人工智能技术的影响精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术的影响范文

[关键词] 护理；额叶；胶质瘤患者；术后认知；术前焦虑

[中图分类号] R473.7 [文献标识码] B [文章编号] 2095-0616（2013）24-135-03

Nursing intervention on frontal glioma patients with preoperative anxiety and postoperative cognitive

LI Ying

Department of Neurosurgery，the First People's Hospital in Shenyang City，Shenyang 110041，China

[Abstract] Objective To investigate the effect of nursing intervention on frontal glioma patients with preoperative anxiety and postoperative cognitive. Methods 80 cases were divided into two groups，each 40 cases，the control group were received routine care，such as general care，psychological intervention，drug treatment，health education，the observation group were used the implementation of this care methods，then Hamilton Anxiety Scale Anxiety patient care before and after intervention were evaluated and sense - memory - Attention Test （IMCT） were evaluated and nursing satisfaction were statisticalled in the two groups. Results The observed after intervention with Hamilton Anxiety Scale scores were significantly lower than control group and the pre-intervention （P

[Key words] Care；Frontal；Glioma patients；Postoperative cognitive；Preoperative anxiety

额叶作为人体大脑皮质中最重要的智能中枢之一，主要支配人体的语言、计算、情感和人格等最高级的人类智力活动[1]。额叶胶质瘤手术患者术后大多合并有抑郁，认知功能障碍，出现注意力、记忆力的减退，部分存在定向功能障碍，大大影响了患者术后生活质量。在许多患者家庭中，其成员对此种病理生理改变缺乏必要的认识，甚至对患者进行埋怨、讥讽、逃避等，甚至将患者人为的与外界进行隔离，限制其人生自由，此种做法对患者的病情十分不利[2]。所以本研究主要探讨护理干预在额叶胶质瘤术后心理护理方面的价值及实施措施，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2010年1月～2013年6月我院收治的额叶胶质瘤行手术治疗的患者80例，分为两组，各40例，其中观察组：男23例，女17例，年龄31～66岁，平均（41.4±3.5）岁，文化程度：高中及以上者11例，高中以下者29例；对照组：男22例，女18例，年龄30～66岁，平均（41.5±3.6）岁，文化程度：高中及以上者12例，高中以下者28例。两组性别、年龄及文化程度等差异无统计学意义（P>0.05）。

1.2 护理干预方法

所有患者均在神经外科开颅手术术后常规护理的基础上进行，首先对患者进行术后的神经心理评分，并根据患者的评分结果有针对性的对患者进行心理干预和健康指导，针对患者及其家属对手术相关知识认知度的确认及矫正，通过合适的机会，使用通俗易懂的语言对患者及其主要家属进行手术后患者可能留下情感、心理方面障碍的解释，正确引导患者了解可能出现的负性情绪和过激行为的来源所在，解除患者焦虑和急躁心理，开导患者，并辅助其完善和建立术后人生规划，适应术后环境，并寻找不能适应术后环境的主要原因，有针对性的对其进行干预治疗，更好的帮助患者发现并认识问题根源，改变适应不良认知行为，其次可以通过操作塑造、强化或示范、信息反馈等干预方式，对存在心理和情绪障碍的患者表现出的认知功能不良进行强化检测、反驳及诘难，为患者提供所遇问题的正确解释，通过肢体及语言双重方式进行生动有力的说服教育，提高患者建立积极生活态度的能力，同时还要正确的评估患者的社会支持情况，尤其是家庭支持情况，为患者家属详细讲解额叶所发生的胶质瘤在手术治疗后，患者可能出现的精神以及人格方面的改变，最大限度的取得患者家庭成员的理解、支持与配合，建立和谐的家庭及社会氛围，提高患者心理承受能力和治疗疾病的信心，最后针对患者认知改变还要做到为患者进行言传身教的护理干预方法，并为患者制定合适的功能锻炼计划，在患者出院时进行有效的健康教育，制定家庭康复计划，为患者布置相应的家庭任务或作业，鼓励患者理论联系实际的进行功能康复，做好定期随工作。

1.3 研究方法及观察指标

所有患者入院后均签署知情同意书，并申报医院伦理委员会批准，其中对照组采用常规护理，如一般护理、心理干预、药物护理、健康教育等，观察组则实施本研究护理方法，使用汉密尔顿焦虑量表对患者护理干预前后焦虑情况进行评价，使用常识-记忆力-注意力测验（IMCT）对患者智力进行评价，并统计两组护理满意度。其中护理满意度分为优、良、一般和差四个档次，由患者及其家属在出院时进行随机评价。

1.4 统计学处理

应用SPSS13.0进行，计量资料以（）表示，两组间均数的比较使用t检验，组间率的比较采用x2检验，P

2 结果

2.1 两组汉密尔顿焦虑量表及常识-记忆力-注意力测验结果比较

护理干预前两组汉密尔顿焦虑量表及常识-记忆力-注意力测验结果差异无统计学意义（t=1.625和0.416，P>0.05），干预后观察组汉密尔顿焦虑量表评分显著低于对照组及干预前（t=18.949，P

表1 两组汉密尔顿焦虑量表及常识-记忆力-注意力测验结果比较（）

组别 汉密尔顿焦虑量表 常识-记忆力-注意力测验

观察组 干预前 18.5±1.6 19.2±2.1

干预后 13.4±0.9 23.1±3.5

对照组 干预前 19.1±1.7 19.4±2.2

干预后 18.9±1.6 19.6±2.3

2.2 两组患者出院时护理满意度比较

观察组优良率为90.0%，显著高于对照组的67.5%（x2=4.781，P=0.029）。见表2。

3 讨论

额叶作为支配人体高级智能中枢，此部分出现的胶质瘤

表2 两组患者出院时护理满意度比较（n）

组别 优 良 一般 差

观察组 23 13 3 1

对照组 9 18 5 8

术后患者需要更多的关爱和支持，以促进患者更好的放松身心，减少焦虑和抑郁的出现，提高治疗效果[3]。术后心身康复与患者术前的焦虑水平呈线性相关的关系，故采取有效措施最大程度的减轻患者的术前焦虑对术后的心身康复起到了显著的促进作用[4]。在对额叶胶质瘤术后患者进行护理的时候，首先是要得到患者家属的配合和支持，这也是改善患者日常状态的一个前提，同时护理人员要经常和患者进行沟通，尽量消除患者的心理障碍，让患者能够对疾病正确认识[5]。

