[优选]人工智能论文15篇
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人工智能论文1
网络空间作为一个新的作战领域，有着自身独特的规律。美军评价这个作战领域"是一片未经勘测的深海",要充分理解其运行机制，"需要想象力的跨越"[1].这个全新的作战领域覆盖全球，其中的网络攻防行动快速、且会产生海量的网络事件，这对传统的网络防御技术提出了以下挑战： a） 网络环境处在不停的动态演化过程中，通过态势感知获取的海量数据需要分析、筛选、提取，才能形成全维的网络空间地图，并且在网络战对抗过程中会产生大量的网络事件，这些事件既包括网络自身正常的业务，也包括敌我双方的攻防行为，这些数据构成了整个网络战场的态势，需要具有高效的数据处理和分析手段才能有效辅助决策，为网络防御指挥决策形成及时、准确的反馈； b） 网络战武器在部署之后也要能够具备在陌生网络环境中的自主决策能力，正规化的网络防御需多种防御手段在动态的网络环境中实现分布式的协同以完成共同的使命[2].美军赖桂曼中将认为，美国必须缩短在网络防御中的决策-行动周期时间，这就意味着需要更多的自动化。自动化将解放有限的网络防御部队，聚焦关键网络空间的重要威胁。网络中心战也对网络防御提出更高的要求，使之能有效应对危险、变化的网络攻击手段[3].新的防御手段包括安全防卫圈的动态组建、复杂环境感知能力以及对网络中攻击行为的自主反应，这些防御手段都需要基于知识的人工智能技术的支撑。斯诺登披露了美国国家安全局研发的被称做"怪兽大脑"的网络战秘密防御系统[4],该武器实际上是一种智能化的软件操作系统，它可在特定网络遭受攻击时自主进行反击，而不需要人工操作。为应对以上挑战，研究人员借助人工智能技术解决这些难题，并推动了网络空间安全防御方法和手段的发展。
1 网络空间安全防御相关概念
为了更好地阐明人工智能技术在网络空间安全防御中的应用，对网络空间安全防御相关概念进行必要的解释和说明。
1. 1 网络空间
Cyberspace 是信息环境中的一个全球域，即由信息技术基础设施互相依赖结网而形成的空间，这些网络及基础设施包括了互联网、通信网络、计算机系统和嵌入式处理器及控制器[5].从人工智能学科中 agent 的角度来说，网络空间是网络空间作战中各方力量所处的环境，相比人工智能中传统的环境概念，网络空间有其独有的特性，包括对环境的部分感知、动态、离散、极度复杂且对抗激烈等特性。网络空间中对抗性极强，敌我双方共存于网络空间中，不仅要面对智能化的攻防技术手段，还面临来自防火墙、入侵检测系统和入侵防御系统等传统威胁。
1. 2 进攻性网络作战
进攻性网络作战是在网络空间领域对敌方信息系统和网络采取的计算机网络攻击（computer network attack,CNA） 与计算机网络刺探（computer network exploitation,CNE） 等军事行动和活动[6].CNA 是针对计算机系统或网络的数据、软件或硬件的一种恶意行为，这种行为具有破坏性、扰乱性、降解性和拒绝访问等特征。CNE 是指情报的搜集行为，它通过隐蔽的方式侵入计算机系统来获取需要的数据。
1. 3 网络防御
计算机网络防御（computer network defense,CND） 是指保护信息、计算机和网络免受扰乱或摧毁的措施，主要行动包括监视、检测和响应所欲非法授权的计算机行动，其常用技术包括被动信息保障、主动诱骗、网络空间冲突规避技术和入侵检测技术等[7].
1. 4 网络态势感知
1999 年 Bass 等人[8]首次提出了网络态势感知（cyberspacesituation awareness） 的概念，并将网络态势感知与最早的交通监管（ATC） 态势感知的概念进行了类比。目前，对于网络态势感知还未能给出一个公认的、准确的概念，但是普遍接受的理解是网络态势是指由各种网络设备运行状况、网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
2 典型应用
一种被普遍接受的观点是，人工智能技术被划分为两类：一类是去试图探索智能的本质并开发通用的智能机； 另一类是用于解决难以通过非智能化手段解决的复杂问题提供方法的科学，如基于大量数据进行辅助决策的方法。本文面向第二种人工智能技术介绍几种典型人工智能技术在网络空间安全防御中的应用。通过对国内外研究现状的分析，近年来，神经网络、多 agent 系统、专家系统、搜索、机器学习、自然语言处理等人工智能技术在网络空间防御中涌现出大量的研究和成果，其中较成体系、应用较多的技术主要有神经网络、多 agent 系统和专家系统，适用于应对网络空间防御面临的辅助决策、快速响应以及海量数据处理等挑战。本文重点介绍这几种人工智能技术的应用。
2. 1 神经网络
一个神经网络是一个由简单处理元构成的规模宏大的并行分布处理器[9],具有以下的特点： 信息分布存储，有较强的容错能力； 学习能力强，可以实现知识的自我组织，适应不同信息处理的要求； 神经元之间的计算具有相对独立性，便于并行处理，执行速度较快，有软件和硬件两种实现方式。神经网络这些特点尤其适合网络安全领域中模式识别学习、分类以及对攻击事件应对手段的选择等方面的应用。
目前，神经网络技术在网络入侵检测领域已得到了广泛应用[10 ~13],如 DDoS 检测、计算机蠕虫检测、垃圾邮件检测、僵尸检测、恶意软件分类和法理调查等方面。文献[10]使用神经网络作为用于网络检测的 agent 决策算法，能根据有限的网络状态提高检测能力并有效降低出错率。文献[11]在测量计算机行为的基础上通过神经网络技术来检测蠕虫病毒，与决策树等传统分类检测技术相比，该方法具有较高的检测效率，并能有效识别一些新出现的蠕虫病毒。文献[12]针对传统入侵检测方法存在的检测效率低和识别准确度不够等缺点，在不同的训练数据集的基础上，综合了再循环网络和多层感知器技术，提出了可用于入侵检测的神经网络体系结构。一些神经网络系统基于硬件或图形处理器实现，具备高速的处理能力，因此在网络防御领域得到广泛应用。神经网络自身也在发展，如由于更真实地仿真生物神经而带来的强化神经网络被称为第三代神经网络，为网络空间安全防御提供了更多的应用机会，而FPGAs（field programmable gate arrays,现场可编程门阵列） 的应用也促进了神经网络技术的发展和应对动态威胁的调整能力。
神经网络在网络空间安全防御领域的应用研究还处于起步阶段，有很多具有特色的`人工神经网络模型与算法还没有得到很好的利用。随着对神经网络理论研究的进一步深入，其在网络空间安全防御领域将会有更为广阔的应用前景。
2. 2 多 agent 系统
Agent 是分布式人工智能领域的一门技术，agent 可以看做是一个自动执行的实体，它通过传感器感知环境，通过效应器作用于环境[9].随着多 agent 系统的发展和成熟，这一技术在网络安全防御中得到广泛应用。Agent 技术由于具备感知环境和具有规划能力等特点，在网络空间防御中主要用于网络态势感知、入侵检测和入侵防御。在提升网络态势感知能力方面，美国国土安全部等机构斥巨资支持对互联网空间的结构和拓扑进行测量，Archipelago[14]和 DIMES[15]是这方面的典型项目，通过部署在全球网络空间内的用于网络测量的大量 agent对互联网进行连续测量，并通过信息汇总形成全球互联网地图，以提升美国在互联网空间的网络感知能力。
互联网上的分布式网络攻击变得越来越频繁，这类攻击通常以自动化的手段对许多网络服务系统进行攻击。由于这些系统并不是由单独机构或个人掌管，用来检测并鉴别这类攻击的信息常常分布在多个系统中，对某一系统的安全管理员来说，为了处理这种分布式攻击，通常需要与其他系统的管理员进行沟通以获得全面的网络安全态势信息，而这常常又是非常困难的。针对这种分布式网络攻击模式，文献[16]基于 FIPA-OS 实现了一个多 agent 网络安全监测系统，这些 agent 被部署在不同的网络环境中，能够就所在网络的可疑事件与其他网络中的 agent 进行交流，通过协同的方式判断可疑事件是否是分布式网络攻击，并向其他网络的 agent 告知可能存在的威胁。
文献[17]基于多 agent 技术实现了分布式的入侵检测系统，文献[18]基于多 agent 和神经网络结合来实现入侵检测。美国海军使用智能代理安全管理者（intelligent agent security manag-er,IASM） 监视网络通信数据，能对数据进行收集、标准化、关联和分析，实时判断网络攻击的情况[19].网络防御方不仅要处理海量的网络态势信息，经常还需面对不完整和不一致的信息，这给网络安全事件的检测带来挑战。针对这种挑战，文献[20]基于多 agent 的知识表达、知识管理和行为约束，提出了一种新型网络入侵检测方法。
在网络入侵防御方面，文献[21,22]使用基于 agent 的技术来应对 DDoS 攻击，仿真模拟的结果显示合作的多个 agent能有效抵御 DDoS 攻击。
随着 P2P（peer-to-peer） 网络服务的广泛应用，这种体系结构理念也逐渐被网络安全研究领域所吸纳。文献[23]提出了一种基于 P2P 体系结构的多 agent 入侵检测系统，分布式的安全检测 agent,基于 overlay 网络实现了分布式的元知识库用于支持 P2P 分布式 agent 平台对网络攻击的协同防御，还给出了对 P2P 分布式 agent 的训练方式，基于这种训练方式可以有效处理和应对新的威胁。无线传感器网络和移动 Ad hoc 网络由于其开放性特征也面临着各种网络威胁，文献[23]使用多agent 技术实现了一个协同式无线入侵检测智能系统，通过强化的知识学习管理模块能够更有效地检测开放网络环境中的入侵行为。
在网络防御行动的指挥和控制方面，agent 及其控制者的联系方式既包括 agent 向控制者传递信息，也包括控制者向agent 发送反击和自我摧毁等命令。在这类网络防御系统的设计原则上，agent 的目标应该通过程序预设好，并尽可能控制在法律允许范围内，也要兼顾对 agent 的自主性的发挥。美军网络战 X 计划的一项研究内容就是确定 agent 自主运行的级别，研究一种面向领域的特定语言，用来描述通信失效或降级的情况下 agent 如何自主决策及自主程度，这些描述语言需要在agent 部署之前就注入到 agent 的程序逻辑中去。
多 agent 技术也开始被广泛应用于网络空间安全演练平台中，例如，DECIDE（distributed environment for critical infra-structure decision- making exercises）[25]是用于支持国家关键基础设施网络安全决策演练的分布式环境，通过多 agent 技术实现对虚拟对手非常真实的模拟，这些智能 agent 是在领域专家的协作下开发完成的，可以实现跟人类参演人员的实时交互。文献[26]基于以服务为中心的 agent 平台 JIAC 实现了一个网络安全模拟环境 NeSSi2,可以分析攻击事件并评估防御策略。
NetSim[27]是一个基于 Web 的分布式网络仿真器，曾用于美国国土安全部组织的 Livewire20xx 网络安全演习，它支持沉浸式人机交互，基于 agent 技术实现了 UAA（user activity agent） 组件，能够模拟网络服务的使用者。当网络服务由于受到攻击而影响了可用性时，UAA 会模仿网络服务的普通用户向参演人员发送投诉邮件，而投诉的频度和语气也会随着网络服务可用性的进一步下降而增强，增加了参演人员的沉浸感。
基于 agent 技术的软件系统在结构上分为集中式和分散式两种。基于分散式 agent 技术的网络防御系统由于实现了分散式协作，不受集中控制节点失效的制约，抗毁性更强。
2. 3 专家系统
专家系统是发展较早、也是比较成熟的一类人工智能技术。专家系统主要由知识库和推理机构成，它根据某个领域的专家提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家作出决策的过程，提供具有专家水平的解答，知识表示多基于规则，而专家系统的能力取决于知识的质量。借助于网络安全专家的经验和知识所构建的专家系统可以有效支持网络防御作战中的决策制定和自动化的网络防御系统开发，因此，在网络空间安全防御中引入网络作战专家的经验知识是十分必要的。
