前言：中文期刊网精心挑选了人工智能技术的认识范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能技术的认识范文1
关键词：智慧 性质 方法 机器思考 推演 公理
中图分类号：B848.5文献标识码： A文章编号：
1、引言
地铁施工专家系统就是根据地铁工程施工的知识、经验和技术而建立的解决问题和做决策的计算机软件系统，它能对复杂问题给出专家水平的结果。地铁工程具有投资大、工期长、工艺复杂的特点，所以施工过程必须十分谨慎。高度依赖于专家的知识和经验。如果在施工过程中不能得到专家的及时帮助，后果不堪设想。但少数人所掌握的知识是有限的。某一个具体的工程也很难集中人类世界的所有顶尖专家。那么，有什么方法可以低成本的应用专家的知识呢？制作专家系统便是一个很好的方法。
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。（见图1）
图1专家系统结构图
2、人类智慧实例与分析
下面，我们通过几个实例，分析一下智慧是什么。
2.1智伯赠钟灭仇由国
公元前5世纪中期，晋国统治着今天的山西省一带。晋国贵族智伯想征服居于西北的小国仇由国。但通往那里的道路是崎岖山径，仅能行人，大队兵马根本不能通行。要征服仇由国，必须拓展道路。
智伯心生一计，命人铸造了一口大钟，并派人去仇由国请求国君接受此赠物。仇由国国君十分高兴地接纳了这口大钟，可是必须拓宽道路，才能搬运大钟，于是，他下令召民工加紧修路。7个月后，道路拓展了，仇由国国君刚刚见到大钟，智伯的兵车就开进城来，灭了仇由国。
分析：接受大钟需要拓宽道路，这是一件同时存在有利方面和有害方面的事，而且利小而害大，智伯利用敌人的糊涂，成功的诱使敌人犯下了因小失大的错误。
2.2 少年智救祖父
春秋时,陈留(今河南开封市东)有个少年叫孙元党,从小孝顺父母,尊敬师长.而他的父亲对祖父却很不孝顺,嫌他年老体弱,给自己添麻烦,巴不得他早死..
一天,孙元党的父亲把病弱的祖父装在大竹筐里，想把他仍进深山。元党舍不得祖父，求父亲把祖父留在家里，父亲不理，把竹筐用车推进深山，将老夫扔在地上，转身就走。元党却拾起竹筐对父亲说：“我要把筐带回家，等你老了，也要用它送你到这里。”
元党的父亲听了大吃一惊，气呼呼地问元党：“不懂规矩，你怎么说出这种话？”元党说：“父亲怎样教育孩子，孩子就怎样做。”元党的父亲顿时悔悟，忙把老人家接回家，从此十分孝敬。
分析：父亲丢弃祖父有对自己方便的一面，这是立马见效的。同时也有不利的一面，即教育了孩子可以不孝顺父母。这一面可能不存在，取决于孩子的态度，当时还不那么肯定。但孩子把这一种结果用语言演绎出来，警醒了父亲。
2.3 丁谓一举而三得
宋真宗大中祥符年间，皇宫着了大火。朝廷命令丁渭（公元962-1033年）修复皇宫。修复皇宫需用很多土，丁渭考虑从京城外取土路太远，费工费力，耗资巨大。就下令在城里街道开挖取土，节省了大量工时，不几天的工夫，原来的街道就成了深沟。丁渭又命令决通汴河官堤，引汴河水流入沟中。从外地调来的运载建筑材料的竹筏木船，都经过这条大沟运进，十分便捷。皇宫竣工，立即把废弃的砖瓦灰土填满沟中，大道恢复如故。挖土、运材、处理废物，一举而三得。最后算总账，节省费用何止千万。
分析：京城道路开挖后，一来就近为皇宫的修筑提供泥土，二来挖出的沟壑可以用于运输；皇宫建好后的废料有用处，那就是回填沟壑。一件事往往有多个产物，若这些产物都能充分利用，就能发挥事半功倍的效果。
智慧是什么？智慧就是对事物能认识、辨析、判断处理和发明创造的能力。人们在遇到难题的时候，就要对阻碍自己的客观对象加以分析，发现该客观对象的诸多属性，判断哪些属性是可资利用的，并找出可以让这些有利于自己的属性发挥作用的方法。（见图2）
图2 事物性质与方法对应示意图
事情之所以难，是因为，客观对象的有利于我的属性，即可以让困难消解的属性，是隐蔽的。只有当我引入了别的事物，通过某种方法，使事物自身的消极属性发挥主导作用，导致事物逐步消亡，这种事物内部的消极属性才暴露出来。这往往要通过耐心的搜索、仔细观察，产生联想，所谓“灵机一动”，才能得到。知识越渊博，越容易得到事物的诸多属性，越容易懂得如何利用这些属性。“智慧”，是对人的高度赞扬。
3、人类的思考与机器的思考
人类是怎样进行思考的呢？首先，将客观的情况在大脑中描述一遍，然后，针对若干性状，施以某种方法，然后，根据已掌握的对事物规律的认识，推演出使用这种方法后，事物的变化。最后判断这一变化是否符合自己的目标。
大脑中的世界先于真实的世界发生变化。如果这个变化是有害的，我们阻止它发生；如果是有利的，我们会促成它发生。我们做的事情总是在心中有了蓝图，才在真实世界中发生的。这一蓝图的载体，就是我们的文字。
文字的基本单位是词，通过一定的文法组成短语和句子，再将描述同一事物的句子组成段落，通过无数的段落，便可以穷尽大千世界的一切事物。所以，只要机器记录了所有汉字（以汉字为例，也可以是其他发达文明的文字），他便可以像人类的大脑一样，描摹出世界上的一切事物以及这些事物的变化。
计算机中的文字分为两部分，一部分是已经确认为正确的公理系统，另一部分，是通过一定的规则，从公理系统中推导出来的结论。
当人们向计算机提出问题时，
（1）计算机首先在公理系统中寻找与问题的主语一致的描述，如果找得到，则输出描述；
如果找不到，则
（2）在近义词列表中，选取一个主语的近义词，重复步骤（1），直至所有近义词搜索完毕； （3）分解出主语的若干性质，从公理系统中寻找作用于这些性质的方法，如找到可以导致问题答案的方法，或所有性质搜索完毕，均找不到方法，则结束过程。
假设 K(P)为问题，其中，P为问题的主语，若公理系统中有表述K’(P)，则结束过程。答案为K’(P)。若找不到，则分解P=p1^p2^p3^…^pn, 其中，pn为事物的一个性质，寻找 K(pn)，使得K(pn)=>问题答案。
但计算机对世界的知识，跟人类有所不同。人类的知识，是以从外界接受的信息为标杆，通过视觉、听觉、触觉等途径，感受事物的变化，随时修正大脑中的认识。但目前，电脑没有感官，与外界是隔绝的。所有知识，都要靠人类输入。是否错误，要靠人类感知。如果错了，要靠人类改正。它认知的标杆，只能是人类的感知。
4、机器思考实例
设机器中有如下文字描述：
（1） “盾构掘进时，盾构外径大于管片衬砌外径，因盾构厚度及拖带泥皮产生建筑间隙，上部土体坍塌造成地表下沉。”
（2）“注浆填充可加固土体。”
问题：怎样防止盾构机推进引起地表沉降？
盾构掘进含性质“间隙”。方法“注浆”可作用于“间隙”，导致土体加固。所以问题答案为：“在衬砌背后注浆，防止地面沉降。”
5、结语
机器中如果存储完整的某一语言的文字，又懂得了人类世界的语法规则，则可以像人类的大脑一样，描摹出世界上的所有事物，以及这些事物的相互关系、相对地位、相互作用等等。如果机器描摹的是已经发生的事，那么它是在记录历史，如果它描摹的是还没发生的事，那么，它是在预测未来。它的“预测”，就是专家系统提出的解决问题的方法。
参考文献：
[1]刘钊，佘才高，周振强.地铁工程设计与施工.人民交通出版社,2004.
