人工智能实习工作总结(合集27篇)
人工智能实习工作总结第1篇工作内容：
1.负责AI开源算法体系和开放平台的规划和产品设计，提升；
2.研究行业特点和开发者需求，分析市场和竞争产品，与各业务方积极沟通，挖掘需求，协助进行需求分析、梳理与定义，并设计业务流程；
3.完成从产品设计、交付开发、正式上线到上线后产品推广运营的项目管理全过程；
4.负责快速响应、全量收集、跟踪记录用户反馈，挖掘潜在目标用户及其真实需求；
岗位要求：
1.计算机相关专业优先，有技术类产品经验者优先，熟悉产品开发和项目交付的相关流程者优先
2.学习能力强，能够快速学习和上手新的工作任务，并具有结构化思考和分析能力
3.具备良好的逻辑思维、善于沟通，有出色的文案能力
4.具备一定编程能力、数据分析能力者优先，会使用Excel，SQL、BDP等工具进行数据分析者优先，熟练使用Axure、Visio、Mindmanager、Photoshop等工具者优先
人工智能实习工作总结第2篇工作内容：基于世界顶尖的计算机视觉算法开源体系OpenMMLab搭建AI开放平台，提供对外服务，一站式管理、展示、调用海量深度学习算法。负责前端部分开发。
岗位要求：
-熟悉HTML、CSS、JavaScript，了解HTTP协议、RESTful规范、反向代理等web开发概念
-熟练应用React框架，对antd、webpack等第三方库有使用经验
-有web全栈开发经验优先
-对服务器/后端开发有一定了解优先
人工智能实习工作总结第3篇通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，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。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，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。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
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。
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，19xx年成立了国际人工智能联合会议
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19xx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。
19xx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的技术发展，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。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢?
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段(2010—20xx年)：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
二、自我发展阶段(2020—20xx年)：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
三、升华阶段(2030—20xx年)：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
人工智能实习工作总结第4篇工作内容：
1.支持OpenMMLab开源项目的模型部署，包括模型转换、量化压缩等
2.参与重大项目的系统搭建，开发自动化模型训练和部署系统，实现海量算法的一键式能力应用
3.打造训练部署系统工具链，加速算法从研究向生产的转化
岗位要求：
1.能够快速阅读论文并理解算法，有相关研究经历者优先
2.熟悉Caffe或者ONNX，了解深度学习模型部署流程
3.参与过大规模系统的设计、开发和维护者优先
4.熟悉后端部署和推理框架如TensorRT/NNIE/SNPE者优先
人工智能实习工作总结第5篇工作内容：基于世界顶尖的计算机视觉算法开源体系OpenMMLab搭建AI开放平台，提供对外服务，一站式管理、展示、调用海量深度学习算法。负责后端部分开发，包括服务器开发、性能提升、独立模块开发等
岗位要求：
-熟练掌握至少一种常用服务器框架，如Flask、Express、Django、Spring等
-熟悉至少一种常用数据库，如MySQL、MongoDB等
-对负载均衡、搜索引擎、分布式架构、网站性能优化、缓存处理等有经验优先
-了解前端开发，有全栈经验优先
人工智能实习工作总结第6篇【摘要】随着经济的发展，电气自动化也面临着新的挑战。传统的人工控制已经难以适应当下社会环境。而人工智能技术的引入，促使了电气自动化控制的革新，对电气自动化的发展具有里程碑的意义。这一技术的应用让人们从繁杂的生产环节中解脱出来，大大提高了工作效率。当前，在电气自动化控制中应用人工智能已经成为电气产业的重要转折点。本文就紧紧围绕这一点首先简要介绍了人工智能技术的主要含义、特点和优势，然后重点介绍了在电气自动化控制当中如何运用人工智能技术来提高电气自动化控制的效率。
【关键词】人工智能、电气自动化控制、电气设备设计
一、人工智能技术的含义
人工智能是在经济发展迅速的时代大背景下产生的新技术。它研究了自然科学和社会科学，所涉及的知识面非常广。人工智能技术自然离不开计算机技术的大力支持，大部分的人工智能技术都是以计算机编程为基础实现的。人工智能其实也就是采取一定的计算机编程来做到模仿人的目的，其主要的模仿对象有信息的收集、人的判断能力、数字图像的识别和一些相对来说较为简单的反应等，以这种人工智能技术来代替人类的智慧，就目前来说，主要的人工智能领域包括图像语言识别、自然语言处理、机器人，以及一些较为简单的专家系统等。在这些众多的领域当中，我们可以用在电气自动化控制当中的主要就是专家系统，专家系统应用在电气自动化控制系统当中不仅仅进一步提高了其自动化水平还在其判断的准确性和及时性上有了一定的改善，总之，对于电气自动化控制系统的效率提升起到了至关重要的作用，这也在另一方面节约了人力资源，并且在一定程度上弥补了因为人员的失误造成的一些不良影响，值得我们在今后的工作中大力推广。
