人工智能在产前超声领域应用
人工智能在产前超声领域应用时间：2023-05-2807:08:27
【摘要】人工智能是利用数据和计算机算法实现原本人类才能完成的任务。借助计算机“高效、稳定”的优势，人工智能甚至在某些劳动密集型任务中发挥着超人类的作用。其中，医学影像领域凭借其图像标准化程度高、大数据支撑的天然优势，目前已与人工智能结合为一个新兴的医学研究领域，并迅速成长。产前超声受孕周、胎位和声衰减等影响，所获图像的标准化程度低、图像特征描述困难等，导致机器学习的特征工程准确性低，是医学图像领域中人工智能研发的最难点。近年来，借助深度学习技术发展的优势，产前超声人工智能识别研究逐渐起步，并取得了令人鼓舞的结果，例如在标准切面定位、胎儿生长指标与解剖结构的自动测量、鉴定图像的标准化程度、正常和异常图像的分类识别等方面，人工智能呈现出与产科超声专业人员相媲美的筛查与诊断能力。本文将概述医学影像人工智能的基本概念、人工智能在产前超声领域的研究进展、未来发展趋势和方向，旨在促进产前超声与人工智能领域的跨学科研究，以进一步挖掘人工智能在产前超声领域的发展潜能。
【关键词】产前超声;人工智能;深度学习
智能的概念最初被描述为计算机程序执行与人类智能相关的过程的能力，如推理、学习、适应、感官交互理解。19世纪50年代AlanTuring在一份研讨会论文中提出测试机器是否具有智能的方法，如机器能够与人类展开对话而不被评估者辨别出其机器身份，那么称这台机器具有“智能”［1］。随后McCar-thy等［2］提出“人工智能(artificialintelligence，AI)”这一特指名词。传统的计算机算法(如电子计算器)设置好既定的规则，每次都执行相同的功能，AI算法则自动从训练数据中学习规则(函数)。当今AI作为人脸识别技术、虚拟助手语音识别(如亚马逊的Alexa、苹果的Siri、谷歌的Assistant和微软的Cortana、汽车自动驾驶等)的基础，已广泛应用于我们的日常生活中。人机对弈的里程碑事件包括1997年“深蓝”电脑击败了国际象棋世界冠军GaryKasparov、2016年击败了中国职业围棋手李世石(9段)［3］。在医学领域，AI因其具有从大数据中获取规律的能力，可用于筛查、预测、分诊、诊断、药物开发、治疗、监测和影像识别等，目前已在新药研发［4－5］、临床决策［6－8］、医学影像判读［9－10］等各方面发挥着助力作用。已获得美国食品和药物管理局批准的AI图像分析软件呈指数递增，如检测心律失常的智能手表、自动提取关键诊断图像的智能软件等。产前超声是医学影像AI领域的难点，受孕周、胎位、超声特有的声衰减等影响，图像标准化程度低、特征描述困难，从而导致机器学习的特征工程准确性低。深度学习是先进AI技术的代表，在图像模式识别方面表现尤其出色，通过模仿人脑的结构设计，可自动提取底层特征，避免了人为图像分割导致特征工程准确性低的影响。因此，借助深度学习技术极有可能在这项劳动密集型任务中突破瓶颈，为智能化图像识别提供更为深远的帮助。本文整合这两个领域的基本理论知识，介绍AI基本概念，探讨AI与产前超声领域结合的研究进展、机遇与挑战、未来趋势，旨在加强产前超声领域与AI领域专业人士之间的跨学科交流，进一步挖掘AI在产前超声领域发展的巨大潜力。
1AI基本概念
广义的AI指机器具备任何与人类相似的思考、学习、推理的能力，即机器从数据和经验中学习规律，从而达到可提供新的数据和经验的能力。狭义的AI是机器执行特定任务的能力，如图像检测、翻译、国际象棋等。机器学习是AI的一个分支，可理解为随数据量增多而逐渐改进统计方法，以获得最佳模型(函数/规律)，最终达到预测未知状况的目的［11］。换而言之，大数据支持是机器获得智能的基础，而医学影像在常规临床实践中积累的大数据库为机器学习提供了丰富的资源。根据学习方式不同又可分为:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习中训练数据是具有标签的，机器根据已有的数据标签，找到输入和输出结果之间的关系;无监督学习中训练数据是不需要标记的，机器通过聚类的方式从数据中寻找某种内在共性，从而分类数据;强化学习不直接给出解决方案，通过试错、激励的方式以达成回报最大化。深度学习是机器学习的另一分支。在深度学习中，输入和输出由多层隐藏层连接，也称为卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks，CNN)，是一种受生物神经网络启发的计算算法。深度学习神经网络含有多层隐藏层，可自动提取底层特征，使人眼无法分辨的抽象信息得以保真学习［12－13］。因此，其应用于医学影像AI识别时，可以有效避免人为图像分割导致的特征工程准确性低。
2AI在产前超声领域研究进展
随着人们对先天性畸形产前筛查重要性的认知逐步加深，产前超声筛查需求持续增长，而要达到专业产前超声筛查所需能力的培训时间长，导致产前超声工作者的工作负荷急剧增加。因而，提高产前超声筛查效能的迫切需求成为了AI在产前超声领域发展的主要驱动力。目前，产前超声AI领域的研究进展主要呈现在以下方面:产前超声筛查切面识别与定位、生长指标与解剖结构的自动测量、鉴定图像的标准化程度、部分标准切面的正常异常的分类识别等。
2．1产前超声筛查切面智能识别与定位
产前超声筛查切面智能识别是指计算机通过大量学习已知数据的类别标签，实现超声图像输入后切面的自动分类，如图像是腹围切面还是头颅切面，这是进一步测量、诊断异常的基础。而筛查切面的定位是指机器能在视频流或众多扫查切面中定位到所需的诊断切面。早在2017年，Yu等［14］借助深度学习CNN的结构优势，配合迁移学习策略和针对性的数据增强技术，实现了胎儿颜面正中矢状面、双眼水平面、鼻唇冠状面的分类识别，经测试该模型的受试者曲线下面积达0.979～0.999。同年，Chen等［15］应用卷积和递归神经网络的新型复合框架实现在图片和视频集中对腹围切面、双眼横切面、四腔心切面的自动分类识别。英国帝国理工学院Baumgartner等［16］通过深度学习弱监督学习模式，建立了CNN模型SonoNet，实现了自由扫查时13个胎儿标准切面的自动识别，图像召回率达90.9%。该项技术的实现将有利于引导经验不足的操作人员获取胎儿筛查的标准切面，全面提高产前超声医师培训效能，缓解全球范围内专业产前超声工作者短缺的压力。甚至在紧急情况下，非产前超声专业医疗工作者基于AI辅助也可获取筛查切面进行基本的产前超声筛查。
2．2胎儿生长指标及解剖结构的自动测量
