導語：如何才能寫好一篇人工智能科技的發展，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。

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關鍵詞：高校；人工智能；倫理道德教育

中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能課程倫理考慮的基本內涵

人工智能課程中進行倫理考慮，是在人工智能課程中有針對性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隱形教育”方式。在內容上，必須符合中國的人工智能發展態勢，更要受中國社會主義核心價值體系的引導。目前中國的人工智能課程，過度偏向于技術性。尤其是許多社會機構提供的課程，更是偏向于功利性，目的在于讓學習課程的學習者快速獲得工作。因此，必須從源頭入手，對這些社會機構進行一定的約束和規范，對人工智能課程內容進行整體的架構。

二、高校人工智能課程中倫理考慮的必要性

（一）我國對于科技工作者職業道德建設的要求

首先，科技工作者的職業道德建設是促進社會治理體系現代化的必然要求。加強社會治理制度建設，一靠法治，二靠德治。中國正聚焦力量加強自主創新，科技是第一生產力。基于當代中國語境下，科技工作者的職業道德建設就至關重要。科技工作者對自己的社會責任與倫理責任應該有著充分的理解，在科研活動中既要著眼于為社會提供科學技術上的新成果，同時也要強調在倫理道德建設中起到應有的作用。

其次，從長期看，科技工作者的職業道德建設利于國家科技的發展，利于促進科技難題的解決。發展是連續和間斷的同一，科技發展不能一蹴而就。在面臨科技瓶頸問題時，就更要求科技工作者具有堅韌不拔的品質和無私奉獻的精神。這些精神都是進行職業道德教育中的重要內容，也是科技工作者承擔的社會角色中必不可少的特質。

最后，高尚的職業道德是科技工作者奮進的不竭動力。一個科技工作者只有站在最廣大人民的立場上，奉獻自我才能成就事業。隨著全球化的發展，受西方“享樂主義”的負面影響，科技工作者只有更加堅守自我、承擔社會責任，才能具有不斷前進的精神支柱。

（二）對解決人工智能倫理困境的源頭性作用

隨著人工智能應用領域的廣泛化，以及應用群體的普及化，難以避免的帶來一些倫理問題上的困境。例如倫理學中經典的“電車難題”，在當代科技發展中也出現了在人工智能領域的“無人車難題”。無人車產生事故的責任歸屬與分配就是目前很多學者在關注的倫理問題。人工智能的發展對當前的法律規制，還有現存的人倫規范都產生了挑戰。人工智能的未來發展方向，在操作性上要避免技術鴻溝，在設計過程中要堅持算法公開化、透明化，并且在出現數據漏洞時應盡快地進行自我修復。這對于科技工作者自身的素質提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知識素質與知識能力過硬，而且要求科技工作者要嚴于律己，具有較高的思想道德素質。要求科技工作者對于人工智能的發展保持理性的態度，堅持為國為民。許多科幻電影和小說中都體現了未來人工智能發展到一定階段時，人與機器產生的情感迷思。作為科技工作者，在設計與調整過程中都應保持情感中立，勇于承擔社會責任。目前我國正處于人工智能發展的初級階段，人工智能尚不能擁有自主意識，人工智能的行為責任必須要找到其背后的擁有自主意識的人。無論是現階段還是未來，作為人工智能產品開發者與設計者的科技工作者樹立正確的價值觀和承擔相應的社會責任是十分必要的。科技工作者的知識層次與道德品質在某種程度上說，是研發人工智能產品的起點。因此，對科技工作者的成長過程中進行持續的道德教育，使其樹立高尚的道德觀念，對于解決許多人工智能帶來的倫理困境都具有源頭性、基礎性的作用。

三、高校人工智能課程與倫理道德教育的結合方式探索

（一）高校人工智能課程資源的充分運用與更新

從資源形態上看，實物化資源與虛擬化資源，線上資源與線下資源都應充分運用。隨著智能校園的普及，有基礎條件的地區與校園可以充分運用好身邊的人工智能。人工智能課程是一門理論與實踐相結合的課程，因此課程的內容也不能僅停留在理論層面。除了對于學術資源的運用，也應當結合實體的人工智能產品進行學習。但因為人工智能的發展程度還沒有普及化，人工智能機器人也遠沒有達到觸手可及的程度。因此運用新媒體技術，通過虛擬現實的手段進行在教學過程中的知行結合是可以嘗試的路徑。VR技術在網絡設備硬件教學中可以節約成本，便于人工智能課堂的普及化。在理論教學中，可以通過與虛擬機器人的交互增強趣味性。VR技術有3個最突出的特點：交互性、沉浸性和構想性。課程設置者可以充分借助VR的沉浸性設置相應的場景，讓課程學習者通過對特定道德場景的判斷引出思考。這種新媒體手段既可以更新原有課堂知識的教學教法，更適合作為倫理教育走入人工智能課堂的重要媒介。

