑战，也是对人才自身的挑战。只有很好的适应人工智能时代的发展趋势，才是使得人才自身更好的融入企业的管理工作，赢得企业的发展机遇。
(二)决策管理的挑战
上文已经提及，在人工智能的支撑之下，企业的管理决策会以汇集全面而实时的数据为基础，通过相关的分析方式来作为辅助。总而言之，这种决策方式是一种集中式决策机制。这主要得益于管理界的这样一种思想：我们拥有越多的信息往往能够做出更加科学正确的决策。但是随着而来的挑战就是随着更多的信息被收集整理出来，使得企业所面临着的决策环境会变得异常复杂，至少相比于之前的环境是如此的。这也就给企业管理者在切实的管理决策过程中失误了增加、变动性增大，为企业的健康稳定发展带来一定的冲击。人工智能时代的管理的不确定性急剧增大，使得众多的管理者感到管理工作十分困难和束手无策，或者有一天真的将企业管理决策完全交给人工智能的时候，企业的管理工作也就无法再称之为企业管理了，真不知道这是好还是坏！
(三)管理方式的挑战
当人工智能时代开始到来的时候，众多的研究者或者企业管理者都在探讨和研究：未来的企业管理者或者企业管理工作会不会被人工智能所取代？或者说会在多大程度上被取代？我们认为，人工智能必定会在一定程度上代替管理者的企业管理活动，或者是更加准确地说是协助，而不会完全的代替企业管理者的企业管理工作。对于企业管理来说，其带来的管理方式的挑战是巨大的。例如对于传统的企业管理来说，财务上的三大表是十分重要的基础资料之一，甚至可以说是仅有的可以相对全面的反应企业经营情况的基础资料。但是在人工智能时代，正如德勤所开发的“第四张报表”一样，通过非财务信息的数据化，通过以用户为核心，建立起来涵盖用户、产品、渠道三个维度的企业价值评估体系，为企业管理层的管理工作和相关决策提供重要的补充支撑。诸如类似的冲击和变化还有很多，都将给企业管理的方式发展带来挑战。
五、结语
人工智能的时展趋势不可逆转，企业唯有很好的适应和应对才能更好的保持其市场竞争力和长期可持续的发展。同时，企业要正视人工智能在人才、决策等管理方式方面带来的冲击，积极应对和应用，促进自身的稳定发展。
参考文献：
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一、人工智能概述
人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。
二、人工智能发展状况分析
（一）全球人工智能发展现状
目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。
（二）我国人工智能发展现状
可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。
三、人工智能的未来发展趋势
技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的努力，该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。
四、结束语
总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。
参考文献：
[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2007.
[2]周以真. 计算思维[J]. 中国计算机学会通讯，2007（3）.
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随着互联网技术的不断发展，人工智能作为一项应用前景非常广阔的技术手段，不断深入到人们的生活中。在互联网发展的今天，人工智能的运用越来越广泛，无论是日常的生活、学习、娱乐还是工厂操作、科技研究等。智能化科技的出现，不但丰富了人们的日常生活，也给计算机的发展提供了可行性方向，亟待深一步的研究。
2人工智能的概念及意义
人工智能是计算机科学的一个分支，集研究、开发于一体，用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的一门技术科学。人工智能的研发包含哲学、语言学、心理学等学科，能够模拟人类对外界图像、声音的反应。基于大数据时代数据多、规模大的特点，将机器智能化来帮助人们解决一些生活上的问题，从而提高人们的生活质量和生活安全水平。人工智能的系统过程可以把人类日常的行为习惯、思考习惯转换成数据的形式进行储存，以实现人类日常生活的模拟，进而实现机器的自动操作。人工智能的运用实现了我国计算机技术领域的发展，丰富了人们的生活，为社会带来了更多的便捷，同时也是计算机技术发展的必然趋势和必经过程。人工智能和计算机网络技术两者之间相互结合，互相促进，为未来发展提供了新的方向。从某种意义上讲，网络计算机的发展是以人工智能技术为核心基础，进行更深层次的研究。从简单的数据计算、人工搜索转变为机器的智能操作，直到人工智能对计算机网络安全和网络管理中的有效运用，无一不体现了人工智能的核心地位。给予人工智能强大的优势，将计算机系统局部资源进行处理分析，能够快速得到对人们有利的信息，提高信息的准确性和快捷性。此外，人工智能有非常强大的协作能力，通过对资料的有效整合，根据不同用户的不同需求来互相交换信息和资源，有效利用信息资源。
3人工智能现状
人工智能的到来，大大提高了数据处理和数据判断的准确性。大数据时代的到来，有着惊人的数据分析和处理能力，人们的隐私问题也越来越暴露，人工智能在计算机网络技术中的运用提高了计算机在信息处理过程中的复杂性和安全性。对于一些模糊、不确定的信息，人工智能能够模拟人类思维，使得信息更加准确、具体，从而提高计算机处理信息的效率。同时，能够提高信息管理体系的有效性和灵活性。但是，随着人工智能的运用越来越广泛，在运用过程中人工智能获取的信息只能根据系统设定的命令处理信息，无法辨别给定的信息准确与否。数据太多没有针对性，是人工智能处理问题的一大弊端，不但增加了时间和空间的使用，还不一定能找到想要的准确信息[1]。
4大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用
人工智能在网络技术中的运用主要集中在两个方面：计算机网络安全管理系统中的应用和计算机网络管理系统中的应用。在计算机网络安全管理系统中主要通过入侵检测智能防火墙技术、数据挖掘数据融合、人工免疫以及智能型反垃圾邮件四个方面，对计算机网络安全进行保护。在计算机网络管理上，主要运用专家系统数据库、人工智能问题解答、Agent技术三个方面。
4.1入侵检测和智能防火墙技术
入侵检测技术和计算机智能防火墙技术是人工智能的核心技术，也是计算机网络安全的重要组成部分。不但能够保证计算机网络系统中的资源数据安全完整，智能防火墙技术还可以对计算机网络系统中一些没有意义的有害信息进行拦截，防止其流入计算机系统中，确保计算机的安全状态。人工智能中入侵检测和智能防火墙技术可以很好的在计算机系统中建立一个自动防范功能，使计算机能够高效识别病毒木马的入侵，从而有效进行遏制。所以，应用入侵检测技术和智能防火墙技术不仅能够保护计算机网络信息的安全，还能够推动计算机网络的健康发展[2]。
4.2数据挖掘和数据融合
