时间：2024-03-01 14:46:32
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇人工智能时代概念，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
该走的路一步也省不了。
近两年，我们经常听到一些诸如“这是一个千亿元级别的市场”“一定能够颠覆BAT”的豪言壮语，如今却很少听到了；中关村的创业咖啡也凉了许多，“什么都不缺，就差一个程序员了”的创业者在资本的萎靡下也开始考虑为了明天的早餐开始找工作；盛极一时的iOS培训也偃旗息鼓了，培训出来的iOS学员发现市场上很难薪资溢价了，因为和他们一起应聘的，可能就是当时的培训老师……
经济不好，创业前景、公司发展遇阻的时候就会搞概念。
“过去大家普遍认为好概念对互联网企业最重要。但Google的成功案例使人们猛然发现，凭借技术在行业里树立最大壁垒，可以获得产业最有价值的利益链条，现在连微软这种典型的技术型企业也开始涉足互联网了。”阿里巴巴CTO吴炯说。而马云笑称，自己虽然算不上懂技术，但懂得寻找“适应市场需求的技术”。
这种提醒针对的是新一轮互联网创业风潮。目前的创业者们总是坚持，一个好概念暗示着辉煌的未来。
但新一轮互联网的辉煌迟迟没有到来，代表着中国互联网新兴力量的Web2.0公司，不管是在流量指标上，还是在盈利模式上，至今都没有出现过像美国的社区网站YouTube、Myspace那样的颠覆性力量，伴随它们的反倒是裁员、资本枯竭等不利消息。
IDG亚洲区裁熊晓鸽认为，风投最先选择的是能创造服务和技术的人，其次才会考虑公司对行业的影响。而“技术大拿”们对这种现象的评价更为苛刻，在他们看来，互联网的迅速崛起，靠的是打破常规的奇思妙想。如今的互联网企业则经常缺乏创新精神，害怕失败，于是炒作概念往往成为捷径，很多新概念就出来了：移动互联网时代已经结束、下半场开始、新零售变革……
移动互联网时代结束了？
首先是李彦宏提出的：“移动互联网时代已经结束。”核心概念是，靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了，因为市场已经进入相对平稳的发展阶段，下一个发展阶段是人工智能和物联网的时代。
互联网人口发展到一个瓶颈期，这是不争的事实，但是讲移动互联网时代已经结束，可能还为时尚早吧。如果说移动互联网时代已经结束，那么百度岂不是完美错过了整个移动互联网时代？
移动互联网的出现冲击了PC互联网，但也并没有出现能够取代移动互联网的新型互联网方式。移动互联网这一波已经过了几年，它的体量已经很大，所以它的发展速度自然会慢慢放缓。但是在移动互联网上面还有很多可以创新的地方，比如Wi-Fi通讯方式还并没有像流量一样，随时随地统一入口覆盖，随时随地可获取流量的发展也没有达到成本可忽略的程度，新的独角兽仍然未出现。还有诸如“互联网+自行车”这样的模式出来，所以现在移动互联网时代只是梯度放缓，绝不是结束。
李彦宏提出移动互联网时代已经结束，人工智能与物联网的时代才是未来。我们完全可以理解百度错过移动互联网时代，并急于在人工智能方面抓紧迎头赶上的迫切心态，毕竟曾经腾讯加阿里也不如百度的市值高。但是经此移动互联网一役，百度已经只是这两家市值的零头了，可见人工智能并不是靠造概念就行的。
人工智能更多的还是在云端，终端客户不需要去理解什么是人工智能、如何使用人工智能，他们只需要关心人工智能可以为他们提供哪些服务。
所以在云端怎么让它更智能，如何运用大数据，这才是风口，但是现在是到了一个最关键的时间了吗？我认为还需要很多基础的东西。人工智能谈了几十年也是在这两年才有了比较大的突破，后面就可以很简单地应用在各行各业了吗？我觉得未必。因为差距还有很远，就像移动互联网时代，不可能让用户去编程机App一样，人工智能时代肯定不可能试图让用户去理解人工智能，需要给用户提供的只是人工智能物化了的产品和服务。
这些服务如何提供给终端用户？我认为目前在没有更好的互联网服务的基础上，还会继续通过移动互联网的方式提供。独角兽的出现并不一定要互联网人口红利，和PC互联网发展到移动互联网不同，人工智能和物联网的发展并没有抛开移动物联网。相反，还需要紧密结合移动互联网。移动互联网的发展在硬件铺设上还没有达到完美的程度，所以何谈移动互联网时代结束呢？
互联网下半场开始了？
下半场是美团CEO王兴在公司内部提出的一个概念，核心意思是，就像中国经济用三十多年的时间，吃光了人口红利，于是“新常态”就成为中国经济的下半场；互联网的人口红利吃了二十几年，也吃光了，互联网公司的发展不得不从追求速度和规模，转向追求纵深和创新，这就是互联网的下半场。
互联网从1995年开始到现在短短21年时间，如果非要拿上半场下半场这种概念来说，也就算开场踢了5分钟，何来发展如此迅猛的上半场下半场？如果按王兴的说法，现在是进入到了下半场，到2037年之后算加时赛吗？需不需要搞个新赛季，再搞个甲级、乙级、晋级、降级比赛？
另外，从王兴提到的人口红利上来看，如果以人口红利没有了来算上下半场，那就更牵强附会了。就像独立IT评论人keso说的那样：以电力为例，如果从电力照明普遍进入家庭开始算，电力的人口红利也早早就没有了。但电力真正的革命却发生在照明之外，它带来的红利远非人口红利可以概括，从中获益的绝大多数也并非做电灯泡的企业。即使是做灯泡的，感叹人口红利不在的，也一定不是GE、欧司朗这样的不断以新技术引领照明行业的企业。
