人工智能时代的特征篇1

【关键词】互联网信息时代 人工智能 应用研究

当前，世界已全面进入以大数据共享、信息爆炸为特点的互联网信息时代。富有智能化和人性化的计算机网络技术服务成为了人们青睐和关注的焦点。人工智能作为互联网信息时代凝聚高端技术的超值网络服务，在增强互联网安全性、提高网络操作自动化等方面意义重大。现阶段，已有更多行业领域的用户在应用人工智能，体验这一技术所带来的新生活。

1 人工智能简述

人工智能，即Artificial Intelligence，是现代社会特有的综合类前沿学科，交叉云集了计算机、网络技术、控制方法论、信息论、神经生物学、语言学等多学科知识，主要用来研究机器在思考、学习、规划等行为的拟人态进化，使之解决问题的能力大幅提升。人工智能发展至今已有超过60载岁月，其成就在整个历程中熠熠生辉，代表着人类文明的不断发展与超越。人工智能经历了三个阶段的发展变革：第一阶段是以人工智能驱动机器设备，代替或辅助人类思考并解答难题；第二阶段是研发智能机器人，处理不同系统及环境信息的交互工作，如不确定性信息的处理工作；第三阶段的代表成果就是数据挖掘系统，可实现海量模糊信息采集与分析，可视化技术发展迅猛，计算机具有自主学习能力。

2 人工智能的应用领域代表成就

任何一项技术的创新与发展，都源于人类开展生产生活的实际需求，人工智能技术的研究也不例外，发展至今已经为解决不同领域的实际需求提供了众多技术应用。目前，人工智能在下列应用领域中取得了代表性成就：

2.1 专家系统

专家系统，其实是由庞大的程序组编写完成的数据系统，广泛积累不同专业的知识经验，这些知识均可事先归纳分析，可按具体模式表示，从而帮助用户凭借领域专家的固有知识进行推理解决问题。专家系统可系统化分析输入信息并结合已有知识体系进行全面推理，提出建O性的决策建议，相当于发挥行业专家的作用。

2.2 数据库智能检索

人工智能想要做到全面模拟人类思维和动作，需要建设强大的数据库资源，便于及时开展智能检索。数据库基于计算机软件开展，存储了海量专业学科知识，也称之为知识库系统，一旦有用户需要查阅解决该学科的专业问题，都可通过智能检索功能实现快速精准地检索。

2.3 程序自动设计

自动化的程序设计就是借助更高规格高标准的程序设计系统来完成指定功能的程序设计，该系统需要用户输入所设计程序的需求目标，并对整个流程和架构有更为高级的描述，系统就能自动组织对应程序完成设计。高度自动化的程序设计编写方式，也展现了人工智能系统的思考、学习、修正自身缺陷的拟人态功能。

2.4 目标模式识别

模式识别，顾名思义正是为识别不同物体的特征是否匹配目标对象而具备的功能。现代计算机加强了模式识别系统功能，能够提高机器对外界信息的感知能力，不断接受外界信息，对所处环境的特征进行识别，加强概念理解。当前，目标模式识别已由二维向三维层面升级，为研究智能机器人提供了坚实的基础。

当然，人工智能的应用领域远不止上述这些，还在机器学习、机器视觉图像处理（machine vision）、自然语言理解（Natural Language Understanding）、自然信息博弈论等方面发挥着重要的作用。

3 不同行业的人工智能技术应用实例

目前，众多企业为求发展，与内部运营管理中加强了人工智能的应用，聚力解决各项问题，为企业赢得了经济效益，推动着社会发展。

3.1 企业管理应用

将人工智能应用于企业管理中，需要人的智能和人工智能之间的辩证关系，灵活运用工智能应用平台加强对企业内部各项管理智能软件的开发工作，借助灵活的人工智能技术帮助企业实施科学决策。