数据挖掘是结合网络连接和主机会话，找出两者共同的特征利用审计程序分别加以描述，再通过人工智能捕捉到的入侵规律和计算机网络没有遭到入侵时的运行状态，将结果记录储存在脑中。在这种情况下一旦计算机系统遭受入侵，系统会提示异常，自动识别入侵对象，从而进行拦截，这也是人工智能自我记忆与自我学习功能的体现。数据挖掘的运用能够有效提升检测入侵对象的效率，提高计算机网络的安全。数据融合是根据人类处理信息的方式研发出的一项把资料协同化的技术。该技术能够将计算机网络系统中多个传感器进行融合，使其发挥最大作用来提升系统的性能。同时，能够缩小传感器入侵的几率和范围，打破原有的局限性，保证入侵检测的有效性和安全性。
4.3人工免疫技术
人工免疫技术是模拟人类处理方式而研发的一项新型技术，弥补了入侵检测时未能识别病毒的缺陷。人工免疫技术分为基因库、否定选择、克隆选择三部分。虽然基因库的建设有待发展，但是，基因片重组和突变模式能够识别入侵病毒，从一定程度上可以阻止病毒入侵。否定选择即是系统检测病毒的另一种计算方式，通过否定选择计算合格才能进行系统下一步的操作，反之则被系统阻止运行。尽管人工免疫技术在计算机网络技术中还不够成熟，但是其作用不可小觑，有着很大的应用价值，值得人们进一步的研究探讨[3]。
4.4智能型反垃圾邮件系统
很多人在计算机网络邮件中经常遇到一些垃圾邮件。人工智能在计算机网络安全系统的运用，很大程度上屏蔽了这些垃圾邮件，让客户信箱免受干扰，进一步保护了客户的隐私安全，不会对客户的信息安全造成任何影响。人工智能的有效应用还能实时检测用户邮箱，及时扫描出邮箱内部的垃圾邮件，并分类推送给用户，提示用户及时处理，保证了邮箱的安全性，提高了邮箱内部利用率[4]。
5大数据时代人工智能在计算机网络管理系统中的应用
5.1专家系统数据库
专家数据库作为专家系统中的核心部分，具有独立性、启发性、透明性，包含了专家系统中的基本理论和直接、间接经验。通过系统运行把已知的内容转化成代码的形式存入数据库，再经过人工智能的转换，举一反三将初级的内容转换成复杂的程序，并且不断进行判断、处理和优化，找到最佳方式来运用到计算机网络管理的系统中来，从而实现最有效的管理和评价。人工智能与数据库技术的全面整合，弥补了传统数据库技术在数据加工能力上的不足和人工智能在逻辑推理和知识处理方面的弱势，使其无论在存储空间上还是工作效率上都有很大的提高。可以说专家系统数据库的建立，是人工智能和数据库技术相结合的优秀产物，成为了计算机网络管理系统中的一个重要领域，也是不可或缺的部分。
5.2人工智能问题解答
这项技术的运用主要是依照给出的特定条件，通过搜索、解析等功能搜寻最有效的信息，以达到网络资源的有效利用，从而提高网络资源的利用率。人工智能问题解答技术的运用摒弃了以往繁琐的解答方式，只需要一个简单的指令即可对信息进行有效筛选，自动对搜索信息进行判断、过滤、处理和优化，从而找到需要的信息。大大缩短了搜索时间，提高了网络资源的利用率。例如，用户在计算机上查找苏轼的《水调歌头》信息时，用户忘记了作者和词牌名，只记得是“明月几时有”就可以以“明月”作为搜索对象，经过系统的人工智能问题解答，自动带出“明月几时有”的搜索标签，能够很快查找到《水调歌头》的完整词牌和注释。不但保证了搜索的准确性，还缩短了搜索时间，提高了搜索效率。
5.3Agent技术
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人工智能是产生于20世纪50年代的一门综合高科技学科，它将机器智能和智能机器的概念和技术进行了融合，应用过程涉及了信息科学、心理学、思维科学、生物科学、认知科学以及系统科学等多种学科，随着近些年的不断发展和进步，已经在社会中的很多地方得以应用，向着多元化的方向发展，例如，在博弈、智能机器人、模式识别、自动程序设计、知识处理、自然语言处理、专家系统、自动定理证明、知识库等方面，人工智能都已经取得了很高的成就，备受世人关注。
1 人工智能概述
人工智能，又称为AI，是Artificial Intelligence的简称。可以算作是计算机科学的一个分支，是在1956年的Dartmouth 学会上由McCarthy正式提出的，之后便跻身于世界三大尖端技术之一。很多学者都将人工智能定义为通过研究使计算机来完成之前只有人才能完成的智能属性较高的工作。但是关于人工智能的最完整定义，当前业内还存在一定的正义，尚未形成统一的结果，但是所有的这些说法都能够反映出人工智能的基本内容和基本思想，因此在本文中，笔者将其概念整理为：研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。
2 人工智能的发展
人工智能的发展最早始于20世纪50年代，并在20世纪60年代更加壮大，形成了人工智能的初级阶段。这一时期的研究偏向于运用领域知识和启发式思维发展，编写相关的智能计算机程序，为现代的计算机理论奠定一定的基础。从1963年之后，人工智能便进入了研究的第二阶段，人类尝试用自然语言通讯，实现了计算机对自然语言的理解，并将分析图像和图形处理变得可行。70年代中，在进行了大量的研究和探索后，一些专家级的程序系统相继出现，在各个领域得到运用。80年代，人工智能进入到以知识为中心的发展阶段，更多的人开始注意到模拟智能中知识的重要性，围绕这一现象进行了更多的研究和探索。现如今，人工智能的发展正在朝着大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。
3 人工智能的研究与应用
3.1 问题求解
求解问题往往是人工智能发展的第一步。一般过程是将复杂问题分成一些较简单的子问题，通过解决子问题的基本技术完成人工智能基本技术的组成。当前依然存在一些未真正解决额问题，例如问题的表示也成为问题的原概念在表述时往往存在解决不了的问题，这边构成了人类发展人工智能过程中的主要工作内容。
3.2 专家系统
专家系统也是研究人工智能的重要分支，这一理论能够将所研究的问题转化为知识求解的专门问题，从而实现人工智能从理论研究到实际应用的重要过度。专家系统可以看作是一种智能的软件，通过启发式方法对一般难以解决的问题进行求解，在不完全、不精确的信息背景下做出结论。专家系统的基本结构如图1所示。
3.3 机器学习
机器学习是对计算机模拟人类活动并实现人类活动而进行研究的过程。它是在专家系统之后出现的人工智能另一重要领域，是计算机能够有智能属性的根本途径，具有很高的重要性。
3.4 神经网络
人工神经网络是由数量巨大的神经元互相连接组成的，也可称作类神经网络或神经网络。神经网络通过大量节点之间的相互连接构成运算模型，通过模拟人的大脑的基本运算机制和机理来实现特定方面的功能。
3.5 模式识别
模式识别是指通过计算机技术让计算机代替人类进行感知和识别。计算机模式识别系统能够让计算机在模拟人类感觉器官功能的帮助下对外界形成感知能力。随着模式识别的发展和壮大，量子计算机技术也已经在模式识别系统中得到运用。早期的模式识别系统仅仅是针对文字或二维图像，但是随着技术的进步，对三维景物的识别方面也已经有了重大突破，并已经延伸到活动物体的识别和分析，取得了长足的进步。
4 结束语
作为一门伟大的科学成就，人工智能的诞生无疑成为20世纪最重要的技术之一，而它也必将成为未来发展的主导学科之一。当前，人工智能的一些研究成果已经在国民生活和生产中得到了广泛的应用，随着信息时代网络技术和知识经济的不断发展，人工智能的技术成果必将受到更多的重视，得到更广泛的应用，更多的推动社会和科技的进步和发展，为人类的生活发挥更多的作用。
参考文献
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[4]蔡曙山.哲学家如何理解人工智能―塞尔的“中文房间争论”及其意义[J].自然辩证法研究，2001（11）.
