時間：2023-09-19 18:34:03
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人工智能對醫療領域的影響是開創性的、變革性的、顛覆性的。智慧醫療利用人工智能技術將數字化人體和數字化醫療等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的醫療工作，構建了從底層基因、中層病癥數據，到上層診斷和手術的上下一體，人與機器互聯、協作、共進的新醫療體系。
基于人工智能的智慧醫療主要有四個發展方向。
第一個發展方向是基因測序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統，首先提取和處理DNA數據，然后進行測序分析，最后根據數據分析的結果完成對疾病的關聯分析。
第二個發展方向是輔助診斷。通過讓機器學習海量醫療數據、專業文獻、醫學教材，模擬醫生問診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進行反復交流和多重驗證，最終給出治療建議。
第三個發展方向是醫學影像。機器可根據病人拍攝的醫學影像資料，對病人病情進行確認診斷。
第四個發展方向是藥物研發。某公司依托智能分析技術，可以在分子結構數據庫中評估出820萬種候選化合物，減少了研發成本，并縮短了研發周期。
智慧醫療產業鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫聯平臺、自診平臺、健康管理、醫藥電商等環節構成。
在智能硬件方面，醫療智能硬件主要有手環、手表、智能鞋等運動健康類監控設備，以及血壓、血糖、腦電等病患監測設備。
在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發的沃森（Waston）醫療平臺。
在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯合打造智慧醫療平臺，以數據分析服務加強個人健康管理和改善生活習慣，還融合了醫療硬件、醫療保險、健康內容、健康應用等，豐富了平臺生態。AiCure公司利用手機終端為患者提供按時用藥的健康提醒服務。
未來，人工智能技術與智慧醫療產業的融合力度將不斷加大，同時將進一步促進智慧醫療產業的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫聯平臺等于一體的智能云平臺企業。
英國BabylonHealth平臺計劃整合Deepmind公司的人工智能技術，幫助患者在同醫生進行文字、電話或視頻交談前，就提前預知自身健康狀況。目前，BabylonHealth平臺上約有100名醫生，25萬用戶可通過月付或醫療保健的方式獲取服務。
【關鍵詞】計算機；人工智能技術；應用
1引言
人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。
2人工智能技術概述
人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。
3人工智能技術的發展歷程
3.1人工智能技術的興起
雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。
3.2人工智能技術的高速發展
人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。
3.3人工智能技術的發展現狀
3.3.1專家系統
專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。
3.3.2模式識別
模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。
3.3.3機器人學
機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。
3.3.4機器學習
機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。
3.3.5人工神經網絡
人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。
4人工智能技術的應用
4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用
4.1.1計算機網絡安全管理
人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。
4.1.2計算機網絡管理
人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。
4.2人工智能技術在企業管理中的應用
企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。
4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用
航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。
4.4人工智能技術在醫療領域中的應用
目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。
5結語
綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。
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人工智能診治癌癥的機理
利用人工智能診治疾病是人類一個雄心勃勃的計劃，而且，這一計劃早就有一些初步結果，例如2007年，美國國際商業機器公司（IBM）就推出了人工智能軟件――沃森醫生（Watson）。現在，人們特別希望利用人工智能去征服某些嚴重危害人們生命和健康的疾病，如癌癥，而且也已經進入實踐，并且有不小的收獲。
要讓人工智能診治癌癥，第一步需要人工智能有像人一樣的感知，即知道周圍的環境，尤其是生物體和人的機體環境，什么是正常的機體，什么是異常的機體，甚至是癌變的機體，尤其是只具有微小變化的機體，例如，只有幾個發生癌變細胞的乳腺或肺。
