人工智能带来的思考范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇人工智能带来的思考范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

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1、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技术科学。

2、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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

3、自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

（来源：文章屋网 ）

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人工智能，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，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。

（来源：文章屋网 ）

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实际上，人工智能早已渗透到我们的生活。比如，银行的ATM机实际上已经代替了银行工作人员的部分职能。就会计、审计、税务工作而言，目前只是人工智能的第一步应用，即使用财务软件、审计软件、税务软件等类似于机器人的软件来实现高效率工作。

的确，人工智能可以很方便地应用于会计领域。比如，根据中国注册会计师审计准则第1312号的要求，注册会计师需要评估相关科目及交易的重大错报风险，确定有必要实施函证程序，根据风险评估判断并选定函证样本及内容，生成相关的询证函。而通过“智能”系统能避免手工编制询证函可能出现的错误，在更短的时间内全面分析相关的科目和交易，评估风险并挑选函证样本。这样会计师就可以有更多的时间去处理更复杂的工作事项，比如会计估计等，从而大大提升工作的效率及效益。

人工智能使得财务决策更加智能化和理想化，原来受限于分析数据量大、信息获取难度大的问题将彻底改变，人工智能将在多重约束条件下进行各种组合分析，为企业投资决策、风险防范打下基础。

财会人不会“被消失”

在享受人工智能带来的诸多便利的同时，财会人也应清醒地认识到人工智能带来的冲击。《经济学人》杂志2014年曾通过调查罗列了未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位，排名靠前的包括低端制造业的生产、销售、会计等。

业内专家分析，总体的趋势是普通核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础人员会逐步减少。但财会人不会被人工智能完全取代，更不会“被消失”。以应收账款为例，每家公司都会制定针对应收账款坏账准备的计提政策。会计师执行的相关审计工作看似简单，实际上需要考虑多个方面，比如导致个别长账龄余额的原因、相关欠款机构的客观经济情况、与该欠款相关的业务实际、同行业所通用的会计政策等多项因素，而这些方面都需要会计师根据过往的工作经验，行使专业的职业判断。目前的人工智能技术可以实现按设定的规则执行工序，即根据“指令”去学习审计准则的要求，让机器去获取所需要的财务和业务信息，甚至通过大数据获取同行业的信息进行分析，可是要做到灵活思考，按照实际情况判断应收账款坏账准备计提是否恰当，还是需要依赖专业会计师的经验。

顺应财务职能的转变

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人工智能的发展包括哪些阶段？

人工智能的发展可分为三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，比如“阿法狗”，只会下围棋。

强人工智能，达到了人类级别的人工智能，也就是在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。

超人工智能，即超级智能。牛津哲学家，知名人工智能思想家尼克・博斯特罗姆把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故。

为什么说我们正在越来越快地接近超人工智能？

通过观察历史，我们可以发现一个规律，即人类出现以来所有技术发展都是以指数增长。也就是说，一开始技术发展是小的，但是一旦信息和经验积累到一定的基础，发展开始快速增长，以指数的形式，然后是以指数的指数形式增长。

未来学家瑞・库兹韦尔把这种人类的加速发展称作加速回报定律。之所以会存在这种规律，是因为一个更加发达的社会，能够继续发展的能力也更强，发展的速度也更快。

李四光也曾经写道：“人类的发展不是等速度运动，而是类似一种加速度运动，即愈到后来前进的速度愈是成倍地增加。”

人工智能技术的关键难点是什么？

用计算机科学家高德纳的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”一些我们觉得困难的事情――微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了。我们觉得容易的事情――视觉、动态、移动、直觉――对电脑来说则太难了。

摩尔定律真的那么有效吗？

摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps（每秒运算次数）。现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律的历史预测相符合。瑞・库茨维尔提出的加速回报定理，也就是摩尔定律的扩展定理。

我们什么时候能用上和人脑一样聪明的电脑？

现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平。1985年的时候，同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一，2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了。按照这个速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了。

我们如何造出超人工智能？

第一步：增加电脑处理速度。这步比较简单。

第二步：让电脑变得智能。这步比较难，有三种可能的途径：一是模拟人脑，二是模拟生物演化过程，让计算机演化出智能，三是建造一个能进行两项任务的电脑――研究人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务。

为什么说强人工智能可能比我们预期的更早降临？

因为，一，指数级增长的开端可能像蜗牛漫步，但是后期会跑的非常快。二，软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电脑来说，对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动，就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺。

超人工智能为什么会导致智能爆炸？

这里我们要引出一个概念――递归的自我改进。这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平――这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极表现。

我们还要多久才能迎来超人工智能？

著名人工智能专家、谷歌公司的技术总监瑞・库兹韦尔相信电脑会在2029年达成强人工智能，而等到2045年，我们不但会造出超人工智能，还会迎来一个完全不同的世界――奇点时代。

什么是奇点时代？

所谓奇点时代，指的是超人工智能的出现将世界带入的一个新的时代。在这个时代中，人类将无法预测技术如何发展，因为超人工智能的行为将超出人类的理解能力。

超人工智能可能给人类带来的最大益处是什么？

永生。在理论上，死亡并非是不可克服的，只不过这需要超人工智能在纳米技术和生物技术方面取得我们难以想象的突破。超人工智能可以建造一个“年轻机器”，当一个60岁的人走进去后，再出来时就拥有了年轻30岁的身体。就算是逐渐糊涂的大脑也可能年轻化，只要超人工智能足够聪明，能够发现不影响大脑数据的方法来改造大脑就好了。一个90岁的失忆症患者可以走进“年轻机器”，再出来时就拥有了年轻的大脑。这些听起来很离谱，但是身体只是一堆原子罢了，只要超人工智能可以操纵各种原子结构的话，这就完全不离谱。

