智能科技时代篇1
关键词：信息科学技术；智能科学技术；现代化；人才培养
无论人们是否已经清醒地意识到，理论分析与社会实践都已清楚表明，信息化走向智能化的时代已经来临。这就是为什么当今社会如此频繁地出现各种各样的“智能”前缀：智能交通、智能电网、智能城市、智能农业、智能建筑、智能仪器、智能计算、智能控制、智能机器人、智能通信、智能服务、智能防务、智能互联网、智能物联网、智能信息处理等。
那么，什么是信息化？什么是智能化？它们有什么联系与区别？
信息化的基本任务，是利用信息技术向社会提供便捷的信息共享服务，智能化的基本任务，是在此基础上利用智能技术，向社会提供智能化的生产方式、工作方式、服务方式、交流方式和生活方式。智能化是信息化发展的高级阶段。毫无疑问，能否根据社会
的实际需求，不失时机地推进智能化，将直接影响我国现代化的进程。
高等学校应当建设和发展什么样的学科和专业，需要考虑众多因素，但最重要的是社会需求。笔者旨在阐明，尽管我国当前面临多元化的社会需求，但是其中最具本质意义和关键地位的社会需求是信息化必须走向智能化。这是振兴民族大业、建设小康社会、建设创新型国家、建设资源节约型社会和环境友好型社会、应对全球气候异常变化、保障可持续发展的根本举措。为此，大力发展智能科学与技术本科专业，努力建设研究生学科，精心培养各层次智能科学技术人才大军，就成为我国高等学校的重要任务。
1信息化与智能化：基本内涵及相互关系
简要地说，信息化，就是在人类活动的各个可能领域充分利用信息技术来提高人类活动的质量和效率的过程；而智能化，则是在此基础上，进一步在人类活动的各个可能领域充分利用智能技术来提高人类活动的质量、效率和创新能力的过程。
可见，为了准确理解信息化与智能化的含义，需要了解“信息技术”和“智能技术”的概念，以及它们之间的联系与差别。为此，我们有必要考察一下人类认识问题和解决问题(也可以抽象为认识世界和改造世界)这一典型活动的抽象模型[1]，如图1所示。
该模型的含义是：为了处理现实世界的实际问题，人们必须首先通过自己的感觉器官获取与问题相关的信息，并通过传导神经系统把获得的信息传到思维器官，在这里使用古旧皮层对这些信息进行预处理，使信息更加便于利用；在此基础上，通过新皮层把信息转换为知识，并进而转换为解决问题的智能策略，再通过传导神经系统把智能策略传到效应器官，后者把智能策略转换为智能行为，作用于面对的问题，使问题的状态转变为期望的目标状态。这就是人们认识问题和解决问题的一个基本回合。
之所以说是一个基本回合，是因为获得的信息可能不够充分，导致生成的知识不够完善，制定的策略不够合理。因此，当把这样产生的智能行为作用于问题时，问题的状态不一定能够完全转变到预期的目标状态。这时，就要把偏离目标状态的“误差”作为新的信息，经由感觉器官反馈到思维器官，通过学习来修正和优化策略，以期更好地接近目标。通常，这种“反馈―学习―优化―控制”的过程可能要进行多次，逐次逼近预期目标。也就是说，人类认识问题和解决问题的过程是一个充满反馈、学习和优化的过程。
通过进一步的分析，我们还可以发现，从功能性质上看，图1所示的人类“认识问题和解决问题”的过程，实际上包含相互联系、相互作用而又相辅相成的两个相继阶段，具体内容如下。
1)获取信息的感觉器官和它的技术延长物传感系统、传递信息的传导神经系统和它的技术延长物通信系统以及处理信息的大脑古旧皮层和它的技术延长物计算系统，都是直接与“信息”打交道的器官和技术系统。
2)生成知识和制定智能策略的大脑新皮层和它的技术延长物人工智能系统、其后传递智能策略的传导神经和它的技术延长物通信系统以及执行智能策略的效应器官和它的技术延长物控制系统则是与“知识和智能策略”打交道的器官和技术系统。
既然过程1)是与信息打交道的过程，因而就称为“信息过程”；而过程2)是与知识和智能策略打交道的过程，因而就称为“知识与智能过程”，后者也可以更简洁地称为“智能过程”。不过，“生成知识”的过程也可以看做是“理解信息”的过程，“制定策略”的过程则可以看做是“再生策略信息”的过程(策略可以看做是人类大脑再生出来的一种指示“如何解决问题”的高级信息)，而“传递和执行策略”的过程也可以看做是“传递和执行策略信息”的过程。因此，在这种意义之下，过程2)也可以称为“信息过程”。为了体现这两个信息过程之间的联系与区别，过程1)可以称为“基本信息过程”，过程2)则可以称为“高级信息过程”。于是，技术范畴的传感技术、通信技术、计算技术就可以称为“基本信息技术”，人工智能技术和控制技术就称为“高级信息技术”。
这样，人们就可以更确切地说，信息化，就是在人类活动的各个可能领域充分利用传感、通信和计算这类“基本信息技术”，来提高人类活动的质量和效率的过程；而智能化，则是在此基础上，进一步在人类活动的各个领域充分利用智能和控制这类“高级信息技术”，来提高人类活动的质量、效率和创新能力的过程。
颇为有趣的是，在图1所示的模型中，如果只考虑通信系统的功能，这当然就是“电信网络(和电视网络)”的模型；在此基础上，如果把计算系统的功能增加进来，它就演变成了“互联网”的模型；进一步，如果再把传感系统和控制系统的功能也增加进来，它就演变成了当前人们正在热切关注的“物联网”模型。而如果再加上智能系统的功能，它就会演变成为“智能信息网络”的模型。
显而易见，物联网和智能信息网络的根本区别，就在于有没有“智能”。也可以说，智能信息网络就是智能化了的物联网。当然，目前的物联网还处在发展的起始阶段，它的基本形态还只是互联网与传感系统的结合，连控制系统的作用也还远远没有充分考虑，更不要说是智能信息网络了。
值得注意的是，我国当前阶段的“信息化”，主要只利用了通信技术和计算技术，还没有完全利用到全部的“基本信息技术”。只是到了最近，人们开始关注“物联网”的时候，才把传感技术与通信技术和计算技术联系起来。
所以，基于通信技术和计算技术的“信息化”的主要作用，是利用通信的传递能力和计算技术的处理能力，为社会提供便捷的信息共享服务，使社会的各种供需关系得到及时的沟通。人们在获得这些供需信息后，就可以调整自己的产品方向和生产计划，提高社会整体的运行效率。但是，产品方向和生产计划的调整都需要通过人类管理者和劳动者自己的实践来实现，基本信息技术本身对此无能为力。
原因很显然，信息所表现的是事物的现象，只告诉“是什么(what)”；知识所反映的则是事物的本质，可以告诉“为什么(why)”；智能所体现的才是解决问题的策略，因此可以告诉“怎样做(How)”。仅仅利用通信和计算技术的“信息化”工具，不能直接改变生产过程本身，因此就只有依靠人类工作者自己来实际调整产品方向和生产规模。
发展到“物联网”阶段以后，网络中的信息比互联网的信息更丰富了，因为在原有的“人类输入的信息”基础上，增加了不计其数的“物”的信息。不过，如果物联网没有智能技术和控制技术的支持，它的功能仍然还是“信息共享”，只不过信息的来源更加丰富了而已。
然而，采用智能技术之后，由于生产工具自身具有相应的知识和智能，它就不仅可以根据供需信息自主调整产品方向和生产计划，还可以自主地改善生产过程，提高产品质量，增加新的产品品种，来适应社会需求，甚至可以预测社会需求的走向，创造全新的产品，引领社会的需求。
马克思曾经预言，随着大工业的充分发展，劳动者不再是生产流程的一个环节，而是站在生产流程的旁边，对生产流程进行监督和管理。我们知道，农业时代的人力工具和工业时代的动力工具都不可能实现马克思所预见的社会生产方式，基于通信与计算技术的信息化工具和没有智能技术的物联网工具也不可能实现马克思所预见的社会生产方式。这是因为，农业时代的生产工具(人力工具)、工业时代的生产工具(动力工具)以及信息化阶段的生产工具(基本信息技术工具)不具备智能，劳动者不得不成为“生产流程的一个环节”，只有智能化的生产工具，才有可能使劳动者“不再成为生产流程的一个环节”，从而能够“站在生产流程的旁边对生产流程进行管理和监督”，使马克思预言的社会生产方式变为真正的现实[2]。
可见，智能化的生产工具可以使社会生产方式得到根本的改变：由被动跟踪的生产变为主动引领的生产，由人力承担的生产变为机器自主的生产，使劳动者可以站在生产流程的旁边，对生产流程进行管理和监督。这就是“由工业时代的社会生产方式转变到了智能时代的社会生产方式”。显然，这种转变将使社会劳动生产力水平得到质的提高。
这就是信息化、智能化以及它们的联系与区别。
2信息化走向智能化：社会需求与历史必然
信息化必须走向智能化，这是人类社会追求进步的内在和固有要求。反之，如果信息化不能适时地走向智能化，社会的进步就会延缓甚至停顿下来。
根据“科学技术拟人律”的启示[3]，信息化走向智能化这种内在和固有的要求可以从人类自身的进化过程中得到直接启发。
考察人类进化的历史就知道，当人类的感觉器官、传导神经系统、人脑古旧皮层系统和效应器官的功能发展起来之后，人脑新皮层功能的强化就成了人类整体能力进化的焦点；可以看出，只有完成了新皮层功能的强化，人类才进化成了完全意义上的现代人类。反之，如果没有新皮层功能的强化，人类的进化就可能依旧停留在“猿猴”阶段，不能成为真正的现代人类。
与此相应，当今时代，传感技术、通信技术、计算技术、控制技术都获得了长足进步。因此，智能技术的强化就成了整个技术能力进步的焦点。同样，只有当智能技术发展起来，人类的智力能力才能得到有效的扩展。反之，如果智能技术不能获得充分的发展和应用，信息技术就会停留在“信息共享”这个初级的发展阶段。
