AI人工智能教育应用领域 -个性化学习30例
人工智能在教育领域的应用30个案例
--个性化学习
VIPKID--个性化学习体系
该公司个性化学习体系覆盖从学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习效果实现等功能。该体系通过学习过程与结果数据的回归验证，指导教学的开展，为外教持续赋能，帮助学生定制个性化的学习成长路径。
在互联网1对1的教学中，VIPKID人脸识别技术的应用可以有效监测孩子的接受程度、喜好、专注度、开心值等，通过大数据来全程追溯孩子的学习过程，发现孩子学习中的专注度、教师沟通有效性、存在的问题和喜好，进行有针对性的强化和补充，从而让学习效果更高效。
该体系实现了智能师生最优匹配，让学生遇到最适合的老师，并对用户数据进行深度挖掘，分析出学生的学习特性与偏好。系统通过人工智能技术采集北美外教授课数据，为老师在教学语言、技能等多层维度划定数百个标签，然后通过智能算法匹配，向学员推荐最合适其本人的外教。此外，公司还通过人脸识别技术、大数据实时跟踪每位学生的学习情况，根据每个学生的学习进度和个人特点制定个性化学习图谱。
CoCoMio--智能语言学习助手
CoCoMio是一个专注于语言学习的智能助手研发初创公司。该公司通过深度学习的技术和自然语言理解的技术,向用户提供智能的,个性化的语言教育服务. CoCoMio所创建的平台通过丰富的媒体资源,带有反馈功能的书写创意输出,以及重复性的闪卡与智能引擎结合,为学习者提供优秀的教学服务,每个用户可以根据他们的偏好选择学习的内容, CoCoMio的系统可以帮助学习者识别学习最重要的单词,短语和语法,从而创建专属的学习内容,目前CoCoMio的应用程序专为希望学习西班牙语的英语使用者群体服务。
Coursera--个性化在线课程设计系统
通过人工智能的技术对求学者的知识素养、学习能力和知识需求进行机器学习,最终能快速地针对个体进行课程设计并个性化呈现,从而达到真正的因材施教和个性化的学习体验,以及支持发展比较迅速的新近业务项目。
PITUTOR--个性化智慧教育系统
PI TUTOR能迅速理解用户学习过程中的行为,为用户提供个性化体验,实现因材施教。
该系统支持动态书写识别,用户可以在允许范围内输入任意题目,系统支持合理的解法。在解题的过程中,系统会精确找出用户每一步所犯的错误和不足,给出针对性建议。在用户需要帮助时,系统会依据用户特点推荐最佳的辅导方法,从而让用户按最有效的方式进步,该系
统将学生、教师家长纳入多位一体平台,教师和家长可以实时了解每一位学生的准确情况,知道学生哪里不足,用最短的时间针对性地进行辅导。通过系统发布作业,系统会为每个学生量身推荐最适合的题目,当学生需要帮助时,教师可以第一时间发挥指导作用.学生可以将更多的精力集中在短板和效率最高的内容上,事半功倍。
Querium--人工智能虚拟教程引擎
帮助青少年及成年学习者掌握关键的STEM（科学、技术、工程、数字）技能,以实现大学字或职业目标,为熟悉数据技术的人设计的Querium专利产品通过专家系统提供个性化,小巧的课程,分步辅导,激励学习者取得成功,用户在手机上手写数学步骤,获取全天候的即时反馈。Querium通过授权的方式让用户使用其基于云托管的人工智能软件。
Newsela--个性化学生新闻阅读推荐平台
将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平,抓取来自《彭博社》、《华盛顿邮报》等主流煤体的内容,由专人改写成不同难度系数(词汇量多少)的版本,进而为学生推荐个性化的内容,这有助于培养阅读理解能力、批判思考能力,并且能够帮助学生了解世界的动向。
LightSail--个性化阅读学习平台
平台提供了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。在学生阅读过程中给出一些相关的短问题以评估其阅读情况,
发现学生不孰悉的词汇并提供针对性的复习。通过算法根据学生学习进步的过程推荐阅读方案。
Bibblio--知识搜索SaaS平台
目前内容搜索存在着碎片化和静态化的问题。通过机器学习算法,发现社会教育资源之间的相关性,并以此向读者推荐感兴趣的相关信息。此外,还提供个性化的展示界面模板,从而能帮助出版商、科技教育公司等客户获得更便捷、更契合读者需求的在线软件推荐系统。
Knewton--自适应学习平台
该自适应学习平台为发行商、学校及全球的求学者提供预测性分析及个性化推荐,其覆盖的学生范围包括K12、高等教育及职业发展教育等。
平台具备三个重要功能:
1.推荐课程内容功能:系统抓取学生的学习数据,并分析下一阶
段的学习目标,这与亚马逊、淘宝的推荐类似；
2.预测性的学习数据分析:根据学生现在的学习情况,预测学生
未来的学习程度,比如一个学生测试得了60分,可能系统基于学生数据分析和对内容的了解会显示学生水平要高于60分;
3.内容数据分析,评估课程的内容质量,以及对学生学习的影响。
Smart Sparrow--在线适应性教育平台
平台使用人工智能技术为学生生成学习内容,根据其学习状况进