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机械工程经过长期发展，逐步融合其他学科，其价值不断增加。综合比对机械电子工程和原有的机械工程可知，人工智能化是其最大的进步。在信息技术蓬勃发展的今天，人工智能技术日新月异，并被大范围应用在其他领域中，与此同时，机械电子工程也在广泛应用，且人们加大了对这两者内部关联上的研究力度。
1 机械电子工程概述
1.1 发展历程
从整体层面来说，机械电子工程主要包含以下三个发展时期：
1.1.1 萌芽时期。手工加工是该时期的主要操作手段，因人力资源的影响，生产力整体发展水平不高。为增强生产能力，慢慢向机械工业方面着手。
1.1.2 生产线发展时期。流水线是该时期的主要生产方式，此种方式具有一定的先进性，可显著提高生产力，以批量生产为主，并可节省较多的人力。在该时期也存在许多不足，例如某些生产线的要求较高，导致实际生产滞后于市场需求，灵活性不足。
1.1.3 产业化发展时期。在该时期，产品与市场需求处于一种平衡状态，可借助产业化发展有效满足生产需求，同时还出现了柔性制造系统，其中机械电子工程是该系统的主要组成部分。
1.2 特点
机械电子工程涵盖较广的范围，涉及较多的内容，具有综合性。它建立在原有的机械工程之上，并借助计算机来进行优化。机械电子工程隶属工程科学，其本质为跨学科专业，它建立在机械制造、电子工程等众多学科之上。将其与其他学科对比可知，它在设计环节应全面彰显科学性，同时确保系统配置满足设计标准。借助专业设计模板来优化机械电子设备，充分发挥模板的正面作用，进而确保设计的正常开展。从产品层面来说，它的产品结构相对简单，使用少量元件，在此种情形中应不断增强产品性能，确保产品质量良好，完善工程建设结构，既确保产品质量，又满足用户需求。
2 人工智能
2.1 内涵
人工智能也具有综合性，涉及多项内容，例如心理学、控制理论、计算机学科与哲学等。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”它是新世纪中最具代表性的学科之一，它可模仿人类的智能，并能有效利用计算机，具有广阔的发展前景。
2.2 发展历程
人工智能拥有漫长的发展历程，在刚刚应用计算机这门技术的阶段，人工智能的应用较少，尚不能对社会生产活动和时代进步产生影响。在17世纪出现了首部计算器，它可进行机械计算，并引起了较大的轰动。随后各国科学家纷纷投入这一项技术的探究中，不断优化首部计算机的性能，最终研发出了首台计算机。自此之后，人工智能的发展正式开始。伴随着互联网技术的进步和普及程度的提高，人工智能出现了根本性的变化，不断优化。而计算机技术的研发与普及是人工智能发展的直接动力，并对信息数据传输产生深刻影响，其具体发展历程主要如下：
2.2.1 初期。人工智能最早出现在1956年。在该时期，翻译和验证是人工智能的主要发展内容，并将人工智能博弈作为基本研究任务。
2.2.2 停滞期。在这一时期，人工智能也取得了一定的发展成绩，具体体现在语言理解等层面。然而在具体的研究进程中，伴随着研究深度的增加，人们面临更大的困扰，人工智能无法有效模仿人类思维，在很长一段时间内，人们的研究均停留在简单映射层面，在逻辑思维方面停滞不前。
2.2.3 转折期。经过很长一段时间的发展，人工智能研究成果更加喜人，在顺利举办人工智能联合会后，它进入了新的发展时期，即知识基础发展时期，在这一时期，大部分知识工程均开始慢慢融入人工智能，使得知识工程迅速融入到人工智能中，并大大促进了人工智能的发展，拓展了人工智能的应用范围。
2.2.4 稳定发展时期。伴随着互联网技术的进步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也发生了改变，从原有的单个主体逐渐过渡到分布式主体，主要以分布式主体的研究为主，进入了稳定发展时期。经过长期发展和大量应用，网络普及对人工智能产生了重要影响。具体来说，网络的高度普及推动了信息社会，并加快了信息传输速度，拓展了信息传输范围，使得信息传输出现了根本性的改变。自人类步入信息时代以来，人工智能技术提升了信息处理的有效性，另外，在模型构建调控和故障诊断方面均发挥着深远影响。
3 二者的关系
在互联网日益普及的今天，互联网技术得到了人们的广泛应用，它已经成为传输信息资源的主要手段，显著增加了信息传输速率，拓展了信息传输范围，为生活及生产活动带来了便捷，而这一发展离不开人工智能技术。
3.1 人工智能初步应用机电系统
对于机械电子系统而言，在其实际应用过程中十分不稳定，其中在系统输入与输出中更加突出，在输入与输出这两者关系的描述环节存在较大的难度，以往的描述方法主要包含以下三种：其一，构建规则库；其二，论证数学方程；其三，学习并组建知识结构。原有的解析数学法虽然严谨、准确，但是仅仅能被应用在线性定常等简单系统中，不适用于相对繁琐的系统，即便应用在繁琐系统中，因不确定性等多种因素的制约，将会增加计算难度，有时甚至可能无法计算。在新时代下，社会生产以及日常生活对系统提出了更高的标准，系统更加复杂，常常需要在同一时间段处理多种信息。因人工智能的信息处理存在不确定和繁琐性的特点，与原有的解析数学手段相比更加先进，所以它将逐步取代解析数学。
3.2 人工智能在机电系统的具体改进
凭借数学方程构建模型，同时经由人工智能手段改进传统知识学习模式，且解析数学方式常常被应用在机械电子工程中。现代机械电子工程系统与原有系统相比更加繁琐，问题处理十分复杂，在实际处理过程中，要求配置多种系统，合理划分信息种类。对于机械电子工程而言，因人工智能技术的实际应用存在差异性，所以不能准确描述网络系统，且在构建系统资料库时，应进行严谨、合理的数学分析，在这一环节若出现问题将会阻碍网络系统构建工作的开展，不改进建设方式将会引发网络系统崩溃的现象，这将在很大程度上制约机械电子工程系统的可持续发展。为确保机电工程系统的有序开展，应积极改进工程方式，有效建设人工智能信息服务。另外，人工智能系统的应用具有不确定性。人工智能信息处理手段在分析研究机械电子工程时，一般借助解析数学措施实施功能性优化。对于机械电子工程而言，网络神经系统是人工系统的基本应用形式，可准确推理，神经系统近似成人脑结构，同时参照数字信号分析所搜集的信息资源，此种方式将会增加语言信号分析的准确性。然而，在系统完成的过程中，方式选择具有差异性，神经网络系统通常借助分布模式来模仿机械电子工程，这可有效采集、科学分析信息资源，切实保障系统内部的所有神经元均配有固定计算量，使机械电子工程顺利运转，减轻计算负担。
3.3 人工智能优化机电系统
神经网络和模糊推理系统是构建人工智能系统最主要的两种方式，它们映射着人工智能的系统性和实用性，其中神经网络系统主要负责模仿人脑构造，经由系统进行数字信号接收操作，分析并检验数字信号，获得参考数值；模糊推理系统负责模仿人脑功能，借助系统进行语言信号接收操作，分析数字信号。在人工智能系统中，这两种方法在其输入输出关系处理中具有一定的优势，神经网络系统主要借助分布式手段进行信息存储操作，在输入环节，位于神经网络系统中的所有神经元紧密相连，计算任务繁重，然而模糊推理系统主要借助规则方式进行信息存储操作，在输入环节，该系统数量关系衔接不稳定，计算任务较轻。在处理输入输出准确度处理环节，这两种方法各不相同，其中前者的准确度高且光滑，后者的准确度相对低且呈现阶梯状。虽然上述两种方式均可调控结构繁琐的机械电子系统，但是其繁琐程度若进一步增加，则模糊神经网络系统更加理想，它是上述这两种方法的有效结合，凭借逻辑推理规则可准确描述系统信息，借助神经网络系统巩固模型推理系统，通过各自优势来完善人工智能内系统，全面促进机电工程系统。随着网络系统的逐步优化，一定会出现模型推理系统。借助网络信息资源准确、系统描述人工智能，可加大机电与人工智能的关联，同时逻辑推理规则也将促进这两者的融合。人工智能将会进一步优化机电工程，科技进步将会增加两者的融合度，而这一融合是推动社会发展进程的主要动力。机电与人工智能的相互作用，将会有效弥补各自缺陷，实现共同发展，全面满足人们日益多样的系统需求。这两者关系的强化是技术发展的主要表现，并可大大促进机电工程。
4 结语
随着科学技术的进步，机械电子工程取得了一定的成绩，人工智能技术更加先进，而这两者间的结合在时代进步中发挥着指导作用，并为日常生活带来了新的便利。在现代行业发展进程中，自动化为发展主流。机械电子工程与人工智能紧密相连，这两者关系的增强将会推动社会的进一步发展。
参考文献
[1] 冯哲.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].现代交际，2013，（11）.
