人工智能与自然语言逻辑论文

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。今天小编为大家推荐《人工智能与自然语言逻辑论文 (精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

人工智能与自然语言逻辑论文 篇1：

人工智能发展中的理性主义和经验主义语言学思想之争及对英语教学的影响

[摘 要] 主要探讨人工智能自然语言处理发展过程中理性主义语言学思想和经验主义语言学思想之争及对英语教学的影响，指出在目前的自然语言处理主要基于经验主义语言学思想，并认为以经验主义语言学思想为基础的人工智能也在很大程度上影响了英语教学的方式、方法，从而使英语教学摆脱时间和空间的限制，并将进一步促进英语教学的发展。

[关 键 词] 人工智能;理性主义语言学思想;经验主义语言学思想;英语教学

20世纪50年代以来，随着人工智能(Artificial Intelligence)的诞生，自然语言处理成为人工智能研究的热门领域。计算机科学与语言学的结合在这两个学科的发展史上具有重大的意义。受乔姆斯基语言理论的影响，早期自然语言处理中采用的是一种基于规则的方法(rule-based approach)，或者叫作符号主义的方法(symbolic approach)。在自然语言处理中，基于规则的理性主义方法的基础上发展起来的技术对早期的自然语言处理发挥了很大的作用。

在20世纪50年代末期到60年代中期，自然语言处理中的经验主义也兴盛起来，注重语言事实的传统重新抬头，学者普遍认为：语言学的研究必须以语言事实作为根据，必须详尽地、大量地占有材料，才有可能在理論上得出比较可靠的结论。自然语言处理中的经验主义方法是一种基于统计的方法(statistic-based approach)，这种方法使用概率或随机的方法来研究语言，建立语言的概率模型。这种方法表现出强大的后劲，特别是在语言知识不完全的一些应用领域中，基于统计的方法表现得很出色。它继承了哲学中经验主义的传统，多使用归纳法(induction)而很少使用演绎法(deduction)。这两种语言学思想对人工智能和英语教学都有着重大的影响。

一、理性主义与经验主义语言学思想

语言学中的理性主义来源于哲学中的理性主义(rationalism)。在欧洲，这种理性主义源远流长，到16世纪末至18世纪中期更加成熟，出现了笛卡尔(Rene Descartes，1596—1650)、斯宾诺莎(Benetict de Spinoza，1632—1677)、莱布尼兹(Cottfried Wilhelm Leibniz，1646—1716)等杰出的理性主义哲学家。他们崇尚理性，提倡理性的演绎法。他们都居住在欧洲大陆，因此，理性主义也被称为“大陆理性主义”。

除了“理性主义”之外，在欧洲还存在“经验主义”(empiricism)哲学。经验主义以培根(Francis Bacon，1561—1626年)、霍布斯(Thomas Hobbes，1588—1679年)、洛克(John Locke，1632—1704年)、休谟(David Hume，1711—1776年)为代表，他们都是英国哲学家，因此，经验主义也被称为“英国经验主义”。培根提出“三表法”，制定了经验归纳法，建立了归纳逻辑体系，对经验自然科学起到理论指导作用。

哲学的理性主义与经验主义之间的争论，也不可避免地影响到语言学思想及理论的发展。17、18及19世纪的历史比较语言学家更多的以比较、归纳等方法与手段对古代语言或语系进行研究，这些研究明显带有经验主义的色彩。美国的Boas、Sapir and Whorf及Bloomfield等开阔了语言研究的视野，将研究从语言本身扩展至文化、社会及跨文化领域。以马泰休斯(Mathesius)和雅各布森(Jakobson)为代表的布拉格学派在音位研究方面取得了很大的成果。这些语言学流派更多地运用了经验主义的研究方法，以观察、统计和归纳手段为主。

哥本哈根学派则坚持理性主义的观点，其代表人物路易斯·叶姆斯列夫(Louis Hjemslev)从哲学和逻辑学的角度阐述语言学的理论性问题，明确提出语言的符号性质，其理论又称为语符学和新索绪尔语言学。美国语言学家悉尼·拉姆发展此理论，创造关系语法理论。早期的维特根斯坦(Wittgenstein)也可以看作是理性主义者。

