人工智能報告3000字范文五篇

第人工智能報告3000字范文五篇

第1篇:人工智能報告3000字一、人工智能的定義解讀

人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機(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)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。

二、人工智能的發(fā)展歷程

事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：

第一階段:20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。

第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。

第三階段:80年代，隨著第五代計算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機(jī)研制計劃”，即“知識信息處理計算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段:80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。

三、人工智能的多元應(yīng)用

1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機(jī)實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。

2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用

人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用

人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點,因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級的AI通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。

四、人工智能的未來思考

人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計算機(jī)科學(xué)的一個分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：

1、宏觀與微觀隔離

一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。

2、全局與局部割裂

人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理論與實際脫節(jié)

大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?/p>

五、結(jié)語

人工智能一直處于計算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

第2篇:人工智能報告3000字[摘要]經(jīng)濟(jì)全球化形勢下，英語教學(xué)需求增長，尤其對于高校教育機(jī)構(gòu)而言，傳統(tǒng)英語教學(xué)模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用成為大勢所趨。人工智能技術(shù)作為現(xiàn)代科技的重要產(chǎn)物，于近年來開始被嘗試應(yīng)用于教學(xué)工作當(dāng)中，在語言類教學(xué)課堂中發(fā)揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學(xué)的現(xiàn)實需求，如何構(gòu)建有益于提升教學(xué)實效性的教學(xué)模式，并由此實現(xiàn)人工智能技術(shù)在英語教學(xué)課堂中的有效利用，成為亟待解決的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)由人工智能視野出發(fā)，嘗試在高校英語教學(xué)中擬建混合式課堂，以期實現(xiàn)教學(xué)效率及質(zhì)量的優(yōu)化。

[關(guān)鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學(xué);構(gòu)建策略

從高校教育階段的英語教學(xué)目的來看，其核心主要在于語言應(yīng)用能力的培養(yǎng)，要達(dá)成這一目標(biāo)，僅僅依靠單一的課堂內(nèi)教學(xué)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在缺乏課外訓(xùn)練的情況下容易導(dǎo)致學(xué)生出現(xiàn)語義理解、口語表達(dá)方面的短板，不利于全面應(yīng)用能力的構(gòu)建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學(xué)模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補(bǔ)了以往單一性教學(xué)模式的不足，也更有利于為人工智能等現(xiàn)代教學(xué)技術(shù)的引入與應(yīng)用擴(kuò)大空間。但由于長期受傳統(tǒng)教學(xué)模式影響，人工智能與混合式教學(xué)模式在高校英語課堂中的融合構(gòu)建容易受阻，需要以科學(xué)合理的策略加以推進(jìn)，現(xiàn)提出相應(yīng)方案。

一、人工智能與混合式教學(xué)模式的相關(guān)理論概述

(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術(shù)是建立在計算機(jī)信息處理基礎(chǔ)上的一種智能化技術(shù)，能夠?qū)θ祟愋袨檫壿嫛⒎绞郊傲?xí)慣做出相應(yīng)的解析與模仿，使機(jī)器的運(yùn)作能夠在智能程序的驅(qū)使下更貼合人類的交互需求[1]?；谶@一應(yīng)用方向，人工智能技術(shù)主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進(jìn)完整體系的構(gòu)建，其中，理論研究工作旨在為后續(xù)工程研究的實踐奠定基礎(chǔ)，重點一般放在對現(xiàn)有技術(shù)經(jīng)驗的總結(jié)探索、對相關(guān)理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現(xiàn)有人工智能技術(shù)獨立完成產(chǎn)品的開發(fā)與設(shè)計，重點一般放在人工智能系統(tǒng)與設(shè)備的應(yīng)用、新產(chǎn)品的研發(fā)實驗與調(diào)整改進(jìn)等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統(tǒng)完成信息的存儲、提取及內(nèi)部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學(xué)習(xí)的視角來看，人工智能的功能呈現(xiàn)更為具體，如語言解析技術(shù)、語言識別技術(shù)、語言翻譯技術(shù)等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術(shù)在語言教學(xué)課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進(jìn)程當(dāng)中，為語言教育方式的革新轉(zhuǎn)變帶來了巨大的契機(jī)。

