对人工智能的思考模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇对人工智能的思考，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

普华永道称由于新的人工智能，在未来15年，大约有1000万工人将面临失业风险，同时人工智能也将提高生产率，并在其他地方产生就业机会。可以说，人工智能顺应时代必将不断扩大发展，财会行业也会受到很大影响，其中最先触及的将是基层会计人员。去年3月，四大会计师事务所之一德勤宣布与 Ki-ra System联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作中。而在今年5月，朋友圈就已经被一款叫做“德勤财务机器人”的H5动画刷屏。

二、管理会计与财务会计的区别

随着企业对现代管理的需求的增强，管理会计开始逐渐形成。企业管理会计，是指在当代市场经济条件下，以强化企业内部经营管理、实现最佳经济效益为最终目的，以现代企业经营活动及其价值表现为对象，通过对财务等信息的深加工和再利用，实现对经济过程的预测、决策、规划、控制、责任考核评价等职能的一个会计分支，与单纯的财务会计有同等地位，是并列关系。管理会计主要服务于内部责任单位，立足于企业未来发展，又称为“内部经营管理会计”，而财务会计以服务与企业外界有经济利害关系的群体或个人为中心，又称为“外部报告会计”或“外部会计”。

三、管理会计的相关职能及前景

普通会计核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础工作会逐步被取代已成必然，但会计核算和管理是两个不同的分支，管理会计是否会受到人工智能的影响呢？

从手工记账到会计电算化的出现，科技将财务从账册算盘中解放出来，人工智能也将会计人员从目前繁琐的日常整理分析数据中解放出来。人工智能运用推理、联想、逻辑判断等能力，通过计算机语言表示出来，并形成具有某些人类智能活动特性的计算机系统，在很大程度上模拟人脑进行思维、决策，例如强大的围棋AlphaGo就是利用价值网络和策略网络工作。但是多变的政治经济社会、复杂的经济活动以及其他不可控的因素，使得在会计领域，人工智无法达到真正的思考，无法灵活有效在大数据中识别出最有效的信息，比如选用怎么的数据收集路径，选用哪些财务决算的因素，如何从“大数据”里提取有用信息等，这些仍然需要管理会计人员根据经验和判断作出最终决策。以下从管理会计的部分职能具体分析。

（一）预测经济职能

管理会计发挥预测经济前景的职能，就是按照企业未来的总目标和经济方针，充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束，选择合理的量化模型，有目的的预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平，为企业经营决策提供第一首信息。利用人工智能后，可以根据给定的范围和方法，进行系统学习，并对大量数据进行程序化分析，从而得出细致具体的预测。

（二）参与经济决策

决策工作贯穿企业管理的各个方面和整个过程的始终，因此具有决策职能的管理会计也有着举足轻重的地位。其职能主要体现在根据企业决策目标搜集、整理有关信息资料选择科学的方法计算有关短期决策方案的评价指标，并做出正确的财务评价，最终筛选出最优的行动方案。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用也对企业未来的发展有一定影响。

（三）控制经济过程

控制经济过程职能的发挥要求将对经济过程的事前控制与事中控制有机的结合起来，即事前确定科学可行的各种标准，并根据执行过程中的实际与计划发生的偏差进行原因分析，及时采取措施进行调整，改进工作，确保经济活动的正常进行。可见，管理会计有很强的及时性，而人机智能无法准确预测未来发生的变动，无法及时有效的进行调整。

篇2

人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来，随着全球范围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新研究成果的持续出现。比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。

一、人工智能概述

人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。

二、人工智能发展状况分析

（一）全球人工智能发展现状

目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。

（二）我国人工智能发展现状

可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。

三、人工智能的未来发展趋势

技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的努力，该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。

四、结束语

总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。

参考文献：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2007.

[2]周以真. 计算思维[J]. 中国计算机学会通讯，2007（3）.

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DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 简介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。

1 人工智能的运用现状

目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：

2 人工智能的影响

人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。

人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。

人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。

3 人工智能的发展趋势

有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。 （2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。 （3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。

4 结论

人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、 有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。

参考文献：

[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.

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中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）182-0080-02

车辆自动驾驶系统是改变传统驾驶方式的重要技术类型，但仍旧处于研发测试阶段，并未展开全面应用。车辆自动驾驶系统主要是由感知部分和控制部分构成，控制部分主要完成对车辆的控制，促使车辆按照设计的线路展开行驶，而感知部分则是对路线中障碍进行识别，促使车辆进行规避，保障车辆安全。然而现阶段，车辆自动驾驶的感知部分却存在一定的瓶颈，制约车辆自动驾驶系统的功能。基于此，本文对车辆自动驾驶中人工智能的应用展开分析，具体内容如下。

1 车辆自动驾驶现状分析

车辆自动驾驶是借助网络技术相关算法、高敏感度的传感器和相关信息采集设备，综合的对车辆行驶过程中路况信息进行采集，由信息处理部分完成对车辆行驶过程中采集数据的分析，再由控制系统完成对车辆前进、后退和停止等动作进行实施，可有效改变传统车辆的驾驶方式，在提高车辆驾驶有效性的基础上，可以解放驾驶人员的双手，并达到降低交通事故发生几率，达到智能化汽车的构建。