3.2 水利管理应用

人工智能能够在水情控制与洪灾预报中发挥作用。如可使用人工神经网络和遗传算法等技术，模拟汛期的最大洪峰与洪水总量，研究更有针对性的抗洪模型，提高了洪灾预报精度和汛期准度，有效发挥防洪降灾、拦洪储水的重要作用。同时，人工智能还能够分析大江大河的复杂地质与环境系统，对治理河流起到良好的辅助作用。

3.3 建筑行业应用

目前，建筑行业的用地规划、给排水工程、暖通空调工程、施工管理等内容都在应用人工智能。已有企业基于神经网络算法发明了结构节点探伤法，可查探建筑结构损伤度；也可在市政工程建设中不断强化正反向混合推理的理论思想，查明城市污水处理管网故障；可构建用于分析建筑工程性能效益的系统，加强建设项目性能效益预测和实际效益分析。

3.4 机械行业应用

人工智能同样成为互联网时代下的机械行业技术中的重头戏。如：人们利用人工神经网络算法，设计出土方工程的机械调度的优化方案；多个工程都可搭建含多目标的寻优函数模型。许多大型机械装置，都配置了人工智能操作平台，可提高安全风险监控水平，增强机械操作自动化，进一步优化生产效率。

3.5 商品销售预测应用

人工智能的各种函数模型或优化算法，可在商品销售金额的预测中发挥巨大作用。如：在计算机中输入不同商品某一时间段的销售额，形成非线性系统进行分析，评估各种影响因素。采用人工神经网络，不断放大自分布处理、自组织学习、自适应与自容错等特性，体现强大的预测功能。

当然，人工智能还广泛应用到电子网络技术应用、企业财务管理、航班信息查询、教学服务、心理咨询公路建设、焊接制造、等众多方面，为更多企业带来可观的经济效益。

4 结束语

互联网信息时代的人工智能应用，将会随着科技力量的不断壮大而实现更多的应用。人们应该高度重视人工智能理论与技术的探究，从而更好地为全人类服务。

参考文献

[1]何承.计算机网络技术中人工智能的应用探讨[J].信息通信，2016（03）：180-181.

[2]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016（12）：95-95.

[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）：115-117.

作者简介

李君，男，江西省上饶市人。上海财经大学浙江学院，主要从事教学软件管理类工作。

作者单位

人工智能时代的特征篇2

关键词：大数据时代；人工智能；计算机；网络技术

人工智能是建立在计算机技术和通信技术基础上的产物，大数据时代数据处理呈现爆炸模式，将人工智能结合计算机技术可有效提升信息处理能力，解决计算机处理信息过程中难以应对复杂性及安全性。将人工智能应用到计算机技术中不仅避免计算机系统在处理信息过程中的崩溃问题，还会促进计算机系统安全高效解决问题，实现社会稳定发展。

1 大数据时代

大数据指的是一个数量和类型均十分庞大的数据集，就传统数据库数据仍旧无法对大数据进行处理。对大数据进行概括主要特点有：种类多、规模大、真实性高、处理速度快等几个特点。具体特征如下：

（1）数据类型较多。大数据有多种数据源组成，绝非单纯某种数据，且随着数据格式及来源日渐丰富数据类型会进一步膨胀；（2）数据规模十分庞大，总体容量至少在10TB左右；（3）数据真实性十分高，当前一些新类型数据不断兴起，传统数据源逐渐被取代，数据更新速度十分快，因此必须提升系统安全性，保证数据在使用和存储过程中不受影响；（4）大数据规模十分庞大，传统数据处理方式已经无法满足时展需求，要求新的处理系统具有快速高效处理信息能力，可满足大数据时代信息需求。

2 人工智能

人工智能是计算机技术和通信技术基础上发展起来的，是一门新兴技术，其主要原理是通过计算机模拟人类思维方式及处事方法，并利用计算机程序性功能实现快速处理功能，相较于人为处理不仅具有速度更快，且在程序不出现问题的情况下便可保持高正确率，从本质上来说人工智能是计算机技术的一个分支。人工智能根本目的是制作出以人类思维方式快速做出数据处理的智能机器，大数据时代人工智能发展与计算机技术发展密不可分的，大数据时代人工智能方式必然成为计算机技术重要组成部分，通过人工智能方式处理计算机网络技术中的数据必然成为大数据时代计算机系统数据处理主流技术。

