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人工智能技術(shù)研發(fā)范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能；傳媒企業(yè)；新媒體；發(fā)展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門(mén)前沿交叉學(xué)科，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、行為科學(xué)、生命科學(xué)，以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等領(lǐng)域。1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議提出：讓機(jī)器能像人那樣認(rèn)知、思考和學(xué)習(xí)，即模擬人的智能?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》（國(guó)發(fā)〔2017 〕35 號(hào)）：跨界融合成為重要經(jīng)濟(jì)模式；加快AI融合，發(fā)展智能化經(jīng)濟(jì)、建設(shè)智能化社會(huì)，構(gòu)筑知識(shí)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)三方互動(dòng)融合及其人、機(jī)、文互相支撐的良好環(huán)境；發(fā)展智能服務(wù)（包括智能教育、智能醫(yī)療、智能健康和養(yǎng)老）；推薦社會(huì)治理智能化（涉及政務(wù)、法庭、城市、交通軍民融合、環(huán)保等）；加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域軍民融合。智能教育、智能醫(yī)療、智慧法庭、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等行業(yè)的智能化升級(jí)，都需要新聞出版行業(yè)知識(shí)服務(wù)的支撐。

二、傳媒企業(yè)現(xiàn)狀分析

近年來(lái)，隨著國(guó)內(nèi)媒體企業(yè)的不斷融合發(fā)展，大量媒體信息不僅通過(guò)圖書(shū)、期刊、報(bào)紙、廣播、電視等形式傳播，還向網(wǎng)站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時(shí)，國(guó)外媒體企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的探索及應(yīng)用也日益重視。（1 ）傳媒企業(yè)非常重視人工智能技術(shù)，不斷增強(qiáng)其引導(dǎo)能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術(shù)對(duì)媒體采―編―發(fā)流程的影響很大，涉及傳媒企業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術(shù)應(yīng)用。例如：個(gè)性化信息流分發(fā)、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對(duì)傳媒企業(yè)影響深遠(yuǎn)，促進(jìn)其新業(yè)態(tài)產(chǎn)生及媒體融合發(fā)展。

三、傳媒企業(yè)機(jī)遇與挑戰(zhàn)

人工智能與媒體各生產(chǎn)環(huán)節(jié)深度融合、提質(zhì)增效，但也面臨著不少機(jī)遇與挑戰(zhàn)。① 機(jī)遇。促進(jìn)智能升級(jí)：各環(huán)節(jié)變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對(duì)、排版、印刷、營(yíng)銷(xiāo)等）；出版行業(yè)與其他行業(yè)深度融合。② 挑戰(zhàn)。AI技術(shù)積累和人才儲(chǔ)備不足；資源整合難度比較大：大量高質(zhì)量專(zhuān)業(yè)知識(shí)資源、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一；傳媒企業(yè)和讀者之間、生產(chǎn)與發(fā)行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術(shù)水平領(lǐng)先于觀念認(rèn)知水平。當(dāng)前，傳媒企業(yè)對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)最常見(jiàn)的誤區(qū)表現(xiàn)在觀念意識(shí)、認(rèn)知維度、重視深度三個(gè)方面：① 觀念意識(shí)，運(yùn)用人工智能技術(shù)加速媒體融合，認(rèn)識(shí)不充分、不到位；② 認(rèn)知維度，在媒體企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的各環(huán)節(jié)中，還不能清楚地認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)應(yīng)用效果；③ 重視程度，清晰的發(fā)展目標(biāo)、可行的實(shí)施途徑和發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，這三方面是傳媒企業(yè)目前還比較缺乏的發(fā)展因素。（2 ）傳統(tǒng)的媒體企業(yè)較難適應(yīng)變革。① 組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程難匹配。② 資金受限。有關(guān)人工智能的軟件、硬件引進(jìn)與研發(fā)，以及數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時(shí)間內(nèi)有效利用。③ 人才隊(duì)伍建設(shè)跟不上媒體智能化發(fā)展要求，缺乏媒體智能化發(fā)展所需的復(fù)合型人才，特別是在技術(shù)、運(yùn)營(yíng)等部門(mén)，領(lǐng)軍人才少之又少。大多數(shù)傳媒企業(yè)出現(xiàn)人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統(tǒng)媒體企業(yè)人工智能技術(shù)經(jīng)驗(yàn)不足?？茖W(xué)技術(shù)的有效利用是媒體企業(yè)生產(chǎn)和可持續(xù)快速發(fā)展的重要因素。如何科學(xué)合理地研發(fā)、運(yùn)用智能化技術(shù)，開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足市場(chǎng)需求的新形式，促使智能化應(yīng)用水平與人工智能技術(shù)本身發(fā)展水平相匹配，是媒體企業(yè)從傳統(tǒng)向智能化轉(zhuǎn)型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是傳媒企業(yè)智能化發(fā)展的重要砝碼。提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用水平，大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累是不可或缺的。當(dāng)前，不少媒體企業(yè)積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數(shù)據(jù)資源，需要強(qiáng)大的財(cái)力和物力去支撐“數(shù)據(jù)清洗”及其相關(guān)工作，并最終生成高質(zhì)量的信息化數(shù)據(jù)。（5 ）用戶(hù)的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)成為急需解決的難題。隨著媒體企業(yè)的快速發(fā)展智能化，同時(shí)也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，因此，保障用戶(hù)個(gè)人信息、行為數(shù)據(jù)的安全，尊重用戶(hù)的個(gè)人隱私，提供精準(zhǔn)、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)就顯得尤其重要。