认知治疗理论提示人类的认知过程直接影响着人的情绪及行为，其中情绪及行为的产生则主要依赖于人体对现实世界的认知、判断和评价及解释的过程，这些评价主要受个体的信念、假设、思维方式等认知因素的影响[6]。本研究观察组重点针对患者主要采用心理干预且重点在提高患者认知能力上，发现干预后观察组汉密尔顿焦虑量表评分显著低于对照组及干预前，常识-记忆力-注意力测验结果高于对照组及干预前。且观察组护理满意度显著高于对照组。

认知功能障碍直接影响额叶胶质瘤患者的生活质量，越来越多地受到关注，因此应在治疗护理前后进行详细的包括认知功能在内的神经功能评价，为患者进行治疗护理时兼顾生存期和生活质量[7]。因为绝大多数患者在围术期内对额叶所发生的胶质瘤缺乏相应的认识，容易出现对疾病预后的过分担心，导致患者身心承受极大的压力和痛苦，影响患者的生活质量，容易出现治疗依从性的降低，而影响治疗效果，缩短患者生存时间[8]。以及自身疾病对家庭的影响如住院费用、家庭支持、社会支持等，所以需要加强对其的心理干预，提高配合依从性，使患者积极主动配合治疗[9]。

额叶胶质瘤患者产生焦虑的原因主要是对自身疾病的不了解，最担心的问题是疾病的诊断、治疗的正确性、医师的技术、自身的生存期及生活质量等。外科手术治疗是关键，而有效的护理措施则对于提高患者治疗依从性，增强患者治疗信心具有不可忽视的作用。而额叶是人体司理认知功能主要区域，许多患者术后虽然不存在肢体运动功能障碍，但是情感方面的障碍同样对其生产生活造成极大的不便。所以有效的护理干预措施能促进患者神经功能的恢复，提高其认知功能，改善术后生活质量，延长患者生存时间。

[参考文献]

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第2篇：人工智能技术的影响范文

【关键词】咪达唑仑；异丙酚；长期镇静；认知功能障碍；RAGE蛋白

doi：10.3969/j.issn.1004-7484（s）.2013.03.025文章编号：1004-7484（2013）-03-1028-03

镇静治疗作为重症医学科患者的常规治疗，是指应用药物手段减轻患者焦虑和躁动，催眠并诱导顺行性遗忘的治疗。认知功能障碍表现为精神错乱、焦虑、性格的改变即记忆受损。对于一些患者，短暂的（数周至数月）认知功能损害仅会带来一些烦恼，而持久的损害则会使患者丧失工作能力，并带来灾难性后果。但目前对长期镇静对认知功能影响的研究报道甚少，其影响机制也尚不清楚。高级糖基化终末产物受体（RAGE）在神经系统疾病损害中起重要的信号转导作用，是阿尔茨海默病的典型病理变化。RAGE在不同的种属间显示了高度的同源性，人、大鼠、小鼠、牛的RAGEcDNA约90%相似。RAGE是细胞表面分子免疫球蛋白超家族的一个成员、是存在于细胞膜表面的一种多配体受体。RAGE在与配体结合后，趋化和连接细胞内信号转导分子，产生生物学效应[1]。而RAGE是否参与了镇静药物所致的认知功能改变尚缺乏足够研究证据。因此本研究拟通过观察不同药物长期镇静对大鼠行为学及海马RAGE表达影响，探讨其导致认知功能减退的机制。

异丙酚作为重症患者临床上应用最为广泛的镇静药物之一，其临床特点是起效迅速，无明显蓄积，苏醒快而完全。该药的作用机制尚不完全明了，异丙酚是烷基酚的衍生物，具有脂溶性，在肝内与葡萄糖醛酸和硫酸盐的共轭作用，很快代谢为水溶性的化合物而经肾脏排泄，其代谢产物无药理活性，适合于连续输注。异丙酚对中枢神经系统多种受体及离子通道有不同程度的影响，如钠离子通道，GABA受体等。病人血浆异丙酚浓度与其镇静麻醉深度密切相关。Pain L等[2]发现给大鼠腹腔注射低于镇静剂量的异丙酚，结果发现大鼠的记忆能力仍受到损伤。

咪达唑仑为新一代苯二氮卓类药物，具有水溶性，具有明显的镇静、肌松、抗惊厥、抗焦虑药理作用。肌注或静注后，可产生短暂的顺行性记忆缺失，使患者不能回忆起在药物高峰期间所发生的事情。主要代谢物1-羟基咪达唑仑迅速与葡萄糖醛酸结合，呈无活性的代谢物。有研究表明，咪达唑仑能够引起学习、记忆等认知功能损害等不良反应，[3]，其机制[4]可能主要与活化大鼠海马GABA受体有关。

目前已有一些研究者发现吸入异氟醚可导致老龄和成年大鼠认知功能降低，尤其对老龄大鼠影响明显，可能与其上调海马RAGE表达有关[5]。

因此，本研究拟采用Morris水迷宫行为学检测不同药物长期镇静和同一药物的不同时间对成年大鼠空间学习记忆能力的影响；拟采用免疫组织化学染色法检测大鼠海马RAGE表达的影响，探讨其导致认知功能减退的机制。

