淺析人工智能的影響與發(fā)展

曲柏衡

摘 要：隨著社會的發(fā)展，科技成為了最強大的驅動力，其中，信息技術為社會增添了許多生機和活力。人工智能通過結合多項技術，為人類社會帶來了更多的便利。本文通過對人工智能進行分析，思考其對人類社會的諸多影響，分析其未來的發(fā)展方向，以期人工智能技術可以更好地發(fā)展。

關鍵詞：人工智能 社會 影響 發(fā)展

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）09（a）-0019-02

人工智能技術以計算機技術為基礎，將人的思維移植到機器中，通過機械的運作實現(xiàn)人工智能技術的應用。雖然人工智能技術飽受爭議，但是現(xiàn)如今其為人類社會做出了巨大的貢獻，它帶動了社會生產(chǎn)的發(fā)展，提高了人們的生活品質(zhì)。本文通過分析人工智能技術帶來的影響以及其在發(fā)展中存在的問題，以期促進人工智能的進一步發(fā)展。

1 人工智能概述

人工智能技術綜合了多種先進技術，主要有計算機技術、模擬研究技術以及控制技術。人工智能技術又稱為AI技術，它可以通過對數(shù)據(jù)的智能分析進而得出更加科學合理的答案。人工智能擁有較高層次的人格思維，其人格思維是建立在各類主觀性信息的基礎上。因此完善人工智能技術需要采集大量的信息，并且加強數(shù)據(jù)的運算和整理，從而形成完整性的系統(tǒng)[1]?，F(xiàn)如今已經(jīng)有很多應用人工智能技術的產(chǎn)品進入了市場，隨著市場需求的不斷提高，人工智能技術將朝著更加先進的方向發(fā)展，同時也將進入更廣闊的領域。

2 人工智能的影響

人工智能的發(fā)展對社會具有積極影響，可以進一步提高社會生產(chǎn)的效率，豐富人們的生活，提高人們生活的便捷性以及舒適度。在很多崗位上，用人工智能機器代替人類的勞動，可以減少人力的使用、降低人力成本的支出[2]。人工智能并不局限于某一個領域，而是滲透在社會的各個領域當中。

在交通上，應用人工智能技術所建設的無阻交通系統(tǒng)，可以解決很多原本難以解決的交通問題。該系統(tǒng)通過對特殊情況的分析，運用人工智能手段對交通系統(tǒng)中遇到的問題進行人性化、科學化的處理。

在醫(yī)學方面，應用人工智能技術的意義重大?，F(xiàn)如今人工智能技術可以將醫(yī)學典籍、各類醫(yī)學知識輸入到系統(tǒng)中，系統(tǒng)可以將其全部消化吸收，從而在治療過程中對其加以應用。由于人思維的局限性，所以有些醫(yī)生對很多知識的理解并不全面，但是機器則相對科學、準確的，因此人工智能技術可以降低診斷的誤差。

在工業(yè)生產(chǎn)領域，人工智能技術可以大幅度提高生產(chǎn)的效率和精準度，提高產(chǎn)品的質(zhì)量。

在農(nóng)業(yè)方面，人工智能技術可以提高農(nóng)作物的成活率，從而提高糧食產(chǎn)量，保證人們生活的物質(zhì)基礎。

從整體上看，人工智能技術對于整個社會的發(fā)展具有重要意義，但也存在一定的負面影響。人工智能技術可以取代部分人力勞動，但是我國人口眾多，市場對人力資源需求的大幅度降低，將給社會帶來嚴重的失業(yè)問題。人工智能技術的過度發(fā)展也會導致人們在工作和生活中過分依賴科技，從而喪失了很多基本的生活技能。

3 人工智能在發(fā)展中遇到的問題

人工智能技術在發(fā)展中最容易遇到的是技術上的問題。首先在建構人工智能體系的終端時需要整合先進技術，但是這存在技術不兼容的問題。在系統(tǒng)內(nèi)部構建人的思維模型時，人力和物力的消耗較大，因為人的思維是多種多樣的，所以將人的普遍性思維進行整合的難度較大[3]。

人工智能技術在發(fā)展中還容易面臨傳統(tǒng)思維的阻礙。很多人堅持傳統(tǒng)思維，拒絕接受人工智能技術。人工智能技術與很多當下的思維相背離，會遭遇諸多阻礙，這將延緩技術的革新步伐。人工智能技術所要面對的不僅是客觀的技術層面問題，而且還包括許多人為形成的社會性問題。

為了獲得在市場中的優(yōu)勢地位，很多企業(yè)會進行技術創(chuàng)新，其中不乏對人工智能技術的研究。但是，企業(yè)在研究的過程中經(jīng)常存在很多兼容性的困難，這也是人工智能技術創(chuàng)新的難題。研發(fā)一項新的技術需要穩(wěn)定的基礎資金，但是現(xiàn)實社會中具備這樣經(jīng)濟實力的企業(yè)畢竟占少數(shù)，因此很多企業(yè)在探索人工智能技術的過程中常以失敗告終。這不僅浪費了社會資源，而且也讓很多具備一定經(jīng)濟實力的公司望而卻步。除此之外，技術的研究需要高水平人才，但是現(xiàn)行的教育體制難以提供大量的具有人工智能技術的專業(yè)研究人才，技術的研發(fā)容易面臨人才缺失等問題。