人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
人工智能论文3000字 有关人工智能的论文
人工智能论文3000字 有关人工智能的论文 《电脑人工智能日趋成熟》 电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。 现在,时间的车轮运转到了20__年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。 舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。 一本书的书名是《第二自我电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。 舍科尔教授说:"电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。 人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。" 舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春人工智能引言
生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来 1006010101 计算机1班 董楠楠 【摘要】 人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。 【关键词】 人工智能、应用、发展 【引言】 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 【正文】 1.人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段 : 20世纪 50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在 1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题 s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。人工智能下软件测试发展与应用
人工智能下软件测试发展与应用时间：2023-04-0220:22:50
人工智能是指由人制造出来的能够将只有人所具备的智慧表现出来的机器。几十年来，软件测试逐渐从小型化、本地化向智能化、复杂化的大规模开发和维护转变。因此本文提出研究人工智能时代下软件测试的发展与应用，来对人工智能技术对软件测试的影响进行深入的研究，通过研究可以更加深刻的理解人工智能技术对软件测试的发展的重大影响。
1研究背景和意义
1.1研究背景
软件测试是一种用来描述、促进和鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程，它是一种将实际输出与期望输出进行审核或者比较的过程，因此通过软件测试可以更快速的发现软件开发过程中的各种问题，帮助人们更加高效率的对软件进行完善，使得软件的性能逐步提高。现今社会，随着大数据和云计算的飞速发展，传统的软件测试技术很难支撑现代软件的发展，软件测试技术如今面对着新的挑战。
1.2研究意义机器学习、深度学习、NLP等
AI领域被认为是我们身边大多数技术的前沿。如今，随着人工智能技术的发展，人工智能技术也开始逐步成熟，人工智能技术逐步渗透到工业和生活中的各个领域，作为与程序密切相关的软件测试，也深受人工智能技术的影响。
2软件测试发展史
2.1程序员和测试人员的时代
在程序员和测试人员的时代，开发和测试被视为相互独立的活动，软件准备就绪后，将其传递给测试团队进行验证。测试人员在需求分析阶段的参与不是很积极，与业务涉众的互动也很有限。他们在很大程度上依赖于通过设计和开发过程中完成的文档或从编写代码的开发人员那里收集的知识来获取信息。因此在这个时代，测试人员缺乏对客户需求和期望的洞察力，进而导致软件测试策略的有限性。
2.2探索和手动测试的时代
90年代末期，各种软件测试方法的问世，例如探索性测试、敏捷测试等。在这个阶段，软件测试人员使用详细的测试用例和测试计划手动进行测试。探索性测试通过在测试章程范围内探索软件，从而使测试人员可以自由地以本机方式测试软件。并且在这个时期，软件开发工程量逐步增加，软件开发过程的广泛而密集的增长需要更全面的测试方法，敏捷测试采用的增量和迭代方法有助于实现此目标。
2.3自动化时代
随着21世纪的到来，更多的新方法浮出水面，从而彻底改造了软件测试。在软件开发各个阶段的质量保证和控制都变得越来越重要，测试都被视为软件开发过程中不可或缺的一部分。自动化使测试达到了完全不同的水平，通过大量的自动化测试框架，使得测试人员能够以更高的效率执行其任务。云测试的出现可以帮助企业以更快的速度和更少的资金管理产品的测试。
2.4持续测试的时代
持续测试时期业务动态开始发生变化，客户期望看到最终产品的模型，因此测试需求逐步增加。现阶段出现的改进网络基础架构为开发和测试提供了高连接性，并提高了跨多个平台的部署和测试的速度。DevOps和CI/CD的兴起导致软件整个开发周期缩短，实时进行仔细的风险评估成为了当务之急。同时，在软件开发生命周期的所有阶段都必须进行风险评估和处理，进而降低软件开发的风险。为了跟上这些需求，需要不断进行测试以提高效率，人们开始尝试应用人工智能技术进行测试。
2.5人工智能时代
简而言之，人工智能是机器通过感知，理解和学习模仿人类行为的能力。人工智能的算法是基于数据的预测分析，这也意味着AI测试在很大程度上取决于数据。当今有许多可用AI驱动的测试工具，可帮助进行单元测试、API测试、UI测试等，其中最经典的示例是可视化测试。
3人工智能技术在软件测试中的应用及挑战
3.1AI系统的测试
随着人工智能技术的发展，目前出现了各类有关人工智能技术的应用，然而由于人工智能技术是一个新兴技术，传统的软件测试无法与人工智能技术相匹配，因此在人工智能时代软件测试技术的更新成为一件重要的事情。由于人工智能技术所开发的系统其功能具有动态性，并且开发出来的系统拥有自我学习的能力，因此在对人工智能系统进行测试时，应当充分考虑时间范围。人工智能系统的学习能力应该是不断增强、动态性的，因此，针对此类测试过程，需要大规模、长时间的进行测试。例如，Google的AlphaGo存在所使用的黑盒测试规模庞大、测试周期长，并且有自动化测试难的问题。然而AlphaGo是一种功能相对简单的系统，人工智能技术所开发的智能语音响应系统在测试时会更加困难。智能语音响应系统需要模拟不同的场景进行测试，因此小规模的测试数据集，很难判断系统的反应能力，也无法对系统提出具有重大意义的改善。深度神经网络学习算法通常被认为是黑盒模型，但是随着训练的数据集不同，其测试结果具有不稳定的特性。因此针对深度神经网络测试需要大规模的数据集，这种测试方法与传统的测试方法相差甚远。在传统的测试过程中可以使用等价类划分和其他方法来减小所需测试的样本规模，但是对于人工智能系统来说，必须依赖于大量的数据才可以达到测试的效果。