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一、高职院校Python程序设计教学引入人工智能技术的必要性
人工智能本身离不开算法，而算法的实现则需要语言做支撑，像目前高职院校的Python程序编程设计教学就可引入人工智能技术，Python作为AI时代的头牌语言其融合性教学也成为了培养AI人才的重要关键。目前国内许多高职院校都在全面推行人工智能技术背景下的Python教学，将其作为是数据分析、网络攻防的第一语言以及编程入门教学的第一语言。
换个角度讲，高职院校在Python程序设计教学中引入人工智能是非常必要的，因为它关系到高职生未来的就业生存、岗位专业能力创新与事业发展，考虑到人工智能领域的知识理论性偏强，且对学生的数学基础能力要求较高，整体学科学习难度较大，所以许多高职院校也在思考如何将人工智能技术内容合理融入到Python程序设计教学体系当中，为学校相关专业领域拓展教育新路，培养对路人才[1]。
二、高职院校人工智能背景下的Python程序设计教学方法应用研究
（一）教学应用概述与教学目标明确
Python语言作为高职院校守门程序设计课程教学语言，相比于其它传统计算机语言具有简单易学、程序可读性、可迁入性、可扩展性、逻辑结构缜密等特点。同时该编程语言采用了开放开源设计，拥有12万以上的第三方库，可有效避免编程重复问题，提高教学中的语言编程教学效率。另外Python是一种解释型语言，它的跨平台与可移植性相当之强，可在任何系统中拷贝运行，对环境配置要求不高。
为了确保某些没有编程基础知识能力的高职生也能学好Python语言程序设计课程，教师专门在教学中加入了人工智能技术内容，围绕该技术融合可开展的Python编程语言课程就包括了Python安装、Python输入输出、Python特性、人工智能编程等等知识内容。在教学中希望明确3点教学目标：
第一，要求学生初步具有利用Python初步编写基本程序的能力。
第二，要求学生掌握Python编程语言的基本特性。
第三，要求学生深入了解某些常用Python库，特别是了解人工智能的基本思想与编程方式，能够利用人工智能和Python编写出某些复杂的处理程序。
（二）创新教法设计应用
为切实达到Python程序设计教学目标，凸显学生在课堂教学中的主体地位，教师可采用任务驱动配合项目驱动的混合教学模式展开一系列的教学设计活动，引导学生循序渐进的完成各项教学任务内容，不断提升自身的Python语言程序设计水平。
具体到教学方案设计中，教师专门围绕学生中心、任务载体将教学内容相对巧妙的隐藏于具体的教学任务中，再通过Python编程语言新知识内容与新教学技能驱动学生深入学习展开基础章节任务，结合任务结果评价评价学生对知识点的掌握情况。这一教法的提出与运用希望解决传统程序设计教学中理论与实践相互分离的不利教学局面，希望将课堂中的所有理论内容全部转移到实践任务中，凸显教学中理论与实践过程的相互和谐统一。如下：
教师为学生设计教学任务，设计Python程序示例任务，将fileA和fileB两个文件各存放于不同的两行字母中，然后将两个文件中的信息数据内容完全合并，按照字母顺序排列并再次输出一个新文件fileC，以下给出该任务教学中的程序设计编写代码：
fp1=open(‘fileA.txt’)
data1=fp1.read()
fp1.close()
fp2=open(‘fileB.txt’)
data2=fp2.read()
fp2.close()
fp3=open(‘fileC.txt’，w)
data_all=list（data1+data2）
fp3.write（data_unite）
fp3.close()
采用上述项目任务驱动项目混合教学法可为学生构建一个相对完整的人工智能Python程序设计教学独立项目，将项目完全交由学生独立处理完成，教师负责设计教学方案，而由学生收集信息，实施项目并最后再由教师给出学生项目完成评价。它全面考验了学生对于Python基本库与第三方库的学习了解与运用程度，同时在融入大量人工智能编程思路后颠覆学生的语言编程学习认知思维，让学生了不但能够练习独立编程，也能共同学习协作编程，全面提高自己的的Python语言编程能力[2]。
总结：
综上所述，在高职院校中采用人工智能技术配合Python语言编程设计可有效拓展教学思路，而本文中所采用的的任务驱动项目混合教学模式则能有效激发学生的学习热情，促进他们合理运用所学习知识解决实际问题，彻底摆脱复杂语法及算法所带来的学习困扰，更好学习Python编程语言知识。
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随着科技的发展与进步，计算机编程技术可模仿人类的大脑，例如分析、收集、回馈、处理以及交换信息，因而，计算机以模仿人类大脑的形式，在一定的程度上促进电气工程的自动化发展的步伐。在日常生产、分配、流通与交换中，均需电气工程的自动化控制，并且通过电气工程自动化的控制，可有效实现自动化电气工程，提高工作的效率，进而促使生产与工作总体的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具备三种能力：行为能力、感知能力以及思维能力，因而，人工智能发展的潜力无限大。电气工程自动化作为一门电气信息类的新兴学科，主要应用于信息处理、控制运动、管理及决策、电子电力的技术、工业过程的控制、检测及自动化的仪表与电子及计算机技术等领域。
二、人工智能的应用现状
随着人工智能技术的不断发展， 很多研究人员展开了针对人工智能在电气工程自动化控制方面的研究，例如：应该如何将人工智能系统应用于故障的诊断和预测、电气产品设计优化和保护与控制等领域。在优化设计方面， 设计电气设备是很繁琐的工作。它需要对电磁场、电路、电器电机等学科的知识综合性的运用， 同时还要使用以往设计中的经验。设计以往的产品时，通常是在根据经验和实验的基础上， 通过手工的方式开展的。这样的设计过程很难取得最优的设计方案。电气产品的设计随着计算机技术的发展， 逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变， 使开发产品的周期大大减少。尤其是在引进了人工智能技术之后，更加促进了CAD技术的发展，大大提高了设计产品的质量和效率。人工智能技术在电气设计方面的应用主要包括专家系统和遗传算法。其中的遗传算法是一种优化的先进算法，在产品的设计优化上有举足轻重的作用。因此电气产品的人工智能化设计很多都采用了这种方式进行优化。电气设备的故障征兆和故障之间有着很多必然和偶然的关系，具有非线性、不确定性的特点， 它的优势能够通过人工智能的方式得到最大的发挥。人工智能技术在电气设备诊断故障方面的应用主要由：专家系统、模糊逻辑和神经网络等。在电力系统之中， 变压器因为重要的地位而受到很多研究者的关注。
三、智能化技术控制的优势分析
对于不同人工智能的控制，需运用不同方式进行探讨，由于部分人工智能的控制器，例如神经、模糊、模糊神经以及遗传算法均属于类非线形函数的近似器；采用此分类有利于了解总体，以及促进对人工智能控制策略综合性的开发，以上人工智能的函数近似器具备常规函数的估计器不具有的优点。
第一，在多数情况下，精确了解控制对象动态方程是相对比较复杂的，所以控制器设计实际的控制对象模型，通常会出现许多不确定因素，例如参数变化与非线性时等，往往无法掌握新的信息。但人工智能的控制器设计，可不需参照控制对象模型。按照鲁棒性、响应时间与下降的时间不一样，人工智能的控制器可经过适当调整以提升自身性能，例如，在下降的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快四倍；在上升的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快两倍。同古典的控制器比较，人工智能的控制器更具备易调节的特点。尽管缺少专家现场的指引，人工智能的控制器也可以采取响应数据进行设计。
第二，还可由相应的信息以及语言等形式开展设计工作，人工智能的控制器一致性极强，输入陌生数据便可以出现很高的估测，还可忽视驱动器对控制器的影响。针对部分控制对象而言，尽管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不过对其他控制的对象而言，不一定能产生良好的效果，因而，设计时需遵守具体问题应具体分析原则。在模糊化与反模糊化的过程中，若运用隶属函数、规则库以及适合模糊神经的控制器，便可精确进行实时的确定。
四、智能化技术的运用
（一）电气产品的优化设计。
