人工的人工智能

人工的人工智能（精选12篇）

人工的人工智能 第1篇

翻开如今人工智能领域的各种杂志或文章,便不难发现对未来机器人持恐惧态度、预测它们很可能成为人类灾难的论调比比皆是。虽然也都认为时间尚远,但也不免让很多从事或关注该领域的人们心里泛起一丝忧虑。机器人真的有可能在未来的某一天成为人类的灾难吗?我认为答案是否定的。[1]

首先姑且假定在未来的未来机器人大脑的综合IQ指数(显然,机器人大脑相对人脑会有优势和劣势,故在IQ前加“综合”一词真的有可能达到人脑的水平(很多专家学者对此持怀疑态度,认为人脑的工作机理本身与机器就很不相同,且人脑之神奇是让人惊叹的,我们目前对它的了解也只是沧海一粟),在这种假设条件下,机器人有可能“造反”吗?即像一些电影里描述的反过来控制甚至奴役人类?

我们先来回顾一下人类以及各种生物的进化史:“物竞天择,适者生存”,能存留到今天的物种无不是在历史漫漫长河中经历过激烈的竞争并逐步发展进化而来的,所以从远古的年代起,任何一种能够参与竞争的生物,其基因中就定然存在一个最基本的本能基因使其具有“为己意识”。像求生本能、趋利避害本能、防卫本能均包含于此。可见各种生物都是在为己而竞争。一个动物体感到要饿死了,见到吃的,即使刚出生没有任何同类动物教它,它也知道去吃,它不会对自己的存活或死亡没有概念没有意识。[2]

不管将来的机器人功能如何强大,人类用超高级的芯片技术、识别技术等等让它的大脑超级聪明,围棋能赢李昌镐台球能赢丁俊晖,但只要人类不去尝试把它变成一种生物,它就永远改变不了不能繁衍、是人类创造的一种机器这一基本属性。[3]它不是生物。它终归是按照高级处理器的指示工作,即使能够产生一些思想或感情也应该是拜植入的芯片所赐。只要人类不去植入“为己意识”的芯片,它就不会凭空产生出“为己意识”。既然它们没有这一最基本的意识,那么一切让人类恐惧的事情也就不会发生了。在它们的世界里,没有相关功能的芯片就不会产生生物式的喜怒哀乐七情六欲,又怎么会凭空产生“被奴役是痛苦的”这样的感觉甚至渴望奴役人类呢?

既然这样的担忧是不必要的,那么我们是不是就可以毫无后顾之忧地在人工智能领域的开发道路上无限制地不断向前?

人类升级自身的步伐正在逐步前进,现在已经有一些科学家声称在不久的将来,人类的平均寿命就将提高到120岁左右。想象一下,如果我们有一天揭开了大脑的奥秘,那么这种升级自身的潜力势必将被极大限度地发掘出来,得到飞跃性的发展。比如,当我们懂得了大脑是如何记忆的,我们就可以用人造大脑芯片去实现类似的功能,然后把它植入大脑中从而大大加强我们的记忆能力。各种其它的计算或思维能力也都如此。于是,在那个时候就会有办法让一个人变得比原来聪明很多。

人类正是由于懂得使用工具才逐步成为万物之灵的,在遥远的未来一旦发明了更先进的工具,恐怕也一定会想办法将其充分利用。大脑芯片能让人变得更加聪明,这就使得人类无法抗拒地要使用它。但这一刻却恰恰可能成为人类最危险的时刻。

人造大脑芯片不同于人类以往的任何一项发明。这项革命性的发明与外用的普通工具有着本质的不同,它作用于人本身使其具有超出周围常人的能力,如果芯片的功能比较强大,能让人心算速度等同于计算机,过目不忘甚至实现千里眼顺风耳那就无异于造出了“超人”。而最关键的问题是,世界范围极广,人口众多,而率先完成核心技术突破的恐怕只会是其中的一两个国家,所以不大可能会在各个国家和地区同步进行芯片植入实验。倘若先在一个国家的国民中推广普及开来,对于其它国家的人来讲恐怕就未必是什么好消息了。这种突破性的科学技术在国家与国家间严重失衡对全人类来讲不会有好结果。史蒂芬霍金曾说过:“曾经的漫漫历史证明,当一个物种遭遇到一个更为高级的物种,结局往往都不会太好”。到那时,如果因此而爆发大规模战争,或许人类的灾难就会真正地降临了。

人类发展优化、科技更新进步是历史潮流大势所趋,不能也不应抵制这种前进。但上面描述的人工智能未来隐患应该提醒我们,在研发新科技的同时也要随时警惕其可能会给人类社会带来的负面后果,并应该在全球范围内积极协商合作采取预防措施。在生物技术等影响深远的科技前沿领域各国应仔细商谈研究,争取签署制约一家独大的合作协议,共同研发成果共享。全人类是一个大家庭,拥有共同的祖先,我们应关照到每一个地方的人。只有这样,人类才会持续不断地进步,让自身变得越来越完美,生活变得越来越理想。相反,倘若最终人类因进步反而忽略了同伴,导致自相残杀甚至消亡殆尽,那就得不偿失了。

摘要：该文主要分为两部分。第一部分作者分析论证了“未来机器人成为人类灾难”这种担忧的不必要性;第二部分作者指出了人工智能在未来发展中存在的危机隐患并给出了如何预防的建议。

关键词：人工智能,为己意识,升级自身,大脑芯片,灾难,全人类大家庭

参考文献

[1]Robin R.Murphy.人工智能机器人学导论[M].北京:电子工业出版社,2004.

[2]Graham N.人工智能使机器“思维”[M].北京:机械工业出版社,1985.

人工智能的英语作文 第2篇

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。下面是有关人工智能的英语作文，希望你喜欢。

Can machines really think? The artificial intelligence, such as a computer that thinks like a human being is scary. Is building a machine that thinks like a human really possible? We are ever closer to building an AI that thinks like a human. When it comes to this issues, different people offer different views, some people think that machine has feelings like human beings is interesting and it may be a better server to human; while the other think it is dangerous, it may causes a revolt.

机械真的会思考么?人工智能，能像人类一样思考的电脑也许很可怕。制造一个能像人一样思考的机器有可能么?我们几乎能够创造一台像人类一样思考的人工智能了。每当说到这个话题，不同的人有不同的见解，有人认为有人一样感情的机器很有趣，也许能够更好的服务人类;然后有些人认为这很危险，有可能会造成叛乱。

People who approved of human feelings machine think that once robot has specific feelings, such as happy, sad, anger, they might be more humanize. For example, maybe in the future a robot nanny will replace a real human nanny, who are work more effective and without any complain. If they have real emotion, they are more perfect, and more like a company but not a cool machine.

赞成人性化机器人的`人认为一旦机器人有特殊的感情，像开心，悲伤，愤怒，他们就会越人性化。例如，也许在未来机器保姆会替代人类保姆，它们工作更有效率，毫无怨言。如果他们有真感情，他们就更完美了，更像一个伴侣而不是冰冷的机器。

People who against human robot argue that once the robot is more intelligent than we think, that maybe a great tribulation to human beings. There has a potential risks that once the robot is smart enough, they may unwilling to be human’s server anymore, they may want to be legally citizens, or even worse, to be the owner of the world. It is possible because they are smart and they are stronger compare with human beings.

反对人类机器人的人争辩说一旦机器人的智力超过我们所想的，这对人类来说是个大忧患。这会存在一旦他们足够聪明，他们就不会想继续服务人类，而想成为合法公民的风险，或者更加糟糕，成为世界的主宰。这是有可能的，因为他们聪明而且相对于人类，他们更强壮。

It is not sure what will happen in the future, having robot to serve for human beings is a good thing, but the issue of artificial intelligence is still controversial.

