導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇對人工智能的思考，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

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普華永道稱由于新的人工智能，在未來15年，大約有1000萬工人將面臨失業風險，同時人工智能也將提高生產率，并在其他地方產生就業機會。可以說，人工智能順應時代必將不斷擴大發展，財會行業也會受到很大影響，其中最先觸及的將是基層會計人員。去年3月，四大會計師事務所之一德勤宣布與 Ki-ra System聯手，將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中。而在今年5月，朋友圈就已經被一款叫做“德勤財務機器人”的H5動畫刷屏。

二、管理會計與財務會計的區別

隨著企業對現代管理的需求的增強，管理會計開始逐漸形成。企業管理會計，是指在當代市場經濟條件下，以強化企業內部經營管理、實現最佳經濟效益為最終目的，以現代企業經營活動及其價值表現為對象，通過對財務等信息的深加工和再利用，實現對經濟過程的預測、決策、規劃、控制、責任考核評價等職能的一個會計分支，與單純的財務會計有同等地位，是并列關系。管理會計主要服務于內部責任單位，立足于企業未來發展，又稱為“內部經營管理會計”，而財務會計以服務與企業外界有經濟利害關系的群體或個人為中心，又稱為“外部報告會計”或“外部會計”。

三、管理會計的相關職能及前景

普通會計核算型工作，如財務、審計、稅務等財務基礎工作會逐步被取代已成必然，但會計核算和管理是兩個不同的分支，管理會計是否會受到人工智能的影響呢？

從手工記賬到會計電算化的出現，科技將財務從賬冊算盤中解放出來，人工智能也將會計人員從目前繁瑣的日常整理分析數據中解放出來。人工智能運用推理、聯想、邏輯判斷等能力，通過計算機語言表示出來，并形成具有某些人類智能活動特性的計算機系統，在很大程度上模擬人腦進行思維、決策，例如強大的圍棋AlphaGo就是利用價值網絡和策略網絡工作。但是多變的政治經濟社會、復雜的經濟活動以及其他不可控的因素，使得在會計領域，人工智無法達到真正的思考，無法靈活有效在大數據中識別出最有效的信息，比如選用怎么的數據收集路徑，選用哪些財務決算的因素，如何從“大數據”里提取有用信息等，這些仍然需要管理會計人員根據經驗和判斷作出最終決策。以下從管理會計的部分職能具體分析。

（一）預測經濟職能

管理會計發揮預測經濟前景的職能，就是按照企業未來的總目標和經濟方針，充分考慮經濟規律的作用和經濟條件的約束，選擇合理的量化模型，有目的的預測和推測未來企業銷售、利潤、成本及資金的變動趨勢和水平，為企業經營決策提供第一首信息。利用人工智能后，可以根據給定的范圍和方法，進行系統學習，并對大量數據進行程序化分析，從而得出細致具體的預測。

（二）參與經濟決策

決策工作貫穿企業管理的各個方面和整個過程的始終，因此具有決策職能的管理會計也有著舉足輕重的地位。其職能主要體現在根據企業決策目標搜集、整理有關信息資料選擇科學的方法計算有關短期決策方案的評價指標，并做出正確的財務評價，最終篩選出最優的行動方案。管理會計的決策對企業的生產經營活動起著至關重要的作用也對企業未來的發展有一定影響。

（三）控制經濟過程

控制經濟過程職能的發揮要求將對經濟過程的事前控制與事中控制有機的結合起來，即事前確定科學可行的各種標準，并根據執行過程中的實際與計劃發生的偏差進行原因分析，及時采取措施進行調整，改進工作，確保經濟活動的正常進行。可見，管理會計有很強的及時性，而人機智能無法準確預測未來發生的變動，無法及時有效的進行調整。

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人工智能技術可以說是計算機技術、信息論、心理學以及語言學等諸多學科彼此聯系與交叉之后形成的一門全新的學科。近年來，隨著全球范圍內計算機技術的持續發展，計算機的形象也出現了新的變化。主要表現在人機交互的場景變得愈來愈普遍，計算機被人們賦予了更加多的智能性因素。因為人們將最新計算機技術運用到了諸多學科，對這部分學科的認知也進入到了全新的發展期，從而推動了諸多新研究成果的持續出現。比如，圍棋人機大戰之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發現、單一器官克隆的實現等。鑒于計算機這一人類誕生以來所發明的最為重要工具的持續發展，大量新知識、新理論持續涌現，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因為近些年來生物學、神經生理學等各種新研究成果的產生，讓人工智能和人類智能的相互關系引發了人們越來越多的探討。

一、人工智能概述

人工智能（簡稱AI），又被稱為機器智能，是在上個世紀五十年代的Dartmouth學會當中被首次提出的，是計算機科學的重要分支之一。當前能用以研究人工智能的重要物質手段和能實現人工智能技術的主要設備即為計算機。人工智能是通過研究讓計算機全面模擬人類思維的過程以及學習、推理和思考等功能的學科，包含了計算機智能的產生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計算機能夠真正實現更加高層次、更加高水平的實踐運用。人工智能的本質其實是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實現結構上的模擬，也就是模擬人類大腦的結構，從而制造出類似于人腦的一種智能化機器。這一設想在實踐中被證明為無法實現，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認知；其二是實現功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結構的仿真性模擬，轉而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進行的努力就是對人腦功能的一種模擬。

二、人工智能發展狀況分析

（一）全球人工智能發展現狀

目前，人工智能技術已經在美國、歐洲以及日本等發達國家得到了迅速發展。在人工智能技術研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實驗室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍色牛仔電腦。據披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學院的人工智能實驗室則在實施一個代號是cog的新型項目。該項目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項目的項目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項目則是讓人工智能機器人抓住從其眼前所經過的物體。此外，還有一個研究項目是讓機器人能夠學會傾聽音樂節奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因為人工智能具備了非常廣闊的開發前景，其龐大的發展市場始終為全球各國以及各大企業所一致看好。除美國IBM公司繼續在人工智能技術上投入大量資金來確保其在這一領域具有全球領先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領域之中投入了相當多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎技術和實用技術之研究，其主要研究領域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數據搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項內容。

