人工智能技术的基础精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术的基础范文

关键词：人工智能，电子工程，应用价值

引言

随着科学技术的高度发展，社会信息化进程的加快，人工智能技术得到了很大的发展。科学技术的发展，比如，智能芯片、信息处理技术等相关高新科技的完备，极大地影响了人工智能技术的发展，为人工智能技术的进步提供了科学技术支持。人工智能的发展，大大提高了人们的生产效率和工作效率，极大地保证了社会经济的发展，使得社会现代化速度越来越快，人工智能技术的高速发展，将会推动电子工程领域的发展进程，电子工程领域会因为人工智能在其领域的应用，使得自动管理水平得到显著的提升。

1人工智能与电子工程

人工智能的出现可以追溯到17世纪中期，历史上第一台计算机就是在17世纪被发明出来的，不过当时的计算机是非常巨大的，这种计算机的数据处理和运算能力在当时是数一数二，应用范围很广，造成了很大的社会反响，为后世人工智能技术奠定了理论基础。从那以后，计算机技术不断发展壮大，一直到17世纪中期，人工智能技术才获得了比较大的进步，在到后来的20世纪初期，人工智能技术才被正式命名，这为如今人工智能技术的高度发展奠定了基础，21世纪初期，随着社会现代化进程的加快，科学力量不断壮大，计算机对于数据的处理和运算越来越强大，互联网技术不断发展，为人工智能的发展提供了积极影响，人工智能技术的发展为高新技术产业提高了效率。电子工程是以提高企业工作效率为目的的科学技术，在过去，由于社会科学技术手段的落后，生产主要通过人工力量进行工作，生产效率低下，从而导致生产质量也得不到保证，随着科学技术的进步，如今人工智能技术的广泛应用，使得现代电子机械企业运用人工越来越少，极大地提升了生产力，加快了现代化社会进程。随着现代信息化进程的加快、互联网技术的发展、大数据技术、云计算技术的发展，人工智能技术的科学技术依托越来越多，电子工程领域获得了诸多的基础技术，极大地提升了生产力，可以有效地减少生产过程中的失误，并且能有效提升产品质量[1]。

2技术特点

（1）人工智能技术的特点。人工智能，顾名思义，人工智能就是利用科学技术手段模拟人类思考，不同于人脑的是，人工智能的思考是通过对于数据的处理与运算，进行比对与分析，从而不断完善自身的数据库做到与时俱进，人工智能作为人类创造出来的东西，它是建立在人类科学技术手段之上的一项高新技术，所以网络上很多人所谓的人工智能危害论都是无稽之谈，人类的智慧产物造就人工智能，人工智能不可能会超越人类社会的科技水平，人工智能是建立在当今科学技术的基础上的。从目前人工智能的发展状况来看，人工智能对于人类社会的帮助巨大，在我国各行各业都有应用，人工智能技术能够有效地代替人工，降低生产成本与人力成本，并且人工智能作为人类科技力量的体现，有着高度的智能化，普通人通过简单的学习就可以操作，极大提升了社会生产力[2]。

（2）电子工程的特点。电子工程领域覆盖面很广，主要包括机械工程、电子工程、计算机软件工程等多门技术，能够提高生产效率、降低成本，是一门综合性的学科。但是电子工程在实际运用中却有很多难点，因为电子工程领域覆盖面极广，涉及的学科很多，这让电子工程的日常维护工作的难度加深了很多，导致人们在电子工程领域的应用产生了负面影响。现代企业不断发展，为了适应社会以及自身的发展，电子工程也必须做到与时俱进，但是电子工程的升级非常复杂，需要专业人才进行研发并且要投入大量的资金，在一定程度上加深了企业人力物力的投入，可能会影响到企业的效益[2]。

3应用价值

（1）合理利用人工智能可以提高电子工程设备的精度。人工智能技术在数据处理与运算方面有着高度的自主性，能够显著的提高电子设备的精准度，从而帮助企业提高生产效率，提高企业整体效益。并且精准度的提高有效地减少了生产过程中的失误，提高了产品的合格率，节约了生产成本。并且通过人工智能操作的电子设备远高于人工控制，提升了产品精度，使得产品质量更加优越，更加适应市场需求。电子设备在日常生产过程中，随着时间的增加，往往会出现精度失准，造成非常规操作，按照传统模式的生产方式需要人工进行调试，定期对其设备进行检查维护，耗时耗力，通过人工智能技术操作的电子设备，相比于传统模式下的人工，效率要高很多，人工智能技术通过其强大的数据处理和运算功能，对电子设备定期自动维护，调整设备精准度，提高了产品的质量和生产效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促进自动化和智能化。电子工程领域涉及面极广，种类繁多技术复杂，设备相互之间都有关联性，在其日常维护工作中，对于维护人员的专业素养要求很高，这对于企业电子设备的日常维护造成了很大的困扰，传统模式下的设备维护工作费时费力，影响了企业的日常生产活动，针对这一情况，自动化以及智能化一直是企业想要达成的，人工智能技术如今在电子工程领域的应用中看，加速发展完全可以达到智能化及自动化，对于企业突破传统模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人们的重视。人工智能自身具备强大的数据处理和运算能力，并且人工智能有着类似于人类的学习能力，通过数据的整合与分析能够不断地吸收科学技术，完善自身，所以加快人工智能技术在电子工程领域的应用，可以实现电子设备自动化维护，通过人工智能的定期检查，做到电子设备的维护与管理。人工智能在设备维护中从两方面入手：①可以定期的排查设备故障与精度失准，快速查明人工无法分析的故障，高效完成设备故障排查工作。②在检查出故障的原因时，可以代替人工进行维护，一方面维护了设备，一方面完善了自身的维护水平，提高了维护的精准度[3]。

