人工智能趋势报告范文

导语：如何才能写好一篇人工智能趋势报告，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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美英人工智能报告剖析

美国的报告重点结合人工智能的应用及管理提出四点要求，一是美国政府应该对人工智能加大政策扶持和资金投入力度；二是人工智能对劳动力市场和宏观经济产生影响；三是人工智能需建立全球合作和安全；四是需完善人工智能的伦理以及相关法律法规。英国的报告主要侧重于人工智能对未来宏观趋势和影响的分析，一是人工智能有助于提升生产力；二是人工智能对劳动力市场产生影响；三是应管理和降低人工智能可能带来的风险。

美国的报告重点强调政府、公众，以及社会各界应共同努力来支持人工智能科技的发展，并深思熟虑关注其发展潜力、管理其可能带来的风险。一是重点加强对应用程序开发的监管，采取有效措施既保障公共安全又鼓励创新；二是支持人工智能在基础研究和公共产品方面的应用，并制定相关标准规范；三是应确保人工智能系统可控、公开、透明，且行为与人类的价值观保持一致。

英国的报告重点提出对人工智能的四大判断。一是人工智能可帮助企业和个人有效利用数据资源、简化数据交互方式，从而提高工作效率和生产力；二是人工智能将改变现有的工作类型和所需技能，未来工作将主要是对人工智能技术的补充和完善；三是预警人工智能技术带来的冲击，未来的技术革新会更加频繁，技术变革会导致一些从事特定工作技能和工作类型的人员被淘汰；四是政府需考虑由人工智能进行决策的问责机制，确保问责的透明度。

对我国人工智能发展的启示

人工智能要以产业化应用为根本导向。当前人工智能产业化应用已经在机器人、无人驾驶、智慧城市等细分领域初现端倪，引起了社会各界的广泛关注。无论是资本市场，还是企业和学术界，都加大了对人工智能产业化应用的投入力度，市场潜力将进一步加速释放。只有不断拓展人工智能产业化应用的深度和广度，才能引领市场爆发式增长。美英的人工智能报告均表明当前国内外科技巨头对人工智能的研发和投资正逐步向产业化应用倾斜，我国也应遵循市场的价值导向，抢占未来市场。

人工智能要以协同发展为基础支撑。数据、算法和计算能力是支撑人工智能发展的三大核心要素，三大要素协同创新是人工智能发展的本质需求。美英人工智能报告中多次强调三大要素对人工智能发展的重要性，并指出当前人工智能呈现高速发展态势的根本原因。一是海量数据的出现，人工智能算法训练、深度学习等均需要大量数据提供支持。二是计算能力的提高，尤其是云算的出现，使传统计算模式向并行计算模式转变，大幅缩短了计算处理时间，为深度学习等人工智能技术发展提供重要支撑。三是诸多底层算法开放，先进的算法能够更好地分析和挖掘数据价值。

人工智能要由政府把握关键方向和规避相关风险。综观美英国家的人工智能报告，政府在引领人工智能发展方向，加大政策扶持力度方面拥有绝对主导权，尤其在人才队伍建设方面，人工智能属于典型的智力密集型产业，构建专业人才培养体系、提升高端人才供给能力对政府而言责无旁贷。此外，由于人工智能正逐渐融入到人们日常生产、生活的方方面面，政府有责任也有义务制定相应法律法规，规避和降低人工智能发展带来的道德和法律风险。

几点建议

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e成CEO周友鸿在第四届世界互联网大会互联网之光博览会“双创热土”对接会上《2017中国大数据及人工智能人才发展报告》

本报告由e成科技制作，将大数据及人工智能相关职位划分为NLP、大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、智能硬件六大类，选取职能关键词进行筛选，对截止到2017年11月的427，114份简历样本进行分析。

报告核心发现

1、2017年，大数据及人工智能人才需求迅猛增长，招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人，达795%。2、行业内资深人才占主导，5年以上资历的从业人员占比高达42%。3、独角兽公司的人才流动呈现两极化。百度、科大讯飞、微软亚洲研究院的人才外流趋势显著，科大讯飞流入流出比值最低，仅0.45；京东则在人才流入方面表现强劲，这一比值高达3.09，位居十大公司第一。4、北京人才储备达垄断优势，高出第二名的上海40%以上。杭州领跑二线城市，高出二线城市群至少42%以上，人才储备开始逼近广州。5、大数据及人工智能薪资整体高企，平均固定年薪达38万。人工智能薪资溢价尤其明显，起薪突破19万每年，高出互联网普通技术人员134%(具体各职能薪资见报告)。

报告正文

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人工智能非常复杂，且发展迅速。AI在一些领域做了很多，在另一些领域做得较少，这是任何人十年前都无法预测的。今天，任何人都几乎不可能预测未来5到10年人工智能将会给大家呈现什么。但这不代表我们不可以大胆地预测下一年或者写一个十年人工智能将会带来什么。

本报告的目标是不同的：为未来12个月的AI趋势进行了预测，并介绍其对商业、政府和社会的影响。我们对进行短期预测很自信，因为这些初期趋势早已在进行了，只不过还没有获得应用的关注而已。

我们做出了8个预测。这些预测不仅仅基于人工智能远见者和计算机科学家，也基于普华永道保险、咨询、税务服务的领导从困惑于如何将AI应用到自己公司、帮助员工适应AI社会的客户处所观察到的现象。

1、人工智能会在影响雇员之前先影响雇主

每个人都经常看到这样的新闻标题：机器人和人工智能将会摧毁我们的工作。但我们没有从另一方面看。反之，我们都看到了一个更复杂的景象：随着AI的到来，工作市场在逐步扩大，如果准备充足，这将是正面的影响。新的工作将会补偿失去的工作。人还是会在工作，而且他们在人工智能的帮助下将会工作得更有效率。

67%的管理层称结合人类和机器的智能，AI将帮助人们和机器一起工作，获得更高的效率。

2、AI将来到我们身边

很多出版物描述的人工智能驱动的未来看起来非常神奇：从不会发生事故或发生交通拥堵的自动驾驶车队、在毫秒内就能诊断疾病的机器人医生以及优化人力和货物流动的智能基础设施等。所有的这些都会来到我们的身边，但不会在2018年就实现。

3、AI将帮助回答关于数据的重大问题

许多公司管理人没有看到他们投资大数据的收益。然而业务和技术高管认为他们可以利用这些数据做更多的事情，这其中存在着沟通隔阂。但问题是学习曲线陡峭、工具仍不成熟，且面临着相当大的结构组织方面的挑战。

4、功能专家将决定AI人才竞争的胜利，而不是科技迷

随着AI技术扩散到越来越多的具体领域，数据科学家和AI专家通常缺乏的知识和技能将变得越来越重要。

目前在计算机科学家之间已经展开了投标战，但要使AI技术获得成功，目前的顶尖AI人才资源还不够。机构需要引入能与AI专家合作的领域专家。他们并非一定是程序员，但他们必须理解数据科学和数据可视化的基础，以及AI的工作(思维)方式。

