人工智能時代的特征范文

導語：如何才能寫好一篇人工智能時代的特征，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1人工智能的含義及優勢

人工智能是融合信息科學和數學、哲學、心理學等知識的一種新型科學技術，能通過感知環境做出主動反應，并且該反應能夠實現目標、獲得最大收益（蔡彬彬.人工智能在計算機網絡技術方面的應用[J].科技風,2019(13):60）。如今人工智能已經滲透到日常生活之中，例如手機里的智能助理、新聞瀏覽中的新聞推薦和機器翻譯、機器人、自動駕駛等。人工智能是全新的智能系統，其優勢主要包括：第一，模糊信息處理和協作的能力。大數據時代的計算機網絡技術發展中出現大量模糊信息，增大處理難度，而人工智能大多使用模糊邏輯的數據處理方式，無需準確描述數據模型，運用人工智能就能增強計算機網絡技術的信息處理能力。與此同時，計算機網絡技術的規模、結構等均在發生變化，增大網絡管理難度，運用人工智能的協作分布思維就能顯著提高計算機網絡協作能力。第二，非線性處理和學習的能力。計算機網絡技術催生大量數據和信息，其中有很多都處于較低的概念層次，但其背后隱藏著價值巨大的信息，需要運用人工智能進行挖掘，學習低層次信息，進行解釋和推理。人工智能還可以及時進行非線性處理，由機器人模仿人的智能。第三，運算速度快、成本低。迅速發展的計算機網絡技術使得人們對其的依賴程度越來越大，但效率和成本問題不容忽視，運用人工智能可以加強算法控制，在計算時速度較快、資源消耗較少，極大地節省計算成本。

2大數據時代人工智能在計算機網絡技術中運用的途徑

進入大數據時代以后，計算機網絡技術的發展速度越來越快，全球越來越關注網絡安全問題，計算機網絡系統的運用中最重要、人們最關注的則是網絡控制、網絡監控。由于網絡數據存在不規則、不連續的特征，計算機判斷數據真實性的難度較大，因而有必要促進計算機網絡技術的智能化發展。

2.1運用于管理

人工智能一般又被稱為人工智能Agent技術，這是一種實體軟件，其組成部分主要是各Agent之間的數據庫、知識庫、解釋推理器、通訊部分，其依據就是Agent的知識庫，通過及時分析、處理數據信息完成相關任務。人工智能的管理一般可以基于用戶自定義搜索信息，并可以向指定位置傳輸，讓用戶享受更智能化的、人性化的服務（王佳美.人工智能技術在計算機網絡領域中的應用研究[J].通訊世界,2019(04):136-137）。例如用戶利用計算機網絡技術查找所需信息時，運用人工智能就能進行管理，對信息加以分析和處理，獲得有效的信息，節省大量查找時間。同時，人工智能在人們的日常生活與工作中也有廣泛運用，包括收發郵件、安排形成、網上購物等，享受十分優質的智能化管理服務。并且人工智能技術擁有一定的學習性、自主性，對于用戶分配的任務可以自動完成，借助自主學習方式更好地推動計算機網絡技術的發展。

2.2運用于數據處理

在計算機網絡技術中運用人工智能可以極大地提升數據處理能力，即從人工智能切入，實現計算機動態模擬、科學預測，為開展計算機網絡管理工作提供可靠的技術支持，特別是開展預設性管理活動，方便對人員的行為進行管理，減少額外成本投入，夯實后續開展數據處理活動和管理活動的基礎。為更充分地體現人工智能運用于計算機網絡技術的數據處理優勢，操作人員要從實際著眼，從人工神經網絡切入，通過構建人工神經網絡機制，實行必要的網絡數據信息預測和處理。具體而言，運用人工神經網絡，基于計算機網絡技術的操作狀態，快速獲得主要的運行參數，并把所獲參數和計算機網絡標準做對比，從而輸出對比結果，直觀呈現數據處理結果。借助神經元的連接權和閾值，還可銜接輸入值、輸出值，形成最佳的擬合函數，基于人工神經網絡框架高效處理計算機網絡技術運用中的各類核心數據，特別是對計算機網絡技術所涉及設備的運行狀態、技術參數等進行閱讀，預測短時間里人工智能在管理環節暴露的問題，高速設置應對問題的方案。該操作需要大數據的支持，數據運算量也很大，所以在運用人工智能時要適當前移數據信息的加工和處理工作，組建計算機網絡技術的動態模擬和預測網絡。

2.3運用于網絡安全

人們對于計算機網絡技術的使用安全始終給予高度重視，運用人工智能有助于強化其安全防護。例如運用人工智能可以構建智能防火墻，智能防火墻和其他防御系統比起來能借助智能化的識別技術采集數據、分析數據、處理數據，對有害信息訪問進行限制、攔截，減少計算量，提升數據信息安全等級。智能防火墻也有助于防范病毒攻擊、黑客攻擊，既能阻止病毒傳播，又能有效監控并管理內部局域網，確保計算機網絡技術使用的平穩性、安全性（羅雅麗.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電腦編程技巧與維護,2019(06):120-122）。此外，智能防火墻的安全檢測效率比傳統防御軟件高很多，可以妥善解決外部攻擊問題，穩步提升計算機網絡安全工作的有效性。人工智能還可運用于計算機網絡技術的入侵檢測實踐，其主要涉及兩個模塊：一個是訓練模塊，即在計算機網絡技術的使用中通過人工智能實行網絡入侵檢測，實現正常審計已知數據、檢測異常數據的向量訓練。人工智能檢測主要借助編碼的方式對已知入侵特征向量和審計記錄做分析、比較，進而把入侵特征的向量變化識別出來。如果已知入侵向量有符合其特征的審計事件，那么計算機網絡系統就會自動報警；如果入侵向量和審計事件不符，運用人工智能就能自動實行網絡入侵檢測，形成新的審計事件。還可以調整模式長度、匹配時間，確保有效分析入侵檢測信息的特點。另一個是檢測模塊，借助預處理器實行入侵檢測，即通過數學向量的形式，以審計未知為前提實施數字處理，之后基于支持向量機、判決函數，分類數字向量，再經過決策系統分類匯總數字向量。在檢測預測模塊中也可按照現有模型的運行規律判定計算機網絡系統在今后可能會遭受的攻擊，促進模型裝置的及時更新，確保系統安全、穩定。

2.4運用于其他方面

大數據、互聯網和人工智能等技術有力推動各行各業的變革、發展，使得計算機網絡技術水平越來越高，對人們的生活與生產發揮更大的作用。第一，人工智能在教學領域的運用。教師可以在計算機網絡技術的學習中運用人工智能，提高教學準確度，并調動學生的熱情和積極性。人工智能在早教領域的運用也十分廣泛，智能機器人使早教進入新的層面，教育不再受到書本的限制，成功把互聯網帶進課堂，教師針對自己無法即刻解決的問題，可以借助計算機網絡技術搜索準確答案。第二，人工智能在企業管理領域的運用。如今很多企業的計算機網絡技術都融入了人工智能，例如自動監控系統、自動報警系統等，促使企業實現智能化管理目標，在安全的環境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.計算機網絡技術中大數據時代的人工智能應用研究[J].中小企業管理與科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企業在未來必然能依托人工智能實現真正的現代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居領域的運用。經濟穩步發展使智能家居進入大眾的生活，為人們的居住提供更大的便利。在計算機網絡技術中運用人工智能能很好地滿足人們的居住需求，例如自主控制燈光的明暗、窗簾的開合等，或者遠程控制家居系統，包括電飯鍋開關的遠程控制，回到家里能有更多休息時間。因此，智能家居的應用將會日益普及，讓人們享受優質的家居生活服務。