(二)混合式教學(xué)模式的應(yīng)用價值結(jié)合混合式教學(xué)模式在高校英語教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，其教學(xué)價值大致體現(xiàn)在以下兩個方面：一是優(yōu)勢整合價值。語言學(xué)習(xí)中，傳統(tǒng)課堂與網(wǎng)絡(luò)信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優(yōu)勢與短板。通過應(yīng)用混合式教學(xué)模式能夠有效提取并整合兩種教學(xué)狀態(tài)下的主要優(yōu)勢，使其相互補(bǔ)充、相互作用，進(jìn)而發(fā)揮“1+1>2”的更優(yōu)教學(xué)效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎(chǔ)知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學(xué)模式很難將教學(xué)范圍進(jìn)行有效拓展[3]。在混合式教學(xué)模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學(xué)范圍的局限性，能夠達(dá)到開辟新渠道、鞏固認(rèn)知結(jié)構(gòu)的教學(xué)目的，有助于為學(xué)生跨文化交際能力的提升奠定基礎(chǔ)。三是推進(jìn)教學(xué)改革?；旌鲜浇虒W(xué)模式的深入開展，有助于實現(xiàn)教學(xué)方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學(xué)與線下教學(xué)的優(yōu)勢，綜合運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段，根據(jù)不同教學(xué)內(nèi)容的要求來選擇合適的混合式教學(xué)手法，這不僅可以為學(xué)生的學(xué)習(xí)活動提供良好的支持，同時還有助于調(diào)節(jié)課堂教學(xué)氛圍，讓教學(xué)實效性得以大大增強(qiáng)。

二、人工智能視野下高校英語混合式教學(xué)模式的應(yīng)用路徑

(一)聽力訓(xùn)練———應(yīng)用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓(xùn)練屬于英語教學(xué)中的基礎(chǔ)性部分，對于學(xué)生英語應(yīng)用能力的構(gòu)建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學(xué)習(xí)需求的匹配度在很大程度上決定著學(xué)習(xí)效果。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式時，可將人工智能技術(shù)作為打開聽力訓(xùn)練資源廣度的關(guān)鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學(xué)生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學(xué)習(xí)需求相符的聽力資料，并根據(jù)資料內(nèi)容，與人工智能設(shè)備展開具有針對性的自動化練習(xí)[4]。首先，學(xué)生可在線上人工智能系統(tǒng)中錄入自己的年齡、學(xué)段、英語聽力基礎(chǔ)、重點訓(xùn)練方向等基本資料，由系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)資料自動篩選、匹配相應(yīng)的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進(jìn)一步增強(qiáng)線下課堂學(xué)習(xí)與情境的交互性，還可進(jìn)一步利用人工智能的自動識別功能，由學(xué)生根據(jù)學(xué)習(xí)需求，隨機(jī)選取某物體進(jìn)行掃描，再由系統(tǒng)根據(jù)識別出的物品類別篩選出相關(guān)的聽力練習(xí)資料，使學(xué)生能夠在自動且隨機(jī)的語言場景中獲得更良好的學(xué)習(xí)體驗。例如，當(dāng)學(xué)生選擇“手機(jī)”這一物品進(jìn)行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機(jī)”有關(guān)的聽力材料，整理出類似主題：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學(xué)生再根據(jù)聽力內(nèi)容展開自主練習(xí)，從而規(guī)避千篇一律的重復(fù)訓(xùn)練。

(二)寫作指導(dǎo)———應(yīng)用自動批改功能完成查漏補(bǔ)缺英語教學(xué)中，寫作是用于鍛煉學(xué)生詞句表述水平、語法運(yùn)用水平的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)英語寫作教學(xué)課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)揮，也容易導(dǎo)致學(xué)生對于自身英語寫作的優(yōu)缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術(shù)展開英語寫作指導(dǎo)時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發(fā)，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補(bǔ)缺，進(jìn)一步夯實英語書面表述能力。線上教學(xué)中，首先可由教師向?qū)W生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務(wù)，如“Economicglobalization”，學(xué)生根據(jù)自身思路，在人工智能技術(shù)支持下的作文系統(tǒng)中進(jìn)行寫作，系統(tǒng)則由此發(fā)揮框架搭建功能，結(jié)合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關(guān)詞匯、句式，使學(xué)生能夠跟隨框架的指導(dǎo)，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達(dá)到深化表達(dá)的訓(xùn)練目的。線下教學(xué)中，首先可針對經(jīng)過系統(tǒng)自動批改后的寫作內(nèi)容與批改意見進(jìn)行回顧，找出系統(tǒng)評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習(xí)作修改，最后由教師根據(jù)寫作主題，給出主觀意見，從而達(dá)到主客觀相結(jié)合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進(jìn)意義。