随着AI走出计算机实验室并进入日常工作流程，这些领域专家甚至将比计算机科学家更重要。很多领域专家将需要适当地学习新技能。

5、AI使网络网络攻击更强大，不过网络防御也更强大了

AI在哪项工作中已经显露超越人类的能力?黑客。比如，机器学习可以轻松使得恶意攻击者追踪你在社交媒体上的行为，然后为你定制钓鱼推特或电子邮件。人类黑客无法这么快、这么好地完成这项工作。

AI越发展，其对网络攻击的影响就越大。先进技术，如机器学习、深度学习、神经网络，使计算机找到和破译模式。它们还能找到和利用漏洞。

篇4

2016年3月，在全世界超过一亿观众的关注下，Alpha Go战胜围棋世界冠军李世石，这场赛事是人工智能领域一个重要的里程碑，同时也让人工智能广受社会关注。金融业作为数据高度集中的行业，在人工智能快速发展的时代，也在经历着深刻的变革。

二、人工智能相关概念及发展现状

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI。有着人工智能之父之称的约翰?麦卡锡最早提出过关于人工智能的概念，他将其描述为“结合科学技术和机械手段制造出智能机器的过程。”这个概念被沿用至今。我国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务。”此外，人工智能是计算机学科的一个分支，它是人们运用计算机编程技术实现机器自主学习的过程，从而模仿人类做出决策的一种技术。

从1956年约翰?麦卡锡首次提出人工智能的概念以来，人工智能已经取得了很多的发展成就，除了前文提到的进行棋类对弈，还有自动驾驶汽车，大数据挖掘，生物识别技术以及对金融业影响深刻的各种基于人工智能算法的交易系统。

三、人工智能在金融业的应用现状

（一）金融服务的变革

人工智能的出现虽说没有颠覆传统的金融业的服务，但对于诸如银行业前端业务、证券投资顾问业务、企业和个人的信贷业务都产生了深刻的影响。2015年交通银行推出的智能网点机器人，是国内采用人工智能技术进行金融服务的先导之一，其利用人脸识别、声音识别技术，针对用户需求进行业务引导，甚至可以判断客户的情绪进行工作；国内外很多证券公司都推出了自己的智能投顾，基于对数据的统计分析由计算机系统进行投资组合的管理；很多金融机构的信贷业务办理也可以由客户与智能客服的交互去完成。

（二）风险控制的应用

风险控制作为金融业一个至关重要的环节，也随着人工智能的发展出现了很多新的变化。蚂蚁金服通过分析用户的网购记录数据，针对用户进行信用评级对客户进行授信管理，不论从覆盖范围还是处理效率都远高于人工。京东白条基于高纬的数据模型为依据，应用超过500个消费金融系统中的风控模型，用到超过4万个风控目标，从而判断风险进行授信。这些海量数据靠人工显然是不现实的，但是人工智能的应用很好的解决了这些问题。

针对海量的金融?稻荩?具有深度学习能力的人工智能程序从金融历史数据中自行发现潜在的风险点，如分析信用交易数据，识别欺诈交易，并总结相关经验预测交易变化的趋势，提前进行风险防控。大数据的挖掘还可以应用在与金融业相关的上下游产业分析中，多维度针对具体行业、项目进行风险控制。

（三）资产管理另辟蹊径

人工智能在资产管理中的作用也愈发受到行业重视，深度的机器学习可以分析海量的金融交易数据，并24小时不间断的进行工作，完成高频的投资操作。花旗银行近期就研究报告，从2012年至2015年底，人工智能管理的资产规模从0升至290亿美元，未来管理资产的规模更是有望呈几何级增长，预计会达到5万亿美元。欧美等发达经济体已经有在市场中成熟运行的人工智能资金服务管理机构，Wealthfront和Betterment两家公司就是通过人工智能对资产进行管理，截至2016年2月Wealthfront已经管理了近30亿美元的资产。量化对冲基金的出现也为投资者提供更加多元化的选择，虽然其实际盈利能力还未经过很长时间的考验，但未来量化基金发展、增加已经成为行业趋势。

（四）金融业生物识别技术的应用

从最早的指纹识别开始，人们就在不断探索便捷的身份认证方式。人工智能学科的发展，为生物识别技术带来了前所未有的革新。金融作为私人信息、财富信息密集的行业，更是对客户、机构的身份认证有迫切的需求。面部识别、声音识别、虹膜识别等都是基于复杂的算法对目标进行身份识别管理，通过这些技术的应用大大提高了金融机构管理的安全性，同时也为客户办理业务节省了时间成本。互联网科技的普及为人工智能大展手脚已经奠定了一定的基础，人们可以通过面部识别体统进行取款，登录金融机构的交易软件，完成交易操作，这些应用对于防范金融犯罪有很好的作用。现在各类金融机构都在推出自己的人工智能产品，很多银行已经开始部署智能银行网点，客户进入网点后，通过人机交互即可完成各类业务的办理。对于金融机构来说，可以节省成本并且提供全天候的服务。对于客户来说，可以安全高效的办理业务。

四、存在的风险及展望

人工智能作为一个新生事物，对于金融有着很多积极的影响，但其和任何事物一样都存在着两面性，所以对于人工智能潜在的风险我们也要给予高度的重视。

（一）系统性风险

如果较多市场主体采用了相同或者类似的算法，其“协同”效应将被放大，在交易进行中基于同样的因素采取了相同大量的交易操作，这就有可能导致市场偏离正轨。除此之外，所使用的程序也容易成为被攻击的对象，程序、设备的故障也会增加整个系统的风险。

（二）信息安全风险

人工智能需要对大量的数据进行分析、学习，而这些信息的获取本身就可能成为一种风险。对交易数据、用户信息的深度挖掘，若不是建立在用户授权的情况下，信息来源主体的利益就会受到潜在的威胁。这其中往往包含了很多个人的隐私信息，所以对于信息源头的甄别、管理是人工智能技术能否真的造福客户的一个关键因素。

（三）监管难度的增加

人工智能是计算机通过分析自主决策，所以对于权责主体的界定不是非常清晰，监管所面临的复杂性也随之提高。这就要求监管层面也要根据技术的发展提出应对措施，比如对于交易规则的建立，开发人员的责任划分，操作过程的监控，都是值得思考的。

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[关键词]人工智能；网络安全；计算机

当前大部分机械化工厂中依旧存在许多员工，这些员工是来辅助自动化机器完成生产的，这不是说自动化机械无法做到流水线式的生产，而是在生产过程中，会出现各种各样的问题，而自动化机器在出现问题后依旧会按照设定的程序进行生产，这样就会导致生产出许多废品，大大损害了工厂的利益。这样的问题同样出现在网络安全方面，不管是国家还是企业，每年在网络安全方面都投入了大量的人力与资金，即使是这样，依旧面临着黑客攻击或者计算机病毒等一系列问题。在大数据时代背景下，由于病毒的种类和入侵方式呈现出多元化发展趋势，传统的网络安全措施如：防火墙，可能对某些新型病毒无法进行有效识别而导致计算机受到危害。所以网络安全一直是很多国家及企业所头痛的问题。而人工智能的技术是未来的发展方向，被越来越多的人所重视，并且在网络安全领域也得到了充分发展，使网络安全的防御更加智能，在网络安全方面是一项重大突破。