3結語

篇2

關鍵詞:智能廣告;廣告產業;廣告傳播

隨著人工智能技術的不斷成熟，大數據分析處理與機器學習等技術的不斷發展完善，一個與以往截然不同的智能媒體時代正在來臨，而廣告行業自然也面臨著變革。一方面，媒體行業積極尋求智能化的步伐，催生了智能廣告這一具有廣闊前景與極大潛能的產業;而另一方面，“隨著人工智能、移動互聯網等技術的進一步成熟，媒體的智能化道路獲得了源源不斷的動力”［1］，被機器學習能力與算法迭代加持的人工智能技術，正在為廣告行業帶來一場前所未有的變革。在廣告行業智能化的變革中，傳統廣告行業不斷地瓦解與重構，廣告的運作模式與分發策略，相較以往也發生了不同程度的改變。在技術為行業帶來變革與機遇的同時，因為技術發展不完善、監管能力滯后等因素所產生的潛在風險也不容忽視。這些機遇與風險為學術研究提供了一個全新的視角與切入點，本文將從智能廣告發展溯源、智能廣告的傳播特征、智能廣告時代的潛在風險三個維度進行剖析。

一、智能廣告發展溯源

計算廣告這一概念最早于2008年被提出，其核心是一種能夠做到精準投放的廣告投放機制。它在基于大量數據收集的基礎上進行實時高效的計算，對用戶進行場景畫像，找到最優匹配的廣告內容并定向投放給目標用戶群體，由此能夠將廣告收益大幅拉升。這一廣告投放機制在商業上取得了極大的成功，谷歌公司在2019年第一季度基于數字計算廣告的營收就達到了373億美元。計算廣告在其誕生之后也在經歷著不斷的迭代升級。隨著智能化浪潮席卷全球、人工智能技術與廣告行業進一步融合，以計算廣告為基礎的智能廣告應運而生。在目前國內對于智能廣告的研究中，有學者對“智能廣告”這一概念做出了較為清晰的界定，即“以數據驅動為基礎，利用人工智能技術實現廣告內容的耦合生產、精準投放與互動反饋從而個性化地滿足消費者生活信息需求的品牌傳播活動”［2］。智能廣告在原先計算廣告的基礎功能上，進一步發展出了即時性內容生產與創造、精準化個性化內容分發、依據反饋數據進行廣告效果優化等能力，對于整個廣告產業鏈有了更加全面的滲透，從某種程度上來說，智能廣告是對計算廣告的進一步發展與升級。

二、智能廣告的傳播特征

人工智能技術對廣告的深度介入，不僅使得廣告的內容生產與呈現方式出現了改變，“對產業運作形態、產業鏈生態也帶來了革命性變革”［3］。

(一)人工智能對內容生產的深度參與

相較于傳統的數字廣告，智能廣告最大的特點之一就是人工智能技術對廣告的創意策劃與內容創作進行了深度的參與，智能廣告的內容生產大部分由特定算法負責，相較于人類設計師，負責智能廣告內容生產的人工智能可以進行不間斷的自我優化升級，同時也能與最新市場動向相結合。例如，天貓的廣告AI設計師“魯班”，在2017年的“雙11”活動期間，這一人工智能設計師共生成了4．1億張海報。如果以每張海報花費20分鐘的時間計算，將同等數量的海報由人類設計師來完成，總共將會耗時近300年的時間。由此不難看出，智能廣告在生產效率與內容時效性方面具有極大的優勢。而在廣告的內容呈現方式上，智能廣告最為核心的特征是“千人千面”的個性化內容呈現。由于廣告內容的生產效率與數量脫離了人力的限制，使得智能廣告能夠依托用戶畫像等技術為基礎，為不同的用戶進行個性化的內容定制創作并加以針對性地投放。以前文提到的天貓AI設計師“魯班“為例，在同一時間，使用不同的手機打開淘寶，APP首頁所出現的廣告海報均不相同;SaatchiLA的人工智能“沃森”，在為豐田汽車公司的新車型進行推廣營銷時，廣告內容的呈現方式也顯現出了相同的特征。該公司在Facebook上開始了一項運動———“ThousandsofWaystoSayYes”(成千上萬種說Yes的方式)，并且最終基于100多個不同的人口統計特征，生成了100余條針對不同用戶群體的個性化廣告。綜合以上敘述我們可以發現，人工智能對于內容生產的介入，使得廣告的內容生產進入了高效率的工業化生產時代，由此生產出的海量廣告產品推動了廣告個性化的呈現方式。

(二)基于用戶畫像的分眾化傳播策略

智能廣告時代，廣告的智能內容生產與呈現方式的轉變，自然也促使廣告的傳播策略發生轉變，而廣告生產與傳播重心也發生了較大的偏移。在廣告的傳播策略方面，傳統的廣告傳播策略往往是基于廣告理論、市場及消費者調查而進行制定的，由此所形成的傳播策略針對的受眾往往較為寬泛，投放策略較為粗放，所獲取的傳播效果也與預期有一定的差距。而智能廣告的投放策略主要是基于用戶畫像，再通過大數據與算法對受眾進行精細化劃分，篩選出合適的廣告受眾之后再進行廣告投放。最為典型的案例就是信息流廣告，這一形式的廣告廣泛存在于社交媒體(如國外的推特、Youtube，國內的新浪微博、微信)當中。此外，智能廣告在傳播時會選擇與內容信息進行深度融合，這一傳播策略使得智能廣告對受眾的心理把握得更為精準，使得廣告的商業化目的更為隱蔽。如前文提到的信息流廣告，往往都與潛在受眾所瀏覽的信息、咨詢等相融合，“并且通過用戶的刷新行為不斷變化，更易于用戶接受”［4］。智能廣告在廣告投放效果監測方面也同樣與傳統廣告有著較大的不同，智能廣告經過分發之后，可以實時根據后臺的反饋數據進行廣告效果監測。同時，智能廣告在投放的同時往往會保留手中的反饋渠道，如Youtube在進行智能廣告投放時所使用的反饋機制，用戶可以根據自身的喜好程度，對投放給自己的廣告進行意見反饋，這使得系統能夠根據用戶反饋對廣告的傳播策略進行實時調整，從而形成針對不同客戶的不同投放策略。

(三)日趨完善的智能廣告產業鏈

由于智能廣告所取得的投放效果更為優異，因此廣告主對智能廣告的投放興趣與投放預算正在逐漸增加，而這一系列的變化必然導致傳統的廣告產業鏈發生格局轉變。目前，國內正在逐步形成一條完整的智能廣告產業鏈，這一產業鏈的主體“包括智能廣告技術公司、智能廣告媒體、智能廣告監測公司、智能廣告數據管理公司、智能廣告交易平臺等”［5］。由于智能廣告的傳播主要依托于受眾數據與用戶標簽，受眾數據成為廣告運營機構的核心資源，而擁有大量數據計算、分析、處理能力的智能廣告技術公司在產業鏈中占據了較為核心的地位。如前文所述，由于廣告的創意與內容則逐步成為了數據優化與算法計算的一個組成部分，廣告的創意策劃人才、資源正在逐步向幕后隱退，傳統的廣告設計公司在未來將會受到進一步的沖擊。