(三)翻譯練習(xí)———應(yīng)用云平臺技術(shù)實現(xiàn)重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習(xí)為基礎(chǔ)的語言轉(zhuǎn)換過程，對于學(xué)習(xí)者的語法運(yùn)用水平、實時解析能力、組織表達(dá)能力都具有較高要求，因此學(xué)習(xí)過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準(zhǔn)性成為教學(xué)過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應(yīng)用能夠為英語翻譯教學(xué)帶來新的渠道，一方面可通過創(chuàng)設(shè)翻譯情境來使學(xué)生快速投入到語言環(huán)境當(dāng)中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯(lián)系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當(dāng)中借助人工智能技術(shù)來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內(nèi)容，自動化匹配并呈現(xiàn)與之相關(guān)的場景，給人以身臨其境之感，如在進(jìn)行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統(tǒng)可自動提取“Thunderstorm”這一關(guān)鍵詞，并在設(shè)備中播放關(guān)于“暴雨雷鳴”的音像，將學(xué)生引入語言情境當(dāng)中[7]。在情景背景下完成翻譯練習(xí)后，學(xué)生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據(jù)翻譯內(nèi)容，出具動態(tài)的評價鏈條，對翻譯結(jié)果進(jìn)行量化評定，使學(xué)生更快地從中厘清重點、難點，并結(jié)合不同的知識模塊展開針對性補(bǔ)充練習(xí)。

(四)口語對話———應(yīng)用人工智能機(jī)器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學(xué)的最終訴求在于實際語言應(yīng)用能力的構(gòu)建，因此，口語對話練習(xí)成為貫穿教學(xué)始終的必要環(huán)節(jié)，關(guān)系著學(xué)生最終能否將課堂學(xué)習(xí)成果轉(zhuǎn)化為語言應(yīng)用基礎(chǔ)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學(xué)生可通過與人工智能機(jī)器人建立起一對一的對話關(guān)系，來解決師資有限而同學(xué)指導(dǎo)能力不足的問題，同時取得訓(xùn)練成效與查漏補(bǔ)缺成效。學(xué)生在進(jìn)行線上自主練習(xí)時，可根據(jù)想要練習(xí)的方向設(shè)置關(guān)鍵詞或主題，再將人工智能機(jī)器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達(dá)到口語訓(xùn)練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態(tài)下激發(fā)出更良好的表達(dá)水平[8]。線下課堂教學(xué)中，同樣可利用人工智能機(jī)器人來催化練習(xí)效果，例如，在組織小組口語練習(xí)時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機(jī)器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據(jù)不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進(jìn)行適當(dāng)智能化調(diào)整，從而實現(xiàn)對話練習(xí)效果的提升。

三、人工智能視野下完善高校英語混合式教學(xué)模式的主要策略

(一)完善教學(xué)管理系統(tǒng)，拓寬混合式教學(xué)范圍無論是人工智能技術(shù)還是混合式教學(xué)模式的利用，都需要以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)作為依托，才能夠最大限度發(fā)揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構(gòu)建高校英語混合式教學(xué)模式的同時，還需要緊密結(jié)合內(nèi)部教學(xué)需求與教學(xué)現(xiàn)狀，組織校內(nèi)各部門共同參與到教學(xué)管理工作中來，積極發(fā)揮監(jiān)督與合作職能，在尋求改革發(fā)展契機(jī)的同時進(jìn)一步拓寬混合式教學(xué)的應(yīng)用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術(shù)為核心的混合式教學(xué)方案，將其應(yīng)用于英語教學(xué)工作當(dāng)中，動態(tài)化觀察各階段教學(xué)成果，并用作后期修改教學(xué)管理方向的依據(jù)，同時積極舉辦教學(xué)比賽及教學(xué)研討會議，以便及時發(fā)現(xiàn)方案中的問題所在;另一方面，將混合教學(xué)范圍逐步擴(kuò)大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應(yīng)用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學(xué)環(huán)節(jié)評價指標(biāo)的教學(xué)反饋體系，以便于及時由反饋體系當(dāng)中獲取新的教學(xué)動向，并由此探索更利于發(fā)展的新模式?？梢哉f，人工智能背景下的英語混合式教學(xué)，是以完善的教學(xué)管理系統(tǒng)為先導(dǎo)的，必須要不斷地對教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行完善，有效地拓展并延伸混合教學(xué)范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學(xué)的實際意義，真正促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的提升，為學(xué)生的成長和發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