從資源時態上看，人工智能課程資源必須隨著人工智能的發展而不斷更新。從現實角度來看，最初開設人工智能課程時，其教學目標還是相對簡單的——即培養學生的創造性與知識能力。但隨著人工智能的普及應用，產生了許多人工智能語境下的道德困境。從指導思想來看，我國逐步走向世界舞臺，隨著實力增強指導思想也是不斷變化的，新時代會提出新目標，為了實現中華民族的偉大復興，課程內容的豐富也是十分必要的。因此，人工智能課程若要符合時代需要，就需要不斷地更新課程資源。人工智能這一學科是具有學科交叉性的，與之相關各個領域的最新前沿問題都需要結合相應的道德教育，只有這樣才能適應時代的發展。

（二）高校人工智能課程內容的合理架構

對于不同年齡層次的人工智能課程，必須考慮到不同群體的教育規律。提出合理的教育目標，用不同群體可以接受的方式方法才能達到最優的教學效果。我國人工智能課程目前的課程架構中，已經有學者進行了分年齡層次的研究。人工智能課程可以規劃為專業性逐漸增強的、從邊緣到中心的課程層級系統。對于高校本科生和研究生來說，人工智能課程設置內容必須具有專業性。在上文的課程體系建構中添加了藝術、文學、哲學等內容，其中包含對于人工智能倫理學的思考與認識。但在某種意義上這些青年的社會價值觀就代表了未來科技工作者的社會價值觀。因此在這一階段，人工智能課程的架構與實施，國家應加以引導和監督。一方面需要建立統一標準的高校人工智能課程體系，另一方面在應對課程具體內容的落實方面給予一定程度的監督。

（三）在高校人工智能課程教學過程中充分運用案例

首先應充分運用學術案例，例如度量學習，在其基礎上的遷移學習，以及發表在《機器學習》、《數據挖掘》等頂級期刊上的論文。使課堂具有含金量，可以說這也是國家發展與關注的重點。通過學術性經典案例的學習可以擁有不一樣的視角，通過歷史發展的角度去看人工智能技術的演變與發展。其次應充分運用具體案例。在人工智能課程中對于許多道德問題，不應抽象地去討論，而應該具體地去討論。也可以讓學生與AI系統進行直接的問答，如：我們能保證它們穩定可靠嗎？我們應該如何去測試人工智能？人工智能課堂中既要包容學生多元化的答案，不壓抑創造性又要對于錯誤的思想進行思想轉化，這就需要教育者具體問題進行具體分析了。

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中國人工智能產業發展迅速，科技巨頭博弈激烈

報告指出，中國人工智能產業蓬勃發展，已成為人工智能發展極為迅速的國家之一。人工智能在中國高速發展的驅動力主要來自計算力的顯著提升、多方位的政策支持、大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。同時，科技巨頭生態鏈博弈正在展開，初創企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地，打造護城河。科技巨頭構建生態鏈，已經在基礎設施和技術方面占據優勢。

人工智能在各領域應用場景發展差異明顯，制造業潛力仍被低估

德勤通過對金融、汽車、醫療、零售、政務及制造等行業的調查中發現，人工智能在幾大應用場景的發展特色鮮明。其中，人工智能在金融領域的應用最為深入，在應用場景方面也逐步由以交易安全為主，向變革金融經營全過程擴展；就汽車行業行業，無人駕駛和共享汽車等新興概念的出現，將引發整個產業鏈的革新；醫療行業人工智能應用發展快速，新技術的出現將幫助行業解決醫療資源短缺和分配不均等眾多民生問題；在零售行業，人工智能應用多點開花，呈現出由個別應用到整合應用的局面；政府端仍是目前智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，實力企業優勢也逐漸顯現。值得注意的是，在制造業領域，人工智能目前尚未充分施展拳腳，應用潛力仍待開發。

京滬深領跑全國，杭越發展逐步加速

就地理位置而言，由于人才與技術資源的絕對優勢，北京、上海、深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置。而杭州、廣州地區則依靠阿里巴巴、科大訊飛等當地巨頭企業處于第二梯隊。目前杭州通過出臺專項政策、搭建校企合作平臺、舉辦高端會議等方式整合產業發展要素，取得了一定的發展成果，形成以阿里巴巴為核心，眾多初創企業與人工智能平臺集聚的格局。下一步，應該針對現有政策不足，繼續優化人工智能產業格局。

