人工智能技術發展精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術發展范文

關鍵詞 人工智能 人工情感 發展

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A

1人工情感概述

人工情感是人工智能里一個重要的研究領域。所謂人工情感，就是賦予人類式情感的機器。即用人工的方法和技術賦予計算機或機器人以人類式的情感，使之具有表達、識別和理解喜樂哀怒，模仿、延伸和擴展人的情感的能力。當然，實現上述目標是許多科學家的夢想，然而，與人工智能其他方面技術的高度發展相比，人工情感研究所取得的進展卻是微乎其微，情感始終是橫跨在人腦與電腦之間一條無法愈越的鴻溝。很長時間內，情感機器人只能是科幻小說中的重要素材，卻很少納入科學家們的研究課題之中。

不過，隨著科學技術的發展，世界上越來越多的國家開始進行人工情感技術方面的研究。目前，在國際上，人工情感領域主要是進行情感機器人的研究。

2人工情感的發展綜述

2.1情感計算

情感計算的概念是在1997年由MIT媒體實驗室皮卡德（R.W.Picard）教授提出A。她在自己的專著《情感計算》中提出“情感計算是關于情感、由情感引發以及意圖影響情感方面的計算”。情感計算的目標是賦予計算機感知，理解與表達情感的能力，從而使計算機能夠與人更加友好、和諧地交流。隨后，情感計算領域成為了國內外人工智能專家研究的熱點，世界各國都在情感計算領域進行著廣為深入的研究。而關于情感計算，美國最早展開研究，而且美國人進行的最為深入，研究的成果也最先進。

2008年4月美國麻省理工學院的科學家們展示了他們最新開發出的情感機器人“Nexi”，該機器人不僅能理解人的語言，還能夠對不同語言做出相應的喜怒哀樂反應，還能夠通過轉動和睜閉眼睛、皺眉、張嘴、打手勢等形式表達其豐富的情感。這款機器人完全可以根據人面部表情的變化來做出相應的反應。它的眼睛中裝備有CCD（電荷耦合器件）攝像機，這使得機器人在看到與它交流的人之后就會立即確定房間的亮度并觀察與其交流者的表情變化。IBM公司的“藍眼計劃”，可使計算機知道人想干什么，如當人的眼瞄向電視時，它竟知道人想打開電視機，它便發出指令打開電視機。此外該公司還研究了情感鼠標?？筛鶕植康难獕杭皽囟鹊葌鞲衅鞲兄脩舻那楦小?/p>

然而，目前情感計算研究也面臨著很多的難題，比如情感信息的獲取，如何對其進行建模等等。

2.2人工心理

人工心理理論是由中國北京科技大學教授、中國人工智能學會人工心理與人工情感專業委員會主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科學的手段，對人的心理活動（著重是人的情感、意志、性格、創造）的更全面內容的再一次人工機器（計算機、模型算法等）實現。其目的在于從心理學廣義層次上研究人工情感、情緒與認知、動機與情緒的人工機器實現的問題。它的應用前景是非常廣泛的。如：支持開發有情感、意識和智能的機器人；真正意義上的擬人機械研究；使控制理論更接近于人腦的控制模式；人工心理應用的另一大領域是符合人性化的商品設計和市場開發。目前國內外在人工心理領域進行了大量的研究，例如基于人工心理理論的商品選購專家系統，基于人工心理的智能化的E-learning系統研究等等。目前中國在人工理論領域上的研究總體來說比較深入。

2.3 感性工學

感性工學就是將感性與工程結合起來的技術，是在感性科學的基礎上，通過分析人類的感性，把人的感性需要加入到商品設計、制造中去，它是一門從工程學的角度實現能給人類帶來喜悅和滿足的商品制造的技術科學。它將人們對“物”（即已有產品、數字或虛擬產品）的感性意象定量、半定量地表達出來，并與產品設計特性相關聯，以實現在產品設計中體現“人”（這里包括消費者、設計者等）的感性感受，設計出符合“人”的感覺期望的產品。

因為感性工學這一概念是由日本提出的，所以日本對此開展的研究比較早。日本從上世紀九十年代就開始了感性工學（Kansei Engineering）的研究。而且已經形成舉國研究“感性工學”的。1996年日本文部省就以國家重點基金的方式開始支持“情感信息的信息學、心理學研究”的重大研究課題，參加該項目的有十幾個大學和研究單位，主要目的是把情感信息的研究從心理學角度過渡到心理學、信息科學等相關學科的交叉融合。每年都有日本感性工學全國大會召開。與此同時，一向注重經濟利益的日本，在感性工學產業化方面取得了很大成功。日本各大公司競相開發、研究、生產了所謂的個人機器人（Personal Robot）產品系列。其中，以SONY公司的AIBO機器狗（已經生產6萬只，獲益近10億美元）和QRIO型以及SDR-4X型情感機器人為典型代表。日本新開發的情感機器人取名“小IF”，可從對方的聲音中發現感情的微妙變化，然后通過自己表情的變化在對話時表達喜怒哀樂，還能通過對話模仿對方的性格和癖好。

3總結

通過對國內外的基于人工智能的人工情感的研究分析，目前人工情感領域總體發展很迅猛，但是并沒有太多的突破，而美國、日本等國家對這一領域的研究更為深入，研究成果也更為先進和領先。而中國對人工情感領域的投入也不斷加大，中國在這一領域的某些方面的研究甚至處于國際領先地位。相信在不久的將來，通過國際社會的努力，人工情感將會取得重大突破，給人類社會帶來福音。

參考文獻

[1] 史忠植.智能科學[M].北京：清華大學出版社，2006（8）.