四、傳媒企業(yè)發(fā)展建議和趨勢(shì)展望

（一）發(fā)展建議

隨著各種媒體的不斷融合發(fā)展，各行業(yè)對(duì)于人工智能的廣泛應(yīng)用不僅是一種普遍發(fā)展趨勢(shì)，而更是媒體企業(yè)掌握變革發(fā)展的金鑰匙。只要能在智能化技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位，媒體企業(yè)成功地進(jìn)行變革發(fā)展就多一分把握。而且隨著科學(xué)技術(shù)的不斷快速進(jìn)步發(fā)展，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將持續(xù)推動(dòng)媒體企業(yè)的發(fā)展與變革。（1 ）戰(zhàn)略、路徑的智能化發(fā)展。傳統(tǒng)媒體企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)本身實(shí)際情況和發(fā)展特點(diǎn)早謀劃、早制定智能化發(fā)展路線，緊抓人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等機(jī)遇，探索人工智能技術(shù)的發(fā)展路徑，贏得企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。發(fā)揮傳統(tǒng)媒體企業(yè)資源豐富的優(yōu)勢(shì)力量，增加人工智能技術(shù)的自主研發(fā)投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺(tái)，不斷開(kāi)拓先進(jìn)技術(shù)的研發(fā)途徑和探索其可行的引進(jìn)渠道。（2 ）從傳統(tǒng)思維轉(zhuǎn)變到人工智能發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)媒體企業(yè)有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對(duì)，傳媒企業(yè)的人工智能發(fā)展變革道路已經(jīng)箭在弦上。因此，傳統(tǒng)媒體企業(yè)需要利用全新的觀念來(lái)迎接人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，從而探索更適合的體制機(jī)制、組織結(jié)構(gòu)、工作流程、人才隊(duì)伍，進(jìn)行全面轉(zhuǎn)型。加快轉(zhuǎn)型，改變思維，增強(qiáng)媒體人對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用的深刻認(rèn)識(shí)，提高技術(shù)運(yùn)用水平對(duì)內(nèi)容創(chuàng)新起的重大作用的準(zhǔn)確認(rèn)知，實(shí)時(shí)調(diào)整人工智能技術(shù)在媒體企業(yè)中應(yīng)用模式。（3 ）企業(yè)體制機(jī)制變革，重點(diǎn)開(kāi)發(fā)技術(shù)優(yōu)勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，媒體企業(yè)既要提高技術(shù)開(kāi)發(fā)的資金投入，又要?jiǎng)?chuàng)新變革媒體企業(yè)的生產(chǎn)體制機(jī)制，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與媒體生產(chǎn)要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產(chǎn)品的融合發(fā)展路徑。（4 ）推動(dòng)內(nèi)容完善創(chuàng)新，增強(qiáng)智能技術(shù)引領(lǐng)。媒體企業(yè)在引入智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，不斷地推動(dòng)前沿科技技術(shù)充分地對(duì)內(nèi)容進(jìn)行創(chuàng)新，有機(jī)結(jié)合內(nèi)容與創(chuàng)新形式。媒體企業(yè)既要憑借人工智能技術(shù)不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷(xiāo)售渠道，還要不斷地改進(jìn)產(chǎn)品形式形態(tài)、提高產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)品質(zhì)。（5 ）重新整合媒體資源，加快發(fā)展變革。人工智能技術(shù)與5G、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)等科學(xué)技術(shù)影響著傳媒企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。傳統(tǒng)媒體企業(yè)需要不斷地跨界整合并完善市場(chǎng)技術(shù)資源，在生產(chǎn)產(chǎn)品、終端、渠道、人員等方面實(shí)現(xiàn)跨越發(fā)展，掌握媒體市場(chǎng)主動(dòng)權(quán)，構(gòu)建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數(shù)據(jù)，重塑核心競(jìng)爭(zhēng)力。傳統(tǒng)媒體企業(yè)應(yīng)重視將大數(shù)據(jù)的信息分析能力融入進(jìn)媒體產(chǎn)品生產(chǎn)的全流程中，從基于經(jīng)驗(yàn)升級(jí)到基于數(shù)據(jù)，探索并建立傳媒企業(yè)數(shù)據(jù)鏈。（7 ）打造智媒體團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)辦新媒體企業(yè)。新媒體企業(yè)需要智能編輯記者人才，未來(lái)的媒體人才隊(duì)伍應(yīng)當(dāng)是智能型人才團(tuán)隊(duì)，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業(yè)需要科學(xué)制定全媒體、智媒體人才的發(fā)展整體規(guī)劃，加強(qiáng)人工智能技術(shù)媒體人才培養(yǎng)；加大人工智能技術(shù)業(yè)務(wù)培訓(xùn)，提升協(xié)同創(chuàng)新能力；探索專(zhuān)家型編輯記者的培養(yǎng)方式，探索人工智能技術(shù)能力提升的有機(jī)結(jié)合，架構(gòu)智能人才隊(duì)伍培養(yǎng)和發(fā)展路徑。

（二）趨勢(shì)展望

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，傳媒企業(yè)也面臨著將要進(jìn)行變革創(chuàng)新的局面，從生產(chǎn)內(nèi)容、分發(fā)產(chǎn)品，到內(nèi)容表現(xiàn)、銷(xiāo)售管理，其工作流程和生態(tài)環(huán)境發(fā)生了巨大變化。1.融合發(fā)展智能化人工智能在媒體融合發(fā)展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產(chǎn)率；人工智能將推動(dòng)媒體更好地利用現(xiàn)代化體系中的功能作用。媒體融合發(fā)展的重要方向是智能化新型媒體企業(yè)平臺(tái)，創(chuàng)建信息服務(wù)智能媒體庫(kù)。2.新媒體形態(tài)顯現(xiàn)多種多樣傳媒形式和內(nèi)容呈現(xiàn)方式逐漸涌現(xiàn)，不斷改革、發(fā)展、演化迭代，智能化科技媒體產(chǎn)品健康發(fā)展。3.關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)從事高科技技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新的公司企業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)是依托以芯片、算法和數(shù)據(jù)為核心的人工智能系統(tǒng)，提供優(yōu)質(zhì)高效的技術(shù)服務(wù)，促進(jìn)多種人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展。媒體企業(yè)通過(guò)自主研發(fā)或與人工智能科技企業(yè)合作，為編發(fā)聯(lián)動(dòng)工作提供有效路徑。4.媒體專(zhuān)業(yè)界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優(yōu)質(zhì)算法和吸引廣大用戶(hù)是媒體企業(yè)發(fā)展的兩大重要因素。媒介素養(yǎng)將更進(jìn)一步地深度重構(gòu)，傳統(tǒng)意義上的以文科專(zhuān)業(yè)為主的體系將不斷調(diào)整、改變，跨專(zhuān)業(yè)、復(fù)合型已經(jīng)是對(duì)傳媒人的更進(jìn)一步要求和代名詞。5.音、視頻生產(chǎn)消費(fèi)晉級(jí)人工智能技術(shù)發(fā)展快速發(fā)展，音視頻內(nèi)容生產(chǎn)效率不斷提升，創(chuàng)新創(chuàng)意空間進(jìn)一步拓展，音視頻內(nèi)容消費(fèi)迅猛增長(zhǎng)，人機(jī)交互界面重塑，媒體企業(yè)新流量拓展，取得良好經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益。6.版權(quán)保護(hù)意識(shí)及能力增強(qiáng)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等前沿科技技術(shù)將進(jìn)一步解決版權(quán)保護(hù)問(wèn)題，人工智能技術(shù)強(qiáng)力支撐內(nèi)容變現(xiàn)、盈利模式改革創(chuàng)新，增加傳媒版權(quán)領(lǐng)域新規(guī)則。

五、結(jié)論

綜上所述，雖然人工智能的發(fā)展歷程只有短短的幾十年時(shí)間，但是對(duì)于每個(gè)階段內(nèi)人工智能的發(fā)展都推動(dòng)了人類(lèi)社會(huì)發(fā)展。傳媒企業(yè)為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結(jié)合應(yīng)用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]周皓.傳媒文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略研究[J].風(fēng)景名勝，2019(06):290-291.

