人工智能技術(shù)進(jìn)展精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(kuò)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(jī)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(yùn)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(yùn)用到安全領(lǐng)域，機(jī)器自動化和機(jī)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(jìn)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(hù)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(jī)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(jìn)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(qiáng)大的學(xué)習(xí)、思考和進(jìn)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(hù)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(hù)、優(yōu)化演進(jìn)的主動安全防御體系。

（4）基于進(jìn)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(kuò)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(dú)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(kuò)大，將進(jìn)一步擴(kuò)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(jī)器學(xué)習(xí)對付網(wǎng)絡(luò)犯罪較為有效，因此機(jī)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(jī)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)持續(xù)的自我進(jìn)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(jī)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(qiáng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全防御：

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML， Machine Learning):在安全中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可增強(qiáng)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(jìn)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和過程自動化技術(shù)來進(jìn)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(jìn)行加固。安全事件發(fā)生時，機(jī)器學(xué)習(xí)還能通過模擬來誘導(dǎo)攻擊者，保護(hù)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(jī)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(hù)等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應(yīng)用?？偠灾脵C(jī)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(jìn)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(jìn)行分析，進(jìn)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(jìn)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(diǎn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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2篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

[關(guān)鍵詞]人工智能；商業(yè)銀行；效率

當(dāng)代社會，人工智能技術(shù)對各大領(lǐng)域的發(fā)展帶來沖擊。商業(yè)銀行作為金融行業(yè)科技創(chuàng)新的前沿領(lǐng)域，應(yīng)主動求變，積極應(yīng)對人工智能對商業(yè)銀行經(jīng)營模式帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，將人工智能技術(shù)帶來的壓力內(nèi)生為自身改革的動力，理智看待人工智能的發(fā)展，堅持技術(shù)創(chuàng)新，全面推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)創(chuàng)新，以順應(yīng)信息化潮流。發(fā)展情況不同地區(qū)的商業(yè)銀行也要客觀認(rèn)識自身在“客戶資源、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、社會信譽(yù)”等方面的優(yōu)勢，取長補(bǔ)短。鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)一般不如城市地區(qū)發(fā)展快，鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員在接受科學(xué)技術(shù)進(jìn)步帶來的發(fā)展同樣可能會比城市人員接受得慢，因此需通過匹配當(dāng)?shù)匕l(fā)展情況來適當(dāng)?shù)?、逐步地在商業(yè)銀行引入人工智能。各大商業(yè)銀行在當(dāng)?shù)厝藛T可接受的程度引入一定的人工智能技術(shù)，搭建多樣化平臺服務(wù)模式，不僅為前臺工作人員減輕工作負(fù)擔(dān)，而且能快速響應(yīng)市場需求，為商業(yè)銀行自身的改革發(fā)展打基礎(chǔ)、存實力，不斷提高綜合實力全力進(jìn)軍智能化領(lǐng)域。另外，政府應(yīng)對積極引進(jìn)人工智能的商業(yè)銀行提供大力的支持，包括資金及技術(shù)上的支持。為商業(yè)銀行提供暢通的援助流程，確保人工智能技術(shù)的發(fā)展不受基礎(chǔ)設(shè)施滯后的干擾，推進(jìn)我國商業(yè)銀行智能化改革的進(jìn)程；政府應(yīng)從行業(yè)規(guī)范入手，適當(dāng)干預(yù)，及時推出有關(guān)人工智能的法律法規(guī)和管理條例，促進(jìn)商業(yè)銀行人工智能的健康可持續(xù)發(fā)展，避免有心之人假借人工智能技術(shù)破壞商業(yè)銀行管理經(jīng)營秩序，為人工智能技術(shù)的發(fā)展做好基礎(chǔ)性工作。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和時代的發(fā)展，人工智能技術(shù)正在逐步進(jìn)入大家的視野。無論是上班打卡的人臉識別技術(shù)，還是回家后掃地機(jī)器人的智能自動清掃技術(shù)，都為大家?guī)聿簧俦憷蔀楝F(xiàn)代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范圍內(nèi)蓬勃興起，商業(yè)銀行作為金融科技的重要行業(yè)，自然要積極引入人工智能技術(shù)來提高行業(yè)的工作效率，改善自身管理與成本問題，以提高整體運(yùn)營水平，使其在激烈的金融市場中更具競爭力。

1.商業(yè)銀行對人工智能引入的主要方面

據(jù)我們觀察了解，目前商業(yè)銀行對于人工智能的主要應(yīng)用在智能人工客服、大數(shù)據(jù)分析以及簡單的私人理財顧問三方面。首先，智能人工客服的生物識別、自然語言處理技術(shù)能夠高效的為商業(yè)銀行的前臺人員減少不必要的業(yè)務(wù)量，使人工客服以客戶能夠理解的方式傳達(dá)信息和解決問題，提高了商業(yè)銀行客服方面的辦事效率，從而提升了客戶對商業(yè)銀行辦理業(yè)務(wù)的新鮮感和好感度。人工智能技術(shù)的引進(jìn)對于商業(yè)銀行執(zhí)行層人員的分工更加專業(yè)化，有利于提高工作效率，減少因工作變化而損失的時間；可以減少人員培訓(xùn)的要求，降低成本；另外人工智能的引進(jìn)激勵商業(yè)銀行員工改變自身缺陷，提高自身應(yīng)變能力，向好的方面發(fā)展自己，進(jìn)一步推進(jìn)了商業(yè)銀行優(yōu)勝劣汰制度，降低了商業(yè)銀行的管理難度。另一方面，智能客服還可以將客戶需要處理的業(yè)務(wù)和所詢問的信息進(jìn)行合理分類，通過挖掘客戶關(guān)注熱點(diǎn)問題，為商業(yè)銀行開展?jié)撛跇I(yè)務(wù)提供科學(xué)性的支持。其次，人工智能的大數(shù)據(jù)分析功能已經(jīng)小范圍應(yīng)用到商業(yè)銀行中的風(fēng)險控制及智能數(shù)據(jù)采集，這點(diǎn)與智能客服歸類客戶詢問信息，為商業(yè)銀行挖掘潛在業(yè)務(wù)的功能有異曲同工之妙。大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)銀行運(yùn)行模式結(jié)合，可以增加商業(yè)銀行本身的風(fēng)險管理數(shù)據(jù)變量及觀測視角，豐富商業(yè)銀行的風(fēng)險數(shù)據(jù)來源，打破傳統(tǒng)商業(yè)銀行風(fēng)險數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的不完善，傳統(tǒng)銀行與新型銀行運(yùn)行模式對比，如圖1，還可以提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和客戶甄別度，優(yōu)化商業(yè)銀行內(nèi)部測評，建立安全的風(fēng)險防范機(jī)制，相對實現(xiàn)風(fēng)險管理的有效性和獨(dú)立性，提升評估精準(zhǔn)度。另外，大數(shù)據(jù)分析結(jié)合智能理財顧問，通過對客戶及風(fēng)險數(shù)據(jù)的分析、分類、整合，打造商業(yè)銀行客戶與風(fēng)險管理信息精準(zhǔn)靈活的技術(shù)平臺。該技術(shù)平臺以先進(jìn)的數(shù)字模型為基準(zhǔn)，代替人們的主觀判斷。通過在數(shù)據(jù)中篩選的“大概率”事件，為客戶制定收益最大化的策略，減少客戶在情緒波動的情況下作出的非理性投資決策。這使商業(yè)銀行的風(fēng)險管控清晰可見，在為客戶帶來相當(dāng)?shù)氖找嬉约傲己玫姆?wù)體驗的同時，也為商業(yè)銀行帶來較好的聲譽(yù)，利于突出商業(yè)銀行現(xiàn)有的優(yōu)勢，在一定程度上促進(jìn)商業(yè)銀行的轉(zhuǎn)型升級。

