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對于企業的經營管理來說，可以說是具有相當歷史經驗積累和理論研究積淀的工作之一，也可以說是領域之一。眾多年來，企業的經營管理從純粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的變化和發展，在企業的生存和發展過程中起到了最為重要的作用。但是人工智能的發展及其在各個領域的滲透，使得企業的經營管理面臨著前所未有的變化，這種變化一方面是其全新的模式帶來的不適，另一方面也是其帶來的挑戰。在眾多的企業中，少數企業很早就已經意識到了這樣的變化和挑戰，也很好的基于企業自身的實際情況而做出了相應的應對措施，但是還是有大部分的企業在人工智能面前顯得“無所適從”，沒有做好適應趨勢發展和應對挑戰的充分準備。我們希望我們的研究和探索能夠促進企業更好的面對和應對這樣的挑戰。
二、人工智能及企業管理概述
(一)人工智能概述
人工智能，就是我們平常所聽所見的“AI”，顧名思義就是通過計算機科學的理論和方式讓電腦或者程序能夠模仿人類的行為方式，以期其能夠在一定程度上代替人類的勞動。人工智能屬于計算機科學，但是卻不僅僅是計算機科學，其往往還包含了社會學、心理學、數學等等，甚至還還會涉及到具體應用領域的專業理論知識和技能，以及相關領域的人類經驗積累。由此看來，人工智能在理論知識層面具有相當的綜合性和復雜性，不會屬于某一個學科領域。對于人工智能來說，其并不是一個新的領域或者概念，其實人工智能很早就已經下理論界出現，并且得到了一些較為初級的發展。近年來，由于算法的進步以及大數據和云計算的快速發展，才使得人工智能得以“重生”，在眾多的領域越發的顯示出具有劃時代的意義和價值，也才有了當下非常火爆的“人工智能”。
(二)企業管理概述
企業管理是企業發展過程中的必要過程和手段，也是企業保持健康發展的重要基礎。總的來說，企業管理就是企業要將自身的生產經營、業務拓展等等活動通過計劃、組織、實施、監督、總結等等方式的總和，是企業自身具有綜合性和統籌性的管理過程和運營過程。企業管理更加是一個較老的話題，自大有了企業以來，企業管理就是必不可少的研究對象。經過多年的發展，企業管理也經過不斷的實踐和總結，得到了不斷的優化和提升。其中，現代企業管理是符合當下眾多企業的管理現狀和理念升級的。企業管理的目標是實現經濟效益最大化，意在通過更好的進行資源配置而實現企業各種資源使用效率的不斷提升，進而促進企業的長期可持續健康發展。
三、人工智能在現代企業管理中的運用分析
(一)打破信息孤島的智能系統
在人工智能之前的信息化時代，系統化是企業管理發展的重要方向。因此，在企業管理的眾多方面都逐步的建立起的系統或者平臺，諸如財務系統、OA辦公系統等等。相比信息化之前，信息化已經極大的促進了企業內部各個部門或者環節之間的信息流通，也使得各個環節由于系統化和流程化的加持而更加的高效和高質。但是隨著而來的缺失各個環節和部門之間的信息被禁錮在自己的系統里面，形成了眾多的信息孤島。這些信息孤島對于企業的管理決策來說也是極其不利的因素。人工智能的到來，使得企業在眾多的系統之上能夠架設一個統領的系統或者平臺，也就能夠很好的解決了信息孤島的問題。同時，在信息化時代，企業部署眾多的系統往往需要實實在在的購進和部署相關的硬件設施，這對于一些中小企業來說在成本上會產生巨大的壓力。但是在人工智能時代，由于云計算的飛速發展，企業的眾多管理系統部署并不一定需要購買相關的基礎硬件，而是可以通過云計算的方式來解決。其實，這也是能夠實現上文提到的建立解決信息孤島的統一平臺或者系統的重要原因之一。
(二)人工智能輔助企業管理決策
結合上文所提到的信息孤島，傳統企業在進行管理決策的時候，往往會面臨著眾多類型或者環節的數據難以形成有效的統一和整合，作為決策支撐的數據在數量和質量上都會呈現出相當的不足。對此，人工智能技術一方面能夠通過搭建統一化的系統平臺來打破信息孤島，提升相關數據的統一化和全面化；另一方面，基于人工智能技術，企業能夠實現智能化的數據抓取、整理和分析，甚至在一定程度上給出相應的智能決策建議，以供企業的管理者做出管理決策是進行參考。這一切都要得益于人工智能技術中的大數據分析、自然語言處理、機器學習等等核心技術，才能夠實現企業管理過程中的眾多高效過程。
(三)人工智能代替重復性工作
人工智能包含了諸如機器學習、自然語言處理等幾大核心技術，其中的機器人技術是綜合視覺處理、聽覺處理、數據處理、機器學習等等眾多技術的重要體現。也正是這些技術的加持，使得人工智能能夠實現在眾多的場景中很好的模仿人類的工作方式，以至于能夠在一定程度上代替人類而更加高效高質的完成相關工作。例如企業的行政工作，其有一部分具有重復、機械的特性，人工智能技術就能夠很容易通過相關技術學習到其內在的關聯或者趨勢，進而實現自動的模仿，代替人類進行該項工作。同樣的道理，對于眾多的生產企業來說，車間管理更加具有這類的特點，因此也是現階段人工智能能夠發揮巨大作用的地方。人工智能分擔人類的工作，總體來說能夠促進工作更加高效高質的完成，讓人類的智慧更加集中于創新和創造，更加集中于思維探索層面。
四、人工智能對現代企業管理的挑戰
(一)人才管理的挑戰
人工智能能夠在很多方面協助甚至是帶來人類的工作，并且往往能夠更加高效和高質的完成該工作。這就給企業的人才管理帶來的極大的挑戰。一個最為直接的挑戰就是企業以后或許不再需要沒有創造性和創造能力的員工。簡單重復的工作能夠有人工智能來完成，那么企業招聘來的人才就主要將精力集中與思維的創造過程中。這對于企業傳統的人才觀念和管理方式非常不同，會產生很大的沖擊。企業以后的人才管理應該更加注重其創造性的培養和提升，而不是像當下一樣僅僅集中于流程化和標準化的培養。值得一提的是，這其實不僅僅是對企業管理的挑戰，也是對人才自身的挑戰。只有很好的適應人工智能時代的發展趨勢，才是使得人才自身更好的融入企業的管理工作，贏得企業的發展機遇。
(二)決策管理的挑戰
上文已經提及，在人工智能的支撐之下，企業的管理決策會以匯集全面而實時的數據為基礎，通過相關的分析方式來作為輔助。總而言之，這種決策方式是一種集中式決策機制。這主要得益于管理界的這樣一種思想：我們擁有越多的信息往往能夠做出更加科學正確的決策。但是隨著而來的挑戰就是隨著更多的信息被收集整理出來，使得企業所面臨著的決策環境會變得異常復雜，至少相比于之前的環境是如此的。這也就給企業管理者在切實的管理決策過程中失誤了增加、變動性增大，為企業的健康穩定發展帶來一定的沖擊。人工智能時代的管理的不確定性急劇增大，使得眾多的管理者感到管理工作十分困難和束手無策，或者有一天真的將企業管理決策完全交給人工智能的時候，企業的管理工作也就無法再稱之為企業管理了，真不知道這是好還是壞！
(三)管理方式的挑戰
當人工智能時代開始到來的時候，眾多的研究者或者企業管理者都在探討和研究：未來的企業管理者或者企業管理工作會不會被人工智能所取代？或者說會在多大程度上被取代？我們認為，人工智能必定會在一定程度上代替管理者的企業管理活動，或者是更加準確地說是協助，而不會完全的代替企業管理者的企業管理工作。對于企業管理來說，其帶來的管理方式的挑戰是巨大的。例如對于傳統的企業管理來說，財務上的三大表是十分重要的基礎資料之一，甚至可以說是僅有的可以相對全面的反應企業經營情況的基礎資料。但是在人工智能時代，正如德勤所開發的“第四張報表”一樣，通過非財務信息的數據化，通過以用戶為核心，建立起來涵蓋用戶、產品、渠道三個維度的企業價值評估體系，為企業管理層的管理工作和相關決策提供重要的補充支撐。諸如類似的沖擊和變化還有很多，都將給企業管理的方式發展帶來挑戰。
五、結語
人工智能的時展趨勢不可逆轉，企業唯有很好的適應和應對才能更好的保持其市場競爭力和長期可持續的發展。同時，企業要正視人工智能在人才、決策等管理方式方面帶來的沖擊，積極應對和應用，促進自身的穩定發展。
參考文獻：
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一、人工智能概述
人工智能（簡稱AI），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的Dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質手段和能實現人工智能技術的主要設備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及學習、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現結構上的模擬，也就是模擬人類大腦的結構，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設想在實踐中被證明為無法實現，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結構的仿真性模擬，轉而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。
