AI+零售：人工智能撬动零售变革
纵观零售行业过往的四次变革，本质是对零售各环节供应链、效率的提升，最终为消费者提供高性价比商品并改善购物体验。
从小作坊到百货商店的变革，背后是SKU的增长带来坪效和转化率的提高;连锁模式兴起的背后则是议价能力的提升带来的成本压缩及品牌溢价;
超级市场的诞生背后是商品流通速度和周转效率的提升;网络购物则实现了人、货、场超越时间、空间的局限，产品丰富度、购物便捷度、购物效率实现跨越式增长。
新零售能有效融合线上线下，有望引领第五次零售行业变革零售行业新痛点:线下经营低效、线上红利消退。传统零售行业发展至今，各环节成本管控以及运营效率再次面临增长瓶颈，零售行业亟待新的模式变革。
线下:零售商难以把握消费者日趋多元化的需求偏好，线下零售经营效率不高，对流量的商业开发不足。
线上:电商线上流量红利消退，龙头电商活跃买家增速放缓，获客成本不断提升。
新零售有望引领第五次零售行业变革，人工智能将为行业变革注入成长新动力。
新零售是一种以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。
新零售的本质在于对生产、销售、物流等环节的重塑，实现线上线下的深度融合和相互引流，人工智能将对新零售的效率提升发挥至关重要作用。
▌AI赋能新零售，实现零售业“人、货、场”的优化重构
受益于用户数据指数级增长、算力提升和算法优化，人工智能的识别准确度和识别精度不断提升，目前许多应用场景现已落地零售行业。人工智能赋能新零售主要体现为两大方面:一是通过降本增效，提升B端经营质效;二是通过大数据及精准营销，改善C端消费体验。
ToB:AI助力B端降本增效
应用一:AI客服替代传统客服，降低人力成本
随着零售行业发展，在线客服需求不断增长。据产业信息网数据，2017年我国在线客服市场规模644亿元，预计到2019年市场规模将达到788亿元，复合增长率10.62%。
与此同时，传统在线客服存在人工成本高、回复质量难保证等诸多痛点，随着语音识别技术逐步成熟，人工智能基于大数据和深度学习能够有效解决问题，有望逐步取代传统的人工客服，降低人工成本，提升客服效率。
[案例一]苏宁Sunny:苏宁易购目前的SKU超4,400万，开放平台商户约30,000家，日常客服会话量超10万，存在客服响应不及时、问题解决不彻底等痛点。2017年苏宁上线智能客服Sunny，问答准确率达95%以上，不仅能对语义分析，还实现语境分析、进行多轮深层对话。
[案例二]阿里小蜜:2015年阿里推出人工智能私人助理阿里小蜜，在双十一期间，阿里小蜜服务量总计超600万，问题解决率达95%，智能服务占比达到95%，极大的缓解客服压力，降低人工成本。
应用二:AI赋能货架管理与场景塑造，打造无人零售新业态
无人零售业态包括开放货架、自动贩卖机、无人便利店和无人超市。据艾瑞咨询数据，2017年无人零售市场规模接近200亿，预计2020年突破650亿，2017-2020年我国无人零售市场复合增速达50.9%。
现阶段无人零售技术主要分为三类:二维码、RFID和人工智能技术，前两种技术主要的应用场景是无人收银，提升收银结算效率，而基于人工智能技术的无人零售能显著提升购物体验，降低人力成本、提升运营效率。
[案例一]AmazonGo无人超市:AmazonGo无人超市是亚马逊推出的用户体验较好的自动化无人便利店，2018年1月正式向公众开放。
AmazonGo基于人工智能实现即拿即走，其购物流程和应用技术包括:
1)通过二维码、NFC等方式进入;
2)基于图像数据和AmazonRekognition深度学习技术体态识别，声音传感器辅助店内定位;
3)货架顶部图像传感器、商品下方压力传感器，精准识别商品拿放;
4)商场内装有声音传感器，协助确定顾客位置;
5)自动追踪商品结算、推送账单。
[案例二]缤果盒子无人便利店:缤果盒子是国内无人便利店的代表，其能显著提升购物体验。
主要优点有:
1)丰富:相比SKU不足50的自动贩卖机，商品种类丰富，SKU达500-800;
2)便捷:24小时营业，流程简便，仅需注册扫码、选购商品、扫码支付即可完成购物;
3)高效:早期安全方案是RFID标签和收银台结账等，后推出AI识别取代超声波、传感器等方案成本较高的RFID标签，降低运营成本，提升用户体验和运营效率。
