时间：2023-09-19 18:34:03
引言：易发表网凭借丰富的文秘实践，为您精心挑选了九篇人工智能对医疗的帮助范例。如需获取更多原创内容，可随时联系我们的客服老师。
人工智能对医疗领域的影响是开创性的、变革性的、颠覆性的。智慧医疗利用人工智能技术将数字化人体和数字化医疗等高度智慧化，部分代替了以往由人力完成的医疗工作，构建了从底层基因、中层病症数据，到上层诊断和手术的上下一体，人与机器互联、协作、共进的新医疗体系。
基于人工智能的智慧医疗主要有四个发展方向。
第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。
第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。
第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。
第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。
智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。
在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。
在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。
在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。
未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。
英国BabylonHealth平台计划整合Deepmind公司的人工智能技术，帮助患者在同医生进行文字、电话或视频交谈前，就提前预知自身健康状况。目前，BabylonHealth平台上约有100名医生，25万用户可通过月付或医疗保健的方式获取服务。
【关键词】计算机；人工智能技术；应用
1引言
人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。
2人工智能技术概述
人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。
3人工智能技术的发展历程
3.1人工智能技术的兴起
虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。
3.2人工智能技术的高速发展
人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。
3.3人工智能技术的发展现状
3.3.1专家系统
专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。
3.3.2模式识别
模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。
3.3.3机器人学
机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。
3.3.4机器学习
机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。
3.3.5人工神经网络
人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。
4人工智能技术的应用
4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用
4.1.1计算机网络安全管理
人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。
4.1.2计算机网络管理
人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。
4.2人工智能技术在企业管理中的应用
企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。
4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用
航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。
4.4人工智能技术在医疗领域中的应用
目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。
5结语
综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。
【参考文献】
