人工智能技术对社会的影响

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人工智能技术对社会的影响范文第1篇

人工智能经过了一个漫长的发展环节，在计算机刚刚出现的一段时间，人工智能的应用范围还十分有限，没有对社会的发展产生影响。但在信息技术高速发展的今天，计算机得到了普及，人工智能发生了巨大变化，正在不断完善中，逐渐的从单一的个体行为转变为分布主体行为。人工智能转对信息数据传递产生了一定影响。现代社会已经来的了信息化时代，人工智能技术的应用得到了进一步加强，在人们生活中扮演的角色也越来越重要，尤其是在故障预控、故障排查、生产建模中的应用，使工作得到了进一步简化。从机械电子工程的发展情况来看，其离不开人工智能技术对其的支持，为此人们加强了对人工智能技术的研究，经过多年的研究，人工智能技术已经能够做出简单的映射发展，但在逻辑思维上的能力还没有得到体现。因此在研究过程中，要不断创新，只有这样才能使人工智能满足机械电子工程发展的实际需求。

2.电子机械工程中对人工智能的应用

社会的发展需要物质和信息的推动，在人类社会文明的最初阶段，受生产力水平限制，社会的关注点都在物质上，信息的传递方式过于单一。随着人类文明的逐渐发展，人们发现了信息船体的重要性，而近年来人们进入到了电子信息社会。电子信息社会需要人工智能技术的支撑，不论是建立模型和使对模型进行控制，对故障进行诊断，在机械电子工程中，人工智能对信息处理都有着重要作用。机械电子系统本身的稳定性较差，因此对电子信心系统的输出与输入的描述就变的额外困难，传统的描述方法主要有以下三种：（1）数学方程推导。（2）拼成知识。（3）建设规则库。传统的数学解析精确、严密，但只能在简单的系统中应用，例如，线性定常系统，如果系统过于复杂，则无法给出对应的数学解析式，因此在实际工作中只能通过操作实现。现代的社会越来越发展，设备经常需要对不同类型的信息进行处理，例如传感器需要传递的专家语言和数字信息。因为人工智能在信息出来上具有复杂性、不确定性、因此在机械电子工程中利用人工智能信息处理代替解析数学。通过人工智能而建立的系统通常分为以下两类：（1）神经网络系统，人工智能是计算机的一个分支，在研究过程中利用计算机对人行为和思维过程进行模拟，可以实现对计算的高层次应用。神经网络主要是利用神经元的兴奋将信息分布在网络上，同时可以实时的进行动态相互作用。人工神经网络主要具有分布式存储信息和协同处理信息特点，虽然其功能有限、结构简单，但通过神经元而构建的神经网络可以实现许多行为，满足人们在生产过程中的需求。此外，通过神经网络能够实现对大脑结构进行模拟，对数字信号进行分析，并提供参考值，同时可以利用相关的网络形式实现连续函数。神经网路系统在映射上采用的点对点的方式，进行数据输入时，每个神经元之间都会存在固定的联系，输出输入都具有较高的精准度，且计算量大。（2）模糊推理系统，模糊集合论是模糊推理系统的基础，模糊理论是设计的主要工具，能够对模糊信息进行处理，是一种功能强大的系统。随着科技的高速发展，模糊推理系统已经在数据处理、自动化控制方面得到了广泛应用，并取得了不错的成效。机械电子系统中，模糊推理系统主要通过对人大脑功能进行模拟，实现对语言信号的分析，同时通过网络结构无限接近连续函数，这与神经网络系统十分相近。模糊推理系的物理意义十分明确，在信息的存储上通过域到域的映射方式完成，但此系统的计算量较小，不存在固定连接，因此同神经网络系统相比输出和输入的精准度更低。

3.结束语

人工智能技术对社会的影响范文第2篇

【Abstract】Artificialintelligencecanbesaidtobethefourthhumanrevolution.Theartificialintelligencetechnologyiscontinuouslyadvancingaroundtheworld，andChinaisalsocloselyfollowingthepaceoftheworldandconstantlyexploringthefieldofartificialintelligence.However，withtheemergenceofmoreandmoreartificialintelligencetechnologiesandequipment，theinfluenceofartificialintelligenceonsocietyisgrowing.ArtificialintelligencehasagreatinfluenceonthedevelopmentofChina'sindustrialeconomy.Thispaperbrieflydiscussesandanalyzestheseinfluencesthroughinvestigationandconsultingdata.

