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精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇一
人工智能是一门交叉性的前沿学科，也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向，所以对其人才的培养也是重中之重。
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
人工智能(ai，artificialintelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐。
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求。
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的'上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求。
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（1）学生的认识误区。
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见。
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足。
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
（一）加强软、硬件建设。
在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合ai教学的网站，教师应整理出和ai相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持。
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［j］.中小学信息技术教育，2003(10).
［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［j］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.
［3］教育部.普通高中技术课程标准（实验稿）.人民教育出版社，2003年4月.
［4］张家华，张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策［j］.
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇二
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗？假如你们没看到，那就请跟我一起坐时间穿梭机到将来世界去参观吧！
将来的大街上，洁净无比，没有落叶、没有垃圾、没有处处飘舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟！多得意的米奇老鼠啊！我们一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原来是一个垃圾桶。这可不是一般的垃圾桶哟！你们瞧：米奇两眼还发着光呢，原来它正在发电来处理自已肚里的东西。米奇嘴巴紧闭着，头上有二根天线，这天线可不是好玩的，它左边一根天线是汲取路旁汽车的尾气的，右边一根天线是汲取太阳能的，以用来发电处理垃圾的；米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣。一个小朋友奇怪的触摸了一下第一颗红色的扣子，垃圾桶的门自动翻开了，又按了一下其次颗绿色扣子，门又自动的关上了，那第三颗是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三颗*的扣子，哈！真奇妙，扣子眼里弹出一个微型电话。这时，一位阿姨走过来，见我们围着米奇，知道我们想知道这只奇妙的米奇的功能，于是，便给我们介绍起来：这只米奇的脑袋里装有电脑芯片，它只要看到有人不当心掉了垃圾，它就会走过去，用手将垃圾捡起来，张开紧闭的嘴，把它扔进去。假如看到有人不爱清洁，它的`另一只手则会出示”爱惜环境荣耀，破坏环境耻辱”的小牌。它还有很多的内在功能：它会垃圾分类，把有毒和无毒的分装在肚子的两边，它肚子里还有一种溶化器，它把无毒的垃圾处理成肥料，把有毒的垃圾通过自身的排毒器将它转换成一种无毒的清爽气体，释放出来。它还有一种特别好玩的趣事，一但它肚子的垃圾装满了，它就会自动处理垃圾，并会走到一棵树下，从紧闭的嘴里弹出一根管了，然后插入土里，把垃圾养份注入树里，然后又回到它原来的位置。
到了秋天，秋风扫落叶时，米奇头上便会张开一个巨大的吸盘，把黄叶都吸进去，然后又做成肥料。米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器，它可以一边唱”小曲”，一边走一边清洁道路。
假如我们现实中有这种垃圾桶，那该多便利啊！我想，这个愿望不会是梦，我们的愿望肯定会实现。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇三
随着数字智能技术的不断进步，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此，在电气自动化控制系统中，为提高生产力水平、方便人们日常生活，需要加大对人工智能技术的应用研究，实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手，具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策，最终提高经济效益和社会效益。
电气自动化是一门实践性较强的应用性科学，主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步，主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用，有助于推动电气系统自动化的进一步发展，实现系统运行的智能化，使得其更加安全稳定，最终提高企业的生产效率，提高市场竞争力。
人工智能是一门新型的计算机科学，介于自然科学和社会科学边缘之间，研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程，主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟，制造出类似人脑的机器设备；后者模拟主要是从人脑的功能角度出发，对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机，顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。
人工智能不是人的智能，更不是对人的智力功能的超越，其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面：是机械的无意识的物理过程；无社会性；不具备人类意识的创造力；功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中，可以极大地节省人力资源，降低成本。同时，不控制目标模型就可以提高操作的准确度，降低误差。此外，这样还能保证产品的规范，提高性能。
