人工智能应用举例
【篇一：人工智能应用举例】
说到人工智能（ai），目前被炒得最热的似乎都是些高大上的应用，譬如无人驾驶，譬如alphago下围棋等等，然而，实实在在立马给你实惠的应用曝光度并不高。然而，科幻小说和神话中的世界确实正在成为现实——作为一个现代人，不管你搬家、旅行，还是在外卖app上点一杯热咖啡，都绕不开人工智能，今天小探就给你介绍下潜伏在你身边的那些人工智能应用。
在看了那么多科幻电影以后，我们现在真的想象不出来还有什么是地球上那些疯狂研究者们鼓捣不出来的，最近我们又被法国人的一项发明刷了屏，因为它实际上是一只筋斗云。
有了这个再也不用担心上班迟到了，
人们是不是该考虑把地铁系统变成地下商城和展览馆？
该款神器的发明者franky zapata实话实说地承认他的灵感就来源于《回到未来》中的悬浮滑板——少年时代对于这款科幻产品的向往激励他带领团队发明了这款民用飞行装置。
听起来这和爱因斯坦发现相对论有着非常相似的心理动因，想想最近把朋友圈刷得稀烂的马克扎克伯格的10年计划吧，智能硬件和人工智能的现实应用无疑将成为全球聪明人角逐的新战场。
成了真事儿的不止是这个，在科幻喜剧《银河系漫游指南》中，倒霉的男主角只来得及带上一条毛巾就被外国人绑架上了飞船，遇到了衰衰的大头机器人马文，两个人一起在宇宙中来回穿越的经历令人捧腹。在机器人的话题变得越来越热门的今天，助手机器人的到来似乎只是时间问题，然而人工智能其实一直潜伏在我们身边，除了以机器人的形式陪伴我们，它还可以辅助我们完成各种工作。
1、谷歌你身边的人工智能
2002年，尚未成为谷歌ceo的拉里佩奇曾在回答凯文凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答道，“不，我们在做人工智能”。实际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试。
用户在谷歌上的每一次搜索，
都是在辅导人工智能进行深度学习。
谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌
搜索正变得越来越“聪明”，越来越“懂你”，而赋予其这种学习能力的，正是人工智能。
2、苹果siri：为你解决问题的人工智能
相比于搜索引擎，人们对有“感情”的siri明显更有兴趣。siri用到的
技术同样基于人工智能以及云计算：通过与用户交互获取用户需求，将自然语言转化为“真实含义”，交由知识库分析、检索所需结果，
最终再转换为自然语言回答给用户。短短数秒之内，siri就能将用户
需求转化为多种不同的表述方式并完成在海量数据中的搜索。还记
得电影《her》中让主人公纠结不已的虚拟女友吗？随着这项技术的
不断演进，人工智能将会越来越完美地满足人类的需求，如何使人
类不要迷恋上人工智能可能真的将是下一个阶段的议题。
3、音乐工业进化人工智能自动为用户选曲
今天还在为应该听什么歌而发愁？互联网音乐工业将采用更先进的
方式来为你解决这个问题。谷歌、百度和spotify还没有完全向外界
展示该方法的全貌，但他们都努力在用一种叫做“深度学习（deep learning）”的人工智能系统为用户提供更好的音乐播放列表。
“深度学习”是人工智能的的一个培训系统分支，称为“人工神经网络”。目前，所有这些公司都聘请了“深度学习”专家。包括谷歌、百
度在内的公司把“深度学习”工具用于各种目的：广告、语音识别、
图像识别甚至是数据中心优化。现在，这些公司正在转向音乐工业。基于音乐流媒体服务的神经网络，无需音乐家的指点，就可以识别
音乐的和弦模式，然后推荐符合用户喜好的歌曲、专辑或艺术家。
把这些复杂的系统投入实际应用不是一朝一夕的事情，但是，一旦
该技术变得成熟，“深度学习”可能让用户未来对于音乐流媒体服务
无法割舍。
4、开了挂的百度外卖
3月19日的中国苏州，一场百度开发者技术交流会在这里举办，主
讲嘉宾在开始演讲前用百度外卖定了200份星巴克给现场参会的嘉
宾和开发者们饮用。半小时的演讲结束后，百度外卖的15名骑士将200杯星巴克准时送达会场。
如果以人类传统方式统筹，冲调一杯咖啡至少需要3分钟时间，当
接到200份星巴克订单时，单个店做完，大概需要10个小时；但若
是在苏州90多家星巴克同步制作，对物流又是一个堪称恐怖的考验。以最短时间内完成制作、全部送到会场为目的，百度外卖背后的人
工智能技术就开始了推演，哪些门店制作哪些品类、大数据测算分
别估计耗时、需要分派几个骑士在什么时间到达、什么路线最优且
不堵车……最终人工智能结合现实环境的数字推演，让会场上的人
