人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個(gè)不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇人工智能對(duì)醫(yī)療的幫助范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

1引言

新一輪科學(xué)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)革命的深刻變革，推動(dòng)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深刻變化。人工智能是這一輪產(chǎn)業(yè)革命的重要成果，國(guó)家也將人工智能作為中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要組成。中醫(yī)作為我國(guó)的國(guó)粹之一，由于主要強(qiáng)調(diào)臨床經(jīng)驗(yàn)，治療方式上也是因人施治，一人一方，異病同治、同病異治，存在著發(fā)展的短板。人工智能的應(yīng)用為中醫(yī)的信息化發(fā)展以及中醫(yī)研究的深入推進(jìn)提供了機(jī)遇。如何用人工智能為中醫(yī)研究應(yīng)用賦能，是一個(gè)非常重要的研究課題。

2大數(shù)據(jù)為中醫(yī)智能化提供基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，已經(jīng)成為全世界的共識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代紛繁復(fù)雜的信息在為人們帶來挑戰(zhàn)的同時(shí)，更多的是一種機(jī)遇。中醫(yī)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的深度結(jié)合是國(guó)家戰(zhàn)略，也是中醫(yī)藥研究領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)，于進(jìn)一步研究和發(fā)展中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，提升中醫(yī)藥國(guó)際地位，具有重要意義?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+中醫(yī)”早在幾年前就已經(jīng)成為國(guó)家戰(zhàn)略，我國(guó)《中醫(yī)藥發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃綱要2016-2030》明確提出推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”中醫(yī)醫(yī)療，對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”中醫(yī)醫(yī)療做了具體和全面的部署。具體而言，大數(shù)據(jù)對(duì)中醫(yī)發(fā)展的智能化推動(dòng)有幾個(gè)方面。首先是中醫(yī)藥數(shù)據(jù)的挖掘使用，我國(guó)中醫(yī)博大精深，是一套深?yuàn)W成體系的學(xué)術(shù)、臨床體系，中華幾千年的中醫(yī)藥發(fā)展積累了極其豐富的大數(shù)據(jù)，是一座亟待開發(fā)挖掘的金礦。將這些豐富的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化，對(duì)中醫(yī)發(fā)展的促進(jìn)作用將是無與倫比的。其次，大數(shù)據(jù)結(jié)合中醫(yī)的核心理念，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)的有序發(fā)展。中醫(yī)的臨床療效評(píng)價(jià)實(shí)質(zhì)上是中醫(yī)辨證論治與臨床結(jié)局之間的因果關(guān)聯(lián)分析，大數(shù)據(jù)理念恰恰可以反映關(guān)聯(lián)及因果關(guān)系。中醫(yī)生更多是臨床過程的記錄，在日積月累的經(jīng)驗(yàn)積累和案例分析中形成獨(dú)特的臨床經(jīng)驗(yàn)，將這些經(jīng)驗(yàn)通過大數(shù)據(jù)建模的形式刻畫出來，將大大實(shí)現(xiàn)中醫(yī)的智能化。最后，大數(shù)據(jù)為中醫(yī)發(fā)展的現(xiàn)代化和標(biāo)準(zhǔn)化提供條件。中醫(yī)的發(fā)展需要標(biāo)準(zhǔn)體系的支撐，落點(diǎn)應(yīng)該在于制定標(biāo)準(zhǔn)體系，促進(jìn)共享應(yīng)用，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等領(lǐng)域的創(chuàng)新和應(yīng)用，在更大意義上推動(dòng)世界范圍內(nèi)中醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)中醫(yī)藥國(guó)際化。

3運(yùn)用人工智能促進(jìn)中醫(yī)研究應(yīng)用的意義

人工智能和中醫(yī)的結(jié)合，不僅可以對(duì)中醫(yī)的研究和應(yīng)用起到促進(jìn)、推廣作用，也是對(duì)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的豐富和拓展。具體來看，人工智能對(duì)中醫(yī)研究應(yīng)用的意義有以下幾個(gè)方面。（1）有助于推動(dòng)中醫(yī)的信息化發(fā)展。上文已經(jīng)提到，我國(guó)幾千年的中醫(yī)研究建立了極為龐大且秩序井然的中醫(yī)知識(shí)圖譜，但是如何通過對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，進(jìn)一步促進(jìn)中醫(yī)藥發(fā)展是一個(gè)重要的課題。而互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，特別是大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，更為中西藥的信息化提供了難得的機(jī)遇。人工智能對(duì)發(fā)掘中醫(yī)隱性知識(shí)有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前，以大數(shù)據(jù)為支撐的人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用很多，比如醫(yī)學(xué)影像、語音識(shí)別、病人看護(hù)等。延伸到中醫(yī)研究和應(yīng)用領(lǐng)域的還不多，可以利用人工智能將大量的中醫(yī)診療數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，從而拓展中醫(yī)人工智能的市場(chǎng)前景。（2）有助于推動(dòng)中醫(yī)傳承發(fā)展?？梢哉f，傳統(tǒng)中醫(yī)存在傳承、推廣應(yīng)用和發(fā)展方面存在較大的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。一般情況下，知名中醫(yī)的傳承主要是流派傳承或者人傳人的方式進(jìn)行，這種傳承方式成長(zhǎng)周期長(zhǎng)，無法復(fù)制，規(guī)模化推廣應(yīng)用受到限制。而通過人工智能則可以有效解決以上痛點(diǎn)，可以將知名老中醫(yī)的診療思想、辨證邏輯和處方經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行整合，形成在線的輔助學(xué)習(xí)和輔助診療系統(tǒng)，帶動(dòng)更多普通醫(yī)師提升診療能力，也可以幫助中醫(yī)的傳承及推廣應(yīng)用。（3）人工智能有助于推動(dòng)中醫(yī)診療智能化。診療是醫(yī)學(xué)的核心環(huán)節(jié)。中醫(yī)藥的診斷流程一般分為三步，第一是望聞問切、采集信息；第二是四診參合、辨證分型；第三是君臣佐使，構(gòu)思方劑。不過，傳統(tǒng)中醫(yī)在很大程度上需要依賴醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，這意味著必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通醫(yī)師可以通過第一步采集到患者信息，進(jìn)而借助網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)規(guī)范化處理，后臺(tái)通過人工智能模擬名老中醫(yī)的辨證治療的方式，給出一定的方劑建議，從而使一般醫(yī)師也可以開出相對(duì)更有效的大處方。因此，也可以說，人工智能是放大中醫(yī)產(chǎn)能的重要工具，是中醫(yī)智能化發(fā)展的重要抓手。

4人工智能推動(dòng)中醫(yī)研究中智能化的建議

篇（2）

1引言

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為目前最受社會(huì)關(guān)注的新興科技之一，隨著該技術(shù)在各行業(yè)和領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發(fā)展，工作和學(xué)習(xí)效率都得到了質(zhì)的飛躍，未來，人工智能技術(shù)也必然會(huì)獲得更加廣闊的發(fā)展前景。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，這門學(xué)科的主要目標(biāo)是了解人類智能的本質(zhì)，并通過將人類智能轉(zhuǎn)移到智能機(jī)器中，使智能機(jī)器能在不同應(yīng)用場(chǎng)景下做出類人思維的反應(yīng)。人工智能是一項(xiàng)綜合了多項(xiàng)高新科技的綜合性學(xué)科，包含5項(xiàng)核心技術(shù)，分別是計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)和生物識(shí)別技術(shù)。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的核心技術(shù)，該技術(shù)使智能機(jī)器在算法復(fù)雜度理論、凸分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經(jīng)發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)策略主要包括模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)和采用數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法2種策略。其中模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)策略又可細(xì)分為符號(hào)學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，符號(hào)學(xué)習(xí)是以認(rèn)知心理原理為基礎(chǔ)，在機(jī)器中輸入符號(hào)數(shù)據(jù)，用推理過程在圖或狀態(tài)空間中搜索并進(jìn)行符號(hào)的運(yùn)算，對(duì)概念性和規(guī)則性知識(shí)的學(xué)習(xí)能力較為突出，如示例學(xué)習(xí)、記憶學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是從微觀生理角度對(duì)人腦活動(dòng)進(jìn)行模擬，利用函數(shù)結(jié)構(gòu)模型代替人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以函數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，并在數(shù)據(jù)迭代過程中在系數(shù)向量空間中搜索，對(duì)函數(shù)型問題具有較好的學(xué)習(xí)能力，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、修正學(xué)習(xí)等。采用數(shù)學(xué)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)主要是利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，輸入樣本數(shù)據(jù)后根據(jù)不同的運(yùn)算策略對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)。

3人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程

3.1人工智能技術(shù)的興起

雖然新興技術(shù)的興起獲得了廣泛的關(guān)注，但由于人工智能技術(shù)涵蓋的學(xué)科和技術(shù)范圍過大，興起階段的該技術(shù)的理論知識(shí)、產(chǎn)品應(yīng)用、發(fā)展應(yīng)用等均存在明顯缺陷。除此之外，計(jì)算機(jī)技術(shù)在當(dāng)時(shí)也并不成熟，當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)編程和計(jì)算水平較為落后，很多超前的想法以當(dāng)時(shí)的技術(shù)水平來說實(shí)現(xiàn)較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術(shù)在興起階段并未得到快速發(fā)展。

3.2人工智能技術(shù)的高速發(fā)展

人工智能技術(shù)這一概念在提出后近20年的時(shí)期中其發(fā)展始終處于停滯狀態(tài)，直至20世紀(jì)70年代，該領(lǐng)域的專家研發(fā)出全新的人工智能專家系統(tǒng)DENDRAL，該系統(tǒng)的誕生帶動(dòng)人工智能技術(shù)邁向新的發(fā)展階段，并且在這之后進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期。日本始終重視本國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，并且在20世紀(jì)80年代提出“科技立國(guó)”的政策，此后很長(zhǎng)一段時(shí)間，日本依托此國(guó)策使經(jīng)濟(jì)得到迅速恢復(fù)和發(fā)展。在1982年，日本國(guó)內(nèi)對(duì)第五代計(jì)算機(jī)的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計(jì)算機(jī)算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應(yīng)用效果，這一創(chuàng)新進(jìn)一步促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在多項(xiàng)先進(jìn)學(xué)科共同發(fā)展的基礎(chǔ)上，與其他技術(shù)相比，人工智能技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、整合資源方面具有更大優(yōu)勢(shì)。

3.3人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.1專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)指的是一種智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛也最為重要的領(lǐng)域之一，系統(tǒng)中涵蓋大量某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，通過應(yīng)用人類在該領(lǐng)域中的專家級(jí)別知識(shí)來為用戶解決在該領(lǐng)域中遇到的問題。專家系統(tǒng)有效地將人類智能延伸到專業(yè)領(lǐng)域中，實(shí)現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用方向過渡的目標(biāo)，大幅提高了人類對(duì)專業(yè)問題的處理效率，并且專家系統(tǒng)依托復(fù)雜的算法能對(duì)專業(yè)問題未來發(fā)展的可能性進(jìn)行更全面的計(jì)算，工作效率甚至?xí)热祟悓＜腋咝А⒏鼫?zhǔn)確。隨著對(duì)專家系統(tǒng)研究的不斷深入，目前很多專家系統(tǒng)都能依據(jù)對(duì)人類行為的模擬在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中作出智能化的反應(yīng)和判斷，并且能夠利用知識(shí)庫(kù)，深入挖掘復(fù)雜問題的內(nèi)在聯(lián)系。專家系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，幫助企業(yè)更客觀地摸索市場(chǎng)規(guī)律，從而作出正確的生產(chǎn)決策、調(diào)度規(guī)劃、資源配置計(jì)劃等，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的科學(xué)性，使企業(yè)能在節(jié)省生產(chǎn)成本的同時(shí)，獲得更好的經(jīng)濟(jì)效益。

3.3.2模式識(shí)別

模式識(shí)別是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將識(shí)別對(duì)象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術(shù)在模式識(shí)別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計(jì)算機(jī)視覺、腦網(wǎng)絡(luò)組等，希望通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜信息的識(shí)別和處理，這一應(yīng)用能促進(jìn)多個(gè)行業(yè)向智能化方向發(fā)展，如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等。

3.3.3機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人學(xué)的主要研究方向是機(jī)器人的設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的成熟與應(yīng)用，機(jī)器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，日常生活中常見的機(jī)器人包括掃地機(jī)器人、迎賓機(jī)器人、快遞機(jī)器人、早教機(jī)器人、無人機(jī)等，人們可以利用可移動(dòng)設(shè)備對(duì)其進(jìn)行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器設(shè)備并不具備自主思考能力，在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的反應(yīng)主要是依托計(jì)算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法對(duì)人類思維模式進(jìn)行模擬，并將人類行為進(jìn)行充分消化以使自身性能得到優(yōu)化，能對(duì)不同問題進(jìn)行處理。機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)涵蓋多個(gè)學(xué)科且復(fù)雜程度很高的科學(xué)，包含統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率學(xué)、算法復(fù)雜度理論等，是人工智能的核心技術(shù)，也是推動(dòng)計(jì)算機(jī)向智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

3.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)自進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期后廣泛研究的重點(diǎn)內(nèi)容。利用計(jì)算機(jī)算法將人腦神經(jīng)元進(jìn)行簡(jiǎn)單化、抽象化、模式化，并構(gòu)建成與人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟與發(fā)展為專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、機(jī)器人學(xué)、生物、經(jīng)濟(jì)等多個(gè)學(xué)科的發(fā)展提供了技術(shù)支持，解決了很多人工智能技術(shù)發(fā)展中的實(shí)際難題。

