人工智能应用领域论文

浅谈人工智能与人类

　　随着科技的发展，人工智能渗透进我们的生活中，人工智能与计算机的运用使我们的社会快速发展，这一运用虽然使我们从中获益，但我们更需要考虑其背后所隐藏的问题。

　　苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能会让人类相计算机一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔股后果。人类与计算机最大的不同就是人类是有情感的生物，计算机仅仅是执行机械化操作的工具。

　　如若人类丢失其价值观与同情心，和计算机又有什么不同？所谓价值观，即人类对于世界与人与世界关系的根本看法。它更像一杆秤去衡量我们的行为与道德准则，计算机，即使是在人工智能的辅助下也无法拥有价值观，它能重复执行程序的命令，但无法判断他们的行为是否对社会有益，而同情心，是人类对他人的关爱，是人性真善美的一种体现，人工再智能，也无法使计算机达到。

　　然而究竟是什么原因。竟然会使人类同化，变得和计算机一样失去价值观和同情心？其外部原因是社会的日趋浮躁，现代生活的快节奏，让人们陷入一种怪圈——金钱与利益至上。我们不否认人工智能的运用让生活变得更美好，社会更快发展，然而有人出于利益的驱使，打破了他们的道德准则一次又一次，眼中只有自己的利益，不顾自己的行为对社会的负面影响。

　　人类像计算机一样思考，缺少的是顾城黑夜给了我一双眼睛，我却用它来寻找光明的自由与光亮，缺少的是海子面向大海，春暖花开的温暖，缺少的是张爱玲即使只有我一个人，也要走下去的坚定与执著……这类人性光辉的缺失才是导致人类会像计算机一样思考的根本原因。

　　社会是由人组成的，若一个社会要更好发展，其根本在于人。我们的个人行为会影响到其他人，因此，在追求利益的同时们不要忘记本心，人工智能的出现时社会的需要，但我们万不能失去价值观与同情心，要重拾人性光辉，不被利益蒙蔽双眼，才能做时代的弄潮儿，社会的巨轮才能更好向前。

高中人工智能议论文范文

　　随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。

　　1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。

　　展望未来。

　　未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。

　　当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。

　　我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!

　　其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!

关于人工智能的议论文

　　围棋高手李世石惨败人工智能，写作机器人转瞬间创作优美华章，护理机器人为健康生活保驾护航……人工智能不断在各个领域刷新着人们的认知。可面对这个方兴未艾的新事物，人们在享受生活之华丽转型、机器之轻松便捷的同时，对人工智能的日益强大也产生了恐慌——人工智能是否会导致机器人像删除垃圾邮件一样“删除”人类

　　是的，正如霍金预言：“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活，人类社会面临着生存竞争、伦理困境等方方面面的严峻挑战，然而，冷静想一想，AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，我们为何要对AI的到来感到恐慌？私以为，面对人工智能全面化的大势之趋，我们理应勇立潮头，迎战AI洪流。

　　毋庸置疑，人工智能无可比拟的学习速度，不知疲倦的高能运作，面面俱到的系统分析，以及庞大繁杂的数据体系，势必会占据了人类相当比重的生存空间，机器人种种优势人类也难以企及，但是，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活？同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被*。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。

　　其实，哪一次技术革命没有没有给人类带来红利？——蒸汽机的创造，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了“电气时代”，而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程为主要标志的信息技术革命，更是翻开了自动化、信息化时代的篇章。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。人类以惊世骇俗的创造力与超乎想象的决心意志排除万难，刷新高度，又有什么理由被AI的洪流击倒呢

　　是的，无论是哪个时代，“被替代”的隐患始终存在，但也恰恰是这些隐患与挑战，筛选着、鞭策着人们。成也挑战，败也挑战，关键在于当洪流袭来，你是否有勇立潮头，发现机遇的勇气。正如王鼎钧所言，“时代像筛子，筛得多数人流离失所，筛得少数人出类拔萃。”我相信，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中逐渐淡去，唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我，在AI洪流中暗藏的机遇中大放异彩。

　　人工智能之大势已成定局，然人类未来之命运犹未可知。面对AI洪流，是消沉，还是迎战？由君定夺。

“人”工智能作文

　　Alphago成功击败世界围棋冠军。当这条新闻出现在每个人的眼前时，人们都为之感叹，世界在变化，人工智能在崛起。不少名人大家做出了人工智能在未来将替代人类的阴谋论。但在这众多的呼声中，却有一个不一样的声音坚定地传了出来，那就是苹果公司总裁库克。他不担心人工智能会让计算机像人一样思考，更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。

　　这样的观点让我不禁背后发凉，想起了经典反乌托邦作品《1984》中的情景，每个人的思想都被禁锢，被统一，人们的价值观被扭曲，同情心这种“无用”的情感被扫荡。所有人都活在一个统一而“快乐”的生活中，愚昧而不自知，意志坚定而错误。就像计算机一样，照着既定的程序去思考，去行动而罔顾后果。