行反馈和修正,老师为学习中心,并根据反馈设计下一阶段的学习课程,其教学资料具有多种形式,以吸引学生兴趣,使得不同程度的学生
能够得到台适的学习进度。
DreamBox Learning--在线数学自适应学习平台
针对K8学生提供数学学习平台,最大特点在于课程形式灵活多样。
人工智能技术搜集孩子的学习数据,预测其学习表现,以此推荐
适宜的学习内容,平台有500多个在线数学课程、谜语、游戏等形式,老师、家长也可以通过该平台查看孩子的学习进展。
科大讯飞--英语口语学习移动软件APP熊宝报听写、熊宝背课文、听说无忧
熊宝报听写和熊宝背课文是科大讯飞根据中小学英语课后学习
需求,结合国际领先的口语发音评测技术,开发的两款移动学习应用
软件,其单词与课文内容权威,用户可以在线获取多版本的教材资源,
帮助家长和老师进行课后辅助、监督学习,更能有效提高学生英语成绩。
听说无忧是科大讯飞与中国日报网联手打造的一款英语学习应用,融合了科大讯飞的智能语音评测技术与中国日报网的双语资源,为大学生以及广大英语学习爱好者提供英语学习服务。
猿辅导-英语作文智能批改软件及APP
智能批改系统使用了yeam分布式机器学习库、 ytk-mp4分布式机器学习通信库,利用绩题用户的海量炼习数据,以及在数据挖据和人工智能上的技术积累,实现更为确的识别和批改结果并让每一个学生每堂课的课件都是基于直实能力定制,包括课堂上的例题和练习题均和学生当前的能力水平直接相关,从而实现因材施教。
软件还支持拍照搜题、手写识别、语音识别、英语作文批改数据挖捉、目适应学习等功能。
CC英语-英语学习APP
其微课机器人以APP的形式帮助学生对学习内容进行规划,提供知识点和解题技巧的模块,加强学生的自学能力,此外,该APP能为学生建立错题库,并根据学生学习情况进行分析,了解其薄弱环节,推送个性化的习题,帮助学生进行有针对性的学习。
乂学教育-K12学生自适应学习解决方案
该企业希望为K12领域个性化辅导提供自适应教育,实现因材施教。
其解决方案分为两大模块：
1.检测模块:在检测环节,系统将知识空间算法与知识图谱结合,检测学生掌握的知识点,快速寻找学生薄弱点；
2.推荐模块:系统通过机器学习算法以及其它大数据分析手段,为学生推荐个性化学习方案,包括学习目标、学习内容和学习路径。
学霸君-个性化中小学智能教学解决方案·AI学智慧教育平台
1.改变原有的题海战术,AI学智慧教育平台将知识点进行系统分配,针对学生的学习报告,为其匹配合适的题目,让学生更有效率的学习,学生不再需要做更多的题目,只需要对薄弱知识点进行强化训练,大幅度提升学习效率和学习成果。
2.改变优质教育教学资源向头部过分集中的现象,均衡教育资源,AI学智慧教育平台通过智能阅卷节省老师时间,老师有更多的时间放在提高教学水平,提升教学效率。此外,系统自动生成学情分析报告,为老师针对每个学生的不同情况实现个性化教学提供帮助,让人工智能辅助普通的老师成为优秀教师,让普通学校具备与重点学校竟争的实力
优势包括
1.海量的数据资源:经过5年的积累,学霸君已经积累了8000万题库,100亿次搜题,8000万用户,通过前期拍照答疑、学霸君一对一铺导等方式采集海量学生数据,将采集到的数据进行逻辑推理和目我迭代循环,为智慧教育平台提供了坚实的数据基础。
2.强大的教育基因:拥有100多人的教研团队,配合技术研发出
适合教学使用的产品。此外,首创四级知识体系,将学科知识细分到极致,将题型结构化,为学生匹配适合的题型,提高学习效率,科学的提
升学习效果。
3.强大的技术研发团队:核心产品研发团队来自中科院、Google、百度、腾讯等顶级机构和公司。同时,还聚集了一批毕业于斯坦福、新加坡国立大学、慕尼黑顶尖院校的博士和研究生。技术团队独立研发出的图像识别、文字公式识别、图像搜索、深度学习等核心关键技术居于世界领先水平。
使用了什么技术
为了更好地采集学生的学习数据并深入分析各个学生的能力缺陷,AI学智慧教育平台采用四大技术,分别是：
1.手写笔迹同传技术:通过该技术,学生能在不改变书写习惯的
前提下,将每一道题的答题情况上传到平台;
2.大数据智能分析技术:该技术采用深度学习和自然语言处理,
能够对每一道题目进行语言分析并且自动标识出题目中蕴含的知识点;
3.自动解题机器人技术:在自动解题的支持下,AI学智慧教肓平台能够对数学学科和部分物理化学科题目进行自动解答,从而获得正确高效解答题目的步骤供学生学习；
4.图像、文字识别技术:学生手写数据进入平台后,会进行基于深度神经网络的文字识别,转换成高精度的文本数据。
沪江-英语口语学习网站Hitalk
该网站运用人工智能算法,根据学员在测试和学习中产生的数据评测学员水平,并分析学员不足之处,推送相应的学习任务,动态制定学习方案
Newsela-个性化阅读训练平台 Newsela
Newsela利用其智能系统解决了公共新闻平台的文章中出现的宽泛内容以及生僻词汇对于中小学生而言难以理解的问题。它为中小学生提供符合其阅读水平并与课堂教学主题相关的文章和新闻,并通过文章内容相关的语境与用词训练学生的阅读能力, Newsela每日会发布新的阅读文章,并通过其在自然语言处理领域的专利技术对文本的难度进行分层,文章同时提供词汇教学、内容复习等教学内容。