【关键词】机械电子工程；电子电路学；人工智能
世之瞩目的人机大战最终以阿尔法狗的胜利而告终。这场为无数人所关注的围棋比赛，刷新了人们对人工智能的认知。长久以来，人工智能对人类来说仿佛只是一个存在性的概念。殊不知，人工智能已经悄然分布在我们身边。对于人工智能的讨论和定性一直尘埃未定。但毋庸置疑，人工智能必然是未来的一个发展方向。人工智能涉及到众多学科，例如仿生学、电子电路学、机械电子工程学等。比起其他学科，机械电子工程是一门比较老的学科。无论是在理论的成熟性上，还是在应用的广泛性上，机械电子工程都有着得天独厚的优势。因此，研究人工智能的发展，必然离不开机械电子工程的相应支撑。
1人工智能的发展
人工智能的概念起源于工业时代。随着科技的发展，大量的机器开始取代人力进行生产工作。无论是以蒸汽为动力的机器，还是以电力为动力的机器，都可以周而复始地重复一样工作，从而大幅度地解放人力资源。但是，由于机器的局限性，它们只能固定地重复某一动作或者某一套动作，而不会自我进行改变。当外界环境改变的时候，它们依旧会重复这些动作。因此，人们急切需要一种可以针对外部条件进行自我改变的机器。随着电子管和计算机的应用与普及，特别是随后的晶体管和集成电路的发展，为人工智能的出现提供了契机。人工智能的定义是指某一样机器在执行某一项指令时，如果外部条件发生改变，它也会自行改变自己的行动方式，从而适应外部条件的改变。但机器毕竟是机器，它们并不具有人类的思维。它们能够对环境作出判断和对自身做出改变，是因为人类提前在它们内部设置好了相应的程序。而晶体管和集成电路的大规模普及，和机械电子工程的成熟应用，为人工智能的应用与发展提供了新的成长土壤。
2机械电子工程与人工智能的相关性分析
归根结底，人工智能依旧属于机器。既然是机器，便离不开电子电路与机械的支撑。无论是多复杂，多精密的人工智能机器，当我们进行仔细分析的时候，就会发现，它们其实就是一个个电路所组成的。机械电子工程在电气时代就已经得到大规模发展。经过这么多年的应用，机械电子工程无论是在理论上的成熟性，还是在应用上的广泛性，都有着众多学科无可比拟的优势。而人工智能是在晶体管与集成电路发展成熟后，尤其是微型电子计算机发展成熟后，才得到快速发展的一门技术。换而言之，人工智能就是机械电子工程所延伸出来的一种产物。只是它包含了众多其它学科的知识，才是两者有了一定的区别。人工智能是机械电子工程的一种延伸性产物，但并不是完全性的机械电子工程产物。正如前文所言，人工智能除了包含了机械电子工程学，还包括了仿生学、物理学甚至数学等众多学科。所以，从严格定义上来说，人工智能与机械电子工程是不同的两个学科。但这两个学科并不是完全独立的，正如数学和物理学、物理学和化学。从表面上看，两者似乎并不相干；从严格定义上看，彼此也是分属不同的学科。但是当我们仔细分析的时候，我们就会发现，这些学科是彼此交叉的，互相联系的。所以，我们在对它们进行分析的时候，需要互相联系彼此，进行综合性分析。我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。因此，我们应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
3机械电子工程的智能发展
现在，人们的生活中越来越追求便利。无论是智能手机的发展，还是掌上电脑的应用，都充分体现了这一点。机械电子工程起源于电气时代，发展的成熟性和实用性都很高。但是，它已经无法完全适用于现代的生产生活。而随着智慧城市的提出和各种人工智能产品的大规模应用，人们对机械电子工程的发展提出了新的要求，即“智能化、微型化、实用化”。例如现在常见的一种“智能家居”。这种东西已经不再仅仅是一种概念产品，而是已经发展出实物。它们可以根据人们的需求，对人们的生活环境进行适应性改变。“智能家居”从实物上而言，就是一些电子产品在微型计算机的整体控制下，进行对相应工作的分析和处理。这也就是机械电子工程的未来发展方向。随着微型计算机的大规模普及和应用，尤其是各种高性能的微型计算机的应用，需要机械电子工程为它们提供相应的电子电路来支撑，从而使得它们能够正常工作。因此，机械电子工程应该把握住时代的前沿，追随着时展的脚步，根据自身独有的成熟性优势，进一步发展，从而适应新时代的“智能化、微型化、实用化”的要求。
4结束语
人工智能虽然都得到了长足的发展，但综合来看，人工智能的发展仍旧十分不成熟，还有着很大的发展空间。机械电子工程作为人工智能的基础，也会随着人工智能的发展，实现自身理论的进一步成熟和相关技术的飞速发展。综合分析来看，人工智能虽然是机械电子工程的延伸产物，却已经和机械电子工程有了很大的不同。当我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。如果我们真的要对它们进行分析的话，我们就应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
参考文献
[1]王琪.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科学传播,2012.