及时得到了优质的服务。目前，百度开放云汇聚了百度所有对外开
放的技术、平台和服务，提供产品孵化、研发支持、运维托管、统
计分析、分发推广、换量变现等全方位服务和支持。通过平台化、
接口化和标准化的方式，为开发者提供服务。神秘的人工智能技术，科幻里才会出现的尖端研究，从此成了开发者可以随时调用的“标准
套餐”，加速的不仅是200杯星巴克。
5、妙计旅行用智能应用代替人工顾问
和目前国内其他涉及定制旅游的公司不同，妙计旅行是一款技术流
们搞出来的自由行规划产品。这家具有极客精神的公司坐落在北京
一个2000平方米的胡同院子里，员工在拥有露天餐厅、阳光露台、
健身房的开放式空间里忙碌办公。
在以产品大数据为支撑的妙计旅行v2.0中，收录了2.4亿条航线、6000万条火车线路、近150万条巴士线路和超过10万家酒店（也
有有1.4万元双人欧洲7日自由行的完美解决方案）。在同行们不得不为旅行定制付出大量时间去做客户沟通的时候，妙计旅性的应用
却可以在同一时间在线完成分无数路线的规划和定制。所以不难理
解为什么他们作为一家旅游公司，85%的员工是技术人员了，而创
始人兼ceo张帆本人就曾经是搜狗搜索的技术工程师。
6、诸葛找房
只提供真实房源的人工智能找房神器
每天3亿次+的数据重组更新，诸葛找房的技术团队利用算法优势，
深度结合了人工智能技术，让用户通过语音聊天就能轻松匹配全网
优质房源。
“诸葛找房”将于5月份推出的2.0版本的产品是国内首款人工智能找房app。“诸葛找房”现在已进入开放内测，笔者有幸提前感受了“诸
葛找房”的智能体验。
作为房产垂直搜索引擎，“诸葛找房”将房产大数据技术应用到极致，除了日均千万级的房源清洗过滤，
每天3亿次+的数据重组更新，“诸葛找房”的技术团队还利用算法优势，深度结合了人工智能技术，让用户只通过语音聊天就能匹配全
网优质房源，也可以获得全面的房产知识。另外，由“诸葛找房”研
发团队开先河的创新算法——预期妥协算法，是一款洞察“人性”的
产品呈现。用户通过人机对话的方式来寻找“心仪”的房子，而整个
寻找的过程，每次操作的细节（需求不断妥协的过程），都被“诸葛
小ai”悉数掌握，并随之不断呈现经过修正的精准搜索结果。
诸葛小ai像一个智商和记忆力超群的机器人，可以把最适合的房源
悄无声息地推送给用户。与此同时，由于诸葛找房的房产数据非常
实用而丰富，任何房产问题都也能应答自如，使得用户教育成本很低，不管是否熟悉房产行业，还是高龄群体，只要会点击屏幕，会
语音聊天的，就能使用该产品，让小白用户瞬间变成房产专家——
当然这对一些无良中介来说不能算是一个好消息。
7、千架无人机供全球50亿人上网
无人机是现在是最火的智能设备，除了民用航拍，近几年专家们还
开始利用它们回传的视频和图片来进行大型工程的结构检查。人们
将现有的机器视觉ai技术加入无人机，它就可自行对设备进行检视，大大缩短设备维护的时间。
facebook 表示未来将使用 1000 多架太阳能激光无人机为全球 50
亿人提供上网服务，用激光从 6 万至 9 万英尺(约合 1.8 万至 2.7 万米)的高空发送高速数据供全球最偏远的地区上网。据悉，该公司将
使用一种名为 aquila 的无人机来完成该项目，这种 v 形无人机的翼
展与波音 767 相仿，重量却不及一辆小轿车。f8 大会期间，facebook 还展示了这种无人机的最新设计，它可以一次性在高空停
留 3 个月，这些无人机有望在今年夏天升空测试——听起来真的很酷。
8、医疗辅助
迪士尼动画《超能陆战队》中的机器人大白就是个典型的医疗伴侣，它能够快速扫描、检测出人体的不正常情绪或受伤并对其治疗。走
出电影，ibm那款曾经在围棋圈打遍天下无敌手的超级电脑“深蓝”
升级版“watson”可以运用认知计算能力，从病人病例和巨大的研究
资料库中寻找资料，帮助医护人员找到最有效的治疗方案。沃森(watson)是一个认知学习智能软件，在2011年2月参加美国最受欢迎的智力问答节目《危险边缘》时挑战该节目的两名总冠军并战胜
了他们。声名大振后沃森进军医疗界，现在，“沃森医生”这个人工
智能系统已经开始和美国斯隆-凯特林癌症中心合作，辅助美国、泰
国和印度几家医院的医生诊断乳腺癌、肺癌和直肠癌，同时美国也
出现了对主流医院进行评价的智能软件，供广大公众选择。这个平
台对美国近5000家医院、约14万医生以及16个医疗领域的137
家专业医院进行排名。美国人还做了一款声控智能轮椅，可以记忆
熟悉目的地之间的路线，并通过声控实现从a点到b点的自动控制。
9、家用ai 和孩子一起成长的家庭成员
每个人都抱怨自己没有汽车房子，但是更多人抱怨过我们缺少一个