【關键词】人工智能；工业经济；影响

【Keywords】artificialintelligence；industrialeconomy；influence

【中图分类号】F426；TP18【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2020）11-0029-02

1引言

在20世纪人工智能技术有了质的飞越，取得了突破性的进展。而近年来人工智能技术仍旧在不断发展，应用人工智能的行业也随着人工智能技术不断发展在不断地增多，例如，军事行业、服务行业、驾驶行业等。而随着人工智能在这些行业的应用，对我国工业经济的发展也起着一定的作用，本文简要地讨论了相关的内容。

2人工智能对我国工业经济的影响

2.1替代劳动力

我国是工业、农业大国，很多人以劳动作为工作、赚钱的途径，人工智能时代的到来有可能会替代劳动力，这种影响有利也有弊。对于个人而言，很多农民工会思考自己的工作和技能是否会被人工智能取代，有危机感。但是好处是这些人员会促使自己去学习新的知识以及能力，不断地提高自己的专业能力，发展新的技能，防止被取代[1]。对于企业而言，不断地使用劳动力会持续增加资金投入，很多工业相关企业考虑到雇一个工人的综合用工成本是很高的，除了薪酬外，还包括为员工缴纳五险一金等问题，因而他们会优先使用人工智能。但人工智能的应用只需要一次性投入，可以减少企业的资金投入，创造更多的经济利益。工业企业使用人工智能技术以及设备可以减少资金、税金的投入，因而很多企业出于成本考虑优先使用人工智能，这样自然而然会带来失业问题。但是工业企业并非随意应用人工智能，当下我国法律就工业领域人工智能应用问题加强了对劳动者的保护。对人工智能会替代劳动力这个问题不同的人员有着不同的想法，有的人是持悲观的态度，有的人持乐观的态度，根据调查可知，大多数的经济学家是持相对悲观态度的，认为人工智能有可能会替代劳动力，从而影响工业经济增长。

2.2增加就业岗位

前面讲到人工智能在工业领域中的应用会替代劳动力，但与此同时也会创造就业岗位。众所周知，人工智能包含很多方面，在工业领域中很多人工智能的自动化技术以及设备逐渐得到应用，这些新引进的先进设备为人们创造了新的就业岗位，带动了工业经济增长从而推动了国家的经济增长。根据一些专家、学者的研究发现，人工智能技术以及设备的应用实际会为那些没有应用人工智能的生产环节创造更多的就业岗位，让工人、劳动力可以专注于无法通过人工智能完成的工作。

2.3促进产业结构优化

近年来，很多人工智能技术应用在工业领域中，如大数据、云计算、5G通信等，这些技术的应用导致工业的生产、传输、存储、处理、分析等不同环节发生全方位、革命性变化，这些数据、算法变化是依靠人工智能技术运行的，从某种方面上讲，工业领域中的一些人工智能技术可以说是一种现代的信息技术，是当下互联网时代的重要组成部分。随着这些人工智能的应用，我国工业领域也发生了翻天覆地的变化。人工智能技术涉及很多现代先进的技术，这些先进技术的应用必然会促进工业产业链中各环节技术产品的集群式、爆发式增长，优化了产业结构，从而促进工业经济的增长[2]。

2.4促进工业生产智能化，提高生产效率

随着时代的发展以及社会的进步，人工智能技术不断地应用在工业领域，这些智能化设备技术的应用促进了工业行业生产流程的智能化。在改革开放初期，我国科学技术不发达，很多工业领域中的生产设备都是流水线式生产，工业工作中所涉及的每一步工作都需要人工操作，很多关键的工作环节以及决策判断都需要依靠人力劳动或者人们思考来进行。但是人工智能自动化时代的到来为工业生产带来了智能化和集成化的改变，可以提高工厂的工作效率，使用更多的人工智能设备以及技术，这意味着工厂和车间可以实现更长的作业时间。众所周知，当前劳动力成本逐步提高，尤其是加班需要支付两倍或者三倍的薪资，但是设备不需要，工厂只需要支付值班人员的费用就能够让工厂二十四小时开工运转，可以在提高生产效率的同时减少资金投入。目前，在美国、德国等一些国家都已经出现了不停工的“无人工厂”[3]。