[2]肖斌.薛丽敏.李照顺.对人工智能发展新方向的思考[J].信息技术,2009.
关键词：人工智能；人机交互；机器学习；深度学习；数据挖掘
中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌AlphaGo打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。
2 人机智能的研究方向
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：
2.1 逻辑推理与证明
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。
2.2 问题求解
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3 自然语言处理
自然语言处理也叫自然语言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。NLP是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是NLP的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4 专家系统
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。
专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5 机器学习
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。
3 人工智能的应用
人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
3.1 人工智能在各个行业的应用
人工智能已经运用到人类生产生活的各个方面，主要包括以下几点：（1）以智能汽车为代表的自动化交通方式。（2）种类繁多的家庭智能服务机器人。（3）用于临床支持和病人看护中的自动化智能设备及医疗器械。（4）智能教育辅导系统、线上学习和智能辅助学习设备的普及。（5）基于图像处理和自然语言处理的各类音乐社交软件及VR设备的兴起给互联网娱乐时代带来的巨大变革。（6）逻辑证明及智能分析在公共安全领域的预测及防范。（7）大量重复机械的劳动逐渐由智能机器取代，人类承担着更多的创新及实践工作。
3.2 人工智能生活应用实例
作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制I域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。
4 人工智能的发展历程
人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却异常迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：
（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的DARTMOUTH学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。
（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由Bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
（6）从1956年AI概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
5 人工智能的未来与发展趋势
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，简称ASI）时代下AI是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
6 结语
在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
参考文献
[1]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横，2007，36（5）：17-18.
【关键词】计算机技术 人工智能 金融领域 应用
随着信息时代的到来，人们逐渐提高了对计算机网络技术的要求，希望利用计算机技术获得更加智能化、人性化的服务。因此，人工智能在计算机网络中有着十分重要的作用，由于人工智能的配合与支持，计算机网络技术得到了更好的发展。下面本文简述一下人工智能的概念、优势及发展过程中存在的问题，详细的分析基于计算机的人工智能在金融领域的应用情况。
1 简述人工智能的概念、优势及存在的问题
通过综合计算机、语言学、心理学等众多学科，而形成一门具有应用性的技术，就叫做人工智能。其主要目标是模仿或超越人的智能，并将该理念运用到机器中，让机器拥有像人一样的思维、能力和行为等。下面我们主要利用表格介绍人工智能的优势、发展情况及其存在的问题，如表1所示。
2 基于计算机的人工智能给金融领域带来的影响
2.1 促使金融行业服务模式更加主动
在金融行业中，主要是人与人服务价值进行交换的过程，核心因素是人。因此，如果想要促进金融行业的快速发展，就必须加大对人力、物力等的资金投入，来维护与客户之间的关系，进而发现客户真正的需求，得到金融业务的真正价值。随着计算机在人们生活中的广泛应用，我们开发了网银、APP等软件，大力促进金融机构的系统建设工作，提高了客户与金融机构交流的便利性。人工智能的快速发展，有利于更深处的服务价值链高端的金融，为客户提供个性化和人性化的服务。同时，也有利于支持各类金融分析、金融交易中的决策，监督防控后台风险等。
2.2 进一步提升了对金融大数据处理的能力
金融行业在市场分析、投资顾问、风险控制、客户信息等方面有着许多有用或无用的信息，需要我们进行辨别。但是数据单位都是海量级别，且大量数据的存在方式又都是非结构化的，如扫描客户的证件信息等，浪费人力、物力、存储内存等，还无法转成可分析的数据。而在运用人工智能的深度学习系统后，可以大幅度的降低人力成本、提高数据处理能力、提升金融行业风控等。
3 基于计算机的人工智能在金融领域中的应用
随着国际巨头公司将人工智能技术渗透于产品的各个方面，国内金融行业也开始使用人工智能技术，下面我们以阿里巴巴、交通银行、平安集团等的应用情况进行分析。
3.1 阿里巴巴
阿里巴巴利用人工智能技术，在客户服务、征信、智能投顾、保险、互联网小贷等多个领域进行了创新和应用，下面我们根据阿里巴巴旗下的蚂蚁金服所公布的数据进行分析，如表2所示。
3.2 平安集团
在人工智能技术出现以后，平安集团旗下的平安科技人工智能实验室开始大规模的研发人工智能的金融应用。如开展了人像识别，对指定银行区域进行整体监控，进而对陌生人的行为进行识别，保证银行物理区域安全性；开展智能客服，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，节省了客户选择菜单的时间。
4 总结
综上所述，我们可以发现人工智能技术在金融行业广泛应用后，有效的节省了解决客户问题的时间，技术难度较低，有利于商业价值的迅速实现。虽然就目前来说，人工智能在绝大部分领域还不能替代人力，但是能起到较大的辅助作用。而在金融行业中，则可以尝试在多个领域运用相关技术，不管是提升客户体验还是风险防范中，都可以进行较多的探索和尝试。
参考文献
[1]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016，18（01）：87-89.