近年来，人工智能技术得到了公众的高度重视，大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作，现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先，在电气自动化系统中电气设备的设计方面，设备的结构设计较为繁琐复杂，涉及面较广，要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次，在事故及故障诊断方面，人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势，做好预警监控工作。最后，在电气控制过程中应用人工智能技术，主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式，其中模糊控制应用较为普遍，以ai控制为主。
根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状，可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性，对策主要有以下三个方面：应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。
3.1应用于电气设备设计。
根据诸多电气工程的实践证明，只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性，使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术，可以简化工作，降低人力成本。因此，企业拥有一批素质高的设计团队，这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外，企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作，尤其是结构设计工作。具体来说，人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统，全面提高产品的研发、设计和生产，优化设计产品。
3.2应用于事故及故障诊断。
电气故障诊断，指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定，判断技术和运行状况是否正常，如果出现异常，可以及时确定故障的具体内容和性质部位，找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时，不确定因素较多，使得系统容易出现各种类型的故障和事故，如果无法及时确定故障的性质和部位，将会给员工的人身安全带来威胁，企业也会承受较大的经济损失。因此，及时判断分析事故并做好故障诊断工作，是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中，采取一些新型的.人工智能技术进行诊断。比如说，在诊断变压器的故障中，我们可以引入人工智能技术进行诊断，在节省人力物力的同时保证诊断的精确性，也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术，提高精确度，以达到良好的工作效果，实现企业的经济效益。
3.3应用于电气控制过程。
人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用，是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中，由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误，而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制，通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为surgeno和mamdan两种表现形式，前者是后者的特殊情况，两者均用来调速控制。
在电气领域里，人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说，是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程，实现设备智能化，及时掌控全局。
综上所述，电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究，既能实现工作效率的提高，还能降低运行成本，更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战，需要学者们不断研究和完善，使其得到更好的应用。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇四
1.1制订本标准的目的是为了统一科学技术报告、学位论文和学术论文(以下简称报告、论文)的撰写和编辑的格式，便利信息系统的收集、存储、处理、加工、检索、利用、交流、传播。1.2本标准适用于报告、论文的编写格式，包括形式构成和题录著录，及其撰写、编辑、印刷、出版等。本标准所指报告、论文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其复制品；也可以是印刷本，包括发表在期刊或会议录上的论文及其预印本、抽印本和变异本；作为书中一部分或独立成书的专著；缩微复制品和其他形式。1.3本标准全部或部分适用于其他科技文件，如年报、便览、备忘录等，也适用于技术档案。2定义2.1科学技术报告科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果；或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息，可以包括正反两方面的结果和经验，以便有关人员和读者判断和评价，以及对报告中的结论和建议提出修正意见。2.2学位论文学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。
硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。博士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，并具有独立从事科学研究工作的能力，在科学或专门技术上做出了创造性的成果。2.3学术论文学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。学术论文应提供新的科技信息，其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进，而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。3编写要求报告、论文的中文稿必须用白色稿纸单面缮写或打字；外文稿必须用打字。可以用不褪色的复制本。报告、论文宜用(210mm×297mm)标准大小的白纸，应便于阅读、复制和拍摄缩微制品。报告、论文在书写、打字或印刷时，要求纸的四周留足空白边缘，以便装订、复制和读者批注。每一面的上方(天头)和左侧(订口)应分别留边25mm以上，下方(地脚)和右侧(切口)应分别留边20mm以上。4编写格式4.1报告、论文章、条的编号参照国家标准gb1.1《标准化工作导则标准编写的基本规定》第8章“标准条文的编排”的有关规定，采用阿拉伯数字分级编号。4.2报告、论文的构成5前置部分5.1封面5.1.1封面是报告、论文的外表面，提供应有的信息，并起保护作用。封面不是必不可少的。学术论文如作为期刊、书或其他出版物的一部分，无需封面；如作为预印本、抽印本等单行本时，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列内容：a.分类号在左上角注明分类号，便于信息交换和处理。一般应注明《中国图书资料分类法》的类号，同时应尽可能注明《国际十进分类法udc》的类号。
