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拓展介绍：

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。

京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。

中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

人工智能论文发表笔记

Q：AI会让人类大量失业吗？ A：大部分工作将 发生转变而非消失 。 就如同没有夕阳行业，只有夕阳做法而已。工作形式一定会发生转变，我们要拥抱转变，让AI成为好帮手。 大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式，而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。AI重在提升效率，而非发明新流程、新业务。 AI提升的效率是几何级数的，这将是AI运用相当长时间的重点，就是提升效率。 从根本上说， 深度学习 和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对现实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。 深度学习 绝对不是人工智能领域的唯一解决方案，二者之间也无法画上等号。但说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术，则一点儿也不为过。 关于深度学习的定义和当前的地位。 2016年年初，马文•闵斯基去世时，曾经对乔布斯和苹果影响巨大的教父级人物艾伦•凯（Alan Kay）是这样评价马文•闵斯基的：“马文是为数不多的人工智能先驱之一，他用自己的视野和洞见，将 计算机 从一部超强 加法器 的传统定位中解放出来，并为其赋予了新的使命——有史以来最强大的人类力量 倍增器 之一。” 对人工智能之父马文明斯基的地位评价，最强大的倍增器！ 在马文•闵斯基自己看来，理解音乐是理解人类大脑的一种有效途径，反之，理解人类的大脑也有助于我们欣赏音乐的本质。有时对问题领域的扩展可以让问题变得更简单。 马文明斯基是个跨界人才，曾发明名为“音乐三角”的音乐合成器，他强调跨界的重要性，解决复杂问题有时候需要跳出问题，跨界去寻找答案，往往会有意外收获。 机器视觉领域最有效的深度学习算法——卷积神经网络（CNN） 卷积，这么专业的名词我也听讲了。 辛顿家族的这张脑图可是花了我很多时间制作，不过意外收获是，我终于搞清楚各种称谓之间的区别。原来曾祖父就是祖父的爸爸，或者说爷爷的爸爸，哈哈~ 在人工智能领域，大多数人倾向于过于乐观地预测全局大势，而过于悲观地估计局部进展。 AI技术在许多垂直领域内的局部进展，比如围棋，比如智慧医疗，比如自动驾驶，都比很多人之前预料的更早来到我们面前。但AI的整体发展，尤其是最重大的技术突破，几乎每一步都要比多数人预测来得晚。比如，图灵测试刚提出时，很多人认为计算机达到图灵测试所标示的强人工智能的水平，最多只要三十年的时间，但直到今天，我们也不敢说，AI到底何时才能像成人一样自由对话。 人工智能边界非常广，涵盖的细分领域非常多，现在的重要突破多是集中在某一个特别领域，专注于一点更有可能获得突破，不要贪多。 担心人工智能能控制甚至毁灭人类的，是对超人工智能过于乐观的 “科幻”爱好者 ；担心人工智能取代绝大部分人类工作，造成全球大范围失业的，则是不相信科技进步能凭借自身力量优化社会资源分配、调整经济结构、构建新就业秩序的 保守主义者 。 理性看待人工智能的发展，以及与人类的关系。 AI创业的五大基石： • 清晰的领域界限 ：人工智能创业，要解决的领域问题一定要非常清晰，有明确的领域边界。目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。 • 闭环的、自动标注的数据 • 千万量级的数据量 • 超大规模的计算能力 • 顶尖的AI科学家 清晰的领域界限，殊为重要。只攻一点，更可能成功，不要贪婪，不要冒进。 AI时代该如何学习？ Q：AI时代，孩子到底该学什么，才不至于被机器“抢”了工作？ A：与其讨论让孩子学什么，不如先讨论孩子该如何学。学习方法远比学什么内容更重要。 嗯，学习方法远比学什么内容更重要。 Minerva大学四年的主题依次是基础、方向、专注、综合。 非常有创新精神的大学，四年的主题值得借鉴。 人工智能时代，自动化系统将大幅解放生产力，极大地丰富每个人可以享有的社会财富。而且，由于人工智能的参与，人类可以从繁重的工作中解放出来，拥有大量的休闲时间。 我并不认同。《未来简史》悲观预测未来会有很多“无用之人”，我也悲观。因为一定会有新的更有挑战、新的相对费时的工作出现（或者说转变）。人类不会有大量的休闲时间，一定会被其他事情排满，就像在公司中一样，不可能让你闲着。 这个时候，这个社会对文化、娱乐的追求就会达到一个更高的层次，而未来的文娱产业，总体规模将是今天的数十倍甚至上百倍。那么，学习文艺创作技巧，用人类独有的智慧、丰富的情感以及对艺术的创造性理解去创作文娱内容，显然是未来人类证明自己价值的最好方式之一。作家、音乐家、电影导演和编剧、游戏设计师等，一定是人工智能时代的明星职业。 马云也说，未来2H有大发展前景。人们物质生活提高了，精神追求必定提高。Happiness（幸福）、Health（健康），都有大作为。感性族群，有创造力的人会有更大的舞台展示自己，实现抱负。 科幻作家、雨果奖得主郝景芳说：“很显然，我们需要去重视那些重复性标准化的工作所不能够覆盖的领域。包括什么呢？包括创造性、情感交流、审美、艺术能力，还有我们的综合理解能力、我们把很多碎片连成一个故事这样的讲述能力，我们的体验。所有这些在我们看来非常不可靠的东西，其实往往是人类智能非常独特的能力。” 郝景芳说的更浅显易懂了，人类独特的情感、能力，这是短期内人工智能无法媲美和超越人类的。 人工智能时代，学习或教育本身不是目的，我们真正的目的，是让每个人在技术的帮助下，获得最大的 自由 ，体现最大的 价值 ，并从中得到 幸福 。 目的：自由、价值、幸福。 法国哲学家布莱兹•帕斯卡说过：“人只不过是一根芦苇，是自然界最脆弱的东西；但他是一根能思想的芦苇。用不着整个宇宙都拿起武器来才能毁灭；一口气、一滴水就足以致他死命了。然而，纵使宇宙毁灭了他，人却仍然要比致他于死命的东西更高贵得多；因为他知道自己要死亡以及宇宙对他所具有的优势，而宇宙对此确是一无所知。因而，我们全部的尊严就在于思想。” 有独立思想的人，才可能实现自己不同寻常的抱负，才可能过上不一样的人生。 链接： 来源：