[案例三]Clobotics的AI货柜管理解决方案:能通过后台智能识别各品牌产品的数量、位置等关键信息，动态分析各合作品牌在货柜上的占比和销售情况，以安排最有利的补库位置，提升无人零售的营销效率。
未来超市货柜将不再由人工管理，品牌管理均依靠AI+机器人即可完成，可降低企业运营成本。此技术中需求大量的机器视觉产品用于数据监控和场景测量。
应用三:AI赋能人流管理，保证零售商店最优配置
传统零售行业除了会员卡以外，缺乏有效的手段理解消费者的需求和习惯。海康威视、汇纳科技的人流监控产品，通过对线下客流的实时监控，动态识别商店中人流密度并绘制热图，从而计算出最受欢迎的商品和服务，理解消费者的购物习惯和兴趣。
通过计算结果，AI能够实时调整线下实体店的运营设置，使其始终处于最优配置状态，动态实现人、货、物三者的平衡。
应用四:AI赋能线下门店，智能化管理带来高效便捷
传统的大型连锁零售企业需要对全国上百家门店进行管理。通过部署大华的智慧零售方案，零售店的员工可以完成精准营销、识别小偷惯犯、
查看全国各家门店的数据概览，通过经营数据找出销售不佳的门店。
使用远程巡店功能，直接查看各个门店的经营管理、陈列、卫生、服务等情况，并对优劣门店进行实时对比。
通过人脸识别技术精准统计出客流数据，并结合门店销售数据，让管理者进行有效的经营状况和VIP顾客喜好分析。
ToC:AI改善C端消费体验
AI助力新零售精准营销，提供个性化推荐。智慧零售根据用户个性化数据，实现千人千面精准营销。目前主流购物APP几乎均具备精准营销功能，以淘宝的人工智能设计系统鲁班为例:
1)鲁班系统首先结合大数据和深度学习将原始图层分解，训练学习不同设计师风格;
2)根据用户偏好等数据匹配生成海报，由系统评分后选择最优海报;3)系统每秒处理超8,000张海报，助力客户端的精准营销。
互联网巨头携手零售商纷纷入局，AI新技术推动零售行业竞争格局重塑
互联网巨头积极布局AI新技术，重塑零售业竞争格局。随着腾讯、阿里、京东等互联网巨头大举切入线下零售，依托其海量数据积累、超强的数据分析与计算能力，率先实现盒马鲜生、7Fresh、超级物种等智慧零售业态的落地。
作为新零售在场景和功能上的又一突破，这些业态融合了购物与餐饮，在满足顾客互动式消费需求的同时，有效增加单客留店时长，二次挖掘商品价值，成为AI应用在新零售业态上的有益尝试。
[案例一]腾讯加码永辉超市:超级物种自我进化，引领潮流
历经五次业态进化，永辉自我迭代升级。超级物种是永辉云创孵化创新的代表之作，脱胎于实体零售店，经历了五大业态进化:先后开设平民化超市红标店、中高端超市绿标店、“餐饮+零售”的精标店、一站式服务的会员店，最终推出超级物种。超级物种综合精标店、会员店优质服务，将跨界贩卖与O2O完美融合，实现新零售突破式升级，最终进化为永辉如今最具关注度的零售门店。
[案例二]阿里布局盒马鲜生:线上线下高度融合的新零售
无现金支付获取用户精准数据，盒马鲜生实现精准营销。盒马门店采用无现金支付的原因主要有:
1.基于消费者购买力、偏好、习惯等数据进行分析，对盒马线上线下优化提效，最大限度挖掘消费潜力;
2.培育APP使用习惯，将门店的良好购物体验与线上渠道绑定，放大辐射范围，购物期间产生的数据将为盒马精准营销、精细化经营做出贡献。
电子价签和移动手持终端FDA搭配物流，实现前后端高效流转。除龙虾、螃蟹等以鲜活为卖点的水产品外，盒马将蔬果等产品包装销售，基于电子价签实现线上线下同价。
生鲜配送请求到达后，移动手持终端FDA上将显示相关信息，工作人员只需按接收到的编码在超市货柜中拣货，然后将商品装袋后经传送链运送至快递部门。
一般情况下，顾客下单到货物进入传送区不超五分钟，高效的数据传导链条是盒马30分钟配送承诺的重要支撑。
[案例三]京东7Fresh:推出多项智能化服务，无界零售后起之秀
京东新开7Fresh生鲜超市，智能化服务提升消费体验。2018年1月，京东7Fresh生鲜超市首店开业，7Fresh作为京东零售生态开放赋能的样板，提供超市、餐饮和互联网相关服务，复合业态模式类似盒马鲜生。
7Fresh首店面积达4,000平方米，其中75%商品为生鲜，SKU总数超3,000。
7Fresh线下提供与线上同价的电子价签，基于图像识别的无人购物车以及具备刷脸支付功能的自助结算等智能化服务，提升营业效率和消费者的消费体验。