b.本单位编号一般标注在右上角。学术论文无必要。
c.密级视报告、论文的内容，按国家规定的保密条例，在右上角注明密级。如系公开发行，不注密级。
d.题名和副题名或分册题名用大号字标注于明显地位。
e.卷、分册、篇的序号和名称如系全一册，无需此项。
f.版本如草案、初稿、修订版……等。如系初版，无需此项。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇五
是的，正如霍金预言：“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活，人类社会面临着生存竞争、伦理逆境等方方面面的严峻挑战，然而，冷静想一想，ai其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷便利，我们为何要对ai的到来感到恐慌？私以为，面对人工智能全面化的大势之趋，我们理应勇立潮头，迎战ai洪流。
毋庸置疑，人工智能无可比较的学习速度，不知疲乏的高能运作，面面俱到的'系统分析，以及浩大繁杂的数据体系，势必会占据了人类相当比重的生存空间，机器人种种优势人类也难以企及，但是，ai的诞生不是为了毁灭、战胜人类，而是要让人类不断突破自我，查找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底转变我们的生活？同样地，我们也无法否认将来在ai时代我们的生活会再次被*。拒绝ai更是对更美妙将来的拒绝，唯有与ai同行，让简单的世界更简洁，我们才能迎来更好的时代。
是的，无论是哪个时代，“被替代”的隐患始终存在，但也恰恰是这些隐患与挑战，筛选着、鞭策着人们。成也挑战，败也挑战，关键在于当洪流袭来，你是否有勇立潮头，发觉机遇的士气。正如王鼎钧所言，“时代像筛子，筛得多数人流离失所，筛得少数人出类拔萃。”我信任，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中渐渐淡去，唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的机遇中大放异彩。
人工智能之大势已成定局，然人类将来之命运犹未可知。面对ai洪流，是消沉，还是迎战？由君定夺。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇六
在航空业的发展中，人工智能技术起着积极的促进作用。本文介绍了空中交通管理中的人工智能理论及方法运用，为优化空中交通流量管理系统提供理论依据，更好地服务于空管系统。
人工智能，即artificialintelligence，是计算机科学的一个分支，研究对人的意识及思维的信息过程的模拟并对其进行延伸和扩展，通过了解人类智能，研究出类似的反应的智能机器。随着计算机技术的发展，人工智能越来越多的运用于民航的各个方面，如飞行间隔的控制，空中流量的预测，飞行冲突的调配。但随着民航业的飞速发展，飞行流量日益增大，需要将人工智能技术有效运用于空中交通流量管理中，建立人工智能辅助系统，扩大空域容量，优化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指单位时间和空间通过的航空器数量。通过优化空中交通流量，将空中交通管制服务与机场、航路有效结合，减少延误，提高机场和空域的.利用率。从时间角度上，空中交通流量管理可以分为航路流量管理和机场终端区流量管理两部分，从时间上又可划分为战略流量管理，预战术流量管理和战术流量管理。当航空器数量饱和时就要对航空器进行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本着地面让空中的原则，对地面航空器的起飞时间进行限制；2）空中等待，航空器在航路上或终端区规定的等待点或没有冲突的临时等待点进行盘旋等待；3）更改航路等待，当航路航线的容量饱和时，航空器可以通过选择其他航路航线；4）控制航路间隔，通过对航空器进入空域的间隔进行限制，来达到流量管理的目的，吸收部分拥挤的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活动的软件或者硬件实体，目前国内普遍翻译为智能体。在人工智能中，设计关键智能体，对于研究人工智能的应用是非常重要的。在空中交通流量管理中，设计如下关键智能体：航班智能体、航路智能体和机场终端区智能体。航班智能体的属性有高度、速度、上升/下降率、起飞机场、目的地等。航班智能体可以与区域内或终端区的其他航班智能体建立通信，通过获取航班信息和逻辑判断，结合周围环境与自身状况，指导控制自身行为。如果航班智能体需要做出相应的调整如改变高度航向等，需要给上级的航路智能体或机场终端区智能体发出申请，上级智能体批准后，航班智能体才能采取相应的调整，作出相应的控制行为，才能通过交互环境反馈相应结果。在实际工作中，这个过程是通过空中交通管制员指挥航空器实现的。空中交通管制员在实际指挥工作中，需要结合当时的空中交通状况和自身的经验知识。航路智能体的主要属性有航路的高度、宽度、容量等。航路智能体需要对航班智能体进行指挥，管理航路上的智能体，同时与其他航路智能体和机场终端区智能体进行通信，对航班智能体进入和离开航路的时机进行协调，记录流量信息并报告给上级流量管理部门，接收上级智能体的指令。在航班智能体进入航路之前首先要进行容量评估。通过评估后的航班智能体回收到航路智能体发出的放行许可才能进入航路。如果没有通过容量评估，则要向上级智能体发送将流量限制的申请，发布流量限制后航路就不能批准航班智能体的进入，通过减少航班智能体的数量，控制航路交通流量。机场终端区智能体：在实际工作中，机场终端区的航班管理包括管制指挥、流量控制、地面场面监视、进离场等，难度较大。终端区智能体（通常运行中为塔台管制）首先要处理所收到的信息，如天气雷达信息、地面运行信息和情报信息等等，结合已有知识开展机场的容量评估。如遇到低云低能见度、雷雨等天气时可以调低终端区/机场容量，对进入离开的航空器进行限制。通过容量评估，塔台会给航班智能体一个slottime，航班智能体按照塔台的slottime起飞或降落，从而达到流量控制。如果没有通过容量评估，则需要通过上级的智能体批准，发布流量控制，限制终端区的流量，通过控制进入或离开的航空器数量达到流量限制的目的。机场终端区智能体（塔台）对终端区的航空器进行管理，还需要与航路智能体和平级的终端去智能体进行通信，对航班进出的slottime进行协调，并将流量管理信息报告给上级流量管理部门，接收上级智能体的命令。如果出现拥堵机场终端区智能体需要通过一些措施来管理流量，如分配slottime、指挥航空器地面或空中盘旋等待。
综上所述，以往在模拟空中交通流量进行研究的时候，首先制定流量控制信息，再在系统模拟航班飞行计划。这样的模拟过程不能解决容量告警问题。如果流量控制不合理，只能重新设定流控信息，再次进行模拟，因而加大模拟过程的工作量。而通过智能体的运用，可以在模拟中不断调整智能体来模拟空中流量，增加了模拟流量过程中的灵活性，将人工智能运用于模拟中，借助智能体来模拟空中流量，可以更好的分析空中交通流量问题。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通协同流量管理研究[j].科学与财富，2015（30）：278.
[5]陈言俊，刘甜甜.人工智能与机器人.[6]黄昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技创新与应用，2015（14）：57-57.
