人工智能技術方向精選(九篇)
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第1篇：人工智能技術方向范文
關鍵詞：人工智能技術；計算機網絡；應用
基于信息時代，互聯網成為支持社會生活的重要手段，而計算機網絡技術發揮互聯網核心技術的作用。面對社會需求的多樣化，計算機網絡功能亟待豐富。人工智能是應用學科的一種，與現代社會關系緊密，以計算機網絡的融合更顯自身的智慧性與高效性。只有依托人工智能的優勢，才能有效應對錯綜復雜的網絡環境，提升網絡運行效率。為此，人工智能技術與計算機網絡的融合代表了時展的趨勢與方向。
一、基于專業角度準確掌握人工智能技術的涵義
對于人工智能，主要是以計算機以及相關機械為手段，實現對人類大腦的模仿，承擔復雜的工作與勞動，有助于專業復雜推理的解決。人工智能技術是新技術的代表，對改進生產模式、提高效率意義深遠。從特質上分析，人工智能技術代表新興技術類型，具備較高的模仿能力，這也是智能技術能夠成為計算機網絡核心的關鍵，加快數字計算與轉變的發展進程，促使復雜的問題更加簡潔化。
二、正確認識人工智能與計算機網絡之間的關系
從人工智能范疇分析，其囊括多種學科知識，涵蓋多個領域，是理論與實踐的融合。人工智能與計算機網絡關系緊密。具體講，人類思維具有復雜性，但是，針對一些基礎性思維，人工智能技術能夠進行模擬操作。人工智能與計算機網絡之間具有不可分割的關系，彼此之間影響巨大。借助人工智能，能夠對計算機系統進行目的性設計與研發，同時，依托網絡，進行數據庫資源的整合，達到真正意義的模擬人腦。具體講，在人工智能的支持下，計算機網絡擁有圖像、影像等信息編輯處理程序，對人類大腦思維方式進行模擬，凸顯系統性與全面性的特征，嚴謹性較強。其次，依托人工智能技術，計算機網絡所具備的數據信息處理能力更加靈活，突破時空限制，滿足集中處理的需求。再次，人工智能促使計劃更具全面性與可行性。
三、全面分析人工智能技術在計算機網絡中的應用
（一）人工智能技術支持計算機網絡信息動態監控，強化網絡安全性的維護
隨著計算機網絡技術影響力的不斷擴大，其在提升便利的同時，安全隱患也隨之出現，網絡環境也亟待整治，網絡信息安全性需要引起重視。網絡信息的安全性離不開監控的實效性與動態性。依托人工智能技術，計算機網絡應用更具安全性，尤其是借助智能防火墻與入侵檢測等人工智能技術，強化對傳統防火墻不足之處的有效彌補，切實提升安檢效率。另外，在人工智能的應用下，智能識別技術被添加至防火墻，能夠更加快速地判別信息性質，及時分辨垃圾、無價值信息。依靠智能防火墻，計算機網絡中數據信息更具專業性與有效性，降低違法現象的發生。除此之外，人工智能技術能夠有效增強入侵檢測功能，對維護網絡安全具有強大推動作用，保證信息的安全性與保密性。
（二）人工智能技術實現了對計算機網絡管理設計的優化，管理水平大幅提升
立足計算機數據信息傳輸網絡，智能化功能機構的形成離不開人工智能技術的支撐。在新的發展時期，技術創新成為主流，為了契合時展，要依托人工智能技術，強化設計水平的提升。人工智能之所以具有強大優勢，主要源于其實現了多種技術的融合，突破了單一技術的制約。立足計算機數據信息的處理以及控制應用，工程技術精度要求較高，人為操作很難達到，人工智能卻能夠輕松實現，依托信息與系統設計，人工智能技術能夠實現對信號與系統更加高效與全面的分析。由此可見，人工智能技術的存在使得網絡管理設計水平得到大幅提升。
（三）人工智能技術豐富計算機網絡功能，全面擴大計算機網絡社會影響力
縱觀信息技術領域，人工智能技術的突出特征是對計算機網絡自主學習建設的強大支撐，促使計算機功能更加多元性，尤其是重視滿足社會實際需求，加強標準化建設，加快智能化道路的創新與進步。另外，可以與多種先進操作軟件進行聯合使用，促使操作系統更加優越，實現對于網絡數據信息資源的高度融合，在根本上使得計算機網絡的影響力不斷擴大。
（四）人工智能技術提升計算機網絡技術管理評價水平，增強系統資源的規范化與專業性
對于人工智能技術，其作用也體現在計算機網技術管理與評價之中。具體講，在人工智能技術應用之前，計算機網絡技術管理存在一定復雜性，結合人工智能技術，有利于構建技術與專家知識庫，提升計算機網絡技術管理水平，強化評估的科學性與高效性。這種專家知識庫日趨成熟，應用效果突出，能夠通過專家系統進行知識與經驗的總結，隨后傳遞至系統，提升整個系統數據資源的規范性與專業性。
四、展望人工智能技術在計算機網絡中的應用前景
