【关于人工智能技术的专业调查报告 2900字】范文118
人工智能-多种模式识别的调研报告5100字人工智能研究报告5900字人工智能报告4400字人工智能实验报告62900字人工智能试验报告汇总8300字人工智能实验报告300字关于人工智能技术的专业调查报告
前言
随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用，使得生产力获得了大幅度的提高，为改善人民生活水平作出了巨大贡献。下一次生产力飞跃的突破口在哪里？目前越来越多的科学家把希望寄托于人工智能。他们认为人工智能将带来一次史无前例的技术革命。
一、人工智能定义人工智能（artificialintelligence，简记为AI）是当前科学技术发展中的一门前沿学科。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的综合性边缘学科。人工智能的最终研究目标是构造智能计算机。
二、人工智能简史人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着19xx年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在19xx年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。19xx年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(LogicTheorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序。70年代许多新方法被用于AI开发,其中一个标志性进展是专家系统。80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值。可以确信,它将是通向21世纪之匙。
三、人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的只知识，而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
人工智能的研究领域非常广泛，而且涉及的学科也非常多。目前，人工智能的主要研究领域包括：问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术、专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等。
1、问题求解
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、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，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。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，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，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。
3、自然语言处理
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。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境为基础，注重大量的常识――世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术
信息获取和精化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的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统
所谓专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用该领域专家多年积累的经验与知识，模拟人类的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。
专家系统一般具有如下一些基本特征：具有专家水平的专门知识；能进行有效的推理；具有获取知识的能力；具有灵活性；具有透明性；具有交互性；具有实用性；具有一定的复杂性及难度。
6、机器学习
“学习”是一个有特定目的的知识获取过程，其内在行为是获取知识、累积经验、发现规律；外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善。所谓机器学习，就是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。机器学习主要研究学习的机理、学习的方法以及针对相应的学习系统建立学习系统。
7、模式识别
所谓模式识别，是指研究一种自动技术。计算机通过运用这种技术，就可自
动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。也就是说，模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取知识的能力，能识别文字、图形、图像、声音等。一般来说，模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类等几个步骤。
8、人工神经网络
人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工方式建立起来的网络系统。它是在生物神经网络研究的基础上建立起来的，是对脑神经系统的结构和功能的模拟，具有学习能力、记忆能力、计算机能力以及智能处理功能。其中学习是神经网络的主要特征之一，可以根据外界环境来修改自身的行为。学习的过程既是对网络进行训练的过程和不断调整它的连接权值，以使它适应环境变化的过程。学习可分为有教师（或称有监督）学习与无教师（无监督）学习两种类型。
对神经网络的研究使人们对思维和智能有了进一步的了解和认识，开辟了另一条模拟人类智能的道路。
四、人工智能的应用领域
总的来说人工智能是面向应用的：机器视觉――指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。
未来人工智能的应用研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型，智能人机接口、多智能主体系统、只是发现与知识获取、人工智能应用基础等。
当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能
这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。但是我相信，只要应用的好，人工智能一定可以造福千万人类，促进人类的进步发展，使我们拥有更加便利的生活，带给我们更加辉煌的文明。
1234第二篇：人工智能技术6800字
人工智能技术
摘要：人工智能技术被称为本世纪三大科技成就之一，本文从人工智能的概念开始，介绍人工智能技术及其发展前景与应用。关键词：人工智能、计算机、人类智能
一、人工智能的概念
人工智能领域的研究是从19xx年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(ArtificialIntelligence，AI)这个术语。
人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的―个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为.
二、人工智能的发展历史
人工智能的发展经历了以下几个阶段：
孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的
思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统――布尔代数。
第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。
第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神
经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
三、人工智能研究领域
1、符号计算
计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。
计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。
尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。
2、模式识别
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的
发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(OpticalCharacterRecognition，OCR)、语音识别系统等。
计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