【1】辛颖楚.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息与电脑(理论版),2019(9):121-122+125.
【2】陈长印.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].计算机产品与流通,2019(12):5.
【3】杨坤,顾兢兢.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电脑知识与技术,2019,15(33):197-198.
【4】郑骜.浅谈计算机人工智能技术研究进展和应用[J].科学与财富,2019(19):276.
【5】赵智慧.计算机人工智能技术研究的进展及应用[J].信息与电脑(理论版),2019,31(24):94-96.
【6】李子青.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].科技经济市场,2019(10):9-11.
【7】罗柱林,韩文超,吕文杰,等.计算机人工智能技术的应用及未来发展探究[J].中国航班,2019(16):90.
【8】李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(3):91+93.
【9】肖梅.计算机人工智能技术的应用及未来发展初探[J].缔客世界,2019(1):39.
人工智能诊治癌症的机理
利用人工智能诊治疾病是人类一个雄心勃勃的计划，而且，这一计划早就有一些初步结果，例如2007年，美国国际商业机器公司（IBM）就推出了人工智能软件――沃森医生（Watson）。现在，人们特别希望利用人工智能去征服某些严重危害人们生命和健康的疾病，如癌症，而且也已经进入实践，并且有不小的收获。
要让人工智能诊治癌症，第一步需要人工智能有像人一样的感知，即知道周围的环境，尤其是生物体和人的机体环境，什么是正常的机体，什么是异常的机体，甚至是癌变的机体，尤其是只具有微小变化的机体，例如，只有几个发生癌变细胞的乳腺或肺。
第二步是，人工智能不仅要感知正常和异常机体的不同，还要理解为何有这样的不同，是癌变引起的不同，还是其他疾病引起的不同。最后第三步才是判断和决策，即得出结论，在感知和正确理解的基础上，向医生提供对某个个体检测的结果，是患癌还是没有患癌，抑或是患了其他疾病。
要让人工智能感知和理解人体环境和器官，就要让其学习，包括利用大数据的机器学习（算法）和深度学习，这两者有时是相互结合的，同时也是相互渗透的。大数据学习和处理是人工智能的强项，可以达到比人类能力强几百倍几千倍的快速数据运算、分析和理解。而在癌症诊治的深度学习上，更需要人工智能像人一样进行学习，例如对通过物理和化学方式拍摄的人体各种部位，以及深浅度不同组织的图像要有正确的感知和理解，如对X线图像、磁共振成像和CT扫描图像的感知、解读，并得出结论，即诊断。
但是，人工智能的癌症诊治深度学习并不仅限于对癌症和正常组织图像的解读，而是包括更多的深度学习的内容，例如，对癌症标记物和特异分子的识别。
癌症诊治的人工智能学习内容
2016年1月，美国总统奥巴马宣布了“癌症登月计划”，由副总统拜登全面负责。“癌症登月计划”的其中一个项目就是让人工智能进行机器学习（算法）和深度学习，以识别癌症。为此，美国能源部与美国国家卫生研究院下属的国家癌症研究所合作，提出了“高级癌症计算解决方案的联合设计任务”，这个项目就是致力于解决三个基于计算机学习的人工智能抗癌难题。
首先是从认识癌症的分子层面学习，要让人工智能了解RAS/Raf通路的蛋白质相互作用。RAS基因在20世纪60年代被发现是致癌基因，存在于30%的癌症患者中。1982年，美国科学家温伯格等人从膀胱癌细胞中克隆得到第一个人类癌基因，由于它和之前发现的鼠肉瘤病毒基因C-RAS高度同源，因此被命名为RAS基因。RAS基因编码产生的蛋白定位于细胞膜内侧，为GTP/GDP结合蛋白（GDP为鸟嘌呤二核苷酸磷酸，GTP是鸟嘌呤三核苷酸磷酸），通过GTP与GDP的相互转化来调节信号通路的传递。由于RAS蛋白的相对分子量是21千道尔顿（kDa），故又被称为p21蛋白。
之后，人们又发现了RAS蛋白的直接效应因子Raf-1蛋白激酶。Raf-1激酶对细胞增殖、细胞分化、细胞凋亡和细胞周期停滞有重要作用，利用这些作用可以知道癌症的发生、发展，以及找到治疗癌症的药物和方法。
“癌症登月计划”让人工智能进行的第二个学习任务是，进行临床前的药物筛查。这是一种研发癌症药物的预测模型，在临床试验前进行最大化的药物筛选，为癌症病人提供精准医疗方案。具体而言是对临床前和临床试验时的癌症数据进行筛选，结合小鼠模型中的新数据，通过反馈循环让实验模型指导计算模型的设计，建立肿瘤药物反应的预测模型。其实，这也是基于特殊数据和大数据的学习和分析。