一、人工智能在网络安全中所发挥的重要性

2019年12月12日，国家工业信息安全发展研究中心《人工智能中国专利技术分析报告》。据图1显示，我国人工智能领域专利申请呈快速增长，在2010年后增长速度明显加快，2018年专利申请量为94539件，达到2010年申请量的10倍。总体上，国内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势，并且从2015年往后增长的速度明显加快，这代表我国对人工智能的重视力度提上了一个崭新的台阶。当今社会中，多数市民不允许自己孩子多玩手机，在逐渐减少他们的上网时间，出现这种现状的原因，一方面是怕耽误孩子的学习，另一方面是因为家长觉得现在的网络环境较差，网络安全管理还存在较多的问题，怕自家孩子受网络影响，学习到一些不好的思想，使他们的人生走上歧路。通过调查显示，广大市民提到计算机网络问题时，总是避免不了三点：1、如何对自己的电脑进行加密，使电脑信息不外泄；2、如何屏蔽掉当前网络上的不良行为及信息；3、如何保证自身的个人电话、身份证等信息不外泄。要想解决这些问题，就要从根本上入手，那就是解决网络安全方面的问题，而引入人工智能，不仅可以有效加强计算机网络技术方面的功能，还能使计算机最大限度地阻止各种不良信息的入侵，从而使计算机更加流畅且更智能的维护我们的上网环境[1]。

二、人工智能在网络安全中的应用特点

当网络中固有的安全防护措施，如：防火墙，当遇到人为操作的入侵后，就会稍显无力。因为人为操控的入侵，会根据已有防火墙的特点，找出存在的薄弱点，从而达到入侵的目的。而在网络安全中引入人工智能，能使网络安全中已有的防护措施变得更加灵活，在拦截人为入侵及病毒检测方面具有无与伦比的优势。此外，人工智能还有较强的学习能力，这个能力在处理信息方面具有显著效果，在网络安全方面运用人工智能能大大提高网络信息的处理效率。对比传统的网络安全技术，人工智能在能源消耗方面也有明显优势，不仅能减少有关部门对其的资源投入，还实现了绿色环保节能[2]。

（一）信息处理工作过程的准确性

随着人工智能引入到网络安全中，计算机设备中的不良信息明显有所减少，这大大提高了不法分子对网络的攻击难度。在传统的网络安全技术中，都会配备许多人力来进行二十四小时监管，这样的防护措施一是为了能在受到外来入侵时及时发现，并针对性解决。另一方面是为了随时随地拦截外界所传输进来的无用信息。而在引入人工智能后，就可以减少人员的投入，因为人工智能对外界信息的传输具有一定的甄别能力，使有关部门对信息的处理压力得到减轻，从而为企业节省成本，提高工作效率[3]。

（二）具备较强的学习与处理技能

随着民众对互联网使用力度的不断提高，网络中的信息也越来越多，这就导致网络信息太多，一些有效信息企业无法及时处理，从而错失“商机”或对企业造成损失。而较之传统的网络安全防护措施来讲，人工智能的特点是它具备一定的学习能力，这个能力在处理网络信息中，有着明显优势。人工智能技术快速学习这一特点，使得其本身具有很强的信息识别能力，能帮助企业及时从众多信息中筛选出有效信息。此外，人工智能自主学习这一优势，也使网络安全技术防护变得更加灵活，它改变了固化的安全防护措施，虽说人工智能技术的发展还不是很健全，但足以应对一些小规模外来入侵，大大减少了有关部门在网络安全方面的人力、物力投入。

（三）使用能源的消耗量相对较低

通过对有关数据的收集及对比，我们可以发现传统的网络安全技术中，能源消耗异常的快速，而人工智能的能源消耗却特别低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。这种算法不仅可以一次性完成计算任务，提高效率，还有效减少了能源消耗，优化网络资源配置，为有关部门节省了大量成本。

三、当前网络安全建设中存在的问题隐患

在当前社会中，我们会接到许多各种各样的推销广告，犹如“轰炸”般将我们的心情整垮。这种情况下，我们会思考自己的信息是从哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的诱因，就是出现在网络中。此外，我们的手机及电脑等电子设备中，也会偶尔出现广告弹窗等问题，这使我们的心情变得糟糕。甚至保存众多信息的电脑，会出现病毒入侵，这对我们的生活及工作造成了严重的不利影响。

（一）重要信息被盗取

新闻中，我们经常会看到许多信息泄露事件的发生，这些事件都对信息泄露者本人造成了极大的负面影响。然而，身处互联网时代，电脑是很多企业正常运营的必备设施，不论是普通文件，还是重要文件都会保存到电脑或云端，只是加密手段会有所增多而已。但企业却忽略了信息泄露而造成的后果，或者说企业对安全防护措施有足够的重视，却在网络安全攻防战中，不敌非法入侵者，从而导致企业信息泄露，公司财产损失严重。对于市民本身来讲，自身的手机及电脑会保存着许多个人的隐私照片及重要信息，这些信息的加密手段较为薄弱，一些不法分子利用网络漏洞会对市民的手机及电脑进行入侵，从而达到盗窃信息及获取钱财的目的，这对市民的生活造成了严重影响，还威胁到了市民的生命安全。

（二）众多病毒的入侵

2021年1月15日，瑞星安全团队了《2020年中国网络安全报告》，报告中2020年瑞星“云安全”系统共截获病毒样本总量1.48亿个，病毒感染次数3.52亿次，病毒总体数量比2019年同期上涨43.71%。由此可知我国的网络安全形势依然很严峻，病毒入侵严重威胁着我国的网络安全。市民甚至到了谈“毒”色变的地步，因为市民的电子设备被病毒入侵，就代表着他的通讯录、个人信息等隐私面临着泄露的可能，甚至会影响到市民的正常生活。随着网络安全逐渐被市民及有关部门所重视，网络安全技术得到了很大的提升。黑客们也改进了病毒入侵的方法，他们不再只是利用系统漏洞进行病毒入侵，还通过U盘及一些移动存储硬盘来实现病毒入侵的目的，这使得受病毒入侵的群体越来越多。

（三）垃圾信息的影响

现今社会，部分不良企业为了达到宣传作用，制作了一些垃圾信息，通过垃圾信息来入侵居民电脑，以达到宣传目的。这些垃圾信息中携带了许多不良信息以及对电子设备有害的病毒，对居民电脑造成了严重损害，影响了电子设备的正常使用。而随着网络普及，青少年接触电子设备的时间越来越多，这些不良信息和广告弹窗对他们的身心健康造成了极大影响，对青少年的健康成长极为不利。此外，随着垃圾信息的不断增多，居民从网络中找寻有用信息也愈发困难，其中部分信息还存在诱导支付的选项，大大增加了居民的支付风险，导致居民钱财损失的事情常有发生。

四、人工智能技术在网络安全方面的运用

中国人工智能产业将迎来新一轮的增长点，新技术的引入让更多的创新应用成为可能，预计到2022年，中国人工智能产业规模达到2621.5亿元。在传统网络“世界”，多数企业对办公系统会进行密码识别，只有员工输入正确密码，才能登录办公系统及浏览相关文件。但这种极易因密码泄露而造成公司财产损失。传统保卫网络安全的防火墙，其重点防御病毒的倾向各有不同，它能有效防止木马病毒，就对其他病毒的入侵稍显无力。而随着人工智能技术在网络安全方面的应用，居民的个人身份信息得到了有效的保护，还使网络防火墙更显灵活，一些垃圾邮件也会被人工智能技术排除。