（二）我國人工智能發展現狀

可以說，相當長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發具備了人類各種行為特點的高度類人性的機器人作為始終堅持的奮斗目標。在我國機械制造與自動控制專家學者們的努力下，在國家863計劃以及國家自然科學基金的大力支持之下，我國的兩足步行機器人研究與類人性機器人研究均取得了相當大的進展。早在上個世紀九十年代初，我國就成功地研制出了國內首臺兩足步行機器人，其后又通過長達十年時間的刻苦攻關，在本世紀初，終于成功地研發出了國內首臺類人性機器人。這種機器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當強的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態地站立到如今能夠快速而又自如地進行動態行走，從以往只能夠在已知環境下步行到如今可以在不確定的環境中探索前行，而且還取得了人工智能機器人神經網絡、生理視覺、雙手協調以及手指控制等系統開發的多項人工智能領域重大科研成果。

三、人工智能的未來發展趨勢

技術的不斷發展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發展趨勢是不可能做到的任務。然而，從當前人工智能研究界所實施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經網絡化與機器情感化等方向加以發展，人工智能具有非常大的發展空間與發展潛力。實事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設定的目標尚有相當遙遠的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發展與突破。一是自動推理取得新的發展。自動推理是人工智能研究領域之中最為經典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領域最為熱門的研究項目，其中對機器人知識系統動態化演化的特點和可行性的推理所進行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當巨大的突破。二是人工智能機器學習研究能夠獲得長足的進展。如今，諸多新型學習方法不斷出現，而且相繼獲得了研究的進展，比如，增強學習算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發現，如今研究中所得出的學習方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發展空間，尤其是在人工智能在線學習上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學習方法來解決諸多移動機器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題。可以說，在線學習問題已經成為人工智能研究界人士都十分關心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進展。三是自然語言處理。這一技術是人工智能技g運用到現實領域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領域工作者艱苦卓絕的努力，該領域目前已經獲得了諸多讓人矚目的理論和運用成果。各類人工智能領域之中的新產品已進到了各個領域之中。比如，智能信息檢索技術就在互聯網技術的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發展，如今已成為了人工智能領域之中的重要的研究分支之一。因為信息的獲取和純化精化技術已經成為當前一個時期計算機研究技術之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術的相關內容引入到該領域之中，將會是人工智能從理論研究轉為實踐運用的一個重要契機和突破口。從近些年來我國人工智能領域的發展實踐來看，在此方面的探究已經取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。

四、結束語

總之，人工智能始終處在計算機研究技術的前端，其研究進展在相當大的程度上會決定計算機技術今后的發展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰，但是隨著人類對于人工智能的研究進一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進入人類的現實生活之中。今后，人工智能的持續發展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。

參考文獻：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：國防工業出版社，2007.

[2]周以真. 計算思維[J]. 中國計算機學會通訊，2007（3）.

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DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 簡介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一門新的技術科學，主要用于模擬、延伸以及擴展人類的智能的方法、理論、技術以及應用系統。人工智能主要就是對人類的思維、意識的信息過程的合理化的模擬。人工智能它并不是人的智能，但是，它卻能像人那樣的思考，而且也可能會超過人類的智能。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些復雜工作。

1 人工智能的運用現狀

目前，在很多方面人工智能有著運用，其中一個主要表現就是全球人工智能公司數量在急劇的增加，專家系統在目前來看是在人工智能各領域中最為活躍，且最為有成效的一個領域。它是一類基于知識的系統，并可以解決那些一般僅有專家才能夠解決的復雜問題。我們這樣定義專家系統：專家系統是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它是基于程序系統依靠人工智能技術，來模擬人類專家求解復雜問題的過程，大多情況下，專家系統的水平甚至可以超過人類專家。專家系統的基本結構圖如下圖所示：

2 人工智能的影響

人工智能對經濟的影響：人工智能的的確確會影響到社會、生活、文化的方方面面，特別是對于實體經濟將來會有巨大的影響。以后，每個行業幾乎都會產生顛覆性的變化。在人工智能的研究上，中國并不落后，將來的中國一定可以從中獲得非常大的收益。一成功的專家系統可以為它的用戶帶來很明顯的經濟效益。用比較經濟的辦法執行任務而不需要具有經驗的專家，從而極大地減少開支。專家系統深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益，促進了IT網絡工業的發展。

人工智能對文化的影響：在人工智能原理的基礎上，人們通常情況下會應用人工智能的概念來描述他們的日常狀態和求解問題的過程。人工智能可以擴大人們知識交流的概念集合，描述我們所見所聞的方法以及描述我們信念的新方法；人工智能技術為人類的文化生活提供了巨大的便利。如圖像處理技術必將會對圖形藝術和社會教育部門等產生深遠影響。比如現有的智力游戲機將會發展成具有更高智能的一種文化娛樂手段。隨著技術的進步，這種影響會越來越明顯地表現出來。當然，還有一些影響可能是我們目前難以預測的。但可以肯定，人工智能將對人類的物質文明以及精神文明產生更大的影響。

人工智能對社會的的影響：一方面，AI為人類文化生活提供了一種新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。另一方面，人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，所以，從某種意義上來講，這將會使一部分人失去發展的機遇，甚至可能失業。由于人工智能在科技以及工程中的應用，一部分人可能會失去介入信息處理活動的機會，甚至不得已而改變自己的工作方式；人工智能還可能會威脅到人類的精神。一般人們覺得人類與機器的區別就是人類具有感知精神，但如果有一天，這些相信只有人才具有感知精神的人也開始相信機器能夠思維和創作，那他們就會感到失望，甚至于感到威脅。他們會擔心：有朝一日，智能機器的人工智能可能會超過人類的自然智能，從而使人類淪為智能機器的奴隸。

3 人工智能的發展趨勢

有機構預測，2017年人工智能投資將同比增長300%以上，在技術上將會更迅猛發展，工控自動化商城的智能語音、智能圖像、自然語言以及深度學習等技術越來越成熟，就像空氣和水一樣將會逐步地滲透到我們的日常生活。行業專家關于2017年人工智能的發展方向主要有以下幾點：（1）機器學習目前正在被應用在更復雜的任務以及更多領域中，且被更多的人作為挖掘數據的方式。無監督的學習會取得更多進展，但也存在很大的挑戰，故在這一方面離人類的能力還是差得很遠的。計算機在理解和生成自然語言方面，預計最先會在聊天機器人和其他對話系統上落地。 （2）深度學習、其他的機器學習、人工智能技術的混用，是成熟技術的典型標志。將深度學習應用到醫療領域中（醫療圖像、臨床數據、基因組數據等），各種類型數據上的研究以及成果將會大大的增加。 （3）聊天機器人和自動駕駛汽車可能會取得較大的進展，預計更多人類基準將會被打破，特別是那些基于視覺以及適合卷積神經網絡的挑戰。而非視覺特征創建和時間感知方法將會變得更加頻繁、更加富有成果。

4 結論

人工智能是人類長久以來的夢想，同時也是一門富有挑戰性的學科。盡管人工智能帶來很多問題，但當人類堅持把人工智能只用于造福人類，人工智能推動人類社會文明進步將毋庸置疑。就像所有的學科一樣，人工智能也會經歷各種挫折，但只要我們有信心、 有毅力，人工智能終將成為現實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來更大的改變。

參考文獻：

[1]朱祝武.人工智能發展綜述[J].中國西部科技，2011，10（17）：8-10.

