智能侦查和人工智能技术的融合应用
数据搜索，在人工智能侦查领域，数据搜索是最简单也是最基础的侦查方法之一，主要包括数据库搜索、互联网搜索、电子数据搜索等智能搜索渠道，通过对侦查机关已有的各种信息数据库及社会行业的数据库(例如)进行数据检索，将目标数据与关联数据进行实时关联比对，甚至可以通过采取恢复、提取等手段获取有关数据并进行进一步甄别，完成人工智能侦查的数据基础工作，以供侦查指挥中心使用。
数据深度分析，此处的数据深度分析包含了数据碰撞、数据画像等数据深入分析技术，选取一定时空范围内的相关数据集合进行两两碰撞或多个数据同时碰撞，匹配出的交叉数据就是往往能够说明关联性或同一性的节点数据，此外，依靠人工智能视角下的统计学、分布式计算、并行计算等多种技术进行的专门数据挖掘也进一步加深了数据的分析质量，对海量数据进行多次分析，透析现象背后隐藏的深层次规律，为侦查活动提供了关联性分析、聚类分析、时序分析、异常分析等实践可能，最后，借鉴了"大数据用户画像"商业营销模式的侦查数据画像对犯罪嫌疑人进行画像，将嫌疑人特征转化为虚拟数据，增加信息交换环节，有助于侦查人员更详尽的了解其个人背景更好地完成侦查任务。
数据广度分析则是衍生性思维下的产物，由于侦查机关面对的是信息不对称的侦查环境，必须要最大限度开发所有可以利用的资源，侦查活动通过社会网络分析将复杂的犯罪嫌疑人人际关系变为形象的网络图形，有助于侦查人员了解组织犯罪活动中的分工关系并能清晰地发现犯罪组织中的核心人物等人物设定;数据时空地图，人工智能侦查的预测性思维要求将犯罪活动进行更为深入的剖析，犯罪时空分布分析将犯罪地理空间特征、时间特征、人群特征、犯罪类型等因素相结合，得出犯罪的高发热点、高发时段的趋势和变化，为预测性侦查发展起到了极大帮助。
（二）刑事证据智能获取
随着犯罪行为日益繁复，现场勘查的取证难度也与日俱增，传统侦查活动中的刑事照相技术难以适应当下多变的犯罪现场取证要求。传统刑事照相技术中的选择能反映全局的高处进行拍摄的技巧在许多不具备条件的场所无法施展，更有镜头的视域受地域所限拼接镜头无法反应全局等难题，人工智能侦查成为了解决上述问题的有效手段，除去刑事照相，人工智能侦查中的智能设备还可以代替人工进行具体物品的提取等实物性操作。
在面临例如连环爆炸案件等大范围的勘查现场时，传统刑事照相技术通常采用逐个区域拍摄的方式进行证据固定，然而这种拍摄方式却不能很好地展示多个现场的分布情况及焦点证据的位置关系，利用人工智能侦查中无人机飞行平台的高空拍摄技术便可解决取证技巧的硬性短板。其次，无人机飞行平台能够收集到遗落在某些不宜由勘查人员直接进入的有毒害场所内的证据，此举既能有效保障人身安全，又能采集到犯罪现场的一手资料。不光在有毒害场所内的勘查难以进行，在某些高层建筑的外围发生的火灾案件及爆炸案件的取证工作单凭依靠传统刑事照相手段也是难以为继，依靠无人机系统搭载的云台设备，提升摄像的稳定性和全方位性，多角度进行远中近程拍摄，反应完整的起火路径和火势情况，能更准确地对起火点取证并付辅助起火原因的分析。
（三）刑事情报智能搜集
犯罪行为愈发呈现出智能化趋势，而犯罪的智能化则强烈呼唤侦查措施的科学化，从侦查情报现代化的原动力上讲，侦查情报信息的搜集措施科技化是侦查工作由传统工业社会向现代化智能化环境嬗变的必然要求，侦查布控与情报搜集是与犯罪行为最密切相关的内容，犯罪分子在实施犯罪行为后一般会沿着一定的路径逃离，也有部分犯罪分子选择就近隐匿。虽然目前的"天网工程"等视频监控已经趋于完善，但在某些视线死角、设备损坏或者在某些没有布局过视频监控系统的荒郊野外则无法进行有效的情报搜集或证据固定;已有的监控设备仍旧停留在传统信息化侦查的区间，缺乏与人工智能结合的高科技侦查手段，例如虹膜识别、人脸识别、语音识别等;在某些人口密集、地形复杂不能立即实施抓捕的地方，就需要利用人工智能侦查中的无人机平台，在制高点迅速完成地形的勘查，并通过遥感技术将主要的信息传回指挥中心由指挥团队进行分析研判，以图像信息为支撑提高决策的科学性，实施全面精确的侦查布控。另外，侦查指挥员可以根据无人机系统实时传输回的现场状况调整警力布置、实施精确抓捕，控制不必要的警力浪费。