像大白那样忠实的朋友。akastudy 公司一直希望能够开发出一款人
工智能机器人，它可以按照自己的想法去思考，为人们创造出一种
交互式的学习环境。
如今，这个梦想终于实现了，高手们钻研了很多年，终于开发出了musio——然后事实证明这又是一款刷爆朋友圈的神装备，一些人夸张地说“他”是一款具有“毁灭”人类潜质的机器人，这当然是因为musio超强的“学习和适应能力”。
musio还可以用作为孩子的学习工具。你使用musio的频率越多，
它就会变得越智能。而你，则可以在它的陪伴下一起成长，最重要
的是，他的众筹价格只有159、299和599美元三个版本。价格越高，硬件配置更好，智能程度越高——我只想说真的不算贵好吗。
当然选择是多样化的，比如下面这款目前还在 indiegogo 上众筹的
机器人，计划将于 2016 年 5 月份向投资用户发货， 2016 年 11 月
份公开发售，产品售价为 549 美元（约合人民币3410元）
新的人工智能机器人真是比马文软萌了不止一点半点
——是的，连机器人都要拼颜值，这世界果然是残酷的~
【结语】
不难发现，其实和深蓝、watson一样，击败围棋选手只是alphago
的“出道”方式而已，他们真正的用武之地其实在人类社会生活的各
个面向。随着物联网覆盖越来越多的应用场景，这个世界将会被人
工智能所包围。万物互联，赋予万物感知，开启一个崭新的万物感
知新时代。在海外，咨询机构科尔尼（a.t.kearney）预计，机器人
顾问未来3到5年内将成为主流，年复合增长率将达到68%。到2020年其管理资产规模有望达到2.2万亿美元，花旗银行也预计智
能理财未来有望成为万亿级别的产业。
歪果仁还弄出来一个对人的面部表情进行智能识别的应用，可以让
计算机捕捉、读懂你的表情——听起来简直就是款撩妹儿神器有没有？这款人工智能产品上线后，很快接到了商业订单，为诸多大型
事件提供了观众情绪分析服务。例如，2012年美国总统辩论，超级
碗（super bowl）赛事。联合利华（unilever）和可口可乐（coca-cola）等很多大牌企业也都使用affdex进行广告测试。它还被用于
探测文化差异。例如：曾经有一家公司在巴西进行广告测试时，发现该广告在国内的某个区域引起了非常热烈的反应，但是在另一个地区的反应却比较冷淡。“如果能提前发现这一点，广告客户可以节省数百万美元的支出。”
人们对于人工智能可能带给我们的更加高效、自由的智性生活满怀期待，然而，许多人也开始担心未来ai会抢掉许多人的饭碗，甚至进一步毁灭全人类，关于这个，呃……不然你去关注一下霍金的微博？
【篇二：人工智能应用举例】
01. ostagram 基于google deepdream算法，把一张图的颜色过滤到另一张图上。
f(x, y) \circ w(x, y) = \sum_{s=-a}^{a}\sum_{t=-b}^{b}{w(s,t)f(x-s,y-t)} deepdream基于卷积神经网络（convolutional neural network）。f(x,y)对应图像的像素点，w(x,y)是…
【篇三：人工智能应用举例】
最近全中国都在讨论中国大脑，但更多地还是停留在概念意淫，其实基于大数据的人工智能技术早已经渗透进我们的生活，陪伴在我们的身边。
几百数千年后，或许没人会记得卡斯帕罗夫曾是世界第一的围棋高手，但人们会记得，他败给了电脑深蓝。那虽算不上人工智能时代的开启，但也足够成为一道里程碑，而卡斯帕罗夫却不幸的成为了碑上的的铭文。
图1：电脑深蓝击败国际象棋第一人
所谓人工智能，就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。或许人工智能听起来总让人想起科幻小说或者科幻电影中的那些聪明的robot，很有趣，但却缺乏真实感。可实际上机器人外形只不过是人工智能的容器之一，人工智能很早之前就以多种形态出现在生活之中。
沃森：击败最强大脑的人工智能
如果说深蓝只体现于对弈的人工智能并不算足够智能的话，那么另一款人工智能程序沃森，则能够符合大众对智能的认知。在一档类似于最强大脑的综艺节目《危险边缘》中，沃森击败了两位最高纪录保持者，获得百万奖金。问答过程中，沃森在无人类协助的情况下，独自完成对自然语言的分析，并且以远超人类的速度完成抢答。
图2：沃森智力碾压美国最强大脑
人工智能程序沃森的特点在于对大数据迅速、准确的分析，于是现
今ibm正将其运用于医学领域。病人向沃森上传自己的病况与症状，沃森则根据该情况分析患者最有可能患上的疾病种类，并提供医治
方法。今后该程序还可运用在更多特定环境中，为用户提供各种紧