第2篇：人工智能技術發展范文

關鍵詞：機械電子工程 人工智能技術 應用分析

中圖分類號：TH-39 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）06-0254-01

機械電子工程隨著科學技術的進步與人工智能技術的結合越來越顯著，只有兩者相互結合才能實現兩者的共同進步。在人工智能化模式下將傳統的機械生產模式轉變為智能化信息生產模式，不僅能夠減少生產成本，提高經濟效益，而且對于推動我國機械電子工程的長足發展具有重要的作用。我們可以根據機械電子工程和人工智能技術的相關特點，正確處理兩者之間的關系，保障人工智能技術在機械電子工程中作用的有效發揮。

1 機械電子工程的特點及其發展

1.1 機械電子工程的特點

其一，機械電子產品結構較為簡單。機械電子產品構造大多較為簡單，這樣就可以最大程度的減少產品的占地面積，改變過去機械電子產品笨拙復雜的特征，極大地提高了產品的工作性能。其二，機械電子工程設計更為合理。通過各項技術的融合，設計者更為全面的設計出最合理的設計方案，促進機械電子工程的不斷進步，這是由機械電子工程的學科綜合性所決定的。例如，將機械電子技術和管理技術結合，既能實現機械電子工程管理體制的革新，又能保障管理過程中機械電子技術的不斷進步，從而實現兩者的共同發展。

1.2 機械電子工程的發展

所謂機械電子工程是指由機械工程、電子工程和信息工程所共同組成的并糅合管理技術和智能技術的多學科機械活動。縱觀機械電子工程的發展過程，我們可以將其分為三個發展階段。首先是萌芽階段。這一時期機械電子工程主要是依靠人力為主的手工作業，嚴格限制了成產力的長足發展。其次是發展階段。經過工業技術革命等改革，生產設備得以更新，出現了大規模的流水作業，大大提高了社會生產力，但是由于生產工序較為落后，缺乏靈活性，因此仍需要更深度的變革。最后就是轉型時期。隨著高科技技術的革新發展，現代社會處于急速轉型時期，以講求效率為根本，導致機械電子工程不斷進行革新，形成柔性制作系統，大大提高工作效率，實現更大的經濟利益。

2 人工智能技術的優勢分析

2.1 人工智能技術的概念

所謂人工智能是融合計算機技術、信息技術、控制技術及心理學等多項技術的部門學科，其主要是通過研究電子計算機技術，拓展或模擬人智能的一項專業性技術，它是新世紀以來最重要的三門學科之一，在人們的發展過程中具有重要的作用。

2.2 人工智能技術的優點

首先人工智能技術能夠增加人們之間的交流。運用高科技為人們之間的交流提供便利，讓人們足不出戶就了解天下事，與各種群體進行溝通，既有利于人類社會的進步又能促進人工智能技術的不斷革新。其次，人工智能技術能夠促進經濟的增長。通過高科技帶動人們的消費，有效的擴大國內市場需求，實現我國經濟平穩健康的發展，最后，人工智能技術可以更快的實現企業的經濟目標。新型科技在促進人類社會發展上的優點能夠吸引許多廠商投資，間接地擴大了人工智能產品的市場，實現企業的經濟利益。例如在手機行業某品牌公司采用智能化技術，制造出一批智能機，市場反應非常好，吸引許多廠商前來投資，這樣大大提高了公司的品牌效力，實現企業經濟效益的擴大。

2.3 人工智能技術的發展史

首先是人工智能的萌芽階段，從十七世紀到十九世紀在這一發展過程中盡管人工智能技術發展緩慢，但是它為以后的發展打下了堅實的基礎，為技術的革新做好準備工作。其次是發展階段。二十世紀中期，美國人在舉行的“侃談會”上首次提出“人工智能”的概念，規定了人工智能的合理范圍，使技術的發展更加規范化。其中LISP技術憑借其巨大的優勢，在證明翻譯等方面發揮著重要的作用。再次是二次發展階段。經過上世紀六七十年代人工智能技術發展困難階段，人工智能在1977年迎來發展良機，在第五屆國際人工智能聯合會議上，打破了傳統模式的桎梏，將知識運用于人工智能領域，促進技術的轉型。最后是人工智能的穩定時期。經過科學技術革命，互聯網技術普遍適用于人工智能工程，給人工智能帶來了革命性變革，保障了人工智能在人們生活中作用的發揮。

3 人工智能技術在機械電子工程中的應用

機械電子工程由于發展具有不穩定性，盡管通過采用建設規則庫或者推導數學方程的方法有效的提高數學解析的精密性，但是由于方法較為落后，導致在數據輸出和輸入方面仍然存在較大的困難，迫切需要采用先進智能化的技術實現工程的變革。通過建立模糊推理系統和神經網絡系統，提高精確度，保障機械電子工程的順利開展。模糊推理系統通過采用規則的方式保存信息，具有明確的機械意義，神經網絡系統儲存信息采用分布式的方法，確保每個神經部件之間聯系緊密，有效的提高計算量。通過綜合采用這兩種方式，保障人工智能技術作用的有效發揮，實現機械電子工程和人工智能技術兩者的共同進步。

4 結語

伴隨著科學技術的不斷進步，各學科之間的交流也顯得日益頻繁，只有學科之間的不斷融合才能促進科技的進一步發展?，F實社會中人工智能技術和機械電子工程根據其自身的特點，通過相互融合有效避免兩者的缺陷，帶動了二者的共同進步發展。通過人工智能技術在機械電子工程中的應用，實現了機械電子工程的轉型升級，從而實現社會生產力的不斷進步。

參考文獻

第3篇：人工智能技術發展范文

1機械電子工程介紹

機械電子工程是一項涵蓋各類科學的技術，其核心專業是機械電子，同時要結合信息技術、網絡、智能化的相關知識，各類學科相互交叉形成的一類科學，這些學科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應用?？傮w來說，機械電子工程包括計算機技術、網絡技術等，機械電子工程實現了技術的多元化和技術的融合，其在使用的過程中必須借助其他學科。在對機械電子工程進行設計時，必須要將計算機技術與網絡技術以及機械相關的技術融合，將機械中不同的元件組合，完善設計。機械電子工程在設計時運用的知識比較復雜，但是設計比較簡單，結構不復雜，而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產時的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統的機械。

2人工智能介紹

人工智能技術是在計算機技術發展的前提下得到應用的，其通過對計算機技術的分析，從而對計算機技術的功能進行進一步的完善而實現的智能化的技術，智能技術在機械電子工程中應用時，主要實現了對機械工程的自動化控制，人工智能在機械電子工程中應用不僅僅采用計算機技術，同時還要結合信息技術、心理學、語言學等知識。人工智能技術的發展經歷了幾個階段，在人工智能技術發展的初始階段，人工智能主要實現了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術進入了其停滯階段，這時人工智能技術主要是以計算機視覺技術、對語言的理解、系統的研發和機器人設計等方面得到了廣泛的應用。人工智能技術進入發展的第二個階段后，其主要應用的領域是知識工程，知識工程促進了商業化的進程，在這個階段，人工智能技術主要進行推理以及機器人中得到了廣泛的應用。隨后，人工智能技術進入了平穩發展時期，在這個階段，人工智能技術朝著分布式的方向發展，其發展的形式比較簡單。