（3）合理利用人工智能可以促进人类思维的转变。随着人工智能技术的广泛运用，各行各业深刻的意识到了人工智能技术的重要性，研究与发展人工智能技术的热度越来越高，不断有专业技术人才开发研究人工智能技术，一方面研发人工智能，另一方面也是推动了电子工程的发展速度，突破传统模式的桎梏，转变了人类固有的思考模式，让人们明确了科学技术才是第一生产力，传统模式的思想严重阻碍了时代的进步，落后就要挨打，只有不断地顺应时代潮流，才能在日益严峻的市场竞争中站稳脚跟，现代企业只有不断利用人工智能技术完善自身生产模式，将人工智能技术融入电子工程领域中，才能紧跟时代步伐[4]。在电子工程初期，由于人工智能技术没有应用在这一领域，人们通常会降低电子设备的精准度，从而降低设备的维护难度，这在企业初期有很好的效果，但是随着企业的不断发展，精准度低下的电子设备无法满足企业的生产需求，严重影响了企业的效益。随着人工智能技术的进步，电子工程领域利用人工智能技术能够做到电子设备的自主维护与检修，大大提高了设备的进准度，有效的增加了生产效率，所以从长远利益来看，人工智能技术的研究必须要与时俱进，当今社会，各行各业已经无法离开人工智能技术，人工智能技术能够给企业提供庞大的经济效益[5]。

第2篇：人工智能技术的基础范文

【关键词】大数据；人工智能；计算机网络技术

如今计算机领域掀起了人工智能的浪潮，许多行业和技术正向着智能化方向转型，人工智能技术也因此得到了迅猛的发展。同时大数据时代的到来也给计算机网络技术提出了更高的挑战，数据信息的爆炸式猛增，以及网络环境的日益复杂，都加快了计算机网络技术的升级转型。基于此深入研究人工智能技术在计算机网络中的应用对提高网络环境的安全性以及推动计算机网络技术的进步具有重要意义。

一、大数据时代和人工智能

1、大数据时代。所谓大数据是数据的种类和数量众多的数据集，在大数据中，数据种类繁多，数量庞大，比较传统的数据库数据的真实性更高，数据的处理速度更快。在大数据时代，互联网依靠数据信息的支撑，对于如何从众多的信息中快速获取有价值的数据提出了更高的要求。大数据给我们带来了新的机遇和挑战，深入研究大数据技术，合理地在各个领域运用，将会提高数据的应用价值，给我们的生活提供更大的便利。

2、人工智能的特点及优势。相比于传统模式，人工智能技术在信息处理上速度更快，准确率更高。在大数据时代这种优势会更加明显；人工智能具有成本消耗低的特点，人工智能技术基于专家系统创建知识库和推理机，有效降低资源消耗的同时，还提升了效率；具有超强的自我学习能力，从基础的机器学习到尖端的深度学习，从简单的模式到复杂的人工神经网络，人工智能都有着优异的表现，而且其发展速度是迅猛的，在某些领域甚至已经超越了人类。

二、人工智能在计算机网络技术中的应用分析

1、安全管理中的数据挖掘技术。数据挖掘技术是一种深层次的数据分析方法，它按照给定的任务，对大量的数据进行挖掘和分析，揭示隐藏的规律，通过对网络连接等技术的准确描述，完成同主机的对话，进而找到更加有效的方法。目前基于数据挖掘的技术越来越成熟，在数据化运营中的应用也越来越广泛。数据挖掘技术极大的促进了人工智能的发展，使其在各个领域得以实现。人工智能技术结合数据挖掘技术可有效排除计算机中的安全漏洞，提高系统安全性。

2、保障网络安全。如今计算机网络环境日益复杂化，计算机网络安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技术的迅速发展，对计算机网络安全的防护起着重要的作用，其中智能防火墙技术就是一个典型的例子。智能防火墙能够自主的对网络上的信息进行筛选，有选择的为用户提供信息，能够拦截有害信息，防止病毒和垃圾信息进入计算机系统。在对垃圾信息进行处理时，人工智能的入侵检测技术可以提前对这些信息进行预览，使问题尽快的被发现处理。在计算机连接互联网时，人工智能技术会对数据进行分析处理，判断计算机网络的安全状态，并反馈给用户。这些检测机制对于提高计算机网络的可靠性和安全性起着重要的作用。

3、人工智能管理。所说的人工智能系统是由软件实现的，它以知识库为基础，通过对知识库中数据的分析处理完成相应的任务，同时还能保证及时性。人工智能管理系统在能够提高工作效率的同时还可以针对不同用户提供个性化服务，在一段工作结束后，管理系统会对信息进行分析处理，有针对性的为用户提供服务。在信息查找方面，人工智能管理技术提供了自定义设置功能，使查找数据和信息更加人性化。在日常实际的使用中，人工智能管理系统这些智能化和人性化的特点，对用户工作效率的提高和时间的节省有着非常重要的意义。

4、网络管理和系统评价。在网络管理方面，由于网络环境时时刻刻都处在动态变化之中，网络环境的复杂性大大增加了网络管理工作的难度。而人工智能技术能有效解决这一问题，基于人工智能技术的网络管理将更加智能化，通过网络内部的专家知识库和问题求解技术，能够建立起一个有着综合性能的管理系统。这种智能化的管理技术不仅可以将网络管理人员从繁重的工作中解放出来同时还能有效提高计算机网络管理的质量和效率。人工智能技术中另外一个重要组成部分就是专家系统。所谓专家系统其实是知识库和推理机的综合，利用专家系统技术能够模拟由领域专家才能解决的复杂问题，提供仿真该领域专家的帮助和指导，让用户花更少的时间和费用以更便捷的方式解决专业性问题。将专家系统合理的运用于网络技术中，能有效提高网络管理效率。

