人工智能技术在美国军事情报工作中的当前应用及发展趋势探析
1.2战争实践的有效牵引
军事智能化已成为新一轮军事变革的核心驱动力，势必会催生新型作战思想，精简战场力量构成，改变传统作战方式，影响战争制胜机理。但准确、实时、不间断的情报作为谋取信息优势和争取战争主动权的基础地位不会变，同时又要求情报保障作战必须更快、更准、更连续。随着大数据、云计算和深度机器学习等新技术的出现，人工智能技术在数据信息搜集、挖掘、融合、储存和处理方面取得极大进展。鉴于日益繁杂的战场形势对将人工智能技术用于支持军事情报工作的需求愈发强烈，人工智能技术在军事情报领域中的应用已经进入到持续爆发期。
1.3情报工作的现实需求
在当前的网络数字时代，陆、海、空、天、网等多维空间内每分每秒都诞生着海量数据，情报分析员每天都要处理大量关于个人、非国家行为体和国家的数据信息。以图像分析为例，据悉，20名分析师在24小时内持续工作所能处理的数据，不到一台美国空军用于城市监视的广域图像传感器所收集到的10%，大量劳动力被海量数据所淹没。
02·应用现状
高科技主导下的现代战争，交战双方的核心竞争发生在认知领域，谁具有信息优势，谁就占据了战场主动权。与人脑相比，人工智能技术具有反应迅速、储存量大、响应主动且不受体力限制的优势，可以极大提高情报工作的效率，确保情报工作成果精准化并实现情报工作流程的智能化。下面对人工智能技术在美国军事情报工中的当前应用现状进行梳理总结。
2.1编织智能侦察网络，拓宽多源情报搜集
在网络空间搜集情报也是美军获取信息的重要手段。前中情局职员爱德华·斯诺登披露了“棱镜”计划，该计划旨在通过远程电脑终端实施绝密电子监听，其实质就是利用智能网络技术在网络空间内搜集各种情报，“棱镜门”事件印证了美国情报战火在网络世界早已蔓延开来。美军通过网络，使用计算机病毒、木马程序和逻辑炸弹等智能网络武器实施网络攻击活动，以手中的键盘潜入到世界各个国家的电脑网络，并且根据当前任务驱动，有重点地对一些国家的政府主干网络、军事网站、军事研究机构和军事论坛进行全时监控浏览，完成情报搜集、摧毁和破坏等使命任务。如在协助美伊联军收复摩苏尔的战役中，网络司令部参战分队通过网络大量搜寻“伊斯兰国”及其支持者在邮箱和社交媒体中暴露的目标信息，使用快速定向技术进行定位配合美军实施点杀，对藏匿于摩苏尔的“伊斯兰国”头目巴格拉迪进行了至少4次精确定位侦察，却因“战术配合而非技术原因未能实现斩首”。在美国“网络风暴”和“网络卫士”等常规演习中，网络分队通过发送智能网络“钓鱼”电子邮件，搜集掌握假想敌“目标属性、规模和威胁水平”，并通过传送恶意文件谋求获取更加详细的目标信息。其低成本、战术级、潜隐性、收效高的特性，令网络空间成为美军侦察和搜集情报的重要来源。
军事卫星搜集情报
2.2运用先进智能系统，提高情报分析效率
目前，人工智能技术在情报分析应用中发挥作用比较明显的当属以专家系统、知识图谱、数据挖掘、机器学习等为代表的智能技术。就专家系统来说，它是一个以情报领域的专家知识与经验为基础的智能计算机程序系统，利用知识库中情报专家的知识和情报专家解决问题的方法和思维来处理该领域问题。同时，该系统可引入深度学习算法，随时人机交互，完善知识库储备，并具有自主学习和纠错能力，能够在应用实践中不断完善自身能力，主要作用为语音理解、图像分析、事物分类、诊断预警和计划生成。这类智能系统在军事情报分析中的应用广泛，大幅提高了情报分析效率。
