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常见的人工智能技术范文1
关键词：计算机；人工智能；电气自动化控制
在人工智能技术发展的前提下，为新时代的生产创新提供了基础，将人工智能运用于电气自动化控制中，有利于矿山在开采过程中更加科学与合理，在提升工作效率的同时有利于保持工作水准的稳定。因此深入研究人工智能对电气自动化控制的影响有利于促进社会生产的升级与发展，最终加快我国各行各业与电气自动化控制的融合，为我国智能化社会生产提供有力条件。
1计算机人工智能技术特点与发展现状
1.1计算机人工智能技术的特点
（1）参数调整便捷。计算机与人工智能技术的机器操作对比传统的控制器，主要的特征是操作更加简单，更容易学习，同时对于机器的参数具有相关的资料进行解释，对于各个参数之间的关系可以通过一体化的参数模型清晰可见，在调整参数时，能够清晰了解对于机器操作的影响以及对于其他参数的影响。降低了实际工作中的操作难度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性较高。对比传统的控制器，人工智能的控制器能够根据自动化的模型，对于数据的输入进行高效的计算与分析，使得工作人员在实际操作过程中，控制更加灵活,产品的规范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的体验感不断提升[1]。（3）计算分析能力突出。对比传统的矿山自动化控制器，计算器人工智能技术能够在较短的时间内建立自动化模型，对于参数的变化，其他相关联数值能够迅速被更新，有效提升了自动化控制水平，为电气自动化的发展提供了较高的促进作用。（4）操作简便。计算机技术的发展促进了信息处理与数理处理的速度，能够降低操作的难度使得普通的工作人员在工作过程中能够充分发挥机器自动化的作用，降低对于相关的专家的依赖程度，只有工作效率不断提升，才能为电气自动化控制进一步发展提供了有利条件。
1.2计算机人工智能技术的意义
人工智能技术的含义是利用互联网技术发展的新技术，借助互联网技术与其他计算机知识降低重复性的工作，降低人力成本同时提升工作效率的技术[2]。计算机技术与人工智能技术的区别是计算机技术需要人为操作才能发挥其自身的技术，而人工智能可以独立自主的完成部分工作，人工智能技术对于未来社会的发展与进步提供了基础。
1.3计算机人工智能技术的应用现状
人工智能技术的功能强大能够包含多个处理器，并且针对不同的处理器提供不同的开发策略。在传统的电气控制系统中，其控制器一般情况下只能包含较少的处理器，所以处理控制器的功能受到限制。而人工智能的处理器丰富，最常见的包括模糊处理器、神经处理器等。正是由于人工智能的多处理器共同运行的优势，从而改变了传统的由于处理器问题影响行业发展运转质量的现状。例如在电力行业中，变压器的性能指标与发电器的性能指标，随着计算机人工智能的不断发展，电力系统处理器的容量不断的扩大，电网中需要的电气设备与种类也变得更加丰富，这是人工智能在其中发挥了重要的作用，人工智能技术不仅运用在矿山的开采中，同时涉及到我国的各行各业，例如医疗、航空、电力等。这些行业的系统运行较为复杂，从前期的智能化设备的设计到后期的生产使用与反馈，每个环节都需要结合调整改进与升级，保障各行业在使用人工智能技术的同时，行业发展更加迅速。
2计算机与人工智能技术在电气自动化控制中的主要功能分析
2.1数据采集与处理功能
计算机与人工智能技术使得工作人员在实际工作中只需要掌握对电气自动化控制面板的操作，工作人员不需要通过脑力开展大量的分析与计算，只需要对人工智能采集的数据进行及时的观察与搜集即可，最终实现电气自动化设备的进一步发展。
2.2系统的实时监控与警报功能
在电气设备制造过程中，一般缺乏对于生产的实时监控，导致安全事故的发生时无法总结其他的问题，既为后期避免类似的问题提供参考依据，同时对于即将发生的异常问题，也无法触发警报，因此需要对安全隐患进行及时的排查。而计算机人工智能技术的主要特点之一就是开展实时监控与警报功能，在生产过程中开展对于设备的实时监控，在发生异常情况时，能够及时发出警报，通知工作人员对于电气设备进一步运维与检修，降低事故发生的概率。而对于没有及时控制的事故，人工智能系统也能记录事故发生的数据变化，为后期避免同类问题提供数据支持，为后期的生产升级提高基础。