据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。

有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。

而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。

但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？

我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？

是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。

我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……

希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情…… 【篇二】

然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维

正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。

电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。

就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心罔顾后果。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。

人工智能应该和人类携手构建更美好的环境。 【篇三】

我们之所以被称之为“人”，是因为我们有自己的思考，我们能遵守基本的道德，法则，我们具有其它动物少有的一些品质。

从小，爸爸妈妈就告诉我们，要做一个正直，善良，富有同情心的人，也的确，小时候，我们拥有敢于背着人群说真话的勇气；我们有为了真理与他人争得面红耳赤的认真与执着；我有一双纯真的眼睛和善良的内心，去发现并帮助有需要的人。后来，我们变得更小心，更谨慎，也更易受伤，在所有事物面前，都选择权衡利弊，像计算机一样的思考：走那一步，更有力？我们每天八小时通勤，为各种“我想要的”熬红了眼睛，在计算了利弊后，我们变得冷漠麻木，不再有同情心，也不再乐于助人。何时，我们忘记了父母的话语，忘记了那些为人最简单的品德？

《黑客帝国》，一步一有些久远的电影。电影里，大部分人都被插上了管子，他们躺在那里，任凭母体控制他们的意识，但感受到的也尽是美好，没有了现实中的痛苦。现实中，他们可能穿得破破烂烂，困窘不堪，可幻想里，他们得到了一切现实生活中自己没有的——因为你想要什么，幻想中就有什么。有一个人拒绝了这样的看似美好的梦，主角尼奥，剧中的反派一再逼迫诱惑他：吃下蓝色药丸，一切都将是美好的。他最终选择了红色药丸，即使吃下后，他要承受现实中一切的苦难，但他不愿想躺在那的人一样，失去了自我的基本思考，失去了价值观的判断，就如把那恶心的黏稠物当作美味佳肴——因为母体告诉他们，这是块牛排，美味而多汁。

