信息化战争论文2000字
信息化战争论文2000字
在个人成长的多个环节中，大家都写过论文，肯定对各类论文都很熟悉吧，论文是一种综合性的文体，通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。那么问题来了，到底应如何写一篇优秀的论文呢？以下是小编精心整理的信息化战争论文，希望对大家有所帮助。
信息化战争论文篇1摘要：信息化战争是信息时代的产物,是社会生产力发展到信息社会以后的必然产物。农业时代的战争,有信息但谈不上信息技术,信息的传递靠自然信道和人体信道,军队的指挥靠旗,鼓,锣,角和人的传信。工业时代的战争,出现了电报,电话,雷达等信息技术,可以用电磁波传递信息,为大空间,远距离作战开辟了道路。但这是机械化战争,并不是信息化战争。当战争中使用导弹这种信息化武器时,信息化战争就萌芽了;当导弹战与电子战结合运用的时候,信息化战争的威力已震慑世界军事领域;当战场信息基础设施已经完成。
关键词：信息化战争战争形态一体化
前言
进入21世纪,高技术的迅猛发展和广泛应用,推动了武器装备的发展和作战方式的演变,促进了军事理论的创新和编制体制的变革,由此引发新的军事革命。在世界新军事变革浪潮催动下,信息化战争作为一种新的战争形态开始登上人类战争的舞台。信息化战争最终将取代机械化战争,成为未来战争的基本形态。
一、信息化战争的概念。
信息化战争是一种战争形态，是指在信息时代核威慑条件下，交战双方以信息化军队为主要作战力量，在陆、海、空、天、电等全维空间展开的多军兵种一体化的战争。
发生在信息时代，以信息为基础并以信息化武器装备为主要战争工具和作战手段，以系统集成和信息控制为主导，在全维空间内通过精确打击、实时监控、信息攻防等方式进行的瘫痪和震慑作战的战争形势。信息化战争可从以下几个方面来理解：
（1）信息化战争是信息时代的产物，是信息时代经济、技术、生产力水平和生产方式在战争领域的客观反映。
（2）战争工具决定战争形态，有什么样的战争工具，就会有什么样的战争形态，这是战争历史发展规律所决定的。信息时代战争工具的信息化、智能化和综合化，信息武器装备体系的形成，必然导致信息化战争的出现。
（3）信息化战争首选的并直接打击的目标是信息获取、信息控制和信息处理系统及其基础设施，剥夺敌方信息控制权、使用权和对己方信息系统的威胁，同时建立己方的信息优势，进而实现己方意志。
（4）信息化战争的核心资源是信息和知识。因此，信息化战争是以信息和知识为力量的战争。在信息化战争中，掌握信息和知识的高素质的人是战争胜负的决定因素。
二、信息化战争的产生与形成
战争形态是指由主战兵器,军队编成,作战思想,作战方式等战争诸要素构成的战争整体。其中,主战兵器,军队编成,作战思想,作战方式等战争诸要素的变化决定了不同战争形态的特性。主战兵器决定着军队的编成,作战思想和作战方式的变化,并由此产生了不尽相同的战争形态。主战兵器是战争形态最显著和最重要的标志。按照这个定义,我们认为,可分为四种战争形态,即冷兵器战争,热兵器战争,机械化战争,信息化战争。
纵观人类社会至今出现的战争形态可以看出,战争形态随着人类社会的进步和科学的发展,其嬗变的速度越来越快,生成周期越来越短。
三、信息化战争的基本特征。
战争的时代特征决定于战争存在和发生的社会历史环境,战争的特点规律,是战争时代特征的具体表现。尤其是当战争处在时代转换的过渡时期,只有抓住战争的时代特征,才能把握住认识战争特点规律总的方向。对信息化战争特点的研究一直是世界各国军事学术研究的一个热点问题。在此将信息化战争归纳为六大特点:
1、战争工具――信息主导
战争工具决定着战争形态,有什么样的战争工具,就会有什么样的战争形态。信息时代的战争工具主要是信息化武器装备,信息化武器装备的主要特征是实现了武器装备的信息化,智能化和一体化。
2、战争力量――整体凝聚
信息化战争中,智能和知识处于力量凝聚的核心和主导位置,战争力量的凝聚主要依靠信息控制。从力量要素
来看,信息化武器装备成为主导性要素,传统的机械化作战平台地位下降。力量的凝聚,必须是在掌握制权优势。
3、战争时空――多维一体
信息化战争仍然需要分别制权,各军兵种仍可继续主宰各自传统的作战空间,所不同的是在时间,空间和力量诸要素之间,必须统一标准,实现互联,互通,互操作,最终形成一个相互融合的体系。这样一个横向一体化的网络体系建立起来之后,陆海空天电等相互分离的作战空间将成为一个全维一体的作战空间,在这个全维空间内,战场是流动的,信息是实时的,时间,空间和力量等诸要素是融合的,力量的运用将非常灵活而且可调,可控。