(二)優(yōu)化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學(xué)方法的應(yīng)用外，英語教學(xué)課件的制作也直接影響著最終教學(xué)成效。為突出人工智能技術(shù)的教學(xué)優(yōu)勢，在后期英語混合式教學(xué)課件的制作中，可進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發(fā)個體的主觀能動性，從而達(dá)到強(qiáng)化訓(xùn)練效果的目的。一方面，高?？山M建精于網(wǎng)課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學(xué)數(shù)據(jù)、總結(jié)以往經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學(xué)生在線上學(xué)習(xí)中獲得更優(yōu)體驗;積極打造線上精品網(wǎng)課，帶給學(xué)生專業(yè)化的網(wǎng)絡(luò)課程內(nèi)容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網(wǎng)課作為范本在其他高校進(jìn)行推廣，這既可以進(jìn)行課程推廣還能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)交流，以此來更好地強(qiáng)化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學(xué)生作為主導(dǎo)的實踐板塊，如互動對話環(huán)節(jié)、實時翻譯環(huán)節(jié)等，從根源上提高學(xué)生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學(xué)，必須要以優(yōu)質(zhì)課件制作體系為先導(dǎo)，以課件優(yōu)勢來促進(jìn)學(xué)生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發(fā)揮混合式英語教學(xué)的意義，強(qiáng)化教學(xué)實效性。

(三)重建教學(xué)評價制度，設(shè)置多元考核指標(biāo)在混合式教學(xué)模式踐行基礎(chǔ)上，可通過重建教學(xué)評價制度、設(shè)置多元化考核指標(biāo)來進(jìn)一步倒逼教學(xué)質(zhì)量的提升。例如，除了平時表現(xiàn)，期末考試成績作為基礎(chǔ)考核以外，可另外增加線上教學(xué)評價板塊，即將學(xué)生在線資源學(xué)習(xí)情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)平臺，將學(xué)生的學(xué)習(xí)情況細(xì)化為多個考核內(nèi)容，如聽、說、讀、寫能力的構(gòu)建情況等，從而保證考核結(jié)果更加公正、有效，能夠真實反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況以及英語應(yīng)用水平，并幫助學(xué)生完成針對性改進(jìn)。此外，為了進(jìn)一步延伸教學(xué)評價效果，可以通過線上師生互評、學(xué)生互評、小組評價、學(xué)生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現(xiàn)最真實、最客觀、最全面的教學(xué)評價，能夠全面衡量教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，以便于為后續(xù)的教學(xué)改進(jìn)創(chuàng)造基礎(chǔ)。

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作者：王欣單位：陜西警官職業(yè)學(xué)院

第3篇:人工智能報告3000字一、研究領(lǐng)域

在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。

在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機(jī)系統(tǒng);例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

二、各領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀(進(jìn)展成果)

近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進(jìn)化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)(multiagentsystem，mas)兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。

mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計算智能與進(jìn)化計算

計算智能(putingintelligence)涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進(jìn)化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進(jìn)化計算加以說明。

進(jìn)化計算(evolutionaryputation)是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法(geneticalgorithms)、進(jìn)化策略(evolutionarystrategies)和進(jìn)化規(guī)劃(evolutionaryprogramming)。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進(jìn)化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計算方法。目前，進(jìn)化計算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機(jī)等。

達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對計算機(jī)科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進(jìn)行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。