二、人工智能技术的基本内容和特点
人工智能是一门新型的技术科学，缩写为AI，它是计算机科学的一个重要分支，它的研究领域十分广泛，包括机器人、语言识别、图像识别。它的任务主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。它的一个重要目标就是能够胜任一些复杂的工作。如今，人工智能研究迅速发展，具有很强的实用性和广泛性，主要包括运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域，且更新速度快。人工智能属于自然科学和社会科学的交叉学科，涉及到哲学、数学、心理学、计算机科学等领域。它的研究范畴包括机器人学、智能搜索等，是对人的思维信息过程的模拟。
三、人工智能控制器的优势体现
人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用主要的实现点就在于对于人工智能控制器的应用上，所以说人工智能在电气自动化控制系统应用上的优势也主要体现在人工智能控制器的优势上，人工智能控制器的主要优势就在于它在算法上和其它的控制器存在着很大的差异，人工智能控制器的主要算法包括模糊理论算法、神经算法、遗传算法和模糊神经算法等，这些算法的一个最大优势就是可以设计在没有控制对象的模型上。它的特点在于能够运用不同的方法对电气自动化设备控制进行分类，更好地进行开发，所形成的函数比常规的函数具有以下三种优势：一是它的设计不需要对对象进行模型控制，即使实际控制的对象中具有很多不确定、不稳定因素，甚至难以适应的动态变化的控制对象，都能满足控制需求。二是能够不断进行调整、改善，具有很强的灵活性，相比之前的控制器更易调节，能够适应新数据、新信息的发展变化，能够不受其它驱动器影响，保证计算的准确率。三是能够避免不必要的人力物力支出，设计中不需要专家参与，只要进行数据分析就可，使用方便，适应
性好，效率很高，且运算成本低。四是具有很强的抗干扰能力，能够解决常规方法无法解决
的问题。
四、人工智能技术在电气自动化控制中的应用
人工智能在电气自动化控制中的应用主要体现在四个方面：电气设备设计、电气控制、电力系统、故障诊断和数据的控制与优化。
1、在电气设备设计中的应用
电气设备的设计并不是一个简单随机的过程，它涉及到很多的学科知识，比如电机、电路、电力电子技术、变压器、电磁场等，并且随着社会的进步，人们对于电气设备设计的要求也正在提高，进行电气设备设计的优化势在必行。原有的电气设备设计主要依赖于经验丰富的设计师，但是就算是最出色的设计师在设计的过程中也会浪费掉大量的不必要的资源，而人工智能的介入就改变了这一现象，人工智能能够简单的计算人脑所不能够计算的一些复杂公式，并且能够进行自主演练，在准确性和及时性上也有了一定的保障，对于工作人员的工作经验也没有了很严格的要求，只要熟悉操作人工智能系统就可以了。
2、在电气控制中的应用
电气控制的主要目的就在于要提高电气运行的效率，进而提高生产效率，而要想达到这一目的主要的做法还是要提高电气控制的自动化程度，人工智能应用在电气控制当中就很好的提高了电气控制的自动化，进而到达了提高效率的目的，并且节省了大量的人力物力。当前人工智能应用在电气控制中的主要有三种：专家系统控制、模糊控制和神经网络控制，当然，最为常用的还是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作较为简单，并且和实际中的电气控制结合较深。
3、在电力系统中的应用
电力系统作为我们日常生活和工作中必不可少的一部分其安全性和运行效率极为重要。在该系统中使用人工智能技术将会更加有助于电力系统发挥作用。当前，人工智能技术应用在电力系统中的主要内容有以下几点：神经网络、专家系统和模糊集理论等，其中专家系统是电力系统中应用最为普遍的一种，该系统的主要目的就在于判断电力系统运行中出现的一些主要问题，并且做简单的处理，该系统主要的依据就在于它能够把众多经验丰富的专家的知识和判断经验融合到系统内，然后以此为基础处理各方面的难题。该系统使用原则是我们常用的计算机程序if-then，也就是一旦满足条件就会被执行。该系统在使用过程中有一点需要注意的就是该系统并非是一成不变的，它需要针对新的常见问题进行及时地补充以弥补程序出现的不足。
4、在故障诊断中的应用
故障诊断也是当前电气自动化控制系统中极为重要的一环，在该环节中人工智能的作用同样功不可没，主要应用点有专家系统、模糊理论和神经网络等，主要的应用对象包括发电机、变压器和电动机，这些主要电力部件出现问题都能够采用该系统进行必要的诊断以及简要的处理，三种诊断方法相互合作共同维护着电气自动化控制系统的安全运行。
5、在数据的控制与优化中的应用
在进行电气自动化控制进程中，首先要做的就是数据的采集与处理，人工智能技术能够
对所有的数据进行实时采集，并加以处理、储存，以便不时之需。同样，想了解一项工作的运行过程，就会运用到画面的显示功能，通过人工智能技术的运用，能够真实地显示所运行的设备状态，可以将有关数据加以处理，形成具体的图像，以便直观了解;也可以通过模拟故障来进行记录分析，避免类似状况的发生，其中模糊理论、专家系统和神经网络主要就是应用在电气设备的故障诊断上。
五、结束语
随着科学技术的发展，当前我国各行各业的电子信息化和智能化程度越来越高了，人工智能也逐渐在各行各业中崭露头角并快速发展着，当然，在电气自动化控制系统中也离不开人工智能的存在，人工智能合理的应用在电气自动化中给电气自动化控制带来了极大的进步，
人工智能是电气产业未来的发展方向，是电气产业的一大改革和进步。传统的人工控制由人工智能代替，将会进一步推动电气自动化的发展，确保工作效率，提高企业的经济效益以及社会效益。
参考文献
【1】彭启琮.DSP技术[M].北京：电子科技大学出版社，2007.
【2】张培铭.展望21世纪电器发展方向一人工智能电器[J].电工技术杂志，2006.
【3】陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009.