（四）犯罪嫌疑人智能缉捕
人工智能侦查带来的地图分析技术、侦查四维世界构建等功能模块将传统的平面侦查活动推向空中力量、陆基力量相互配合的立体化作战模式，同时也为侦查活动提供了更确切的时间回溯可能性。在西班牙已经出现利用无人机追捕嫌疑犯的侦查方式，刑事案件的侦查过程中存在着诸多类似缉捕、扣押等需要应用控制手段的侦查活动，利用搭载制服设备的无人机平台可以更好地配合侦查人员控制犯罪分子。例如遇到侦查人员无法进入既定区域进行封锁通信防止犯罪分子通风报信的情况时，利用数台搭载电磁干扰设备的无人机系统，快速到达现场进行电磁干扰，以达到预期目的;在未来的侦查活动中甚至可以为无人机配备相应的轻型攻击武器，以配合地面侦查人员更好地开展地面阵地控制活动或捕获敌对势力的无人机设备。
三、智能侦查的主要功能
逃犯识别和预警：基于人脸识别的照片比对系统，协助公安快速对嫌疑人的身份确认，减少"人海战术"的低效率，在追逃、破案等中发挥巨大的能量。
疑似涉恐行为识别与预警：基于人员特征和异常行为，识别疑似涉恐行为和人员，实时预警和布控。
涉恐人员识别和预警：主要在边检站、高速出入口（尤其是跨省处），识别车内涉恐人员，实时预警，协助公安布控。
人群密度监控：监控人员密集公共场所，设置警戒阈值，当人口员密度达到阈值，系统自动预警，助力于公安机关及时疏散人群。
目击者描述排查：获得现场目击者对嫌疑人的形象描述后，完成人像合成，并将人像图片传到后台系统进行排查。
海量视频检索：匹配图片、视频、特征等，快速从海量的视频中检索出目标线索。
四、智能侦查的主流产品
（一）AI视频监控类产品
1.助力公安高效侦查破案，AI摄像头成"侦查专家"
该类型产品由一般分布在飞机场、火车站、公共道路等公共场所的视频监控摄像头，以及后台视频数据存储、分析设备组成，可提供人脸抓拍、布控报警、属性识别、统计分析、重点人员轨迹还原等功能。代表产品有商汤科技的人脸布控实战平台SenseFace、旷视科技的洞鉴人像系统等。
在公安机构建设的天网监控系统中，传统的摄像头只能够解决视频的储存和回放，公安人员一旦使用这些监控设备侦查破案，需要定位和查找视频录像中的人、车辆、物等目标相关信息，然而这需要投入大量的人力以及精力。
因为目前要实现全方位的实时监控，调度指挥，视频录像中的可疑车辆检索查证，必须得依靠公安相关工作人员时刻紧盯屏幕，监视所有摄像头里的实况视频，以及相关视频录像的回放。同时这也难以避免因为工作人员长时间紧盯屏幕和疏忽，导致遗漏某些稍纵即逝的重要消息，从而影响公安人员自身的破案效率。
在这种情况下，公安机构急需一种新的技术来帮助自身打破通过人为视频监控检索消息的壁垒。而人工智能的四个核心能力，语音、图像、自然语言理解和人物画像，恰好满足公安人员通过摄像头视频监控检索信息的诉求。
通过人工智能四大核心技术，当公安天网监控系统的摄像头能够对视频数据进行智能分析，实时分析视频监控内容，检测运动对象，识别人、车属性信息，将存在可疑点视频传递到数据库进行单独存储，同时还能提取视频录像中犯罪现场周边可疑的人、车、物等目标相关信息，通过人脸识别技术实现一对一的图像对比，快速的查找可疑目标资料信息，定位可疑目标位置，生成结构化的语义描述反馈给公安工作人员，这将大大提高公安人员侦查破案的效率。犯罪嫌疑人的轨迹锁定原来可能需要几天时间，在AI摄像头的帮助下缩短到几个小时就能协助公安人员快速破案抓获犯罪嫌疑人，让罪犯无所遁形。
2.利用人工智能"预测"犯罪，协助公安人员预防犯罪事件
社会犯罪事件频频上演，将犯罪嫌疑人缉拿归案是公安机构的本职工作，但是某种意义上而言维护治安，及时制止犯罪事情的发生更加值得重视，如何有效的预防犯罪事件的发生？这几乎成为了每个国家公安机构心头的焦虑。
那么AI摄像头是否能够协助公安人员预防犯罪事件发生呢？通过人工智能技术识别人的面部表情、行为识别以及步态分析，协助警察提前进行预测分析犯罪行为做好制止工作，AI摄像头的作用也十分极具想象力。