近年来，以百度、谷歌为首的行业，致力于人工智能技术应用车辆自动驾驶系统中，于2016年谷歌将无人驾驶的汽车测试到城市，并于2016年12月无人驾驶汽车项目剥离为独立的公司waymo，完成对车辆自动驾驶的研究，该公司的基于自动驾驶的车辆的自动行驶的距离>1.61×106km，并获得大量的数据。

较比国外的车辆自动驾驶的自主研究形式，国内主要选择汽车厂商与科研所高校等联合研究的方式，主要有一汽、上汽、奇瑞等，均投入一定资金和研究力度，致力于研发可无人驾驶的智能汽车。同时，网络技术和算法技术、硬件技术的不断成熟，为车辆自动驾驶提供了基础，对智能汽车的构建具有十分积极的意义。

随着世界各类尖端行业重视到汽车自动驾驶大有可为，逐渐加大对车辆自动驾驶的研究，并将具备车辆自动驾驶能力的汽车作为未来汽车市场的主要方向，促使汽车可以在自动驾驶的状态下，完成对复杂环境的驾驶，达到高度自动化驾驶的效果。

2 人工智能在车辆自动驾驶中的应用

人工智能是计算机科学的分支之一，所包含的领域较多，涵盖机器人、语言识别、图像识别等，随着人工智能研究的不断深入，人工智能逐渐应用到各个领域中。将人工智能应用到车辆自动驾驶中，可以对车辆自动驾驶的瓶颈进行突破，推动车辆自动驾驶的早日实现。

2.1 基于深度思考的人工智能

车辆自动驾驶系统对基于深度思考的人工智能进行应用，深度思考是一种机器学习的算法，可完成多元非线性数据转换、高级数据概念模型的构建，促使车辆自动驾驶系统的感知部分发生转变。具体的基于深度思考的人工智能学习结构，有深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）、深度信念网络等，在具体的车辆自动驾驶系统中，完成对车辆的视觉、语言等信息的识别。苹果手机编制程序专家George？Hotz创建的企业，构建的基于卷积神经网络的自动驾驶车辆，并借助人工智能实现车辆训练。在具体的车辆训练过程中，选择激光雷达作为主要视觉装置，完成周边环境的精准三维扫描，进而实现对周边环境的识别，且可以完成对车位置信息的报告。

2.2 基于人工智能解读的仪表板摄像头

选择以帕洛阿尔托为基地的NAUTO使用的prosumer相机中发现的各类图像传感器，并运用运动感应器、GPS等，转变激光雷达传感器昂贵的情况，达到降低车辆自动驾驶的感知成本，并有效完成对周边地形的识别。借助NAUTO系统，不但能够完成对道路前方情况的识别，还能对车辆内部的情况信息进行采集，车辆乘坐人员可以根据面部表情、手势和语言完成对车辆的控制，达到改善人机交互界面。

2.3 基于人工智能的尾刹

现阶段，汽车辅助系统不断发展和完善，切实应用到车辆中，基于人工智能的ADAS技术，配合ACC（自适应循环）、LDWS（车道偏移报警系统）、自动泊车等系统的应用，使得目前车辆具备良好的自动能力。而ADAS技术的应用，可以使得汽车在具体运行中如果前方存在车辆或是前方存在障碍物不能绕过的情况，借助ADAS技术的应用，可以实现自动刹车，进而保障车辆的行驶安全。

2.4 感知、计划、动作的agent结构应用

车辆自动驾驶系统中对人工智能进行应用，对改善自动车辆驾驶的效果显著，改善车辆自动驾驶的效果。

借助知识库的十二构建，可以给予自动驾驶行驶过程中的地理信息、电子地图、交通信息和相关法律法规这些内容。且这些知识主要是以知识的形式展示，并借助知R推理中的A算法，可以有效完成对下一个被检查的结点时引入已知的全局信息进行解读，达到对最优路线的选择，获得可能性最大的结点，继而保障知识所搜的效率。借助感知―计划―动作agent结构的人工职能，可以将车辆自动行驶的速度分为3个档次：High、Middle、Fast，转向角度为7等，分别为0°，±10°，±20°，±30°。且可以完成对各类障碍的规避。

3 车辆自动驾驶中人工智能应用的相关问题

1）车辆自动驾驶具有良好的发展前景，而人工智能的应用，进一步优化了车辆自动驾驶系统的功能，达到减少错误的情况，借助人工智能尽可能降低各类错误的存在，规避自动驾驶风险的存在。需不断加强对人工智能的研究和分析，促使人工智能和车辆自动驾驶有机的结合，为智能汽车的构建奠定基础。