4人工智能技術(shù)的應(yīng)用

4.1人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

4.1.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理

人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相依存、互相促進(jìn)、共同發(fā)展，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多個(gè)方面都有深入的應(yīng)用。其中，在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面主要有如下應(yīng)用：①智能防火墻技術(shù)。防火墻技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)的普迅速發(fā)展，應(yīng)用人工智能技術(shù)的防火墻技術(shù)比傳統(tǒng)防火墻技術(shù)的性能更加優(yōu)異。智能防火墻技術(shù)具有智能記憶功能，能自動(dòng)記錄并儲(chǔ)存歷史處理病毒的記錄，在后續(xù)應(yīng)用過程中依據(jù)記錄直接優(yōu)化計(jì)算機(jī)匹配環(huán)節(jié)，減少計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結(jié)合用戶的需求，對(duì)用戶不需要的彈窗功能、訪問權(quán)限、有害信息等進(jìn)行智能化攔截。②計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)。防火墻的主要功能就是為計(jì)算機(jī)設(shè)備創(chuàng)造安全的運(yùn)行環(huán)境，保證系統(tǒng)和內(nèi)部數(shù)據(jù)不被侵害。計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)功能是保障防火墻正常工作的基礎(chǔ)功能模塊，對(duì)提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)的安全性和可靠性具有直接的影響。應(yīng)用人工智能技術(shù)的入侵檢測(cè)功能，能對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行智能化分析和處理，根據(jù)預(yù)定算法將處理數(shù)據(jù)整理成為入侵檢測(cè)報(bào)告，讓用戶能全面地掌握計(jì)算機(jī)設(shè)備的安全狀態(tài)。③垃圾郵件智能化處理。該技術(shù)依托人工智能技術(shù)中的模式識(shí)別功能，對(duì)接收郵件進(jìn)行掃描和歸類，發(fā)現(xiàn)垃圾郵件后直接將其標(biāo)注為垃圾郵件，為用戶發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)警告，避免用戶因誤操對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)造成損害。

4.1.2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理

人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向智能化方向發(fā)展。在實(shí)際應(yīng)用中，除計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理模塊外，還能解決多種網(wǎng)絡(luò)管理問題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)管理工作量和工作難度都達(dá)到了空前高度，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，能大幅提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理效率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理效能。

4.2人工智能技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用

企業(yè)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要參與主體，是維持市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行和發(fā)展的關(guān)鍵要素，在企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)，能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，促進(jìn)企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。具體應(yīng)用渠道如機(jī)械自動(dòng)化、智能監(jiān)控、推薦系統(tǒng)、用戶購(gòu)物行為分析、零售分析、數(shù)據(jù)提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細(xì)微之處實(shí)現(xiàn)工作效率上的提升，進(jìn)而提升企業(yè)整體的運(yùn)行效率。對(duì)工業(yè)行業(yè)來說，應(yīng)用機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)還能有效降低傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)人工的依賴性，大幅提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，在行業(yè)發(fā)展的過程中起到了非常積極的促進(jìn)作用。

4.3人工智能技術(shù)在航空航天技術(shù)中的應(yīng)用

航空航天技術(shù)是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學(xué)科，如信息技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)、生物技術(shù)、天文學(xué)、生命科學(xué)等，對(duì)提高國(guó)家的國(guó)防力量、提高國(guó)家的國(guó)際地位、促進(jìn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有非常重要的意義。航天器設(shè)計(jì)是航空航天領(lǐng)域中的關(guān)鍵工作之一，而遠(yuǎn)程控制又是航空航天技術(shù)長(zhǎng)久發(fā)展以來研究的重點(diǎn)，因我國(guó)對(duì)該技術(shù)的研發(fā)起步較晚，我國(guó)對(duì)航空航天技術(shù)的研發(fā)存在重重困難，但經(jīng)過國(guó)家和科技工作者的不懈努力，目前我國(guó)航空航天技術(shù)已處于世界先進(jìn)水平。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于航天遠(yuǎn)程控制中，利用智能系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集、處理和儲(chǔ)存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果制定運(yùn)行決策，對(duì)提高航天器的運(yùn)行安全性和運(yùn)行質(zhì)量都是非常重要的舉措，推動(dòng)國(guó)家航空航天事業(yè)獲得進(jìn)一步發(fā)展。

4.4人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，使醫(yī)護(hù)人員的工作內(nèi)容不斷得到優(yōu)化，提高工作效率，還有效提高了國(guó)家醫(yī)療水平。具體應(yīng)用包括以下幾項(xiàng)內(nèi)容：①在電子病歷中的應(yīng)用。傳統(tǒng)就醫(yī)診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據(jù)病例詳細(xì)列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應(yīng)用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫(yī)療系統(tǒng)中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行儲(chǔ)存，且現(xiàn)階段病例文件的儲(chǔ)存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。②在健康管理中的應(yīng)用。在現(xiàn)代醫(yī)療中應(yīng)用人工智能技術(shù)，對(duì)病患的病情進(jìn)行智能化分析，能使醫(yī)生對(duì)疑難病癥的分析更加全面準(zhǔn)確，制定針對(duì)性更強(qiáng)的醫(yī)療方案，提高醫(yī)療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結(jié)語

綜上所述，計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)社會(huì)各行業(yè)都產(chǎn)生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優(yōu)化和改變，國(guó)家科技水平也不斷提升。加強(qiáng)對(duì)計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的研究，推動(dòng)人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對(duì)促進(jìn)人類社會(huì)的發(fā)展具有非常重要的意義。

【參考文獻(xiàn)】

【1】辛穎楚.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].信息與電腦(理論版),2019(9):121-122+125.

【2】陳長(zhǎng)印.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通,2019(12):5.

【3】楊坤,顧兢兢.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2019,15(33):197-198.

【4】鄭驁.淺談?dòng)?jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用[J].科學(xué)與財(cái)富,2019(19):276.

【5】趙智慧.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究的進(jìn)展及應(yīng)用[J].信息與電腦(理論版),2019,31(24):94-96.

【6】李子青.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與未來發(fā)展分析[J].科技經(jīng)濟(jì)市場(chǎng),2019(10):9-11.

【7】羅柱林,韓文超,呂文杰,等.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用及未來發(fā)展探究[J].中國(guó)航班,2019(16):90.

【8】李喬鳳.計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與未來發(fā)展分析[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2020,38(3):91+93.

篇（3）

如果你再追問，這位智能助理還會(huì)半自豪半傲嬌地告訴你：“我不喜歡被貼上這樣的標(biāo)簽，組成我的是硅、內(nèi)存和堅(jiān)持信仰的勇氣?！?/p>

類似Siri一樣的人工智能語音助手正越來越多地走入消費(fèi)者的生活。人們對(duì)于人工智能的態(tài)度，也從最初AlphaGo屢屢戰(zhàn)勝頂尖棋手時(shí)的震驚，到AI贏了德州撲克大賽冠軍時(shí)的“習(xí)以為?！?。

瑞銀在其報(bào)告《亞洲前瞻：人工智能如何塑造亞洲新面貌》中預(yù)測(cè)，人工智能的應(yīng)用在下一個(gè)10年末會(huì)創(chuàng)造數(shù)百億美元的營(yíng)收規(guī)模，我們所在的亞洲是其主要的營(yíng)收來源地。雖然現(xiàn)在影響并不太，但是到2030年，人工智能技術(shù)每年將為亞洲創(chuàng)造1.8萬億到3萬億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。其中包括引進(jìn)新產(chǎn)品服務(wù)和項(xiàng)目、產(chǎn)品改良所省下的成本，整體價(jià)格下降，以及生活方式改善。

不過人工智能提升效率、降低成本的同時(shí)，越來越多的工作也正被人工智能所取代。2000年，高盛位于紐約的股票F金交易部門尚有600位交易員，到今年年初只剩下了兩位，其余工作全部由機(jī)器自動(dòng)處理。瑞銀給出的數(shù)字是，從中長(zhǎng)期來看，僅亞洲地區(qū)而言，人工智能就將對(duì)3000萬至5000萬個(gè)工作崗位產(chǎn)生沖擊。

首先受到?jīng)_擊的就是中端技術(shù)類工作。其中，對(duì)于以制造業(yè)驅(qū)動(dòng)的中國(guó)所受威脅很大―強(qiáng)預(yù)判、高重復(fù)，對(duì)于機(jī)器而言，可比需要個(gè)性化、創(chuàng)造力或手工藝的低技能和高技能崗位容易多了。相對(duì)，中國(guó)香港、新加坡和印度等服務(wù)驅(qū)動(dòng)型城市和國(guó)家受到的影響則較小。

從行業(yè)分布來看，影響最大的5個(gè)行業(yè)是金融服務(wù)、醫(yī)療保健、制造、零售和交通。這些行業(yè)的營(yíng)收加在一起，相當(dāng)于當(dāng)前亞洲國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的2/3。瑞銀認(rèn)為，除了醫(yī)療保健，其他4個(gè)領(lǐng)域可能會(huì)遭遇重大沖擊。其實(shí)從中國(guó)和印度的發(fā)展不難看出，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)借助金融技術(shù)，已經(jīng)對(duì)傳統(tǒng)金融造成沖擊并引發(fā)革新，比如更為便捷的支付手段和虛擬助手等應(yīng)用的陸續(xù)出現(xiàn)。人工智能的應(yīng)用會(huì)深化這種革新。

不過也別過于擔(dān)心。瑞銀認(rèn)為，盡管你的工作在未來可能由機(jī)器人來完成，但放到更長(zhǎng)遠(yuǎn)的時(shí)間線來看，凈失業(yè)率反倒相對(duì)可控，甚至?xí)饾u降低。因?yàn)楣蛦T的整體生產(chǎn)力也會(huì)隨著人工智能的崛起而顯著提高，這讓雇員有更多機(jī)會(huì)完成創(chuàng)造力強(qiáng)的工作，亞洲的這些行業(yè)若能有效運(yùn)用人工智能，相比帶來的威脅，人工智能反而會(huì)在亞洲創(chuàng)造數(shù)百萬個(gè)新的就業(yè)機(jī)會(huì)。

人工智能是第四次工業(yè)革命的核心，這是依托高度自動(dòng)化和互聯(lián)互通的一場(chǎng)革命。瑞銀把人工智能的發(fā)展分為3個(gè)階段。支持工業(yè)自動(dòng)化和機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的狹義智能（ANI）是最初級(jí)的階段，比如工廠的自動(dòng)化生產(chǎn)線，淘寶和亞馬遜的個(gè)性化推薦等。ANI相當(dāng)于嬰兒，只能管理一項(xiàng)功能。上升了一個(gè)等級(jí)的通用人工智能（AGI），能夠處理多個(gè)領(lǐng)域的工作，比如推理、解決問題和抽象思維能力，差不多與成年人相當(dāng)。比如本文開頭提到的Siri等智能助手的應(yīng)用，我們正在向這個(gè)階段過渡。這種人工智能是多種技術(shù)的交織，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語義處理、機(jī)器學(xué)習(xí)（涵蓋深度學(xué)習(xí)）和認(rèn)知計(jì)算的融合，隨后，逐漸擴(kuò)大到無人機(jī)和自動(dòng)駕駛應(yīng)用。人工超級(jí)智能（ASI）則是智能爆發(fā)的最后階段，是人工智能的最高等級(jí)。在此階段，人工智能將在所有領(lǐng)域全面超越人類智能，它能在眾多復(fù)雜的線索中作出比人類更好的決策，并先一步看到未來。瑞銀稱，未來10至15年將是人工智能領(lǐng)域最激動(dòng)人心的時(shí)期，其應(yīng)用將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，今后的人工智能應(yīng)用，會(huì)像如今基于互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備一樣普及。

相對(duì)于歐美而言，亞洲進(jìn)入人工智能世界的時(shí)間較晚。目前，有少數(shù)幾家亞洲公司在語音識(shí)別或圖像搜索等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)能夠匹敵美國(guó)技術(shù)巨頭，但依然沒有形成像美國(guó)一樣的生態(tài)系統(tǒng)。根據(jù)產(chǎn)業(yè)研究機(jī)構(gòu)Zinnov的數(shù)據(jù)，全球人工智能產(chǎn)業(yè)有將近2200家創(chuàng)業(yè)公司，其中半數(shù)以上位于美國(guó)，中國(guó)的55家公司和印度的169家公司，對(duì)比而言顯著落后。 2030年人工智能對(duì)亞洲5大行業(yè)發(fā)展造成的經(jīng)濟(jì)影響

前路漫長(zhǎng)，但這些亞洲的人工智能公司依然有機(jī)會(huì)成為全球IT領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者―較晚研發(fā)反而很可能“因禍得福”。因?yàn)橛辛藲W美的經(jīng)驗(yàn)，亞洲的人工智能公司可以避開現(xiàn)有的某些低效系統(tǒng)和流程，直接落實(shí)最先進(jìn)的技術(shù)。比如大多數(shù)亞洲人工智能新進(jìn)入者可以利用當(dāng)下先進(jìn)的云基礎(chǔ)設(shè)施和圖形處理設(shè)備，而西方同業(yè)公司在創(chuàng)業(yè)初期則缺乏這些條件。

同時(shí)應(yīng)該看到，在美國(guó)境外，中國(guó)和印度吸引的人工智能資本是最多的，這些聰明的資本看到了亞洲在人工智能領(lǐng)域的巨大潛力。瑞銀把亞洲因人口結(jié)構(gòu)帶來的紅利形容為“有著令人羨慕的優(yōu)勢(shì)地位”。Zinnov預(yù)測(cè)，到2025年，以中國(guó)和印度為代表的亞洲人工智能人才將突破1.5萬人，比美國(guó)的1.1萬人多1/3。