立足人工智能技術，在與計算機網絡技術相融合的同時，自身也實現了發展與進步。展望未來，人工智能技術在整個信息以及計算機領域極具發展潛力，因此，要進行深度挖掘，以精細化與集成化為方向，加大人工智能技術的研發力度，強化與計算機網絡的科學融合，加強交流協作，實現共贏目標，在根本上促進信息技術實現可持續、健康發展。
第2篇：人工智能技術方向范文
【關鍵詞】計算機；人工智能技術；研究進展；應用
1 計算機人工智能技術概念
計算機人工智能技術主要是指建立在計算機技術基礎之上，研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能化的人工系統，指引計算機完成需要人類智力才能夠完成的工作（如：推理、判斷及證明等）的基本理論、方法和技術[1]。其涉及多個學科，例如：心理學、哲學、社會科學等，與基因工程、納米科學并成為世界三大尖端技術，在許多學科領域得到了廣泛推廣，并取得了顯著的成效。
2 計算機人工智能技術發展歷程及發展方向
2.1 發展歷程
2.1.1 興起階段，在20世紀50年代，計算機人工智能概念第一次出現，許多學者針對這項新型技術展開了系統的分析和研究，且取得了一定具有參考價值的研究成果，例如：機器定理證明等，不僅如此，一些理論知識也為此做出了許多支持，例如：唐納德?海布描述的一種簡單的修改規則，為修改神經元間的強度奠定了基礎。誠然，人工智能技術在此階段取得了一定發展，但是，由于人工智能技術涉及學科范圍較廣，各學科之間發展并不是同步的，難以為該項技術進一步發展提供支撐，不僅如此，一些解法的推理能力并不高。因此，人工智能技術在興起階段，發展情況并不樂觀。
2.1.2 應用階段，20世紀70年代，知識工程概念提出后，促使商品化專家系統和智能系統應運而生，并在世界范圍內得到了推廣，在相關領域創造出更多價值，由于專家系統自身存在一定局限性，使得人工智能技術再次面臨挑戰[2]。
2.1.3 集成階段，隨著各個學科不斷發展，專家系統取得了進一步完善，并積極與其他功能相結合，例如：智能語言、多種知識表示方法等，創造出更多功能。近年來，計算機人工智能技術已經逐漸開始朝著并行推理、多專家協同系統等趨勢發展，然而，我們也不得不承認，計算機人工技術在理論、方法及技術方面并不完善，尚處于發展階段，有待深入研究。
2.2 未來發展方向
計算機人工智能技術作為一項綜合性技術，其發展潛能很大，立足于技術發展情況來看，在未來，人工智能技術將會朝著模糊處理、并行化及神經網絡等方向發展。首先，自動推理，作為最為關鍵的研究方向，其理論基礎是計算機與人工智能兩項技術的結合，主要是針對系統動態特點而進行的可行性推理；其次，智能接口，主要是實現人們與計算機之間交流而創造的應用，為人們工作、生活等方面提供了極大的支持，具有較高的應用機制，基于此，如何更好地完善的智能接口成為研究重點課題；最后，數據挖掘，作為最受矚目的課題，主要是研究在數據庫基礎之上，進行知識發現系統，并運用合理方法，從數據中得到知識，進而找到客觀世界的內在聯系及規律，從而實現知識自動獲取目標。因此，計算機人工智能技術將會為人類社會發展帶來更多驚喜。
3 計算機人工智能技術的應用
3.1 實現遠程自主規劃和控制
該項技術能夠對距離我們上百萬公里以外太空中航天器進行遠程規劃和控制，例如：美國航天局利用計算機智能程序對航天器進行操作、調整和控制，并成為國際上首例利用計算機人工智能技術遠程遙控的國家。遠程智能程序能夠結合地面系統中預先設定好的任務和目標，進行自主規劃，并在對航天器實現實時監督和控制，了解和掌握航天器運行情況，及時發現與程序相悖之處，并發出指令進行調整，實現檢測、診斷及恢復目標，從而確保航天器在遙遠的外太空穩定、可靠運行，為科學家研究提供參考。
3.2 預測步驟，提高博弈技巧
將一些技術運用于下棋過程中，能夠將下棋涉及的復雜問題分解為多個小問題，提供下棋數據信息，促使其朝著搜索和問題歸納等方向發展，從而為下棋者科學決策提供支持，近年來，這項技術發展速度及應用范圍十分廣泛。誠然，技術能夠達到國際象棋錦標賽的水平，但是，還不能夠很好的解決人類棋手的表達和洞察等能力，人們僅能夠實現具體問題具體分析，基于此，還需要進一步提高。
3.3 結合目標需求，實現自主控制
