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第1篇

人工智能對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的影響是開創(chuàng)性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫(yī)療利用人工智能技術(shù)將數(shù)字化人體和數(shù)字化醫(yī)療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫(yī)療工作，構(gòu)建了從底層基因、中層病癥數(shù)據(jù)，到上層診斷和手術(shù)的上下一體，人與機(jī)器互聯(lián)、協(xié)作、共進(jìn)的新醫(yī)療體系。

基于人工智能的智慧醫(yī)療主要有四個(gè)發(fā)展方向。

第一個(gè)發(fā)展方向是基因測(cè)序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統(tǒng)，首先提取和處理DNA數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行測(cè)序分析，最后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果完成對(duì)疾病的關(guān)聯(lián)分析。

第二個(gè)發(fā)展方向是輔助診斷。通過(guò)讓機(jī)器學(xué)習(xí)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻(xiàn)、醫(yī)學(xué)教材，模擬醫(yī)生問(wèn)診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進(jìn)行反復(fù)交流和多重驗(yàn)證，最終給出治療建議。

第三個(gè)發(fā)展方向是醫(yī)學(xué)影像。機(jī)器可根據(jù)病人拍攝的醫(yī)學(xué)影像資料，對(duì)病人病情進(jìn)行確認(rèn)診斷。

第四個(gè)發(fā)展方向是藥物研發(fā)。某公司依托智能分析技術(shù)，可以在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中評(píng)估出820萬(wàn)種候選化合物，減少了研發(fā)成本，并縮短了研發(fā)周期。

智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫(yī)聯(lián)平臺(tái)、自診平臺(tái)、健康管理、醫(yī)藥電商等環(huán)節(jié)構(gòu)成。

在智能硬件方面，醫(yī)療智能硬件主要有手環(huán)、手表、智能鞋等運(yùn)動(dòng)健康類監(jiān)控設(shè)備，以及血壓、血糖、腦電等病患監(jiān)測(cè)設(shè)備。

在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發(fā)的沃森（Waston）醫(yī)療平臺(tái)。

在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯(lián)合打造智慧醫(yī)療平臺(tái)，以數(shù)據(jù)分析服務(wù)加強(qiáng)個(gè)人健康管理和改善生活習(xí)慣，還融合了醫(yī)療硬件、醫(yī)療保險(xiǎn)、健康內(nèi)容、健康應(yīng)用等，豐富了平臺(tái)生態(tài)。AiCure公司利用手機(jī)終端為患者提供按時(shí)用藥的健康提醒服務(wù)。

未來(lái)，人工智能技術(shù)與智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的融合力度將不斷加大，同時(shí)將進(jìn)一步促進(jìn)智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫(yī)聯(lián)平臺(tái)等于一體的智能云平臺(tái)企業(yè)。

英國(guó)BabylonHealth平臺(tái)計(jì)劃整合Deepmind公司的人工智能技術(shù)，幫助患者在同醫(yī)生進(jìn)行文字、電話或視頻交談前，就提前預(yù)知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平臺(tái)上約有100名醫(yī)生，25萬(wàn)用戶可通過(guò)月付或醫(yī)療保健的方式獲取服務(wù)。

第2篇

【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī)；人工智能技術(shù)；應(yīng)用

1引言

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為目前最受社會(huì)關(guān)注的新興科技之一，隨著該技術(shù)在各行業(yè)和領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發(fā)展，工作和學(xué)習(xí)效率都得到了質(zhì)的飛躍，未來(lái)，人工智能技術(shù)也必然會(huì)獲得更加廣闊的發(fā)展前景。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，這門學(xué)科的主要目標(biāo)是了解人類智能的本質(zhì)，并通過(guò)將人類智能轉(zhuǎn)移到智能機(jī)器中，使智能機(jī)器能在不同應(yīng)用場(chǎng)景下做出類人思維的反應(yīng)。人工智能是一項(xiàng)綜合了多項(xiàng)高新科技的綜合性學(xué)科，包含5項(xiàng)核心技術(shù)，分別是計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人技術(shù)和生物識(shí)別技術(shù)。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的核心技術(shù)，該技術(shù)使智能機(jī)器在算法復(fù)雜度理論、凸分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經(jīng)發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)策略主要包括模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)和采用數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法2種策略。其中模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)策略又可細(xì)分為符號(hào)學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，符號(hào)學(xué)習(xí)是以認(rèn)知心理原理為基礎(chǔ)，在機(jī)器中輸入符號(hào)數(shù)據(jù)，用推理過(guò)程在圖或狀態(tài)空間中搜索并進(jìn)行符號(hào)的運(yùn)算，對(duì)概念性和規(guī)則性知識(shí)的學(xué)習(xí)能力較為突出，如示例學(xué)習(xí)、記憶學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是從微觀生理角度對(duì)人腦活動(dòng)進(jìn)行模擬，利用函數(shù)結(jié)構(gòu)模型代替人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以函數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，并在數(shù)據(jù)迭代過(guò)程中在系數(shù)向量空間中搜索，對(duì)函數(shù)型問(wèn)題具有較好的學(xué)習(xí)能力，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、修正學(xué)習(xí)等。采用數(shù)學(xué)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)主要是利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，輸入樣本數(shù)據(jù)后根據(jù)不同的運(yùn)算策略對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)。

3人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程

3.1人工智能技術(shù)的興起

雖然新興技術(shù)的興起獲得了廣泛的關(guān)注，但由于人工智能技術(shù)涵蓋的學(xué)科和技術(shù)范圍過(guò)大，興起階段的該技術(shù)的理論知識(shí)、產(chǎn)品應(yīng)用、發(fā)展應(yīng)用等均存在明顯缺陷。除此之外，計(jì)算機(jī)技術(shù)在當(dāng)時(shí)也并不成熟，當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)編程和計(jì)算水平較為落后，很多超前的想法以當(dāng)時(shí)的技術(shù)水平來(lái)說(shuō)實(shí)現(xiàn)較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術(shù)在興起階段并未得到快速發(fā)展。

3.2人工智能技術(shù)的高速發(fā)展

人工智能技術(shù)這一概念在提出后近20年的時(shí)期中其發(fā)展始終處于停滯狀態(tài)，直至20世紀(jì)70年代，該領(lǐng)域的專家研發(fā)出全新的人工智能專家系統(tǒng)DENDRAL，該系統(tǒng)的誕生帶動(dòng)人工智能技術(shù)邁向新的發(fā)展階段，并且在這之后進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期。日本始終重視本國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，并且在20世紀(jì)80年代提出“科技立國(guó)”的政策，此后很長(zhǎng)一段時(shí)間，日本依托此國(guó)策使經(jīng)濟(jì)得到迅速恢復(fù)和發(fā)展。在1982年，日本國(guó)內(nèi)對(duì)第五代計(jì)算機(jī)的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計(jì)算機(jī)算法和邏輯程序語(yǔ)言Prolog，Prolog在處理自然語(yǔ)言過(guò)程中具有比LISP語(yǔ)言更好的應(yīng)用效果，這一創(chuàng)新進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在多項(xiàng)先進(jìn)學(xué)科共同發(fā)展的基礎(chǔ)上，與其他技術(shù)相比，人工智能技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、整合資源方面具有更大優(yōu)勢(shì)。

3.3人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.1專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)指的是一種智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛也最為重要的領(lǐng)域之一，系統(tǒng)中涵蓋大量某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)應(yīng)用人類在該領(lǐng)域中的專家級(jí)別知識(shí)來(lái)為用戶解決在該領(lǐng)域中遇到的問(wèn)題。專家系統(tǒng)有效地將人類智能延伸到專業(yè)領(lǐng)域中，實(shí)現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用方向過(guò)渡的目標(biāo)，大幅提高了人類對(duì)專業(yè)問(wèn)題的處理效率，并且專家系統(tǒng)依托復(fù)雜的算法能對(duì)專業(yè)問(wèn)題未來(lái)發(fā)展的可能性進(jìn)行更全面的計(jì)算，工作效率甚至?xí)热祟悓＜腋咝А⒏鼫?zhǔn)確。隨著對(duì)專家系統(tǒng)研究的不斷深入，目前很多專家系統(tǒng)都能依據(jù)對(duì)人類行為的模擬在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中作出智能化的反應(yīng)和判斷，并且能夠利用知識(shí)庫(kù)，深入挖掘復(fù)雜問(wèn)題的內(nèi)在聯(lián)系。專家系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，幫助企業(yè)更客觀地摸索市場(chǎng)規(guī)律，從而作出正確的生產(chǎn)決策、調(diào)度規(guī)劃、資源配置計(jì)劃等，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的科學(xué)性，使企業(yè)能在節(jié)省生產(chǎn)成本的同時(shí)，獲得更好的經(jīng)濟(jì)效益。

3.3.2模式識(shí)別

模式識(shí)別是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將識(shí)別對(duì)象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術(shù)在模式識(shí)別中的主要研究方向包括語(yǔ)音語(yǔ)言信息處理、計(jì)算機(jī)視覺、腦網(wǎng)絡(luò)組等，希望通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜信息的識(shí)別和處理，這一應(yīng)用能促進(jìn)多個(gè)行業(yè)向智能化方向發(fā)展，如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等。

3.3.3機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人學(xué)的主要研究方向是機(jī)器人的設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的成熟與應(yīng)用，機(jī)器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，日常生活中常見的機(jī)器人包括掃地機(jī)器人、迎賓機(jī)器人、快遞機(jī)器人、早教機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等，人們可以利用可移動(dòng)設(shè)備對(duì)其進(jìn)行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器設(shè)備并不具備自主思考能力，在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的反應(yīng)主要是依托計(jì)算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法對(duì)人類思維模式進(jìn)行模擬，并將人類行為進(jìn)行充分消化以使自身性能得到優(yōu)化，能對(duì)不同問(wèn)題進(jìn)行處理。機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)涵蓋多個(gè)學(xué)科且復(fù)雜程度很高的科學(xué)，包含統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率學(xué)、算法復(fù)雜度理論等，是人工智能的核心技術(shù)，也是推動(dòng)計(jì)算機(jī)向智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