2.5降低工业生产的危险性

工业是我国几大产业之一，其对我国的经济发展有着很大的促进作用，在工业领域中很多工业生产工作都涉及高危险性的环节，在之前人工智能还没出现时每一项工作都需要由工作人员亲自操刀去实践，即使危险系数高的工作也需要由工作人员去进行，因而经常会出现一些危险事故，造成工作人员的伤亡，面对这些危险因素当时的管理人员以及工作人员是无能为力的。但是人工智能的出现可以制造出工业机器人，或者相关的保护装置，高危工作可以由人工智能机器人进行处理，如果必须由工作人员来进行可以利用先进的设备来探测危险，最大限度降低危险发生的可能性。人工智能在工业领域的应用，在降低人工风险的同时还可以提高劳动生产率，减少生产商品的社会必要劳动时间。

2.6提升工业产品的质量和性能

人工智能在工业领域的应用对工业产品的质量有着一定的影响，它可以提高工业产品的质量。如纺织加工工业，在人工智能应用之前，很多缝合工作都是需要人工来进行的，即使工作人员的操作十分娴熟，每个人缝合出来的成品还是有差距的，每人每天缝制的质量可能存在差异，这种情况不利于产品的销售，并且会导致出现企业资源浪费等现象。而随着人工智能的应用，很多流水线工作都采用机械进行制造，每一个步骤都是经过智能化机械完成的，彼此之间的差异是很小的，与此同时，还可以最大限度地保障产品的质量。除此之外，人工智能还能应用于工业产品的研发设计上，人工智能可以做到人们靠手工无法完成的工作或者计算出人类无法计算出的数据[4]。人工智能在工业产品研发中的应用可以提高工业产品的品质和性能，使其具有更高的经济价值与使用价值。在工业领域中应用人工智能可提升质检水平，提高产品合格率。人工智能在生产线各个环节全面实时监控，与传统方式相比，人工智能对生产过程的监控能大幅度提高企业对产品质量的监管和控制能力，降低产品不良率，提高生产效率。有的工业企业采用人工智能对产品生产过程进行全面质检，不仅可以节省资本还可以创造更多的利益。

人工智能技术对社会的影响范文第3篇

关键词：大数据时代人工智能计算机网络技术应用

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1674-098X（2018）01（a）-0157-02

人工智能是计算机和网络技术、通信技术三者结合的产物，在大数据时代成为爆炸性的数据处理工具。计算机网络中有很多漏洞，其效率也不够高，人工智能可以弥补这些缺点，对社会稳定和发展有着特殊的意义。

1人工智能的内涵

人工智能属于计算机技术，是一种可以模仿人类一些行为以及思维进行的综合性技术。人工智能的范围很广，包括语言学、心理学以及哲学，模拟人们对外界的声音和图像进行智能化处理，让人们对生活中遇到的问题具体化分析，从而提高人们的生活水平。人工智能作为将人类思维转化为数据的新型方式，只要将数据录入到计算机系统当中，机器就可以自动操作[1]。同时，随着计算机网络的发展，对人工智能的进步产生影响，二者互相依靠，将网络中的词义、数据进一步转化为机器操作，突出其重要性。人工智能的优越之处就是能够处理一些不够清晰的信息，从信息中取得有效数据并且进行处理，再将结论反馈给用户。

2人工智能的特征

2.1化繁为简

人工智能可以从根本上解决很多无法确定的问题，很多在生活中无法得到解答的问题，都能从人工智能中模拟具体的计算机运算，将难度很强的问题简单化，实现对很多不清晰数据的全面掌握。通过对人工智能的管理，让计算机网络管理得到安全保障。

2.2加快信息处理的速度

人工智能作为我国一项新兴技术，主要是对人类的思维和行为进行模仿，同时与计算机技术进行有效结合，加快了对信息和数据等处理的速度，从而提高了用户的工作效率，缩短了用户查找资料的时间。在使用计算机过程中，人工智能可以加快网络运行的速度，在网络管理当中也具有很强的实用性质。