例如通过AI摄像头建立一个面部识别系统，根据每一天某人去过哪些地方、有哪些行为动作，给他设置犯罪风险评级，然后AI摄像头将预测结果告知警方。比如说，生活中一个人去买菜刀并不可疑，但是如果同一个人买完菜刀之后又同时去买了一把锤子和一个袋子，那么这个人的可疑评级就会因此上升，一旦分值超过警戒线，AI摄像头就会发出警报提醒公安部门密切关注此人，提前预判制止犯罪事件发生。
（二）身份核验类产品
身份核验类产品一般安装在各类场所的出入口位置，能够将采集的人像图片，与其所持有效身份证件的照片进行比对，不仅可有效核对人、证是否一致，还可将核对的身份信息与后台数据库碰撞比对，实现"黑名单"的实时报警，从而有效助力公安机关身份核查、刑事侦查、安全检查等工作，极大地提升工作效率，并降低警力投入。代表产品有海康威视的人证访客一体机、商汤科技的视图情报研判系统SenseTotem、旷视科技的人证核验一体机、海鑫科金的身份核验系列智能设备自助式人员信息查控闸机等。
（三）视频结构化类产品
该类产品通过对视频内容进行结构化处理，提供基于分析结果的以图搜图、画图搜索、实时轨迹追踪等功能。代表产品有商汤科技的视频结构化解析服务器SenseVideo-A、旷视科技的视频结构化系统、深醒科技的视频结构化分析管理系统等。随着信息化、大数据的纵深发展，以"数据+智能"为关键要素的现代化侦查打击模式不断形成完善，人工智能正在从意识到实战加快对传统侦查办案工作的"智能化改造"。人脸识别、虹膜识别、步态识别等人工智能技术将深刻改变公安机关抓捕犯罪嫌疑人的工作质态，融入犯罪倾向分析、案件特征分析等功能的人工智能系统，可以自动搜集各类信息数据并智能分析关联要素，侦查办案更加高效化、智慧化。
人工智能的发展，为构造智慧警务提供了有力条件，有利于拓展现代警务功能、促进警务机制改革和提升警务管理精细化水平。作为创新发展的强引擎，人工智能推动公安工作实现了更高水平的信息化、智能化和现代化。
（四）无人机产品
在反恐侦察中，无人机技术的发展为警方反恐提供了另一种可能：无人机可以迅速飞往暴恐区域，对目标情况进行306°立体化监控，将犯罪分子人数、规模等情况传回指挥中心，为反恐部署提供参考。同时无人机可以进行不间断的画面拍摄，并将犯罪分子动态实时传回指挥中心，配合公干干警进行迅速的抓捕行动。而且在事后对于恐怖分子或者疑犯进行抓捕或者甄别的时候，无人机高清晰的图像能够为警方提供手直观的宝贵资料。返回搜狐，查看更多
人工智能导论(5)——搜索策略(Search Strategy)
文章目录一、概述二、重点内容三、思维导图四、重点知识笔记1.概述1.1基本概念1.2状态空间图表示2.搜索过程及回溯策略3.盲目搜索3.1宽度优先搜索3.1深度优先搜索4.启发式搜索一、概述人工智能经典三大基本技术为：知识表示、推理、搜索策略。其中搜索直接关系到智能系统的性能与运行效率，搜索技术渗透在各种人工智能系统中。专家系统、自然语言理解、自动程序设计、模式识别、机器学习、信息检索和博弈等领域都广泛使用搜索技术。
为方便记忆和回顾，根据个人学习，总结人工智能基础知识和思维导图形成系列。
二、重点内容基本概念状态空间图表示方法盲目搜索启发式搜索三、思维导图四、重点知识笔记1.概述1.1基本概念求解一个问题时，涉及到两个方面：
问题的表示选择一个相对合适的求解方法问题求解的基本方法：
搜索法归约法归结法推理法产生式搜索就是找到智能系统的操作序列(如下棋走一步棋)的过程，是一种求解问题的一般方法。
1.2状态空间图表示概念
人工智能中把描述问题的有向图称为状态空间图，简称状态图。
状态图中的结点代表问题的一种格局，一般称为问题的一个状态；边表示两结点之间操作关系状态2↗操作1╱状态1——操作2——>状态3╲操作3↘状态4状态空间表示法
状态空间表示法是指用“状态”和“操作”组成的“状态空间”来表示问题求解的一种方法。
（1）状态state
描述问题求解过程中不同时刻下状况的一组变量或数组。
S=[s1,s2,...]例如：三个硬币的正反面状态
状态1：[正，正，正]状态2：[正，正，反]状态3：[正，反，反]等共8种状态（2）操作operator
操作表示引起状态变化的一组关系或函数。
