第一篇: 人工智能課程的收獲和感想

1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學家首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）”這一概念，標志著人工智能學科的誕生。2024年，由于阿爾法狗在圍棋人機大戰中力壓世界冠軍，人工智能引起全球的廣泛關注。之后因為智能手機上的語音助手、智能機器人等普及，人工智能逐漸走入我們的生活。但這都只是人工智能的“容器”并不是人工智能。

人工智能是對人類智能的模仿，并力圖實現某些任務。它是研究用計算機來模擬人類學習、思考、推理等思維活動和智能行為的基本理論、方法和技術。當下已經發展比較成熟的人工智能技術包括圖像處理、語音識別以及自然語言處理等領域。

隨著科學技術的不斷發展，人工智能、大數據等金融科技技術成為各國關注的焦點。目前，包括我國在內的許多國家都將人工智能發展劃入到國家長期戰略的規劃中，力爭搶占該領域制高點。當前各行各業都在探索人工智能的種種可能。其中金融領域由于其科技手段應用廣泛、信息化建設起步早、新技術投資回報率高等特性，成為人工智能最好的應用領域之一。

近年我國人工智能市場發展非常迅猛，而AI在不同的行業中處于不同的發展階段，其中金融領域不管是從底層基礎設施還是應用成熟度方面都處于領先地位。目前，“AI+”主導的行業智能化提升正處于初級階段，人工智能在各個行業尤其是金融行業中的應用仍具有極大的深度挖掘空間。

人工智能與金融強勢合作

金融科技的重點就是兩個:一個是賦能,一個是風控。一方面是注重科學技術在金融領域里面的應用，推動金融業更好地服務實體經濟,提高金融產品和金融服務的質量；另一個非常重要的方面就是控制金融風險。

1.人工智能+金融投資與服務

人工智能目前在金融投資領域和服務領域的應用較多。在金融投資領域，人工智能有智能投顧、反欺詐、投資預測等方向的應用。在服務領域，人工智能有身份識別和智能客服等方向的應用。人工智能技術與金融投資和服務領域相結合，助力金融投資與服務的標準化、模型化、智能化，大大升級優化了金融業現有的服務模式，最大限度的保障了消費者的收益要求，減少了金融風險事件的發生，同時降低了人工投入成本，提高了工作效率。

2.人工智能+風控

以“互聯網+金融”為代表的金融科技發展階段更多的屬于“渠道革命”，那么新一代的“AI+金融”的影響則包括兩方面：產品和風控——讓產品更加智能，讓風控更加安全。

人工智能由于其具有的技術屬性，使之在識別和應對系統性金融風險中更具優勢。目前，國際和國內都積極將人工智能應用于風險控制和金融監管上，以期盡可能的降低金融風險、探索更加有效的監管范式。

當前，一些國際監管機構，例如澳大利亞證券及投資委員會（ASIC）、新加坡貨幣當局（MAS）及美國證券交易委員會（SEC），都在使用人工智能進行可疑交易識別，比如從證據文件中識別和提取利益主體，分析用戶的交易軌跡、行為特征和關聯信息，更快更準確地打擊地下洗錢等犯罪活動。

在國內，人工智能在風控上的應用主要是數據搜集和處理、風險控制和預測模型、信用評級和風險定價以及實現金融監管的實時監控。在風控與管理上，人工智能依托高維度的大數據和人工智能技術對風險進行及時有效的識別、預警、防識，包含數據收集、行為建模、用戶畫像和風險定價四個流程。開發神經網絡、專家系統、支持向量機以及混合智能等人工智能模型應用在金融風險管理領域。在對于金融監管上，人工智能的應用實現了金融監管實時監控，隨時暫停。在實際應用中當某些金融機構的金融活動超過監管部門所規定的紅線時，人工智能自動連接監管部門的接口便會識別出不符合規定的業務并且在第一時間叫停此項業務，并且生成相關報告以備使用。當被叫停的金融業務指標回歸到正常水平時，系統也可以及時取消鎖定、恢復業務辦理，這樣便實現了實時監控。

人工智能的變革和風險

人工智能技術越來越成熟，依托語音識別、機器人技術、機器學習、人臉識別等人工智能技術研究成果開始走向產業端。人工智能應用的三要素：數據、處理數據的能力和商業變現的場景，供應鏈金融領域已具備人工智能快速發展的必要條件，而事實上，主動擁抱人工智能，擁抱人工智能帶來的福利，AI在金融中運用具有廣闊的市場空間。

在經歷了1990年代和2000年初的寒冬之后，人工智能正在復蘇。人工智能的發展在金融業得到了充分證明。作為新興技術的早期應用者，銀行和其他金融服務提供商正在快速擁抱人工智能。

因人工智能的應用，Autonomous預計金融業可節省高達1萬億美元的資金。在金融領域引領人工智能浪潮的是金融科技公司，其中大部分都直接或間接地與金融行業企業合作創建真實的人工智能應用程序。

1、人工智能實現信用風控模型。

人工智能的核心是大數據風控建模能力。傳統征信中，數據依賴于銀行信貸數據，而大數據并不僅僅包括傳統的信貸數據，同時也包括了與消費者還款能力、還款意愿相關的一些描述性風險特征。利用大數據技術，能搜集許多的數據維度來描述，作為風險評估的重要依據。這樣就使大數據征信不單一依賴于傳統信貸數據，可以對傳統征信無法服務的人群進行征信，實現對整個消費者人群的覆蓋。