3大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

3.1保障网络安全

人工智能就像是人类的大脑进行自动化操作，对错误的数据进行初步筛选，能够体现出很强的优越性，尤其是噪声输入模式等网络安全管理。人工智能技术在计算机网络安全中有着重要的地位，在处理垃圾邮件、智能防火墙方面具有良好的效果[2]。人工智能技术在处理垃圾邮件的时候，可以先扫描用户的邮件，将一些不符合网络安全的邮件进行标注，用户就可以尽快发现问题并且处理，以免对自己的计算机产生危害。人工智能系统规避了垃圾邮件的骚扰行为，确保了计算机的安全。

智能防火墙系统可以提供拒绝服务等安全措施，智能防火墙不仅能够降低计算机的数据运算量，还可以及时发现入侵互联网程序的病毒，在分辨率极高的情况下防御病毒的传播。

在计算机连接网络的过程中，入侵检测十分关键，对网络的安全性也十分重要，入侵检测将会影响到计算机数据的完整性与安全性。通过分类处理形成数据报告，将计算机网络的安全状态反馈给用户，用户能在第一时间发现计算机出现的安全问题，人工智能相对于传统的模糊鉴别具有更高的安全系数，让用户的计算机时刻处于保护之中。

3.2管理与评价

在大数据的时代背景之下，计算机网络管理需要加快人工智能技术的应用。人工智能不但能够在网络安全管理上发挥作用，而且可以利用专家数据库进行综合管理。计算机网络技术想要不断进步，就要持续开发人工智能技术，将问题放在知识库当中进行管理。计算机网络在管理方面瞬息万变，工具类动态码也在不断变化，人工智能可以化繁为简，将复杂的程式变得简单，对综合管理来说十分有利。

人工智能模式在整个信息系统中扮演着重要的角色，就是因为系统中借鉴了很多专家的经验和知识，并且将更新的内容持续输入其中。完善系统内容可以汇聚专家的想法，将一些相似的问题通过人工智能系统在计算机网络管理中进行评价，使其在计算机网络中起到重要的作用。

人工智能系统在当前的企业管理当中也得到广泛应用，伴随着企业的经济发展，根据人工智能技术特点进行监控，让企业的管理更加现代化，不断提高工作效率。人工智能提供的智能化管理可以让企业管理更加便捷、减少成本。

3.3管理模式

人工智能系统其实是一个软件，由知识库和数据库等通讯部分组成，以知识库作为依托，对数据进行分析处理，为用户提供更好的服务。人工智能管理能够在用户自定义的模式上对信息进行探索，然后将数据传输至指定的位置，为用户提供最人性化的服务[3]。用户在查找数据的时候，人工智能管理技术可以通过计算机信息分析和查找，向用户传递有用的信息，为用户节省大量的查询时间。人工智能技术已经成为日常生活中不可缺少的应用，无论是网上购物还是收发邮件，都会为用户提供十分优质的服务。人工智能程序本身就有很多自主性，为用户直接分配任务，通过学习促进计算机网络技术的发展。

3.4人工免疫技术

人工免疫技术就像是人的免疫系统，用计算机程序体现基因库和各类选择，配合使用各类技术弥补传统入侵检测的不足，以及无法自动识别病毒等。而人工智能免疫系统可以将各类病毒自动识别，在系统中产生一串字符，将匹配的字符删除，如果能够通过检测就会进行下一步程序，这个技术的应用还有待改善，但具有较大的应用价值。

3.5数据融合技术

数据融合技术是以用户作为对象，将多个数据进行重新组合，在组合的基础之上挖掘出更多的信息。数据融合在网络安全的管理中，能够将多个传感器在系统中进行连接，提高计算机的系统性能，将传感器的入侵范围缩小，打破原有的局限模式，保证入侵检测系统的安全，多种技术融合之后会产生更好的效果。现阶段入侵檢测方面的技术很多，包含数据库和各类知识结构的拼接，构建了专家的知识系统，如果一旦受到系统的入侵就可以自动检测数据，确定入侵的种类和危害。专家知识库包含很多基本理论和经验，将已知的内容转化为各类编码，数据库中得到专家的支持并且采用各类管理方式，以便完成计算机的各项工作。