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中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）182-0080-02

車輛自動駕駛系統是改變傳統駕駛方式的重要技術類型，但仍舊處于研發測試階段，并未展開全面應用。車輛自動駕駛系統主要是由感知部分和控制部分構成，控制部分主要完成對車輛的控制，促使車輛按照設計的線路展開行駛，而感知部分則是對路線中障礙進行識別，促使車輛進行規避，保障車輛安全。然而現階段，車輛自動駕駛的感知部分卻存在一定的瓶頸，制約車輛自動駕駛系統的功能。基于此，本文對車輛自動駕駛中人工智能的應用展開分析，具體內容如下。

1 車輛自動駕駛現狀分析

車輛自動駕駛是借助網絡技術相關算法、高敏感度的傳感器和相關信息采集設備，綜合的對車輛行駛過程中路況信息進行采集，由信息處理部分完成對車輛行駛過程中采集數據的分析，再由控制系統完成對車輛前進、后退和停止等動作進行實施，可有效改變傳統車輛的駕駛方式，在提高車輛駕駛有效性的基礎上，可以解放駕駛人員的雙手，并達到降低交通事故發生幾率，達到智能化汽車的構建。

近年來，以百度、谷歌為首的行業，致力于人工智能技術應用車輛自動駕駛系統中，于2016年谷歌將無人駕駛的汽車測試到城市，并于2016年12月無人駕駛汽車項目剝離為獨立的公司waymo，完成對車輛自動駕駛的研究，該公司的基于自動駕駛的車輛的自動行駛的距離>1.61×106km，并獲得大量的數據。

較比國外的車輛自動駕駛的自主研究形式，國內主要選擇汽車廠商與科研所高校等聯合研究的方式，主要有一汽、上汽、奇瑞等，均投入一定資金和研究力度，致力于研發可無人駕駛的智能汽車。同時，網絡技術和算法技術、硬件技術的不斷成熟，為車輛自動駕駛提供了基礎，對智能汽車的構建具有十分積極的意義。

隨著世界各類尖端行業重視到汽車自動駕駛大有可為，逐漸加大對車輛自動駕駛的研究，并將具備車輛自動駕駛能力的汽車作為未來汽車市場的主要方向，促使汽車可以在自動駕駛的狀態下，完成對復雜環境的駕駛，達到高度自動化駕駛的效果。

2 人工智能在車輛自動駕駛中的應用

人工智能是計算機科學的分支之一，所包含的領域較多，涵蓋機器人、語言識別、圖像識別等，隨著人工智能研究的不斷深入，人工智能逐漸應用到各個領域中。將人工智能應用到車輛自動駕駛中，可以對車輛自動駕駛的瓶頸進行突破，推動車輛自動駕駛的早日實現。

2.1 基于深度思考的人工智能

車輛自動駕駛系統對基于深度思考的人工智能進行應用，深度思考是一種機器學習的算法，可完成多元非線性數據轉換、高級數據概念模型的構建，促使車輛自動駕駛系統的感知部分發生轉變。具體的基于深度思考的人工智能學習結構，有深度神經網絡（DNNs）、卷積神經網絡（CNNs）、深度信念網絡等，在具體的車輛自動駕駛系統中，完成對車輛的視覺、語言等信息的識別。蘋果手機編制程序專家George？Hotz創建的企業，構建的基于卷積神經網絡的自動駕駛車輛，并借助人工智能實現車輛訓練。在具體的車輛訓練過程中，選擇激光雷達作為主要視覺裝置，完成周邊環境的精準三維掃描，進而實現對周邊環境的識別，且可以完成對車位置信息的報告。

2.2 基于人工智能解讀的儀表板攝像頭

選擇以帕洛阿爾托為基地的NAUTO使用的prosumer相機中發現的各類圖像傳感器，并運用運動感應器、GPS等，轉變激光雷達傳感器昂貴的情況，達到降低車輛自動駕駛的感知成本，并有效完成對周邊地形的識別。借助NAUTO系統，不但能夠完成對道路前方情況的識別，還能對車輛內部的情況信息進行采集，車輛乘坐人員可以根據面部表情、手勢和語言完成對車輛的控制，達到改善人機交互界面。

2.3 基于人工智能的尾剎

現階段，汽車輔助系統不斷發展和完善，切實應用到車輛中，基于人工智能的ADAS技術，配合ACC（自適應循環）、LDWS（車道偏移報警系統）、自動泊車等系統的應用，使得目前車輛具備良好的自動能力。而ADAS技術的應用，可以使得汽車在具體運行中如果前方存在車輛或是前方存在障礙物不能繞過的情況，借助ADAS技術的應用，可以實現自動剎車，進而保障車輛的行駛安全。

2.4 感知、計劃、動作的agent結構應用

車輛自動駕駛系統中對人工智能進行應用，對改善自動車輛駕駛的效果顯著，改善車輛自動駕駛的效果。

借助知識庫的十二構建，可以給予自動駕駛行駛過程中的地理信息、電子地圖、交通信息和相關法律法規這些內容。且這些知識主要是以知識的形式展示，并借助知R推理中的A算法，可以有效完成對下一個被檢查的結點時引入已知的全局信息進行解讀，達到對最優路線的選擇，獲得可能性最大的結點，繼而保障知識所搜的效率。借助感知―計劃―動作agent結構的人工職能，可以將車輛自動行駛的速度分為3個檔次：High、Middle、Fast，轉向角度為7等，分別為0°，±10°，±20°，±30°。且可以完成對各類障礙的規避。

