新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
人工智能实习报告（精选5篇）
人工智能实习报告1
人工智能作业
拥抱人工智能
学院：
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专业：
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拥抱人工智能
摘 要：介绍了人工智能的含义以及模式识别的领域。
关键词人工智能；模式识别；AlphaGo
1人工智能
1.1人工智能的含义
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。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。
我所理解的人工智能，就是如下五个定义。定义一：AI就是让人觉得不可思议的计算机程序。定义二：AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。定义三：AI就是与人类行为相似的计算机程序。定义四：AI就是会学习的计算机程序。定义五：AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程。如今人工智能的时代到来，给予了我们很大的便利。如智能图像理解软件Google照片、智能美图软件美图秀秀、只能搜索排序软件Google、智能出行自动驾驶软件滴滴优步司机、智能机器翻译软件有道翻译官等。
1.2人工智能的发展历史
迄今为之，人工智能诞生已有62年。1956年，JohnMcCarthy创造人工只能一次。1962年，IBM的阿瑟··萨缪尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲人跳棋高手。1987年到1993年现代PC的出现，让人工智能的寒冬再次降临。1997年IBM计算机“深蓝“成功击败世界顶级国际象棋高手之后，国际商用机器公司（IBM）又尝试一轮新的人机博弈。2016年AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。
1.3人工智能的复兴
人工智能的复兴可分为以下两次。第一次AI热潮由图灵测试掀起。艾伦.图灵是人工智能的开拓者，他所提出的图灵测试，直到今天仍然是我们判定一部机器是否具有人类智慧的重要手段。假如有一台宣称自己会\\\\\\\"思考\\\\\\\"的计算机，人们该如何辨别计算机是否真的会思考呢？一个好方法是让测试者和计算机通过键盘和屏幕进行对话，测试者并不知道与之对话的到底是一台计算机还是一个人。如果测试者分不清幕后的对话者是人还是机器，即，如果计算机能在测试中表现出与人等价，或至少无法区分的智能，那么，我们就说这台计算机通过了测试并具备人工智能。第二次AI热潮则由语音识别掀起。20世纪80年代到90年代的第二次AI热潮中，语音识别是当时最具代表性的几项突破性进展之一。今天我们拿出手机，使用苹果手机内置的语音输入法，或者使用中文世界流行的科大讯飞语音输入法，我们就可以直接对着手机说话以录入文字信息。技术上，科大讯飞的语音输入法可以达到每分钟录入400个汉字的输入效率，甚至还支持十几种方言输入。
1.4人工智能所带来的警示
AlphaGo带来的警示是：如果计算机可以在两年内实现大多数人预测要花20年或更长时间才能完成的进步，那么，还有哪些突破会以远超常人预期的速度来临？这些突破会不会超出我们对人工智能的想象，颠覆人类预想中的未来？我们已为这些即将到来的技术突破做好准备了吗？AI真的会让人类大量失业吗？哪种工作最容易被AI取代？这一系列的问题，都引起我们的思考。
1.5分析人工智能
人工智能的应用场景有：自动驾驶、智慧生活、智慧医疗、艺术创作、智慧金融、和人类同场竞技等。今天的人工智能还不能做什么？情感、审美、自我意识、跨领域的推理、抽象能力、常识等。人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力，这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
2识别模式
如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中模式识别就是计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。当我们人眼看到一幅画时，我们能够很清晰的知道其中哪里是动物，哪里是山，水，人等等，但是人眼又是如何识别和分辨的呢，其实很简单，人类也是在先验知识和对以往多个此类事物的具体实例进行观察的基础上得到的对此类事物整体性质和特点的认识的，并不是人类原本就有对这类事物的记忆，就好比婴孩时期的我们，并不知道什么是狗，什么是帅哥，什么是美女，但是随着我们的慢慢长大，我们观察的多了，见的多了，再加上过来人的经验指导，我们就知道的多了。其实，每一种外界的事物都是一种模式，人类平均每天都在进行着很多很多的各种各样的模式识别，人们对外界事物的识别，很大部分是把事物进行分类来完成的。而我们对事物进行辨别，就是模式识别。
2.1识别模式的主要方法
解决模式识别的方法主要有：模板匹配法，ANN法，基于知识的方法和基于数据的方法。基于知识的方法就是专家系统，句法识别就属于基于知识的，但是句法识别不常用。基于数据的方法也就是基于统计的方法，即依据统计原理来构造分类器，来对未知样本进行预测，这种学习过程是机器学习中研究最多的一个方向，也是模式识别采用的最主要方法。顾名思义，ANN也就是大名鼎鼎的神经网络。模式识别的研究范畴，存在两个极端，要么分类和特征之间的关系完全确定，要么完全随机。
2.2监督与无监督
简单来说，类别已定的就叫做有监督分类，反之就是无监督分类；前者因为我们有已知划分类别的训练样本来作为学习过程的“导师”，所以很多时候，有监督和无监督，又叫做有导师学习和无导师学习；
后者，在不知道要划分的是什么类别时，我们要做的工作是聚类（clustering），根据样本特征将样本聚成多少类，使属于同一类的样本在一定意义上是相似的，不同类之间的样本则有较大差异，通过聚类得到的类别也称作为聚类，但是通常在聚类中存在一个尺度问题，当设置的尺度不一样，得到的聚类也不一样。所以在很多无监督识别问题中，分类结果并不一定是唯一的，因此在没有特别指定的目的情况下，很难说哪种分类方案更合理。另外，用一种方法在一个样本集上完成了聚类分析，得到了若干个聚类，这种聚类结果只是数学上的一种划分，对应用的实际问题是否有意义，还需要结合更多更专业的知识来进行解释。
2.3识别模式应用
主要有：语音识别，说话人识别，OCR，复杂图像中特定目标的识别，根据地震勘探数据对地下储层性质的识别，利用基因表达数据进行癌症的分类等等。
2.4模式识别系统的构成
一个模式识别系统通常包括典型的四个部分（如下图）：对原始数据的获取和预处理，特征提取与特征选择，分来或聚类，后处理；以上四个部分，无论是监督的还是无监督的都共有的，可以说是整个系统的核心所在，也是模式识别学科的主要研究内容。
3总结与期望
AI来了，有思想的人生并不会因此而黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。机器带给人类的不是失业，而是更大的自由与更加个性化的人生体验。未来也将是一个人类和机器共存、协作完成各类工作的全新时代。正如谭铁牛院士在中科院第十九次院士大会上的报告《人工智能:天使还是魔鬼？》所说的那样，高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，这一把双刃剑，是天使还是魔鬼取决于人类自身。人工智能在天使手里是天使，在魔鬼手里就是魔鬼。因此我们有必要未雨绸缪形成合力，确保人工智能正面效应，确保人工智能造福于人类。
参考文献
[1]张学工，模式识别[M].北京:清华大学出版社,2000.1
[2]王万森.人工智能原理及其应用(第三版).电子工业出版社,2012
[3]百度百科：人工智能
人工智能实习报告2编辑：人工智能高一作文600字为范文网的会员投稿推荐，但愿对你的学习工作带来帮助。
在现如今科技高速发展的时代，人工智能技术越来越成熟，有人认为或许在不久的将来，许多职业将会被计算机所取代。以下是小编精心收集整理的人工智能高一作文600字，下面小编就和大家分享，来欣赏一下吧。
人工智能高一作文600字1推开想象的窗户，我看到那是一个风雨交加的夜晚，诺亚方舟载着一船的人，在风雨飘摇之中艰难地驶向未来远方的安身之地。但巨浪的冲击使诺亚方舟日渐残破，日渐衰退的承载力使仅存的人类不得不每日选择放弃几人的生命，将他们扔入海中，以保全剩下的人苟且生存。而选择的决定权，并不知在谁手中。
这阵扑面而来的海风让我陷入思考，这决定生死的掌舵人会是人类，还是当下发展迅速“前途无量”的计算机?
苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。
如果计算机像人类一样思考，拥有了人类的理性，势必会出现更多如Alphago一般的思维高手，更多如沃森一般的医疗助手，人类将在更多领域获得计算机的高效帮助。虽然未来的弊端难以揣测，但计算机始终缺失的一样东西，让主动权始终留在人类手中。
那便是人的感性，是人的价值观，是人的同情心。而当人类失去这些珍宝，像计算机一样思考时，才真正失去了选择生命的权力。在遥远的时代里，如果如计算机一般崇尚利益至上，只顾个人发展，普罗米修斯不会将火种带到人间，他会继续做至高无上的神祇，远离痛苦的刑罚，宙斯的折磨，但人却会在万古长夜中失去前进的希望;伯夷、叔齐断不会将近在眼前的皇位拱手让人，他们只会自相残杀同室操戈，最终社会动荡，血流漂杵，他们如此躲来了饿死于首阳山的命运，但也会因此两败俱伤自取毁灭，顺手搅乱一片净土的安宁。
而在当今现代，便不会有回望历史的举动，因为回忆无关利益与个人发展，便不会有诗词大会唤起人们对传统文化的热爱;不会有共同富裕，精准扶贫的目标，只因丢失了同情心，永远“目视前方”，生活在以个人为中心的狭小世界里，冷静地判断，无感地思考。
面对未来的荆棘与莫大的困境，失去价值观的人类，不会有苏轼的黄州突围，不会有庄子心灵上的飞翔，不会有陶渊明“采菊东篱下，悠然见南山”的自适。你看，“轰”的一声，他倒下了，成为一堆废铜烂铁，他的灵魂空无一物，一如他的面若枯槁。
回到开头的想象，如若计算机是掌舵的决策者，他必然会留下最有价值的人，使人类陷入短暂的惶恐，但是价值观使之从困境解脱，同情心使之携手共进，人类最终会发展到推翻计算机统计的地步，做自己的决策者。
但当决策者成为了这群像计算机一样思考的人类，他们会留下最有价值的人吗?不，从此再也没有什么能与个人的生存相比，他们争执着，推搡着，举起了武器，血雨腥风，无人生还。
人工智能高一作文600字2历史的齿轮不停地转动，人类的智慧在历史的灿烂星河里熠熠生辉，从人类诞生的这几千年里，不断地演变、进步、发明、创新。至如今，人类进入了一个史无前例的高发展时代——互联网时代。人们又将之称为人工智能时代。
在这样一个时代里，人们迎来了生活中不可或缺的一个朋友——人工智能。随着科技的进步，从阿法狗到小胖，再到日本的反人类女性机器人。这一产业的不断更新，创造了奇迹，书写了历史。
人工智能的出现无疑给人类带来了便利，人工智能可以帮忙打扫卫生，可以帮忙做实验，可以帮忙碌的父母照顾无人照看的孩子，在人工智能的研究上，人类还处于初级阶段，但我相信随着社会的进步，人类一定能够走到辉煌的彼岸，人工智能一定能够发展得越来越好。
然而人工智能所带来的不只是机遇，还有挑战。
在发展迅速的表象后面，人类还面临着“能源问题”“环境问题”，而其中最头痛的是如何处理人工智能与人类的关系。近年来啊，阿法狗打遍围棋界，凭借其高超精细的计算打败了一个又一个围棋大师。令人类惊叹，又令人类惶恐，并且有许多机器人在照顾孩子的时候打伤了孩子，让人类不得不去思考未来，假使智能发展到一定阶段，人类的命运又将何去何从?也许现在人工智能还是冰冷的机器，但是谁也不能保证他们会不会成为与人类一样有思想有感情的“人”，并与人类争夺地球的“居住权”。
日本的仿人类女性机器人，其外表与普通女性基本没有区别，他们甚至有细腻的皮肤，当这方面的人工智能发展到一定阶段，人类又将如何?
