人工智能的数据分析与应用（优质8篇）
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人工智能的数据分析与应用【第一篇】
摘要：随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，在提高工作效率与生活质量的同时，许多新兴的法律问题逐渐浮现，尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角，探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。
随着举世瞩目的人机大战在2016年3月15日落下帷幕，围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手，揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司，准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响，随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。
第一回合，发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机，它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人，认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作，带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈，最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制，这就是“路德事件”。
第二回合，发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命，它的出现使传呼员的职业彻底消失，拉近了人们之间的距离，提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。
第三回合，发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率，设备的产能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。
第四回合，就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手，最终人类以1比4的成绩败北人工智能。
虽然，最智能的机器也需要“老师”的指引，而人类就是机器的老师，但是不容否认的是，在一些领域，人工智能和机器人技术已经代替了人类，并震颤着人类的社会生活。
人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。[1]近些年，人工智能技术发展迅速，其应用也愈来愈广，从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。
2012年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车，这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况，并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示，这些车辆比有人驾驶的车更安全，因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现，使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变，同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到，下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用，同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。
在医疗领域，人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于2000年上市一款医疗外科手术机器人。据统计，至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用，一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用，但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自2007年至2014年，美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告，在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。
基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题，一些国家如日本、韩国以及欧共体，已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针（草案）》，用于调整人工智能技术的研发与应用。[2]欧洲共同体在2012年推出了欧盟第七框架计划项目，即机器人法研究，聚集了各个相关领域的专家学者，包括法学、哲学、仿生神经工学等专业，讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法，专门规定了人与机器人的关系。
除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外，同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律，如民法制度进行一定程度上的变革。例如，法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位，如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显，然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此，变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。
人工智能机器人在社会生活中的广泛应用，更加深刻的影响着人类文明，同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。
2006年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道：2016年至2020年，人工智能实体可能会当选为“国会议员”；2020年后，转基因技术加上机器人技术，将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现，但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位，如迎宾机器人、送餐机器人，甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。
（一）人工智能技术与婚姻法律制度。
2016年在某电视台的明星喜剧真人秀中，某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚，最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛，其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生，英国人工智能学者戴维莱维曾推测：人类将和机器人结婚，这一切大约会在2050年实现。
人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可，就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整，目前婚姻只能是自然人的行为，而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体，但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此，人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。
（二）人工智能技术与侵权责任法律制度。
人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在2004年的伊拉克战场上，美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在2006年曾宣称，新研发并投入军用的机器人能够自己检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人，而且拥有智慧，很有可能“造反”，对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。
