如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
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人工智能在计算机信息技术中应用
人工智能在计算机信息技术中应用时间：2023-05-2421:11:28
【摘要】计算机技术的不断提升，推动了人工智能技术的快速发展，并且在各个行业领域中得到广泛应用。本文以文献对比法和理论分析法，对人工智能系统发展现状及应用优势进行分析，从系统安全管理、网络管理及其评价、数据挖掘等方面进行分析，提出了针对性的解决和控制措施，期望能够给同领域的技术人员提供一定理论支撑。
【关键词】人工智能；计算机；信息技术
90年代初，计算机只能单机或局域网操作，还不能上网。随着互联网的出现催生了计算机信息技术的发展。在万物互联互通，世界瞬息万变的时代，我们生活的世界在信息网络中实现了人与物、物与物、机与物的互相连接。计算机正向人脑方向发展，逐渐具备人脑的学习、思考、存储、记忆等功能。最近十几年，计算机智能化、人工智能神经网络等研究进入了高潮。让计算机实现人的听觉、视觉等识别能力是人工智能化研究中面临的重大挑战。随着人工智能技术与多媒体、数据库等技术逐渐结合，计算机变得越来越高效、智能。目前，全世界都对人工智能技术高度关注。为了提高国家的实力，实现科技兴国的目标，我国加大了在人工智能方面的投入力度及政策扶持。随着通信技术和数字化技术的快速发展，网上的信息量越来越多，这已成为一个值得我们关注的问题。如何使用智能方法识别并处理这些信息（包括文字，图像，语音等）已成为目前信息技术领域的一大难题。人工智能指通过计算机模仿人类大脑的思维过程和智能行为，从而使机器完成人工智能化。采取人工智能技术，可模拟人类的思维和处理问题方式，对所需要的专业及工作环境进行模拟和编程，进而代替人工解决实际问题，实现工作系统的智能化运行。要实现这些功能不仅需要理论基础，还要有技术和方法。从应用的优势看，人工智能技术在计算机网络系统中的应用可有效提升模糊信息数据的处理效率，其中最为典型的代表即对模糊数据处理时实现分级管理，同时人工智能的应用不仅能降低成本，还能推进计算机网络系统的智能化发展。因此，本文将重点分析人工智能在计算机信息技术中的优势及具体的应用。
1人工智能技术基本概念及应用优势
人工智能的前身是计算机信息技术，是一种让计算机模拟人的思维来完成相关任务的新的技术。计算机通过程序来模拟人的学习、推理、思考、规划等一些思维过程和智能行为。它是信息技术发展到一定阶段革命性的产物，加快了社会的技术进步。人工智能技术的使用能让计算机在执行程序时记忆并优化组合各种程序，使计算机不再简单依靠人的指令，而是效仿人类大脑思考过程，通过精确地分析和计算得到最优的结果。随着信息时代的到来，计算机网络技术取得了长足的发展，人工智能技术的应用也得到一定提升。随着人工智能的应用越来越频繁，数据处理的效率得到了有效提升，网络的稳定运行也得到了保障。一般情况下，计算机信息技术中人工智能的应用优势大概有以下几个方面：1）模糊信息数据的处理效率能够得到高效提升，这都依赖于人工智能系统。在大数据时代，最具典型的是数据信息的多样化处理，不仅要能拓宽使用类型，同时还要将数据处理的信息内容涵盖多个领域。人工智能技术不仅有效解决目前存在的矛盾问题，同时能够在分级管理过程中，将处理后的数据信息进行优化，实现处理后数据信息的等级划分，进而使数据处理信息的水平得到快速提高，为计算机网络信息技术的高效稳定发展奠定良好的基础。2）成本的降低，有赖于人工智能的应用。在人工智能中电子信息技术得到了广泛应用，这种应用没有很高的成本。电子信息技术是运用高速的算法，对大量的数据进行运算，而且具有相当高的效率。人工智能具有使用方便，数据处理速度快、精度高等特点。在网络中应用人工智能技术能够减少资源浪费，有效整合信息和数据，提升计算机的运行速度，进而降低了成本，这样就可以得到更大的经济效益。3）计算机网络系统发展到今天，人工智能的应用起到了很大的作用。人工智能是一个新的领域，它应用到计算机网络系统中，可以对信息进行深度挖掘，整合大量的信息数据，有效地提高了计算机的网络技术水平，提升数据信息的辨识度。在数据的搜集、处理及应用等过程中，为保证数据信息的精确性，完善计算机系统智能化发展具有积极意义。4）人工智能的应用有助于创新。经济社会发展到今天，需要变革和创新，尤其是科技的创新，极大地改变了人们的生活。特别是近二十年，电子信息技术的高速发展带动了人工智能的进步。同时人工智能系统所具备的精准、高效、省时等优点，对电子信息技术发展又有着促进作用。这两年全球范围的疫情，极大地改变了人们的生活方式，充分利用大数据、云计算系统，可以推动社会发展向数字化转型。