2）人工智能应用时，需要对车辆电脑程序和信息网络的安全系数进行控制，避免非法入侵对车辆造成不利影响，进而导致安全隐患的发生。

3）人工智能在具体的应用中，需要对预测和回应人类行为的问题进行处理，进而增加自动驾驶车辆与人的互动。

4）基于人工智能的智能汽车定责的法律问题，国家需要建立相关的法律法规，不断完善车辆自动驾驶的相关立法，完成对各类问题的处理，提升法律的适应性。

4 结论

分析车辆自动驾驶的现状，再详细的对人工智能在车辆自动驾驶的应用，再解读基于感知―计划―动作agent结构的人工智能的具体应用，并分析人工智能在车辆自动驾驶中应用的相关问题，为推动车辆自动驾驶的水平和智能化水平提供基础，达到改善人们生活的效果。

参考文献

[1]黄健.车辆自动驾驶中的仿人控制策略研究[D].合肥：合肥工业大学，2013.

[2]谢基雄.探析人工智能技术对电气自动化的实践运用[J].电源技术应用，2013（9）.

[3]禹昕.人工智能在电气工程自动化中的运用实践研究[J].工程技术：全文版，2016（12）：00247.

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【关键词】电力系统 人工智能 运行

随着现代化进程的不断推进，人们对电力系统的要求越来越高，要求电力系统要实现高效率，高安全性，智能化。在经过大量的研究之后，人们将人工智能和电力系统相融合，取得了很大的突破。所谓的人工智能，实际上就是一门综合的智能设计技术，人们设计相关的机器，使机器能够像人类一样进行一系列的思考、规划、设计等活动。在电力系统中的应用主要是集中在安全用电和简化操作的方面，实现简易化、智能化安全电力装置设计，比如保护继电器的设计，可以对电路进行有效的保护，以免对电力系统造成损失。从现在电力系统的发展趋势来看，人工智能在电力系统中的应用必将是未来电力系统发展的主要方向之一。我将在下文中从以下几个方面对人工智能在电力系统中的应用进行分析。

1 人工智能技术概述

人工智能是一门复杂的技术，集成了很多学科的知识，进行人工智能研究的研究人员必须要了解脑科学、神经学和信息技术等方面的知识，因为这三个方面的知识是人工智能最基础的知识。人们将这些知识实际应用到机器的设计之中，就能够对机器进行人工智能的设计，从而实现机器智能化的操作。

2 人工智能技术的种类

2.1 人工神经网络

人工神经网络在电力系统的应用解决了电力系统中很多非线性的问题，尤其在继电保护方面的效果最为出色，所以在电力系统的继电保护中得到了广泛的应用。所谓的人工神经网络，就是科学家们在对人的神经网络进行研究后，将其运用到系统的研究上而得出来的。在电力系统的工作中，能够对电力系统做实时的监测，同时能够对出现问题的地方做出快速的反应，有效的提升了电力系统的工作效率。

2.2 智能模糊逻辑

所谓的智能模糊逻辑，就是人们将模糊理论运用到一些实际的系统当中，使人们能够输入相应的参数，建立对应的数学模型，从而对系统进行很好的规划。在电力系统的应用过程中，人们主要将智能模糊逻辑应用到电力系统的规划和电力系统故障的诊断方面。

2.3 遗传算法

遗传算法就是人们基于对生殖遗传规律的研究，在遗传规律应用到实际的生活事件当中，使事件得到最优解。遗传算法能够很好的解决电力系统中一些比较难的问题。

2.4 混合技术

所谓的混合技术，就是将遗传算法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。

3 电力系统运行中人工智能的具体应用

电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。

3.1 人工神经网络在继电保护中的应用

对继电器的保护工作一直都是电力系统中非常重要的工作之一，随着社会的进步，科技的发展，人们对电力系统的要求越来越高，继电器的保护工作也不断在推进着，从开始的普通计算机的保护到人工神经网络的应用，都体现了电力系统的工作人员对继电器保护工作的不断努力。

3.2 人工智能算法在电力系统运行中的应用

人工智能算法主要的原理是无功优化，通过无功优化，能够提高电力运行效率，使电力传输达到一个最佳的状态。

人工智能算法采取记忆指导搜索的办法来提高搜索速度，从而使全局达到最优的状态。它还有禁忌搜索方法，这种方法在跳出局部方面有很大的优势。此外，它还能解决多变量、非线性、离散性的问题，而且操作手法简单，易于使用。

3.3 模糊理论在电力系统运行中的应用

模糊理论突破了经典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理来对一些不明确、不精准的事情和现象进行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊逻辑和引入语言变量，从而对事情和现象进行分析与描述。如今，这种模糊理论已经具有比较成熟的技术，它的应用已经相当广泛，遍及多个行业、多个领域。电力系统中有非线性，而线路通过非线性的时候，就会产生一些分量，这些分量能够重叠在故障上面，并且不会被消除掉。而模糊理论中的技术可以消除输电线路中互相影响的现象，使之相互独立。

3.4 专家系统在力系统运行中的应用

专家系统是人中智能系统重要的组成部分之一，尤其在电力系统中早在很多年之前就得到了广泛的应用，解决了电力系统中的很多问题，为电力系统的发展奠定了良好的基础，有效的提高了电力系统运行的效率。

