人工智能与大数据技术论文3000字

人工智能与大数据技术论文3000字

人工智能在21世纪确实给我们带来了很多便利，例如现在饭馆都不用用员工上餐了，可以改用机器人上餐，而且还可以监测到用餐的水平

人工智能和大数据比如阿里巴巴。京东。拼多多。支付宝。天眼，微信还有百度地图高德地图比如还有快手，抖音这些娱乐目也都是。人工智能和大数据能带来的更多的便利，让我们少走很多弯路，少花很多时间办事效率更高。足不出户，可以一览全球。

大数据Big data，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。人工智能Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。人工智能目前还处在初级阶段，主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。大数据与人工智能的关系大数据和人工智能虽然关注点不相同，但关系密切，可以这样说，大数据是人工智能的基石，动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的，有了大量数据，作为深度学习的“学习资料”，计算机可以从中找到规律，海量数据，加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。人工智能就是大数据应用的体现，是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能，人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。关于大数据与人工智能之间有何联系，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

从我在学术平台-百度学术，物联网平台-令容网络，数据分析平台等资料收集整理来分析未来打造智慧城市可以这么做：1、人工智能技术：制造可学习的指南设备，用于地铁、公交车站等咨询、导航等，实现设备的智能化2、大数据技术：数据分析、预测，引领大方向的决策；3、物联网技术：综合上面两者，用物联网技术实现智能监测，可以运用工业、新零售等，提升效率，智能控制、安全升级

人工智能与大数据技术论文3000字开头

大数据和人工智能为我们带来的便捷的话，我觉得最明显的就是在导航上面可以避开很多拥堵的路段。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