二、人工智能发展中的理性主义与经验主义语言学思想之争

人工智能发展中理性主义与经验主义语言学思想之争可以分为两个层面。一是“形而上”的争论主要是从本体论、伦理学或心智哲学的角度出发;另外一个层面是从方法论层面，即采用经验主义和理性主义的方法去实现人工智能自然语言处理。

(一)“形而上”之争

乔姆斯基(1969)相信人工智能完全可以按照规则来描述语言，坚持存在普遍语法，认为人工智能可以掌握规则，从而实现自然语言的处理。乔氏还是把争论上升到认识论和本体论的高度。与乔姆斯基相反的是Searle(1980)，他举了著名的“中国房间”的例子，认为计算机缺乏“意图性能”(intentionality也称为意象性)，因此人工智能不能理解一种语言中句子的意义。Searle也是从认识论及本体论视角进行探讨的，只不过恰恰与乔姆斯基的观点相反。(2000)乐观地认为人工智能将能通过图灵测试(Turing Test)，可以实现完全的自然语言处理。(2005)还是坚持理性主义语言学观点，认为采用自然语言的原逻辑语义学(A Metalogical Theory of Natural Language Semantics)是可以实现自然语言处理的。(2008)提出对人工智能自然语言处理进行进一步的哲学视角下的探讨仍是必要的。

JR Searle(2008)在《新世纪哲学》中，仍然从本体论和心智哲学的角度对人工智能进行了反思，他在很大程度上还是坚持以前的观点，但是对人工智能自然语言处理的发展还是表达了乐观的观点。(2010)从人工智能对语言的意向性、语境等方面遇到的困境出发，认为不管是理性主义还是经验主义都难以真正使自然语言处理得到理想的实现。AF Zambak(2010)在Wittgenstein In The Chinese Room中，从人工智能维度，对维特根斯坦的语言学思想进行了反思，认为维特根斯坦从理性主义逐渐走向经验主义。认为从本体论上来看，人与机器的认知都是一种计算能力，因此人工智能完全可以超越人类，语言更不在话下。

BY Wilks(2015)认为人类语言交际本质上是心智活动，而人工智能只能了解语言的表面结构，并不能代替人类，但是人工智能可以增进人类对语言系统本身的了解。P.Maganize(2016)则认为人工智能在语言领域一旦获得突破将对人类产生巨大的威胁，与之相比理性主义或经验主义并不重要。D Gasparyan(2016)则从语义学角度对理性主义及经验主义之争进行了探讨，并给出争论发展的演变路线。D. Proudfoot(2017)也从维特根斯坦的语言思想作为切入点，对理性主义和经验主义语言学思想是否可以融合进行了探讨。

(二)方法论之争

随着人工智能(Artificial Intelligence)的诞生，自然语言处理成为人工智能研究的热门领域。受乔姆斯基语言理论的影响，早期自然语言处理中采用的是一种基于规则的方法(rule-based approach)，或者叫作符号主义的方法(symbolic approach)。

在20世纪50年代末期到60年代中期，自然语言处理中的经验主义也兴盛起来，注重语言事实的傳统重新抬头，学者普遍认为：语言学的研究必须以语言事实作为根据，必须详尽地、大量地占有材料，才有可能在理论上得出比较可靠的结论。自然语言处理中的经验主义方法是一种基于统计的方法(statistic-based approach)，这种方法使用概率或随机的方法来研究语言，建立语言的概率模型。自然语言处理中的经验主义方法是一种基于统计的方法(statistic-based approach)，这种方法使用概率或随机的方法来研究语言，建立语言的概率模型。这种方法表现出强大的后劲，特别是在语言知识不完全的一些应用领域中，基于统计的方法表现得很出色。基于统计的方法最早在文字识别领域取得很大的成功，后来在语音合成和语音识别中大显身手，接着又扩充到自然语言处理的其他应用领域。

基于统计的方法适合于处理浅层次的语言现象和近距离的依存关系，它继承了哲学中经验主义的传统，多使用归纳法(induction)而很少使用演绎法(deduction)。20世纪50年代还建立了世界上第一个联机语料库。随着语料库的出现，使用统计方法从语料库中自动地获取语言知识，成为自然语言处理研究的一个重要方面。20世纪60年代，统计方法在语音识别算法的研制中取得成功。在语言知识不完全的一些应用领域中，基于统计的方法表现得很出色。