—完—
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人工智能发展与应用综述
人工智能发展与应用综述摘要自人工智能的概念在1956年被提出以来，研发者们就不断研究，六十多年的发展，在理论研究以及应用领域都已取得了喜人的成果，人工智能在医疗，交通，教育，商业，信息安全等领域已经深入国民生活。本文对人工智能概念进行解读，并对人工智能发展与应用进行综述，探索人工智能发展轨迹，以更好认识人工智能，对行业技术与发展有更深刻的理解。
关键词：人工智能发展应用综述总结1、引言人工智能的概念越来越深刻影响着人类的生活，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，人工智能已经成为推动人类进入智能时代的决定性力量。当然，人工智能并不是凭空产生的，其发展具有一定的过程，在无数科学研究者，学者的辛勤努力下，人工智能研究的研究体系已经初见成果。人工智能的概念产生于欧美、日本等国家，并迅速风靡全球，可喜的是，根据清华大学发布的《人工智能发展研究报告2018》统计，我国已经成为全球人工智能投资融资规模最大的国家，我国人工智能在人脸识别，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[1]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。当然，作为一项新兴事物，人工智能并非完美无缺，在许多方面仍然有较多的困难尚未攻克，本文对人工智能发展与应用进行综述[2、3]，指导正确看待这一新兴事物，更好指导未来的技术发展。
2、人工智能以及核心概念由于“智能”这一概念难以确切定义，图灵用：“机器能够思考吗？”这一问题代替。图灵提出通过对机器进行“图灵测试”，以判断它是否具有智能。“图灵测试”就是让机器当做人，与人进行对话，如果有30%的测试人相信此机器是人类，那么这台机器被认为具有智能。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样的定义：人工智能是关于知识的学科，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从实用观点来看，人工智能是一本知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取，知识的表示方法和知识的使用。目前学术界将人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能就是机器具有自我意识，要求机器有知觉有意识。弱人工智能是指没有知觉意识的智能，机器按照事先写好的程序进行工作，并不拥有智能。
（1）、机器学习机器学习[4]是人工智能的核心技术，是使机器拥有智能的主要途径，是指让机器模拟人的学习能力，以此来增强机器的性能。早在上个世纪图灵就给出了类似机器学习的想法，他设想让机器模仿儿童思维，使其接受正确的教育成长为一个成人的大脑。这种想法与当今学者研究的方向不谋而合。后来图灵与同事一起编写了程序去实践这种想法，机器能够做他们编写过的事情，除此之外，不会向人类一样在能力方面有更多的延伸。如何让机器自主的学习，在今天仍然是人工智能发展的难题。
（2）、人工神经网络是受人脑神经元的启发，试图设计与人脑结构类似的网络结构，模拟大脑处理信息的的过程，以提高运算速度。作为人工神经网络的一类，卷积神经网络已经广泛用于大型图像处理中。虽然人工神经网络无法与人类大脑媲美，在模式识别，医疗，智能机器人等领域取得的成果有目共睹。
(3)、专家系统是指依靠人类专家已有的知识建立的知识系统，是一种特定领域内大量知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以甚至超过人类专家的水平。目前专家系统开发最早应用最广泛的领域，多是医疗诊断，地质勘探，文化教育等领域。
