关键词： 人工智能技术 智能建筑 应用
智能建筑越来越受到人们的关注，智能建筑的发展给人们的生活带了更多的便利。但是大多数人并不了解智能建筑是什么，所谓智能建筑就是在建筑中运用智能信息控制技术，使建筑得到智能化管理，具体来讲就是将建筑中的结构、系统、服务和管理结合起来，使它们得到优化。为了使用户有一个高效率和一个舒适安全的生活环境，智能建筑将运用其内部的计算机系统，收取建筑综合布线系统和检测建筑内部的情况传达情况，从而实现对建筑内部的智能化的管理。综上所述这就是人们所说的智能建筑，但是智能建筑的发展仍会出现一些问题，这就需要人们对智能建筑进一步探究。
1.当前智能建筑发展的状况
在智能建筑发展的数十年中，形成了一个较成熟的智能建筑的控制系统。这个系统中不仅融合了楼宇设备自动化系统而且将通信自动化系统和办公自动化系统等智能系统运用到智能建筑控制系统中，随着智能化建筑的发展，各种控制系统的运用要求也越来越高。但是仍有一些因素阻碍智能建筑的发展，主要可概括为两大因素：第一，智能系统中存在许多泡沫是当前智能建筑中存在的一个主要缺陷，具体来说就是智能建筑所运用的楼宇自动化系统只具有顺序逻辑判断的能力，这就意味着楼宇自动化系统无法实现思维逻辑的判断和自主学习。这一严重的缺陷加大了工作人员的工作难度，当建筑内部数据发生变化时，工作人员需要人工地对参考数据进行修改。不仅如此，楼宇自动化系统的这一缺陷还会导致维护系统的难度加大，使系统瘫痪的可能性增加。第二，在智能建筑中所运用的主系统和子系统都是独立运行控制的，这就导致主系统和子系统之间相互脱节，降低智能建筑综合优化的控制性，也会导致系统之间协作能力的减低。这一问题就需要管理人员对各个系统的技术达到充分了解的程度，否则会造成系统运行的效果弱化。
2.智能建筑发展中所出现的问题
智能建筑的发展已经取得一些成就，但是随着我国智能化的发展，在建筑中运用智能化的要求越来越高，不仅要求服务质量的提高，而且要求管理职能的提升。下文对智能建筑中所产的问题进行具体分析。
2.1智能化水平较低
在我国科技的发展中，智能化系统发展也得到了有效提升。但是智能化系统仍处于起步阶段，虽然在建筑中也运用到了许多智能化系统，但是随着科技的发展，人们对于建筑的智能化也提出增高的要求，在智能建筑管理系统中，一些自动化系统的能力达不到建筑中所需要的标准，需要工作人员对自动系统进行辅助才能使智能建筑系统运行正常。这样的智能化建筑得不到人们对于智能建筑的要求，所以要使智能建筑得到发展必须促进智能化的发展，只有这样才能使智能建筑真正智能化。
2.2智能系统之间缺乏协调
在市场经济的影响和技术水平的制约下，我国智能建筑中的主系统和子系统之间的联系并不密切，在智能建筑的控制系统中并没有实现内部系统之间的配合。这就导致整个智能建筑在发展中产生很大阻力，这一问题加大了管理人员的工作难度，使智能建筑并没有得到理想的智能化管理。所以要想使智能建筑得到优化的控制，加强各系统之间的协作成为首要的考虑因素。
3.智能建筑中人工智能的应用
3.1专家系统技术在智能建筑的应用
随着我国科技的发展，专家系统在人工智能领域的发展得到了很大提高，逐渐朝着商品化的方向发展。所谓专家系统就是在系统的运用和控制中以专家知识作为填充，从而形成一个完整的系统构架和功能。在智能建筑中运用这种人工智能，就相当于在建筑业中有专业知识的指导一样，使智能建筑朝着科学化的方向发展。专家控制系统与传统系统相比来说具有许多优势，不仅能运用数学模型得到更加准确的计算，而且可以使决策更加智能化，实现控制技术与知识信息处理的有机统一。专家系统的运用不仅能使智能建筑的智能化水平得到提升，而且能给人们的生活带来更多的便利。
3.2决策支持系统在智能建筑中应用
网络技术的发展，使数据库、计算机等运算能力方面得到了高速发展。随着经济的发展，人类进入信息大爆炸时代，所以人们对于数据库的分析的要求也越来越多。在智能建筑中运用决策支持系统不仅推动了智能建筑的发展，而且使智能化朝着一个崭新的方向发展。这种新兴的技术不仅结合了计算机技术和管理技术，而且融合了人工智能技术。正是因为决策支持系统的出现，使智能建筑朝着更加智能化的方向发展。管理科学、控制论行为科学及运筹学是决策支持系统的主要理论，其中还包括信息技术和计算机技术的补助，使得决策支持系统能够实现决策问题的帮助。智能决策系统的优势在于为决策者提供更科学系统的帮助，也将为决策者提供用于决策的相关资料和必要分析情况。这就使决策者对于问题认识更加准确，使决策者能够实行一套切实可行的决策。不仅如此，决策支持系统在现代化的管理中也需要智能系统的支持。随着智能建筑的发展，越来越多的人工智能技术运用到智能建筑中，这样不仅大大加强了智能建筑的智能化发展，而且为工作人员带了极大便利。在智能建筑的发展中也需要考虑到可持续发展的需要，要使建筑朝着绿色化的方向发展，同时需要将控制和管理相结合，只有这样才能促进智能建筑的发展。
3.3人工神经网络在智能建筑的应用
我国智能化的高速发展，已经能将人工神经网络运用到智能建筑的发展中。人工神经网络优势就在于具有语音识别、最优计算、信息处理等多种功能，不仅在智能建筑能看到人工神经网络的身影，在工业发展的各个方面人工神经网络运用的范围也越来越大。随着人们生活生活水平的提高，建筑内电气设备的安装也日益增加，这给智能建筑带了新挑战。面对智能建筑中产生的问题，不仅需要人工神经网络的帮助，而且需要工作人员对人工神经网络的具体熟悉。面对新的挑战，智能建筑需要内部的系统具有精确性和灵敏性的特点，而人工神经系统恰恰能够满足智能建筑的要求，所以在智能建筑中运用人工神经网络能够使智能建筑进一步发展。
4.结语
科技的发展促进了社会发展，使人工智能技术得到提升。在建筑业中添加智能化的应用，不仅能满足人们对于智能建筑的要求，而且能促进人们生活水平的提升。但是在智能建筑的发展中总是会出现一些意想不到的障碍阻碍智能建筑的发展。为了应对智能建筑中所出现的问题，对这些问题进行具体分析是解决这些问题的有效方法，人们进行多种实践使得更多人工智能运用到智能建筑中，这样不仅使智能建筑得到提升，而且促进我国智能化的发展。运用多种智能化技术，使智能建筑内部得到有效优化，同时降低智能建筑出现意外事故的概率，使智能建筑朝着科学健康的方向发展。
参考文献：
[1]王乐彬.人工智能技术在智能建筑中的应用[J].城市建设理论研究（电子版），2014（20）：978.