三、智能廣告時代的潛在風險

在技術為行業帶來變革與機遇的同時，因為技術發展不完善、監管能力滯后等因素所產生的潛在風險也不容忽視。

(一)消費者個人層面

1．個人信息與隱私泄露風險

廣告受眾關切程度最高的一個潛在風險是自身的個人資料與隱私信息是否會遭到智能廣告公司的濫用與泄露。由于大數據已成為眾多智能廣告公司的核心資源，其背后所蘊含的經濟價值進一步助長了不當利用個人隱私信息的不良動機。由于智能廣告的核心是建立在大量的數據搜集與分析的基礎上，智能廣告公司所抓取的數據中必然含有大量的用戶隱私數據，因此用戶個人隱私權的保護與廣告公司的數據使用似乎正在形成一個無法調和的矛盾，如何處理用戶隱私所帶來的信息倫理問題，在未來也需要進行更加深入的思考與解決。

2．非理性消費風險

鮑德里亞在其《消費社會》一書中提到，“消費者總是怕‘錯過’什么，怕‘錯過’任何一種享受”。而智能廣告在傳播過程中往往與信息內容深度融合，對于消費者的心理把握更為精準，讓廣告的商業化目的更為隱蔽，而“廣告的功能性美麗則喚醒了消費者內心的隱秘與欲望，產生購物的沖動”［6］。這使得消費者更容易受到智能廣告的操縱，從而導致非理性購買行為。

(二)行業生態層面

1．數據孤島導致的行業信息不平衡風險

一個良性的廣告產業生態，往往是建立在行業內部的信息共享這一基礎之上的。但是由于數據自身所帶有的隱私性，加之數據在信息化、智能化時代往往蘊含有極高的經濟價值，這也使得公司之間對于數據的共享意愿處于較低的狀態，同時也促使了“數據孤島”的出現，如何避免數據壟斷的出現，如何在數據共享與公司利益之間尋找平衡，這需要整個行業的進一步思考。

2．廣告內容工業化生產導致的廣告文化屬性下滑的風險

廣告除了與生俱來的經濟屬性外，還包含了一定的文化屬性，而智能廣告的核心往往是追求經濟效益的最大化，這也使得廣告的文化價值可能會被忽略。目前的人工智能水平仍然處于弱人工智能階段，如何使AI理解人類的情感與文化需求、如何保證機器生產的廣告內容不只是冰冷的掘金機器，這一問題也需要引起重視。

四、結語

正如一些學者所言，“未來互聯網發展和競爭的高地，就是對廣域網絡空間中的人與人、人與物、物與物實現其價值匹配與功能整合的高度智能化”［7］。廣告行業的智能化已然是大勢所趨，通過智能化的廣告生產與運作，能夠推動廣告行業形成新的行業生態，提升廣告產業的經濟繁榮程度，對于整個經濟社會的發展都具有積極作用。在智能廣告為行業帶來新的機遇與變革時，我們需要清晰地認識到技術與風險相互并存，而如何應對這些潛在風險，需要業界與學界進一步合作與思考。

參考文獻:

［1］蘇濤，彭蘭．“智媒”時代的消融與重塑———2017年新媒體研究綜述［J］．國際新聞界，2018，40(1):38－58．

［2］姜智彬，馬欣．領域、困境與對策:人工智能重構下的廣告運作［J］．新聞與傳播評論，2019，72(3):56－63．

［3］李名亮．智能廣告信息倫理風險與核心議題研究［J］．新聞與傳播評論，2020，73(1):76－84．

［4］唐英，黃丹旎．新《廣告法》語境下微信信息流廣告監管制度研究［J］．當代傳播，2020(1):86－88．

［5］廖秉宜．優化與重構:中國智能廣告產業發展研究［J］．當代傳播，2017(4):97－101+110．

［6］蔡立媛，龔智偉．人工智能時代廣告的“時空侵犯”［J］．新聞與傳播評論，2020，73(2):70－76．

篇3

關鍵詞：人工智能；數據挖掘；發展前景

當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。

1人工智能

1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。

2數據挖掘

2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面。看似廣泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。

3數據挖掘與人工智能技術的聯系

數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘?；跀祿旧淼姆诸悾孀R，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。

4人工智能和數據挖掘技術的發展前景

在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本?？梢灶A期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。

作者:喻正夫 單位:漢江師范學院

參考文獻：

[1]萬璞,王麗莎.數據挖掘與人工智能技術研究[J].無線互聯科技,2016(10):113-114.

[2]王翔.試論如何利用大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展[J/OL].科技創新報,2017,14(01).

[3]秦益文.微博數據挖掘中人工智能推理引擎的應用[J].中小企業管理與科技(中旬刊),2017(02).

[4]蒲東齊.數據挖掘在人工智能上的應用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).

[5]李丹丹.數據挖掘技術及其發展趨勢[J].電腦應用技術,2007（02）:38－40．

篇4

關鍵詞：人工智能；英語教育；積極影響；消極影響

人工智能概念是20世紀五六十年代正式提出的，隨著信息技術的不斷發展，人工智能已成為一門新的技術科學。時至今日，人工智能技術的發展經歷了人工智能起步期、專家系統推廣期和深度學習期等階段，而在應用領域也取得了重大突破，如Google的無人駕駛技術和運用深度學習算法的AlphaGo戰勝圍棋冠軍等。除此之外，人工智能已被日益廣泛地應用于經濟社會各個領域，在教育領域亦是如此。2018年教育部就印發了《高等學校人工智能創新行動計劃》，要求進一步提升高校人工智能領域科技創新、人才培養和服務國家需求的能力。因此，人工智能必將不斷被融合到教育領域，并為大學教育變革提供新方式?；谌斯ぶ悄艿臋C器學習、人機交互與知識圖譜等技術方法，可以為大學英語教師在課堂教學、備課與教學研究等多個方面提供支撐；可以為大學英語教學管理與治理提供決策支持；可以為大學生英語自主學習和教師備課提供智能推薦支撐。目前，學者們已對人工智能對英語教育的影響進行了相關的研究。如高華偉分析了外語作文智能評閱與形成性評價融合策略；劉洋針對人工智能技術與高校英語教學的相互關系，通過調查問卷和訪談等方式，分析了現有計算機輔助語言學習軟件和系統的不足，并提出了相應的解決策略；張艷璐對人工智能在給英語教學帶來機遇的基礎上，探究了人工智能在大學英語教學中的應用；趙生學分析了人工智能時代大學英語教學的變革與策略；嚴燕分析了人工智能時代英語教學促進學生深度學習的路徑。在人工智能時代，人工智能技術必將對大學英語教育領域各個方面產生重大影響，如大學英語人才培養目標、教學內容、教學計劃、教學策略、教學模式、成績評價體系與英語領域科研等方面。針對此，本文在現有研究的基礎上，重點從教師和學生兩個層面分析人工智能對大學英語教育的積極影響和消極影響，并提出相關建議，以期為大學英語教師教學與大學生英語學習提供參考。

一、人工智能的積極影響

人工智能技術在大學英語教育領域的應用，將對大學英語教學資源、教學模式與大學生二語習得等方面產生積極作用，主要體現為以下幾個方面。

（一）豐富了大學英語教與學資源人工智能技術的發展與應用為大學英語教與學提供了豐富的資源。如互聯網上含有豐富的英語視頻與圖片等資源；在線教育平臺也提供了大量的英語課程資源，如中國大學生慕課、雨課堂等，它們各具特色，可為教師與學生提供多樣化選擇。因此，人工智能技術一方面可為大學英語教師提供豐富的教學素材，同時還可根據大學生學習目標與學習習慣等為其英語學習提供豐富的課外資料。同時，很多網絡資源可下載或者回放，這樣可以使得大學生的英語學習不再受到時間與空間的限制。特別是對于教育資源缺乏的地區而言尤為重要，可以在很大程度上解決教育資源不平衡問題。其中，百度教育大腦的智能備課系統便是典型應用案例。其依托百度人工智能、大數據和云平臺的優勢，整合了豐富的優質資源。對于教師而言，此平臺可按照教學進度為教師提供經過篩選的教學素材，節省教師的備課時間，提高其工作效率。