计算机自动测量的基础是根据超声图像中不同区域所展示的回声强弱、空间纹理、结构形状、边缘连续性等特征，把目标图像中特征性解剖结构从其周围的背景中抽离出来。将深度学习自动分割优势应用于标准切面自动测量，展现出良好的性能。目前很多的超声仪器都配备自动测量AI软件，包括颈项透明层、生长发育指标、侧脑室等的测量。如Chen等［17］基于CNN对胎儿颅脑侧脑室的像素级分割，实现了侧脑室宽径准确测量，误差仅1.8mm。荷兰拉德堡德大学团队［18］基于VGG－Net的网络，自动分割胎儿颅骨光环，再通过U－Net网络来自动测量胎儿头围，最后以参考头围的Hadlock曲线来确定孕周，实现孕周的自动估算。Kagan等［19］对比了人工与半自动测量颈项透明层厚度在不同经验医师间重复性的差异，发现自动化测量技术有利于经验不足的操作人员对颈项透明层进行更为准确的评估。基于自动分割特征图像，AI技术准确的自动测量将简化所有超声工作者平时的操作步骤，节约检查时间而将更多的注意力专注于特征性结构或病灶。
2．3产前超声筛查切面的标准化程度质控
产前超声筛查切面的标准化程度质控是指判断超声图像是否显示了标准切面所必须显示的结构，是避免误诊与漏诊的基础，也是培训专业的产前超声工作者的关键。通过将医学逻辑转化为计算机语言进行图像的量化质控，我国深圳大学团队产出了出色成果。其中，Wu等［20］将AI检测技术应用于胎儿腹围切面的标准化程度质控。首先基于CNN定位图像中胎儿腹部横切面，再基于标准的腹围切面需显示胃泡、脐静脉等关键结构，对关键结构的显示进行量化评分。该研究所研发的FUIQA网络对腹围切面的质控评分与3名专家的主观评价相接近。Lin等［21］提出基于候选区域快速卷积神经网络多任务学习框架MFR－CNN对颅脑横切面内的丘脑、外侧裂、脉络膜丛，侧脑室后角、透明隔腔、第三脑室进行分类及定位检测，结合图像放大程度对切面进行量化评分。以交并比＞0.7为定位准确，该模型对切面中结构定位准确率达80%以上，平均分析时间为0.5s。Dong等［22］建立的胎儿四腔心切面质控评分的神经网络综合考虑了图像的增益、放大程度以及图像所必须显示的关键结构等因素。如果同时检测到:4个腔室、肺静脉回流角，心尖、乳头肌、两侧各显示1条肋骨，且增益及放大程度合适，机器则判断为标准四腔心切面。其定量质控胎儿四腔心切面内部验证精度93.52%，外部验证精度达81.2%。
2．4正常与异常产前超声图像的自动分类识别
胎儿异常的诊断是AI在产前超声领域的最难点:首先胎儿畸形的产前诊断通常需要多切面联合诊断，单一平面信息量少，AI算法需要解决动态、联想、立体识别等方面的难题。此外，胎儿畸形的病变种类很多，每种畸形变化不一，相对来说单一病种数据量少，AI识别也面临数据量不足的困境。近两年，研究者们开始尝试于胎儿心脏及颅脑的正异常分类或部分异常类型诊断方面作出突破。2020年，Gong等［23］在建立胎儿先心病AI筛查模型中，首次引入了异常四腔心切面的图片训练，验证结果表明AI在分类正常与异常四腔心图像的表现超过了低年资及中年资医师，仅次于高年资医师。Ar-naout等［24］建立的神经网络在识别5个胎儿心脏标准切面基础上，实现了正常与16种先心病的智能分辨，曲线下面积为0．99，敏感度为95%［95%置信区间(CI)84%～99%］，特异度为96%(95%CI95%～97%)。Xie等［25］基于深度学习卷积神经网络对胎儿颅脑超声图像进行正异常分类，该分类系统测试结果显示正常与异常颅脑横切面分类准确率达96.31%，明显超过既往文献报道的80%。热力图病灶定位结果显示61.62%达到精确定位，24.65%定位到与病灶紧邻的位置。同一课题组Lin等［26］通过分割和标记超过21500张胎儿颅脑超声图像进一步提出了胎儿颅脑异常实时AI辅助诊断系统，该系统可以在常规超声扫查中自动识别胎儿颅脑横切面及切面内特征性解剖标志，并根据图像检测9大种不同颅内异常。该系统的受试者工作特征曲线下面积为0.81～0.95。上述研究成果表明，基于机器视觉中的多项任务(分类、分割、检测)，AI技术在产前超声领域的研究已逐渐从正常切面的定位识别过渡至异常声像的分类诊断，并有望模拟经验丰富的产前超声医师，权衡多种图像参数的同时辨别伪影，指导正确的临床决策。
3产前超声AI的挑战与趋势预测
AI技术在产前超声领域的研究进展充分展现了AI技术的优势及有望减轻产前超声工作者负荷的潜能。然而，将AI引入临床实践仍然面临诸多挑战，特别是对AI模型普适性的考证及一些目前尚无法避免的伦理问题的解决是将研究成果转化为生产力的必要准备。首先，AI模型的普适性问题:(1)单一中心获取的训练数据所建立的模型能否适用于不同的产前筛查与诊断的场景;(2)为中孕期设计的AI模型很难适用于早孕、晚孕的超声检查;(3)大多数AI模型是通过“监督学习”推导出来的，这意味着医师标注的准确性将影响模型的准确性。人类参与不可避免地在学习过程中引入主观偏差，得到的模型也可能受标注偏倚影响。因此，未来的AI模型无论是针对训练集的标注、还是验证数据集的底层标签，均需考虑制定合适的准则对质量进行把关。AI的适用性也需根据训练及验证数据制定严格规范，未来开展大规模多中心的临床研究将成为AI进入临床实践的必经之路。此外，真实场景的临床思维不仅考虑图像的特征，还会根据年龄、家族史、既往史、其他指标进行多因素整合分析，而AI模型只针对训练过的特征进行预测，不考虑其他因素。因此，未来医疗AI领域的研究重点将是构建AI集成图像和电子病例的“个性化影像诊断”。另外，AI在产前超声的应用，或者说在医学的应用，不可避免地会遇到一些伦理问题，例如AI应用到临床需要达到多高的准确率、AI所产生的医疗风险将由谁承担，需要各位研究者们进一步建立行业标准来规范这些问题。
4总结
AI在产前超声领域的研究进展，提示其有望改善筛查与诊断的工作流程、增加产前超声诊断者诊断的信心、提高产前筛查效能。未来的AI开发者和产前超声专业人员需进一步加强跨学科交流，将潜力转化为生产力，并联合多学科共同制定标准化的行业规范，规范这一新兴领域的行业标准。利益相关声明:本文作者无相关利益冲突。作者贡献说明:谢红宁负责提出选题及论文设计，并对论文进行修改;雷婷起草了本论文。
作者:雷婷谢红宁单位:中山大学附属第一医院超声科
人工智能论文2000字范文（精选7篇）
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本文提供几篇有关于人工智能论文范文，供大家参考学习。
第一篇关于人工智能论文：
《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2000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;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
