人工智能的应用
摘要：2019年3月的政府工作报告中，人工智能又被提及，报告指出要深化人工智能的研发应用，培育新一代信息技术等壮大数字经济。这不仅说明了人工智能在中国的发展已经从萌芽或初步发展阶段进入到了快速发展阶段，也说明了人工智能的研究层面正在迅速上升至国家战略高度。
关键词：人工智能技术;应用
引言
随着我国社会不断的进步，科技领域也随之发展起来。人工智能作为一项新型的技术，其在实现智能控制以及自动规划等方面有着非常重要的作用，并且正在逐渐渗透到我国社会的各个领域中。人工智能技术的出现不仅仅体现出了人类的智慧，并且还表现出非常高的社会价值。
1人工智能技术的发展历程和方向
1.1人工智能技术的兴起
早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。
1.2人工智能技术的发展高潮
经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。
1.3人工智能技术的应用分析
自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。当第五代计算机顺利的研发之后，人工智能技术才得到了进一步的发展。由此可见，人工智能技术的发展和计算机技术有着极大的关系。
1.4人工智能技术的发展方向
在当前信息时代的背景下，怎样才能够将互联网上丰富的信息转变成为我们能够利用的知识，使得计算机能够更加快捷、方便以及人性化的为人们提供服务都是信息时代背景下必须重视的一个问题。针对于这些问题，尤其是信息智能检索等相关技术，依然成为人工智能发展过程中必须思考的课题，如果能够有效的解决这些问题，那必定能够促使人工智能技术得到更为广泛的应用和发展。
2人工智能的关键技术现状
当前，人工智能技术日新月异，其领域的关键技术代表目前人工智能主要的研究方向和技术结构，反映了该领域内的研究热点。本小节将对其中三个技术进行重点论述，意在讨论目前人工智能领域关键技术的现状。
2.1机器学习
机器学习是指通过经验或数据来改进算法的研究，旨在通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，自动发现模式并用于预测。它是当前人工智能的核心技术之一，涉及到统计学、神经网络等诸多学科知识，主要研究如何让机器通过模拟人类的方法来具备人的学习能力，进而获取新的知识和技能。深度学习作为机器学习技术领域中的一个新兴热点，由Hinton等人于2006年提出，它的概念源于人工神经网络的研究，早期的神经网络模型试图模仿人类神经系统和大脑的学习机理。近几年，深度学习在语音识别、计算机视觉和机器翻译等领域中都有所应用，并已经开始全面影响人类的生产和生活。
2.2生物特征识别
生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA等，或行为特征如姿势和习惯等，进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征，在将之转换成数字信息后进行特征存储，并借助可靠的匹配算法进行分析，进而完成个人身份的识别与验证。其中，它涉及到图像处理与模式识别等多项技术，并在教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如，目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一，它是计算机视觉的典型应用，属于一种非接触型认证。此外，指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术，它们在特定的领域都各有所长，是生物特征识别技术的突出发展成果。
2.3人机交互
简要地讲，人机交互就是人与机器之间为进行某项任务所发生的信息交换过程，主要研究系统与用户间的交互关系问题。人机交互功能主要靠键盘、鼠标等一些可输入输出的外部设备以及操作系统这种相匹配的软件来实现。智能客服机器人就是机器人借助已经建立的数据库，针对客户提出的问题，运用相应的算法，进而找出与问题相匹配的答案并反聩给客户，最终实现机器与人交互的例子。人机交互是一个不断变化的领域，这种变化是为了响应技术革新以及满足随之而来的、新用户的需求。要注意的是，热点技术的研发应用是机遇，同时也是挑战。人机交互在研究开发过程中要考虑的问题依然很多，比如教育背景、理解方式、技能储备、文化因素、用户界面速变等因素将直接影响或制约着人机交互的发展进程，所以，这就需要人们科学且综合地探索交互技术原理，结合大数据和智能技术建立长远目标，发展优而实用的人机交互技术，这是对交互技术提出的新的更高的要求与期望。
3人工智能的主要應用领域
3.1机器翻译
近几年，随着采用深度学习和神经网络的方法，使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型，它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”，从而解决了句子向量化的难题，也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度.
3.2专家系统
专家系统=知识库+推理机。它是通过存储并模拟特定领域人类专家的知识和经验等，并对该领域的问题进行推理和判断，最终给出问题的答案完成决策过程的计算机程序系统。专家系统解决事情的依据是通过模拟人的学问经验进而达到指定领域当前的专家水平，其任务的完成度完全依赖于专业知识库的“体积”储备.
3.3智能控制
所谓智能控制，即具有智能自驱动能力，通过自身内干预，如调节和控制，且无需人为监管就能够自主地判断决策，以完成任务为目的的自动控制技术.近两年，随着人工智能和仿真建模等技术的不断融合，智能控制技术不仅发展势头强劲，而且已经涉猎各个领域。机器人领域就是其中最具代表性的领域之一。由于机器人是依托智能控制中的模糊控制和神经网络控制等技术，在实际操作中，智能控制还常与传统控制技术相结合，从而便实现了高速且高精度控制机器人运动的效果，智能控制可以说是机器人技术的灵魂。
结语
现如今，根据人工智能技术的发展方向来选择具体的应用效果十分的明显，这能够使得人们很好的感受到现代科学技术所带来的便利。除此之外，应用人工智能技术的专家决策系统也在不断的完善，笔者相信，其在未来必定有着更为广泛的应用，并且涉及到社会中更多的领域，给人们和社会带来更好的效益和应用价值。
作者：屈松
摘 要：随着科技的不断发展，人工智能技术作为当前的前沿技术，是提升国家核心竞争力的重要因素，不仅广泛应用于生活领域，而且已经渗透到教育、文化、司法等领域。文章从人机融合角度展开分析，结合最近人工智能技术的应用，分析人工智能未来发展方向和需要解决的问题，推动人工智能技术应用的持续健康发展。
关键词：人工智能;技术;应用;探索
DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2021.06.020
人工智能旨在研究、开发计算机用于模拟扩展人类思维和学习能力的科学技术，其核心是机器学习，也就是让计算机在没有获取知识的前提下，通过学习数据构建模型，然后对模型进行预测分析，推动其智能化的过程[1]。
1 人工智能在物联网中的应用
物联网技术主要通过感知层，由摄像等相关设备采集相关物品的信息，然后由网络层的声音传感、红外摄像、面部识别、故障传感等设备组成联网到电脑端至应用层，应用人员可以参与设备运行，参与具体的应用实践服务。目前，人工智能技术已经越来越成熟，并应用于许多不同的领域，例如，对家用电器的智能控制，对企业办公自动化的协助，等等，提高了效率，解决了问题。
在智能家居方面，人工智能技术与物联网技术相结合，把家具设备与互联网连通，使用计算机或手机终端进行操作，减少了安全问题，同时也提升了生活舒适度。融合公共服务系统，可以有效提高监管效率，提高公共安全水平，例如公共交通安全监测、食品安全检测、环境监测、水电力控制等，进行大面积监管，提高公共服务安全性。如今，企业的市场竞争越发激烈，提高办公与生产效率，获取市场优质资源，成为企业发展的重要因素，因此，人工智能与物联网融合应用，能够促进企业提高竞争力。在保护环境可持续发展方面，将人工智能和物联网技术的结合应用于环境保护监测系统，可以对环境进行检测和保护，从而达到平衡生态系统、保护自然环境的目的[2]。