4、战争实施――精确打击
精确作战从量变到质变经历了半个多世纪,跨越了三个历史阶段。第一,从近距厮杀到火力毁伤。第二,从面杀伤到点摧毁。第三,从精确摧毁到实时打击。
5、战争保障
信息化战争中,侧重于智力,知识,信息,网络的综合保障,在此基础上加强对保障要素的融合与控制、保障。传统战争中,战场建设和战争动员是战争力量的重要组成部分。在信息化战争保障的情况下,战场建设将更具备军民两用特征,而且平时和战时必须实现快速转换。随着战争持续时间急剧缩短。
6、战争制胜――人机融合
信息化战争中,人的智能与武器的性能融为一体,赋予武器以智慧和灵性。信息化武器不再是傻大黑粗的机器组件,而是具有人工智能,会思考,能判断,可以自动发现,识别和打击目标的机器人。
四、信息化战争的发展趋势
我们将信息化战争的发展趋势概括为"一个中心,八个特征",即夺取制信息权为中心,一体化,网络化,精确化,实时化,多维化,有限化,社会化,无人化等特征。
所谓制信息权,是指运用以信息技术为核心的战场认识系统,通信系统,指挥控制系统和火力打击系统等来夺取战场信息的获取权,使用权和控制权。
制信息权主导着制空权,制陆权,制海权,制天权等主动权的争夺。没有制信息权,也就没有战争的控制权和主动权,只能被动挨打。所以,信息进攻和防护的斗争将贯穿于战争的始终,是交战双方争夺的中心。因为信息化战场已经打破了机械化战争那种陆战场,海战场,空战场等单一战场格局,使作战成为作战体系间的较量。在这种体系与体系的整体较量中,任何一个作战领域的主动权都不能左右整个战场局势,无论是陆战场,空战场还是海战场都必须依靠作战体系这个大系统进行整体协调和运作战争。而制信息权作为主导和沟通陆,海,空战场上一层位的战场主动权,显然会成为交战双方争夺的焦点。只要能把正确的信息,用正确的形式,传递给处在正确位置上的正确的人和武器系统,谁穿哪个军种的服装已经不重要了。
以上内容纯属个人观点，如有不妥之处，还望老师指正。谢谢！
信息化战争论文篇2摘要：在以信息为第一核心的现代战争形态下，制信息权越来越成为决定战局走向的关键因素。为了争夺信息资源、取得信息优势，各国都投入大量的人力物力来研发适应信息化战争的高技术武器装备，这些高技术武器装备在信息侦收、信息对抗、精确打击、反侦察反摧毁等方面发挥着重要作用，本文将以此为切入点论述信息化战争中的制信息权角逐。关键词：制信息权；高技术武器装备；侦察；电子对抗；精确打击；反侦察反摧毁与机械化战争等以往的战争形态相比，信息化战争对于信息资源的重视达到了一个空前的高度，可以说，信息是现代战争的生命线：失之信息，则失之一切。为了争夺制信息权、达到“形人而我无形”的目的，各国在以信息技术为核心的高技术武器装备领域展开了激烈的竞争，促进了作战理念、作战形式的高速更新。
一、信息侦收
卫星。侦察卫星早已是大家耳熟能详的名词了，它们通过光学成像、红外成像等监视敌方阵地的军事设施，通过截获敌方预警、防空和反导雷达的信号来判断敌军的动态。在伊拉克战争中，伊军曾向美军基地发射6枚“飞毛腿”导弹，发射后仅12秒钟，美军的导弹预警卫星就发现目标，很快有关信息就被处理成有效拦截参数，最终全部拦截成功。卫星工作稳定、覆盖面广，但它也绝不是万能的，而是往往需要其他侦察手段，比如侦察机、战场前端传感器，来确定信息的真伪。例如在科索沃战争中，北约对南联盟实施了40多天的空袭，主要针对侦察卫星拍到的“坦克”、“装甲车”，但空袭结束后，南联盟损失的坦克不到10辆，原来，南联盟设置了很多坦克模型，还在里面放了火炉，这些假目标成功吸引了北约的火力。
侦察机。侦察机离地面的距离比卫星要近得多，凭借飞行速度和高度来躲避敌人防空火力，高空飞行对飞行员的考验很大，而无人侦察机兴起以后，其可靠性和续航能力有了很大提高。今年的珠海航展上，我国就展出了“翼龙”、“彩虹”等无人机系列，这表明我军在侦察能力的竞争中正在迎头赶上。
此外，海基陆基雷达、声呐、战场前端传感器等都是重要的信息侦收设备，它们为指挥官的“知彼”提供保障，进而转化成有效的战场决策。
二、信息对抗
信息化使武器装备的有效战斗力得到提升，但它同时也意味着对信息的依赖。孙子兵法指出“无粮食则亡”，而现代战场则是“无信息则亡”。因此，以侦察与反侦察、电子干扰与反干扰为代表的信息对抗就成为了交战双方争斗的焦点。
反侦察。反侦察是为了防止敌方侦收到有价值的信息，针对各种侦察采取相对应的反制措施。比如利用地形、天气条件等实现对军事设施的隐蔽，利用伪装、欺骗等手段迷惑地方的侦察，再如信号加密、进行无线电伪装等等。