[2]程东亮.人工智能在金融领域应用现状及安全风险探析[J].金融科技时代，2016（09）：47-49.
[3]郝登山.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].中国新通信，2016，18（01）：87-89.
这个已经存在了60年的技术领域，经过两起两落，从2004年起再次受到中英文领域的双重关注。
作为一家正在用人工智能重新定义人类社会连接人与信息的方式的科技公司，今日头条推出《人工智能影响力报告》，旨在记录本轮人工智能浪潮下，国民心中对AI的期盼与恐惧，以及人工智能时代最有影响力的公司、科学家和应用。
尽管“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“神经网络”、“数据挖掘”，一系列技术词汇堆起了高高的壁垒，看似把普通民众拒之门外，但拥有海量用户的今日头条推出的首份《人工智能影响力报告》显示，中国国民的AI信心指数还是相当高。
AI信心指数是由头条指数和用户问卷调查数据相结合，从AI概念普及度，AI产品/服务的使用普及度，对AI未来发展的期望度等三个维度做出判断—2017年，中国国民的AI信心指数为83。
AI信心指数也是头条指数旗下的第一个行业指数。
不同于微信指数、百度指数和微指数等以天为更新频率的指数产品，头条指数基于今日头条智能分发和机器推荐所产生的海量内容，可以追踪当天的数据，并以小时级更新。负责头条指数的头条算数中心未来还将推出一系列行业指数。
当然，这个高达83分的自信指数背后，也有国民的理性和审慎。在报告中的“AI十问”里，头条用户最为关注的就是和切身利益相关的生计问题——自己的工作是否会被取代，以及AI发展带来的危害，以及AI发展带来的法律、道德问题。三个都是具有负面倾向的问题，可见虽然民众对于AI发展是支持的，但也希望了解更多人工智能可能带来的风险。
报告显示，虽然国民对于AI信心指数很高，但是只有41.53%的公民人认为自己用过AI产品。国民对于AI的概念认知还处于比较模糊的阶段。
事实上，AI早就无孔不入，当你用苹果的Siri助手、用今日头条看新闻时，你都用到了人工智能技术。
报告还评选出了人工智能的“网红应用”。
头条热度指数显示，谷歌的无人驾驶具有热度最高，意味着内容创作者与读者对此最感兴趣。而在票选中，国民认知度最高的产品则是在C端应用的人工智能，比如今日头条和支付宝。
报告列出了中文领域里十大最受关注人工智能公司：百度、谷歌、阿里巴巴、华为、苹果、特斯拉、小米、京东、微软、滴滴。
在这份榜单里，百度在中文领域热度超过谷歌。显然，当然，影响力并不完全代表竞争力，没有进前10的公司里也不乏人工智能领域的佼佼者：比如专注AI硬件的英伟达，专注智能信息分发的今日头条，全力开源发展AI的Facebook。由报告可以看出：综合性AI公司的影响力远大于单一应用领域的AI公司。
报告指出，人工智能时代，随着AI巨头的竞争加剧，开源平台进一步开放，算法和芯片的进一步提升，AI大战的竞争最终会是人才的竞争。
国内，微软亚洲研究院堪称AI界的黄埔军校。即便从微软研究院出来的科学家们，走向BAT、今日头条等公司，但微软依旧占据着中国AI人才的首把交椅，拥有25位AI科学家。由可见，AI科学家们基本就集中百度、阿里巴巴等已经在人工智能领域耕耘多年的大公司里。
当然除了上述大公司，像清华大学、中科院、香港中文大学、北京大学等高校也是AI科学家的聚集地。
关键词：人工智能；教育变革；智慧教育
近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：
（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。
（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。
（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。
1人工智能时代下教育变革的背景
1.1人工智能的内涵及具备的强大能力
人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。
1.2人工智能时代的机遇和挑战
人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。
2人工智能与教育变革
2.1人工智能与教育目的的变革
人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。
