[優選]人工智能論文15篇
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人工智能論文1
網絡空間作為一個新的作戰領域，有著自身獨特的規律。美軍評價這個作戰領域"是一片未經勘測的深海",要充分理解其運行機制，"需要想象力的跨越"[1].這個全新的作戰領域覆蓋全球，其中的網絡攻防行動快速、且會產生海量的網絡事件，這對傳統的網絡防御技術提出了以下挑戰： a） 網絡環境處在不停的動態演化過程中，通過態勢感知獲取的海量數據需要分析、篩選、提取，才能形成全維的網絡空間地圖，并且在網絡戰對抗過程中會產生大量的網絡事件，這些事件既包括網絡自身正常的業務，也包括敵我雙方的攻防行為，這些數據構成了整個網絡戰場的態勢，需要具有高效的數據處理和分析手段才能有效輔助決策，為網絡防御指揮決策形成及時、準確的反饋； b） 網絡戰武器在部署之后也要能夠具備在陌生網絡環境中的自主決策能力，正規化的網絡防御需多種防御手段在動態的網絡環境中實現分布式的協同以完成共同的使命[2].美軍賴桂曼中將認為，美國必須縮短在網絡防御中的決策-行動周期時間，這就意味著需要更多的自動化。自動化將解放有限的網絡防御部隊，聚焦關鍵網絡空間的重要威脅。網絡中心戰也對網絡防御提出更高的要求，使之能有效應對危險、變化的網絡攻擊手段[3].新的防御手段包括安全防衛圈的動態組建、復雜環境感知能力以及對網絡中攻擊行為的自主反應，這些防御手段都需要基于知識的人工智能技術的支撐。斯諾登披露了美國國家安全局研發的被稱做"怪獸大腦"的網絡戰秘密防御系統[4],該武器實際上是一種智能化的軟件操作系統，它可在特定網絡遭受攻擊時自主進行反擊，而不需要人工操作。為應對以上挑戰，研究人員借助人工智能技術解決這些難題，并推動了網絡空間安全防御方法和手段的發展。
1 網絡空間安全防御相關概念
為了更好地闡明人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用，對網絡空間安全防御相關概念進行必要的解釋和說明。
1. 1 網絡空間
Cyberspace 是信息環境中的一個全球域，即由信息技術基礎設施互相依賴結網而形成的空間，這些網絡及基礎設施包括了互聯網、通信網絡、計算機系統和嵌入式處理器及控制器[5].從人工智能學科中 agent 的角度來說，網絡空間是網絡空間作戰中各方力量所處的環境，相比人工智能中傳統的環境概念，網絡空間有其獨有的特性，包括對環境的部分感知、動態、離散、極度復雜且對抗激烈等特性。網絡空間中對抗性極強，敵我雙方共存于網絡空間中，不僅要面對智能化的攻防技術手段，還面臨來自防火墻、入侵檢測系統和入侵防御系統等傳統威脅。
1. 2 進攻性網絡作戰
進攻性網絡作戰是在網絡空間領域對敵方信息系統和網絡采取的計算機網絡攻擊（computer network attack,CNA） 與計算機網絡刺探（computer network exploitation,CNE） 等軍事行動和活動[6].CNA 是針對計算機系統或網絡的數據、軟件或硬件的一種惡意行為，這種行為具有破壞性、擾亂性、降解性和拒絕訪問等特征。CNE 是指情報的搜集行為，它通過隱蔽的方式侵入計算機系統來獲取需要的數據。
1. 3 網絡防御
計算機網絡防御（computer network defense,CND） 是指保護信息、計算機和網絡免受擾亂或摧毀的措施，主要行動包括監視、檢測和響應所欲非法授權的計算機行動，其常用技術包括被動信息保障、主動誘騙、網絡空間沖突規避技術和入侵檢測技術等[7].
1. 4 網絡態勢感知
1999 年 Bass 等人[8]首次提出了網絡態勢感知（cyberspacesituation awareness） 的概念，并將網絡態勢感知與最早的交通監管（ATC） 態勢感知的概念進行了類比。目前，對于網絡態勢感知還未能給出一個公認的、準確的概念，但是普遍接受的理解是網絡態勢是指由各種網絡設備運行狀況、網絡行為以及用戶行為等因素所構成的整個網絡當前狀態和變化趨勢。
2 典型應用
一種被普遍接受的觀點是，人工智能技術被劃分為兩類：一類是去試圖探索智能的本質并開發通用的智能機； 另一類是用于解決難以通過非智能化手段解決的復雜問題提供方法的科學，如基于大量數據進行輔助決策的方法。本文面向第二種人工智能技術介紹幾種典型人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用。通過對國內外研究現狀的分析，近年來，神經網絡、多 agent 系統、專家系統、搜索、機器學習、自然語言處理等人工智能技術在網絡空間防御中涌現出大量的研究和成果，其中較成體系、應用較多的技術主要有神經網絡、多 agent 系統和專家系統，適用于應對網絡空間防御面臨的輔助決策、快速響應以及海量數據處理等挑戰。本文重點介紹這幾種人工智能技術的應用。
2. 1 神經網絡
一個神經網絡是一個由簡單處理元構成的規模宏大的并行分布處理器[9],具有以下的特點： 信息分布存儲，有較強的容錯能力； 學習能力強，可以實現知識的自我組織，適應不同信息處理的要求； 神經元之間的計算具有相對獨立性，便于并行處理，執行速度較快，有軟件和硬件兩種實現方式。神經網絡這些特點尤其適合網絡安全領域中模式識別學習、分類以及對攻擊事件應對手段的選擇等方面的應用。
目前，神經網絡技術在網絡入侵檢測領域已得到了廣泛應用[10 ~13],如 DDoS 檢測、計算機蠕蟲檢測、垃圾郵件檢測、僵尸檢測、惡意軟件分類和法理調查等方面。文獻[10]使用神經網絡作為用于網絡檢測的 agent 決策算法，能根據有限的網絡狀態提高檢測能力并有效降低出錯率。文獻[11]在測量計算機行為的基礎上通過神經網絡技術來檢測蠕蟲病毒，與決策樹等傳統分類檢測技術相比，該方法具有較高的檢測效率，并能有效識別一些新出現的蠕蟲病毒。文獻[12]針對傳統入侵檢測方法存在的檢測效率低和識別準確度不夠等缺點，在不同的訓練數據集的基礎上，綜合了再循環網絡和多層感知器技術，提出了可用于入侵檢測的神經網絡體系結構。一些神經網絡系統基于硬件或圖形處理器實現，具備高速的處理能力，因此在網絡防御領域得到廣泛應用。神經網絡自身也在發展，如由于更真實地仿真生物神經而帶來的強化神經網絡被稱為第三代神經網絡，為網絡空間安全防御提供了更多的應用機會，而FPGAs（field programmable gate arrays,現場可編程門陣列） 的應用也促進了神經網絡技術的發展和應對動態威脅的調整能力。
神經網絡在網絡空間安全防御領域的應用研究還處于起步階段，有很多具有特色的`人工神經網絡模型與算法還沒有得到很好的利用。隨著對神經網絡理論研究的進一步深入，其在網絡空間安全防御領域將會有更為廣闊的應用前景。
2. 2 多 agent 系統
Agent 是分布式人工智能領域的一門技術，agent 可以看做是一個自動執行的實體，它通過傳感器感知環境，通過效應器作用于環境[9].隨著多 agent 系統的發展和成熟，這一技術在網絡安全防御中得到廣泛應用。Agent 技術由于具備感知環境和具有規劃能力等特點，在網絡空間防御中主要用于網絡態勢感知、入侵檢測和入侵防御。在提升網絡態勢感知能力方面，美國國土安全部等機構斥巨資支持對互聯網空間的結構和拓撲進行測量，Archipelago[14]和 DIMES[15]是這方面的典型項目，通過部署在全球網絡空間內的用于網絡測量的大量 agent對互聯網進行連續測量，并通過信息匯總形成全球互聯網地圖，以提升美國在互聯網空間的網絡感知能力。
互聯網上的分布式網絡攻擊變得越來越頻繁，這類攻擊通常以自動化的手段對許多網絡服務系統進行攻擊。由于這些系統并不是由單獨機構或個人掌管，用來檢測并鑒別這類攻擊的信息常常分布在多個系統中，對某一系統的安全管理員來說，為了處理這種分布式攻擊，通常需要與其他系統的管理員進行溝通以獲得全面的網絡安全態勢信息，而這常常又是非常困難的。針對這種分布式網絡攻擊模式，文獻[16]基于 FIPA-OS 實現了一個多 agent 網絡安全監測系統，這些 agent 被部署在不同的網絡環境中，能夠就所在網絡的可疑事件與其他網絡中的 agent 進行交流，通過協同的方式判斷可疑事件是否是分布式網絡攻擊，并向其他網絡的 agent 告知可能存在的威脅。
文獻[17]基于多 agent 技術實現了分布式的入侵檢測系統，文獻[18]基于多 agent 和神經網絡結合來實現入侵檢測。美國海軍使用智能代理安全管理者（intelligent agent security manag-er,IASM） 監視網絡通信數據，能對數據進行收集、標準化、關聯和分析，實時判斷網絡攻擊的情況[19].網絡防御方不僅要處理海量的網絡態勢信息，經常還需面對不完整和不一致的信息，這給網絡安全事件的檢測帶來挑戰。針對這種挑戰，文獻[20]基于多 agent 的知識表達、知識管理和行為約束，提出了一種新型網絡入侵檢測方法。
在網絡入侵防御方面，文獻[21,22]使用基于 agent 的技術來應對 DDoS 攻擊，仿真模擬的結果顯示合作的多個 agent能有效抵御 DDoS 攻擊。
隨著 P2P（peer-to-peer） 網絡服務的廣泛應用，這種體系結構理念也逐漸被網絡安全研究領域所吸納。文獻[23]提出了一種基于 P2P 體系結構的多 agent 入侵檢測系統，分布式的安全檢測 agent,基于 overlay 網絡實現了分布式的元知識庫用于支持 P2P 分布式 agent 平臺對網絡攻擊的協同防御，還給出了對 P2P 分布式 agent 的訓練方式，基于這種訓練方式可以有效處理和應對新的威脅。無線傳感器網絡和移動 Ad hoc 網絡由于其開放性特征也面臨著各種網絡威脅，文獻[23]使用多agent 技術實現了一個協同式無線入侵檢測智能系統，通過強化的知識學習管理模塊能夠更有效地檢測開放網絡環境中的入侵行為。
在網絡防御行動的指揮和控制方面，agent 及其控制者的聯系方式既包括 agent 向控制者傳遞信息，也包括控制者向agent 發送反擊和自我摧毀等命令。在這類網絡防御系統的設計原則上，agent 的目標應該通過程序預設好，并盡可能控制在法律允許范圍內，也要兼顧對 agent 的自主性的發揮。美軍網絡戰 X 計劃的一項研究內容就是確定 agent 自主運行的級別，研究一種面向領域的特定語言，用來描述通信失效或降級的情況下 agent 如何自主決策及自主程度，這些描述語言需要在agent 部署之前就注入到 agent 的程序邏輯中去。
多 agent 技術也開始被廣泛應用于網絡空間安全演練平臺中，例如，DECIDE（distributed environment for critical infra-structure decision- making exercises）[25]是用于支持國家關鍵基礎設施網絡安全決策演練的分布式環境，通過多 agent 技術實現對虛擬對手非常真實的模擬，這些智能 agent 是在領域專家的協作下開發完成的，可以實現跟人類參演人員的實時交互。文獻[26]基于以服務為中心的 agent 平臺 JIAC 實現了一個網絡安全模擬環境 NeSSi2,可以分析攻擊事件并評估防御策略。
NetSim[27]是一個基于 Web 的分布式網絡仿真器，曾用于美國國土安全部組織的 Livewire20xx 網絡安全演習，它支持沉浸式人機交互，基于 agent 技術實現了 UAA（user activity agent） 組件，能夠模擬網絡服務的使用者。當網絡服務由于受到攻擊而影響了可用性時，UAA 會模仿網絡服務的普通用戶向參演人員發送投訴郵件，而投訴的頻度和語氣也會隨著網絡服務可用性的進一步下降而增強，增加了參演人員的沉浸感。
基于 agent 技術的軟件系統在結構上分為集中式和分散式兩種。基于分散式 agent 技術的網絡防御系統由于實現了分散式協作，不受集中控制節點失效的制約，抗毀性更強。
2. 3 專家系統
專家系統是發展較早、也是比較成熟的一類人工智能技術。專家系統主要由知識庫和推理機構成，它根據某個領域的專家提供的特殊領域知識進行推理，模擬人類專家作出決策的過程，提供具有專家水平的解答，知識表示多基于規則，而專家系統的能力取決于知識的質量。借助于網絡安全專家的經驗和知識所構建的專家系統可以有效支持網絡防御作戰中的決策制定和自動化的網絡防御系統開發，因此，在網絡空間安全防御中引入網絡作戰專家的經驗知識是十分必要的。
一些早期的入侵檢測系統也曾廣泛使用專家系統，這些入侵操作檢測系統通常使用基于規則的方法，這些系統通過建立大量 if-then 規則來實現檢測，這些規則是網絡攻擊和誤用分析領域的專家制定并轉換成入侵檢測模塊推理機可用的格式，通過檢測日志等信息來檢測可疑行為。一些實時的入侵檢測專家系統[28 ~31]都是經典的基于規則的入侵檢測系統。文獻[32]提出了用于入侵檢測的專家系統---NIDES,它是采用一種新型統計算法來實現異常檢測的綜合性系統，內嵌了將入侵場景編碼在內的專家系統，該系統使用多種統計學方法根據審計日志計算用戶行為的統計學特征，基于這些統計，系統建立不同權限用戶組的正常行為的描述模型，然后通過一個子系統來監控用戶行為并與以往的行為和專家制定的異常規則作比較，若差別超出閾值則認定該行為是入侵行為。
文獻[33]將專家系統應用于網絡空間的安全籌劃，主要用于輔助安全手段的選擇，并提供對有限資源最優化利用的指導。
文獻[34]認為嚴格形式化的模型來描述和分析網絡空間的沖突是十分必要的，也是基于人工智能開發網絡防御系統的基礎，提出了一種基于知識的框架用于管理網絡武器和沖突，框架通過形式化的方式描述了信息的摧毀、竄改、一致性、可信性和可用性等概念，定義了網絡武器、網絡攻擊、網絡事件、網絡沖突、網絡間諜活動及網絡沖突和戰爭等概念，為專家系統在網絡空間安全防御中獲得一致性、無歧義的應用奠定了基礎。
3 發展趨勢與展望