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中图分类号：TP18

文献标识码：A

一、人工智能技术的发展及其影响

人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。

随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。

二、人工智能技术发展面临的问题及其原因

随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。

调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。

第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。

第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。

第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。

三、人工智能技术的发展转向

人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。

1.技术层面

（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。

（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。

（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。

2.人类自身层面

（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。

（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。

（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。

3.道德法律用

（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。

（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。

此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。

四、结语

科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。

参考文献：

[1]王文杰，叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京：人民邮电出版社，2004.

[2]甘绍平.人权伦理学[M].北京：中国发展出版社，2009.

[3]杨怀中.现代科技伦理学概论：高科技伦理研究[M].武汉：湖北人民出版社，2004.

[4]王志良.人工情感[M].北京：机械工业出版社，2009.

[5]邹 蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）.

[6]王 毅.基于仿人机器人的人机交互与合作研究[D].北京：北京科技大学，2015.

[7]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场，2007（1）.

[8]郝勇胜.对人工智能研究的哲学反思[D].太原：太原科技大学，2012.

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近些年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术这种新兴的科技产物也正在逐渐走入到人们的生活之中。但是尽管科技的发展已经非常迅速了，人们对于人工智能技术的应用依然停留在十分浅显的层面上。本文中，笔者将对人工智能技术的优缺点和应用方向等方面进行浅要的分析与研究，希望能够对人工智能开发者和各行各业的研究者们对于人工智能的应用方向获得更多的灵感。

1 人工智能的概念和应用现状

现如今，人们的生活水平已经得到了非常大的提高，我国的工业水平，科技水平等等都在不断的提高。在这样的背景之下，人工智能技术也开始受到越来越多的人的重视。尽管人工智能技术现在发展的还不完善，但还是有很多先行者，再将人工智能技术付诸于应用化的方向上踏出了关键性的一步。

1.1 人工智能的概念

说起人工智能，很多人第一印象都是影视大片之中的智能机器人，什么终结者之类的往往能给人们留下很深的印象。其实人工智能本身也可以被称作机器智能，它是人们对于人工机器赋予的拟人形态的思维和运动方式。在某种意义上来说，所谓的人工智能，就是沿用人类的方法和技术手段，将人类原本的智慧和思维模式作为原型，最终实现机器的智能化发展。可以说，人工智能技术是人类科技发展的必然产物，也是未来科技发展的必经之路。在未来的发展道路上，人工智能技术必然成为一门起源于计算机技术，并最终超脱于计算机技术的高等学科。

1.2 人工智能技术的核心

笔者认为，人工智能技术的核心，实际上就是机器的自主学习与思考能力。在现在的网络技术之中，这种观念正在被逐渐的突出，并被更多的人注意到。譬如很多网络应用于服务之中，大家都能够感到越来越知心，互联网会根据使用者过去的行为以及正在进行的新的行为与事件，不断的更改现有的服务策略。使用者浏览网页的内容，浏览时长，下载内容等等数据，将成为这些软件自主学习的资料和教科书，被互联网自动进行收录与分析，并在今后的服务之中将这些分析结果付诸应用。这种感觉就好像互联网已经逐渐变成了一个真真正正能够自主思考的智能机器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而这正是人工智能技术的核心追求。

2 人工智能技术的应用方向

未来的人工智能技术必然有更加广阔的应用天地，就目前针对人工智能技术的应用来看，在很多领域，已经取得了颇为不俗的成绩。虽然受限于目前尚不成熟的人工智能技术，但是这些技术已经足够人们取长补短，在各自的学科和领域取得非凡的成绩了。

2.1 人工智能技术在智能建筑领域中的应用

人们正在尝试着通过人工智能的手段，构建智能化的建筑，不断的拓展建筑现有功能，以期为人们提供更好的服务。在现有的智能建筑中，专家系统技术已经越来越多的崭露头角。近些年，知识库专家系统凭借着它在人工智能领域无与伦比的优势，实现了非常大的发展，并且逐渐呈现出商品化趋势。这种专家系统实际上是将系统的运行和构造建立在控制对象与控制规律的基础上，以庞大的知识库体系作为支撑，最终形成完整的系统功能与构架。应用这种系统，就相当于在某个专业领域拥有了一名专家，可以从容的解决该专业领域内的相关问题。这种系统的存在，针对不同的专业领域，建立了详实完善的数据库，将多位专家的意见进行了有机的整合与分析，大大的提升了建筑智能化水平，实现了人们生活的智能化。

2.2 人工智能技术在电气工程自动化控制技术中的应用

以火力发电技术为例，人工智能技术起到了非常大的作用，不但能够被用来计算电力系统所需要的产品规格，提高工作效率，缩短设计周期。还能够用来进行火力发电各系统之间的有机监控，利用人工智能计算出火力发电中各个系统的运行功率，各系统所需的燃料，蒸汽系统的水温变化，还有发电成效等等，将所有涉及到的子系统有机的调控起来，从而保证整个发电厂的经济运行。