急情况的应对方法。
谷歌搜索：隐藏最深的人工智能
2002年，尚未成为谷歌ceo的拉里佩奇曾在回答凯文凯利为什么
谷歌要做免费搜索的提问时，回答道，不，我们在做人工智能。实
际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试：用户在谷歌上的每
一次搜索，都是在辅导人工智能进行深度学习。
图3：暗藏人工智能技术的谷歌搜索
谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工
智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成
对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌
搜索正变得越来越聪明，越来越懂你，而赋予其这种学习能力的，正是人工智能。
谷歌无人驾驶汽车：即将到来的人工智能
前方红灯需要停车；左转弯时注意行人与后方汽车；前方汽车急停
需要迅速踩刹车诸如此类复杂且参考因素众多的驾驶问题，只有人
类才能妥善解决。不过这个情况马上就会迎来改变，因为google的
无人驾驶车将于2020年正式上市。人工智能正在取代人类的工作，
解放人类的双手。
图4：即将问世的谷歌无人驾驶汽车
与谷歌无人驾驶汽车高价值对应的，是复杂的分析程式：利用传感器、雷达、摄像机、激光测距仪、gps等获得路况信息，再交由系
统分析，获得应对措施，再传达至汽车的各项零部件其复杂繁琐程
度可见一斑。虽然谷歌汽车暂时尚未能完全实现汽车自动驾驶，但
相信随着人工智能技术的发展，人工智能完全接替人力操作的未来
并不遥远。
qvm：最安全也最冷门的人工智能
国内也有颇多厂商开始利用人工智能技术为大众服务，其中成熟度
较高的则是安全领域中的一款杀毒引擎：360 qvm引擎。qvm引擎
在病毒库中寻找病毒演化规律并归纳成算法，尔后利用人工智能技
术的学习功能将其掌握，最终qvm引擎将能够自主识别病毒库中的
样本及病毒库中并不存在的样本进化版。据了解，人工智能引擎
qvm被归为第三代杀毒引擎，其病毒检出率已远超前两代引擎的总和，且查杀速度至少提高一倍。
图5：qvm人工智能引擎病毒检出率世界第一
在反病毒领域，qvm的价值并不仅体现在其快速、准确的识别、查
杀病毒能力，还有将人工智能技术与杀毒软件结合的想法：首先通
过对病毒样本的分析和分类形成样本向量和向量机，然后建立一个
机器学习的决策机模型，利用决策树和向量机对大量样本进行学习，从而识别恶意程序或非恶意程序；并且病毒库中的样本越多，qvm
引擎的查杀将越快、越精确。运用人工智能技术的qvm引擎，正在
重新定义杀毒软件的历史。
苹果siri：为你解决问题的人工智能
图6：智能私人助理siri
siri对人类生活产生的影响无需赘述，从最初的聊天解闷，到后来能
有效的帮助主人搜索并解决问题，现今siri俨然成为最合格的私人
助理。在并不遥远的未来，以siri为代表的人工智能语音识别技术
亦将有着更大的发展：类似于沃森的医疗求助、车载导航乃至教育
领域都可以利用该技术来达到解放人力的目的。
虽然当前人工智能技术的思考方式依旧略显远古，但即便如此，它
们还是在很多领域超越了人类中的佼佼者。
我们该给它们多一些的时间，再等个15年，机器（人工智能技术）
或许就能完全超越我们，奇点大学校长雷库兹韦尔在接受采访时曾
如是表示；大批聪明人（霍金、比尔盖茨等）亦都曾预测智能爆炸为期不远。或许库兹韦尔所期待的遥远的奇点，已经来临了。
人工智能的研究方向和应用领域 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作出反应的智能机器，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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/733740661.html, 人工智能的发展趋势及应用浅析 作者：马超 来源：《神州·下旬刊》2018年第08期 摘要：我国当今社会经济发展迅速，并且在科技领域也取得了很大的成果。人工智能作为一项新型技术，他实现了在自动化和智能控制等方面的便捷，在当今社会很多领域中也得到了广泛的应用。这一技术的出现不仅证明了人类的智慧，同时也体现了极高的社会价值。本文就以人工智能技术，在其发展的历程和应用领域中进行浅析，从而为相关领域的研究提供可靠技术和发展。 