機(jī)器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。

比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(langton)于1987年提出的，旨在用計算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過計算機(jī)進(jìn)行仿真，對相關(guān)非線性對象進(jìn)行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。

人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機(jī)病毒、計算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。

三、學(xué)了人工智能課程的收獲

(1)了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。

(2)較詳細(xì)地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

(3)掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

(4)掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

(5)概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。

(6)基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。

四、對人工智能研究的展望

對現(xiàn)代社會的影響有多大工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策;應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機(jī)越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能如何看待具有智能的機(jī)器會不會有一天機(jī)器的智能將超過人的智能問題的答案也許千差萬別，我個人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。

當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

五、對課程的建議

(1)能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成

果中人工智能那些知識被應(yīng)用。

(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》

系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。

(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的

作品，增強(qiáng)同學(xué)對人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。

(4)課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些

新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。

第4篇:人工智能報告3000字【摘要】本文以人工智能為研究主體，探究出其在證券投資領(lǐng)域的應(yīng)用，來分析證券投資領(lǐng)域人工智能對其的影響。并在人工智能的智能投顧、智能交易和智慧經(jīng)營等幾方面做出概述，最后針對完善人工智能在證券市場的發(fā)展基礎(chǔ)上提出改善對策，為我國證券市場的持續(xù)發(fā)展指明方向。

【關(guān)鍵詞】人工智能;金融;證券投資;應(yīng)用分析

一、人工智能+金融在證券投資領(lǐng)域應(yīng)用的意義

（一）提升工作效率

在風(fēng)控中，利用用戶數(shù)據(jù)積累和人工智能技術(shù)，評估貸款人貸前還款意愿和還款能力，貸中的異常行為監(jiān)控以及貸后信用評分的評定;在征信中，基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)智能征信審批，極大地提高工作效率。證券市場借助人工智能技術(shù)對貸款人的還款能力提前做出評估，進(jìn)而針對性的作出評估，風(fēng)控在證券市場的應(yīng)用可以極大的對工作效率做出提升。具體表現(xiàn)在以下方面。

第一，人工智能加金融更具智能化，借助智能化工具，可以梳理信息流、社會數(shù)據(jù)以及各個資金流之間的關(guān)聯(lián)，全面分析金融微觀維度，借助智能化項工具，也會第一時間找尋潛在的風(fēng)險，從而通過跨市場關(guān)聯(lián)探究來強(qiáng)化流動管理，明確風(fēng)險傳播路徑，對金融風(fēng)險進(jìn)行識別，來提高其具備的系統(tǒng)性。

第二更具合規(guī)性。例如人工智+金融可以涵蓋現(xiàn)有制定的各項條規(guī)、法律、流程文件和內(nèi)部控制制度，利用時下智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行分析對比，提升合規(guī)以及適用性，在應(yīng)用程序編程接口向業(yè)務(wù)流程進(jìn)行嵌入，通過對合規(guī)成本的降低來提高合規(guī)能力。

（二）幫助市場做好投資決策

市場投資決策指的是各個投資主體提前作出論證和調(diào)查，為最終的活動投資決策提供參考依據(jù)。投資決策在市場活動決策中至關(guān)重要，直接決定著企業(yè)的未來。有效的做出市場決策可以輔助企業(yè)預(yù)防風(fēng)險，未雨綢繆，對應(yīng)的，錯誤的投資決策會加大企業(yè)面臨的金融風(fēng)險，嚴(yán)重還會影響企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)。

與此同時，人工智能還具備自動投資能力。華夏基金曾指出“現(xiàn)有機(jī)器都具備深度學(xué)習(xí)能力，克服了人性對恐懼和貪婪的弱點，也不會像人類一樣受到外部情緒化的影響”。人工智能機(jī)器具備自行交易等優(yōu)勢，會總結(jié)之前失敗的經(jīng)驗，在順應(yīng)科技特征基礎(chǔ)上提升自主探究學(xué)習(xí)的深度和廣度，也會收集歷史數(shù)據(jù)，拓寬投資者的交易模型，在互相對抗中提出最優(yōu)質(zhì)的交易對策。所以人工智能在市場投資決策上屬于良好的輔助工具。