3人工智能技術在機械電子工程中的使用

現在，隨著我國信息技術的廣泛應用，在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠對大型機械進行故障的診斷，在機械電子工程投入使用后，機械工程本身的穩定性比較差，導致機械工程在使用的過程中會出現復雜的關系，如機械在進行輸入或者輸出時，如果不能建立合適的模型，就會導致輸出困難。

在使用傳統的機械進行生產時，信息系統的精確度比較高，如果系統出現了故障，不能正常的進行輸入和輸出工作，就會導致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術在機械電子工程中使用，能夠對機械設備進行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統進行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統發出的信號，在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。

模糊推理主要實現了對機械電子工程中模糊的系統與神經網絡的融合，能夠實現神經網絡系統與網絡的互補融合，將神經網絡系統與模糊系統有機地統一，使機械設備的神經網絡系統能夠自動的識別信號，進行推理，使機械電子工程的系統能夠進行復制，使其具備學習的能九這樣就使機械電子工程中系統的智能化水平有所提高。智能化技術實現了機械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運用模糊系統中的信號，與神經網絡中的信號進行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實現融合，從而可以提高系統的運作效率，簡化了運算的程序，在機械電子工程中的非線性的信號與系統中的函數進行相似性的對比，從而能夠實現對系統中函數的優化。在機械電子工程中，主要是通過非線性表達運行的，這樣能能夠實現機械中網絡的強化能力，使機械中網絡的空間增大，使機械運行的效率更快。

第4篇：人工智能技術發展范文

關鍵詞：人工智能；AI；視覺技術；計算機技術

隨著科學技術的飛躍發展，人類社會已經逐漸步入了人工智能時代。2016年3月，當人工智能機器AlphaGo以懸殊比分打敗世界圍棋冠軍、韓國圍棋職業九段選手李世石后，世界為之驚呼：人類智慧是否要被人工智能的機器人超越？而在現實當中，人工智能的運用領域越來越廣泛，在醫學、機械、地質勘探、石油化工、安保、交通、通訊、軍事等領域，人工智能已經顯示出了其強大的作用。在2016年世界互聯網大會上，人工智能被冠以“四大熱詞”之一備受關注，世界互聯網大佬們都對人工智能抱以極大的重視和熱情?？梢灶A見，人工智能必將像人類歷史上的幾次科技變革一樣，顛覆性地改變人類的未來生活。

一、人工智能的概念

什么是人工智能呢？人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。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?！边@個說法通俗地反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。

二、人工智能發展的歷程及在生活中的運用

人工智能的發展，不斷更新著人們的生活觀念，改變人們的生活習慣?？梢哉f，未來的時代是屬于人工智能的時代。那么，人工智能是如何發展到今天這樣的格局、而且展示出未來無可限量的使用前途的呢？我們先來回顧一下人工智能的發展歷程。

人工智能學科的誕生與發展，是以計算機科學技術的不斷進步成熟為基礎的。人工智能的發展大致經歷了三個時期：

（一）第一階段：上世紀四十年代至五十年代中期。這個時期是以控制論、信息論和系統論為理論基礎，是人工智能探索的前期。1950年，英國數學家圖靈提出機器可以思維的問題，直接推動了現代人工智能的發展。

（二）第二階段：二十世紀五十年代中期至八十年代末。這個時期被稱為經典符號時期，人工智能開始與認知心理學融合發展。

（三）第三階段：二十世紀八十年代末到現在，這個時期又被稱為人工智能發展的聯結主義時期，主要通過人工神經網絡來模擬人腦的智力活動，當然也開始朝向多元化的方向發展。

目前，人工智能在生活中的運用在逐漸普及，人類已經開始享受到人工智能帶來的便利。采用人工智能技術，讓機器具備一些人工智能，并且能做人無法完成的工作，這種雙重屬性，讓人工智能技術擁有廣泛的運用空間。

首先，人工智能的“覺”技術應用廣泛。在醫學上，可以運用人工智能進行預測、檢測、診斷和治療；在高端安防和監測領域，指紋識別和人臉識別技術已經能夠成熟運用。

其次，人工智能已經運用于互聯網尤其是搜索引擎技術當中。比如大家都知道的谷歌搜索，表面上是一個搜索引擎，實際上里面的搜索機理跟人工智能程序相同。我們現在覺得搜索引擎是越來越“聰明”，越來越人性化，就是這個道理。

另外，我們通俗意義上理解的機器人，正在變得越來越“聰明”。它們可以帶著“人”的特征，做一些我們真正的人做不到的事情，或者為我們人類提供生活上的服務。比如航空航天領域的機器人、地質勘探中使用的機器人設備、游戲博弈領域的機器人棋手等。隨著科技技術的發展，人工智能的發展已經開啟了新的篇章，很多以前只能在科幻片里看到的場景，已經開始變成了現實。

三、人工智能對人類未來生活的影響

人工智能的發展現狀和展示出來的未來遠景，讓人相信它必將為人類的未來帶來翻天覆地的變化。甚至有觀點認為，隨著智能科技的發展，或許有一天人工智能設備將對人類的生存帶來挑戰甚至是危險。那么，人工智能對人類未來的生活將有哪些影響呢？

（一）人工智能的發展，可以讓我們人類更安全。比如：人工智能機器人的發展，未來可以代替人來照顧老人和病弱者，讓人生活得更長久，并且可以把更多的人手解放出來；車禍和天災將會因為人工智能技術的使用變得更少，人們可以根據危險情況采取更有效的扼制手段。

（二）人工智能技術將使人變得更能干，工作效率更高。把人工智能技術和人的智慧結合，相輔相成，可以讓人類的思想認知得到延伸；同時，依靠人工智能技術，我們人類將變得更為強大，完成為我們人類自身現在還不能完成的事情；依靠人工智能技術，也許未來人類將變成我們現在想象當中的“超人”，擁有超出目前視覺、聽覺和操控力的超能力。

（三）人工智能技術將解決許多我們人類目前無法解決的一些難題。比如現在人類面臨的大氣變化、環境污染等世界性難題，可能會因為智能科技的發展而在某一天得到徹底解決。如果說，人工智能在未來可能會拯救世界，這絕對不是一種奪人眼球的夸夸之談。

（四）人工智能的發展，可以讓我們人類生活的空間得到大大的拓展。我們人類在幾十年前就已經開始進行外太空的探索。人工智能的發展，對于宇宙空間探索事業而言無異于如虎添翼。