早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里，机器人正切割钢板，但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割，这是世界上第一起机器人侵权事件。[3]无独有偶，全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人，终以3比1的成绩打败机器人，但机器人恼羞成怒，在众目睽睽下向对手释放强电流，这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。
因此，随着人工智能技术的日益精湛，人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题，更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。
人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求，将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整，适应人工智能技术的发展要求，已经是新世纪大势所趋。
[1]金周英，白英。我国机器人发展的政策研究报告[j]。机器人技术与应用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。机器人需要“守法”吗[n]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黄建民。我们要给机器人以“人权”吗[j]。读书与评论，2009（6）。
人工智能的数据分析与应用【第二篇】
人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段：实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统；智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。
ai研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。
(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
今天，ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。
为了找到最佳路线，我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱；所以，我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定，它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。
(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。更进一步说，编程语言中，我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式：布尔逻辑或者布尔代数。
只有两种状态：或者为真，或者为假。
对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。
但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候，就算是最复杂的逻辑语句，我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界：一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否则，它必然两者居其一。
(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是，现实却是，自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。
(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络，对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息，就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素：神经节点，功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成，它们相互交互，共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式，而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习，这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中，比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身，我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。
四、结语。
当前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程，而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据，同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。
人工智能的数据分析与应用【第三篇】
摘要：随着黄河涵闸远程监测系统和超声波自动计量仪的应用，在黄河上，为实现人工智能调水提供了硬件基础，采用自动推理和搜索方法、控制与自动化、自动程序设计、信息自动提取等技术手段，通过对远程控制终端，网络通信传输，远程监控、监测系统和自动计量设施整合，实现人工智能调度黄河水。
一、慨述。
人工智能(artificialintelligence)，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。涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
随着黄河涵闸远程监测系统和超声波自动计量仪的应用，在黄河上，为实现人工智能调水提供了硬件基础，通过对远程控制终端，网络通信传输，远程监控、监测系统和自动计量设施整合，实现人工智能调水。目地是完成引水计划引水量与实际引水量的无缝藕合，将因技术原因造成涵闸实际引水与计划引水误差降至最低，提高调度精度，为实现功能性不断流之水量调度提供技术支撑。研究途径是充分利用现有运行较稳定的系统和成熟的技术，在分析的基础上，整合已有黄河下游远程涵闸监测技术和超声波自动计量技术，采用自动推理和搜索方法、控制与自动化、自动程序设计、信息自动提取等技术手段，实现智能调水。先在有条件的引水口门先行应用研究，如开封市局黑岗口闸，以增强项目研究的可靠性，同时节约投资。
二、人工智能调水内容。
人工智能调水主要研究内容，是在远程终端上下达调度指令及计划引水流量和引水量，经过网络通信传输到涵闸现地站，利用水量调度智能数据库检索和查询，依据引水指标流量，提取涵闸初始开启高度等参数值，通过plc控制模块和控制系统开启闸门，待闸后引水流量稳定，自动计量仪自动计量引水量，然后计算实测引水量和引水指标引水量之差，分析测算涵闸开启高度调整值，返过来对涵闸开启高度进行自动调整，最终达成实际引水与计划引水一致，实现黄河水量智能调度。
三、远程监控技术和自动计量设施。
1.河南黄河涵闸远程监控系统依托原有的通信网完成数据传输工作，省局至市局由光纤、微波连接，部分市局至县局由光纤连接，县局至涵闸现地站间的数据传输主要依赖光纤路由和无线宽带接入，通信网络较完善。目前已建远程监控涵闸现地站32座，典型涵闸5座，有4座正常，正常运行率达80％。
2.自动计量设施目前在张菜园、黑岗口、柳园、彭楼、二水厂等工业引水口安装应用，计量仪显示的引水量已经被河务部门和灌区单位共同认可和采纳。
黑岗口闸远程监控系统和自动计量设施都较完善，引水条件较好，加之常年引水，最有条件适合做人工智能调水技术研究和应用场地。
智能调度数据库是整个系统建立的软件支撑部分，提供系统运行的初始调度参数和涵闸调整参数，它直接影响系统运行的效率和精度。
1.智能数据库的建立。
智能数据库应包括以下信息，闸前水位、闸后水位、引水指标流量、实测引水流量、闸门最大开启高度、流量与开启控度关系等与水量调度有关数据资料。
2.智能数据库的更新。
智能数据库采用自动和人工更新方式。通过对智能数据库初始开闸高度值的提取，控制涵闸开启，然后经自动计量仪实测水量，计算得出实测水量与计划水量误差，进而调整涵闸开启高度，当实测水量与计划水量误差在允许范围内，不再对涵闸开启高度进行调整，待这一过程完成后，将有关参数自动入库，补充和调整数据库中已有参数，通过不断自动更新完善数据库，使数据库信息准确和完整。
五、涵闸引水自动调整。
1.调整范围应在涵闸最大――最小高度之间。
2.调整次数（一次引水计划下达过程中）不适过频繁，以3次——5次为宜，并且与智能数据库的准确性和完整性有关。
3.调整梯度设置，视自动计量设施引水管道直径和引水流量而定。一般以立方米每秒为一个梯度，进行调整。
若无相关参数，就按与之接近的参数进行设定，但所选参数与计划引水误差应控制在一定范围内，否则，第一次要人工设定初始参数，然后入库更新。
六、出措报警。
1.实际引水量与计划引水量超出误差，没有自动调整的，应自动报警。
2.在初始引水参数设定过程中，检索不到相应引水参数时，应自动报警。
3.一次引水调整过程超过5次（有待研究），实际引水仍未控制在所要求范围内，应重设调整梯度值。