4 总结与体会

从上文的分析中，我们对人工智能的概念有了清晰的认识，同时也了解了将人工智能应用在电力系统能够为电力系统带来的巨大发展。解决了电力系统目前存在的大量问题，为电力系统的发展提供了突破性发展的思路。但是我国人工智能的技术还不够成熟，与国外先进的人工智能技术相比较还有很大的差距，所以我国必须制定相应的方案促进我国人工智能的发展。首先，我国要在政策上对人工智能的企业进行优待，鼓励更多的企业投身到人工智能的发展之中，其次我国要加大人工智能的人才培养力度，从我国目前的人工智能发展现状来说，我国的人工智能的人才缺口比较大，很多专业的人才都是从国外引进的，花费了国家大量的资金，所以对人工智能的人才培养是我国未来促进人工智能的发展必须要做的任务，对于我国人工智能的可持续发展具有重大的意义。

参考文献

[1]田秀梅.人工智能在电力系统故障诊断中的应用[J].电子技术，2011，38（01）：31-32.

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近些年来我国科学技术的快速发展给人工智能提供了很大的助力，人类利用人工智能技术开拓了更多的领域，创造了一些新的经济增长点，很大程度上促进了我国经济的发展。面对着人工智能广阔的发展空间，我们在利用人工智能获得高质量发展的同时也要看到人工智能带来的风险，例如有些不法分子会借助人工智能产品的使用或者是开发实施一些危害社会的犯罪行为，给人们带来较大的经济损失。基于此，相关部门应该充分认识到人工智能所带来的刑事风险的巨大危害性，进而加强法制建设，全面做好应对，使人工智能充分发挥它积极的一面。

一、关于人工智能以及人工智能产品的概述

（一）关于人工智能的概述

人工智能这个概念提出比较早，大约在20世纪的四五十年代，但是人工智能概念提出后却没有得到较快的发展，主要是因为当时的信息技术以及互联网技术的发展水平还处于较低的阶段。在此后的一段时间，人工智能几乎处于一种停滞的状态，直至2016年韩国的一场人机围棋大赛让全世界的目光再次聚焦在人工智能上。各个国家也意识到人工智能将是改变世界的一种重要力量，纷纷加大对其研究力度，进而成为各个国家竞争的新领域，由此世界逐渐进入了人工智能时代。人工智能时代在给世界带来强大发展活力的同时也出现了一些超越法律范围以及法律理念的问题，对这些问题不能忽视。在人工智能时代我们更需要站在法律的层面严格审视其发展过程中存在的风险以及做好各方面风险的应对。特别是最近几年一些关于人工智能的刑事案件引起了人们的关注，鉴于此，对这个方面进行深入研究有着很大的现实意义［1］。

（二）人工智能产品的类型

人工智能产品根据其内部算法的不同可以分为两种类型，一种是人工智能产品，另一种是弱人工智能产品。通过对人工智能产品的深入研究发现，其本质是基于内部算法，并具有独立思考以及解决问题的能力。我们看到人工智能主要依据内部算法发挥作用，内部算法是人工智能的技术内筒，如果对这个技术内筒的运作再进行分类存在着很大的难度，同时也不具备较强的可操作性。针对这个问题，在法律层面对人工智能产品进行分类主要依据的是产品是否具有控制能力以及辩证能力。虽然我国的人工智能发展较快，但是从发展水平来说还处于弱人工智能时代。弱人工智能时代的产品虽然具有一定的自我意识并能思考以及解决问题，但是这些能力在很大程度上是研发人员意识的体现，是研发人员利用程序表达出来的一种判断和决策。在科学技术发展的推动下我国也会进入强人工智能时代，这个时代的产品具有较强的控制能力以及辨认能力。它与弱人工智能时代产品的最显著区别是其可以突破设计人员编程的控制，真正实现自我意识、自我判断、自我决策。这种产品会给世界带来极大改变，同时也会带来很大的风险［2］。

二、人工智能刑事风险所具有的特点

（一）与传统犯罪相比具有较高的危害性

随着人工智能的不断发展，其与人们的生活会越来越密切。人们在获得人工智能产品提供服务的同时也存在着一些风险，加之人们对这些风险缺乏辨别力，导致人工智能刑事风险产生的危害较大。如今我们在一些媒体上会发现一些不法分子利用人工智能开展各种形式的犯罪活动，不仅具有很强的隐蔽性，而且给人们带来很大的损失。随着社会的进步，科技的发展，人们的生活和工作对人工智能的依赖性会越来越大。在这种情况下利用人工智能开展犯罪活动会越来越普遍，严重危害社会的可持续发展，甚至还会给社会带来毁灭性的灾害。为了确保社会的和谐稳定，相关部门必须要采取措施遏制人工智能犯罪活动的开展，特别是在法律层面做好保障。否则任其发展必然后患无穷。通过对一些人工智能刑事违法案件的调查，我们看出很多不法分子利用人工智能获取企业的私密信息，不仅损害了企业的利益，同时还会引发行业的不良竞争，影响我国经济的高质量发展。

