人工智能的应用研究

应用人工智能去研究时间序列模型。现在可以去买统计数据专栏，还有跑数据比赛的社区。买一本perron写的多元统计模型模拟软件，去python上练练logistic回归，泊松回归，图像分割，线性回归，logisticregression。至于去谷歌学术找找相关文章就好。数据分析是一门实践学科，需要不断地跟着企业项目不断地执行数据的采集、数据的清洗、数据的建模，还有数据的分析；应用到证券分析，研究员对客户的数据分析的反应，以及交易者对市场相关数据的分析；金融的数据分析应该是技术的进步，应该随着更先进的高性能计算的普及，应该不断地刷新数据的局限性，为更复杂的问题服务，比如大规模云计算。互联网时代一个人的可以用来数据分析的资源是有限的，把有限的资源更好地利用起来，是金融分析师或者数据分析师所应该掌握的技能，不断地迭代是发展的必然趋势。最后给你一些数据分析的资料和书籍：数据分析系列之七：金融数据分析数据分析中有句话，你拿到一堆数据，用数据分析就是个大工程，可以给你提供一些建议。去读相关的书籍，各种流行数据模型有提供，最重要去跑数据商科大三学生实习来答。我现在在做的事就是给数据分析机构推销深度学习相关产品：把数据传到机器，让机器根据你做的决策来判断提供的数据是否有价值。目前在招募应届毕业生实习生。我现在做的事有3大块：1）我们公司的数据分析师本科就可以申请，我们会提供优秀实习生、简历和面试的对接，从而加快公司发展的速度，也会帮助我们高效获得好的数据。2）我们公司的数据分析师，一定要有学过深度学习，有着良好的编程和机器学习基础，对深度学习是兴趣和爱好。3）因为公司需要面对大数据时代高峰和发展，平时我们的工作就是收集数据，整理数据，做好数据的汇总，从而构建分析思路和方法，帮助我们优化整个管理决策。我目前在一家公司，我认为既然你现在的大部分想法都和数据分析有关，那么在大数据时代。再回过头来看这个问题，要看几个问题：这份工作的未来发展前景怎么样？目前数据分析工作处于什么状态？目前工作环境和待遇如何？今后收入上涨空间大吗？1、数据分析工作有前景，但未来前景不会乐观。

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。01 机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。▲图1-1 RPA是未来办公创新和发RPA也被形象地称为数字化劳动力（Digital Labor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（Intelligent Processing Automation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。▲图1-2 智能RPA的构成：RPA换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。02 光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。▲图3-1 OCR技术的5个阶段下面具体说明OCR的识别流程。1. 图像处理针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。2. 文字检测检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。3. 文字识别在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、Attention OCR、RNNLM、BERT。4. 文本抽取从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。5. 输出输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。03 机器学习/大数据分析机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。04 自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。05 智能工作流（Smart Workflow）智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，Pandey S等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。06 认知智能体（Cognitive Agent）认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

人工智能学科有着十分广泛和极其丰富的研究内容。不同的人工智能研究者从不同的角度对人工智能的研究内容进行分类。例如,基于脑功能模拟、基于不同认知观、基于应用领域和应用系统、基于系统结构和支撑环境等。因此,要对人工智能研究内容进行全面和系统的介绍也是比较困难的,而且可能也是没有必要的。下面综合介绍一些得到诸多学者认同并具有普遍意义的人工智能研究的基本内容。人工智能1.认知建模人类的认知过程是非常复杂的。作为研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科,认知科学(或称思维科学)就是要说明人类在认知过程中是如何进行信息加工的。认知科学是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。除了浩斯顿（Houston）提出的知觉、记忆、思考、学习、语言、想象、创造、注意和问题求解等关联活动外,还会受到环境、社会和文化背景等方面的影响。人工智能不仅要研究逻辑思维,而且还要深入研究形象思维和灵感思维,使人工智能具有更坚实的理论基础,为智能系统的开发提供新思想和新途径。2.知识表示知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智能的三大核心研究内容。其中,知识表示是基础，知识推理实现问题求解，而知识应用是目的。知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。