3.发展历程回顾人工智能的发展可以有以下四个时期：孕育，形成，知识运用，综合集成四个阶段。孕育期：一般认为人工智能的最早工作是Warre基本出发点。Mcculloch跟WalterPitts完成的。他们提出一套人工神经元模型，两名普林顿大学数学系的研究生在1951年建造了第一台神经元网络计算机。不少早期工作可以被当做人工智能，古希腊的亚里士多德创立的演绎法，三段论的至今仍然是演绎推理的基本出发点。形成期：人工智能诞生于1956年的一次历史性聚会。几位来自美国的数学，神经学，心理学，信息科学和计算机科学的杰出科学家齐聚一堂，由麦卡锡提出了“人工智能（AI）”这一概念。会议过后，各地的科学家、学者纷纷研究相关知识，“人工智能”这一学科以及相关研究如雨后春笋一般形成。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到国际的认可。知识应用期：1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能大会上提出了知识工程的概念。从此之后，各类专家系统得以发展，大量的商品化专家系统和智能系统纷纷推出。专家系统的发展，也是得人工智能的发展范围扩大到了人类各个领域，并产生了巨大的经济效益。但是专家系统发展过程中也存在很多缺陷，应用领域窄，缺乏常识性知识，知识获取困难，不能访问现存的数据库等问题被逐渐暴露出来，人工智能面临着考验。综合形成期，在专家系统方面，从20世纪80年代末开始逐步向多技术，多方法的综合集成与多领域的综合应用型发展。大型专家系统开始采用了人工智能的多种语言，多种知识表示方法，多种推理机制和多种在控制策略相结合的方式，人工智能的发展进入综合形成期。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能，大型分布式多专家协同系统，并行推理，多种专家系统开发工具，大型分布式人工开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。但是从目前来看，无论是人工智能理论还是实践都不够成熟，人工智能研究仍然需要科研工作者长期摸索。
4、人工智能的应用（1）、虚拟各人助理目前市面上的人工智能助理如：Siri，小娜等。个人助理能够帮助用户完成多项任务，多项服务，其推动力是人工智能技术。现阶段的人工助理一般具有基于上下文的对话能力，可以实现简单的人机对话，回答一些简单的问题。个人助理的应用包括语音识别，图像识别，深度学习等技术，其工作原理是“语音识别+云计算服务”。
（2）、自动驾驶谷歌公司一直致力于自动驾驶汽车的研究，2012年4月。谷歌公司宣布自动驾驶汽车已经行驶20万公里，这一数据已经接近汽车的最大里程数。我国自动驾驶技术的研究同样取得振奋人心的成果。2017年由海梁科技与深圳巴士集团等联合打造的自动驾驶客运巴士，正式进行线路的信息采集和试运行。
（3）、智慧医疗医疗一直是关系到国际民生的重要范畴。随着专家系统的不断发展完善，已有实例表明，人工智能可参与到医疗建设中。Watson[5]是IBM公司研发的采用认知计算系统的人工智能平台，watson肿瘤系统是其产品之一，可以作为辅助诊疗手段，与医院数据对接，实现病例数据的信息共享，还可以为临床医生在诊断过程中推荐诊疗方案，苏北人民医院2017年正式引入此系统，开启了智慧医疗的新时代。
5、我国人工智能发展趋势与展望人工智能技术发展至今60多年，其概念已经逐渐清晰，在生物，医疗，交通等领域孕育出了突破性的成果，但是人工智能技术能否发展到人类的水平仍然不能给出确切的答案。目前人工智能面临的问题主要是：
（1）、体系结构受限受限于冯诺依曼体系结构，目前人工智能系统在感知，认识方面无法突破瓶颈。这主要是由于传统的冯诺依曼体系结构采用的是存储程序的方法，程序是事先设定的，无法随着外界的改变而改变，这也是限制人工智能发展的关键。不过，我们有理由相信，在不久的未来能够克服这种制约。
（2）、社会问题困扰如果人工智能真的发展到与人类智慧媲美的程度，又会引发一系列的问题。一方面心理学上，“恐怖谷”理论就是假如机器人接近人类的时候，我们会对其产生莫名的厌恶和惧怕。另一方面，人工智能带来的社会问题同样困扰着人类，以自动驾驶汽车为例，3-18美国自动驾驶车辆车祸致人死亡的事件给自动驾驶技术的发展带来不小的冲击，事故责任的划分成为一大难题。目前人工智能的发展，主要是在弱人工智能发展并取得显著的成果，在强人工智能的研究上仍在开展，存在很多问题，有很大的发展空间，从目前的一些前瞻性研究可以看出人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理，并行化，神经网络和机器情感。人工智能的下一个突破可能是赋予计算机情感能力。