关键词：人工智能；电气工程；自动化技术；电力系统
中图分类号：F407 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）28-0043-02
近年来，伴随着我国科学技术的不断发展创新，人工智能技术也作为一门崭新的科学技术日渐发展起来。人工智能可谓是集合社会科学与自然科学为一体的一门技术学科，并且学科与学科之间彼此相互产生影响、产生渗透，研究的范围也非常之广泛。人工智能的研究范围包括有：自然语言处理系统、人工神经网络系统、专家系统、语言识别系统、图像识别系统、智能系统等。而电气工程的主要研究分析方向便是同电气工程有关的电力系统分析、电力电子技术、自动控制系统、模拟电子系统等综合电子应用领域内容。
如果将人工智能技术应用到电气工程自动化系统之中，便可以非常有效地实现工程生产的智能自动化，这对于提高生产质量、优化生产结构、促进生产效率而言起到了至关重要的作用。本文针对人工智能技术在电气工程自动化中的应用进行了阐述，其内容如下：
1 人工智能技术的理论阐述
如若简单一点形容人工智能技术，它便是指通过计算机这种智能现代化的科技来替代传统的人工操作，这种技术可谓是对传统人工操作技术的一种彻底颠覆，是一种现代化的智能技术。人工智能技术的工作原理便是通过对人类智能思维活动规律的探寻与总结，通过对人类思维活动的模仿，编制出非常强大的计算机程序，促使这种程序拥有与人脑一般的思维能力与行为能力，继而来达到代替人类或者模拟人类进行控制、下达指令等活动的完成。这种技术需要将机器设备智能化，使其拥有与人脑思维相同的功能，如此来替代本是人类手工操作的工作任务。近年来，伴随着我国电器工程自动化的纵深发展，人工智能技术在电气工程方面的应用领域也开始更为广泛。当前，人工智能技术可以在电气设备自动化的运作工程中实现智能的控制与调整，可以非常有效地降低人力资源的投入，减少对于机器设备、电气线路、变压器等各种设备的依赖，从而便能够有效地提高工作效率，促进工作生产。
2 人工智能技术在电气工程自动化中的应用优势与应用措施分析
2.1 人工智能技术应用于电气工程中的优势分析
2.1.1 人工智能技术与传统控制技术相比，控制得更为精准。人工智能技术与传统的控制器技术相比，在正常运作的过程之中，不容易受到不利因素的影响而导致结果不精准。例如说：人工智能技术不需要非常精准的动态模型，故此模型的设置参数纵然变化，也不会对其产生影响；又或者是人工智能技术对于使用环境也没有较为特殊的要求，这促使设备在运行的过程中，不会因为不确定因素而导致产生失误。总的来说，人工智能技术能够实现较为精准化的智能自动化控制。
2.1.2 人工智能技术的应用操作十分方便，且生产效率有所保障。人工智能控制技术在电气工程中的应用一般需要通过神经网络控制、模糊控制以及专家系统控制这三种手段来达成。人工智能控制技术能够非常准确有效地对开关量以及模拟量等各种数据实行集中采集，且做出相应的统一化处理与储存。除此之外，人工智能技术具备非常精良的系统界面显示功能，操作者可以非常清楚地了解该设备的具体运行状态；人工智能技术还具备自动化报警功能，当数据一旦出现威胁或异常情况，便会自动发出警报。由此可见，人工智能技术非常便于人工操作，并且能够有效提高生产工作的效率。
2.2 人工智能技术在电气工程中的具体应用措施分析
2.2.1 利用人工智能技术的特点可以有效地提高产品质量与电气工程的性能。人工智能技术当中最为显著的优点便是能够模拟人类的智能思维。故此，将人工智能技术当中的遗传算法合理应用到电气设备当中有两大特点：其一，它能够非常有效地优化产品的质量与性能。如果将人工智能技术科学合理地应用于电气工程的自动化控制系统当中，则可以非常有效地完善电子自动化系统的性能，且能够显著提高电气设备的实际运行效率，为电气自动化控制系统的精准性提供保障，从而来减少电气工程智能自动化系统方面的人力资源投入，有效降低劳动投资成本，推动电气工程的可持续发展；其二，人工智能技术能够非常有效地辅助计算机辅助设计技术（CAD-Computer Aided Design）应用于各种各样的电器产品的设计过程当中。如此一来，便能够非常有效地减少电子产品的开发设计周期，提高计算机辅助设计技术的开发以及应用程度，降低设计难度，从而改善电气产品的应用质量。
2.2.2 人工智能技术中的智能信息检索系统可以非常有效地为电气设备的正常运行提供保障。人工智能技术可谓是利用人类智能思维中的模拟理论而设计产生的一种新科技方法。这种崭新的科技优势在于其能够准确有效地对网络当中的各种不确定因素与模糊因素进行科学的换算与推理，从而促使许多以前难解的问题找到有效的解决方案。人工智能技术可以非常准确及时地传达指令，促使各种机器设备合理运转，完成各自的
任务。
3 人工智能技术带动电气工程的智能化控制
利用人工智能技术带动电气工程的智能化控制，从而提高工作质量与工作效率。人工智能技术所采用的控制器与传统的控制器有很大差别，它所采用的是智能化的控制其设备，它可以促使该技术在电气工程中的应用更为有效。并且，智能化控制器能够依照下降以及响应的时间有效实现智能调节控制程度的设定。如此一来，便可以合理改善电气工程自动化的控制性能，为电气工程自动化控制打下坚实的基础。与此同时，在智能化控制器应用于电气工程的自动化系统中以后，它便可以依照信息数据的变化而自动调节，并不需要有专门的技术操作人员对其进行现场的监督与操作，只需要采用计算机远程操控即可，这对于电气工程的可持续发展而言，起到了不可估量的重要作用。
4 结语
综上所述，伴随着我国微电子技术的迅猛发展以及计算机软件系统的快速提高，人们的生活水平也随之提高了很多。随着时间的推移，无数的科研成果开始走入生产的一线中，这些科学技术改变着人们日常生活中的一点一滴，并且促进着人工智能技术的广阔发展。随着人工智能技术的广泛应用与纵深发展，人工智能技术的控制能力与监控精度已经成为了许多技术无可替代的精良之作。由此可见，人工智能在电气工程自动化的控制之中，一定会获得更大的发展空间，并且会非常有效地促进电气工程的可持续发展。
参考文献
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关键词：人工智能技术；石油工程；应用
一、关于一体化智能系统的构建分析
现阶段，人工智能技术已逐渐在石油工程领域中取得了广泛性应用，其中涉及到高层管理决策、采油工程、油井处理及钻井油藏等相关内容，可有效解决石油工程开展期间存在不足之处，具体可将石油工程面临问题分为以下几种类型：第一，数据型问题。主要包括地震数据检测、钻孔曲线测量及油藏特征分析等方面内容，需得出准确性数据信息便于为其他工作开展提供切实可行参考依据[1]；第二，优化型问题。具体是指通过地面设备的合理优化来大大提高石油产量；第三，公式型问题。主要包括鉴定识别、测井数据介绍及提高采收率等内容；第四，知识融合型问题。需要选出较为合理恰当实践应用手段。总体来说，尽管智能化系统已逐步应用到石油工程中去，但却因专业人士缺乏明显创新想象力而无法达到最佳效果，并且智能系统还具备一定局限性特点，对石油工程实施效率提升有着不利影响。在这种情况下，为有效克服上述难题，就需石油工程工作人员能积极采用人工智能技术手段，彻底解决以往智能系统应用存在不足，借助科学合理分析方法对数据信息展开深入化分析探讨，从而促使石油行业能够顺利发展。