第二篇关于人工智能论文：
《电气工程自动化中人工智能技术的应用》
文章摘要：随着社会的不断发展，人们的生活水平也在不断的提升，工业化也向着智能化的方向进行发展。在电气工程自动化中使用人工智能技术能够有效的提高电气工程的工作效率，对电气工程设备进行自动化的控制，明显的提高电气自动化的工作效率。因此，对电气工程自动化中人工智能技术的运用进行综合性的分析，使得人工智能技术能够更好的服务于电气工程。
关键词：电气工程；自动化；人工智能技术；应用
现阶段，我国的工业企业在进行工作的过程中，运用电气工程自动化技术较为广泛，并且随着人工智能化技术的不断提高，促进了电气工程自动化产业的发展，还可以模拟人体大脑进行工作，对庞大的数据信息进行分析、处理和搜集，从而实现电气工作的自动化生存，这样一来，不但能够提供电气工程的工作效率，而且还能对产业结构进行优化。同时，智能化技术的运用不仅仅提高了电气工程自动化控制系统的工作效率，而且还有效的减少了问题的出现。
1.人工智能化技术的基本概述
人工智能化技术是指借助人力所制造的智能化设备来代替人力进行工作的机器被称为人工智能化机器。目前，人工智能化设备主要借助计算机来作为基础，结合人工的方法和科学技术，将人类的思维和智慧融入设备中，使得制造出来的机器更加的智能化和自动化。人工智能化技术的发展离不开科学技术的发挥。随着社会的不断进步，科学技术也在不断的发展，从传统的自动化机器向人工智能化的方式进行转变，其中运用到的知识不仅仅是单纯的计算机知识，还包含其他学科的知识。比如，心理学、物理学、计算机学等。与此同时，电气工程自动化技术为工业化生产提供了监督管理能力和控制能力。
2.人工智能技术在电气工程自动化中的应用所占的优势
2.1、能够帮助企业实现人力资源的最优化配置
传统的电气工程项目中，设备的操作程序较为繁琐，并且由于电气工程项目中也包含一些电气设备，如变压器、电路电线等。在这种情况下，需要安排专业的人员来对电气设备进行管理。与人工智能技术相比较，包含的电气设备较少，大大减少了企业的资金投入，实现资源的最大化。
2.2、人工智能技术受到外界环境的影响因素较小
传统的电气工程中，控制器在建立模型的过程中会遇到诸多的不确定因素，并且直接影响了控制器的构建，甚至会都控制器的正常运行和工作产生营销。比如，在控制器模型建立的过程中，由于重要参数的变化，使得控制器的正常运行无法达到预期目标。与人工智能化技术进行比较，人工智能化技术在设计控制器的过程中，以建立动态模型为理念，大大降低了人工智能化技术对外部环境的影响，确保了系统的正常运行。
2.3、大大的简化了电气设备参数的调节方式
在电气工程自动化工作中运用人工智能技术，在对参数进行调整的过程中，工作人员需要对人工智能化设备进行具体的参数设置，从而才能实现电气工程自动化的控制，简化了工作流程。除此之外，与传统的控制器进行比较，人工智能化技术的优势还体现在以下几方面：（1）较好的适应能力，能够满足多变的情况下自动化系统的正常运行；（2）简化操作流程。在没有专业技术人员在场的情况下，整体系统也能正常的进行工作，帮助企业降低了对人力、物力方面的资金投入。除此之外，人工智能技术还能根据实际工作的情况，科学合理的设定参数，大大减轻了工作人员的工作压力和工作量；（3）对现有设定的参数进行综合性的分析，并且根据实际的情况来进行数据的修改，从而提高工作效率。
3.对电气工程自动化中人工智能的具体应用进行分析
3.1、人工智能在电气产品设计方面的应用
在电气工程自动化系统中，产品的设计过程较为复杂，并且设计方案较为繁琐。设计人员在进行产品的设计过程中，需要选择科学合理的方法来进行产品的设计，并且对现有的设计技术和设计经验进行借鉴，确保设计出来的产品具有实用性。但是，在科学技术和计算机技术发展的过程中，借助人工智能技术来对产品进行设计，将设计过程从传统的设计方式向着人工智能设计方向进行转变。这样不但能够有效的缩短电器产品的设计时间，而且还需要提高产品的质感。
3.2、大大缩短电气工程自动化机器故障的检测周期
电气设备在进行正常的运作过程中，由于工作时间较长，工作人员缺乏专业的保养技术和维修设备的技术。一旦设备发生故障，需要浪费大量的时间来进行故障的检修，然而，人工智能技术在电气工作自动化工作中的运用，能够有效的缩短设备的维修和保养时间。除此之外，可以借助网络技术在设备发生故障时，可以详细的记录设备出现故障的时间、原因等内容，缩短了故障检修的周期，增加故障检修的安全性和可靠性。
3.3、人工智能技术在设备故障诊断方面的应用
在电气设备进行运作的过程中，由于一些突发情况导致设备发生故障。工作人员在对故障进行诊断的过程中，需要借助新型的诊断技术来对设备发生的问题进行分析。人工智能技术对故障的分析已经应用在很多方面，比如：发电器故障的检修、变压器故障的检修、电动机故障的检修等。但是，借助传统的人工技术来对设备的故障进行分析和诊断，不仅仅浪费的人力、物力，增加了企业的资金投入，并且无法提高故障的诊断效率。将人工智能技术运用在电气设备故障检测过程中，可以在最短时间内诊断出设备发生故障的原因，并且将人工智能技术与其他理论相结合，大大提高了电气设备故障的诊断效率和准确性。
3.4、人工智能技术在电气控制方面的应用
随着社会的不断发展，对企业的要求也逐渐的提高。电力企业也在逐步提高电气自动化水平，不断的扩大人工智能技术的应用范围，这也是电气企业发展的必然趋势。目前，在电气设备控制中最核心的工作是提高电气系统的工作效率，从而促进电力企业的发展。为了更好的实现制定的目标，需要对现有的电气自动化控制技术进行提高，有效的将人工智能技术运用在电气设备的控制中，实现电气控制自动化的发展，从而提高电气设备的运行效率。除此之外，还能帮助企业节约人力和物力。现阶段，人工智能技术在电气设备的运用主要包含以下几个方面：专家系统的控制、神经网络的控制、模糊控制等。在电气设备控制的过程中，使用最为频繁的是模糊控制，主要由于其操作较为简单，并且与实际的工作目标相符合。
4.结语
随着社会的不断发展，科学技术也在不断的发展过程中，并且对企业的要求也逐渐的提高。电力企业也在逐步提高电气自动化水平，不断的扩大人工智能技术的应用范围，这也是电气企业发展的必然趋势。因此，需要对人工智能技术在电气工程自动化的具体应用进行分析，确保其满足电气设备的正常运作需求，提高电气工程自动化的运作效率。总而言之，人工智能技术在电气工程自动化中具有良好的发展前景，能够有效的促进企业的发展，减少企业在人力、物力和财力方面的投资，降低企业的生产成本。
参考文献
[1]张雪,马青强,高健.智能化技术在电气工程自动化控制中的具体应用探析[J].科技畏望,2015,25(5):94-95.