2.3操作系统控制功能
传统的机械控制台操作主要是依靠工作人员在控制台的值班，轮流查看相关数据的情况。而人工智能技术主要借助计算机通过智能设备操作，不仅可以远程操作而且可以对操作的人员实现不限区域、不限人员数量的操作，降低传统电力控制台对于操作人员的人数限制、位置限制等，为电气设备自动化发展贡献重要的技术。
3.1计算机与人工智能技术在矿山电气自动化运用中的优势
计算机与人工智能应用为矿山的开采带来了较大的技术升级。其主要的优势包括了以下几个方面，其一是人工智能技术的控制台可以借助编程语言，根据实际工作内容设置相关的控制台，在实际操作过程中能够快速索引到相关的信息与数据，对参数进行及时的调整；其二是能够对相关的操作与作业现场进行实时的监控，监控的内容与范围不断扩大，同时监控的开展不会受到天气与人员的影响，抗干扰能力突出；其三是人工智能技术可以结合其自身的技术特点能够开启更加优质的控制模式同时降低人力物力的损失。最后体现在对设备异常模式的控制，能在机器产生异常时及时出现报警与调整的模式，提升稳定性同时能够协调人工智能的一致性。
3.2优化电气设备的设计
矿山的开采需要随着社会经济的发展而不断扩大，在矿山开采过程中借助电气设备能够高效的完成开采工作，满足社会生产的需求。而现代化的开采设备需求对于矿山的开采具有重要意义。利用计算机和人工智能技术对于矿山开采的设备进行了设计优化升级，其中包括了从电子科学、机械设计等内容，而在设备的设计过程中，必须要缩短设计周期，抢占市场份额，将设计的成果投入到实际的矿山开采过程中。需要注意的另一个重点是由于开采设备设计到矿山开采的整体工作链条较长同时研发难度较大，但在技术研发过程中不能为了研发速度而忽视了对于技术优化的高标准，降低对于人工的依赖，减少人力资源的投入，有利于人工智能技术能够集中力量优化设计，参数设置根据实际工作需要设计更加合理，提高数据准确性的同时提升的产品的性能。
3.3加强电气系统运行的智能控制
智能化的机械设备能够有效提高矿山生产的效率，先进的矿山开采效率与质量是现代矿产企业竞争力的重要来源，因此现代矿产企业想要保持竞争力，则必须使用将计算机人工智能技术与机械技术相互融合的电气系统。在传统设备控制器的基础上，结合人工智能，工业生产中的数据处理与信息决策使用人工智能技术，提升人工智能技术对矿山开采的进一步发展。再通过人工智能技术做出相关开采的指令，实时掌握开采的情况与电气设备的运行情况，一方面提升了矿山开采的效率，另一方面人工智能系统降低了大量重复性的工作内容，为人力资源的整合做出了重要贡献。最后人工智能结合了计算机运算速度较快的优势，使得系统能够短时间内对信息进行批量化处理并做出正确的决策，为矿山自动化技术的进一步发展做出贡献。
3.4提高电气设备的故障诊断效率
矿山开采的过程中依赖多个设备同时运转，且各个设备都是开采链条中不可缺少的因素，因此当某个设备发生故障则会影响到整体矿产开采的正常运转，而依靠人工和传统的控制器，故障排查工作的效率较低，不仅影响了生产安全同时也会影响企业的经济效益。在此基础上，发挥人工智能技术对于电气设备的故障诊断升级对于矿山开采具有重要的作用，一方面人工智能能够通过其专家系统与模糊理论相互结合，迅速掌握所有生产相关的实时数据，另一方面通过对系统进行智能化控制，找到故障产生的位置，对故障设备进行替换，降低设备故障对于矿山开采产生的影响，降低企业的经济效益损失。
4结语
计算机与人工智能的发展，使得传统的社会生产行业将机械技术与智能技术进一步的融合，推动了工业生产电气自动化控制，提升了工作效率与工作质量。在传统的控制器中，需要人工不断操控控制台调整机器的运行状态，同时需要定期对于机器进行检验与维修，避免机器故障影响社会生产的正常运转。人工智能的机器控制对于电气自动化的发展是更科学高效的技术。计算机人工智能技术在矿山电气自动化控制中的进一步运用，不仅能够提升对于矿山开采的实时监控水平，同时能够提高开采的效率与安全性，为矿山开采企业的发展提供了技术支持，最终为机器自动化控制应用提供了有利条件。
参考文献
[1]徐小云.人工智能技术在矿山计算机电气自动化控制系统设计中的应用研究[J].科技资讯,2020,18(09):5-6.