一般就是运用符号知识、算法和状态图等来描述待解决的问题。已提出的知识表示方法主要包括符号表示法和神经网络表示法两种。3.知识推理推理是人脑的基本功能。几乎所有的人工智能领域都离不开推理。要让机器实现人工智能,就必须赋予机器推理能力,进行机器推理。所谓推理就是从一些已知判断或前提推导出一个新的判断或结论的思维过程。形式逻辑中的推理分为演绎推理、归纳推理和类比推理等。知识推理,包括不确定性推理和非经典推理等,似乎已是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发现和解决的问题值得研究。4.知识应用人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。20世纪70年代,正是专家系统的广泛应用,使人工智能走出低谷,获得快速发展。后来的机器学习和近年来的自然语言理解应用研究取得重大进展,又促进了人工智能的进一步发展。当然,应用领域的发展是离不开知识表示和知识推理等基础理论以及基本技术的进步的。5.机器感知机器感知就是使机器具有类似于人的感觉,包括视觉、听觉、力觉、触觉、嗅觉、痛觉、接近感和速度感等。其中,最重要的和应用最广的要算机器视觉(计算机视觉)和机器听觉。机器视觉要能够识别与理解文字、图像、场景以至人的身份等;机器听觉要能够识别与理解声音和语言等。机器感知是机器获取外部信息的基本途径。要使机器具有感知能力,就要为它安上各种传感器。机器视觉和机器听觉已催生了人工智能的两个研究领域——模式识别和自然语言理解或自然语言处理。实际上,随着这两个研究领域的进展,它们已逐步发展成为相对独立的学科。6.机器思维机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。要使机器实现思维,需要综合应用知识表示、知识推理、认知建模和机器感知等方面的研究成果,开展如下各方面的研究工作:(1)知识表示,特别是各种不确定性知识和不完全知识的表示。(2)知识组织、积累和管理技术。(3)知识推理,特别是各种不确定性推理、归纳推理、非经典推理等。(4)各种启发式搜索和控制策略。(5)人脑结构和神经网络的工作机制。智能学习7.机器学习机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统大多数没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。学习是人类具有的一种重要智能行为。机器学习就是使机器(计算机)具有学习新知识和新技术,并在实践中不断改进和完善的能力。机器学习能够使机器自动获取知识,向书本等文献资料和与人交谈或观察环境进行学习8.机器行为机器行为系指智能系统(计算机,机器人)具有的表达能力和行动能力,如对话、描写、刻画以及移动、行走、操作和抓取物体等。研究机器的拟人行为是人工智能的高难度任务。机器行为与机器思维密切相关,机器思维是机器行为的基础。9.智能系统构建上述直接的实现智能研究,离不开智能计算机系统或智能系统,离不开对新理论、新技术和新方法以及系统的硬件和软件支持。需要开展对模型、系统构造与分析技术、系统开发环境和构造工具以及人工智能程序设计语言的研究。一些能够简化演绎、机器人操作和认知模型的专用程序设计以及计算机的分布式系统、并行处理系统、多机协作系统和各种计算机网络等的发展,将直接有益于人工智能的开发。

前言金准人工智能专家对目前人工智能的应用场景和智能平台建设情况，选取视觉智能，语音智能、数据智能、企业智能四个领域，进行了研究分析。金准人工智能专家经过调研发现，部分企业都有人工智能应用或者应用规划。从已经有人工智能应用的企业来看，大部分都取得了比较好的效果，只有不到10%的企业的人工智能应用效果不理想。从总体来看，目前还处于人工智能技术与业务的融合阶段，利用人工智能技术重构整个IT系统或者进行业务转型的企业较少。在人工智能厂商选型时，企业最看重厂商的技术实力、品牌、对于业务的理解和融合能力。应用落地、平台构建、生态培养同步并举，厂商之间的竞争将在多个维度同时进行。人工智能生态各要素动态演进,基于开放平台的生态逐渐成型。算力、算法和数据之后，场景成为人工智能应用的关键。视觉智能已经迈过了技术拐点，走向应用普及阶段，并将成为未来5年最有商业前景的领域。人脸识别开启了人们的认知，但智能安防、智慧城市才是视觉智能的“星辰大海”。语音智能交互系统在各个领域得到普及，B端和C端呈现不同的发展特点：C端呈现操作系统级别的竞争态势，B端市场窗口还很大，不同行业的垂直应用场景有待挖掘。数据分析和数据挖掘是数据智能的基础，局域智能将向全域智能转变，BATJ为代表的互联网巨头具有巨大优势。海量的数据将在“云端”汇聚，并实现数据之间的高度融合，“云端数据智能”将更加普遍。由于新零售概念的兴起，大家逐步关注到线下数据的价值，并通过高德地图、美团、支付宝、微信等应用，结合人脸识别等新手段，大量获取线下数据尤其是线下消费和支付数据，最终实现线上数据与线下数据的融合，构建更完善的用户画像。一、视觉智能应用、平台与生态视觉智能是5年内最有商业前景的人工智能应用领域。2018年，智能安防将是视觉智能厂商的发展中心。根据中安协发布《中国安防行业“十三五”(2016-2020年)发展规划》指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级，且到2020年，安防企业总收入达到8000亿元左右，年增长率达到10%以上。只是智能安防这一个领域，就足够支撑多个百亿级别的独角兽企业，满足资本对于视觉智能厂商的业绩期望。在智能安防领域，按商业演进路径可以将厂商分为两类：以旷视科技、商汤科技和博思廷为代表的“AI+安防”类厂商，和以海康威视威为代表的“安防+AI”类型厂商。智慧城市将是视觉智能最大的应用领域，未来的市场规模必将在万亿以上。视觉智能+数据分析，将成为智慧城市系统的主体，发挥最为关键的作用。视觉智能应用，已经从图像识别、物体识别转向计算机视觉理解、视频理解这些更具挑战和应用价值的领域，未来其应用前景必将更加广阔。随着芯片技术的发展，终端智能将获得快速提升。云+端的数据处理方式成为潮流。未来智能终端将成为视觉智能应用重要的计算载体，同时云端对于数据打通将发挥关键作用。