一些早期的入侵检测系统也曾广泛使用专家系统，这些入侵操作检测系统通常使用基于规则的方法，这些系统通过建立大量 if-then 规则来实现检测，这些规则是网络攻击和误用分析领域的专家制定并转换成入侵检测模块推理机可用的格式，通过检测日志等信息来检测可疑行为。一些实时的入侵检测专家系统[28 ~31]都是经典的基于规则的入侵检测系统。文献[32]提出了用于入侵检测的专家系统---NIDES,它是采用一种新型统计算法来实现异常检测的综合性系统，内嵌了将入侵场景编码在内的专家系统，该系统使用多种统计学方法根据审计日志计算用户行为的统计学特征，基于这些统计，系统建立不同权限用户组的正常行为的描述模型，然后通过一个子系统来监控用户行为并与以往的行为和专家制定的异常规则作比较，若差别超出阈值则认定该行为是入侵行为。
文献[33]将专家系统应用于网络空间的安全筹划，主要用于辅助安全手段的选择，并提供对有限资源最优化利用的指导。
文献[34]认为严格形式化的模型来描述和分析网络空间的冲突是十分必要的，也是基于人工智能开发网络防御系统的基础，提出了一种基于知识的框架用于管理网络武器和冲突，框架通过形式化的方式描述了信息的摧毁、窜改、一致性、可信性和可用性等概念，定义了网络武器、网络攻击、网络事件、网络冲突、网络间谍活动及网络冲突和战争等概念，为专家系统在网络空间安全防御中获得一致性、无歧义的应用奠定了基础。
3 发展趋势与展望
网络空间安全防御研究是一个新兴且蓬勃发展的领域，对海量动态信息的及时响应和自动化处理的需求是其面临的主要挑战，这将促使人工智能技术在网络空间安全防御领域应用的不断深入。目前，已有相当数量的人工智能技术应用在网络空间安全防御领域，而且从发展上来说，网络空间安全防御领域不断涌现出来的问题需要更智能的解决方案。
可以预见，未来的人工智能技术将会为网络防御中基于知识的态势管理和辅助决策带来新的方法和理念，这些新的方法包括辅助决策软件中模块化和层次化的知识体系结构的引入。
文献[35]就在联邦德国国防军的联合指挥控制系统中应用了此种体系结构来实现知识管理，文献[36]认为一个具有挑战性的研究领域是网络空间安全防御中的知识管理，只有自动化的知识管理才能够形成快速的态势评估，从而在指挥控制层次上为指挥员带来决策优势。专家系统尽管已取得很多应用，但形式上往往以内嵌在其他系统中的子模块来实现，文献[37]就是把专家系统作为安全措施计划软件的一部分。然而，如果知识库的开发可以更进一步完善，专家系统将得到更广泛的应用，但这些需要加大对知识获取和大型知识库开发的力量投入，未来的专家系统在体系结构上要注重专家系统工具的模块化设计和层次化的知识库建设。
多 agent 技术尽管作为网络防御手段已取得了很多研究成果，但现实网络作战中是否有真正的自主 agent 还未可知，并且在对已存在的网络病毒自主程度的界定上还存在一些争端，例如震网（Stuxnet） 作为目前已知的最先进的网络病毒之一，其是否属于自主 agent 就存在两种不同的看法。支持者认为震网使用了不需要人类干预的松耦合算法，使得震网在一个封闭的网络环境中能自主完成特定的任务，并且当震网与其控制者失联之后具有自我摧毁的能力； 反对者[38]
认为震网不是典型的自主 agent,真正的自主 agent 能在纷繁复杂的环境中识别出目标，而根据赛门铁克的报道，震网的程序逻辑是固定的，不能进行自主的目标评估和选择，主要是利用西门子公司控制系统（SIMATIC WinCC/Step7） 存在的漏洞感染数据采集与监控系统（SCADA） 向可编程逻辑控制器（PLCs） 写入代码并将代码隐藏，如果震网遇到了其他厂商的可编程逻辑控制器或是不同的西门子产品及网络环境，它会无所适从，并且震网也不具备时间持续性和学习能力。为 agent 设定目标时需避免在程序逻辑里写死，而应以一种像自然语言一样灵活的方式，如"摧毁离心机"这样的描述方式。
在互联网空间的防御方面，相互协作的可移动智能 agent有可能被用于充当网络空间警察的角色，除了需要相关法律的支持，在技术实现层面，需要网络运营商的合作，使得基础设施提供支持网络空间警察的移动和通信的机制，也要有效抵御破坏者利用这种机制。由于多 agent 可以通过协同和分布式信息处理实现对大规模网络的监控、通信、数据收集和分析，近年来，多 agent 在国家关键基础设施保护方面也开始得到应用[39],比如电子商务、数字医疗、通信和交通网络控制系统以及环境监控等国家关键基础设施。
国际 FLAIRS（Florida Artificial Intelligence Research Socie-ty） 组织近年来每年度专门召开人工智能和网络安全的专题会议，会议主要跟踪基于人工智能的解决方案在网络安全中的研究进展，20xx 年会议的主题包括入侵检测系统中的机器学习、网络安全中的文本的自然语言处理、用于恐怖或犯罪活动检测的音/视频语义分析、人工智能和生物统计学，以及人工在数据采集与监控系统、网络系统、嵌入式系统、云计算领域中安全方面的应用等[40].
上面所介绍的神经网络、多 agent 系统以及专家系统等人工智能技术从不同途径实现了对网络空间安全防御不同方面的智能化支持，有着各自的长处，但同时也存在相应的不足。如何将这些技术结合起来形成一种综合的网络空间态势分析和辅助决策系统，使网络空间安全防御系统能够将不同方法的优势互补，扬长避短，是现在研究人员所关注的问题。
4 结束语
网络空间安全防御是围绕保护计算机系统和网络中信息和资源的可信性、一致性和可用性展开的跨学科的领域，现代信息系统的复杂性和来自社会和技术多个维度威胁的多样性需要具有智能化、自适应和多模式的解决方案，而人工智能技术恰恰适用于此。尽管很多研究还处于初期的探索阶段，一些应用也存在许多争论，但不可否认的是，人工智能技术在网络空间安全防御领域正得到越来越广泛的应用，相关的理论、系统与项目也将不断面世。希望通过本文的分析讨论以及对国际上与此相关研究工作的介绍，能够引起国内研究人员对这一新兴领域的关注与研究。
参考文献：
[1] 黄维真，何荷。"X 计划": 美军网络作战线路图[J]. 环球军事，20xx（19） : 23-25.
人工智能论文2
摘 要：通过计算机模拟手段进行分子对接、药物筛选、先导物的优化、定量构效关系和药效团模型等药物设计方法，可以揭示药物与受体靶标的作用机制，探索药物靶点的空间结构，最终目标是设计具有能选择性地与某一靶标结合的分子；利用分子模拟技术来构造、显示、分析和储存复杂的分子模型，在三维空间中观测药物小分子的结构特征，更改小分子形状和方位，并探测小分子与受大分子靶点的作用机制，判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点，还能对药物小分子的结构进行修正，提出改善药物的药效学和动力学性质的方案，在“三维空间”中实现直观、可视化的药物分子设计。人工智能利用大数据和机器学习方法，根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME 等其他条件对化合物进行筛选。而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测，然后实验数据会被反馈到 AI 系统中用于改善下一轮化合物的选择。
关键词：分子模拟；药物设计；人工智能。
1、分子模拟与人工智能进行合理药物设计。
计算机技术模拟手段的提高及人工智能技术的逐渐成熟，使药物研发进入合理化药物设计阶段，即依据生物化学、分子生物学、遗传学、信息学和计算化学的成果，针对这些研究所揭示的酶、受体、离子通道等潜在的药物设计靶点，并参考其他类源性配体或天然底物的化学结构设计出合理的药物分子，以发现作用于特定靶点的新药。
利用计算机图形学进行分子模拟的技术称为计算机分子模拟（molecular modeling）。计算机分子模拟的含义是利用计算机来构造、显示、分析分子模型，使分子结构直观化，通过计算机模拟出分子的立体构象，能形象地观察到药物小分子与生物大分子间的相互作用的过程，判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点，还能对药物小分子的'结构进行修正，提出改善药效学和药动力学性质的改良方案。使药物设计成为直观的、可视化的方式。
作为当今最重要的技术变革，人工智能（Artificial In－）已成为创新应用的重要手段，AI+药物研发彻颠覆了药物设计观念。人工智能，即 AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在药物研发中，人工智能利用大数据和机器学习方法，即从论文、专利、临床试验结果的大量信息中提取出药物靶点和小分子药物的结构特征，根据已有的药物研发数据提出新的可以被验证的假设，自主学习药物小分子与受体大分子靶点之间相互作用机制，并且根据学习到的各种信息预测药物小分子的生物活性，设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME 等其他条件对化合物进行筛选。对筛选出来的化合物进行合成并经过实验检测，然后把实验数据再反馈到 AI 系统中，用于改善下一轮化合物的选择。经过多轮筛选，最终确定可用于进行临床研究的候选药物。人工智能的使用大大加速药物研发的过程，并对新药的有效性和安全性进行预测。
2、利用分子模拟技术进行分子对接。
作为药物设计的核心技术，“分子对接”是基于受体分子结构虚拟筛选的核心，是在计算机上模拟小分子与生物大分子结合三维结构及其结合强度的计算方法，确定药物小分子与生物大分子的结合构象，并评价小分子与受体大分子结合的稳定性。
分子对接的含义是利用化学计量学方法模拟分子的几何结构和分子间作用力来进行分子间相互作用。其过程是将已知 3D 小分子数据库中的小分子放置到生物大分子的活性位点，按照受体与配体形状、性质互补的原则，通过不断改变受体大分子的位置（取向），寻找小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，即配体和受体的形状和相互作用的匹配最佳，判别生物大分子-药物小分子复合物结合模式。然后按照与受体在各个活性位点的结合能为小分子打分，预测小分子与受体结合构象及结合能。
计算机模拟技术可以为分子对接提供以下信息：（1）分子的三维结构；（2）分子的物理和化学特性；（3）分子间的结构比较；（4）分子构象变化、柔性以及动力学性质；（5）药物与靶点复合物的形式。因此，利用分子模拟可以观察、分析分子三维模型，研究药物与靶点间拟合情况和相互作用，是分子三维结构研究与利用分子对接探索药物靶点及先导物的发现的主要手段。
3、计算机模拟技术在药物筛选中的应用。
药物筛选是药物研发过程中获取具有特定生理活性分子的有效手段，是指从可能成为新药的候选药物中选择对某一特定作用靶点具有较高活性的分子，并进行生理活性检测和试验的过程，以求发现其药用价值和临床使用价值，为发展新药提供最初始的依据和资料。是一项枯燥、单一，容易出错的工作。而采用计算机的模拟进行药物虚拟筛选（virtual screening）可以对这种现状有效改善。所谓虚拟筛选就是利用计算机进行筛选，通过计算机的预筛选，大大降低实际筛选的药物分子数，提高先导化合物发现效率；虚拟筛选可以对药物分子可能的活性作出预测，发现有潜在可能性的化合物，最终构建具有合理性质的化合物集合。是对实验模型的虚拟化，已成为创新药物研究的新方法和新技术。
4、利用计算机模拟技术进行先导化合物的优化。
通过筛选和合理药物设计获得的先导化合物往往存在选择性不够、作用强度较弱、药动力学性质不佳或有毒副作用等问题而不能直接用于临床，需要对先导化合物进行结构改造或修饰以达到优化的目的。即先导化合物的优化（lead optimization）。
药物分子首先必须分布到受体生物大分子部位并与受体结合，才有可能发挥作用。使用计算机分子模拟软件，模拟生物大分子与先导物之间的相互作用，研究与药物的结合部位（Binding Site）的静电场、疏水场、氢键分布、整体构象、π-π 作用、化学结构特征等“描述符”。依靠这些描述符通过计算，通过计算和分析两者间的亲和力大小及结合模式，从而进行先导化合物的优化和改造，增加药物与受体之间的作用强度，提高药物的生物利用度，最终成为发现新药的候选药物。