人工智能实习工作总结第7篇浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2逻辑学的发展
逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹()提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能实习工作总结第8篇在新事物出现的初期往往会因为各种的原因而不被人们所接受，随着人工智能尤其是机器人在人类生产生活中的广泛应用，智能体的在各方面的缺陷也逐步暴露出来。毋庸置疑，从人工智能体本身的存在的问题，以及面对外界的破坏都是被大众所质疑的。在对人工智能的研究进路上，本文将从现代美术运动的视角来分析，并否定人工智能的存在。
不具备人类的理性本质特征
《纽约时报》曾报道，当今的人工智能已经发展到令人无法想象的程度。比如，自动驾驶汽车;苹果siri智能语音能够听出你的声音，帮你找到最近的电影院。IBM公司最近刚刚推出一款“冒险”智能软件取代了“沃森”系统用于医疗作用，最初是用于培训医学院学生，最终将运用于临床治疗阶段。但是，这些新新的产品都是在人类的操控下进行的。所以，从严格意义上讲，人工智能只能部分放大而不能完全取代人的思维。这里所谓的“严格意义”，是指辩证思维是人类理性的本质特征，而人类的辩证思维是立足于概念的辩证本性而展开的思维，它是以概念、判断、推理、假说和理论系演化等思维形式的矛盾运动深刻地反映客观世界和人类实践活动的内在本质。迄今为止，人类赋予机器的智能还仅仅是悟性活动中的演绎方法。而人类对自身意识的概念本性所进行的既相互对立，又相互转化的辩证思维，是人工智能永远可望而不可及的。而现如今，人工智能又作为一种新的趋势和潮流，悄然的流传和使用于部分行业之中，用以代替工人的普通劳动和辅助人类对于事物的探索和研究，并随着现代化的扩展，它将被越来越多的人们所了解与应用。但是，在人工智能的发展过程中，人类探索的又将是一条从没接触，从没走过的道路，盲目的乐观和冒进是不可取的。
不具备人类思维所特有的社会性和主观能动性
思维是人类所特有的，人对外界事物的反映绝不是机械地呆板地，而是积极地能动地对大量的感性材料进行加工改造，将其升华为理性认识，并在思维中再现事物的本质和规律。以此为基础，实现有目的、有计划地改造世界，以满足人类的物质文化需要。而智能机永远都是人们设计和制造的工具，它模拟人的思维，都是在人事先安排好程序的情况下进行的，它不能有目的地改造客观世界。如果遇到未曾预想的变化，智能机决不能做到“随机应变”。这就如同在现代美术运动中，开始了由一系列技术革命引起的从手工劳动向动力机器生产转变的重大飞跃，机器取代了人力，大规模的工厂化生产取代个体工场的手工生产，然而资产阶级的追逐利益，即使大量的工业产品投入到市场但是设计却远远落后，艺术与技术分离导致了产品外观简陋，设计粗糙没有美感。劣等的材料和粗制滥造的产品充斥日常生活，影响着人民的审美趣味。所以，不管社会生产如何发展，人永远都是自然界的主人，而绝不能变成机器的奴隶。设计师费希尔也指出，在工具盒机器之间没有什么固定的界限。人们一旦掌握了机器，并使它成为一种工具，就能用工具或者机器创造出高质量的产品来。……并不是机器本身使得产品的质量低劣，而是我们缺乏能力来正常地使用它们。
同时，人工智能的某些方面和程度上要强于人类本身，如果不能很好的控制和引导这种技术，那么在一定的条件和情况下，存在危害人类本身的现象，就好比现在用于军事用途的攻击型无人机，以及用于破坏的网络病毒，这些都是人工智能的产物，却被某些别有用心的人所利用，用来造成损害和危害人类本身的事情和行为。而且在大量使用人工智能的全球趋势下，在不发达、欠发达地区将会威胁或剥夺其就业，同样影响着这些劳动者的工作生活，在这种情况下，会拉大贫富差距，造成穷者与富者的对立。在发达高科技地区占有主导地位的人工智能的发展，依然存在许多的弊端以及许多不合理，不公正的现象。我们不能因为它的强大和便利就忽视了人工智能本身存在的问题和缺陷。
人工智能体面对的伦理困境
莫里斯曾强调：“我所理解的真正的艺术就是人在劳动中的愉快的表现。”他无疑是为劳动人民考虑，即工作需要有乐趣，然而机械的使用正恰恰破坏了这种愉悦的平衡。同样，罗斯金也提到过“不管怎么说，有一件事我们是能够办到的：不使用机器制造的装饰物和铸造品。……这些东西不能使我们更幸福，也不能使我们更聪明，它们既不能增加我们的鉴别能力，也不能扩大我们的娱乐范围。它们只会使我们的理解力更肤浅、心灵更冷漠、理智更脆弱。但这不能怪它们，因为我们到这个世界上来不是为了创造那些容不下我们心灵的东西。”罗斯金的这段话坚决反对机器生产，提倡拒绝使用机器制造品。认为机器象征了死亡，而手工制作痕迹却象征了生命。莫里斯从罗斯金那里继承了反对机器生产的思想，敌视机器生产，坚信手工艺是人类最完美的生产手段。
人工智能也同样破坏了现代社会的伦理道德，首先，人工智能可能会协助人类做某些事情，但是设计总是有缺陷的，如果出现了缺陷，它就可能会损害人类的利益;其次，人工智能不具有思考和学习能力，如果具有了，那人类还能否驾驭智能?就好比高速发展的现代化工业一样，在创造经济效益的同时，也在消耗着不可再生资源和污染着环境。在高速发展的科技面前，人们使用人工智能这项现代化发展所带来的技术，人工智能的发展速度快，改变世界的力度和能力也快于人类对于这项技术的普及和认识，有很多的缺陷和漏洞都被有意或者无意的忽略和过失了，直到出现问题的时候，人们才了解和认识到严重性，有些过错能够挽回，但有些却不能，所以在一定程度上的反对是可取可行的。正如，计算机科学家RosalindPicard指出“机器的自由化程度越高，就越需要道德”。因此，智能体的道德张力正在逐步加重。
对环境及人类带来的致命伤害
南北极冰融化，海水淹没城市，气候变幻莫测，饥荒肆虐蔓延……一个正在崩塌的家园.........工业化生产所带给环境的破坏和污染在短短一百年里就已见端倪，18世纪兴起的工业革命，埋下了人类生存和发展的潜在威胁。西方国家首先步入工业化进程，最早享受到工业化带来的繁荣，也最早品尝到工业化带来的苦果。二十世纪五十年代开始，“环境公害事件”层出不穷，导致成千上万人生命受到威胁，甚至有不少人丧生。当前世界环境问题主要包括气候变化，臭氧层破坏、森林破坏与生物多样性减少、大气及酸雨污染、土地荒漠化、国际水域与海洋污染、有毒化学品污染和有害废物越境转移等。
然而，对于人工智能对未来的影响我们现在还无法得出正确的评估。但是，人工智能的反对者埃里克・布林约尔松就很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。同样，电影《终结者》让我们看到了在未来的世界，天下已经由机器人来操控。机器人想完全占有这个世界，把人类赶尽杀绝。这场斗争的过程是激烈的，虽然这只是一部科幻片，却又不得不让我们陷入思考之中。“I’llbeback。”是使《终结者》能够延续的一句经典台词，同时它更是对人类的一句警语。无论是T-800，还是T-850，甚至是更先进的T-1000和T-X。当人类的科技发展到超越自身所能掌握的高度，危机就将降临。因此，《终结者》作为警醒世人认识到这一危机的影片――特别是它提出了人类所创造的智能体(机械人、克隆人、虚拟的电脑世界……)，终将摆脱人类控制而反之与人.........