（二）豐富了大學英語的教學方式傳統的大學英語授課往往以線下課堂教學方式為主，而人工智能技術的使用豐富了大學英語單一的教學方式?？衫镁W絡平臺，如雨課堂、慕課平臺等，開展大學英語線上教學模式或者線上線下混合教學模式。新的教學模式有利于教師在大學英語教學過程中采用不同的教學策略。使用新的教學模式和不同的教學策略可以提高大學生學習英語的興趣，進而有助于提高大學生英語習得的效率。

（三）提高了大學生英語習得的效率由于英語習得是一個復雜的心理過程，與大學生的情感因素、學習動機等密切相關。采用人工智能技術的大學英語線上教學方式，使得教師與學生之間不是面對面的交流互動，可以在一定程度上緩解學生焦慮、害怕等情緒，有利于學生的英語學習。動機是英語習得中重要的非智力因素，也是影響大學生英語習得效率的重要內在因素之一。學習動機與使用另一種語言的興趣密切相關。而人工智能技術采用豐富的英語學習資源以及英語教學方式的多樣化，這些有助于提高學生學習英語的興趣，進而增強學習英語的動力。

（四）形成了大學生英語習得分析數據庫人工智能技術是以大數據為依托，可以跟蹤和記錄大學生英語課堂學習和課后學習等各種信息數據，進而可形成大學生英語習得數據庫。基于大數據分析與人工智能技術方法，如數據挖掘、關聯性分析和回歸預測等，可以挖掘大學生英語學習背后的規律特征，了解到每個學生的具體情況。進而構建每個學生的英語學習畫像，如學生的線上學習狀態、課程作業完成情況、測試成績和學習方式等。可為教師形成可視化的學生個體和班級整體的學情分析報告。因此該數據庫有利于教師掌握每位學生的英語學習狀態，掌握學生個體差異，為調整教學方式、教學方法與策略提供支撐。同時，上述數據為大學英語教學與大學生英語習得的研究也提供了數據支撐。

二、人工智能的消極影響

人工智能在大學英語教育領域對教師與學生發揮著積極的作用，同時對他們也產生了一些消極的影響，主要體現為以下幾個方面：

（一）對教師的消極影響由于大學英語課堂教學存在一定的缺陷，往往需要改進此教學方式。而人工智能技術的應用，雖有助于大學英語教學改革，但還需要教師熟練掌握人工智能相關技術的使用，會給信息技術能力比較薄弱的教師造成壓力。借助人工智能平臺，大學英語教學不受時間、空間和學生人數等影響，勢必會減少大學英語教師的需求，造成大學英語教師面臨失業的壓力。進而影響大學英語教師的工作積極性，以及大學英語教學質量。

（二）對學生的消極影響根據語言資本理論與期望價值理論，大學生英語學習的期望價值主要是經濟期望價值。而大學生英語學習的期望價值與學習目的和行為密切相關。比如大學生英語學習經濟期望價值主要體現為學習英語對未來找工作很重要，可以增加經濟收入。而人工智能技術在語言領域的應用，勢必會影響大學生對英語學習的期望價值。如人工智能翻譯機的出現，使得各種語言之間翻譯非常容易。即使不懂英語，也可使用它進行英語交流。因此，人工智能技術在英語領域的應用，將降低大學生英語學習的期望值，進而影響他們英語學習的興趣與目的。

（三）對師生關系的消極影響基于人工智能技術的大學英語教學，將改變傳統的以教師為中心的模式，使得教師在教學過程中的中心地位得到弱化。學生通過人工智能技術，可以很好地收集到自己需要的各種英語學習資源，如在線課程、英語講座視頻和英語文本資料等，甚至可以通過自學的方式完成英語學習任務。但這些將弱化教師與學生之間的互動以及情感，從而隔閡了教師與學生之間的關系。

篇5

【關鍵詞】電氣工程 自動化 智能化技術

一、智能化技術概述

隨著科技的發展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發展的步伐。在日常生產、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且通過電氣工程自動化的控制，可有效實現自動化電氣工程，提高工作的效率，進而促使生產與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力的技術、工業過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術等領域。

二、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的不斷發展， 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面， 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用， 同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時，通常是在根據經驗和實驗的基礎上， 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展， 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變， 使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后，更加促進了CAD技術的發展，大大提高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法，在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系，具有非線性、不確定性的特點， 它的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由：專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中， 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。

三、智能化技術控制的優勢分析

對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法均屬于類非線形函數的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人工智能控制策略綜合性的開發，以上人工智能的函數近似器具備常規函數的估計器不具有的優點。

第一，在多數情況下，精確了解控制對象動態方程是相對比較復雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現許多不確定因素，例如參數變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經過適當調整以提升自身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調節的特點。盡管缺少專家現場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應數據進行設計。

第二，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智能的控制器一致性極強，輸入陌生數據便可以出現很高的估測，還可忽視驅動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數、規則庫以及適合模糊神經的控制器，便可精確進行實時的確定。

四、智能化技術的運用

（一）電氣產品的優化設計。

電氣產品優化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方面內容：理論學科的知識與經驗知識。電氣產品傳統的設計方式主要是設計經驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅速發展，以及人工智能的技術應用，電氣產品設計逐漸從手工轉入計算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產品從構思至設計至生產時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優質化以及高效化的時代。在人工智能的技術運用在優化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內在隱并行性與全局尋優的能力；可指導優化與自動獲取搜索空間，以及自行調整搜索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產品的優化設計，進而其廣泛運用在電氣產品人工智能的優化設計之中。專家系統運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據某領域的一個或是多個專家提供經驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產品的優化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比較少，未來的發展前景較大。

（二）人工智能控制技術。

人工智能的控制技術將是未來生產的發展趨勢，并且目前在電氣工程的自動化方面也已廣泛運用?？刂频姆绞街饕心：目刂?、專家系統的控制以及神經網絡的控制，主要運用的方面是：記錄故障且實行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關量實時的數據；實時智能的監視各個主要的設施與系統運行的狀態；通過鼠標或是鍵盤達到控制系統的目的。

篇6

關鍵詞：人工智能；計算機網絡教學；現狀；運用

中圖分類號：TP393-4

所謂人工智能，就是利用人工方法在計算機上實現智能，也可以說是人工智能在計算機上的一種模擬。人工智能廣泛融合了神經學、語言學、信息論和通訊科學等眾多學科和領域。目前主要存在三條人工智能研究途徑：一是以生物學理論為支撐，掌握人類智能的本質規律；二是以計算機科學為支撐，通過人工神經網絡進行智能模擬，實現人機互動；三是以生物學理論為支撐。

1 人工智能技術的特征

智能技術主要分為兩類，人類和計算機智能，兩者存在相輔相成的關系。利用人工智能技術能夠實現人類智能向機器智能的轉化，相反，機器智能也能夠利用智能教學轉化為人類智能。

1.1 人工智能的技術特征。首先，人工智能具備非常強的搜索功能。該功能是利用相關搜索搜索技術實現對海量信息的快速檢索，滿足個性化信息需求；其次，人工智能具備很強的知識表示能力。具體來講，就是人工智能對信息的行為，能夠像人類智能一樣，對模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有較強的語音識別和抽象功能。前者主要是為了對模糊信息加以處理。而后者主要是為了對信息重要度加以區分，以便提高信息處理效率。用戶只需要智能機器提出具體要求便可，至于復雜的解決方案就交給智能程序了。