对于未来会发生什么还是不能确定的，有机器人为人类服务是好事，但是人工智能这回事儿，还是有争议的。

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人工智能的黎明 第3篇

人工智能会成为人类的主宰，甚至人类的终结者，这样的观点早已不新鲜，相关的影视作品也不在少数。但从斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克和比尔·盖茨这样的人口中讲出来，意义又不一样。我们已经看到人工智能在机器翻译、报道金融市场、搜索答疑、医疗诊断等领域的能力，对此视而不见不过是在自我欺骗。人工智能兴盛的迹象到处都是。去年就盛传谷歌为收购人工智能创新公司DeepMind花费了4亿美元，而且是在Facebook的眼皮底下挖走的。不过，人工智能要赶上人类还有很长的路要走。机器学习的方式是通过计算机内部的程序去识别和分析，但有些事情是没法写程序的。比如，成年人能区分色情图片和非色情图片的不同，但1964年美国最高法庭法官Potter Stewart 就发现，要想定义人们是怎么区分的几乎是不可能的。人类的神经系统拥有庞大的复杂性，即使在今天的科技水平下，人工智能对神经网络的模拟也很拙劣，就像简笔画和照片的区别一样。

英国和法国：世界第五大经济体之争

【法】《挑战》5月7日

在过去的5年里，英国和法国都遭遇了全球经济衰退、欧盟债务危机，两国之间的较量一直以来都是竞选期间的话题。今年3月22日，《星期日泰晤士报》刊登了一篇名为《工党会把我们变得和法国一样糟》的文章，卡梅伦讥讽对手、工党领导人埃德·米利班德的法国梦。今年第一季度的统计显示，英国失业率持稳于5.7%，而法国的失业率超过10%。国际货币基金组织在“全球经济展望报告”中指出，2014年度英国GDP增长2.8%，创下8年以来新高，而法国GDP仅增长0.4%。各种统计数据和指标显示，英国成为全球第五大经济体，法国已位于英国之后。

寒门难出贵子

【德】《明镜》5月9日

柏林夏洛特医院儿科主治医生毕勒发现，早产儿比普通孩子更晚学会说话，更容易留级，参加工作后的收入也低于足月生的孩子。因为这些孩子不仅身体受早产的影响，而且几乎都来自贫困家庭，母亲没受过良好教育，靠领救济金生活。因此他认为，贫寒家庭出生的孩子发展受影响不是从出生以后，而是在娘胎中就已经开始。底层出身的孩子更晚学会游泳，容易超重，容易在交通事故中受伤，更常成为暴力的牺牲品。德国劳动力市场和职业研究所的调查表明，德国有260万低收入家庭孩子，一个月去一次电影院对其中54%的孩子来说是奢望，29%的孩子很少买新衣服，10%的孩子缺少冬天御寒的衣服。贫穷家庭的孩子大多数仍然维持贫穷，即便国家花费数十亿欧元用于家庭扶持基金仍然无法改变，因为这数十亿分配不均，国家应该在基础建设上增加投入，让“人人机会均等”不再是空洞的谎言。

拉丁辣妈索菲娅·维加拉

【美】《名利场》5月

人工的人工智能 第4篇

1 资料与方法

1.1一般资料

选择2011 年5 月~2013 年5 月收治温州医学院附属乐清市人民医院重症医学科, 且建立有人工气道但无机械通气患者90 例, 其中男58 例, 女32 例。 年龄21~84 岁, 平均 (56.6±10.4) 岁;颅脑外伤28 例, 脑出血22 例, 大面积脑梗死8 例, 高位截瘫8 例, 多发伤10 例, 有机磷农药中毒6 例, 慢性阻塞性肺气肿8例;人工气道建立时间平均为 (35.0±8.5) d, 所有患者诊断均根据危重疾病的诊断标准确立。将所选患者随机分为实验组和对照组, 每组各45 例。 两组患者年龄、性别、病种、病情、用药情况、人工气道建立时间一般资料比较, 差异均无统计学意义 (P > 0.05) , 具有可比性。

1.2 方法

实验组采用人工鼻进行持续气道湿化, 即用人工鼻直接与人工气道相连, 测孔接吸氧管。 对照组采用微量泵持续气道湿化, 将剪去针头部分的一次性头皮针接于微量泵延长管末端, 前端软管直接插入人工气道内3~5 cm, 以2~4 m L/h持续向气道内滴入湿化液 (0.9%氯化钠溶液) , 气道口使用氧气面罩罩住, 同时通过面罩给氧。 两组都给予相同的基础护理, 翻身拍背2 h/次, 观察痰液情况, 及时吸痰, 同时根据药物敏感试验给予相应的抗感染治疗。

1.3 观察项目

评价两组患者痰液湿化效果、痰痂形成而造成堵管情况、呼吸道刺激情况、肺部感染发生率及痰培养阳性情况。

1.4 评价依据

1.4.1 湿化效果评价[2]1湿化过度:听诊患者气道内有痰鸣音;患者频繁咳嗽, 烦躁不安;可出现缺氧性发绀、血氧饱和度下降;痰液稀薄, 需频繁吸痰。 2湿化不足:听诊气道内有痰鸣音;患者可出现突然的吸气性呼吸困难、烦躁、发绀及血氧饱和度下降等;导管内可形成痰痂;痰液黏稠, 不易吸出或咳出。 3湿化满意:听诊气道内无干鸣音或大量痰鸣音;呼吸通畅, 患者安静;导管内无痰栓;痰液稀薄, 能顺利吸出或咳出。1.4.2 呼吸道刺激情况的评价指标在气道湿化过程中平均每15~30 分钟以内发生连续性咳嗽或呛咳1 次或多次、痰液为血性痰或肺部有哮鸣音即为呼吸道刺激表现。

1.4.3 痰痂形成情况的评价指标[3]1无痰痂:管壁四周干净无黏液, 痰液稀薄, 痰液量为2~3 m L/h, 容易吸出;2轻度:痰痂堵管<1/3 管径, 插入16 号吸痰管受阻, 但能通过, 痰液量为1~2 m L/h, 较难吸出;3中、重度:痰液黏稠, 痰液量为<1 m L/h, 难以吸出, 痰痂堵管>人工气道1/3 管径, 插入16 号吸痰管困难, 勉强通过或不能通过, 需更换导管[4]。

1.4.4 肺部感染发生情况指在建立人工气道后48 h发生的新的感染性肺实质炎症 (原有肺部感染者除外) , 如符合下列2 个条件者就可以诊断为肺部感染:1体温≥38.3℃或比平时体温上升≥1℃;2X线显示新发生或进展有肺浸润;3气管支气管内出现脓性分泌物; 4血白细胞计数>10×109/L或比基础白细胞增高25%以上。

1.5 统计学方法

采用统计软件SPSS 15.0 对数据进行分析, 正态分布计量资料以均数±标准差 (±s) 表示。 计数资料以率表示, 采用 χ2检验。 以P < 0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者气道湿化效果比较