3.2大数据的测试
大数据的测试并不比人工智能系统测试容易，其很难确定判断其测试预测测试结果的标准，因为无法对数据处理结果的大小进行判定。在数据收集、存储、检索和分析之后，软件测试人员需要开发适当的工具以从大容量、多样性、快速变化和实时表征方面对数据的一致性和完整性进行校验。
3.3云服务测试
现阶段云服务主要包括私有云、公共云、混合云和各种其他形式的云，云服务的测试面临着复杂的系统架构、复杂的配置、复杂的计算和存储节点，尽管可以通过使用两个或三个的组合来减少组合的数量，但是这种方法覆盖率相对较低，并且在云服务的测试中存在着较高的风险。同时，云服务的性能测试也非常困难，主要包括云质量压力模拟需要承担较高的成本，甚至花费大量的资金也无法对测试进行模拟。而且，云服务作为新兴的技术，传统的测试工具很难与计算机平台的云性能测试相匹配。
3.4区块链测试
区块链主要包括公共网络、私有链和联盟网络等不同类型的网络，这些网络在许多方面都大有不同，例如在区块链的管理、使用者的用户身份验证、区块链的节点数、网络的共识机制和智能合约等方面。因此，不同的区块链面临的测试挑战也是不同的。同时区块链也存在一些共性的的挑战，如安全测试非常困难。安全始终是矛与盾的问题，现阶段不存在绝对受保护的技术、系统或平台，因此对于区块链来说，很难对其安全质量进行测试。同时区块链还包括基础结构安全性、加密算法保护、网络协议保护、共识机制安全性和合同安全性等合同安全性又包括身份验证和身份验证。而且区块链拥有众多的网络节点，对于区块链的测试不仅仅只是某个区块链节点。
3.5物联网测试
在工业4.0和5G时代，网络成为人们生活中不可缺少的东西。物联网是指万物互联，它不仅仅只是将计算机相连接，还包括工业设备、家用电器等，物联网旨在让每一个物品等能够连接到网络。然而网络的融合需要创建一个更大的系统，因此这也给软件测试带来新的挑战。同时物联网需要更多的物理设备才可以进行测试，这会耗费大量的时间和精力。其次物联网系统需要具有实时性，物联网设备对时间十分的敏感，它需要实时数据收集，并且需要实同步数据的传输。此外，物联网测试还面临着检查系统规模、可伸缩性、协作感知、大数据处理性能和智能特性等挑战。
4应用人工智能技术的软件测试
4.1测试规范和测试套件细化
在开源开发或软件进化的背景下，开发人员经常面对开发时没有明显理由的测试套件，这些测试套件可能需要增加或改进以确保足够的可靠性，甚至需要减少以满足紧迫的截止日期，我们称这个过程为测试规范和测试套件的重新设计。同时在实践中，测试规范可能一开始就不存在，尤其是如果没有使用黑盒策略来识别测试用例的情况。在这种情况下，测试规范必须被逆向工程或者从高级系统规范创建。因此，软件测试重要的是提供方法和工具支持，帮助人们理解测试套件的局限性及其可能的冗余，以便能够以经济高效的方式对其进行改进。因此，基于机器学习的方法可以解决黑盒测试中的这个问题。
4.2调试、故障定位
使用机器学习来识别可疑语句，如测试期间观察到的相关故障，这可在调试期间帮助故障定位。RUBAR技术解决了软件测试的主要缺陷，但该方法难以处理多个故障的存在，因为它隐含地假设失败的测试用例执行相同的故障。同时使用C4.5决策树来学习各种基于测试用例输入和输出信息的故障条件，在相似条件下执行的失败测试用例被认为是由于相同的错误而失败，如果语句被在相似条件下执行的大量失败测试用例覆盖，那么它们就被认为是需要重点关注的。同时，由C4.5决策树建模的故障条件可以准确预测故障，因此可以用于帮助调试，由该树建模的故障条件总体上准确描述了实际故障条件。
4.3风险驱动测试
无论采用何种测试策略，实际上很少有足够的人力资源和时间来彻底测试系统的每个部分，达到令人满意的程度。测试团队必须集中精力并优先考虑他们的测试工作，通常这是通过分析与功能或系统组件相关的“风险”来完成的，这取决于测试级别。风险通常被定义为故障概率和它们可能造成损害的组合，目前软件测试中有各种各样的方法来解决这个问题，构建预测文件或类中错误位置的模型是一个可行的方案。在许多利用机器学习算法训练的模型中，通常不需要与统计模型相关联的严格假设类型，对于实践者来说更容易解释和理解。人们也越来越认识到要获得合理准确的预测模型，还需要考虑其他因素。尽管在软件测试中输入使用的数据各不相同，但它通常包括组件的结构复杂性度量、来自最近的组件变更信息、与组件相关联的历史数据，以及开发人员关于例如他们对被变更的系统的体验的信息。因此一旦开发了故障预测模型，就可以根据系统组件包含故障的可能性对它们进行排序，结果也可以用树形图更容易地可视化。并且从经济的角度出发，建立和利用故障预测模型也具有很高的经济效应。
4.4测试预言
测试预言的自动化可能是软件测试中最困难的问题之一，虽然没有普遍适用的自动化测试预言的解决方案，但是在很多情况下机器学习可以提供帮助。例如，在图像和语音处理领域有许多这样的情况。图像分割是从图像中提取感兴趣的特定结构的行为，为了评估图像分割算法花费了大量的时间和精力，却并不能提供足够准确的结果，技术专家需要修改算法并重新运行整个测试套件来验证它。该过程大多是手工完成的，因此非常耗时，也需要可靠的专家在场。在初始学习阶段，使用机器学习算法来学习一个模型，一旦学习了有效的机器学习模型，由测试中图像分割算法的任何新版本产生的分割将自动认定其正确地性，此时也不需要任何人工专家的干预，所以在分割的重新测试期间可以获得大量时间和人工的节省。在人工智能时代，作为软件工程师所面临问题的工程特性，例如部分定义和不明确的应用领域，具有多个相互竞争、相互冲突和不断变化的目标，正把我们从完美的乌托邦拖向更现实的工程世界。当代的软件性质变化迫使我们改变开发和部署测试技术。人工智能技术被证明非常适合这个不断变化的是时代。本文通过研究人工智能时代下软件测试的发展与应用，对人工智能技术对软件测试的影响进行深入的研究，通过对人工智能时代下软件测试得研究现状、软件测试发展史、人工智能技术在软件测试中的应用及挑战、应用人工智能技术的软件测试以及软件测试的未来发展等进行论述，更加深刻的理解人工智能技术对软件测试的发展的重大影响。
作者:胡中奇植赐佳单位:工业和信息化部电子第五研究所
人工智能议论文800字
人工智能议论文800字
当今世界，人工智能、虚拟现实等技术快速发展，各种各样的机器人正一步步走进我们的世界。是欣然接受，还是退避三舍？我认为，不论态度如何，机器人永远无法取代人类。