1材料

1.1材料异丙酚注射液、咪达唑仑注射液、大鼠RAGE IHC试剂盒DAB显色试剂盒、生理盐水。

1.2动物选择及分组雄性4月龄成年wistar大鼠（内蒙古大学实验动物中心提供），体质量160-230g。大鼠行一次水迷宫测试，剔除有明显运动障碍的大鼠。选取大鼠20只，随机分为对照组、异丙酚组、咪达唑仑组。

2方法

2.1给药预实验找出使大鼠翻正反射消失的异丙酚及咪达唑仑剂量，腹腔注射此剂量。异丙酚腹腔注射30mg/kg，咪达唑仑腹腔注射3mg/kg。尾静脉穿刺留置静脉导管。根据人的常规给药剂量，再按照不同种类动物之间药物剂量换算法分别计算出咪达唑仑、异丙酚对大鼠产生镇静作用的基本剂量，给予此剂量，异丙酚镇静维持剂量是36-72mg/h.kg，咪达唑仑镇静维持剂量3-6mg/h.kg，连续输注8小时，连续给药5天，对照组给予生理盐水。给药期间保证大鼠不乏氧，血氧饱和度达95以上，去除缺氧对大鼠的影响。于完全停药后1天进行水迷宫测试，连续5天。

2.2认知功能测定采用Morris水迷宫实验检测大鼠的空间学习记忆能力。

2.2.1定位航行实验选择一个象限的固定位置将大鼠面向池壁放入水中，通过自动图像拍摄系统记录游泳轨迹，记录大鼠入水至找到平台的时间，即逃避潜伏期。120s找不到平台，潜伏期记录为120s。其总行程为游泳距离。实验2次/天，每天训练平均值反映空间学习能力，历时4天。

2.2.2空间探索实验训练完毕次日进行空间探索实验，撤除平台，记录大鼠120s内穿过原平台的次数及在原平台象限即第二象限游泳的时间，反映空间记忆能力。

2.3标本选取与制备大鼠末次水迷宫测试1h后，用2%水合氯醛进行腹腔注射麻醉，断头取脑，冰皿上分离海马，液氮冻存备用。

第3篇：人工智能技术的影响范文

关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观

中图分类号：TP18

文献标识码：A

一、人工智能技术的发展及其影响

人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。

随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。

二、人工智能技术发展面临的问题及其原因

随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。

调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。

第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。

第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。

第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。

三、人工智能技术的发展转向

人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。

1.技术层面

（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。

（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。

（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。

2.人类自身层面

（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。

（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。

（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。

3.道德法律用

（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。

（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。

此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。

四、结语

科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。

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[9]龚 园.关于人工智能的哲学思考[D].武汉：武汉科技大学，2010.

第4篇：人工智能技术的影响范文

【关键词】计算机；人工智能技术；应用

1引言

人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。

2人工智能技术概述

人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。

3人工智能技术的发展历程

3.1人工智能技术的兴起

虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。

3.2人工智能技术的高速发展

人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。

3.3人工智能技术的发展现状

3.3.1专家系统

专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。

3.3.2模式识别

模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。

3.3.3机器人学

机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。

3.3.4机器学习

机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。

3.3.5人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。

4人工智能技术的应用

4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用

4.1.1计算机网络安全管理

人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。

4.1.2计算机网络管理

人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。

4.2人工智能技术在企业管理中的应用

企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。

4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用

航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。

4.4人工智能技术在医疗领域中的应用

目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。

5结语

综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。

【参考文献】

【1】辛颖楚.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息与电脑(理论版),2019(9):121-122+125.

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【4】郑骜.浅谈计算机人工智能技术研究进展和应用[J].科学与财富,2019(19):276.

【5】赵智慧.计算机人工智能技术研究的进展及应用[J].信息与电脑(理论版),2019,31(24):94-96.

【6】李子青.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].科技经济市场,2019(10):9-11.

【7】罗柱林,韩文超,吕文杰,等.计算机人工智能技术的应用及未来发展探究[J].中国航班,2019(16):90.

【8】李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(3):91+93.

【9】肖梅.计算机人工智能技术的应用及未来发展初探[J].缔客世界,2019(1):39.

第5篇：人工智能技术的影响范文

关键词：人工智能；智能营销；营销趋势；营销挑战

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。

二、人工智能态势下的市场营销

（一）智能营销的内涵

智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。

（二）智能营销的技术基础

人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。

（三）人工智能在营销中的应用体现

人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。

三、人工智能带来的营销管理新趋势

人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。

四、人工智能时代市场营销面临的挑战

人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。

五、结论

人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。

参考文献：

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[2]常亚平，王良燕，黄劲松，等.3D（大数据、数字化和发展中）背景下的营销战略与转型专栏介绍[J].管理科学，2018(5):1-2.

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[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]钱明辉，徐志轩.基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J].南开管理评论，2019(3):66-76.

[7]王先庆，雷韶辉.新零售环境下人工智能对消费及购物体验的影响研究：基于商业零售变革和人货场体系重构视角[J].商业经济研究，2018(17):5.

第6篇：人工智能技术的影响范文

DOI：10.14163/j.cnki.11-5547/r.2017.13.084

手术是指医生用医疗器械对患者身体局部进行切除、缝合等治疗的过程， 目的在于维持患者的生命健康[1]。丙泊酚复合瑞芬太尼是临床进行全麻的常用药物， 麻醉效果好， 对患者术后恢复无明显抑制作用[2]。但患者常因手术引起不同程度的应激反应， 且患者因全麻而陷入昏迷， 神经、免疫等机体功能进入短暂的抑制期， 而过度应激产生的病理反应不仅影响手术效果， 还对机体免疫及认知功能恢复造成明显影响[3]。故为减轻全麻手术患者应激反应， 促进认知功能恢复， 本研究在丙泊酚复合瑞芬太尼全麻手术患者围手术期实施综合护理。现将结果示下。