“癌症登月计划”让人工智能进行的第三个学习任务是，学习和建立人口模型。这就要求人工智能根据不同人群的生活方式、生活环境、所患癌症的种类、不同的医疗体系等，从数百万癌症病人的病历数据中自动分析，从而获取最佳治疗策略。当然，海量病人的数据来自美国国家卫生研究院、美国食品和药物管理局、制公司和第三方付款机构。
可以看到，美国的“癌症登月计划”中的人工智能学习并不包含肿瘤图像的识别，所以人工智能诊治癌症的学习在不同的国家有不同的内容。
人工智能帮助诊治癌症
人工智能对癌症的识别和诊断首先体现于对癌症数据的解读上，其中最重要的是对癌症基因和基因组的识别和解读。
机器学习（算法）是人工智能的一个基本内容，其中，数据的输入、输出、赋值等运算可以让人工智能对某一问题进行计算分析，从而得出初步结果。对癌症的诊断和治疗也可以利用这一点。加拿大西方大学的罗根等人研发了一套算法，通过对基因数据的分析得出最可能的有效治疗癌症的方案，并且让该治疗方案变得更加个性化。
研究人员使用了一套含有40个基因的数据，这些基因可以在90%的乳腺癌中找到。在接受试验的近350名癌症病人当中，至少都会接受紫杉醇或吉西他滨一种化疗药物治疗。之后，研究人员让人工智能对数据展开处理并找出药物与病人基因之间存在的关系。结果显示，同时接受两种药物的治疗有效率为84%，只接受紫杉醇的治疗有效率为82%，只接受吉西他滨的治疗有效率则在62%～71%之间。
这就为医生提供了选择更好或最佳治疗方案的决策基础，例如，在上述方案中，医生选择对病人同时使用紫杉醇和吉西他滨，可以达到最高的84%的治疗有效率。
2016年，日本研究人员称，他们开发的人工智能软件能够准确诊断出女性患者所患的罕见类型的白血病，而且，这种软件对肿瘤大数据的提取和分析是其优势之一，它仅需要花费10分钟时间就能够对临床肿瘤研究所提供的来自2000万名女性的遗传信息进行对比分析，从而做出诊断。
但是，最早开发应用于医疗领域的人工智能的美国国际商业机器公司更是走在了前面。
沃森癌症医生
美国国际商业机器公司之前推出的人工智能软件――沃森医生诊治疾病是建立在对大数据的检索、使用和算法之上。沃森医生储存了数百万的文档资料，包括字典、百科全书、新闻、文学以及其他可以建立知识库的参考材料。沃森的硬件配置可以使它每秒处理500GB的数据，相当于1秒阅读100万本书。
沃森在面临一位就诊者的时候，会进行一系列的算法，包括语法语义分析、对各个知识库进行搜索、提取备选答案、对备选答案证据搜寻、对证据强度的计算和综合等。此外，沃森医生还可以通过询问病人的症状、病史，迅速给出诊断提示和治疗意见。通过这些程序进行诊断，沃森的诊断准确率达到73%。
现在经过多年的改进，研究人员把沃森医生的突破之一选择为对癌症的识别和诊断。最近，美国国际商业机器公司和美国著名的基因公司Illumina进行合作，在沃森医生的基础上，专门进行癌症基因组的标准化测序和解读，以诊断癌症。根据这个目标，美国国际商业机器公司研发了一个新的专门对基因组进行测序和分析的软件，即沃森基因组（相当于专门诊治肿瘤的专科医生），并将这个软件整合到Illumina公司的Base Space和肿瘤测序计划中，这就可以让沃森基因组使用Illumina公司的实体肿瘤分析面板TruSight Tumor 170。TruSight Tumor 170汇集了一套整合DNA与RNA的靶向癌症相关的基因突变，包括突变与微缺失、基因扩增、基因融合以及剪接变异，使得肿瘤谱分析从一系列单基因检测向多基因检测转变，为肿瘤基因组提供了更加全面的视图。教会机器识别这些肿瘤基因数据，可以快速辨识和诊断肿瘤。
新的智能软件融合后，沃森基因组可以在短短的几分钟之内读取TruSight Tumor 170生成的遗传信息文件，梳理专业指南、医学文献、临床试验汇编和其他知识来源。然后，系统将生成包含每个基因组改变的注释报告。使用沃森基因组可以大幅减少解释结果所花费的时间。比较起来，研究人员也可以使用TruSight Tumor 170进行癌症基因的检测，但是，速度很慢。沃森基因组在几分钟内做的事情，研究人员一般需要一个多星期才能做完。
不仅在速度上沃森基因组可以比人类快得多，而且在检测的准确性以及提供治疗癌症的方式上，沃森基因组与临床大夫和肿瘤专家提供的方案基本一致。美国北卡罗来纳大学教堂山分校的夏普尼斯博士研究了1000余名癌症患者的数据，发现在99%的病例中，沃森基因组提出的治疗建议与分子肿瘤专家团队提出的治疗建议相同。此外，美国国际商业机器公司旗下的沃森健康的副总裁哈韦还指出，在30%的肿瘤病例中，沃森基因组还发现癌症专家遗漏的一些细节。
基于这些结果，研究人员认为，教会人工智能诊治肿瘤大有可为。现在，美国20个专注于基因组学和肿瘤学领域的癌症研究所，包括纪念斯隆・凯特林癌症中心和北卡罗来纳大学教堂山分校的肿瘤研究机构正在进一步培训沃森基因组，以便让沃森基因组能更快和更好地诊治癌症。
对癌症图像的智能解读
诊断癌症不仅要靠解读癌症特有的基因、分子标记物等，还要认识和判断采用各种物理和化学方式拍摄的人体肿瘤的图像，这既是人工智能深度学习的内容，又是人工智能帮助人类诊治癌症的一个重要途径，在这个方面，人工智能也取得了一些进展。
