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第1篇：人工智能時代的設計范文

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，不僅對人工智能的發展做出了戰略性部署，還確立了“三步走”的政策目標，力爭到2030年將我國建設成為世界主要的人工智能創新中心。[1]值得注意的是，此次規劃不僅僅只是技術或產業發展規劃，還同時包括了社會建設、制度重構、全球治理等方方面面的內容。之所以如此，是由于人工智能技術本身具有通用性和基礎性。換句話說，為助推人工智能時代的崛起，我們面對的任務不是實現某一個專業領域或產業領域內的顛覆性技術突破，而是大力推動源于技術發展而引發的綜合性變革。

也正因為如此，人工智能發展進程中所面臨的挑戰才不僅僅局限于技術或產業領域，而更多體現在經濟、社會、政治領域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎上的公共事務治理結構，是否能夠適應技術發展和應用過程中所大規模激發的不確定性和不可預知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規制制度，是否同樣能夠適應以數據、算法為主體的應用環境?最后，如何構建新的治理體系和治理工具來應對伴隨人工智能發展而興起的新的經濟、社會、政治問題?

應對上述挑戰并不完全取決于技術發展或商業創新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發展邏輯及其所引發的風險挑戰的基礎上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發展與應用構成了治理挑戰，而在此基礎上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。

全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進而對其發展邏輯進行闡述。作為一項顛覆性技術創新，其本身的技術門檻對決策者而言構成了挑戰，梳理并捋清人工智能的本質內涵因而成為制定相關公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，主要包括三個方面，即傳統科層治理結構應對人工智能新的生產模式的滯后性、建基于行為因果關系之上的傳統治理邏輯應對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發展所引發的新議題的治理空白;面對上述挑戰，各國都出臺了相關政策，本文第三部分對此進行了綜述性對比分析，并指出了其進步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標都試圖追求人工智能發展與監管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內涵及其發展邏輯的完整認識，當前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關公共政策議題的深入討論。

一、人工智能的概念及技術發展邏輯：算法與數據

伴隨著人工智能技術的快速發展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領域的廣泛應用，圍繞人工智能所可能引發的社會變革產生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強監管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內的政治家、學者又認為應該放松監管，充分釋放人工智能的技術潛力以造福社會。未來發展的不確定性固然是引發當前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內涵理解的不同，以及對其發展邏輯認識的不清晰，可能也同樣嚴重地加劇了人們的分歧。正因為此，廓清人工智能的概念內涵和發展邏輯不僅是回應爭論的需要，也是進一步提出公共政策建議的前提。

就相關研究領域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計算機領域的先驅阿蘭-圖靈曾在《計算機器與智能》一文中提出，重要的不是機器模仿人類思維過程的能力，而是機器重復人類思維外在表現行為的能力。[7]正是由此理解出發，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學計算機系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關行為的機器同樣應被視為“智能”的。[8]事實上，約翰·麥卡錫正是現代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關乎完成某種目標的行為“機制”，而機器既可以通過模仿人來實現行為機制，也可以自由地使用任何辦法來創造行為機制。[9]由此，我們便得到了人工智能領域另一個非常重要的概念——“機器學習”。

人工智能研究的目標是使機器達到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學習能力。[10]因此，盡管“機器學習”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實現過程而言，機器學習是指利用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機制的過程。此處需要強調一下機器學習算法與傳統算法的差異。算法本質上就是一系列指令，告訴計算機該做什么。對于傳統算法而言，其往往事無巨細地規定好了機器在既定條件下的既定動作;機器學習算法卻是通過對已有數據的“學習”，使機器能夠在與歷史數據不同的新情境下做出判斷。以機器人行走的實現為例，傳統算法下，程序員要仔細規定好機器人在既定環境下每一個動作的實現流程;而機器學習算法下，程序員要做的則是使計算機分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環境中也能實現行走。

由此，我們可以對“人工智能”設定一個“工作定義”以方便進一步的討論：人工智能是建立在現代算法基礎上，以歷史數據為支撐，而形成的具有感知、推理、學習、決策等思維活動并能夠按照一定目標完成相應行為的計算系統。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術發展和應用的兩大基石——算法與數據，有助于討論人工智能的治理問題。

首先，算法即是規則，它不僅確立了機器所試圖實現的目標，同時也指出了實現目標的路徑與方法。就人工智能當前的技術發展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學派、聯接學派、進化學派、類推學派和貝葉斯學派。[12]每個學派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實現了人工智能(也即“機器學習”)的過程。舉例而言，“符號學派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學習過程被簡化(抽象)為基于數據和假設的規則歸納過程。在數據(即歷史事實)和已有知識(即預先設定的條件)的基礎上，符號學派通過“提出假設-數據驗證-進一步提出新假設-歸納新規則”的過程來訓練機器的學習能力，并由此實現在新環境下的決策判斷。

從對“符號學派”的描述中可以發現，機器學習模型成功的關鍵不僅是算法，還有數據。數據的缺失和預設條件的不合理將直接影響機器學習的輸出(就符號學派而言，即決策規則的歸納)。最明顯體現這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數據集不完整)之后得出結論(代表預設條件不合理，超過10個確認數據即接受規則)，主人會在每天早上9點給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。

所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關鍵都聚焦于“算法”和“數據”。事實上，如果跳出具體學派的思維束縛，每種機器學習算法都可被概括為“表示方法、評估、優化”這三個部分。[13]盡管機器可以不斷的自我優化以提升學習能力，且原則上可以學習任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數據(數據)都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關鍵所在。算法與數據不僅是人工智能發展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關鍵。

總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內涵并理解其發展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數據無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰究竟是什么?當前的制度設計是否能夠對其做出有效應對?如果答案是否定的，我們又該如何重構治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進一步的闡述。

二、人工智能時代崛起的治理挑戰

不同于其他顛覆性技術，人工智能的發展并不局限于某一特定產業，而是能夠支撐所有產業變革的通用型技術。也正因為此，其具有廣泛的社會溢出效應，在政治、經濟、社會等各個領域都會帶來深刻變革，并將同時引發治理方面的挑戰。具體而言，挑戰主要體現在以下三個方面。

首先，治理結構的僵化性，即傳統的科層制治理結構可能難以應對人工智能快速發展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監管，原因在于其可能成為公共危險的源頭，例如當自動駕駛技術普及之后，一旦出現問題，便可能導致大規模的連續性傷害。但不同機、大型水壩、原子核科技等二十世紀的公共危險源，人工智能的發展具有極強的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進行人工智能程序的開發與應用。這一方面是由于互聯網時代的到來，使得基于代碼的生產門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發展規律的需要。正如前文所提到，唯有大規模的數據輸入才可能得到較好的機器學習結果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數據以完善算法本身，就成為了大多數人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產模式的開放性也必然帶來發展的不確定性，在缺乏有效約束或引導的情況下，人工智能的發展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統的、基于科層制的治理結構顯然難以做出有效應對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監管已經成為不可能，開放的人工智能生產網絡使得監管機構幾乎找不到監管對象;另一方面，由上至下的權威結構既不能傳遞給生產者，信息不對稱問題的加劇還可能導致監管行為走向反面。調整治理結構與治理邏輯，并形成適應具有開放性、不確定性特征的人工智能生產模式，是當前面臨的治理挑戰之一。