技術涉及的視覺系統能夠應用于引導汽車沿著行車道前進，結合這一應用，美國將這一技術安裝到微型汽車上，實現了自主導航前進兩千公里，其中98%以上時間是由該系統控制汽車前進，剩余部分由人類控制，通過調查發現，人類控制部分主要是公路出口尋找，也就是說，通過對技術進一步完善，能夠促使系統獲取更多應用經驗，從而計算出最佳駕駛方向，從而控制汽車前進[3]。因此，無人駕駛這一目標將會在不久的未來實現。
3.4 提高醫療水平，實現準確診斷
該項技術在醫療領域中的應用，能夠有效突破傳統醫療診斷的弊端，進一步提高診斷水平，例如：建立在概率分析基礎之上的醫療診斷程序已經得到了應用，且效果十分明顯，在一定程度上提高了專家醫師的實踐水平。誠然，一部分醫師對程序診病這一事實并不認可，但是，程序通過對病人的檢查，提出了影響判斷的原因，并闡述了并發癥狀等，最后得到了醫師的認可和肯定。技術在醫療領域的應用，不僅能夠有效提高醫療水平，還能夠更好的解決病人的疑難雜癥。
3.5 深度理解語言，解決問題
建立在該項技術基礎之上的程序，在解答縱橫字謎問題中得到了重視，其解答效果優于人類，在具體應用過程中，該項程序通過利用填充詞限制及相關字謎數據庫等多項資源解決問題。
3.6 提高專業化水平，完善專家系統
專家系統主要是建立在專家已具備知識基礎之上的系統，具有特定知識、經驗的系統，與人類專家水平基本一致。專家系統是計算機人工智能技術研究較早、且成果最為顯著的領域，在地質勘探等方面得到了廣泛的推廣和普及。[4]
3.7 深化推理證明，提高推理準確性
邏輯推理作為技術研究最為持續的課題，主要是通過對事件進行深度挖掘和分析，計算其可行性數據，最終確定科學、合理的解決方案，這主要是歸功于計算機技術中的數據庫，沒有數據庫作為基礎，很難提出解決方案。因此，此技術在相關領域的應用能夠有效提高工作效率和質量，從而指導具體工作。
3.8 利用社交軟件，實現溝通和交流
技術中的智能AGENT十分重要，該項程序在機器人系統中的應用，能夠通過了解人類的動機和情感狀態，實現與人類的良好的溝通和交流，基礎的禮貌性打招呼等都能夠實現，具備正常情緒的機器人，在實現人機互動，完成高難度工作等方面發揮著積極的作用[5]。不僅如此，計算機人工智能技術還能夠在多個領域發揮有效性，由于技術自身具有哲學及心理學等方面內容，使得其具備與人類相似的想象力和創造力，在具體工作中，能夠像人類一樣發揮潛能，創造更多價值。
基于上述介紹，該項技術的出現和發展，不僅為社會各個領域發展助力，而且在一定程度上改變了人類文化生活模式，是人類進步的有效手段和方法。
【參考文獻】
第3篇：人工智能技術方向范文
【關鍵詞】人工智能；計算機；軟件工程；實際應用
一、引言
在進入了二十一世紀之后，信息科學技術的發展越來越受到人們的重視，重視程度也超越了以往的任何時候。正是因為這樣，人工智能技術的發展在進入新的世紀之后也有了非常快速的進步，那么，這項技術作為一種比較高端的信息科學技術，它主要是通過借助計算機的各種功能來非常形象的模擬我們人類的思維方式和思維結果，從而使人類的各種思維活動可以在計算機的程序當中得以實現[1]。
隨著這項技術的不斷發展和成熟，它在各個領域當中的應用也越來越廣、其影響也越來越大，相對于其他的許多計算技術來說有著更大的發展空間，給人類帶來的積極影響也是其他技術所無法比擬的。但是，我們不得不承認的是人工智能技術的發展還沒有達到一個非常成熟的階段，尤其是在國內，還處于起步階段，不過這也意味著人工智能技術的未來發展潛力巨大，給我們留下的研究空間是無限的。
本文首先介紹了人工智能技術的概念和主要研究內容，分析其研究現狀和未來的發展方向，結合人工智能系統的實際開況，討論了其在企業和家居等方面的實際應用，并對計算機應用下的人工智能技術進行了一番探究，以期使相關研究人員，尤其是剛剛開始起步的研究人員對人工智能技術的巨大作用有一個更為詳細直觀的認識。
二、人工智能技術的概念和研究內容
“人工智能”這個詞匯最早是出現在1956年，是在Dartmouth學會上美國的一位專家首先提出來的。從此以后，各個國家的相關研究者從中發展出了很多的人工智能理論和原理，人工智能的概念也逐漸的被人們所了解和認知了。
剛起步階段的發展比較困難，因為但是通過幾十年的研究，人們發現“人工智能技術”是一門非常具有挑戰性的科學，如果想要在這個學科取得很好的成果，首先要求研究者具有過硬的計算機知識，同時還要有很高的心理學和哲學素質。人工智能本身是一門兼容很多門學科的科學，這項技術當中包含了很多領域的知識，比如說機械知識、計算機知識等。