人工智能技術(shù)研發(fā)范文第2篇

關(guān)鍵詞：回彈-超聲-拔出綜合法；混凝土；強(qiáng)度；檢測(cè)

Abstract: in the theoretical analysis and test research, it established concrete rebound-ultrasound-pulled out of the synthesis detection artificial neural network model. Comparing the traditional regression algorithm, the artificial neural network model of concrete strength has higher precision.

Keywords: rebound-ultrasound-pull out the synthesis; Concrete; Strength; detection

中圖分類(lèi)號(hào)： TU528 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：

1 引言

混凝土的強(qiáng)度可采用無(wú)損檢測(cè)的方法進(jìn)行推定，如采用回彈法、聲速法、拔出法或綜合法。綜合法由于采用多項(xiàng)物理參數(shù)，能較全面地反映構(gòu)成混凝土強(qiáng)度的各種因素，并且還能夠抵消部分影響強(qiáng)度與物理量相關(guān)關(guān)系的因素，因而它比單一物理量的無(wú)損檢測(cè)方法具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性[1]。通過(guò)試驗(yàn)研究和工程實(shí)踐積累的檢測(cè)數(shù)據(jù)，建立了混凝土強(qiáng)度回彈-超聲-拔出綜合法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 試件制作

設(shè)計(jì)C15、C20、C25、C30、C35、C40六個(gè)強(qiáng)度等級(jí)、三個(gè)齡期的混凝土，共制作標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)100×100×100mm立方體試件180組用于回彈法、超聲法檢測(cè)，制作標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)200×200×200mm立方體試件180組用于拔出法檢測(cè)，同時(shí)制作相同組數(shù)的自然養(yǎng)護(hù)試件。試件均采用機(jī)械攪拌、機(jī)械振搗。

2.2 混凝土配合比及原材料基本性能

混凝土配合比及設(shè)計(jì)參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 混凝土配合比及設(shè)計(jì)參數(shù)統(tǒng)計(jì)表

3 回彈-超聲-拔出綜合法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與模型建立

3.1網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與說(shuō)明

3.1.1輸入和輸出層的設(shè)計(jì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出層數(shù)是完全根據(jù)使用者的要求來(lái)設(shè)計(jì)，問(wèn)題確定下來(lái)，輸入輸出層也就確定了。

3.1.2隱含層單元的選擇

隱含層單元個(gè)數(shù)的選擇是一個(gè)十分復(fù)雜的問(wèn)題，目前尚沒(méi)有很好的解析表達(dá)式，隱含層單元的個(gè)數(shù)與問(wèn)題的要求、輸入輸出單元的數(shù)量、訓(xùn)練樣本的數(shù)量等都有直接關(guān)系。當(dāng)隱含層單元的數(shù)量太少時(shí)會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性能降低，即訓(xùn)練不出理想的結(jié)果。但隱含層單元個(gè)數(shù)太多又往往會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，且網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差也不一定最小，因此目前主要依靠理論和經(jīng)驗(yàn)確立合適的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)[2]。下面公式作為選擇隱含層單元數(shù)的參考：

式中：n1為隱含層單元數(shù)，m為輸出層單元數(shù)，n為輸入層單元數(shù)，a為1-10之間的常數(shù)。

3.1.3初始值的選取

對(duì)于系統(tǒng)是非線性的，初始值對(duì)于學(xué)習(xí)是否達(dá)到局部最小和是否能夠收斂的關(guān)系很大，一個(gè)重要的要求是希望初始權(quán)在輸入累加時(shí)使每個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài)接近于零，這樣可以保證開(kāi)始時(shí)不落到那些平坦區(qū)域上。權(quán)一般取隨機(jī)數(shù)，而且要求比較小，這樣可以保證每個(gè)神經(jīng)元一開(kāi)始都在它們轉(zhuǎn)換函數(shù)變化最大的地方進(jìn)行[3]。

3.1.4數(shù)據(jù)的歸一化處理

由于輸入數(shù)據(jù)的密集性，數(shù)據(jù)之間的差別太小，如超聲值；同時(shí)由于采集的各數(shù)據(jù)單位不一致，直接將數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練會(huì)引起混淆。因此，必須對(duì)輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理（Normalization Processing），使得輸入層的輸入值介于[-1,1]之間，而輸出層的輸出值介于[0,1]之間。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行混凝土強(qiáng)度推測(cè)階段（即仿真階段），需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行反歸一化處理。

3.2網(wǎng)絡(luò)算法改進(jìn)

3.2.1附加沖量(動(dòng)量)法

附加沖量法修正網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí)，不僅考慮誤差函數(shù)的梯度下降，而且考慮誤差曲面的變化趨勢(shì)。沒(méi)有附加沖量作用時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可能陷入局部極小或進(jìn)入誤差曲面平坦區(qū)，而附加沖量則有可能使網(wǎng)絡(luò)跳出局部極小或滑過(guò)平坦區(qū)[4]。

3.2.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率

正確選擇學(xué)習(xí)速率不是一件容易的事情，通常對(duì)訓(xùn)練初期合適的學(xué)習(xí)速率，隨著訓(xùn)練的進(jìn)行會(huì)變得不合適，因?yàn)檎`差曲面是非常復(fù)雜的。為了解決這一問(wèn)題，設(shè)法讓網(wǎng)絡(luò)具有這樣一種功能，根據(jù)自身的訓(xùn)練情況自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率，即采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率[5]。

3.2.3 S型函數(shù)輸出限幅算法

網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)和閥值的調(diào)節(jié)量都與中間層輸出b有關(guān)，當(dāng)bj=0或b=l時(shí)，vji=0或wji=0或θj=0，即當(dāng)bj=0或bj=1時(shí)，不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值進(jìn)行調(diào)整。