他在现实中痛苦挣扎，但相比那些被管子“饲养”的人，他还可以骄傲的说：我还是个真正的人。

记得当时我听到李世石被人工智能打败的消息，并没有太过震惊，毕竟人类发明计算机的初衷，便是让它来代替我们做一些我们无法达及的事情。但这并不代表它一定会超越人类，说到底，人工智能一直都是人类思考的结晶，他没有人的同情，也没有我们的价值观，冷酷的“思考”和计算让我每每看过一些关于人工智能的科幻电影后，总有些后怕。

人类永远不应像计算机那样的思考，我您愿多走些弯路，多吃些亏，也不要在精确计算的道路上，摒弃为人的价值观与同情心，将善良的品质束之高阁，冷漠麻木地走下去……

AI人工智能论文发表笔记

人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。以下是我精心整理的人工智能实现的论文的相关资料，希望对你有帮助!

DOTA游戏中人工智能的设计与实现

引言

DOTA游戏以及所有的即时战略游戏中，人工智能(AI)是不可或缺的一大工具。新手玩家通过对AI的对战初步了解整个游戏的规则、战斗方式、英雄特性等。在非联网的情况下，AI也是玩家的唯一对手。

传统AI：战斗模式单一，反应速度缓慢，行动指令呆板，无法较好的分析战场形势与战斗情况。水平低，容易被玩家识别出设计好的指令，从而导致轻易击杀，影响游戏的娱乐性。

创新AI：模拟人类思维，有了较高的智商的。新手玩家能够通过与AI的对战，逐渐学会游戏的玩法，提升对游戏的认识，而并不像以前的直接与人类对抗导致被高端玩家蹂躏。

此外，创新型AI不只面向新手玩家，基于AI具有水平高、套路广、懂得随机应变等特点，同时能够使得高水平玩家从与AI的对战也能获得乐趣，进一步提升用户体验。

1.AI算法核心功能

AI的核心功能包括控制中心、巡查系统和指令中心。巡查系统好比AI的眼睛和大脑，AI通过巡查系统来获取游戏数据并且分析这些数据;巡查系统分析的结果传达给指令中心，经过指令中心处理后转化成指令信号传达给控制中心;控制中心将信号转化为AI的具体行为[1]。具体功能如下：

2.AI核心功能实现

2.1巡查系统

设一个角色当前生命值为H、攻击力为A、防御力为D、魔法值为M，四个技能分别为A1、A2、A3、A4且对应的四个技能强度分别为P1、P2、P3、P4、技能的冷却程度为C1、C2、C3、C4。

若对于任意一个技能An得知其剩余冷却时间为Yn、冷却的总时间为Zn，则必然存在线性函数fn使得技能冷却程度Cn为：

Cn=fn(Yn，Zn)，Cn∈[0，1]

计算技能冷却程度在高端游戏局中对技能冷却的掌握程度很大程度上体现了一个玩家游戏水平，当技能冷却程度约为0时代表这个技能刚刚进入冷却时间，对于一些靠技能为主的英雄代表丧失战斗力;当技能冷却程度即将到达1时，英雄即将恢复战斗力且在其等于1时瞬间恢复大量战斗力。而这个恢复的过程往往是出乎意料的。在这个恢复战斗力过程即是考验玩家技术含量的过程，如撤退、普通攻击、走位或衔接其他策略方案等[2]。

则对于任意技能An技能强度Pn与冷却程度Cn和其他参数X的对应关系如下所示：

Pn=fc(Cn，X)

2.2自我学习功能

AI的自我学习使得AI在实际战斗中能够不断地提升自己的水平。为了实现这一块功能，我们一改传统直接给AI编程固定的套路，让AI知道自己有何种技能、属性，并且告诉AI各种行为将会产生的结果，让AI自己计算当前情况下最有效的套路，这样的设计让AI在复杂的实际游戏战斗中能够有出色的表现[3]。

2.3指令中心

指令中心是将信号转化为实际行动的系统功能模块。

比如指令中心接受到控制中心传来的一个“ATTACK”指令，那么指令中心将对英雄下达攻击指令，并反馈给控制中心此次指令的结果，如英雄被击晕了，那么此次指令必将是执行不了的，那么将反馈给控制中心一个被击晕的信号，控制中心立马重新计算应对措施。