2 人工智能在医学诊断中的应用
近年来，计算机技术和人工智能技术的快速发展给人们生活创造了便利。在医学领域，打破陈规，由传统的对诊疗过程和结果的分析，转向通过人工智能技术和计算机技术辅助医学诊断和分析，能够减少主观误判，提高诊断和治疗效果。人工智能技术、大数据技术和计算机技术还可以深度整合病患数据、备注数据、分析数据、构建模型、预测风险和精准治疗，有助于推动医学领域实现质的飞跃。
人工智能的根本是使计算机智能化，在学习分析数据后构建模型，使用模型对后续数据分析分类。由于医院存储着海量的病患数据，使医学领域在加快人工智能发展方面具有得天独厚的优势条件。当前，许多疾病的发生是由自身遗传、相关环境等诸多因素造成的，传统医学无法有效预测、分析和规避危险因素所产生的影响，但是人工智能算法和建模可以更精准地预测和分析危险因素。
3 人工智能在司法中的应用
得益于计算机技术和人工智能技术的支持，人工智能和计算机技术在司法领域的执行实践取得了前所未有的突破。司法执行案件需要智能化，且传统模式存在许多问题，人工智能和计算机技术结合司法案件的新模式是重点发展方向。
司法智能化可以合法合规地完成司法工作且不扰乱正常的司法程序和流程，高效地完成碎片化的工作任务，提高工作效率和工作质量，减轻工作压力。同时，司法智能化简化了流程，降低了各项运营成本，为人们提供了便捷。
司法执行中的评估也是非常重要的一个环节，通过人工智能技术对被执行人资产、行迹、偿还行为、偿还能力实现精准评估，为司法执行措施提供重要依据，保障执行财产处置效率。司法执行信息化建设与人工智能相结合，统一规划，智能共享，实现被执行人的查询、识别、拦截、惩戒、反馈等综合功能。人工智能与司法执行相结合还可以巩固司法执行数据与技术基础，规避司法执行人工智能化的潜在风险，推进司法信息化建设[3]。
4 人工智能在城市建设中的应用
城市化发展遭遇瓶颈，人口与城市规模不协调、公共资源不匹配等诸多遗留问题都影响到群众环境、医疗、交通和公共安全。通过人工智能技术和计算机基础与城市建设相关联，将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行自动化控制[4]。
城市建设发展离不开人工智能相关技术的支持，还要有相应的人才基础、发展规划、产业支撑和政策导向，才能推动城市加速发展。人工智能可以推动工业化、信息化、制造业和服务业等领域的发展，打造现代化智能城市。城市的建设离不开合理的建设与规划，智慧城市可以模拟利用大数据建立碳排放模型、暴雨排水模型、公共服务设施模型、交通模型等[5]。
城市发展建设离不开交通，人工智能融合智慧交通使车辆网络覆盖，完善实时路况、停车指导、违章拍照、车辆保险等服务功能，实现智能交通规划、交通管理。通过海量数据的支撑，以及人工智能、大数据、云計算等技术对信息处理，实现交通全过程监测，提高交通管理效率。
在完善交通管理体系的同时，人工智能技术可以推动打造智慧物流系统，通过相应的技术和算法精准定位最佳路径，机器人通过识别、定位和AI技术实现入库、到库分拣、装车的整个流程，整体提高了物流管理效率。
5 人工智能在翻译学中的应用
随着人工智能技术和计算技术的发展和成熟，机器翻译学从人类语言信息处理、机器学习过程和语言知识系统等相关方面融合人工智能技术，提高语言自动翻译的效率和准确率。
人工智能及机器翻译的各项技术加速发展，翻译者和技术人员可以对机器的整体翻译方案开展均匀抽样，采用蒙特卡罗等方法模拟具体文本的翻译过程，计算每种排布方式下的机器翻译效率，从而生成大数据翻译样本供人工智能算法学习。采用人工神经网络高效地拟合出翻译架构排布与机器翻译效率之间的关系，结合遗传算法寻找机器翻译的最优排布方式[6]。
语言本身具有自己相应的文化属性，例如情感、语气、语义、语境等开放性特征，因此，机器翻译或者计算机辅助翻译目前还不能完全满足复杂细致的情感翻译任务。人工智能技术结合计算机技术和网络技术，可以覆盖大量数据信息，加上自身具有的学习能力和数据处理能力，能够更高效更准确地完成识别和翻译工作。
6 人工智能面临的问题
人工智能是提升综合国力和体现科技水平的重要指标，其日渐成熟，也给各行各业带来了便利。但是，带来效率和便利的同时仍然存在许多问题，因此，要不断优化管理，制定相应的管理规范，加强用户隐私保障，维护用户的合法权益。人工智能是当前比较先进高端的技术，人工智能技术的开发和应用必须保证安全且可控，必须提前预估可能发生的安全问题，例如不法分子恶意利用人工智能技术制造违法行为、管理不当和系统漏洞导致的指令异常、个人隐私信息安全问题等，并制定相应的应急预案。
人工智能可以更科学准确地发出指令并进行判断，目前广泛应用于市政、民生、医疗、交通、企业等领域，可以通过教育引导、加强管理、隐私保护、限制其自主程度等途径，解决人工智能应用问题，有效降低其使用风险。
7 结语
人工智能技术在经济社会各领域的广泛应用，不仅推动了市场经济发展，而且提升了人民的生活质量和水平，虽然仍存在很多问题和不足，但是需要继续完善其相关体系，从政治、经济、文化、民生、环境等方面加快融合，培养和建设新一代人工智能，推动人工智能技术及产业的发展。
参考文献
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作者：焦利杰
摘 要：近些年来，随着电子技术和理论的不断突破，人工智能也迅速地发展起来成为当前的热点之一。人工智能是通过模拟人类的思维过程和智能行为来代替或帮助人们完成各种工作的一项新兴技术。人工智能也是计算机科学分支下的一门学科，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的方法、理论、技术及应用系统的技术科学。本文首先概述了人工智能的发展历史，然后从计算机视觉、自然语言处理、语音识别这三个技术层面展开了分析与说明，同时对人工智能常见的四个应用领域进行了总结说明。
关键词：人工智能;发展;应用
自从2006年，AlphaGo成功的战胜了世界围棋高手李世石开始，人工智能这个词语就深深的映入人们眼帘，成为当年热度最高的科技话题。目前随着人工智能技术飞快的发展，我们已经可以在日常生活中看多许许多多关于人工智能的产品，比如扫地机器人、智能音箱、人脸识别支付系统、无人超市等，为我们带来更加便利的生活方式[1]。
毫无疑问，人工智能是现在许多行业研究的一个热点，因为它给他们带来的经济效益是非常巨大的。在2017年7月20日，国务院就正式发布了新一代人工智能的战略计划，要求在2020年我们的人工智能技术达到与世界同步的水平，在2030年要让我们国家成为全球人工智能中心。与此同时，谷歌、脸书、腾讯、百度、阿里巴巴等全球的各大IT行业巨头也都将人工智能作为下一个技术革命的突破点，对人工智能投入了大量的人力、财力、物力[2]。
可想而知，在未来，人工智能将会给我们的生活带来翻天覆地的变化。
1 人工智能的发展历史
“人工智能”這个词汇最早出现于1956年达特茅斯学会上，它是科学家们用来讨论机器模拟人类智能时提出的，距今已经有60多年的历史。而人工智能的发展则大致可以分为以下几个阶段。
1.1 萌芽阶段
1936年，英国数学家图灵就曾在他的论文“理想计算机”提出图灵模型以及1950年在他的论文“计算机可以思考吗”提出机器可以思考的论述(图灵实验)。从那以后，人工智能的思想开始萌芽，为人工智能的诞生奠定了基础。
1.2 诞生起步阶段
1956年，美国达特茅斯大学举办了一场“侃谈会”，人工智能这个词语第一次被搬上台面，从而创立了人工智能这一研究方向和学科。人工智能也因此正式宣布诞生，并开始了它的起步阶段。此时人工智能的主要研究方向有博弈、翻译。定理的证明等。同年，美国的两个心理学家纽俄尔和西蒙也成功的在定理证明上取得突破，于是开启了通过计算机程序模拟人类思维的道路。
1.3 低谷萧条阶段
在1967年至70年代初期，科学家们想对人工智能进入更深层次的探索时，发现人工智能的研究遇到许多当代技术与理论无法解决的问题。因为当时计算机的处理速度和内存容量都已经不足以实现更智能化的发展，也没有人知道人工智能究竟能够智能化到何种程度。因此各界科研委员会开始停止对人工智能研究的资助，人工智能技术的发展也就此跌入低谷。