正因如此，人类才要不断地进化，不断地演变。几万年前我们的祖先还只是在森林里到处荡来荡去的猿人，然后我们祖先下到地上走出了丛林，拿起了工具，一步步进步演变，直到现在成为了现在的我们。而现在的我们面临着人工智能潜在的危险，更应该尽最大的努力让自己变得更加强大更加优秀。
人工智能所带来的机遇与挑战可能会促进人类的进步，我们要朝着未来努力前进，直到梦的远方，迎接一切机遇与挑战，成就自我。
人工智能高一作文600字3你知道阿尔法狗吗?它曾经在2016年3月15日的人机大赛中，战胜了顶尖的围棋手——李世石。你知道那个北京的龙泉寺研发的小机器人吗?它身高60厘米，身穿佛经佛法，能与人语音对话。
这些都是人工智能。如今，人工智能已经遍布全球，受到大力推广和人们的喜爱。它们已经影响到了我们的生活。
我们都说世间万物都有两面性。人工智能，亦是如此，有利也有弊。有人感到恐慌，担忧;有人看好人工智能，想继续推广与完善，争论不断。我认为，人工智能的利大于弊。
利
人工智能，随处可见：手机、电脑、电视……它们有着巨大的库存量，而里面的知识就更多了。就拿我们的作业来说，作业中，难免会出现不会做的题目，有些同学会选择问家长。家长会的，就直接解决了。那要是不会呢?那在没有人工智能的时候，岂不是要一本本书去翻阅，要挨家挨户去问吗?这时人工智能不仅为你提供了知识，还为你提供了不少的便利，也节省了许多时间。如今的快递，也受到了人工智能的影响，从人们手动将包裹分地区发放，到机器人来给它们分类了，节省的时间，也就更多了。
再来说说医疗——那可以让你不得不佩服人工智能了。几十万件病例，在以前，估计花上十几年才能看完，还得在这段时间中，无新的病例出现，那有些人还没有等到检查，就猝然离世了。现在呢，有了人工智能，可以将几十年的时间，迅速缩短为两三个月，医生直接开药就够了。大大的提高了工作的效率呀!
说到工作效率，更令人惊叹的工程建筑就更神奇了。以前需要搬砖的人、运转的人、砌砖的人、刷墙的人……既危险，又要消耗大量的人力和时间，几个月就能建好一栋楼都很不错了。又到了现在，刷墙机、运输机……都达到了一天可以盖一栋楼的程度了。
人工智能提高了工作效率，为我们生活提供了便利。
弊
人工智能取代人类来工作，这是大多数人担心的问题。
但，人工智能真的会取代所有人的工作吗?其实，对于这点不必担心，甚至恐慌或害怕。人工智能的大力推广，在短期内将会有大量的人失业。长期来看，我们会出现新的工作，如制造人工智能、创造新的人工智能、控制或操作人工智能……可以说，失业的问题快速的消失，仅是虚惊一场，不必恐慌。
接着，新的问题再次引发了争论：随着人工智能的发展，个人信息泄露越来越严重，几乎让你没有了隐私。这其实就要看你如何反应了。就像为什么有人买东西总能买到真货一样，如果你泄露的信息中，有你一买到假货就维权，那肯定没有敢卖给你假货了。
人工智能有利也有弊，但弊端是我们可以通过一些方法来避免的。人工智能的出现，为我们提升了生活环境，物质上的追求，创造了现在这样美好的时代。
我认为，人工智能利大于弊。
人工智能高一作文600字4还记得前段时间十分热门的节目——《开学第一课》吗?其中有一段是一位指速飞快的钢琴少年与一个智能钢琴机器人的“较量”，少年英才在速度上输給了人工智能，但在曲中情感格调上，却是完胜。著名的钢琴家郎朗总结道：人工智能本便是人的技术而创造的，机器永远无法代替人的思考。
随着科技不断地突飞猛进，社会舆论广大质疑：是否有一天人工智能将代替人类统治世界?——在我看来，这种说法大胆但欠妥。苹果公司总裁库克说过\\\"我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。”
没错，虽然计算机看起来快捷机敏，但实际是笨拙刻板的。如果它是一种生物，必定是目的性，功利心极强的。试想一下，如果一个人变成计算机一样，用带着目的性，功利心的眼光去看待周围的世界，从而失去了重要的价值观，会是多么可怕!
另外，人类像计算机一样思考，还会失去同情心。我们都很熟悉一个画面：当关闭或打开某个窗口时，屏幕上往往会弹出提示框，是或否。我们想要进行下一步操作，就必须做出抉择。而在那些思维局限于冗长的二进制编码中的人眼里，万物都是半真半假的。他们的目光从来不敢停留在“失踪儿童爱心施援站”的页面上，反而会流连于“您收到一个豪华礼包，点击领取”的广告栏上……
人工智能只是辅助我们生活得更理想舒适的工具，不要让我们思维的产物占领我们的思维，反客为主。不妨放开冰凉的金属键;不妨暂置无尽的二进制编码于角落;不妨卸下沉重的数据包;不妨……
不妨，用最初的真心面对世界，“人工智能”的磐石一放下，心中盛满的便是人性化的感动!
人工智能高一作文600字5人工智能发展到像人类一样思考，已是不可挽回的趋势，在我们有生之年必能实现。我们人类要想保持在地球上主宰的地位，最重要的是明确自己存在的价值，并怀有一颗充满爱的内心。
诚然，人工智能业已能够在某些领域超越人类，代替人类。阿尔法狗的棋技已经无人能敌。在阿尔法元的眼里，却不过如蝼蚁般孱弱。灵巧的上菜飞行器碰翻佳肴的概率比服务员还低;秒速过亿的分析机器人对投资风险的判断堪比数十年经验的交易员;甚至，在百年之后人工智能进化出感情中枢的前景，在科幻小说中不难看出端倪。
但是，看似强大的铁甲后隐藏着两个致命缺陷，也是人类独立于机器的最重要的两个杀手锏。一个叫做价值观，另一个叫做爱。
每个人都有价值观，这就像一盏明灯，是我们存在的意义。但机器没有。它们拥有的，只是所谓的“目标”，那是人类赋予它们的一切行动的原因与终点。而这种存在意义的畸形与缺失，导致的必然是毁灭。在江波的科幻巨著《银河之心》中，那“银河之心”便是人类创造的银河之最高成就，从恒星为“神经元”，以引力为“脑电波”，一个星云级的中枢。然而，自它诞生那一刻起，就被敌人灌输错误的价值观，为恶人所利用，最终毁于混战，命损一旦——至始至终，它都只是一个工具罢了。反观庄周，陶渊明，肉体的渺小，生活的贫乏又如何?他们是作为独立的个体活完一生的，他们的精神是永恒的。相比于“银河之心”，他们无疑更加伟大，因为他们明白，他们为了什么而存在。
单单有价值观，尚不足以称作完整的人类;或者说，在最异想天开的电影里，机器也是可以被赋予正常的价值观的。但它们就算用一千年，一万年也绝对学不会的，是爱。
爱，可以是男女之间的情意。若是机器人的逻辑，它绝不能理解焦仲卿与刘兰芝为什么要自杀殉情的。它定会想，他们何不私奔远走他乡，或是屈于现实，甚至暗杀了父母呢?因为它不明白，他们追求的哪只是一生的相依，而是永恒的忠贞啊。
爱，更重要的是对天下宇宙的善意与同情。《三体》的大结局里，人类最后的独苗，程心，本可以在三体人赠送的小宇宙里安度一生的。但她接到了来自宇宙深处的呼吁，希望各小宇宙的拥有者们归还物质，以便大宇宙的“重启”。程心，毅然放弃这小宇宙。对于大宇宙而言，不过是增多了千亿分之一的物质;但对于程心来说，是漂泊终生。任何机器人都是无心理解这样的行为的;但这便是程心对于全宇宙的爱。只有这样的爱才有可能促使如宇宙重启之大事。那些看似无所不能，只为自己所谓的“目标”而活的机甲，又怎么可能做到呢?