2.4控制中心

各个子系统通过控制中心连接成一个完整的AI系统，控制中心接受各个子功能的数据和分析结果，然后向指令中心发布指令。

例如在实际战斗中，一个具有控制技能的高爆发法师，首先他看见他的正前方有一名敌人，通过知己知彼系统，AI得知目标敌人的战斗力比自己低，可以击杀。接着AI开始思考击杀策略，通过自我学习系统，AI计算出了最优方案：先通过走位靠近目标敌人，然后试用控制技能将其制服，在控制技能期间AI对目标敌人进行普通攻击，当控制技能快要结束时AI放出大招将其击杀。知己知彼、自我学习系统计算出的结果传达给控制中心，控制中心对指令中心发布指令，于是AI就行动了起来。

3.结论

人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。玩家的需求才是游戏设计的根本，玩家的体验才是游戏设计的目标，保证玩家出色的游戏体验，才能让游戏有更大的市场竞争力。

你期待人工智能时代真正的来临，来改变我们的生活吗？ 关于人工智能，你所能想到什么呢？之前看电视的时候，有关人工智能的一些场景。就比如说，在医院，人工智能结合病人的各种检测数据，来判断病情，判断病人患各种疾病的一个概率，从而帮助医生更准确的能找到病灶部位，以及施展治病方案。       在现实生活中，目前我所看到的人工智能，无非就是某个餐厅减少几个服务人员，有一个机器人，端着菜盘转来转去，也能准确的找到就餐者的餐桌。       之前也了解到各种视频，通过各种文章，关于AI人工智能能给我们这个社会带来哪些变化？比如说自动驾驶，自动驾驶会发生车祸比例大大减少。还比说，人工智能的律师，这种律师可跟人不一样，它所记得的法律法规，比人厉害多了。再比方，人工智能的棋类高手，已经打败了世界冠军好几次。       还有些无人超市，商品就超市内，消费者直接拿走商品，商家会自动在消费者的账户中准确扣费。       现在，人工智能产业正迅速迎来全面发展，从芯片层、基础层、算法层、技术层到行业应用层，创新不断，在金融、安防、医疗、教育、传媒、企业服务等各领域全面开花。     未来呼啸而来，人工智能会给我们的生活带来翻天覆地的变化。本书就是告诉我们，人工智能是如何改变我们的生活，以及未来人工智能时代，我们该如何拥抱变化，面对第三次AI浪潮的机遇与挑战，我们该如何不被时代淘汰？在变革中抓住商机，实现蜕变。     一:当机器有了智慧       AI的核心是什么，人工智能的核心是机器进行理解、推理和学习。人工智能是拥有理解、推理、学习和互动能力的新一代信息系统。这个系统不断积累知识、学习和了解自然语言，与人类进行更加自然的互动。       人工智能距离我们越来越近。每一项科技的发展和进步都像硬币的两面，人类需要善用科技，让人工智能成为人类的朋友。而不是像电影《终结者》里面那样，机器已经失控，人无法掌控了。       要人工智能从行业场景落地上，从行业、技术、数据、人才、法规建设等多维度同步发展，围绕“行业+人工智能”建立自己的发展特色，真正让人工智能成为国家经济的驱动力和国际竞争砝码。   二，AI变革世界       世界在快速发生变化，新的技术变革对商业、社会的影响呈指数级增长，打破了人们过往的认知，也在颠覆企业的商业模式。一切坚固的传统，都烟消云散了。       第一，数据与人工智能具有强互动关系，人工智能革命的无名英雄是数据标注者。       第二，大数据和人工智能是同一价值链中的要素，无论大数据还是小数据，有价值的就是好数据。行业落地重要的是相关数据，而不是大而全的数据。       第三，人工智能的竞争，最终将是数据的竞争。    第四次工业革命已经拉开帷幕。这场革命以人工智能为核心驱动，将数字技术、物理技术、生物技术等学科融合在一起。其中迸发的强大力量，会更深刻地影响人类社会的基本运行方式。         人工智能革命，是思维力量的解放。         万物互联时代来临，物联网的核心同样是数据抓取，收集和传递数据，分析数据的价值，物联网的核心价值是通过大数据分析体现出来的。       物联网与人工智能的力量，不只是在一般意义上提高边际产出，其更大的意义在于数据真正成为一种生产要素，进入了生产函数，致使经济学上的“零边际成本”在更多场景下成为可能。       对未来的资本动向，风险投资注重财务回报，投资方向要聚焦在行业应用和落地上，特别是人工智能新开拓的场景；产业资本要着眼长远，主动拥抱人工智能，增强自身的技术与行业壁垒，适应智能时代的转型需求；国家资本和少数头部的人工智能公司，应多着力于人工智能基础层的构建，加大基础学科建设和人工智能人才培养力度，提升基础科研力量，建立产业集群，让中国的人工智能走得更远。       三:人工智能时代的全球行业变革             云计算改变了一切，它不仅改变了技术发展的频次和趋势，也触发了各行各业商业模式的变革。云计算把所有的技术以最低成本、最敏捷的方式，交付到每一个行业的使用者手上，根本性地撼动了人类社会的科技发展。       