二、石油工程领域中人工智能技术的应用分析
（一）油田地面设施系统模拟应用。在此以某区域油田资源为例，该油田共有700多口生产井，所有生产液体全部运送到三相分离设备中，并从分离设备中分离出适量高压气进入到管网结构中，并且周围环境温度还对设备工作效率有着直接影响，可以说是后期石油产量的主要影响因素之一。因此为有效解决这一问题，就需相关工作人员能积极构建智能模型结构，准确测量出石油工程地面系统实际运行情况，对分离设备产油量起到一定帮助作用。同时石油工程参与人员还应根据项目开发情况构建神经模型结构，着手于数据统计分析情况，主要包括鉴定识别和数字矩阵补孔两点内容，随后可综合采用模糊聚类和变量分析方法对石油工程中涉及到的所有数据变量展开分析探讨，充分考虑到各个变量可能对最终结果产生影响，防止数据信息出现较大变化情况。除此之外，模糊聚类还包含两大优势，分别是数据代表性和利用数据对研发模型进行检验等，往往该种方法主要适用于列串数据量低于30%情况下。
（二）地层油藏特性模拟应用。从某种角度上来说，地层油藏特性模拟属于非均质地层结构，其中油藏数据信息与测井资料二者并无明显联系，根据对智能系统常规测井曲线和共振图像曲线的最新调查研究可进一步明确地层特征，充分体现人工智能技术具备的储藏优势[2]。同时地层油藏特性模拟试验开展的主要目的便是借助口井磁共振测井资料信息构建一个流体饱和度和渗透率都较强的智能模型结构，将该模型具体应用到石油工程中去可真实反映出油藏特征实际分布情况，但尤其需要注意一点就是磁共振图像技术不能应用于下套井中[3]。除此之外，因生产层构成岩石质量和特征存在着较大差距，所以常常数据质量就表示岩石具体变化情况和最高数值，也就是说，若想对岩石特性有一个深入掌握，首先就要充分了解该区域内岩石变化情况，从而借助口井数据信息构建先对完善网络模型，大大提高石油工程测量准确性，进一步凸显人工智能技术存在优势，实现人工智能技术在石油领域中应用的最佳成效。
[关键词]人工智能；计算机网络；网络安全；网络管理
中图分类号：TP393；TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）21-0394-01
0引言
随着科技的进步，人们对计算机网络的需求在不断的发生变化，单纯的数值计算与问题求解功能已经无法满足人们对计算机网络的要求，计算机要提供更为智能化、人性化的服务工作，是计算机及网络技术高速发展环境下，人们给计算机网络提出的新要求。目前计算机网络存在的问题，尤
其是安全方面的问题，也在强调人工智能在计算机网路技术中应用的必要性。
1 计算机网络技术存在的问题
随着计算机应用范围的不断扩大，网络信息的安全问题越来越受到人们的关注，网络控制和网络监视成为了用户在应用网络管理系统中最为关注的两大功能，但网络控制和网络监视功能的正常发挥，要建立在信息的获取与处理及时准确的基础上，通过网络传输的数据大多具有不规则性、不连续性的特点，而早期的计算机只能实现数据的逻辑化分析以及处理，无法实现数据真实性的判断，要从大量的信息中筛选出真实有效的信息，需要计算机网络具有智能化。计算机应用深度和广度上的发展，使得用户的安全信息需要网络安全管理提供可靠的保障，软件开发技术的发展和网络犯罪的增多，使得计算机如果不具有较为灵敏的观察力以及迅速反应的能力，则较难真正的遏制侵犯用户信息安全的各种违法行为，要想真正实现网络的安全管理，就要依托人工智能技术建立起反应灵敏、科学完善的智能化的管理系统，实现数据的自动收集、运行故障及时诊断以及性能、趋势的在线分析等，当计算机网络发生故障时，能够准确快速的做出反应，并采取相应的措施使计算机网络系统恢复正常。人工智能就能够实现在计算机网络内建立起科学完善的网络防御系统和管理系统，确保用户各类网络信息的安全。
2 人工智能在计算机网络技术中的应用
人工智能在计算机网络中的应用，较大程度上满足了人们希望计算机能够为使用者提供更为智能化、人性化的服务
的需求，计算机网络的智能化需求主要体现在智能化的人机界面、智能化的信息服务、智能化的系统开发以及支撑环境
三个主要的方面，这些需求全面推动了人工智能在计算机网络技术中的应用进程，尤其是人工智能在系统的管理与评价、网络安全以及智能人机界面等主要方面的应用。
2.1 人工智能在网络安全管理中的应用
人工智能在计算机网络技术中的应用非常广泛，在网络安全管理的领域内，人工智能的主要应用体现在三个方面，智能防火墙技术，入侵检测技术，智能型反垃圾邮件系统对用户邮箱所具有的保护功能。
智能化防火墙系统与其他的防御系统存在较大的差别，智能防火墙是采用智能化的识别技术，例如记忆、统计、概率以及决策的方法来对数据进行识别和处理，减少了计算机在进行匹配检查过程中所要进行的庞大的计算，提高了针对网络有害行为的发现效率，实现对有害信息的拦截以及限制访问等功能；智能防火墙系统的安检效率要明显的高于传统的防御软件，有效的解决了普通防御软件发生较为普遍的拒绝服务共计问题，有效的遏制了病毒的传播以及高级应用的入侵。
入侵检测是计算机网络技术安全管理的重要环节，也是保证网络安全最具有关键性作用的环节，是防火墙技术核心组成部分。计算机网络系统入侵监测功能的正常发挥，将直接影响着系统资源的安全性、保密性、完整性以及可用性。入侵检测技术主要是通过数据的采集筛选、数据的分类以及处理等形成最终的报告，及时的向用户反映出网络信息当前的安全状态。目前，人工智能较广泛的应用于专家系统、模糊识别系统以及人工神经网络等系统的入侵检测工作中。
智能型反垃圾邮件系统是运用了人工智能技术所研发出的针对垃圾邮件的防护技术，该技术可以在小影响客户信息的安全性的基础上，对客户的邮件进行有效的监测，对邮箱内的垃圾邮件进行开启式的扫描，并向客户提供针对垃圾邮件的分类信息，提醒用户及早处理可能危害系统或对自身小利的信息，从而保证整个邮箱系统的整体安全性。
2.2 人工智能在网络管理和系统评价中的应用
网络管理方面的智能化发展，主要依赖于电信技术以及人工智能技术的发展。人工智能除了在计算机网络安全管理中的应用外，还可以充分利用人工智能中的专家知识库、问题求解技术，实现计算机网络的综合管理。网络的动态性以及瞬变性给网络管理工作增加了难度，使得现代化的网络管理工作也向着智能化方向上发展，专家级决策和支持方法就是在人工智能理论基础上发展起来的，并在信息系统管理中得到了广泛的应用，专家系统是种智能的计算机程序，实现将某领域内尽可能多的专家的知识、经验进行积累，并在总结归纳的基础上形成资源录入相关系统，进而可以利用汇集了特定领域内多位专家经验的系统，来处理该领域内其他相类似的问题。就计算机网络的管理和系统评价，就可以通过很多的计算机网络管理内相应的专家系统，来进行网络管理以及系统评价的诸多工作。
3 总结
随着人工智能技术自身的不断完善发展，以及在计算机网络中应用需求的增多，人工智能在计算机网络技术中的应
用会越来越广泛，在促进计算机网络的安全管理工作以及系统评级工作中发挥更大作用。
参考文献：