（五）最后，人工智能的發展，讓我們人類多了一位“朋友”。只要做好對智能設備的控制，那么人工智能就能夠最大限度地為人類生活服務，并且風險降到最低。

四、結語

人工智能的發展，是人類科學技術發展的必然趨勢。面對這一趨勢，我們應該保持積極樂觀的態度，不斷拓展，銳意創新，真正讓人工智能促進社會的進步與發展，最大化地惠及我們的生產生活。

參考文獻：

第5篇：人工智能技術發展范文

關鍵詞：人工智能；電氣自動化控制；操作技術

中圖分類號：TM92 文獻標識碼：A

1 人工智能技術的定義和特點

人工智能技術是指通過運用計算機計算來模擬人腦的控制活動，發出類似于人類行為的指令，從而解決傳統科技方式難以解決的問題。人工智能技術既包括了傳統的計算機和數學，還涉及了哲學、倫理學等人文學科，屬于自然科學和社會科學交叉的一門邊緣學科，影響內容廣泛。

隨著計算機技術對生產生活的高度滲透，各行各業對計算機的依賴日益加深。而不斷發展的人工智能技術，則使得計算機系統的運行模式更加接近于人腦的處理，提高了工作效率，增加了系統的靈活性和穩定性，自動化程度不斷增加。

2 人工智能技術的優點

人工智能技術控制主要是通過計算機的操作系統，利用事先安置好的程序進行自動操作。同傳統的人工控制相比，智能控制技術有以下優點：

2.1 運行模式規范統一

通過實行人工智能操作，可以使得運行模式規范統一。因為是使用同一個程序進行控制操作，標準統一，因而使運行模式不會出現其他過程的干擾和影響，生產產品和操作統一規范。在企業生產過程中，對產品要求規格整齊劃一，質量上能夠得到保障。應用了人工智能程序以后，通過統一的制作標準和精準的控制，可以滿足企業的各項需求，為企業的生產提供了穩定的質量保障。

2.2 誤差率小

因為智能操作技術是通過計算機自動運行來完成的，工作人員參與的少，其設定的參數不會隨意變動，顯示的數據都是通過理論驗證的真實數據，運行穩定。只要硬件不出現問題，一般都可以保證低誤差率，準確性高。

2.3 人力資源應用少

在傳統的電氣操作工程中，設計的電氣設備多，電氣線路復雜，需要大量工作人員進行看管和操作才能保證系統的順利運行。而通過采用人工智能技術，數據的分析，檢測等工作都可以通過設定的程序來完成。僅需要少量的技術人員監測即可正常運行，對人力資源也是極大的解放，減輕了企業的人力成本。

3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

在電氣領域中，怎樣保證電氣設備有條不紊的運轉是電氣自動化領域的重要問題。傳統的人工監測方式下，需求人員多，人員培養速度慢，人員缺口大。但通過采用人工智能技術，則使得人員缺口問題迎刃而解。由于工作人員的反映能力不同，當電氣控制出現問題時，人員不一定能夠第一時間發現問題，難以完全保證電氣系統的運行安全。而通過智能系統的控制，可以及時發現問題，及時通知工作人員進行解決，為電氣系統的穩定運行做出了保障。

傳統的電氣系統中，由于在安裝中涉及的電氣設備多而復雜，甚至可能出現一個車間里設備線路顯得非?；靵y的狀態。在此情況下，工作人員對于復雜的系統管理往往力不從心，無法保證每臺設備都能夠正常運行，對于設備來說，也需要進行系統的梳理工作才能良好的發揮自身功能。而運行過程中產生的大量數據的處理，更使得技術人員陷入到繁重的處理數據的工作中，同時還延緩了數據的處理速度，使電氣控制效率低下。通過采用人工智能系統，可以提高對數據的處理速度，對于維護電氣系統的高速運行和穩定性都有著重要的作用。提高了電氣系統的工作效率，對于企業的其他生產工作的高效率進行能夠提供更加有力的保障，從而為提升企業的效益和利潤水平做出貢獻。

在復雜的電氣自動化的控制中，操縱設備也是一個復雜的問題。傳統操作模式下因為誤操作而造成的設備事故常常造成嚴重的后果。采取智能的自動化控制后，一方面簡化了操作流程，使得技術人員在操作時能夠避免繁瑣的步驟，簡潔的操作模式使得技術人員開展工作更加得心應手，大大提高工作效率。另一方面由于工作流程的簡化和可控性，誤操作的可能性大大減少。而且人工智能控制系統還會通過之前進行的程序設定，對發現的誤操作、危險操作進行事先提示，提高了技術人員操作的安全性，避免了因為人工失誤造成損失。

自動化技術因其依賴于計算機程序控制，因而控制工作是自動化技術的核心。有時根據生產環節的要求，需要有幾個不同的程序同時進行運作，在程序的控制和掌握上就要求技術人員進行更加嚴格的監督。利用智能技術的穩定性，可以對運行數據進行嚴格控制，及時進行分析，保證各程序能夠穩定運行，提高生產效率。

人工智能電氣自動化控制系統還可以用于設備失誤的及時預警。尤其是一些比較小的故障，人工往往不能及時發現。而等到發現時，往往對生產工作已經造成了非常大的影響。通過人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，可以做到早期預警，模糊診斷，而且準確率高，為機電設備的維修工作也提供了充分的數據支持，方便工作人員的檢修維護。

在人工智能技術應用到電氣自動化控制技術時，有一定的注意事項。如在電氣系統設備的設計中，要注意不同型號、類別的機器應該使用不同的算法、數據等要素，根據實際情況開展公式設定和數據輸入，不能生搬硬套，避免產生不利影響。在使用這一技術時，也應事先做好使用程序的規范化，避免因為錯誤操作或其他原因而影響這一技術的使用效果。

結語

通過計算機技術發展起來的非人工智慧技術在各行業中發揮著巨大的作用，對于人們工作生活產生重要影響。電氣自動化控制對于人民生活和工業發展息息相關，是日常社會運行中一個非常有影響作用的工程技術。兩種技術的結合發展，對于提高生產效率，保障生產安全，發展國計民生來說有著非常重要的意義。通過本文對于人工智能技術和電氣自動化控制技術的結合的分析，希望能夠對該技術未來的發展提供一定幫助，也能夠使該技術應用更加廣泛，為社會發展做出應有的貢獻。