1.4 黄金阶段
到了1980年至1987年，随着理论研究和计算机软、硬件的迅速的发展，美国、英国对人工智能开始重新研究并投入了大量资金。在1984年启动了Cyc项目，目的就是让人工智能可以应用到类似人类大脑思考以及推理的工作中。随后许多研究人工智能的技术人员们开发了各种AI实用系统尝试商业化并投入到市场，人工智能又激起了一股浪潮。
1.5 平稳发展阶段
直至现代，人工智能的发展已经逐渐开始处于平稳阶段。但这并不表示人工智能研究的停下了脚步，而是在等待一个新的技术突破。在未来的发展中，人工智能技术将会越来越完善，它会带领人类开创一个新的时代。
2 人工智能的技术层面
由于人工智能的体系非常庞大，它所涉及到的学科也是非常多的。其中包括数学、认知学、行为学、心理学、生理学、语言学等等。人工智能的技术层面的基础主要则分为计算机视觉、自然语言处理、语音识别三个部分。因为要让机器理解人类的行为，首先要让它能看得懂，听得懂。这样才能让人工智能精准的执行我们的指令。
2.1 计算机视觉
通俗的来说，计算机视觉就是教机器如何“看”的一门技术，其作用在于从图像或视频中提取符号与数值信息，分析计算该信息的同时进行目标的识别、检测和跟踪等。计算机视觉处理的图像一般分为静态图像和动态图像。识别静态图像时较为容易，只需对采集到的图像上传到计算机的数据库进行模糊对比即可;而识别动态图像时则比较麻烦，需要对拍摄场景中的所有信息进行整理和分类，然后再通过智能设备进行处理分析。而且智能设备的处理能力尤为关键，因为计算机视觉的能力是随着智能设备的发展而提升的[3]。
近年来，计算机视觉借助人工智能的理念与思路也发展了许多产业项目：手机的人脸识别解锁和支付功能，识别动植物的APP，电子监控系统，车间生产零件的自动化控制处理等等。
计算机视觉作为一项模拟与扩展人类视觉能力的技术，对人工智能的发展重中之重，所以未来研究计算机视觉技术会遇到更多的困难和挑战，任重而道远。
2.2 自然语言处理
自然语言处理是研究人与计算机可以通过自然语言进行有效通信的一项技术(又称为人机对话)。因为随着人工智能的发展，计算机要处理问题越来越复杂化，传统的编程语言明显已经不太实用了，所以为了有效的解决这个问题，需要让计算机自己学会人类的自然语言。
通过计算机模拟人们日常语言交际的行为习惯，让计算机能够理解和运用社会中人类普遍使用的语言：如汉语、英语、日语、韩语等。当人们与计算机进行对话时，计算机就可以对人们提出的请求快速处理：例如实时翻译，文献查找等。自然语言处理是人与计算机直接沟通的桥梁，但却也是非常复杂的一步。因为自然语言不像机器编程语言一样严谨，偏向于口头形式，而且在现实生活中不同的人有着不同的说话方式和习惯，甚至还有着地方的口音。计算机在接收时就可能无法明白甚至曲解其含义，执行成错误的结果，给人们带来不必要的麻烦。所以为了实现人类与人工智能在未来可以无障碍的交流，自然语言处理这项技术还需要不断的更新与完善[4]。
2.3 语音识别
语音识别实际上就是把语音信号转化为文字或执行命令的一个过程。语音识别的主要方法为模式匹配法，首先是将用户的词汇存入到计算机的数据库中，然后再与数据库里的每个模板进行相似度匹配，相似度最高的被筛选作为识别结果输出。最早的语音识别技术源于AT&T贝尔实验室的Andry系统，当时已经可以实现10个英文字母的识别[5]。目前，在我们可以看到语音识别技术已经应用在各类生活服务终端及通信。比如小米公司的小爱同学、百度公司的小度、苹果公司的Siri等智能终端语音助手;国内的普通话考试、英语听说考试系统等。可见语音识别产品的发展之迅猛，技术更新之快。研究语音识别技术也是现在的主流趋势，我们要大力的推动智能语音识别等人工智能的应用，取代大量、重复、烦躁的人工服务和工作内容，提高我们的工作水平与效率，朝着更先进的时代发展。
3 人工智能的应用领域
人工智能的应用领域非常广泛，几乎可以投入到各行各业。从应用方向上来看，现在比较常见的有以下四个。
3.1 医疗健康
医疗涉及到人的健康，是人们非常重视的一块。我国著名学者周海中教授在1990年就曾预言过：“随着社会的发展和科技的进步，人工智能技术将在医疗健康领域大显身手。”
目前，我国也确实正在大力推动智能医疗的产业，2015以来在人工智能方向就陆续出台了许多相关的政策，2017年国务院更是指明了智能医疗未来的发展方向。现在人工智能在医疗上的应用主要存在于影像诊断技术、电子病历查阅、智能问诊系统这三大方面，国内外也对此研究出了相关的产品：针对帕金森病运动功能智能评估系统、基于人工智能技术的眼病筛选指导系统、儿童自闭症的人工智能诊断决策支持系统、电子病历管理系统等等。因为关于智能医疗，不管对患者还是医生，都能起到非常大的帮助。2018年两会的发言中，许多科技公司及中国工程院院士代表们都着重的提出了人工智能+医疗，这个举动表明了国家正加快人工智能在医疗方面的应用[6]。
3.2 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车这个话题从2016年开始就经常被人们讨论到，因为几乎每个星期都可以看到与无人驾驶汽车相关的新闻。无人驾驶汽车是智能汽车的一种，又叫做轮式移动机器人。其工作原理主要是通过智能操纵系统和车载传感器感知当前路况、天气和周围车辆情况等来自动调整汽车的速度和方向，实现无人驾驶。无人驾驶技术的出现可以代替手动驾驶、减少交通事故的发生、降低大气污染等。
目前许多主流的车企和互联网公司都进军了无人驾驶汽车领域，如奔驰、特斯拉、丰田、奥迪、谷歌、百度等大型企业。根据国内案例，百度公司研发的无人驾驶汽车在2015年就完成了高速公路、环路、城市道路等混合路况下的自动行驶。2016年10月我国对此发布了无人驾驶技术路线图，中国汽车工程协会也指出在2026年到2030年要实现每辆车都应用到无人驾驶或辅助驾驶系统。可见无人驾驶技术在汽车行业的发展已势不可当[7]。
为了让人们的出行更加的安全便利，相信我国无人驾驶汽车技术的发展也会越来越成熟，实现量产的投入，让普通大众都可以体验到这项技术。
3.3 教育發展
教育是提高人类发展的一个过程，但如何教育却是现在许多家长和教师们都头疼的问题。因为随着互联网的发展，许多学生对学习都表现出消极的一面，家长们不知所措，教师们也表示赶不上时代。
所以为了减轻教师们的负担和家长们的焦虑，许多科技公司就研发了一系列基于人工智能的教学系统。如科大讯飞的“畅言智慧校园”、北京贞观雨科技有限公司的“小猿搜题”、北京词网科技有限公司的“批改网”、日本东京理科大学的“Saya老师(教育机器人)”等。通过这些人性化的教学工具，可以很好的帮助学生：在线解答、同步辅导、巩固学习;同时也能减轻教师的负担：自动批改作业试卷、记录学生成绩、辅导教学;让家长们放心[8]。智能教学系统的出现改变了当前的教育方式，更大力度的提高了学生的学习兴趣。让学生在学习的同时进行自我反省，探究式的完成问题，大大的提高了教学的效率。
可见实现“智能化”教育是时代发展的必然趋势，人工智能在教育领域的应用也会越来越普及，为教育事业做出更大贡献。
3.4 游戏娱乐
不可否认，电子游戏是一个风靡全球的朝阳产业。纵观游戏的发展历史就可以发现游戏公司为了满足不同阶段玩家的游戏乐趣，层出不穷的推出了各种不同类型的新游戏：如角色扮演类、体育竞技类、冒险类、射击类、战略类、益智类等等。而人工智能也一直伴随着游戏而成长，从最简单的文字游戏到现在的VR游戏、体感游戏等，都运用了人工智能技术。
随着电影《头号玩家》的上映，我们无疑都在感叹，原来游戏还能这样玩，通过一个智能头盔，让玩家连接到一个逼真的游戏世界。什么时候我们也可以制作一个这样的游戏呢?当我们的人工智能技术足够成熟时。因为人工智能的在游戏方面要学习人类的逻辑，模拟人类采用的策略和行为方式，在游戏场景中实现决策行为和环境交互等[9]。这些都是需要人工智能不断去学习，不断去练习的。
我相信随着人工智能技术的发展，游戏的品质也会大幅度提高，为我们的生活带来更多的乐趣。
4 结语
总的来说，人工智能从诞生至今，已经全方位的改变着人们的生活方式。人工智能的应用渗透了各行各业，为科技革新、经济发展和民生改善都带来了新的挑战和契机。面对这样的高新技术，我们需要做的就是与时俱进，提高我们全民的科技视野，为迎接下个更好的时代做好准备!
