时间：2023-06-19 16:15:53
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能工作方向，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
据一些经济学家研究，20世纪下半叶以来的“信息技术革命”与蒸汽革命、电气革命不可同日而语，并未真正大幅地提高人类的劳动生产率，互联网技术更多是丰富了人类的生活方式，但人工智能革命将是真正改变生产力的革命。
这两年人工智能在智能制造、智慧医疗上的应用可谓前途无量，政府部门、行业精英、科技巨头都将其作为未来发展的重点。从2016年开始，人工智能已经成为各大财经峰会、科技论坛的主题，也频频占据各大媒体版面的头条位置。从谷歌Master以60场完胜中日韩三国顶尖围棋选手，再到李开复提出“人工智能将取代50%工作”引发广泛议论，以及英国的新工业政策、微软的人工智能新布局、人民日报机器人“小融”的推出，一时间人工智能的出现犹如雨后春笋一般。火得一塌糊涂的人工智能正在逐步走进我们的生活，将彻底改变人类的生活和工作方式。
人工智能概念。1956年在Dartmouth学会上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一词。它是集研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统为一体的一门新的技术科学，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。应避免一个误区，就是认为人工智能就是机器人，实际情况是机器人只是人工智能的容器。机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。
人工智能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。人工智能是大脑的话，机器人就是身体，但这个身体不一定是必需的。人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，一般分成三大类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅长于单个方面的人工智能。它依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，如果问它如何能更好地在硬盘上储存数据，它就回答不了。另外在汽车生产线上也有很多是弱人工智能。可以看到的是，在弱人工智能发展的时代，对于一些重复性机械性的工作岗位来说，人类确实可能会迎来失业潮。
强人工智能（AGI）：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，百度的百度大脑和微软的小冰，都算是通往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
超人工智能（ASI）： 牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。当人工智能学会学习，并及时自我纠错之后，在加速学习过程中是否能产生意识，尚不能确定，但可以肯定其能力会得到极大的提高。比如，阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋棋路其实就是固定的几种模式。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。现阶段人类对弱人工智能的掌握比较多，弱人工智能无处不在。但更高一阶的研究更加吸引人类的探索。人工智能革命是从弱人工智能开始，通过强人工智能的过渡，最终到达超人工智能的过程。这段旅途到底会给人类带来更好的未来还是灾难，无法简单判断。但是无论如何，世界将会因此变得完全不一样。
人工智能涉及领域。人工智能在某些领域的研究距离我们的生活似乎依然非常遥远，但经历了数十年的研发和探索，这项技术已经催生出了不少有趣的应用方向，它们已经开始在我们的生活中带来实实在在的便利。当前人工智能的应用领域：（1）计算机视觉。主要利用计算机来判断图像数据当中是否包含特定的物体、特征或行为。举个例子，当侦察机拍摄到一张图像之后，专家们会对其进行分析以找出当中是否存在敌区；警察可以使用计算机来寻找符合罪犯画像的照片；医生也可以利用该系统去诊断病人。还有现在广泛应用的面部识别系统也同样利用到了计算机视觉技术。（2）语言识别。语言识别系统需要经过一段时间的训练和熟悉才能达到足够高的准确率。早在20世纪90年代，计算机语言识别就已经在一些特定的应用方向中达到了使用水平。而现在，这项技术已经被广泛应用在了手机和汽车等日常工具当中。对于日益流行的虚拟助手而言，语言识别也是不可或缺的基础。（3）私人助手。苹果、谷歌和微软已经为各自的移动平台开发了虚拟私人助手，旨在帮助用户处理一些基本的日常事务，比如发短信、查地图和制定日程表，等等。它们和钢铁侠的JARVIS相比可能显得非常呆板和原始，但的确给我们的日常生活带来了便利。（4）智能机器人。智能机器人可以被应用在工厂的自动化投递、管道检查、拆弹和危险/位置区域探索当中。它们可长时间工作而无需休假，维护费用低于工人工资，同时精准度更高。Pepper是风靡日本的一款智能人形机器人。它或许无法被应用于工业生产，但却非常健谈。它的主要应用领域是企业、零售和客户服务，不过你也可以把它放在家里作为家庭伴侣，烦闷时和它聊聊天。Pepper之所以可以被称作是一部智能机器人，主要是因为它拥有来自IBM Watson人工智能计算机的技术支持。在后者的帮助下，Pepper具备了图像、文字和视频分析能力，这也使其能够去理解更多类型的问题。
【关键词】机械电子工程；电子电路学；人工智能
世之瞩目的人机大战最终以阿尔法狗的胜利而告终。这场为无数人所关注的围棋比赛，刷新了人们对人工智能的认知。长久以来，人工智能对人类来说仿佛只是一个存在性的概念。殊不知，人工智能已经悄然分布在我们身边。对于人工智能的讨论和定性一直尘埃未定。但毋庸置疑，人工智能必然是未来的一个发展方向。人工智能涉及到众多学科，例如仿生学、电子电路学、机械电子工程学等。比起其他学科，机械电子工程是一门比较老的学科。无论是在理论的成熟性上，还是在应用的广泛性上，机械电子工程都有着得天独厚的优势。因此，研究人工智能的发展，必然离不开机械电子工程的相应支撑。
1人工智能的发展
人工智能的概念起源于工业时代。随着科技的发展，大量的机器开始取代人力进行生产工作。无论是以蒸汽为动力的机器，还是以电力为动力的机器，都可以周而复始地重复一样工作，从而大幅度地解放人力资源。但是，由于机器的局限性，它们只能固定地重复某一动作或者某一套动作，而不会自我进行改变。当外界环境改变的时候，它们依旧会重复这些动作。因此，人们急切需要一种可以针对外部条件进行自我改变的机器。随着电子管和计算机的应用与普及，特别是随后的晶体管和集成电路的发展，为人工智能的出现提供了契机。人工智能的定义是指某一样机器在执行某一项指令时，如果外部条件发生改变，它也会自行改变自己的行动方式，从而适应外部条件的改变。但机器毕竟是机器，它们并不具有人类的思维。它们能够对环境作出判断和对自身做出改变，是因为人类提前在它们内部设置好了相应的程序。而晶体管和集成电路的大规模普及，和机械电子工程的成熟应用，为人工智能的应用与发展提供了新的成长土壤。
2机械电子工程与人工智能的相关性分析
归根结底，人工智能依旧属于机器。既然是机器，便离不开电子电路与机械的支撑。无论是多复杂，多精密的人工智能机器，当我们进行仔细分析的时候，就会发现，它们其实就是一个个电路所组成的。机械电子工程在电气时代就已经得到大规模发展。经过这么多年的应用，机械电子工程无论是在理论上的成熟性，还是在应用上的广泛性，都有着众多学科无可比拟的优势。而人工智能是在晶体管与集成电路发展成熟后，尤其是微型电子计算机发展成熟后，才得到快速发展的一门技术。换而言之，人工智能就是机械电子工程所延伸出来的一种产物。只是它包含了众多其它学科的知识，才是两者有了一定的区别。人工智能是机械电子工程的一种延伸性产物，但并不是完全性的机械电子工程产物。正如前文所言，人工智能除了包含了机械电子工程学，还包括了仿生学、物理学甚至数学等众多学科。所以，从严格定义上来说，人工智能与机械电子工程是不同的两个学科。但这两个学科并不是完全独立的，正如数学和物理学、物理学和化学。从表面上看，两者似乎并不相干；从严格定义上看，彼此也是分属不同的学科。但是当我们仔细分析的时候，我们就会发现，这些学科是彼此交叉的，互相联系的。所以，我们在对它们进行分析的时候，需要互相联系彼此，进行综合性分析。我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。因此，我们应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
3机械电子工程的智能发展
现在，人们的生活中越来越追求便利。无论是智能手机的发展，还是掌上电脑的应用，都充分体现了这一点。机械电子工程起源于电气时代，发展的成熟性和实用性都很高。但是，它已经无法完全适用于现代的生产生活。而随着智慧城市的提出和各种人工智能产品的大规模应用，人们对机械电子工程的发展提出了新的要求，即“智能化、微型化、实用化”。例如现在常见的一种“智能家居”。这种东西已经不再仅仅是一种概念产品，而是已经发展出实物。它们可以根据人们的需求，对人们的生活环境进行适应性改变。“智能家居”从实物上而言，就是一些电子产品在微型计算机的整体控制下，进行对相应工作的分析和处理。这也就是机械电子工程的未来发展方向。随着微型计算机的大规模普及和应用，尤其是各种高性能的微型计算机的应用，需要机械电子工程为它们提供相应的电子电路来支撑，从而使得它们能够正常工作。因此，机械电子工程应该把握住时代的前沿，追随着时展的脚步，根据自身独有的成熟性优势，进一步发展，从而适应新时代的“智能化、微型化、实用化”的要求。
4结束语
人工智能虽然都得到了长足的发展，但综合来看，人工智能的发展仍旧十分不成熟，还有着很大的发展空间。机械电子工程作为人工智能的基础，也会随着人工智能的发展，实现自身理论的进一步成熟和相关技术的飞速发展。综合分析来看，人工智能虽然是机械电子工程的延伸产物，却已经和机械电子工程有了很大的不同。当我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。如果我们真的要对它们进行分析的话，我们就应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
参考文献
[1]王琪.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科学传播,2012.