（三）降低人力成本

在大規(guī)模知識處理基礎(chǔ)下，智能客服衍生而來，它屬于一項面向各行各業(yè)應(yīng)用的智能客服，不但可以為企業(yè)提供各項管理技術(shù)，還能連接企業(yè)和用戶，創(chuàng)建快捷有效的基于自然語言基礎(chǔ)上的技術(shù)手段，在為企業(yè)提供管理技術(shù)的同時，統(tǒng)籌各項分析信息。

在金融或商業(yè)活動中生成的大量數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，必須轉(zhuǎn)換為可讀、可見和交互式數(shù)據(jù)，而非人工智能。人工智能為企業(yè)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)品創(chuàng)新提供了科學(xué)的決策，進(jìn)而推動了金融智能的發(fā)展。目前，智慧投資能力是人工智能在金融投資領(lǐng)域的一項重要成就。智能投資是基于投資組合理論，如資本資產(chǎn)定價模型、套利定價模型等。相關(guān)算法用于為具有不同風(fēng)險偏好的用戶提供智能化、自動化的投資組合決策或資產(chǎn)配置建議。招商證券市場的“莫杰智能投資”和工商證券市場的“A1投資”都是在人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，取得了可喜的成績。中信證券、海通證券、華泰證券等國內(nèi)大型證券公司也利用人工智能金融技術(shù)的東風(fēng)，在智能投資顧問領(lǐng)域開展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

二、人工智能在證券投資市場上存在的問題

（一）人工智能在業(yè)務(wù)運(yùn)用方面沒有得到實質(zhì)性的突破

現(xiàn)階段我國證券投資市場工作的主體依舊是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，人工智能的應(yīng)用被市場看做是“錦上添花”，或者是沒有對人工智能做出一定的關(guān)注，究其原因是因為第一，在證券市場內(nèi)部，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)依舊屬于主要的業(yè)務(wù)利潤來源，很多工作人員因為受到業(yè)績考核以及外部競爭的壓力導(dǎo)致在日常經(jīng)營中無法兼顧其他;第二是因為人工智能的應(yīng)用還沒有基于風(fēng)險和成本的角度上做出考量，還比較傾向于待同業(yè)取得進(jìn)步之后再繼續(xù)跟進(jìn)。因為以上等因素，使得我國證券市場在人工智能創(chuàng)新上沒有取得本質(zhì)性的突破，無法改變傳統(tǒng)的生產(chǎn)形式，由此也會對新技術(shù)的應(yīng)用產(chǎn)生一定的影響。

（二）缺少專業(yè)的研發(fā)人員

證券市場內(nèi)部信息技術(shù)部門日常的主要職責(zé)就是負(fù)責(zé)內(nèi)部系統(tǒng)的開發(fā)和對人工智能、大數(shù)據(jù)以及云計算等技術(shù)的維護(hù)，但是實際發(fā)展中這些內(nèi)部人員缺少對新技術(shù)的研發(fā)力度，同時內(nèi)部的信息技術(shù)部門人員普遍缺乏對業(yè)務(wù)的了解，直接導(dǎo)致各大證券市場缺少專業(yè)的人工智能改造人員。雖然可以借助技術(shù)優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)公司，但是證券市場為了對自身核心內(nèi)容做出保護(hù)，不會將自身業(yè)務(wù)內(nèi)容向互聯(lián)網(wǎng)公司做出告知，一定程度上限制了技術(shù)的開發(fā)水平。人工智能人才不足，基礎(chǔ)層人才儲備尤其薄弱，是我國在該領(lǐng)域仍然落后于歐美國家的一個主要原因。