第二步是，人工智能不僅要感知正常和異常機體的不同，還要理解為何有這樣的不同，是癌變引起的不同，還是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判斷和決策，即得出結論，在感知和正確理解的基礎上，向醫生提供對某個個體檢測的結果，是患癌還是沒有患癌，抑或是患了其他疾病。
要讓人工智能感知和理解人體環境和器官，就要讓其學習，包括利用大數據的機器學習（算法）和深度學習，這兩者有時是相互結合的，同時也是相互滲透的。大數據學習和處理是人工智能的強項，可以達到比人類能力強幾百倍幾千倍的快速數據運算、分析和理解。而在癌癥診治的深度學習上，更需要人工智能像人一樣進行學習，例如對通過物理和化學方式拍攝的人體各種部位，以及深淺度不同組織的圖像要有正確的感知和理解，如對X線圖像、磁共振成像和CT掃描圖像的感知、解讀，并得出結論，即診斷。
但是，人工智能的癌癥診治深度學習并不僅限于對癌癥和正常組織圖像的解讀，而是包括更多的深度學習的內容，例如，對癌癥標記物和特異分子的識別。
癌癥診治的人工智能學習內容
2016年1月，美國總統奧巴馬宣布了“癌癥登月計劃”，由副總統拜登全面負責。“癌癥登月計劃”的其中一個項目就是讓人工智能進行機器學習（算法）和深度學習，以識別癌癥。為此，美國能源部與美國國家衛生研究院下屬的國家癌癥研究所合作，提出了“高級癌癥計算解決方案的聯合設計任務”，這個項目就是致力于解決三個基于計算機學習的人工智能抗癌難題。
首先是從認識癌癥的分子層面學習，要讓人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白質相互作用。RAS基因在20世紀60年代被發現是致癌基因，存在于30%的癌癥患者中。1982年，美國科學家溫伯格等人從膀胱癌細胞中克隆得到第一個人類癌基因，由于它和之前發現的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名為RAS基因。RAS基因編碼產生的蛋白定位于細胞膜內側，為GTP/GDP結合蛋白（GDP為鳥嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鳥嘌呤三核苷酸磷酸），通過GTP與GDP的相互轉化來調節信號通路的傳遞。由于RAS蛋白的相對分子量是21千道爾頓（kDa），故又被稱為p21蛋白。
之后，人們又發現了RAS蛋白的直接效應因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶對細胞增殖、細胞分化、細胞凋亡和細胞周期停滯有重要作用，利用這些作用可以知道癌癥的發生、發展，以及找到治療癌癥的藥物和方法。
“癌癥登月計劃”讓人工智能進行的第二個學習任務是，進行臨床前的藥物篩查。這是一種研發癌癥藥物的預測模型，在臨床試驗前進行最大化的藥物篩選，為癌癥病人提供精準醫療方案。具體而言是對臨床前和臨床試驗時的癌癥數據進行篩選，結合小鼠模型中的新數據，通過反饋循環讓實驗模型指導計算模型的設計，建立腫瘤藥物反應的預測模型。其實，這也是基于特殊數據和大數據的學習和分析。
“癌癥登月計劃”讓人工智能進行的第三個學習任務是，學習和建立人口模型。這就要求人工智能根據不同人群的生活方式、生活環境、所患癌癥的種類、不同的醫療體系等，從數百萬癌癥病人的病歷數據中自動分析，從而獲取最佳治療策略。當然，海量病人的數據來自美國國家衛生研究院、美國食品和藥物管理局、制公司和第三方付款機構。
可以看到，美國的“癌癥登月計劃”中的人工智能學習并不包含腫瘤圖像的識別，所以人工智能診治癌癥的學習在不同的國家有不同的內容。
人工智能幫助診治癌癥
人工智能對癌癥的識別和診斷首先體現于對癌癥數據的解讀上，其中最重要的是對癌癥基因和基因組的識別和解讀。
機器學習（算法）是人工智能的一個基本內容，其中，數據的輸入、輸出、賦值等運算可以讓人工智能對某一問題進行計算分析，從而得出初步結果。對癌癥的診斷和治療也可以利用這一點。加拿大西方大學的羅根等人研發了一套算法，通過對基因數據的分析得出最可能的有效治療癌癥的方案，并且讓該治療方案變得更加個性化。
研究人員使用了一套含有40個基因的數據，這些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受試驗的近350名癌癥病人當中，至少都會接受紫杉醇或吉西他濱一種化療藥物治療。之后，研究人員讓人工智能對數據展開處理并找出藥物與病人基因之間存在的關系。結果顯示，同時接受兩種藥物的治療有效率為84%，只接受紫杉醇的治療有效率為82%，只接受吉西他濱的治療有效率則在62%～71%之間。
這就為醫生提供了選擇更好或最佳治療方案的決策基礎，例如，在上述方案中，醫生選擇對病人同時使用紫杉醇和吉西他濱，可以達到最高的84%的治療有效率。
2016年，日本研究人員稱，他們開發的人工智能軟件能夠準確診斷出女性患者所患的罕見類型的白血病，而且，這種軟件對腫瘤大數據的提取和分析是其優勢之一，它僅需要花費10分鐘時間就能夠對臨床腫瘤研究所提供的來自2000萬名女性的遺傳信息進行對比分析，從而做出診斷。
但是，最早開發應用于醫療領域的人工智能的美國國際商業機器公司更是走在了前面。
沃森癌癥醫生
美國國際商業機器公司之前推出的人工智能軟件――沃森醫生診治疾病是建立在對大數據的檢索、使用和算法之上。沃森醫生儲存了數百萬的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學以及其他可以建立知識庫的參考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒處理500GB的數據，相當于1秒閱讀100萬本書。
沃森在面臨一位就診者的時候，會進行一系列的算法，包括語法語義分析、對各個知識庫進行搜索、提取備選答案、對備選答案證據搜尋、對證據強度的計算和綜合等。此外，沃森醫生還可以通過詢問病人的癥狀、病史，迅速給出診斷提示和治療意見。通過這些程序進行診斷，沃森的診斷準確率達到73%。