电气产品优化设计的工作是相对比较复杂的，其主要综合了两方面内容：理论学科的知识与经验知识。电气产品传统的设计方式主要是设计经验综合大量实验手段的验证，缺少相关技术的支持，效率比较低，工作量比较大，难以设计出科学合理的方案。由计算机技术迅速发展，以及人工智能的技术应用，电气产品设计逐渐从手工转入计算机辅助的设计，从一定程度上而言，减少产品从构思至设计至生产时间，并使得设计逐渐迈向智能化、优质化以及高效化的时代。在人工智能的技术运用在优化设计中，主要有两种主要方法：遗传算法与专家系统。遗传算法特征是直接操作结构对象，具备内在隐并行性与全局寻优的能力；可指导优化与自动获取搜索空间，以及自行调整搜索的方向，不需标准的要求。这些遗传算法的特征特别适合产品的优化设计，进而其广泛运用在电气产品人工智能的优化设计之中。专家系统运用于计算机技术与人工智能的技术，主要是依据某领域的一个或是多个专家提供经验与知识，进行合理的判断与推理，模仿人类专家决策的过程，以此处理需人类专家处理复杂的问题，并且其更是产品的优化设计重要的方式，但目前尚处于研究的阶段，实际的应用比较少，未来的发展前景较大。
（二）人工智能控制技术。
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在对人工智能系统研究的过程中，对其模式识别版块的研究，实质上就是借用计算机技术，将人体对外界环境的感知功能以某种程序规整到计算机体系中，从而构建出智能化识别系统。[1]计算机体系可以将个体感知与识别能力呈现出来，在自体数据库信息资源的协助下，将文字、表格、声音以及图式等内容显现出来。人工智能系统中的模式识别通常要经历数据信息收集、预处理、基元提取、模式分类等流程。
1.2机器视觉
这一人工智能技术是在模式识别基础上发展起来的，其最大的功效是可以将人体视觉的识别功能虚拟化构建出来，在模仿人类对事物的理解功能上也体现出一定的优越性。对机器视觉功能的深入，在打破原有技术局限性方面有所建树，同时也使其演变成一门独立性较强的学科，在发展的进程中向更深层次延展。在对机器视觉研究过程中，工作运行的方向大多数是对个体视觉的模拟，确保机器人系统顺利的洞察与掌握生态景观等不同信息，对其进行深度探究从而构建出具有图像机器视觉效应，此时机器人自体具备了人的视觉功效，在立体视觉、视觉检验、动态图像分析等形式运行的进程中，机器人能够自行的对外部图像的内涵进行理解与挖掘，继而将反映机器人运转状态的信息资源提供给机器人运控控制系统。
1.3机器学习
机器学习可以被视为智能化发展的重要技术，最大的特色是对个体智力进行模仿从而达到获取知识资源的目标，此时机器人能够为人类提供更为优质的服务。在经济全球化时代中，人类对机器人工作质量提出更高的标准，这就要求机器人不断的学习新知，对自体属性进行科学的调整，实现在复杂化环境中高效运转这一伟大目标。机器学习的功效可以在以下几个方面体现出来：一是强化机器人在多变环境中的适应能力，顺利的采集大批量的信息资源并对其进行精确分析；三是借助学习环节机器人可以强化自体智能化档次，对多变的环境做出科学的回应，及时处理紧急问题；三是机器学习环节的启动，可以协助机器人设计者实现优化设计效果这一目标，节省了人力资源，降低了生产成本，最终辅助机器人实现优化运行效率这一终极目标。
2人工智能在智能机械人领域中的具体应用
2.1人工神经网络在机器人定位与导航中的应用
人工神经网络是在生物神经系统之上发展起来的一种对信息资源处理的方式，其独特之处在于能够处理那些无法用模型或者是相关规范概述的程序与体系，在解说非线性系统的结构与性能等方面体现出一定的统一性；具备着融合多元信息资源的性能，人工神经网络最常见的结构如图1所示。该类人工智能在移动机器人定位和导向环节具有较高的应用频率，主要得力于移动机器人多传感器信息整合借助了神经网络的诸多性质，此时机器人外部传感器的信息资源演变人工神经网络的传送处理目标体，这样操纵人员就可以顺利的获取到与移动机器人自体方位相关的信息资料，同时对阻碍物的位置、形状以及大小有一个较为确切的评估，在人工智能的协助下移动机器人顺利的躲避障碍物并且自置也明确化。
众所周知，摄像机标定为移动机器人视觉体系的重要版块，摄像机参数明确的过程便是智能机器人内部几何和光电参数整合的过程，同时其自体坐标系和外界坐标系两者的相对方位也体现出明确性，国内相关学者借用人工神经网络顺利实现上述目标。具体是在人工神经网络的协助下，直接采集到智能机器人摄像机呈现的图像信息资源，继而建设三维坐标系（x，y，z），从而明确摄像机内部几何与光电参数、自体坐标系与外界坐标系之间的关联性。如图1所示，人工神经网络首层为输入层，次层为隐含层，末层为输出层。[2]隐含层与输出层神经元的类型分别是S型激活函數以及线性激活函数，网络输入层则是移动机器人目的点在3个摄像机内所有的图像信息资源，输出层构建的坐标系类型为三维世界坐标。人工神经网络在移动机器人运作进程中的应用，能够使操作人员获得到与目标物在三维空间内较为精确的位置信息资料，在人工智能的协助下，智能机器人在方向引导过程中能够使障碍点的方位更加明确化，轨迹追踪这一目标也得以实现。
2.2专家系统在机器人控制中的应用
人类对机器人控制理论的研究脚步从未停歇过，也取得了令人欣慰的科研成绩，致使大部分机器人控制方法均是在某些数学模型上发展起来的。基于智能机器人具有非线性、顺变性、多关节耦合性等动力学特性，为数学模型参数与类别的确定设置了较大的难度系数。并且在动态式数学模型在应用过程中准确性受到智能机器人位置变动而发生变更的现状，导致庞大的计算任务难以在该方法的协助下完成。在这种局势下，智能控制理念被提出来了，其能够对个体行为方式进行模拟，而不需要大批量数学模型与公式的协助。目前智能控制与人工智能领域的多个结构产生关联，常见的有专家系统、神经网络、模糊控制等。
2.3进化算法在机器人路径设计中的应用
路径设计是智能机器人领域一直被研究的专题。基于路径设计是智能机器人构建的重要成分这一实况，路径设计的宗旨是协助移动机器人在某些因素的制约下，能够顺利探寻出一条从初始状态到终极状态的优良型、无碰撞型的路径。在智能机器人路径的设计方面，众多学者开展了大量的探究工作，并研发出一些方式方法。
在人工智能领域不断延展的进程中，计算智能与进化智能法先后被开发出来，遗传算法与蚁群等算法也陆续被提出与应用，从而使智能机器人路径设计工作的实效性有所保障。特别是遗传算法在机器人路径设计环节中的运用，使机器人智能化水平更上一层楼，此时其运行的轨迹基本上与预期效果相吻合。有研究人员应用遗传算法的过程中不断对其实施改良措施，并积极在陌生环境中，借用动态化手段对机器人路径进行设计规划，此时其借用遗传算法体系中路点坐标值可变长染色体编码方法，创建出涵盖障碍物排斥子函数项的代价函数。这一人工智能形式在智能机器人领域中的应用，确保路径设计环节中的地图信息资源顺利融合进遗传操纵进程中。在对遗传算法不断应用与改进的过程中，研究人员积极对被设计的机器人路径应用形式进行深层次的研究，开发出两种遗传算子，即交叉算子与变异算子，在多样化进化算法的协助下，智能机器人在运转的过程中在对路径探寻之时取得了最佳效果，从而使移动机器人运行的效率得到切实的保障，当然，使移动机器人路径设计工作获得更大的发展空间也是毋庸置疑的事实。
3人工智能的发展前景
在知识经济一体化时代中，人工智能发展体现出高效性，应用环节上体现出管理广泛性，这不在人类预期范围之内的，所以说人类在预测电子科技、人工智能以及机器人发展趋势上存在较大的难度系数。现阶段，人工智能机器人的推理功能水平已经提高到一定的档次，但是机器人学习与想象功能的研制依然处于开发阶段，在智能机器人的创造方面，科研人员工作的难点是仿照人脑右脑模糊功能以及整个大脑的处理功能。[4]现阶段，人工智能领域不断被拓宽，可以间接的推测出其在机器人中的应用比例不断加大，众多人工智能产品已经在人类实际生活中得到切实的应用，并取得了良好的应用成效。可以推测的是，在未来的发展中，电子科技人工智能的开发与应用将使给人类的生产生活发生巨大的变化。人工智能在发展的进程中将会积极借鉴计算机技术，从而确保人工智能理论等方面研究的深入性。国内一人工智能企业也将会不断强化自体实力自身实力，从多个方面强化智能机器人实效性，使其为社会经济的发展提供更大的能量。
4结束语
总之，在电子科技迅猛发展的时代中，人工智能将会在智能计算机领域获得更大的应用空间。相关技术开发部门也应该紧随时展的脚步，对人工智能系统进行改造与优化，从而确保机器人能够在复杂多变的环境中协助人类完成高难度的工作任务，为社会经济的保值增值贡献力量。
参考文献
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[2] 沈小波，韩舒淋.人工智能等技术重塑机器人产业后者迎来大机会[J].信息与电脑（理论版），2016（17）：8-14.