　　人之所以为人，在于其心其思想。正是每一个人都有着不同的价值观，才有了丰富多彩的社会。正是有每一个人一生不断地思考，才能出现五彩斑斓的人类史。正是每一个人有着跨越种族，国界的同情心，才会有那些广为传颂，可歌可泣的美好故事。

　　从人工智能到“人”工智能，两个看似相同的词，却是完全不同的含义。人工智能的发展，是现代科技发展的必然结果，是自然规律的选择。任何妄图阻挡其发展的行为，都无异于螳臂挡车。但倘若说人工智能是造成“人”工智能这一现象的根本原因，那就大错特错了“人”工智能的病源其实依旧在人。

　　人心在这浮躁的社会中浮沉，人们被迫适应着社会的节奏。在与社会的联系中，磨平了自己的心。每一分每一秒，人们都在被社会的洪流冲刷，而渐渐失去了自我。人不在为人，却成了“机器”。价值观和同情心被消去，沈为人的基本底线被打破。人心变得空虚，灵魂变得空洞，生活变得破碎，行为变得机械，思维变得刻板。一切的一切都让人变得统一而愚昧。也许“人”工智能确实能带来短期的利益，但在长远上，却是得不偿失的。人类的可能性，在这一过程中被抹杀。这样的社会即使并非末世也恰似末世。

　　作为一个个体的人，也许无法对这一大趋势做出任何行动，所谓的宣讲，教育都收效甚微。只有一个人意志的觉醒，才能打破这一现状认清自我，找回失去的人性，不要让那个机械无趣的你替代活力生机的你。

　　不要让人工智能成为“人”工智能。

人工智能的发展

　　人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。

　　(1)人工智能的远期研究目标

　　人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(auto)模拟人类的思维过程和智能行为。

　　根据计算机的特点，我们有理由相信在不久的将来人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。

　　(2)存在的问题

　　这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，所以尚存在着不少问题，这主要表现在下列几个方面：

　　1.宏观与微观隔离一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

　　2.全局与局部割裂人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。

　　3.理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出"智能"就算相当成功了。

　　上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。

　　我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开"智能"之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。

论人与人工智能

　　就在不久之前，美国一家研究人工智能机器人的公司发现，在研发的机器人中，有两个机器人竟然脱离了人类的控制，开始自己进行交流。虽然交流的内容仅是简单又不连贯的单词，但这一事件迅速在世界引起轩然大波。甚至有些媒体开始揣测：这会不会是一种我们人类所不知道的语言？而人工智能已经开始密谋着什么？一时，未来将会被人工智能占领的恐慌在人群中蔓延开来。

　　我对于这一想法感到有些可笑，人类面临的最大问题，难道是未来不知何时会拥有独立思维的人工智能？显然不是的。苹果公司的总裁库里说过：我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。

　　人与人工智能之间的区别就在于人是能够独立思考的生物，有喜怒哀乐四种情绪，而人工智能只是冷冰冰的一堆代码，只能按照设置好的程序进行工作。

　　但是当今社会，人与人工智能的界限越来越模糊起来。曾在网络上看到一则帖子，写帖子的作者在一次突发疾病后独自前往医院，当时情况已经十分危急，但作者身上并没有带够做抢救用的手术费，院方因此对作者置之不理。最后作者的朋友赶来交了钱，医院才对其进行抢救。事后作者得知自己是突发脑出血，再晚一步就可能无力回天。我看完这个帖子心里一阵寒意。先交钱后看病，这的确是医院应走的程序。可是在紧急关头，难道一条程序远比一条人命重要吗？那么这种只会按程序办事，对人情已经淡漠到冷酷的地步，又与冷冰冰的人工智能有什么区别呢

　　当然人情与程序的孰轻孰重还需视场合而论。在遇到触碰到原则的问题时，顾程序而弃人情，这就是愚昧的表现了。

　　现今，人工智能已经越来越接近人类，而人却越来越接近人工智能。一旦当两者都达到极端，那么可想而知，人将不复为“人”。届时，所谓的“人”就与现在的人工智能相差无几，甚至论智慧还远远不及人工智能。这只是我所做的一个极端的假设，但如果我们仍不改变，这一天终将到来。

　　所以我认为我们应当感谢那两个“脱离控制”的人工智能，无论它们是真的开始“思考”还仅是出现了故障，它们都使人类开始有所警醒。人与人工智能的关系其实取决于我们，如果我们人类开始改变自己就无惧未来人工智能所带来的隐患；反之则会成为优胜劣汰的自然准则中的淘汰品。

浅谈人工智能

　　随着苹果公司、阿里集团、百度、京东等商业巨头的迅速发展，“人工智能”逐渐成为了我们生活中的一个热门词汇。各类人工智能的产品层出不穷，人工智能也渐渐与我们的生活密不可分。