例如：上述示例中的，给某个硬币翻面。
（3）状态空间statespace
用状态变量和操作符号，表示系统或问题。
示例：八数空间问题
初始状态：
31257846color{#888}egin{array}{|c|c|c|}hline3&1&2\hline5&&7\hline8&4&6\hlineend{array}35814276
目标状态：
12384765color{#888}egin{array}{|c|c|c|}hline1&2&3\hline8&&4\hline7&6&5\hlineend{array}18726345
状态集：数字在表格中的所有排法。
操作算子：空格上移、空格左移、空格下移、空格右移。
2.搜索过程及回溯策略搜索过程
从初始状态出发不断地、试探性地寻找路径达到目的或者“死胡同”回溯策略
遇到“死胡同”，就回溯到路径最近的父节点查看该节点是否还有其他子节点若有，沿着子节点继续搜索若无，继续回溯找到目标就成功退出搜索回溯搜索算法的术语说明
PS(pathstates)表：当前搜索路径的状态。如果找到了目标，PS就是解的路径。NPS(newpathstates)表：新路径状态表。待搜索的状态。NSS(nosolvablestates)表：不可解状态集，即“死胡同”状态表。记录无解的路径，遇到路径上的状态就立即排除。3.盲目搜索盲目搜索是指在问题的求解过程中，不运用启发性知识，需要进行全方位的搜索，而没有选择最优的搜索途径。这种搜索具有盲目性，效率较低，容易出现“组合爆炸”问题。
典型的盲目搜索有深度优先搜索和广度优先搜索。
3.1宽度优先搜索宽度优先搜索（Breadth-FirstSearch，BFS）又称为广度优先搜索。
宽度优先搜索是指:
从初始结点S0开始向下逐层搜索：在n层结点未搜索完之前，不进入n+1层搜索搜索路径示意图如下：
宽度优先搜索的复杂度
时间复杂度度：O(bn)指数空间复杂度度：O(bn)最坏为指数宽度优先搜索特点
时间空间复杂度都比较高搜索效率低可总可以找到目标节点，而且是最短路径节点3.1深度优先搜索深度优先搜索（Depth-FirstSearch，DFS）是一种一直向下的搜索策略：
从初始结点S0开始按生成规则生成下一级各子结点逐级“纵向”深入搜索，直至达到目标节点搜索路径示意图如下：
深度优先搜索的复杂度
时间复杂度度：O(bn)指数空间复杂度度：O(bn)线性深度优先搜索特点
需要较少的空间（只需要保存搜索树的一部分）可能搜索到了错误的路径（有些问题具有无限的搜索树，可能无法返回正确的路径）最终可能会陷入无限循环，不能给出答案或者找到一个路径很长，且不是最优的答案有界深度搜索和迭代加深搜索
对于深度比较大的情况，深度优先可能搜索需要很长的运行时间，而且可能得不到解答。一种比较好的问题求解方法是对搜索树的深度进行控制，即有界深度优先搜索方法。
深度优先搜索过程总体上按深度优先算法进行，但对搜索深度需要给出一个深度限制。当深度达到了限制深度时，如果还没有找到解答，就停止对该分支的搜索，换到另一个分支进行搜索。
4.启发式搜索利用与问题有关的启发信息进行搜索。
在搜索过程中，关键的一步是如何确定下一个要考察的节点，确定方法不同就形成了不同的搜索策略。如果在确定节点时能利用问题的启发信息，估计出节点的重要性，就可以在搜索时选择重要性高的节点。
估价函数
用于估计节点重要性的函数称为估价函数。其一般形式为：
f(x)=g(x)+h(x)f(x)=g(x)+h(x)f(x)=g(x)+h(x)
g(x)g(x)g(x)表示从初始节点到节点x，已经实际付出的代价h(x)h(x)h(x)表示从节点x到目标节点的最优路径的估计代价八数码问题的多种估价函数
最简单的估价函数：与目标相比，位置不符合的数字数量。较好的估价函数：各数字移动到目的位置所需移动距离的总和。第三种估价函数：对每一对逆转数字乘以一个倍数。第四种估价函数：将位置不符合的数字数目总和与3倍逆转数目相加。一般启发式图搜索算法（简记为A算法）
待搜索状态表按照f(x)进行排序。
A*算法