第3篇：人工智能技术的基础范文

关键词：新一代计算机；人工智能技术；发展趋势

“人工智能”是在1956年的Dartmouth学会上提出的，英文缩写是AI。它是计算机科学等多种学科互相渗透而发展起来的综合性、交叉性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何模拟人类智能活动，使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作，以延伸人类智能的科学。

二、人工智能技术的发展状况

随着计算机、信息和并行程序设计技术的发展，人工智能的研究已经发展成为智能体系的研究。到目前为止，人工智能程序已经知道考虑他们要解决的问题，从而寻找比较好的答案。智能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体的软件系统。在我国，智能体技术多被应用到处理具有异构、布、态、规模及自主性的系统中，如Internet，是人工智能技术的新应用。

目前，人工智能技术在美国等欧洲国家仍保持非常快的发展速度。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一智力能力的ASCIWhite电脑。据称，其正在开发的更为强大的blue jean电脑的智力水平将与人脑相当。

三、新一代计算机和人工智能技术的应用

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的技术发展都涉及到人工智能，人工智能已经被广泛应用到许多领域。

（一）人工智能技术在计算机符号计算中的应用

计算机最主要的用途之一就是科学计算，通常分为纯数值的计算和符号计算两种。其中符号计算是一种智能化的计算。随着新一代计算机的开发和普及以及人工智能技术的发展，多种功能计算机代数系统软件相继出现，都是用C语言写成的，可以在绝大多数计算机上使用。

（二）人工智能技术在计算机模式识别中的应用

计算机用数学方法研究模式的自动处理就是模式识别。用计算机实现模式的自动识别和判断，是利用人工智能技术开发智能机器的关键，计算机模式识别的特点是效率高，速度快，准确率高，也为人类认识自身智能提供了有利线索。

（三）计算机的机器翻译

计算机把一种语言转变为另一种语言的过程就是机器翻译。目前，我国的机器翻译软件的翻译特点，大致可以分为三类：词典翻译、汉化翻译和专业翻译。词典翻译软件可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供发音；汉化翻译软件提出“智能汉化”的概念，辅助翻译作用更加明显。

（四）人工智能技术在计算机机器学习中的应用

计算机的机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习能力。机器学习是机器具有智能能力的重要标志，也是机器获取知识的根本途径。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学和逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支也会起到重要的推动作用。

（五）人工智能技术在计算机问题求解中应用

人工智能技术在今天的计算机程序已能够达到各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手的表达能力和洞察能力等。人们通常都能根据具体问题找到思考问题和解决问题的办法，目前，人工智能技术已能通过计算机程序知道如何考虑要解决的问题，寻找较为准确的解答方法。

（六）人工智能技术在计算机推理证明中应用

逻辑推理在人工智能研究中是最持久的探究领域之一，其别重要的是，通过找到合理准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实上，关注可信证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。因此，在人工智能方法的研究中，定理证明是一个极其重要的论题。

（七）人工智能技术在计算机语言处理中的应用

自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

（八）人工智能技术在计算机专家系统中的应用

专家系统是人工智能技术中最活跃、最有成效的研究领域，是具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，已出现成功应用人工智能技术的趋势。计算机程序如果能体现和应用人类知识，就应该可以帮忙解决问题，而且能发现人类专家在推理过程中出现的差错。

四、新一代计算机和人工智能技术的发展趋势

新一代计算机和人工智能技术的发展潜力巨大，其作为一个整体的研究才刚刚开始。人工智能技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来，从目前一些前瞻性的研究中可以看出，未来人工智能技术可能会朝以下几个方向发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

（1）自动推理是新一代计算机和人工智能技术最经典的研究分支，其基本理论是新一代计算机和人工智能技术其它分支的共同基础。其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究，是最新的热点，很有可能取得突破。

（2）机器学习的研究使得许多新的学习方法相继问世，并获得了成功应用。但是也应看到，现有的机器学习方法尚不够有效，寻求一种新的方法，以解决新一代计算机和人工智能技术研究中的在线学习问题，是研究人员共同关心的问题。

（3）自然语言处理是新一代计算机和人工智能技术应用于实际领域的典型范例，这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。智能信息检索技术近年来已成为新一代计算机和人工智能技术的一个独立研究分支，将新一代计算机和人工智能技术应用于计算机科学与技术领域的研究，是人工智能走向应用的突破口。

五、结束语

很多新一代计算机和人工智能技术研究的成果已经进入人们的日常生活。未来，人工智能技术的发展将会给人类的知识、思考、生活、工作和教育产生巨大的影响，在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴。

参考文献：

[1]吴艳.关于“人工智能”技术发展的思考[J].和田师范专科学校学报.2010.

第4篇：人工智能技术的基础范文

关键词：电气；自动化控制；人工智能技术

前言

随着社会的飞速发展，传统的生产已经不能满足现如今生产力的发展需求，于是，人工智能技术被开发和推广。人工智能技术具有智能化、自动化等特点，其发展潜力巨大，不仅可以提高生产效率，还能确保生产质量。与此同时，电气自动化控制也是一门新兴专业，主要运用在电力电子技术、信息处理、工业过程控制、运动控制等方面。将人工智能技术应用在电气自动化控制中，使其自动化、智能化的水平显著提高，设备运用更加高效、流畅。人工智能技术能够降低电气企业的运营成本，还可以增加其运行的稳定性，是一次巨大革新。