干扰与反干扰。干扰的目的是破坏敌方的正常通讯、使之难以形成有效的指挥与决策，比如在敌方通信的波段发射大功率干扰信号，使敌方通信系统瘫痪，成为“聋子”、“瞎子”，再如利用“计算机武器”入侵敌方通信中枢、发布假信息甚至假命令。在这方面，伊朗就曾声称自己通过向无人机发布假命令，捕获了美国的一架无人侦察机。有干扰，自然就有反干扰，比如进行假的信息传输，吸引敌方的干扰设备，使之饱和而无法过多干扰我方的正常通信；再如对雷达实施“跳频”，使敌方对固定频率的强信号干扰失效。在未来，信息对抗还会有可能延伸到太空，主要可能包括反卫星作战、天基武器对地攻击等等，在这方面，美国、中国已有击落卫星的记录。
信息对抗通常是无形的，但在现代战场上，其效能却可以胜过实实在在的子弹。比如伊拉克战争中，伊军的军队数量、坦克数量绝不输给美英联军，但由于后者在信息对抗方面的压倒性优势，伊军的有效抵抗力就显得十分微弱了。
三、精确打击
在机械化战争中，火力优势非常关键，两军大规模正面对抗时，谁能向对方阵地投射更多子弹，谁就更有机会取胜，而这种“面打击”在信息化战场上会被“点打击”所逐渐代替。相关的武器装备有精确制导炸弹、激光武器等。在1991年的海湾战争中，美军的2枚导弹就创造过重叠命中同一点的记录：第一枚导弹命中发电厂防护墙，炸开一个洞，第二枚穿洞而过击毁电站设备。再如1982年英阿马岛战争，阿根廷以一枚“飞鱼”式制导炸弹击沉了英军价值2亿美元的“谢菲尔德”号巡洋舰。此外，如果信息采集到位的话，还有条件发动更致命的精确打击：斩首行动。比如俄罗斯侦收到的卫星电话信号后，用战机超视距空射制导炸弹，消灭了“头号危险人物”。而美国击毙拉登则是在做了大量的情报信息搜集工作后，用特种部队进行“斩首”。
以前投放海量子弹才能摧毁的目标，现在只需要一颗精确制导炸弹；以前投入大量兵力才能完成的任务，现在只需量身定制一次精确打击就能奏效。精确打击是对信息的高度利用，也更依赖于信息的准确、及时。
总而言之，“形人而我无形”是信息化战争的主要目标，如何尽可能多的掌握敌方的动态、揣测敌方的心思，同时又使自己的信息不被敌方掌握，是众多高技术武器装备的重要出发点；依赖信息是信息化战争的最显著特征，抓住这一点对敌方进行攻击，在信息资源的争夺中占取上风、使敌军处于“信息凝固”“信息饥饿”状态，是信息化战争的重要内容。夺取胜利，就要夺取制信息权，而夺取制信息权，就要发展高技术武器装备。虽然武器装备不是战争胜负的唯一决定因素，但一定水平的武器装备，的确是打赢信息化战争所必需的。
信息化战争论文篇3[摘要]在信息化战争中，军事经济动员的类型、目标、要素、模式、技术等都发生了重大变化，出现了新的特点。把握这些特点，对提高未来信息化战争中经济动员的效率具有重大意义。
[关键词]信息化战争；军事经济动员；特点
在信息化战争中，军事经济动员的类型、目标、要素、模式、技术等都发生了重大变化，呈现出新的特点。把握这些特点，对提高未来信息化战争中经济动员的效率具有重大意义。
一、在动员类型上。作战应急动员地位突出
作战应急动员属于局部动员。当前，局部战争是我国安全的主要威胁，打赢高技术条件下的局部战争是我国军事经济动员的准点。高技术局部战争规模和时间有限、作战需求相对集中，这就要求军事经济动员必须严格控制规模和范围。同时，与局部动员的快速反应、规模小、时间短、相对独立的特点相适应，在进行局部动员时，国家总体上仍实行和平建设时期的政治经济体制，仍必须把主要精力集中于经济建设。因此，在新的历史时期，局部动员(包括跨战区动员、战区动员和边防省区动员以及国家部分领域和部门的动员)的地位更加突出。
作战应急动员的核心是快速反应。作战应急动员是在高度紧张状态下实施的，其目的在于以最快速度在最短时间内为夺取战争胜利提供人力、物力、财力技术等保障。高技术局部战争爆发突然性强，防御一方战争预警时间短暂，战争进程迅速，作战时间短暂，战略目的快速达成。“快”已经成为信息化条件下局部战争一个基本特点。这种突发性和快节奏性，要求战时军事经济动员必须具有快速反应能力。为此，作战双方都更加重视首次打击力量的积蓄和释放。这就使作战应急动员的地位有明显上升的趋势。
作战应急动员的灵魂是灵活应变。高技术局部战争在时间、地点、规模、强度上表现出较大的不确定性，而且战争一旦爆发，则进展速度很快、情况复杂多变、性质难以掌控，这就要求军事经济动员必须要有很强的灵活应变能力，真正做到临危不乱，沉着冷静地、有条不紊地展开动员工作。