（一）强化个人身份的识别系统

在当前网络安全还不是很健全的背景下，国民使用网络时，都在担心自身的个人身份信息是否会泄露。传统的网络中，密码验证以及图案是验证身份信息的主流安全防护措施，然而随着网络的飞速发展，这些方法极易被不法分子所窃取，从而导致居民的个人信息出现泄露。而使用人工智能技术中的生物识别系统，能很好地弥补传统信息验证出现的不足，如：人脸识别、指纹输入等方法。

（二）有效提升智能防火墙系统

网络防火墙是当前网络安全系统使用较多的一种安全保护措施，每台电脑及电子设备都配备了相应的防火墙，如果电子设备不配置防火墙，广告不断、出现乱码等现象就成为电子设备的“常客”。防火墙是我们使用电子设备的一大保障，然而传统防火墙是多种多样的，其侧重的防御类型也各不相同，如果碰到涉及盲区的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，导致我们的信息泄露，也威胁着我们的个人财产。为了改善这一现状，人工智能防火墙技术逐渐被国家及企业所重视，因为人工智能可以通过数据分析、录入信息等多种渠道去加强防火墙类型，智能防火墙技术不同于传统防火墙技术，能通过智能化技术达到访问控制的目的，使计算机网络系统对病毒的抵御能力更强，从而起到更好地网络安全保护效果。

（三）增强垃圾邮件的防御系统

家庭电脑在长时间不使用与更新的情况下，再次启用后，我们经常会收到许多垃圾信息及文件的骚扰，这是病毒入侵的表现，传统的杀毒软件还无法根除这种现象。出现这种现状的原因在于，网络的发展速度极为快速，长时间不对电脑安全防护问题进行更新，就会出现病毒发展超过已有网络安全防护的现状，从而导致垃圾信息一直“骚扰”我们。当出现这种情况后，多数人都知道该“杀毒”了，但是因为工作忙碌，以及其他原因，一直没有对电脑进行安全防护升级，导致使用电脑的体验很不理想。伴随着人工智能技术引入网络安全防护后，我们可以最大限度避免这种情况的发生。因为人工智能技术采用了智能反垃圾邮件的识别方式，它能对邮件进行识别与判断，并在系统分析后给予我们一个安全防护提醒，为电子设备提供了一个更智能、安全的网络保护系统。

（四）不断丰富计算机网络功效

要想使网络的功能更加完善，不仅仅是单纯运用人工智能就能完成的，还需要强化丰富电脑的网络功能，让人工智能技术与其建立良好的网络模式，不断使用网络代码来促进智能化工程的发展。在人工智能的基础上，计算机网络技术能够更快更好地提升计算机系统的应用效果与质量，为计算机网络技术在人工智能化发展道路上提供有力保障。因此，相关技术人员应该努力进行计算机网络安全创新，使计算机网络趋于多样化，从而让计算机功能得到快速且稳定的发展。

（五）智能异常行为的检测技术

当前网络上常见的两种病毒入侵大致可以分为两种：一是外部入侵，也就是通过一系列网络手段对计算机发动入侵，如常见的病毒入侵、陌生链接等方式。另一种则是内部入侵，这种手段就是通过U盘或文件的形式，盗取数据信息并发送到外部数据库中。而这两种方法无论是哪一种都会对计算机本身造成损害，还会给相关企业造成经济损失。而智能异常行为检测技术可以依附计算机操作系统进行运行，它能在计算机出现异常的情况下，快速进行检测，有效检测出有害信息及违法的操作手段，并及时进行拦截处理上报给计算机用户，进一步提高网络的安全性。因此，在网络安全防护问题上，我们可以引入智能异常行为检测技术，以此来为我们建立一个良好的网络安全环境。

结语

综上所述，人工智能在网络安全方面具有很大的运用空间，且能发挥出的作用是无与伦比的。随着我国综合国力的提升以及经济的快速发展，网络安全问题一直是当下的一个热点话题。将人工智能技术应用到计算机网络安全防护中，既能利用大数据识别网络中存在的隐患，还能感知到外部威胁，将不利信息和病毒进行排除。因此，在网络安全建设中，相关技术人员应加大对人工智能技术的运用，并开发出人工智能在网络安全防护中所能发挥出的更多作用，使其发光发热。

参考文献：

[1]杨淳清.浅谈人工智能技术在网络安全防护中的应用[J].电脑迷,2018(020):31.

[2]钟庆鸿.浅谈人工智能技术在网络空间安全防御中的应用[J].电脑迷,2017(025):150.

篇6

1956年的达特茅斯会议是人工智能研究的历史起点，至今正好是一个60年甲子。在这60年的发展过程中，伴随着计算机技术和民用科技突飞猛进的发展，人工智能研究本身经历了两次波峰与波谷，而从2006年起始至今愈发升温的人工智能热，是第三次人工智能浪潮，而60年甲子的当下，正处于人工智能爆发的前夜。

在这第三次浪潮中，中国、美国和欧洲，不约而同地将人类大脑研究上升为国家战略科研高度，而以百度、科大讯飞为代表的中国科学家与产业势力，也是历史上第一次与西方的同行们同步前进，共同推动人类科学技术的前沿探索。

科大讯飞董事长刘庆峰表示，人工智能未来会像水和电一样无所不在。而在人工智能的三个层次――计算智能、感知智能和认知智能之中，前两者机器的能力已经超越人类，让机器实现认知智能是目前人工智能科研的焦点，这也是人区别于动物的最本质能力。

而从人类自身的发展来看，产生认知智能的标志是语言的广泛使用。所以，在第三次人工智能浪潮中，世界上众多的科学家都不约而同地从“自然语言理解”这个研究方向上，寻找人工智能的突破口，亦即从语音与语言入手实现机器（包括可穿戴设备）的认知革命。

方兴未艾的可穿戴设备市场依然处在早期发展阶段，设备本身不值钱，透过设备获得数据、提供服务才是核心。基于数据采集、分析等环节，依托人工智能算法，为佩戴者提供一个完美的科技体验，即用数据驱动现实世界与虚拟世界的融合。

可穿戴智能设备给用户带来完美科技体验，人机交互至关重要。未来，可穿戴智能设备将会成为人的一部分，正在兴起的可穿戴智能设备将作为传感器的载体，实现人、机、云端更高级、无缝的交互，实现情景感知，让可穿戴智能设备拥有“智慧”。可穿戴智能设备与人工智能两者结合，使得人体感知能力进一步补充和延伸，情景感知将会是下一个智能硬件科技新趋势，很多可穿戴智能设备将具备某些“情景感知”功能的应用软件，这一核心是人工智能的崛起。

[事 件]

智能手表VS智能手环

2015年3月10日凌晨，苹果于春季会上终于抖开了Apple Watch最后一层面纱，采用了方形设计，行货最高售价12.68万，直叫人咂舌！Apple Watch能否颠覆智能手机也成为了业界热议的话题。