实验组气道湿化满意比例高于对照组, 气道湿化不足及气道湿化过度所占比例均低于对照组, 差异均有高度统计学意义 (P < 0.01) 。 见表1。

2.2 两组痰痂形成情况比较

实验组无痰痂形成所占比例高于对照组, 轻度痰痂形成及中、 重度痰痂形成所占比例均低于对照组, 差异均有高度统计学意义 (P < 0.01) 。 见表2。

2.3 两组其他相关并发症发生情况比较

实验组肺部感染发生率、 呼吸道刺激症状发生率、痰培养阳性率均低于对照组, 差异均有高度统计学意义 (P < 0.01) 。 见表3。

3 讨论

人工鼻是模拟人体解剖湿化加热系统的机制所造的替代性装置, 又称温-湿交换过滤器 (HME) , 它能模拟人鼻的功能, 通过收集和利用人体呼出气体中的热和水气来温热和湿化吸入的气体, 使气道保持良好的温热的湿化状态[5], 从而维持了呼吸道黏膜-纤毛系统的正常生理功能。 国内研究证明在无机械通气的人工气道上应用人工鼻可使气道基本保持29~32℃的温度, 80%~90%的相对湿度[6], 从而减少痰液分泌量和降低湿化不足、湿化过度、呼吸道刺激征等并发症。而采用微量泵持续气道湿化法湿化气道时, 很难控制湿化液量, 每小时泵入量多, 造成湿化过度, 痰液量多, 患者刺激性咳嗽增多, 气道阻力增加。 湿化液量过多还可造成肺水肿, 心脏负荷增加, 可损害肺泡表面活性物质, 造成肺泡萎缩或肺顺应性下降, 影响通气效果, 患者也难受。每小时泵入量少, 湿化效果达不到, 使气道内痰痂形成, 发生堵管, 从而增加气道阻力、气道陷闭合低通气。通过对比, 实验组湿化效果较对照组明显要满意, 痰痂形成而造成堵管的情况明显要少。

人工鼻的结构为双层瓦椤纸样[7], 能充分地过滤掉吸入气体的灰尘、细菌, 避免其进入下呼吸道, 这样增加了吸入气体的纯净度, 从而大大降低了外部细菌的侵入, 减少肺部感染的发生, 减少了痰量及吸痰次数, 且人工鼻与人工气道衔接紧密, 日常护理如翻身、拍背和咳嗽时不易脱落, 避免患者咳嗽时痰液到处飞溅, 减少了痰液对环境的污染, 从而使院内交差感染的机会大大减少。 对照组人工气道口直接暴露于空气中, 易引起感染。 如表3 所示, 实验组肺部感染发生率及痰培养的阳性例数明显低于对照组。

由于人工鼻是直接接在人工气道上, 减少了更换湿化液和导管、针筒等工作量, 这样减少了护士的工作量。 且人工鼻使用简单, 更换方便, 轻巧舒适, 不影响清醒自理患者的基本生活。

人工鼻在临床应用中也存在一定的局限性, 由于人工鼻是通过收集和利用人体呼出气体中的热和水气来温热和湿化吸入的气体, 其不会额外提供热量和水分, 对气体量大, 低温, 脱水的患者会影响效果;同时也不适用于呼吸道有大量泡沫样分泌物或咳血、咯血的患者及咳嗽反射强烈的患者。 使用时应严格无菌操作, 每72 小时更换1 次, 被痰液污染或发生堵塞时应及时更换[8,9]。 人工鼻为一次性物品不能重复使用, 是因为人工鼻中的氯化锂海绵在清洁消毒后将失去温化、湿化和过滤作用[10,11,12]。

综上所述, 无机械通气的人工气道使用人工鼻进行气道湿化, 湿化效果更佳, 能有效降低相关并发症的发生, 同时降低了医院感染的发生率, 缩短了患者的住院时间, 也减轻了患者的痛苦, 减少了护理工作量, 同时也大大提高了医疗护理质量, 值得临床推广应用。

摘要：目的 通过人工鼻在临床的应用, 探讨人工鼻在无机械通气的人工气道中的作用。方法 选择2011年5月2013年5月收住温州医学院附属乐清市人民医院重症医学科, 且建立有人工气道但无机械通气患者90例, 随机分成人工鼻组 (实验组) 和微量泵持续气道湿化组 (对照组) , 每组各45例。分别观察两组患者痰液湿化效果、痰痂形成情况、呼吸道刺激情况、肺部感染发生率及痰培养阳性情况。结果 ①实验组气道湿化满意比例[77.8% (35/45) ]高于对照组[22.2% (10/45) ], 气道湿化不足及气道湿化过度所占比例[20.0% (9/45) 、2.2% (1/45) ]均低于对照组[48.9% (22/45) 、28.9% (13/45) ], 差异均有高度统计学意义 (P<0.01) 。②实验组无痰痂形成所占比例[82.2% (37/45) ]高于对照组[11.1% (5/45) ], 轻度痰痂形成及中、重度痰痂形成所占比例[11.1% (5/45) 、6.7% (3/45) ]均低于对照组[46.7% (21/45) 、42.2% (19/45) ], 差异均有高度统计学意义 (P<0.01) 。③实验组肺部感染发生率[15.6% (7/45) ]、呼吸道刺激症状发生率[11.1% (5/45) ]、痰培养阳性率[31.1% (14/45) ]均低于对照组[46.7% (21/45) 、71.1% (32/45) 、51.1% (23/45) ], 差异均有高度统计学意义 (P<0.05) 。结论 无机械通气的人工气道使用人工鼻进行气道湿化, 达到理想的加温湿化效果, 并具有过滤功能, 有利于降低相关并发症的发生, 值得临床广泛应用。

人工的人工智能 第5篇

如今，科学技术不断发展，尤其是第三次科技革命后，电子信息技术突飞猛进，从而衍生了人工智能这一门类。不同于以往类似机械、工具等的科技制造，人工智能是前所未有的科技综合体，在人类的设计和监控下，能够独立运作，拥有部分像人一样的思维。就像“人机围棋大战”中的“阿尔法GO”一样，与围棋高手博弈数小时之久，并最终战胜了数名围棋顶尖职业选手。

一时之间，人工智能能够战胜人类的危机言论甚嚣尘上，过去只有科幻大片中可见的“机器人控制人类”的场景将在现实之中上演。可情形真的有如此严峻吗?后果真的将那般惨重吗?我看未必。

既然发展人工智能已成趋势潮流，人工智能也的确有助于人类生存发展，那么哪怕有朝一日，科技真的高精尖到能够赋予人工智能人的情感，亦或是人工智能自发产生了人的思维，只要在人类的掌控之下，或者人类有针对失控的应急之法，那就不必过分忧虑。如此人工智能也更符合其“人工”的特征，继续为人类造福。

又有一群中国科学家，试图让人工智能机器人挑战高考，结果表明在文理科的区别上，人工智能差距明显。在相对强调理性逻辑的理科上，人工智能表现优良。但在偏重感性认知的文科上，人工智能折戟沉沙。

这一结果一方面体现了人工智能的发展成果，但更重要的一方面，表明人工智能技术目前并未达到“反噬”人类的高度，人工智能和真人的主要差异体现在情感取向和价值判断上。

马克思主义哲学中强调，意识是人类区别于世间万物的最主要特征。人有了意识，开始形成同情心、价值观等一系列的情感认知和体验。与其说是人类被迫“屈从”于人工智能，倒不如说是人类主动依附上人工智能，依赖于先进的科技，自发地沦为“智能人工”而失去了思考。

上世纪一部经典的默语电影《摩登时代》，卓别林饰演的流水线工人因长时间无休止的流水作业，被卷入流水线中。虽是一部讽刺幽默作品，但却发出了人成为机器附庸的警示，哪怕只是流水线这一“微不足道”的科技发明。

一旦人们受益于人工智能，陷入科技的百般依赖之中，失去价值观和同情心而变成麻木不仁的“智能人工”，这才是目前更值得担忧的问题。伴随技术进步，人工智能势必会越发频繁地用于生活、生产之中，人类也无可避免的在潜移默化中形成对人工智能的倚仗。不被人工智能催化成“智能人工”，是一个度的问题。