篇（4）

一、人工智能與企業(yè)人力資源管理

人工智能簡(jiǎn)稱AI，主要是用于模擬、延伸人腦的思維方式的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，包括人類行為模式的識(shí)別、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、運(yùn)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法等。人工智能的研究最早誕生于1956年美國(guó)達(dá)特茅斯小鎮(zhèn)的一次研討會(huì)，在這次會(huì)議上，摩爾、麥卡錫、塞弗里奇、所羅門諾夫等學(xué)者共同研討，為人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。此后人工智能得到不斷發(fā)展，尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以來人工智能取得了令人嘆為觀止的發(fā)展，開始在人類的生產(chǎn)活動(dòng)中發(fā)揮著越來越重要的作用，比如，無人超市、智能翻譯、人臉識(shí)別、智能醫(yī)療、智能駕駛、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等。我國(guó)人工智能的發(fā)展也非常迅速，我國(guó)的人工智能發(fā)展水平目前處于世界的第一梯隊(duì)。目前，人工智能在許多企業(yè)得到了很大的發(fā)展，如科大訊飛的語音識(shí)別、百度的自動(dòng)駕駛等，在世界上都是處于領(lǐng)先地位。我國(guó)還制定了人工智能發(fā)展的中長(zhǎng)期規(guī)劃，按照規(guī)劃，我國(guó)人工智能到2030年，總體水平達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界人工智能的創(chuàng)新中心。

企業(yè)人力資源管理是企業(yè)管理的重要組成部分，最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)企業(yè)的總體目標(biāo)，一般認(rèn)為包括人力資源規(guī)劃、人員招聘、績(jī)效管理、培訓(xùn)與開發(fā)、薪酬管理、員工關(guān)系管理等六大模塊。目前，企業(yè)的人力資源管理尚存在許多不足之處，如企業(yè)不太重視，認(rèn)為人力資源管理可有可無；企業(yè)人力資源管理人員的素質(zhì)普遍不高，不夠?qū)I(yè)，人力資源管理過程中效率不高，績(jī)效考核過程不夠公平、薪酬制度不能反映市場(chǎng)工資水平、人工成本的控制還存在不足等，而人工智能的發(fā)展，為企業(yè)人力資源管理帶來了新的挑戰(zhàn)，也帶來了新的機(jī)遇。

二、人工智能對(duì)企業(yè)人力資源管理的挑戰(zhàn)

人工智能對(duì)部分人力資源管理的工作存在一定的替代作用，這會(huì)減少企業(yè)對(duì)人力資源管理人員的需求。人工智能在數(shù)據(jù)信息處理、分析預(yù)測(cè)等方面具有巨大的優(yōu)勢(shì)，因此，未來人工智能的發(fā)展與使用中，會(huì)替代許多人力資源管理的活動(dòng)，導(dǎo)致人工智能取代部分人力資源管理人員，使得企業(yè)對(duì)人力資源管理人員的需求減少，對(duì)人力資源管理人員的求職、就業(yè)提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

人工智能雖然能代替部分人力資源管理活動(dòng)，但也必然會(huì)對(duì)企業(yè)的人力資源管理帶來一系列不利的影響，概括起來，主要有這些方面的不利影響:

( 一)不利于企業(yè)人際關(guān)系的維持與發(fā)展

人工智能雖然具有許多優(yōu)點(diǎn)，在人力資源管理中的很多方面能代替人的勞動(dòng)，但是人工智能的廣泛使用將會(huì)使員工更多的依賴人工智能，而越來越缺乏必要的人際溝通，這將不利于企業(yè)人際關(guān)系的構(gòu)建，這對(duì)企業(yè)員工隊(duì)伍建設(shè)、和諧勞動(dòng)關(guān)系的形成提出新的挑戰(zhàn)。

( 二)不利于良好的企業(yè)文化的形成與維持

企業(yè)文化需要企業(yè)的全體員工共同參與建設(shè)、維持。而人工智能的使用，使得員工之間的交流日益簡(jiǎn)單，員工更多的通過機(jī)器來交流，缺乏必要的面對(duì)面交流與溝通，也使得企業(yè)原有的規(guī)章制度不再完全有效，這些都對(duì)企業(yè)文化的建設(shè)不利。

三、人工智能為企業(yè)人力資源管理帶來的機(jī)遇

人工智能雖然對(duì)企業(yè)人力資源管理帶來了一些挑戰(zhàn)，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在決策、人際關(guān)系、團(tuán)隊(duì)建設(shè)等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力資源管理中的運(yùn)用并不能完全取代人力資源管理人員的工作，會(huì)促進(jìn)人力資源管理人員素質(zhì)的提高，同時(shí)會(huì)大大提高企業(yè)人力資源管理的效率和有效性。

( 一)人力資源規(guī)劃方面

人工智能在相關(guān)的數(shù)據(jù)分析、處理、預(yù)測(cè)方面大大優(yōu)于人類，因此，人工智能將提高人力資源規(guī)劃的準(zhǔn)確性。在人力資源規(guī)劃中，合理發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，將使企業(yè)的人力資源規(guī)劃更科學(xué)、更準(zhǔn)確。

( 二)員工的招聘與配置

人工智能對(duì)人力資源招聘的影響表現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是人工智能的使用，使得企業(yè)的一些簡(jiǎn)單勞動(dòng)大量的被人工智能所代替，因此，企業(yè)的招聘對(duì)象將更多是具有專業(yè)技術(shù)能力的專業(yè)人才。另一方面，人工智能在人員甄選中具有無與倫比的優(yōu)勢(shì)，比如在簡(jiǎn)歷篩選中，人工智能能在海量的簡(jiǎn)歷中迅速、快捷地篩選出合適的簡(jiǎn)歷，大大減輕了招聘人員的負(fù)擔(dān)，極大地提高了招聘工作的效率。另外，在人員配置過程中，人工智能通過對(duì)員工的工作狀況、工作能力、工作經(jīng)歷進(jìn)行跟蹤調(diào)查、分析，能夠分析出該員工最合適處于的崗位。同時(shí)，人工智能不會(huì)帶著主觀意見完成人員的篩選工作，能夠最大限度地發(fā)現(xiàn)員工的潛在能力，找到與其相適應(yīng)的崗位。

( 三)在企業(yè)培訓(xùn)與開發(fā)中，人工智能同樣有重要的作用

人工智能能夠在建立大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上來分析員工的培訓(xùn)需求，然后根據(jù)員工的知識(shí)、技能、崗位等進(jìn)行課程的個(gè)性化推薦。在未來的培訓(xùn)中，人工智能也極有可能部分或完全替代培訓(xùn)講師的工作，人工智能還可以在培訓(xùn)完成之后，直接將員工培訓(xùn)的相關(guān)數(shù)據(jù)傳送到企業(yè)終端，企業(yè)能夠最快地得到員工的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)更好地完成培訓(xùn)評(píng)估工作。

( 四)績(jī)效管理

由于人工智能沒有私人情感，因此其在績(jī)效考核過程中更加公正、客觀。并且，由于人工智能效率極高，人工智能代替了大量人的簡(jiǎn)單工作，讓績(jī)效管理工作更容易、準(zhǔn)確地完成，大大減少了管理人員的工作量，增加了企業(yè)績(jī)效考核的公正性，也有利于發(fā)揮企業(yè)績(jī)效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

運(yùn)用人工智能可以對(duì)市場(chǎng)的工資水平、員工的薪酬水平等進(jìn)行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，這些能為企業(yè)管理人員進(jìn)行薪酬管理決策提供支持。另外，人工智能能更加合理、準(zhǔn)確地完成工資計(jì)算、員工薪酬的發(fā)放。

( 六)勞動(dòng)關(guān)系管理

運(yùn)用人工智能能更好地分析員工離職的原因，分析影響員工離職的主要因素，能有效地對(duì)員工離職率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，繼而管理人員可以采取針對(duì)性的解決辦法，降低企業(yè)員工的離職率，這樣可以降低因員工離職而進(jìn)行再次招聘的成本及相應(yīng)的機(jī)會(huì)成本。

四、結(jié)語

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。企業(yè)的發(fā)展關(guān)鍵是人才，傳統(tǒng)的人力資源管理模式效率較低，已經(jīng)不能完全滿足信息化時(shí)代的需要。人工智能技術(shù)的不斷成熟發(fā)展必然會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的人力資源管理模式帶來沖擊，也帶來了巨大的機(jī)遇。人工智能在信息處理、分析等方面具有巨大的優(yōu)勢(shì)，在人力資源管理中合理地使用人工智能將極大地提高人力資源管理的效率和準(zhǔn)確性，人工智能的使用，將出現(xiàn)機(jī)器部分代替管理人員的現(xiàn)象，但這也將促使人力資源管理人員不斷學(xué)習(xí)以提高自身的素質(zhì)，這反而有利于企業(yè)人力資源管理的發(fā)展?？傊?，不久的將來人工智能必然會(huì)成為人力資源管理的重要組成部分，這是大的趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

篇（5）

二、人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)勢(shì)

（一）更具實(shí)用性

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的使用覆蓋率不斷擴(kuò)大，當(dāng)前各個(gè)領(lǐng)域乃至生活的各個(gè)細(xì)節(jié)都難以離開計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，從此使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變得更具實(shí)用性。智能與科技相結(jié)合，人工智能利用對(duì)新知識(shí)的學(xué)習(xí)能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)一些較難數(shù)據(jù)的推理核算工作。這樣不僅極大程度的節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)查找的時(shí)間，還有效改善了人們的工作與生活，促進(jìn)了工作效率與生活質(zhì)量的雙重提升。正因如此，人工智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用更具實(shí)用性。

（二）便于網(wǎng)絡(luò)管理

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，讓人們進(jìn)行信息交流和討論也變得更加方便快捷，同時(shí)也對(duì)世界各國(guó)之間建立良好的國(guó)際關(guān)系產(chǎn)生了極大幫助。隨著人們對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，因此對(duì)其要求也開始不斷提升。而在人工智能的作用下，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也從此變得更具優(yōu)勢(shì)，對(duì)于人們無法處理或難度系數(shù)較大的問題，人工智能都能一一進(jìn)行妥善處理。同時(shí)，人工智能還能加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)智能化的網(wǎng)絡(luò)安全管理，也使人們的交流與聯(lián)系變得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用極為重要。

三、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

（一）智能防火墻防護(hù)體系

防火墻的主要功能是抵御黑客攻擊，防止計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其造成破壞。人工智能技術(shù)與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的防火墻技術(shù)相互融合，這樣計(jì)算機(jī)的防護(hù)系統(tǒng)就相當(dāng)于擁有了一位智能管家。如此一來，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不僅多了一重安全保障，同時(shí)給人們的使用也帶來更為便捷、高效的體驗(yàn)。由于人工智能技術(shù)具備極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)于各行各業(yè)時(shí)常出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題，人工智能防護(hù)都能及時(shí)對(duì)其進(jìn)行全面優(yōu)化與處理。比如目前現(xiàn)有的一些人工智能殺毒軟件，即使沒有網(wǎng)絡(luò)連接，同樣也能為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)保駕護(hù)航，幫助其免受攻擊。同時(shí)智能防火墻的研發(fā)，還有效避免了以往的防火墻技術(shù)頻繁進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行控制的弊端，只會(huì)在不確定的情況下進(jìn)行報(bào)警詢問和訪問控制，而在計(jì)算機(jī)程序正常運(yùn)行或者智能防火墻已判定病毒的情況下是不會(huì)對(duì)用戶進(jìn)行訪問控制的。由此可以看出，智能防火墻增加了智能化識(shí)別技術(shù)，其在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的識(shí)別力更加敏銳，更為高效的實(shí)現(xiàn)了預(yù)防病毒侵害的目的。

（二）智能信息檢索

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，人們需要了解和掌握信息時(shí)都可以通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，而正因?yàn)槿藗儗?duì)各類信息的需求越來越廣泛，也因此導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)上的信息呈現(xiàn)出繁多、復(fù)雜的局面。此種情況下，當(dāng)人們需要獲取信息時(shí)也變的無從下手，海量的信息中開始很難篩選出能滿足其需求的內(nèi)容。而當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中科學(xué)應(yīng)用人工智能技術(shù)后，智能信息檢索的出現(xiàn)不僅有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)搜索方式的非個(gè)性化搜索功能，還實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)搜索所沒有的分布式智能搜索。如果用戶采用其搜索所需信息，智能搜索將會(huì)自動(dòng)對(duì)用戶所需的信息的相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行搜集、篩選、過濾，最終對(duì)用戶提供其感興趣且有價(jià)值的信息內(nèi)容，以此大大節(jié)省用戶獲取信息的時(shí)間，并提高其工作效率。

（三）智能過濾系統(tǒng)

日常生活中，當(dāng)我們利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)或工作時(shí)，常常會(huì)因?yàn)殡娔X中大量占用內(nèi)存的垃圾信息而影響到工作效率。比如一些垃圾郵件等，它們占用了電腦內(nèi)存，長(zhǎng)期下來就會(huì)導(dǎo)致電腦無法正常運(yùn)行，最終導(dǎo)致我們的工作效率大大降低。而當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用到人工智能后，其具有的智能化識(shí)別技術(shù)就如同為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配備了一個(gè)人工大腦，不僅能自動(dòng)攔截用戶使用過程中出現(xiàn)的垃圾信息，還能對(duì)各類信息進(jìn)行分類處理。如用戶收到郵件后，其智能過濾系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)開啟掃描，將垃圾信息篩選出來提醒用戶盡快進(jìn)行清理操作，有效保護(hù)用戶使用過程中的安全。這樣一來，人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)完美融合后產(chǎn)生的智能過濾系統(tǒng)就為人們節(jié)省了大量的時(shí)間，同時(shí)也保障了工作和學(xué)習(xí)的效率。