随着人工智能技术的不断提高，借助大数据在复杂数据中进行搜索并对数据的计算方法，进行新药的化学结构探索，使计算机领域中的数值计算、数据库、图形学广泛应用于药物小分子和生物大分子的三维结构研究，为构象分析、药物作用模式认定、机制推测、数据库搜寻和 SAR 研究等各种药物设计提供了先进的手段和方法；计算机模拟技术推动了药物设计理论和技术不断发展，药物结构及其活性关系的研究已由二维平面分析上升到三维空间研究。而人工智能在药物设计中的应用不仅增加了药物研发的准确性和可靠性，也为药物设计提供理论思维形象化的表达，更是对传统药物设计的彻底颠覆，是当今药物设计最有效、最直观、最方便的手段。
计算机模拟技术作为分析工具，人工智能作为一种高效准确的算法，是一种“理性”药物分子设计，能为药物研发提供重要的数据依据和实验支撑。这种技术方式成为推动药物研发或者决定药物研发成败的关键因素。彻底打破过去依赖于大量的实验筛选、并行的化学合成的那种耗时、费钱和劳动力密集型的方式，随着人类基因组计划的完成、蛋白组学的迅猛发展，以及大量与人类疾病相关基因的发现，药物作用的靶标分子急剧增加，在计算机和人工智能技术的推动下，利用计算机模拟和人工智能技术进行药物研发已成为药物设计的主要途径。
参考文献：
【1】药物分子设计 [M]. 华东理工大学出版社，。
【2】朱瑞新.计算机辅助药物设计[M].大连理工大学出版社，20xx.。
【3】仇缀百.药物设计学[M].2 版.高等教育出版社，20xx.。
【4】高祖新.医药数理统计方法[M].4 版.人民卫生出版社，20xx.。
【5】李晓玲.医学信息检索与利用[M].4 版.复旦大学出版社，20xx.。
人工智能论文3
20xx年注定是一个不平凡的年份，只因为人工智能机器人数量突破十亿，已占全球人口的五分之一。它的数量仍在不断增加，它的能力也在不断增强。
“主人，这个月的工资已到账，我已缴完房租水电费，剩余1000元请查看。”机器人阿波用它低沉性感的嗓音播报。“1000元？不对啊，往常都剩1500元啊！”我说出疑问，阿波顿了顿随即很快说：“水费涨了30元。”我心中还是有疑问，但被它诱人的`饼干和舒服到极致的足底按摩折服。就像我的阿波一样，服务周到、体贴的人工智能机器人正受到越来越多人的青睐。甚至有人让机器人代替自己工作、结婚，实在是居家旅行必备“良物”。
随着结余的日益减少，我心中的疑惑日益增大。我并不像朋友一样全身心依赖机器人。阿波每天去早市买菜，回来后为我做饭扫地洗衣一切似乎都正常。但我一次偶然发现，它居然在衣柜前试穿我的衣服，还涂口红！
就在它又一次穿上我的衣服对着衣镜“整顿衣裳起敛容”时，我推门而进：“你在干什么？”它受到了惊吓，一时有些错乱。在推搡之际，它被设计用来储零钱的金属盒掉在地上弹开了，里面是一些收据和被捆成卷的钞票。我凑过去，收据上开具的是五金超市订购的铁笼铁链和有黑市专标的机器人仿皮。我蓦地想起小时候看的人工智能称霸地球的科幻片。如今似乎成了现实！我有些眩晕，向前微倾，“啪”的一声玻璃瓶在我的身后炸开，阿波眼里全是欲除之而后快的决绝。我起身逃开，然后跃起，骑在它脖子上。设计时它是短手，所以根本够不到我。它又急又恼地想把我弄下来。“为什么我被设计出来就要伺候你？为什么你有亲人朋友而我只有批号？如果我能取代你，如果我能取代你！”
它的话让我心惊，“每个机器人都不像你一样有那么多怨言！”我吼道，它轻笑中带着讽刺，“你不知道如今销量第一就是铁笼吗？我们要关着你们，代替你们！”它声音低沉性感得要命，当初我选的声音，还记得它第一次叫我“主人”，第一次为我煮饭，就在它手握菜刀快触及我的脖颈时，我打开它后脑勺的盖子，毅然地按下红色按钮，他倒下了，我摔在地上红色按钮，当初被设计就是怕有这么一天。我站在余晖里，残阳如血，我想我们还是要靠自己，我们正是靠勤劳靠智慧获得今天的成就，一切都依赖他物的话，我们还有什么资格能够继续享有呢？
人工智能论文4
【摘要】随着科学技术的不断发展，人工智能被广泛的应用于各个行业，计算机领域就是其中之一。目前，计算机的功能已经从数值计算发展到问题的求解和知识处理等方面，计算机功能的转变依靠的核心技术就是人工智能。本文对人工智能的基本概念进行了介绍，并分析了人工智能在计算机网络技术中的应用。
【关键词】人工智能;网络技术;安全管理
一、人工智能概述
人工智能技术是通过运用语言学、生理学和心理学等多种学科来模仿人类智能的技术，其最终目的是超越人类智能。在人工智能技术中，通过多种学科技术的应用，可以使机器模拟人的视听说以及思维，从而使机器具有人的思维方式和能力。利用人工智能可以帮助人们解决工作和生活中遇到的问题，使人们的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技术的发展和计算机技术是密不可分的，二者是相辅相成的关系。人工智能技术在计算机网络技术中的应用可以大幅度的提升计算机的功能。通过人工智能技术可以提升计算机处理信息的能力，更加准确的掌握系统资源，并且对系统资源的变化做出迅速的反应，从而更好的处理信息和进行信息的防护。同时，人工智能技术在资源整合方面也具有巨大的优势，能够更好的实现用户之间的信息共享。人工智能还能够提高网络管理的效率，其具有的学习能力和推理能力使其在网络护理中具有重要的作用。通过利用人工智能技术可以使计算机处理信息的准确性和效率得到提升，与此同时还能够利用人工智能的记忆功能提升计算机的信息存储能力和效率。综上所述，人工智能的应用可以全面的提升计算机网络的管理水平。
二、人工智能在计算机网络技术中的应用
2.1人工智能在计算机网络安全管理上的应用
人工智能在计算机网络安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人们更加方便快捷的进行计算机网络的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墙、入侵检测系统以及智能反垃圾邮件等计算机网络安全管理技术方面有着重要的应用，在保护计算机网络安全方面发挥了重要的作用。智能防火墙技术相较于传统的防火墙，能够大幅度的提升安全监测的效率，更好的进行安全服务。通过智能防火墙中应用的智能识别技术可以高效的进行数据的识别和处理工作，能够迅速的发现网络中存在的风险并及时的进行处理。智能防护墙技还能够有效的抵御病毒的入侵以及其他一些计算机的安全威胁。入侵检测系统是保护计算机网络安全的一种重要方式，对保证计算机网络安全具有十分重要的作用。通过入侵检测系统，能够有效的保护计算机中的数据资源，保证数据的保密性、完整性、安全性。入侵检测系统通过进行数据的'采集、筛选和分类，及时的向用户反映计算机网络的安全状态，从而使用户可以对自己计算机的安全状态有着充分的了解。目前人工智能在入侵检测系统应用主要在模糊识别、专家及人工神经网络等方面。将人工智能应用到反垃圾邮件中，能够在不影响用户使用的前提下对用户的邮件进行扫描、检测和及时的标记，使用户能够及时的处理掉存在安全风险的邮件，保护计算机的安全。
2.2人工智能Agent技术推动计算机网络信息服务水平的提高
将人工智能应用到计算机网络系统中能够提高计算机网络信息服务水平，改善计算机的使用方式。人工智能代理（ArtificalIntelligenceAgent）技术，也就是人们常说的人工智能Agent技术是一种实体软件，其主要包括知识域库、解释推理器、数据库、各个Agent之间的通讯等部分，其主要功能是为用户提供人性化、个性化的服务。利用这种技术，能够帮助用户过滤、整理信息，并且快速的发现需要的信息，从而帮助用户提高效率，节约时间。除此之外，人工智能Agent还能够实现信息的有效集成为知识域库，从而使信息的检索和管理变得更加简捷、便利，人工智能Agent还能够实现知识的挖掘以及提供导航服务。通过人工智能Agent可以帮助人们进行日程安排、网上购物以及邮件处理等工作，为人们提供更优质的服务，给人们的生活带来便利。
2.3人工智能在网络管理和系统评价中的应用
应用人工智能可以实现计算机网络的综合管理，通过利用人工智能中的专家知识库可以解决遇到的问题。由于计算机网络具有动态性和瞬变性，因此进行计算机网络的管理非常困难，而基于人工智能技术发展起来的专家级决策和支持方法可以有效的进行计算机网络系统的管理。通过将各领域的专家的知识经验进行总结，并将其录入到系统之中可以使领域内专家的经验汇集，在出现问题时可以通过专家的经验进行快速的解决。在计算机网络管理和评价中应用专家系统，可以提高网络管理和系统评价水平。
参考文献
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作者:张春柏 单位:北京联合大学生物化学工程学院
人工智能论文5
人工智能已经开始在很多社会领域发挥重要的作用。在一些教育项目中，人工智能的应用也初见端倪。
20xx年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预计在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告20xx年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
●教育行业已有的人工智能研究和应用
Woolf等人在20xx年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。
过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，20xx）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，20xx）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，20xx）。
这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。20xx年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
●人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。20xx年，人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据20xx年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，20xx；Shute，20xx）。
自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
20xx年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的.是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。
另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。
人工智能是对过去数十年来教育技术应用的综合。未来十年，开源的人工智能算法与有经验的教育工作者结合给教育带来的变化将会超过以前任何一种技术。
人工智能论文6
随着科技的进展，人们研制出了新一代智能机器人。我想：我要是有一个这样的机器人，那该有多好呀！一天夜里，我做了一个梦，梦见我有了一个全智能机器人，我叫它“小金刚”。它是用先进的材料研制成的。小金刚力大无穷，水浇火烧都不怕，另外小金刚还会人类的各种语言和动作。
在梦中，我带着小金上山去摘杨梅。山路很陡，连小金刚的两条钢腿也上不去。只见小金刚把飘落下来的叶子吸进了自己的肚子里，然后，它把叶子转化成了大量电源，接着对我说：“小主人，你坐在我的背上，我带你上去。”只见小金刚的背上伸出了一把椅子，我坐了上去，紧接着它像叶子一样飘了起来，直奔杨梅树。到了杨梅树下，它伸出灵巧的两只手，并用红外线扫描，把成熟的杨梅和没成熟的分开，并把两只手伸得长长的开始摘杨梅。一粒又大又红的杨梅送到我嘴里，小金刚说：“小主人，请你尝一尝好不好吃？”我仔细品尝着，说：“小金刚，你摘的`杨梅真甜啊！”小金刚笑了笑，迅速把所有成熟的杨梅摘下来放入自己肚子上的小口袋里。別看口袋小，其实里面可以装下一大筐呢！接着小金刚把我带下了山，我说：“小金刚，你可真棒啊！”