人工智能在21世纪确实给我们带来了很多便利，例如现在饭馆都不用用员工上餐了，可以改用机器人上餐，而且还可以监测到用餐的水平

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

人工智能与大数据技术论文3000字内容

随着技术的不断发展，技术的种类越来越多，人们不可能掌握全部的技术，但是技术对于人们的选择有了太多太多，这时候在选择什么技术的时候，人们往往就会陷入迷茫，不知道应该选择什么样的技术，不清楚自己应该从什么技术下手，甚至说会怀疑技术的作用，认为有些技术没有意义，不知道有什么用。今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义，分析一下大数据分析是否鸡肋，在数据科学技术体系中，最高价值技术到底是什么，以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时候，人工智能是否还能走下去，还能走多远？ 大数据技术：计算资源无限，世界将会是怎样 大数据分析并不鸡肋 在计算机诞生的70年后，单台计算机的计算性能逼近物理极限，伴随计算机发展的摩尔定律逐渐失效。在这70年的发展过程中，刚开始是可以用摩尔定律进行准确的描述的，1965年，英特尔创始人之一戈登摩尔在考察计算机硬件的发展规律后，提出了著名的摩尔定律： 该定律认为，同一面积芯片上可容纳晶体管的数量，每隔16-24个月将翻一倍，计算性能也将翻一倍。换而言之，也就是每隔16-24个月，单位价格可购买到的计算能力将翻一倍。在随后的几十年内，摩尔定律被无数次的被印证。而直到现在，计算机性能已经逼近极限的情况下，摩尔定律似乎已经失效了。 发展的期间伴随着摩尔定律不断的生效，在计算机方面同步发展的还有网络宽带和物理的存储容量，半个多世纪以来，存储器的价格几乎下降到原来价格的亿分之一。 而网络宽带的的速度也在不断的突破极限。 随着这些物理硬件的升级，计算机领域内便产生了OTT式的技术革新，诞生了分布式计算和量子计算机技术，而这两者的出现，也必将决定性的改变计算机资源供给端的情况。 分布式计算机技术，已经逐渐成为大数据领域底层IT架构的行业标准，分布式计算可以实现一个计算目标可以调配无限计算资源并予以支持，解决了大数据情境中运算量过大、超出单台物理机运算承受能力极限的问题，并且同物理计算资源协同调配，为后续的云计算奠定了基础。客观 的讲，分布式计算机技术使计算资源趋于无限。 而量子计算机技术将使单体计算能力拥有质的飞跃。但是在量子计算机核心技术尚未突破之时，人类面对呈现爆发式增长的数据束手无策… 在经过这漫长的探索后，人类现在决定先借助分布式计算技术实现新的一轮OTT式技术革新，而此举将不仅解决了海量数据存储与计算问题，还有希望帮助人类彻底摆脱计算资源瓶颈的束缚。计算资源无限，世界将会怎样… 但是从大数据技术的发展现状来看，真正的难点还是在于底层工具的掌握，由于发展尚处于初级阶段，还需要人们掌握大量的底层工具，这条道路因为走得人少所以才会显得泥泞不堪，只有将基础工具发展和掌握成熟之后，才可以降低使用者的门槛。 对于我们而言，这条路难么？真的很难！但是是值得我们客服这条路上的困难的，因为收益会非常的划算，这条路的难处在于要掌握很多底层工具，为什么？因为走这条路的人少，现在还是一条泥巴路，很难走，但是为什么是值得我们克服困难也要走下去呢，是因为只要量子计算机不出现、随着摩尔定律的失效、数据量还在增加，大量过路的需求会催生一条又一条高速公路，然后铺路的大公司设卡收税，泥巴路迟早会变成高速公路，但只要你先过去，就能看到别人看不到的风景。 从计算机由DOS系统到桌面系统，Python机器学习由源码到算法库，不一直都是这样么。 机器生产释放脑力，机器学习释放脑力 数据革命的本质 大数据分析技术有价值、数据分析技术更有价值，那整个数据科学知识内容体系中，最有价值的到底是什么？ 如果从发现技术的角度看待问题确实很有意思，那我们不妨再来探讨一个问题，那就是从技术层面而言（非工作是否好找的角度），数据科学中最有价值的技术模块是哪个？ 人工智能是数据养育的智能，其决策的核心是算法，人工智能的发展与十八世纪工业革命通过机器生产代替手工劳动从而释放人类的劳动力类似，数据智能将通过参与、代替人类决策的方式，释放人类脑力。而机器学习就是提供人工智能决策的算法核心。 机器学习算法的核心用途是挖掘事物运行内在逻辑和规律，就是把数据作为接受外部信息形式，用数据还原外部事物的基本属性和运行状态，用机器学习算法对其规律进行挖掘，还原客观规律。再应用规律辅助决策。 机器学习可以使得人工智能在人类基础重复决策领域代替人类参与决策。 算法的核心方法论，是取法其上，仅得为中，数据分析核心价值要有技术核心价值这杆大旗；不管小数据还是大数据，都是重分析。而伴随着Python的星期，催生出了进一步完善的基础设施，Python依然成为了标准的工具。 而Python最核心的技能就可以说是利用众多强大的算法库进行算法建模分析 强人工智能、弱人工智能，还是人工智障 数据、算法、计算能力这三架马车所推动的人工智能技术发展，是否已经遇到了瓶颈 2018年1月我国国家标准化管理委员会颁布的《人工智能标准化白皮书》对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释。认为人工智能应该是围绕智能活动而构造的人工系统，是一项知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。 相对来说我国的人工智能的起步还是较晚，人工智能的发展阶段可以分为三个阶段，第一阶段是从20世纪50年代—80年代，在这一阶段人工智能刚诞生，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。第二阶段是从20世纪80年代—90年代，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取等方面的不足，人工智能的发展又一次进入低谷期。第三阶段是从21世纪初—至今，随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展， 迎来了又一个繁荣时期。 根据人工智能的发展定义，以及国家颁布的《人工智能白皮书》，人工智能可以分为两种，强人工智能和弱人工智能。 弱人工智能是并不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。但是这仍是目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显著进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人类水平。 强人工智能是真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和 自我意识的，这类机器可分为类人与非类人两大类。从一般意义来说，达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、 具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能” 一般来说，在我们认为强人工智能的时代已经来临，只是尚未流行起来，但这时候，却还有一些有意思的观点，他们持反对的声音，认为人工不智能或者说是人工智障。 他们认为当我们在开车的时候，大脑在飞速的处理各种信息：交通信号、标志物、路面的井盖、积水；看到马路中央有一只狗在过马路时，我们会踩刹车；看到中央有一只鸟，我们会判断鸟会快速飞走，不用减速；如果是塑料袋，我们可以直接压过去；如果是大石头，我们就需要避让。这些都是我们通过经验的累积以及生活常识构成的。但是，人工智能却做不到这些。 目前人们所研究的人工智能是“狭义”人工智能。“真正的”人工智能需要能够理解食物之间的因果关系，比如警方在路上设置的锥标，哪怕是倒了，或是被压扁了，也要能够被识别出来。但目前的图形识别能力，哪怕是把障碍物换个角度，计算机识别起来都会很困难。而“狭义”人工智能走的是机器学习路线，换句话说，计算机会把路上所有物体（包括够、其他车辆、标志物、行人、塑料袋、石头等）都简单的看做是障碍物，同时计算和预测这些障碍物的移动路线，判断是否会和汽车的路线发生冲突，然后执行相应的动作。 那么问题来了…… 当计算机无法理解物体的时候，也就意味着不可能100%准确预测物体的移动轨迹。比如，马路中央的狗。你很难预测它下一秒的位置，即使它目前正在向前狂奔。如果马路中央是一个孩子呢？同时，让计算机识别路边的交通指示牌也是一件十分困难的事情。当指示牌有破损、遮挡物等等，都会影响计算机的识别。 所以，目前的人工智能都属于“狭义”的人工智能，它的核心是基于大数据进行的学习。但在瞬息万变的现实世界里，由于计算机无法真正理解事物的相互关系，因此并不能处理出现的意外情况。 我们可以将无人驾驶分为五个级别： 辅助性自动驾驶（如自动刹车、保持车道、停靠辅助系统等） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，但需要驾驶员进行实时监控（如特斯拉的自动驾驶技术） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，驾驶员不需要实时监控，但要随时准备好接管驾驶。 满足一定条件下，可实现无人看管的自动驾驶。 完全实现无人看管的自动驾驶。 就目前来看，我们距离第五个级别的无人驾驶的距离还有非常遥远的一条道路要走，当然这条道路的未来，并没有人会知道是什么样子的。 在我看来，随着技术的发展，人工智能这条道路并非是走不下去的，只是这条道路比较困难，而且并不是说在人工智能完全达到强人工智能的时候才能造福人类，目前人工智能已经用于我们身边的多个领域，并且在不断的帮助我们，我们可以通过人工智能不断的帮助我们完善人工智能，达成一个不断的循环，只是需要很多对数据科学领域感兴趣的人，来不断的完善它们。 希望你看完这篇文章能够有所收获，如果有一些想法，希望可以一起讨论一下，谢谢。