（三）監(jiān)管體系不完善，存在多種安全隱患

雖然人工智能支撐能力較強(qiáng)，但是也會加大金融局部性風(fēng)險，例如一些不成熟的人工智能不但會提升系統(tǒng)風(fēng)險系數(shù)，還會對金融市場的穩(wěn)定和諧造成影響。在證券金融領(lǐng)域，目前對人工智能監(jiān)管還存在諸多問題，具體體現(xiàn)在：第一，監(jiān)管的對象過于復(fù)雜，無法有效的界定各個責(zé)任主體，主要原因是，在人工智能應(yīng)用階段中涉及的參與主體較多，不但包含向證券領(lǐng)域提供人工智能技術(shù)的部門、應(yīng)用人工智能機(jī)構(gòu)以及設(shè)計人工智能模型以及系統(tǒng)的公司等等。與此同時，人工智能基于深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上具備自學(xué)習(xí)的作用，但是因為在技術(shù)創(chuàng)建中不夠公開透明，所以，我國人工智能證券應(yīng)用存在問題時，無法第一時間確定各個責(zé)任方。雖然在行業(yè)中目前已經(jīng)構(gòu)建了有效的監(jiān)管罰則，但是因為沒有確定具體的適用條文，基于法律層面也無法界定各個責(zé)任方應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的責(zé)任。

第二，隨著近些年金融技術(shù)的不斷發(fā)展，也對目前證券監(jiān)管隊伍提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)要求，要求有關(guān)監(jiān)管人員不但要了解人工智能基礎(chǔ)知識，明確人工智能系統(tǒng)的運(yùn)作流程，也要評估人工智能的系統(tǒng)算法，要加深對證券金融領(lǐng)域的認(rèn)知程度。但是目前我國監(jiān)管部門有關(guān)隊伍綜合素質(zhì)還有待加強(qiáng)，在應(yīng)用中還存在著部分監(jiān)管人員不清晰人工智能系統(tǒng)算法和基礎(chǔ)知識等問題，都對人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用造成了危害。

三、完善人工智能在證券領(lǐng)域的應(yīng)用分析

（一）適當(dāng)轉(zhuǎn)變經(jīng)營策略，不斷創(chuàng)新適應(yīng)時代發(fā)展

1.開拓新的業(yè)務(wù)增長點

現(xiàn)階段證券市場重要的利潤增長點就是中間業(yè)務(wù)，針對我國大部分市場來說，資產(chǎn)負(fù)債依舊屬于中間業(yè)務(wù)的重要來源，

證券市場與發(fā)達(dá)國家的55%相比，我國證券市場中間業(yè)務(wù)占總收入比較低?；谶@一背景，我國證券市場就要提高中間業(yè)務(wù)的創(chuàng)新力度，借助對托管業(yè)務(wù)、投資證券市場業(yè)務(wù)的開展，來進(jìn)行債卷聯(lián)合承銷模式，更好的對中間業(yè)務(wù)做出創(chuàng)新。

其次就要實施混業(yè)經(jīng)營。目前混業(yè)經(jīng)營已經(jīng)成為了世界金融發(fā)展下的主要趨勢，對于證券市場來說，貸款利息和股權(quán)投資收益之間具有較大的差距，這就使得證券市場一定要加快混業(yè)經(jīng)營的開展速率，借助對客戶資源渠道優(yōu)勢和證券市場品牌優(yōu)勢的利用，更好的提升證券市場的營業(yè)利潤。

2.組建大數(shù)據(jù)庫

在當(dāng)代電子商務(wù)市場營銷環(huán)節(jié)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了主要的手段，并且隨著信息數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，證券市場本身已經(jīng)構(gòu)建了資源，規(guī)模較大的客戶數(shù)據(jù)信息庫。對比于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具備的優(yōu)勢較多。比如構(gòu)建大數(shù)據(jù)庫，證券市場的客戶在網(wǎng)點進(jìn)行業(yè)務(wù)時，大數(shù)據(jù)庫就會將客戶有關(guān)的職業(yè)、身份等信息做出保存，為證券市場預(yù)留有效的數(shù)據(jù)資源，同時也會降低大量的成本。因此，對于證券市場來說，如何總結(jié)客戶資源、深度挖掘客戶信息、在調(diào)研客戶個性化需求基礎(chǔ)上展開產(chǎn)品銷售也是未來需要關(guān)注的話題。在此背景之下，建議我國證券市場要構(gòu)建大數(shù)據(jù)庫，來拓寬客戶資源，提升業(yè)務(wù)分析能力，將證券市場具備的服務(wù)導(dǎo)向作用充分的發(fā)揮出來，融合各項數(shù)據(jù)信息技術(shù)，促進(jìn)金融市場的不斷發(fā)展。

