摘要：隨著人工智能等新興技術(shù)的快速落地和應用發(fā)展，人工智能技術(shù)在邏輯思維、神經(jīng)網(wǎng)絡、信息傳遞、學習模式、倫理觀念、情感直覺等方面取得巨大提升。對人工智能要秉承嚴謹科學的態(tài)度，通過積極探索人工智能技術(shù)理論知識，思考其影響和變革，才能更好為生產(chǎn)、生活服務，為人類的社會發(fā)展、技術(shù)進步創(chuàng)造出更燦爛的未來。

關(guān)鍵詞：人工智能;技術(shù);探索;思考

中圖分類號：TP18? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1007-9416（2020）04-0000-00

1 認知人工智能

自1956年在達特茅斯召開的會議拉開人工智能技術(shù)的序幕，60多年來，人工智能在機器學習、模式識別、人機交互等各個領(lǐng)域取得了巨大的提升。

人工智能革新，與以往以生產(chǎn)資料優(yōu)化和替代為方式的工業(yè)革命不同，智能化發(fā)展，是對人類腦力、神經(jīng)系統(tǒng)、甚至感情復制等方面的研究，涉及到邏輯思維、信息傳遞、學習模式、情感直覺等廣泛的應用范圍。人與人工智能的關(guān)系不再是簡單的生產(chǎn)、應用與維護，而是實現(xiàn)質(zhì)的跨越與改變，對社會經(jīng)濟體系甚至人類的生存也提出了新的挑戰(zhàn)。

2 人工智能技術(shù)探索

通過將數(shù)學公式、定理等方法論進一步演進提升，使用計算機編程語言，將難以計算的數(shù)學邏輯進行處理，形成新的方法論，這種算法與編程語言的有機結(jié)合就是人工智能的技術(shù)基礎。

2.1 算法引入

在計算機語言里只存在兩種電信號，通電與斷電，即表示為0和1。以結(jié)構(gòu)化編程模式，轉(zhuǎn)換成我們的思維模式，已經(jīng)知道達到目標要經(jīng)過的處理過程就是算法。

2.1.1 初級算法

初級結(jié)構(gòu)化編程的理論為：只需輸入數(shù)據(jù)，即可求出結(jié)果的過程。以y=ax+b這種類型的函數(shù)為例，比如，已知y=3x+2，令x=2，可以求出y=8。這里x就是“輸入”，得到的y就是“輸出”。知道公式和輸出，要把輸入值求出來，是逆向初級算法，比如已知y=3x+2，令y=11，求x。

2.1.2 高階算法

高階算法可以理解為，已知輸入和輸出，求函數(shù)的結(jié)構(gòu)化編程過程。當我們不知道a，b這些系數(shù)，但是知道y和x的值，需要把a和b求出來，也就是已知輸入和輸出，要把函數(shù)求出來。在這個函數(shù)里，我們只需要知道兩組x，y的值就能確認a和b。而此時的算法將變成已知x，y，求f（x）的過程。比如，x=4，y=11，求f（x）。在這種情況下，求得的f（x）將是無法計算的，f（x）可能是x+7，也可能是2x+3，等多種情況。但是如果x和y的值足夠多，通過“逐漸逼近計算”的方法，不斷縮減算法范圍，近似求得函數(shù)，甚至準確無誤求得結(jié)果，這種算法就是高階算法。

2.2 機器學習

隨著算法和編程語言不斷發(fā)展，演變出機器學習。具有自我學習更新能力的機器學習過程，為人工智能的進一步發(fā)展奠定了基礎。

編程優(yōu)化和機器學習成為人工智能發(fā)展的技術(shù)核心[1]。人類棋手與機器人AlphaGo的“人機大戰(zhàn)”就是機器學習的典型案例。機器學習與結(jié)構(gòu)化編程在本質(zhì)沒有區(qū)別，不同點在于，機器學習是一種更省時省力習得數(shù)據(jù)和算法的智能方式。一種是先植入所有的數(shù)學模型、思維邏輯、判斷分支等，再輸入數(shù)據(jù)進行計算的過程;而另一種是倒推出的結(jié)論，只要給予足夠多的示例，根據(jù)“逐漸逼近計算”，獲得理想結(jié)果的算法。

2.3 技術(shù)探索

隨著信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)量的增加，計算量和計算能力呈指數(shù)級增漲，從而對基礎設施也提出新的需求，同理，機器智能的發(fā)展也會要求“機器大腦”做出“生理”結(jié)構(gòu)適應性的變化，以匹配數(shù)據(jù)和計算量的增加。

2.3.1 計算能力

機器學習的方法如何應對數(shù)據(jù)量的增加是機器學習面臨的挑戰(zhàn)。當前，通過互聯(lián)網(wǎng)可以獲得足夠多的信息，數(shù)據(jù)量以線性規(guī)律變化，數(shù)據(jù)的計算量呈幾何級增長，如何處理海量的數(shù)據(jù)來驗證和訓練，開始考驗硬件的運算能力。

2.3.2 存儲能力

隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，如何有效存儲數(shù)據(jù)是機器學習過程中不可回避的問題，保留和優(yōu)化數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路。一是針對能夠即時處理數(shù)據(jù)，得到分析結(jié)果，只保留必要的日志信息;二是對于必須存儲的數(shù)據(jù)，使用精簡數(shù)據(jù)體積的算法，進行優(yōu)化保存。

3 人工智能發(fā)展思考

人工智能技術(shù)的探索還在逐步深入，技術(shù)的革新提高了社會生產(chǎn)力，提升了生產(chǎn)效率，同時也面臨著一些新的問題和挑戰(zhàn)，如何利用好新技術(shù)，為人類文明創(chuàng)造更美好的生活，創(chuàng)新和發(fā)展是永恒的主題。