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇七
智能交通系统(intelligenttransportationsystems，简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支，它是利用最先进的计算机技术，通过仿真模拟的方法来分析交通问题，辅助交通管理人员做决策。传统上，数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说，由于参与交通的人很多，影响交通出行的因素也很多，人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时，由于安全、法规，以及开销方面的原因，进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而，传统的交通仿真由于设计理念上的原因，并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为，交通系统是一个庞大的复杂系统，必须用对付复杂系统的方法来处理，也就是要用综合的方法，而不是还原分解的方法来处理。
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果，必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如，不能为例城市交通问题的解决，而导致城市生态恶化，危害人居环境；不能为了城市交通的畅通，阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上，突破传统思维，探索研究此类复杂系统的新途径，而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化，本身也在不断变化和发展之中，不可避免地需要一个不断深化地认识过程，这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此，无法“一劳永逸”地解决城市交通问题，我们需要基于“不断探索和改善”的'原则，研究建立有效可行的计算实验方法体系，为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解，更不存在唯一的最优解。首先，基于解析模型的最优解与假设条件直接相关，具有条件敏感性，但对于城市交通这样的问题，假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次，解决这些问题一般不存在单一的优化指标，而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案，就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者，对于这类复杂系统，有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难，特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性，试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此，我们应当接受有效解决方案的概念，而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下，我们应该利用平行系统方法，追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析，中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法，把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术，“生长”和“培育”交通系统，即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多，不断探索和改善，使过程、方法更科学化、系统化、综合化，不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
三是平行管理运行，虚拟交通系统与实际交通系统相结合，直接采集现实交通数据，进行超前运算，以判断可能发生的交通事件，提前采取预防措施，为交通的高效畅通提供保障。
1)在宏观认识上，人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反，人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统，与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位，并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上，人工交通系统属于微观仿真的范畴，但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究，采用复杂性科学中“涌现”的原理，在底层建立单个交通出行元素的代理模型，通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用，“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上，人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真，要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性，必须采用先进的分布式计算方法，如网格和p2p等，在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统，并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来，以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上，人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外，人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象，用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象，其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展，第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化，使人工影响现实，虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后，人们可以像玩网络游戏一样，作为一个行人或司机加入到系统中，不必出门即可体验交通；交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通，而不必担心造成拥堵；交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响，而不必担心人民的生命财产受到威胁；交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案，而不必承担决策失败的风险。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇八
在科学技术日新月异的今天，知识呈爆炸性增长，全世界每天发表的论文都有数以万计，关键词能鲜明而直观地表述文献论述或表达的主题，使读者在未看学术论文的文摘和正文之前便能一目了然地知道论文论述的主题，从而作出是否要花费时间阅读正文的判断[1]。不仅如此，关键词揭示的是学术论文最核心的内容，是文章最基本的学术思想、技术方法的提炼和概括[2]，因此学术界已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。可见，关键词早已成为学术论文的文献检索标识，它并不是可有可无的论文装饰品，更不是“形式主义”和“八股文”。关键词标引得是否恰当，关系到该文被检索的概率和该成果的利用率。
二、关键词标引的原则。
（一）专指性规则。