網絡空間安全防御研究是一個新興且蓬勃發展的領域，對海量動態信息的及時響應和自動化處理的需求是其面臨的主要挑戰，這將促使人工智能技術在網絡空間安全防御領域應用的不斷深入。目前，已有相當數量的人工智能技術應用在網絡空間安全防御領域，而且從發展上來說，網絡空間安全防御領域不斷涌現出來的問題需要更智能的解決方案。
可以預見，未來的人工智能技術將會為網絡防御中基于知識的態勢管理和輔助決策帶來新的方法和理念，這些新的方法包括輔助決策軟件中模塊化和層次化的知識體系結構的引入。
文獻[35]就在聯邦德國國防軍的聯合指揮控制系統中應用了此種體系結構來實現知識管理，文獻[36]認為一個具有挑戰性的研究領域是網絡空間安全防御中的知識管理，只有自動化的知識管理才能夠形成快速的態勢評估，從而在指揮控制層次上為指揮員帶來決策優勢。專家系統盡管已取得很多應用，但形式上往往以內嵌在其他系統中的子模塊來實現，文獻[37]就是把專家系統作為安全措施計劃軟件的一部分。然而，如果知識庫的開發可以更進一步完善，專家系統將得到更廣泛的應用，但這些需要加大對知識獲取和大型知識庫開發的力量投入，未來的專家系統在體系結構上要注重專家系統工具的模塊化設計和層次化的知識庫建設。
多 agent 技術盡管作為網絡防御手段已取得了很多研究成果，但現實網絡作戰中是否有真正的自主 agent 還未可知，并且在對已存在的網絡病毒自主程度的界定上還存在一些爭端，例如震網（Stuxnet） 作為目前已知的最先進的網絡病毒之一，其是否屬于自主 agent 就存在兩種不同的看法。支持者認為震網使用了不需要人類干預的松耦合算法，使得震網在一個封閉的網絡環境中能自主完成特定的任務，并且當震網與其控制者失聯之后具有自我摧毀的能力； 反對者[38]
認為震網不是典型的自主 agent,真正的自主 agent 能在紛繁復雜的環境中識別出目標，而根據賽門鐵克的報道，震網的程序邏輯是固定的，不能進行自主的目標評估和選擇，主要是利用西門子公司控制系統（SIMATIC WinCC/Step7） 存在的漏洞感染數據采集與監控系統（SCADA） 向可編程邏輯控制器（PLCs） 寫入代碼并將代碼隱藏，如果震網遇到了其他廠商的可編程邏輯控制器或是不同的西門子產品及網絡環境，它會無所適從，并且震網也不具備時間持續性和學習能力。為 agent 設定目標時需避免在程序邏輯里寫死，而應以一種像自然語言一樣靈活的方式，如"摧毀離心機"這樣的描述方式。
在互聯網空間的防御方面，相互協作的可移動智能 agent有可能被用于充當網絡空間警察的角色，除了需要相關法律的支持，在技術實現層面，需要網絡運營商的合作，使得基礎設施提供支持網絡空間警察的移動和通信的機制，也要有效抵御破壞者利用這種機制。由于多 agent 可以通過協同和分布式信息處理實現對大規模網絡的監控、通信、數據收集和分析，近年來，多 agent 在國家關鍵基礎設施保護方面也開始得到應用[39],比如電子商務、數字醫療、通信和交通網絡控制系統以及環境監控等國家關鍵基礎設施。
國際 FLAIRS（Florida Artificial Intelligence Research Socie-ty） 組織近年來每年度專門召開人工智能和網絡安全的專題會議，會議主要跟蹤基于人工智能的解決方案在網絡安全中的研究進展，20xx 年會議的主題包括入侵檢測系統中的機器學習、網絡安全中的文本的自然語言處理、用于恐怖或犯罪活動檢測的音/視頻語義分析、人工智能和生物統計學，以及人工在數據采集與監控系統、網絡系統、嵌入式系統、云計算領域中安全方面的應用等[40].
上面所介紹的神經網絡、多 agent 系統以及專家系統等人工智能技術從不同途徑實現了對網絡空間安全防御不同方面的智能化支持，有著各自的長處，但同時也存在相應的不足。如何將這些技術結合起來形成一種綜合的網絡空間態勢分析和輔助決策系統，使網絡空間安全防御系統能夠將不同方法的優勢互補，揚長避短，是現在研究人員所關注的問題。
4 結束語
網絡空間安全防御是圍繞保護計算機系統和網絡中信息和資源的可信性、一致性和可用性展開的跨學科的領域，現代信息系統的復雜性和來自社會和技術多個維度威脅的多樣性需要具有智能化、自適應和多模式的解決方案，而人工智能技術恰恰適用于此。盡管很多研究還處于初期的探索階段，一些應用也存在許多爭論，但不可否認的是，人工智能技術在網絡空間安全防御領域正得到越來越廣泛的應用，相關的理論、系統與項目也將不斷面世。希望通過本文的分析討論以及對國際上與此相關研究工作的介紹，能夠引起國內研究人員對這一新興領域的關注與研究。
參考文獻：
[1] 黃維真，何荷。"X 計劃": 美軍網絡作戰線路圖[J]. 環球軍事，20xx（19） : 23-25.
人工智能論文2
摘 要：通過計算機模擬手段進行分子對接、藥物篩選、先導物的優化、定量構效關系和藥效團模型等藥物設計方法，可以揭示藥物與受體靶標的作用機制，探索藥物靶點的空間結構，最終目標是設計具有能選擇性地與某一靶標結合的分子；利用分子模擬技術來構造、顯示、分析和儲存復雜的分子模型，在三維空間中觀測藥物小分子的結構特征，更改小分子形狀和方位，并探測小分子與受大分子靶點的作用機制，判斷藥物小分子與受體大分子結合的可能活性位點，還能對藥物小分子的結構進行修正，提出改善藥物的藥效學和動力學性質的方案，在“三維空間”中實現直觀、可視化的藥物分子設計。人工智能利用大數據和機器學習方法，根據已有的藥物研發數據自動設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，并根據藥效、選擇性、ADME 等其他條件對化合物進行篩選。而后篩選出來的化合物會被合成并且進行實驗檢測，然后實驗數據會被反饋到 AI 系統中用于改善下一輪化合物的選擇。
關鍵詞：分子模擬；藥物設計；人工智能。
1、分子模擬與人工智能進行合理藥物設計。
計算機技術模擬手段的提高及人工智能技術的逐漸成熟，使藥物研發進入合理化藥物設計階段，即依據生物化學、分子生物學、遺傳學、信息學和計算化學的成果，針對這些研究所揭示的酶、受體、離子通道等潛在的藥物設計靶點，并參考其他類源性配體或天然底物的化學結構設計出合理的藥物分子，以發現作用于特定靶點的新藥。
利用計算機圖形學進行分子模擬的技術稱為計算機分子模擬（molecular modeling）。計算機分子模擬的含義是利用計算機來構造、顯示、分析分子模型，使分子結構直觀化，通過計算機模擬出分子的立體構象，能形象地觀察到藥物小分子與生物大分子間的相互作用的過程，判斷藥物小分子與受體大分子結合的可能活性位點，還能對藥物小分子的'結構進行修正，提出改善藥效學和藥動力學性質的改良方案。使藥物設計成為直觀的、可視化的方式。
作為當今最重要的技術變革，人工智能（Artificial In－）已成為創新應用的重要手段，AI+藥物研發徹顛覆了藥物設計觀念。人工智能，即 AI。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。在藥物研發中，人工智能利用大數據和機器學習方法，即從論文、專利、臨床試驗結果的大量信息中提取出藥物靶點和小分子藥物的結構特征，根據已有的藥物研發數據提出新的可以被驗證的假設，自主學習藥物小分子與受體大分子靶點之間相互作用機制，并且根據學習到的各種信息預測藥物小分子的生物活性，設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，并根據藥效、選擇性、ADME 等其他條件對化合物進行篩選。對篩選出來的化合物進行合成并經過實驗檢測，然后把實驗數據再反饋到 AI 系統中，用于改善下一輪化合物的選擇。經過多輪篩選，最終確定可用于進行臨床研究的候選藥物。人工智能的使用大大加速藥物研發的過程，并對新藥的有效性和安全性進行預測。
2、利用分子模擬技術進行分子對接。
作為藥物設計的核心技術，“分子對接”是基于受體分子結構虛擬篩選的核心，是在計算機上模擬小分子與生物大分子結合三維結構及其結合強度的計算方法，確定藥物小分子與生物大分子的結合構象，并評價小分子與受體大分子結合的穩定性。
分子對接的含義是利用化學計量學方法模擬分子的幾何結構和分子間作用力來進行分子間相互作用。其過程是將已知 3D 小分子數據庫中的小分子放置到生物大分子的活性位點，按照受體與配體形狀、性質互補的原則，通過不斷改變受體大分子的位置（取向），尋找小分子化合物與靶標大分子作用的最佳構象，即配體和受體的形狀和相互作用的匹配最佳，判別生物大分子-藥物小分子復合物結合模式。然后按照與受體在各個活性位點的結合能為小分子打分，預測小分子與受體結合構象及結合能。
計算機模擬技術可以為分子對接提供以下信息：（1）分子的三維結構；（2）分子的物理和化學特性；（3）分子間的結構比較；（4）分子構象變化、柔性以及動力學性質；（5）藥物與靶點復合物的形式。因此，利用分子模擬可以觀察、分析分子三維模型，研究藥物與靶點間擬合情況和相互作用，是分子三維結構研究與利用分子對接探索藥物靶點及先導物的發現的主要手段。
3、計算機模擬技術在藥物篩選中的應用。
藥物篩選是藥物研發過程中獲取具有特定生理活性分子的有效手段，是指從可能成為新藥的候選藥物中選擇對某一特定作用靶點具有較高活性的分子，并進行生理活性檢測和試驗的過程，以求發現其藥用價值和臨床使用價值，為發展新藥提供最初始的依據和資料。是一項枯燥、單一，容易出錯的工作。而采用計算機的模擬進行藥物虛擬篩選（virtual screening）可以對這種現狀有效改善。所謂虛擬篩選就是利用計算機進行篩選，通過計算機的預篩選，大大降低實際篩選的藥物分子數，提高先導化合物發現效率；虛擬篩選可以對藥物分子可能的活性作出預測，發現有潛在可能性的化合物，最終構建具有合理性質的化合物集合。是對實驗模型的虛擬化，已成為創新藥物研究的新方法和新技術。
4、利用計算機模擬技術進行先導化合物的優化。
通過篩選和合理藥物設計獲得的先導化合物往往存在選擇性不夠、作用強度較弱、藥動力學性質不佳或有毒副作用等問題而不能直接用于臨床，需要對先導化合物進行結構改造或修飾以達到優化的目的。即先導化合物的優化（lead optimization）。
藥物分子首先必須分布到受體生物大分子部位并與受體結合，才有可能發揮作用。使用計算機分子模擬軟件，模擬生物大分子與先導物之間的相互作用，研究與藥物的結合部位（Binding Site）的靜電場、疏水場、氫鍵分布、整體構象、π-π 作用、化學結構特征等“描述符”。依靠這些描述符通過計算，通過計算和分析兩者間的親和力大小及結合模式，從而進行先導化合物的優化和改造，增加藥物與受體之間的作用強度，提高藥物的生物利用度，最終成為發現新藥的候選藥物。
隨著人工智能技術的不斷提高，借助大數據在復雜數據中進行搜索并對數據的計算方法，進行新藥的化學結構探索，使計算機領域中的數值計算、數據庫、圖形學廣泛應用于藥物小分子和生物大分子的三維結構研究，為構象分析、藥物作用模式認定、機制推測、數據庫搜尋和 SAR 研究等各種藥物設計提供了先進的手段和方法；計算機模擬技術推動了藥物設計理論和技術不斷發展，藥物結構及其活性關系的研究已由二維平面分析上升到三維空間研究。而人工智能在藥物設計中的應用不僅增加了藥物研發的準確性和可靠性，也為藥物設計提供理論思維形象化的表達，更是對傳統藥物設計的徹底顛覆，是當今藥物設計最有效、最直觀、最方便的手段。
計算機模擬技術作為分析工具，人工智能作為一種高效準確的算法，是一種“理性”藥物分子設計，能為藥物研發提供重要的數據依據和實驗支撐。這種技術方式成為推動藥物研發或者決定藥物研發成敗的關鍵因素。徹底打破過去依賴于大量的實驗篩選、并行的化學合成的那種耗時、費錢和勞動力密集型的方式，隨著人類基因組計劃的完成、蛋白組學的迅猛發展，以及大量與人類疾病相關基因的發現，藥物作用的靶標分子急劇增加，在計算機和人工智能技術的推動下，利用計算機模擬和人工智能技術進行藥物研發已成為藥物設計的主要途徑。
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人工智能論文3
20xx年注定是一個不平凡的年份，只因為人工智能機器人數量突破十億，已占全球人口的五分之一。它的數量仍在不斷增加，它的能力也在不斷增強。
“主人，這個月的工資已到賬，我已繳完房租水電費，剩余1000元請查看。”機器人阿波用它低沉性感的嗓音播報。“1000元？不對啊，往常都剩1500元啊！”我說出疑問，阿波頓了頓隨即很快說：“水費漲了30元。”我心中還是有疑問，但被它誘人的`餅干和舒服到極致的足底按摩折服。就像我的阿波一樣，服務周到、體貼的人工智能機器人正受到越來越多人的青睞。甚至有人讓機器人代替自己工作、結婚，實在是居家旅行必備“良物”。
隨著結余的日益減少，我心中的疑惑日益增大。我并不像朋友一樣全身心依賴機器人。阿波每天去早市買菜，回來后為我做飯掃地洗衣一切似乎都正常。但我一次偶然發現，它居然在衣柜前試穿我的衣服，還涂口紅！
就在它又一次穿上我的衣服對著衣鏡“整頓衣裳起斂容”時，我推門而進：“你在干什么？”它受到了驚嚇，一時有些錯亂。在推搡之際，它被設計用來儲零錢的金屬盒掉在地上彈開了，里面是一些收據和被捆成卷的鈔票。我湊過去，收據上開具的是五金超市訂購的鐵籠鐵鏈和有黑市專標的機器人仿皮。我驀地想起小時候看的人工智能稱霸地球的科幻片。如今似乎成了現實！我有些眩暈，向前微傾，“啪”的一聲玻璃瓶在我的身后炸開，阿波眼里全是欲除之而后快的決絕。我起身逃開，然后躍起，騎在它脖子上。設計時它是短手，所以根本夠不到我。它又急又惱地想把我弄下來。“為什么我被設計出來就要伺候你？為什么你有親人朋友而我只有批號？如果我能取代你，如果我能取代你！”
它的話讓我心驚，“每個機器人都不像你一樣有那么多怨言！”我吼道，它輕笑中帶著諷刺，“你不知道如今銷量第一就是鐵籠嗎？我們要關著你們，代替你們！”它聲音低沉性感得要命，當初我選的聲音，還記得它第一次叫我“主人”，第一次為我煮飯，就在它手握菜刀快觸及我的脖頸時，我打開它后腦勺的蓋子，毅然地按下紅色按鈕，他倒下了，我摔在地上紅色按鈕，當初被設計就是怕有這么一天。我站在余暉里，殘陽如血，我想我們還是要靠自己，我們正是靠勤勞靠智慧獲得今天的成就，一切都依賴他物的話，我們還有什么資格能夠繼續享有呢？