3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和模型的建立

混凝土強(qiáng)度回彈-超聲-拔出綜合法神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如圖1示。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)模型如

圖2所示。

建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)為T(mén)rainlm。

輸入層數(shù)是3，即回彈值、超聲值、拔出力；

輸出層數(shù)是1，即混凝土立方體抗壓強(qiáng)度。

隱含層是1層，單元數(shù)是5。初始學(xué)習(xí)速率

0.05，沖量系數(shù)0.9，允許學(xué)習(xí)次數(shù)3000，

學(xué)習(xí)樣本數(shù)168，計(jì)算樣本數(shù)15，初始權(quán)值和閾值為[-0.01，0.01]區(qū)間的隨機(jī)數(shù)，輸入層的輸入值介于[-1，1]之間，輸出層的輸出值介于[0，1]之間。網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)樣本見(jiàn)表2所示。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與回歸算法推測(cè)混凝土強(qiáng)度對(duì)比

4.1回歸模型選擇

根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)情況擬選三種回歸公式，通過(guò)回歸指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)這三種回歸公式，然后選取既能反映混凝土實(shí)際工作狀況又較為簡(jiǎn)單的回歸公式作為綜合法的測(cè)強(qiáng)公式 。

擬選用以下幾種回歸公式模型[6，7]：

冪函數(shù)方程 ：

線性方程：

指數(shù)方程：

式中；—混凝土強(qiáng)度計(jì)算值(MPa)；F—拔出力(kN)；N—回彈值；V—超聲速度(km/s)；A、B、C、D—回歸系數(shù)

4.2 綜合法檢測(cè)回歸公式及試驗(yàn)結(jié)果分析

本次試驗(yàn)通過(guò)對(duì)576組150×150×150mm試塊和90根750×200×200mm小梁180組進(jìn)行拔出、回彈、超聲檢測(cè)。對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)利用Matlab進(jìn)行回歸分析，得到如下回歸方程和相應(yīng)的回歸指標(biāo)，見(jiàn)表3。

表3幾種回歸方程比較

人工智能技術(shù)研發(fā)范文第3篇

為落實(shí)《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，近日國(guó)家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦制定并了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》。

評(píng)論

人工智能解決了從工廠生產(chǎn)到服務(wù)與咨詢(xún)類(lèi)工作的自動(dòng)化與智能化問(wèn)題，解決了居民生活便捷性與舒適度的問(wèn)題，所以可以毫不夸張地講人工智能決定未來(lái)國(guó)家的生產(chǎn)效率、決定了國(guó)家未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力以及國(guó)民生活舒適度。此次《行動(dòng)實(shí)施方案》從人才的培養(yǎng)到技術(shù)研究的資金支持，再到人工智能具體行業(yè)應(yīng)用發(fā)展方面均做了相應(yīng)的部署，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全周期進(jìn)行相應(yīng)支持，對(duì)整個(gè)行業(yè)的成熟將起到巨大的推動(dòng)作用。

互聯(lián)網(wǎng)解決連接的問(wèn)題，提升連接的效率，人工智能解決智能連接與自動(dòng)化和智能化的問(wèn)題，所以人工智能+是互聯(lián)網(wǎng)+的升華，對(duì)國(guó)家生產(chǎn)效率與競(jìng)爭(zhēng)力的提升有更直接更深遠(yuǎn)的影響，我們認(rèn)為此次《人工智能行動(dòng)實(shí)施方案》是去年《“互聯(lián)網(wǎng)+”指導(dǎo)意見(jiàn)》的升級(jí)版，對(duì)行業(yè)的推動(dòng)作用將有過(guò)之而無(wú)不及。

提出具體目標(biāo)：到18年形成千億級(jí)的人工智能市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模?！缎袆?dòng)實(shí)施方案》明確提出到2018年，打造人工智能基礎(chǔ)資源與創(chuàng)新平臺(tái)，形成千億級(jí)的人工智能市場(chǎng)應(yīng)用規(guī)模。從我們對(duì)于人工智能應(yīng)用發(fā)展進(jìn)程的劃分以及市場(chǎng)規(guī)模的預(yù)測(cè)來(lái)看，以智能客服與服務(wù)機(jī)器人為代表的第一波應(yīng)用到18年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1000-2000億，18年左右以深度咨詢(xún)與智能助手應(yīng)用為代表的第二波應(yīng)用將開(kāi)始商業(yè)化，整個(gè)人工智能市場(chǎng)空間有望達(dá)到5000億規(guī)模。

建立并開(kāi)放基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與計(jì)算資源，降低研究開(kāi)發(fā)成本?！斗桨浮诽岢鲆涌旖ㄔO(shè)文獻(xiàn)、語(yǔ)音、圖像、視頻、地圖等多種類(lèi)數(shù)據(jù)的海量訓(xùn)練資源庫(kù)和基礎(chǔ)資源服務(wù)公共平臺(tái)，建設(shè)支撐超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的新型計(jì)算集群，建立完善產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)。深度學(xué)習(xí)的提出帶來(lái)人工智能行業(yè)技術(shù)上的突破，從而推動(dòng)行業(yè)快速發(fā)展，但是深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率的提升是基于海量數(shù)據(jù)與高性能計(jì)算資源的，所以對(duì)于人工智能的研究與開(kāi)發(fā)來(lái)講是有資源上的門(mén)檻，此次政策上推動(dòng)數(shù)據(jù)與計(jì)算兩大底層資源的開(kāi)放與共享實(shí)現(xiàn)了研發(fā)成本與門(mén)檻的大幅下降，能夠有效地推動(dòng)前沿技術(shù)的研究與應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化。

加大研發(fā)投入，占領(lǐng)技術(shù)制高點(diǎn)?！斗桨浮分赋鲆訌?qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，支持國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家工程研究中心等創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)，布局國(guó)家級(jí)創(chuàng)新中心，共同推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)理論、共性技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)研究。我們認(rèn)為未來(lái)國(guó)家將進(jìn)一步通過(guò)科技立項(xiàng)與聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的形式加強(qiáng)人工智能技術(shù)研究的投入，從資金層面支持前沿技術(shù)的研究，占領(lǐng)人工智能源頭技術(shù)，提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力與話(huà)語(yǔ)權(quán)。

