人工智能技術(shù)總結(jié)精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

［關(guān)鍵詞］電氣自動化控制；計算機技術(shù)；人工智能技術(shù)

［中圖分類號］TM76；TP18［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194(2016)04-0082-01doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2016.04.057

電氣自動化控制主要研究電氣工程學(xué)，保證電氣工程系統(tǒng)正常運行，能對收集到的信息進行及時地處理分析。計算機技術(shù)的應(yīng)用能更快地對試驗結(jié)果進行總結(jié)，實現(xiàn)機械自動化。這種人工智能技術(shù)將會使人工操作與控制發(fā)生脫離，實現(xiàn)人工智能與電氣自動化的結(jié)合。電氣自動化控制是對人工智能技術(shù)應(yīng)用最為直接的結(jié)果，同時也是電氣自動化發(fā)展的必然趨勢。電氣自動化控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)將會不斷提升生產(chǎn)效率。

1人工智能技術(shù)含義

通過應(yīng)用計算機技術(shù)實現(xiàn)對人類活動的模擬，并且能對相似人類活動發(fā)出指令，還能解決傳統(tǒng)科學(xué)中復(fù)雜的問題，這是人工智能技術(shù)最為突出的特點。人工智能技術(shù)融合了數(shù)學(xué)、哲學(xué)、工程學(xué)等學(xué)科，在計算機技術(shù)引導(dǎo)下綜合運用了現(xiàn)代科技。在一定程度上可以表現(xiàn)為人工智能技術(shù)是對人類大腦的一種全新的模擬，在大腦的控制下由機械完成一系列的復(fù)雜反應(yīng)。這樣能提升工作效率，保證人類在工作過程中的安全性。人工智能技術(shù)將會對信息進行采集，在問題的處理上比人類大腦具有更加明顯的優(yōu)勢。復(fù)雜性腦力活動在人工智能技術(shù)的影響下，將會降低人工成本，推動生產(chǎn)力的發(fā)展。

2電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的設(shè)計思路不斷地擴展，人工智能產(chǎn)品豐富起來。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使人們能更好地解決人類不能直接面對的問題。電氣自動化控制過程中會受到多種因素的影響，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能對因素進行合理化推斷，并且提升對產(chǎn)品的保護，能更加全面地規(guī)劃電氣自動化控制效果，使生產(chǎn)效率不斷的得到提升。

2.1優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計

傳統(tǒng)電氣產(chǎn)品在設(shè)計時主要依靠設(shè)計經(jīng)驗與試驗手段，設(shè)計出的產(chǎn)品在一定程度上技術(shù)含量較低，并且工作較為繁瑣，不能夠保證大規(guī)模的生產(chǎn)活動的開展，設(shè)計需要較高的時間，影響工作效率地提升。新時期我國經(jīng)濟快速發(fā)展，對科技生產(chǎn)建設(shè)不斷投入，人工智能技術(shù)得到全面提升，在電氣產(chǎn)品設(shè)計的過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了智能化生產(chǎn)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用將會提升人工生產(chǎn)效率，并且在制作上更加精良，實現(xiàn)了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率水平的提升，保證了產(chǎn)品的質(zhì)量，還能為企業(yè)生產(chǎn)活動的進一步開展提供充足的發(fā)展動力。

2.2及時發(fā)現(xiàn)問題進行預(yù)防處理

電氣自動化控制過程中會出現(xiàn)運行設(shè)備故障等問題，這種情況在電氣自動化控制過程中較為常見。因此，完善人工智能化將會有助于電氣自動化控制的順利進行，并且會根據(jù)設(shè)備運行故障制定相應(yīng)的預(yù)防措施，這在電氣自動化控制過程中能發(fā)揮較大的功能優(yōu)勢。變壓器在運行的過程中發(fā)生故障，可以采用傳統(tǒng)的分離方式對氣體進行分析，并且根據(jù)分析的結(jié)果判斷變壓器發(fā)生故障的原因。但是采用傳統(tǒng)的分析方式會在檢修的過程中造成嚴(yán)重的浪費，人力資源沒有得到合理的應(yīng)用，并且在檢修上花費更多的時間，同時還不能保證檢修的正確率。這樣很容易出現(xiàn)誤診情況，將會進一步影響到電氣自動化控制效果。人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)方法相比優(yōu)勢體現(xiàn)在維修預(yù)防等方面，并且人工智能技術(shù)將會自動匹配專家技術(shù)進行指導(dǎo)，將類似的故障進行對比，并且根據(jù)產(chǎn)生的問題進行分析指導(dǎo)，找到其他的解決方式。采用人工智能技術(shù)對故障問題進行分析，能提升工作效率、降低維修時間、節(jié)約大量的資源。

2.3簡化控制流程，提升運行效率

電氣產(chǎn)品在生產(chǎn)操作過程中相比較其他產(chǎn)品過程較為復(fù)雜，并且生產(chǎn)環(huán)節(jié)都需要進行嚴(yán)格地控制，對于操作水平要求較高。電氣產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為繁瑣，細(xì)部特征較為明顯，不容易進行整體性把握，對于工作人員的經(jīng)驗要求較高。因此，在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)一點小小的錯誤都會直接造成巨大的經(jīng)濟損失，嚴(yán)重時將會直接導(dǎo)致生產(chǎn)停工。為了能保證電氣自動化控制的有效運行，工作人員在面對問題時需要利用人工智能化技術(shù)對電氣自動化控制過程進行簡化處理，保證操作的有效性。人工智能化相比較傳統(tǒng)方式能快速地收集資料并進行必要地分析整理，在第一時間發(fā)現(xiàn)控制過程中存在的問題找出解決方案。在整個控制過程中會降低檢修時間、保證成本的有效運用，能夠更好地控制電氣自動化的運行。

3結(jié)語

計算機技術(shù)使人工智能技術(shù)得到了完善，同時電氣自動化控制在人工智能技術(shù)的影響下實現(xiàn)了更新進步。目前，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，并且受到各行業(yè)的認(rèn)可。電氣自動化控制應(yīng)用人工智能技術(shù)將會提升工作效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量。筆者通過對電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用進行分析，認(rèn)為在計算機技術(shù)發(fā)展的前提下，人工智能技術(shù)與電氣自動化控制相互促進完美結(jié)合。

參考文獻(xiàn)

［1］馬仲雄.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)［J］.電子技術(shù)與軟件工程,2014(11).

［2］賈剛,張萌.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)［J］.中小企業(yè)管理與科技,2011(27).

［3］丁望松.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)［J］.電子制作,2015(11).

第2篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；教學(xué)方法；編程能力

中圖分類號：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協(xié)成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優(yōu)秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關(guān)注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)評選結(jié)果揭曉。10項引領(lǐng)未來的科學(xué)技術(shù)是：基因修飾技術(shù)；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術(shù)；超高速交通工具；干細(xì)胞技術(shù)；光電信息技術(shù)；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術(shù)。

人工智能技術(shù)學(xué)科是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現(xiàn)[1]。

通過《人工智能技術(shù)》課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生對人工智能技術(shù)的發(fā)展概況、基本原理和應(yīng)用領(lǐng)域有深入了解、對主要技術(shù)及應(yīng)用有一定掌握，并對現(xiàn)代人工智能技術(shù)發(fā)展的方向有所研究。通過人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)與研究，啟發(fā)學(xué)生對人工智能技術(shù)的興趣，培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力，并能將人工智能技術(shù)融入到今后所開發(fā)的計算機軟件之中。

《人工智能技術(shù)》是一門眾多學(xué)科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內(nèi)容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》也是一門應(yīng)用型學(xué)科，怎樣將理論運用到實踐中，使學(xué)生將學(xué)到的人工智能技術(shù)知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術(shù)》課程教學(xué)來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學(xué)生找到好的學(xué)習(xí)方法，使他們能充分發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維能力，提高學(xué)習(xí)興趣，該文給出了《人工智能技術(shù)》課程的教學(xué)與實踐的探索。

2 教學(xué)與實踐的探索

2.1 教材和實驗教學(xué)內(nèi)容的選取

1） 人工智能技術(shù)是整個計算機科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最快，知識更新最快，最前沿的學(xué)科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎(chǔ)》這本教材。蔡自興教授的主要研究領(lǐng)域為人工智能、機器人學(xué)和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學(xué)教授傅京孫先生的指導(dǎo)和鼓勵下編寫，借鑒了國內(nèi)外人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域?qū)＜业淖钚卵芯砍晒蛯W(xué)術(shù)書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)知識與技術(shù)，材料新，易于理解，兼顧基礎(chǔ)及應(yīng)用[2]。

此外，我們還給學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供多種類型的學(xué)習(xí)資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術(shù)國內(nèi)外期刊，如電子學(xué)報，計算機學(xué)報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術(shù)會議，使學(xué)生能夠掌握人工智能技術(shù)的更多前沿動態(tài)，提高學(xué)習(xí)興趣。