人工智能論文4
【摘要】隨著科學技術的不斷發展，人工智能被廣泛的應用于各個行業，計算機領域就是其中之一。目前，計算機的功能已經從數值計算發展到問題的求解和知識處理等方面，計算機功能的轉變依靠的核心技術就是人工智能。本文對人工智能的基本概念進行了介紹，并分析了人工智能在計算機網絡技術中的應用。
【關鍵詞】人工智能;網絡技術;安全管理
一、人工智能概述
人工智能技術是通過運用語言學、生理學和心理學等多種學科來模仿人類智能的技術，其最終目的是超越人類智能。在人工智能技術中，通過多種學科技術的應用，可以使機器模擬人的視聽說以及思維，從而使機器具有人的思維方式和能力。利用人工智能可以幫助人們解決工作和生活中遇到的問題，使人們的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技術的發展和計算機技術是密不可分的，二者是相輔相成的關系。人工智能技術在計算機網絡技術中的應用可以大幅度的提升計算機的功能。通過人工智能技術可以提升計算機處理信息的能力，更加準確的掌握系統資源，并且對系統資源的變化做出迅速的反應，從而更好的處理信息和進行信息的防護。同時，人工智能技術在資源整合方面也具有巨大的優勢，能夠更好的實現用戶之間的信息共享。人工智能還能夠提高網絡管理的效率，其具有的學習能力和推理能力使其在網絡護理中具有重要的作用。通過利用人工智能技術可以使計算機處理信息的準確性和效率得到提升，與此同時還能夠利用人工智能的記憶功能提升計算機的信息存儲能力和效率。綜上所述，人工智能的應用可以全面的提升計算機網絡的管理水平。
二、人工智能在計算機網絡技術中的應用
2.1人工智能在計算機網絡安全管理上的應用
人工智能在計算機網絡安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人們更加方便快捷的進行計算機網絡的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墻、入侵檢測系統以及智能反垃圾郵件等計算機網絡安全管理技術方面有著重要的應用，在保護計算機網絡安全方面發揮了重要的作用。智能防火墻技術相較于傳統的防火墻，能夠大幅度的提升安全監測的效率，更好的進行安全服務。通過智能防火墻中應用的智能識別技術可以高效的進行數據的識別和處理工作，能夠迅速的發現網絡中存在的風險并及時的進行處理。智能防護墻技還能夠有效的抵御病毒的入侵以及其他一些計算機的安全威脅。入侵檢測系統是保護計算機網絡安全的一種重要方式，對保證計算機網絡安全具有十分重要的作用。通過入侵檢測系統，能夠有效的保護計算機中的數據資源，保證數據的保密性、完整性、安全性。入侵檢測系統通過進行數據的'采集、篩選和分類，及時的向用戶反映計算機網絡的安全狀態，從而使用戶可以對自己計算機的安全狀態有著充分的了解。目前人工智能在入侵檢測系統應用主要在模糊識別、專家及人工神經網絡等方面。將人工智能應用到反垃圾郵件中，能夠在不影響用戶使用的前提下對用戶的郵件進行掃描、檢測和及時的標記，使用戶能夠及時的處理掉存在安全風險的郵件，保護計算機的安全。
2.2人工智能Agent技術推動計算機網絡信息服務水平的提高
將人工智能應用到計算機網絡系統中能夠提高計算機網絡信息服務水平，改善計算機的使用方式。人工智能代理（ArtificalIntelligenceAgent）技術，也就是人們常說的人工智能Agent技術是一種實體軟件，其主要包括知識域庫、解釋推理器、數據庫、各個Agent之間的通訊等部分，其主要功能是為用戶提供人性化、個性化的服務。利用這種技術，能夠幫助用戶過濾、整理信息，并且快速的發現需要的信息，從而幫助用戶提高效率，節約時間。除此之外，人工智能Agent還能夠實現信息的有效集成為知識域庫，從而使信息的檢索和管理變得更加簡捷、便利，人工智能Agent還能夠實現知識的挖掘以及提供導航服務。通過人工智能Agent可以幫助人們進行日程安排、網上購物以及郵件處理等工作，為人們提供更優質的服務，給人們的生活帶來便利。
2.3人工智能在網絡管理和系統評價中的應用
應用人工智能可以實現計算機網絡的綜合管理，通過利用人工智能中的專家知識庫可以解決遇到的問題。由于計算機網絡具有動態性和瞬變性，因此進行計算機網絡的管理非常困難，而基于人工智能技術發展起來的專家級決策和支持方法可以有效的進行計算機網絡系統的管理。通過將各領域的專家的知識經驗進行總結，并將其錄入到系統之中可以使領域內專家的經驗匯集，在出現問題時可以通過專家的經驗進行快速的解決。在計算機網絡管理和評價中應用專家系統，可以提高網絡管理和系統評價水平。
參考文獻
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作者:張春柏 單位:北京聯合大學生物化學工程學院
人工智能論文5
人工智能已經開始在很多社會領域發揮重要的作用。在一些教育項目中，人工智能的應用也初見端倪。
20xx年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系統創建了一個在線機器人JillWatson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，JillWatson的回答已經能夠達到97%的正確率。現在，機器人助教已經可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了AshokGoel教授的助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。
這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預計在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告20xx年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業普及。
●教育行業已有的人工智能研究和應用
Woolf等人在20xx年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數據分析：對個人學習、社會環境、學習環境、個人興趣等大量數據的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。
過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute，20xx）；④促進高效學習的行為，如自我調節、自我監控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，20xx）；⑤以合適的難度水平和最適當的內容來規劃學習活動（VanLehn，20xx）。
這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統”就是基于這些研究和技術而開發的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。20xx年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發現用智能導師系統的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。
●人工智能在教育行業的新發展
教育行業的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰。學習平臺正試圖區分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續探尋從多項選擇題測試轉向更具創新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發展思路和契機，同時也惠及教育生態系統中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業前景，學校能夠規模化提高教育質量，政府能夠提供負擔得起的教育。20xx年，人工智能將在以下領域發揮其效益。
1.人工智能批改作業
批改作業和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業發展。
目前，人工智能批改作業已經相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業——培生公司也認為，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據培生公司近期的報告IntelligenceUnleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統測試。
2.人工智能實現一對一輔導
自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據20xx年VanLehn的一項研究發現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發現，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett&Anderson，20xx；Shute，20xx）。
自適應學習在拉美地區正在興起。AndréUrani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。
早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規劃職業發展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網頁界面的自適應學習系統，這才是真正做到了一人一導師。
3.人工智能關注學生情感
20xx年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發的AttentiveLearner智能移動學習系統就能通過手勢監測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發基于網絡的人工智能教學系統。該系統能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優化遠程虛擬實驗室的教學過程。
進一步的研究發現，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發現患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。
4.人工智能改進數字出版
教科書等課程材料并非總是完美，傳統印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產工藝的問題，更主要的.是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。
人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發現大量學生的作業提交了錯誤的答案時，系統會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。
另一項人工智能在數字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統能模仿人類的行為進行讀和寫。ScottR.Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。
隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。
5.人工智能作為學生
多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授DanielSchwartz正基于這一理念來開發新的人工智能產品。他聯合了多個領域的專家一起開發了人工智能應用——貝蒂的大腦（Betty’sBrain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發現，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。
類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的TimeElf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于learning-by-teaching而開發，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。
另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現。如讓虛擬現實學習環境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。
人工智能是對過去數十年來教育技術應用的綜合。未來十年，開源的人工智能算法與有經驗的教育工作者結合給教育帶來的變化將會超過以前任何一種技術。
人工智能論文6
隨著科技的進展，人們研制出了新一代智能機器人。我想：我要是有一個這樣的機器人，那該有多好呀！一天夜里，我做了一個夢，夢見我有了一個全智能機器人，我叫它“小金剛”。它是用先進的材料研制成的。小金剛力大無窮，水澆火燒都不怕，另外小金剛還會人類的各種語言和動作。