苹果从未给过一种产品这么多个性化选择，Apple Watch有两个不同尺寸（38和42毫米），三种材质（不锈钢、铝合金、18K金，每种材质又有两种颜色），及六种不同款式的表带，每种表带又有多种颜色供选择。如果将这些混搭，又能产生更多组合。值得一提的是，无论42还是38毫米款式，这么小的触屏屏幕都不方便操作，苹果无法改变这点，但他们为屏幕增加了一个操作维度：力度感应。这是别的竞争对手都没有的功能，也是Apple Watch的杀手锏之一，能够根据压力的不同产生不同的交互功能。

其主要功能可以分为两个类型：iPhone功能的延伸，以及手表本身的特有功能。它需要配合iPhone使用（iPhone 5或更高版本，iOS 8.2以上），因为几乎所有的应用运算部分都在手机，可以说，安装在Apple Watch上的应用并非独立存在，它只是iPhone版本在手腕端的特殊展现形式。

6月19日，美国智能手环制造商Fitbit在纽约证券交易所挂牌上市，作为第一家在美上市的穿戴设备类公司，Fitbit的股价在上市首日便大涨48.4%至29.68美元。

《福布斯杂志》评论这是2015年最令人期待的首次公开募股（IPO）之一。多位业内人士也表示，Fitbit的上市无论是对国际还是国内的可穿戴市场都会起到正向的激励和示范作用。

2014年，Fitbit实现首个年度盈利，使得其财务状况处于一个良好的阶段，Fitbit市场份额也以34%保持领先，并拥有2.378亿美元的现金流。事实上，连美国总统奥巴马都曾佩戴其手环，名人效应明显。但更重要的是，其为目前仍处于融资或者待融资的可穿戴设备商提供了估值的参考。

不仅如此，对中国厂商同样具有指导意义。这意味着，小米手环制造商华米科技等接下来的融资可以有更具实际意义的参考标的，而不是“市梦率”。

但坏消息是，挑战依然很多。这一年，Jawbone多次对Fitbit提起指控，后者一是挖走员工并窃取了知识产权，二是侵犯相关专利。

苹果Apple Watch等智能手表也常常被认为是Fitbit最大的竞争者。手表从功能替代性上完全可以取代手环，这已经是业界的共识。目前趋势尚未扭转的原因是，手表的价格远高于手环。但随着苹果等智能手表厂商在如健康监测等相同功能外，增加越来越多的增值服务，用户的选择肯定会更加倾向于功能完善、体验效果好的产品。

[背 景]

可穿戴设备的发展轨迹

可穿戴设备最早是在赌场里为作弊诞生的，早在上世纪60到70年代，最早的可穿戴设备被发明出来，用来增加在赌桌旁的胜率。此后，可穿戴设备发展并不迅速。

20世纪80年代，计算器腕表流行。世界首款手腕计算器――Pulsar在1975年年末正式，并随即流行。1981年，还是高中生的Steve Mann把一部6502计算机连接到了一部带钢架的背包上，控制摄影装备。这款设备的显示屏是连接到头盔上的取景器，Mann对可穿戴设备的发展做出了很大贡献。

当时，可穿戴设备技术虽然很先进，但是对消费者来说，并非刚需。科幻电影对可穿戴设备的发展，起到了一定作用。1984年电影《终结者》放映，在电影中，机器人所看到的现实世界图像上被加入了一层计算机界面，这个设备和现在的谷歌眼镜理念有些类似。

1987年，首款数字助听器问世，但是由于它的设计体形庞大，这类设备并没能取得商业上的成功。1994年，发明计算机背包的Steve Mann制作出一款可穿戴摄像头，并实现了将图像上传到网络的功能。2000年，首款蓝牙耳机发明。2002年Xybernaut Poma可穿戴PC问世，这款设备就像是把磁带录音机戴在了头上。

2003年，世界首款完全数字化的起搏器Vitatron C-Series问世，这款设备可以让医生在18秒内下载病人的信息。2006年，耐克和苹果联合推出了Nike+iPod，一款允许用户将自己的运动同步到iPod当中的运动套件。耐克随后还推出了数款带有iPod专用口袋的服饰。2009年，WW200可穿戴计算机由Glacier Computers所，主要为了用户能在紧急情况下获得大量的信息，并具有防水功能。

2013年，谷歌眼镜，可通过语音识别和侧面的触控板来进行控制。谷歌眼镜是一款固定在眼镜上的光学头戴显示器，通过语音控制，可以用WIFI上网。三星发明了智能手表，可使用蓝牙和安卓手机相连接。日本汽车制造商日产Nismo智能手表，可以为驾驶员提供平均时速、油耗和驾驶员心率等信息。售价120美元。

2014年，有关苹果iWatch的传言甚嚣尘上，这是一款能够通过WiFi上网的智能手表。目前，全球智能穿戴市场方兴未艾，苹果Apple Watch智能手表销售一枝独秀，小米、Fitbit则在智能手环市场攻城略地，然因整体穿戴市场表现不如预期，加上愈来愈多的竞争者加入战局，即便是居于领先的业者亦面临极大压力，近期龙头厂商Fitbit便加速扩充产品功能，企图减缓竞争对手在市场节节进逼的威胁。

面对以低价冲刺销售量的小米手环，以及锁定高阶市场的Apple Watch两大劲敌夹击，加上其他穿戴业者奋起直追，Fitbit面临愈来愈大竞争压力，由于小米手环定价仅15美元，相较于售价100美元的Fitbit Flex极具价格优势，小米手环在穿戴式装置市占率已突破15%，苹果Apple Watch则囊括约2成版图，至于Fitbit则从原本约3成市占率，下滑至不到25%。

值得注意的是，随着智能手表持续强化应用功能，全球市场规模扩大，主要诉求运动健身追踪功能的智能手环，未来市场规模恐遭到压缩。随着Apple Watch使用者持续增加，将会有更多应用App推出，加上愈来愈多类似功能的产品投入市场竞争，Fitbit既有的领先地位恐岌岌可危。由于智能手表功能持续增加，且价格下滑，智能手表和智能手环市场区隔愈益模糊，可穿戴设备业者必须找出明确的产品定位，并且加快应用愈来愈成熟的人工智能技术，形成不同凡响的体验，才能在市场上占有一席之地。

[焦 点]

人工智能支撑可穿戴设备脑思考

可穿戴设备是物联网最大消费类产品，作为物联网领域一部分，连接、交互是可穿戴设备最基本功能，对于可穿戴智能设备后端支撑的人工智能、云端运算是可穿戴设备实现科技体验最大的核心支撑技术。

1956年，Minsky和McCarthy主持的Dartmouth会议，被称为人工智能的诞生典礼。60年后，随着移动互联网、云计算、大数据的发展，全球范围内的人工智能研究达到了前所未有的热度。国内百度、科大讯飞在第三波人工智能浪潮中，将会成为下一代人机交互变革的领航者。百度在人工智能方面积极布局，在硅谷成立人工智能实验室，吴恩达为首席科学家，带领团队搭建中国的“超脑”。

据公开资料显示，科大讯飞2014年提出“讯飞超脑”计划，未来“讯飞超脑”将考上国内重点大学，讯飞超脑关键技术要突破人工智能在语言理解、知识表示、逻辑推理和自主学习方面的认知智能技术体系，研究面向穿戴式设备及智能家居的新一代感知智能语音交互核心技术。