現在經過多年的改進，研究人員把沃森醫生的突破之一選擇為對癌癥的識別和診斷。最近，美國國際商業機器公司和美國著名的基因公司Illumina進行合作，在沃森醫生的基礎上，專門進行癌癥基因組的標準化測序和解讀，以診斷癌癥。根據這個目標，美國國際商業機器公司研發了一個新的專門對基因組進行測序和分析的軟件，即沃森基因組（相當于專門診治腫瘤的專科醫生），并將這個軟件整合到Illumina公司的Base Space和腫瘤測序計劃中，這就可以讓沃森基因組使用Illumina公司的實體腫瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170匯集了一套整合DNA與RNA的靶向癌癥相關的基因突變，包括突變與微缺失、基因擴增、基因融合以及剪接變異，使得腫瘤譜分析從一系列單基因檢測向多基因檢測轉變，為腫瘤基因組提供了更加全面的視圖。教會機器識別這些腫瘤基因數據，可以快速辨識和診斷腫瘤。
新的智能軟件融合后，沃森基因組可以在短短的幾分鐘之內讀取TruSight Tumor 170生成的遺傳信息文件，梳理專業指南、醫學文獻、臨床試驗匯編和其他知識來源。然后，系統將生成包含每個基因組改變的注釋報告。使用沃森基因組可以大幅減少解釋結果所花費的時間。比較起來，研究人員也可以使用TruSight Tumor 170進行癌癥基因的檢測，但是，速度很慢。沃森基因組在幾分鐘內做的事情，研究人員一般需要一個多星期才能做完。
不僅在速度上沃森基因組可以比人類快得多，而且在檢測的準確性以及提供治療癌癥的方式上，沃森基因組與臨床大夫和腫瘤專家提供的方案基本一致。美國北卡羅來納大學教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌癥患者的數據，發現在99%的病例中，沃森基因組提出的治療建議與分子腫瘤專家團隊提出的治療建議相同。此外，美國國際商業機器公司旗下的沃森健康的副總裁哈韋還指出，在30%的腫瘤病例中，沃森基因組還發現癌癥專家遺漏的一些細節。
基于這些結果，研究人員認為，教會人工智能診治腫瘤大有可為。現在，美國20個專注于基因組學和腫瘤學領域的癌癥研究所，包括紀念斯隆?凱特林癌癥中心和北卡羅來納大學教堂山分校的腫瘤研究機構正在進一步培訓沃森基因組，以便讓沃森基因組能更快和更好地診治癌癥。
對癌癥圖像的智能解讀
診斷癌癥不僅要靠解讀癌癥特有的基因、分子標記物等，還要認識和判斷采用各種物理和化學方式拍攝的人體腫瘤的圖像，這既是人工智能深度學習的內容，又是人工智能幫助人類診治癌癥的一個重要途徑，在這個方面，人工智能也取得了一些進展。
2016年8月，美國休斯頓衛理公會醫院的研究人員在《癌癥》雜志上發表文章稱，他們研發的一款人工智能軟件在解析乳腺X線圖片時比普通醫生快30倍，診斷乳腺癌的準確率更是高達99%。這個癌癥診斷軟件可以直觀地將X光圖片的信息轉譯成診斷信息，方便醫生快速對病人病情做出判斷，避免耽誤病情。
即便是腫瘤科的專科醫生，對諸如X線片、CT和核磁共振成像圖片的解讀都不會是百分之百的準確，而且有很多誤讀。美國疾病預防控制中心（CDC）和癌癥協會的數據顯示，每年美國大約有1210萬人接受乳腺X線圖片檢測，其中差不多有一半人在X圖片上會出現陽性結果，但實際上是假陽性。為此，又迫使大量女性為了求得安心而進一步接受乳腺活組織檢查，進行這一檢查的人每年有160萬人左右，其中20%的女性根本就沒病。這給許多女性和其家庭造成極大經濟和精神負擔。
為了改變這種狀況，研究人員打算從人工智能著手來解決X線圖片識別癌癥的假陽性問題。衛理公會醫院的研究人員設計的這個人工智能軟件能夠掃描病人的X線影像結果，能采集診斷特征，并將乳腺X線影像結果與乳腺癌亞型進行關聯。此后，醫生可使用軟件的分析結果來精確預測每個病人是否有患乳腺癌的風險。
人工智能和機器學習的進步速度如此迅猛，我們的社會將迎來一些重要的倫理和經濟問題，應對這些問題恐怕會費心費力。
總體而言，人工智能(AI)和物聯網將同時改變互聯網和全球經濟。在未來5年內，我們可以預期人工智能和機器學習將會被整合到各種各樣的技術中，這些技術包括數據交換和分析。這將帶來巨大的機遇，如全新的服務和科學突破，人類智力的提升，以及它與數字世界的融合。
在人工智能領域存在相當大的不確定性，如決策轉由機器執行，缺乏透明度，技術變革將超過治理和政策規范的發展。自動化可能會深刻地改變行業，影響就業和公共服務的交付。政府和社會需要為其影響做好準備：
經濟和社會必須為人工智能以及物聯網帶來的顛覆做好準備。
在人工智能的設計和部署中，必須優先考慮倫理問題。
人工智能和自動化將帶來全新的社會經濟機會，但對個人和社會的影響和取舍還不清楚。
人工智能正改變著我們的決策方式，我們必須確保人類仍然處于“駕駛座”的主導位置。
在社會內部和社會之間，人工智能的益處分配將不均衡，進而加劇當前和未來的數字鴻溝。這種現象發生的風險極高。
人工智能世界的治理與倫理問題
人工智能引發了對倫理問題的廣泛擔憂。技術人員表示，這項技術需遵從人類的價值觀，在人工智能系統的設計、開發和部署的每一個階段，都必須優先考慮倫理層面的問題。
目前，人工智能和相關技術正在開發和部署，短期內將需要大量的投資和努力，以避免對社會和人類造成意想不到的影響。在未來，我們需要把焦點放在研究上以及有效的管理架構上，以確保人工智能技術帶來的是契機，而不是損害。目前，開發算法的工作仍然由人類完成。對我們所做的事，我們仍擁有些許控制。
然而，如果我們把這類工作拱手相讓給中介機構，而中介機構又讓算法來設計算法。那么在五年內，開發算法的工作可能就不是人類在做了，而是人工智能在掌控。是否將出現這樣的前景：我們打交道的中介機構將被人工智能替代。
此外，人工智能引發的重要考慮事項涵蓋了隱私、透明度、安全性、工作性質，以及整體經濟。例如，基于面部識別技術可以提升用戶在社交媒體上的體驗。但同樣的技術也可以用來提升監視效果，犧牲個人隱私。亦或是，如果人工智能成為社交媒體網絡和在線平臺的永久功能，在這些平臺上，算法被用來管理在線體驗、有關自由選擇和偏見的問題將會加劇。人們將對數據收集和決策的透明度和責任性感到擔憂。這種擔憂將會加速倫理原則的制定。而這些原則的作用是什么？用以指導人工智能的設計和部署。
一個社會如果完全以數據收集為基礎，那么從商業角度來看，在沒有適當的民主監督和平衡的情況下，將助長社會過度依賴監督。機器提供了太多自動選擇，人類無需過多思考，從而失去了某些自我決策的機會。
數據分析技術產生的自動化將對人類行為和決策產生更大的影響。
政府將如何應對人工智能帶來的更大的經濟和社會影響？政府是否具備這樣做的能力和資源？在政府內部，由于政策的制定和調整越來越多地受到數據的驅動，人工智能可能會帶來一種根本性的決策調整。此外，人工智能可能成為未來政策選擇的一種決策工具，而且使用起來可能會草率而不透明。