簡單的來說，人工智能技術主要研究的目標是要能夠使一臺計算機或者是一臺機器可以完成一些通常需要我們人類親自動手或動腦來完成的工作，也就是說只有依靠人類本身的智能才能完成的一些復雜工作。而就目前的情況來講，最能夠用來代替人類完成這些工作的工具就是計算機，因此，人工智能技術的發展歷史和計算機科學與技術的發展歷史是密不可分的，隨著計算機科學的不斷發展和進步，人工智能技術才可能取得更大的發展。
三、人工智能技術的發展現狀
我們知道，人工智能技術（AI）基本上是必須要依靠計算機才能夠發展的，所以它在計算機當中的應用研究就成為了近些年來一個非常熱門的話題。
歐洲信息技術研究計劃（ES-PRIT）之前就曾提出要把人工智能技術和軟件工程技術緊密的結合起來，從而可以開發出一套比較有效的工具，這個工具同時也可以支持軟件系統的具體分析和設計工作。而且近年來越來越多的研究也都表明，人工智能技術和軟件工程技術的聯合發展是非常有必要的，同時也必將引起軟件開發方法和軟件程序管理模式的改變，這樣就可以形成一個新的開發和管理規范，而人工智能技術也可以使軟件的開發更加容易、更便于修改和維護。
從目前的發展情況來看，已經在計算機當中展現的人工智能化的成果主要有這些：
（1）可以更好的運用專家決策系統以及人工神經網絡系統來對軟件工程項目進行設計；（2）把智能化的模塊組裝到某個大型的軟件系統當中，從而使這個軟件可以更好的適應快速改變的需求；（3）應用人工智能技術來提高某個計算機程序的用戶界面的友好性；把人工智能技術應用到對圖形用戶的接口以及面向對象的程序設計當中等。
雖然取得了很多的進展，但是計算機當中應用人工智能技術在未來很長的一段發展時間中還是有很多問題需要解決的，比如說，如何基于人工智能系統來建立支持環境和軟件開發的人工智能機制；如何更好的實現人工智能技術的實用化等。
四、人工智能技術的實際應用
（一）人工智能技術在很多大型企業中都已經有應用
在很多的大型企業當中，人工智能技術已經得到了非常廣泛的應用，尤其是我們比較熟悉的一些自動報警的系統、自動控制系統、自動監控系統等。這些系統基本上全部都是借助于人工智能技術在計算機中的應用才得以實現的，對企業的發展和管理也起到了很大的作用，給企業的運營帶來了很好的效果。
那么，人工智能技術在企業各個崗位上的應用，無疑使得企業在進行各項管理工作當中變得更加信息化，也使產品的生產和監控更加便捷，同時也保障了生產過程中的人員和財產安全，這些方面也都是由于人工智能系統的應用而得到了一定層次上的提升，這也奠定了人工智能技術在企業中不斷發展進步的基礎。
另外，和與以往落后的企業管理工作相比，人工智能技術在當中的應用就可以使得企業可以基本告別人工巡邏或人員看管的局面，這就節省了大量的人力和物力，從而節約了企業的生產成本，由此可見，人工智能讓企業的經營管理邁人一個現代化的新階段。
（二）人工智能技術在家居當中的實際應用
這項技術在家居當中的應用幾乎關系到我們每一個人的生活。
智能的家居可以更好的提升現代住房的安全性、舒適性和整潔性。比如說我們可以采用人工智能技術來控制門窗的開合，這樣就可以讓我們更加方便的調節自己的家居環境，從而為我們的生活和休息提供一個更加清新和舒適的環境；基于人工智能技術的無線傳感器裝置可以實現通過各類集成化的微型傳感器協作地實時監測、感知和采集各種環境或監測對象的信息的功能，從而保證住房的安全；更值得一提的是，現在很多的智能家居系統還可以很輕松的通過聯網等方式來解決用戶在異地對家庭智能系統的遠程查詢和控制問題。由此可以看出，智能家居的發展是一個不可逆轉的趨勢，人們都是向往舒適、方便的生活，而這項技術的應用在很大程度上可以解決生活中的很多問題，為廣大的人民服務。
那么，人工智能技術除了在企業和家居當中的應用之外，它在工業生產、軍事、農商生產等各個產業當中都有了廣泛的使用。比如說，可以采用人工智能技術來對輸電網絡進行具體的故障診斷，幫助我們更快、更精確的發現問題和解決問題；在很多電站的鍋爐房當中，人工智能技術也得到了很好的應用，可以實時的控制鍋爐燃燒的情況等。
五、結束語
通過對以上幾個方面的介紹，尤其是人工智能技術在各個方面的實際應用，我們就不難發現：人工智能技術雖然說起步比較晚，但是它的發展速度比較快，由于它對我們的生活會產生十分積極的影響，因此其發展的前景也是一片光明的。那么，作為計算機技術當中的一個較為先進的技術，人工智能技術也肩負著使命，必然會引領新一代技術的革新，并有望成為各個行業當中都爭相運用的一項新技術。
參考文獻
[1]楊狀元，林建中.人工智能的現狀及今后發展趨勢展望[J].科技信息，2009（04）.