二、在动员目标上。精确动员取代“粗放型”动员
精确动员是指遵循“精确模拟、量敌用兵”原则，以动员实施的精确性为目标，通过运用数字化技术、卫星通信技术、网络技术等技术手段，把作战需求、企业生产、政府采购、军事输送、后勤补给等各个环节链接起来，对整个动员活动实施组织和指导。精确动员是信息化战场精确交战的产物，已逐步成为信息化条件下局部战争军事经济动员的主流理念。精确动员的特点有三个。
第一，预见性强。具体来讲，一是要准确预测可能发生或即将发生的战争的性质、规模、程度;二是要全面掌握社会资源潜力信息;三是要运用现代信息技术和精确的分析方法，评估作战需求和动员潜力，尽可能使作战需求与动员保障之间接近或达成一致;四是拟制好动员预案。按照上级赋予的各军兵种部队战时动员指标进行细化、分解，由国动委的相关办公室指导其制订预案和制订平转战计划和保障预案：五是要通过战前建立各种作战模型进行模拟和仿真试验，精确计算出未来各种情况下不同作战规模与样式的物资消耗量，从而有计划地进行生产、运输和储备，防止盲目生产和储备，造成积压浪费。
第二，准确性高。信息化战争精确、速决的基本特征，要求与其相适应的作战应急动员保障也必须精确无误。要通过数字技术将军队对人员、物资、装备的种类、数量等需求信息详细、准确地传递到动员指挥中心，指挥中心据此迅速拟定最佳动员方案，进而将动员命令准确地传递到动员对象，从而使战场需求系统、动员数据库、决策支持系统以及动员指挥系统等链接成元缝的数字网络，使战争需求与动员保障紧密地结合起来，达到动员的高度精确化。
第三，讲究效率。军事经济动员的根本目的是及时有效地满足军队战时各方面的需求。在信息化条件下，随着信息技术的广泛运用，人们己能对战场上的信息流、物质流和能量流实现较为精确的控制，从而减少动员的随意性和盲目性，避免大量的物资堆集于战场，造成人力、物力资源的浪费和损失，有助于提高军事经济动员的综合效能。
三、在动员要素上，信息和科技成为核心内容
随着高新技术特别是信息技术在军事领域的广泛运用，战争的科技合量和信息化程度越来越高，军事经济动员需求的结构要素也发生了质的变化，科技和信息已经成为高技术战争条件下作战应急动员的核心内容。
在传统战争中，军事斗争的实质就是通过对物质、能量的定点释放以达到摧毁对方的目的，军事经济动员主要表现为人力动员、财力动员和物力动员。在信息时代，信息资源已经成为推动社会经济发展的一种基础性资源。与此相适应。在军事领域和战争系统中，信息已经上升为与物质、能量相并列的一个重大要素，并成为取得战争胜利的主导性、关键性因素。信息化战争要素构成的这一巨大改变，必然导致信息化战争军事经济动员领域的拓展和结构的调整，信息己经成为新的动员对象，信息产业动员将继工业动员后逐步成为军事经济动员的重心。
在信息化战争条件下，动员保障工作还将从过去以保障飞机、大饱、坦克、军舰的机械维修保养和供应油料、弹药、备件等传统的军需物资器材为主，逐步向以保障高技术装备的维修保养和供应高技术装备所需精密仪器、电子器材设备、计算机软件、技术咨询、技术保障以及高技术人才为主转变。科技动员成为军事经济动员的制高点。成为能否维护部队战斗力和保障部队战斗力再生的关键。
因此，必须确立科技参战、信息支前的思想。要突出科技和信息动员这个重点，补充增加科技、信息的生产储备能力，信息安全和防护技术，从事计算机、电子等相关技术设计、生产和维修的高技术人才等方面内容，充实完善军事经济动员的内容体系。要制定高技术后备兵员培养、储备规划，出台高技术军民通用装备管理、征集法规政策，逐步实现军事经济动员由人力密集型向科技密集型、由数量规模型向质量效能型的转变。
四、在动员模式上，一体化动员成为主要模式
战争形态和作战样式决定军事经济动员实施模式。战斗行动一体化、力量部署一体化、战斗保障一体化、情报信息搜集一体化、信息战网电一体化，构成了现代一体化战争的基本特征。一体化战争形态的出现，推动着军事经济动员向一体化动员方向发展。具体说，一体化动员模式必须做到三个“一体”：
一是军地一体。在信息化条件下，战争开始出现特定意义上的“民间化”趋势，“军”与“民”的边界日趋模糊。比如在美国商务部和国防部开列的“关键技术”中，重合率高达80%，而且越来越多的国防和军事经济活动也交由民用系统承担。据统计，美国国防部中有70%的科研任务、90%的武器装备生产任务是由民间私营企业完成的。不仅如此，在战争参与者上。军人与平民之间的界限也将变得模糊不清，越来越多的非军人直接或间接参与作战行动。在伊拉克战争中，由jun火商派遣的技术保障分队走进了一线战场。