接下来，我又跟小金刚去海边钓鱼、抓虾。来到海边后，小金刚吸进太阳光的热能量，转化成自身的能量后，对我说：“小主人，你在岸上等着，我去海里抓鱼。”接着，我看不见它了，原来它启动了隐身功能。小金刚在海底找到了一条较大的鱼，它立刻用两只手把那条大鱼给抓了上来。我见小金刚回来了，手里还提着一条大鱼，兴奋地说：“小金刚，你真厉害！”小金刚一笑，把鱼放在桶里，自己却又下海去抓虾。它再次启动了隐身功能。我在岸上等着，只听“哗”一声，小金刚从海水里钻了出来。呀！这一次是一只大虾。这只虾跟我的小腿不分上下。接下来，小金刚一手抓着虾，一手拎着一条大鱼把我带我飞回了家。
我的“小金刚”可以吸收太阳能、雨雪能，海水潮汐能，日夜温差能、风能等许多能量，转化后的能量储存在身上，来做许多人类做不到的事。
一觉醒来，我回味无穷。我以后要努力学习，增长知识，相信不久的将来，“小金刚”型智能机器人定会来到我们的身边。
人工智能论文7
机械电子工程与人工智能的有机统一，是运用传统机械工程的理论，将人工智能的理念应用到机械电子工程中，实现了机械电子工程的信息化，促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析，让人们对这两个概念有深入了解，然后对二者的结合进行阐述，分析人工智能在机械电子工程中应用的作用，在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。
1机械电子工程介绍
机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术，其核心专业是机械电子，同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识，各类学科相互交叉形成的一类科学，这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说，机械电子工程包括计算机技术、网络技术等，机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合，其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时，必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合，将机械中不同的元件组合，完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂，但是设计比较简单，结构不复杂，而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高，夕卜形小巧，从而取代了传统的机械。
2人工智能介绍
人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的，其通过对计算机技术的分析，从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术，智能技术在机械电子工程中应用时，主要实现了对机械工程的自动化控制，人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术，同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段，在人工智能技术发展的初始阶段，人工智能主要实现了自动翻译、自动推理，而后，人工智能技术进入了其停滞阶段，这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后，其主要应用的领域是知识工程，知识工程促进了商业化的进程，在这个阶段，人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后，人工智能技术进入了平稳发展时期，在这个阶段，人工智能技术朝着分布式的方向发展，其发展的形式比较简单。
3人工智能技术在机械电子工程中的使用
现在，随着我国信息技术的广泛应用，在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型，而且能能够对大型机械进行故障的诊断，在机械电子工程投入使用后，机械工程本身的稳定性比较差，导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系，如机械在进行输入或者输出时，如果不能建立合适的模型，就会导致输出困难。
在使用传统的机械进行生产时，信息系统的精确度比较高，如果系统出现了故障，不能正常的进行输入和输出工作，就会导致一系列的操作不能正常完成，但是，将人工智能技术在机械电子工程中使用，能够对机械设备进行自动化的控制，能够通过模糊的推理对系统进行操作，模糊推理主要是对人脑的模拟，从而分析系统发出的信号，在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。
模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合，能够实现神经网络系统与网络的互补融合，将神经网络系统与模糊系统有机地统一，使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号，进行推理，使机械电子工程的系统能够进行复制，使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合，其主要是运用模糊系统中的信号，与神经网络中的信号进行相似性的'对比，通过选择，使具有相似性的部件实现融合，从而可以提高系统的运作效率，简化了运算的程序，在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比，从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中，主要是通过非线性表达运行的，这样能能够实现机械中网络的强化能力，使机械中网络的空间增大，使机械运行的效率更快。
4结语
本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论，从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处，會能够提高工业化进程，提高生产九因此，智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用，會能够对机械设备进行自动化的控制，會能够通过模糊的推理对系统进行操作。
人工智能论文8
摘 要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。
关键词：大数据 人工智能 云计算 数据挖掘 机器人 人工神经网络
1 什么是大数据
1.1 大数据的定义
大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。
大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。
1.2 大数据的发展历程
“大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于20xx年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。
大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。
大数据发展的突破期，是20xx―20xx年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以20xx年的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
大数据发展的成熟期，是20xx―20xx年，此时大数据技术形成并行运算与分布式系统。
到了20xx年，智能手机开始大量涌现，其应用日益广泛。此时，数据的碎片化、流媒体、分布式等特征更加凸显，移动数据开始急剧增长。
近年来，大数据技术的发展十分迅猛，开始不断向社会各行各业步步渗透，从而导致大数据的技术领域和行业边界越来越不明显，也越来越模糊，大数据的应用创新已经超越了大数据技术的本身，越来越受到各行各业的热捧和青睐。
今天，可以毫不夸张地说，大数据技术能够改变一个领域，为每一个领域带来变革性和创新。
2 什么是人工智能
2.1 人工智能的定义
人工智能是一门新的技术科学，它主要研究和开发用于模拟人类的智能的理论、方法和技术的应用系统，它同样也是计算机学科的一个重要分支。人工智能的终极目的是掌握智能的根本实质，从而生产出一种全新的能以人类智能相似和相近的方式快速做出反应的智能机器。可以说人工智能的发展与计算机科学与技术的'发展紧密相连，密不可分。
2.2 人工智能的发展历程
“人工智能”一词最初是在1956年美国达特茅斯学院提出的。
人工智能的发展经历了半个多世纪，它的发展历程十分曲折，大致可分为三个发展阶段：
20世纪40年代中期到50年代中期为第一阶段，被称为人工智能启蒙探索时期。1950年，英国数学家图灵发表了《计算的机器与智能》，提出了机器可以思维进而帮助人类的问题，直接推动了现代人工智能的发展。
20世纪50年代中期到80年代末期为第二阶段，被称为人工智能经典符号时期。人工智能与认知科学、认知心理学等三门学科开始了相依为命的发展历程。
20世纪80年代末期到现在为第三阶段，被称为人工智能联结主义时期。这一时期，主要采用分布处理的方法通过人工神经网络来模拟人脑的智力活动。
3 大数据与人工智能的关系
大数据和人工智能，近年来这两个领域的研究相互交叉促进，产生了很多新的方法、应用和价值。
今天，人类拥有了对数据规模大、数据类型多、数据流转快和数据真实性高的大数据进行存取、检索、分类和统计的能力，完全得益于大数据技术的发展。而且，人工智能领域的一些理论和方法，已经开始用于大数据分析方面，并取得了一定的效果。
研究发现，解决人工智能的扩展性和成长性问题，离不开大数据技术。
以前，人工智能技术还不能实现与人类相似的学习研究能力。原因在于，人工智能看似简单，实际上是一件非常繁琐和复杂的事情，产生人工智能的两个必要条件要有海量数据的支撑和对这些数据的极强处理能力，而以前的机器都不具备这两个条件。
人工智能其实就像人类一样，是需要拥有大量的知识和丰富的经验。在这些知识和经验的背后是需要大量的数据支撑。大数据技术的进一步发展，为储存、分析大量的数据提供了一定的技术支持，使机器得到的数据量和拥有的数据处理能力，与形成人工智能所需要的数据量和数据处理能力相匹配。只有这样，人工智能才能得到发展。人工智能的发展，反过来进一步推动大数据技术的向前发展，形成有效的相互推动作用。
与其说人工智能的发展依靠大数据，不如说大数据开启人工智能新篇章。人工智能领域的一些理论和方法，能够有效地提升大数据的使用价值。与此同时，大数据技术的发展也将在为人工智能提供一个用武之地。
4 未来人工智能的发展 随着大数据技术和计算机科学技术的不断发展，未来人工智能的发展主要会在以下几个方面：模式识别、专家系统、符号计算、人工神经网络和机器情感。
4.1 模式识别
模式识别，顾名思义，是指通过计算机采用数学计算的方法来研究模式的自动判读、处理等识别功能。
可以断定，随着计算机技术的不断向前发展，人类一定能对复杂的信息处理过程做深入的进一步的研究。与此同时，模式识别功能也为人类认识自身智能创造了可行的线索和提供了必要的帮助。
在现实生活中，对人类来说最重要的是对光学信息以及声学信息的判断和识别。大家知道，准确、高效是计算机识别的最大特点。例如，今天已经应用很广的指纹识别功能就是一个典型的案例。
人类每个人的指纹独一无二，具有唯一性。早在很多年前，我国有关专家就对数字图像的离散几何性质进行了深入的观察和研究，进而建立了从人类指纹的灰度图像精确计算纹线局部方向，从而提取了人类指纹特征信息的相关理论与算法。