一个词只能表达一个主题概念，即为专指性。只要能在叙词表中找到与该文主题概念直接对应的专指性叙词，就不允许用词表中的上位词（s项）或下位词（f项）;若找不到与主题概念直接对应的叙词，而上位词确实与主题概念相符，即可选用。限制不加组配的泛指词的使用，以免出现概念含糊。
（二）组配规则。
1。交叉组配。系指2个或2个以上具有概念交叉关系的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“喷气式垂直起落飞机”，可用“喷气式飞机”和“垂直起落飞机”这两个泛指概念的词确切地表达叙词表中没有的专指概念。
2。方面组配。系指一个表示事物的叙词和另一个表示事物某个属性或某个方面的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“信号模拟稳定器”可用“信号模拟器”与“稳定器”组配，即用事物及其性质来表达专指概念。
在组配标引时，优先考虑交叉组配，然后考虑方面组配;参与组配的叙词必须是与文献主题关系最密切、最临近的叙词，以避免越级组配;组配结果要求所表达的概念清楚、确切，只能表达一个单一的概念;如果无法用组配方法表达主题概念时，可选用最直接的上位词或相关叙词标引。
（三）采用自由词标引。
关键词允许采用自由词标引，下列几种情况可采用自由词标引：
1。主题词表中明显漏选的制图概念词;。
2。表达新学科、新理论、新技术、新材料等新出现的概念;。
3。词表中未收录的地区、人物、文献、产品等名称及重要数据名称;。
4。某些概念采用组配，其结果出现多义时，被标引概念也可用自由词标引。
自由词尽可能选自其他词表或较权威的参考书和工具书，选用的自由词必须达到词形简练、概念明确、实用性强。采用自由词标引后，应有记录，并及时向叙词表管理部门反映。
（四）标引程序。
首先对文献进行主题分析，弄清该文的主题概念和中心内容;尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组;对所选出的词进行排序，对照叙述词表中找出哪些词可以直接作为叙词标引，哪些词可以通过规范词化变为叙词，哪些叙词可以组配成专指主题概念词的词组;还有相当数量无法规范为叙词的词，只要是表达主题概念所必需的，都可以作为自由词标引并列入关键词。
三、关键词标引常出现的问题。
（一）用词不规范。
关键词虽然不像主题词那么严谨规范，但绝不能随意选取。因为关键词标引的正确与否直接影响到计算机检索工作，所以无检索意义的词语不能作关键词。一般规定关键词必须是实词，即必须是一些具有实质意义的词语。用词不规范主要表现在有些选用的词语不是实词，或不能揭示主题内容。
例5：网络经济时代图书馆信息服务的创新/傅先华//现代图书情报技术。20xx。3。
关键词：网络经济;图书馆;信息服务;创新;策略。
此论文中的关键词“图书馆”，用词太宽泛，作为关键词输入电脑检索，会跳出大量有关“图书馆”方面的文献，使其在提示该论文主题内容的专指性方面的作用大大降低，失去该关键词应起的作用。
例6：电子商务在数字图书馆中的应用/谢春枝//现代图书情报技术。20xx。2。
关键词：电子商务;数字图书馆;应用。
该论文中的关键词“应用”没有检索意义，不能作关键词。
（二）关键词的外延过于宽泛。
关键词是学术论文的文献检索标识，是表达文献主题概念的自然语言词汇。它是从论文的题名、摘要、层次标题和正文中选出来的，能反映论文主题概念的词或词组。因此，应从题名、摘要、层次标题和正文中选取最恰当、最能反映论文所属学科的专用的、义项比较单一的词作为关键词，切忌选用概念外延过于宽泛的词。
例3：一篇题名为《论高校自然科学学报发展的新理念》的论文[3]，把“新理念”选作关键词就不妥当。因为“新理念”的外延太大，任何一门学科都存在新理念，从正文的3个层次标题中选取“科技理论”、“人文理论”、“编辑理论”作为关键词要恰当得多。
（三）关键词漏标。
例6：一篇题名为《话说退稿》的论文[4]的关键词为：“稿件;期刊;作者;编辑”。这篇论文就明显地漏标了“退稿”这个关键词，而没有这个关键词，全文就主题不明。
例7：一篇题名为《文化传播与外语教学》的论文[5]，关键词是：“语言;文化;目的语文化”，显然也漏标了“外语教学”这个关键词。由上可见，关键词漏标现象在许多学术期刊中也是屡见不鲜的毛病。
（四）英文关键词不规范。
中、英文关键词不一一对应，有的中文关键词为6个，英文关键词则为5个，或中、英文关键词的顺序不一致。英文关键词拼写错误多，有的用词不正规，不是专用名词术语，而是由普通英文名词罗列而成。
随着计算机硬件设备的改进和软件技术的提高，以关键词做主题索引而设计和建立的计算机数据库检索系统越来越多。关键词作为一种便于文献信息在计算机中进行文献标引的最佳形式，具有较高的标引效率，特别适合于网上繁杂、无序的海量文献信息处理，因而成为当前互联网主要的检索语言，为国内外各种学术期刊和文献检索工具普遍采用，并得到迅速发展，这足以说明其对揭示论文主题和检索科研成果的重要作用。因此，必须加强对学术论文中关键词的规范化建设，重视对学术论文关键词的学习与研究。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇九
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。
1图像识别技术的引入。
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理。
其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别。
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2图像识别技术的过程。
既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3图像识别技术的分析。
随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术。
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术。
计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景。
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
4总结。
图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇十
以前我们谈科技进步，谈网络应用，总说是一把双刃剑，有利有弊。现在，面对日益发达的人工智能，我想说：现在，摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。
把人工智能变成一把双刃剑，需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样，他说：人机大战并没有让我感受到失败的痛苦，反而让我更好地理解了象棋，这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展，我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀，多无敌，不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是，阿尔法狗只是一台机器，是人类创造的玩具。他没有头脑，没有情感，甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的，有时候它们可以成为我们的工具。
要把人工智能变成一把单刃剑，我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说，如果人工智能获得了人类的意识，那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界，让人恐慌。首先，人类还没有能够让一台机器拥有意识，很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测，没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律，了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱，而不是看着他的面纱漫天要价。