未来可穿戴智能设备将由人工智能变得更强大，显然人工智能应用中发挥可穿戴设备巨大价值，模拟人脑的思考方式，帮助我们从后端服务器中获得及时信息并呈现给用户。

在后端还有一个重要参与者，即图灵机器人，2014年11月6日，图灵机器人了一款人工智能级的机器人操作系统――Turing OS，希望借此赋予机器人和人相似的思维能力、情感能力及学习能力。据传感物联网创建人杨剑勇介绍，图灵机器人可为智能化软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等人工智能技术服务。

时隔一个多月后，12月21日，科大讯飞也在北京国家会议中心人工智能领域新产品，正式推出人机交互界面AIUI，以及录音宝、录音笔、讯飞听见网、智学网、E听说等To C产品。

AIUI集成了包括双全工技术、麦克风阵列技术、声纹识别技术、方言识别、语义理解技术和和内容服务等科大讯飞一些列尖端科研成果和完善服务，代表业界最高水准的技术产品。在现场，科大讯飞在全球首次将演讲人（刘庆峰）的演讲同步转写成文字在大屏幕显示，敢于接受现场数千参会者和数千万观看视频直播观众的检验。

刘庆峰表示，在实际上已经到来的“万物互联时代”，语音为主，触摸、图像、手势为辅，将成为人机交互的新常态，而在这种人类生活的新常态中，人工智能技术的突破是用来延伸人类能力而非替代人类的。人工智能将使人类更幸福、更富想象力和创造力。

[启 示]

可穿戴智能设备要击中需求点

市场调研公司IDC的最新报告显示，2015年可穿戴设备市场的销量，将从去年的2640万部提升至约7210万部。而另一家调研公司CCS Insight的数据则更为乐观，根据其最新报告《2015～2019年全球可穿戴设备预测》，2019年可穿戴设备出货量将达到2.45亿部。

作为具备部分计算功能、可连接手机及各类终端的便携式配件，可穿戴设备“家族”已经人丁兴旺，目前包括手表、腕带、眼镜、头盔、服装、鞋子、腰带、书包、拐杖等多种形态，产品品种令人眼花缭乱。

在高科技领域，一项技术和相应产品能否取得成功，不止取决于技术、资金等内部条件，还取决于外部环境，就好比没有私家车的普及化，手机地图不会成功一样。

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关键字：人工智能；案例教学；学科分支；双语教学

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学的一个重要分支，是当前科学技术发展中的一门前沿科学，它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，被认为是计算机发展的一个根本目标。

人工智能课程作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，其地位正在随着该技术的不断发展和广泛应用而得到迅速提高。目前，国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究，许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。

本文通过多年的人工智能教学实践，对人工智能教学的方法进行了初步的实践和探索。中央民族大学在人工智能课程建设和教学过程中，针对计算机学科的发展趋势，提出摈弃传统讲、学、考模式，注重学生能力培养的措施。在教学和实践过程中，不断进行探索，既从计算机学科本科的教学理念出发，从人工智能这门学科特点出发，以计算机学科分支的角度认知人工智能，组织教材的知识架构并进行教学。用计算机学科的观点分析人工智能的基本原理与方法时，重点强调的是这些基本原理与方法与其他的计算机分支的共同点和不同点。共同点是强调计算机学科的本质，不同点是强调人工智能的本质。本文就针对我校人工智能课程教学的一些基本问题加以初步总结。

2　从计算机学科分支的角度认知人工智能

人工智能属于计算机科学分支的学科，同时又是一门涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多学科交叉的课程。我国高等院校计算机学科的本科教学所设置的人工智能课程一般只有40课时左右，以什么角度组织教材内容，提高教学效果，才能使学生较容易地理解和掌握人工智能的原理与技术，是我们值得探索的问题。

人工智能处理的对象是知识，知识处理则需采用知识表示。因此，若以计算机分支的角度也就是用计算机学科的观点看待人工智能，人工智能课程的教学内容应以知识为主线，以知识表示和搜索为基石进行组织。反映到实际教学中，就是人工智能的各个分支的介绍，这包括知识库系统、自然语言理解、规划、机器人等。总之，教学内容可分成两个部分，第一部分是基础理论和基本方法，包括：逻辑表示与归结推理方法、搜索原理，知识表示(包括产生式系统、语义网络、框架)、推理(包括不确定性推理、非单调推理)、机器学习。第二部分是实用技术，包括知识库系统、高级搜索、自然语言理解。

3　优化和更新教学内容、加强双语教学

人工智能作为一门新学科，在1988年前，国内外均未见有教学大纲和教材，开设本课程面临的首要问题就是确定教学内容，包括人工智能的知识表示和推理以及人工智能的应用两个部分。前者是人工智能的重要基础，后者讨论几种人工智能应用系统，包括专家系统、机器学习、自动规划和机器视觉等系统。这些内容只是给出了人工智能课程的初步框架。

随着人工智能研究的进一步深入， 到20世纪90年代中期，人工智能也从符号(逻辑)主义一枝独秀发展到符号主义、连接主义和行为主义多家争鸣的新局面， 模糊计算和神经计算作为新内容列入到人工智能课程，充实了人工智能课程的内容。进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们及时对教学内容进一步优化和更新：把人工智能分为基础部分和扩展应用部分。

在教学和实践过程中，考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展， 在目前高校提倡双语教学的环境下，将《人工智能》教材逐步改为全英语教材，这样可以更快地掌握学科的发展动态， 掌握最先进的技术， 与国际发展趋势接轨。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美国Stanford大学计算机系本科教材，该教材体系比较符合学生的认知规律，便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识；同时这本书内容丰富、取材新颖，适合作为该课程的英文教材。

4　注重案例教学、改革教学方法

案例教学首创于哈佛大学商学院，在经贸、管理、法学等学科领域的相关专业得到应用并取得显著绩效，然而目前工科专业还较少运用案例教学方法。人工智能的每一部分内容均包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往被动“听讲”；并且涉及很多的数理逻辑知识，有些显得难以理解，并且往往让学生感到比较枯燥，学生的学习兴趣就渐渐淡薄，难以获得预期的教学效果。鉴于这一现实问题，我们将案例教学方法引入到该课程的教学之中。

例如在逻辑推理技术和搜索技术这两方面的教学过程中，我们使用参考教材《人工智能：一种现代方法》，并利用其中基于JAVA的教学开发工具包AIMA进行案例设计和实验教学，在教学过程中结合AIMA中的案例来讲解，使比较枯燥的知识以有效、实用和具体的形式表现出来，做到理论与实践相结合。在讲解搜索技术时，以“八皇后”问题为案例，结合AIMA中的设计实现，以讲解和讨论相结合的方式，学习盲目搜索、启发式搜索等算法，使学生不仅能理解状态空间的产生方法，而且能设计算法、实现算法，提高了学生的学习兴趣和实践能力。在学习神经网络、模糊逻辑、进化计算等方面的内容时，我们主要借助于Matlab提供的相关工具箱。

5　加强教学队伍建设、改革考核方法

建立一支爱岗敬业、富有战斗力的教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。教学人才资源是教学的第一资源。在学校有关部门的领导和学院的支持下，我们组成一支知识结构和年龄比较合理的教师队伍。