加快人工智能+具體應(yīng)用的試點(diǎn)與推廣。文件指出要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)融合創(chuàng)新，加快人工智能技術(shù)在智能機(jī)器人、可穿戴交互家居、汽車(chē)、無(wú)人系統(tǒng)、安防等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。通過(guò)支持像無(wú)人駕駛等前沿應(yīng)用的測(cè)試與試點(diǎn)，從產(chǎn)業(yè)政策上支持像智能機(jī)器人等應(yīng)用的推廣與普及等舉措來(lái)促進(jìn)行業(yè)的發(fā)展。

資金與人才保障?！斗桨浮分赋鰧⒔y(tǒng)籌利用中央預(yù)算內(nèi)資金、專(zhuān)項(xiàng)建設(shè)基金、工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)資金、國(guó)家重大科研計(jì)劃等多種渠道，更好發(fā)揮財(cái)政資金的引導(dǎo)作用支持行業(yè)的發(fā)展，對(duì)于成熟企業(yè)鼓勵(lì)與支持通過(guò)債券解決資金問(wèn)題。人才方面將從高校資金支持上以及學(xué)科設(shè)立的引導(dǎo)上加強(qiáng)人工智能高端人才的引進(jìn)，以及優(yōu)秀人才的培養(yǎng)，保障行業(yè)人才需求供應(yīng)。產(chǎn)業(yè)發(fā)展最核心的生產(chǎn)要素就是人才與資金，方案從資金與人才兩大核心生產(chǎn)要素方面滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求，將極大地推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

人工智能技術(shù)研發(fā)范文第4篇

一、判斷題(每題2分)

1.智慧社區(qū)包含的核心內(nèi)容是它可以起到一個(gè)重要的橋梁作用，通過(guò)信息的收集，通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)使服務(wù)的提供能夠和需求結(jié)合在一起，最終使人們得到更加優(yōu)質(zhì)的、更加相對(duì)便宜的、更加有效的、更加個(gè)性化的服務(wù)。

 正確  

錯(cuò)誤

2.家庭規(guī)?？s小強(qiáng)化了代際支持能力。

 正確  

錯(cuò)誤

3.中國(guó)的預(yù)期壽命排名較低。

 正確  

錯(cuò)誤

4.從老齡研究的角度，智慧養(yǎng)老能夠解決根本性的問(wèn)題。

 正確  

錯(cuò)誤

5.社區(qū)老年服務(wù)集成平臺(tái)的預(yù)測(cè)作用包括準(zhǔn)確得知老年人生活的種種需求。

 正確  

錯(cuò)誤

6.對(duì)于如何高效率、低成本地解決養(yǎng)老問(wèn)題只針對(duì)城市地區(qū)而言。

 正確  

錯(cuò)誤

7.大數(shù)據(jù)的價(jià)值重在挖掘，而挖掘就是分析。

 正確  

錯(cuò)誤

8.大數(shù)據(jù)在我們?nèi)粘Ｉ钪泻苌俳佑|到。

 正確  

錯(cuò)誤

9.以大數(shù)據(jù)應(yīng)用促進(jìn)醫(yī)藥分離改革，遏制虛高藥價(jià)。

 正確  

錯(cuò)誤

10.當(dāng)前世界的四大趨勢(shì)包括“經(jīng)濟(jì)全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工業(yè)化”。

 正確  

錯(cuò)誤

11.美國(guó)在人工智能方面取得了較好的成果。

 正確  

錯(cuò)誤

12.《在英國(guó)發(fā)展人工智能》中提出了：數(shù)據(jù)、技術(shù)、研究、政策上的開(kāi)放和投入四個(gè)方向。

 正確  

錯(cuò)誤

13.1956年10月，中國(guó)科學(xué)院籌建了中科院自動(dòng)化及遠(yuǎn)距離操縱研究所（后更名為中科院自動(dòng)化所）。

 正確  

錯(cuò)誤

14.20世紀(jì)80年代初期，錢(qián)學(xué)森等主張開(kāi)展人工智能研究，中國(guó)的人工智能研究進(jìn)一步活躍起來(lái)。

 正確  

錯(cuò)誤

15.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域還存在一些問(wèn)題。

 正確  

錯(cuò)誤

16.只要人類(lèi)搞清楚的問(wèn)題都容易被機(jī)器人所取代。

 正確  

錯(cuò)誤

17.醫(yī)聯(lián)合體發(fā)生在基層和專(zhuān)科醫(yī)院之間。

 正確  

錯(cuò)誤

18.作為影響深遠(yuǎn)的顛覆性技術(shù)，人工智能可能改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會(huì)倫理、侵犯?jìng)€(gè)人隱私、挑戰(zhàn)國(guó)際關(guān)系準(zhǔn)則等，對(duì)企業(yè)管理、個(gè)人安全、社會(huì)穩(wěn)定乃至全球治理帶來(lái)挑戰(zhàn)。

 正確  

錯(cuò)誤

19.我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想和基本原則是要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，培育新增長(zhǎng)點(diǎn)，形成新動(dòng)能。

 正確  

錯(cuò)誤

20.2016年9月開(kāi)始，微軟的技術(shù)與研發(fā)部門(mén)和人工智能(AI)研究部門(mén)相互分離，各司其職。

 正確  

錯(cuò)誤

二、單項(xiàng)選擇(每題2分)

21.醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括：藥物研究、病人行為及其相關(guān)數(shù)據(jù)、（ ）、管理醫(yī)療社?；稹?/p>

 A.臨床研究  B.科學(xué)研究  C.涉密研究  D.門(mén)診診斷 

22.發(fā)展網(wǎng)信事業(yè)戰(zhàn)略的目標(biāo)：加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)籌規(guī)劃和依靠（ ）緊密協(xié)同。

 A.產(chǎn)、學(xué)、用  B.產(chǎn)、學(xué)、研  C.社會(huì)分工  D.產(chǎn)、學(xué)、研、用

23.基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺(tái)主要是（ ）平臺(tái)，這些云平臺(tái)為人工智能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的實(shí)時(shí)計(jì)算提供了計(jì)算基礎(chǔ)。

 A.云計(jì)算  B.互聯(lián)網(wǎng)  C.云計(jì)算、大數(shù)據(jù)  D.大數(shù)據(jù)

24.2017年谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)可以對(duì)不同場(chǎng)景進(jìn)行學(xué)習(xí)，如（ ）、城市道路、過(guò)橋等。