1人工智能技术简介及其重要性

人工智能技术在近年来飞速发展，广泛的应用在各个领域，是全球尖端技术之一。它是利用计算机系统模拟人的思维方式，将计算机智能化，以便于应用到更高层面。因此，人工智能技术离不开计算机技术的支持，是运用计算机技术进行模拟，从而实现人工智能控制。通常情况下，人工智能技术是用来解决一些比较复杂、困难的问题，而且有时还需要用到智能机器人。人工智能技术是模拟人脑的思维过程，通过收集各类信息，不断的整合、编辑、反馈，使它具有智能化、人性化等特点。所以，现在很多企业都在使用人工智能技术，用于日常生产，以达到智能化、自动化的目的。人工智能技术以计算机理论为基础，是新的科学技术，其重要性有目共睹。它不仅是众多学科的交互、融合，被广泛应用，而且它模拟人脑，具有人类智能本质，可以用于生产，代替人类工作。人类的大脑最为复杂、精密，能够用人工智能技术模仿出人脑思考过程，可见这一技术是多么的伟大。而且这项技术逐步完善，取得了一定的成果，深受企业的青睐。然而，人工智能技术虽然取得了一定的成果，但由于其还不是相当的成熟，其中或多或少的存在着些许不足，还需继续完善与改进，以便更好的运用在各个领域中，取得更高的成绩，为国家的发展做出贡献。

2我国人工智能技术的发展现状

我国已经开始转向积极培育人工智能产业，将以举国之力振兴相关企业和新技术，目标是在2018年之前形成千亿元级的人工智能市场应用规模。我国以互联网巨头百度和腾讯控股为代表，已有100多家企业涉足，正在形成百花齐放的局面，在因竞争过热而被指存在泡沫的背景下，中国的人工智能产业能否起飞还是一项重要的问题。中国之所以积极致力于人工智能开发，是由于认为其有助于电子和汽车等现有产业的升级。中国的优势是每天有数十亿人利用的无数的互联网数据，李彦宏表示拥有数十亿条搜索数据和多达百亿的位置信息。数据越多，人工智能的学习效率就越高。虽然明星企业正在成长，但是也有不少问题存在。很多人指出人工智能鱼龙混杂，很多企业宣布涉足人工智能业务只是为了推高股价。

3人工智能技术在电气自动化控制中的应用

3.1人工智能技术在电气设备中的应用

在电气设备中应用人工智能技术，最主要的就是其设计问题。因为一般的电气设备都比较庞大，其线路也较为复杂，从而导致设计工作费时费力，而且工作效率还比较低。这不仅需要设计人员有较高的知识储备，还要求其具有很强的专业技能以及丰富的工作经验。但是，即使设计人员全都符合要求，由于巨大的工作量和落后的生产条件，也使得工作效率提升不上来。然而，在电气设备的设计中引入人工智能技术就可以很好的改善这一状况，人工智能技术，特别是智能机器人，是专门用来解决一些比较复杂、困难的问题。因此，用人工智能技术与计算机制图软件相结合，辅助设计工作，就可以提高工作效率，确保设备质量，缩短设计周期。

3.2人工智能技术在电气过程控制中的应用

电气过程控制在电气自动化控制中占据着重要的位置，所以在这其中应用人工智能技术，不仅可以提高电气自动化控制的水平，还可以实现过程控制智能化。其中，人工智能技术是利用一些控制程序，在计算机系统的协助下实现电气过程控制的。而且，在这过程中，也要根据实际情况来具体分析、判断，适当地调整控制程序，以达到电气过程控制的需要。因此，若要提高人工智能技术，先要做好程序编制。人们也越来越重视程序控制工作，不断地完善与改进控制程序，从而加强人工智能技术。

3.3人工智能技术在故障检测中的应用

除了电气过程控制外，故障检测也是电气自动化控制中的重要部分。如果故障检测的不及时、不准确，那么会直接导致系统存在安全隐患，甚至是停止运行。由此可见，故障检测有着重要的作用，要不定期地进行检测，从而避免事故发生。但仅仅靠人力来达到这一效果是特别困难，这就要利用到人工智能技术。它不仅可以全面、系统地检测电子自动化控制装置，还能及时地发现设备存在的故障，从而将故障排除，确保设备正常运转。

4结语

综上所述，人工智能技术的作用巨大，在电气自动化控制中，可以对电气设备控制、电气过程控制以及故障检测产生重大的影响。因此，我们应重视人工智能技术的发展，不断地探索与研究，使其得到进一步的提高，让全世界看到中国的实力。

参考文献：

[1]马仲雄.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子技术与软件工程•自动化控制,2014(08):246-247.

[2]马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技,2014(08):50-55.

[3]林彤经.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].技术与应用,2013(12)165-165.

[4]贾刚,张萌.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].信息技术,2011(02):293-294.

第5篇：人工智能技术的基础范文

1人工智能技术的优势分析

1.1具有比较强的学习推理能力

网络环境的治理必须要依靠先进的网络技术，这就需要人工智能技术充分发挥其自身的作用.传统意义上，我们会认为网络安全的保障工作主要是实现预防和控制之间的相互协调，并不会对相关措施的学习和推理能力进行关注，这虽然能解决基本的安全防御问题，但是并不能从根本上对网络安全提供保障.基于传统防治方式的局限性，这就会导致网络信息处理存在较大的不确定性.但是，在应用人工智能技术后，完全可以解决这种弊端，真正意义上实现了网络防御与理论知识的有机结合，使网络防御手段具备了基本的学习和推理能力.同时，我国互联网网民的数量呈现出比较快的增长速度，这也会产生大量的处理数据，增加了网络安全防御的难度系数.人工智能技术在发挥其学习推理能力后，就能够提高信息数据的处理效率，对维护我国的网络环境安全具有重要作用.