而当下，许多人却认不清自己体内最珍贵的爱与价值观，视之为一文不值，反倒用一生追求那些机器人几分钟便可掌握的能力，渴望以此获得金钱与名利。这样的人像机器一样思考，能力又不及真正的机器人，怎可能不被淘汰呢?因此，我们要明确存在的意义，点燃心中爱的火种，才能屹立于机甲之潮而不倒。
人工智能实习报告3（作者：蒲俊燃）
欧盟委员会4月8日发布人工智能伦理准则，以提升人们对人工智能产业的信任。通过人工智能伦理准则，既可以规范化运用人工智能技术，又能够增强大众对人工智能的信任，助推人工智能更好地为经济社会服务。（4月11日《人民日报》）
人工智能一度备受质疑，一是诸如智能技术取代传统岗位产生的就业危机，二是空前的科技革命诱发的社会恐慌。不可否认，技术革命必定有阵痛。短期而言，人工智能不可避免地取代了部分传统岗位，造成某些行业失业率攀升；长远来看，人工智能以其颠覆性技术冲击社会认知，甚至诱发人类生存危机。
不曾想，每一次科技革命，尤其是工业革命，无不饱受争议，但又无不驱动社会滚滚向前。第一次工业革命，蒸汽机车横空出世，马车等传统行业江河日下，社会怨声载道；第二次工业革命，电器产业蓬勃发展，蒸汽机车成为博物馆的珍藏；第三次科技革命，高新技术喷涌迸发，一系列产业被湮没在历史洪流中。谁曾想？达尔文的进化论不仅适用于自然界，同样适用于人类社会，适者方能生存。历史最终证明，饱受争议的工业革命都是成功的。
历史是惊人的相似，人工智能也“动了别人的奶酪”。拥有百万员工的工业帝国富士康，从2015年开始工业机器人逐步取代流水线作业员，工人失业率节节攀升；ETC忽如一夜春风来，遍布大江南北，端着铁饭碗的高速收费员被迫下岗；无人驾驶更是颠覆传统思维，随着5G时代的到来，或许司机也会如车夫一样镌刻在历史的印记中。
殊不知，诸如工业生产、高速收费和汽车驾驶等重复琐碎的工作，通过人工智能技术，可以提高作业效率、降低运营成本、解放劳动力。工业产品生产成本降低，进而提升社会大众购买力；ETC既提高了汽车通行速率，又减少了人力成本支出；无人驾驶进一步解放双手，又能减少交通事故发生频率。即便是被直接冲击的行业，也能迸发出更新的活力。
更何况，与第三次科技革命类似，人工智能对经济社会的影响是全方位的。谈就业，工业机器人维护员通过提升企业生产效率，获取更大的收入回报；车联网从业者在全新的领域大展拳脚，创造社会财富；VR、AR工程师更是在梦幻般的工作氛围中，让虚拟世界的财富梦想变为现实。论生活，之所以前者能够更好的就业，正是因为他们提升了生产效率，降低了生产成本，创造更高社会价值，增加了人均所享有的社会资源，进而为社会带来了更高效、便捷、美好的服务，低廉的价格让普罗大众共享科技红利，实现对美好科技生活的向往。
当然，不可回避，更无法回避，失业人群如何安置？首先是倒逼失业者修炼内功，向更高端的行业转移，例如富士康就有不少从流水线作业员向机器人维护员转型的成功案例；其次是外力助推，各地政府为了稳定就业，促进地方经济发展，会开展各类职业培训，并做起企业和员工的“红娘”；再者，自主创业也不失为一条好的出路，百花齐放的技术产业革命时期，催生的各类产业更是给予想作为、干作为、能作为的人才展现自我抱负的舞台。不可否定，只要是革命，必定有牺牲，人工智能革命也不例外，那么，对于有心无力的人员，政府也需要利用二次资源分配，给予帮助，让其共享变革红利。
另一方面，由于空前的人工智能科技革命诱发的社会恐慌，我想，历史已经给出了答案。在此前的工业革命中，新事物的产生令人应接不暇，冲击着传统的社会运转方式。但随着全新事物的出现，新的社会规则也会应运而生，各项法律法规也会逐步健全。例如工业之父泰勒，在变革新的社会生产方式之初，口诛笔伐者无数，但实践证明，其变革举措并未造成社会危害，更谈不上威胁人类生存。欧盟委员会发布的人工智能伦理准则就是最好的例证，随着人工智能技术的普及和完善，各项监督举措也相继出台，社会大众也无需过度恐慌人工智能。
倘若仍旧担忧“人工智能”兴替与否，不妨再次回首“工业革命”历史之镜。
人工智能实习报告4人工智能学习心得
通过开展《人工智能的历史、现状和未来》专题讨论会，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。这是一门富有挑战性的科学，它是机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟；
它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；它是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
蒸汽机时代、电气时代、信息时代、在到如今的人工智能时代，每一次科技的进步都会引领产业的变革。如今处于蓬勃发展期的人工智能时代，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，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技术突破，迎来了增长的高潮，全球科技企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制高点。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。从街边早餐店的微信支付到火车站的“刷脸”乘车、从帮助家人干活的扫地机器人到哄孩子玩耍的陪伴机器人，从人工翻译到机器翻译、从普通购物超市到阿里无人超市，从普通仓库管理到京东的无人仓库、……原本是学界尖端、专业的科学技术正在变成人们习以为常的“生活模样”。“先知先觉，后知后觉，不知不觉”。科技的进步有了大机器生产，代替了人类特别多的体力劳动，现在的人工智正往人类脑力劳动方面发展，人类已经有越来越多的岗位被替代。以后我们还可以做什么？
在社会治理上，也能看到人工智能的“身影”。如当前贵州省警方将天网工程与人工智能等技术相结合，通过“人脸识别”在茫茫人海中成功抓获逃犯。想必未来的治安团结会越来越好，人们都是知法守法的好公民。因为你无论走到哪，都能定位到你的位置，你无论化妆成什么样，人脸识别都能认出你，你会清醒的认识到只要犯罪，结果都会被抓。
在工业领域里，人工智能也应用的比较早了，只不过基本上都是专用人工智能，通用人工智能尚处于起步阶段。富士康自动化机器人生产线，机器人汽车组装生产线已实现“机器换人”。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能，人工智能在许多具体行业中的应用也才刚开始。“智能”、“智造”这是当下工业展会上主打的字样，这是未来发展的趋势所在。人工智能为传统企业带来新机遇，如我们的机床行业，如何从数控化的机床到智能化的机床，已经成为我们亟需处理的问题。我认为未来智能机床应具有更高速、更高精度。高速、高精加工技术可极大地提高效率,提高产品的质量和档次,缩短生产周期和提高市场竞争能力。智能化的机床应具有智能调校功能，智能机床依托传感器、机电一体化等技能，完成对加工的差错检测，并主动确定差错补偿值。智能化的机床应具有感知功能，智能机床能感知周围环境温度变化及压力变化，能感知工件和刀具的情况等，智能化的机床应具有网络功能，互相之间能组网，能传输实时信息到云服务，电脑手机等能实时监控等。