以“汉字识别”为例：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。就象把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识记忆在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较，找出最相近的字作为识别结果,这一过程叫做“匹配”。语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。其中，中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室，这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北大指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。浙江省从19xx年开始使用北大指纹自动识别系统，采取省地（市）二级建库、省地（市）县三级查询的方式，形成了独特的“浙江模式”。省公安厅现已建立了100多万人的指纹库，是目前国内的第二大库。在100多万人的指纹库中，检索一枚现场指纹仅需4分钟左右。20xx年浙江省用指纹自动识别系统直接破案3063起，连带破案12000多起。破案率为全国第一，并遥遥领先于国内其它指纹识别系统，被公安部树为指纹系统建设应用样板。这里介绍一个综合应用的例子，一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统”（即无人驾驶系统），它标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术，代表着一个国家控制技术的水平。红旗车自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式，并采用仿人控制，实现了对红旗车的操纵控制。首先，摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到图像处理和图像识别系统。该系统识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。接着，路径规划系统根据这些信息规
划出一条合适路径，即决定如何开车。然后，路径跟踪系统根据需跟踪的路径，结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束，形成控制命令，控制方向盘和油门开启机构产生相应动作，使汽车按照规划好的路径前进，即按自主驾驶系统的规划路径前进。3、专家系统
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系
统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
4、机器翻译
机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译
软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。
四、人工智能与人类智能的区别
1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有
列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。
五、人工智能的发展前景
技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来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。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯・诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工
智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
结语：人工智能这一新兴领域有着广阔的发展前景，它更是走在科学技术领域的最前沿，值得我们去学习探索。
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第1章人工智能的基本介绍人工智能的基本概述
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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，比如语音识别、图像识别，甚至象棋、围棋等。人工智能最近这几年发展非常迅速，谷歌的人工智能机器人AlphaGo轻松击败人类九段围棋高手，而且谷歌开源了其人工智能平台。像Fackbook，IBM等科技公司纷纷大力发展人工智能领域在自动驾驶、图像识别、语音识别等领域。
人工智能发展历程：
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。人工智能的第一次高峰：在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段HappyTime。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”人工智能第一次低谷：70年代，人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。人工智能的崛起：1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种，采用人工智能程序的系统，可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后，衍生出了像Symbolics、LispMachines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件，软件公司。在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。人工智能第二次低谷：可怜的是，命运的车轮再一次碾过人工智能，让其回到原点。仅仅在维持了7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。到1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。人工智能再次崛起：上世纪九十年代中期开始，随着AI技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对AI开始抱有客观理性的认知，人工智能技术开始进入平稳发展时期。1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，又一次在公众领域引发了现象级的AI话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。2006年，Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。在最近三年引爆了一场商业革命。谷歌、微软、百度等互联网巨头，还有众多的初创科技公司，纷纷加入人工智能产品的战场，掀起又一轮的智能化狂潮，而且随着技术的日趋成熟和大众的广泛接受，这一次狂潮也许会架起一座现代文明与未来文明的桥梁。人工智能的研究方法：控制论与大脑模拟符号处理子符号方法统计学方法集成方法等等。第2章全球人工智能行业市场发展现状及趋势1、全球人工智能企业分布——地区分布截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业达到5386家。其中美国为2169家，中国大陆为1189家，英国为404家，加拿大303家，印度则是169家。故整体来看，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲发展更为迅猛，未来该地区也将是人工智能的主导地区。2、全球人工智能独角兽企业发展情况从独角兽企业看，美国独角兽企业数量最高，为18家，中国为17家，英国3家，德国1家，日本1家，以色列1家。另，对以下独角兽企业进行梳理后，人工智能各细分领域独角兽企业的数量也清晰起来，其中以医疗健康独角兽数量为最高，5家，其次为智能驾驶、面部识别技术，分别为4家;AI芯片、网络安全则分别为3家。3、全球人工智能独角兽企业投融资状况融资角度看，2018年Q2以来全球领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模为126亿美元，环比下降3.08%;其中中国领域融资金额为30亿美元，同比下降55.8%。在全球融资总额中占比23.5%;比2018年同期下降了29个百分点。值得说明的是，在融资轮次中，种子天使轮融资占比进一步缩减，2019Q1仅为11.3%;B-E轮融资占比由2018年的23.2%则提升到了2019年第一季度的32.3%。另从国家角度看，2016年以来，中国在人工智能领域获得巨额投资次数累计达114次，在全球居首位。
2016-2019年Q1全球及中国人工智能融资规模统计情况从最新披露的数据看，2019年第一季度，全球单笔融资金额超过1亿美元的交易共16笔。其中中国企业获投6笔，美国企业获投4笔，以色列、新加坡、德国和阿根廷企业各获投1笔。更进一步看，中国企业不管是数量还是所融资金的数量，均为第一。
全球人工智能行业发展前景分析从未来看，未来人工智能企业将聚焦以下几个领域的开发：——人工智能以智能服务为主，全面进入商业用途。人工智能已经在手机领域已经取得一定的成效，很多手机企业研发了自己的人工智能芯片，中国通信巨头华为已经发布了自主研发的人工智能芯片并将其应用在旗下智能手机产品中，苹果公司推出的iPhoneX也采用了人工智能技术实现面部识别等功能。三星最新发布的语音助手Bixby则从软件层面对长期以来停留于“你问我答”模式的语音助手做出升级。——人工智能为人类进行分析。工智能的核心方面在于机器学习和深度学习，这方面的进展才能决定着人工智能的突破。基于大数据时代下，人工智能对数据的积累分析，在加之深度学习技术的发展，完全能替人类的各方面做出优质的决定。——在金融投资领域，人工智能已经有取代人类专家顾问的迹象。在美国，从事智能投顾的不仅仅是betterment、wealthfront这样的科技公司，老牌金融机构也察觉到了人工智能对行业带来的改变。高盛和贝莱德分别收购了HonestDollar与FutureAdvisor，苏格兰皇家银行也曾宣布用智能投顾取代500名传统理财师的工作。