參考文獻

第6篇：人工智能技術發展范文

關鍵詞 電氣自動化；人工智能；技術；應用

中圖分類號TM92 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2014）108-0069-02

1 電氣自動化控制中人工智能技術的含義

人工智能技術作為一項新型科學技術，對哲學、數學、任職科學、計算機科學、心理學、不定性論以及控制學方面都有所涉及，在自然科學與社會科學中，存在范圍較廣的研究，例如：知識表現、推力、自然語言和處理、只能搜索、及其學習、感知問題、規劃、知識獲取、邏輯程序涉及、模式識別、人工生命、軟計算、不精確及不確定的控制、語言及圖像理解等，在遺傳編程上相當于催化劑，促使工作能夠合理有效的實施?，F階段，無論是生產方面，還是生活方面，最為重要的則是效率的提升。當今社會發展中，計算機技術的大范圍應用作為有效保障，被大范圍的普及。通過對人腦機能的模范，使其工作實現自動化操作，不僅將大量的人力資源得到減少，而且還便于生產、傳播及運輸。在電氣自動化控制中，則是通過該原理實施生產等工作，進一步將其工作的效率得到提升，加快經濟的發展。

2 電力自動化控制中人工智能技術的優勢

通常情況下，人工智能控制的不同在討論中會有不同的方法存在。而人工控制技術可將模糊、神經、遺傳算法等看為一種非線性函數近似器。該分類方式能夠使總結理解得到較好的接受，促使統一對控制策略實施開發。

與常規估算方法相比，人工智能控制有以下特點存在：

1）該設計無需對對象的模型進行控制。在大多數場合中，很難對實際控制對象的精確動態方程進行獲取，在控制器設計時，實際對象有較多不確定性因素存在，例如：參數變化等；

2）通過實施有效調整，能夠將其性能得到提升；

3）與古典控制方法相比，該方法更容易進行調節；

4）在缺乏專家指示時，可通過對數據進行響應的方法進行設計；

5）在設計時可通過語言和響應信息進行實現；

6）存在良好的一致性，和驅動器不存在聯系；

7）對于新信息或新數據來說，有良好的適應性存在；

8）能夠將常規無法有效解決的問題進行處理；

9）具有良好的抗干擾能力；

10）控制的實現具有較低成本，特別是在對最小配置進行使用時，對擴展和修改發揮著一定幫助。

也就是說，在對自適應模糊神經控制器進行運用時，在模糊化和反模糊化過程中，規則庫及隸屬函數能夠進行自動實施確定。該過程的實現有許多方法能夠進行，但最終還能通過系統技術對穩定的解進行獲取，并將相對簡單的結構配置進行找出，從而達到最終目的。

3人工智能技術在電氣自動化領域中的應用

3.1對電氣設備的設計原理進行優化

不僅對應用電路、電氣電器以及電磁場等專業知識進行涉及，而且還對傳統產品設計中存在的經驗進行運用，具有極其復雜的過程存在。它是幾何傳統的試驗方式與手工方法相結合進行使用的，因此，要想對最佳設計方案進行獲取，還需進行不斷的探索來實現。其次，隨著計算機技術的逐漸發展，通過運用CAD技術（計算機輔助技術）能夠促使電器產品設計的難度得到較大程度的減少，縮短產品的開發周期。通過引進人工和智能技術，進一步將CAD技術與現階段的時代需求相結合，大大增長了產品的數量及質量。在人工智能技術中，最常運用的優化設計技術則是遺傳算法和專家系統，在該類優化設計技術應用中，遺傳算法作為先進且與產品優化設計相適宜的一項技術被得到使用。因此，在電氣自動化控制中人工智能技術的應用較為廣泛。

3.2在電氣自動化控制中，人工智能對故障進行診斷

從人類社會向工業化階段發展以后，越來越多的復雜及其設備逐漸產生，設備故障診斷作為一項重要的研究課題被廣泛關注。從診斷方法進行分析，現階段，診斷中除了傳統的單一參數和單一故障的技術方法以外，多故障、多參量也被大范圍的應用。隨著科學技術發展的逐漸興起，故障診斷技術及方法也被逐漸完善，從而向智能化階段發展。在故障診斷中，人工智能的發展作為一種智能化的診斷方法，不僅在理論上故障診斷被逐漸應用，而且還在實際操作中被有效使用。同時，人工神經網絡的探索也逐漸朝故障診斷方向發展，逐漸成為故障診斷中的一項研究熱點被逐漸關注。通過結合人工神經網絡和專家系統，將其自身獨特的優勢得以展現。

3.3實現智能控制的目的

3.3.1處理數據的收集

在所有模擬量、開關量以及人工智能控制器中都可對數據進行采集，確保在要求明確的狀況下，人工智能控制器能夠實時自動存貯或處理。

3.3.2界面的顯示

當設備和系統處于運行狀態時，都會真實的在模擬畫面上進行顯示，從而可以對計算量、模擬量、斷路器以及隔離開關的實際狀況進行了解。當出現問題時，畫面上會出現掛牌檢修功能，還能將其對應的歷史趨勢圖進行形成。

3.3.3運行過程中的監視

當設備出現開關量狀態、模擬數值等問題時，智能監視的目的則會逐漸發揮，出現自動報警的現象，還會將事件發生的整個過程進行記錄。

3.3.4人工控制

良好人機界面，操作人員可通過鍵盤或鼠標對斷路器及電動隔離開關進行控制，操作人員會受到系統的操作限制，對值班過程發揮著重要效果。

3.3.5故障錄波

故障錄波的記錄及其詳細，主要包括記錄開關量、波形以及順序等。

3.3.6對不對稱的應用進行分析，并對負序量進行計算

3.3.7對參數的設定及修改進行及時處理，并實施合理保護

3.3.8在人工智能控制中，神經網絡控制、模糊控制以及專家系統控制作為三種主要方法被得到運用

4結論

總之，在特種設備開發制造以及運行控制的自動化系統中，人工智能技術的應用存在較好的發展前景。隨著特種設備發展的逐漸加快，特種設備開發制造以及運行控制系統數據總量也在持續增長，大幅度增加了管理的復雜程度，加大特種設備市場的競爭影響，促使在特種設備開發制造以及運行控制系統中人工智能技術的應用提供條件。因此，在特種設備開發制造中人工智能科學技術應用及科研的加強，進一步將特種設備安全、經濟及穩定效果得以實現。

參考文獻

[1]耿英會.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技創新導報，2012（2）.