[2]史忠植.高级人工智能.科学出版社,2006.
[3]王小平,曹立明，施鸿宝.基于遗传算法的人工生命演示系统设计.同济大学学报，2003,31(2):224-228.
[4]李东梅，施海虎，贺莉娜，王潇爽.“个人介绍”主题人机会话系统.计算机工程与设计,2005,26(9):2533-2536.
人工智能技术的认识范文2
关键词：人工智能；网络技术；实际应用；
一、人工智能概述
“人工智能”这一词的来源可以追溯到1952年，约翰・麦卡锡在接触了“自动机”这种模拟生物生长的程序后，这种自动程序给他留下了深刻的印象，他开始在头脑中勾画出了“人工智能”这一形象，直到四年后人工智能这一词出现。
在现代的计算机网络技术中，融合了心理学、语言学、生理学和计算机科学等多种学科知识，具有非常综合性的特征，也是当代科学技术面临的巨大挑战，为了让计算机具有人工智能的作用，来完成人类较难完成的困难和复杂的工作，减少人进行危险工作时发生意外事故的概率，从而有效提高了危险性、复杂性工作的工作效率，这种具有人类智能的新的计算机功能被称之为人工智能。人工智能不同于自然智能和人类智能，能够根据命令者的指令，通过一系列复杂系统来模拟人类智慧完成工作，是一项能够运用到各种学科中的实际性技术，需要结合多种学科原理，其中最重要的学科是计算机科学技术，能够直接影响到人工智能技术的发展，而随着人工智能技术的发展，也在一定程度上促进了计算机网络技术的发展，计算机技术从原来简单的数值计算慢慢转化为对知识原理的处理，这就是人工智能最核心的内容。人工智能在对信息进行处理时，不仅能够及时处理局部信息，更能够从整体出发，及时掌握和了解全局状况，并对信息和问题进行追踪了解，对使用者提供充分的信息和数据。除此以外，人工智能能够有效对网络信息进行管理，这主要因为人工智能具备一定的推理能力和学习能力，能够通过自身的学习将相关运算程序进行记忆，模拟人类活动对网络上的信息进行管理，不仅能够提高管理的效率和准确程度，还能够建立一个完善的信息旖数据和信息存储其中，并对相关数据信息进行优化整合，通过人工智能的分析得到更加准确和科学的高级信息，这是人工进行管理较难做到的，通过人工智能技术提高了网络管理的水平。
总的说来，人工智能技术具有以下优势和特点：第一，面对不可知和不确定的问题，人工智能通过模拟人类计算和对模糊信息的把握，及时处理和解决这些未知问题；第二，能够与人类顺利开展合作；第三，人工智能技术能够通过学习获得记忆，并具有推理能力和解释能力，这种对新知识较强的学习能力能够充分应用于网络管理方面，提高网络管理的层次性和管理水平，促进网络运行的速度加快；第四，人工智能技术能够准确解决非线性问题；第五，人工智能技术在对非常复杂的问题进行计算分析时，能够对算法进行控制并一次性找出最优解决方法，摒弃了传统进行多次和多方面的计算过程，减少了计算机运行消耗的资源，同时也提高了计算机的运行速度。
二、计算机网络技术的现状
随着经济的发展，计算机技术被运用到人们生活的方方面面中，但随之而来的是网络信息的安全问题，网络信息的安全性成为全社会密切关注的热点问题，网络漏洞和信息安全威胁着用户的个人数据隐私和财产安全。为了维护网络信息的安全，通常会使用网络监视和网络控制两大技术进行网络信息管理，但这两种技术会受到各方面条件的制约，例如要快速、实时的获得信息，及时解决处理问题，但是网络信息具有跳跃性和不连续性的特征，信息的传输也没有什么规律，早期对数据的分析只能够进行一种逻辑化的计算，不能够准确判断数据信息是否准确，所以在进行信息筛选工作时，效率比较低，筛选出的信息也不全都是真实的，这就需要计算机网络技术发展迈向智能化。
为了将计算机网络技术的运用更加深刻和广泛，为使用者提供更加安全的网络信息管理，减少网络犯罪和黑客入侵、网络谣言散播，就必须要求计算机具有快速反应能力和灵活的处理能力，不具有智能化的计算机技术不能够准确判断违法信息是否侵犯了使用者的信息安全，无法进行有效的网络信息管理。为了完善对数据的筛选和判断能力，计算机网络技术向着智能化方向的发展，即人工智能技术，建立一套科学合理的网络管理机制和防御体系，从而能够及时、高效的采取各种措施维护使用者的网络信息安全。
三、人工智能技术在计算机网络技术中的实际应用
（一）在网络安全管理中的实际运用
随着网络信息技术的发展，人工智能的运用十分广泛，总的来说主要运用在三个方面。第一，是智能化防火墙系统，这种系统与其他系统有着明显的差异性，运用人工智能中的识别技术，这包括计算机对信息的记忆和整合，进行概率统计从而做出判断，对数据信息采取处理方法，降低了一般计算机在进行运算时的大量计算环节，明显提高了处理问题的效率，能够实时、快速的发现危害网络安全的违法行为和入侵行为，及时限制非法访问，拦截下具有病毒的信息或者钓鱼网站，这种智能化防火墙系统能够比一般的防火墙软件提供更好的安全服务功能，高效地处理了拒绝服务共计问题，能够防止病毒扩散和黑客入侵。第二，是在入侵检测方面充分运用了人工智能技术，这是对网络进行安全管理最重要的部分，是维护网络信息安全的基础，也是防火墙技术最核心的内容，通过监控对网络系统的入侵行为，保证系统信息和数据的完整性、可用性、保密性以及安全性，它的工作原理是对手机的信息进行选择，再将信息划分为不同的类型，最终进行信息处理并生成数据报告，向使用者报告当前网络信息的安全状况，人工智能在当前一般运用于人工神经网络系统、专家系统和模糊识别系统的入侵检测工作，保证网络系统不受侵犯；第三，将人工智能技术运用到对垃圾邮件的防御体系中，由于目前垃圾邮件经常会骚扰计算机用户，产生大量垃圾信息并包含病毒和钓鱼网站，运用人工智能技术防护垃圾邮件具有重要的安全作用，能够对使用者的邮箱进行实时监控，并对受到的邮件进行安全扫描并进行分类，自动辨别出是否是垃圾邮件，如果计算分析出是垃圾邮件，自动进行删除或者阻拦邮件进入用户邮箱，并对使用者进行提醒，这样就有效的阻挡了有害信息和病毒文件，保证了整个邮箱在使用过程中的安全性。