在夢中，我帶著小金上山去摘楊梅。山路很陡，連小金剛的兩條鋼腿也上不去。只見小金剛把飄落下來的葉子吸進了自己的肚子里，然后，它把葉子轉化成了大量電源，接著對我說：“小主人，你坐在我的背上，我帶你上去。”只見小金剛的背上伸出了一把椅子，我坐了上去，緊接著它像葉子一樣飄了起來，直奔楊梅樹。到了楊梅樹下，它伸出靈巧的兩只手，并用紅外線掃描，把成熟的楊梅和沒成熟的分開，并把兩只手伸得長長的開始摘楊梅。一粒又大又紅的楊梅送到我嘴里，小金剛說：“小主人，請你嘗一嘗好不好吃？”我仔細品嘗著，說：“小金剛，你摘的`楊梅真甜啊！”小金剛笑了笑，迅速把所有成熟的楊梅摘下來放入自己肚子上的小口袋里。別看口袋小，其實里面可以裝下一大筐呢！接著小金剛把我帶下了山，我說：“小金剛，你可真棒啊！”
接下來，我又跟小金剛去海邊釣魚、抓蝦。來到海邊后，小金剛吸進太陽光的熱能量，轉化成自身的能量后，對我說：“小主人，你在岸上等著，我去海里抓魚。”接著，我看不見它了，原來它啟動了隱身功能。小金剛在海底找到了一條較大的魚，它立刻用兩只手把那條大魚給抓了上來。我見小金剛回來了，手里還提著一條大魚，興奮地說：“小金剛，你真厲害！”小金剛一笑，把魚放在桶里，自己卻又下海去抓蝦。它再次啟動了隱身功能。我在岸上等著，只聽“嘩”一聲，小金剛從海水里鉆了出來。呀！這一次是一只大蝦。這只蝦跟我的小腿不分上下。接下來，小金剛一手抓著蝦，一手拎著一條大魚把我帶我飛回了家。
我的“小金剛”可以吸收太陽能、雨雪能，海水潮汐能，日夜溫差能、風能等許多能量，轉化后的能量儲存在身上，來做許多人類做不到的事。
一覺醒來，我回味無窮。我以后要努力學習，增長知識，相信不久的將來，“小金剛”型智能機器人定會來到我們的身邊。
人工智能論文7
機械電子工程與人工智能的有機統一，是運用傳統機械工程的理論，將人工智能的理念應用到機械電子工程中，實現了機械電子工程的信息化，促進了我國企業生產效率的提高。本文對機械電子工程與人工智能的相關概念進行分析，讓人們對這兩個概念有深入了解，然后對二者的結合進行闡述，分析人工智能在機械電子工程中應用的作用，在一定程度上促進我國機械電子工程實現智能化。
1機械電子工程介紹
機械電子工程是一項涵蓋各類科學的技術，其核心專業是機械電子，同時要結合信息技術、網絡、智能化的相關知識，各類學科相互交叉形成的一類科學，這些學科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應用。總體來說，機械電子工程包括計算機技術、網絡技術等，機械電子工程實現了技術的多元化和技術的融合，其在使用的過程中必須借助其他學科。在對機械電子工程進行設計時，必須要將計算機技術與網絡技術以及機械相關的技術融合，將機械中不同的元件組合，完善設計。機械電子工程在設計時運用的知識比較復雜，但是設計比較簡單，結構不復雜，而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產時的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統的機械。
2人工智能介紹
人工智能技術是在計算機技術發展的前提下得到應用的，其通過對計算機技術的分析，從而對計算機技術的功能進行進一步的完善而實現的智能化的技術，智能技術在機械電子工程中應用時，主要實現了對機械工程的自動化控制，人工智能在機械電子工程中應用不僅僅采用計算機技術，同時還要結合信息技術、心理學、語言學等知識。人工智能技術的發展經歷了幾個階段，在人工智能技術發展的初始階段，人工智能主要實現了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術進入了其停滯階段，這時人工智能技術主要是以計算機視覺技術、對語言的理解、系統的研發和機器人設計等方面得到了廣泛的應用。人工智能技術進入發展的第二個階段后，其主要應用的領域是知識工程，知識工程促進了商業化的進程，在這個階段，人工智能技術主要進行推理以及機器人中得到了廣泛的應用。隨后，人工智能技術進入了平穩發展時期，在這個階段，人工智能技術朝著分布式的方向發展，其發展的形式比較簡單。
3人工智能技術在機械電子工程中的使用
現在，隨著我國信息技術的廣泛應用，在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠對大型機械進行故障的診斷，在機械電子工程投入使用后，機械工程本身的穩定性比較差，導致機械工程在使用的過程中會出現復雜的關系，如機械在進行輸入或者輸出時，如果不能建立合適的模型，就會導致輸出困難。
在使用傳統的機械進行生產時，信息系統的精確度比較高，如果系統出現了故障，不能正常的進行輸入和輸出工作，就會導致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術在機械電子工程中使用，能夠對機械設備進行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統進行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統發出的信號，在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。
模糊推理主要實現了對機械電子工程中模糊的系統與神經網絡的融合，能夠實現神經網絡系統與網絡的互補融合，將神經網絡系統與模糊系統有機地統一，使機械設備的神經網絡系統能夠自動的識別信號，進行推理，使機械電子工程的系統能夠進行復制，使其具備學習的能九這樣就使機械電子工程中系統的智能化水平有所提高。智能化技術實現了機械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運用模糊系統中的信號，與神經網絡中的信號進行相似性的'對比，通過選擇，使具有相似性的部件實現融合，從而可以提高系統的運作效率，簡化了運算的程序，在機械電子工程中的非線性的信號與系統中的函數進行相似性的對比，從而能夠實現對系統中函數的優化。在機械電子工程中，主要是通過非線性表達運行的，這樣能能夠實現機械中網絡的強化能力，使機械中網絡的空間增大，使機械運行的效率更快。
4結語
本文通過介紹機械電子工程和人工智能的相關理論，從而分析人工智能在機械電子工程中應用的好處，會能夠提高工業化進程，提高生產九因此，智能化技術在機械電子工程中的應用是很有必要的。在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。將人工智能技術在機械電子工程中使用，會能夠對機械設備進行自動化的控制，會能夠通過模糊的推理對系統進行操作。
人工智能論文8
摘 要：大數據和人工智能是今天計算機學科的兩個重要的分支。近年來，有關大數據和人工智能這兩個領域所進行的研究一直從未間斷。其實，大數據和人工智能的聯系千絲萬縷。首先，大數據技術的發展依靠人工智能，因為它使用了許多人工智能的理論和方法。其次，人工智能的發展也必須依托大數據技術，需要大數據進行支撐。大數據時代背景下，未來人工智能會有哪些創新和發展，大家拭目以待。
關鍵詞：大數據 人工智能 云計算 數據挖掘 機器人 人工神經網絡
1 什么是大數據
1.1 大數據的定義
大數據是一個數據體量和數據類別都十分龐大的數據集。這個龐大的數據集，我們今天還無法用傳統的數據庫工具對它的內容進行獲取和處理。整體概括起來，大數據具有數據類型多、數據規模大、數據真實性高、數據處理快等四大特征。
大數據的特征：第一，是指數據類型非常多，它的數據來自多種數據源，而非單一的一種數據源，數據的種類和數據的格式日漸豐富；第二，是指數據規模非常大，通常在10TB左右，規模非常龐大；第三，是指數據的真實性非常高，一些新的數據源漸漸興起，打破了之前傳統的數據源，今天的企業愈發需要這些有效的信息，以確保其真實性及安全性；第四，是指數據處理的速度非常快，能夠做到數據的及時快速處理。
1.2 大數據的發展歷程
“大數據”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于20xx年發布的研究報告《大數據》。之后，經美國高德納公司和美國一些科學家的宣傳推廣，漸漸地大數據概念開始流行起來。
大數據發展的萌芽期，是20世紀90年代至21世紀初，此時處于數據挖掘技術階段。這一時期，隨著數據挖掘理論和技術的一步步成熟，已開始有一些與商業相關的智能工具開始被人們所應用，如專家系統、數據倉庫和知識管理系統等。
大數據發展的突破期，是20xx―20xx年，此時處于自由探索非結構化數據階段。這一時期，非結構化數據的迅猛發展帶動了大數據技術的快速發展。此時，可以以20xx年的創立為標志，此時是大數據發展的突破期。
大數據發展的成熟期，是20xx―20xx年，此時大數據技術形成并行運算與分布式系統。
到了20xx年，智能手機開始大量涌現，其應用日益廣泛。此時，數據的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯，移動數據開始急劇增長。
近年來，大數據技術的發展十分迅猛，開始不斷向社會各行各業步步滲透，從而導致大數據的技術領域和行業邊界越來越不明顯，也越來越模糊，大數據的應用創新已經超越了大數據技術的本身，越來越受到各行各業的熱捧和青睞。
今天，可以毫不夸張地說，大數據技術能夠改變一個領域，為每一個領域帶來變革性和創新。
2 什么是人工智能
2.1 人工智能的定義
人工智能是一門新的技術科學，它主要研究和開發用于模擬人類的智能的理論、方法和技術的應用系統，它同樣也是計算機學科的一個重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實質，從而生產出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應的智能機器。可以說人工智能的發展與計算機科學與技術的'發展緊密相連，密不可分。
2.2 人工智能的發展歷程
“人工智能”一詞最初是在1956年美國達特茅斯學院提出的。
人工智能的發展經歷了半個多世紀，它的發展歷程十分曲折，大致可分為三個發展階段：
20世紀40年代中期到50年代中期為第一階段，被稱為人工智能啟蒙探索時期。1950年，英國數學家圖靈發表了《計算的機器與智能》，提出了機器可以思維進而幫助人類的問題，直接推動了現代人工智能的發展。
20世紀50年代中期到80年代末期為第二階段，被稱為人工智能經典符號時期。人工智能與認知科學、認知心理學等三門學科開始了相依為命的發展歷程。
20世紀80年代末期到現在為第三階段，被稱為人工智能聯結主義時期。這一時期，主要采用分布處理的方法通過人工神經網絡來模擬人腦的智力活動。
3 大數據與人工智能的關系
大數據和人工智能，近年來這兩個領域的研究相互交叉促進，產生了很多新的方法、應用和價值。
今天，人類擁有了對數據規模大、數據類型多、數據流轉快和數據真實性高的大數據進行存取、檢索、分類和統計的能力，完全得益于大數據技術的發展。而且，人工智能領域的一些理論和方法，已經開始用于大數據分析方面，并取得了一定的效果。
研究發現，解決人工智能的擴展性和成長性問題，離不開大數據技術。
以前，人工智能技術還不能實現與人類相似的學習研究能力。原因在于，人工智能看似簡單，實際上是一件非常繁瑣和復雜的事情，產生人工智能的兩個必要條件要有海量數據的支撐和對這些數據的極強處理能力，而以前的機器都不具備這兩個條件。
人工智能其實就像人類一樣，是需要擁有大量的知識和豐富的經驗。在這些知識和經驗的背后是需要大量的數據支撐。大數據技術的進一步發展，為儲存、分析大量的數據提供了一定的技術支持，使機器得到的數據量和擁有的數據處理能力，與形成人工智能所需要的數據量和數據處理能力相匹配。只有這樣，人工智能才能得到發展。人工智能的發展，反過來進一步推動大數據技術的向前發展，形成有效的相互推動作用。
與其說人工智能的發展依靠大數據，不如說大數據開啟人工智能新篇章。人工智能領域的一些理論和方法，能夠有效地提升大數據的使用價值。與此同時，大數據技術的發展也將在為人工智能提供一個用武之地。
4 未來人工智能的發展 隨著大數據技術和計算機科學技術的不斷發展，未來人工智能的發展主要會在以下幾個方面：模式識別、專家系統、符號計算、人工神經網絡和機器情感。
4.1 模式識別
模式識別，顧名思義，是指通過計算機采用數學計算的方法來研究模式的自動判讀、處理等識別功能。
可以斷定，隨著計算機技術的不斷向前發展，人類一定能對復雜的信息處理過程做深入的進一步的研究。與此同時，模式識別功能也為人類認識自身智能創造了可行的線索和提供了必要的幫助。
在現實生活中，對人類來說最重要的是對光學信息以及聲學信息的判斷和識別。大家知道，準確、高效是計算機識別的最大特點。例如，今天已經應用很廣的指紋識別功能就是一個典型的案例。
人類每個人的指紋獨一無二，具有唯一性。早在很多年前，我國有關專家就對數字圖像的離散幾何性質進行了深入的觀察和研究，進而建立了從人類指紋的灰度圖像精確計算紋線局部方向，從而提取了人類指紋特征信息的相關理論與算法。
這一研究發現，隨后就被用于全自動指紋鑒定系統，從而開創了我國指紋自動識別系統應用的先河。
4.2 專家系統
專家系統，是未來人工智能發展的一個重要方向。專家系統在今天的生活中已被廣泛應用。其實，專家系統是指一個具有大量的行業或領域專門的知識與經驗的程序系統。它主要利用計算機科學技術和人工智能技術為基礎，先根據某一行業或領域一些權威專家或多個專家所提供的一些相關知識和相關經驗，再進行深入推理和判斷，進而可以模擬人類專家的判斷決策過程。通過這個過程，從而來幫助人們解決現實中一些需要人類專家來處理的一些復雜的問題。
實現專家系統必須要有兩個條件：一是要擁有類似于該領域專家解決實際問題的推理機制，二是建立一個完善的存儲有該領域中經過專家事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識庫。這兩個條件缺一不可，否則無法進行專家識別。