第7篇：人工智能技術發展范文

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

【關鍵詞】

人工智能；計算機網絡技術；運用

引言

到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

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

1.2接口技術研究

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

2人工智能在網絡技術中的應用

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

3結論

綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院

參考文獻

[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.

第8篇：人工智能技術發展范文

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，不僅對人工智能的發展做出了戰略性部署，還確立了“三步走”的政策目標，力爭到2030年將我國建設成為世界主要的人工智能創新中心。[1]值得注意的是，此次規劃不僅僅只是技術或產業發展規劃，還同時包括了社會建設、制度重構、全球治理等方方面面的內容。之所以如此，是由于人工智能技術本身具有通用性和基礎性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務不是實現某一個專業領域或產業領域內的顛覆性技術突破，而是大力推動源于技術發展而引發的綜合性變革。

也正因為如此，人工智能發展進程中所面臨的挑戰才不僅僅局限于技術或產業領域，而更多體現在經濟、社會、政治領域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎上的公共事務治理結構，是否能夠適應技術發展和應用過程中所大規模激發的不確定性和不可預知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規制制度，是否同樣能夠適應以數據、算法為主體的應用環境?最后，如何構建新的治理體系和治理工具來應對伴隨人工智能發展而興起的新的經濟、社會、政治問題?

應對上述挑戰并不完全取決于技術發展或商業創新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發展邏輯及其所引發的風險挑戰的基礎上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發展與應用構成了治理挑戰，而在此基礎上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。

全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進而對其發展邏輯進行闡述。作為一項顛覆性技術創新，其本身的技術門檻對決策者而言構成了挑戰，梳理并捋清人工智能的本質內涵因而成為制定相關公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，主要包括三個方面，即傳統科層治理結構應對人工智能新的生產模式的滯后性、建基于行為因果關系之上的傳統治理邏輯應對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發展所引發的新議題的治理空白;面對上述挑戰，各國都出臺了相關政策，本文第三部分對此進行了綜述性對比分析，并指出了其進步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標都試圖追求人工智能發展與監管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內涵及其發展邏輯的完整認識，當前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關公共政策議題的深入討論。

一、人工智能的概念及技術發展邏輯：算法與數據

伴隨著人工智能技術的快速發展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領域的廣泛應用，圍繞人工智能所可能引發的社會變革產生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強監管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內的政治家、學者又認為應該放松監管，充分釋放人工智能的技術潛力以造福社會。未來發展的不確定性固然是引發當前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內涵理解的不同，以及對其發展邏輯認識的不清晰，可能也同樣嚴重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內涵和發展邏輯不僅是回應爭論的需要，也是進一步提出公共政策建議的前提。

就相關研究領域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機領域的先驅阿蘭-圖靈曾在《計算機器與智能》一文中提出，重要的不是機器模仿人類思維過程的能力，而是機器重復人類思維外在表現行為的能力。[7]正是由此理解出發，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學計算機系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關行為的機器同樣應被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關乎完成某種目標的行為“機制”，而機器既可以通過模仿人來實現行為機制，也可以自由地使用任何辦法來創造行為機制。[9]由此，我們便得到了人工智能領域另一個非常重要的概念——“機器學習”。

人工智能研究的目標是使機器達到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學習能力。[10]因此，盡管“機器學習”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現過程而言，機器學習是指利用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機制的過程。此處需要強調一下機器學習算法與傳統算法的差異。算法本質上就是一系列指令，告訴計算機該做什么。對于傳統算法而言，其往往事無巨細地規定好了機器在既定條件下的既定動作;機器學習算法卻是通過對已有數據的“學習”，使機器能夠在與歷史數據不同的新情境下做出判斷。以機器人行走的實現為例，傳統算法下，程序員要仔細規定好機器人在既定環境下每一個動作的實現流程;而機器學習算法下，程序員要做的則是使計算機分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環境中也能實現行走。

由此，我們可以對“人工智能”設定一個“工作定義”以方便進一步的討論：人工智能是建立在現代算法基礎上，以歷史數據為支撐，而形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術發展和應用的兩大基石——算法與數據，有助于討論人工智能的治理問題。

首先，算法即是規則，它不僅確立了機器所試圖實現的目標，同時也指出了實現目標的路徑與方法。就人工智能當前的技術發展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學派、聯接學派、進化學派、類推學派和貝葉斯學派。[12]每個學派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現了人工智能(也即“機器學習”)的過程。舉例而言，“符號學派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學習過程被簡化(抽象)為基于數據和假設的規則歸納過程。在數據(即歷史事實)和已有知識(即預先設定的條件)的基礎上，符號學派通過“提出假設-數據驗證-進一步提出新假設-歸納新規則”的過程來訓練機器的學習能力，并由此實現在新環境下的決策判斷。

從對“符號學派”的描述中可以發現，機器學習模型成功的關鍵不僅是算法，還有數據。數據的缺失和預設條件的不合理將直接影響機器學習的輸出(就符號學派而言，即決策規則的歸納)。最明顯體現這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數據集不完整)之后得出結論(代表預設條件不合理，超過10個確認數據即接受規則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。

所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關鍵都聚焦于“算法”和“數據”。事實上，如果跳出具體學派的思維束縛，每種機器學習算法都可被概括為“表示方法、評估、優化”這三個部分。[13]盡管機器可以不斷的自我優化以提升學習能力，且原則上可以學習任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數據(數據)都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關鍵所在。算法與數據不僅是人工智能發展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關鍵。

總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內涵并理解其發展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數據無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰究竟是什么?當前的制度設計是否能夠對其做出有效應對?如果答案是否定的，我們又該如何重構治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進一步的闡述。

二、人工智能時代崛起的治理挑戰

不同于其他顛覆性技術，人工智能的發展并不局限于某一特定產業，而是能夠支撐所有產業變革的通用型技術。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應，在政治、經濟、社會等各個領域都會帶來深刻變革，并將同時引發治理方面的挑戰。具體而言，挑戰主要體現在以下三個方面。