这一研究发现，随后就被用于全自动指纹鉴定系统，从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。
4.2 专家系统
专家系统，是未来人工智能发展的一个重要方向。专家系统在今天的生活中已被广泛应用。其实，专家系统是指一个具有大量的行业或领域专门的知识与经验的程序系统。它主要利用计算机科学技术和人工智能技术为基础，先根据某一行业或领域一些权威专家或多个专家所提供的一些相关知识和相关经验，再进行深入推理和判断，进而可以模拟人类专家的判断决策过程。通过这个过程，从而来帮助人们解决现实中一些需要人类专家来处理的一些复杂的问题。
实现专家系统必须要有两个条件：一是要拥有类似于该领域专家解决实际问题的推理机制，二是建立一个完善的存储有该领域中经过专家事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识库。这两个条件缺一不可，否则无法进行专家识别。
研究发现，专家系统能对人类输入的信息进行快速处理，并运用相关的行业和领域知识进行推理判断，进而作出相应的判断和决策。
科学家们对专家系统的研究由来已久，一直以来被科学家们所重视。今天，各种各样的专家系统已遍布了各行各业的不同领域，并且取得巨大的成功。
目前，专家系统可以分为十种类型：教育型、预测型、解释型、维修型、规划型、诊断型、调试型、设计型、控制型等。
4.3 符号计算
科学计算是计算机发明以来最基本和主要的用途之一。科学计算可分为两类：一类是纯数值的计算，另一类是符号计算。符号计算与传统的纯数值计算不同，它是一种智能化的计算，主要通过处理相应的符号来进行的计算。
在符号计算中，符号可以代表的种类非常非常多，如实数、复数、整数、有理数等，还可以用符号来代表函数、多项式、集合等。
很久以前，人类就希望能有一个可以进行符号计算的计算机软件系统来帮助人们进行计算。可以追溯到20世纪50年代末，人们就开始对此进行研究。今天，随着计算机科学技术和人工智能技术的进一步发展，已相继出现了多种可以进行符号计算的计算机系统软件。
这些符号计算软件功能齐全，且具有共同的特点：一是人机界面友好，命令输入方便灵活，反应快捷，操作便捷；二是在操作界面上，一般都支持交互式处理，人通过键盘输入命令，计算机处理后即显示结果。
虽然计算机只是在执行人给它的指令，具有一定的局限性，但是在符号计算中已经有了相当大的突破，相信在未来的符号计算领域会有更大的进步和发展。
4.4 人工神经网络和机器情感
计算机技术发展到今天，人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用。未来人工智能应用最重要的一个新领域就是人工神经网络。
研究表明，情感属于智能的一部分，而并不是与智能相分离的。因此，可以断言人工智能未来发展的下一个突破就是要赋予计算机情感能力，让智能情感化。
人工智能进入21世纪的今天，正酝酿着新的突破，创造新的奇迹。
未来人工智能的应用将会为人类创造出更多更高级的智能“产品”来服务人类自身，而且人工智能将会在越来越多的领域会超越人类智能。
大数据时代背景下，相信人工智能将会得到长足的发展，更多的发现、发明和成果将会出现在大家面前。仿佛可以看到，与人类水平相同甚至超越人类自身智能就快要实现。
相信这一刻就在不远的将来，让大家拭目以待。
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人工智能论文9
摘要：文章分析了电子信息技术，论述了人工智能的发展以及在人工智能中应用的价值，最后提出了几点应用的建议，从而明确了电子信息技术在未来的发展前景，希望为相关研究提供可行的意见。
关键词：电子信息技术；人工智能；智能产品
随着时代的进步、技术的发展，电子信息技术已经成为现如今各行各业使用的关键技术。虽然在实际工作与生活中对电子信息技术并没有非常深刻的感触，但是产品却是真正存在并且渗透到了社会各个角落，甚至起到了不可或缺的作用。在电子信息技术飞速发展的现在，也将领域扩展到人工智能方面，文章重点对其展开了分析。
1电子信息技术概述
电子信息技术是以现代互联网为载体，其本身同时融合了多项技术的信息手段。在社会进步的现在，电子信息技术已经逐渐渗透到工程、计算机、语言以及心理学等多个领域[1]。在设计应用方面，电子信息技术更是利用了现代化智能手段，为产品赋予了和人类行为相似，甚至是超越人类思维的能力。
2人工智能发展
最早在20世纪中期，当时美国便已经出现了最早的人工智能，在这之后，人工智能一共出现了三次创新性发展。第一阶段，机器计算与推理。这一创新性发展的代表是机器定力证明和专家系统；第二阶段，带有搜索引擎功能的机器。这种创新性发展全面提升了人类的工作效率，并且为人类的思维赋予了精准性的优势，以此实现和外界交流的目的.；第三阶段，智能数据计算系统[2]。该系统的出现，支持大量数据信息的智能计算，并且有助于提升生产工作效率，快速识别数据。此外，这种智能数据计算系统，也支持网络学习功能，一方面拓展了人工智能的研究范围，另一方面也推动了电子信息技术的可持续发展。
3电子信息技术在人工智能中应用的价值
人工智能系统经过各个阶段的创新与研究之后，体现出高效率、精准性、多渠道等优势。电子信息技术在人工智能的运用也充分发挥了这些优势，全面推进电子信息技术的发展。实际工作期间，为了对电子信息设备运行的安全性、稳定性进行保证，要从提高技术水平方面着手来实现创新。这样一来便体现出了二者的优势，重点在于以下几个方面[3]：
3.1模糊信息处理更加高效
电子信息技术应用于人工智能系统，可以快速、有效的处理未知问题，并且保证问题处理的准确性。电子信息技术最为强大的功能便是分析与处理数据，且在设计人工智能产品时，难免会涉及到大量信息数据，需要利用电子信息技术对模糊信息进行处理，从而提高数据处理的效率以及准确性，将数据处理过程中可能出现的问题解决。
3.2学习能力得到提升
因为人工智能中有非常多的信息，还涉及到不同层次的数据信息和概念，需要对这些概念、信息进行准确分层，并且充分开发利用。第一，深入研究低层次数据，利用推理数据信息概念的方式，研究高层次数据。第二，以电子信息技术为前提的人工智能，通过非线性思维的形式处理实际问题，从而提高人工智能产品的工作效率。
3.3全面节约计算成本
电子信息技术现如今在人工智能当中的运用，其实并不会消耗大量资源。电子信息技术主要是通过高效率算法完成海量数据运算，运算形式的速度与效率非常快。所以将电子信息技术与人工智能进行融合，可以实现计算资源的节约，实现成本最小化。
4电子信息技术在人工智能中的应用
4.1网络信息安全技术的应用
网络信息安全维护技术在人工智能中加以运用，也可以保证智能产品安全。人工智能产品在设计与研发的过程中，经常会出现网络信息安全问题，这就需要全面提高网络信息安全系数，同时这也是推动电子信息技术发展期间的关键。受信息技术飞速发展的影响，以往应用的网络信息安全维护方式已经无法完全解决安全问题，并且在实际应用期间暴露出诸多问题。面对当前网络信息安全形势，必须要对网络信息安全问题解决方式进行优化。充分运用电子信息技术，一方面可以对网络信息安全提供保证，另一方面也可以为今后解决网络信息安全问题提供帮助。
4.2数据采集与解析技术的应用
在人工智能当中运用电子信息技术，其优势也可以体现在数据采集解析技术方面。基于当前大数据环境下，人工智能产品设计的过程中会涉及到海量信息，这就体现出电子信息技术优势，即数据采集与解析，发现数据蕴含的价值。以大数据环境为前提的数据信息，本身的数量比较大，变化速度快，以往所使用的数据采集解析方式无法满足其需求，但是以电子信息技术为前提的数据采集技术，可以将其中存在的问题有效解决，并且提高解决效率。在实际应用电子信息技术的过程中，可以对数据信息进行快速、精准的分类，深入剖析数据蕴含的价值，从而针对性的进行采集解析，在这一基础上全面提高了数据采集解析工作的效率。
4.3软、硬件升级技术的应用
实现电子信息技术和人工智能的融合，也可以运用用户软、硬件升级技术。人工智能产品涉及到的所有技术，其本身的安全性、稳定性以及使用价值等，需要相应的软、硬件作为支撑。当前电子信息技术依然处于飞速发展的过程中，软、硬件维护与升级也可以将其在电子信息技术中的优势充分反映出来。当前阶段，软、硬件升级技术已经实现了在人工智能中的广泛应用，并且取得了良好的效果。以某互联网公司为例，该企业使用软硬件技术对人工智能产品进行了升级，且在升级的过程中，深入解析了应用软件对于维护的需求，一旦发现产品存在问题，便会以信息的方式提醒用户。
4.4网络资源共享的应用
电子信息技术与人工智能的融合，也可以运用网络资源共享这一技术，人工智能本身体现了多元化的特点，涉及到的数据比较多。与电子信息技术结合，有助于提高网络资源共享的效率与准确性，提高为用户提供更为流程的体验。以P2P共享模式为例，这种共享形式的主要是依靠用户之间对应的网络资源，实现共享，同时结合人工智能和P2P模式，以此便可以对网络平台当中所有资源进行采集，用户要想着在网络平台中得到需要的资源，可以利用人工智能软件对资源进行搜索，并且结合实际需求下载。人工智能系统也能够按照网络波动与资源共享途径的畅通情况，随意切换下载网络资源的方式，通过多个渠道实现网络资源共享。
5结语
综上所述，电子信息技术运用于人工智能中，一方面有利于提高智能产品运行效率与准确性，另一方面则为今后相关研究提供了参考，使我国电子信息技术研究更为深入，从而推动电子信息行业与人工智能发展。
参考文献
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人工智能论文10
随着科学技术的发展，人们对计算机网络的需求不断增加，同时希望从计算机技术中得到人性化智能化的服务。人工智能的应用计算机网络技术的发展具有重要作用，计算机网络技术很多都离不开人工智能技术的支持。
1 人工智能概述
人工智能是一项集合了众多学科的综合型应用技术，涉及的学科有语言学、生理学、心理学等。人工智能技术以模仿和超越人类的智能为主要目标，采用各种高科技手段，让机器具有人的基本能力、思维方式、行为方式等。智能化产品是人工智能技术的直接载体，智能化产品让人们的生活变得丰富多彩。人工智能研究的内容非常广泛，包括自动设计、机器学习、专家系统。
人工智能的发展历史并不长，在上世纪五十年代美国科学家首次提出了人工智能这一概念。在人工智能的发展历史进程中，有三次跨越式发展。第一次是机器实现代替人类进行计算推理，对问题进行求解，如机器定理证明和专家系统(ES);第二阶段发展中，发明了机器人，它能在变化的环境中找到有用的资料信息，与外界环境进行交流，代替人类完成一部分思维分析工作;在第三阶段，研究出了智能化的数据挖掘系统，这个系统将大量数据进行自动化智能分析，提取出有用的信息，最终完成出货、数据分析、可视化技术和识别功能。这种数据挖掘系统的研发提高机器的自主学习能力，有利于扩大适用领域和范围。在人工智能的整个发展过程中，都依赖于计算机网络技术。计算机网络技术对人工智能的发展具有决定性作用。
2 人工智能技术的优势
现在的计算机网络系统具有一些明显的特点，比如动态性、高速性、瞬变性。由于网络系统的这些特点，对网络管理技术提出了更高的要求。要想使网络系统能够安全高效的运行，就必需提高网络管理技术，包括管理方法和手段。人工智能技术是提高网络管理技术的重要工具，具有一定的优势，主要表现在以下几方面。
2.1 具有处理模糊信息能力和协作能力
人工智能技术具有处理未知问题的能力。人工智能技术一般采用的是模糊逻辑的.推理方式，不用非常准确的描述数据模型。计算机网络存在大量模糊信息，对这些信息不确定也不可知，处理这些信息比较困难。在计算机网络管理中应用人工智能技术，可以提高网络管理处理信息的能力。人工智能技术具有协作能力。计算机网络无论是在结构上，还是在规模上，都是在不断扩大。这就增加了网络管理的难度，不能是简单一刀切的管理，而应该采用分级式管理。一级一级的对网络进行监测，这时候就需要上级与下级进行很好的协作。而人工智能技术具有一种协作分布思维，可以很好提高网络管理的协作能力。
2.2 具备学习能力和处理非线性能力