进入21世纪，随着人工智能与网络技术的结合，大数据、自动驾驶及图像识别等人工智能技术发展的需要，经验主义的方法更进一步受到重视。在图像识别、语音识别和人脸识别技术中对人工智能进行训练的数据库完全借鉴语言学语料库的方法与形式。而2016及2017年初震惊世界的Alphago也是先采用统计学和建立数据库的方法，然后再进行针对性训练。

可以看出，这些争论的实质是方法论之争，即采用何种方法去实现人工智能语言处理。从目前来看，经验主义语言学思想发挥了更大的作用。

三、人工智能对英语教学的影响

全球化的发展，“一带一路”倡议的推进，使大学英语教学更加重要。如果能够运用人工智能进行大学英语教学，可以弥补传统大学英语教学中的师资不足、学生学习意识弱及基础差等短板。碎片化的时代，人们每天接触到大量信息，尤其是大学生，在没有一种很好的语言环境下学习大学英语确实比较吃力。现代社会对英语听说读写等诸方面的实用性要求，使以往的大学英语教学模式已经很难满足学习者的多样需求。所以，借助人工智能手段，丰富大学英语教学的内容和方式，提高大学英语教学效率显得势在必行。

信息技术正在推动我国高校教学模式的变革与创新，自2015年青岛国际信息化大会以来，教育信息技术在各个学科教学中得到了广泛应用。尤其是在大学英语教学中基于人工智能搭建的各种英语教学平台改变了英语课堂的模式，大大提高了大学英语教学的质量，激发了学生学习英语的兴趣，强化了英语知识技能的运用。

21世纪以来，人工智能已经融入大学英语教学之中。人工智能系统能够基于语音识别、语音评测和自然语言处理等核心技术，开发出诸如智能语音评测系统和智能写作批改系统等。比如智能对话系统，可以通过对话训练的形式，模拟各种场景，解决“会读、会写，不会说”的问题，进一步提升学习者的英语综合能力。

人工智能给大学英语教学带来的变革，不仅仅体现在提高教学的质量上，更是通过人工智能辅助手段提高学生的学习兴趣和爱好，变静态的被动学习，为动态的主动学习。通过人工智能使大学英语的课堂教学立体化和生动化，构建现代智慧教育体系。从过去的大学英语教学模式看，在课堂上，学生处于被动地位，教师处于主动地位，学习过程相对枯燥，属于“填鸭式”教学。教师没有让学生有身临其境的语言环境，加之大学英语中的写作、语音部分本身就具备一定的枯燥性，因此，学生的兴趣普遍不高。对于大学英语教师而言，将人工智能应用于大学英语教学中，引导学生利用人工智能技术，通过最简单、最容易接受的方式进行学习，提升学生对大学英语的创新性思维，增加大学英语教学的可操作性，显得尤为重要。人工智能是英语教学中极具挑战性与创造性的领域。

近年来，人工智能技术日益成熟，其研究成果在英语教学中得到广泛应用：翼课网、雨课堂、Speexx、U校园、批改网等已经在全国近千所高校推广使用。这些基于人工智能搭建的大学英语教学平台，为大学英语教学提供了教、学、评、测、研一站式混合解决方案。平台上的学习内容生动有趣、教学工具高效便捷(支持PC端和手机端)，学习体验和教学效果得到全面提升。具体优势体现在：(1)学习体系针对性强，支持学生的个性化学习需求，真正做到因材施教。部分平台，比如U校园，可以借鉴游戏的通关模式，极大地激发学生兴趣。(2)平台的后台管理与监控功能可以使教师与学生实现线上线下智慧互通。教师和学生可以24小时零距离互动。(3)学生利用碎片时间学习并得到及时的评价与反馈，课堂不再是45分钟。(4)平台提供的大数据分析，为教师提供基于数据的学情预测和教学干预建议。(5)平台能够显著减轻教师负担，教师可以从繁重的作业批改中解放出来，可以有更多的时间精心备课，进行科研。教师的教学更加轻松省心。