在教师队伍的建设过程中，积极引导鼓励教师对考试方法的改革。一方面这样可以打破以往应试教育的弊病；另一方面，也可以使学生从繁重的死记硬背中解脱出来。结合这门课的特点，我们加强平时思维能力的考核，注重学生实验能力和动手能力的培养，在学习中大量采用写读书报告的形式。在此基础上加大平时成绩的比例，使得平时成绩占到总成绩的40％左右，杜绝依靠一次考试决定成绩的状况。这样，既迫使学生重视平时的学习思考，也减轻有些学生想通过考试作弊完成学习任务的侥幸心理。

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关键词：人工智能；计算机网络技术；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）29-0151-02

在当前的社会当中，人工智能是一项应用前景十分广阔的技术，在社会各个领域中，都得到了极为广泛的应用。在人们的日常娱乐、工作、生活当中，人工智能发挥了很大的作用，例如专家系统、智能电器等。智能化科技的出现和应用，使得人们的生活得到了极大的丰富。同时，人工智能的出现，还为我国科技领域的发展进步提供了良好的方向，尤其是在计算机网络技术领域，更是得到了极大的发展和应用。

1 人工智能技术的概念

人工智能指的是对计算机进行应用，以此模仿人类的智能行为和思维过程，从而形成的一门综合性学科。在人工智能当中，涉及了哲学、语言学、心理学、计算机科学等。通过人工智能，对人类的听觉、感觉、视觉、触觉、思维等进行模拟，从而实现人工智能化的机器，帮助人们解决生活和工作中的问题，从而确保人们的安全、提高人们的效率。作为一种新型的智能技术，人工智能目前的发展速度很快[1]。利用计算机系统进行相应的编程，模拟人们的工作和生活环境，从而完成智能化、自动化的系统操作。在产生和应用人工智能的过程中，涉及很多其他的学科，其中，计算机网络技术十分重要，对人工智能的发展方向有着很大的影响。

从某一种意义上来说，计算机网络技术的发展，也是以人工智能技术为基础的。从简单的词义解释、数据运算，转变为智能化人机操作，体现出了人工智能的核心地位。在对不确定信息进行处理的过程中，人工智能具有很大的优势，它能够对系统局部的整体和局部资源状态进行详细的理解，并且对提取的信息进行及时处理，将相关信息提供给用户。此外，在人工智能当中，协作能力也比较强，通过有效的整合资源，在不同用户之间，能够交换信息和资源。在人工智能中，连接了网络管理，从而使网络管理环境得到优化，从而实现降低成本、提升效率等作用。

2 人工智能技术的优势

在计算机网络的应用中，具有实时性、瞬变性、高速性、动态性等特点，因此，应当不断提高管理技术的灵活性和多样性，从而更好地确保计算机网络的稳定性、安全性和高效性。而人工智能技术具有很多方面的优势，因而能够在计算机网络中发挥重要的作用。特别是在对不可知性、不确定性等问题中，人工智能具有较强的处理能力。

人工智能技术，例如模糊逻辑等，对于系统数学模型，无需进行详细的描述，因此，可以将模糊逻辑引入到智能化网络管理中，从而使网络管理具备模糊信息处理能力[2]。这样，能够更加良好的控制和管理这些不可知性、不确定性信息，提高网络系统的效率。协作能力也是人工智能技术中的一个重要优势，随着网络结构、网络规模的不断扩大，在网络管理中，逐渐发生了层次化的转变。上层管理者功过轮询的方式监测中层管理者，而中层管理者也通过同样的形式监测下层人员，因而带来了协作的问题。人工智能中，多的协作分布思维，能够更好的协作各个层次之间的管理。

人工智能的推理、解释、学习能力很强，能够对低层信息进行解释和学习，从而对高层概念和信息进行推理。对于推理的得出的高层概念和信息，进行网络控制和网络管理。对于非线性问题，人工智能能够进行良好的处理，通过对人类智能的模拟，从而解决这些问题。此外，在人工智能技术的应用中，不会占用很大的计算机资源。在人工智能当中，模糊控制法等算法的运算速度十分迅速，能够一次性搜索得到最优解，从而提高了计算机网络技术的处理技术。

3 人工智能技术的应用

1）网络安全管理

在计算机网络技术当中，人工智能具有很多方面的应用，尤其是在网络安全管理当中，应用更为广泛。对于计算机网络技术的安全管理来说，入侵检测具有重要的意义，对于网络安全来说有着十分重要的影响。在防火墙技术当中，入侵检测也是作为核心的部分[3]。通过人工智能技术的应用，计算机网络系统能够更好地发挥出入侵检测功能的作用，从而提高系统资源的保密性、可用性、安全性、完整性。在入侵检测技术的应用当中，主要是通过分类处理数据和筛选采集数据，形成最终的报告，并且将网络信息的安全状态向用户进行实时反馈。在当前的人工神经网络、模糊识别系统、专家系统当中，基于人工智能的入侵检测应用最为广泛。

基于人工智能对传统的防火墙进行改造，形成了智能化防火墙系统。相比于其他的防御系统，智能防火墙应用了很多智能识别技术，例如统计、决策、概率、记忆等方法来处理和识别数据，从而在计算机的运行当中，匹配检查所占用的资源更小，避免对网络有害行为的发现效率降低。这样，能够对有害信息进行更加有效的限制和拦截[4]。相比于传统的防御软件，智能防火墙的效率和作用都要更为良好，能够解决传统防御软件带来的拒绝服务共计的问题，对于病毒的入侵和传播，发挥了良好的抑制作用。

此外，智能型反垃圾邮件系统也是人工智能在计算机网络技术中的另一大应用。通过这种方式，能够有效的屏蔽垃圾邮件，不会对客户信息安全造成影响。通过有效的监测用户邮件，开启式的扫描邮箱当中的垃圾邮件。同时，将垃圾邮件分类信息提供给用户，提醒用户及早进行处理，从而更好地确保邮箱系统的整体安全性。

2）网络管理和系统评价

电信技术、人工智能等方面的发展，推动了网络管理的智能化转变，除了在计算机网络安全管理中的应用之外，人工智能当中的问题求解技术、专家知识库等也得到了充分的应用，从而实现了良好的综合性网络管理。在网络管理当中，由于网络的瞬变性、动态性等特点，产生了很大的工作难题。因此，在现代化的网络管理当中，也逐渐朝着智能化的方形发展。基于人工智能，产生了专家级决策和支持方法，在信息系统管理当中，应用十分广泛[5]。在计算机程序当中，专家系统具有较高的智能性，在某一个领域当中，积累了大量专家的经验和知识，基于此进行归纳和总结，从而形成了资源录入相关系统。通过这种方式，在某个领域当中，汇集了大量专家的经验，从而对该领域当中的相关问题进行处理。因此，在计算机网络管理和系统评价当中，运用人工智能，综合大量专家的知识和经验，建立相应的专家系统，从而在遇到相关问题的时候，能够调用其中的知识，更好地进行网络管理和系统评价工作。

4 结论

人工智能是当前一项十分先进的科学技术，这一技术的产生和应用，极大地改变了人们的娱乐、工作和生活方式。而随着人工智能的不断发展和完善，其在计算机网络技术中的应用需求越来越多，因而实际应用也将越来越广泛。运用人工智能，能够在网络安全、网络管理、系统评价等方面发挥重要作用，从而推动计算机网络技术的更大进步。

参考文献：

[1] 马义华. 人工智能在计算机网络技术中的运用分析――评《计算机网络技术及应用研究》[J]. 当代教育科学，2015（20）：9.