人工智能技术具有很强的学习能力。网络中信息是海量的，很多信息和概念都是低层次的、简单的。但这些信息的背后蕴含着非常有价值的信息。如何挖掘高层次有价值的信息，就要对低层次信息进行学习，解释信息和推理概念从而获得高层次的信息和概念。人工智能技术在解释、推理信息方面可以发挥重要作用。人工智能具有处理非线性能力。人工智能技术主要是让机器模仿人的智能，人在解决非线性问题方面具有很强的能力，自然人工智能也具有很强的解决非线性问题。
2.3 计算成本小
人工智能在进行计算的时候，对资源的消耗是比较小的。人工智能运算时主要采用控制算法，这种算法的运算速度非常快，而且运算效率非常高，利用最优解可以一次性完成计算任务，这样可以节省很多计算资源。这种方法可以保证网络技术的高速性。
3 计算机网络技术中应用人工智能的必要性
随着计算机技术的不断发展，网络信息安全问题成为人们关注的焦点。网络监控和网络控制是网络管理系统应用过程中最重要的功能，也是人们最关注的功能。对信息的及时获取和准确处理决定了网络监控和网络控制功能的发挥。在早期阶段计算机难以从不连续、不规则的网络数据中分析判断出有效真实的数据，因此，实现计算机网络技术的智能化十分有必要。
随着计算机应用的深入和普遍，用户对网络安全管理的需求越来越高，保障自己的信息安全。如今网络犯罪现象越来越多，计算机只有具备灵敏的观察力和迅速的反应力才能及时遏制侵犯用户信息安全的违法犯罪活动。运用人工智能技术建立智能优化管理系统，使其自动收集信息并及时诊断网络故障，及时实施有效措施制止网络故障，采取措施及时恢复计算机网络系统。在计算机网络技术中应用人工智能是实现用户信息安全的保障。
计算机技术的发展决定了人工智能的应用，人工智能技术也促进了计算机技术的发展，计算机在完善数据处理上离不开人工智能的技术支持。人工智能技术及时处理不确定信息，对动态变化的信息进行追踪，经过技术处理及时为用户提供信息;具有较高的整合信息能力和写作能力，提高网络管理的工作效率;学习推理能力强。总之，在计算机网络管理中应用人工智能有利于提高网络管理水平。
4 人工智能在计算机网络技术中的具体应用
4.1 人工智能在计算机网络安全管理中的应用
网络安全漏洞层出不穷，用户网络个人资料安全问题是现在人们关注的一个重要问题。人工智能技术应用到网络安全管理中，有利于保护用户隐私。人工智能在网络管理中的应用主要表现在智能防火墙、智能反垃圾邮件和入侵检测这三个方面。
智能防火墙运用了智能化识别技术，通过概率、计算、统计、记忆、决策等方法来识别分析处理信息数据，消除了匹配检查需要的海量计算，高效的发现网络行为的特征值，直接进行访问控制，提高了发现网络危害的效率，有效的对危害信息进行限制和拦截。智能防火墙有效保护了网络站点免受黑客攻击，阻断恶意病毒的传播，有效监控和管理内部局域网，反之恶意病毒和木马的盛行。入侵检测是智能防火墙的重要部分，是防火墙之后的第二道安全闸门，在保证网络安全方面起着重要作用。入侵检测技术就是分析网络中的数据并对数据进行分类处理，过滤出可疑数据，将数据进行检测分析并报告给用户。
入侵检测在不影响网络性能的情况下对网络进行监测，为内部攻击、外部攻击和操作失误提供保护。
智能型反垃圾邮件系统就是有效的监测用户的邮箱，对邮箱进行自动识别，筛选出垃圾邮件。当邮件进入邮箱，开启对邮箱的扫描，将垃圾邮箱分类信息发送给用户，提醒用户尽快处理，以防危害邮箱的安全。
4.2 人工智能 Agent 技术的应用
人工智能 Agent 技术就是人工智能代理技术，它是由知识域库、数据库、解释推理器、各 Agent 之间通讯部分组成的软件实体。人工智能 Agent 技术通过每个 Agent 的知识域库处理新信息数据，最终进行沟通完成任务。人工智能 Agent 技术能够通过用户自定义获得信息的自动搜索，最后传递发到指定的位置。人们可以通过 Agent 技术得到人性化的服务。如用户使用电脑查找信息时，这项技术就可以将信息进行分析和处理，得到的有用信息出题给用户，这样节约了用户的时间。Agent 技术还可以为用户提供日常生活上的服务，比如网上购物、日程安排、会议安排、邮件收发等事物。人工智能Agent技术还具有自主性、学习性，这样可以使计算机自动完成用户分配的任务，不断促进计算机网络技术的发展。
4.3 人工智能在网络系统管理和评价中的应用
网络管理系统的智能化还需要人工技能的发展。建立网络综合管理系统可以利用人工智能中的专家知识库和问题解决技术。由于网络具有动态性和变化性，因此网络管理面临着困难，这就需要实现网络管理技术的人工智能化。人工智能技术中的专家知识库就是将各个领域专家的知识和经验结语出来，并录入相关的系统中形成完整的知识库系统，形成一项智能计算机程序。当遇到某个领域的问题时就能运用专家经验程序进行处理。专家知识经验系统有利于顺利开展计算机网络管理和系统评价的工作。
5 结语
随着社会科学技术的发展，人工智能技术不断发展，人们对计算机网络技术的应用需求越来越多，因此人工智能技术在促进计算机网络技术的发展中发挥着重要作用。人工智能技术在计算机网络技术中的应用越来越广，在网络安全管理、网络管理及系统的评价工作中发挥了重要作用。人工智能具有很广泛的应用前景，随着对人工智能技术研究的发展，未来会开创更多人工智能应用的领域。
参考文献：
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人工智能论文11
一、人工智能的定义解读
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
二、人工智能的发展历程
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段：20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay—II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
三、人工智能的多元应用
1、人工智能在管理系统中的应用
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2、人工智能在工程领域中的应用
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3、人工智能在技术研究中的应用
人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
四、人工智能的未来思考
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的.思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：
1、宏观与微观隔离
一方面是 哲学、认知科学、思维科学和 心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经 网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂
人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节
大脑的实际 工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只 是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
五、结语
人工智能一直处于 计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的 发展方向。人工智能研究与 应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和 教育等带来更大的影响。
人工智能论文12
摘要：人工智能技术是一种科技的自动化技术，在电气工程的自动化技术中有着十分重要的重要作用，我们可以利用人工智能技术提升电气工程的自动化水平，确保我国电力系统的稳定发展。电气工程自动化作为不必可少的一项重要技术,对各行各业生产效率的提高有着巨大的影响,在对于人工智能的应用中能够实现提高自动化的效率。所以,加强对于电气工程自动化当中人工智能化技术水平的提高是很重要的。本文主要就电气自动化人工智能技术的应用进行分析探讨。
【关键词】人工智能;自动化;电气工程
工程师们将人工智能技术运用于电气工程自动化中，可以随时监控和分析电气工程自动化中的数据，方便我们做出及时有效的处理，确保电力系统运行的稳定与安全运行。
1电气自动化人工智能技术的应用优势
1.1受外界因素干扰程度小
在构建电气自动化模型时，传统的电气工程的控制器一般会受到很多因素的影响，比如，模型的参数变化、数值计算的不同数据和类型等，而如果运用人工智能的电气工程自动化，那么就可以避免外界因素的干扰，受影响程度比较小。同时，人工智能化的电气工程控制器没有必要或得十分精确的动态数据模型，对模型环境及相关参数的要求程度不高。
1.2自动化控制能力比较强
智能化技术有着十分强大的控制功能，可以对形式不同的数据进行多方位的分析评估与处理，并得到相比人工计算出来的数据更加的精确。人工智能化的控制系统对数据的处理有着相对一致性的特点，由于具有不同的控制对象，其具体的内容呈现出丰富的多样性变化，根据现实的问题的需要，进行智能化技术的集中精确处理，以便于合理地解决所遇到的问题。
1.3参数的调整更为方便
相对于传统的电气自动化技术来说，人工智能技术对参数的调整及方式的控制更为简单方便快捷，在实际的应用中，人工智能系统较为简单，易于操作与学习。人工智能技术在具体的应用中适应能力极强，可以在无人操作成为未来的可能，无需工作人员到现场进行控制，便可以实现对电气系统的故障排查与处理，并自动调整电气工程运行中出现的不确定性参数。电气系统的参数出现的现象，往往是无法避免的。由于测量的不是非常精准，参数的实际值将会与其设计值有所偏差，电气系统在运行中受环境的影响，会引起参数的大幅度的不一致。利用抗变换性的变化、下降的时间与响应的时间，能够十分有效地节省电气工程系统的人力、物力和财务。
1.4计算具有超高的精确性
鉴于人工智能技术受外部因素影响不是很大，有着十分强烈的抗干扰性。工程师们提前对电气系统的参数进行设定，在实际的操作中不用过多的考虑参数的变化，这些参数会在划分在一个固定的范围内，不会出现差值较大的.情况，在一定程度上提升了计算的精确度。工程师们在实际的电气工程控制中，借助参数模型对一些常见的故障进行简单的模拟处理，科学合理地预防故障。比如高铁故障程序的精确计算和科学预防。
2电气自动化人工智能技术的应用
2.1智能控制
运用智能化的一些技术手段，可实现电气工程的无人化操作，实行对电气项目的远程化管理与监控，节省了较多的人力与物力，同时使得电气项目得以更加便捷有效的开展。人工智能于电气设备控制方面的一些具体应用，涉及到模糊控制、专家系统控制以及神经网络控制，简化设备的操作与电流的简单调整，实现报表的自动化生成与存储，更好地规范不同类型文件的格式，减轻工作人员后期对数据查找、筛选的负担。除此之外，工作者们通过传统控制过程的直、交流传动，有效控制整个电气工程系统，这些大多体现在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善电气工程自动化的操作效率、简化操作的流程、降低人力的工作量等方面有着较为显著的成效。
2.2故障诊断
我们通常所说的电气工程故障诊断，是根据电气工程的设备在工作中的有关信息，来判断其状态是否有异常，对故障进行准确的定性，确定发生故障的位置，探查故障的发生的原因，预测故障的发展趋势，寻求相应的解决措施。电气工程故障的诊断以故障机理与技术检测为根本，以信号的处理与模式的识别为基本方法。在电气系统的实际运行中，变压器、发电机等电气设备出现故障是不可避免的，我们传统的故障诊断方法存在诸多问题，比如说耗时多、诊断难等。基于人工智能的神经网络、专家系统和模糊理论的运用，检测并诊断电气工程可能存在的故障，最大限度地避免差错的发生，来达到出错率降最低。
2.3优化设计