（四）智能機(jī)器人

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展下，人工智能技術(shù)也在不斷發(fā)展，而智能機(jī)器人也正是其共同發(fā)展的產(chǎn)物。如今的智能機(jī)器人相比傳統(tǒng)機(jī)器人在思維、感知等方面都得到了極大完善，其通過全面模擬人類的智慧與能力，已經(jīng)逐漸應(yīng)用于社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。比如許多人類自身難以完成的高難度危險(xiǎn)作業(yè)等，智能機(jī)器人都可以代替其高效完成任務(wù)。此外，智能機(jī)器人在商業(yè)管理、救火救災(zāi)、軍事、醫(yī)療等方方面面都有涉及，比如自動(dòng)駕駛、識(shí)別生物體征等等。正因?yàn)橛辛擞?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能的作業(yè)才得以高效發(fā)揮，因此，不僅是人工智能方便了人們的生活，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也對(duì)人們的生活作出了巨大貢獻(xiàn)。

（五）智能人機(jī)交互

人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的另一重大應(yīng)用便是智能人機(jī)交互，其主要體現(xiàn)在智能家電家居、自動(dòng)駕駛、人機(jī)對(duì)弈、管理培訓(xùn)、機(jī)器教學(xué)、醫(yī)療服務(wù)等方面。據(jù)相關(guān)研究表明，相比人類，機(jī)器核算往往更能準(zhǔn)確無誤的完成人類指定的各項(xiàng)操作，因此智能人機(jī)交互的發(fā)展也將會(huì)得到越來越廣泛的應(yīng)用，從而對(duì)人類未來的日常生活帶來極其重要的影響。

（六）智能數(shù)據(jù)挖掘

篇（6）

在國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)的看病流程中，患者往往在千方百計(jì)掛號(hào)、焦慮地來到主治醫(yī)生面前之后，通過簡(jiǎn)單描述，或者附加醫(yī)學(xué)檢查，然后等待醫(yī)生的“宣判”。醫(yī)患之間，并沒有足夠的溝通時(shí)間，導(dǎo)致信息不對(duì)稱，況且醫(yī)生水平、經(jīng)驗(yàn)參差不齊，再加上部分疾病的復(fù)雜性等，種種因素疊加，誤診自然發(fā)生。

關(guān)于臨床誤診率的統(tǒng)計(jì)，尚沒有相關(guān)部門權(quán)威數(shù)據(jù)，但國(guó)內(nèi)醫(yī)療行業(yè)的共識(shí)是30%左右，其中，鼻咽癌、白血病、胰腺癌、結(jié)腸癌等惡性腫瘤的平均誤診率在40%以上;肝結(jié)核、胃結(jié)核、腸系膜淋巴結(jié)核等肺外結(jié)核的平均誤診率也在40%以上。

四川華西醫(yī)科大學(xué)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，從上世紀(jì)60年代開始，幾乎每個(gè)年代都選取幾千個(gè)樣本做調(diào)查研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，即便診斷技術(shù)在快速發(fā)展，臨床誤診率依然在30%上下。

事實(shí)上，100%的診斷正確率基本不存在，即便是發(fā)達(dá)國(guó)家的醫(yī)生，也有一定的誤診率。如何提高臨床診斷的正確率？

在人的學(xué)習(xí)與認(rèn)知能力有限的前提下，人工智能技術(shù)被寄予厚望。2016年12月21日，海虹控股（000503，SZ）在海南省海口市預(yù)了其第一款智能醫(yī)療產(chǎn)品――“海虹智能醫(yī)療項(xiàng)目”，這是基于人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)，形成的一套綜合性智能輔助醫(yī)療系統(tǒng)。

“智能醫(yī)療可以讓基層醫(yī)生減少一些低級(jí)錯(cuò)誤?！焙：缈毓纱蠼】凳聵I(yè)部副總經(jīng)理張運(yùn)江對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者分析。

按他對(duì)海虹智能醫(yī)療系統(tǒng)的分析，這套系統(tǒng)可以毫秒間為醫(yī)生推薦針對(duì)性的治療方案，如果其所在醫(yī)院是簽約醫(yī)院，還可以給出所在醫(yī)院的最優(yōu)治療方案。

一個(gè)名醫(yī)，需要傾其所學(xué)，用積累了幾十年、成千上萬的病例經(jīng)驗(yàn)，才能對(duì)疑難雜癥短時(shí)間內(nèi)作出判斷、給出診斷，智能醫(yī)療系統(tǒng)如何在毫秒間達(dá)到名醫(yī)的決策水平？

當(dāng)醫(yī)生在系統(tǒng)中輸入患者個(gè)人信息后，人工智能能在瞬間給出最佳的診療方案，得益于系統(tǒng)背后龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包括病案、教科書、文獻(xiàn)、專家共識(shí)等六大數(shù)據(jù)、知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。

可見，足夠數(shù)據(jù)量的病案是關(guān)鍵?！叭漆t(yī)生與剛畢業(yè)的醫(yī)生，在臨床診斷時(shí)最需要的并不是那些頂級(jí)三甲醫(yī)院的治療方案，反而是一些疾病的診療標(biāo)準(zhǔn)?！鄙钲谑械诙嗣襻t(yī)院急診外科主治醫(yī)師姚彬接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)說，他曾經(jīng)試圖構(gòu)建一個(gè)輔助診療系統(tǒng)，但受限于數(shù)據(jù)量與技術(shù)，未能成功。

海虹通過為國(guó)內(nèi)眾多城市進(jìn)行的醫(yī)保智能審核服務(wù)，積累了對(duì)病案審核、判斷和分析的寶貴經(jīng)驗(yàn)，通過人工智能系統(tǒng)的發(fā)酵，衍生出大量基于循證醫(yī)學(xué)的診斷、治療信息。

現(xiàn)實(shí)中，三級(jí)甲等醫(yī)院往往可以接觸到美國(guó)最新的治療方案與技術(shù)，甚至可以同步獲得新藥;然而，二級(jí)以下的醫(yī)院卻往往滯后一大截，不僅如此，對(duì)這些醫(yī)院的醫(yī)生有指導(dǎo)意義的教科書與疾病診療指南，也常常滯后于最新的技術(shù)與診療方案。

將大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算、人工智能等相關(guān)的技術(shù)，應(yīng)用于疾病診斷與治療，國(guó)外的科技公司早已布局。

微軟開發(fā)了一個(gè)能夠“消化”每年發(fā)表的所有論文的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目Hanover。Hanover正在俄勒岡衛(wèi)生科學(xué)大學(xué)Knight癌癥研究所被投入使用，在自動(dòng)分析研究論文中的數(shù)據(jù)以及臨床試驗(yàn)、影像學(xué)診斷報(bào)告、電子醫(yī)療記錄的基礎(chǔ)上，尋求能夠有效治療急性骨髓性白血病的藥物、預(yù)測(cè)藥物的有效性，并為病患制定個(gè)性化治療方案。

篇（7）

1、AI學(xué)術(shù)研究論文激增9倍以上

自1996年以來，每年發(fā)表的計(jì)算機(jī)科學(xué)的學(xué)術(shù)論文和研究的數(shù)量猛增了9倍以上。學(xué)術(shù)論文和研究通常能產(chǎn)生新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利。整個(gè)Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中，含有“Artificial Intelligence”這個(gè)關(guān)鍵詞的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的論文有超過200，000（200237）篇。Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)中“計(jì)算機(jī)科學(xué)”領(lǐng)域的論文總共有近500萬（4868421）篇。

2、AI風(fēng)險(xiǎn)投資激增6倍

自2000年以來，在美國(guó)，風(fēng)險(xiǎn)投資者（VC）每年投入AI創(chuàng)業(yè)公司的投資額增加了6倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics被用于確定VC每年投給初創(chuàng)公司的資金額，這些初創(chuàng)公司在某些關(guān)鍵領(lǐng)域起著重要作用。上圖顯示了VC在美國(guó)所有融資階段對(duì)AI創(chuàng)業(yè)公司年度投資總額。

3、AI創(chuàng)業(yè)公司激增14倍

自2000年以來，在美國(guó)，有資本支持的AI創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量增加了14倍。Crunchbase，VentureSource和Sand Hill Econometrics也用于這一分析。這個(gè)數(shù)字包括VentureSource數(shù)據(jù)庫(kù)中Crunchbase列表中的任何有VC支持的公司。

4、要求AI技能崗位激增4.5倍

自2013年以來，要求有AI技能的工作崗位增長(zhǎng)了4.5倍。在Indeed.com平臺(tái)上，需要AI技能的工作崗位所占份額的計(jì)算方法是通過職業(yè)描述中的標(biāo)題和關(guān)鍵字來確定是否與人工智能相關(guān)。AI Index研究還計(jì)算了在Indeed.com平臺(tái)上，要求人工智能技術(shù)的工作崗位份額在不同國(guó)家的增長(zhǎng)情況。盡管加拿大和英國(guó)增長(zhǎng)迅速，但對(duì)于人才招聘市場(chǎng)，Indeed.com的報(bào)告顯示加拿大和英國(guó)分別只占美國(guó)AI招聘市場(chǎng)絕對(duì)規(guī)模的5%和27%。

5、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及NLP成為核心技能

在線求職平臺(tái)Monster.com上數(shù)據(jù)顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）是最重要的三項(xiàng)技能。兩年前NLP已經(jīng)被預(yù)測(cè)會(huì)成為應(yīng)用程序開發(fā)人員創(chuàng)建新的AI應(yīng)用程序最需要的技能。除了創(chuàng)建AI應(yīng)用程序，最受歡迎的技能還包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，Python，Java，C++，開源開發(fā)環(huán)境的經(jīng)驗(yàn)，Spark，MATLAB和Hadoop。根據(jù)對(duì)Monster.com的分析，在美國(guó)，數(shù)據(jù)科學(xué)家，高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家，人工智能顧問和機(jī)器學(xué)習(xí)主管的薪水中位數(shù)為$127000。

6、圖像標(biāo)注錯(cuò)誤率巨幅下滑至2.5%以下

自2010年以來，圖像標(biāo)注的錯(cuò)誤率從28.5%下降到2.5%以下。大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽（LSVRC）的對(duì)象檢測(cè)任務(wù)的AI拐點(diǎn)發(fā)生在2014年。在這項(xiàng)特定任務(wù)中，AI已經(jīng)表現(xiàn)得比人類更準(zhǔn)確。這些發(fā)現(xiàn)來自于ImageNet網(wǎng)站上LSVRC競(jìng)賽排行榜的競(jìng)賽數(shù)據(jù)。

7、機(jī)器人進(jìn)口量激增至25萬

篇（8）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會(huì)新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對(duì)于管理類人才來說，加強(qiáng)對(duì)人工智能知識(shí)的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識(shí)結(jié)合起來，對(duì)其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強(qiáng)、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點(diǎn)，通過概率統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)編程語言、數(shù)據(jù)庫(kù)原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強(qiáng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會(huì)對(duì)于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長(zhǎng)期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對(duì)管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進(jìn)行探討，以期對(duì)中國(guó)高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題

作為一門綜合性、實(shí)踐性和應(yīng)用性很強(qiáng)的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強(qiáng)的邏輯思維能力。針對(duì)管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個(gè)較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國(guó)大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動(dòng)，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識(shí)理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進(jìn)行人工智能相關(guān)課程知識(shí)講解時(shí)，隨著章節(jié)的知識(shí)難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時(shí)給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進(jìn)度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動(dòng)力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會(huì)走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識(shí)雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實(shí)的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識(shí)，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識(shí)點(diǎn)較多，涵蓋模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識(shí)，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時(shí)不足和教學(xué)內(nèi)容難點(diǎn)過多的問題。(3)教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、智能制造等各個(gè)領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實(shí)案例，使得人工智能不再是高深莫測(cè)的理論，而是現(xiàn)實(shí)中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機(jī)械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機(jī)械設(shè)計(jì)制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動(dòng)力；在能動(dòng)領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)；在光電信息與計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時(shí)刻推動(dòng)著智能科學(xué)與技術(shù)核心價(jià)值的提升。然而，對(duì)于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實(shí)例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識(shí)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實(shí)踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。另外，大學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動(dòng)力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實(shí)情況，提高他們的動(dòng)手能力和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進(jìn)策略

課程教學(xué)改革是一項(xiàng)提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時(shí)代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進(jìn)行實(shí)施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對(duì)于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡(jiǎn)單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時(shí)代信息資源優(yōu)勢(shì)的新型教學(xué)模式。針對(duì)管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進(jìn)和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個(gè)方面進(jìn)行課程教學(xué)改進(jìn)。

2.1教學(xué)方法改進(jìn)