[2]何美琼.试论电气工程及其自动化的智能化技术应用[J].2015,(11):213-215.
[3]李志琴.电气工程自动化控制中智能化技术的应用研究[J].山东工业技术,2016,(15):90.
第三篇关于人工智能论文：
《电气自动化控制中的人工智能技术》
摘要:电气设备也在人工智能技术的应用下实现了电气自动化,本文将围绕着电气自动化控制中的人工智能技术展开探讨。
关键词:电气自动化人工智能应用
电气自动化是比较重视实践的一门科学，主要对电力系统的开发与运行进行研究。在社会发展的过程中，大部分的人类现代文明都离不开自动化与智能化。在电气工程中，热工智能化的实现.对于电气系统的运行具有非常大的影响，不仅提高了运行效率而且方便管理，节约大量的人工，在一定程度上降低了运行成本。
1、人工智能技术
毫无疑问，人工智能技术的出现是社会与科技发展的必然成果，并且随着人工智能技术的成熟，其在社会各个行业的应用也越来越多。人工智能技术是以计算机技术理论为基础，其他多个专业学科共同作用下共同构建出的。
人工智能技术的出现，让人类的智慧得以延伸，使只有人类可以完成的工作可以找到替代设备。
2、人工智能技术在电气自动化过程中的应用
2.1、在电气设备中的应用
在电气工程中，人工智能技术主要应用在电气设备的设计方面。电气设备的设计程序繁多、复杂，进行设计的时候，不仅要熟练掌握电路、电磁场、电机、电器等等相关理论知识，还应该有足够的判断能力和设计经验，能够处理一些临时的变化。按照传统的设备设计方法，设计程序主要依靠人工编制，这种方式远远不能满足电气自动化的标准设计，但是，如果加以计算机辅助，就会大大缩减设计时间，同时还可以在很大程度上提高产品质量以及其工作效率。
2.2、平常操作中的应用
随着社会的不断进步，人们的生活水平有了很大的提升，无论是平常的生活，还是工作，学习，都已经不能缺少电气设备，所以说，电气设备安全、稳定的运行，在一定意义上，就是社会生产，人们生活的安全与稳定。在利用电气设备的时候，应该按照设计说明书，遵循操作规范进行操作使用。传统的操作方法不仅复杂，而且操作程序比较死板，一个环节出错就可能引发重大失误，带来严重后果。而人工智能化的出现，在很大程度上改变了这些问题，不仅简化了设备的操作程序，提高了操作效率，而且可以智能化的识别错误、提示错误，进而更正错误，降低错误率，甚至在一定程度上将错误发生率降至零。大大提高了电气设备的安全与稳定，对电气设备的运行具有很大的促进作用，提高了设备的实用性。
2.3、应用于事故及故障诊断
电气自动化中事故与故障诊断，就是指对相关机械设备进行信息确定，对其运行状态进行判断.杳看是否正常，一旦发现异常，能够快速对故障进行准确的定位，并分析故障类型，然后有针对性的找出对策。电气设备的运行受到各种干扰因素的影响，特别容易出现故障或者事故，如果没有及时的进行处理，就有可能小故障变大故障，甚至引发安全事故，对工作人员、电气系统以及企业都造成重要的损害，同时带来不良的社会影响。所以，对于电气设备的故障进行准确而又及时的判断，是非常重要的。
2.4、电气控制工作中的应用
在电气系统中，对电气设备的控制同样是非常重要的一部分工作。现如今，实现电气设备的自动化与智能化已经是一个大的趋势，智能化的实现主要就是通过对设备的控制。不仅能够在很大程度上提高工作效率，适当降低成本，还可以减少人员用工。例如，在人工智能技术中，比较先进的技术有模糊控制、神经网络控制、专家系统等，他们都可以实现对电气设备的智能化控制，而且非常精确，控制效果非常不错。就拿模糊控制来说，最常用的方法就是Sugeno与Mamdani,Mamdani技术主要是对设备的速度进行调节，其主要是一种高效率的交流传动控制技术，在很大程度上提高了电气设备的工作质量和工作效率。
2.5、在产品设计中应用人工智能技术
在传统的电气设备设计中，主要是依靠设计人员的经验，缺乏一定的技术性，同时设计工序比较简单，设计质量不高。然而，当经济水平与科技力量都有所提高，国家也开始注重这方面的开发，加大了资金的投人。随着研究力度的加大，我国在这方面的成就也逐渐显现出来，人工智能技术也逐渐被应用于产品设计。人工智能化的应用，提高了产品的自动化程度，提高了生产效率，加大了产品的智能化，对产品质量来说是一个巨大的保障。
3、结束语
综上所述，随着科学技术的不断发展，人工智能技术已经逐渐成熟，其精度与控制力都有了很大的提高，将其应用在电气工程中，不仅提高了系统的运行效率，还极大的方便了管理，提高了电气设备的安全与稳定，在很大程度上提高了企业的经济效益，带来了很大的社会效益，所以说，在电气工程中使用人工智能化技术是值得推广的。
参考文献
[1]纪文革.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析田.电子浏试，2014(03):137-138.
[2]任博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析田.科技视界，2015(09):108-109.