最小代价函数：f*(x)=g*(x)+h*(x)f*(x)——从初始状态到目标状态的最小代价g*(x)——从初始状态到x的最小代价h*(x)——从x到目标状态的最小代价估价函数f(x)=g(x)+h(x)如果满足以下条件，称为f*(x)的估价函数g(x)是g*(x)的估计，且g(x)>0h(x)是h*(x)的估计，且有：h(x)≤h*(x)使用f*(x)的估价函数对待搜索状态表按照f(x)进行排序的算法，称为A*算法。
在A*算法中：
g(x)笔记容易得到，随着更多搜索信息的获得，g(x)的值呈下降趋势h(x)的确定依赖于具体问题领域的启发性信息，其中h(x)≤h*(x)的限制十分重要，它可以保证A*算法都能找到最优解。个人总结，部分内容进行了简单的处理和归纳，如有谬误，希望大家指出，持续修订更新中。
修订历史版本见：https://github.com/hustlei/AI_Learning_MindMap
美国的人工智能情报系统，已经走到这一步
0分享至手机：13363832368固话：010-88430281微信：lhcq6666邮箱：lhcqzk@126.com点击进入，招募ing......编译：谭惠文、林启明2021年8月26日，美国兰德公司发布研究报告《评估人工智能系统在情报分析中的效用》（EvaluatingtheEffectivenessofArtificialIntelligenceSystemsinIntelligenceAnalysis）。报告介绍了人工智能系统在情报分析方面的作用，划分出该系统的四个功能类型，并强调AI技术在情报分析中的效用不仅取决于技术系统本身，更取决于系统的使用方式。因此，情报分析师在其中的作用非常重要。此外，还介绍了评估AI系统性能的几个指标，最后为该系统的进一步研发与应用提出建议。随着新技术的迅速发展普及以及信息社会带来的数据过剩，美国军方和情报界都非常关注如何将人工智能（AI）系统应用于情报分析，该系统的开发和部署也正在计划与筹备中。然而，在国家安全背景下，在情报分析中部署AI系统首先需要确认系统本身的能力，才能更有效地为情报与决策提供服务。报告主要内容一览1.人工智能情报系统的四个主要系统类型：自动分析、收集支持、评估支持和信息优先化；2.从用户使用与系统本身两个方面对“信息优先化系统”进行性能评估，认为：该系统功效不仅取决于系统本身的性能，还取决于系统的使用方式；3.为人工智能情报系统的设计、使用与发展提出意见和建议。内容主要编译自外文网站相关资料仅供学习参考，欢迎交流指正！文章观点不代表本机构立场1、情报周期情报周期指的是情报分析的环节与过程，每个情报分析环节都对应着相应的AI系统的性能，不同分析层次的情报任务所适用的AI系统也有所不同。本研究发现，传统的情报周期理论与人工智能参与的情报分析实践之间存在着不可避免的鸿沟。然而机遇与挑战并存，可以通过系统地分析情报分析师使用人工智能操作的具体过程，找到二者的融合点，进而改进情报分析模型，不断提升人工智能系统在情报分析中的效用。经Johnston改编的Treverton的“真实情报周期”示意2、AI系统分类人工智能情报系统的四个功能类别研究以情报周期作为AI情报分析系统的基本模型，并将AI情报分析系统的功能分为四类：自动分析、收集支持、评估支持和信息优先化（如下图所示）。在此基础上，研究定性分析了在该系统每一种功能类别所对应的子系统在运行中的影响因素。人工智能情报分析系统功能类别与情报周期的关系2.1自动分析系统自动分析（AutomatedAnalysis）系统指的是可在无人监督的情况下自动转换或丰富数据的工具，如：可转录、翻译和总结信号情报（SIGINT）的工具。通俗地说，任何可以对情报数据做出结论的系统都可以归到这一类别。这类系统的关键特征是，可以根据具体需求、以特定的方式将数据进行重组并以新的形式展示数据，而不是简单将全部情报数据进行罗列。2.2收集支持系统收集支持（CollectionSupport）功能为：可在已有可用信息基础上，优化指导未来情报收集的功能。该功能对应的系统如：利用信号情报发现或跟踪目标的系统。