物聯網和人工智能的發展將為政府決策提供科學依據，并幫助它們快速應對民眾的需求。
許多人預見，未來幾年將展開一場激烈的競爭，以爭奪商業人工智能領域的霸主地位。盡管這可能會推動創新，并有可能顛覆當前的市場結構，但也存在競爭方面的擔憂。預測者認為，在可預見的未來，如今的領先科技公司將會控制人工智能市場。
人工智能對互聯網經濟的影響
一些人認為，預測人工智能是一種營銷炒作，但很多業內人士和政府都在為人工智能的普及做準備。CB Insights估計，2016年超過50億美元的風投資金流向了人工智能創業公司，比前一年增長了62%。人工智能為創造新工作、新產業和新溝通方式提供了巨大機遇。
隨著人工智能和自動化在各個行業推動重大結構變革，工作的本質將發生改變。隨著人工智能獲取用戶數據，改變產品和服務的交付方式，許多現有的工作崗位可能會被取代。如何適應變化的步伐將是未來一項重大的全球性挑戰。
與人工智能和物聯網相關的項目引領了我們很長一段時間，提升了我們現有的技術，讓普通人生活更加方便。
人工智能系統和技術可以改變工作的性質，讓員工能力得到提升，從而減少人類之間和國家之間的不平等。人工智能讓我們承擔和解決更大的挑戰。正如一份調查報告所顯示，“人們的大腦和互聯網之間的距離會變得越來越近，而兩者之間的交叉會變得越來越復雜。”
機器與機器之間的通信增加了成本壓力，人們正在被取代。這只會隨著時間的推移而不斷增加，這對經濟有好處，但會對就業提出挑戰。
人工智能為科學研究、交通運輸和服務提供帶來了巨大潛在收益。如果可訪問性和開源開發勝出，人工智能有可能給發達國家和發展中國家帶來紅利。例如，依賴農業生產的國家可以利用人工智能技術分析作物產量，優化糧食產量。在醫療保健領域使用人工智能可能會改變低收入地區的疾病檢測方法。
人工智能是一種創造性的毀滅，它將淘汰許多工作崗位，但也將創造新的角色和工作崗位。
但是，社會本身是否已經準備好接受這種變化，我們是否為新型經濟做好了充分的準備？對于發展中經濟體而言，新技術總是能創造出更多的可能性，盡管部署人工智能(以及物聯網)的基礎設施非常重要。人工智能的好處也可能不均衡：對于依賴低技能勞動力的經濟體，自動化可能會挑戰它們在全球勞動力市場中的競爭優勢，并加劇當地的失業形勢，影響經濟發展。
用于管理制造業或服務業的智能和服務，可能仍集中在發達國家。人工智能可能會在很大程度上加劇數字鴻溝，這將會帶來政治上的影響。
確保互聯網技術創造市場就業機會，且不會對就業市場造成損害，這是未來5年必須解決的一個挑戰，也是國際上一個緊迫而嚴重的問題。
人工智能對互聯網安全和網絡智能的影響
算法開始做出決策，它們比人類決策更快，并且可以代表我們的意志。此外，系統越來越不透明。我們不知道他們在哪里，他們在做什么決定。
雖然安全與信任對人工智能的未來至關重要，但這項技術也可以幫助解決安全挑戰。隨著網絡和信息流變得越來越復雜，人工智能可以幫助網絡管理人員理解交通模式，創建識別安全威脅的方法。在基本的企業層面上，人工智能可以執行由IT幫助臺執行的任務，比如解決員工的電腦問題。
這將為企業IT專業人員提供更多的時間來實現安全最佳實踐，并更好地保護公司系統和網絡。除了人工智能決策，人工智能還可以在網絡上對日益增長的安全威脅進行分類。
人工智能作為一項綜合性應用技術，其研發的主要目的便是為了模仿人類的思維與行為，從而代替人們去完成一些難度較大、復雜繁瑣的工作，以此為人們節省出大量時間，提高人們的日常工作效率。現今，我們日常生活中隨處可見的智能化產品便是人工智能技術的重要體現，這些智能化產品的出現在方便我們日常生活的同時，也使生活變得更加豐富多彩起來。除此之外，目前人工智能技術的應用極為廣泛，與計算機網絡技術有著十分密切的聯系，包括自動程序設計、智能控制等等，都是人工智能在計算機網絡技術中的應用。
二、人工智能應用在計算機網絡技術中的優勢
（一）更具實用性
隨著計算機網絡技術的使用覆蓋率不斷擴大，當前各個領域乃至生活的各個細節都難以離開計算機網絡技術。而人工智能技術的出現，從此使計算機網絡技術變得更具實用性。智能與科技相結合，人工智能利用對新知識的學習能力，進而實現了對一些較難數據的推理核算工作。這樣不僅極大程度的節省了網絡查找的時間，還有效改善了人們的工作與生活，促進了工作效率與生活質量的雙重提升。正因如此，人工智能技術的開發與應用更具實用性。
（二）便于網絡管理
計算機網絡技術的發展，讓人們進行信息交流和討論也變得更加方便快捷，同時也對世界各國之間建立良好的國際關系產生了極大幫助。隨著人們對計算機網絡技術的應用越來越廣泛，因此對其要求也開始不斷提升。而在人工智能的作用下，計算機網絡技術也從此變得更具優勢，對于人們無法處理或難度系數較大的問題，人工智能都能一一進行妥善處理。同時，人工智能還能加強對大數據的監控，實現智能化的網絡安全管理，也使人們的交流與聯系變得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在計算機網絡技術中的應用極為重要。
三、人工智能在計算機網絡技術中的應用
（一）智能防火墻防護體系
防火墻的主要功能是抵御黑客攻擊，防止計算機系統中的潛在風險對其造成破壞。人工智能技術與計算機系統中的防火墻技術相互融合，這樣計算機的防護系統就相當于擁有了一位智能管家。如此一來，計算機系統不僅多了一重安全保障，同時給人們的使用也帶來更為便捷、高效的體驗。由于人工智能技術具備極強的數據分析能力，對于各行各業時常出現的計算機網絡安全問題，人工智能防護都能及時對其進行全面優化與處理。比如目前現有的一些人工智能殺毒軟件，即使沒有網絡連接，同樣也能為計算機系統保駕護航，幫助其免受攻擊。同時智能防火墻的研發，還有效避免了以往的防火墻技術頻繁進行網絡運行控制的弊端，只會在不確定的情況下進行報警詢問和訪問控制，而在計算機程序正常運行或者智能防火墻已判定病毒的情況下是不會對用戶進行訪問控制的。由此可以看出，智能防火墻增加了智能化識別技術，其在計算機系統中的識別力更加敏銳，更為高效的實現了預防病毒侵害的目的。
（二）智能信息檢索
網絡時代的到來，人們需要了解和掌握信息時都可以通過計算機網絡技術來實現，而正因為人們對各類信息的需求越來越廣泛，也因此導致了網絡上的信息呈現出繁多、復雜的局面。此種情況下，當人們需要獲取信息時也變的無從下手，海量的信息中開始很難篩選出能滿足其需求的內容。而當計算機網絡技術中科學應用人工智能技術后，智能信息檢索的出現不僅有效彌補了傳統搜索方式的非個性化搜索功能，還實現了傳統搜索所沒有的分布式智能搜索。如果用戶采用其搜索所需信息，智能搜索將會自動對用戶所需的信息的相關領域進行搜集、篩選、過濾，最終對用戶提供其感興趣且有價值的信息內容，以此大大節省用戶獲取信息的時間，并提高其工作效率。