常见的人工智能技术范文2
关键词：人工智能;电气工程;自动化控制;应用
当前是一个科学技术时代，电气工程发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。电气工程行业要想有效实现电气自动化控制和管理，就必须充分发挥出人工智能技术的作用。人工智能的研究范围不仅涵盖了图像语言识别和自动化控制，还包括了专家系统和人工神经网络等内容。因此，电力企业必须通过合理利用人工智能技术，才能有效实现对各项机械设备的自动化控制，从而大大降低企业的人工成本，保障企业创造出更多的经济效益和社会效益。
一、人工智能简述
与传统人工控制相比较，人工智能技术最大的优势在于其能够在计算机技术辅助下，完成对机械设备的自动化控制，企业无需投入更多的人力。人工智能的基本工作原理是基于对人类大脑活动的模仿，接着设计人员利用计算机进行科学编程，确保其具备相似人类的基础思维能力和行动能力，能够完成人类派发的各种指令。伴随着时间的不断推移，越来越多的电力企业认识到人工智能在电气工程自动化领域中应用的重要性，通过科学应用人工智能技术，能够帮助电力企业完成对内部各项数据信息的实时分析处理，将问题及时反馈给控制管理人员，从而确保自动化生产过程的安全稳定性，最大限度提高电力企业生产的质量和效率，促使企业在最低成本下创造出最大的经济效益。［1］
二、电气工程自动化过程应用人工智能的主要优势
（一）利于参数的优化调节。相比较传统的控制器，通过利用人工智能技术控制有利于各项参数的科学优化调节，同时还较为简单易学，具备了良好的适应能力。合理调整人工智能的相关参数，能够最大限度提升智能函数的各项性能。此外，人工智能控制器无需专家的现场指导帮助，其能够根据计算机事先设置好的合理数据，正确运用反馈的信息与语言进行设定，此外设置好的参数能够进一步完成修改和扩展作业，具有快捷方便的特征。（二）受相关因素影响较小。电力企业在传统电气工程建设中所应用的人工控制器会受到各种不确定因素的影响，导致在工作过程中出现各种问题，不利于企业安全稳定的持续发展。而通过在电气工程自动化中应用人工智能技术，能够有效省去获取精确动态模型的步骤，适应能力较强，无需为其提供固定不变的工作环境和参数设置，总体来说受到外界的因素影响较小，能够保障各项机械设备安全可靠的运行生产。（三）自动化控制过程中产生误差小。由于在电气工程自动化中有效融合了人工智能技术，该项技术的运行不会过多受到外界因素的干扰，造成严重的运行故障问题，从而确保机器事先设置好的参数在实际操作过程中不会发生任何变动，从而有效避免了实际值与理论值出现很大偏差的问题，充分保障了电气工程自动化的高效控制管理。（四）具备良好的一致性。工作人员在应用传统控制方法时，往往要事先设计好具体的工作目标和内容，如果针对某种特定的工作对象，该种控制方法无疑具备了很好的控制效果，但是如果是要服务于其他对象，就难以保障良好的控制效果，因此，通过在电气工程自动化中应用人工智能技术能够有效使其具备控制管理的一致性，无论针对何种对象都能及时反馈出信息结果，避免外界因素对其的影响，从而不断提升产品生产的科学规范性，保障同类产品性能的高度一致。［2］（五）降低企业人力物力。成本通过在电气工程自动化控制中应用人工智能技术，能够有效减少各项电力机器设备对变压器与线路的需求，企业也无需再专门调度安排更多的工作人员对设备进行管理维护，从而最大限度降低了企业在人力和物力上的投资成本，有利于企业更好地发展。
三、人工智能在电气工程自动化中的实践应用
（一）完善电气自动化性能，提高产品质量。众所周知，人工智能技术最为显著的特征就是模拟人类大脑思维，设计人员通过将人工智能技术中的遗传算法有效融入到各项电器设备中，不仅仅能够完善优化各项产品的具体性能，还能够最大限度提升电子自动化性能，从而有效提高各项电气设备的工作质量和效率，充分保障了电气工程自动化控制过程的科学准确性。此外，人工智能技术在电气工程自动化领域的应用，能够降低企业人力成本的支出，推动我国电气工程高速稳定地发展进步。电力企业基于人工智能技术的辅助下，187页）能够将CAD应用到任何电器产品设计工作中，从而大大缩减了各种电力产品的开发设计周期，并且拓宽了CAD技术的研究应用程度，降低了设计人员的工作难度和任务量，在保障电器产品高质量的前提下，创造出更大的经济效益。（二）实现智能化控制，提高工作效率。人工智能技术所使用的智能化控制器，通过将人工智能与电气工程自动化控制有效结合在一起，能够最大化发挥出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能够科学根据下降和响应的具体时间完成对调节控制程度的合理控制，基于这种情况下，人工智能能够大大改善电气自动化控制管理的相关性能［3］，为电气工程自动化建设工作打下扎实的基础。与此同时，电力企业通过引进应用先进的智能化控制器，能够实现电气工程自动化控制相关数据的实时分析调节，无需专门安排专家技术人员在现场进行指导和监督，相关工作人员在控制室通过计算机就能够实现远程控制操作，从而有效提高自动化控制管理的工作效率。（三）改善故障诊断技术，提高诊断水平。电力企业在电力工程自动化控制过程中，会遇到各种运行故障问题。例如，常见的发电机断电、变压器过热等事故，对于这些运行故障，传统的诊断方法是通过收集相关气体样本，并对其进行科学分析判断，最终得出发生该故障的具体结论，有针对性地采取解决措施。传统故障诊断方法除了需要维护检修人员花费较多的时间与精力，电力企业还必须安排管理人员对各项设备进行实时监控，这无疑加大了企业的人力支出成本。而通过利用人工智能诊断技术，在故障诊断过程中有效融入模糊理论、专家技术以及神经网络，能够大大提高电气设备故障的诊断效率，在第一时间发现问题并解决问题，从而降低了企业在人力成本上的支出，保障企业各项电力设备安全可靠地持续运行，满足社会对于高质量电力的需求。