这类系统对摄像机的指向、情报、监视和侦察机的飞行位置，或哪条新线索被转发给相关人员的问题都有影响。2.3评估支持系统评估支持（EvaluationSupport）系统主要对应情报周期中的“评估”步骤，用于监控情报处理过程、评估情报产品的质量、判断情报产品是否符合该情报分析的优先事项。例如：根据国家情报优先框架（NIPF）对报告进行分类，并跟踪其中的优先事项。2.4信息优先化系统信息优先化（InformationPrioritization）系统旨在获取可用信息和分析师偏好，并将二者有效关联，从而提升情报分析师的工作效率。例如：将情报分析师的历史搜索或分析重点进行评级，为所有情报源进行标记，并推送适合该分析师情报。3、性能评估以信息优先化系统为例3.1从用户角度评估评估人工智能情报系统的性能，需要首先从用户、情报分析师的角度出发，有以下两个评估要点：一是，该系统是否存在浪费时间的现象，即占用了分析师的时间，却没有提供应有的情报分析效果。二是，该系统是否存在“错过有用信息”的现象，即没有收集到分析师需要的报告，导致情报产品出现缺失。这种现象相比前者更难量化。为此，本研究提出了一个定量模型，将信息优先化系统的性能与其影响联系起来，通过使用系统所投入的资源和错过检测所导致的风险来衡量系统性能。然而在实际工作中，情报的“有用性”并非是一个绝对的二元变量，而是反映一种程度或者表现为呈趋势分布。就是说，两份情报报告可能都有用，只是其中一份非常重要，另一份只是提供信息。这一特点，也为性能评估带来了更大的难度。3.2从系统性能角度评估人工智能情报系统的性能本身直接决定了用户的时间回报，即可以定量评估：分析师面对的情报数量增加两倍的时候，有效情报信息是只增加一倍，还是可以增加三倍。4、结论与建议4.1结论①人工智能情报系统评价标准若与实际优先级不匹配，会直接影响该系统的性能及其优化。因此，应在系统构建之前确定好评价指标。②系统的有效性及其衡量标准，不仅取决于系统本身的属性，还取决于如何使用系统。因此，决策者要考虑的一个关键问题是，在用于建立人工智能情报系统的资源外，用于情报分析任务的资源到底有多少。4.2建议①选择恰当的评价指标。这需要详细了解人工智能情报系统的使用方式，并选择能够反映这种使用成功的指标。②定期进行评估与调整。由于人工智能情报系统的分析环境即使在部署后还会继续变化与发展，因此系统评估必须作为定期维护的一部分继续进行。③发展并使用特定的专业术语。人工智能情报系统设计师拥有一套完善的衡量该系统性能的指标，将这些指标传播普及将有助于专家在设计新系统或维护现有系统的过程中的相互交流。④继续深入研究评估人工智能情报系统有效性的方法。学术plus授权转载回复关键字，获取相关主题精选文章热点专题：军民融合|一带一路|电磁武器|网络战|台海局势|朝鲜半岛|南海问题|中美关系大政方针：十三五|两会|国家战略|经济|军事|科技|科研|教育|产业|政策|创新驱动|信息化建设|中国制造|政策法规|产业快讯军民融合：民参军|协调创新|成果转化|军工混改|重大项目|国防工业|第三方评估前沿技术：人工智能|颠覆性技术|无人系统|机器人|虚拟现实|脑机接口|可穿戴设备|3D/4D打印|生物科技|精准医疗|智能制造|云计算|大数据|物联网|5G通讯|区块链|量子通信|量子计算|超级计算机|新材料|新能源|太赫兹|航天|卫星|北斗|航空发动机|高性能芯片|半导体元器件|科技前沿应用|创新科技装备发展：航空母舰|潜航器|水面舰艇|无人机|新型轰炸机|先进雷达|新型导弹|新型坦克|反导|高超声速武器|武装直升机|装备强军动态：军队改革|军事战略|人才培养安全纵横：综合安全|经济安全|军事安全|科技安全|信息安全|太空安全|发展安全|网络安全其他：未来战争|大国博弈|贸易战|国际新秩序|习近平|马化腾|马斯克|DARPA|兰德研究报告|潘建伟|梅宏|吴曼青|李德毅|施一公|金一南|顾建一|卢秉恒|邬江兴|王凤岭|邬贺铨|沈昌祥|名家言论|国防建设|外军动态其他主题文章陆续整理中，敬请期待······特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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1检索内容：