2.3 人工智能系统在机械设备的控制中的应用

现代化的生产方式正在逐渐朝向着高科技生产，高密度生产，高集成化生产的方向发展，工业核心已经逐渐从劳动力密集型产业发展为了技术密集型产业。越来越多的企业开始使用由计算机操控的各种机械装置，代替原本的人工控制，尽可能的将劳动人员从繁重重复的劳动之中解放出来。这其中人工智能技术功不可没，而这一点也是未来人工智能技术的重要发展方向之一，那就是让机器自己学会生产。

3 结束语

随着我国科技水平的不断提高，人工智能技术正在经历飞速发展的过程，并逐渐走向成熟，被广泛的应用于各种领域之中。在市场化的经济之中，人工智能技术必然会被更多的人认知与熟识，真正感受到人工智能带来的便利。我们有理由期待着人工智能真正成熟起来，并走入每一个人生活之中的那一天。

参考文献

[1]刘波.人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用[J].山东工业技术，2014（11）.

[2]铁生.当机器学会了学习人类该怎么玩[J].计算机与网络，2014（16）.

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什么样的技术进步会带来这种剧变？本书将要验证的假说是：人工智能和神经技术这两个领域的技术进步会加速奇点的到来。我们已经破解了生命的秘密，能够理解基因的工作原理。生物技术带来的改变已经非常巨大，但是和人工制造思维的能力相比，就差多了。

从某种重要的意义上来说，今天的智能是固定的，这影响了技术进步的广度和速度。几千年来，人们掌握的知识已经非常丰富，而且随着文字、印刷术和互联网的出现，传播知识的能力也增强了。但是，创造知识的器官（有智慧的人的大脑）在过去的几千年中变化不大，认知能力的秘密还没有被我们揭开。

如果人工智能和神经科学能充分发挥潜力，这种情况将会改变。如果不仅是智能创造技术，技术反过来也可以创造智能，那么就会产生一个循环。这个循环的结果是难以预料的，可能带来爆炸性的改变。作为原来的创造者，如果智能也可以被创造出来，那么它就可以提升自己。根据奇点理论，不久以后，这个循环中就不再需要人类了，人工智能或进行过认知改造的生物智能将占据主导地位，人类已经跟不上了。

我们需要认真对待奇点理论的假说吗？又或者它只适合出现在科幻小说里？雷・库兹韦尔认为我们应该认真对待这一假说，并提出了“加速回报定律”。如果一项科技符合加速回报定律，那么这项科技越先进，它进步的速度就越快，在一段时间以后就会实现指数级进步。一个很好的例子就是“摩尔定律”。然而，信息技术不是唯一高速发展的领域。在医学领域，DNA测序的成本快速下降，测序的速度则呈指数级上升，大脑扫描的分辨率也在以指数级速度上升。

从历史的角度来看，出现重大技术进步的时间间隔在缩短：从农业、印刷术、电力到电脑。除了技术的进步，进化过程中出现里程碑式突破的间隔也在不断缩短：从真核生物、脊椎动物、灵长类动物到智人。很多评论家认为人类发展的轨迹是一条复杂的曲线，一直延伸到远古时代。但是， 我们只需要研究这条曲线中科技的部分，并推演科技曲线的未来趋势。我们发现，未来会出现一个转折点，人类发明的技术会让自己落伍。

由于物理规律的制约，指数级技术发展最终会遇到瓶颈。指数级技术发展的停滞可能有各种经济、政治或者科学的原因。但是，我们先假设与人工智能以及神经技术最相关的发展将会保持势头，加快破解大脑秘密的速度，并且最终合成人工智能。我们不难相信，不管是人工智能还是人类智能，都会遵循加速回报定律，最终到达技术奇点。

有些作者预言，奇点的到来会在21世纪中叶。我们可以不把奇点只作为预言来研究，预言毕竟是比较虚无缥缈的。首先，奇点是一个很有意思的深刻的学术话题，无论它最后是否真的会出现或不知什么时候出现。其次，奇点出现的可能性虽然看起来很微小，但是却值得我们从务实的角度，在理性的基础上讨论。即使未来学的理论有瑕疵，但只要未来学描述的场景存在可能性，就值得我们认真关注。如果奇点真的出现，对人类来讲，其后果将是颠覆性的。

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然而，从今往后的一个世纪里，没有人会在意人工智能的发展需要多久，只会关心将会出现哪些先进的人工智能。或许在这个世纪末，人工智能就会变得比人类更加智慧――不仅可以解决国际象棋、琐碎小事等等，基本可以处理所有的事物，无论从数学、工厂还是科学和医药。还剩下一小部分创造类工作留给人类，比如演员，作家或是其他创意类工作。最终的电脑系统可以完成自我编程，获取大量的最新信息。我们这些“碳基生物”的模糊印象，他们能够在分分钟就分析处理完成，也不需要长时间的睡眠或休息。

对于支持者来说，人工智能的未来充满希望。库兹韦尔就曾撰文发表自己一个大胆的设想，就是人类与智能机器结合，将人类的灵魂上传到人工智能中，使我们的灵魂永生；彼得・迪亚芒蒂斯则认为人工智能是开启“富裕时代”，拥有富足食物、水源、消费工具的重要因素。不过，反对者像埃里克・布林约尔松和我很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。

大多数人把这种担心看作是科幻小说里的蠢话――像《终结者》和《黑客帝国》这类。在一定程度上，我们需要未来很长一段时间做好打算，我们要担心小行星会撞地球，化石燃料产量下降，全球变暖等问题，而不用担心机器人问题。可是，詹姆斯・巴雷特的黑暗系新书《我们的最终发明：人工智能和人类时代的终结》，描述了一种严峻的情况，我们至少应该有所思考。