我认为未来衡器方面应是智能衡器。大厂家兼并整合小厂家，有核心技术带系统的淘汰无核心技术单一的，各大厂家各自有自己的云平台，通过各自云台远程监控秤，发出指令动作，实现真正意义上的无人值守。秤台制造方面应是机器人焊接生产线，应该和造汽车一样自动化程度很高，可极大地提高效率,提高产品的质量和档次,缩短生产周期和提高市场竞争能力。
我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
人工智能实习报告5人工智能在企业管理中的应用探究
刘佳辉
（河北大学管理学院唐山063000）
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
ApplicationofArtificialIntelligenceinEnterpriseManagement
LiuJiahui
(Tangshan063000，SchoolofManagement，HebeiUniversity)
ABSTRACT：Asoneofthebranchesofcomputerscience，artificialintelligenceisrecognizedasoneofthethreemostsophisticatedtechnologiesinthe21stcentury.Alongwiththereformandopeningupsince30yearsofeconomicandtechnologicalpowerofthecontinuousdevelopment，thetechnologyofartificialintelligenceinvariousfieldshasalsobeengreatlydeveloped.TheappearanceofunmannedsupermarketsinHangzhouhasbroughtthedevelopmentofAItoanunprecedentedstage.ThereisnodoubtthattherapiddevelopmentofsocietycannotbeseparatedfromthecontinuousprogressofAItechnology.Therefore，enterprisesshouldstrengthenthedevelopmentofartificialintelligencetechnologyandintegratethedevelopmentofartificialintelligencewiththeoperationandmanagementofenterprisestopromotethesustainabledevelopmentofenterprises.Therefore,thisarticlewillexploretheapplicationofartificialintelligencetechnologyinenterprisemanagement，hopingtocombineAIwithenterprisedevelopmentandprovidesomereferencefortherapiddevelopmentofenterprisesinChina.
Keywords：Artificialintelligence Businessmanagement EnterpriseDevelopment
引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将长期共存。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
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结尾：非常感谢大家阅读《人工智能实习报告（精选5篇）》，更多精彩内容等着大家，欢迎持续关注华南创作网「hnchuangzuo.com」，一起成长！
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人工智能与设计（1）：人工智能的发展和定义
本文是主题为“人工智能与设计”系列文章的第一篇，主要讲述现在人工智能的基础知识，enjoy~
今年年初出于个人兴趣，我开始了对人工智能的研究。为了更好理解人工智能和设计的关系，我开始学习机器学习、深度学习、Alexa开发等知识，从当初觉得人工智能只会让大部分设计师失业，到现在觉得人工智能只是一个设计的辅助工具，也算是成长了不少。
这次希望能将积累的知识写成一本电子书，没别的，因为字太多，更重要的是这样很酷。由写作时间可能太长，互联网每天都在变化，一些比较前沿的思考可能转眼成为现实，所以先把前四章陆续发出来。
前四章主要讲了现在人工智能的基础知识、底层设计、互联网产品设计以及人工智能与设计的关系，后面会通过3~4章详细分析人工智能对不同行业设计的影响，目前考虑的领域是室内设计、公共设计和服务设计。
人工智能的发展历史说起人工智能这词，不得不提及人工智能的历史。人工智能的概念主要由AlanTuring提出：机器会思考吗？如果一台机器能够与人类对话而不被辨别出其机器的身份，那么这台机器具有智能的特征。同年，AlanTuring还预言了存有一定的可能性可以创造出具有真正智能的机器。
说明：AlanTuring（1912.6.23-1954.6.7）曾协助英国军队破解了德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。因提出一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，被后人称为计算机之父和人工智能之父。
AI诞生1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的科学家正式确立了人工智能为研究学科。
2006年达特茅斯会议当事人重聚，左起：TrenchardMore、JohnMcCarthy、Marvin Minsky、OliverSelfridge、RaySolomonoff
第一次发展高潮（1955年—1974年）
达特茅斯会议之后是大发现的时代。对很多人来讲，这一阶段开发出来的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语。在众多研究当中，搜索式推理、自然语言、微世界在当时最具影响力。
大量成功的AI程序和新的研究方向不断涌现，研究学者认为具有完全智能的机器将在二十年内出现并给出了如下预言：
1958年，H.A.Simon，AllenNewell：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H.A.Simon：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”