2人工智能在计算机信息技术中的标准化应用
2.1人工智能在计算机信息安全管理中的应用
在计算机网络安全中，人工智能的应用越来越广。例如，智能防火墙技术。与普通的计算机防御系统相比，智能防火墙的优势还是很明显的。它可使用智能识别技术对数据信息进行及时有效处理，根据先使用原则，采取概率以及分析记忆的方法，这样可以降低计算机在检查过程中的计算失误，提高发现网络有害数据的概率。在计算机网络安全管理入侵检测的环节中，智能防火墙技术的应用对计算机信息技术的安全具有深远的影响，也是实施防火墙技术的关键。另外，人工智能技术是建立智能邮件清理系统的核心，可及时有效地甄别无用的邮件信息，并能够及时、全面、高效地处理掉无效、有害的邮件，有效地监测系统软件和客户的邮件信息，对用户的信息安全不会产生影响，进而使邮件系统达到安全、稳定。人工智能的迅猛发展，带动计算机信息技术的进步，使网络管理更加智能化。例如，可借助人工智能技术中的专家处理软件或系统，对问题进行及时解决和控制，使计算机网络系统时时都处在安全监测和维护状态中，这样会大大降低管理的难度，也会增加网络管理的精确度，对人工智能技术的有效应用及计算机网络信息处理系统的优化起到重要作用。依据人工智能的理论以及专家系统的支持，人工智能在计算机信息系统的处理中得到了广泛应用。人工智能技术的应用，不仅涉及计算机应用程序，同时还可对经验及相关知识进行有效积累，汇集相关专家资源，通过专家处理系统，开展确定性的推理分析，对优化确定性的逻辑理论，构建逻辑性的思维体系等具有重要意义。
2.2人工智能在计算机辅助管理中的应用
目前在现代化管理中，计算机辅助管理已得到了广泛应用。人工智能技术在计算机管理中的使用是一种辅助化的管理模式，其基础理论为认知学，可通过知识形式对管理理论、管理思想进行优化，通过对学习形式的表达和对知识体系的形式化分析，促进问题解决思路和解决方案的落地实现。在人工智能处理系统中建立的基础是知识库。计算机辅助管理依靠知识库，根据某个事实，依据一定的规则来对知识库和管理的内容进行表达。人工智能在生活中的应用及作用见下表1。人工智能自诞生以来，理论和技术都在日益成熟，应用领域也在不断扩大。例如，智能物联网系统、工业机器人4.0、无人驾驶汽车的应用、智能的安保系统、智能家居系统、智慧医疗系统、智能教育系统、智能金融、智能农业等。智能化在我们的生活中无处不在。人工智能是未来世界发展的方向，将人们从传统行业的体力劳动中解放出来。
2.3人工智能在计算机数据挖掘系统中的应用
所谓数据挖掘技术，是将计算机用于数据搜索的过程。数据挖掘技术大致分为三个阶段，最初为数据源的收集，其次是将这些数据源进行处理，最后将有效的数据源进行应用。在处理数据的过程中，会用到数据挖掘技术来进行信息收集，因信息内容的不同，数据处理也会不断改变。这样通过数据处理技术逐步建立数据库。人工智能的基础是数据库，与普通的数据控制技术相比，当数据控制技术与人工智能技术融合，利用人工智能技术将数据挖掘技术广泛应用到社会各个方面。用户通过使用计算机得到自己需要的相关信息，这样减少了工作量，提高了效率，另一方面计算机可以对信息进行分类保存，防止信息丢失。在信息时代，如果按照传统的计算机信息处理方式将耗时耗力，也不一定能够达到预想的效果。这时，将人工智能应用到计算机数据挖掘系统中，将会起到事半功倍的效果。操作员先找到标准数据，然后根据标准数据进行数据挖掘，在这个过程中，提高了计算机网络系统的安全性和信息的准确性。工作人员日常生活中需要对入侵计算机的规则进行学习，掌握入侵计算机的系统模式，然后做好数据记录，确保每一个入侵数据信息都不会被遗漏，从而为下次识别外部计算机入侵系统的行为提供便利，有效提高数据挖掘系统运行的安全性，这样可以使数据挖掘系统的安全性得到提高。