美国《人工智能技术与国家安全》报告指出，对于社交媒体的数据监测、分析以及筛选是美国国家安全的重要保障之一。借助数据挖掘技术，对网络空间内海量信息进行关联分析，从而获得与国家安全、恐怖活动相关的情报。为了应对“9·11”事件以来在世界范围内频发的恐怖事件，美国“人工智能暗网”项目通过收集网络空间内国际恐怖组织在网站、论坛、聊天室、博客、视频、虚拟世界等产生的“所有”网络内容，用多语言数据挖掘、文本挖掘和网络挖掘技术执行链接分析，成功预测和破获了近百起恐怖主义袭击危险。
此外，由美国水晶球公司开发的大数据分析“哥谭”平台已被美国情报界广泛使用，该平台可以帮助组织合并、管理、保护和分析大量数据，对语义、时间、地理空间和全文本进行分析。“哥谭”平台把人工智能算法与强大的引擎融合在一起，形成具有精准搜索和挖掘功能的智能搜索引擎，可对信息进行深度挖掘，然后通过人工智能算法在数据之间进行关联分析与预测，该平台在2011年美军击毙本·拉登的行动中和阿富汗战场上发挥了重要作用。
2.3利用智能防护软件，有效进行网络安防
在全球网络信息化程度高速发展的大背景下，具有隐蔽性、复合型、针对性、多路径性特点的恶意软件、漏洞后门、分布式拒绝服务攻击和高速持续威胁攻击日益增多，不断增长的网络攻击和入侵使各国军政机构面临巨大风险。美国前国家安全局局长兼美国网络司令部司令迈克·罗杰斯上将曾指出，“人工智能技术和机器学习是网络安全的基础。”
2019年1月14日，美国防部发布公告称，陆军的阿伯丁试验场正在研究人工智能技术如何保护战术网络和通信免受网络攻击，加强利用机器学习来自动检测网络漏洞，确保自动化网络决策，对以前未知的恶意软件和网络攻击作出自适应反应，推动人工智能技术在网络防御中更广阔的应用。同样，美国国防高级计划局明确表示，将在网络安全智能化方面加大投入力度，设计出可以自动攻击其他系统同时可以自我防御的程序，目前开展的研究社会工程主动防御项目和人机探索软件安全项目,就是其中优秀的代表。
网络安防
2.4依托各类智能手段，有效进行情报欺骗
《孙子兵法》曰:“兵者，诡道也”。情报欺骗一直是战争传统而重要的工具。信息化条件下，情报欺骗性质没变，但模式已经发生了很大的变化。近年来，基于神经网络技术的“深度伪造”开始崭露头角，使伪情报制作变得相当简便。该软件通过向计算机提供算法学习来模仿人的面部表情、习惯和声音，将虚假视频与假音频结合起来，散播虚假消息，让他们说出想要的任何内容。同样，生成合成图像、文本和音频的功能可用于在线冒充他人，或通过社交媒体渠道分发人工智能技术生成的内容影响公众舆论。
03·发展趋势分析
随着人工智能技术不断向前发展，其在美国军事情报工作中一定会有更广泛的发展应用，但同样也面临着各种各样的问题与挑战，未来前景及发展走向仍需要密切关注。
3.1加强统筹规划，提高发展速度
近年来，美国国防部、各军种和情报界通过制定方针政策、成立专门负责机构、加大资金投入、注重军地部门合作和注重人才培养等举措不断推动人工智能技术应用在情报工作中的发展壮大。2017年7月，美国国防高级研究计划局发布《人工智能与国家安全》报告，称“人工智能的未来进步有可能成为一种变革性的国家安全技术”，鼓励情报工作与人工智能技术相结合，扩大情报界对人工智能技术的应用。2017年，仅中央情报局一家就同时与工业界开展了137项人工智能技术项目的研究开发。2019年1月26日，美国国家情报总监办公室发布《运用机器强化情报计划》，旨在通过人工智能、流程自动化和情报界官员强化技术维持美国的情报优势，即“AAA”战略。该计划是美国情报界首份指导人工智能技术应用于情报领域的国家战略，有助于情报界在各方面与人工智能技术的融合，推动情报界在组织机构和行为方式上发生巨大变革。人工智能技术已经成为美国情报工作更新升级的强大动力，未来一个时期必将成为人工智能在情报领域的高速发展阶段。
3.2明确未来方向，注重人机协作