（三）智能過濾系統
日常生活中，當我們利用計算機網絡技術進行學習或工作時，常常會因為電腦中大量占用內存的垃圾信息而影響到工作效率。比如一些垃圾郵件等，它們占用了電腦內存，長期下來就會導致電腦無法正常運行，最終導致我們的工作效率大大降低。而當計算機網絡技術中應用到人工智能后，其具有的智能化識別技術就如同為計算機系統配備了一個人工大腦，不僅能自動攔截用戶使用過程中出現的垃圾信息，還能對各類信息進行分類處理。如用戶收到郵件后，其智能過濾系統便會自動開啟掃描，將垃圾信息篩選出來提醒用戶盡快進行清理操作，有效保護用戶使用過程中的安全。這樣一來，人工智能與計算機網絡技術完美融合后產生的智能過濾系統就為人們節省了大量的時間，同時也保障了工作和學習的效率。
（四）智能機器人
在計算機網絡技術的迅速發展下，人工智能技術也在不斷發展，而智能機器人也正是其共同發展的產物。如今的智能機器人相比傳統機器人在思維、感知等方面都得到了極大完善，其通過全面模擬人類的智慧與能力，已經逐漸應用于社會各個領域。比如許多人類自身難以完成的高難度危險作業等，智能機器人都可以代替其高效完成任務。此外，智能機器人在商業管理、救火救災、軍事、醫療等方方面面都有涉及，比如自動駕駛、識別生物體征等等。正因為有了計算機網絡的發展，人工智能的作業才得以高效發揮，因此，不僅是人工智能方便了人們的生活，計算機網絡技術也對人們的生活作出了巨大貢獻。
（五）智能人機交互
人工智能在計算機網絡技術中的另一重大應用便是智能人機交互，其主要體現在智能家電家居、自動駕駛、人機對弈、管理培訓、機器教學、醫療服務等方面。據相關研究表明，相比人類，機器核算往往更能準確無誤的完成人類指定的各項操作，因此智能人機交互的發展也將會得到越來越廣泛的應用，從而對人類未來的日常生活帶來極其重要的影響。
（六）智能數據挖掘
大數據挖掘主要指的是通過對現有的數據進行分析和提取，最終篩選出其中具有實用價值的信息，從而為人們學習和使用提供便捷，既為用戶節省了大量時間，也使其工作起來更為高效。人工智能利用相應技術充分模擬人類大腦的運行過程及狀態，并在大數據挖掘過程中得以應用，目前已經逐步體現在醫療、工業、司法等多個領域，未來給人類生活的方方面面也將會提供極大的幫助。
聯想集團董事長兼首席執行官 楊元慶
人工智能有兩個重要能力，一是感知能力，越來越多的智能終端和傳感器，讓我們能夠提升感知世界的廣度和深度；二是認知能力，這就需要通過云、通過大數據分析來實現。所以，如果說智能終端是人的感官的話，那么云就是大腦，把智能終端和云大腦完美結合起來，就是人工智能未來的方向。
斯坦福大學客座教授 杰瑞?卡普蘭
未來，除了應用和設備會越變越好之外，我們還會有一批全新的設備和應用，它們會更加智能化，并且可以進一步加強人與人之間、人與物之間的聯系。未來是光明燦爛的，因為人工智能可以幫助我們應對數字化帶來的挑戰，幫助我們尋找到信息，將那些最相關信息推送給我們，協助我們更好地了解這些信息的含義。與此同時，人工智能可以拓展計算機的應用，電子設備將獲得我們的信任，將會成為我們極其信賴且不可分割的個人助手，它們會幫助我們在物理世界、真實世界里進行探索。
美國希捷科技公司全球副總裁 孟福來
所有這些相互連接的設備以及物聯網意味著今后互聯網會無處不在，這也就意味著數據會越來越多，數據的價值將越來越高。短短幾年就會極速增長，所有的數據都要得到安全的存儲，用戶也要能夠迅速接入并且分析這些數據。
讓存儲更加智能，從而支持各項復雜活動，進而應對不同環境下的需求，我們正在將那些傳感器融入其中，總的來說就是數據存儲會更加智能。
華為消費者業務首席執行官 余承東
人工智能能夠幫助人類更主動地獲取信息和推送所需要的信息。主動通過人工智能推送人類需要的信息，同時對信息進行過濾和及時反饋。而信息的交互方式將變得更加自然，就像人類說話一樣。人機更加自然地交互，對人類來說更有意義、更方便、更快捷，所以這需要人工智能對信息進行個性化推薦。
優辦創始人兼首席執行官 盧陽
未來智能設備的互聯就是物聯網將會隨處可見，增強現實和虛擬現實讓虛擬變得更真實，語音識別讓每個人有了秘書，云服務使得所有數據存儲在遠方但是隨手可得。隨著技術的發展，人們的生活將發生天翻地覆的變化，移動性和及時性的需求將大大增加，這些將使得使用權比擁有權更受歡迎。
搜狗公司CEO 王小川
我們每天醒來都感受著互聯網帶來的便捷，看到智能終端無人駕駛汽車機器人從科幻走向生活。今年是人工智能誕辰六十周年，年初谷歌AIphaGO與李世石上演人機大戰，將人工智能的關注推到了前所未有的高度。
臉譜公司副總裁 石峰
人工智能和傳統計算機不同，它更像一個孩子在學習這個世界，而不是事先編程，所以，對于人工智能我們要花很長時間來訓練它，就像教孩子打棒球一樣。一方面我們有超過十億人在尋找內容，而另一方面我們又有數以億計的內容給他們，他們可以很了解這兩者怎么取得平衡，所以，我們每天做很多預測，而真正最激動人心的就是我們還能獲得很多的反饋。
騰訊社交網絡事業群總裁、集團高級執行副總裁湯道生
最近五年，在圖片識別、語音翻譯、模擬探索、概率決策上有非常多的突破，因為計算能力和算法的突破，現在到了一個感知的智能時代。我們多看幾只貓以后知道什么是貓，具體我們也說不出是怎么判斷和識別的，但是通過神經網絡的算法，如今哪怕不能充分描述識別過程，也能通過新的算法和計算方式達到感知智能的能力。
百度公司總裁 張亞勤
人工智能真正會帶來一些新的變革，可以用到醫療、教育、金融、交通等各方面，也可以用到無人車上。三十年前比爾?蓋茨講，希望有一天機器能像人一樣去聽去看去寫，用自然語言交流。今天，他提的目標在很大程度上已經達到了。最早的時候是人們學習機器語言，學編程，后來是機器來學人的語言。所以，未來機器要向人學習，人也要向機器學習。
愛立信集團亞太區首席技術官馬格納斯?艾爾布林
在整個網絡當中，我們要保證時刻能夠服務到用戶，我們的用戶能夠獲得其需要的服務。而為了能夠實現這個目標，我們就有一定的架構和分類，通過這樣的安排，我們就能夠保證5G的標準體系能夠提供服務。
國際數據公司（IDC）的最新報告顯示，存儲收入持續上漲，這對于力求提高銷售額的存儲供應商們來說是個好消息。但由于分析引擎與數據存儲庫相競爭，期望以分析引擎渴望的速度獲取信息，存儲行業的產能有可能達到極限。