物联网和区块链属于体系化、架构型技术，物联网的核心是以遍布四周的传感器捕捉数据，获取数据资源，所谓万物互联，本质是万物的数据互联。区块链可以看成是一个共享的、不可变的分类账，用于记录交易、跟踪资产和建立信任、它的去中心化性质促进信息之间的信任和透明度。       人工智能的发展也正从“电动机”进入“生产线”利用的阶段。人工智能正在与行业应用深度融合，基于数据重新配置生产力和生产关系，找到颠覆性的商业模式，带来巨大的行业变革。       大数据分析和人工智能无疑是这个时代最主要的科技变革之一。数据作为21世纪新的自然资源，蕴藏着巨大的商业价值，企业可以通过数据分析、机器学习等洞察变化，帮助企业决策未来。     云计算、大数据分析、移动、社交、安全、物联网、区块链这些突破性的技术，为产业带来创新或颠覆。       四:企业如何抓紧AI红利     可以预见的是，未来每个企业都会变成数据公司。在人工智能时代，企业家必须重新认识数据的价值，建立清晰的数据战略。大数据时代，机会不局限在平台型的巨头企业，而属于每一个勇敢的革新者。     对于绝大部分企业而言，算法和算力不是壁垒，这些能力会由专业的基础设施运营商提供，企业只要自己拥有数据资源，就可以调用算法和算力服务便捷地使用人工智能，实现产业的智能化发展。       企业可以通过大范围利用自有数据、与外部交易数据、提供数据APl服务三大类方式来进行数据的价值创造。       产品、资产数字化的自有数据创新，企业自有数据往往可以不断积累，形成网络效应，是数据价值创造的首选。自有数据创新的一大方式是增强自有产品的数据生成能力，打造产品数据的创新能力。       整体来看，数据治理的实施有四个层次：第一个层次是从业务战略的高度来思考数据战略。第二个层次是在此基础上建立数据战略和数据安全原则。第三个层次是建立具体的治理原则、治理义务和治理方法。第四个层次是从技术、数据分类、组织管理等方面来保障数据治理的实施。     成功的数据战略应该包含数据资产、数据治理、数据价值创造、人才储备等在内的总体计划，为未来的业务增长奠定基础，提供持续不断的数据动力。       围绕着业务目标与流程，企业需要重构自身的组织架构。在重构时，企业要提出明确的组织目标、组织价值观及组织流程，最终搭建起准确、高效协同的组织结构。         人工智能的实践应该由业务与技术领导人共同评估、共同决策、共同领导。人工智能最终要落地产业，懂行业、了解行业是核心。     人工智能发展的过程中，企业还需要在审核、伦理、监督、风险等方面制定相应策略，建立安全方面的运营机制来保障公司人工智能战略安全落地。       人工智能技术就是未来全球化竞争的顺风车，不管你是否相信，人工智能技术的发展对企业变革速度的影响已经超过我们的估量。五:下一个20年,AI走向何方？       未来人工智能如何发展，取决于当下我们如何行动。在这一波人工智能产业浪潮中，人工智能要想得到好的发展、友善的发展，就绕不开伦理和数据隐私的讨论。只有伦理和数据隐私做好了，人工智能才能发展得更好。好的伦理和隐私保护规则能够促进人工智能的发展，让人工智能成为人类能力的延伸，与人类更好地融合。       人工智能技术是人类能力的延伸，可以放大人的智能水平和行为边界，如果不套上“伦理项圈”，任由人工智能技术肆意发展，那么未来人类可能会遇到一个无法纠正的时刻。       人工智能是一项造福人类的技术，就潜力而言，其社会价值是无法估量的。但如果没有伦理的规范引导，其负面作用会无限放大。比如，造成大规模失业，扩大贫富差距，形成科技寡头统治等，甚至危及人类族群本身。       百度创始人李彦宏曾提出了人工智能伦理的四个原则，包括人工智能的最高原则是安全可控，人工智能的创新愿景是促进人类更平等地获取技术和能力，人工智能的存在价值是教人学习，让人成长，而非超越或替代人，人工智能的终极理想是为人类带来更多自由与可能。         人工智能的伦理原则，往往要事前预警，而非事后处理。凡事预则立，不预则废，伦理的制定需要政府、产业、学术、社会等多方深入讨论，共同提出有洞察力的原则。       个人数据价值时代，个人数据就是一种财产，未来会产生诸如“利息”“分红”这样的资产价值。 第一，创建个性化数据管理工具。 第二，建立数据隐私、数据传输的保护机制。 第三，厘清数据交易产业链中，数据所有者、数据管理者、数据处理者、数据运营者、数据使用者等各方角色与利益分配机制。 第四，打造数据交易的基础设施。其中至少应包括数据交易的实现机制设置、数据价格的发现识别平台及数据产品的快速生成工具。 第五，建立动态的数据定价机制。个人数据是有价值的，要把定价权交给市场。    最后作者告诉我们，我们人要保持清醒，保持自由意志和决策能力，不要产生过多的技术依赖。人工智能要安全、可控，人类自身也要独立、自控，人类的目标才能成为人工智能的目标，人工智能才会是真正的朋友。