在人工智能体道德发展的过程中，我们不仅仅要看到人工智能所带给我们的便利，更要看到人工智能所具有的不完全性的特征，以及对外界事物的破坏。正如，日本创造学家高桥浩说，“对于任何新的事物，我们都要去觉察不正常的状况，觉察不调和，觉察缺点不和谐发现性;……”人工智能的研究是一项极富挑战性的工作，不论是它的复杂性和学科交叉性，还是它那些带有根本性的思考和创新，其实都是人类对自身的不断认识和挑战。
由此，我们要用我们潜在的感受性作用搜索不寻常状态，在反对和支持中寻求更好的发展。
人工智能实习工作总结第9篇工作内容：
1.参与产品需求评审，根据项目测试需求编写测试计划、测试方案、测试用例、测试脚本；
2.搭建自动化测试平台，按照测试计划完成产品测试，包括功能测试、性能测试、自动化测试等相关测试工作。并对产品问题进行跟踪分析和报告，推动测试中发现问题及时合理地解决；
3.负责人工智能算法库、云平台产品的测试任务
岗位要求：
1.本科或以上学历，计算机相关专业，熟悉计算机视觉或机器学习算法者优先
2.掌握软件工程基础知识，熟悉软件测试理论和方法；熟悉软件测试流程和测试用例的设计方法
2.熟练掌握Python，熟悉shell脚本和自动化测试工具
5.学习能力强，对工作严肃认真，有责任感；有较好的沟通技巧及团队合作精神
人工智能实习工作总结第10篇工作内容：
1.熟悉并进一步完善社区运营流程与体系，提升开发者规模和用户活跃度
2.挖掘开发者社区用户需求，协助开发人员撰写技术问答和专栏
3.撰写微信公众号、知乎、活动等宣传文案，策划传播短视频
4.策划线上/线下学术运营活动，构造学术和产业前沿社群
岗位要求：
1.本科及以上学历，计算机相关专业优先
1.熟悉产品或社区运营，对开发者社区体系有了解
3.具有强烈的责任心，对人工智能和开源有热情
人工智能实习工作总结第11篇一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。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知识，而且要求有比较扎实的数学基础，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。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状(进展成果)
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能(putingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionaryputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
人工智能实习工作总结第12篇人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！
人工智能实习工作总结第13篇通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，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。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，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。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
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。
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
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的技术发展，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。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能实习工作总结第14篇今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：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。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
人工智能实习工作总结第15篇电影《人工智能》，一个未来版的皮诺曹式故事。David—一个有思想、有感情的小机器人，他被一对人类父母—Henry和Monica所收养。突然有一天，Henry和Monica的亲生儿子Martin从昏迷中醒来。而Monica对于亲生儿子和机器人养子中作出了选取。
David被人类父母抛弃后，一向认为是自己被抛弃的原因是自己不是一个有血肉的人，他渴望着自己能由一个机器人变成一个真真正正的人。抱着对这个愿望的执着，David展开了漫长的历程。
在描述David经历的故事中，我们能够看到几个不一样的机器人主角。
每种机器人都代表自己的作用，但却无法被人类接纳到生命当中存在。与David一同被困机器屠宰场的破旧机器人，当中有仆人、工人、看门人的打扮，能够看出以前作用于生活和生产。那些破旧机器人中都以前出色过，但当有更新更先进的型号推出时，它们即被毫无疑问地丢弃，最终被人类彻底销毁。
Joe，机器情人，为人类的生理需求服务，懂得分析人类心理变化。Teddy，玩具熊机器人，只会作为宠物主角的逻辑思考。Joe和Teddy能够被人类作为一种寄托，Joe甚至能读懂人类的情绪，但始终不被人类所在乎，最终也只能说出“我以前存在”。
David，新研发的高仿真机器人，能脱离数据计算而用感情思考，懂得爱别人，被人类收养。在Martin苏醒前，Henry和Monica一向尝试去接纳这个机器人儿子，直至Martin康复回来发生了一些事情。Monica却放下了接纳机器人做儿子，正因机器人的外表甚至内在无论多么像人类，本质却是机器人。
David的创造者对于创造David的想法是，尝试去做一个会去爱的机器人，而成功之后就是与David同类机器人量产化的开始。由电影的开端时，我们已经看出故事里的社会背景不存在属于机器人存在的空间。每种机器人的出现也是为了人类的需要，只能作为工具的本质。即使造出所谓的“爱”，也无法和人类的爱产生共鸣。