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1人工智能概述
（1）含义：人工智能涉及较广的学科，如语言学、生理学、心理学和计算机科学等，其主要目的是使机械具备人工智能的功能，从而代替人来进行危险和复杂的工作，有效保证工作人员的生命安全，促进工作效率的提升。对于人工智能而言，其能够将自然智能和人类智能加以区别，并利用系统设备模拟人类活动，有效完成操作人员的指令，能够指导计算机科学技术的发展，因此计算机可将其作为核心技术，从而将问题求解和数值计算转变化知识处理。
（2）特点：人工智能主要是以网络技术为甚础加以发展，能够有效保证网络系统运行环境的安全性和稳定性。一般而言，人工智能的特点主要表现在以下几个方面：一是对不确定的信息加以处理。利用网络分析模糊处理方式来打破固定程序的限制，对人类的智能活动加以模拟，有效处理不确定的信息，并对系统资源的全局或局部情况加以实时追踪和了解，为用户提供所需信息。二是便于网络智能化管理。将人工智能应用在网络管理工作中，能够给提高信息处理的效率和准确性，并利用其记忆功能来建立健全的信息库，便于信息的存储。同时将信息库作为信息总结、解释和综合的有效平台，保证高级信息的科学性和正确性，有效提高网络管理的水平[2]。三是写作能力强。人工智能能够对资源进行优化整合，传输和共享各个用户之间的资源，有机整合写作方式与网络管理，提高网络管理工作的效益与效率。
2计算机网络技术中人工智能的应用
2.1必要性
随着计算机技术和网络技术的快速发展，网络信息安全问题越来越突出，人们越来越关注网络系统管理中的网络控制和网络监控功能，以便及时处理信息，保证网络信息的安全性。在早期阶段应用计算机网络技术来分析数据时，往往难以保证数据的规则性和连续性，影响数据的真实性与有效性，因此将人工智能应用在计算机网络技术中，具有十分重要的意义。目前，随着计算机的广泛应用，用户对网络安全管理提出了更高的要求，以便保证网络信息的安全性。由于网络犯罪现象逐渐增多，要想保证网络信息的安全，必须要强化计算机的反应力和观察力，合理应用人工智能技术，建立优化与智能化的管理系统。这样能够对网络故障进行及时诊断，自动收集信息，便于采用有效措施来解决网站故障问题，及时遏制网络犯罪活动，保证信息的安全，促进网络系统的稳定运行[3]。人工智能技术能够有效推动计算机技术的发展，而计算机技术的发展又对人工智能的运用具有决定性作用。人工智能技术能够对不确定的信息进行技术处理，动态追中信息，为用户提供安全可靠的信息，促进网络管理工作质量和效率的提高。总体而言，将人工智能应用在计算机网络管理中，能够促进网络管理水平的提升。
2.2具体应用
将人工智能应用在计算机网络技术中，其具体表现在以下几个方面：一是系统评价和网络管理中的应用；二是人工智能Agent技术的应用；三是网络安全管理中的应用。
（1）系统评价和网络管理。对于计算机网络管理而言，其要想实现智能化发展，必须要以人工智能技术和电信技术的发展为基础。人工智能不仅能够在网络的安全管理中发挥重要作用，还能够利用其问题求解技术和专家知识库来建立综合管理系统，确保网络的综合管理。由于网络具有一定的瞬变性和动态性，这在一定程度上增加了网络管理工作的难度，需要实现网络的智能化管理。而专家系统作为人工智能技术中的重要内容，其主要是总结某一领域中专家的经验和知识，并将其录入相关的信息系统中，从而有效处理该领域内的相关问题。对于计算机网络的系统评价和网络管理而言，能够利用网络管理中的专家系统来开展评价和管理工作，促进网络管理水平的提升。
（2）人工智能Agent技术。人工智能Agent技术又称之为人工智能技术，其作为一种软件实体，主要是由各Agent间的通讯部分、解释推理器、数据库和知识域库构成，以每个Agent的知识域库为依据，对新信息数据进行处理和沟通，有效完成相关的任务。一般而言，人工智能Agent技术能够在用户自定义的基础上自动搜索信息，并将其传输至指定位置，为用户提供智能化和人性化的服务[4]。例如用户在利用计算机对信息进行查找时，人工智能Agent技术可分析和处理信息，并向用户传递有效的信息，从而促进用户查找时间的节省。此外，人工智能Agent技术在人们日常生活中得到了广泛的应用，如邮件的收发、会议的安排、日程的安排以及网上购物等，能够为人们提供优质服务。同时，该技术具有一定的学习性和自主性，能够使计算机对用户分配的任务进行自动完成，促进计算机技术和网络技术的有序发展。
（3）网络安全管理。人工智能在网络安全管理中的应用，其主要可从三个方面加以分析。首先是入侵检测方面。对于计算机网络安全管理而言，入侵检测不仅是其重要内容，也是防火墙技术的核心部分，能够有效保证网络的安全性和可靠性。入侵监测功能在计算机网络监控中的有效发挥，能够保证系统资源的可用性、完整性、保密性和安全性。入侵检测技术主要是分类处理和综合分析网络数据，对可疑数据加以过滤，将检测的最终报告及时反馈给用户，从而保证当前数据的安全性[5]。入侵检测能够实时监测网络的运行状态，不影响网络性能，为操作失误、外部与内部攻击提供保护。目前，在人工神经网络系统、模糊识别系统和专家系统等入侵检测中开始广泛应用人工智能。其次是智能防火墙方面。相较于其他的防御系统而言，智能防火墙系统与其存在明显的差异性，其能够利用智能化的识别技术来分析、识别与处理数据，如决策、概率、统计和记忆等方式，从而降低计算量，及时拦截和限制无效与有害信息的访问，保证数据信息的安全。同时，智能防火墙的应用能够避免病毒攻击和黑客攻击，阻止病毒的恶意传播，有效管理和监控内部的局域网，从而保证网络系统的可靠运行[6]。此外，对于智能防火墙系统而言，其安检效率比传统防御软件要高，能够对拒绝服务共计问题加以有效解决，避免高级应用入侵系统，保证网络安全管理的有效性。最后是智能反垃圾邮件方面。智能反垃圾邮件系统主要是利用人工智能技术对用户邮箱加以有效监测，自动扫描和识别垃圾邮件，保证用户信息的安全。当邮件进入到邮箱后，该系统能够为用户发送相关垃圾邮箱的分类信息，便于用户及时处理垃圾邮件，保证邮箱系统的安全。
3结语
随着人工智能技术的不断更新与发展，人们对计算机网络技术的需求量也随之增加，促使人工智能技术进一步朝着纵深方向发展。人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在系统评价和网络管理、人工智能Agent技术、入侵检测、智能防火墙和智能反垃圾邮件等方面，能够有效提高信息数据的安全性，保证网络系统的安全稳定运行。同时人工智能技术的应用能够为人们提供智能化和人性化服务，提高工作效率，促进网络管理水平的提升，实现计算机网络行业的可持续发展。
参考文献：
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场,2011,02:20
[2]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J].网络安全技术与应用,2015,01:70+74
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[4]贾国福,贺树猛.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].数字技术与应用,2015,07:100
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Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
当前科技情报服务对象不仅局限于特定的行业和领域，已经逐渐渗透至某一技术和个人，情报机构只有提升情报分析和反应能力才可以满足新需求。因此，机构有必要加强对用户需求的感知度，依托人工智能技术构建科技情报的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，进而挖掘科技情报感知领域的价值。
1人工智能及科技情报感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又称AI，伴随着计算速度、核心算法的优化，该技术已经在神经网络、自然语言、机器学习等方面趋于成熟。当前人工智能技术可以定制个性化任务，结合不同的环境响应个体需求，制定解决方案[1]。因此，人工智能技术能够快速处理海量数据，若人类智力水平已无法满足严苛工作要求，可以借助人工智能技术处理复杂工作。同时，科技情报感知模块属于综合预测过程，因此有必要结合人工智能技术制定科技情报感知方案，实现情报工作向智慧化、个性化、精准化方向发展。
1.2情报感知分析
科技情报感知主要是工作人员针对采集到的数据完成处理、分析，进而满足受众对于情报的需求，并对今后其发展过程进行预测。学者刘记曾指出，依托科技情报感知工作可以为实现国家治理体系和治理能力现代化提供支持，加快情报刻画、情报感知以及情报响应能力的建设进程。其中，情境感知的研究具有一定复杂度，G.Chen通过调查情境信息、情境类型、情境传播等模型和系统，分析情境感知的应用程序，得出情境感知是领域普适学习的关键。例如，借助情境感知可以为用户提供体温、运动路径、温度等方面的服务。
因此，科技情报感知工作对于我国情报治理、预先感知等方面影响较大，结合人工智能技术创新科技情报感知模块已是大势所趋。当前大数据时代科技情报已经不仅停留于文献领域，正逐渐向多种数据源模式发展，要求科技情报软硬件不断升级优化，数据存储和处理水平逐渐升级，进而满足社会对情报数据的需求。
2人工智能视域下科技情报需求自动感知研究
2.1融合关键点
（1）创新驱动。当前科技情报需求逐渐向科技创新领域发展，依托我国创新驱动的发展战略，基于科学技术完成升级和发展。将科学技术和科技情报相结合后，情报工作的创新性较强，具有数字化和智慧化优势，并突出情报工作的个性化和精准性。因此，依托人工智能技术完成科技情报的自动感知十分关键，是当前科技发展的必经之路。
（2）前瞻性定位。新时期资源的网络化和数字化发展为科技情报研究工作提供大数据支持，可以在海量数据的收集、分析、处理方面发挥优势。传统的数据研究方式很难在大量数据的基础上提升情报研究质量，同时会增加研究人员的任务量。且每位工作人员自身的专业知识、情报敏感度、知识状态存在差异性，导致最终得出的情报结果不同甚至差异化较大。应用人工智能技术完成科技情报的自动感知十分重要，可以突出工作的准确性、高效性和稳定性。因此，将新兴人工智能技术和传统情报服务工作相融合是现代情报领域的关键，如自动获取和加工情报、高速处理文本信息、人工智能决策平台、依托語义内容的科研成果评价等[2]。