参考文献
[1]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谭铁牛.人工智能的发展趋势及对策[N].中华工商时报,2019-02-25(003).[2]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,30(02):4-7.[3]杨俊龙,柳作栋.人工智能技术发展及应用综述[J].计算机产品与流通,2018(03):132-133.[4]陈彦淇.简析人工智能的发展与应用[J].科技传播,2019(04):162-163+170.[5]曹敦煜.人工智能在心脏疾病诊疗中的应用[J].科技传播,2019(04):141-142.
人工智能未来发展论文
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!
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，生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
二、人工智能的发展瓶颈
人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智能发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。
(二)机器翻译存在困难
目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。
(三)模式识别存在困惑
虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的.理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算
机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。
三、人工智能发展的思考
人工智能具有十分巨大的发展潜力，当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量：一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。
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浅谈人工智能对社会发展的影响
浅谈人工智能对社会发展的影响
摘要：人工智能作为20世纪以来发展迅速的一门学科，其对社会的影响越来越受到人们的关注。人工智能产品也越来越广泛地应用于人们的生产生活中，对人类社会发展将产生巨大影响。本文从人工智能的定义与发展出发，结合相关热点话题，探讨人工智能对社会发展的影响。
关键词：人工智能；社会发展；影响
一、什么是人工智能
我们总说当今时代是人工智能的时代，随处可见的智能设备、智能机器人仿佛都在告诉我们人工智能无处不在。那么何为人工智能？有人认为那些科学家发明的机器人，长得如人类一般，又可以完成特定任务，那么那就是人工智能，还有人认为只要是模拟了人脑思考过程，那便是人工智能。这些都只是片面的人工智能，无法完整地定义人工智能。
人工智能（ArtificialIntelligence）是研究和发展模拟、扩展和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，是一门新兴的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，可以以类似于人类智能的方式做出反应。
二、人工智能技术的发展
人工智能的发展主要经历以下几个阶段：第一，形成阶段，在二十世纪五十年代首次提出人工智能概念后，以LISP语言、机器定理证明等为代表的经典技术，标志着人工智能的形成；第二，初期发展阶段，专家系统为代表的人工智能实现了人工智能与实践领域的融合，诸如智能医疗系统可以为医生的判断提供可靠的数据支持；第三，发展中期阶段，第五代计算机研制计划的提出以及人工智能发展积累来的较丰富的经验与技术将人工智能研究带入了热潮；如今，神经网络技术的出现标志着人工智能发展的又一高潮，以深度学习、强化学习、视觉处理等为代表的人工智能新技术和算法正加速创新和突破，推动着其在家居、教学、医药等各个领域的普及与发展。