更具讽刺的是，David最终只能让电影里代表高级生命体的外星人帮忙他达成被爱的愿望。而这个时候，地球上的人类已经灭绝了。透过电影这样比较隐晦的描述，我们感受到的是，人类到了灭绝仍无法接纳机器人到自己的爱当中。
或者我们不必深化到去思考人与机器人的关联，拉近到我们的周围，在现实生活的社会中，不正是有人像电影里的人类对待机器人一般去对待他人吗？
人工智能实习工作总结第16篇2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的_上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)
人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。
“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。
“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，_财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。
_代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。
机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。
人工智能实习工作总结第17篇一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。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知识，而且要求有比较扎实的数学基础，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。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状
近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能（）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算（）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（）和进化规划（）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
人工智能实习工作总结第18篇今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：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。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
人工智能实习工作总结第19篇工作内容：
1.负责OpenMMLab开源项目的开发和维护，开发新的算法框架，实现SOTA算法，提升用户体验和项目影响力
2.研究业界前沿算法，包括但不限于生成对抗网络、自监督学习、分类、检测、分割、3D检测分割、目标跟踪、动作识别、姿态估计
3.围绕OpenMMLab打造系统工具链，加速算法从研究向生产的转化
4.同社区开发者和前沿研究者交流互动，包括代码review，issue回复，参加技术讨论、输出技术文档和教程等
岗位要求：
1.对计算机视觉的至少一个方向有深入的了解，发表过一作顶会论文者优先
2.有良好的工程实现能力和英文文档撰写能力
3.有大中型开源项目或商业项目的开发经验者优先
人工智能实习工作总结第20篇正职我不太清楚哦，这里就说一下实习生待遇吧。
首先就是各种补助，打车补助、异地租房补助、午餐/晚餐餐补，早上在公司还有早餐。公司在深圳也有健身房，洗澡间，各种零食水果等等。上海总部那边以及北京的部门肯定也差不多，都是挺不错的。
实习收入跟工作时间成明显正相关，也跟mentor评的绩效相关。和其他在不同公司实习的小伙伴聊了一下，还是很有竞争力的，对于还在读书的学生来说可以说是非常非常多了。
人工智能实习工作总结第21篇通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，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。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，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。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
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。
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
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的技术发展，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。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段（2014—2014年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（2014—2014年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2014—2014年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
关于人工智能赋能党建工作的初步分析与思考
作者：黄湘淮