 A.泥濘路  B.平路  C.鄉(xiāng)間小路  D.山路

25.騰訊AI政務(wù)基于騰訊微信、QQ等平臺(tái)自身連接能力，提供（ ）、智能服務(wù)、智能分析和智慧應(yīng)用等服務(wù)。

 A.精準(zhǔn)推送  B.實(shí)名認(rèn)證  C.智能核身  D.勾勒用戶(hù)圖像

26.牢牢把握新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略機(jī)遇，堅(jiān)定不移地把發(fā)展人工智能放在提高社會(huì)生產(chǎn)力、提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力、增強(qiáng)綜合國(guó)力、保障國(guó)家安全的戰(zhàn)略支撐的（ ）位置。

 A.全局核心  B.重點(diǎn)突出  C.關(guān)鍵部分  D.戰(zhàn)略中心

27.微軟自然語(yǔ)言計(jì)算組成立于 1998年，專(zhuān)長(zhǎng)于（ ）、輸入法、問(wèn)答、社交、文本挖掘等。

 A.翻譯  B.收集  C.處理  D.校對(duì)

28.2016年5月，美國(guó)白宮成立了（ ）和機(jī)器學(xué)習(xí)委員會(huì)，協(xié)調(diào)全美各界在人工智能領(lǐng)域的行動(dòng)，探討制定人工智能相關(guān)政策和法律。

 A.人工智能  B.制造  C.無(wú)人駕駛  D.I技術(shù)

29.歐盟的人腦計(jì)劃旨在通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬大腦，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模擬數(shù)據(jù)的信息通信技術(shù)平臺(tái)。

 A.創(chuàng)新  B.全自動(dòng)  C.全新的、革命性  D.智能

30.德國(guó)“工業(yè)4.0”計(jì)劃涉及到的機(jī)器感知、（ ）、決策以及人機(jī)交互等領(lǐng)域。

 A.規(guī)劃  B.識(shí)別  C.應(yīng)用  D.操作

31.2017年，日本政府制定了人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖，計(jì)劃分（ ）階段推進(jìn)利用人工智能技術(shù)，大幅提高制造業(yè)、物流、醫(yī)療和護(hù)理行業(yè)效率。

 A.4個(gè)  B.2個(gè)  C.5個(gè)  D.3個(gè)

32.人工智能的發(fā)展要素：算法+（ ）+數(shù)據(jù)。

 A.編程  B.數(shù)學(xué)  C.模擬  D.計(jì)算能力

33.國(guó)家加大對(duì)人工智能關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)的支持力度，人工智能已成為我國(guó)的戰(zhàn)略（ ）。

 A.發(fā)展重點(diǎn)  B.中心  C.要素  D.核心

34.百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等企業(yè)積極布局人工智能領(lǐng)域，搶占產(chǎn)業(yè)（ ）。

 A.發(fā)展制高點(diǎn)  B.發(fā)展先機(jī)  C.發(fā)展  D.發(fā)展機(jī)遇

35.對(duì)人工智能發(fā)展態(tài)勢(shì)的判斷中的新挑戰(zhàn)是指人工智能發(fā)展的（ ）帶來(lái)新挑戰(zhàn)。

 A.不確定性  B.負(fù)面影響  C.積極性  D.不穩(wěn)定性

36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一個(gè)健康大數(shù)據(jù)平臺(tái)，運(yùn)用人工智能技術(shù)處理這些數(shù)據(jù)，幫助人們做（ ）。

 A.日常起居  B.健康管理  C.醫(yī)療檢查  D.生活管理

37.百度的Apollo（阿波羅）計(jì)劃，即百度將向汽車(chē)行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴提供一個(gè)開(kāi)放、完整、安全的軟件平臺(tái)，幫助他們結(jié)合車(chē)輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的（ ）系統(tǒng)。

 A.自動(dòng)駕駛  B.自動(dòng)操作  C.智能駕駛  D.無(wú)人駕駛

38.我國(guó)新一代人工智能發(fā)展的總體部署中構(gòu)建一個(gè)體系是指構(gòu)建（ ）的人工智能科技創(chuàng)新體系。

 A.對(duì)外開(kāi)放  B.互惠互利  C.合作共贏  D.開(kāi)放協(xié)同

39.互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院要依托于（ ）建設(shè)。

 A.現(xiàn)有實(shí)體  B.信息共享  C.互聯(lián)網(wǎng)  D.分級(jí)診療

40.《打造智慧社區(qū)，優(yōu)化居家養(yǎng)老（下）》認(rèn)為，發(fā)展智慧養(yǎng)老服務(wù)可以帶動(dòng)我國(guó)哪些經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的發(fā)展（ ）。

 A.制造業(yè)  B.服務(wù)業(yè)  C.娛樂(lè)業(yè)  D.農(nóng)業(yè)

三、多項(xiàng)選擇(每題2分)

41.人工智能的智能硬件其交互方式出現(xiàn)（ ）直接交互。

 A.手勢(shì)  B.語(yǔ)音  C.體感  D.眼神

42.人工智能能夠?qū)Γ?）的安全進(jìn)行防護(hù)。

 A.個(gè)人  B.醫(yī)療  C.金融  D.城市

43.（ ）的融合創(chuàng)新是智能安防發(fā)展的重要切入點(diǎn)。

 A.人工智能  B.體感  C.音頻  D.視頻

44.人工智能產(chǎn)業(yè)體系的融合產(chǎn)業(yè)有（ ）。

 A.智能金融  B.智能客服  C.自動(dòng)駕駛汽車(chē)  D.智能制造

45.人工智能應(yīng)用類(lèi)企業(yè)的切入領(lǐng)域有（ ）。

 A.機(jī)器人  B.智能家居  C.教育培訓(xùn)  D.醫(yī)療設(shè)備

46.廣泛開(kāi)展人工智能科普活動(dòng)，做到（ ）。

 A.支持開(kāi)展形式多樣的人工智能科普活動(dòng)  

B.鼓勵(lì)科學(xué)家參與人工智能科普  

C.建設(shè)和完善人工智能科普基礎(chǔ)設(shè)施  

D.支持開(kāi)展人工智能競(jìng)賽

47.智慧社區(qū)的淵源包括（ ）。

 A.原始社會(huì)  B.工業(yè)社會(huì)  C.農(nóng)業(yè)社會(huì)  D.信息化社會(huì)

48.智慧社區(qū)的三級(jí)指標(biāo)包括（ ）。

 A.保障體系  B.便民服務(wù)  C.社區(qū)治理與公共服務(wù)  D.主題社區(qū)