3结语
现在，人工智能已经应用到我们生活的方方面面，例如使用者只要输入关键的信息，计算机就会根据指令在数据库中进行搜索，给出用户需要的结果。以安卓系统为例，用户使用智能手机时，向手机中的APP下达命令，这些软件就会根据命令提供相关的信息结果。用户要去某个地方需要导航时，进入导航系统发出命令，系统会自动搜索出路线，提供相关的导航服务。综上所述，人工智能在计算机信息技术中的应用涉及多个领域，但是因为数据的信息量大，计算机的运行处理信息能力低，经常出现网络瘫痪的情况，没有办法满足日常需求。鉴于此，就需要将人工智能引入到计算机网络处理系统中，充分利用智能化处理大量信息，以确保信息能够得到充分、全面、科学地分析和优化。
【参考文献】
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[3]陈敏.人工智能在当代计算机信息技术中的应用[J].电子技术与软件工程，2021（8）：243-244.
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作者:苗芳单位:辽宁省计量科学研究院
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》读后感1000字（通用6篇）
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当细细地品读完一本名著后，相信大家的视野一定开拓了不少，此时需要认真思考读后感如何写了哦。你想好怎么写读后感了吗？下面是小编为大家整理的《人工智能》读后感1000字，希望对大家有所帮助。
《人工智能》读后感1000字篇1因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。
这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。
但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。
我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时代会进步的，有些岗位自然会被取代，但是人作为可以适应不同环境的智慧生物，肯定可以适应新时代的。
总之科技的进步是无人可以阻挡的，为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。
《人工智能》读后感1000字篇2最近读了李开复、王咏刚两位合著的《人工智能》这本书，写篇读后感。
对于人工智能我是有学习的欲望的，而且是强烈的愿望，因为后续所有的软件技术、产品一定都会和人工智能扯上关系，否则就会被社会淘汰，这是必然趋势，谁也抵挡不了。
先来介绍两位作者吧。
李开复：博士，1988年获卡内基-梅隆大学计算机科学博士学位，他的博士论文主题是关于世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”，并于1988年由《商业周刊》杂志授予该系统“科学创新奖”。职业生涯开源于苹果，并官至苹果交互式多媒体部门副总裁。1998年创办微软中国研究院，同年他开发的“奥赛罗”人机对弈系统击败人类世界团体比赛冠军选手。而后，他转任微软全球副总裁、谷歌全球副总裁兼大中华区总裁，2009年创立创新工场。
王咏刚：毕业于北京大学，毕业后长期从事金融行业软件研发，任方正奥德公司技术总监。2006-2016年在谷歌公司任Staff
Engineer、资深技术经理等职，参与或负责研发的项目包括桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱、谷歌首页涂鸦(Doodles)等，在输入法、知识图谱、分布式系统、HTML5动画/游戏引擎等技术领域拥有深厚的积累。
这本书分为六个章节：