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近年來，人工智能數據、算法、算力生態條件日益成熟，我國人工智能產業發展迎來一輪戰略機遇，智能芯片、智能無人機、智能網聯汽車、智能機器人等細分產業，以及醫療健康、金融、供應鏈、交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領域發展勢頭良好。2020全球人工智能產品應用博覽會近日在蘇州開幕，會上，中國經濟信息社江蘇中心聯合新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟共同《新一代人工智能發展年度報告(2019-2020)》。《年報》認為，當前我國人工智能產業發展面臨四大問題亟待“求解”。

一是我國人工智能領域的基礎創新投入嚴重不足。從企業研發創新看，中國人工智能企業的創新研發支出仍遠遠落后于美國、歐洲和日本。2018—2019年，美國人工智能領域企業投入的科技研發費用占據了全球科技支出的61%，我國人工智能領域企業研發支出雖然快速增加，增速達到34%，但實際占據的全球科技支出份額明顯小于美國。從人工智能知識產權保有量看，我國各類實體擁有的人工智能專利總量超過3萬件，位居世界第一，但中國相關企業擁有的人工智能相關專利多為門檻較低的實用新型專利，發明專利僅占專利申請總量的23%。同時，根據世界知識產權組織的數據，我國企業擁有的95％的人工智能設計專利和61％的人工智能實用新型專利將會在5年后失效，相比之下，美國85.6％的人工智能專利技術在5年后仍在支付維護費用。2020年，我國需要在人工智能基礎研究與創新，打造核心關鍵技術長板、加強知識產權保護方面加大投入力度。我國人工智能產業的算力算法核心基礎相對薄弱。我國人工智能發展在數據規模和算法集成應用上都走在世界前列，但在人工智能基礎算力方面，能提供國產化算力支持的企業還不多。在人工智能的算力支持方面，IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩居全球服務器市場前三位，浪潮、聯想、新華三、華為等國內企業市場份額有限；國內人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯發科等國際巨頭供貨，中科寒武紀等國內企業發展剛剛起步。在人工智能算法方面，主流框架與數據集領域國內外企業龍頭企業包括谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等，深度學習主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業或機構掌握，百度、第四范式、曠視科技等國內企業的算法框架和數據集尚未得到業界的廣泛認可和應用。2020年，我國需要進一步部署加強人工智能基礎設施建設，并重視國內人工智能算法框架的創新推廣。

二是“高端”的AI技術與“中低端”的產業之間存在脫節現象。相對于龐大的經濟體量，目前我國人工智能推廣應用有限，仍有不小提升空間。人工智能技術與企業業務需求存在鴻溝，尤其是傳統企業的整體智能化程度偏低。以制造業為例，業務信息化水平不足造成的場景數據獲取困難，研發投入大和交付周期長，成為一部分企業利用AI進行轉型升級的制約因素。

三是產學研合作密切度待提升，成果轉化率不高。一方面，高水平、跨行業復合型人才稀缺。當前我國人工智能產業發展迅速，但人才尤其是高水平、資深人才規模較小，難以滿足行業發展需求。我國人工智能基礎環節薄弱，與缺少頂級基礎研究人才有直接關系。市場上缺少既了解行業又掌握人工智能關鍵技術，還能夠進行應用開發的復合型人才。另一方面，對我國人工智能產業而言，高校、科研院所、企業之間如何實現密切合作的問題亟待解決。現有產學研合作培養模式較為單一，高校、科研院所、企業之間的合作多為自發性短期行為，缺乏頂層統籌以及可持續運行機制。

四是數據使用不規范問題較為突出，安全問題逐漸顯現。人工智能技術在造福人類的同時，也引發了諸多安全問題，以算法戰、深度偽造為代表的人工智能技術濫用給經濟社會帶來嚴重負面影響。算法戰指的是將人工智能算法、機器學習等技術全面應用于對敵作戰中的情報收集、武器裝備、戰場勘測、指揮協同、決策制定等環節，核心目標是利用人工智能技術提升軍事作戰能力；深度偽造是一種基于深度學習的人物圖像合成技術，隨著人工智能算法開源不斷推進，深度偽造技術門檻正在不斷降低，非專業人員已經可以利用簡單開源代碼快速制作出以假亂真的視頻和圖像。2019年以來，基于人工智能的算法戰和深度偽造的正在擴大軍事影響、形成網絡暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關系等方面被濫用，并給社會和國家帶來極大風險。上述對人工智能技術的濫用給我國家安全、產業安全、社會經濟安全帶來巨大風險，需提前預防可能風險，并尋求國際支持。

