人工智能時代的特征精選(九篇)
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第1篇：人工智能時代的特征范文
【關鍵詞】大數據時代；人工智能；計算機網絡技術
引言
科學技術的飛速發展，使計算機網絡成為人們生活和工作的重要組成部分。在計算機應用領域，將人工智能與大數據進行融合，可有效解決計算機網絡管理中安全性的問題。然而，在大數據時代背景下，由于人工智能技術的發展仍處在探索階段，在計算機網絡技術中的應用還存在許多問題。基于此，深度探討人工智能應用優勢，并針對人工智能在計算機網絡技術中的應用提出幾點建議，具有十分重要的意義。
1大數據時代人工智能技術的含義及應用優勢
1.1大數據下的人工智能技術
人工智能作為計算機技術體系下的分支，是一門融合開發和研究為一體，主要作用于開發人類智慧所應用的科學技術。在人工智能不斷發展的歷程中，對于人工智能的探索逐漸延伸至管理學、語言學、社會學等學科，使人工智能能夠更好地接近人類大腦，完成對社會中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對圖像和聲音出現的反應。在大數據時代背景下，人工智能可借助大數據內容多和規模大的特征，替代人們完成部分工作，為人們生活和生產提供便利，以進一步增強人們的幸福感。人工智能與大數據的配合，可將人類思考習慣進行數字化處理，并完成對數據的儲存。在未來發展中，人工智能可實現對人類日常生活的復制，實現機械化的自動操作和控制。通過大數據和人工智能的相互配合，可為人類和技術的發展提供更廣闊的空間。1.2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢在大數據時代背景下，人工智能在計算機網絡技術中應用所體現的優勢，主要體現在以下幾方面：①完成對信息的預測，在計算機網絡運行中，要想提升運轉速度就要及時處理系統中存在的模糊數據，但對于這部分信息價值的辨別存在一定的難度。如依照傳統處理方法會增加系統運行成本，對系統造成影響。在大數據時代人工智能的干預，可依據模糊分析理論更有效辨別信息價值，完成對信息的預見，進而實現計算機網絡運行效率的提高。②增加網絡監管能力，計算機系統的快速發展使得計算機網絡結構日趨復雜，為網絡監管帶來難度。而人工智能的參與可實現對網絡的分類管理，不但提升管理的效果和能力，還為網絡營造更加安全的環境。③人工智能強化數據整合，在人工智能和大數據相互協作下，對于計算機網絡空間中存在的信息進行快速整合，完成對各類資源的有效配置。還可加快資源整合的速度，減少資源的消耗，降低計算機網絡的運行成本。
2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用對策
2.1計算機網絡安全管理中人工智能的參與
①在計算機網絡網絡安全入侵檢測中應用人工智能。在大數據時代下，計算機網絡環境日趨復雜，各類病毒和木馬的入侵可對網絡造成不可逆的影響。而在計算機網絡管理中應用人工智能，可通過對以往入侵情況的分析，建立數據集成的系統，通過數據編碼將入侵特征進行編碼轉換，在系統中儲存完整的信息。一旦計算機網絡出現入侵系統的情況，對網絡安全造成威脅，系統就可依據設定對入侵類型進行辨別，并完成安全處理，保障計算機系統和網絡的安全。②數據挖掘技術在計算機網絡安全管理中的應用。數據挖掘主要是指將網絡從主機會話中分離出來，并通過對網絡控制實現計算的規范化，并將其產生的數據儲存到數據庫中，在遇到網絡風險時就能完成數據的辨別。③人工神經模擬。人工智能的模擬技術可模仿人類大腦的思考和處理邏輯，在網絡運行中，可對噪聲等要素進行識別，并通過檢測，完成對網絡的安全性檢查，提升網絡運行安全性，提升檢測的質量。④危險信息攔截和垃圾處理。在計算機網絡安全管理中，人工智能可在網絡系統中建立智能防火墻，對部分危險信息進行識別，并完成攔截。還可在系統設置訪問權限，提升安全防控的效果。同時，在垃圾處理方面，人工智能和大數據的相互配合，可實現對網絡遺留數據痕跡和垃圾的檢測，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能處理模式下完成病毒的處理，消除網絡中存在的安全隱患。另外，人工智能可完成對系統資源的掃描，通過對信息的分析和處理，將數字化數據反饋給用戶，使用戶更加直接地了解計算機網絡的運行狀況，為進一步保障計算機網絡安全提供幫助。
2.2計算機網絡管理系統中人工智能的導入
①系統數據庫技術。在計算機網絡系統中，利用人工智能技術將計算機系統運行的內容轉化為數據，將簡單內容在變為復雜的程序，在運行中對其進行不斷的優化，找到有效的運行方式，實現對系統對有效的管理。這種人工智能和大數據的相互配合，可有效彌補傳統數據加工在內容邏輯性方面的缺陷，并通過數據庫的建立，使得計算機網絡系統在運行速度和儲存空間方面都得到提升。②智能問答技術。在計算機網絡搜索功能中，人工智能技術的參與可使得用戶利用部分有效信息就能獲得海量的資源，提升網絡資源的使用效率。這種智能問答方式主要以簡單指令為核心，通過對關鍵詞的識別在海量數據中快速篩選到相關的資料，獲取到用戶需要的內容。這種工作方式可減少搜索的時間，完成對資源的合理應用。比如，用戶在搜索欄中輸入“流行樂”，當下在音樂市場中流行的樂曲都能顯示出來，并帶出“流行樂”相關的搜索標簽，找到更多相關的信息和數據，減少搜索的時間，并提升搜索的整體質量。③智能技術。計算機網絡系統可完整記錄用戶的搜索數據，并從海量資源中挑選出相關內容，完成對用戶的精準推送，這種服務的機制，可減低用戶大量搜索的時間，并在短時間內找到更有效的相關信息，提升計算機網絡系統的應用效果，帶給人們更多的便利和幫助。
2.3計算機網絡運營系統中人工智能的支持