（二）增加了很多的犯罪形式

人工智能时代犯罪有了更多的形式，这些形式带有人工智能显著的特点。现在越来越多的犯罪分子青睐人工智能犯罪是因为借助它可以轻松获取大量的数据信息，进而利用这些数据实施犯罪活动。人工智能这一高效获取数据的功能如果加以正确利用，不仅可以加强我国的精神文明建设，同时还会极大促进社会的发展。但是一些犯罪分子瞄准了人工智能这一特点实施一些新型的犯罪活动，违反了人工智能发展的初衷，同时也不利于社会主义市场经济的稳定发展以及和谐社会的构建。面对人工智能时代出现的各种新型犯罪，要从根源上确保信息的安全性，避免被不法分子通过非法途径获取［3］。

（三）人类对其控制能力较弱

人工智能时代一些技术的使用很难利用一定的标准评价它的道德性以及合法性，相关人员对此要有清醒的认识。人工智能产品一个显著的特点就是不具备控制能力以及辨别能力，基于这样的特点很难对其程序进行管控，从而降低了人类对它的控制。例如操作人员利用人工智能技术操纵机器人开展某项活动，如果在一些环节采取了具有违法性质的操作，但是机器人并不能自动发现这种不法指令，进而拒绝执行。这种弱人工智能给犯罪分子留下了犯罪机会，同时也给人工智能的利用带来很多的安全隐患。随着高科技以及人工智能技术的不断发展，相关人员在对人工智能进行深入研究的过程中探寻到一些技术可以实现机器人自主学习。机器人的自主学习能力原本是为了抑制智能机器人，但是在一些特殊情况下当这种能力不断积累，机器人在执行各种命令时有可能违背人们的意愿。这种情况不仅会影响机器人正常作用的发挥，甚至还能做出一些危害人类的举措。在一些极端的情况下，机器人的行为完全不受人们的控制，那么对社会将会产生极大的冲击，后果不堪设想。以上说明的种种情况都是在人工智能时代极易发生的一些刑事风险，这些刑事风险具有巨大的社会危害性，因此要引起人们的高度重视。相关部门及人员应该对人工智能时代的刑事风险进行深入分析，并对现有的法律不断进行完善，从而达到对这些风险进行有效控制的目的。另外，人们在利用人工智能时也要加强风险控制意识，使自身的行为符合法律的规定，从而充分发挥人工智能的价值造福社会，避免一些犯罪分子利用人工智能危害社会［4］。

三、人工智能刑事风险的刑法应对

（一）建议《刑法》增设滥用人工智能相关罪名

在我国人工智能发展的前期，大部分人未能意识到人工智能会带来刑事风险，因此相关的法律存在着一定的欠缺。随着我国人工智能发展水平的提升，人工智能给人们带来了更多新奇的体验，同时也给不法分子更多的犯罪机会，而且这些犯罪大部分是刑事犯罪，严重影响人们的学习和工作，甚至还会引发社会恐慌。基于人工智能的特点，其所产生的刑事风险在短时间内无法得到较好处理。由此可见，人工智能时代的刑事风险不仅具有较大的危害性，同时其危害还具有持久性。鉴于此，相关部门应该针对此问题进行深入研究，采取措施最大化做好人工智能产品的刑事风险控制工作，并高质量进行刑法应对。随着人工智能刑事犯罪案件数量的增多以及其具有较大的社会影响力，人工智能刑事风险防控以及刑法应对受到了社会的广泛关注，同时加强刑法应对也是完善我国法治体系的一个重要内容。我国社会发展前期人工智能水平较低，这类刑事案件不多，所以《刑法》中没有滥用人工智能相关罪名。但是随着我国人工智能的不断发展，利用人工智能进行刑事犯罪的可能性增大，所以在我国《刑法》中增设滥用人工智能相关罪名有很大的现实意义。这样在一定程度完善了法律，同时对相关人员滥用人工智能开展犯罪活动有一定的打击作用。当今我国社会各个方面处在一个较为稳定的发展阶段，加之我国要实现经济高质高效发展必须有一个稳定的社会环境，由此看出维护社会的稳定对我国的重要性。我们要充分认识到，一些不法分子滥用人工智能，给我国社会造成了极为恶劣的影响，严重危害了社会的稳定，对我国社会的发展造成了很大的阻碍作用。我国社会的发展一方面需要人工智能提供较大的推动力，另一方面还要防范一些人员滥用人工智能，确保社会整体发展的稳定性。如果不能对人工智能的刑事风险加以管控，同时也未能全面做好刑法应对，那么无疑给我国社会发展埋下一个巨大隐患。如果相关部门不能采取有效措施对这个隐患加以管理，在许多因素的共同作用下会引发一系列社会问题，将会严重制约我国社会更好的发展。为了使我国既能充分利用人工智能积极的一面促进我国社会各个方面的发展，又能有效规避利用人工智能犯罪行为的发生，需要相关部门借助法律的力量来达到以上目的。通过《刑法》增设滥用人工智能相关罪名，进而规范人们利用人工智能的行为，确保其在法律规定的范围内进行，同时能够使人们明确如何合理合法利用人工智能，对于我国社会发展具有很大的积极意义。之所以建议在《刑法》中增设滥用人工智能相关罪名还由于《刑法》比起其他法律对人们更具威慑力，对人们约束性更大，对一些滥用人工智能的行为会发挥出更大的警示作用。国家相关部门在使用刑罚时如果剥夺了犯罪人员的一些权利，那么这种权利的剥夺不具有可逆性，对犯罪人员来说需要付出更大的代价。《刑法》的这种特点对犯罪人员的威慑力会更明显，使人们更加深入了解滥用人工智能的严重后果，从而不敢利用人工智能实施犯罪活动。人工智能犯罪与其他形式的犯罪相比具有更大的破坏性和危害性，不仅会对人们造成财产危害，还会威胁人们的生命安全。人们对人工智能的刑法风险以及犯罪要有充分的认识，并积极利用刑法这个有力武器避免人工智能犯罪行为的发生，进而弱化它的影响力。另外，相关部门还要根据社会和市场的发展优化处理人工智能带来的刑事风险，维护我国社会的和谐稳定［5］。