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央紧紧把握信息网络时代发展脉搏，站在党长期执政的战略高度，谋划和推进信息化条件下经济社会全面发展。信息技术创新日新月异，数字化、网络化、智能化深入发展，在推动经济社会发展、促进国家治理体系和治理能力现代化、满足人民日益增长的美好生活需要方面发挥着越来越重要的作用。习近平总书记指出，以互联网为代表的信息技术日新月异，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，拓展了国家治理新领域，极大提高了人类认识世界、改造世界的能力。
党的领导是中国发展的关键和根本，政党治理是国家治理的重要组成部分，在信息化已经步入智能时代的大背景下，党的建设引入人工智能势在必行。党建工作应主动顺应人工智能时代发展的大趋势，在充分掌握人工智能等信息技术的前提下，结合党建工作的目标和特征，使人工智能在党建工作上彰显独特优势，使得党的建设科学化水平获得更高提升。
一、“人工智能+党建”的思考视角
《中共中央关于加强党的政治建设的意见》明确提出，增强党内政治生活的时代性，主动适应信息时代新形势和党员队伍新变化，积极运用互联网、大数据等新兴技术，创新党组织活动内容方式，推进“智慧党建”，使党内政治生活始终充满活力，坚决防止和克服党内政治生活不讲创新、不讲活力、照搬照套的倾向。
在移动互联网时代，信息沟通传播的形式、内容、范围、速率都较以往发生很大的变化。党员干部尤其是年轻党员诉求也逐步向多元化、多层次发展，期待更开放、更主动地参与到党建工作中来。互联网的交互性和开放性等特点，拓展了党员干部话语通道和政治存在感，必然要求党建工作由传统的单向变为双向、多向交流互动，如此才能进一步提升党建工作效能。
从“如何过好长期执政的互联网这一关”思考
随着网络技术的快速发展和深度应用，基于移动互联和“数字化生存”开启的互联网时代，正深刻地改变着原有的政治和社会治理逻辑。互联网深刻改变了社会生产方式。互联网的快速发展和信息化的深入推进，使得互联网经济、信息经济在社会经济中的比重越来越大，成为社会生产方式的引擎和主线；深刻改变了社会交往方式。借助于互联网所带来的便捷化的沟通交流，人们的社会交往方式发生了根本性变化，泛在的、即时的、跨时空的交往方式开始占据主导，人们的交往不再局限于传统的面对面交流层面；深刻改变了社会认知方式。共同分享、广泛表达、高频互动等信息交流方式的深入推进，使得开放、多样的思想舆论对人们产生越来越大的影响。向更深层次看，人工智能时代的到来为人类带来的认知方式的改变主要是正面的、积极的。但针对这种智能化的变化，如何运用这种新的治理图景，成为我们党必须认真对待的重大课题。
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央将网络安全和信息化工作提到了治国理政新高度，特别是明确提出“过不了互联网这一关，就过不了长期执政这一关”。互联网已经成为我们党面临的“最大变量”，而要把“最大变量”转化为“最大正能量”，关键在于能否牢牢抓住机遇、有效应对挑战，进一步提升网络时代的执政能力和领导水平，这事关党和国家事业全局，事关中国特色社会主义前途命运。
从“互联网时代如何再组织起来”思考
互联网给党的执政所带来的影响，很重要的一个方面就是对党的组织和动员方式的影响。从组织方式看，长期以来我们党主要是以科层制的方式组织起来的，这对于党取得革命胜利并长期稳固执政起到了至关重要的作用。但在互联网时代，整个社会的组织方式开始呈现出扁平化的特征，党在长期执政过程中必须适应对接社会组织方式的新变化。从动员方式看，党的建设实现了对于政府、企事业单位、人民团体、农村基层和城市社区的覆盖与动员。但是，互联网催生了许多新的社会阶层、新的社会组织和个体，不断向党建的动员与覆盖方式提出了新的更多的要求。
在过去，“组织起来”，即把自己组织起来，把群众组织起来，是我们党成功的重要秘密。而在互联网时代，“组织起来”面临着我们党的组织动员方式如何更加适应扁平化、泛在化、多样化要求的问题。网络时代以云计算、大数据为核心的新一代信息技术迅猛发展，互联网的应用不断改变着世界的面貌。由此，互联网时代已经向我们党提出了这样的要求，这就是：我们不但要善于“把支部建在连上”“把支部建在村上”“把支部建在楼上”，还应当善于“把支部建在网上”“把党员连在线上”。归根结底，就是要解决好大数据与人工智能时代党的组织建设的适应性问题。
由此，如果我们带着“互联网时代如何再组织起来”来思考和认识人工智能与党的建设，用新尝试和新应用来打开“人工智能+党建”的新思路，就会使拥有9191.4万党员的党建工作更上一层楼。目前，带着这种思想来思考的企业以及组织已经出现，其中新应用的代表便是阿里巴巴的AI党建云，它是由基础的管理平台、综合数据服务中心、多终端同步应用构成的移动互联网党务智能化应用平台，致力于为全国468.1万个基层党组织、9191.4万党员提供专业、安全、免费的党建服务。将90%的线下党务工作搬到线上进行，帮助基层组织宣传委员、组织委员、支部书记、党员各司其职、各尽其职。
“人工智能+党建”的新尝试，当属科大讯飞的“支部党课”。该技术平台采集真人的一段音视频素材进行多模态建模，利用语音合成、图像处理、机器翻译等技术，将素材中涉及到的文本内容及时、准确地转化为中文、英语、日语、韩语、泰语等8种语言进行自动播报。例如人民日报虚拟主播“果果”就是利用此种技术此种方式进行新闻播报。同时，多语种播报的尝试，体现了全球化时代的“人工智能+党建”，也说明“人工智能+党建”可以向更多方向以及领域延伸。
从“如何增进互联网时代的意识形态安全”思考
互联网已经成为思想文化信息的策源地和社会舆论的放大器，汹涌澎湃的网络舆论和网上个性化表达，使得传统的巩固壮大主流思想舆论的理念、方式和方法面临严峻的挑战。特别是，互联网已经成为意识形态斗争的“主阵地”“主战场”，各种势力借助于互联网竞相发声，试图影响许多思想舆论事件的走向。能否在“没有枪炮的战场”持续打赢“没有硝烟的战争”，事关党的思想防线能否守住、党的意识形态工作领导权能否巩固这一重大政治问题。由此，如何驾驭互联网时代的网络舆论发展态势，切实提高熟练运用各种网络技术的能力、运用网络信息判断舆情的能力、运用网络引导舆论的能力以及网络民意整合沟通反馈能力等，走好网络群众路线，做好网络思想政治工作，成为提高我们党网络执政能力的重要着力点。
比如在2020年初爆发的新冠肺炎疫情，在不明疫源地的真实状况下，不知病毒具体传播途径以及何为根治病毒特效药的同时，面临着不断增长的确诊病例数，一些别有用心的个人和组织置国家危难于不顾，根据简短的截图肆意想象并且编造谣言，甚至将矛头引向党和国家制度，使本就艰难的抗“疫”阻击战雪上加霜，幸而各方主流媒体及时辟谣，广大人民群众心明眼亮，才使得他们的图谋没有得逞。
