人工智能技术发展面临三大难题
数据挖掘及其在企业管理中的应用
数据挖掘及其在企业管理中的应用[摘要] 随着知识经济的发展，知识作为一种重要的经济资源可以提升企业的竞争力，知识管理作为一种经营战略模式越来越受到企业的重视。
数据挖掘技术是数据库和信息决策领域的一个理论前沿，是知识发现的核心部分，利用数据挖掘技术可以从企业海量的数据和信息中挖掘出有效的知识，帮助企业实施科学有效的知识管理，从而提升企业的核心竞争力，促进企业科学、快速与持续发展。
数据挖掘就是在此时应运而生的,如何更充分的利用企业积累的大量数据,如何让他们发挥更大的作用,成为企业生存和发展的关键之关键。
[关键词]数据挖掘企业应用1 前言近年来，知识管理飞速发展，学者对知识管理的研究越来越深入，知识管理在企业中的实践也越来越广泛。
企业可以广泛搜集到组织所掌握的技术诀窍、业务资料和长期实践经验等数据资料。
但如何对这些数据资料进行科学地分析、处理，从而发掘出对管理和决策有价值的信息和知识，却是企业面临的主要挑战。
数据挖掘技术可以有效地解决这一问题，并且被广泛应用于企业知识管理中。
企业要在激烈的市场竞争中获胜，必须对组织中的知识进行整理或收集，形成企业的核心竞争能力的知识资本，从而提高企业的市场竞争力。
2 数据挖掘概述数据挖掘是一种决策支持过程,是一类深层次的数据分析方法。
它主要基于AI、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析企业原有的数据,作出归纳性地推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。
数据挖掘的商业应用可以描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。
数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。
数据挖掘,还可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的信息的高级处理过程。
(公需科目)人工智能与健康【2020】考试题库(一)
（公需科目）人工智能与健康【2020】考试题库（一）一、单项选择题1、（）的《公共卫生法案》开启了国家干预卫生的历史。
A、英国B、美国C、德国D、澳大利亚请选择本题答案： A B C D 正确答案：A2、（）将统计过程控制的思想引入日本。
A、戴明B、道奇C、罗米格D、休哈特请选择本题答案： A B C D 正确答案：A3、（）是实现人工智能的“引擎”。
A、数据B、算法C、计算能力D、语音识别请选择本题答案： A B C D 正确答案：B4、“一心中国梦，万古下泉诗”的作者是（）。
A、李白B、白居易C、郑思肖D、王安石请选择本题答案： A B C D 正确答案：C5、本讲中，不属于卫生应急管理体制原则的是（）。
A、统一领导B、综合协调C、属地管理为主D、依靠科学请选择本题答案： A B C D 正确答案：B6、高档商品或奢侈品的价格主要由知识产权的高额附加值决定，知识产权就是它所用的商标和品牌。
这体现了专利具有（）。
A、制度价值B、市场价值C、文化价值D、经济价值请选择本题答案： A B C D 正确答案：D7、根据本讲，获取信息技术中属于点对点的是（）A、拉技术B、推技术C、P2PD、BT请选择本题答案： A B C D 正确答案：C8、根据本讲，加强网络环境下的知识产权保护，（）是根本A、网络安全B、信息安全C、依法治理D、创新驱动请选择本题答案： A B C D 正确答案：C9、根据本讲，有关域名的说法错误的是（）A、网站可以通过域名区分位置B、域名可以商业性使用C、域名容易和商标发生混淆D、域名是一种特殊类型的知识产权请选择本题答案： A B C D 正确答案：D10、根据本课程内容，负性情绪中的（）是头脑中对当下和过往发生的、未来可能发生的消极的想象，导致对自己和环境过度敏感。
A、焦虑B、恐惧C、抑郁D、易怒11、控制图由（）发明。
A、道奇B、罗米格C、戴明D、休哈特请选择本题答案： A B C D 正确答案：D12、美国的（）中指出人工智能对于劳动力市场的影响具有不确定性，应对政策的关键不在于担心全面失业，而是建立合理的制度和政策以调整工作结构。
《人工智能时代正在开启》阅读练习及答案
人工智能时代正在开启时下，随着全球科技变革深入推进，云计算、物联网、大数据和人工智能，已然从高度技术化与学术化的频率中逐步向外延伸，形成万物互联、万物智能的智能化新时代。
这些一度让业界人士兴奋与不安，使普通百姓感到陌生和遥远的科技名词，如今正大踏步地走入人们的寻常生活。
宇宙起源、生命起源、智能奥秘，是世界三大科学难题。
前者研究的是人类生存发展的环境，后两者探索的是人类产生发展的规律。
在后两者之中，生命是智能的物质载体，智能是生命的思想灵魂。
由此可见，破解“智能”的奥秘对于人类的生存和未来发展具有多么重要的意义。
探索自然智能的奥秘和创制具有一定智能水平的机器，都是非常复杂和深奥的问题，而且是典型的交叉科学研究问题，涉及诸如脑科学、生理神经科学、神经解剖学、医学、认知科学、人工智能、信息科学等众多领域。
若没有这些学科的共同支持，研究和制造智能机器恐怕会“难于上青天”。
20世纪中叶以来，随着以上学科的发展突破，人工智能研究取得了许多激动人心的进展：超过人类医生水平的血液病诊断与治疗系统，与人类专家不分伯仲的地质探矿系统，在速度上无与伦比的数学定理证明系统和气象预报系统等等。
甚至，计算机还证明了人类自己都不曾证明出来的四色定理，IBM的深蓝系统多次战胜了最负盛名的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫等等……毫无疑问，人工智能技术在造福人类方面呈现出了美好的前景。
近代科幻大师儒勒·凡尔纳早在1877年他的科幻作品中，就提到了人工智能和机器人技术，他预言，未来的人类社会中，机器人会发挥越来越重要的作用，很大一部分人类的智能将被它们所取代。
然而，在大多数人期盼着智能机器为人类提供聪明友好的帮助和服务的同时，也有人想象着未来的智能机器会给人类带来威胁甚至灭顶之灾，把智能机器看作是人类的“掘墓者”。
于是，一些令人恐慌的观点应运而生。
有人相信，在未来某一天，智能机器将取代人类成为地球的主宰者。
从2016年以来，随着AlphaGo轻松在围棋上战胜人类，无疑，每个人的心中必然萌生出了强烈的信念：人类智能的奥秘不但可以被彻底认识，而且可以被更智慧的东西取代。
《人工智能与健康》习题题库
一、判断题(每题2分)1.国内所理解的“金融学”，大抵属于西方学界宏观经济学、货币经济学和国际经济学领域的研究内容正确错误2.英国Wealthfront和Betterment作为智能投顾平台为客户提供资产投资建议，Kensho投资机器人智能解答金融投资疑问正确错误3.风险控制是银行核心能力，但如何有效控制风险，同时又能维持业务量，是商业银行面临的巨大挑战正确错误4.目前，在药物研发中，AI应用于，包括药物挖掘、新药安全有效性预测、生物标志物筛选等正确错误5.在医院里，人工智能技术可用于优化医疗服务流程和资源配置，通过数据分析提高医护效率和质量，降低医疗成本正确错误6.条码技术属于自动识别技术。
正确错误7.随着人工智能技术的发展，对问题领域的规律性知识用定性方式描述，一般表现为产生式规则。
正确错误8.任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解、定理证明、智能控制、机器翻译。
正确错误9.从中国人工智能医疗影像行业的落地情况来看，目前的人工智能医疗影像等产品主要应用在疾病筛查方面正确错误10.传统的药物研发领域存在三大问题不包括成功率高正确错误11.模式识别的奠基人是塞弗里奇正确错误12.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。
正确错误13.超强人工智能是能够达到人类级别的人工智能程序。
正确错误14.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。
正确错误15.人们从信息的被动创造者变成了主动接受者。
正确错误二、单项选择(每题2分)16.无人驾驶的发展已经成熟尚未成熟完成成熟已经定型17.智能医疗利用先进的网络技术，特别是广泛使用的云计算大数据技术互联网技术物联网技术18.智能医疗可以实现实现患者与医生、医院以及什么之间的联系与互动护士药房医疗设备手术室19.体来看 AI 创新企业和独角兽企业已具备一定规模，2017年新增初创企业降至多少家22432442452420.自然语言处理产品呈现什么样的发展趋势功利化技术化实用化多元化21.知识图谱概念由谷歌哪一年正式提出201220132014201522.信息的智能化加工是指（）。
迄今为止未解决的科学难题
迄今为止未解决的科学难题当我们谈论科学难题时，我们通常想到牛顿关于引力的理论、量子力学、黑洞等物理难题、定序人类基因组和解决癌症等生物学问题、还有AI的人工智能和机器学习等技术难题。
当然，这些都是科学史上辉煌的成就，但在今天，我们仍然面临许多未解决的关键问题，它们可能是历史上最具挑战性的难题，可能需要在几代科学家努力下，才能真正迎来突破。
第一大难题：宇宙暗物质在天文学和物理学领域，最为困扰人类的一个问题就是宇宙的暗物质。
根据天文学家的研究，我们现在知道宇宙中有四分之三的质量被称为“暗物质”，这种物质在通常的物理模型中是无法解释的。
暗物质不参与任何形式的电磁交互，而且不会发出可见的光，它们的存在仅仅能通过它们给其他星球施加引力的信号来证明。
我们珍贵的观测和计算技术已经帮助我们发现了大约27%的“可见”物质和一些大的组成星系，但所有的这些组成只有宇宙质量的不到5%。
当我们发现这些迷人的发现时，我们认为它们应该是圆满的宏伟宇宙形成中的关键部门，但长途旅行研究的过程中，人类始终未能理解暗物质的物理本质，这成为宇宙学中最具挑战性的未解决问题之一。
第二大难题：量子计算量子计算使用量子位分子而非传统位分子进行计算，它是一种比传统计算要快得多的计算机，可以用于完成那些传统计算机无法执行或非常困难的任务。
这些任务通常涉及到需要对许多隐藏的值进行操作的计算。
例如，密码学系统的解密和加密就被证明可以由量子计算机更加容易实现。
但是，制造一个“真正”的可执行量子计算机是相当困难的。
这是因为单个量子位分子会在观测过程中被摧毁，因此要采取一些特殊的措施，以保持计算的精度和完整性。
第三大难题：生命的起源科学家们使用化学和物理实验来研究生命系统的起源和演化，但迄今为止，我们仍没有完全理解如何从无机化合物发展到单体分子，再到有机体和复杂的有机体如细胞、器官和系统。
最重要的问题之一是，当有机分子在环境中产生时，它们如何组合形成更长的碳链并处理能量和信息，以形成生命体的关键部总——细胞。
浅谈人工智能技术的发展-最新范文
浅谈人工智能技术的发展篇一：浅谈人工智能技术的发展浅谈人工智能技术的发展摘要：自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。
目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。
本文从人工智能的概念开始,对人工智能的发展进行讲述,并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。
关键词：人工智能发展智能1、人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是计算机科学的一个分支,它探究智能的实质,并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。
人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命,它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命,同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。
人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题,它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。
过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。
一直以来,对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能,前者认为AI可以达到具备思维理解的程度,可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知,其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20世纪的50年代。
这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。
由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入低谷。
同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视,而忽视了知识重要性。
新时代中国科技创新发展机遇与挑战(三)
三、行动“一步实际行动比一打纲领更重要”。
在未来推进中国科技创新发展的历史进程中，我们要刷新思想、寻求突破，站在科技创新的制高点上，书写人类发展进步的辉煌篇章。
（一）尊重历史，从科技创新发展成功的经验和失败的教训中刷新思想从两个事例说起：一个是我国高铁与汽车创新发展的两种不同方式。
高铁通过全球竞争方式，以不到1000亿元的代价获得具有自主知识产权和核心技术的创新发展，成为上到国务院总理、下到普通百姓引以骄傲与自豪的中国品牌和名片。
汽车通过行政审批方式，花了至少60万亿元，而什么核心技术也没有得到，至今没有属于自己的国际品牌。
另一个就是我国“核高基”（核心电子器件、高端通用芯片、基础软件产品的简称）创新发展的两种不同模式。
核高基是《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》确定的16个重大科技专项之一。
十几年来，国家和地方财政投入了至少1000多亿专项资金(2014年9月设置了1200亿元的国家集成电路产业投资基金、2019年1400亿多元)，至今仍然没有实现“攻克一批关键技术、研发一批战略核心产品，形成具有国家竞争力的高新技术研发与创新体系”的规划目标。
与此同时，中国民营企业华为则集聚全球全国核高基领域的顶级人才、先进技术和独特产品，自主创新，成功研发出“麒麟”智能手机芯片、“鲲鹏”服务器芯片、“凌霄”路由器芯片和“鸿蒙”操作系统，一跃成为全球5G通信领域最耀眼的明星，成为美国都害怕且竭尽全力疯狂打压的世界级科技创新型企业。
这两个事例引发我们很多有益的思考：核心技术与优质产品，行政审批不出来；基础研究与发明创造，仅凭规划不出来。
唯有竞争和来自企业乃至人类社会发展进步内在需要的自主创新，才是科技创新发展的动力和源泉（不竞争怎么会有竞争力？急功近利的政绩工程、形象工程、钓鱼工程，怎么会有创造力？）。
新时代中国科技创新发展机遇与挑战（三）云刚要推进科技创新发展，摆脱我国科学技术相对落后的局面，打破制约我国国民经济和国防建设的技术瓶颈，就必须准确定位政府的职能作用和市场配置资源的作用及其相互关系。
人工智能发展历程与挑战ppt
人工智能的沉寂与复苏
人工智能的发展历程
人工智能 诞生
计算机技术 独立学科
发展 复杂过程
人工智能的挑战
人工智能发展 挑战
伦理法律问题
人工智能 深度学习 应用领域
02 人工智能的应用挑战
深度学习的发展与应用
人工智能的发展历程与挑战 人工智能的发展经历了多个阶段，包括符号主义、连接主义和深度学习等。同时，人工智能也面临着数据隐私、算法公平性和可解释性等挑战。 深度学习的发展与应用 深度学习是人工智能领域的重要分支，通过神经网络模型进行特征学习和分类。在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域有着广泛的应用。
技术应用的普惠性和可解释性
人工智能的发展经历了漫长历程 自上世纪50年代起，人工智能已经经历了符号学习、统计学习、深度 学习等阶段，逐步发展至今日成熟的技术水平。 人工智能技术应用面临普惠性挑战 虽然AI技术取得了显著进展，但普及程度仍有限。许多企业和个人无 法获得高质量的AI服务，因此面临普惠性的挑战。 提高AI的可解释性是未来发展的重要方向 为了增强AI的信任度和应用范围，需要提高其可解释性。这将是未来 AI发展的重要方向，有助于解决AI决策的透明度和公正性问题。
人工智能第一次繁荣源于计算机视觉 20世纪50年代到80年代，人工智能经历了从符号主义到连接主义 的转变。直到计算机视觉技术的突破，人工智能迎来了第一次繁荣。 深度学习加速人工智能的发展 深度学习技术的发展为人工智能提供了强大的动力，大大提高了计 算机的感知和理解能力。 人工智能面临的挑战是数据隐私和伦理问题 随着人工智能的发展，数据隐私和伦理问题成为越来越重要的挑战。 需要关注人工智能对人类社会的影响，并制定相应的规范和政策。
AI技术发展的道德和伦理挑战
对《新一代人工智能发展规划》的解读
对《新一代人工智能发展规划》的解读作者：袁辉来源：《科技风》2018年第31期摘要：人工智能从2017年、2018年连续两年被写入政府工作报告，我国有关部门下发了《规划》，全称为新一代人工智能发展规划，标志着人工智能上升至国家战略层面。
其中，表明了面对2030年我国全新人工智能发展的核心宗旨、战术目标、主要任务以及保护对策。
提出了人工智能技术研发的难点，瓶颈。
本文从一个从事人工智能数十年的业界深入从业者的角度对《规划》进行深度解读。
分析技术及产业落地的难点、困境，更从多年实践的角度提出了正确的AI产业落地路径。
关键词：人工智能；自然语言处理；深度AI；应用场景；数据；产业培育人工智能从2017年、2018年连续两年被写入政府工作报告，有关部门还下发了《规划》（新一代人工智能发展规划），表明了面临2030年我国全新时代人工智能发展的核心宗旨、战术目标、主要任务以及保护对策等。
《规划》的印发与今年三月两会上总理的讲话呼应，人工智能身为我国战术地位牢靠，这必然为处于人工智能领域的各大行业企业添加了生命活力。
《规划》中制定了三步走的战术目标，还给提供清晰的行为要领：以提高新时代人工智能科学技术创新水平为主要趋势，建设开放协调的人工智能科技革新系统……坚持人工智能开发攻关、产品运用以及产业塑造三位一体的促进，全方位支持经济、科技、国家安全与社会进步。
技术研发：需克服人机交互的关键技术《规划》指出：（在）突破应用基础理论瓶颈时……侧重处理自主学习、全面进一步推理等疑难问题，创建数据启动、以自然语言理解为中心的意识运算模型，实现大数据到知识、知识到决定的思想转变。
人工智能的计算机智能主要有三大时期：运算智能、认识智能、感知智能，其中认识智能的关键在于了解自然语言，《规划》中提出了现阶段人工的技术重点：用自然语言理解为中心的认识运算。
计算智能，通过相关的统计分析可以实现；感知智能，包括语音，还有传感器，各种各样的模式识别方向；认知智能是最困难的，必须有语言知识、常识，还有推理相关的问题。
人工智能的三大核心技术
人工智能的三大核心技术关键信息项1、技术名称2、技术原理3、技术应用领域4、技术发展现状5、技术未来趋势6、技术优势7、技术局限性8、技术相关风险9、技术改进方向10、技术对社会经济的影响11 技术名称人工智能的三大核心技术分别为机器学习、计算机视觉和自然语言处理。
111 机器学习机器学习是使计算机通过数据和算法自动学习和改进的技术。
它包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
112 计算机视觉计算机视觉旨在让计算机理解和解释图像或视频中的内容。
113 自然语言处理自然语言处理专注于使计算机理解和处理人类语言。
12 技术原理机器学习的原理是通过对大量数据的分析和模式识别，让计算机自动发现数据中的规律和特征。
计算机视觉依靠图像处理、模式识别和深度学习算法，对图像和视频进行分析和理解。
自然语言处理基于语言学、统计学和机器学习的方法，对文本进行解析、理解和生成。
121 机器学习的原理细分监督学习中，计算机通过已知的输入和输出数据进行学习，预测新的输入对应的输出。
无监督学习则是在没有明确的输出指导下，发现数据中的隐藏模式和结构。
强化学习通过与环境的交互和奖励反馈来学习最优策略。
122 计算机视觉的原理细分图像处理技术用于对图像进行预处理，提取有用的信息。
模式识别算法帮助识别图像中的对象和特征。
深度学习模型，如卷积神经网络，能够自动学习图像的高级特征表示。
123 自然语言处理的原理细分词法分析、句法分析和语义理解是自然语言处理的基础步骤。
通过机器学习模型，如循环神经网络和 Transformer 架构，能够对文本进行生成和翻译等任务。
13 技术应用领域机器学习广泛应用于金融、医疗、交通等领域的预测和决策。
计算机视觉在自动驾驶、安防监控、工业检测等方面发挥重要作用。
自然语言处理应用于智能客服、机器翻译、文本分类等场景。
131 机器学习的应用领域细分在金融领域，用于信用评估、风险预测和投资决策。
在医疗领域，辅助疾病诊断、药物研发和医疗图像分析。
人工智能
人工智能发展前景及注意事项人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写成AI，也称机器智能。
“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。
它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
二．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。
在AI 技术领域十分活跃的IBM 公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White 电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。
而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：1 符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。
随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic 和Maple 是它们的代表。
由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。
2 模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
这里,我们把环境与客体统称为“模式”。
用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。
计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。
互联网时代的三大重难点问题初探
■—新闻与传播研究XINWEN AIHAOZHE(2021-5)互联网时代的三大重难点问题初探□郭全中【摘要】互联网在带来重大机遇的同时，也带来了极端言论、“信息茧房”、互联网平台型企业治理等三大难题，而要有效解决该难题就要搞清楚三大难题的深层次原因，秉持积极包容性、系统性、技术性的三大原则，充分发挥平台型企业自身的能力。
揖关键词】放大效应；平台企业;信息茧房;认知模式自从1994年互联网正式进入我国以来，互联网尤其是移动互联网已经成为整个经济社会的底层架构和操作系统，在整个经济和社会的发展变革中起着根本驱动性作用。
当然，互联网在带来重大机遇的同时也带来了诸多难题，而认清这些难题背后的深层次原因有助于我们更好地扬长避短,助力互联网更好地发展。
一、极致效应导致短期内出现诸多新机遇、新难题所谓极致效应,巨型互联网平台会把之前的线下现象放大到极致,这既带来用户规模、内容数量和丰富度、产业规模等有利因素的极端放大，也带来不负责言论等不利因素的极端放大。
（一）极致效应的产生根源极致效应根源于互联网的内在规律。
（1）互联网具有互联网边际成本趋向于零的本质特点,这使得互联网可以打造用户规模巨大的巨型平台。
（2）梅特卡夫定律使得互联网企业具有打造巨型平台的动力和冲动。
梅特卡夫定律指出，网络平台的价值与用户数量的平方成正比，互联网企业为了更大的网络价值而采取补贴等各种方式来争取更多的用户。
例如，当下的巨型互联网企业的日活用户动辄过亿。
（3）互联网的自净化机制尚难以充分发挥作用。
由于首要效应等因素的影响,人们对于信息的第一印象更为深刻,尤其是对于夸张的虚假新闻、各类极端情绪等更是如此。
虽然互联网的自净化机制可以通过后续的跟进机制来为用户提供信息甄别等服务，在很大程度上纠正了虚假新闻带来的负面影响,但是很难从根本上解决首要效应带来的影响。
尤其当由于各种原因导致互联网的自净化机制难以发挥作用时，虚假新闻、极端情绪就找到了滋生、发育和蔓延的温床，极端现象的破坏性极大。
自然辨证法论文 浅析人工智能
浅析人工智能21007002关键词：人工智能、计算机、系统、哲学摘要：人工智能是一门通过运用人类智能的机理来使机器模拟人的智能的学科。
它是计算机学科的一个分支，也是计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、控制论、信息论、决定论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
本文了分三部分对人工作智能进行了简要的介绍与分析，第一部分给出了人工智能的科学定义及哲学定义，第二部分阐述了人工智能的发展现状及发展趋势，最后一部分分析了人工智能给人类带来的利与弊。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。
它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
一、人工智能的定义1、人工智能的科学定义人工智能在科学层面上定义为一门通过运用人类智能的机理来使机器模拟人的智能的学科。
具体来说就是通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，让它去完成以往需要人的智力才能胜任的工作的基本理论、方法和技术。
它是计算机科学的一个分支，也是计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、控制论、信息论、决定论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
人工智能有三种,第一种是通常所认为的那样, 试图让机器做你所做的事，如在工厂里干活,把人们从繁重的体力和脑力劳动中解放出来；第二种是通过接受大量不同的科学训练及日常生活的训练，使机器具有可以理解不同种类的事情、语言、制造计划、测试计划、解决问题、监视我们行动的能力等等；第三种是包括具有动机、情感、情绪等能力的机器,例如感到孤独,窘迫、自豪、厌恶、兴奋等。
人工智能考试题及答案
人工智能考试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII答案：A2. 下列哪个选项不是人工智能的典型应用？A. 自动驾驶B. 语音识别C. 人工服务D. 人工呼吸答案：D3. 人工智能之父是：A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：C4. 下列哪个算法不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 深度学习D. 快速排序答案：D5. 神经网络中，神经元的连接权重通常通过什么方法进行优化？A. 遗传算法B. 反向传播C. 模拟退火D. 贪心算法答案：B6. 以下哪个不是深度学习中的常见层类型？A. 卷积层B. 池化层C. 激活层D. 循环层答案：D7. 以下哪个是强化学习的关键组成部分？A. 状态B. 奖励C. 动作D. 所有选项答案：D8. 人工智能的三大支柱不包括：A. 数据B. 算法C. 计算能力D. 硬件答案：D9. 下列哪个是自然语言处理的常见任务？A. 机器翻译B. 图像识别C. 语音合成D. 视频分析答案：A10. 以下哪个不是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器取代人类工作D. 机器自我复制答案：D二、多选题（每题3分，共15分）1. 人工智能可以应用于以下哪些领域？A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案：A, B, C, D2. 以下哪些技术可以用于增强人工智能的决策能力？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 规则引擎答案：A, B, C3. 人工智能在发展过程中面临的挑战包括：A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：A, B, C, D4. 以下哪些是人工智能的常见算法类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 遗传算法答案：A, B, C, D5. 人工智能在自然语言处理中可以完成的任务包括：A. 文本分类B. 情感分析C. 语音识别D. 机器翻译答案：A, B, C, D三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能可以完全取代人类进行所有工作。
人工智能人社考试题及答案
人工智能人社考试题及答案一、单选题（每题2分，共10题，满分20分）1. 人工智能的英文缩写是？A. AIB. IAC. AIID. AIO答案：A2. 人工智能之父是哪位科学家？A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·闵斯基D. 艾伦·纽厄尔答案：B3. 下列哪个算法不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 线性回归D. 牛顿迭代法答案：D4. 在人工智能领域，神经网络的灵感来源于？A. 计算机电路B. 人脑结构C. 互联网D. 基因遗传答案：B5. 深度学习在哪个领域取得了显著的进展？A. 语音识别B. 图像识别C. 自然语言处理D. 所有选项答案：D6. 人工智能中的“机器学习”与“深度学习”的主要区别是什么？A. 机器学习使用浅层神经网络，而深度学习使用深层神经网络B. 机器学习需要大量标注数据，而深度学习不需要C. 机器学习是深度学习的一个子集D. 深度学习是机器学习的一个子集答案：A7. 人工智能的三大支柱技术是什么？A. 算法、数据、硬件B. 算法、软件、硬件C. 数据、软件、硬件D. 算法、数据、网络答案：A8. 以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 医疗诊断B. 自动驾驶C. 客户服务D. 传统手工艺答案：D9. 人工智能在未来发展中面临的最大挑战是什么？A. 技术难题B. 伦理和法律问题C. 资金投入D. 人才短缺答案：B10. 人工智能的发展目标是什么？A. 替代人类工作B. 提高生产效率C. 增强人类智能D. 所有选项答案：D二、多选题（每题3分，共5题，满分15分）1. 人工智能的主要研究领域包括哪些？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 机器人技术答案：ABCD2. 以下哪些是人工智能的应用实例？A. 智能客服B. 推荐系统C. 语音助手D. 无人驾驶汽车答案：ABCD3. 人工智能在医疗领域的应用包括哪些？A. 辅助诊断B. 药物研发C. 患者监护D. 手术机器人答案：ABCD4. 人工智能在教育领域的应用包括哪些？A. 个性化学习B. 智能辅导C. 虚拟助教D. 在线评估答案：ABCD5. 人工智能面临的挑战包括哪些？A. 数据隐私问题B. 算法偏见问题C. 伦理道德问题D. 安全性问题答案：ABCD三、判断题（每题1分，共5题，满分5分）1. 人工智能的发展完全依赖于大数据。
人工智能ArtificialIntelligence;简称AI
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1.1.1 AI的定义
智能（自然智能）
• 自然智能
• 指人类和一些动物所具有的智力和行为能力
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1.1.1 AI的定义
何谓人工智能（1/2）
• 综合各种不同观点，可从能力和学科两个方面讨论 • 能力方面 • 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的
智能，或称机器智能
• 学科方面 • 是一门研究如何构造智能机器或智能系统，以模拟、延
伸和扩展人类智能的学科
• Turing测试 • 如下图所示。能分辨出人和机器的概率小于50% • Turing测试存在的问题 • 仅反映了结果的比较，没涉及思维过程 • 没指出是什么人
去处理问题，能够模拟人类的智能行为。 • 相互关系 • 远期目标为近期目标指明了方向 • 近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础
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第1章 人工智能概述
• 1.1 AI的定义及其研究目标
• 1.2 AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • 1.3 AI研究的基本内容 • 1.4 AI研究的不同学派 • 1.5 AI的主要研究和应用领域 • 1.6 AI近期发展分析 • 1.7 我国智能科学技术教育体系
• 人类的自然智能（简称智能）
• 指人类在认识客观世界中，由思维过程和脑力活动所 表现出的综合能力。
深学习、实调研、抓落实
深学习、实调研、抓落实深学习、实调研、抓落实，是企业在实施科技创新的过程中必须面对的三个难题。
只有充分发挥深学习的强大算力和数据处理能力，深入进行实地调研，不断升级完善落实方案，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
一、深学习以深度学习为代表的人工智能技术正在逐步深入各行各业，让创新更加高效精准。
深学习需要海量的計算和数据功力配合，可以通过大量处理分析海量数据信息来进行智能化识别和决策。
深度学习能够解决许多传统技术无法处理的问题，如语音识别、物品检测、图像识别、自动驾驶等等，将带动未来人工智能领域的快速发展。
二、实调研实地调研是在市场上发掘和满足客户需求的重要手段。
实调研可以深入到用户的现场，精确了解他们的需求和真实反应，不断改进产品或服务的质量和流程。
实地调研需要结合深度学习技术，通过海量数据分析和处理，把握目标用户的习惯和实际需求，提高企业从识别需求到解决需求的效率和精准度。
三、抓落实抓落实是将技术创新和市场调研的结果落地，实现效益最大化的关键环节。
抓落实需要将研究和实践紧密结合，持续完善整个创新流程，不断改进产品或服务的品质和服务体验，建立起稳定可靠的创新体系和运营机制，确保不断提高企业的核心竞争力和市场占有率。
结合实际案例，深入探讨深学习、实调研、抓落实三大技术应对挑战的最佳实践。
实例一：基于深度学习和实地调研的医疗AI产品某医疗企业面临着高质量医疗服务资源不足，诊疗效率低和病情误判等问题。
经过市场调研和深度学习技术的应用，开发出一款医疗AI产品，通过深度学习算法和实时接口获取和分析用户的病情信息，并与传统医疗数据进行比对，提高疾病诊断的准确性和效率。
该医疗AI产品在医生的辅助诊断和个性化推荐方面取得了良好效果，得到了大量用户的认可和推崇。
实例二：利用深度学习和实地调研提升智慧农业效率某农业企业在传统农业生产中遇到了效率不高、浪费成本和资源等问题。
通过采集大数据平台和深度学习技术进行分析处理，辅助管理人员进行实地调研，找到了农业生产难点和漏洞，推出了多个智慧农业项目。
人工智能原理习题库【选择+填空版】
一、填空：1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解、定理证明、智能控制、机器翻译。
3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真。
5.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释G都为假。
6.谓词公式与其子句集的关系是包含。
7.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。
8.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=┐P∨P或┐Q∨Q。
9.若C1=P(x)∨Q(x)，C2=┐P(a)∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=Q（a）∨R（y）10.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU={y/x}。
11.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略支持集策略线性归结策略12.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个二叉树，深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个单链表。
13.产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。
其中推理可分为正向推理和反向推理。
14.专家系统的结构包含人机界面、知识库，推理机，动态数据库，知识库答理系统和解释模块。
15.在MYCIN推理中，对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）=~CF（A），CF（A1∧A2）=min{CF（A1），CF（A2）}，CF（A1∨A2）=max{CF（A1），CF（A2）}。
16.开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，知识表示的方法主要有逻辑表示法（谓词表示法），框架，产生式和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有AKO和ISA17.机器学习的含义是指机器面对自行为的修正或性能的改善和机器对客观规律和发展。
人工智能在科研领域中的应用和前景
人工智能在科研领域中的应用和前景随着人们对于科学技术的不断追求，人工智能（AI）作为现代技术发展的热点话题，渐渐地成为科研领域的领先技术之一。
不断提高的计算速度和庞大的数据处理能力使得人工智能被赋予了更为广阔的应用场景，尤其是在科研领域中广泛应用，促进了科研的快速发展。
本文将就人工智能在科研领域的应用和前景进行探讨。
一、科研数据处理在科研领域中，人工智能主要应用于大量数据处理方面。
科研数据存在“三大难题”：大规模的数据采集、数字化和处理。
在这个角度来看，人工智能成为科研数据处理的有力工具。
比如，人工智能可以自动识别数据，进行分类和归档，也可以预测未来的趋势，为科学研究提供了更多的数据支持。
同时，人工智能在科学数据处理中，不仅可以快速、准确地处理数据，还能满足不同单位和不同行业的数据处理需求。
例如，将来自不同单位和不同行业的数据整合起来，进行关联分析和数据挖掘。
这样可以节省时间和人力成本，同时也可以减少人为操控误差。
人工智能在数据处理领域中的应用，不仅是解决了科学数据处理的问题，而且为科学研究提供了更大的可能性。
二、科研领域中的智能辅助在我国的国家科技创新中，传统的研究方式还是占据着很大的比例。
如今科技创新的速度越来越快，如何在短时间内完成海量科学研究，成为了一大难题。
这个时候，人工智能技术提供了科学研究的智能化辅助工具。
智能辅助技术即机器人化的科研工具，它可以模拟研究过程，进行模拟实验。
在实验过程中，智能辅助技术，不但可以自动化，还可以自动识别实验结果。
这就相当于让机器代替人类来处理实验数据，极大地提高了研究效率。
目前主流的人工智能技术，已经被成功应用于化学、物理、天文等领域的科学研究中。
例如，深度学习的算法可以应用于分子设计和化合物的合成实验中。
AI技术的应用将大大提高实验的效率和准确性，为科技不断进步创造更多可能性。
三、人工智能助力科学实践人工智能不但在科学数据处理和智能辅助领域有应用，还可以在面对棘手难题时，提供一些技术支持优势。
浅谈人工智能技术课程思政建设与实践
（a）2020年（b）2021年图4 成绩分布图36中国设备工程 2023.06 （下）导致识别难度大大增加。
此外，场景图像中可能存在更加复杂的背景，文本区域附近的背景会给文本定位带来(a)检测结果 (b)识别结果图1 街景图像检测和识别结果从学生学习行为数据集的聚类模型无法得到对学习最终结果产生影响的因素，采用聚类算法将数据进行分类后，本文构建了改进深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）训练，并实现了学生成绩预测模型。
该方法不同于传统的无监督训练算法和其他低维度的机器学习算法，通过自主更新权值的方法，根据不同的数据集训练，得到具有个性化差异的训练模型，依据综合聚类结果和预测模型，完成对学生学习行为的个性化教学评价和成绩预测，较好地解决了不同的学习模式之间的个性化差异问题，为学生的发展和教师调整教学模式提供技术支持。
使“个性化学习”在大图2 教学评价实验结果3 结语目前，人工智能、互联网、大数据等现代信息技术发展迅速。
本文在人工智能技术课程中介绍了课程思政内容，研究设计了基于人工智能技术的课程思政案例，鼓励学生充分发挥自己的聪明才智，勇于创新，为我国的社会进步和经济发展贡献自己的力量。
参考文献：[1]商新娜,宏晨,田娥.“机器学习”课程思政教学改革与探究[J].科教文汇,2021(28):95-97.[2]韩宪洲.论课程思政建设中的几个基本问题:课程思政是什么、为什么、怎么干、怎么看[J].北京教育(高教版),2020(5):48-50.[3]代丹丹,唐万梅.Python程序设计课程思政方法与实践[J].软件导刊,2021,20(7):202-205.[4]柳青.Python 程序设计课程中的课堂思政元素初探[J].电脑知识与技术,2020,16(3):75-77.[5]李静,胡国华.Python 语言程序设计课程思政资源挖掘及教学路径探索[J].计算机教育,2020(1):24-28.[6]蒋宗礼.提高课程教学站位[J].中国大学教学,2021(1):35-41.。
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人工智能技术发展面临三大难题
无可置否，人工智能将带来新一轮的产业革命。
无人驾驶、服务机器人、智能家居对乘用车、家电产业产生巨大的变革。
无人工厂、无人物流正成为企业重要的生产手段。
智能客服、智能投资顾问、智慧医疗、智慧教育正塑造现代服务业的新形态。
人工智能在生产生活中发挥的作用日渐显现。
承认人工智能取得的发展的同时，另一方面必须指出人工智能仍然面临如下问题和不确定性。
首先，人工智能虽然近年取得快速发展，但是在不少方面上距离成熟应用尚存在技术瓶颈，过高的期待和不负责任的炒作导致产业泡沫。
目前一般认为，人工智能在大规模图像识别方面已经超过人类，在机器翻译方面虽然取得一定进展但是和理想水平相差不小，而在聊天对话方面则差距甚大。
在无人驾驶方面，目前商业化自动驾驶汽车是辅助驾驶，真正的自动驾驶汽车尚在研发测试阶段。
其中处理紧急异常交通情况是人工智能遇到的难点。
同样在语音识别方面，虽然在实验环境中测试人工智能识别接近人类，但是我们也看到现实场合下，存在环境干扰的情况下，人工智能识别率其实差强人意，而且经常会犯一些人类不可能犯的常识性错误。
其次，滥用人工智能应用也带来道德、伦理上风险。
人工智能没有意识更不会有道德判断。
传统算法是人类制定规则，符合人类的价值观。
而人工智能发展到今天已经从完全执行人类指令发展到可以从海量数据中吸取历史经验，自动生成判断。
输出的结果可能符合某种逻辑但是并不符合人类价值观。
最可怕的是随着人工智能的普遍使用，人类适应了机器思维，而不是机器学会了人的价值观。
例如，片面强调生产效率，骤然的机器换人带来失业问题，不容忽视。
最后，人工智能技术的垄断造成新的“数字鸿沟”。
人工智能发展基于芯片、操作系统等信息产业基础,依赖于底层算法通用框架。
个别发达国家垄断这些技术的输出权、定价权，随时挥舞禁售大棒或者暗地实施网络监控，给发展中国家利用人工智能带来很大风险，制约全人类共享人工智能带来的福利。
总结，人工智能与物联网有着说不清楚的关系，在现阶段看来，两者之间隔着一层纸，都在不同的领域研究，但是从人工智能和物联网的未来发展来看，两者的关系是很密切的随着国内物联网的发展，物体将进入全智能化时期。
当物理世界和数字世界完全拥抱在一起之后，将推动人类不断的迈向下一个时代，也就是人工智能时代。
而深圳云里物里科技股份有限公司是一家专业的物联网（IOT）解决方案供应商，多年来一直专注于IOT领域的研发创新。
目前，BLE蓝牙模块、蓝牙传感器、蓝牙解决方案、蓝牙网关、iBeacon等产品业务遍及全球80多个国家和地区。
云里物里已经与中国邮政、中国电信、华为、Google、Inbev, Ericsson等二十多家全球500强公司建立战略合作伙伴关系。