2） 配套的實驗教學(xué)內(nèi)容。《人工智能技術(shù)》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學(xué)環(huán)節(jié)對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業(yè)之外，還注重實驗教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、算法設(shè)計能力和編程能力。首先，每個章節(jié)設(shè)置相應(yīng)的實驗，而實驗內(nèi)容經(jīng)過嚴(yán)格的考慮，如：五子棋游戲，產(chǎn)生式系統(tǒng)，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學(xué)生運用所學(xué)章節(jié)的知識，獨立地設(shè)計和實現(xiàn)實驗內(nèi)容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設(shè)計流程圖，源程序清單，實驗結(jié)果及分析等內(nèi)容，通過這種方式，進一步加強學(xué)生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學(xué)方法和手段的改革

人工智能技術(shù)課程交叉性強，涉及面廣，傳統(tǒng)的教學(xué)方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發(fā)不起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教學(xué)效果不理想。人工智能技術(shù)這門課程內(nèi)容抽象，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關(guān)系教學(xué)改革成敗的關(guān)鍵。本課程需采用多種方法進行教學(xué)，以此來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

1） 問題啟發(fā)式教學(xué)?！度斯ぶ悄芗夹g(shù)》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學(xué)中，有目的的提出這些問題，鼓勵學(xué)生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學(xué)生的主動學(xué)習(xí)意識，提高學(xué)習(xí)積極性[3]。

2） 個性化學(xué)習(xí)和因材施教。學(xué)生中存在計算機專業(yè)和非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的差別，由于他們每個人的基礎(chǔ)不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進度，課堂作業(yè)和實驗報告情況進行及時評估，對學(xué)生提出個性化的教學(xué)。例如：在實驗教學(xué)中，要求有能力和興趣的學(xué)生可以做探究性和創(chuàng)新性的附加實驗，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性的空間，而對稍微吃力的學(xué)生則要求完成基本的實驗，更注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)和夯實，這樣就能達(dá)到因材施教的目的。同時對不同層次的學(xué)生進行分析，進一步提出學(xué)習(xí)建議，并進行有針對性的指導(dǎo)。

3） 多媒體使用和多學(xué)科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結(jié)合，注重課程中的關(guān)鍵詞用英文表示，并適當(dāng)指定英文參考書，使學(xué)生能夠接觸國外文獻(xiàn)資料，加深對學(xué)習(xí)內(nèi)容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術(shù)，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術(shù)中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學(xué)，歷史等其他學(xué)科的相關(guān)知識，便于學(xué)生較好地理解知識難點和重點[4]。

4） 師生互動和課內(nèi)外答疑。在教學(xué)中，改變了傳統(tǒng)的老師講，學(xué)生聽的教學(xué)模式。針對人工智能技術(shù)的實用性，適當(dāng)提問，收集學(xué)生學(xué)習(xí)情況，盡量使用實例進行講解。設(shè)置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學(xué)生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學(xué)生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學(xué)生自己在討論中總結(jié)結(jié)論。為了解決教學(xué)中存在的疑難問題，還設(shè)有課后答疑，使學(xué)生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實踐結(jié)合。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，注重學(xué)生的理論研究和動手能力，適當(dāng)布置一些課程相關(guān)的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養(yǎng)學(xué)生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻(xiàn)使學(xué)生掌握如何查找相關(guān)文獻(xiàn)的技能，可以培養(yǎng)學(xué)生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學(xué)生可以更加清楚地了解人工智能技術(shù)基本概念和難點，也能了解算法的設(shè)計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學(xué)生的編程能力和和學(xué)習(xí)興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應(yīng)采用多種綜合考試方法，注重學(xué)生對基礎(chǔ)概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯(lián)系實際的能力。平時作業(yè)考核成績，實驗實踐教學(xué)成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學(xué)生主動學(xué)習(xí)，提高教學(xué)質(zhì)量。實驗的評價指標(biāo)在于算法設(shè)計、編程的準(zhǔn)確性和實驗結(jié)果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)和具可研究性，論文結(jié)構(gòu)、思路是否嚴(yán)謹(jǐn)，論文內(nèi)容科學(xué)性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻(xiàn)的能力主要通過是否查找到權(quán)威的、最新文獻(xiàn)以及撰寫是否規(guī)范。

2.3 學(xué)生學(xué)好《人工智能技術(shù)》課程的建議

《人工智能技術(shù)》是一門理論與實踐相結(jié)合的應(yīng)用課程，學(xué)生如何學(xué)習(xí)這么課程，也是我們應(yīng)該探討的問題。

學(xué)生應(yīng)該正確看待《人工智能技術(shù)》這門科學(xué)的發(fā)展。人工智能技術(shù)孕育于20世紀(jì)30、40年代，形成于60、70年代，發(fā)展至今，人工智能技術(shù)只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發(fā)展和完善的嶄新學(xué)科，還有許多課題處于探索中，理論和技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，我們應(yīng)該對它有科學(xué)的認(rèn)識。

針對非計算機專業(yè)本科畢業(yè)的學(xué)生，除了課堂聽講之外，還應(yīng)該課下自學(xué)該課程的先修課程，如：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等課程。人工智能技術(shù)中涉及到大量的數(shù)學(xué)知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數(shù)理統(tǒng)計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數(shù)學(xué)的一些知識。人工智能技術(shù)是一門應(yīng)用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等算法，實現(xiàn)這些算法要求學(xué)生具有較強的編程能力。

學(xué)生應(yīng)該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻(xiàn)和重要國際會議論文，多了解人工智能技術(shù)最前沿的信息，理論聯(lián)系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術(shù)的知識運用到自己所研究的領(lǐng)域，以做到學(xué)以致用。

3 結(jié)論

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿，該文對《人工智能技術(shù)》的課程教學(xué)進行了一些探討，教學(xué)與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續(xù)探討和改進。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京： 清華大學(xué)出版社，2003.

[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術(shù)課程建設(shè)[J].中國大學(xué)教學(xué)，2004（1）：28-29.

第3篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

摘要

人工智能時代，網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術(shù)應(yīng)對各類安全威脅，是國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)界共同努力的方向。本報告從風(fēng)險演進和技術(shù)邏輯的角度，將網(wǎng)絡(luò)空間安全分為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全和物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全三大領(lǐng)域；在此基礎(chǔ)上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應(yīng)安全架構(gòu)模型，從預(yù)測、防御、檢測、響應(yīng)四個維度，提出人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的具體應(yīng)用模式。與此同時，本報告結(jié)合國內(nèi)外企業(yè)最佳實踐，詳細(xì)闡釋人工智能賦能網(wǎng)絡(luò)空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最大藍(lán)海，人工智能的本體安全決定安全應(yīng)用的發(fā)展進程，「人工+「智能將長期主導(dǎo)安全實踐，人工智能技術(shù)路線豐富將改善安全困境，網(wǎng)絡(luò)空間安全將驅(qū)動人工智能國際合作。

目 錄

第一章 人工智能技術(shù)的發(fā)展沿革

(一) 人工智能技術(shù)的關(guān)鍵階段

(二) 人工智能技術(shù)的驅(qū)動因素

(三) 人工智能技術(shù)的典型代表

(四) 人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用

第二章 網(wǎng)絡(luò)空間安全的內(nèi)涵與態(tài)勢

(一) 網(wǎng)絡(luò)空間安全的內(nèi)涵

(二) 人工智能時代網(wǎng)絡(luò)空間安全發(fā)展態(tài)勢

1、網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅趨向智能2、網(wǎng)絡(luò)空間安全邊界開放擴張3、網(wǎng)絡(luò)空間安全人力面臨不足4、網(wǎng)絡(luò)空間安全防御趨向主動

第三章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用模式

(一) AI+安全的應(yīng)用優(yōu)勢

(二) AI+安全的產(chǎn)業(yè)格局

(三) AI+安全的實現(xiàn)模式

1、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全2、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全3、人工智能應(yīng)用于物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

第四章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用案例

網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全篇

（一）病毒及惡意代碼檢測與防御

（二）網(wǎng)絡(luò)入侵檢測與防御

第三章 人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用模式

人工智能技術(shù)日趨成熟，人工智能在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網(wǎng)絡(luò)空間各類威脅的響應(yīng)和應(yīng)對速度，而且能夠全面提高風(fēng)險防范的預(yù)見性和準(zhǔn)確性。因此，人工智能技術(shù)已經(jīng)被全面應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域，在應(yīng)對智能時代人類各類安全難題中發(fā)揮著巨大潛力。

（一）AI+安全的應(yīng)用優(yōu)勢

人們應(yīng)對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態(tài)開始，通過經(jīng)驗知識加以分析，針對威脅形態(tài)做出決策，選擇最優(yōu)的行動脫離不安全狀態(tài)。類人的人工智能，正是令機器學(xué)會從認(rèn)識物理世界到自主決策的過程，其內(nèi)在邏輯是通過數(shù)據(jù)輸入理解世界，或通過傳感器感知環(huán)境，然后運用模式識別實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、聚類、回歸等分析，并據(jù)此做出最優(yōu)的決策推薦。

當(dāng)人工智能運用到安全領(lǐng)域，機器自動化和機器學(xué)習(xí)技術(shù)能有效且高效地幫助人類預(yù)測、感知和識別安全風(fēng)險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產(chǎn)生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優(yōu)策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復(fù)的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復(fù)雜的任務(wù)中解放出來，且面對不斷變化的風(fēng)險環(huán)境、異常的攻擊威脅形態(tài)比人更快、更準(zhǔn)確，綜合分析的靈活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質(zhì)上是自洽的，網(wǎng)絡(luò)空間安全天然是人工智能技術(shù)大顯身手的領(lǐng)域。