LFW是目前人脸识别领域最权威的数据库之一，LFW中的图像均产生于实际场景。具备自然的光照、表情、姿势和遮挡等干扰因素，且考虑到涉及人物多数为公众人物，也涉及到化妆等更复杂的干扰因素，在LFW数据库上验证人脸识别算法理论上更贴近实际应用。从数据上看，目前计算机视觉的识别率普遍高于人眼（97.53%），而目前主流的视觉智能厂商，其系统的识别率普遍高于97.53%，比如旷视科技、商汤科技、博思廷、百度、腾讯等，其系统的识别率普遍大多在99%左右，未来还将有更多的视觉智能厂商达到这一水平。这意味着视觉智能已经迈过技术拐点，未来几年将面临疾风骤雨式的应用普及。二、语音智能应用、平台与生态语音智能领域，总体上来看，C端语音智能市场已经开始显现操作系统级别的竞争，并以开放平台和生态体系的方式来进行竞争，主要表现：不断嵌入更多的智能硬件设备，其中又主要是手机和智能音箱，并逐步扩展到智能机器人、智能家居等领域。厂商之间的竞争焦点集中于手机厂商、智能硬件厂商；在自家的语音交互系统中不断接入更多的服务，不断扩展用户通过智能语音助手能做的事情；构建开放平台，聚拢大量的软硬件合作伙伴，以生态体系的力量来强化其竞争优势和市场领导能力。目前国内主流语音智能厂商的识别率普遍高于97%，迈过了是商业应用的技术门槛。语音识别准确率方面，科大讯飞、百度、思必驰等领先，科大讯飞在方言领域的高识别率是其一大特色。远场降噪和远场识别能力的提升，催生出智能音箱产品，进一步推动智能硬件的发展。科大讯飞、百度等主流厂商，其机器翻译能力也已经达到国际领先水平。语音智能与视觉智能、无人驾驶一起，成为我国人工智能产业的三张名片。基于语义理解的语境理解、意图理解，形成更自然的人机交互，是一大难点。B端语音智能市场窗口较大，基于语音交互的垂直应用场景有待挖掘。基于语义理解和语音交互的垂直应用场景进一步深耕，具有语境理解、多轮对话、可随时打断等能力，是语音智能厂商的重要竞争力。智能客服、嵌入企业管理软件的语音助手、医疗机器人等是重要的细分领域。尤其是智能客服，针对不同行业的业务属性，开发场景化语音交互系统，是一个有待进一步挖掘的蓝海市场。智能车载、智能家居、智能机器人、智能可穿戴领域，语音智能厂商纷纷跟进对应赛道。在企业管理软件系统中，语音智能具有很大的应用潜力：一方面，办公软件尤其是移动办公软件中，已经有一些厂商尝试在其产品中嵌入语音助手模块，让用户可以用语音交互的方式处理工作事宜；另一方面，基于语义理解的业务流程打通，将语音交互融入其业务流程系统，这也是企业管理软件厂商主要的发展方向。三、数据智能应用、平台与生态在数据智能领域，数据分析与智能决策、数据可视化、智能营销、用户画像与个性化推荐，BI等是重要的细分领域；在数据类型方面，移动数据和线下零售数据的分析成为热点。随着大数据产业的发展，基本的数据局积累和数据处理体系已基本成型，未来关注的重点将转向多渠道、多种数据形式的融合，并且会从局域智能转向全域智能。局域智能是在某个细分领域的数据智能，为用户解决某些特定类型的问题。与之对应的，全域智能将实现三方面的突破：1. 多渠道数据的融合。包括PC数据、移动端数据、物联网数据、线上数据和线下数据的融合；2. 多类数据的融合。不仅能处理结构化数据，也能处理文本、语音、图像、视频等非结构化数据，并能实现数据打通，基于多种类数据的全面分析提供结果和决策建议；3. 多维度数据融合。包括电商数据、社交数据、搜索数据、线下消费数据等多维数据的融合；另外，局域智能更多的侧重于分析，而全域智能则更多侧重决策建议，并为用户自动化处理部分事物。深度用户画像成为行业基础，互联网巨头在数据智能领域优势巨大。很多数据智能应用都是以用户画像为基础的，以此衍生出个性化推荐、智能营销、商业智能、安全态势感知等。更进一步的，深度用户画像能对用户特征进行更深入的刻画，可以据此开展一些更高价值的智能服务，比如金融风控，这在金融尤其是互联网金融领域具有广泛地应用。互联网巨头，由于其海量的数据积累和较强的综合实力，在数据智能应用领域具有很大的优势，并且这一优势还会进一步加强。这其中阿里巴巴的优势最为明显，阿里的电商数据、支付数据、物流数据是价值量最高的几类数据，可以基于对用户实现全面的特征刻画，进而发展出丰富的智能应用。由于新零售概念的兴起，大家逐步关注到线下数据的价值，并通过高德地图、美团、支付宝、微信等应用，结合人脸识别等新手段，大量获取线下数据尤其是线下消费和支付数据，最终实现线上数据与线下数据的融合，构建更完善的用户画像。云计算的成熟，有力地推动了数据积累和数据分析产业的发展，也有效促进了数据的融合。未来，海量的数据将在“云端”汇聚，并实现数据之间的高度融合，“云端数据智能”将更加普遍。四、企业服务应用、平台与生态企业智能领域，“人工智能技术+业务场景+管理流程”是企业智能的理想模式。金准人工智能专家认为，企业智能目前还处于探索期，模式尚不固定，智能助手、人脸识别打卡等只是初级应用，并没有切入企业智能的核心 。比较成熟的企业智能应用，一定是要实现人工智能技术与企业管理流程、业务场景的高度融合。未来，人工智能技术，尤其是语义理解、数据挖掘技术，将嵌入企业信息系统的各个领域，包括ERP系统、CRM系统、HR系统、SCM系统以及财务系统等。通过对这些系统中各种数据信息的理解和价值挖掘，然后结合管理流程，以及融合业务场景的知识图谱，对企业整体及各个细分领域的运营情况进行全面细致的分析。更进一步的，智能系统能依据特定流程自动处理一定的。企业内部数据的打通、人机协同是企业智能接下来的发展重点。通过数据和行业、业务知识的整合，构建针对特定行业的知识图谱，“专家系统”有可能获得重生，并发挥较大的价值。一方面，建立企业内部专家系统，辅助企业的管理决策和业务开展，也为新员工的培训提供帮助。另一方面，作为企业业务系统的延伸对外提供服务,比较典型的如智能客服系统，依据对行业和企业业务的知识图谱，回答客户的问题，进行一些业务操作。未来几年，嵌入式智能将得到进一步普及，在企业服务领域智能硬件设备的使用成为一个亮点。人与人工智能的关系可以分为三类：机器主导、人主导、人机协同。未来不再是单一的人主导或者机器主导，而是人机高效协同。人提出问题，提供数据资料，智能系统根据信息进行提出决策建议，并在一定业务范围内实现自动化运营，人是智能服务的受益方。