對策建議：

一是加強人工智能基礎能力建設。首先要大力推進人工智能算法庫、解決方案庫、數據集及公共服務平臺建設，強化人工智能發展基礎。其次加強面向人工智能發展應用的5G網絡、邊緣計算硬件新興信息基礎設施建設。最后要對各行業企業自動化、智能化改造的產出、效果進行科學有效測算，指導企業找準技術研發投入的切入點，利用好人工智能技術實現經濟社會高質量發展。

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關鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能

近年來隨著國內外人工智能研究的興起與發展，越來越多的傳統領域開始思考能否在自己的產品生產線上使用人工智能技術，所以它的實際使用領域廣泛。現代社會的發展離不開人工智能技術的使用，特別是在現代工業的領域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術為支持，但要做到讓人工智能技術在電氣自動化控制中更好的發揮作用，我們先要知道人工智能技術到底是什么樣的技術[1]。

1人工智能技術的概述

國內的創新熱潮近幾年正在蓬勃的發展，各種新技術競相展現，人工智能技術也逐漸成熟了，而且它在當今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術的建立，不僅要有計算機技術知識進行有效支持，還與其他學科知識息息相關，人工智能技術通俗上講就是生產出可以替代人類來工作的智能化機器人，將來許多崗位都可以由機器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學家們已經成功地生產出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術命名為人工智能技術。在人們平常的生產活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術，而且它們的現實使用效率非常高。

2人工智能技術在電氣自動化中的應用廣闊前景

電氣自動化中應用人工智能技術，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發展人工智能技術的前景是非常有利的。

2.1電氣自動化控制中加入人工智能技術的重要性

人工智能技術同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優勢，例如人工智能對于數字和程式非常敏感，可以長時間的集中于處理同一個問題，這些優勢可以幫助人類解決一些繁復的工作，所以電氣自動化控制中應用人工智能技術后，它一定可以為人類創造更大的價值[3]。

2.2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用優勢

因為電氣設備的復雜性和連貫性的要求，所以對電氣設備的設計人員就提出了非常高的專業要求，除了具備非常扎實的專業知識以外，還要求他們的設計最好可以結合最新的科學技術。在電氣自動化控制中使用人工智能技術之后，會帶來很多便利性，具體表現為下面這4點：（1）數據的收集與運算都能利用人工智能技術來實現，因為擁有了這一作用，以此一來就能對電氣設備的每樣數值開展收集，還可立即對數據進行運算，因此能讓電氣自動化的現實管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術可實現連續的監管并實現必要的報警。人工智能技術能同步監控電氣系統中主要設備的模擬數據值。（3）人工智能管控的操縱監控系統較高效。能夠通過鼠標、鍵盤來對電氣設備實行自動化管控，因為使用管控流程就能夠實現同步并網帶負荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業發展的現實需要非常符合[4]。（4）差錯記載功能也是人工智能技術擁有的獨特特點，人類可以更好的運用這個技術來監測每一個運行環節中出現的點滴差池，以此來調試設備使其達到最佳的狀態，這從根本上提高了電氣設備的運行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務。

3人工智能技術在電氣自動化中的應用分析

因為目前從根本上升級了人工智能技術，加上它技術的逐漸完備，越來越多的電氣設備開始同人工智能技術掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設備的特點與技術屬性，筆者主要對電氣自動化設備中人工智能技術的使用和電氣管控流程中人工智能技術的使用開展了辨析。

3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用

電氣自動化系統有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設備的員工提出了很高的要求，他們應該擁有很高的職業素養，而且還要有充足的知識儲備。因為電氣自動化體系相當繁雜，所以在現實操控中的效率性要加強，這樣才能極大程度地降低因為不合理使用，導致出現非常規錯誤，有時更可能導致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術來達成，就人工智能技術自身來看，其系統中心主要是計算機系統，經由編輯每種操控系統，能夠使計算機控制中的智能管控得以更好的施行[5]。

3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用

就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設備。在電氣設備的控制系統中，引入人工智能的現金技術后，能讓實際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個操作過程實現無人化監管，這樣一來達到了企業節約成本的目的，尤其是不用再去花費大筆的人工費用。除此之外就從整個控制過程來看，人工智能技術可以實現同多臺設備的同時控制，專家體系、模擬操控和神經網絡操控是其首要應用的人工智能系統[6]。

4總結

科技的發展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術的發揮在那越來越推進了現代工業的更好發展。因為人工智能技術具備相當多的優點，它是這些年來發展起來的一門新興高科技技術，它在實際應用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術后，極大程度上提高了電氣設備的控制度，讓它能更好的的服務人類生產活動；同時電氣設備上結合了人工智能技術，讓電氣自動化設備的操控系統變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業的人力物力成本，使得生產流程更加科學、連貫，所以大力發展人工智能技術與電氣自動化的結合是非常有必要的研究。