（二）在系统评价和网络管理中的实际运用
基于目前电信技术飞速发展，网络管理也迈向了智能化的发展道路，充分运用了人工智能技术，除了在网络安全管理中发挥重要作用，还在系统评价和网络管理中具有十分重要的现实意义，通过运用职工智能技术，根据人工智能建立的专家知识库和优化整合的信息资料库，模拟出解决问题的最佳方案，从而完成在计算机网络中的综合管理。由于网络中的信息变化具有非常快速的特点，信息数据也是瞬息万变，这使得在原来的人工网络管理中存在着较大的管理问题，不能够应对具有动态性的网络，需要消耗较多的人力、物力资源对网络信息数据进行筛选和管理，在现代化的网络管理中运用人工智能技术，依据人工智能理论，在信息系统实际管理中充分运用，通过专家系统决策这种智能计算机程序，将某领域所有专家的研究成果和理论依据进行整合和记忆，在总结归纳后形成一套人工智能分析体系，从而对网络信息中出现的问题根据专家经验进行处理和解决，并模拟人类专家对相关问题提出解决方案，有效解决了系统评价和网络管理的错综复杂的工作。
（三）Agent技术的实际运用
在运用人工智能技术时，运用Agent技术对数据信息建立数据库和知识资料库，通过各部分的通讯和解释推理进行处理，从而达到使用者命令的任漳勘辏这种技术可以有效用于使用者的自定义信息搜索，自动在网络中搜寻相关信息和资料库，并进行数据传输，将数据存储在制定文件夹中，具有非常高的智能性和人性化，为使用者提供高水平的服务，在日常生活中运用Agent技术能够根据使用者的信息和搜索记录对使用者行为进行分析，从而模拟出使用者要搜寻的可能性数据，将最重要的信息传递给使用者，节省使用者的搜索时间，提高搜索成本，这种技术日益融入人们的日常生活中，例如在浏览购物网站时，Agent技术会根据消费者的消费记录分析计算出消费者的消费习惯、消费喜好，从而推荐出消费者有可能购买的商品，这种技术还充分运用于邮件归纳和会议筹划中，为使用者的生活带来便利。
（四）智能家居系统的实际运用
随着计算机网络技术时代的来临，经济、社会高速发展，人民对于生活品质的要求越来越高，为了满足人民日益增长的物质需求，人工智能技术发挥了重要的作用，尤其是在智能家居这一方面，例如智能扫地机、智能电视、智能手机、智能诊疗机器人、智能空调、智能化控制门窗闭合、浴室中智能化系统，随着计算机网络技术被运用到人民生活的方方面面，人工智能技术也得以在人民生活的各方面发挥作用，拓宽了人工智能技术的使用渠道。
（五）人工智能在企业管理中的实际运用
在企业管理中，人工智能可以通过自动化监控系统对企业进行高效、可靠、安全的管理，有利于企业上下传达相关信息和资料，节省较多的人力计算和成本消耗，避免出现投入较多但达不到预期目标的局面，使企业的管理系统变得更为简洁和高校，引领企业向着现代化和智能化方向发展。
四、结语
随着计算机网络信息技术的发展和人工智能技术的发展，人工智能被越来越广泛地应用于计算机网络技术中，并且影响计算机网络技术的方方面面，尤其在网络安全管理、系统评价、网络信息管理中发挥了重要的作用，并且在人民生活中日益处于重要地位，在将来对人民生活的影响会越来越大，深刻改变着人民的生活方式，随着人工智能技术的运用，会更加有利于计算机网络信息技术的发展。
参考文献：
[1]吴镇宇，试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J]，网络安全技术与应用，2015（1）：70
[2]纪鸿旭，李璐，探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J]，工程技术：文摘版，2016（7）：188
人工智能技术的认识范文3
关键词：技术工人：操作技能；职业学校；教学
作者简介：庄西真(1967-)，男，山东莒南人，江苏省职教科研中心副主任，副研究员，教育学博士。中国职业技术教育学会学术委员会委员。主要研究领域是职业技术教育、教育社会学。
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1001-7518(2008)18-0031-04
技术工人的价值是整个企业价值的重要组成部分。技术工人的劳动既有体力的支出。也含有脑力劳动，特别是最近十多年来，企业加工设备的日益智能化，技术工人的劳动知识化趋势非常突出。人们常说的劳动创造世界，这个劳动实际上是指脑力劳动和体力劳动的综合，而非其中的一个方面。科研成果向现实生产力转化，关键依赖于技术工人的直接劳动。但是，我国技术工人队伍无论是数量还是质量都难以满足企业现代化的需要。据有关部门的统计显示，我国平均每100名高级蓝领就有102个职位供其挑选，而软件行业的缺口更加惊人，目前我国对IT技术人员的需求量为60万人，而缺口高达42万人。在日本、美国等发达国家，技术工人中高级技工占35％以上，中级技工和初级技工占50％和15％。而在我国城镇企业1.4亿职工中，技术工人只有7000万人，其中60％是初级工，高级工仅占3.5％。高级技工短缺、技工整体素质偏低带来的影响不可低估。目前我国企业产品平均合格率只有70％，不良品每年的损失近2000亿元。这也影响了科技成果向产品转化。当前我国科技成果转化率仅为15％左右，技术进步对经济增长的贡献率只有29％，远远低于发达国家的60％-80％的水平。在现有的技术工人培养培训制度下分析，“技工荒”的一个重要原因不能不谈职业学校的教学，因为我国职业教育法和相关政策规定，职业学校是培养技术工人的场所，其主要目标就是培养中初级技工。“技工荒”从一个侧面说明过去我们的职业学校教育教学是存在问题的，即使不能断然说职业教育没有为经济社会发展输送足够的技术工人，至少可以说职业学校的教学没有为那些有意成为技术工人的人打下比较扎实的基础。