人类和人工智能系统只有实现“人+机”的协同作战，才会产生“1+1＞2”的功效。自2016年《国家人工智能技术研究和发展战略规划》发布以来，美国关于人工智能技术的各类会议、研讨会和工作组均把人机协作放在优先位置。2019年美国政府更新发布的《国家人工智能技术研究和发展战略规划》着重强调开发补充和增强人类能力的人工智能技术系统，更加关注未来的工作。无论是装备还是人员，通过人工智能技术的数据评析后都会得到更强大的功效加成，但完全脱离开人类指导检验的人工智能技术就像是无源之水、无根之木。人始终是军事情报工作的主体，人机协作也将成为人工智能技术在未来军事情报工作中发展的方向。
人机协作
3.3健全法规体系，保证有效监管
任何新技术的发展都会带来史无前例的监管难题，人工智能技术也不例外。据《人工智能:美国的态度和趋势》报告披露，美国民众在一份对未来十年内可能对其造成困扰的事件进行排序的调查问卷中，把不断削弱的数据隐私和日益复杂的网络攻击排在了第一位。鉴于人工智能技术使用的广泛性，利用人工智能技术广泛收集普通公众的个人信息用于情报分析，存在着明显的侵犯隐私和应用范围扩大的问题，容易引发安全问题和社会争议。美国政府一直对人工智能技术的广泛应用和相关监管框架保持高度关注，并在自动驾驶等特定领域出台了一系列监管政策与措施，实践卓有成效。2019年4月16日，美国中情局前副局长迈克尔·莫雷尔与胡佛研究所高级研究员艾米·泽加特联名发表文章，警告美国情报机构必须应对技术进步带来的新情况，否则将“注定失败”。预计美国将很快成立专门针对人工智能技术在情报领域运用的监管机构，并制定相应法律、政策并研发安全标准和规范，尽快参与到人工智能技术在情报领域运用的监管与执法中去。
3.4提升风险意识，克服潜在挑战
人工智能技术在美国军事情报领域已经有了初步应用，但同样面临许多挑战。如军用人工智能技术系统目前透明度不高，很难理解中间的推演过程;基于人工智能技术的情报分析结果难以获得决策者的信任，这也是今后人工智能技术情报项目开发者所面临的一大挑战。军事行动具有高风险这一特性意味着运用的人工智能技术系统需要极度稳健可靠，但现在大部分人工智能技术培训的测试是基于学习大量的训练数据，容易受到输入数据难以察觉的操作影响，输入的数据是否安全卫生，数量是否充足，都是影响结果的重要因素。人工智能最大的“克星”当属来自人类的欺骗或“诱导输入”，哪怕只是照片被放错位置，一张坦克的照片就可能被误判为汽车，但人眼就很容易辨别出个中差异。此外，人工智能技术还面临着来自黑客攻击、技术复制和恶意使用的危险，甚至可能危害到国家安全。
结·语
虽然人工智能技术已在情报领域得到了广泛应用，但是，鉴于人们正在为人工智能技术寻找预防和应对“欺骗”的方法，我们不能过于乐观，但也不能简单忽略挑战的严肃性，同时更不能杞人忧天，过度放大风险来阻碍技术发展。当今时代，人工智能技术在情报领域的运用机遇与挑战并存。
TEHEND
文字|胡荟，吴振齐（解放军信息工程大学），来源：《国防科技》2020年第41卷第2期
图片|来源于网络
编辑|孙欣星
审阅|Q、黄洋
C2返回搜狐，查看更多
人工智能在公安执法领域的运用
原标题：人工智能在公安执法领域的运用随着“互联网+”行动计划的深入推进，“智能+无人”，不仅在无人零售领域产生了重大变化，在普通大众看来严肃传统的警务领域，也在悄然发生着深刻变革。"警力有限，民力无穷"，“人工智能+警务”在特种警用领域的深化运用，不仅提高了警务科技行含量，提升了执法规范化，也大大缓解了警员警力不足，警务工作效率低下，减少了人民群众办事难的问题。