　　“人工智能”不仅影响了商业发展，也渗入到我们生活的各个角落。比如各类家电市场推出的扫地机器人、智能电饭煲、智能门锁、智能汽车等等。这些“人工智能”已经成为了许多人习惯和依赖的事物，并且将影响更多的人、更多的领域，促进生活品质的巨大飞跃！如果说过去的生活是一个物质化的时代，那么未来的生活就是人工智能化的时代！

　　然而，我认为：公司本就该是个人员密集，人与人之间互相合作的平台，倘若一切人工都被“人工智能”所取代，就会让人感到冷漠而缺乏人情味！这与社会发展、文明进步的大主题是相背离的。而我们的生活也应当是一个充满亲情、友情、爱情的温情世界，倘若一切人际往来都由各种人工智能代替，那么人与人之间的血脉之亲、友谊之交、感情之链将脆弱不堪。这与我们的心灵需要是相背离的。

　　我们的时代，需要人与人相互协作，共谋发展的价值观，也需要人与人之间沟通了解，彼此温暖的深情厚谊。这一切，都是我们在今天整个“人工智能”化的时代里需要时时警醒的！

　　今年央视的《开学第一课》也引导全体学生和家长关注了“人工智能”这一话题：一位钢琴机器人和一位钢琴少年，主持人让钢琴家郎朗听他们弹同一首曲子来区分幕后的弹奏者是谁？郎朗猜的非常快，理由是那位钢琴少年的弹奏有一个音节出错了，而机器人的弹奏是由电脑控制的，其出错的可能性几乎为零。这一判断，使我们明白，人工智能并不能够取代所有人工的一切。因为，一个人是充满感情、思想的存在，不论在说话、做事，还是思考、创作时，他都无一例外地、或多或少地带着个人的主观情感态度与理解体会，而这些主观的情感、理解、体会恰恰是最为宝贵的东西——没有情感，何来“举杯邀明月，对影成三人”的惆怅；缺乏思考，何来“问渠那得清如许？为有源头活水来”的领悟；缺乏理解，怎会有“海内存知己，天涯若比邻”的情谊！

　　诚然，人工智能在医学，航天科学等科学领域中的运用是重要且必要的，它确实能实现一些人类实现不了的事情，但它毕竟是没有价值观与同情心的“工具”，我们可以使用它，却不能过分依赖它，更不能让它来代替我们。就如同苹果公司总裁库克的告诫那样——我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。

　　库克的担忧，正是对今天身处于“人工智能”时代里的我们的一个提醒，让我们在享用各类“人工智能”的便捷时，莫失莫忘！

人工智能

　　历史的齿轮不停地转动，人类的智慧在历史的灿烂星河里熠熠生辉，从人类诞生的这几千年里，不断地演变、进步、发明、创新。至如今，人类进入了一个史无前例的高发展时代——互联网时代。人们又将之称为人工智能时代。

　　在这样一个时代里，人们迎来了生活中不可或缺的一个朋友——人工智能。随着科技的进步，从阿法狗到小胖，再到日本的反人类女性机器人。这一产业的不断更新，创造了奇迹，书写了历史。

　　人工智能的出现无疑给人类带来了便利，人工智能可以帮忙打扫卫生，可以帮忙做实验，可以帮忙碌的父母照顾无人照看的孩子，在人工智能的研究上，人类还处于初级阶段，但我相信随着社会的进步，人类一定能够走到辉煌的彼岸，人工智能一定能够发展得越来越好。

　　然而人工智能所带来的不只是机遇，还有挑战。

　　在发展迅速的表象后面，人类还面临着“能源问题”“环境问题”，而其中最头痛的是如何处理人工智能与人类的关系。近年来啊，阿法狗打遍围棋界，凭借其高超精细的计算打败了一个又一个围棋大师。令人类惊叹，又令人类惶恐，并且有许多机器人在照顾孩子的时候打伤了孩子，让人类不得不去思考未来，假使智能发展到一定阶段，人类的命运又将何去何从？也许现在人工智能还是冰冷的机器，但是谁也不能保证他们会不会成为与人类一样有思想有感情的“人”，并与人类争夺地球的“居住权”。

　　日本的仿人类女性机器人，其外表与普通女性基本没有区别，他们甚至有细腻的皮肤，当这方面的人工智能发展到一定阶段，人类又将如何

　　正因如此，人类才要不断地进化，不断地演变。几万年前我们的祖先还只是在森林里到处荡来荡去的猿人，然后我们祖先下到地上走出了丛林，拿起了工具，一步步进步演变，直到现在成为了现在的我们。而现在的我们面临着人工智能潜在的危险，更应该尽最大的努力让自己变得更加强大更加优秀。

　　人工智能所带来的机遇与挑战可能会促进人类的进步，我们要朝着未来努力前进，直到梦的远方，迎接一切机遇与挑战，成就自我。

人工智能时代—人应像人一样思考

　　时代是在不断发展的，人工智能在现代社会的应用正变得越来越广泛，人工智能时代不可阻挡的来了无数职业受到人工智能的冲击和挑战，我们不可避免地担心，人会不会被计算机取代