1967年，MarvinMinsky：“一代之内……创造“人工智能”的问题将获得实质上的解决。”
1970年，MarvinMinsky：“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
美国政府向这一新兴领域投入了大笔资金，每年将数百万美元投入到麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、爱丁堡大学和斯坦福大学四个研究机构，并允许研究学者去做任何感兴趣的方向。
当时主要成就：
人工神经网络在30-50年代被提出，1951年MarvinMinsky制造出第一台神经网络机贝尔曼公式（增强学习雏形）被提出感知器（深度学习雏形）被提出搜索式推理被提出自然语言被提出首次提出人工智能拥有模仿智能的特征，懂得使用语言，懂得形成抽象概念并解决人类现存问题ArthurSamuel在五十年代中期和六十年代初开发的国际象棋程序，棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者机器人SHAKEY项目受到了大力宣传，它能够对自己的行为进行“推理”；人们将其视作世界上第一台通用机器人微世界的提出第一次寒冬（1974年—1980年）
70年代初，AI遭遇到瓶颈。研究学者逐渐发现，虽然机器拥有了简单的逻辑推理能力，但遭遇到当时无法克服的基础性障碍，AI停留在“玩具”阶段止步不前，远远达不到曾经预言的完全智能。由于此前的过于乐观使人们期待过高，当AI研究人员的承诺无法兑现时，公众开始激烈批评AI研究人员，许多机构不断减少对人工智能研究的资助，直至停止拨款。
当时主要问题：
计算机运算能力遭遇瓶颈，无法解决指数型爆炸的复杂计算问题常识和推理需要大量对世界的认识信息，计算机达不到“看懂”和“听懂”的地步无法解决莫拉维克悖论无法解决部分涉及自动规划的逻辑问题神经网络研究学者遭遇冷落说明：莫拉维克悖论：如果机器像数学天才一样下象棋，那么它能模仿婴儿学习又有多难呢？然而，事实证明这是相当难的。
第二次发展高潮（1980年—1987年）
80年代初，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，人工智能研究迎来了新一轮高潮。在这期间，卡耐基梅隆大学为DEC公司设计的XCON专家系统能够每年为DEC公司节省数千万美金。日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。其目标是造出能够与人对话、翻译语言、解释图像、能够像人一样推理的机器。其他国家也纷纷作出了响应，并对AI和信息技术的大规模项目提供了巨额资助。
说明：专家系统是一种程序，能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。由于专家系统仅限于一个很小的领域，从而避免了常识问题。“知识处理”随之也成为了主流AI研究的焦点。
当时主要成就：
专家系统的诞生AI研究人员发现智能可能需要建立在对分门别类的大量知识的多种处理方法之上BP算法实现了神经网络训练的突破，神经网络研究学者重新受到关注AI研究人员首次提出：机器为了获得真正的智能，机器必须具有躯体，它需要有感知、移动、生存，与这个世界交互的能力。感知运动技能对于常识推理等高层次技能是至关重要的，基于对事物的推理能力比抽象能力更为重要，这也促进了未来自然语言、机器视觉的发展。第二次寒冬（1987年—1993年）
1987年，AI硬件的市场需求突然下跌。科学家发现，专家系统虽然很有用，但它的应用领域过于狭窄，而且更新迭代和维护成本非常高。同期美国Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，个人电脑的理念不断蔓延；日本人设定的“第五代工程”最终也没能实现。人工智能研究再次遭遇了财政困难，一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。
当时主要问题：
受到台式机和“个人电脑”理念的冲击影响商业机构对AI的追捧和冷落，使AI化为泡沫并破裂计算机性能瓶颈仍无法突破仍然缺乏海量数据训练机器第三次发展高潮（1993年至今）
在摩尔定律下，计算机性能不断突破。云计算、大数据、机器学习、自然语言和机器视觉等领域发展迅速，人工智能迎来第三次高潮。
摩尔定律起始于GordonMoore在1965年的一个预言，当时他看到因特尔公司做的几款芯片，觉得18到24个月可以把晶体管体积缩小一半，个数可以翻一番，运算处理能力能翻一倍。没想到这么一个简单的预言成真了，下面几十年一直按这个节奏往前走，成为了摩尔定律。
主要事件：
1997年：IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫2005年：Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖；2006年：GeoffreyHinton提出多层神经网络的深度学习算法；EricSchmidt在搜索引擎大会提出“云计算”概念2010年：SebastianThrun领导的谷歌无人驾驶汽车曝光，创下了超过16万千米无事故的纪录2011年：IBMWaston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖金得主BradRutter和连胜纪录保持者KenJennings；苹果发布语音个人助手Siri；NestLab发布第一代智能恒温器Nest。它可以了解用户的习惯，并相应自动地调节温度2012年：Google发布个人助理GoogleNow2013年：深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展2014年：微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手Cortana；百度发布DeepSpeech语音识别系统2015年：Facebook发布了一款基于文本的人工智能助理“M”2016年：GoogleAlphaGo以比分4:1战胜围棋九段棋手李世石；Chatbots这个概念开始流行；Google发布为机器学习定制的第一代专用芯片TPU；Google发布语音助手Assistant2017年：AlphaGO在围棋网络对战平台以60连胜击败世界各地高手；Google开源深度学习系统Tensorflow1.0正式发布；GoogleAlphaGo以比分3:0完胜世界第一围棋九段棋手柯洁；默默深耕机器学习和机器视觉的苹果在WWDC上发布CoreML，ARKit等组件；Google发布了ARCoreSDK；百度AI开发者大会正式发布Dueros语音系统，无人驾驶平台Apollo1.0自动驾驶平台；华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970；iPhoneX配备前置3D感应摄像头(TrueDepth)，脸部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功能；配备的A11Bionic神经引擎使用双核设计，每秒可达到运算6000亿次很多专家学者对此次人工智能浪潮给予了肯定，认为这次人工智能浪潮能引起第四次工业革命。人工智能逐渐开始在保险，金融等领域开始渗透，在未来健康医疗、交通出行、销售消费、金融服务、媒介娱乐、生产制造，到能源、石油、农业、政府……所有垂直产业都将因人工智能技术的发展而受益，那么我们现在讲的人工智能究竟是什么？