第3章中国人工智能行业整体市场发展分析作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。自2006年深度学习算法被提出，人工智能技术应用取得突破性发展。2012年以来，数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，令人工智能产业落地和商业化发展成为可能。在人工智能产业技术与应用取得突破的同时，人工智能领域获得资本青睐，成为风口产业，在资本和技术协同支持下进入了高速进步期。2018年中国人工智能领域融资额高达1311亿元，增长677亿元，增长率为107%。中国人工智能相关专利申请数从2010年开始持续增长，于2014年达到19197项，并于2015年开始大幅增长，达到28022项，2017年，中国人工智能相关专利年申请数为46284项。未来中国人工智能市场规模将不断攀升。根据《新一代人工智能发展规划》，2020年中国人工智能的技术与应用水平将发展至世界先进水平，同时核心产业规模超过1500亿。2030年中国人工智能核心产业规模超过1万亿元。人工智能的水平建立在机器学习的基础上，除了先进的算法和硬件运算能力，大数据是机器学习的关键。大数据可以帮助训练机器，提高机器的智能水平。数据越丰富完整，机器辨识精准度越高，因此大数据将是各企业竞争的真正资本。艾媒咨询分析师认为，大数据是人工智能进步的养料，是人工智能大厦构建的重要基础。通过对大量数据的学习，机器判断处理能力不断上升，智能水平也会不断提高。人工智能发展的期望并未超出人工智能可达到的高度，未来在多领域具有广阔应用前景的人工智能行业仍将在资本市场有良好表现，投资热度将继续维持。第4章人工智能与就业人工智能对就业的影响效果
当前人工智能对就业主要从“替代效应”、“创造效应”以及对劳动力市场等三方面产生影响。“替代效应”主要指由技术进步带来的“技术性失业”。麦肯锡2017年研究得出:中国和美国的就业替代风险率分别约51.2%和45.8%,并指出中国具备自动化潜力的工作内容达到了51%,且主要集中在工业、农业、医疗、交通、生活服务等领域。新技术对就业的替代效应主要存在于对原有工作岗位的替代和对原有工作任务的替代两种形式,而无论哪种形式的替代都将对就业结构产生重要影响；“创造效应”主要指技术进步能够创造新的具有比较优势的就业岗位,主要从创造新的行业或产业和创造新的生产利润两个方面进行,对就业岗位进行再创造,因此,人工智能正在创造更多新的就业岗位,例如,智能传感器、芯片、智能机器人等,普华永道2019年预测人工智能对中国就业的净影响可能将产生约12%的净增岗位。扩大人工智能对就业的创造效应
在技术进步的经济秩序下,扩大人工智能对就业的创造效应,需要营造良好的社会环境、积极的产业政策、健全的社会保障体系以及创新的企业家精神等保驾护航。营造“大众创新、万众创业”的社会环境,积极引导人们转变就业观念和意识,打破就业的空间限制,加强对灵活自主就业的引导。
构建积极的产业政策,一方面需要积极完善人工智能等新兴产业的法律、知识产权、市场竞争、人才培养以及营商环境等相关产业政策,另一方面需要对新兴产业的发展给予一定的引导、政策倾斜和保护。
健全社会保障体系,拓宽社会保障覆盖范围,并构建多层次的社会保障制度,同时,推动公共服务供给能力的提升,树立开放、创新、容错、严谨的现代服务意识,实现人工智能对就业创造效应的稳步扩大。
发挥企业家创新精神,通过创新驱动战略,激发具有创新精神的“智慧人”向更高端的领域迈进。
应对人工智能对就业影响的措施
缩小人工智能对就业的替代效应。一方面需要激发企业家的冒险精神和开拓精神,结合企业家个人特质及灵敏嗅觉,突破现有技术的桎梏,在已有基础上围绕技术进步主动提供中高端产品和服务的供给,通过延长产业链、提升产品附加值、丰富产品类型以及开拓新领域等方法,增加就业岗位和提升就业层级；另一方面需要提高劳动者综合素质能力,通过建立健全职业教育体系,开展前瞻性的职业技能培训,以适应人工智能不断发展的要求,以增强自身工作的不可替代性。
促进人工智能与劳动力市场的均衡发展。在人工智能发展的过程中需要从供给和需求两端共同发挥作用,实现即扩大创造效应又削弱替代效应的突破,实现人工智能发展中的劳动力市场需求平衡。实现人工智能发展下的劳动力市场供需平衡,弱化结构性失业的影响,应与产业结构调整、新兴产业发展、技术创新、劳动力结构变化以及国家发展战略相结合。
鼓励和引导技术创新。技术进步是促进新兴产业快速发展的内驱动力。因此在新兴产业发展的过程中一方面需要加强共性技术机构和科技基础设施的建设,鼓励和引导技术创新；另一方面需要构建多层次人才培养体系,重点培育和挖掘高级技能工人,并对一般产业工人的通用技能进行提升,同时实现企业、职业技术学校、研究型高校和机构以及改革服务机构的有机协调发展。
完善产业区域协调发展机制。注重我国经济、人文以及自然环境的区域差异,在结合不同区域已有发展基础上鼓励优化新兴产业发展环境,通过地区间的错位发展和多元创新,形成差异化发展格局,实现区域优势互补和协同发展,并通过区域间协同发展以探索我国产业结构调整的路径和方向。
积极应对人口老龄化。在人工智能等新一代技术革命背景下,在实现经济转型增长的过程中不仅需要将“人口红利”向“人才红利”进行转换,还要充分运用老龄人口资源,激发老龄人口学习和再就业的意愿,并健全保障措施帮助老龄人口为经济发展发挥余热。
第5章人工智能与财务管理当企业的财务管理高度智能化时，财务管理将迈入另一个全新的阶段，实现更高的价值目标，这是我们所期望看到的。财务管理模式识别。财务管理模式是指一种对企业繁琐复杂的数据信息归类分析的系统，对于人工智能来说，数据信息的分类是普遍功能，而在企业的财务管理中，这种功能却起到非常重要的作用。在实际应用中，财务管理模式有两种不同的类别：一是统计财务管理模式，主要表现方式是运用向量来代表每一个特定的数据信息，这样不仅可以提高识别数据信息的效率，同时也不易产生差错；另一种是模糊财务管理模式，主要通过在庞大的信息数据库中找出一个相对较为标准的评价指标，按照这个模糊的标准对新录入的信息数据进行分类统计。财务核算。传统财务会计对应收、应付往来核算要求公司每月手工处理成千上万条结算明细，再与发票匹配并进行核销，进而核实往来账款情况，为后续收款及向供应商付款提供依据，需要耗费数以千计的人工工时。如果使用了机器人，则完全可以取代人工操作，而且可以在非工作时间进行业务处理，差错率接近零，能极大地提升工作效率。财务分析。通过人工智能系统，可以对企业财务状况的生产经营等各个方面进行分析整理，将所收集和录入的信息系统分成不同板块进行数据整合。同时，在整个模型中，可以根据具体的数据进行改动。即使改动任何一个细微的数据信息，对整体多维空间立体性模型的变化也非常巨大。这样，相关人员根据通过人工智能计算所产生的数据，来分析制定相应的企业财务管理的措施，甚至可以在此模型中发现一些潜在的财务风险，进而通过有效的预警和防范，避免企业利益受到不必要的损失。对企业的经营进行预测。经营预测对企业来说是不可省略的重要环节。它主要通过总结上一阶段整个企业在发展中的财务状况，并且对下一阶段的企业财务管理进行规划。传统的企业经营预测都是通过人工录入的信息数据当作基本依据去总结，这会存在一定不稳定性，同时数据信息的精准性也有待考量。当人工智能在企业财务管理中注入了新鲜的血液时，企业的经营预测便开启了新篇章，它可以从多种角度进行对企业信息数据的全面收录，并且从企业的收入、支出成本、综合经营利润以及已经出现的一些企业负债等各个角度，进行全面的分析和预测。这是我们传统企业的经营预测所无法做到的，所以非常值得在今后企业的财务管理中所广泛投入使用。人工智能网络神经系统。目前，人工智能网络神经系统已经非常完善，在企业财务管理中得到了很好的应用，应用的范围也非常广泛，例如诊断财务的危机、对潜在的财务危机进行预警、有效地控制财务信息数据的质量问题，以及对一些隐性的财务信息数据的深度挖掘等等。所以，对于企业的财务管理来说，人工智能的网络神经系统是非常值得肯定和推广的。第6章人工智能与我AlphaGo的横空出世，李世石的黯然离场，深度学习在计算机领域的进步，绝对不是1+1=2的结局，也绝非1+1＞2，而是几何式乃至超几何式的增长。我与李开复一样，都有一个疑问:人们预测计算机至少需要二十年才能完成的事情，在计算机堪称恐怖的深度学习能力下或许两年乃至更短就可以完成，那么，人类为此做好准备了吗？那么，未来是否有一天，计算机发展到人类无法探知的领域，乃至产生自我思维？三大定律是否有效？深度学习终将改变一切！时代留给我们的时间不多了，在时代的巨轮上，适用于达尔文的"物竞天择，适者生存"，刘慈欣的黑暗森林法则可不止适应宇宙文明！失业势不可挡，但失业之后，势必也会诞生出一系列新时代下的岗位，就如工业革命下的马夫车夫变成了现在的司机，信息革命下的交易所股票信息录入员变成了现在的股票销售员……时代在发展，社会在进步，而我们，在见证历史！人工智能，我认为更多的是在为大众传递一种信息，那就是人工智能来了！AI时代的到来带给我们的不仅是机遇，还有挑战。首先，对于新技术的影响和发展要有充分的敏感性。其次，只有通过不断地学习，提高自己的认知能力，才能够对当下和未来的事物有比较清晰的认知，并且在适当的时候做出正确的选择。实际上，不断地学习是给自己未来留更多的选择余地。要有意识地提高自己的创新意识和创新能力，依照智能社会的分工，创新劳动将会占据主导地位。AI时代的到来，将会给我们的社会分工、习惯和文化等各个方面带来巨大的改变。另外，要积极地拥抱人工智能，充分认识到自身职业的特点或者职业规划与AI的关系，积极地使用AI提升岗位价值。改变与否，全在自己！
有关人工智能方面的调研报告