目前，計算機網絡與行業領域的深度融合，奠定了計算機網絡的發展基礎。同時計算機網絡所支持的各類平臺，可為整體網絡管理工作的開展提供對接渠道，依托于信息傳輸機制，可有效提高數據傳輸的時效性，進一步為行業的發展提供保障。（1）在企業管理方面。大多數企業在運行過程中，將產生大量的數據信息，有價值與無價值的信息將呈現出同步傳輸的模式，計算機網絡系統的應用，則是對此類數據信息進行有效整合與分類，為管理人員提供一定的信息決策支持。人工智能的融合，對于原有的計算機網絡運營系統來講，則可有效建立起一種基于人工智能實現的運算環境，通過大數據技術的價值信息挖掘、神經網絡與模糊網絡的精密算法等，可有效提高數據信息的統計能力，以此來節約企業資金成本的投入。此類人工之能的導入可為企業經濟管理建立一種數據運營框架，在相關信息的輸入下，可按照有序性的運算模式實現數據的分析，進而提高企業自身的運營質量。（2）在教育教學方面。計算機網絡與教育領域的結合，是我國教育改革的一個重要實現載體，通過網絡海量資源的支持，可為學生提供更為全面的信息。例如，以人工智能技術為載體的信息分配機制，其可有效建立起一智能化數據體系，學生通過網絡進行作答時，計算機系統的分配機制可依據學生作答情況，將各類信息進行精準記錄。同時，平臺本身還可依據學生的作答信息進行學習行為方面的預期分析，然后針對某一時間點下數據信息呈現出的異常特性來分析出學生學習行為的發展方向，并將此類信息及時反饋到系統中。通過此類信息的正確界定，可對教師的教學行為以及學生的學習行為等進行有效規范。人工智能的支持下，可令計算機網絡呈現出智能化運作的特性，對于當前信息時代的發展態勢來講，智能化、自動化的運營模式在行業領域中屬于一種必然導向，為此，應針對行業本身的需求，界定出技術的應用形式，以此來發揮出技術應有的價值效果。
第2篇：人工智能時代的特征范文
這是以張國榮在影視、電臺等留存下來的原聲建模，通過情感語音合成技術實現與粉絲“隔空對話”。據了解，任何一個人只要用30分鐘按照要求錄制50句話，就可以用百度大腦的語音合成技術模擬出這個人的聲音，這意味著，今后每個人都可以擁有自己的聲音模型。這是百度大腦所具備的基礎能力之一，從語音、圖像到自然語言理解再到用戶畫像……百度在這些領域的應用已經深入到人們的日常生活中。當這些能力賦予全社會的每個人，就能變換出無窮無盡的可能性，讓我們重塑對未來的想象。
人工智能的這種神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等國外科技巨頭紛紛通過成立人工智能實驗室、并購初創公司等方式，在人工智能領域進行多點布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研發可謂不遺余力，更是第一個把人工智能提到核心技術創新地位的國內互聯網公司。
2015年底，百度挖來NEC美國智能圖像研究院的負責人林元慶擔任百度深度實驗室主任，由他帶領深度學習實驗室研發具有統治級別的人工智能技術。在本刊的專訪中，林元慶表示，“我覺得中國的互聯網節奏非常快，尤其是人工智能的發展。現在人工智能的剛需已經很明顯了，可以說非常旺盛，關鍵是如何把剛需挖掘出來，做出來，這才是重要的。”
百度大腦是百度人工智能的核心
《網絡傳播》：百度大腦目前有哪些階段性成果，其價值體現在哪里？
林元慶：百度大腦已建成超大規模的神經網絡，擁有萬億級的參數、千億樣本、億級特征訓練，能模擬人腦的工作機制。通過深度學習、大規模計算和大數據三大部分，百度大腦目前已經具備了語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像四大前沿能力。以語音識別為例，目前百度語音識別的準確率能夠達到97%。在人工智能時代，百度大腦將是百度向社會輸出人工智能技術能力的核心，經過長期的投入與布局，未來百度大腦不僅將像百年以前的電力一樣成為商業新能源，更將深入到生活中，將電影中的場景變為現實。
《網絡傳播》：百度大腦宣布對廣大開發者、創業者及傳統企業開放其核心能力和底層技術開放，是出于何N考慮？
林元慶：百度大腦開放共享的思路，實際上是希望在時代變革大幕開啟之際，助力廣大合作伙伴全面共享人工智能時代，完成下一幕的轉型升級。百度大腦未來將與各行各業結合，衍生出不同領域的行業大腦，比如醫療大腦、交通大腦、金融大腦等。目前，百度大腦已經應用到教育、金融和娛樂等多個行業。
人工智能滲透百度所有產品線
《網絡傳播》：今年基本上全球各大互聯網公司都把人工智能作為最核心突破的領域，在這一領域，百度和其他公司的戰略方向有何不同？
林元慶：百度在人工智能領域起步早，布局領域廣，并且已經有很深的積累，既實現了對內業務的支持，也進行了大量對外技術的輸出。目前，百度的人工智能幾乎已經滲透到百度所有的產品線當中，以此改進百度全線產品的用戶體驗并提升用戶黏性。比如說手機百度的語音搜索、鳳巢的推廣系統以及百度外賣的調度系統、百度金融結合人工智能給用戶的畫像等等。接下來百度一方面將進一步提升各項人工智能技術，打造平臺化的對外輸出能力；另外一方面還將著力把這些人工智能技術和能力應用到具體行業和垂類中，提升行業的效率，促進行業變革。
《網絡傳播》：雖然業界普遍認可人工智能的巨大前景，但在目前來看，人工智能在短期內還很難看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商業化？
林元慶：人工智能已經為百度的搜索業務提供了巨大幫助。人工智能的發展和普及有四大關鍵性的支柱――機器學習算法（特別是深度學習）、大數據、大規模計算，以及可供以上要素不斷訓練迭代的大應用。目前，人工智能在前三個領域都已經有了一定程度的突破，同樣關鍵的是人工智能技術的大規模應用，只有在制造業、醫療、汽車駕駛、娛樂等各個領域各個場景的不斷應用，才能形成“數據-技術-產品-用戶-更多數據-更強技術”這樣的一個正向循環。在這些不斷擴展的應用中，商業化也就是自然伴隨而來的事情了。
互聯網的下一幕是人工智能
《網絡傳播》：如何看人工智能在2016年的“爆發”？
林元慶：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半個世紀都沒有能夠解決人工智能的問題。上世紀70年代到90年代，美國一直有人工智能的課程，但卻沒有實際的應用，在當時，任何一個領域都看不到有價值的人工智能應用。上世紀90年代以后，數據量越來越大，計算的能力也越來越強，機器學習逐漸興起；到2006年，深度學習的概念被提出，特別是在2010到2012年間，深度學習在語音識別和圖像識別領域取得了突破性進展。深度學習的成功極大地推動了人工智能的商業化。實際上，在2013年，《MIT科技評論》就已經把深度學習列為當年的十大技術突破之首，但今年確實是人工智能大規模商業化落地的一年。
《網絡傳播》：人工智能將會如何影響各行各業？