习近平总书记指出，要加强网上正面宣传，旗帜鲜明坚持正确政治方向、舆论导向、价值取向，用新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神团结、凝聚亿万网民，深入开展理想信念教育，深化新时代中国特色社会主义和中国梦宣传教育，积极培育和践行社会主义核心价值观，推进网上宣传理念、内容、形式、方法、手段等创新，把握好时度效，构建网上网下同心圆，更好凝聚社会共识，巩固全党全国人民团结奋斗的共同思想基础。为此，各级党组织也应该聚焦新型党组织建设工作的重点难点，在党建过程中不断挖掘人工智能技术与党建工作的契合点，将人工智能技术与党建相结合。例如中央广播电视总台旗下三网（即：央视网、央广网、国际在线）全力建设的“人工智能编辑部”推出的首批重点产品《课本里的新中国》（由科大讯飞提供技术支持），号召广大网友通过朗读经典课本中的片段，以“中国声音”致敬与新中国共同成长的岁月，目前微博话题阅读浏览量超11亿。这就是运用网络引导舆论走好网络群众路线的典范。
由此，如何驾驭互联网时代的网络舆论发展态势，切实提高熟练运用各种网络技术的能力、运用网络信息判断舆情的能力、运用网络引导舆论的能力以及网络民意整合沟通反馈能力等，走好网络群众路线，做好网络思想政治工作，成为提高我们党网络执政能力的重要着力点。
二、“人工智能+党建”的主要内容
将信息技术应用到党建工作中，既是信息化时代发展的客观要求，也是党建工作改革创新的必然要求。近年来，各地在党建创新方面开展了诸多尝试，党建信息化经历了不断升级换代的过程。随着党建信息化建设的不断开展，党建工作正在实现多方面的效率优化和质量提升。人工智能赋能党的建设，已经成为一个大趋势、大方向。
“人工智能+党建”即党建人工智能化，是利用智慧理念、智慧技术和智慧手段服务和赋能党建的一种方式和方向。将信息技术应用到党建工作中，既是信息化时代发展的客观要求，也是党建工作改革创新的必然要求。近年来，各地在党建创新方面开展了诸多尝试，党建信息化经历了不断升级换代的过程。从建立党建平台，提供数据管理、过程管理、质量管理、追踪管理等服务，构建党建数据、研判、管理、考核综合枢纽，为基层党建工作奠定分析研判基础，探索建立干部、人才数据分析模型，深度挖掘和综合比对党员、干部、人才信息，为领导决策提供依据。到开通微信微博，再到部分地区运用云计算、大数据等技术，实现党建与党务融通、政情与民情互联，新技术的应用为党建创新注入了新动力。
具体来看，人工智能助力党的建设主要方面有：
助力学习型党组织建设
人工智能在助力学习型党组织建设方面具有很多优点。人工智能包含了感知、交互、学习、推理、规划等多种能力，为党建类资讯信息在党组织体系中的快速、广泛、深入传播提供了便利。人工智能以互联网为平台，不仅能为党内教育学习提供信息共享与交流，更能实现教与学的互动，反映学习进展成效。人工智能平台和渠道能够深入宣传党中央精神，广泛拓展学习教育的覆盖面，让更多党员认识学习教育的重要性、了解学习教育的内容、感受学习教育的氛围。借助人工智能技术优势，进行学习质量监督、个性化学习方案定制、学习互动交流、情感心理元素引导，能进一步提升教学效果。以互联网思维、智能化方式，遵循信息化规律进行学习型政党建设，收效良好。
比如，电子科技大学研发的“智慧红云”系统，可以收集党员（基层组织）的基础数据、活动数据，及参加“三会一课”、讨论发言情况等精准数据；随后，系统独有的“党员数据精准画像引擎”，将在云平台上对党员（基层组织）进行快速、准确、全面的“画像”；最后，系统可针对“画像”采用“TensorPlus深度学习系统”进行解决方案推送，为基层组织更好地开展党员学习教育提供帮助。在当前创新型、服务型、学习型党组织建设中，“智慧红云”通过数据渗透、数据驱动、数据再造、数据协同，形成了服务导向、线上线下结合、资源共享等特点。
因此，人工智能助力学习型党组织的建设，一方面通过对党员数据信息的深度挖掘、系统判断，能够协助基层组织做好党建工作，实现引领发展。另一方面，在党员学习教育活动中，能够辅助开展党员教育、学习培训，实现党员共同促进、自我提升。
助力党的思想建设和理论武装
通过“大数据+深度模型”等技术手段，人工智能能提供精准的辅助测评、判断和预测，为评判党员干部政治立场、思想认识等提供可靠程度较高的分析工具。通过汇聚党员基础数据，通过“党员数据精准画像引擎”，可以精准获得党员干部的个性化信、非私密信息。“用人工智能‘算’党员思想状况”，能满足党员教育入脑入心的要求，可以实现党建数据信息的智慧使用，切实推动党员政治素质与思想意识的提升，让党组织在政治引领与思想建设中更加有的放矢，让党建工作更加精准、务实。
比如，2018年安徽省铜陵市针对党员教育管理中存在的信息不对称、管理不精细、服务不均衡等现实问题，运用云计算和大数据手段，自主建成“1+1+2”党员教育和组织生活管理信息平台——“先锋在线”，即一个门户网站（铜陵先锋网）、一个大数据管理平台、两个移动端（先锋在线APP和先锋铜陵微信）架构组成的“先锋在线”党员教育和组织生活管理平台，努力让党员教育更有吸引力、让党务管理更精准、让党员服务更便捷。
再比如，贵州省贵阳市“党建红云”在思想建设和组织建设方面都起到了很好的作用：一是通过对有关网站、论坛、社区、贴吧等抓取的海量数据进行筛选、甄别、分析，发现党员、干部和群众关注的或不满意的问题，初步预判未来一段时间内的变化趋势，为超前谋划好党的建设工作、建立健全更为精准有效的组织工作制度提供较为准确的信息参考。二是通过对涵盖了全市8000多个党组织和17万余名党员数据库、领导干部信息库的集成管理和滚动更新，以“智能研判”为核心，分析研判党员干部队伍组成和变化情况、基层组织的党员组成情况等，为进一步做好党员队伍、干部队伍、领导班子和基层组织建设提供科学依据。同时，可以更加快捷、准确地按照不同统计需求对全市基层党组织和党员干部进行分析统计。
助力走好新时代群众路线
习近平总书记2016年4月19日在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话明确指出，让互联网成为我们同群众交流沟通的新平台，成为了解群众、贴近群众、为群众排忧解难的新途径，成为发扬人民民主、接受人民监督的新渠道。