第四篇关于人工智能论文：
《基于当前社会的人工智能初探》
本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能；2.强人工智能；3.超人工智能。
弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。
人类是属于强人工智能层次的生物，而且是这一层次中顶端的存在。强人工智能，已经可以同人类一样进行各种脑力活动。但很遗憾，至今它还未曾问世。从弱人工智能到强人工智能的过渡是漫长的，从地球弱人工智能层次的氨基酸等有机物进化至生命，耗费的时间以亿计数。但是随着社会的进步，发展的能力、速度都会极大地提升，所以强人工智能的出现不会耗费太多时间，短则十年长则百年。由弱到强，需要有两方面的改变。
第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。
人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。
第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上；2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为？
以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。
强人工智能即指超过人类的层次，它可能超过一点，也可能超过几千万倍，跨度极大。也正是因为它的不可控性，人们才会认为这是一个潘多拉魔盒，会毁灭人类，但是这也同样可能使人类真正永生。那么有什么办法能使超人工智能受到人类的控制呢？答案是没有，起码在我们当前的认知中是不切实际的。自然界创造了人类，可人类却近乎脱离了自然界的控制。那么，人工智能是不是该停止呢？我认为不该。前面提到了递变演化，超人工智能的层次提高是人类插不上手的，只能靠它自身的递变演化。但是递变演化却不是只出现在人工智能身上，人类也有自己的递变演化，而且根据加速回报理论，递变的单位所需时间是会逐渐缩短的，如果我们能从人工智能那里取得这样的经验，发展的就不会只是人工智能。再者，从强人工智能到超人工智能的层次质变，同样可以被借鉴用于人类的发展，这就意味着人类自身是会永远领先人工智能一步。难道人类担心过被猴子毁灭吗？没有。同样人工智能就好比比我们智能层次低的猴子，也不会导致我们的毁灭。并且我们可利用人工智能为我们自身服务。当然，这只局限于理论推导、假设猜想，很可能未来的走向会与之大相径庭。
人工智能的发展不应是单方面的，视野必须拓宽出去。对于人工智能的研究其实等同于对人自身的研究，它不仅仅只是一门计算机科学，更是一门生命科学。如果能将它的研究与生命科学的研究结合起来，人们对它的了解就可能更透彻。比如说，对于大脑的研究，一定会牵扯到思维的研究，而对思维研究的深入，可以让我们更好地设计智能的思维，甚至于我们可以将人类的心理在不影响性能的情况下导入其中。人类的心理会使它们站在人类的角度思考，甚至可以说智能便成了人类的另一种存在形式。在这里，就又引出一个问题：安全和性能，我们应更注重哪一个。答案非常明确，安全。如果连安全都保证不了，那它就没有存在的价值。原子能，人类可以控制，所以才有了核电的存在。人工智能同样如此，虽然我希望人工智能能造福人类，但若能证实它对人类的弊大于利，那就应该终止有关的研究，让它成为历史。
有人说人工智能是人类最后的一项发明，因为一旦超人工智能出现，人类便会灭绝，未免太过悲观了。生物与生物之间最纯粹的关系是利益关系，人工智能与人类之间也可以通过利益关系关联起来，并且让人类处于主导的地位。那么人类可以为人工智能提供什么利益呢？目标。人类是已知唯一有独立意识的存在，我们可以提供给人工智能目标，这就需要我们再设计时不能让它产生独立意识，如果这能实现，就意味着我们拥有了超越人类层次却对人类无比忠诚的存在，人类社会的发展必因此得到更大的进步。
人工智能是一个很好的发展机遇，我们不应畏手畏脚。人工智能的未来是不可控的，但是人类的发展也同样是不可控的。走得太稳不见得能真地走得太远，试一次或许会有不一样的结果。
第五篇关于人工智能论文：
《当人工智能应用于黑色产业》
请各位同学想象一下这个场景：你老妈打电话跟你说她把银行密码忘记了，让你告诉她银行卡密码。想必你也知道了，跟你通话的其实不是她本人，而是电脑合成的声音，只是听起来很像而已，这就是人工智能技术的杰作。
人工智能技术正在不断发展
虽然利用人工智能在电话中伪装某人的这种技术仍然只会出现在科幻电影中，但这种高科技犯罪手法在未来很可能会成为现实。目前，这种伪装技术所需要的软件组件正在飞速发展之中。例如，最近Alphabet公司旗下的子公司DeepMind（该公司开发了一款能打败顶尖棋手的人工智能围棋程序Al-phaGo）宣布，他们已经设计出了一款能够模仿人类声音的新程序，而且声音听起来比目前最好的文本语音转换系统更自然，并且成功将机器语音与人类声音的差异缩小了50%以上。
需要注意的是，年收入高达750亿美元的计算机安全行业已开始讨论机器学习这个话题了。因为信息安全研究人员打算通过机器学习和模式识别技术来改善目前计算机安全方面的糟糕状况。
人工智能的阿喀琉斯之踵
虽然一切听起来十分美好，但人工智能技术也有其自身的缺陷。MarcGoodman是某执法机构的一名顾问，同时他也是《FutureCrimes》的作者，他表示：“可能很多人现在还没有意识到，网络犯罪正趋向于自动化，而且扩张速度惊人。现在已经不是MatthewBroderick躲在地下室去攻击别人计算机的年代了（电影《战争游戏》1983年版中的情节）。”
今年年初，美国国家情报局的负责人JamesR.Clapper发出了关于恶意使用人工智能技术的警告。Clapper在他的年度安全报告中强调，虽然人工智能系统可以让我们的生活变得更加简单，但与此同时网络世界中的“薄弱之处”也会因为人工智能的出现而不断被放大。
如今计算机犯罪活动日益复杂化，从不断升级更新的攻击工具身上就可以看出了。比如目前得到了广泛使用的恶意软件Blackshades，这款恶意软件的开发者叫Goodman，他是个瑞典人。不过悲剧的是，他已于2015年在美国被定罪了。
这款恶意软件在地下黑市的销量非常高，据Goodman所说，由于Blackshades可以为犯罪分子提供很多强大的功能，因此这款恶意软件也被大家称为“网络犯罪分子的潘多拉魔盒”。在Blackshades的帮助下，使用者压根不需要懂得任何的黑客技术，用户只需要点击几下鼠标便可以实现攻击。这款恶意软件不仅可以轻易地让目标计算机感染勒索软件，而且还能对目标进行视频和音频监控。