2.2人工智能与学习方式的变革
第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。
2.3人工智能与学习环境的变革
首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。
3人工智能在教育领域的应用
人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。
关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术
1引言
随着互联网技术的不断发展，人工智能作为一项应用前景非常广阔的技术手段，不断深入到人们的生活中。在互联网发展的今天，人工智能的运用越来越广泛，无论是日常的生活、学习、娱乐还是工厂操作、科技研究等。智能化科技的出现，不但丰富了人们的日常生活，也给计算机的发展提供了可行性方向，亟待深一步的研究。
2人工智能的概念及意义
人工智能是计算机科学的一个分支，集研究、开发于一体，用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的一门技术科学。人工智能的研发包含哲学、语言学、心理学等学科，能够模拟人类对外界图像、声音的反应。基于大数据时代数据多、规模大的特点，将机器智能化来帮助人们解决一些生活上的问题，从而提高人们的生活质量和生活安全水平。人工智能的系统过程可以把人类日常的行为习惯、思考习惯转换成数据的形式进行储存，以实现人类日常生活的模拟，进而实现机器的自动操作。人工智能的运用实现了我国计算机技术领域的发展，丰富了人们的生活，为社会带来了更多的便捷，同时也是计算机技术发展的必然趋势和必经过程。人工智能和计算机网络技术两者之间相互结合，互相促进，为未来发展提供了新的方向。从某种意义上讲，网络计算机的发展是以人工智能技术为核心基础，进行更深层次的研究。从简单的数据计算、人工搜索转变为机器的智能操作，直到人工智能对计算机网络安全和网络管理中的有效运用，无一不体现了人工智能的核心地位。给予人工智能强大的优势，将计算机系统局部资源进行处理分析，能够快速得到对人们有利的信息，提高信息的准确性和快捷性。此外，人工智能有非常强大的协作能力，通过对资料的有效整合，根据不同用户的不同需求来互相交换信息和资源，有效利用信息资源。
3人工智能现状
人工智能的到来，大大提高了数据处理和数据判断的准确性。大数据时代的到来，有着惊人的数据分析和处理能力，人们的隐私问题也越来越暴露，人工智能在计算机网络技术中的运用提高了计算机在信息处理过程中的复杂性和安全性。对于一些模糊、不确定的信息，人工智能能够模拟人类思维，使得信息更加准确、具体，从而提高计算机处理信息的效率。同时，能够提高信息管理体系的有效性和灵活性。但是，随着人工智能的运用越来越广泛，在运用过程中人工智能获取的信息只能根据系统设定的命令处理信息，无法辨别给定的信息准确与否。数据太多没有针对性，是人工智能处理问题的一大弊端，不但增加了时间和空间的使用，还不一定能找到想要的准确信息[1]。
4大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用
人工智能在网络技术中的运用主要集中在两个方面：计算机网络安全管理系统中的应用和计算机网络管理系统中的应用。在计算机网络安全管理系统中主要通过入侵检测智能防火墙技术、数据挖掘数据融合、人工免疫以及智能型反垃圾邮件四个方面，对计算机网络安全进行保护。在计算机网络管理上，主要运用专家系统数据库、人工智能问题解答、Agent技术三个方面。
4.1入侵检测和智能防火墙技术
入侵检测技术和计算机智能防火墙技术是人工智能的核心技术，也是计算机网络安全的重要组成部分。不但能够保证计算机网络系统中的资源数据安全完整，智能防火墙技术还可以对计算机网络系统中一些没有意义的有害信息进行拦截，防止其流入计算机系统中，确保计算机的安全状态。人工智能中入侵检测和智能防火墙技术可以很好的在计算机系统中建立一个自动防范功能，使计算机能够高效识别病毒木马的入侵，从而有效进行遏制。所以，应用入侵检测技术和智能防火墙技术不仅能够保护计算机网络信息的安全，还能够推动计算机网络的健康发展[2]。
4.2数据挖掘和数据融合