Brainly-学生问答社交网络
Branly是一个针对学生的问答需求的社交网络。该公司与一千多名管理者合作验证网站中的问题和答案,借助机器学习算法,版主团队在自动过滤垃圾邮件和低质量内容方面得到了强大的支持,自然语言处理技术能够检测出无异议或是不恰当的文字内容并进行过滤,让团队能够更专注地为学生提供服务,另外,人工智能算法还帮助Branly加强了用户体验,并提供个性化服务功能。每个学生用户在网站中都能按照自己的学习曲线进步,这意味着不会再出现数十个学生同时学习同样材料的情况。根据学生的接受能力和进步速度,AI会自动为其裁剪出合适的课程来度过难题。
Lingua.ly-在线语言学习平台
Lingua.ly是一个免费的在线学习平台,该平台使用数字沉浸式技术,使得用户无论在哪里学习,都可以获得同样信息与内容, Lingua.ly通过深度学习的技术跟自然语言理解的技术,快速的整合了大量的语言数据信息。用户可以在 Lingua.ly上学习英语,法语,西班牙语,阿拉伯语,希伯来语,荷兰语,意大利语,葡萄牙语,德语和俄语等18种不同的语言, Lingua.ly基于技术实现的混合式学习解决方案可以作为独立产品使用,也可以作为语言课程和自学课程的补充,目前,公司正在申请专利的算法,从而更好的覆盖词汇量。
Easy4Learn-外语学习平台
Easy4Learn是一家专注于外语学习的教育类公司,该公司向用户提供视频和文字的学习内容,帮助用户快速的学习外语,Easy4Leam通过深度学习的技术,自然语言理解的技术和文本解析的技术实现了对海量视频文件和文字文件的理解和分析,从而为用户提供精准的教育内容和教育服务,与其他外语教学机构不同的是,Easy4Learn专注于提供大量高质量的视频和文字教学内容,并为教学内容人工智能的技术,便于用户得到更为精准的学习内容。
SmallStep-智能教育平台
SmallStep是一个专注于智能教育平台研发的初创公司。该公司创建了一个单独的学习流程,以课程,文本,教师作为资源,立志于向用户提供个性化的教育。 SmallStep基于自然语言理解技术,深度学习技术和大数据分析技术,研发出作为现有线上学习服务的嵌入式APP,深度理解用户的学习习惯和学习需求,精准推送学习内容和学习资料,与传统教育机构不同的是, SmallStep结合的人工智能技术,大量收集数据,并对数据进行尽可能多的分析,使得在平台上学习的用户得到直正个性化的学习体验。
Sense Education-智能教师辅助软件
在教育工作中,批改成百上千的学生所提交的作业是一项很大的工作量,其中最为耗时的部分就是基于学生自身情况分别给出反馈。当前的人工智能并不能取代人来教育工作者进行反馈工作,而人类也无法完成如此大量的工作, Sense Education结合了人类和机器两者各自的优点,让算法来发觉学生作业中所重复出现的论述模式,并将
其组织成不同类型的合集,然后交由教师进行统一批改反馈,取代往
日逐个反馈的低效模式。
在线学习智能平台-Mindcrumb
智能的学习平台,以多媒体平台的模式为学习者(学生)提供学习流程管理和内容服务。通过自然语音理解的技术,和深度学习的技术, Mindcrumb可以对平台上学习者的学习内容和学习过程进行理解和分析,帮助平台上的学习者找到最有效的学习内容,同时发现曾经在该
平台上分享相关学习经验的其他学习者的学习过程,以便于新晋用户进行学习参考。
Perept-智能自主学习平台
Peret是一个智能的自主学习平台,该平台为不同学习阶段的用户提供有效的学习方法和学习资源, Perept通过深度学习的技术和
自然语言理解的技术,对互联网上海量的学习资源数据进行检索和分析,从而向学习者提供最为相关的学习内容推荐。与其他在线学习平台不同的是, Perept通过机器学习技术对平台上的信息和数据进行整理,防止数据重复,同时为每个用户提供可定制的体验。
heroku-智能语言学习服务 Cocomis
Cocomis是一个专注于提供智能语言学习服务的平台。该平台通过深度学习的技术和自然语言理解的技术实现了语音行交互的能力,用户可以通过自然的语音交互方式与 Cocomis进行对话交流。Cocomis能够根据每个用户的偏好而定制不同的内容,平台可以通过识别对用户学习最重要的单词,短语和语法,来决定为用户提供怎样的教学形式和内容。
百度-AI图书馆方案
当前,由于资源库的繁杂与零散,资料查找较为不便,内容无法及时更新,且资源共享渠道不够畅通,存在信息孤岛的问题,难以支撑强大的知识体系和满足师生获取新知的需求。AI图书馆方案旨在解决高校传统图书馆的资源利用问题,方案包括了资源共享、个性化定制大数据追踪记录以及智能化检索体验等计划,以提高资源利用效率,并利用人工智能技术深度分析数据,了解学生阅读的兴趣,包括学习行为,以在未来实现个性化习,个性化教育。
使用了什么技术
百度教育大脑能够基于海量的优质资源和AI技术,建立起庞大
的教育生态环和百万级知识图谱,既可以意识到用户所需,又可以实
现人机交互,还能够激发学生学习欲望提升教师备课效率,百度的教