1.2 智能多媒體技術。首先，人機對話更加靈活。傳統多媒體在人機對話方面極為欠缺，導致教學單調乏味，不能取得預期良好效果，但智能多媒體卻不然，他能夠實現人機自由對話和互動，同時還能結合學生實際對學生的問題給出不同層次的答案。其次，教學可行性更強。由于學生在認知能力和個人素養方面都存在差異，而且學習主動性也不盡相同，人工智能必須要結合學生實際學習狀況，為每一位學生設計制定個性化的學習計劃和學習目標，對學生進行針對性較強的教學，真正實現因材施教。再次，具有強大的創造性和糾錯性。前者屬于人工智能的顯著特征，而后者屬于人工智能的重要表現方面。最后，智能多媒體具有老師特征。在實際教學過程中，智能多媒體可以對教學雙方的行為進行智能評價，以便能夠及時發現教學中的薄弱點，有助于實現教學相長，全面提高教學質量和教學效果。

2 計算機網絡教育的現狀

隨著現代科學的進步，網絡信息的發達，人們的教學觀念和學習觀念都發生了前所未有的改變，網絡時代正全面到來。為了滿足現代社會對人才的實際需求，培養大量現代化優秀人才，計算機網絡教學模式業已成型并不斷完善。目前，高校正規教學模式依然是現代教學主流，盡管在系統傳授知識和規范培養人才方面具有無可比擬的優勢，但在資金投入、效益創收和時空限制等方面具有很大的弊端，靈活性不足，無法有效滿足現代教育的發展要求。

計算機網絡教學對傳統教學形成了巨大挑戰，并產生了深遠影響。它不僅有效彌補了傳統教學的時空限制缺陷，而且賦予了教學極大的樂趣性，吸引了越來越多的人積極投身到網絡教學建設中去，任何人無論何時何地都能夠通過網絡課堂去學習和提高。但目前計算機網絡教學發展仍處于探索期，在實際運用方面還存在許多問題：第一，計算機網絡教學中的學習支持服務體系尚不健全，導學手段和答疑方法還非常落后，由于各種原因，在服務方式上缺乏針對性、策略性和積極性；第二，計算機網絡實驗教學中存在著空間分散、時間流動和自主性差等問題和弊端；第三，計算機網絡的系統承載能力和信息查詢能力還十分有限；第四，如何實現計算機網絡考試的開放性，確保考試的客觀性、公正性、權威性，已經成為網絡教學發展的瓶頸；第五，計算機網絡教學中的核心支撐系統――CAI，還無法有效滿足和適應網絡教學的實際需求和發展要求。

主流CAI課件主要有兩種，一種是單機版的初級課件，包括簡單的Authorware課件、PPT幻燈片和圖文網頁等。一種是高級的網絡版課件。該類課件主要以靜態圖文和動態演示組成的網頁為主，以聊天室、電子郵件和QQ群等形式為輔，實現師生互動、網絡答疑的一種改進型課件。初級課件在實際教學中以操作容易、更新及時和維護方便著稱，但實際上就是傳統教學手段的變相挪用。還有些課件，盡管在互動性方面有著不錯的效果，但是制作繁瑣、更新較慢和維護復雜。因此，高級網絡課件是目前網絡教學中的主流課件，已經成為了計算機網絡課件的固定模板。改進型的網絡課件有效地解決了傳統多媒體在師生互動不足的問題。上述兩類課件是現在最為常見的兩種CAI課件，盡管兩者都有各自的優勢，但作為網絡教學的重要手段，仍存在許多問題和弊端：無法實現因材施教，無法開展層次教學；作為教學的一大主體，學生在個性化交互操作方面仍有很大不足；對學習過程中出現的普遍問題無法進行智能統計、分析和評價等。

3 人工智能技術在計算機網絡教學中的運用

3.1 人工智能多媒體系統。（1）知識庫。智能多媒體已經不再是用來進行紙質媒體數字轉化的工具了，它應該具備相應完善的知識庫，而知識庫里的教學內容要結合教學實際和學生現狀進行針對性、個性化設計。同時，要實現知識庫資源的高度共享，并及時加以更新和補充，如此才能充分發揮知識庫的教學服務作用。（2）教學板塊。教學板塊的設計主要是出于教學綜合性考慮的，教學方法的創新是其關注的重點內容。該模塊的實現要以掌握專業知識、教學策略和人機對話等領域的知識為前提，結合學生實際學習現狀和特點，利用智能系統的現代化技術手段對知識和相關教育措施加以高效搜索。（3）學生板塊。及時掌握學生心理動態和學習狀況是智能網絡教學的一大特征，結合學生實際狀況加以智能評判，進而加以針對性指導和個性化輔導，實現因人施教和因材施教，全面提高學習效率和學習質量。（4）用戶模塊。用戶模塊是智能系統無法忽視和省略的關鍵模塊，整個智能系統的正常運行離不開人工程序操作，用戶需要通過用戶終端將教學內容上傳到網絡教學平臺，才能順利完成教學。

3.2 人工智能多媒體教學的發展。（1）加強與網絡的結合。隨著網絡技術的成熟，智能網絡教學與網絡之間的關系日益緊密，多元化、多維度網絡空間日益成為一種趨勢?；ヂ摼W具有信息量大、更新速度快、超時空性等優勢，加強與網絡的結合是人工智能計算機網絡教學未來發展的重要方向。（2）加強智能的應用。人機對話、機器指導的教學模式將成為未來網絡教學的核心模式，傳統教師的角色將逐漸被計算機取代。最為典型的就是現代智能導航系統。（3）加強系統軟件的研發。系統軟件的更新日新月異，舊的系統軟件已經無法有效滿足網絡發展的時代要求，加強系統軟件的研發以便充分滿足網絡要求，更好地幫助學生解決實際問題，進而提高學習效率和教學質量。

4 結束語

人工智能技術在計算機網絡教學中的運用將為現代化教育提供新的發展思路，將全面改善網絡教學環境，拓展學習服務渠道，提高計算機網絡教學質量，并有可能徹底打破計算機網絡教育的時空限制，全面加強網絡教學的開放性，實現網絡學習的個性化、人性化和智能化，充分落實以學生為本的教學理念。未來CAI技術的進一步成熟將全面提高網絡教學的整體格局，我們有理由相信，智能網絡教學將迎來全新的發展春天。

參考文獻：

[1]劉廣鐘，高軍，劉，李吉彬.報文分析技術在計算機網絡教學中的應用[J].計算機教育，2014（01）.

[2]趙冉，朱西方.仿真技術在高職計算機網絡教學中的應用探討[J].河南科技，2014（01）.