数据挖掘是结合网络连接和主机会话，找出两者共同的特征利用审计程序分别加以描述，再通过人工智能捕捉到的入侵规律和计算机网络没有遭到入侵时的运行状态，将结果记录储存在脑中。在这种情况下一旦计算机系统遭受入侵，系统会提示异常，自动识别入侵对象，从而进行拦截，这也是人工智能自我记忆与自我学习功能的体现。数据挖掘的运用能够有效提升检测入侵对象的效率，提高计算机网络的安全。数据融合是根据人类处理信息的方式研发出的一项把资料协同化的技术。该技术能够将计算机网络系统中多个传感器进行融合，使其发挥最大作用来提升系统的性能。同时，能够缩小传感器入侵的几率和范围，打破原有的局限性，保证入侵检测的有效性和安全性。
4.3人工免疫技术
人工免疫技术是模拟人类处理方式而研发的一项新型技术，弥补了入侵检测时未能识别病毒的缺陷。人工免疫技术分为基因库、否定选择、克隆选择三部分。虽然基因库的建设有待发展，但是，基因片重组和突变模式能够识别入侵病毒，从一定程度上可以阻止病毒入侵。否定选择即是系统检测病毒的另一种计算方式，通过否定选择计算合格才能进行系统下一步的操作，反之则被系统阻止运行。尽管人工免疫技术在计算机网络技术中还不够成熟，但是其作用不可小觑，有着很大的应用价值，值得人们进一步的研究探讨[3]。
4.4智能型反垃圾邮件系统
很多人在计算机网络邮件中经常遇到一些垃圾邮件。人工智能在计算机网络安全系统的运用，很大程度上屏蔽了这些垃圾邮件，让客户信箱免受干扰，进一步保护了客户的隐私安全，不会对客户的信息安全造成任何影响。人工智能的有效应用还能实时检测用户邮箱，及时扫描出邮箱内部的垃圾邮件，并分类推送给用户，提示用户及时处理，保证了邮箱的安全性，提高了邮箱内部利用率[4]。
5大数据时代人工智能在计算机网络管理系统中的应用
5.1专家系统数据库
专家数据库作为专家系统中的核心部分，具有独立性、启发性、透明性，包含了专家系统中的基本理论和直接、间接经验。通过系统运行把已知的内容转化成代码的形式存入数据库，再经过人工智能的转换，举一反三将初级的内容转换成复杂的程序，并且不断进行判断、处理和优化，找到最佳方式来运用到计算机网络管理的系统中来，从而实现最有效的管理和评价。人工智能与数据库技术的全面整合，弥补了传统数据库技术在数据加工能力上的不足和人工智能在逻辑推理和知识处理方面的弱势，使其无论在存储空间上还是工作效率上都有很大的提高。可以说专家系统数据库的建立，是人工智能和数据库技术相结合的优秀产物，成为了计算机网络管理系统中的一个重要领域，也是不可或缺的部分。
5.2人工智能问题解答
这项技术的运用主要是依照给出的特定条件，通过搜索、解析等功能搜寻最有效的信息，以达到网络资源的有效利用，从而提高网络资源的利用率。人工智能问题解答技术的运用摒弃了以往繁琐的解答方式，只需要一个简单的指令即可对信息进行有效筛选，自动对搜索信息进行判断、过滤、处理和优化，从而找到需要的信息。大大缩短了搜索时间，提高了网络资源的利用率。例如，用户在计算机上查找苏轼的《水调歌头》信息时，用户忘记了作者和词牌名，只记得是“明月几时有”就可以以“明月”作为搜索对象，经过系统的人工智能问题解答，自动带出“明月几时有”的搜索标签，能够很快查找到《水调歌头》的完整词牌和注释。不但保证了搜索的准确性，还缩短了搜索时间，提高了搜索效率。
5.3Agent技术
Agent技术是人工智能问题解答的一个补充技术，也称作是人工智能管理。Agent技术的应用是在用户完成工作后，对数据补充搜索统计的技术，为用户下一步的工作提供更加人性化、智能化的服务。Agent技术的应用，可以帮助用户通过自行设置有效搜索信息，并将搜索内容通过指定的路径传输到指定位置，是一项高水平智能化和人性化的定制服务机制。例如，用户在查询过某一地区的酒店价格后，系统会根据用户的查询，通过Agent技术对用户查找的信息进行分析和处理，从而给用户推送类似信息，帮助用户能够方便快捷的找到有效信息，从而节约用户时间，提高计算机网络技术效率。
关键词：人工智能；SEO技术；搜索算法；启发信息
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）30-0200-02
随着大数据和“互联网+”时代的到来，网络、计算和信息技术也取得飞速发展，人类社会正朝着信息化时代迈进，给各行各业和人们的日常生活与工作也带来了深刻的变革。同时，信息技术的发展与创新，离不开人工智能技术的支持。通过人工智能技术的应用，能推动信息技术变革，让人们各项工作的开展都有技术支撑。例如，当前迅速发展的SEO技术，就离不开人工智能技术的应用。尤其是在现代社会，上网人数越来越多，对网速要求也越来越高，广大网民在互联网搜索信息时，很多问题离不开人工智能技术的应用，这就迫切需要全面分析和认识人工智能技术，并对其应用进行研讨。本文将结合大数据和“互联网+”的时代背景，探讨分析人工智能及其在SEO技术中的应用，并提出相应策略，希望能为人工智能的有效利用，作用的充分发挥提供启示与参考。