3.1 創(chuàng)造工作崗位

未來一些工作崗位被人工智能替代是發(fā)展趨勢?；趯?shù)據(jù)強大的運算和存儲能力，以及通過機器學習，人工智能在分析、判斷和預測方面更具有出色的能力，可以預見在某些工作崗位上，人工智能將有更出色的發(fā)揮。

3.2 提升生產(chǎn)效率

當人工智能技術(shù)從實驗室走向應用時，它就不再只對技術(shù)具有巨大的沖擊力，而是會顯著影響到人類經(jīng)濟活動、社會的運行。在人工智能時代的經(jīng)濟生態(tài)中，經(jīng)濟增長將由技術(shù)創(chuàng)新而非勞動力驅(qū)動，勞動力不再是限制生產(chǎn)力發(fā)展的主要條件，生產(chǎn)資料的更新將帶動生產(chǎn)效率的提升?？萍嫉奶嵘M一步促進生產(chǎn)力的解放，技術(shù)創(chuàng)新將是提升社會生產(chǎn)效率的根本保障。

3.3 創(chuàng)新社會變革

科學技術(shù)的革命歸根結(jié)底是工具的革新，帶動生產(chǎn)力的解放和生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，帶來生活方式、生存狀態(tài)的改善，激勵人類對更美好生活的追求。植根于事實的認識往往是通往未來的向?qū)?，面臨不同時期科技進步帶來的挑戰(zhàn)，解決方案也不盡相同，但人類最根本的需求是相同的，指導原則是具有普適性的[2]。當人類發(fā)展經(jīng)濟、促進社會繁榮時，更應該小心翼翼地保護傳統(tǒng)文化中的精粹，尊重人的權(quán)利，確保公平而廣泛地分享發(fā)展帶來的機遇。

3.4 風險和挑戰(zhàn)

隨著進入智能時代，人類創(chuàng)造的機器人將會出現(xiàn)，如何正確利用機器人將面臨著法律和社會層面的思考。法律層面，如何判斷機器人是否具有獨立意識和自主判斷能力的獨立個體，機器人做出的決策是否可視作是使用者的授權(quán)等問題，對法律體系的架構(gòu)提出了挑戰(zhàn);社會層面，作為被人工智能機器替代工作崗位的勞動者，如何安置或生存，失業(yè)人員的增加帶來的社會風險如何應對等問題，也是我們不得不面對和思考的問題。

人工智能時代，淘汰的不僅是工作崗位，更是技能，新技術(shù)革新已經(jīng)帶動了社會生產(chǎn)力的發(fā)展，我們?nèi)绾伪Ｕ习l(fā)展帶來的收益有效分配;在人工智能促進生產(chǎn)力更大解放的同時，如何保障資源分配更加公平等問題，都是影響未來的重大課題，人工智能時代，人類面臨的主要挑戰(zhàn)是如何利用這些新技術(shù)，創(chuàng)造共同繁榮[3]。

4 人工智能的未來

人類每次工具革命都讓人驚嘆不已，翻看科技革命的演進歷史，力學的研究，蒸汽機代替了畜力/人力;電磁學、電力以及內(nèi)燃機成為新的動力輸出，更新了人的交通和通信工具。人工智能奔馳的列車是由互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的革新組成的，也終將創(chuàng)造新的歷史[4]。

簡繁互變，人工智能的發(fā)展充滿著哲學的思考。極簡而繁，極繁而簡，人工智能的發(fā)展會否受到客觀因素的限制？人工智能不能模擬出人類的復雜情感、迸發(fā)閃現(xiàn)的靈感和邏輯的直覺，能不能完美表述出以文字為記錄載體的世界，能不能用0和1來表示信仰、精神與心神等內(nèi)涵，對人工智能的未來探索其實也是人類的自我探索。

我們對人工智能要秉承嚴謹科學的態(tài)度。人類每次科技的進步都會引起反思，是創(chuàng)造還是偶遇了新科技;人工智能是被發(fā)現(xiàn)還是靈光乍現(xiàn)。進而思考，在0和1之間，否還有0.5等待著人類發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新創(chuàng)造是人類發(fā)現(xiàn)科學、應用技術(shù)的本質(zhì)，如何利用人工智能技術(shù)創(chuàng)造更美好的生活，是人類不斷追求方向。

參考文獻

[1]瑪雅·比亞利克，查爾斯·菲德爾，舒越，等.人工智能時代的知識：致力于培養(yǎng)專長和學會遷移[J].開放教育研究，2018，24（2）：13-22.

[2]張廣斌.人工智能時代的價值教育：挑戰(zhàn)、機遇與策略[J].當代教育科學，2019（9）：15-18.

[3]李德毅.人工智能在奔跑[J].重慶理工大學學報（自然科學），2016，30（8）：1-2.

[4]楊倩，郭塤.人工智能大爆炸[J].中國企業(yè)家，2016（7）：22-23.

收稿日期：2020-02-10

作者簡介：韓文科（1979—），男，河北邯鄲人，本科，研究方向：金融科技、IT系統(tǒng)管理與架構(gòu)設計。

Exploration and Thinking on Artificial Intelligence Technology

HAN Wen-ke

（Handan Bank， Handan Hebei? 056005）

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence and other emerging technologies， artificial intelligence technology in logical thinking， neural network， information transmission， learning mode， ethical concepts， emotional intuition and other aspects of great improvement. We should take a rigorous and scientific attitude towards artificial intelligence， and through actively exploring the theoretical knowledge of artificial intelligence technology， thinking about its impact and changes， we can better serve production and life， for Human Social Development， technological progress to create a more brilliant future.

Key words： Artificial intelligence; Technique; Explore; Thinking