3.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)自進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期后廣泛研究的重點(diǎn)內(nèi)容。利用計(jì)算機(jī)算法將人腦神經(jīng)元進(jìn)行簡(jiǎn)單化、抽象化、模式化，并構(gòu)建成與人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟與發(fā)展為專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、機(jī)器人學(xué)、生物、經(jīng)濟(jì)等多個(gè)學(xué)科的發(fā)展提供了技術(shù)支持，解決了很多人工智能技術(shù)發(fā)展中的實(shí)際難題。

4人工智能技術(shù)的應(yīng)用

4.1人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

4.1.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理

人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相依存、互相促進(jìn)、共同發(fā)展，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多個(gè)方面都有深入的應(yīng)用。其中，在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面主要有如下應(yīng)用：①智能防火墻技術(shù)。防火墻技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)的普迅速發(fā)展，應(yīng)用人工智能技術(shù)的防火墻技術(shù)比傳統(tǒng)防火墻技術(shù)的性能更加優(yōu)異。智能防火墻技術(shù)具有智能記憶功能，能自動(dòng)記錄并儲(chǔ)存歷史處理病毒的記錄，在后續(xù)應(yīng)用過(guò)程中依據(jù)記錄直接優(yōu)化計(jì)算機(jī)匹配環(huán)節(jié)，減少計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結(jié)合用戶的需求，對(duì)用戶不需要的彈窗功能、訪問(wèn)權(quán)限、有害信息等進(jìn)行智能化攔截。②計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)。防火墻的主要功能就是為計(jì)算機(jī)設(shè)備創(chuàng)造安全的運(yùn)行環(huán)境，保證系統(tǒng)和內(nèi)部數(shù)據(jù)不被侵害。計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)功能是保障防火墻正常工作的基礎(chǔ)功能模塊，對(duì)提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)的安全性和可靠性具有直接的影響。應(yīng)用人工智能技術(shù)的入侵檢測(cè)功能，能對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行智能化分析和處理，根據(jù)預(yù)定算法將處理數(shù)據(jù)整理成為入侵檢測(cè)報(bào)告，讓用戶能全面地掌握計(jì)算機(jī)設(shè)備的安全狀態(tài)。③垃圾郵件智能化處理。該技術(shù)依托人工智能技術(shù)中的模式識(shí)別功能，對(duì)接收郵件進(jìn)行掃描和歸類，發(fā)現(xiàn)垃圾郵件后直接將其標(biāo)注為垃圾郵件，為用戶發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)警告，避免用戶因誤操對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)造成損害。

4.1.2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理

人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向智能化方向發(fā)展。在實(shí)際應(yīng)用中，除計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理模塊外，還能解決多種網(wǎng)絡(luò)管理問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)管理工作量和工作難度都達(dá)到了空前高度，通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù)，能大幅提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理效率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理效能。

4.2人工智能技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用

企業(yè)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要參與主體，是維持市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行和發(fā)展的關(guān)鍵要素，在企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)，能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，促進(jìn)企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。具體應(yīng)用渠道如機(jī)械自動(dòng)化、智能監(jiān)控、推薦系統(tǒng)、用戶購(gòu)物行為分析、零售分析、數(shù)據(jù)提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細(xì)微之處實(shí)現(xiàn)工作效率上的提升，進(jìn)而提升企業(yè)整體的運(yùn)行效率。對(duì)工業(yè)行業(yè)來(lái)說(shuō)，應(yīng)用機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)還能有效降低傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)人工的依賴性，大幅提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，在行業(yè)發(fā)展的過(guò)程中起到了非常積極的促進(jìn)作用。

4.3人工智能技術(shù)在航空航天技術(shù)中的應(yīng)用

航空航天技術(shù)是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學(xué)科，如信息技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)、生物技術(shù)、天文學(xué)、生命科學(xué)等，對(duì)提高國(guó)家的國(guó)防力量、提高國(guó)家的國(guó)際地位、促進(jìn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有非常重要的意義。航天器設(shè)計(jì)是航空航天領(lǐng)域中的關(guān)鍵工作之一，而遠(yuǎn)程控制又是航空航天技術(shù)長(zhǎng)久發(fā)展以來(lái)研究的重點(diǎn)，因我國(guó)對(duì)該技術(shù)的研發(fā)起步較晚，我國(guó)對(duì)航空航天技術(shù)的研發(fā)存在重重困難，但經(jīng)過(guò)國(guó)家和科技工作者的不懈努力，目前我國(guó)航空航天技術(shù)已處于世界先進(jìn)水平。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于航天遠(yuǎn)程控制中，利用智能系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集、處理和儲(chǔ)存，如通過(guò)采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果制定運(yùn)行決策，對(duì)提高航天器的運(yùn)行安全性和運(yùn)行質(zhì)量都是非常重要的舉措，推動(dòng)國(guó)家航空航天事業(yè)獲得進(jìn)一步發(fā)展。

4.4人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，使醫(yī)護(hù)人員的工作內(nèi)容不斷得到優(yōu)化，提高工作效率，還有效提高了國(guó)家醫(yī)療水平。具體應(yīng)用包括以下幾項(xiàng)內(nèi)容：①在電子病歷中的應(yīng)用。傳統(tǒng)就醫(yī)診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據(jù)病例詳細(xì)列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過(guò)應(yīng)用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫(yī)療系統(tǒng)中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行儲(chǔ)存，且現(xiàn)階段病例文件的儲(chǔ)存格式不再局限于文字，語(yǔ)音和圖像也可被添加到病例中，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。②在健康管理中的應(yīng)用。在現(xiàn)代醫(yī)療中應(yīng)用人工智能技術(shù)，對(duì)病患的病情進(jìn)行智能化分析，能使醫(yī)生對(duì)疑難病癥的分析更加全面準(zhǔn)確，制定針對(duì)性更強(qiáng)的醫(yī)療方案，提高醫(yī)療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結(jié)語(yǔ)

綜上所述，計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)社會(huì)各行業(yè)都產(chǎn)生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優(yōu)化和改變，國(guó)家科技水平也不斷提升。加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的研究，推動(dòng)人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來(lái)的改變，對(duì)促進(jìn)人類社會(huì)的發(fā)展具有非常重要的意義。

【參考文獻(xiàn)】

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第3篇

人工智能診治癌癥的機(jī)理

利用人工智能診治疾病是人類一個(gè)雄心勃勃的計(jì)劃，而且，這一計(jì)劃早就有一些初步結(jié)果，例如2007年，美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）就推出了人工智能軟件――沃森醫(yī)生（Watson）。現(xiàn)在，人們特別希望利用人工智能去征服某些嚴(yán)重危害人們生命和健康的疾病，如癌癥，而且也已經(jīng)進(jìn)入實(shí)踐，并且有不小的收獲。

要讓人工智能診治癌癥，第一步需要人工智能有像人一樣的感知，即知道周圍的環(huán)境，尤其是生物體和人的機(jī)體環(huán)境，什么是正常的機(jī)體，什么是異常的機(jī)體，甚至是癌變的機(jī)體，尤其是只具有微小變化的機(jī)體，例如，只有幾個(gè)發(fā)生癌變細(xì)胞的乳腺或肺。

第二步是，人工智能不僅要感知正常和異常機(jī)體的不同，還要理解為何有這樣的不同，是癌變引起的不同，還是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判斷和決策，即得出結(jié)論，在感知和正確理解的基礎(chǔ)上，向醫(yī)生提供對(duì)某個(gè)個(gè)體檢測(cè)的結(jié)果，是患癌還是沒有患癌，抑或是患了其他疾病。

要讓人工智能感知和理解人體環(huán)境和器官，就要讓其學(xué)習(xí)，包括利用大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）和深度學(xué)習(xí)，這兩者有時(shí)是相互結(jié)合的，同時(shí)也是相互滲透的。大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和處理是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)，可以達(dá)到比人類能力強(qiáng)幾百倍幾千倍的快速數(shù)據(jù)運(yùn)算、分析和理解。而在癌癥診治的深度學(xué)習(xí)上，更需要人工智能像人一樣進(jìn)行學(xué)習(xí)，例如對(duì)通過(guò)物理和化學(xué)方式拍攝的人體各種部位，以及深淺度不同組織的圖像要有正確的感知和理解，如對(duì)X線圖像、磁共振成像和CT掃描圖像的感知、解讀，并得出結(jié)論，即診斷。

但是，人工智能的癌癥診治深度學(xué)習(xí)并不僅限于對(duì)癌癥和正常組織圖像的解讀，而是包括更多的深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，例如，對(duì)癌癥標(biāo)記物和特異分子的識(shí)別。

癌癥診治的人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容

2016年1月，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬宣布了“癌癥登月計(jì)劃”，由副總統(tǒng)拜登全面負(fù)責(zé)。“癌癥登月計(jì)劃”的其中一個(gè)項(xiàng)目就是讓人工智能進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）和深度學(xué)習(xí)，以識(shí)別癌癥。為此，美國(guó)能源部與美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院下屬的國(guó)家癌癥研究所合作，提出了“高級(jí)癌癥計(jì)算解決方案的聯(lián)合設(shè)計(jì)任務(wù)”，這個(gè)項(xiàng)目就是致力于解決三個(gè)基于計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的人工智能抗癌難題。

首先是從認(rèn)識(shí)癌癥的分子層面學(xué)習(xí)，要讓人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白質(zhì)相互作用。RAS基因在20世紀(jì)60年代被發(fā)現(xiàn)是致癌基因，存在于30%的癌癥患者中。1982年，美國(guó)科學(xué)家溫伯格等人從膀胱癌細(xì)胞中克隆得到第一個(gè)人類癌基因，由于它和之前發(fā)現(xiàn)的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名為RAS基因。RAS基因編碼產(chǎn)生的蛋白定位于細(xì)胞膜內(nèi)側(cè)，為GTP/GDP結(jié)合蛋白（GDP為鳥嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鳥嘌呤三核苷酸磷酸），通過(guò)GTP與GDP的相互轉(zhuǎn)化來(lái)調(diào)節(jié)信號(hào)通路的傳遞。由于RAS蛋白的相對(duì)分子量是21千道爾頓（kDa），故又被稱為p21蛋白。