1 资料与方法

1. 1 一般资料 选取2015年5月～2016年5月本院112例行全麻手术的患者， 随机分为对照组和研究组， 各56例。所有患者均对本研究知情， 且无对所用药物不耐受及严重功能损伤者。对照组男34例， 女22例；年龄32～68岁， 平均年龄（50.6±5.8）岁。研究组男32例， 女例24例；年龄32～68岁， 平均年龄（51.4±5.5）岁。两组患者一般资料比较差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。

1. 2 方法 两组患者均采用丙泊酚复合瑞芬太尼进行麻醉。对照组在围手术期进行常规护理， 如帮助患者做好术前准备、术中密切监测生命指标、术后指导患者正确卧位等。研究组在常规护理基础上实施综合护理， 措施如下：①术前护理。采用多种方式进行心理疏导及健康教育， 并进行合理饮食调理。②术中护理。严格控制室温及湿度， 并进行适量补液， 及时关注医生患者情况， 以便及时处理。③术后护理。采用多种方式改善患者心理状态， 转移注意力， 减轻伤口疼痛；保障各导管通畅、清洁；密切注意伤口愈合情况， 对常见并发症进行预防护理；进行饮食调理、早期运动指导。

1. 3 观察指标及评价标准 对比分析两组应激反应程度及认知功能恢?颓榭觥S?激反应程度评定：根据氧化应激指标LPO水平进行评估， 应激指标水平越高则应激反应程度越深。认知功能评定：应用MMSE[4]评估患者的认知功能， 共30分， 分数越高则恢复越好。

1. 4 统计学方法 采用SPSS20.0统计学软件对数据进行统计分析。计量资料以均数± 标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2 检验。P

2 结果

2. 1 应激反应 对照组术后LPO水平明显高于研究组， 差异有统计学意义（P

2. 2 认知功能 对照组术前MMSE评分为（28.5±1.4）分， 研究组为（28.4±1.5）分， 两组术前MMSE评分对比差异无统计学意义（t=0.365， P>0.05）。术后1 d及3 d， 对照组MMSE评分分别为（24.4±1.5）分和（26.4±1.3）分， 低于研究组的（26.2±1.3）分和（27.6±1.1）分， 差异有统计学意义（t=7.540、6.152， P

3 讨论

LPO为氧化应激指标， 机体过度应激将导致LPO升高， 可对细胞及细胞膜的功能和结构造成多种损伤， 直接导致大脑神经功能损伤， 同时引起多种血管功能损伤， 促使脑供血不足而导致损伤[5， 6]。

第7篇：人工智能技术的影响范文

【关键词】电气自动化；人工智能技术

中图分类号：F407文献标识码： A

0.引言

随着社会不断的发展进步，对于生产力的要求也相应的有所提高，而提高生产力最有效的办法就是将科学技术运用到生产当中。如果将人工智能技术运用到企业生产过程中，不仅可以提高生产效率，而且可以减少生产成本，所以，许多企业对人工智能技术产生了浓厚的兴趣。作为一门实践应用性学科，电气自动化的主要任务是就是针对电气系统进行研究，从而促进生产力的发展。在现代生产力的发展过程中，电气自动化发挥了非常重要的作用，所以必须要注重对其的研究与创新。将人工智能技术运用到电气控制系统中，是电气自动化领域的一项重大的改革创新之举。在电气自动化领域中运用人工智能技术，不仅可以减少安全事故的发生，而且可以有效的提高工作效率，从而促进企业的发展。本文通过分析当前人工智能技术的发展状况，结合其自身特点，研究人工智能技术在电气控制系统中的运用。

1.人工智能技术的内容及特点

对于人工智能技术而言，其不仅包括对人类智能相关理论的探索，还包括在此基础上对人类智能相关理论的进一步深入研究，如模拟、延伸和拓展等。人工智能技术是计算机技术的一个重要组成部分，对人工智能技术进行研究，不仅可以对人类智能出现的相关理论进行探讨，还可以在此基础上进行相应的模拟研究，将生产过程智能化。人工智能化技术涉及到多门学科，例如心理学和逻辑学等等，但是，作为人工智能技术的基础，计算机科学对其有着十分重要的影响。一般而言，人工智能技术的相关研究主要针对一些复杂问题，并希望这些复杂的工作是由智能机器来完成的。作为一种非常精密的机器，人脑的思考是可以被模仿的，例如智能机的编程过程便是如此。因此，大部分企业都采用了模拟人脑的方法来实现自动化。

人工智能技术最突出段特点就是与人一样，能够完成复杂的脑力劳动，可以自动采集信息并作出相应的处理。人工智能机拥有精确的计算能力，如果在电气自动化控制中运用人工智能机，不仅可以优化生产和交换等过程，而且可以将生产过程自动化，这样就可以让企业缩减成本，同时，还能提高生产效率。所以，为了优化产业结构，应该在电气自动化控制行业运用人工智能技术。

2.人工智能技术在电气自动化控制行业中运用的现状

（1）在完善电气设备设计的过程中,不仅设计到相关的电路和电磁场理论知识,而且还要求设计人员拥有相关的实践经验。在传统的设计方法中，普遍采取手工设计的方式，这种方式主要依赖于以往的设计经验，所以难以选出最佳的设计方案。但是，社会经济的发展使得计算机技术有了很大的提高，这就改变了电气产品的设计方式，让手工设计开始向计算机设计转变，这对于电气产品而言，很大程度的缩短了其研发周期。在电气自动化控制中，运用人工智能技术可以促进CAD技术的发展，从而提高了产品设计的总有效率，同时确保了产品的质量。

