時間：2023-06-08 09:15:54
序論：速發(fā)表網(wǎng)結(jié)合其深厚的文秘經(jīng)驗(yàn)，特別為您篩選了11篇人工智能研究綜述范文。如果您需要更多原創(chuàng)資料，歡迎隨時與我們的客服老師聯(lián)系，希望您能從中汲取靈感和知識！
中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01
引言
人類自從工業(yè)革命結(jié)束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質(zhì)，實(shí)際上就是對人的思維進(jìn)行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統(tǒng)能夠像人一樣思考。在20世紀(jì)五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學(xué)科，并吸引了大批的學(xué)者投入到該領(lǐng)域的研究當(dāng)中。經(jīng)過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經(jīng)形成，如模式識別、特征表示與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和算法等等。進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，隨著深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能再一次成為研究熱點(diǎn)。人工智能技術(shù)與基因過程、納米科學(xué)并列為二十一世紀(jì)的三大尖端技術(shù)， 并且人工智能涉及的學(xué)科多，社會應(yīng)用廣泛，對其原理和本質(zhì)的理解也更為復(fù)雜。 一、人工智能的發(fā)展歷程
回顧人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發(fā)展階段和應(yīng)用階段。
1.初期形成階段
人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經(jīng)元模型的抽象。其早期工作被認(rèn)為是由美國的神經(jīng)學(xué)家和控制論學(xué)者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學(xué)的研究生制造出了第一臺人工神經(jīng)元計(jì)算機(jī)。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達(dá)茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學(xué)科。1969年的國際人工智能聯(lián)合會議標(biāo)志著人工智能得到了國際的認(rèn)可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數(shù)學(xué)、生物、計(jì)算機(jī)、神經(jīng)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的學(xué)者參與該領(lǐng)域的研究。
2.綜合發(fā)展階段
1.7 7年， 費(fèi)根鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應(yīng)的專家系統(tǒng)得到發(fā)展，許多智能系統(tǒng)紛紛被推出，并應(yīng)用到了人類生活的方方面面。20世紀(jì)80年代以來，專家系統(tǒng)逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展。大型專家系統(tǒng)開發(fā)采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機(jī)制和多種控制策略相結(jié)合的方式， 并開始運(yùn)用各種專家系統(tǒng)外殼、專家系統(tǒng)開發(fā)工具和專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境等等。在專家系統(tǒng)的發(fā)展過程中，人工智能得到了較為系統(tǒng)和全面的綜合發(fā)展，并能夠在一些具體的任務(wù)中接近甚至超過人類專家的水平。
3.應(yīng)用階段
進(jìn)入二十一世紀(jì)以后，由于深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，并在圖像分類與識別的任務(wù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學(xué)的Geoffery Hinton及其學(xué)生在《Science》雜志上發(fā)表文章，其中首次提到了深度學(xué)習(xí)這一思想，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分級表達(dá)，降低了經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。并隨后提出了如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN），以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)，使得訓(xùn)練和測試的效率得到大幅提升，識別準(zhǔn)確率也顯著提高。
二、人工智能核心技術(shù)
人工智能由于其涉及的領(lǐng)域較多，內(nèi)容復(fù)雜，因此在不同的應(yīng)用場景涉及到許多核心技術(shù)，這其中如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是最重要也是發(fā)展較為完善的幾個核心技術(shù)。
1.專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一類具有專門知識和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術(shù)來模擬通常由專家才能解決的復(fù)雜問題，達(dá)到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統(tǒng)的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統(tǒng)且已經(jīng)取得廣泛應(yīng)用的技術(shù)。許多成熟而先進(jìn)的專家系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用在如醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘測、文化教育等方面。
2.機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個讓計(jì)算機(jī)在非精確編程下進(jìn)行活動的科學(xué)，也就是機(jī)器自己獲取知識。起初，機(jī)器學(xué)習(xí)被大量應(yīng)用在圖像識別等學(xué)習(xí)任務(wù)中，后來，機(jī)器學(xué)習(xí)不再限于識別字符、圖像中的某個目標(biāo)，而是將其應(yīng)用到機(jī)器人、基因數(shù)據(jù)的分析甚至是金融市場的預(yù)測中。在機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展過程中，先后誕生了如凸優(yōu)化、核方法、支持向量機(jī)、Boosting算法等等一系列經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和理論。機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能研究中最為重要的核心方向。
3.模式識別
模式識別是研究如何使機(jī)器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經(jīng)典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發(fā)展起來應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細(xì)胞等技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術(shù)是人工智能的一大應(yīng)用領(lǐng)域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。
4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的結(jié)構(gòu)中得到啟發(fā)， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。而近年來發(fā)展的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，與經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下有著更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)和表達(dá)能力。含有多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)斎朐紨?shù)據(jù)有更抽象喝更本質(zhì)的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實(shí)現(xiàn)“逐層初始化”這一方法，實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分級表達(dá)，可以有效降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別任務(wù)中取得了十分明顯的進(jìn)展，基于CNN的圖像識別技術(shù)也一直是學(xué)術(shù)界與工業(yè)界一致追捧的熱點(diǎn)。
三、機(jī)器人情感獲得
1.智能C器人現(xiàn)狀
目前智能機(jī)器人的研究還主要基于智能控制技術(shù)，通過預(yù)先定義好的機(jī)器人行動規(guī)則，編程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的自動控制，完成機(jī)器人的移動過程。而人類進(jìn)行動作、行為的學(xué)習(xí)主要是通過模仿及與環(huán)境的交互。從這個意義上說，目前智能機(jī)器人還不具有類腦的多模態(tài)感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運(yùn)動機(jī)制方面，目前幾乎所有的智能機(jī)器人都不具備類人的外周神經(jīng)系統(tǒng)，其靈活性和自適應(yīng)性與人類運(yùn)動系統(tǒng)還具有較大差距。
2.機(jī)器人情感獲得的可能性
人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發(fā)達(dá)的神經(jīng)系統(tǒng)的處理下獲得情感。智能機(jī)器人在不斷的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理中，中樞處理系統(tǒng)不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進(jìn)化歷程，也就是說，智能機(jī)器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。
3.機(jī)器人獲得情感的利弊
機(jī)器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機(jī)器人可以帶來更多人性化的服務(wù)，人機(jī)合作也可進(jìn)行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗(yàn)和享受。人類或可與智能機(jī)器人攜手共創(chuàng)一個和諧世界。但是另一方面，在機(jī)器人獲得情感時，機(jī)器人是否能徹底貫徹人類命令及協(xié)議的擔(dān)憂也迎面而來。
4.規(guī)避機(jī)器人情感獲得的風(fēng)險(xiǎn)
規(guī)避智能機(jī)器人獲得情感的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)預(yù)備強(qiáng)制措施。首先要設(shè)計(jì)完備的智能機(jī)器人情感協(xié)議，將威脅泯滅于未然。其次，應(yīng)控制智能機(jī)器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨(dú)立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強(qiáng)行停止運(yùn)行、回收、甚至銷毀智能機(jī)器人。
三、總結(jié)
本文梳理了人工智能的發(fā)展歷程與核心技術(shù)，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應(yīng)用前景，但也伴隨著極大的風(fēng)險(xiǎn)?；仡櫰浒l(fā)展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術(shù)會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領(lǐng)域之一，在合理有效規(guī)避其風(fēng)險(xiǎn)的同時，獲得情感的智能機(jī)器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。
參考文獻(xiàn)
[1]韓曄彤.人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述[J].電子制作，2016，（12）：95.
[2]曾毅，劉成林，譚鐵牛.類腦智能研究的回顧與展望[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2016，（01）：212-222.
2教學(xué)方法研究
研究生教學(xué)應(yīng)更突出學(xué)生的主體地位，注重發(fā)揮其學(xué)習(xí)的主動性和自覺性，為此，課程組結(jié)合課程特點(diǎn)，在教學(xué)方法進(jìn)行了如下探索。
2.1加強(qiáng)教學(xué)設(shè)計(jì)
教學(xué)設(shè)計(jì)就是對教學(xué)活動進(jìn)行系統(tǒng)計(jì)劃的過程, 是教什么(課程內(nèi)容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學(xué)過程中，每節(jié)課授課前，堅(jiān)持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內(nèi)容，補(bǔ)充閱讀文獻(xiàn)，根據(jù)授課對象與課程內(nèi)容特點(diǎn)，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學(xué)為主，給合講授、實(shí)驗(yàn)、自學(xué)等。
2.2抓好課堂教學(xué)環(huán)節(jié)
教學(xué)方法與教學(xué)手段是保證課堂教學(xué)效果的關(guān)鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強(qiáng)，有一定的求知欲。由于學(xué)員人數(shù)較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設(shè)備，基本的軟件實(shí)驗(yàn)環(huán)境，教學(xué)過程可采用靈活教學(xué)方法、多種教學(xué)手段，提高教學(xué)效率，保證授課質(zhì)量。
1) 以研討式為主的教學(xué)方式。研究生教學(xué)應(yīng)堅(jiān)持學(xué)術(shù)研究為導(dǎo)向，發(fā)揮學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中的主動性和自覺性。由于研究生學(xué)員有一定的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與自學(xué)能力，教員可以在課前給學(xué)員布置預(yù)習(xí)內(nèi)容，學(xué)員通過查閱資料、分析整理進(jìn)而形成自己的觀點(diǎn)，使在課堂教學(xué)中師生互動交流成為可能，改變傳統(tǒng)的教員講，學(xué)員聽的灌輸式教學(xué)方式。研討式教學(xué)也有力于培養(yǎng)學(xué)員積極思考、創(chuàng)新思維的習(xí)慣與能力。
2) 教學(xué)手段的信息化。人工智能原理教學(xué)一個突出矛盾是知識點(diǎn)多、內(nèi)容抽象、理論性強(qiáng)，但學(xué)時較少，因此，必須發(fā)揮現(xiàn)代教學(xué)手段的作用，提高教學(xué)效率。為此，課程組對每節(jié)課都精心設(shè)計(jì)了教學(xué)課件，課堂教學(xué)中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優(yōu)點(diǎn)，改善教學(xué)效果；引入教學(xué)聲像資料，便于學(xué)員課下學(xué)習(xí)；設(shè)計(jì)演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內(nèi)容，如子句歸結(jié)、搜索策略更形象直觀，易于學(xué)習(xí)和掌握。
3注重培養(yǎng)學(xué)員學(xué)術(shù)研究能力
學(xué)術(shù)能力是指專門對某一學(xué)問進(jìn)行系統(tǒng)的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實(shí)踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學(xué)習(xí)的一個突出特點(diǎn)是要求學(xué)習(xí)的主體――研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養(yǎng)、鍛煉、提高研究生的學(xué)術(shù)能力的重要途徑，在教學(xué)實(shí)施過程中，要求每個專題學(xué)習(xí)結(jié)束后，都要提交一份格式符合期刊發(fā)表要求的總結(jié)報(bào)告，題目可自行選定，也可由教員指定；內(nèi)容既可以是人工智能該專題某一算法的實(shí)現(xiàn)，也可以是對某一問題的進(jìn)一步研究，或者是對該專題最新研究進(jìn)展的綜述。教員重點(diǎn)在以下幾個方面予以指導(dǎo)。
1) 選題準(zhǔn)確。要求選題不能過于宏大，應(yīng)以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。
2) 研究內(nèi)容。研究目標(biāo)明確，方法恰當(dāng)，能夠提出自己的見解，所提觀點(diǎn)正確。
3) 論文結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)清晰、完整，論述嚴(yán)謹(jǐn)，表達(dá)規(guī)范。
4) 占有文獻(xiàn)豐富。撰寫過程中要有意識培養(yǎng)學(xué)員查閱科技文獻(xiàn)的能力，要求查閱反映最新研究成果的權(quán)威文獻(xiàn)。
4加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)教學(xué)
人工智能教學(xué)在進(jìn)行各種理論知識講授的同時，還應(yīng)重視實(shí)踐教學(xué)，把抽象的知識轉(zhuǎn)化為形象、直觀的實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)員真正理解人工智能的概念、本質(zhì)、研究目標(biāo)，從而提高學(xué)員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進(jìn)一步了解信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前沿，培養(yǎng)他們對人工智能研究的興趣，激發(fā)對人工智能技術(shù)未來的追求。為此，課程組借鑒國內(nèi)外知名大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，編寫了《人工智能原理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書》，圍繞問題表示、經(jīng)典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等教學(xué)內(nèi)容提供了7組實(shí)驗(yàn)供學(xué)員選擇。
例如，在狀態(tài)空間搜索一節(jié)教學(xué)過程中，先完成理論部分的教學(xué)，使學(xué)員對狀態(tài)空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準(zhǔn)確的認(rèn)識，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué)。由學(xué)員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)如圖1所示，調(diào)整的規(guī)則是，每次只能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數(shù)字平移到空格中[4]。實(shí)驗(yàn)過程重點(diǎn)指導(dǎo)學(xué)員掌握狀態(tài)空間進(jìn)行問題求解的關(guān)鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序?qū)崿F(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，基本信息有初始狀態(tài)集合、操作符集合、目標(biāo)檢測及路徑費(fèi)用函數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可采用向量、鏈表等形式；搜索策略可分為盲目式搜索和啟發(fā)式搜索，可按照先易后難的原則，先實(shí)現(xiàn)盲目搜索中的廣度優(yōu)先及深度優(yōu)先搜索，在此基礎(chǔ)上再定義估價函數(shù)實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式搜索。而在啟發(fā)式搜索實(shí)現(xiàn)過程中，又可以通過定義不同的啟發(fā)函數(shù)：如某狀態(tài)格局與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)格局不相同的牌數(shù)、不在目標(biāo)位置的牌距目標(biāo)位置的距離之和等加以比較，準(zhǔn)確理解啟發(fā)函數(shù)的意義。通過實(shí)驗(yàn)，學(xué)員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態(tài)空間法運(yùn)用于實(shí)際問題的求解，提高了工程實(shí)踐能力。
實(shí)驗(yàn)教學(xué)組織方式可根據(jù)具體的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容特點(diǎn)，采用上機(jī)編程實(shí)驗(yàn)、演示程序驗(yàn)證、模擬平臺開發(fā)、分組討論等多種形式進(jìn)行。
5適度開展雙語教學(xué)
研究生的英語基礎(chǔ)普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級考試，部分學(xué)員通過了六級考試，加之在本科階段還開設(shè)了專業(yè)英語課程，因此，在培養(yǎng)研究生人工智能知識的同時，我們要提高學(xué)員閱讀原版英文資料、用英語進(jìn)行簡單科技寫作及對外學(xué)術(shù)交流的能力，適度開展雙語教學(xué)，對此，我們可采取以下基本方式。
1) 專業(yè)術(shù)語全部用英語表示。
在教學(xué)過程中用英語表達(dá)人工智能原理中的專業(yè)術(shù)語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優(yōu)先搜索)、Breadth- First Search(廣度優(yōu)先搜索)等。
2) 以英文原版教材為教學(xué)參考書。
選定機(jī)械工業(yè)出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補(bǔ)充。它既能給讀者以歷史的觀點(diǎn)，又給出所有技術(shù)的實(shí)用指南[5]。”
3) 加強(qiáng)英文文獻(xiàn)的閱讀。
在課程論文撰寫時，要求閱讀一定數(shù)量的外文文獻(xiàn)；在討論課中，鼓勵學(xué)員使用英語進(jìn)行討論。
經(jīng)過課程學(xué)習(xí)，學(xué)員都能準(zhǔn)確掌握人工智能學(xué)科專業(yè)詞匯，英文運(yùn)用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業(yè)資料，為進(jìn)一步用英文進(jìn)行學(xué)術(shù)交流及學(xué)術(shù)論文寫作打下基礎(chǔ)。
6考試與成績評定改革
考核方式采用傳統(tǒng)的試卷與課程論文、實(shí)踐環(huán)節(jié)等三部分組成，全面考查學(xué)員對基礎(chǔ)理論知識掌握情況以及理論聯(lián)系實(shí)際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實(shí)踐環(huán)節(jié)占20%。課程論文題目不作限制，由學(xué)員在課程學(xué)習(xí)階段結(jié)合某一專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內(nèi)容、論文結(jié)構(gòu)、參考文獻(xiàn)及撰寫規(guī)范等指標(biāo)為評價依據(jù)；實(shí)驗(yàn)成績采用實(shí)驗(yàn)過程考查、實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)收和實(shí)驗(yàn)報(bào)告評閱相結(jié)合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學(xué)員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學(xué)員的學(xué)術(shù)研究能力和工程實(shí)踐能力。同時，考核結(jié)合實(shí)際教學(xué)進(jìn)程，改變了單一課終總結(jié)性考核的弊端。
7結(jié)語
經(jīng)過課程組近兩年的教學(xué)方法研究與教學(xué)實(shí)踐，研究生人工智能原理課程教學(xué)收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環(huán)節(jié)，個別學(xué)員準(zhǔn)備不充分、討論不夠深入；課程論文撰寫選題隨意，文獻(xiàn)綜述不夠全面、準(zhǔn)確，論文格式不夠規(guī)范等。在今后的授課中，課程組將根據(jù)授課研究生人數(shù)較少的特點(diǎn)，采取明確每名學(xué)員預(yù)習(xí)重點(diǎn)、加強(qiáng)課程論文交流等方式予以改進(jìn)，力求取得更好的教學(xué)效果。同時，進(jìn)一步充分利用便利的校園網(wǎng)平臺，開展“人工智能原理”網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)，購買或自主開發(fā)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，引導(dǎo)學(xué)員利用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行個性化自主學(xué)習(xí)，增強(qiáng)教學(xué)過程的信息化程度。
參考文獻(xiàn)：
[1] 王永慶. 人工智能原理與方法[M]. 西安:西安交通大學(xué)出版社,2002:1.