[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J]吕梁高等专科学校学报，2010 （04）
[2]宋绍云.人工智能在计算机网络技术中的应用[J]玉溪师范学院学报，2001（02）
【关键词】大数据；人工智能；计算机网络；技术应用
1引言
作为当前社会发展的前端，人工智能技术以计算机技术和通信技术为基础，在现代编程的控制下，实现了人们数据控制计算方式和生活方式的有效改变。当前环境下，大数据的发展趋势愈发明显，数据的处理规模不断扩大，这对传统计算机技术的应用提出了较高要求。基于此，将人工智能技术与计算机网络技术结合已成为时展的必然要求，从应用过程来看，其能实现计算机系统中复杂问题的高效、安全处理，对于社会稳定具有重大影响，本文就此展开分析。
2大数据时代的基本特征
数字化、信息化是时展的重要趋势，在其影响下，日常生活中的数据数量和类型不断丰富，其对人们传统的数据库处理模式形成挑战，而这种数量巨大、类型庞杂的数据集就是人们所说的大数据。就实践过程来看，种类多、规模大、真实性高、处理速度快等是大数据处理的基本特征[1]。具体表现如下：第一，大数据并非是单一的独立数据，其在多种来源的基础上，实现了数据格式、数据类型的丰富和膨胀，充分保证了数据类型的多样。第二，与传统数据相比，大数据的容量基本都处于10TB以上，具有规模较大的突出特征。第三，新经济形态下，大数据的更新速度非常迅速，较为及时的数据信息有效保证了数据整体的真实性。第四，大数据的规模十分庞大，并且具有较高的应用安全需要，这就对整体的数据处理系统提出了较高要求。目前，高效、快速的数据处理系统已经成为大数据发展的重要特征，其充分保证了大数据时代下，人们对于数据信息的应用要求。
3人工智能的应用优势
人工智能是现代社会科学发展的重要方向。具体而言，其在计算机技术与通信技术的支撑下，实现了人类思维方式及行为方式的有效模拟，并且在相关程序的保证下，实现了相关问题的高效化、安全化、精确化处理。大数据时代，人工智能技术的发展与计算机技术密不可分，并且，就整体应用过程而言，其具有以下应用优势：第一，人工智能支撑下，使用人员的工作效率得以有效提升。例如，在日常办公中，部分软件会进行使用人员兴趣爱好及操作习惯的记录，并在下次应用过程中进行相关信息的筛选，然后对用户进行推荐应用，由此有效避免了信息筛选、信息寻找所带来的时间浪费，提升了工作、学习、生活、娱乐的效率。第二，人工智能系统有助于当前网络体系管理的规范，具体而言，从本质上讲，人工智能技术是对计算机技术的深层次应用，为提升其应用质量，设计人员在运行质量、运行效率和运行安全等方面进行了严格保证，而这些保证措施能够进行互联网体系相关任务的指导，对于更高经济效益和社会效益的创造具有重大影响。
4大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用
大数据时代下，人工智能技术是时展的必然，确保人工智能技术应用的高效与规范，对于人们的生活质量具有重大影响，并直接制约着社会经济发展及智能化、数字化时代的建设进程。就应用过程来看，当前计算机技术中，人工智能技术的应用主要表现在以下方面：
4.1数据挖掘技术
数据挖掘技术是人工智能应用的基础，同时也是其应用较为广泛的方向之一[2]。具体而言，在智能技术的支撑下，计算机系统可以进行网络连接及主机会话的全方位、系统化描述，并且在数据刻录的应用下，实现入侵规则的高效学习，最后其将这些入侵的模式在自身数据库中进行记录，一旦计算机系统再次受到外来入侵，其可以进行有效的识别和程序拦截，从而保证了计算机网络技术应用的高效与安全。
4.2规则产生式专家系统
通过人工智能在数据挖掘上的应用，人们可以实现入侵检测系统的高效建立，并且在其基础上，高效化的计算机推理机制得以建立，此即规则产生式专家系统。实践过程中，网络管理人员在特定入侵特征编码编制的基础上，可以实现外界入侵信息的有效预防和管控。由此可见，人工智能对提升检测效果及准确性有积极意义。然而，需要注意的是，规则产生式专家系统的人工智能技术主要应用于系统已输入的入侵信息，因而检测效果相对有限。
4.3人工网络神经
人工网络神经是人工智能在计算机网络技术中应用的重要内容。计算机系统应用过程中，在人工网络神经的支持下，计算机网络对人脑处事方式第一模拟，与传统的计算机事件处理相比，其对于计算机系统的容错性和接受性进行控制，有效保证了计算机网络系统应用的高效与质量。譬如，在计算机网络技术人工智能实践中，其可以对畸变及噪音输入的模式进行有效识别，从而确保计算机网络检测系统检测效率的提升，对于人们生活质量的提升具有重大影响。
4.4自治AGENT技术
自治AGENT技术是面向对象发展成果的典型代表，其能在计算机网络系统中充当底层数据，进而实现数据的高效化收集和分析。在自治AGENT技术人工智能应用过程中，较强的学习能力、适应能力、自主能力和兼容能力是其应用的主要特征[3]；并且在这些因素的控制下，其对于环境的依赖程度较低，具有较强的外来入侵抵抗能力。
4.5人工智能问题求解
人工智能问题求解是人们社会生活中应用较为广泛的技术之一。实践过程中，人们在计算机系统的问题搜索栏进行待解决问题输入，然后在人工智能技术的应用下，其可以实现这些问题的高效化搜索、推理和求解，从而实现搜索空间、最优解等内容的有效把控。与传统计算机系统相比，人工智能技术的应用有效提升了网络运行效率，其在减少资源浪费的基础上，实现了人们实际问题的高效率解答。
4.6专家知识库技术
作为计算机网络专家系统的重要组成，专家知识库的应用极为广泛，并且尚处于不断发展阶段。实践过程中，专家知识库的应用以直接或间接积累的知识为基础，然后在网络管理人员编码操作的运行下，使得计算机相关管理的决策获得专家支撑，从而实现管理过程、评价实践的具体把控，专家知识库技术的应用对于网络管理评价具有重大影响。此外，人工智能系统在智能考试方面也有着广泛应用。具体而言，传统环境下，纸质试卷的应用具有较大的纸张载体负担，其不仅造成了大量的基础资源消耗和环境污染，更对教师的批阅过程造成负担。而在人工智能技术和计算机网络技术的支撑下，自动考试的功能得以实现，其在题量分配、试卷平均难度、题型结构、题型比例、知识点均匀分布等要素的控制下，充分满足了用户的考核要求，实现了现代化考试的智能发展。
5结论
关键词：人工智能；应用；发展
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)07-11714-01
1 人工智能概述
人类的三次工业革命，对社会的影响是巨大的，进入21世纪，科技信息对我们生活中越来越重要，计算机成为我们生活中必不可少的用品，工作、学习样样都离不开，它使我们的生活在信息世界，对信息的掌握更及时、便捷。
“智能化”是新世纪新技术、新产品、新产业的重要发展方向，只能控制、智能自动化将是我们的目标，所以，人工智能越来越广泛的被应用到我们的日常生活中。
人工智能（A Rtifcial Intelligence），英文缩写是AI。人工智能是一门综合了计算机、生理学、哲学的交叉性学科，是一门极富挑战性的学科。人工智能研究的是使机器能够胜任一些需要人类只能才能完成的复杂工作，人工智能机器人的诞生是人工智能操作的里程碑，是人类经过无数的实验而成功运用人工智能创造的结晶。