　　人工智能使计算机越来越聪明。计算机在各行各业的地位正从服务于工人的工具，变成替代工人的工作者。人工智能可以是最有耐心的客服，最不怕苦怕累的装货员，最速成的围棋选手、钢琴师，最便宜的同声传译。这些不可思议的最正变得越来越多，这些机器似乎逐渐变得人性化，是否有一天，它们会向人一样思考呢

　　可以肯定的是，人工智能目前并不拥有感情。也许，未来的人工智能会像科幻片中的一样，像人一样思考，拥有喜怒哀乐。即使这些真的发生，我相信，那时的人类一定会同人工智能相处融洽。而前提是，我们人类不想计算机一样思考。

　　设想一下，假如人类像机算机一样思考，社会会变得如何冰冷，让人不适。每个人都在追求利益，效率的最大化，对周围的人和事视而不见；没有了价值观，也就没有了底线，犯罪会前所未有的猖獗；没有了同情心，就没有人真心想要去帮助弱者，即使强制要求富人捐款，那种祝福、怜悯的心不会被传递。一切都是井井有条，毫无人情味儿。这样的社会，在物质层面上，人是存在的；可从精神层面上来说，人与人工智能，似乎也没有区别了。

　　这听起来很难以想象，可假如所有人都选择了像人工智能一样思考，这种病态的，畸形的社会或许将变成现实。

　　因此，面对外界的纷纷扰扰，我们应当不忘初心，一直保持心灵的活力，而人行的底线更是绝不可以越过，也许一次过界，你就不是原先的那个人了。

　　今天的时代，是最好的时代，也是最坏的时代，光明与黑暗并存。光明面固然美好，黑暗面也埋藏着无数耸人听闻的真实事件。比如著名的大头娃娃事件，不就是人像计算机一样思考，罔顾人性的典型案例么？因为来自社会的诱惑太多，我们才更要像人一样思考，避免这些悲剧的发生。

　　我相信，人性本善，我们会尽力不受诱惑，人性的光辉将会一直闪耀，照亮未知的前路。

人工智能应用之道—高管指南

　　人工智能或许是有史以来最大的一场技术革命。作为全新生产要素，人工智能会以多种重要方式推动业务增长，将自动化扩展至此前仅限人类完成的领域；增强工作能力以提升决策效力；或是在企业内外，促进飞速发展的创新成果广泛传播。人工智能已成为不容忽视的市场因素，每位高管都务必积极应对、密切关注。埃森哲在2019年夏季达沃斯论坛发布指南，帮助企业高管清楚地了解人工智能的基础技术、改变市场竞争格局的能力、以及潜在的革命性影响。

　　报告摘要：

　　过去二十多年，企业遭遇了颠覆性冲击。事实如此令人震撼:自2000年以来，数字化颠覆已令半数的《财富》500强企业从榜单除名。AI将让数字颠覆来得更加强烈。

　　这是因为，人工智能是一种经济学家所定义的通用技术(general-purposetechnology)。而通用技术的影响通常巨大而且深远?我们不妨回想电力和内燃机的历史意义。通用技术影响不仅体现为对社会的直接贡献，还会通过溢出效应，激发广泛的互补式创新。正是由于电力的出现，工厂电气化、电信联络、以及随之而来的一切方才成为可能。内燃机则催生出了汽车、飞机、乃至现代化的运输和物流网络。如今，人工智能将以类似的规模影响整个社会。

　　相关私人投资随之出现了激增。2017年前九个月，人工智能风险投资总额达76亿美元(与之相比，2016年全年方为54亿美元)。人工智能专利的注册量亦攀升至历史最高水平，较2006年扩大四倍。在美国，人工智能初创企业的数量短短四年内便增长了二十倍之多;截止2018年6月，中国的人工智能初创企业达到了1011家。

　　这一切都在进一步加剧快速发展、持续变化的竞争、投资和研究格局。归根结底，人工智能已成为不容忽视的市场因素，每位高管都务必积极应对、密切关注。

　　厘清概念，何为AI

　　究竟人工智能是什么?回答这一问题并不像看起来那么简单。事实上，就连统一的“人工智能”定义也尚未出现。这是因为，从本质来看，我们所谈论的人工智能并不真的特指某项技术。

　　从实际层面出发，人工智能涵盖了一系列不同的技术，通过有效的组合，机器便能够以类似人类的智能水平展开行动。

　　我们并未像许多人那样，不断尝试去明确地描述人工智能，而是倾向于将此类技术视为一套能力框架。毫无疑问，这是了解人工智能、知晓其背后广泛技术的最佳方式。我们的框架以人工智能支持机器实现的主要功能为核心。

　　词汇的区别认知计算与人工智能

　　认知计算(CognitiveCo)是人工智能业界广泛使用的术语。那么，它具体是何含义，与人工智能又有何不同?然而，正如还没有一个被普遍接受的人工智能定义一样，认知计算对于不同的人士而言，意思也有所差别。从这个角度而言，“认知”一词在很大程度上可以被视为人工智能的感知能力?即人工智能感知和理解周边环境的能力。

