[3000字]人工智能论文最新8篇

[3000字]人工智能论文最新8篇【参考指引】此文档资料“[3000字]人工智能论文最新8篇”由三一刀客网友为您精编整理，供您阅读参考，希望对您有所帮助，喜欢就分享下载吧!人工智能论文3000字【第一篇】摘要：随着人工智能技术不断更新，人工智能与实体经济融合的趋势无法避免，实现人工智能产业化成为核心问题。目前，人工智能产业运作模式分为基础层、技术层、应用层，依据不同的场景区分应用模式，其中技术层是关键，体现了创新能力与核心竞争力。本文从产业经济学与技术革命的视角分析人工智能产业化的运作模式及其可能带来的冲击，认为当前人工智能正在影响产业经济的整体布局，其中人工替代率增长和社会不平衡加剧的问题值得关注与思考。关键词：人工智能;产业经济;技术革命“人工智能”作为一个专业术语，可以追溯到20世纪50年代。美国计算机科学家约翰·麦卡锡及其同事在1956年达特茅斯会议上提出：“让机器能够做出与人类相同的行为”，这便是人工智能定义的开端。随后的60年中，人工智能经历了三次发展浪潮，与我们的经济社会生活愈发贴近。人工智能与实体经济的融合无法避免，人工智能技术的应用正在悄悄改变产业布局，如何更好地实现人工智能产业化是当今科技社会必须面对的问题。1人工智能产业概述产业定义从概念上看，人工智能是计算机科学的一个分支领域，致力于让机器人模拟人类思维，从而执行学习、推理等工作。人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能侧重于思维能力，指机器不仅是一种工具，而且本体拥有知觉和自我意识，能真正地推理和解决问题。在弱人工智能阶段，由于人工智能仅限于处理相对单一的事务，尚未发展到“模拟人脑”的程度，该类人工智能依旧被视为一种法律上的客体或物，属于“工具”的范畴。人工智能产业是指群体、团队、个人针对人工智能本身基础理论、技术、系统、平台以及基于人工智能技术的相关产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合。产业环境人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，在很大程度上能够影响未来社会的经济发展。目前，苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书，这五大企业巨头无一例外都投入了越来越多资源来抢占人工智能市场，甚至整体转型为人工智能驱动型公司。2019年，“智能+”首次出现在中国的政府工作报告中，要求坚持创新引领发展，培育壮大新动能。人工智能在金融、教育、工业、安防、医疗等众多领域扮演着越来越重要的角色。2020年，5G技术发展进一步深入，5G技术的高性能传输通信能力将为人工智能更高速率的应用提供可能性。高端制造、无人驾驶、智慧医疗等领域将伴随5G与人工智能的紧密结合衍生出更丰富的应用场景。目前，人工智能技术的产业环境优势十分明显，不论是企业巨头的大力投入，市场导向的迅速普及，还是各国政府的政策扶持(见表1)，都为人工智能产业化开辟了道路。2人工智能产业化运作模式人工智能的产业生态可以分为基础层、技术层、应用层。其中，基础层侧重基础支撑平台的搭建，例如人工智能芯片、算法和数据;技术层侧重核心技术的研发，例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别;应用层更注重应用发展，包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。根据目前人工智能产业化形态的现状和发展，人工智能在不同类型产业中的应用模式和应用前景差别很大。例如，人工智能与制造业融合的发展方向是减少劳动成本和提高效率，与服务业融合的发展方向是精准化市场需求和制定最优方案。所以，人工智能产业化运作模式需要依照产业类型分类讨论。基础层产业基础层产业的关键词是“感知”与“计算”。基础层典型产业有摄像头、传感器、云端计算、芯片等。以摄像头为例，2020年因疫情防控的需要，安防行业相继研发新产品，例如人体测温双目摄像机、智能测温一体化安检门、热成像人脸测温一体机等。通过前端设备进行图像数据采集，经产品内置芯片进行数据处理和智能分析后上传至存储服务器，再通过网络及云端传输至后端供平台使用。其中，芯片是设备性能及技术处理的核心要件。从产业经济学的角度看，产业经济学的研究对象聚焦于市场主体：产业组织和劳动组织，人工智能在基础层产业的分布十分契合这一点，例如智能摄像头以传统摄像头硬件为载体，但此时传统的市场主体已经具备全新的基础和平台。在人类文明进步的历程中，生产力是关键。人工智能所搭建的数据平台是生产力发展的产物，芯片的处理能力和处理效率是人脑无法企及的，这是生产力的革新，产业结构逐渐开始了以数据为基础的全新布局。技术层产业技术层产业的关键词是“人工智能系统平台”与“人工智能基础服务”。技术层的典型产业有数据处理系统、智能语音识别、文字和图像识别等。技术层产业是人工智能产业的核心部分，体现为核心技术能力的竞争。以腾讯为例，腾讯在技术层建立了人工智能技术开发平台，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理和机器学习。