之后，人們又發(fā)現(xiàn)了RAS蛋白的直接效應(yīng)因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶對(duì)細(xì)胞增殖、細(xì)胞分化、細(xì)胞凋亡和細(xì)胞周期停滯有重要作用，利用這些作用可以知道癌癥的發(fā)生、發(fā)展，以及找到治療癌癥的藥物和方法。

“癌癥登月計(jì)劃”讓人工智能進(jìn)行的第二個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)是，進(jìn)行臨床前的藥物篩查。這是一種研發(fā)癌癥藥物的預(yù)測(cè)模型，在臨床試驗(yàn)前進(jìn)行最大化的藥物篩選，為癌癥病人提供精準(zhǔn)醫(yī)療方案。具體而言是對(duì)臨床前和臨床試驗(yàn)時(shí)的癌癥數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，結(jié)合小鼠模型中的新數(shù)據(jù)，通過(guò)反饋循環(huán)讓實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)計(jì)算模型的設(shè)計(jì)，建立腫瘤藥物反應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。其實(shí)，這也是基于特殊數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析。

“癌癥登月計(jì)劃”讓人工智能進(jìn)行的第三個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)是，學(xué)習(xí)和建立人口模型。這就要求人工智能根據(jù)不同人群的生活方式、生活環(huán)境、所患癌癥的種類、不同的醫(yī)療體系等，從數(shù)百萬(wàn)癌癥病人的病歷數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析，從而獲取最佳治療策略。當(dāng)然，海量病人的數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院、美國(guó)食品和藥物管理局、制公司和第三方付款機(jī)構(gòu)。

可以看到，美國(guó)的“癌癥登月計(jì)劃”中的人工智能學(xué)習(xí)并不包含腫瘤圖像的識(shí)別，所以人工智能診治癌癥的學(xué)習(xí)在不同的國(guó)家有不同的內(nèi)容。

人工智能幫助診治癌癥

人工智能對(duì)癌癥的識(shí)別和診斷首先體現(xiàn)于對(duì)癌癥數(shù)據(jù)的解讀上，其中最重要的是對(duì)癌癥基因和基因組的識(shí)別和解讀。

機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）是人工智能的一個(gè)基本內(nèi)容，其中，數(shù)據(jù)的輸入、輸出、賦值等運(yùn)算可以讓人工智能對(duì)某一問(wèn)題進(jìn)行計(jì)算分析，從而得出初步結(jié)果。對(duì)癌癥的診斷和治療也可以利用這一點(diǎn)。加拿大西方大學(xué)的羅根等人研發(fā)了一套算法，通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，并且讓該治療方案變得更加個(gè)性化。

研究人員使用了一套含有40個(gè)基因的數(shù)據(jù)，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗(yàn)的近350名癌癥病人當(dāng)中，至少都會(huì)接受紫杉醇或吉西他濱一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對(duì)數(shù)據(jù)展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關(guān)系。結(jié)果顯示，同時(shí)接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的治療有效率為82%，只接受吉西他濱的治療有效率則在62%～71%之間。

這就為醫(yī)生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎(chǔ)，例如，在上述方案中，醫(yī)生選擇對(duì)病人同時(shí)使用紫杉醇和吉西他濱，可以達(dá)到最高的84%的治療有效率。

2016年，日本研究人員稱，他們開發(fā)的人工智能軟件能夠準(zhǔn)確診斷出女性患者所患的罕見類型的白血病，而且，這種軟件對(duì)腫瘤大數(shù)據(jù)的提取和分析是其優(yōu)勢(shì)之一，它僅需要花費(fèi)10分鐘時(shí)間就能夠?qū)εR床腫瘤研究所提供的來(lái)自2000萬(wàn)名女性的遺傳信息進(jìn)行對(duì)比分析，從而做出診斷。

但是，最早開發(fā)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能的美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司更是走在了前面。

沃森癌癥醫(yī)生

美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司之前推出的人工智能軟件――沃森醫(yī)生診治疾病是建立在對(duì)大數(shù)據(jù)的檢索、使用和算法之上。沃森醫(yī)生儲(chǔ)存了數(shù)百萬(wàn)的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學(xué)以及其他可以建立知識(shí)庫(kù)的參考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒處理500GB的數(shù)據(jù)，相當(dāng)于1秒閱讀100萬(wàn)本書。

沃森在面臨一位就診者的時(shí)候，會(huì)進(jìn)行一系列的算法，包括語(yǔ)法語(yǔ)義分析、對(duì)各個(gè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行搜索、提取備選答案、對(duì)備選答案證據(jù)搜尋、對(duì)證據(jù)強(qiáng)度的計(jì)算和綜合等。此外，沃森醫(yī)生還可以通過(guò)詢問(wèn)病人的癥狀、病史，迅速給出診斷提示和治療意見。通過(guò)這些程序進(jìn)行診斷，沃森的診斷準(zhǔn)確率達(dá)到73%。

現(xiàn)在經(jīng)過(guò)多年的改進(jìn)，研究人員把沃森醫(yī)生的突破之一選擇為對(duì)癌癥的識(shí)別和診斷。最近，美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司和美國(guó)著名的基因公司Illumina進(jìn)行合作，在沃森醫(yī)生的基礎(chǔ)上，專門進(jìn)行癌癥基因組的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)序和解讀，以診斷癌癥。根據(jù)這個(gè)目標(biāo)，美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司研發(fā)了一個(gè)新的專門對(duì)基因組進(jìn)行測(cè)序和分析的軟件，即沃森基因組（相當(dāng)于專門診治腫瘤的專科醫(yī)生），并將這個(gè)軟件整合到Illumina公司的Base Space和腫瘤測(cè)序計(jì)劃中，這就可以讓沃森基因組使用Illumina公司的實(shí)體腫瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170匯集了一套整合DNA與RNA的靶向癌癥相關(guān)的基因突變，包括突變與微缺失、基因擴(kuò)增、基因融合以及剪接變異，使得腫瘤譜分析從一系列單基因檢測(cè)向多基因檢測(cè)轉(zhuǎn)變，為腫瘤基因組提供了更加全面的視圖。教會(huì)機(jī)器識(shí)別這些腫瘤基因數(shù)據(jù)，可以快速辨識(shí)和診斷腫瘤。

新的智能軟件融合后，沃森基因組可以在短短的幾分鐘之內(nèi)讀取TruSight Tumor 170生成的遺傳信息文件，梳理專業(yè)指南、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床試驗(yàn)匯編和其他知識(shí)來(lái)源。然后，系統(tǒng)將生成包含每個(gè)基因組改變的注釋報(bào)告。使用沃森基因組可以大幅減少解釋結(jié)果所花費(fèi)的時(shí)間。比較起來(lái)，研究人員也可以使用TruSight Tumor 170進(jìn)行癌癥基因的檢測(cè)，但是，速度很慢。沃森基因組在幾分鐘內(nèi)做的事情，研究人員一般需要一個(gè)多星期才能做完。

不僅在速度上沃森基因組可以比人類快得多，而且在檢測(cè)的準(zhǔn)確性以及提供治療癌癥的方式上，沃森基因組與臨床大夫和腫瘤專家提供的方案基本一致。美國(guó)北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌癥患者的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在99%的病例中，沃森基因組提出的治療建議與分子腫瘤專家團(tuán)隊(duì)提出的治療建議相同。此外，美國(guó)國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司旗下的沃森健康的副總裁哈韋還指出，在30%的腫瘤病例中，沃森基因組還發(fā)現(xiàn)癌癥專家遺漏的一些細(xì)節(jié)。

基于這些結(jié)果，研究人員認(rèn)為，教會(huì)人工智能診治腫瘤大有可為。現(xiàn)在，美國(guó)20個(gè)專注于基因組學(xué)和腫瘤學(xué)領(lǐng)域的癌癥研究所，包括紀(jì)念斯隆?凱特林癌癥中心和北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校的腫瘤研究機(jī)構(gòu)正在進(jìn)一步培訓(xùn)沃森基因組，以便讓沃森基因組能更快和更好地診治癌癥。

對(duì)癌癥圖像的智能解讀

診斷癌癥不僅要靠解讀癌癥特有的基因、分子標(biāo)記物等，還要認(rèn)識(shí)和判斷采用各種物理和化學(xué)方式拍攝的人體腫瘤的圖像，這既是人工智能深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，又是人工智能幫助人類診治癌癥的一個(gè)重要途徑，在這個(gè)方面，人工智能也取得了一些進(jìn)展。

2016年8月，美國(guó)休斯頓衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員在《癌癥》雜志上發(fā)表文章稱，他們研發(fā)的一款人工智能軟件在解析乳腺X線圖片時(shí)比普通醫(yī)生快30倍，診斷乳腺癌的準(zhǔn)確率更是高達(dá)99%。這個(gè)癌癥診斷軟件可以直觀地將X光圖片的信息轉(zhuǎn)譯成診斷信息，方便醫(yī)生快速對(duì)病人病情做出判斷，避免耽誤病情。

即便是腫瘤科的專科醫(yī)生，對(duì)諸如X線片、CT和核磁共振成像圖片的解讀都不會(huì)是百分之百的準(zhǔn)確，而且有很多誤讀。美國(guó)疾病預(yù)防控制中心（CDC）和癌癥協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，每年美國(guó)大約有1210萬(wàn)人接受乳腺X線圖片檢測(cè)，其中差不多有一半人在X圖片上會(huì)出現(xiàn)陽(yáng)性結(jié)果，但實(shí)際上是假陽(yáng)性。為此，又迫使大量女性為了求得安心而進(jìn)一步接受乳腺活組織檢查，進(jìn)行這一檢查的人每年有160萬(wàn)人左右，其中20%的女性根本就沒病。這給許多女性和其家庭造成極大經(jīng)濟(jì)和精神負(fù)擔(dān)。

為了改變這種狀況，研究人員打算從人工智能著手來(lái)解決X線圖片識(shí)別癌癥的假陽(yáng)性問(wèn)題。衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員設(shè)計(jì)的這個(gè)人工智能軟件能夠掃描病人的X線影像結(jié)果，能采集診斷特征，并將乳腺X線影像結(jié)果與乳腺癌亞型進(jìn)行關(guān)聯(lián)。此后，醫(yī)生可使用軟件的分析結(jié)果來(lái)精確預(yù)測(cè)每個(gè)病人是否有患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。