综上所述，在人工智能自然语言处理发展过程中，理性主义及经验主义语言学思想均起了一定的作用。在人工智能发展的早期，理性主义思想占有重要地位，但20世纪60年代以来，经验主义语言学思想占据了上风。与此同时，人工智能也对英语教学起到了巨大的促进作用。不管是在教学内容设计还是在教学模式、手段及方法方面，人工智能都有着重大的影响。它使英语教学摆脱了时间和空间的限制，大大增强了学生的主观能动性并将在未来的英语教学中发挥着更为重要的作用。

参考文献：

[1]Chomsky N. The minimalist program [M]. Cambridge： MIT Press，1995.

[2]JR Searle. Philosophy in a new century：selected essays[J].Journal of Philosophical Research，2008， 10(2)：203-220

[3]M Mccord. A Bernth A Metalogical Theory of Natural Language Semantics[J]. Linguistics and Philosophy，2005，28(1)：73-116

[4]N.Chen. Challenging Machines to the Language Game： Wittgensteinian Philosophy and Future Dimensions of Artificial Intelligence[J]. Fudan Journal of the Humanities and Social Science， 2015，8(3)：1-14.

[5]Ludwig Wittgenstein. Philosophical Investigations [M] Beijing Jiuzhou Publishing House， 2007.

[6]Yingjin. Does Wittgenstein Actually Undermine the Foundation of Artificial Intelligence[J]. Frontiers of Philosophy in China，2016(1)：3-20.

[7]陳勇.论经验主义和理性主义之争：关于西方语言学研究的认识论[J].外语学刊，2003(7).

[8]冯至伟.自然语言处理中的哲学问题[J]. 心智与计算，2007(3).

[9]梁茂成.理性主义、经验主义与语料库语言学[J].中国外语，2010(7).

[10]沈家瑄.人工智能中的联结主义和语法理论]J].外国语，2004(3).

[11]王红梅.理性主义在语言学史中的地位[J].东北师大学报，2006(11).

[12]徐愚.机器与语言[D].北京：中央党校，2016.

[13]卓新贤.人工智能的语言学问题[J].现代外语，1994(4).

作者：宋加高

人工智能与自然语言逻辑论文 篇2：

人工智能的发展与应用综述

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!

参考文献：

[1]苏若祺.人工智能的发展及应用现状综述[J].电子世界，2018(03)：84+86.

[2]李启源.人工智能技术发展及典型应用综述[J].数字通信世界，2017(12)：159-160.

[3]李颖辉.人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用[J].电子技术与软件工程，2019(11)：247-248.

[4]李彦峰.人工智能在自然语言处理中的应用[J].襄阳职业技术学院学报，2018，17(04)：71-74+78.

[5]赵若言.语音识别技术在人工台智能化应用[J].电子技术与软件工程，2018(17)：141-142.

[6]俞碧莹.人工智能下的医学的发展应用[J].中国多媒体与网络教学学报(上旬刊)，2019(10)：28-29.

[7]周路菡.人工智能下一站：无人驾驶汽车[J].新经济导刊，2017(Z1)：89-93.

[8]郝芳.人工智能在智慧教学中的应用研究[J].民营科技，2018(08)：69+71.

[9]胡修远.计算机游戏中的人工智能探析[J].宁波教育学院学报，2013，15(06)：80-83.

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

人工智能与自然语言逻辑论文 篇3：

人工智能在财富管理中的应用初探

摘要：深度学习、生物识别、语音识别和自然语言处理等人工智能技术已经广泛应用于各种财富管理场景，给财富管理领域带来颠覆性的变革。本篇中讨论了人工智能在财富管理方面的应用，如生物识别用于身份认证，语音识别和自然语言处理用于智能客服，深度学习用于智能投顾等场景的现状和前景，以及人工智能用于财富管理带来的挑战和措施建议。

关键词：人工智能;财富管理;智能客服;智能投顾

人工智能是研究让计算机完成过去需要人的智能才能完成的工作。人的智能特点包括学习、推理、思考和规划等。金融行业是人工智能技术最早发挥重要作用的行业之一。根据金融行业财富管理领域的业务需要，人工智能主要有四个技术分支在推动其流程再造和效率提升，即机器学习(深度学习)、语音识别和自然语言处理，以及生物识别等。