（1）基于大數(shù)據(jù)分析的高效威脅識別：大數(shù)據(jù)為機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學(xué)習(xí)能力，升級的安全分析引擎，具有動態(tài)適應(yīng)各種不確定環(huán)境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構(gòu)數(shù)據(jù)做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現(xiàn)了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網(wǎng)絡(luò)空間安全威脅的效率，升級精準(zhǔn)度和自動化程度。

（2）基于深度學(xué)習(xí)的精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)分析：人工智能的深度學(xué)習(xí)算法在發(fā)掘海量數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)聯(lián)方面表現(xiàn)突出，擅長綜合定量分析相關(guān)安全性，有助于全面感知內(nèi)外部安全威脅。人工智能技術(shù)對各種網(wǎng)絡(luò)安全要素和百千級維度的安全風(fēng)險數(shù)據(jù)進行歸并融合、關(guān)聯(lián)分析，再經(jīng)過深度學(xué)習(xí)的綜合理解、評估后對安全威脅的發(fā)展趨勢做出預(yù)測，還能夠自主設(shè)立安全基線達(dá)到精細(xì)度量網(wǎng)絡(luò)安全性的效果，從而構(gòu)建立體、動態(tài)、精準(zhǔn)和自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢感知體系。

（3）基于自主優(yōu)化的快速應(yīng)急響應(yīng)：人工智能展現(xiàn)出強大的學(xué)習(xí)、思考和進化能力，能夠從容應(yīng)對未知、變化、激增的攻擊行為，并結(jié)合當(dāng)前威脅情報和現(xiàn)有安全策略形成適應(yīng)性極高的安全智慧，主動快速選擇調(diào)整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構(gòu)建全面感知、適應(yīng)協(xié)同、智能防護、優(yōu)化演進的主動安全防御體系。

（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數(shù)量、來源、形態(tài)、程度和修復(fù)性上都在超出原本行之有效的分工和應(yīng)對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網(wǎng)絡(luò)治理的理念和方式，實現(xiàn)安全治理的突破性創(chuàng)新。人工智能不僅能解決當(dāng)下的安全難題，而通過在安全場景的深化應(yīng)用和檢驗，發(fā)現(xiàn)人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發(fā)展和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，指明方向，推動人工智能技術(shù)的持續(xù)變革及其更廣域的賦能。

（二）AI+安全的產(chǎn)業(yè)格局

人工智能以其獨特的優(yōu)勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標(biāo)來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網(wǎng)絡(luò)安全中人工智能應(yīng)用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，因此人工智能技術(shù)在安全市場內(nèi)將快速發(fā)展，預(yù)計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術(shù)市場規(guī)模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復(fù)合增長率（CAGR）可達(dá) 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認(rèn)為，2016 年 AI 安全市場規(guī)模就已達(dá) 29.9 億美元、2017 年更是達(dá)到 39.2 億美元，預(yù)測在 2025 年將達(dá)到 348.1 億美元，年復(fù)合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認(rèn)為到 2023 年人工智能在安全領(lǐng)域應(yīng)用的市場規(guī)模將達(dá) 182 億美元，年復(fù)合增長率為 34.5%。由于機器學(xué)習(xí)對付網(wǎng)絡(luò)犯罪較為有效，因此機器學(xué)習(xí)作為單一技術(shù)將占領(lǐng)最大的一塊市場，到 2023 年其市場規(guī)模預(yù)計可達(dá) 60 億美元。

除了傳統(tǒng)安全公司致力于人工智能安全，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業(yè)務(wù)積極布局人工智能安全應(yīng)用。

（三）AI+安全的實現(xiàn)模式

人工智能是以計算機科學(xué)為基礎(chǔ)的綜合交叉學(xué)科，涉及技術(shù)領(lǐng)域眾多、應(yīng)用范疇廣泛，其知識、技術(shù)體系實際與整個科學(xué)體系的演化和發(fā)展密切相關(guān)。因此，如何根據(jù)各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術(shù)的系統(tǒng)化配置尤為關(guān)鍵。

本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應(yīng)安全架構(gòu)（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術(shù)的應(yīng)用需求，此架構(gòu)重在持續(xù)監(jiān)控和行為分析，統(tǒng)合安全中預(yù)測、防御、檢測、響應(yīng)四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預(yù)測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現(xiàn)有預(yù)防攻擊的產(chǎn)品和流程；「檢測用以發(fā)現(xiàn)、監(jiān)測、確認(rèn)及遏制攻擊行為的手段；「響應(yīng)用來描述調(diào)查、修復(fù)問題的能力。

本報告將 AI+安全的實現(xiàn)模式按照階段進行分類和總結(jié)，識別各領(lǐng)域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應(yīng)用場景的安全需求及技術(shù)要求，結(jié)合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現(xiàn)模式與適應(yīng)條件，揭示技術(shù)如何響應(yīng)和滿足安全需求，促進業(yè)務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)持續(xù)的自我進化、自我調(diào)整，最終動態(tài)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)空間不斷變化的各類安全威脅。

1、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

人工智能技術(shù)較早應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全領(lǐng)域，從機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)以及過程自動化等到如今的深度學(xué)習(xí)，越來越多的人工智能技術(shù)被證實能有效增強網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全防御：

機器學(xué)習(xí) (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)可增強系統(tǒng)的預(yù)測能力，動態(tài)防御攻擊，提升安全事件響應(yīng)能力。專家系統(tǒng)（ES， Expert System）：可用于安全事件發(fā)生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領(lǐng)域中應(yīng)用較為普遍，代替或協(xié)助人類進行檢測或修復(fù)，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學(xué)習(xí)（DL， Deep Learning）：在安全領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結(jié)合其他技術(shù)的發(fā)展取得極高的成就。

如圖 3 所示，通過分析人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全，在四個層面均可有效提升安全效能：

預(yù)測：基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)、可持續(xù)訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以提前研判網(wǎng)絡(luò)威脅，用專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)和過程自動化技術(shù)來進行風(fēng)險評估并建立安全基線，可以讓系統(tǒng)固若金湯。

防御：發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)潛在風(fēng)險或漏洞后，可采用過程自動化技術(shù)進行加固。安全事件發(fā)生時，機器學(xué)習(xí)還能通過模擬來誘導(dǎo)攻擊者，保護更有價值的數(shù)字資產(chǎn)，避免系統(tǒng)遭受攻擊。

檢測：組合機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等工具連續(xù)監(jiān)控流量，可以識別攻擊模式，實現(xiàn)實時、無人參與的網(wǎng)絡(luò)分析，洞察系統(tǒng)的安全態(tài)勢，動態(tài)靈活調(diào)整系統(tǒng)安全策略，讓系統(tǒng)適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境。

響應(yīng)：系統(tǒng)可及時將威脅分析和分類，實現(xiàn)自動或有人介入響應(yīng)，為后續(xù)恢復(fù)正常并審計事件提供幫助和指引。

因此人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全，正在改變當(dāng)前安全態(tài)勢，可讓系統(tǒng)彈性應(yīng)對日益細(xì)化的網(wǎng)絡(luò)攻擊。在安全領(lǐng)域使用人工智能技術(shù)也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術(shù)用于網(wǎng)絡(luò)攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應(yīng)用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全行之有效。

2、人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全

人工智能技術(shù)可被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全領(lǐng)域，參與網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容檢測與分類、視頻和圖片內(nèi)容識別、語音內(nèi)容檢測等事務(wù)，切實高效地協(xié)助人類進行內(nèi)容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內(nèi)容，人工方式開展網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理已經(jīng)捉襟見肘，人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容治理層面已然不可替代。

在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全領(lǐng)域所應(yīng)用的人工智能技術(shù)如下：

自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創(chuàng)造的內(nèi)容，在內(nèi)容安全領(lǐng)域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內(nèi)容的識別和分類，在內(nèi)容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術(shù) (VA， Video Analysis)：對目標(biāo)行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標(biāo)及相應(yīng)的內(nèi)涵，用于不良信息識別。

如圖 4 所示，通過分析人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：

預(yù)防階段：內(nèi)容安全最重要的是合規(guī)性，由于各領(lǐng)域的監(jiān)管法律/政策的側(cè)重點不同而有所區(qū)別且動態(tài)變化。在預(yù)防階段，可使用深度學(xué)習(xí)和自然語言處理進行相關(guān)法律法規(guī)條文的理解和解讀，并設(shè)定內(nèi)容安全基線，再由深度學(xué)習(xí)工具進行場景預(yù)測和風(fēng)險評估，并及時將結(jié)果向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容管理人員報告。

防御階段：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等工具可完善系統(tǒng)，防范潛在安全事件的發(fā)生。

檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內(nèi)容，動態(tài)比對安全基線，及時將分析結(jié)果交付給人類伙伴進行后續(xù)處置，除此之外，基于內(nèi)容分析的情感人工智能也已逐步應(yīng)用于輿情預(yù)警，取得不俗成果。