[2] 李志厚. 國外教學(xué)設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 外國教育研究,1998(1):6-10.
[3] 肖川,胡樂樂. 論研究生學(xué)術(shù)能力的培養(yǎng)[J]. 學(xué)位與研究生教育,2006(9):1-5.
[4] 周金海. 人工智能學(xué)習(xí)輔導(dǎo)與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2008:204.
[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009:754.
Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching
TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei
中圖分類號：V355 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671—7597（2013）041-118-01
1 研究背景
隨著時代的發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)因其優(yōu)越性在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。“計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學(xué)被列為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)”，它為人工智能技術(shù)在航空業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)造了條件?，F(xiàn)代航空業(yè)的迅猛發(fā)展，帶來空中交通流量的飛速增長。目前，航空業(yè)經(jīng)常出現(xiàn)空中交通堵塞、擁擠等現(xiàn)象，迫切需要引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)手段，提升空中交通技術(shù)，改進(jìn)管理手段，有效提升空域容量與空間利用率。
根據(jù)空中交通管理的理論特點(diǎn)，以及空中交通管理技術(shù)特點(diǎn)，人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用研究逐漸引起了人們的重視，并取得較大發(fā)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空中交通流量預(yù)測、飛行間隔控制、飛行沖突智能調(diào)配等方面的研究初見成效。但我國空中飛行流量需求的日益增大，迫切需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用到空中交通管理中，建立人工智能空中交通管理輔助系統(tǒng)，真正實(shí)現(xiàn)類似專家功能的新型空中交通管理系統(tǒng)。本文基于這樣的認(rèn)識，嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用到空中交通管理系統(tǒng)中，有效提升空中交通的空域容量，使空中交通更加有序，更好地服務(wù)于積極社會的發(fā)展，提升人們的生活質(zhì)量。
2 人工智能技術(shù)概況闡述
“人工智能也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的”從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的層面來理解，人工智能研究的主要內(nèi)容是如何制造出人造的智能機(jī)器，以及人造的智能系統(tǒng)，具備模擬人類智能活動的能力，從而延伸人們智能的一門科學(xué)。
人工智能領(lǐng)域的研究始于1956年，“人工智能”這個術(shù)語第一次出現(xiàn)于達(dá)特茅斯大學(xué)召開的一次會議上。隨后人們逐漸在問題求解、自然語言理解、自動程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、邏輯推理與定理證明、博弈、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域展開研究，成功建立了具有一定程度的人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。隨著研究的不斷深入，人工智能理論得到不斷的豐富與發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)硬件的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)的存儲容量不斷擴(kuò)大、運(yùn)行速度不斷提高、價格低廉，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作等帶來更大的影響。
3 空中交通管理人工智能系統(tǒng)構(gòu)成簡述
人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用有助于建立人工智能輔助系統(tǒng)，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘記采用不同的技術(shù)和運(yùn)作概念也會帶來不同的空中交通管理模式，特別在新技術(shù)層出不窮的今天，我們更不能忽略這個方面?！?，它能使空中交通流量管理高效、有序、安全，有效提升空中交通的空間與時間利用率，對空中飛行沖突進(jìn)行有效的預(yù)測與解決。空中交通管理的核心是科學(xué)合理安排空中交通流量。飛行流量的智能化管理、飛行沖突的預(yù)測、飛行沖突的解決等方面是人工智能輔助系統(tǒng)研究的側(cè)重點(diǎn)?？罩薪煌ü芾砣斯ぶ悄茌o助系統(tǒng)由飛行流量管理模塊、沖突探測與解脫模塊、輔助決策模塊等三個附屬系統(tǒng)構(gòu)成。這幾個模塊間的關(guān)系是在沖突探測與解脫模塊與飛行流量管理模塊之中滲透輔助決策模塊，最終形成智能飛行流量管理、智能沖突探測與解脫模塊系統(tǒng)，它們能夠?yàn)榭罩泄苤茊T提供有效的決策輔助信息，切實(shí)減輕空中管制員的工作負(fù)擔(dān)，提高空中飛行的安全性與管制效率。
4 空中交通管理人工智能輔助系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式
4.1 飛行流量管理輔助決策的實(shí)現(xiàn)
人工智能系統(tǒng)飛行流量管理模塊主要將空域資源“空閑”的概念與A算法與輔助決策進(jìn)行結(jié)合。其具體操作過程是根據(jù)飛行流量管理數(shù)據(jù)庫，儲存或讀取數(shù)據(jù)，計(jì)算流量，預(yù)測沖突，依據(jù)基本容量模型，建立A算法數(shù)學(xué)模型，對空中航班進(jìn)行動態(tài)與靜態(tài)排序，最終完成人工智能技術(shù)對空中飛行流量的輔助決策作用。
建立準(zhǔn)確客觀的飛行流量管理數(shù)據(jù)庫非常重要。這些原始數(shù)據(jù)必須可靠、準(zhǔn)確、及時，因?yàn)樗苯佑绊懙捷o助決策的有效性；開放數(shù)據(jù)庫間的互連主要依靠ODBC ，它是數(shù)據(jù)庫之間連接的標(biāo)準(zhǔn)，為SQL語言的存取提供標(biāo)準(zhǔn)接口；再依據(jù)數(shù)據(jù)庫的信息，運(yùn)用飛行動力學(xué)知識計(jì)算出飛機(jī)在具體時間應(yīng)該到達(dá)的位置，以及到達(dá)具置的準(zhǔn)確時間，合理的安排飛行架次；飛行流量沖突預(yù)測主要通過將流量與相應(yīng)的容量比較，列出具體的沖突時間、沖突地點(diǎn)、存在沖突的飛機(jī)架次；最后調(diào)整航班與起降，對沖突航班及時調(diào)整，確保交匯點(diǎn)、航路、機(jī)場、管制區(qū)等暢通。人工智能中的A 算法可以有效針對基本容量模型對飛機(jī)進(jìn)行排序，對飛行計(jì)劃的來源、內(nèi)容及狀態(tài)轉(zhuǎn)化等進(jìn)行研究，生動模擬飛行計(jì)劃實(shí)施過程?！翱臻e”概念可以使沖突航班時刻調(diào)整在受限區(qū)域內(nèi)。
4.2 飛行沖突探測與解脫輔助決策的實(shí)現(xiàn)
飛行沖突探測與解脫輔助決策系統(tǒng)能夠向空管員提供高效的避撞輔助方案，有效彌補(bǔ)管制員決策過程中的不足，對飛行沖突情況進(jìn)行分析，尋找出積極的解脫方案。
飛行沖突探測與解脫輔助決策系統(tǒng)推理過程大致包括以下幾個方面：突中航空器、突中航空器優(yōu)先等級評估、沖突類別評定、避撞應(yīng)對方案、建立避撞路線。推理選擇最主要的過程是推理機(jī)制，為了完成推理過程，該系統(tǒng)中還必須包括一系列的規(guī)則：航空器優(yōu)先級別評定規(guī)則、避撞方案確定規(guī)則、避撞空管規(guī)則、建立避撞路線規(guī)則等；還要建立層次型結(jié)構(gòu)及模塊化知識庫，確保避撞推理的有效運(yùn)作，保證知識庫得到有效維護(hù)，并且能夠及時的更新。
5 結(jié)束語
人工智能技術(shù)在空中交通管理中的應(yīng)用，必將使空中交通管理更高效、更安全、更有序，必將最大程度的提升空域的利用效率。人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域是廣泛的，相信隨著人們對人工智能技術(shù)研究的不斷深入，人工智能技術(shù)必將在更多方面提供智能化輔助管理服務(wù)，使人工智能技術(shù)不斷的服務(wù)于社會經(jīng)濟(jì)，服務(wù)于人們的需要。
參考文獻(xiàn)
人工智能技術(shù)可以說是計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息論、心理學(xué)以及語言學(xué)等諸多學(xué)科彼此聯(lián)系與交叉之后形成的一門全新的學(xué)科。近年來，隨著全球范圍內(nèi)計(jì)算機(jī)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，計(jì)算機(jī)的形象也出現(xiàn)了新的變化。主要表現(xiàn)在人機(jī)交互的場景變得愈來愈普遍，計(jì)算機(jī)被人們賦予了更加多的智能性因素。因?yàn)槿藗儗⒆钚掠?jì)算機(jī)技術(shù)運(yùn)用到了諸多學(xué)科，對這部分學(xué)科的認(rèn)知也進(jìn)入到了全新的發(fā)展期，從而推動了諸多新研究成果的持續(xù)出現(xiàn)。比如，圍棋人機(jī)大戰(zhàn)之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發(fā)現(xiàn)、單一器官克隆的實(shí)現(xiàn)等。鑒于計(jì)算機(jī)這一人類誕生以來所發(fā)明的最為重要工具的持續(xù)發(fā)展，大量新知識、新理論持續(xù)涌現(xiàn)，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因?yàn)榻┠陙砩飳W(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等各種新研究成果的產(chǎn)生，讓人工智能和人類智能的相互關(guān)系引發(fā)了人們越來越多的探討。
一、人工智能概述
人工智能（簡稱AI），又被稱為機(jī)器智能，是在上個世紀(jì)五十年代的Dartmouth學(xué)會當(dāng)中被首次提出的，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一。當(dāng)前能用以研究人工智能的重要物質(zhì)手段和能實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的主要設(shè)備即為計(jì)算機(jī)。人工智能是通過研究讓計(jì)算機(jī)全面模擬人類思維的過程以及學(xué)習(xí)、推理和思考等功能的學(xué)科，包含了計(jì)算機(jī)智能的產(chǎn)生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計(jì)算機(jī)能夠真正實(shí)現(xiàn)更加高層次、更加高水平的實(shí)踐運(yùn)用。人工智能的本質(zhì)其實(shí)是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進(jìn)行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)上的模擬，也就是模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)，從而制造出類似于人腦的一種智能化機(jī)器。這一設(shè)想在實(shí)踐中被證明為無法實(shí)現(xiàn)，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認(rèn)知；其二是實(shí)現(xiàn)功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結(jié)構(gòu)的仿真性模擬，轉(zhuǎn)而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進(jìn)行的努力就是對人腦功能的一種模擬。
二、人工智能發(fā)展?fàn)顩r分析
（一）全球人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在美國、歐洲以及日本等發(fā)達(dá)國家得到了迅速發(fā)展。在人工智能技術(shù)研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實(shí)驗(yàn)室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍(lán)色牛仔電腦。據(jù)披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學(xué)院的人工智能實(shí)驗(yàn)室則在實(shí)施一個代號是cog的新型項(xiàng)目。該項(xiàng)目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項(xiàng)目的項(xiàng)目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動狀況以及面部的表情，而另外一個項(xiàng)目則是讓人工智能機(jī)器人抓住從其眼前所經(jīng)過的物體。此外，還有一個研究項(xiàng)目是讓機(jī)器人能夠?qū)W會傾聽音樂節(jié)奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因?yàn)槿斯ぶ悄芫邆淞朔浅V闊的開發(fā)前景，其龐大的發(fā)展市場始終為全球各國以及各大企業(yè)所一致看好。除美國IBM公司繼續(xù)在人工智能技術(shù)上投入大量資金來確保其在這一領(lǐng)域具有全球領(lǐng)先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領(lǐng)域之中投入了相當(dāng)多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經(jīng)在美國召開的人工智能國際會議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內(nèi)容是稱微軟公司正在致力于推動人工智能基礎(chǔ)技術(shù)和實(shí)用技術(shù)之研究，其主要研究領(lǐng)域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數(shù)據(jù)搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項(xiàng)內(nèi)容。
（二）我國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀
可以說，相當(dāng)長一個時期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發(fā)具備了人類各種行為特點(diǎn)的高度類人性的機(jī)器人作為始終堅(jiān)持的奮斗目標(biāo)。在我國機(jī)械制造與自動控制專家學(xué)者們的努力下，在國家863計(jì)劃以及國家自然科學(xué)基金的大力支持之下，我國的兩足步行機(jī)器人研究與類人性機(jī)器人研究均取得了相當(dāng)大的進(jìn)展。早在上個世紀(jì)九十年代初，我國就成功地研制出了國內(nèi)首臺兩足步行機(jī)器人，其后又通過長達(dá)十年時間的刻苦攻關(guān)，在本世紀(jì)初，終于成功地研發(fā)出了國內(nèi)首臺類人性機(jī)器人。這種機(jī)器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當(dāng)強(qiáng)的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發(fā)展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態(tài)地站立到如今能夠快速而又自如地進(jìn)行動態(tài)行走，從以往只能夠在已知環(huán)境下步行到如今可以在不確定的環(huán)境中探索前行，而且還取得了人工智能機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生理視覺、雙手協(xié)調(diào)以及手指控制等系統(tǒng)開發(fā)的多項(xiàng)人工智能領(lǐng)域重大科研成果。
三、人工智能的未來發(fā)展趨勢
技術(shù)的不斷發(fā)展往往會超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發(fā)展趨勢是不可能做到的任務(wù)。然而，從當(dāng)前人工智能研究界所實(shí)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會朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化與機(jī)器情感化等方向加以發(fā)展，人工智能具有非常大的發(fā)展空間與發(fā)展?jié)摿?。?shí)事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設(shè)定的目標(biāo)尚有相當(dāng)遙遠(yuǎn)的距離，人工智能在以下方面可能還會有新的更大的發(fā)展與突破。一是自動推理取得新的發(fā)展。自動推理是人工智能研究領(lǐng)域之中最為經(jīng)典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎(chǔ)。長時間以來，自動推理均屬于人工智能研究領(lǐng)域最為熱門的研究項(xiàng)目，其中對機(jī)器人知識系統(tǒng)動態(tài)化演化的特點(diǎn)和可行性的推理所進(jìn)行的研究，筆者覺得將會是全新的研究熱點(diǎn)，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會是相當(dāng)巨大的突破。二是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)研究能夠獲得長足的進(jìn)展。如今，諸多新型學(xué)習(xí)方法不斷出現(xiàn)，而且相繼獲得了研究的進(jìn)展，比如，增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發(fā)現(xiàn)，如今研究中所得出的學(xué)習(xí)方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發(fā)展空間，尤其是在人工智能在線學(xué)習(xí)上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學(xué)習(xí)方法來解決諸多移動機(jī)器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題?？梢哉f，在線學(xué)習(xí)問題已經(jīng)成為人工智能研究界人士都十分關(guān)心的重要問題，相信隨著時間的推移和研究的深入，今后將會在以上這些方面獲得突破性進(jìn)展。三是自然語言處理。這一技術(shù)是人工智能技g運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域之中的一個典型示范例子。通過人工智能研究領(lǐng)域工作者艱苦卓絕的努力，該領(lǐng)域目前已經(jīng)獲得了諸多讓人矚目的理論和運(yùn)用成果。各類人工智能領(lǐng)域之中的新產(chǎn)品已進(jìn)到了各個領(lǐng)域之中。比如，智能信息檢索技術(shù)就在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發(fā)展，如今已成為了人工智能領(lǐng)域之中的重要的研究分支之一。因?yàn)樾畔⒌墨@取和純化精化技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前一個時期計(jì)算機(jī)研究技術(shù)之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容引入到該領(lǐng)域之中，將會是人工智能從理論研究轉(zhuǎn)為實(shí)踐運(yùn)用的一個重要契機(jī)和突破口。從近些年來我國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展實(shí)踐來看，在此方面的探究已經(jīng)取得了一些讓人激動的成果。筆者相信通過今后的持續(xù)的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。
四、結(jié)束語
總之，人工智能始終處在計(jì)算機(jī)研究技術(shù)的前端，其研究進(jìn)展在相當(dāng)大的程度上會決定計(jì)算機(jī)技術(shù)今后的發(fā)展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點(diǎn)從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰(zhàn)，但是隨著人類對于人工智能的研究進(jìn)一步深化，人工智能還會越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產(chǎn)物，其功效依然會受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進(jìn)入人類的現(xiàn)實(shí)生活之中。今后，人工智能的持續(xù)發(fā)展必然會對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。
參考文獻(xiàn)：
[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：國防工業(yè)出版社，2007.
[2]周以真. 計(jì)算思維[J]. 中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊，2007（3）.
0 引言
隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們生活水平得到了較好的改善。經(jīng)濟(jì)的繁榮使得我國工業(yè)水平正在不斷提高。在社會主義市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，競爭機(jī)制不斷完善和發(fā)展，各企業(yè)要想在競爭激烈的市場環(huán)境中穩(wěn)定發(fā)展，提高企業(yè)自身的工作效益非常重要，而人工智能在提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益上有著重要作用。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)不斷成熟并廣泛的應(yīng)用在電氣工程自動化中，有效的提高了電氣工程自動化的效率，為企業(yè)的發(fā)展帶來了良好的經(jīng)濟(jì)效益。
1 人工智能概述
人工智能也可以稱作為機(jī)器智能，是人類對自然改造做制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的職能，人工智能是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為依靠的。從某種意義上將，人工智能就是沿用人工的方法和技術(shù)，以人類的智慧為模型，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能化的發(fā)展。人工智能的產(chǎn)生是隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的，是人類與計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物結(jié)晶?？茖W(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能的發(fā)展已經(jīng)超越了計(jì)算機(jī)這一門學(xué)科。心理學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)科、哲學(xué)、物理學(xué)等眾多學(xué)科都與人工智能有著密切的關(guān)系。
2 電氣工程中實(shí)現(xiàn)人工智能控制的意義
在我國，是一個能源消耗大國，工業(yè)的發(fā)展，使得在人力上、物力上、財(cái)力上的投入不斷增加，近年來，我國電氣工程事業(yè)得到了飛速發(fā)展，為了滿足人們?nèi)找嬖鲩L的物質(zhì)文化需求，適應(yīng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的步伐，在競爭激烈的市場環(huán)境中，電氣工程面臨著巨大的挑戰(zhàn)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能逐漸進(jìn)入到人們的視野，并且所擔(dān)任的角色也來越重要。人工智能在電氣工程中所扮演的角色尤為重要。當(dāng)前我國電氣工程很容易出現(xiàn)設(shè)備故障，經(jīng)濟(jì)效益低下，為了改變這些狀況，在市場環(huán)境中長遠(yuǎn)生存下去，利用人工智能技術(shù)已經(jīng)迫在眉睫了。在電氣工程中，利用人工智能，可以實(shí)現(xiàn)智能化作業(yè)，在電氣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)智能化自我檢修，防止出現(xiàn)設(shè)備故障，從而提高設(shè)備的工作效率，給電氣工程事業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效益[1]。
3 人工智能在電氣工程自動化控制技術(shù)中的應(yīng)用
在我國電氣工程中，運(yùn)用人工智能作業(yè)，可以有效的提高智能化作業(yè)水平，在作業(yè)過程中，可以自行的對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行檢查，從而加大對電氣工程自動化作業(yè)的控制，提高電氣工程自動化作業(yè)水平。下面就以火力發(fā)電工程為例，來分析人工智能在工程中自動化的控制技術(shù)。
3.1火力發(fā)電的原理
火力發(fā)電系統(tǒng)中主要由燃燒供給系統(tǒng)、給水系統(tǒng)、蒸汽系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、發(fā)電系統(tǒng)等主要部件構(gòu)成?；鹆Πl(fā)電是指利用石油、煤和天然氣等燃料燃燒時所產(chǎn)生的熱能來加熱水，使水變成高溫、高壓水汽，然后再由水蒸氣推動發(fā)電器來發(fā)電。熱電廠為火力發(fā)電廠，采用煤炭作為一次能源，利用皮帶傳送技術(shù)，向鍋爐輸送經(jīng)處理過的煤粉，煤粉燃燒加熱鍋爐使鍋爐中的水變?yōu)樗羝?，?jīng)一次加熱之后，水蒸汽進(jìn)入高壓缸。為了提高熱效率，應(yīng)對水蒸汽進(jìn)行二次加熱，水蒸汽進(jìn)入中壓缸。通過利用中壓缸的蒸汽去推動汽輪發(fā)電機(jī)發(fā)電。從中壓缸引出進(jìn)入對稱的低壓缸。已經(jīng)作過功的蒸汽一部分從中間段抽出供給煉油、化肥等兄弟企業(yè)，其余部分流經(jīng)凝汽器水冷，成為40度左右的飽和水作為再利用水。40度左右的飽和水經(jīng)過凝結(jié)水泵，經(jīng)過低壓加熱器到除氧器中，此時為160度左右的飽和水，經(jīng)過除氧器除氧，利用給水泵送入高壓加熱器中，其中高壓加熱器利用再加熱蒸汽作為加熱燃料，最后流入鍋爐進(jìn)行再次利用。以上就是一次生產(chǎn)流程[2]。
3.2產(chǎn)品設(shè)計(jì)人工智能化控制
在火力發(fā)電場中，電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)是一個非常艱難的過程，設(shè)備性能的好壞直接影響到了發(fā)電系統(tǒng)的整體效果，要想保障火力發(fā)電系統(tǒng)的正常使用，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的科學(xué)性很重要。人工智能利用計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，經(jīng)過模型設(shè)計(jì)，計(jì)算出電力系統(tǒng)做需要產(chǎn)品的規(guī)格，從而提高了工作效率，縮短了設(shè)計(jì)的周期，在發(fā)電系統(tǒng)中便利統(tǒng)一指導(dǎo)和管理[3]。
3.3經(jīng)濟(jì)運(yùn)行人工智能化控制
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，在火力發(fā)電廠中，運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)火力發(fā)電各系統(tǒng)之間的監(jiān)控，而人工智能集合了計(jì)算機(jī)技術(shù)與人類的智慧于一體，在火力發(fā)電廠中，利用人工智能可以計(jì)算出火力發(fā)電廠各個系統(tǒng)運(yùn)行的功率，單位的流量?；鹆Πl(fā)電廠場中，各個分系統(tǒng)之間是相互聯(lián)系的，利用人工智能，能夠計(jì)算出會理系統(tǒng)所需要的燃料，蒸汽系統(tǒng)中的水溫變化情況，已經(jīng)發(fā)電成效，對火力發(fā)電系統(tǒng)中各個子系統(tǒng)都能夠有效的控制起來，從而保障火力發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)運(yùn)行[4]。
3.4機(jī)械設(shè)備人工智能化控制
火力發(fā)電廠所需要的設(shè)備較多，所要投入的人力也較大，一般都是一個子系統(tǒng)由兩到三個人監(jiān)控，發(fā)電系統(tǒng)能夠正常運(yùn)行。通過計(jì)算機(jī)監(jiān)控技術(shù)，只要一個中央控制系統(tǒng)就能對發(fā)電系統(tǒng)的各個子系統(tǒng)中進(jìn)行人工智能操作，不僅能夠節(jié)省大量的人力，還能針對設(shè)備故障進(jìn)行自動化檢修，保障設(shè)備運(yùn)行的效率，實(shí)現(xiàn)人工智能化控制[5]。
4 結(jié)語
隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)逐漸成熟起來，并且廣泛應(yīng)用在當(dāng)前企業(yè)的經(jīng)營活動中。伴隨著電氣工程規(guī)模不斷的擴(kuò)大，電氣自動化技術(shù)在電氣工程中的作用也越來越大。在社會主義市場經(jīng)濟(jì)當(dāng)中，隨著市場競爭越來越激烈，我國電氣工程要想在市場中取得發(fā)展，不斷滿足現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的需要，就必須提高電氣工程自動化的辦公效率，利用人工智能技術(shù)，對企業(yè)辦公實(shí)行自動化控制，從而有效的改善電氣工程運(yùn)行環(huán)境，提高經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
【參考文獻(xiàn)】
[1]徐志國.人工智能（AI）在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2013，06（21）：24―25.
[2]王同文，管霖，張堯.人工智能技術(shù)在電網(wǎng)穩(wěn)定評估中的應(yīng)用綜述[J].電網(wǎng)技術(shù)，2011，01（12）：136―137.
[3]李華勇，王詩明，王華.電網(wǎng)智能操作票管理系統(tǒng)的研制與開發(fā)[J].江西電力，2012，10（06）：104―105.
[4]毛鋼元，劉志國.智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的比較研究[J].淮陰工學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，10（05）：198―199.
【關(guān)鍵詞】人工智能 應(yīng)用 發(fā)展前景
現(xiàn)如今，科技的飛速發(fā)展使得人們生活的需求也在不斷的變化，單純的計(jì)算機(jī)技術(shù)似乎已經(jīng)無法滿足人們的需求。計(jì)算機(jī)不僅要提供更加智能化的服務(wù)，而且還要提供更加人性化的服務(wù)，只有這樣才能逐漸滿足人們?nèi)找嬖鲩L的需求。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，它在社會、生活等各個領(lǐng)域中的應(yīng)用和影響也越來越大，而且相對于其他技術(shù)也有著更大的發(fā)展空間與發(fā)展前景。
1 人工智能的定義
人工智能并不是近些年才出現(xiàn)的新名詞。早在1956年美國計(jì)算機(jī)協(xié)會組織的達(dá)特莫斯（Dartmouth）學(xué)會上就已經(jīng)提出了“人工智能”這個詞。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能的定義是：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學(xué)科”。而美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使用計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做到的智能工作”。由于人類的智能存在并不是單方面的，對于智能的研究很可能是多方面共同作用的結(jié)果，而且不同學(xué)科有不同的研究背景和不同的研究環(huán)境，對人工智能的理解不同，提出的觀點(diǎn)也不同。這就導(dǎo)致了目前對人工智能的定義還沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
人工智能作為一門學(xué)科，它綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)以及語言學(xué)等多種學(xué)科，是一門非常具有挑戰(zhàn)性的綜合型技術(shù)。人工智能技術(shù)的研究目的是為了讓機(jī)器等設(shè)備能夠代替人類或者人類專家來處理一些相對復(fù)雜的問題，因此也被稱為機(jī)器智能。人工智能是相對于人類智能和自然智能而言的智能，使機(jī)器設(shè)備等通過對人類智能活動的模仿、延伸和擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)某些機(jī)器思維，完成操作者的命令。
2 人工智能的應(yīng)用簡介
2.1 人工智能在模式識別中的應(yīng)用
數(shù)字識別、漢字識別和語音識別使用的技術(shù)是人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)能力和快速并行實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。漢字識別的難度相對于數(shù)字識別來說要復(fù)雜的多，困難的多，影響其正確識別的因素很多。以一套漢字識別系統(tǒng)為例――“漢王筆”，這是一套在手寫板上書寫的漢字聯(lián)機(jī)輸入計(jì)算機(jī)的漢字識別系統(tǒng)，是由中科院自動化研究所漢王公司開發(fā)的。語音識別在生活中并不陌生，目前很多移動端的應(yīng)用程序中就有關(guān)于語音識別的應(yīng)用。其中人工智能在語音識別中的應(yīng)用代表之一是七國（英、日、意、德、法、韓、中）語言口語自動翻譯系統(tǒng)。
人臉識別也是人工智能在模式識別中的重要應(yīng)用。人臉識別主要是機(jī)器等設(shè)備基于人臉特征進(jìn)行身份驗(yàn)證，相比其它人體生物特征的識別來說更加直接、精確度高。目前具有代表性的產(chǎn)品之一是漢王人臉通，它可以在無光線條件下進(jìn)行人臉的識別，還可以利用高精度3D打印技術(shù)打印人臉的識別。漢王人臉通目前可以實(shí)現(xiàn)對易容的識別，同卵雙胞胎、同卵三胞胎的識別。
2.2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用基本滿足了人們對計(jì)算機(jī)等設(shè)備提出的智能化、人性化服務(wù)的需求。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用不勝枚舉，此處僅是簡要介紹人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中的主要應(yīng)用。下面以智能防火墻技術(shù)、入侵檢測、智能型反垃圾郵件系統(tǒng)對用戶郵箱的保護(hù)為例進(jìn)行簡要說明。
智能化防火墻系統(tǒng)采用智能化識別技術(shù)，如記憶、統(tǒng)計(jì)、概率以及策略等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別和處理。采用智能化識別技術(shù)的目的主要是為了減少了計(jì)算機(jī)在進(jìn)行匹配檢查過程中所要進(jìn)行的龐大計(jì)算。智能防火墻系統(tǒng)有效的解決了普通防御軟件拒絕服務(wù)等問題，并且還有效的遏制病毒傳播與入侵。
入侵檢測是防火墻技術(shù)核心組成部分，入侵檢測技術(shù)主要是通過采集數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分類和處理等過程，及時向用戶報(bào)告當(dāng)前安全狀態(tài)。人工智能技術(shù)在入侵檢測中較為廣泛的應(yīng)用例子有專家系統(tǒng)、模糊識別系統(tǒng)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
智能型反垃圾郵件系統(tǒng)可以在不影響用戶信息安全的基礎(chǔ)上，對用戶郵件進(jìn)行有效檢測，并及時提醒用戶存在可能危害系統(tǒng)的垃圾信息。
2.3 人工智能在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用
新西蘭的研究人員制作出了一個“虛擬教師”――Dubbed Eve，“他”能根據(jù)遠(yuǎn)程學(xué)生的情緒狀態(tài)做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。Dubbed Eve三維動畫教師是計(jì)算機(jī)科學(xué)中人工智能技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。Eve的設(shè)計(jì)目的是以一對一的方式教8歲大小的孩子數(shù)學(xué)。Eve不僅可以接受孩子的提問、反饋、給出相應(yīng)的答案，還能和孩子一起討論問題，并能表現(xiàn)相應(yīng)的情感。也能使用響應(yīng)系統(tǒng)的基本信息判斷孩子的反應(yīng)，并從孩子的反應(yīng)中相應(yīng)的調(diào)整自己。為了制作出Eve，研究人員觀察了教師和學(xué)生之間在真實(shí)生活中的交互情形，抓取了數(shù)千張面部表情、手勢、身體語言等圖片，編制了Eve的響應(yīng)系統(tǒng)程序?；谌斯ぶ悄艿捻憫?yīng)系統(tǒng)程序與嵌入式設(shè)備配合，機(jī)器設(shè)備能感知學(xué)生的情緒和其它生物信號、識別面部表情以及身體語言等。
3 人工智能的發(fā)展前景
情感能力對于計(jì)算機(jī)與人的交互至關(guān)重要，如何賦予計(jì)算機(jī)情感能力將是人工智能技術(shù)的發(fā)展前景。當(dāng)前國際人工智能領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芎驼J(rèn)知領(lǐng)域的研究日趨活躍。有能力感知和適應(yīng)人來情緒的計(jì)算機(jī)程序，將作為未來發(fā)展的必要趨勢。
智能家居也是未來人工智能技術(shù)在生活中應(yīng)用的發(fā)展前景?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的無線傳感裝置可以實(shí)現(xiàn)通過各類集成化的微型傳感器協(xié)作地實(shí)時監(jiān)測、感知和采集環(huán)境信息，可以更好的提升現(xiàn)代住房的安全、舒適。還可以通過物聯(lián)網(wǎng)等方式實(shí)現(xiàn)用戶在異地對智能家居系統(tǒng)的遠(yuǎn)程查詢和調(diào)控。人工智能技術(shù)在生活中的應(yīng)用很大程度上為人民提供了方便舒適的生活環(huán)境，也是未來的發(fā)展趨勢。
4 總結(jié)
人工智能技術(shù)除了在模式識別和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用之外，在工業(yè)生產(chǎn)、軍事、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、企業(yè)等各個領(lǐng)域當(dāng)中都有了廣泛的應(yīng)用。人工智能技術(shù)不僅帶動了新型處理技術(shù)的推廣，而且還會延伸更多新型技術(shù)的發(fā)展。隨著人工智能技術(shù)的不斷完善與發(fā)展，它將在今后的社會、生活中發(fā)揮更大的作用。
參考文獻(xiàn)
[1] 張妮，徐文尚，王文文. 人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述[J].煤礦機(jī)械，2009，30：4-6.
[2] 劉合鳴.論人工智能的研究與發(fā)展[J].科學(xué)實(shí)踐，2010，248-249.
[3] 曾雪峰. 論人工智能的研究與發(fā)展[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)， 2009，13：248-249.
[4] 張彬.探討人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].軟件， 2012，11：265-266.
[5] 陜粉麗.人工智能在模式識別方面的應(yīng)用[J].長治學(xué)院學(xué)報(bào)， 2007，24：39-32.
and Language in
Embodied Agents
2010
Hardback
ISBN9783642012495
Nolfi 等著
交流和語言的本質(zhì)及其發(fā)展演變目前依然是科學(xué)界的一個難題。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，“怎樣使多個人工智能體之間進(jìn)行類似于人類或其他動物一樣的交流”成為一個重要的研究熱點(diǎn)，吸引了越來越多學(xué)者的興趣。這個領(lǐng)域的研究將使我們了解交流產(chǎn)生的根源及其演變過程，使我們能制造可以進(jìn)行溝通的人工智能來解決目前遇到的諸多問題。本書對這一領(lǐng)域的研究進(jìn)行了全面的介紹和分析，介紹了這個領(lǐng)域的基本理論和常用分析研究方法，還分析了該技術(shù)的應(yīng)用前景和本領(lǐng)域的發(fā)展方向。書中還給出了若干具體的實(shí)驗(yàn)過程，介紹了常用的軟硬件工具。
本書除第1章外共有五部分組成，1.交流和語言發(fā)展的研究綜述；第二部分交流和語言的理論分析，包括第2-6章，主要介紹了人類語言的幾個特點(diǎn)，隨著歷史的變遷，個體交流和語言研究常用的理論、語法體系的形成和發(fā)展等。第二部分交流的演變，包括第7-12章，主要介紹了仿真智能體的交流方式的演變，促使交流產(chǎn)生的環(huán)境因素，怎么解決交流中遇到的問題，多智能體體系中信息的傳遞與獲取，多智能體之間交流產(chǎn)生的演變的條件等。第三部分語言的發(fā)展演變，包括第13-16章，主要介紹了應(yīng)用于仿真智能體的語言體系模型的建立及其面臨的挑戰(zhàn)，介紹了一些相關(guān)實(shí)驗(yàn)，介紹了一些語言游戲的數(shù)學(xué)模型等。第四部分結(jié)論，含第17章，表達(dá)和交流的人，旨在構(gòu)建堅(jiān)固的理論模型和方法框架。第五部分附錄，含第18-20章，本書研究工作用到的軟硬件工具。
本書的主要作者Stefano Nolfi是意大利國家研究理事會認(rèn)知科學(xué)研究中心的資深科學(xué)家，領(lǐng)導(dǎo)著自主式機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室，并且是進(jìn)化機(jī)器人學(xué)的創(chuàng)始人。本書適用于認(rèn)知領(lǐng)域、人工生命、人工智能和語言學(xué)等領(lǐng)域科研工作者、研究生和教師。
劉軍濤，助理研究員
一、引言
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的企業(yè)將人工智能技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)的日常生產(chǎn)經(jīng)營活動中來。NarrativeScience和國家商業(yè)研究所的報(bào)告顯示，在2016年僅有38%的企業(yè)表示引用了人工智能技術(shù)，而到了2017年這一數(shù)字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛，在零售行業(yè)，人工智能可以通過自我學(xué)習(xí)，為消費(fèi)者添加標(biāo)簽，描繪用戶畫像；在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)場景，智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應(yīng)用讓消費(fèi)者與企業(yè)的互動更加頻繁，這也給企業(yè)營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用問題，成為了學(xué)者們?nèi)找骊P(guān)注的重點(diǎn)。以往的研究已經(jīng)從人工智能營銷的技術(shù)基礎(chǔ)、概念、隱私擔(dān)憂等方面進(jìn)行了分析，本文將從人工智能營銷的內(nèi)涵、趨勢、挑戰(zhàn)等方面進(jìn)行梳理研究，希望能夠?qū)θ斯ぶ悄軕B(tài)勢下的市場營銷有更加全面的認(rèn)識，為企業(yè)應(yīng)對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。
二、人工智能態(tài)勢下的市場營銷
（一）智能營銷的內(nèi)涵
智能營銷，是伴隨著人工智能應(yīng)用的發(fā)展而產(chǎn)生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷，它是建立在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等綜合技術(shù)基礎(chǔ)上的一種智能化運(yùn)作模式（汪濤2014），是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用，智能化的設(shè)備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進(jìn)行的一部分工作，深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經(jīng)濟(jì)條件下的新產(chǎn)物，目前學(xué)者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解，業(yè)界逐漸形成了一種共識，即它是企業(yè)借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)網(wǎng)等智能技術(shù)來進(jìn)行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創(chuàng)新營銷新概念（常亞平2018），它包括智能識別、智能存儲、智能執(zhí)行等多個方面。
（二）智能營銷的技術(shù)基礎(chǔ)
人工智能營銷的興起離不開技術(shù)的支持，根據(jù)以往文獻(xiàn)的研究，可以將智能營銷發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)大致歸為三個方面：首先，移動互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)為智能營銷發(fā)展提供了海量數(shù)據(jù)來源的保障。智能營銷發(fā)展的重要基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，持續(xù)可靠的數(shù)據(jù)獲取是智能營銷所需的核心技術(shù)之一。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的發(fā)展，營銷活動借助虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、仿真技術(shù)、人工生物智能技術(shù)廣泛深入到消費(fèi)者的工作、娛樂、生活、消費(fèi)等日常行為活動中，全方位地記錄了消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)，為智能營銷的后續(xù)分析處理工作提供了海量的數(shù)據(jù)信息來源。其次，云計(jì)算幫助智能營銷完成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)計(jì)算和處理分析。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成幾何倍增長，如何計(jì)算和處理分析這些海量數(shù)據(jù)成為了智能營銷發(fā)展所必須解決的重要問題。云計(jì)算技術(shù)憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算能力，很好地解決了人工智能技術(shù)應(yīng)用過程中的海量數(shù)據(jù)處理問題，通過多維度數(shù)據(jù)的連接實(shí)現(xiàn)了萬物互聯(lián)，從而使消費(fèi)者和智能設(shè)備的交互體驗(yàn)更加完善，營銷場景也因及時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析而更加智慧化。最后，人工智能商業(yè)化應(yīng)用技術(shù)為智能營銷發(fā)展提供了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境。德勤2019年《全球人工智能發(fā)展白皮書》顯示，當(dāng)前人工智能技術(shù)已進(jìn)入全方位商業(yè)化階段，并預(yù)測全球人工智能市場在未來幾年會經(jīng)歷現(xiàn)象級增長（錢明輝2019）。我國也出臺了相應(yīng)政策來支持人工智能商業(yè)化應(yīng)用的發(fā)展，2019年我國從事人工智能業(yè)務(wù)企業(yè)數(shù)量居全球第二。人工智能商業(yè)化的發(fā)展環(huán)境以及人工智能商業(yè)化應(yīng)用技術(shù)的支持，為智能營銷的發(fā)展創(chuàng)造了良好的外部網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境。
（三）人工智能在營銷中的應(yīng)用體現(xiàn)
人工智能技術(shù)在營銷中的應(yīng)用，使?fàn)I銷活動體現(xiàn)出了新的特點(diǎn)，如：視覺、聽覺、觸覺等多種形態(tài)的新互動方式、個性化需求的預(yù)測等。根據(jù)營銷活動的不同過程階段，可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應(yīng)用體現(xiàn)。1.營銷調(diào)查研究階段。營銷調(diào)查研究是營銷活動的起點(diǎn)，通過提前的調(diào)研企業(yè)可以了解市場占有情況、消費(fèi)者意愿、目標(biāo)消費(fèi)群體需求等重要信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)的應(yīng)用，極大地提高了企業(yè)營銷活動前期的營銷調(diào)研效率。消費(fèi)者在各種生活消費(fèi)場景中會留下自己的痕跡和使用信息，人工智能技術(shù)會幫助企業(yè)將海量的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，如賬戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)等，并利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像，從而準(zhǔn)確分析出消費(fèi)者的日常消費(fèi)偏好、消費(fèi)方式等信息，幫助營銷人員獲取營銷調(diào)研后的第一手分類數(shù)據(jù)。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術(shù)從全網(wǎng)智能抓取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并智能分析出最新熱度關(guān)注點(diǎn)，幫助營銷人員完成尋找吸引消費(fèi)者的創(chuàng)新點(diǎn)環(huán)節(jié)，擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經(jīng)驗(yàn)判斷和小范圍營銷調(diào)研結(jié)果的限制。同時借助仿真技術(shù)、生物識別等技術(shù)，人工智能技術(shù)所創(chuàng)造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作，如創(chuàng)意篩選、優(yōu)化等方面。3.營銷執(zhí)行階段。以往的營銷推廣活動，需要營銷人員提前進(jìn)行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進(jìn)行實(shí)地配合，受限于地點(diǎn)、經(jīng)費(fèi)等外部因素。而人工智能技術(shù)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)熱度數(shù)據(jù)分析，自行篩選出適合企業(yè)產(chǎn)品宣傳的網(wǎng)絡(luò)平臺，并且根據(jù)用戶使用偏好數(shù)據(jù)測算出適合的營銷時間點(diǎn)、次數(shù)等，在用戶進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)絡(luò)訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案，如喜馬拉雅會根據(jù)用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關(guān)收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進(jìn)行監(jiān)測，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時監(jiān)測，系統(tǒng)自動在全網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的數(shù)據(jù)抓取和分析處理，并將監(jiān)測效果及時反饋給營銷人員，方便營銷人員根據(jù)消費(fèi)者反應(yīng)及時修改營銷方案，降低了突發(fā)事件對企業(yè)營銷活動的影響。
三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢
人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用深刻地改變了企業(yè)的營銷思維和營銷方式，也讓營銷管理活動有了新發(fā)展，對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解：一是技術(shù)驅(qū)動營銷變革。智能技術(shù)將成為下一代營銷變革的新支撐。目前，仿真技術(shù)和人工生物智能技術(shù)的初步使用已經(jīng)能夠幫助智能設(shè)備進(jìn)行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)專業(yè)知識的傳遞和學(xué)習(xí)，在營銷專家的訓(xùn)練下智能系統(tǒng)會增長解決問題所需的知識，并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統(tǒng)，會根據(jù)企業(yè)線上線下的銷售數(shù)據(jù)自動進(jìn)行分析，智能識別暢銷品和滯銷品，并根據(jù)實(shí)際情況自動交換訂單信息，減少營銷人員在了解銷售狀況和消費(fèi)者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術(shù)的應(yīng)用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變，未來如何利用好人工智能技術(shù)來幫助企業(yè)進(jìn)行營銷活動是營銷人員需要關(guān)注的重點(diǎn)。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規(guī)模定制化。人工智能技術(shù)的應(yīng)用給營銷方式帶來了巨大的變革，短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業(yè)營銷活動不再局限于傳統(tǒng)線下和網(wǎng)絡(luò)頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式，可以更加廣泛深入地獲取消費(fèi)者的各種使用數(shù)據(jù)信息，如抖音小視頻會根據(jù)用戶關(guān)注信息來自動推送相關(guān)產(chǎn)品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規(guī)模定制化成為可能，企業(yè)可以借助智能技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對每個用戶的精準(zhǔn)識別與記錄，從而為其個性化推薦相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)營銷個性化的批量自動生產(chǎn)。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷?！癆I+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略，在人工智能技術(shù)的支持下各自發(fā)揮所長，應(yīng)用到營銷活動的各個環(huán)節(jié)當(dāng)中。“AI+”的使用增強(qiáng)了消費(fèi)者的互動體驗(yàn)感和真實(shí)感，如唯品會的智能試裝功能可以幫消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)線上虛擬體驗(yàn)，大大提升了消費(fèi)者從“看”到“買”的效率，縮短了購買轉(zhuǎn)化時間。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，消費(fèi)場景碎片化、消費(fèi)行為流動化，人工智能技術(shù)的使用可以幫助企業(yè)處理復(fù)雜的消費(fèi)使用數(shù)據(jù)，系統(tǒng)整合消費(fèi)者在不同場景的多維行為數(shù)據(jù)，從而精準(zhǔn)識別不同消費(fèi)個體在不同消費(fèi)場景下的差異化需求，結(jié)合消費(fèi)者的實(shí)時場景，為消費(fèi)者適時提供跨場景的營銷服務(wù)，突破圈層和場景的限制，擴(kuò)大營銷推廣范圍，提升企業(yè)的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術(shù)的線上線下一體化智慧營銷。根據(jù)2018年人工智能應(yīng)用行業(yè)報(bào)告，目前人工智能技術(shù)已經(jīng)可以應(yīng)用到零售的全鏈條環(huán)節(jié)，既可以線上進(jìn)行用戶畫像和精準(zhǔn)個性化推薦，也可以線下智能物流、智能選址、優(yōu)化消費(fèi)者行為分析和商品運(yùn)營環(huán)節(jié)等，這種線上線下一體化智慧營銷，需要完整的人工智能技術(shù)體系的支持。通過分析消費(fèi)者軌跡數(shù)據(jù)、可穿戴智能設(shè)備的身體數(shù)據(jù)以及社交消費(fèi)平臺數(shù)據(jù)等信息，利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術(shù)，人工智能可以及時捕捉消費(fèi)者行為及心理需求，并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。
四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰(zhàn)
人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用給企業(yè)和消費(fèi)者都帶來了極大的便利，但是技術(shù)都是具有兩面性的，我們必須理性對待人工智能技術(shù)，正視人工智能應(yīng)用過程中產(chǎn)生的問題。根據(jù)以往文獻(xiàn)的研究，可以從以下幾個方面來認(rèn)識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰(zhàn)。一是人工智能背景下復(fù)合型營銷人才的不足，帶來的技術(shù)和營銷的進(jìn)一步對接問題。當(dāng)前，智能營銷領(lǐng)域的一個顯著問題就是技術(shù)與營銷的進(jìn)一步深度銜接問題，懂技術(shù)、懂市場的復(fù)合型人才的不足使得企業(yè)在應(yīng)用人工智能過程中出現(xiàn)很大障礙。一些機(jī)構(gòu)掌握著最新智能技術(shù)，積累了海量數(shù)據(jù)；而另一些機(jī)構(gòu)則了解市場，不掌握技術(shù)，技術(shù)應(yīng)用與市場營銷之間的銜接出現(xiàn)了隔閡。人工智能技術(shù)在營銷的應(yīng)用給所有領(lǐng)域的營銷人員都帶來了挑戰(zhàn)，人才和工作需求雙向失衡。企業(yè)必須培養(yǎng)復(fù)合型的營銷人才，引進(jìn)新技術(shù)培訓(xùn)課程，提升現(xiàn)有營銷人員的整體技術(shù)素質(zhì)，從而幫助企業(yè)解決智能技術(shù)與營銷的進(jìn)一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和流量造假問題。各種數(shù)據(jù)隱私新聞案件的曝光，讓越來越多的用戶對新技術(shù)的使用保持著高度敏感。大量未經(jīng)用戶本人同意的數(shù)據(jù)非法監(jiān)測和解讀嚴(yán)重干擾著消費(fèi)者的日常生活，一些企業(yè)甚至利用智能技術(shù)對用戶個人信息進(jìn)行預(yù)測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數(shù)據(jù)造假問題更是進(jìn)一步瓦解了消費(fèi)者對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)活動的信任，一些企業(yè)為了短期的盈利，利用內(nèi)容剪切等網(wǎng)絡(luò)工具打造虛假流量信息，給消費(fèi)者帶來了誤導(dǎo)，同時也嚴(yán)重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業(yè)更有效地推進(jìn)人工智能技術(shù)與營銷活動的銜接，必須及時懲治非法獲取消費(fèi)者隱私的企業(yè)，營造良好的網(wǎng)絡(luò)使用環(huán)境，同時企業(yè)也要在內(nèi)部加強(qiáng)管理，提升營銷人員的道德素養(yǎng)。三是全方位人工智能營銷環(huán)境下的消費(fèi)者心理倦怠問題。人工智能技術(shù)可以給消費(fèi)者推薦各種個性化信息，但這種根據(jù)消費(fèi)者使用痕跡來進(jìn)行持續(xù)性的精準(zhǔn)推薦很難不讓消費(fèi)者產(chǎn)生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為，在智能技術(shù)的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術(shù)可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)分析用戶數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)也不能完全反映消費(fèi)者的內(nèi)心，企業(yè)要避免對智能技術(shù)的完全盲從，以防消費(fèi)者產(chǎn)生厭倦心理。營銷活動是對人進(jìn)行的活動，因此企業(yè)也要關(guān)注營銷人員的營銷經(jīng)驗(yàn)，不能以技術(shù)決定一切，要將技術(shù)與人的主觀感受相結(jié)合，真正做到從消費(fèi)者本身需求出發(fā)。
五、結(jié)論
人工智能在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用目前還處于初步發(fā)展期，企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)時必須理性看待人工智能技術(shù)。既要看到人工智能給企業(yè)營銷帶來的數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)識別等便利，也要看到人工智能應(yīng)用帶來的技術(shù)陷阱、用戶隱私等問題。當(dāng)然，人工智能技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用未來還將有更進(jìn)一步的發(fā)展，企業(yè)也要及時進(jìn)行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)問題，未來還可以在其他方面進(jìn)行深入研究：如何更好地解決人工智能應(yīng)用過程中帶來的隱私泄露問題，從而提升消費(fèi)者的使用體驗(yàn)；人工智能的特征如何對消費(fèi)者的行為產(chǎn)生影響；智能互動方式的改變對營銷活動的影響，等等。
參考文獻(xiàn)：
[1]高山行，劉嘉慧.人工智能對企業(yè)管理理論的沖擊及應(yīng)對[J].科學(xué)學(xué)研究，2018(11).
[2]常亞平，王良燕，黃勁松，等.3D（大數(shù)據(jù)、數(shù)字化和發(fā)展中）背景下的營銷戰(zhàn)略與轉(zhuǎn)型專欄介紹[J].管理科學(xué)，2018(5):1-2.
[3]Shankarv.Howartificialintelligence（AI）isreshapingretailing[J].JournalofRetailing，2018，94(4):vi－xi.
[4]汪濤，謝志鵬.擬人化營銷研究綜述.外國經(jīng)濟(jì)與管理，2014(1):38-45.
[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.
[6]錢明輝，徐志軒.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的消費(fèi)者品牌決策偏好動態(tài)識別與效果驗(yàn)證研究[J].南開管理評論，2019(3):66-76.
也正因?yàn)槿绱耍斯ぶ悄馨l(fā)展進(jìn)程中所面臨的挑戰(zhàn)才不僅僅局限于技術(shù)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而更多體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、社會、政治領(lǐng)域的公共政策選擇上。首先，普遍建立在科層制基礎(chǔ)上的公共事務(wù)治理結(jié)構(gòu)，是否能夠適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用過程中所大規(guī)模激發(fā)的不確定性和不可預(yù)知性?再者，長久以來圍繞人類行為的規(guī)制制度，是否同樣能夠適應(yīng)以數(shù)據(jù)、算法為主體的應(yīng)用環(huán)境?最后，如何構(gòu)建新的治理體系和治理工具來應(yīng)對伴隨人工智能發(fā)展而興起的新的經(jīng)濟(jì)、社會、政治問題?
應(yīng)對上述挑戰(zhàn)并不完全取決于技術(shù)發(fā)展或商業(yè)創(chuàng)新本身，而更多依賴于我們的公共政策選擇。本文試圖在分析人工智能發(fā)展邏輯及其所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，對人工智能時代的公共政策選擇做出分析，并討論未來改革的可能路徑，這也就構(gòu)成了人工智能治理的三個基本問題。具體而言，人工智能本身成為治理對象，其發(fā)展與應(yīng)用構(gòu)成了治理挑戰(zhàn)，而在此基礎(chǔ)上如何做出公共政策選擇便是未來治理變革的方向。
全文共分為四個部分：第一部分將探討人工智能的概念及特征，并進(jìn)而對其發(fā)展邏輯進(jìn)行闡述。作為一項(xiàng)顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，其本身的技術(shù)門檻對決策者而言構(gòu)成了挑戰(zhàn)，梳理并捋清人工智能的本質(zhì)內(nèi)涵因而成為制定相關(guān)公共政策的前提;第二部分將著重分析人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，主要包括三個方面，即傳統(tǒng)科層治理結(jié)構(gòu)應(yīng)對人工智能新的生產(chǎn)模式的滯后性、建基于行為因果關(guān)系之上的傳統(tǒng)治理邏輯應(yīng)對人工智能新主體的不適用性，以及人工智能發(fā)展所引發(fā)的新議題的治理空白;面對上述挑戰(zhàn)，各國都出臺了相關(guān)政策，本文第三部分對此進(jìn)行了綜述性對比分析，并指出了其進(jìn)步意義所在。需要指出的是，盡管各國的政策目標(biāo)都試圖追求人工智能發(fā)展與監(jiān)管的二維平衡，但由于缺乏對人工智能內(nèi)涵及其發(fā)展邏輯的完整認(rèn)識，當(dāng)前的公共政策選擇有失綜合性;本文第四部分將提出新的治理思路以及公共政策選擇的其他可能路徑，以推動圍繞人工智能治理的相關(guān)公共政策議題的深入討論。
一、人工智能的概念及技術(shù)發(fā)展邏輯：算法與數(shù)據(jù)
伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是其近年來在棋類對弈、自動駕駛、人臉識別等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圍繞人工智能所可能引發(fā)的社會變革產(chǎn)生了激烈爭論。在一方面，以霍金[2]、馬斯克[3]、比爾-蓋茨[4]、赫拉利[5]為代表的諸多人士呼吁加強(qiáng)監(jiān)管，警惕“人工智能成為人類文明史的終結(jié)”;在另一方面，包括奧巴馬[6]在內(nèi)的政治家、學(xué)者又認(rèn)為應(yīng)該放松監(jiān)管，充分釋放人工智能的技術(shù)潛力以造福社會。未來發(fā)展的不確定性固然是引發(fā)當(dāng)前爭論的重要原因之一，但圍繞“人工智能”概念內(nèi)涵理解的不同，以及對其發(fā)展邏輯認(rèn)識的不清晰，可能也同樣嚴(yán)重地加劇了人們的分歧。正因?yàn)榇?，廓清人工智能的概念?nèi)涵和發(fā)展邏輯不僅是回應(yīng)爭論的需要，也是進(jìn)一步提出公共政策建議的前提。
就相關(guān)研究領(lǐng)域而言，人們對于“人工智能”這一概念的定義并未形成普遍共識。計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)阿蘭-圖靈曾在《計(jì)算機(jī)器與智能》一文中提出，重要的不是機(jī)器模仿人類思維過程的能力，而是機(jī)器重復(fù)人類思維外在表現(xiàn)行為的能力。[7]正是由此理解出發(fā)，著名的“圖靈測試”方案被提出。但如同斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授約翰·麥卡錫所指出的，“圖靈測試”僅僅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人類但同時也能完成相關(guān)行為的機(jī)器同樣應(yīng)被視為“智能”的。[8]事實(shí)上，約翰·麥卡錫正是現(xiàn)代人工智能概念的提出者。在他看來，“智能”關(guān)乎完成某種目標(biāo)的行為“機(jī)制”，而機(jī)器既可以通過模仿人來實(shí)現(xiàn)行為機(jī)制，也可以自由地使用任何辦法來創(chuàng)造行為機(jī)制。[9]由此，我們便得到了人工智能領(lǐng)域另一個非常重要的概念——“機(jī)器學(xué)習(xí)”。
人工智能研究的目標(biāo)是使機(jī)器達(dá)到人類級別的智能能力，而其中最重要的便是學(xué)習(xí)能力。[10]因此，盡管“機(jī)器學(xué)習(xí)”是“人工智能”的子域，但很多時候我們都將這兩個概念等同起來。[11]就實(shí)現(xiàn)過程而言，機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用某些算法指導(dǎo)計(jì)算機(jī)利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)模型，并利用此模型對新的情境給出判斷，從而完成行為機(jī)制的過程。此處需要強(qiáng)調(diào)一下機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法的差異。算法本質(zhì)上就是一系列指令，告訴計(jì)算機(jī)該做什么。對于傳統(tǒng)算法而言，其往往事無巨細(xì)地規(guī)定好了機(jī)器在既定條件下的既定動作;機(jī)器學(xué)習(xí)算法卻是通過對已有數(shù)據(jù)的“學(xué)習(xí)”，使機(jī)器能夠在與歷史數(shù)據(jù)不同的新情境下做出判斷。以機(jī)器人行走的實(shí)現(xiàn)為例，傳統(tǒng)算法下，程序員要仔細(xì)規(guī)定好機(jī)器人在既定環(huán)境下每一個動作的實(shí)現(xiàn)流程;而機(jī)器學(xué)習(xí)算法下，程序員要做的則是使計(jì)算機(jī)分析并模擬人類的行走動作，以使其即使在完全陌生的環(huán)境中也能實(shí)現(xiàn)行走。
由此，我們可以對“人工智能”設(shè)定一個“工作定義”以方便進(jìn)一步的討論：人工智能是建立在現(xiàn)代算法基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)為支撐，而形成的具有感知、推理、學(xué)習(xí)、決策等思維活動并能夠按照一定目標(biāo)完成相應(yīng)行為的計(jì)算系統(tǒng)。這一概念盡管可能仍不完善，但它突出了人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的兩大基石——算法與數(shù)據(jù)，有助于討論人工智能的治理問題。
首先，算法即是規(guī)則，它不僅確立了機(jī)器所試圖實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，同時也指出了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的路徑與方法。就人工智能當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展史而言，算法主要可被劃分為五個類別：符號學(xué)派、聯(lián)接學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、類推學(xué)派和貝葉斯學(xué)派。[12]每個學(xué)派都遵循不同的邏輯、以不同的理念實(shí)現(xiàn)了人工智能(也即“機(jī)器學(xué)習(xí)”)的過程。舉例而言，“符號學(xué)派”將所有的信息處理簡化為對符號的操縱，由此學(xué)習(xí)過程被簡化(抽象)為基于數(shù)據(jù)和假設(shè)的規(guī)則歸納過程。在數(shù)據(jù)(即歷史事實(shí))和已有知識(即預(yù)先設(shè)定的條件)的基礎(chǔ)上，符號學(xué)派通過“提出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗(yàn)證-進(jìn)一步提出新假設(shè)-歸納新規(guī)則”的過程來訓(xùn)練機(jī)器的學(xué)習(xí)能力，并由此實(shí)現(xiàn)在新環(huán)境下的決策判斷。
從對“符號學(xué)派”的描述中可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型成功的關(guān)鍵不僅是算法，還有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的缺失和預(yù)設(shè)條件的不合理將直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)的輸出(就符號學(xué)派而言，即決策規(guī)則的歸納)。最明顯體現(xiàn)這一問題的例子便是羅素的“歸納主義者火雞”問題：火雞在觀察10天(數(shù)據(jù)集不完整)之后得出結(jié)論(代表預(yù)設(shè)條件不合理，超過10個確認(rèn)數(shù)據(jù)即接受規(guī)則)，主人會在每天早上9點(diǎn)給它喂食;但接下來是平安夜的早餐，主人沒有喂它而是宰了它。
所有算法類型盡管理念不同，但模型成功的關(guān)鍵都聚焦于“算法”和“數(shù)據(jù)”。事實(shí)上，如果跳出具體學(xué)派的思維束縛，每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都可被概括為“表示方法、評估、優(yōu)化”這三個部分。[13]盡管機(jī)器可以不斷的自我優(yōu)化以提升學(xué)習(xí)能力，且原則上可以學(xué)習(xí)任何東西，但評估的方法和原則(算法)以及用以評估的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù))都是人為決定的——而這也正是人工智能治理的關(guān)鍵所在。算法與數(shù)據(jù)不僅是人工智能發(fā)展邏輯的基石，其同樣是治理的對象和關(guān)鍵。
總而言之，圍繞“人工智能是否會取代人類”的爭論事實(shí)上并無太大意義，更重要的反而是在廓清人工智能的內(nèi)涵并理解其發(fā)展邏輯之后，回答“治理什么”和“如何治理”的問題。就此而言，明確治理對象為算法和數(shù)據(jù)無疑是重要的一步。但接下來的重要問題仍然在于，人工智能時代的崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)究竟是什么?當(dāng)前的制度設(shè)計(jì)是否能夠?qū)ζ渥龀鲇行?yīng)對?如果答案是否定的，我們又該如何重構(gòu)治理體系以迎接人工智能時代的崛起?本文余下部分將對此做進(jìn)一步的闡述。
二、人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)
不同于其他顛覆性技術(shù)，人工智能的發(fā)展并不局限于某一特定產(chǎn)業(yè)，而是能夠支撐所有產(chǎn)業(yè)變革的通用型技術(shù)。也正因?yàn)榇?，其具有廣泛的社會溢出效應(yīng)，在政治、經(jīng)濟(jì)、社會等各個領(lǐng)域都會帶來深刻變革，并將同時引發(fā)治理方面的挑戰(zhàn)。具體而言，挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面。
首先，治理結(jié)構(gòu)的僵化性，即傳統(tǒng)的科層制治理結(jié)構(gòu)可能難以應(yīng)對人工智能快速發(fā)展而形成的開放性和不確定性。之所以需要對人工智能加以監(jiān)管，原因在于其可能成為公共危險(xiǎn)的源頭，例如當(dāng)自動駕駛技術(shù)普及之后，一旦出現(xiàn)問題，便可能導(dǎo)致大規(guī)模的連續(xù)性傷害。但不同機(jī)、大型水壩、原子核科技等二十世紀(jì)的公共危險(xiǎn)源，人工智能的發(fā)展具有極強(qiáng)的開放性，任何一個程序員或公司都可以毫無門檻的進(jìn)行人工智能程序的開發(fā)與應(yīng)用。這一方面是由于互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，使得基于代碼的生產(chǎn)門檻被大大降低[14];另一方面，這也是人工智能本身發(fā)展規(guī)律的需要。正如前文所提到，唯有大規(guī)模的數(shù)據(jù)輸入才可能得到較好的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果，因此將人工智能的平臺(也即算法)以開源形式公開出來，以使更多的人在不同場景之下加以利用并由此吸收更多、更完備的數(shù)據(jù)以完善算法本身，就成為了大多數(shù)人工智能公司的必然選擇。與此同時，人工智能生產(chǎn)模式的開放性也必然帶來發(fā)展的不確定性，在缺乏有效約束或引導(dǎo)的情況下，人工智能的發(fā)展很可能走向歧途。面對這一新形勢，傳統(tǒng)的、基于科層制的治理結(jié)構(gòu)顯然難以做出有效應(yīng)對。一方面，政府試圖全范圍覆蓋的事前監(jiān)管已經(jīng)成為不可能，開放的人工智能生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)幾乎找不到監(jiān)管對象;另一方面，由上至下的權(quán)威結(jié)構(gòu)既不能傳遞給生產(chǎn)者，信息不對稱問題的加劇還可能導(dǎo)致監(jiān)管行為走向反面。調(diào)整治理結(jié)構(gòu)與治理邏輯，并形成適應(yīng)具有開放性、不確定性特征的人工智能生產(chǎn)模式，是當(dāng)前面臨的治理挑戰(zhàn)之一。
再者，治理方法的滯后性，即長久以來建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的法律規(guī)制體系，可能難以適用于以算法、數(shù)據(jù)為主體的應(yīng)用環(huán)境。人工智能的價值并不在于模仿人類行為，而是其具備自主的學(xué)習(xí)和決策能力;正因?yàn)槿绱?，人工智能技術(shù)才不能簡單地理解為其創(chuàng)造者(即人)意志的表達(dá)。程序員給出的只是學(xué)習(xí)規(guī)則，但真正做出決策的是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的算法本身，而這一結(jié)果與程序員的意志并無直接因果關(guān)聯(lián)。事實(shí)上也正由于這個特點(diǎn)，AlphaGo才可能連續(xù)擊敗圍棋冠軍，而其設(shè)計(jì)者卻并非圍棋頂尖大師。也正是在這個意義上，我們才回到了?？滤缘摹凹夹g(shù)的主體性”概念。在他看來，“技術(shù)并不僅僅是工具，或者不僅僅是達(dá)到目的的手段;相反，其是政治行動者，手段與目的密不可分”。[15]就此而言，長久以來通過探究行為與后果之因果關(guān)系來規(guī)范人的行為的法律規(guī)制體系，便可能遭遇窘境：如果將人工智能所造成的侵權(quán)行為歸咎于其設(shè)計(jì)者，無疑不具有說服力;但如果要?dú)w咎于人工智能本身，我們又該如何問責(zé)一個機(jī)器呢?由此，如何應(yīng)對以算法、數(shù)據(jù)為核心的技術(shù)主體所帶來的公共責(zé)任分配問題，是當(dāng)前面臨的第二個治理挑戰(zhàn)。
最后，治理范圍的狹隘性，即對于受人工智能發(fā)展沖擊而引發(fā)的新的社會議題，需要構(gòu)建新的治理體系和發(fā)展新的治理工具。人工智能發(fā)展所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)不僅僅體現(xiàn)在現(xiàn)有體系的不適應(yīng)上，同時還有新議題所面臨的治理空白問題。具體而言，這又主要包括以下議題：算法是否能夠享有言論自由的憲法保護(hù)，數(shù)據(jù)的權(quán)屬關(guān)系究竟如何界定，如何緩解人工智能所可能加劇的不平等現(xiàn)象，以及如何平衡人工智能的發(fā)展與失業(yè)問題。在人工智能時代之前，上述問題并不存在，或者說并不突出;但伴隨著人工智能的快速發(fā)展和應(yīng)用普及，它們的重要性便日漸顯著。以最為人所關(guān)注的失業(yè)問題為例，就技術(shù)可能性來說，人工智能和機(jī)器人的廣泛應(yīng)用代替人工勞動，已是一個不可否定的事實(shí)了。無論是新聞記者，還是股市分析員，甚至是法律工作者，其都有可能為機(jī)器所取代。在一個“充分自動化(Full Automation)”的世界中，如何重新認(rèn)識勞動與福利保障的關(guān)系、重構(gòu)勞動和福利保障制度，便成為最迫切需要解決的治理挑戰(zhàn)之一。[16]
上述三方面共同構(gòu)成了人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)。面對這些挑戰(zhàn)，各國也做出了相應(yīng)的公共政策選擇。本文第三部分將對各國人工智能的治理政策進(jìn)行對比性分析。在此基礎(chǔ)上，第四部分將提出本文的政策建議。
三、各國人工智能治理政策及監(jiān)管路徑綜述
人工智能時代的崛起作為一種普遍現(xiàn)象，其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)是各國面臨的共同問題，各國也陸續(xù)出臺了相關(guān)公共政策以試圖推動并規(guī)范人工智能的快速發(fā)展。
美國于2016年同時頒布了《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》和《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》兩個國家級政策框架，前者側(cè)重從技術(shù)角度指出美國人工智能戰(zhàn)略的目的、愿景和重點(diǎn)方向，而后者則更多從治理角度探討政府在促進(jìn)創(chuàng)新、保障公共安全方面所應(yīng)扮演的角色和作用。就具體的監(jiān)管政策而言，《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》提出了一般性的應(yīng)對方法，強(qiáng)調(diào)基于風(fēng)險(xiǎn)評估和成本-收益考量的原則以決定是否對人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用施以監(jiān)管負(fù)擔(dān)。[17]日本同樣于2016年出臺了《第五期(2016～2020年度)科學(xué)技術(shù)基本計(jì)劃》，提出了“超智能社會5.0”的概念，強(qiáng)調(diào)通過推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、建設(shè)社會服務(wù)平臺、協(xié)調(diào)發(fā)展多領(lǐng)域智能系統(tǒng)等各方面工作促進(jìn)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。[18]
盡管美國和日本的政策著力點(diǎn)不同，但其共有的特點(diǎn)是對人工智能的發(fā)展及其所引發(fā)的挑戰(zhàn)持普遍的包容與開放態(tài)度。就當(dāng)前的政策框架而言，美日兩國的政策目標(biāo)更傾斜于推動技術(shù)創(chuàng)新、保持其國家競爭力的優(yōu)勢地位;當(dāng)涉及對人工智能所可能引發(fā)的公共問題施以監(jiān)管時，其政策選擇也更傾向于遵循“無需批準(zhǔn)式(permissionless)”的監(jiān)管邏輯，即強(qiáng)調(diào)除非有充分案例證明其危害性，新技術(shù)和新商業(yè)模式默認(rèn)為都是被允許的。[19]至于人工智能的發(fā)展對個人數(shù)據(jù)隱私、社會公共安全的潛在威脅，盡管兩國的政策框架都有所涉及，卻并非其政策重心——相比之下，英國、法國則采取了不同的政策路徑。
英國政府2016年了《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇與影響》，對人工智能的變革性影響以及如何利用人工智能做出了闡述與規(guī)劃，尤其關(guān)注到了人工智能發(fā)展所帶來的法律和倫理風(fēng)險(xiǎn)。在該報(bào)告中，英國政府強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)與個人數(shù)據(jù)相結(jié)合而對個人自由及隱私等基本權(quán)利所帶來的影響，明確了對使用人工智能所制定出的決策采用問責(zé)的概念和機(jī)制，并同時在算法透明度、算法一致性、風(fēng)險(xiǎn)分配等具體政策方面做出了規(guī)定。[20]與英國類似，法國在2017年的《人工智能戰(zhàn)略》中延續(xù)了其在2006年通過的《信息社會法案》的立法精神，同樣強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)對新技術(shù)的“共同調(diào)控”，以在享有技術(shù)發(fā)展所帶來的福利改進(jìn)的同時，充分保護(hù)個人權(quán)利和公共利益。[21]與美日相比，英法的公共政策更偏向于“審慎監(jiān)管(precautionary)”的政策邏輯，即強(qiáng)調(diào)新技術(shù)或新的商業(yè)模式只有在開發(fā)者證明其無害的前提下才被允許使用。[22]
在本文看來，無論是“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”還是“審慎監(jiān)管”，在應(yīng)對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)方面都有其可取之處：前者側(cè)重于推動創(chuàng)新，而后者則因重視安全而更顯穩(wěn)健。但需要指出的是，這兩種監(jiān)管路徑的不足卻也十分明顯。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技術(shù)發(fā)展與商業(yè)模式創(chuàng)新必將引發(fā)新的社會議題，無論是算法是否受到言論自由的權(quán)利保護(hù)還是普遍失業(yè)對社會形成的挑戰(zhàn)，它們都在客觀上要求公共政策做出應(yīng)對，而非片面的“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”能夠處理。更重要的是，“無需批準(zhǔn)式監(jiān)管”的潛在假設(shè)是事后監(jiān)管的有效性;然而，在事實(shí)上，正如2010年5月6日美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)“瞬間崩盤”事件所揭示的，即使單個電子交易程序合規(guī)運(yùn)行，當(dāng)各個系統(tǒng)行為聚合在一起時反而卻造成了更大的危機(jī)。[23]在此種情形下，依賴于合規(guī)性判斷的“事后監(jiān)管”基本上難以有效實(shí)施。另一方面，人工智能本身的自主性和主體性使得建立在人類行為因果關(guān)系基礎(chǔ)上的“審慎監(jiān)管”邏輯存在天然缺陷：既然人類無法預(yù)知人工智能系統(tǒng)可能的行為或決策，開發(fā)者又如何證明人工智能系統(tǒng)的無害性?
正如本文所反復(fù)強(qiáng)調(diào)的，人工智能與其他革命性技術(shù)的不同之處，正是在于其所帶來的社會沖擊的綜合性和基礎(chǔ)性。人工智能并非單個領(lǐng)域、單個產(chǎn)業(yè)的技術(shù)突破，而是對于社會運(yùn)行狀態(tài)的根本性變革;人工智能時代的崛起也并非一夜之功，而是建立在計(jì)算機(jī)革命、互聯(lián)網(wǎng)革命直至數(shù)字革命基礎(chǔ)上的“奇點(diǎn)”變革。因此，面對人工智能時代崛起所帶來的治理挑戰(zhàn)，我們同樣應(yīng)該制定綜合性的公共政策框架，而非僅僅沿襲傳統(tǒng)治理邏輯，例如只是針對具體議題在“創(chuàng)新”與“安全”這個二元維度下進(jìn)行艱難選擇。本文在第四部分從承認(rèn)技術(shù)的主體性、重構(gòu)社會治理制度、推進(jìn)人工智能全球治理這三方面提出了政策建議，并希望以此推動更深入地圍繞人工智能時代公共政策選擇的研究與討論。
四、人工智能時代的公共政策選擇
《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出了到2030年我國人工智能發(fā)展的“三步走”目標(biāo)，而在每一個階段，人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系的逐步建立與完善都是必不可少的重要內(nèi)容。面對人工智能時代崛起的治理挑戰(zhàn)，究竟應(yīng)該如何重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具，是擺在決策者面前的重要難題。本文基于對人工智能基本概念和發(fā)展邏輯的梳理分析，結(jié)合各國已有政策的對比分析，提出以下三方面的改革思路，以為人工智能時代的公共選擇提供參考。
第一，人工智能發(fā)展的基石是算法與數(shù)據(jù)，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系與治理機(jī)制，是人工智能時代公共政策選擇的首要命題，也是應(yīng)對治理挑戰(zhàn)、賦予算法和數(shù)據(jù)以主體性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心議題是算法的制定權(quán)及相應(yīng)的監(jiān)督程序問題。算法作為人工智能時代的主要規(guī)則，究竟誰有權(quán)并通過何種程序來加以制定，誰來對其進(jìn)行監(jiān)督且又如何監(jiān)督?長久以來公眾針對社交媒體臉書(Facebook)的質(zhì)疑正體現(xiàn)了這一問題的重要性：公眾如何相信臉書向用戶自動推薦的新聞內(nèi)容不會摻雜特殊利益的取向?[24]當(dāng)越來越多的人依賴定制化的新聞推送時，人工智能甚至?xí)绊懙娇偨y(tǒng)選舉。也正因?yàn)榇?，包括透明要求、開源要求在內(nèi)的諸多治理原則，應(yīng)當(dāng)被納入到算法治理相關(guān)議題的考慮之中。(2)就數(shù)據(jù)治理而言，伴隨著人工智能越來越多地依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與利用，個人隱私的保護(hù)、數(shù)據(jù)價值的分配、數(shù)據(jù)安全等相關(guān)議題也必將成為公共政策的焦點(diǎn)。如何平衡不同價值需求、規(guī)范數(shù)據(jù)的分享與應(yīng)用，也同樣成為人工智能時代公共政策選擇的另一重要抓手。
第二，創(chuàng)新社會治理制度，進(jìn)一步完善社會保障體系，在最大程度上緩解人工智能發(fā)展所可能帶來的不確定性沖擊。與歷史上的技術(shù)革命類似，人工智能的發(fā)展同樣會導(dǎo)致利益的分化與重構(gòu)，而如何保證技術(shù)革命成本的承受者得到最大限度的彌補(bǔ)并使所有人都享有技術(shù)發(fā)展的“獲得感”，不僅是社會發(fā)展公平、正義的必然要求，也是促進(jìn)技術(shù)革命更快完成的催化劑。就此而言，在人工智能相關(guān)公共政策的考量中，我們不僅應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)政策，同時也應(yīng)該關(guān)注社會政策，因?yàn)橹挥泻笳叩耐晟撇拍軌蚩刂乒と嘶蚱髽I(yè)家所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，并幫助他們判斷是否支持或抵制變革的發(fā)生。就具體的政策設(shè)計(jì)來說，為緩解人工智能所可能帶來的失業(yè)潮，基本收入制度的普遍建立可能應(yīng)該被提上討論議程了?！盎臼杖搿笔侵刚喂餐w(如國家)向所有成員不加任何限制條件地支付一定數(shù)額的收入，以滿足其基本生活的需求。盡管存在“養(yǎng)懶漢”的質(zhì)疑，但有研究者已指出，自18世紀(jì)就開始構(gòu)想的基本收入制度很有可能反過來促進(jìn)就業(yè)。[25]芬蘭政府已經(jīng)于2017年初開始了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，美國的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能時代尚未完全展現(xiàn)其“猙容”之前，創(chuàng)新社會治理機(jī)制、完善社會保障體系，可能是平衡技術(shù)創(chuàng)新與社會風(fēng)險(xiǎn)的最佳路徑。
第三，構(gòu)建人工智能全球治理機(jī)制，以多種形式促進(jìn)人工智能重大國際共性問題的解決，共同應(yīng)對開放性人工智能生產(chǎn)模式的全球性挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展具有開放性和不確定性的特征，生產(chǎn)門檻的降低使得人工智能技術(shù)研發(fā)的跨國流動性很強(qiáng)，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定、開放平臺的搭建、共享合作框架的形成，無不要求構(gòu)建相應(yīng)的全球治理機(jī)制。另一方面，跨境數(shù)據(jù)流動在廣度和深度上的快速發(fā)展成為了人工智能技術(shù)進(jìn)步的直接推動力，但各國數(shù)據(jù)規(guī)制制度的巨大差異在制約跨境數(shù)據(jù)流動進(jìn)一步發(fā)展的同時，也將影響人工智能時代的全面到來。[26]故此，創(chuàng)新全球治理機(jī)制，在承認(rèn)各國制度差異的前提下尋找合作共享的可能性，便成為人工智能時代公共政策選擇的重要考量之一。就具體的機(jī)制設(shè)計(jì)而言，可以在人工智能全球治理機(jī)制的構(gòu)建中引入多利益相關(guān)模式;另一方面，為防止巨頭壟斷的形成，充分發(fā)揮主權(quán)國家作用的多邊主義模式同樣不可忽視。作為影響深遠(yuǎn)的基礎(chǔ)性技術(shù)變革，互聯(lián)網(wǎng)全球治理機(jī)制的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)值得人工智能發(fā)展所借鑒。
上述三方面從整體上對人工智能時代的公共政策框架做出了闡述。與傳統(tǒng)政策局限于“創(chuàng)新”與“安全”之間做出二維選擇不同，本文以更綜合的視角提出了未來公共政策選擇的可能路徑。就其內(nèi)在聯(lián)系來講，建立并完善圍繞算法和數(shù)據(jù)的治理體系是起點(diǎn)，其將重構(gòu)人工智能時代的規(guī)則與制度;創(chuàng)新社會治理機(jī)制并完善社會保障體系是底線，其將緩解人工智能所帶來的影響與波動;構(gòu)建全球治理機(jī)制則成為了制度性的基礎(chǔ)設(shè)施，推動各國在此之上共同走向人工智能時代的“人類命運(yùn)共同體”。
五、結(jié)語
在經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之后，人工智能終于在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等諸多技術(shù)取得突破的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了騰飛。在未來的人類生活中，人工智能也必將扮演越來越重要的角色。對于這樣的圖景，我們自不必驚慌，但卻也不可掉以輕心。對于人工智能的治理，找到正確的方向并采取合理的措施，正是當(dāng)下所應(yīng)該重視的政策議題。而本文的主旨也正在于此：打破長久以來人們對于人工智能的“籠統(tǒng)”式擔(dān)憂，指出人工智能技術(shù)發(fā)展的技術(shù)邏輯及其所引發(fā)的治理挑戰(zhàn)，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的政策選擇。人工智能治理的這三個基本問題，是重構(gòu)治理體系、創(chuàng)新治理機(jī)制、發(fā)展治理工具所必須思考的前提。伴隨著我國國家層面戰(zhàn)略規(guī)劃的出臺，我國人工智能的發(fā)展也必將躍上新臺階。在此背景下，深入探討人工智能治理的相關(guān)公共政策議題，對于助推一個人工智能時代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（來源：中國行政管理 文/賈開 蔣余浩 編選：中國電子商務(wù)研究中心）
[參考文獻(xiàn)]
[1]國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL]. http：//gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.
[2]霍金. AI可能成就或者終結(jié)人類文明[EB/OL].http：//raincent.com/content-10-7672-1.html.
[3] Elon Musk. Artificial Intelligence is Our Biggest Existential Threat. https：//theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat.
[4] Microsoft's Bill Gates Insists AI is A Threat. http：//bbc.com/news/31047780. 2017-8-14.
[5] [以]赫拉利.人類簡史[M].北京：中信出版社，2014.
[6] The President in Conversation With MIT’s Joi Ito and WIRED’s Scott Dadich. https：//wired.com/2016/10/president-obama-mit-joi-ito-interview/. 2017-8-14.
[7] Turing，A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind，1950，59(236).
[8] [9][10] McCarthy，J.What is Artificial Intelligence. URL：http：//www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html.
[11] [12][13] [美]佩德羅-多明戈斯.終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界[M].黃芳萍譯.北京：中信出版社，2016.
[14] Benkler，Y. The Wealth of Networks：How Social Production Transforms Markets and Freedom. Yale University Press，2006.
[15] Foucoult，M. Discipline and Punish. A. Sheridan，Tr.，Paris，F(xiàn)R，Gallimard，1975.
[16] Srnicek，N.，& Williams，A. The Future isn't Working. Juncture，2015，22(3)：243-247.
[17] Preparing for the Future of Artificial Intelligence. https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. 2017-8-14.
[18]薛亮.“日本推動實(shí)現(xiàn)超智能社會‘社會5.0’”[EB/OL]. http：//istis.sh.cn/list/list.aspx?id=10535.
[19] Thierer，A. Permissionless Innovation：The Continuing Case for Comprehensive Technological Freedom. Mercatus Center at George Mason University，2016.
[20] Artificial Intelligence：Opportunities and Implications for the Future of Decision Making.https：//gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/566075/gs-16-19-artificial-intelligence-ai-report.pdf.
[21]周衍冰.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在法國的發(fā)展及應(yīng)用[N].學(xué)習(xí)時報(bào)，2014-11-03.
[22] Thierer，A. D.，& Watney，C. J. Comment on the Federal Automated Vehicles Policy，2016.
[23] [美]杰瑞·卡普蘭.人工智能時代：人機(jī)共生下財(cái)富、工作與思維的大未來[M].杭州浙江人民出版社，2016.
[24] Marcel Rosenbach. How Google and Facebook Can Reshape Elections.http：//spiegel.de/international/germany/google-and-facebook-could-help-decide-2017-german-election-a-1120156.html.
一、相關(guān)概念
（一）人工智能。人工智能是一門研究、理解和模擬人類智能，并且發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律的學(xué)科。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，試圖發(fā)現(xiàn)智能的實(shí)質(zhì)，并創(chuàng)造出一種以人類思考的方式做出相似反映的智能機(jī)器。同時，它又是計(jì)算機(jī)知識、心理學(xué)知識和哲學(xué)知識的集合，模擬人的意識和思維過程，讓機(jī)器能夠做到只有人類智慧才能做到的復(fù)雜的事項(xiàng)。
（二）智能家居。智能家居是嵌入式技術(shù)、通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的集合，通過系統(tǒng)將各種家居與人們的居家生活緊密結(jié)合，以提高人們生活的舒適感和安全感。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，智能家居正與人工智能緊密結(jié)合，讓消費(fèi)者享受到更人性化的居家體驗(yàn)。
二、文獻(xiàn)綜述
歐陽婷梓研究了人工智能對智能家居的影響，認(rèn)為人工智能應(yīng)用的落地將會使智能家居產(chǎn)業(yè)升級，同時還指出Al技術(shù)還有待突破，市場決定人工智能能否再次爆發(fā)。榮華英和兼國恩研究了人工智能發(fā)展背景下國際智能家居行業(yè)貿(mào)易發(fā)展前景，認(rèn)為國際智能家居行業(yè)貿(mào)易將朝智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)、智能生產(chǎn)制造、智能高效物流和智能商業(yè)服務(wù)方向發(fā)展。吳斌在研究我國智能家居系統(tǒng)發(fā)展存在的問題時，指出要制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系，降低系統(tǒng)成本并完善售后服務(wù)。
觀察現(xiàn)有研究，發(fā)現(xiàn)有關(guān)人工智能時代下智能家居行業(yè)發(fā)展的研究仍相對較少，本文指出Al對智能家居行業(yè)發(fā)展的影響，指出未來發(fā)展機(jī)遇，并預(yù)測未來該行業(yè)的發(fā)展趨勢，對行業(yè)發(fā)展具有指導(dǎo)意義。
三、智能家居行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
（一）國際智能家居行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。美國的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占據(jù)了國外的智能家居語音控制平臺市場，Contro14 利用Zigbee技術(shù)可以與世界知名品牌的家電產(chǎn)品連接，控制各種設(shè)備和系統(tǒng)；英國的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，給每棟房子都裝上了智能管理系統(tǒng)，近年也在國內(nèi)建立起了一些智能家居體驗(yàn)式展廳；日本軟銀生產(chǎn)的Pepper人形情感機(jī)器人能夠讀懂人類的情感，并做出相應(yīng)的反映，在各種場合為人們服務(wù)，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”戰(zhàn)略，讓全屋各個部分的功能都智能化；德國的Apartimentum未來型公寓將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和先進(jìn)科技結(jié)合起來讓住戶的生活更加簡潔舒適。據(jù)中國報(bào)告大廳的《2016-2021年中國智能家居產(chǎn)業(yè)市場運(yùn)行暨產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示智能家居市場規(guī)模逐年上漲，但增長速度開始放緩，隨著人工智能的發(fā)展，行業(yè)開始進(jìn)入技術(shù)融合，技術(shù)沉淀打造更加智能的家居用品的階段，2016～2018年全球智能家居市場規(guī)模變化如圖1所示。
（二）國內(nèi)智能家居行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。2012年智能家居行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期，深受大眾追捧，但進(jìn)入2015年，銷售增速開始放緩，隨著政策的扶持，2016年市場規(guī)模增速開始上漲。工信部數(shù)據(jù)顯示，我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展迅速，2010年規(guī)模超過2，600億元，2015年達(dá)到7，500億元，2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破15，000億元，物聯(lián)網(wǎng)在智能家居、智能社區(qū)和智慧城市等領(lǐng)域發(fā)展愈發(fā)強(qiáng)勁。面對如此紅利，相關(guān)企業(yè)加快布局，海爾建立U-home平臺、美的建立M-Smart平臺、阿里巴巴建立人工智能實(shí)驗(yàn)室并了智能音箱等產(chǎn)品。據(jù)中國報(bào)告大廳的《2016-2021年中國智能家居產(chǎn)業(yè)市場運(yùn)行暨產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，未來幾年智能家居市場規(guī)模持續(xù)上漲，市場前景看好，市場規(guī)模增長情況如圖2所示。
智能家居產(chǎn)業(yè)錯綜復(fù)雜，涉及眾多產(chǎn)品，根據(jù)目前各企業(yè)涉及的領(lǐng)域，大致分為六個流派：以海爾、美的為代表的傳統(tǒng)家電企業(yè)，通過將原有的產(chǎn)品智能化提高銷售；以阿里巴巴和京東為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，通過自產(chǎn)智能硬件或與傳統(tǒng)家電企業(yè)建立合作涉足智能家居行業(yè)；以華為和小米為代表的手機(jī)硬件企業(yè)，通過研發(fā)軟件、生產(chǎn)硬件和建立智能家居生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)軍智能家居行業(yè)；以Honeywell、Bosch和松下為代表的安防企業(yè)，在本身安防設(shè)備的基礎(chǔ)上智能化，占據(jù)智能家居安防市場；以Amazon Echo和Google Home為代表的國外智能家居企業(yè)，通過語音識別和人工智能技術(shù)進(jìn)軍國內(nèi)市場；以及一些提供云平臺服務(wù)和小型硬件的供應(yīng)商。
四、當(dāng)前智能家居行業(yè)面臨的問題
（一）缺乏規(guī)范統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在整個智能家居產(chǎn)業(yè)中，至今還沒有制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致各大公司各行其道，各自開發(fā)自己的系統(tǒng)，與其他廠商開發(fā)出來的系統(tǒng)并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、蘋果、微軟加入了高通主導(dǎo)的AllSeen聯(lián)盟，英特爾、三星、戴爾等公司組成了智能家居設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟OIC。之后，谷歌在收購Nest之后力推Thread，蘋果自家提出Homekit。一方面用戶的智能體驗(yàn)降低；另一方面加重了用戶的轉(zhuǎn)換成本。而人工智能是一項(xiàng)復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)，它不是一兩家公司就能經(jīng)營好的，它需要各領(lǐng)域的公司參與進(jìn)來研發(fā)技術(shù)、搭建平臺、生產(chǎn)終端，各司其職，并用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)將各個環(huán)節(jié)連接起來。
（二）缺乏人性化的偽智能。目前，智能家居產(chǎn)品大多通過手機(jī)來實(shí)現(xiàn)，但有些廠商以“智能”為噱頭，將原本簡單的操作強(qiáng)加到手機(jī)上，使得手機(jī)承擔(dān)較多的功能。然而，除了年輕人對智能手機(jī)的操作較為熟悉，其他用戶面對復(fù)雜的“智能”操作只能望而卻步，嚴(yán)重缺乏人性化設(shè)計(jì)。
（三）需求低且價格高。一方面智能家居概念映入人們眼簾的時間較短，人們對智能家居還不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作復(fù)雜，運(yùn)行過程中經(jīng)常出錯，嚴(yán)重打擊了消費(fèi)者的體驗(yàn)。同時，目前的技術(shù)水平有限，技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)需要較高的研發(fā)費(fèi)用，加上日常的維護(hù)費(fèi)用，導(dǎo)致智能家居的消費(fèi)價格偏高，打擊了消費(fèi)者的購買欲望。
（四）信息安全存在隱患。物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸過程中，個人信息極易被黑客竊取，不法分子通過這些個人信息進(jìn)一步竊取用戶的財(cái)產(chǎn)，會造成巨大的社會不穩(wěn)定，對智能家居未來發(fā)展構(gòu)成巨大威脅。如果智能家居產(chǎn)業(yè)在未來想占據(jù)較大一部分家居市場，就必須克服信息安全問題，加大信息的監(jiān)管力度。
五、Al助力智能家居行業(yè)發(fā)展
（一）AI與智能家居結(jié)合進(jìn)入最終狀態(tài)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，智能家居經(jīng)過了用App遠(yuǎn)程控制家電的單品智能化和多個電器間相互感應(yīng)的智能互動兩個階段，以上兩個階段均為弱智能階段，得通過手機(jī)來操作。而第三階段是家居產(chǎn)品與人工智能的深入結(jié)合，賦予家居產(chǎn)品人性化，擺脫手機(jī)的操控，通過自主學(xué)習(xí)、主動記憶、自主決策為用戶提供舒適的生活。
（二）提升全新的交互體驗(yàn)。語音交流以其與人交流的親和感，成為當(dāng)今最流行的人機(jī)交互方式。人類通過語音給機(jī)器下達(dá)指令，機(jī)器通過語音識別執(zhí)行指令。近幾年，語音識別技術(shù)取得重大突破，語音識別準(zhǔn)確率達(dá)到97%以上。而智能音箱具有語音交互、提供音樂和有聲讀物等媒體內(nèi)容、提供多種互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)以及可以對智能家居進(jìn)行控制等功能，深受大眾追捧，因而被稱為智能家居的入口。為搶占智能家居的入口，互聯(lián)網(wǎng)各大巨頭紛紛加緊研究搶占市場。2014年11月，亞馬遜推出智能音箱Echo，至今已有幾千萬的銷量，隨后谷歌推出GoogleHome，微軟推出Cortana，緊接著國內(nèi)的京東推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天貓精靈”，小米推出“小愛同學(xué)”。
（三）提供更安全、可控的應(yīng)用環(huán)境。傳統(tǒng)的密碼輸入和保護(hù)方式已經(jīng)不再滿足人們對操作便捷性和安全性的要求，于是推動了人們對生物識別技術(shù)的開發(fā)。生物識別是指通過計(jì)算機(jī)與生物傳感器等高科技結(jié)合，提取人固有的生理特征和行為特征，以鑒定個人身份。目前人臉識別、指紋識別和虹膜識別已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。為達(dá)到更高的安全水準(zhǔn)，通過紅外線照射獲取手指靜脈圖像的指靜脈技術(shù)也在緊密研究當(dāng)中，極大地迎合了人們對智慧生活的追求。
六、我國智能家居發(fā)展的機(jī)遇
（一）我國加速進(jìn)入老齡化社會，智能家居需求增大。因?yàn)楣ぷ麝P(guān)系很多子女與父母在異地生活，難以妥善地照顧好父母的生活，而智能家居可以方便老人們的日常生活，提高老年人的生活質(zhì)量，加上多年財(cái)富的積累，老年人的經(jīng)濟(jì)實(shí)力比年輕人要高，隨著老齡化進(jìn)程的加快，老年人人口的比例將加重，多重原因結(jié)合起來支撐起了未來潛在的市場需求。
（二）“智能家居”概念將越來越普及。通過前些年“智能家居”概念的炒作，各大新聞客戶端、網(wǎng)站的轉(zhuǎn)載宣傳，讓越來越多的人認(rèn)識了解到智能家居的相關(guān)概念。近些年各大瀏覽器對“智能家居”關(guān)鍵詞的搜索數(shù)量大幅度增長，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們對智能家居產(chǎn)品的信賴感也在增強(qiáng)。如今人們購買家具，對房屋進(jìn)行裝修也會考慮適當(dāng)引進(jìn)智能家居的相關(guān)元素進(jìn)入日常的起居中。
（三）居民收入增多，消費(fèi)價格將降低。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們的收入也在逐年上漲，到2020年我國將全面建成小康社會，屆時人們的收入水平將會大幅增長，相比2010年翻一番。經(jīng)濟(jì)增長的同時，科技也在飛速發(fā)展，技術(shù)水平的不斷完善降低了智能家居產(chǎn)品的成本，同時電信運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用也在下調(diào)，日常的運(yùn)營維護(hù)成本也在下降，消費(fèi)者的消費(fèi)成本將會大幅下降，市場需求將會激增，市場規(guī)模將會擴(kuò)大。
（四）政策扶持，發(fā)展道路順暢。智能家居產(chǎn)業(yè)發(fā)展被寫入政府工作報(bào)告，政府相繼出臺《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實(shí)施方案》、《智能制造工程實(shí)施指南（2016-2020年）》、《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃（2018-2020年）》等指導(dǎo)性文件，促進(jìn)智能家居、智能機(jī)器人、智能制造裝備等領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展。并成立“中國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟”和“人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟”，把涉及人工智能領(lǐng)域的所有環(huán)節(jié)全面整合，掃除阻礙人工智能發(fā)展的一切障礙。
七、我國智能家居行業(yè)未來發(fā)展趨勢
（一）標(biāo)準(zhǔn)日趨統(tǒng)一。當(dāng)智能家居行業(yè)依舊遵循現(xiàn)在的發(fā)展方式，各企業(yè)各行其道，系統(tǒng)間互不兼容，消費(fèi)者將會對該行業(yè)產(chǎn)生疲倦，未來市場規(guī)?？赡茈y以擴(kuò)大。除非出現(xiàn)一家領(lǐng)導(dǎo)性標(biāo)桿企業(yè)，擁有自己的系統(tǒng)，能夠生產(chǎn)出所有類別的智能家居產(chǎn)品，用戶對該企業(yè)提供的方方面面都很滿意，進(jìn)而壟斷了整個智能家居市場。很顯然，出現(xiàn)這種情況的概率很小，沒有一家企業(yè)可以力挽狂瀾，所以市場逼著企業(yè)間建立起統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，為用戶提供便捷舒適的生活體驗(yàn)。
（二）AI與智能家居的完美融合。人工智能在智能家居領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用已是大勢所趨，只有智能家居與人工智能的完美結(jié)合才會讓人們的生活更加便捷。未來智能家居將會更加智能化、人性化，能夠準(zhǔn)確抓住用戶的喜好提供相應(yīng)的服務(wù)，根據(jù)用戶的工作安排相應(yīng)的行程。一整套智能家居系統(tǒng)猶如一個智能管家，在最優(yōu)的時間提供最優(yōu)的服務(wù)。
（三）個人信息更加安全。個人信息的安全是制約智能家居市場規(guī)模擴(kuò)大的又一要素，因此行業(yè)內(nèi)將建立起一套世界領(lǐng)先的信息安全標(biāo)準(zhǔn)，并且該標(biāo)準(zhǔn)能夠和各地的法律法規(guī)銜接好，收集到的數(shù)據(jù)能夠安全地儲存好，能夠記錄數(shù)據(jù)的產(chǎn)生時間地點(diǎn)等情況，以便需要的時候能夠查證。
八、結(jié)語
人工智能時代下智能家居行業(yè)仍將在相當(dāng)?shù)囊欢螘r間處于一個無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、需求低、價格高的階段，但隨著老齡化進(jìn)程的加快，智能家居概念的逐漸普及、居民收入不斷增加、產(chǎn)品價格的不斷下降，智能家居產(chǎn)品的市場需求將會逐漸增長，將促使企業(yè)間制定規(guī)范統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，人工智能將會與智能家居完美結(jié)合，為用戶提供更加舒適便捷的生活。
（來源：合作經(jīng)濟(jì)與科技 文/陳功正 王騰 陸暢 王蘊(yùn)鑫 陳黎陽 編選：電子商務(wù)研究中心）
主要參考文獻(xiàn)
［1］陳晉.人工智能技術(shù)發(fā)展的倫理困境研究［D］.吉林大學(xué)，2016.
［2］鄧中祚.智能家居控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［D］.哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2015.
中圖分類號：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2013）01-0032-05
0 引 言
智能電網(wǎng)是當(dāng)今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重大變革，也是21世紀(jì)電力系統(tǒng)的重大科技創(chuàng)新和發(fā)展趨勢。2003年，美國“未來能源聯(lián)盟”首次提出智能電網(wǎng)的概念。同年，美國能源部了“Grid 2030”設(shè)想[1]，將美國的未來電力系統(tǒng)描述為一個完全自動化的電力傳輸網(wǎng)絡(luò)，能夠監(jiān)視和控制每個用戶和電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節(jié)點(diǎn)之間的信息和電能的雙向流動。2005年，歐洲技術(shù)論壇（ETP）提出了“Smart Grid”概念[2]，計(jì)劃通過智能電網(wǎng)的建設(shè)，向所有用戶提供高度可靠、經(jīng)濟(jì)有效的電能，充分開發(fā)利用大型集中發(fā)電機(jī)和小型分布式電源，提高電網(wǎng)公司運(yùn)營效率，降低電能價格，加強(qiáng)與客戶的互動，應(yīng)對來自市場、安全和電能質(zhì)量、環(huán)境等方面的壓力。
國內(nèi)也高度重視智能電網(wǎng)建設(shè)。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會上的講話中提出，要“構(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的電網(wǎng)體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關(guān)于加快我國智能電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的報(bào)告》中提出了明確的目標(biāo)和任務(wù)。國家電網(wǎng)公司于2009年5月了“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”愿景及建設(shè)路線圖。南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司在2010年7月提出了“建設(shè)一個覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的綠色電網(wǎng)”的目標(biāo)。2011年2月，陜西省地方電力（集團(tuán)）有限公司作為專業(yè)的配電網(wǎng)公司，聯(lián)合清華大學(xué)提出了建設(shè)“多指標(biāo)自趨優(yōu)”智能配電網(wǎng)的目標(biāo)。
智能電網(wǎng)涉及能源、環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)和管理等多個學(xué)科，由于其具備系統(tǒng)工程和創(chuàng)新技術(shù)的特點(diǎn)，目前智能電網(wǎng)的研究趨向發(fā)散，對智能電網(wǎng)的認(rèn)識多從企業(yè)自身出發(fā)，尚未收斂到智能電網(wǎng)本質(zhì)的研究，影響和干擾了對智能電網(wǎng)發(fā)展方向的研判。本文在分析國內(nèi)外智能電網(wǎng)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)踐應(yīng)用，溯源了智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能，提出了智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)，建立了智能電網(wǎng)分代模型，探討了智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟(jì)意義。
1 國外智能電網(wǎng)分代研究狀況
分代研究在計(jì)算機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī)等領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識。計(jì)算機(jī)按照所采用的電子元件，歷經(jīng)了電子管計(jì)算機(jī)、晶體管計(jì)算機(jī)、集成電路計(jì)算機(jī)、大規(guī)模集成電路計(jì)算機(jī)，現(xiàn)在正在研發(fā)信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結(jié)合的第五代計(jì)算機(jī)。20世紀(jì)40年代中期，以噴氣式發(fā)動機(jī)為動力的戰(zhàn)斗機(jī)出現(xiàn)后，按時代和技術(shù)水平，戰(zhàn)斗機(jī)歷經(jīng)三代，目前正在研制第四代戰(zhàn)斗機(jī)。
由于智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，與計(jì)算機(jī)、作戰(zhàn)飛機(jī)等其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)分代更注重“向前看”，這個特點(diǎn)導(dǎo)致智能電網(wǎng)分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網(wǎng)分代的相關(guān)研究綜述如下。
1.1 智能電網(wǎng)演進(jìn)模型
2010年1月，加拿大學(xué)者Hassan Farhangi從功能和投資回報(bào)率（ROI）兩個維度，提出了如圖1所示的智能電網(wǎng)的演進(jìn)模型[3]。他認(rèn)為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴(kuò)大發(fā)電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求，只有從配電網(wǎng)著手，加強(qiáng)需求側(cè)管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網(wǎng)最初的投資用來滿足計(jì)量設(shè)備由機(jī)電式到單向自動抄表（AMR）的功能轉(zhuǎn)變，AMR具有節(jié)約人力以及時間成本的優(yōu)勢，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據(jù)從電表獲取數(shù)據(jù)采取調(diào)控措施。高級計(jì)量架構(gòu)（AMI）能夠提供雙向的通信系統(tǒng)，旨在為電力公司提供實(shí)時的能耗數(shù)據(jù)，允許客戶以價格為基礎(chǔ)，對能源使用做出選擇。智能電網(wǎng)演進(jìn)的最終目標(biāo)是分布式控制與微網(wǎng)相結(jié)合的互聯(lián)電網(wǎng)。
1.2 智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論
2011年7月，美國GridNet公司執(zhí)行副總裁兼首席戰(zhàn)略官Andres Carvallo和能源與IT行業(yè)學(xué)者John Cooper合作出版了“The Advanced Smart Grid — Edge Power Driving Sustainability”一書，提出了智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論[4]。書中認(rèn)為第一代智能電網(wǎng)（Smart Grid 1.0）實(shí)現(xiàn)了發(fā)電廠到終端計(jì)量設(shè)備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網(wǎng)是美國科羅拉多州博爾德市智能電網(wǎng)的建設(shè)。下一代智能電網(wǎng)（Smart Grid 2.0）將是一個集成的、先進(jìn)的智能電網(wǎng)體系，從戰(zhàn)略上進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，在組織、運(yùn)行、系統(tǒng)集成與建模等多個維度進(jìn)行柔性規(guī)劃，下一代智能電網(wǎng)的一些技術(shù)已經(jīng)在美國奧斯汀市智能電網(wǎng)研究項(xiàng)目Pecan Street中浮現(xiàn)。書中對第三代智能電網(wǎng)（Smart Grid 3.0）進(jìn)行了展望，并將其定義為一個基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重新設(shè)計(jì)的能源系統(tǒng)。
1.3 智能電網(wǎng)層次理論
IBM高級電力專家Martin Hauske認(rèn)為智能電網(wǎng)的基本概念有3個主要元素：首先是廣泛連接資產(chǎn)與設(shè)備的傳感器；其次是數(shù)據(jù)的搜集與整合體系；最后是依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，以優(yōu)化運(yùn)行和管理的能力。與之對應(yīng)，智能電網(wǎng)也就有三個層面的含義[5]：首先是利用傳感器對發(fā)電、輸電、配電、供電等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控；然后將獲得的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行收集、整合；最后通過對數(shù)據(jù)的分析、挖掘，達(dá)到對整個電力系統(tǒng)運(yùn)行的優(yōu)化管理。因此，智能電網(wǎng)可以被認(rèn)為是通過傳感器把各種設(shè)備、資產(chǎn)連接到一起，形成一個客戶服務(wù)總線，通過對信息進(jìn)行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進(jìn)管理和運(yùn)行達(dá)到最優(yōu)化。
1.4 智能電網(wǎng)成熟度模型
智能電網(wǎng)成熟度模型是IBM、美國生產(chǎn)力和質(zhì)量中心（APQC）及全球智能電網(wǎng)聯(lián)盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網(wǎng)的成熟度分為5個階段：第1階段，只有對智能電網(wǎng)的設(shè)想，主要工作是對技術(shù)的試驗(yàn)和評價，以及建立業(yè)務(wù)模型；第2階段，企業(yè)在至少一個智能電網(wǎng)的重要業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行投資和實(shí)施；第3階段，企業(yè)對智能電網(wǎng)的組成部分進(jìn)行重新配置，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域整合或產(chǎn)業(yè)鏈升級；第4階段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)范圍的跨業(yè)務(wù)綜合觀測及綜合控制，力爭形成新的經(jīng)濟(jì)或商業(yè)模式；第5階段，企業(yè)有能力在新的業(yè)務(wù)、運(yùn)行、環(huán)境等機(jī)會出現(xiàn)時，充分利用并發(fā)展壯大。
綜觀國外的相關(guān)研究，智能電網(wǎng)演進(jìn)模型以計(jì)量系統(tǒng)為主線，沒有加入交易環(huán)節(jié)，同時忽視了人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用。智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論有對智能電網(wǎng)分代以及各代相應(yīng)功能的描述，但是缺乏對智能電網(wǎng)本質(zhì)的分析，特別是對三代智能電網(wǎng)核心的描述。智能電網(wǎng)層次理論以傳感器為基礎(chǔ)，觸及到智能電網(wǎng)的基本，但是數(shù)據(jù)收集與整合體系等沒有體現(xiàn)人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網(wǎng)成熟度模型實(shí)質(zhì)上是智能電網(wǎng)的推進(jìn)步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網(wǎng)的本質(zhì)。
2 智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能
對國外智能電網(wǎng)的研究和實(shí)踐進(jìn)行分析，能夠?yàn)閲鴥?nèi)的相關(guān)研究帶來啟示和借鑒。從人類認(rèn)識事物的基本方法來看，對智能電網(wǎng)進(jìn)行分代研究，必然要從智能電網(wǎng)的本質(zhì)著手。智能電網(wǎng)可以認(rèn)為是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發(fā)，探求智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能。
2.1 人類智能的發(fā)展階段
人類智能經(jīng)歷了從初級到高級、從簡單到復(fù)雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現(xiàn)得尤為突出，正是這一過程決定了每個人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。
1983年，美國學(xué)者Howard Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數(shù)學(xué)邏輯智能、空間智能、身體運(yùn)動智能、音樂智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能等8個方面。瑞士心理學(xué)家Jean Piaget從時間維度對人類智能演化規(guī)律做出經(jīng)典總結(jié)，提出了人類智能發(fā)展理論[7]，將個體從出生到青年時期的智能發(fā)展水平分為感知運(yùn)動階段、前運(yùn)算階段、具體運(yùn)算階段和形式運(yùn)算階段。
雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發(fā)展順序，但是結(jié)合Jean Piaget的認(rèn)知發(fā)展理論，同時根據(jù)Howard Gardner對每種智能概念的描述，可以對智能的8個組成部分以發(fā)展為時序，在多元維度上進(jìn)行歸類。在感知運(yùn)動階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點(diǎn)發(fā)展的部分；到了前運(yùn)算階段，語言智能和身體運(yùn)動智能在兒童身上表現(xiàn)較為明顯；數(shù)學(xué)邏輯能力和自我認(rèn)知能力在具體運(yùn)算階段得到了迅速發(fā)展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對自然的認(rèn)知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經(jīng)驗(yàn)的積累而日趨成熟。
2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴(kuò)展
人類智能的演進(jìn)規(guī)律遵循著Jean Piaget的人類智能發(fā)展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關(guān)的學(xué)科，即以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機(jī)器的行為看起來就像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變?yōu)樽寵C(jī)器擁有自己的思維。對比人類智能發(fā)展的歷程，人工智能的演進(jìn)呈現(xiàn)出與之相似的路徑。
（1） 人工智能發(fā)展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠(yuǎn)程傳送信號，需要操作者通過計(jì)算機(jī)終端控制機(jī)器執(zhí)行動作，這類似于人類智能的感知運(yùn)動階段，具體的應(yīng)用如排爆機(jī)器人、勘探機(jī)器人等。
（2） 人工智能發(fā)展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的邏輯運(yùn)算和自我認(rèn)知能力，類似于人類智能的前運(yùn)算和具體運(yùn)算階段。智能機(jī)器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態(tài)下執(zhí)行動作。有些智能機(jī)器人還能通過對人類語言的識別和模擬實(shí)現(xiàn)與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機(jī)器人，可以通過“腦—機(jī)”系統(tǒng)達(dá)到人類思維直接控制機(jī)器人的效果。
（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統(tǒng)層面的應(yīng)用。人工智能體現(xiàn)出自我思維和機(jī)器情感等人類特有的能力，通過自我思維產(chǎn)生對外部環(huán)境的認(rèn)識，通過機(jī)器感情與外部環(huán)境產(chǎn)生更為復(fù)雜的交互，這些能力使得人工智能發(fā)生了從模擬、延伸到擴(kuò)展人類智能的突破。
2.3 智能電網(wǎng)是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用
智能電網(wǎng)建立在電力電子技術(shù)、傳感與測量技術(shù)、控制仿真決策技術(shù)、信息與通信技術(shù)、人工智能技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù)之上，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電、儲能、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的智能化為目的。其中，人工智能技術(shù)在推動智能電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。
（1） 人工智能的應(yīng)用能夠推動整個電力系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術(shù)應(yīng)用的目的就是解決上述問題?；谌斯ぶ悄艿碾娋W(wǎng)故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術(shù)的應(yīng)用表明，在期望能取得低代價的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應(yīng)用顯著改善了傳統(tǒng)電網(wǎng)對不確定、高度非線性環(huán)境的適應(yīng)能力。
（2） 人工智能技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的本質(zhì)。智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能，現(xiàn)代人工智能技術(shù)是對人類智能的模擬，因而人工智能的應(yīng)用是電網(wǎng)“智能化”的根本體現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用使智能電網(wǎng)回歸到了它的本質(zhì)——智能。從這種意義上說，人工智能技術(shù)是否應(yīng)用是評價一個電網(wǎng)是不是智能電網(wǎng)的基本依據(jù)。
（3） 人工智能技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用程度體現(xiàn)了智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征。傳統(tǒng)電網(wǎng)未能完整地體現(xiàn)人工智能“感知、思維、行為”三要素，導(dǎo)致人的參與程度較低，傳統(tǒng)電網(wǎng)始終徘徊在由工業(yè)化主導(dǎo)的階段，在信息化與工業(yè)化融合時，遇到了重重困難。智能電網(wǎng)中，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用將使得電網(wǎng)逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。
（4） 未來智能電網(wǎng)的發(fā)展中，人工智能是推動智能電網(wǎng)躍進(jìn)發(fā)展的革命性力量。未來智能電網(wǎng)將是一個具有自預(yù)測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網(wǎng)。智能電網(wǎng)的躍進(jìn)發(fā)展將主要依靠電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力，人的干預(yù)將退居其次。人工智能的應(yīng)用，使得電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)成為可能。在可以預(yù)見的將來，除了人工智能技術(shù)，其他技術(shù)均無法有效增強(qiáng)電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力。
3 智能電網(wǎng)分代原則、標(biāo)準(zhǔn)與模型
以上分析了智能電網(wǎng)的本質(zhì)，以下在智能電網(wǎng)的本質(zhì)基礎(chǔ)上提出智能電網(wǎng)分代的原則、標(biāo)準(zhǔn)以及智能電網(wǎng)分代模型。
3.1 智能電網(wǎng)分代原則
智能電網(wǎng)分代必須遵循以下原則：
（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網(wǎng)必須按照智能電網(wǎng)的本質(zhì)進(jìn)行劃分。
（2） 革命性原則：下一代智能電網(wǎng)必須在整體，而不是局部取得標(biāo)志性進(jìn)展和突破。
（3） 連續(xù)性原則：下一代智能電網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵要素必須蘊(yùn)含在上一代智能電網(wǎng)的發(fā)展過程中。
3.2 智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)
智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能。人工智能是人類智能應(yīng)用于傳統(tǒng)電網(wǎng)的紐帶，人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素，上述3個要素也是智能電網(wǎng)分代的標(biāo)準(zhǔn)。
感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個方面中，感知體現(xiàn)語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有語音識別、機(jī)器視覺等。
行為是器官對外界刺激所產(chǎn)生的反應(yīng)。行為體現(xiàn)身體運(yùn)動智能，行為在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有機(jī)器人學(xué)、智能控制等。
思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現(xiàn)數(shù)學(xué)邏輯智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能，思維在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有知識系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等。
3.3 智能電網(wǎng)分代模型
智能電網(wǎng)發(fā)展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分，不具備3個要素的電網(wǎng)屬于傳統(tǒng)電網(wǎng)。依據(jù)3個要素在傳統(tǒng)電網(wǎng)中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網(wǎng)分代模型如圖2所示。
圖2中將智能電網(wǎng)劃分為具有以下特征的三代智能電網(wǎng)：
（1） 第一代智能電網(wǎng)：自感知智能電網(wǎng)（Self-sensing Smart Grid）。第一代智能電網(wǎng)在傳統(tǒng)電網(wǎng)的基礎(chǔ)上具備自主感知能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的初級階段。智能電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備能夠自主感知電屬性（負(fù)荷等）和電相關(guān)屬性（溫度等）的變化，需要人參與進(jìn)行決策并采取行動，第一代智能電網(wǎng)只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網(wǎng)設(shè)備及系統(tǒng)如電子式及光學(xué)式互感器、智能環(huán)網(wǎng)柜、智能在線監(jiān)測系統(tǒng)、智能終端等。
（2） 第二代智能電網(wǎng)：自適應(yīng)智能電網(wǎng)（Adaptive Smart Grid）。第二代智能電網(wǎng)在第一代智能電網(wǎng)自主感知能力的基礎(chǔ)上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的中級階段，較少需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨(dú)立的，即只在單一設(shè)備或系統(tǒng)局部的感知域內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動單一設(shè)備或系統(tǒng)局部采取行動，以達(dá)到局部最優(yōu)。典型的自適應(yīng)智能電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)如智能調(diào)度系統(tǒng)、智能自愈系統(tǒng)等。
（3） 第三代智能電網(wǎng)：自趨優(yōu)智能電網(wǎng)（Self-approximate-optimization Smart Grid）。第三代智能電網(wǎng)在第二代智能電網(wǎng)自主決策和自主行為能力的基礎(chǔ)上，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的高級階段，更少需要或不需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統(tǒng)的、全局的，即在整個系統(tǒng)感知域（或子集）內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動相關(guān)（部分或全部）設(shè)備采取行動，使得電網(wǎng)自身狀態(tài)趨向最優(yōu)。目前，已經(jīng)提出來的自趨優(yōu)智能電網(wǎng)如智能廣域機(jī)器人（Smart Wide Area Robot，Smart-WAR）[8]。
4 智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟(jì)意義
技術(shù)創(chuàng)新與人類解放之間的歷史發(fā)展進(jìn)程表明，人的勞動方式在逐漸變化，技術(shù)創(chuàng)新使人在生產(chǎn)勞動中逐漸從事必躬親的執(zhí)行者演變成監(jiān)督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術(shù)創(chuàng)新在人的實(shí)踐過程中所具備的強(qiáng)大能動作用。智能電網(wǎng)作為當(dāng)前電網(wǎng)行業(yè)最重要的技術(shù)創(chuàng)新形式，同樣發(fā)揮著著解放人類勞動的作用，亦即電網(wǎng)運(yùn)行中人的參與程度不斷減弱。
第一代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我感知，不但極大地拓展了認(rèn)知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。
第二代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我行為，將會極大地減輕人的勞動強(qiáng)度，甚至取代了勞動者在電網(wǎng)運(yùn)行過程中僅有的操作、監(jiān)督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。
第三代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網(wǎng)運(yùn)行，機(jī)器人勞動取代人的勞動，使人的活動逐漸從電網(wǎng)運(yùn)行中淡出，這將使人的思維勞動強(qiáng)度得以極大的減輕。
以智能電網(wǎng)建設(shè)為標(biāo)志的技術(shù)創(chuàng)新為電力產(chǎn)業(yè)提升運(yùn)行管理水平，開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)，以及延伸整個產(chǎn)業(yè)鏈奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)手段的革新與經(jīng)營管理模式的轉(zhuǎn)變，電力產(chǎn)業(yè)尤其是電網(wǎng)企業(yè)的供給可能性邊界將極大擴(kuò)展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領(lǐng)和創(chuàng)造新的需求，在供需雙方良性互動的作用下，電力產(chǎn)業(yè)將不斷優(yōu)化升級，產(chǎn)業(yè)整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。
5 結(jié) 語
智能電網(wǎng)分代是一個全新的課題，但是分代研究在計(jì)算機(jī)等其他領(lǐng)域并不鮮見，對這些領(lǐng)域進(jìn)行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預(yù)測和引導(dǎo)智能電網(wǎng)的發(fā)展方向。與其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發(fā)展規(guī)律，奠定了我們“向前看”的基礎(chǔ)。未來，伴隨智能電網(wǎng)的深入推進(jìn)，實(shí)踐應(yīng)用總結(jié)出的成果和經(jīng)驗(yàn)，將有助于深化對智能電網(wǎng)本質(zhì)的認(rèn)識，理論的可行性與實(shí)踐的迫切要求，也必將對智能電網(wǎng)分代研究起到促進(jìn)作用。
參 考 文 獻(xiàn)
[1] US Department of Energy. Grid 2030： A national vision for electricity's second 100 years[R].USA： US Department of Energy Initiative， 2003.
[2] European Commission. European technology platform smartgrids： vision and strategy for Europe's electricity networks of the future[EB/OL]. [2012-09-20]. http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.
[3] FARHANGI Hassan. The path of the smart grid [J]. IEEE Power and Energy Magazine， 2010， 8（1）： 18-28.
[4] CARVALLO Andres， COOPER John. The advanced smart grid： edge power driving sustainability [M]. Boston： Artech House Publishers， 2011.
[5] IBM論壇2009. 點(diǎn)亮智慧的地球[EB/OL]. [2012-09-25]. http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.