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作者简介：袁云佳(1997-)，汉族，广东河源人，本科，研究方向：电子信息工程。
作者：袁云佳
摘 要：2003年至今，研究人工智能在智能建筑上的应用的文献大概有5000篇。其中大概有期刊1500篇、博硕士论文2000篇、报纸1000篇等。纵观大多现有的研究成果，对人工智能在智能建筑上的应用这一概念已经有了透彻的理解，对人工智能在智能建筑应用上存在的主要问题已经研究的比较全面。文章将以人工智能在智能建筑上的应用为例，分析其在发展中存在的问题和相应的解决对策，并重点总结当前我国人工智能在智能建筑上应用的成型研究理论，针对人工智能在智能建筑上的发展方向进行总结。
关键词：人工智能;智能建筑;应用
当前，人工智能在我国并不陌生，随着现代信息科技的发展，人工智能已经被应用在越来越多的产业和行业项目中，发挥着重要作用。建筑产业应当是当前社会发展的主要产业和黄金产业，智能建筑的发展能够极大地提升建筑产业的工作效率和工作质量，降低从业人员的工作压力。受到资金、人员、技术等因素的影响，我国人工智能在智能建筑领域的应用时间还比较短，应用效果也不太理想。鉴于以上情况，下文将对人工智能在智能建筑上的应用进行文献总结和整理。
1 国内研究现状
1.1 人工智能在智能建筑上的应用作用
王成牮（2020）在《塔吊智能化管理系统的应用》一文中指出，智能建筑就是依托现代建筑物体为平台，对各类建筑相关的智能信息进行总结的一套体系。这套体系可以将智能建筑的整体架构、系统、管理进行优化组合，使其能够实现综合化的运用和发展。智能建筑拥有不同于其他智能体系的感知、记忆、传输等功能，进而让建筑物体在建筑中将人、建筑体和环境进行有机结合，为工作者提供高效便捷的办公环境。从人工智能在智能建筑的应用上来看，其目前已在智能建筑的多个方面实现了智能化发展，这些智能化主要以信息通讯和自动化工作为主，依然需要有人在其中进行搭配工作[1]。
刘志宏（2020）在《绿色人工智能背景下的西南少数民族古村落宜居环境设计体系建构》一文中指出，随着现代科技的快速发展，建筑行业中已经开始融合人工智能技术，并将人工智能技术与智能建筑进行有机统一，当前建筑行业已成为各界关注的焦点。通过人工智能中的网络神经系统、控制系统等技术可以优化智能建筑内部体系，达成建筑服务目标，降低工作压力，提升工作效率[2]。
沈翔、郭乔堃（2020）在《人工智能在工程项目管理中应用的拓展研究》一文中指出，近些年全球知识经济快速发展，人工智能技术在全球知识经济发展下获得新的发展，并迎来全球关注的目光。将人工智能与信息化技术和智能建筑进行融合，创新传统的智能建筑系统，进一步细化智能建筑的结构体系，能够让建筑工作开展得更加便利、更加安全、更加舒适[3]。
1.2 人工智能在智能建筑上的应用问题
宁汇霖、谢忠雄、程超（2020）在《产业化路径下高校学科群建筑的设计策略——以南京大学仙林校区人工智能楼和军民融合楼为例》一文中认为，目前可以说人工智能在智能建筑中的应用是建筑技术发展的核心和焦点，通过人工智能系统能够形成一套完整的审计体系。智能建筑可以通过自身的智能体系进行方案设计，保障每一个设计环节的准确和科学，进而降低成本。从这个方面来说，智能建筑应当是未来建筑领域的主要发展方向。尽管如此，我国人工智能当前仍处于智能建筑应用的初期，无论是从业经验、人员素质，还是政策和技术支持，都存在明显的不足和缺失，这也成为制约智能建筑发展的主要原因。人工智能是现代科技发展下产生的新技术，不仅属于信息技术，也包括了语言学、神经学等学科，综合性很强，在短时间内将其掌握的难度较大。要想真正将人工智能应用在智能建筑上，必须要对其进行深入研究和学习，不断完善智能建筑体系，以实现建筑行业的综合发展[4]。
张昭振（2020）在《基于BIM的智能建筑可视化运营管理平台研究与应用》一文中认为，智能建筑中的安全体系实际上对整个建筑行业都有至关重要的作用和意义。智能建筑中的安全体系增加了火灾报警和联动机制，这也是智能建筑的基本构成。当前人们对建筑项目和物体的安全性尤为重视，通过智能建筑安全系统能够对其进行有效监控，保障建筑项目和物体的安全[5]。但从我国当前已经建设的智能建筑系统来看，智能建筑安全体系的成本比较高，在应急联动机制和效率建设上还存在着一系列问题，這也是制约人工智能在智能建筑领域发展的重要因素。政府和有关部门尽管也认识到了智能建筑体系的重要性，但由于监管费用过高、人员消耗巨大，价格预估困难，使其在一定程度上影响了人工智能在智能建筑领域的应用。此外，建筑项目自身就存在很多不确定因素，因而会对建筑项目成本预估产生影响，所以未来人工智能在智能建筑的应用中也应当强化对项目预估造假的监管[6]。
马辉、缐宇峰（2020）在《面向人工智能的环境艺术设计思维创新引导》中认为，近年来，智能建筑产业的快速发展，不仅丰富了人民群众的生活，为人民群众提供了高质量的生活服务，同时也加剧了智能建筑企业之间的竞争。智能建筑产业的发展，迫使整个建筑市场改变了原有的发展战略，开始把更多的资源投入到对智能建筑产业发展战略的分析和研究上。伴随着现代科技产业的快速发展，科技被应用在越来越多的产业上，开始广泛地出现在人们生活中。智能建筑产业实质就是智慧社会和智能办公的延伸和深化，利用智能建筑能够在办公中形成一个科学系统的管理平台，这一点受到了很多建筑行业工作者的认可[7]。
1.3 人工智能在智能建筑上的应用对策
赵启富（2020）在《人工智能驱动建筑业智能化改革》中认为，现代科技的发展在无形中改变并创新着人们的生活，人们的生活早已离不开信息科技。人工智能是现代信息科技的产物，随着科技的进步而出现，并被广泛应用到现代信息智能化系统机械设计中。虽然人工智能在智能建筑上的应用时间比较短，但其影响和受重视程度是显而易见的。2017年7月8日，国务院正式颁布《新一代人工智能发展规划》，规划明确指出，国家要大力推动人工智能信息平台的建设和创新，优化并完善人工智能体系，打造优质的创新服务，建立核心技术，与国际同步，推动我国人工智能标准化、规模化和国际化。在智能建筑方面，要依托智能化基础和设备，大力发展智能建筑，在整个城市的地下管道和相关市政工程率先进行智能化改造，为后期的大城市建设奠定基础[8]。
刘益辰（2020）在《人工智能技术在智能建筑中的应用》中认为，智能建筑的发展应当以使用者为中心，通过建立以使用者为中心的策略，能够让建筑项目变得更加智慧、更加绿色。依托人工智能中的性别识别机制，能够及时了解建筑项目使用者的喜好和需求，对其使用数据进行编辑和规律总结，进而根据智能建筑系统进行计算，找到既能够让使用者满意，也可以使建筑项目得到优化的最佳平衡方案。对建筑项目进行量身定做，可以最大程度地满足使用者，避免反复修改方案所造成的资源、成本和时间浪费[9]。
荆伟（2020）在《人工智能驱动下的设计产业融合创新探究》中认为，人工智能的出现对人们的生活质量和工作效率提升有非常大的帮助。同时，现代社会各项产业的发展也受到人工智能影响。对于建筑设计工作来说，人工智能将会极大地推动建筑产业的发展。在研究中，研究者通过对建筑设计、城市规划等方面的设计者进行调查和访问，同时以人工智能概念、人工智能作用、人工智能应用等方面的情况对设计者进行了访问和调查，查看设计者对人工智能的了解程度，以及能否在工作中对人工智能进行准确应用和使用。从调查情况看，当前很多设计者对人工智能的功能和应用情况并不了解，这也使得其在工作中对人工智能的应用效率比较低[10]。智能建筑尽管能够有效降低设计者的劳动时间，提升工作效率，但一定要基于对人工智能数据的正确使用和相关数据的充分了解，只有这种情况才能对人工智能反馈的数据进行真实分析，创造性地完成工作。未来，人工智能在智能建筑上的应用也将开启新的生活和生产方式[11]。
2 国外研究现状
2.1 人工智能的发展
Pedro F. Pereira（2020）认为，智能产业的快速发展得益于人工智能技术的成熟。随着现代社会的发展，人工智能被应用在建筑行业中，通过人工智能技术中的神经网络系统对整个智能建筑进行分析、控制和管理，继而实现对智能建设的建筑修建。在智能建设的子系统控制中，可以利用非限定的复杂程序对人工智能系统进行建设和管理，反馈到神经网络系统中，由智能建筑中的自动化程序和系统对建筑项目和设计工作进行控制和管理[12]。
Yan Zhou（2020）认为，随着时间的发展，城市各项功能也不断完善，而不断发展中，人们也能够认识到当前城市发展规划存在不足，要抓紧对城市进行规划，完成城镇化建设。基于知识经济产生的云技术和大数据分析技术，能够通过强大的数据库对城市发展规划进行分析，依照人工智能技术，传递给智能建筑，以了解当前城市建设中需要对哪些建筑或城市区域进行规划，对整个城市区域内的建筑情况进行分析和数据整理。通过对数据的整理和应用，能够帮助设计者和建筑者进行有效决策，制定正确的、符合智能建筑需求的智能建筑计划[13]。
Otis Elevator Company（2020）认为，人工智能随着我国社会和经济的发展而产生。对于智能建筑来说，无论是点线面的规划，还是楼宇的控制、人员管理，人工智能都能极大提升智能建筑的工作效率和质量。在研究中，研究者通过对人工智能的构建、应用进行分析，明确人工智能建筑的构成要件，了解人工智能在智能建设中有哪些技术优势，便于未来在新型技术和城市建设中得以普及和应用[14]。
2.2 人工智能与智能建筑的融合
Chen K，Wang C，Ma H，et al（2016）认为，在建筑项目中，人工智能技术被应用到其中已是事实。只是因为发展和技术等原因，人工智能与智能建筑之间的完全融合还需要一段时间。目前，智能建筑主要通过对信息技术的应用投射在建筑设计和使用项目中。人工智能技术是一门新的学科和科学，其能够对人的智能和思维过程进行演变，进而创新出更具智能型的系统，为人类服务，应用在实际的建筑项目中，为人类创造更加便利和美好的生活[15]。
3 结语
纵观学者们近些年对人工智能在智能建筑应用方面的研究，无论是数量，还是质量，都有很大的提升。对于人工智能在智能建筑应用方面存在的问题，指出的也比较全面，基本涵盖了目前人工智能在智能建筑應用中普遍存在的问题。又相应地提出缓解人工智能在智能建筑中应用困境的对策，为人工智能在智能建筑中的应用发展做出了贡献。然而，由于研究本身的局限性，仍存在某些需要改进或继续深入之处。
以上这些研究成果，平铺直述的较多，深入论证与考察的较少。人工智能在智能建筑上的应用是一个产业链发展的过程，对于这个过程的研究，一定要依据具体的数据进行，需要强大的数据库为基准进行研究。目前，就既有的研究人工智能在智能建筑中应用发展的问题与对策的相关文献看，基础性的理论研究占大多数，缺少创新的研究方法，同时也缺少数据的运用。
对于人工智能在智能建筑中应用发展的研究，对今后我国人工智能在智能建筑上的应用具有非常重要的指导作用。但从目前已经掌握到的人工智能在智能建筑中应用发展的情况看，整体的速度较为缓慢，影响了人工智能在智能建筑应用方面的深入发展。基于具体问题具体分析的原则，建议今后在对某地进行实践勘察研究时，应当在分析当地情况的基础上，继续缩小研究范围，将研究的对象具体化。这样，对于本地的人工智能在智能建筑中的应用将会起到更大的作用。此外，在研究方法上也可以积极地革新，利用田野调查的方法，调查我国实际人工智能在智能建筑中的应用情况，而不是根据文献资料库中的其他集成结果来进行研究。今后，对于人工智能在智能建筑应用方面的研究，也要更加深入细致。可采用采集样本、图像分析等方法，将研究范围逐步扩大。希望本文的研究对今后人工智能在智能建筑上的应用有所帮助。
参考文献
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[4] 宁汇霖，謝忠雄，程超.产业化路径下高校学科群建筑的设计策略——以南京大学仙林校区人工智能楼和军民融合楼为例[J].华中建筑，2020，38（08）：50-55.