人工智能的研究是方方面面的，它不仅涉及计算机程序应用，还涉及到信息论、控制论、自动论、生物学、心理学、语言学、哲学、数学逻辑等多门科学知识。早期的人工智能机器人是不成熟的，它的只能做一些很简单的事情，并没有达科学家要求的程度，所以如何构造一个系统，可以使机器人的编程程序完全模仿人脑的行为成为摆在专家们面前的最严峻的考验。
2 人工智能的应用
随着计算机、通信和并行程序设计技术的发展，对人工智能的研究已经发展成为智能体系统的研究。网络游戏中最常见的游戏是扑克牌，一般游戏时，我们的对手就是计算机本身，计算机拥有的这样一套程序就是人类向人工智能迈出的一大步。几天的计算机程序已经达到可以下各种棋类游戏的锦标赛水平，但是，这其中仍然还是存在没有解决的问题。人类遇到困难的时候，总是会在不断的思考中找到解决问题的方法，从而轻易的解决问题。到目前为止，人工智能程序已经知道如何考虑他们要解决的问题，也就是在搜索解答的广泛空间中，寻找比较好的答案。
智能体理论设计智能体是什么和如何使用数学形式化方法来表达和推理智能体的属性。只能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体变成核试验的软件系统。
在我国，智能体技术多被应用到处理像Internet这样的具有异构、分布、动态、大规模及自主性的系统中，是人工智能技术在信息处理方面的一个崭新的应用。
在人工智能研究中逻辑推理是研究最持久地一个领域，在这个领域我们通常把注意力只集中在一个大型的数据库的事实上，对出现的新信息进行适时的修正。而在这个领域中，我们不仅需要具备根据假设进行演绎的能力，而且需要具备对信息检索和定理证明进行形式化的处理的能力。
3 人工智能的发展
从目前的形势来看，绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统的假设之上的。在没有出现于物理符号系统假设抗衡的人工智能理论前，无论从设计原理还是在已经取得的实验结果来看，只能基础的体系结构Soar在探讨智能行为额一般特征和人类认知的具体特征的征途上是取得了有特色的进展，在人工智能的研究上都是处在科学的前沿的。
在人工智能的研究学者中rooks提出了人工智能的新途径，认为智能系统的能力可以无需符号表示而进行逐步的转化。人工智能虽然取得了一定的成果，但是在研究中的问题也是层出不全的，如对人工智能本质认识不全面的问题，着眼于这些困难的解决，抓住人工智能的生长点，使人工智能可以产生质的飞跃，这就是我们以后工作要做的。这些工作归纳起来主要有：（1）归纳性；（2）关联性；（3）抽象性；（4）开放性；（5）主动性；（6）动态性等方面的研究。
综上所述，人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力，而且更要赋予它情感能力。到21世纪中叶，人类生命的本质也可能发生变化，精神植入将对人类的知识和思考能力产生巨大的影响，人工智能机器人将在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴，并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
参考文献：
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[2]汪敬贤. 浅谈人工智能的应用于发展[J]. 科技信息（学术版），2006,(2).
刘佳辉
（河北大学 管理学院 唐山 063000）
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management
Liu Jiahui
(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)
ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.
Key words： Artificial intelligence Business management Enterprise Development
引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将长期共存。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
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关键词：信息检索；人工智能；基于知识工智能技术应用
一、信息检索机制及其发展
信息检索Information Retrieval（IR）是一门致力于如何对大容量信息进行有效地存储与获取的科学。广义的IR通常是指在一定的技术设备环境条件下，对以某种方式组织的信息资源按其表达方式，依据特定用户的需求，制订构造策略，构造检索表达方式以实现检索目标过程的总称。而Information Retrieval System（IRS）则是借助计算机技术手段来存储信息以满足日后信息查询需要的一种检索工具。这里的信息可以是文本的、视频或音频的，但现行的大多数的信息检索系统仍只能以存储与检索文本的信息和文献为主。虽然IR 技术日新月异，但IR的本质自始自终都没有变，变动的只是信息媒体形式、信息检索系统IRS的吞吐能力以及IRS存储与匹配的方法而已。
二、人工智能
近30年来因特网规模呈几何级数飞速发展，人们迫切需要适合于网络时代的先进的信息检索技术。适应快速、准确地检索有关信息，并且能够从大量的网上数据中发现隐含的、有价值的信息，各种智能检索技术、尤其是人工智能技术浮出水面。人工智能学科是涉及数学、计算机科学、控制论、心理学、哲学等学科的交叉学科和边缘学科，其应用领域包括问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定理证明、自然语言理解、人工神经网络和智能检索等。人工智能用于信息检索主要有基于本体论、神经网络、遗传算法、自然语言理解和ID3算法等的智能检索方法。
三、人工智能技术在信息检索中的应用
人工智能研究机器模拟人脑所从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动，解决人类专家才能处理的复杂问题。它的研究和应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索，以及智能调度与指挥等。
（一）信息过滤技术
过滤包括两方面的含义：一是信息检索技术中的过滤，一般称为信息过滤，如搜索引擎过滤，数据挖掘等。二是网络安全方面的过滤。传统的过滤主要有基于包的过滤、基于应用的过滤和基于文本的过滤等几种。基于文本的过滤实现简单，但缺少灵活性，只能对达到匹配的文本一刀切，无法对文章的语义进行分析。引入了人工智能技术的智能过滤技术能够识别文档内容实现智能化的过滤，同时能减少网络管理员维护过滤系统的负担。神经网络是人工智能范畴中机器学习的一种应用，在许多技术中都有应用。