研究發現，專家系統能對人類輸入的信息進行快速處理，并運用相關的行業和領域知識進行推理判斷，進而作出相應的判斷和決策。
科學家們對專家系統的研究由來已久，一直以來被科學家們所重視。今天，各種各樣的專家系統已遍布了各行各業的不同領域，并且取得巨大的成功。
目前，專家系統可以分為十種類型：教育型、預測型、解釋型、維修型、規劃型、診斷型、調試型、設計型、控制型等。
4.3 符號計算
科學計算是計算機發明以來最基本和主要的用途之一。科學計算可分為兩類：一類是純數值的計算，另一類是符號計算。符號計算與傳統的純數值計算不同，它是一種智能化的計算，主要通過處理相應的符號來進行的計算。
在符號計算中，符號可以代表的種類非常非常多，如實數、復數、整數、有理數等，還可以用符號來代表函數、多項式、集合等。
很久以前，人類就希望能有一個可以進行符號計算的計算機軟件系統來幫助人們進行計算。可以追溯到20世紀50年代末，人們就開始對此進行研究。今天，隨著計算機科學技術和人工智能技術的進一步發展，已相繼出現了多種可以進行符號計算的計算機系統軟件。
這些符號計算軟件功能齊全，且具有共同的特點：一是人機界面友好，命令輸入方便靈活，反應快捷，操作便捷；二是在操作界面上，一般都支持交互式處理，人通過鍵盤輸入命令，計算機處理后即顯示結果。
雖然計算機只是在執行人給它的指令，具有一定的局限性，但是在符號計算中已經有了相當大的突破，相信在未來的符號計算領域會有更大的進步和發展。
4.4 人工神經網絡和機器情感
計算機技術發展到今天，人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用。未來人工智能應用最重要的一個新領域就是人工神經網絡。
研究表明，情感屬于智能的一部分，而并不是與智能相分離的。因此，可以斷言人工智能未來發展的下一個突破就是要賦予計算機情感能力，讓智能情感化。
人工智能進入21世紀的今天，正醞釀著新的突破，創造新的奇跡。
未來人工智能的應用將會為人類創造出更多更高級的智能“產品”來服務人類自身，而且人工智能將會在越來越多的領域會超越人類智能。
大數據時代背景下，相信人工智能將會得到長足的發展，更多的發現、發明和成果將會出現在大家面前。仿佛可以看到，與人類水平相同甚至超越人類自身智能就快要實現。
相信這一刻就在不遠的將來，讓大家拭目以待。
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人工智能論文9
摘要：文章分析了電子信息技術，論述了人工智能的發展以及在人工智能中應用的價值，最后提出了幾點應用的建議，從而明確了電子信息技術在未來的發展前景，希望為相關研究提供可行的意見。
關鍵詞：電子信息技術；人工智能；智能產品
隨著時代的進步、技術的發展，電子信息技術已經成為現如今各行各業使用的關鍵技術。雖然在實際工作與生活中對電子信息技術并沒有非常深刻的感觸，但是產品卻是真正存在并且滲透到了社會各個角落，甚至起到了不可或缺的作用。在電子信息技術飛速發展的現在，也將領域擴展到人工智能方面，文章重點對其展開了分析。
1電子信息技術概述
電子信息技術是以現代互聯網為載體，其本身同時融合了多項技術的信息手段。在社會進步的現在，電子信息技術已經逐漸滲透到工程、計算機、語言以及心理學等多個領域[1]。在設計應用方面，電子信息技術更是利用了現代化智能手段，為產品賦予了和人類行為相似，甚至是超越人類思維的能力。
2人工智能發展
最早在20世紀中期，當時美國便已經出現了最早的人工智能，在這之后，人工智能一共出現了三次創新性發展。第一階段，機器計算與推理。這一創新性發展的代表是機器定力證明和專家系統；第二階段，帶有搜索引擎功能的機器。這種創新性發展全面提升了人類的工作效率，并且為人類的思維賦予了精準性的優勢，以此實現和外界交流的目的.；第三階段，智能數據計算系統[2]。該系統的出現，支持大量數據信息的智能計算，并且有助于提升生產工作效率，快速識別數據。此外，這種智能數據計算系統，也支持網絡學習功能，一方面拓展了人工智能的研究范圍，另一方面也推動了電子信息技術的可持續發展。
3電子信息技術在人工智能中應用的價值
人工智能系統經過各個階段的創新與研究之后，體現出高效率、精準性、多渠道等優勢。電子信息技術在人工智能的運用也充分發揮了這些優勢，全面推進電子信息技術的發展。實際工作期間，為了對電子信息設備運行的安全性、穩定性進行保證，要從提高技術水平方面著手來實現創新。這樣一來便體現出了二者的優勢，重點在于以下幾個方面[3]：
3.1模糊信息處理更加高效
電子信息技術應用于人工智能系統，可以快速、有效的處理未知問題，并且保證問題處理的準確性。電子信息技術最為強大的功能便是分析與處理數據，且在設計人工智能產品時，難免會涉及到大量信息數據，需要利用電子信息技術對模糊信息進行處理，從而提高數據處理的效率以及準確性，將數據處理過程中可能出現的問題解決。
3.2學習能力得到提升
因為人工智能中有非常多的信息，還涉及到不同層次的數據信息和概念，需要對這些概念、信息進行準確分層，并且充分開發利用。第一，深入研究低層次數據，利用推理數據信息概念的方式，研究高層次數據。第二，以電子信息技術為前提的人工智能，通過非線性思維的形式處理實際問題，從而提高人工智能產品的工作效率。
3.3全面節約計算成本
電子信息技術現如今在人工智能當中的運用，其實并不會消耗大量資源。電子信息技術主要是通過高效率算法完成海量數據運算，運算形式的速度與效率非常快。所以將電子信息技術與人工智能進行融合，可以實現計算資源的節約，實現成本最小化。
4電子信息技術在人工智能中的應用
4.1網絡信息安全技術的應用
網絡信息安全維護技術在人工智能中加以運用，也可以保證智能產品安全。人工智能產品在設計與研發的過程中，經常會出現網絡信息安全問題，這就需要全面提高網絡信息安全系數，同時這也是推動電子信息技術發展期間的關鍵。受信息技術飛速發展的影響，以往應用的網絡信息安全維護方式已經無法完全解決安全問題，并且在實際應用期間暴露出諸多問題。面對當前網絡信息安全形勢，必須要對網絡信息安全問題解決方式進行優化。充分運用電子信息技術，一方面可以對網絡信息安全提供保證，另一方面也可以為今后解決網絡信息安全問題提供幫助。
4.2數據采集與解析技術的應用
在人工智能當中運用電子信息技術，其優勢也可以體現在數據采集解析技術方面。基于當前大數據環境下，人工智能產品設計的過程中會涉及到海量信息，這就體現出電子信息技術優勢，即數據采集與解析，發現數據蘊含的價值。以大數據環境為前提的數據信息，本身的數量比較大，變化速度快，以往所使用的數據采集解析方式無法滿足其需求，但是以電子信息技術為前提的數據采集技術，可以將其中存在的問題有效解決，并且提高解決效率。在實際應用電子信息技術的過程中，可以對數據信息進行快速、精準的分類，深入剖析數據蘊含的價值，從而針對性的進行采集解析，在這一基礎上全面提高了數據采集解析工作的效率。
4.3軟、硬件升級技術的應用
實現電子信息技術和人工智能的融合，也可以運用用戶軟、硬件升級技術。人工智能產品涉及到的所有技術，其本身的安全性、穩定性以及使用價值等，需要相應的軟、硬件作為支撐。當前電子信息技術依然處于飛速發展的過程中，軟、硬件維護與升級也可以將其在電子信息技術中的優勢充分反映出來。當前階段，軟、硬件升級技術已經實現了在人工智能中的廣泛應用，并且取得了良好的效果。以某互聯網公司為例，該企業使用軟硬件技術對人工智能產品進行了升級，且在升級的過程中，深入解析了應用軟件對于維護的需求，一旦發現產品存在問題，便會以信息的方式提醒用戶。
4.4網絡資源共享的應用
電子信息技術與人工智能的融合，也可以運用網絡資源共享這一技術，人工智能本身體現了多元化的特點，涉及到的數據比較多。與電子信息技術結合，有助于提高網絡資源共享的效率與準確性，提高為用戶提供更為流程的體驗。以P2P共享模式為例，這種共享形式的主要是依靠用戶之間對應的網絡資源，實現共享，同時結合人工智能和P2P模式，以此便可以對網絡平臺當中所有資源進行采集，用戶要想著在網絡平臺中得到需要的資源，可以利用人工智能軟件對資源進行搜索，并且結合實際需求下載。人工智能系統也能夠按照網絡波動與資源共享途徑的暢通情況，隨意切換下載網絡資源的方式，通過多個渠道實現網絡資源共享。
5結語
綜上所述，電子信息技術運用于人工智能中，一方面有利于提高智能產品運行效率與準確性，另一方面則為今后相關研究提供了參考，使我國電子信息技術研究更為深入，從而推動電子信息行業與人工智能發展。
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人工智能論文10
隨著科學技術的發展，人們對計算機網絡的需求不斷增加，同時希望從計算機技術中得到人性化智能化的服務。人工智能的應用計算機網絡技術的發展具有重要作用，計算機網絡技術很多都離不開人工智能技術的支持。
1 人工智能概述
人工智能是一項集合了眾多學科的綜合型應用技術，涉及的學科有語言學、生理學、心理學等。人工智能技術以模仿和超越人類的智能為主要目標，采用各種高科技手段，讓機器具有人的基本能力、思維方式、行為方式等。智能化產品是人工智能技術的直接載體，智能化產品讓人們的生活變得豐富多彩。人工智能研究的內容非常廣泛，包括自動設計、機器學習、專家系統。
人工智能的發展歷史并不長，在上世紀五十年代美國科學家首次提出了人工智能這一概念。在人工智能的發展歷史進程中，有三次跨越式發展。第一次是機器實現代替人類進行計算推理，對問題進行求解，如機器定理證明和專家系統(ES);第二階段發展中，發明了機器人，它能在變化的環境中找到有用的資料信息，與外界環境進行交流，代替人類完成一部分思維分析工作;在第三階段，研究出了智能化的數據挖掘系統，這個系統將大量數據進行自動化智能分析，提取出有用的信息，最終完成出貨、數據分析、可視化技術和識別功能。這種數據挖掘系統的研發提高機器的自主學習能力，有利于擴大適用領域和范圍。在人工智能的整個發展過程中，都依賴于計算機網絡技術。計算機網絡技術對人工智能的發展具有決定性作用。
2 人工智能技術的優勢
現在的計算機網絡系統具有一些明顯的特點，比如動態性、高速性、瞬變性。由于網絡系統的這些特點，對網絡管理技術提出了更高的要求。要想使網絡系統能夠安全高效的運行，就必需提高網絡管理技術，包括管理方法和手段。人工智能技術是提高網絡管理技術的重要工具，具有一定的優勢，主要表現在以下幾方面。
2.1 具有處理模糊信息能力和協作能力
人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用的是模糊邏輯的.推理方式，不用非常準確的描述數據模型。計算機網絡存在大量模糊信息，對這些信息不確定也不可知，處理這些信息比較困難。在計算機網絡管理中應用人工智能技術，可以提高網絡管理處理信息的能力。人工智能技術具有協作能力。計算機網絡無論是在結構上，還是在規模上，都是在不斷擴大。這就增加了網絡管理的難度，不能是簡單一刀切的管理，而應該采用分級式管理。一級一級的對網絡進行監測，這時候就需要上級與下級進行很好的協作。而人工智能技術具有一種協作分布思維，可以很好提高網絡管理的協作能力。
2.2 具備學習能力和處理非線性能力
人工智能技術具有很強的學習能力。網絡中信息是海量的，很多信息和概念都是低層次的、簡單的。但這些信息的背后蘊含著非常有價值的信息。如何挖掘高層次有價值的信息，就要對低層次信息進行學習，解釋信息和推理概念從而獲得高層次的信息和概念。人工智能技術在解釋、推理信息方面可以發揮重要作用。人工智能具有處理非線性能力。人工智能技術主要是讓機器模仿人的智能，人在解決非線性問題方面具有很強的能力，自然人工智能也具有很強的解決非線性問題。
2.3 計算成本小
人工智能在進行計算的時候，對資源的消耗是比較小的。人工智能運算時主要采用控制算法，這種算法的運算速度非常快，而且運算效率非常高，利用最優解可以一次性完成計算任務，這樣可以節省很多計算資源。這種方法可以保證網絡技術的高速性。
3 計算機網絡技術中應用人工智能的必要性
隨著計算機技術的不斷發展，網絡信息安全問題成為人們關注的焦點。網絡監控和網絡控制是網絡管理系統應用過程中最重要的功能，也是人們最關注的功能。對信息的及時獲取和準確處理決定了網絡監控和網絡控制功能的發揮。在早期階段計算機難以從不連續、不規則的網絡數據中分析判斷出有效真實的數據，因此，實現計算機網絡技術的智能化十分有必要。
隨著計算機應用的深入和普遍，用戶對網絡安全管理的需求越來越高，保障自己的信息安全。如今網絡犯罪現象越來越多，計算機只有具備靈敏的觀察力和迅速的反應力才能及時遏制侵犯用戶信息安全的違法犯罪活動。運用人工智能技術建立智能優化管理系統，使其自動收集信息并及時診斷網絡故障，及時實施有效措施制止網絡故障，采取措施及時恢復計算機網絡系統。在計算機網絡技術中應用人工智能是實現用戶信息安全的保障。
計算機技術的發展決定了人工智能的應用，人工智能技術也促進了計算機技術的發展，計算機在完善數據處理上離不開人工智能的技術支持。人工智能技術及時處理不確定信息，對動態變化的信息進行追蹤，經過技術處理及時為用戶提供信息;具有較高的整合信息能力和寫作能力，提高網絡管理的工作效率;學習推理能力強。總之，在計算機網絡管理中應用人工智能有利于提高網絡管理水平。
4 人工智能在計算機網絡技術中的具體應用
4.1 人工智能在計算機網絡安全管理中的應用
網絡安全漏洞層出不窮，用戶網絡個人資料安全問題是現在人們關注的一個重要問題。人工智能技術應用到網絡安全管理中，有利于保護用戶隱私。人工智能在網絡管理中的應用主要表現在智能防火墻、智能反垃圾郵件和入侵檢測這三個方面。