再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關系基礎上的法律規制體系，可能難以適用于以算法、數據為主體的應用環境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學習和決策能力;正因為如此，人工智能技術才不能簡單地理解為其創造者(即人)意志的表達。程序員給出的只是學習規則，但真正做出決策的是基于大規模數據訓練后的算法本身，而這一結果與程序員的意志并無直接因果關聯。事實上也正由于這個特點，AlphaGo才可能連續擊敗圍棋冠軍，而其設計者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g的主體性”概念。在他看來，“技術并不僅僅是工具，或者不僅僅是達到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關系來規范人的行為的法律規制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權行為歸咎于其設計者，無疑不具有說服力;但如果要歸咎于人工智能本身，我們又該如何問責一個機器呢?由此，如何應對以算法、數據為核心的技術主體所帶來的公共責任分配問題，是當前面臨的第二個治理挑戰。

最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發展沖擊而引發的新的社會議題，需要構建新的治理體系和發展新的治理工具。人工智能發展所引發的治理挑戰不僅僅體現在現有體系的不適應上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護，數據的權屬關系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現象，以及如何平衡人工智能的發展與失業問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發展和應用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關注的失業問題為例，就技術可能性來說，人工智能和機器人的廣泛應用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認識勞動與福利保障的關系、重構勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰之一。[16]

上述三方面共同構成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰。面對這些挑戰，各國也做出了相應的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進行對比性分析。在此基礎上，第四部分將提出本文的政策建議。

三、各國人工智能治理政策及監管路徑綜述

人工智能時代的崛起作為一種普遍現象，其所引發的治理挑戰是各國面臨的共同問題，各國也陸續出臺了相關公共政策以試圖推動并規范人工智能的快速發展。

美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發展戰略規劃》和《為人工智能的未來做好準備》兩個國家級政策框架，前者側重從技術角度指出美國人工智能戰略的目的、愿景和重點方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進創新、保障公共安全方面所應扮演的角色和作用。就具體的監管政策而言，《為人工智能的未來做好準備》提出了一般性的應對方法，強調基于風險評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術的研發與應用施以監管負擔。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學技術基本計劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強調通過推動數據標準化、建設社會服務平臺、協調發展多領域智能系統等各方面工作促進人工智能的發展和應用。[18]

盡管美國和日本的政策著力點不同，但其共有的特點是對人工智能的發展及其所引發的挑戰持普遍的包容與開放態度。就當前的政策框架而言，美日兩國的政策目標更傾斜于推動技術創新、保持其國家競爭力的優勢地位;當涉及對人工智能所可能引發的公共問題施以監管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準式(permissionless)”的監管邏輯，即強調除非有充分案例證明其危害性，新技術和新商業模式默認為都是被允許的。[19]至于人工智能的發展對個人數據隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。

英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規劃，尤其關注到了人工智能發展所帶來的法律和倫理風險。在該報告中，英國政府強調了機器學習與個人數據相結合而對個人自由及隱私等基本權利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責的概念和機制，并同時在算法透明度、算法一致性、風險分配等具體政策方面做出了規定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰略》中延續了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強調加強對新技術的“共同調控”，以在享有技術發展所帶來的福利改進的同時，充分保護個人權利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監管(precautionary)”的政策邏輯，即強調新技術或新的商業模式只有在開發者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]

在本文看來，無論是“無需批準式監管”還是“審慎監管”，在應對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰方面都有其可取之處：前者側重于推動創新，而后者則因重視安全而更顯穩健。但需要指出的是，這兩種監管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術發展與商業模式創新必將引發新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權利保護還是普遍失業對社會形成的挑戰，它們都在客觀上要求公共政策做出應對，而非片面的“無需批準式監管”能夠處理。更重要的是，“無需批準式監管”的潛在假設是事后監管的有效性;然而，在事實上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業指數“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規運行，當各個系統行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機。[23]在此種情形下，依賴于合規性判斷的“事后監管”基本上難以有效實施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關系基礎上的“審慎監管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預知人工智能系統可能的行為或決策，開發者又如何證明人工智能系統的無害性?

正如本文所反復強調的，人工智能與其他革命性技術的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎性。人工智能并非單個領域、單個產業的技術突破，而是對于社會運行狀態的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計算機革命、互聯網革命直至數字革命基礎上的“奇點”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰，我們同樣應該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創新”與“安全”這個二元維度下進行艱難選擇。本文在第四部分從承認技術的主體性、重構社會治理制度、推進人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。

四、人工智能時代的公共政策選擇

《新一代人工智能發展規劃》明確提出了到2030年我國人工智能發展的“三步走”目標，而在每一個階段，人工智能法律法規、倫理規范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰，究竟應該如何重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發展邏輯的梳理分析，結合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。

第一，人工智能發展的基石是算法與數據，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系與治理機制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應對治理挑戰、賦予算法和數據以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權及相應的監督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規則，究竟誰有權并通過何種程序來加以制定，誰來對其進行監督且又如何監督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質疑正體現了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至會影響到總統選舉。也正因為此，包括透明要求、開源要求在內的諸多治理原則，應當被納入到算法治理相關議題的考慮之中。(2)就數據治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規模數據的收集與利用，個人隱私的保護、數據價值的分配、數據安全等相關議題也必將成為公共政策的焦點。如何平衡不同價值需求、規范數據的分享與應用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。

第二，創新社會治理制度，進一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術革命類似，人工智能的發展同樣會導致利益的分化與重構，而如何保證技術革命成本的承受者得到最大限度的彌補并使所有人都享有技術發展的“獲得感”，不僅是社會發展公平、正義的必然要求，也是促進技術革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關公共政策的考量中，我們不僅應該關注產業和經濟政策，同時也應該關注社會政策，因為只有后者的完善才能夠控制工人或企業家所承擔的風險，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發生。就具體的政策設計來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業潮，基本收入制度的普遍建立可能應該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養懶漢”的質疑，但有研究者已指出，自18世紀就開始構想的基本收入制度很有可能反過來促進就業。[25]芬蘭政府已經于2017年初開始了相關實驗，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現其“猙容”之前，創新社會治理機制、完善社會保障體系，可能是平衡技術創新與社會風險的最佳路徑。

第三，構建人工智能全球治理機制，以多種形式促進人工智能重大國際共性問題的解決，共同應對開放性人工智能生產模式的全球性挑戰。人工智能的發展具有開放性和不確定性的特征，生產門檻的降低使得人工智能技術研發的跨國流動性很強，相關標準的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構建相應的全球治理機制。另一方面，跨境數據流動在廣度和深度上的快速發展成為了人工智能技術進步的直接推動力，但各國數據規制制度的巨大差異在制約跨境數據流動進一步發展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創新全球治理機制，在承認各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機制設計而言，可以在人工智能全球治理機制的構建中引入多利益相關模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發揮主權國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠的基礎性技術變革，互聯網全球治理機制的經驗和教訓值得人工智能發展所借鑒。