人工智能是什么？在60年代，AI研究人员认为人工智能是一台通用机器人，它拥有模仿智能的特征，懂得使用语言，懂得形成抽象概念，能够对自己的行为进行推理，它可以解决人类现存问题。由于理念、技术和数据的限制，人工智能在模式识别、信息表示、问题解决和自然语言处理等不同领域发展缓慢。
80年代，AI研究人员转移方向，认为人工智能对事物的推理能力比抽象能力更重要，机器为了获得真正的智能，机器必须具有躯体，它需要感知、移动、生存，与这个世界交互。为了积累更多推理能力，AI研究人员开发出专家系统，它能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。
1997年，IBM的超级计算机深蓝在国际象棋领域完胜整个人类代表卡斯帕罗夫；相隔20年，Google的AlphaGo在围棋领域完胜整个人类代表柯洁。划时代的事件使大部分AI研究人员确信人工智能的时代已经降临。
可能大家觉得国际象棋和围棋好像没什么区别，其实两者的难度不在同一个级别。国际象棋走法的可能性虽多，但棋盘的大小和每颗棋子的规则大大限制了赢的可能性。深蓝可以通过蛮力看到所有的可能性，而且只需要一台计算机基本上就可以搞定。相比国际象棋，围棋很不一样。围棋布局走法的可能性可能要比宇宙中的原子数量还多，几十台计算机的计算能力都搞不定，所以机器下围棋想赢非常困难，包括围棋专家和人工智能领域的专家们也纷纷断言：计算机要在围棋领域战胜人类棋手，还要再等100年。结果机器真的做到了，并据说AlphaGo拥有围棋十几段的实力（目前围棋棋手最高是9段）。
那么深蓝和AlphaGo在本质上有什么区别？简单点说，深蓝的代码是研究人员编程的，知识和经验也是研究人员传授的，所以可以认为与卡斯帕罗夫对战的深蓝的背后还是人类，只不过它的运算能力比人类更强，更少失误。而AlphaGo的代码是自我更新的，知识和经验是自我训练出来的。与深蓝不一样的是，AlphaGo拥有两颗大脑，一颗负责预测落子的最佳概率，一颗做整体的局面判断，通过两颗大脑的协同工作，它能够判断出未来几十步的胜率大小。所以与柯洁对战的AlphaGo的背后是通过十几万盘的海量训练后，拥有自主学习能力的人工智能系统。
这时候社会上出现了不同的声音：“人工智能会思考并解决所有问题”、“人工智能会抢走人类的大部分工作！”“人工智能会取代人类吗？”那么已来临的人工智能究竟是什么？
人工智能目前有两个定义，分别为强人工智能和弱人工智能。
普通群众所遐想的人工智能属于强人工智能，它属于通用型机器人，也就是60年代AI研究人员提出的理念。它能够和人类一样对世界进行感知和交互，通过自我学习的方式对所有领域进行记忆、推理和解决问题。这样的强人工智能需要具备以下能力：
存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力规划能力学习能力使用自然语言进行交流沟通的能力将上述能力整合起来实现既定目标的能力说明：以上结论借鉴李开复所著的《人工智能》一书。
这些能力在常人看来都很简单，因为自己都具备着；但由于技术的限制，计算机很难具备以上能力，这也是为什么现阶段人工智能很难达到常人思考的水平。
由于技术未成熟，现阶段的人工智能属于弱人工智能，还达不到大众所遐想的强人工智能。弱人工智能也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，例如AlphaGo，它自身的数学模型只能解决围棋领域的问题，可以说它是一个非常狭小领域问题的专家系统，以及它很难扩展到稍微宽广一些的知识领域，例如如何通过一盘棋表达出自己的性格和灵魂。
弱人工智能和强人工智能在能力上存在着巨大鸿沟，弱人工智能想要进一步发展，必须具备以下能力：
跨领域推理拥有抽象能力“知其然，也知其所以然”拥有常识拥有审美能力拥有自我意识和情感说明：以上结论借鉴李开复所著的《人工智能》一书。
在计算机理念来说，人工智能是用来处理不确定性以及管理决策中的不确定性。意思是通过一些不确定的数据输入来进行一些具有不确定性的决策。从目前的技术实现来说，人工智能就是深度学习，它是06年由GeoffreyHinton所提出的机器学习算法，该算法可以使程序拥有自我学习和演变的能力。
机器学习和深度学习是什么？机器学习简单点说就是通过一个数学模型将大量数据中有用的数据和关系挖掘出来。机器学习建模采用了以下四种方法：
监督学习与数学中的函数有关。它需要研究学者不断地标注数据从而提高模型的准确性，挖掘出数据间的关系并给出结果。非监督学习与现实中的描述（例如哪些动物有四条腿）有关。它可以在没有额外信息的情况下，从原始数据中提取模式和结构的任务，它与需要标签的监督学习相互对立。半监督学习，它可以理解为监督学习和半监督学习的结合。增强学习，它的大概意思是通过联想并对比未来几步所带来的好处而决定下一步是什么。目前机器学习以监督学习为主。
深度学习属于机器学习下面的一条分支。它能够通过多层神经网络以及使用以上四种方法，不断对自身模型进行自我优化，从而发现出更多优质的数据以及联系。
目前的AlphaGo正是采用了深度学习算法击败了人类世界冠军，更重要的是，深度学习促进了人工智能其他领域如自然语言和机器视觉的发展。目前的人工智能的发展依赖深度学习，这句话没有任何问题。
人工智能基础能力在了解人工智能基础能力前，我们先聊聊更底层的东西——数据。计算机数据分为两种，结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指具有预定义的数据模型的数据，它的本质是将所有数据标签化、结构化，后续只要确定标签，数据就能读取出来，这种方式容易被计算机理解。非结构化数据是指数据结构不规则或者不完整，没有预定义的数据模型的数据。非结构化数据格式多样化，包括了图片、音频、视频、文本、网页等等，它比结构化信息更难标准化和理解。
音频、图片、文本、视频这四种载体可以承载着来自世界万物的信息，人类在理解这些内容时毫不费劲；对于只懂结构化数据的计算机来说，理解这些非结构化内容比登天还难，这也就是为什么人与计算机交流时非常费劲。
全世界有80%的数据都是非结构化数据，人工智能想要达到看懂、听懂的状态，必须要把非结构化数据这块硬骨头啃下来。学者在深度学习的帮助下在这领域取得了突破性成就，这成就为人工智能其他各种能力奠定了基础。