林元慶：影響最大的是制造業。當人工智能時代到來，制造業會徹底被物聯網改變。未來所有商品都能聯網，將數據傳回云端，通過人工智能技術進行分析，為消費者帶來實實在在的價值。汽車工業也將被人工智能徹底改變，盡管安全問題的解決路徑在傳統汽車廠商與創新廠家間有所不同，然而我們基本上還比較自信，有一天會進入來自動駕駛時代。此外，娛樂業及健康產業同樣也會被人工智能所改變。對于前者，虛擬現實與增強現實很可能會成為主流的內容形式，顛覆消費者對娛樂內容的消費方式；對于后者，通過基因分析、精準的醫療圖像診斷，患者的疾病將得到更加精準和個性化的治療。
第3篇：人工智能時代的特征范文
中國人工智能發展環境分析
資料來源：前瞻產業研究院整理
目前我國在人工智能的研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后，這對于我們國家來說是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。如今我國在國家層面制訂人工智能發展戰略，并加快推進，我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術“彎道超車”。
人工智能行業市場規模
隨著人工智能在我國移動互聯網、智能家居等領域的發展，我國人工智能產業將持續高速成長。據前瞻產業研究院的《人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2015年，我國人工智能產業規模為69.3億元，同比增長42.7%;2016年我國人工智能產業規模達到95.6億元，同比增長37.9%。
隨著相關政策的加速落地，我國人工智能產業已步入新的發展階段。當前人工智能行業基礎條件已經具備，隨著深度學習算法日趨成熟以及數據資源的加速增長，人工智能技術有望不斷提升，機器視覺和自然語音處理等人工智能技術將迎來發展新機遇，預計到2022年，我國人工智能產業規模將達到335.6億元。
2014-2022年中國人工智能產業規模及預測(單位：億元，%)
資料來源：前瞻產業研究院整理
中國人工智能企業積極布局
出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛戰略進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。其中，百度從2013年開始搭建AI團隊，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃，于2017年展出了Apollo自動駕駛平臺;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺“DTPAI”;騰訊推出了撰稿機器人Dreamwriter，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。
除BAT之外，科大訊飛以語音技術為核心，通過語音技術開放平臺和語音應用切入人工智能產業，也是當之無愧的行業巨頭。這些具有創新性眼光的巨頭公司的進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。感知智能試點階段的一大特點是創業公司開始進入，目前的國內格局也正印證了這一點。
第4篇：人工智能時代的特征范文
【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；應用；優化
【中圖分類號】TP393【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）08-0180-02
1引言
人工智能技術與大數據技術是新時期計算機網絡技術快速發展的產物，在這一背景下，人工智能技術、大數據技術應用水平得到了很大提升，各個行業都需要將人工智能技術、大數據技術、計算機技術進行有效融合，積極探索先進技術的應用形式，明確計算機網絡技術發展趨勢，為技術研發控制工作的開展提供支持，滿足計算機網絡技術的科學發展需求。基于此，文章闡述了人工智能技術的相關內容，介紹了人工智能在計算機網絡技術中的應用，總結了實踐應用及優化措施。
2人工智能技術概述
人工智能技術將計算機科學、心理學、生理學、語言學等進行了有效融合，這項技術賦予了機器人工智能功能，機器可以針對復雜、危險的工作進行有效處理，既能夠提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技術呈現出綜合性特點，為計算機科學技術的進步、發展提供了技術支持，技術人員需要將人工智能技術作為核心，針對數值計算、問題求解進行優化，可以將其發展成知識處理，人工智能還可以處理各項不確定信息，加深對系統資源狀態的實時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術的寫作能力比較強，能夠針對很多資源、信息進行整合，用戶可以共享、傳輸各項信息，根據多寫作的分布式人工智能思想、網絡管理，提高網絡管理工作效率、效益。在網絡智能化管理過程中，人工智能具有很大優勢，具備很強的學習能力、推理能力，其在網絡管理中的應用能夠快速、準確處理各項信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構建信息庫，針對信息進行總結，產生高級的信息。
3計算機網絡技術中人工智能應用現狀
在科學技術的快速發展中，計算機網絡涉及范圍日益擴大，人工智能技術和計算機網絡進行有效融合，人民群眾越來越關注人工智能技術優勢及發展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術，有效地處理模糊信息，改善了傳統計算機網絡技術局限性的影響，人工智能技術還能夠根據網絡環境強化信息監控力度，提高工作的準確性。同時，人工智能技術能夠確保各項管理工作的協調性，利用人工智能技術可以制定信息約束管理系統，配合人工智能技術全面監測各項網絡信息，突出各個管理層相互協作的特征。現階段，人工智能技術的應用范圍更加廣泛，并處于快速發展時期，在未來社會的發展中人工智能技術水平也將提升，為人民群眾的生活、工作提供更多便利。
4人工智能在計算機網絡技術中的應用