4结语

大数据时代中，人工智能在计算机网络技术中的运用越来越广泛，如果想要进一步加快人工智能的脚步，就需要明确它的优势以及应用现状，逐步深化人工智能技术的发展趋势。计算机技术的发展趋势决定了人工智能的发展程度，也会在很大程度上促进计算机网络的应用。只有将人工智能技术与计算机网络紧密地结合在一起，才能够让二者相互促进。人工智能的应用必须要满足当前科技的发展，只有保证计算机网络的安全运行，人们的生活才会更加便捷，网络安全的诸多问题也会减轻。只有不断地对计算机技术进行创新和优化配置，才能够让人工智能技术发挥得更好，为社会创造更高的价值。

参考文献 

[1] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋，2017，2（16）：112. 

人工智能技术对社会的影响范文第4篇

基于4MAT系统模式案例设计

4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。

第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。

4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。

1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。

2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。

3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。

4.本课时教学安排见图3。

①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。

②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。

③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。

④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。

⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。

⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。

⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。

⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。

基于Feden-Vogel教学模式的案例设计

普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。

1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。

2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。

步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。

步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。

步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。

步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。

人工智能技术对社会的影响范文第5篇

【摘要】2016年是“十三五”的开局之年，也是全面建成小康社会决胜阶段的开局之年，设施农业产业将面临更多的机遇和挑战。在以往的研究中，针对物联网对设施农业影响的研究比较多，本文将以人工智能在设施农业领域应用为视角，分析人工智能对设施农业的潜在发展优势。

施农业是集种植、农业装备等多领域为一体的系统工程，是一种在人为可控环境下进行的高效农业生产方式，具有成套的生产技术、完整的设施装备和生产规范[1]。近几年，随着信息技术的发展，物联网技术逐渐被应用到农业生产和科研中，这是现代农业依托新型信息化应用的一次进步[2]。本文结合人工智能研究成果，着重介绍人工智能技术在设施农业种植领域方面的应用前景，根据设施农业产前、产中、产后3个阶段，对现有研究成果进行了阐述。

人工智能概述

“人工智能”一词是1956年在Dartmouth学会上提出。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新型科学技术[3]。

作为计算机科学的一个重要分支，人工智能技术着眼于探索智能的实质，模拟智能行为，最终制造出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科，即怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一位美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”@些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来应用了人工智能的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

随着人工智能技术的日益成熟，人们意识到人类已经具备了设计和建造智慧型设施农业所需的硬件和软件技术条件，结合设施农业高投入高产出，资金、技术、劳动力密集型的特点，完成工厂化农业生产已经不是梦想[4]。依靠人工智能技术，作物可以在适宜的温度、湿度、光照、水肥等设施环境下，生产优质、高产的农产品，摆脱对自然环境的依赖，实现设施生产的高度智能化，提高农业生产的效率，降低劳动成本[5]。

人工智能在设施农业领域的应用

人工智能技术在产前阶段的应用

在设施农业产前阶段，凭借人工智能技术可对土壤、灌溉水量需求、作物品种质量鉴别等方面做出分析和评估，为农民做出科学指导，对后续的农业生产起到很好的保障作用。

土壤分析是农业产前阶段最重要的工作之一，是实现定量施肥、宜栽作物选择、经济效益分析等工作的重要前提[6]。在土壤分析等农业生产智能分析系统中，应用最广泛的技术就是人工神经网络（简称ANN）。ANN是模拟人脑神经元连接的，由大量简单处理单元经广泛并互连形成的一种网络系统，它可以实现对人脑系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。目前可以通过该技术分析土壤性质特征，并将其与宜栽作物品种间建立关联模型。土壤性质特征的探测主要是借助非侵入性的探地雷达成像技术，然后利用神经网络技术在无人指导的情况下对土壤进行分类研究，进而建立起土壤类别与宜栽作物的关联关系；土壤表层的黏土含量也可通过人工智能方法预测，该技术通过分析电磁感应土壤传感器获取的信号，使用深度加权方法从中提取土壤表层质地信息，然后使用ANN预测土壤表层的黏土含量。