響應(yīng)階段：在后續(xù)調(diào)查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。

3、人工智能應(yīng)用于物理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全

隨著物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G 等技術(shù)的成熟，網(wǎng)絡(luò)空間發(fā)生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統(tǒng)實現(xiàn)無縫連接，由于涉及的領(lǐng)域眾多同時接入的設(shè)備數(shù)量巨大，傳感器網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能是高頻低密度數(shù)據(jù)，人工已經(jīng)難以應(yīng)對，采用人工智能勢在必行。但由于應(yīng)用場景極為復(fù)雜多樣，可供應(yīng)用的人工智能技術(shù)將更加廣泛，并會驅(qū)動人工智能技術(shù)自身新發(fā)展。

情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數(shù)據(jù)獲得人類的情緒狀態(tài)，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態(tài)，在物理網(wǎng)絡(luò)中將應(yīng)用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態(tài)從而可與周邊環(huán)境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統(tǒng)與數(shù)字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實現(xiàn)人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術(shù)。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協(xié)助人類識別安全風(fēng)險因素，讓人類在物理網(wǎng)絡(luò)世界中更安全。

第4篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；人工智能；應(yīng)用

人工智能作為新型的科學(xué)產(chǎn)業(yè)，其被廣泛應(yīng)用在社會生活的方方面面，對社會生活產(chǎn)生了極大的影響。目前，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及與應(yīng)用，極大改變了人們的生產(chǎn)生活方式，為人們的工作、學(xué)習(xí)和生活提供了便利，但是在實際應(yīng)用過程中，不可避免產(chǎn)生一些安全問題，影響生活的正常進行[1]?；谶@種情況，將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠有效解決這些問題，豐富人們的生活，提高工作的質(zhì)量和效率，為人們提供優(yōu)質(zhì)高效服務(wù)，實現(xiàn)社會的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1人工智能概述

（1）含義：人工智能涉及較廣的學(xué)科，如語言學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)和計算機科學(xué)等，其主要目的是使機械具備人工智能的功能，從而代替人來進行危險和復(fù)雜的工作，有效保證工作人員的生命安全，促進工作效率的提升。對于人工智能而言，其能夠?qū)⒆匀恢悄芎腿祟愔悄芗右詤^(qū)別，并利用系統(tǒng)設(shè)備模擬人類活動，有效完成操作人員的指令，能夠指導(dǎo)計算機科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，因此計算機可將其作為核心技術(shù)，從而將問題求解和數(shù)值計算轉(zhuǎn)變化知識處理。

（2）特點：人工智能主要是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為甚礎(chǔ)加以發(fā)展，能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運行環(huán)境的安全性和穩(wěn)定性。一般而言，人工智能的特點主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是對不確定的信息加以處理。利用網(wǎng)絡(luò)分析模糊處理方式來打破固定程序的限制，對人類的智能活動加以模擬，有效處理不確定的信息，并對系統(tǒng)資源的全局或局部情況加以實時追蹤和了解，為用戶提供所需信息。二是便于網(wǎng)絡(luò)智能化管理。將人工智能應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)管理工作中，能夠給提高信息處理的效率和準(zhǔn)確性，并利用其記憶功能來建立健全的信息庫，便于信息的存儲。同時將信息庫作為信息總結(jié)、解釋和綜合的有效平臺，保證高級信息的科學(xué)性和正確性，有效提高網(wǎng)絡(luò)管理的水平[2]。三是寫作能力強。人工智能能夠?qū)Y源進行優(yōu)化整合，傳輸和共享各個用戶之間的資源，有機整合寫作方式與網(wǎng)絡(luò)管理，提高網(wǎng)絡(luò)管理工作的效益與效率。

2計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用

2.1必要性

隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問題越來越突出，人們越來越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理中的網(wǎng)絡(luò)控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控功能，以便及時處理信息，保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。在早期階段應(yīng)用計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來分析數(shù)據(jù)時，往往難以保證數(shù)據(jù)的規(guī)則性和連續(xù)性，影響數(shù)據(jù)的真實性與有效性，因此將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，具有十分重要的意義。目前，隨著計算機的廣泛應(yīng)用，用戶對網(wǎng)絡(luò)安全管理提出了更高的要求，以便保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。由于網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象逐漸增多，要想保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全，必須要強化計算機的反應(yīng)力和觀察力，合理應(yīng)用人工智能技術(shù)，建立優(yōu)化與智能化的管理系統(tǒng)。這樣能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)故障進行及時診斷，自動收集信息，便于采用有效措施來解決網(wǎng)站故障問題，及時遏制網(wǎng)絡(luò)犯罪活動，保證信息的安全，促進網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[3]。人工智能技術(shù)能夠有效推動計算機技術(shù)的發(fā)展，而計算機技術(shù)的發(fā)展又對人工智能的運用具有決定性作用。人工智能技術(shù)能夠?qū)Σ淮_定的信息進行技術(shù)處理，動態(tài)追中信息，為用戶提供安全可靠的信息，促進網(wǎng)絡(luò)管理工作質(zhì)量和效率的提高?？傮w而言，將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠促進網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

2.2具體應(yīng)用

將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，其具體表現(xiàn)在以下幾個方面：一是系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用；二是人工智能Agent技術(shù)的應(yīng)用；三是網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。

（1）系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡(luò)管理。對于計算機網(wǎng)絡(luò)管理而言，其要想實現(xiàn)智能化發(fā)展，必須要以人工智能技術(shù)和電信技術(shù)的發(fā)展為基礎(chǔ)。人工智能不僅能夠在網(wǎng)絡(luò)的安全管理中發(fā)揮重要作用，還能夠利用其問題求解技術(shù)和專家知識庫來建立綜合管理系統(tǒng)，確保網(wǎng)絡(luò)的綜合管理。由于網(wǎng)絡(luò)具有一定的瞬變性和動態(tài)性，這在一定程度上增加了網(wǎng)絡(luò)管理工作的難度，需要實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化管理。而專家系統(tǒng)作為人工智能技術(shù)中的重要內(nèi)容，其主要是總結(jié)某一領(lǐng)域中專家的經(jīng)驗和知識，并將其錄入相關(guān)的信息系統(tǒng)中，從而有效處理該領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)問題。對于計算機網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡(luò)管理而言，能夠利用網(wǎng)絡(luò)管理中的專家系統(tǒng)來開展評價和管理工作，促進網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

（2）人工智能Agent技術(shù)。人工智能Agent技術(shù)又稱之為人工智能技術(shù)，其作為一種軟件實體，主要是由各Agent間的通訊部分、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫和知識域庫構(gòu)成，以每個Agent的知識域庫為依據(jù)，對新信息數(shù)據(jù)進行處理和溝通，有效完成相關(guān)的任務(wù)。一般而言，人工智能Agent技術(shù)能夠在用戶自定義的基礎(chǔ)上自動搜索信息，并將其傳輸至指定位置，為用戶提供智能化和人性化的服務(wù)[4]。例如用戶在利用計算機對信息進行查找時，人工智能Agent技術(shù)可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進用戶查找時間的節(jié)省。此外，人工智能Agent技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械玫搅藦V泛的應(yīng)用，如郵件的收發(fā)、會議的安排、日程的安排以及網(wǎng)上購物等，能夠為人們提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。同時，該技術(shù)具有一定的學(xué)習(xí)性和自主性，能夠使計算機對用戶分配的任務(wù)進行自動完成，促進計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的有序發(fā)展。

（3）網(wǎng)絡(luò)安全管理。人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用，其主要可從三個方面加以分析。首先是入侵檢測方面。對于計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理而言，入侵檢測不僅是其重要內(nèi)容，也是防火墻技術(shù)的核心部分，能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。入侵監(jiān)測功能在計算機網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中的有效發(fā)揮，能夠保證系統(tǒng)資源的可用性、完整性、保密性和安全性。入侵檢測技術(shù)主要是分類處理和綜合分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，對可疑數(shù)據(jù)加以過濾，將檢測的最終報告及時反饋給用戶，從而保證當(dāng)前數(shù)據(jù)的安全性[5]。入侵檢測能夠?qū)崟r監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)，不影響網(wǎng)絡(luò)性能，為操作失誤、外部與內(nèi)部攻擊提供保護。目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、模糊識別系統(tǒng)和專家系統(tǒng)等入侵檢測中開始廣泛應(yīng)用人工智能。其次是智能防火墻方面。相較于其他的防御系統(tǒng)而言，智能防火墻系統(tǒng)與其存在明顯的差異性，其能夠利用智能化的識別技術(shù)來分析、識別與處理數(shù)據(jù)，如決策、概率、統(tǒng)計和記憶等方式，從而降低計算量，及時攔截和限制無效與有害信息的訪問，保證數(shù)據(jù)信息的安全。同時，智能防火墻的應(yīng)用能夠避免病毒攻擊和黑客攻擊，阻止病毒的惡意傳播，有效管理和監(jiān)控內(nèi)部的局域網(wǎng)，從而保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠運行[6]。此外，對于智能防火墻系統(tǒng)而言，其安檢效率比傳統(tǒng)防御軟件要高，能夠?qū)芙^服務(wù)共計問題加以有效解決，避免高級應(yīng)用入侵系統(tǒng)，保證網(wǎng)絡(luò)安全管理的有效性。最后是智能反垃圾郵件方面。智能反垃圾郵件系統(tǒng)主要是利用人工智能技術(shù)對用戶郵箱加以有效監(jiān)測，自動掃描和識別垃圾郵件，保證用戶信息的安全。當(dāng)郵件進入到郵箱后，該系統(tǒng)能夠為用戶發(fā)送相關(guān)垃圾郵箱的分類信息，便于用戶及時處理垃圾郵件，保證郵箱系統(tǒng)的安全。