1.2强大的模糊信息处理能力

众所周知，人工智能技术在网络安全的防御过程中扮演着重要的角色，这也就决定了人工智能技术的重要价值.人工智能技术应用后，可以充分发挥其自身所具备的模糊信息处理能力，提高传统网络安全防御中我们所面临的处理不确定性和不可知的问题处理能力.我们的网络运营环境基本都是处于比较开放的环境中，所以会使多种数据信息的传播速率不断加快，再加上互联网的沟通和互联功能，这就会使得很多信息无法确定，网络安全的管理工作显得格外重要，在进行对信息分析处理的工作中，运用人工智能技术将会事半功倍，结合不准确以及不确定信息来控制管理网络资源，其信息处理能力颇为出色.

1.3网络防御协助能力比较强

在上文中已经提到，目前所面临的网络环境是呈现复杂状态的，这就是说，我们的网络安全防御的保障工作也是复杂的，是一项系统化的工程.我国的网络环境规模也逐渐的扩大，并且其内在的结构也是更加趋向于复杂，这无形中就给我们的网络安全防御工作提出了更高的要求.为了有效的避免其存在的误区，必须要加强各方面措施的协调、协同、协作，充分实现各个防御环节的共同优势.我认为，人工智能技术应用于网路安全防御中时，需要划分为三个不同的层次，这也就需要我们实现分层次的管理.一般来讲，就是上层管理者对中层管理者实行轮询监督，中层管理者对下层管理者实行轮询监督，从而构建起一个完整的工作体系，这也就能够提升网络安全防御的质量.

1.4计算的成本比较低

传统的网络安全保障体系会在计算过程中耗费大量数据资源，保障的效率也就比较低，这会使整体的网络安全防御成本比较高，不利于相关部门经济效益和社会效益的实现.人工智能技术在网络安全防御中应用后，就有效的规避了传统防御方式的成本高问题，这是因为人工智能技术能够利用大量的先进算法，实现精准的数据开发，对相关的数据进行计算，因此在很大程度上提高了各种资源的利用效率，实现了网络数据的优化配置，这种从成本计算方面有效的降低了软硬件系统的开发成本，为人工智能技术的深度推广奠定了坚实的基础.

2我国的网络安全防御现状分析

我国已经进入互联网信息时代，这主要是得益于互联网技术的迅速发展，同时，人工智能技术也得到了长足的发展，为计算机网络信息资源的共享和配置提供了条件.在这形势大好的基础下，网络信息安全出现了负面状况，严重制约着安全、稳定的网络环境的构建.根据相关部门的统计数据，网络安全问题对世界经济产生了比较严重的负面影响，它会带来严重的经济损失，数额高达七十五亿美元.并且网络安全问题一直都是我们的难点，无法从根本上对其进行治理.并且网络安全问题的发生概率也是比较大的，平均每二十秒就会产生一件网络安全事件，这些事件或大或小，无不对社会稳定产生负面效应.我国接入互联网的时间并不是很长，但是发展的速度确实比较快速的.尤其是在近几年，我国已经步入了互联网高速发展的阶段，互联网已经融入到各行各业，形成了“互联网+”的发展业态，这也就为人工智能技术的发展提供了条件.网络安全问题主要是人为因素所产生的，主要表现在数据信息的泄露，严重破坏了网络环境安全的稳定性和保密性.用户信息在受到非法入侵后，其所有的信息都会被外界所监听，并且其信息资源不能正常的进行访问，多会被非法拒绝或者是访问延迟.基于此，我们完全可以对我国的网络安全现状有一个具体的了解，那么，人工智能技术引入就是大势所趋，也是未来的一个发展方向，我们需要利用人工智能技术将互联网打造成一个完整且安全的网络体系.人工智能在网络安全领域的应用，可以显著的提升规则化安全工作的效率，弥补专业人员人手的不足，未来不管是执行层面还是战略层面，人工智能的应用会更加广泛，网络安全的防御也更加智能.

3人工智能技术在网络安全防御中的具体表现

3.1智能防火墙在安全防御中的应用

我们经常会在电脑系统中看到防火墙的相关设置，这就是人工智能技术在网络安全防御中的初步应用.防火墙技术是一种隔离控制技术，我们可以在一定基础上对其进行预定义安全策略对内外网通信强制访问控制.防火墙技术是一种比较复杂的技术，其自身包含着诸多的子技术，比如包过滤技术和状态监测技术等.包过滤技术主要是在网络层中对数据包进行选择的一种技术，我们可以根据系统的个性化需求对数据包的地址就行分析，最终实现外来信息的检查，防止负面状况的发生.同时，状态监测技术则是基于连接状态下的一种监测机制，它主要是将所有的数据包当做整体数据流，在此基础上，形成一种全新的连接状态，有力的保障了网络环境的安全.最后，相比于传统的防御方法，防火墙技术具有着高度的灵活性和安全性，对网络安全防御具有着重要的作用.

3.2垃圾邮件自动检测技术在安全防御中的应用

得益于互联网信息技术，我们对邮箱的使用频率不断的增加.在实际的工作过程中，我们经常会收到不同类型的垃圾邮件，这对我们的正常生活和工作造成了不必要的损害.邮件已经成为了我们的信息传递的重要沟通桥梁，也是比较正式的沟通方式.但是，在邮件的制作和发送过程中，邮件中存在的漏洞，很可能会被不法分子利用，然后传递不正当的信息，不仅可能会给我们造成经济损失，还肯定给我们造成困扰.人工智能技术应用于网络安全防御中，垃圾邮件自动检测技术就能够发挥其自身的优势，采用智能化的反垃圾邮件系统，有效的避免垃圾邮件进去邮箱的内部系统，能够起到全时段检测的作用.这主要是利用垃圾启发式扫描引擎，对相关的邮件信息进行分析和统计评分，智能化的对垃圾邮件进行拦截或者是删除，这就会很大程度上避免了人为的操作，减少了我们的工作量，这也为网络信息安全提供了保障.