3 人工智能在计算机网络安全管理技术中的应用分析

3.1 规则产生式专家系统

人工智能在入侵检测系统方面具有广泛应用，通过统计计算机专家的工作经验作为建立数据库基础，并以此作为依据建立计算机推理机制，并将其编制成入侵特征形成特定计算机编码，在此基础上构建数据库。当外界因素入侵系统时便可将其作为判断依据，及时发现入侵因素，确定其种类及危害，由此可见人工智能对提升检测效果及准确性有积极意义。从检测系统原理可见系统只能检验系统已输入不良因素，检验过程具有一定局限性。

3.2 人工神经网络

人工神经网络主要通过计算机网络模拟人脑处事方式，因此其在容错性、接受性等方面相较于其他系统具有一定优越性。人工神经网络可对当前已存在畸变及噪声输入模式等进行精确识别，将该种方式与检测系统配合使用可有效提升检测效率，因此人工神经网络在大数据时代中具有重要应用。

3.3 数据挖掘技术

数据挖掘技术原理是对网络连接及主机会话进行全方位准确提取描述，并采用其技术性能对入侵计算机的规则进行学习，将入侵模式记录与自身数据库中。当计算机出现外来入侵时便可进行有效识别。

3.4 自治AGENT技术

自治AGENT技术属于面向对象发展成果，起作用主要是作为底层数据收集及分析结构，该结构中每台主机均可作为IDS系统。自治AGENT技术具有十分突出的学习能力、适应能力、自主能力、兼容性等，且可对外来入侵对计算机影响范围有较强控制能力，对环境以来较低，因此在大数据时代可大力推广。

4 人工智能在计算机网络系统管理和评价技术中的应用分析

4.1 人工智能问题求解技术

人工智能问题求解技术基于给定条件下用以解决某些问题，主要包括搜索、推理、求解等功能。其评价标准包括搜索空间、最优解两方面。在获取最优解时需要利用公式f*（n）=g*（n）+h*（n）进行评估。该式中g*（n）表示由网络节点s-n最短路径，h*（n）表示由网络节点n-g最短路径。该种方法可有效缩减资源浪费，提升网络运行效率。

4.2 专家知识库技术

专家知识库是专家系统重要组成部分，会对专家系统产生直接影响。当前专家知识库主要由直接或间接积累的知识，对计算机网络进行编码，在此基础上促进计算机网络管理决策获得专家支持，并可完成管理、评价等过程，现已在网络管理评价中有重要应用。

5 人工智能在计算机网络技术应用举例――以智能考试系统为例

为研究人工智能在计算机网络技术中的应用，本文以智能考试系统为例展开分析。自动考试过程中需对试卷质量提出多种要求，例如题量分配、试卷平均难度、体型结构、提醒比例、知识点均匀分布等，在自动组卷过程中应最大限度保证用户需求，因此在智能考试系统中首先需建立控制指标相应状态空间D，D=[]。

D中每行均由实体控制指标组成，指标构成结构主要有试题号、类型、章节、难度等级，通过计算机编码将其表示成为二进制形式。系统出题时并不会用到所有指标，D包含个体d_tar-get可表示为d_request及d_void，其中d_request为试题要求指标，d_void为未要求指标，即：

d_tar-get：：=< d_request>：< d_void>

< d_request>：：={0，1}m

< d_void >：：={0，1}n

试题库[STK]所有试题都背输入相应属性，其产生形式为：

If then

：：={0，1，#}m （#表示0或1）

6 结束语

人工智能是当前较为先进的计算机技术，该技术在计算机网络技术中的应用极大丰富人们的生活方式，随着人工智能不断发展，其必然成为大数据时代处理数据得主要方式，推动计算机网络技术不断发展。

参考文献

[1]马义华.人工智能在计算机网络技术中的运用分析――评《计算机网络技术及应用研究》[J].当代教育科学，2015（20）：9.