2016年8月，美国休斯顿卫理公会医院的研究人员在《癌症》杂志上发表文章称，他们研发的一款人工智能软件在解析乳腺X线图片时比普通医生快30倍，诊断乳腺癌的准确率更是高达99%。这个癌症诊断软件可以直观地将X光图片的信息转译成诊断信息，方便医生快速对病人病情做出判断，避免耽误病情。
即便是肿瘤科的专科医生，对诸如X线片、CT和核磁共振成像图片的解读都不会是百分之百的准确，而且有很多误读。美国疾病预防控制中心（CDC）和癌症协会的数据显示，每年美国大约有1210万人接受乳腺X线图片检测，其中差不多有一半人在X图片上会出现阳性结果，但实际上是假阳性。为此，又迫使大量女性为了求得安心而进一步接受乳腺活组织检查，进行这一检查的人每年有160万人左右，其中20%的女性根本就没病。这给许多女性和其家庭造成极大经济和精神负担。
为了改变这种状况，研究人员打算从人工智能着手来解决X线图片识别癌症的假阳性问题。卫理公会医院的研究人员设计的这个人工智能软件能够扫描病人的X线影像结果，能采集诊断特征，并将乳腺X线影像结果与乳腺癌亚型进行关联。此后，医生可使用软件的分析结果来精确预测每个病人是否有患乳腺癌的风险。
人工智能和机器学习的进步速度如此迅猛，我们的社会将迎来一些重要的伦理和经济问题，应对这些问题恐怕会费心费力。
总体而言，人工智能(AI)和物联网将同时改变互联网和全球经济。在未来5年内，我们可以预期人工智能和机器学习将会被整合到各种各样的技术中，这些技术包括数据交换和分析。这将带来巨大的机遇，如全新的服务和科学突破，人类智力的提升，以及它与数字世界的融合。
在人工智能领域存在相当大的不确定性，如决策转由机器执行，缺乏透明度，技术变革将超过治理和政策规范的发展。自动化可能会深刻地改变行业，影响就业和公共服务的交付。政府和社会需要为其影响做好准备：
经济和社会必须为人工智能以及物联网带来的颠覆做好准备。
在人工智能的设计和部署中，必须优先考虑伦理问题。
人工智能和自动化将带来全新的社会经济机会，但对个人和社会的影响和取舍还不清楚。
人工智能正改变着我们的决策方式，我们必须确保人类仍然处于“驾驶座”的主导位置。
在社会内部和社会之间，人工智能的益处分配将不均衡，进而加剧当前和未来的数字鸿沟。这种现象发生的风险极高。
人工智能世界的治理与伦理问题
人工智能引发了对伦理问题的广泛担忧。技术人员表示，这项技术需遵从人类的价值观，在人工智能系统的设计、开发和部署的每一个阶段，都必须优先考虑伦理层面的问题。
目前，人工智能和相关技术正在开发和部署，短期内将需要大量的投资和努力，以避免对社会和人类造成意想不到的影响。在未来，我们需要把焦点放在研究上以及有效的管理架构上，以确保人工智能技术带来的是契机，而不是损害。目前，开发算法的工作仍然由人类完成。对我们所做的事，我们仍拥有些许控制。
然而，如果我们把这类工作拱手相让给中介机构，而中介机构又让算法来设计算法。那么在五年内，开发算法的工作可能就不是人类在做了，而是人工智能在掌控。是否将出现这样的前景：我们打交道的中介机构将被人工智能替代。
此外，人工智能引发的重要考虑事项涵盖了隐私、透明度、安全性、工作性质，以及整体经济。例如，基于面部识别技术可以提升用户在社交媒体上的体验。但同样的技术也可以用来提升监视效果，牺牲个人隐私。亦或是，如果人工智能成为社交媒体网络和在线平台的永久功能，在这些平台上，算法被用来管理在线体验、有关自由选择和偏见的问题将会加剧。人们将对数据收集和决策的透明度和责任性感到担忧。这种担忧将会加速伦理原则的制定。而这些原则的作用是什么？用以指导人工智能的设计和部署。
一个社会如果完全以数据收集为基础，那么从商业角度来看，在没有适当的民主监督和平衡的情况下，将助长社会过度依赖监督。机器提供了太多自动选择，人类无需过多思考，从而失去了某些自我决策的机会。
数据分析技术产生的自动化将对人类行为和决策产生更大的影响。
政府将如何应对人工智能带来的更大的经济和社会影响？政府是否具备这样做的能力和资源？在政府内部，由于政策的制定和调整越来越多地受到数据的驱动，人工智能可能会带来一种根本性的决策调整。此外，人工智能可能成为未来政策选择的一种决策工具，而且使用起来可能会草率而不透明。
物联网和人工智能的发展将为政府决策提供科学依据，并帮助它们快速应对民众的需求。
许多人预见，未来几年将展开一场激烈的竞争，以争夺商业人工智能领域的霸主地位。尽管这可能会推动创新，并有可能颠覆当前的市场结构，但也存在竞争方面的担忧。预测者认为，在可预见的未来，如今的领先科技公司将会控制人工智能市场。
人工智能对互联网经济的影响
一些人认为，预测人工智能是一种营销炒作，但很多业内人士和政府都在为人工智能的普及做准备。CB Insights估计，2016年超过50亿美元的风投资金流向了人工智能创业公司，比前一年增长了62%。人工智能为创造新工作、新产业和新沟通方式提供了巨大机遇。