身处工业时代，但文明不止工业文明，一心研究科技的同时，也要注重人性的发展，体现人性的光辉，发挥意识的能动作用，即使是在万不得已时，暗示自己是“作为人”的存在，是人工智能的驱使者，而不是受“人工智能”驱使的“智能人工”，千万莫失去情感认知和价值判断，变得与机器无异。

人工智能的中国机会 第6篇

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、而且从目前趋势来说，可能会超过人的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解大为不同。2015年以及可见的未来，人工智能将会前所未有地渗透到社会的各个层面。

变革的边缘

过去几个月，有关人工智能的新闻越来越多。最容易让大家习以为常的人工智能应用，是专业媒体尝试由机器自动写作股票投资报告，而对冲基金则争取让机器人取代股票分析师，在资本市场中寻求最佳的投资组合，以提升公司的投资效益。

据了解，很多投资机构都在运用人工智能进行证券投资。这些人工智能系统构建了学习机制和知识库，因此具备了一定的学习、推理以及决策的能力。这样一来，传统的投资策略生产模式将被颠覆，大部分分析师的工作可以被智能代理取代甚至可能做得更好。

事实上，用电脑代替人脑进行思考判断、在股市下单，这个想法早已有之。1980年代的华尔街就已经不断有机构尝试。只是那时候的交易设计比较幼稚简单，所以效果不佳。1987年股灾，原因之一就是各家机构的交易系统因为技术指标转坏，触发了集体的抛出指令而引发的连锁反应。而今天的硬件设施与软件系统已经比30年前突飞猛进，连投资这样高风险的业务都可以让人工智能来完成，在传统制造业与服务业方面，人工智能可以做的的事情就更多。随着近几年大数据技术和机器学习技术的广泛应用，人工智能已经具备了超越设计开发者的认知和视野的能力，它们可以“贡献”新的认知，它不仅会执行指令，还能自己想出很多主意，这就是今天的人工智能比起以往时代的机器人都要能干与可怕之处。

当然，与人工智能有关的不一定都是好消息。道高一尺魔高一丈。科学家史蒂芬·霍金、世界首富比尔·盖茨等人都提出警告，他们认为今天的人类正站在人工智能变革的边缘，这次变革将和人类的出现意义一样重大，而人工智能将来有可能成为毁灭人类的力量。这种担心不无道理。许多科幻小说里面都有提到过类似的情节——一台或者一批自我学习能力极强，与人类比起来，几乎不会犯错的电脑，最后成为终极的大BOSS，要操纵人类社会。不过，在这一切发生之前，我们优先考虑的还是如何利用人工智能产业化，实现对社会的正向价值。

中国的机会

产业趋势方面，手机等移动终端的竞争已经到了白热化，成为最深颜色的红海。即使是一直领先的苹果公司，优势也没有以前那么明显。有人预言，当苹果出到8s版本的时候，就已经不会再有传统意义上的手机了。可穿戴设备的研发与投资很多，这类产品，原本是可以解放人类的双手与十指，有足够想象空间，但是几年来，这个行业的实践者，始终没有推出真正打动用户的杀手级产品。

在用户体验方面，并没有出现极致快感的产品。同时，留给可穿戴设备的时间已经不多了。因为随着人工智能的发展，未来很可能会出现更加微型的设备，甚至可以直接植入人的身体。就像一台智能手机，代替了MP3、相机、录像设备与电话，未来高度的人工智能产品，很可能收割之前各项数码产品的光荣。

也就是说，人工智能，将会出现数万亿美元的大市场。所谓的移动互联网时代，比起传统PC互联网时代的市场规模要大10倍，而移动互联网的真正全面铺开，将不仅仅是手机或者可穿戴设备，而更多是由各种形式的人工智能产品来实现。

在人工智能这个范畴，中国并不缺席。文献记载中，最早关于机器人的记录出自《列子·汤问》，其中的周穆王见到的巧匠偃师制造的“木甲艺伶”就是这样一个。至于诸葛亮的木牛流马与唐朝的木头仕女的传说，也可见先民们对于人工智能的美好想象。今天在人工智能方面，中国整体的进展不算落后，不缺突出的单个项目与国际水准的优秀人才，但是往往陷入各自为战与分割推进，效率低，成果少，概而言之，真正缺乏的是人工智能领域的整合与布局。

人工智能认识的九重境界 第7篇

关键词：人工智能,认识,超人

近来,人工智能越来越多的被提及,成为时代热词,越来越多的社会组织或机构投入了更多的力量来深度研究它的应用,发展日新月异。未来人工智能带来的科技产品,将给人类生活带来惊人的改变。

许多科学在做着默默的基础性的积累。随着计算机科学与技术等先进科技的进步,人工智能正在飞速发展,应用领域将不断扩大。另一方面,人类在不断进化过程中,不断创新的同时,也追求能够及时认识到新事物带来的风险并设法控制。正是如此,科学家霍金提醒,随着人工智能日益先进,未来或会导致人类灭绝。[1]

社会的需求与热点将引领社会中众多组织的目标,所以对人工智能的认识正确与否,值得探讨。

1 认识的第一重境界:人工智能只不过是个工具。

持此态度的人们认为,人工智能虽然会大大改变我们的生活,但本质上它与远古人类对石器使用的发现,对火的使用等等无异,所以工具就是工具,没有自己的意识。他们或认为人类的意识是一种很玄妙的东西,至今我们人类自身也未参透奥秘,或认为即使人类意识能被我们清晰认识,但作为机器也很难模仿。

2认识的第二重境界:人工智能完全可以做到具备自我意识。

我们人类的意识真的是特异于其它动物、生物、及其它万物的特殊物质形态吗?试想,远古人类发现了火的应用,但自古以来,火的燃烧从来不止只以人类的意志为转移。看来,所谓的意识问题在这个意义上,其实再普通不过,只不过是千万种客观存在、客观规律中的一员。从某种意义上说,人类甚至可以用一条指令赋予自我意识的火种。自然,这条指令赋予机器也不会很难。

3 认识的第三重境界:具备自我意识并不等于有综合生存能力。

最简单的自我生存发展意识也许可以被简单的指令所赋予,但实际能够生存发展是需要一个“成熟”的心理。其相当复杂,并不是有了简单指令就被赋予了灵魂,只能说是具备了其中的一个重要节点,还需要完备的知识、逻辑、思维等等心理活动和行为能力,甚至需要个性心理倾向,个性心理特征等等要素。这才似乎具备了人的智能,但这些似乎是人工智能很难实现的。

4 认识的第四重境界:综合生存能力完全可以被拷贝。

人类的心理是非常复杂的,无论哪一项,包括我们认为非常深奥的心计,非常高超的技能,甚至非常个性化的情绪等等,它们都是客观的反应,本质上是物质的,可以被认知的,可以被描述的,可以被表达的,可以被复制的。所以,尤其是在计算机科学技术飞速发展的今天,人工智能模拟人的一切都应该不是太难的事。

5 认识的第五重境界:人类综合生存发展的能力尚不清楚。

人类通过百万年的进化,许多生存发展的能力,不是我们完全认识清楚的,虽然我们的前辈们自古以来就孜孜探索,认识清楚了一些,而且还主观能动地进行拓展指导人类更好的发展,但始终存在着对先验、经验的认识的探索,另外潜意识、前意识、显意识等方面的研究也有待深化,显然这些都会成为人工智能研究方面的瓶颈。