关键词：人工智能；发展趋势；应用；计算机 引言 在上个世纪50年代开始，人们就已经开始进行简单的使用人工智能技术，最开始的人工智能技术只能做简单的智能工作，如语言和符号等。以模糊的信息处理和判断，来模拟人的思维技术，以弥补原有传统控制方法的不足，使其发展得到了可能。 在进入21世纪之后，科学信息技术的发展与重视程度，超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术也突破了传统控制理论，它不依赖或不完全依赖于控制对象，同时又继承了人类模拟思维的特性，在总体上进行分层信息处理，实现智能化的发展。但是我们又不得不承认，人工智能技术还没有达到非常成熟的阶段，尤其是在我国处于初级阶段，不过这也意味着我国未来的人工智能技术有很大的发展潜力。本文就以介绍人工智能技术的发展趋势和应用研究进行分析，并结合当今实际发展的情况，给予相关的意见或建议。 一、人工智能是什么 人工智能一词源于1956年Dartmouth学会上提出的，自从那以后研究人员与学者们就推 出了众多理论，随着时代的不断推进，人工智能一词也逐渐的随之扩展。人工智能是一门包括十分广泛的技术，其相关工作人员不仅要懂得计算机应用知识，还要懂得心理学和哲学等知识。人工智能由不同的领域组成，如学习和视觉等，总体来说人工智能其主要研究目的，就是能够让机器去实现人类才能完成的复杂工作。 随着时代的不断发展与变化，人工智能一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更加困难的目标。以目前研究人工智能的主要物质，和实现人工智能技术的机器，都是主要依托于计算机。所以人工智能的发展史，和计算机的发展联系在一起。 二、人工智能的发展趋势 2.1在整体上把握人工智能的趋势越来越明显
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用
人工智能的实际应用分析 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月24日
数据挖掘在图书馆的应用分析 摘要：信息技术正从数据处理向数据应用转变,图书馆迫切希望将多年来在数字化建 设中形成的数据集进行面向过程、主题的抽取和分析,形成支持决策的分析数据和报表, 从而改进图书馆的管理和服务。数据挖掘(Data Mining)这一技术下正是为数据从处理 向使用转变的技术解决方案。 关键词：数据仓库;数据挖掘;分析系统;个性服务;WEB服务 1. 引言 信息技术的发展改变了读者对图书馆资源索取和利用的方式和手段,提出了新的服务要求,图书馆不得不采用新的技术手段来满足或适应读者的需求,图书管理系统在技术自动化、信息处理多元化等方面较以前有了很大的提高,对数据库技术的普遍应用较好地解决了读者在时间、地域限制的问题,方便读者快捷地索取资源。但是读者对信息索取的查准率仍然不高,如何将图书馆的众多信息上升成为读者知识等问题依然没有解决,甚至变得更加严重。究其原因是:信息成几何数增长的同时,图书信息管理系统(MIS)依然是面向处理的、关注数据的管理,是一种联机事务处理系统(OLTP),没有从数据使用的角度进行分析和挖掘,实现面向主题的、支持决策的功能的联机分析处理系统(OLAP),为此我们不仅要将计算机在数据管理上发挥作用,更重要是在数据分析、信息服务上体现出高效、快捷的功效。 2.图书馆信息服务现状 信息、数据、知识的提升过程在信息社会中已被众多机构瞄准,他们的管理和服务正撼动着图书馆信息服务的主体地位,近年来许多IT公司宣布开拓知识服务,建立基于文献服务的知识创新,于是有人惊呼图书馆将走向没落和消亡,图书馆将被替代,调查表明图书馆的用户群正逐年流失,用户将获取知识的途径转向互联网,依赖搜索引擎。为此,我们不得不审视图书馆信息管理和服务的现状。 2.1信息不虞和信息过剩问题变得越来越严重 信息以数字形式在图书馆界得以应用和普及,数据以比特流在网络中传播和利用,滚雪球似地被用户加工和完善,面对如此众多的数据,如何找到有用的信息,成为知识,成为信息社会最大矛盾。今天,用户真切地感受到了“信息贫乏”(Information poor)和“数据关在牢笼中”(data in jail)的无奈,奈斯伯特(John Naisbett)就曾惊呼“We are drowning in information,but starving for knowledge”(人类正被数据淹没,却饥渴于知识!)的精辟论断,这说明信息的数量和用户需求的矛盾越来越突出。 2.2信息用户松散使得我们难以把握用户的需求 1)读者的在跨地域和时间使用图书馆资源、享受图书馆的服务,图书馆提供了诸如留言簿(Guest Book)、电子邮件(Email)、在线服务(Online Service)、虚拟参考咨询服务(Visual