据处理能力能提供深层次、多维度的数据分析,帮助管理者了解师生的使用习惯,辅助管理者进行决策,同时,百度NLP(自然语言处理)部门的语音识别能力、度秘书事业部多轮对话技术、语音搜索能力等能芾来智能化检索体验,让借书更快,检索更具人情味与乐趣。
CocoMio-智能语言学习助手
CocoMio是一个专注于语言学习的智能助手研发初创公司。该公司通过深度学习的技术和自然语言理解的技术,向用户提供智能的,
个性化的语言教育服务. CocoMio所创建的平台通过丰富的媒体资源,带有反馈功能的书写创意输出,以及重复性的闪卡与智能引擎结合,
为学习者提供优秀的教学服务,每个用户可以根据他们的偏好选择学习的内容, CocoMio的系统可以帮助学习者识别学习最重要的单词,短语和语法,从而创建专属的学习内容,目前 CocoMio的应用程序专为希望学习西班牙语的英语使用者群体服务。
EruditeAI-智能教育辅导服务
EruditeAI是个具备扩展性的智能教育辅导平台,该平台致力于促进不同学校,班级和地理区域学生之同的点对点辅导会话, EruditeAI通过深度学习的技术,将分布式架构与人工智能检索和生成技术相结合,以增强学生在辅导角色中的表现,使学生能够更接近专业辅导水平,同时利用用户交互的对等特性来降低服务的成本,ERI 还使用机器学习的技术,帮学生找到最合适的学习资源。
Vipabc-在线英语会话服务
Vipabc是一款线上的英语对话服务。该服务通过利用AI将用户的学英语目的,年龄,性别,职业,兴趣爱好等信息匹配,针对性的推荐个性化的教师,教材和课程方案, Vipabc公司开发课程自动生成系统( Dynamic Course Generation System)通过算法分析用户的需求,自动从大量的课程中选择适合该用户的内容,例如一个男性银行职员想提高英语演讲能力,同时对财务,美食餐厅感兴趣,该系统便会在教材的内容里选择金融相关,如何制作料理等内容文章来增强用户的粘性。在匹配小组时,该系统也会优先匹配职业相关的,具有金融背景的学生。
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能的日常应用 论文
研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用
人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。
人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 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；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
人工智能的应用领域和发展方向
人工智能的应用领域和发展方向前言 人工智能是一门极富挑战性的科学，但也是一门边沿学科。它属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科主要有哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等。 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,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。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。目前，人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。 正文 一有关人工智能 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能的应用及展望
人工智能应用及展望 唐小军 内容摘要：人工智能 (Artificial Intelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 关键词：认知科学专家系统神经网络大数据 前言 人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界
事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，行为能力/涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、不定性论、计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等；人工智能产品也逐渐融入人类的生活中密不可分。 2 人工智能的发展 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但在历史的长河中大部分的传说都基于人们的假想，随着近代特别是二战之后世界格局的发展，1946年世界第一台计算机的诞生以来，计算机在欧美国家得以迅速发展，人工智能终可以辅以计算机系统来实现，技术已最终可以创造出机器智能，1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”这个术语，人工智能领域的研究也从此正式开始，从那以后,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。