因此，为了适应社会不断发展的需要，为了不断改善人们生存的条件，信息化必须走向智能化。只有这样，人类“认识世界和改造世界”的活动才能得到现代科学技术的全面支持，人类的充分解放才能成为现实。
事实上，人们可以举出无数的事例来说明信息化为什么必须走向智能化，以及如果信息化不走向智能化就不能真正解决问题的原因。不过，限于篇幅，这里只能择要略述一二。
1)例1：物联网研究与应用。
如上所述，目前人们所研究的物联网，其实只是增加了传感器的互联网而已，不要说还没有考虑智能技术的作用，就连控制技术的因素也考虑得很不充分。可是，没有智能技术的物联网又有什么意义呢？一般来说，智能技术在物联网中至少有如下几个重要作用：第一，不同传感器获得的信息之间的智能融合；第二，把这样得到的形式化信息转换为“能够显示内容和价值因素”的信息(称为“全信息”)；第三，从这些信息中提炼相应的知识；第四，以这些知识为基础，在目标的引导下生成解决问题的智能策略。
试想，如果得不到“正确融合起来的信息”，也得不到能够显示内容和价值因素的“全信息”，得不到相应的“知识”，也得不到解决问题的“智能策略”。一句话，如果没有智能技术的支持，这样的网联网能够发挥多大作用呢？
可见，物联网的研究与应用必须由“基本信息技术”的层次进入到“智能技术”(高级信息技术)的层次。舍此，不可能解决问题。
2)例2：转变经济发展方式。
转变经济发展方式的核心是“转变社会生产方式”，其中一个最受关注的问题是“节能减排”，即节约能源消耗和减少废弃物排放。考察当前的社会生产，主流的生产方式是工业时代遗留下来的产物。工业时代生产系统设计的通用理念是“按照最恶劣条件下的资源需求来提供高倍资源备份，以保证在任何条件下生产系统的连续运转”。正是基于这个理念，导致了所有工业生产系统的“资源高投入”：材料的高投入、能源的高投入、人力的高投入、资金的高投入。“高投入”则导致“高排放”和“高污染”。所以，“三高”是工业时代生产方式固有的本质特征。
怎样才能转变以“三高”为本质特征的工业时代生产方式呢？
肯定的回答是：仅仅运用信息技术不足以解决问题，必须在此基础上运用智能技术，也就是“高级信息技术”(即图1所示的全部技术)才能达到目的。
道理很明显，要想真正转变以“三高”为特征的工业时代生产方式，必须从这种生产方式的初始源头――设计理念――进行彻底变革。这就是用“智能设计”的理念取代原有的“以高投入保障可靠生产”的设计理念。只有设计理念革新了，才能从源头上消除“三高”，达到节能减排和转变经济发展方式的目的。
智能设计的理念是：通过智能技术的“自主学习与自主优化”策略，使生产系统的资源投入和产品产出实现动态的优化配置，从而消除“高倍资源备份”。可见，没有智能技术的应用，就不可能从源头上转变以“三高”为特征的工业时代生产方式。
总之，只有智能技术的普遍应用(即“智能化”)，才能使“物联网”走向智能化，发挥应有的作用；只有智能技术的普遍应用，才能使工业时代遗留下来的社会生产方式得到根本转变；同样，也只有智能技术的普遍应用，才能使整个国民经济、社会文明、大众民生和国家安全获得蓬勃的发展，朝着21世纪意义下的现代化目标不断前进。
需要特别指出的是，物联网的智能化也好，经济发展方式转变也好，应对全球气候异常变化也好，维护世界和平与国家安全也好，种种迹象都表明，“审时度势，把信息化推向智能化”已经是摆在我国人民和世界人民面前的紧迫任务。
3智能化人才大军：特有的素质
为了推进智能化，需要在各个领域大力发展和普遍应用智能科学技术。但是，人是社会生产力的第一要素。发展和应用智能科学技术，需要一支规模宏大、结构合理、训练有素的智能科学技术人才大军。
所谓“规模宏大”，主要是指智能科学技术人才大军在数量上要能适应国民经济、社会文明、大众民生、国家安全智能化的规模要求。智能无处不需，智能化是全社会的需要，不是个别领域、个别部门和个别地区的需求。因此，规模必然相当宏大。
所谓“结构合理”，主要是指培养这支人才大军的教育系统应当具有博士、硕士、学士的合理层次结构。智能科学技术是新兴的、快速发展的，而且体现了当代最先进、最复杂、最前沿的科学技术，没有这样一支结构合理的人才大军，就不可能适应智能化的需求。
所谓“训练有素”，主要是指国家应当设置面向智能科学与技术学科和专业的高等学校人才培养的专门体系，按照智能科学与技术学科的知识结构和能力结构进行系统培养与训练，而不宜由其他学科的培养体系来代行兼顾。
图1的模型表明，在学科关系上，智能科学与技术的前端与计算机科学与技术学科相衔接，后端则通过信息与通信工程学科和控制科学与工程学科相沟通。其中，计算机学科定位于“信息处理”；它输出的是经过处理便于应用的信息，正好提供给智能科学与技术学科，支持“生成知识”，并在此基础上“制定策略”；后者通过信息与通信工程学科的“策略传递”功能传递给控制科学与工程，支持“策略执行”。可见，它们的功能定位分别是“信息处理”、“知识生成与策略制定”、“策略传递”和“策略执行”，它们各就各位，各司其职，互相衔接，互相合作，形成和谐的流程，但不能互相取代。
那么，智能科学与技术学科人才大军应当具备怎样的整体素质呢？
由于篇幅所限，这里不可能细致地展开讨论。考虑到我国目前已经有众多学校制订了详尽的智能科学与技术学科的人才培养计划，这里将着重指出：除了其他科学技术学科人才必须具备的共性素质之外，智能科学技术学科人才大军应具备的特殊素质。
3.1智能科学与技术本科专业的特殊知识结构
众所周知，智能是由信息资源加工出来的最高级产物。因此，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点，智能也是人类一切能力的最高级体现。因此，智能科学技术也是生命科学技术最为精彩的篇章。因此，智能科学技术是信息科学技术与生命科学技术两者的交叉学科，应当按照这样的学科性质设计学生的知识结构和能力结构。
基于这样的特点，智能科学与技术本科专业的知识结构(课程设置)应当形成如下最基本的连贯的标志性核心知识体系。
第一学期，智能科学与技术导论(人文基础)。
第二学期，智能科学史与科学方法论(人文基础)。
第三学期，脑与认知科学基础(专业基础)。
第四学期，智能数学(数理逻辑与模糊逻辑)(专业基础)。
第五学期，机器智能通论(核心课程)。
第六学期，机器学习(核心课程)。
第七学期，智能机器人(应用基础)。
第一学期必须开设“导论”。这是因为新生刚从中学走进大学，需要通过“导论”引导学生快速了解什么是智能科学与技术，为什么要学习它，它的发展前景是什么，它对经济发展与社会进步的意义是什么，它的知识结构和能力结构是什么，它与相邻学科的关系是什么，怎样才能学好智能科学与技术(包括大学与中学的学习方法和学习规律有何异同)。
第二学期必须开设“方法论”。这是因为新的正确的方法论对于理解和发展智能科学与技术具有特别重要的意义，而传统科学方法论会妨碍学生理解和把握智能科学与技术。“工欲善其事，必先利其器”，方法论的教育必须走在前头。
第三学期必须开设“脑与认知科学基础”。这是因为人工智能的最佳原型就是大脑结构及其支持的认知能力。没有这个基础，我们培养的人才大军就会基础浅薄，缺乏创新的功力，他们在智能科学与技术发展的道路上就走不远。所以，要在二年级一开始就学好这个基础。
第四学期必须开设“智能数学”。学生要着重学好集合论、数理逻辑、模糊逻辑和算法理论，这是智能科学与技术对数学知识的特殊需要，也是学习后续课程必须具备的数学基础。必须在第四学期完成这个准备。
第五学期必须开设“机器智能”。这是本专业的核心课程。考虑到历史上“人工智能”与“计算智能”和“行为智能”长期处于鼎足三分的状态，而事实上，只有它们三者结合在一起，才能覆盖基本的智能技术，因此需要设置统一阐述这个“三位一体”的新的课程，称之为“机器智能”。
第六学期必须开设“机器学习”。这是因为上述三种智能技术的共同要害都是“学习”，因此有必要开设“机器学习”来深化智能的核心技术。
第七学期应当开设“智能机器人”。这是因为智能机器人是智能技术实际应用的最典型和最普遍形态，应当让学生在进入毕业设计之前对智能机器人做“解剖麻雀”式的学习和掌握。
其他课程的设置可以、也完全应该结合各个学校的特点自行选择。
还要强调的是，整个培养过程要努力贯彻理论与实践相结合、已有进展与存在问题相依托、启发式和教学双方互动等原则，使学生不仅高度热爱本专业，而且具备很强的创新精神和实践能力。
3.2智能科学技术学科研究生的知识结构
同样，由于篇幅所限，这里仅指出：鉴于智能科学与技术的内涵非常丰富，应用又无处不在，智能科学与技术研究生一级学科不宜按照应用领域设置二级学科。分析表明，按照学科的层次结构设置如下三个二级学科比较适宜。
1)智能理论。
2)智能技术。
3)智能应用。
当然，这些二级学科名称的具体表述方法还有待继续论证和优化。
4结语
今天，无数的事实(智能a、智能B……智能Z)告诉我们，社会对于“智能”的需求已经不止是母腹中躁动的婴儿，也已经不止是大海平面上依稀可见的航船桅杆，而是已如初升的太阳普照大地，如大潮的奔涌席卷四方。
面对时代的召唤和社会的需求，高等学校的教育和科研工作者义不容辞，责无旁贷。让我们一起努力，共同推进智能科学与技术本科专业和研究生学科的建设，为我国和世界智能科学技术的发展，作出无愧于时代、无愧于华夏学人的积极贡献！
参考文献：
[1]钟义信.机器知行学原理[m].北京:科学出版社,2007:3.