一、人工智能可与哪些领域结合进行研究1专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统,是一种具有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,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程,来求解领域内的各种问题,达到或接近专家的水平。2机器学习机器学习就是机器自己获取知识。机器学习的研究,主要是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;机器学习的方法;建立针对具体任务的学习系统。还有机器人学这个领域所研究的问题,包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人的目标动作序列的规划方法等。因此开发高智能机器人是一个重要研究方面。3模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别,如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。当前模式识别主要集中在图形识别和语音识别。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字,识别指纹、白血球和癌细胞等的技术已经进入实用阶段。语音识别主要研究各种语音信号的分类。语音识别技术近年来发展很快,现已有商品化产品如扫描仪的上市。4人工神经网络人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元(人工神经元、处理元件、电子元件等)模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。是通过范例的学习,修改了知识库和推理机的结构,达到实现人工智能的目的。在人工神经网络中,信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的,知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系,网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络也许永远也无法代替人脑,但是他能帮助人类扩展对外部世界的认识和智能控制。多年来,人工神经网络的研究取得了较大的进展,成为具有一种独特风格的信息处理学科。目前,人工神经网络的发展趋势有如下特点:①新的人工神经网络模型产生频率非常之快。②现有的人工神经网络模型的完善改进速度喜人。③人工神经网络结合和其他一些现代优化计算方法的结合运用日见增多。如结合混沌理论、遗传+神经、模拟退火+神经算法等成功运用的实例。5智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴,它与“知识-智能”有着极其密切的关系。自20世纪80年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。
二、2017年人工智能十大趋势参考链接：(http://mp.weixin.qq.com/s/4KEzXU1kygE36ohFE7-cQw)
1.人工智能聊天机器人在TechEmergence进行的一项2016年调查中，询问了人工智能的高管和创业者，什么人工智能应用在未来五年内可能会获得成功。他们的首选是虚拟代理和聊天机器人，获得了37％的投票。这些软件程序能够理解自然语言，并通过消息传递服务或电子邮件与人沟通。包括IBM和Facebook在内的几家公司已经宣布了帮助开发者创建聊天室的平台，这些平台似乎越来越受欢迎。去年夏天，Facebook宣布，在其飞书信（Messenger）服务上有超过11,000个机器人。根据IBM的统计，65％的千禧一代（Millennials，出生于1980-1990s）喜欢与机器人进行交流而不是与现场助理交谈。2.应用开发创建聊天机器人并不是开发人员使用人工智能的唯一方式。许多企业正在将人工智能和深度学习功能集成到他们的Web应用、移动应用和内部的企业应用中。人工智能正在发展推荐引擎、安排会议、排定待办事项列表、在大数据中查找隐藏的价值的一系列功能等等。在其2017年十大战略技术趋势列表中，Gartner将智能应用排在了第二位。其中写道，“Gartner预计，到2018年，全球最大的200家企业大多数都会利用智能应用，并使用大数据的完整工具包和分析工具，来优化自身的产品和改善客户体验。”3.智能物件人工智能也与物联网（IoT）的趋势相关，“智能物件”（intelligentthings）在Gartner的2017年前十大战略技术趋势列表中排名第三。其中说道，“现有的物联网设备将使智能物联网人工智能的功能无处不在，包括家庭、办公室、工厂车间和医疗设施。”例如，下一代健身追踪器不仅可以监控您的健康信息，还可能具有机器学习和分析功能，使它们能够根据您的个人健康史和过去的追踪器数据提出改善健康的建议。4.医学研究人工智能的最热门领域之一是医疗健康行业。IDC在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将诊断和治疗系统列为2016年吸引最多投资的领域之一，并表示在未来五年内，包括药物研究和发现以及诊断和治疗系统的使用案例将获得最大的发展。在五年期间，它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3％。同样，CBInsights将医疗健康列为人工智能中最热的领域，并作为今年的创业项目。5.生物模型人工智能和健康科学之间的关系有两种方式：不只有健康研究人员转向人工智能，用以帮助他们回答医疗健康问题，计算机科学研究人员也正在转向生物模型，用以帮助他们创建更好的人工智能软件。麻省理工学院和谷歌最近都被报道在创建与人类大脑功能相似的神经网络，这个领域的研究可能会持续一段时间。未来学家RayKurzweil甚至预测到2030年，我们将能够合并人类的大脑和计算机网络，创造一种混合形式的人工智能。
三、人工智能技术的应用1实现远程自主规划和控制该项技术能够对距离我们上百万公里以外太空中航天器进行远程规划和控制，例如：美国航天局利用计算机智能程序对航天器进行操作、调整和控制，并成为国际上首例利用计算机人工智能技术远程遥控的国家。远程智能程序能够结合地面系统中预先设定好的任务和目标，进行自主规划，并在对航天器实现实时监督和控制，了解和掌握航天器运行情况，及时发现与程序相悖之处，并发出指令进行调整，实现检测、诊断及恢复目标，从而确保航天器在遥远的外太空稳定、可靠运行，为科学家研究提供参考。2预测步骤，提高博弈技巧将一些技术运用于下棋过程中，能够将下棋涉及的复杂问题分解为多个小问题，提供下棋数据信息，促使其朝着搜索和问题归纳等方向发展，从而为下棋者科学决策提供支持，近年来，这项技术发展速度及应用范围十分广泛。诚然，技术能够达到国际象棋锦标赛的水平，但是，还不能够很好的解决人类棋手的表达和洞察等能力，人们仅能够实现具体问题具体分析，基于此，还需要进一步提高。3结合目标需求，实现自主控制技术涉及的视觉系统能够应用于引导汽车沿着行车道前进，结合这一应用，美国将这一技术安装到微型汽车上，实现了自主导航前进两千公里，其中98%以上时间是由该系统控制汽车前进，剩余部分由人类控制，通过调查发现，人类控制部分主要是公路出口寻找，也就是说，通过对技术进一步完善，能够促使系统获取更多应用经验，从而计算出最佳驾驶方向，从而控制汽车前进。因此，无人驾驶这一目标将会在不久的未来实现。4提高医疗水平，实现准确诊断该项技术在医疗领域中的应用，能够有效突破传统医疗诊断的弊端，进一步提高诊断水平，例如：建立在概率分析基础之上的医疗诊断程序已经得到了应用，且效果十分明显，在一定程度上提高了专家医师的实践水平。诚然，一部分医师对程序诊病这一事实并不认可，但是，程序通过对病人的检查，提出了影响判断的原因，并阐述了并发症状等，最后得到了医师的认可和肯定。技术在医疗领域的应用，不仅能够有效提高医疗水平，还能够更好的解决病人的疑难杂症。5深度理解语言，解决问题建立在该项技术基础之上的程序，在解答纵横字谜问题中得到了重视，其解答效果优于人类，在具体应用过程中，该项程序通过利用填充词限制及相关字谜数据库等多项资源解决问题。6提高专业化水平，完善专家系统专家系统主要是建立在专家已具备知识基础之上的系统，具有特定知识、经验的系统，与人类专家水平基本一致。专家系统是计算机人工智能技术研究较早、且成果最为显著的领域，在地质勘探等方面得到了广泛的推广和普及。
四、谭铁牛院士谈人工智能参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651644094&idx=1&sn=601c77e370fa56b15ea59e6245e37a36&scene=25&srcid=0827BvgC0x8ppDwCNQQCDPPS#wechat_redirect
过去一年人工智能领域的十件大事：第一项，阿尔法狗；第二项，各国政府高度重视人工智能发展，包括今年5月份美国白宫举行4场研讨会讨论，包括我们国家大家也知道5月份几个部委发布了《互联网+人工智能三年的行动实施方案》还是值得一提的事；第三项，IBM发布类脑超级计算机平台，是基于前几年发布的芯片；第四项，软银320亿美元收购ARM，这还是很大的收购；第五项，谷歌、facebook等开源人工智能基础平台，这是值得一提的，反映了一个趋势和动向；第六项，创建公益性的人工智能机构OpenAI，我认为很值得一体，10亿美金；第七项，学术方面的，Science发表BayesianProgram论文；第八项，微软深层残差网络夺冠2015年ImagnNet；第九项，谷歌量子计算机取得重要的突破，为人工智能计算搭建一个平台；第十项，剑桥大学成立人工智能伦理研究所。
人工智能在过去一年的十大趋势动态第一，人工智能热潮全球化，从东方到西方，从发达国家到发展中国家，从大国到小国，应该都是掀起了热潮。第二，产业竞争白热化，各种并购大家也可以看到，招聘人才，都希望来竞争。第三，投资并购密集化，过去一年大的小的收购、投资，数不胜数，从几百亿到几个亿，更小规模的也不用说了，太多了。第四，人工智能应用普适化，各个领域的渗透。第五，人工智能的服务专业化，一个是研究通用化的人工智能，一个是专业化的人工智能。第六，基础平台开源化，包括IBM、谷歌开源的平台，过去一年特别明显的一个新的特征，我不知道大家赞不赞同。第七，关键技术硬件化，包括IBM的类脑计算平台。第八，技术方法集成化，单一的人工智能计算理论和方法不可能包打天下，集成创新势在必行，阿尔法狗里面集成了很多，都是我们非常熟悉。第九，学科创新协同化，多学科跨界融合交叉协同创新人工智能创新途径，包括量子技术跟人工智能的结合。第十，社会影响大众化，我不用解释，包括我的司机前两天问，这一年多人工智能很火热，他都很关心，说明人工智能的影响的社会化大众化。
【人工智能调查报告
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人工智能论文范文(5篇)
人工智能论文全文(5篇)时间：2023-04-1322:16:52
第1篇：人工智能论文范文
第一，植物的规格要确定好，要结合植物所适应的地质条件来对各种规格的植物进行协调搭配。一般来说，中型及其以上规格的乔木作为园林的架构之一，会对整个园林所呈现出来的景观效果起着重要作用，应当先进行安放，然后才是小型规格的植物的安放，保证在园林景观的细节处做好处理；第二，要合理组合植物的品种类型，落叶植物和针叶常绿植物之间在园林中所占的比例应当保持一定的平衡关系，对于植物如花卉、叶丛的颜色要协调好，一般以夏东两季的植物色彩为主色调，其他色调为辅，以保证视觉上能起到互相补充的效果。