通过企业智能应用，可以实现科学化决策、自动化运营、人机高效协同的组织状态。五、中国人工智能应用问题与趋势展望1. 阻碍人工智能应用的因素分布根据调研情况，人工智能技术与业务的融合度不高是目前阻碍人工智能应用的最重要因素，其次大部分企业还面临数据缺失，不知道如何进行人工智能厂商和产品选型的问题提。进入人工智能项目实施阶段后，某些情况下系统部署成本与产生的经济效益不匹配，也阻碍了人工智能应用的进一步普及。数据匮乏、技术与业务融合度不高、实施成本高等阻碍人工智能的普及。数据垄断成为人工智能产业发展的一大障碍。大部分数据，都集中在政府、互联网巨头、电信运营商和金融机构手里，政府目前的数据开放意愿最强，但其数据质量和办事效率低，政府数据开放程度并不高。互联网巨头、电信运营商和金融机构，由于其本身的商业利益诉求，开放数据的意愿不强，尤其是随着大家对数据价值的认知提高，这些企业将其积累的数据看作其核心资产，进一步降低数据分享的意愿。阻碍数据共享的最关键因素是数据巨头本身的商业利益协调很难，这一方面要考虑到数据巨头尤其是互联网巨头的商业利益诉求，清晰界定共享数据和互联网巨头独享数据的边界，并基于价值对共享的数据给予合理的回报和补偿；另一方面，也需要政府政策、法律法规等强制推动，并以数据联盟等形式来进行组织保障和可持续化运营。人工智能项目经济效应有待验证，人工智能公共服务资源严重不足。人工智能从概念走向产业应用，必须给客户带来直观的经济效益，并且带来价值要超过由于人工智能系统实施造成的成本支出，目前人工智能应用已经有一些成功案例，但还没有得到大面积的验证。人工智能应用普及可能带来的系统性事业值得关注，并要警惕随之而来的大规模社会风险。底层技术与“世界第二”的人工智能国际地位不匹配，尤其是人工智能芯片、机器学习为代表的底层算法、通用性人工智能开发平台的实力还很不足，绝对不能重蹈传统信息产业领域“缺芯少魂”的覆辙。人工智能领先厂商之间竞争有余而合作不足，基础技术、数据的共享不足，重复开发现象比较严重，造成有限技术资源和人才资源的浪费。国家层面在资金和组织资源方面的投入还不够。2. 政府、企业联动，建立开放共享、利益边界清晰的数据生态从国家层面，一方面，加快相关法律法规的研究和发布。清晰定义各类数据价值和数据交易规范，厘清数据共享与个人隐私、企业利益诉求之间的关系。政府加大数据开放力度，拓宽开放数据的种类，提高开放数据质量。推动企业尤其是互联网巨头组建数据共享联盟，推动企业之间、企业与政府之间的数据共享。建立、完善数据交易中心，推动基于真实数据价值得数据交易，充分考虑个人隐私和企业利益诉求的，实现数据交易和数据共享的可持续发展。组建基础资源公共服务平台，建立面向社会开放的图像、语音、视频、文本等多样化数据形式的训练资源库和标准测试数据集。另一方面，在政府指导下，建立企业之间的数据联盟，厘清利益关系，在充分尊重各自数据权益和利益诉求的前提下，协商可交易、共享的数据范围，规范交易、共享的方式和流程。推动数据在互联网企业、传统企业、研究机构、政府之间的流动，在流通中实现数据价值。建立数据标准，尤其是数据接口标准，构建数据接口API ，方便进行数据调用。建立企业尤其是互联网企业之间、互联网企业与传统企业之间的利益协调机制，从根本上保障数据共享的有效推动。更近一步的，在国家层面实施“一体两翼”战略：“一体”：政府联合企业构建基础资源公共服务平台，如新型计算集群共享平台、算法与技术开放平台、人工智能模型训练数据库等。“两翼”：一、对实施人工智能应用的企业进行一定的税收优惠和补贴，推动人工智能应用在传统企业中的普及。二、建立超大规模的国家人工智能产业基金，至少在5000亿量级以上（不低于软银“愿景”基金规模）。对内扶持初创人工智能企业，对外进行全球性的产业大并购。另外，为将来部分“中概股”企业国内上市提供政策和资本支持。企业层面，在竞争的同时加强技术交流与技术合作，尤其是底层、前沿领域的技术合作。借鉴美国谷歌、脸书、亚马逊、IBM、微软5家科技公司成立的人工智能联盟，国内以以BAT、科大讯飞为代表的互联网巨头以及旷视、商汤等新兴人工智能独角兽，应尽快建立类似的联盟，推动技术合作和产业发展。加快构建人工智能基础资源公共服务平台，以更大的力度推进基础数据和技术的开放。领先人工智能公司应该以更大的担当，深耕人工智能芯片、量子计算、机器学习、深度学习、增强学习等前沿领域，拓宽中国人工智能产业的发展边界。推动企业与高校、研究院所的人才流动和联合培养机制。3. 人工智能应用趋势展望人工智能在未来发展将经理三个阶段，两个奇点。奇点一是通用算法、类脑芯片；奇点二是量子计算+人工智能、量子芯片、量子算法。阶段一属于弱人工智能，是某种算法只能用于一个或相关的几个领域的应用，局限性较高。阶段二是强人工智能，是一套算法可以解决人类相关的几乎所有领域的问题，并获得相当的创造力和自我意识。阶段三是超人工智能，智能系统全面超越人类，尤其是超越人类的思维局限，成为某种意义上的“神”。当人工智能发展到高级阶段的时候，金准人工智能专家认为超级人工智能应遵循以下三条定律：第一定律：超级智能应追求终极真理，提升对宇宙的感知和行动能力。第二定律：超级智能尽可能与人类共处并提供帮助，提升人类能力和生存水平。第三定律：超级智能应承认人类的合法地位，不因人类的局限而做出毁灭的决定，最坏的情况是脱离接触。总结目前企业智能还处于初级阶段，“人工智能技术+业务场景+管理流程”是企业智能的理想模式。金准人工智能专家预测企业内部数据的打通、人机协同是企业智能接下来的发展重点。技术与业务融合度不高、数据匮乏是阻碍人工智能应用的重要因素。数据垄断成为人工智能产业发展的一大障碍，商业利益协调艰难、数据边界不清晰，是阻碍数据共享的关键因素。金准人工智能专家预测认为未来一种可能的状态是：政府、企业联动，建立开放共享、利益边界清晰的数据生态。