1.1检索工具
知网
图书馆主页
1.2检索词
人工智能
机器学习
深度学习
1.3检索步骤及检索结果
2课题分析：
人工智能的定义是“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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，可以理解为模仿人类与人类思维相关的认知功能的机器或计算机，如学习和解决问题。人工智能是计算机科学的一个分支，它感知其环境并采取行动，最大限度地提高其成功机会[9]。人工智能可以通过模拟人类的思维表现出很强的学习能力。
本报告的目的在于，了解人工智能的应用以及发展方向。
3检索内容：
3.1应用优势
人类总会不定时的犯错。然而，计算机如果编程正确，它们就不会犯这些错误。与人工智能，决策是根据先前收集的信息，应用一定的算法。因此，误差减少了，有可能以更高的精度达到精度。除此之外，人工智能还有很多应用优势。
1、减少冒险。我们可以通过开发一个人工智能机器人来克服人类的许多风险限制，而人工智能机器人反过来又可以为我们做有风险的事情。让它去火星，拆除炸弹，探索海洋的最深处，开采煤炭和石油，它可以有效地用于任何自然灾害或人为灾害。
2、帮助从事重复性工作。在我们的日常工作中，我们将执行许多重复的工作，如发送邮件、验证某些文档是否有错误等等。使用人工智能，我们可以有效地自动化这些平凡的任务。例子：在银行里，为了获得贷款，我们经常会看到许多文件的核对，这对于银行的所有者来说是一项重复的任务。用户和用户都可以通过使用自动化文档来加速用户的认知过程。
3、数字协助。一些高度发达的组织使用数字助理与用户交互，节省了人力资源的需求。数字助理也被用于许多网站提供用户想要的东西。我们可以和他们聊聊我们在找什么。有些聊天机器人的设计方式使得我们很难确定我们在和聊天机器人或人类聊天。
4、更快的决策。利用人工智能和其他技术，我们可以使机器比人类更快地做出决定，并更快地执行行动。在做决定的时候，人类会从情感上和实践上分析很多因素，但是人工智能机器会按照程序来工作，并以更快的方式交付结果。
3.2具体应用
人工智能领域在大数据背景下，数据爆炸式增长。在电子信息技术中应用人工智能，不仅可以帮助用户高效处理海量数可以帮助用户在短时间内提取有价值的数据。在人工智能的支持下，用户可以有针对性地做好数据采集和分析从而提高工作效率与质量。随着数据量的增长，各行业对数据采集、处理的要求越来越高，人工智能的优势明显。另外，用户可以利用人工智能，深入挖掘数据潜在价值[3]。以往的数据采集与处理工作是依靠人工来完成的具有动态性，再加上数据容易受到人为因素干扰，工作效率与质量难以提高。在电子信息技术中应用人工智能能够提高数据采集、分析和处理效率，对数据进行准确识别和分类，还能够为用户提供更优质的服务，从而满足多元化需求。
人工智能可以帮助自动化、加速和简化处理成倍增长的收集数据。对于地理空间情报，计算机视觉可帮助处理图像和视频数据流，并执行更复杂的人类如图像识别和分类。自然语言处理可以转换多种信号情报处理人工任务，包括语音到文本的转录、文本摘要和截获通信的语言翻译。
随着我国进入5G时代,制造业的智能化转型正在不断升级,信息技术与运营技术的深度融合为中药生产的智慧化发展指明了方向[6]。利用云平台超强的计算能力和存储能力,将拉曼光谱分析技术和深度学习等人工智能算法进行融合,能够实现中药生产全过程质量控制。首先,介绍了拉曼光谱分析技术的背景和优势、预处理方法、峰归属、特征波段提取和深度学习算法。在此基础上,对近年来拉曼光谱分析技术在中药鉴别、产地分类、含量测定、中药生产过程轨迹和终点控制中的应用进行归纳[10]。