2、人工智能實現風控和反欺詐。

在復雜的市場經濟中，核心企業與供應商之間的復雜的貿易關系，存在各種不可控的潛在風險。機器學習里的圖譜網絡很好地解決了這一訴求，基于申請人、手機號、設備、IP地址等各類信息節點構建龐大網絡圖，并可在此之上進行基于規則和機器學習的反欺詐模型實時識別。其中一個比較普遍的情況，人工智能可監測相關設備ID在哪些借貸網站上進行了注冊、同一設備是否下載多個借貸App，可以實時發現多頭貸款的征兆，把風險控制到最低。

從整體氛圍來看，金融界對于AI技術還并沒有徹底的接受。一方面可能是AI在業界的表現并不算好。它使用更復雜得多的模型，卻很難做出更好的效果。另一方面還是風險控制問題。金融業，尤其是量化交易，對風險控制極其嚴格，對模型最重要的要求是穩健、可解釋性強。而AI的風險是很難測量和控制的。

金融中人工智能的下一次迭代

金融中的人工智能是一個廣泛且快速發展的趨勢。所有這些創業公司中的一個共同點是，他們正在使用人工智能來應對當今金融業所面臨的挑戰。很明顯，人工智能正在幫助簡化當前流程并提高效率。

人工智能的下一次迭代將會引入全新的服務和解決方案，從而顛覆當前的金融服務。這種顛覆可能包括徹底消除欺詐（顛覆欺詐跟蹤服務），即時信貸（顛覆信用模型服務），自主和個性化財務顧問（顛覆金融咨詢服務）等。

普遍認為人工智能有三個發展階段：計算智能、認知智能和感知智能。第一個階段是計算智能，能存會算，比如我們現在使用的個人計算機；第二個階段是認知智能，能說會聽、能看會認，能夠對各種類型的輸入數據進行感知和處理；第三個階段也是目前的最高階段，是感知智能，它要求機器或系統能理解會思考，這是人工智能領域正在努力的目標。

目前人工智能在金融行業的應用僅僅停留在算法、數據處理等金融電子化層面（計算智能、認知智能），金融智能化（感知智能）還需要技術更進一步的發展。正如計算機科學家DonaldKnuth所說，“在金融領域的應用主要還是局限于一些認知任務，而對于一些更加復雜的任務，涉及到感知領域的，需要人來進行理解、思考和推理。人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”

未來展望

在未來幾年，預計會有更多初創公司在金融領域推出這些突破性的人工智能應用程序。

AI技術的賦能、全球化企業競爭方式的轉變，再加上產業內部轉型升級的迫切，新金融無論是在時代發展大勢上，還是在社會經濟發展驅動上，都將是一項長久不衰的“黃金”產業，毫無疑問，一場掘金新金融盛宴即將到來。得趨勢者得天下，未來，中國將成為‘AI+金融’成功落地應用的典型代表。

第二篇: 人工智能課程的收獲和感想

一、人工智能的定義解讀

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。

二、人工智能的發展歷程

事物的發展都是曲折的，人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段：

第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。

第二階段:60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。

第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段:80年代末，神經網絡飛速發展,。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。

第五階段:90年代，人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。

三、人工智能的多元應用

1、人工智能在管理系統中的應用

人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說，將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子，這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。

2、人工智能在工程領域中的應用

人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3、人工智能在技術研究中的應用

人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全已經成了人們關心的重點,因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級的AI通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器,而人工智能技術則為其提供了一定的可能。

四、人工智能的未來思考

人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經進入了21世紀，其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發展現狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現在以下三個方面：

1、宏觀與微觀隔離

一方面是 哲學、認知科學、思維科學和 心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經 網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。

2、全局與局部割裂

人工智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理論與實際脫節

大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。

五、結語

人工智能一直處于 計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的 發展方向。人工智能研究與 應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。

第三篇: 人工智能課程的收獲和感想

通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。 人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的： 人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱AI。

人工智能的發展歷史大致可以分為這幾個階段：

第一階段：50年代人工智能的興起和冷落

人工智能概念首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。 DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，19xx年成立了國際人工智能聯合會議

第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發展。 日本19xx年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經網絡飛速發展。

19xx年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮

由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。

對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想

最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現在的世界是否會如電影中一樣呢?人工智能的神話是否會發生

在當前社會中的呢 ?

在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關系，一個發展趨勢。誰知道200年以后會不會是智能機器統治了世界?

人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。

智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能(或者說智力)，科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。

雖然難于下定義，但人工智能的發展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發展方向。

個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創造出具有智能的機器，另一方面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的范疇。通過研究和開發人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使計算機更好的造福人類。

人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統。例如目前研究開發的專家系統，機器翻譯系統、模式識別系統、機器學習系統、機器人等。隨著社會的發展，技術的進步，人工智能的發展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智能的發展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合階段(2010—20xx年)：

1、在某些城市，立法機關將主要采用人工智能專家系統來制定新的法律。

2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話，遠程醫療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。

3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。

4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發展，人工智能科學逐漸完善。

5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。

6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發災難。

7、隨著人工智能的加速發展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數據，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。

二、自我發展階段(2024—20xx年)：

1、智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。

2、一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發展。

3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。

4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。

5、高水準的智能化技術可以使火星表面環境適合人類居住和發展。

三、升華階段(2030—20xx年)：

1、信息化的世界進一步發展成全息模式的世界。

2、人工智能系統可從環境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。

3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫療、保健和安全等領域。

4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規范這些行為。 人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發展。 網絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智能必將帶動人類的發展，起到決定性作用。

雖然不知道其中有多少在未來會得到實現，但也算是我通過對人工智能的學習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力， 讓我們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。