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些智能程度不同的人工智能系统，例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自然语言，而进行基于字符的情报检索，提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人。我们熟知的年初的谷歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。 3 人工智能发展的依托 神经网络 神经网络（artificial neural network. ANN）是设置输出的是一个灵感来自系统的模拟生物激励的输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的
人工智能在管理领域的应用——以星级酒店管理为例
人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，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。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth 大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工智能）→应用（安
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 一、研究方向 1.咨询题求解 人工智能的第一个大成确实是进展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的咨询题分成一些比较容易的子咨询题，进展成为搜索和咨询题归约如此的人工智能差不多技术。今天的运算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种咨询题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到专门高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用体会来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中专门重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在显现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理查找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有按照假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型运算机，花去1200小时CPU时刻，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动运算机界。 6.机器学习 学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。学习是人类智能的要紧标志和获得知识的差不多手段。机器学习(自动猎取新的事实及新的推理算法)是使运算机具有智能的全然途径。正如香克(R. Shank)所讲："一台运算机若可
不能学习，就不能称为具有智能的。"此外，机器学习还有助于发觉人类学习的机理和揭示人脑的隐秘。因此这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。 二、应用领域 1.人工神经网络 由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字运算机存在一些尚无法解决的咨询题。人们一直在查找新的信息处理机制，神经网络运算确实是其中之一。 研究结果差不多证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的成效。神经网络的进展有着专门宽敞的科学背景，是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与运算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能专门强大、结构专门复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能制造出新一代人工智能机--神经运算机。 对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次显现高潮。