2园林设计中人工智能应用现状
2.1系统操作方面
由于园林设计既涉及艺术方法也涉及到技术手段，因此，对操作人员的综合能力要求就比较高，也就是说，操作人员应当对建筑理论、园林绿植知识和计算机基础三方面综合掌握，而事实上，很多参与园林设计的人员并没有很强的工程操作能力，要求太高，难以实现。
2.2园林可重复使用性方面
目前来说，园林的重复使用性还是太低，因为每个地方的气候条件和地理环境都不相同，所以，针对一个地方所制作的园林设计并不能简单地复制到另一个地方，如苏州园林的设计不能直接用在辽宁的园林设计，原因在于北方相对南方来说，园林供水相对困难，山石种类不同，绿植花卉种类也不如南方园林的丰富，而且南北审美观不同，北方园林设计多采用浑厚石材，绿植多为松、柏、杨、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈现刚健雄浑的特点，而南方则因为花木种类丰富，布局特别，注重山石与水的搭配，独具精致淡雅的特点，由此可见，园林的可重复使用性不高。
2.3计算机辅助设计方面
计算机辅助设计即常说的CAD。目前来说，CAD并不能完全对口符合园林设计的需求，因为CAD只能呈现出单一的图形画面，既不利于设计者进行设计，也不利于客户对设计者的设计的理解，导致客户与设计者之间难免信息不对称，造成一定的信息偏差，影响之后园林设计出来的成果。
3加强人工智能在园林设计中应用的办法
3.1园林子系统的设计
作为整个园林系统的组成部分，园林子系统的设定概要应通过计算机实施建模，来对项目实施进行基本设定，在获得项目系统的自动生成规则之后，在对所收集到的园林基本数进行存档，来作为全局的运行参数，在一定程度上影响了计算机的运行结果。一般来说，存档信息有园林的设计规模、投资情况、发展需求以及相关的环境因素等，存档后，可能会对建筑的规模大小、选址、风格特点以及植物的搭配等造成影响。
3.2地形子系统的设计
地形子系统的设计应当是通过计算机对采集到的地质数据进行推理而后才进行的。一般来说，会采用规则引擎最为计算机的推理机，是基于专家系统的模式下进行推理的，工作原理是由机器来仿造人类在对事件进行考虑的思维和方法，通过进行试探性的方法来进行推理，并不断地对推理所得出来的结果进行解释和验证。对地质情况进行实时实地勘查是保证园林设计图纸正常输出的要求，这是不能单纯地依靠计算机来实现的，因为地质勘查涉及到很多复杂地形的勘查，只能依靠人工的方式。地质勘查可以分为前期阶段和后期阶段。前期阶段主要是设定园林工程的初稿，因此，只要对地质情况进行系统的粗略勘察即可。后期阶段主要是完成图纸设计要求，因此，对数据准确性要求更高，并勘查人员对此进行较为细致的处理。这以后才是通过对计算机智能系统软件的使用来将前期阶段和后期阶段所获得的数据进行智能化处理，完成相关数据的细化以及修正，然后通过系统推理得到一个初步的园林模型。
3.3主干道路子系统的设计
对地形子系统进行地形数据的输出即可得到主干道路设计，因为我们首先完成了地形的设计，因此，在接下来对道路进行设计的过程中就可以有效地避免其他的建筑和设施的干扰，这之后的设计才能按部就班地开展。推理的总体规则为：首先，由园林的建设规模、投资情况等来对道路的类型和所需费用等进行计算，得到相关数据；然后，结合之前的输出地形图来生成推荐道路图，并检查道路的密度是否符合园林的设计规范，接着根据道路建设定额表来对工程造价进行计算，看是否符合预期投资情况；最后，对道路图进行人工的调整，并反复验算。
3.4图纸和图表输出子系统的设计
第2篇：人工智能论文范文
“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为ArtificialIntelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。对于“人工”，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。诞生对于“智能”，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的实现方式有2种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。
2人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969年成立。第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3对人工智能的思考
3.1人工智能与人的智能
从哲学上的量变引起质变的角度来讲，人工智能在不断的发展过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能，但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具，其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。还有人认为人工智能是人类创造出来的，所以它一定存在着致命的弱点，也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响，而机器只是受到程序的影响，它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷，那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题，但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。
3.2对机器人三大定律的困惑
美国最著名的科普作家艾萨克．阿西莫夫提出过比较著名的机器人三大定律：第一定律，机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；第二定律，机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律，机器人必须保护自身的安全，但不得与第一、第二定律相抵触。虽然这只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人类对与人工智能发展的一种期望与担心。人们害怕自己所创造出来的人工智能会伤害人类自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人类为中心的，而忽视了人工智能本身。或许这是人类的一种天性，世间所有的事物都应该围绕人类自身来定义、发展。就好像人类自以为掌控了能够改变大自然的力量，最终却被大自然反噬一样。同时，随着科学技术的发展，人工智能已经不单单需要逻辑思维与模仿，同时还应该将情感赋予人工智能。因为随着科学家对人类大脑和精神系统的研究的深入，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人类的自我中心又是否会伤害到人类自己创造出来的人工智能。
3.3对人工智能未来的思考
人工智能有着十分巨大的发展潜力，对于人工智能的研究虽然经过了很多年，但是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。自动推理是人工智能最经典的一个研究分支，它的基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来人工智能最热门的研究内容里面就有自动推理，同时在该知识系统中的动态演化特征及可行性推理的研究是一个十分热门的研究内容，很有可能取得大的突破。机器学习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。在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果。但是许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分的说明在这方面的研究已经有了很大的进步。自然语言处理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，许多产品已经进人了众多领域。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。
第3篇：人工智能论文范文
关键词：人工智能；新闻生产伦理；道德困境
一、人工智能技术在新闻生产中的现状分析
诞生于1960年的计算机辅助新闻是人工智能在新闻生产领域最早的应用。2000年左右，计算机辅助新闻开始进入数据驱动新闻阶段。2006年，汤普森公司开始将新闻机器人运用于财经数据分析，并生产出新闻，这标志着现代意义上的人工智能新闻真正产生。当前，人工智能主要依靠自然语言处理、预测分析和机器学习三种技术。在新闻报道中，人工智能的运用大致可分为自动化生产、人机交互和智能推荐三种类型。
（一）数据挖掘和机器写作推动新闻的自动化生产数据挖掘和机器写作是一种打破了新闻人工作常规模式的特殊的新闻生产方式，依赖于庞大的数据资源，运用技术的手段化繁为简，省去了传统新闻出稿的步骤。因此，数据的积累和清晰的数据支撑是推动新闻自动化生产的关键。这种将采访、写作、编辑、校对、分发、反馈等新闻生产环节融合在一起的方式，节省了人力、物力和时间，大大简化了新闻生产的过程，进一步优化了新闻生产的流程。这意味着，在一些专业报道中，机器人挖掘的数据会比记者发现、找到的数据更为精确可信，人和机器展现出平等合作、相互理解、辅助的关系，在不同方面各显其能，互相配合，可以让记者从单调重复的工作中逃离，从而更加专注于挖掘数字背后的意义，去做更有创造力的事。
（二）智能音箱和聊天机器改变人机交互的传统模式2017年7月，国务院的《新一代人工智能发展规划》中提到未来我国几十年人工智能的发展蓝图，着重强调发展人机智能共生的行为增强与脑机协同及人机群组协同等关键理论和技术，并指出未来人机协同将成为主流的生产和服务方式。智能语音服务由两部分构成，一部分是硬件，一部分是智能语音助手。硬件为语音助手提供运行环境，从物理上接受声音指令，并进行反馈。因此，智能语音可以通过声音方便地与终端交流，不需要控制手机或者终端界面就能参与数字生活和工作的方方面面。社会学家戈夫曼的场景理论认为，媒介、场景和行为之间存在高度的关联与互动关系。“场景”作为内容、形式、社交之后媒体的又一核心要素，在定制化需求体验和实现用户价值匹配方面得到了极大程度的体现。从这个意义上来说，智能语音扩张了我们进行媒介消费的空间。