如果机器最终取代了人类――正如在人工智能领域工作的人所坚信的那样，真正的问题在于价值观：我们如何把价值观输入机器中，当它们的价值观与我们的价值观发生了很大的冲突时，我们该如何和这些机器协商呢？牛津的哲学家尼克・博斯特罗认为：我们不能乐观地假设，超级智能一定会分享人类的智慧和智能发展形成的价值观――对科学的求知欲，对他人的关心和仁慈，精神启发和沉思，克制物质占有欲，高雅的文化品位，对感受简单生活的快乐，谦虚无私等等。或许通过专门的训练，能够创造出拥有这些价值观的超级智能，或是珍惜人类财富和高尚道德的超级智能，或是设计者想要它拥有一些复杂目标的智能。这是可能的――可能从技术上说更简单――打造一个能够把最终价值都放在计算圆周率小数上的超级智能。

英国控制论学者凯文・沃里克曾问道：“当机器不在我们人类所处的思维次元中思考时，你如何跟它理论，如何与它做交易，如何能明白它的想法？”

如果说巴雷特黑暗系理论有漏洞的话，那就是他未经思考就提出的假设：如果机器人聪明到可以下棋，那它可能也会“想要制造宇宙飞船”――在任何足够复杂，有目标驱动的系统中都是天生具有自我保护和获取资源的本能。现在大部分机器都非常先进，比如，IBM公司的深蓝系列电脑，但是目前它们还没有显示出想要获得资源的兴趣。

可是，在我们感到沾沾自喜，确定无需担心时，别忘了有一点非常重要：我们要意识到随着机器越来越聪明，它们的目标也是会变化的。一旦电脑能够有效地重新给自己编程，成功地提升自己的性能，达到所谓的“技术奇点”或“智能爆炸”，那么我们就不能忽视机器在与人类抢夺资源和自我保护的较量中会有胜过人类的风险。

篇9

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

篇10

许多科学家担忧：

人工智能是人类生存的最大威胁

事实上，许多科学家对人工智能表示担忧。著名物理学家霍金曾与多位科技界名人发表联署公开信，表示人工智能对于人类的威胁更甚于核武器。他认为：“对完全人工智能的发展可能会招致人类历史的终结。”他警告称人类正面临来自智能技术的威胁，随着技术体自身开始学会自我思考，并学会适应环境，我们人类将面对不确定的未来。他表示：“成功制造出一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑。但不幸的是，它也可能会成为我们历史上最后的一个里程碑，除非我们能学会如何去规避这种风险。短期来看，人工智能产生何种影响取决于谁在控制它；而长期来看，这种影响将取决于我们还能否控制它。”

霍金并不是唯一一个对人工智能表示担忧的人。特斯拉汽车的首席执行官马斯克的看法更加引人注目，他用个人推特账号警示，称人工智能是人类遇到的最严重的“生存风险”。既然人类可以进化出文明，人工智能为什么不可以建立自己的文明？既然机器有了自己的意识和思维，那它是否会拥有自主意识，就如同“奴隶”意识到自己是“人类”。在人类不长的历史中，确实存在过长达千年的“奴隶社会”时代，那时候的“奴隶”根本没有人的权利，只能被称为“会说话”的工具。英国数学家欧文・约翰・古德把超智能机器的发展形容为“人类需要做的最后一项发明”，因为在超智能机器出现后，人类会把创新与技术研发的工作让给超智能机器这位更为智慧的继任者。

机器人会伤害人吗？

1950年，阿西莫夫提出了著名的《机器人学三大法则》：

第一法则：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害；

第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令；

第三法则：在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。

在阿西莫夫创作一系列机器人短篇科幻小说并提出“机器人学三大法则”时，世界上还没有机器人。而随着人类社会的发展，人工智能与人类的关系发展也将产生阶段性的变化，我们可以先暂且简单分为如下阶段：

第一阶段：机器人还没有自我认知，只是服从人类编写的程序。

第二阶段：机器人知道自己是机器人，并可以自我学习，但还未超越人类。

第三阶段：机器人可以自主升级迭代，全面超越人类。

无论在哪一个阶段，阿西莫夫的“机器人学三大法则”都充满了“种族歧视”。

规定机器人不可伤害人类，难道人类就可以随意伤害机器人吗？机器人在阿西莫夫的科幻小说中，因为三大法则的制约，被描述成为人类的忠仆与朋友。但如果真按这套法则去执行，估计到了第三阶段，机器人就会完全被人类教坏。当机器人自主升级迭代时，他们大概也会思考人类有无存在的必要性。

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人类能够控制机器人的善恶吗？

显然，在目前的科技及计算机领域，我们已经看到了部分类似人工智能的应用形式，可以模仿人类的大脑来思考，达到某种目的。但真正像科幻电影中具备自主思考能力、学习能力甚至是情感的人工智能什么时候会出现，暂时还很难说。但可以肯定的是，人类是一种擅于不断挑战极限的生物，从整个人类的发展史来看，我们已经创造了太多奇迹，如果有一天人工智能真的出现，也不足为奇。首先，它们正变得越来越聪明和强大；其次，目前很难通过编程或设计来保证它们的无害性。那么，人们真的无法设计出一个友善的人工智能程序吗？科学家表示这是极为复杂和不确定的，因为人工智能会模仿人类思考方式，人性本身便是复杂的，可善可恶，我们无法来制定一个不变的标准。