在公安执法环境变化的同时，随之而来的新问题再次困扰着执法者：智能感知终端层出不穷，壁垒林立导致感知信息共享程度低；没有一个合法合规的主线串联，导致执法过程监督缺乏上下一致性；执法要素散落让监督管理工作存在死角；业务操作规范不统一，无法保障执法者的自身权益……公安民警一线执法过程中，能否做到严格规范公正文明执法，事关人民群众切身利益。面对众多困难挑战，如何破解新难题？当前，人工智能在公安执法领域主要有以下几项具体应用：
一、人工智能技术在公安基层接处警工作中的运用
接处警是基层公安执法领域最基本的工作内容，是公安民警执法办案的开端，其工作质量决定了群众对公安工作的满意程度。当下看来，基层民警在接处警工作中面临着更加严峻的考验：执法要求严格，工作任务繁重，职业危险性提升。为了加速公安执法领域的警务效能提升，各地公安机关都在积极推行移动警务建设。
当前，基层公安民警使用的移动警务终端（即第三代移动警务通）融合了3G移动通信技术、移动智能终端、VPN、数据库同步、身份认证及webservice等多种移动通讯、信息处理和计算机网络的最新前沿技术，具备在逃人员查询、人口信息查询、身份证读取、一键报警、案件查询、人脸识别、卫星定位、毒品检测、照片上传等多种功能，可以说是人工智能在公安基层执法领域的具体应用。
目前，移动警务在110接处警、突发案件侦破、交通管理、行政执法领域的应用需求旺盛，基层民警体会到了人工智能技术给公安执法工作带来的便利，新一代移动警务通已经成为公安基层接处警工作的最新利器。
二、人工智能技术在常态化巡逻警务中的运用
巡逻是基层公安民警执勤的主要方式。通常巡逻民警依照下述三个特点确认被盘查人：第一，行为反常，即行为人存在违背正常行为逻辑的情况；第二，前后矛盾，在言语、行动等方面存在前后不一的情况；第三，犯罪疑似，包括长相疑似通缉犯；携带危险工具；携带类似凶器；身上有血渍、体液痕迹等。
在常态化巡逻工作中，对巡逻民警而言，如何发现疑点是一项重要的专业基本功。尽管疑点情况复杂，不存在特定规律，但在信息技术和人工智能技术的不断发展下，如何依照上述三个特点判定犯罪嫌疑人，成为摆在巡逻民警面前的头等大事。
人工智能视觉识别技术已经获得重大突破，在人眼观测下，一对双胞胎的长相可能非常类似，甚至无法区分，但在计算机看来，他们的差别是非常大的，在人工智能算法下，嘴巴和鼻子之间的距离哪怕只是相差0.1毫米，计算机也能做出准确判断，而人类则不具备这样的能力，根本无法察觉细微差别。
当前，人工智能视觉识别技术已经广泛运用，虽然无法实现100%的识别正确率，但识别精度已经足够满足实践需求。基于人脸识别技术、虹膜识别技术，新一代移动警务终端已经将上述技术运用到了巡逻警务实践中，尽管光线、移动速度、外部环境因素会对识别精度带来一定影响，但随着技术进步，上述问题将很快得到解决。
展开全文三、人工智能技术在社区警务工作中的运用
“社区”由一定数量的社会群体或社会组织聚集而成。传统的社区警务工作倡导"五勤"原则，即"身勤、手勤、眼勤、口勤、心勤"。为了减轻社区警务负担，当前，各地公安机关都在着手构建移动警务模式下的社区警务系统。
社区民警终端APP，依托新一代移动警务终端，针对治安信息采集、任务指派单、特殊人员管控等功能进行了更新和完善。
在社区安防与智慧社区建设中，高清云视频协作平台，"门禁+视频"安防系统已经实现基本覆盖。人脸二维识别技术已经成熟，全球3D智能生物识别系统也已经问世。智能门禁系统在社区安防和智慧社区建设中充分发挥了"人脸卡口"作用。在部分基础建设良好的地方市、县，公安机关的信息部门已经将大量社区数据汇接到了全国公安数据网，并且同步向市、县分局信息平台推送，有效实现了信息的互联互通。
四、人工智能技术在打击犯罪行为中的应用