（三）基于兴趣的智能推荐助推新闻传播的个性化人工智能视域下的智能推荐是指通过技术手段介入信息内容和信息受众之间，更改内容的传播方式和路径，从而更好地利用用户行为大数据，在“千人千面”的背景下实现用户不同偏好的内容推荐，达到分析并改变信息受众阅读偏好的效果。2019年，尼曼实验室在预测新闻业趋势时选出的一个关键词是“Newsfatigue”（新闻疲劳症）。因此，基于用户兴趣的算法可以督促记者更加全面地考虑用户需求，增加新闻内容曝光量，唤起用户的更多互动，从而更加有目的地进行个性化的推荐，将信息精准地投向用户，节省时间，优化用户在人工智能视域下的新闻阅读体验。
二、新闻生产伦理在人工智能视域下面临的困境
新闻伦理学的研究对象除新闻工作者的职业道德外，还应包括新闻媒体的社会道德功能。无论是从社会和谐还是科技发展的角度，传统媒体一直遵循的生产伦理价值，如真实性、客观性、把关控制等，都在新媒体技术的冲击下不断地受到挑战。
（一）新闻工作者面临的职业道德挑战1.人在技术裹挟下影响对新闻客观性的认识黄旦教授认为“客观性是指意识到新闻报道中的主观”，从而要求事实和价值分开的一种专业信念和道德准则。2019年两会期间，国内多家媒体都采用了时下流行的轻松、生活化的vlog报道形式。在传统新闻人看来，这种在生产过程中模糊新闻和娱乐、事实和意见的边界，无异于“国家和教堂间的界限”。随着技术的不断发展，算法成了大众传播中的“把关人”，控制着人类信息分发的权力，驱动着媒介生态环境的重构。这种信息生产、筛选与分发其实是一种有意识的信息“加工”行为。技术本身无好坏，但技术如何使用，算法按什么逻辑编写，界面如何设计等，都受到政治经济和人类心理的影响。2.科技的发展加剧新闻反转，影响新闻真实性真实是新闻的生命。近年来，“反转新闻”大量进入公众视野。闾丘露薇认为：“所谓的反转，只不过是公共舆论基于错误或者并不足够的信息而做出的价值判断，之后被更多的事实所证明是错误的而已。”“反转新闻”之所以出现，是由于传统媒体面临着互联网科技的冲击而陷入经济运营的困境，调查型记者的数量急剧锐减，越来越少的媒体机构有充足的时间、资源投入深入的调查。同时，在智能化算法的分发下，具有视觉冲击力、语言夸张的报道得到更多的推荐，使得真相或有用的信息隐藏在众多的声音中，用户更加难以把握事件的真实性。因此，信息不再是人们发现真相的帮手，而变成了认识世界的障碍，当用户无法获得优质的信息时，再多的信息也失去了意义。3.人工智能视域下新闻生产权力主体的转移法国思想家布莱兹•帕斯卡曾说，人的“主体性”指的是“与客体相对的主体所具有的特性，包括独立性、个体性、能动性以及占有和改变客体的能力”。但人工智能介入新闻生产与报道后会对部分职业新闻工作者带来冲击，担心一旦新闻生产的权力从人类手中交给机器，人类为了追求幸福快乐会放弃以人为中心的价值观，秉承以数据为中心的世界观，那么新闻生产者所谓的思想，即其引以为豪的创造天性也就逐渐逝去了，成了麻木的人、过时的人。但就目前来看，机器新闻取代的只是程序化、格式化的新闻报道，而这正是人的主体性得到释放的一种方式和渠道。然而需要承认的是，人工智能发展的脚步不会停止，只会被更巧妙地利用起来。在这种情况下，新闻生产者调和好工具理性与价值理性之间的冲突就显得十分必要了。
（二）新闻媒体面临的社会道德挑战1.个性化的推荐导致信息茧房和政治极化现象2006年，美国学者桑斯坦提出了“信息茧房”的概念，指的是人们根据不同的兴趣、价值观、身份、经历形成不同的部落，通过增强部落内部联系获得归属感。但由于每个人只接触属于自己的个人议程设置，就会出现和圈内人交流加剧意见极化的现象，而对外交流则很难进行沟通，从而使社会意见整合变得更加困难，公共生活更加难以协调，整个舆论生态环境不断恶化，有价值、有意义的信息难以得到有效的传递。如果说，过去我们评价一个新闻事件的影响力，看中的是它是否推动了制度变革，那么现在的评价标准或许就变成造就了几篇“10万+”。尤其是社交媒体中的机器人，运用算法，通过点赞、分享和搜索信息，将未经过筛选的假新闻传播力进行数量级扩大，导致受众缺乏社会责任感，难以认知自己所处的大环境，封闭于自我的想象中，使得极化现象在种族、宗教分裂原本就十分剧烈的发展中国家显得更加突出。尤其是对那些基础机构薄弱的国家来说，虚拟世界的愤怒激发的是现实世界中的暴力。而在经济结构稳定的国家，新闻生产的低门槛和低成本也使得假新闻泛滥，选民的自由意志被操纵，政治站位被重新定义。这一切都是技术缺陷在流量驱动商业模式下所带来的结果。2.社会资本的推动加剧了算法歧视和社会偏见技术和社会之间的关系是双向互动的。一种技术如何被使用、产生了怎样的效果，固然和技术本身的特性有关，但也会受到政治经济社会整体环境的影响。萨菲娅•诺布尔提到，Google搜索引擎的返回结果及其排序主要受到PageRank算法的影响，它会根据一个页面的超链接被其他页面引用的数量来决定搜索结果的排序。其背后的逻辑可以称为“引用多的即是好的或重要的”，这是一种价值判断，也是一种利益交换，遵循和延续了社会上的主流看法，但如果主流看法本身是带有偏见的，那么算法将延续这种偏见。这说明了算法并不是中立客观的，歧视就在眼前，但是披着中立的外衣，对社会上的边缘群体产生系统性的压迫。算法既可能复制主流社会对边缘群体的偏见，也可能受到商业资本的影响，将信息和知识商品化，从而加剧社会的不平等。3.人工智能扩大对数据的使用和隐私的侵犯信息社会的发展使得各国对隐私权保护的重心再一次发生了转移，促成这种变化的原因在于政府和商业组织搜集了太多受众自己都不知道的信息。因此，人工智能时代，我们每个人都生活在数据与算法中，无时无刻不在被“记录”和“监控”着。就像福柯所说的“全景监狱”，受众就是其中的一个个“囚犯”，而作为“狱卒”的媒体集团投其所好地向受众推送新闻，受众在享受人工智能带来的便利服务的同时，也会对自我控制权的丧失、个人信息的使用以及隐私的侵犯感到深深的忧虑。2019年1月，腾讯对各年龄层用户特征进行画像分析的大数据报告被网友质疑：微信“监控”了聊天数据。这不是社交媒体第一次遇到类似的质疑。即使腾讯声称所有数据均已进行匿名及脱敏处理，不涉及具体用户的隐私内容，但并不能完全消除公众的疑虑。当忧虑隐私近乎成为生活的一种常态，我们不禁要思考这样一个问题：我们到底是如何被技术力量裹挟着走到今天这一步的？又是在何时，我们开始认为体验了就要记录，记录了就要上传，上传了就要分享的这种行为模式再正常不过？
三、新闻生产伦理在人工智能视域下的发展策略
（一）从个人层面规范新闻生产伦理智能手机的迅速普及使新闻制作的门槛和成本降低，传统的新闻传播模式被打破，我们已来到一个人人均可发声的“去中心化”时代。作为人工智能时代的信息传播者，我们不仅要提高自我的媒介工具使用素养，还应不断加强在海量信息中筛选出有用信息的鉴别能力，从源头上降低新闻受失真、虚假信息误导的可能性。同时，在传受角色功能定位不断消弭的今天，提高传播者的媒介素养，使其拥有多元化的信息获取渠道、独立自主的思想意识和道德水平，给冰冷的算法和数据注入“温度”和人文关怀，不仅可以抵御经济快速发展带来的社会问题，也是净化舆论生态环境的需要。只有这样，人工智能时代的传媒业才能走得更远。此外，在智能信息时代，科学家、工程师不仅人数众多，而且参与社会重大决策和治理，他们的行为会对他人、社会带来比其他人更大的影响。他们在参与新闻生产的过程中通过合理的结构代码决定什么被看见，什么被隐藏，直接影响着新闻生产伦理。利用技术能做好事，也能做坏事，关键是被谁使用，如何使用。那么，要研究媒体技术在新闻生产伦理中的应用就不能忽视对开发应用这一技术的科技工作者的伦理道德规范。
（二）从组织层面规范新闻生产伦理与其他完全市场化的商品不同，媒体机构的公信力一方面承担着自身的发展前景，另一方面也关乎着国家社会的安全稳定。在人工智能背景下，新时代的媒体机构具有大众性和多元性等特征，覆盖的内容更加广泛，大多是靠广告获取收入，部分是通过付费订阅，且不同媒体机构间的竞争愈发激烈。但受众情愿买单的背后是对媒介机构的信任，一旦媒介机构肆无忌惮地利用受众的信任去欺骗受众，不遵守基本的媒介伦理，终会遭到受众的抛弃。因此，媒体机构要保证新闻的真实性、客观性，不断强化媒体机构履行社会责任的方式，推动社会的进步。在本质上，企业的社会责任和商业利益是一致的。当企业成长得足够强大时，“外部性”就会被内化。一个假新闻和低俗信息泛滥、全民娱乐至上、戾气十足的社会，不会为互联网的健康发展提供适合的土壤，所以要追究新闻平台的主体责任。平台在享受着杠杆规模效应的同时，更应该用高于法律和行业的标准来要求自己。另一方面，对于技术导致的部分问题，平台也可以通过技术的发展来解决。目前，“区块链+媒体”肩负着媒体人的夙愿，虽然这种模式对现有媒体生态的改变十分有限。但从“效率”转向“价值”，单一的技术思维转向立体的社会思维、公共思维来看，这是平台型产品发展壮大过程中的必经之路，也是以后互联网产业的重要动向。
（三）从社会层面规范新闻生产伦理在技术迭展的情况下，与新出现的人工智能相关的法律制定，在缺乏有价值的参照系下，很多方面的实施往往落后于新技术、新实践的发展。因此，我国于2017年开始实行的《网络安全法》对网络运营者在搜集用户信息、个人信息方面做出了规定，并对不当运用用户信息的行为给出了明确的处罚条例。人工智能媒体时代条件下，我们必须本着维护和发展的原则来实现人工智能的法律体系，慎重处理人工智能技术给社会带来的贡献，客观地看待它的价值和潜在的风险，尽快完善法律法规，适应新的媒体环境，特别是在人工智能技术无所不能的情况下，更要强调其价值理性，规范其行为，慎用公众数据，保护公众隐私，营造一个良好的新闻生态环境。
四、结语
人工智能与新闻传媒业的融合越来越成为行业人讨论的焦点。人工智能技术在改变着新闻信息生产、传播方式的同时，也要求着原有的新闻生产伦理做出调整，以适应科技的发展。除此之外，人工智能导致的在新闻生产领域产生的伦理问题，不是技术的失败，而是科学发展与我们对自身及他人在新闻生产过程中产生的伦理之间的深层联系。因此，探究人工智能在新闻生产伦理领域的发展及其带来的问题，不仅能够拓展新闻生产伦理与技术的研究视野，更有助于指导人工智能在未来不断变革的新闻实践。
参考文献：
1.张志强.新闻算法推送对“信息茧房”的构建探究[J］.新媒体研究,2018(14):24-25.