研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用
人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。
人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围
已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，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。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语
人工智能企业现状应用 分析 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
人工智能企业现状应用分析 一、国内人工智能行业关键力量 在国内人工智能产业链中，虽然80%的企业属于B轮或B轮以前的初创企业，但值得注意的是，仍有一批关键势力依托自身技术、资金与数据门槛构成了国内人工智能行业的第一梯队。这其中既包括以BAT为代表的传统巨头，也有科大讯飞这样的细分领域龙头。从日渐完善产品线到平台构建，这些企业形成了国内人工智能行业的核心力量与关键势力。 （一）英飞拓人工智能企业应用分析 英飞拓人工智能企业是一家领先行业的人工智能企业，是全球领先的电子安防与光通信设备智能制造商，专注做创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。英飞拓人工智能企业产品涵盖智能行业全系列，包括摄像机、快球、高速云台、、IP视频系统，以及和。 英飞拓人工智能企业技术广泛应用于智能交通系统、城市安全与治安监控系统、智能楼宇、金融系统、电力和水利系统等。成功的案例有重庆平安城市、智能建筑、、等。 英飞拓人工智能企业数字营销业务加速全球市场扩张，2016年8月2日，英飞拓（）公告拟以亿元现金收购北京普菲特广告有限公司100%股权。英飞拓拥有“Infinova”、“March Networks”、“藏愚”三大专业安防业务板块品牌及“Swann”民用安防业务板块品牌，通过英飞拓环球、美国英飞拓、印度英飞
拓、加拿大英飞拓等子公司覆盖包括亚洲、北美洲、拉丁美洲、欧洲、澳洲、中东及非洲在内的全球安防市场。 英飞拓人工智能企业已通过销售团队搭建及营销网点建设的方式在全球市场获得相当的市场地位，积累了显着的全球品牌优势。本次意向收购最终实施后，英飞拓可利用自身资源优势，协助普菲特获取海外的媒体资源（全球范围内采购数字营销渠道资源，进入欧美市场、印度、中南亚等市场），拓展普菲特的海外业务；同时，普菲特也可以凭借获取的海外数字营销资源以及自身强大的数字营销体系，反哺及助力英飞拓深化全球市场扩张策战略。未来会在更多人工智能企业应用。 （二）百度：技术驱动的应用型生态 百度在人工智能领域的布局更侧重于应用型生态，在BAT三家中，百度也是最接近由专用应用向通用应用过度的公司。 目前，百度研究院有三大实验室，分别是北美硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室和北京大数据实验室，目前已在图像识别、图像搜索、语音识别、自然语言处理、智能语义、机器翻译和精准广告等方面取得了显着进展（超过500项国际专利，其中包括超过270项的神经语言程序学领域专利和超过120项的深度学习专利）。 凭借搜索引擎发家的百度拥有强大的数据获取和挖掘的能力，百度为外界提供了大数据存储、分析和挖掘技术，促进其在医疗、交通等多领域的具体运用，
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