參考文獻：

[1]湯石敏.基于人工智能技術的電氣自動化控制探討[J].中國科技博覽,2011(01)．

[2]陳浩.電氣自動化控制中的人工智能技術探究[J].商品與質量：消費研究,2014(02)．

[3]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創新與應用,2014(07)．

[4]何翔.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用研究[J].科技風,2012(15)．

[5]黃開平.高級項目中自動化系統的應用[J].電氣時代,2013(02)．

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在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。

【關鍵詞】

人工智能；計算機網絡技術；運用

引言

到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。

1人工智能簡介

1.1概念

人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。

1.2接口技術研究

為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。

2人工智能在網絡技術中的應用

在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。

3結論

綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。

作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院

參考文獻

[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.

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關鍵詞：人工智能 計算機 信息技術 應用

中圖分類號：TP391.6 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）12-0118-01

近年來，其初步成果已經在我們的生活中得到了運用。科學家們借助一臺計算機或者是一個機器人載體通過輸入代碼等方式，對計算機作出指令讓其代替人們完成一些需要人們親自動手或者是動腦的工作，既包括對人生命健康安全存在隱患的高危工作，也包括是毫無技術水平，重復枯燥的體力勞動。隨著人工智能技術應用越來越具備挑戰性，作為實現平臺的計算機更是發揮了不可忽視的作用。因此，討論探究人工智能在計算機中的應用就顯得尤為的重要。

1 人工智能的含義

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。該詞于1956年在Dartmouth學會上被科學家們提出，最早是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。現在被當作為計算機科學的一個分支，它進一步的深化智能，并以生產出一種能做出與人類相似反應的智能程序為目標，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能在計算機中的應用不是簡單的機器制造，是模擬人類智力活動和反應能力的系統創造，是信息時代高科技不斷發展的代表產物，人工智能的發展在現代信息社會的發展中占據著越來越重要的地位。

2 人工智能在計算機應用中存在的問題

2.1 語言智能存在缺陷

在計算機語言智能雖然取得了一定程度的成果，但是在具體應用方面仍舊存在著一定缺陷。由于在實際生活中使用環境的限制，使用者不能保證在任何使用情況下周圍安靜無噪音，再加上用戶不同的口音、停頓、語言習慣等等，這都給計算機接受指令作出智能反應帶來了極大的挑戰，需要科學家和技術人員不斷提高計算機語言智能智能能力，另外計算機語言正處于起步階段，雖然計算機對于人們發出的指令智能進行簡單的翻譯，但是對于句子意義的理解稍顯不足，容易在語序語法上出現低級錯誤，計算機語言理解能力還有待加強，翻譯和理解的能力在實際應用中也需要大幅度提升。

2.2 缺少詞匯量和互動環節

詞匯量決定計算機系統接受語音信息和指令的完整程度，互動環節的多少決定計算機系統智能水平的高低。一方面使用者語言的多樣性增添了系統語音識別難度，由于系統缺乏世界語言的不足，在搜索計算法效率的不斷提升和搜索詞匯量的不斷增加的情況下，如用戶引用的詞匯超出系統存儲范圍時，系統很有可能出現混亂、奔潰等情況。這都給用戶在計算機人工智能語音應用方面造成了極大的困擾；另一方面人們生活水平不斷提高，對應用的人性化和趣味化要求也在同步提升，但是從現實狀況來看，計算機人工智能互動模式和內容太過死板和枯燥，難以吸引用戶使用興趣，要想促進人工智能在計算機的不斷應用，就得不斷創新，研究開發新模式吸引用戶注意。

3 人工智能在計算機中的具體應用

3.1 進入生產領域，節省人力資本

隨著人工智能與計算機的高度結合，越來越多的企業將目光投向于人工智能在生產領域的研究，一方面對于一些事故發生率較高、財產損失規模較大、且對工作者生命安全造成極大威脅的高危行業，企業的管理者可以運用計算機控制，以機器代替人工進行作業，如地下采煤、高空作業、爆破工作等等，既將工人的生命威脅降至最低，又能提高生產工作效率，促M企業的發展乃至行業的整體進步，另一方面，由于我國國情存在著大量的勞動密集型產業，人工智能促進了流水線生產，電腦系統化解放了大批勞動力，節省了大量企業資本，促使企業將更多的資源運用進人工智能和產品的研發，從而對計算機人工智能的進一步發展起著積極的作用。