第4篇：人工智能技術方向范文
摘要
人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。
目 錄
第一章 人工智能技術的發展沿革
(一) 人工智能技術的關鍵階段
(二) 人工智能技術的驅動因素
(三) 人工智能技術的典型代表
(四) 人工智能技術的廣泛應用
第二章 網絡空間安全的內涵與態勢
(一) 網絡空間安全的內涵
(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢
1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
(一) AI+安全的應用優勢
(二) AI+安全的產業格局
(三) AI+安全的實現模式
1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全
第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例
網絡系統安全篇
（一）病毒及惡意代碼檢測與防御
（二）網絡入侵檢測與防御
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。
（一）AI+安全的應用優勢
人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。
當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產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策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。
（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。
（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。
（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。
（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，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，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。
（二）AI+安全的產業格局
人工智能以其獨特的優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，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 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，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。
除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業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務積極布局人工智能安全應用。
（三）AI+安全的實現模式
人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。
本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。
本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。
1、人工智能應用于網絡系統安全
人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：
機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。
如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。
防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。
檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。
響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。
因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。
2、人工智能應用于網絡內容安全
人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。
在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：
自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。
如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。
防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。
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容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。
響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。
3、人工智能應用于物理網絡系統安全
隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。
情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數據獲得人類的情緒狀態，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，在物理網絡中將應用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態從而可與周邊環境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統與數字世界。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。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協助人類識別安全風險因素，讓人類在物理網絡世界中更安全。
第5篇：人工智能技術方向范文
關鍵詞：人工智能技術；教學方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。
人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。
通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。
《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。
2 教學與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學內容的選取
1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。
此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。
2） 配套的實驗教學內容。《人工智能技術》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學方法和手段的改革
人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。
1） 問題啟發式教學。《人工智能技術》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。
2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。