要把人工智能变成一把单刃剑，最重要的是扬长避短。是的，任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样，在自律性差的人手里，手机是用不好的，而在头脑清醒、自律性强的人手里，才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己，人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用，让它们的缺点得到融化，优势得到彰显。只有这样，人工智能才能得到它的天赋，并充分利用它们。
问：如何让人工智能成为一把双刃剑？回答：以正确的态度面对他，以积极的方式认识他，然后扬长避短，是运用人工智能的好方法。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇十一
1950年，艾伦，麦席森，图灵发表了一篇划时代之作《制作机器会思考吗？》里面提出了测试机器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。约翰，麦卡锡在1956年的达特茅斯学术会议上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，这是我国首个面向2030年的人工智能技术的战略发展蓝图，也表现出我国对发展人工智能技术的重视与支持，同时，人工智能人选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能在会计、审计、税务等行业的广泛运用，使得传统、简单、重复性的基础会计工作岗位将面临被智能化取代，人工智能已成为促进会计行业转型发展的重要推手。近三年来，德勤、普华永道、安永、毕马威4大国际会计师事务所通过利用财务机器人进行会计、审计等工作，使得数据的准确性、工作效率、管理决策水平等明显提升，由此可见，人工智能早已潜移默化的影响到了会计工作的方方面面。
（一）会计工作效率提高了。人工智能技术与财务管理系统的对接，实现了系统自动识别票据、生成会计记账凭证、记录明细账户以及生成总账和各类报表。作业过程中系统按时间顺序记录每笔业务，对每一笔账务进行核实和验证。财务机器人还实现了信息的语音、扫描录入，财务软件可自动生成证、帐、表，这将更加高效准确地完成基础会计核算工作，提高此项工作的效率，会计人员因此节省了大量用于基础核算工作的时间，从而能将更多的精力投入在企业内部管理型的工作上，同时又提高了管理工作的效率。
（二）会计信息质量提高了。受自身能力、专业素质以及外部环境等因素的影响，会计信息数据的滞后性和人为失误在所难免。人工智能将会计模型和方法程序化，它既减少了人为失误又极大地提升了数据处理能力，工作重心逐渐转向数据的挖掘、分析等重要环节和高附加值工作中，同时，会计档案由纸质变成电子档案更便于信息系统的管理、流程化的管理和监控，避免了人工作业的失误以及造假的可能，数据信息和记录的真实性和精准度得到保证。
（三）会计职能重心转移了。人工智能虽然可以替人做一些简单、繁冗、重复性的基础会计工作，但并不能完全替代会计人员，随着人工智能与会计信息系统的不断结合，从事简单记账工作的初级会计人员将会越来越少，而中高级会计人员将会集中于行业中涉及分析、预测和统筹的领域。因而会计职能的重心将向预测、决策、规划、控制、评价等目前人工智能无法取代的管理会计的职能转移。
（四）会计人员从业压力加大了。随着人工智能被引入到会计行业中，一方面，简单的会计核算工作将被智能化财务软件逐步替代，普通核算类型工作的岗位势必减少，基层会计人员面临失业的压力：另一方面，由于财务软件能够高效完成基础财务工作，企业更需要财会人员发挥管理会计的职能，会计从业人员需要将工作重心转移到决策分析和经营管理上，使其有从财务会计到管理会计转型的压力。
人工智能的发展与应用是社会经济发展过程中的必然产物，它的到来就像一把双刃剑，虽然可以对会计行业整体工作效率与工作方式带来提升，但是人工智是不能完全代替会计人员的工作的。比如，智能化的设备无法完全替代充满人情味的服务。李开复也指出，社交能力强、应变能力强、协商能力强的人，永远不会被人工智能取代。人类的感情，想象、创造等特质也是人工智能所无法企及的。所以，对于会计从业人员而言，人工智能只是一种行业对于自身的探索以及进步，顺应这种变化，会计人员应当认清挑战，抓住机遇。
一方面，会计从业人员应调整好心态，快速适应行业的变革，重新找回自己的价值。努力提升自己的专业分析能力和管理能力，成为人工智能代替不了的高级会计工作者。比如：财务战略制定，纳税筹划，风险控制，合理避税、财务分析等。同时，向复合型人才发展。正如任正非所说，称职的cfo应随时可以接任ceo。会计人员应当开阔眼界，放大格局，不能只着眼于本职工作，还应该了解工作其他岗位的工作内容，比如销售类、生产类等部门的业务，提高自己的企业价值以及行业地位，做一名复合型人才。
另一方面，人工智能技术在财会领域的突破离不开懂会计知识的专业人员的配合，财务人员要努力学习新技能，加强计算机、信息技术的知识储备，协助人工智能会计信息系统的研发，担当人工智能会计系统的设计者和监督者。
参考文献：
[1]闰钰.企业人工智能时代下对会计行业的思考[j].商场现代化.2018（1z）。
[2]杨秀琴.浅议人工智能时代财务会计与管理会计的融合发展趋势[j].现代商业.2018（18）。
[3]李牧阳，运用给会计行业带来的问题和思考[j]，中国管理信息化.2019（42）。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇十二
人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式，并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用，最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。
1前言。
美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景人们可以通过数字地球技术指导仿真外交打击和监测犯罪保护生态多样性预测气候变化增加作物产量等。
在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义，即让它们能过被人们所理解。但是，在面对这些海量的数据时，我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的，在面对大量数据中的无用数据时，计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧，将这些数据进行有效的处理。如今，人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术，人们可以高效的处理和分析这些海量数据。
人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach)，它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法：遗传算法和神经网络算法。
遗传算法借鉴生物进化论，将要解决的问题模拟成一个生物体，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3]，并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体，这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下，如函数优化、组合优化等。
神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时，系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂，而且会经常犯错，但是它可用通过学习，从错误中吸取教训，下一次运行时就可能改正。
人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力，使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制，降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用：