3.2 投放科學領域，促進時代進步

人工智能在計算機中的應用典型例子就不能忽略超級計算機的研發和使用，所謂的超級計算機是以計算機為載體，具有代替人們進行任務規劃和強大計算、處理數據的能力，主要特點表現為高速度和大容量，配有多種外部和設備及豐富的、高功能的軟件系統。現有的超級計算機運算速度大都可以達到每秒一太（萬億）次以上。例如我國“天河二號”，它工作一秒鐘相當于我們每個國民加起來全年無休工作1000年的計算量。因此，其多應用于國家高科技領域和尖端技術研究，人工智能與計算機的有機結合、相互作用、相互影響、其所表現出來的科學產物，不僅體現了一個國家的科研實力，同時對國家安全，經濟和社會發展具有舉足輕重的意義。

3.3 運用實際生活，提高生活水平

隨著電子信息技術和計算機的發展，人工智能影響到我們的方方面面，通過搜索引擎就能查找我們所需要的圖片和信息，點擊人工語音選項我們便能對電腦程序發出指令，圖搜商品導購、攝像頭智能識別等等，被我們所熟悉的還有由谷歌公司研發創造的圍棋人工智能程序阿爾法與微軟互聯網工程院于2014年的人工智能機器人“小冰”。前者在2016年3月以4：1的總比分戰勝李世石，后者則擁有人工智能聊天，具有“陪你數羊”能人性化功能。由此可見，人工智能在計算機中的應用在給我們的生活帶來挑戰的同時，極大地提高了我們的生活水平、擴寬了娛樂方式。

4 結語

隨著信息時代和高科技技術的高速發展，人工智能近年來所表現的迅猛勢頭不容小覷。雖然人工智能在計算機領域應用起步較晚，但它逐漸顯現出其獨特的發展潛力，對我們的生活和工作也發揮著越來越重要的影響。就目前人工智能發展狀況來看離不開與計算機的結合和使用，因此我們不斷學習和研究，不斷促進人工智能在計算機領域中的應用和發展。

參考文獻

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關鍵詞：傳統工程；智能；信息搜集

中圖分類號： TQ177 文獻標識碼： A 文章編號：

新型科技在不斷更新中，而將新科技應用于工程中，是科技向開

放式、應用式轉變的開始。電子工程是傳統工程的革新，在人工智能化的發展下，從傳統的機械工程逐漸變為信息化的鏈接方式。這種高效的智能化技術減少了繁重的機械生產，提高產量和經濟效益，使我國市場進入智能化。

1 傳統工程與新科技工程

1.1 電子工程的發展情況。機械電子工程的發展可以分為三個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段是現在我們常見的現代機械電子產業階段，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。

1.2 機械電子工程的相關屬性。

1）設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；2）產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。機械電子工程屬于集各類自然學科綜合于一體的學科。

2 新型人工智能

2.1 人工智能的概念分析。人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。人工智能目前被應用于計算機網絡的開發，生產出的產品適用于人類的日常生活，人工智能工程的發展對于人類的益處也是多方面的，首先，能夠刺激消費，拉動市場內需，使人們的經濟水平趨向平衡；其次，人工智能是新型科技，能夠吸引大量的商家進行投資和研究，對智能市場的開發，增加更多的經濟效益；最后，智能化的工程能夠拉近人與人的交流，人工智能工程不僅能夠提供高效和便利，還會更加人性化，在集體交流中有圖片、語音、視頻等多種方式。既促進社會的發展又增進人工智能工程的提高和改進。人工智能只有在與人相互接觸才能逐漸融合，這樣才能共同發展，智能化會慢慢替代繁重的操作方式，以新型科技解決工程上的技術問題。

2.2 人工智能的成長過程。

2.2.1 人工智能的初期階段。17 世紀的法國科學家 B.Pascal 發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。

2.2.2 第一個成長階段。在 1956 年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，LISP語言就是這一階段的佼佼者。我國在不斷發展科技的同時，將科技成果應用于實際當中，使技術性工業逐漸轉化為科學性工業。例如，GPS測量技術就是科學進步的成果之一，將其應用于工程測繪中既提高工程質量又加快工程進度。大范圍改變測繪工作的作業方式。發揮了其連續、動態、實時、精準可靠、快速、簡便等眾多特點。這就是人工智能帶來的好處。

2.2.3 困難的階段。20 世紀 60 年代中至 70 年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972 年，法國科學家發現了 Prolog 語言，成為繼 LISP 語言之后的最主要的人工智能語言。