第4篇

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步速度如此迅猛，我們的社會(huì)將迎來(lái)一些重要的倫理和經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題恐怕會(huì)費(fèi)心費(fèi)力。

總體而言，人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)將同時(shí)改變互聯(lián)網(wǎng)和全球經(jīng)濟(jì)。在未來(lái)5年內(nèi)，我們可以預(yù)期人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)被整合到各種各樣的技術(shù)中，這些技術(shù)包括數(shù)據(jù)交換和分析。這將帶來(lái)巨大的機(jī)遇，如全新的服務(wù)和科學(xué)突破，人類智力的提升，以及它與數(shù)字世界的融合。

在人工智能領(lǐng)域存在相當(dāng)大的不確定性，如決策轉(zhuǎn)由機(jī)器執(zhí)行，缺乏透明度，技術(shù)變革將超過(guò)治理和政策規(guī)范的發(fā)展。自動(dòng)化可能會(huì)深刻地改變行業(yè)，影響就業(yè)和公共服務(wù)的交付。政府和社會(huì)需要為其影響做好準(zhǔn)備：

經(jīng)濟(jì)和社會(huì)必須為人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的顛覆做好準(zhǔn)備。

在人工智能的設(shè)計(jì)和部署中，必須優(yōu)先考慮倫理問(wèn)題。

人工智能和自動(dòng)化將帶來(lái)全新的社會(huì)經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)，但對(duì)個(gè)人和社會(huì)的影響和取舍還不清楚。

人工智能正改變著我們的決策方式，我們必須確保人類仍然處于“駕駛座”的主導(dǎo)位置。

在社會(huì)內(nèi)部和社會(huì)之間，人工智能的益處分配將不均衡，進(jìn)而加劇當(dāng)前和未來(lái)的數(shù)字鴻溝。這種現(xiàn)象發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)極高。

人工智能世界的治理與倫理問(wèn)題

人工智能引發(fā)了對(duì)倫理問(wèn)題的廣泛擔(dān)憂。技術(shù)人員表示，這項(xiàng)技術(shù)需遵從人類的價(jià)值觀，在人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署的每一個(gè)階段，都必須優(yōu)先考慮倫理層面的問(wèn)題。

目前，人工智能和相關(guān)技術(shù)正在開發(fā)和部署，短期內(nèi)將需要大量的投資和努力，以避免對(duì)社會(huì)和人類造成意想不到的影響。在未來(lái)，我們需要把焦點(diǎn)放在研究上以及有效的管理架構(gòu)上，以確保人工智能技術(shù)帶來(lái)的是契機(jī)，而不是損害。目前，開發(fā)算法的工作仍然由人類完成。對(duì)我們所做的事，我們?nèi)該碛行┰S控制。

然而，如果我們把這類工作拱手相讓給中介機(jī)構(gòu)，而中介機(jī)構(gòu)又讓算法來(lái)設(shè)計(jì)算法。那么在五年內(nèi)，開發(fā)算法的工作可能就不是人類在做了，而是人工智能在掌控。是否將出現(xiàn)這樣的前景：我們打交道的中介機(jī)構(gòu)將被人工智能替代。

此外，人工智能引發(fā)的重要考慮事項(xiàng)涵蓋了隱私、透明度、安全性、工作性質(zhì)，以及整體經(jīng)濟(jì)。例如，基于面部識(shí)別技術(shù)可以提升用戶在社交媒體上的體驗(yàn)。但同樣的技術(shù)也可以用來(lái)提升監(jiān)視效果，犧牲個(gè)人隱私。亦或是，如果人工智能成為社交媒體網(wǎng)絡(luò)和在線平臺(tái)的永久功能，在這些平臺(tái)上，算法被用來(lái)管理在線體驗(yàn)、有關(guān)自由選擇和偏見的問(wèn)題將會(huì)加劇。人們將對(duì)數(shù)據(jù)收集和決策的透明度和責(zé)任性感到擔(dān)憂。這種擔(dān)憂將會(huì)加速倫理原則的制定。而這些原則的作用是什么？用以指導(dǎo)人工智能的設(shè)計(jì)和部署。

一個(gè)社會(huì)如果完全以數(shù)據(jù)收集為基礎(chǔ)，那么從商業(yè)角度來(lái)看，在沒有適當(dāng)?shù)拿裰鞅O(jiān)督和平衡的情況下，將助長(zhǎng)社會(huì)過(guò)度依賴監(jiān)督。機(jī)器提供了太多自動(dòng)選擇，人類無(wú)需過(guò)多思考，從而失去了某些自我決策的機(jī)會(huì)。

數(shù)據(jù)分析技術(shù)產(chǎn)生的自動(dòng)化將對(duì)人類行為和決策產(chǎn)生更大的影響。

政府將如何應(yīng)對(duì)人工智能帶來(lái)的更大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)影響？政府是否具備這樣做的能力和資源？在政府內(nèi)部，由于政策的制定和調(diào)整越來(lái)越多地受到數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)，人工智能可能會(huì)帶來(lái)一種根本性的決策調(diào)整。此外，人工智能可能成為未來(lái)政策選擇的一種決策工具，而且使用起來(lái)可能會(huì)草率而不透明。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展將為政府決策提供科學(xué)依據(jù)，并幫助它們快速應(yīng)對(duì)民眾的需求。

許多人預(yù)見，未來(lái)幾年將展開一場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)，以爭(zhēng)奪商業(yè)人工智能領(lǐng)域的霸主地位。盡管這可能會(huì)推動(dòng)創(chuàng)新，并有可能顛覆當(dāng)前的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，但也存在競(jìng)爭(zhēng)方面的擔(dān)憂。預(yù)測(cè)者認(rèn)為，在可預(yù)見的未來(lái)，如今的領(lǐng)先科技公司將會(huì)控制人工智能市場(chǎng)。

人工智能對(duì)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的影響

一些人認(rèn)為，預(yù)測(cè)人工智能是一種營(yíng)銷炒作，但很多業(yè)內(nèi)人士和政府都在為人工智能的普及做準(zhǔn)備。CB Insights估計(jì)，2016年超過(guò)50億美元的風(fēng)投資金流向了人工智能創(chuàng)業(yè)公司，比前一年增長(zhǎng)了62%。人工智能為創(chuàng)造新工作、新產(chǎn)業(yè)和新溝通方式提供了巨大機(jī)遇。

隨著人工智能和自動(dòng)化在各個(gè)行業(yè)推動(dòng)重大結(jié)構(gòu)變革，工作的本質(zhì)將發(fā)生改變。隨著人工智能獲取用戶數(shù)據(jù)，改變產(chǎn)品和服務(wù)的交付方式，許多現(xiàn)有的工作崗位可能會(huì)被取代。如何適應(yīng)變化的步伐將是未來(lái)一項(xiàng)重大的全球性挑戰(zhàn)。

與人工智能和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的項(xiàng)目引領(lǐng)了我們很長(zhǎng)一段時(shí)間，提升了我們現(xiàn)有的技術(shù)，讓普通人生活更加方便。

人工智能系統(tǒng)和技術(shù)可以改變工作的性質(zhì)，讓員工能力得到提升，從而減少人類之間和國(guó)家之間的不平等。人工智能讓我們承擔(dān)和解決更大的挑戰(zhàn)。正如一份調(diào)查報(bào)告所顯示，“人們的大腦和互聯(lián)網(wǎng)之間的距離會(huì)變得越來(lái)越近，而兩者之間的交叉會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜。”

機(jī)器與機(jī)器之間的通信增加了成本壓力，人們正在被取代。這只會(huì)隨著時(shí)間的推移而不斷增加，這對(duì)經(jīng)濟(jì)有好處，但會(huì)對(duì)就業(yè)提出挑戰(zhàn)。

人工智能為科學(xué)研究、交通運(yùn)輸和服務(wù)提供帶來(lái)了巨大潛在收益。如果可訪問(wèn)性和開源開發(fā)勝出，人工智能有可能給發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家?guī)?lái)紅利。例如，依賴農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的國(guó)家可以利用人工智能技術(shù)分析作物產(chǎn)量，優(yōu)化糧食產(chǎn)量。在醫(yī)療保健領(lǐng)域使用人工智能可能會(huì)改變低收入地區(qū)的疾病檢測(cè)方法。

人工智能是一種創(chuàng)造性的毀滅，它將淘汰許多工作崗位，但也將創(chuàng)造新的角色和工作崗位。

但是，社會(huì)本身是否已經(jīng)準(zhǔn)備好接受這種變化，我們是否為新型經(jīng)濟(jì)做好了充分的準(zhǔn)備？對(duì)于發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體而言，新技術(shù)總是能創(chuàng)造出更多的可能性，盡管部署人工智能(以及物聯(lián)網(wǎng))的基礎(chǔ)設(shè)施非常重要。人工智能的好處也可能不均衡：對(duì)于依賴低技能勞動(dòng)力的經(jīng)濟(jì)體，自動(dòng)化可能會(huì)挑戰(zhàn)它們?cè)谌騽趧?dòng)力市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并加劇當(dāng)?shù)氐氖I(yè)形勢(shì)，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

用于管理制造業(yè)或服務(wù)業(yè)的智能和服務(wù)，可能仍集中在發(fā)達(dá)國(guó)家。人工智能可能會(huì)在很大程度上加劇數(shù)字鴻溝，這將會(huì)帶來(lái)政治上的影響。

確保互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)造市場(chǎng)就業(yè)機(jī)會(huì)，且不會(huì)對(duì)就業(yè)市場(chǎng)造成損害，這是未來(lái)5年必須解決的一個(gè)挑戰(zhàn)，也是國(guó)際上一個(gè)緊迫而嚴(yán)重的問(wèn)題。

人工智能對(duì)互聯(lián)網(wǎng)安全和網(wǎng)絡(luò)智能的影響

算法開始做出決策，它們比人類決策更快，并且可以代表我們的意志。此外，系統(tǒng)越來(lái)越不透明。我們不知道他們?cè)谀睦铮麄冊(cè)谧鍪裁礇Q定。