首先，治理結構的僵化性，即傳統的科層制治理結構可能難以應對人工智能快速發展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當自動駕駛技術普及之后，一旦出現問題，便可能導致大規模的連續性傷害。但不同機、大型水壩、原子核科技等二十世紀的公共危險源，人工智能的發展具有極強的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進行人工智能程序的開發與應用。這一方面是由于互聯網時代的到來，使得基于代碼的生產門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發展規律的需要。正如前文所提到，唯有大規模的數據輸入才可能得到較好的機器學習結果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數據以完善算法本身，就成為了大多數人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產模式的開放性也必然帶來發展的不確定性，在缺乏有效約束或引導的情況下，人工智能的發展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統的、基于科層制的治理結構顯然難以做出有效應對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監管已經成為不可能，開放的人工智能生產網絡使得監管機構幾乎找不到監管對象;另一方面，由上至下的權威結構既不能傳遞給生產者，信息不對稱問題的加劇還可能導致監管行為走向反面。調整治理結構與治理邏輯，并形成適應具有開放性、不確定性特征的人工智能生產模式，是當前面臨的治理挑戰之一。

再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關系基礎上的法律規制體系，可能難以適用于以算法、數據為主體的應用環境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學習和決策能力;正因為如此，人工智能技術才不能簡單地理解為其創造者(即人)意志的表達。程序員給出的只是學習規則，但真正做出決策的是基于大規模數據訓練后的算法本身，而這一結果與程序員的意志并無直接因果關聯。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續擊敗圍棋冠軍，而其設計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g的主體性”概念。在他看來，“技術并不僅僅是工具，或者不僅僅是達到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關系來規范人的行為的法律規制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權行為歸咎于其設計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責一個機器呢?由此，如何應對以算法、數據為核心的技術主體所帶來的公共責任分配問題，是當前面臨的第二個治理挑戰。

最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發展沖擊而引發的新的社會議題，需要構建新的治理體系和發展新的治理工具。人工智能發展所引發的治理挑戰不僅僅體現在現有體系的不適應上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護，數據的權屬關系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現象，以及如何平衡人工智能的發展與失業問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發展和應用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關注的失業問題為例，就技術可能性來說，人工智能和機器人的廣泛應用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認識勞動與福利保障的關系、重構勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰之一。[16]

上述三方面共同構成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰。面對這些挑戰，各國也做出了相應的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進行對比性分析。在此基礎上，第四部分將提出本文的政策建議。

三、各國人工智能治理政策及監管路徑綜述

人工智能時代的崛起作為一種普遍現象，其所引發的治理挑戰是各國面臨的共同問題，各國也陸續出臺了相關公共政策以試圖推動并規范人工智能的快速發展。

美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發展戰略規劃》和《為人工智能的未來做好準備》兩個國家級政策框架，前者側重從技術角度指出美國人工智能戰略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進創新、保障公共安全方面所應扮演的角色和作用。就具體的監管政策而言，《為人工智能的未來做好準備》提出了一般性的應對方法，強調基于風險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術的研發與應用施以監管負擔。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學技術基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強調通過推動數據標準化、建設社會服務平臺、協調發展多領域智能系統等各方面工作促進人工智能的發展和應用。[18]

盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發展及其所引發的挑戰持普遍的包容與開放態度。就當前的政策框架而言，美日兩國的政策目標更傾斜于推動技術創新、保持其國家競爭力的優勢地位;當涉及對人工智能所可能引發的公共問題施以監管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準式(permissionless)”的監管邏輯，即強調除非有充分案例證明其危害性，新技術和新商業模式默認為都是被允許的。[19]至于人工智能的發展對個人數據隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。

英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規劃，尤其關注到了人工智能發展所帶來的法律和倫理風險。在該報告中，英國政府強調了機器學習與個人數據相結合而對個人自由及隱私等基本權利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責的概念和機制，并同時在算法透明度、算法一致性、風險分配等具體政策方面做出了規定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰略》中延續了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強調加強對新技術的“共同調控”，以在享有技術發展所帶來的福利改進的同時，充分保護個人權利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監管(precautionary)”的政策邏輯，即強調新技術或新的商業模式只有在開發者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]

在本文看來，無論是“無需批準式監管”還是“審慎監管”，在應對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰方面都有其可取之處：前者側重于推動創新，而后者則因重視安全而更顯穩健。但需要指出的是，這兩種監管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術發展與商業模式創新必將引發新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權利保護還是普遍失業對社會形成的挑戰，它們都在客觀上要求公共政策做出應對，而非片面的“無需批準式監管”能夠處理。更重要的是，“無需批準式監管”的潛在假設是事后監管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業指數“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規運行，當各個系統行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機。[23]在此種情形下，依賴于合規性判斷的“事后監管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關系基礎上的“審慎監管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預知人工智能系統可能的行為或決策，開發者又如何證明人工智能系統的無害性?

正如本文所反復強調的，人工智能與其他革命性技術的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎性。人工智能并非單個領域、單個產業的技術突破，而是對于社會運行狀態的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機革命、互聯網革命直至數字革命基礎上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，我們同樣應該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創新”與“安全”這個二元維度下進行艱難選擇。本文在第四部分從承認技術的主體性、重構社會治理制度、推進人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。

四、人工智能時代的公共政策選擇

《新一代人工智能發展規劃》明確提出了到2030年我國人工智能發展的“三步走”目標，而在每一個階段，人工智能法律法規、倫理規范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰，究竟應該如何重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發展邏輯的梳理分析，結合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。

第一，人工智能發展的基石是算法與數據，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系與治理機制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應對治理挑戰、賦予算法和數據以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權及相應的監督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規則，究竟誰有權并通過何種程序來加以制定，誰來對其進行監督且又如何監督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質疑正體現了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內的諸多治理原則，應當被納入到算法治理相關議題的考慮之中。(2)就數據治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規模數據的收集與利用，個人隱私的保護、數據價值的分配、數據安全等相關議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規范數據的分享與應用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。

第二，創新社會治理制度，進一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術革命類似，人工智能的發展同樣會導致利益的分化與重構，而如何保證技術革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術發展的“獲得感”，不僅是社會發展公平、正義的必然要求，也是促進技術革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關公共政策的考量中，我們不僅應該關注產業和經濟政策，同時也應該關注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業家所承擔的風險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發生。就具體的政策設計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業潮，基本收入制度的普遍建立可能應該被提上討論議程了。“基本收入”是指政治共同體(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養懶漢”的質疑，但有研究者已指出，自18世紀就開始構想的基本收入制度很有可能反過來促進就業。[25]芬蘭政府已經于2017年初開始了相關實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現其“猙容”之前，創新社會治理機制、完善社會保障體系，可能是平衡技術創新與社會風險的最佳路徑。