如果将人工智能比作一个人，那么人工智能应该具有记忆思考能力，输入能力如视觉、听觉、嗅觉、味觉以及触觉，以及输出能力如语言交流、躯体活动。以上能力对相应的术语为：深度学习、知识图谱、迁移学习、自然语言处理、机器视觉、语音识别、语音合成（触觉、嗅觉、味觉在技术研究上暂无商业成果，躯体活动更多属于机器人领域，不在文章中过多介绍）
简单点说，知识图谱就是一张地图。它从不同来源收集信息并加以整理，每个信息都是一个节点，当信息之间有关系时，相关节点会建立起联系，众多信息节点逐渐形成了图。知识图谱有助于信息存储，更重要的是提高了搜索信息的速度和质量。
迁移学习把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。由于大部分领域都没有足够的数据量进行模型训练，迁移学习可以将大数据的模型迁移到小数据上，实现个性化迁移，如同人类思考时使用的类比推理。迁移学习有助于人工智能掌握更多知识。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，它是人工智能的耳朵-语音识别和嘴巴-语音合成的基础。计算机能否理解人类的思想，首先要理解自然语言，其次拥有广泛的知识，以及运用这些知识的能力。自然语言处理的主要范畴非常广，包括了语音合成、语音识别、语句分词、词性标注、语法分析、语句分析、机器翻译、自动摘要等等、问答系统等等。
机器视觉通过摄影机和计算机代替人的眼睛对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步对图像进行处理。这是一门研究如何使机器“看懂”的技术，是人工智能最重要的输入方式之一。如何通过摄像头就能做到实时、准确识别外界状况，这是人工智能的瓶颈之一，深度学习在这方面帮了大忙。现在热门的人脸识别、无人驾驶等技术都依赖于机器视觉技术。
语音识别的目的是将人类的语音内容转换为相应的文字。机器能否与人类自然交流的前提是机器能听懂人类讲什么，语音识别也是人工智能的最重要输入方式之一。由于不同地区有着不同方言和口音，这对于语音识别来说都是巨大的挑战。目前百度、科大讯飞等公司的语音识别技术在普通话上的准确率已达到97%，但方言准确率还有待提高。
目前大部分的语音合成技术是利用在数据库内的许多已录好的语音连接起来，但由于缺乏对上下文的理解以及情感的表达，朗读效果很差。现在百度和科大讯飞等公司在语音合成上有新的成果：16年3月百度语音合成了张国荣声音与粉丝互动；17年3月本邦科技利用科大讯飞的语音合成技术，成功帮助小米手机实现了一款内含“黑科技”的营销活动H5。它们的主要技术是通过对张国荣、马东的语音资料进行语音识别，提取该人的声纹和说话特征，再通过自然语言处理对讲述的内容进行情绪识别，合成出来的语音就像本人在和你对话。新的语音合成技术不再被数据库内的录音所限制语言和情感的表达。
经过多年的人工智能研究，人工智能的主要发展方向分为：计算智能、感知智能、认知智能，这一观点也得到业界的广泛认可。
计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。有学者认为，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高。机器借助大自然规律的启示设计出具有结构演化能力和自适应学习能力的智能。计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分，神经网络和遗传算法的出现，使得机器的运算能力大幅度提升，能够更高效、快速处理海量的数据。计算智能是人工智能的基础，AlphaGo是计算智能的代表。
感知智能是以视觉、听觉、触觉等感知能力辅助机器，让机器能听懂我们的语言、看懂世界万物。相比起人类的感知能力，机器可以通过传感器获取更多信息，例如温度传感器、湿度传感器、红外雷达、激光雷达等等。感知智能也是人工智能的基础，机器人、自动驾驶汽车是感知智能的代表。
认知智能是指机器具有主动思考和理解的能力，不用人类事先编程就可以实现自我学习，有目的推理并与人类自然交互。人类有语言，才有概念、推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现，机器实现以上能力还有漫长的路需要探索。
在认知智能的帮助下，人工智能通过发现世界和历史上海量的有用信息，并洞察信息间的关系，不断优化自己的决策能力，从而拥有专家级别的实力，辅助人类做出决策。认知智能将加强人和人工智能之间的互动，这种互动是以每个人的偏好为基础的。认知智能通过搜集到的数据，例如地理位置、浏览历史、可穿戴设备数据和医疗记录等等，为不同个体创造不同的场景。认知系统也会根据当前场景以及人和机器的关系，采取不同的语气和情感进行交流。
假如能像设想的一样实现认知智能，那么底层平台必须足够宽广和灵活，以便在各领域甚至跨领域得到应用。因此研发人员需要从全局性出发，打造这个健壮的底层平台，它应该包括机器学习、自然语言处理、语音和图像识别、人机交互等技术，便于上层应用开发者的开发和使用。
下一篇文章会从设计底层平台的角度来阐述个人的思考。
阅读资料：1、人工智能史
https://zh.wikipedia.org/wiki/人工智能史AlanTuringhttps://zh.wikipedia.org/wiki/艾伦·图灵科普AI之60年前的达特茅斯会议与AI缘起https://tech.163.com/16/0313/12/BI1P1CLI00094P0U.html2、人工神经网络
https://baike.baidu.com/item/人工神经网络
3、深度学习
https://baike.baidu.com/item/深度学习
4、自然语言
https://baike.baidu.com/item/自然语言
5、TensorFlow
https://baike.baidu.com/link?url=dO_lFqvg6FQLYVaQKcwnlol1noc-EgdfIGbG6pQUo481iBQQkXSC8ZtFdAZ7II2SXyvG-mrTu34UuRFGdb0xvu2gmiZL02Sm6X4zOKiJrJ_
6、知识图谱
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-03-20
7、《人工智能》-李开复、王咏刚著
https://item.jd.com/12169266.html
8、小米《奇葩说》花式广告大赛
http://w.benbun.com/xiaomi/koubo/?state=d81c977eeb74e8d8783dc94e39fe1972&code=1abbb176039771a76583804409fb3354
以上就是第一章的内容。
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作者：薛志荣（微信公众号：薛志荣），百度交互设计师，二年级生
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