二是平战一体。信息化战争的另一个特点是“平”与“战”界限的模糊性。在以往战争中，平时与战时有着非常明显的界限。到了信息时代，随着战争形态由机械化战争向信息化战争的转变，战争的平战界限日趋模糊。在这种情况下，过去那种实施为主、准备为辅、“决于战”的战争经济动员观念已经不能适应新军事变革的需要，取而代之的是“决于备”的、贯穿平时的、实施和准备并重的新的军事经济动员观。而且，在某种意义上来说，军事经济动员的准备本身也将具有战争活动的性质，这就要求军事经济动员的平战结合较以往更为紧密。
三是攻防一体。在信息化条件下的一体化战争中，由于信息流动加快、武器装备改进，战争节奏明显加快，交战双方的攻防转换更加频繁，攻防界线变得更加模糊。作战方式通常是寓攻于防，寓防于攻，攻防一体。交战双方在作战行动中，既将进攻矛头指向敌方的重点目标，同时又必须十分注重防止敌人对自己的远程打击。攻防一体的作战方式，要求军事经济动员准备必须既注重满足军队对于进攻性作战所需要的武器装备及各类作战物资的要求，同时又必须注重满足军队对于防御作战的各种要求。
五、在动员的技术上，数字化动员成为主要手段
数字化动员，是指通过加强军事经济动员信息化和信息产业与资源动员能力建设，将军事经济动员工作中的各种动员信息转换成数字信息，并利用传输、处理系统将这些数字信息在动员机构、动员对象及作战单元之间进行传输、处理，实现动员指挥、控制、通信、情报的一体化，以更加及时准确地预测、分析和跟踪战争需求，精确地组织动员实施，进而全面提高军事经济动员综合效能的一系列活动。其内容主要包括：战争需求即动员需求预侧分析的数字化、动员供给的数字化、动员过程中各种反馈信息收集及数字化、军事经济动员数字化的处理，以及部队作战平台及各分系统平台数字通信网络的建设和军事经济动员各分系统平台的协同等。
数字化技术是数字化动员的基础。对军事经济动员的主体和客体进行数字化改造，才能使军事经济动员的各个部门、各个行业和各个层次之间以及军事经济动员供给方与需求方之间实现信息的沟通和信息共享。也正是由于数字化技术的发展，使得军事经济动员决策主体、管理主体和执行主体对于整个军事经济动员的感知度大大增强，使他们根据军事经济动员进程的变化情况，根据部队一体化作战需求，最大限度地发挥整个军事经济动员系统的功能。
网络技术是数字化动员的实现平台。网络技术的进步。使得网络系统可以从纵向与横向辐射整个国防和军队建设领域，辐射整个战场空间，辐射整个军事经济动员领域。网络的全方位覆盖，使得军事经济动员所需要的情报信息搜集一体化，情报信息处理一体化以及情报传递高速化成为可能。因此。以信息技术为核心的军事经济动员网络化建设是国民经济动员的实现平台。
数字化动员是计算机技术、信息通信技术和网络技术等在军事经济动员领域运用的必然结果。现代数字信息技术为动员工作中信息的数字转换，以及信息的采集、存储管理、传输、处理、显示和实时交换等提供了技术基础。如果没有高性能计算机的出现，没有信息收集和存储管理技术、全球卫星定位技术、技术、移动通讯技术等先进数字信息技术的应用和推广，地理信息就不可能有数字动员的出现。
信息化战争论文篇4摘要：信息化是未来战争的主要特点之一，军事技术自主创新是打赢未来信息化战争的重要保障。对军事技术自主创新进行了内涵分析，阐述了军事技术自主创新的意义，并提出了加强军事技术的基础研究以及加强科技型创新人才的培养、进一步完善科技体制等军事技术自主创新的内部措施。
关键词：军事技术;自主创新;信息化战争
近些年来，随着信息技术等高新科技的迅猛发展，国家的政治、经济、社会、军事等的发展越来越广泛地受到这些高新科技的影响。在当今世界，如何在日渐激烈的科技竞争中获得自身的优势，是关系到一个国家发展速度以及安全的`关键所在。实践表明，军事技术自主创新是占领高新技术制高点，是未来信息化战争中取得胜利的重要保障。
1军事技术自主创新的内涵分析