（二）异构信息整合与全息检索
异构信息检索技术发展的特点包括支持各种格式化文件，如TBXT、HTML、XML、RTF、MS Office、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。
四、应用人工智能算法的视频图像检索系统
目前存在一个新的实现视频图像检索系统的方法。在这个系统中，成熟的人工智能算法将被应用到视频图像的分类、索引与检索中。在本系统中，视频图像的特征选取包括了颜色直方图的计算、纹理的分析及应用运动跟踪算法KLT对局部视频数据进行运动跟踪，这些特征构成了图像特征向量。人工智能算法，包括反馈式人工智能神经网及自适应匹配算法，将会根据这些特征向量对视频片断进行分类和检索。系统的工作区域是一个二维平面，各种视频片断将会根据特征向量的不同，被人工智能系统聚类到不同的区域， 从而实现视频片断的分类和聚集。用户在查询的时候，只要在特定的区域进行放大操作，就可以把视频检索限定在一个较小的区域，从而快速的实现视频片断的检索查询。具体的工作流程可以分为五个阶段：
（一）系统训练阶段
在这个阶段中，系统的人工神经系统将被初始化，并且在系统与用户的交互操作中进行训练，使之适应具体的图像特征向量，更好地实现视频片断的分类与聚集。
（二）视频片断的聚集操作
经过训练的人工神经系统将被应用到视频片断的聚集分类操作中，具有相似的特征向量的视频片断将会被聚集到相近的区域中，不同的片断将会被区域的远近程度来区分开来。
（三）视频片断的检索操作
因为视频片断在上一阶段已经进行了分类和聚集，用户只要在局部区域进行放大检索操作就可以查询到所需的视频片断。从以上的工作流程可以得知，系统对视频的分类与检索有两个核心的环节：第一是特征的提取，即如何选取合适的特征用于表征视频图像；第二是分类使用的人工智能算法，即根据提取的视频特征快速准确地对视频图像进行分类和检索。
（四）特征提取算法
本系统应用的特征提取算法包括颜色直方图，用于分析图像的基本颜色信息，获得图像的颜色分布状况；纹理分析算法，用于图像模式的分析； 然后对于局部聚集的图像应用运动跟踪算法KLT，进一步提高图像的分类准确率。
（五）用于分类和检索的人工智能算法
本系统采用了两种成熟的人工智能算法：反馈式人工神经网，利用分类结果的准确程度对系统的参数进行反馈式调节；自适应匹配算法，利用输入向量对最相似的系统向量进行调节。实验表明自适应匹配算法具有高速准确的效用。
五、人工智能在网络信息检索中的应用
人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。目前，人工智能在网络信息检索领域的应用主要是在以下两个方面：
（一）网络智能知识服务系统
网络智能知识服务系统的设计开发是专门为了解决目前网络信息资源浩瀚而获取难的矛盾。网络智能知识服务系统可分为知识采集系统、智能知识处理系统、智能知识服务系统和知识库四部分。
1、知识采集系统。知识采集系统的主要任务是完成资源的加工整理，完成信息到知识之间的转换功能。
2、智能知识处理系统。该系统是将采集来的知识与知识库中已有的知识进行智能的分类和匹配操作，然后将符合入库条件的知识传入库中。
3、智能知识库存储系统。这是知识库建设的最主要组成部分，同时也关系到知识服务的效果和质量。
（二）智能技术
智能（Intelligent Agent，IA）技术，起始于20世纪80年代，是人工智能技术的一个重要研究领域目前，国外从事智能技术研究的不仅有大学、研究机构和诸多信息技术公司。并且有些智能产品或嵌入智能技术的产品已经投入使用，这些情况表明发展智能技术是一个趋势，它将是克服现有网络检索问题的有效手段。
2、智能的作用。智能有着强大的功能，用途也是十分广泛的，通常可分为网络管理、信息管理和优化用户界面。
（三）智能搜索的原理
智能搜索是智能在信息检索中的一种应用，它以用户需求为先导来进行信息搜集和信息加工，根据用户特定的需求以及在一段时期内的偏好为衡量标准来筛选信息。用户界面提供友好的自然语言查询，当用户的查询请求不明确时，智能搜索会利用知识库中的推理机制推断用户的潜在要求，选择与用户习惯最相近的需求进行检索。
六、结束语
人工智能技术的发展是时代对社会智能化需求的体现，而人工智能与信息检索的结合则是人们对信息获取智能化的有益尝试。在信息检索系统中纳入人工智能技术将使传统的信息检索系统具有更好的用户界面、更高的检索效率和更丰富的检索手段。人工智能技术的引入正在使传统的信息检索系统发生了巨大的变化。以两者作为结合点的智能信息检索系统，也将随着这两方面研究的不断发展而更加完善、强大。
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【关键词】人工智能；诊断学教学；智能教学系统；智能组卷系统；智能阅卷系统；智能仿真教学系统
人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1-2]。近年来，人工智能也给教育教学领域带来了机遇，人工智能+教育正如火如荼地开展和推进，改变着传统的教育形式及生态[3-4]。2018年教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，各大高校在人工智能及其教育发展上有了纲领性的指导[5]。医学教育作为教育教学诸多领域的一隅，乘着人工智能发展的东风，各大高校在推进医学教学改革方面进行了大量积极的探索与尝试[6-8]。诊断学是由基础医学过度到临床医学的桥梁课，其教学质量的良莠直接影响到医学生的培养质量，传统的教学方法难以满足现代医学教学的要求，如何发挥人工智能的应用优势，让其更好地应用于诊断学的教学工作，也是诊断学课程教改的重要研究方向。
1传统的诊断学教学方法存在的问题
诊断学是学习临床基本技能最重要的一门课程，其内容包括症状学、体检检查、实验室检查及辅助检查等四大块，分为理论课和见习课，目前大多数医学院理论课采用的是以大班的形式在多媒体教室讲授，而见习课则采取分小组的模式进行，多年的教学实践发现该教学模式取得的教学效果不尽人意，尤其是近年来随着全国各大医学院校的扩招，出现了师资及教学资源配套的相对不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。理论知识以老师讲授为主，采取的是“满堂灌”的教学模式，然而该部分教学内容知识点繁多，知识串联度不高，课堂灵活度、生动度较为薄弱，学生听完课以后对课程内容印象不深，知识掌握度差，同时由于学生的学习主观能动性差异大，不能进行课前充分预习的学生在课堂上更加难以跟上老师讲授的节奏。见习课是对理论知识进行实践，培养学生的实践操作能力，前期理论知识掌握度差又会影响见习的教学质量，导致教学过程形成恶性循环[9]。见习课主要采取老师讲授要领及演示操作流程，之后学生们互相练习的教学方法，该部分内容需反复加强练习，同样的动作要领反复锤炼才能熟练掌握，因课堂见习时间有限，而老师讲授及演示需占用大部分时间，学生动手实践机会不多，老师对学生的操作手法、操作内容、操作顺序等重要内容进行指导和勘误的时间少，学生操作的规范性难以保证，在以后的临床实践中，往往存在实践操作能力的缺陷。上述教学模式教师与学生们之间除了课堂时间，其余时间是脱节的，不能很好地沟通，学生们有疑问的知识点难以得到老师的及时解答，教学活动中没有充分反馈，各个教学环节难以进行教学反思，形成教学相长的良性循环。课后复习及阶段性总结复习是课堂知识内化及升华的重要方面，传统的教学模式通常是给学生布置课后作业，学生完成后上交由老师批改留档，这个环节学生与老师缺乏有效的沟通，且由于学生们学习主观能动性差异，课后没有老师的监督及针对性地辅导，课后作业的质量良莠不齐，教学质量欠佳是显而易见的。随着现代医学的发展及研究的开展，涌现了一大批新的诊断方法与手段，譬如关于肿瘤诊断的分子marker，评估预测疾病活动度及预后相关的指标，在临床上已经常规应用，但由于教材更新需要周期，很难跟新进展同步介绍，另外由于课时有限，难以全面地就学科前沿及新进展进行讲授[10]。