霍普菲尔德(H opfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法确实是两个重要标志。现在，神经网络已在模式识不、图象处理、组合优化、自动操纵、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。 2.机器人学 人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。那个领域所研究的咨询题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的进展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它关于如何样产生动作序列的规划以及如何样监督这些规划的执行有了一种较好的明白得。复杂的机器人操纵咨询题迫使我们进展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低
人工智能的发展趋势及应用领域_智豫
254 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 人工智能 ? Artificial Intelligence 2 人工智能的发展趋势分析 2.1 人工智能的发展现状 国内外对于人工智能的发展均比较重视，例如国外比较具有代表性的Google 科技企业在人工智能技术发展方向的研究便比较深入，其最初设计研发了能够指纹识别的机器人，后又研发出了AlphaGo 智能围棋机器人，实现了人工智能的飞速发展。我国在人工智能研究方面起步相对较晚，但是人工智能的发展速度与国外相比却较快，现阶段正逐渐缩短与国际之间的水平差距。我国在人工智能上的主要研究成果集中在仿生学领域，在国际上具有一定领先地位。 2.2 人工智能的发展前景2.2.1 应对复杂问题的解决 人工智能的发展趋势及应用领域 文/智豫 计算机视觉领域主要是指利用现今快速发展的计算机技术对人类的视觉系统进行模拟，使其具有确定物体位置、运动状态以及识别物体的目的，以此代替人类的眼睛。一般情况下，计算机视觉领域对人工智能技术的应用需要经过三个步骤，即检测目标、识别目标、识别行为。现阶段，人工智能在计算机视觉领域的应用比较典型的应该为人脸识别系统、瞳孔识别系统和指纹识别系统。此外，人工智能在计算机视觉领域的物体场景识别方面并不具有比较成熟的技术和系统，主要由于物体的种类具有复杂的多样性，虽然可以利用人工智能技术进行物体外貌、特征的识别，但是并不具有较高准确性，因而仍旧需要对人工智能视觉技术在物体准确且精确的区分方面开展更加深入的研究。 3.2 自然语言处理领域 自然语言处理领域属于人工智能应用领 数据处理和语言学等，95%以参考文献 [1]李怡萌.人工智能技术的未来发 展趋势[J].电子技术与软件工程,2017,06(11):257. [2]吴参毅.人工智能的发展及在安防领域的 应用[J].中国安防,2016,08(11):36-42.[3]张琪.人工智能的发展及其在医学领 域中的应用[J].电子技术与软件工程,2016,02(20):259. 作者简介 智豫（2000-），男，河南省郑州市人。现就读于郑州树人中学，对电子信息、人工智能等有浓厚兴趣，多次到相关专业实验室参观学习，并参加有关交流考察活动。 作者单位 郑州树人中学 河南省郑州市 450000 网络出版时间：2017-09-27 10:45:15 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/7716457311.html,/kcms/detail/10.1108.TP.20170927.1045.404.html
人工智能在医疗领域的应用现状、问题与建议
1.本讲提到，人工智能的发展历程中的第二次低谷期在（）。。（0.3 分） A.1976年-1982年 B.1982年-1987年 C.1987 年 -1997年 D.1997年-2010年 我的答案： B ×答错 2.美国的（）中指出人工智能对于劳动力市场的影响具有不确定性，应对政策的 关键不在于担心全面失业，而是建立合理的制度和政策以调整工作结构。。（0.3分） A.《人工智能 B.《国家人工智能研究和发展战略计划》 C.《为人工智能的未来做好准备》 D. 《 2030 年的人工智能与生活》 我的答案： A √答对 3.本讲提到， 2013 年在汉诺威工业博览会上（）正式提出以建设智能工厂为核 心的“工业 4.0 战略”。。（ 0.3 分） A.美国 B.日本 C.欧盟 D.德国