篇7

關鍵詞 人工智能 網絡 專家系統

中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A

0引言

20 世紀以來，計算機的發展日新月異，不斷更新換代，以最早期的機械運行方式為基礎，經歷了電子管時代、晶體管時代直到集成電路，時至今日已涉及到人們生活、工作和學習的各個方面，伴隨著計算機的出現并逐步普及應用，人們又開始力圖根據認識水平和技術條件，試圖用機器來代替人的部分腦力勞動，以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。主要探討如何運用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動，并以此解決如咨詢、診斷、預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。通俗的說，人工智能可以分為兩部分來理解，即“人工”和“智能”，顧名思義就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

2人工智能和教育的關系

（1）人工智能和教育的關系。人工智能以及人工智能科學從1956年誕生起，其研究和應用領域就與教育緊密相關。人工智能就是研究讓計算機接受教育、提高智能的科學技術。AI的研究成果又反過來應用到我們日常生活的各個方面，并可以改進我們的生活。比如應用到教育過程中，促進教育的工作效率（減少教師的數量和工作時間、甚至直接提高受教育者的智能）。還可以產生新的教學模式，如網上學習共同體、合作學習等。（2）人工智能在教育中的應用。人工智能原理和技術從誕生起就應用于教育，其產品通常稱作智能指導系統ITS或者智能計算機輔助教學ICAI。

ICAI系統可以采用多種形式。從根本上講，它是在保證學生和程序靈活性的方式下，應用人工智能原理和技術，組織安排教學系統的各種成分。它并不是根據預先輸入的問題、預先想到的解答、預先指定的分支等進行工作，而是根據學生學習時積累的知識而工作。它的一般工作準則和標準，是依賴本身的知識結構和近期活動事件，如學生回答的歷史記錄。許多ICAI系統都具有這樣的重要特點，即能夠實現與學生的自然語言對話。

3人工智能與網絡教育的融合

隨著人工智能的理論與技術發展，其在教育中的應用日漸擴大，例如Internet上的web站點，其網頁的組織形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育領域特別是網絡環境下的應用主要有以下幾個方面：

（1）ICAI。計算機輔助教學（CAI）是由程序教學發展而來。但是以程序教學為理論基礎開發的CAI課件，在推理機制和學生模型方面存在不足，因而不能根據不同學生的實際情況進行動態調整，缺乏靈活的應變能力。

借鑒人工智能中的專家系統知識，由于專家系統中包含知識庫和推理機兩個基本模塊，在一般專家系統中再加入一個“學生模型”模塊，就構成智能計算機輔助教學（ICAI）系統的基本結構。其中推理機的作用相當于現實教學中的教師，它可以根據知識庫中的內容和學生模型推斷出每個學生的學習能力、認知特點和當前知識水平，根據學生的不同特點選擇最適當的教學內容與教學方法，并可對學生進行有針對性的個別指導，提高教學效果。

（2）智能。在我們傳統的教學過程中，最經典的教學模式是以教師為主，教師講、學生聽，它是一種單向溝通模式。這種教學模式的優點是有利于教師主導作用的發揮，便于教師組織、監控整個教學活動進程，便于師生之間的情感交流，因而有利于系統的科學知識的傳授，并能充分考慮情感因素在學習過程中的重要作用。

上世紀90年代以來，隨著多媒體和網絡技術的迅速發展，強調以學生為中心的建構主義學習理論日益流行。這種理論強調在教師主導下以學生為中心的學習，即一種“主導――主體”教學結構。在這種教學并重的結構中，教師是教學過程的組織者、是良好情操的培養者；學生是信息加工與情感體驗的主體，是知識意義的主動建構者；教學媒體既是輔助教師教的演示工具，又是促進學生自主學習的工具。

在網絡遠程教學中，為實現上述教學模式，把人工智能中的智能體（Agent）技術應用到網絡遠程教學中，并逐漸成為在教學領域實現智能化的一種主流技術。

篇8

關鍵詞：人工智能；傳統繪畫藝術；藝術審美；大數據

傳統繪畫藝術從地域上來說可以簡單的分為中國傳統繪畫藝術以及西方傳統繪畫藝術。中國傳統繪畫多講究神韻，躍然紙上的色彩和線條都頗具象征性，畫家所呈現出的往往是一種意境。傳統的西方繪畫在文藝復興時期達到了鼎盛的狀態，從畫面結構來說比中國傳統繪畫更注重科學與現實的結合。透視，幾何，材料等概念的靈活運用使畫作在畫家筆下達到了一種均衡的美。無論是中西哪種繪畫都需要借用筆，刀等工具，通過墨，顏料等繪畫材料，在紙，木板，織物等平面工具上，通過構圖、造型和顏色等表現手法，創造出可視的形象。

人工智能（Artificial Intelligence AI）是一門技術科學，主要研究用機器模仿人類的思維、感知等智能活動，用理論、方法、技術及應用系統使機器能夠代替人類做復雜的智力勞動。

傳統繪畫與人工智能作為人類智慧活動的兩個方向有著各自不同的特性，但隨著科學技術的大力發展，藝術家與科學家在各自不同的領域越來越意識到兩者的共同性。人工智能技術在傳統繪畫上的應用，把科學技術與傳統繪畫有機地結合在了一起，為創造和傳播傳統繪畫藝術提供了先進的方式，大數據的支持，為傳統繪畫領域帶來了新變革。

一、人工智能下傳統繪畫藝術的發展與創作

早期用來表現傳統繪畫的新媒體方式多采用了數字化復刻繪畫，或者通過動漫、電影、攝影等方式來表F。融入人工智能技術后，傳統繪畫藝術就范圍來說仍然屬于新媒體藝術的一個組成部分，但卻呈現出了多樣的變化。

自1973年始，Harold Cohen（畫家，San Diego加州大學教授）所編譯的電腦程序“AARON”就開始了自動繪畫的過程。

2013年，電腦程序“The Painting Fool”，在巴黎舉辦了展覽會，新聞媒體競相報道，其中部分作品花了多年時間創作。從形式上來說這就是一場傳統意義上的藝術作品展。

年初Google旗下的深度學習神經網絡研究小組通過算法教會計算機自主創作繪畫的能力。Google稱其為Deep Dream。本次繪畫作品展引來了大批對科技與現代藝術感興趣的觀眾。最終，由人工智能創作的繪畫被一位專業的拍賣商拍下，最高單幅的價格甚至達到了八千美元。在Deep Dream的創作中主體內容包括了各種天馬行空的海景，漩渦；風格奇幻的城堡以及各種擁有三頭六臂的動物。從風格上看接近法國的后期印象派，有輪廓但不具體，有繽紛的色彩，但卻不是客觀物體原來的色彩，然而整幅畫面的躍動感卻似乎能表達出作者的主觀情感。

此外，受眾們可以利用公開的代碼，編譯出屬于自己的Deep Dream圖像，藝術家的靈感有時來源于對某一物體的想象。Deep Dream正是從這個方面折射出了人類的創造力和想象力。

人工智能創作傳統繪畫不得不提到兩個概念，即深度學習和神經網絡。2006年，杰弗里?希爾頓等人提出了深度學習的概念。深度學習是人工智能學科下的一個分支，通過編譯教導計算機進行無監督學習，以此來解決深層優化的問題。深度學習概念是目前人工智能像人腦一樣處理數據的關鍵算法。

人工神經網絡，它是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。（百度百科）

Deep Dream中的畫作即是由人工神經網絡創作，也就是用軟件模擬大腦神經元處理信息的方式。軟件先要接受大數據訓練，通過分析數百萬個大數據后才能識別圖像中的物體。在Deep Dream創作繪畫的過程中，程序先向神經網絡輸入一張圖片，然后由神經網絡進行自我調整，軟件之前已經有了數據庫，神經網絡要從中尋找出與數據庫中物體相似的地方再進行編譯，于是一幅人工智能畫作就完成了。

二、人工智能下的傳統繪畫藝術傳播的文化價值

人工智能創作的繪畫在傳播時呈現了兩級分化的局面，一方面有人高價收購人工智能繪畫，而另一方面，有人卻對這樣的迷幻風格難以接受。暫不論人工智能繪畫的畫作質量，在文化價值上，人工智能繪畫是否能算是創作并且富有感染力嗎？