雖然安全與信任對(duì)人工智能的未來(lái)至關(guān)重要，但這項(xiàng)技術(shù)也可以幫助解決安全挑戰(zhàn)。隨著網(wǎng)絡(luò)和信息流變得越來(lái)越復(fù)雜，人工智能可以幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員理解交通模式，創(chuàng)建識(shí)別安全威脅的方法。在基本的企業(yè)層面上，人工智能可以執(zhí)行由IT幫助臺(tái)執(zhí)行的任務(wù)，比如解決員工的電腦問(wèn)題。

這將為企業(yè)IT專業(yè)人員提供更多的時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)安全最佳實(shí)踐，并更好地保護(hù)公司系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)。除了人工智能決策，人工智能還可以在網(wǎng)絡(luò)上對(duì)日益增長(zhǎng)的安全威脅進(jìn)行分類。

第5篇

人工智能作為一項(xiàng)綜合性應(yīng)用技術(shù)，其研發(fā)的主要目的便是為了模仿人類的思維與行為，從而代替人們?nèi)ネ瓿梢恍╇y度較大、復(fù)雜繁瑣的工作，以此為人們節(jié)省出大量時(shí)間，提高人們的日常工作效率。現(xiàn)今，我們?nèi)粘Ｉ钪须S處可見的智能化產(chǎn)品便是人工智能技術(shù)的重要體現(xiàn)，這些智能化產(chǎn)品的出現(xiàn)在方便我們?nèi)粘Ｉ畹耐瑫r(shí)，也使生活變得更加豐富多彩起來(lái)。除此之外，目前人工智能技術(shù)的應(yīng)用極為廣泛，與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有著十分密切的聯(lián)系，包括自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能控制等等，都是人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。

二、人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)勢(shì)

（一）更具實(shí)用性

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的使用覆蓋率不斷擴(kuò)大，當(dāng)前各個(gè)領(lǐng)域乃至生活的各個(gè)細(xì)節(jié)都難以離開計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，從此使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變得更具實(shí)用性。智能與科技相結(jié)合，人工智能利用對(duì)新知識(shí)的學(xué)習(xí)能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)一些較難數(shù)據(jù)的推理核算工作。這樣不僅極大程度的節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)查找的時(shí)間，還有效改善了人們的工作與生活，促進(jìn)了工作效率與生活質(zhì)量的雙重提升。正因如此，人工智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用更具實(shí)用性。

（二）便于網(wǎng)絡(luò)管理

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，讓人們進(jìn)行信息交流和討論也變得更加方便快捷，同時(shí)也對(duì)世界各國(guó)之間建立良好的國(guó)際關(guān)系產(chǎn)生了極大幫助。隨著人們對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，因此對(duì)其要求也開始不斷提升。而在人工智能的作用下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也從此變得更具優(yōu)勢(shì)，對(duì)于人們無(wú)法處理或難度系數(shù)較大的問(wèn)題，人工智能都能一一進(jìn)行妥善處理。同時(shí)，人工智能還能加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)智能化的網(wǎng)絡(luò)安全管理，也使人們的交流與聯(lián)系變得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用極為重要。

三、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

（一）智能防火墻防護(hù)體系

防火墻的主要功能是抵御黑客攻擊，防止計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其造成破壞。人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的防火墻技術(shù)相互融合，這樣計(jì)算機(jī)的防護(hù)系統(tǒng)就相當(dāng)于擁有了一位智能管家。如此一來(lái)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不僅多了一重安全保障，同時(shí)給人們的使用也帶來(lái)更為便捷、高效的體驗(yàn)。由于人工智能技術(shù)具備極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)于各行各業(yè)時(shí)常出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，人工智能防護(hù)都能及時(shí)對(duì)其進(jìn)行全面優(yōu)化與處理。比如目前現(xiàn)有的一些人工智能殺毒軟件，即使沒有網(wǎng)絡(luò)連接，同樣也能為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)保駕護(hù)航，幫助其免受攻擊。同時(shí)智能防火墻的研發(fā)，還有效避免了以往的防火墻技術(shù)頻繁進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行控制的弊端，只會(huì)在不確定的情況下進(jìn)行報(bào)警詢問(wèn)和訪問(wèn)控制，而在計(jì)算機(jī)程序正常運(yùn)行或者智能防火墻已判定病毒的情況下是不會(huì)對(duì)用戶進(jìn)行訪問(wèn)控制的。由此可以看出，智能防火墻增加了智能化識(shí)別技術(shù)，其在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的識(shí)別力更加敏銳，更為高效的實(shí)現(xiàn)了預(yù)防病毒侵害的目的。

（二）智能信息檢索

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái)，人們需要了解和掌握信息時(shí)都可以通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，而正因?yàn)槿藗儗?duì)各類信息的需求越來(lái)越廣泛，也因此導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)上的信息呈現(xiàn)出繁多、復(fù)雜的局面。此種情況下，當(dāng)人們需要獲取信息時(shí)也變的無(wú)從下手，海量的信息中開始很難篩選出能滿足其需求的內(nèi)容。而當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù)后，智能信息檢索的出現(xiàn)不僅有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)搜索方式的非個(gè)性化搜索功能，還實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)搜索所沒有的分布式智能搜索。如果用戶采用其搜索所需信息，智能搜索將會(huì)自動(dòng)對(duì)用戶所需的信息的相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行搜集、篩選、過(guò)濾，最終對(duì)用戶提供其感興趣且有價(jià)值的信息內(nèi)容，以此大大節(jié)省用戶獲取信息的時(shí)間，并提高其工作效率。

（三）智能過(guò)濾系統(tǒng)

日常生活中，當(dāng)我們利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)或工作時(shí)，常常會(huì)因?yàn)殡娔X中大量占用內(nèi)存的垃圾信息而影響到工作效率。比如一些垃圾郵件等，它們占用了電腦內(nèi)存，長(zhǎng)期下來(lái)就會(huì)導(dǎo)致電腦無(wú)法正常運(yùn)行，最終導(dǎo)致我們的工作效率大大降低。而當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用到人工智能后，其具有的智能化識(shí)別技術(shù)就如同為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配備了一個(gè)人工大腦，不僅能自動(dòng)攔截用戶使用過(guò)程中出現(xiàn)的垃圾信息，還能對(duì)各類信息進(jìn)行分類處理。如用戶收到郵件后，其智能過(guò)濾系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)開啟掃描，將垃圾信息篩選出來(lái)提醒用戶盡快進(jìn)行清理操作，有效保護(hù)用戶使用過(guò)程中的安全。這樣一來(lái)，人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)完美融合后產(chǎn)生的智能過(guò)濾系統(tǒng)就為人們節(jié)省了大量的時(shí)間，同時(shí)也保障了工作和學(xué)習(xí)的效率。

（四）智能機(jī)器人

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展下，人工智能技術(shù)也在不斷發(fā)展，而智能機(jī)器人也正是其共同發(fā)展的產(chǎn)物。如今的智能機(jī)器人相比傳統(tǒng)機(jī)器人在思維、感知等方面都得到了極大完善，其通過(guò)全面模擬人類的智慧與能力，已經(jīng)逐漸應(yīng)用于社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。比如許多人類自身難以完成的高難度危險(xiǎn)作業(yè)等，智能機(jī)器人都可以代替其高效完成任務(wù)。此外，智能機(jī)器人在商業(yè)管理、救火救災(zāi)、軍事、醫(yī)療等方方面面都有涉及，比如自動(dòng)駕駛、識(shí)別生物體征等等。正因?yàn)橛辛擞?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能的作業(yè)才得以高效發(fā)揮，因此，不僅是人工智能方便了人們的生活，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也對(duì)人們的生活作出了巨大貢獻(xiàn)。

（五）智能人機(jī)交互

人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的另一重大應(yīng)用便是智能人機(jī)交互，其主要體現(xiàn)在智能家電家居、自動(dòng)駕駛、人機(jī)對(duì)弈、管理培訓(xùn)、機(jī)器教學(xué)、醫(yī)療服務(wù)等方面。據(jù)相關(guān)研究表明，相比人類，機(jī)器核算往往更能準(zhǔn)確無(wú)誤的完成人類指定的各項(xiàng)操作，因此智能人機(jī)交互的發(fā)展也將會(huì)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，從而對(duì)人類未來(lái)的日常生活帶來(lái)極其重要的影響。

（六）智能數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)挖掘主要指的是通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和提取，最終篩選出其中具有實(shí)用價(jià)值的信息，從而為人們學(xué)習(xí)和使用提供便捷，既為用戶節(jié)省了大量時(shí)間，也使其工作起來(lái)更為高效。人工智能利用相應(yīng)技術(shù)充分模擬人類大腦的運(yùn)行過(guò)程及狀態(tài)，并在大數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中得以應(yīng)用，目前已經(jīng)逐步體現(xiàn)在醫(yī)療、工業(yè)、司法等多個(gè)領(lǐng)域，未來(lái)給人類生活的方方面面也將會(huì)提供極大的幫助。

第6篇

聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官 楊元慶

人工智能有兩個(gè)重要能力，一是感知能力，越來(lái)越多的智能終端和傳感器，讓我們能夠提升感知世界的廣度和深度；二是認(rèn)知能力，這就需要通過(guò)云、通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。所以，如果說(shuō)智能終端是人的感官的話，那么云就是大腦，把智能終端和云大腦完美結(jié)合起來(lái)，就是人工智能未來(lái)的方向。

斯坦福大學(xué)客座教授 杰瑞?卡普蘭

未來(lái)，除了應(yīng)用和設(shè)備會(huì)越變?cè)胶弥猓覀冞€會(huì)有一批全新的設(shè)備和應(yīng)用，它們會(huì)更加智能化，并且可以進(jìn)一步加強(qiáng)人與人之間、人與物之間的聯(lián)系。未來(lái)是光明燦爛的，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢詭椭覀儜?yīng)對(duì)數(shù)字化帶來(lái)的挑戰(zhàn)，幫助我們尋找到信息，將那些最相關(guān)信息推送給我們，協(xié)助我們更好地了解這些信息的含義。與此同時(shí)，人工智能可以拓展計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，電子設(shè)備將獲得我們的信任，將會(huì)成為我們極其信賴且不可分割的個(gè)人助手，它們會(huì)幫助我們?cè)谖锢硎澜纭⒄鎸?shí)世界里進(jìn)行探索。

美國(guó)希捷科技公司全球副總裁 孟福來(lái)