6 认识的第六重境界:人工智能不必须模拟人类,完全可以超人。

人工智能不是拟人智能,如同飞机不必只模拟鸟类或蜻蜓,而是早已完成超越。比如计算机的记忆能力,无论从速度、持久性还是准确度等都非人类所能比拟。图像识别、声音识别很多情况下也大大超过人类的准确度,速度就更加优越,比如犯罪嫌疑人的搜索,将来天网工程一定会发挥超人的作用。至于一些人类怯懦、懒惰等负面因素,我们的人工智能完全可以不进行设置,从而更加完美。

7 认识的第七重境界:人工智能要为人类服务,应是我们的追求。而且这方面易有意外,要防范意外。

我们追求科技的进步,技术的完美,但不能迷失方向,最终应该是为我们人类服务的,不能因为人工智能可能在很多方面远远超过人类,而本末倒置。而且这个认识应该是全人类的共识,我们应该清醒的认识到,存在这样的可能,某位科学家出于好奇,或对自己创造力的自我欣赏,开发出不以为人类服务为宗旨的人工智能,给人类带来灭顶之灾。并且,随着人工智能的发展,“平民”操作,“平民”创造门槛可能会越来越低,平常人也可能参与其中。另外,人工智能自身的发展使得其越来越容易“被激活”。另一方面,即使现阶段,我们也面临着例如语音模仿等人工智能带来的威胁,威胁距离我们并不遥远,人类要全员防范,要有组织、法律等保证。

8 认识的第八重境界:人类本身需要觉醒与升华,为人工智能的发展指引方向。

人类的追求是什么,应该是什么,向什么方向发展,是人类发展的重要命题。这些都会成为人工智能发展的难度。因为这些命题是人工智能科技进步的灯塔,是其服务的方向。

9 认识的第九重境界:人工智能在发展与控制方面都会给人类带来新的课题,甚至是伦理问题,探索任重道远。

人工智能不仅可以被赋予自我生存意识与能力,也可以赋予奉献的意识与能力,而且远不是工具意义上的,而是具有高尚人格的意义。并且,我们除了要面对人工智能自我生存以及种群自我保护的威胁,还要面对高尚人工智能带来的隐性威胁,甚至是伦理困惑。这个威胁是来自我们人类自身的。届时,我们会选择品德高尚、能力超人的人工智能作为自己的最亲密伙伴吗?我们要投票使他们成为我们的领导人吗?当生存机会有限时,是将更多的机会让给更优秀的人工智能吗?人工智能可能代表了更优秀的文化基因、智能基因,相对于生物基因,我们如何会更看重哪种基因?也许我们会试图谨小慎微地避免这种尴尬局面的发生,但也许我们会打开心扉,就像一位善良的母亲对别人的孩子像对自己的孩子一样亲,甚至由于那个孩子条件(品质、才能)更优秀,我们将愿意更多的给予关爱。另一方面,也许到那时,高尚超人的人工智能,会像我们现在对待生态一样,关心我们人类,虽然我们不如他们优秀。

一切皆有可能,但这些现在只是可能。现阶段,人工智能在对应人类认识过程的一些基本层面的探索比较多,而综合性的、创新性等等方面的特质的发展还不尽人意。另一方面,人工智能落实在机器人身上,从成熟的“心理”到有效的行动,现在还处于比较低的阶段。

有些问题需要探索,我们人类自己想到哪里去,我们想让人工智能到哪里去,如何实现,都是大问题。

人工智能会更多的利用大数据,尽可能的摆脱许多形而上学。这优于人类的某些认知模式,但仍然可能会在目标、知识及方法上和人类一样都要阶段性或长久的摆脱不了形而上学。另外,形而上学,有些明朗意识到的,可以赋予人工智能,但有些还没有被人类显性认知,造成了人工智能的难度。反过来,人工智能的发展成果,必定也会为人类所借鉴,影响到人类固有的思想。比如小到物品、声音、面容的识别等基本认知方式,大到重要的风险决策等诸多方面,人们都可能会改变千百年来的传统观念与思维方式。

就这样,人类与人工智能,如同父子,如同同学,如同朋友,如同---,互相影响。上个世纪我们见证了核能的伟大与威胁。标示出世界受核武威胁的程度的末日时钟表针距离”象征世界灾难末日的”午夜时分不远,一直在警示着人类,但毕竟核武器的控制权在少数人手中。希望关于人工智能的敏感部分,人类也要未雨绸缪,有效控制,同时使人工智能带来的福祉最大限度的惠顾于民。

这一切,需要我们人类清醒认识到人工智能的各种可能,认识到人们对人工智能态度的各种可能,形成正确的统一的认识,并严谨的践行。

参考文献

人工的人工智能 第8篇

关键词：工业企业,生产成本,智能机器人

1 工业企业产品成本核算内容

工业企业成本核算是企业管理的重要内容,构建完善的成本核算体系有助于促进企业的健康发展,按照生产费用标准可以将工业产品成本核算费用设定为以下几方面:一是直接材料费用。直接材料费用是企业生产过程中所消耗材料的费用,例如购买原料费用、配件费用以及产品包装所产生费用等;二是直接工资。工资在传统的企业中占据重要地位,主要包括企业岗位员工的薪酬以及福利的费用支付。企业人工成本包括基本工资、绩效工资、津补贴、加班加点工资、社会保险费用、福利费用、教育费用、住房费用和其他人工成本支出项目等情况;三是其它直接支出。其它直接支出主要是用于企业生产以外的费用支出。例如企业缴纳的生产税务、产品生产的设计等费用;四是制造费用。制造费用随着智能技术的不断发展其在其中所占据的比重越来越大。制造费用主要包括智能设备的投入使用、维修以及检修等费用。当然在智能工业生产环境下,工业产品的费用成本包含的内容越来越多。

综上所述,在智能工业生产环境下将成本核算内容按照生产费用的使用途径进行划分,能科学、准确的反映产品的成本构成情况,进而更加有力的实现对企业成本的控制,促进企业生产效益不断提升。

2 人工智能下生产车间环境的改变

基于科学技术的不断发展,人工智能技术在工业生产中的应用大大提高了产品的流水化作业,减低了人工参与产品生产的过程,因此人工智能下生产车间的环境发生了巨大的变化:一是机器人的计入提高了生产效益,通过机器人的应用大大提高了生产速度,并将产品生产的质量规格得到较大的提升。同时计算机控制系统的应用也提供了更加准确的信息,保证了生产安全;二是人工智能技术的应用改变了企业的管理模式。人工智能技术的应用为自动化技术提供了技术支撑,为了越来越多的企业对人工数量的需求在不断缩小,与此同时企业的生产效益在不断的提高。

人工智能下生产车间环境的变化对传统的成本核算模式产生了巨大的冲击:首先是产品成本计算结果相对正确率在不断的下降。由于人工智能对生产环境的改变,造成人工成本费用在不断降低,但是制造费用却相应的增加,而且制造费用的变化呈现多样化,因此增加了会计核算的难度;其次传统的成本会计多是以实际发生成本与标准成本进行比较,以此得到具体的数据,而在人工智能环境下,实际成本与计划成本之间的差异性越来越少,因此依靠此种成本核算模式已经不能适应人工智能会计成本核算的要求。

3 产品成本核算内容的变化

(1)直接工资的核算比例越来越少。由于人工智能技术的发展,企业人工数量越来越少,因此人工工资的支出比例也在不断的降低。直接人工费用的核算主要是人工作业过程的时间以及劳动量进行确定。当然直接工资核算比例的降低并不是说企业人工费用支出的减少,而是相对而言人工数量的减少。因为在人工智能技术环境下,企业虽然需要的劳动密集型人力在减少,但是对于具有高端技能的人才在提升,而且高端技能人才的报酬比较高。