[2]刘健.人工智能在网络教育中的应用探讨[J].计算机光盘软件与应用，2014（6）：244-246.

人工智能时代的特征篇3

关键词：人工智能发展；识别率；人脸识别；遗传算法

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0183-02

1 智能计算机的发展

1.1人工智能简述

人工智能[1]（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速， 在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。

人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。

1.2人工智能研究的发展概况

未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高；

近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。

人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。

人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。

2 人工智能的前沿

2.1智能信息检索技术

现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。

2.2遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化 ，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。

3 结束语

人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。

参考文献：

[1] 元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008（9）.

[2] 刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2013（9）.

[3] 焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2013（7）.

[4] 周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2014（7）.

[5] 张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2011（5）.

[6] 马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2015（7）.

[7] 曾雪峰.论人工智能的研究与发展[J].现代商贸工业，2009（8）.

[8] 王梓坤.论混沌与随机.北京师范大学学报，1994，30（2）：199-202.

[9] 陈明.基于进化遗传算法的优化计算[J].软件学报，2008，9（11）：876-879.

人工智能时代的特征篇4

关键词:智能广告;广告产业;广告传播

随着人工智能技术的不断成熟，大数据分析处理与机器学习等技术的不断发展完善，一个与以往截然不同的智能媒体时代正在来临，而广告行业自然也面临着变革。一方面，媒体行业积极寻求智能化的步伐，催生了智能广告这一具有广阔前景与极大潜能的产业;而另一方面，“随着人工智能、移动互联网等技术的进一步成熟，媒体的智能化道路获得了源源不断的动力”［1］，被机器学习能力与算法迭代加持的人工智能技术，正在为广告行业带来一场前所未有的变革。在广告行业智能化的变革中，传统广告行业不断地瓦解与重构，广告的运作模式与分发策略，相较以往也发生了不同程度的改变。在技术为行业带来变革与机遇的同时，因为技术发展不完善、监管能力滞后等因素所产生的潜在风险也不容忽视。这些机遇与风险为学术研究提供了一个全新的视角与切入点，本文将从智能广告发展溯源、智能广告的传播特征、智能广告时代的潜在风险三个维度进行剖析。

一、智能广告发展溯源

计算广告这一概念最早于2008年被提出，其核心是一种能够做到精准投放的广告投放机制。它在基于大量数据收集的基础上进行实时高效的计算，对用户进行场景画像，找到最优匹配的广告内容并定向投放给目标用户群体，由此能够将广告收益大幅拉升。这一广告投放机制在商业上取得了极大的成功，谷歌公司在2019年第一季度基于数字计算广告的营收就达到了373亿美元。计算广告在其诞生之后也在经历着不断的迭代升级。随着智能化浪潮席卷全球、人工智能技术与广告行业进一步融合，以计算广告为基础的智能广告应运而生。在目前国内对于智能广告的研究中，有学者对“智能广告”这一概念做出了较为清晰的界定，即“以数据驱动为基础，利用人工智能技术实现广告内容的耦合生产、精准投放与互动反馈从而个性化地满足消费者生活信息需求的品牌传播活动”［2］。智能广告在原先计算广告的基础功能上，进一步发展出了即时性内容生产与创造、精准化个性化内容分发、依据反馈数据进行广告效果优化等能力，对于整个广告产业链有了更加全面的渗透，从某种程度上来说，智能广告是对计算广告的进一步发展与升级。