教師對(duì)學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進(jìn)能夠帶動(dòng)學(xué)生改進(jìn)自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達(dá)等多項(xiàng)活動(dòng)，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識(shí)要點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高校基于其問題啟發(fā)性、教學(xué)互動(dòng)性以及實(shí)踐有用性等特點(diǎn)，可以建立基于人工智能知識(shí)體系的教學(xué)案例庫(kù)，雖然這項(xiàng)建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時(shí)性，但具有很強(qiáng)的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強(qiáng)的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動(dòng)，對(duì)提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計(jì)，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動(dòng)式教學(xué)研討互動(dòng)式的各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進(jìn)、有機(jī)結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個(gè)體的差異性，在課堂討論的過程中對(duì)學(xué)生做出評(píng)判，從而對(duì)不同類型的學(xué)生開展針對(duì)性的教學(xué)?；?dòng)則是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動(dòng)，讓學(xué)生主動(dòng)參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，可以有針對(duì)性地設(shè)計(jì)教學(xué)內(nèi)容，例如，對(duì)于學(xué)校積極性不強(qiáng)的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個(gè)人興趣范疇、社會(huì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對(duì)于基礎(chǔ)知識(shí)較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報(bào)告，并在課堂或課外進(jìn)行師生互動(dòng)。像這樣研討與互動(dòng)相結(jié)合的模式。有助于增強(qiáng)學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵(lì)式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對(duì)教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進(jìn)行有效激勵(lì)極為重要。在學(xué)生激勵(lì)方面，可以舉辦各類人工智能競(jìng)賽項(xiàng)目，設(shè)置相應(yīng)項(xiàng)目獎(jiǎng)學(xué)金，吸引學(xué)生參與實(shí)踐，調(diào)動(dòng)學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國(guó)研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)，提高學(xué)生的創(chuàng)新實(shí)踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競(jìng)賽項(xiàng)目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團(tuán)隊(duì)合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵(lì)方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項(xiàng)目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵(lì)教師積極參與這些活動(dòng)。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識(shí)融合程度較高，學(xué)科交叉性強(qiáng)?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)科交叉性特點(diǎn)，增強(qiáng)管理類人才對(duì)學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國(guó)務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，人類進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，社會(huì)需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強(qiáng)少數(shù)民族管理類人才對(duì)該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識(shí)，我們請(qǐng)機(jī)械工程、能源動(dòng)力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和發(fā)展趨勢(shì)的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實(shí)踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識(shí)交流會(huì)、線上人工智能論壇等形式，促進(jìn)不同專業(yè)間老師、學(xué)生對(duì)于人工智能知識(shí)模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動(dòng)人工智能課程教學(xué)的改進(jìn)。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

篇（9）

我們不禁追問：

人工智能的前沿問題到底是什么？

眾多科技公司對(duì)“人工智能”的厚愛是趕時(shí)髦還是真較量？

在概念被炒得火熱的同時(shí)，

人工智能的實(shí)際應(yīng)用和有效價(jià)值又表現(xiàn)如何？

5月23日-27日，圍棋界的人機(jī)大戰(zhàn)在烏鎮(zhèn)上演。柯潔與AlphaGo三番棋大戰(zhàn)之后，人類又組團(tuán)群雄再戰(zhàn)AlphaGo。人工智能再次成為這些天的新聞焦點(diǎn)。

人工智能如今已是科技行業(yè)中“閃耀的新星”。IDC的一份報(bào)告顯示，認(rèn)知計(jì)算和人工智能解決方案市場(chǎng)在2016年到2020年的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到55.1%，認(rèn)知計(jì)算和人工智能在各行各業(yè)中的廣泛應(yīng)用將推動(dòng)其全球收入從2016年的近80億美元增加到2020年的470多億美元。

Gartner副總裁兼資深研究員大衛(wèi)?卡利（David Cearley）在2017年重大技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)會(huì)上表示：“應(yīng)用人工智能和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了一系列的智能應(yīng)用，包括物理設(shè)備（機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車、消費(fèi)電子產(chǎn)品）、應(yīng)用程序和服務(wù)（虛擬個(gè)人助理、智能顧問）。”

卡利說，這些應(yīng)用將以不同于以往的智能應(yīng)用程序和智能產(chǎn)品的形式呈現(xiàn)出來，并為各種各樣的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、現(xiàn)有軟件和服務(wù)解決方案提供嵌入式的智能。

Gartner執(zhí)行副總裁、研究主管兼資深研究員達(dá)爾?普拉默（Daryl Plummer）預(yù)測(cè)，到2020年，更智能的算法將會(huì)讓人工智能改變?nèi)?0多億工作者的狀態(tài)。

在Gartner的2017年十大重大技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，人工智能相關(guān)技術(shù)占據(jù)了前三名的位置，分別是：人工智能和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、智能應(yīng)用、智能產(chǎn)品。

第一，人工智能和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智能和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)由很多技術(shù)（比如深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理）組成。Gartner認(rèn)為，更先進(jìn)的技術(shù)將超越基于規(guī)則的傳統(tǒng)算法，創(chuàng)造能夠理解、學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)、適應(yīng)甚至有望自主運(yùn)作的系統(tǒng)，從而讓智能機(jī)器顯得更加“智能”。

第二，智能應(yīng)用。像虛擬個(gè)人助理這樣的智能應(yīng)用程序可以發(fā)揮人類助理的某些職能，讓人們的日常工作變得更加容易，提高用戶工作效率。Gartner認(rèn)為，這些智能應(yīng)用程序有潛力改變現(xiàn)在人們的工作性質(zhì)和職場(chǎng)結(jié)構(gòu)?！拔磥硎?，幾乎所有的應(yīng)用程序、服務(wù)都將包含某種程度的人工智能。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在應(yīng)用程序和服務(wù)方面的應(yīng)用將不斷發(fā)展壯大，這將成為一個(gè)長(zhǎng)期的趨勢(shì)。”卡利舉了一個(gè)麥當(dāng)勞的案例：麥當(dāng)勞生產(chǎn)漢堡，智能應(yīng)用每分鐘通過照片分析超過1000個(gè)面包來檢查其顏色、形態(tài)和芝麻分布狀況，從而不斷自動(dòng)調(diào)整烤箱的溫度和烘烤時(shí)間，可以大幅減少人工成本，并保證高質(zhì)量。

第三，智能產(chǎn)品。智能產(chǎn)品是指超出了剛性編程模型范疇的物理實(shí)體，通過應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)高級(jí)行為，并與周圍環(huán)境和人類更加自然地交互。

目前，日本長(zhǎng)崎的Henn-ne賓館已經(jīng)開始使用10臺(tái)類人機(jī)器人進(jìn)行迎賓服務(wù)，代替了原來預(yù)訂柜臺(tái)的所有服務(wù)員。隨著無人機(jī)、無人駕駛汽車和智能家電等智能產(chǎn)品的不斷普及，Gartner預(yù)計(jì)各自為政的智能產(chǎn)品將轉(zhuǎn)變?yōu)橄嗷f(xié)作的智能產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)正在成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力。人工智能的廣泛應(yīng)用將會(huì)作為一種新的常態(tài)，推動(dòng)行業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型，改變?nèi)藗兊纳罟ぷ鞣绞?。隨著“加快人工智能等技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化”今年首次被寫入政府工作報(bào)告，商業(yè)人工智能將在擁有龐大數(shù)據(jù)資源的中國(guó)市場(chǎng)迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

當(dāng)今世界上各大科技公司均將投資目光投向人工智能的未來發(fā)展上，并且在可預(yù)知的未來一段時(shí)間內(nèi)，他們紛紛計(jì)劃在該領(lǐng)域發(fā)力。

那么，我們不禁追問：人工智能的前沿問題到底是什么？這么多科技公司對(duì)“人工智能”的厚愛是趕時(shí)髦還是真較量？在概念被炒得火熱的同r，人工智能的實(shí)際應(yīng)用和有效價(jià)值又表現(xiàn)如何？

前沿領(lǐng)域篇 人工智能研究的前沿是什么

史蒂芬?霍金教授在2017GMIC 全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上的視頻演講中對(duì)于人工智能的前言研究領(lǐng)域如此表述。在過去的20 年里，人工智能一直專注于圍繞建設(shè)智能所產(chǎn)生的問題，也就是在特定環(huán)境下可以感知并行動(dòng)的各種系統(tǒng)。在這種情況下，智能是一個(gè)與統(tǒng)計(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)的理性概念。通俗地講， 這是一種做出好的決定、計(jì)劃和推論的能力。基于這些工作，大量的整合和交叉孕育被應(yīng)用在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、控制論、神經(jīng)科學(xué)以及其它領(lǐng)域。共享理論框架的建立，結(jié)合數(shù)據(jù)的供應(yīng)和處理能力，在各種細(xì)分的領(lǐng)域取得了顯著的成功。例如語音識(shí)別、圖像分類、自動(dòng)駕駛、機(jī)器翻譯、步態(tài)運(yùn)動(dòng)和問答系統(tǒng)。

他說，現(xiàn)在，關(guān)于人工智能的研究正在迅速發(fā)展。這一研究可以從短期和長(zhǎng)期來討論。一些短期的擔(dān)憂在無人駕駛方面，從民用無人機(jī)到自主駕駛汽車。比如說，在緊急情況下， 一輛無人駕駛汽車不得不在小風(fēng)險(xiǎn)的大事故和大概率的小事故之間進(jìn)行選擇。另一個(gè)擔(dān)憂在致命性智能自主武器。它們是否該被禁止？如果是， 那么“自主” 該如何精確定義。如果不是， 任何使用不當(dāng)和故障的過失應(yīng)該如何問責(zé)。還有另外一些擔(dān)憂，由人工智能逐漸可以解讀大量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)引起的隱私和擔(dān)憂，以及如何管理因人工智能取代工作崗位帶來的經(jīng)濟(jì)影響。

長(zhǎng)期擔(dān)憂主要是人工智能系統(tǒng)失控的潛在風(fēng)險(xiǎn)，隨著不遵循人類意愿行事的超級(jí)智能的崛起，那個(gè)強(qiáng)大的系統(tǒng)威脅到人類。這樣錯(cuò)位的結(jié)果是否有可能？如果是，這些情況是如何出現(xiàn)的？我們應(yīng)該投入什么樣的研究，以便更好地理解和解決危險(xiǎn)的超級(jí)智能崛起的可能性，或智能爆發(fā)的出現(xiàn)？

有人說，腦科學(xué)和人工智能迄今為止還是兩門平行的學(xué)科，人工智能對(duì)人類腦科學(xué)研究暫時(shí)沒有任何實(shí)質(zhì)性的幫助。反觀腦科學(xué)卻對(duì)人工智能的深度學(xué)習(xí)方面提供了不少幫助， 比如人工智能借用神經(jīng)科學(xué)里的視覺工作機(jī)制理論，使得人工智能有了今天的發(fā)展。但實(shí)際上，至今為止， 人工智能也只是用了腦科學(xué)其中的一個(gè)理論而已。

但卡內(nèi)基?梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)系主任Tom Mitchellt不這么認(rèn)為。他在GMIC2017上的演講中提到，下圍棋、下象棋，人工智能在這一領(lǐng)域突破非?？?，背后主要是依靠深層次的機(jī)器學(xué)習(xí)。

另外在腦科學(xué)方面的發(fā)展也非常迅猛。在過去十幾年的時(shí)間里，有很多先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備，使得我們可以采用無創(chuàng)或者微創(chuàng)的方法進(jìn)入到人的大腦，進(jìn)行毫米級(jí)的觀察，而且在毫秒內(nèi)就可以對(duì)幾千張影像進(jìn)行分析，觀察人腦的活性。

此外，動(dòng)物大腦的研究更加令人歡心鼓舞，通過基因方面的研究，在基因上進(jìn)行相應(yīng)的工程，對(duì)老鼠和其他動(dòng)物相應(yīng)的神經(jīng)元進(jìn)行修飾、改變，這樣可以更好地對(duì)人的神經(jīng)活動(dòng)進(jìn)行一些管理和控制。無論是人工智能還是腦科學(xué)，都取得了令人矚目的巨大進(jìn)展?，F(xiàn)在人的腦科學(xué)和人工智能方面到了可以有更多交集的好時(shí)機(jī)，我們應(yīng)該在人工智能和腦科學(xué)之間搭建更多的橋梁。

而天風(fēng)證券海外首席分析師何翩翩（美國(guó)麻省理工學(xué)院電機(jī)工程學(xué)士、人工智能碩士、MBA三學(xué)位獲得者）在GMIC 全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上分享關(guān)于人工智能未來發(fā)展趨勢(shì)的報(bào)告時(shí)表示，目前， 國(guó)內(nèi)外人工智能的討論范疇一直都圍繞著五個(gè)點(diǎn)：強(qiáng)度、能力、廣度、監(jiān)督和自主性。通俗地講可以概括為：機(jī)器訓(xùn)練智能化的程度；用來解決什么問題；特定性向通用性的延伸；監(jiān)督和無監(jiān)督；人工智能是助手還是主角。

她介紹了MIT關(guān)于人工智能的五大趨勢(shì)預(yù)測(cè)。首先，最先出現(xiàn)的兩個(gè)趨勢(shì)應(yīng)該是正向強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。AlphaGo 可以說是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的一個(gè)里程碑。GAN （生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）很有可能會(huì)是在無監(jiān)督學(xué)習(xí)還沒能普及之前讓計(jì)算機(jī)變得更加智能的關(guān)鍵所在。其次是語言學(xué)習(xí)。語音識(shí)別和語音接口，在技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景方面已經(jīng)算是AI 里面較為成熟的，計(jì)算機(jī)通過語言與我們交流和互動(dòng)，理解語言的上下文含義，將使AI 系統(tǒng)獲得全方位的實(shí)用性提升，這也是AI步入夏天的第一步。

第四個(gè)趨勢(shì)是，2017 年中國(guó)開始成為人工智能主要參與者。BAT 的布局，加上國(guó)內(nèi)投資者對(duì)于AI 創(chuàng)業(yè)公司的投資熱情高漲。政府方面也在積極推動(dòng)政策扶持，預(yù)計(jì)在2018 年前投資約150 億美元。但我們也發(fā)現(xiàn)關(guān)于AI 的夸張報(bào)道鋪天蓋地，對(duì)AI 的炒作也達(dá)到了令業(yè)界人士不安的程度。我們認(rèn)為這樣對(duì)AI 可能會(huì)造成揠苗助長(zhǎng)的負(fù)面效果，繼而導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)公司因估值過高而步向失敗以及投資枯竭的情況。