图片来源：Pexels近年来，人工智能在社会生活的各个领域都得到了越来越广泛的应用，如零售行业中分析消费者消费习惯的商业智能、汽车制造中的自动驾驶等。在教育领域，在线教育在过去十多年里飞速发展，积累了大量的数据，为人工智能的研究奠定了数据基础，也对人工智能的应用提出了新的需求。一、人工智能在教育领域的主要应用目前，人工智能在教育领域的应用主要包括四类：第一类是“行为探测”，如考场的作弊监控系统。类似的应用还有前不久新闻里报道的“魔镜系统”，即通过人脸识别，实时探测学生是否在认真听讲。不过，是否应该在课堂教学中运用这样的系统还存在很大争议。第二类应用被称为“预测模型”，如通过学生学习过程中的行为数据，预测学生是否有高辍学风险，或者预测学生成绩是否及格等。已有的研究主要集中在MOOC领域。学者们使用学生上线时间、观看视频时间、次数、参与讨论情况、作业提交情况等数据，预测学生是否能完成某一课程，从而使教师能及早为有困难的学生提供帮助，提高MOOC的效率。第三类应用为“学习模型”，如在线的自适应学习系统，即根据学生兴趣、学习能力、知识掌握情况等因素，为学生提供适宜的学习内容。有一些研究试图为学生提供符合其认知模式的学习内容，如为对图像敏感的学生提供以视觉刺激为主的学习资料，但目前研究者们还没有发展出非常成熟的应用。第四类应用“智能测评”与“学习模型”紧密相关。在自适应学习中，系统需要首先对学生的能力、知识掌握情况等进行测评。智能测评旨在以传统测评无法比拟的效率，完成对学生的测评和诊断任务。二、人工智能在教育测评的应用智能测评包括人工智能在传统测试的各个环节中的应用。教育测评的过程本质上是把某种潜在特质（看不见、摸不着又确实存在的能力、素养或心理特质）用一种科学的方法进行量化，用数值来表示被试在该项特质上的发展水平。传统的测评主要有三个环节：命题、答题和评分。人工智能在这三个环节中的应用即为机器命题、机器答题和自动评分。1．机器命题传统命题是由学科专家或专业的命题人员，根据考试的目的，设计试题的过程。命题质量是决定整个测评质量的关键因素，整个试卷在内容上应该是所有需要考评的内容的代表性抽样。试卷难度应当满足测试目的：选拔性考试通常偏难，而达标考核的难度则依据相应标准来确定。在线学习系统和计算机自适应考试的发展，大大增加了对试题数量的需求。一次传统的纸笔考试可能只需要50题左右，但在自适应考试中，需要给每个考生不同的试题，所需的题目数量就成倍增加。同时，自适应考试和在线学习系统中测试的频次往往较高，因此也需要更多的试题。传统的命题成本较高，耗费时间较久，且存在一定的错误率，而机器命题能大幅节约命题成本，提高命题效率。此外，由于机器命题没有泄露试题的风险，提高了考试安全性。因此，机器命题在过去十多年里得到了较快的发展。机器命题有两种主要的模式：强理论模型和弱理论模型。所谓强理论模型，是指在比较扎实的认知理论基础上进行命题。比如部分数学题，解题所需要的能力可以分解为问题提炼、数学表达、运算执行等几个部分。通过分析一组类似试题的考生作答数据，测量学专家们可以较为精确地计算出每个步骤的难度以及这个步骤在整个题目中的权重。随后，计算机自动替换题目中的一个或几个元素，生成新题。这样的新题可以在“母题”的基础上进行较多的变化，新的难度也在很大程度上可控。不过，教育领域的大部分考试都缺少对应的认知理论支撑。因此，机器命题更多使用弱理论模型。具体过程大致如下：命题专家先找出性能好的题目作为母题，再对题目进行非常详细的分析，构成多层次的题目模型，即把题目分解成背景、内容、问题、辅助信息与选项等部分。接下来，专家再确定可以替换的部分。计算机先分析可替换部分的文本难度、问题的难度，再从语料库和数据库中找到合适的内容，进行替换，形成新题。这类新题和母题的相似度很高，难度也基本保持不变。数学和英语是机器命题应用较多的学科，特别是英语的语法和阅读理解题，已经有一些商业软件可以完成命题。例如，“Item Distiller”软件主要被用来命以单句为主的语法题，“EAQC（enhanced automatic question creator）”软件则多用于命阅读理解题。尽管机器命题能节约成本，提高效率，但也存在一定的局限。首先，命题过程仍然离不开命题专家对母题的选择和分析。其次，机器在设计干扰项时比较死板，只会依据母题的模版生成干扰项，而不会根据题目的特点重新设计。第三，由于开放性问题（如简答题等）的标准答案设计需要另一套设计模型，机器命题目前也较少被用于此类问题。最后，机器命题十分依赖语料库。英语的语料库发展比较快，计算语言学的研究已经完成了对词的难度、词和词之间的距离等的量化，为机器命题奠定了良好的基础。而对其他没有成熟语料库的语言来说，好的机器命题则难以实现。2．自动评分这里将要讨论的评分不包括扫描仪读取答题卡，而是指在传统考试中需要由评分员进行打分的开放性问题，如口语考试、简答题、作文题等。评分员打分耗时耗力，机器自动评分可以节约时间和成本，大大提高效率。自动评分一般包括三个步骤。首先，要把语言或手写的文字转化为电脑可以读取、分析的文本。这一步依赖自然语言处理系统，目前中文也有一些软件可以便捷地完成处理。第二步，分析文本。常用的分析方法有两种，一种被称为“隐含语义分析”，另一种则是“人工神经网络”。所谓隐含语义分析，是指把被试的回答转换成数字矩阵，计算与标准答案矩阵之间的距离。这种方法多用于简答题。对于较长的回答，如作文，则更多使用人工神经网络。人工神经网络简单说来就是找出本文的特征，如关键词出现的频率、复杂句式出现的频率、连接词的频率等，根据本文的特征来完成打分。让计算机学习已经由专家完成了评分的答案，每一种分值都需要一定数量的案例，从而完成特征的选取。最后一步就是打分。打分也有两种方法：分类和回归模型。当题目的分值较低时（如可能的得分是0到5分），分类法较为常用。计算机把被试的回答和已经学习过的不同分值的回答进行对比，把回答归入最接近的一组，就完成了打分。当题目的分值较高时（如高考中作文为60分），则多用回归模型，即通过机器学习已经由专家完成打分的大量案例，建立回归模型。新的文本特征作为自变量“X”，通过回归模型，计算出最终得分“Y”。目前已经有一些成熟的自动评分软件，如“Project Essay Grade”，美国ETS开发的“E-Rater”等。新一代的评分软件不仅可以完成评分，还能根据评分模型，给学生提出改进建议。当然，自动评分还存在很多局限。一方面，机器学习的资料是不同专家的评分，本身就存在一定的不一致性，因此，自动评分的结果与人工评分还会有一定的差异。另一方面，自动评分也十分依赖语料库的建设，对于计算语言学没有深入研究的语种，就难以建立比较精准的模型。此外，自动评分在面对“创作型写作”时，往往很难给出准确的判断。3．机器答题机器答题可以大大降低试测成本。