人工智能领域的研究人员目前正在研究如何提升机器学习的能力，因为他们希望改善计算机视觉、语音理解、语音合成和自然语言理解的处理质量。但这也会带来一些不好的影响，因为犯罪分子也可以在下一代恶意软件中增加这种机器学习的能力。有一些安全研究专家则认为，其实早在五年前就已经有犯罪分子在利用人工智能技术进行网络犯罪活动了。
安全保护技术与人工智能的博弈
现在，几乎所有的互联网+服务都会要求用户在使用前输入验证码，而犯罪分子们一直都在试图破解验证码技术。验证码的全称是“全自动区分计算机和人类的图灵测试”，这项技术是美国卡内基梅隆大学的研究员于2003年发明的，网站运营者可以利用这项技术来防止自动化程序盗取用户的网络账户数据。
来自加利福尼亚大学的计算机安全研究专家StefanSavage表示：“近五年来，人工智能专家和网络犯罪分子都在尝试使用计算机视觉软件来破解验证码技术。如果你两年来都没有更改过你的验证码，那么你的验证码肯定会被计算机视觉算法搞定。”
社会工程学
毫无疑问，随着科技的不断发展，网络犯罪分子肯定会尝试利用新兴的技术来进行犯罪活动。像苹果的Siri和微软的Cortana这样的语音识别技术目前已经得到了广泛使用。亚马逊的声控智能音箱Echo和Facebook的人工智能聊天机器人也成为了电商与顾客之间的沟通工具。与以前一样，每当类似语音识别技术这样的新型技术成为了市场上的主流之后，犯罪分子一定会利用这项技术去大做文章。
调查记者BrianKrebs在krebsonsecurity.com上发表文章称：“在我看来，那些为客户提供了智能聊天服务的公司绝对忽略了一个问题：在信息安全领域中，想要获得便捷性，往往就会以牺牲安全性作为代价。通过聊天机器人来服务客户，这一切看似非常方便，但这也使得攻击者有可能通过社会工程学技术来攻击这些网络服务。”
社会工程学技术针对的是人性的弱点，而这也是计算机安全链中最薄弱的一个环节，网络犯罪分子通常会把那些容易轻信别人或乐于助人的人们作为攻击目标。假如犯罪分子有能力去研发人工智能恶意软件，并利用这种恶意软件在网上进行犯罪活动的话，那么计算机安全形势将会变得更加严峻。
话虽如此，但是智能聊天机器人目前仍然得到了广泛的应用。例如政府在进行某些宣传时，或者在政治选举之类的活动中，我们都可以看到智能聊天机器人的身影。值得一提的是，政治聊天机器人在英国脱欧公投中可是扮演了一个非常重要的角色啊！
总之，网络犯罪分子迟早会利用人工智能技术来进行攻击，一切只是时间问题。但值得庆幸的是，目前还没有人利用机器学习技术来进行网络犯罪活动。
第六篇关于人工智能论文：
《人工智能不是未来派概念》
Pelican公司的创始人兼首席执行官帕尔特·德赛（ParthDesai）认为，人工智能已是事实，而非幻想，银行业现如今的重中之重是在交易与支付上实现人工智能的实际应用。
根据Gartner预计，到2020年，人工智能将普遍存在于新产品中。帕尔特说：“现在大家都在讨论人工智能在金融服务上的潜力，以及它将如何帮助精简程序并提高附加价值，但我们必须从现实的角度了解哪些是具有可能性和操作性的。”
循序渐进的迭代过程
无疑，人工智能正通过计算能力和机器学习来模仿人类的智能行为，尤其是在军用和民用领域。尽管各行各业对它的炒作热度有增无减，人工智能也不应被视为解决任何问题的灵丹妙药，甚至它还有较长的一段路要走。
在帕尔特看来，人工智能是游戏规则的改变者。金融服务业的早期采用者则认为这是一个循序渐进的迭代过程，随着时间的推移，人工智能将戏剧性地改变银行业的用户体验。在某些交易银行和支付合规领域，已经可以在劳动密集型的环节中看到人工智能应用的身影，例如最低成本的路由维修等。银行业下一步将集中在产品创新领域，并减少市场投放时间。人工智能的应用案例几乎都证明了，人工智能确实有助于减少甚至取代一直以来由人类劳力担任的知识密集型、单调性和重复性的工作。
但问题的关键在于，目前人工智能仅仅提高了高水平人工环节的附加价值。人工智能技术能在先前的经验、事件和行为数据的基础上，提供理解交互能力并智能化地挖掘这种能力，使计算机在类似事件重复发生时能自动执行过去的行为指令。
在金融领域，深度学习必须受到一定的控制和监督，人工智能的见解及其行为背后的原因分析应继续安排专人审查，以确保应用程序自动化的准确性和一致性。这样做的好处是，一旦更好地、准确地理解了上下文和操作，机器学习也将获得改善知识发现的新方法。
在这种方式下，人工智能的情报能力通过经验和行为的变化与调整，获得了持续发展。
智能支付管理
金融行业迫切需要改变，这也是智能支付管理概念出现的原因。根据对人工智能20多年来的沉浸式研究，帕尔特认为智能支付管理有潜力改变每一个金融机构的运营方式，并且最终所有金融机构都能开展这项业务。人工智能以深度学习、自然语言处理和基础知识系统这3个关键领域为支撑，而智能支付管理可确保计算机精确处理每个支付环节，并充分理解每笔模仿人类推理而达成的交易背后的目的。
据帕尔特了解，几乎每一家银行在交易银行和支付领域采用的都是效率低下并且高度依赖人为干预的处理方式，这也成为银行智能化的主要阻滞剂。许多银行正疲于应对这种复杂低效且扼杀创新的大环境，这反过来严重限制了银行快速高效的业务处理能力，难以满足日益苛刻的客户群的需求。
目前仍存在这种状况，不少人认为，人与机器之间的交互通过人工智能得以丰富起来，但同时也认为人工智能基本上仍是一个未来派的概念。尽管人工智能还远远不够智能，一个小孩子轻易能够完成的动作对机器人来说，都几乎是难于逾越的挑战，但在帕尔特看来，人工智能不是一个未来派的概念。
他认为，根据现有的应用经验，智能支付管理与传统高度依赖人工的支付系统有所不同，它能从根本上降低成本，加快产品创新，大大减少投放市场的时间。因此，基于人工智能技术之上的智能支付管理将解放银行生产力，使他们能够快速高效地开发下一代产品，提供更高水平的客户服务，提高盈利能力，从而在日趋激烈且拥挤的市场竞争上占据明显优势。
第七篇关于人工智能论文：
《计算机人工智能识别技术的应用瓶颈探赜》
【摘要】21世纪以来，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展，人工智能识别技术应运而生，成为一种新兴计算机技术，在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大，为经济增长、社会发展提供重要基础保障。然而，就当前应用情况来看，计算机人工智能识别技术的应用面临一系列瓶颈问题。基于此，文章通过研究和探析计算机人工智能识别技术应用瓶颈问题，为计算机人工智能识别技术的应用和发展奠定坚实基础。
【关键词】计算机人工智能识别技术应用瓶颈