按照財富管理服务场景划分，这些人工智能的应用包括智能身份认证和智能支付、智能营销、智能客服、智能投研、智能投顾、智能风控等。本文将讨论的技术包括与财富管理中与客户体验密切相关的生物识别用于客户身份认证;语音识别和自然语言处理用于智能客服;深度学习用于智能投顾等。

1.人工智能在财富管理领域中应用的现状及发展前景

1.1生物识别用于身份认证

生物识别是AI技术中智能识别领域的一项基础应用。人工智能技术发展促使生物识别技术迅速走向成熟和普及，生物识别的迅速普及，又帮助人工智能技术进入财富管理领域。

生物识别是通过计算机，采集人的特定图像特征或动作特征，和数据库录入的相应特征比较，判断是否是同一个人。目前，主要的生物识别技术包括指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别等。生物识别技术已经发展了多年。早先，它的应用主要局限在安全监控等领域，与公众生活相距较远。随着智能移动终端的性能大幅度提升，生物识别这项人工智能的基础技术开始走入我们的生活。首先是指纹识别用于智能手机的身份认证，之后是人脸识别用于智能手机身份认证，使得生物识别技术迅速普及。财富管理作为金融领域的一项业务，也在第一时间实现了生物识别用于身份认证。包括手机银行实现指纹识别转账，人脸识别转账，支付宝开通了人脸识别支付等。这些与财富管理有关的应用需求，才带来了生物识别市场的飞速增长。

据报道，2018年全球生物识别市场规模预计为168亿美元，2023年将达到418亿美元，复合年化增长率为20%。在生物识别领域，指纹识别应用占比最高，占绝对主导地位。人脸识别的应用也在飞速的发展。某银行的可视柜员机，通过人机互动，可以实现身份认证、储蓄卡开户、定期存款、转账汇款等二十余项业务，工作效率是人工客服的1.8倍。通过生物识别技术的应用，可以有效缩短办理业务的时间，从而提高工作效率。

1.2语音识别和自然语言处理用于智能客服

智能客服，将人的语言逻辑进行整理并加以理解，再通过搜索知识图谱，组织出恰当的回答或措施。这是语音识别和自然语言处理在财富管理中的重要应用。

在银行、保险和互联网金融机构，无论售前还是售后，都有大量的客户咨询业务，需要配置人数众多的呼叫中心客服人员，而人工智能可以替代大量的人工客服。

传统模式下，财富管理机构通过“了解你的客户”环节，了解客户的基本信息，财务状况，风险偏好，财富管理的需求等，分析匹配合适的产品。然而，了解客户状况和匹配最佳产品，取决于客户服务经理提供的问卷适合性，客户的表达是准确性，以及匹配的产品最佳性。智能客服可以跟踪客户的背景信息，比如，资产分布、历史消费数据、投资数据、财富变化动态和征信数据等，对客户的财富程度、投资经验、风险偏好以及对资产流动性的需求做出准确的评估，让客户更好地了解自身的财富状况，有效规避风险，让客户得到更高质量的服务，根据客户的问题和需求，业务人员解答问题、解决问题和提供建议的满意度情况，对智能客服进行训练。对客户满意的服务，智能客服会学习这些经验，并在自己的服务中加以运用。若客户不满意的服务，智能客服总结这些经验，并在自己的服务中加以避免。通过此类训练和学习过程，智能客服的服务质量会逐步提升，最终让用户完全满意。

据调查，预计智能客服能够渗透20%-30%的客服场景，回复用户85%的咨询要求，尤其是在高频次的问题的应答回复方面，智能客服有显著的优点。因此，智能客服能为财富管理机构节约大量的运营成本。

1.3深度学习用于智能投顾

在传统财富管理投资顾问模式中，客户依靠客户经理的专业知识和经验，来选择成熟的资产配置方案。这种服务模式的成本很高，往往只能服务于少数富裕人群。智能投顾在两个方面推进了行业的进步。一是减少了人工互动的成本，令投资顾问的服务业务能够触及到中产人群。二是智能投顾通过深度学习，整合了各种现代投资组合财富管理理论，能够针对客户的财富背景，更有效提供最优化的投资组合决策。