（二）建议《刑法》增设人工智能事故相关罪名

首先，在进行人工智能技术研发前，研发人员要明确自身的义务，在研发人工智能技术的过程中严格约束自己的行为，确保每一个研发环节都符合人类社会的道德体系，最根本的是符合我国相关法律的规定，从源头上避免人工智能事故的发生。其次，人工智能产品开发后需要有一段时间的调试。研发人员在调试的过程中也要确保符合道德以及法律的要求，否则在调试阶段出现一些问题容易导致人工智能事故的发生，从而在后期人工智能技术的利用中引起更大的危害性。最后，对于人工智能产品的研发也要提供有效的保障，一方面要确保智能化产品在数据安全方面的技术保障，另一方面还要采取措施避免人工智能产品在应用环节出现的一些数据错误情况，使人工智能产品以及技术为人类提供更加安全以及高效的服务，避免其发挥消极作用对人类以及社会产生危害［6］。

四、结语

随着人工智能技术的不断发展，我国的人工智能化水平也相应提高。在如今越来越智能化的时代，我们不仅需要进一步开发人工智能的价值，还要重视它所带来的刑事风险，并提前做好完善的刑法应对来更好地处理人工智能刑事犯罪。相关部门要深入分析人工智能刑事风险，从而在开展刑法应对时更具方向性和目标性，最优化做好人工智能刑事风险的控制，实现我国社会的平稳、健康发展。

参考文献

［1］唐蜜．人工智能时代的刑事风险与《刑法》应对研究［J］．法制博览，2021（35）：43-45．

［2］刘宪权．人工智能时代刑事责任与刑罚体系的重构［J］．政治与法律，2018（3）：89-99．

［3］陈文，姜督．人工智能的刑事风险及刑法应对［J］．南京社会科学，2020（1）：99-105．

［4］王志祥，张圆国．人工智能时代刑事风险的刑法应对［J］．上海政法学院学报（法治论丛），2019，34（2）：97-107．

篇7

人工智能，Artificial Intelligence，英文缩写AI。在人工智能领域的经典教材，出版于2013年的《人工智能：一种现代的方法（第3版）》中，著名人工智能专家罗素和诺威格从4个方面对人工智能进行了定义，即：能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动的机器。

人机大战只是人工智能开始改变人们生活的一个小例子，事实上，以往只存在于科幻电影的未来世界，正在加速迎面而来，和现实热烈拥抱，甚至让人猝不及防。

“苹果Siri、新闻阅读软件、在线翻译等，都是人工智能技术的代表。”为人工智能摇旗呐喊的不止创新工场创始人李开复一人，微软CEO萨提亚・纳德拉、谷歌CEO桑达尔・皮查伊、百度创始人李彦宏、物理学家斯蒂芬・威廉・霍金……但凡人们叫得上名号的科技公司巨头、计算机科学家无不在向人们诉说着同样一个事实，“人工智能引领的第四次技术革命已经进入爆发的前夜”。

聚焦今天这个时间点，人工智能最耀眼的还是商业化的起步。随着国外科技大佬对于人工智能各种应用场景的开发，国内互联网三巨头BAT也在加速布局，一场真正的AI商业化战争，已经蓄势待发。

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中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

2人工情感发展情况概述

随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题；并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

3对人工智能的情感约束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

3.1根据级别赋予情感

可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。

3.2根据角色赋予情感

同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的；但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

3.3对赋予人进行约束

对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

3.4制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：（1）机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；（2）在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令；（3）在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

那么对于人工智能情感的约束呢？显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

4结束语

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

参考文献：

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[2] 王国江，王志良，杨国亮，等.人工情感研究综述[J].计算机应用研究，2006，23（11）：7-11.