二、人工智能發展狀況分析
（一）全球人工智能發展現狀
目前，人工智能技術已經在美國、歐洲以及日本等發達國家得到了迅速發展。在人工智能技術研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍色牛仔電腦。據披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠學會傾聽音樂節奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發前景，其龐大的發展市場始終為全球各國以及各大企業所一致看好。除美國IBM公司繼續在人工智能技術上投入大量資金來確保其在這一領域具有全球領先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎技術和實用技術之研究，其主要研究領域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數據搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內容。
（二）我國人工智能發展現狀
可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關，在本世紀初，終于成功地研發出了國內首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態行走，從以往只能夠在已知環境下步行到如今可以在不確定的環境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經網絡、生理視覺、雙手協調以及手指控制等系統開發的多項人工智能領域重大科研成果。
三、人工智能的未來發展趨勢
技術的不斷發展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發展趨勢是不可能做到的任務。然而，從當前人工智能研究界所實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會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經網絡化與機器情感化等方向加以發展，人工智能具有非常大的發展空間與發展潛力。實事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發展與突破。一是自動推理取得新的發展。自動推理是人工智能研究領域之中最為經典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統動態化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發現，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題。可以說，在線學習問題已經成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯網技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發展實踐來看，在此方面的探究已經取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。
四、結束語
總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現實生活之中。今后，人工智能的持續發展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。
參考文獻：
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隨著互聯網技術的不斷發展，人工智能作為一項應用前景非常廣闊的技術手段，不斷深入到人們的生活中。在互聯網發展的今天，人工智能的運用越來越廣泛，無論是日常的生活、學習、娛樂還是工廠操作、科技研究等。智能化科技的出現，不但豐富了人們的日常生活，也給計算機的發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義
人工智能是計算機科學的一個分支，集研究、開發于一體，用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的一門技術科學。人工智能的研發包含哲學、語言學、心理學等學科，能夠模擬人類對外界圖像、聲音的反應。基于大數據時代數據多、規模大的特點，將機器智能化來幫助人們解決一些生活上的問題，從而提高人們的生活質量和生活安全水平。人工智能的系統過程可以把人類日常的行為習慣、思考習慣轉換成數據的形式進行儲存，以實現人類日常生活的模擬，進而實現機器的自動操作。人工智能的運用實現了我國計算機技術領域的發展，豐富了人們的生活，為社會帶來了更多的便捷，同時也是計算機技術發展的必然趨勢和必經過程。人工智能和計算機網絡技術兩者之間相互結合，互相促進，為未來發展提供了新的方向。從某種意義上講，網絡計算機的發展是以人工智能技術為核心基礎，進行更深層次的研究。從簡單的數據計算、人工搜索轉變為機器的智能操作，直到人工智能對計算機網絡安全和網絡管理中的有效運用，無一不體現了人工智能的核心地位。給予人工智能強大的優勢，將計算機系統局部資源進行處理分析，能夠快速得到對人們有利的信息，提高信息的準確性和快捷性。此外，人工智能有非常強大的協作能力，通過對資料的有效整合，根據不同用戶的不同需求來互相交換信息和資源，有效利用信息資源。
3人工智能現狀
人工智能的到來，大大提高了數據處理和數據判斷的準確性。大數據時代的到來，有著驚人的數據分析和處理能力，人們的隱私問題也越來越暴露，人工智能在計算機網絡技術中的運用提高了計算機在信息處理過程中的復雜性和安全性。對于一些模糊、不確定的信息，人工智能能夠模擬人類思維，使得信息更加準確、具體，從而提高計算機處理信息的效率。同時，能夠提高信息管理體系的有效性和靈活性。但是，隨著人工智能的運用越來越廣泛，在運用過程中人工智能獲取的信息只能根據系統設定的命令處理信息，無法辨別給定的信息準確與否。數據太多沒有針對性，是人工智能處理問題的一大弊端，不但增加了時間和空間的使用，還不一定能找到想要的準確信息[1]。
4大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的運用
人工智能在網絡技術中的運用主要集中在兩個方面：計算機網絡安全管理系統中的應用和計算機網絡管理系統中的應用。在計算機網絡安全管理系統中主要通過入侵檢測智能防火墻技術、數據挖掘數據融合、人工免疫以及智能型反垃圾郵件四個方面，對計算機網絡安全進行保護。在計算機網絡管理上，主要運用專家系統數據庫、人工智能問題解答、Agent技術三個方面。
4.1入侵檢測和智能防火墻技術
入侵檢測技術和計算機智能防火墻技術是人工智能的核心技術，也是計算機網絡安全的重要組成部分。不但能夠保證計算機網絡系統中的資源數據安全完整，智能防火墻技術還可以對計算機網絡系統中一些沒有意義的有害信息進行攔截，防止其流入計算機系統中，確保計算機的安全狀態。人工智能中入侵檢測和智能防火墻技術可以很好的在計算機系統中建立一個自動防范功能，使計算機能夠高效識別病毒木馬的入侵，從而有效進行遏制。所以，應用入侵檢測技術和智能防火墻技術不僅能夠保護計算機網絡信息的安全，還能夠推動計算機網絡的健康發展[2]。
4.2數據挖掘和數據融合
數據挖掘是結合網絡連接和主機會話，找出兩者共同的特征利用審計程序分別加以描述，再通過人工智能捕捉到的入侵規律和計算機網絡沒有遭到入侵時的運行狀態，將結果記錄儲存在腦中。在這種情況下一旦計算機系統遭受入侵，系統會提示異常，自動識別入侵對象，從而進行攔截，這也是人工智能自我記憶與自我學習功能的體現。數據挖掘的運用能夠有效提升檢測入侵對象的效率，提高計算機網絡的安全。數據融合是根據人類處理信息的方式研發出的一項把資料協同化的技術。該技術能夠將計算機網絡系統中多個傳感器進行融合，使其發揮最大作用來提升系統的性能。同時，能夠縮小傳感器入侵的幾率和范圍，打破原有的局限性，保證入侵檢測的有效性和安全性。
4.3人工免疫技術
人工免疫技術是模擬人類處理方式而研發的一項新型技術，彌補了入侵檢測時未能識別病毒的缺陷。人工免疫技術分為基因庫、否定選擇、克隆選擇三部分。雖然基因庫的建設有待發展，但是，基因片重組和突變模式能夠識別入侵病毒，從一定程度上可以阻止病毒入侵。否定選擇即是系統檢測病毒的另一種計算方式，通過否定選擇計算合格才能進行系統下一步的操作，反之則被系統阻止運行。盡管人工免疫技術在計算機網絡技術中還不夠成熟，但是其作用不可小覷，有著很大的應用價值，值得人們進一步的研究探討[3]。