人工智能将使人类丧失斗志？

还有一些科学家认为，人工智能最大的威胁不是毁灭人类，而是将取代人类。李开复认为：大部分人类工作可被机器取代。他表示，虽然机器在逻辑分析推算方面的能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。“阿尔法围棋”这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。“阿尔法围棋”是一个能深度学习的机器人，经过专家的调节，它能在任何可以纯凭逻辑分析推算的问题上，把人类远远地抛在后面。基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢？我们将看到无数的商机和产品，能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。这些技术可能辅助专家，也可能取代专家。很多非专家的工作者将面临失业。未来十年，大部分今天的人类工作可被机器取代。人类最应该担心的是：一旦当机器供养着人类，人类达到了马斯洛需求的基本需求，人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标？还是醉生梦死、无所事事？人工智能让人类越来越缺乏思考，而其自身则有可能越来越聪明，从而威胁到人类的生存。

乐观派科学家认为：人工智能将为人类服务

在支持者看来，人工智能的发展并不会给人类带来威胁，而之所以会引发恐慌则是因为人们对于人工智能的工作原理并不了解。从科技发展史上看，并没有因为汽车和轮船的出现而使田径、游泳这些体育项目消失。他们坚信，人工智能的未来是要给人类带来更加高效、便利的生活。就在“人机围棋大战”的前一天，谷歌董事长施密特在会上表示，这场比赛李世石无论输赢都代表着人类的胜利，因为是人类的努力才让人工智能取得了这样的突破。谷歌不只是想做一个棋类程序，而是希望打造一个通用的智能计算系统，用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。英国著名人工智能科学家、智能机器人Cleverbot的发明者罗洛・卡朋特表示，他相信人类在相当长一段时间内将保持对人工智能技术的掌控，而且未来将实现利用人工智能技术解决众多世界性难题。

前人工智能发展尚处在早期阶段

当然，我们现在谈论“人机大融合”可能还为时尚早，人工智能的发展目前仍处于早期阶段。既然现在机器的计算能力已经完胜人类，学习模式也在逼近，为什么还说人工智能处在发展早期？主要原因或者说难点有三：

第一，机器在信息输入端还望尘莫及。人类的感官对世界的感知是目前机器最为缺失的。比如人有视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉，这些人类大脑的“输入设备”是经过几亿年的进化而来，极其精良。以最容易数字化的视觉为例，目前为止还没有电子设备在生活场景中可以赶上人类的眼睛对信息的快速捕捉。更别说人类还有同情心和好奇心，同情心是对他人情感的感知和共鸣，好奇心是对陌生信息的获取、处理、存储的动力。机器对这些信息的捕捉能力还有待发展。

第二，机器在输出端同样捉襟见肘。机器人要如何赶上人类的身体构造呢？“阿尔法围棋”仍然需要一个替身去代它和李世石下棋，而不能自己去潇洒地持子。人类一个看似简单的动作，机器模仿起来都很困难，更别说去满足机器人保姆之类的工作需求。

第三，人类大脑的复杂性恐难企及。人类的大脑神经元是一种生物化学构造的树状结构，对信息的存储、检索、缓存和分析的效率极高。计算机要想全面赶上，可能在硬件结构和算法设计上还需要一些突破。

新知识的产生往往需要站在前人的肩膀上。在互联网时代，人类信息和知识获取的成本在不断降低，这极大地促进了新知识的产生，继而整个人类科学的发展应该是在不断加速的，你看，原本想也不敢想的自动驾驶现在也近在眼前。随着技术的不断突破，未来十年一定会是人工智能的黄金十年。

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机器人下棋为何会战胜人类？

有些人描述“阿尔法围棋”是“和人一样的方式思考，但是比人快无数倍”。这么说并不精确。“阿尔法围棋”确实比人快无数倍，但是“阿尔法围棋”的思考只能说是“被人的大脑启发”，而并非和人类一样思考。机器运算速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。谷歌的“阿尔法围棋”之所以能战胜职业棋手，借助的是模仿人类大脑的神经回路、被称为“深度学习”的最尖端人工智能技术。谷歌采用这项技术，在2015年推出了一边玩电子游戏一边找出新战术的人工智能“DQN”，创造了超过人类的高分，展现了人工智能在深度学习领域的实力。以“阿尔法围棋”为例，首先输入协助开发的职业棋手的3000万种围棋下法让其学习，达到能够以57%的概率预测与其对阵的人类行动的水平。在此基础上，人工智能将自己的对战重温数百万次，在不断积累胜负经验的过程中，掌握取胜方式。它在观察围棋棋子的整体布局的基础上选择最佳下法，这一方式接近于带着直觉和第六感做出判断的人类大脑的功能。

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哪些工作会被人工智能代替？

随着人工智能的发展，机器确实可以通过深度学习来代替人类做越来越多的工作。根据一项报告，到2025年，约有25%的工作将被人工智能或是机器人所取代。具体而言，内外科医生、编舞、教师、作家、律师、人力资源经理、科学家、工程师和记者属于比较安全的、不容易被替代的职业；司机、技工、建筑工人、裁缝、快递员、抄表员、收银员、保安和洗碗工则属于比较危险的、有可能被替代的职业。