三、人工智能对社会发展的影响
（一）劳动者
一部分劳动者在获得双手解放的同时势必会有一部分劳动者丢的手中的饭碗，职业市场势必会迎来新的“大洗牌”，劳动者也要面临失业的风险或是转型的痛苦。首先，我们可以看到的积极影响：
第一，在人工智能快速发展的时代，各个类型机器人层出不穷，劳动者会由行动者变更为监督者，在更少的人为干预下创造出更多的物质财富。同时也就意味着，劳动者拥有更多属于自己的闲暇时间，可用来提升自己的个人能力，提高自己的文化素养，丰富自己的精神生活，这样或许可为社会创造出更大的价值，也有益于提高全社会幸福感。
第二，繁琐重复的劳动内容得到简化，劳动者无需无时无刻做着枯燥的体力劳动，在智能化的背景下，他们现在只需要决策、负责以及创新。基于人工智能的发展，更多的累、苦、难等工作都由机器人或者是自动化流水线代替完成，现在的劳动者就可以主攻诸如创新的其他问题，可以预测，在人类充分提高自己的创新能力和创新思维之后，人类社会将会得到何其巨大的进步。
但是，在人工智能为劳动者带来巨大福音的同时，我们也必须看到其所带来的职业变化：
第一，重复繁琐简单相关的劳动将会被取代。人工智能的优势显而易见，尤其在数据处理方面，极大多数重复且机械的工作，机器做的比人类更好、更快、更多。这也就意味着有一部分劳动者将会被机器替代，他们可能将失去他们赖以生存的工作，但由于自身文化以及能力局限性，如若没有其他工作接替，或许会引发不同程度的社会问题。
第二，部分职业仍被保留。由于人工智能自身的局限性，其目前仍无法模拟人类情感、不具有自主意识等等，这也就意味着，人类仍然有一部分工作用以发挥价值。诸如法律判案、条规惩罚之类，在我们的社会治理之中，还存在着酌情处理等等，因为人类的道德良知无法用数据相关程序量化模拟，这也就依靠人而存在。
第三，新兴职业将涌现。在人类社会发展的历程之中，任何技术的创造与应用，都存在一些“饭碗”的消失与一些“饭碗”的出现，诸如工业时期的汽车出现，早期的人力车夫被取代，转而出现的出租车司机缺也填补了职业空缺。又像现在的快递产业链，没有互联网的快速发展与应用，根本不会出现这样的职业。
（二）劳动工具
人类的劳动工具将获得有限的自主性。我们的人类活动产生的大量数据将会由计算机控制处理，运用人工智能的相关技术，实现生产等自主化、标准化。机器人等将会作为劳动工具将由人类监督，自主完成相关任务。由此，劳动工具将有有限的自主权。人们不再需要直接参与行动，而是只需要提供适当的协助。并且通过人工智能技术，也会使得生产与制造过程更加精简，产量、质量得到提升的同时，节约能源、材料和劳动力。
（三）劳动对象
基于人工智能技术的发展与应用，人们的实践领域不用受到时间、空间等因素的制约和限制。现在的自然劳动对象已经无法满足生产者的需求，人类对于自然物的需求转变为新的劳动对象，诸如数据、信息、知识等等，这些也已经成为了人类生产实践活动的对象了。人类社会发展的劳动对象得到了充分的发展与扩充。
四、结论
人工智能对社会发展的影响，不仅有正面影响，也有负面影响。人工智能给我们带来了巨大的便利的同时也给我们带来了诸多社会问题。诸如人工智能会不会攻击人类、奴役人类、取代人类？人工智能取代大量劳动者会不会引发社会问题？等等，笔者认为，人工智能的出现，是对人的智能的功能性模拟，未来社会它仍然是人类技术的应用，人依旧是社会的主体。并且，人工智能的发展，一方面使得人类从繁重的机械劳动中解脱，但另一方面，也对劳动者带来了职业转型的机遇与挑战。
因此，在不断推动人工智能技术发展的同时，必须确保人工智能技术是造福全人类的科技成果，而不仅仅是个人牟利的工具，必须以人为本，以用户为重。如今，人工智能技术已经普遍促进了人类的自由全面发展，并将继续促进人类自身的解放和发展。因此，要继续推动人工智能技术的发展，积极寻求人机合作，努力营造人机共生的场景，让人工智能成为推动人类社会发展的又一助力。
参考文献
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