2.赵瑜.人工智能时代的新闻伦理：行动与治理[J].学术前沿,2018(24):6-15.
3.许向东.关于人工智能时代新闻伦理与法规的思考[J].学术前沿,2018(12):60-66.
第4篇：人工智能论文范文
陈宝鑫等采用蒙特利尔认知量表，制定中医证候观察表，通过采集中医四诊信息，研究血管源性认知功能障碍合并代谢综合征患者的中医证候特点，总结出血管源性MCI合并代谢综合征组痰、瘀最为多见，非代谢综合征组以阴虚、血虚最为多见。血管源性MCI的证候要素主要为阴虚、阳虚、痰湿、火热、血瘀、气虚、血虚等7个证候要素。张允岭等采用因子分析寻找血管源性认知障碍的常见证候要素，统计其证候要素分布特点，最终得出6种证候要素，按比例大小依次为气虚、血瘀、痰、阴虚、阳虚、火。余忠海等在对历代医家以及大量文献研究的基础上，总结出MCI中医证型可以归纳为肾虚证、血瘀证、痰浊证、气血亏虚证、热毒内盛证、腑滞浊留证、阴虚阳亢证、气郁证。赵明星等以中医证素辨证理论为指导，设心、肝、脾、肺、肾五脏为病位要素，以气虚、血虚、阴虚、阳虚、精亏、痰、瘀等为病性要素，初步发现肾精亏虚证、心气虚证、痰浊证、血瘀证是MCI常见证型。以上对于MCI的中医证候的研究，都是基于小样本，被研究对象大都在65岁以上，而近年来，随着生活方式的改变、社会压力的不断增大，年龄在65岁以下非老年人记忆力也有明显下降趋势，其中也不乏有非正常的记忆减退，即MCI患者，因此，对65岁以下MCI患者的研究应引起足够重视。
二、临床治疗研究
1.药物治疗
田军彪等根据MCI浊凝清窍，瘀损脑络的病机确立了化浊解毒活血通络法，方中石菖蒲辟秽化浊，黄连味苦性寒，苦能去浊，寒可清毒，郁金活血兼有清心开窍之功，三药合而为君。川芎为血中气药，地龙性善走窜，两药可通达脑络气血之瘀滞，丹参、赤芍凉血活血，当归养血活血，诸药共担臣药之职。茯苓健脾渗湿，使痰浊无以生成。泽泻渗湿泄热，使浊毒之邪从下而出，为方中之佐。川芎上行头目兼有引经之用，为方中之使。共奏化浊解毒、活血通络之功。区树阳等治疗MCI则以健脾益气、活血化瘀、通窍益脑为原则。选用半夏燥湿化痰，天麻、僵蚕熄风化痰，白术燥湿分健脾，黄芪、党参健脾益气，丹参、赤芍、桃仁、红花活血化瘀通经络；配合川芎理气通滞、黄精、益智仁补肝肾益智。从化痰通窍汤组成看，经现代药理学研究，方中党参、黄芪、益智仁、白术、黄精，能提高老年人体质和免疫功能，同时丹参、红花、川芎、赤芍、桃仁、半夏可降低老年人的血液黏稠度，对MCI患者的微循环有显著改善作用，对改善老年人认知功能障碍有明显疗效。
2.非药物治疗
针灸等非药物治疗在MCI治疗康复中起着重要作用，针灸是中医又一特色，但是目前研究较少。陈仿英等通过观察64名老年MCI患者，在药物治疗同时给予耳穴压豆（耳穴心、肾、额、皮质下、神门），结果表明耳穴压豆辅助治疗MCI简便易行、无创、无明显不良反应，易被老年人接受。推拿具有疏通经络、调和气血的功效，孙莉等通过推拿百会、风池（双）、翳风（双）、四白（双）、印堂对MCI进行干预，通过调和气血、醒脑开窍，改善脑动脉的血液供应和局部血液循环，从而改善下降的认知状况或延缓MCI进程。潘锋丰认为可以针对加重认知功能障碍的因素进行治疗，如睡眠障碍的评估和治疗在改善患者记忆和认知功能过程中是重要的因素；孤独也被看做是加重认知损害的因素，对于那些社交网络缺乏或相对局限的人群，其痴呆风险增加，而随着社会联系的增加，痴呆风险呈现下降趋势。因此认为，使MCI患者身心放松，保持积极畅快的心情对MCI防治也会产生积极作用，但尚需大样本研究以证实。
三、MCI的预防
随着生活方式的改变、社会压力不断增加，各类疾病患病率明显上升，而65岁以下非老年人患MCI的概率也在不断增大，但医务人员对这类人群的关注度普遍较低，这应引起研究人员重视。在舒缓精神压力的同时，更应该注意MCI的预防。目前，还没有合适的药物可以预防MCI发生，但是，从中医辨证角度来看，65岁以下非老年人的中医证候类型大多以痰浊、瘀血为主，早期进行干预可能会减少MCI发生，同时改变不良生活方式、积极干预危险因素，对减少MCI发生肯定会产生积极作用。
四、问题与展望
第5篇：人工智能论文范文
关键词：科技期刊；人工智能；数字化；同行评议
2021年，中共中央宣传部、教育部、科技部印发《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》，指出学术期刊要加快融合发展，推动数字化转型，引导学术期刊适应移动化、智能化发展方向，推动融合发展平台建设。人工智能正推动社会从数字化、网络化向智能化转型，科技期刊是率先有效引入人工智能的领域，人工智能与科技期刊出版的融合是发展的必然趋势。人工智能技术正越来越多地被开发、应用来帮助作者和出版人员，如对海量文献进行检索和分析，提取有用的信息；协助组稿审稿、编辑加工、出版发行；检出学术不端、鉴别数据造假等。人工智能可提高期刊出版和学术交流的效率，保证客观公正性和质量控制，减少人为偏倚和编辑职业倦怠，未来甚至可以指导特定领域如何开展新的研究。科技期刊出版平台未来将不仅限于提供学术论文数据库服务，还可以提供更多的信息和服务，人工智能在科技期刊出版中的应用前景值得思考和探索。
一、人工智能在审稿中的应用
Dimensions数据显示，2019年有超过420万篇，与十年前相比翻了一番。辛巴信息（SimbaInformation）统计数据显示，每年有超过250万篇学术在28000余种英文科技期刊上，科技期刊同行评议的论文数量是这个数量的两倍以上。数量的增加意味着高质量同行评议审稿的需求增加，也带来了严格保持审稿高质量和高标准的挑战。数量如此庞大的学术论文交到数量相对较少的固定的学者间进行同行评议，势必造成审稿效率的低下和学术论文的延迟发表。同行评议过程还存在个人偏见，审稿人可能是稿件作者的竞争者或反对者，抑或是朋友、未来的合作者或资助者等，这些可能会影响审稿意见的客观性和公正性。在实际的期刊出版工作中，也缺乏对审稿人审稿质量，以及拖延审稿或无效审稿等不当行为的约束和监督。这种情况亟须人工智能等可用于决策支持的技术来保证海量论文得到严格、一贯且高效的审评。引入人工智能技术可以大大优化审稿流程、提高审稿效率、缩短审稿周期。人工智能可以从网络出版平台的专家数据库中快速匹配符合选题方向的审稿专家，帮助提高审稿的效率和成功率。人工智能可以在数据库中根据研究方向、审稿记录、审稿效率和其他预设条件等，自动筛选最合适的审稿专家，分析排序后生成审稿人列表；并根据审稿人信息自动完成审稿邀请邮件的发送，还可以实时监控审稿状态和审稿人反馈；一旦出现审稿超时，自动向列表中下一位审稿人发出审稿邀请；收到审稿人的审稿意见后，实时通过邮件、APP、短信等及时反馈给期刊编辑进行相应处理。人工智能还可以根据论文标题、摘要、关键词和正文内容等对来稿进行初审，对图文进行快速识别，对论文的真实性、合理性、逻辑性、科学性、创新性和规范性等做出判断，为编辑初审提供详尽精准的参考。人工智能可以对论文的学术价值进行初步判断，对其中的文字和插图等进行深度识别。