智能防火墻運用了智能化識別技術，通過概率、計算、統計、記憶、決策等方法來識別分析處理信息數據，消除了匹配檢查需要的海量計算，高效的發現網絡行為的特征值，直接進行訪問控制，提高了發現網絡危害的效率，有效的對危害信息進行限制和攔截。智能防火墻有效保護了網絡站點免受黑客攻擊，阻斷惡意病毒的傳播，有效監控和管理內部局域網，反之惡意病毒和木馬的盛行。入侵檢測是智能防火墻的重要部分，是防火墻之后的第二道安全閘門，在保證網絡安全方面起著重要作用。入侵檢測技術就是分析網絡中的數據并對數據進行分類處理，過濾出可疑數據，將數據進行檢測分析并報告給用戶。
入侵檢測在不影響網絡性能的情況下對網絡進行監測，為內部攻擊、外部攻擊和操作失誤提供保護。
智能型反垃圾郵件系統就是有效的監測用戶的郵箱，對郵箱進行自動識別，篩選出垃圾郵件。當郵件進入郵箱，開啟對郵箱的掃描，將垃圾郵箱分類信息發送給用戶，提醒用戶盡快處理，以防危害郵箱的安全。
4.2 人工智能 Agent 技術的應用
人工智能 Agent 技術就是人工智能代理技術，它是由知識域庫、數據庫、解釋推理器、各 Agent 之間通訊部分組成的軟件實體。人工智能 Agent 技術通過每個 Agent 的知識域庫處理新信息數據，最終進行溝通完成任務。人工智能 Agent 技術能夠通過用戶自定義獲得信息的自動搜索，最后傳遞發到指定的位置。人們可以通過 Agent 技術得到人性化的服務。如用戶使用電腦查找信息時，這項技術就可以將信息進行分析和處理，得到的有用信息出題給用戶，這樣節約了用戶的時間。Agent 技術還可以為用戶提供日常生活上的服務，比如網上購物、日程安排、會議安排、郵件收發等事物。人工智能Agent技術還具有自主性、學習性，這樣可以使計算機自動完成用戶分配的任務，不斷促進計算機網絡技術的發展。
4.3 人工智能在網絡系統管理和評價中的應用
網絡管理系統的智能化還需要人工技能的發展。建立網絡綜合管理系統可以利用人工智能中的專家知識庫和問題解決技術。由于網絡具有動態性和變化性，因此網絡管理面臨著困難，這就需要實現網絡管理技術的人工智能化。人工智能技術中的專家知識庫就是將各個領域專家的知識和經驗結語出來，并錄入相關的系統中形成完整的知識庫系統，形成一項智能計算機程序。當遇到某個領域的問題時就能運用專家經驗程序進行處理。專家知識經驗系統有利于順利開展計算機網絡管理和系統評價的工作。
5 結語
隨著社會科學技術的發展，人工智能技術不斷發展，人們對計算機網絡技術的應用需求越來越多，因此人工智能技術在促進計算機網絡技術的發展中發揮著重要作用。人工智能技術在計算機網絡技術中的應用越來越廣，在網絡安全管理、網絡管理及系統的評價工作中發揮了重要作用。人工智能具有很廣泛的應用前景，隨著對人工智能技術研究的發展，未來會開創更多人工智能應用的領域。
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人工智能論文11
一、人工智能的定義解讀
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
二、人工智能的發展歷程
事物的發展都是曲折的，人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay—II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網絡飛速發展，。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。
三、人工智能的多元應用
1、人工智能在管理系統中的應用
人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說，將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子，這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領域中的應用
人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術研究中的應用
人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全已經成了人們關心的重點，因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級的AI通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器，而人工智能技術則為其提供了一定的可能。
四、人工智能的未來思考
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的.思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經進入了21世紀，其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發展現狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學、認知科學、思維科學和 心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經 網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節
大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。
五、結語
人工智能一直處于 計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的 發展方向。人工智能研究與 應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。
人工智能論文12
摘要：人工智能技術是一種科技的自動化技術，在電氣工程的自動化技術中有著十分重要的重要作用，我們可以利用人工智能技術提升電氣工程的自動化水平，確保我國電力系統的穩定發展。電氣工程自動化作為不必可少的一項重要技術,對各行各業生產效率的提高有著巨大的影響,在對于人工智能的應用中能夠實現提高自動化的效率。所以,加強對于電氣工程自動化當中人工智能化技術水平的提高是很重要的。本文主要就電氣自動化人工智能技術的應用進行分析探討。
【關鍵詞】人工智能;自動化;電氣工程
工程師們將人工智能技術運用于電氣工程自動化中，可以隨時監控和分析電氣工程自動化中的數據，方便我們做出及時有效的處理，確保電力系統運行的穩定與安全運行。
1電氣自動化人工智能技術的應用優勢
1.1受外界因素干擾程度小
在構建電氣自動化模型時，傳統的電氣工程的控制器一般會受到很多因素的影響，比如，模型的參數變化、數值計算的不同數據和類型等，而如果運用人工智能的電氣工程自動化，那么就可以避免外界因素的干擾，受影響程度比較小。同時，人工智能化的電氣工程控制器沒有必要或得十分精確的動態數據模型，對模型環境及相關參數的要求程度不高。
1.2自動化控制能力比較強
智能化技術有著十分強大的控制功能，可以對形式不同的數據進行多方位的分析評估與處理，并得到相比人工計算出來的數據更加的精確。人工智能化的控制系統對數據的處理有著相對一致性的特點，由于具有不同的控制對象，其具體的內容呈現出豐富的多樣性變化，根據現實的問題的需要，進行智能化技術的集中精確處理，以便于合理地解決所遇到的問題。
1.3參數的調整更為方便
相對于傳統的電氣自動化技術來說，人工智能技術對參數的調整及方式的控制更為簡單方便快捷，在實際的應用中，人工智能系統較為簡單，易于操作與學習。人工智能技術在具體的應用中適應能力極強，可以在無人操作成為未來的可能，無需工作人員到現場進行控制，便可以實現對電氣系統的故障排查與處理，并自動調整電氣工程運行中出現的不確定性參數。電氣系統的參數出現的現象，往往是無法避免的。由于測量的不是非常精準，參數的實際值將會與其設計值有所偏差，電氣系統在運行中受環境的影響，會引起參數的大幅度的不一致。利用抗變換性的變化、下降的時間與響應的時間，能夠十分有效地節省電氣工程系統的人力、物力和財務。
1.4計算具有超高的精確性
鑒于人工智能技術受外部因素影響不是很大，有著十分強烈的抗干擾性。工程師們提前對電氣系統的參數進行設定，在實際的操作中不用過多的考慮參數的變化，這些參數會在劃分在一個固定的范圍內，不會出現差值較大的.情況，在一定程度上提升了計算的精確度。工程師們在實際的電氣工程控制中，借助參數模型對一些常見的故障進行簡單的模擬處理，科學合理地預防故障。比如高鐵故障程序的精確計算和科學預防。
2電氣自動化人工智能技術的應用
2.1智能控制
運用智能化的一些技術手段，可實現電氣工程的無人化操作，實行對電氣項目的遠程化管理與監控，節省了較多的人力與物力，同時使得電氣項目得以更加便捷有效的開展。人工智能于電氣設備控制方面的一些具體應用，涉及到模糊控制、專家系統控制以及神經網絡控制，簡化設備的操作與電流的簡單調整，實現報表的自動化生成與存儲，更好地規范不同類型文件的格式，減輕工作人員后期對數據查找、篩選的負擔。除此之外，工作者們通過傳統控制過程的直、交流傳動，有效控制整個電氣工程系統，這些大多體現在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善電氣工程自動化的操作效率、簡化操作的流程、降低人力的工作量等方面有著較為顯著的成效。
2.2故障診斷
我們通常所說的電氣工程故障診斷，是根據電氣工程的設備在工作中的有關信息，來判斷其狀態是否有異常，對故障進行準確的定性，確定發生故障的位置，探查故障的發生的原因，預測故障的發展趨勢，尋求相應的解決措施。電氣工程故障的診斷以故障機理與技術檢測為根本，以信號的處理與模式的識別為基本方法。在電氣系統的實際運行中，變壓器、發電機等電氣設備出現故障是不可避免的，我們傳統的故障診斷方法存在諸多問題，比如說耗時多、診斷難等。基于人工智能的神經網絡、專家系統和模糊理論的運用，檢測并診斷電氣工程可能存在的故障，最大限度地避免差錯的發生，來達到出錯率降最低。
2.3優化設計
對電氣工程自動化設備的優化設計，涵蓋許多方面的內容，舉個簡單的例子，電壓、電動機、變壓器等，這是一個覆蓋面廣、復雜性高、耗時耗力的過程，需要設計人員具備豐富的電氣自動化知識、相關經驗及動手操作的能力。由于人工智能與計算機技術的快速發展，電氣工程自動化設備的完善設計，已經由原來的手工設計轉變為計算機自動化輔助設計，減少了產品開發的周期。人工智能借助CAD技術與計算機輔助技術進行自動化設備的優化設計，通常采用比較先進的計算方法，在操作結構的對象方面更加直接，在計算方面有著準確性與高效性。電氣設備所發生的故障多數設計的十分復雜，只有明確地把握問題出現的預兆與隱患，才能使得電氣設備的設計更加優化。
3結論
綜上所述，人工智能技術作為新興的電氣工程自動化技術，其作用是不容忽視的，在具體的實踐中得到較好的驗證。人工智能技術于工程自動化中的應用，是對系統的感知、分析、判斷與行動，使得機械化的電氣系統如同人類一般，有著一定的邏輯思維，可以取代人的位置來完成一些特定的工作。通過人工智能技術對電氣工程的智能控制、故障診斷、優化設計，加強其穩定性與安全性，推動電力產業的結構調整，實現經濟效益與社會效益的統一。
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人工智能論文13
【摘要】
電力系統是國民經濟的基礎，而電網則是整個電力系統中極為重要的一部分，它承擔著輸送、配電以及改變電壓的任務。然而，隨著近年來人民日益用電需求的增長，電網結構以及運行方式也變得日漸復雜，它的故障率也呈現成倍的增長。因此一個可靠和準確的電網故障診斷系統對整個電力系統有著十分重要的意義。本文綜述了目前現有的電網人工智能診斷方法，分析了他們各自的優缺點，并提出了一些可能的解決方案，并對未來電網故障診斷技術進行展望，為提高和完善電網故障診斷技術提供了可借鑒性的指導。
【關鍵詞】
電網；故障診斷；人工智能
眾所周知，我國承載著13億人口的用電需求，隨著我國綜合國力的迅速發展，人們的生活水平和生活質量不斷地提高，而隨之帶來的是用電設備的迅速增加、用電需求的不斷地增加。無論是工業用電還是生活用電，對我國整個電力系統都是一場嚴峻的考驗。這也使得我國的電網結構以及運行方式變得日漸復雜[1]。電力是一個國家的發展基礎，如果發生嚴重的斷電事故或者電網系統故障的頻發，不僅對人民的生活有著嚴重的影響，同時對企業乃至對整個國民經濟造成不可挽回的損失。因此一個可靠準確的電網故障診斷系統對發現故障設備、診斷故障原因、及時排除故障有著非常重要的意義。電網有著覆蓋范圍廣，運轉設備繁多，故障位置難以發掘等特點。傳統依靠人為的排查電網故障，不僅耗費人力極大，而且可靠性和準確性無法保證，更重要的排查效率不高，無法及時發現故障位置。據統計，故障位置的定位要占到整個故障排查時間的1/3[2]，如果能將這一步驟縮短，將極大地提高排除電網故障的效率。隨著近年來人工智能的興起，它逐漸被應用于電網的故障診斷。人工智能（AI）是以計算機為媒介，將人的思維方式賦予其上，讓其可以輔助或替代人類完成某些工作的技術，它同樣為故障排查時間的縮短提供了可能[3]。
1電網故障診斷的研究現狀
監控系統和數據采集系統早已在電網早期的發展當中得以應用，它可以通過監控設備，將電網中各個節點的電壓或者電流變化等電氣量信息實時反饋，這也為后續如果電網發生故障，給工程師們在電網故障診斷時提供了數據保障。而人工智能技術將這些反饋信息加以利用，建立了基于人工智能方法的電網故障診斷系統。常用的診斷方法有，專家系統、人工神經網絡、貝葉斯網絡以及模糊推理[4~5]。
（1）專家系統：是以計算機技術為基礎，再結合專家的經驗知識，建立專家知識庫，根據知識庫來模擬專家的推理過程，它在電網故障診斷當中發展比較早，相對來說成熟。它的診斷結果與故障原因有著直接的聯系，直觀有效的反應了故障特征，與人類診斷思維相似。