随着人工智能和自动化在各个行业推动重大结构变革，工作的本质将发生改变。随着人工智能获取用户数据，改变产品和服务的交付方式，许多现有的工作岗位可能会被取代。如何适应变化的步伐将是未来一项重大的全球性挑战。
与人工智能和物联网相关的项目引领了我们很长一段时间，提升了我们现有的技术，让普通人生活更加方便。
人工智能系统和技术可以改变工作的性质，让员工能力得到提升，从而减少人类之间和国家之间的不平等。人工智能让我们承担和解决更大的挑战。正如一份调查报告所显示，“人们的大脑和互联网之间的距离会变得越来越近，而两者之间的交叉会变得越来越复杂。”
机器与机器之间的通信增加了成本压力，人们正在被取代。这只会随着时间的推移而不断增加，这对经济有好处，但会对就业提出挑战。
人工智能为科学研究、交通运输和服务提供带来了巨大潜在收益。如果可访问性和开源开发胜出，人工智能有可能给发达国家和发展中国家带来红利。例如，依赖农业生产的国家可以利用人工智能技术分析作物产量，优化粮食产量。在医疗保健领域使用人工智能可能会改变低收入地区的疾病检测方法。
人工智能是一种创造性的毁灭，它将淘汰许多工作岗位，但也将创造新的角色和工作岗位。
但是，社会本身是否已经准备好接受这种变化，我们是否为新型经济做好了充分的准备？对于发展中经济体而言，新技术总是能创造出更多的可能性，尽管部署人工智能(以及物联网)的基础设施非常重要。人工智能的好处也可能不均衡：对于依赖低技能劳动力的经济体，自动化可能会挑战它们在全球劳动力市场中的竞争优势，并加剧当地的失业形势，影响经济发展。
用于管理制造业或服务业的智能和服务，可能仍集中在发达国家。人工智能可能会在很大程度上加剧数字鸿沟，这将会带来政治上的影响。
确保互联网技术创造市场就业机会，且不会对就业市场造成损害，这是未来5年必须解决的一个挑战，也是国际上一个紧迫而严重的问题。
人工智能对互联网安全和网络智能的影响
算法开始做出决策，它们比人类决策更快，并且可以代表我们的意志。此外，系统越来越不透明。我们不知道他们在哪里，他们在做什么决定。
虽然安全与信任对人工智能的未来至关重要，但这项技术也可以帮助解决安全挑战。随着网络和信息流变得越来越复杂，人工智能可以帮助网络管理人员理解交通模式，创建识别安全威胁的方法。在基本的企业层面上，人工智能可以执行由IT帮助台执行的任务，比如解决员工的电脑问题。
这将为企业IT专业人员提供更多的时间来实现安全最佳实践，并更好地保护公司系统和网络。除了人工智能决策，人工智能还可以在网络上对日益增长的安全威胁进行分类。
人工智能作为一项综合性应用技术，其研发的主要目的便是为了模仿人类的思维与行为，从而代替人们去完成一些难度较大、复杂繁琐的工作，以此为人们节省出大量时间，提高人们的日常工作效率。现今，我们日常生活中随处可见的智能化产品便是人工智能技术的重要体现，这些智能化产品的出现在方便我们日常生活的同时，也使生活变得更加丰富多彩起来。除此之外，目前人工智能技术的应用极为广泛，与计算机网络技术有着十分密切的联系，包括自动程序设计、智能控制等等，都是人工智能在计算机网络技术中的应用。
二、人工智能应用在计算机网络技术中的优势
（一）更具实用性
随着计算机网络技术的使用覆盖率不断扩大，当前各个领域乃至生活的各个细节都难以离开计算机网络技术。而人工智能技术的出现，从此使计算机网络技术变得更具实用性。智能与科技相结合，人工智能利用对新知识的学习能力，进而实现了对一些较难数据的推理核算工作。这样不仅极大程度的节省了网络查找的时间，还有效改善了人们的工作与生活，促进了工作效率与生活质量的双重提升。正因如此，人工智能技术的开发与应用更具实用性。
（二）便于网络管理
计算机网络技术的发展，让人们进行信息交流和讨论也变得更加方便快捷，同时也对世界各国之间建立良好的国际关系产生了极大帮助。随着人们对计算机网络技术的应用越来越广泛，因此对其要求也开始不断提升。而在人工智能的作用下，计算机网络技术也从此变得更具优势，对于人们无法处理或难度系数较大的问题，人工智能都能一一进行妥善处理。同时，人工智能还能加强对大数据的监控，实现智能化的网络安全管理，也使人们的交流与联系变得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在计算机网络技术中的应用极为重要。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用
（一）智能防火墙防护体系