2.2.4 中期發展階段。以 1977 年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。

2.2.5 穩定成長階段。由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

人工智能穩定的成長階段屬于在穩步提升中，使工程智能化，也使管理智能化，這是現代管理體系的基礎，能夠對員工進行全方位的綜合分析，使組織有調理化，在掌握基本理論的基礎上更深層的研究其在細節方面存在的不足，進一步改善和升級，使人事管理為組織規范化做到極致。在就近的幾十年內隨著電子信息技術的不斷進化和革新，網絡信息時代已然來臨，電子智能化的應用技術也逐漸成熟，不論是檢測機械故障或者操作之輝機械系統工作都離不開人工智能，因此我們說人工智能的開發以及應用越來越成熟。

人工智工程已經在以快速的步伐向人們的實際生活靠攏，正式因為這樣，經濟大市場更應該對其進行調節和控制，取其精華，對其進行研究發展，并將電子工程推廣到各個方向，智能化的工程越來越與實際生活相貼切，在精確的測算下，把數據整合，做出人類想要的智能產品，這種電子商務的方向逐漸替代繁重的手工作業化生產。同時，只能帶來的其他困擾也會對人類有影響。例如智能手機，傳統的手機只有普通的功能，可玩性差。而智能手機的出現，即使為人們的生活帶來了極大的方便和高新技術的軟件。但是大量的有趣新奇游戲等會影響到學生等自制能力差的青少年，這樣既耽誤學習，又浪費時間，而且影響學生的身體健康。因此，智能化工廠不僅要生產適合人群的產品，也要在銷售方面有效控制，只有將對的智能產品賣向適合的人群，人工智能工程才會在經濟市場得到快速發展。

結語：21世紀的科學技術發展的越來越快，智能化已經大范圍覆蓋國際市場，不論工業中還是電子市場，都已成為經濟快速運行的動力。為國家提供高技術的便利，為其注入新的概念，使其更為廣泛的應用。著實做到了作業內外一體化，數據搜集自動化，系統智能化。人工智能與機械電子相結合能夠促進生產力的快速發展，把我國的相關經濟產業鏈帶動了起來。在這新星科技的引領下，我國的經濟將邁向更高的階梯。

參考文獻

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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。基于數據本身的分類，辨識，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。可以預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：

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   使人類社會在宇宙中生存．發展下去應是人類奮斗的第一目的，這一目的是人工智能．生物技術如何發展的第一“動力“。要增加人類在宇宙中生存下去的概率就必 須不斷提高人類認識改造自然的能力，而要提高這種能力最關鍵的就是人類智力的提高，增加人類智力有最基本的兩種方法，1．提高個人的智力。2．通過提高人 工智能實體(比如智能計算機）的智力水平而使人類分析．處理問題的能力提高。‘1’方法又可分為生物技術履行人腦來提高個人的智力。

   人腦是生命長期進化的產物，在進化過程中人腦的組成“材料“受到了種種限制（比如，人腦必須含有水．DNA．蛋白質等物質）而且記憶的基本單位的功能也受 到了遺傳的限制，因而必然限制了人腦的功能，人腦的智力水平也就受到了限制（如運算速度．記憶能力等受到的限制）不管人工智能實體的思維能力能否超過人 腦，至少通過生物技術改造過的人腦是完全可能的。

   如果人工智能實體的智力能超過生物技術改造過的人腦,我們便應全力發展人工智能并限制生物技術對人的改造。這是因為一方面制造人工智能實體并不是人，它們 享受的權力極有限，易被人類控制，而且我們可從法律上規定在制造人工智能實體時必須使人工智能實體存在的第一目的就是為了人類生存，因而從理論上說只要方 法得當，人工智能不會對人類的生存造成威脅。由于制造人工智能實體所需“材料”和制造環境的選擇余地,比生物技術改造人腦受到的限制小（比如：用軟件編寫 記憶的基本功能單位時，由于它們之間的聯系及它們的功能可根據需要任意編寫，且能方便的修改它們，而人腦的基本記憶單位則受到種種限制，因而從理論上說編 寫的智能軟件其功能可超過人）因而人工智能實體的智力水平應最終能超過生物技術改造過的人腦。

   在人工智能實體的影響下，對人類來說比較理想的未來社會應是，1、任何有獨立意志的人工智能實體，其存在的第一目的是為了人類生存的更好。2、人工智能實 體的智力水平已大大超過人，在生產領域,人的各種能力都已被效率更高且成本低廉的機器及人工智能實體代替，人對生產力發展的貢獻已可匆略不計，因而人類已 無必要從事生產勞動，進行生產勞動只是個人的興趣或愛好而已。3、在不影響人類生存的情況下人類的各種欲望將能得到最大限度的滿足。