（2）实现智能控制功能。首先，要采集并整理数据，这就需要实时采集所有的开关量以及模拟量，在进行处理和储存的过程当中，应该根据需要来进行；其次，实现监视和事件报警功能。在进行实时智能监视的过程中，需要根据各种主要设备的模拟量数值和开关量状态来进行，一旦发现事故报警越限和状态变化事件报警情况，就会出现事故处理提示和自动处理功能，从而实现语音、电话和图像等报警功能；然后，实现操作控制功能。通过键盘或鼠标就能实现对断路器及电动隔离开关的控制、励磁电流的调整。运行人员可按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作。另外，为了能够与值班管理相互适应，系统还应该限制运行人员的操作权限。最后，实现故障录波功能，例如波形捕捉、开关量的变位和顺序记录等功能。

3.电气自动化控制中人工智能技术的应用

3.1 在电气设备中运用人工智能技术

根据实践经验发现，在电气自动化化领域中，要想让电气化系统运行正常不是一项简单的工作，这其中涉及的知识面非常广泛，因此，必须任用高素质人才控制电气化系统的运行。除此之外，任用控制电气化系统运行人员时，还必须选择责任心强的工作人员，只有这样才能在最大程度上保证设备可以正常运行。但是，如果选择人工智能技术来控制电气化系统的运行，只要通过编写程序并进行相关的网络操作，就可以很好完成这项工作，让电气设备无需人为干涉，就可以自动运作，这样不仅可以为企业节省人力资源的成本，而且可以更加完美的完成工作。

3.2 在电气控制过程中运用人工智能技术

在电气领域中，电气控制有着举足轻重的的作用，如果可以将电气控制的过程全面自动化，不仅可以帮助企业提高生产效率，缩减资金投入，而且可以为企业节省人力资源成本。在电气自动化领域中运用人工智能技术，其最突出的体现除了神经网络控制和模糊控制之外，还有专家系统控制。

3.3 在平常操作中运用人工智能技术

在我们的日常生活中，常常会遇到与电气行业相关的问题，因此，我们应该通过改进传统的操作方法，让电气系统的操作更加简单有效，使其能够更好的在我们日常生活中发挥作用。只要将人工智能技术运用到电气系统操作过程中，就能够化繁为简，这样就可以在任何地点通过电脑控制完成相关操作，达到远程控制的目的。除此之外，通过对界面进行优化设计，对信息进行分类保存，这样以后需要查询时就可以迅速准确的找到想要的信息。不仅如此，通过运用人工智能技术，还可以自动生成报表，这不仅可以为企业节省时间和人力资源成本，还可以提高工作效率。

3.4 在电气事故和故障诊断过程中运用人工智能技术

在电气事故和故障诊断过程中运用人工智能技术，主要是通过模糊理论、神经网络以及专家系统进行诊断，这是非十分有效的一种方法。由于电气行业自身的特点，常常会有电气事故和故障发生，如果不能及时的发现电气事故和故障发生的原因，将会为企业带来重大的损失。传统的事故和故障诊断方式不仅复杂，而且其诊断的准确率较低。例如传统方式诊断变压器故障时，首先要收集变压器油液中排出的废气，然后对其进行分析，最后才能根据分析结果判断导致故障的原因。这种方法不仅耗时长，效率低，需要经过很长时间才能得出诊断结果，而且不能确保得出准确的诊断结果。与此同时，在排除故障时，传统的方法也不简单。所以，必须对传统的故障诊断方法进行改进，这样才能减少故障带来的损失，如果在电气事故和故障诊断中运用人工智能技术，就可以很好的解决这个问题，不仅如此，这种诊断方法的准确率也更高，且排除故障的效率同样更高。

4.结束语

综上所述，在电气自动化控制中运用人工智能技术，不仅可以将电气控制的过程全面自动化，帮助企业提高生产效率，而且可以为企业节省人力资源成本和资金投入，对于电气自动化领域的发展有着重大意义。

【参考文献】

[1]翟辉.人工智能在电气自动化控制中应用[J].科技创新导报，2011(27).

[2]胡蝶.人工智能在电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2012(27).

第8篇：人工智能技术的影响范文

关键词：人工智能技术；电气自动化控制；应用

中图分类号：F470.6 文献标识码：A 文章编号：

引言

随着高科技渗透到社会生活的方方面面，给人们的生活及生产带来极大的快捷与方便。人工智能技术作为现代高科技的产物之一，目前已为很多人所熟知，并且出现在很多的生活及生产领域，其中人工智能技术在电气自动化过程中的有效运用就是一个很好的事例，并且由于人工智能技术的应用，大大减少电气自动化运营的成本，提高电气自动化的运作效率.

一、人工智能技术内涵及特点

1、人工智能技术内涵

人工智能技术是指探索人类智能的有关理论，且以此为依据对它进行模拟、延伸及拓展的一项方法与技术。它是计算机技术的一个组成部分，主要是了解人类智能出现的本质并对它进行模拟，以实现智能机的生产。人工智能技术的主要研究领域有机器人和专家系统等。人工智能化技术跨越很多学科，例如心理学和逻辑学以及语言学等，但是计算机科学是人工智能技术的重要基础。一般情况下，人工智能技术研究的均为一些复杂问题，并力求通过智能机器来完成这些复杂的工作。人的大脑是最精密的机器，但人脑的思考过程也可以被模仿，事实上智能机在编程过程中就是对人脑进行模仿，并对搜集的信息进行研究，从而实现回馈。所以，模拟人脑已成为大多数行业实现自动化的一个手段。

2、人工智能技术特点

人工智能技术是计算机领域的一个分支，是随着计算机技术的发展而产生的，它的突出特点就是可以代替人类复杂的脑力劳动，运用计算机编程解决一些诸如信息收集、识别信息资料或者图形文字等，然后根据分析，做出相应的处理方案。在电气自动化中应用此技术可以很好的提高电气系统计算的精确率，从而促进系统与设备运作的效率，此外还可以极大降低人力资源成本，很好的提高企业的经济效益。电气化领域人工智能技术的应用主要表现为人工智能控制器，下面将重点阐述一下该控制器的具体运作过程。