上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統政策局限于“創新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內在聯系來講，建立并完善圍繞算法和數據的治理體系是起點，其將重構人工智能時代的規則與制度;創新社會治理機制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構建全球治理機制則成為了制度性的基礎設施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運共同體”。

五、結語

在經歷了60余年的發展之后，人工智能終于在互聯網、大數據、機器學習等諸多技術取得突破的基礎上實現了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當下所應該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統”式擔憂，指出人工智能技術發展的技術邏輯及其所引發的治理挑戰，并在此基礎上提出相應的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構治理體系、創新治理機制、發展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰略規劃的出臺，我國人工智能的發展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務研究中心）

[參考文獻]

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第2篇：人工智能時代的設計范文

眾所周知，技術水平給定前提下，生產一定數量產品可以有資本和勞動的不同組合，所有可能組合的軌跡就是等產量線。技術的進步推動等產量線不斷向原點移動，而每次產業革命都會引起移動過程的質變。縱觀產業發展歷史，蒸汽時代、電氣時代均顯著推動了資本（表現為機器）對勞動（主要是體力勞動）的替代，導致生產要素的重組。人工智能掀起的是資本（表現為機器人）對勞動（主要是腦力勞動）的替代，無疑將觸發新的質變。

人工智能l展將經歷三個階段：第一個階段是邏輯智能。該階段智能以模擬人的邏輯思維為主，可憑借強大的記憶力、存儲力在完全信息下執行單一領域的任務并達到頂尖水平。阿爾法狗（AlphaGo）就是典型的例子；第二階段是抽象智能，該階段智能以模擬人的抽象思維為主，具備經驗推理能力和歸納總結能力，在已知領域里，即使信息不完備，也能做出正確判斷或最優決策；第三階段是靈感智慧，該階段智能以模擬人的靈感思維為主，盡管在未知領域，仍可以觸類旁通，瞬間直抵事物本質或產生新思想。可見，人工智能對腦力勞動的替代逐級深入，對產業的沖擊也將逐級增強。即便如此，現階段產業發展的核心仍然是人才，面對人工智能的逐級替代，產業發展更需要重新審視人才培養的邏輯與重心，塑造以高階智力為主導的人才核心競爭力。

一是培養向機器學習的能力。目前人工智能已在第一階段取得突破性進展，未來會呈現人機協作、各有所長的局面。人機溝通將是日常生產所需的基本技能。不僅如此，機器的計算、記憶、搜索、識別等功能遠遠超過人類，人們需要設法向機器學習，高效歸納人工智能的計算結果，并嘗試利用人工智能的計算結果開發全新的思維方式，重新思考產業發展的模式和規律。

二是提升綜合專業能力。人工智能在執行單項具體任務時會超越人類，但是短期內，在對事物的總結、判斷、推理等方面以及對美學、藝術的認知方面，人工智能還與人類有較大的差距。產業發展需要重視培養人的綜合能力，不僅是對邏輯判斷、抽象概括和經驗推理的綜合能力，還是對感性判斷和理性思考、自然科學與人文藝術相結合的能力。例如教育產業中，數學、物理、化學等單科知識性為強項的教師將被替代，產業發展更需要培養能夠設計綜合性課程，激發學生右腦潛能并加以應用的教師。

第3篇：人工智能時代的設計范文

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息技術；互聯網；信息傳輸 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

機械工程經過長期發展，逐步融合其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃發展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內部關聯上的研究力度。

1 機械電子工程概述

1.1 發展歷程

從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發展時期：

1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產力整體發展水平不高。為增強生產能力，慢慢向機械工業方面著手。

1.1.2 生產線發展時期。流水線是該時期的主要生產方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產力，以批量生產為主，并可節省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產線的要求較高，導致實際生產滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產業化發展時期。在該時期，產品與市場需求處于一種平衡狀態，可借助產業化發展有效滿足生產需求，同時還出現了柔性制造系統，其中機械電子工程是該系統的主要組成部分。

1.2 特點

機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質為跨學科專業，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知，它在設計環節應全面彰顯科學性，同時確保系統配置滿足設計標準。借助專業設計模板來優化機械電子設備，充分發揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產品層面來說，它的產品結構相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產品性能，確保產品質量良好，完善工程建設結構，既確保產品質量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項內容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！彼切率兰o中最具代表性的學科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發展前景。

2.2 發展歷程

人工智能擁有漫長的發展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會生產活動和時代進步產生影響。在17世紀出現了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優化首部計算機的性能，最終研發出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發展正式開始。伴隨著互聯網技術的進步和普及程度的提高，人工智能出現了根本性的變化，不斷優化。而計算機技術的研發與普及是人工智能發展的直接動力，并對信息數據傳輸產生深刻影響，其具體發展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發展內容，并將人工智能博弈作為基本研究任務。

2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發展成績，具體體現在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉折期。經過很長一段時間的發展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯合會后，它進入了新的發展時期，即知識基礎發展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發展，拓展了人工智能的應用范圍。

2.2.4 穩定發展時期。伴隨著互聯網技術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩定發展時期。經過長期發展和大量應用，網絡普及對人工智能產生了重要影響。具體來說，網絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調控和故障診斷方面均發揮著深遠影響。

3 二者的關系

在互聯網日益普及的今天，互聯網技術得到了人們的廣泛應用，它已經成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產活動帶來了便捷，而這一發展離不開人工智能技術。

3.1 人工智能初步應用機電系統

對于機械電子系統而言，在其實際應用過程中十分不穩定，其中在系統輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描述環節存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構建規則庫；其二，論證數學方程；其三，學習并組建知識結構。原有的解析數學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統中，不適用于相對繁瑣的系統，即便應用在繁瑣系統中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產以及日常生活對系統提出了更高的標準，系統更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數學。

3.2 人工智能在機電系統的具體改進

憑借數學方程構建模型，同時經由人工智能手段改進傳統知識學習模式，且解析數學方式常常被應用在機械電子工程中?，F代機械電子工程系統與原有系統相比更加繁瑣，問題處理十分復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描述網絡系統，且在構建系統資料庫時，應進行嚴謹、合理的數學分析，在這一環節若出現問題將會阻礙網絡系統構建工作的開展，不改進建設方式將會引發網絡系統崩潰的現象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統的可持續發展。為確保機電工程系統的有序開展，應積極改進工程方式，有效建設人工智能信息服務。另外，人工智能系統的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數學措施實施功能性優化。對于機械電子工程而言，網絡神經系統是人工系統的基本應用形式，可準確推理，神經系統近似成人腦結構，同時參照數字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經網絡系統通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，切實保障系統內部的所有神經元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉，減輕計算負擔。