我的答案： B ×答错 4.欧盟加强了个人隐私和数据保护，在 2016 年 4 月 14 日通过了商讨四年的（）。。（0.3 分） A.《数据保护指示》 B.《一般数据保护法案》 C.《健康保险携带和责任法案》 D.《欧盟人工智能》我 的答案： B √答对 5.《一般数据保护法案》中对个人数据泄露的规定是数据控制者应在（）小时之 内向监管机构报告个人数据的泄露情况。。（0.3 分） A.24 B.48 C.72 D.96 我的答案： B ×答错 6.本讲提到， 2017 年 7 月，国务院印发并实施（），构筑我国人工智能发展的 先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。。（0.3 分） A. 《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 B.《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 C.《新一代人工智能发展规划》
2020年(发展战略)人工智能的发展及应用
（发展战略）人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而于这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是于1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系于壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之于越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.于管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不于于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。于《谈谈人工智能于企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为
企业管理和决策中的关键因子。 2.于工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术于医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早于1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其于医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且于不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.于技术研究中的应用 (1)于超声无损检测(NDT)和无损评价(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;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能于电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须于传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,
人工智能技术的应用范围和案例
AI人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
AI人工智能技术的应用范围和案例
AI人工智能技术的应用围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth 大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用
人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为： 1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
人工智能的发展趋势及应用领域
透视 Hot-Point Perspective D I G I T C W 热点 150DIGITCW 2019.01 人工智能是智能化社会的关键科技，人工智能对于中国经济结构的优化升级和国际竞争力的增强发挥着关键的推动作用。紧紧把握这一前沿科技的发展前景，可以帮助我国在新一轮科技革命中占领优势地位，有关部门应当在确保安全的前提下掌握更多先进的技能，从战略上实现超越。 1 全球人工智能发展趋势 1.1 第三次人工智能浪潮来临 人工智能曾在二零一六年大放异彩并进入最繁荣时刻，这距离首次提出人工智能概念仅过去了六十年。一九五六年，在美国某高校举办的学术研讨会上与会学者与专家相继定义了人工智能的内涵，这场会议在多年后被称之为世界人工智能产生的标志。一九五六年以来，人工智能经历了起起落落的发展历程，经历两次从火爆到冷门的革命性飓风。第一场飓风发生在二十世纪六十年代，在演算方面出现大量世界级的发现，但人工智能的先天不足导致其在早期推广过程中遭遇寒冬，一九七四至一九八零年，人工智能遭遇第一次瓶颈；第二场飓风发生在二十世纪八十年代，人工智能的建模领域在这一时期获得众多进展，但一九八七至一九九三年由于家庭电脑的普及，人工智能迎来第二次瓶颈期。到二零一六年，人工智能已经走过了六十年，AlphaGo “打败”世界级围棋王子李世石，就此揭开了人工智能第三场飓风的标志性事件。