四、结语
综上所述，为了推动我国电气工程自动化的稳定持续发展，政府相关部门要加强与社会企业的联系与合作，共同大力推广应用人工智能技术，不断提高电气工程自动化技术水平。通过在各项机器设备中加入智能化控制器，从而有效实现各个控制环节的自动化，方便企业内部人员的管理和维护，充分保障产品生产的高质量，满足社会用户的各项需求，为国民经济发展贡献最大的力量。
作者:杨海鸥 单位:巴音郭楞职业技术学院冶金与资源学院
参考文献：
［1］朱子龙．人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨［J］．科技创新与应用，2012（17）：121－123．
常见的人工智能技术范文3
关键词： 人工智能 足球机器人 人工神经网络 智能控制
引言
足球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，涉及机器人学、计算机视觉[1]、模式识别、多智能体系统[2]、人工神经网络[3]等领域，而且它为人工智能理论研究及多种技术的集成应用提供了良好的实验平台。机器人球队与人类足球一样，它的胜负不但取决于机器人本身的性能，而且取决于比赛策略，只有将可靠的硬件与先进的策略结合才能取胜。人工智能技术在足球机器人的平台上有着重要的作用。从机器人的外观到机器人最重要的核心部分——控制、决策，都无不起着重要的作用。专家系统[4]、人工神经网络在机器人的路径规划[5]上得到充分的应用。
1.人工智能研究现状
人工智能[6-8]是一门研究人类智能机理，以及如何用计算机模拟人类智能活动的学科，该领域的研究包括机器人、语言识别[9]、图像识别、自然语言处理和专家系统等，涉及数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示[10][11]、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”[12]。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含神经网络工具箱，提供了许多Matlab函数。另外，还有多种系统工具用于开发特定领域的专家系统，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。
智能机器人是信息技术和人工智能等学科的综合试验场，可以全面检验信息技术和人工智能等各领域的成果，以及它们之间的相互关系。人工智能技术中的视觉、传感融合、行为决策、知识处理等技术，需要使无线通讯、智能控制、机电仪一体化、计算机仿真等许多关键技术有机、高效地集成统一。人们在很多领域都成功地实现了人工智能：自主规划和调度、博弈、自主控制、诊断、后勤规划、机器人技术、语言理解和问题求解等。
2.人工智能主要研究领域
人工智能的研究领域非常广泛，而且涉及的学科非常多。目前，人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在足球机器人设计、制造、控制等过程中常用的人工智能技术[13]。
2.1专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统，是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统一般具有如下基本特征：具有专家水平的专门知识；能进行有效的推理；具有获取知识的能力；具有灵活性；具有透明性；具有交互性；具有实用性；具有一定的复杂性及难度。
2.2人工神经网络
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织和非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合，以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有优点，因此将神经网络与其他方法相结合，取长补短，可以达到更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
2.3图像处理
图像处理是用计算机对图像进行分析，达到所需结果，又称影像处理。图像处理技术主要包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别三个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。数字图像处理中的模式识别技术，可以对人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西，在日常生活各方面和军事上用途较大。
3.人工智能在足球机器人中的应用
3.1基于专家系统的足球机器人规划
路径规划或避碰问题是足球机器人比赛中的一个重要环节。根据工作环境，路径规划模型可分为基于模型的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。全局路径规划的主要方法有：可视图法、自由空间法、最优控制法、栅格法、拓扑法、切线图法、神经网络法等。局部路径规划的主要方法有：人工势场法、模糊逻辑算法、神经网络法、遗传算法[14]等。机器人规划专家系统是用专家系统的结构和技术建立起来的机器人规划系统。大多数成功的专家系统都是以基于规则系统的结构来模仿人类的综合机理的。它由五部分组成：知识库、控制策略、推理机、知识获取、解释与说明。随着人工智能计算智能与进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等的提出，机器人路径规划问题得到了相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规划中的应用，机器人更加智能化，其运行路径更加逼近理想的优化要求。以动态、未知环境下的机器人路径规划为研究背景，利用遗传算法采用了基于路点坐标值的可变长染色体编码方式，构造了包含障碍物排斥子函数项的代价函数，使得路径规划中的地图信息被成功引入到了遗传操作的实现过程中。同时针对路径规划问题的具体应用，改进了交叉和变异两种遗传算子，获得了较为理想的路径搜索效率，达到了较好的移动机器人路径规划效果。