诚然，机器人的出现给我们带来了许多便利之处。在家做清洁，有扫地机器人；给小朋友讲故事，有对话机器人；餐厅点菜，有服务员机器人。“世界潮流浩浩汤汤，顺之则昌，逆之则亡。”如果利用机器人，我们能得到更高品质的社会环境、更高效率的生活状态，何乐而不为呢？
但与此同时，随着机器人不断“拟人化”，不少人开始深思：我们的生活将要被机器人主宰了吗？阿尔法狗击败李世石余温未散，又有高度仿真的机器人索菲亚横空出世，我们担心未来的某一天，电影中机器人统治世界的局面成为现实。于是有人用消极的态度负隅顽抗。我认为，我们应在这之间保持理智：不使物役我，而使我役物。
小时候我们常常为这个问题困扰——电脑强大还是人脑强大？答案是绝对的——人脑。不论是怎样的机器人，都是人的创造。正如法国科学家苏埃尔所说，“机器人高度拟人化，将重新定义人的价值”。我们要做的，就是明白人的价值。帕斯卡尔在《人是一棵会思想的芦苇》中这样定义人的价值——人的伟大，我们对于人的灵魂具有一种伟大的观念，以致我们不能忍受人的蔑视，或不受别的灵魂尊敬。所以，在柯洁对战阿尔法狗时，我们看到他的皱眉，或扯头发，或有汗珠沁出眉间，虽然柯洁没有赢得比赛，但这就是人的价值，正是这种价值让我们不被机器人役使。
不久之前，诺贝尔文学奖获得者莫言在被问到“如何看待机器人写的诗歌作品”时，他答道：“从技术上讲没有问题，但就是没有感情，没有个性，这样产生的东西，不是真正的文学。”针对机器人，他又说：“一个活人写的诗，哪怕平仄全错了，至少还有一种要表达的感觉。机器人是不会犯错的，作者写的不如机器快，但这是人写的东西，是有‘人气’的。”所以即使机器人可能思考，可能更好地完成任务，但他们始终缺乏了一种叫“人气”的东西，正是这种“人气”，才保证我们在机器人愈发人化的同时，不被机器人同化。诚如苹果公司CEO库克所说：“我并不担心机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”我们应保有这样的人气，机器是死的，可人是活的。“机智者会跳出思维定式去思考，想象所有可能的办法去达到目标。”哈维·麦凯如是说。这大概就是人之所以为人的意义吧。若完全沉浸于科技带给我们的方便中，我们就可能被它奴役。
尼采说：“人之所以为人，便在于人是一个桥梁，人应当被超越。”机器人使我们更加成为人，更有超越自我的勇气，从而不使物役我，而使我役物
神经网络技术范文(5篇)
神经网络技术全文(5篇)时间：2023-06-1617:00:32
第1篇：神经网络技术范文
【关键词】人工神经网络信息技术发展趋势
人工神经网络技术在处理实际问题主要包括两个过程，一个是学习训练过程，另外一个是记忆联想过程。近年来随着人工网络技术的发展，人工神经网络技术在信号处理、图像处理、智能识别等领域已经取得了巨大的改变，为人们研究各类科学问题提供了一种新的方法和手段，使人们在交通运输、人工智能、军事、信息领域的工作更加便捷，近年来随着AI的发展，人工神经网络技术得到了快速的发展阶段。
1人工神经网络技术
人工神经网络技术也称ANN，是随着上个世纪八十年代人工智能发展兴起的一个研究热点，它的主要工作原理对人脑神经网络进行抽象处理，并仿造人脑神经网络建立简单的模型，按照不同的连接方式组成一个完整的网络，因此学术界也直接将它成为神经网络。神经网络其实就是一种运算模型，它是通过大量的节点——神经元连接起来的，其中不同的节点所代表的输出函数也不同，也就是所谓的激励函数；当有两个节点连接起来时称之为通过该连接信号的加权值，也称为权重，这就相当人脑神经网络记忆。人工神经网络技术是采用并行分布式系统，这种工作机理与传统的信息处理技术和人工智能技术完全不同，是一种全新的技术，它克服了传统基于逻辑符号的人工智能处理非结构信息化和直觉方面的缺陷，具有实时学习、自适应性和自组织性等特点。
2人工神经网络技术应用分析
随着人工神经网络技术的发展，它在模式识别、知识工程、信号处理、专家系统、机器人控制等方面的应用较广。
2.1生物信号的检测分析
目前大部分医学检测设备都是通过连续波形得到相关数据，从而根据所得数据对病情进行诊断。人工神经网络技术就是应用了这样的方式将多个神经元组合起来构成，解决了生物医学信号检测方面的难题，其适应性和独立性强，分布贮藏功能多。在生物医学领域该技术主要应用于对心电信号、听觉诱发电位信号、医学图像、肌电荷胃肠等信号的处理、识别和分析。
2.2医学专家系统
传统的医院专家系统是直接将专家的经验、学历、临床诊断方面取得的成绩等存储在计算机中，构建独立的医学知识库，通过逻辑推理进行诊断的一种方式。进入到二十一世纪，医院需要存储的医学知识越来越多，每天产生新的病况和知识，过去的一些专家系统显然已经无法适应医院的发展需求，因此医院的效率很低。而人工神经网络技术的出现为医院专家系统的构建提出了新的发展方向，通过人工神经网络技术，系统能够自主学习、自己组织、自行推理。因此在医学专家系统中该网络技术应用面较广。麻醉医学、重症医学中生理变量分析和评估较多，目前临床上一些还没有确切证据或者尚未发现的关系与现象，通过人工神经网络便能有效地解决。
2.3市场价格预测
在经济活动中，传统统计方法受到一些因素的制约，无法对价格变动做出准确的预测，因此难免在预测的时候出现失误的现象。人工神经网络技术能够处理那些不完整的、规律不明显、模糊不确定的数据，并作出有效地预测，因此人工神经网络技术具有传统统计方法无法比拟的优势。例如人工神经网络技术可以通过分析居民人均收入、贷款利率和城市化发展水平，从而组建一个完整的预测模型，准确预测出商品的价格变动情况。
2.4风险评价在从事某一项特定的活动时，由于社会上一些不确定因素，可能造成当事人经济上或者其他方面的损失。因此在进行某一项活动时，对活动进行有效的预测和评估，避免风险。人工神经网络技术可以根据风险的实际来源，构筑一套信用风险模型结构和风险评估系数，从而提出有效地解决方案。通过信用风险模型分析弥补主观预测方面的不足，从而达到避免风险的目的。
3人工神经网络技术未来发展
人工神经网络克服了传统人工智能对语言识别、模式、非结构化信息处理的缺陷，因此在模式识别、神经专家系统、智能控制、信息处理和天气预测等领域广泛应用。随着科学技术的进步，AI的快速发展，AI与遗传算法、模糊系统等方面结合，形成了计算智能，很多企业和国家开始大规模研发AI，人工神经网络正在模拟人类认知的方向发展，目前市场已经有很多不少人工智能产品面世。
4结语
通过上述研究分析，人工神经网络技术已经取得了相应的发展，但还存在很多不足：应用范围狭窄、预测精度低、通用模型缺乏创新等，因此需要我们在此基础上不断寻找新的突破点，加强对生物神经元系统的研究和探索，进一步挖掘其潜在的价值，将人工神经网络技术应用在更多领域中，为社会创造更大的财富。
参考文献
[1]周文婷,孟琪.运动员赛前心理调控的新策略——基于人工神经网络技术的比赛场地声景预测(综述)[J].哈尔滨体育学院学报,2015,33(03):15-21.