[2]钟义信.社会动力学与信息化理论[m].广州:广东教育出版社,2007:114-115.
[3]钟义信.信息科学原理[m].北京:北京邮电大学出版社,2002:6.
GreatCallofthetimefortalentstroopofintelligenceScienceandtechnology
ZHonGYixin
(DepartmentofintellgenceScience,BeijingUniversityofposts&telecommunications,Beijing100876,China)
智能科技时代篇2
关键词：商业银行；金融科技业务；风险管理
中图分类号：F275文献识别码：a文章编号：2096-3157（2020）20-0146-02
一、引言
通过结合各种智能化设备以及技术，我国的商业银行金融科技业务得到了广泛的发展。这种发展并不是商业银行自身决定的，而是为了满足市场的需求而推出的一种顺应时展的业务。目前商业银行的金融科技业务涉及环节众多，主要涉及信息系统的运营以及维护、风险控制、风险管理等诸多环节。因为这种智能化给商业银行带来的风险与传统商业银行发展的风险不同，所以在未来的发展过程中要格外重视，不断提高风险管理水平和管理质量，以此来推动商业银行稳定发展。
二、风险管理面临挑战
1.信息安全方面
信息安全是商业银行发展的核心，同时信息安全的风险管理也是商业银行金融科技风险管理的重中之重。就目前商业银行金融科技发展情况而言，其安全方面主要出现了以下几个问题。
（1）缺乏完善化的风险监管规则。人工智能也是近几年才发展起来，相关的法律约束还没有完全跟上，部分领域内的规章制度仍然呈现空白状态，数据信息的安全并不能完全得以保障。除了缺乏硬性的法律规定之外，在金融系统整个行业内部，尚没有形成完善的行业准则和具体规定，金融科技的安全标准仍然没有统一，这也就意味着整个行业的数据信息安全处在一个非常危险的状态，一旦发生问题，不仅是商业银行，还包括金融科技的消费者，其合法权益都会受到侵害。
（2）缺乏防范数据安全风险的措施。风险管理并不意味着出现风险之后才能管理，而是要提前对风险进行预防，结合应对措施，达成对风险的防范。目前商业银行在应用金融科技建立数据库时，缺乏对数据安全风险的识别，不能有效识别各种病毒，对数据库的维护以及运营都造成了一定的负面影响。不能有效防范数据安全风险，是商业银行数据库发展过程中比较严重的问题。
（3）评价及预警机制。金融科技信息风险存在一定的滞后性，假如不能及时避免滞后性带来的影响，使用金融科技业务时必定会伴随着大量的风险。通过制定相应的预警机制，对风险的技术以及危害性进行评估，并及时准备好相应的预警应急预案，以有效应对风险，降低风险所带来的损失。
（4）端口信息传输缺乏有力的风险监控。商业银行其内部缺乏完善的风险监管规则，这也就意味着相应的监管工作无章可依，监管工作有效性并不高。商业银行的相关业务要在金融科技平台上进行实现，信息从传入到传输，存在缺乏监管的情况，其安全性得不到保障，一旦出现信息泄露的问题，那么极有可能会对商业银行造成不可挽回的后果，甚至会导致互联网金融犯罪的发生。
2.信用风险方面
伴随着金融科技业务发展的另一大关键问题，就是信用风险问题。目前，商业银行金融科技的信用风险来自于以下几个方面。
（1）缺少信用数据规范文件。关于性能约束这一方面，我国并没有形成完善的标准，相应的规章制度也没有完全建立，所以无法准确收集信用数据，更无法做到深度处理与分析，这种环境下，信用数据的监管有效性并不高。关于个人信息在信息端口传输过程中的安全保护，其并没有相应的规章制度可以进行保障，即便是有，也只是大方向上的一些宏观保障，并没有细化到具体细节。
（2）信用风险管理水平低。当前商业银行关于信用风险的管理活动，一是缺乏相应的管理制度，二是缺乏相应的管理意识，导致目前的信用风险管理质量并不高。以区块链金融领域为例，其主要内容是增信，如何在保证信用评价具备极高的真实性和有效性的同时，对增信的手段进行完善，是其领域发展的关键问题。
（3）完善化信用风险甄别机制。关于信用风险的甄别机制，仍然存在有待完善的空间。当前的信用风险甄别，并没有做到将所有风险如数发现的地步，在定位目标方面，当前的甄别机制仍然存在一定的漏洞。中国金融科技平台进行信贷时，对其风险评估质量不过关，容易给商业银行带来额外的损失，为商业银行带来更多的风险。即便是发现问题，对数据信息进行风险提示，因为信贷风险的组合不同，所以导致在监控过程中出现的问题也不尽相同，无法进行准确的风险预警。
3.内控风险管理方面
商业银行防范风险的另一大重要措施就是加强自身内部控制，内部控制也是其经营管理的重点。在人工智能时代下，商业银行的内部控制被赋予了更多的含义，同时，也面临着更多的挑战。在人工智能时代下，数据信息的数量大幅度增加，同時，获取数据信息的方式也变得多种多样，风险管理对数据信息的获取以及处理的要求更高。不管是商业银行本身，还是金融科技平台，双方在面对客户时，数据在传输过程中可能都会出现一定的问题，带来一定的风险，不管是商业银行还是金融科技平台，都无法最大化保障数据的安全性，但如果因为人为因素或者平台本身的原因出现问题，那么很有可能给商业银行以及客户带来相应的损失。金融科技操作需要依靠计算机为载体，而对计算机进行操作的则是专业的技术人员，对金融科技业务并不是很了解，导致业务与技术之间无法做到有效连接，使得内部控制风险岌岌可危。除此之外还缺乏完善的动态监控体系，使得风险并没有处在一个动态的监控范围之下，对风险信息的接收具有滞后性，不能及时地应对风险，导致风险极有可能恶化，造成更恶劣的后果。在信息网络背景下，传统的审计标准以及方法并不足以应对商业银行的新风险。
三、信息安全的风险管理综合体系
1.确立信息安全的风险管理综合体系
为了更好地保障商业银行的信息安全，加强内部的风险管理，必须建立一套针对信息信息安全到风险管理综合体系，并将这套体系融入商业银行管理当中，真正为商业银行的风险管理起到作用。确立信息安全的风险管理综合体系，可以从以下几个方面进行。
（1）确立管理规则。基于商业银行的发展情况不同，在确立管理规则时，需要以银行的实际发展情况为基础，结合信息安全的行业准则，提高管理规则的规范性和科学性。当然针对金融科技的风险管理规则绝不能像传统风险管理规则一样，网络具备开放性，在设置管理规则时，必须结合网络信息安全法律等相关规定，制定合理合法的管理规则。在明确管理规则之后，将管理规则融入到商业银行的内部控制当中，成为内部体系当中的一部分，真正为商业银行的运转提供保障。除此之外，对员工进行专业的规则宣讲，提高其专业能力，以便在风险来临时，提高员工的应对能力。
（2）确立数据安全的风险防范专项机制。通过确立数据安全的风险防范专项机制，提高金融科技平台的安全防范水平。这个机制必须以科技平台为载体，主要防范内容放在数据库的运行和维护中，通过对风险进行识别以及防范，真正提高金融科技平台的安全性。为了加强防范专项机制的有效性，可以根据商业银行主体单位数据安全水平进行划分，紧急的事情紧急处理，日常的事情日常处理，保证信息安全风险管理可以做到符合各个阶段的发展以及应用。
（3）制定预测反馈机制。通过制定与评估专项机制，对银行推出的相关科技产品、服务进行相关测试，并根据测试结果进行评估与反馈。通过此举，可以及时发现商业银行推出的相关产品以及服务是否存在问题，假如存在问题，那么便可以及时进行解决，防止出现额外的风险，带来额外的损失。除此之外，还可以为商业银行后续的产品以及服务提供标准参考，提高商业银行的产品、服务质量，从而提高商业银行的整体发展水平。
（4）制定数据传输的预警机制。提前对数据传输过程中产生的风险进行预警，在最大程度上降低互联网金融犯罪的概率，在遵守保密规则的基础上，明确金融科技平台在维护运营过程中的责任分属，将责任落实到个人，提高金融科技平台运营维护水平，从而提高数据传输预警机制的有效性，使信息在各个端口之间传输的安全有所保障。