3.2人工神经网络在机器人定导航中的应用
人工神经网络是一种仿效生物神经系统的信息处理方法，其优点主要体现在它可以处理难以用模型或规则描述的过程和系统；对非线性系统具有统一的描述；有较强的信息融合能力。因此在移动机器人定位与导航方面，基于神经网络的多传感器信息融合正是利用了神经网络的这些特性，将机器人外部传感器的传感数据信息作为神经网络的输入处理对象，从而获得移动机器人自身位置与对障碍物比较精确的估计，实现移动机器人的避障与自定位。
结语
随着人工智能技术的进一步研究，足球机器人竞赛水平将不断提高。但就目前情况来看，在现有的基础上扩大应用的范围，增强应用的效果，还应主要在人工智能技术上做进一步的研究。专家系统在专家知识的总结、表述及不确定的情况下推理是目前专家系统的瓶颈所在。制造生产的多变复杂性及操作的人工经验性，使人工智能的应用受到限制。此外，一些工艺参数的定量化实现也不易。随着技术的飞速发展，人工智能技术也在进一步完善，如多种方法混合技术、多专家系统技术、机器学习方法、并行分布处理技术等。随着新型人工智能技术的出现，制造业将会更加光明，性能更加优越的足球机器人也不再遥远。
参考文献：
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常见的人工智能技术范文4
关键词：人工智能；计算机网络技术；应用探究
关于人工智能技术，通过各领域的发展与应用逐步进入人们的视线，当下人工智能已经在市场上得到充分应用，该技术带给人类社会生活以一个全新的生活体验，教会人们如何正确利用计算机网络技术处理生活中的一些事情。人工智能技术以人性化、智能化为出发点，利用计算机网络技术的智能化运算，可以帮助人们完成一些程序较为繁琐、多重复性的计算工作。例如财务会计领域中的财务数据计算工作，利用人工智能技术可以高效、准确地计算出财务数据，在很大程度上帮助财务人员减轻工作负担。生活中的人工智能系统同样给着人类社会全新的体验。于此同时，人工智能在我国工业领域、计算机网络技术领域中都已经得到了广泛的应用，并已经受到了来自社会上多个领域的好评。人工智能一直以来都在计算机网络技术领域有着颇深的造诣，它在计算机网络技术中的具体应用一直以来都受到了来自各界的关注。
1人工智能的概念
人工智能这个词汇在当今时代背景下已经成为了一个常见词汇，该技术的出现给人类社会带来的作用是显然可见的。那么什么是人工智能呢？人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是集研究开发模拟人类行为以及思考能力的一种科学技术，该技术主要以研究人类具体行为为依据，对计算机进行编程，利用计算机网络技术来实现模仿人的行为、人的思维、人的语言交流能力、人的思考问题的能力等等。新时代背景下，以计算机网络技术为基础实现的人工智能在拥有人类智慧的同时还将具备计算机网络的强大计算能力和执行能力，与人类不同的是，人工智能在使用过程中并不会出现对饮食和睡眠的需求，强大的计算机执行程序使得他们可以长时间按照计算机指令去执行重复的工作。自人工智能诞生以来，伴随着计算机网络技术的不断成熟，人工智能理念与技术都在不断进步，人工智能所应用到的领域也在不断扩大。但需要意识到的是在研究人工智能的过程中，必须始终坚着最初的发展理念，坚持以造福人类社会为研究目的，明确人工智并不是人的智能，而是利用高新技术创造出可以像人类一样思考的智能。就目前的发展而言，人工智能在自我思考这一模块还缺乏一定的理论性与创造性。相信不久之后人工智能技术将会发展的更加成熟，给人类社会的发展带来更多的便利。
2人工智能在计算机网络技术中应用的可行性分析
人工智能之所以能够被应用到计算机网络技术领域中，其根本原因在于人工智能具有高度的可行性。它自身具有的独特特点，使得其可以在运行过程中弥补计算机网络技术中存在的一些不足和缓解计算机网络技术存在的局限性问题。首先，人工智能能够从真正意义上实现对计算机网络中的一些不确定信息的高效处理，该处理模式更加符合实际情境中的根本需求，使得应用结果较为理想。一旦计算机网络系统因为一些原因系统资源发生变化时，单一依靠计算机网络技术很难找到有效的信息，进而获取到准确的信息数据。但是依靠人工智能就可以解决计算机网络技术中存在的缺陷，当系统资源发生变化时，利用人工智能可以在短时间内完成对系统资源的掌握和跟踪任务，进而获取到相关的系统数据信息，根据查询到的信息的详细程度，复原发生变化的系统资源，给客户提供更具有时效性和真实性的信息化数据。人工智能具备的另一特性是协作能力，这一能力的开发使得人工智能在信息整合处理环节将一些工作中相对其他信息较为有效的信息筛选出来，进而实现信息共享，完成信息传输工作，这将会在很大程度上提高日常工作效率。给以人类社会以更好的服务体验，这种高效的协作能力正是当今时代背景所需要的。人工智能主要以模仿人的思维能力和行为能力为创作源头，在制作过程中我们对人工智能的要求往往是非常高的，这种情况之下使得当今时代背景之下的人工智能已经具备了特别强大的学习能力与运算能力，这使得人工智能在计算机网络技术中可以得到更好的应用，在计算机网络技术中引入人工智能，可以在很大程度上提高计算机网络程序的推算能力，加强计算机网络技术中信息处理的效率。人工智能具备了强大的处理问题的能力，这一能力的出现将会给计算机网络技术的发展带来很大的促进作用。在日常网络运营过程中，要想构建一个安全的用网环境，就必须做好系统的安全防护工作。人工智能可以在实现提高网络管理工作高效性的同时，还能够有效地检测好各个网络环节中的资源应用的安全性，做好系统安全管理工作，使得计算机网络在保证安全环境的同时提高网络管理工作的工作质量，这对计算机技术有着很高的要求标准。