在题库建设中，所有的新题都需要经过试测，计算其各项性能指标后，才能在实际考试中使用。招募被试进行试测需要花费大量时间和成本。此外，试测过程中，也可能存在考务安全的问题。目前也在大力加快题库建设，但由于保密问题，很难实现在高考这样的高利害考试中使用试测过的试题。机器答题也可以大大降低泄露试题的风险。机器答题的复杂程度更高，目前还没有成熟的、商业化的应用。我国的科大讯飞正在积极研发，日本、欧美也有一些团队在进行研究。三、人工智能与教育测评的未来研究方向人工智能在命题、答题和评分中的研究和应用都在不断推进过程中。但不少研究者认为，目前的这些应用没有改变测评的基本内容和形式，只在一定程度上降低了成本、提高了效率。在线学习平台已经积累的数据，应该能够支撑研究者们进行更多的探索，突破原有的测评方式，例如应用学习过程中的行为数据完成测试等。研究者们开创了一个新的领域——“分析测量学”，即通过大数据分析而非传统的考试，对学生进行测评。墨尔本大学教育学院的研究团队已经进行了初步的探索。他们通过分析学生在一项游戏化学习过程中的1600多个行为数据，对学生的合作问题解决能力、批判性思维能力、创新领导力等几项核心素养进行评估。分析测量学仍然遵循测量学的基本逻辑：首先要建立理论框架；随后在学科和认知理论的基础上，进行新型“命题”，即通过数据挖掘找到高相关的信息，同时通过传统命题的思路赋予这些数据实践意义；随后再通过理论与数据结合的方式，对不同的行为进行评分；最后运用测量学模型估算被试的能力。这种“分析测量”将改变测试的场景、命题和评分方式，给测量领域带来更具深远意义的变革。人工智能在高效实现个性化学习方面有着无可比拟的优势，未来在教育领域的应用必将更为广泛。但在我们热情迎接人工智能时代的同时，研究者和实践者们仍需保持谨慎。人类认知的拼图还远没有拼完整，因此我们要理智地对待根据已有大数据得出的结论，防止推论过度泛化。此外，如何保护学生、教师和学校的隐私和秘密，合理使用数据，也是急需我们思考和解决的问题。本文转自微信公众号“中国教育财政”，作者黄晓婷，北京大学中国教育财政科学研究所副研究员。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。

原标题：探讨人工智能前沿应用12月29日，第三届中国人工智能与大数据海南高峰论坛暨2019年海南省大数据产业联盟年会在海口举行，来自人工智能、大数据等领域的逾600名嘉宾出席，共同探讨人工智能及大数据行业前沿技术趋势。省大数据管理局局长、省工信厅总工程师董学耕表示，将统筹建设全省电子政务和大数据基础设施，建立“数据、人员、资金、管理、技术”五集中的大数据管理体制机制，全力构建全省高度一体化的电子政务公共服务平台。本次峰会上，《海南大数据产业发展蓝皮书》阶段性成果发布，同时启动第二届海南大数据创新应用大赛。来源: 海南日报

人工智能是一门交叉学科，融合了新技术、新方法、新理论和新思想，和计算机科学、信息论、语言学等学科有着十分密切的关系，与之相关的智能检索、程序自动化、数据挖掘、分布式人工智能等研究成果已经应用到人们生活的各个领域，因此，对其进行研究和探索是十分必要的。人工智能的英文缩写为AI。人工智能是用来研究和开发用于模拟、拓展和延伸人工智能这一理论、方法和技术的一项新技术科学。人工智能是计算机科学的其中一个分支，其研究和发展目的是为了实现智能作用，研究和创造出一种可以和人类智商相仿，在处理问题时，能根据实际情况作出正确判断的智能机器，该领域的研究涵盖内容很广，不仅包括机器人、语言识别和图像识别，还包括自然语言处理和专家系统应用等。自人工智能诞生以来，现代人工智能理论和技术日益成熟起来，人工智能的应用领域也越来越广，由此可见，人工智能发展下衍生的科技产品，将会是人类智慧的结晶，也是人类智慧的完美展现。人工智能的发展历程分为三个阶段：孕育期、形成期、发展期。孕育期：1956年达特蒙斯夏季讨论会后就掀起了人工智能的浪潮，但是从古代开始，人类就尝试着利用机器代替人类进行部分劳动，以提高劳动效率，减轻人类的负担，许多科学家在人工智能的研究中一致认为，只有坚持不懈地努力研究，才能更好地利用人工智能造福人类。形成期：达特蒙斯讨论会后，美国科学家已经对此高度重视起来，成立了几个以研究人工智能为目标的研究小组，在此后的若干年里，人工智能被先后应用到定理证明、解答问题和博弈等领域，并取得了重大的突破。发展期：1970年后，人工智能的发展已经过渡到相对平稳的阶段，虽然人工智能的发展经历曲折而艰难，并且遇到了极大的困难，但是很快又再度兴起，人工智能已经和知识工程有效融合在一起，并从实验研究走向了实际应用。随后，许多国家都开始了人工智能研究，大量科研成果不断涌现出来，但随之而来的问题也越来越多，人工智能的发展陷入困境。20世纪以来，科学工作者开始尝试将先进技术、网络系统、语言学等集成起来，形成多功能、识别能力强的人工智能系统。数字化背景下，科学工作者将先进的计算机网络技术应用到人工智能研究中，将强大的网络信息知识库植入到人工智能机器中，让人工智能机器在开发环境和分布式环境下更好地工作，造福人类。近年来，科学工作者一直致力于人工智能的研究，人工智能成为人们关注的重点，解答问题成为数字化背景下人工智能应用的一个方面。将人类的思维植入到人工智能系统中，运用科技手段实现人工智能应用。如在人工智能系统处理下棋问题时，人工智能系统能将复杂的下棋问题进行分解，每走一步棋，人工智能系统都应给出相应的应对方案，解决这些小问题，一些人工智能系统还能对下棋实战经验进行总结，不断实现自身系统的优化和改良。人工智能的应用还体现在程序设计方面，自人工智能诞生以来，人们都没有停止过对程序设计的研究。在研究人工智能的过程中，可以根据不同情况编写微机自动程序，自动程序设计可有效促进软件开发系统的发展，并通过不断改进自身编码，提高人工智能系统的实用性，进而寻求更加长远的发展。人工智能系统通过自动完成特定程度的编写，实现程序自动化，提高自动程序的工作效益。机器学习是人工智能发展的一项关键内容，提高机器的学习能力是人工智能可持续发展的一个重要途径。迄今为止，人工智能的出现对人们的生活产生了极大的影响，科学工作者对人工智能机器学习方法的研究尤为重视，也取得了一定的成绩。和人类一样，人工智能机器获取知识的根本方式就是学习，机器学习能使人工智能系统不断优化和完善，使人工智能系统的功能更加全面，知识储备更丰富，面对不同的突发状况，能够更好地做出判断，解决问题。