4.1網絡安全管理
在信息技術的快速發展中，網絡安全管理是完善、探索過程中的關鍵管理工作，網絡安全管理工作為提升網絡技術應用提供了基礎保障，通過確保網絡技術應用安全，可以為生產工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術人員利用大數據技術、人工智能技術，可以有效地規劃網絡安全管理工作要點，滿足網絡安全管理中的各項技術應用需求，其主要原因是大數據技術、人工智能技術的應用，有效地提升了網絡安全管理系統的防護能力，為網絡安全管理提供了防護保障。例如，在大數據時代，為了滿足計算機網絡技術、人工智能技術應用需求，應建立網絡安全防護中的人工智能防護體系，可以將智能攔截防護技術、人工智能技術進行融合，組建技術控制中的核心防護網絡體系，將其作為計算機網絡技術傳輸的信息防護形式。另外，在網絡安全管理過程中，利用人工智能技術、大數據技術，可以有效地整合網絡安全防護體系，提升網絡安全防護技術水平。
4.2數據采集與分析
現階段，在數據采集分析過程中，技術人員需要強化人工智能技術的應用，工作人員在應用計算機技術的過程中，會產生龐大的數據量，需要挖掘更多的數據，大數據時代信息逐漸呈現出多樣性、數據總量大等特點，單純地依賴傳統技術采集數據壓力相對較大，而利用人工智能技術可以有效地解決數據采集問題，科學、合理地采集、分析更多數據，有效地提升數據分析效率。
4.3計算機網絡系統管理及評價
為了滿足大數據時代的多元化功能、服務需求，需要將計算機網絡技術、人工智能技術進行融合。在計算機網絡安全管理過程中，技術人員需要將人工智能滲透到計算機網絡技術中，確保網絡管理的安全性，其具備的問題求解技術、專家知識庫能夠促使計算機網絡綜合管理。現階段，計算機網絡呈現出瞬變性、動態性、復雜性特點，人工智能技術的應用可以將復雜的計算機網絡綜合管理進行簡單化處理，為綜合管理提供便利[2]。同時，以人工智能技術基礎發展的專家決策、支持方法，已在信息系統管理中得到了有效應用，并取得了很大效果，專家系統可以自主吸收、總結專家的經驗、知識，將更多的經驗、知識錄入系統中，針對系統知識進行完善，能夠利用匯集的專家經驗自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術在計算機網絡管理、系統評價中的應用，可以有效地解決復雜工作。
5人工智能在計算機網絡技術中的優化措施
5.1提升人工智能的智能化程度
現階段，技術人員需要強化人工智能技術研究力度，不斷提升智能化水平，充分發揮出人工智能在計算機網絡中的作用，為了提升人工智能技術的智能水平，需要針對場景、數據模擬效果進行強化，如人工智能技術的應用可以根據計算機網絡技術特點，創新、優化人工智能系統。
5.2政府與企業參與技術創新
人工智能技術屬于高新技術，在應用、推廣過程中，工作人員需要進行改革創新，政府、企業是人工智能技術的創新主體，對于政府部門來說，企業創新具有很大優勢。政府部門需要根據人工智能技術研發相應的政策支持，營造良好的環境，在人工智能技術創新過程中，需要大量資金、優秀人才作為支持，政府部門需要發揮領導作用，鼓勵企業進行創新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術向高層次進行發展。
5.3強化網絡安全維護人工智能應用環境
人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要強化網絡安全維護工作，促使人工智能技術更好地應用到計算機網絡技術中，相關部門需要強化網絡安全維護工作，營造良好的人工智能技術應用環境，重視信息泄露問題，確保各個部門放心使用人工智能技術，實現人工智能技術應用的預期效果[3]。
6結語
第5篇：人工智能時代的特征范文
關鍵詞：人工智能；語音識別；圖像識別；神經網絡
0引言
伴隨著經濟的飛速發展與科技水平的不斷提升，計算機技術的開發與應用的研究成為學者們關注的重點[1]-[2]。特別是在人工智能識別方面的研究越來越深入，其應用也越來越廣泛。人工智能識別技術的應用，不僅提升了生產的效率，同時為人們的生產生活提供了方便[3]。針對此，本文在對人工智能識別技術進行介紹的基礎上，對其關鍵性技術進行了分析，這對于提高人工智能識別技術應用水平具有重要的工程意義
1人工智能識別技術
1.1人工智能識別技術的定義
智能識別技術是以計算機系統、掃描設備、照相設備為基礎設施，對目標的數據信息進行智能識別。當前的人工智能識別技術是從語音識別技術中逐步發展起來的。現在已經形成了人臉識別、圖像檢測、圖像檢索、目標跟蹤、風格遷移等多項智能識別手段。這些智能識別技術的出現，提升了人們的生活質量，減小了人們的工作量、提高了生產生活小效率，對于推動我國社會主義現代技術的發展具有重要的意義。
1.2人工智能識別技術的研究現狀
從目前的發展來看，我國已經在多個領域應用了人工智能識別技術。但在人工智能識別的核心技術上，仍然處于發展階段。與國外其他發達國家相比，還未形成完成成熟的技術體系[4]。同時伴隨著近幾年各個國家之間加強了對人工智能識別技術的相互交流與滲透，使得我的人工智能的發展得到了新的發展機遇。在近幾年的時間里，我國在人工智能的技術水平上不斷提升，為人們的生活提供了便利，改善了人們的生活條件[5]-[6]。并且，我國相關科技管理部門加強了對人工智能識別技術的重視與相應資金上的投入。從目前來看，現階段計算機人工智能識別技術的發展方向是解決應用過程中存在的各類問題以及對核心技術進行研發。
1.3人工智能識別技術的特點
人工智能識別技術在應用特點上具有高反應效率，高運算速度等特點，并且人工智能識別技術能夠通過自我學習，達到能解決問題，能改造或創造，能做理論推演或理論研究的目的，在工程中，人工智能識別技術能夠嚴格監控整個生產運行狀態，如果一旦運行狀態出現異常情況，就可以及時掌握故障信息反饋給維修人員，智能化的數據支持，也能給維修人員提供幫助，從而大大提高設備運行的狀態穩定和安全。在實際生活中，圖像識別與語音識別等人工智能識別技術的應用，能有有效的實現人與人之間信息調配和溝通，降低生活中資源浪費。因此，人工智能識別的成功應用，可以有效的解決人們在實際生產生活中遇到的問題。
2人工智能識別技術關鍵技術的運用
2.1語音識別