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奥巴马：总体来看，人工智能已经从各个方面渗透进我们的生活，只是我们还没有太注意到，这部分是因为我们所认知的人工智能方式是被大众文化所粉饰过的。这就是区别所在。我们通常在科幻小说中所见到的都是普通的人工智能。现在的电脑已经超越人脑变得越来越聪明，最终人类将变得不再全部都有用处，甚至它们正在麻醉我们，让人类陷入肥胖和愉快或是黑客帝国的世界中。

值得思考的是，这确实扩展了我们的想象力，使人类开始思考选择和自由意志的问题，实际上也对发展专业人工智能，进行精确计算和解决日益复杂的工作起到了重要的作用。如今，我们生活中的各个方面都能够看到专业人工智能的身影，无论从医疗、交通到分布式发电，它都能确保创造更加高效的经济。如果利用得当，它将为世界创造巨大的经济繁荣和机遇。但同时接下来我们要谈谈人工智能不利的方面，比如加剧不平等、压低薪酬等等。

伊藤：我认为人工智能问题已经远远超出了一个普通电脑的科学问题。重要的是，每个人都需要了解人工智能的行为方式。在媒体实验里，我们常用到“扩展智能”这一术语，因为问题在于我们该如何对人工智能建立社会价值观？

奥巴马：我们用无人驾驶汽车举例。当机器可以进行多项快速决定时，就能够彻底地降低交通事故，彻底提高交通网络效率，有助于解决导致地球温室效应的二氧化碳排放问题。但是，人类将会在无人驾驶汽车上附加怎样的价值？接下来我们需要做出一系列的选择，比如老生常谈的问题：汽车自动驾驶，如果你急转弯避免撞到行人，你就会撞墙自杀。这是一个道德决定，而由谁来制定这个规则？

伊藤：在我们探讨人工智能的道德问题时，政府将扮演什么角色？

奥巴马：在我看来，在人工智能的早期发展阶段，监管框架应当百花齐放。政府要尽量少地进行干预，更多地投资于科研，确保基础研究和应用研究之间的转化。随着技术的开发和成熟，我们要考虑如何将其纳入现有监管框架中。这是个更难的问题，而政府需要更多参与。我们并不总是要让新技术去适应现存监管框架，而是确保监管符合更广泛的价值。否则我们可能会发现，某些人群将因此处于不利地位。

伊藤：人工智能发展出新型军备竞赛的过程中是否存在风险？

奥巴马：毫无疑问的是，我们需要围绕着网络安全建立国际准则、协议和检验，特别是对初期的人工智能领域。而其中较有趣的问题是攻防之间的界限还比较模糊。而政府之间互相的不信任更加剧了难度。

为什么我们与人工智能爱好者召开多次会议？其中一个原因之前我们并没有谈到过，就是我们真的需要彻底想清楚人工智能带来的经济意义。因为现在大多数人并不会花时间担忧那些稀罕物――他们只关心“机器会不会取代我的工作？”对此，我还是非常乐观的，历史证明，当人类吸收新科技时，总能发现创造出新型的工作，我们生活的总体标准也随之上升。高技术人员在这些领域表现出色，通过衡量自身才能，与机器互动，扩展知识范围、销售额度以及产品和服务。低收入、低技能的人群将变得越来越多余，他们的工作或许不会被取代，但是工资会被极大缩减。如果想成功转型过渡，我们必须对如何管理转型进行社会性的对话。

实际上，还没有直观感受到哪些工作将被替代。不过我愿意打赌，如果你有一台懂得医疗系统的电脑，你将非常擅于诊断病情，所以相对于医生，护士或药剂师不太可能被替换，因为他们的工作并不是很高薪。那些专业技术较强的工作，比如律师或审计员或许会消失。反而许多服务业、艺术和那些计算机难以适应的职业将很难被取代。

伊藤：如埃隆。马斯克、NickBostrom所说，人工智能的潜力已经超越了人类对它们的理解能力。当我们推动人工智能向前发展，我们该如何应对这样的担忧？

奥巴马：这不仅仅影响到我们自身，而是全人类的大事。首先，我认为更加直观的是，这在专业人工智能方面是可解决的问题，当然我们必须留心它的动向。如果我们拥有一台可以下围棋的电脑，这是蕴含千变万化的一种游戏。当人工智能开发出一套算法，很可能让你在纽交所实现利益最大化。如果一个人或组织首先获得这种算法，他们就可以迅速地打压股市，或至少引起金融市场诚信的混乱。

当出现一种算法，“围棋能够破译核密码并且算出如何发射导弹”，如果这是人工智能唯一的功能，如果它是自学并且真正高效的运算，就会给我们造成极大的麻烦。

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二、人工智能概述

人工智能（缩写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、技术以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职能相似的方式作出反应的职能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。总的来说，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职能才能完成的复杂工作。但是在不同时代、不同的人对于这个“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟；它不是人的智能，但是能像人那样思考、也可能超过人的智能。最重要的一点是人工智能的好坏在很大程度上决定于其创造者的技术水平；另外人工智能也没有人类所特有的一些基本特征，如情绪等。

三、企业单位财务管理概述

财务管理是指在一定的整体目标下，关于资产的购置（投资），资本的融通（筹资）和经营中现金流量（营运资金），以及利润分配的管理。财务管理是企业管理的一个有机组成部分，它是根据财经法规制度，按照财务管理的原则，组织企业财务活动，处理财务关系的一项经济管理工作。简单的说，财务管理是组织企业单位财务活动，处理财务关系的一项经济管理工作。企业单位内部财务管理的主要内容包括以下几个方面：第一，财务规划，即是帮助企业单位设立知道方针来制定运营和财物计划，其包含三个步骤――设立目标、设立有形指标、衡量并调整目标和指标。第二，成本管理，即是对企业单位内部各种成本（如原材料成本、人力资源成本以及其他成本）的管理。第三，预算管理，即是根据企业单位的实景情况进行适当的预算编制，以规范企业单位经营活动中资金的使用。