繪畫創作就其動機來說存在多種類別，有的是有感于情境而創作，作者將情感上的匯集融入繪畫作品；有的是為特定目的而創作，比如早期石刻的農耕漁織狩獵圖等；還有的畫作則是為了宣揚宗教觀念，教育宗教信徒而創作。由此可見，在這些創作動機中，既存在單純表達情感思想的藝術，也有為傳播特定信息的藝術，還有為將宗教觀念具象化，通過繪畫創作更直觀的進行表達的藝術。在評論藝術的本質時，有感于情境而作的繪畫創作更接近繪畫藝術的本質，在這種繪畫藝術作品中可能包含了普遍的對人類情感及相關價值觀的探索?；蛟S，人工智能下的繪畫藝術應該獨立成為一個門類，畢竟相較于人工智能的邏輯化、程序化。繪畫藝術應是屬于人類展現天賦，表達情感的領域。

傳統繪畫藝術誕生至今，文化價值的體現皆是因為畫作中的主體性、不確定性、奇思妙想，抽象感知展現了人類靈魂深處的情感。

三、人工智能下傳統繪畫藝術的傳播

繪畫作品具有其獨特的傳播的功能，首先繪畫是一種是具備信息承載能力和傳播能力的傳播介質。其次，繪畫作品中的內在感染力以及受眾欣賞過程中能動的二次創作也為傳統繪畫作品的傳播提供了動因。此外，經濟基礎決定上層建筑，隨著人們物質水平的逐年提高，越來越多的人們走進博物館，美術館，藝術長廊等多種藝術場所，借由這些渠道了解藝術，欣賞藝術，以此來滿足精神需求的增長，由此可見，當下藝術產業領域正受到各方的重視。然而現代社會，藝術生產與藝術消費市場分離的局面，也使傳統繪畫作品的傳播成為必然趨勢。

對藝術信息產生情感反饋是人類獨有的思維和能力，通過人工智能的神經網絡以及大數據分析不僅能創作繪畫，還能對傳統的繪畫藝術作品進行分析判斷，繼而整理出一套基于大數據分析的傳播方案。這樣的方案是否可行呢，在當今這個信息爆炸以及媒介去中心化的時代下，越來越多的受眾通過各種方式接觸到傳統繪畫藝術，因此當受眾面臨繪畫藝術鑒賞時，便產生了選擇障礙。

傳統的繪畫藝術傳播是指在藝術創作和鑒賞階段所形成的人內信息交流。它的傳播模式分為人際傳播，把關人推薦和群體傳播等。這些傳統的傳播方式經過多年來的驗證確實具有一定的實際意義的，但在針對個體差異上的分類推薦卻不是很明顯，面對龐大的信息量以及高度差異化的傳播需求，如今傳統的藝術傳播方式，其可行性正在逐漸下降。而人工智能應用于藝術傳播，通過云計算可以精確而高效地分析和處理藝術信息。并且通過龐大的大數據資源加強索引優勢，速度與精度的大幅度提升正是傳統的藝術傳播過程中所缺失的。

τ諢婊藝術來說，千人千面，每個人都有自己獨到的理解，同一件作品可能有的人喜愛，而有的人無感，在海量繪畫作品中篩選出針對目標受眾的藝術作品，尤其是不具備繪畫專業知識的受眾在面對諸多繪畫作品時，往往會沒有頭緒，不知如何進行選擇和鑒賞。

四、結語

在人工智能傳播傳統繪畫作品時，受眾并不純粹只是受者，而是具備了雙重身份，由被動的欣賞者轉變為了主動的創作者。借助神經網絡，每個人都具備通過繪畫表達內心情感的能力。雖然當前的人工智能下傳統繪畫藝術的發展還存在這一定的不確定性，但是相信隨著人工智能技術的高速發展，今后人工智能創作的繪畫一定會在現今的繪畫領域獨樹一幟。此外人工智能的神經網絡尚不能對所有繪作品充分理解，但是在速度和精度方面卻得到了很大的提升，如果再結合當下其他一些完善的學科，比如結合個體信息，設計心理學，消費學，歷史學，哲學等多方位的研究。人工智能系統就能根據受眾的個人信息等預測處其的欣賞層次以及需求推薦給受眾相應的作品。

人工智能使傳統的繪畫藝術具備了無限延伸的維度空間和各種難以預料的不確定性，顛覆了傳統的繪畫傳播體系，實現了傳統繪畫藝術最本質的創作與傳播。

【參考文獻】

[1]陳端端.藝術傳播的人工智能應用需求研究[D].東南大學，2014.

[2]劉峰.傳統繪畫藝術的新媒體傳播研究[D].山東大學，2012.

[3]李連德.一本書讀懂人工智能（圖解版）[M].北京：人民郵電出版社，2016.

[4]李同娟.人工智能能否創造藝術[D].中國傳媒大學，2015.

[5]郭全中.大數據時代下的智能傳播及其盈利模式，2015（01）：15-19.

篇9

關鍵詞：人工智能 情感 約束

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產生，經過長期發展，已經有了長足的進步，并且已經深入到社會生活的諸多領域，如語言處理、智能數據檢索系統、視覺系統、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設計等。隨著科學技術的不斷發展，現在的人工智能已經不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應性更強，需要給它們賦予相應的情感從而能夠應對這個難以預測的世界。

在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學問題：“人工智能情感約束問題”，即關注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導致一些災難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現這種悲劇。

本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結。

2人工情感發展情況概述

隨著科學家對人類大腦及精神系統深入的研究，已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎，結合人工智能、機器人學等學科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領域得到了應用和發展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業領域。在教育教學方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發兒童的想象力及創造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態情感識別手段來識別病人的情感狀態，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫生提供關于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務型機器人的典型例子是卡內基梅隆大學發明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現在一個能夠轉動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應用領域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關于人工情感的研究已經取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。

3對人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術更好的發展，使智能與情感恰到好處的結合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導或者約束。

3.1根據級別賦予情感

可以根據人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當的情感。眾所周知，人工智能是一門交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關技術的人至少必須同時懂得計算機學、心理學和哲學。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學而是人的智能本身，也就是說技術不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質變?，F在是科學技術飛速發展的時代，不能排除這個量變導致質變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設想。因此，在現階段我們就應該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。

根據維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應環境和自我優化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應情緒。據此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當的賦予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據角色賦予情感

同樣也可以根據人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發揮人機合作的最大優勢。由于計算機硬件、無線網絡與蜂窩數據網絡的高速發展，目前的這個時代是人工智能發展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務，并使一些全新的應用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作?；蜃鳛楣ぞ?、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色。總之，我們應該和這些機器建立一種合作互助的關系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態，要做到這樣，首先需要我們人類轉變自身現有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務提供人。

舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當的賦予一些負向的情緒，那么對于那些不按規則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力?？傊谖覀冑x予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。

3.3對賦予人進行約束

對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。

縱觀人工智能技術發展史，我們可以發現很多的事故都是因為人為因素導致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統出現故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領域，或者人工智能技術落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術反對人類的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應的培訓或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學習并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導致悲劇的目的。

3.4制定相應的規章制度來管理人工智能情感的發展

目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規范人工智能的發展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術裝置提出了倫理學準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現了一種在道德憂思的基礎上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責，但其首創性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應的法律法規來規范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應急方案來防止可能導致的某些后果，也即出現了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應更加慎重的去對待。也希望隨著科學技術的發展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規章制度來規范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結束語

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發展技術和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應能力和社會交互的能力。但是現階段對這方面的研究雖然在技術上可能已經很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。

參考文獻：

[1] 趙玉鵬，劉則淵.情感、機器、認知――斯洛曼的人工智能哲學思想探析[J].自然辯證法通訊，2009，31（2）：94-99.

[2] 王國江，王志良，楊國亮，等.人工情感研究綜述[J].計算機應用研究，2006，23（11）：7-11.

[3] 祝宇虹，魏金海，毛俊鑫.人工情感研究綜述[J].江南大學學報（自然科學版），2012，11（04）：497-504.