3人工智能在计算机网络技术中的具体应用
3.1人工智能在计算机网络安全方面的应用
3.1.1在智能防火墙中的应用目前，人工智能在计算机网络安全方面得到了很好的应用，同传统的计算机网络安全防火墙相比利用人工智能所形成的智能防火墙在网络安全维护工作方面上能够更好地发挥其智能防护作用。智能防火墙也具备着更高的安检效率。利用人工智能，我们可以在智能计算机防火墙的设置中增设智能识别技术，这一技术可以更高效率地识别出系统内部的一些数据，进而做好网络安全防护作用，防止病毒的传播。
3.1.2入侵检测的应用作用计算机网络所处的环境是一个复杂性偏高的环境，入侵检测往往是计算机网络安全防护工作的重要组成部分。之所以要提出入侵检测这一安全防护环节，其目的是为了检测一些进入网络系统的信息是否安全，营造一个安全的网络运行环境。人工智能能够强化计算机网络系统的入侵检测技术，在检测入侵的过程中，能够自动对系统内部的进行进行筛选、检测，并及时形成分析完善的入侵检测报告。
3.2人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用
3.2.1人工智能问题求解技术人工智能问题求解技术的出现可以更好地帮助计算机网络做好系统管理和评价工作，从根本上改变传统计算机网络技术中存在的一些不足，进而提高网络资源的管理效率，增强网络资源的利用率。在这一环节，智能求解技术可以帮助计算机网络技术实现自动搜索、分析、求解操作，提高计算机网络的搜索效率与搜索信息的准确度。能够从多种同类信息中筛选出更加精确的信息，进而辅助用户选择出最优解。
3.2.2专家知识库技术专家知识库技术的出现主要是利用现代化人工智能与互联网技术，将传统的计算机网络系统管理和评价经验进行数据更新化处理，并重新进行网络编码、建立全新的数据库，为了使得数据库中的知识库能够更加专业化，需要同一些经验成熟的专业进行协商，进而获取到他们的支持，一同完成健全的计算机网络系统管理及评价工作的构建工作。
常见的人工智能技术范文5
若是前两年，常见的人才流动是去Uber、Airbnb、Pinterest等几个明星公司。而现在，从股票期权的角度来说，这些公司虽然仍处于“独角兽”上市之前，但就普通级别的职位而言，财务回报的诱惑已经明显逊于前两年；如果看业务发展，除非去做新产品，否则主营业务似乎也过了疯狂增长、最能吸引人才的时刻了。
所以一个看上去颇具有代表性的人才流动变化是：回流大公司，或者选一个特定方向的初创公司。
在人工智能成为2016年年度热词的背景下，Facebook、Google、亚马逊这些大公司，并没有因为成立时间长、业务线多而在应对新的技术趋势时显得迟缓，正好相反，它们更加激进。甚至可以说，相比过去大公司通过收购、投资等方式解除初创公司带来的威胁（如Facebook收购Instagram），如今在每个公司都谈论人工智能的背景下，大公司反而具有自己的优势。
最重要的就是庞大的数据资源和分析能力。最近我去硅谷一个行业活动，前不久宣布加入Google云担任首席科学家、在此之前是斯坦福大学人工智能实验室负责人的李飞飞教授被问到为什么人工智能在当下会如此火热。她的回答是，这里面有三个因素，分别是连接一切的互联网、数据和算法。她认为Google云作为最大的数据处理平台，和人工智能结合才会创造机会，推动技术民主化。这也是她选择Google的原因。
同样的事情也发生在百度、Facebook等公司身上。去看看过去一两年的人动新闻就知道。
初创公司也扎堆尝试挑战大公司，2016年在硅谷出现了各种不同的人工智能助手，例如帮你管理日程、自动回复邮件的x.ai、和其竞争对手Clara Labs、Gluru，它们的共同特点是利用人工智能技术分析用户行为（例如邮件内容），再做出归类和下一步安排。根据硅谷技术媒体的报道，早期由于缺少数据，人工智能助手常常需要先由人工参与训练。而等待用户数据累积足够，是一个漫长的滚雪球的过程。
相比之下，有数据和成熟技术在手的大公司一旦发力就变成了平台的控制者。例如亚马逊Alexa，它在今年的电子消费展上备受关注，甚至有人认为它激活和连接了那些号称“物联网”却彼此无法发生对话的“物体”。
这当然不是说初创公司所做的事情就没有意义。如今在硅谷，与人工智能相关的另一个鲜明的观点是，越来越多的改变会发生在硅谷以外的世界。更简单地说，借着人工智能技术的普及，硅谷技术公司会一个个改变和重新定义其他行业。
以一个叫Credit Karma的公司为例，这是个一直为用户免费提供信用分数评估的网站。因为评估信用分数，用户自然需要交出自己的信用卡，这是其一；其二，最近这家公司了一个免费帮用户报税的功能，在解决报税这个普通人头疼的问题的同时，它也获得了用户的收入、资产等数据。这些数据可以用来做什么，想象空间很大。
先不说隐私问题，至少从现在看来，拥有6000万用户的Credit Karma正在改变报税的流程，也让背后的数据变得有用。同样的事情，也正在医疗、保险等行业里发生。
这些初创公司的优势在于，它们避开了和大公司在广泛意义上的数据争夺，而是选择一个细分领域，或者集中解决一个行业痛点。而且你常常会发现，号称要解决某行业痛点的初创公司的创始团队中总是有来自该行业的人。
常见的人工智能技术范文6
文章编号：1004-4914（2017）05-148-02
一、引言