第五個(gè)趨勢(shì)就是面對(duì)炒作我們應(yīng)該深呼吸一口氣，頭腦時(shí)刻保持清醒，理智地去看待AI 行業(yè)的下一步發(fā)展，踏踏實(shí)實(shí)地去做好AI 應(yīng)用的研發(fā)工作。

百家爭(zhēng)鳴篇 廠商厚愛AI 是趕時(shí)髦還是真較量

谷歌

谷歌早在2011年就成立了AI部門。2015年8月，谷歌宣布架構(gòu)重組，設(shè)立母公司Alphabet，把谷歌搜索里提煉出來的人工智能做成谷歌大腦，然后應(yīng)用到各領(lǐng)域。

今年5月，谷歌揭示了人工智能發(fā)展的一種主要新方法，它被稱為“自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）”，它允許人工智能成為另一個(gè)人的架構(gòu)師，并在無需人工工程師輸入的情況下進(jìn)行自我創(chuàng)造。

AutoML項(xiàng)目專注于深度學(xué)習(xí)，一種涉及到通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層傳遞數(shù)據(jù)的技術(shù)。創(chuàng)建這些層是很復(fù)雜的，因此谷歌的想法是創(chuàng)造能夠自我創(chuàng)造的人工智能。

谷歌的這個(gè)想法，就是讓現(xiàn)有的人工智能創(chuàng)建自己的代碼層，而事實(shí)證明，它比它的人類技術(shù)人員更快、更有效地完成了它的工作。

NVIDIA

在AI世界里，NVIDIA擁有的GPU技術(shù)一直占據(jù)中心地位。從2016年起，NVIDIA開始為數(shù)據(jù)中心和自動(dòng)駕駛技術(shù)提供圖形處理器，成為提振去年股價(jià)的中心動(dòng)力，而這兩項(xiàng)業(yè)務(wù)的發(fā)展也是蒸蒸日上。根據(jù)其最近公開的財(cái)報(bào)，第一財(cái)季的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入翻倍至4.09億美元，遠(yuǎn)超過預(yù)期的3.182億美元。汽車業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)24%至1.4億美元，好于預(yù)期的1.32億美元。

NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在本月初的2017 GPU技術(shù)大會(huì)上宣布，將與日本汽車制造商豐田合作，為其提供人工智能硬件及軟件技術(shù)，致力于在未來幾年內(nèi)提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能并推進(jìn)商業(yè)化進(jìn)程。

IBM

日前，以“天工開物?人機(jī)同行”為主題的2017 IBM論壇在北京召開。會(huì)上IBM了全面升級(jí)的加強(qiáng)版合作伙伴計(jì)劃（PartnerWorld計(jì)劃），以期幫助合作伙伴在云計(jì)算、認(rèn)知、大數(shù)據(jù)、安全等高增長(zhǎng)領(lǐng)域建立更強(qiáng)大的專業(yè)知識(shí)和新技能，在認(rèn)知時(shí)代打造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力、推動(dòng)業(yè)務(wù)高速增長(zhǎng)以及提升最終客戶的滿意度。

IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)陳黎明認(rèn)為，Watson是IBM在人工智能領(lǐng)域60年集大成者。IBM在人工智能這個(gè)領(lǐng)域的尖端技術(shù)集中體現(xiàn)到了Watson這套系統(tǒng)上面去，當(dāng)然IBM的能力也在不斷的研發(fā)、不斷拓展當(dāng)中，它的能力一定會(huì)變得越來越強(qiáng)。目前Watson 所有具備的URLI四大能力是： Watson能夠理解、推理、學(xué)習(xí)并通過自然語言與人類進(jìn)行交互。它已經(jīng)超越了語言和語音的范疇，深入到視覺、情緒和發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，其中情緒和發(fā)現(xiàn)是Watson所特有的。

OpenAI

OpenAI 是一家非營(yíng)利性機(jī)構(gòu)，由特斯拉CEO 馬斯克聯(lián)合多個(gè)硅谷名人成立，馬斯克也時(shí)常發(fā)出人工智能，如開發(fā)人工智能即召喚邪惡，甚至表示未來人類將會(huì)成為人工智能的寵物，以及人機(jī)結(jié)合，人類與人工智能并存，或者可以理解為“半機(jī)械人”。

在2015 年12 月，馬斯克及多位硅谷大亨成立了OpenAI 機(jī)構(gòu)，開始了他的瘋狂人工智能計(jì)劃，并籌得了10 億美元的資金來推動(dòng)人工智能健康有序發(fā)展。他所研究的人工智能技術(shù)成果開源，分享給想要使用的每一個(gè)人。要知道推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素是人才和數(shù)據(jù)，OpenAI 擁有龐大資金后，首先爭(zhēng)奪人工智能人才，從谷歌等公司直接挖來頂尖人工智能研究人員，Google2Brain 團(tuán)隊(duì)的前研究員Ilya2 Sutskever 擔(dān)任研究總監(jiān)。與谷歌、微軟等相比，OpenAI人工智能隊(duì)伍仍然十分弱小。OpenAI 近日一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)具有里程碑的意義，基于全新算法，人類在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中演示一遍后，機(jī)器人就能模仿執(zhí)行相同的任務(wù)。盡管任務(wù)相對(duì)比較簡(jiǎn)單，但對(duì)未來發(fā)展奠定基礎(chǔ)，前景廣闊。

百度

百度是我國(guó)最早在人工智能領(lǐng)域布局的公司。2013 年年初，李彥宏就提出設(shè)立深度學(xué)習(xí)研究院；當(dāng)年4月，百度設(shè)立了硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室。之后，人工智能就漸漸成為百度的戰(zhàn)略發(fā)展方向，到如今，百度在人工智能的投入與布局已經(jīng)初現(xiàn)成果。2016 年6 月，《麻省理工科技評(píng)論》評(píng)選的“全球最聰明的50 家公司”，百度成功入選； 2016 年11月， 百度大腦入選15 項(xiàng)世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果。除百度大腦外，百度在人工智能領(lǐng)域的布局還包括：無人車駕駛、度秘、百度AR 和百度醫(yī)療大腦。

阿里巴巴

依托阿里云和電商大數(shù)據(jù)， 阿里巴巴也在人工智能領(lǐng)域逐漸發(fā)力。2016 年8 月初， 在云棲大會(huì)北京峰會(huì)上，阿里云正式推出人工智能ET。ET 目前已具備智能語音交互、圖像視頻識(shí)別、交通預(yù)測(cè)、情感分析等技能。此外，阿里還有“電商大腦” 和“阿里小蜜”。

騰訊

騰訊相對(duì)較晚，2016 年9 月末，騰訊AI 實(shí)驗(yàn)室成立，專注于人工智能的基礎(chǔ)研究及應(yīng)用探索。目前， 該實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)有超過30 位頂尖科學(xué)家入職，其中超過90%擁有博士學(xué)歷。下一步，將圍繞內(nèi)容、社交、游戲三個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，專注機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音識(shí)別和和計(jì)算機(jī)視覺四個(gè)方面的基礎(chǔ)研究。

聯(lián)想

2017 年4 月中旬，聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)楊元慶對(duì)外宣布，未來4 年，聯(lián)想集團(tuán)將在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)方面的投資超過12 億美元（約82 億元人民幣）。至2021 年3 月份，聯(lián)想集團(tuán)每年研發(fā)開支將到達(dá)15 億美元左右，且上述款項(xiàng)將占總研發(fā)預(yù)算的20%以上。

同BAT 相比，聯(lián)想在人工智能領(lǐng)域的探索起步較晚。但未來，每年將有15 億美元的研發(fā)資金用于三個(gè)技術(shù)方向的研究：第一， 將AR作為未來的顯示和應(yīng)用平臺(tái)；第二，對(duì)話式的人機(jī)交互；第三，針對(duì)后臺(tái)設(shè)備的數(shù)據(jù)中心技術(shù)平臺(tái)。據(jù)悉，其在智能家居、智能辦公室、智能醫(yī)療及其他領(lǐng)域已經(jīng)開始有所動(dòng)作，最終聯(lián)想能否殺入人工智能排位賽的前列， 讓我們拭目以待。

美團(tuán)云

近日，美團(tuán)云推出高性能GPU 云主機(jī)，標(biāo)志著美團(tuán)云正式進(jìn)軍AI 領(lǐng)域，開啟云端AI 戰(zhàn)略。

美團(tuán)云高級(jí)研發(fā)總監(jiān)王昕溥向《中國(guó)信息化周報(bào)》記者介紹，美團(tuán)云打造的人工智能版圖主要包含三大類產(chǎn)品：主機(jī)類、平臺(tái)類和服務(wù)類。主機(jī)類產(chǎn)品中，除已可申使用的高性能GPU 云主機(jī)外，還將上線FPGA 云主機(jī)服務(wù)。FPGA 的單位功耗性能是GPU 的10 倍以上，由多個(gè)FPGA 組成的集群能達(dá)到GPU 的圖像處理能力并保持低功耗的特點(diǎn)。英特爾預(yù)計(jì)，到2020 年，將有1/3 的云數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)采用FPGA 技術(shù)。平臺(tái)類產(chǎn)品方面，美團(tuán)云還將于7 月正式開放深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，輸出美團(tuán)云AI 能力，為用戶提供TensorFlow 的靈活、高擴(kuò)展性深度學(xué)習(xí)框架。美團(tuán)云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)可以讓工程師擺脫底層的繁瑣細(xì)節(jié)及資源約束，實(shí)現(xiàn)一站式開發(fā)、測(cè)試、部署。在上層服務(wù)類產(chǎn)品中，美團(tuán)云即將上線人臉識(shí)別、OCR 文字識(shí)別、圖片識(shí)別、語音識(shí)別、智能客服、自然語言處理、機(jī)器翻譯等與人們生活場(chǎng)景密切相關(guān)的AI 服務(wù)，讓人類生活更加智能化。

實(shí)際應(yīng)用篇 最接地氣的AI應(yīng)用有哪些

說到人工智能（AI），目前被炒得最熱的似乎都是天上飛的技術(shù)，比如無人駕駛、AlphaGO 對(duì)戰(zhàn)下圍棋， 而實(shí)實(shí)在在落地到應(yīng)用生活層面的人工智能卻并不被關(guān)注。這不禁讓市場(chǎng)感嘆，2017 年的人工智能虛火上升， 不接地氣。

云知聲董事長(zhǎng)/CTO 梁家恩就曾在4月舉辦的硬蛋AI+ 產(chǎn)業(yè)峰會(huì)演講中表示，現(xiàn)在絕大多數(shù)的AI 產(chǎn)品都更像是在炫耀技術(shù)，哪天看不到技術(shù)的痕跡了，才可能是達(dá)到了一個(gè)使用的階段，并最終滲透到智慧生活、智慧城市、智慧制造等領(lǐng)域。其中智慧生活是面向普通的用戶，智能城市是讓資源如何變得更加的優(yōu)化，智能制造是軟件實(shí)現(xiàn)個(gè)性化。

可能，生活中的智能家居是最接地氣的AI應(yīng)用。

隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來臨，智能生活將成為大多數(shù)人的生活常態(tài)。而老百姓日常生活所離不開的家居用品則可能是人工智能這項(xiàng)飄在云端的技術(shù)中最接地氣和最容易落地的產(chǎn)業(yè)，而智能家居落地后會(huì)大大改變?nèi)藗兊纳罘绞健?/p>

數(shù)據(jù)顯示，2017 年全球智能語音產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)112.4 億美元，復(fù)合年均增長(zhǎng)率達(dá)35.1%，將成為未來智能硬件爆發(fā)的據(jù)點(diǎn)之一。2012 年至2020年，中國(guó)智能家居市場(chǎng)年增長(zhǎng)率將達(dá)到25%左右，2020 年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到3576 億元。而國(guó)外，包括蘋果在內(nèi)的科技巨頭也在布局HomeKit 的智能家居新模式。

IBM Watson Health已經(jīng)開始證明自己在幫助處理期刊文章、開展最新醫(yī)學(xué)研究以及隨后充當(dāng)診斷助理方面的寶貴價(jià)值。現(xiàn)在，IBM正在訓(xùn)練Watson讀取醫(yī)學(xué)影像，以幫助放射科醫(yī)師加速開展工作并減少錯(cuò)誤。

無人機(jī)是現(xiàn)在最火的智能設(shè)備，除了民用航拍，近幾年專家們還開始利用它們回傳的視頻和圖片來進(jìn)行大型工程的結(jié)構(gòu)檢查。人們將現(xiàn)有的機(jī)器視覺AI技術(shù)加入無人機(jī)，它就可自行對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢視，大大縮短設(shè)備維護(hù)的時(shí)間。

Facebook 表示未來將使1000多架太陽能激光無人機(jī)為全球 50 億人提供上網(wǎng)服務(wù)，用激光從 6 萬至 9 萬英尺（約合 1.8 萬至 2.7 萬米）的高空發(fā)送高速數(shù)據(jù)供全球最偏遠(yuǎn)的地區(qū)上網(wǎng)。據(jù)悉，該公司將使用一種名為 Aquila 的無人機(jī)來完成該項(xiàng)目，這種 V 形無人機(jī)的翼展與波音767相仿，重量卻不及一輛小轎車。

F8 大會(huì)期間，F(xiàn)acebook 還展示了這種無人機(jī)的最新設(shè)計(jì)，它可以一次性在高空停留 3 個(gè)月，這些無人機(jī)有望在今年夏天升空測(cè)試――聽起來真的很酷。

如今，人工智能雖在整個(gè)行業(yè)內(nèi)掀起火熱的浪潮，但是如何將研究進(jìn)程轉(zhuǎn)換為實(shí)際的有效價(jià)值才是研究的最終方向。