　　机器学习的威力

　　人工智能系统的学习能力至关重要。能够通过分析数据来决定完成任务所需的行动，而非按照明确的指令、以预先定义的方法行事，正是实现系统“智能化”、将人工智能与其他形式的自动化区分开来的关键。

　　一旦为最出色的人工智能系统设定出自我学习任务，我们就有望目睹非凡成果。谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能AlphaGo，已成为首个在高度复杂的棋类竞技中击败人类专业棋手的计算机程序。开发人员向AlphaGo传授比赛规则，然后展示了数千种人类之间的对局，由系统自行辨别制胜策略。其结果是:AlphaGo一举战胜了拥有传奇成就的世界围棋冠军李世石(LeeSedol)。

　　但DeepMind并未就此停止其围棋领域的成功步伐。公司随后开发了更为强大的第二代版本?AlphaGoZero7，它可以单纯通过自我对弈来掌握获胜之道?完全无需观察人类棋手。不仅如此，AlphaZero作为人工智能更新迭代的最新版本，实现了更为长足的进步。AlphaZero已证明，能够和自己较量来学习国际象棋，并在短短四个小时内就超越了人类的技能水平。这项壮举真正令人瞩目的是，AlphaZero并非专门为下棋而设计。加拿大阿尔伯塔大学计算机科学教授、国际象棋系统专家乔纳森?谢弗(JonathanSchaeffer)8认为，这或许便是该系统能够制定出非传统制胜策略的原因。AlphaZero以这种方式彰显出，“窄人工智能(Narro)”又向“通用人工智能(GeneralAI)”迈出了重要一步(有关窄AI和通用AI之间的差异，请参阅第25页)。

　　这一过程就是我们所说的机器学习。麻省理工学院的埃里克?布莱恩约弗森(Brynjolfsson)和安德鲁?麦卡菲(McAfee)两位教授观察发现9，其如此强大的原因非常简单。一方面，虽然我们人类非常善于从事任意种不同的活动，但我们并不总是明确知晓自身工作是如何完成的。例如我们可能会发现，识别另一个人的容貌很容易，不过我们很难充分了解这项能力的生理机制。因此，将该功能直接通过编码嵌入机器当中会十分困难。

　　而另一方面，机器学习使得设备可以完全自主地学会做好这项工作。实际上，识别大量数据中存在的模式，恰是机器学习的核心特长之一。

　　系列技术

　　机器学习是人工智能系统的核心。它可以从原始数据中学习，从而赋能于人工智能可见的出色表现，使其变得越来越普遍。无论是进行前瞻判断的预测系统、近乎实时解读语音和文本的自然语言处理系统、以非凡准确度识别视觉内容的机器视觉技术，还是优化搜索和信息检索，都依托于机器学习。

　　相对于其他技术，机器学习的一项关键优势，就是对“脏”数据的容忍度——即数据中包含有重复记录、不良解析的字段，或是不完整、不正确、以及过时的信息。此类问题对企业来说关系重大:大多数高管都将非常清楚地认识到，应对脏数据将是他们工作中的一大痛点。

　　机器学习具备灵活性，可随着时间推移获得全新发现并做出改进，这意味着它能够以更高的准确性处理脏数据，并且由此拥有了极佳的可扩展性。在我们当前所处的数据大爆炸时代，后者正变得越来越重要。

　　机器能够以不同方式学习

　　机器学习的真正强项之一，便是可以使用不同的学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等类型。

　　监督学习。这种算法使用带有标记的数据集(数据已经过整理和描述)，推导出每个标记代表的显著特征，并学习识别新数据中的这些特征。例如，向算法展示大量标记为“猫”的图像，然后它将学习如何识别猫的形象，并在其他任意数量、且完全不同的图片中发现猫。

　　无监督学习。这种算法使用的数据不需要预先定义标记。它采用不带标签的数据集，查找其中各条目之间的相似与差异，然后自行分类。比如，我们可以向算法展示大量其中包含猫和狗、但未加以标记的图像，而算法会在不知道哪些图像分别含有“猫”或“狗”的情况下，把具有相似特征的图像分类到不同的组当中。

　　强化学习。这种算法利用反复试错，形成“奖励”和“惩罚”的反馈循环。当算法得到数据集时，它将所处环境视为一场比赛，每次执行动作都会被告知是赢还是输。通过这种方式，它可以创建出一套方案?哪些“动作”能够带来成功，而哪些会造成反效果。DeepMind的AlphaGo和AlphaZero(第14页)都极好地展示了强化学习的威力。

　　小狗，还是面包圈

　　区分动物和食物到底有多困难?有时，这会比想象中吃力得多。互联网上的一大热门动态，就是关于某些宠物和食品之间的神相似。例如上图中蜷缩的小狗和烤好的面包圈。对于人类而言，要想在一瞥之下做出准确判断远比想象的要困难。但人工智能可以轻松完成这一工作。只需通过图像识别应用编程接口(API)传递图片，人工智能可以惊人的准确度区分食物与宠物。