[2]张红兰.人工神经网络技术的应用现状分析[J].中国新通信,2014(02):76-76.
第2篇：神经网络技术范文
基神经于网络判别指标过滤方法的两级识别策略，具有物理意义清晰，定量、定性的特点。应用于结构的损伤诊断，可以有效解决结构不适定性、非线性带来的评估误差及精度问题。
1.1自适应神经网络(Auto2associateNeuralNetwork)
自适应神经网络方法基于无损伤结构在正常服役条件下的实测响应数据（某个动力特性参数、或多个动力特性参数）作为训练对象（人工神经网络的输入和输出数据X、Y），依次构造一个自相关的神经网络Net=T(X→Y)。训练完成后，循环迭代输入数据X进入已训练的神经网络Net，获得输出数据Yn。通过选取合适的残差判断函数，通过对比数据Y和网络输出数据Yn的差值向量,采用某种距离测度函数加以测量形成健康结构的判别指标Vi。当结构发生损伤，实测响应数据Xd被作为输入数据通过已经训练的神经网络Net，由输入数据Xd和输出数据Yd可以计算得到的新的判别指标Vd，并与Vi相比较计算差值构建损伤指标Di来判定损伤。当Di大于既定残差函数时，即判定结构已经发生损伤。
1.2概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)
自适应神经网络方法构建自相关网络Net，将实测响应信息迭代计算Di，可以定性判定是否存在损伤，在损伤确定的条件下，可通过概率神经网络PNN判定损伤的位置、类型。PNN是通过具有无参估计量的已知数据集的概率密度函数来实现贝叶斯决策，将其加在人工神经网络框架中,接着进行判别未知数据最大可能属于哪个已知数集，构建一个包含损伤类别θ1、θ2….θq…θn集合,基于p维试验向量X的贝叶斯决策d(X)为d（X）∈θq(hqlqfq（X）)>hklkfk（X），k≠q
（1）hj———分类指标θj的先验概率。lj———与错误分类d(X)埸θj的相关损失。fj(X)———采用多变量高斯(Gauss)分布函数的概率密度函数：fq（X）∈1nq(2π)p/2σpnqi=1Σexp-（X-Xai)T（X-Xai)2σ222
（2）将该贝叶斯决策映射为一个人工神经网络构成一个概率神经网络，如图1所示。向量X{X1、X2、X3、X4…Xi}———输入层的输入参数。权重向量Wj和向量X的点积zj构成中间层的神经元，而相对与分类号q的决策层神经元输出为:fq（X）=nqj=1ΣZqj=nqj=1Σexp[(X•Wqj-1)/σ2]
（3）σ—高斯核标准差。在应用中，构建的损伤位置或类型假定有多种。以结构的自振频率变化率为例，输入向量X为P个自振频率变化率，将带有某种类型损伤(或混合模式损伤)的实测模态数据输入训练好的PNN，得出决策层(输出层)各个损伤形态在试验向量点对应的概率密度函数PDF的估计值，其中，最大PDF估计值对应的预设损伤集合中则得出损伤的位置及类型。
2应用及展望
美国Purdu大学的Venkatsubrmania和Chan第一次运用BP网络进行了工厂结构的损伤检测与诊断，其后的研究中，Kudva将神经网络两级识别策略运用于平板结构损伤诊断，提出了大型结构损伤检测的方法；杨英杰等开发了评估钢筋混凝土梁的神经网络系统；Worden等运用神经网络识别了一个20根构件组成的结构的损伤；Pandey用两级识别策略，基于三层神经网络对大桥桁架结构进行损伤评估。近年来，结构损伤诊断的研究取得了长足进展。上述基于神经网络的损伤诊断研究表明了在这个领域的研究成果，同时也揭示了尚未解决的问题。
（1）如何选取合适的网络形式及网络参数以及样本集的组成是神经网络两级识别策略应用的关键，研究有效的网络输入参数是一个新的内容；
（2）人工神经网络具备高度适应性，学习能力和容错能力，但其黑箱系统的特性决定了其硬件实施的复杂性，如何提高算法的实现效率亟待研究；
第3篇：神经网络技术范文
［关键词］神经网络技术;标普500指数;波动率;预测
波动率是对特定证券或市场指数的收益分散度的统计量度，可以通过使用证券或市场指数收益率之间的标准偏差或方差来衡量。通常，波动率越高，风险越高。用来计算波动率的传统方法包括Black－Scholes模型和GARCH族模型。这些传统方法难以捕捉金融市场时间序列数据等数据集的不连续性，非线性和高度复杂性。随着计算机科学的发展，人工神经网络等机器学习技术提供了足够的学习能力，更有可能捕捉到金融市场中复杂的非线性模型。该技术已经在金融预测研究中取得了一些成果。Baba和Kozaki(1992)开发了一个神经网络系统用于预测日本股市的价格，并将改进BP算法与随机优化方法相结合的混合算法用于神经网络参数的训练。
1建模