3.3人工神经网络技术在安全防御中的应用

网络安全防御过程中，通过人工神经网络技术就能够对网络安全产生积极的作用，并且能够为网络安全提供比较重要的保障.人工神经网络技术具有多方面的积极意义，它的分辨能力是非常强大的，并且其自身会带有噪音和畸变入侵的分辨模式，能够完全适应网络环境的个性化防御功能.人工神经网络技术是在生物神经网络的基础上发展起来的，这就证明其具有重要的灵活度和创造价值，会具有一定程度的学习能力，并且还会具备强大的数据计算能力，还有对数据信息的储存和共享能力，以上的种种优势都展现出人工神经网络技术的水平.它完全可以在自身基础上建立起完整的时间序列预测模型，对计算机病毒进行有效的识别，使我们能够得到精确的防御结果，为当前我国的网络信息安全防御做出了重要贡献.

结语

综上所述，人工智能技术在网络信息安全防御的过程中具有显著的作用，它能够有效的规避传统防御方式的弊端，为新形势下网络信息安全保障工作做出了重要贡献.总之，人工智能技术在网络安全中的应用是全方位的，是一项系统工程，我们也需要运用综合的方法，比如明确智能防火墙技术、人工神经网络技术、垃圾邮件自动检测技术等在网络安全防御中的应用，为我国的网络安全环境提供基本的理论支撑.

参考文献：

〔1〕李泽宇.人工智能技术在网络安全防御中的应用探析[J].信息通信,2018(1):196-197.

〔2〕吴京京.人工智能技术在网络安全防御中的应用探析[J].计算机与网络,2017,43(14):60-61.

第6篇：人工智能技术的基础范文

关键词：人工智能；传媒企业；新媒体；发展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献

[1]周皓.传媒文化创意产业发展策略研究[J].风景名胜，2019(06):290-291.

第7篇：人工智能技术的基础范文

【关键词】 氯胺酮； 术后认知功能障碍； 老年患者； 炎症因子； 骨科手术

术后认知功能障碍（postoperative cognitive dys-function，POCD）在老年手术患者中较常见，患者手术前无精神异常，由于物的影响导致术后患者中枢神经系统障碍，表现为精神错乱焦虑人格改变和记忆功能损害[1]。研究表明骨科手术POCD的发病率可达30%[2]。大量动物实验证实麻醉剂量的氯胺酮有神经毒性，而小剂量的氯胺酮在动物和临床上均有抗抑郁、改善情绪和认知的作用[3]。但临床研究小剂量氯胺酮对老年手术患者的认知功能影响报道尚少。本研究通过对老年手术患者予小剂量氯胺酮处理，研究小剂量氯胺酮预处理的价值，现报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取本院骨科择期行下肢手术的56例老年患者，研究对象均经征得患者及家属知情同意并签字，且经过医院伦理委员会批准。其中男26例，女30例，中等文化程度，年龄65～80岁，体重50～80 kg，ASAⅠ～Ⅱ级。无神经系统和精神疾病，无长期或经常使用镇静剂或精神类药物史，无酗酒史或药物依赖史，术前测简易智能状态量表（MMSE）评分>23分，并记录作为基线[4]。按照随机数字表法将所有患者分为对照组和氯胺酮组各28例。两组患者一般资料、手术方式、手术时间、MMSE基础评分及术中监测指标比较差异均无统计学差异（P>0.05），具有可比性，见表1。

1.2 方法 所有患者均不使用术前药物，入室后常规吸氧，接心电监护监测生命体征及ECG，左侧桡动脉置管行连续有创血压监测且使用脑电双频指数（BIS）监测仪监测麻醉深度。静脉麻醉诱导：静脉给予咪达唑仑0.15～0.04 mg/kg、异丙酚1.0～2.0 mg/kg、舒芬太尼0.2～0.3 μg/kg、顺阿曲库铵0.15 mg/kg。全麻诱导插管后接麻醉呼吸机机械通气，调整呼吸机各参数值，使PET CO2维持在35～45 mm Hg

（1 mm Hg=0.133 kPa）。插管后氯胺酮组即静脉泵注氯胺酮0.25 mg/（kg·h），对照组静脉泵注相同体积的生理盐水。术中持续静脉泵注异丙酚3～5 mg/（kg·h）及瑞芬太尼0.1～0.2 μg/（kg·min）维持麻醉，使BIS值在40～60之间，间断注射顺阿曲库铵维持良好肌松。备用血管活性药物并在必要时给予以维持循环稳定。手术结束前30 min给予舒芬太尼0.1～0.2 μg/kg替代镇痛。术后72 h内接静脉镇痛泵行患者自控镇痛（PCIA），药物为舒芬太尼100 mg+托烷司琼5 mg，用生理盐水配至150 mL，输注维持速度2 mL/h，PCA剂量0.5 mL，锁定时间设置15 min。术后镇痛效果不佳时病房内肌肉注射适量曲马多，维持术后VAS评分≤3分，确保镇痛效果良好以避免因疼痛所致情绪障碍对认知状态结果的干扰。术前1 d（T0）、术后6 h（T1）、24 h（T2）、48 h（T3）、72 h（T4）时抽取3 mL外周静脉血样品，放射免疫法检测TNF-α及IL-6浓度；术后24 h、48 h、72 h对患者进行MMSE测试，记录MMSE评分，用以评价患者POCD的发生情况。