F 福建电脑 UJIAN COMPUTER 福建电脑2017年第11期 随着科学技术的飞速发展，我们的生活、 学习、工作等方方面面都与人工智能息息相关，人工智能涵盖了信息科学、 思维科学、生物科学、认知科学等多种学科， 现如今已经向多元化的方向发展和进步，例如：在博弈、 智能机器人、模式识别、专家系统等方面，有智能手机、3D 打印技术、谷歌眼镜、 全息投影……各类智能设备琳琅满目，人工智能备受世人瞩目。 1人工智能 人工智能（Artificial Intelligence ，简称AI ）是开发、 研究用来模拟人的智能的理论、方法的一门科学， 主要研究智能化的计算模型，获得具有推理、学习、联想、 决策等思维活动系统，解决许多人脑才能够胜任的复杂问题。 2人工智能的探索2.1求解难题 人工智能用于求解难题，人工智能的一大成就即是下棋程 序，已经能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平， 尤为突出的是国际象棋、围棋。1997年由IBM 的“深蓝”战胜了国际象棋 冠军卡斯帕罗夫；到2016年3月AlphaGo 在首尔以4：1战胜世 界围棋冠军李世石，AlphaGo 的进步是进化到“拟合加记忆” 法则。2.2智能接口 智能接口研究人能够方便自然地与计算机交流的技术，通 过知识表示方法的研究—— —文字识别、语音识别、指纹识别、机器翻译、自然语言理解等技术，令计算机能够看懂文字、 听懂语言，甚至直接翻译。2.3专家系统 专家系统是一个程序系统，它具有大量专门知识与经验，应用人工智能技术，依据某领域专家提供的知识和经验进行判 断、推理，模拟人类专家作出合理化的决策，解决需要专家定夺的复杂问题。专家系统可以完成设计、 规划、预测、诊断、监控、决策等多方面多领域的难题，已建立的专家系统可以诊断疾病、探测矿藏等。2.4机器学习 机器学习是用数据或以往的学习经验来优化计算机程序的性能。机器学习探索如何使计算机能够模拟或实现人类的学 习功能。机器学习涉及认知科学、 逻辑学等学科，推动着人工智能的其他分支迅猛发展，包括有智能机器人、自动推理、专家系统、计算机视觉及听觉等方面。 3人工智能的应用 3.1在人工神经网络中的应用 人工神经网络是指模拟生物神经系统工作机理， 通过人工神经网络来处理大量的单元（比如： 人工神经元、处理元件、电子元件），通过不同权重的多输入，得到输出（如图1）。人工神经 网络算法包括：反向传递(BP 算法）、感知器神经网络等， 其中BP 算法是目前较为重要，应用也最广泛的一种算法。 人工神经网络已在模式识别、 图象处理、组合优化、机器人学和人工智能方面得到实际应用。医院在病人给药控制方面通过人工神经网络动态跟踪监测血药浓度，控制后续的给药剂量，从而最优化病人的治疗方案。人工神经网络已经能够识别 手写字符、汽车牌照、指纹、语音等。3.2机器人的应用 智能机器人涉及到机器人智能控制、 视、听、触觉、语言等。人工智能应用于机器人传感器和视觉处理， 利用神经网络控制机器人手臂、眼睛的动态调度等。水下无人机、自主运载器、无人驾驶车都离不开人工智能的支撑。另外还有谷歌眼镜、全息投影、智能手机、3D 打印、卫星图象处理、电视实况转播……机器人已经在国防、太空以及深海等领域获得广泛应用，智能机器人拥有着广阔的未来。 3.3智能控制的应用 智能控制能够智能驱动机器实现决策、 规划。在制造业中，模糊控制、神经网络的学习、控制、 决策功能通过模式识别实现智能化控制，从而保证精准度。工业过程、 电力系统的生产过程自动化中：工作流程的自动化控制、 故障检测、诊断、以及自适应系统的智能控制。其他还有气象、 交通、地震、火灾预报等也是智能控制推理和决策的具体应用。 4人工智能的未来与展望 人工智能被广泛应用于工业、 商业、农业等众多领域，随着计算机技术的发展，人工智能将不断与新型技术融合发展， 呈现出更强大的生命力及发展前景。 我们应当潜心高科技发展，促进更优机器智能化，提升人类智慧向更高、更广、更深的维度去挖掘、去探索，创造更加美好的未来。 参考文献： ［1］蔡自兴.人工智能及其应用［M ］，清华大学出版社.［2］张仰森.人工智能教程［M ］，高等教育出版社. ［3］胡勤.人工智能概述［J ］.电脑知识与技术,2010(13):3507-3509［4］邹蕾.人工智能及其发展应用［J ］.信息网络安全，2012（02） 浅析人工智能及其应用 冀昱翔 （南京一中高中部江苏南京210001） 【摘要】随着科学技术日新月异的进步，人工智能飞速的发展改变着我们的生活。本文首先阐述了人工智能的概 念，继而探索了人工智能的领域，接着就人工智能的应用做了分析介绍， 最后展望人工智能美好的未来。【关键词】人工智能；探索；应用；展望DOI:10.16707/https://www.doczj.com/doc/733740661.html,ki.fjpc.2017.11.073 140··
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