人类主要依靠视觉获取信息，应当讲，视觉技术是人工智能的下一个风口。近几年，视觉技术已经广泛用于信息采集、安全监测、人脸识别、工业检测、医疗诊断等领域。基于人脸识别技术，已有静态检索数据库，动态布控以及人脸追踪等应用实例，更进一步说，图像对于识别任何事物都具有重要意义，不仅仅是人脸识别，对于作案凶器识别、赃物识别、疑似血迹识别等都具有很高应用价值。
公安执法的最终目的是打击犯罪。目前来看，语音识别技术已经相对成熟，十年之内，视觉和图像识别技术也将十分完善，伴随人工智能技术发展，视觉和图像识别技术在公安临检、巡逻盘查、打击犯罪等执法领域的运用将会更加广阔。
依托深度学习功能，计算机可以预先学习人脸图片数据库，从中找出认识、分辨人脸的特殊规律，记住全国通缉犯的人像照片，只要通缉犯出现在监控范围，就能够被一眼识别。大数据和人工智能技术的深度学习功能相结合，很可能会完成过去需要数百上千警力才能完成的打击犯罪工作。
随着人工智能技术的深入发展，未来人工智能警察出现在街头将不再是科幻电影中的场景。人工智能警察可以依照职务配置相应武器，他们不知疲倦，大公无私，毫不畏惧，铁面执法，未来的犯罪行为将无处遁形。返回搜狐，查看更多
责任编辑：未来已到，人工智能如何与社会工作融合
原标题：未来已到，人工智能如何与社会工作融合随着时代的发展与科技的进步，人工智能已逐渐进入我们的生活视野，被人们所认知、接受。社会工作作为一个助人的新兴专业，也对人们的生活产生着影响，逐渐被人们所了解、支持。本文通过文献查阅的方式对这两个独立的新兴专业能否互相促进与融合发展进行探究分析，旨在基于价值观与伦理的契合，促进人工智能与社会工作的更进一步发展。
人工智能与社会工作融合发展的可行性及价值
目前社会工作在我国的发展仍处于起步阶段，各方面还不够成熟，服务所采用的方式较为传统，服务效率也有待提高。而且关于将现代科技，比如人工智能引入社会工作专业领域的探索和研究还处于空窗期。现阶段，人工智能在我国研究较多的主要集中在军事和经济领域，将人工智能与社会工作相结合对于两个专业未来发展都将是一个创新。人工智能时代的来临，对社会技术、社会伦理以及社会结构等方面都产生着复杂多元的影响，因而它必然是与其他领域及技术的发展相伴相生的。在社会工作日益发展，不断被人们所重视的背景下，如果将人工智能技术融入社会工作服务中，以更高效、更优质的方式去帮助服务对象处理所面临的难题，陪伴服务对象走出困境，不仅能够促进社会工作未来的发展，也将扩大人工智能的应用领域，促进人工智能更好地发展。截至目前，人工智能的创新与发展给我们的社会生活带来了极大的便利，人工智能的服务性与社会工作的主旨具有一定契合性，若两者进行结合，一定会对我们的生活带来更加积极有效的影响。
一是个案工作智能化
在个案工作过程中引入人工智能，首先可以帮助个案工作者记录及跟踪案主的问题，以便社会工作者对问题进行全面、客观的分析，进而促进社会工作者更有效地帮助案主解决问题、走出困境；其次，针对部分服务对象不愿意向个案工作者直接表露的私密问题，他们可能更相信机器的保密性，因而更愿意向机器人坦露心声，并且人工智能也可以帮助服务对象进行心理放松，如引领服务对象进行冥想及合理宣泄情绪等。与此同时，人工智能可以记录服务对象的表情，并对服务对象所处的情景及所表达的情感进行分析，以促进个案辅导更优质地开展与进行。另外，如果人工智能机器人的操作能力能够得到充分改善与提升，那未来的家庭智能机器人还可以为个案服务对象提供必要的洗涤、穿衣、洗澡等日常护理服务，促使案主的家庭生活变得更加美好与和谐。
二是小组工作智能化