二、人工智能控制的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器，例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：

(1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如。参数变化，非线性时，往往不知道)。

(2)通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。

(3)它们比古典控制器的调节容易。

(4)在没有必须专业知识时，通过响应数据也能设计它们。

(5)运用语言和响应信息可能设计它们。

(6)它们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。

(7)它们对新数据或新信息具有很好的适应性。

(8)它们能解决常规方法不能解决的问题。

(9)它们具有很好的抗噪声干扰能力。

(10)它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。

(11)它们很容易扩展和修改。

三、人工智能技术在电气自动化行业中的应用

1、人工智能技术在电气设备中的应用

通过实践我们发现，在电气自动化化行业里，电气化系统的正常运行是一个非常繁琐的问题，其牵扯到很多领域和学科的知识，所以，需要高素质的人才才能够驾驭得了。同时，他们一定要具有较强的责任感，来保障设备能够正常运行。然而，经过程序编写和网络操作，人工智能技术就成为一种很好的能够代替人脑劳动的技术，它能令电气设备实现自动化，这大大减少了劳务所需要的资金，同时也极大地提升了工作速度和精准度。

2、电气控制过程中人工智能技术的有效运用

电气控制过程在整个电气领域中具有至关重要的作用，如果可以实现自动化，就可以很好的提高工作的效率，降低工作的成本，节省人力资源，其中，神经网络的控制、模糊控制与专家系统的有效控制是人工智能技术在电气自动化领域中应用的主要表现，下面，我将以模糊控制为例，阐述一下人工智能技术是如何在电气化领域中运作的。为将此问题有效阐述，首先我们要区分好直流传动与交流传动问题，因为模糊控制主要是通过直流与交流传动在电气传动中发挥作用的。模糊逻辑控制在电气的直流传动控制中包括Sugeno及Mamdani。在具体的应用过程中，Mamdani主要是用来做调速控制用的，至于Sugeno则具体来说Mamdani的一个例外。至于在交流传动中的应用问题，则主要是通过用模糊的控制器来取代一些常规的调控速度的控制器来发挥作用的。

3、人工智能技术在平常操作中的应用

电气行业与我们平常的生活和学习有密切联系，所以，将以前繁琐的操作进行简化，提升电气系统的操作效率是很有必要的。在平常的电气系统操作过程中应用人工智能技术，便能够使复杂的操作程序变得简单，在家中利用电脑就可以完成有关操作，从而实现远程遥控。不仅如此，我们还可以简化界面，将有些重要的信息及时进行保存与处理，便于以后的查询和使用。除此以外，利用人工智能技术还能够自动生成报表，这节省了很多时间，提高了工作效率。

4、人工智能技术在事故和故障诊断中的应用

模糊理论、神经网络与专家系统是人工智能故障诊断技术的主要构成部分，其在电气事故以及故障的诊断中非常重要。受多方面原因的影响，电气行业时常会有故障问题产生，假如对故障诊断不正确或者不及时，引起的损失将会是非常巨大的。以前的故障诊断方式是非常复杂的，并且准确性不是很高。例如，就变压器而言，以前常用的故障诊断方式是先将变压器油里分解出来的气体收集起来，之后再对收集的气体进行分析，以判断是不是存在故障。此种方法不仅浪费时间，而且浪费精力，并且需等待很长时间才会有结果，还会出现诊断不正确的情况。此外，传统的故障解决方法亦很复杂。因此，效率低下的传统故障诊断与解决方式所带来的损失是不可小视的。而将模糊理论、神经网络与专家系统有效地结合起来，就可以将上述问题有效解决，同时，还能够提高故障诊断的准确程度，并且判断和解决故障的效率也会有所提高。

5、人工智能技术可以简化电气自动化的控制流程

电气自动化领域的操作流程非常的繁琐，对于操作的步骤要求也非常严格，一旦出现细微的操作问题，则可能引起严重的机器故障发生，并造成无法估量的损失。如何保证电气设备能够有效稳定的运作，并在控制过程中尽量实现操作的简单化、程序化是每个研究人员关心的难题。人工智能技术的出现与发展有效的解决了这个难题，通过对日常资料的储存与分析，可以在机器发生事故时采取有效及时的措施，最大程度上保证社会的和谐发展。此外，人工智能技术通过对电气设备的远端操控，实现了控制流程的简单化、程序化，方便技术人员对电气设备进行定期的检查与维修，节约时间的同时，也降低运行成本。

结束语

计算机技术的发展促进了人工智能技术的不断创新与发展，这项技术已经在社会各个领域中起到了极大的作用,方便了人们的生活，并不断促进社会进步。电气自动化控制行业与居民的安定生活、社会的和谐发展息息相关，因此更应大力发展人工智能技术。

参考文献

[1]胡碟．人工智能在电气自动化控制中的应用［J］．中小企业管理与科技，2010.

第9篇：人工智能技术的影响范文

摘要

人工智能时代，网络空间安全威胁全面泛化，如何利用人工智能思想和技术应对各类安全威胁，是国内外产业界共同努力的方向。本报告从风险演进和技术逻辑的角度，将网络空间安全分为网络系统安全、网络内容安全和物理网络系统安全三大领域；在此基础上，本报告借鉴 Gartner 公司的 ASA 自适应安全架构模型，从预测、防御、检测、响应四个维度，提出人工智能技术在网络空间安全领域的具体应用模式。与此同时，本报告结合国内外企业最佳实践，详细阐释人工智能赋能网络空间安全（AI+安全）的最新进展。最后，本报告提出，人工智能安全将成为人工智能产业发展最大蓝海，人工智能的本体安全决定安全应用的发展进程，「人工+「智能将长期主导安全实践，人工智能技术路线丰富将改善安全困境，网络空间安全将驱动人工智能国际合作。