分析人工智能在智慧城市中的应用 邵祝兵谷国栋*,王立河胡进贤王英明2 (1深圳市赛为智能股份有限公司广东深圳518000) (1马鞍山学院安徽马鞍山243000) 【摘要】解决“大城市病”的一项有效措施便是智慧城市，而其同时也是一种新的城市生活和城市管理模式.人工作为智慧化最重要的一项基础，被写入进了政府工作报告中.不容置疑，今后以人工智能技术为核心的智慧城市势必会成为主流。为此，本文笔者结合自身工作实践，就人工智能在智慧城市中的应用展开了详细分析，以供参考. 【关键词】人工智能；智慧城市；交通 【中图分类号】TP39【文献标识码】A【文章编号】1009-5624(2019)08-0061-01 1引言 快速发展的科学，不断进步的人类，极大的丰富了人工智能，其对社会、城市和人类生活的进步起到了极大的推动作用。智慧城市的基础是科学技术，其属于新兴城市发展模式的一种，具有智能化特征作为科技发展的先锋官，人工智能对智慧城市的建设和发展予以了有效推动。现阶段，城市化进程加快、城市压力大等问题接踵而来，因而，建设智慧城市被纳入进了政府工作报告以及“十三五”规划中。所以，分析人工智能在智慧城市中的应用具有重要现实意义。 2人工智能应用于经济建设 作为第一生产力，科技极大的推动了现代经济发展。随着阿尔法狗在2016年将世界围棋冠军李世石打败，社会大众开始将关注的目光放在人工智能技术上。新经济常态下，大数据、云计算、AI智能等频繁出现在我们生活中，人工智能成为了必然趋势。十九大会议明确指出“要深度融合互联网、大数据、人工智能和实体经济切。”早在上世纪中期，人工智能技术就已出现，随着2006年提出深度学习概念，人工智能4.0时代正式来临。诸如机器人、语音识别、计算机视觉与图像等均属于人工智能的具体应用技术，其更多的被应用于诸多实体经济领域，如实体便利店和零售领域等。又如，网络支付中采取人脸识别技术,不仅能够提高工作效率，而且还能够对用户的消费理念及行为进行准确地分析，进而将特定群体确定好，将相应的营销方案提出。国家经济也是这样，市场经济复杂性很强,同时变化率较大，人工智能技术能够为经济学者与金融师提供大数据信息，对可能存在的问题及风险予以呈现，从而提前制定相应的手段。总之，在经济建设中有效运用人工智能，不仅可以将生产力增强，同时还能有效控制成本,为数据经济的发展奠定坚实的基础。 3人工智能应用于居住 人工智能技术在居住方面合理应用能够将方便快捷的生活方式提供给人们，符合人们对居住的追求。智能家居可提高住宿的舒适性与安全性，同时也可以使人们在日常生活中的个性需求得到满足。利用人工智能技术，对门窗进行随意开关，为人们带来各种便捷的同时优化居住环境。以人工智能技术为基础，创新开发无线传感器，进而便能借助合理运用类型各不相同的集成化微型传感器将实时监测的目的顺利实现，确保其在各种环境中始终保持最佳化的状态。换言之，釆取人工智能技术，可使得家居生活更加安全。另外，利用互联网等诸多类型不同的方式，能够帮助用户在异地控制家庭智能系统。在人们居住方面科学合理的利用人工智能技术，一方面有助于人们将很多生活中的问题顺利解决，另一方面也可对智能家居的未来发展起到积极推动作用。 4人工智能应用于交通 每到上下班高峰期，人们就会为交通拥堵问题头疼不已，这严重阻碍了交通出行，尽管近些年，城市交通部门针对其已经实施了错开上下班时间、限号出行等方案，但并未显著改善这些问题，直至智慧交通服务问世，其除了可以有效解决交通拥堵的问题，同时还能使物力资源和人力资源得到节约。智能交通服务系统借助人工智能迅速确定和判断了哪些城市路段拥堵，哪些路段畅通无阻，从而给予司机朋友提示，以免进入拥堵区域，合理地对畅通路段作出选择，分流处理车流，以确保行驶的高效率。 建设智慧建设对城市的发展和进步起到了极大的推动作用，而人工智能技术和智慧城市的完美结合对城市综合竞争力的提升极为有利，所以一直以来政府对其均非常重视。但任何事均是有利就有弊，其中人工智能也不例外。所以，政府需要充分了解其中的缺陷，建立健全相关法律法规，并确保人工智能发展的规范性。同时，专业技术人员需实时监控与检测人工智能系统，以免失控等潜在威胁出现，为人类更好地服务。 5结语 总之，不管是人工智能的发展，还是智慧城市的需求，人工智能和智慧城市的结合已成为大势所趋。在智慧城市中人工智能的具体运用主要还是通过人，所以我们一定要有理性的认识，对其潜能予以充分挖掘，对法律法规做进一步完善，营造良好的发展环境，助力智議城市更好地建设。 【参考文献】 [1]袁越.从“人工智能”到“立体感官”：我国传媒产业的发展趋势[J].新闻研究导刊，2018(12):28-29. ⑵刘懿璇.后现代语境下城市空间的媒介化探索一一以深圳华侨城创意文化园和城市LED大屏为例[J].美与时代：城市版，2018(6):75-76. 61