3 車輛自動駕駛中人工智能應用的相關問題

1）車輛自動駕駛具有良好的發展前景，而人工智能的應用，進一步優化了車輛自動駕駛系統的功能，達到減少錯誤的情況，借助人工智能盡可能降低各類錯誤的存在，規避自動駕駛風險的存在。需不斷加強對人工智能的研究和分析，促使人工智能和車輛自動駕駛有機的結合，為智能汽車的構建奠定基礎。

2）人工智能應用時，需要對車輛電腦程序和信息網絡的安全系數進行控制，避免非法入侵對車輛造成不利影響，進而導致安全隱患的發生。

3）人工智能在具體的應用中，需要對預測和回應人類行為的問題進行處理，進而增加自動駕駛車輛與人的互動。

4）基于人工智能的智能汽車定責的法律問題，國家需要建立相關的法律法規，不斷完善車輛自動駕駛的相關立法，完成對各類問題的處理，提升法律的適應性。

4 結論

分析車輛自動駕駛的現狀，再詳細的對人工智能在車輛自動駕駛的應用，再解讀基于感知―計劃―動作agent結構的人工智能的具體應用，并分析人工智能在車輛自動駕駛中應用的相關問題，為推動車輛自動駕駛的水平和智能化水平提供基礎，達到改善人們生活的效果。

參考文獻

[1]黃健.車輛自動駕駛中的仿人控制策略研究[D].合肥：合肥工業大學，2013.

[2]謝基雄.探析人工智能技術對電氣自動化的實踐運用[J].電源技術應用，2013（9）.

[3]禹昕.人工智能在電氣工程自動化中的運用實踐研究[J].工程技術：全文版，2016（12）：00247.

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【關鍵詞】電力系統 人工智能 運行

隨著現代化進程的不斷推進，人們對電力系統的要求越來越高，要求電力系統要實現高效率，高安全性，智能化。在經過大量的研究之后，人們將人工智能和電力系統相融合，取得了很大的突破。所謂的人工智能，實際上就是一門綜合的智能設計技術，人們設計相關的機器，使機器能夠像人類一樣進行一系列的思考、規劃、設計等活動。在電力系統中的應用主要是集中在安全用電和簡化操作的方面，實現簡易化、智能化安全電力裝置設計，比如保護繼電器的設計，可以對電路進行有效的保護，以免對電力系統造成損失。從現在電力系統的發展趨勢來看，人工智能在電力系統中的應用必將是未來電力系統發展的主要方向之一。我將在下文中從以下幾個方面對人工智能在電力系統中的應用進行分析。

1 人工智能技術概述

人工智能是一門復雜的技術，集成了很多學科的知識，進行人工智能研究的研究人員必須要了解腦科學、神經學和信息技術等方面的知識，因為這三個方面的知識是人工智能最基礎的知識。人們將這些知識實際應用到機器的設計之中，就能夠對機器進行人工智能的設計，從而實現機器智能化的操作。

2 人工智能技術的種類

2.1 人工神經網絡

人工神經網絡在電力系統的應用解決了電力系統中很多非線性的問題，尤其在繼電保護方面的效果最為出色，所以在電力系統的繼電保護中得到了廣泛的應用。所謂的人工神經網絡，就是科學家們在對人的神經網絡進行研究后，將其運用到系統的研究上而得出來的。在電力系統的工作中，能夠對電力系統做實時的監測，同時能夠對出現問題的地方做出快速的反應，有效的提升了電力系統的工作效率。

2.2 智能模糊邏輯

所謂的智能模糊邏輯，就是人們將模糊理論運用到一些實際的系統當中，使人們能夠輸入相應的參數，建立對應的數學模型，從而對系統進行很好的規劃。在電力系統的應用過程中，人們主要將智能模糊邏輯應用到電力系統的規劃和電力系統故障的診斷方面。

2.3 遺傳算法

遺傳算法就是人們基于對生殖遺傳規律的研究，在遺傳規律應用到實際的生活事件當中，使事件得到最優解。遺傳算法能夠很好的解決電力系統中一些比較難的問題。

2.4 混合技術

所謂的混合技術，就是將遺傳算法、人工神經網絡、智能模糊邏輯等幾種技術合在一起，因為上面所說的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術合在一起，就能夠更好地解決電力系統中的問題。

3 電力系統運行中人工智能的具體應用

電力系統中有很多非線性問題，里面的方程式也有一定復雜性和系統性，但是可以應用人工智能技術來解決這些問題。

3.1 人工神經網絡在繼電保護中的應用

對繼電器的保護工作一直都是電力系統中非常重要的工作之一，隨著社會的進步，科技的發展，人們對電力系統的要求越來越高，繼電器的保護工作也不斷在推進著，從開始的普通計算機的保護到人工神經網絡的應用，都體現了電力系統的工作人員對繼電器保護工作的不斷努力。

3.2 人工智能算法在電力系統運行中的應用

人工智能算法主要的原理是無功優化，通過無功優化，能夠提高電力運行效率，使電力傳輸達到一個最佳的狀態。

人工智能算法采取記憶指導搜索的辦法來提高搜索速度，從而使全局達到最優的狀態。它還有禁忌搜索方法，這種方法在跳出局部方面有很大的優勢。此外，它還能解決多變量、非線性、離散性的問題，而且操作手法簡單，易于使用。

3.3 模糊理論在電力系統運行中的應用

模糊理論突破了經典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理來對一些不明確、不精準的事情和現象進行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊邏輯和引入語言變量，從而對事情和現象進行分析與描述。如今，這種模糊理論已經具有比較成熟的技術，它的應用已經相當廣泛，遍及多個行業、多個領域。電力系統中有非線性，而線路通過非線性的時候，就會產生一些分量，這些分量能夠重疊在故障上面，并且不會被消除掉。而模糊理論中的技術可以消除輸電線路中互相影響的現象，使之相互獨立。

3.4 專家系統在力系統運行中的應用

專家系統是人中智能系統重要的組成部分之一，尤其在電力系統中早在很多年之前就得到了廣泛的應用，解決了電力系統中的很多問題，為電力系統的發展奠定了良好的基礎，有效的提高了電力系統運行的效率。

4 總結與體會

從上文的分析中，我們對人工智能的概念有了清晰的認識，同時也了解了將人工智能應用在電力系統能夠為電力系統帶來的巨大發展。解決了電力系統目前存在的大量問題，為電力系統的發展提供了突破性發展的思路。但是我國人工智能的技術還不夠成熟，與國外先進的人工智能技術相比較還有很大的差距，所以我國必須制定相應的方案促進我國人工智能的發展。首先，我國要在政策上對人工智能的企業進行優待，鼓勵更多的企業投身到人工智能的發展之中，其次我國要加大人工智能的人才培養力度，從我國目前的人工智能發展現狀來說，我國的人工智能的人才缺口比較大，很多專業的人才都是從國外引進的，花費了國家大量的資金，所以對人工智能的人才培養是我國未來促進人工智能的發展必須要做的任務，對于我國人工智能的可持續發展具有重大的意義。

參考文獻

[1]田秀梅.人工智能在電力系統故障診斷中的應用[J].電子技術，2011，38（01）：31-32.