本文使用神经网络技术建立了一个可以预测标普500指数波动率的模型。考虑到较长时间的交易包含了更多的信息以及实证研究的需要，本文选取的样本范围从2005年1月到2016年12月。为了比较不同模型的预测精度，以均方误差(MSE)作为评价标准，即预测波动率与实际波动率之间的偏差平方的平均值。反向传播(BP)算法也称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的监督学习算法。BP神经网络算法理论上可以近似于任何函数。其基本结构由非线性变元组成，具有较强的非线性映射能力。而且，网络层数、神经元数量、网络学习系数可根据具体情况进行设置，灵活性大。输入变量的选择是一个建模决策，可以大大影响网络性能。本文的变量选择思路如下:波动率有聚集现象，可以证明波动存在自相关，所以历史波动率可以作为输入变量来预测t+1的波动率。Boller-slev(2011)从几个宏观金融变量(市场波动率本身和市场的市盈率等)中发现了波动率风险溢价的显著影响。因此，市盈率将被用作预测t+1波动率的输入变量。Fama和French(1988)发现，股票价格的一个缓慢的均值回归的趋势往往会导致回报的负相关性。Darrat和Zhong(2003)根据顺序信息得到假设，发现了道琼斯指数中的股票交易量和波动率之间存在显著的关系。基于上述原因，2005年至2015年标普500指数的历史波动率(滞后项)、市盈率、30日均价、交易量和一些基本信息(包括日收益率和收盘价)被选择作为输入变量。从这些数据中学习训练之后，BP神经网络将用于预测2016年标普500指数的波动率。我们使用MATLAB来建立这个BP神经网络。将2736个样本随机分为3组:有70%的样本用于训练网络。这些样本在训练期间提交给网络。然后根据误差对神经网络进行调整以优化自身。有15%的样本用于验证并停止训练。有15%的样本用于测试，提供了训练期间和训练后的网络性能的独立测量。这种方法被称为交叉验证，这是一种模型验证技术，用于评估统计分析结果和模型的过拟合程度。对于网络的层数，很多学者做了理论研究。Lippmann(1987)提出具有两个隐层的神经网络可以解决任何形式的分类问题。之后，Hetcht－Nielsen(1989)从理论上证明，任何闭区间的连续函数都可以用一个带有隐含层的BP网络来逼近。该理论可以作为BP神经网络结构设计的基本原则。实际上，增加层数的目的是找到输入、输出变量之间的关系，以减少误差，提高学习的准确性;另外，层数增加使得网络结构更加复杂，从而增加了网络训练时间。因此，通常的做法是通过设置隐藏的神经元的数量来调整误差。隐藏层神经元的数量对解决问题有很大的影响。有些书籍和文章提供了选择神经网络结构的“经验法则”。例如，Blum(1992)提供的经验法则是隐藏层的大小应该在输入层和输出层之间。Berry和Linoff(1997)给出的另一个经验法则是，它不能超过输入层的两倍。王小川等人(2013)提出了以下公式来帮助选择隐藏神经元的数量:Nhid＜Nin－1Nhid＜Nin+N槡out+a(0＜a＜10)Nhid=log2Nin我们测试了具有不同数目隐藏层的神经网络，从3到10。样本内的测试结果表明，有4个神经元的神经网络具有最好的结果。而通过对样本外数据即2016年标普500指数波动率的验证可以发现，4神经元网络在MSE和R评估标准中优于其他模型，这进一步证实了本文的实验结果。
2预测结果分析
使用BP神经网络进行波动率预测得到的均方误差(MSE)为4.291E－5，远小于同期数据计算得到的隐含波动率和GARCH模型计算得到的波动率的均方误差。将其与已实现的波动率进行比较可以发现，即使市场出现一些突然的变化或冲击，神经网络的波动率仍然接近实现的波动率，这表明神经网络在t+1波动率预测方面具有优越性。但是，这项研究还有一些局限性可以进一步改进。首先，本研究的波动率预测是基于每日数据来预测t+1的波动率。神经网络模型在不同时期的波动率预测中是否存在优势还有待研究。其次，需要优化神经网络的输入变量。在这项研究中，选择市盈率、交易量、历史波动率、30天平均价格，收盘价格和每日收益率作为输入变量。事实上，还有很多其他的与市场波动有关的变量，比如投资者情绪，利率变化等，所以输入变量的优化可以提高神经网络的预测能力。最后，本研究的对象是2005年至2016年标普500指数的数据，因此，其他市场或其他时间的波动率还有待进一步研究。但可以预见，不同市场的情况会有很大的不同，甚至根本不同。如果标的资产流动性差或交易量过小，神经网络模型很难获得足够的数据进行训练。它的预测能力可能会被严重降低。
参考文献:
［1］Baba，N.andKozaki，M..Anintelligentforecastingsystemofstockpriceusingneuralnetworks［C］．IEEE:InternationalJointConference，1992，1(6):371－377.
［2］Fama，E.F.andFrench，K.R..Permanentandtemporarycompo-nentsofstockprices［J］．JournalofpoliticalEconomy，1998，96(2):246－273.