3結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的不斷更新與發(fā)展，人們對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的需求量也隨之增加，促使人工智能技術(shù)進一步朝著縱深方向發(fā)展。人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡(luò)管理、人工智能Agent技術(shù)、入侵檢測、智能防火墻和智能反垃圾郵件等方面，能夠有效提高信息數(shù)據(jù)的安全性，保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。同時人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠為人們提供智能化和人性化服務(wù)，提高工作效率，促進網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升，實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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第5篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

在我國的科技發(fā)展領(lǐng)域，人工智能的出現(xiàn)帶來了新的發(fā)展前景和發(fā)展動力。伴隨著科技大發(fā)展的信息化時代的到來，現(xiàn)在涉及到人們生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域都開始實現(xiàn)了人工智能技術(shù)的研究和嘗試性應(yīng)用，通過實踐應(yīng)用表明，人工智能確實發(fā)揮了巨大的技術(shù)推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細(xì)闡述了人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用和未來發(fā)展方向，最后對人工智能的科技發(fā)展措施進行了完整總結(jié)。

【關(guān)鍵詞】

人工智能；計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；運用

引言

到目前為止，我國的很多領(lǐng)域都已經(jīng)開始了人工智能技術(shù)的應(yīng)用，人工智能的技術(shù)應(yīng)用大大方便了我們的生活，同時，也實現(xiàn)了生產(chǎn)和服務(wù)領(lǐng)域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發(fā)展發(fā)揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術(shù)名詞，人工智能主要應(yīng)用在人工模擬操控以及實現(xiàn)人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關(guān)領(lǐng)域的智能性技術(shù)、智能操作方法以及智能技術(shù)應(yīng)用，屬于一門綜合性較強的技術(shù)類應(yīng)用科學(xué)。屬于一門獨立的新型技術(shù)學(xué)科。人工智能主要的應(yīng)用載體為計算機，通過技術(shù)研究嘗試實現(xiàn)計算機實體發(fā)揮出人的智能，實現(xiàn)對人的智能性模擬應(yīng)用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應(yīng)用技能的計算機，通過科學(xué)的設(shè)計和新型的建造方式實現(xiàn)計算機應(yīng)用系統(tǒng)的高智能水平發(fā)揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應(yīng)用方法是利用人工技術(shù)，通過人類智能行為的計算機開發(fā)和引入，綜合性研究的科學(xué)載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術(shù)更新發(fā)展速度不斷加快，計算機的實際應(yīng)用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)普及促使電子類產(chǎn)品價格不斷下降，許多人工無法短時間內(nèi)快速完成的任務(wù)通過計算機已經(jīng)可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現(xiàn)實應(yīng)用能力和基礎(chǔ)。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領(lǐng)域，其中包括了智能化的接口設(shè)計、智能化的數(shù)據(jù)搜索以及智能化的主體系統(tǒng)研究[1]。

1.2接口技術(shù)研究

為了實現(xiàn)更加便捷自然的人工智能交流技術(shù)應(yīng)用，智能接口技術(shù)的研究在近些年來越來越受到關(guān)注。數(shù)據(jù)的提煉和有效信息的挖掘技術(shù)需要從大量模糊和隨機的數(shù)據(jù)中進行有效信息提取，從而實現(xiàn)對潛在和隱含信息中有價值數(shù)據(jù)的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數(shù)據(jù)處理功能模仿，實現(xiàn)智能化計算機的應(yīng)用。未來，人工智能將會在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進一步應(yīng)用和普及，成為未來可具發(fā)展?jié)摿Φ娜骂I(lǐng)域。在人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應(yīng)用中人機關(guān)系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產(chǎn)模式產(chǎn)生重要影響，成為整體信息技術(shù)發(fā)展的新方向和新課題。在新的發(fā)展階段，人工智能也將擁有新的應(yīng)用領(lǐng)域需要出現(xiàn)[2]。

2人工智能在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，人工智能技術(shù)應(yīng)用也逐步廣泛發(fā)展起來。互聯(lián)網(wǎng)信息時代人們的交流和聯(lián)系日益密切起來。人們的生產(chǎn)生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網(wǎng)絡(luò)信息的安全系數(shù)降低，網(wǎng)絡(luò)安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全維護應(yīng)用將成為重要的突破口，大大提高網(wǎng)絡(luò)安全系數(shù)，同時實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網(wǎng)絡(luò)安全維護中的重要技術(shù)優(yōu)勢。能夠很好的對入網(wǎng)訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩(wěn)定性[3]。同時，人工智能技術(shù)還可以很好的應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)領(lǐng)域中，一般被稱為智能信息處理技術(shù)，通過這一技術(shù)的融合可以有效提高人工智能的個性化任務(wù)設(shè)置，豐富實用方式，提高綜合服務(wù)水平。在軟件方面，各類新型開發(fā)工具都在不斷應(yīng)用，人工智能的領(lǐng)域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術(shù)革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。

3結(jié)論

綜上所述，我國的人工智能科學(xué)技術(shù)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)得到了很大的突破，科學(xué)技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)都是在人工智能發(fā)展過程中得到自身應(yīng)用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發(fā)展提供理論研究和參考價值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業(yè)學(xué)院

參考文獻(xiàn)

[1]熊英.人工智能及其在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].技術(shù)與市場，2011，02：20.

第6篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：繼電保護；人工智能技術(shù)；應(yīng)用；解析

中圖分類號： TM58 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號：

人工智能技術(shù)是通過模擬人類分析問題的思維模式，采用智能手段處理問題的技術(shù)。這種技術(shù)在實際應(yīng)用中，能夠有助于人們處理一些較為復(fù)雜的、并且難以通過數(shù)學(xué)模型進行求解的問題，提高問題的處理效率。在電力系統(tǒng)中，采用人工智能技術(shù)對系統(tǒng)中存在的故障進行檢測和處理，為電力系統(tǒng)繼電保護工作的研究與發(fā)展提供了新方法。

一、繼電保護中的人工智能技術(shù)

（一）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)也簡稱為ES系統(tǒng)，它是發(fā)展最早的、起到繼電保護作用的智能系統(tǒng)。同時，它也是在人工智能系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛、研究最深入的課題之一，這項智能系統(tǒng)與整個知識工程的研究是緊密相連的。專家系統(tǒng)的構(gòu)造，主要涉及了它對知識的表達(dá)形式、知識的運用、知識的處理等方面的研究方法以及理論知識。這個系統(tǒng)不單單結(jié)合理論知識來解決一些定性的問題，同時，還通過一種啟發(fā)式的知識，例如，專家經(jīng)驗等解決問題。這樣一來，通過這一系統(tǒng)的使用，就可以在解決問題時縮小知識的搜索的范圍，進而提高解決問題的效率。除此之外，專家系統(tǒng)當(dāng)中的解釋模塊，可以對一些在推理過程中使用到的知識、推理過程、推理結(jié)論進行進一步的解釋說明。

在電力系統(tǒng)中的繼電保護專家系統(tǒng)當(dāng)中，通常所使用的表達(dá)知識的方式主要有以下幾種：生產(chǎn)模式下的規(guī)則表示方法、框架模式下的表示方法、過程模式下的知識表示方法、面向?qū)ο蟮谋硎痉椒ā⒅R模型的表示方法。其中，面向?qū)ο蟮谋硎痉椒ê椭R模型的表示方法是在智能技術(shù)、語言技術(shù)以及計算機技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上形成的。專家系統(tǒng)在繼電保護的管理以及整定工作當(dāng)中得到了廣泛的使用。一旦電力系統(tǒng)的運行模式發(fā)生改變、引進新的設(shè)備或者設(shè)備進行檢修，面對這些現(xiàn)象，專家系統(tǒng)的定值以及相應(yīng)的保護配置都會發(fā)生改變。另外，專家系統(tǒng)還可以依據(jù)其自身的運行規(guī)程、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)以及專家經(jīng)驗等功能，來對協(xié)助系統(tǒng)的應(yīng)用人員做出保護對策。在人工智能系統(tǒng)中的專家系統(tǒng)雖然可以模擬專家來對繼電保護工作做出相應(yīng)的決策，但是，這種智能系統(tǒng)在實際使用的過程中還存在一些不足之處。例如，該系統(tǒng)在建立知識庫以及維護知識庫的方面還不是很完善，并且容錯能力差，特別是在對一些難度較大、復(fù)雜程度較高的故障進行推理時，系統(tǒng)的反應(yīng)速度較慢。以上種種不足，都會在一定程度上影響專家系統(tǒng)對繼電保護的精準(zhǔn)程度。