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近些年來我國科學技術的快速發展給人工智能提供了很大的助力，人類利用人工智能技術開拓了更多的領域，創造了一些新的經濟增長點，很大程度上促進了我國經濟的發展。面對著人工智能廣闊的發展空間，我們在利用人工智能獲得高質量發展的同時也要看到人工智能帶來的風險，例如有些不法分子會借助人工智能產品的使用或者是開發實施一些危害社會的犯罪行為，給人們帶來較大的經濟損失。基于此，相關部門應該充分認識到人工智能所帶來的刑事風險的巨大危害性，進而加強法制建設，全面做好應對，使人工智能充分發揮它積極的一面。

一、關于人工智能以及人工智能產品的概述

（一）關于人工智能的概述

人工智能這個概念提出比較早，大約在20世紀的四五十年代，但是人工智能概念提出后卻沒有得到較快的發展，主要是因為當時的信息技術以及互聯網技術的發展水平還處于較低的階段。在此后的一段時間，人工智能幾乎處于一種停滯的狀態，直至2016年韓國的一場人機圍棋大賽讓全世界的目光再次聚焦在人工智能上。各個國家也意識到人工智能將是改變世界的一種重要力量，紛紛加大對其研究力度，進而成為各個國家競爭的新領域，由此世界逐漸進入了人工智能時代。人工智能時代在給世界帶來強大發展活力的同時也出現了一些超越法律范圍以及法律理念的問題，對這些問題不能忽視。在人工智能時代我們更需要站在法律的層面嚴格審視其發展過程中存在的風險以及做好各方面風險的應對。特別是最近幾年一些關于人工智能的刑事案件引起了人們的關注，鑒于此，對這個方面進行深入研究有著很大的現實意義［1］。

（二）人工智能產品的類型

人工智能產品根據其內部算法的不同可以分為兩種類型，一種是人工智能產品，另一種是弱人工智能產品。通過對人工智能產品的深入研究發現，其本質是基于內部算法，并具有獨立思考以及解決問題的能力。我們看到人工智能主要依據內部算法發揮作用，內部算法是人工智能的技術內筒，如果對這個技術內筒的運作再進行分類存在著很大的難度，同時也不具備較強的可操作性。針對這個問題，在法律層面對人工智能產品進行分類主要依據的是產品是否具有控制能力以及辯證能力。雖然我國的人工智能發展較快，但是從發展水平來說還處于弱人工智能時代。弱人工智能時代的產品雖然具有一定的自我意識并能思考以及解決問題，但是這些能力在很大程度上是研發人員意識的體現，是研發人員利用程序表達出來的一種判斷和決策。在科學技術發展的推動下我國也會進入強人工智能時代，這個時代的產品具有較強的控制能力以及辨認能力。它與弱人工智能時代產品的最顯著區別是其可以突破設計人員編程的控制，真正實現自我意識、自我判斷、自我決策。這種產品會給世界帶來極大改變，同時也會帶來很大的風險［2］。

二、人工智能刑事風險所具有的特點

（一）與傳統犯罪相比具有較高的危害性

隨著人工智能的不斷發展，其與人們的生活會越來越密切。人們在獲得人工智能產品提供服務的同時也存在著一些風險，加之人們對這些風險缺乏辨別力，導致人工智能刑事風險產生的危害較大。如今我們在一些媒體上會發現一些不法分子利用人工智能開展各種形式的犯罪活動，不僅具有很強的隱蔽性，而且給人們帶來很大的損失。隨著社會的進步，科技的發展，人們的生活和工作對人工智能的依賴性會越來越大。在這種情況下利用人工智能開展犯罪活動會越來越普遍，嚴重危害社會的可持續發展，甚至還會給社會帶來毀滅性的災害。為了確保社會的和諧穩定，相關部門必須要采取措施遏制人工智能犯罪活動的開展，特別是在法律層面做好保障。否則任其發展必然后患無窮。通過對一些人工智能刑事違法案件的調查，我們看出很多不法分子利用人工智能獲取企業的私密信息，不僅損害了企業的利益，同時還會引發行業的不良競爭，影響我國經濟的高質量發展。

（二）增加了很多的犯罪形式

人工智能時代犯罪有了更多的形式，這些形式帶有人工智能顯著的特點。現在越來越多的犯罪分子青睞人工智能犯罪是因為借助它可以輕松獲取大量的數據信息，進而利用這些數據實施犯罪活動。人工智能這一高效獲取數據的功能如果加以正確利用，不僅可以加強我國的精神文明建設，同時還會極大促進社會的發展。但是一些犯罪分子瞄準了人工智能這一特點實施一些新型的犯罪活動，違反了人工智能發展的初衷，同時也不利于社會主義市場經濟的穩定發展以及和諧社會的構建。面對人工智能時代出現的各種新型犯罪，要從根源上確保信息的安全性，避免被不法分子通過非法途徑獲取［3］。

（三）人類對其控制能力較弱

人工智能時代一些技術的使用很難利用一定的標準評價它的道德性以及合法性，相關人員對此要有清醒的認識。人工智能產品一個顯著的特點就是不具備控制能力以及辨別能力，基于這樣的特點很難對其程序進行管控，從而降低了人類對它的控制。例如操作人員利用人工智能技術操縱機器人開展某項活動，如果在一些環節采取了具有違法性質的操作，但是機器人并不能自動發現這種不法指令，進而拒絕執行。這種弱人工智能給犯罪分子留下了犯罪機會，同時也給人工智能的利用帶來很多的安全隱患。隨著高科技以及人工智能技術的不斷發展，相關人員在對人工智能進行深入研究的過程中探尋到一些技術可以實現機器人自主學習。機器人的自主學習能力原本是為了抑制智能機器人，但是在一些特殊情況下當這種能力不斷積累，機器人在執行各種命令時有可能違背人們的意愿。這種情況不僅會影響機器人正常作用的發揮，甚至還能做出一些危害人類的舉措。在一些極端的情況下，機器人的行為完全不受人們的控制，那么對社會將會產生極大的沖擊，后果不堪設想。以上說明的種種情況都是在人工智能時代極易發生的一些刑事風險，這些刑事風險具有巨大的社會危害性，因此要引起人們的高度重視。相關部門及人員應該對人工智能時代的刑事風險進行深入分析，并對現有的法律不斷進行完善，從而達到對這些風險進行有效控制的目的。另外，人們在利用人工智能時也要加強風險控制意識，使自身的行為符合法律的規定，從而充分發揮人工智能的價值造福社會，避免一些犯罪分子利用人工智能危害社會［4］。