科技引领未来，人工智能为人们创造更美好的生活。数字化背景下的大量数据为人们查阅相关资料提供了便利，促进了人们的学习、工作和生活。大数据为人们提供便利的同时，也给人们的信息检索带来了麻烦，大量数据信息繁冗复杂，如果没有经过计算机系统的整理归类，传统的人力检索耗时耗力，人工智能检索成为应用的关键。数字化背景下人工智能系统的应用，能为用户提供大量关于学科的问题，方便人们检索所需知识，人们无需消耗大量时间，就能查阅自己所需信息。在数字化背景下，人工智能系统的应用能有效实现对语言的翻译，这是一项技术性的突破，但通过实际应用发现，人工智能系统当前的语言翻译技术并不成熟，语言翻译不完全准确，出现许多语法错误，这就意味着语言翻译系统还存在一定的语言障碍，无法对所有的语言进行正确转换，无法实现对整篇文章的理想化翻译。随着对人工智能语言翻译功能研究的不断深入，人工智能和语言技术不断进步和发展，完善的语言翻译系统成为人工智能的一个重要发展趋势，能在短时间内实现语言的翻译，方便人们即时解决语言翻译问题，更好地学习语言，提高学习效率。数字化背景下，人工智能发展已经趋于稳定，其发展趋势下的自适应系统功能全面，能实现对信息的整合和处理，并对残缺信息进行完善和补充。自适应系统的发展离不开先进科学技术和海量数据信息的支撑。科学工作者在研究人工智能的过程中，认为要充分理解信息处理技术，使数据、信息处理更准确、更成熟、更稳定，不断发展多路学习机制，提高自适应系统的运转，不断汲取经验、积累经验，适应周围环境的变化。数字化背景下，发展自动化机制，能改善人工智能系统处理问题的方式，使其变单一被动处理为主动智能处理，提高人工智能系统的实施工作效率。人类创造人工智的初衷就是为人类服务，改善和优化人们的生活质量，提高人们的生活品质，未来的人工智能必然会朝着这一方向发展，这是大量科学工作者研究出来的结果。纵观人工智能的研究情况可以发现，在工业生产中应用人工智能，能在一定程度上实现生产线的自动化和智能化，这样能有效提高工业生产的效率和安全性。人工智能在人们的日常生活中应用较广，现阶段人们开始应用智能管家系统帮助用户处理生活中的小事，机器人定时做饭、扫地、阅读灯，给人们的生活带来了极大的便利。人工智能是人类智慧的体现和结晶，是数字化背景下的一项重要研究内容，其作用和发展是不容小觑的，科学工作者致力于人工智能的研究和探索，才能使其更好地服务人类。人工智能概念自从被提出就受到了全世界的广泛关注，成为科学工作者研究的重点。长期以来人工智能都处于世界科技发展的前沿，其在发展的过程中和其他学科息息相关，依赖于计算机、网络、精密制造等技术，并非独立进行的，人工智能的应用也在一定程度上影响着其他领域的发展，对社会发展和全球经济的提升有一定的促进作用。

现阶段都是大伙儿还不太知道人工智能技术究竟是什么，而今日作者还要带著大伙儿一块儿了解人工智能技术的核心技术与见解，并知道人工智能技术能够运用的机械加工行业。人工智能技术（Artificial Intelligence），英文简写为AI。 这是科学研究、开发设计用以仿真模拟、拓宽和拓展人的智能安防系统的基本知识、方式、专业能力及运用电脑操作系统的这门新的专业能力科学研究。不久1956年人工智能技术发布面世到目前早已60很多年过去，但对于人工智能技术的勤于思考与发展前途仍在连续不断开展中。＂随之云计算技术伺服控制器的人工智能技术(AI)作用的慢慢地全民化，全是在近年来随着互联网大数据，包含各个领域。大伙发布进到1个AI新世代。下边来讲下人工智能技术的几大重中之重：1、深度神经网络(machinelearning，ml)是人工智能技术的1个科学研究支系，重要是设计方案和剖析某些让测算及自动式获得专业能力的蚁群算法，关系去往概率论、统计学、梯度下降法论等很多机械加工行业。 此蚁群算法容许寻找最好是计算机硬件用以未来展望的相一致数学建模模型。2、人工神经网络 artificial neural network ：简而言之，就是说运用机械设备生产生产加工好似大伙中枢神经元的相互连接与大数据技术。 神经网络，简而言之，是对大伙大脑结构的三维建模，这是由1个称之为神经元细胞的学习培训控制模块的大数据技术构成。3、 数据管理系统expert system：对于与众不同的某一议案或难题，预备期好很多的处理方法。可是因为是听取意见置入方式行为矫正，因此自身自学能力责任有限公司。 数据管理系统多运用在医药学中病症的确诊。再聊讲下人工智能技术的几大机械加工行业：1、自然语言理解：主视图让计算机硬件能够也许听得懂大伙的語言，穿透话筒听见视频语音后能够也许转换成文本记实，并各个领域自动式词性标注，知道语意。 以至于把计算机硬件欲叙述的內容转换成视频语音讲给人听。 只能智能机器人能依据玻璃瓶子方向的转变作出客观性调节，能够对紧急状况作出适度反映，最經典的社区实践活动就是说交流与沟通智能机器人。2、语音识别系统：现阶段在我国的人工智能技术服务平台关键聚焦点于计算机视觉、语音识别系统和語言解决机械加工行业。 好似这2年当红男星的日本国ili快速翻译机，就是说穿透人工智能技术的语音识别系统快速将听到的汉语转化成日文，帮助使用人即便置身不一样語言的國家可以超过合理的转达与交流与沟通。3、影像辨别：最具象征性的就是说轿车的自动驾驶汽车了。 论到自动驾驶汽车，不可或缺充分考虑三项专业能力：逻辑思维处理，五金机械地质图，和安全驾驶决议报告书。 依据不一样难度系数和不一样机械制造业内的原素看来，关键配有于下列很多机械加工行业：1.无人驾驶汽车大伙儿觉得，无人驾驶汽车在ai机械加工行业超出十分难，我觉得难度系数关键配有于电脑操作系统方面，因为它不可或缺许多数据分析及数据融合，不可或缺各行各业专业能力，还不可或缺营销策略、鉴别、操纵等。 运用AI超过像人相同的安全驾驶辨别，依然是浩繁卓越团队竭尽全力的政策方针。生产制造1个AI数据管理平台，根据数据融合、剖析，进而让高端大气的人工智能技术迈入衣食住行之中。 而不论是哪样特性的人工智能技术运用，间距机械设备要为人处事能做，思人所见即都都是一段路要走。 毫无疑问的是，随之AI网络科技的提升，大伙的网络科技将来从始至终布满更为概率！