2.2内容感知
（1）感知系统分析。大数据背景下，科技情报预测和传播功能受到重视和应用，属于科技领域的研究热点，可以对竞争、合作、研究方面进行正确的价值判断。科技情报感知主要依托可靠、丰富的数据，借助“互联网+大数据”模式获取信息，在多种资料中得到关键的信息和数据，进而完成科技情报的感知工作。同时，数据源具有冗余度高、形式多样、存储量大的优势，因此能够落实科技情报感知工作，筛选数据源、除去冗余数据、分析剩余有效信息。借助数据集模式与知识储备库、感知数据库一同为感知过程提供信息支持。内容感知系统内的数据源并非固定不变，且信息的更新速度较快、技术淘汰时间较短，因此内容感知是实时更新、持续变化的数据系统。基于相关辅助项目，帮助用户了解工作内容。例如，借助“科技情报产品报告”为感知系统研究和应用提供支持，该报告可以帮助用户了解系统，提前评估系统实际能力，便于用户针对性提出情报需求。
（2）系统实现模式。a.数据源存储。若想发挥科技情报的自动感知作用，系统内需要具备大容量数据集合，进而为感知产品提供分析支持。同时，数据处理过程中对于信息查询、存储挑战较大。因此，本课题结合Neo4j数据库、互联网技术提升数据处理和存储效率，提高系统适应水平，保证其良好的查询效率。Neo4j数据库主要划分为两类应用模式：服务器模式、内嵌模式。本课题利用内嵌模式，借助Java-API，将Neo4j数据库和图模型相互整合。由于API的特点是数据结构灵活，因此可以通过直接编码的模式和图数据库完成交互操作。b.数据源分类。若想对数据源完成自动分类，建议识别数据源的结构功能。例如，利用机器学习、词汇特征等方式划分数据源的功能及结构。依托数据源要素、类型词汇特点、词汇分布特征等方面，依托神经网络内分类器训练模式，围绕领域技术、专题、情报报告、组织数据库等方面对数据源进行分类[3]。c.构建任务抽取模型。结合用户需求抽取目标任务可以充分发挥科技情报的自动感知优势，优化RNN模块。在研究阶段利用Bi-LSTM-CRF、卷积网络模型抽取数据源，并借助长短时双向记忆模型化解RNN梯度爆炸、消失情况。抽取模型内的输入数据是卷积，包含知识元素、句子、词等特征向量，而输出数据则依托（Conditionalrandomfield）条件随机得到结果完成预测。此模型借助多元组的方式展示数据源抽取结果，围绕数据源性质、事项、主体、依据、对象等要素进行连接。
2.3情境感知
（1）情境感知系统。情境感知系统内部因素种类较多，且科技情报感知阶段需要依据情境完成，并对感知结果造成影响。因此，在开展科技情报感知工作时，建议对特定用户完成重新评估。同时，情境感知在情报感知工作中十分关键，若忽视结果会对外部情境产生较大影响，使预测工作丧失精准度。因此，应基于外部情境条件定位事物发展方向，得到精准感知结果，发挥情报前瞻性优势。其中在获取情境数据时应关注“小数据”，即初始结构化数据，此类资源虽数量较小，但是内部包含价值信息，可以获取历史情境信息。此外，问题情境应围绕横向和纵向两个层面分析，横向维度是梳理本层实际情况，针对性选择研究方法和处理方式；纵向维度则依托时间节点理清情境信息。
（2）系统执行方案。情境感知系统建设主要内容是借助科技手段获取某一情境内的数据并完成融合。因此，情境感知技术实际上是借助人工智能中传感器等技术，依托计算机感知当前情境，完成感知应用、智能识别、决策支持，具有无干扰的优势。情境感知包含情境获取、处理、应用三个阶段。其中，情境获取主要依靠传感器终端获取设备关联、用户关联、资源关联、环境关联情境，并将上述情境信息转变为数字信号，利用嵌入系统完成判断和处理；情境处理过程则借助建模的方式控制情境信息，构建信息数据库。整合情境感知信息并协调对应的组合，控制资源分布并将其嵌入至感知数据库内；服务应用阶段相当于人工智能处理模块，可以结合用户需求提供合理服务。
2.4需求-反馈机制
（1）工作过程。需求-反馈机制实际上可以体现用户和人工智能间的关联性，属于科技情报感知的关键环节，包含自动感知信息、数据、产品模块。依托人工智能技术，通过AI方式减轻工作人员任务量。其中，AI能够智能化处理多领域工作，如医疗、教育、驾驶、金融、安防等。在科技情报感知领域引入人工智能技术可以准确、高效、及时地开展情报工作，提升工作效率、减少决策偶然性、加快数据分析处理速度。同时，科技情报感知工作的主体是用户，首先需要将其对产品的需求发送至AI处，其次借助人工智能模块分析、整合内外感知数据库信息，最后向用户反馈情报产品和相关结果。
篇11
引言:
计算机学科的一个重要分支就是人工智能，它与基因工程、纳米科学被列为二十一世纪三大尖端技术、同时人工智能是一门汇集了多种学科相互渗透发展起来的交叉学科。对于人工智能的定义，至今尚未统一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为：人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。除此之外，还有很多种不同的观点，但这些说法都形象地反映了人工智能学科的基本内容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在计算机上模拟、实现和扩展人类智能的一门科学与技术。
1. 人工智能技术的发展
人工智能（(Artificial Intelligence)从上世纪50年展到现在，有也有低迷的时期。研究的方法和研究的态度也有多种，不管是何观点,它们都推动着人工智能技术的发展。今天人工智能技术已渗透到人类生活的方方面面，实实在在的影响着科学技术的发展。
2. 人工智能技术的应用
我们可以看到，当今社会很多领域的各种技术的发展都涉及到了人工智能技术。下面就人工智能的几种典型应用做如下探讨：
2.1人工智能应用之问题的求解
人工智能中的问题解求，就是如何让机器去解决人类会遇到的问题，如何根据某一具体问题找到思考问题并解决这个问题的方法。目前，人工智能技术已经可以通过计算机程序解决了如何考虑要解决的问题，并能寻求较为准确的解决方案。
2.2人工智能应用之逻辑的推理与定理的证明
人工智能研究中最持久的探究领域之一就是逻辑推理。有关定理的证明就是让机器证明非数值性的真假。其中比较重要的是，通过找到合理、准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实，关注可信度证明，并在出现新信息时适时修改这些证明。
2.3人工智能应用之自然语言的处理
智能的另一表现就是进行自然语言的交流，自然语言处理就是让机器与人类进行无阻碍的沟通，这正是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。目前此领域的主要研究内容是：如何利用计算机系统以主题和对话情境为基础，生成和理解自然语言。
2.4人工智能应用之模式的识别
如何使机器具有感知能力也是智能的表现。模式的识别是利用人工智能技术开发智能机器的关键，主要是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，让计算机实现“看见”，“听见”等功能。计算机模式识别的主要特点是速度快，准确率高，效率高，计算机模式识别也为人类认识自身智能提供了有利帮助。
2.5人工智能应用之智能信息的检索技术
在科学技术飞速发展的今天，人类已进入了“知识爆炸”的时代。传统检索系统已经满不足了对如今如此数量巨大以及种类繁多的文献检索要求。人工智能科技持续稳定发展的重要前提就是智能检索模块，可以说，智能信息的检索技术的运用势在必行。
2.6人工智能应用之专家系统
我们常说的专家系统就是指从人类专家那里获取的知识，并用来解决只有专家才能解决的疑难问题。这是一种基于知识的系统，从而也被称为知识基系统。专家系统是人工智能技术中研究最活跃，最有成效的一个领域。现在的专家系统尤其特殊的模仿了专家在处理故障时的思维方式，其水平有时甚至可以超过人类专家的水平。
2.7人工智能应用之机器人学
机器人对我们并不陌生，已在多个领域获得了越来越普遍的应用，诸如农业、工业、商业、旅游业、航空和海洋等。那么，机器人学所研究的问题主要包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法。机器人和机器人学的研究对人工智能思想的发展都起到了促进作用。
3. 人工智能技术发展趋势
科学技术是第一生产力，但技术的发展往往是远远超越我们的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能技术的发展有如下几大趋势：
3.1问题求解
问题求解一般包括两种，一种是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。正在逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术；另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起。其性能已达到非常高的水平，并正在被许多工程师和科学家应用，甚至还有些程序能够用经验来改善其性能。
3.2机器学习
人工智能研究的核心课题之一就是机器学习。我们知道学习是人类智能的重要特征，那么机器学习就是指机器自动获取知识的过程。机器学习是机器获取知识的根本途径，也是机器智能的重要标志。计算机的机器学习主要研究内容为如何让计算机模拟或实现人类的学习能力。今后机器学习的研究主要是研究人脑思维的过程、人类学习的机理等。
3.3模式识别
用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。依然是人工智能技术今后研究的重要方向。因为模式识别能为人类认识自身智能提供线索，也是开发智能机器的一个最关键的突破口。目前计算机模式识别系统的研究热点主要为三维景物、活动目标的识别和分析方面。传统的用统计模式和结构模式的识别方法将会被近年来迅速发展起来的模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代，特别是神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