人工智能通过提升信息资源与用户需求的匹配性，实现语音、图像甚至情感元素等多元化形态要素的搜索匹配，为宣传党的主张、贯彻党的决定、领导基层治理、团结动员群众、推动改革发展提供了多样性的智慧支持。实际案例表明，借助党建信息化平台，智慧党建已经可以贯通干部、基层党建、人才工作与部分重要部门数据流、业务流、工作流，实现党建工作的有效拓展延伸。通过人工智能让“网络群众路线”走得更好、更深、更精准，更多了解群众所思所想，收集好的想法建议，以群众喜闻乐见的方式回应群众关切，让群众认识党、了解党、热爱党。实践证明，及时了解各地党群、干群关系的发展趋势，提前预测可能出现的问题和事件，准确地对工作进行有效的考核评价，对于党建水平的提升至关重要。
比如，南京市栖霞区建设党建云社区，运用互联网、人工智能、大数据、云计算等现代科技，植入人工智能机器人“小栖”，聚合多个微信群，与线下网格一一对应，将社区党组织、居委会与居民、物业、驻区单位、社会组织在线联系起来，实现服务“24小时不打烊”。目前，该区党建云社区微信群938个，9个街道119个社区实现全覆盖；每天上线发声人数超8万人，每月产生有效信息35万余条，每年解决实际问题3万多件。据南京大学民调显示，在栖霞，居民认同社区党委、居委会的比例高达62.4%，比全国同类城市平均值高出14个百分点。2018年，入选国务院发展研究中心、中央宣传部重点系列报道“改革开放40周年—中国样本”，在全球城市论坛上获得首届“长三角城市治理十大最佳创新案例”奖。党建云社区运用现代信息技术，可提供便民服务、投诉受理、舆情收集，并同步嫁接不见面审批、党建引领、协商议事、数据分析等系统，优化了工作机制和实施路径，实现了多元主体的互联互通，汇聚了更多的资源力量。
及时了解各地党群、干群关系的发展趋势，提前预测可能出现的问题和事件，准确地对服务进行有效的考核评价，对于党建水平的提升至关重要。在当前，我们可以通过抓住各级党委、政府网站的群众留言，某一时间段内各网络论坛讨论的热点话题以及某一地区党员、群众搜索的主要内容等，深度挖掘和研发各个环节的不同分类的大数据价值，及时发现相关事件的苗头性和趋势性问题，从而科学判断当前和未来一个时期内党群干群关系的状况以及矛盾焦点，从而进行及时有效的化解。在一定时期内，人民网的“地方留言板”就起到了官民互动的重要沟通作用。
助力党员管理服务
加强党员管理服务，是智慧党建的一个较为基础的功能，当然也是其最直接的功能。比如，中国软件与技术服务股份有限公司打造的“党建云”，通过组织层级和角色区分，以党员身份证作为唯一标识为每位党员建立账号，并根据党委、党支部、党小组、党员等进行权限区分，建立网上党组织体系，实现了党组织和单位信息管理、党员信息管理、组织关系转接、发展党员管理、流动党员管理、党费管理、党内统计、党组织活动管理等中组部党员信息管理系统内八功能，同时配合手机“党建云地图”，使党员可以及时联系党组织、缴纳党费、参加党组织活动，真正做到了使党员“有家可归”；此外，通过建立了流动党员信息库和流动党支部，使流动党员可以网上缴纳党费、参加组织生活、交流汇报思想，使党员“流动不流失”。党建云通过开设“三会一课”“日常活动”等互动交流模块，极大地方便了党员在线参与活动、点赞、留言、发表意见，有效拓宽了党员参与组织生活的渠道。党建云借助于对党建工作流程各个环节的跟踪记录和大数据分析，能够对党员资料完整率、党费按时缴纳情况、组织生活参与情况等项目进行动态统计，及时对长期不参加组织生活的党员和长期不开展组织生活以及长期不换届的党组织进行排查提示。
三、“人工智能+党建”的实效分析
“人工智能+党建”正在集聚着来自党务、科技和管理诸多领域的新智慧，展现出党建工作的新成效，从而有了“智慧党建”这一提法。“智慧党建”是党建工作的一种新理念，运用互联网、大数据等新一代信息技术，推动实现党建信息资源融合共享，稳步提升新时代党建科学化水平。促使党的建设多维度全覆盖、党建措施智慧生成的实现，从而提升党的执政能力和治理能力。近年来，各地各单位积极融入互联网、利用大数据，探索“人工智能+党建”的新模式，通过打造智慧党建平台，有效运用新媒体，推动党建由传统向现代递进，由静态向动态提升，由单一向多元演变。实现信息及时发布、党员精准管理、开展党性学习教育、解决百姓难题等功能，从而巩固夯实党建根基，激发基层活力。多方面实践表明，把握移动互联时代的历史机遇，因势而谋、应势而动、乘势而为，积极运用“互联网+”技术助力党的建设，进一步推动党建传统优势与现代信息技术深度融合，可以较大程度地提升新时代党的建设效能。
增强党建工作严密性
面对资源共享不充分、利益联接不紧密等突出问题，“智慧党建”可以加强党组织、党员之间的互联互通，形成网上红色矩阵，依靠属地党组织的政治优势实现最大限度的资源整合，把单位、行业和各领域党组织联接起来，填补党的组织和工作空白，使之形成严密紧密的组织体系，将主旋律和正能量传播到“网”和“端”。
增强党建工作活跃性
通过智慧党建平台信息推送快捷、方便，“一对一、一对多、多对多”的互动形式使得信息传播速度呈几何级倍数增长，在一定程度上缓解了受时空限制的传统党建存在的信息不对称、管理不精细、服务不均衡、工作不高效和监督不到位等突出问题。富有特色的党课和党务活动能有效覆盖各基层、行业党组织，有效增进单位间横向联系、经验交流与项目合作，搭建沟通平台，促进共商共建共享的基层党建局面形成。
增强党建工作引领性
党建工作引入人工智能，能够体现党组织的核心作用和党建的引领作用，及时准确宣传习近平新时代中国特色社会主义思想、党中央的各项决策部署，增强党性、塑造灵魂、活跃组织、凝聚党员。同时有助于把握好时度效，确保发布信息的真实性和可信度，做到“辟谣不传谣”，努力去“杂音”、建立良性互动关系，扩大正面声音，引导舆论的发展方向，并通过党组织的组织优势放大影响力，持续巩固壮大主流舆论强势，起到积极的正面宣传作用，构建网上网下同心圆，更好地在党内凝心聚力。
当然，在“用”的同时也要“防”。要加强对于人工智能发展及应用中可能发生的风险的预判和防范，特别是其中的政治风险、法律风险和道德风险，把握党建工作部署要求与人工智能发展的规律与特点，引导“人工智能+党建”的科学化、规范化推进，确保对于人工智能技术的安全、可控化使用。同时要重视党建工作中的思想导向、人文情怀与价值内涵，防止党建工作舍本逐末、流于技术的形式主义，甚至出现过度“留痕”现象。
总之，新时代推进“人工智能+党建”意义重大。通过“人工智能+党建”，党建工作可以形成“面对面”与“键对键”相结合立体网络，把“无形”资源转化成“有形”服务。通过技术赋能打破时空限制，有效地优化党建工作的各个环节，使党建从现实世界扩展到网络空间，实现了纵横流动、全局互动。这有利于促进党建工作在开放式体系中释放出最大的能量。5G时代即将全面来临，“人工智能+党建”开拓提升的空间必将更加广阔。（黄湘淮）
[责编：李澍]