[3] 祝宇虹，魏金海，毛俊鑫.人工情感研究综述[J].江南大学学报（自然科学版），2012，11（04）：497-504.

[4] Christine Lisett，i Cynthia Lerouge.Affective Computing in Tele-home Health[C].Proceedings of the 37th IEEE Hawaii International Conference on System Sciences，2004.

[5] Valerie.The Roboceptionist[EB/OL].http：//.

[6] 张显峰，程宇婕.情感机器人：技术与伦理的双重困境[N].科技日报，2009-4-21（005）.

[7] 张晓丽.跟机器人谈伦理道德为时尚早[N].辽宁日报，2011-11-04（007）.

[8] Peter Norvig.人工智能：机器会“思考”[J].IT经理世界，2012（Z1）：331-332.

篇9

有一种说法认为，机器人无法取代人类，因为它永远体会不到妈妈的手抚摸它的感觉。这理由大大地让人放心！但《情感机器》告诉我们，通过对人类思维方式建模，创建能理解、会思考、具备人类意识、具备常识性思考能力的情感机器是可行的。所以未来的挑战不是没有。就如尼古拉斯・卡尔在《玻璃笼子》中所说，当计算机和一切智能设备变成我们生活中的伴侣时，应更加留心它如何改变了我们的行为和身份。

篇10

人工智能概论课程是我校智能科学与技术专业开设的一门重要的专业基础课，它在整个专业教学体系中起到奠基的作用，如何针对其特点制定合理的教学目标与授课内容，并有效地组织课堂教学，取得良好的教学效果是非常重要的，本文将从多个角度对其进行全方位的思考与探索，为相关课程教学的改革提供新的思路。

1教学目标的精确定位

首先，人工智能概论课程在智能科学与技术专业整个教学体系中起到引导和奠基的作用，但不同于其他相关的专业基础课，其总的特点可归纳为“少而精”，即在较少的教学授课学时中起到画龙点睛的作用，为学生进一步的深入学习打好基础，并激发他们对智能专业的学习兴趣和爱好。基于以上特点，通常选择一学期共32学时课程的安排计划，并且在大三上学期开始进行授课。

其次，要研究解决同学们所反映的“虚与实”问题。人工智能是一门涉及到多个学科的课程，具有相当复杂的背景，其与哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论和语言学都有着密切的联系，并且随着这些学科的发展而深化，不断产生新的思路和新的问题。以上特点决定了该课程内容较为抽象，且难以把握全局，学习起来不易消化理解，从而造成了学生学习的困难，容易产生畏惧感，并且学生常常对其在实际环境中的具体应用产生疑问。

如何在这么短的授课学时里使学生产生学习兴趣并且能取得良好的教学效果是一个具有挑战性的课题，这需要对该课程的授课内容、教材选择、讲授方法和考核形式进行全方位的思考与探索，并在教学过程中落在实处。一方面让学生了解和掌握人工智能的发展历史和思想渊源，并指出各个分支的本质特点和整个领域的发展趋势；另一方面有意识地穿插介绍人工智能在实际中具体应用的例子，开阔学生的眼界，打消他们的疑虑。这些将在本文的后面部分进行深入的介绍。

最后人工智能概论这门课程还要兼顾研究型和应用型这两种特点的共同发展。在以前，由于人工智能授课内容的特点，常常讲授时偏向研究型，往往涉及到复杂的数学推导和逻辑运算，增加了老师讲授的难度和学生学习的困难。因此，针对上述问题，在教学过程中可以引入多种形式的事例说明和多媒体演示环节，以讲授思想为主，具体技术为辅，这将直接反映到授课内容的选择上。

2授课内容的选择

人工智能概论授课内容的选择至关重要，本着该课程“少而精”的特点，既需要让学生在较短时间内掌握基本的思想与概念要点，又要对该课程进行全方位的介绍，并点出其发展趋势，因而对授课教师有着非常高的要求。由于授课课时的限制，我们无法做到既面面俱到，又对每个具体方向进行详细的讲解；而且这样也容易陷入复杂的数学推导和逻辑运算的误区。因而，整个课程的讲授内容应该以传授思想和概念要点为主，并在讲授的过程中加入有趣的事例，通过这些形象的事例说明和多媒体演示环节折射出人工智能思想的精髓和应用的广阔前景。

人工智能概论主要涉及到知识表示、搜索推理、计算智能、专家系统、机器学习、自动规划、Agent和自然语言理解等内容，其中以知识表示、搜索推理和计算智能为授课内容的重点，在讲授的过程中需要对这些内容加以整理精简，分清主次，合理地安排授课内容在总学时内。除了这些基本的授课知识外，还应该在教学环节引入多媒体演示，通过形象生动的视频演示让学生们了解人工智能的科学价值和实际应用所在。视频可以选用世界一流大学实验室的开放多媒体内容，例如：MIT计算机科学与人工智能实验室的相关科研项目中间过程及结果的视频演示，以此来开阔学生的眼界，增长他们的见识，使之了解其应用前景和未来的发展空间。