3.3 人工智能優化機電系統

神經網絡和模糊推理系統是構建人工智能系統最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統性和實用性，其中神經網絡系統主要負責模仿人腦構造，經由系統進行數字信號接收操作，分析并檢驗數字信號，獲得參考數值；模糊推理系統負責模仿人腦功能，借助系統進行語言信號接收操作，分析數字信號。在人工智能系統中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優勢，神經網絡系統主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環節，位于神經網絡系統中的所有神經元緊密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統主要借助規則方式進行信息存儲操作，在輸入環節，該系統數量關系銜接不穩定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環節，這兩種方法各不相同，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現階梯狀。雖然上述兩種方式均可調控結構繁瑣的機械電子系統，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經網絡系統更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規則可準確描述系統信息，借助神經網絡系統鞏固模型推理系統，通過各自優勢來完善人工智能內系統，全面促進機電工程系統。隨著網絡系統的逐步優化，一定會出現模型推理系統。借助網絡信息資源準確、系統描述人工智能，可加大機電與人工智能的關聯，同時邏輯推理規則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現共同發展，全面滿足人們日益多樣的系統需求。這兩者關系的強化是技術發展的主要表現，并可大大促進機電工程。

4 結語

隨著科學技術的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術更加先進，而這兩者間的結合在時代進步中發揮著指導作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現代行業發展進程中，自動化為發展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發展。

參考文獻

[1] 馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].現代交際，2013，（11）.

[2] 趙宏博.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].建筑?建材?裝飾，2014，（2）.

第4篇：人工智能時代的設計范文

【關鍵詞】機械工程；機械電子工程；人工智能

1機械電子工程的相關概念及發展歷程

1.1相關概念機械電子工程與傳統機械工程的研究方向不同，機械電子工程更側重于運用信息實現機械系統能量的連接和與其他學科之間的交融。具體地說，機械電子工程的核心理論依然是傳統機械工程中所講述的定理和概念，但是也更注重與電子信息科學、計算機科學與技術以及人工智能等學科的聯系，是一門跨學科發展的新興學科?；谄淇鐚W科多、綜合性強的內涵，機械電子工程這一學科衍生了以下特點：（1）機械電子工程的產品設計依據也和傳統的機械工程不同，機械電子工程除了依托機械原理外，還依據電子工程方面的知識設計產品，而傳統機械工程設計依據僅僅是機械結構以及理論力學、流體力學等與機械相關的知識。（2）機械電子工程生產產品的設計思想與傳統的機械工程有著本質區別。由于其是一門跨專業強的學科，所以在設計產品時，必然要考慮到不同學科原理的運用，在設計時融入其他學科的理論指導。尤其是在當前信息化高速發展的時代，機械電子工程融合了計算機科學與人工智能學科的相關知識，所以機械電子工程在產品設計時，會考慮更多的問題，設計思想會更加全面和完善。（3）機械電子工程生產出來的產品與傳統機械工程不同，由于封裝理論的運用，其生產出來的產品一般較小，結構清晰而簡單。但每一個模塊都由復雜的機械工藝制造而成，所以對設備的精度以及生產者的技術要求較高。1.2發展歷程機械電子工程的發展大體上經歷了手工加工、流水線生產以及集成生產三個階段。手工加工階段，在這一階段，由于機械工具的制約，人們主要靠純手工進行生產活動，工業化水平十分落后，人力成本也限制著整個行業的發展，同時這些不利條件也刺激了人們追求更有效率的機械生產的心情，為機械電子工程的出現埋下了伏筆。流水線生產階段，這一階段將人力極大地解放出來，通過流水線的運作，可以大規模地生產出標準統一的產品，但是隨之而來的不足是，流水線生產模式相同，生產出來的產品差異性不大，不能提供個性化的產品。集成生產階段，這一階段運用了大量的機械電子工程的技術，由于制造工藝的提高，這一階段除了能夠大規模地生產產品之外，還能夠實現產品的差異化，有效地提高了產品的質量。

2人工智能的相關概念及發展歷程

2.1相關概念人工智能是信息科技高度發展的時代產物，它依托計算機網絡技術的發展，融合了電子信息科學、生物學、神經行為學以及心理學等多門學科，也是一門跨專業度較大的新興學科。較為官方的定義是，人工智能是指利用計算機技術以及生物學知識搭建的人工智能系統，實現對人類行為的模仿或者研究的科學。人工智能有兩個十分明顯的特點，一方面，由于這一學科的綜合性，決定了其復雜性和專業性，需要依靠較為專業的技術才能保證其有良好的發展；另一方面，學科的專業性也決定了人工智能人才的專業性，專業知識過硬、對其余學科有包容性、目光較為長遠的人，更適合從事與人工智能相關的工作。2.2發展歷程人工智能雖然是一門新興學科，出現的時間較晚，但由于其特點較為明顯且迭代速度較快，人工智能發展到今天已經經歷了五個階段:第一階段是人工智能的萌芽階段。20世紀中期，這一領域的相關學者一起開展了關于機器模擬人工智能的研究，并形成了人工智能最初的模型，這一歷史事件標志著人工智能的正式誕生。第二階段被稱為人工智能的“第一發展期”，這一時期研究的主要任務是機器語言的編譯，這一工作為人工智能的大規模發展奠定了基礎。第三階段是人工智能發展的瓶頸期，雖然已有前兩階段的理論成果，但是人工智能是一個復雜的話題，學者發現通過前兩個階段的積累還不能給人工智能得到自動化發展，理論的實施還有很多困難。第四階段是人工智能的“第二發展期”，此時通過對理論知識的仔細研究以及其他學科知識的靈活運用，人工智能已經可以用于商業并生產出具有商業價值的產品。第五階段是人工智能的平穩發展階段，這一階段，人工智能雖然沒有取得突破性進展，但一直在小步快跑，并形成分布式主體的新的發展模式。

3機械電子工程與人工智能的關系

隨著各學科之間不斷融合交互，機械電子工程作為一門跨專業的新興學科，也受到了人工智能的影響，并得到良好發展，具體表現在以下兩個方面：3.1人工智能改變了機械電子工程復雜的計算過程機械電子工程在設計到生產的過程中，要經歷“建模-論證-生產”這三個階段，前兩個階段要進行大量計算，過程比較繁瑣。在人工智能出現之后，由于其與計算機科學之間的緊密聯系，可以快速進行大量計算并得出精確結果，將其運用于機械電子工程，則會節省大量計算時間，提升效率。3.2人工智能可以排除機械電子工程生產過程中的諸多故障上文已經提到，機械電子工程的生產需要經過大量計算及論證，這一過程如果只靠人工進行，很容易造成計算錯誤導致建模失敗，從而給整個生產過程帶來不良影響。人工智能通過對信息的處理及整合，將信息分門別類地歸納和整理，會將計算的錯誤率大幅度降低，也就避免了后續環節錯誤和故障的生成?？偟膩碚f，機械電子工程與人工智能有著密不可分的聯系，通過人工智能的運用，機械電子工程完善了自身的系統、提高了自身的生產效率；而人工智能也借助機械電子工程得到了更好的發展，引起更大的關注，兩者在相輔相成的過程中都實現了良性發展。

參考文獻

[1]張偉.淺析機械電子工程與人工智能的關系[J].山東工業技術.2016(21004):135.