那么问题在哪里呢?我个人认为。这与职业学校的教学不当有很大关系，教学不当的一个主要表征就是我们的专业课教学没有遵循技术工人操作技能形成的规律，没有根据这些规律来安排和设计教学。如果说这个结论成立的话。那么我们应该如何来改变这种局面，或者说，我们应该如何在职业学校教学中遵循技术工人技能形成规律，通过合理的教学达到提高学生操作和运用技能能力呢?我看首先是要了解技术工人是如何获得操作技能的，然后才能有针对性地进行培养。按照学术型人才成长的规律，用培养学术型人才的方法想培养出来操作技能型工人，无异于缘木求鱼，恐怕不会有好结果。本文试图借助于教育心理学观点，对技术工人操作技能形成过程、特点以及如何运用科学、合理的教学方法提高学生操作技能和综合职业能力进行分析。
一、技术工人操作技能的基本含义及特征
在解释技术工人操作技能的含义之前，让我们先对技能的内涵做一表述。技能是个体运用已有的知识经验，通过练习而形成的一定的动作方式。它包括初级技能和技巧性技能。前者是借助于有关的知识和过去的经验，经过练习和模仿而达到“会做”某事或“能够”完成某种工作的水平，后者则要经过反复练习，完成一套操作系统并且达到自动化程度。技能分为认知技能和操作技能，我们在本文中只谈操作技能，因为技术工人是指掌握不同熟练程度技能的工人。所谓操作技能是按一定要求完成操作程序的能力，联系到职业学校实际。操作技能就是指学生在教师执导下，运用所学专业知识，经过不断训练，最后形成的熟练而准确地使用某种工具完成特定工作任务的能力，比如用车床加工汽车零件的能力，用焊机焊接的能力等。这个定义至少包含以下几个信息：第一。操作技能是通过学习和练习形成的，也是在不断练习和实践中逐渐完善的，没有练习就不可能形成技能，更不可能形成技巧性技能；第二，操作技能是一种活动方式，是由一系列身体动作(身体借助于工具)及其执行方式构成的；第三，操作技能中的活动方式不是任意的动作组合，相反，各动作要素及其执行顺序体现了活动本身的客观法则的要求，符合活动的内在规律，不是一般的随意动作。换言之，技能是有规律可循的。判断操作技能是否形成的依据是必须了解学生在学习操作技能前学会了什么，学习后又掌握了什么，操作技能形成是一个由“不会”到“会”的过程，技术工人操作技能的形成是一个由“会”到“技巧”的过程。
所以说如何判断一个人的技能达到了熟练的程度显得非常重要，因为对熟练的操作技能特征做出描述，有助于职业学校教师在操作技能的教学过程中对自己的教学结果和成效进行评估：
第一，操作技能结构合理。我们说过技能是一系列动作的组合。技能熟练者在完成一个动作时局部操作技能有机组合成一个完美的系统，操作中没有多余动作。各项操作技能之间也没有相互干扰的现象。像弹琵琶，初学者往往一步步地来完成每一个音符，即先由谱子上的音符形成视觉形象，接着传送位置的表象，琴弦和手的视觉与这个表象的关系，以及如何移动手指按某个弦等。等学习者掌握了这一套动作之后，这些笨拙的中间环节就会被节省，可以由曲谱的视觉连贯引起手指适当的演奏动作。
第二，操作技能质量高。操作者的速度快、质量高，运用各项技能不但准确、稳定，而且协调、灵活。在操作技能学习的过程中，视觉控制只起辅助协调作用，主要依靠操作中肌肉的动觉反应，技能的运用基本接近自动化(经验化)。如熟练的司机在开车时，总是在不断地调整方向盘。动作速率快且准确，从而有效地避免撞车和冲出道路。使驾驶达到自动化。
第三，操作技能调节自如。熟练的技能操作者技能的控制主要依靠动觉反应。紧张感消失。技能操作达到高度自动化。各局部技能之间协调自如。如中央电视台10套搞的“360行”技术工人技能比赛(擂台)，一些参赛选手(技师或高级技师)，由于平时经过长期、大量的训练和实际操作，建立了牢固的技能基础。一旦投入到实际操作比赛中，心理上的紧张感会很快消除，调试、操作、加工、完成等技术一气呵成(如在气球上用钻头钻纸，纸透气球不破)，应用自如，并且能够在各种不利的情况下正常发挥其水平。
根据职业学校学生的主观情况和职业学校的客观情况，我认为职业学校的教学很难使大多数学生达到技巧型技术工人的水准，但是职业学校可以为学生未来的成长打下基础。
二、技术工人操作技能的形成过程
和从事技术设计的技术人员不同的是，生产技术工人需要用自己的双手把图纸上的设计变为产品，并要经得起市场和消费者的考验。因此，技术工人的动手能力尤其重要，特别是高级技工无论在理论知识和操作技能上都应该达到相当的水准，进入企业后。他们往往成为企业生产经营中的栋梁之材，是生产经营一线的领军人物。有句俗话说“三年学徒，四年帮操带”，这生动的说明技术工人技能的获得并非一蹴而就。由初级工变为高级工是个循序渐进的过程。高级工从中级工中产生，中级工又必须从初级工做起。一个技术工人的培养，学成一门手艺。少说也要在生产实践中摸爬滚打好几年。要能在企业生产经营中能够独当一面，有所发展更需要长时间的精心打造和磨练，方能成材。通过对一些职业学校学生在各自工作岗位中成长为优秀技术工人的经历的跟踪调查，再加上对《现代上海技师风采录》中100名技师(或高级技师)成长经历的分析，我认为技术工人的形成分为两个阶段：一个是在职业学校的操作技能的形成阶段，也就是打基础的阶段：再一个是在实际工作岗位中的技能发展阶段。职业学校是技术工人操作技能的形成的关键阶段，这一阶段的任务是使一些对企业和岗位技能要求懵懂无知的少年变成为对企业和技能初步了解的工人或初级技术工人(相对于高级技术工人，他们在操作技能方面还是“生手”)。
根据教育心理学对技能形成规律的研究，技术工人操作技能的形成过程大致划分为三个阶段：