目 录

第一章 人工智能技术的发展沿革

(一) 人工智能技术的关键阶段

(二) 人工智能技术的驱动因素

(三) 人工智能技术的典型代表

(四) 人工智能技术的广泛应用

第二章 网络空间安全的内涵与态势

(一) 网络空间安全的内涵

(二) 人工智能时代网络空间安全发展态势

1、网络空间安全威胁趋向智能2、网络空间安全边界开放扩张3、网络空间安全人力面临不足4、网络空间安全防御趋向主动

第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式

(一) AI+安全的应用优势

(二) AI+安全的产业格局

(三) AI+安全的实现模式

1、人工智能应用于网络系统安全2、人工智能应用于网络内容安全3、人工智能应用于物理网络系统安全

第四章 人工智能在网络空间安全领域的应用案例

网络系统安全篇

（一）病毒及恶意代码检测与防御

（二）网络入侵检测与防御

第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式

人工智能技术日趋成熟，人工智能在网络空间安全领域的应用（简称 AI+安全）不仅能够全面提高网络空间各类威胁的响应和应对速度，而且能够全面提高风险防范的预见性和准确性。因此，人工智能技术已经被全面应用于网络空间安全领域，在应对智能时代人类各类安全难题中发挥着巨大潜力。

（一）AI+安全的应用优势

人们应对和解决安全威胁，从感知和意识到不安全的状态开始，通过经验知识加以分析，针对威胁形态做出决策，选择最优的行动脱离不安全状态。类人的人工智能，正是令机器学会从认识物理世界到自主决策的过程，其内在逻辑是通过数据输入理解世界，或通过传感器感知环境，然后运用模式识别实现数据的分类、聚类、回归等分析，并据此做出最优的决策推荐。

当人工智能运用到安全领域，机器自动化和机器学习技术能有效且高效地帮助人类预测、感知和识别安全风险，快速检测定位危险来源，分析安全问题产生的原因和危害方式，综合智慧大脑的知识库判断并选择最优策略，采取缓解措施或抵抗威胁，甚至提供进一步缓解和修复的建议。这个过程不仅将人们从繁重、耗时、复杂的任务中解放出来，且面对不断变化的风险环境、异常的攻击威胁形态比人更快、更准确，综合分析的灵活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行动逻辑与安全防护的逻辑从本质上是自洽的，网络空间安全天然是人工智能技术大显身手的领域。

（1）基于大数据分析的高效威胁识别：大数据为机器学习和深度学习算法提供源源动能，使人工智能保持良好的自我学习能力，升级的安全分析引擎，具有动态适应各种不确定环境的能力，有助于更好地针对大量模糊、非线性、异构数据做出因地制宜的聚合、分类、序列化等分析处理，甚至实现了对行为及动因的分析，大幅提升检测、识别已知和未知网络空间安全威胁的效率，升级精准度和自动化程度。

（2）基于深度学习的精准关联分析：人工智能的深度学习算法在发掘海量数据中的复杂关联方面表现突出，擅长综合定量分析相关安全性，有助于全面感知内外部安全威胁。人工智能技术对各种网络安全要素和百千级维度的安全风险数据进行归并融合、关联分析，再经过深度学习的综合理解、评估后对安全威胁的发展趋势做出预测，还能够自主设立安全基线达到精细度量网络安全性的效果，从而构建立体、动态、精准和自适应的网络安全威胁态势感知体系。

（3）基于自主优化的快速应急响应：人工智能展现出强大的学习、思考和进化能力，能够从容应对未知、变化、激增的攻击行为，并结合当前威胁情报和现有安全策略形成适应性极高的安全智慧，主动快速选择调整安全防护策略，并付诸实施，最终帮助构建全面感知、适应协同、智能防护、优化演进的主动安全防御体系。

（4）基于进化赋能的良善广域治理：随着网络空间内涵外延的不断扩展，人类面临的安全威胁无论从数量、来源、形态、程度和修复性上都在超出原本行之有效的分工和应对能力，有可能处于失控边缘，人工智能对人的最高智慧的极限探索，也将拓展网络治理的理念和方式，实现安全治理的突破性创新。人工智能不仅能解决当下的安全难题，而通过在安全场景的深化应用和检验，发现人工智能的缺陷和不足，为下一阶段的人工智能发展和应用奠定基础，指明方向，推动人工智能技术的持续变革及其更广域的赋能。

（二）AI+安全的产业格局

人工智能以其独特的优势正在各类安全场景中形成多种多样的解决方案。从可观察的市场指标来看，近几年来人工智能安全市场迅速成长， 公司在 2018 年的研究表明，在网络安全中人工智能应用场景增多，同时地域覆盖范围扩大，将进一步扩大技术在安全领域的应用，因此人工智能技术在安全市场内将快速发展，预计到 2024 年，可用在安全中的人工智能技术市场规模将超过 350 亿美元，在 2017-2024 年之间年复合增长率（CAGR）可达 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市场中人工智能》报告则认为，2016 年 AI 安全市场规模就已达 29.9 亿美元、2017 年更是达到 39.2 亿美元，预测在 2025 年将达到 348.1 亿美元，年复合增长率为 31.38%。而爱尔兰的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了专门的市场研究报告，认为到 2023 年人工智能在安全领域应用的市场规模将达 182 亿美元，年复合增长率为 34.5%。由于机器学习对付网络犯罪较为有效，因此机器学习作为单一技术将占领最大的一块市场，到 2023 年其市场规模预计可达 60 亿美元。

除了传统安全公司致力于人工智能安全，大型互联网企业也在积极开展人工智能安全实践，如 Google、Facebook、Amazon、腾讯、阿里巴巴等均在围绕自身业务积极布局人工智能安全应用。

（三）AI+安全的实现模式

人工智能是以计算机科学为基础的综合交叉学科，涉及技术领域众多、应用范畴广泛，其知识、技术体系实际与整个科学体系的演化和发展密切相关。因此，如何根据各类场景安全需求的变化，进行 AI 技术的系统化配置尤为关键。