三、人工智能刑事風險的刑法應對

（一）建議《刑法》增設濫用人工智能相關罪名

在我國人工智能發展的前期，大部分人未能意識到人工智能會帶來刑事風險，因此相關的法律存在著一定的欠缺。隨著我國人工智能發展水平的提升，人工智能給人們帶來了更多新奇的體驗，同時也給不法分子更多的犯罪機會，而且這些犯罪大部分是刑事犯罪，嚴重影響人們的學習和工作，甚至還會引發社會恐慌。基于人工智能的特點，其所產生的刑事風險在短時間內無法得到較好處理。由此可見，人工智能時代的刑事風險不僅具有較大的危害性，同時其危害還具有持久性。鑒于此，相關部門應該針對此問題進行深入研究，采取措施最大化做好人工智能產品的刑事風險控制工作，并高質量進行刑法應對。隨著人工智能刑事犯罪案件數量的增多以及其具有較大的社會影響力，人工智能刑事風險防控以及刑法應對受到了社會的廣泛關注，同時加強刑法應對也是完善我國法治體系的一個重要內容。我國社會發展前期人工智能水平較低，這類刑事案件不多，所以《刑法》中沒有濫用人工智能相關罪名。但是隨著我國人工智能的不斷發展，利用人工智能進行刑事犯罪的可能性增大，所以在我國《刑法》中增設濫用人工智能相關罪名有很大的現實意義。這樣在一定程度完善了法律，同時對相關人員濫用人工智能開展犯罪活動有一定的打擊作用。當今我國社會各個方面處在一個較為穩定的發展階段，加之我國要實現經濟高質高效發展必須有一個穩定的社會環境，由此看出維護社會的穩定對我國的重要性。我們要充分認識到，一些不法分子濫用人工智能，給我國社會造成了極為惡劣的影響，嚴重危害了社會的穩定，對我國社會的發展造成了很大的阻礙作用。我國社會的發展一方面需要人工智能提供較大的推動力，另一方面還要防范一些人員濫用人工智能，確保社會整體發展的穩定性。如果不能對人工智能的刑事風險加以管控，同時也未能全面做好刑法應對，那么無疑給我國社會發展埋下一個巨大隱患。如果相關部門不能采取有效措施對這個隱患加以管理，在許多因素的共同作用下會引發一系列社會問題，將會嚴重制約我國社會更好的發展。為了使我國既能充分利用人工智能積極的一面促進我國社會各個方面的發展，又能有效規避利用人工智能犯罪行為的發生，需要相關部門借助法律的力量來達到以上目的。通過《刑法》增設濫用人工智能相關罪名，進而規范人們利用人工智能的行為，確保其在法律規定的范圍內進行，同時能夠使人們明確如何合理合法利用人工智能，對于我國社會發展具有很大的積極意義。之所以建議在《刑法》中增設濫用人工智能相關罪名還由于《刑法》比起其他法律對人們更具威懾力，對人們約束性更大，對一些濫用人工智能的行為會發揮出更大的警示作用。國家相關部門在使用刑罰時如果剝奪了犯罪人員的一些權利，那么這種權利的剝奪不具有可逆性，對犯罪人員來說需要付出更大的代價。《刑法》的這種特點對犯罪人員的威懾力會更明顯，使人們更加深入了解濫用人工智能的嚴重后果，從而不敢利用人工智能實施犯罪活動。人工智能犯罪與其他形式的犯罪相比具有更大的破壞性和危害性，不僅會對人們造成財產危害，還會威脅人們的生命安全。人們對人工智能的刑法風險以及犯罪要有充分的認識，并積極利用刑法這個有力武器避免人工智能犯罪行為的發生，進而弱化它的影響力。另外，相關部門還要根據社會和市場的發展優化處理人工智能帶來的刑事風險，維護我國社會的和諧穩定［5］。

（二）建議《刑法》增設人工智能事故相關罪名

首先，在進行人工智能技術研發前，研發人員要明確自身的義務，在研發人工智能技術的過程中嚴格約束自己的行為，確保每一個研發環節都符合人類社會的道德體系，最根本的是符合我國相關法律的規定，從源頭上避免人工智能事故的發生。其次，人工智能產品開發后需要有一段時間的調試。研發人員在調試的過程中也要確保符合道德以及法律的要求，否則在調試階段出現一些問題容易導致人工智能事故的發生，從而在后期人工智能技術的利用中引起更大的危害性。最后，對于人工智能產品的研發也要提供有效的保障，一方面要確保智能化產品在數據安全方面的技術保障，另一方面還要采取措施避免人工智能產品在應用環節出現的一些數據錯誤情況，使人工智能產品以及技術為人類提供更加安全以及高效的服務，避免其發揮消極作用對人類以及社會產生危害［6］。

四、結語

隨著人工智能技術的不斷發展，我國的人工智能化水平也相應提高。在如今越來越智能化的時代，我們不僅需要進一步開發人工智能的價值，還要重視它所帶來的刑事風險，并提前做好完善的刑法應對來更好地處理人工智能刑事犯罪。相關部門要深入分析人工智能刑事風險，從而在開展刑法應對時更具方向性和目標性，最優化做好人工智能刑事風險的控制，實現我國社會的平穩、健康發展。

參考文獻

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［4］王志祥，張圓國．人工智能時代刑事風險的刑法應對［J］．上海政法學院學報（法治論叢），2019，34（2）：97-107．

篇7

人工智能，Artificial Intelligence，英文縮寫AI。在人工智能領域的經典教材，出版于2013年的《人工智能：一種現代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格從4個方面對人工智能進行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考、合理地行動的機器。