DataDirect Networks公司的產品營銷高級主管勞拉?謝潑德（Laura Shepard）說：“采用機器學習會很快給底層的數據訪問和管理基礎設施帶來負擔。機器學習的原型和第一代機器學習基礎設施通常建立在現有企業存儲的基礎上，或者搭建基礎設施的團隊決定用白盒服務器，同時結合開源、自主開發和商用的工具和應用軟件來自行搭建。”
因此，即使是最成功的機器學習計劃也經常會遇到規模方面的問題。一般而言，人工智能，可以整合的數據越多，得到的結果就越好。這促使機器學習項目越來越龐大。
出現這種情況后，我們看到第一代基礎設施開始不堪重負，出現規模擴展方面的失敗，比如無法讓用戶以所需的速度來訪問數據，無法擴大所處理的數據量以改進結果，無法在管理起來簡單或經濟高效的存儲環境下擴展數據存儲。x潑德表示，任何一個這樣的失敗都可能讓整個項目偏離正常軌道，因為如果你無法增加輸入，或無法更進一步增加網絡的深度，也就無法擴展輸出。
機會找上門
但一個人的挑戰是另一個人的機會。隨著人工智能和機器學習日益得到采用，它勢必會吸引越來越多渴望解決許多相關問題的初創公司。
IT Brand Pulse公司的高級分析師弗蘭克?貝里（Frank Berry）說：“管理數據中心基礎設施向來是個主動的過程，我們要走在業務需求的前頭。機器學習有望通過自動化來提升存儲性能、提高可用級別、提高效率（每個存儲單元需要更少的管理員）。”
Zadara Storage公司的營銷副總裁凱文?利布爾（Kevin Liebl）進一步闡述了這個主題。他認為，人工智能會大大提高數據存儲的自我管理性（想想自動駕駛的數據中心，就像自動駕駛的汽車那樣）。
利布爾說：“自動化將大大增加管理員可以管理的服務器數量，從如今同類中最多可管理VMware環境中的大約500臺服務器，增加到將來每個管理員可能管理20000臺服務器，到時候服務器完全由分析技術和自動化服務器管理軟件來監控和管理，這將使存儲和管理更容易、更省時、更高效。”
他補充道：“存儲是自動駕駛的數據中心的核心，因為所有的自動化都需要記錄各種活動，這些活動當然會生成數據。由于云計算、移動技術、物聯網、社交媒體和分析技術大行其道，將來生成的數據只會更龐大。這就是為什么總的數據存儲量會繼續每兩年翻一番。”
利布爾說：“人工智能對存儲行業的最大需求可能就在于需要存儲管理功能，好讓系統得以處理數據洪流。”
人工智能和機器學習的興起很可能會影響存儲行業，就像個人計算機當初重塑企業IT那樣。就像PC從個人生產力應用軟件發展到大規模企業數據庫和自動化項目一樣，人工智能和機器學習可能會從消費類功能演變成推動全球企業發展的全面的數據驅動項目。
Cloudian公司的首席執行官邁克爾?楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年內，許多公司會演變成人工智能輔助的組織。到時候，數據將支持合作，機器收集信息，學會幫助人們做出實時決策，以滿足客戶的要求。”
已經有這方面的例子了。亞馬遜等購物網站上的推薦引擎已經在使用這項技術。與之相仿，廣告投放系統會基于網站訪問量，更精準地投放廣告。Cloudian還使用了將廣告與每個司機和汽車相匹配的數字廣告牌。
楚說：“對于存儲行業來說，這意味著許多公司需要保留大量的非結構化數據來‘訓練’機器。一旦機器能自我學習，它們將收集并生成新的大量數據，這些數據需要存儲、智能化標記和分析。”
許多專家提到了自動駕駛汽車。值得一提的是，自動駕駛汽車使用大量的傳感器來“讀取”環境，然后與精確的地圖數據進行比較。
最后，再決定如何轉向、剎車和加速。這增加了存儲的復雜性。來自攝像頭和雷達等傳感器的數據以每秒幾十GB的速度進入。所有數據都要經過壓縮和處理。
攝像頭和雷達收集的汽車在路面上的數據與高清（HD）地圖數據進行比較。這是獲得準確車輛位置信息的一個重要部分。這些高清地圖堆疊在包括額外信息（比如車道標記、路緣和標志）的標準地圖數據的上面。所有這些會帶來幾十GB的額外存儲量，再乘以一輛車需要執行的動作數量，以及路上行駛的車輛數量，數據就會大得嚇人。
此外，每輛汽車都要記錄一些駕駛數據，并保存數天或數月，這取決于OEM和監管部門的要求。這很重要，因為即使這些數據上傳到云端，本地拷貝也幾乎肯定要保存起來。
相關的數據量僅僅是個開始，每輛車會生成數據，確保車輛安全、暢通行駛的系統也會生成數據。
各種人工智能和機器學習系統將訪問這些數據，才能將信息變成實用的智能。這意味著存儲系統會不斷演變，以便能夠以所需的速度存儲、移動和處理數據。
StorageIO Group的分析師格雷格?舒爾茨（Greg Schulz）表示：“人工智能還可能導致幾乎感覺不到有什么價值的現有數據擁有隱藏或未知的價值，只不過還沒有被利用起來。”
存儲方面的改進
人工智能不僅僅是一條單行道。不僅存儲需要解決如何能夠存儲更多的數據、更快地處理數據、更快地將數據饋送給分析引擎，存儲與人工智能之間還存在相互影響，即人工智能和機器學習將如何回報、如何改進存儲技術。
舒爾茨說：“存在這種場景，人工智能和其他支持算法的分析技術可以用來幫助管理數據、存儲，以及管理相關的數據基礎設施資源。這意味著不僅僅局限于基本的分析，以及傳統的基于策略的系統或軟件管理。”
他預計，人工智能和分析技術對于額外的CPU處理和內存會有更高的要求，另外還需要將數據轉換為信息的工具。
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人工智能（Artificial Intelligence），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術和應用系統的一門新的技術科學。 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以與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等。總之，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。
IDC預測，到2018年，全球近1/3的行業領導者將被全面執行數字化轉型戰略的競爭對手顛覆。“人工智能+行業”有助于催生新的商業模式。如今，人工智能技術已經在醫療、工業、農業、金融、商業、教育、政府、公共安全等行業初露鋒芒。不同行業在人工智能的接受程度上存在差異。金融、零售、醫療和智慧城市這4個領域的人工智能技術的應用更為成熟。