（二）人工智能系統(tǒng)中的模糊理論

模糊理論簡稱為FST理論，這個理論通過模糊隸屬度這一概念來表述一些不確定、不精準(zhǔn)的現(xiàn)象和事件。同時，在模糊理論當(dāng)中引進了近似推理以及語言變量等模糊邏輯，通過這樣的形式，來表達(dá)一些經(jīng)驗知識。通過對這一理論多年的探索和研究，如今，它終于成為能夠具備一套完整推理體系的繼電保護智能技術(shù)，并且被廣泛的運用到電力系統(tǒng)當(dāng)中。人們在對一件事物進行了解和認(rèn)識時，過程往往都是在一定層面上來對失誤進行辨別和劃分，在這期間，并不需要精準(zhǔn)的、復(fù)雜的計算。然而，模糊理論在解決問題時正是采用了模糊模式，為事物的識別工作提供了便捷、有效的途徑。在整個電力系統(tǒng)當(dāng)中，會存在很多電氣量，通過微機保護能夠在這方面對人類辨別失誤的能力進行模仿，并且可以區(qū)分和辨別不同對象的特征，最后，利用智能化系統(tǒng)來實現(xiàn)對事物更高的辨別性能。

在進行電力系統(tǒng)中的繼電保護工作時，智能模糊理論已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用，并且在一些領(lǐng)域上有了更新的進展。例如，發(fā)動機的保護工作、主變保護以及線路保護等等。但是，在模糊理論的應(yīng)用過程中也會存在一些問題，例如，它在針對復(fù)雜的系統(tǒng)進行模辨識、建立、修改，以及對隸屬度方面的獲取都還沒有得到進一步的完善。因此，這個系統(tǒng)在實際應(yīng)用中并不具備一定的學(xué)習(xí)能力，自然，在使用的過程中會受到一些條件的制約，進而導(dǎo)致其功能不能很好的發(fā)揮出來。

（三）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一系統(tǒng)的工作原理是最大限度上模擬人類的認(rèn)知過程和人腦內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)，通過這樣的形式來對相關(guān)信息進行處理。人工神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)自身具備很多優(yōu)勢，例如，它具備聯(lián)想記憶功能、適應(yīng)能力強，可以進行并行分布處理等等。因此，這項系統(tǒng)憑借自身的優(yōu)勢在繼電保護工作中得到了重視，并且廣泛應(yīng)用。在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力系統(tǒng)中的故障進行檢查時，它的診斷方法會與專家系統(tǒng)存在一定的差異性。人工神經(jīng)系統(tǒng)更加注重于通過對標(biāo)準(zhǔn)樣本的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，進而對系統(tǒng)內(nèi)部的閾值和連接權(quán)進行調(diào)整，這樣一來，就可以讓知識分布在網(wǎng)絡(luò)上，形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶模式。由此可見，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在獲取知識方面的能力十分強大，同時，它能夠有效的對含噪聲的數(shù)據(jù)進行處理，這在一定程度上彌補了專家系統(tǒng)在對故障檢測時存在的不足。人工神經(jīng)網(wǎng)由于本身屬于非線性的反射，所以，它可以通過這一方法來解決一些較為復(fù)雜的、并且難以求解的非線性問題，這也是它能夠在繼電保護工作中得到廣泛應(yīng)用的原因之一。最近幾年以來，在電力系統(tǒng)的繼電保護方面漸漸出現(xiàn)通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來對故障的距離、類型進行判斷，進而有針對性的保護電力設(shè)備。

通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來完成繼電保護工作，這不僅可以對故障進行準(zhǔn)確的判斷，同時，也提高了解決電力系統(tǒng)中電力故障問題的效率。但是，這種方法在性能上也存在一些不足，例如，對于一些具有啟發(fā)性的知識在處理上還不是很擅長、性能的發(fā)揮主要依靠樣本的完備程度決定等等。

二、人工智能技術(shù)在繼電保護中的應(yīng)用

對于每一種人工智能技術(shù)來說，在對其進行控制和應(yīng)用的過程中都會存在一定的局限性，并且由于這個局限性而導(dǎo)致在處理電力系統(tǒng)當(dāng)中的一些復(fù)雜問題時，技術(shù)不能充分的發(fā)揮出它的功能，達(dá)不到預(yù)期的效果。怎樣把每一種人工智能技術(shù)在解決問題時的優(yōu)勢結(jié)合起來，最終形成一個具有強大功能的綜合性人工智能控制技術(shù)，那將會在很大程度上提高處理電力系統(tǒng)當(dāng)中故障的能力。因此，我們在人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用當(dāng)中，要盡量規(guī)避每個系統(tǒng)當(dāng)中的不足，綜合利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論的優(yōu)勢，更好的完成電力系統(tǒng)保護工作。在實際應(yīng)用中，可以結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)，對變電站進行分層分布的故障診斷；可以結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，依據(jù)經(jīng)過改良之后的IEC三比值法，以此建立可以為電力系統(tǒng)中的變壓器進行故障診斷的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過這個模型能夠有效的對系統(tǒng)中一些不固定的故障因素進行處理，并且它具備了較強的獲取知識的能力。從人類思維的發(fā)展模式角度來看，將各種人工智能技術(shù)進行融合，分析影響人工智能診斷準(zhǔn)確率的因素，進而提高檢測故障的準(zhǔn)確率。

總結(jié)：

綜上所述，針對目前現(xiàn)有的人工智能技術(shù)進行重新整合，讓它們可以充分的發(fā)揮出自身的優(yōu)勢，揚長避短。深入的分析人工智能技術(shù)的理論知識和應(yīng)用方法，研究完善繼電保護的手段，提高人工智能技術(shù)對故障的處理能力，確保電力系統(tǒng)能夠健康、穩(wěn)定運行。

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第7篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機器人技術(shù)，虛擬與增強現(xiàn)實技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對智能醫(yī)學(xué)教育新模式進行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環(huán)節(jié)。實驗教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時間內(nèi)難以進行準(zhǔn)確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負(fù)面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進步也是非常困難的，因為基因規(guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時的時間來檢查一個病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對于新時代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計算機可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強了學(xué)生的感性認(rèn)識，加強了對所學(xué)知識的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺可使教學(xué)擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學(xué)、南開大學(xué)等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學(xué)本科教育，旨在彌補上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當(dāng)為醫(yī)學(xué)生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。該專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)，電子技術(shù)、計算機技術(shù)和信息科學(xué)的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用的訓(xùn)練，具有智能醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

第8篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

 

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進展，而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

 

這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

 

人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。

 

目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

 

離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時出局。

 

BAT保守布局

 

中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會。當(dāng)時該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。

 

當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。

 

李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

 

“到了后期，太長遠(yuǎn)項目，或是比較創(chuàng)新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財經(jīng)》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經(jīng)過驗證沒有商業(yè)化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。

 

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實。

 

從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。

 

硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

 

百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。

 

2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。

 

百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網(wǎng)進入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現(xiàn)征信升級，實現(xiàn)“秒放”貸款。

 

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動開始，逐漸加大檔位。

 

阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。

 

阿里的設(shè)想是，未來，在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。

 

多位接受《財經(jīng)》記者采訪的專家評價，阿里這個技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗的專家型勞動，是機器擅長的經(jīng)驗學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

 

閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，要實現(xiàn)這個目標(biāo)，除了技術(shù)平臺，還需要整個醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務(wù)平臺之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景，從而實現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動”。

 

阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場有關(guān)未來的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各個業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術(shù)機構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。

 

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。

 

其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團隊聚焦圖象識別領(lǐng)域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機互動領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進行了原發(fā)。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應(yīng)答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

 

騰訊高級副總裁姚星在接受《財經(jīng)》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點;二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。

 

騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù)，讓“機器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

 

BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。

 

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。

 

國際巨頭深入無人區(qū)

 

如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。

 

這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。

 

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計算領(lǐng)域最先進技術(shù)的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計算機芯片)。

 

Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進一步開發(fā)、商用和增強“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項目。

 

Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領(lǐng)域展開競爭的武器。

 

另一個代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認(rèn)知計算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。

 

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實力總結(jié)為“認(rèn)知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財經(jīng)》記者表示，IBM推動認(rèn)知計算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

 

微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。

 

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

 

微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計算機視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

 

微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個人工智能生態(tài)圈。

 

它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實商業(yè)世界中隱蔽得最深。

 

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

 

值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

 

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學(xué)機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。

 

如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計算賦予技術(shù)更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購物體驗的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

 

人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

 

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。

 

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。

 

這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實用。他們不用從底層技術(shù)一點點學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。

 

對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

 

做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

 

以醫(yī)療領(lǐng)域為例，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。

 

2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。

 

Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。

 

國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)?！澳切┎攀强梢灶嵏参磥淼膹椝帯！?/p>

 

填補斷層

 

人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā);基礎(chǔ)層則是計算能力和數(shù)據(jù)資源。

 

BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重斷層。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

 

多位接受《財經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。

 

騰訊高級副總裁姚星告訴《財經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個共識，開始大量考察美國的機器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多;二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

 

姚星向《財經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。

 

對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少，因為根是斷的，(技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外，要到國外看?！?/p>

 

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補，快速搶占市場。

 

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。

 

Face++在人臉檢測的多項指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個指標(biāo)高于Facebook團隊。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。

 

進行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

 