第4篇：神经网络技术范文
关键词：大数据；BP神经网络；食品安全；监管
近年来中国的食品行业运行状况得到了空前发展。2019年上半年，全国规模以上食品企业工业增加值保持稳定增长，其中农副食品加工业累计同比增长4．7％，食品制造业累计同比增长5．5％；全国规模以上食品工业企业营业收入39311．4亿元，同比增长5．0％；利润总额2710．1亿元，同比增长10．0％。在经济效益增长的同时，存在的食品安全问题也逐渐凸显，受到了公众的广泛关注，国家对于食品安全的监管也愈发深入［1］。中国对于食品安全问题的监管一直处于不断发展阶段，近几十年来从监管模式上也有了一定的革新和突破。但是在如今大数据时代背景下，食品信息数据越来越庞大，也越来越复杂，有必要顺应时代、结合新型技术对传统的食品安全监管模式进行优化［2］。对于由不同地区、机构采集到的食品信息数据，如何进行系统化的汇总和整理，并从数据中发现潜在的安全隐患问题，及时向公众预警已非常迫切。目前，在中国乳制品质量安全评价中已应用了BP神经网络评价模型，通过训练设置相应的参数，更客观地反映中国乳制品质量的实际情况［3］。而通过数据挖掘和神经网络对数据进行整理和分析，进一步实现信息共享，发挥计算机的高速运算能力和信息处理能力，对于食品安全的监管来说是一个新的突破。因此，文章拟对大数据环境下的食品安全监管问题进行分析，旨在为推进中国大数据食品安全监管模式的理论完善及实践应用提供依据。
1食品安全监管
1．1传统食品安全监管模式
目前对食品安全监管最确切的定义是一项国家政府等职能部门对食品生产、加工、流通企业的食品安全进行监督和管理的干预控制活动，包括对食品生产加工及流通环节的日常监管、食品质量安全市场准入制度的规范管理，以及对食品生产质量不达标等违法行为的查处［4］。随着时代的变迁，食品安全问题也在不断更新和演变，中国在食品安全的监管方面也经历了几个典型时期。由图1可知，中国的食品安全监管经历了从无到有、从单一部门到多部门再到单一部门的演变。20世纪90年代，中国进入了多部门同时监管食品安全的“九龙治水”时期，此时的监管模式较为混乱；2009—2013年，新增了国务院食品安全委员会，被称为“九加一”时期；2013—2018年，食品安全监管的主要机构确定为国家食品药品监督管理总局，与之前相比监管力度更强；2018年3月之后，市场监督管理局正式成立并由其负责食品安全的监管，消除了以往监管模式中各个环节存在壁垒的问题。虽然中国食品安全监管模式经过不断的完善，在一定程度上控制了中国食品安全事故的发生状况，但并未从根本上有效解决食品安全问题。尤其是在信息化的大数据时代，食品安全相关的社会主体数量大、分布广，食品安全信息碎片化，这也给传统的监管模式带来了巨大的困难。目前中国食品安全的监管主要依靠政府部门来完成，存在监管手段传统单一的问题，通常是采取人工监管和以罚代管的手段，并且人工监管成本高、监管效率低。
1．2大数据下的食品安全监管
当今社会的信息化水平越来越发达，随之而来的是各个领域的数据也呈指数式增长，各个社会个体也都有机会接触到海量的信息。但是信息不对称，导致大众对食品安全的相关信息越加关注。运用大数据实现对食品安全监管的优化是目前提高监管质量、解决民生问题的重要方向。其中最基本的是要从海量数据中筛选有效信息并进行整合，从而根据整体趋势预测问题，做到食品安全事故的“未发先预”［5］。美国政府作为全球范围内对食品安全监管力度最大的机构，在各个时期制定的食品监管政策也较为灵活，处于领域发展的引领地位。早在2009年，美国开发了商品召回查询系统，消费者可以通过网站查询到食品召回的实时信息，监管部门在检查过程中如果发现存在食品安全隐患，也会强制召回［6］。2014年，美国了基于美国食品药品监督管理局（FDA）数据共享平台的OpenFDA，该项目是使用以用户为中心的设计流程所创建的，实现了食品数据的公开和交换，并且能够根据数据发掘深层次的信息，有效遏制食品安全事故的发生［7］。由表1可知，与中国的传统监管模式相比，运用大数据进行食品安全监管存在非常明显的优势。总的来说，运用大数据进行监管，不仅能够确保每一个问题食品的追根溯源；同时也有利于监管部门通过大数据进行提前预警和精准监管。
2数据挖掘：食品安全风险的预警
2．1食品数据的采集与信息共享
在食品安全监管领域运用大数据相关技术，最核心的是通过数据挖掘的方法消除数据与知识之间的鸿沟，使数据以知识的形式体现。基于数据挖掘所得信息的有效性和前瞻性特点，可以根据以往的信息对未来可能的食品安全隐患时间进行预测，开展有效的预防管理措施。欧美一些发达国家在数据挖掘的运用方面较中国更加成熟，尤其是在食品数据的采集、整合与共享环节都非常规范和成熟。美国在2011年已构建了食品安全监管的网络体系，其下属的5个机构协同进行监管（见图2）。在食品安全数据方面，欧美以及日本等发达国家的开放程度较高，能够保证相关数据对成员单位及社会大众等持续开放。尤其是美国基于搜索的应用程序OpenFDA开发后，食品生产企业、公众、专家、媒体等社会各界都可以进行食品数据、检测报告的检索和使用。据统计［8］，截止到2017年，在OpenFDA上注册的用户已高达13000多个。许多软件在开发时也尽可能与OpenFDA相链接，为用户提供全面、便捷的食品相关报告与检索服务。OpenFDA数据库的开放使公众更直接地参与食品监管活动中，在调动社会各界参与食品监管积极性的同时，也提升了全面监管的效率和质量。OpenFDA项目由开放的数据（原始数据下载）、开放的源代码（可检索的、开放的应用程序编程接口）和开放的社区（技术文档和应用实例的交流平台）3部分组成，最终的产品是形成第三方开发的手机软件。OpenFDA项目基于云平台技术，可自动实时数据更新；数据获取方式分为网页和应用程序编程接口2种。在建立数据共享平台的基础上，一方面FDA开发手机软件加强信息交流，进行有效的数据交换并探索公共网络数据的开发；另一方面，企业与研究机构利用FDA的开放数据，创造性地开发了数据的商业价值和研究价值。
2．2基于神经网络的数据挖掘方式