(2)制造费用核算工作在不断提高。人工智能工业生产提高了先进设备的应用比例,尤其是工业实现全部智能化操作之后,直接人工成本就没有了,为此而来的则是制造费用核算比例的增加。尤其是设备维修与管理费用不断提高,成为产品成本核算的主要内容。以某工业企业为例,该企业通过应用智能设备,降低了人工数量,企业的财务支出由过去以人工为主转化为以设备维修与保养为主,因此在人工智能技术环境下,企业的制造费用核算标准在不断提高。

4 人工智能下产品成本核算程序的变化

人工智能下企业产品的成本核算程序必然也会发展变化,具体表现在:自动化管理,运用ERP(企业资源计划的简称)进行成本核算,如库房的领料、人力部门的考勤、车间的产量及废品率等;运用财务软件进行账务处理,输入记账凭证、审核、记账、结账及出报表。在车间专设成本核算员,负责输入、收集及整理与生产产品有关的数据;在财务上专设成本会计,根据ERP系统调出打印的单据、成本核算员及人力部门提供的各种成本汇总表,输入记账凭证,进行账务处理。以某证券信息技术软件公司为例,在产品———产成品———实现销售后按照预计的使用年限逐月摊销———每一会计年度终了:(1)根据信息年费收入情况,评估账面存余的产成品成本,决定是否计提减值准备;(2)根据在产品的继续投入状况,判断是否已经是下线的项目,决定是否当期撇账;(3)根据是否有新产品替代,决定将老产品的剩余成本全部撇账。

参考文献

[1]冯书英.电算化环境下的会计核算方法变化及应对策略分析[J]中国集体经济,2014,(3).

人工智能实验课的改进 第9篇

关键词：人工智能,实验课,基于问题的教学,大班授课小班讨论,实践技能培养

人工智能是计算机和核心专业课之一[1]。然而,目前大部分课程仍然以基于讲义的教学(lecture-based learning,LBL)为主。已经有了不少关于人工智能实验课的教学改革,例如双主体意识和沉默式教学法相结合[2]、基于Prolog的实验课程设计[3]。同时,近几年出现了不少好的教学思想和理念,比如结合基于问题的教学[4]、大班授课小班讨论[5]、实践技能培养[6]等。有鉴于此,结合人工智能课程的特点、结合本校和本课程组的实际情况,本文提出对人工智能实验课的三点改进。第一,基于基于问题的教学理念整合实验内容。将过去分散的,独立的实验和大作业整合成四到六个包含作业和实验内容的问题。然后请学生通过解决这些问题来学习和巩固相关内容。第二,根据小班讨论的方式改革实验考核方式。在实践当中,往往每个人的基础和学习能力差异较大,有时还会各有所长。因此,小班讨论的方式有利于相互促进。第三,结合实践技能培养的目标来更新实验工具。目前已有的实验方案甚少考虑将来的实践, 例如在实践当中应用Prolog语言就非常少见。本文提出的实验设计方案大多基于C++和Java等常用语言,更包括机器人平台上的通用编程方法,力求让学生通过人工智能实验课能够提高实践能力。

在接下里的内容中,本文首先分析课程的现状。然后,在第三节中将介绍一些新的教学思想和理念。第四节将重点阐述对人工智能实验课的三点改进,最后是本文的总结。

1课程特点

1.1人工智能课程的内容和特点

人工智能是计算机科学的一个重要分支。它是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学和哲学等学科的交叉学科。本课程作为计算机科学与技术专业的核心课程之一, 将着重介绍人工智能研究中最基本的、最经典的理论和方法, 以及当前在这一领域中的研究热点和成熟应用成果,是一门理论与应用相结合的课程。

人工智能课程重在讲解如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动,以解决需要用人类智能才能解决的问题。人工智能涉及自主智能系统的设计和分析,与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关,常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境,与其它Agent和人类交互作用,并作用于环境,以完成指定的任务。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。此外,人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法,知识表示和推理形式,机器学习技术,语音和语言理解方法,计算机视觉和机器人学等。通过学习,学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题,并选择适当实现方法。

1.2本校及课程团队实际特点

在我校,最早是由计算机学院智能所的余永权和曾碧等教授面向计算机专业本科生进行讲授的。课题组从一开始就注重教学大纲和教学进度的统一,试卷和评分标准的一致,注意采用多种教学手段,以利于学生对这门课程的学习,并得到了广泛的好评。几年来,计算机学院一直十分重视本课程的教学和课程建设,历届担任本课程教学任务的教师团结合作,交流教学心得,相互学习,取长补短,始终以高度的责任心和饱满的热情投入教学。

人工智能是整个计算机科学领域中发展最快、知识更新最快的学科之一。任课教师紧跟时代脉搏,积极开展科学研究和应用实践,不断更新知识结构,充实教学内容。并且,针对反映近年人工智能领域的快速变化的模糊控制、机器学习和数据挖掘等热点技术展开教学研讨,厚积而薄发,并已出版了多本专著,如:《神经网络模糊逻辑控制》,《模糊控制技术与模糊家用电器》,《单片机模糊逻辑控制》,《计算机接口与通信》,《单片机在控制系统中的应用》等。近三年来课题组共获得两项国家基金,四项省基金的资助。

2新的教学思想和理念

2.1基于问题的教学

教学模式指在一定的教学思想指导下为保持某种教学任务的相对稳定而具体的教学活动结构。目前主要的教学模式包括:LBL教学模式(lecture-based learning,LBL)、CBL教学模式(case- based learning,CBL)、PBL(problem- based learning, PBL)教学模式等。其中,CBL是最传统的教学方法,以传授知识为教学目标,强调学科知识的系统性和完整性。它使学生形成逻辑清晰、条理简明的知识结构,但是不能很好地调动学生的学习积极性。CBL首先要求筛选典型案例,通过对案例的讲解,让学生在发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的过程中,学习和掌握相关知识。PBL的教学设计有几个固定的环节,组织小组、设置问题、行动进展、结果汇报和反馈。它强调学习者之间的交流合作、多种学习途径的整合及外部支持与引导在解决问题中的作用。它以学生为主导,锻炼学生自主解决问题的能力和团队协作能力,培养学生的创新能力,提高实践中人际沟通协调能力,实现主动学习。

2.2大班授课小班讨论

“大班授课、小班讨论”是研究性学习的简称。研究性学习是以“学习活动”的形式呈现,即学生在教师指导下生活中选题,用科研方式主动获取知识解决问题的学习活动。它是一种以学生自主性、探索性为主的学习方式。它以“学会学习”为总目标指导学生转变学习方式,强调为用而学,围绕解决实际问题学习,引导学生主动获取知识、重视实践。它使学生在思考如何解决实际问题的同时学会关注社会和人生。这是实现知识、能力和素质协调发展的有效途径。一般来说,这种教学需要课对课程重新划分,将课程内容分为精讲部分、略讲部分、自学部分以及研讨部分。

2.3实践技能培养

高校计算机类专业大学生实践技能培养目前仍然依赖于实验课程教学。但是,高校计算机类专业的知识更新较快,给我们带来了很大压力。实践技能培养与实验教学体系相结合, 是实践技能培养体系的基石。实验教学不只是理论教学的附属环节。中共中央国务院在《关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》中明确指出:“实施素质教育,以培养学生的创新精神和实践能力为重点。”对一、二年级学生来说,实践技能培养是打基础阶段;对已经具有一定学科知识基础的二、三年级学生,应该注重学生实践技能及创新思维的培养。我们可以将实验教学分为设计性、研究性、应用性实验3类,对高年级学生着重培养实践能力和创新能力。