49.中國(guó)人口老齡化面對(duì)的挑戰(zhàn)有（ ）。

 A.人口流動(dòng)頻繁，家庭養(yǎng)老能力不足  

B.代際關(guān)系變化，老年居住空巢增加   

C.預(yù)期壽命延長(zhǎng)，照料需求壓力加大   

D.家庭規(guī)模縮小，代際支持能力弱化 

人工智能技術(shù)研發(fā)范文第5篇

【關(guān)鍵詞】少子老齡化人工智能時(shí)代現(xiàn)狀應(yīng)對(duì)策略

引言

人口老齡化是指一個(gè)國(guó)家“歲以上人口占總?cè)丝诘谋壤^(guò)7%，這表明人類(lèi)可以活得更健康、更長(zhǎng)久。但與此同時(shí)，新一代人口增長(zhǎng)速度低于上一代入口自然減少的速度也帶來(lái)了一系列嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。日本是世界上少子老齡不巨見(jiàn)象最嚴(yán)峻的國(guó)家之一。日本政府借力人工智能所帶來(lái)的“第四次產(chǎn)業(yè)革命”的紅利，著力解決少子老齡化帶來(lái)的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。近20年來(lái)，日本實(shí)施一系列的少子老齡化對(duì)策，希望提高總和生育率，降低人口縮減的速度，解決少子老齡化危機(jī)下的人口老化、勞動(dòng)力短缺、醫(yī)療及養(yǎng)老等社會(huì)問(wèn)題。

一、人工智能時(shí)代的來(lái)臨

人工智能（ArtificialIntelligence），亦稱(chēng)智械、機(jī)器智能，指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能。通常人工智能是指通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類(lèi)智能的技術(shù)。通過(guò)醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等的進(jìn)步，有些預(yù)測(cè)則認(rèn)為人類(lèi)的無(wú)數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。人工智能的發(fā)展是不可逆轉(zhuǎn)的潮流，各國(guó)政府紛紛采取積極的態(tài)度，在政策和資金上大力扶持人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。日本作為全球科技最發(fā)達(dá)的國(guó)家之一，更是將人工智能作為刺激經(jīng)濟(jì)增民和解決少子老齡化問(wèn)題的關(guān)鍵。日本政府制定了“人工智能戰(zhàn)略”，在“人工智能技術(shù)戰(zhàn)略會(huì)議”上，提出人工智能產(chǎn)業(yè)化路線，將2017年確定為人工智能關(guān)鍵年，各政府部門(mén)對(duì)人工智能的研發(fā)給與資金支持。此外為了避免人工智能對(duì)社會(huì)道德、法律等帶了的消極影響，日本政府了《人工智能網(wǎng)絡(luò)化的影響與風(fēng)險(xiǎn)：實(shí)現(xiàn)智慧網(wǎng)絡(luò)社會(huì)需解決的問(wèn)題》報(bào)告和《人工智能與人類(lèi)社會(huì)》報(bào)告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免惡意使用人工智能的情況發(fā)生。

二、日本少子老齡化的現(xiàn)狀

少子老齡化是指一方面由于總和生育率降低以及醫(yī)療發(fā)達(dá)、國(guó)民平均壽命延民等原因，兒童占總?cè)丝诒戎亟档?，另一方面“歲以上老齡人口的比例提高的社會(huì)現(xiàn)象。根據(jù)聯(lián)合國(guó)世界衛(wèi)生組織的傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，60歲以上公民被定義為老年人，一個(gè)地區(qū)60歲以上老年人達(dá)到總?cè)丝诘?0%則被視為步入老齡化社會(huì)。65歲以上人口比率超過(guò)21%的話(huà)，就可以被稱(chēng)為“超老齡化社會(huì)”。根據(jù)日本國(guó)立社會(huì)保障人口問(wèn)題研究所的預(yù)測(cè)，日本老齡人口比例在2020年將達(dá)到26.9%，2035年老齡人口比例將達(dá)到33.4%，日本已經(jīng)毫無(wú)疑問(wèn)地步入了“超老齡化社會(huì)”。

另一方面，二戰(zhàn)結(jié)束后的1947年至1949年，日本出現(xiàn)了第一個(gè)生育高峰，平均每年有270萬(wàn)人出生。隨著第一次生育高峰的出生人群進(jìn)入適婚年齡，1971年至1973年日本又出現(xiàn)了第二次生育高峰，最高時(shí)每年出生人口達(dá)210萬(wàn)。但此后無(wú)論是出生人口數(shù)量還是總和生育率都在下降。如果一個(gè)國(guó)家的總和生育率超長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)低于維持人口長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展的更替水平（2.1），被稱(chēng)為少子化；如果長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)低于1.3，則被稱(chēng)為“超少子化”。2005年日本《少子化社會(huì)白皮書(shū)》指出，日本已經(jīng)進(jìn)入“超少子國(guó)家”。

根據(jù)日本國(guó)立社會(huì)保障人口問(wèn)題研究所的調(diào)查估計(jì)，日本的總?cè)丝陬A(yù)計(jì)2030年為，億1，662萬(wàn)人，2048年將不足一億，下降到9，913萬(wàn)人，2060年預(yù)計(jì)達(dá)到8，674萬(wàn)人。按照這樣的人口總數(shù)來(lái)看，勞動(dòng)力人口到2060年將降到至50.9%，與此相對(duì)應(yīng)老齡人口將上升至39.9%。也就是說(shuō)，1位老齡人口需要2位勞動(dòng)力人口支撐，可以說(shuō)成為非常嚴(yán)峻的社會(huì)問(wèn)題。15歲至64歲被譽(yù)為“勞動(dòng)力人口”，65歲以上可以從現(xiàn)在從事的工作上退休下來(lái)，被稱(chēng)為“老年人”。在日本，國(guó)民20歲成年后需要交納年金的保險(xiǎn)費(fèi)，到“歲后可以獲取年金。實(shí)際上是現(xiàn)在的勞動(dòng)力繳納的年金成為老齡人口的年金。那么隨著少子老齡化的推進(jìn)，會(huì)出現(xiàn)什么社會(huì)問(wèn)題呢？因?yàn)槔U納年金的勞動(dòng)力人口變少，獲取年金的老齡人口增加，所以人均繳納的保險(xiǎn)費(fèi)變高。這樣就導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)加重，在經(jīng)濟(jì)上養(yǎng)育孩子的經(jīng)濟(jì)能力變小，形成惡性循環(huán)。