2人工智能应用于诊断学教学的重要意义
2.1教师方面
将人工智能应用于诊断学教学实践，削弱了教师的知识权威而强化了教师的价值引导，对教师的个人能力提出了更高的要求，促使教师踏实践行终身学习并持续更新自身知识结构。互联网高速发展的时代，知识呈几何指数更新并出现大爆炸，基于各种互联网即时通讯平台及手机APP，诊断学体格检查、理论知识讲授相关的小视频及研究进展不胜枚举，这就要求教师及时获取、更新知识并进行相应的知识储备。人工智能的应用促使教师从单人施教发展为团队施教，为开发更具个性化的课程教学注入团队的力量。基于大数据的人工智能可以减少诊断学教学过程中的机械性、重复性工作，如平时作业的批改、考勤统计等，减轻了教师的工作负担，教师可以将更多的精力投入到医德医风、医患沟通能力以及体格检查手法的规范化培养上，更多的心思放在丰富课程内容及教学形式上。同时大数据可以及时反应学生的学习动态，教师可以根据学生的反馈及课程评价有针对性地对学生进行相应的辅导。
2.2学生方面
将人工智能应用于诊断学教学实践，可以实时动态记录学生的学习情况及暴露的问题，如是否按时完成课程任务、测试中哪些知识点容易出错等，人工智能系统能够对这些数据进行关联分析和深度挖掘，并且可视化呈现相应的数据，有利于教师及时掌握学生的学习进度、参与度以及学习效果，并根据具体的学情分析数据来调整辅导和教学方案。基于人工智能强大的算法和分析，可以为学生定制个性化的教学内容及进度，提供更有针对性的课堂内容和随堂测试，并对测试及平时作业进行智能批改，真正做到查漏补缺。诊断学课程内容相对枯燥，学生们的学习兴趣有限，基于人工智能的教学方式可以寓教于乐，在课程中将一些比较零散的知识点可以设置成互动小游戏，营造出良好的课堂氛围，提高学生们的学习兴趣及学习效率。
2.3教学过程
针对教学过程，人工智能亦发挥着至关重要的作用。第一，诊断学作为桥梁课程，是一门必修课，包括临床医学五年制、八年制、法医学、基础医学等相应专业的学生均需要学习，人工智能拥有超强的计算能力和强大的“记忆力”，面对众多不同专业的学生，可以根据大数据进行分析，制定出适合不同专业学生的完备教学目标。教学活动开展过程中，人工智能还可以根据学生的课堂及课后测试表现，依据分层教学的要求自动设置梯次教学目标，帮助学生们逐步提升学习能力和知识掌握度。第二，人工智能可以凭借自身信息化的特点，对各种教学资源进行分析，为教师和学生选择更优质更合适的资源提供依据，促进个性化的教与学。第三，传统的教学方式、教学内容相对有限，人工智能基于大数据能够启发新的教学思路，创新教学方法，为诊断学教学提供更多的可能性。
3人工智能在诊断学教学中的应用
3.1智能教学系统
智能教学系统是教育技术学中重要的研究领域，其根本宗旨是使得学生的学习环境更加优良和谐，智能教学系统能够及时有效地调用最新最全的网络资源并充分优化后供学生学习，使得学生能够更加全方位、多角度地学习专业知识，提高学习效果[11]。智能教学系统大致由领域知识部分、教师部分及学生部分3个部分构成[12]，其中领域知识部分又称为专家部分，这一部分既包含了需要讲授的内容及掌握的技能，又可以添加专家的学术成果，既能够保证学生对于基本概念、基本理论及基本技能的掌握，又能够拓宽知识面，增加知识的广度。智能教学系统的教师及学生部分主要是为设计和制定教学方案及策略服务，基于大数据基础上，根据课程的特点、历年教学情况、学生身心发展特点及学习实际情况，制定更加个性化、高效的教学方案，促成教师因材施教，取得更加理想的教学效果。
3.2智能网络组卷阅卷系统
诊断学教学内容包括理论和见习两大块，教学过程中教师的大量时间用于出题、阅卷、批改平时作业等与考核相关的工作，并且在出题过程中需要围绕相对固定的重难点内容不断创新题型，消耗教师大量的精力。智能网络组卷阅卷系统能够充分发挥其优势，将教师从繁冗的考核相关工作中解脱出来，使得教师的教学更高效，教师能够把更多的时间。智能网络组卷系统能够有效收集和分析知名高校教学团队编写的在线题库，实现教学资源的共享，通过随机抽题组卷、答案随机排序、题型随机排序以及设置避免与历年考卷重复等，显著提升试卷的质量，亦能改善考试作弊的顽疾，客观地考核学生对知识的掌握度。智能网络阅卷系统有简明的阅卷流程，能够更有效地识别试卷及答案，能够明显降低传统人工阅卷方式因疲劳带来的出错率，使得工作效率更高、考核结果更公正。
3.3智能仿真教学系统
诊断学教学的见习部分是学生提高技能的重要环节，常常采用分小组在病房完成的方式进行，在课程的开展过程也凸显出了各种各样的问题，譬如因学生分组进行询问病史、体格检查，重复次数多，患者难以多次配合；在教学时间段内病房缺相应的病种，无法对所学的症状进行直观的学习；传染病流行期间出于对学生健康安全的保护，无法进入病房见习等等，此时智能仿真教学系统能够发挥重要的补充作用[13]。人工智能可以根据提供的海量真实临床病例，由医学专家整合其临床特征，联合计算机专家，根据相应的教学要求，形成虚拟病人学习系统，学生在仿真诊疗环境中，进行问诊、体格检查、诊断以及给出治疗方案，同时系统能够自动发现学生在问诊及诊断过程中的错误，通过实践、纠错再实践，提高学生采集病史、体格检查的能力，同时能够加强学生的临床思维的训练，夯实临床基本功[14-16]。
4总结及展望
（兰州资源环境职业技术学院信息管理系，甘肃兰州730000）
摘要：进入21世纪，随着信息技术的不断发展，将人工智能技术应用于儿童玩具当中是人工智能技术应用的一个趋势，基于人工智能的语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域的研究，使用计算机程序，以效仿人类大脑为主要目的，包含采集、分析、处理、反馈等功能，设计出模拟人类的智能玩具。本文通过对人工智能技术进行分析得出，将此技术应用于智能玩具当中会使玩具具有更加广泛的应用前景。
关键词 ：人工智能；学习型数据库；智能玩具；儿童玩具
DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.05.054