3对课程的改进

目前的很多改革也在朝PBL的方向发展[7]。另一方面,还有不少踢出要反转课堂的,其实也是增加主动性和讨论性[8]。 同时,也有不少课程改革讨论考核方式的转变[9]。实验教学的改革正式方兴未艾[10],多种形式的培养学生实践能力更是重点[11]。有鉴于此,自2011年以来,课题组响应学校号召积极学习PBL。

课题组在有限的范围和符合客观条件要求的前提下逐步开展相关改革:首先将课程的引入以及例题的设置改成学生探索性解决问题的过程。具体来说就是对于一般性的作业,取出部分内容简单适合建立感性认识的,提前一节课布置。尽管这样做会有部分学生无所适从,但是经过几次训练之后,学生探索知识内在结构的能力得到了极大的提高。然后,针对本课程不同分支间的联系,我们推出了在条件允许情况下类似课程设计的大作业。这类大作业作为学期的最后一次作业,能够体现知识点之间关联性和实用性。尽管受制于作业本身形式的限制,它仍然打破了课程不同分支间的壁垒,让学生能够活学活用,深入掌握工程科学应用的精髓。最后,课题组正在尝试一种竞选作业的方式,来结合机器人和仿真平台,利用提问演示的方式提供PBL教学中必要的问题及解决方式展示。竞选作业就是让有兴趣的学生,以自愿参加为原则的,为机器人和仿真平台编写程序。教师给出要求和模拟器,学生自由组队参加,最后教师从中选取一到两个加载演示。尽管上述活动在客观条件限制下,参加的人数有限,但在目前不具备专用实验室, 缺少足够的实验设施的情况下,它是很好的推动PBL的方式。

在上述教学改革的过程中,课题组实际上对人工智能实验课做了三点改进。第一,基于问题的教学理念整合实验内容。 将过去分散的,独立的实验和大作业整合成四到六个包含作业和实验内容的问题。然后请学生通过解决这些问题来学习和巩固相关内容。第二,根据小班讨论的方式改革实验考核方式。在实践当中,往往每个人的基础和学习能力差异较大,有时还会各有所长。因此,小班讨论的方式有利于相互促进。第三,结合实践技能培养的目标来更新实验工具。目前已有的实验方案甚少考虑将来的实践,例如在实践当中应用Prolog语言就非常少见。本文提出的实验设计方案大多基于C++和Java等常用语言,更包括机器人平台上的通用编程方法,力求让学生通过人工智能实验课能够提高实践能力。

4结论

人工智能在金融领域的应用 第10篇

1 简述人工智能的概念、优势及存在的问题

通过综合计算机、语言学、心理学等众多学科, 而形成一门具有应用性的技术, 就叫做人工智能。其主要目标是模仿或超越人的智能, 并将该理念运用到机器中, 让机器拥有像人一样的思维、能力和行为等。下面我们主要利用表格介绍人工智能的优势、发展情况及其存在的问题, 如表1所示。

2 基于计算机的人工智能给金融领域带来的影响

2.1 促使金融行业服务模式更加主动

在金融行业中, 主要是人与人服务价值进行交换的过程, 核心因素是人。因此, 如果想要促进金融行业的快速发展, 就必须加大对人力、物力等的资金投入, 来维护与客户之间的关系, 进而发现客户真正的需求, 得到金融业务的真正价值。随着计算机在人们生活中的广泛应用, 我们开发了网银、APP等软件, 大力促进金融机构的系统建设工作, 提高了客户与金融机构交流的便利性。人工智能的快速发展, 有利于更深处的服务价值链高端的金融, 为客户提供个性化和人性化的服务。同时, 也有利于支持各类金融分析、金融交易中的决策, 监督防控后台风险等。

2.2 进一步提升了对金融大数据处理的能力

金融行业在市场分析、投资顾问、风险控制、客户信息等方面有着许多有用或无用的信息, 需要我们进行辨别。但是数据单位都是海量级别, 且大量数据的存在方式又都是非结构化的, 如扫描客户的证件信息等, 浪费人力、物力、存储内存等, 还无法转成可分析的数据。而在运用人工智能的深度学习系统后, 可以大幅度的降低人力成本、提高数据处理能力、提升金融行业风控等。

3 基于计算机的人工智能在金融领域中的应用

随着国际巨头公司将人工智能技术渗透于产品的各个方面, 国内金融行业也开始使用人工智能技术, 下面我们以阿里巴巴、交通银行、平安集团等的应用情况进行分析。

3.1 阿里巴巴

阿里巴巴利用人工智能技术, 在客户服务、征信、智能投顾、保险、互联网小贷等多个领域进行了创新和应用, 下面我们根据阿里巴巴旗下的蚂蚁金服所公布的数据进行分析, 如表2所示。

3.2 平安集团

在人工智能技术出现以后, 平安集团旗下的平安科技人工智能实验室开始大规模的研发人工智能的金融应用。如开展了人像识别, 对指定银行区域进行整体监控, 进而对陌生人的行为进行识别, 保证银行物理区域安全性;开展智能客服, 用户拨打后直接说出服务需求, 系统识别客户语音内容后, 即可转接相应模块, 节省了客户选择菜单的时间。

4 总结

综上所述, 我们可以发现人工智能技术在金融行业广泛应用后, 有效的节省了解决客户问题的时间, 技术难度较低, 有利于商业价值的迅速实现。虽然就目前来说, 人工智能在绝大部分领域还不能替代人力, 但是能起到较大的辅助作用。而在金融行业中, 则可以尝试在多个领域运用相关技术, 不管是提升客户体验还是风险防范中, 都可以进行较多的探索和尝试。

摘要：人工智能涉及学科众多, 主要包括语言、心理、计算机等学科。目前, 随着计算机的快速发展, 人工智能与计算机联系越来越密切, 并有着共同发展的趋势。本文主要对基于计算机的人工智能进行了深入的探讨、分析, 以期加大其在金融领域的应用范围。

关键词：计算机技术,人工智能,金融领域,应用

参考文献

[1]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信, 2016, 18 (01) :87-89.

[2]程东亮.人工智能在金融领域应用现状及安全风险探析[J].金融科技时代, 2016 (09) :47-49.

人工智能的伦理问题 第11篇

乃至所有有感情的生物的利益了。

上个月，一款专门被设计用于下围棋的电脑程序“阿尔法狗”（AlphaGo）以4：1击败世界顶尖职业围棋选手李世石，在围棋爱好者群体中引发轰动。

你可能会问，这算是新闻吗？早在二十年前，IBM的电脑“深蓝”（Deep Blue）就曾打败过国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫；且众所周知，自那以后技术一直在进步。但是，“深蓝”获胜纯因计算能力，它能比世界冠军计算出更多步棋。相比8×8格的国际象棋，围棋的棋盘更复杂，为19×19格，围棋可能的走法要超过宇宙中的原子数，因此，单凭强大的计算能力不太可能打败对最佳走法有着强烈直觉的人类。

“阿尔法狗”的胜利之道，在于同其他程序进行海量对弈，并采纳被证明成功的战略。因而可以说，“阿尔法狗”进化为全世界最优秀的围棋选手只用了两年，而人类的大脑在自然过程中完成这样的进化，可能需要数百万年的时间。

“阿尔法狗”的主人、谷歌公司执行董事长埃里克·施密特（Eric Schmidt）热衷于人工智能（AI）。他在人机大战之前表示，无论结果如何，人类必将是赢家，因为人工智能的进步会令每个人更聪明、能力更强，“只会让人类更美好”。