所有這些相互連接的設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)意味著今后互聯(lián)網(wǎng)會(huì)無(wú)處不在，這也就意味著數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越多，數(shù)據(jù)的價(jià)值將越來(lái)越高。短短幾年就會(huì)極速增長(zhǎng)，所有的數(shù)據(jù)都要得到安全的存儲(chǔ)，用戶也要能夠迅速接入并且分析這些數(shù)據(jù)。

讓存儲(chǔ)更加智能，從而支持各項(xiàng)復(fù)雜活動(dòng)，進(jìn)而應(yīng)對(duì)不同環(huán)境下的需求，我們正在將那些傳感器融入其中，總的來(lái)說(shuō)就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)會(huì)更加智能。

華為消費(fèi)者業(yè)務(wù)首席執(zhí)行官 余承東

人工智能能夠幫助人類更主動(dòng)地獲取信息和推送所需要的信息。主動(dòng)通過(guò)人工智能推送人類需要的信息，同時(shí)對(duì)信息進(jìn)行過(guò)濾和及時(shí)反饋。而信息的交互方式將變得更加自然，就像人類說(shuō)話一樣。人機(jī)更加自然地交互，對(duì)人類來(lái)說(shuō)更有意義、更方便、更快捷，所以這需要人工智能對(duì)信息進(jìn)行個(gè)性化推薦。

優(yōu)辦創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 盧陽(yáng)

未來(lái)智能設(shè)備的互聯(lián)就是物聯(lián)網(wǎng)將會(huì)隨處可見，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)讓虛擬變得更真實(shí)，語(yǔ)音識(shí)別讓每個(gè)人有了秘書，云服務(wù)使得所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在遠(yuǎn)方但是隨手可得。隨著技術(shù)的發(fā)展，人們的生活將發(fā)生天翻地覆的變化，移動(dòng)性和及時(shí)性的需求將大大增加，這些將使得使用權(quán)比擁有權(quán)更受歡迎。

搜狗公司CEO 王小川

我們每天醒來(lái)都感受著互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的便捷，看到智能終端無(wú)人駕駛汽車機(jī)器人從科幻走向生活。今年是人工智能誕辰六十周年，年初谷歌AIphaGO與李世石上演人機(jī)大戰(zhàn)，將人工智能的關(guān)注推到了前所未有的高度。

臉譜公司副總裁 石峰

人工智能和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同，它更像一個(gè)孩子在學(xué)習(xí)這個(gè)世界，而不是事先編程，所以，對(duì)于人工智能我們要花很長(zhǎng)時(shí)間來(lái)訓(xùn)練它，就像教孩子打棒球一樣。一方面我們有超過(guò)十億人在尋找內(nèi)容，而另一方面我們又有數(shù)以億計(jì)的內(nèi)容給他們，他們可以很了解這兩者怎么取得平衡，所以，我們每天做很多預(yù)測(cè)，而真正最激動(dòng)人心的就是我們還能獲得很多的反饋。

騰訊社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群總裁、集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁湯道生

最近五年，在圖片識(shí)別、語(yǔ)音翻譯、模擬探索、概率決策上有非常多的突破，因?yàn)橛?jì)算能力和算法的突破，現(xiàn)在到了一個(gè)感知的智能時(shí)代。我們多看幾只貓以后知道什么是貓，具體我們也說(shuō)不出是怎么判斷和識(shí)別的，但是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，如今哪怕不能充分描述識(shí)別過(guò)程，也能通過(guò)新的算法和計(jì)算方式達(dá)到感知智能的能力。

百度公司總裁 張亞勤

人工智能真正會(huì)帶來(lái)一些新的變革，可以用到醫(yī)療、教育、金融、交通等各方面，也可以用到無(wú)人車上。三十年前比爾?蓋茨講，希望有一天機(jī)器能像人一樣去聽去看去寫，用自然語(yǔ)言交流。今天，他提的目標(biāo)在很大程度上已經(jīng)達(dá)到了。最早的時(shí)候是人們學(xué)習(xí)機(jī)器語(yǔ)言，學(xué)編程，后來(lái)是機(jī)器來(lái)學(xué)人的語(yǔ)言。所以，未來(lái)機(jī)器要向人學(xué)習(xí)，人也要向機(jī)器學(xué)習(xí)。

愛立信集團(tuán)亞太區(qū)首席技術(shù)官馬格納斯?艾爾布林

在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，我們要保證時(shí)刻能夠服務(wù)到用戶，我們的用戶能夠獲得其需要的服務(wù)。而為了能夠?qū)崿F(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，我們就有一定的架構(gòu)和分類，通過(guò)這樣的安排，我們就能夠保證5G的標(biāo)準(zhǔn)體系能夠提供服務(wù)。

第7篇

國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的最新報(bào)告顯示，存儲(chǔ)收入持續(xù)上漲，這對(duì)于力求提高銷售額的存儲(chǔ)供應(yīng)商們來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息。但由于分析引擎與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)相競(jìng)爭(zhēng)，期望以分析引擎渴望的速度獲取信息，存儲(chǔ)行業(yè)的產(chǎn)能有可能達(dá)到極限。

DataDirect Networks公司的產(chǎn)品營(yíng)銷高級(jí)主管勞拉?謝潑德（Laura Shepard）說(shuō)：“采用機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)很快給底層的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和管理基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)負(fù)擔(dān)。機(jī)器學(xué)習(xí)的原型和第一代機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施通常建立在現(xiàn)有企業(yè)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上，或者搭建基礎(chǔ)設(shè)施的團(tuán)隊(duì)決定用白盒服務(wù)器，同時(shí)結(jié)合開源、自主開發(fā)和商用的工具和應(yīng)用軟件來(lái)自行搭建。”

因此，即使是最成功的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃也經(jīng)常會(huì)遇到規(guī)模方面的問(wèn)題。一般而言，人工智能，可以整合的數(shù)據(jù)越多，得到的結(jié)果就越好。這促使機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目越來(lái)越龐大。

出現(xiàn)這種情況后，我們看到第一代基礎(chǔ)設(shè)施開始不堪重負(fù)，出現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)展方面的失敗，比如無(wú)法讓用戶以所需的速度來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)，無(wú)法擴(kuò)大所處理的數(shù)據(jù)量以改進(jìn)結(jié)果，無(wú)法在管理起來(lái)簡(jiǎn)單或經(jīng)濟(jì)高效的存儲(chǔ)環(huán)境下擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。x潑德表示，任何一個(gè)這樣的失敗都可能讓整個(gè)項(xiàng)目偏離正常軌道，因?yàn)槿绻銦o(wú)法增加輸入，或無(wú)法更進(jìn)一步增加網(wǎng)絡(luò)的深度，也就無(wú)法擴(kuò)展輸出。

機(jī)會(huì)找上門

但一個(gè)人的挑戰(zhàn)是另一個(gè)人的機(jī)會(huì)。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)日益得到采用，它勢(shì)必會(huì)吸引越來(lái)越多渴望解決許多相關(guān)問(wèn)題的初創(chuàng)公司。

IT Brand Pulse公司的高級(jí)分析師弗蘭克?貝里（Frank Berry）說(shuō)：“管理數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施向來(lái)是個(gè)主動(dòng)的過(guò)程，我們要走在業(yè)務(wù)需求的前頭。機(jī)器學(xué)習(xí)有望通過(guò)自動(dòng)化來(lái)提升存儲(chǔ)性能、提高可用級(jí)別、提高效率（每個(gè)存儲(chǔ)單元需要更少的管理員）。”

Zadara Storage公司的營(yíng)銷副總裁凱文?利布爾（Kevin Liebl）進(jìn)一步闡述了這個(gè)主題。他認(rèn)為，人工智能會(huì)大大提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的自我管理性（想想自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)中心，就像自動(dòng)駕駛的汽車那樣）。

利布爾說(shuō)：“自動(dòng)化將大大增加管理員可以管理的服務(wù)器數(shù)量，從如今同類中最多可管理VMware環(huán)境中的大約500臺(tái)服務(wù)器，增加到將來(lái)每個(gè)管理員可能管理20000臺(tái)服務(wù)器，到時(shí)候服務(wù)器完全由分析技術(shù)和自動(dòng)化服務(wù)器管理軟件來(lái)監(jiān)控和管理，這將使存儲(chǔ)和管理更容易、更省時(shí)、更高效。”

他補(bǔ)充道：“存儲(chǔ)是自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)中心的核心，因?yàn)樗械淖詣?dòng)化都需要記錄各種活動(dòng)，這些活動(dòng)當(dāng)然會(huì)生成數(shù)據(jù)。由于云計(jì)算、移動(dòng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體和分析技術(shù)大行其道，將來(lái)生成的數(shù)據(jù)只會(huì)更龐大。這就是為什么總的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量會(huì)繼續(xù)每?jī)赡攴环！?/p>

利布爾說(shuō)：“人工智能對(duì)存儲(chǔ)行業(yè)的最大需求可能就在于需要存儲(chǔ)管理功能，好讓系統(tǒng)得以處理數(shù)據(jù)洪流。”

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起很可能會(huì)影響存儲(chǔ)行業(yè)，就像個(gè)人計(jì)算機(jī)當(dāng)初重塑企業(yè)IT那樣。就像PC從個(gè)人生產(chǎn)力應(yīng)用軟件發(fā)展到大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和自動(dòng)化項(xiàng)目一樣，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)從消費(fèi)類功能演變成推動(dòng)全球企業(yè)發(fā)展的全面的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目。

Cloudian公司的首席執(zhí)行官邁克爾?楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年內(nèi)，許多公司會(huì)演變成人工智能輔助的組織。到時(shí)候，數(shù)據(jù)將支持合作，機(jī)器收集信息，學(xué)會(huì)幫助人們做出實(shí)時(shí)決策，以滿足客戶的要求。”

已經(jīng)有這方面的例子了。亞馬遜等購(gòu)物網(wǎng)站上的推薦引擎已經(jīng)在使用這項(xiàng)技術(shù)。與之相仿，廣告投放系統(tǒng)會(huì)基于網(wǎng)站訪問(wèn)量，更精準(zhǔn)地投放廣告。Cloudian還使用了將廣告與每個(gè)司機(jī)和汽車相匹配的數(shù)字廣告牌。