2.不同發(fā)展地區(qū)商業(yè)銀行的人工智能的發(fā)展及后期經(jīng)營

然而，在調(diào)查研究過程中，我們發(fā)現(xiàn)，發(fā)展情況不同的地區(qū)的商業(yè)銀行在應(yīng)用人工智能方面的廣泛度不同。由此看來，很多城鎮(zhèn)銀行不能盲目地擴(kuò)大自身人工智能化程度。當(dāng)發(fā)展?fàn)顩r不太好的地區(qū)的商業(yè)銀行一股腦的引進(jìn)人工智能設(shè)備，很有可能會造成當(dāng)?shù)厝藛T對新技術(shù)的抵抗、反感心理。久而久之，就會導(dǎo)致的人工智能技術(shù)在其業(yè)務(wù)進(jìn)展時的應(yīng)用效率低、自身管理與成本問題沒有得到改善，整體運(yùn)營水平?jīng)]有提高這些“徒有其表”的現(xiàn)象。當(dāng)前，人工智能技術(shù)與商業(yè)銀行運(yùn)營的結(jié)合還沒有達(dá)到最佳效益組合，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡的問題導(dǎo)致人工智能技術(shù)的應(yīng)用在這些地區(qū)之間存在一定的差異。人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行中的運(yùn)用僅限于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的一、二線城市和部分城市的繁華市區(qū)。很顯然，這部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，人群的接受和適應(yīng)新型科技的能力強(qiáng)，人工智能技術(shù)應(yīng)用相對廣泛。一般當(dāng)顧客進(jìn)入銀行大廳就有自助系統(tǒng)進(jìn)行服務(wù)，人工智能的數(shù)據(jù)存儲和分析功能也可以將客戶所要開展的業(yè)務(wù)加以準(zhǔn)確地分類分析，為客戶提供準(zhǔn)確高效的服務(wù)；同時，人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析可以定期監(jiān)測客戶風(fēng)險、為客戶提供相對合理的理財建議，提高客戶體驗感；除此之外，人工智能技術(shù)的引入和高效應(yīng)用使柜臺繁雜的人工業(yè)務(wù)減少很多，工作相對集中，人機(jī)協(xié)同，有效地提高了銀行的運(yùn)營效率。然而，在一些小城市和不發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)地區(qū)，人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行運(yùn)營中的應(yīng)用存在著低級、不廣泛等問題。很顯然，農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為緩慢，人群的接受和適應(yīng)能力相較落后于城市人群，人工智能技術(shù)在商業(yè)銀行開展業(yè)務(wù)過程中的應(yīng)用不是很廣泛；在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，這類地區(qū)商業(yè)銀行對于人工智能的應(yīng)用僅限于ATM機(jī)和最基本的智能客服，人工智能技術(shù)還未充分的發(fā)揮作用。

前臺人工的業(yè)務(wù)比較多，即使是有客戶通過人工智能機(jī)器進(jìn)行業(yè)務(wù)服務(wù)，也需有前臺工作人員進(jìn)行輔助指導(dǎo)。這種發(fā)展緩慢與發(fā)展不充分問題提高了商業(yè)銀行引入人工智能的成本，而且超過一半的農(nóng)村人口沒有城市人口的理財觀念，人工智能的風(fēng)險監(jiān)控和個人理財管理建議等系統(tǒng)在此就無法涉獵，導(dǎo)致“大材小用”。然而正是這種農(nóng)村地區(qū)發(fā)展不平衡不充分問題更能給商業(yè)銀行的人工智能的應(yīng)用帶來機(jī)遇。對于農(nóng)村商業(yè)銀行來說，農(nóng)村地處發(fā)展緩慢的地區(qū)，“三農(nóng)”根基堅固，人員思想意識落后，對于商業(yè)銀行積極宣傳的金融服務(wù)不感興趣，各家各戶對現(xiàn)代化的金融服務(wù)沒有概念，人工智能在商業(yè)銀行中的發(fā)展會受到一定的制約。所以，這些地區(qū)的商業(yè)銀行應(yīng)小部分引入人工智能服務(wù)，比如，可以先引入前臺服務(wù)的智能語音機(jī)器人，通過對話的方式解決客戶的需求，指導(dǎo)客戶順利完成所辦理的業(yè)務(wù)，適量地減少前臺工作人員的工作強(qiáng)度，投入到人工智能無法涉及的領(lǐng)域，物盡其用，減少商業(yè)銀行引入人工智能的成本，使當(dāng)?shù)乜蛻袈m應(yīng)人工智能帶來的便捷。當(dāng)?shù)厣虡I(yè)銀行也應(yīng)加大人力資本投資，建立培育人工智能技術(shù)人才的新機(jī)制，加大員工培訓(xùn)學(xué)習(xí)人工智能的力度，提高他們的應(yīng)用能力素質(zhì)，培養(yǎng)一支專業(yè)知識全面、業(yè)務(wù)嫻熟的隊伍，為人工智能在當(dāng)?shù)氐钠占疤峁I(yè)的服務(wù)，促進(jìn)人工智能在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展，適應(yīng)時代的變化。本專業(yè)隊伍也要憑借專業(yè)知識積極探索服務(wù)農(nóng)村的新機(jī)制和新模式，使自己的產(chǎn)品或服務(wù)有別于城市商業(yè)銀行，形成自己獨(dú)特的經(jīng)營特色。其次，還可以根據(jù)農(nóng)村需求，在人工智能技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，設(shè)立有特色的地方性商業(yè)銀行服務(wù)產(chǎn)品。一是開發(fā)出貼近農(nóng)戶需求的金融產(chǎn)品，同時加大產(chǎn)品營銷宣傳力度，尤其是在掌上營業(yè)廳等方面著重從農(nóng)村年輕客戶入手，提供差別化、個性化服務(wù)，通過便利高效的服務(wù)來吸引潛在客戶。二是加強(qiáng)對于農(nóng)村小微產(chǎn)業(yè)金融服務(wù)的創(chuàng)新，利用其發(fā)展需要融資服務(wù)的特點(diǎn)，將大數(shù)據(jù)分析與風(fēng)險管控聯(lián)系起來，使其產(chǎn)品、存貨、經(jīng)營權(quán)作抵押擔(dān)保，開展涉農(nóng)小微產(chǎn)業(yè)聯(lián)保貸款；對于個體戶，通過人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)分析組合，開發(fā)各種低風(fēng)險個人理財套餐。三是在金融環(huán)境上，農(nóng)村商業(yè)銀行作為地方性金融機(jī)構(gòu)，其業(yè)務(wù)范圍和技術(shù)水平都相當(dāng)有限，因此應(yīng)積極創(chuàng)新，與城市等較發(fā)達(dá)地區(qū)的各類金融機(jī)構(gòu)達(dá)成全方位的合作，憑借人工智能拓展經(jīng)營領(lǐng)域，創(chuàng)新經(jīng)營模式，擴(kuò)大營銷渠道。發(fā)展較好的地區(qū)就可以積極引入人工智能技術(shù)，不管是前臺大廳的智能服務(wù)還是對客戶的信息識別、智能理財推薦服務(wù)都可以提上日程，滿足客戶的需求，為客戶解決理財方面的問題。協(xié)調(diào)城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡情況，簡便人工智能的操作步驟，升級語音控制的人工智能技術(shù)實現(xiàn)人工智能與客戶良好的互動，使客戶感受到人工智能帶來的方便。另外，利用人工智能檢測客戶的風(fēng)險水平，為客戶提供相應(yīng)的銀行理財產(chǎn)品，即使客戶不接受理財產(chǎn)品，也提高了城鎮(zhèn)客戶的認(rèn)知，對銀行理財有了一定的認(rèn)識，對錢財?shù)墓芾碛辛讼鄳?yīng)的理解。這樣一來，商業(yè)銀行在加大人工智能的宣傳力度的同時也能響應(yīng)號召，改善城鎮(zhèn)地區(qū)發(fā)展落后的情況。