（2）人工神經網絡：通過模擬人類神經系統來處理信息過程的一種人工智能技術，將電網保護和開關信息量作為人工神經網絡的輸入端，將故障狀態作為輸出端，選擇適當合適的樣本訓練模型。神經網絡的診斷方法只有輸入和輸出，并不需要專業的知識，因此它的容錯能力要優于專家系統，同時也兼顧了神經網絡原有的優點及學習能力強，具有自適應性。
（3）貝葉斯網絡：它是以貝葉斯公式為基礎發展起來的一種推理的數學模型。它可以根據復雜設備的不確定性和關聯性進行概率推理，其關鍵步驟是建立各個狀態之間的相關概率，然后根據故障特征尋找出發生故障概率最大的設備。
（4）模糊推理：它是以模糊集為理論基礎，根據常見的故障源以及故障原因，建立知識數據庫，根據模糊的數學模型，加以結合經驗，利用模糊隸屬度來描述對象的精確性，最終從數據庫中找出類比概率最大的故障原因或者故障元器件，有較強的容錯能力。
2研究難點及可能的解決方案
電網是一個結構和運行方式復雜的動態系統，而故障原因更是多種多樣，有時故障信號與故障的原因并沒有直接的關系，這對在電網故障診斷時很難能發現故障位置。目前，人工智能方法雖然可以在某種程度上解決電網故障診斷上的某些問題，如診斷效率高、不容易出錯等，但他們也存在各種各樣的缺點。對于人工神經網絡，需要訓練樣本，電網的故障還是小樣本，無法采集多樣的故障信息，無法建立相對完善的故障樣本；而且人工神經網絡并不能尋找出故障特征和故障原因的直接聯系；同時計算效率差，有時候會出現不收斂現象。專家系統嚴重依賴知識庫，但并不是所有的故障原因都能從知識庫中找到，完備的知識庫很難獲取；同時專家系統維護難，需要不斷地對知識庫進行補充；其次是它的魯棒性差，當電網故障相對復雜時，它極易出現組合爆炸，導致推理速度過于緩慢，無法進行在線分析，無法診斷大型的電力系統。模糊推理和貝葉斯網絡，他們本質上其實都是概率模型，對于貝葉斯網絡，它同樣需要對模型進行訓練，且模型訓練方式復雜，得到的結果也只是一個故障概率；同時也需要保障訓練樣本的全面性和代表性。模糊推理中，在建立模糊集時隸屬度函數選擇沒有統一標準，不同的隸屬度函數所診斷結果也不盡相同。在電網結構變化時，需要對知識庫立刻修改。因此，針對上述的缺點，各種可能的解決方案也被運用于解決這些問題，例如神經網絡，可以將其與遺傳算法相結合，縮短神經網絡搜索最優權值和閾值的'時間，提高神經網絡在電網故障診斷中的計算效率；對于專家系統和模糊推理，在可以建立共享知識庫，對現有的知識庫進行實時的補充；同時，可以用多方法結合的方式進行電網故障診斷，對電網故障進行綜合性評價和比較。
3未來的發展趨勢
未來是人工智能的時代，而電力系統的可靠穩定則是未來中國發展道路上所要面臨的嚴峻考驗，電網的故障診斷則是該考驗的關鍵環節，目前我國電網故障診斷技術還不成熟，還存在著許多的不足，許多技術還僅限于理論階段，并沒有實用以及推廣。因此，未來的電網故障診斷科從以下幾方面著手：
①多種診斷方法相結合，取長補短。
②提高智能算法的運行效率，讓其更能高效準確地診斷故障原因及故障位置。
③同時可以發展電網故障預報技術，即在電網故障即將出現之前處于亞正常狀態下，根據電網采集到的相關數據信息進行合理的分析并預報。調整電網電氣量來防止設備的進一步損壞或者避免故障的發生。
④隨著傳感器技術的發展，在設備監測過程以及電網出現故障階段，我們可以采集到全面的故障信息，對采集的這些信息進行融合和分析，更能有效地排查故障原因。
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人工智能論文14
【摘要】人工智能技術全面影響社會結構、經濟結構和人類生活方式，對不同行業、不同群體的勞動就業產生根本性改變。人工智能技術的發展促使新舊產業更迭、新舊崗位交替出現，于我國就業而言，意味著機遇和挑戰并存，政府、企業、勞動者三方面都需積極應對，看清人工智能的發展趨勢，迎接智能革命的到來。
【關鍵詞】人工智能技術；就業；積極應對
人工智能技術被稱為第四次科技革命的核心驅動力。當前，該技術炙手可熱，掀起了全球新一輪技術革命變革浪潮，已對經濟結構、社會結構和人類生活方式產生了顛覆性的改變和影響，全面滲透到生產、生活的方方面面。對勞動手段的影響演進到自動化和智能化階段，對不同行業、不同群體的勞動就業產生根本性改變。
一、人工智能技術在各個方面的初步應用
人工智能技術已在工業、信息安全、金融、醫療、教育、社會生活等各個領域有了初步的應用。在工業領域，人工智能技術具有無可比擬的優勢，具備高效率、可靠穩定、重復精度好等特點。可以在制造業中的智能裝備、智能工廠、智能服務等方面承擔勞動強度大、危險系數高的作業，用機器人來取代傳統工人難以完成或不能承受的工作，將人工智能與制造業融合已是大勢所趨。在信息安全領域，受技術發展所限，信息泄露時有發生，用戶對信息安保要求越來越高，信息安全問題越來越被大眾所關注。當人工智能和生物識別技術深度融合發展后，信息安全領域得到了全新的發展和提高，為實現信息認證、保障信息安全提供了堅實的理論基礎。人工智能技術應用在醫療領域也已被大面積推廣，垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，可為病人提供診前健康狀況的初步分析和評估、診中的病情研判和手術輔助、診后的預后跟蹤等醫療服務。人工智能技術在指導病人就醫、緩解就醫難，幫助醫生看病、減少醫務人員的工作強度，節約醫療資源的緊張局面等方面還大有可為。人工智能憑借大數據庫、云計算、區塊鏈等技術，在金融領域上演殘酷大清洗。將傳統的客戶獲取、身份識別、風險控制、投資顧問、客戶服務等金融事務大面積地用機器取代，作為純數字交易的金融領域也是人工智能滲透最早、最全面的行業。在教育領域，AI和教育的融合，通過人機交互，給師生提供了更有效率的學習方式。隨著人工智能技術的開發及普及，社會生活領域的方方面面也都出現了人工智能的影子。代表性的領域有智能家居、智能零售、智能物流、智能交通等，這些領域的人工智能技術應用，深刻地改變著人們的生產生活方式。
二、人工智能技術發展對我國就業的影響
對未來就業而言，人工智能技術既是機遇，又是挑戰。伴隨著人工智能、新職業、新崗位大量涌現，給勞動者就業提供了更多的可能；但傳統的行業、崗位大量地被人工智能替代，使得低端操作技能人才面臨失業、收入下滑等困境。
（一）人工智能技術發展給勞動者帶來的挑戰1.失業規模擴大。翻閱人類科技進程圖可知，每一次重大的技術創新和迭代必然帶來一場產業革命。人工智能技術裹挾著自動化、智能化等顯著特征，將其嫁接到傳統產業后，傳統產業技術得到了優化升級。隨著智能機器人逐步取代傳統工人的工作后，相當一部分工作崗位將會消失，企業用工量需求漸趨減少，導致部分勞動力人口失業，給就業市場帶來巨大壓力。據麥肯錫全球研究院預測，到本世紀中葉，全球有近49%的工作崗位將會被人工智能所取代，多以低成本、勞動密集型的崗位為主。隨著人工智能技術的持續發展和應用，全球各個行業的勞動者面臨的就業壓力會越來越大，對擁有龐大人口基數的中國第一、第二乃至第三產業中的就業人員而言，失業壓力無疑更大。2.就業門檻提高。伴隨人工智能技術的演進和普及，原先的體力、腦力勞動以及少部分的智力勞動逐步被人工智能技術替代。勞動力結構發生巨大轉變，體力勞動者的比重減少，智力勞動者所占比重逐漸增加，智力勞動成為重要的就業門檻，這對很多體力、腦力工作者產生顛覆性的影響。勞動者身處不斷推陳出新的科技環境中，時刻感受到勞動形式和勞動方式的巨大變化。人工智能技術將就業門檻大幅度提高，具備創造性、靈活性等素質將成為勞動者重要的競爭力和軟實力。為應對人工智能技術發展，勞動者需要順應科技潮流，深度學習人工智能技術相關知識，具備對應的專業技能，擁有智能機器人不可替代性的本領。3.收入差距拉大。人工智能技術促使就業結構發生變化，導致不同類型勞動者間的薪酬也隨之變化，他們之間的薪酬獲得差距逐漸被拉大。比較而言，掌握人工智能技術的管理型、技術型、專業型的人才擁有較高的薪資水平，而那些從事基礎性、服務類工作的勞動者，其薪資水平通常偏低。隨著人工智能技術在各個方面的深度應用，將會使得勞動力市場形成“工作極化”，進而導致“工資極化”現象，在工廠里，那些熟練操控高端智能設備的技術人員和普通工人之間收入差距被進一步拉大，呈現兩極分化。兩極分化在各個領域廣泛存在，拉大了社會階層間的收入差距，引發失業潮，社會穩定面臨嚴峻考驗。
（二）人工智能技術發展給勞動者帶來的機遇1.催生新的就業形式，增加就業機會。人工智能引領未來技術的發展，產品的技術研發、場景應用、服務配套等方面處處體現出智能文化。在人工智能技術撲面而來的當下，企業會更重視研發，投入更多經費建設新型研發機構，增設研發崗位，聘請研發科技人員。同時，新技術促進新行業、新部門的出現，圍繞新興產業新增的就業崗位不斷涌現，刺激產生數量眾多的新工作機會。社會分工越來越細，集約化程度越來越高，按需組織項目、借助外腦完成臨時項目任務而雇傭臨時自由職業者的機會增多，為兼職工作、非固定工作提供更多的發展空間。人工智能技術催生的新產業生態將創造大量新就業崗位，可吸納勞動力充分就業。2.有助于提高勞動生產率，降低生產成本。產業領域注入人工智能元素后，為其轉型升級提供了強勁的動力。基于萬物互聯，用人工智能技術全部或部分取代勞動者的工作，將極大地提升勞動生產率。隨著機器換人的大面積推廣，生產流程自動化改造的深入，企業的生產成本將大幅降低，勞動生產率會成倍的提高。除了生產領域外，人工智能技術在其他領域，諸如醫療保健、養老服務領域的應用，也會極大地降低醫療成本和養老服務成本。面對人口老齡化危機，適齡工人減少，人口紅利逐漸消失，人工智能技術的`廣泛應用，必將為我國未來經濟持續增長注入強勁動力。據麥肯錫全球研究院預測，按照應用速度的不同，基于人工智能的勞動生產率提升，每年可為中國貢獻0.8%~1.4%的經濟增長。3.提升勞動者的勞動技能，增強勞動能力。在人工智能時代，人作為技術的發明者、使用者，要正確恰當地使用這些技術，通常需要掌握多種“硬”技能和“軟”實力。勞動者為了順應變革潮流，及時跟蹤人工智能技術的發展，迫使自己不斷地追蹤新技術，學習新技能。隨著勞動力市場的細分變化，勞動者滿足工作崗位所要具備的技能越發復雜和多元，促使勞動者的整體能力必須不斷增強。工作崗位需具備的人工智能新技術能力要求會很快傳遞到勞動力市場，在市場上尋找工作機會的勞動者必須面對崗位的新要求，對自身的知識、能力結構等進行合適的調整，以適應市場的不斷變化。
三、我國應對人工智能技術就業影響的對策建議
面對人工智能技術的蓬勃發展，政府、企業、勞動者三方面都要積極應對。
（一）政府層面1.出臺相關政策，推進人工智能倫理建設。人工智能技術涉及到生產、生活的各個方面，人類已習慣新技術給生產、生活帶來的便利。在享受新技術便利的同時，人工智能帶來的信息泄露等風險和挑戰不容忽視，因此應確保人工智能安全、可靠、可控發展，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低風險。在制定相關政策、加強制度建設上應具有前瞻性和統籌性。將跨學科、跨領域的法律和政策研究置于優先地位。一方面，本著開放接納的原則，大力鼓勵人工智能技術的發展，為使其綠色健康的發展，要出臺法律政策給予規范引導，規劃出倫理邊界，讓人工智能技術更好地服務人類社會；另一方面，對人工智能相關法律倫理和社會問題應該深入探討，加強對人工智能帶來的影響進行倫理評估，完善已有的政策和制度，以適應人工智能的發展。2.完善保障制度，降低失業帶來的沖擊。人工智能的高速發展，使勞動者面臨失業的壓力越來越大，必然會造成一部分工人存在失業風險，而且這種趨勢會越來越嚴重。對于短暫失業的勞動者，政府出臺一些扶持性政策，安排一些過渡性支援，為其增加收入，茲事體大，可使這部分勞動者順利渡過難關，重拾就業信心。同時，為有效緩解勞動者因失業帶來的社會壓力，政府要完善社保體系，可創造大量公益工作崗位讓他們繼續工作，給予社會補貼，使他們分享以人工智能為代表的高技術成果。對不同失業人群采取積極就業援助，以適應社會發展、實現再就業。應該加緊制定與就業收入分配保障相關的政策措施，完善勞動者權益保護制度，營造公平的就業環境。健全適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業培訓體系，對失業人員進行充分的人工智能技術培訓和指導，確保因人工智能失業人員順利轉崗，降低失業率。3.加強人工智能技能教育，提高就業能力。要很好地、持久地發展及運用人工智能，高素質人才必不可少。政府應大力提倡人工智能教育，積極推動學校教育改革，在教學內容中提高人工智能技術教育份額的比重，為人工智能技術發展提供連綿不絕的人力資源供給。根據人工智能發展的層次和類型不同，分別為市場輸送理論研究、實踐應用、技術技能操作等不同層面的智能型勞動者。針對人工智能技術對中低端從業者的沖擊更大的現狀，更應加緊完善這部分勞動力的職業技能培訓，重點強化中低端專業技能素質培訓，全面提升其人工智能素養。為避免學校教育和企業需求脫節問題，可由政府牽頭，采用校企雙元合作，產教融合、市場化運作方式，鼓勵校企有針對性地設定培訓方式和內容，確保人工智能技術培訓與時展同步。4.調整產業結構，培育人工智能的就業增長點。對于傳統產業而言，接受人工智能技術改造，是一個被動的過程。如何讓這些產業產生徹底變革，克服人工智能發展初期面臨的障礙，政府的引導和幫助十分重要。政府應全面推進人工智能新興產業開發建設，落實支持對企業利用人工智能開發和技術改造的支持力度，引導產業轉型升級，朝著智能化方向發展。促進傳統產業智能化升級，提升國產人工智能技術研發水平，加快傳統產業的智能化升級和關鍵技術轉化應用。打造具有我國優勢的人工智能新興產業，開辟人工智能新天地，發揮人工智能的創造效應，創造更多就業機會，積極培育人工智能的就業增長點。