第三场飓风以深度学习与大计算能力为催化剂，人工智能在众多领域都取得突破性成就，送来了人类探究“无穷大”世界之门的钥匙。1.2 通往强人工智能 “弱人工智能”—“强人工智能”—“超人工智能”构成了人工智能的梯度链。“弱人工智能”擅长完成设定的相关特别任务，比如翻译、识别语音和图像等，也包括近些年面世的IBM 、AlphaGo 和Watson 等，这些都是强大的信息处理智能，但却不能理解信息的真实含义。正在研究的“强人工智能”范畴包括了计划、推理、语言、学习、认知和创造等，期望达到人工智能在无人操控学习的状态下完成前所未有的操作，并可以同人们进行交互式沟通。“超人工智能”指的是以模拟人的思维方式，使其具有自主思考能力，建构新的智能集群，可以如人类一般自主地进行思考。观察当前人工智能的发展现状，“强人工智能”还未产生，但相信距离“强人工智能”的到来指日可期。近些年，一些国家倡导“脑计划”行动，希望借助计算机科技模拟人脑来研究人脑的工作程序。期间，欧盟在二零一三年提出世界范围内的人脑研究计划，该项目投资近十二亿欧元，希望借助计算机科技模拟人脑，构建一套新型的、超前的整合、分析、模拟、生成数据的技术信息通讯系统。人脑模拟计划通过研究人脑模型来分析大脑所具有的功能及其生物构造之间的关联，探究大脑的各个版块之间怎样高效合作形成多层次的、统一的功能系统。欧盟期望在二零二四年最终完成项目，研究出可以模拟大脑运转的超级计算机。与此同时，深度学习浪潮正在建构人工智能的循环体系。深度学习是学习机器的分支，源起于人工神经系统，现今已不再是拥有多层结构的机器，而是成体系的可以应用于构建可微分可 组合结构系统的方法与技术。总而言之，通过利用数据模型研究大数据，通过深度学习算法不断地主动学习，渐渐强大起来。虽然目前深度学习只是全球向终极智能目标迈进的一英尺，但或许这一英尺就会成为人工智能爆发性的新起点。根据脑计划的发展和深度学习的逐步进行，人工智能的进展速度正在有序提升。也许“强人工智能”正在不远的将来缓缓走来，人工智能的强劲能量也将展露无遗。现在看来，“超人工智能”似乎难以企及，但由于未来的不可知性，人们对“超人工智能”持有更多的是悲观与恐惧的看法，害怕比人类更卓越的智能集群出现，将带来整个世界的不可控制甚至人类的终结。但或许，“超人工智能”实现之后，人类社会会从此进入一个新时代。不管怎样，随着科学技术的发达，科技自身的前进速度也会越来越快，这是不容世人置疑的。因此从效率与时间上看待，人工智能的前进速度必定会大大超出人类自身的发展。1.3 进入“人工智能+”时代 从“互联网+”转变为“人工智能+”是社会正面临的发展趋势。“人工智能+”指的是使人工智能与传统行业密切衔接，通过改造传统行业，使其在旧领域开创新形式。在“人工智能+”社会里，以生物识别、云计算等计算或数据科技作为支撑基础，以深度研究等核心技术为本位，促进人工智能在家居、医疗、安全、防控系统、营销以及金融等行业让应用场景“安家落户”，创造出前所未有的价值。现在社会，计算机网络已经演进到了万物互通的层面，飓风式增长数据带给人们对讯息开展合理筛选并有效分配信息的需求。面对这种无处不计算、万物互通的现实环境要开展精准工作，“人工智能+”社会的来临指日可期。以后的人工智能会从针对性较高的行业逐步延伸到社会的各个角落，转变成人人可用的智能从而促进新一轮科技革命。 2 人工智能的应用领域研究 当今社会，随着人工智能的高速进步其已经融入进了众多领域里，人工智能的应用领域主要囊括了计算机视觉、智能机器人、自然语言处理等。2.1 计算机视觉领域 计算机视觉一般指的是通过当今高速进步的计算机科技对人类视神经系统开展模仿，让其具备确定物体运动状态、位置并能够识别物体的功能，进而达到替代人类眼睛的效果。人工智能在现阶段计算机视觉范畴的运用认可度较高的大抵有人脸辨识、指纹识别及瞳孔辨识系统。通常情况下，人工智能科技在计算机视觉范畴的应用由三个部分构成，即识别目标、检测目标、检测行为。除此之外，人工智能应用于计算机视觉范畴的具体场景辨识方面还不具备比较稳健的系统与技术，主要因为物体的类别具有多样性和复杂性，尽管能够应用人工智能科技对物体外形、特点进行辨识，但是还不具备较高精准度，所以依然需要在人工智能的视觉科技方面对识别物体与准确区分方面进行更加细致的探索。2.2 智能机器人领域 早期智能机器人主要用在工业、军事领域，大多数是机械手和机器臂。如今，智能机器人的应用已经深入到各（下转第163页） 人工智能的发展趋势及应用领域 沈昭阳 （牡丹江市第一高级中学，牡丹江 157000） 摘要：人工智能和人们的现实生活紧密相关，其当之无愧为人类发展进程中第四代工业革命的产物，伴随人工智能的不断发展，其已经渗透进了社会生产的诸多领域。本篇文章以对人工智能历史的了解为基础，针对人工智能的现行趋势展开研究，并侧重分析人工智能在其应用领域发挥的作用。 关键词：人工智能；发展趋势；应用领域doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.111中图分类号：TP18 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0150-02