作为一种自动化、智能化、科学化计算机技术，计算机人工智能识别技术通过将人类思维模式从抽象化到具体化，进行准确识别、科学判断和准确模拟，最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域，与其他计算机技术相比，人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来，计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效，然而由于发展时间较短，尚未形成一套完整的运行体系，整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。因此，本文研究具备一定的实践意义。
1、计算机人工智能识别技术的含义及类型
1．1、人工智能识别技术的含义
人工智能识别技术，实质上指的是基于计算机技术和人工智能平台所衍生出来的一种科学技术，人工智能识别技术能够对人类各种思维模式、行为方式进行准确识别和完整模拟，经过智能化、自动化，所形成的一种自动智能化机器。在实际应用过程中，计算机人工智能识别技术装置可以对相关物品信息进行扫描、识别。比如:超市中所利用的扫描装置，就是一种人工智能识别装置，通过扫描产品上的条形码，产品的质量、单价、名称等相关信息便会完整呈现出来，售货员进行数量的录入，便可以进行总价的计算，作为计算机人工智能识别技术的一种典型应用案例［1］。此外，计算机人工智能识别技术还能够被应用于企业办公自动化、生产智能化等方面，从而有利于人们办事效率、工作水平的大幅提高。
1．2、人工智能识别技术的类型
按照人工智能化特征进行划分，我们可以将人工智能化识别技术划分为机械化识别技术和人工化识别技术两种类型。
1．2．1、机械化识别技术
机械化识别技术，顾名思义，就是通过识别无生命特征的物体信息，主要涉及到的技术有以下三种:
第一，智能卡技术。作为一种集成电路卡，与计算机系统紧密关联起来，共同完成信息数据的采集、管理、传输、加密和处理。通常情况下，智能卡识别技术被广泛运用于物品验证、车辆识别、信息跟踪等方面。
第二，条形码识别技术。一般而言，条形码识别技术可以划分为两种:一是一维条码技术;二是二维条码技术。二维条码技术是一维条码技术的衍生物，在一维条码技术的改进和优化之上所形成，所以二维条码技术更为先进，能够进行数据信息的采集、识别，并能够准确、即时显示出来，被广泛运用于条码扫描和信息识别等方面。
第三，射频识别技术。射频识别技术与智能卡、条形码识别技术应用原理不同，它不需要与物体进行零距离接触，只需要借助无线电磁波进行信息的采集和识别。射频识别技术主要对物品信息进行有效标识，从一定程度上可以取代传统条形码识别技术，将有可能成为物品标识管理最为有效和先进的一项技术。
1．2．2、人工化识别技术
人工化识别技术，是针对人体所设计的一项智能识别技术，主要涉及到的核心技术有以下三种:
第一，人脸识别技术。对人脸进行扫描，进而进行身份信息的识别和判断，通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大，自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别，通过调节亮度，提高识别结果的精准性。
第二，声音识别技术。通过对人的声音进行有效识别，以此来判断声音主体身份。声音识别技术运作原理为，从音色、音调、音质等层面，进行声音的辨别，并在系统中进行特征的记录和匹配，进而实现识别目的［2］。
第三，指纹识别技术。通过扫描人的指纹，进而进行身份的识别和判定。由于每个人与其他人的指纹并不相同，所以指纹识别技术十分先进，能够准确识别和判断个人身份信息。
2、计算机人工智能识别技术应用领域
20世纪60年代之后，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速革新，人工智能识别技术因此得到快速发展，其应用范围和领域不断扩大，逐步发展成为各行各业、各个领域的核心技术。
2．1、应用于机器人技术领域
研究表明，机器人技术源自于20世纪70年代，成为一种专业学科。同时，机器人技术被各个领域所使用，取得一系列显着应用成效。比如:机器人技术运用于外科手术中，机器人助手能够帮助外科手术医生进行手术，其应用范畴不断扩大。究其原因，机器人人工智能识别技术不仅能够减少组织成本性资金投入，而且有利于组织内外部风险的预防和规避。当然，尽管人工智能识别技术在机器人产业中的应用力度较大、范围较广，但是依然需要改进和完善。
2．2、应用于语音识别技术领域
语音识别，顾名思义就是通过某种特别手段和人工智能识别技术，让机器对人类的语言有一定的理解，并且能够产生识别、交互行为。长期以来，语音识别技术深受国内外学术界的高度重视。
语音识别类产品涉及面较广、服务领先，具有巨大交互优势。近年来，随着人工智能识别技术的快速发展，语音识别技术同样实现了较快发展，建立在语音识别技术之上的芯片越来越多，已然成为新时期人工智能识别与交互的核心内容。
2．3、应用于人工神经网络领域
人工神经网络简称为神经网络，是批量处理单元相互交织形成的一种特殊网络形态。神经网络基于人脑，是对人脑抽象活动的具体化、简单化和模拟化，与人脑基本功能极为相似。人工神经网络是通过对人脑活动、指令的模拟、效仿，并从中得到启发，进行批量单元信息的处理。人工神经网络中，神经元之间的相互作用便会产生信息处理过程。尽管人工神经网络并不能等同于人脑，也不能完全发挥出人脑所有作用，但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。
3、计算机人工智能识别技术的应用瓶颈
20世纪末，以密码、密钥等安全识别技术为主的信息、数据安全保障手段被广泛运用于各行各业、各个领域之中。然而，其具备一定的易复制性、丢失性、不稳定性，所以在一定程度上严重制约和影响到信息安全技术的发展。计算机人工智能识别技术基于计算机技术之上，通过对信息数据进行采集、识别和录入，能够为人们提供便捷的操作方法［3］。然而，我国计算机人工智能识别技术发展应用时间较短，尽管取得了一系列显着成效，应用范围不断扩大，但是其依然面临巨大的应用瓶颈问题。
3．1、语音人工智能识别技术应用瓶颈
语音人工智能识别技术旨在让机器能够读懂和识别出人类语言，并按照人类的指令进行一系列操作。语音人工智能识别技术作为计算机人工智能识别技术的一项核心技术，长期以来，深受国内外学术界的高度重视。与此同时，语音人工智能识别技术被广泛应用于各行各业、各个领域，其技术和产品优势十分鲜明，在语音电话、语音通信、语音交互等方面取得显着应用成效。21世纪以来，计算机人工智能识别类产品类型的不断增多，语音人工智能识别技术得到快速发展，以语音识别技术为载体的芯片数量日渐增多。然而，语音人工智能识别技术的发展时间较短，依然存在应用瓶颈问题，具体表现在以下三个方面:
(1)语音识别技术有待提升。语音识别技术实际应用过程中，必须尽可能排除外界环境的干扰，比如:外部其他噪声。唯有此，才能准确识别音色、音调、音质。尽管语音识别技术基本上实现了智能化，但是以目前的技术来讲，并无法在外部噪音的干扰下准确识别语音。如此一来，从一定程度上影响到语音识别技术的发展。因此，要想确保语音识别技术能够在外部噪音影响的情况下实现准确识别，必须采取特殊抗噪音麦克风，这对于普通用户来讲，基本上达不到该项要求。与此同时，用户在日常谈吐过程中，较为随意，具有明显的地方特色，加之语速、频率等控制影响较大，普通话不标准等问题，直接影响到语音识别设备对音色、音调、音质等的准确识别。除此之外，人们的语言受到年龄、情绪、身体素质等的影响，其音色、音调、音质随着自身及外部环境的变化而改变，直接给语音识别形成影响。因此，当前语音识别技术可靠性有待提升。
(2)语音识别系统不健全，词汇量较少。目前，我国计算机人工语音识别系统词汇量较少，在实际运行过程中，并不能识别到所有的音色、音调和音质。倘若语音模型有一定的限制，词汇中出现一些难以识别的方言、外语，那么语音识别系统将无法在较短的时间内准确识别出语音，甚至会出现识别错误、不准等情况。基于此，随着语音识别技术的不断发展，其应用范围的进一步扩大，需要进行其词汇量的增加，尽可能准确、快速识别出更多的语音，而建模方法、搜索算法的逐步变革，使得语音识别系统不能实现智能化识别，仅仅能够识别出基础的音色、音调和音质，对于其系统、深入、全面应用来讲，依然存在较多的瓶颈问题［4］。
(3)应用成本较高、体积较大。目前，我国计算机人工智能识别技术的应用范围不断扩大、应用领域不断增多，特别是语音识别技术的应用成效十分显着。然而，语音识别技术的应用成本依然很高，使得普通用户基本无法接受。就目前的发展情况来看，语音识别技术应用成本的降低似乎难度很大。对性能、功能要求较高的语音识别基本上无法实现，当前的条件并不成熟，无法实现规模化、系统化和全面化，仅仅能够准确识别要求标准较低的语音，而受到成本因素的制约，使得语音识别设备的研发和生产过程受到严重影响。与此同时，语音识别技术体积较大，占用较多的空间资源，巨型化向微型化发展作为语音识别技术未来发展的主要趋势。
而微型化语音识别设备的研发和生产，需要集成微电子芯片，当前的微电子芯片与语音识别技术关联并不密切，在实际操作过程中，微型化语音识别技术并无法在降低成本的同时得以实现，从一定程度上直接阻碍到语音识别技术的广泛推广和应用普及。
3．2、视觉人工智能识别技术应用瓶颈
视觉人工智能识别技术与语音人工智能识别技术相同，均作为计算机人工智能识别技术的重要组成部分。然而，视觉人工智能识别技术面临的应用瓶颈问题更为严重。通过进行相关信息数据的采集、传输、识别和处理，进而达到人工智能化的目的。常见的视觉人工智能识别技术有人脸识别技术、指纹识别技术等，下面重点阐述人脸识别技术和指纹识别技术应用瓶颈。
(1)人脸识别技术应用瓶颈。人脸识别技术主要通过对人脸结构、瞳孔等关键部位进行准确识别和有效判断。尽管人脸识别技术非常方便，便于人们进行身份的认证，但是在实际应用过程中，依然面临以下几个方面的瓶颈问题:一是由于人们脸部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也随情绪、外部环境的变化而改变，数据库中的人脸表情数据十分有限，从而之间影响到人脸识别效果;二是人脸结构、轮廓均会跟随外部环境、个人情绪、年龄等发生改变，从而造成识别效果并不明显;三是受到外部环境，诸如光线之类的因素影响，人脸识别同样面临不确定性因素;四是人脸具有一定的雷同性，这就难免造成人脸识别设备的误判、误识。现阶段，人脸人工智能识别技术在我国相关领域已经取得一系列显着成效，但是在实际应用过程中，依然面临较大的瓶颈问题，比如:脸部表情、脸部轮廓、脸部结构、发型、化妆、外部光线等的不同，都将给人脸识别带来巨大的挑战和识别压力。国内外学术界专业学者经过几十年的研究和探索，从各个学科层面出发，对人脸智能识别技术展开了大量研究，但是依然有一些难以彻底解决的难题。就人类自身而言，在日常的生活交际过程中，对人们的面孔识别也难免会出现差错，而人脸智能识别技术跟人脑相比，依然有一定差距，其人脸识别过程更为困难，特别是精准度方面难以有效掌控，这将是制约和影响其发展的一大瓶颈问题。
(2)指纹识别技术应用瓶颈。人类的指纹是独一无二的，也就是说，世界上任何一个人的指纹与其他人均不相同。基于此，指纹识别技术应运而生，成为一种有效识别身份信息的高科技技术。
指纹识别技术通过对人们指纹断点、纹路、交叉点等进行准确识别，从而识别出人们独一无二的身份，有利于个人身份及其他私人信息的保护。然而，看似非常严密的指纹识别，却面临指纹被非法采集的问题，倘若一个人将指纹信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息将容易被暴露、被利用［5］。如此一来，面临巨大的风险隐患。与此同时，尽管指纹识别系统采取非常先进的计算机人工智能识别技术，但是在实际应用过程中，某些人的指纹信息较为模糊，基本上无法看清纹路等，这将无法进行指纹的准确识别。例如:目前国内外大型公司所配置的签到打卡机，便是一种典型的指纹识别装置，便于公司掌握员工出勤情况，但是如果员工指纹损伤，那么将基本上不能被识别。由此可见，指纹识别技术在实际应用过程中，面临一系列瓶颈问题。
当前，人们在应用人脸识别技术和指纹识别技术过程中，基本上均使用计算机进行了密码的设置，但是从应用成效来看，并不显着，存在较大的弊端。这将需要继续对人脸识别和指纹识别技术进行改进、升级，进而来解决计算机人工智能识别技术应用瓶颈，有力推动其健康、持续发展。
参考文献:
［1］杨恒．计算机人工智能技术研究进展和应用分析［J］．信息通信，2014(01):130．
［2］周娟．计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析［J］．软件导刊，2014(09):28～29．
［3］刘乔辉．计算机人工智能识别技术的应用探讨［J］．科技风，2016(04):121～122．
［4］黄鑫．分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈［J］．数字技术与应用，2016(07):244．
［5］罗勇，向奕雪．计算机人工智能技术研究进展和应用分析［J］．电子制作，2014(18):47．
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