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[13] Yan Zhou，Liyuan Li. The 5G communication technology-oriented intelligent building system planning and design[J].Computer Communications，2020，160.
[14] Otis Elevator Company; Patent Issued for Intelligent Building System For Implementing Actions Based On User Device Detection （USPTO 10，683，190）[J].Journal of Engineering，2020.
[15] Miroslav Schneider，Zdenek Machacek，Radek Martinek，et al. A System for the Detection of Persons in Intelligent Buildings Using Camera Systems—A Comparative Study[J]. Sensors，2020，20（12）.
作者：于川
摘 要：金融行业的资产交易面临着技术升级所带来的变革，金融行业已经进行了很多结构性调整。雇佣大量交易人员进行金融操作的时代结束了。基于人工智能的金融技术研发已经取得了很大的进展，本文介绍了人工智能技术在金融领域的应用现状，分析了在人工智能技术冲击下金融行业面临的挑战以及解决方案，展望了智慧金融的发展前景。
关键词：智慧金融;人工智能;深度学习银行管理
一、人工智能对传统金融行业的影响
目前人工智能技术在银行、证券以及保险行业都已经大量融入，显著地提高了工作效率，简化了工作流程，降低了工作成本。例如，摩根大通公司的一款合同分析软件能够代替36万小时的人工服务，而且错误率大大低于人工领域。①
人工智能的技术基础是深度学习算法以及大数据，而深度学习算法的基础是大数据，能够源源不断产生大量数据，同时依赖这些数据的行业将会需要人工智能的介入。跟保险与证券业务有关的行业很早就已经介入自动化的研究，在数据采集、存储以及数据共享平台建设方面，取得了长足进展，国内这些行业在上世纪九十年代就已经开始规划建设大数据处理系统，如今已经能为即将到来的人工智能应用提供坚实的数据基础。
深度学习是人工智能真正的核心技术构造方式，由于金融市场存在大量数据噪声，并且具有多维度特征，可以用非线性方法进行处理，这样可以最大限度减弱数据维度和噪声，相比起传统金融模型，非线性方法可以利用大数据训练来改善模型，使之更接近实际情况，从而可以动态预测市场，增加预测的精确性。
在传统金融行业，人们已经习惯于技术分析人员的传统处理方法，根据数据发明简化的数学模型，在实际应用中根据情况不断改进，使之适应新出现的情况，不管这些模型有多出色，毕竟只是对多维度的数字空间的模拟，只是对发生在数字世界的规律的近似，在实际应用中有时会产生很大偏差。深度学习技术可以很好规避这些传统方法带来的不利影响，能比传统人类分析员精确几个数量级。
比如对于股票行业来说，股票经纪人最多只能熟悉几百只股票的涨跌规律，根据自己熟悉的数据制定出简化的交易策略。基于人工智能的量化交易可以根据数据库中的所有数据进行分析，加入上万个变化因素，同时还能考虑到场内外的各种影响因素。既可以注意全世界每只个股的交易情况，又能关注各市场的整体变动规律，能够多维度地计算股票发展走势，找出人类交易员难以发现的股票交易规律，获得普通交易员难以企及的交易收益。
二、金融领域中最适合应用人工智能的行业分析
在金融领域中，客户的数据可以大致分为两部分，强特征数据只占总量极小的一部分，而弱特征数据则是海量的，比如电子商务数据、设备数据、位置与行为数据等。金融行业与社会各行业都存在着巨量的交互作用，產生了大量未经处理的数据，这些数据缺乏结构性组织，难以用传统方式进行分析。深度学习方法可以利用这些数据训练出有用的风险控制模型，为决定是否借贷给客户提供重要依据。
人工智能技术可以很好地用在量化交易领域，可以应用的范围包括股权和债券、期货与外汇等方面，量化算法基于大数据建模，能够为机构和个人提供详尽的投资建议，能最大限度地使金融资本收益最大化。
密歇根法学院曾经做了一个估计：现在股票市场上大约有一半以上的交易由计算机完成，同时，计算机运算还带给期货市场60%的收益，在国债市场则产生有50%的收益。并且，在对冲基金领域，人工智能的表现也胜过传统对冲基金。
从2013年开始，资产管理公司Castle Ridge Asset Management在股票管理中使用了一种基于遗传算法的学习系统，其回报率可达到每年32%。这样的回报率在很大程度上归功于人工智能的学习能力，在一项公司收购项目中，该系统赶在24项收购计划公布之前就做出了成功预测。人工智能可以通过蛛丝马迹的数据异常找到内部交易信息。
在信用风险防控方面人工智能技术也能有所作为。近年来，互联网金融公司得到了很大发展，这个行业需要对客户的信用进行精准地估算，以确定其风险程度，由于客户量大，涉及的数据量也异常庞大，用传统方法很难估算，而基于深度学习技术的人工智能却大有用武之地，能对大量参数的多维度数据进行精准分析得出有指导意义的结论。
能使用人工智能技术的还有安全防护中的身份认证系统。近年来随着人脸识别技术的应用，银行安防体系获得了很大发展，现在使用支付宝或者手机银行时都要用到脸部识别技术确定身份。而且银行还可以对进入银行的人员进行甄别，确保没有危险人员混入保密区域。
金融行业中已经积累了很多人工智能成功应用案例。目前，美国的Wealthfront、德国的Finance Scout24都已经在投资理财中大量引入人工智能技术。基于人工智能技术的基金Rebelion曾经提前计算出2008年的股票市场崩盘。惠普按照传统方式给希腊债券评为A级的时候，Rebelion就已经给出了F级这样的评价，比官方最终决定降级处理提前了一个月。基于人工智能的Cerebellum拥有900亿美元，自2009年以来一直没有亏损。
国内应用人工智能比较成功的是蚂蚁金服，目前涉及的领域包括互联网小额贷款、资产配置服务和保险客户服务。智融金服的风险控制体系每月能放款120万笔，使用机器审核只需要8秒的处理时间。招商银行也早已开通了可视化柜台。旷视科技公司的核心技术是机器视觉，利用这项技术可以为金融领域提供身份识别与验证解决方案。
三、量化交易应用实例分析
人工智能在量化交易中的应用有着非常广阔的前景，量化交易的根据是已经发生的历史数据，但证券的特点是当前价格多数情况下不代表价值，而是对该证券的预期。未来的价格可能在很大程度上受制于消息层面，历史数据上并未包含这层信息，这被称作过拟合现象，是量化交易中的典型问题。
当然，事实证明光考虑历史数据是不够的，正确的预测还要考虑到消息层面，需要从人类的社交网络中提取有用的信息，需要解读大量网络文本，处理很多人类语言，将这些数据转换成能分析的数据，抽取影响市场关键因素。传统的量化交易模型从其本质上来说是静态的，如何交易都被事先编程所限定，例如利用动量原理来做交易策略，在一定时期内会起作用，但时间一长就可能失效，而基于人工智能的交易策略则会随时根据市场信息调节策略，实现动态交易。