1 人工智能的概念与特点
在技术不断发展和创新的时代背景下，人工智能出现并逐步受到重视与关注，对各行各业带来深远影响，下面将介绍人工智能的概念与特点。
1.1 人工智能的概念
人工智能又被称为人造智能，它的英文全称是“Artificial Intelligence”，简称为“AI”。目前，人工智能是指用计算机模拟或实现的智能，根据这种含义，人工智能又被称之为机械智能。人工智能是随着技术创新而发展的，该技术最早出现于1956年，其出现和发展与心理学、逻辑学、计算机科学、脑科学、神经生理学、信息科学等紧密相联。实际上，这些技术的发展和综合应用，对人工智能的诞生和发展具有积极作用，使之能够更好服务于各行各业。总之，人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘性学科，也是这些学科不断发展和进步的结果，对人们的生活与学习，各行各业发展产生重要影响。通常来说，人工智能是指那些与人的思维相关的活动，包括决策、问题求解和学习自动化等内容。并且，人工智能与人类生产生活和各项活动密切相关。同时也贯穿于计算机应用的多个程序，例如，计算机能够执行下棋、猜谜语等任务，通常可以认为计算机在某种程度上具有“人工智能”的特征。计算机在具体应用中，通过设置相应的程序，让计算机能够思考下棋的程序，能根下棋的具体内容对此作出判断，完成整个下棋任务。目前，计算机中有关下棋的程序比较完善，功能相对成熟，甚至可以建立具有人类“专家”角色的实验系统。需要注意的是，人工智能虽然可以完成下棋任务，但仍然存在不足，因为计算机人工智能系统的下棋技术没有国际象棋大师的技术那样好。计算机程序能对每个可能的走步空间进行搜索，对比赛中可能的走法进行综合全面考虑，甚至可以考虑比赛中后面的几个走步，与一般棋手一样考虑走步。并且将人工智能应用到计算机当中，计算机可以同时搜索几千种走法，这比一般棋手的技术可能会更高。通常来说，一般棋手只能考虑十步左右。然而，尽管如此，计算机不能战胜人类最好的棋手，因为，“向前看”不是制胜的关键，也不是下棋胜负的决定性因素。从这里可以简单得知，用计算机来表示和执行人类的智能活动就是人工智能。同时，人工智能的出现与计算机技术发展和进步息息相关，如果没有计算机出现，人工智能也不可能出现，也将难以得到有效应用，其作用也难以有效和全面发挥。
1.2 人工智能的特点
人工智能的应用中，为促进其作用发挥，离不开计算机和互联网技术的支持。在高度发达的信息时代，随着云计算和互联网技术应用，人工智能的特点和优势进一步显现，其显著特点表现在以下方面。此外，由于人工智能的应用，有利于保障计算机安全和稳定运行，同时也为网络运行提供支持。
1）辅助信息的模糊处理。通过人工智能技术的应用，可以将不明确的信息进行模糊处理，为顺利完成某项任务创造条件。在具体的某项任务处理过程中，采用模糊处理手段对网络进行分析，能避免固定数学模型对程序的限制，有利于进行类似人类的各项操作，让计算机完成具有人类智能的操作任务。此外，模糊处理方式的应用，增加了网络管理新形式，有利于更好管理计算机系统当中的不确定信息，防止对系统运营带来不利影响，也有利于网络跨越式发展。
2）帮助网络层次化管理。计算机网络和系统应用中，在人工智能的辅助下，有利于更好实现网络的层次化管理。网络的构成内容复杂，包括不同层次和不同信息。而整个管理过程中，通过人工智能的应用，能实现上级对下级的有效约束，下级对上级进行监控。并且还可以增进上级与下级的联系，相互协作，共同完成任务，促进网络系统更好运行和发挥作用。
3）具备一定的学习能力。人工智能的灵活性较好，具有较为强大的功能，有利于增进不同管理者之间的联系与合作，让不同网络相互协作，联系在一起。同时，人工智能具有一定的学习能力，可以增进人工智能对信息技术进行处理的能力，探寻系统当中比较难的词汇，对其进行全面分析。并确定词汇的含义，进而对网络进行全面监控和有效管理，促进网络系统作用的充分发挥。
4）耗费的资源相对较少。在计算机系统当中，通过人工智能技术的应用，所耗费的资源相对比较少，还能节约成本，降低不必要损失。在人工智能的支持下，可以对数据进行全面分析，对其中存在的问题进行处理，进而有利于用户在较短时间内获取他们需要的信息资源，满足人们搜索信息资源的需要，节约时间，提高工作效率。
2 人工智能及其在SEO技术中的应用
作为重要的技术措施，人工智能的出现和应用，给很多行业带来变革，也大大方便人们的日常生活。下面将结合SEO技术的基本情况，就人工智能应用进行介绍和分析。