[2] 刘健. 人工智能在网络教育中的应用探讨[J]. 计算机光盘软件与应用，2014（6）：244-246.

[3] 黄丽萍. 人工智能技术在计算机网络教育中的应用[J]. 计算机光盘软件与应用，2014（10）：236-237.

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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。

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【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用

1前言

信息化时代背景下，人们对于信息处理提出了许多新的要求，作为信息处理主力的计算机技术也因此得到了突破性的发展，开始逐渐向着智能化及人性化的网络服务技术转变。将人工智能应用到计算机网络技术中，可以实现对于网络信息的智能化跟踪，对于提升网络信息安全管理水平有着非常积极的意义。

2人工智能的概念和优势

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)属于一种新的技术科学，是对模拟、延伸以及拓展人的智能的相关理论和方法进行研究的科学，属于计算机科学的分支。人工智能学科的基本思想及目标，是通过对人类智能活动规律的研究，构筑起相应的人工智能系统，利用计算机来完成原本需要借助人的智慧才能够胜任的工作，简单来讲，就是利用计算机硬件和软件系统的相互配合，实现对于人类某些智能行为的模拟［1］。人工智能的发展与计算机网络技术的发展是密切相关的，两者可以相互影响，相互促进，而将人工智能应用到计算机网络技术中，具有相当显著的优势:首先，人工智能可以完成对于不规则、不确定信息的有效处理，帮助人们更好的掌握系统资源的局部和整体状况，及时应对系统资源的变化，为用户提供可靠的信息支持;其次，人工智能具备较好的资源整合能力，可以实现网络资源的高度共享，其本身所具备的协作及网络管理能力可以有效提高计算机网络管理的效率和水平;然后，人工智能具备较好的学习和推理能力，将其应用到计算机网络管理中，能够提高信息处理的准确性及效率，结合记忆功能，可以构建相应的信息库来完成信息的收集、整合和处理，结合得到高级信息来进一步提升网络管理的层次。

3人工智能在计算机网络技术中的应用

计算机网络在信息化技术的带动下得到了广泛的普及，在人们的日常工作及生活中扮演着越发重要的角色。而与此同时，网络信息安全也成为了社会各界关注的热点问题。大数据的出现，不仅使得计算机网络中的数据量呈现出了几何递增的趋势，同时也进一步增大了数据的不规则性和不确定性，单纯依靠早期的计算机逻辑分析，并不能对数据的真实性做出准确判断，也无法从海量的数据中筛选出有用信息，在这种情况下，想要保证计算机网络信息安全，真正实现计算机网络的安全管理就变得非常困难。人工智能技术的应用，可以构建起完的智能化管理系统，完成对于数据的自动收集和整理分析，也能够及时对计算机网络运行中存在的故障做出诊断，通过自动处理实现网络的恢复。因此，将人工智能应用到计算机网络技术中，是非常必要的［2］。

3．1人工智能在计算机网络安全管理中的应用

在计算机网络安全管理中，人工智能的应用非常广泛，主要体现在以下三个方面:(1)智能防火墙系统:智能防火墙是利用人工智能技术构建的防火墙，因此与常规的防火墙在结构上存在的较大的差别，主要是基于智能识别技术，如统计、记忆、决策、概率等方法，对网络中的数据信息进行智能化识别和处理，不仅有效降低了数据匹配检查工作对于计算机内存的占用，而且可以更好的发现网络有害行为，对有害信息予以拦截，并且做好相应的访问限制。相比较传统的防御软件，智能防火墙系统在功能、安全性以及效率等方面有着非常明显的优势，可以有效的解决传统防御软件在运行中出现的拒绝服务共计等问题，对计算机病毒的传播以及黑客入侵等都有着可靠的防范能力。(2)反垃圾邮件系统:智能化的反垃圾邮件系统主要是在传统反垃圾邮件系统的基础上，引入了人工智能技术，并不只是单纯的对系统中的垃圾邮件进行清除，而是充分利用了人工智能技术的学习和记忆功能，在不影响用户体验以及用户信息安全的前提下，对所有发往用户邮件系统的邮件进行实时监测，对垃圾邮件进行分类并且提醒用户及时将之清除，有效规避了垃圾邮件带来的安全问题［3］。(3)入侵检测系统:入侵检测是对防火墙的一种补充，可以在防火墙无法完成对有害信息的完全过滤时，实现对入侵信息的检测和拦截。同时，入侵检测技术可以对拦截的入侵方式和病毒类型进行总结，建立相应的数据库，使得计算机在遭遇相同类型的入侵时，能够迅速做出反应。计算机网络入侵检测系统的正常运行直接影响着计算机网络资源的完整性、可靠性和安全性。入侵检测系统的基本原理，是对数据信息的采集、整理、分类和总结等进行智能化识别与检测，形成完整的报告，向用户反映计算机网络信息所处的安全状态。人工智能在入侵检测系统中的应用，主要集中在人工神经网络、专家系统以及模糊识别系统中。

3．2人工智能在计算机网络系统管理中的应用

人工智能在计算机网络管理和网络系统评价中的应用，需要与信息技术相互结合，以保证良好的管理效果。例如，运用人工职能技术中的问题求解技术或者专家知识库，可以完成对于计算机网路的综合管理。在计算机网络管理中，网络本身所具备的瞬变性以及动态性的特征，使得管理工作变得越发困难，要求管理的及时性。在这种情况下，传统的管理方法暴露出许多问题，计算机网络管理开始向着智能化的方向发展，以专家级决策及支持方法为例，其就是在人工智能的基础上产生和发展起来的，并且在计算机网络管理中得到了应用和普及。专家系统属于一种智能化的计算机程序，主要是通过对某一个专业领域中尽可能多的专家学者的理论知识和经验进行整理，经归纳总结后，形成相应的信息资源，存储到系统中，使得系统可以利用这些知识与经验，对相应的专业问题进行分析和解决，达到类似专家分析的效果。因此，在进行计算机网络管理以及系统评价的过程中，可以运用相应的专家系统实现，在提供工作效率和工作水平的同时，也能够在很大程度上节约管理成本［4］。

4结语

总而言之，伴随着信息技术的飞速发展，计算机网络在越来越多的行业和领域得到了普及，也面临着许多新的要求，需要能够为人们提供更加智能化、人性化的网络服务。对此，相关技术人员不仅需要加快对于计算机网络技术的开发和研究，还必须重视人工智能技术的完善，并将其应用到计算机网络的安全管理和系统评价中，推动计算机网络的智能化发展。

参考文献:

［1］熊英．人工智能及其在计算机网络技术中的应用［J］．技术与市场，2011，18(2):20．

［2］张彬．探讨人工智能在计算机网络技术中的应用［J］．软件，2012，33(11):265～266．

［3］李阳．人工智能及其在计算机网络技术中的运用［J］．通讯世界，2015(6):100．