楚說(shuō)：“對(duì)于存儲(chǔ)行業(yè)來(lái)說(shuō)，這意味著許多公司需要保留大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)‘訓(xùn)練’機(jī)器。一旦機(jī)器能自我學(xué)習(xí)，它們將收集并生成新的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)、智能化標(biāo)記和分析。”

許多專家提到了自動(dòng)駕駛汽車。值得一提的是，自動(dòng)駕駛汽車使用大量的傳感器來(lái)“讀取”環(huán)境，然后與精確的地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

最后，再?zèng)Q定如何轉(zhuǎn)向、剎車和加速。這增加了存儲(chǔ)的復(fù)雜性。來(lái)自攝像頭和雷達(dá)等傳感器的數(shù)據(jù)以每秒幾十GB的速度進(jìn)入。所有數(shù)據(jù)都要經(jīng)過(guò)壓縮和處理。

攝像頭和雷達(dá)收集的汽車在路面上的數(shù)據(jù)與高清（HD）地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。這是獲得準(zhǔn)確車輛位置信息的一個(gè)重要部分。這些高清地圖堆疊在包括額外信息（比如車道標(biāo)記、路緣和標(biāo)志）的標(biāo)準(zhǔn)地圖數(shù)據(jù)的上面。所有這些會(huì)帶來(lái)幾十GB的額外存儲(chǔ)量，再乘以一輛車需要執(zhí)行的動(dòng)作數(shù)量，以及路上行駛的車輛數(shù)量，數(shù)據(jù)就會(huì)大得嚇人。

此外，每輛汽車都要記錄一些駕駛數(shù)據(jù)，并保存數(shù)天或數(shù)月，這取決于OEM和監(jiān)管部門的要求。這很重要，因?yàn)榧词惯@些數(shù)據(jù)上傳到云端，本地拷貝也幾乎肯定要保存起來(lái)。

相關(guān)的數(shù)據(jù)量?jī)H僅是個(gè)開始，每輛車會(huì)生成數(shù)據(jù)，確保車輛安全、暢通行駛的系統(tǒng)也會(huì)生成數(shù)據(jù)。

各種人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)將訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)，才能將信息變成實(shí)用的智能。這意味著存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)不斷演變，以便能夠以所需的速度存儲(chǔ)、移動(dòng)和處理數(shù)據(jù)。

StorageIO Group的分析師格雷格?舒爾茨（Greg Schulz）表示：“人工智能還可能導(dǎo)致幾乎感覺不到有什么價(jià)值的現(xiàn)有數(shù)據(jù)擁有隱藏或未知的價(jià)值，只不過(guò)還沒有被利用起來(lái)。”

存儲(chǔ)方面的改進(jìn)

人工智能不僅僅是一條單行道。不僅存儲(chǔ)需要解決如何能夠存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)、更快地處理數(shù)據(jù)、更快地將數(shù)據(jù)饋送給分析引擎，存儲(chǔ)與人工智能之間還存在相互影響，即人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將如何回報(bào)、如何改進(jìn)存儲(chǔ)技術(shù)。

舒爾茨說(shuō)：“存在這種場(chǎng)景，人工智能和其他支持算法的分析技術(shù)可以用來(lái)幫助管理數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)，以及管理相關(guān)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施資源。這意味著不僅僅局限于基本的分析，以及傳統(tǒng)的基于策略的系統(tǒng)或軟件管理。”

他預(yù)計(jì)，人工智能和分析技術(shù)對(duì)于額外的CPU處理和內(nèi)存會(huì)有更高的要求，另外還需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息的工具。

相關(guān)鏈接

人工智能（Artificial Intelligence），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過(guò)人的智能。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等。總之，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

IDC預(yù)測(cè)，到2018年，全球近1/3的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將被全面執(zhí)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手顛覆。“人工智能+行業(yè)”有助于催生新的商業(yè)模式。如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、商業(yè)、教育、政府、公共安全等行業(yè)初露鋒芒。不同行業(yè)在人工智能的接受程度上存在差異。金融、零售、醫(yī)療和智慧城市這4個(gè)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)的應(yīng)用更為成熟。

第8篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會(huì)新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對(duì)于管理類人才來(lái)說(shuō)，加強(qiáng)對(duì)人工智能知識(shí)的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識(shí)結(jié)合起來(lái)，對(duì)其未來(lái)職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強(qiáng)、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點(diǎn)，通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會(huì)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長(zhǎng)期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對(duì)管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進(jìn)行探討，以期對(duì)中國(guó)高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問(wèn)題

作為一門綜合性、實(shí)踐性和應(yīng)用性很強(qiáng)的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力。針對(duì)管理類人才，該課程在課程教學(xué)過(guò)程中存在幾個(gè)較為突出的問(wèn)題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國(guó)大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過(guò)程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動(dòng)，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識(shí)理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來(lái)大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進(jìn)行人工智能相關(guān)課程知識(shí)講解時(shí)，隨著章節(jié)的知識(shí)難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無(wú)法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時(shí)給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無(wú)法跟上教學(xué)進(jìn)度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動(dòng)力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會(huì)走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識(shí)雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實(shí)的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識(shí)，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識(shí)點(diǎn)較多，涵蓋模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識(shí)，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時(shí)不足和教學(xué)內(nèi)容難點(diǎn)過(guò)多的問(wèn)題。(3)教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、智能制造等各個(gè)領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實(shí)案例，使得人工智能不再是高深莫測(cè)的理論，而是現(xiàn)實(shí)中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機(jī)械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機(jī)械設(shè)計(jì)制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來(lái)源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動(dòng)力；在能動(dòng)領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)；在光電信息與計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時(shí)刻推動(dòng)著智能科學(xué)與技術(shù)核心價(jià)值的提升。然而，對(duì)于管理類專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過(guò)程中常常涉及到很多從未接觸過(guò)的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實(shí)例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識(shí)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實(shí)踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。另外，大學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無(wú)法跟上和理解，教師也無(wú)法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動(dòng)力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實(shí)情況，提高他們的動(dòng)手能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問(wèn)題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進(jìn)策略

課程教學(xué)改革是一項(xiàng)提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時(shí)代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進(jìn)行實(shí)施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問(wèn)題。對(duì)于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡(jiǎn)單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時(shí)代信息資源優(yōu)勢(shì)的新型教學(xué)模式。針對(duì)管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過(guò)程中存在的問(wèn)題，可以從教學(xué)方法改進(jìn)和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個(gè)方面進(jìn)行課程教學(xué)改進(jìn)。

2.1教學(xué)方法改進(jìn)

教師對(duì)學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進(jìn)能夠帶動(dòng)學(xué)生改進(jìn)自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過(guò)安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達(dá)等多項(xiàng)活動(dòng)，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問(wèn)題、分析和解決問(wèn)題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識(shí)要點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高校基于其問(wèn)題啟發(fā)性、教學(xué)互動(dòng)性以及實(shí)踐有用性等特點(diǎn)，可以建立基于人工智能知識(shí)體系的教學(xué)案例庫(kù)，雖然這項(xiàng)建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時(shí)性，但具有很強(qiáng)的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強(qiáng)的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動(dòng)，對(duì)提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過(guò)單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)原理及應(yīng)用；通過(guò)一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過(guò)綜合案例的設(shè)計(jì)，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問(wèn)題的解決方案。(2)研討互動(dòng)式教學(xué)研討互動(dòng)式的各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進(jìn)、有機(jī)結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個(gè)體的差異性，在課堂討論的過(guò)程中對(duì)學(xué)生做出評(píng)判，從而對(duì)不同類型的學(xué)生開展針對(duì)性的教學(xué)。互動(dòng)則是在研討的基礎(chǔ)上，通過(guò)老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動(dòng)，讓學(xué)生主動(dòng)參與到課堂教學(xué)的過(guò)程中來(lái)。在人工智能課程教學(xué)過(guò)程中，教師通過(guò)課堂討論了解學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，可以有針對(duì)性地設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，例如，對(duì)于學(xué)校積極性不強(qiáng)的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個(gè)人興趣范疇、社會(huì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來(lái)，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報(bào)告，并在課堂或課外進(jìn)行師生互動(dòng)。像這樣研討與互動(dòng)相結(jié)合的模式。有助于增強(qiáng)學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵(lì)式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對(duì)教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進(jìn)行有效激勵(lì)極為重要。在學(xué)生激勵(lì)方面，可以舉辦各類人工智能競(jìng)賽項(xiàng)目，設(shè)置相應(yīng)項(xiàng)目獎(jiǎng)學(xué)金，吸引學(xué)生參與實(shí)踐，調(diào)動(dòng)學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國(guó)研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)，提高學(xué)生的創(chuàng)新實(shí)踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競(jìng)賽項(xiàng)目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團(tuán)隊(duì)合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來(lái)，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵(lì)方面，在教師聘任和提升過(guò)程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項(xiàng)目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵(lì)教師積極參與這些活動(dòng)。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識(shí)融合程度較高，學(xué)科交叉性強(qiáng)。基于人工智能的學(xué)科交叉性特點(diǎn)，增強(qiáng)管理類人才對(duì)學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國(guó)務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，人類進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，社會(huì)需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強(qiáng)少數(shù)民族管理類人才對(duì)該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識(shí)，我們請(qǐng)機(jī)械工程、能源動(dòng)力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和發(fā)展趨勢(shì)的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實(shí)踐過(guò)程中，還可以用舉辦人工智能知識(shí)交流會(huì)、線上人工智能論壇等形式，促進(jìn)不同專業(yè)間老師、學(xué)生對(duì)于人工智能知識(shí)模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動(dòng)人工智能課程教學(xué)的改進(jìn)。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國(guó)家的教育體系設(shè)置，肯定會(huì)有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行研究，結(jié)合中國(guó)教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進(jìn)行改進(jìn)。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因?yàn)橹R(shí)點(diǎn)過(guò)多而出現(xiàn)雜而不精的問(wèn)題，勢(shì)必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們可以使用云計(jì)算和其他方式來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲(chǔ)和處理，通過(guò)在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進(jìn)行研究方法和前沿知識(shí)的擴(kuò)展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過(guò)收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識(shí)作為重點(diǎn)，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時(shí)內(nèi)掌握人工智能的知識(shí)脈絡(luò)。例如，編寫針對(duì)管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識(shí)表示與推理、常用算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時(shí)，重點(diǎn)增加相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)在管理上的應(yīng)用案例，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解。同時(shí)，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過(guò)程等，才能將數(shù)學(xué)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為程序語(yǔ)言，并應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語(yǔ)言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。另外，可以推進(jìn)MOOC平臺(tái)建設(shè)，在平臺(tái)上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識(shí)基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實(shí)驗(yàn)建設(shè)為了加強(qiáng)學(xué)生對(duì)于人工智能知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計(jì)具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實(shí)驗(yàn)，設(shè)計(jì)不同層次的項(xiàng)目要求，同時(shí)基于相同的實(shí)驗(yàn)課題，讓學(xué)生分組對(duì)實(shí)驗(yàn)課題進(jìn)行攻克，并設(shè)置多元化的實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)體系，通過(guò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中反映出的不同進(jìn)度，讓教師能對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評(píng)判，及時(shí)進(jìn)行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對(duì)人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實(shí)現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進(jìn)－深度拓展的不同層次的項(xiàng)目要求，在這些項(xiàng)目層次中規(guī)定必做項(xiàng)與可選項(xiàng)，讓學(xué)生基于同一實(shí)驗(yàn)課題進(jìn)行合作學(xué)習(xí)，然后通過(guò)個(gè)人自我評(píng)價(jià)、小組成員互相評(píng)價(jià)以及教師評(píng)價(jià)的方式進(jìn)行打分，對(duì)小組整體能力以及個(gè)人能力進(jìn)行綜合評(píng)估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。