比如文艺复兴科技是一家使用量化交易的对冲基金公司，其中的大奖章基金表现极为出色，年平均回报率能达到百分之七十以上②。大奖章基金的预测模型就是基于大数据的人工智能系统。大奖章基金的创始人詹姆斯·西蒙斯被认为是对冲基金界的王者，同时也是量化交易的鼻祖。西蒙斯的投资理念与传统方法不同，主要依靠数学模型，而数学模型的运算完全依据电脑。数学模型可以敏锐地捕捉市场信息，再综合历史信息做出交易决策，西蒙斯相信电脑模型可以有效地降低风险，提高收益。
传统的投资策略倾向于定性分析，而让电脑代替人工进行分析，就可以在整个市场中寻找投资标的物，投资的理念需要转化成具体指标和参数，并按照程序去运行，能实时跟踪市场的变化情况，利用计算机提供的强大数据处理能力处理投资指标，在控制风险的情况下使收益达到最大化。随着人工智能技术的发展，计算机可以大规模处理堆积如山的历史数据，使得投资以远超传统方式的规模发展起来③。
文艺复兴科技公司进行大量短线交易，充分利用大数据捕捉股市上微小的波动。该公司招募了大量拥有数理背景的博士毕业生作为研究团队主要成员，每周需要像开科研会议一样，聚集在一起分析模型的优劣。机器决策一旦完成，交易员会迅速投入操作，充分利用短线交易获取利润。由于交易量过大，有时候甚至占到纳斯达克整体交易量的十分之一。
四、国内金融领域应用人工智能的前景
根据原银监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》，全国的银行业金融机构准备开始实施新的数据管理方法，以此提高机构内部经营管理效率。中国的金融行业目前面对海量的金融数据还存在着处理能力低下的问题。我国的银行机构很早就开始实施电子化应用了，数据管理的资金投入也不小。但是，各机构之间的数据交流还存在很大障碍，只有系统整合各机构的数据管理能力，才能实现数据的顺畅流通以及合理分析处理。基础银行网点装备的智能设备需要大数据分析的支持。人工智能中深度学习的前提是大数据的积累和管理。这就需要各相关机构整合在一起进行系统合作。
2018年年初建设银行与阿里巴巴以及蚂蚁金服合作，尝试着在电子支付领域实施深度合作。金融机构本身也在建立新的合作关系，组建金融云公司，用于承接银行业重要信息系统批量上云的服务。目前银行业数据进行云管理已经成为一种不可遏制的趋势。很多银行已经逐渐加大信息化技术的建设力度，并在各个业务环节中都加入人工智能技术以提高运营效率。
原银监会早在2016年就对国内金融机构提出，银行业需要实施云计算技术应用，并且要逐渐完成行业结构转型。在“十三五”结束之前，所有基于互联网的数据系统都要转移到云计算平台④。
总之，人工智能技术应用于金融领域是大势所趋，各金融机构在应用人工智能方面的布局将深刻影响未来金融业发展。
五、制约应用人工智能的因素以及解决方案
有很多因素制约着人工智能在金融行业的应用，数据资源方面产生的问题最多。很多时候，银行内部的已保存数据未能得到充分整合，原因是数据过于分散地保存在不同系统，而且这些数据没有做结构化处理，只不过以各种业务凭证的形式存储起来，难以进行进一步处理和分析，无法发挥其潜藏的价值。另外，银行以外的数据包含着客户的重要信息，如果能适当整合，就能建立关于顾客真实情况的评估体系，目前这方面做得还很不够。
目前国内数据交易市场还没有达到规范水平，主要表现在相关的行业标准还没有完全确立，相应的法律法规还有待完善，还没有相应的国家职能机构制定出合理的监管规则，来监督规范市场的实际运作，行业无法健康顺利发展。数据交易中还存在着交易形式混乱，没有统一定价标准的问题。不同来源的数据在格式上没有统一起来，内容上还存在不完整问题，这些都影响了数据的分享与交换。
在技术支持方面也存在一些问题，比如技术人员储备不足。一些商业银行中从事数据挖掘与分析的技术人员数量较低，还远比不上社会上的金融科技公司和从事数据分析的互联网公司。最重要的是缺乏人工智能专业人才，目前供职于商业银行的技术人员多为软件开发和系统运营维护人员，进行一些日常的数据库管理，能进行系统数据分析和人工智能应用的技术人员非常缺乏。
人工智能应用于银行业还需要统一的标准，但在我国人工智能如何应用于金融机构还需要探索，因为人工智能本身也处于研发阶段，需要机构以外的厂家协调合作，共同开发，以期能建立起合理的行业规范。
在数据安全方面也面临着重大挑战。金融机构在运营过程中，产生了大量业务数据，而网络平台可能存在技术性漏洞，容易招致网络攻击，造成内部与外部的数据泄露与篡改，导致银行与客户蒙受损失。人工智能技术为银行业服务的同时，也为黑客提供了攻击金融网络的工具，黑客可以借此攻擊网络贷款的访问接口。人工智能能够提供各种智能服务，比如智能理财顾问和智能客服等，在银行的运营过程中，智能服务可以应用到经营管理的各个层面，但人工智能的应用是以模型为基础的，模型本身也会出现漏洞产生错误，这也是风险之一。
最后，对人工智能的监管也存在困难，人工智能的运作依靠数据模型，要通过深度学习来产生决策方式，这个过程难以准确追踪和做出评价，是个黑箱问题，而金融机构的数据经常需要追溯来源，两者存在矛盾。人工智能的权利与责任如何定义目前也还不明确，极大地提高了监管成本。
为了克服以上问题，充分地挖掘出数据中存在的商业价值，需要把金融机构的内部与外部数据有机地整合在一起，在整个行业中建设一个统一的数据平台，在数据处理方面应该给出统一标准，数据模型应该能融合处理各种数据，全面处理来自银行网络平台、电子商务、社交平台、购物平台、电信网络以及各级政府部门的相关数据，完成数据结构化处理，为人工智能提供深度学习所需的规范数据。另外还需要认真拓展数据来源，理顺行业内部各系统各部门的数据储存与交流方式，拓宽银行业以外的数据来源，为大数据提供坚实基础。
人工智能与金融业的深度融合还需大量高端人才的加入，商业银行需要调整技术研发人员的构成，加大对数据处理人员以及高级算法工程师的引进与培养，同时要建立起人工智能专家团队，进一步加强与银行业以外的人工智能科研机构的深度合作，可以通过建立适当的项目完成培养银行技术人才的目的。结合银行已有的知识技术，帮助员工规划自己的职业生涯，优化自己的知识构成，在技术应用中更好地定位自己。在引进人才方面，变革已有的人事制度，采用有利于优化人才构成的机制，拓展引进人才的渠道，采用合理且灵活的方式引进人才，建立利于人才发展的内部机制。
注释：
①英途微信公众号，2017.3，华尔街失守，摩根大通的AI将36万小时的工作缩至秒级。
②http：//en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies。
③https：//mp.weixin.qq.com/s/IB3uL2ouf6U9XjuY3W5kNg。
④https：//mp.weixin.qq.com/s/9cgJiRPZw9eFC1fTrAKeBg。
作者简介：周爽，学历：本科，北京信息职业技术学院，职称：讲师，职务：专任教师，研究方向：营销;刘赟，学历：博士研究生，北京信息职业技术学院，职称：讲师，职务：专任教师，研究方向：认知科学
作者：周爽?刘赟
摘要：当今世界是信息化的时代，是新兴技术层出不穷的时代，人工智能便是这个时代发展的代表科技理念之一。人工智能在这两年发展无疑是热度非常高的，阿尔法狗在世界范围内大放异彩，各大科技公司的人工智能科技纷纷涌现。人工智能从目前的发展趋势看，势必会影响到人们生产生活的各行各业去。人工智能的发展对于金融领域来说也一定会有着相当大的影响，人工智能会极大的优化金融行业现有流程，利用大数据化的分析会在很大程度上解决或者影响金融分析、金融管理和金融交易的决策，使得金融领域的服务更加便捷和智能化。本文将对人工智能对金融领域的影响进行简单分析，并就人工智能在金融领域的应用进行简单分析。
关键词：人工智能；金融；应用