防火墙的主要功能是抵御黑客攻击，防止计算机系统中的潜在风险对其造成破坏。人工智能技术与计算机系统中的防火墙技术相互融合，这样计算机的防护系统就相当于拥有了一位智能管家。如此一来，计算机系统不仅多了一重安全保障，同时给人们的使用也带来更为便捷、高效的体验。由于人工智能技术具备极强的数据分析能力，对于各行各业时常出现的计算机网络安全问题，人工智能防护都能及时对其进行全面优化与处理。比如目前现有的一些人工智能杀毒软件，即使没有网络连接，同样也能为计算机系统保驾护航，帮助其免受攻击。同时智能防火墙的研发，还有效避免了以往的防火墙技术频繁进行网络运行控制的弊端，只会在不确定的情况下进行报警询问和访问控制，而在计算机程序正常运行或者智能防火墙已判定病毒的情况下是不会对用户进行访问控制的。由此可以看出，智能防火墙增加了智能化识别技术，其在计算机系统中的识别力更加敏锐，更为高效的实现了预防病毒侵害的目的。
（二）智能信息检索
网络时代的到来，人们需要了解和掌握信息时都可以通过计算机网络技术来实现，而正因为人们对各类信息的需求越来越广泛，也因此导致了网络上的信息呈现出繁多、复杂的局面。此种情况下，当人们需要获取信息时也变的无从下手，海量的信息中开始很难筛选出能满足其需求的内容。而当计算机网络技术中科学应用人工智能技术后，智能信息检索的出现不仅有效弥补了传统搜索方式的非个性化搜索功能，还实现了传统搜索所没有的分布式智能搜索。如果用户采用其搜索所需信息，智能搜索将会自动对用户所需的信息的相关领域进行搜集、筛选、过滤，最终对用户提供其感兴趣且有价值的信息内容，以此大大节省用户获取信息的时间，并提高其工作效率。
（三）智能过滤系统
日常生活中，当我们利用计算机网络技术进行学习或工作时，常常会因为电脑中大量占用内存的垃圾信息而影响到工作效率。比如一些垃圾邮件等，它们占用了电脑内存，长期下来就会导致电脑无法正常运行，最终导致我们的工作效率大大降低。而当计算机网络技术中应用到人工智能后，其具有的智能化识别技术就如同为计算机系统配备了一个人工大脑，不仅能自动拦截用户使用过程中出现的垃圾信息，还能对各类信息进行分类处理。如用户收到邮件后，其智能过滤系统便会自动开启扫描，将垃圾信息筛选出来提醒用户尽快进行清理操作，有效保护用户使用过程中的安全。这样一来，人工智能与计算机网络技术完美融合后产生的智能过滤系统就为人们节省了大量的时间，同时也保障了工作和学习的效率。
（四）智能机器人
在计算机网络技术的迅速发展下，人工智能技术也在不断发展，而智能机器人也正是其共同发展的产物。如今的智能机器人相比传统机器人在思维、感知等方面都得到了极大完善，其通过全面模拟人类的智慧与能力，已经逐渐应用于社会各个领域。比如许多人类自身难以完成的高难度危险作业等，智能机器人都可以代替其高效完成任务。此外，智能机器人在商业管理、救火救灾、军事、医疗等方方面面都有涉及，比如自动驾驶、识别生物体征等等。正因为有了计算机网络的发展，人工智能的作业才得以高效发挥，因此，不仅是人工智能方便了人们的生活，计算机网络技术也对人们的生活作出了巨大贡献。
（五）智能人机交互
人工智能在计算机网络技术中的另一重大应用便是智能人机交互，其主要体现在智能家电家居、自动驾驶、人机对弈、管理培训、机器教学、医疗服务等方面。据相关研究表明，相比人类，机器核算往往更能准确无误的完成人类指定的各项操作，因此智能人机交互的发展也将会得到越来越广泛的应用，从而对人类未来的日常生活带来极其重要的影响。
（六）智能数据挖掘
大数据挖掘主要指的是通过对现有的数据进行分析和提取，最终筛选出其中具有实用价值的信息，从而为人们学习和使用提供便捷，既为用户节省了大量时间，也使其工作起来更为高效。人工智能利用相应技术充分模拟人类大脑的运行过程及状态，并在大数据挖掘过程中得以应用，目前已经逐步体现在医疗、工业、司法等多个领域，未来给人类生活的方方面面也将会提供极大的帮助。
联想集团董事长兼首席执行官 杨元庆
人工智能有两个重要能力，一是感知能力，越来越多的智能终端和传感器，让我们能够提升感知世界的广度和深度；二是认知能力，这就需要通过云、通过大数据分析来实现。所以，如果说智能终端是人的感官的话，那么云就是大脑，把智能终端和云大脑完美结合起来，就是人工智能未来的方向。
斯坦福大学客座教授 杰瑞・卡普兰
未来，除了应用和设备会越变越好之外，我们还会有一批全新的设备和应用，它们会更加智能化，并且可以进一步加强人与人之间、人与物之间的联系。未来是光明灿烂的，因为人工智能可以帮助我们应对数字化带来的挑战，帮助我们寻找到信息，将那些最相关信息推送给我们，协助我们更好地了解这些信息的含义。与此同时，人工智能可以拓展计算机的应用，电子设备将获得我们的信任，将会成为我们极其信赖且不可分割的个人助手，它们会帮助我们在物理世界、真实世界里进行探索。
美国希捷科技公司全球副总裁 孟福来
所有这些相互连接的设备以及物联网意味着今后互联网会无处不在，这也就意味着数据会越来越多，数据的价值将越来越高。短短几年就会极速增长，所有的数据都要得到安全的存储，用户也要能够迅速接入并且分析这些数据。
让存储更加智能，从而支持各项复杂活动，进而应对不同环境下的需求，我们正在将那些传感器融入其中，总的来说就是数据存储会更加智能。
华为消费者业务首席执行官 余承东