目前的智能投顾主要有三种类型。第一种是机器人投顾，全部决策和交易都有机器来完成。典型的机器人投顾根据客户信息和调查问卷，通过量化交易决策决策模型进行智能决策，从十几种资产中自动匹配投资组合，用计算机进行自动交易、税收优化，提高客户的投资回报。同时，由于机器有效地代替了人工，可以使服务成本降到原来的四分之一。比如，工商银行的“AI投”，通过人工智能实现对客户的精准画像分析，以智能算法选择投资组合，实现了一键式理财。

第二种是人机结合智能投顾，其特点是决策和交易都可以由机器来完成，但在智能决策完成，构成投资组合之后，加入了人工服务的环节，可以和客户讨论相关的决策，听取意见，必要时进行调整。这种方式结合了机器的有点和人工服务的优点，可以提升客户体验。

第三种是建议型投顾，主要是针对个人投资者的财富管理需要而设立，为投资者提供财务管理、投资组合建议。计算机通过智能算法为客户的决策提供建议，客户自己是最终决策者和执行者。

据估计，智能投顾与人工理财顾问相比，能够把理财管理成本降低80%。这样就可以把理财的起步金额从数十万元降低到1万元，让理财惠及广大民众，而不是只针对高净值人群。这是人工智能财富管理的一个社会效益。花旗银行曾经预计，到2025年，智能投顾管理下的资产可能高达5万亿美元。

2.人工智能用于财富管理领域带来的挑战

2.1信息安全

隨着人工智能收集整理数据的量急剧增大，使得我们的信息安全问题越发严重。一旦人工智能程序遭到攻击，会导致大量数据以及私密信息泄露，从而对用户的财产安全产生影响。

2.2系统稳定

智能投顾系统的稳定性是财富管理取得预期收益的基础。人工智能一方面依赖客户输入的信息，另一方面依赖大数据提供的各种背景信息，一旦这些信息出现差错，将导致决策失误，使财产受到损失。另外，深度学习的知识是历史形成的，如果市场发生了重大变化，历史知识可能不能覆盖当前的变化，决策就可能产生失误。

2.3技术保障

技术性原因也会对人工智能在财富管理领域发展产生影响。人工智能的算法需要不断地更新和测试。算法运行的软硬件环境也需要进行严格的测试和严密的监控。当前，我国人工智能人才十分短缺，能够为客户创造价值的金融科技人才更是不能满足行业发展的需要。

3.应对挑战的措施

3.1完善相关制度

人工智能在财富管理领域迅速普及，对监管和风险防控提出了新的要求。在监管方面，需要尽快调整相关法律法规、监管体系和管理架构，以此保障当出现人工智能应用的重大缺陷或者安全隐患时，有相应的规则来明确各方的风险处置责任。同时，还要研究利用人工智能加强监管，防止洗钱、欺诈和防范金融风险。

3.2防控技术风险

财富管理机构要对人工智能应用可能产生的风险有充分的认识。在人工智能系统应用前要经过充分的应用条件测试和场景测试，并在使用中进行严密的监控，以避免发生重大风险，给客户带来财产损失。

3.3推动技术创新

人工智能现在依然是发展中的技术，需要培养更多人工智能金融科技人才，推动财富管理技术创新，同时带动人工智能产业发展。为适应人工智能发展的需要，国家已经在十几所高校开辟了人工智能专业。要让人工智能人才为财富管理客户创造更多的价值，则需要把人的投资智慧和经验让人工智能充分学习训练，并且通过机器自主学习，实现比人工财富管理更高的收益。

参考文献：

[1]郭非.人工智能在商业银行中的应用[J].现代商贸工业，2018，39(30)：110-111.

[2]中国人民银行武汉分行办公室课题组.人工智能在金融领域的应用及应对[J].武汉金融，2016(7)：46-47.

[3]杨文斌.人工智能在金融领域中的应用分析[J].金融科技时代，2017(12)：32-35.

作者：汤启威