　　人造大脑

　　那么，机器学习如何实际运作?最近许多非凡进步的背后，是一种受动物大脑机能启发、非常先进而精巧的计算系统形式在起作用。这些系统被称为神经网络(NeuralNet)，它们支撑着当今最前沿的人工智能研究。

　　神经网络由一系列相互联系的“节点”组成，模仿了生物大脑中的神经元网络。每个节点在接收输入信息后，内部状态会出现改变，并相应地产生输出。接下来，该输出又形成其他节点的输入，依次传导。这种复杂运作能够支持一种非常强大的计算形式?深度学习(DeepLearning)。

　　深度学习通过多层处理来了解数据集中数据的重要特征。例如，它可用于图像和语音识别。使用神经网络，每个层级的输出为下一个层级提供了输入，其中每个层级都在不同的提取级别上运作。通过这种方式，深度学习系统可以比其他方法处理更庞大的数据集。

　　面部识别

　　深度学习神经网络使用逐级复杂的规则，对容貌等精细的形状加以分类：

　　我们正在谈论何种智能

　　当数据科学家和其他人士讨论人工智能时，他们通常使用两个对比类别来阐明其含义:窄人工智能与通用人工智能，以及弱人工智能与强人工智能。

　　开始训练

　　正确实施培训所需的，不仅是高级数学技能。产业化的机器学习是一种跨学科能力，融合了数据科学、工程学、用户体验设计与相关领域知识。单独依靠某项能力本身，都不足以满足需求。

　　引入分析法

　　那么，分析法适合在哪些环节与上述能力加以结合?或许问题应该是:人工智能应如何引入分析技术?如果我们认识到，分析法是通过分析数据来改进决策，就可以明确知晓机器学习和其他统计分析应怎样嵌入业务流程当中。毕竟，分析法的目的在于从数据中获取洞察?这与机器学习的目标非常相似。

　　分析法，连同支持它的各种机器学习算法，可基于所需洞察的深度，划分为不同复杂程度的几个层级。较简单的一个层级是“描述性分析(DescriptiveAnalytics)”?分析历史数据以了解发生了什么、及其背后的原因何在。与之相比，“预测性分析(PredictiveAnalytics)”更为复杂，它利用数据来预判将会发生哪些状况。复杂度最高的则是“规范性分析(PrescriptiveAnalytics)”，不仅可以做出预测，而且能提供应对之策。

　　人工智能与机器人

　　一谈到人工智能，人们通常会先想到机器人和机器人技术。公众脑海中可能浮现出库布里克影片中的“HAL9000”机器人、阿西莫夫笔下的机械人，或是本田公司开发的可行走机器人Asi。

　　在商业环境中，它既可以指利用工业机器人来实现制造或服务流程的自动化，诸如，汽车装配线，又可以指日益普遍的管理或服务流程的自动化，即，结合了数字和人工输入的机器人流程自动化(RPA)。

　　从严格意义上说，机器人流程自动化是为恒久不变的流程而设计的，所以根本不需要任何“智能”。例如，若是业务流程需要员工以标准形式，将数据从一个系统(比方一张纸)手工输入到另一个系统，就可以通过带有键盘敲击模拟功能的RPA系统轻松实现流程自动化。实际上，埃森哲已在某大型制造业客户的发票处理流程中应用了机器人流程自动化。其成果非常显著:耗时减少70%，工作效率提升30%，并且达到了100%的准确率。

　　不过现在，人工智能技术也正被持续引入新兴的“认知RPA(CognitiveRPA)”领域。这令流程自动化拥有了一定程度的可调空间，使其应用范围得以大大扩展。其中的典型实例包括，利用机器学习训练机器识别图像中的文本(被称为光学字符识别)。

　　机器人流程自动化的崛起

　　透明度市场研究(TransparencyMarketResearch)新近发布的报告指出:从现在到2020年，全球机器人流程自动化市场预计可实现约60.5%的复合年增长率。

　　实际上，埃森哲常常建议将机器人流程自动化作为开启人工智能旅程的理想起点。其原因在于，若想成功应用RPA技术，首先要详细了解哪些流程需要实现自动化;而这也是设计更广泛、更复杂的AI自动化解决方案的第一步。此外，为了确保现有流程(有时为次优方案)不是简单地以数字形式加以模拟，而是通过重新设计尽可能地充分利用人工智能，该举措亦不可或缺。

　　我们必须认识到非常重要的一点:RPA和认知RPA技术不仅可以降低成本，还能增进流程的一致性和处理速度，并提供全天候运行、以及根据需求扩大或收缩流程的能力。请始终牢记，机器人流程自动化取代的是任务，而非员工。许多已采用RPA技术的企业都为员工重新部署了更具价值的工作?并且这些新工作的趣味性也大大超过了以往!