1 认知阶段。这一阶段要激发学生的学习动机，认知所要学习的技能。认知所要学习的技能要在教师示范、言语描述和操作分析的基础上进行，使学生了解操作技能的各部分子技能及子技能之间的相互联系以及操作技能的关键点在哪里，从而理解整个操作技能的编制程序。学生在学习某项实际操作技能前，先要让他们了解操作的全过程以及全过程可分解成多少个简单动作，了解操作要求、操作的工具、工作方法和方式等内容以及操作过程如何自检、如何防止出错、如何注意安全等等。例如。讲解锯割操作时，应让学生了解锯割操作的加工范围、锯条选用和安装、起锯的方法、运锯的方式、运锯动作要领以及如何保证锯缝平直、防止锯条折断等。
2 联系阶段。这一阶段，学习者已经初步掌握了完整的操作技能，在此基础之上。通过大量练习，加强有用的反应。排除无用的反应。学生把各个子技能形成大的连锁。这一阶段特点是操作技能依赖视觉减弱。而增强了肌肉的感知力，子技能之间干扰减少，多余操作减少，发现错误能力增强。学生慢慢摆脱只对局部技能和一些概念、定理、公式的学习，从而转向更高要求的发展，即要求用定理、公式、概念等方法解释一些技能，并用局部单元学习来整合某一专业领域的工作任务。
3 自动化阶段。这一阶段学习者熟练地掌握了完整的操作技能，各子技能已经达到协调完善，并达到高度自动化。这一阶段教师的角色不再只是理论的传授者、讲解者。更多地是学生操作能力的观察者、协调者。在上一阶段的基础上，通过有目的和针对性的练习，使学生按操作熟练程度、工序完成的质量、速度和工作协调程度来评价自己的技能，调节自己的活动，最终形成协调和完善的操作技能。
通过以上三个阶段的学习，一个初中毕业生可以基本上掌握相关操作技能，但这离成为一个合格的技术工人还有很大的距离，就像一个师范大学的毕业生并不是一个优秀教师一样，还要经过在企业和实际岗位上的“摸爬滚打”，除了运用和巩固在职业学校学的技能以外，还要积累丰富的实际工作经验。我称这个过程为操作技能的发展阶段，也就是高级技师的成长过程，这个过程大致经过四个阶段：
1 高级新手(相对于从普通中学过来的工人)阶段：有一定基础的职业学校毕业生(或者初级技术工人)在实际岗位运用所学知识和技能的时候，他们会意识到实际工作环境中的一些因素必须考虑(而这些因素在职业学校中是没有遇到的)并调整自己的行为。
2 合格的技术工人阶段：经过一段时间的适应，积累了一定数量的工作经验后，合格的技术工人学会了处理冗余信息，既会使用通用规则也要考虑情景因素。他们能够根据具体情况进行判断。他们的行为目标非常明确，为了实现目标，他们能够有意识地作出计划详实的决策。
3 熟练的技术工人阶段：这一阶段的标志是技术工人形成了直觉或者“知道怎样”的知识，因为以往的经历使他们能够回想起曾经发生过的类似情景和采用过的有效措施，他们已经无须经过有意识思考就能采取行动。
4 高级技术工人阶段：这一阶段的标志是技术工人能够凭直觉轻松自如地、流畅地操作，熟练的操作技能已经成为他们自身的一部分，一般情况下，他们不需要有意识地进行决策或问题解决，他们会根据经验采取可行的行动。与此同时，他们还会对出现的新情况、新问题进行思考，根据经验和平时学习的新知识创造性地提出解决的办法，
上述两个过程的七个阶段，看上去都是操作技能的不断熟练的过程，其实前一个过程是在职业学校中进行的，后一个过程是在企业中进行的，相对于学校来说，企业是一个更真实、复杂，不确定因素更多的环境，也是一个技术工人真正形成的地方。
三、养成技术工人操作技能的有效措施
对于社会来说。一方面，人力资源学者、政府和企业有责任扭转社会对技术工人不是人才的糊涂认识，把对技术工人的使用和尊重放在与大学毕业生同等层次上来对待。只有做好了这种基础性、全局性的统筹规划工作，才能改变目前年轻人不愿当工人的现状。另一方面要尽快建立起适应青年技工成长、进步的激励机制。让他们感受到当一名技术工人并不比大学生差，通过全社会的奖励、表彰和树立先进典范来提高一线技术工人的“知名度”和“身价”，使在工作中做出成绩和贡献的技术工人不仅成为社会的明星，同时让他们在精神和物质上“名利双收”。只要有真本事，技术好，业务精。在生产经营中有过人之处，照样能成为企业发展的功臣，照样能受到社会和人们的尊敬，照样能在事业上有奔头、有发展、有前途。天下之才，无论是从事体力劳动的蓝领，还是从事脑力劳动的白领，只要能成就某项事业，造福于社会和人民，就是人才。
我们说技术工人不是职业学校能够培养出来的，并不是说职业学校在技术工人的成长中无所作为，恰恰相反，职业学校在养成技术工人操作技能方面的作用是不可替代的。
首先。了解、掌握各种职业操作技能的基本标准，把标准变为教学内容。国家已经对我国现在的职业情况进行了细化分类，并制定了相应的国家职业技能标准。对目前还没有职业技能标准的职业，各级职业学校可因地制宜，自己制订有关标准，或请有关行业的专家与学校相关专业的骨干教师共同研究制订。教师可以根据职业标准编写确定相关的教学内容，采取多种多样的方式对学生进行教授，使学生在具体的操作运用中进行掌握。比如教师可以通过多媒体教学，对计算机芯片、集成电路
等这些抽象的、细微的、不易观察的标准件做形象化的教学；还可以充分利用学校的实习车间、实训基地、合作企业。使学生对未来工作的企业和设备有直观的认识。进行操作技能考核时要严格按照部颁和省统一标准或学校标准来执行。通过学习与考核，使学习者不仅对某一专业技能包含哪些步骤有清醒、正确的认识。而且能对操作步骤中出现的差错做出及时纠正。特别要强调的是，学校所传授的某一领域的专业技能要尽量注意与具体企业实务操作相结合。
其次，要根据操作技能形成的不同阶段采取不同的教学措施。比如在认知阶段教学过程中，应启发学生运用已学过的知识来理解操作过程中的因果关系，通过教师讲解、演示，使学生对有关知识、工艺过程形成正确的概念，为规范化地执行每一个动作打下坚实基础，在这个基础上再进行初步练习。在练习开始时，教师要根据这一阶段学生注意范围小、忙乱、紧张等特点，要求学生只集中于个别技能练习。