各食品监管部门的职能不同，因此建设了很多业务系统，使食品监管部门的监管效率大幅提升。但对于积累的大量类型多样的食品监管数据，只有很少一部分被开发利用。构建基于BP神经网络的食品安全预警模型，能够有效识别、记忆、预测食品安全监测得到的日常数据中的危险特征，这对于食品安全监管来说能够从源头规避危险因素。数据挖掘作为一种新型的技术，所挖掘到的信息具有前瞻性。传统的数据分析会忽视一些潜在信息，而通过数据挖掘技术能够透过事件的表象发现隐藏在背后的细节，从而找到潜藏的规律，以及看似无关事物之间背后的联系，用此来对未来的事件进行预测。数据挖掘作为一个发展平台，后续对机器学习的研究也为数据挖掘的发展提供了工具，二者之间的关系如图3所示。人工神经网络（ANN）是数据挖掘领域的一种重要工具，在一定程度上受到了生物神经网络的启发，是由一系列简单单元相互密集连接构成，网络中的每一个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实数值输出。神经网络能够有效地学习数据中的错误，通过大批次地训练寻找隐藏的潜在规律［9］。随着研究的不断深入和应用领域的不断扩大，人工神经网络已经发展至近10种［10］。ANN不需要有非常确切的输入与输出间的假设关系，并且网络内各单元的权值通过自身的训练即可得到。对于食品安全检测数据而言，检测指标较多，而人工神经网络在面对这样数据量大的情况时，随着训练集的增加，分类器也越准确。尤其是BP神经网络本身具有较高的容错性，自动修正误差的能力强，通过将食品信息数据输入BP神经网络中，进行数据运行、调整等一系列过程，实现对食品质量安全的评价。即便是面对食品信息采集过程中存在的数据不完整情况，BP神经网络也可以从现有的部分数据中学习潜在规律，并通过自身的权值调整进行规律学习，从而构造出健壮的模型。BP神经网络的学习过程包括向前计算和误差反向传播两个过程。向前计算时，从输入层开始对输入逐级计算，最终传向输出层；当输出层未得到预期输出时，则开始进行误差反向传播，逆向逐级对网络中各层的权值进行调整，到达输入层后再开始向前计算过程［11］。BP神经网络的两个过程反复进行，直至网络误差最小时完成整个学习过程。BP神经网络的经典结构如图4所示。在BP神经网络中，输入层的节点数由影响因素决定，文中讨论的是食品安全监管，因此输入的节点即为食品安全检测的所有指标，采用评价等级数值作为输出。隐含层节点数的确定依据“满足精度条件的同时使网络结构尽量紧凑，减小误差”。文中建立的3层BP神经网络，根据输入变量，选择双曲对数函数tansig为输入层与隐层间的传输函数，线性函数purelin为隐层与输出层间的传输函数，使用批量训练方法进行权值调整。实际应用中，将已有的食品检测数据作为输入，将其对应的食品安全风险系数作为输出，进一步训练BP神经网络完成函数的最优拟合，最终实现预测某类食品在之后多个监管周期内的风险系数，提前发出预警。
2．3中国食品安全监管的对策建议
在大数据监管的新体系下，中国传统的食品监管模式已无法适应日益复杂的食品链路环境，对于食品安全的监管也应与时俱进，结合大数据不断进行优化。借鉴国外的经验，中国在食品监管方面应充分利用新一代信息技术，实现智能化的监管流程。作为智能技术的研发者，首先应将数据挖掘技术的应用流程在相关部门进行说明，通过前期应用数据证实其在食品安全风险监管中的有效性。其次，对于实际应用效果进行实时统计分析，了解监管部门的政策及需求，不断对神经网络结构进行优化，以应对数据类型不断丰富的食品安全数据信息。（1）政府应当完善综合数据库的建设，将碎片化信息整合起来，实现各部门之间数据的整合与共享，最终形成一个大型数据库。在此过程中，政府可以发挥激励企业、流通方主动提交食品数据的职能，进而整合各个监管主体的信息。（2）监管部门应做到主动公开食品数据库的信息，为社会大众提供便捷的数据检索服务，促进食品安全监管的全民参与。也只有政府真正做到数据公开共享，才能推进数据的有效应用。此外，借鉴欧洲食品安全局（EFSA）利用数据制定了行业风险识别的经验，中国也需要充分运用大数据技术构建一套系统的食品安全事故风险识别系统，并及时通报相关安全隐患。总的来说，食品安全监管涉及生产、加工、流通、销售等一系列复杂的过程，利用大数据对海量的食品安全相关数据进行挖掘和分析，探究其中的规律，为科学有效地监管提供依据。通过与数据共享、云平台等信息技术相结合，对食品大数据进行创新化的规范整合，打造数据标准化。
3结论
第5篇：神经网络技术范文
关键词：神经网络；计算机安全；评价技术
近年来，计算机及其网络技术的快速发展给人们的生产、生活带来了极大便利，但同时也带来了相应的安全风险。在计算机网络运营过程中，能够影响其安全的因素众多，比如计算机软硬件损坏、病毒、黑客攻击、人为操作失误等。为了有效促进计算机及其网络技术的发展，应严格防范安全问题，通过建立科学、高效的网络安全评价系统，采取相对应的安全防范措施，不断优化与完善计算机网络体系，以便于其为人们提供更好的服务。
1神经网络及计算机网络安全的概述
1.1神经网络简介
神经网络又被称为链接模型，其是从生物神经网络得到启发而建立的。神经网络模拟了人脑的信息处理方式，然后通过建立数学模型研究大脑行为结构及神经元的基本特征。世界上第一个神经网络模型是由生物学家及数学家共同提出的。神经网络复杂多变，神经元通过大量节点相互连接成网络，并且每一个神经元都能够处理信息，因此，神经网络能够同时处理海量信息。计算机学家在神经网络模型的基础上进行优化，设计出了感知器神经网络模型，并将之应用到计算机网络、工程建设以及经营管理等多个领域。
1.2计算机网络安全
计算机网络安全主要是指在网络环境下，通过采用较为先进的科学技术及管理措施来保障计算机网络体系正常运营及资料安全。广义的计算机网络安全包括物理安全及逻辑安全两大部分，其中逻辑安全主要是指信息数据的完整性、保密性及可用性等方面的内容；物理安全则包括系统中的硬件及软件等内容。计算机网络安全具有较强的可控性及可审查性。目前，计算机网络安全问题已成为全球共同关注的问题，同时也是相关从业人员一直努力解决的一大重要问题。
1.3计算机网络安全评价体系的建立原则
计算机网络安全评价体系是评价工作的基础，其能够科学、全面、客观地分析与评定计算机网络中存在的不安全因素，并给出相应的指标及解决措施，因此，在评价体系建立过程中，应综合考虑多方面因素来设计评价指标。计算机网络安全评价体系的建立原则主要包括以下几个方面。（1）可行性。在安全评价体系建立之初，首先应确保构建的可行性，必须从实际条件和需求出发，因地、因需、因人制宜，以此来确保评价体系的实用性。（2）准确性。安全评价体系建立过程中，应当确保其能够体现出计算机网络安全的技术水平，并及时将各项安全信息反馈给检测人员，以便于技术人员及时进行安全维护。（3）完备性。建立安全评价体系，还应确保其能够全面反映计算机网络安全的基本特征，以便于提高评价的准确性、真实性。（4）简要性。安全评价体系的评价指标应具有代表性，以此来确保安全评价工作简单、明了。（5）独立性。由于计算机网络是一个较为复杂的系统，因此，在其安全评价过程中，应确保各项指标的独立性，尽量减少重复选择及指标之间的关联，以此来提升安全评价工作的效率和准确性。与此同时，在指标检测过程中，应尽量选择那些具有代表性和独立性的指标进行检测，以便于将计算机网络的运行状态和安全状况客观、真实地展现出来。在基于神经网络的计算机安全评价体系中，神经网络发挥着至关重要的作用，并且其较强的适应性为安全评价工作提供了强有力的保障，因此通过神经网络技术，能够创建出计算机网络安全评价模型及仿真模型，以此来有效评估计算机网络的安全状况。