　　我们对此深有体会，因为我们自身也在采取这样的行动。埃森哲已实现了1.7万个工作岗位的自动化，同时成功地将员工调配到了其他业务领域。事实上，盖洛普(Gallup)2017年在美国的调查显示，担心自动化会令其失业的员工仅占13%。尽管如此，机器人流程自动化和人工智能对就业者的影响仍是一项极为敏感的问题，必须谨慎应对。

　　心存犹疑，多轮努力无功而返

　　AI并非全新创意，它由来已久。“人工智能”这一术语早在1956年便已问世18。该技术的发展历史上曾出现过多轮令人欢欣鼓舞的高潮，但随后迎来的却是失望和长时间的低迷(这些阶段被称为“AI寒冬”)。以往的每一次技术突破都只是部分达到对其的瑰丽憧憬，而从未使这项技术成为主流。

　　那么，这次有何不同

　　当前出现的重大变化在于，我们正处于一个前所未有的时期?如此之多的不同领域都在展开技术创新。今天的人工智能应用软件可以利用云端几乎无限的处理能力;并且为特定任务定制设计的电脑芯片也在持续增多，此类芯片具备更高水平的计算效率和速度，其最主要的用途便是数据分析。这方面的典型实例包括，用图形处理器(GPU)代替中央处理器(CPU)使处理能力得到大幅提升。而谷歌已更进一步，其设计的张量处理器(TPU)的性能比当今使用的CPU和GPU高出达30-80倍。

　　如果再考虑存储成本的快速下降20(每Gb从1980年的50万美元降至2015年的3美分)、可供训练人工智能的数据量呈指数级增长、以及开源平台和框架的出现，我们现已具备独特的条件来结合技术和能力。这一切都为人工智能提供了非常强大的基础，使其日益趋近主流应用的临界点。

　　从谷歌、亚马逊、脸书、微软，到百度、阿里巴巴和腾讯，几乎所有世界领先的技术巨头都极为关注人工智能。其他创业者和投资人同样热衷于此。超过半数的欧洲初创企业均以人工智能为焦点，而人工智能类业务的投资也通常会高出其他业务20%至30%。

　　然而，这并不意味着，人们对于人工智能何时迎来爆发点，已形成普遍共识。而且我们也无法断定，是否可以很快看到通用人工智能(而非窄人工智能)的出现。一方面，牛津大学和斯坦福大学面向350位专家进行的一项调查得出结论:45年内，机器在所有任务中都能胜过人类的可能性为50%。另一方面，艾奇奥尼教授(Etzioni)2016年对知名人工智能研究者所做的调查显示:四分之一的受访人士认为超级智能根本不可能实现。

　　您的竞争对手今天或许已开始应用人工智能

　　尽管我们尚未拥有通用人工智能。但随着基础技术以惊人的速度发展，窄人工智能已经在现实世界的商业应用中显露了非凡威力。

　　随着企业持续加大人工智能的应用力度，系统所能处理的数据和工作的复杂性必然有增无减。若想了解其如何在业务环境中发挥作用，下方框架可能会有所帮助。此框架列出了各种技术的潜在应用形式(本文以金融服务行业为例)，并根据所涉及数据和工作的复杂程度，将人工智能应用分为四大模式?效率、效力、专家、创新。

　　在与客户的长期合作中，我们已看到人工智能正在不断被扩展和产业化。过去几年，许多企业都在试点人工智能如何影响其员工、流程和产品。现在，我们相信这些企业已经开始将试点项目向整个组织范围内推广。多达四分之三的高管表示，其组织未来三年将“积极部署”某种人工智能。

　　一言蔽之，当前的局势已非常明确:人工智能正蓄势待发，并且事关重大。

　　与时并进，需要采取切实行动

　　采取正确的应用方式，人工智能将成为提升企业经济价值的全新驱动力。但问题在于，选择何种路径才是恰当之举?在这样一个飞速发展的领域中，我们很容易一叶障目，迷失战略方向。首先，应当了解人工智能将带来哪些机遇。通过将这些机遇划分为三大类型，您可以对应采取的路线有更清晰的认知。这意味着需要分别考虑:如何利用人工智能来加快自动化，如何增强工作效力和执行方式，以及如何在企业内外扩展人工智能创新。

　　1.扩大自动化范围

　　人工智能已成为自动化的新前沿。借助具备自我学习能力的自动化系统，充分利用机器学习、计算机视觉、知识表达和推理等技术模仿人类行为，人工智能可以使自动化超越仅基于规则的预测性工作，延伸至我们目前认为需要人类判断的领域当中，从而创造出大量全新的自动化机遇(有关在产业自动化进程中使用人工智能的更多信息，请参见第30页)。

　　2.增强工作能力

　　人工智能大大提升了资源的利用效率。在实际工作中，这体现为两方面的助益。其一是增强人类员工的判断力，其二则可提升客户体验。

　　1更聪明地工作。在增强员工判断力方面，与人类相比，机器学习能够从非常庞大、且高度复杂的数据集中提炼出更多洞见。因此，它们可以发现人类专家未曾觉察的模式、相似性和异常。例如在筛查癌变症状时，人类专家能够从扫描胶片中识别出数百种恶性病变，而人工智能可以识别数千种之多。