一、人工智能对于金融领域的影响
（一）人工智能的概述
人工智能的英文缩写为AI。人工智能就是对于人的智能进行研究、开发并用于延伸和模拟的一种理论和应用的科学技术。人工智能也是计算机科学中的一种，它的目的便是为了了解人的智能的实质，并在研究结果的基础上，用人工智能机器来模拟人类智能，这个领域包括研究机器人、图像处理、语言识别处理、专家系统等等。目前人工智能的理论和技术愈发成熟，运用领域也在不断的扩大。人工智能作为高新技术，在金融领域中的应用也无疑是相当有前景的。现在人工智能已经在金融领域初步应用，并对金融领域产生了极为明显的影响。
（二）对于金融领域的影响
人工智能的发展，基于现在大数据化和云计算等技术的应用，这些技术的发展带动了人工智能的快速发展，这便使得一些复杂的任务分类准确率大大提升，让计算机的语言、图像识别和学习能力和机器人技术能力快速发展。人工智能的发展将会给各行各业带来巨大的变革，很多重复性的工作将会被取缔，对于金融领域来说更是如此，金融行业属于服务行业，金融行业所面临的工作都是关于人的，人是金融行业的核心因素。所以金融行业需要投入大量的人力物力去和客户进行对接、交流，面向客户的需求来发展金融业务。现在的互联网时代，互联网金融蓬勃发展，网上银行、手机APP也降低了银行服务的成本，提高了金融机构的效率。但是现行的客户端模式都是标准化的模版，客户需要有一定的了解，还得学习如何使用这些产品，才能在大量的选项中找到自己想要的金融业务，这样便使得在金融机构减少了一部分的成本同时，将一部分的需求成本转移给了客户，这样麻烦了客户，也使得客户对于金融的需求和发现少了，使金融机构失去了更多的金融业务机会。客户在选择金融机构为其服务时，肯定会选择哪家机构提供的服务最优、哪家金融机构效率最好，金融机构客户随时会面临流失。人工智能的出现使得机器在很大程度上可以模拟人的一定功能，这样便可以大批量的实现个性化服务客户。这对于现在的金融机构来说既能节省服务成本，又可以更好的为客户提供服务。人工智能将在很大程度上決定金融机构对于客户的沟通、发现客户的需求的功能。人工智能将在金融机构的传统结构中造成巨大的变革，对于金融产品、服务方式、金融渠道、风险评估等方面带来影响，人工智能将会大幅度的改变金融领域的现有格局。
对于和无数数据打交道的金融领域来说，数据的快速处理和快速分析，怎样高效的面对社会巨大的网络，处理那些客户信息、交易信息、市场分析和风险评估等数据，再加上这些数据的复杂性、重要性都有所不同，给金融领域工作者带来巨大的工作量，同时也降低了金融处理效率。而人工智能具有深度学习功能，使得金融体系可以实现数据建模，转化非结构图片和视屏数据转为数据化的信息，并且还可以进行定量及定性分析，这样就可以避免金融数据的复杂化，还可以提升金融数据的质量。
人工智能具有庞大的数据网络作为支撑，并且还可以不断的完善和学习自己的知识体系，在面对金融客户回答时具有反应速度更快、错误率更低和回答知识能力更加优秀的能力。况且在面对金融交易和各种各样的风险时，传统的人工服务已经不足以面对复杂的金融环境。人工智能的应用便可大幅度降低风险成本，提高金融领域的稳定性。
二、金融领域人工智能的应用探讨
（一）人工智能发展情况
在最近这些年，随着我国高新技术企业的不断发展，人工智能在金融领域的应用也在不断的发展和创新，很多企业开始加入人工智能和金融领域相结合的发展当中去。我国首家使用人工智能进行金融领域的投资管理公司，北京的一家金融投资顾问公司，它开发第一代的证券投资人工智能系统，这个系统每天都可以自主地进行投资分析，还可以产生数量较多的投资策略，在投资期间内，这个智能系统可以实时根据市场变化进行买卖。京东旗下的金融公司也推出了“智投”一个简单的人工智能工具，投资客户可以在网站中回答一些金融方面的问题，这个智能工具可以智能化地为投资者制定合理的金融投资方案。
阿里巴巴旗下的蚂蚁金服这个金融机构，还专门下设了一个科研团队，专门从事人工智能相关方面的研究，从相关数据来看，阿里巴巴的网商银行在蚂蚁花呗和微贷的业务上，同过人工智能的帮助分析，将网络虚假交易率降低了10倍，为相关软件设计的程序，大幅度提升了审核效率，从原本的需要一天时间发展到现在的一秒钟。另外阿里巴巴发展的智能客服，在我国双十一期间，蚂蚁金融的客服大都已经换成了智能客服，在语音识别上则百分之一百运用智能识别。在智能识别中，计算机会自动通过深度学习和分析并建立问题识别模型，予以回答，在一些业务上人工智能的准确率超过百分之八十。
（二）人工智能应用
利用人工智能服务，实时采集所有重要的金融数据，并且让人工智能不断的总结和系统的学习，让它在服务客户时，采取合适的资产分散投资策略，这样可以实现不同方式的个性金融投资方案，为客户自动选择最合适的金融理财方案，这样可以更好的服务每一个客户群体。在金融机构的数据库和服务中心，投放二十四小时不间断的监视服务人工智能机器人，这样可以及时的发现市场的变化，可以及时处理突发情况，还可以通过智脑分析发现一些潜在的问题，这样可以弥补人工监控的不足之处。
可以在银行网点设立智能机器人，它为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，可以进行人机语音交流，而且还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，它还能回答客户的各种问题缓解银行客户在等待办理业务时的焦躁情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。还可以设立智能客服，应用人工智能技术，用户拨打后直接说出服务需求，系统识别客户语音内容后，即可转接相应模块，可以大幅节省客户选择菜单的时间。智能客服还可以进行简单问题回复，如果遇到复杂问题则转人工进行支持，人机结合有效地解决了客户问题。
在银行内部管理方面，可以利用网点柜台的摄像头，使人工智能监督和跟踪员工行为，增加对内部员工可疑行为识别监控功能，并判断员工行为是否合规、安全等，记录并标记疑似交易，并提醒后台监控人员进一步分析，起到警示作用。
在发展应用人工智能的同时，也不应该忽视人工智能的风险。应该明确建立相关的制度，要建立起第三方的公证机构对智能代理源代码进行监管，建立起相应的预防体系，要防止恶意攻击破坏金融系统的事件发生。必须要在数据的来源和智能程序设计等多方面进行合理监管，要确保风险降到最低，加强信息加密，还要定期排查。金融机构还应该加强人才和技术储备，无论智能化怎么发展也离不开人的重要因素，要加强技术人才和相应的维护人才储备，还要加强多种人才的培养，加快金融结构的合理转型，在业务服务上要融合智能化的发展积极创新。最后还要加强智能化和金融知识的宣传，积极推广人工智能技术的应用，使得金融领域发展更快，更可以可持续发展。
结语
人工智能在金融领域发展上的巨大作用，已经在市场上得到应用，当前市场对于金融服务需求的不断加大，依靠人工智能来解决金融领域所面对的问题已经是肯定的了，人工智能可以极大的促进金融的发展，对金融领域的作用非常大。但人工智能作为一项新的技术，本身还在不断发展和完善当中，金融领域利用人工智能发展的同时也要做好相应的防范措施，这样才能更好的利用新技术，促进金融发展。
参考文献
[1]楊涛.对人工智能在金融领域应用的思考[J].国际金融，2016，（12）：24-27.
[2]吴俊，陈亮，高勇.国外人工智能在金融投资顾问领域的应用及对我国启示[J].金融纵横，2016，（06）：88-92.
[3]杨卓越.人工智能在金融领域的应用现状及安全风险分析[J].金融经济，2017，（02）：147-148.