3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。
2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議
《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。
學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。
針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。
學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。
3 結論
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
第6篇：人工智能技術方向范文
關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化；有效應用
隨著現代化科學技術的快速發展，人工智能技術也越來越成熟，其在很多方面都具有明顯的優勢，因此被廣泛地應用在工業、交通、航空等多個領域。人工智能技術在電氣自動化中的應用，極大地減輕了工作人員的工作量，明顯提高了電氣自動化系統的生產效率。
1 人工智能技術的原理
人工智能技術基于人類智能理論，通過擴展、延伸和模擬形成技術。近年來，計算機科學技術快速發展，人工智能技術主要目的是研究人工智能實質，模擬人工智能的思維方式，重點研究專家系統、圖像處理、語言、專家系統、機器人等，以計算機科學技術為基礎，涉及邏輯學、仿生學、自動化等多門學科[1]。同時，通過研究人工智能技術，加工制造智能化機器，代替人們完成一些復雜、困難的工作，人類大腦被譽為世界上最精密的儀器，而運用現代化科學技術可模擬人類大腦的思考過程，如智能控制系統的編程，通過處理、交換和分析人類智能信息，模擬人腦技能，實現各領域生產過程的自動化。
2 人工智能技術的特點
人工智能研究是一項專業性和技術性較強的工作，其主要采用遺傳、模糊神經、模糊、神經等算法，基于非線性函數方程式，和傳統函數估計器相比，函數近似器的各方面性能更加優越。人工智能技術在實際應用中具有以下優勢：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，雖然驅動器在很多運行環節的特性存在一定差異，當人工智能控制器接收到一些未知數據時，也可快速完成分析估計。第二，和傳統控制器相比，人工智能控制器的操作調節過程中更加方便，即使工作人員沒有經過專業的技能培訓，也可結合簡單易懂的語言和信息，完成對智能控制系統的設計操作。第三，人工智能控制器可結合運行要求、下降時間、響應時間等變化，自動調節各個模塊性能[2]。第四，人工智能控制系統規劃設計時，不需要提前構建控制對象模型，由于信息的非線性和不確定性，結合人工智能控制器運行參數實際情況，應用動態方程，優化控制系統運行。
3 人工智能技術在電氣自動化中的應用
3.1 實現了電氣自動化系統的保護和控制功能
當前，人工智能技術的應用實現了對模擬量數據、開關量的自動化、實時動態處理和采集，并且根據系統的設計要求，批量化地定時進行存貯和整理，同時應用圖像生成軟件，模擬電氣自動化系統的實際運行情況，工作人員可直觀地看到斷路器、隔離開關、電壓、電流等設備和參數的變化[3]，工作人員結合電氣自動化系統實際運行要求，編制專業圖表，分析相關數據，在這個過程中需注意由于畫面和圖片所占的電氣自動化系統資源比較多，因此應充分考慮到電氣自動化系統控制端設備的運行性能和對軟件系統的要求，防止控制終端由于采集大量圖像占用大量資源，消耗運算資源，影響電氣自動化系統中其它程序的正常運行。另外，電氣自動化系統的操作控制，工作人員可通過鼠標或者鍵盤遠程控制斷路器和隔離開關，自動調整勵磁電流，修改或設定在線參數，提高電氣自動化系統運行的可靠性和穩定性。
3.2 診斷電氣故障
電氣自動化系統實際運行過程中，傳統診斷技術的效率和準確度較低，并且系統中變壓器、發電機、發動機等設備故障頻繁發生，以往工作人員多是分析變壓器油的氣體，結合油樣氣體成分判斷是否發生故障，這種診斷方法的時效性較差，需耗費大量人力和時間。由于電氣自動化系統的很多故障和事故都具有不確定性和突發性，系統故障和問題必須在第一時間快速進行解決，若診斷處理方法不合理或者故障處理不及時，會給國家、社會和企業造成巨大損失。而在電氣自動化系統中應用人工智能技術，運用專家系統、模糊理論和神經網絡，實現對電氣自動化系統的實時控制，一旦發現系統故障，自動進行故障診斷，極大地提高電氣自動化系統故障診斷的效率和準確性。
3.3 提高電氣控制有效性
人工智能技術在電氣控制中也發揮著非常重要的作用，電氣控制系統的安全、穩定運行是很多企業面臨的難題，并且電氣控制對于工作人員的操作控制的標準性和規范性有著很高的要求，而具體的操作控制步驟也比較復雜麻煩，因此我國專家學者一直致力于不斷提高電氣控制系統的操作控制水平。在電氣控制中應用人工智能技術，其利用自動化計算和計算機系統，代替工作人員完成某些工作，最大程度地減少了人為誤操作，極大地提高了操作控制準確性。同時，人工智能技術在電氣控制系統中的應用，應用直觀明了的界面化形式，簡化了電氣系統的操作和控制流程，基于計算機網絡系統，實現對電氣系統某些環節的遠程控制操作。另外，實時地儲存電氣控制系統重要資料和信息，為日后查詢提供便利，人工智能技術可自動生產報表，減少財力、物力和人力等資源的投入，有效提高電氣控制系統的精確度和工作效率。電氣控制系統中應用人工智能技術主要包括模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制等多方面內容，電氣控制系統中的交流和直流傳動通過模糊控制來實現，用模糊控制器代替常規的調速控制器[4]，確保電氣控制的準確性。
3.4 提高電氣設備設計水平
電氣設備設計是一項專業、復雜的系統工作，設計人員需要熟練掌握電機電器、電磁場、電路等學科專業知識，還需積累豐富的電氣設計經驗。傳統的電氣設備設計主要是工作人員在實驗室根據相關設計要求手動的設計制作，一旦電氣設備產品成型很難再進行修改或者優化，不僅維護管理比較麻煩，而且難以獲得最佳的設計方案。隨著計算機技術的快速發展，電氣設備產品的手工設計已經無法滿足電氣系統發展要求，而應用人工智能技術可利用計算機系統進行輔助設計，如使用二維三維CAD，可根據設計要求隨時對設計方案進行修改和優化，有效縮短了電氣設備產品開發周期。同時，電氣設備產品設計中應用遺傳算法，優化電氣設備性能，由于電氣設備故障具有非線性和不確定性，通過應用人工智能技術，可建立設備故障和運行狀態之間的關系，提高電氣設備設計水平。
4 結束語
近年來，計算軟件技術、微電子技術的快速發展，促進了人工智能技術的發展，被廣泛地應用在各種領域。電氣自動化中應用人工智能技術，充分發揮了人工智能的多方面優勢，有效提高了電氣自動化系統運行的安全性和可靠性。
參考文獻
[1]周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷，2012，8：21+87.
[2]自動化技術、計算機技術[J].中國無線電電子學文摘，2010，6：166-242.
[3]朱金芳.人工智能在電氣工程自動化中的運用[J].化學工程與裝備，2013，5：175-177+183.
第7篇：人工智能技術方向范文
關鍵詞：空中交通管理；人工智能技術；航班流量；飛行沖突；系統構成
一、研究背景及意義
現階段，計算機在我國各行各業中都扮演著重要角色，計算機技術的發展為各行業的生產運行提供了堅實有效的保障。與此同時，人工智能技術也取得了驚人的進步，為我國航空航天行業發展做出了巨大貢獻。改革開放以來，在我國市場經濟不斷發展，綜合國力不斷提升的背景下，民航業發展迅猛，乘坐飛機出行從以前的高不可攀變成如今的大眾化出行方式，只用了40年的時間。在這40年里，我國航班架次大幅增漲，現有的空域資源也日趨緊張，在這關鍵時刻，人工智能技術的出現，為航空事業快速高效的發展帶來了新的曙光。空中交通管理的主要目的是防止航空器與航空器相撞以及航空器與障礙物相撞，維護和加快空中交通的有序流動[1]，因此，飛行流量管理和飛行沖突探測、解脫便成了空中交通管理中至關重要的任務。一方面，在空中交通流量接近或達到空中交通管制能力上限時，適時地進行調整，保證空中交通量最佳地流入或通過相應區域，盡可能提高機場、空域可用容量的利用率[1]。另一方面，飛行沖突的探測，能夠幫助管制員及早發出指令，使用許可和信息防止航空器相撞，保障空中交通順暢或控制空域內各航班的間隔，從而保證飛行安全[1]。空中交通管理人工智能輔助系統的運用，不僅能夠加速空中交通流量，提高空域利用率，而且能夠進行飛行沖突的判斷、解除，最大程度的提高航班運行的安全性，為管制員節省大量的時間和精力監控運行，降低工作負荷，提高綜合管制服務水平。