4.4智能型反垃圾郵件系統
很多人在計算機網絡郵件中經常遇到一些垃圾郵件。人工智能在計算機網絡安全系統的運用，很大程度上屏蔽了這些垃圾郵件，讓客戶信箱免受干擾，進一步保護了客戶的隱私安全，不會對客戶的信息安全造成任何影響。人工智能的有效應用還能實時檢測用戶郵箱，及時掃描出郵箱內部的垃圾郵件，并分類推送給用戶，提示用戶及時處理，保證了郵箱的安全性，提高了郵箱內部利用率[4]。
5大數據時代人工智能在計算機網絡管理系統中的應用
5.1專家系統數據庫
專家數據庫作為專家系統中的核心部分，具有獨立性、啟發性、透明性，包含了專家系統中的基本理論和直接、間接經驗。通過系統運行把已知的內容轉化成代碼的形式存入數據庫，再經過人工智能的轉換，舉一反三將初級的內容轉換成復雜的程序，并且不斷進行判斷、處理和優化，找到最佳方式來運用到計算機網絡管理的系統中來，從而實現最有效的管理和評價。人工智能與數據庫技術的全面整合，彌補了傳統數據庫技術在數據加工能力上的不足和人工智能在邏輯推理和知識處理方面的弱勢，使其無論在存儲空間上還是工作效率上都有很大的提高。可以說專家系統數據庫的建立，是人工智能和數據庫技術相結合的優秀產物，成為了計算機網絡管理系統中的一個重要領域，也是不可或缺的部分。
5.2人工智能問題解答
這項技術的運用主要是依照給出的特定條件，通過搜索、解析等功能搜尋最有效的信息，以達到網絡資源的有效利用，從而提高網絡資源的利用率。人工智能問題解答技術的運用摒棄了以往繁瑣的解答方式，只需要一個簡單的指令即可對信息進行有效篩選，自動對搜索信息進行判斷、過濾、處理和優化，從而找到需要的信息。大大縮短了搜索時間，提高了網絡資源的利用率。例如，用戶在計算機上查找蘇軾的《水調歌頭》信息時，用戶忘記了作者和詞牌名，只記得是“明月幾時有”就可以以“明月”作為搜索對象，經過系統的人工智能問題解答，自動帶出“明月幾時有”的搜索標簽，能夠很快查找到《水調歌頭》的完整詞牌和注釋。不但保證了搜索的準確性，還縮短了搜索時間，提高了搜索效率。
5.3Agent技術
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人工智能是產生于20世紀50年代的一門綜合高科技學科，它將機器智能和智能機器的概念和技術進行了融合，應用過程涉及了信息科學、心理學、思維科學、生物科學、認知科學以及系統科學等多種學科，隨著近些年的不斷發展和進步，已經在社會中的很多地方得以應用，向著多元化的方向發展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動程序設計、知識處理、自然語言處理、專家系統、自動定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經取得了很高的成就，備受世人關注。
1 人工智能概述
人工智能，又稱為AI，是Artificial Intelligence的簡稱。可以算作是計算機科學的一個分支，是在1956年的Dartmouth 學會上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術之一。很多學者都將人工智能定義為通過研究使計算機來完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關于人工智能的最完整定義，當前業內還存在一定的正義，尚未形成統一的結果，但是所有的這些說法都能夠反映出人工智能的基本內容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能行為的人工系統。
2 人工智能的發展
人工智能的發展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時期的研究偏向于運用領域知識和啟發式思維發展，編寫相關的智能計算機程序，為現代的計算機理論奠定一定的基礎。從1963年之后，人工智能便進入了研究的第二階段，人類嘗試用自然語言通訊，實現了計算機對自然語言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進行了大量的研究和探索后，一些專家級的程序系統相繼出現，在各個領域得到運用。80年代，人工智能進入到以知識為中心的發展階段，更多的人開始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現象進行了更多的研究和探索。現如今，人工智能的發展正在朝著大型分布式人工智能及多專家協同系統、并行推理、多種專家系統開發工具，以及大型分布式人工智能開發環境和分布式環境下的多智能體協同系統等方向發展。
3 人工智能的研究與應用
3.1 問題求解
求解問題往往是人工智能發展的第一步。一般過程是將復雜問題分成一些較簡單的子問題，通過解決子問題的基本技術完成人工智能基本技術的組成。當前依然存在一些未真正解決額問題，例如問題的表示也成為問題的原概念在表述時往往存在解決不了的問題，這邊構成了人類發展人工智能過程中的主要工作內容。
3.2 專家系統
專家系統也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠將所研究的問題轉化為知識求解的專門問題，從而實現人工智能從理論研究到實際應用的重要過度。專家系統可以看作是一種智能的軟件，通過啟發式方法對一般難以解決的問題進行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結論。專家系統的基本結構如圖1所示。
3.3 機器學習
機器學習是對計算機模擬人類活動并實現人類活動而進行研究的過程。它是在專家系統之后出現的人工智能另一重要領域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。
3.4 神經網絡
人工神經網絡是由數量巨大的神經元互相連接組成的，也可稱作類神經網絡或神經網絡。神經網絡通過大量節點之間的相互連接構成運算模型，通過模擬人的大腦的基本運算機制和機理來實現特定方面的功能。
3.5 模式識別
模式識別是指通過計算機技術讓計算機代替人類進行感知和識別。計算機模式識別系統能夠讓計算機在模擬人類感覺器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著模式識別的發展和壯大，量子計算機技術也已經在模式識別系統中得到運用。早期的模式識別系統僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著技術的進步，對三維景物的識別方面也已經有了重大突破，并已經延伸到活動物體的識別和分析，取得了長足的進步。
4 結束語
作為一門偉大的科學成就，人工智能的誕生無疑成為20世紀最重要的技術之一，而它也必將成為未來發展的主導學科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經在國民生活和生產中得到了廣泛的應用，隨著信息時代網絡技術和知識經濟的不斷發展，人工智能的技術成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應用，更多的推動社會和科技的進步和發展，為人類的生活發揮更多的作用。
參考文獻
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篇5
機械工程經過長期發展，逐步融合其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃發展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內部關聯上的研究力度。
1 機械電子工程概述
1.1 發展歷程
從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發展時期：
1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產力整體發展水平不高。為增強生產能力，慢慢向機械工業方面著手。
1.1.2 生產線發展時期。流水線是該時期的主要生產方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產力，以批量生產為主，并可節省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產線的要求較高，導致實際生產滯后于市場需求，靈活性不足。
1.1.3 產業化發展時期。在該時期，產品與市場需求處于一種平衡狀態，可借助產業化發展有效滿足生產需求，同時還出現了柔性制造系統，其中機械電子工程是該系統的主要組成部分。