党的十七大报告中就提出“走中国特色自主创新道路，把增强自主创新能力贯彻到现代化建设各个方面”的战略思想，这是对自主创新在国家战略和发展道路层面的释义。此外，自主创新从微观层面来看，其指的是一种科技创新的方式，一般来说，其包含以下几个方面的含义和内容：一是指原始创新，也就是从基础的原理、理论出发，通过创新而获得的新的科学发现以及发明成果;二是指整合创新，也就是通过对现有的各种技术进行统一整合，形成具有市场竞争力的产品、技术成果;三是吸收创新，也就是通过对国外先进技术的引进和再创新，形成新的科技成果的一种创新方式。这三个方面的含义和内容是有机结合、相辅相成的，首先，原始创新是提高科学技术自主创新能力和竞争力的源动力，大多数科学技术质的飞跃均是来自于原始创新。而整合创新是基于现有的科学技术水平，通过将新老技术、国内外技术的有机融合，以一些有着较强的技术关联性的重大产品或者项目为实施对象，实现对关键技术难题的突破或者技术的变革。最后，吸收创新则是对世界范围内的科学技术进行吸收消化后再进行进一步的创新和突破，以迅速地提高本国国民经济的发展速度和水平，其是原始创新和整合创新的延伸和发展。
作为科学技术在军事领域里的应用，军事技术的概念涵盖军事活动实践中形成的全部武器装备，以及这些武器装备的研制、设计、操作、管理等方面的知识、技能等内容。军事技术的发展，关系到军队的战斗力和国家实力的提高，最终影响社会经济的发展。
军事技术自主创新能力关系到一个国家是否能在科技竞争中获得有利的战略地位，关系到国家的主权完整和国家的安危。军事技术自主创新，就是通过向世界范围的先进技术进行积极学习，努力提高自身军事技术的原始创新、整合创新和吸收创新的综合创新能力，在军事技术领域取得一定的突破，进而能够形成具有自主知识产权的军事技术和军事技术创新能力。
我国的军事技术创新要求在独立掌控创新目标的前提下，致力于在相关军事核心技术领域的创新突破，不断提高军事技术相关设备的技术水平，形成先进、尖端的军事技术设施，不断优化和完善军事技术装备体系，进而提高军事技术装备对军队的保障能力，最终提升我军的战斗力，并且形成军事技术持续创新发展的良性循环机制。
2军事技术自主创新的意义
第一，军事技术自主创新是马克思主义相关思想的良好体现。马克思提出，“一旦技术上的进步被应用于军事目的，那么这些技术将会不受指挥官意志的控制而引起作战方式的改变甚至变革”，“技术决定战术”“科学技术是第一生产力”，这些观点的提出，在揭示了人类社会发展的基本规律的同时，也揭示了战争发展的内在规律。我国也提出要围绕信息化军队、打赢信息化战争的目标，进一步实施科技强军战略，依靠科技进步和创新，加快战斗力生成模式的提升。这是在新的历史条件下对马克思主义现代战争观的继承和发展。
第二，军事技术自主创新是中国特色发展道路的必然选择。工业的现代化为军事技术的创新发展提供了良好支撑，而中国特色发展道路完全依靠国外技术的引进是完全不够的，必须要依靠自主创新来促成我国现代化工业的转型并解决军队现代化发展中的问题，把握良好的发展机遇，有效推进产业结构转型和升级，形成一条中国特色的工业现代化发展道路。
第三，军事技术自主创新是国家安全与发展的必然要求。在当今世界竞争格局中，科学技术的直接引进面临着较大的限制和困难，工业设备、技术等方面的核心技术的引进难度日益加大，军事技术的核心技术更是难上加难，因此，军事技术自主创新是当前我国保障国家安全和发展的必然要求，我国必须加大自主创新的力度，投入经费对相关的核心技术进行突破，并且探索军事技术与民用技术的融合互动，掌握国家安全与发展的主动权。
3军事技术自主创新的内部措施
3.1加强军事技术的基础研究，增强科技竞争实力
军事技术的基础研究是科学技术取得实质性进步的重要途径，同时也是开展军事技术自主创新的源动力。推进军事技术自主创新，必须从源头抓起，加强军事技术的基础研究，对军事技术相关的新思想、新原理、新概念、新方法进行不断的探索，为军事技术的不断变革、提高军事技术的自主创新能力提供保障。现阶段，经过我国军事科技人员的长期努力，我国的军事技术基础研究取得了较好的成绩，整体的水平有了显著的提高。下一步，要再加大对军事技术基础研究的投入力度，积极推进国家高新技术研究以及国家重点基础研究发展计划。
3.2加强科技型创新人才的培养、进一步完善科技体制
在军事技术自主创新的实践中，科技型人才是实现军队现代化的关键所在，通过对新知识的创造和新技术的发明，研制出代表先进科技的武器装备，形成武器装备不断升级换代的良性循环体系。同时，将军用产品和民用产品有机融合，将国防科研与社会科技、资本相结合，实现军事技术相关资源的有效配置，进一步完善军队科技体制，以便军事技术更好地服务于国防和军队事业，更好地满足未来信息化战争对军事科技的需求。
参考文献
[1]赵阵.现代军事技术异化解析[J].东北大学学报(社会科学版)，2011，(06).
[2]王璐，曾华锋.从战争工具到战略符号的军事技术[J].湖南社会科学，2012，(06).
[3]曾华锋，姚弘芹.军事技术转型特点[J].国防科技，2002，(04).