關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。
關鍵詞：人工智能；人機交互；機器學習；深度學習；數據挖掘
中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是當今科技發展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經典案例更是引起了全世界廣泛的關注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關的技術領域，對于人工智能的普及和發展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關領域的科學研究者們提供一些參考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術科學，是計算機科學技術的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應用系統及相關的理論和技術方法的開發研究。主要通過研究及了解人類智能的本質從而開發出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術，它所研究的往往是能創造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應用程序，處理的任務也遠遠超出了簡單計算，從學習感知規劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術、機器人設計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術實踐也使得應用領域范圍大規模擴張，人工智能是人類智慧的結晶，未來也可能展現出超過人類的智能。
2 人機智能的研究方向
人工智能的科學研究通常涉及到數學、邏輯學、認知科學、以及最重要的計算機科學等多學科領域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：
2.1 邏輯推理與證明
早期的人工智能更多的解決了大量數學問題，邏輯推理是基礎也是研究時間最長最重點的領域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現潛在的定理證明，根據數據庫的實例進行推導并及時更新證明結論，演繹和直覺相結合，在推理和證明中實現部分智能。
2.2 問題求解
問題求解領域的一大重要應用則是下棋程序的功能實現，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數學方程的求解實現，分析各種公式符號的組合意義從而為科學研究者提供強有力的基礎保障。問題求解中所運用的搜索和規約也是人工智能領域中的兩大基本技術。
2.3 自然語言處理
自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關的理論方法和技術。NLP是人工智能領域的主要研究方向之一，也是發展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內容，目前也都在人工智能領域獲得了突出的應用成果。
2.4 專家系統
專家系統是指具有大量模擬人類相關領域專家知識和經驗的智能計算機程序系統，依托于人工智能相關技術，根據專家系統所提供的數據方法進行判斷推理進一步決策，從而代替人類專家解決一部分該領域的特定問題。從知識表示技術的角度上看，專家系統可分為基于網絡語義、基于規則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務類型及專家系統主要解決的問題類型的角度來看，專家系統也可分成解釋型（分析和闡述符號數據的意義）、調試型（根據故障制定排除方案）、預測型（根據現狀預測指定對象未來可能的結果）、維修型（針對特定故障制定并實施規劃方案）、設計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規劃型（根據指定目標制定行動方案）等。
專家系統的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設計：包括問題、知識、概念、形式、規則等多個概念的籌建；（2）開發和試驗系y原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。
專家系統的實現通常建立在大量的數據統計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學快速發展的今天，專家系統也逐漸更重視理論和基礎研究，除了基于經驗的理論，基于規則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統將更偏向協同式和分布式方向發展。
2.5 機器學習
機器學習是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學事實的過程，是計算機具有智能的基礎。計算機的學習能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現的重要標志。機器學了在人工智能領域有著重要應用，對于探索人類智慧的奧秘以及學習方法和機理都有著重要意義，機器學習的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。
3 人工智能的應用
人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環境及思維方式來設計出真正具有人類智能的高效人機系統。
3.1 人工智能在各個行業的應用
人工智能已經運用到人類生產生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設備及醫療器械。（4）智能教育輔導系統、線上學習和智能輔助學習設備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設備的興起給互聯網娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領域的預測及防范。（7）大量重復機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔著更多的創新及實踐工作。