1.2 特點
機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質為跨學科專業，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知，它在設計環節應全面彰顯科學性，同時確保系統配置滿足設計標準。借助專業設計模板來優化機械電子設備，充分發揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產品層面來說，它的產品結構相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產品性能，確保產品質量良好，完善工程建設結構，既確保產品質量，又滿足用戶需求。
2 人工智能
2.1 內涵
人工智能也具有綜合性，涉及多項內容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀中最具代表性的學科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發展前景。
2.2 發展歷程
人工智能擁有漫長的發展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會生產活動和時代進步產生影響。在17世紀出現了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優化首部計算機的性能，最終研發出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發展正式開始。伴隨著互聯網技術的進步和普及程度的提高，人工智能出現了根本性的變化，不斷優化。而計算機技術的研發與普及是人工智能發展的直接動力，并對信息數據傳輸產生深刻影響，其具體發展歷程主要如下：
2.2.1 初期。人工智能最早出現在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發展內容，并將人工智能博弈作為基本研究任務。
2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發展成績，具體體現在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。
2.2.3 轉折期。經過很長一段時間的發展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯合會后，它進入了新的發展時期，即知識基礎發展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發展，拓展了人工智能的應用范圍。
2.2.4 穩定發展時期。伴隨著互聯網技術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩定發展時期。經過長期發展和大量應用，網絡普及對人工智能產生了重要影響。具體來說，網絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調控和故障診斷方面均發揮著深遠影響。
3 二者的關系
在互聯網日益普及的今天，互聯網技術得到了人們的廣泛應用，它已經成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產活動帶來了便捷，而這一發展離不開人工智能技術。
3.1 人工智能初步應用機電系統
對于機械電子系統而言，在其實際應用過程中十分不穩定，其中在系統輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描述環節存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構建規則庫；其二，論證數學方程；其三，學習并組建知識結構。原有的解析數學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統中，不適用于相對繁瑣的系統，即便應用在繁瑣系統中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產以及日常生活對系統提出了更高的標準，系統更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數學。
3.2 人工智能在機電系統的具體改進
憑借數學方程構建模型，同時經由人工智能手段改進傳統知識學習模式，且解析數學方式常常被應用在機械電子工程中。現代機械電子工程系統與原有系統相比更加繁瑣，問題處理十分復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描述網絡系統，且在構建系統資料庫時，應進行嚴謹、合理的數學分析，在這一環節若出現問題將會阻礙網絡系統構建工作的開展，不改進建設方式將會引發網絡系統崩潰的現象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統的可持續發展。為確保機電工程系統的有序開展，應積極改進工程方式，有效建設人工智能信息服務。另外，人工智能系統的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數學措施實施功能性優化。對于機械電子工程而言，網絡神經系統是人工系統的基本應用形式，可準確推理，神經系統近似成人腦結構，同時參照數字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經網絡系統通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，切實保障系統內部的所有神經元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉，減輕計算負擔。
3.3 人工智能優化機電系統
神經網絡和模糊推理系統是構建人工智能系統最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統性和實用性，其中神經網絡系統主要負責模仿人腦構造，經由系統進行數字信號接收操作，分析并檢驗數字信號，獲得參考數值；模糊推理系統負責模仿人腦功能，借助系統進行語言信號接收操作，分析數字信號。在人工智能系統中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優勢，神經網絡系統主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環節，位于神經網絡系統中的所有神經元緊密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統主要借助規則方式進行信息存儲操作，在輸入環節，該系統數量關系銜接不穩定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環節，這兩種方法各不相同，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現階梯狀。雖然上述兩種方式均可調控結構繁瑣的機械電子系統，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經網絡系統更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規則可準確描述系統信息，借助神經網絡系統鞏固模型推理系統，通過各自優勢來完善人工智能內系統，全面促進機電工程系統。隨著網絡系統的逐步優化，一定會出現模型推理系統。借助網絡信息資源準確、系統描述人工智能，可加大機電與人工智能的關聯，同時邏輯推理規則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現共同發展，全面滿足人們日益多樣的系統需求。這兩者關系的強化是技術發展的主要表現，并可大大促進機電工程。
4 結語
隨著科學技術的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術更加先進，而這兩者間的結合在時代進步中發揮著指導作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現代行業發展進程中，自動化為發展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發展。
參考文獻
[1] 馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].現代交際，2013，（11）.