第一章是“人工智能来了”，这个章节主要介绍的是人工智能目前的应用场景和产品，并简单介绍了什么是人工智能，属于科普形式章节;
第二章是“AI复兴：深度学习+大数据=人工智能”，这个章节详细解释了历史上三次人工智能热潮的过程，李开复博士自己也感叹了一把生不逢时，不然他可能在学术上的成就更大。这一章节应该算是整本书里技术含量最高的一个章节，通俗易懂地解释了深度学习技术，如果你是想了解一些原理性知识，看这一章节就对了;
第三章是“AI真的会挑战人类?”，这章主要介绍了AlphaGo带给我们的启示，以及来自霍金等科学家的警告，并且介绍了人工智能还不能做什么。
第四章是“人类将如何变革?”，这章主要介绍了从工业革命到文艺复兴，也介绍了诸如自动驾驶、金融、生活、医疗、艺术创作等各个产业与人工智能的结合方式，主要还是从产品的角度讨论问题;
第五章是“机遇来临：AI先行的创新与创业”，这章主要介绍了未来10年的中国人工智能领域的布局;
第六章是“迎接未来：AI时代的教育和个人发展”，这个章节主要介绍了应该如何学习、该学什么、教育应该关注什么，以及有了人工智能之后人生还有什么意义等，这些内容。
总的来说这本书属于人工智能科普类书籍，不是针对专业人士的，对于搞软件的人，或是产品经理来说，这倒是一本入门书。
《人工智能》读后感1000字篇3“不可思议的想象，不同凡响的夸张，不可复制的喜剧。”你知道这是对哪本书的高度评价吗？没错，它就是《装在口袋里的爸爸》系列丛书！我对这套书爱不释手，尤其是《人工智能超人》更是百看不厌。
你一定想象不到，这本书里的角色有多神奇！书中不仅有拇指大小天天待在杨歌口袋里却酷爱搞发明的杨歌爸爸，有来自一百年后的拥有狂人科学家思维的人工智能程序Tiger，还有来自一百年后的人工智能程序安琪……
你一定想象不到，这本书的内容有多么不可思议！这本书主要讲了杨歌意外地遇到了一个叫Tiger的人工智能程序。Tiger无所不能，它可以借助电脑、手机等电子产品教杨歌改造智能头盔，使杨歌成为了一个聪明绝顶的人。杨歌不仅学习成绩突飞猛进，而且还成为了人工智能方面的专家。此外杨歌还变成了“神算子”，帮妈妈算了好多账。Tiger还指导杨歌制造了机械臂、传感手套等可穿戴设备。穿上这些装备后的杨歌，变得力大无穷……Tiger让杨歌的能力得到了巨大提升，生活也变得丰富多彩：拿奖拿到手软，成为了“别人家的孩子”，是全国的焦点。因此，Tiger也深受杨歌的信任。
我好羡慕杨歌呀！如果我也有这样一位人工智能朋友该多好！它可以让我的学习变得轻松，还可以让我上天入地、无所不能！
但后来，事情发生了变化。狡猾的Tiger制造了一个“甲虫智脑”芯片，怂恿杨歌把芯片安装到后脖颈上。Tiger则通过芯片控制了杨歌的大脑，并妄图借助杨歌的身体统治全世界！如果杨歌反抗，Tiger还会通过黑客手段制造意外，企图让杨歌丧命！从此，杨歌变得脾气暴躁、冷酷无情，而且破坏力巨大。
看到这里，我不禁冷汗直冒，暗暗为杨歌着急，更庆幸自己没有这样一位人工智能“朋友”。
还好，这时安琪――一个来自一百年后的正义的人工智能程序出现了！它和杨歌爸爸联手制造出了人工智能战甲。经过激烈的搏斗，他们最终打败了Tiger，拯救了杨歌，也拯救了世界！
读到这儿，我禁不住抹了一把额头上的汗，提到嗓子眼儿的心也终于“咚”地落回到了原处。
但可惜的是，最后安琪牺牲了……
我的眼眶瞬间湿润了……
人工智能，能干好事也能干坏事，科技真的.是一把双刃剑！一面可以造福人类，使人类变得更强大，让我们的生活更加丰富多彩；另一面也可以给我们的生活带来许多坏处，甚至毁灭世界！原子能的发明和应用不正好印证了这一点吗？
读完这本书，我深刻明白了这样一个道理：凡事都有两面性！我们在研究新科技、运用新科技的时候，不能仅仅看到它造福人类的一面，更要对它的破坏性有所估计和严格控制！
我们人类不仅要有“科学脑”，还应该拥有一颗“人文心”！
《人工智能》读后感1000字篇4AI复兴：深度学习大数据=人工智能
这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音识别，机器视觉，数据挖掘等多个领域走进了业界真实的应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。