語音識別技術的研發，其核心是所采用的機械設備能夠準確識別人類的語言，在此基礎上開發人機語言交互技術也是其中的重要的一環。當前，基于語音識別技術的產品在不斷的被研發普及。在各個領域得到了廣泛應用。為人們的生活提供了便捷。語音識別技術在技術上是通過MFCC提取過程、預加重、分幀加窗、離散傅里葉變換、Mel濾波器組、Mel濾波器組、高斯函數gmm等在聲控交換、語音通信識別、語音交流中的運用。在這個過程中，其預加重環節需要用到公式（1）進行處理：在整個語音識別過程中，要做到兩點，其一是實現高效的語音溝通交流，第二方面是要保證通話的堡真性，從而保證人們在實際過程中有著良好的通話體驗。
2.2圖像識別技術
圖像識別技術作為計算機人工智能技術的重要領域與分支。其核心是對圖像進行相應的對象識別，以便區分出不同模式下的目標與對象。圖像識別技術從發展上來講，總共經歷了三個階段。分別為文字識別、圖像處理與識別、物體識別。其通過對圖像信息進行相應的處理分析，得到我們所需要的研究目標。發展到了今天，圖像識別不僅僅是通過肉眼進行識別，同時借助計算機進行識別也是重要的識別手段。在識別原理上，計算機圖像識別技術與人客戶肉眼識別上是相同的。人類進行圖像識別是根據圖像本身具有的特征，將圖像識別出來。當我們看到一張圖片的時候，大腦會迅速反應出該相識的圖片，并進行分類識別與存儲記憶。人工智能圖像識別技術是以圖像特征為基礎，關注每個圖片的主要特征，并排除掉多余的輸入信息，找到所需要的關鍵信息，分階段的完成對圖像信息的整理形成一個完整的直覺映像。在人工智能圖像識別過程中，模式識別是關鍵，模式識別是對事物不同形式的信心進行分析處理，從而實現對一個事物或者現象的描述、辨別以及分類。如圖1所示，為一個完整的圖像識別過程。
2.3機器人技術
我國在進入信息化時代之后，機器人技術逐漸發展起來，并得到了廣泛的應用。同時，為了滿足時代的發展的需求，機器人技術已經逐漸成為一門學科。伴隨著智能化技術的發展，人工智能識別技術與機器人技術的相互融合，使得機器人技術得到了飛速的發，推動了機器人行業的迅速發展。人工智能識別機器人在組成上包含內部信息以及外部信息傳感器。其傳感器包含了對視覺、聽覺、觸覺以及嗅覺等。除了感受器之外，他們號又要電動機、筋肉等主要部件組成的效應器，使得他們能夠與外界充分的接觸起來。從目前的技術發展來看，智能機器人在組成上至少需要感覺、反應以及思考三要素，其原理圖如圖2所示。
2.4人工智能神經網絡技術
近幾年，人工智能網絡技術十分常見。其主要是通過將處理單元之間進行有效的連接，從而構建出成熟的網絡系統，能夠進行相應的邏輯思維思考等功能，就像人的大腦一樣進行思考，與人的腦力具有相似的模擬系統。在實際工業工程中，電子元件、處理元件以及人工神經元等的有效結合，可有效的解決實際工程中的問題以及保證工業的穩定運行。一個完整的人工智能神經網絡包含輸入層、隱層以及輸出層三部分組成。
2.5遠程規劃與自主控制技術
遠程規劃與自主控制技術是計算機人工智能識別技術的關鍵組成部分。通過在航空航天領域應用該項技術，可以有效的實現對外太空器件控制的目的，其中NASA技術的研究應用成功，是人工智能識別技術在航空航天領域應用成功的重要里程碑。其將系統控制與遠程監控系統技術充分融合在一起。實現了動態的監控。同時工作人員也可以采用計算機智能識別技術，了解外太空設備的運行狀態以及明確設備可能出現的問題。并可針對存在的問題，制定出相應的調整方案，保證設備的可靠運行。
3小結
伴隨著經濟水平與科學技術的不斷提升，人工智能識別技術的應用也越來越廣泛，因此對人工智能識別技術進行研究對于提高人們生產生活質量水平具有重要的意義。本文在對人工智能識別技術的定義、研究現狀以及其優點優勢介紹的基礎上，對人工智能識別中的語音識別、圖像識別、機器人技術、人工智能神經網絡技術以及遠程規劃與自主控制技術的特點與原理進行的全面的分析。這對于促進人工智能水平的發展具有重要的意義。同時，在未來的人工智能識別技術的發展中，需要對相應的工程實踐經驗進行總結，并結合環境發展的趨勢要求，做好相應的技術研發工作。
參考文獻
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第6篇：人工智能時代的特征范文
關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域
自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。
1.人工智能和大數據與“工業革命”
2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。
2.人工智能和大數據與金融的未來
“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。
3.人工智能和大數據與“專家系統”
電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。
4.人工智能和大數據與教育變革
面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。
5.人工智能和大數據應用的共性需求
人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。
6.人工智能和大數據的展望
大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。
第7篇：人工智能時代的特征范文
最近，有關各種新興科技的新聞不絕于耳。
一方面是人機大戰，AlphaGo方興未艾，德州撲克大戰又來。雖然人們對于這些人機大戰的細節并不熟稔，甚至對德州撲克和圍棋的規則都所知有限，但是并不妨礙對比賽結果的關心。是人勝利了，還是機器更厲害？
另一方面是VR大潮涌動，虛擬現實進入快速增長期，各種VR/AR產品粉墨登場。可是繁華過后，智能商業時代似乎還未到來，實現盈利的企業和項目屈指可數。當新一代信息技術不斷推動產業發展，這些技術創新究竟能夠從哪些方面，改變企業的經營形態和商業模式？