4.涵闸开启出现机械故障时，应自动报警。
稿件来源：黄河报·黄河网。
人工智能的数据分析与应用【第四篇】
：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。
人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。
保证网络稳定运行。
现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。
网络管理更加便捷。
网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。
资源消耗小。
人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。
人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。
计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。
反垃圾邮件系统。
这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。
智能防火墙技术。
防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。
入侵检测技术。
严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。
网络管理与系统评价系统。
网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。
规则产生式专家系统。
这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。
人工神经网络。
这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。
数据挖掘技术。
数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。
人工免疫技术。
人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。
数据融合技术。
这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。
人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。
人工智能的数据分析与应用【第五篇】
如今，随着技术的不断进步，人工智能已成为我们生活中不可或缺的一部分，对于各行各业，其应用已经深度渗透。从智能化家居到无人驾驶汽车，从智能客服到智能医疗，人工智能正在为我们的生活带来便利和提升。在个人生活和工作中，我也探索了许多现代人工智能的应用，让我深深体会到了其在现代生活中的作用和价值。
人工智能已经在我们的日常生活中广泛应用。它在智能化家居中扮演着关键角色，这些家居设备能够根据我们的行为和习惯自动控制温度、照明和电器。此外，人工智能也广泛应用于智能手机上，如智能语音助手、人脸识别、自然语言处理等，为我们提供更加智能化的交互方式。在医疗领域，人工智能也被广泛应用，比如在疾病诊断、药物研发等方面发挥着越来越大的作用。
在企业中，人工智能已成为重要的竞争力。例如，智能客服能够大大提升企业客户服务的效率和满意度，自动化生产线和机器人能辅助人类工人完成繁重、危险或重复性劳动，大幅提高生产效率。在金融领域，人工智能也被广泛应用于风险控制、信用评估、交易分析等方面，能够帮助企业更好地管理和投资资产。
人工智能给我们带来了很多便利和提升，但同时也存在一些负面影响。例如，自动化生产线会导致一些工人失去工作，虚拟现实技术也可能影响人类的视觉和行为习惯。此外，人工智能的发展也会对人类社会结构和道德价值带来冲击。因此，在应用人工智能的同时，我们也需要在法律制约和伦理道德问题上进行更为深入的思考和探讨。
第五段：总结与展望。
总之，人工智能已经成为当下不可避免的发展趋势。我们要认真思考如何在应用人工智能的同时，保护职业者和消费者的权益，保护个人隐私，确保技术的伦理道德问题得到有效解决。但是，随着技术不断进步，人工智能的应用将会愈加广泛且深入，能够在各个领域带来更大的改变和提升，我们应该持之以恒地跟随科技发展的步伐，充分利用人工智能的优势，探索更多创新和保障措施，让其真正为人类福祉服务。
人工智能的数据分析与应用【第六篇】
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
人工智能研究的发展概况。
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
智能信息检索技术。
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
遗传算法。
遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑，2008（9）。
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程，2013（9）。
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真，2013（7）。
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息，2014（7）。
[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测，2011（5）。
[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报，2015（7）。
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业，2009（8）。
人工智能的数据分析与应用【第七篇】
现代人工智能已经日益成熟，越来越多的领域开始应用人工智能技术。在智能家居、医疗、金融、教育、物流等众多领域中，人工智能技术的应用正在逐步深化，对我们的生活产生了越来越重要的影响。人工智能技术不仅提高了工作效率，减少了出错率，还使我们的生活更加智能化、舒适化、便捷化。在这个日益发展的领域，对人工智能的认识和应用至关重要。
人工智能在智能家居领域的应用十分广泛，包括智能语音助手、智能家电控制、智能家庭安防等。这些应用不仅使我们的家居环境更加智能化和便捷化，还提供了更加舒适的生活方式。例如，我们可以通过智能语音助手来控制家电、设置闹钟等等。另外，智能家庭安防系统也能帮助我们保护家庭安全，让家庭更加安全、稳定。
人工智能的应用不仅可以改善我们的生活，同时也在医疗领域发挥了重要作用。人工智能可以通过大数据分析、图像识别、自然语言处理等技术，来帮助医生进行诊断和治疗。例如，在医疗图像识别方面，人工智能技术可以通过图像识别算法来帮助医生更准确地识别疾病。在病例分析方面，可以通过自然语言处理技术来帮助医生更快地获取病例信息，从而更准确地做出诊断。
人工智能在金融领域的应用也得到了越来越多的关注。人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等技术来帮助金融机构进行风险控制、预测市场走势等。人工智能技术能够在较短的时间内分析大量数据，使风险控制更加精准有效，提前预判市场变化，从而为投资者提供更多的机会和更多的保障。
作为一个较新的技术，人工智能在不同领域的应用不断深化和发展。人工智能技术的应用不仅可以提高生产效率，提高人们的工作效率和生活质量，更重要的是可以解决人类的实际问题，提高人类社会的智能化水平。相信在未来的发展中，人工智能会不断提高技术的应用性，为未来的社会和人类生活带来更多的便利和更多的机会。我们需要积极地学习、跟上技术发展的步伐，掌握人工智能技术的本质，为我们的未来提供更多积极的帮助和支持。
人工智能的数据分析与应用【第八篇】
随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下，人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络（脑模型），以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络）等。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器（眼、耳、鼻等），用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然（自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等），创造第二自然（即人化自然，如人造房屋、车辆机器等）的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自己调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
（2）人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
（3）电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
（4）人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
从以上分析不难看出，人工智能与人脑在功能上是局部超过，而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。