（二）企業層面員工是企業最寶貴的資源，在人工智能技術的沖擊下，企業應該為員工提供完備的人工智能知識培訓，有針對性地制定人才培養體系。1.透析人工智能對就業的創造效應，促進勞動力結構持續升級。人工智能技術的滲透對就業結構產生極大的沖擊，對工作崗位和組織結構產生重大影響，企業需要積極開展新技術對就業崗位替代的監測與評估。企業應從自身定位出發，找準人工智能和傳統技術的結合點，合理使用智能技術。結合企業特點，以新技術為突破口，分析勞動力結構的變化，重視對員工的再培訓，以便員工跟上技術進步的步伐。確定智能化工作崗位所需的技能、能力要求，為員工有效擇業提供針對性的幫扶。在企業的幫扶下，不斷提高員工的整體素質，促進勞動力結構持續升級。2.加強人才儲備，提高人工智能對就業的吸納效應。人工智能發展勢如破竹，要更好地擁抱人工智能，智能人才的儲備至關重要。對于企業而言，應該積極搭建平臺，加強智能人才的引進和培育。針對人工智能對就業提出的挑戰及要求，根據企業的業務類型，提升存量人才能力，幫助此類員工快速適應智能化轉型的挑戰，有效幫助員工順利過渡，平穩轉崗。要積極整合智能時代多樣化人才獲取渠道，提高人力資本利用效益，主動為人才賦能。依托相關高校，鼓勵校企合作，加強員工職業培訓與技能提升，構建不同層次的人才體系，有針對性地培養、造就更多適應人工智能發展需要的各類人才。
（三）勞動者層面勞動者應該積極面對人工智能技術浪潮，提高相關職業技能，做好個人職業生涯規劃，爭取更多的就業機會。1.優化勞動者技能結構，實現勞動價值。人工智能時代，新技術層出不窮，對勞動者的技能水平、職業素養等提出了更高的考驗。為了更好地適應人工智能技術，勞動者須有積極主動的學習能力，具備豐富的知識儲備、較強的創新能力和自我管理能力，無法被技術取代的人才和技能的重要性愈發凸顯。隨著智能化的發展，技術的進步，勞動者自身的不斷學習，勞動技能得到不斷提升，勞動結構得到了優化。作為個人價值體現的勞動付出，在人工智能時代同樣重要。雖然勞動方式和勞動形態發生了巨大變化，但是人工智能時代的勞動價值實現，還是每位勞動者追求的目標。2.奉行終身學習理念，提升職業技能水平。人工智能浪潮席卷下，每一個勞動者都面臨著巨大的知識結構挑戰，而能快速接受、適應并引領這一變革的人，將成為最終的贏家。為提升人工智能技術技能，緊跟時代潮流，勞動者需奉行終身學習理念，不斷更新專業技能。需要隨時關注并參與人工智能相關的技術培訓，掌握對智能化技術和智能機器人的操作能力。除了學習如何操作機器人技能外，還要重點學習一些機器人不能取代的崗位技能，如邏輯思維能力、創新能力等。以便提升自己的智力資源價值，更好地從事技術難以替代的工作崗位，應對失業危機。人工智能時代，勞動者更要具備機器不可取代的核心競爭力，通曉未來智能發展方向，從勞動力市場角度，做好自己的職業規劃。隨著人工智能技術時代的到來，新技術對勞動者就業的影響面廣度深，總體而言利大于弊。勞動者要勇于接受新技術革命的挑戰，練好內功，充分開發和利用自身的智力資源，提高就業能力。政府要出臺相關政策，為勞動者適應人工智能的沖擊保駕護航，迅速提高勞動力隊伍的整體水平，最大限度地利用現有勞動力的智力資源。企業應該為員工提供完善的人工智能知識培訓，促進勞動力結構持續升級；加強人才儲備，提高人工智能對就業的吸納效應。無論是勞動者個人，還是政府和企業，必須看清人工智能的發展趨勢，迎接智能革命的到來。
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人工智能論文15
摘要：信息技術為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發展，人工智能是一種全新的發展趨勢。文章從人工智能的概念出發，介紹了人工智能的優點和缺點，并總結了計算機網絡技術存在的問題，最后詳細介紹了幾種人工智能在計算機網絡技術中的應用。
關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；防火墻
1人工智能的概念
人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網絡技術的聯系非常緊密，計算機網絡技術很多方面影響著人工智能的發展，而人工智能也有很多方面可以應用到計算機網絡技術中。
2人工智能的優點
2.1保證網絡穩定運行
現在生活中方方面面能夠看到計算機網絡技術的影子[2]。企業、個人、相關部門都要依賴計算機網絡技術進行生產和管理，而計算機網絡技術近年來的發展也非常迅猛，為社會發展起到極大的幫助，但計算機網絡技術在帶給人們便利的同時也造成很多不穩定的因素，例如一些數據處理，由于數據比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網絡技術提供極大的支持，因為人工智能體現的是對人類思維的模仿，對數據的處理會更加靈活，配合計算機網絡技術強大的計算能力，就可以讓負責的數據得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數據處理的成本。
2.2網絡管理更加便捷
網絡的覆蓋范圍越來越大，計算機技術更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網絡管理更加簡單便捷。網絡結構通常是分層管理，人工智能以多代理協作的方式實現各管理層交流更加通暢，網絡管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網絡管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網絡技術的協作能力是優化網絡管理的主要途徑。
2.3資源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法將有效的數據從海量數據中提取出來，讓數據處理的效率提升，減少了數據檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節省人們的時間。
3人工智能的缺點
人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執行的，如今人工智能和計算機網絡技術的結合已經帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產生極大的依賴性，逐漸發展成惰性，人類在生活和生產中參與會越來也少，最大的表現就是會有很多人員失業，畢竟對于企業來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認為人工智能最終取代人類，也是有可能發生的。
4計算機網絡技術存在的問題
計算機網絡技術對人們的幫助已經非常細致，完全融入日常生活中，在各個領域都有其影子，但網絡安全問題一直都是人們關心的重點。網絡上數據資源的規模越來越大，但這些資源大多數都是不規則的，有一些數據帶給人們的是純粹的干擾，計算機網絡技術智能對這些數據進行簡單處理，對其真實性無法準確核實。計算機網絡技術讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網上進行非法活動更加便利，但目前對這些網絡犯罪行為并沒有有效的遏制手段。
5人工智能在計算機網絡技術中的應用
5.1反垃圾郵件系統
這是一種針對郵箱使用研究出的系統，在使用郵箱的過程中，經常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應用就是能夠生成反垃圾郵件系統，相當于郵箱外設置了一套防御系統，對垃圾郵箱進行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進入，有效保護用戶的財產安全。
5.2智能防火墻技術
防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠對一些有害信息進行攔截，是保護計算機安全的主要措施。人工智能的應用讓計算機的防火墻更加有效，可以進行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術解決一些軟件拒絕服務的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術可以說是對傳統的防火墻技術的強化，對于企業來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術從這個角度來說是最實用的應用技術。
5.3入侵檢測技術
嚴格來說入侵檢測技術也是防火墻技術其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數據進行處理，通過對數據的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數據收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內發現病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護網絡安全。與嚴格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經收集到的信息進行分析處理，人工智能的融入可以讓數據處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術的性能。
5.4網絡管理與系統評價系統
網絡管理與系統評價是一種在人工智能剛開始應用到計算機上時出現的，人工智能在其中起到的特點就是利用數據庫以及一種問題求解系統對網絡管理進行優化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現一些問題，用戶往往不知道其中問題產生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統來對計算機進行檢測，找出其中的.問題，便于對計算機進行維護，提高計算機使用的安全性。人工智能在網絡管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數據處理時能夠運用邏輯思維，對重要數據進行儲存，以便于隨時提取計算機中的數據。
5.5規則產生式專家系統
這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數據庫，吸取專家推理機制的優點，計算機網絡管理人員提前編制針對已知的入侵特征設計好的規則，以大量的規則建立成專業數據庫，在網絡管理中，系統以審計記錄以及編制好的規則為依據，對入侵情況進行分析，并判斷出入侵系統的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進行處理的效率更高，并且更具有準確性，人工智能的處理方式以及相關應用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經驗以及規則進行處理，檢測范圍比較有限。
5.6人工神經網絡
這種人工智能的應用是以對人腦的學習機制進行模擬，也體現了人工智能產生的思路，在應用上更加體現智能的特點，尤其學習能力更高。目前人工神經網絡對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應用，在與入侵檢測技術的結合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術進行融合更加合理，因此在網絡管理方面也是非常實用的應用。
5.7數據挖掘技術
數據挖掘技術的原理就是以審計程序為基礎，對一些主機會話以及網絡連接的情況進行更加細致的描述，并準確提取數據。數據挖掘技術能夠對一些入侵的模式進行更加準確地的捕捉，對計算機網絡的一些日常活動以及規則可以進行更加有效的學習和處理，對數據進行全面的記憶，因此在網絡出現異常的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應用體現的是人工智能的記憶能力以及學習能力。
5.8人工免疫技術
人工免疫是一種針對人體免疫的特征設計的應用技術，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進行整合，傳統計算機入侵檢測技術有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術的應用可以將這些缺陷進行彌補。在基因庫中能夠對一些片段進行重組，這一過程對于一些未知病毒進行識別是非常有效的。這種理念非常先進，但實際應用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統中會隨機產生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。
5.9數據融合技術
這項應用是對人類的信息處理能力進行模仿，主要是通過對數據進行組合從而獲取更多的信息，對資源進行整合協同，在計算機網絡管理領域應該比較廣泛，可以讓多個傳感器進行聯合并發揮出更大的作用，并讓整個系統的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應用可以將這種局限性打破，讓計算機網絡安全問題得到有效解決，而且應該能夠與其他的人工智能技術進行結合，讓計算機的安全性更高。
6結語
人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應用人工智能的產品已經走進了人們的生活，隨著技術的進步以及經濟水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應用在計算機網絡技術領域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。
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