二、智能广告的传播特征

人工智能技术对广告的深度介入，不仅使得广告的内容生产与呈现方式出现了改变，“对产业运作形态、产业链生态也带来了革命性变革”［3］。

(一)人工智能对内容生产的深度参与

相较于传统的数字广告，智能广告最大的特点之一就是人工智能技术对广告的创意策划与内容创作进行了深度的参与，智能广告的内容生产大部分由特定算法负责，相较于人类设计师，负责智能广告内容生产的人工智能可以进行不间断的自我优化升级，同时也能与最新市场动向相结合。例如，天猫的广告AI设计师“鲁班”，在2017年的“双11”活动期间，这一人工智能设计师共生成了4．1亿张海报。如果以每张海报花费20分钟的时间计算，将同等数量的海报由人类设计师来完成，总共将会耗时近300年的时间。由此不难看出，智能广告在生产效率与内容时效性方面具有极大的优势。而在广告的内容呈现方式上，智能广告最为核心的特征是“千人千面”的个性化内容呈现。由于广告内容的生产效率与数量脱离了人力的限制，使得智能广告能够依托用户画像等技术为基础，为不同的用户进行个性化的内容定制创作并加以针对性地投放。以前文提到的天猫AI设计师“鲁班“为例，在同一时间，使用不同的手机打开淘宝，APP首页所出现的广告海报均不相同;SaatchiLA的人工智能“沃森”，在为丰田汽车公司的新车型进行推广营销时，广告内容的呈现方式也显现出了相同的特征。该公司在Facebook上开始了一项运动———“ThousandsofWaystoSayYes”(成千上万种说Yes的方式)，并且最终基于100多个不同的人口统计特征，生成了100余条针对不同用户群体的个性化广告。综合以上叙述我们可以发现，人工智能对于内容生产的介入，使得广告的内容生产进入了高效率的工业化生产时代，由此生产出的海量广告产品推动了广告个性化的呈现方式。

(二)基于用户画像的分众化传播策略

智能广告时代，广告的智能内容生产与呈现方式的转变，自然也促使广告的传播策略发生转变，而广告生产与传播重心也发生了较大的偏移。在广告的传播策略方面，传统的广告传播策略往往是基于广告理论、市场及消费者调查而进行制定的，由此所形成的传播策略针对的受众往往较为宽泛，投放策略较为粗放，所获取的传播效果也与预期有一定的差距。而智能广告的投放策略主要是基于用户画像，再通过大数据与算法对受众进行精细化划分，筛选出合适的广告受众之后再进行广告投放。最为典型的案例就是信息流广告，这一形式的广告广泛存在于社交媒体(如国外的推特、Youtube，国内的新浪微博、微信)当中。此外，智能广告在传播时会选择与内容信息进行深度融合，这一传播策略使得智能广告对受众的心理把握得更为精准，使得广告的商业化目的更为隐蔽。如前文提到的信息流广告，往往都与潜在受众所浏览的信息、咨询等相融合，“并且通过用户的刷新行为不断变化，更易于用户接受”［4］。智能广告在广告投放效果监测方面也同样与传统广告有着较大的不同，智能广告经过分发之后，可以实时根据后台的反馈数据进行广告效果监测。同时，智能广告在投放的同时往往会保留手中的反馈渠道，如Youtube在进行智能广告投放时所使用的反馈机制，用户可以根据自身的喜好程度，对投放给自己的广告进行意见反馈，这使得系统能够根据用户反馈对广告的传播策略进行实时调整，从而形成针对不同客户的不同投放策略。

(三)日趋完善的智能广告产业链

由于智能广告所取得的投放效果更为优异，因此广告主对智能广告的投放兴趣与投放预算正在逐渐增加，而这一系列的变化必然导致传统的广告产业链发生格局转变。目前，国内正在逐步形成一条完整的智能广告产业链，这一产业链的主体“包括智能广告技术公司、智能广告媒体、智能广告监测公司、智能广告数据管理公司、智能广告交易平台等”［5］。由于智能广告的传播主要依托于受众数据与用户标签，受众数据成为广告运营机构的核心资源，而拥有大量数据计算、分析、处理能力的智能广告技术公司在产业链中占据了较为核心的地位。如前文所述，由于广告的创意与内容则逐步成为了数据优化与算法计算的一个组成部分，广告的创意策划人才、资源正在逐步向幕后隐退，传统的广告设计公司在未来将会受到进一步的冲击。