3.人工智能大勢所趨

第3篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；石油工程；應(yīng)用

一、關(guān)于一體化智能系統(tǒng)的構(gòu)建分析

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已逐漸在石油工程領(lǐng)域中取得了廣泛性應(yīng)用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關(guān)內(nèi)容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數(shù)據(jù)型問題。主要包括地震數(shù)據(jù)檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內(nèi)容，需得出準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據(jù)[1]；第二，優(yōu)化型問題。具體是指通過地面設(shè)備的合理優(yōu)化來大大提高石油產(chǎn)量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井?dāng)?shù)據(jù)介紹及提高采收率等內(nèi)容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當(dāng)實踐應(yīng)用手段?？傮w來說，盡管智能化系統(tǒng)已逐步應(yīng)用到石油工程中去，但卻因?qū)I(yè)人士缺乏明顯創(chuàng)新想象力而無法達(dá)到最佳效果，并且智能系統(tǒng)還具備一定局限性特點(diǎn)，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術(shù)手段，徹底解決以往智能系統(tǒng)應(yīng)用存在不足，借助科學(xué)合理分析方法對數(shù)據(jù)信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業(yè)能夠順利發(fā)展。

二、石油工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

（一）油田地面設(shè)施系統(tǒng)模擬應(yīng)用。在此以某區(qū)域油田資源為例，該油田共有700多口生產(chǎn)井，所有生產(chǎn)液體全部運(yùn)送到三相分離設(shè)備中，并從分離設(shè)備中分離出適量高壓氣進(jìn)入到管網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，并且周圍環(huán)境溫度還對設(shè)備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產(chǎn)量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關(guān)工作人員能積極構(gòu)建智能模型結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確測量出石油工程地面系統(tǒng)實際運(yùn)行情況，對分離設(shè)備產(chǎn)油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應(yīng)根據(jù)項目開況構(gòu)建神經(jīng)模型結(jié)構(gòu)，著手于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析情況，主要包括鑒定識別和數(shù)字矩陣補(bǔ)孔兩點(diǎn)內(nèi)容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數(shù)據(jù)變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結(jié)果產(chǎn)生影響，防止數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優(yōu)勢，分別是數(shù)據(jù)代表性和利用數(shù)據(jù)對研發(fā)模型進(jìn)行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串?dāng)?shù)據(jù)量低于30%情況下。

（二）地層油藏特性模擬應(yīng)用。從某種角度上來說，地層油藏特性模擬屬于非均質(zhì)地層結(jié)構(gòu)，其中油藏數(shù)據(jù)信息與測井資料二者并無明顯聯(lián)系，根據(jù)對智能系統(tǒng)常規(guī)測井曲線和共振圖像曲線的最新調(diào)查研究可進(jìn)一步明確地層特征，充分體現(xiàn)人工智能技術(shù)具備的儲藏優(yōu)勢[2]。同時地層油藏特性模擬試驗開展的主要目的便是借助口井磁共振測井資料信息構(gòu)建一個流體飽和度和滲透率都較強(qiáng)的智能模型結(jié)構(gòu)，將該模型具體應(yīng)用到石油工程中去可真實反映出油藏特征實際分布情況，但尤其需要注意一點(diǎn)就是磁共振圖像技術(shù)不能應(yīng)用于下套井中[3]。除此之外，因生產(chǎn)層構(gòu)成巖石質(zhì)量和特征存在著較大差距，所以常常數(shù)據(jù)質(zhì)量就表示巖石具體變化情況和最高數(shù)值，也就是說，若想對巖石特性有一個深入掌握，首先就要充分了解該區(qū)域內(nèi)巖石變化情況，從而借助口井?dāng)?shù)據(jù)信息構(gòu)建先對完善網(wǎng)絡(luò)模型，大大提高石油工程測量準(zhǔn)確性，進(jìn)一步凸顯人工智能技術(shù)存在優(yōu)勢，實現(xiàn)人工智能技術(shù)在石油領(lǐng)域中應(yīng)用的最佳成效。

第4篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

(訊)自20世紀(jì)50年代“有思想的機(jī)器”誕生以來，人工智能一直未能實現(xiàn)突破性進(jìn)展。直到近10年，由于技術(shù)的突飛猛進(jìn)和商業(yè)應(yīng)用的快速推廣，人工智能才插上了騰飛的翅膀。如今，人工智能已成為各國之間的競爭新賽道。在中國，今年7月，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》從國家層面制定了未來10多年人工智能的戰(zhàn)略部署。中國應(yīng)如何用好這一經(jīng)濟(jì)新引擎變成全球引領(lǐng)者?AI將如何為企業(yè)創(chuàng)造價值?而傳統(tǒng)企業(yè)又該如何布局轉(zhuǎn)型?本輯《人工智能的未來之路》就以上相關(guān)問題展開了思考。

經(jīng)過60多年的演進(jìn)，現(xiàn)今的人工智能進(jìn)入到一個以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的新階段，AI正在掀起新一波的數(shù)字革命浪潮。但除了科技領(lǐng)域，AI在大部分行業(yè)中的應(yīng)用仍處于早期階段，只有極少數(shù)先行者開展了規(guī)?；渴?。麥肯錫全球研究院的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)(IDI)排名前列的高科技、電信和金融服務(wù)也是AI應(yīng)用和投資的領(lǐng)軍行業(yè)。后來者若想追趕，別無捷徑，只能加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，提升自身的人工智能技術(shù)發(fā)展。同時，人工智能也向企業(yè)、開發(fā)者、政府和勞動者提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，相關(guān)各方應(yīng)認(rèn)真思考，加以應(yīng)對。