对电气工程自动化设备的优化设计，涵盖许多方面的内容，举个简单的例子，电压、电动机、变压器等，这是一个覆盖面广、复杂性高、耗时耗力的过程，需要设计人员具备丰富的电气自动化知识、相关经验及动手操作的能力。由于人工智能与计算机技术的快速发展，电气工程自动化设备的完善设计，已经由原来的手工设计转变为计算机自动化辅助设计，减少了产品开发的周期。人工智能借助CAD技术与计算机辅助技术进行自动化设备的优化设计，通常采用比较先进的计算方法，在操作结构的对象方面更加直接，在计算方面有着准确性与高效性。电气设备所发生的故障多数设计的十分复杂，只有明确地把握问题出现的预兆与隐患，才能使得电气设备的设计更加优化。
3结论
综上所述，人工智能技术作为新兴的电气工程自动化技术，其作用是不容忽视的，在具体的实践中得到较好的验证。人工智能技术于工程自动化中的应用，是对系统的感知、分析、判断与行动，使得机械化的电气系统如同人类一般，有着一定的逻辑思维，可以取代人的位置来完成一些特定的工作。通过人工智能技术对电气工程的智能控制、故障诊断、优化设计，加强其稳定性与安全性，推动电力产业的结构调整，实现经济效益与社会效益的统一。
参考文献
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人工智能论文13
【摘要】
电力系统是国民经济的基础，而电网则是整个电力系统中极为重要的一部分，它承担着输送、配电以及改变电压的任务。然而，随着近年来人民日益用电需求的增长，电网结构以及运行方式也变得日渐复杂，它的故障率也呈现成倍的增长。因此一个可靠和准确的电网故障诊断系统对整个电力系统有着十分重要的意义。本文综述了目前现有的电网人工智能诊断方法，分析了他们各自的优缺点，并提出了一些可能的解决方案，并对未来电网故障诊断技术进行展望，为提高和完善电网故障诊断技术提供了可借鉴性的指导。
【关键词】
电网；故障诊断；人工智能
众所周知，我国承载着13亿人口的用电需求，随着我国综合国力的迅速发展，人们的生活水平和生活质量不断地提高，而随之带来的是用电设备的迅速增加、用电需求的不断地增加。无论是工业用电还是生活用电，对我国整个电力系统都是一场严峻的考验。这也使得我国的电网结构以及运行方式变得日渐复杂[1]。电力是一个国家的发展基础，如果发生严重的断电事故或者电网系统故障的频发，不仅对人民的生活有着严重的影响，同时对企业乃至对整个国民经济造成不可挽回的损失。因此一个可靠准确的电网故障诊断系统对发现故障设备、诊断故障原因、及时排除故障有着非常重要的意义。电网有着覆盖范围广，运转设备繁多，故障位置难以发掘等特点。传统依靠人为的排查电网故障，不仅耗费人力极大，而且可靠性和准确性无法保证，更重要的排查效率不高，无法及时发现故障位置。据统计，故障位置的定位要占到整个故障排查时间的1/3[2]，如果能将这一步骤缩短，将极大地提高排除电网故障的效率。随着近年来人工智能的兴起，它逐渐被应用于电网的故障诊断。人工智能（AI）是以计算机为媒介，将人的思维方式赋予其上，让其可以辅助或替代人类完成某些工作的技术，它同样为故障排查时间的缩短提供了可能[3]。
1电网故障诊断的研究现状
监控系统和数据采集系统早已在电网早期的发展当中得以应用，它可以通过监控设备，将电网中各个节点的电压或者电流变化等电气量信息实时反馈，这也为后续如果电网发生故障，给工程师们在电网故障诊断时提供了数据保障。而人工智能技术将这些反馈信息加以利用，建立了基于人工智能方法的电网故障诊断系统。常用的诊断方法有，专家系统、人工神经网络、贝叶斯网络以及模糊推理[4~5]。
（1）专家系统：是以计算机技术为基础，再结合专家的经验知识，建立专家知识库，根据知识库来模拟专家的推理过程，它在电网故障诊断当中发展比较早，相对来说成熟。它的诊断结果与故障原因有着直接的联系，直观有效的反应了故障特征，与人类诊断思维相似。
（2）人工神经网络：通过模拟人类神经系统来处理信息过程的一种人工智能技术，将电网保护和开关信息量作为人工神经网络的输入端，将故障状态作为输出端，选择适当合适的样本训练模型。神经网络的诊断方法只有输入和输出，并不需要专业的知识，因此它的容错能力要优于专家系统，同时也兼顾了神经网络原有的优点及学习能力强，具有自适应性。
（3）贝叶斯网络：它是以贝叶斯公式为基础发展起来的一种推理的数学模型。它可以根据复杂设备的不确定性和关联性进行概率推理，其关键步骤是建立各个状态之间的相关概率，然后根据故障特征寻找出发生故障概率最大的设备。
（4）模糊推理：它是以模糊集为理论基础，根据常见的故障源以及故障原因，建立知识数据库，根据模糊的数学模型，加以结合经验，利用模糊隶属度来描述对象的精确性，最终从数据库中找出类比概率最大的故障原因或者故障元器件，有较强的容错能力。
2研究难点及可能的解决方案
电网是一个结构和运行方式复杂的动态系统，而故障原因更是多种多样，有时故障信号与故障的原因并没有直接的关系，这对在电网故障诊断时很难能发现故障位置。目前，人工智能方法虽然可以在某种程度上解决电网故障诊断上的某些问题，如诊断效率高、不容易出错等，但他们也存在各种各样的缺点。对于人工神经网络，需要训练样本，电网的故障还是小样本，无法采集多样的故障信息，无法建立相对完善的故障样本；而且人工神经网络并不能寻找出故障特征和故障原因的直接联系；同时计算效率差，有时候会出现不收敛现象。专家系统严重依赖知识库，但并不是所有的故障原因都能从知识库中找到，完备的知识库很难获取；同时专家系统维护难，需要不断地对知识库进行补充；其次是它的鲁棒性差，当电网故障相对复杂时，它极易出现组合爆炸，导致推理速度过于缓慢，无法进行在线分析，无法诊断大型的电力系统。模糊推理和贝叶斯网络，他们本质上其实都是概率模型，对于贝叶斯网络，它同样需要对模型进行训练，且模型训练方式复杂，得到的结果也只是一个故障概率；同时也需要保障训练样本的全面性和代表性。模糊推理中，在建立模糊集时隶属度函数选择没有统一标准，不同的隶属度函数所诊断结果也不尽相同。在电网结构变化时，需要对知识库立刻修改。因此，针对上述的缺点，各种可能的解决方案也被运用于解决这些问题，例如神经网络，可以将其与遗传算法相结合，缩短神经网络搜索最优权值和阈值的'时间，提高神经网络在电网故障诊断中的计算效率；对于专家系统和模糊推理，在可以建立共享知识库，对现有的知识库进行实时的补充；同时，可以用多方法结合的方式进行电网故障诊断，对电网故障进行综合性评价和比较。
3未来的发展趋势
未来是人工智能的时代，而电力系统的可靠稳定则是未来中国发展道路上所要面临的严峻考验，电网的故障诊断则是该考验的关键环节，目前我国电网故障诊断技术还不成熟，还存在着许多的不足，许多技术还仅限于理论阶段，并没有实用以及推广。因此，未来的电网故障诊断科从以下几方面着手：
①多种诊断方法相结合，取长补短。
②提高智能算法的运行效率，让其更能高效准确地诊断故障原因及故障位置。
③同时可以发展电网故障预报技术，即在电网故障即将出现之前处于亚正常状态下，根据电网采集到的相关数据信息进行合理的分析并预报。调整电网电气量来防止设备的进一步损坏或者避免故障的发生。
④随着传感器技术的发展，在设备监测过程以及电网出现故障阶段，我们可以采集到全面的故障信息，对采集的这些信息进行融合和分析，更能有效地排查故障原因。
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人工智能论文14
【摘要】人工智能技术全面影响社会结构、经济结构和人类生活方式，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。人工智能技术的发展促使新旧产业更迭、新旧岗位交替出现，于我国就业而言，意味着机遇和挑战并存，政府、企业、劳动者三方面都需积极应对，看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
【关键词】人工智能技术；就业；积极应对
人工智能技术被称为第四次科技革命的核心驱动力。当前，该技术炙手可热，掀起了全球新一轮技术革命变革浪潮，已对经济结构、社会结构和人类生活方式产生了颠覆性的改变和影响，全面渗透到生产、生活的方方面面。对劳动手段的影响演进到自动化和智能化阶段，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。
一、人工智能技术在各个方面的初步应用
人工智能技术已在工业、信息安全、金融、医疗、教育、社会生活等各个领域有了初步的应用。在工业领域，人工智能技术具有无可比拟的优势，具备高效率、可靠稳定、重复精度好等特点。可以在制造业中的智能装备、智能工厂、智能服务等方面承担劳动强度大、危险系数高的作业，用机器人来取代传统工人难以完成或不能承受的工作，将人工智能与制造业融合已是大势所趋。在信息安全领域，受技术发展所限，信息泄露时有发生，用户对信息安保要求越来越高，信息安全问题越来越被大众所关注。当人工智能和生物识别技术深度融合发展后，信息安全领域得到了全新的发展和提高，为实现信息认证、保障信息安全提供了坚实的理论基础。人工智能技术应用在医疗领域也已被大面积推广，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，可为病人提供诊前健康状况的初步分析和评估、诊中的病情研判和手术辅助、诊后的预后跟踪等医疗服务。人工智能技术在指导病人就医、缓解就医难，帮助医生看病、减少医务人员的工作强度，节约医疗资源的紧张局面等方面还大有可为。人工智能凭借大数据库、云计算、区块链等技术，在金融领域上演残酷大清洗。将传统的客户获取、身份识别、风险控制、投资顾问、客户服务等金融事务大面积地用机器取代，作为纯数字交易的金融领域也是人工智能渗透最早、最全面的行业。在教育领域，AI和教育的融合，通过人机交互，给师生提供了更有效率的学习方式。随着人工智能技术的开发及普及，社会生活领域的方方面面也都出现了人工智能的影子。代表性的领域有智能家居、智能零售、智能物流、智能交通等，这些领域的人工智能技术应用，深刻地改变着人们的生产生活方式。
二、人工智能技术发展对我国就业的影响
对未来就业而言，人工智能技术既是机遇，又是挑战。伴随着人工智能、新职业、新岗位大量涌现，给劳动者就业提供了更多的可能；但传统的行业、岗位大量地被人工智能替代，使得低端操作技能人才面临失业、收入下滑等困境。
（一）人工智能技术发展给劳动者带来的挑战1.失业规模扩大。翻阅人类科技进程图可知，每一次重大的技术创新和迭代必然带来一场产业革命。人工智能技术裹挟着自动化、智能化等显著特征，将其嫁接到传统产业后，传统产业技术得到了优化升级。随着智能机器人逐步取代传统工人的工作后，相当一部分工作岗位将会消失，企业用工量需求渐趋减少，导致部分劳动力人口失业，给就业市场带来巨大压力。据麦肯锡全球研究院预测，到本世纪中叶，全球有近49%的工作岗位将会被人工智能所取代，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。随着人工智能技术的持续发展和应用，全球各个行业的劳动者面临的就业压力会越来越大，对拥有庞大人口基数的中国第一、第二乃至第三产业中的就业人员而言，失业压力无疑更大。2.就业门槛提高。伴随人工智能技术的演进和普及，原先的体力、脑力劳动以及少部分的智力劳动逐步被人工智能技术替代。劳动力结构发生巨大转变，体力劳动者的比重减少，智力劳动者所占比重逐渐增加，智力劳动成为重要的就业门槛，这对很多体力、脑力工作者产生颠覆性的影响。劳动者身处不断推陈出新的科技环境中，时刻感受到劳动形式和劳动方式的巨大变化。人工智能技术将就业门槛大幅度提高，具备创造性、灵活性等素质将成为劳动者重要的竞争力和软实力。为应对人工智能技术发展，劳动者需要顺应科技潮流，深度学习人工智能技术相关知识，具备对应的专业技能，拥有智能机器人不可替代性的本领。3.收入差距拉大。人工智能技术促使就业结构发生变化，导致不同类型劳动者间的薪酬也随之变化，他们之间的薪酬获得差距逐渐被拉大。比较而言，掌握人工智能技术的管理型、技术型、专业型的人才拥有较高的薪资水平，而那些从事基础性、服务类工作的劳动者，其薪资水平通常偏低。随着人工智能技术在各个方面的深度应用，将会使得劳动力市场形成“工作极化”，进而导致“工资极化”现象，在工厂里，那些熟练操控高端智能设备的技术人员和普通工人之间收入差距被进一步拉大，呈现两极分化。两极分化在各个领域广泛存在，拉大了社会阶层间的收入差距，引发失业潮，社会稳定面临严峻考验。