互联网金融经历了过去几年的高速发展后，带给了人们新的感受。随着2016年4月12日，国务院印发《互联网金融风险专项整治工作实施方案》以来，整个行业正在进行一次“价值回归”，P2P等平台类模式正在减少，靠着拼渠道、流量和高收益的红利时代已经过去，精细化、差异化、技术化的运营和创新将是互联网金融这个阶段的主题，人工智能将在互联网金融领域发挥越来越重要的作用。
一直以来，金融领域个性化的服务都是依赖于“人”的服务。但从2016年开始，机器正在尝试取代人在财富管理服务中的位置，随之而来的是智能投顾服务。举个例子，在美国，券商、资管纷纷开始设立互联网金融平台，以互联网财富管理类的服务为主，目的是捕获更多中小投资者，在现有的证券业务体系之外培育新的增长点。贝莱德收购Future Advisor、Fiidelity与Betterment展开战略合作、Vanguard推出自己的智能投顾服务、嘉维证券与宜信合作进入中国市场开展智能投顾服务。这样的例子还有很多，这背后是传统金融机构对技术所能产生的势能的认可。国内的智能投顾玩家也很多。其中，宜信和品钛这样的在新兴市场上已经相对成熟的公司已经推出了自己的智能投顾服务。此外，还有大量早期创业公司直接以此为方向，比如弥财、钱景财富、蓝海财富等。
二、人工智能在互联网金融领域的应用情况
（一）人工智能在互联网金融领域应用的必然性
2016年以来央行、其他部委以及最高法院都了关于互联网金融的指导意见，分别是《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》、《非银行支付机构网络支付业务管理办法》以及《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》。这些政策性文件的出台，预示着这个行业在政策红利和边界较为模糊的情况下实现的业务的快速发展模式已经走到了尽头。随着后期监管文件的逐步下发，门槛的设立，要求的标准化，很多后来者已经丧失了最好的入局机会，而现有的稳健平台，则迎来了最好的发展机遇。对于互联网金融企业而言，要适应政府的监管，获得客户的支持，要取得自身的发展，只能依托于人工智能。长时间以来，人工智能在互联网金融领域的应用及重要性被频繁提及。近日，《中国互联网金融发展报告（2016）》新书在京，该《报告》执行主编、中科金财董事长朱烨东表示，未来互联网金融行业发展将逐渐走向正规、规范，移动支付的不可逆转，大数据、云计算在互联网金融的核心地位进一步加强，金融科技将成为未来互联网金融发展的主要趋势。
（二）人工智能极大提高了互联网金融的效率
作为百业之母的金融行业，与整个社会存在巨大的交织网络，沉淀了大量有用或者无用数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位。同时大量数据又是非结构化的形式存在，如客户的身份证扫描件信息，既占据宝贵的储存资源、存在重复存储浪费，又无法转成可分析数据以供分析。金融大数据的处理工作面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。
说到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互联网金融领域，有一个比AlphaGO更加强势的公司，这家公司的名字叫Kensho。这是以前高盛出来的分析师团队，把整个高盛的经验模拟，通过机器取代现在大量的人工，进行相应的投资、分析、决策。而且在信息，在互联网传播非常快的时候，他们去除掉了大量的噪声，回归到这个事情的本质。很快高盛发现了这家公司的发展速度和未来价值，直接把它私有化，直接变成第一大股东，因为发现这中间带来的差别是这个企业的核心竞争力。
Kensho公司的核心技术就是能在两分钟之内做出一份一份简明的概览，随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。而你根本就不需要去检查这些数据分析，因为这些分析是基于来自十个数据库的成千上万条数据。如果没有这些人工智能，分析师们可能要花上几天的功夫收集梳理这些数据，而等他们分析完成后，市场的行情早瞬息万变。
可见，人工智能的引入对于互联网金融领域的效率提高是呈几何式的，你很难想象也不敢相信这么一个事实：未来的投资大师们可能是一堆机器。
（三）人工智能将互联网金融带入智能金融时代
互联网金融发展至今一共经历了两个阶段：第一个阶段是网络金融，把现有的金融产品搬到互联网上，互联网上面现在卖基金、卖理财、卖信托、卖保险。第二个阶段是大数据金融阶段，通过数据重新去定义相应的金融产品和相应的金融服务。第三个阶段正在萌芽，就是人工智能+互联网金融的阶段，网络上有人称之为智能金融时代。
从目前宁波当地的互联网金融企业发展来看，目前还停留在“互联网+金融”的模式：在传统金融服务上进行叠加，将互联网式思维、互联网式管理、互联网式数据融合进传统金融服务，而这正是现在大部分互联网金融服务提供商正在做的事情。“互联网+金融”的模式也正在让金融进入“普惠金融”的阶段，通过互联网金融对传统金融机构进行补充，让更多的人平等的享受到金融服务。但是，“互联网+金融”的模式下，信息安全、投资风控、资产调节等方面问题仍然存在，一定程度上说，互联网增加了信息风险，也正是如此，摸索期的互联网金融行业才会出现P2P跑路的现象，仅2015年，宁波当地的P2P公司跑路就多达9家之多。
人工智能是大趋势，从阿尔法狗的表现以及人工智能在互联网金融领域的运用来看，互联网金融在人工智能的改造下将不再局限于“互联网+金融”，而是逐渐向“互联网+金融+大数据+人工智能”转变。人工智能起到串联起互联网、金融、大数据，实现更加智能的精确计算的作用，实现大脑一般的思考，解决“互+金”模式下的诸多痛点。