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一、高職院校Python程序設計教學引入人工智能技術的必要性
人工智能本身離不開算法，而算法的實現則需要語言做支撐，像目前高職院校的Python程序編程設計教學就可引入人工智能技術，Python作為AI時代的頭牌語言其融合性教學也成為了培養AI人才的重要關鍵。目前國內許多高職院校都在全面推行人工智能技術背景下的Python教學，將其作為是數據分析、網絡攻防的第一語言以及編程入門教學的第一語言。
換個角度講，高職院校在Python程序設計教學中引入人工智能是非常必要的，因為它關系到高職生未來的就業生存、崗位專業能力創新與事業發展，考慮到人工智能領域的知識理論性偏強，且對學生的數學基礎能力要求較高，整體學科學習難度較大，所以許多高職院校也在思考如何將人工智能技術內容合理融入到Python程序設計教學體系當中，為學校相關專業領域拓展教育新路，培養對路人才[1]。
二、高職院校人工智能背景下的Python程序設計教學方法應用研究
（一）教學應用概述與教學目標明確
Python語言作為高職院校守門程序設計課程教學語言，相比于其它傳統計算機語言具有簡單易學、程序可讀性、可遷入性、可擴展性、邏輯結構縝密等特點。同時該編程語言采用了開放開源設計，擁有12萬以上的第三方庫，可有效避免編程重復問題，提高教學中的語言編程教學效率。另外Python是一種解釋型語言，它的跨平臺與可移植性相當之強，可在任何系統中拷貝運行，對環境配置要求不高。
為了確保某些沒有編程基礎知識能力的高職生也能學好Python語言程序設計課程，教師專門在教學中加入了人工智能技術內容，圍繞該技術融合可開展的Python編程語言課程就包括了Python安裝、Python輸入輸出、Python特性、人工智能編程等等知識內容。在教學中希望明確3點教學目標：
第一，要求學生初步具有利用Python初步編寫基本程序的能力。
第二，要求學生掌握Python編程語言的基本特性。
第三，要求學生深入了解某些常用Python庫，特別是了解人工智能的基本思想與編程方式，能夠利用人工智能和Python編寫出某些復雜的處理程序。
（二）創新教法設計應用
為切實達到Python程序設計教學目標，凸顯學生在課堂教學中的主體地位，教師可采用任務驅動配合項目驅動的混合教學模式展開一系列的教學設計活動，引導學生循序漸進的完成各項教學任務內容，不斷提升自身的Python語言程序設計水平。
具體到教學方案設計中，教師專門圍繞學生中心、任務載體將教學內容相對巧妙的隱藏于具體的教學任務中，再通過Python編程語言新知識內容與新教學技能驅動學生深入學習展開基礎章節任務，結合任務結果評價評價學生對知識點的掌握情況。這一教法的提出與運用希望解決傳統程序設計教學中理論與實踐相互分離的不利教學局面，希望將課堂中的所有理論內容全部轉移到實踐任務中，凸顯教學中理論與實踐過程的相互和諧統一。如下：
教師為學生設計教學任務，設計Python程序示例任務，將fileA和fileB兩個文件各存放于不同的兩行字母中，然后將兩個文件中的信息數據內容完全合并，按照字母順序排列并再次輸出一個新文件fileC，以下給出該任務教學中的程序設計編寫代碼：
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()
采用上述項目任務驅動項目混合教學法可為學生構建一個相對完整的人工智能Python程序設計教學獨立項目，將項目完全交由學生獨立處理完成，教師負責設計教學方案，而由學生收集信息，實施項目并最后再由教師給出學生項目完成評價。它全面考驗了學生對于Python基本庫與第三方庫的學習了解與運用程度，同時在融入大量人工智能編程思路后顛覆學生的語言編程學習認知思維，讓學生了不但能夠練習獨立編程，也能共同學習協作編程，全面提高自己的的Python語言編程能力[2]。
總結：
綜上所述，在高職院校中采用人工智能技術配合Python語言編程設計可有效拓展教學思路，而本文中所采用的的任務驅動項目混合教學模式則能有效激發學生的學習熱情，促進他們合理運用所學習知識解決實際問題，徹底擺脫復雜語法及算法所帶來的學習困擾，更好學習Python編程語言知識。
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隨著科技的發展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發展的步伐。在日常生產、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且通過電氣工程自動化的控制，可有效實現自動化電氣工程，提高工作的效率，進而促使生產與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力的技術、工業過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術等領域。
二、人工智能的應用現狀
隨著人工智能技術的不斷發展， 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面， 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用， 同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時，通常是在根據經驗和實驗的基礎上， 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展， 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變， 使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后，更加促進了CAD技術的發展，大大提高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法，在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系，具有非線性、不確定性的特點， 它的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由：專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中， 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。
三、智能化技術控制的優勢分析
對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法均屬于類非線形函數的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人工智能控制策略綜合性的開發，以上人工智能的函數近似器具備常規函數的估計器不具有的優點。
第一，在多數情況下，精確了解控制對象動態方程是相對比較復雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現許多不確定因素，例如參數變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經過適當調整以提升自身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調節的特點。盡管缺少專家現場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應數據進行設計。
第二，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智能的控制器一致性極強，輸入陌生數據便可以出現很高的估測，還可忽視驅動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數、規則庫以及適合模糊神經的控制器，便可精確進行實時的確定。
四、智能化技術的運用
（一）電氣產品的優化設計。
電氣產品優化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方面內容：理論學科的知識與經驗知識。電氣產品傳統的設計方式主要是設計經驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅速發展，以及人工智能的技術應用，電氣產品設計逐漸從手工轉入計算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產品從構思至設計至生產時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優質化以及高效化的時代。在人工智能的技術運用在優化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內在隱并行性與全局尋優的能力；可指導優化與自動獲取搜索空間，以及自行調整搜索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產品的優化設計，進而其廣泛運用在電氣產品人工智能的優化設計之中。專家系統運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據某領域的一個或是多個專家提供經驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產品的優化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比較少，未來的發展前景較大。
（二）人工智能控制技術。
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在對人工智能系統研究的過程中，對其模式識別版塊的研究，實質上就是借用計算機技術，將人體對外界環境的感知功能以某種程序規整到計算機體系中，從而構建出智能化識別系統。[1]計算機體系可以將個體感知與識別能力呈現出來，在自體數據庫信息資源的協助下，將文字、表格、聲音以及圖式等內容顯現出來。人工智能系統中的模式識別通常要經歷數據信息收集、預處理、基元提取、模式分類等流程。