篇（10）

如果我們擺脫簡(jiǎn)單的擬人思維，把人工智能看作互聯(lián)網(wǎng)智能演進(jìn)的新階段，為理解其法律規(guī)則，就有必要理解互聯(lián)網(wǎng)法律在過去20年中形成的路徑和推動(dòng)力，從而探討人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的規(guī)則。本文將從網(wǎng)絡(luò)法的兩個(gè)視角――實(shí)證性和生產(chǎn)性――切入，將它們延伸至人工智能語境下分別討論。“實(shí)證性”視角是我們觀察和應(yīng)用任何規(guī)則的慣常思維方式，例如人工智能行為的具體規(guī)則如何確立、如何規(guī)制等，本文將討論支撐人工智能的兩個(gè)構(gòu)成性要素――算法與數(shù)據(jù)――可能帶來的法律問題，以及法律人處理人工智能的兩種路徑;“生產(chǎn)性”視角則深入規(guī)則背后，探索規(guī)則形成的政治經(jīng)濟(jì)因素，特別是經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式的內(nèi)在要求。人工智能本質(zhì)上是一套復(fù)雜的代碼設(shè)計(jì)，既是影響社會(huì)行為的強(qiáng)力規(guī)范，也是產(chǎn)生新價(jià)值的生產(chǎn)機(jī)制;它驅(qū)動(dòng)整個(gè)社會(huì)朝向更智能的方向變化，從而要求法律做出相應(yīng)調(diào)整，尤其是確認(rèn)新型經(jīng)濟(jì)利益的合法性。

限于篇幅，本文姑且將人工智能看成法律上的客體，暫不討論賽博格（cyborg）之類的人體轉(zhuǎn)向機(jī)械體或通過基因技術(shù)改變身體的問題（仍是法律上的人），也不討論人工智能作為一種人造物的自我意識(shí)問題（一個(gè)難以達(dá)成共識(shí)的哲學(xué)問題）。

理解網(wǎng)絡(luò)法的變遷

網(wǎng)絡(luò)法在中國(guó)的變遷大致遵循兩類邏輯：外生性的政治/監(jiān)管邏輯和內(nèi)生性的商業(yè)邏輯。政治/監(jiān)管邏輯體現(xiàn)為對(duì)“實(shí)證性規(guī)則”的追求，這些規(guī)則集中在國(guó)家（包括法院和監(jiān)管機(jī)構(gòu)）如何對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容和行為進(jìn)行規(guī)制，包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)和信息安全的追尋。這集中反映了國(guó)家權(quán)力如何試圖介入新技術(shù)帶來的問題與挑戰(zhàn)。這一視角最早由美國(guó)法學(xué)界引出，特別是Lawrence Lessig的代碼理論將代碼（架構(gòu)）和法律并列。由此，所謂的網(wǎng)絡(luò)法不僅要約束社會(huì)主體在網(wǎng)絡(luò)空間中的行為，也要對(duì)架構(gòu)的變化本身做出回應(yīng)。

首先，就規(guī)制主體行為而言，出現(xiàn)了是否按照傳統(tǒng)線下行為規(guī)則的思路約束線上行為的討論。這一討論的核心是，互聯(lián)網(wǎng)問題是否具有任何特殊性，需要某些新規(guī)來解決。我們已經(jīng)看到，中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)行為監(jiān)管在很大程度上延續(xù)了傳統(tǒng)規(guī)則和管理方式，采取漸進(jìn)的方式，這不僅成本較小，也給予監(jiān)管者一定的學(xué)習(xí)和探索空間。其次，就架構(gòu)變化本身而言，國(guó)家在宏觀上主張網(wǎng)絡(luò)空間中仍然需要，不能成為法外之地，在微觀上相應(yīng)出現(xiàn)了國(guó)家與平臺(tái)權(quán)力/責(zé)任二分的討論。例如，政府權(quán)力何時(shí)需要介入平臺(tái)治理，加強(qiáng)平臺(tái)的行政管理責(zé)任或安全保障責(zé)任，還是由后者根據(jù)自身情況自我規(guī)制，實(shí)現(xiàn)治理目標(biāo)。政治/監(jiān)管邏輯要么遵循管理者的路徑依賴效應(yīng)，要么堅(jiān)持既有社會(huì)穩(wěn)定、意識(shí)形態(tài)安全價(jià)值。問題在于，監(jiān)管者在多大程度上能夠認(rèn)識(shí)到代碼及其商業(yè)模式的特殊性，從而使監(jiān)管行為和行業(yè)特性相互協(xié)調(diào)融合。

另一種看待規(guī)則產(chǎn)生的方式遵循商業(yè)邏輯。這種生產(chǎn)性視角關(guān)注微觀權(quán)力運(yùn)作，綜合將代碼、法律與社會(huì)規(guī)范放在一起，不單純從社會(huì)學(xué)意義上觀察社會(huì)主體行為如何受到影響，而是在政治經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上將網(wǎng)絡(luò)空間的生成和擴(kuò)散看成是一個(gè)由商業(yè)力量推動(dòng)主導(dǎo)的生產(chǎn)性過程，關(guān)注價(jià)值由誰產(chǎn)生、如何分配，由此推動(dòng)對(duì)新規(guī)則的內(nèi)生需求。按照這一視角，無論是法律還是架構(gòu)，在具有實(shí)證性規(guī)制功能的同時(shí)，也是一種“生產(chǎn)性規(guī)則”?；ヂ?lián)網(wǎng)的生產(chǎn)模式?jīng)Q定了其對(duì)社會(huì)范圍內(nèi)生產(chǎn)資料的創(chuàng)造性生產(chǎn)和再利用，需要法律確認(rèn)其生產(chǎn)方式的合法性，重塑關(guān)鍵法律制度，并解決和傳統(tǒng)生產(chǎn)模式的利益沖突。這一視角無疑幫助厘清新經(jīng)濟(jì)主張的例外特性，不僅展示出架構(gòu)和相應(yīng)的法律改變，更指明了背后的政治經(jīng)濟(jì)原因，是更好地理解實(shí)證性規(guī)則的基礎(chǔ)。

兩類不同的邏輯在過去20年中交替出現(xiàn)，相互制約，共同塑造了中國(guó)網(wǎng)絡(luò)法體系，也推動(dòng)了中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的整體發(fā)展。總體而言，鑒于國(guó)家有意促進(jìn)新經(jīng)濟(jì)，需要推動(dòng)傳統(tǒng)的屬地化、分口治理，事后運(yùn)動(dòng)治理模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，認(rèn)清互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式和價(jià)值產(chǎn)生的根源，有利探索適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)性質(zhì)的管理體制。從這個(gè)意義上說，信息資本主義不斷要求對(duì)法律內(nèi)核進(jìn)行改造，取代其中的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)要素，打破限制生產(chǎn)要素自由流通的各類規(guī)則。

人工智能法律的實(shí)證性視角

如前所述，人工智能的本質(zhì)在于算法和數(shù)據(jù)處理，物理形體不必然是人工智能的構(gòu)成要素，因?yàn)榧词故侨诵螜C(jī)器人，也不過是一個(gè)算法主導(dǎo)的硬件系統(tǒng)，它實(shí)時(shí)收集信息，并按照算法的要求做出決定，繼而行動(dòng)。更重要的是，具有物理形體的人工智能可以推動(dòng)群體智能發(fā)展，通過分布式終端收集更多數(shù)據(jù)加以處理，并不斷傳輸至云端“大腦”，提升整體網(wǎng)絡(luò)的智能水平。 人工智能巳深度介入醫(yī)療領(lǐng)域

根據(jù)算法的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)/運(yùn)算能力對(duì)強(qiáng)人工智能和弱人工智能進(jìn)行區(qū)分，這在技術(shù)認(rèn)知上沒有問題，但在法律上很難按照智能程度給出精確的標(biāo)準(zhǔn)。法律應(yīng)對(duì)復(fù)雜世界的方式是確立一般性的簡(jiǎn)單規(guī)則，在概念上對(duì)社會(huì)個(gè)體進(jìn)行抽象假定（如行為能力），而非針對(duì)特殊主體，否則規(guī)則體系本身將變得異常復(fù)雜，難于理解和操作。而人工智能從單一的自動(dòng)化服務(wù)向多元通用服務(wù)轉(zhuǎn)變的過程可能是一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的光譜，法律需要針對(duì)其本質(zhì)特征進(jìn)行約束，并探索一套應(yīng)對(duì)未來的方案。當(dāng)我們說社會(huì)變得越來越智能的時(shí)候，事實(shí)上指由于數(shù)據(jù)搜集、儲(chǔ)存和處理的能力不斷增強(qiáng)，所有軟件/算法都可能朝向自動(dòng)收集數(shù)據(jù)，做出決定或判斷的趨勢(shì)，由于算法的復(fù)雜性，算法帶來的結(jié)果可能無法預(yù)測(cè)，并在更大范圍內(nèi)帶來系統(tǒng)性的不利后果。這種后果未必是毀滅性的風(fēng)險(xiǎn)，甚至只是在某領(lǐng)域的制度設(shè)計(jì)問題，但人工智能恰好將這類社會(huì)問題具象化，掩藏在外表華麗、高效、更多是私人控制的“黑箱”中，就會(huì)引發(fā)一系列問題。

如果放在一個(gè)更大范圍內(nèi)觀察，在歷史上，人類社會(huì)隨著復(fù)雜性的增加，不可避免地產(chǎn)生以組織和技術(shù)形態(tài)出現(xiàn)的各類“黑箱”，它們的決定影響著社會(huì)發(fā)展和大眾福利，但仍然保持著某種秘密性。這一隱喻未必是陰謀論，其核心問題在于信息不對(duì)稱。為平衡相關(guān)當(dāng)事人和社會(huì)大眾的知情權(quán)、避免恐慌、保持某種預(yù)測(cè)能力，人們不斷設(shè)計(jì)出某種程度的信息公開和透明化機(jī)制，例如政治辯論的公開化，法院訴訟程序透明化甚至公開庭審，上市公司強(qiáng)制信息披露等等。而人工智能不過是信息技術(shù)時(shí)代的新型黑箱，帶來更加嚴(yán)重的系統(tǒng)化影響?；ヂ?lián)網(wǎng)在興起過程中，通過降低信息成本，推動(dòng)了開放政府、庭審直播，使信息公開透明更加便利，將生產(chǎn)性資源不斷解放出來，在更大社會(huì)范圍內(nèi)重新配置，產(chǎn)生新價(jià)值。然而，這一過程在消除一個(gè)又一個(gè)傳統(tǒng)黑箱的同時(shí)，產(chǎn)生了更為復(fù)雜的新黑箱，進(jìn)而主導(dǎo)整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)過程。生產(chǎn)資料之間的信息變得越來越對(duì)稱，甚至可以實(shí)時(shí)互通信息，但作為信息匹配中介的人工智能卻變得更不透明，其規(guī)則設(shè)計(jì)和運(yùn)作從屬于用戶甚至開發(fā)者無法理解的秘密狀態(tài)，這回到了法律如何處理與代碼的關(guān)系問題。

一個(gè)類似的比較是人類自身：人腦經(jīng)過上百萬年的進(jìn)化，演變成十分復(fù)雜精致的系統(tǒng)。盡管當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)不斷改變我們對(duì)人腦的認(rèn)知，甚至每個(gè)人的大腦都不完全一樣，但就法律而言意義不大，這只能在邊際上改變個(gè)案判決。即使無從了解人腦的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制，或者依據(jù)某種更加先進(jìn)的科學(xué)知識(shí)解釋社會(huì)主體行動(dòng)的具體理由，人類還是有能力形成社會(huì)規(guī)范，并演進(jìn)成更加理性化的規(guī)則。這套規(guī)則只需要假定一般社會(huì)主體是（受限）理性的，由少數(shù)概念界定不同情形的心理狀態(tài)（故意、過失），并集中對(duì)人的外在行為進(jìn)行約束，確定權(quán)利與義務(wù)，就足以以簡(jiǎn)單規(guī)則應(yīng)對(duì)（而非認(rèn)識(shí)）這一紛繁復(fù)雜的世界。類似地，在處理算法的負(fù)外部性時(shí)，也可以有兩種不同的路徑：（1）關(guān)注算法的外部行為與后果，（2）關(guān)注算法內(nèi)部的設(shè)計(jì)規(guī)則。

大部分現(xiàn)有規(guī)則關(guān)注算法導(dǎo)致的（未意料）結(jié)果，例如內(nèi)容分發(fā)算法未經(jīng)審查造成非法或侵權(quán)內(nèi)容傳播，這一般由信息傳播者（即內(nèi)容服務(wù)商）承擔(dān)責(zé)任，算法本身并無法律地位，在造成不利后果的過程中只是一個(gè)工具。這類責(zé)任假定內(nèi)容服務(wù)商應(yīng)當(dāng)知道非法內(nèi)容的存在，并有能力通過算法設(shè)計(jì)或人力（比如人工審查）加以阻止。在諸多侵權(quán)場(chǎng)合，內(nèi)容服務(wù)商可以通過“避風(fēng)港”規(guī)則免責(zé)，只要無法證明它實(shí)際知曉狀態(tài)。更復(fù)雜的是，如果軟件開發(fā)者聲稱自己無法控制信息的生產(chǎn)和傳播，卻造成一定社會(huì)危害的情形。無論是在快播案還是BT案中，軟件開發(fā)者都無法因這一原因而逃脫責(zé)任，法院的理由仍然是，開發(fā)者有能力知曉非法內(nèi)容的輸出（如果不是故意的話，例如快播向推廣該播放器）。類似地，如果一個(gè)具有物理形體的人工智能由于處理信息不當(dāng)造成了外在損害，按照這一邏輯仍應(yīng)由算法開發(fā)者負(fù)責(zé)。