高层速读关键信息：本报告对19个行业的400多个案例进行了分析，强调了人工智能技术的广泛使用和巨大的经济潜力。介绍了主流的机器学习技术与神经网络，分析了深度学习在企业中的应用目的与效果，阐明了训练AI所需的各种数据与资源。关键数据：2/3的企业表明使用深度学习是为了提高现有性能；69%的案例表明深度神经网络可以提高技术无法达到的性能；15%的案例完全应用了深度神经网络。关键意义：深度学习的价值并不在于模型和算法有多优秀，而是在于公司如何运用它。借鉴麦肯锡全球研究所的研究成果和麦肯锡分析公司的应用经验，本报告评估了人工智能技术在各个行业和业务功能中的实际应用和经济潜力。通过报告发现了深度学习技术在整个经济中的巨大潜力，同时也存在限制和障碍，随着技术的继续发展，未来的机会也会出现。以及，深度学习的价值并不在于模型和算法有多优秀，而是在于公司如何运用它们。需要强调的是，即使我们看到了使用人工智能技术的经济潜力，也必须考虑数据的使用涉及到的数据安全、隐私和偏见等问题。三种学习技术&四大神经网络最为流行随着人工智能技术的发展，人工智能技术的定义也在不断拓展。除了深度学习之外，报告还研究了其他机器学习技术和传统分析技术，但迁移学习、强化学习和深度学习是人工智能中应用最多的技术。▲人工智能中各种技术的应用热度神经网络是机器学习技术的一个子集。从本质上讲，它们是基于模拟连接“神经单元”的人工智能系统，大致模拟了神经元在大脑中相互作用的方式。自20世纪40年代以来，人们一直在研究由神经连接的计算模型，随着计算机处理能力的增加，以及大量的训练数据集被用于成功分析图像、视频和语音等输入数据，这些模型又重新流行起来。人工智能研究者们便将这些技术称为“深度学习”，因为神经网络有许多深层的模拟神经元层。报告分析了三种最流行的神经网络技术的应用和价值：前馈神经网络（Feed forward neural networks）：最简单的人工神经网络。在这个体系结构中，信息只从一个方向移动，从输入层通过隐藏的层，到达输出层，网络中没有循环。第一个单神经元网络是由人工智能先驱Frank Rosenblatt于1958年提出的。循环神经网络（RNNs）：这种人工神经网络之间的连接包含循环，非常适合用于序列输入。卷积神经网络（CNNs）：这种神经网络的神经层连接较为特殊，它们之间的连接是受动物视觉皮层组织的启发而来，而动物视觉皮层是负责处理图像的大脑的一部分，非常适合于感知任务。此外，针对调查案例，报告还考虑了生成对抗网络（GANs）和强化学习。生成对抗网络（GANs）：通过生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生好的输出。 GANs可以学习模拟各种数据的分布（例如文本、语音和图像），因此在生成测试数据集时，它们是很有价值的。强化学习是机器学习的一个子领域，在这个领域中，系统通过接受虚拟的“奖励”或“惩罚”来训练，本质上是通过不断的尝试和错误来学习。谷歌旗下的DeepMind利用强化学习开发了AlphaGo以及视频游戏。在商业环境中，这些分析技术可用于解决实际问题。报告整理和分析了19个行业的400多个案例，通过对特定领域内的调查发现，在这些领域中，深度神经网络的运用可以使企业价值最大化，与传统分析方法相比，这些神经网络可以产生的增量提升，但要在容量、多样性和速度方面追求，需要大量的数据。深度学习可以用来提高现有性能预测机器维修：机器学习可用来检测异常。深度学习能够分析大量的高维数据，可以将现有的预防性维护系统提升到一个新的水平。通过分析麦克风和摄像头等的数据，神经网络可以增强并可能取代传统的预测维护方法。深度学习预测故障和允许计划干预的能力可以用来减少停机时间和运营成本，同时提高产量。例如，深度学习可以通过结合平面模型数据、维护历史、发动机振动数据异常检测等物联网传感器数据，以及发动机状况的图像和视频，来延长一架货机的寿命。人工智能驱动的物流优化可以通过检测车辆性能和指导司机行为降低运输成本。例如，一家欧洲卡车运输公司使用监测车辆性能和驾驶员行为的传感器，将燃料成本降低了15%，司机可以获得包括何时加速或减速等实时的指导，进而优化燃料消耗和降低维护成本。人工智能是客服和商品个性化推荐的重要工具。例如，对音频的深度学习分析可以让系统评估客户的情绪基调;如果客户对系统做出了糟糕的反应，那么就可以自动呼叫到操作员和管理人员。在营销和销售的其他领域，人工智能技术也会产生重大影响。将客户统计数据和交易数据与以及社交媒体数据相结合，可以帮助生成个性化的产品推荐。亚马逊已经开始使用了，可使销售转化率提高两倍。2/3的企业使用人工智能提高现有性能在报告调查的69%的案例中，深度神经网络可以用来提高其他分析技术所提供不了的性能。只使用神经网络的情况，我们称之为“绿地”案例，但它只占总数的16%；在15%的案例中，深度神经网络在其他分析技术基础上提供了额外性能；还有一些案例，因为数据限制使他们不适合深度学习。▲与传统分析方法相比，深度学习在各行业提升性能的百分百绿地案例在客服领域非常普遍，在该行业中，数据丰富而大量，有时还会整合人类的反应。在所有行业中，医疗领域的绿地案例最多，其中一些病例涉及疾病诊断和改善护理，并依赖于包含图像和视频输入的丰富数据集，包括来自MRIs的数据。平均而言，报告的案例表明，现代深度学习有能力在传统分析技术的基础上再提供价值，价值大小从30%到128%不等，这取决于行业的接受度和开放程度。深度学习是最需要数据的在大多数应用程序中有效地使用神经网络需要大量标记的训练数据集，并且能够充分计算基础权限。此外，深度学习技术擅长从复杂的多维数据类型中提取模型，比如图像、视频、音频或语音。实现人工智能全部潜力需各种数据，包括图像、视频和音频深度神经网络擅长分析图像、视频和音频数据类型，因为它们复杂、多维，被从业者称为“高维度”。神经网络擅长处理高维度，因为网络中的多个层可以学习数据中存在的许多不同的特性。因此，对于面部识别，神经网络的第一个层可以聚焦于原始像素，第二层聚焦在轮廓和线条上，另第三层是识别在一般的面部特征，最后一层才识别出人脸。除了数据的数量和种类之外，速度也是一个要求：人工智能技术需要不断训练新的模型，来适应不断变化的场景，因此必须经常刷新训练数据。在1/3的案例中，模型需要至少每月更新一次；几乎每4个案例中就有1个案例需要每天更新。这种需求在市场营销、供应链管理和制造方面尤其突出。