2.逐步完善化信用风险的评审
在大时代的背景下，围绕商业银行的发展情况来看，通过完善信用风险的评审，可以有效提高商业银行应对风险的能力。此项专项机制中包括加强对客户的信用风险分析，提高分析结果的准确性，帮助银行更好地定位客户群体，减少信贷风险。另外，通过完善信用风险的评审，可以更好地简化贷款主体的无用信息，提高其信息搜集的准确性，提高搜集效率以及搜集质量，并对最终的客户信用风险评价提供数据支持，提高商业银行决策的科学性。这项机制的设立，不仅是为了加强银行内控，预防风险，其还有另外一个作用，那就是帮助信贷部门，加强对客户的审查，以便可以作出正确的决策。
3.注重对风险的各项监测
要想加强风险预测以及防范，就必须让风险处于一个动态监测过程中，其对于商业银行来说，能够带来风险的因素太多了，通过对风险进行各项监测，比如后台数据、硬件质量等，预防有可能出现的各种风险。必要时还可以根据实际发展情况做出紧急预案，防止风险来临时缺乏措施应对，造成更恶劣的影响。而且当前的金融科技环境比起传统的金融环境具有更多的未知性，为商业银行的发展带来了更多的风险内容，除了原先金融领域当中的交易主体的信用风险之外，又增加了科技平台风险、安全信息管理风险等。不过通过加强对各项风险的监测，强化其内部财务管理，完善相应的审计标准，准确动态监测风险的任何变化，可以为商业银行的发展提供数据和其他支持。
四、结语
智能科技时代篇3
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：a
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，it企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasededucation，简称CBe）模式[3]。
CBe是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBe人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBe模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBe模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasededucation，简称KCBe）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBe模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBe培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBe模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
智能科技时代篇4
1数据智能分析师培养
就业前景分析方面，谷歌首席经济学家哈尔•瓦里安预计，未来即将出现一类新型的专业人才和职业岗位——数据科学家，当然数据智能分析师也会应运而生。现下时代是数据时代，甚至称之为大数据时代，企事业单位面临大量数据如互联网数据、医疗数据、能源数据、交通数据等，实际应用中普遍遇到分析能力弱、噪声数据多、缺少分析方法、分析软件能力差、模型可信度低等问题，其主要原因在于传统数据分析方法不能满足需要，而数据挖掘技术、机器学习技术、模式识别技术、知识发现等智能技术可以为数据智能分析方法与工具提供技术支撑。2014年4月24日，百度高级副总裁王劲在第4届“技术开放日”上正式宣布推出“大数据引擎”，数据智能概念由此产生。数据智能分析是指通过数据挖掘技术、机器学习、深度学习、模式识别与分析、知识发现等技术，对数据进行处理、分析和挖掘，提取隐藏在数据中有价值的信息和知识，从而寻求有效解决方案及决策支持预测。目前社会急需懂得智能技术的各层次数据智能分析人才，可以预计，熟练掌握智能技术的数据科学家、数据分析师、数据挖掘人员将有广阔的用武之地。培养手段探索方面：①以“点—线—面”结合的方式横向纵向设置课程群，面向数据智能分析，以案例为导向贯穿“线”上的各关节点课程，比如以数学基础课（线性代数、概率统计、数学分析）大类专业课（程序设计、数据结构、数据库技术）数据智能分析专业课（数据挖掘、机器学习、多维数据分析）为主线，理论与实践齐头并进；②立足培养“计算技术+智能信息+知识技术”的高级数据分析师，理论学习—随课实验—集中实践—科技活动—企业实习—毕业设计等教学环节协调配合，“资格认证—竞赛获奖—奖学资助”激励培养；③以大数据智能分析为契机，积极培养本科生的大数据计算思维和认知能力，使其掌握大数据智能分析方法、机器学习数据挖掘工具和开发环境。政策导向分析方面：建议中国计算机学会与中国商业联合会数据分析专业委员会等机构紧密协调合作，设立适应新时代社会与经济发展的“数据智能分析师”认证[6]，当然将大数据智能分析纳入计算机水平考试的可选项也是当前的一种解决方案，提高智能科学与技术专业社会认可度，增强本专业学生的归属感，更好地培养各层次的数据智能分析人才。
2创新型智能技术人才培养
智能科学与技术的发展与计算机技术几乎同时起步，但其进展比计算机技术要慢许多，根本问题在于高级智能的载体——“人脑”是世界上最复杂的系统，人类对它的认识和了解仍然处于初级阶段。近年来通过智能技术解决实际应用问题有了长足进步，国内已相继有20多所高校面向市场变化和未来需求，自2004年以来陆续开办了智能科学与技术本科专业。尽管大多数智能技术的理论基础还不完备，但实际应用的强劲需求与问题解决能力超越了薄弱理论基础的约束。本专业课程的教学内容与课程实践都适合教师与学生以研究者的身份参与到“教”与“学”的活动之中。1）研究型教学。蓬勃发展中的智能技术需要教师启发式、创造式、批判式地“教”，学生也要创造式、批判式地“学”。教与学要能够从研究思维、问题探索、模型改进、算法优化、脑认知和自然智能指导的角度推进教学活动，进行创新性教学和研究型学习。教学实践活动中应强调学生半监督式学习与自监督学习为主导，鼓励引导深度学习，经典案例、前沿讲座、讨论探索贯穿课堂教学，课程考核注重创新科技实践、问题探索、课程内容探索、课程研究性专题报告、以课程为基础的作品开发等创新效果和教学效果。2）“研究型分组”培养。智能科学与技术专业开办时间不长，成熟教材不多，课程体系需要不断适应学生和社会的需求做出调整，又加上智能科学专业课程本身的发展探索与实际应用现在处于同步发展阶段，决定了专业老师大力推进“研究型班级教学”，在教学过程中实施“大班基础讲授”+“小班研究型讨论”+“小组探索型课题实施与报告”的教学体系，同时来自相关研究方向的研究生也作为助教协助专业老师对小班（组）课题讨论进行引导。3）科研训练提高学习积极性。大类培养模式下实施科研训练引导学习，大一、大二年级主要学习公共基础课程和大类专业基础课程，其中的数学基础课，如线性代数、高等数学、概率统计、离散数学等，由于缺乏实际应用案例支撑，很多学生会怀疑这些知识在将来本专业学习中的用处，课堂课后处于被动学习状态，个别学生还会由于认识滞后，产生厌学情绪甚至放弃基础知识学习，以致于专业分流后表现为学习能力严重不足。通过吸收本科生参加科学创新实践和科技活动，使他们发现数学知识能够用来解决实际问题，有利于提高本科生学习基础知识的积极性，变被动学习为主动学习。同时，教师也能从中发现部分优秀本科生的创新潜力和研究能力，激发他们科学研究的兴趣，引导他们把智能科学技术作为研究方向并致力于攻读相关方向硕士研究生、博士研究生，进一步强化其科学创新能力，势必会使其获得高水平创新性成果。大类培养模式下强化专业教育与实践，专业老师要积极主动引导学生，变被动地等待学生选专业转变为吸引优质学生，以大二上学期为主要时间点，引导大类专业学生对特色专业的兴趣，通过科学研究和学生科技活动吸引选拔学生进科研团队，同时实施科研成果进课堂、进教材、进学生活动。专业教师、班导师可宣讲专业特色和就业前景，指导本科生申请大学生科研训练计划、参加科技竞赛、开发智能技术特色作品。大类培养模式下实施科研训练计划，需要本科生积极主动地理解大类下各子专业的特点和特色，结合自己的兴趣爱好和实际情况，在大类培养结束时分流到各特色专业。因此，本科生参加科研实践和专业科技活动的时间点很重要，从大一结束后的暑假开始，一直延续到本科毕业，同时实施“泛毕业设计”（即大二选方向并实施课题基础储备，大三实施课题，大四结合专业实习完善毕业设计）[3]，这样既充分利用了本科生大二大三充裕的课后时间，也缓解了大四本科生面临就业、考研、出国等问题的突出矛盾。