[2]肖斌.薛丽敏.李照顺.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术,2009.
关键词：人工智能；传统会计；影响分析；对策
引言
“人工智能”这个词，在很久之前也许还只是存在于人们的脑海中，甚至根本不敢想象它的实现，而自2016年谷歌智能系统“阿尔法狗”战胜韩国著名围棋棋手李世石后[1]，引发了全球对人工智能的思考。21世纪以来，越来越多的行业正在逐步运用人工智能这一技术，在会计这一领域，突出表现的是财务机器人的出现，这意味着从事着简单重复性工作的传统会计从业人员将面临被替代的风险。根据财政部最近数据显示：截至2018年10月，累计有722万余人通过考试取得了初、中级会计资格或高级会计师评审资格。其中，初级510万余人，中级196万余人，高级16万余人。换句话说，在全国2000万同行中，每4个会计中就有人持有一本初级会计证书；10个会计中就有一位持有中级会计职称证书。这样的数字显得有些可怕，因此，在人工智能高速发展的时代下，会计职能的转变显得尤为重要，会计人员只有不断改变自己，适应新时代的大浪潮，才能抓住机遇实现双赢，将人工智能发挥出最大的效能。
人工智能时代下会计行业的发展背景
（一）人工智能在会计行业的现状
就目前而言，人工智能在我国会计领域的应用还处于萌芽阶段[7]，财务机器人是人工智能在会计领域中一个具体的应用。传统会计有两项基本职能：核算与监督，目前已问世的财务机器人，它们的功能都几乎以会计核算为主，解放了手工账，财务机器人在设定好程序后可以自动录入数据、凭证，完成以前需要人工一步步烦琐的工作，解放了会计最低层的劳动力，满足了企业的日常会计信息需求，但是在会计系统中一些主观的行为如审计、判断等依然需要财务人员手动操作。会计核算的程序和七种会计核算方法的相互关系见图1[5]。据国家统计局发表的数据显示，2017年，我国大数据核心产业规模为236亿元，同比增长40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能运用于会计行业的一大历史里程碑。
（二）人工智能对会计行业的影响
人工智能对传统会计有积极和消极两个方面的影响。从积极影响来看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在会计工作中，传统的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和时间，导致工作效率的低下，而人工智能拥有数据库的支撑，能够自动生成财务报表，提高工作效率，并且帮助企业降低了风险和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失误和失真，人工完成烦琐复杂的工作，难免会导致一些错误，例如登记手工账出现笔误，进而影响了企业的工作效率，而人工智能的运用，在很大程度上避免和遏制了这一现象。从消极方面来看，主要影响是传统会计人员将面临失业的风险[2]，人工智能在会计行业的应用，带来的最直观的影响就是取代了大量的简单重复的工作，因而对传统的会计从业人员需求减少，同时势必会造成对会计人员能力要求的提高，那些不能适应这种变化的会计人员便面临着失业的风险。同时，会计信息存在安全隐患[2]，人工智能技术的复杂性和高要求性将可能造成一定程度的企业会计信息安全风险，如果企业缺少相应的专业人员或系统维护不及时，很可能存在企业财务数据甚至商业机密泄漏的风险，对企业造成不可挽回的损失。人工智能与传统会计对比分析人工智能与传统会计相比在不同层面上存在着差异。见表1。
人工智能时代会计的发展方向
（一）传统会计向管理会计转型
在繁琐的基础性核算工作逐渐被人工智能替代后，企业对会计人员的管理型思维提出了更高的要求[4]，会计人员不仅要帮助企业制作报表等财物方面的事宜，更多的是要将财务知识结合企业各个部门现状，为企业的长远发展考虑，同时利用自身积累的经验，对企业的经营发展提供全面预算、成本控制、风险评判等支持，积极参与企业未来发展战略的制定，为企业创造出更高的价值。在此背景下，虽然传统的会计功能被取代，但是管理会计反而能利用智能化，能够对基础的财务数据做出进一步分析，为企业的管理出谋划策。面对目前瞬息万变的市场，通过分析各项财务数据做出管理决策，整个过程都需要会计人员的参与，未来传统会计也必向管理会计转型，会计人员也不再仅仅记录和核算过去的业务，更应该为企业未来的管理和发展出谋划策。
（二）会计与人工智能相互融合，取长补短
未来智能化将是时代的发展趋势，会计应该与人工智能更加深度融合，取长补短。一方面，在培养会计人才时加入人工智能知识的学习，注重培养综合型的管理会计人员，利用人工智能技术促进会计行业的发展；另一方面，不能松懈对会计基础理论的研究，同时也要培养会计人员独立思考和解决问题的能力，人工智能只是一个工具，把握大局的还是会计工作者，企业不能过于依赖人工智能。
（三）会计从业人员提升自身综合素质
会计从业人员在这一严峻的背景下，应该不断提升自己的专业能力和综合素质，积极转变传统的会计职能，达到能够兼顾财务会计、财务审计和管理会计等多种工作，能够完成人工智能无法实现的工作的程度，同时积极学习新领域的知识，例如现代的智能软件，提高工作效率。通过本文研究，笔者认为人工智能的发展与应用在未来是必然的，会计人员只有积极顺应时代的发展，不断优化自身的职业水准，提高管理决策的水平，才能立于时展之巅。
参考文献
[1]何苹.人工智能背景下传统会计面临的挑战与选择[J].经济管理文摘,2020(14):128-129.
[2]郭昌荣,程永鹏.人工智能对会计行业的影响及对策[J].会计师,2020(15):1-2.
[3]李怡.会计人工智能存在的风险与对策研究[J].财会学习,2020(28):96-97.
[4]朱石玉.人工智能发展对会计行业的影响及应对措施[J].江苏商论,2020(08):37-40.
[5]吴钟山,焦栋.浅谈“人工智能”背景下对传统会计实务的影响[J].大众投资指南,2019(02):162-163+165.
[6]刘洁.人工智能对会计行业发展的影响研究[J].财会研究,2018(06):33-35.