人工智能能够帮助人类更主动地获取信息和推送所需要的信息。主动通过人工智能推送人类需要的信息，同时对信息进行过滤和及时反馈。而信息的交互方式将变得更加自然，就像人类说话一样。人机更加自然地交互，对人类来说更有意义、更方便、更快捷，所以这需要人工智能对信息进行个性化推荐。
优办创始人兼首席执行官 卢阳
未来智能设备的互联就是物联网将会随处可见，增强现实和虚拟现实让虚拟变得更真实，语音识别让每个人有了秘书，云服务使得所有数据存储在远方但是随手可得。随着技术的发展，人们的生活将发生天翻地覆的变化，移动性和及时性的需求将大大增加，这些将使得使用权比拥有权更受欢迎。
搜狗公司CEO 王小川
我们每天醒来都感受着互联网带来的便捷，看到智能终端无人驾驶汽车机器人从科幻走向生活。今年是人工智能诞辰六十周年，年初谷歌AIphaGO与李世石上演人机大战，将人工智能的关注推到了前所未有的高度。
脸谱公司副总裁 石峰
人工智能和传统计算机不同，它更像一个孩子在学习这个世界，而不是事先编程，所以，对于人工智能我们要花很长时间来训练它，就像教孩子打棒球一样。一方面我们有超过十亿人在寻找内容，而另一方面我们又有数以亿计的内容给他们，他们可以很了解这两者怎么取得平衡，所以，我们每天做很多预测，而真正最激动人心的就是我们还能获得很多的反馈。
腾讯社交网络事业群总裁、集团高级执行副总裁汤道生
最近五年，在图片识别、语音翻译、模拟探索、概率决策上有非常多的突破，因为计算能力和算法的突破，现在到了一个感知的智能时代。我们多看几只猫以后知道什么是猫，具体我们也说不出是怎么判断和识别的，但是通过神经网络的算法，如今哪怕不能充分描述识别过程，也能通过新的算法和计算方式达到感知智能的能力。
百度公司总裁 张亚勤
人工智能真正会带来一些新的变革，可以用到医疗、教育、金融、交通等各方面，也可以用到无人车上。三十年前比尔・盖茨讲，希望有一天机器能像人一样去听去看去写，用自然语言交流。今天，他提的目标在很大程度上已经达到了。最早的时候是人们学习机器语言，学编程，后来是机器来学人的语言。所以，未来机器要向人学习，人也要向机器学习。
爱立信集团亚太区首席技术官马格纳斯・艾尔布林
在整个网络当中，我们要保证时刻能够服务到用户，我们的用户能够获得其需要的服务。而为了能够实现这个目标，我们就有一定的架构和分类，通过这样的安排，我们就能够保证5G的标准体系能够提供服务。
国际数据公司（IDC）的最新报告显示，存储收入持续上涨，这对于力求提高销售额的存储供应商们来说是个好消息。但由于分析引擎与数据存储库相竞争，期望以分析引擎渴望的速度获取信息，存储行业的产能有可能达到极限。
DataDirect Networks公司的产品营销高级主管劳拉・谢泼德（Laura Shepard）说：“采用机器学习会很快给底层的数据访问和管理基础设施带来负担。机器学习的原型和第一代机器学习基础设施通常建立在现有企业存储的基础上，或者搭建基础设施的团队决定用白盒服务器，同时结合开源、自主开发和商用的工具和应用软件来自行搭建。”
因此，即使是最成功的机器学习计划也经常会遇到规模方面的问题。一般而言，人工智能，可以整合的数据越多，得到的结果就越好。这促使机器学习项目越来越庞大。
出现这种情况后，我们看到第一代基础设施开始不堪重负，出现规模扩展方面的失败，比如无法让用户以所需的速度来访问数据，无法扩大所处理的数据量以改进结果，无法在管理起来简单或经济高效的存储环境下扩展数据存储。x泼德表示，任何一个这样的失败都可能让整个项目偏离正常轨道，因为如果你无法增加输入，或无法更进一步增加网络的深度，也就无法扩展输出。
机会找上门
但一个人的挑战是另一个人的机会。随着人工智能和机器学习日益得到采用，它势必会吸引越来越多渴望解决许多相关问题的初创公司。
IT Brand Pulse公司的高级分析师弗兰克・贝里（Frank Berry）说：“管理数据中心基础设施向来是个主动的过程，我们要走在业务需求的前头。机器学习有望通过自动化来提升存储性能、提高可用级别、提高效率（每个存储单元需要更少的管理员）。”
Zadara Storage公司的营销副总裁凯文・利布尔（Kevin Liebl）进一步阐述了这个主题。他认为，人工智能会大大提高数据存储的自我管理性（想想自动驾驶的数据中心，就像自动驾驶的汽车那样）。
利布尔说：“自动化将大大增加管理员可以管理的服务器数量，从如今同类中最多可管理VMware环境中的大约500台服务器，增加到将来每个管理员可能管理20000台服务器，到时候服务器完全由分析技术和自动化服务器管理软件来监控和管理，这将使存储和管理更容易、更省时、更高效。”
他补充道：“存储是自动驾驶的数据中心的核心，因为所有的自动化都需要记录各种活动，这些活动当然会生成数据。由于云计算、移动技术、物联网、社交媒体和分析技术大行其道，将来生成的数据只会更庞大。这就是为什么总的数据存储量会继续每两年翻一番。”