第三次AI热潮：有何不同？
AlphaGo与李世石的围棋人机大战刚刚尘埃落定，“人类是不是要被机器毁灭”这类的话题在普通人中流传开来。可大家千万不要忘了，这并不是人机对弈第一次激起公众的热情。1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告的场景丝毫不比今天人们对AlphaGo的追捧逊色多少。
几乎每一项新兴企业成功的技术，在真正成熟之前，都要经历先扬后抑的过程，并在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣，稳定和有序发展。
人工智能之所以有今天的成就，深度学习居功至伟。
图灵测试：假如一台宣称自己会“思考”的计算机，人们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，如果测试者分不出与之的对话只是人还是机器，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。
语音识别的发展告诉我们，老一代研究者如果不能尽快更新知识储备，就只有面临被解雇的命运。
早在20世纪70年代，语音识别就曾经有过一些技术突破，有趣的是，今天异常成功的深度学习技术，当年曾在语音识别领域尝过失败的苦涩。而在近年来的第三次人工智能热潮中，语音识别领域发生了天翻地覆的变化，深度学习就像一个秘密武器，蛰伏多年，重出江湖，首先在计算机视觉领域，帮助计算机认识人脸，认识图片，视频中的物体，然后，拔剑四顾，冲入语音识别，机器翻译，数据挖掘，自动驾驶等几乎所有人工智能技术领域大展伸手。
语音识别系统在近年来突飞猛进，技术上只有一个原因--深度学习！
人工智能领域的研究者，几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了“深度学习==人工智能”的口号。
深度学习能够大的伸手的两个前提条件―强大的计算能力和高质量的大数据，都是在2010年前后逐渐不成熟的。
国内的高科技企业，如百度，阿里，腾讯，华为，小米，搜狗，今日头条，都在近年纷纷建立人工智能研究团队，搭建类似谷歌大脑的大规模深度学习集群，而这些集群已经在诸多产品中发挥着深度学习的神奇效能。
AI的发现并不是被AlphaGo推向了风口，相反AlphaGo是人工智能的一个产物。的确，第三次人工智能正在复兴，这一次的规模会更大，范围会更广，语音识别就是一个活生生的例子，深度学习的加入，让语音识别的准确度，再上一个台阶。
《人工智能》读后感1000字篇5夕阳是一首悲歌，旋律涌进了黛青色的云际。独倚轩窗，窗外细雨纷纷，我又不禁忆起了那个夜晚，那间屋内……
独自一人坐在窗前，看了看手中的题目，百思不得其解。我捂住脑袋，闭目深思起来。乘三？还是除以三？亦或是乘四？“唉，到底怎么做这道题！。”苦恼起来，便离开座位，在房内徘徊。偶然间，我发现柜子上有一个手机。“不如就用手机查一查吧。”脑中很快萌生出这样的想法。但我转念一想还是作罢。不过看见作业上的题目，我又陷入了困惑。题目做不出来，妈妈回来指不定又该说教我了，与其被动让妈妈来训，还不如自己查一查写上答案呢。查，还是不查呢？查吧，万一妈妈发现了呢？不过也不一定会这么赶巧被她发现吧？抱着侥幸心理，我慢慢走向柜子，掂起脚，左顾右盼，仿佛做贼一般，拿下手机，回到座位。将摄相头对准题目，只一听，“咔嚓”一声，就得出了答案。正当我心中窃喜之余，妈妈却早已来到我身后，一掌狠狠地拍在桌上，瞪着铜铃般眼睛注视着我。我连忙低下了头。空气仿佛都凝固了，只有窗外的风呼呼掠过，嘲笑着我。房间里的寂静没过多久，就被妈妈那河东狮吼给打破了。
一句又一句的话，如刀子般冲破了耳朵的最后一道防线，直入我的内心。一阵怒火也涌上心来，“题目不会，我又能怎么办？不查手机就只能空着啊！”语罢，便怒气冲冲进了卧室，甩上门，跳上床便抽泣起来。
半个小时，一小时……怒火也随之渐渐熄灭。