總體而言，未來智能商業的價值創造形態將呈現三個重要的特征：小前端、大平臺、生態圈。從1G到5G，隨著互聯網基礎設施的成熟和完善，“入口”和“平臺”成為構建商業生態的關鍵要素。首先，小前端的優勢在于建立用戶聯系，在員工方面，海爾做“小微”、恒大招聘兼職銷售員，都是在做“小前端”，強化與用戶的聯系，更好更快地發現用戶需求。在界面方面，移動終端尤其是手機成為關鍵的用戶入口。同時，VR正在成為新興的用戶入口，不同之處在于電視屏幕掛在墻上、手機屏幕拿在手中，而VR直接把屏幕戴在眼睛上。這也是此起彼伏的VR大戰的潛在動力，目標還是爭奪用戶入口。
然而，決定這些入口所提供的內容和體驗的關鍵在于“云平臺”，利用大數據進行決策，人工智能的水準非常關鍵。通過發展人機交互、深度學習、自然語言理解、機器人等核心技術，利用算法進行決策，人工智能能夠精準匹配用戶需求。只有圍繞入口和平臺，企業所構建的商業生態系統才具備用戶價值，才能創造出具有黏性的用戶體驗。這種生態，未必要像BAT那么大而全，關鍵在于各元素間的協同性，以及關鍵的連接點。比如小米，用手機將各類智能小家電串聯、并聯，打造出一個智能家居的小生態。
圍繞人工智能，產生了物理和數字世界互動技術、數字化與智能化服務技術、信息化與云端遷移技術、增強信用安全技術等。這些關聯性技術形成了一個重要的技術生態圈，互促共榮，并產生良性的化學反應。此外，新一代信息技術還改變了傳統制造業的生產方式和產業組織模式。云計算、智能終端等成為基礎設施，以算法和決策為特征的數據成為生產要素，圍繞商業生態系統實施大規模協作與共享，提升產業組織的效率。
以汽車制造行業為例，互聯網汽車雖然飽受“PPT造車”的詬病，一直不為外界看好，但隨著蔚來汽車、車合家等企業的崛起，產業組織變革正在發生。因為制造范式的改變，傳統汽工業的大規模生產模式將面臨更大挑戰。
第8篇：人工智能時代的特征范文
1936年人工智能之父提出人工智能這個概念，為人工智能乃至現代信息科技奠定了基礎。
1958年，10位美國年輕的學者在一起研討，正式提出人工智能這個概念。
人工智能經過了60年曲折的發展，有過令人興奮激動的時刻，也有令人非常沮喪的時刻，現在到了一個新的，這是沒有異議的。
特別值得一提的是，專用人工智能領域取得了突破性進展，今年，阿爾法狗是標志性之一，包括競賽性能的不斷提高，特別是在測試中已經超越人。
新版的人型機器非常的震撼人心，在地面上走，盡管歪歪扭扭，但走得還很穩；還有自動駕駛汽車，在雪地里，也可以走得很好；語音識別，這是科達訊飛一個典型的語音識別的例子，效果非常好；人臉識別，盡管還有一些挑戰，但是這幾年還是不錯的。
專用人工智能確實取得了突破性的進展，但人工智能的研究與應用依然任重道遠，要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力，曾經有四句話描寫了人工智能目前的水平，有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專才無通才。
另外，人工智能產業化應用也有了很好的發展，2015年全球人工智能市場規模為1270億美元，今年預計1650億美元，到2018年預計超過2000億美元，發展非常之快。目前，人工智能已經上升到國家戰略高度。過去一年人工智能領域的十件大事
過去的一年里，人工智能領域有很多新的變化。
第一項，阿爾法狗。
第二項，各國政府高度重視人工智能發展，包括今年5月份美國白宮舉行的4場研討會。
第三項，IBM類腦超級計算機平臺，是基于前幾年的芯片。
第四項，軟銀320億美元收購ARM，這是很大的收購。
第五項，谷歌、facebook等開源人工智能基礎平臺反映了一個趨勢和動向。
第六項，創建公益性的人工智能機構OpenAI。
第七項，在學術方面，Science發表Bayesian Program 論文。
第八項，微軟深層殘差網絡奪冠2015年ImagnNet。
第九項，谷歌量子計算機取得重要突破，為人工智能計算搭建了一個平臺。
第十項，劍橋大學成立了人工智能倫理研究所。
怎樣通過這個標志性事件看目前人工智能發展的狀態，我將其概括成十段話。
人工智能十大趨勢動態
第一，人工智能熱潮全球化，從東方到西方，從發達國家到發展中國家，從大國到小國，都掀起了熱潮。
第二，產業競爭白熱化。
第三，投資并購密集化，過去一年的收購、投資，數不勝數。
第四，人工智能應用普適化，開始向各個領域滲透。
第五，人工智能的服務專業化，一個是研究通用化的人工智能，一個是專業化的人工智能。
第六，基礎平臺開源化，包括IBM、谷歌開源的平臺，是過去一年特別明顯的一個新的特征。
第七，關鍵技術硬件化，包括IBM的類腦計算平臺。
第八，技術方法集成化，單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，集成創新勢在必行，阿爾法狗里集成了很多。
第九，學科創新協同化，多學科跨界融合交叉協同創新人工智能創新途徑，其中包括量子技術跟人工智能的結合。
第十，社會影響大眾化。
人工智能未來發展五大思考
第一，要保持警醒。熱潮下面尤其需要冷思考，阿爾法狗在圍棋上的表現，確實提高了人們對人工智能的期望，但是對人工智能希望太高，如果沒有實現就會非常失望。過去60年中我們有很多這樣的教訓，在熱潮下尤其需要冷靜的思考，有就一定會有低谷，這是發展的客觀規律，而任何一個時段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考。引用最新的新興技術成熟度曲線。智能機器人、認知等熱門技術正處于期望膨脹期，接下來可能是幻滅期，所以需要我們冷靜的思考。
第二，切忌跟風。我認為跟風難有大作為，這幾年風口熱好像說得很多，找風口不如找關口，發展的瓶頸在哪里，突破瓶頸就可能開創一個新天地，搶占先機，大家不要再跟風。
第三，不忘初心。對于人工智能來說是不忘初心繼續探索，回歸人工智能的本原，是要解決什么問題，別走偏了。所以從研究的內容到研究的目的，在回歸本原的過程中尤其要記著，信息科技與腦類科技的交匯，人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。
第四，苦練內功。重視前沿基礎理論研究，現在是家喻戶曉，但是大家不要忘記不是那么火爆的時候在干什么，一直堅持，才有深度學習的今天，所以苦練內功很重要，不能被當下的熱點一葉障目。深度學習不等于AI，深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法，盡管現在效果很好，確實需要思考如何克服這個瓶頸，人工智能發展的下一個關口在什么地方。深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數據和大規模計算資源驅動下的基于基礎理論的技術突破，其本質是通過映射對復雜函數進行逼近。