从理财顾问、征信助手、智能风控系统、防范性金融系统这四个层面来看，整个互联网金融领域正在朝着越来越“技术范儿”的方向上前进，金融智能化成为大势所趋。智能金融的机器学习功能，让产品背后的逻辑系统可以快速适应场景数据，建立合适的评分规则、决策体系，真正给现在的互联网金融带来颠覆性的变化。无论是消费金融领域还是风控层面上，互联网金融在人工智能的配合下正在呈现出无与伦比的崭新打法。这也正是阿尔法狗打败李世石之后，给金融智能化带来的全新想象。
（四）人工智能将颠覆互联网金融时代的风控体系
汇总整个互联网金融本质，其实存在两个层次风险，一是道德风险，二是经营性风险。面对2016年不断有“跑路”等负面消息萦绕的互联网金融，去伪存真或成为首要任务。一些企业资金并没有进入到实体业务，而是进入庞氏骗局，而去年出台的监管意见征求稿，监管层管理方向还是较为清晰的，希望通过资金的有效监控，将企业资金与个人用户之间的资金进行分离，规避风险。然而人力毕竟有限，不可能时刻紧盯住所有互联网金融机构，这时引入人工智能监管就十分必要。
人工智能已经在无人驾驶、图像处理、语音识别方面取得了突破性的应用，那互联网金融领域呢？李开复老师曾谈及人工智能应用的三个要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景。人工智能解决金融界问题的过程，很好的对应了这三个要素。也许，金融领域是人工智能最合适不过的颠覆场景。
在金融业务的前端，已经有不少传统银行将人工智能用于为客户定制服务，开发理财产品的应用。例如巴克莱银行和花旗银行等。国内银行中走在科技前列的招商银行，也开始试用全新的人工智能业务模式。未来人工智能和机器学习技术在金融业前端会有更多的便捷精准服务提供给客户。
那么金融应用领域的后端呢？信息安全、投资风控、资产管理等方面的问题成了新问题，对于躲在触屏手机背后的客户，缺失了央行数据的客户，银行没有办法通过一双双眼睛去看到用户是谦谦君子还是骗子流氓。这个时候，金融后端，传统金融风控手段覆盖不到和难以触及的，那么“互联网+金融”业务就要结合更广泛的互联网数据和人工智能手段，来处理更广泛的金融客户问题。
（五）人工智能技术在金融领域应用案例
Google、IBM等国际巨头公司已经将人工智能技术渗透在各种产品的方方面面，总体上看，国内金融行业也逐步开始应用人工智能技术，随着国内双创政策的推动和对人工智能产业的投资拉动，预计广泛应用节点即将到来。
1.阿里巴巴旗下的蚂蚁金服下设一个特殊的科学家团队，专门从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用，包括互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。根据蚂蚁金服公布数据，网商银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍，为支付宝的证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，使证件校核时间从1天缩小到1秒，同时提升了30%的通过率。以智能客服为例，2016年“双11”期间，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后，人工智能开始发挥作用，“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择，这里一部分是所有用户常见的问题，更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点；在交流中，则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升，在花呗等业务上，机器人问答准确率从67%提升到超过80%。
2.2015年，交通银行推出智能网点机器人，并引发了金融银行界的广泛关注。它为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，可以人机进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，它能回答客户的各种问题，缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。
3.百度教育信贷实现“秒批”。“人工智能对于金融也会产生变革性影响，可以真正做到让征信升级”。6月8日，在2016百度联盟峰会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏特别提到人工智能正在重构包括金融在内的传统产业。他特别强调，“现在百度的教育贷款，基本上是以‘秒’的时间可以决定是不是给一个人贷款。”李彦宏讲到的百度教育信贷的“秒批”，其具体的操作程序非常简单，用户想要获取百度消费信贷服务，只需在百度钱包APP“教育贷款”板块上传身份证，系统就能自动比对、确认用户身份信息，并根据信用记录判定用户所需的服务类型或额度，不仅能实现远程审批，审批时间更可缩短至“秒批”级别。秒批依靠的是百度以大数据和人工智能为基础的严谨风控体系。借助“大数据+人工智能”技术，百度风控部门为有信贷需求的群体绘制用户画像，建立信用体系，加上图像识别等人工智能技术的实际应用，构成了秒批的技术基础。
4.宁波聚元集团旗下超人贷平台自2014年上线以来，发展迅速，以高效风控、低成本控制、低坏账率享誉业内，平台注册会员超过1万人，线上累计交易金额已突破2亿元，稳定健康的发展道路使得平台处于整个大市行业中领先地位，并受到CCTV2、CCTV7央视正面报道，成为浙江地区首批在央视上榜的互联网金融品牌。超人贷平台除了将资金交由第三方商业银行或有资质的资金托管机构进行托管，建立信息披露制度，充分披露融资项目、经营管理等信息外，最重要一个突出优势就是采用先进的人工智能对每一笔交易?M行实时监控，监控信息还可面向公众开放。自创立以来发展稳健，越来越受到客户青睐。