3.2 人工智能生活應用實例
作為輔助人類生產生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構建：目前的智能停留在自動控制I域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調等等；而未來，人工智能的發展將根據你的日常行為了解你的習慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數據，通過機器學習和深度學習算法改造你所居住的環境。最終實現真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導航和定位實現規定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應和照相等技術，配合復雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環境下自動完成發動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經網絡的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關注的焦點之一。谷歌翻譯負責人表示將在部分功能上嘗試使用深度學習技術，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質性突破，而基于神經網絡的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結果更流暢合乎規范，也方便人們更好地理解。
4 人工智能的發展歷程
人工智能的發展歷程不算很長，但發展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學科一樣，人工智能的發展中也經歷了和低谷時期。根據不同時期代表性人物和事件的發生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：
（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數學家，1912―1954）首次發表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內的人和機器分別對話中，是否能區分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香農、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發起的DARTMOUTH學會于達特茅斯大學召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關于人工智能領域的研討會，見證了人工智能學科研究的開端。
（3）1960年以來，生物進化領域逐漸建立起了遺傳、策略和規劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經網絡、進化計算等多學科集合與交叉。
（4）上世紀90年代開始，專家系統逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規則和模型的協同式分布式專家系統將是未來使用的主要趨勢。
（5）從1960年神經網絡首次應用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發式推理規則的方法引入，再到1977年運籌學理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發展也順利引導了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。
（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領域已經取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學工作者的不斷努力下逐漸設計落實，人工智能已經從科學研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當下最具潛力的多學科交叉的前沿科學。
5 人工智能的未來與發展趨勢
從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經問世則得到了人們的普遍關注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學習、數據挖掘等一系列相關學科的發展和興盛。人工智能領域中的創新和蓬勃發展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學科的發展歷程及應用領域，我們大致可以推測出關于未來人工智能的一些方向：（1）機器學習和深度學習算法指導下更聰明更多樣性更具智能的機器系統。（2）自然語言處理應用中更自然的人機互動交流。（3）機器學習時代更快速的數據處理分析策略。（4）各研發企業和機構對于人工智能先進技術更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。
6 結語
在短短60年的時間內，人工智能的快速發展已經從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應對各種各樣的挑戰。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰和技術瓶頸，距離人工智能時代的真正實現還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內需要研究的重要課題。
參考文獻
[1]李紅霞.人工智能的發展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.