1.3 评分标准 通过对患者一系列问题的直接询问，内容包括：时间和地点的定向力、语言即刻记忆、注意力和计算能力、短程记忆、语言复述、阅读理解、语言理解和图形描画等，来分析和评价认知功能，MMSE总分范围0～30分。术后MMSE分值较术前低2分则记录为发生了POCD。所有测试由同一名且未知试验分组的人员完成。记录手术一般情况如手术和麻醉时间、全麻药使用量、失血补液及循环情况；同时详细记录围术期的并发症，并分析该并发症对认知有无影响，以排除假阳性结果。

1.4 统计学处理 采用SPSS 16.0软件对所得数据进行统计分析，计量资料用（x±s）表示，比较采用t检验或方差分析，计数资料采用字2检验，以P

2 结果

2.1 两组术后不同时间点POCD的发生情况比较 对照组患者术后1、2、3 d POCD的发生率分别为46.4%、32.1%、28.6%；氯胺酮组分别为17.9%、7.1%、3.6%。对照组在术后1、2、3 d POCD的发生率均明显高于氯胺酮组，比较差异有统计学意义（P

表2 两组术后不同时间点POCD的发生情况 例（%）

组别 术后1 d 术后2 d 术后3 d

对照组（n=28） 13（46.4） 9（32.1） 8（28.6）

氯胺酮组（n=28） 5（17.9） 2（7.1） 1（3.6）

字2值 5.240 5.543 4.766

P值 0.022 0.019 0.029

2.2 两组不同时间点IL-6及TNF-α表达水平比较 两组术后6、24、48 h时IL-6、TNF-α均明显高于麻醉前，且氯胺酮组的表达水平明显低于对照组，差异均有统计学意义（P0.05）；对照组术后72 h IL-6、TNF-α表达水平均明显高于麻醉前1 d，差异均有统计学意义（P

3 讨论

术后POCD由多种因素共同作用引发，易发因素包括高龄、高血压、糖尿病、酗酒、心理和环境因素；促发因素包括应激反应、创伤、低血压、脑血管微血栓、术后低氧血症及电解质紊乱、物的应用等[4]。其中应激反应的刺激，引起体内大量炎症介质的释放是导致POCD的重要原因[5]。

本研究两组患者的TNF-α、IL-6在术后6 h、24 h、48 h时均明显高于麻醉前1 d（P

MMSE常用于评判老年人认知功能异常，操作简便，且可信性高，敏感性为87%，特异性为82%[9]。本研究发现氯胺酮预处理后患者POCD发生率明显减少，这说明小剂量氯胺酮减少炎症反应炎症因子的释放，减轻大脑应对急性大量炎症因子的损伤，保护术后认知功能。研究表明，大部分患者POCD是可逆的，只有少部分患者数周甚至数月仍不能恢复正常，最终发展为老年痴呆或阿尔海默次病[10]。

综上所述，小剂量氯胺酮预处理后，老年手术患者认知功能障碍发生率明显减少，这可能与氯胺酮抑制炎症介质有关，但需扩大研究，进一步了解其作用机制。

参考文献

[1] Deiner S，Silverstein J H.Postoperative delirium and cognitive dysfunction[J].Br J Anaesth，2009，103（suppl 1）：i41-i46.

[2] Monk T G，Price C C.Postoperative cognitive disorders[J].Curr Opin Crit Care，2011，17（4）：376-381.

[3]孙天小，韩树海.小剂量氯胺酮对全麻围手术期免疫功能的影响[J].中国医学创新，2012，10（10）：21-23.

[4]彭丹涛，许贤豪，刘江红，等.简易智能精神状态检查量表检测老年期痴呆患者的应用探讨[J].中国神经免疫学和神经病学杂志，2005，12（4）：187-190.

[5]施丽燕，徐静，万燕杰.外周血炎性因子变化与术后认知功能障碍的关系[J].上海医学，2012，35（2）：115-117.

[6]蒋铭，沈园园.小剂量纳洛酮，氯胺酮联合利多卡因在老年患者麻醉中的应用[J].中国医学创新，2011，8（5）：53-54.

[7] Zou X，Patterson T A，Divine R L，et al.Prolonged exposure to ketamine increases neurodegeneration in the developing monkey brain[J].Int J Dev Neurosci，2009，27（7）：727-731.

[8]刘英海，李军，魏晓红，等.氯胺酮对体外循环诱导炎性细胞因子表达的影响[J].西南军医，2008，10（3）：53-54.

[9] Newman S，Stygall J，Hirani S，et al.Postoperative cognitive dysfunction after noncardiac surgery：a systematic review[J].Anesthesiology，2007，106（3）：572-590.

第8篇：人工智能技术的基础范文

近年来，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展迎来一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。2020全球人工智能产品应用博览会近日在苏州开幕，会上，中国经济信息社江苏中心联合新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同《新一代人工智能发展年度报告(2019-2020)》。《年报》认为，当前我国人工智能产业发展面临四大问题亟待“求解”。