中图分类号：G614 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2015）05—0122—02
收稿日期：2014—12—10
作者简介：康筱彬（1982— ），女，甘肃兰州人。兰州资源环境职业技术学院信息管理系，讲师，硕士，研究方向：移动互联网开发及应用。
计算机科学之父图灵在1950年发表的论文《计算的机器和智能》中提出了机器智能的设想，并提出了著名的“图灵测试（Turing Test）”，用以验证机器是否拥有智能。测试指出让机器和人进行交流，如果人无法判断交流的对象是人还是机器，就说明这个机器拥有智能。著名导演斯皮尔伯格在经典电影《人工智能》中讲述了一个不仅拥有思维更具备情感的机器人，通过这部电影，观众对于人工智能这一学科的研究目的有了清晰的认识：让机器模拟人的思维方式。影片虽然是虚构的，但是随着智能技术的发展以及数据挖掘等技术研究的不断深入，智能玩具已经悄然出现。
2014年1月6日至9日，在第40届香港玩具展中智能玩具已经占有一席之地。有别于以往的数码玩具，智能玩具不仅有精密的设计、绚丽的外表，同时，其具备的多种功能应用能够充分地满足儿童的好奇心，智能技术的应用让每个儿童都拥有了一个个性化的玩具。而且不少智能玩具还具有特定的功能，比如治疗型玩具，其主要目的是帮助孩童和老人舒缓压力，或解决其他相关问题。许多传统玩具也通过App与智能装置合二为一，可见，将智能技术应用于儿童玩具之中也是未来发展的趋势之一。
一、人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）相对于自然人的天然智能而言，是指通过研究和构造智能机器或智能系统，来模拟和扩展人类的智能，让机器具有某些思维。人工智能是计算机科学领域的一个分支，属于综合性的前沿学科。它的目标是了解智能的实质，并生产出一种全新的、可以以与人类智能类似的方式作出反应的智能型机器。该领域结合了计算机科学、信息论、心理学等多种学科。
二、人工智能的研究内容
人工智能经过近60年的发展，研究领域获得了进一步的扩展，加之计算机技术的迅速发展，研究领域已经扩展到了自然语言处理、模式识别、图像识别、数据挖掘、机器学习、智能接口技术、智能信息处理等。其中，数据挖掘、模式识别、机器学习和信息处理是构成智能玩具的核心技术，实现信息的采集、分析、处理和反馈等功能。
（一）数据挖掘。数据挖掘（Data Mining，DM）技术是指从海量的数据或者信息中获取知识的过程。应用于人工智能则需要对设备接收到的所有知识进行表示、推理和搜索等三个方面的处理。通过这三个方面的处理，实现将接收到的知识与原有知识相关联，借助推理技术中的各种推理演绎方法获取新的知识。在知识的查找过程中，根据实际问题借助盲目式或启发式两种搜索方式，不断地寻找可以利用的知识构造推理路线，最终获得最优解。
（二）模式识别。人工智能涉及的模式识别通常是指用计算机代替人类或者协助人类进行感知的模式，是对人类感知外界功能的一种模拟。将人工智能应用于儿童玩具，就是要让玩具能够自动地获取外界的知识，自动地对文字、声音、图像等信息进行识别。
（三）机器学习。学习能力是计算机模拟人类智能的重要标志，也是计算机获取知识的主要途径，是人工智能研究中最重要和最突出的一个方面。香农曾经说过：“一台计算机如果不会学习，就不能称之为具有智能的计算机。”由此可以引申出对智能玩具的判别标准，即其是否具有学习能力。智能玩具领域中主要采用两种学习方法，即无监督学习和有监督学习。有监督学习是指在可以提供输入和输出时使用的学习方法，如决策树学习、神经网络等。无监督学习是指在不能提供有效输入和输出时使用的学习方法，如强化学习、进化学习等。
（四）智能信息处理。在如今这个信息爆炸的时代，更需要从海量的数据中获取有价值的信息，从而利用这些信息进行决策、管理、检索以及过程控制等。当前，具备多功能性、开放性和有效性等特征的图形模式作为一种有效的智能数据处理手段引起了人们的重视。
三、人工智能应用于儿童玩具中所起的作用
游戏是儿童喜欢的活动，玩具是孩子游戏的物质基础，它能让孩子在游戏中获得身心的同步发展。比如：益智类玩具主要用于发展孩子的智力，体能类玩具则主要用于增强孩子的体质。智能玩具在儿童成长过程中所起的作用大致可以归结为以下几点：
（一）提高孩子的言语能力。智能玩具中植入了智能芯片，使得它们能说会道，能歌善舞，可以与儿童进行交流。儿童在玩耍的过程中，有了可以对话的伙伴，便有了可以表达自己想法和情感的机会，这对提高其语言能力能够起到很大的帮助作用。同时，当孩子有了表达的欲望和表达的渠道时，家长就能够给予孩子语言方面的表达技巧。
（二）提高孩子的辨认能力。智能玩具一般具有与孩子互动的功能。比如：会教孩子辨认其左右手、进行简单的四则运算、辨认简单的物品（如水果、蔬菜）等。孩子在与这些玩具互动的过程中，听到伙伴交待下来的“任务”，会产生好奇心并且积极思考，在此过程中，孩子的辨认能力会进一步得到提高，对智力的增长也会起到帮助作用。
（三）提高孩子的肢体协调能力。孩子在与智能玩具做游戏的过程中会有互动，比如：孩子将一盒积木砌出图形，或者学习玩具的一些动作等，在此过程中，除了会运用到大脑外，还需要手等其他身体部位的配合，对孩子的肌肉运动、脑部发育以及身体机能的发展都具有很大的裨益。
（四）调节孩子的情绪。孩子的世界同样也伴随着喜、恕、哀、乐这些情绪，当负面情绪来临时需要相应的发泄方式。对于孩子来说，玩具就是伙伴，就是朋友，他（她）们可以通过玩具来发泄这些负面情绪。同时，玩具所具有的音乐播放、故事讲述等功能，又能起到调节儿童情绪的作用。
（五）提高孩子的社交能力。大人有社交，孩子同样也有，同学、朋友、老师都是他（她）们的玩伴，如果一个孩子从小就缺少沟通的机会，就容易养成不爱说话或者不敢说话的性格。而智能玩具就具备能说会道的功能，孩子们与玩具进行交流就避免了不爱说话或者不敢说话的状况，即使对待陌生人，也可以很快进行交流了。
四、展望
人工智能学科的出现与发展不是偶然、孤立的，它与整个科学体系的发展与演变密不可分。21世纪，各学科蓬勃发展，高新科技层出不穷，人工智能也一定能够在时代的要求下实现多学科的交叉研究，通过与信息技术、软件技术、生物技术、脑科学、电子技术、网络技术等研究领域更加紧密地结合，研制出与人类智能水平相当的智能软件和智能机器。21世纪将成为智能技术快速发展的世纪，信息时代的特征也促使人工智能学科形成三个分支，即行为主义、联结主义和符号主义，在信息论的启示下形成统一。人工智能在多学科的交叉发展与研究中，一定会掀起一场智能技术的革命，走向人机协同解决问题的新纪元。
参考文献］
［1］徐志国.人工智能在电力系统中的应用［J］.现代电子技术，2006（21）.
［2］张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望［J］.吕梁高等专科学校学报，2010（4）.
［3］胡勤.人工智能概述［J］.电脑知识与技术，2010（13）.
［4］陈建平，任斌，张会章.人工智能在智能机器人领域中的研究与应用［J］.东莞理工学院学报，2008（3）.
原文链接：https://www.gwyoo.com/haowen/25320.html