2基于神经网络的计算机安全评价技术体系的建立
BP神经网络模型是当前使用最广泛的神经网络模型，其主要采用最速下降法进行反向传播，同时调整相关数值，从而将误差降到最低。BP神经网络模型还可以运用误差逆传播算法，构建起反馈多层网络。由于BP神经网络模型的算法简单，更易实现，且具有良好的非线性逼近能力，因此，其也是计算机安全评价系统常用的模型之一。本文主要以BP神经网络模型为基础，对计算机安全评价系统展开分析。
2.1基于神经网络的计算安全评价模型的设计
该模型主要由输入层、隐含层及输出层三大部分组成。（1）输入层。BP神经网络在设计过程中必须严格规定输入层神经元节点的数量，其应与安全评价体系的评价指标数量一致，因此，神经元节点的数量应由二级指标的数量确定。比如，安全平体系中设计了10个二级指标，那么输入层神经元节点的数量也应是10个。（2）隐含层。神经网络安全评价模型在设计中，应采用单向隐含层，但若隐含层节点数量过多，则会大大增加神经网络的学习时间，而若隐含层节点数量过少，又会降低神经网络的容错率，所以在设计过程中必须控制好隐含层的节点数量。（3）输出层。神经网络安全评价模型的输出层设计关系到网络安全评价结果，若在输出层评价设计时，将输出层节点设为2个，那么（1,1）的输出结果则表示十分安全，而（1,0）则表示基本安全，（0,1）则表示不太安全，（0,0）则表示非常不安全。
2.2基于神经网络的计算安全评价模型的学习
基于神经网络的计算机安全评价模型构建过程中，BP神经网络需要在模型中进行神经网络学习，这就表示其需要完成相应的训练工作，同时这也使得BP神经网络具备初始连接权利。由于经过了一系列的神经网络学习，所以后期使用中其误差值较小，这样才能确保安全评价结果的准确性，并保证模型使用与使用者的期望值无限接近。
2.3基于神经网络的计算机安全评价模型的验证
验证安全评价模型，是为了确保其设计与学习工作的良好性，更是为了确保安全评价模型具备全面性、实用性及准确性。验证程序主要为：首先，科学选取样本数据，然后将样本数据输进模型中，经过模型的检验与分析，从而对计算机网络的安全进行评价，如果所输出的结果与对比值一致，则表明安全评价模型具有较高的准确性，可以投入使用；如果所输出的结果与对比值存在较大的误差，这时还应查明误差原因，如果是模型的问题，还应对模型进行检验与优化，严重的还应重新设计，务必要确保其实用性和准确性。
3结语
综上所述，神经网络在计算机安全评价模型中具有至关重要的作用。因此，在构建基于神经网络的计算机安全评价模型时，应将神经网络的基本特征与计算机网络运行特点紧密结合起来，并综合考虑实际状况和需求，然后以网络安全评价模型构建的五大原则为基础，从模型设计、神经网络学习及模型验证等几大步骤着手，尽力创建出全面、高效、准确且实用性强的计算机网络安全评价模型，以便于为计算机网络安全运行提供有力的支撑。
参考文献
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人工智能议论文1000字
人工智能议论文1000字
随着人工智能的快速发展，机器人越来越像人。前有妙语连珠的siri、小冰，后有世界第一位机器人公民索菲亚。这不禁使一些人产生了担忧，机器人的发展，会不会对人类本身造成威胁？
在我看来，机器人对人类的模拟只是计算的产物，但在机械得以被广泛应用的这个时代，如何守护好我们与机器人的根本区别——人性，才是最紧迫的问题。
当阿尔法狗击败李世石和柯洁时，人们都感受到了人脑与计算机计算能力的巨大差距。面对只望一眼棋盘就能纵观千万种可能性，一直看到棋局最后的阿尔法狗，我相信天才的棋手也只能败下阵来。但是，正如柯洁所言，他在棋局中的汗水和纠结、对进步的喜悦、对失败的苦痛，是任何机械都无法感受到的。它们只是知道如何下，却不知道为何而下，更感受不到下棋的乐趣。在刘慈欣的短篇小说《诗云》中曾有这样一个场景：超级文明掏空了地球，耗尽了太阳系的全部资源，创造出了巨型的诗歌储存器，里面包含了古往今来以及未来的所有诗歌。但是，它却无法分辨诗歌的好坏，只能就这么漂浮在太空中；它包含着所有美的可能性，却只能等待人们将它们写出。所以，机器人越来越像人又如何？机器人会下棋、会写诗又如何？机械终究只是机械，只有人类才能感受到那背后所包含的爱、乐与美。
但是，在机器的背后，藏着的还是人类。与其关注机器人会如何越来越像人，担心着那些子虚乌有的威胁，不如关注它们对人类本身造成的影响。早在工业革命时期，近代机器大工业的发展就曾使得社会结构发生了巨大变化，社会生产力发展，大量农民被迫转移至二、三产业。如今，机器人被应用的范围更加广泛：除了工业机器人，极通“人性”的机器人们更是被应用于服务业等领域，照顾孩童、陪伴老人、餐厅点餐上菜……许多人又因此而担忧，害怕机器人会在许多方面替代人类，进而导致失业等一系列风波。但我要说，无论这些机器人再怎么像人、怎么替代人类完成基础性工作，也终究无法在创造力等方面代替人类。而为了应对失业困境，我们更会在机器施加的压力之下普遍提高教育水平、提高艺术鉴赏力和创造力水平，让人性站在更高的巅峰。正如法国科学家苏埃尔所言，“机器高度拟人化，将重新定义‘人’的价值”。我想，紧紧抓住我们与机械间的区别，珍惜人性的闪光，这才是生而为人的崭新价值所在。
那么，如何才能在机械背后更好地让人性闪光呢？首先，我们应防范不法之徒利用科技危害人类安全。真正的威胁不来自机器人本身，而来自于操控它们的人类。第二，应当大力宣扬主流价值观，从源头上根绝恶性思潮的出现，同时播撒人性之美。第三，提高人的创造力的同时，加强艺术、文化的熏陶，在机器轰鸣声中，品茗读书，成就一方净土。
库克说：“我并不担忧机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”让冰冷的机器背后，永远保留人性的闪光，不至于让人变得同机械无异，这才是我们最需要的。