三、日本少子老齡化的應(yīng)對(duì)策略

2018年日本原總務(wù)大臣、創(chuàng)成會(huì)議主席增田寬也在清華大學(xué)的講座“日本的人口減少及其應(yīng)多策略”中提到“要解決人口問(wèn)題還需要舉全國(guó)之力，從國(guó)家層面做出政策，而且僅靠中央政府還不夠，還需要地方政府一起努力，各個(gè)部門(mén)互相協(xié)作。例如，要想解決老年人護(hù)理問(wèn)題，一是要有足夠的從財(cái)政支持，二要有專(zhuān)業(yè)護(hù)理人才，此外還需要通過(guò)新技術(shù)包括人工智能、機(jī)器人等提升護(hù)理水平。最后，還應(yīng)在城市設(shè)計(jì)和建設(shè)上充分考慮老齡化的影響，這其中就包括了財(cái)政部、負(fù)責(zé)勞動(dòng)合同人口政策的部門(mén)以及相關(guān)技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén)和負(fù)責(zé)城市開(kāi)發(fā)建設(shè)的部門(mén)?！?/p>

（一）年金保險(xiǎn)制度改革

隨著人口老齡化，每年用于支付年金的財(cái)政支出越來(lái)越多，另一方面，少子化導(dǎo)致的勞動(dòng)力人口減少勞動(dòng)力人口養(yǎng)育子女的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)增大。日本政府認(rèn)識(shí)到少子老齡化是日本迫在眉睫需要解決的社會(huì)問(wèn)題。在日本社會(huì)保障制度方面，進(jìn)行了一系列改革。

首先，社會(huì)保障制度的收取方式進(jìn)行改革。2004年開(kāi)始，日本政府開(kāi)始調(diào)整給付年齡，延遲退休這一提議開(kāi)始興起。按照勞動(dòng)法的規(guī)定60歲退休，如果本人申請(qǐng)，可以延遲退休年齡，同時(shí)導(dǎo)入“繼續(xù)雇傭制度”。隨著少子老齡化的推進(jìn)，到2025年將要面臨更加嚴(yán)峻的少子老齡化問(wèn)題。日本政府甚至提案將老齡人口的那個(gè)界限由65歲提高至70歲至75歲。另外也有提案將年金的領(lǐng)取年齡提高至70歲以后開(kāi)始。其次，提高了勞動(dòng)力人口的保險(xiǎn)費(fèi)用金額，增加了勞動(dòng)力人口的保險(xiǎn)費(fèi)負(fù)擔(dān)。為了應(yīng)對(duì)不斷增加的保險(xiǎn)費(fèi)用額度，采取了增稅的形式。同時(shí)以發(fā)行國(guó)債的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。

（二）海外移民玫策調(diào)整

日本現(xiàn)在少子老齡化問(wèn)題進(jìn)展下去的話(huà)，勞動(dòng)力人口越來(lái)越少，老齡人口越來(lái)越多。勞動(dòng)力人口不足、醫(yī)療、養(yǎng)老護(hù)理等方面將面臨人手不足、養(yǎng)老金支出帶來(lái)的政府財(cái)政壓力等嚴(yán)重問(wèn)題頻發(fā)。為了解決這一系列問(wèn)題，日本調(diào)整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新準(zhǔn)則”、2006年和2007年的“經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定（EPA）”批準(zhǔn)、2008年的"30萬(wàn)交換生午餐計(jì)劃”、2010年的“面向第三世界的難民的相關(guān)計(jì)劃”、2012年的“技術(shù)移民積分制度”等。內(nèi)閣府通過(guò)反復(fù)調(diào)查論證指出，如果每年引入20萬(wàn)人的話(huà)，日本人口能夠維持在1億人以上，在一定程度上緩解老齡化問(wèn)題。但是，海外移民也會(huì)帶來(lái)“日本的文化信仰危機(jī)”、“社會(huì)治安問(wèn)題”，所以日本政府在全面開(kāi)放外人勞動(dòng)力人籍、永住政策以及接受?chē)?guó)際難民等方面，持保守態(tài)度。

（三）改善育兒養(yǎng)老環(huán)境，大力發(fā)展老齡產(chǎn)業(yè)

2003年被譽(yù)為日本少子化對(duì)策元年，日本政府開(kāi)始推進(jìn)積極的少子化的應(yīng)對(duì)政策，制定了《關(guān)于培養(yǎng)支援下一代的當(dāng)前方針》；2004年進(jìn)一步具體花了相關(guān)政策，出臺(tái)了《少子化社會(huì)對(duì)策大綱》；2013年內(nèi)閣府通過(guò)了《少子化危機(jī)緊急對(duì)策》。少子化政策實(shí)施20多年來(lái)，日本社會(huì)的保育機(jī)構(gòu)，女性在職育兒保障制度及育JL補(bǔ)貼等各個(gè)方面不斷完善，對(duì)緩解少子化進(jìn)程發(fā)揮了一定作用。

在20世紀(jì)七十年代，日本政府提出了老齡產(chǎn)業(yè)的概念，2000年開(kāi)始，老年人長(zhǎng)期護(hù)理相關(guān)產(chǎn)業(yè)逐漸成為新領(lǐng)軍行業(yè)，與養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)相關(guān)的醫(yī)療、福利相關(guān)產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展，老年服裝、食品、保健、養(yǎng)老看護(hù)等服務(wù)行業(yè)，形成了有一定市場(chǎng)規(guī)模、相對(duì)成熟的老齡產(chǎn)業(yè)。

（四）導(dǎo)入人工智能及機(jī)器人

日本政府高度重視人工智能的發(fā)展，為了彌補(bǔ)勞動(dòng)力不足，機(jī)器人及人工智能得到了廣泛的關(guān)注，被稱(chēng)為“第四次產(chǎn)業(yè)革命，’。還在國(guó)家層面建立了相對(duì)完整的促進(jìn)機(jī)制，希望通過(guò)大力發(fā)展人工智能，保持并擴(kuò)大其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，逐步解決人口老化、勞動(dòng)力短缺、醫(yī)療及養(yǎng)老等社會(huì)問(wèn)題。日本政府設(shè)立“人工智能技術(shù)戰(zhàn)略會(huì)議”，由總務(wù)省、文部科學(xué)省和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省協(xié)作推進(jìn)入工智能技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用。比如，無(wú)人售貨的商店里沒(méi)有收銀員，機(jī)器人和人工智能在汽車(chē)制造業(yè)的導(dǎo)入，能夠提高生產(chǎn)率。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療護(hù)理產(chǎn)業(yè)，讓老齡勞動(dòng)能夠繼續(xù)工作，從而緩解日本社會(huì)勞動(dòng)力不足。

四、結(jié)語(yǔ)