人機大戰只是人工智能開始改變人們生活的一個小例子，事實上，以往只存在于科幻電影的未來世界，正在加速迎面而來，和現實熱烈擁抱，甚至讓人猝不及防。

“蘋果Siri、新聞閱讀軟件、在線翻譯等，都是人工智能技術的代表。”為人工智能搖旗吶喊的不止創新工場創始人李開復一人，微軟CEO薩提亞?納德拉、谷歌CEO桑達爾?皮查伊、百度創始人李彥宏、物理學家斯蒂芬?威廉?霍金……但凡人們叫得上名號的科技公司巨頭、計算機科學家無不在向人們訴說著同樣一個事實，“人工智能引領的第四次技術革命已經進入爆發的前夜”。

聚焦今天這個時間點，人工智能最耀眼的還是商業化的起步。隨著國外科技大佬對于人工智能各種應用場景的開發，國內互聯網三巨頭BAT也在加速布局，一場真正的AI商業化戰爭，已經蓄勢待發。

篇8

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產生，經過長期發展，已經有了長足的進步，并且已經深入到社會生活的諸多領域，如語言處理、智能數據檢索系統、視覺系統、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設計等。隨著科學技術的不斷發展，現在的人工智能已經不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應性更強，需要給它們賦予相應的情感從而能夠應對這個難以預測的世界。

在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學問題：“人工智能情感約束問題”，即關注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導致一些災難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現這種悲劇。

本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結。

2人工情感發展情況概述

隨著科學家對人類大腦及精神系統深入的研究，已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎，結合人工智能、機器人學等學科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領域得到了應用和發展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業領域。在教育教學方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發兒童的想象力及創造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態情感識別手段來識別病人的情感狀態，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫生提供關于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務型機器人的典型例子是卡內基梅隆大學發明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現在一個能夠轉動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應用領域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關于人工情感的研究已經取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。

3對人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術更好的發展，使智能與情感恰到好處的結合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導或者約束。

3.1根據級別賦予情感

可以根據人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當的情感。眾所周知，人工智能是一門交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關技術的人至少必須同時懂得計算機學、心理學和哲學。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學而是人的智能本身，也就是說技術不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質變。現在是科學技術飛速發展的時代，不能排除這個量變導致質變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設想。因此，在現階段我們就應該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。

根據維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應環境和自我優化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應情緒。據此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當的賦予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據角色賦予情感

同樣也可以根據人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發揮人機合作的最大優勢。由于計算機硬件、無線網絡與蜂窩數據網絡的高速發展，目前的這個時代是人工智能發展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務，并使一些全新的應用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作。或作為工具、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色。總之，我們應該和這些機器建立一種合作互助的關系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態，要做到這樣，首先需要我們人類轉變自身現有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務提供人。

舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當的賦予一些負向的情緒，那么對于那些不按規則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力。總之，在我們賦予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。

3.3對賦予人進行約束

對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。

縱觀人工智能技術發展史，我們可以發現很多的事故都是因為人為因素導致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統出現故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領域，或者人工智能技術落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術反對人類的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應的培訓或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學習并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導致悲劇的目的。

3.4制定相應的規章制度來管理人工智能情感的發展

目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規范人工智能的發展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后， 他又為這種技術裝置提出了倫理學準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現了一種在道德憂思的基礎上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責，但其首創性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應的法律法規來規范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應急方案來防止可能導致的某些后果，也即出現了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應更加慎重的去對待。也希望隨著科學技術的發展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規章制度來規范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結束語

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發展技術和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應能力和社會交互的能力。但是現階段對這方面的研究雖然在技術上可能已經很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。

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篇9

有一種說法認為，機器人無法取代人類，因為它永遠體會不到媽媽的手撫摸它的感覺。這理由大大地讓人放心！但《情感機器》告訴我們，通過對人類思維方式建模，創建能理解、會思考、具備人類意識、具備常識性思考能力的情感機器是可行的。所以未來的挑戰不是沒有。就如尼古拉斯?卡爾在《玻璃籠子》中所說，當計算機和一切智能設備變成我們生活中的伴侶時，應更加留心它如何改變了我們的行為和身份。

篇10

人工智能概論課程是我校智能科學與技術專業開設的一門重要的專業基礎課，它在整個專業教學體系中起到奠基的作用，如何針對其特點制定合理的教學目標與授課內容，并有效地組織課堂教學，取得良好的教學效果是非常重要的，本文將從多個角度對其進行全方位的思考與探索，為相關課程教學的改革提供新的思路。

1教學目標的精確定位

首先，人工智能概論課程在智能科學與技術專業整個教學體系中起到引導和奠基的作用，但不同于其他相關的專業基礎課，其總的特點可歸納為“少而精”，即在較少的教學授課學時中起到畫龍點睛的作用，為學生進一步的深入學習打好基礎，并激發他們對智能專業的學習興趣和愛好。基于以上特點，通常選擇一學期共32學時課程的安排計劃，并且在大三上學期開始進行授課。

其次，要研究解決同學們所反映的“虛與實”問題。人工智能是一門涉及到多個學科的課程，具有相當復雜的背景，其與哲學、數學、經濟學、神經科學、心理學、計算機工程、控制論和語言學都有著密切的聯系，并且隨著這些學科的發展而深化，不斷產生新的思路和新的問題。以上特點決定了該課程內容較為抽象，且難以把握全局，學習起來不易消化理解，從而造成了學生學習的困難，容易產生畏懼感，并且學生常常對其在實際環境中的具體應用產生疑問。

如何在這么短的授課學時里使學生產生學習興趣并且能取得良好的教學效果是一個具有挑戰性的課題，這需要對該課程的授課內容、教材選擇、講授方法和考核形式進行全方位的思考與探索，并在教學過程中落在實處。一方面讓學生了解和掌握人工智能的發展歷史和思想淵源，并指出各個分支的本質特點和整個領域的發展趨勢；另一方面有意識地穿插介紹人工智能在實際中具體應用的例子，開闊學生的眼界，打消他們的疑慮。這些將在本文的后面部分進行深入的介紹。

最后人工智能概論這門課程還要兼顧研究型和應用型這兩種特點的共同發展。在以前，由于人工智能授課內容的特點，常常講授時偏向研究型，往往涉及到復雜的數學推導和邏輯運算，增加了老師講授的難度和學生學習的困難。因此，針對上述問題，在教學過程中可以引入多種形式的事例說明和多媒體演示環節，以講授思想為主，具體技術為輔，這將直接反映到授課內容的選擇上。