2017年3月，麥肯錫全球總裁鮑達(dá)民來京參加中國發(fā)展高層論壇年會，并遞交了關(guān)于中國人工智能發(fā)展的主題報告，我們將其節(jié)選為兩篇?！度斯ぶ悄軐χ袊馕吨裁?》認(rèn)為，中國現(xiàn)已成為全球人工智能研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，但數(shù)據(jù)、算法和計算能力仍存在著挑戰(zhàn)。而隨著人口老齡化的加速，中國提升生產(chǎn)力的要求愈發(fā)迫切，因此人工智能對未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。同時，它對社會和地緣政治的影響更為深遠(yuǎn)?！吨袊斯ぶ悄艿奈磥碇贰芬晃膭t進(jìn)一步指出，如果中國要把人工智能作為可持續(xù)的增長引擎，政府應(yīng)精心制定一整套戰(zhàn)略，打牢根基，鼓勵私營部門創(chuàng)新。在具體做法上，可按照三個維度的框架共五個戰(zhàn)略重點(diǎn)進(jìn)行考慮。

相比科技公司和互聯(lián)網(wǎng)新興企業(yè)，中國的傳統(tǒng)行業(yè)還沒有準(zhǔn)備好如何利用好人工智能技術(shù)，且大多數(shù)企業(yè)都沒有將其視作戰(zhàn)略重點(diǎn)。在《人工智能戰(zhàn)略:CEO應(yīng)回答的九個問題》一文，作者唐睿思(ChristopherThomas)和梁剛就人工智能的潛在影響對80家在華企業(yè)做了調(diào)查，結(jié)果表明，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)公司都未將其視作戰(zhàn)略重點(diǎn)。兩位作者建議，CEO可從三個方面入手，認(rèn)真思考九個問題，以便盡快制定適合自身的人工智能戰(zhàn)略。（來源：麥肯錫研究所 編選：）

第5篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

這或許只是序曲。3月30日，碼隆科技CEO黃鼎隆在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者采訪時稱：“AlphaGo最大的貢獻(xiàn)在于證明了機(jī)器是有‘直覺’的--在復(fù)雜到數(shù)學(xué)不可解的領(lǐng)域，能夠產(chǎn)生數(shù)據(jù)和結(jié)果的映射關(guān)系?！?/p>

黃鼎隆解釋，長期以來人們認(rèn)為機(jī)器只會計算，沒有直覺。AlphaGo通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了“直覺”，證明了在諸多細(xì)分領(lǐng)域，經(jīng)過大樣本的訓(xùn)練后機(jī)器能夠進(jìn)行判斷，如同時尚設(shè)計師可以判斷某款設(shè)計其他人會不會覺得好看，一個警察能夠通過人物的言談舉止推測他有無不良動機(jī)。

作為深圳市政協(xié)委員，黃鼎隆在今年遞交給深圳兩會的提案中稱，人工智能與智能硬件、可穿戴設(shè)備、機(jī)器人、無人機(jī)、大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、生物基因等多個產(chǎn)業(yè)相關(guān)聯(lián)，甚至是這些產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵突破所在。

“人工智能可以成為整合多個產(chǎn)業(yè)的平臺級入口，是下一個引領(lǐng)式創(chuàng)新的風(fēng)口機(jī)會。”黃鼎隆在提案中寫道。

人工智能熱浪襲來

60年前的達(dá)特茅斯會議上，AI(人工智能)概念被提出。幾經(jīng)起伏，60年后，世界頂級圍棋選手投子認(rèn)輸?shù)哪且豢蹋祟愰_始以另一種眼光看待看似科幻的“人工智能”。

打開蘋果App Store，輸入“人工智能”，排在首位的是深圳碼隆科技推出的一款叫做StyleAI的時尚APP。它是一款通過上傳取景圖片，便能快速匹配時尚達(dá)人和其他用戶服飾搭配的應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)一鍵購買相應(yīng)單品。

黃鼎隆向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者解釋稱，如果把信息系統(tǒng)看成人的大腦，互聯(lián)網(wǎng)能夠存儲知識，人工智能則扮演視覺中樞的作用，即對視覺圖像進(jìn)行解讀。

碼隆科技的目標(biāo)是希望打造一個視覺決策引擎。未來，在設(shè)備上，可以拓展到手機(jī)、無人機(jī)、機(jī)器人、可穿戴設(shè)備等所有帶有攝像頭便能獲取視覺圖像的設(shè)備，可在端到端的細(xì)分領(lǐng)域，衣食住行等各方面拓展。

相比之下，國際科技巨頭在2011年前后便紛紛開始投入巨資研發(fā)人工智能技術(shù)，相繼獲得突破性進(jìn)展。谷歌研發(fā)出可以自學(xué)玩游戲、可實現(xiàn)無人駕駛的人工智能系統(tǒng)；Facebook展示了可以向盲人描述圖片內(nèi)容的人工智能系統(tǒng)；微軟宣布Skype開始支持任意兩種語言之間實時翻譯。

黃鼎隆認(rèn)為，這一波技術(shù)突破源于三個因素：計算能力的巨大提升、數(shù)據(jù)的極大豐富和核心算法的重要突破。

目前，這波技術(shù)已經(jīng)傳導(dǎo)到國內(nèi)。百度的人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在它的搜索、廣告等產(chǎn)品線和業(yè)務(wù)線上；騰訊推出了可以自動識別圖片內(nèi)容的服務(wù)；阿里推出了人臉識別技術(shù)并應(yīng)用于金融支付；一些創(chuàng)業(yè)公司也在圖像、語音智能識別等領(lǐng)域進(jìn)行開拓。

人工智能可以分為感知、認(rèn)知、行為三個層面。當(dāng)前，人工智能技術(shù)發(fā)展主要集中在感知智能階段。推出全球首款情感社交機(jī)器人“公子小白”的深圳狗尾草科技CEO邱楠認(rèn)為，人工智能的應(yīng)用過程就像電腦普及，并不能期待技術(shù)完美無缺。

“通過優(yōu)秀的感知智能與特定域的認(rèn)知智能，可以做出特定領(lǐng)域滿足一定需求的優(yōu)秀機(jī)器人，應(yīng)該通過科技和設(shè)計的結(jié)合多創(chuàng)造一些應(yīng)用場景，促進(jìn)人工智能服務(wù)人類。”

艾瑞咨詢研究總監(jiān)劉贊介紹，未來人工智能的應(yīng)用場景分為兩部分：一是替代人工，做一些重復(fù)性的勞動，比如全自動生產(chǎn)線、機(jī)器翻譯、無人駕駛等；另一部分是輔助人類實現(xiàn)更高層次的智能，比如智能交通分流系統(tǒng)，虛擬個人助理，VR/AR眼鏡等。

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換剛起步

央視猴年春晚上，29架大疆無人機(jī)和540個優(yōu)必選機(jī)器人向大眾釋放出科技領(lǐng)域的智能信號。事實上，產(chǎn)業(yè)與人工智能之間的關(guān)系才剛剛開始。

據(jù)優(yōu)必選研發(fā)總經(jīng)理龐建新介紹，應(yīng)用控制、路徑規(guī)劃和機(jī)器人的感知、認(rèn)知、決策是機(jī)器人的三大核心技術(shù)。其中應(yīng)用控制技術(shù)屬于機(jī)器人本體算法；路徑規(guī)劃是機(jī)器人本體技術(shù)和人工智能相結(jié)合的體現(xiàn)；在認(rèn)知、感知、決策領(lǐng)域，機(jī)器人如何認(rèn)識、觀察世界，以及如何根據(jù)信息做出正確決策屬于人工智能領(lǐng)域。