从技术革命的角度看，产业升级的基础是创新，传统产业能够成功转型升级的关键也在于创新。产业竞争环境和产业创新能力是产业竞争力的主要来源，技术革新是创新能力的关键要素。应用层产业应用层产业的关键词是“场景服务”与“硬件产品”。近年来兴起的无人驾驶汽车、智慧医疗、智能家居、智慧城市、工业机器人等都是人工智能应用层产业的典型代表。以智慧医疗为例，数字化医疗的整个产业链以大数据资源库为共享平台实现产业集聚，医疗机构、患者、医疗设备研发机构和产品制造商多端实时共享和有效互动。人工智能的应用层场景布局正在悄悄地改变产业布局，整个社会逐渐成为以数据资源库为轴心的相互连通的复合体。追本溯源，产业是社会分工的产物，随着经济发展，社会分工越来越精细，人工智能的应用层场景以一种新兴的方式实现产业链的“互联互通”，让不断细化的社会分工和产业结构以一种全新的智能方式进行融合，强化了产业组织的内部联动及共生关系。产业运行准则有学者认为，人工智能需要依据封闭性准则来加以应用，规避人工智能技术失控风险。以AlphaGo为例，虽然围棋机器人在与人类的对弈中获胜，似乎表现出“超强大脑”的水准，但终究是训练方法的胜利。此时，围棋的规则和训练机制对AlphaGo而言便是它的封闭边界。“我们需要某种准则，以便客观地判断：哪些场景中的应用是现有人工智能技术能够解决的，哪些问题是不能解决的。这个准则就是封闭性准则。”3人工智能产业化带来的冲击人工替代率增长有学者从经济学角度研究人工智能是否导致失业时，发现对于这个问题经济学家的总体判断是相对悲观的。回顾历史上工业革命带来的冲击，技术革命导致大量工人失业，导致工人背后的家庭整体生活水平下降，对工人阶层非常不利。直到工业革命逐渐扩散和技术普及，经济发展水平趋高维稳，工人阶层的生活水平才逐渐好转。但是，人工智能技术能够代替的是更复杂的人类劳动，会计师、理财顾问、律师助理和新闻记者已经在与某种形式的人工智能竞争。对企业来说，雇佣劳动力需要更多的成本，而使用机器人的成本显然更低，效率更高，不可避免地出现岗位减少，工人失业的情况。例如，经合组织估计，经合组织国家中有46%的工人处于被替换或需要从根本上转型的高风险中。社会不平衡加剧由工人大量失业引发的一个问题是，贫富差距的两级分化更加剧烈。人工智能技术的发展演变，是迅速且具有爆发力的，作为和平年代的技术革命，它看似无声响却更有冲击力。技术变革对社会财富分配和阶层结构的后续演化产生冲击，导致社会不稳定不平衡加剧。类比市场垄断，多家规模不均的同类企业竞争往往具有市场活力，一旦出现一家独大，这些企业的市场竞争力就会被削弱，甚至难以存活以致被吞并。当一个行业逐渐被行业巨头垄断，这个行业就会被这股强大的力量主导，资源不断聚集，力量弱小的主体自身难保，谈何竞争?对劳动者来说，收入差距拉大有一定的激励作用，对高薪和社会地位的追求能够激发人们的斗志，带动经济发展。但是当这个差距被拉大到一定程度，富者恒富，底层人民望尘莫及，看不到向上走的希望，努力失去意义，就会产生落差与不满。这种大规模人群的不满会成为社会中值得关注的不稳定因素。4结语人工智能以超凡的能力和效率改变着社会产业布局，不只是人工的替代，也不仅仅是技术的革新，更是社会生产力、经济运行方式和人类生活方式的全新搭建与构思，具有无限可能。人工智能的产业化发展依据不同的特征应用于不同的场景，与不同类别的传统产业和实体经济相融合，并以数据为轴心创造了一个互联互通的生态系统和共建共享的动力系统，为经济发展注入了活力与生命力。人工智能的产业化发展也会带来一些问题，有学者认为，我们正在见证全球经济的骄人变化，并且很难知道这些变化的广度，或者说几十年之后全球财富在一国内或多国内将如何分配。经济学中有一种“理性人假设”，这种假设易令经济学家忽视财富分配的必要性，认为平衡能够自动达成。然而，收入与分配的长期演变是必须面对且至关重要的社会经济问题。人工智能时代，收入与分配不均现象更为严重，社会财富可能会集中在少部分掌握技术的人手中，社会不稳定因素增多，需要政府一定程度的干预，从宏观层面把握收入与分配的平衡。人工智能论文3000字【第二篇】《基于当前社会的人工智能初探》本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能;2.强人工智能;3.超人工智能。弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。人类是属于强人工智能层次的生物，而且是这一层次中顶端的存在。强人工智能，已经可以同人类一样进行各种脑力活动。但很遗憾，至今它还未曾问世。从弱人工智能到强人工智能的过渡是漫长的，从地球弱人工智能层次的氨基酸等有机物进化至生命，耗费的时间以亿计数。但是随着社会的进步，发展的能力、速度都会极大地提升，所以强人工智能的出现不会耗费太多时间，短则十年长则百年。由弱到强，需要有两方面的改变。第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上;2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为?以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。强人工智能即指超过人类的层次，它可能超过一点，也可能超过几千万倍，