下了床，望见书架上那本《装在口袋里的爸爸――人工智能超人》，一幕幕情节映入眼帘：主人公杨歌在一次偶然的机会下认识了未来人工智能程序“Tiger”，受到了它的很多很多好处。但由于过度依赖，差点成为了它的傀儡。最终主人公在另一个人工智能程序的帮助下消灭了“Tiger”。转念一想，我不禁忘却了刚才的怒气。现在的科技的确发达，但我们也不能过度依赖于科技，否则福宝也会成为灾星，给我们带来灾难，所以自己的努力才是最重要的啊。
“你还有资格笑我，呵呵，也不想想自己！”脑海中传来的声音牵动了我的思绪。再回想起刚才的事，题目不会做，就该动脑筋，翻翻书上的例题，多方面思考，才能把这个题目真正弄懂，过度依赖于手机做题只会让我们的头脑越来越偷懒，越来越笨拙。
想到这，我的两腮渐红，鼻头一酸，冲出房门，站在妈妈面前，说道：“对不起，妈妈，我不应该向你发火，依赖手机做题是我的不对。”妈妈缓缓起身，嘴角微微上扬，露出了欣慰的笑容：“不要紧，明白了就好。”温暖的大手轻抚着我的脸庞，一股暖流涌上心头……
不知不觉间，皎洁的月光洒满大地，照亮了潺潺流水的小溪，照亮了远处群山，更照亮了我童年成长的路。
邀一轮明月，携一缕清风，带来万千思绪。是啊，祸福本相倚，只待细心辨。
《人工智能》读后感1000字篇6时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代―智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。"我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。"-尼古拉特斯拉曾这么说。每一次科技革命，都会带来翻天覆地的变化，人工智能作为21世纪科技发展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响，大数据与智能时代已经到来。
人工智能即AI，是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，与人类智能相似，人工智能的产品上到宇航太空，下到深海潜艇，大若巨人，小若米粒，已经在不断延伸到各行各业中，有些早已深入日常家庭生活中。本书是著名媒体人杨澜的第一部跨界作品，杨澜以媒体人的身份，深入人工智能的科技领域，带领团队走访美国、英国、日本、中国等国家和城市，用媒体人的人文视角记录了那些改变世界的人和事，探寻人工智能的发展历史和未来道路。
英国狄更斯曾说过“这是最好的时代，也是最坏的时代”。在全球智能时代下，AI改变着社会和经济，一方面改善人类生活，带来各行各业的便利，极大地提高社会资源的利用率，是社会精细化发展;另一方面机器抢到了人的饭碗，失业随之而来，创造了无隐私的社会，也带来伦理上的冲突等负面作用。杨澜在书中记录了走访著名学府和国际性知名大企业，领略人工智能在视觉识别、语音识别、机器人制造、自动驾驶等领域的最新科研成果，也理性地指出人工智能在社会、经济、伦理等方面的观察与思考。
本书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。内容全面，条分缕析，循序渐进的将人工智能前世今生，以及未来的发展预测呈现给读者。不仅展现了当下人工智能产业全貌和最新进展，也对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。在阅读时候，一边感叹科技和智能革命带来的翻天地覆，也在思考智能革命的何去何从。
任何事物都有两面性，科技也不例外。科技技术是一把双刃剑，我们是人类，我们希冀于自己的人脑创造更强大更智慧的机器来帮助我们解决难题，而不是用机器来固化我们的大脑。如今的人工智能应用广泛，机器翻译、图像识别、辅助诊断等等，方便快捷了我们的生活，也应该警惕技术带来的挑战，人工智能就像一面镜子，照见人类智能的神奇与伟大。我们提出，拓展发展新空间，实施网络强国战略，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代产业新模式。大到国家上层建筑，小到企业和我们个人，希望在人工智能革命的时代下能够大有作为。
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