2.1搜索算法是关键
SEO是“Search Engine Optimization”的英文缩写，它的基本含义是搜索引擎优化。其出现和应用，对提高人们的搜索效率，更好开展各项工作具有积极作用。事实上，SEO技术指的是网页内外各种可以用来提高网站在搜索引擎中排名的设计策略。搜索引擎的构成包含多方面内容，并且每个部分缺一不可，分别发挥相应的作用，进而让整个系统更好运营。在这些构成内容当中，搜索算法是关键的组成部分，也是促进人工智能系统充分发挥作用，有效满足人们日常生活和工作需要的关键。
2.2搜索是基本技术
利用人工智能技术解决实际问题时，搜索是最基本的技术，也是解决问题过程中不可忽视的内容。具体应用中，符号智能、计算智能，解决具体问题的应用、智能行为本身，都离不开搜索技术的应用。
2.3应用启发式搜索法
在搜索路径对信息进行控制的过程中，增加被解问题的某些特征，进而更好指导搜索，让搜索朝着最有希望达到目标节点的方向前进，进而满足实际工作需要，节约成本，降低劳动强度。启发式搜索法指导排序时，可以分为局部排序和全局排序两种不同方式。
2.4启发信息的三种模式
决定要扩展的下一个节点，防止在宽度或深度优先搜索过程中，出现盲目扩展现象。扩展节点的过程中，决定要生成的后继节点，防止盲目生成所有可能的节点。决定需要从搜索树中抛弃或者剪切的节点，促进节点生成和计算顺利进行，有利于搜索顺利进行，更好完成相应的工作任务。
2.5搜寻算法的应用
启发式通常用于资讯充分的搜寻算法，图1展示的是启发式搜索符号，包括开始节点、一条弧的代价、不同的节点等内容。在图1中，最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点，如果h（h）是可以接受的，未曾付出超过达到目标的代价，那么在计算和具体应用中，一定会找到最佳解。
f（n0）=到达一个目标的最低代价（最优）路径的代价
f（n）=g（n）+h（n）=到达一个目标的最低代价路径的代价――仅通过节点n
g（n）=从n0到n的最佳路径的代价
h（n）=从节点n到一个目标的优化路径的代价
2.6 n-puzzle的应用
为直观形象了解启发式算法的好处，下面将进引入这方面的经典问题――n-puzzle的应用。该问题在计算错误的拼图图形、计算任意两块拼图的曼哈顿距离总和、距离目的地的距离时，都会得到具体应用。在应用过程中，必须保证应用条件在可以接受的范围之内。曼哈顿距离是一个简单的n-puzzle问题，假设移动一个方块到想要的位置，不考虑移动其他方块问题，计算中采用的是启发式函数式。
2.7 利用启发式算法
搜寻问题中，每个节点都有b个选择，同时还要明确到达目标的深度d。最为简单，操作方便的算法是搜寻bd个节点，然后才能探寻到最佳答案，顺利完成计算任务。事实上，为顺利完成计算任务，首先应该了解两个节点的距离和位置，并在启发式算法的应用中，一般采用某种切割机制来降低分叉率，达到提高搜寻效率的目的。启发式算法的计算工作简单，计算效率比较高，能有效满足实际工作需要，可以为搜寻树的每个节点提供较低分叉率，对提升计算能力也具有积极作用。
3 结束语
总之，人工智能是技术创新和发展的结果，其出现和应用对各行各业以及人们的生活和工作产生重要影响。为此，实际工作中应该重视人工智能的应用，完善系统设置，注重技术创新，让人工智能更好服务于各行各业。本文介绍了人工智能及其在SEO技术中的应用，并探讨了具体的应用对策。事实上，在SEO技术当中，通过启发式搜索算法的应用，能够获得需要解决的问题，包括需要搜索的单词或短语，方便读者了解这些内容，然后熟练应用相应的算法完成工作任务。使用者在获取单词或短语的基础上，有利于快速浏览所需要的关键字，进而节约劳动力，缩短单词的搜索时间，在搜索中查找需要的信息，进而能够快速完成工作任务，促进人工智能在SEO技术中取得更好的应用效果。
参考文献：
[1] 史忠植.高级人工智能[M].2版.北京：科W出版社，2006.
[2] 陈真诚，蒋勇.人工智能技术及其在医学诊断中的应用及发展[J].生物医学工程学杂志， 2002（3）：505-509.
[3] 马龙.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].山西焦煤科技，2014（z1）：50-52.
[4] 滕国文，滕硕.人工智能及其在SEO技术中的应用[J].吉林师范大学学报：自然科学版， 2012（2）：41-43.
[5] 廉师友.人工智能技术导论[M].2版.西安：电子科技大学出版社，2002.
购物车(0)