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在现在这样一个科技发展突飞猛进的社会，我们身边的电子产品逐渐变得人工智能化，它们正变得像人类大脑一样灵活、聪明。思维脱去了以往的死板，按程序行事而是更加贴近人类生活，有了感情色彩，不再冷漠。
然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维
正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。
电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。
就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工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。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。
人工智能应该和人类携手构建更美好的环境。
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。
人工智能的利与弊作文800字高中范文
人工智能的利与弊作文800字高中范文
【篇一】
人工智能利弊共存
据报道，对于机器人的崛起，专家们曾发出警告，“机器取代人类劳动力可能致使人口冗余”，他们担心“这种超能技术的发展已经超越了人类的驾驭能力，”如今，一些人表示担忧，如果人工智能继续进化，我们会失去赖以为生的工作、丧失存在感，甚至会被“终结者”们赶尽杀绝。但事实上，这些恐惧与两个世纪以前人们对机械化和蒸汽机发展的讨论如出一辙，那时，人们针对机器威胁展开一场名为“机器问题”的讨论。而现在，一场关于人工智能利弊的辩论正在悄然兴起。
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰•穆勒(JohnStuartMill，英国经济学家)写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
【篇二】
围棋博弈的人机大战，以机器的获胜而落下帷幕，而人工智能的利弊，再度引发了争议。但我想的更多的是，科技背后的那份渐行渐远的人文情怀。
围棋对弈，被列为琴棋书画四大雅事之一。而今，当人类与一个冰冷的机器，只争技术的优劣，只论智商的高下时，那份弈棋时的淡泊宁静的心境，那份“闲敲棋子落灯花”的情怀，又该置于何地?
科技的发达，让通讯变得便捷，于是，当下的我们很少再能写出“多情自古伤离别”的优美诗句，很少能体会“家书抵万金”的情谊万钧。
科技的进步，让农耕变得机械化，于是，当下的我们很少能吟诵出“带月荷锄归”的悠闲辞章，很少能感受“汗滴禾下土”的辛劳苦楚。
科技的演变，让社交变得多元，于是，当下的我们很少再能唱出“对影成三人”的独处情怀，很少能理解“执子之手，与子偕老”的至情专一。
正如木心先生所说：“从前的日色变得慢，车、马、邮件都慢，一生只够爱一个人。”科技带给我们便利、快捷的同时，也将我们原本质朴、美好的那份生活味道、人文的情怀稀释很多!
因此，让科技拥有人文的情怀，回归如璞玉般的美好生活，才是正途。
我国古代，那些璨如星辰的科技巨擘，无一不是既有科技头脑又有人文情怀。
东汉“科圣”张衡，“通五经，贯六艺，拟作《二京赋》，精思傅会，”文采斐然。但同时，他又“善机巧，尤致思于天文阴阳历算”，发明浑天和地动两仪器，且著有多部科学著作。
张衡的科技发明，就是插上了人文情怀的翅膀，才飞的更高更远!
众所周知，伟大的物理学家爱因斯坦，不仅拥有超人的科学头脑，还同时有极高的音乐修养，他擅长钢琴和小提琴演奏。他曾坦言，是音乐这位欢乐女神为他驱散了忧郁和喧嚣，驱走了混乱和邪-恶。是音乐让科学更美丽与和-谐。
无独有偶，我国科学家钱学森也曾说过：“在我对一件工作遇到困难而百思不得其解的时候，往往是蒋英的歌声使我豁然开朗，得到启示......我钱学森要强调的一点，就是文艺与科技的相互作用。”
可以窥见，古往今来，科学和人文，从来都是人类发展中相辅相成，不可或缺的两大重要力量。如果人类是飞翔的鸟儿，那么科技和人文就是一对，彼此依托的翅膀，缺了谁，都会产生不可预料的后果!
唯有科技的理性，人类会变得坚硬、冷漠、可憎;唯有人文的欢乐，人类会变得软弱、迷乱、醉生梦死。
让科技拥有人文情怀，人类才会走得更远、更久、更好!
放下手机，拿起书籍，在翰墨馨香、书册函影中，与智慧交流;
关掉空调，走出户外，在春花秋月、夏雨冬雪中，与自然对话;
停驻汽车，迈出脚步，在山川河流、花草树木中，与大地亲近；
【篇三】
人工智能的曙光
强大的电脑科技将重新规划人类的未来，但如何才能确保其带来的好处会多于危险呢?
“世上真的有上帝吗?”科学家用颤抖的声音问道。
“现在有了。”世界上最聪明的人工智能电脑回答。话毕，一道电光闪过它的电源插头――人们再也关不掉它了。
这是斯蒂芬・霍金在出席脱口秀时阐述的一则“恐怖故事”，而在前不久的伦敦“谷歌时代精神”大会上，霍金平静地描述了人类的命运：“在未来100年内，结合人工智能的计算机将会变得比人类更聪明。”
斯蒂芬・霍金警示道：“人工智能的全面发展可能为让人类征途画上句号。”特斯拉汽车公司与美国太空探索技术公司CEO伊隆・马斯克则担心人工智能可能会成为人类生存所要面临的威胁。持有同样看法的还有微软创始人比尔・盖茨。今年年初，他们都在在一封提倡控制人工智能发展的公开信上签下自己的名字。
人们害怕自己所创造出来的人工智能会反客为主成为自己的主宰，或是刽子手――虽然这种观点还很新，但已然成为一种不可忽视的新趋势。毕竟，这是由的宇宙论者，硅谷企业家以及微软的创始人，可能还是卢德派分子(强烈反对提高机械化和自动化者)提出的，而这一观点也被用来反对诸如谷歌、微软等大公司对于人工智能开发的巨大投资。随着超级电脑的日益普及，机器人在各个战场的无往不胜，只把人工智能和机器人定义在科学领域就显得太自欺欺人了，现在的问题是，我们究竟该担心什么?