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當(dāng)昂貴的?！遍h萬里對《財經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法。”

 

技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內(nèi)容。

 

王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對《財經(jīng)》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人。”

  

  李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

 

今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺效益最大化的公司。

 

微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ?，中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實存在差距，國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說。

 

擠出泡沫

 

馬云在一次內(nèi)部講話中強調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了。”

 

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(chuàng)新，遲早會被顛覆?！?/p>

 

開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。

 

市場調(diào)研機構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險資本對人工智能的投資增長302%，達(dá)到3.09億美元。

 

中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。

 

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風(fēng)險是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價值。

 

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄?。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關(guān)鍵點：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

 

其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機構(gòu)。

 

“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息?！睏钛笳{(diào)侃說。

 

危險在于，就算是一些初創(chuàng)時期確實手握人工智能獨特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

 

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。

 

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

 

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學(xué)、生物學(xué)、社會學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個學(xué)科，中國高校基礎(chǔ)學(xué)科的研究能力無法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對接的機制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國的經(jīng)驗來看，正是其從法律、機制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。

 

一些樂觀的投資人認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。

第9篇：人工智能技術(shù)總結(jié)范文

［關(guān)鍵詞］人工智能；會計；基礎(chǔ)會計

1人工智能在會計領(lǐng)域的應(yīng)用特質(zhì)

將德勤財務(wù)機器人、用友財務(wù)機器人等人工智能在會計領(lǐng)域的應(yīng)用狀況進行分析，可以看到人工智能在會計領(lǐng)域的應(yīng)用有以下特點。（1）大量規(guī)則化應(yīng)用領(lǐng)域被人工智能取代。原始憑證審核，依托于電子票據(jù)二維碼應(yīng)用，票據(jù)關(guān)鍵信息（如發(fā)票抬頭、稅號、發(fā)票內(nèi)容、金額等）被人工智能識別并依照規(guī)則進行判斷；根據(jù)原始憑證相關(guān)信息依照借、貸規(guī)則選擇相應(yīng)會計科目編制會計憑證，也是人工智能依照既定規(guī)則完成；根據(jù)記賬憑證完成記賬和報表編制，在會計電算化時代即已完成，對于人工智能而言，則更是“小兒科”，僅需要依照既定規(guī)則將數(shù)據(jù)庫文件以視圖形式呈現(xiàn)?？梢钥吹?，從原始憑證審核、記賬憑證編制再到賬簿形成、報表形成，會計明晰的規(guī)則為人工智能應(yīng)用提供了切合的舞臺，而有明確規(guī)則的領(lǐng)域是人工智能能夠凸顯其計算能力的優(yōu)勢領(lǐng)域。由此可見，以規(guī)則為基礎(chǔ)的會計核算應(yīng)用領(lǐng)域能夠被人工智能“完美”替代。這也是德勤機器人、用友財務(wù)機器人等人工智能最先得以應(yīng)用的領(lǐng)域。（2）經(jīng)驗化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄苋〈?。人工智能以超強的自我學(xué)習(xí)能力著稱，能夠通過大數(shù)據(jù)獲取認(rèn)知上的進步，可以從大量的圖片中學(xué)習(xí)識別貓，也可以從大量的棋譜中學(xué)習(xí)對弈。會計、醫(yī)生曾經(jīng)被認(rèn)為“越老越值錢”，即是基于經(jīng)驗的價值增加，在工作中不斷學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗，能夠借助經(jīng)驗處理非常規(guī)、復(fù)雜的情形。通過學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗獲得認(rèn)知進步，已經(jīng)成為人工智能擅長的領(lǐng)域。在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，人工智能可以通過案例學(xué)習(xí)獲得“經(jīng)驗”，并且由于存儲記憶能力的顯著優(yōu)勢超過會計、醫(yī)生的經(jīng)驗。因此，經(jīng)驗化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒈蝗斯ぶ悄苋〈＃?）人工智能應(yīng)用推廣速度受到成本的影響。2017年德勤財務(wù)機器人推出，隨后用友財務(wù)機器人、浪潮財務(wù)機器人也相繼面世，一年時間之后這些財務(wù)機器人并沒有大量應(yīng)用，其原因既有技術(shù)成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。財務(wù)機器人的應(yīng)用成本，不僅包括購買財務(wù)機器人的價格，還包括企業(yè)轉(zhuǎn)換成本。在ERP、財務(wù)共享中心等信息化建設(shè)之后，信息系統(tǒng)建設(shè)的投入大、實施風(fēng)險高的特征使得企業(yè)對于系統(tǒng)切換心存顧慮，使用財務(wù)機器人是否又將成為投入高、見效慢的項目，成為企業(yè)應(yīng)用財務(wù)機器人不得不考慮的問題。也正是由于受到應(yīng)用成本的影響，財務(wù)機器人在2017年推出之后只是引起了觀念、認(rèn)知上的“地震”，廣泛的應(yīng)用并未看見。

2“基礎(chǔ)會計”課程核心

從目前國內(nèi)高校會計專業(yè)、財務(wù)管理專業(yè)所開設(shè)“基礎(chǔ)會計”（會計學(xué)）課程的情況來看，該課程仍然作為專業(yè)基礎(chǔ)課開設(shè)，其核心內(nèi)容一般包括：（1）會計核算基本方法，涉及會計要素、會計等式、復(fù)式記賬、憑證、賬簿、財務(wù)報告等內(nèi)容。通過這些內(nèi)容的學(xué)習(xí)，學(xué)生將掌握借貸記賬、憑證編制、賬簿登記、財務(wù)報告編制等基本方法，掌握會計核算的基本規(guī)則，理解會計的基本邏輯與方法。（2）會計核算基本操作，涉及憑證填寫與審核、賬簿登記、財務(wù)報表編制等內(nèi)容。在會計基本方法學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，學(xué)生將通過實驗等方式，掌握憑證填寫與審核的規(guī)范、賬簿登記的規(guī)范、財務(wù)報表編制規(guī)范等操作環(huán)節(jié)的要求，通過實踐體會從憑證填制與審核、賬簿登記、財務(wù)報表編制的規(guī)則與過程，并完成從理論到實踐的轉(zhuǎn)換。（3）會計視角的形成。在對會計要素、復(fù)式記賬的理解中，學(xué)生將完成對經(jīng)濟活動的會計視角理解。例如，企業(yè)完成銷售活動，從經(jīng)濟活動的范疇理解，更多強調(diào)客戶關(guān)系管理、合同簽訂、履行合同等節(jié)點，而從會計視角理解，則更強調(diào)伴隨銷售活動產(chǎn)生的資金流和成本化物流，即在收入形成的同時，根據(jù)資金支付的狀況選擇銀行存款、或者應(yīng)收賬款、或者應(yīng)收票據(jù)、或者預(yù)收賬款進行核算，同時在物流發(fā)生后結(jié)轉(zhuǎn)相應(yīng)成本。將經(jīng)濟活動的會計本質(zhì)進行識別，培養(yǎng)和形成會計視角成為“基礎(chǔ)會計”課程的關(guān)鍵內(nèi)容。也正是因為這個原因，“基礎(chǔ)會計”成為會計入門課程。

3人工智能對“基礎(chǔ)會計”課程的挑戰(zhàn)