[2]蘇遠鋒.機械電子工程與人工智能關系的探討[J].中國新技術新產品,2016(01):16.

第5篇：人工智能時代的設計范文

人工智能專業要學哪些課程

數學基礎課程：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析等。

算法基礎課程：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學科，人工智能專業的主要領域是：機器學習、人工智能導論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

人工智能專業就業方向

1、機器人設計、制作相關方向

學習人形機器人相關技術和知識，可以成為當今和以后國家急需的機器人人才，系統了解機器人結構、應用和設計開發，培養科學的工科思維方式，激發興趣、自由發揮創作、培養溝通、協調、專注能力。

2、基于AI相關知識和技能的各個工種方向

利用AI和機械臂的結合，可以培養動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業方向;AI技工需要掌握輕工業設備的使用和維護。

3、編程相關的方向

通過學習機器人編程課程，你能領悟或培養出工程結構思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應用技能，部分優秀的學生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。

4、新制造和新設計相關方向

3D打印是未來新制造的基石技術， 3D打印相關技術，將為你打開一扇通往新制造、新設計的就業大門。不管以后你是上班還是自主創業，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。

第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然后陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

第二：產業互聯網的發展必然會帶動人工智能的發展?；ヂ摼W當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。

第6篇：人工智能時代的設計范文

因為他相信，“未來是屬于人工智能的。”

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?！睘槿斯ぶ悄軗u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。

每一次技術革命都將帶來全球競爭格局的重塑，這一次，中國幸運地與世界站在了同一條起跑線上。伴隨著“人工智能”首次被寫入全國政府工作報告，以及《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》的出臺，占據數據和場景優勢的中國正在籌劃部署人工智能的頂層設計。

第7篇：人工智能時代的設計范文

【關鍵詞】人工智能 發去趨勢 信息

人工智能并非人的智能，其更像是人的思考，甚至有可能超過人的智能。通過閱讀大量的資料可以發現，人工智能在發展過程中遇到過很多問題，由于現代人們還為完全掌握人腦的復雜度，因此人工智能的發展正在一步一步緩慢前行。

1 國內外研究現狀

1.1 國內研究

我國對人工智能的研究與發達國家相比較為落后，具體研究主要集中在軟件方面，特別是在仿生學領域的應用，目前已經處于設計領先行列，為世界人工智能發展做出了巨大貢獻。但是，由于發展較晚，與美國等發達國家相比，還存在一定差距，因此要對發達國家的成功經驗進行借鑒。

1.2 國外研究

歐美在人工智能的研究上處于世界領先行列，在世界人工智能上具有領導作用。以Google企業代表，其在人工智能上的發展，一次又一次的刷新了人們對人工智能的認識。

2 人工智能的應用領域

2.1 問題求解

從近幾年人工智能的發展情況來看，其一項重要的突破就是發展了能夠對問題進行求解的程序。下棋程度中應用的一些技術手段，例如，在下棋過程中，向前看幾步，將一個復雜的問題進行分解，從而成一個容易解決的小問題。一些程序甚至可以通過實戰經驗對自身的性能進行改良。

2.2 自動程序設計

程序設計是人工智能的一個關鍵研究分支，人們從未停止對該項內容的研究。現階段，人們已經研究出了可以依據不同目的描述，編寫微機程序的自動程序設計系統，但是目前在該方面取得成績有限。在研究自動程序過程中，一方面可以有效的促進半自動軟件開發系統的發展，另一方面也可以通過改進自身編碼進行學習的人工智能系統，從而使其能夠有更加長遠的發展。通過自動完成一個特定程度的編寫，證明一個給定程序獲得的某些制定結果與指定結果的任務兩者之間有著緊密聯系。

2.3 機器學習

人工智能研究的一個最為關鍵的方面就是機器的學習能力，同時其也是人工智能最為突出的一個表現手段。從人工智能出現至今，人們對在機器學習方面的研究取得了很大發展。獲取知識的根本方式就是學習，同時學習也是人類智能的一項關鍵途徑。而機器學習，則是使微機具有機器智能的途徑。

2.4 智能檢索

科技飛速發展的今天，人類已經進入到了大數據時代，大量的數據給人們的生活和工作帶來的一定的改變。一方面，大量的數據可以為人們的生活和工作提供更支持，另一方面也增加了使用難度，主要集中體現在檢索上。針對海量數據的檢索，采用傳統的人力檢索和傳統檢索系統，顯然已經無法完成檢索工作。通過閱讀資料可以發現，研究人工智能檢索模塊已經成為了確?？萍汲掷m穩定發展的一個關鍵前提。例如，目前已經比較成熟的技術――數據庫系統，其就是一個能夠存儲大量指定科學知識的微機軟件系統，通過對其進行應用，能夠回答用戶提出的關于本學科的大量問題。

3 人工智能未來的發展趨勢

3.1 語言翻譯

在計算機網絡快速發展背景下，可以通過對人工智能進行應用，實現對語言的翻譯。但是，通過了解可以發現，目前語言技術并不成熟，在具體應用過程中還存在一定問題，無法完全克服語言障礙，也就說還無法將任意輸入的語言，轉換為高質量的譯文，無法體現體現自然語言中的曖昧、模糊成份，更加無法實現對整片文章的理想化翻譯，但是，相信隨著人們對該內容研究的不斷深入，以及人工智能和語言技術兩者的不斷進步與發展，理想的語言翻譯在不久的將來會得以實現。

3.2 自適應系統

通過自適應系統不僅能夠對完整的信息進行處理，而且也可以實現對殘缺信息的處理，甚至可以通過智能化完成對殘缺信息的補充。此外，通過對目前人工智能研究的大量資料進行閱讀可以發現，在進行自適應系統發展過程中，還需要大量的相關信息的支撐。有學者認為，首先，要發展理解上下文以及相應的處理技術，從而數據、信息等各項內容的處理變得更加準確、成熟、穩定；其次，適當的發展多路學習機制，通過該方式，可以使自適應系統能夠在日常的運行過程，吸取更多的經驗，通過經驗的積累，適應不斷變化的環境；最后，應當在現有技術的支持下，努力發展自動進化機制，通過該方式使人工智能可以在應用過程中，能夠不斷學習，使其能夠有傳統單一被動處理信息變為主動智能處理，甚至使其在應用中能夠具有一定預判能力。

3.3 服務人類

人工智能是由人類創造的，人們創造人工智能的最初目的就是使其為人類服務。人工智能在未來的發展過程中，也要朝著這一趨勢進行，這是大量從事人工智能研究工作人員總結的經驗。從人們對人工智能的研究情況來看，也正朝著這個方向進行探索，因為這是人類發展人工智能的初衷。例如，在社會生產中可以對人工智能進行應用，在工廠生產中，對全自動化智能生產線進行合理應用，一方面可以提高生產的安全性，另一方面也可以使生產效率得到進一步提升。目前，在人們的日常生活中，人工智能也隨處可見，例如醫療輔助機器人，掃地機器人等，人工智能在這些方面的應用，使人們的生活變得更加便利，因此日后人們在對人工智能的研究上，應當朝著該方面進行。

4 結束語

人工智能自從被提出以來，就得到了全世界的重視，長期以來都處于世界科技發展的前沿，其在具體發展過程中并非獨立進行的，在一定程度上依賴網路、信息、計算機、精密制造等多項技術，并且對不同領域的發展也會造成一定影響，在一定程度上對社會的發展有著促進作用。

參考文獻

[1]萬邦睿，黃應紅.人工智能在物聯網發展中的應用前景分析[J].中國新通信，2014（24）：73.