[4] Christine Lisett，i Cynthia Lerouge.Affective Computing in Tele-home Health[C].Proceedings of the 37th IEEE Hawaii International Conference on System Sciences，2004.

[5] Valerie.The Roboceptionist[EB/OL].http：//.

[6] 張顯峰，程宇婕.情感機器人：技術與倫理的雙重困境[N].科技日報，2009-4-21（005）.

[7] 張曉麗.跟機器人談倫理道德為時尚早[N].遼寧日報，2011-11-04（007）.

[8] Peter Norvig.人工智能：機器會“思考”[J].IT經理世界，2012（Z1）：331-332.

[9] McCarthy J.Ascribing Mental Qualities to Machines1A2. In Ringle M，editor，Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence1C2，Humanities Press Atlantic Highlands，NJ，1979：161-195.

篇10

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫AI）是一門研發用于模擬、延伸和擴展人的智能的人類智能的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。人工智能早在1956年就已被提及。隨著近幾十年來計算方法的革新、硬件水平的提高和云計算大數據的共同驅動，人工智能得到了各行業的廣泛關注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go戰勝李世石，隨后Alpha Go升級版Master持續挑戰人類頂尖圍棋高手，保持了60場不敗的紀錄，使得人工智能名噪一時。

根據艾媒咨詢的《2017中國人工智能產業報告》顯示，2016年中國人工智能產業規模以43.3%的增長率達到100.6億元，預計2017年將達到152.1億元，并于2019年增至344.3億元。

二、人工智能在金融領域的變革情況

一直以來，金融行業差別化的服務都是基于“人”的服務。然而，近年來，機器人的出現在一定程度上模擬了人的功能，批量而且更個性化的服務正嘗試取代人的位置。依托互聯網金融的興起，計算機視覺、自然語音處理、機器人、語音識別等人工智能技術在金融行業中得到了廣泛的應用。在“第二屆中國金融科技大會”中，百度高級副總裁朱光指出金融是人工智能最好的落地場景，因為它的核心就在于數據和數據處理。

（一）人工智能在銀行服務領域中的應用

第一，征信助手。從傳統金融到“互聯網+金融”，無論是傳統的信貸審批還是互聯網產品，如P2P、現金貸等征信的搜集，風險防控一直是銀行類金融機構的重要課題。在過去，對貸款人貸前識別、貸中監控、貸后反饋，一般會單純地依靠大量的信貸工作人員的實地考察，這就極大地增加了信用風險評估的片面性和失誤性。目前，借助人工智能和大數據搜集和認證客戶信息。通過多渠道、多維度地獲取客戶信息數據，實現智能化征信和審批，可極大地加快銀行信貸速度和限制增量風險，減少信息不對稱。傳統銀行信貸風控模型中，變量覆蓋只有20～30個，而基于用戶數據累計和人工智能技術建立的智能化風險控制體系模型可超過萬級單位。澳大利亞證券及投資委員會（ASIC）、新加坡貨幣當局（MAS）、美國證券交易委員會等多家機構已將AI引入風險管理。

第二，客戶服務。在銀行客戶服務中，用戶的咨詢問題具有重復性特征。人工智能利用深度學習系統，通過前端客戶數據搜集，如用戶信息、行為動態等方面進行捕捉，而后結合客戶性別、年齡、愛好等進行多維度、標準化營銷。首先，各大銀行通過推出可互動的高科技機器人代替大堂經理，提升客戶體驗，降低成本。例如，交通銀行的“嬌嬌”、民生銀行的“ONE”、農業銀行的“智慧小達人”。其次，近年來建設銀行、中國銀行等多家銀行先后建立“智慧銀行”，顛覆了傳統的銀行模式?？蛻魧⒃谥悄軝C器人的引導下辦理各項業務，增強銀行的科技感和服務的體驗感。

（二）人工智能在投資顧問中的應用

相比傳統的投資顧問，智能顧問通過機器學習與神經網絡技術，能夠通過數據分析處理、構建和完善模型，利用采集的經濟數據提供更加快速、可信、客觀、可靠的投資方案。同時，人工智能還可以通過搜集資料，進行數據分析，自動撰寫各類報告。比如，招股說明書、行業研究報告、盡調報告和投資意向書等。投資顧問先行者Ken-sho能夠在兩分鐘內基于歷史數據判斷歷年來美聯儲加息前，標準普爾和道瓊斯指數的趨勢，判斷利好行業和潛力公司，而過去依靠人類分析師幾天幾夜都是很難達到的?；ㄆ煦y行數據顯示2012―2015年年底，智能顧問管理資產規模從0發展到290億美元，未來將高達5萬億美元。北京資配易投資顧問公司人工智能系統（SIAI）可根據市場信號判斷買賣時機和倉位規模。除此之外，國內外還有京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問。2016年下半年，全球最大的資產管理公司――萊德基金（Black Rock）花費1.5億～2億美元收購理財初創公司“未來顧問”（Future Advisor）、德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”等。

（三）人工智能在保險行業的應用

近年來，隨著大數據、云計算、人工智能等新技術的發展和應用，保險業進入了一個更高效、更快捷的時代。首先，一直以來在傳統保險行業中，如何存儲大量的紙質或者影像的保單、證照、票據等數據是保險公司的一大難題。據統計，一個100人的數據錄入團隊一年的人力成本在200萬元～600萬元。然而，人工智能通過參與大數據和深度算法，數據構造后，存儲空間可節約90%。其次，如何對存儲數據進行傳輸、搜索和剖析的問題也日益突出。而人工智能通過數據積累和算法迭代，就可以為保險公司的產品定價提供精確數據。同時，通過機器識別參與保險理賠，可降低風險。目前，國內外多家保險公司已經開始布局人工智能。例如，泰康人壽保險智能機器人“TKer”、平安人壽“智能機器人”、合眾人壽人工智能“小Ai”、太平洋保險智能運維機器人、弘康人壽引入“人臉識別技術”、日本富國生命保險人工智能平臺“Watson Explorer”、臺灣國泰人壽的“Pepper”等。

（四）人工智能在互聯網金融領域的應用

互聯網金融作為傳統金融的補充，通過依托互聯網技術和工具提供資金融通和支付結算等業務行為。目前，我國互聯網金融發展經歷了兩個階段。最初階段，互聯網金融僅僅只是為傳統金融業務提供網絡化服務，即把保險、理財、基金、信托等金融產品搬到網絡進行營銷?，F在，互聯網金融則覆蓋第三方支付、P2P網絡借貸、大數據金融、眾籌和第三方金融服務平臺等多種模式。首先，人工智能提高了互聯網金融的效率。通過自動問答機器人實現智能客服，在過去兩年的“雙十一”期間，螞蟻金服95%的客服均由智能機器人通過語音識別完成了遠程客戶服務、業務咨詢和辦理。其次，隨著《關于促進互聯網健康發展的指導意見》《非銀行支付機構網絡支付業務管理辦法》和《最高人民法院關于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》等一系列政策的出臺，不難發現，互聯網金融在理財顧問、征信助手、智能風控和防范金融系統風險等方面被逐步規范化和法制化。例如，長期以來，由于缺乏有效的管理，信息安全、風險控制、資金調節等問題日益突出。根據《2016年全國P2P網貸行業快報》，僅2016年12月，“跑路”的平臺就有69家。人工智能的出現可有效地進行監管，規避風險。根據阿里巴巴螞蟻金服的數據顯示，網上銀行在花唄和微貸業務中，將虛假信貸交易降低了10倍。利用OCR系統，支付寶證件審批由1天降低到1秒。百度利用大數據和人工智能實現教育信貸秒批。