二、人工智能與空中交通管理人工智能輔助系統概述
（一）人工智能概述
人工智能（ArtificialIntelligence），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[2]。人工智能技術通俗的講，就是使機器模擬人的智能行為，代替人從事那些人為操作容易出錯、速度慢、效率低或者超出能力范圍的復雜工作的新技術。它通過研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，指導計算機去完成以往需要、甚至超越人的智能才能勝任的工作[2]。當前，全球科技革命和產業革命方興未艾，新技術行業融合創新不斷，在移動互聯網、大數據、云計算、物聯網等新理論新技術以及社會發展相關的強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，逐漸成為了產業革命和行業融合的關鍵技術。人工智能可以通過對數據的采集、分析和挖掘，形成有價值的信息和知識模型，實現對人類智力智能行為的模擬，具備一定環境下的自適應特性和學習能力[3]。現階段，人工智能經成為與計算機科學，控制論，信息論，心理學，語言學等多種學科相互滲透的一門新興學科，在許多領域有著廣泛的運用，變得和我們的生活息息相關[4]。
（二）空中交通管理人工智能輔助系統概述
人工智能技術在空中交通管理中的應用主要依靠人工智能輔數據分析和決策系統實現。利用人工智能技術，可以建立智能化流量管理模塊系統，科學判斷空中交通存在的問題，全面監控空中交通流量并對其進行智能化管理，提高空域的利用率，以及建立智能沖突探測和解脫模塊系統,進行飛行沖突的探測，通過引導飛行員采取速度控制、高度調整、航向改變等措施實現避讓，解除可能的飛行沖突，實現安全飛行的目標。借助空中交通管理人工智能輔助系統，全面提升空中交通管理水平[5]。
三、人工智能技術在空中交通管理中的具體應用及建議
（一）人工智能技術在飛行流量管理中的應用及建議
空中交通流量管理的目標是根據氣象條件、航路結構、扇區容量等限制條件和資源的統籌規劃，使航班流量盡可能達到最優狀態，從而在保障安全的前提下，提高運行效率。在引入人工智能輔助系統后，可以形成天氣預測，流量預測，限制建議和超容告警等模塊，通過氣象條件探測，各航路各時段航班量預測和生成航班間隔調整預案等方法，為流量管理者在短時間內提供有效的決策參考，從而大大降低流量管理者的工作負荷。其中，氣象條件的探測需要民航氣象部門提供氣象數據源接口，利用計算機模擬技術預測未來各時段的氣象變化情況及其對各航線的影響程度。各航路的航班量預測需要接入綜合電報處理系統，利用飛行動態電報來判斷在未來各時段各航路的航班架次以及航路交匯點可能存在的飛行沖突。得到這些數據信息之后，需要對航班進行排序，合理安排并確定尚未起飛航班的離港時間，從而達到各管制扇區容流匹配，空域資源最優化利用。除此之外，航班排序還要依據接收到的外區限制，并結合專機、要客等優先級信息做出合理安排，對外區限制較大的航路可給出改航建議，并模擬、計算改航后各條航路的流量和交匯點沖突情況，進行進一步優化。對優先級高的航班可自動豁免并給出直飛建議，對確實需要延誤的航班，同時模擬航班取消后的損失情況給出合理化延誤建議，通過人工智能技術做出合理化安排。完善、及時的數據庫信息維護可以保證飛行數據和氣象數據的及時、準確，保證流量信息等數據的完整性和可靠性，對于人工智能輔助系統做出正確、有效的建議有著重要而直接的影響，進而對各航路、各扇區的流量管理方案的有效性產生關鍵影響。因此，人工智能輔助系統的管理人員應及時維護數據庫，盡量避免由于數據不完整、不及時而導致的決策錯誤，減少因航班延誤對社會生產生活帶來的負面影響。
（二）人工智能技術在飛行沖突探測及解決上的應用及建議
在解決航班飛行沖突上，人工智能技術主要是通過分析航班存在沖突的概率及可能的狀況，根據飛行動態信息做出合理化沖突解脫建議，并且在這一過程中找到最有效，最經濟和最安全的確定方案。另外，在最終方案選擇中，通過對管制員選擇結果的智能學習，建立系統自己的飛行沖突處置預案庫，利用最短路徑算法和偏好路由算法，在數據庫系統中精確查找解決方案，并根據最終實施情況進行反饋，實現閉環處理。為了在工作中放心的依照人工智能系統提供的方案，及時發現潛在沖突，解決安全隱患，人工智能輔助系統管制員需要做好數據庫維護工作。對于典型的飛行沖突處置案例，如果系統學習有偏差，可人工校正，并及時更新，最大限度的幫助系統提高推理的效率和能力。此外，管制員在實踐中可以及時發現人工智能決策系統提供決策能力的不足和尚需改進之處，針對這個問題，他們可以從以下兩個方面入手，一是思考什么樣的沖突解決方案是最優化的，并提煉出所需遵循的原則，并將這些原則告知人工智能輔助系統的管理人員并協助他們進行完善系統。二是在實踐中發現系統的問題和不足并及時反饋給系統管理人員，協助管理人員查找問題根源，更進一步提升系統可靠性。
四、結語
如今，人工智能輔助下的流量管理、飛行沖突調配和系統智能學習技術已經進入三期實驗階段。因此通過建立空中交通管理輔助系統，不斷完善人工智能技術，解決系統自動學習的偏差和失誤，達成系統學習能力多維度、多層次，才能推動我國航空業得到繁榮發展。綜上所述，本文主要圍繞著人工智能技術概念、空中交通管理人工智能輔助系統構成、人工智能技術在空氣交通管理中的具體應用及建議三個方面展開了論述與探討。目的是希望通過人工智能技術的加入，提高空管自動化系統的智能化水平和安全性，進一步增強系統的可靠性和建議合理性，切實減輕管制員的工作負荷，為我國民航事業的發展提供技術支持，推動空中交通管理工作不斷向安全、高效的方向邁進，推動我國由民航大國向民航強國轉變。
【參考文獻】
[1]潘衛軍.空中交通管理系列教材:空中交通管理基礎[M].西安:西南交通大學出版社,2013:367.
[2]百度百科.[DB/OL]網上數據百度百科
[3]張濱.人工智能在安全領域的應用[J].電信工程技術與標準化.2018,31(255).
第8篇：人工智能技術方向范文
關鍵詞：人工智能計算機技術
一、人工智能的定義
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。
二、人工智能的應用領域
1.在管理系統中的應用
(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。
(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。
2.在工程領域的應用
(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。
(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3.在技術研究中的應用
(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。
(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。
三、人工智能的發展方向
1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。
2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。
參考文獻:
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[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程,2003.
[3]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真,2003,(8).
[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息,2007.
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[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).