[2]李勇.人工智能發展推動信息安全范式轉移――基于百度無人駕駛汽車的案例分析[J].信息安全研究，2016（11）：958-968.

[3]陳娟.基于人工智能Agent技術發展現狀分析[J].電腦知識與技術，2016（03）：195-196.

第8篇：人工智能時代的設計范文

【關鍵詞】大數據；人工智能；計算機網絡；技術應用

1引言

作為當前社會發展的前端，人工智能技術以計算機技術和通信技術為基礎，在現代編程的控制下，實現了人們數據控制計算方式和生活方式的有效改變。當前環境下，大數據的發展趨勢愈發明顯，數據的處理規模不斷擴大，這對傳統計算機技術的應用提出了較高要求?；诖?，將人工智能技術與計算機網絡技術結合已成為時展的必然要求，從應用過程來看，其能實現計算機系統中復雜問題的高效、安全處理，對于社會穩定具有重大影響，本文就此展開分析。

2大數據時代的基本特征

數字化、信息化是時展的重要趨勢，在其影響下，日常生活中的數據數量和類型不斷豐富，其對人們傳統的數據庫處理模式形成挑戰，而這種數量巨大、類型龐雜的數據集就是人們所說的大數據。就實踐過程來看，種類多、規模大、真實性高、處理速度快等是大數據處理的基本特征[1]。具體表現如下：第一，大數據并非是單一的獨立數據，其在多種來源的基礎上，實現了數據格式、數據類型的豐富和膨脹，充分保證了數據類型的多樣。第二，與傳統數據相比，大數據的容量基本都處于10TB以上，具有規模較大的突出特征。第三，新經濟形態下，大數據的更新速度非常迅速，較為及時的數據信息有效保證了數據整體的真實性。第四，大數據的規模十分龐大，并且具有較高的應用安全需要，這就對整體的數據處理系統提出了較高要求。目前，高效、快速的數據處理系統已經成為大數據發展的重要特征，其充分保證了大數據時代下，人們對于數據信息的應用要求。

3人工智能的應用優勢

人工智能是現代社會科學發展的重要方向。具體而言，其在計算機技術與通信技術的支撐下，實現了人類思維方式及行為方式的有效模擬，并且在相關程序的保證下，實現了相關問題的高效化、安全化、精確化處理。大數據時代，人工智能技術的發展與計算機技術密不可分，并且，就整體應用過程而言，其具有以下應用優勢：第一，人工智能支撐下，使用人員的工作效率得以有效提升。例如，在日常辦公中，部分軟件會進行使用人員興趣愛好及操作習慣的記錄，并在下次應用過程中進行相關信息的篩選，然后對用戶進行推薦應用，由此有效避免了信息篩選、信息尋找所帶來的時間浪費，提升了工作、學習、生活、娛樂的效率。第二，人工智能系統有助于當前網絡體系管理的規范，具體而言，從本質上講，人工智能技術是對計算機技術的深層次應用，為提升其應用質量，設計人員在運行質量、運行效率和運行安全等方面進行了嚴格保證，而這些保證措施能夠進行互聯網體系相關任務的指導，對于更高經濟效益和社會效益的創造具有重大影響。

4大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

大數據時代下，人工智能技術是時展的必然，確保人工智能技術應用的高效與規范，對于人們的生活質量具有重大影響，并直接制約著社會經濟發展及智能化、數字化時代的建設進程。就應用過程來看，當前計算機技術中，人工智能技術的應用主要表現在以下方面：

4.1數據挖掘技術

數據挖掘技術是人工智能應用的基礎，同時也是其應用較為廣泛的方向之一[2]。具體而言，在智能技術的支撐下，計算機系統可以進行網絡連接及主機會話的全方位、系統化描述，并且在數據刻錄的應用下，實現入侵規則的高效學習，最后其將這些入侵的模式在自身數據庫中進行記錄，一旦計算機系統再次受到外來入侵，其可以進行有效的識別和程序攔截，從而保證了計算機網絡技術應用的高效與安全。

4.2規則產生式專家系統

通過人工智能在數據挖掘上的應用，人們可以實現入侵檢測系統的高效建立，并且在其基礎上，高效化的計算機推理機制得以建立，此即規則產生式專家系統。實踐過程中，網絡管理人員在特定入侵特征編碼編制的基礎上，可以實現外界入侵信息的有效預防和管控。由此可見，人工智能對提升檢測效果及準確性有積極意義。然而，需要注意的是，規則產生式專家系統的人工智能技術主要應用于系統已輸入的入侵信息，因而檢測效果相對有限。

4.3人工網絡神經

人工網絡神經是人工智能在計算機網絡技術中應用的重要內容。計算機系統應用過程中，在人工網絡神經的支持下，計算機網絡對人腦處事方式第一模擬，與傳統的計算機事件處理相比，其對于計算機系統的容錯性和接受性進行控制，有效保證了計算機網絡系統應用的高效與質量。譬如，在計算機網絡技術人工智能實踐中，其可以對畸變及噪音輸入的模式進行有效識別，從而確保計算機網絡檢測系統檢測效率的提升，對于人們生活質量的提升具有重大影響。

4.4自治AGENT技術

自治AGENT技術是面向對象發展成果的典型代表，其能在計算機網絡系統中充當底層數據，進而實現數據的高效化收集和分析。在自治AGENT技術人工智能應用過程中，較強的學習能力、適應能力、自主能力和兼容能力是其應用的主要特征[3]；并且在這些因素的控制下，其對于環境的依賴程度較低，具有較強的外來入侵抵抗能力。

4.5人工智能問題求解

人工智能問題求解是人們社會生活中應用較為廣泛的技術之一。實踐過程中，人們在計算機系統的問題搜索欄進行待解決問題輸入，然后在人工智能技術的應用下，其可以實現這些問題的高效化搜索、推理和求解，從而實現搜索空間、最優解等內容的有效把控。與傳統計算機系統相比，人工智能技術的應用有效提升了網絡運行效率，其在減少資源浪費的基礎上，實現了人們實際問題的高效率解答。