而且，還有必要將算法產(chǎn)生的錯(cuò)誤和算法缺陷本身區(qū)分開。長(zhǎng)期以來，軟件行業(yè)一直通過拆封合同（shrink-wrap）解決缺陷軟件造成的短時(shí)崩潰或重啟問題，這種格式條款旨在確認(rèn)這樣一種事實(shí)：沒有任何軟件是百分之百完美的，只要在用戶拆封使用該軟件時(shí)運(yùn)行正常即可，服務(wù)商并不為軟件崩潰或死機(jī)造成的消費(fèi)者損失負(fù)責(zé)，因?yàn)榍罢邿o法預(yù)料到缺陷帶來的風(fēng)險(xiǎn)。這就是為什么消費(fèi)者需要接受軟件生產(chǎn)商不停的更新和補(bǔ)丁，軟件/應(yīng)用不受產(chǎn)品責(zé)任的約束，被視為一種可以不斷升級(jí)改進(jìn)的服務(wù)，這在免費(fèi)軟件時(shí)代更是如此。按照這一思路，似乎有理由認(rèn)為，無人駕駛汽車因算法計(jì)算錯(cuò)誤導(dǎo)致車禍（何況造成事故的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于人類司機(jī)的錯(cuò)誤）是這類軟件的正常的缺陷，消費(fèi)者應(yīng)當(dāng)容忍這類錯(cuò)誤。但無論是監(jiān)管者還是潛在的受害人都無法接受這種比擬。聲稱有潛在缺陷的交通工具（也包括醫(yī)療設(shè)備和其他與生命財(cái)產(chǎn)直接相關(guān)的算法）一旦投入使用就需要為此造成的后果負(fù)責(zé)。無論如何，這類思路仍然是通過后果施加事后責(zé)任，監(jiān)管者或法院并不想深入算法內(nèi)部了解造成事故的技術(shù)原因是什么。只要法律認(rèn)定這一黑箱應(yīng)當(dāng)在合理范圍內(nèi)得到控制，事故可以避免，黑箱提供者就應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任。在這種情況下，保險(xiǎn)（甚至是強(qiáng)制險(xiǎn)）就成為確保這類發(fā)生概率小但潛在損失巨大的不二選擇，航空、醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)十分發(fā)達(dá)，可以預(yù)見將會(huì)延伸至更多由人工智能驅(qū)動(dòng)的服務(wù)行業(yè)。 現(xiàn)實(shí)與虛擬的界限不斷模糊化

如果說事后救濟(jì)還無法確保安全，事前干預(yù)算法設(shè)計(jì)則是另一種選擇，同時(shí)帶來的問題也更復(fù)雜。早在20世紀(jì)，阿西莫夫就試圖為機(jī)器人立法，盡管他從未討論技術(shù)上的可行性。安全可能是人工智能服務(wù)的首要問題之一：一個(gè)中心化的入侵可能會(huì)導(dǎo)致所有終端都變得極度不安全。行業(yè)監(jiān)管者在不同行業(yè)為特定服務(wù)中的人工智能設(shè)定安全標(biāo)準(zhǔn)（如醫(yī)療器械、交通工具、自動(dòng)化武器），實(shí)行安全保護(hù)等級(jí)制度，甚至要求被認(rèn)定為重要設(shè)施的源代碼（如windows系統(tǒng)）供監(jiān)管者備案，或在設(shè)計(jì)自動(dòng)化交易程序時(shí)控制報(bào)單頻率的閾值等。又例如，在魏則西事件后，聯(lián)合調(diào)查組在整改意見中要求落實(shí)以信譽(yù)度為主要權(quán)重的排名算法，對(duì)商業(yè)推廣信息逐條加注醒目標(biāo)識(shí)，予以風(fēng)險(xiǎn)提示。如果說這些監(jiān)管手段針對(duì)的是作為商業(yè)秘密的私人算法，諸如Open人工智能這樣的倡議則意在延續(xù)開源軟件運(yùn)動(dòng)路徑，確保軟件漏洞能夠得到更大范圍內(nèi)的監(jiān)督和修補(bǔ)。至少在中國(guó)，信息披露機(jī)制尚未成為算法監(jiān)管的重要手段，無論是強(qiáng)制性披露還是第三方披露。

（作者單位：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)法學(xué)院）

注釋：

[1]當(dāng)下的大眾媒體、文化產(chǎn)品和社會(huì)公共認(rèn)知正努力將未來的人工智能塑造成具有獨(dú)立意識(shí)的逐漸演化的主體，這集中體現(xiàn)在諸如《終結(jié)者》《我，機(jī)器人》《西部世界》《2001銀河漫游》這類科幻影視作品中。盡管人們也有理由進(jìn)一步想象，一旦人工智能具有了自我意識(shí)，就不再可能忠實(shí)地為人類服務(wù)，而更可能對(duì)人類生存構(gòu)成威脅。其路徑和思維方式仍是20世紀(jì)的，和21世紀(jì)依托大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)迥然不同。事實(shí)上，按照日本學(xué)者森政弘提出的“恐怖谷理論”，人工智能不太可能在短時(shí)間內(nèi)人形普及化，因?yàn)檫@會(huì)在消費(fèi)者心理上引發(fā)不安甚至恐懼。像Siri和Cornata這樣的語音助手、像Tay和小冰這樣的聊天機(jī)器人則不會(huì)有這種負(fù)面效果，因?yàn)橛脩糁雷约涸诤鸵粋€(gè)尚未通過圖靈測(cè)試的算法對(duì)話，他們甚至樂于教Tay在推特上辱罵用戶、發(fā)表種族主義和煽動(dòng)性的政治言論。另一個(gè)可能影響中文世界讀者想象的因素是，把robot翻譯成“機(jī)器人”先驗(yàn)地賦予了這類客體某種擬人化主體地位，而人形機(jī)器人（android）卻沒有引起更多的關(guān)注。

[2]John Weaver， Robots are People Too： How Siri， Google Car， and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ，Praeger Publishers Inc， 2013; Ugo Pagallo， The Laws of Robots： Crimes， Contracts， and Torts ，Springer， 2015.一個(gè)更加有用的綜合文集是Ryan Calo， A. Michael Froomkin and Ian Kerr （ed.）， Robot Law ，Edward Elgar Publishing， 2016。Ryan Calo的研究將具有物理形體的機(jī)器人作為法律的對(duì)象，特別區(qū)分了信息性和物理性效果，見Ryan Calo， “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”， Calif. L. Rev.， Vol.103（2015）.一個(gè)不同觀點(diǎn)，見Jack Balkin， “The Path of Robotics Law”， Calif. L. Rev.， No.6（2015），Circuit 45.把機(jī)器人視為人在法律上也有相當(dāng)?shù)臍v史，見Samir Chopra and Laurence F. White， A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ，The University of Michigan Press， 2011; Ryan Calo， “Robots in American Law”， University of Washington School of Law Research Paper， No. 2016-04.

[3]吳軍：《智能時(shí)代》，中信出版社2016年版。

[4]例如阿西莫夫的機(jī)器人系列小說中，無一例外地設(shè)定機(jī)器人擁有一個(gè)“正子腦”（positronic br人工智能 n），但卻沒有給出任何解釋。見阿西莫夫：《機(jī)器人短篇全集》，江蘇文藝出版社2014年版。

[5]這被稱為終極算法（master algorithm），見佩德羅?多明戈斯：《終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界》，中信出版社2016年版。

[6]尼古拉斯?卡爾：《玻璃籠子：自動(dòng)化時(shí)代和我們的未來》，中信出版社2015年版。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的每一個(gè)階段都有某種意識(shí)形態(tài)化的術(shù)語或熱詞吸引投資，例如寬帶、大數(shù)據(jù)、分享經(jīng)濟(jì)、VR（虛擬現(xiàn)實(shí)）等，它們不過是互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)的各類變種。例如，一個(gè)關(guān)于分享經(jīng)濟(jì)和之前互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)，參見胡凌：《分享經(jīng)濟(jì)的法律規(guī)制》，載《文化縱橫》2015年第4期。

[7]這種思維方式可追溯到霍布斯以來的法律實(shí)證主義。

[8]胡凌：《代碼、著作權(quán)保護(hù)與公共資源池》，載《騰云》2016年12月刊。

[9]關(guān)于兩類邏輯的具體表現(xiàn)，集中參見胡凌：《探尋網(wǎng)絡(luò)法的政治經(jīng)濟(jì)起源》，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社2016年版。

[10]這在眾多（特別是國(guó)外的）中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)觀察者身上十分常見，人們的注意力全都轉(zhuǎn)向中國(guó)政府如何嚴(yán)格管理和控制互聯(lián)網(wǎng)。在政治學(xué)研究中自然而然地并入“國(guó)家與市民社會(huì)”傳統(tǒng)框架，并吸納了關(guān)于在線抗?fàn)?、集體行動(dòng)的傳播學(xué)與社會(huì)學(xué)研究。

[11]勞倫斯?萊斯格：《代碼2.0》，清華大學(xué)出版社2008年版。

[12]一個(gè)概述，見胡凌：《馬的法律與網(wǎng)絡(luò)法》，載張平主編：《網(wǎng)絡(luò)法律評(píng)論》2010年第11卷。

[13]胡凌：《非法興起：理解中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)的一個(gè)框架》，d《文化縱橫》2016年第5期。這體現(xiàn)在版權(quán)、隱私、財(cái)產(chǎn)、不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)、壟斷、勞動(dòng)法等一系列制度中。這種對(duì)法律制度的改變不單純是在既有工業(yè)生產(chǎn)背景下微型創(chuàng)新帶來的變化，而是社會(huì)生產(chǎn)的重塑。

[14]比如說，平臺(tái)責(zé)任議題的出現(xiàn)，和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)更多轉(zhuǎn)向由第三方提供服務(wù)的信息中介模式直接相關(guān)。

[15]這一區(qū)分和觀察中國(guó)式資本主義興起的框架十分類似，政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家們爭(zhēng)論的焦點(diǎn)就在于如何解釋中國(guó)改革開放三十年的成功經(jīng)驗(yàn)，究竟是政府主導(dǎo)還是市場(chǎng)主導(dǎo)，但實(shí)質(zhì)上是一個(gè)混合制經(jīng)濟(jì)。

[16]由于科斯所說的企業(yè)信息成本和管理成本降低，調(diào)動(dòng)生產(chǎn)要素的邊際成本趨近于零，企業(yè)組織形態(tài)本身將成為競(jìng)爭(zhēng)的高成本。

[17]尼克?波斯特洛姆：《超級(jí)智能：路線圖、危險(xiǎn)性與應(yīng)對(duì)策略》，中信出版社2015年版。

[18]古代的政治過程、現(xiàn)代的企業(yè)決策都是黑箱，對(duì)外人而言如果不是神秘，也是除魅之后的國(guó)家/商業(yè)秘密?？ǚ蚩ǖ男≌f《審判》就精確描述了作為黑箱的訴訟過程，同一時(shí)代的韋伯也描述了理性化的國(guó)家機(jī)器應(yīng)當(dāng)像自動(dòng)售貨機(jī)一樣。

[19]Frank Pasquale：《黑箱社：掌控信息和金錢的數(shù)據(jù)法則》，中信出版社2015年版。

[20]帕伯斯：《差錯(cuò)：軟件錯(cuò)誤的致命影響》，人民郵電出版社2012年版。

[21]長(zhǎng)久以來民用航空器已經(jīng)由軟件深度介入駕駛過程，以至于人類駕駛員無法在短時(shí)間內(nèi)預(yù)熱，形成另一種風(fēng)險(xiǎn)。

[22]阿西莫夫提出的“機(jī)器人三定律”（后來擴(kuò)展至四點(diǎn)）雖然十分基礎(chǔ)，但仍然很難在具體情況下起作用，特別是當(dāng)代倫理學(xué)上著名的“線車難題”之類的倫理困境。考慮到這些定律是為模擬人腦狀態(tài)下設(shè)計(jì)的，就更可疑;因?yàn)槿四X并不總是按某些理性倫理原則行事的，在某些關(guān)鍵場(chǎng)合強(qiáng)烈依靠某些默認(rèn)設(shè)置――直覺。

[23]由監(jiān)管機(jī)構(gòu)強(qiáng)制披露并審查事實(shí)做不到，只能依靠像蘋果這樣的平臺(tái)公司和軟件分發(fā)平臺(tái)幫助對(duì)成千上萬個(gè)軟件進(jìn)行至少是安全審查。在臺(tái)式機(jī)時(shí)代，這一平臺(tái)責(zé)任幾乎不可能，自然狀態(tài)下的windows只能導(dǎo)致爭(zhēng)奪私人控制權(quán)的3Q大戰(zhàn)。但像烏云網(wǎng)這樣的第三方白帽黑客也被禁止探測(cè)和公開互聯(lián)網(wǎng)公司的漏洞。

[24]同注11。

[25]在筆者看來，法院應(yīng)當(dāng)將注意力放在知情同意的合同條款本身的適當(dāng)性上，而不是一味接受黑箱的邏輯，因?yàn)楹笳叽_實(shí)無懈可擊。如果格式合同能準(zhǔn)確反映代碼的設(shè)計(jì)，對(duì)其條款的審查是更好的選擇。百度引發(fā)的被遺忘權(quán)第一案反映的也是這個(gè)問題。

[26]一個(gè)補(bǔ)救方法還是盡可能地披露算法信息，允許用戶理性地生產(chǎn)/隱瞞個(gè)人信息，見戴昕：《自愿披露隱私的規(guī)制》，載蘇力主編：《法律和社會(huì)科學(xué)》第15卷第1輯，法律出版社2016年版。