第9篇：人工智能技術方向范文
【關鍵詞】電氣工程 自動化 人工智能 應用
一、引言
隨著計算機技術的不斷發展與普及，依賴于計算機技術而發展起來的人工智能技術也在各個領域內得到了較大的發展。現階段，將人工智能技術與電氣工程自動化相結合，已經得到了人們的廣泛關注。將人工智能技術應用到電氣工程自動化中，不僅可以增強控制系統的穩定性，改造電氣設備系統；而且還可以提高電氣設備的智能化水平，加快其生產效率。因此，智能化與自動化的結合已經發展成為了一個新領域，有待于我們去開發研究。所以，本文就將人工智能在電氣工程自動化中的應用做了簡要的探討，為大家提供一些建議。
二、人工智能技術的優點
人工智能技術主要是指那些用于延伸、模擬、擴展的關于人類的一些智能的技術、方法和理論，并且把它們用于開發與研究新的科學領域的一門較為新興的科學技術。人工智能的研究目標就是讓機器可以完成一些需要人類的智能參與才可能實現或者是完成的工作，其本質上來講，還在計算機科學的范圍之內，是其一個分支。目前，這個領域需要研究：語言識別、機器人、自然語言處理、專家系統、圖像識別等問題，將其應用到電氣工程自動化領域還是有比較大的優點的。
（一）調節操作更為便捷
傳統的電氣工程自動化領域內的電其系統與設備在其運行的過程中總是會出現許多的不可控因素，并且其系統也變得越來越復雜。利用傳統的控制器，很難實現對其進行精確控制，因此，自動化的控制效率也不太高。而將人工智能技術引入電氣工程自動化領域內，控制器不再設計關于被控對象的模型，所以，在源頭上杜絕了出現不可控因素的可能性，使新型的控制器在其精密度上得到了不斷地提高。而且，即便是缺乏應有的技術、操作經驗較少的人，也可以通過設計相應的數據去操作它們，所以其運用的語言、運行的環境都較為的簡單，調節、操作起來都比較的方便。
（二）削減了人力投入
在傳統的電氣工程自動化中總是需要依托許多的電氣設備，其操作的過程也是比較的復雜，倘若想要檢測實時的數據，檢測系統的運行狀態則需要外接線路，因此需要大量的人力資源其保證復雜的電力系統可以正常的運行。
而將人工智能技術引入其中，它可以部分替代或者是全部替代人類的腦力勞動，并且還可以實現及時地將有效信息進行采集、傳輸等，而且還不需要外接許多線路，同時還能可以完成數據的處理與分析。在這之間可以省去許多的繁瑣工作，削減了人力資源的投入，進而節約了投資的成本[1]。
三、人工智能在電氣工程自動化中的應用
（一） 在電氣故障診斷中的應用
電氣故障診斷是以模式識別和信號處理為基本的方法和理論，以技術檢測和故障機理為基礎，通過電氣設備運行中的信息，去識別其運行的狀態，然后找出故障的起因，確定故障的部位與性質，最后提出與之相對應的對策。
隨著電氣系統與設備變得日漸的復雜，隨之也帶來了較多的問題，如設備的可用性、可靠性、安全性、可維修性等，因此，這也推動了電氣設備診斷技術與故障機理技術的研究。并且伴隨著數字信號處理技術與計算機技術的不斷發展，人工智能在電氣故障診斷技術中也得到了廣泛的應用，其中，模糊理論、專家系統等在人工智能處理電氣故障診斷中，應用的最為廣泛，其優點也是顯而易見的。
（二）在電氣控制中的應用
傳統的電氣工程自動化控制的日常操作往往擁有較為繁瑣的操作步驟，并且還擁有較為嚴格的操作過程，需要投入大量的人力資源，在這個過程中還難免會出現一些原本可以避免的人為的差錯。
然而將人工智能技術應用于電氣控制中，不僅可以降低電氣控制中的人們的工作量，而且還可以簡化操作流程，提高其操作的效率。人工智能技術是根據早已在計算機中設定好的程序，去控制電氣工程的正常運行。有時，在智能機器的內部會出現好幾個環節同時運行的情況，此時，則需要好幾個不同的編程程序，去控制電氣工程這一整個的運行情況。這時人工智能就可以及時地對運行數據與理論情況進行對比與分析，最大限度地降低差錯出現的可能性；對各個環節實現嚴格的控制，及時地報警可能出現的差錯[2]。
（三）在電氣優化設計中的應用
傳統的設計電氣的方式是采取將人工豐富的經驗與實驗方法相結合的方式進行的，這是一項極其復雜的工作，不僅需要掌握有關電路、電氣的專業知識，而且還需要較長時間的工作經驗以及上時間在設計上的積累，即便是擁有了以上這兩個方面的因素，也很難達到預計的效果。
但是，由于計算機的發展和人工智能的不斷突破，電氣設計中計算機輔助設計的組分越來越多，人為的手工設計占據的分量越來越小了，這樣便致使產品的開發周期不斷地被縮短。在人工智能中，最常用的方法就是遺傳算法了，它可以改進和優化電氣的設計，很適合產品的優化設計，是一種比較先進的優化算法[3]。
四、結語
將人工智能應用到電氣工程自動化中，組建了一個全新的應用系統，該系統可以模擬出人類大腦的判斷活動，提高電氣工程自動化的穩定性與控制精度，不斷地提高其工作的效率和質量，有利于我國電氣自動化朝著健康有效的方向不斷地發展。
參考文獻：
[1]劉向楠. 探討電氣工程自動化的人工智能技術[J]. 華東科技：學術版， 2013（10）： 6-6