3.4专家系统
专家系统是根据某领域中一个或多个专家提供的知识或经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题的智能软件，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。目前各种专家系统已遍布各个专业领域，因此专家系统还将是人工智能应用研究最广泛和最活跃的应用领域之一。
3.5人工神经网络
人工神经网络，常被简称为神经网络或类神经网络。是未来人工智能应用的新领域，人工神经网络是指由大量处理单元（神经元）互连而成的网络。人工神经网络具有很强的自学习能力，主要擅长处理复杂的多维的非线 性问题，不但可以解决定量的问题，还可以解决定性的问题，同时人工神经网络还具有大规模并行处理和分布的信息存储能力。或许未来智能计算机的构成可能就是作为主机的冯•诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。
4. 结论语
人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用，对于人工智能技术未来的发展还有很多未知的可能，但无论如何发展都将推动人类在科学与生活领域的发展。
参考文献：
[1]胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术，2010，（13）：3507-3509.
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[5]蔡自兴，徐光.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.51-93.
篇12
人工智能技术正快速改变着传统行业。文章利用人工智能技术中大数据、机器学习、深度学习等技术，对市场营销体系中市场调研、市场战略、营销策略、营销活动等环节进行改造和构建。使用人工智能可以帮助企业更全面了解顾客需求，更快速寻找市场机会，更准确建立经营目标，实现真正意义上的智慧营销和精准营销。人工智能技术也给企业发展带来了新的挑战，文章分析了市场营销体系中存在的数据风险、支付风险、伦理风险和决策风险，并提出了解决方案。
1项目管理和市场营销概述
随着我国商品市场的迅速发展，市场环境和市场经营方式日新月异。就目前的企业管理和市场发展趋势来看，各色企业在营销的同时，更加注重运用项目管理为企业提供系统化、专业化的市场营销指导。我国部分企业已经引入了相关的理论知识，并在实际管理中运用这一理论给企业带来生机和活力。
1.1市场营销
企业想要取得长足发展，市场营销的作用不可忽视。市场营销是指企业基于对市场消费者的消费需求以及喜好的调研进行商品生产，是企业经营活动中的重要组成部分。它通过一定手段组建起顾客和企业之间的联系，在这种价值传递的经济活动过程中创造收益，从而实现商品的销售以及企业利润的提升。
1.2项目管理
项目管理是指借助专业化知识、手段以及技术来实现项目效果的提升，从而达到超过预期的活动。与以往传统的管理方式相比，项目管理的方式更加科学，它可以对顾客的评价进行收集和分析，并在后续的经营过程中作出一定的反馈，打破了传统营销过程的局限性，在一定程度上体现企业管理的特色化和人性化，解决了市场营销过程中的许多问题，让企业更好地适应市场经济的发展和需求。
2人工智能技术背景下的市场营销策略
2.1精准筛选推送
市场营销传播的方式有很多，但手机客户端中精选内容的推送，公众号推文末尾的旗帜广告都是在这个信息化时代特有的产物，而这正是源于人工智能的加入。人工智能可以对大数据进行智能分析，通过对每个用户行为的记录，并以此为基础，挖掘这些行为数据背后潜在的行为活动，我们常用的淘宝的运营模式就是一个很典型的例子，它会根据你搜索的关键词、历史消费记录对你的淘宝首页商品做出针对性的推送，这也就是为什么我们进入淘宝界面时会发现每个用户的界面是不同的，例如，李华在网上购买了一个篮球，其购物行为就会被人工智能捕捉，记录于数据库之中，之后将为李华推送足球鞋、球衣等篮球周边，实现精准化营销。这样的智慧销售能在满足用户需求的同时增加了部分店铺的曝光率。
2.2SEM搜索引擎推广
所谓SEM搜索引擎推广，就是指利用人们对搜获引擎的依赖性和生活习惯，在搜索信息时就将信息有针对性地传递给客户。这样的营销模式之所以能被普及运用，其原因是每一个用户所在的地区、文化水平、生活方式、关注点不同，使用搜索引擎时的关键词肯定会有所差异，此时如果还是依靠传统营销模式的策划，不管将热门词构想的多么完美，都难免有覆盖人群的死角，无法满足不同消费者个性化的需求，丧失很多潜在的客户。但是在人工智能对用户进行分析后，无需再像传统“撒大网”式的广告推送，而是利用大量数据的分析，帮助企业将广告放置到有相关需求的客户搜索引擎中，这样“投其所好”的内容能在增加点击率的同时，使得用户潜移默化地融入品牌所创造的氛围之中，给用户带来更良好的体验。
2.3客户跟进管理
篇13
人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。
从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。
2、人工智能和区块链行业现状概述
人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。
相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：
起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。
雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。
发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。
目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。
二、“区块链+AI”具有的优势与挑战
在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。
1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能
区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：
（1）提高数据安全性
区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。
此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。
（2）大量且丰富的数据支持
一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。
当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。
（3）隐私保护
人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。
（4）能源消耗减少
采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。
（5）可信任度的提升
一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。
一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。
最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。
（6）更短的AI训练时间
在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。
（7）开放公平性
区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。
而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。
2、“区块链+AI”面临的挑战
“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：
（1）政策性风险
区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。
（2）技术融合的不确定性
作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。
（3）大规模的社会应用面临挑战
数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。
（4）不可控性
当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。
三、AI与区块链结合的应用场景
结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：
（1）区块链+AI在医疗方面进行结合
相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。
（2）区块链+AI在数据市场进行结合
利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。
（3）区块链+AI在金融领域进行结合
相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。
（4）区块链+AI在云计算方面进行结合
当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。
（5）区块链+AI在物联网方面进行延展
首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。