当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此，在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。
使用人工智能技术进行智能导航，当不能获得gps卫星信号时，系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时，人工智能系统还可以实现最优路径规划，周边信息搜索等功能。
3.2智能的人机交互。
数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术，但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等，这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互，而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。
3.3专家系统。
计算机较人强的地方在于它的计算速度快，将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论[6]。
在气象预测中，我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式，我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统，不仅给出处理的数据结果，还可以给出分析的结果，以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。
总结。
戈尔总统所提出的数字地球，不仅仅是数字化的地球，其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来，电子设备将会更加智能化，人机交互将会更友好化。
同时在面对海量的地理空间数据时，使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索，可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样，当人们走在城市街道上的时候，系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇十三
摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。
关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识。
产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的政治经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。
该书更为重要的贡献在于讨论了人工智能技术对于社会生产方式的挑战和变革作用。书中提出：“人工智能的替代效应是建立在对人类劳动数据化和逻辑化的基础上的，探索自在自然的创造性劳动是不可数据化和逻辑化的。因此，人工智能只能围绕既有的对象进行重复性生产，替代重复性劳动;而人类则能够探索自在自然，从而摸索新技术、建构新对象，进行创造性劳动。也就是说，机器所不能替代的人类劳动的‘硬核’是探索自在自然的劳动，是创造对象和掌握技术的‘创造性劳动’。”[1]25作者将马克思的“劳动”概念区分为“重复性劳动”和“创造性劳动”，进而指出人工智能是对机器大工业的否定，它将替代人类劳动中可以重复、可以数据化的部分，但创造性劳动是人类劳动的本质，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在将重复性劳动数据化的基础上，对人类劳动进行模仿，从而取代任何形式的重复性劳动。但人工智能却不能取代人类的创造性劳动，创造性劳动是通过探索自在自然，经过反复的摸索与实验、征服反常和偶然、掌握技术、创造对象、实现对象从无到有的过程的劳动，这是一种原生性的劳动。”[1]27作者认为，创造性劳动是对马克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人类的现有认知能力之外，却以反常和失败等形式向人类显现其自身。然而，在认知实践当中，机器学习已经可以帮助人类探索认知能力之外的“自然”，当然这种“自然”并不以反常或失败的形式存在。作者也指出：“尤其是在大数据和云计算的背景之下，机器学习的速度远超人类的认知极限，甚至可能在数据中找到人尚未发现的方法和规则。”[1]35因此，在认知劳动方面，我们可以在作者的概念框架下进一步区分出人工智能对人类“创造性劳动”的辅助作用，具体表现为三个方面：人工智能提高科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。
机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。
在当前人类社会所有已经产生的信息中，文字只占极少的比例，大量的信息以图片和视频方式呈现，其中蕴含了大量需要通过亲身体验才能获取的默会知识。如果有办法将事物状态用图片或视频记录下来，就有可能使用机器学习从中萃取出知识。很多电影公司已经使用人工智能系统观看大量人类历史上的影视作品，从而归纳提取出经典桥段，创作出新的配乐、台词和预告片以供人类借鉴。更为重要的是，由人工智能系统获取的默会知识是以神经网络参数集的形式存在的，这对人类而言仍然不可描述，也难以在人类之间传递，但却非常易于在人工智能系统间传播。例如，一台掌握驾驶技能的自动驾驶汽车只要将参数集分享出来就可以快速让所有汽车学会这项技能，而且可以实现机器间的协同行动。
机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。
相较之下，机器知识可以被刻画为数据在时空中的关系，这些关系表现为某种模式，对模式的识别就是认知，识别出来的模式就是知识，用模式去预测就是知识的应用。这些数据在时空中的关系只在少数情况下才能用数学工具进行表达，而多数情况下知识表现为数据间的相关性的集合，这些相关性只有一小部分可以被人类感知和理解。这源于人类感受能力的局限性：人类只能感受部分外界信息，人类的感官经验局限在三维的物理空间和一维的时间。因此，当数据无法被感知，它们之间的关系又无法用数学工具表达时，这些数据间的关系就超出了人类的理解能力之外而属于机器知识。当前机器学习的主流形式——人工神经网络的最大特点就是发现并记忆数据中的相关性，例如在看了很多汽车图片后会发现汽车都有四个轮胎，人类对图片这类直观的数据间的相关性也能发现并记忆一部分，这就是默会知识。但当数据量很大且不直观时，例如股票市场的数据或者核电站的内部数据，人类就无法应对了。而随着人工神经网络层级和数量的增加，人工智能系统能够处理大规模的复杂数据，这就是机器知识。机器知识当前的主要表现形式类似于alphagozero中的神经网络的全部参数。
概言之，科学知识和默会知识多是基于信息的因果性知识，而机器知识多是基于数据的相关性知识。此外，科学知识是易于记录、易于陈述、易于传递的;默会知识是难以记录、难以陈述、可传递的;机器知识则是可记录、不可陈述、易于在机器间传递的。
当然，基于人工神经网络的机器学习仍有两个核心的局限性导致人工智能系统还不足以承担创造性劳动。第一个局限是，人工神经网络需要依赖特定领域的先验知识，也就是需要特定场景下的训练，这是因为人工神经网络的学习本质上是对相关性的记忆，人工神经网络将训练数据中相关性最高的因素作为判断标准。这个问题在自动驾驶汽车中表现的非常突出，鉴于道路交通情境的复杂性和交通标示的多样性，自动驾驶系统难以避免很多交通事故。第二个局限是，人工神经网络无法解释产生某个结果的原因，这种不可解释性在许多涉及安全和公共政策的领域显现的比较突出，例如在智能医疗中，人工神经网络在影像识别和辅助诊断中都对其结果缺乏医学上的解释性，都需要专业医生的复核。
基于人工神经网络的人工智能系统在记忆和识别这两个基础智能方面超越了人类，但在推理、想象等高级智能方面还相差较远。与人类相比，人工智能无法承担创造性劳动的原因还不止于以上的局限性，还包括：人工智能没有常识和物理世界的模型;人工智能没有自主和自发的通用语言能力;人工智能没有想象力，需要大量常识、反事实假设和推理能力;最重要的是人工智能没有自我意识。自我意识的缺乏导致能够产生机器知识的人工智能系统仍然无法被视为认知主体，其知识的“创造性劳动”是一种无意识认识活动。