4.6專家知識庫技術

作為計算機網絡專家系統的重要組成，專家知識庫的應用極為廣泛，并且尚處于不斷發展階段。實踐過程中，專家知識庫的應用以直接或間接積累的知識為基礎，然后在網絡管理人員編碼操作的運行下，使得計算機相關管理的決策獲得專家支撐，從而實現管理過程、評價實踐的具體把控，專家知識庫技術的應用對于網絡管理評價具有重大影響。此外，人工智能系統在智能考試方面也有著廣泛應用。具體而言，傳統環境下，紙質試卷的應用具有較大的紙張載體負擔，其不僅造成了大量的基礎資源消耗和環境污染，更對教師的批閱過程造成負擔。而在人工智能技術和計算機網絡技術的支撐下，自動考試的功能得以實現，其在題量分配、試卷平均難度、題型結構、題型比例、知識點均勻分布等要素的控制下，充分滿足了用戶的考核要求，實現了現代化考試的智能發展。

5結論

第9篇：人工智能時代的設計范文

[關鍵詞]工業設計；互聯網；計算機技術；輔助；發展

1引言

在科技迅猛發展的今天，計算機在人們的生活中逐漸成為了一個不可替代的產品，而計算機技術更是被廣泛應用到各行各業中，形成了如今的“互聯網時代”[1]。“互聯網+”時代下，計算機技術更新速度增快，應用更加廣泛。如今計算機技術應用在各行各業中，大至航天、醫療等行業，小到餐飲、服務等行業。同樣的，計算機技術在工業設計行業中的廣泛應用也使得近年來我國工業設計行業有了重大突破，使其進入了一個全新的領域。計算機技術大力幫助工業設計，使其水平得到了大力提升；同時，工業設計行業本身也在不斷地建立、完善、提高其技術、人才系統，激發企業創造力、提高創新意識、加大創新力度，為實現我國發展目標，遵循發展方針，在新一輪產業革命浪潮中做出積極的舉措，在“經濟新常態”和“供給側改革”的大背景下，從要素驅動、投資驅動轉化為創新驅動，從制造大國升級為創造強國[2]，提高工業行業競爭力，從而提高國家競爭力，使我國工業設計在國際中逐步提升地位，使我國工業技術得到更專業、更穩健的發展。在這其中，計算機技術對工業設計行業的發展起著決定性作用。

2計算機新技術

20世紀40年代中期，計算機技術出現以來，對社會發展產生了極大的影響。目前隨著計算機、互聯網等技術的發展，當今社會進入到信息化、大數據時代中，計算機技術的應用更加廣泛。電子工程、機械工程、工業設計等行業和領域內各種計算機技術應用相對較廣。經過多年發展，計算機技術也快速發展，信息存儲、信息輸入輸出等趨于完善，且移動互聯網、云計算、人工智能、物聯網和數據挖掘等也開始在計算機技術中暫露頭腳，并將成為未來一段時間內計算機技術發展主流。下面對幾種計算機新技術進行了介紹。

2.1移動互聯網

移動互聯網技術是移動通信和互聯網技術的結合，是隨著智能手機用戶的增多而逐漸發展的。2010年，移動互聯網出現，到了2014年我國已進入全民移動互聯網時代。移動互聯網的出現，給人們生活、工作帶來了極大的改變，而這一技術將繼續深入到日常工作、生活中。

2.2云計算

云計算是計算機技術和網絡技術互相融合的產物，是基于互聯網的一種新服務模式，在這種模式中能夠為用戶提供動態、擴展性較好、虛擬化的資源。如Intel、IBM是典型的云計算。隨著云計算的發展，其服務范圍不斷擴大，影響力也逐漸增強。

2.3數據挖掘

數據挖掘是數據庫知識發現中的一個過程，即從海量數據中挖掘出隱藏的、滿足用戶需求的信息。數據挖掘發展時間較早，但近些年來才得以廣泛應用，特別是電子商務時代下，數據挖掘應用較為廣泛。隨著大數據時代的到來，數據挖掘的作用將更加明顯。

2.4人工智能

人工智能是對人的意識、思維活動等進行模擬。人工智能發展和應用時，涉及到計算機、哲學、語言學、心理學等眾多學科，即將自然科學、社會科學有機融合在一起才能實現人工智能。人工智能發展的目的是促使機器完成人類需要智能才能完成的工作。隨著人工智能的發展，其應用前景十分廣闊。

2.5物聯網

物物相連而成的互聯網便是物聯網。物聯網是互聯網應用的深入擴展，是互聯網應用的趨勢。物聯網能夠在多個領域和行業內應用，如智能交通、公共安全、工業、環境監測、照明管控和食品溯源等，都是物聯網應用的范圍。未來物聯網將是推動社會發展的重要生產力，擁有廣闊的發展市場。

3計算機技術在工業設計中的應用

在如今這個信息時代，人們對商品功能形態的要求越來越高，已不再是滿足其自身功能的基本需求，更傾向于對產品的各方面進行篩選比較。傳統的工業產品，在形態及其功能上早已無法滿足人們日益增長的物質文化需求，故而計算機對工業設計行業的輔助便應運而生，即計算機輔助設計，這迫使我國工業設計在原本不發達的階段快速進入另一個新高階段。現階段的計算機輔助設計是通過計算機技術開展產品的輔助化設計，把工業設計理念與計算機先進技術二者有機結合，充分調動工業行業積極性、創新性，連接計算機網絡平臺，使設計人員的創意更快捷、更準確地通過計算機來實現?？偟膩碚f，計算機輔助工業設計主要可劃分為2個大方面：一方面是計算機對工業設計產品建模的輔助，這也是現今計算機輔助設計的主要方面；另一方面是計算機技術中軟硬件技術對工業技術網絡平臺的輔助及計算機技術對工業設計產品功能的輔助，相信這也是今后計算機技術發展的一大方向。

3.1對工業技術產品建模的輔助

首先在工業設計產品建模過程中計算機的應用，主要應用到CAID系統（ComputerAidedIndustrialDesignSystem），它包括了輸入、處理和輸出3個部分，完成這一個從輸入到輸出的CAID的全過程所需要的所有要素的總和構成了CAID系統[3]。CAID系統中經常用到的軟件包括平面設計軟件Photoshop、CoreIDRAW等，三維造型及動畫軟件3DMax、Rhino等，網頁設計軟件Flash，人體建模軟件Poser，工程設計軟件AutoCAD、SolidWorks、pro/E等，市場調研軟件SPSS等。有了計算機的輔助建模，使產品的設計布局更具有內涵，參數化技術使模型建立更加準確快捷與設計師的想法更加貼合，更使得在實際生產過程中，不僅大大減少了原料浪費，有利于生產加工，而且縮短了產品生產時間，減少了產品資金投入，同時有助于產品市場的健康發展。