人工智能论文发表笔记模板

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!

摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。

关键词：人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

2.1人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

3.1人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①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，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。

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《人工智能》作者李开复和王咏刚，本书的价值在于告诉我们 人工智能时代成为必然时，个人应该做些什么，才能避免被AI取代？ 下面用八个问题来逐步展开。

AI就是与人类行为相似、会学习，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。

从大众感知、AI界和教科书等不同方面可以有不同的定义，并且随着AI的发展，AI的定义可能会不断演化。给AI下定义便于理解，但是不必过于纠结。

目前我们身边常见的AI有：智能助理（聊天记事等如siri、度秘）、新闻推荐和新闻撰稿（今日头条等）、新一代搜索引擎、机器翻译、自动驾驶等。

AI只是人类的工具，今天的人工智能在以下七个领域还很「稚嫩」： 跨领域推理，抽象能力，知其然且知其所以然，常识，自我意识，审美，情感。

目前的AI是弱人工智能，总体上只是一种技术工具，只要严格控制，严密监控，人类完全可以像使用其他工具那样，放心的使用今天的所有AI技术。我们在科幻电影或小说中看到的，可能会威胁人类的强人工智能和超人工智能，以目前的技术发展情况来看，还很遥远。

如果把这里的「失业」定义为工作转变的话，答案是「会的」。

从短期看，这种转变会带来一定程度的阵痛，我们也许很难避免某些行业、某些地区出现局部的失业现象，特别是在一个适应人工智能时代的社会保障和教育体系建立之前，这阵痛在所难免。

但从长远来看，这种工作转变绝不是一种以大规模失业为标志的灾难性事件，而是人类社会结构、经济秩序的重新调整，在调整的基础上，人类的工作会大量转变为新的工作类型，从而为生产力的进一步解放，人类生活的进一步提升，打下更好的基础。

面对AI时代工作转变一定会发生的问题，急需解决的两大任务：

但总体来说， 失业问题未必会如某些人想象的那样严重，技术发展将造成一部分简单工作、底层工作的消失或转变，但由此也会催生更多吸引人，更需要人类判断力和创造力的工作类型。

李开复五秒钟决策原则： 如果你的工作涉及缜密的思考，周全的推理和复杂的决策，每个具体判断并非人脑可以在五秒钟的时间内完成，那么就以目前的AI技术来说，你的工作是很难被机器取代的。