第9篇

關(guān)鍵詞：人工智能；人機(jī)交互；機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號(hào)：TP27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是當(dāng)今科技發(fā)展中最具潛力的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，2016年初轟動(dòng)世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議。“人工智能”這個(gè)概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會(huì)對(duì)我們的生活有什么影響？在這個(gè)背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，是指對(duì)于模擬、拓展和延伸人類的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開發(fā)研究。主要通過(guò)研究及了解人類智能的本質(zhì)從而開發(fā)出能給出類似人類智能反饋的智能機(jī)器，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在理解目標(biāo)方向之后所取得的最大化成果是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個(gè)特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識(shí)的高科技機(jī)器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡(jiǎn)單計(jì)算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識(shí)別控制等等。人工智能的研究方向包含語(yǔ)言及圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器人設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實(shí)踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴(kuò)張，人工智能是人類智慧的結(jié)晶，未來(lái)也可能展現(xiàn)出超過(guò)人類的智能。

2 人機(jī)智能的研究方向

人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、以及最重要的計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個(gè)主要的研究方向：

2.1 邏輯推理與證明

早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問(wèn)題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時(shí)間最長(zhǎng)最重點(diǎn)的領(lǐng)域之一。通過(guò)找到可靠的證明或者反證方法實(shí)現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)例進(jìn)行推導(dǎo)并及時(shí)更新證明結(jié)論，演繹和直覺相結(jié)合，在推理和證明中實(shí)現(xiàn)部分智能。

2.2 問(wèn)題求解

問(wèn)題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實(shí)現(xiàn)，化繁為簡(jiǎn)、將困難的問(wèn)題點(diǎn)拆分成為獨(dú)立的子問(wèn)題進(jìn)行求解；而另一個(gè)實(shí)例則是數(shù)學(xué)方程的求解實(shí)現(xiàn)，分析各種公式符號(hào)的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。問(wèn)題求解中所運(yùn)用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。

2.3 自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理也叫自然語(yǔ)言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計(jì)算機(jī)來(lái)處理使用人類語(yǔ)言作為計(jì)算對(duì)象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。NLP是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)的研究方向之一。語(yǔ)音識(shí)別、搜索引擎、機(jī)器翻譯等等都是NLP的重要研究?jī)?nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。

2.4 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行判斷推理進(jìn)一步?jīng)Q策，從而代替人類專家解決一部分該領(lǐng)域的特定問(wèn)題。從知識(shí)表示技術(shù)的角度上看，專家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務(wù)類型及專家系統(tǒng)主要解決的問(wèn)題類型的角度來(lái)看，專家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號(hào)數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測(cè)型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測(cè)指定對(duì)象未來(lái)可能的結(jié)果）、維修型（針對(duì)特定故障制定并實(shí)施規(guī)劃方案）、設(shè)計(jì)型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標(biāo)制定行動(dòng)方案）等。

專家系統(tǒng)的建立包含以下幾個(gè)步驟：（1）初始專家知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)：包括問(wèn)題、知識(shí)、概念、形式、規(guī)則等多個(gè)概念的籌建；（2）開發(fā)和試驗(yàn)系y原型機(jī)；（3）改進(jìn)與歸納專家知識(shí)庫(kù)等。

專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與人類專家提供的問(wèn)題解決實(shí)例上，沒有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會(huì)造成一些局限性。在人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)快速發(fā)展的今天，專家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗(yàn)的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實(shí)際運(yùn)用中，未來(lái)的專家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。

2.5 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實(shí)的過(guò)程，是計(jì)算機(jī)具有智能的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進(jìn)展，也是人工智能初步實(shí)現(xiàn)的重要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對(duì)于探索人類智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機(jī)理都有著重要意義，機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來(lái)精彩可期。

3 人工智能的應(yīng)用

人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程中，無(wú)論是功能場(chǎng)景還是機(jī)器模式，都逐漸從單一到通用、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，表達(dá)方法也更多種多樣。目前主要通過(guò)賦予機(jī)器產(chǎn)品一定的人類智能從而有效地提升機(jī)器工作效率及能力，未來(lái)的人工智能將更多的模擬人類生活環(huán)境及思維方式來(lái)設(shè)計(jì)出真正具有人類智能的高效人機(jī)系統(tǒng)。

3.1 人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用

人工智能已經(jīng)運(yùn)用到人類生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，主要包括以下幾點(diǎn)：（1）以智能汽車為代表的自動(dòng)化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務(wù)機(jī)器人。（3）用于臨床支持和病人看護(hù)中的自動(dòng)化智能設(shè)備及醫(yī)療器械。（4）智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)、線上學(xué)習(xí)和智能輔助學(xué)習(xí)設(shè)備的普及。（5）基于圖像處理和自然語(yǔ)言處理的各類音樂(lè)社交軟件及VR設(shè)備的興起給互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè)時(shí)代帶來(lái)的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領(lǐng)域的預(yù)測(cè)及防范。（7）大量重復(fù)機(jī)械的勞動(dòng)逐漸由智能機(jī)器取代，人類承擔(dān)著更多的創(chuàng)新及實(shí)踐工作。

3.2 人工智能生活應(yīng)用實(shí)例

作為輔助人類生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機(jī)器人已經(jīng)快速走進(jìn)了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場(chǎng)景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動(dòng)控制I域，通過(guò)用戶指令來(lái)便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來(lái)，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動(dòng)裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無(wú)人駕駛的智能汽車：主要通過(guò)導(dǎo)航和定位實(shí)現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過(guò)激光測(cè)距、雷達(dá)感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計(jì)算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環(huán)境下自動(dòng)完成發(fā)動(dòng)、駕駛、剎車等動(dòng)作。行駛的安全性和準(zhǔn)確性在智能機(jī)器的幫助下其實(shí)更可靠，我們完全有理由相信未來(lái)自動(dòng)駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準(zhǔn)確性一直都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。谷歌翻譯負(fù)責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實(shí)施必將使得翻譯準(zhǔn)確性的研究取得實(shí)質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計(jì)算機(jī)更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。

4 人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程不算很長(zhǎng)，但發(fā)展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了和低谷時(shí)期。根據(jù)不同時(shí)期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個(gè)過(guò)程分為以下幾個(gè)階段：

（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測(cè)試”（圖靈，英國(guó)數(shù)學(xué)家，1912―1954）首次發(fā)表于《計(jì)算機(jī)與智能》一文，即通過(guò)房間外的人和兩個(gè)房間內(nèi)的人和機(jī)器分別對(duì)話中，是否能區(qū)分人和機(jī)器從而判斷出機(jī)器是否具有了人的智能。這是人類對(duì)于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的DARTMOUTH學(xué)會(huì)于達(dá)特茅斯大學(xué)召開，會(huì)上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會(huì)，見證了人工智能學(xué)科研究的開端。

（3）1960年以來(lái)，生物進(jìn)化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計(jì)算智能由Bezdek提出，計(jì)算智能對(duì)于生物進(jìn)化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識(shí)別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等多學(xué)科集合與交叉。

（4）上世紀(jì)90年代開始，專家系統(tǒng)逐漸興起，對(duì)于專家知識(shí)庫(kù)的不斷改進(jìn)以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專家系統(tǒng)將是未來(lái)使用的主要趨勢(shì)。

（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動(dòng)控制的實(shí)施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運(yùn)籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動(dòng)控制模式逐漸切換到了智能控制模式。

（6）從1956年AI概念的正式提出以來(lái)，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進(jìn)展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進(jìn)步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計(jì)落實(shí)，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當(dāng)下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。

5 人工智能的未來(lái)與發(fā)展趨勢(shì)

從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問(wèn)世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別、自然處理處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢(shì)也是必然，通過(guò)了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測(cè)出關(guān)于未來(lái)人工智能的一些方向：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機(jī)器系統(tǒng)。（2）自然語(yǔ)言處理應(yīng)用中更自然的人機(jī)互動(dòng)交流。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機(jī)構(gòu)對(duì)于人工智能先進(jìn)技術(shù)更激烈的競(jìng)爭(zhēng)和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡(jiǎn)稱ASI）時(shí)代下AI是否會(huì)走向失控給人們帶來(lái)的微恐懼。

6 結(jié)語(yǔ)

在短短60年的時(shí)間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實(shí)現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個(gè)世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對(duì)各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強(qiáng)大的同時(shí)，有機(jī)遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時(shí)代的真正實(shí)現(xiàn)還有很長(zhǎng)的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認(rèn)知的智能、是否會(huì)出現(xiàn)違背人類價(jià)值觀的危險(xiǎn)行為將是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)需要研究的重要課題。

參考文獻(xiàn)

[1]李紅霞.人工智能的發(fā)展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.