深度學習依舊存在明顯的局限性，尤其在任務的切換和對環境變化自身完善、對小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠。
第五，以史為鑒。丘吉爾說你能看到多遠的過去，你就能看到多遠的未來，你過去看的有多深，你對未來才能看得有多準，我認為是有道理的，所以這個時候就需要我們做一個思考。從淺層智能到深層智能；從專用人工智能到通用人工智能；從機器智能到混合智能；從數據驅動到數據和知識協同驅動；從線下智能到云上智能；從網下到網上。
人工智能在中國的發展
這些具體的趨勢實際上都反映在整個社會化大趨勢上，智能化是新一輪科技與產業革命的最顯著特征。
我們國家發展有很多機遇，天時地利人和，當然也有挑戰，我們的戰略思維、冒險精神還不夠，所以要思考這些問題，人工智能如何更好地服務社會。
如何抓住這個機會，我覺得首先應該有一個規劃，因為只有通過頂層規劃協調才能實現一盤棋，最終實現人工智能強國。
第9篇：人工智能時代的特征范文
Web3.0大量借用人工智能的成果，其媒介形態直接指明網絡廣告的發展方向是越來越高級的智能性。可以說智能廣告是未來網絡廣告發展的必然趨勢。Web3.0可以使“網站內的信息直接和其他網站相關信息進行交互，能通過第三方信息平臺同時對多家網站的信息進行整合使用；用戶在互聯網上擁有自己的數據，并能在不同網站上使用；完全基于Web,用瀏覽器即可以實現復雜的系統程序才具有的功能。”通過這個定義，我們可以看出Web3.0具有個性化、定制化、整合性等特征。從實現原理上來說，Web3.0是一種全新的人機對話方式，它借助開放的API(應用編程接口)，使網站成為一個基于“定向搜索+開放式TAG(分類系統)+智能匹配”的操作系統。這種操作系統具有極強的智能性，以至于能夠部分替代人類的勞動和思考。Web3.0作為一個廣告營銷活動平臺，可以完全根據用戶的需求智能化的整合互聯網上的信息，最終滿足個性化的消費需求。
Web3.0相對Web2.0轉變的一個重要標志就是前者升級為人工智能。人工智能又稱“智能模擬”。利用電子計算機和各種電子技術來模擬人類的某些智力活動。有模擬識別、學習過程、推理過程、探索過程、環境適應等。新一代人工智能主要特征是具備學習、進化和自組織能力。注入了人工智能因子的Web3.0將極大的改變互聯網廣告的形態。
可以說，從Web1.0到Web2.0，再到Web3.0的劃分，不但實現了時間上的跨越，更重要的是這種劃分實現了人類使用網絡方式的革新。也在潛移默化中影響了我們這個時代。如果說Web1.0時代以門戶網站的信息綜合呈現以及客戶的單向訪問為代表，Web2.0推進了普通個人使用互聯網的進程使之成為草根狂歡的世代，那么Web3.0則進一步發揮了Web2.0的優勢，大大提高了網絡的智能化程度，解決協同生產方式的恒久動力問題和信息最優化自動整合的問題，極大提高了生產力。智能廣告就其傳播學意義上來說是關于廣告主及其產品或服務與消費者之間通過智能網絡進行的信息高效化合理化溝通問題，Web3.0平臺為解決這個問題鋪平了道路。
隨著Web3.0人工智能技術在網絡廣告領域廣泛應用，產生了許多以Web3.0為平臺以人工智能等技術為支撐新的廣告形態。盡管它們的形式可能各有不同，但他們都表現出一個共同的本質能力，就是能夠針對用戶接觸媒體的習慣做出簡單的分析歸納、推理判斷，進而合理的安排廣告方式，解決傳統廣告無法解決的定向、精準、高效的問題。我們將這些具有近乎人類思考和行動的簡單推理判斷能力的廣告形態，稱之為智能廣告。
二、智能廣告的幾種表現形態
智能廣告常見的表現形態主要有如下幾種：
1多感官廣告
在互聯網Web3.0的發展方向下，智能廣告主要表現形態就是多感官廣告。人類對外界的體驗能力來自于視覺、聽覺、味覺、嗅覺、觸覺，以及第六感(潛意識)幾大感官。前五感是人類可以借之明確傳遞感覺、情感、思想或其他體驗的感官。人類在感知事物時同時運用這五種感官，因此，在某種體驗的傳播中，如果媒介調動受眾的感官越多，人的感知感覺就越仿真。顯然，廣告信息若經由這種仿真媒介得以傳播，廣告的作用效果將會大大提升。Web3.0時代，計算機圖形、數字影像、人機交互、傳感設備、人工智能等技術的進步和綜合運用能創造出一種基于可計算信息的沉浸式交互環境，這就是“虛擬現實”。人們通過人機交互設備與虛擬環境當中的對象自然交流，產生“沉浸”于等同真實環境的感受和體驗。
2自動廣告
隨著網絡廣告的進一步智能化，互聯網上出現了越來越多的智能廣告系統。這種廣告系統能夠根據一些特定因素自動選擇將廣告放置在哪里。這些因素包括用戶信息、站點分析、頁面內容和廣告過去的表現等。隨著Web3.0步伐的加速，網絡廣告的發展也進一步智能化。
3智能搜索引擎廣告
智能搜索引擎被稱為第三代搜索引擎，是區別于以人工進行目錄分類的Yahoo等第一代搜索引擎和當今以百度、Google所代表的以關鍵詞搜索為核心技術的第二代搜索引擎而提出來的全新的搜索方式。作為對第二代搜索的一種超越，第三代搜索的范式革命主要在于呈現方式以及參差多態的演化路徑。其呈現方式有諸如Clusty、bbmao的自動分類、聚類功能以及Autonomy基于某種專有的模式匹配和概念搜索的算法，可以自動根據文本中的概念進行分類，自動標引，并基于用戶興趣自動匹配出個性化、多側面的直接或隱含的相關檔案。其演化路徑有例如個性化搜索、社會化搜索、本地化搜索、知識問答社區、社區內容搜索等等。而在核心搜索技術上，則大致包含人工智能、模式識別、語義分析、神經網絡等發展方向。
4微件廣告
微件廣告是一種新型的廣告服務方式，廣告商通過它為用戶提供有用的服務，增強網站的個性化功能，從而獲得消費者的眼球和寶貴時間。這種廣告的妙處就在于，消費者在享受廣告商提供的微件服務時無形中接受了廣告信息，建立起與品牌之間的情感聯系。整個體驗微件服務的過程是一個人機交流的過程，充分體現了網絡應用的智能性。三、智能廣告的主要特征