第三，構建人工智能全球治理機制，以多種形式促進人工智能重大國際共性問題的解決，共同應對開放性人工智能生產模式的全球性挑戰。人工智能的發展具有開放性和不確定性的特征，生產門檻的降低使得人工智能技術研發的跨國流動性很強，相關標準的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構建相應的全球治理機制。另一方面，跨境數據流動在廣度和深度上的快速發展成為了人工智能技術進步的直接推動力，但各國數據規制制度的巨大差異在制約跨境數據流動進一步發展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創新全球治理機制，在承認各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機制設計而言，可以在人工智能全球治理機制的構建中引入多利益相關模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發揮主權國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠的基礎性技術變革，互聯網全球治理機制的經驗和教訓值得人工智能發展所借鑒。

上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統政策局限于“創新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內在聯系來講，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系是起點，其將重構人工智能時代的規則與制度;創新社會治理機制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構建全球治理機制則成為了制度性的基礎設施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。

五、結語

在經歷了60余年的發展之后，人工智能終于在互聯網、大數據、機器學習等諸多技術取得突破的基礎上實現了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統”式擔憂，指出人工智能技術發展的技術邏輯及其所引發的治理挑戰，并在此基礎上提出相應的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰略規劃的出臺，我國人工智能的發展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務研究中心）

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[5] [以]赫拉利.人類簡史[M].北京：中信出版社，2014.

[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.

[7] Turing，A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind，1950，59(236).

[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.

[11] [12][13] [美]佩德羅-多明戈斯.終極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界[M].黃芳萍譯.北京：中信出版社，2016.

[14] Benkler，Y. The Wealth of Networks：How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press，2006.

[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，FR，Gallimard，1975.

[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.

[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.

[18]薛亮.“日本推動實現超智能社會‘社會5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.

[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.

[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.

[21]周衍冰.大數據產業在法國的發展及應用[N].學習時報，2014-11-03.

[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.

[23] [美]杰瑞·卡普蘭.人工智能時代：人機共生下財富、工作與思維的大未來[M].杭州浙江人民出版社，2016.

[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.

[25] Van Parijs，P. Basic Income：A Simple and Powerful Idea for the Twenty-first Century. Politics & Society，2004，32(1).

第9篇：人工智能技術發展范文

1 運用人工智能技術實施電子商務ERP系統功能設計

首先，實施系統設計的人員要加強對建構主義理論的重視，保證所有的系統設計工作都能在科學的理論指導之下實現系統設計功能的實現。此外，要結合人工智能技術運用過程中的設計積極性特點，對全部的系統設計情況加以分析，切實保證所有的人工智能技術都能在正確的方向上發揮引導作用。此外，要結合建構主義理論當中的建設性要求，對全部的建構主義實踐方向加以設計，以便后續的系統功能可以在建構主義理論的有效影響下實現運行水平的增強，保證后續的理論應用特點可以在各項功能的共同維護下進行合理處置。系統功能的設計工作，必須充分結合系統功能的實際特點進行處理，使全部的系統運行方案可以適應系統的認知情況特征。此外，要結合現有的智能系統運行技術要求，對全部的測試活動實施階段的區分，使所有的階段性測試工作可以充分順應不同系統設計策略的要求。要對系統設計過程中的跟蹤機制進行完善，使人工智能技術能夠在運用的過程中不斷的改變使用策略，保證全部的應用策略都能在人工智能技術的合理控制之下進行有效處置，以便后續的智能技術設計工作可以適應問題處理機制的運行要求，保證系統的功能可以同電子商務活動進行有效聯系。

2 電子商務系統的具體系統的設計策略

2.1 電子商務系統結構的設計策略

首先，要根據電子商務活動中人工智能技術的具體運用功能，對全部的系統模塊實施設計，保證所有的系統模塊都能適應系統結構的設計方案要求。此外，要結合全部的智能系統運行特點，對系統模塊的具體性能加以研究，使系統的輔特點可以與智能教學體系形成適應。智能輔助系統的使用必須保證與自主設計機制的特點形成一致，使全部的人工智能技術都可以在已經完成的系統結構規劃方案中實現運用。必須借鑒專業人士在ERP系統設計領域已經出現的問題，對所有的智能教學體系實施研究，確保全部的智能輔助系統都可以在自主學習模式的運行中進行系統價值的判斷。要保證所有的ERP系統運行方案都能與設計策略當中的優勢實現整合，使網絡商務活動可以在設計方案的調節過程中實現設計策略的合理運用，以便所有的設計策略都可以適應專業人士對人工智能系統規劃方案的應用要求，增強電子商務系統的實踐價值。網購平臺的技術發展使得其成本構成日趨復雜，雖然網購平臺的作用得到了較大范圍的認可，但由于相關貿易活動的程度較為復雜，信息機制的構建也面臨著較大的困境，網購平臺的建設成本始終處于較高的水平，如果當前的信息溝通機制無法保證對網購平臺進行良好的適應，將會很大程度上造成網購平臺的建設受到制約，最終提升網購平臺的運行成本。因此，運行成本是網購平臺的主要成本組成因素。必須從網購平臺的運行要求出發，對人工智能技術當中的信息技術加以設計，使ERP系統能夠適應新時期電子商務的處理要求。

2.2 電子商務系統的用戶角色設定策略

首先，要結合人控制能技術的運行要求，對所有的用戶決策設定機制加以研究，保證全部的用戶角色設定技術能夠充分適應系統的操作特點。此外，要結合用戶角色設定過程中的管理人員技術水平，對后續的電子商務活動權限加以研究和分析，保證后續的用戶操作活動可以在技術層面上保證同角色的設定程序相適應，以便全部的用戶管理活動能夠在日常維護技術的處理過程中實現權限性因素的正確判斷。要根據角色設定過程中的具體業務要求，對管理程序進行控制，以便角色的設定工作能夠與電子商務活動的樣本特點形成一致，提升權限性因素的應用價值。

2.3 電子商務系統數據庫的設計策略

首先，要保證人工智能技術的應用能夠適應數據庫的設計要求，保證電子商務活動的開展過程能夠得到用戶資源的有效支持。此外，要結合電子商務活動的數據庫運行特點，對用戶資源的靜態處理要求加以分析，以便所有的技術策略都可以在靜態知識的合理利用之下進行優化配置，保證數據庫的設計工作能夠在密碼庫的有效運行中實現電子商務活動靜態資源基礎的配置。要結合當前已有的樣本資源特點，對全部的分析程序進行質量判斷，使全部的分析活動都可以在相關結果的控制過程中實現人工智能技術的完整應用，提升電子商務質量。