传统农业对灌溉用水的使用量往往依靠经验，无法根据环境变化进行精确调节，对多目标灌溉规划问题也无能为力。人工智能技术可帮助人们选择合适的水源对作物进行灌溉，保证作物用水量，大大减轻灌溉问题对作物产量造成的不良影响。在美国，有专家研制出一个隐层的反馈前向ANN模型和一个位于科罗拉多州地区阿肯色河流域的消费使用模型，使用它们可勘察区域气候变化对灌溉用水供应和需求可能产生的影响。在灌溉项目研究中，为了选择最好的折中灌溉规划策略，还可基于多目标线性规划优化，利用神经网络将非支配的灌溉规划策略加以分类，将这些策略分为若干个小类别。结果表明，在对多目标灌溉规划问题加以建模时，综合模型方法是有效的。

人工智能技术在产中阶段的应用

在设施农业产中阶段，主要应用是农业专家系统、人工神经网络技术、农业机器人等。这些技术能够帮助农民更科学地种植农作物并对温室大棚进行合理的管理，指导农民科学种植，提高作物产量。这些人工智能技术的使用推进了农业现代化的发展，提高了农业生产的效率，使农业生产更加机械化、自动化、规范化。

专家系统是指应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困难和复杂问题的计算机（软件）系统。国际上农业专家系统的研究始于20世纪70年代末期的美国，1983年日本千叶大学研制出MTCCS（番茄病虫害诊断专家系统），到了20世纪80年代中期，农业专家系统不再是单一的病虫害诊断系统，美国、日本、中国等国家也相继转向开发涉及农业生产管理、经济分析、生态环境等方面的农业专家系统。农业科研人员把人工智能中的专家系统技术应用到农业生产中，开发出了农业专家系统。它可代替农业专家走进生产温室，在各地区具体指导农民科学种植农作物，这是科技普及的一项重大突破。

在设施生产中可以使用机器人来代替农民进行作物采收，不仅可以降低劳动成本，也可以提高工作效率。Wolfgang Heinemann等人研发出的具有独特设计结构的采收机器人，该机器人可以在无需人类干扰的情况下自动采收白芦笋。为了保证机器人能够精确行进，它使用了2个独立的速度控制轮和级联控制结构（其中包含了一个内部的定位误差控制器和一个外部的横向偏置控制器）。借助PID算法①，机器人系统可以分析自己的运动轨迹，优化驱动电机的控制参数，保证系统能够稳定自主的运行。

在中国，应用人工智能技术的智能杂草识别喷雾系统已经得到了长足发展。图像分析系统通过分析田间图像的颜色模型，根据色差分量②颜色特征实现杂草实时识别，并基于Canny算子对识别到的杂草进行边缘检测，提取其特征参数，配合超生测距等技术可以精确控制喷头位置及用药量[7]。该技术的应用可以大大提高除草剂的经济性，对保护环境也大有益处。

人工智能技术在产后阶段的应用

人工智能技术在设施农业产后阶段也有相当多的应用前景。

在农产品分类方面人工智能技术能提供很好的支持。张嘏伟[8]等提出了一种基于图像识别的番茄分类方法，该方法根据番茄的表面缺陷、颜色、形状和大小，使用遗传算法训练的多层前馈神经网络对番茄进行分类，并与BP训练神经网络③进行了比较。结果表明，遗传算法在训练次数和准确性上都具有优势。谢静[9]等对图像识别分类中的图像预处理方法进行了研究，包括图像噪声去除方法、图像分割方法、边缘提取方法等。提出了使用改进的canny算法④和当量直径法相结合来检测水果大小的新思路，并使用模糊聚类方法处理gabor滤波器提取水果表面缺陷特征，对水果表面缺陷进行了分类。