利布尔说：“人工智能对存储行业的最大需求可能就在于需要存储管理功能，好让系统得以处理数据洪流。”
人工智能和机器学习的兴起很可能会影响存储行业，就像个人计算机当初重塑企业IT那样。就像PC从个人生产力应用软件发展到大规模企业数据库和自动化项目一样，人工智能和机器学习可能会从消费类功能演变成推动全球企业发展的全面的数据驱动项目。
Cloudian公司的首席执行官迈克尔・楚（Michael Tso）表示：“在今后的20年内，许多公司会演变成人工智能辅助的组织。到时候，数据将支持合作，机器收集信息，学会帮助人们做出实时决策，以满足客户的要求。”
已经有这方面的例子了。亚马逊等购物网站上的推荐引擎已经在使用这项技术。与之相仿，广告投放系统会基于网站访问量，更精准地投放广告。Cloudian还使用了将广告与每个司机和汽车相匹配的数字广告牌。
楚说：“对于存储行业来说，这意味着许多公司需要保留大量的非结构化数据来‘训练’机器。一旦机器能自我学习，它们将收集并生成新的大量数据，这些数据需要存储、智能化标记和分析。”
许多专家提到了自动驾驶汽车。值得一提的是，自动驾驶汽车使用大量的传感器来“读取”环境，然后与精确的地图数据进行比较。
最后，再决定如何转向、刹车和加速。这增加了存储的复杂性。来自摄像头和雷达等传感器的数据以每秒几十GB的速度进入。所有数据都要经过压缩和处理。
摄像头和雷达收集的汽车在路面上的数据与高清（HD）地图数据进行比较。这是获得准确车辆位置信息的一个重要部分。这些高清地图堆叠在包括额外信息（比如车道标记、路缘和标志）的标准地图数据的上面。所有这些会带来几十GB的额外存储量，再乘以一辆车需要执行的动作数量，以及路上行驶的车辆数量，数据就会大得吓人。
此外，每辆汽车都要记录一些驾驶数据，并保存数天或数月，这取决于OEM和监管部门的要求。这很重要，因为即使这些数据上传到云端，本地拷贝也几乎肯定要保存起来。
相关的数据量仅仅是个开始，每辆车会生成数据，确保车辆安全、畅通行驶的系统也会生成数据。
各种人工智能和机器学习系统将访问这些数据，才能将信息变成实用的智能。这意味着存储系统会不断演变，以便能够以所需的速度存储、移动和处理数据。
StorageIO Group的分析师格雷格・舒尔茨（Greg Schulz）表示：“人工智能还可能导致几乎感觉不到有什么价值的现有数据拥有隐藏或未知的价值，只不过还没有被利用起来。”
存储方面的改进
人工智能不仅仅是一条单行道。不仅存储需要解决如何能够存储更多的数据、更快地处理数据、更快地将数据馈送给分析引擎，存储与人工智能之间还存在相互影响，即人工智能和机器学习将如何回报、如何改进存储技术。
舒尔茨说：“存在这种场景，人工智能和其他支持算法的分析技术可以用来帮助管理数据、存储，以及管理相关的数据基础设施资源。这意味着不仅仅局限于基本的分析，以及传统的基于策略的系统或软件管理。”
他预计，人工智能和分析技术对于额外的CPU处理和内存会有更高的要求，另外还需要将数据转换为信息的工具。
相关链接
人工智能（Artificial Intelligence），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和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与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。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等。总之，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
IDC预测，到2018年，全球近1/3的行业领导者将被全面执行数字化转型战略的竞争对手颠覆。“人工智能+行业”有助于催生新的商业模式。如今，人工智能技术已经在医疗、工业、农业、金融、商业、教育、政府、公共安全等行业初露锋芒。不同行业在人工智能的接受程度上存在差异。金融、零售、医疗和智慧城市这4个领域的人工智能技术的应用更为成熟。
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
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（Artificial Intelligence，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（Natural Language Processing，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（Artificial Super Intelligence，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.