人工智能与大数据的联系一方面，人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。数字信息基础设施建设加速，数字经济获得更广阔空间，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响，是抓住新一轮产业革命机遇转型升级，提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术，是数字化转型的基石，也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示，目前我国已有4万家数字经济相关企业。以5G为代表的数字信息综合基础设施，推动着经济社会数字化升级，关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期，建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示，我国现有5G相关企业超5万家，2021年新增注册企业7万家，增速4%；广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多，分别有5万家，9100余家以及8400余家。

人工智能与大数据技术论文3000字怎么写

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人工智能与大数据的联系一方面，人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。数字信息基础设施建设加速，数字经济获得更广阔空间，数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响，是抓住新一轮产业革命机遇转型升级，提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术，是数字化转型的基石，也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示，目前我国已有4万家数字经济相关企业。以5G为代表的数字信息综合基础设施，推动着经济社会数字化升级，关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期，建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示，我国现有5G相关企业超5万家，2021年新增注册企业7万家，增速4%；广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多，分别有5万家，9100余家以及8400余家。

大数据与人工智能论文3000字

大数据和人工智能为我们带来的便捷的话，我觉得最明显的就是在导航上面可以避开很多拥堵的路段。

人工智能和大数据比如阿里巴巴。京东。拼多多。支付宝。天眼，微信还有百度地图高德地图比如还有快手，抖音这些娱乐目也都是。人工智能和大数据能带来的更多的便利，让我们少走很多弯路，少花很多时间办事效率更高。足不出户，可以一览全球。

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。