随着社会的发展，人民生活水平的提高，广大消费者及国家都对食品安全问题越来越重视，农产品质量检测方法也在不断进步。图像识别、电子鼻等技术都应用在了农产品检测中。李洪涛[10]等利用人工嗅觉装置，模拟人的嗅觉形成过程分析、识别和检测农产品在腐败过程中释放的不同特征气体。其制作了小型化的传感器阵列并利用半导体制冷片搭建了一个PID温度控制系统，保证传感器正常工作的温度及湿度。在当前技术的发展下，科学家们以彩色计算机视觉系统为重要技术手段，综合运用图像处理、人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法以及决策树、专家系统等人工智能领域的技术，研究出了众多实现农产品品质检测和自动分级的新方法。

草莓、葡萄等农产品很容易破损和受伤，依靠人工采摘和搬运，不仅增加了劳动成本，也影响农产品采摘后的品质。结合磁流变（MR）流体技术，工程师们设计出了一种可用于搬运农产品的磁机器人手爪，该手爪经过精确设计，可以搬运胡萝卜、草莓、西兰花和葡萄等不同形状食品，而且不会在食物表面留下任何淤痕和凹陷。为了让机器人手爪更为快速、准确地工作，在磁流变手爪的基础上结合力传感技术开发出了更为灵活、智能的新型手爪。该手爪可在410～530 ms内抓握50～700 g重量的农作物，还能显著减少细菌的交叉感染。

人工智能发展前景

近年来，人工智能技术已经取得了长足的进步，语音识别、自然语言识别、计算机视觉、自动推理、数据挖掘、机器学习以及机器人学都在蓬勃发展。人工智能的未来就是在智能感知的前提下，结合大数据技术自主学习，椭人们做出决策、代替重复性工作。在农业方面出现全天候全自动平台，实现农业生产的全自动化[11]。物联网技术在设施农业中已经得到普及，在温室大棚中的大量智能传感器是机器感知的基础，而感知则是智能实现的前提之一，通过感知，农业数据源源不断地汇集在一起。云计算的发展为大数据存储和大规模并行计算提供了可能[12]，而数据则是机器学习的书本。设施农业是物联网、云计算、人工智能三大技术结合应用的领域之一，它们的结合颠覆了传统农业生产方式。

面对众多的新技术、新成果，把它们投入到生产中去才是关键。如何让技术能够适应中国复杂的农业生产环境，同时还要面对不同知识水平的用户，这些都是人工智能技术、云计算技术等高新技术在农业生产中所面临的问题。设施农业高产出高投入的特点，正适合应用这些新技术，这样既可以让新技术有实践的机会，又可以让其他涉农用户对新技术有直观的感知，这对技术进步和技术推广都很有帮助[13]。

人工智能技术虽然前景光明，但其应用的研究才刚刚起步，离目标还很远。未来，人工智能技术可以更好地为人们服务，改善人们的生活，并带来巨大的社会和经济效益[14]。在人工智能的引领下，农业已迈入数字和信息化的崭新时代，借助其技术优势来提高农业生产的经济效益，是全面实现农业生产现代化、智能化、信息化的必由之路。

参考文献

[1]李雪，肖淑兰，赵文忠，等.信息技术在农业领域的应用分析[J].东北农业大学学报，2008，39（3）：125-128.

[2]施连敏，陈志峰，盖之华，等.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.

[3]刘现，郑回勇，施能强，等.人工智能在农业生产中的应用进展[J].福建农业学报，2013，28（6）：609-614.

[4]姜芳，曾碧翼.设施农业物联网技术的应用探讨与发展建议[J].农业网络信息，2013（5）：10-12.

[5]陈超，张敏，宋吉轩，等.我国设施农业现状与发展对策分析[J].河北农业科学，2008，12（11）：99-101.

[6]邹承俊.物联网技术在蔬菜温室大棚生产中的应用[J].物联网技术，2013（8）：18-24.

[7]石礼娟.基于可见光/近红外光谱的稻米质量快速无损检测研究[D].武汉：华中农业大学，2011.

[8]张嘏伟.计算机视觉系统在番茄品质识别与分类中的研究[D].保定：河北农业大学，2005.

[9]谢静.基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究[D].合肥：安徽农业大学，2011.

[10]李洪涛.基于农产品品质检测的专用电子鼻系统的设计与研究[D].杭州：浙江大学，2010.

[11]张震，刘学瑜.我国设施农业发展现状与对策[J].农业经济问题，2015（5）：64-70.

[12]施连敏.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.