人工智能系统在提升科学知识生产效率、处理默会知识以及产生机器知识方面的优势，使得我们在创造性劳动中很难将其排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。脑机接口（brain-computerinterface）是当前一个重要的人机协作研究方向，而其中最激进的方式是马斯克提出的neuralink，即通过柔性电极对接在人脑的神经网络上，neuralink要解决的是人类的信号输入与输出，但其问题在于人类的高级思维（如逻辑推理或描述场景）必须依赖语言，而目前基于人工神经网络的机器学习能力主要是对环境的识别能力，还远没有达到语言和逻辑推理，但人类智能通过语言进行沟通。这背后就隐含了人类的科学知识与人工智能系统的机器知识之间的不可通约，以上例子也表明基于人机协作的创造性劳动还有很大的技术障碍需要克服。
参考文献：
[1]崔政.科学技术知识的政治经济学研究[m].石家庄：河北人民出版社，2019.
[2]郁振华.当代英美认识论的困境及出路——基于默会知识维度[j].中国社会科学，2018（7）.
[3]eepistemologyandbigdata[a].inmcintyre，lee，andalexrosenberg，tledgecompaniontophilosophyofsocialscience[c].taylor&francis，2016.
[4]董春雨，薛永红.机器认识论何以可能？[j].自然辩证法研究，2019（8）.
精选人工智能的利弊论文（汇总14篇）篇十四
随着新型科技的持续更新，工程中逐渐应用新科技，这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新，随着人工智能化发展，逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少，经济效益与产量提升，我国逐渐进入到智能化阶段。
(一）发展历程。
在机械电子工程发展初期，主要体现为手工制作，生产力水平较低，资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率，逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段，机械工程已逐渐发展到流水线生产，实现标准化大批量生产，这一生产模式使劳动力得到解放，生产力水平大大提升，同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生产仍就以进口为主，生产成本较大，在市场方面缺少适应力；灵活性较差，难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中，产品生产能够适应市场的需求，对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二）机械电子工程主要特征。
机械电子工程是复杂综合性学科，同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础，结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中，要求每一个模块都能够实现有机结合，进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了，并不复杂，无需复杂原件的投入，这样能在一定程度上使产品性能得到提升，进而扩大消费市场。
人工智能是一门复杂，并且综合性较强的学科，所涉及到的学科比较多。也可以说，21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟，并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸，人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽，法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机，这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算，但是仍就轰动世界，进而在世界范围内，对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段，人工智能并没有明显的进展，主要是在实践的过程中积累与总结知识，这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段，人工智能主要以证明与阐释为主要体现，在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄，人工智能也处于持续的发展阶段，但是在实践过程中发现，要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面，对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说，在发展的起伏阶段，人功能智能也在发展中得到了技术创新，特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段，人工智能的相关研究得到了发展，尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开，人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展，大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程，在这个阶段中，人工智能发展的高度是前所未有的，在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展，对于人工智能研宄方向发生重大转变，由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究，受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展，在一定程度上促进了信息化的发展，信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后，在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用，在模拟设计方面，机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
随着我国社会经济的持续发展，社会不断的进步，对于信息人们越来越重视。在21世纪，互联网技术得到快速发展，同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进，在社会逐步信息化以后，更加需要有人工智能这一技术的支持，特别是机械电子工程发展中有着重要作用，机械电子系统本身缺少一定的稳定性，这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中，信息的处理量持续增大，并且较为复杂，有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析，模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展，仅仅采取单一的人工智能方法，明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求，所以，对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式，扬长补短，将二者有效的结合起来，使得二者的优势得到最大程度的发挥。
智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中，逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐，将人工智能融入到机械电子工程中，使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大，对于人工智能也就提出来新的要求，这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上，促进社会生产力发展，同时也能促进有关经济产业的快速发展，这种效应将会对整个社会产生一定影响，使我国经济得到全面发展。