從產(chǎn)業(yè)鏈上看，可以把人工智能分為基礎(chǔ)、技術(shù)、應(yīng)用三層?；A(chǔ)層指數(shù)據(jù)資源、計算能力；技術(shù)層包括算法、模型及應(yīng)用開發(fā)；應(yīng)用層則包括硬件和基于智能化的虛擬服務(wù)。前者比如機(jī)器人、智能硬件、無人機(jī)等；后者如虛擬的售后售前服務(wù)以及個人服務(wù)助手等。

“算法和技術(shù)是人工智能的核心，如果一個企業(yè)只有應(yīng)用層，那它可能是階段性的服務(wù)?！眲①澱J(rèn)為。

目前優(yōu)必選已經(jīng)有比較完善的產(chǎn)業(yè)鏈布局。龐建新透露，今年優(yōu)必選將與國內(nèi)外高校、研究所成立機(jī)器人相關(guān)產(chǎn)業(yè)研究院以及人工智能、機(jī)器人本體、運(yùn)動控制技術(shù)等上下游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的聯(lián)合研究院。

主推空中機(jī)器人的大疆，未來發(fā)展思路與優(yōu)必選類似，即對機(jī)器人的感知、控制、決策三大模塊進(jìn)行深度研究。“隨著人們對人工智能研究的深入，該領(lǐng)域會呈現(xiàn)多學(xué)科交流的多樣性特點(diǎn)。對此，大疆也在努力探索，目前還沒有太好的解決方案。”

大疆技術(shù)總監(jiān)楊碩認(rèn)為，對學(xué)術(shù)界的人來說，三個模塊的研究是分開的，而真正設(shè)計一個完整的機(jī)器人系統(tǒng)，必須要考慮耦合性。

龐建新告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者，具體的產(chǎn)品應(yīng)用是一個系統(tǒng)，單方面進(jìn)步難以帶來產(chǎn)業(yè)飛躍，需要整體向前走。目前，大疆、優(yōu)必選、碼隆科技等企業(yè)都將自己的平臺開放給開發(fā)者。

目前，大疆已經(jīng)和超過20多所國內(nèi)外高校簽訂合作協(xié)議，由大疆提供飛行器平臺，教授、學(xué)生在平臺上進(jìn)行智能和傳感器方面的技術(shù)開發(fā)。優(yōu)必選也開放了人工智能技術(shù)，通過開發(fā)者能夠獲取更多應(yīng)用場景并促進(jìn)產(chǎn)品迭代。今年4月，優(yōu)必選將推出積木機(jī)器人，把開放模塊做成接口，供用戶打造自己的機(jī)器人。

劉贊認(rèn)為，目前人工智能基本屬于實驗階段，只有一些實力強(qiáng)大的核心企業(yè)參與。技術(shù)上自身較難突破，需依賴其他領(lǐng)域的技術(shù)投入，發(fā)展周期較長，需要長期智力、資金等資源投入。

“短期來看，基于目前較為成熟的感知智能技術(shù)，如語音、視覺識別的服務(wù)硬件產(chǎn)品等應(yīng)用開發(fā)會比較多?！眲①澱f。

邱楠的看法卻相對樂觀。他認(rèn)為，認(rèn)知智能上的突破可能會帶來一個產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)。在傳統(tǒng)應(yīng)用里，智能家居是目前最有望被改變的行業(yè)。

第6篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

關(guān)鍵詞：模擬；仿真；算法危機(jī)

1　引言

目前，人類社會已處于信息時代?！靶畔⒏锩币讶媾d起。人類社會已從“數(shù)值計算”轉(zhuǎn)入全面的“問題求解”。人類正逐步把信息過程移植到計算機(jī)系統(tǒng)中進(jìn)行，從而產(chǎn)生“信息管理”、“信息工程”、“信息交換”等分支科學(xué)的需要。對于迅速擴(kuò)大“問題求解”范圍來說，現(xiàn)存的計算機(jī)功能嚴(yán)重不足，缺少“智能”。缺少智能的“計算機(jī)科學(xué)”已無法概括信息科學(xué)的全部內(nèi)容。廣義的信息科學(xué)正在形成，AI是廣義信息科學(xué)的核心。自古以來人們對于與智能有關(guān)的問題就很感興趣，只不過在計算機(jī)問世之前，沒有任何工具研究智能的本質(zhì)。AI出現(xiàn)在1956年夏天，美國東北部的新罕布什爾州的達(dá)特瑪斯大學(xué)。10人組成的研究小組歷時2個月之久的會議。會議內(nèi)容是如何利用計算機(jī)在數(shù)學(xué)、物理學(xué)、神經(jīng)學(xué)、心理學(xué)、電子工程學(xué)等方面模擬人類智能行為的學(xué)術(shù)問題?？梢娙斯ぶ悄軐W(xué)科的出現(xiàn)與計算機(jī)的問世密不可分。

2　“數(shù)據(jù)處理”與“知識處理”

科學(xué)技術(shù)的研究過去只有兩種方法，即理論研究和科學(xué)試驗。計算機(jī)的誕生和應(yīng)用使科學(xué)技術(shù)的研究出現(xiàn)了第三種方法，即“計算”、“模擬”和“仿真”。新的科學(xué)方法極大地推動了科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，其中包括對各門學(xué)科的促進(jìn)，而且使科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域出現(xiàn)了“計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”，也派生了一些其他科學(xué)分支。

計算機(jī)產(chǎn)生巨大影響的根源在于其巨大的信息處理能力。從應(yīng)用的角度分析，信息處理分為兩個階段：

第一階段，數(shù)值計算、文件處理和數(shù)據(jù)管理等。這些應(yīng)用都有明確算法，這一階段的特征可以稱為“數(shù)據(jù)處理”階段。它顯示出對許多學(xué)科現(xiàn)代化的催化劑作用，跨越了許多不可逾越的“計算”鴻溝，使許多不可解的問題迎刃而“解”。

第二階段，重點(diǎn)是邏輯與符號處理，目標(biāo)是使計算機(jī)具有較強(qiáng)的處理能力。這一階段的特點(diǎn)是“知識處理”，即邁入了AI的新領(lǐng)域。

從“數(shù)據(jù)處理”到“知識處理”既有其漸進(jìn)發(fā)展的一面，更有其飛躍的一面。知識處理有的有算法，這是漸進(jìn)性質(zhì)的發(fā)展；對于難找到算法的知識處理問題，計算機(jī)則不能有效處理?？朔惴ㄎC(jī)，這是對AI的期待。

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展是探索未知的過程，也是不斷創(chuàng)造新工具的過程。探索未知的新工具，從而使更多難題獲得更有效的解決。

3　人類認(rèn)知的進(jìn)展

推動整個科學(xué)技術(shù)發(fā)展最本質(zhì)的因素是人類的認(rèn)識和認(rèn)知。而人類認(rèn)識的發(fā)展是在與人類認(rèn)識工具的發(fā)展相互作用下共同前進(jìn)的。計算機(jī)使人類探索事務(wù)的信息成為可能。人工智能、認(rèn)知科學(xué)等進(jìn)展，提高了人類認(rèn)知過程效率。人類認(rèn)識的進(jìn)展主要體現(xiàn)在以下幾方面：