在联系阶段要求教师在学生中加强对技能由单一到综合、由局部到整体的讲解，并要求学生对各项子技能做出整体匹配。由于在第一阶段学习者已经牢固掌握了关于技能简单、局部的要求。这一阶段教师所要做的就是正确引导学习者将局部、分散的知识结构汇总成某一专业领域内连贯、程序化的工作任务。教师依照动作顺序分别组织训练，使学生形成正确的视觉形象。在视觉形象的基础上，让学生通过自己的操作实践来模仿教师的示范动作，把正确动作的视觉形象与动作表象相结合，化为自己的局部技能。在这一过程中，教师应巡回观察，及时纠错，以防止错误动作养成习惯，影响整个操作技能的形成，，经过反复的操作训练，学生在动作视觉和动作实际效果的不断对比中，逐渐从依靠视觉控制动作发展到依靠动觉控制动作。在各个工序的动作技能形成的基础上，按照整个工艺过程，通过训练把局部的基本动作连贯起来，形成动作系统，进而掌握复杂的操作技能。在这一阶段中，要让学生学会把各个基本动作有机衔接起来，逐步消除动作间的过渡和干扰，增强协调性、稳定性、灵活性。使动作品质不断提高，速度不断加快，并使之成为自动化动作。在这一阶段练习中。练习作业要具有典型性，质量要求要高。这样才能提高练习的效率；同时。练习的多样性、趣味性会激发学生操作练习的兴趣，提高练习的主动性、自觉性，为整个技能的掌握提供保障。在整个操作技能培养过程中，应经常对学生的知识、技能、技巧进行检测，了解教学效果，发现问题，以便下一步对教学进行调整。一般可以从局部动作训练开始进行量化评估，每一个基本动作、每一个工件都及时认真进行评估，会对整个技能形成起到积极的推动作用。教师也可以采用现代化及多媒体等设施对学生的操作技能进行反馈。在学期期中、期末考核中，把具体的操作技能的要求和熟练程度作为考核标准。这样通过宏观和微观的双向把握，不仅可以使学习者对操作步骤有细微的辨别和观察能力，也可以使学习者更轻松自如地运用所学的操作技能。
再次，操作技能培养中要注重教师与学生的协调配合。教师与学生是职业学校教学中不可或缺的两个主体，两者配合得协调与否将直接关系到操作技能教学的效果。初中毕业生在进入职业学校前大多数对相关专业的操作技能所知不多。既没有理性认识，更没有感性认识。这就需要老师想方设法缩短学生已有知识和经验与操作技能之间的距离。教师要培养学生积极的技能学习的兴趣，把学习变成自己的愿望。另外。在操作技能的形成过程中练习是必不可少的。肯定地说。动作技能最显著的特征是，它们通过练习而改进。在练习过程中教师应及时了解学生的个别差异并认真地分析其产生原因，针对各种差异采取不同措施。因为操作技能形成不仅取决于练习的数量，更取决于学生本身的条件和特点。有些学生在练习中自觉地按照教师讲的内容和操作方法进行练习。进步较快。而有些学生则相反，在操作技能的练习中也伴随着反馈，多次的练习与反馈使学习者知道练习的成败，使每次练习都有收获。
人工智能技术的认识范文4
伴随着信息科技的迅猛发展，基础层的云计算、大数据等因素的成熟带来了人工智能的进步，近年来人工智能概念发展十分迅速，深度学习带来的技术突破使得复杂任务处理准确率得到大幅提升，人工智能步入其发展黄金期。“十三五?划”提出了“重点突破新兴领域人工智能技术”，国家层面和地方层面也都相继出台了其他各项政策对发展人工智能和大数据进行有力支持。发展人工智能有望成为经济发展的新动力。国内外互联网巨头凭借其先天用户数据丰富、资源配置高效等方面的优势，以各种形式在加速布局人工智能领域。在大数据处理能效显著提升与人工智能快速渗透的时代背景下，金融决策平台搭载人工智能技术，使金融数据的分析越来越科技化、多样化与普适化，虽然在我国金融数据的挖掘和应用尚在起步阶段，但金融数据作为大数据中最具含金量的数据源，也逐渐受到越来越多的重视。
二、技术理论基础与金融决策
传统的数据服务软件提供给客户的主要是行情展示、行情推送等基础的服务，而互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促进了金融机构的建设，人工智能的正在从专用型（特定于某一场景）转变为通用型，将基于数据、算法和计算的互联网技术群与实际场景相互联系起来，协同发展。正是由于人工智能突破传统局限的范畴，才能使其真正将技术拓展至泛智能的应用，更具普适型的Applications随之产生。基于对金融参与者全方位的大数据分析、以及不断机器模拟学习和推进人工智能技术，提供精准内容服务和数据辅助处理服务更为高效；帮助个人或者机构作出适合其风险偏好、收益要求、投资年限等的金融决策平台不断产生。
在以人工智能技术融合进金融决策系统分析的过程中，仍旧以基础金融理论为指导，以马科维茨理论的均值方差模型为基础，在所构建的投资组合中，以最低的风险水平上赚取最高的收益率为目标。在按照一定算法筛选出满足一定收益风险指标的投资策略组合，保证其组合符合投资人的风险收益偏好。基于人工智能技术的更高级的算法和技术操作，可以在金融决策过程中进行更为广泛的量化投资策略，包含诸如行业轮动策略、量化择时策略、多因子Alpha体系以及其他各类事件驱动策略决策。在人工智能技术的前提下，由学习系统、决策系统、智能执行构成的智能，通过数据监测和模块分析对外界实时金融数据的处理结果进行相应操作。
无论是自筹数据、公共数据还是产业数据协同，数据的挖掘过程繁复，容易造成数据失真，人工的方式失误程度更高，同时数据级别都是海量单位，大量数据存在方式为非结构化的形式，金融大数据的处理工作面临挑战。但融合人工智能技术的数据挖掘真实性、完整性更为可靠，并且在风险管理与交易这种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。金融决策系统搭载人工智能技术的应用可以说是金融机构与客户的交互入口，传统的数据服务以人工服务的模式展开，客服面临的80%的问题是简单、重复的问题，但却消耗大量的人力和时间成本；同时，客服的服务内容大都来自企业自由知识体系，受整体外部金融环境的影响较少，这使得企业智能化应用相对容易，并且针对不同需求的客户提供不同专业的智能服务也变得不再是遥不可及。人工智能技术在既有技术的基础上，将出现显著的突破，其应用价值也将显著提升。人工智能技术在促进商业模式智能化的融合上也发挥着举足轻重的作用。