本报告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自适应安全架构（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）来分析安全场景中人工智能技术的应用需求，此架构重在持续监控和行为分析，统合安全中预测、防御、检测、响应四层面，直观的采用四象限图来进行安全建模。其中「预测指检测安全威胁行动的能力；「防御表示现有预防攻击的产品和流程；「检测用以发现、监测、确认及遏制攻击行为的手段；「响应用来描述调查、修复问题的能力。

本报告将 AI+安全的实现模式按照阶段进行分类和总结，识别各领域的外在和潜在的安全需求，采用 ASA 分析应用场景的安全需求及技术要求，结合算法和模型的多维度分析， 寻找 AI+安全实现模式与适应条件，揭示技术如何响应和满足安全需求，促进业务系统实现持续的自我进化、自我调整，最终动态适应网络空间不断变化的各类安全威胁。

1、人工智能应用于网络系统安全

人工智能技术较早应用于网络系统安全领域，从机器学习、专家系统以及过程自动化等到如今的深度学习，越来越多的人工智能技术被证实能有效增强网络系统安全防御：

机器学习 (ML， Machine Learning):在安全中使用机器学习技术可增强系统的预测能力，动态防御攻击，提升安全事件响应能力。专家系统（ES， Expert System）：可用于安全事件发生时为人提供决策辅助或部分自主决策。过程自动化 (AT， Automation )：在安全领域中应用较为普遍，代替或协助人类进行检测或修复，尤其是安全事件的审计、取证，有不可替代的作用。深度学习（DL， Deep Learning）：在安全领域中应用非常广泛，如探测与防御、威胁情报感知，结合其他技术的发展取得极高的成就。

如图 3 所示，通过分析人工智能技术应用于网络系统安全，在四个层面均可有效提升安全效能：

预测：基于无监督学习、可持续训练的机器学习技术，可以提前研判网络威胁，用专家系统、机器学习和过程自动化技术来进行风险评估并建立安全基线，可以让系统固若金汤。

防御：发现系统潜在风险或漏洞后，可采用过程自动化技术进行加固。安全事件发生时，机器学习还能通过模拟来诱导攻击者，保护更有价值的数字资产，避免系统遭受攻击。

检测：组合机器学习、专家系统等工具连续监控流量，可以识别攻击模式，实现实时、无人参与的网络分析，洞察系统的安全态势，动态灵活调整系统安全策略，让系统适应不断变化的安全环境。

响应：系统可及时将威胁分析和分类，实现自动或有人介入响应，为后续恢复正常并审计事件提供帮助和指引。

因此人工智能技术应用于网络系统安全，正在改变当前安全态势，可让系统弹性应对日益细化的网络攻击。在安全领域使用人工智能技术也会带来一些新问题，不仅有人工智能技术用于网络攻击等伴生问题，还有如隐私保护等道德伦理问题，因此还需要多种措施保证其合理应用。总而言之，利用机器的智慧和力量来支持和保障网络系统安全行之有效。

2、人工智能应用于网络内容安全

人工智能技术可被应用于网络内容安全领域，参与网络文本内容检测与分类、视频和图片内容识别、语音内容检测等事务，切实高效地协助人类进行内容分类和管理。面对包括视频、图片、文字等实时海量的信息内容，人工方式开展网络内容治理已经捉襟见肘，人工智能技术在网络内容治理层面已然不可替代。

在网络内容安全领域所应用的人工智能技术如下：

自然语言处理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、语音等人类创造的内容，在内容安全领域不可或缺。图像处理（IP， Image Processing）：对图像进行分析，进行内容的识别和分类，在内容安全中常用于不良信息处理。视频分析技术 (VA， Video Analysis)：对目标行为的视频进行分析，识别出视频中活动的目标及相应的内涵，用于不良信息识别。

如图 4 所示，通过分析人工智能技术应用于网络内容安全，在四个层面均可有效提升安全效能：

预防阶段：内容安全最重要的是合规性，由于各领域的监管法律/政策的侧重点不同而有所区别且动态变化。在预防阶段，可使用深度学习和自然语言处理进行相关法律法规条文的理解和解读，并设定内容安全基线，再由深度学习工具进行场景预测和风险评估，并及时将结果向网络内容管理人员报告。

防御阶段：应用深度学习等工具可完善系统，防范潜在安全事件的发生。

检测阶段：自然语言、图像、视频分析等智能工具能快速识别内容，动态比对安全基线，及时将分析结果交付给人类伙伴进行后续处置，除此之外，基于内容分析的情感人工智能也已逐步应用于舆情预警，取得不俗成果。

响应阶段：在后续调查或留存审计资料阶段，过程自动化同样不可或缺。

3、人工智能应用于物理网络系统安全

随着物联网、工业互联网、5G 等技术的成熟，网络空间发生深刻变化，人、物、物理空间通过各类系统实现无缝连接，由于涉及的领域众多同时接入的设备数量巨大，传感器网络所产生的数据可能是高频低密度数据，人工已经难以应对，采用人工智能势在必行。但由于应用场景极为复杂多样，可供应用的人工智能技术将更加广泛，并会驱动人工智能技术自身新发展。

情绪识别（ER， Emotion Recognition）：不仅可用图像处理或音频数据获得人类的情绪状态，还可以通过文本分析、心率、脑电波等方式感知人类的情绪状态，在物理网络中将应用较为普遍，通过识别人类的情绪状态从而可与周边环境的互动更为安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通过软件来沟通物理系统与数字世界。生物特征识别 (BO， Biometrics)：可通过获取和分析人体的生理和行为特征来实现人类唯一身份的智能和自动鉴别，包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等技术。虚拟 (VA， Virtual Agents)：这类具有人类行为和思考特征的智能程序，协助人类识别安全风险因素，让人类在物理网络世界中更安全。