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）
对人工智能的认识作文1000字
作文吧>对人工智能的认识作文1000字对人工智能的认识时间：2020-07-1015:12:43|投稿作者：西河时代不断发展，越来越多的信息和工作量需要处理，也促使人工智能成为了大势所趋。人工智能的出现最根本的原因就是人类的需求，它不断地被应用在各大领域。
人们也是不断的思考与表达对人工智能的期望。这里不得不提一些大火的科技影片。《终结者》《星际迷航》《机械公敌》等影片中有人类对人工智能的设想。比如《机械公敌》中人工智能机器人被塑造成了一种会威胁人类的危险物。公元2035年的机器人具备了自我进化能力并有了自我感知，随之而来的必然是一场制造者和被制造者之间的战争。而在现实生活中，人工智能不仅仅是机器人形式存在，更多会被应用于人类生活质量的提高及工作环境的改善。
AI是人工智能的英文简称，越来越多产品推出A工特色”。手机在当今已经变得越来越“智能”，拍照可以AI识别”，讲话可以“AI识别“等；家中的电视，者箱都已可以“听懂”人类的指令；汽车变成无人驾驶”让人们心生好奇与疑惑；动画片的形象越来越生动。这一项项应用案例都体现了人工智能的目的：让机器有人的智能。人类自衣食任行等基本生活方式丰富化发展。
人工智能对生活的影响是显而易见的。逐渐代替行业工作者的工作，尤其是工厂流水线职位等，如物流行业的快递机器人。物流快递的工作量在信息化时代直线上升，无疑要增加选购人员，可机器人与云仓库的有机结合，大大减少了对工人的需求而且提高了工作效率，快递机器人可24小时工作。与网络购物相关联的便是网络支付安全。网络中账号都有自己的密码数字容码是最容易破解的，而人工智能领域图家识作文吧Www.ZuoWen8.coM别和算加视觉等技术，提供了面识别、指纹识别，虹膜识别等保密方式，使人们生活中的密秘、隐私。以及人身财产安全能够得到更多的保障。还有一方面的变化是我们学生可以切身体验到的——提高了学习和工作生活效率。过去，学生需要用笔记本手写一个个重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用云课堂APP，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而且教师也能接在软件上签到，更有效拳的监督学生的出勤和听课效率等。
人工智能的到来，不可否认为人类的生产生活带来了巨大的便利，可说到底人工智能也不是人类，不能像人类一样，人类会有工作出错的时候，人工智能也不例坏外，一旦某些程序出现差错，可能造成的后果不堪设想。比如knightscope制途的一款商场保安机器人在购物中心懂到并打伤一个男孩；美国一名女子被自动驾驶的汽车撞伤后不治身亡……由此可见，人工智能的存在有一定的风险，某些方面有时候是不能完全替代人类准确执行。而且也正因机器人为人类工作，某些岗位完全被代替，导致了许多人失业，社会的不安定因素也被放大。
正确认识人工智能的好处有许多，可以推动科技的发展，更高效率的工作，更便利的生活。但错误的认识，也是有许多的不处如阻碍科技的发展，智能产物将受到打击，人类在关于这方面的发展可能停滞不前。人工智能决今不断进入与改变人们的生活，或许“日久见机心”，在人工智能彻底暴露出严重至不可挽回的问题时，我们要做的就只有不断完善功能，让其更好地为人类做贡献发挥出它相身的作用，让人工智能永远利大于弊。
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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．
人工智能未来发展论文
人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章，欢迎阅读!
人工智能未来发展论文
人工智能未来发展论文篇一人工智能的应用与发展研究
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生
浅谈“人工智能”作文1000字
浅谈“人工智能”作文1000字
随着苹果公司、阿里集团、百度、京东等商业巨头的迅速发展，“人工智能”逐渐成为了我们生活中的一个热门词汇。各类人工智能的产品层出不穷，人工智能也渐渐与我们的生活密不可分。
如今，越来越多的岗位上都使用了“人工智能”来代替传统的人力操作。这样就造成了许多公司的裁员现象越来越严重，应届毕业生的工作也越来越难找，更多的人面临失业。然而许多的公司给出的亲睐“人工智能”的理由也几乎千篇一律——人工智能的效率高，精准度高，可持续性好。虽然前期的成本投入可能更高，但这些成本也基本能在一两年收回。
“人工智能”不仅影响了商业发展，也渗入到我们生活的各个角落。比如各类家电市场推出的扫地机器人、智能电饭煲、智能门锁、智能汽车等等。这些“人工智能”已经成为了许多人习惯和依赖的事物，并且将影响更多的人、更多的领域，促进生活品质的巨大飞跃！如果说过去的生活是一个物质化的时代，那么未来的生活就是人工智能化的时代！
然而，我认为：公司本就该是个人员密集，人与人之间互相合作的平台，倘若一切人工都被“人工智能”所取代，就会让人感到冷漠而缺乏人情味！这与社会发展、文明进步的大主题是相背离的。而我们的生活也应当是一个充满亲情、友情、爱情的温情世界，倘若一切人际往来都由各种人工智能代替，那么人与人之间的血脉之亲、友谊之交、感情之链将脆弱不堪。这与我们的心灵需要是相背离的。
我们的时代，需要人与人相互协作，共谋发展的价值观，也需要人与人之间沟通了解，彼此温暖的深情厚谊。这一切，都是我们在今天整个“人工智能”化的时代里需要时时警醒的！
今年央视的《开学第一课》也引导全体学生和家长关注了“人工智能”这一话题：一位钢琴机器人和一位钢琴少年，主持人让钢琴家郎朗听他们弹同一首曲子来区分幕后的弹奏者是谁？郎朗猜的非常快，理由是那位钢琴少年的弹奏有一个音节出错了，而机器人的弹奏是由电脑控制的，其出错的可能性几乎为零。这一判断，使我们明白，人工智能并不能够取代所有人工的一切。因为，一个人是充满感情、思想的存在，不论在说话、做事，还是思考、创作时，他都无一例外地、或多或少地带着个人的主观情感态度与理解体会，而这些主观的情感、理解、体会恰恰是最为宝贵的东西——没有情感，何来“举杯邀明月，对影成三人”的惆怅；缺乏思考，何来“问渠那得清如许？为有源头活水来”的领悟；缺乏理解，怎会有“海内存知己，天涯若比邻”的情谊！
诚然，人工智能在医学，航天科学等科学领域中的运用是重要且必要的，它确实能实现一些人类实现不了的事情，但它毕竟是没有价值观与同情心的“工具”，我们可以使用它，却不能过分依赖它，更不能让它来代替我们。就如同苹果公司总裁库克的告诫那样——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。
库克的担忧，正是对今天身处于“人工智能”时代里的我们的一个提醒，让我们在享用各类“人工智能”的便捷时，莫失莫忘！