(1)人類認(rèn)識重心的轉(zhuǎn)移。從認(rèn)識客體到認(rèn)識主客體關(guān)系，進(jìn)而深入到認(rèn)識主體本身；

(2)認(rèn)識方法的改變。從直觀的籠統(tǒng)的認(rèn)識，到分門別類地分析，進(jìn)而到對物質(zhì)世界的整體化、系統(tǒng)化的認(rèn)識；

第7篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

[關(guān)鍵詞]人工智能，工程技術(shù)應(yīng)用

中圖分類號：TP 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）31-0221-01

首先，介紹下人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門綜合了計算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。人工智能的研究課題涵蓋面很廣，從機(jī)器視覺到專家系統(tǒng)，包括了許多不同的領(lǐng)域。 其點(diǎn)是讓機(jī)器學(xué)會“思考”

人工智能學(xué)科是計算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機(jī)器的一個分支。

1.20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟及計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，使得智能控制和決策的研究也取得了較大進(jìn)展。計算智能是一種仿生計算方法，它從生物底層對智能行為進(jìn)行模擬和研究，拓展了傳統(tǒng)的計算模式，為復(fù)雜問題的求解提供了新的解決辦法。為了提高計算智能的應(yīng)用效率，本文分析了二進(jìn)制遺傳算法中早熟收斂的成因，指出了傳統(tǒng)的變異算子在防止早熟收斂方面的不足，提出了一種能有效預(yù)防早熟現(xiàn)象的二元變異算子，并在此基礎(chǔ)上提出了一種便于用常規(guī)邏輯門電路實現(xiàn)的遺傳算法。鑒于參數(shù)選擇對于遺傳算法求解效率的影響。

2.人工智能在工程技術(shù)各行各業(yè)的應(yīng)用

（1）工業(yè)過程中的智能控制。生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。

（2）機(jī)械制造中的智能控制。在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。

（3）電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制。電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)、變壓器、電動機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果 。

（4）人工智能在水利工程中應(yīng)用。大壩安全監(jiān)測自動化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和大壩安全智能決策支持系統(tǒng)（DSIDSS）。

1）針對大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性問題，將現(xiàn)場總線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和基于現(xiàn)場總線的通信網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)中，提高了系統(tǒng)的可靠性和系統(tǒng)組網(wǎng)的靈活性，使大壩安全監(jiān)測自動化系統(tǒng)可根據(jù)現(xiàn)場條件靈活組網(wǎng)，增加了系統(tǒng)的實用性。重點(diǎn)研究了監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)通訊模式和功能分布。

2）針對自動化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)真實性和合理性檢驗問題，研究了大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論和過程突變理論建立了監(jiān)測數(shù)據(jù)的在線檢驗?zāi)Ｐ?，有效地解決了自動化系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的合理性和真實性的在線檢驗問題。

3）應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究了大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析方法，建立了基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)即網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模型，為大壩安全監(jiān)控模型的建立和預(yù)測提供了新的思路和方法。

4）針對合理處理DSIDSS中的不確定因素問題，采用模糊測度和模糊積分理論的基本思想和方法進(jìn)行了處理。結(jié)合模糊集和可能性理論，提出了大壩安全等級劃分和安全判據(jù)的表示方法。應(yīng)用模糊測度和模糊積分理論，較好地解決了大壩安全綜合評價中不確定性因素的計算機(jī)表示和處理方法。

5）探討了DSIDSS中的知識表示和推理技術(shù)，應(yīng)用知識的語義網(wǎng)絡(luò)和模糊產(chǎn)生式規(guī)則表示方法，建立了大壩安全智能決策支持系統(tǒng)的知識庫。所采用的模糊推理方法克服了傳統(tǒng)Bayes推理方法的部分缺陷，在實際應(yīng)用中表明是合理有效的一種推理模式。

人工智能的過程及在工程技術(shù)轉(zhuǎn)化的順序包含：

1.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新

的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對人類學(xué)習(xí)機(jī)理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計算模型或認(rèn)識模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進(jìn)行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進(jìn)。

2.模式識別

1）. 模式識別概述

模式識別（Pattern Recognition）是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識別”。隨著20世紀(jì)40年代計算機(jī)的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們當(dāng)然也希望能用計算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動。（計算機(jī)）模式識別在20世紀(jì)60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學(xué)科。

模式識別（Pattern Recognition）是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的（數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的）信息進(jìn)行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。應(yīng)用計算機(jī)對一組事件或過程進(jìn)行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對象。這些對象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。

2）.模式識別的應(yīng)用（1）文字識別（2）語音識別（3）圖像識別（4）醫(yī)學(xué)診斷

3.專家系統(tǒng)

1）.專家系統(tǒng)概述

專家系統(tǒng)是一個智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。

2）.發(fā)展歷史

專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。

第一代專家系統(tǒng)（dendral、macsyma等）以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強(qiáng)為特點(diǎn)。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。

第二代專家系統(tǒng)（mycin、casnet、prospector、hearsay等）屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)

第三代專家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機(jī)制及控制策略

3. 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖所示，其中箭頭方向為數(shù)據(jù)流動的方向。專家系統(tǒng)通常由人機(jī)交互界面、知識庫、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分構(gòu)成。知識庫用來存放專家提供的知識。專家系統(tǒng)的問題求解過程是通過知識庫中的知識來模擬專家的思維方式的，因此，知識庫是專家系統(tǒng)質(zhì)量是否優(yōu)越的關(guān)鍵所在，即知識庫中知識的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)智能是利用人工智能技術(shù)服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)是將人工智能的理論方法和技術(shù)通過具有智能處理功能的軟件部署在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中去服務(wù)于接入物聯(lián)網(wǎng)的物品設(shè)備和人。

1.智能物聯(lián)網(wǎng)

1）智能物聯(lián)網(wǎng)概念

智能物聯(lián)網(wǎng)就是對接入物聯(lián)網(wǎng)的物品設(shè)備產(chǎn)生的信息能夠?qū)崿F(xiàn)自動識別和處理判斷，并能將處理結(jié)果反饋給接入的物品設(shè)備，同時能根據(jù)處理結(jié)果對物品設(shè)備進(jìn)行某種操作指令的下達(dá)使接入的物品設(shè)備作出某種動作響應(yīng).而整個處理過程無需人類的參與。

2）智能物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)途徑

要實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能化就必須讓人工智能成為物聯(lián)知終端、傳輸網(wǎng)絡(luò)、具有人工智能的數(shù)據(jù)處理服務(wù)器。

2.物聯(lián)網(wǎng)需要的人工智能技術(shù)

1）物聯(lián)網(wǎng)中需要來自人工智能技術(shù)的研究成果.如問題求解、邏輯推理證明、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制等技術(shù)。

2）物聯(lián)網(wǎng)的智能控制

在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中.控制將是物聯(lián)網(wǎng)的主要環(huán)節(jié).如何在物聯(lián)網(wǎng)中實現(xiàn)智能控制將是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵。

3.物聯(lián)網(wǎng)智能模型

基于對人工智能技術(shù)的認(rèn)識和研究.依據(jù)人工智能模型.推演出了智能物聯(lián)網(wǎng)智能化模型。智能物聯(lián)網(wǎng)被分為五個層次機(jī)器感知交互層、通信層、數(shù)據(jù)層、智能處理層、人機(jī)交互層，共五層。

作者簡介

第8篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

中圖分類號：TP391.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）04-0000-00

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機(jī)學(xué)科的一個分支，二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。近三十年來它發(fā)展迅猛，逐步成為一個獨(dú)立的分支，無論在理論和實踐上都已自成系統(tǒng)，在很多學(xué)科領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果。美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！边@種說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，也就是研究如何應(yīng)用計算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)?？梢哉f，哪里有計算機(jī)應(yīng)用，哪里就存在應(yīng)用人工智能。

人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機(jī)實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機(jī)，使計算機(jī)能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用，人工智能將涉及到計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科在計算機(jī)方面的發(fā)展也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展，以便應(yīng)用到計算機(jī)科學(xué)上。

人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為計算機(jī)不僅是用來研究人的思維的一種工具，相反，只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦颍嬎銠C(jī)本身就是有思維的，這是指使計算機(jī)從事智能的活動。在這里智能的涵義是多義的、不確定的，下面所提到的就是其中的例子。利用計算機(jī)解決問題時，必須知道明確的程序。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認(rèn)識模型就是一例。再有，能力因?qū)W習(xí)而得到的提高和歸納推理、依據(jù)類推而進(jìn)行的推理等，也是其例。

計算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具?，F(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個科學(xué)家的專利了，全世界幾乎所有大學(xué)的計算機(jī)系都有人在研究這門學(xué)科，學(xué)習(xí)計算機(jī)的大學(xué)生也必須學(xué)習(xí)這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現(xiàn)在計算機(jī)似乎已經(jīng)變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（Deep Blue）計算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。人工智能始終是計算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科，計算機(jī)編程語言和其它計算機(jī)軟件都因為有了人工智能的進(jìn)展而得以存在。

在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設(shè)計等。在過去30多年中，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)。

80年代以來，隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及，特別是Internet的出現(xiàn)，各種計算機(jī)技術(shù)包括人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用推動著人機(jī)關(guān)系的重大變化。據(jù)日美等國未來學(xué)家的預(yù)測，人機(jī)關(guān)系正在迅速地從“以人為紐帶”的傳統(tǒng)模式向“以機(jī)為紐帶”的新模式轉(zhuǎn)變。人機(jī)關(guān)系的這一轉(zhuǎn)變將引起社會生產(chǎn)方式和生活方式的巨大變化，同時也向人工智能乃至整個信息技術(shù)提出了新的課題。這促使人工智能進(jìn)入第三個發(fā)展時期。在這個新的發(fā)展時期中，人工智能面臨一系列新的應(yīng)用需求。

軟件方面，新的開發(fā)工具不斷出現(xiàn)，使人工智能越來越方便地運(yùn)用于各種領(lǐng)域。硬件方面，性能更好、價格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片甚至“知識芯片”將不斷涌現(xiàn)，模糊計算機(jī)、神經(jīng)計算機(jī)等新一代計算機(jī)將出現(xiàn)，以代替在該領(lǐng)域的數(shù)字計算機(jī)，這無疑又將給人工智能的實際應(yīng)用帶來徹底革命。人工智能與計算機(jī)圖形學(xué)之間的相互結(jié)合和相互影響正在迅速地發(fā)展，新的智能自主圖形角色開始普及到游戲、動畫、多媒體、多用戶虛擬世界、電子商務(wù)和其他基于web的活動領(lǐng)域。 智能自主圖形角色建模是多方面努力的成果，從底層的幾何模型、物理模型，中間層的生物力學(xué)模型到高層的行為模型。

由于計算機(jī)芯片的微型化已接近極限。人們越來越寄希望于人工智能能夠帶動全新的計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展。目前至少有三種技術(shù)有可能引發(fā)新的革命，他們是光子計算機(jī)、量子計算機(jī)和生物計算機(jī)。根據(jù)推測，未來光子計算機(jī)的運(yùn)算速度可能比今天的超級計算機(jī)快1000到1萬倍。而一臺具有5000個左右量子位的量子計算機(jī)可以在大約30秒內(nèi)解決傳統(tǒng)超級計算機(jī)需要100億年才能解決的素數(shù)問題。相對而言，生物計算機(jī)研究更加現(xiàn)實，美國威斯康星*麥迪遜大學(xué)已研制出一臺可進(jìn)行較復(fù)雜運(yùn)算的DNA計算機(jī)。據(jù)悉，一克DNA所能存儲的信息量可與1萬億張CD光盤相當(dāng)。如果未來上述三種技術(shù)能夠成熟運(yùn)用，那人工智能對計算機(jī)的發(fā)展起到?jīng)Q定性的作用。人工智能一直處于計算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)

第9篇：人工智能技術(shù)進(jìn)展范文

隨著現(xiàn)代社會尖端領(lǐng)域中的新型技術(shù)的迅速發(fā)展，技術(shù)時代已經(jīng)悄然到來。當(dāng)現(xiàn)有的智能電網(wǎng)技術(shù)難以與現(xiàn)階段電能供應(yīng)的多樣化需求相匹配時，相關(guān)的技術(shù)就需要不斷地進(jìn)行更新，從而與社會的發(fā)展需求相契合。因此，在了解智能電網(wǎng)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，探討不同角度下智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展趨勢，并對此做出進(jìn)一步的完善與改進(jìn)，具有重要的現(xiàn)實意義。

2智能電網(wǎng)技術(shù)現(xiàn)狀分析

2.1先進(jìn)的發(fā)電技術(shù)促進(jìn)了新能源的廣泛應(yīng)用

隨著國家能源政策的有效推行和各種發(fā)電技術(shù)的成熟，各種各樣的新能源已經(jīng)在智能電網(wǎng)中有著更為廣泛的應(yīng)用，能源構(gòu)成也已發(fā)生較大變化，以風(fēng)能、太陽能、大容量儲能裝置等能源為代表的分布式電源在智能電網(wǎng)中有了更多的應(yīng)用。現(xiàn)階段，堅強(qiáng)智能電網(wǎng)在發(fā)電環(huán)節(jié)的發(fā)展目標(biāo)已經(jīng)基本實現(xiàn)，能源構(gòu)成秉承著環(huán)保意識和可持續(xù)發(fā)展的基本理念，在實施節(jié)能發(fā)電調(diào)度，提升常規(guī)能源利用效率等方面均取得了優(yōu)秀進(jìn)展。例如在環(huán)境保護(hù)方面，新能源的使用有效降低了發(fā)電環(huán)節(jié)溫室氣體的排放；在信息傳輸方面，雙向交互技術(shù)使得電網(wǎng)對發(fā)電側(cè)的控制水平進(jìn)一步提升，促進(jìn)了節(jié)能降耗；在能源使用方面、大型火力、水力、風(fēng)力發(fā)電機(jī)控制技術(shù)的成熟也使得廠網(wǎng)協(xié)調(diào)水平有效提升。