人工智能对人类工作的可能影响包括三种类型： 人类某种工作被人工智能全部取代、部分取代或者人类某种工作转变为新的工作形式。

AI时代，我们到底应该学什么才会不被机器取代？

人工智能时代， 程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能 将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成。

反之，那些 最能体现人的综合素质的技能 ，例如，人对复杂系统的综合分析、决策能力、对于艺术和文化 的审美能力和创造行思维能力，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值、最值得培养、学习的技能。而且，这些技能中，大多数都是因人而异，需要定制化教育或培养，不可能从传统的批量教育中获取。

人工智能时代最核心、最有效的学习方法包括以下几个方面：

1.主动挑战极限，在挑战中完善自我。 如果人类不在挑战自我中提高，也许真有可能全面落伍于智能机器。

2.从实践中学习。 面向实际问题和综合性复杂性问题，将基础学习和应用实践充分结合，而不是先学习再实践。

3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力 。被动接受命令的工作，大部分都可以由机器来替代。

4.面对面的课堂仍将存在，但互动式的在线学习将越来越重要。 只有充分利用在线学习的优势，教育资源才能被充分共享，教育质量和教育公平性才有切实保证。

5.主动向机器学习。 未来的人机协作时代，人所擅长和机器所擅长的必将有很大不同，人可以拜机器为师，从人工智能计算结果中吸取有助于改善人类思维方式的模型思路，甚至基本逻辑。

6.既学习人人协作，也学习人机协作。 未来的沟通能力将不仅仅限于人与人之间的沟通，人机之间的沟通将成为重要的学习方式和学习目标。

7.学习要追逐兴趣。 通常来说，兴趣就是那些比较有深度的东西，所以追逐兴趣，就更有可能找到一个不容易被机器替代的工作。

化工论文发表笔记app

有这些Noteshelf、goodreader、notability、marginote pro、PDF expert。

1、Noteshelf

一款非常强悍华丽的记事软件，平滑漂亮的画笔，多彩的颜色标注，提供任务管理，个人日记，购物清单等多项功能，并有 iBooks 形式的笔记分册，让你能够更加轻松找到所需要的备忘。

2、goodreader

goodreader支持Office文档、PDF、TXT、HTML等多种文档。支持文件浏览，支持视频、音频的播放(iPhone支持的媒体格式)！同时支持横屏，并且还可以通过WI-FI与PC或MAC共享文件。

3、notability

该软件支持横屏，竖屏，分屏，同样也支持手写和打字。拍照，录音也是支持的！

notability支持多种文档格式，同时也可以将非PDF格式的文档，比如TXT文档，打印导出成为PDF格式，从而可以在其他软件上打开阅读。

4、marginote pro

这是一款集合多功能的阅读和学习工具应用，包含阅读和批注与笔记，适用于它将PDF/EPUB阅读器和多种学习工具集成起来，为学习者把知识重组起来提供服务。

5、PDF expert

PDF Expert，是一款快速、轻巧、易用的PDF 阅读与编辑工具！PDF Expert，阅读性十分的强，支持PDF格式的阅读。PDF Expert，支持阅读、批注PDF，编辑文本，同时也支持添加照片，填写表单，甚至签署合同。

PDF Expert 算是最好的，其他app的笔记经常出现其他app或者PC无法读取的情况，这个完全没有问题,我的ipad上就是这个

首先，我非常不赞成买ipad看论文。诚然，ipad确实能给我们带来工作、娱乐上的便利，但高校里面大多数同学还是以娱乐为主，看电影、刷美剧、玩游戏等是其主要作用。ipad毕竟偏娱乐，你若真想好好学习，可以入手一台好的超薄笔记本，轻量便携，于学习有更大的作用。看论文，你得先问自己，你喜欢看论文吗？有些同学喜欢通过阅读大量文献来找想法、思路，徜徉在论文的海洋里，也很享受，这种类型的同学比较善于写；而有些同学不喜欢看论文，一看论文就头疼，而这种类型的同学比较善于动手实施。同时，我相信大学里有很多同学都有这样类似的想法，比如我要好好练字，想入手一支很好的钢笔；我要学编程，打算买一台苹果笔记本等等。这种想法和出发点是好的，但真正想做一件事，不在于外在的工具，而在于你对知识的渴望和自我的严格要求。

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