   在人工智能實體的智力超過人之前，人工智能的發展會經過那幾個階段呢？發展人工智能人類應注意那些問題呢？

   根據計算機的特點我認為1、人工智能實體將首先在精確思維能力上超過人，然后在模糊思維能力上超過人。2、由于創造力是個性化的產物，較高的創造力不是復 制及經驗的吸收所能產生的，它需要通過個性化的學習來獲得，而個性化的學習不是短時間內所能完成的，因而人工智能實體在創造力上全面超過人將需要較長的時 間。一旦人工智能實體的創造力超過人其智力水平也就能遠遠超過人。

   發展人工智能必須注意以下幾個問題。

   1、應使人工智能實體生存的第一目的是為了人類的生存與發展，否則人工智能實體就將威脅到人類的生存。

   2、要使人工智能的研究迅速發展必需大量的人力、物力、財力，而在市場經濟條件下，發展人工智能如不能帶來利潤是沒有人愿意投資的。只有讓人工智能實體參 與生產、研究才能產生利潤。而人工智能實體參與生產研究必然會擠占人的工作崗位（使人工智能實體完全代替人從事生產研究是我們的最終目的），從而加重失業 危機，可能給社會帶來不穩定因素，不利于社會和人工智能的發展，因而有必要在不影響人工智能發展的前提下根據人工智能、生產力、生產關系、道德、文化的發 展狀況適當限制人工智能進入某些領域。在不影響人工智能發展的前提下應禁止人工智能進入那些即使人工智能進入對人類的生存能力也無多大影響的領域，如：文 化、體育市場。

   3、為了盡可能減輕人工智能的發展對社會穩定及科技發展的負影響，我們應完善社會保障體制，在培養人才時亦應注重創造力的培養。

在世界經濟越來越一體化的情況下，為應付以上挑戰促進即能影響人類未來又能影響人的眼前利益的人工智能的發展，必須全人類的共同努力。

   最后讓我們預測一下人工智能及人工智能影響下人類社會的發展歷程。

   1、十年內人類將編寫出能學習、思維的軟件，并能迅速提高其智力水平，其順序是從需要精確思維的行業到需要模糊思維的行業，從低創造力的行業到高創造力的行業。

   2、為了緩解社會矛盾，各國政府得從有人工智能參與生產的商品中適當收稅以補貼失業人員，同時限制人工智能實體進入文化、體育等行業，禁止人工智能實體擁有感情。并對違反這些規定的個人或組織、國家進行嚴厲處罰。

   3、各國政府將對人工智能的發展進行監控，并從法律上規定任何具有獨立意志的人工智能實體其存在的第一目的和行為動力應是為了人類的生存與發展，否則應禁止其具有獨立思考行為能力。

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過去的一年里，AlphaGo與李世石的大戰硝煙未平，它的升級版Master就在圍棋網絡對戰中創下了連勝60局，打敗+幾位世界冠軍的新紀錄：阿里云小Ai成功預測了《我是歌手》總冠軍：“最強大腦”王昱珩惜敗百度小度……人工智能以一代網紅的形象迅速而直觀地走進公眾視野。

這不過是人工智能應用的冰山一角。本屆兩會上，科技界的代表委員們談到了更多的可能性。在他們看來，隨著聯網、云計算、物聯網、大數據這些信息新環境的延展，人工智能已經告別略顯笨拙的1.0時代，在性能升級、應用深入的道路上，跑向2.0時代（AI2.0）。

AI20的技術特征是什么？

當下看來，它體現在4個方面：從傳統知識表達技術到大數據驅動知識學習，轉向大數據驅動和知識指導相結合的方式：從分類型處理視覺、聽覺、文字等多媒體數據，邁向跨媒體認知、學習和推理的新水平：從追求“智能機器”到高水平的人機協同融合，走向混合型增強智能的新計算形態：從聚焦研究“個體智能”到基于互聯網絡的群體智能，形成在網上激發組織群體智能的技術與平臺等。

到了AI2.0時代，在智能制造、智能醫療、智能城市、智能農業和智能國防5個重點領域實現全產業鏈智能化，才是一個國家將要面臨的新一輪挑戰。這意味著人工智能甚至會成為與土地、勞動、資本具有同等重要地位的新生產要素，成為衡量一個國家綜合國力的標志之一。代表委員們紛紛建言，國家應把人工智能上升到戰略層面，對其進行系統規劃、加速布局，搶抓全球產業制高點。

事實上，在寫入政府工作報告之前，人工智能已經是我國各界關注的熱點。2015年7月，人工智能就被寫入《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》：2016年3月，又被寫進“十三五”規劃綱要：2016年5月，國家發改委等4部門聯合下發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》……人工智能在我國逐漸邁開了步伐。