3智能系统开发人才培养
智能技术已成为当前技术革命创新的源泉，智能系统广泛应用于工业、农业、服务业等各领域，比如2014年11月2日开始处女航的皇家加勒比邮轮公司“海洋量子号”邮轮也因为大规模运用了高科技智能系统而号称“世界上第一艘智能邮轮”。智能系统是建立在“智能技术+计算技术”基础上，结合了控制技术、信息技术的软硬件系统。智能系统开发人才培养目标是社会急需的智能系统开发工程师，其从事的工作主要包括智能系统的设计、开发、维护、运营、服务及相关的技术指导。为了适应智能系统开发人才的培养，应该建设智能终端实验平台、计算智能实验平台、脑认知实验平台、高性能计算平台等人才培养基地与实训基地，推进实施智能终端软件开发技术、智能系统应用课程设计、智能系统与工程课程设计、智能游戏开发与设计、人机交互系统开发与设计等教学实践活动。
4复合型智能技术人才培养
智能科学与技术是一门综合学科，智能技术也广泛应用到智能交通、智慧城市建设、电子信息、信息安全、电子政务、电子商务、工业制造、教育、医疗、管理、农业现代化、国防现代化等众多领域，需要大量复合型智能技术人才。笔者认为，以下4条措施是智能科学与技术新兴专业培养复合型人才切实可行的培养方案：①充分发挥大类培养特色明显的人才培养优势，开放“全校特色专业选修课”，跨专业、跨学院科教团队，与大学生科技创新计划融合，重点培养学生的综合性、复合性、应用性；②引导并严格要求B学分课程学习，特别是设计规划实施好“科技创新”、“文体活动”、“技能认证”、“企业实习”、“暑期社会实践”等综合能力提高计划；③交叉融合办好本科生二专业，鼓励学有余力的本科生对知识的渴求，允许学生在本专业的基础上再辅修另一个专业，并提供配套措施，保证二专业学生能获得优质教育，发挥学科交叉融合优势，使本科生形成宽广深厚的知识结构，培养有特色的智能科学技术专业复合人才；④通过与企业横向合作，建立校企实训基地，紧跟企业和市场需求，与企业联合培养复合应用人才。
5结语
智能科技时代篇5
关键词：智能化；生产力；中国梦
一、智能化生产力的特征
（一）脑力劳动者成为劳动主体。随着科学技术不断发展，社会智能化程度不断提高，脑力劳动者成为知识经济时代劳动者的主体。他们具有较高科学文化水平、掌握较高的实际操作技术。正如马克思所预测的一样：“他们从事生产劳动时并不是直接参与劳动过程，也不是站在机器旁，而是坐在远离劳动过程的地方，通过遥控设备完成生产任务。”在知识经济时代下，科技工作者的素质得到很大提升，使更多的人从体力劳动中解放出来，供其支配和控制的时间增多，拓展了发展空间。
（二）劳动工具智能化。马克思说，区分各种经济时代的标志，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料是人们在劳动过程中用以改变劳动对象的物质资料。在马克思看来，劳动资料是人类劳动力发展的测量器。在知识经济时代，劳动工具是由计算机控制的，智能化程度较高的生产体系，或者说是无人工厂、无人车间或CimS。劳动工具是生产力水平的主要标志，呈现着生产力的发展状况。
（三）劳动对象主要是经过人类劳动改造的“人造物”。由于科学技术的快速发展和广泛应用，人类利用和改造自然的能力不断得到强化和提升，劳动对象也发生着变化。在现代社会，劳动对象主要是经过人类劳动改造的“人造物”。人工创造的新物种、新材料，如转基因产品、高性能的复合材料等，都成了人类劳动实践活动所指向的劳动对象，甚至数据、信息、知识等也成了新的劳动对象。
二、智能化生产力对“中国梦”的影响
生产力决定生产关系，生产关系反作用于生产力。一定社会的生产关系适应一定社会的生产力的发展状况。正如马克思所说：“手推磨产生的是封建主为首的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家为首的社会。”
（一）优化社会经济结构，转变经济发展方式，为实现“中国梦”提供经济支撑。智能化生产力适应了科技发展的潮流，符合社会发展的客观规律。智能化生产力为科技工作者提供更多的自由时间，对技术和管理进行创新。智能化生产力优化了社会经济结构，转变了经济发展方式，从而推动经济持续健康发展。智能化生产力促使产业结构向工业化、信息化的方向转变，加快产业结构优化升级。马克思指出：“现代机器大工业的产生及其所特有的物质技术关系，是产生经济周期波动最根本的、具有物质性和本源性的条件。
（二）促进政治民主化、科学化、法制化，为实现“中国梦”提供制度保障。智能化生产力在物质生产过程中的广泛应用，提高了劳动者的质量，社会地位也相应得到了提高，使其参政议政的意识加强。智能化生产使社会分工更加专门化、政治关系更加复杂，这就促使人们采取科学的方法来处理一系列问题。以计算机为核心的智能化生产力也使社会生产和社会生活出现了一些新情况新问题。而这些问题的解决需依靠政治制度的法制化、规范化。
三、如何充分发挥智能化生产力对“中国梦”的推动作用
（一）深化改革，进一步解放生产力，推动社会主义制度自我完善。说：“改革开放只有进行时没有完成时。”改革是为了解放生产力，为科学技术的发展、生产力的现代化创造前提和条件。要始终代表先进生产力的发展要求，就必须对阻碍生产力发展要求的生产关系进行变革，既要重视劳动者的素质，又要重视管理、技术、科技等要素。这样才能进一步解放和发展生产力，推动社会主义制度的自我完善和发展，充分发挥智能化生产力对“中国梦”的推动作用。
（二）进行科技创新，发挥科技创新的推动作用。智能化生产力要把科技创新放在首要位置，积极引进、吸收、消化国内外先进科学技术，不断加快技术创新和技术改造步伐。科学技术的快速发展是生产力发展的关键因素。正如邓小平同志所说：“四个现代化，关键是科学技术的现代化。没有现代科学技术，就不可能建设现代农业、现代工业、现代国防。没有科学技术的高速发展，也就不可能有国民经济的高速发展。”由此可见，科学技术是生产力发展用之不竭的动力源泉，经济增长的根本动力源于技术创新和进步。
（三）实施科教兴国战略，抓好教育，提高人的素质。人是生产力的首要要素，人的生产决定着其他生产活动的质量。随着科学技术的不断发展，人类生产能力的发挥越来越依赖于人的素质。而教育正是“生产”人的生产，是造就能够创造物质财富和精神财富的主体―人的能力的生产。邓小平指出，经济发展得快一点，必须依靠科技和教育。知识分子是先进生产力的开拓者，要充分发挥知识分子的主动性、积极性和创造性，从而推动生产力的发展。
参考文献：
[1]马克思，恩格斯.马克思恩格斯选集第1卷[m].北京：人民出版社，1995.
[2]马克思，恩格斯.马克思恩格斯全集第46卷（下）[C].北京：人民出版社，1998.
[3]霍福广.论智能化生产力对现代社会关系的影响[J].哲学研究，2006.
[4]白琦瑞.生产力智能化及其对经济社会的促进作用[J].经济问题，2009.
[5]罗桂全，张时碧.生产力智能化趋势对社会经济的影响[n].商业时代，2010.
[6]朱海强.论高新技术产业对社会结构变迁的影响[D].上海大学学报，2005.