通過對以上幾種常見的廣告形態的分析，我們可以發現智能廣告可以具有虛擬現實、自動、智能匹配等特征。尤以受眾識別、方式、內容生成和效果監測等方面的智能化特征最為顯著。
1受眾識別的智能化
智能廣告首先要解決的問題就是如何精確的識別廣告的目標受眾。受眾的細分是一個鮮明的趨勢，細分的同時伴隨著的是新的聚合方式，而受眾識別的任務就是發現細分后個性化了的人以及重新聚合了的群體。從現有的模式來看，受眾的選擇和識別方式有以下幾種：
(1)基于網絡用戶使用行為的識別方式
這種識別方式主要結合IP和Cookie方式追蹤和收集用戶信息。發現用戶的瀏覽興趣和使用行為。通過使用探針檢測、Netflow采集、DNS訪問統計、鼠標軌跡分析(鼠標點擊熱圖)、基于系統日志收集技術等數據采集技術，可以獲取大量網絡用戶使用行為方面的數據。除此之外，用戶的屬性數據和價值數據、本企業和競爭對手的經營數據等業務數據還可以從業務系統或者通過情報分析獲取。
采集到了原始數據后，要對數據進行分析。根據網絡數據、用戶數據和業務數據，制定相關的數據過濾、預處理、數據綜合分析處理等程序，從中獲取有價值的分析結果，并以準確直觀的方式表示出來。現有的一些技術已經能夠分析出網絡用戶的人口統計學方面的信息。
(2)基于頁面內容的識別方式
基于網頁內容識別用戶的定向網絡廣告(Content-Tar-getedAdvertising)大大拓展了廣告投放的空間。增加了被用戶瀏覽的機會。這種識別方式是對基于關鍵詞識別方式的一種演進。這種識別方式使用智能技術分析頁面內容。進而對用戶使用習慣作出判斷。通過用戶瀏覽過的頁面進行內容分析，根據信息主題對頁面進行聚類。把用戶瀏覽行為對其興趣的作用列入聚類結果，得到綜合評估模型。頁面內容的分析受計算機自然語言處理水平的限制，比如有時會產生在關于“人工智能”的網頁內投放“人工流產”廣告的失當行為。
(3)基于內容過濾的識別方式
這種識別方式多見于一些社會性網絡(SocialNetwork-ing)中，這些網站通過諸如類型、關鍵詞、標簽等表述、分類或評價方式來建造個性化的發現和推薦機制。通過這類網絡服務，可以很好的發現具有不同個性特征的用戶。比如，國內用戶熟悉的音樂推送網站“潘多拉”()。只要在“潘多拉”網站首頁的播放器中輸入用戶最喜歡的歌手名字或者歌曲標題，網站就會自動建立一個網絡電臺，源源不斷地播放最符合用戶口味的曲目。用戶喜歡或者不喜歡一首歌，可以點擊相應的反饋按鈕，讓系統更明白自己的喜好。
(4)基于協同過濾的識別方式
協同過濾(CollaborativeFiltering)技術，是推薦系統中應用最為廣泛的技術之一。它基于一組興趣相同的用戶進行推薦。協同過濾基于這樣的假設：為用戶找到他真正感興趣的內容的好方法是，首先找他與他興趣相似的用戶，然后將這些用戶感興趣的內容推薦給此用戶。國內網民比較熟悉的當當網、豆瓣網等就是使用了協同過濾技術的代表性網站。這種過濾方式是基于一定的推薦算法。通過這些算法可以推測出用戶喜歡的內容。當然協同過濾除了運用了智能技術，也大量借助了網民自身的力量完成推薦任務。協同過濾方式使網絡能夠更加智能化和個性化的向用戶推薦他們所喜歡的東西。也包括適合他們閱聽的廣告信息。
2廣告方式的智能化
據艾瑞網消息，一個完全自動化的廣告網絡業已。它能將幾種價格模式和定向方式混合在一起，以保證廣告獲得最好的設置，廣告主獲得最大的投資回報。消息詳細報了Turn公司剛剛的與眾不同的廣告網絡TurnSmartMarket，它能夠根據一些因素自動選擇將廣告放置在哪里。這些因素包括用戶信息、站點分析、內容和廣告過去的表現等。由于把不同的定向方法聯合起來，該廣告網絡可以采用幾種價格模式，如CPA。CPC和CPM等。Tum的機器知識平臺可以預測什么廣告和價格模式結合后，能給廣告主帶來最多的收入，給消費者帶來最大的相關性。廣告主保留著排除某些商站點的權利，并且可以根據效果反饋和回復分析來調整廣告活動。但是對于廣告出現在那里則基本沒有控制權。
3廣告內容生成的智能化
廣告內容的生成能夠根據受眾識別的結果并配合廣告系統進行精確匹配，智能組合，生成適合特定用戶的特定廣告信息。
當然這只是在廣告推送過程中使用了智能匹配技術，廣告內容生成更具智能化的目標廣告內容生產本身的“智能化”，這種生產過程是通過智能網絡挖掘人類智慧潛能，進而生產出最具傳播力的廣告內容。
4廣告效果監測的智能化
為了網絡廣告的科學投放，需要對廣告效果進行系統有效的監測，對受眾行為進行科學分析，從而保證網絡廣告投放的效果。在網絡廣告效果監測方法，最有效的方式便是采用智能監測系統。比如DoubleClick公司推出的DART(DynamicAdvertisingReportingandTargeting)便是一款業界領先的廣告智能管理監測系統，其含義是動態廣告傳送及精準傳送。該系統能夠對在線廣告和其它數字傳播渠道進行管理、跟蹤服務和報告，幫助網站在現有架構上最大限度地實現客戶廣告的命中率。
四、智能廣告的發展方向
1廣告本體的淡化
Web3.0時代，傳統意義上的廣告將不復存在，廣告日益超脫了原來的形態，變得越來越隱性化。而且消費者主動閱聽廣告的情況將越來越普遍。廣告與內容之間的界限變得消弭，廣告被溝通、體驗、娛樂、文化消費等活動所替代。
2處處有廣告，處處都不是廣告
法國廣告評論家羅貝爾·格蘭曾說過：“我們呼吸的空氣是由氧氣、氮氣和廣告組成的。”在Web3.0時代，借助先進的客戶端普通用戶就能實現復雜的網絡應用，屏蔽不請自來的廣告顯得輕而易舉，所以廣告被驅逐出用戶的視野。然而，即使是用戶的一個最簡單的網絡應用，都被廣告商布下天羅地網，你的身心都被暗含的廣告所洗禮。廣告以一種友好的方式出現在Web3.0時代的消費者終端屏幕上。
3創意依舊為王
無論媒體技術如何發展，在網絡廣告界最有話語權的永遠是創意和創新。在“世界是平的”的時代里，技術復制成本是如此低廉和便捷，使技術不再掣肘創意，更多是創意在填平技術的溝壑。
網絡廣告早已進入動屏時代。即SISOMO時代。SISOMO是由Saatehi&Saatchi廣告公司全球總裁凱文·羅伯茨在其新書《SISOMO——thefutureonscreen》一書中提出的一個全新的概念，是由畫面(Sight)、聲音(Sound)和動作(Motion)的前兩個字母組成的。強調通過畫面、聲音和動作的整合將要成為新時代的主要傳播形態，這一傳播形態呈現為無處不在的屏幕媒體，從而創造了一種全新的生活方式。