　　诺丁汉大学的研究人员已创建了一套人工智能系统，预测哪些患者可能在十年内发生中风或心脏病。该系统的表现优于标准预测方法(得分在0.745和0.764之间，而标准方法为0.728)。

　　这些进步令人印象深刻。但其并不意味着人类专长很快会被取代。当前，最佳成果仍源自人类专家与人工智能的合作?双方都发挥各自独特的能力来共同解决问题。

　　2提升客户体验。利用人工智能?特别是该技术在认知方面的功能，企业可以极大改善与客户的交互。其具体方式包括:使用数字助理和聊天机器人，通过社交媒体和数字平台全天候地与客户交谈;或者，在电子商务网站上推荐个性化的产品和服务。

　　例如，当南美阿维安卡航空公司(Avianca)希望提升其2800万客户的旅行体验时，他们很快下定决心引入聊天机器人助理28。埃森哲帮助该公司创建了一款在FacebookMessenger上运行的聊天机器人Carla，利用人工智能协助客户安排旅行。通过在客户已经熟悉的消息平台上与Carla进行自然对话，Avianca的客户可以快速、直观地办理值机手续、查看行程和航班状态，并从航空公司处获取天气和其他更新信息，无需等待电话人工客服的应答。

　　此外，创建像Carla这样的聊天机器人或数字助理无需投入庞大资金，或者花费数月时间。开发Avianca的这款聊天机器人只花了六周时间，而且几乎立刻就拥有了超过2万名独立用户，他们每个月都会与Carla进行约4000次对话。Carla甚至还设法将Avianca客户的平均值机时间缩短了一半。

　　3.扩展创新成果

　　创新能够激发连锁反应。非同凡响的新技术将带来贯穿整体经济的溢出效应，以前所未有的方式永远改变一切。当电力首次实现工业化时，谁能想象当今世界对电能有如此巨大的需求与依赖?当内燃机诞生时，谁又曾预见我们互联互通的全球运输网络能够具备这般速度和规模

　　人工智能将对社会产生类似程度的影响。其创新成果会在企业中不断延伸?甚至扩散至整个经济体系，创建出全新的、超越想象的商业模式和机遇。无论是将那些我们曾认为离不开人类智慧的任务加以自动化，还是在海量数据中洞悉规律，抑或，是支持全新的认知型人机交互界面，这项技术必将对我们的工作和个人生活带来深远的根本性影响。

　　例如，自动驾驶电动汽车无疑会彻底颠覆我们当前对交通的思考。就在几年前，驾驶还被认为是一个十分复杂的行为，只能由人类完成。但现在，自动化的交通运输正成为现实。从车厂到物流和汽油销售，再到全球石油产业，自动驾驶汽车转型的直接影响将广泛而深远。与此同时，伴随安全性的显著提高，车辆设计、保险需求、以及医疗和紧急援助等方面也会与以往大相径庭。另外，路网设计、停车需求、汽车经销商和汽油税收亦无法维持原状。仅仅是来自某一行业的一项人工智能创新，所引发的社会影响就令人惊叹不己。

　　人工智能之所以产生革命性的威力，原因之一便是其应用简单。具体而言，人类不需要主动去适应此类技术，或者另外学习一套新的技能来使用它们，这使其在技术的发展史上具备了独一无二的特性。我们能够通过简单、自然的沟通介质?语音、文本、甚至是图像，和人工智能系统进行互动。与之相比，无论是学习驾驶汽车，还是首次使用电脑，对技能的要求都远高于此。它给了我们非常重要的启示:同以往的颠覆性技术相比，应用人工智能的临界点可能更快到来。

　　世界经济论坛预计，到2025年，自动驾驶功能将助力减少9%的事故，从而有望在未来10年挽救90万条生命。

　　AI善举

　　埃森哲近期在英国完成了一个试点项目，利用自身人工智能平台帮助老年人管理护理需求和日常生活。该技术由埃森哲伦敦柔性工作室开发，专门服务于独自生活的老年人。

　　机器人完成活猪外科手术

　　在一次机器人手术领域的突破性概念验证中，一台“智能软组织机器人(STAR)”利用自身的视觉、工具和智力，完成对活猪小肠的缝合。鉴于软组织难以固定、而且形状善变，缝合对于自动化机器人来说是一项格外具有挑战性的任务。但是，STAR凭借更稳定、且避免开裂的缝合水平，胜过了执行相同任务的人类外科医生。

　　付诸实践

　　通过清楚地了解机遇，我们能够做好准备，将人工智能应用于企业之中。首先，需要制定人工智能的战略和路线图。该路线图必须涵盖重新设计受影响的业务流程以及适当的治理控制。而最重要的是，务必优先考虑对企业具有高度影响力的人工智能计划。