智能科技时代篇6
关键词：绿色理念；计算机；科学技术；机械制造；智能化
绿色经济理念背景下，机械制造主要是指利用清洁能源、材料，采用高效节能的制造方法及机器，充分重复回收制造材料，尽可能的减少机械制造过程中的垃圾，避免污染排放。随着市场经济的迅猛发展，计算机科学技术被得到广泛重视，机械智能化逐渐成为发展趋势，通过利用计算机技术实现机械制造的智能化是现如今科学研究的重要抓手，因此为了满足人民日益增长的生活需求，提高精神文明建设，全面落实绿色制造理念，发展机械智能化十分关键。
1我国绿色理念下机械制造的发展现状
由于经济全球化的推动下，机械制造业在现今经济发展宏图中已占据重要的地位，发挥有力的支撑作用，随着人们健康意识的提高，国家对节能环保理念的重视，发展绿色机械制造逐渐成为当今制造业的新方向。机械制造的智能化主要是通过各种先进的技术手段，对外部信息进行搜集、整理，并通过自身程序进行演算，达到智能自动化，实现机械制造的智能化，有利于机械制造业的快速发展，同时也对我国经济发展有着巨大的推动作用。但是，相比其他先进国家或地区，我国机械制造的智能化水平相对较低，自主创新能力及产品研发能力较弱，制造技术手段较为落后，以致严重阻碍了我国机械制造智能化产品的质量及水平的提高。与此同时，我国绿色制造工作开展相对较晚，技术理念不完全成熟，仍处于初级探索阶段，尽管近年来我国开始颁发许多相关法律法规，来严格要求、规范现代机械制造产业，要求减少污染排放，实现资源高效化，但由于过去节能环保意识淡薄，机械制造过于粗糙，技术方法相对落后，许多机械材料得不到有效利用，以致出现了低利用、高排放的现象，对自然生态平衡造成了严重的破坏。因此，为缓解生态危机、改善生态环境、提高资源利用率、降低污染排放，打造绿色和谐的生活家园，在进行机械制造时，必须要引入绿色发展理念，同时借助计算机科学技术来创造机械智能化时代，走可持续发展之路。基于我国机械制造的发展现状，开展绿色制造已经成为发展的必然态势。要积极转变传统机械制造产业结构，站在机械制造、环境保护、资源利用、产业智能四方面，充分考虑问题，尽可能的实现低能、高效、减排、无公害、无污染、智能的发展目标，加大科技创新力度，提高自主研发能力，这不仅对我国机械制造产业发展十分关键，也对我国加快社会主义经济发展，提高全国人民的生活满意度具有重大的战略意义。
2绿色理念及计算机技术对机械制造智能化的影响
2.1绿色理念下的机械制造的智能化发展
（1）机械制造的智能化产品清洁无污染。机械制造在绿色理念的背景下，使每个产品从开发到处理的每个环节都坚持节能环保的发展观念，在制造材料的选材上，机械制造在完成智能化的过程中，无论是在满足产品性能，还是在环境保护方面，绿色制造都采用无公害、可循环、利用率高的材料，尽可能减少对环境的污染。例如，当今制造行业所采用的一些现代化材料，已经取代了传统材料，像烧结空心制品、加气混凝土制品、多功能复合一体化墙体材料等，这些都是在原有材料的基础上加以循环利用，进行结构优化，使其功能及性能更加满足机械智能化的要求，确保机械制造智能化能够安全、持久的健康发展下去。（2）机械制造智能化产品可拆卸性强。基于绿色理念的机械制造智能化产品具有很强的可拆卸性，此性能的优点是通过定时监测产品性能，对相应产品进行有规律的拆卸，拆卸成若干部分，并逐一对这些部分进行检查、调整、修补、维护，淘汰掉坏旧的、耗能、低效的组件，更换成新型、性价比高的组件，并按原结构重新组装，保障在不破坏其原有功能的基础上完善产品性能，使其更加高效、智能化，减少污染。（3）机械制造智能化产品实用性更强。在绿色环保理念的贯彻下，现代机械制造采用新型的高端复合型材料，无论是材料的质量还是性能，都有了很大进步，再通过先进的加工与合成技术等，智能化机械制造产品的实用性、针对性、广泛性越来越强，人们对绿色制造产品的接受性强、满意度高，这对智能化产品走向人们日常生活的方方面面有着极大的推进作用。
2.2计算机科学技术下机械制造的智能化发展
（1）机械制造的智能化产品制造工艺更复杂。现今机械制造正在朝着工艺复杂多元化发展，旨在通过高新技术将制造生产的中间环节缩短，减少生产材料、资源的应用，提高生产效率，缩短生产加工时间，加大制造工艺的多样性。机械制造智能化技术水平的提高依赖于计算机科学技术的发展，通过计算机内设的应用程序，将虚拟网络技术与制造技术结合起来，可以提前模拟机械制造途径，预设机械制造产品，再通过不断改进，进而可以实现简化制造途径，缩短制造时间，减少在生产中间环节人员制造的失误，提高智能化产品工艺的复杂性及精确性。例如，数控机床在进行智能化加工时，通过计算机的辅助程序，机械可以实现自动换刀、旋转转台、加压固定等环节，不仅能够在机械表面进行加工合成，还能深入到产品的各层面，对多工序、多层次进行复合加工。（2）机械制造的智能化产品自动化更强。在大数据的背景下，信息技术的普及，使得机械智能化产品在制造过程中可以整合多种数据，在特定程序的指导下，无需人员动手就可以实现内部工艺制作的转换，其自动化技术的提高，极大提高了产品制造的效率，在质量及数量两方面，自动化技术都为机械制造的智能化迈出了关键的一步。通过智能化自动化技术，某些危险性高、难度性大的工作可以由自动化机械来完成，这样可以减少工作人员的危险伤害，同时智能化自动化技术将人工智能与生产工艺结合起来，借助计算机数据信息的加工处理，在生产制造过程中的时效性、现实性更符合时展的要求。（3）机械制造的智能化产品更加精确高效。传统的机械制造过于粗糙，技术相对落后，效能相对较低，计算机科学技术的迅猛发展，为机械制造的智能化提供了高效、精确的制造技术手段，通过采用精密、微型仪器，对工件进行精密和超精密加工、复合，极大提高了材料的利用率。纳米材料作为当前精密加工的首要材料之一，在纳米电子学的指导下，纳米材料技术被广泛应用于研磨加工、科学测量、微型组件等重大制造环节中，极大促进了智能化产品的精细化高效发展。同时在计算机技术的应用下，当前机械制造智能化产品的柔性更强，无论是设备的柔性还是员工的柔性都有了很大的提高，制造生产系统在加工组装过程中的适应力更强，便于生产流程的顺利开展、智能化水平的提高。
3实现机械制造智能化的注意事项
（1）设计理念要绿色合理。新时代背景下节能环保的绿色发展理念已经深入到各行各业，同样机械制造的智能化发展也必须要响应新时代的号召，顺应国策，从生产到最终应用都要贯彻落实。在进行机械制造设计时，要本着科学合理、节能减排、无公害的战略思想，在维护自然环境的前提下降低能源的消耗，开发新能源，进而设计出绿色制造产品。（2）制造材料要绿色、性价比高。在绿色设计的理念基础下，机械制造的智能化要想长远发展的关键环节就是要严格把控制造材料的选择，材料的好坏在最初就决定着机械制造的成功与否，机械制造的智能化要求着材料在使用性能、生命周期、回收利用等方面均具有良好的性价比。传统的机械制造业在选材时，只考虑产品的使用性能，而对其绿色、安全问题关注较少，当代制造业要确保使用绿色清洁对环境无污染的材料，将机械制造与自然环境紧密联系在一起，充分循环利用现有资源，并及时淘汰坏、旧、污染大、性价比低的材料，进而实现在保护好生态环境的基础上提高机械制造智能化水平的目标。（3）实时监测。当今计算机科学技术已经成为机械制造的重要助手，其自动化水平的发展极大的减少了中间环节人力、物力的失误。值注意的是计算机程序需要不断编程更新，机械制造业要想全面推广智能化发展，就要在制造过程中形成一套实时监测系统及风险防范系统，定时定点对计算机程序、产品组件、制造工艺进行修检、维护，并在时代信息的不断更新下，及时对应用程序进行改编，降低操作风险，保障机械制造运行的准确性、高效性。（4）提高员工的专业素养。计算机科学技术的发展推动了机械制造的智能化，使得自动化水平有了很大提高，很多工作的实施都依赖于机器的自动化、智能化，人员操作相对减少。但是无论机械智能化、自动化水平有多高，都离不开企业员工的人性化工作，在一些关键环节，例如机械制造过程中材料的选择、程序的设定、产品的监测等环节，都必须要由专业人员进行把关处理。因此，机械制造业在大力发展机械智能化、自动化的同时，要强化工作人员的专业素养，提高其专业知识及技术水平，要求其掌握绿色发展的理念，熟练运用计算机科学技术，这样才有利于机械制造的智能化发展。
4结语
机械制造业作为我国市场经济的产业支柱，实现现代智能化是当今科学技术、经济发展的趋势。因此我国机械制造企业必须要学习国内外先进的技术原理，合理应用计算机技术，将绿色健康发展理念作为开展工作的前提，转变制造途径，优化产业结构，不断进行调整升级，降低成本支出，减少污染排放，提高能源利用率，在紧跟世界潮流的前提下，努力打造属于我国的独特的现代智能化、绿色机械制造业，走可持续发展之路，大力推动我国社会主义市场经济建设的发展，进而提高我国的综合国力，在国际激烈的竞争中脱颖而出。
参考文献：
[1]闫玉涛.浅析绿色理念背景下的机械制造工艺.[J].中国外资，2014（10）.
[2]刘兴源.基于自动化理念的机械制造技术分析.[J].城市建设理念研究，2016（10）.
[3]王浩.信息化背景下机械制造智能化技术研究.[J].中国信息化，2013（6）.
[4]覃秋妹.关于机械制造的智能化技术发展探讨.[J].科学与财富，2016，8（5）.
