馬瑞瑞 張二滔 孫新偉 賈新逸 史瑞華

摘要：人工智能的核心是研究人類智能活動規律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術。隨著科學技術的進步，人工智能日益成熟，在當代生活中有著不可或缺的作用，其不但為人們的工作、學習和生活帶來了便捷，極大地改善了人類的生活，并對人類的生產生活產生了巨大影響，得到了人們的廣泛認可，而且還具有非常高的社會地位及社會價值。本文探究了人工智能技術的實際應用，希望能為未來人工智能的應用研究提供借鑒。

關鍵詞：人工智能;分析;應用領域

前言：

人工智能的研究領域主要有5層，最底層是基礎設施建設，包括數據和計算能力兩部分，數據越大人工智能的能力越強。往上一層是算法，比如機器學習、深度學習等算法。再上一層是主要的技術方向，如計算機視覺、語音工程、NLP等。第二層是各個技術方向中的技術。最上層為人工智能的應用領域。機器所執行的與人類智能有關的功能，包括判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設計、思考、規劃、學習、問題求解等思維活動。隨著第三次人工智能技術浪潮的到來，人工智能技術與不同行業的融合已成為主流。

1 人工智能的理論概述

人工智能是運用某些方法或技術，模擬、拓展人的思維，使某些機器實現智能。人工智能也在不斷深度地賦能社會經濟的方方面面，“掃地機器人、機器人送餐員、機器人交通管理員”等系列服務機器人開始走進日常生活，成為人類重要的幫手。在工業機器人領域以及特種機器人領域，工業4.0、機器人醫療、安防助力等多樣化的技術應用場景，讓機器人代替人類工作的夢想逐漸照進現實。主要是通過借助計算機技術的各種輔助功能，并以人類智能活動的規律為基礎，進行有效邏輯推理以及判斷和思考的一項技術。人類設定機器或計算機的相應程序，并通過一系列的操作，機器便能在程序的操縱下，模擬人類意識，進行思考與互動。

2 人工智能的應用領域

人們現在所一致認為的人工智能，是計算機科學在現代社會發展的一個重要的研究領域，被譽為二十世紀的三大高尖端技術之一。人工智能的本質是讓機器實現與人類智能相仿的應答機制，并借助機器的強大運算能力，實現生產效率的提高。人工智能的概念可以拆分成兩個部分進行分析。“人工”指的是勞動力所能到達，不需要過多思考的簡單事務。“智能”則包含“意識”、“思考”等一系列高難度活動。政策推動下，我國人工智能產業化落地加快推進，在智能制造、科技金融、數字內容和新媒體、新零售、智能安防等多個應用領域引發了重大變革，為新舊動能轉換和國民經濟高質量發展提供了有力支撐。

2.1人工智能在數據分析中的應用

人工智能是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似于人類的做法。傳統的計算應用程序也會對數據做出反應，但反應和響應都必須采用人工編碼。如果出現任何類型的差錯，就像意外的結果一樣，應用程序無法做出反應。而人工智能系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化并修改它們的反應。大數據是一種傳統計算。它不會根據結果采取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，但也可以是極其多樣的數據。在大數據集中，可以存在結構化數據，如關系數據庫中的事務數據，以及結構化或非結構化數據，例如圖像、電子郵件數據、傳感器數據等。人工智能是關于決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟件、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智能都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。雖然它們有很大的區別，但人工智能和大數據仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智能需要數據來建立其智能，特別是機器學習。例如，機器學習圖像識別應用程序可以查看數以萬計的飛機圖像，以了解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。

2.2人工智能在機器學習的應用

眾所周知機器學習是人工智能中的一個重要領域，隨著人工智能的高速發展，機器學習也在各個領域中得到了廣泛的應用。一方面，數據科學研究的興起為數據治理提供了新的研究范式，使得數據治理的視角、過程和方法都發生了顯著變化;另一方面，隨著組織業務的增長，海量、多源異構數據給數據管理、存儲和應用提出了新的要求。數據治理是建立數據平臺或輸出數據解決方案的基礎，更是目前人工智能發揮作用的重要支柱。機器學習是歸納算法的應用，是知識獲取過程的第一步，是在20世紀60年代探索人工智能的過程中產生的。機器學習可以說是側重于“學習”的算法。計算機不是通過編寫特定的計算機指令來完成任務，而是使用大量數據進行“訓練”，使其能夠學習如何執行任務。隨著科學技術的進步，傳統的人工信息檢索早已不能應對當今海量的信息數據，所以，結合人工智能技術研究信息智能檢索系統便極為重要。通過使用信息智能檢索系統，不但可以智能索引出數據庫中的信息，并準確及時地提取出來，利于人們檢索所需信息。同時還能夠根據提前設定好的問題程序，簡單的回復提問者的需求。目前，人工智能信息檢索系統，如搜狗、百度等都是人工智能技術在信息檢索方面的應用。

2.3人工智能在網絡安全的應用

網絡安全領域的人工智能在分析大量數據、事件類型、來源和結果時，會在惡意文件被打開之前檢測到惡意軟件的存在。它還可以識別惡意軟件的類型，這一點至關重要，因為惡意軟件會隨著其他技術的進步而不斷發展，比如惡意木馬、僵尸網絡、惡意廣告、勒索軟件等實例。人工智能使重復的任務自動化，例如，它會對低風險警報或繁瑣的數據任務進行分類，以便讓分析師有時間進行更高價值或戰略決策。機器學習負責低層次的威脅情報的數據整理和分析，這樣人類分析師就可以從基本的數據收集工作中解脫出來，分析更有價值的信息，以進行更高價值的戰略決策。實際的測試表明，理想的網絡安全性能或準確性往往是人類和人工智能的結合成果，而不是單獨進行判斷。安全工具的增強在未來幾年對安全團隊來說可能是必不可少的。事實上，市場上的一些技術已經支持UI工具，使網絡專家能夠合并威脅類型來重新訓練機器學習模型，并根據問題配置特定的修復程序。

3 結語

網絡技術與人工智能的融合加速了人工智能的發展，同時推動其在家居、教學等多個領域的快速普及。人工智能的發展前景十分廣闊。應不斷將科學技術更好地應用于人工智能的研發和應用，從而使人工智能為我們大家的生活提供更多便捷性，未來，工業物聯網、5G通信等高新技術將與人工智能技術相互促進、相互推動，通過技術融合創新現有智能技術，助力人工智能產業化落地向更多、更廣、更高的應用領域推進。

參考文獻：

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