在计算机网络中,往往存在着大量的、多样化的、具有较高内在价值的信息。相关网络管理者需要挖掘价值，维护整个时代的发展[2]。然而，在处理非线性问题时。人类工作效率往往是有限的，这对后续工作的开展极为不利。因此，相关人员可以借助人工智能进行学习。通过其特殊功能的使用。可以合理地解决非线性问题。整体工作效率可提高150%以上。这也是信息推理和分析的基本过程，真正实现了价值信息内容的全面挖掘[1]。
3.3发展方向
类的演变分为好多个阶段,同样,作为人工智能的根本,逻辑计算也经历了几个阶段的发展。一开始的原始人类懂得使用简单的石头、贝壳等实际物品来进行简单的运算,后来人们渐渐用数学的公式来进行各种问题的推算,计算机的发明是一个跨时代的产物，它将人类的运算能力大大提升,这也与人类文明发展到信息化时代相匹配，而作为计算机科学的一个分支,人工智能应运而生,各种智能化的机器人被发明出来,智能化时代即将到来,我相信在不久的将来,人工智能将逐步取代很多人类色,例如司机,医生,教师等等。
目前研究人工智能的主要方法包括：深度学习、深度强化学习、进化/群智计算、半/非监督训练、对抗式生成网络等等[8]。典型的应用领域包括复杂优化与仿真、语音/图像识别、自然语言处理、机器人技术、机器博弈、动态控制技术、大数据分析等等。中国人工智能的发展在不断加快，行业竞争也在不断加剧。由中国科研单位发表的关于人工智能的科研论文数量和申请专利数已经位居世界前列。目前在中国，语音和计算机视觉是国内人工智能市场最热门的两个方向，同时自动驾驶技术、智能金融、智慧医疗、人工智能教育、智能游戏等也在蓄势待发。此外，传统行业的公司也在积极引入人工智能，希望借助人工智能的力量赋能以提升自己在行业中的竞争力，以便在激烈的竞争过程中占得先机、立于不败之地。人工智能应用将加快落地，并加深与各行各业的深度互连，促使经济社会的各个领域向智能化推进[7]。
就目前的科技发展来看,未来的计算机将会朝着高效率、微体积、智能化处理数据的方向来发展。计算机诞生的时间并不长，但在这几十年的时间里,计算机以一个极快的速度进行更新换代,基本上每隔两三年都会进行一次比较大的更新,而计算机也的确变得越来越高效率。而智能手机的诞生就是智能化处理器与手机的巧妙结合，它不仅拥有手机的通话功能,更让每个人轻松地与世界进行联系,而智能化的设备在我们的身边孜孜不倦的帮我们处理各种事情，带给我们快乐。子物理在21世纪也-定会有更多的突破,而耐子化、籽化的计算机也可能会在以后的世界中出现,这又将会让我们进入一个更加智能化的人工智能时代,而人工智能也将帮人类处理更多的事情。
4总结
无论怎样的发展,未来的人工智能都会进入我们生活的方方面面,计算机的发展也进入了人工智能为核心的时代,如果人类突破了这个难关,这将在世界范围内的信息科学领域产生重大的意义,乃至对人类文明的发展都会有极大的作用。而人工智能的发展也是我国的一个契机,我们应该抓住这个机会,让科技创新成为我们未来的发展方向。未来的国家间的较量一定是综合国力的较量,而科学是第一生产力,大力发展科技,科教兴国，我们的道路-定更加光明。
引用
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[3]蒋海燕.人工智能技术在计算机网络技术中的应用研究[J].电脑知识与技术,2022,18(05):38-39.
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[5]赵一诺.人工智能在计算机网络安全管理中的应用[J].集成电路应用,2022,39(02):182-183.
[6]罗大伟.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用分析农业科技.信息科技.
[7]魏岳江.好莱坞科幻电影是否引领世界人工智能发展方向？[J].军工文化,2021(Z1):118-121.
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[9]李瀚宇.从中学生角度看人工智能发展方向[J].中国战略新兴产业,2018(08):63.
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