作者：王启航
专业：计算数学 姓名：XXX 学号：XXX
人工智能在游戏中的应用
人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战;二是使玩家处于亢奋状态;三是提供不可预知性结果;四是帮助完成游戏的故事情节;五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。
在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。
人工智能在游戏中应用的技术非常之多，如：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、产生式系统(production system)、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、决策树(Decision Tree)、专家系统(Expert system)、神经网络(Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具体介绍这八种较容易理解的技术：有限状态自动机、模糊逻辑、产生式系统、决策树、人工生命、专家系统、神经网络和遗传算法。 有限状态自动机 ：
有限状态自动机(FSM "finite state machine")是为研究有限内存的计算过程和某些语言类而抽象出的一种计算模型。有限状态自动机拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定执行哪个状态的迁移。有限状态自动机可以表示为一个有向图。
有限状态自动机有多种类型：接受器判断是否接受输入;转换器对给定输入产生一个输出。常见的转换器有Moor机与Mealy机。Moore 机对每一个状态都附加有输出动作，Mealy 机对每一个转移都附加有输出动作。
有限状态自动机还可以分成确定与非确定两种。非确定有限状态自动机可以转化为确定有限状态自动机。 有限状态自动机识别的语言是正规语言。 有限状态自动机除了它在理论上的价值，还在数字电路设计、词法分析、文本编辑器程序等领域得到了应用。 模糊逻辑：
模糊逻辑(Fuzzy Logic)，模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。
模糊逻辑通常使用 IF/THEN 规则，或构造等价的东西比如模糊关联矩阵。规则通常表达为如下形式: IF 模糊变量 IS 模糊集合 THEN 动作
例如，一个非常简单的使用风扇的温度调节器:IF 温度 IS 非常冷 THEN 停止风扇IF 温度 IS 冷 THEN 减速风扇IF 温度 IS 正常 THEN 保持现有水平IF 温度 IS 热 THEN 加速风扇注意没有 "ELSE"。所有规则都被求值，因为温度在不同程度上可以同时是"冷"和"正常"。 产生式系统 ：
一个产生式系统(production system)由下列3部分组成： 一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。 一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。
一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。
产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。规则的一般形式是： IF 条件 THEN 操作
即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。
控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。 决策树：
决策树(Decision Tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。
决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。
决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。
每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量(每个变量对应一个问题)来判断所属的类别(最后每个叶子会对应一个类别)。 人工生命：
人工生命(Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1)、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2)、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。
虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起,然而以试图澄清emergent behaviors的本质的人工生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域才正式的诞生。人工生命分为以下两种主导观念 强人工生命:主张"生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程."(John Von Neumann). Notably, Tom Ray 在Tierra模拟试验中第一次展示了,进化过程在有着抢占计算机存储空间之争的计算机程序的某种群体中极易发生。
弱人工生命:认为不通过基于碳"生命过程"的生成是不可能的.他们的研究不是去模拟这一过程,而是试图去理解单个的现象。通常通过agent based model进行研究,它通常可提供最简的可能结论,就是: 我们不知道自然界中的什么生成了这种现象,但是通过模拟也许可以找到复杂生物现象的原理。 专家系统：
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。 运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 神经网络：
神经网络(Neural Networks)首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
网络学习的准则是：如果网络做出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。 遗传算法：
遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它的主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 遗传算法的基本运算过程如下: a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算;将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。 f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
本文主要简介了电脑游戏中的人工智能技术，提出了通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的理念，介绍了目前网络游戏中流行的外挂技术以及部分人工智能在游戏中应用的技术。
参考文献
[1]顶级游戏设计[M].北京:电子工业出版社,2004年5月
[2]John David Funge. 人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法[M].北京:清华大学出版社,2004年6月
[3]David M. Bourg, Glenn Seeman. 游戏开发中的人工智能[M].南京:东南大学出版社,2006年9月
摘要
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。
本文主要简介了电脑游戏中的人工智能技术，提出了通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的理念，介绍了目前网络游戏中流行的外挂技术以及部分人工智能在游戏中应用的技术。
关键字 人工智能 电脑游戏 遗传算法 应用
1. 电脑游戏与人工智能的关系
电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。
无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。
人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。
那何种程度的人工智能才是合适的呢?回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。
最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类型的知识表示与处理结构，其复杂度远比操作系统或编译原理要高得多。在网游中，目前人工智能的应用主要集中在外挂上，在游戏开发者手里，人工智能反而应用的不多，最多只有寻径算法等少数算法，而外挂中，各种自动化技术的应用，可以明显将玩家从复杂的操作中解放出来。可以这么说，任何正常玩家能够实现的功能，外挂全都可以实现，除非玩家本身就不知道如何玩。外挂不但可以模拟单个玩家的行为，甚至可以模拟团队活动。所以说，外挂在表达智能行为方面是足够的。在知识表示、知识发现与知识传播等等方面也远比现实中要简单的多。我们甚至可以这样改进图灵实验，如果在网游中，你不能成功区别哪些角色是普通玩家，哪些又是外挂角色的话，那么就可以认为该外挂掌握了足够的智能了。
2. 人工智能在游戏中的应用
人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战;二是使玩家处于亢奋状态;三是提供不可预知性结果;四是帮助完成游戏的故事情节;五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。
在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。
人工智能在游戏中应用的技术非常之多，如：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、产生式系统(production system)、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、决策树(Decision Tree)、专家系统(Expert system)、神经网络(Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具体介绍这八种较容易理解的技术：有限状态自动机、模糊逻辑、产生式系统、决策树、人工生命、专家系统、神经网络和遗传算法。
2.1有限状态自动机
有限状态自动机(FSM "finite state machine")是为研究有限内存的计算过程和某些语言类而抽象出的一种计算模型。有限状态自动机拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定执行哪个状态的迁移。有限状态自动机可以表示为一个有向图。
有限状态自动机有多种类型：接受器判断是否接受输入;转换器对给定输入产生一个输出。常见的转换器有Moor机与Mealy机。Moore 机对每一个状态都附加有输出动作，Mealy 机对每一个转移都附加有输出动作。
有限状态自动机还可以分成确定与非确定两种。非确定有限状态自动机可以转化为确定有限状态自动机。
有限状态自动机识别的语言是正规语言。 有限状态自动机除了它在理论上的价值，还在数字电路设计、词法分析、文本编辑器程序等领域得到了应用。
2.2 模糊逻辑
模糊逻辑(Fuzzy Logic)，模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 模糊逻辑通常使用 IF/THEN 规则，或构造等价的东西比如模糊关联矩阵。规则通常表达为如下形式: IF 模糊变量 IS 模糊集合 THEN 动作
例如，一个非常简单的使用风扇的温度调节器:IF 温度 IS 非常冷 THEN 停止风扇IF 温度 IS 冷 THEN 减速风扇IF 温度 IS 正常 THEN 保持现有水平IF 温度 IS 热 THEN 加速风扇注意没有 "ELSE"。所有规则都被求值，因为温度在不同程度上可以同时是"冷"和"正常"。
2.3产生式系统
一个产生式系统(production system)由下列3部分组成：
一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。
一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。 一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。
产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。规则的一般形式是：
IF 条件 THEN 操作
即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。
控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。
2.4 决策树
决策树(Decision Tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。
决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。
决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。
每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量(每个变量对应一个问题)来判断所属的类别(最后每个叶子会对应一个类别)。举例如下：
假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款，那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树，用决策树来判断风险的大小。“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”，同时“收入<￥40,000”但“工作时间>5年”的申请，则被认为“低风险”而建议贷款给他/她。
2.5人工生命
人工生命(Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1)、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2)、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。
虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起,然而以试图澄清emergent behaviors的本质的人工生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域才正式的诞生。人工生命分为以下两种主导观念
强人工生命:主张"生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程."(John Von Neumann). Notably, Tom Ray 在Tierra模拟试验中第一次展示了,进化过程在有着抢占计算机存储空间之争的计算机程序的某种群体中极易发生。
弱人工生命:认为不通过基于碳"生命过程"的生成是不可能的.他们的研究不是去模拟这一过程,而是试图去理解单个的现象。通常通过agent based model进行研究,它通常可提供最简的可能结论,就是: 我们不知道自然界中的什么生成了这种现象,但是通过模拟也许可以找到复杂生物现象的原理。
2.6专家系统
专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。 运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
2.7神经网络 神经网络(Neural Networks)首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
网络学习的准则是：如果网络做出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
2.8遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它的主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。 遗传算法的基本运算过程如下:
a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。
b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。
c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
d)交叉运算;将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。
f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算
3.结论与展望
我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。
就目前来说，技术上的困难主要来源于两个方面：一是游戏中的非确定状态实在太多，人的情感是极其复杂的，并非是简单的数理关系就能表现出来的;二是现有的硬件和计算机网络水平还不是很高。
目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事，而更有效的办法是提高软件的执行速度。比如使用更有效的算法或神经网络等新技术。
随着游戏制作技术和计算机技术日趋发达，这些问题终将被解决，我们未来的游戏也将会更加完善。我曾经见过很多这样的玄幻小说，就是带着个头盔便可以进入一个虚拟的游戏世界，人在里面的感觉和真实世界一样，例如游戏里挨打身体真的会疼。也许，在不久的将来，游戏中的一串代码和人的感觉会具有相似的效果。
参考文献
百度百科 http://baike.baidu.com/ 维基百科 http://zh.wikipedia.org/ Tom Meigs. 顶级游戏设计[M].北京:电子工业出版社,2004年5月
John David Funge. 人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法[M].北京:清华大学出版社,2004年6月
David M. Bourg, Glenn Seeman. 游戏开发中的人工智能[M].南京:东南大学出版社,2006年9月
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