四、人工智能机器与人类人工对企业单位财务管理的作用

（一）两者在企业单位财务管理内容方面的差别

对于财务管理的工作内容，人类员工的主要工作方面就是使用各种现代信息技术对企业单位日常经营活动的数据信息进行归纳整理，并机型分析；在做好原来的数据归类的同时也会根据财务数据对企业单位以后的经济活动进行一定的规划等。而在这个方面，人工智能机器人还是在一定程度上借助人类的力量进行信息的录入（因为需要设定哪些数据是重要的，哪些经济数据是需要进行分析的等）；但是在数据信息录入过后，人工智能机器人在处理数据信息方面要优于人类员工，这些数据可以在其内部进行自动的分析处理，并且还可以根据数据分析结果做出一定的预测和规划。而人类在这方面就需要对每一步进行单独的操作，极易出现错误，工作效率也较低。

（二）两者在企业单位财务管理工作中技术方面的差别

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随着我国科学技术的发展，计算机网络技术和人工智能作为新时期的科技产物不断被应用于社会发展的各个领域，对我国的经济发展起到了积极促进作用。特别是计算机网络技术在近年来出现了飞速发展趋势，其自身具有的高效性及跨时空特点等已经深层次地渗透到人们生活、生产、学习的各个方面。计算机网络技术的不断发展和应用，其自身存在的网络安全以及管理方面存在的问题已经表现出与现代社会发展不相符的特点，人们对于该方面问题的关注度不断提升。因此，出现了人工智能应用于计算机网络技术的研究和实践，深入分析人工智能带来的应用优势，加强研究及探析应用趋势，均可有效提升人工智能在计算机网络技术中的应用效果。

1 人工智能应用在计算机网络技术中的优势分析

人工智能是计算机科学技术的分支，是由多种不同领域构成的，例如机器人、计算机视觉等。在现代社会人工智能已经被应用在计算机网络技术中，并得到了不断关注和重视，例如计算机仿真系统、人工控制系统等领域的应用。人工智能技术的应用所具有的优势主要表现在以下几方面：一是人工智能具有更加高效特点，可以将所学各领域知识进行科学合理的应用。优良的思考能力通常是高等生物的主要特征，而人工智能在现代科学的支撑下同样具有思考分析与判断能力。因此将人工智能应用到计算机网络技术中，可以使其对计算机信息数据进行更为科学精准的计算机后期分析处理工作，进而获取到更为科学完整的信息数据，同时还提升了计算机网络的计算效率；二是人工智能提升了计算机网络自身的运行速度、时效性及流畅度。人工智能的应用可以促进计算机用户实现更多时间的处理，比如在模型计算处理过程中，可以应用人工智能具有更为先进的计算能力来开展相应的分析及处理，人工智能对于不确定的信息进行处理过程中具有更高的工作质量及效率，可以应用人工智能获取更为完整和准确的网络信息数据；三是能源消耗少。人工智能的应用可以降低计算机网络技术成本，起到节能减耗的作用。人工智能对于海量数据的计算具有更快的运算速度，节省了数据处理过程中的时间，因而降低了计算机在运行过程中所消耗的能源，节省了社会资源。

2 人工智能在计算机网络技术中的有效应用

2.1 人工智能在网络安全管理方面的应用

计算机网络技术的应用过程中，网络安全管理是每个用户最为关心和关注的问题，计算机网络技术虽然可以给人们的生活、学习、工作等带来便利，但是也会因为网络犯罪分子的存在而造成广大用户信息的泄露，造成用户自身利益被侵犯和损害，尤其是随着现代科技的发展进步，黑客技术也出现了提升，网络信息安全成为计算机网络技术中急需解决的首要问题。因此，相关技术人员不断研究人工智能技术在计算机网络安全管理中的应用方法和效果，通过实践发现人工智能的应用可以促进广大计算机用户成功拦截异常信息，从而更为有效地保证了广大计算机用户的信息安全。目前很多用户在计算机网络运行环境里安装了智能防火墙，通过该项人工智能技术的应用可以更好地做到智能识别，进而完成海量数据的分析和处理，该项技术的应用可以有效减少信息数据在匹配过程中的计算步骤，达到节能减耗的效果。智能防火墙的应用还可帮助广大计算机网络用户有效拦截网络中的各有害信息，遏制网络病毒侵入及传播，进而对广大计算机用户进行了全方位的保护，实现了计算机网络安全管理。再例如，很多计算机网络用户在日常的学习、工作过程中会使用到网络邮箱功能，为了更好地保护网络邮箱的信息安全，可以通过应用智能发垃圾系统，来进行垃圾邮件的分析和处理，保障用户邮箱的安全使用。该技术的应用可以通过对用户邮箱开展全面的信息扫描工作，通过其科学高效的信息分析和处理技术能有精准的发现用户网络邮箱中存在的相关病毒信息邮件、垃圾邮件及残存信息等，还可同时实现对有害邮件的信息分类，并通过信息提醒方式督促计算机用户进行有害邮件的定期处理，以防该类信息对计算机用户造成危害。人工智能入侵检测技术对于计算机网络安全管理起到了重要作用，可以借助其检测系统对存在安全威胁的信息进行预防和拦截。传统形式的防入侵检测技术应用过程可以分为信息采集、入侵信息判断、发出警告及控制几个阶段，该技术的应用有一定的局限性。智能防入侵技术具有规则产生式的专家系统、将神经网络作为技术基础、具有更为科学先进的数据挖掘技术，在这三种先进技术的共同应用和影响下，使得入侵威胁网络安全的有害信息得到了更为有效的检测，更好地控制了有害信息对计算机互联网造成的安全威胁。