智能科技时代篇7
关键词：人工智能，电子工程，应用价值
引言
随着科学技术的高度发展，社会信息化进程的加快，人工智能技术得到了很大的发展。科学技术的发展，比如，智能芯片、信息处理技术等相关高新科技的完备，极大地影响了人工智能技术的发展，为人工智能技术的进步提供了科学技术支持。人工智能的发展，大大提高了人们的生产效率和工作效率，极大地保证了社会经济的发展，使得社会现代化速度越来越快，人工智能技术的高速发展，将会推动电子工程领域的发展进程，电子工程领域会因为人工智能在其领域的应用，使得自动管理水平得到显著的提升。
1人工智能与电子工程
人工智能的出现可以追溯到17世纪中期，历史上第一台计算机就是在17世纪被发明出来的，不过当时的计算机是非常巨大的，这种计算机的数据处理和运算能力在当时是数一数二，应用范围很广，造成了很大的社会反响，为后世人工智能技术奠定了理论基础。从那以后，计算机技术不断发展壮大，一直到17世纪中期，人工智能技术才获得了比较大的进步，在到后来的20世纪初期，人工智能技术才被正式命名，这为如今人工智能技术的高度发展奠定了基础，21世纪初期，随着社会现代化进程的加快，科学力量不断壮大，计算机对于数据的处理和运算越来越强大，互联网技术不断发展，为人工智能的发展提供了积极影响，人工智能技术的发展为高新技术产业提高了效率。电子工程是以提高企业工作效率为目的的科学技术，在过去，由于社会科学技术手段的落后，生产主要通过人工力量进行工作，生产效率低下，从而导致生产质量也得不到保证，随着科学技术的进步，如今人工智能技术的广泛应用，使得现代电子机械企业运用人工越来越少，极大地提升了生产力，加快了现代化社会进程。随着现代信息化进程的加快、互联网技术的发展、大数据技术、云计算技术的发展，人工智能技术的科学技术依托越来越多，电子工程领域获得了诸多的基础技术，极大地提升了生产力，可以有效地减少生产过程中的失误，并且能有效提升产品质量[1]。
2技术特点
（1）人工智能技术的特点。人工智能，顾名思义，人工智能就是利用科学技术手段模拟人类思考，不同于人脑的是，人工智能的思考是通过对于数据的处理与运算，进行比对与分析，从而不断完善自身的数据库做到与时俱进，人工智能作为人类创造出来的东西，它是建立在人类科学技术手段之上的一项高新技术，所以网络上很多人所谓的人工智能危害论都是无稽之谈，人类的智慧产物造就人工智能，人工智能不可能会超越人类社会的科技水平，人工智能是建立在当今科学技术的基础上的。从目前人工智能的发展状况来看，人工智能对于人类社会的帮助巨大，在我国各行各业都有应用，人工智能技术能够有效地代替人工，降低生产成本与人力成本，并且人工智能作为人类科技力量的体现，有着高度的智能化，普通人通过简单的学习就可以操作，极大提升了社会生产力[2]。
（2）电子工程的特点。电子工程领域覆盖面很广，主要包括机械工程、电子工程、计算机软件工程等多门技术，能够提高生产效率、降低成本，是一门综合性的学科。但是电子工程在实际运用中却有很多难点，因为电子工程领域覆盖面极广，涉及的学科很多，这让电子工程的日常维护工作的难度加深了很多，导致人们在电子工程领域的应用产生了负面影响。现代企业不断发展，为了适应社会以及自身的发展，电子工程也必须做到与时俱进，但是电子工程的升级非常复杂，需要专业人才进行研发并且要投入大量的资金，在一定程度上加深了企业人力物力的投入，可能会影响到企业的效益[2]。
3应用价值
（1）合理利用人工智能可以提高电子工程设备的精度。人工智能技术在数据处理与运算方面有着高度的自主性，能够显著的提高电子设备的精准度，从而帮助企业提高生产效率，提高企业整体效益。并且精准度的提高有效地减少了生产过程中的失误，提高了产品的合格率，节约了生产成本。并且通过人工智能操作的电子设备远高于人工控制，提升了产品精度，使得产品质量更加优越，更加适应市场需求。电子设备在日常生产过程中，随着时间的增加，往往会出现精度失准，造成非常规操作，按照传统模式的生产方式需要人工进行调试，定期对其设备进行检查维护，耗时耗力，通过人工智能技术操作的电子设备，相比于传统模式下的人工，效率要高很多，人工智能技术通过其强大的数据处理和运算功能，对电子设备定期自动维护，调整设备精准度，提高了产品的质量和生产效率[3]。
（2）合理利用人工智能可以促进自动化和智能化。电子工程领域涉及面极广，种类繁多技术复杂，设备相互之间都有关联性，在其日常维护工作中，对于维护人员的专业素养要求很高，这对于企业电子设备的日常维护造成了很大的困扰，传统模式下的设备维护工作费时费力，影响了企业的日常生产活动，针对这一情况，自动化以及智能化一直是企业想要达成的，人工智能技术如今在电子工程领域的应用中看，加速发展完全可以达到智能化及自动化，对于企业突破传统模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人们的重视。人工智能自身具备强大的数据处理和运算能力，并且人工智能有着类似于人类的学习能力，通过数据的整合与分析能够不断地吸收科学技术，完善自身，所以加快人工智能技术在电子工程领域的应用，可以实现电子设备自动化维护，通过人工智能的定期检查，做到电子设备的维护与管理。人工智能在设备维护中从两方面入手：①可以定期的排查设备故障与精度失准，快速查明人工无法分析的故障，高效完成设备故障排查工作。②在检查出故障的原因时，可以代替人工进行维护，一方面维护了设备，一方面完善了自身的维护水平，提高了维护的精准度[3]。
（3）合理利用人工智能可以促进人类思维的转变。随着人工智能技术的广泛运用，各行各业深刻的意识到了人工智能技术的重要性，研究与发展人工智能技术的热度越来越高，不断有专业技术人才开发研究人工智能技术，一方面研发人工智能，另一方面也是推动了电子工程的发展速度，突破传统模式的桎梏，转变了人类固有的思考模式，让人们明确了科学技术才是第一生产力，传统模式的思想严重阻碍了时代的进步，落后就要挨打，只有不断地顺应时代潮流，才能在日益严峻的市场竞争中站稳脚跟，现代企业只有不断利用人工智能技术完善自身生产模式，将人工智能技术融入电子工程领域中，才能紧跟时代步伐[4]。在电子工程初期，由于人工智能技术没有应用在这一领域，人们通常会降低电子设备的精准度，从而降低设备的维护难度，这在企业初期有很好的效果，但是随着企业的不断发展，精准度低下的电子设备无法满足企业的生产需求，严重影响了企业的效益。随着人工智能技术的进步，电子工程领域利用人工智能技术能够做到电子设备的自主维护与检修，大大提高了设备的进准度，有效的增加了生产效率，所以从长远利益来看，人工智能技术的研究必须要与时俱进，当今社会，各行各业已经无法离开人工智能技术，人工智能技术能够给企业提供庞大的经济效益[5]。
智能科技时代篇8
1 发展学生智力的意义
教学方法是随着社会的发展和文化科学技术的发展而不断更新的。建国以来，小学数学教学方法的发展，大致可分三个阶段。最初重视基础知识教学，强调概念教学，要求讲透讲深；1992年提出加强“双基”教学，由前一段教学实践证明，单单重视基础知识教学还不够，还必须加强基本技能训练，这样才能把知识转化为技能技巧，才能在实践中应用。近年来又提出抓好“双基”，“发展智力”教学，这是由于随着文化科学技术的突飞猛进，仅仅抓“双基”又不够了，必须在抓“双基”的同时，重视发展学生的能力，培养学生的聪明才智。
2 当前我们必须充分认识关于发展学生智力教学的重要性
2.1 发展学生的智力是现代科学发展的需要，是我国实现“四化”的需要。当前，现代科学技术突飞猛进，科学上的新发现和技术上的新工艺不断涌现。
据有关资料统计，仅十年来科学技术的新发现、新发明就比过去两千年的总和还要多。而且每隔七年至十年，人类的知识总量就要翻一番，国际上把这种趋势称之为“知识爆炸”。一个人在学生时代，即使十分刻苦也不能完全掌握将来，从事工作所需要的知识，当他工作一段时间以后，科学技术又向前发展了。对付这种“知识爆炸”的挑战，最好的办法就是发展学生的智力，培养学生自己去获得新知识的能力。现在的青少年，是我国实现“四化”的主力军。各条战线都要大批掌握现代科学技术的生产能力和技术革新的闯将，需要大批攀登时间科学技术高峰的科学家。因此，学校培养出来的人才，必须具有较高的科学文化程度和较高的智力发展水平。
智能科技时代篇9
关键词：人工智能；人机交互；机器学习；深度学习；数据挖掘
中图分类号：tp27文献标识码：a文章编号：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌alphaGo打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
1什么是人工智能
人工智能（artificialintelligence，ai）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。
2人机智能的研究方向
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：
2.1逻辑推理与证明
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。
2.2问题求解
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3自然语言处理
自然语言处理也叫自然语言理解（naturalLanguageprocessing，nLp），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。nLp是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是nLp的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4专家系统
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。
专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5机器学习
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。
3人工智能的应用
人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
3.1人工智能在各个行业的应用
人工智能已经运用到人类生产生活的各个方面，主要包括以下几点：（1）以智能汽车为代表的自动化交通方式。（2）种类繁多的家庭智能服务机器人。（3）用于临床支持和病人看护中的自动化智能设备及医疗器械。（4）智能教育辅导系统、线上学习和智能辅助学习设备的普及。（5）基于图像处理和自然语言处理的各类音乐社交软件及VR设备的兴起给互联网娱乐时代带来的巨大变革。（6）逻辑证明及智能分析在公共安全领域的预测及防范。（7）大量重复机械的劳动逐渐由智能机器取代，人类承担着更多的创新及实践工作。
3.2人工智能生活应用实例
作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制i域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。
4人工智能的发展历程
人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却异常迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了高潮和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：
（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的DaRtmoUtH学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。
（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由Bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
（6）从1956年ai概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
5人工智能的未来与发展趋势
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（artificialSuperintelligence，简称aSi）时代下ai是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
6结语
在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
参考文献
[1]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横，2007，36（5）：17-18.