2.2完善的智能變電站結(jié)構(gòu)提升了電網(wǎng)的可靠性

智能變電站是一種基于全站信息數(shù)字化、通信平臺網(wǎng)絡(luò)化、信息共享標(biāo)準(zhǔn)化三大要求，利用先進(jìn)的智能設(shè)備實現(xiàn)在線智能分析、協(xié)同互動、智能調(diào)節(jié)、實時控制等一系列功能的變電站。其作為智能電網(wǎng)中的核心組成，在智能電網(wǎng)的變電系統(tǒng)中發(fā)揮著不可忽視的重要作用?，F(xiàn)階段，智能變電站多采用如“三層兩網(wǎng)”作為基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由站控層、間隔層、過程層三層構(gòu)成，并由站控層網(wǎng)絡(luò)和過程層網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)層之間的連接。其中，站控層是由數(shù)個管理子系統(tǒng)構(gòu)成，具有最高權(quán)限和高度集成權(quán)，所涉及到的技術(shù)包括實時監(jiān)視控制技術(shù)、電力系統(tǒng)通信技術(shù)、電力系統(tǒng)自動化控制技術(shù)等。以監(jiān)視控制技術(shù)為例，站控層往往能夠?qū)θ緮?shù)據(jù)進(jìn)行采集以及針對全站運(yùn)行過程實現(xiàn)監(jiān)視控制，并通過站控層網(wǎng)絡(luò)向間隔層實施二次數(shù)據(jù)傳輸，達(dá)到優(yōu)秀的監(jiān)視控制效果。而間隔層多由變電站中的二次設(shè)備構(gòu)成，其功能顧名思義，旨在實現(xiàn)在站控層和站控層網(wǎng)絡(luò)均失效的情況下將所在間隔的監(jiān)控機(jī)進(jìn)行繼電保護(hù)操作，涉及到的技術(shù)包括智能繼電保護(hù)技術(shù)、智能變電站高級應(yīng)用技術(shù)、在線式五防技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信檢測分析技術(shù)等等，是智能變電站中的核心結(jié)構(gòu)。而過程層則用于實現(xiàn)智能變電站的具體功能，包括采集實時變電設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)量、監(jiān)測變電設(shè)備實時運(yùn)行狀態(tài)和執(zhí)行站控層下達(dá)的控制命令等等，其多是由一次設(shè)備及其附屬的智能元件構(gòu)成，傳統(tǒng)變電站中常見的各類互感器、斷路器和隔離開關(guān)等均屬于過程層。

3智能電網(wǎng)的發(fā)展趨勢展望

3.1調(diào)度的智能化將實現(xiàn)智能電網(wǎng)的大范圍優(yōu)化配置

在傳統(tǒng)電網(wǎng)中，調(diào)度一直是作為電網(wǎng)運(yùn)行控制的神經(jīng)中樞發(fā)揮著重要的核心價值，隨著智能電網(wǎng)建設(shè)工作的不斷完善，調(diào)度系統(tǒng)也需要開始更加智能化，從而與智能電網(wǎng)的高要求相匹配。智能電網(wǎng)中的調(diào)度系統(tǒng)需要開發(fā)出更為全面而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)，在電網(wǎng)正常運(yùn)行時，能夠?qū)㈦娋W(wǎng)的實時運(yùn)行情況以圖表形式直接呈現(xiàn)給調(diào)度員，并在后臺利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)排查電網(wǎng)中可能存在的安全隱患，如果發(fā)現(xiàn)存在威脅，則通過智能安全預(yù)警功能通知調(diào)度員和檢修人員，從而最大限度提升智能電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性，當(dāng)調(diào)度員給出具體指令后，所配備的智能化分析系統(tǒng)將會給出了簡要的安全與經(jīng)濟(jì)性分析，幫助調(diào)度人員認(rèn)識到?jīng)Q策的可行性。對于企業(yè)而言，相關(guān)的電力企業(yè)也需要加大智能調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)、備用調(diào)度、應(yīng)急指揮控制中心建設(shè)和調(diào)度通信數(shù)據(jù)網(wǎng)等相關(guān)領(lǐng)域的建設(shè)工作，在現(xiàn)有的各級調(diào)度中心配備智能調(diào)度決策支持系統(tǒng)，將實時監(jiān)控與預(yù)警、安全隱患分析、調(diào)度計劃管理等應(yīng)用功能落實到位，從而實現(xiàn)智能電網(wǎng)的大范圍優(yōu)化配置。

3.2用電設(shè)備的信息采集交互能力和智能性將有效提升

現(xiàn)階段，用電設(shè)備的信息采集交互能力和智能性還處于較低水平，難以與智能電網(wǎng)的各項服務(wù)形成配套工作。因此，在未來的一段時間里，開展智能用電服務(wù)，推廣應(yīng)用智能電表，進(jìn)而構(gòu)建起智能化的用戶———電網(wǎng)雙向互動體系將成為大勢所趨。智能電表可以對用戶的用電設(shè)備實現(xiàn)全面監(jiān)控，通過定時讀取用戶的用電功率、用電量、工作電壓等計量參數(shù)，實現(xiàn)用戶和電網(wǎng)之間的信息交互。而電網(wǎng)方面的計量數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（MDMS）也將被進(jìn)一步完善，其可以通過智能電表等高級量測裝置互聯(lián)，實現(xiàn)對所收集數(shù)據(jù)的儲存和處理，如若發(fā)現(xiàn)異常，則可以借助未來將發(fā)展成熟的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)把智能電表和用戶室內(nèi)的各類可控電器或裝置相連接，實現(xiàn)安全隱患的實時報警。而在智能樓宇、智能家電等新興領(lǐng)域上，也同樣可以預(yù)見智能家電人機(jī)交互、樓宇電力數(shù)據(jù)雙向傳輸、用戶富余電能的回收等功能將成為可能，整個智能電網(wǎng)將通過與用戶的多樣化交互形成各式各樣的服務(wù)功能，從而發(fā)展成為互動運(yùn)轉(zhuǎn)的全新模式，讓整個電網(wǎng)的可靠性和綜合效率真正得到提升。

3.3人工智能技術(shù)將成為智能電網(wǎng)技術(shù)的核心發(fā)展方向

現(xiàn)階段，在電路、電磁、電機(jī)電器等領(lǐng)域中已經(jīng)能初步窺見人工智能技術(shù)使用的曙光，隨著未來數(shù)字技術(shù)和信息技術(shù)等尖端產(chǎn)業(yè)不不斷成熟，未來的智能電網(wǎng)中的電力設(shè)備和配套的應(yīng)用將會由傳統(tǒng)的工廠設(shè)計向計算機(jī)輔助設(shè)計作進(jìn)一步的轉(zhuǎn)變，而在這樣的前提下，加入人工智能技術(shù)，不僅可以使得新產(chǎn)品與新系統(tǒng)的創(chuàng)造周期與生產(chǎn)周期有效縮短，更可以使得系統(tǒng)設(shè)計的可靠性與智能型達(dá)到前所未有的新高度。從另一個角度而言，未來的智能電網(wǎng)中將存在著大量的自動控制裝置，包括自動繼電器、自動保護(hù)裝置、自動斷路器等，這些局部控制的協(xié)同作用看似簡單，但不同的裝置將會構(gòu)成整個電力系統(tǒng)復(fù)雜的實時控制，考慮到人工智能技術(shù)具有清晰的邏輯思維和快速的處理能力，可有效實現(xiàn)智能電網(wǎng)中電力系統(tǒng)的保護(hù)實時控制，故人工智能技術(shù)將成為未來智能電網(wǎng)技術(shù)的重要發(fā)展方向。

4結(jié)束語