人工智能可以整句或整段地阅读释义，能识别出传统软件识别不出的同义表达，如此可减少学术不端，保证期刊的学术价值和品质。人工智能或许可以一定程度上遏制掠夺性期刊和掠夺性出版的泛滥。人工智能通过帮助编辑寻找新的审稿人并进行自动审稿等，大大提高学术和科技出版机构编辑出版高质量学术论文的能力，增加学术和科技期刊的论文接纳能力，也就减少了掠夺性期刊侵占学术资源的机会。人工智能还能对已发表的论文进行自动浏览回顾，基于掠夺性期刊的一些特征和标准，帮助筛选出那些不坚持标准的掠夺性期刊和出版商。Elsevier用人工智能软件EVISE取代了其过时的编辑系统，支持其编辑流程，提高了学术论文处理效率。EVISE可将来稿链接学术不端检测软件，从数据库中筛选推荐合适的审稿专家，链接其他项目资源对稿件内容、科学性和审稿人利益冲突等进行检测，自动生成与个人或机构的往来邮件等。开放获取期刊出版商Frontiers推出人工智能软件AIRA，对Frontiers的10万名编辑、审稿人和作者开放，能帮助他们自动评估学术论文的质量。AIRA可以阅读每篇论文，并在几秒钟内给出20条建议，包括对文字质量、图表的完整性、学术不端检测以及可能的利益冲突等。AIRA经过了Frontiers的审稿经验培训和测试，已完全融入Frontiers的内部工作流程，自动筛选和识别潜在的审稿人，加快审稿进程的同时，保证质量控制和客观公正，缩短了发表时滞，提高了出版效率。AIRA通过给出建议及半自动化检查的方式提供决策支持，仍然由相关领域专业人士做出最终决策，这种用户反馈被AIRA捕捉并进行学习和自我完善，这种人机协作有助于保证高准确性和高效率。
二、人工智能在策划选题中的应用
传统的策划选题依靠编委和编辑的经验、知识积累对学科发展方向的判断和预见，这种方式受人为因素限制，容易忽略有价值的选题且费时费力。未来，我们可借助人工智能的帮助，对已发表的海量文献、资源数据库进行检索分析，获取有用的信息进行相应的操作。人工智能可以从网络出版平台的专家数据库中快速匹配符合选题方向的作者，帮助提高组稿的效率和成功率。数据思维就是利用数据来深度挖掘和了解需求，了解存在和需要解决的问题，通过量化的数据来解决问题。人工智能基于大数据可以辅助选题策划选题、收集专家学者信息和研究方向，通过读者阅读信息和反馈来分析其关注点和需求，提供个性化的文献检索和信息传递服务等。人工智能可以通过对大数据的深度挖掘和学习，通过云计算技术，敏锐捕捉专业领域的新热点、新技术、新理论等；基于读者的阅读习惯、倾向及频率等进行量化分析，获取读者的需求信息；对国家自然科学基金等基金组织申报和资助情况、科技奖获奖情况、国际学术会议研讨热点等进行整合分析，对文献数据库等潜在信息进行挖掘和分析，快速推测出哪些内容具有独创性、前瞻性和话题性，生成选题策划资源库，帮助期刊编辑更精准高效的策划选题。基于人工智能的新型搜索工具Iris.AI，可以帮助学者从海量文献中筛选研究论文或专利等，提取关键的数据和要查找的信息。学术搜索平台SemanticScholar也是基于人工智能自主学习的学术搜索引擎，可快速筛选相关有用内容，并在一定程度上理解这些内容，展示相关主题历年文章发表情况及相关推荐内容等，可辅助期刊策划选题。
三、人工智能在编校加工中的应用
传统期刊出版工作中，编辑需要在细致琐碎的编校加工工作中花费大量时间和精力，编辑主观因素影响编校质量和效率，编辑易产生职业倦怠，传统编校模式难以应对现代出版工作快节奏和大体量的挑战。人工智能可以自动对稿件进行编校加工，帮助提高科技期刊的编校效率和规范编校质量。人工智能不仅能对错别字、语法等进行更正处理，还能对专业词汇的表达、参考文献的格式、引用是否合适等进行识别，还能检查出是否遗漏重要的研究部分、统计学分析方法是否有问题、是否为了达到想要的结果而改动过数据，还能理解图像和说明文字的逻辑关系，自动为插图补充描述性文字、为文字配上插图、为文本格式的文字生成曲线图等，还能完成后续的排版和校对。将机械、重复、枯燥的编辑工作交给人工智能完成，这将大大减轻编辑的工作负担，并大大缩短稿件的处理周期。IBM公司的智能机器人“沃森”曾为名为TheDrum的市场营销公司独立编辑出版了一整期杂志，这期杂志大部分内容的编辑、加工、排版和校对等都由人工智能独自完成。科技期刊内容的编校涉及对稿件内容的理解，但人工智能依然能很好地完成内容和格式的编校加工和规范化处理。人工智能还可以帮助编辑高效处理信息、调取和整合分析数据资源，优化期刊出版流程和期刊编辑的工作内容。编辑有望从原来繁琐的工作中解放出来，转到对专业性和方向性的把控上。
四、人工智能在推广发行中的应用
人工智能可以高效完成学术成果的推广和传播。人工智能程序可实时将科技期刊论文向所有大型学术论文数据库上传发送，并能根据读者研究领域、浏览阅读习惯、科研和社交平台动态等大数据进行实时监测分析。基于读者的信息需求，实现向相关领域读者的精准信息推送，大大提高学术成果的传播效率和影响力。人工智能平台还可通过对读者的需求信息进行分析，获取相关领域关注点，反馈给期刊审稿系统，增加对相关学术内容的收录建议。国家新闻出版署武汉重点实验室打造的开放科学计划（OSID计划），体现了利用人工智能实现多元化精准推送的重要性，打破传统出版模式编辑到读者的单向内容服务模式，为读者和作者提供了多维度交流空间，丰富了学术论文的传播交流方式，扩大了学术传播的广度和深度。TrendMD公司的内容推荐引擎，可以将科技期刊的稿件推荐到上千个科研网站。期刊网站安装TrendMD插件后，经过筛选的内容链接便会自动出现在网页的指定位置，通过数据挖掘算法对稿件进行自动推荐，将相关内容推荐给感兴趣的潜在读者，实现科技期刊学术资源的精准传播和高效共享。通过精准推送，科技期刊的论文曝光率和点击率都会增加，一方面为学者开展学术研究提供了新的资源和参考，另一方面实现了科技期刊传播推广的效率和精准度。
五、人工智能在论文写作中的应用
人工智能也被尝试用于论文写作，人工智能软件不仅可以实现识别和记录功能，还能学习掌握不同专业的写作方式和技巧，能高效地协助作者完成论文写作，甚至还能进行内容创新。例如，ManuscriptWriter软件可以从SciNote的ELN和开放获取杂志的相关文献提取数据，通过机器学习和人工智能技术，帮助作者生成一个论文初稿，供作者进一步编辑利用。Trinka是首款专为学术、科技和商业写作设计的人工智能软件，能纠正上万种复杂书写错误，且能纠正其他工具不能检出的复杂语言错误，尤其是学术和科技写作中的专业术语及专用表述等，对论文给出详细建议。但人工智能软件撰写的假论文事件一度引起人们对科技期刊同行评议制度的质疑，SCIgen软件生成的假论文骗过了斯普林格等知名出版机构和期刊。可能在收集相关资料用于背景的撰写方面，人工智能有一定的优势，但撰写后面的讨论部分，就需要研究者的智慧了。讨论部分是最具创造性和创新性的部分，最能体现研究者个性风格、行文习惯和思维方式的部分，每位学者都会将自己的专长和学识等融入讨论部分，这不是人工智能可以轻易取代的。