1.2機器視覺
這一人工智能技術是在模式識別基礎上發展起來的，其最大的功效是可以將人體視覺的識別功能虛擬化構建出來，在模仿人類對事物的理解功能上也體現出一定的優越性。對機器視覺功能的深入，在打破原有技術局限性方面有所建樹，同時也使其演變成一門獨立性較強的學科，在發展的進程中向更深層次延展。在對機器視覺研究過程中，工作運行的方向大多數是對個體視覺的模擬，確保機器人系統順利的洞察與掌握生態景觀等不同信息，對其進行深度探究從而構建出具有圖像機器視覺效應，此時機器人自體具備了人的視覺功效，在立體視覺、視覺檢驗、動態圖像分析等形式運行的進程中，機器人能夠自行的對外部圖像的內涵進行理解與挖掘，繼而將反映機器人運轉狀態的信息資源提供給機器人運控控制系統。
1.3機器學習
機器學習可以被視為智能化發展的重要技術，最大的特色是對個體智力進行模仿從而達到獲取知識資源的目標，此時機器人能夠為人類提供更為優質的服務。在經濟全球化時代中，人類對機器人工作質量提出更高的標準，這就要求機器人不斷的學習新知，對自體屬性進行科學的調整，實現在復雜化環境中高效運轉這一偉大目標。機器學習的功效可以在以下幾個方面體現出來：一是強化機器人在多變環境中的適應能力，順利的采集大批量的信息資源并對其進行精確分析；三是借助學習環節機器人可以強化自體智能化檔次，對多變的環境做出科學的回應，及時處理緊急問題；三是機器學習環節的啟動，可以協助機器人設計者實現優化設計效果這一目標，節省了人力資源，降低了生產成本，最終輔助機器人實現優化運行效率這一終極目標。
2人工智能在智能機械人領域中的具體應用
2.1人工神經網絡在機器人定位與導航中的應用
人工神經網絡是在生物神經系統之上發展起來的一種對信息資源處理的方式，其獨特之處在于能夠處理那些無法用模型或者是相關規范概述的程序與體系，在解說非線性系統的結構與性能等方面體現出一定的統一性；具備著融合多元信息資源的性能，人工神經網絡最常見的結構如圖1所示。該類人工智能在移動機器人定位和導向環節具有較高的應用頻率，主要得力于移動機器人多傳感器信息整合借助了神經網絡的諸多性質，此時機器人外部傳感器的信息資源演變人工神經網絡的傳送處理目標體，這樣操縱人員就可以順利的獲取到與移動機器人自體方位相關的信息資料，同時對阻礙物的位置、形狀以及大小有一個較為確切的評估，在人工智能的協助下移動機器人順利的躲避障礙物并且自置也明確化。
眾所周知，攝像機標定為移動機器人視覺體系的重要版塊，攝像機參數明確的過程便是智能機器人內部幾何和光電參數整合的過程，同時其自體坐標系和外界坐標系兩者的相對方位也體現出明確性，國內相關學者借用人工神經網絡順利實現上述目標。具體是在人工神經網絡的協助下，直接采集到智能機器人攝像機呈現的圖像信息資源，繼而建設三維坐標系（x，y，z），從而明確攝像機內部幾何與光電參數、自體坐標系與外界坐標系之間的關聯性。如圖1所示，人工神經網絡首層為輸入層，次層為隱含層，末層為輸出層。[2]隱含層與輸出層神經元的類型分別是S型激活函數以及線性激活函數，網絡輸入層則是移動機器人目的點在3個攝像機內所有的圖像信息資源，輸出層構建的坐標系類型為三維世界坐標。人工神經網絡在移動機器人運作進程中的應用，能夠使操作人員獲得到與目標物在三維空間內較為精確的位置信息資料，在人工智能的協助下，智能機器人在方向引導過程中能夠使障礙點的方位更加明確化，軌跡追蹤這一目標也得以實現。
2.2專家系統在機器人控制中的應用
人類對機器人控制理論的研究腳步從未停歇過，也取得了令人欣慰的科研成績，致使大部分機器人控制方法均是在某些數學模型上發展起來的。基于智能機器人具有非線性、順變性、多關節耦合性等動力學特性，為數學模型參數與類別的確定設置了較大的難度系數。并且在動態式數學模型在應用過程中準確性受到智能機器人位置變動而發生變更的現狀，導致龐大的計算任務難以在該方法的協助下完成。在這種局勢下，智能控制理念被提出來了，其能夠對個體行為方式進行模擬，而不需要大批量數學模型與公式的協助。目前智能控制與人工智能領域的多個結構產生關聯，常見的有專家系統、神經網絡、模糊控制等。
2.3進化算法在機器人路徑設計中的應用
路徑設計是智能機器人領域一直被研究的專題。基于路徑設計是智能機器人構建的重要成分這一實況，路徑設計的宗旨是協助移動機器人在某些因素的制約下，能夠順利探尋出一條從初始狀態到終極狀態的優良型、無碰撞型的路徑。在智能機器人路徑的設計方面，眾多學者開展了大量的探究工作，并研發出一些方式方法。
在人工智能領域不斷延展的進程中，計算智能與進化智能法先后被開發出來，遺傳算法與蟻群等算法也陸續被提出與應用，從而使智能機器人路徑設計工作的實效性有所保障。特別是遺傳算法在機器人路徑設計環節中的運用，使機器人智能化水平更上一層樓，此時其運行的軌跡基本上與預期效果相吻合。有研究人員應用遺傳算法的過程中不斷對其實施改良措施，并積極在陌生環境中，借用動態化手段對機器人路徑進行設計規劃，此時其借用遺傳算法體系中路點坐標值可變長染色體編碼方法，創建出涵蓋障礙物排斥子函數項的代價函數。這一人工智能形式在智能機器人領域中的應用，確保路徑設計環節中的地圖信息資源順利融合進遺傳操縱進程中。在對遺傳算法不斷應用與改進的過程中，研究人員積極對被設計的機器人路徑應用形式進行深層次的研究，開發出兩種遺傳算子，即交叉算子與變異算子，在多樣化進化算法的協助下，智能機器人在運轉的過程中在對路徑探尋之時取得了最佳效果，從而使移動機器人運行的效率得到切實的保障，當然，使移動機器人路徑設計工作獲得更大的發展空間也是毋庸置疑的事實。
3人工智能的發展前景
在知識經濟一體化時代中，人工智能發展體現出高效性，應用環節上體現出管理廣泛性，這不在人類預期范圍之內的，所以說人類在預測電子科技、人工智能以及機器人發展趨勢上存在較大的難度系數。現階段，人工智能機器人的推理功能水平已經提高到一定的檔次，但是機器人學習與想象功能的研制依然處于開發階段，在智能機器人的創造方面，科研人員工作的難點是仿照人腦右腦模糊功能以及整個大腦的處理功能。[4]現階段，人工智能領域不斷被拓寬，可以間接的推測出其在機器人中的應用比例不斷加大，眾多人工智能產品已經在人類實際生活中得到切實的應用，并取得了良好的應用成效。可以推測的是，在未來的發展中，電子科技人工智能的開發與應用將使給人類的生產生活發生巨大的變化。人工智能在發展的進程中將會積極借鑒計算機技術，從而確保人工智能理論等方面研究的深入性。國內一人工智能企業也將會不斷強化自體實力自身實力，從多個方面強化智能機器人實效性，使其為社會經濟的發展提供更大的能量。
4結束語
總之，在電子科技迅猛發展的時代中，人工智能將會在智能計算機領域獲得更大的應用空間。相關技術開發部門也應該緊隨時展的腳步，對人工智能系統進行改造與優化，從而確保機器人能夠在復雜多變的環境中協助人類完成高難度的工作任務，為社會經濟的保值增值貢獻力量。
參考文獻
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1人工智能概述
（1）含義：人工智能涉及較廣的學科，如語言學、生理學、心理學和計算機科學等，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，其能夠將自然智能和人類智能加以區別，并利用系統設備模擬人類活動，有效完成操作人員的指令，能夠指導計算機科學技術的發展，因此計算機可將其作為核心技術，從而將問題求解和數值計算轉變化知識處理。
（2）特點：人工智能主要是以網絡技術為甚礎加以發展，能夠有效保證網絡系統運行環境的安全性和穩定性。一般而言，人工智能的特點主要表現在以下幾個方面：一是對不確定的信息加以處理。利用網絡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。二是便于網絡智能化管理。將人工智能應用在網絡管理工作中，能夠給提高信息處理的效率和準確性，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、解釋和綜合的有效平臺，保證高級信息的科學性和正確性，有效提高網絡管理的水平[2]。三是寫作能力強。人工智能能夠對資源進行優化整合，傳輸和共享各個用戶之間的資源，有機整合寫作方式與網絡管理，提高網絡管理工作的效益與效率。
2計算機網絡技術中人工智能的應用
2.1必要性
隨著計算機技術和網絡技術的快速發展，網絡信息安全問題越來越突出，人們越來越關注網絡系統管理中的網絡控制和網絡監控功能，以便及時處理信息，保證網絡信息的安全性。在早期階段應用計算機網絡技術來分析數據時，往往難以保證數據的規則性和連續性，影響數據的真實性與有效性，因此將人工智能應用在計算機網絡技術中，具有十分重要的意義。目前，隨著計算機的廣泛應用，用戶對網絡安全管理提出了更高的要求，以便保證網絡信息的安全性。由于網絡犯罪現象逐漸增多，要想保證網絡信息的安全，必須要強化計算機的反應力和觀察力，合理應用人工智能技術，建立優化與智能化的管理系統。這樣能夠對網絡故障進行及時診斷，自動收集信息，便于采用有效措施來解決網站故障問題，及時遏制網絡犯罪活動，保證信息的安全，促進網絡系統的穩定運行[3]。人工智能技術能夠有效推動計算機技術的發展，而計算機技術的發展又對人工智能的運用具有決定性作用。人工智能技術能夠對不確定的信息進行技術處理，動態追中信息，為用戶提供安全可靠的信息，促進網絡管理工作質量和效率的提高。總體而言，將人工智能應用在計算機網絡管理中，能夠促進網絡管理水平的提升。
2.2具體應用
將人工智能應用在計算機網絡技術中，其具體表現在以下幾個方面：一是系統評價和網絡管理中的應用；二是人工智能Agent技術的應用；三是網絡安全管理中的應用。
（1）系統評價和網絡管理。對于計算機網絡管理而言，其要想實現智能化發展，必須要以人工智能技術和電信技術的發展為基礎。人工智能不僅能夠在網絡的安全管理中發揮重要作用，還能夠利用其問題求解技術和專家知識庫來建立綜合管理系統，確保網絡的綜合管理。由于網絡具有一定的瞬變性和動態性，這在一定程度上增加了網絡管理工作的難度，需要實現網絡的智能化管理。而專家系統作為人工智能技術中的重要內容，其主要是總結某一領域中專家的經驗和知識，并將其錄入相關的信息系統中，從而有效處理該領域內的相關問題。對于計算機網絡的系統評價和網絡管理而言，能夠利用網絡管理中的專家系統來開展評價和管理工作，促進網絡管理水平的提升。