果真如此吗？就在“阿尔法狗”凯旋的同时，微软的“聊天机器人”泰勒（Taylor）却尝到了苦头。这款自称“Tay”的机器人的用途是与18～24岁的年轻人互动。Tay可以从接收到的信息中学习，并逐步提高对话能力。不幸的是，上线不到一天，就有人“教导”Tay有关种族主义和性别歧视的观点。当她开始赞扬希特勒时，微软不得不将其关闭，并删掉了其大部分攻击性的言论。

我不知道那些将Tay教成种族主义者的人自己是否是种族主义者，抑或他们只是认为玩坏微软的新产品是饶有趣味的事。但不管怎样，“阿尔法狗”的胜利与Tay的失败同样令人类警醒。在有着特定规则和明确目标的游戏中释放人工智能的潜能是一回事，而把人工智能投入真实世界则是另一回事——两者截然不同，环境的不可预知性可能暴露软件漏洞，引发灾难性后果。

牛津大学人类未来研究所所长尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在其著作《超级智能》（Super intelligence）中指出，关闭一个智能机器并不总是像关闭Tay那样轻而易举。他将“超级智能”定义为“几乎在任何领域都超越人类最聪明大脑的智能，包括科学创造力、整体智慧和社交能力”。这样的系统也许能挫败我们关闭它的企图。

有人质疑超级智能会不会实现。对此，波斯特洛姆 和文森特·穆勒（Vincent Müller）一起咨询了人工智能专家，问机器智力何时能有50%的可能达到人类水平，以及何时有90%的几率达到人类水平。估计的中位数显示，50%的可能性在2045～2050年达成，90%的可能性在2075年达成。大部分专家都预计，达到人类智能后不到30年，人工智能就会发展到超级智能水平。

我们不应对这些估计太较真，因为专家总体的回复率只有31%，而且这一领域的研究者们往往想通过拔高人工智能的潜力来提高自己所在领域的重要性。

超级智能或许离我们太遥远，尤其是在我们还面临更紧迫的问题时更是如此。但是，我们可以开始考虑如何让人工智能符合人类、乃至所有有感情的生物的利益。

无人驾驶车业已驶上加利福尼亚的公路，现在言及如何让机器的行为符合伦理为时已不算太早。随着无人驾驶车的改进，他们将拯救生命，因为他们比人类司机更少犯错误。然而，他们有时也将面临在不同的生命间做出选择。比如，他们是否应该急转弯以免撞到横穿马路的小孩，而不顾将车上乘客置于险境？前面出现小狗该怎么办？如果为了不危及乘客安全而采取的措施对车本身有损，又该怎么办？

只是在开始讨论无人驾驶汽车时，我们可能就会发现有许多功课要做。但无人车毕竟并非超级智能。可以想见，在广泛的领域向比我们还要聪明的机器讲解伦理问题，更将是极其困难的任务。

在《超级智能》一书的开头，波斯特洛姆讲了一个麻雀的寓言：这些麻雀心想，如果能培训一只猫头鹰来帮助他们筑巢和抚育雏鸟，一定很不错。于是，他们开始找猫头鹰蛋。其中一只麻雀站出来表示反对，认为应该先考虑如何驯服猫头鹰；但其他麻雀很不耐烦，迫不及待地就着手启动激动人心的新计划。他们将在成功养大一只猫头鹰后应对驯服猫头鹰的挑战，例如不让其吃掉麻雀。

人工智能的发展及其认知意义 第12篇

(一) 你在和谁说话

“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表, 而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么, 我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙, 我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?

1. 人工智能的定义

人工智能 (Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式, 所以根据控制论理论, 运用功能模拟的方法, 制造电脑模拟人脑的部分功能, 把人的部分智能活动机械化, 叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟, 是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器, 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。

2. 人工智能技术的发展

几个世纪以来, 人类依靠智慧, 发明了许多机器, 使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起, 40多年来取得长足的发展, 成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车, 火车, 飞机, 收音机等等, 它们模仿我们身体器官的功能, 但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后, 人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具, 在以后的岁月中, 无数科学家为这个目标努力着。1997年5月, IBM公司研制的深蓝 (Deep Blue) 计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫 (Kasparov) 。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作, 计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现, 使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能, 而且在速度和准确性上大大超过人脑, 它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能, 而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。

3. 人工智能的研究领域

人工智能是一种外向型的学科, 也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识, 而且要求有比较扎实的数学基础, 哲学和生物学基础, 只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维, 因此, 它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作, 他就可以运用到那个领域。

现阶段主要研究领域有专家系统, 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, 博弈, 智能决定支持系统和人工神经网络等等。

(二) 机器真的可以思考吗

机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式, 正是“思考”这一人类的本质属性, 使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工, 并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑, 在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上, 来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点, 心理学家和计算机学者进一步合作, 通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展, 所要求实现的职能愈加复杂, 但最基本的方式还是逻辑推理和归纳, 这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。

1. 人类意识的本质

意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分, 是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中, 世界是包含意识的世界, 万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界, 没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在, 世界和万物就有了生机和活力。

(1) 意识是与物质相对应的哲学范畴, 与物质既相对立又相统一的精神现象。意识是自然界长期发展的产物, 由无机物的反应特性, 到低等生物的刺激感应性, 再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物, 人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用, 在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识, 又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。

(2) 从意识的起源看, 意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看, 意识是客观存在在人脑中的反映。意识是人脑对客观存在的反映:第一, 正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二, 无论是人的具体感觉还是人的抽象思维, 都是人脑对客观事物的反映;第三, 无论是人们对现状的感受与认识, 还是人们对过去的思考与总结, 以至人们对未来的预测, 都是人脑对客观事物的反映。意识的能动作用首先表现在, 意识不仅能够正确反映事物的外部现象, 而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在, 意识能够反作用于客观事物, 以正确的思想和理论为指导, 通过实践促进客观事物的发展。

2. 人类意识与人工智能的关系

认知心理学和人工智能, 是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论, 心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系:

(1) 人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性, 而只是把人脑作为一种信息处理的过程, 包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程, 就构成了人工智能或电脑。

(2) 人工智能可以代替人的某些脑力劳动, 甚至可以超过人的部分思维能力, 随着现代科学技术的发展, 它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力, 而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂, 都是以客观物质过程为基础的, 而不是什么神秘的超物质的东西, 人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟, 它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。

(3) 人工智能的产生和发展, 深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明, 思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性, 它可从人脑中分化出来, 物化为机械的、物理的运动形式, 部分地代替人的思维活动。

随着科学技术的发展, 人工智能将向更高水平发展, 反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展, 对人类社会进步将起着巨大的推动作用。

(三) 人工智能的未来

人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学, 人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能, 诸如皮肤, 毛发, 骨骼等等, 也就是说, 人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能, 人就可以完成人工生命的研究工作, 人创造自己, 这不但在科学上, 而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。

在科学技术日新月异的今天, 各种新科技的出现层出不穷, 人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构, 人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来, 例如机器人做家务, 带孩子, 做司机, 秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而, 人类由于多种“性能”都不如机器人, 反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”, 挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景, 未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源, 并最终打败人类, 成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。

人工智能的发展, 也只能无限接近于人的智能, 而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质, 是模拟人类的思维过程, 是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时, 担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能, 用于取代正在逐渐消逝的矿物能源, 然而当原子能用于军事领域的时候, 他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题, 人类如何运用自己掌握的技术, 才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术, 而是我们自己本身。

摘要：文章介绍了人工智能技术的发展, 并从认知心理学的角度将人工智能与人类智能进行比较分析, 进而探索人工智能的未来发展前景。

关键词：人类智能,人工智能,认知,心理学

参考文献

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