3.2對工業技術網絡平臺的輔助及對工業設計產品功能的輔助

這一方面，由于計算機技術的快速發展，軟硬件技術的不斷成熟，基于計算機自身特點，使得計算機技術在工業設計網絡平臺中得到廣泛應用，實現了前所未有的重大突破。實現了項目的設計，對相關知識和信息進行管理和檢索，將企業與客戶緊密連接，使工業設計網絡平臺為設計者提供最新的設計相關知識和資源。并且計算機數據庫、計算機信息快速交換、人工智能等技術也在工業設計中得到了充分應用，比如人機交換技術、模擬交互產品以及將來更加普遍的VR技術，3D打印技術等。實現了計算機與工業技術的合作突破，這也是工業設計更加智能化的飛躍式進步。無論是計算機在產品模型形態的建模輔助，還是計算機技術在工業技術網絡平臺、工業設計產品功能實現的應用，都對工業設計的發展具有極其重要的意義。

4計算機輔助設計相關技術的發展趨勢

計算機在各行各業的應用變得更加普遍，設計行業也越來越依賴于計算機。比如現在很多的插畫師都采用板繪來替代手繪，而現在產品模型的加工都需要設計師建出3D模型，這樣做出來的模型可以節省很多的人力物力。那么，隨著人們對遺傳算法、神經網絡、虛擬現實、增強現實等計算機技術和并行、協同設計等設計方法的關注[4]，使得廣大學者對計算機知識與設計思想的結合產生了極大的興趣。

4.1計算機軟件的普遍應用

當今的設計師已經無法離開電腦，無論是作畫修圖、制作動畫效果、游戲開發，還是產品3D模型形態效果的確定，甚至是最終成品的制作，都與計算機息息相關。設計師往往會通過一些特定的軟件來進行創作，比如Photoshop、Illustrator、3DMax、犀牛等。而隨著更多功能的軟件開發，計算機只會越來越無法被取代，絕對不會退出歷史的舞臺，可以說，計算機將會成為設計師生活工作中必不可少的一部分。

4.2并行設計與協同設計

在工業設計的相關技術研究時，對于并行技術、工業產品制造和產品成本應做出相應考量，產品的開發、設計等將走向統一平臺，在關于生命周期技術的研究過程中，產品設計師們也應積極與各領域技術進行協同[5]。并行設計、協同設計的發展延續，也應是廣大工業設計師密切關注的重要趨勢，二者應協同工作，適應工業設計的發展趨勢。

4.33D打印技術

本來只是局限于模具制造的3D打印技術如今已不再拘泥于工業設計產品方面，而是為諸如建筑、航空航天、醫療和教育等眾多領域都帶來了極大的便利。因此，這項技術得到了社會的廣泛關注，這將讓更多人關注這項技術，應用這項技術。而在工業設計產品的模型制作、零部件制作等方面，越來越多的人也會選擇3D打印這種方式來制作，越來越多的產品模型制造廠也會采用這項技術來獲取利潤，所以，在未來，3D打印會得到更大的普及和發展。而3D打印技術也將朝著標準化、開源設計等方向發展，為3D打印技術應用提供統一標準，實現開源創新，提高應用效率。而通過商業化的原型機實驗室打印出高質量的原型機也是未來3D打印技術的發展主流方向。

4.4人機交互產品

如今，工業設計師對人機交互這個概念已不陌生，智能交互產品也在市場上大量涌現。通過計算機技術實現產品與人的交流互動已成為工業設計發展的大趨勢。人們可以通過聲音、影像、動作等與產品溝通，為生活增添了很多色彩。智能手機的快速發展更是實現人機交互的重要渠道之一。手機越來越智能，那么交互的需求也將越來越大，除了手機之外，現在的交互產品在很多方面也有很多設想沒有實現，因此，人機交互將會是工業設計領域有待繼續開發研究的重要方向。而隨著人工智能、大數據和云計算等的發展，人機交互方式將和大數據、云計算結合在一起，人機交互方式也將更加智能，將朝著以用戶為中心、個性化的生物識別、全方位感知等幾個方向發展，將人和機器的交互，從機械的交互形式上升至情感交互。

4.5基于VR和AR技術的產品設計

人們通過虛擬現實技術（VR），可以創建和體驗想象中的虛擬世界，感受現實世界中無法遇到的場景和不會經歷的故事。而增強現實技術（AR）的功能則是可以使用戶與屏幕上的二維虛擬世界套到現實世界的景象進行互動。可以說二者都具有很強的交互性，給人們帶來前所未有的。設計師們便開始借助這2種技術，加入到他們所設計的產品中，而更多的學者也越來越關注這2種技術，成為他們科研的主要方向。因此，VR以及AR技術的普及是不可避免的。而VR、AR和移動互聯網的結合，也將是未來VR以及AR技術發展的重要方向。

4.6人工智能

人工智能（AI）作為引起全球關注的熱點話題，當然也不會被廣大設計學者以及工業設計師所忽略。對于人工智能產品的研發，更是有眾多行業前來參與。人工智能作為計算機科學的一個分支，人們也會越來越期望在工業設計領域可以運用計算機技術，為廣大群眾帶來可以提供便利和幫助的人工智能產品，讓它們可以推動各個行業的進步以及社會的發展。而對于一些關于人工智能產品將替代人類勞動力的說法，相關的研究人員也應提高重視，不能一味地追求科技進步而忽略了人類本身的需求。雖然高水平的人工智能產品便民實用，但與此同時也會引來很多人失業下崗，所以，在設計人工智能產品的時候也需要注重社會結構的完整性，真正地為人類帶來進步與幸福。而在未來人工智能將重視用戶體驗的提升，快速滿足用戶各類需求、提高資源重組效率；在歷史數據分析的基礎上通過人工智能預測系統幫助企業對用戶行為進行預測、評估，更好地了解客戶行為；并基于歷史數據場景模擬下一代用戶體驗，實現和客戶的互動，滿足客戶需求，增強企業競爭力。這些都是人工智能未來的發展方向。

5結束語

綜上所述，計算機技術對于工業設計的發展起到了重要的作用，計算機的加入使得設計的完整度更高、效率更高，計算機輔助設計也成為了現代技術前進的必然趨勢，提升了人們的生活質量并推動了社會甚至是人類的發展。我國提倡創新，在計算機技術的輔助下，更多的設計創新點應運而生，為設計師拓寬了設計思路，提供了很大的便利，也為很多設計學者指出了更多的研究方向，真正地向產品設計的多元化、數字化、網絡化和智能化邁進了一步。

參考文獻

[1]夏妍娜,趙勝.中國制造2025產業互聯網開啟新工業革命[M].北京:機械工業出版社，2016.

[2]孫志鵬.中國經濟新常態下的創新驅動發展研究[J].中國新高技術企業,2015（7）:37.

[3]楊海成,陸長德,余隋懷.計算機輔助工業設計[M].北京:北京理工大學出版社

[4]陸永平,郭俐,夏南海.計算機輔助工業設計（CAID）技術與展望[J].期刊，2001-11-30