（二）加大人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)力度

目前，我國還存在著人工智能缺少復(fù)合型人才等問題，很多需要的技術(shù)人才都需要于外國引進(jìn)，本國在對高層次人才培養(yǎng)力度有待提升。依據(jù)數(shù)據(jù)顯示：全球共計有370所人工智能方向的高校，其中美國有170所，我國僅僅不到30所，而且培養(yǎng)出來的復(fù)合型技術(shù)人才也無法順應(yīng)各個智能企業(yè)的需求。

當(dāng)前屬于知識引領(lǐng)的時代，歸根結(jié)底，各個企業(yè)，各個行業(yè)競爭的主要需求依舊是人才和技術(shù)。在世界領(lǐng)域上，針對人工智能復(fù)合型高端人才的戰(zhàn)爭已經(jīng)打響，不論是國際領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)高科技企業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)以及多個高校之間，目前對人才的爭奪都非常激烈。對于我國高校來說，如何在之后提高人才培養(yǎng)力度，構(gòu)建完善的培育機(jī)制至關(guān)重要，為了促進(jìn)人工智能+金融的長足發(fā)展，我國要在之后加大創(chuàng)新投入的資金和保障，為培養(yǎng)復(fù)合型高端人才奠定基礎(chǔ)。

（三）推動政府構(gòu)建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范，加強(qiáng)風(fēng)險防范力度

作為市場的基石，證券市場在之后也要強(qiáng)化和政府之間的溝通力度，和政府部門一起盡快的構(gòu)建完善規(guī)范的金融體制行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，在其中融入it審計、評估機(jī)制、數(shù)據(jù)管理以及開發(fā)測試等標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，幫助金融統(tǒng)計、金融監(jiān)管以及風(fēng)險防控部門有標(biāo)可依。同時，證券市場也要提前對客戶實際需求做出調(diào)研，結(jié)合現(xiàn)實經(jīng)營現(xiàn)狀來開發(fā)產(chǎn)品，也要提前評估客戶數(shù)據(jù)，著重分析客戶的投資理念、消費(fèi)理念以及客戶資料等，在了解客戶實際需求基礎(chǔ)上，發(fā)展和優(yōu)化人工智能技術(shù)，來為不同客戶提供個性化的需求方案。

四、結(jié)論

本文以人工智能為主體，通過對現(xiàn)階段在證券投資市場應(yīng)用分析，來分析出存在的問題，最后針對性的提出改善對策，本文的第一部分人工智能在證券市場的應(yīng)用，介紹了帶給市場的積極意義;第二部分找尋出人工智能在市場上存在的問題;第三部分針對存在的問題提出完善對策。通過本文的闡述概述出人工智能在證券投資市場上的應(yīng)用，進(jìn)而為有關(guān)人員提供發(fā)展方向。

第5篇:人工智能報告3000字人工智能現(xiàn)狀和發(fā)展

摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個時代，第一個時代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代，第二個時代為弱方法時代，第三個時代為知識工程時代第四個時代為知識工業(yè)時代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：人工智能發(fā)展;識別率;人臉識別;遺傳算法

1智能計算機(jī)的發(fā)展

1.1人工智能簡述

人工智能[1](ArtificialIntelligence，簡稱AI)是計算機(jī)學(xué)科的一個分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。

人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個國家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會涌現(xiàn)許多實力強(qiáng)大的企業(yè)，一些企業(yè)也會在某個領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競爭優(yōu)勢，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。

1.2人工智能研究的發(fā)展概況

未來，隨著計算機(jī)和其他科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能的發(fā)展也將要不斷面對越來越多的艱難挑戰(zhàn)。在我們的日常生活中，人們對人工智能技術(shù)的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼，但是，在客觀事實上，人工智能技術(shù)進(jìn)步不但要考慮軟件、硬件技術(shù)的限制，也還要考慮人們對自身能力理解程度的制約，因此未來人工智能技術(shù)將在不斷限制的過程中不斷突破不斷成長，從而保持著逐步的發(fā)展。比如人臉識別技術(shù)，當(dāng)該技術(shù)以一次問世時，人們對人工智能充滿了信心，但當(dāng)大多數(shù)人親自使用時，卻發(fā)現(xiàn)它對人臉的識別率還是不夠高;

近年來，人臉識別技術(shù)得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計算機(jī)對具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達(dá)到