阿里巴巴旗下蚂蚁金服2016年公布的数据中，网上银行的花呗与微贷业务上，使用机器学习将虚假交易率降低了十倍，机器人问答准确率超过80%，人工智能在于客户沟通及数据挖掘中发挥了重要作用。交通银行推出的网点智能机器人，足以分担大量大堂经理的工作，分流客户，节省客户时间。平安集团下设人工智能实验室大规模研发人工智能金融应用，人机结合有效解决了客户问题，并能实现个性化服务。为客户金融决策行为提供得力辅助。
三、研究意义
金融数据大多是以时间序列的形式展示出来，而金融时间序列中包含了诸多金融知识和规律，在大数据和人工智能背景下的金融数据挖掘和分析是从指定金融网页上的金融模块中采集相关数据，运用智能科技手段进行分析、处理相关金融数据并指导相关金融决策的过程，研究智能技术在金融数据分析中的应用可以为金融决策系统提供新的理论基础。
金融数据存在的范围极广泛，经济活动和商业活动中都存在大量金融数据，但用户对于数据的需求与使用情况多元化，金融数据决策系统可以根据用户的实际需求进行调整，跨区域、低成本、全透明、全数字地持续跟踪市场变化，充分发挥互联网技术的作用，大大降低投资理财费用，并且能够精确、快速匹配投资需求，同时保持实时数据披露和高流动性，使得客户可以以最低的信息成本获取更高的信息收入。在用户的数据分析过程中，有效性越高，信息不对称的成本越低，便越有利于对决策的客观性和稳定性，以及越有利于金融市场的稳定性与规范性。
人工智能技术的认识范文5
关键词 计算机 人工智能 技术应用 发展趋势
中图分类号：TP18 文献标识码：A
在早年的科幻电影中，总是会出现机器和人的_突，在不少该题材的电影中，机器人因为人工智能技术被赋予了生命，从而引发了一系列的问题。时至今日，该场面似乎已经成为现实，计算机人工智能技术已经得到非常广泛的发展和应用，已经不单单应用在机器人领域，还在社会学、工业发展、哲学、游戏业等多种学科和行业中得到极为广泛的应用。伴随着互联网技术的不断发展和各种智能设备的“平民化”，人工智能技术在未来相当长一段时间内都还会是一个较为热门的话题和学科。
1计算机人工智能技术概述
1.1人工智能技术的概念和提出
2016年，在世界范围内有一个新闻被人们津津乐道。AlphaGo挑战人类围棋高手，并且以4：1的比分战胜了世界围棋冠军李在石。这个被人们爱称为“阿尔法狗”的人工智能机器人就涉及到了当下非常流行的一个话题：人工智能。
人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它指的是利用计算机的运行，使原本不具备自主意识的计算机硬件设备能够以类似人类反应的方式，使计算机硬件实现表面上的“智能化”，从而使人类生活更加便捷的一种技术。传统的人工智能技术被人们熟知和了解主要是在智能机器人领域，而我们这里所要讨论的人工智能技术是范围更加广泛的，包括有虚拟现实技术、语音识别技术、自动处理技术、机器博弈技术、计算机神经网络等多个分支、多个方面的技术总称，并且随着科学技术的发展和进步，人工智能技术的内涵和外延还将不断拓展。
1.2人工智能技术的发展沿革
人工智能技术依托于计算机技术的发展而诞生，所以人工智能技术迄今为止仍然是一项“年轻”的技术，它在上个世纪五十年代由美国的“人工智能之父”麦卡锡提出，是一门涉及到了计算机技术、信息学、心理学、哲学等多个学科的综合性学科。人工智能技术可谓命途多舛，在刚刚提出不到十年的时期，就进入了瓶颈期，直到上个世纪八十年代末才得以发展。在上个世纪八十年代后，随着计算机技术的民用普及化以及互联网的出现与发展，人工智能技术才得到长足的发展，在诸多分支领域中取得了不小的成就。
2计算机人工智能技术的实际应用
2.1人工智能技术的主要分类
人工智能技术是一项内涵非常丰富的技术，它并不仅仅指的是字面上的单纯“智能”。人工智能技术从大的框架上分类主要包括四个方面的主要内容：（1）智能感知。智能感知顾名思义就是以计算机技术赋予无生命的设备模拟感知的功能，使机器能够自主识别出人类常常通过感官感知的周围事物；（2）智能学习。学习能力一直是人类区别于其他生物的最重要的能力，而人工智能技术在近些年也在该领域取得了突破性的进展；（3）智能推理。“阿尔法狗”能够与人类对弈，固然有许多非常复杂的机制，但是其中最主要的一点就是其具备了一定的智能运算和推理能力；（4）智能运动。这项人工智能技术也就是一般人理解的狭义上的人工智能，最具代表性的就是智能机器人的发明和进步。
2.2当前人工智能技术的实际应用
当前人工智能技术在社会生活的各个领域和各个层面都得到了较为蓬勃的发展，受限于文章篇幅本文不可能将其一一列举，这里笔者将具有代表性的几项人工智能技术的应用进行简要的罗列和分析。
2.2.1游戏人工智能技术
在当前时代中，“游戏”已经成为横跨各个年龄段的一个非常热门的词语，在当前时代几乎没有人不知道计算机游戏，也基本上不存在没有听说过或没有玩过游戏的人，尤其是青少年群体，尽管我们一直在诟病游戏对其的消极影响，但是不能否认，游戏已经成为当前不少人们生活当中不可或缺的重要组成部分。
经常接触游戏的人都知道，游戏中有一个看不见、摸不着的事物，叫做”AI”，这个英文缩写即是Artificial Intelligence，直译过来就是“人工智能”。这里的AI人们常常理解为“游戏系统”。当然，游戏人工智能和学术上的人工智能还是存在一定的差异的，但是它在很多方面与学术人工智能是相得益彰的。例如，游戏AI与学术AI都具有一定的可信性，特别是游戏营造的虚拟空间中，人们几乎感觉不到自己是在跟计算机交流，而总是身临其境地认为自身在与其他的玩家进行沟通交流。