你教我语言以及……
首先我们需要了解一下电脑现在能做什么，以及它们未来可能能做什么。得益于加工工艺的发展以及越来越丰富的数码数据，人工智能的能力得到了爆炸性增长。通过模仿人类大脑的神经元以及摄入大量的数据，如今的“深度学习”系统可以教会他们自己完成诸多任务。从图形识别到翻译，人工智能几乎可以和人类做的一样好。结局就是，那些需要动脑完成的游戏，如“青蛙过河”，现在已经可以通过电脑程序解决。20xx年由Facebook公司推出的DeepFace演算系统，就可以从图片中识别出人脸，识别率高达97%。
尤为关键的是，这项能力是有特定用途的。如今的人工智能是通过简单粗暴的数值计算来伪装成“智能”，而不是像人类的思想一样是在自主地思考，或是出于对某物的兴趣和渴望进行思考。现在的电脑智能尚无法像人类那样拥有灵活的推测判断的能力。
不过，人工智能已有足够的力量给人类的生活带来翻天覆地的影响。它可以与人类互补，从而增强人类的能力。就拿国际象棋来说，电脑现在已经玩得比任何人都好，虽然世界顶尖的国际象棋大师并不是机器，但被世界棋王卡斯帕洛夫称为“半人马”的就是混合着人类与演算程序的队伍。这样一种集成形态会逐渐成为人机追逐赛的常态：有了人工智能的帮助，医生可以更方便地标记癌症;智能手机中的语音识别系统可以将互联网带给数百万发展中国家的文盲人群;数字助理会对学术研究提出有用的假说;图像分类系统让可穿戴电脑将真实世界的有用信息直观呈现在人们的眼前。
从短期来看，不是所有的情况都是乐观的。比如，人工智能又唤醒了机械设备对于国家安全的作用。无论是*国家还是民主国家，这种可以监视上亿个场景，并且可以通过人脸或声音从人群中识别出每一个市民的能力，都会对民众自由构成重大的威胁。
即使整个社会都能从人工智能那儿得到巨大的好处，仍会有许多个人遭受损失。曾经，做着如今电脑们做的活儿的是苦工们，而且大多是女性：她们为自己的上司们做着无尽的计算工作。而就像现在电脑替代了她们一样，人工智能可能会让整个白领阶层都丢了工作。当然，更多的教育和训练会有所帮助，而借助人工智能产生的财富也会被用于创造新的工作，不过工人们注定会失去位置。
监视手段和混乱并不是霍金、马斯克和盖茨所担心的，也不是好莱坞近期密集推出未来人工智能电影的原因。他们所担心的是更长远、更具启示的问题：这些具有超人的智慧与能力的机器人们会最终与人类作对。
不过，离这样的人工智能出现还有很长一段路要走，而实际上它们可能根本不会被创造出来。即使对大脑进行了长达一个世纪之久的研究，心理学家、神经学家、社会学家以及哲学家们仍旧无法理解大脑是由什么构成的，或者它是什么。
我知道如何诅咒
不过即使霍金认为人工智能很有希望将实现，对于科学家们而言这仍是仍重而道远，必须小心谨慎地进行规划。其实这一过程比看上去要容易，尤其是人类已经创造出了有着超人能力和没有共同利益的自治实体，并且使用了很长一段时间。政府官僚、市场以及军队都可以完成独立的、无组织的人类所不能完成的任务。而这些团体都如人工智能一样，可以自主运作，承担自己的生活，以及如果没有法律法规的管辖，它们都会对社会造成危害。
这些相似点应该能够安抚人们对于未来人工智能的恐惧，而这同时也为科学家如何安全地开发人工智能提出了实质性的建议。就如同军队需要平民的监督，市场需要被调节，以及政府需要公开化和透明化一样，人工智能系统也需要公开检验。而由于在设计系统时不可能预见到所有的情况及应对方法，所以该系统也一定要有一个关闭按钮。这些措施也能在不妨碍人工智能系统开发的同时有效地约束它。从核武器到交通规则，人类有能力用巧妙的技术和合法的约束控制这些强大的科技革新。
“人类最终会创造出一种自主的非人类的智能”这一观点就像幽灵一样一直萦绕在人们心头。这实在是太特别了，让人们不断地为其争论。是的，这里危机重重，不过这也不能掩盖，人工智能的曙光所带来的巨大利益。