2授課內容的選擇

人工智能概論授課內容的選擇至關重要，本著該課程“少而精”的特點，既需要讓學生在較短時間內掌握基本的思想與概念要點，又要對該課程進行全方位的介紹，并點出其發展趨勢，因而對授課教師有著非常高的要求。由于授課課時的限制，我們無法做到既面面俱到，又對每個具體方向進行詳細的講解；而且這樣也容易陷入復雜的數學推導和邏輯運算的誤區。因而，整個課程的講授內容應該以傳授思想和概念要點為主，并在講授的過程中加入有趣的事例，通過這些形象的事例說明和多媒體演示環節折射出人工智能思想的精髓和應用的廣闊前景。

人工智能概論主要涉及到知識表示、搜索推理、計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃、Agent和自然語言理解等內容，其中以知識表示、搜索推理和計算智能為授課內容的重點，在講授的過程中需要對這些內容加以整理精簡，分清主次，合理地安排授課內容在總學時內。除了這些基本的授課知識外，還應該在教學環節引入多媒體演示，通過形象生動的視頻演示讓學生們了解人工智能的科學價值和實際應用所在。視頻可以選用世界一流大學實驗室的開放多媒體內容，例如：MIT計算機科學與人工智能實驗室的相關科研項目中間過程及結果的視頻演示，以此來開闊學生的眼界，增長他們的見識，使之了解其應用前景和未來的發展空間。

人工智能領域的發展受到多個學科的影響，這些學科在不同歷史時期都對人工智能領域起到了各種推進作用，也產生了許多不同層面的爭論，至今也是如此。如何在授課過程中形象地對人工智能歷史進行回顧，闡述這些學科對人工智能領域的影響，尤其是思想方面的影響特別重要。“回顧歷史，立足當今，展望未來”――給學生形象地描繪出人工智能發展的思想史，并以畫龍點睛之筆指出人工智能領域發展的廣闊未來，是授課教師艱巨而光榮的任務，只有這樣才能使學生把握住人工智能領域的整個發展脈絡，激發出他們的學習興趣和愛好。

以哲學家對強人工智能方向的爭論為例，向學生們介紹這些收集整理的資料對于他們思想的啟迪是非常有益的。這里值得說明的是這種思想的闡述事實上是非常不容易的，其難度甚至高于復雜的數學推導，因為它常常要求授課教師掌握思想的精髓所在，并用非常形象生動的語言對其進行說明，而這些常常是現在書本中所沒有的。例如：知識的表示、獲取、存儲和推理是人工智能領域中重要的組成部分，雖然目前已經有很多書籍詳細地介紹了這些方面，但學生仍然反映聽起來比較抽象。為什么會這樣？其原因是一些基本的問題并沒有得到圓滿的說明和闡述，如“什么是知識”，“知識能夠表示嗎”，“有統一表示各種各樣抽象、復雜知識的工具嗎”，“抽象的美學與復雜的人類情感，知識能夠表示嗎”……其中有些問題看似容易回答，卻往往涉及到一些復雜的哲學問題，目前在各種人工智能的教科書和專著里常常對這些問題避而不談，只在數學的層面上針對具體的問題來進行說明和講授。如果想在這方面有所突破的話，就需要閱讀大量的哲學書籍，如認知學、知識論和心智哲學等領域的著作，還需要大量時間的理解和參悟，這些有價值的資料也是對授課內容的極大豐富和補充。近年來，認知神經科學、心理學、生物學、語言學甚至社會學對人工智能領域有著較大的推進作用，也是將來融合發展的總體趨勢，如何在課堂上結合具體的事例對其加以說明也是授課內容的一個重要環節。

3相關教材的選擇

眾所周知，關于人工智能的國內外優秀教材有很多，例如：S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89個國家的900多所大學用作教材[1]，國內可以考慮使用其影印版或中文翻譯版本，大大的降低了購買國外原版教材所需的費用，并可以在此基礎上考慮實現雙語教學。此外還有蔡自興教授等編著的人工智能及其應用，詳細而恰當地介紹了人工智能領域中的各個研究方向(分別適合于本科生[2]和研究生[3])等。我們從整個教學時間安排上看，因其所占學時較少，所以人工智能概論課程的教材選擇不適用于大部頭的書籍，宜選用篇幅較小但內容較全的適合于本科生的教材。除了選擇合適的教材外，對于任課教師還要擁有大量的參考書，包括上述提到的其他領域的書籍和資料，只有這樣才能拓展所掌握的知識，為實現良好的教學效果而服務。

4講授方法和考試形式的選擇

課程講授時注意主線的選擇，著重以思想介紹為主，詳細地介紹人工智能發展的歷史以及各種學派和學說，如符號主義、連接主義和行為主義等，要重點介紹他們的特點和本質，指出它們形成的原因以及其中的不足之處，并向學生介紹新的學說，例如機制主義[4]等。整個教學過程并不涉及較為復雜的數學，要注重各個分支的思想源流，主要從其機制上做定性介紹。同時可在講授過程中穿插相關歷史問題的爭論，例如：中國屋問題[5]等，引發學生學習的興趣和愛好，開展交互式教學，使學生和老師產生互動。授課方式采用板書和多媒體交互使用方式，力爭在每節課的空閑時間里穿插加入人工智能領域的實際應用介紹，放映相關的視頻錄像，開闊學生們的眼界。在最終考試形式的選擇方面不是要學生死記硬背知識點，而是要注重學生思想的發揮，鼓勵學生提出新想法和新思路，并豐富其掌握的相關知識，為將來的進一步學習打好基礎和做準備。

5結語

我們認為在教學方式上力爭采用“啟發式”教學，能真正做到啟迪學生思想的作用，尤其要鼓勵思想創新，在高等教育階段培養學生具有獨立思考、勇于探索的能力，使之成為社會的有用之才。希望這些在人工智能概論課程教學中的思考和探索能在日常教學活動起到有益的作用，并與同行們共同交流和探索。

參考文獻：

[1] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. 2nd Ed. 北京:清華大學出版社,2006.

[2] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用本科生用書[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應用研究生用書[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2004.

[4] 鐘義信. 機制主義方法與人工智能統一理論:人工智能的新方法與新進展[J]. 計算機教育,2010(19):7-10.

[5]J. Preston, M. Bishop. Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence[M]. Oxford: Oxford University Press,2002.

Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence

YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei