時間：2024-03-01 14:46:32
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇人工智能時代概念，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
該走的路一步也省不了。
近兩年，我們經常聽到一些諸如“這是一個千億元級別的市場”“一定能夠顛覆BAT”的豪言壯語，如今卻很少聽到了；中關村的創業咖啡也涼了許多，“什么都不缺，就差一個程序員了”的創業者在資本的萎靡下也開始考慮為了明天的早餐開始找工作；盛極一時的iOS培訓也偃旗息鼓了，培訓出來的iOS學員發現市場上很難薪資溢價了，因為和他們一起應聘的，可能就是當時的培訓老師……
經濟不好，創業前景、公司發展遇阻的時候就會搞概念。
“過去大家普遍認為好概念對互聯網企業最重要。但Google的成功案例使人們猛然發現，憑借技術在行業里樹立最大壁壘，可以獲得產業最有價值的利益鏈條，現在連微軟這種典型的技術型企業也開始涉足互聯網了。”阿里巴巴CTO吳炯說。而馬云笑稱，自己雖然算不上懂技術，但懂得尋找“適應市場需求的技術”。
這種提醒針對的是新一輪互聯網創業風潮。目前的創業者們總是堅持，一個好概念暗示著輝煌的未來。
但新一輪互聯網的輝煌遲遲沒有到來，代表著中國互聯網新興力量的Web2.0公司，不管是在流量指標上，還是在盈利模式上，至今都沒有出現過像美國的社區網站YouTube、Myspace那樣的顛覆性力量，伴隨它們的反倒是裁員、資本枯竭等不利消息。
IDG亞洲區裁熊曉鴿認為，風投最先選擇的是能創造服務和技術的人，其次才會考慮公司對行業的影響。而“技術大拿”們對這種現象的評價更為苛刻，在他們看來，互聯網的迅速崛起，靠的是打破常規的奇思妙想。如今的互聯網企業則經常缺乏創新精神，害怕失敗，于是炒作概念往往成為捷徑，很多新概念就出來了：移動互聯網時代已經結束、下半場開始、新零售變革……
移動互聯網時代結束了？
首先是李彥宏提出的：“移動互聯網時代已經結束。”核心概念是，靠移動互聯網的風口已經沒有可能再出現獨角獸了，因為市場已經進入相對平穩的發展階段，下一個發展階段是人工智能和物聯網的時代。
互聯網人口發展到一個瓶頸期，這是不爭的事實，但是講移動互聯網時代已經結束，可能還為時尚早吧。如果說移動互聯網時代已經結束，那么百度豈不是完美錯過了整個移動互聯網時代？
移動互聯網的出現沖擊了PC互聯網，但也并沒有出現能夠取代移動互聯網的新型互聯網方式。移動互聯網這一波已經過了幾年，它的體量已經很大，所以它的發展速度自然會慢慢放緩。但是在移動互聯網上面還有很多可以創新的地方，比如Wi-Fi通訊方式還并沒有像流量一樣，隨時隨地統一入口覆蓋，隨時隨地可獲取流量的發展也沒有達到成本可忽略的程度，新的獨角獸仍然未出現。還有諸如“互聯網+自行車”這樣的模式出來，所以現在移動互聯網時代只是梯度放緩，絕不是結束。
李彥宏提出移動互聯網時代已經結束，人工智能與物聯網的時代才是未來。我們完全可以理解百度錯過移動互聯網時代，并急于在人工智能方面抓緊迎頭趕上的迫切心態，畢竟曾經騰訊加阿里也不如百度的市值高。但是經此移動互聯網一役，百度已經只是這兩家市值的零頭了，可見人工智能并不是靠造概念就行的。
人工智能更多的還是在云端，終端客戶不需要去理解什么是人工智能、如何使用人工智能，他們只需要關心人工智能可以為他們提供哪些服務。
所以在云端怎么讓它更智能，如何運用大數據，這才是風口，但是現在是到了一個最關鍵的時間了嗎？我認為還需要很多基礎的東西。人工智能談了幾十年也是在這兩年才有了比較大的突破，后面就可以很簡單地應用在各行各業了嗎？我覺得未必。因為差距還有很遠，就像移動互聯網時代，不可能讓用戶去編程機App一樣，人工智能時代肯定不可能試圖讓用戶去理解人工智能，需要給用戶提供的只是人工智能物化了的產品和服務。
這些服務如何提供給終端用戶？我認為目前在沒有更好的互聯網服務的基礎上，還會繼續通過移動互聯網的方式提供。獨角獸的出現并不一定要互聯網人口紅利，和PC互聯網發展到移動互聯網不同，人工智能和物聯網的發展并沒有拋開移動物聯網。相反，還需要緊密結合移動互聯網。移動互聯網的發展在硬件鋪設上還沒有達到完美的程度，所以何談移動互聯網時代結束呢？
互聯網下半場開始了？
下半場是美團CEO王興在公司內部提出的一個概念，核心意思是，就像中國經濟用三十多年的時間，吃光了人口紅利，于是“新常態”就成為中國經濟的下半場；互聯網的人口紅利吃了二十幾年，也吃光了，互聯網公司的發展不得不從追求速度和規模，轉向追求縱深和創新，這就是互聯網的下半場。
互聯網從1995年開始到現在短短21年時間，如果非要拿上半場下半場這種概念來說，也就算開場踢了5分鐘，何來發展如此迅猛的上半場下半場？如果按王興的說法，現在是進入到了下半場，到2037年之后算加時賽嗎？需不需要搞個新賽季，再搞個甲級、乙級、晉級、降級比賽？
另外，從王興提到的人口紅利上來看，如果以人口紅利沒有了來算上下半場，那就更牽強附會了。就像獨立IT評論人keso說的那樣：以電力為例，如果從電力照明普遍進入家庭開始算，電力的人口紅利也早早就沒有了。但電力真正的革命卻發生在照明之外，它帶來的紅利遠非人口紅利可以概括，從中獲益的絕大多數也并非做電燈泡的企業。即使是做燈泡的，感嘆人口紅利不在的，也一定不是GE、歐司朗這樣的不斷以新技術引領照明行業的企業。
【關鍵詞】機械電子工程；電子電路學；人工智能
世之矚目的人機大戰最終以阿爾法狗的勝利而告終。這場為無數人所關注的圍棋比賽，刷新了人們對人工智能的認知。長久以來，人工智能對人類來說仿佛只是一個存在性的概念。殊不知，人工智能已經悄然分布在我們身邊。對于人工智能的討論和定性一直塵埃未定。但毋庸置疑，人工智能必然是未來的一個發展方向。人工智能涉及到眾多學科，例如仿生學、電子電路學、機械電子工程學等。比起其他學科，機械電子工程是一門比較老的學科。無論是在理論的成熟性上，還是在應用的廣泛性上，機械電子工程都有著得天獨厚的優勢。因此，研究人工智能的發展，必然離不開機械電子工程的相應支撐。
1人工智能的發展
人工智能的概念起源于工業時代。隨著科技的發展，大量的機器開始取代人力進行生產工作。無論是以蒸汽為動力的機器，還是以電力為動力的機器，都可以周而復始地重復一樣工作，從而大幅度地解放人力資源。但是，由于機器的局限性，它們只能固定地重復某一動作或者某一套動作，而不會自我進行改變。當外界環境改變的時候，它們依舊會重復這些動作。因此，人們急切需要一種可以針對外部條件進行自我改變的機器。隨著電子管和計算機的應用與普及，特別是隨后的晶體管和集成電路的發展，為人工智能的出現提供了契機。人工智能的定義是指某一樣機器在執行某一項指令時，如果外部條件發生改變，它也會自行改變自己的行動方式，從而適應外部條件的改變。但機器畢竟是機器，它們并不具有人類的思維。它們能夠對環境作出判斷和對自身做出改變，是因為人類提前在它們內部設置好了相應的程序。而晶體管和集成電路的大規模普及，和機械電子工程的成熟應用，為人工智能的應用與發展提供了新的成長土壤。
2機械電子工程與人工智能的相關性分析
歸根結底，人工智能依舊屬于機器。既然是機器，便離不開電子電路與機械的支撐。無論是多復雜，多精密的人工智能機器，當我們進行仔細分析的時候，就會發現，它們其實就是一個個電路所組成的。機械電子工程在電氣時代就已經得到大規模發展。經過這么多年的應用，機械電子工程無論是在理論上的成熟性，還是在應用上的廣泛性，都有著眾多學科無可比擬的優勢。而人工智能是在晶體管與集成電路發展成熟后，尤其是微型電子計算機發展成熟后，才得到快速發展的一門技術。換而言之，人工智能就是機械電子工程所延伸出來的一種產物。只是它包含了眾多其它學科的知識，才是兩者有了一定的區別。人工智能是機械電子工程的一種延伸性產物，但并不是完全性的機械電子工程產物。正如前文所言，人工智能除了包含了機械電子工程學，還包括了仿生學、物理學甚至數學等眾多學科。所以，從嚴格定義上來說，人工智能與機械電子工程是不同的兩個學科。但這兩個學科并不是完全獨立的，正如數學和物理學、物理學和化學。從表面上看，兩者似乎并不相干；從嚴格定義上看，彼此也是分屬不同的學科。但是當我們仔細分析的時候，我們就會發現，這些學科是彼此交叉的，互相聯系的。所以，我們在對它們進行分析的時候，需要互相聯系彼此，進行綜合性分析。我們在發展人工智能的時候，必然是離不開機械電子工程的相應技術的支撐。因此，我們應該從更高的層面，綜合分析，將它們聯系起來，實現綜合性發展。
3機械電子工程的智能發展
現在，人們的生活中越來越追求便利。無論是智能手機的發展，還是掌上電腦的應用，都充分體現了這一點。機械電子工程起源于電氣時代，發展的成熟性和實用性都很高。但是，它已經無法完全適用于現代的生產生活。而隨著智慧城市的提出和各種人工智能產品的大規模應用，人們對機械電子工程的發展提出了新的要求，即“智能化、微型化、實用化”。例如現在常見的一種“智能家居”。這種東西已經不再僅僅是一種概念產品，而是已經發展出實物。它們可以根據人們的需求，對人們的生活環境進行適應性改變。“智能家居”從實物上而言，就是一些電子產品在微型計算機的整體控制下，進行對相應工作的分析和處理。這也就是機械電子工程的未來發展方向。隨著微型計算機的大規模普及和應用，尤其是各種高性能的微型計算機的應用，需要機械電子工程為它們提供相應的電子電路來支撐，從而使得它們能夠正常工作。因此，機械電子工程應該把握住時代的前沿，追隨著時展的腳步，根據自身獨有的成熟性優勢，進一步發展，從而適應新時代的“智能化、微型化、實用化”的要求。
4結束語
人工智能雖然都得到了長足的發展，但綜合來看，人工智能的發展仍舊十分不成熟，還有著很大的發展空間。機械電子工程作為人工智能的基礎，也會隨著人工智能的發展，實現自身理論的進一步成熟和相關技術的飛速發展。綜合分析來看，人工智能雖然是機械電子工程的延伸產物，卻已經和機械電子工程有了很大的不同。當我們在發展人工智能的時候，必然是離不開機械電子工程的相應技術的支撐。如果我們真的要對它們進行分析的話，我們就應該從更高的層面，綜合分析，將它們聯系起來，實現綜合性發展。
參考文獻
[1]王琪.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].科學傳播,2012.
[2]肖斌.薛麗敏.李照順.對人工智能發展新方向的思考[J].信息技術,2009.
關鍵詞：人工智能；人機交互；機器學習；深度學習；數據挖掘
中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是當今科技發展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經典案例更是引起了全世界廣泛的關注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關的技術領域，對于人工智能的普及和發展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關領域的科學研究者們提供一些參考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術科學，是計算機科學技術的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應用系統及相關的理論和技術方法的開發研究。主要通過研究及了解人類智能的本質從而開發出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術，它所研究的往往是能創造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應用程序，處理的任務也遠遠超出了簡單計算，從學習感知規劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術、機器人設計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術實踐也使得應用領域范圍大規模擴張，人工智能是人類智慧的結晶，未來也可能展現出超過人類的智能。
2 人機智能的研究方向
人工智能的科學研究通常涉及到數學、邏輯學、認知科學、以及最重要的計算機科學等多學科領域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：
2.1 邏輯推理與證明
早期的人工智能更多的解決了大量數學問題，邏輯推理是基礎也是研究時間最長最重點的領域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現潛在的定理證明，根據數據庫的實例進行推導并及時更新證明結論，演繹和直覺相結合，在推理和證明中實現部分智能。
2.2 問題求解
問題求解領域的一大重要應用則是下棋程序的功能實現，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數學方程的求解實現，分析各種公式符號的組合意義從而為科學研究者提供強有力的基礎保障。問題求解中所運用的搜索和規約也是人工智能領域中的兩大基本技術。
2.3 自然語言處理
自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關的理論方法和技術。NLP是人工智能領域的主要研究方向之一，也是發展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內容，目前也都在人工智能領域獲得了突出的應用成果。
2.4 專家系統
專家系統是指具有大量模擬人類相關領域專家知識和經驗的智能計算機程序系統，依托于人工智能相關技術，根據專家系統所提供的數據方法進行判斷推理進一步決策，從而代替人類專家解決一部分該領域的特定問題。從知識表示技術的角度上看，專家系統可分為基于網絡語義、基于規則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務類型及專家系統主要解決的問題類型的角度來看，專家系統也可分成解釋型（分析和闡述符號數據的意義）、調試型（根據故障制定排除方案）、預測型（根據現狀預測指定對象未來可能的結果）、維修型（針對特定故障制定并實施規劃方案）、設計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規劃型（根據指定目標制定行動方案）等。
專家系統的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設計：包括問題、知識、概念、形式、規則等多個概念的籌建；（2）開發和試驗系y原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。
專家系統的實現通常建立在大量的數據統計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學快速發展的今天，專家系統也逐漸更重視理論和基礎研究，除了基于經驗的理論，基于規則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統將更偏向協同式和分布式方向發展。
2.5 機器學習
機器學習是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學事實的過程，是計算機具有智能的基礎。計算機的學習能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現的重要標志。機器學了在人工智能領域有著重要應用，對于探索人類智慧的奧秘以及學習方法和機理都有著重要意義，機器學習的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。
3 人工智能的應用
人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環境及思維方式來設計出真正具有人類智能的高效人機系統。
3.1 人工智能在各個行業的應用
人工智能已經運用到人類生產生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設備及醫療器械。（4）智能教育輔導系統、線上學習和智能輔助學習設備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設備的興起給互聯網娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領域的預測及防范。（7）大量重復機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔著更多的創新及實踐工作。
3.2 人工智能生活應用實例
作為輔助人類生產生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構建：目前的智能停留在自動控制I域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調等等；而未來，人工智能的發展將根據你的日常行為了解你的習慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數據，通過機器學習和深度學習算法改造你所居住的環境。最終實現真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導航和定位實現規定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應和照相等技術，配合復雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環境下自動完成發動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經網絡的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關注的焦點之一。谷歌翻譯負責人表示將在部分功能上嘗試使用深度學習技術，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質性突破，而基于神經網絡的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結果更流暢合乎規范，也方便人們更好地理解。
4 人工智能的發展歷程
人工智能的發展歷程不算很長，但發展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學科一樣，人工智能的發展中也經歷了和低谷時期。根據不同時期代表性人物和事件的發生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：
（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數學家，1912―1954）首次發表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內的人和機器分別對話中，是否能區分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香農、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發起的DARTMOUTH學會于達特茅斯大學召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關于人工智能領域的研討會，見證了人工智能學科研究的開端。
（3）1960年以來，生物進化領域逐漸建立起了遺傳、策略和規劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經網絡、進化計算等多學科集合與交叉。
（4）上世紀90年代開始，專家系統逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規則和模型的協同式分布式專家系統將是未來使用的主要趨勢。
（5）從1960年神經網絡首次應用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發式推理規則的方法引入，再到1977年運籌學理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發展也順利引導了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。
（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領域已經取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學工作者的不斷努力下逐漸設計落實，人工智能已經從科學研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當下最具潛力的多學科交叉的前沿科學。
5 人工智能的未來與發展趨勢
從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經問世則得到了人們的普遍關注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學習、數據挖掘等一系列相關學科的發展和興盛。人工智能領域中的創新和蓬勃發展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學科的發展歷程及應用領域，我們大致可以推測出關于未來人工智能的一些方向：（1）機器學習和深度學習算法指導下更聰明更多樣性更具智能的機器系統。（2）自然語言處理應用中更自然的人機互動交流。（3）機器學習時代更快速的數據處理分析策略。（4）各研發企業和機構對于人工智能先進技術更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。
6 結語
在短短60年的時間內，人工智能的快速發展已經從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應對各種各樣的挑戰。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰和技術瓶頸，距離人工智能時代的真正實現還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內需要研究的重要課題。
參考文獻
[1]李紅霞.人工智能的發展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.
【關鍵詞】計算機技術 人工智能 金融領域 應用
隨著信息時代的到來，人們逐漸提高了對計算機網絡技術的要求，希望利用計算機技術獲得更加智能化、人性化的服務。因此，人工智能在計算機網絡中有著十分重要的作用，由于人工智能的配合與支持，計算機網絡技術得到了更好的發展。下面本文簡述一下人工智能的概念、優勢及發展過程中存在的問題，詳細的分析基于計算機的人工智能在金融領域的應用情況。
1 簡述人工智能的概念、優勢及存在的問題
通過綜合計算機、語言學、心理學等眾多學科，而形成一門具有應用性的技術，就叫做人工智能。其主要目標是模仿或超越人的智能，并將該理念運用到機器中，讓機器擁有像人一樣的思維、能力和行為等。下面我們主要利用表格介紹人工智能的優勢、發展情況及其存在的問題，如表1所示。
2 基于計算機的人工智能給金融領域帶來的影響
2.1 促使金融行業服務模式更加主動
在金融行業中，主要是人與人服務價值進行交換的過程，核心因素是人。因此，如果想要促進金融行業的快速發展，就必須加大對人力、物力等的資金投入，來維護與客戶之間的關系，進而發現客戶真正的需求，得到金融業務的真正價值。隨著計算機在人們生活中的廣泛應用，我們開發了網銀、APP等軟件，大力促進金融機構的系統建設工作，提高了客戶與金融機構交流的便利性。人工智能的快速發展，有利于更深處的服務價值鏈高端的金融，為客戶提供個性化和人性化的服務。同時，也有利于支持各類金融分析、金融交易中的決策，監督防控后臺風險等。
2.2 進一步提升了對金融大數據處理的能力
金融行業在市場分析、投資顧問、風險控制、客戶信息等方面有著許多有用或無用的信息，需要我們進行辨別。但是數據單位都是海量級別，且大量數據的存在方式又都是非結構化的，如掃描客戶的證件信息等，浪費人力、物力、存儲內存等，還無法轉成可分析的數據。而在運用人工智能的深度學習系統后，可以大幅度的降低人力成本、提高數據處理能力、提升金融行業風控等。
3 基于計算機的人工智能在金融領域中的應用
隨著國際巨頭公司將人工智能技術滲透于產品的各個方面，國內金融行業也開始使用人工智能技術，下面我們以阿里巴巴、交通銀行、平安集團等的應用情況進行分析。
3.1 阿里巴巴
阿里巴巴利用人工智能技術，在客戶服務、征信、智能投顧、保險、互聯網小貸等多個領域進行了創新和應用，下面我們根據阿里巴巴旗下的螞蟻金服所公布的數據進行分析，如表2所示。
3.2 平安集團
在人工智能技術出現以后，平安集團旗下的平安科技人工智能實驗室開始大規模的研發人工智能的金融應用。如開展了人像識別，對指定銀行區域進行整體監控，進而對陌生人的行為進行識別，保證銀行物理區域安全性；開展智能客服，用戶撥打后直接說出服務需求，系統識別客戶語音內容后，即可轉接相應模塊，節省了客戶選擇菜單的時間。
4 總結
綜上所述，我們可以發現人工智能技術在金融行業廣泛應用后，有效的節省了解決客戶問題的時間，技術難度較低，有利于商業價值的迅速實現。雖然就目前來說，人工智能在絕大部分領域還不能替代人力，但是能起到較大的輔助作用。而在金融行業中，則可以嘗試在多個領域運用相關技術，不管是提升客戶體驗還是風險防范中，都可以進行較多的探索和嘗試。
參考文獻
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這個已經存在了60年的技術領域，經過兩起兩落，從2004年起再次受到中英文領域的雙重關注。
作為一家正在用人工智能重新定義人類社會連接人與信息的方式的科技公司，今日頭條推出《人工智能影響力報告》，旨在記錄本輪人工智能浪潮下，國民心中對AI的期盼與恐懼，以及人工智能時代最有影響力的公司、科學家和應用。
盡管“人工智能”、“機器學習”、“深度學習”、“神經網絡”、“數據挖掘”，一系列技術詞匯堆起了高高的壁壘，看似把普通民眾拒之門外，但擁有海量用戶的今日頭條推出的首份《人工智能影響力報告》顯示，中國國民的AI信心指數還是相當高。
AI信心指數是由頭條指數和用戶問卷調查數據相結合，從AI概念普及度，AI產品/服務的使用普及度，對AI未來發展的期望度等三個維度做出判斷—2017年，中國國民的AI信心指數為83。
AI信心指數也是頭條指數旗下的第一個行業指數。
不同于微信指數、百度指數和微指數等以天為更新頻率的指數產品，頭條指數基于今日頭條智能分發和機器推薦所產生的海量內容，可以追蹤當天的數據，并以小時級更新。負責頭條指數的頭條算數中心未來還將推出一系列行業指數。
當然，這個高達83分的自信指數背后，也有國民的理性和審慎。在報告中的“AI十問”里，頭條用戶最為關注的就是和切身利益相關的生計問題——自己的工作是否會被取代，以及AI發展帶來的危害，以及AI發展帶來的法律、道德問題。三個都是具有負面傾向的問題，可見雖然民眾對于AI發展是支持的，但也希望了解更多人工智能可能帶來的風險。
報告顯示，雖然國民對于AI信心指數很高，但是只有41.53%的公民人認為自己用過AI產品。國民對于AI的概念認知還處于比較模糊的階段。
事實上，AI早就無孔不入，當你用蘋果的Siri助手、用今日頭條看新聞時，你都用到了人工智能技術。
報告還評選出了人工智能的“網紅應用”。
頭條熱度指數顯示，谷歌的無人駕駛具有熱度最高，意味著內容創作者與讀者對此最感興趣。而在票選中，國民認知度最高的產品則是在C端應用的人工智能，比如今日頭條和支付寶。
報告列出了中文領域里十大最受關注人工智能公司：百度、谷歌、阿里巴巴、華為、蘋果、特斯拉、小米、京東、微軟、滴滴。
在這份榜單里，百度在中文領域熱度超過谷歌。顯然，當然，影響力并不完全代表競爭力，沒有進前10的公司里也不乏人工智能領域的佼佼者：比如專注AI硬件的英偉達，專注智能信息分發的今日頭條，全力開源發展AI的Facebook。由報告可以看出：綜合性AI公司的影響力遠大于單一應用領域的AI公司。
報告指出，人工智能時代，隨著AI巨頭的競爭加劇，開源平臺進一步開放，算法和芯片的進一步提升，AI大戰的競爭最終會是人才的競爭。
國內，微軟亞洲研究院堪稱AI界的黃埔軍校。即便從微軟研究院出來的科學家們，走向BAT、今日頭條等公司，但微軟依舊占據著中國AI人才的首把交椅，擁有25位AI科學家。由可見，AI科學家們基本就集中百度、阿里巴巴等已經在人工智能領域耕耘多年的大公司里。
當然除了上述大公司，像清華大學、中科院、香港中文大學、北京大學等高校也是AI科學家的聚集地。
關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育
近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。
（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。
（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。
1人工智能時代下教育變革的背景
1.1人工智能的內涵及具備的強大能力
人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。
1.2人工智能時代的機遇和挑戰
人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。
2人工智能與教育變革
2.1人工智能與教育目的的變革
人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。
2.2人工智能與學習方式的變革
第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。
2.3人工智能與學習環境的變革
首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。
3人工智能在教育領域的應用
人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。
關鍵詞：大數據時代；人工智能；計算機網絡技術
1引言
隨著互聯網技術的不斷發展，人工智能作為一項應用前景非常廣闊的技術手段，不斷深入到人們的生活中。在互聯網發展的今天，人工智能的運用越來越廣泛，無論是日常的生活、學習、娛樂還是工廠操作、科技研究等。智能化科技的出現，不但豐富了人們的日常生活，也給計算機的發展提供了可行性方向，亟待深一步的研究。
2人工智能的概念及意義
人工智能是計算機科學的一個分支，集研究、開發于一體，用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的一門技術科學。人工智能的研發包含哲學、語言學、心理學等學科，能夠模擬人類對外界圖像、聲音的反應。基于大數據時代數據多、規模大的特點，將機器智能化來幫助人們解決一些生活上的問題，從而提高人們的生活質量和生活安全水平。人工智能的系統過程可以把人類日常的行為習慣、思考習慣轉換成數據的形式進行儲存，以實現人類日常生活的模擬，進而實現機器的自動操作。人工智能的運用實現了我國計算機技術領域的發展，豐富了人們的生活，為社會帶來了更多的便捷，同時也是計算機技術發展的必然趨勢和必經過程。人工智能和計算機網絡技術兩者之間相互結合，互相促進，為未來發展提供了新的方向。從某種意義上講，網絡計算機的發展是以人工智能技術為核心基礎，進行更深層次的研究。從簡單的數據計算、人工搜索轉變為機器的智能操作，直到人工智能對計算機網絡安全和網絡管理中的有效運用，無一不體現了人工智能的核心地位。給予人工智能強大的優勢，將計算機系統局部資源進行處理分析，能夠快速得到對人們有利的信息，提高信息的準確性和快捷性。此外，人工智能有非常強大的協作能力，通過對資料的有效整合，根據不同用戶的不同需求來互相交換信息和資源，有效利用信息資源。
3人工智能現狀
人工智能的到來，大大提高了數據處理和數據判斷的準確性。大數據時代的到來，有著驚人的數據分析和處理能力，人們的隱私問題也越來越暴露，人工智能在計算機網絡技術中的運用提高了計算機在信息處理過程中的復雜性和安全性。對于一些模糊、不確定的信息，人工智能能夠模擬人類思維，使得信息更加準確、具體，從而提高計算機處理信息的效率。同時，能夠提高信息管理體系的有效性和靈活性。但是，隨著人工智能的運用越來越廣泛，在運用過程中人工智能獲取的信息只能根據系統設定的命令處理信息，無法辨別給定的信息準確與否。數據太多沒有針對性，是人工智能處理問題的一大弊端，不但增加了時間和空間的使用，還不一定能找到想要的準確信息[1]。
4大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的運用
人工智能在網絡技術中的運用主要集中在兩個方面：計算機網絡安全管理系統中的應用和計算機網絡管理系統中的應用。在計算機網絡安全管理系統中主要通過入侵檢測智能防火墻技術、數據挖掘數據融合、人工免疫以及智能型反垃圾郵件四個方面，對計算機網絡安全進行保護。在計算機網絡管理上，主要運用專家系統數據庫、人工智能問題解答、Agent技術三個方面。
4.1入侵檢測和智能防火墻技術
入侵檢測技術和計算機智能防火墻技術是人工智能的核心技術，也是計算機網絡安全的重要組成部分。不但能夠保證計算機網絡系統中的資源數據安全完整，智能防火墻技術還可以對計算機網絡系統中一些沒有意義的有害信息進行攔截，防止其流入計算機系統中，確保計算機的安全狀態。人工智能中入侵檢測和智能防火墻技術可以很好的在計算機系統中建立一個自動防范功能，使計算機能夠高效識別病毒木馬的入侵，從而有效進行遏制。所以，應用入侵檢測技術和智能防火墻技術不僅能夠保護計算機網絡信息的安全，還能夠推動計算機網絡的健康發展[2]。
4.2數據挖掘和數據融合
數據挖掘是結合網絡連接和主機會話，找出兩者共同的特征利用審計程序分別加以描述，再通過人工智能捕捉到的入侵規律和計算機網絡沒有遭到入侵時的運行狀態，將結果記錄儲存在腦中。在這種情況下一旦計算機系統遭受入侵，系統會提示異常，自動識別入侵對象，從而進行攔截，這也是人工智能自我記憶與自我學習功能的體現。數據挖掘的運用能夠有效提升檢測入侵對象的效率，提高計算機網絡的安全。數據融合是根據人類處理信息的方式研發出的一項把資料協同化的技術。該技術能夠將計算機網絡系統中多個傳感器進行融合，使其發揮最大作用來提升系統的性能。同時，能夠縮小傳感器入侵的幾率和范圍，打破原有的局限性，保證入侵檢測的有效性和安全性。
4.3人工免疫技術
人工免疫技術是模擬人類處理方式而研發的一項新型技術，彌補了入侵檢測時未能識別病毒的缺陷。人工免疫技術分為基因庫、否定選擇、克隆選擇三部分。雖然基因庫的建設有待發展，但是，基因片重組和突變模式能夠識別入侵病毒，從一定程度上可以阻止病毒入侵。否定選擇即是系統檢測病毒的另一種計算方式，通過否定選擇計算合格才能進行系統下一步的操作，反之則被系統阻止運行。盡管人工免疫技術在計算機網絡技術中還不夠成熟，但是其作用不可小覷，有著很大的應用價值，值得人們進一步的研究探討[3]。
4.4智能型反垃圾郵件系統
很多人在計算機網絡郵件中經常遇到一些垃圾郵件。人工智能在計算機網絡安全系統的運用，很大程度上屏蔽了這些垃圾郵件，讓客戶信箱免受干擾，進一步保護了客戶的隱私安全，不會對客戶的信息安全造成任何影響。人工智能的有效應用還能實時檢測用戶郵箱，及時掃描出郵箱內部的垃圾郵件，并分類推送給用戶，提示用戶及時處理，保證了郵箱的安全性，提高了郵箱內部利用率[4]。
5大數據時代人工智能在計算機網絡管理系統中的應用
5.1專家系統數據庫
專家數據庫作為專家系統中的核心部分，具有獨立性、啟發性、透明性，包含了專家系統中的基本理論和直接、間接經驗。通過系統運行把已知的內容轉化成代碼的形式存入數據庫，再經過人工智能的轉換，舉一反三將初級的內容轉換成復雜的程序，并且不斷進行判斷、處理和優化，找到最佳方式來運用到計算機網絡管理的系統中來，從而實現最有效的管理和評價。人工智能與數據庫技術的全面整合，彌補了傳統數據庫技術在數據加工能力上的不足和人工智能在邏輯推理和知識處理方面的弱勢，使其無論在存儲空間上還是工作效率上都有很大的提高。可以說專家系統數據庫的建立，是人工智能和數據庫技術相結合的優秀產物，成為了計算機網絡管理系統中的一個重要領域，也是不可或缺的部分。
5.2人工智能問題解答
這項技術的運用主要是依照給出的特定條件，通過搜索、解析等功能搜尋最有效的信息，以達到網絡資源的有效利用，從而提高網絡資源的利用率。人工智能問題解答技術的運用摒棄了以往繁瑣的解答方式，只需要一個簡單的指令即可對信息進行有效篩選，自動對搜索信息進行判斷、過濾、處理和優化，從而找到需要的信息。大大縮短了搜索時間，提高了網絡資源的利用率。例如，用戶在計算機上查找蘇軾的《水調歌頭》信息時，用戶忘記了作者和詞牌名，只記得是“明月幾時有”就可以以“明月”作為搜索對象，經過系統的人工智能問題解答，自動帶出“明月幾時有”的搜索標簽，能夠很快查找到《水調歌頭》的完整詞牌和注釋。不但保證了搜索的準確性，還縮短了搜索時間，提高了搜索效率。
5.3Agent技術
Agent技術是人工智能問題解答的一個補充技術，也稱作是人工智能管理。Agent技術的應用是在用戶完成工作后，對數據補充搜索統計的技術，為用戶下一步的工作提供更加人性化、智能化的服務。Agent技術的應用，可以幫助用戶通過自行設置有效搜索信息，并將搜索內容通過指定的路徑傳輸到指定位置，是一項高水平智能化和人性化的定制服務機制。例如，用戶在查詢過某一地區的酒店價格后，系統會根據用戶的查詢，通過Agent技術對用戶查找的信息進行分析和處理，從而給用戶推送類似信息，幫助用戶能夠方便快捷的找到有效信息，從而節約用戶時間，提高計算機網絡技術效率。
關鍵詞：人工智能；SEO技術；搜索算法；啟發信息
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）30-0200-02
隨著大數據和“互聯網+”時代的到來，網絡、計算和信息技術也取得飛速發展，人類社會正朝著信息化時代邁進，給各行各業和人們的日常生活與工作也帶來了深刻的變革。同時，信息技術的發展與創新，離不開人工智能技術的支持。通過人工智能技術的應用，能推動信息技術變革，讓人們各項工作的開展都有技術支撐。例如，當前迅速發展的SEO技術，就離不開人工智能技術的應用。尤其是在現代社會，上網人數越來越多，對網速要求也越來越高，廣大網民在互聯網搜索信息時，很多問題離不開人工智能技術的應用，這就迫切需要全面分析和認識人工智能技術，并對其應用進行研討。本文將結合大數據和“互聯網+”的時代背景，探討分析人工智能及其在SEO技術中的應用，并提出相應策略，希望能為人工智能的有效利用，作用的充分發揮提供啟示與參考。
1 人工智能的概念與特點
在技術不斷發展和創新的時代背景下，人工智能出現并逐步受到重視與關注，對各行各業帶來深遠影響，下面將介紹人工智能的概念與特點。
1.1 人工智能的概念
人工智能又被稱為人造智能，它的英文全稱是“Artificial Intelligence”，簡稱為“AI”。目前，人工智能是指用計算機模擬或實現的智能，根據這種含義，人工智能又被稱之為機械智能。人工智能是隨著技術創新而發展的，該技術最早出現于1956年，其出現和發展與心理學、邏輯學、計算機科學、腦科學、神經生理學、信息科學等緊密相聯。實際上，這些技術的發展和綜合應用，對人工智能的誕生和發展具有積極作用，使之能夠更好服務于各行各業。總之，人工智能是一門綜合性的交叉學科和邊緣性學科，也是這些學科不斷發展和進步的結果，對人們的生活與學習，各行各業發展產生重要影響。通常來說，人工智能是指那些與人的思維相關的活動，包括決策、問題求解和學習自動化等內容。并且，人工智能與人類生產生活和各項活動密切相關。同時也貫穿于計算機應用的多個程序，例如，計算機能夠執行下棋、猜謎語等任務，通常可以認為計算機在某種程度上具有“人工智能”的特征。計算機在具體應用中，通過設置相應的程序，讓計算機能夠思考下棋的程序，能根下棋的具體內容對此作出判斷，完成整個下棋任務。目前，計算機中有關下棋的程序比較完善，功能相對成熟，甚至可以建立具有人類“專家”角色的實驗系統。需要注意的是，人工智能雖然可以完成下棋任務，但仍然存在不足，因為計算機人工智能系統的下棋技術沒有國際象棋大師的技術那樣好。計算機程序能對每個可能的走步空間進行搜索，對比賽中可能的走法進行綜合全面考慮，甚至可以考慮比賽中后面的幾個走步，與一般棋手一樣考慮走步。并且將人工智能應用到計算機當中，計算機可以同時搜索幾千種走法，這比一般棋手的技術可能會更高。通常來說，一般棋手只能考慮十步左右。然而，盡管如此，計算機不能戰勝人類最好的棋手，因為，“向前看”不是制勝的關鍵，也不是下棋勝負的決定性因素。從這里可以簡單得知，用計算機來表示和執行人類的智能活動就是人工智能。同時，人工智能的出現與計算機技術發展和進步息息相關，如果沒有計算機出現，人工智能也不可能出現，也將難以得到有效應用，其作用也難以有效和全面發揮。
1.2 人工智能的特點
人工智能的應用中，為促進其作用發揮，離不開計算機和互聯網技術的支持。在高度發達的信息時代，隨著云計算和互聯網技術應用，人工智能的特點和優勢進一步顯現，其顯著特點表現在以下方面。此外，由于人工智能的應用，有利于保障計算機安全和穩定運行，同時也為網絡運行提供支持。
1）輔助信息的模糊處理。通過人工智能技術的應用，可以將不明確的信息進行模糊處理，為順利完成某項任務創造條件。在具體的某項任務處理過程中，采用模糊處理手段對網絡進行分析，能避免固定數學模型對程序的限制，有利于進行類似人類的各項操作，讓計算機完成具有人類智能的操作任務。此外，模糊處理方式的應用，增加了網絡管理新形式，有利于更好管理計算機系統當中的不確定信息，防止對系統運營帶來不利影響，也有利于網絡跨越式發展。
2）幫助網絡層次化管理。計算機網絡和系統應用中，在人工智能的輔助下，有利于更好實現網絡的層次化管理。網絡的構成內容復雜，包括不同層次和不同信息。而整個管理過程中，通過人工智能的應用，能實現上級對下級的有效約束，下級對上級進行監控。并且還可以增進上級與下級的聯系，相互協作，共同完成任務，促進網絡系統更好運行和發揮作用。
3）具備一定的學習能力。人工智能的靈活性較好，具有較為強大的功能，有利于增進不同管理者之間的聯系與合作，讓不同網絡相互協作，聯系在一起。同時，人工智能具有一定的學習能力，可以增進人工智能對信息技術進行處理的能力，探尋系統當中比較難的詞匯，對其進行全面分析。并確定詞匯的含義，進而對網絡進行全面監控和有效管理，促進網絡系統作用的充分發揮。
4）耗費的資源相對較少。在計算機系統當中，通過人工智能技術的應用，所耗費的資源相對比較少，還能節約成本，降低不必要損失。在人工智能的支持下，可以對數據進行全面分析，對其中存在的問題進行處理，進而有利于用戶在較短時間內獲取他們需要的信息資源，滿足人們搜索信息資源的需要，節約時間，提高工作效率。
2 人工智能及其在SEO技術中的應用
作為重要的技術措施，人工智能的出現和應用，給很多行業帶來變革，也大大方便人們的日常生活。下面將結合SEO技術的基本情況，就人工智能應用進行介紹和分析。
2.1搜索算法是關鍵
SEO是“Search Engine Optimization”的英文縮寫，它的基本含義是搜索引擎優化。其出現和應用，對提高人們的搜索效率，更好開展各項工作具有積極作用。事實上，SEO技術指的是網頁內外各種可以用來提高網站在搜索引擎中排名的設計策略。搜索引擎的構成包含多方面內容，并且每個部分缺一不可，分別發揮相應的作用，進而讓整個系統更好運營。在這些構成內容當中，搜索算法是關鍵的組成部分，也是促進人工智能系統充分發揮作用，有效滿足人們日常生活和工作需要的關鍵。
2.2搜索是基本技術
利用人工智能技術解決實際問題時，搜索是最基本的技術，也是解決問題過程中不可忽視的內容。具體應用中，符號智能、計算智能，解決具體問題的應用、智能行為本身，都離不開搜索技術的應用。
2.3應用啟發式搜索法
在搜索路徑對信息進行控制的過程中，增加被解問題的某些特征，進而更好指導搜索，讓搜索朝著最有希望達到目標節點的方向前進，進而滿足實際工作需要，節約成本，降低勞動強度。啟發式搜索法指導排序時，可以分為局部排序和全局排序兩種不同方式。
2.4啟發信息的三種模式
決定要擴展的下一個節點，防止在寬度或深度優先搜索過程中，出現盲目擴展現象。擴展節點的過程中，決定要生成的后繼節點，防止盲目生成所有可能的節點。決定需要從搜索樹中拋棄或者剪切的節點，促進節點生成和計算順利進行，有利于搜索順利進行，更好完成相應的工作任務。
2.5搜尋算法的應用
啟發式通常用于資訊充分的搜尋算法，圖1展示的是啟發式搜索符號，包括開始節點、一條弧的代價、不同的節點等內容。在圖1中，最好優先貪婪算法會為啟發式函數選擇最低代價的節點，如果h（h）是可以接受的，未曾付出超過達到目標的代價，那么在計算和具體應用中，一定會找到最佳解。
f（n0）=到達一個目標的最低代價（最優）路徑的代價
f（n）=g（n）+h（n）=到達一個目標的最低代價路徑的代價――僅通過節點n
g（n）=從n0到n的最佳路徑的代價
h（n）=從節點n到一個目標的優化路徑的代價
2.6 n-puzzle的應用
為直觀形象了解啟發式算法的好處，下面將進引入這方面的經典問題――n-puzzle的應用。該問題在計算錯誤的拼圖圖形、計算任意兩塊拼圖的曼哈頓距離總和、距離目的地的距離時，都會得到具體應用。在應用過程中，必須保證應用條件在可以接受的范圍之內。曼哈頓距離是一個簡單的n-puzzle問題，假設移動一個方塊到想要的位置，不考慮移動其他方塊問題，計算中采用的是啟發式函數式。
2.7 利用啟發式算法
搜尋問題中，每個節點都有b個選擇，同時還要明確到達目標的深度d。最為簡單，操作方便的算法是搜尋bd個節點，然后才能探尋到最佳答案，順利完成計算任務。事實上，為順利完成計算任務，首先應該了解兩個節點的距離和位置，并在啟發式算法的應用中，一般采用某種切割機制來降低分叉率，達到提高搜尋效率的目的。啟發式算法的計算工作簡單，計算效率比較高，能有效滿足實際工作需要，可以為搜尋樹的每個節點提供較低分叉率，對提升計算能力也具有積極作用。
3 結束語
總之，人工智能是技術創新和發展的結果，其出現和應用對各行各業以及人們的生活和工作產生重要影響。為此，實際工作中應該重視人工智能的應用，完善系統設置，注重技術創新，讓人工智能更好服務于各行各業。本文介紹了人工智能及其在SEO技術中的應用，并探討了具體的應用對策。事實上，在SEO技術當中，通過啟發式搜索算法的應用，能夠獲得需要解決的問題，包括需要搜索的單詞或短語，方便讀者了解這些內容，然后熟練應用相應的算法完成工作任務。使用者在獲取單詞或短語的基礎上，有利于快速瀏覽所需要的關鍵字，進而節約勞動力，縮短單詞的搜索時間，在搜索中查找需要的信息，進而能夠快速完成工作任務，促進人工智能在SEO技術中取得更好的應用效果。
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