（1）規(guī)則化應(yīng)用將被人工智能取代，但修訂完善規(guī)則為會計人員留出了空間。人工智能因其超強的運算能力，能夠在既定規(guī)則的指揮下“毫無怨言”地處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制等工作，并且處理效率更高。單純地規(guī)則化應(yīng)用，會計人員與人工智能相比，完全不具有優(yōu)勢。僅僅只有在人工智能技術(shù)應(yīng)用的成本還相比人工成本更好的前提下，原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制工作仍由會計人員完成。當(dāng)人工智能技術(shù)應(yīng)用成本得以降低，采用人工智能技術(shù)相比雇傭會計人員成本更低，會計人員無疑將面臨被人工智能所取代。這也是業(yè)界認(rèn)為人工智能帶來會計“地震”的重要原因。雖然2017年會計人工智能出現(xiàn)后并沒有馬上帶來會計人員下崗潮，但這一時刻不會太遠(yuǎn)，一旦人工智能應(yīng)用成本得以降低，在人工成本逐漸上升的現(xiàn)實狀況下，處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制的純規(guī)則化會計崗位將被人工智能取代。與此同時，我們必須意識到，人工智能以規(guī)則為基礎(chǔ)完成會計活動，那么誰來定義規(guī)則？戰(zhàn)勝棋圣的人工智能以圍棋規(guī)則為基礎(chǔ)開展對弈，無人駕駛以道路交通規(guī)則為基礎(chǔ)完成駕駛，財務(wù)機器人在完成會計活動時同樣基于既定的規(guī)則。從國家層面看，“會計準(zhǔn)則”處于不斷的修訂完善過程中，新的經(jīng)濟形式不斷出現(xiàn)，會計準(zhǔn)則往往緊隨著新經(jīng)濟活動而修訂完善。一旦會計準(zhǔn)則變更，意味著完成會計活動的人工智能所依據(jù)的規(guī)則也需要變更。因此，規(guī)則變更與修訂為會計人員留出了空間?！叭斯ぶ贫ㄒ?guī)則，人工智能完成規(guī)則”可能成為未來會計活動的新形式！會計人員制定規(guī)則，是否需要從了解基本規(guī)則入手呢？答案無疑是肯定的。作為制定規(guī)則的會計人員，不可能完全不了解基本的借貸規(guī)則、基本的賬務(wù)處理規(guī)則，就開始著手調(diào)整規(guī)則?；诖?，了解和掌握基本會計規(guī)則應(yīng)當(dāng)成為會計人員的必須，通過“基礎(chǔ)會計”課程促使會計人員了解和掌握會計基本規(guī)則也成為必要選擇。但人工智能應(yīng)用會計規(guī)則的優(yōu)勢，促使會計人員在學(xué)習(xí)掌握基本會計規(guī)則時必須思考，學(xué)習(xí)基本會計規(guī)則的目的是應(yīng)用還是修訂完善？如果僅僅將學(xué)習(xí)會計規(guī)則的目的定位于應(yīng)用，這樣的會計人員只能定義為初級會計人員，一旦其人力成本高于人工智能技術(shù)應(yīng)用成本，這種崗位人員無疑是會慘遭淘汰。因此人工智能的出現(xiàn)逼迫會計人員將學(xué)習(xí)會計規(guī)則的目的定位于修訂會計規(guī)則的高端人才，只有在基礎(chǔ)規(guī)則之上，跳出規(guī)則制定規(guī)則，才可能在人工智能應(yīng)用的大趨勢下贏得一席之地。（2）經(jīng)驗積累將被人工智能取代，但經(jīng)驗規(guī)則化為會計人員留出了空間。會計人員的經(jīng)驗積累建立在大量案例處理的基礎(chǔ)上，在復(fù)雜經(jīng)濟業(yè)務(wù)處理過程中形成隱性知識，如果這些隱性知識不能顯性化、不能總結(jié)提升為規(guī)則，這些隱性知識只能藏于人員的頭腦里，導(dǎo)致似乎“越老越值錢”。人工智能具有大數(shù)據(jù)處理能力，在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成“經(jīng)驗”從而自我學(xué)習(xí)，并且其總結(jié)的經(jīng)驗將以“代碼化”的形式顯性體現(xiàn)，相比會計人員而言，經(jīng)驗形成的能力更強、經(jīng)驗顯性化的能力也更強。但從經(jīng)驗到規(guī)則，人工智能還不能直接將積累的經(jīng)驗形成規(guī)則，規(guī)則的形成還需要人工干預(yù)。因此，會計人員的經(jīng)驗積累可以被人工智能取代，但經(jīng)驗規(guī)則化為會計人員留出了空間。面臨人工智能應(yīng)用，會計人員“越老越值錢”的優(yōu)勢將不復(fù)存在，會計人員的價值不再建立在工作經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，而是建立在經(jīng)驗知識化、并進一步規(guī)則化的基礎(chǔ)上。會計人員要完成經(jīng)驗規(guī)則化過程，也需要對基本規(guī)則熟悉了解、并對經(jīng)驗是否作用于規(guī)則修訂進行判斷的基礎(chǔ)上，因此對于基本規(guī)則的了解和掌握也是必不可少的。盡管“基礎(chǔ)會計”課程僅僅是會計入門知識的介紹，不能形成會計處理經(jīng)驗，在經(jīng)驗積累方面不存在是否課程內(nèi)容是否被人工智能取代的問題，但由于會計人員需要將經(jīng)驗規(guī)則化，需要熟悉了解基本規(guī)則，并對經(jīng)驗是否推動規(guī)則變化做出判斷，因此通過“基礎(chǔ)會計”課程學(xué)習(xí)了解基本規(guī)則仍然是必要的。（3）會計視角的形成仍需通過“基礎(chǔ)會計”課程培養(yǎng)。人工智能完成了從原始憑證審核到記賬憑證編制、再到賬簿登記、報表編制的任務(wù)，使用人工智能完成這些任務(wù)得到的是憑證、賬簿、報表這些結(jié)果的呈現(xiàn)，對于這些結(jié)果、這些信息究竟對于會計人員意味著什么，會計人員通過這些信息怎樣從會計的視角去理解經(jīng)濟業(yè)務(wù)，人工智能并未給出答案。而“基礎(chǔ)會計”課程則是從經(jīng)濟業(yè)務(wù)到會計業(yè)務(wù)的橋梁和紐帶，通過“基礎(chǔ)會計”課程的學(xué)習(xí)，會計要素、會計科目等內(nèi)容成為將經(jīng)濟語言轉(zhuǎn)換為會計語言的工具，會計視角得以培養(yǎng)形成。因此，從會計視角培育需要來看，“基礎(chǔ)會計”課程仍然是有必要開設(shè)的。

4“基礎(chǔ)會計”應(yīng)對人工智能應(yīng)用的適應(yīng)性調(diào)整

概括起來看，面對人工智能應(yīng)用的大趨勢，“基礎(chǔ)會計”課程仍有必要開設(shè)，但應(yīng)對這一趨勢，需要從課程目標(biāo)、課程內(nèi)容上進行適應(yīng)性調(diào)整。具體包括：（1）“基礎(chǔ)會計”課程目標(biāo)需要定位于會計基本規(guī)則體系建立而非操作能力。由于人工智能能夠以高效率的優(yōu)勢完成規(guī)則應(yīng)用，因此“基礎(chǔ)會計”課程目標(biāo)不能再強調(diào)憑證編制、賬簿登記、報表編制等應(yīng)用能力，應(yīng)該將“基礎(chǔ)會計”的課程目標(biāo)定位于促使學(xué)生構(gòu)建會計規(guī)則體系，培育經(jīng)濟業(yè)務(wù)的會計視角。學(xué)生學(xué)習(xí)“基礎(chǔ)會計”的目的不再是掌握原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制操作，而是建立會計規(guī)則體系，掌握會計語言實現(xiàn)從會計角度理解經(jīng)濟業(yè)務(wù)。（2）“基礎(chǔ)會計”課程內(nèi)容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規(guī)則體系內(nèi)容，弱化憑證、賬簿等操作性內(nèi)容。根據(jù)前面的分析可見，“基礎(chǔ)會計”作為基本規(guī)則介紹的入門課程，學(xué)生需要通過該門課程的學(xué)習(xí)，掌握會計基本規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上逐步培養(yǎng)提升規(guī)則制定的能力。以往課程中，通過實驗、實訓(xùn)提高學(xué)生填寫憑證、登記賬簿的操作能力，但這些操作未來將被人工智能高效替代。在人工智能在會計規(guī)則化應(yīng)用領(lǐng)域形成趨勢的當(dāng)前，操作能力培養(yǎng)這部分內(nèi)容需要弱化，而對于會計規(guī)則體系的理解、會計視角的培養(yǎng)應(yīng)當(dāng)強化。（3）“基礎(chǔ)會計”課程內(nèi)容中需要適當(dāng)增加有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能方面的內(nèi)容，介紹大數(shù)據(jù)、人工智能在會計領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢，以幫助學(xué)生了解會計在信息時代、人工智能時代可能發(fā)生的變革，提前應(yīng)對可能發(fā)生的變化。會計不能脫離社會經(jīng)濟生活而存在，人工智能時代已經(jīng)對會計提出了變革要求，應(yīng)對這一要求，“基礎(chǔ)會計”應(yīng)當(dāng)不回避，主動做出調(diào)整和適應(yīng)。例如，對于會計總論的闡述中，介紹會計的發(fā)展趨勢，不能還停留將會計電算化作為發(fā)展前沿，電算化階段已經(jīng)成為過去，大數(shù)據(jù)、人工智能才是未來的發(fā)展前沿；在會計的發(fā)展階段中，古代會計階段、現(xiàn)代會計階段、電算化會計階段的劃分也值得商榷，復(fù)式記賬、計算機的出現(xiàn)作為階段劃分的關(guān)鍵節(jié)點，但在2017年人工智能推出后，是否在電算化會計階段之后已經(jīng)需要重新再切分出人工智能會計應(yīng)用階段，值得學(xué)術(shù)界探討。

5結(jié)語

財務(wù)機器人誕生后會計崗位可能面臨失業(yè)潮，“基礎(chǔ)會計”課程似乎也已經(jīng)沒有必要開設(shè)。通過分析人工智能的特質(zhì)、“基礎(chǔ)會計”課程的核心，指出在人工智能應(yīng)用趨勢到來的當(dāng)前，規(guī)則化應(yīng)用將被人工智能取代，但修訂完善規(guī)則為會計人員留出了空間；經(jīng)驗積累將被人工智能取代，但經(jīng)驗規(guī)則化為會計人員留出了空間；會計視角的形成仍需通過“基礎(chǔ)會計”課程培養(yǎng)。因此“基礎(chǔ)會計”課程仍然有必要開設(shè)，其課程目標(biāo)需要定位于會計基本規(guī)則體系建立而非操作能力，其課程內(nèi)容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規(guī)則體系內(nèi)容，弱化憑證、賬簿等操作性內(nèi)容，同時課程內(nèi)容中需要適當(dāng)增加有關(guān)大數(shù)據(jù)、人工智能方面的內(nèi)容。

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