在小组工作中，人工智能首先可以协助小组工作员对小组活动进行宣传，并引导小组组员参与小组活动，以促进小组活动的顺利开展。此外，人工智能机器人可以在小组工作员与小组组员进行互动的过程中，观察并记录组员的表现及表达，为小组活动提供必要的资料记录以便于进行小组活动的成效评估。在小组活动中，人工智能机器人还可以向小组组员讲述活动规则或提供必要的引领工作。采用人工智能机器人讲述规则更容易引起一些服务对象的注意，激发其参与活动的积极性，进而提升小组活动的有效性。
三是社区工作智能化
人工智能引入社区工作中，首先可以做的是一些基础的工具性工作，如为社区提供卫生服务、咨询服务、引导服务和宣传服务等。具体而言，扫地机器人可以帮助社区做一些卫生清洁工作，为社区居民减轻工作负担，并营造一个绿色整洁的社区生活环境；智能机器人信息资源更为丰富、系统、全面，它可以为社区有问题的居民提供专业的知识解答；当社区需要开展活动时，人工智能机器人可以在社区进行循环宣传，确保社区居民了解活动的基本信息，如活动时间、活动地点和活动主题等。在更远的未来，我们还可以发展人工智能机器人的其他功能，如让机器人协助我们进行社区治安工作。
四是行政工作智能化
展开全文从社会行政工作角度出发，人工智能可以将具体的社会政策、法律法规等信息录入系统，向有问题及有需要的服务对象进行详细的讲解，如向需要求职的人员提供就业信息及就业扶持政策或向申请低保的人员提供低保制度及政策信息等。另外，人工智能还可以对政策进行宣讲，如在社区或行政大厅进行政策讲述，以便居民们了解基本的政策及法律知识。在一些行政大厅，人工智能机器人可以提供自助服务，对来访的服务对象进行分类，将其引导至相对应的服务窗口。同时，人工智能还可以对信息进行整理，避免工作人员由于遗漏而进行重复劳动，以节省不必要的工作时间，提高工作效率。除此之外，人工智能还可以收集社会成员对于社会政策的建议信息，并作出归类整理，方便政府及相关部门了解民意及百姓真正需求。人工智能也可以协助社会工作者进行社会调查，以节省社会工作者的部分工作时间及避免因人为失误对工作结果造成影响，进而提高其工作效率与工作质量。
人工智能与社会工作服务融合发展的问题与风险
人工智能起源于20世纪50年代，最早由麦卡锡（McCarthy)于1956年提出。它是在以往信息技术、网络技术、认知神经科学等一系列技术基础上研究、开发用以模拟、延伸和扩展人的智能的全新技术科学。人工智能可定义为：在人类可控制的范围内让机器具备人类智慧和处理事务的能力及思维，进而使智能实体在社会系统中发挥独特作用的存在。随着人工智能的发展，机器确实可以通过深度学习来代替人类做越来越多的工作，但心理医生、社会工作者和婚姻咨询师这些职业都需要极强的沟通技巧、灵活思维、共情能力以及获取服务对象信任的能力，而这些正是人工智能机器人的弱项。因而人工智能机器人只能助力社会工作的发展，并无法代替社会工作者。
人工智能在助力社会工作服务的过程中，也会不可避免地出现一些问题，甚至是带来风险与挑战。其中，由于引入人工智能对社会工作行业带来的直接问题就是信息化成本增加，社会工作服务机构需要比之前投入更多的成本用于设备的购买与系统更新，以适应市场环境的变化。同时，信息管理人员的工作素质也需要提高，他们除了具备社会工作专业的知识之外，还要熟悉人工智能的相关应用，以更好地适应工作、投入工作。进一步来说，人工智能甚至会给社会工作带来信息泄露的挑战与风险，若社会工作机构出现信息泄露，将会给服务对象及社会造成巨大的威胁。此外，在提供照料服务的过程中，机器若出现意外也会对服务对象造成负面影响。综合而言，我们在考虑将人工智能引入社会工作中时，要本着客观的原则来看待问题，以使两者的融合对各自的行业及社会都更为有益。
来源：中国社会工作杂志
编辑：谢霄
设计：谢霄
长
按
解
锁返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析
原标题：人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析人工智能技术目前在多个领域都得到了广泛应用，这一技术的最新动态和研究成果吸引着全世界人的目光，有些国家将其列为战略目的[1]。我国目前极力倡导人工智能技术在医疗领域的应用和进一步研发，不断为智能医疗体系的发展提供源动力。老龄化现象的日益加剧让就医人数不断上升，但我国目前的护理人数仍较为短缺，拥有高技术含量的智能护理是满足人们对护理服务需求的实现方式之一，不但能为护理人员减轻工作强度，也进一步提升了护理水平。护理学与其他学科同样都属于人工智能技术的涉猎范围，通过两者的结合将对护理模式的发展提供新的方向，影响深远。
1人工智能技术在护理领域的发展现况
国内外医疗领域目前都与人工智能技术展开了不同程度的结合，逐渐被大范围的应用于疾病诊断和病理分析以及新药研发等方面，在实践理论和中药的辨识中表现优异。IBM公司之前发布了相关资料，通过结合医师的诊疗经验和目前的医疗大数据，经过数据整合可为医护人员提供辅助处理逻辑，是目前较为先进的智能系统。而人工智能技术在护理领域的应用目前主要表现在医疗器械和药品的传递、延伸护理和患者移动等方面，明显为护理人员减轻了工作强度。
1.1在饮食护理中的应用现状
老龄化让临床中的失能老年人和患有残疾的人群数量不断增大，而目前护理人员又非常短缺，这部分人群很重要的需求之一就是饮食护理，护理人员需要与患者进行频繁的沟通和交流，以了解其喜好并对其进行喂食。上世纪80年代英美等国家就研制出了多种饮食护理型智能机器人，不论对患者本身还是对护理人员来讲都能提供很大帮助。而日本更是研制出了可为全身瘫痪患者提供饮食护理的智能机器人，在人机交互系统的帮助下让智能机器人实现了人机交互功能和辅助进食服务，具有极大的现实意义，可为失能老年人的日常生活带来极大帮助。
1.2在护理教育中的应用现状
人工智能技术和学习科学在近些年得到了合力发展，且进展迅速，进而出现了教育型人工智能。目前人工智能技术已经被广泛应用于护理教学中，护理教学本身就具备智能化和迁移化以及分布性等特性，通过结合人工智能技术可为学生提供更加人性化和个性化的学习环境。人工智能导师能充分结合学生的兴趣爱好与现实需求以及学习习惯等，为学生制定出个性化的学习规划，并且真正实现了实时跟踪和评测，对学生的表现能做出更为客观的评价。可通过深挖数据并了解学习状况与其他外部资源之间的关系从而更为准确的对学习趋向进行预估。
1.3在慢性病护理中的应用现状
我国的慢性病患病人数正在逐年增加，对护理的需求进一步有所扩大。人工智能技术若能与移动计算和医疗设备以及传感技术等相关的新技术相结合，就极为可能为慢性病患者提供更好的护理服务。这方面的研究最早诞生于美国，比如可通过血糖应用来监测患者的血糖控制情况，帮助患者增强自我管理。目前该领域的相关技术正在不断更新和发展，能为慢性病患者的自我管理提供极大帮助，医护人员可远距离实现监护，帮助患者提升自身的生活质量。
1.4关于智能病房的应用现状
智能病房最早诞生在托马斯·杰斐逊大学医院，主要为缓解患者和医护人员双方面的压力。此智能病房依托于自然语言性能和认知计算，患者可提出更为具体的信息要求，病房内的灯光和温度以及音乐等功能可通过语言来控制，更为人性化和便捷化。同时还拥有交互功能，对医护人员的工作提供了很好的协助作用，可自动记录和存储相关资料，便于随时查看[2]。国外已将相关技术应用于新生儿重症监护病房，可实现实时预警，通过数据整合对患儿提供了更高质量的监护。
展开全文2人工智能技术在护理领域的发展契机
2.1就诊前完成对患者的健康评估
临床护理首先就要从患者入院时的健康状况评估开始，比如测量体重、量血压等，需要对患者的心理状况和自理能力以及风险等方面进行评估。进一步规范和更全面化的护理评估体系能为之后的护理质量提供保障，让护理更加科学化与合理化，同时也能建立起护理安全优先体系。人工智能技术的最大优点就是能承载更多的信息，可将医疗信息和护理信息汇聚于一身，实现更为高效和准确的资源整合，进而可为每位患者建立电子信息档案，再通过云技术等相关新技术建立起庞大的健康数据库。因此，医护人员也就能随时掌握患者的个人状况，了解到每位患者的差异化信息，对护理工作的展开和临床诊断都意义重大。同时，人工智能技术还能协助医护人员管理患者的相关数据，将个人数据与大数据进行对比和分析，进一步对疾病的临床护理和预防预以及治疗都能提供系统化和规范化的指导，从而也提升了护理质量。
2.2减轻临床护理工作的压力
国内的护理人力资源明显紧张，人力极为短缺，而人工智能技术有望能为临床护理工作减轻压力，让临床护理工作的效率进一步提升，并不断提升护理质量。目前信息技术已经得到了广泛应用，护理资源系统可将护理工作站与移动终端相结合，在互联网下可实现信息互通，从而不断优化护理方案并对护理措施实施监管，可大幅度减少护理人员的反复操作，让护理人员不必再花费大量时间去完成手工书写，节省时间并将更多时间应用于实践护理中，有助于不断优化护理质量[3]。人工智能技术还能完成信息化匹配，对患者的辨识度更高，让护理工作中的误差现象进一步得到降低，提供了更高的安全保障。人工智能技术还可应用于患者出院后的随访，以此来减轻护理人员的工作压力，节约更多人力和物力，具有更加切实的应用价值。
2.3不断优化护理方案
随着人工智能技术的不断发展，还有我国政府的大力支持，未来的医疗护理服务领域必将发生很大改变。可穿戴设备能实现智能监测，而通过移动终端就能实现的健康监测，尽早发现健康异常现象，对各种疾病都能做到早发现早治疗，可根据情况给予更加合理的指导和建议，将护理服务更加前置化，参与到患者的就医前阶段中去，真正实现预防疾病的目的。初次发病时可通过人工智能技术完成信息交互，在智能系统的帮助下完成对患者的健康评估。这种应用方式和发展趋势将大幅度降低患者对医疗机构的依赖程度，而对智能化系统和护理支持的需求将会进一步增大。
3结语
目前人工智能技术发展的重要方向之一就是医疗健康领域，并且也受到了全社会的关注，是当下人们最为关切的话题之一，其应用前景极具潜力，具有更加切实的研究价值[4]。虽目前还处于初步发展阶段，但发展速度极快，正在不断的取得突破，还需要广大医疗卫生工作者和相关专业人才进行跨领域沟通与协作，不断提升其应用价值，为护理领域提供更大帮助。
参考文献
本文来源于中国知网免费入口http://www.zhimeng.org/
[1]黄柳.人工智能AI落地英美各类医疗机构[J].中国医院院长，2017(12):82-83.
[2]汤陈琪，李骏强，徐达圆，刘晓彬，侯文佳，吕开阳，等.机器学习和logistic回归模型预测严重烧伤患者发生急性肾损伤的比较分析[J].中华烧伤杂志，2018,34:343-348.
[3]田波彦，鲁华鹏，张胶琼，丁泓帆，刘文媛，田敏，吕毅，杨勤玲.远程医疗机器人在心脏死亡器官捐献肝移植术后随访中的应用[J].器官移植.2019(01).
[4]李龙飞，曹飞帆，张鑫，梁仍昊，徐光华.脑控主被动协同刺激下肢康复训练系统研究与开发[J].西安交通大学学报(医学版).2019(01).返回搜狐，查看更多
责任编辑：