人工智能领域的发展受到多个学科的影响，这些学科在不同历史时期都对人工智能领域起到了各种推进作用，也产生了许多不同层面的争论，至今也是如此。如何在授课过程中形象地对人工智能历史进行回顾，阐述这些学科对人工智能领域的影响，尤其是思想方面的影响特别重要。“回顾历史，立足当今，展望未来”――给学生形象地描绘出人工智能发展的思想史，并以画龙点睛之笔指出人工智能领域发展的广阔未来，是授课教师艰巨而光荣的任务，只有这样才能使学生把握住人工智能领域的整个发展脉络，激发出他们的学习兴趣和爱好。

以哲学家对强人工智能方向的争论为例，向学生们介绍这些收集整理的资料对于他们思想的启迪是非常有益的。这里值得说明的是这种思想的阐述事实上是非常不容易的，其难度甚至高于复杂的数学推导，因为它常常要求授课教师掌握思想的精髓所在，并用非常形象生动的语言对其进行说明，而这些常常是现在书本中所没有的。例如：知识的表示、获取、存储和推理是人工智能领域中重要的组成部分，虽然目前已经有很多书籍详细地介绍了这些方面，但学生仍然反映听起来比较抽象。为什么会这样？其原因是一些基本的问题并没有得到圆满的说明和阐述，如“什么是知识”，“知识能够表示吗”，“有统一表示各种各样抽象、复杂知识的工具吗”，“抽象的美学与复杂的人类情感，知识能够表示吗”……其中有些问题看似容易回答，却往往涉及到一些复杂的哲学问题，目前在各种人工智能的教科书和专著里常常对这些问题避而不谈，只在数学的层面上针对具体的问题来进行说明和讲授。如果想在这方面有所突破的话，就需要阅读大量的哲学书籍，如认知学、知识论和心智哲学等领域的著作，还需要大量时间的理解和参悟，这些有价值的资料也是对授课内容的极大丰富和补充。近年来，认知神经科学、心理学、生物学、语言学甚至社会学对人工智能领域有着较大的推进作用，也是将来融合发展的总体趋势，如何在课堂上结合具体的事例对其加以说明也是授课内容的一个重要环节。

3相关教材的选择

众所周知，关于人工智能的国内外优秀教材有很多，例如：S.J. Russell和P. Norvig所著的《Artificial Intelligence――A Modern Approach》被全世界89个国家的900多所大学用作教材[1]，国内可以考虑使用其影印版或中文翻译版本，大大的降低了购买国外原版教材所需的费用，并可以在此基础上考虑实现双语教学。此外还有蔡自兴教授等编著的人工智能及其应用，详细而恰当地介绍了人工智能领域中的各个研究方向(分别适合于本科生[2]和研究生[3])等。我们从整个教学时间安排上看，因其所占学时较少，所以人工智能概论课程的教材选择不适用于大部头的书籍，宜选用篇幅较小但内容较全的适合于本科生的教材。除了选择合适的教材外，对于任课教师还要拥有大量的参考书，包括上述提到的其他领域的书籍和资料，只有这样才能拓展所掌握的知识，为实现良好的教学效果而服务。

4讲授方法和考试形式的选择

课程讲授时注意主线的选择，着重以思想介绍为主，详细地介绍人工智能发展的历史以及各种学派和学说，如符号主义、连接主义和行为主义等，要重点介绍他们的特点和本质，指出它们形成的原因以及其中的不足之处，并向学生介绍新的学说，例如机制主义[4]等。整个教学过程并不涉及较为复杂的数学，要注重各个分支的思想源流，主要从其机制上做定性介绍。同时可在讲授过程中穿插相关历史问题的争论，例如：中国屋问题[5]等，引发学生学习的兴趣和爱好，开展交互式教学，使学生和老师产生互动。授课方式采用板书和多媒体交互使用方式，力争在每节课的空闲时间里穿插加入人工智能领域的实际应用介绍，放映相关的视频录像，开阔学生们的眼界。在最终考试形式的选择方面不是要学生死记硬背知识点，而是要注重学生思想的发挥，鼓励学生提出新想法和新思路，并丰富其掌握的相关知识，为将来的进一步学习打好基础和做准备。

5结语

我们认为在教学方式上力争采用“启发式”教学，能真正做到启迪学生思想的作用，尤其要鼓励思想创新，在高等教育阶段培养学生具有独立思考、勇于探索的能力，使之成为社会的有用之才。希望这些在人工智能概论课程教学中的思考和探索能在日常教学活动起到有益的作用，并与同行们共同交流和探索。

参考文献：

[1] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. 2nd Ed. 北京:清华大学出版社,2006.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用本科生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用研究生用书[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2004.

[4] 钟义信. 机制主义方法与人工智能统一理论:人工智能的新方法与新进展[J]. 计算机教育,2010(19):7-10.

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

Teaching Reflection on Introduction to Artificial Intelligence

YANG Dedong, SUN Hexu, YANG Peng, ZHANG Lei