（2）人工智能Agent技術。人工智能Agent技術又稱之為人工智能技術，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、數據庫和知識域庫構成，以每個Agent的知識域庫為依據，對新信息數據進行處理和溝通，有效完成相關的任務。一般而言，人工智能Agent技術能夠在用戶自定義的基礎上自動搜索信息，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[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省。此外，人工智能Agent技術在人們日常生活中得到了廣泛的應用，如郵件的收發、會議的安排、日程的安排以及網上購物等，能夠為人們提供優質服務。同時，該技術具有一定的學習性和自主性，能夠使計算機對用戶分配的任務進行自動完成，促進計算機技術和網絡技術的有序發展。
（3）網絡安全管理。人工智能在網絡安全管理中的應用，其主要可從三個方面加以分析。首先是入侵檢測方面。對于計算機網絡安全管理而言，入侵檢測不僅是其重要內容，也是防火墻技術的核心部分，能夠有效保證網絡的安全性和可靠性。入侵監測功能在計算機網絡監控中的有效發揮，能夠保證系統資源的可用性、完整性、保密性和安全性。入侵檢測技術主要是分類處理和綜合分析網絡數據，對可疑數據加以過濾，將檢測的最終報告及時反饋給用戶，從而保證當前數據的安全性[5]。入侵檢測能夠實時監測網絡的運行狀態，不影響網絡性能，為操作失誤、外部與內部攻擊提供保護。目前，在人工神經網絡系統、模糊識別系統和專家系統等入侵檢測中開始廣泛應用人工智能。其次是智能防火墻方面。相較于其他的防御系統而言，智能防火墻系統與其存在明顯的差異性，其能夠利用智能化的識別技術來分析、識別與處理數據，如決策、概率、統計和記憶等方式，從而降低計算量，及時攔截和限制無效與有害信息的訪問，保證數據信息的安全。同時，智能防火墻的應用能夠避免病毒攻擊和黑客攻擊，阻止病毒的惡意傳播，有效管理和監控內部的局域網，從而保證網絡系統的可靠運行[6]。此外，對于智能防火墻系統而言，其安檢效率比傳統防御軟件要高，能夠對拒絕服務共計問題加以有效解決，避免高級應用入侵系統，保證網絡安全管理的有效性。最后是智能反垃圾郵件方面。智能反垃圾郵件系統主要是利用人工智能技術對用戶郵箱加以有效監測，自動掃描和識別垃圾郵件，保證用戶信息的安全。當郵件進入到郵箱后，該系統能夠為用戶發送相關垃圾郵箱的分類信息，便于用戶及時處理垃圾郵件，保證郵箱系統的安全。
3結語
隨著人工智能技術的不斷更新與發展，人們對計算機網絡技術的需求量也隨之增加，促使人工智能技術進一步朝著縱深方向發展。人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在系統評價和網絡管理、人工智能Agent技術、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據的安全性，保證網絡系統的安全穩定運行。同時人工智能技術的應用能夠為人們提供智能化和人性化服務，提高工作效率，促進網絡管理水平的提升，實現計算機網絡行業的可持續發展。
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篇10
Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。
1人工智能及科技情報感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。
1.2情報感知分析
科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。
因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。
2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究
2.1融合關鍵點
（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。
（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。
2.2內容感知
（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷。科技情報感知主要依托可靠、豐富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統。基于相關輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。
（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。
2.3情境感知
（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。
（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。
2.4需求-反饋機制
（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。
篇11
引言:
計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；麻省理工學院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現和擴展人類智能的一門科學與技術。
1. 人工智能技術的發展
人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發展。
2. 人工智能技術的應用
我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討：
2.1人工智能應用之問題的求解
人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。
2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明
人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現新信息時適時修改這些證明。
2.3人工智能應用之自然語言的處理
智能的另一表現就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內容是：如何利用計算機系統以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。
2.4人工智能應用之模式的識別
如何使機器具有感知能力也是智能的表現。模式的識別是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。
2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術
在科學技術飛速發展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統檢索系統已經滿不足了對如今如此數量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續穩定發展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。
2.6人工智能應用之專家系統
我們常說的專家系統就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統，從而也被稱為知識基系統。專家系統是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域。現在的專家系統尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。
2.7人工智能應用之機器人學
機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，諸如農業、工業、商業、旅游業、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發展都起到了促進作用。
3. 人工智能技術發展趨勢
科學技術是第一生產力，但技術的發展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發展有如下幾大趨勢：
3.1問題求解
問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經驗來改善其性能。
3.2機器學習
人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能的重要特征，那么機器學習就是指機器自動獲取知識的過程。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學習主要研究內容為如何讓計算機模擬或實現人類的學習能力。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。
3.3模式識別
用計算機實現模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環境。依然是人工智能技術今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發智能機器的一個最關鍵的突破口。目前計算機模式識別系統的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統的用統計模式和結構模式的識別方法將會被近年來迅速發展起來的模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代，特別是神經網絡方法在模式識別中取得較大進展。
3.4專家系統
專家系統是根據某領域中一個或多個專家提供的知識或經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統。目前各種專家系統已遍布各個專業領域，因此專家系統還將是人工智能應用研究最廣泛和最活躍的應用領域之一。