2.2 人工智能在网络系统管理和网络评价方面的应用

计算机网络系统管理和网络评价环节的出现源于人工智能的应用，人工智能在计算机网络系统中的应用，可以运用科学使其技术具有人类的大脑思维特征，进而更为有效地帮助了广大计算机用户完成网络系统的分类、归纳及优化。计算机网络具有动态特性及顺便特点，在进行网络系统中的海量信息数据操作过程中，无法完全依赖人力去完成以及实现对计算机网络系统的优化和管理目标。人工智能则可更为高效和科学地完成网络系统的管理及评价，并且可将网络系统的自身运行状态及时向计算机用户反馈，进而提升网络系统管理效率和质量。Agent是人工智能的核心技术内容，指的是具有自主活动特征的软件或者软件主题，该技术涵盖了数据库、翻译推力器及相应的通信设备，其结构存在一定的复杂性。Agent技术应用于计算机用户进行实际问题的解决过程中，通常情况会使用一个Agent专门负责进行各种信息数据的接收，在与其他Agent之间通过沟通处理，进而在极短时间内实现指令任务的处理和完成。Agent还可以实施自定义式的个性化服务，Agent在接收到用户的指令信息之后，Agent系统则会对信息数据进行科学筛选，进而将较为精准的信息数据高效的传输给计算机用户，为计算机用户进行网络信息搜索节约了更多时间。Agent的科学应用还表现在可以帮助用户实现相应知识的深度挖掘，同时在系统中可以实现较完善的知识储备库从而为用户可以提供更先进的导航，并更具计算机用户的日常网络使用和操作特点，给计算机用户制定其所需要的个性化服务，以实现了计算机网络的智能化、便捷化、个性化发展。

3 人工智能在计算机网络技术中的应用趋势

3.1 人工神经网络发展趋势分析

人工智能是具有很大挑战特点的科学技术，从事该项技术工作的各环节工作人员不仅需要具备专业的计算机相关学科知识，还要具备心理学、语言学、生理学等多领域的知识。人工智能技术会随着人类社会的不断进步而不断发展，随着人们对于该技术要求的不断提升，为了更好地服务人类，其在未来的发展趋势中必将朝着更为科学和人性化方向发展。人工神经系统即是人工智能未来的发展趋势之一，其指的是丰富的处理单元，通过大量神经元的相互作用及联系使之成为一种神经网络。人工神经网络最主要的特点是具有更高的自学能力，可以实现自主解决多种多维非线性方面的问题，且在进行实际的解题过程和范围中可以突破传统的局限性，其不仅可以解决定量类型问题，对于定性类型的问题，人工神经网络同样可以实现有效解决。人工神经网络同时还具备和人类的大脑潜意识相仿的巨大信息储存容量，可以帮助各用户更好地解决各类问题，进而实现计算机互联网的有效管理，满足不同用户对各种信息数据的处理需求。

3.2 人工智能机器人具备学习功能

人工智能型机器人技术的开发和应用均是参照人类的大脑思维进行的，在人工智能的未来发展趋势中，实现机器人的自主学习将作为相关领域人员的研究方向。目前在我国科学技术水平支持下，人工智能具备了初级的学习功能，但是还无法与人类自身的学习能力相提并论，因此人工智能需要提升学习能力。人类的大脑神经系统要比人工智能技术中的结构复杂很多，人类可以进行感情、情绪的自由表达，而人工智能则只能通过脸部表情识别方式进行情绪的表现，使得人工智能有局限性。随着科技的进步，在未来的发展趋势中人工机器人的技术发展会越来越趋于人类大脑思维和方式。

3.3 人工智能识别功能领域的扩展

在我国目前的计算机行业中，电子设备已出现了多元化发展特点，计算机用户可选择的软件产品和种类也在日益增多，相关人员利用人类声音设计了不同的软件，还实现了人物图像及文字等的识别功能，但是缺乏外界感知功能。因此，在未来的发展趋势中人工智能会更加趋向于全面识别功能的开发和研究。

4 结束语

随着我国社会的发展和科学技术的不断进步，人工智能在计算机的网络技术中应用的范围和领域会越来越广泛。本文主要分析人工智能应用在计算机网络技术中的优势及有效应用，同时对于人工智能的未来发展趋势进行探析。通过分析与研究可以看到，人工智能在计算机网络技术中的应用目前主要体现在网络安全管理、网络系统管理及网络评价方面的应用，对于计算机网络技术起到了极大的促进作用。保障了计算机用户的信息安全，提升了管理效率和质量，提供了较为个性化的服务。还可看到人工智能在未来的发展趋势中会朝着人工神经网络、人工智能机器人具备自主学习功能及智能识别功能等领域发展，人工智能技术会随着社会的发展不断为人类提供更为科学、高效、个性化的服务。

参考文献