（二）人工智能技术发展给劳动者带来的机遇1.催生新的就业形式，增加就业机会。人工智能引领未来技术的发展，产品的技术研发、场景应用、服务配套等方面处处体现出智能文化。在人工智能技术扑面而来的当下，企业会更重视研发，投入更多经费建设新型研发机构，增设研发岗位，聘请研发科技人员。同时，新技术促进新行业、新部门的出现，围绕新兴产业新增的就业岗位不断涌现，刺激产生数量众多的新工作机会。社会分工越来越细，集约化程度越来越高，按需组织项目、借助外脑完成临时项目任务而雇佣临时自由职业者的机会增多，为兼职工作、非固定工作提供更多的发展空间。人工智能技术催生的新产业生态将创造大量新就业岗位，可吸纳劳动力充分就业。2.有助于提高劳动生产率，降低生产成本。产业领域注入人工智能元素后，为其转型升级提供了强劲的动力。基于万物互联，用人工智能技术全部或部分取代劳动者的工作，将极大地提升劳动生产率。随着机器换人的大面积推广，生产流程自动化改造的深入，企业的生产成本将大幅降低，劳动生产率会成倍的提高。除了生产领域外，人工智能技术在其他领域，诸如医疗保健、养老服务领域的应用，也会极大地降低医疗成本和养老服务成本。面对人口老龄化危机，适龄工人减少，人口红利逐渐消失，人工智能技术的`广泛应用，必将为我国未来经济持续增长注入强劲动力。据麦肯锡全球研究院预测，按照应用速度的不同，基于人工智能的劳动生产率提升，每年可为中国贡献0.8%~1.4%的经济增长。3.提升劳动者的劳动技能，增强劳动能力。在人工智能时代，人作为技术的发明者、使用者，要正确恰当地使用这些技术，通常需要掌握多种“硬”技能和“软”实力。劳动者为了顺应变革潮流，及时跟踪人工智能技术的发展，迫使自己不断地追踪新技术，学习新技能。随着劳动力市场的细分变化，劳动者满足工作岗位所要具备的技能越发复杂和多元，促使劳动者的整体能力必须不断增强。工作岗位需具备的人工智能新技术能力要求会很快传递到劳动力市场，在市场上寻找工作机会的劳动者必须面对岗位的新要求，对自身的知识、能力结构等进行合适的调整，以适应市场的不断变化。
三、我国应对人工智能技术就业影响的对策建议
面对人工智能技术的蓬勃发展，政府、企业、劳动者三方面都要积极应对。
（一）政府层面1.出台相关政策，推进人工智能伦理建设。人工智能技术涉及到生产、生活的各个方面，人类已习惯新技术给生产、生活带来的便利。在享受新技术便利的同时，人工智能带来的信息泄露等风险和挑战不容忽视，因此应确保人工智能安全、可靠、可控发展，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险。在制定相关政策、加强制度建设上应具有前瞻性和统筹性。将跨学科、跨领域的法律和政策研究置于优先地位。一方面，本着开放接纳的原则，大力鼓励人工智能技术的发展，为使其绿色健康的发展，要出台法律政策给予规范引导，规划出伦理边界，让人工智能技术更好地服务人类社会；另一方面，对人工智能相关法律伦理和社会问题应该深入探讨，加强对人工智能带来的影响进行伦理评估，完善已有的政策和制度，以适应人工智能的发展。2.完善保障制度，降低失业带来的冲击。人工智能的高速发展，使劳动者面临失业的压力越来越大，必然会造成一部分工人存在失业风险，而且这种趋势会越来越严重。对于短暂失业的劳动者，政府出台一些扶持性政策，安排一些过渡性支援，为其增加收入，兹事体大，可使这部分劳动者顺利渡过难关，重拾就业信心。同时，为有效缓解劳动者因失业带来的社会压力，政府要完善社保体系，可创造大量公益工作岗位让他们继续工作，给予社会补贴，使他们分享以人工智能为代表的高技术成果。对不同失业人群采取积极就业援助，以适应社会发展、实现再就业。应该加紧制定与就业收入分配保障相关的政策措施，完善劳动者权益保护制度，营造公平的就业环境。健全适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，对失业人员进行充分的人工智能技术培训和指导，确保因人工智能失业人员顺利转岗，降低失业率。3.加强人工智能技能教育，提高就业能力。要很好地、持久地发展及运用人工智能，高素质人才必不可少。政府应大力提倡人工智能教育，积极推动学校教育改革，在教学内容中提高人工智能技术教育份额的比重，为人工智能技术发展提供连绵不绝的人力资源供给。根据人工智能发展的层次和类型不同，分别为市场输送理论研究、实践应用、技术技能操作等不同层面的智能型劳动者。针对人工智能技术对中低端从业者的冲击更大的现状，更应加紧完善这部分劳动力的职业技能培训，重点强化中低端专业技能素质培训，全面提升其人工智能素养。为避免学校教育和企业需求脱节问题，可由政府牵头，采用校企双元合作，产教融合、市场化运作方式，鼓励校企有针对性地设定培训方式和内容，确保人工智能技术培训与时展同步。4.调整产业结构，培育人工智能的就业增长点。对于传统产业而言，接受人工智能技术改造，是一个被动的过程。如何让这些产业产生彻底变革，克服人工智能发展初期面临的障碍，政府的引导和帮助十分重要。政府应全面推进人工智能新兴产业开发建设，落实支持对企业利用人工智能开发和技术改造的支持力度，引导产业转型升级，朝着智能化方向发展。促进传统产业智能化升级，提升国产人工智能技术研发水平，加快传统产业的智能化升级和关键技术转化应用。打造具有我国优势的人工智能新兴产业，开辟人工智能新天地，发挥人工智能的创造效应，创造更多就业机会，积极培育人工智能的就业增长点。
（二）企业层面员工是企业最宝贵的资源，在人工智能技术的冲击下，企业应该为员工提供完备的人工智能知识培训，有针对性地制定人才培养体系。1.透析人工智能对就业的创造效应，促进劳动力结构持续升级。人工智能技术的渗透对就业结构产生极大的冲击，对工作岗位和组织结构产生重大影响，企业需要积极开展新技术对就业岗位替代的监测与评估。企业应从自身定位出发，找准人工智能和传统技术的结合点，合理使用智能技术。结合企业特点，以新技术为突破口，分析劳动力结构的变化，重视对员工的再培训，以便员工跟上技术进步的步伐。确定智能化工作岗位所需的技能、能力要求，为员工有效择业提供针对性的帮扶。在企业的帮扶下，不断提高员工的整体素质，促进劳动力结构持续升级。2.加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。人工智能发展势如破竹，要更好地拥抱人工智能，智能人才的储备至关重要。对于企业而言，应该积极搭建平台，加强智能人才的引进和培育。针对人工智能对就业提出的挑战及要求，根据企业的业务类型，提升存量人才能力，帮助此类员工快速适应智能化转型的挑战，有效帮助员工顺利过渡，平稳转岗。要积极整合智能时代多样化人才获取渠道，提高人力资本利用效益，主动为人才赋能。依托相关高校，鼓励校企合作，加强员工职业培训与技能提升，构建不同层次的人才体系，有针对性地培养、造就更多适应人工智能发展需要的各类人才。
（三）劳动者层面劳动者应该积极面对人工智能技术浪潮，提高相关职业技能，做好个人职业生涯规划，争取更多的就业机会。1.优化劳动者技能结构，实现劳动价值。人工智能时代，新技术层出不穷，对劳动者的技能水平、职业素养等提出了更高的考验。为了更好地适应人工智能技术，劳动者须有积极主动的学习能力，具备丰富的知识储备、较强的创新能力和自我管理能力，无法被技术取代的人才和技能的重要性愈发凸显。随着智能化的发展，技术的进步，劳动者自身的不断学习，劳动技能得到不断提升，劳动结构得到了优化。作为个人价值体现的劳动付出，在人工智能时代同样重要。虽然劳动方式和劳动形态发生了巨大变化，但是人工智能时代的劳动价值实现，还是每位劳动者追求的目标。2.奉行终身学习理念，提升职业技能水平。人工智能浪潮席卷下，每一个劳动者都面临着巨大的知识结构挑战，而能快速接受、适应并引领这一变革的人，将成为最终的赢家。为提升人工智能技术技能，紧跟时代潮流，劳动者需奉行终身学习理念，不断更新专业技能。需要随时关注并参与人工智能相关的技术培训，掌握对智能化技术和智能机器人的操作能力。除了学习如何操作机器人技能外，还要重点学习一些机器人不能取代的岗位技能，如逻辑思维能力、创新能力等。以便提升自己的智力资源价值，更好地从事技术难以替代的工作岗位，应对失业危机。人工智能时代，劳动者更要具备机器不可取代的核心竞争力，通晓未来智能发展方向，从劳动力市场角度，做好自己的职业规划。随着人工智能技术时代的到来，新技术对劳动者就业的影响面广度深，总体而言利大于弊。劳动者要勇于接受新技术革命的挑战，练好内功，充分开发和利用自身的智力资源，提高就业能力。政府要出台相关政策，为劳动者适应人工智能的冲击保驾护航，迅速提高劳动力队伍的整体水平，最大限度地利用现有劳动力的智力资源。企业应该为员工提供完善的人工智能知识培训，促进劳动力结构持续升级；加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。无论是劳动者个人，还是政府和企业，必须看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
【参考文献】
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人工智能论文15
摘要：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。
关键词：人工智能；计算机网络技术；防火墙
1人工智能的概念
人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。
2人工智能的优点
2.1保证网络稳定运行
现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。
2.2网络管理更加便捷
网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。
2.3资源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。
3人工智能的缺点
人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。
4计算机网络技术存在的问题
计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。
5人工智能在计算机网络技术中的应用
5.1反垃圾邮件系统
这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。
5.2智能防火墙技术
防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。
5.3入侵检测技术
严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。
5.4网络管理与系统评价系统
网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的.问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。
5.5规则产生式专家系统
这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。
5.6人工神经网络
这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。
5.7数据挖掘技术
数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现异常的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。
5.8人工免疫技术
人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。
5.9数据融合技术
这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。
6结语
人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。
[参考文献]
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