一是我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。从企业研发创新看，中国人工智能企业的创新研发支出仍远远落后于美国、欧洲和日本。2018—2019年，美国人工智能领域企业投入的科技研发费用占据了全球科技支出的61%，我国人工智能领域企业研发支出虽然快速增加，增速达到34%，但实际占据的全球科技支出份额明显小于美国。从人工智能知识产权保有量看，我国各类实体拥有的人工智能专利总量超过3万件，位居世界第一，但中国相关企业拥有的人工智能相关专利多为门槛较低的实用新型专利，发明专利仅占专利申请总量的23%。同时，根据世界知识产权组织的数据，我国企业拥有的95％的人工智能设计专利和61％的人工智能实用新型专利将会在5年后失效，相比之下，美国85.6％的人工智能专利技术在5年后仍在支付维护费用。2020年，我国需要在人工智能基础研究与创新，打造核心关键技术长板、加强知识产权保护方面加大投入力度。我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。我国人工智能发展在数据规模和算法集成应用上都走在世界前列，但在人工智能基础算力方面，能提供国产化算力支持的企业还不多。在人工智能的算力支持方面，IBM、HPE、戴尔等国际巨头稳居全球服务器市场前三位，浪潮、联想、新华三、华为等国内企业市场份额有限；国内人工智能芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD、赛灵思、美满电子、EMC、安华高、联发科等国际巨头供货，中科寒武纪等国内企业发展刚刚起步。在人工智能算法方面，主流框架与数据集领域国内外企业龙头企业包括谷歌、脸书、亚马逊、微软等，深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握，百度、第四范式、旷视科技等国内企业的算法框架和数据集尚未得到业界的广泛认可和应用。2020年，我国需要进一步部署加强人工智能基础设施建设，并重视国内人工智能算法框架的创新推广。

二是“高端”的AI技术与“中低端”的产业之间存在脱节现象。相对于庞大的经济体量，目前我国人工智能推广应用有限，仍有不小提升空间。人工智能技术与企业业务需求存在鸿沟，尤其是传统企业的整体智能化程度偏低。以制造业为例，业务信息化水平不足造成的场景数据获取困难，研发投入大和交付周期长，成为一部分企业利用AI进行转型升级的制约因素。

三是产学研合作密切度待提升，成果转化率不高。一方面，高水平、跨行业复合型人才稀缺。当前我国人工智能产业发展迅速，但人才尤其是高水平、资深人才规模较小，难以满足行业发展需求。我国人工智能基础环节薄弱，与缺少顶级基础研究人才有直接关系。市场上缺少既了解行业又掌握人工智能关键技术，还能够进行应用开发的复合型人才。另一方面，对我国人工智能产业而言，高校、科研院所、企业之间如何实现密切合作的问题亟待解决。现有产学研合作培养模式较为单一，高校、科研院所、企业之间的合作多为自发性短期行为，缺乏顶层统筹以及可持续运行机制。

四是数据使用不规范问题较为突出，安全问题逐渐显现。人工智能技术在造福人类的同时，也引发了诸多安全问题，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响。算法战指的是将人工智能算法、机器学习等技术全面应用于对敌作战中的情报收集、武器装备、战场勘测、指挥协同、决策制定等环节，核心目标是利用人工智能技术提升军事作战能力；深度伪造是一种基于深度学习的人物图像合成技术，随着人工智能算法开源不断推进，深度伪造技术门槛正在不断降低，非专业人员已经可以利用简单开源代码快速制作出以假乱真的视频和图像。2019年以来，基于人工智能的算法战和深度伪造的正在扩大军事影响、形成网络暴力、破坏政治选举、扰乱外交关系等方面被滥用，并给社会和国家带来极大风险。上述对人工智能技术的滥用给我国家安全、产业安全、社会经济安全带来巨大风险，需提前预防可能风险，并寻求国际支持。

对策建议：

一是加强人工智能基础能力建设。首先要大力推进人工智能算法库、解决方案库、数据集及公共服务平台建设，强化人工智能发展基础。其次加强面向人工智能发展应用的5G网络、边缘计算硬件新兴信息基础设施建设。最后要对各行业企业自动化、智能化改造的产出、效果进行科学有效测算，指导企业找准技术研发投入的切入点，利用好人工智能技术实现经济社会高质量发展。

第9篇：人工智能技术的基础范文

1　引言

能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机，是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试，都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能，深化与拓展了人类的智能劳动，使科学技术革命的发展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，简称AI)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。

虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。

2　人工智能及其解题思路

人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。

人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。

3　体育实用人工智能的现状

象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。

3.1　体育实用人工智能发展过程中的问题

1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。

2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。

3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。

此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。

3.2　体育实用人工智能发展的有利条件

尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。

1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。

2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。

此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。

4　体育实用人工智能的发展方向

就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。

4.1　各种体育实用专家系统的开发与研制

专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。

4.2　体育领域自身智能技术研究人员的培养

由于受知识和技术的限制，在很长的一段时间内，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而，只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员，体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员，我们可以称其为智能工程师，应该首先是一个体育工作者，并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践，再通过人工智能技术的学习和训练，就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作，为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。

4.3　体育实用人工智能的基础理论研究

虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要，而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益，但是它们却根植于基础理论的研究，脱离了基础理论，技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系，才能成为科学，一系列的技术只有被理论所串接和揉合，才会具有持久的生命力。因此，加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等)，是这一新生学科存在和发展的根基所在。

5　结束语

体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。

主要参考文献

1　刘泉宝，等.关于人工智能的哲学思考.计算机科学，1995(2)

2　石纯一，等.人工智能原理.北京：清华大学出版社，1993

3　陆汝钤.专家系统开发环境.北京：科学出版社，1994

4　王永庆.人工智能—原理*方法*应用.西安：西安交通大学出版社，1995

5　刘有才，等.模糊专家系统原理与设计.北京：北京航空航天大学出版社，1995

6　Ming Rao，等.智能工程与控制技术：历史、发展与未来.控制与决策，1994(1)

7　高扬.体育院校课表计算机辅助编排系统的开发与应用.体育数学与体育.系统工程，1995(1～2)

8　程勇民，等.射击运动员肤纹特征及计算机选材模型的研究.体育科学，1995(5)

9　邵桂华，等.体育领域专家系统外壳的开发与研制.体育科学，1997(3)

10　邵桂华，等.赛艇项目技术诊断专家系统的开发与研制.系统工程，1997(4)