2.2.2工业生产应用
人工智能技术在工业生产中的应用非常广泛，其在工业生产中主要应用到的人工智能分支技术是人工神经网络。严格意义上来说神经网络学科的诞生要比人工智能技术更早，但是随着人工智能理论的诞生和发展，赋予了神经网络技术更加广阔的发挥空间。
当然，由于工业是一个非常庞大的概念，所以我们截取工业生产中的一个小的领域――锅炉燃烧技术中的人工智能进行简要的介绍。在锅炉燃烧技术优化过程中，最重要的一点就是要进行算法上的优化。当前已经趋于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技术的重要类型之一。人工蜂群算法是一种仿生的算法，模仿蜂群在复杂环境中的活动，产生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多种算法，通过检测锅炉燃烧的状态分析出燃烧的最佳运行状态，并进行实时的调整。
当然，除了生产行业之外，令很多人都意想不到的是，在公共设施建设领域人工智能技术也发挥着非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建设中，常常用到故障树分析法。这种方法是一种运用逻辑的方式来进行复杂分析，从而以许许多多基本的事件集合来体现总体系统的状态。通过故障树的建立，在出现问题的时候，公路内的隧道智能监控系统首先会发现异常，并且分析出具体的异常情形，分别分析和排除车检器、CO/VI传感器、火灾感应器、FS/FX传感器、风机、车道灯和照明等的异常，并将这些异常分支连接成完整的故障树，在故障出现时能够及时有效地预警并加以解决。
3计算机人工智能技术发展趋势探析
3.1技术上会不断有大的突破且应用领域更广
人工智能技术是一项综合性极强的学科，它主要依托于计算机技术的发展，并且涉及到多个学科和领域的内容。而计算机技术在经历了刚刚诞生之后的大爆炸式发展之后，也会趋于平缓；与其他学科和领域的融合也在不断地进行和深入当中，所以在当前科技背景下人工智能技g的发展趋于平缓是非常正常也合乎逻辑的。
但是未来，人工智能技术将会在技术上迎来不断的大的突破。一方面，计算机技术还在不断发展过程中，相对来说发展较为低级的人工智能技术有非常大的发展空间，在技术达到一定的积淀之后一定会迎来非常迅猛的发展；另一方面，当前人工智能技术在不少领域都处于浅尝辄止的融合状态，其并没有达到紧密结合的状态，所以在未来也有非常大的发展潜力。
另外，计算机诞生之初，体型非常庞大，其主要的功能是为了进行研究以及军事用途。人工智能技术亦是如此，当前的科学技术条件下，人工智能技术还难以走进千家万户，现在所谓的“智能家居”也仅仅是“智能化”的初级阶段而已，完全担负不起“人工智能”的名头。而随着技术的发展，人工智能技术将会更加地“平民化”，将会真正走进千家万户，科幻电影中的智能机器人与人类和谐相处的画面相信在不久的将来一定能够实现。除了人们的日常生活之外，人工智能技术对人类社会影响最大的或许就会使交通和医疗领域，通过人工智能技术，未来的交通和医疗等将会真正实现全自动化，大大提升效率。
3.2伦理问题将会越来越受到人们的关注
从人工智能技术诞生之初，科学家就从来没有停止过对该项技术的哲学思辨。科学家们在对人工智能技术不断发展的情况下，也开始注意研究人类思维到底是什么样的存在？机器到底是否能够思考？未来人工智能如何跟人类和谐相处？这些问题直到现在也并没有确定的答案。当前限于人工智能技术的发展水平依然并不太高，所以伦理问题即便被注意，也并没有得到过多的重视，但是随着人工智能技术在未来的不断发展和进步，伦理问题将会成为一个绕不开的话题。该不该赋予智能机器人以适当的“人权”、谁来负责机器人的过错、如何定位机器人的道德地位都将会是摆在科学家和每一个社会成员面前的重要课题。
所以在接下来人工智能技术将会在科学技术各个领域取得突破性进展的背景下，在研究人工智能技术的时候一定要注意技术和其他方面的内容一起提升、一起发展：（1）要坚持哲学观念，以的观点寄到技术的发展。要坚持科技是人类的造物，科技是人类认识世界和改造世界的手段，坚持人的主观能动性和主体作用，以人为本，消除错误和不坚定的思想；（2）要提升民众的科学知识素养。要想正视人工智能技术带来的一系列问题，必须要在民众中普及科学文化知识，让人们对该项技术都有深层次的了解，就可以避免很多问题；（3）建立起健康的人工智能发展标准，合理规划人工智能技术的未来发展方向和实际应用，将很多问题遏制在萌芽状态。
4结语
不管我们是否承认，不管我们是否接受，计算机人工智能技术已经悄然走进我们的生活中，给我们的生活带来越来越多的便捷。放眼未来，在经历了三次工业及科学技术革命之后，下一次产业革命说不定就是以人工智能技术的更加成熟及广泛应用为标志，或许在未来的某个时间，“人工智能+”将会取代当前的“互联网+”，成为计算机科学技术领域的全新核心词语。当然，在其发展过程中我们也必须要清醒地意识到人工智能技术并不是万能的，它也存在致命的缺陷并且很可能对我们现存的伦理观念产生颠覆性的冲击和影响，所以我们有必要未雨绸缪，对计算机人工智能技术应用和发展的方方面面进行总结和研究，为该项技术的未来发展和人类的未来发展提供一个更为安全、稳定、和谐的技术环境，从而引领人类的向前进步。
参考文献
[1] 曹少中，涂序彦.人工智能与人工生命[M].北京：电子工业出版社，2011.
[2] [英]玛格丽特・A・博登编著.刘西瑞，王汉琦译.人工智能哲学[M].上海：上海译文出版社，2005.
[3] 罗勇，向奕雪.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电子制作，2014（18）.
人工智能技术的认识范文6
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。