3.5人工神經網絡
人工神經網絡，常被簡稱為神經網絡或類神經網絡。是未來人工智能應用的新領域，人工神經網絡是指由大量處理單元（神經元）互連而成的網絡。人工神經網絡具有很強的自學習能力，主要擅長處理復雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經網絡還具有大規模并行處理和分布的信息存儲能力。或許未來智能計算機的構成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。
4. 結論語
人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用，對于人工智能技術未來的發展還有很多未知的可能，但無論如何發展都將推動人類在科學與生活領域的發展。
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篇12
人工智能技術正快速改變著傳統行業。文章利用人工智能技術中大數據、機器學習、深度學習等技術，對市場營銷體系中市場調研、市場戰略、營銷策略、營銷活動等環節進行改造和構建。使用人工智能可以幫助企業更全面了解顧客需求，更快速尋找市場機會，更準確建立經營目標，實現真正意義上的智慧營銷和精準營銷。人工智能技術也給企業發展帶來了新的挑戰，文章分析了市場營銷體系中存在的數據風險、支付風險、倫理風險和決策風險，并提出了解決方案。
1項目管理和市場營銷概述
隨著我國商品市場的迅速發展，市場環境和市場經營方式日新月異。就目前的企業管理和市場發展趨勢來看，各色企業在營銷的同時，更加注重運用項目管理為企業提供系統化、專業化的市場營銷指導。我國部分企業已經引入了相關的理論知識，并在實際管理中運用這一理論給企業帶來生機和活力。
1.1市場營銷
企業想要取得長足發展，市場營銷的作用不可忽視。市場營銷是指企業基于對市場消費者的消費需求以及喜好的調研進行商品生產，是企業經營活動中的重要組成部分。它通過一定手段組建起顧客和企業之間的聯系，在這種價值傳遞的經濟活動過程中創造收益，從而實現商品的銷售以及企業利潤的提升。
1.2項目管理
項目管理是指借助專業化知識、手段以及技術來實現項目效果的提升，從而達到超過預期的活動。與以往傳統的管理方式相比，項目管理的方式更加科學，它可以對顧客的評價進行收集和分析，并在后續的經營過程中作出一定的反饋，打破了傳統營銷過程的局限性，在一定程度上體現企業管理的特色化和人性化，解決了市場營銷過程中的許多問題，讓企業更好地適應市場經濟的發展和需求。
2人工智能技術背景下的市場營銷策略
2.1精準篩選推送
市場營銷傳播的方式有很多，但手機客戶端中精選內容的推送，公眾號推文末尾的旗幟廣告都是在這個信息化時代特有的產物，而這正是源于人工智能的加入。人工智能可以對大數據進行智能分析，通過對每個用戶行為的記錄，并以此為基礎，挖掘這些行為數據背后潛在的行為活動，我們常用的淘寶的運營模式就是一個很典型的例子，它會根據你搜索的關鍵詞、歷史消費記錄對你的淘寶首頁商品做出針對性的推送，這也就是為什么我們進入淘寶界面時會發現每個用戶的界面是不同的，例如，李華在網上購買了一個籃球，其購物行為就會被人工智能捕捉，記錄于數據庫之中，之后將為李華推送足球鞋、球衣等籃球周邊，實現精準化營銷。這樣的智慧銷售能在滿足用戶需求的同時增加了部分店鋪的曝光率。
2.2SEM搜索引擎推廣
所謂SEM搜索引擎推廣，就是指利用人們對搜獲引擎的依賴性和生活習慣，在搜索信息時就將信息有針對性地傳遞給客戶。這樣的營銷模式之所以能被普及運用，其原因是每一個用戶所在的地區、文化水平、生活方式、關注點不同，使用搜索引擎時的關鍵詞肯定會有所差異，此時如果還是依靠傳統營銷模式的策劃，不管將熱門詞構想的多么完美，都難免有覆蓋人群的死角，無法滿足不同消費者個性化的需求，喪失很多潛在的客戶。但是在人工智能對用戶進行分析后，無需再像傳統“撒大網”式的廣告推送，而是利用大量數據的分析，幫助企業將廣告放置到有相關需求的客戶搜索引擎中，這樣“投其所好”的內容能在增加點擊率的同時，使得用戶潛移默化地融入品牌所創造的氛圍之中，給用戶帶來更良好的體驗。
2.3客戶跟進管理
篇13
人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。
區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。
從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。
2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述
人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。
相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：
起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。
雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。
發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。
目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。
二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰
在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。
1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能
區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：
（1）提高數據安全性
區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。
此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。
（2）大量且豐富的數據支持
一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售。可靠性強、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。
當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。
（3）隱私保護
人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。
（4）能源消耗減少
采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。
（5）可信任度的提升
一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。
一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。
最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。
（6）更短的AI訓練時間
在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。
（7）開放公平性
區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。
而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。
2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰
“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：
（1）政策性風險
區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。
（2）技術融合的不確定性
作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。
（3）大規模的社會應用面臨挑戰
數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。
（4）不可控性
當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。
三、AI與區塊鏈結合的應用場景
結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：
（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合
相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。
（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合
利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。
（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合
相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。
（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合
當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。
（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展
首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。