智能科技时代篇10
(从7大方面系统揭示人工智能的发展与未来之谜)
作者简介
王汉华，美国内布拉斯加大学林肯分校博士，智能音响SonoS中国区总裁，对大数据与人工智能有深入研究。历任新好耶集团首席执行官，带领团队实现了销售业绩增长100多倍的骄人业绩。历任市场总监、战略和企划总监、亚太区副总裁兼中国移动业务部总经理等职位。
刘兴亮，知名互联网专家，智能音响SonoS中国区首席策略官，DCCi互联网研究院院长，新媒体天使会创始人兼合伙人，对互联网趋势和人工智能有深入研究。曾任闪聚Ceo、互联网实验室总裁、红麦软件总裁、《网络导报》总编辑等，并先后担任过中国晋商互联网产业促进会会长、中关村数字产业联盟副理事长、新传媒产业联盟副主席、中国互联网金融联盟(CiFC)副理事长等职。CCtV财经频道、北京电视台、央广经济之声等特约评论员。
主要著作有《智胜江湖：创业取舍经》《第三浪：互联网未来与中国转型》等。
张小平，国内著名智能化新媒体“思想坦克”创始人，中国社会科学院互联网发展研究中心研究员、副秘书长，《大数据与智能化》杂志执行总编。专注于互联网、人工智能、大数据的趋势观察与商业研究，是国内最早用全球化视野系统研究和传播人工智能的媒体人之一。
他还是知名财经作家，曾荣获“2012年度和讯华文图书大奖”，“2014福布斯数字明星榜之具价值财经作家奖”等。主要著作有：《再联想：联想国际化十年》《首富真相：黄光裕家族的财富路径》等。
内容简介
近年来，因为大数据、云计算、超级计算机、人工智能等技术的突飞猛进，人类社会将迎来一个智能爆炸的时代。这波全球智能化的大浪潮，不仅影响企业和产业的深刻变革，还将深入影响整个社会和每一个人的生活。人工智能即将开启一个万亿美元的市场，让现在火爆到极点的移动互联网也相形见绌。一些激进的观点认为，移动互联网乃至即将到来的物联网，都只是人工智能革命的前奏。
《智能爆炸：开启智人新时代》将系统地梳理和描绘在中国风起云涌的智能化浪潮，并进一步探讨这股浪潮最终对社会和人本身的影响。书中提出了一个全新的划分互联网时代的四段论：第1，传统互联网开启“人机时代”(人通过pC与外部连接)；第2，移动互联网开启“人人时代”(智能手机成为人的器官，人与人通过这个特殊器官紧密相连)；第3，万联网开启“机人时代”(机器开始取代人做很多事情)；第4，人工智能开启“智人时代”(机器高度发达，与人开始有重合，图灵测试不再是障碍)。
宣告“智人时代”即将来临，是一个具有爆炸性的预言。它的典型特征是：其一，机械日益富有人类的思维、情感、个性与能力；其二，人类日益异化并呈现越来越明显的机械思维与习惯，比如对高科技智能产品的过分依赖，人性色彩日益退化、情感越来越贫乏、思维越来越线性，等等。在某一个临界点上，日益进化的机器人与日益退化为机械思维的人，会变成一种“新人类”——智人。正如科幻小说《三体》中描绘的一样：暂时冷冻的人们，在未来某个时刻醒来后，会发现未来社会的人们因为科技的快速发展，变成外形完美划一、思维简单透明、能力超乎寻常的“新人类”。
因为智能化浪潮的来袭，我们面对未来“新人类”，或者说我们异化为未来“新人类”的可能性更大、速度更快。这种深层次的变化，将对整个产业、社会、人类的文明和个人的心性，产生无法估量的影响。
智能化大浪潮来袭，它带来的到底是福音还是魔咒？我们应该如何积极面对？这个问题值得我们研究和探讨。本书仅仅是开始，将肩负启蒙之责！
目录
前言
第1章现实篇：智能化浪潮来袭
1.1人工智能化时代即将来临002
从万物互联到万物智能002
智能化正在催生新产业006
智能化时代的必要条件与充分条件013
1.2人类智能的厚度023
笛卡儿的盗梦空间VS霍布斯的机械运动023
人类智能只有6张扑克牌的厚度027
1.3人工智能的高度031
人工智能的三个层级：感知、理解、决策031
三位名人、一个地址和两次寒流035
第2章科幻：照亮技术进步的明灯
2.1星空下的变奏曲：50年科幻之旅041
科幻作品就像一盏引路的灯041
科幻电影：未来科技发展指向标047
2.2让科幻照进现实051
《007》中的智能手表051
《碟中谍4》中的智能眼镜052
《全面回忆》中的嵌入式装备052
《钢铁侠》中的飞行器053
《少数派报告》中的感应技术053
《机械战警》中的机器警察054
《钢铁侠》中的全息投影054
《碟中谍4》中的智能手套055
《星球大战》中的飞行汽车055
《特种部队》中的智能盔甲056
2.3科学与科幻之间的双向交易056
《星际穿越》中可以变形的机器人058
《黑镜》展现的物联网世界058
《超体》中的超级“神药”059
《阿凡达》中的分身技术059
《回到未来》中的时光车060
《安德的游戏》中的自动化武器060
《阿凡达》中的外星生命体基因工程060
2.4科幻带我们探索宇宙奥秘061
黑洞062
虫洞062
广义相对论063
平行宇宙064
多维度空间064
2.5科幻世界里的人类命运065
人类命运狂想曲：科幻带给我们的思考065
“人-机”关系中的荒谬性069
第3章技术：孕育产品创新的摇篮
3.1神经网络：模拟人类大脑073
开启人工神经网络时代074
神经网络的原理与价值076
3.2深度学习：像人类一样成长078
深度学习的“军备竞赛”078
深度学习驱动人工智能发展080
3.3机器识别：感知世界的缤纷、嘈杂与律动082
机器视觉083
指纹识别085
语音识别086
3.4第六代计算机：追赶人脑计算能力087
纳米管技术090
Dna计算机091
量子计算机092
3.5机器人技术：更强更快的执行能力094
软体机器人技术096
敏感触控技术096
集群机器人技术097
3.63D打印技术：自己制造智能体098
神奇的“造物者”—3D打印098
可怕的“灭世者”？099
第4章产品：牵引企业转型的缆绳
4.1那些引领时代的智能设备102
iphone：智能手机引领一个时代102
谷歌眼镜：让虚拟走进现实104
oculusrift：超乎想象的VR与aR106
特斯拉汽车：汽车中的闪电侠108
谷歌汽车：并不遥远的无人驾驶110
4.2智能硬件新领军者112
applewatch：智能手表集大成者112
Sonos音响：音乐也智能115
大疆无人机：飞翔的精灵120
SBRHpepper机器人：能与人交流情感121
第5章企业：驱使产业升级的引擎
5.1第一家万亿公司124
从it巨头到智能巨头125
巨头的技术竞赛126
5.2谷歌：武装后的终极搜索128
信息智能化129
终极搜索131
5.3百度：打造中国大脑134
深度学习计划134
智能硬件布局136
5.4iBm：深蓝巨人智能转身138
超级计算机watson139
巨人的进化141
5.5Facebook：智能社交网络143
智能社交工具144
人与物的关联146
5.6传统企业智能化转型149
华为智能系统149
海尔智能改造150
联想智能拓展151
比亚迪智能车联151
东航智能航班152
阿里、京东平台智能转型153
5.7智能技术新贵崛起153
科大讯飞语音智能154
光启科学智能改造154
GraphLab人类图计算极限155
Clarifai电脑智能识别156
波士顿动力军用机器人156
K-team集群微型机器人157
第6章产业：推动社会发展的巨浪
6.1智能可穿戴：从产品到数据160
被催熟的智能可穿戴161
从无到有再到无163
6.2智能家居：客厅生态圈165
新家电革命166
抢占家庭入口168
谁将成为智能家居的Google169
6.3智能医疗：数字化诊断171
医疗信息化过渡172
智能医疗引爆点174
6.4智能交通：被改变的出行176
智能工具先行177
智能网络为本179
6.5智能制造：新工业革命180
工业4.0181
智能制造与机器人183
第7章社会：开启智能爆炸的热土
7.1奇点即将来临187
7.2倒逼产生的进化192
意识形态：形而上学的兴起192
组织形态：部落的兴起194
工具形态：人脑的开发195
思想大爆炸197
7.3人与机器的共生200
第8章未来篇：即将到来的智人时代
8.1前奏：互联网经历了三段进化207
人机时代—人工智能是“润物细无声”207
人人时代—人工智能是“于无声处听惊雷”208
机人时代—人工智能是“如此多娇”209
8.2智人时代：人类智能与机器智能平分秋色211
强人工智能的到来211
机器与人类结合的新物种213
“三体人”式的思维交流215
宇宙万物互联的实现216
8.3更大胆的畅想：永生还是毁灭？217
智能化和个人“永生”217
智能大爆炸：“超体”出现218
哈姆雷特之问：生存还是毁灭？219
第9章智能化领域的投资机会
9.1金融资本热潮涌动224
美国金融资本对智能化的投资不断升温224
国内金融资本投资不逊于美国225
9.2产业资本加大力度231
美国产业资本视智能化为发展方向231
国内产业资本完成初始布局232
小米的产业与金融资本协作233
9.3广泛的投资空间234
智能化领域的市场分类234
智能化领域的投资图谱234
国内三大重点投资领域236
其他领域的投资机会239
9.4智能化是新兴的投资领域240
国内不缺好项目240
大企业(产业资本)没有竞争优势241
投资智能化胆子要大243
专业投资人可做众筹领投人244
后记让智能化的风暴来得更猛烈些吧
后记：