[关键词]人工智能；公共管理；运用
中图分类号：D631.43文献标识码：A
随着科学技术的发展，人工智能、大数据等新一代信息技术已经成为了人们关注的焦点，它不但给人们的工作生活带来快捷和便利，同时实现了良好的经济社会效益。把人工智能运用到公共管理当中，可以创新管理理念和管理模式，提高公共管理和社会治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府为核心的公共部门，把科学管理理念、功能、组织及手段应用到公共事务。公共管理的特征：其一，公共管理主要把实现公共利益当作主要目标，促使社会整体朝着更加良好的方向发展；其二，积极履行社会公共责任是公共管理重要职能；其三，公共管理能够结合实际发展需要，协调与控制各项公共事务，并不断创新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基础上主动实行公权力，科学合理地运用各项公共资源才能顺利实现最终管理目标。目前，社会对公共管理者的专业能力及综合素养要求越来越高，公众在整个过程中赋予公共管理者较多的期望和责任。此外，公共管理也具备技术掌控职能、社会协调职能及预测职能等，这些都是新时代对公共管理者提出的新要求，公共管理者必须全面掌握各方面技能，了解并掌握公众的实际需求与时代的发展趋势，才能成为一名符合时展的高素养公共管理者。
二、人工智能对公共管理的主要影响
（一）人工智能对公共管理的促进作用
公共管理指通过使用管理理论、技术及方法等知识，系统化、专业化地管理公共事业，不断优化公共资源分配，使公共事业为人民服务。传统公共管理模式在公共管理信息收集及资源管理配置方面，需耗费大量人力、物力及财力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，传统的管理模式已无法适应新时期公共事业管理需求。将人工智能运用到公共管理中，尤其在收集处理公共管理信息方面效果较为明显。其一，智能化管理系统能够全面提升收集信息的效率和质量；其二，人工智能管理模式更为精准有效。人工智能对于问题与数据分析更具针对性，分析结果更加科学合理，可以准确把握社会个体需求，做到管理精准化、个性化；其三，在公共管理中运用人工智能可以节约成本，并实现更加优化的管理目标，提升公共管理效益；其四，在公共管理中运用人工智能，使资源配置更加符合公众需求，采用人工智能化、科学化资源配置模式，能够使资源合理利用，发挥最大效能。
（二）人工智能给公共管理带来的风险
人工智能作为新兴信息技术，为公共管理事业带来了较多机遇，推动了公共管理事业的进步和发展。然而人工智能也给公共管理事业带来了相应的机遇和风险。人工智能给公共管理带来的机遇在于人工智能与计算机网络技术可以完整的保存海量数据，并挖掘与分析有价值的信息。网络安全性使得人工智能技术存在诸多未知性，人工智能是否能够确保信息资源安全，包括信息存储、授权使用，行为轨迹等管理问题[1]。信息安全对公共管理十分重要，要确保信息安全才能使公共事业管理中资源配置更加科学合理，最终实现提升公共管理效率。通过以往的案例证明，人工智能技术的自我安全性还不足，因此，要想使人工智能在公共管理事业中得到普及，就必须尽快解决这一问题。
三、人工智能在公共关系管理当中的具体运用
当前，人工智能快速发展，能给人们的工作生活带来巨大改变，帮助人们完成了许多高难度、高强度、复杂化的公共工作，推动智能社会发展。人工智能能够代替人开展脑力劳动工作，可以改变许多工作模式。但是人工智能属于辅助工具，人们要正确认识并科学合理地利用它，才能充分发挥它在公共管理中的真正价值。在人类社会不断进步与发展过程中，公共管理者必须不断学习、掌握先进技术，才能提升对人工智能的利用效率，把具有明确规则却复杂、耗时耗力的工作交给人工智能。
（一）公共事业方面。有人认为人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已经运用到了人们生活的方方面面。2016年共享单车方便了出行，各年龄段的人安装了共享单车APP。共享单车具有明显优势，快捷便利、绿色环保，是人们出行的首选。共享单车利用人工智能平台，来科学的预测骑行的行程、路况及停放等，从而有效整合了天气、时间等各项变量工作，合理分析了其需求量和供给量，进一步提升了共享单车管理效率和效益。由此可见，人工智能已经越来越多地进入到了人们的日常生活当中，改变了人们的生活模式，使人们的生活朝着智能化方向发展。
（二）社会经济方面
运用人工智能能够把消费者具体需求反馈给企业，企业根据精准数据可以制定出更加优质的产品，提供高效服务[2]。当前电子支付是人们生活中重要的内容，人们出行不用带大量现金，运用支付宝或微信就能够进行支付。同样在电商物流整个过程中，分拣机器人就属于人工智能，其每天能够完成大于20万的工作量，很好地解决了困扰电商的物流问题，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能运用包含教育管理，通过智能化学习系统和数据分析，教师能根据学生具体情况，如学习行为数据、知识点掌握等制定相应的个性化教育方案，提高了育人效果。从当前人工智能在教育领域运用情况看，在远程教育中同样获得了良好效果。在运用人工智能后，学生获得了个性化教育，创建了新的教学、内容研发和师资管理等形态。运用人工智能可以更准确、有针对性地协助教学，使日常教学效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的应用措施
（一）改变人才培养方式
人工智能技术的运用，还可以推动人才培养方式的变革和发展，能够创建健全的新型教育方式。首先，加强编程教育普及，设置人工智能方面的课程，把人工智能和其他学习的教育结合起来，健全人才培养方式。其次，组织多元化、多层面的人工智能科普活动，使社会大众能够进一步认识和了解人工智能。最后，加大人工智能基础设施方面的建设。
（二）重新构建组织形式
随着人工智能的出现和广泛运用，管理主体要结合自身特点，积极主动运用人工智能，不断发展完善管理结构。
在日后的工作当中，管理主体要和普通员工、智能机器有效合作，全面发挥潜在优势。另外，运用人工智能技术的时候，管理者要精心设计各种组织形式，才能确保信息传递真实、高效。
（三）创新工作模式
随着社会发展和科技进步，公共管理者必须具备较强的学习能力和综合素质才能满足工作需求。在工作中可以通过人机互动工作模式，充分发挥人工智能在处理重复性、逻辑性等工作的优势，和管理者的工作充分融合、优势互补，将人工智能运用到公共管理中，创新工作模式，推动公共管理事業的发展。
【关键词】计算机；人工智能技术；研究进展；应用
1 计算机人工智能技术概念
计算机人工智能技术主要是指建立在计算机技术基础之上，研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能化的人工系统，指引计算机完成需要人类智力才能够完成的工作（如：推理、判断及证明等）的基本理论、方法和技术[1]。其涉及多个学科，例如：心理学、哲学、社会科学等，与基因工程、纳米科学并成为世界三大尖端技术，在许多学科领域得到了广泛推广，并取得了显著的成效。
2 计算机人工智能技术发展历程及发展方向
2.1 发展历程
2.1.1 兴起阶段，在20世纪50年代，计算机人工智能概念第一次出现，许多学者针对这项新型技术展开了系统的分析和研究，且取得了一定具有参考价值的研究成果，例如：机器定理证明等，不仅如此，一些理论知识也为此做出了许多支持，例如：唐纳德・海布描述的一种简单的修改规则，为修改神经元间的强度奠定了基础。诚然，人工智能技术在此阶段取得了一定发展，但是，由于人工智能技术涉及学科范围较广，各学科之间发展并不是同步的，难以为该项技术进一步发展提供支撑，不仅如此，一些解法的推理能力并不高。因此，人工智能技术在兴起阶段，发展情况并不乐观。
2.1.2 应用阶段，20世纪70年代，知识工程概念提出后，促使商品化专家系统和智能系统应运而生，并在世界范围内得到了推广，在相关领域创造出更多价值，由于专家系统自身存在一定局限性，使得人工智能技术再次面临挑战[2]。
2.1.3 集成阶段，随着各个学科不断发展，专家系统取得了进一步完善，并积极与其他功能相结合，例如：智能语言、多种知识表示方法等，创造出更多功能。近年来，计算机人工智能技术已经逐渐开始朝着并行推理、多专家协同系统等趋势发展，然而，我们也不得不承认，计算机人工技术在理论、方法及技术方面并不完善，尚处于发展阶段，有待深入研究。
2.2 未来发展方向
计算机人工智能技术作为一项综合性技术，其发展潜能很大，立足于技术发展情况来看，在未来，人工智能技术将会朝着模糊处理、并行化及神经网络等方向发展。首先，自动推理，作为最为关键的研究方向，其理论基础是计算机与人工智能两项技术的结合，主要是针对系统动态特点而进行的可行性推理；其次，智能接口，主要是实现人们与计算机之间交流而创造的应用，为人们工作、生活等方面提供了极大的支持，具有较高的应用机制，基于此，如何更好地完善的智能接口成为研究重点课题；最后，数据挖掘，作为最受瞩目的课题，主要是研究在数据库基础之上，进行知识发现系统，并运用合理方法，从数据中得到知识，进而找到客观世界的内在联系及规律，从而实现知识自动获取目标。因此，计算机人工智能技术将会为人类社会发展带来更多惊喜。
3 计算机人工智能技术的应用
3.1 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。
3.2 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。
3.3 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[3]。因此，无人驾驶这一目标将会在不久的未来实现。
3.4 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。
3.5 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。
3.6 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。[4]
3.7 深化推理证明，提高推理准确性
逻辑推理作为技术研究最为持续的课题，主要是通过对事件进行深度挖掘和分析，计算其可行性数据，最终确定科学、合理的解决方案，这主要是归功于计算机技术中的数据库，没有数据库作为基础，很难提出解决方案。因此，此技术在相关领域的应用能够有效提高工作效率和质量，从而指导具体工作。
3.8 利用社交软件，实现沟通和交流
技术中的智能AGENT十分重要，该项程序在机器人系统中的应用，能够通过了解人类的动机和情感状态，实现与人类的良好的沟通和交流，基础的礼貌性打招呼等都能够实现，具备正常情绪的机器人，在实现人机互动，完成高难度工作等方面发挥着积极的作用[5]。不仅如此，计算机人工智能技术还能够在多个领域发挥有效性，由于技术自身具有哲学及心理学等方面内容，使得其具备与人类相似的想象力和创造力，在具体工作中，能够像人类一样发挥潜能，创造更多价值。
基于上述介绍，该项技术的出现和发展，不仅为社会各个领域发展助力，而且在一定程度上改变了人类文化生活模式，是人类进步的有效手段和方法。
【参考文献】
关键词：人工智能；科技情报；自动感知
中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）32-0057-02
Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
当前科技情报服务对象不仅局限于特定的行业和领域，已经逐渐渗透至某一技术和个人，情报机构只有提升情报分析和反应能力才可以满足新需求。因此，机构有必要加强对用户需求的感知度，依托人工智能技术构建科技情报的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，进而挖掘科技情报感知领域的价值。
1人工智能及科技情报感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又称AI，伴随着计算速度、核心算法的优化，该技术已经在神经网络、自然语言、机器学习等方面趋于成熟。当前人工智能技术可以定制个性化任务，结合不同的环境响应个体需求，制定解决方案[1]。因此，人工智能技术能够快速处理海量数据，若人类智力水平已无法满足严苛工作要求，可以借助人工智能技术处理复杂工作。同时，科技情报感知模块属于综合预测过程，因此有必要结合人工智能技术制定科技情报感知方案，实现情报工作向智慧化、个性化、精准化方向发展。
1.2情报感知分析
科技情报感知主要是工作人员针对采集到的数据完成处理、分析，进而满足受众对于情报的需求，并对今后其发展过程进行预测。学者刘记曾指出，依托科技情报感知工作可以为实现国家治理体系和治理能力现代化提供支持，加快情报刻画、情报感知以及情报响应能力的建设进程。其中，情境感知的研究具有一定复杂度，G.Chen通过调查情境信息、情境类型、情境传播等模型和系统，分析情境感知的应用程序，得出情境感知是领域普适学习的关键。例如，借助情境感知可以为用户提供体温、运动路径、温度等方面的服务。
因此，科技情报感知工作对于我国情报治理、预先感知等方面影响较大，结合人工智能技术创新科技情报感知模块已是大势所趋。当前大数据时代科技情报已经不仅停留于文献领域，正逐渐向多种数据源模式发展，要求科技情报软硬件不断升级优化，数据存储和处理水平逐渐升级，进而满足社会对情报数据的需求。
2人工智能视域下科技情报需求自动感知研究
2.1融合关键点
（1）创新驱动。当前科技情报需求逐渐向科技创新领域发展，依托我国创新驱动的发展战略，基于科学技术完成升级和发展。将科学技术和科技情报相结合后，情报工作的创新性较强，具有数字化和智慧化优势，并突出情报工作的个性化和精准性。因此，依托人工智能技术完成科技情报的自动感知十分关键，是当前科技发展的必经之路。
（2）前瞻性定位。新时期资源的网络化和数字化发展为科技情报研究工作提供大数据支持，可以在海量数据的收集、分析、处理方面发挥优势。传统的数据研究方式很难在大量数据的基础上提升情报研究质量，同时会增加研究人员的任务量。且每位工作人员自身的专业知识、情报敏感度、知识状态存在差异性，导致最终得出的情报结果不同甚至差异化较大。应用人工智能技术完成科技情报的自动感知十分重要，可以突出工作的准确性、高效性和稳定性。因此，将新兴人工智能技术和传统情报服务工作相融合是现代情报领域的关键，如自动获取和加工情报、高速处理文本信息、人工智能决策平台、依托語义内容的科研成果评价等[2]。
2.2内容感知
（1）感知系统分析。大数据背景下，科技情报预测和传播功能受到重视和应用，属于科技领域的研究热点，可以对竞争、合作、研究方面进行正确的价值判断。科技情报感知主要依托可靠、丰富的数据，借助“互联网+大数据”模式获取信息，在多种资料中得到关键的信息和数据，进而完成科技情报的感知工作。同时，数据源具有冗余度高、形式多样、存储量大的优势，因此能够落实科技情报感知工作，筛选数据源、除去冗余数据、分析剩余有效信息。借助数据集模式与知识储备库、感知数据库一同为感知过程提供信息支持。内容感知系统内的数据源并非固定不变，且信息的更新速度较快、技术淘汰时间较短，因此内容感知是实时更新、持续变化的数据系统。基于相关辅助项目，帮助用户了解工作内容。例如，借助“科技情报产品报告”为感知系统研究和应用提供支持，该报告可以帮助用户了解系统，提前评估系统实际能力，便于用户针对性提出情报需求。
（2）系统实现模式。a.数据源存储。若想发挥科技情报的自动感知作用，系统内需要具备大容量数据集合，进而为感知产品提供分析支持。同时，数据处理过程中对于信息查询、存储挑战较大。因此，本课题结合Neo4j数据库、互联网技术提升数据处理和存储效率，提高系统适应水平，保证其良好的查询效率。Neo4j数据库主要划分为两类应用模式：服务器模式、内嵌模式。本课题利用内嵌模式，借助Java-API，将Neo4j数据库和图模型相互整合。由于API的特点是数据结构灵活，因此可以通过直接编码的模式和图数据库完成交互操作。b.数据源分类。若想对数据源完成自动分类，建议识别数据源的结构功能。例如，利用机器学习、词汇特征等方式划分数据源的功能及结构。依托数据源要素、类型词汇特点、词汇分布特征等方面，依托神经网络内分类器训练模式，围绕领域技术、专题、情报报告、组织数据库等方面对数据源进行分类[3]。c.构建任务抽取模型。结合用户需求抽取目标任务可以充分发挥科技情报的自动感知优势，优化RNN模块。在研究阶段利用Bi-LSTM-CRF、卷积网络模型抽取数据源，并借助长短时双向记忆模型化解RNN梯度爆炸、消失情况。抽取模型内的输入数据是卷积，包含知识元素、句子、词等特征向量，而输出数据则依托（Conditionalrandomfield）条件随机得到结果完成预测。此模型借助多元组的方式展示数据源抽取结果，围绕数据源性质、事项、主体、依据、对象等要素进行连接。
2.3情境感知
（1）情境感知系统。情境感知系统内部因素种类较多，且科技情报感知阶段需要依据情境完成，并对感知结果造成影响。因此，在开展科技情报感知工作时，建议对特定用户完成重新评估。同时，情境感知在情报感知工作中十分关键，若忽视结果会对外部情境产生较大影响，使预测工作丧失精准度。因此，应基于外部情境条件定位事物发展方向，得到精准感知结果，发挥情报前瞻性优势。其中在获取情境数据时应关注“小数据”，即初始结构化数据，此类资源虽数量较小，但是内部包含价值信息，可以获取历史情境信息。此外，问题情境应围绕横向和纵向两个层面分析，横向维度是梳理本层实际情况，针对性选择研究方法和处理方式；纵向维度则依托时间节点理清情境信息。
（2）系统执行方案。情境感知系统建设主要内容是借助科技手段获取某一情境内的数据并完成融合。因此，情境感知技术实际上是借助人工智能中传感器等技术，依托计算机感知当前情境，完成感知应用、智能识别、决策支持，具有无干扰的优势。情境感知包含情境获取、处理、应用三个阶段。其中，情境获取主要依靠传感器终端获取设备关联、用户关联、资源关联、环境关联情境，并将上述情境信息转变为数字信号，利用嵌入系统完成判断和处理；情境处理过程则借助建模的方式控制情境信息，构建信息数据库。整合情境感知信息并协调对应的组合，控制资源分布并将其嵌入至感知数据库内；服务应用阶段相当于人工智能处理模块，可以结合用户需求提供合理服务。
2.4需求-反馈机制
（1）工作过程。需求-反馈机制实际上可以体现用户和人工智能间的关联性，属于科技情报感知的关键环节，包含自动感知信息、数据、产品模块。依托人工智能技术，通过AI方式减轻工作人员任务量。其中，AI能够智能化处理多领域工作，如医疗、教育、驾驶、金融、安防等。在科技情报感知领域引入人工智能技术可以准确、高效、及时地开展情报工作，提升工作效率、减少决策偶然性、加快数据分析处理速度。同时，科技情报感知工作的主体是用户，首先需要将其对产品的需求发送至AI处，其次借助人工智能模块分析、整合内外感知数据库信息，最后向用户反馈情报产品和相关结果。
（2）情报感知产品。情报感知产品主要结合用户产品需求，依据感知数据库内的条件因素预测今后用户对于情报产品的需求，进而在后续工作中有针对性地向用户推送产品信息，为科技情报工作的可持续发展提供支持。因此，人工智能和科技情报感知工作相结合可以充分发挥自动感知优势，降低对工作人员决策的依赖性。专业人员依据多种数据源进行分析与评估，最终得出精准的感知结果。同时，人工智能技术的应用可以自动形成情报感知产品，并向用户推送反馈数据，由主动感知向自动感知发展，契合新时期情报3.0的发展趋势，加快国家科技决策和科技创新发展进程。
1人工智能的概念
人工智能是一门综合了生理学、语言学、计算机科学等的学科，具有综合性、挑战性等特点，其主要目的便是赋予机器人工智能的功能，使其能够替代人去完成一些危险性与复杂性较高的工作，进而确保人们的安全，促进工作效率的提高[1]。因此，人工智能也被称为机器智能。相比于自然智能与人类智能而言，人工智能属于一项全新智能，其通过将设备、系统等来模拟人类各项智能活动，从而完成命令。作为一项结合多门学科的应用技术，人工智能的发展与其组建学科的关系十分紧密，特别是计算机技术的发展方向，其对人工智能的应用具有决定性作用。此外，人工智能技术也极大程度上促进了计算机网络技术的发展，计算机为从单纯数据计算转变为知识处理，就离不开人工智能技术的支持。人工智能的作用与优势具体如下：其一，可处理不确定信息，实时了解系统资源表现出来的局部及全局状态，并对状态变化情况进行追踪，通过技术处理获取的信息，从而为用户实时提供所需信息护具。其二，具有较高的写作能力，可科学、有效整合获得的资源，进而将各用户之间的资源进行传输与共享，通过有机结合网络管理与众多写作分布式人工智能的思想，可充分促进网络管理相关工作效率及效益的提高。其三，其在网络智能化护理中具有显著优势，主要表现在其学习、推理能力方面。在网络管理工作中应用人工智能，可将信息处理的准确性及效率进行提升，同时，通过利用人工智能技术的记忆功能，可在存储信息过程中建立完善的信息库，并将其作为综合、解释、总结信息的平台，在产生出更为准确及科学的高级信息的基础上，实现网络管理水平的全面提升。
2计算机网络技术的问题
目前，随着计算机技术的广泛应用，人们愈发重视有关网络信息安全问题。在网络管理系统的应用过程中，用户最为关注的功能便是网络监视与网络控制，其中，为正常发挥网络监视及网络控制这两大功能，就需要对信息急性及时获取与准确处理。网络传输的数据通常是不连续、不规则的，而在早期阶段，计算机只具备逻辑化分析及处理数据的功能，难以准确判断出数据的真实性，因此，为从大量繁复的信息中，挑选出有效的信息，实现计算机网络技术的智能化具有非常重要的意义[2]。计算机的应用日益广泛与深入，这使得用户需要通过网络安全管理来为其信息安全提供保障，而网络犯罪现象的增多，使得计算机必须具备灵敏的观察能力及迅速的反应能力否则便难以对侵犯用户信息的各种违法犯罪行为进行有效遏制。为促进网络安全管理的实现，就需要将以人工智能技术为基础而建立起来的智能化管理系统作为有效手段，自动收集信息数据，及时诊断运行故障，并在线分析趋势及性能等，从而确保计算机发生网络故障时，可做出快速、准确的反应，并采取有效措施来恢复计算机的网络系统。由此可知，针对计算机网络中存在的问题，就需要应用人工智能技术，在其内部建立完善的网络管理及防御系统，从而为用户信息安全提供充分保障。
3计算机网络技术中人工智能的应用分析
在计算机网络技术中应用人工智能，可极大程度满足人们对计算机提供人性化及智能化服务的需求。其中，计算机网络技术智能化服务主要指的是智能化的人机界面、信息服务、系统开发及支撑的环境这几个方面，与此同时，这些需求进一步促进了人工智能在计算机网络技术，尤其是在智能人机界面、网络安全及系统管理评价等方面的应用进程。
3.1人工智能在计算机网络安全管理中的应用。在计算机网络技术中，人工智能得到了极为广泛的应用。在计算机网络安全管理中，人工智能的应用主要表现在智能防火墙、入侵检测、智能型反垃圾邮件系统这三个方面。相比于其他防御系统，智能防火墙系统采用的是智能化识别技术，例如，通过概率、统计、记忆、决策等方法，来识别并处理有关信息数据，不但有效减少了计算机匹配检查过程中的庞大计算，而且大大提高了发现网络有害行为的效率，从而实现了限制访问及拦截有害信息的功能；此外，与传统防御软件相比，智能防火墙系统具有更高的安检效率，从而将拒绝服务共计这一普通防御软件普遍发生的问题进行有效解决，实现了高级应用的入侵及病毒传播的有效遏制[3]。作为计算机网络技术安全管理的一项重要环节，入侵检测起着保证网络安全的关键作用，同时也是防火墙技术的核心部分。计算机系统资源的保密性、完整性、安全性等均与网络系统入侵检测功能的有效发挥有着紧密联系。入侵检测技术通过采集、筛选、分类、处理信息数据，在形成最终报告的基础上，将当前计算机网络系统的安全状态及时反映给用户。现阶段，人工智能在模糊识别、专家及人工神经网络等系统入侵检测中，得到了非常广泛的应用。计算机网络安全管理中的智能型反垃圾邮件系统，是一项以人工智能技术为基础而研发出来的防护技术，其针对的对象为垃圾邮件。此项技术可在不对用户信息安全造成影响的前提下，有效监测用户的邮件，并在完成邮箱内垃圾邮件的开启式扫面后，将垃圾邮件分类信息提供给用户，提醒其对可能对自身不利或对系统造成危害的信息进行尽早处理，进而确保整个邮箱的安全性，
3.2人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用。计算机网络管理的智能化发展，离不开人工智能技术及电信技术的发展。除了应用在计算机网络安全管理中，人工智能技术中的问题求解技术及专家知识库等，均可促进计算机网络综合管理的实现。由于网络具有瞬变性及动态性的特点，因而给计算机网络管理工作增加了一定的难度，这同时也使得现代化网络管理工作朝着智能化的方向发展。其中，以人工智能理论为发展基础的专家级决策及支持方法，在信息系统的管理工作中得到了广泛应用。作为一项智能计算机程序，专家系统可累积尽可能多的专家经验与知识，并通过进行归纳与总结，在形成资源录入系统的基础上，利用这一汇集了多位特定领域中的专家经验的系统，对此领域中相似的其他问题进行解决。因此，对于计算机网络管理及其系统评价，可通过众多专家系统来开展计算机网络管理及系统评价等大量工作。
4结数语
综上所述，在人们对计算机网络技术应用需求不断增多，以及人工智能技术不断发展与完善的形势下，人工智能在计算机网络技术中的应用将会朝着更深、更广的方向发展，并且会在计算机网络管理及系统的评价工作中，发挥出至关重要的作用。
作者：马越 单位：江苏省南京工程高等职业学校
“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。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。
关键词：设计；人工智能；挑战；机遇
一、引言
第四次工业革命的到来，人工智能作为一项主要的技术，必将鞭策整个人类社会的转型。很多国家制订了战略规划，在2017年我国也了《新一代人工智能发展规划》和《新一代人工智能产业三年行动计划(2018-2020)》，人工智能产业已上升为国家战略。近年来，在人工智能涉及的领域中，艺术与技术结合，升华到与人工智能的结合且越来越受到重视。阿里智能AI“鲁班”已经掌握了上百万个设计师的创意内容，双11期间制作1.7亿张海报，没有一张是重复的，而这些工作如果人工制作的话需要100个设计师工作300年；央视节目中“鲁班”PK资深设计师取胜等等这些新闻，无不极大地震撼了整个设计行业。设计师会失业吗？高校的设计教育面对AI的挑战与机遇如何制定培养目标？如何在新的竞争中占领先机？未来已来，智能艺术设计的路在何方?
二、设计行业面对四大挑战
（一）惊人的数字
马云在一次报告中说未来30年人类只工作4个小时，大量的工作岗位会被人工智能抢走；根据白宫的人工智能报告预测，在未来10-20年间，人工智能技术有可能取代47%现有工作。麦肯锡的预测是49%，盛产劳动力的中国和印度的影响最大。Siri之父、人工智能专家温那（Winarsky）的预测是70%的工作将被取代。不得不说，AI是人类智慧的结晶，正在高速颠覆着人们的生活。
（二）AI设计发展趋势
AI最容易取代的是简单设计：如LOGO、UI界面、海报招贴、网站网页、产品造型、室内家装、产品包装……原本这种理想的设计工作不再能提供人生的庇护所，但凡是明确、简单、重复标准、规则的美术设计与制作工作，未来都容易被取代，传统设计行业将会萎缩乃至可能逐渐消失。
（三）设计环境恶劣
设计创意无法保护，设计法规没有限定，设计竞价无序，商家厂家缺乏契约精神，设计知识产权无法保护契约，新设计新技术缺乏情趣，设计同质化严重……（四）设计教育落后现有设计模式传统、设计教育落后，设计知识体系缺乏更新、进化，知识性重复训练、模仿性传统方法制约了学生创造性情感思维的发展，设计师终身教育观念的缺失阻碍了设计师的可持续发展，设计知识与设计人才近亲繁殖、代际传递的情况严重。
三、AIDesign发展迅猛
目前传统艺术设计已经发生智变，使设计更美更快更简单。人工智能艺术与设计已经一定高水平，如果设计师仍停留在传统设计水平，就会受到来自机器的“威胁”。但也不全会，除了“创意”部分让机器无可奈何，人类设计师与机器的竞合中，我们要转变方向注重数字移动媒体策划与设计、移动媒体用户需求挖掘、数字移动媒体需求文档的撰写、数字移动媒体优化、数字移动媒体UI界面设计、H5设计、App设计、UE用户体验设计、虚拟移动媒体设计、信息交互设计等媒体智能设计新技术。高品质艺术、设计依赖于混合增强智能技术。AdobeMax“SneakPeeks”将迎来Adobe全家桶的诸多全新功能，如图片变视频、静态变动态、一键设计字体、视频扣剪、纸盒自动生成、AR呈现、AE一键去马、Ru跨平台制作（剪辑、混音、调色）、跨平台同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已经实现了的AI功能。华为Mate20手机3D扫描防生建模与成像，以及AI手势动作捕捉的体感游戏功能，更为我们提供了解放设计生产力的前景。同时MIT研发的工业产品AI设计系统即将面世。主要产品体现如下：
（一）AIVD人工智能视觉设计
AI集成化的成熟产品，比如Adobe系列的产品，软件低层融入AI技术，更好更快地创作文字和图像、影音等元素。如AdobeSensei：人工智能做设计的底层技术，集成在Adobe系列软件中，有字体匹配方案、自动配色方案、基于线稿自动上色、自动校正手绘图形等。
（二）AIPD人工智能产品设计
Adobe人工智能鞋包设计、IBMWatson智能设计服装、Autodesk智能设计汽车等。
（三）AISD人工智能空间设计
Prisma智能风格化设计、Autodesk建筑智能生成设计、ZahaHadid参数化设计等产品。
四、设计人工智能教育的发展动向
未来，人工智能教育会加速发展，老师不会被AI取代，但不用AI的老师一定会被取代；未来，老师不是简单地传授知识，而是通过言传身教的沟通交流，对学生进行激励、鼓舞，成为人类灵魂的设计师；未来，AI将实现规模化和个性化间的平衡，带来了一种学生易学、教师易教的解决方案；未来，老师作为教学过程中始终核心地位，推陈出新积极善于运用AI技术进一步提高师生教与学的体验和教学效率。当务之急，要让更多的老师正视人工智能的快速发展，通过学习AI技术了解人工智能的发展情况，从而改变老师的教育教学观念和教学方法，引领高品质教育的未来。在未来教育中，教师的角色有三种观念：1.取代说，2.不可取代说，3.人机协同说大多数观点是：未来，教师将与人工智能协同共存。未来知识传授功能会逐步被人工智能取代，而人类教师则应偏重于培养学生的核心素养。正如雷克利福德所言，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。如今，抛开先天财富的不同，人与人之间的差距主要来自学习能力的不同。这种差异会加剧不平等，在未来，这种趋势将会进一步加强。应对人工智能时代，教师除更新教育教学观念、转变角色、改革教学模式和方法外，必须坚持终身学习，教师的终身学习，不仅要学习Python之类的AI编程技术，更需要增强对，限于时间和精力有限，分别将有关AI知识技能分为三类，以适应设计人工智能的技术更迭和“一专多能”。
五、结束语
【关键词】人工智能 电气自动化控制 电气设备设计
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。研究该项技术的应用也成为电气产业的重要内容。
1 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。
2 人工智能技术的基本内容、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。
3 人工智能控制器的优势
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。
4 人工智能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。
4.1 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。
4.2 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。
4.3 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。
4.4 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。
4.5 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。
5 结束语
总之，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.
关键词：计算机技术；发展方向；应用探究
一、前言
科学技术是推动近代社会发展的主要力量，也是改变世界，改变人们生活方式和认知的重要技术，计算机技术在现代社会中占据着重要的位置，可以说失去计算机技术我们就将会与现代文明脱轨，社会各行各业将陷入瘫痪，所以加快研究计算机技术未来的发展方向，加快推广新技术在社会各行各业的应用，只有这样计算机在进步和应用两个方面同时发展，才能为现代文明进步提供源源不断的动力。
二、当前计算机技术的发展基本情况
经过多年计算机信息技术的历史性变革，技术革命，计算机变得更加实用，更加人性化，功能化。功能如今已然强大到生活中的点点滴滴都可能有计算机的参与，人们的衣食住行等方方面面都有计算机的功劳，可以看出计算机的现实重要性。在工业领域，计算机可用于数据处理速度，提高工作效率，并提高数据处理精度。高端计算机的开发和使用为工业数据分析和分析提供了可靠的技术支持。计算机中有许多应用程序，计算机出现在人们的工作，学习和生活中。由于应用程序字段相对复杂，因此会导致计算机应用程序的复杂性。现如今中国已经入计算机领域的强国中，国家对于这些严重影响计算机信息技术发展的事情，出台了一些列的制度与政策，培养了大批量高精尖技术型人才，在很大程度上排除了不利因素，中国计算机信息技术的发展将带来良好的发展道路，最终更好地为人类服务。
三、计算机信息技术发展的未来设想
（1）计算机信息技术具有更高的性能。信息技术是一种拥有强大信息资源的技术。应用信息技术，可在大量信息中快速查找所需信息，非常简单方便。在不断改进和更新信息系统的情况下，实施良好有序的信息管理非常重要。所以，信息管理系统应运而生。在信息管理系统中，人们将成为领导者，使用计算机软件和硬件，相同的信件设备和其他办公设备来有效地收集，处理和分析信息。最初，当人们设计和开发信息管理系统时，应用了这一原则。信息管理系统是生产管理的辅助手段，可以帮助企业实现高效，有序的发展。在社会经济高度发展的同时，对计算机信息技术的应用提出了越来越严格的要求，推动了计算机信息技术的全面发展。计算机信息技术得到了改进，因此生产出了一台超级计算机。虽然超级计算机在外观上与普通计算机没有太大差别，但计算和处理数据的能力非常强。相关性能无法与普通计算机相媲美，可应用在天象以及航天领域当中。（2）技术更加便捷化。信息处理效率高，大量的需求信息与产出信息不但需要大容量的信息储存空间，还需要具备高速度、高质量的信息处理水平，如今，互联网技术，物联网技术，大数据技术和云计算技术都是一致的。今后还会有更多高速度、高质量的信息处理技术被研发处理。信息高度互动，传统的计算机信息处理技术只能达到人机信息交互的目的。也就是说，客户使用计算机硬件设备通过客户终端访问和处理计算机信息。随着信息技术的不断发展，计算机信息技术的使用不再局限于人机交互。而是被广泛运用到物物联网、人人联网的信息处理工作中。信息技术的职能化。智能化是现代计算机信息处理发展的必然趋势。加强信息技术处理的逻辑，使个人化计算机信息技术。
四、计算机信息技术的应用领域
（1）人工智能技术的应用人工智能技术现已成为各大互联网公司的重点发展项目，面向智能计算机技术时代。通过在计算机技术中使用人工智能技术，可以实现对象的自我规划和远程控制的目的，例如，人工智能技术在航空航天领域的应用，实现航天器的智能化运行，有效促进中国航天事业的发展和进步。在现代社会的发展中，人工智能技术在人类的发展中起着重要的作用。为此，我国科研人员在开展人工智能技术研究与运用工作时，首先应该提升自身计算机信息技术水平，能够使用或使用计算机技术来模拟人类行为并实现人工智能技术的集成和重组。通过将机器学习技术应用于人工智能工作，它有助于提高人工智能技术的智能性。（2）信息技术在企业中的应用，企业在会议中我们经常采用视频会议，视频对话的方式。一路上应用计算机信息处理技术，信息处理技术可以大大节省通信时间，更多的企业或个人提供互动平台。从长远来看，这种视频信息处理技术使人际交往具有历史性的变革，是未来办公自动化的发展方向。近年来，无线网络成为一种新型的信息通信方式。该技术的不断发展改变了传统的企业办公布局。基于无线网络，任何地方都可以成为一个灵活的办公空间。企业可以利用无线网络的优势，深入分析和研究办公自动化。（3）信息技术在物流中的应用。随着现代社会的发展，人们的工作节奏越来越快。计算机信息技术为物流工作提供了一种方便快捷的模式。物流作为人们转移物品的重要媒介，一般来说是繁琐复杂的，但一些最新的信息技术可以提供便利。例如，条形码技术可以使物品的存储和管理更容易；GPS定位技术可以提供更快的路线选择；数据信息采集的自动化和智能化管理将给物流的繁琐工作带来极大的便利。计算机信息技术可以在物流工作的实际操作中慢慢挖掘出更多的便利。
过去和未来那些可能的里程碑
《超级智能：路线图、危险性与应对策略》这书里提到一件有意思的事情：
20世纪50年代后期的一些专家认为：如果能造出成功的下棋机器，那么就一定能够找到人类智能的本质所在。但结果通常是：这种机器一旦被造出来之后，人们就不称其为人工智能了。随后作者列出了人工智能发展史上一些里程碑性的事情(有删节)。
1.西洋跳棋--超越人类，1952年，阿瑟塞缪尔写过一个跳棋程序，并在1955年吸收了机器学习技术，从而改良了该程序。这是第一个玩起游戏来比程序编写者都好的程序。1994年，跳棋程序“奇努克”(CHINOOK)打败了人类卫冕冠军，这是机器程序第一次在竞技游戏中赢得官方世界冠军。2002年乔纳森谢弗和他的小组“解决号”跳棋程序总是计算出最好的棋步，最终打了个平局。
2.黑白棋--超越人类，1997年，Logistello程序跟当时的世界冠军村上健的对战结果是6战6胜。
3.国际象棋--超越人类，1997年，深蓝计算机打败了当时的国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫。卡斯帕罗夫承认见识到了人工智能在某些棋步上具备真正的智能以及创造力。从那时起，国际象棋程序就一直不断进步。
4.桥牌--高手水平，2005年，订约桥牌软件就已经能够同最好的桥牌高手对弈。
5.《危险边缘》益智问答--超越人类，2010年IBM的沃森超级计算机在《危险边缘》游戏中击败了了肯詹宁斯和布莱德拉特这两名擂主冠军。《危险边缘》是以提问有关历史、文学、运动、地理、流行音乐、流行文化、科学以及其他领域细节问题而著称的电视益智节目。《危险边缘》游戏的题目一般都需要猜字谜的方式来发现线索。
6.扑克--发挥不稳，电脑玩家在玩德州扑克时还没能超越人类玩家，但是在一些类似的扑克游戏中却超越了人类水平。
7.围棋--很高的业余水平，2012年，Zen系列围棋程序能够达到6段水平，这个程序主要运用了蒙特卡洛树搜索法和机器学习技术。围棋程序此后每年提升一段的速度向前发展。照这个速度看，围棋程序可能在未来10年内击败人类世界冠军。
这意味着从游戏的视角看，除了围棋人工智能基本已经超越或者达到了人类的水平。这里更有意思的事情是，如果把这张表延伸到未来，领域也不局限在游戏，那究竟那些事情值得记录在上面。按照我的推断这种里程牌会是下面这个样子：
1.自动驾驶--彻底的自动驾驶很可能在10年左右的时间里实现。根据报道到2015年为止，Google的自动驾驶汽车已经安全行驶了百万英里。各方预测在这样的基础上，再有5~10年自动驾驶应该可以获得普遍应用，我们采用保守的数值。自动驾驶之所以必须被放到里程碑里是因为从智能的角度看人类日常的工作生活中比驾驶更复杂的事情其实不多，如果可以搞定驾驶，那理论上第一产业、第二产业甚至第三产业中的简单工作都是可以通过人工智能搞定的。第三产业中的简单工作是说类似餐饮、运输行业中的各种工作。在那个时间点上，我们就可以更清楚的看到第一产业、第二产业中几乎没人的景象，虽然即使是今天这在局部也已经逐渐成为现实。
2.沃森类系统在医疗行业全面展开-- IBM已经在做这件事情，所以这里的关键点不在于采用不采用，而在于什么时间点沃森这样的系统可以成为医疗中必须的一个环节。这个点之所以有意义在于，沃森的全面展开意味着医院里所有和数据相关的工作被人工智能接管。这个时间点之所以有意义在于它意味着人工智能成为真正的专家系统，随后(或者同时)它就可以扩展到法律、管理、财务等领域。从沃森获得危险边缘冠军这事来看，这件事的瓶颈很可能不在于技术，而在于接受程度。如果拿数据库被接受的速度做类比，那这产品也可能在5~10年内走到各家医院里去。
3.人人工智能成为所有金融公司的标准工具--这点可以更形象点的表述成类似Palantir的服务渗透到所有金融公司。这意味着非行业的可数据化的各种工作已经可以在人与人工智能的配合下完成。只要能搞定金融，那就可以搞定几乎所有其它企业。这事情已经有很多公司再做，并且已经有很大的规模，所以也可能在5~10年内达成。
4.类人机器人出现--很像电影《我，机器人里面》描述的那种正常的机器人，这种机器人没有自我意识，但有足够的智能和行动力可以完成所有所有人类需要完成的工作，甚至可以包括战争。如果说1~3主要消灭的是低端的以及和数据深度相关的工作，那这类机器人几乎可以消灭所有的工作。人类到此理论上可以得到解脱。这个项目上差的比较远，如果认为前几项可以在10年内实现，那这项应该会在它们后面。至于后面多久确实难以推断，但这种机器人是一定可以实现的，虽然我们不太确定是20年后，还是30年后，但它的技术脉络与前三者一脉相承，所以说是一定可以实现的。
人工智能上的从0到1
很多人可能难以相信，但上面那些看着已经波澜壮阔的里程碑其实只是人工智能从0到1过程中的产物。
很多技术的发展都要经历从0到1，再从1到100的过程。比如说福特造出第一辆T型车可以认为是汽车从0到1的过程，此后100年直到现在可以认为是汽车从1到100的过程。此后的汽车虽然也有发动机、传动系统和四个轮子，但其精密程度要远高于当年的版本。计算机一样有这过程，如前所述，其理论奠基于图灵，图灵之后冯诺依曼真的设计了一套体系结构把这东西做出来了，到冯诺依曼为止可以认为计算机走完了自己从0到1的过程。此后才有从电子管计算机到晶体管计算机，再到大规模集成电路使用后的计算机，其形态也就由比房子还打到现在手机那么大，但几乎无所不能。
如果拿人工智能与上述两者相类比，我们可以发现人工智能根本还没走完从0到1的过程。人工智能既没有清楚的理论基础，大家也不知道智能究竟是什么，所以才有先达到某个目标，比如在下棋上战胜人类，接下来就认为这也不算什么智能的情形出现。人工智能的内在发展思路也多次发生变迁，比如最开始人们认为这种智能依赖于一种物理符号系统，这种系统要通过处理符号组成的数据结构来起作用。人类似乎是这样，但这显然只是一种现象，在这层面上并不能产生真的智能。接下来也考虑过遗传算法，这是按照生物进化的过程来做程序，让程序有某种随机变化，并用一个选择过程(生物的优胜劣汰)来保持似乎有用的变化，但限于各种“如果怎样，否则怎样”的这种组合太多，在当时这也没产生什么有价值结果。
再后来至少一部分人开始转向神经网络，这方向出现的很早在20世纪60年代就出现了，但那时是非主流，直到20世纪80年代才收到重视，Jeff Hawkings认为这和人工智能节节败退有关。神经网络研究者尝试在连接中查找智能，因为大脑由神经元组成，这是显然的事实。近来极其火热的深度学习就在这方向上，但这方向也还没完成从0到1的过程。只是在特定的领域取得了极为令人瞩目的成绩比如语音识别、图像识别。这领域的大牛Yann LeCun在发表演讲的时候曾经专门提到了深度学习的几个关键限制，具体来讲这包括：
l缺乏理论基础。没这个深度学习方法只能常常被视为黑盒，大多数的结论确认都由经验而非理论来确定。
l缺乏推理能力。深度学习技术缺乏表达因果关系的手段，缺乏进行逻辑推理的方法。
l缺乏短时记忆能力。与深度学习相比人类的大脑有着惊人的记忆功能。
l缺乏执行无监督学习的能力。无监督学习在人类和动物的学习中占据主导地位，我们通过观察能够发现世界的内在结构，而不是被告知每一个客观事物的名称。
这是2015年6月演讲中提到的内容，InfoQ对此进行了比较完整的报道。从这种现实来看，我们确实很难讲人工智能完成了从0到1的过程，而只能说还处在一种盲人摸象的状态，虽然摸到的面积越来越大。
但与汽车或计算机不同的是，一般大家认为人工智能从1到100的过程会发生的非常快，而不像汽车陆陆续续发展了100年，计算机发展了半个多世纪。如果我们真能搞定某些基础问题，那人工智能的从1到100的过程确实可能在几年，甚至几天内实现。互联网为此准备了充分的素材和基础设施。
如果人通用型的强人工智能得以实现，那就会面临下一个从0到1的过程，由无意识到有意识的过程。
大白到底会不会来？
所谓的人工智能从正常人的视角来看其实有两个明显不同的分支，这会导致两种完全不同的大白：
一个分支更像黑客帝国路线，有一个万能的矩阵，所有章鱼都是是这个矩阵的载体。我们经常提到的人工智能由于是数据驱动的所以基本都是这个方向，比如IBM的Watson。
一个分支则是大白的路线，每个机器人有自己的个性，虽然它可以从庞大的云端数据库里获得信息，但它是独立的个体，有自己的个性和温度。
后者更贴近人类的状态，从本能上我们不太会喜欢前者，因为这样一个东西如果有足够的智能那会是一种完全超出我们理解的东西(经常说的超级智能就是指这个)，虽然科学家可能喜欢。
理论上讲，这两者都是有可能的，毕竟人从懵懂无知到学富五车其实并不需要太多的数据，但很不幸的是如果按照当前的研究方向发展下去，那种有个性的大白是不太会来到现实里来的。现在各种机遇机器学习的人工智能都需要庞大的数据量做支撑，这样一来即使做一个本地的版本放到机器人里去，那也更像是黑客帝国里的章鱼而不是有个性有温度的大白。
当然人工智能本身也还在不停的变动中，所以也许有一天，当前这条路碰到瓶颈，科学家们会转而追求另一种形式，那样的话，大白才有可能真的来到我们身边。
要想认清这点有必要考察一下实现人工智能的实现方式以及人脑的基本运作方式。
现在实现各种人工智能的方法简单的可以概括成建立可以进行学习的多层网络，接下来用数据来训练这网络，数据越多这网络处理图像识别等的效果就越好。效果和数据量成正比。
但人脑却并不是这样，一般认为大脑皮层是人类智慧的来源，每一层有大概2毫米厚，一共有六层，和叠加的六层扑克牌厚度相类似。有一种观点认为大脑各个区域实际上能起的作用是一致的，之所以会不同的区域能复杂不同的事情是因为不同区域使用的计算方法不同。这和电脑类似，虽然看着电脑能做的事情五花八门，但底层都是0和1的运算，但接下来就不一样了。大脑里面的轴突建立各种输入模式，于是我们看到了五光十色的世界。认知过程中和计算机很不同的是大脑似乎是记忆身边这世界的本质特征，接下来看到新东西的时候先从记忆中提取这种本质特征，再加上些处理来应付各种各样的情形。
这样一比较我们就知道实现这大白和章鱼背后所牵涉的东西不同。要实现大白，那其实需要有感知并且及时的对这种感知进行理解、记忆、学习，个体的独立和发展非常重要。这和当前的主流发展路线很不一样，所以按照数据驱动的思路，更可能的产品只会是黑客帝国里的章鱼。