三、智能广告时代的潜在风险

在技术为行业带来变革与机遇的同时，因为技术发展不完善、监管能力滞后等因素所产生的潜在风险也不容忽视。

(一)消费者个人层面

1．个人信息与隐私泄露风险

广告受众关切程度最高的一个潜在风险是自身的个人资料与隐私信息是否会遭到智能广告公司的滥用与泄露。由于大数据已成为众多智能广告公司的核心资源，其背后所蕴含的经济价值进一步助长了不当利用个人隐私信息的不良动机。由于智能广告的核心是建立在大量的数据搜集与分析的基础上，智能广告公司所抓取的数据中必然含有大量的用户隐私数据，因此用户个人隐私权的保护与广告公司的数据使用似乎正在形成一个无法调和的矛盾，如何处理用户隐私所带来的信息伦理问题，在未来也需要进行更加深入的思考与解决。

2．非理性消费风险

鲍德里亚在其《消费社会》一书中提到，“消费者总是怕‘错过’什么，怕‘错过’任何一种享受”。而智能广告在传播过程中往往与信息内容深度融合，对于消费者的心理把握更为精准，让广告的商业化目的更为隐蔽，而“广告的功能性美丽则唤醒了消费者内心的隐秘与欲望，产生购物的冲动”［6］。这使得消费者更容易受到智能广告的操纵，从而导致非理性购买行为。

(二)行业生态层面

1．数据孤岛导致的行业信息不平衡风险

一个良性的广告产业生态，往往是建立在行业内部的信息共享这一基础之上的。但是由于数据自身所带有的隐私性，加之数据在信息化、智能化时代往往蕴含有极高的经济价值，这也使得公司之间对于数据的共享意愿处于较低的状态，同时也促使了“数据孤岛”的出现，如何避免数据垄断的出现，如何在数据共享与公司利益之间寻找平衡，这需要整个行业的进一步思考。

2．广告内容工业化生产导致的广告文化属性下滑的风险

广告除了与生俱来的经济属性外，还包含了一定的文化属性，而智能广告的核心往往是追求经济效益的最大化，这也使得广告的文化价值可能会被忽略。目前的人工智能水平仍然处于弱人工智能阶段，如何使AI理解人类的情感与文化需求、如何保证机器生产的广告内容不只是冰冷的掘金机器，这一问题也需要引起重视。

四、结语

正如一些学者所言，“未来互联网发展和竞争的高地，就是对广域网络空间中的人与人、人与物、物与物实现其价值匹配与功能整合的高度智能化”［7］。广告行业的智能化已然是大势所趋，通过智能化的广告生产与运作，能够推动广告行业形成新的行业生态，提升广告产业的经济繁荣程度，对于整个经济社会的发展都具有积极作用。在智能广告为行业带来新的机遇与变革时，我们需要清晰地认识到技术与风险相互并存，而如何应对这些潜在风险，需要业界与学界进一步合作与思考。

参考文献:

［1］苏涛，彭兰．“智媒”时代的消融与重塑———2017年新媒体研究综述［J］．国际新闻界，2018，40(1):38－58．

［2］姜智彬，马欣．领域、困境与对策:人工智能重构下的广告运作［J］．新闻与传播评论，2019，72(3):56－63．

［3］李名亮．智能广告信息伦理风险与核心议题研究［J］．新闻与传播评论，2020，73(1):76－84．

［4］唐英，黄丹旎．新《广告法》语境下微信信息流广告监管制度研究［J］．当代传播，2020(1):86－88．

［5］廖秉宜．优化与重构:中国智能广告产业发展研究［J］．当代传播，2017(4):97－101+110．

［6］蔡立媛，龚智伟．人工智能时代广告的“时空侵犯”［J］．新闻与传播评论，2020，73(2):70－76．

［7］喻国明，赵睿．从“下半场”到“集成经济模式”:中国传媒产业的新趋势———2017我国媒体融合最新发展之年终盘点［J］．新闻与写作，2017(12):9－13．

人工智能时代的特征篇5

这是以张国荣在影视、电台等留存下来的原声建模，通过情感语音合成技术实现与粉丝“隔空对话”。据了解，任何一个人只要用30分钟按照要求录制50句话，就可以用百度大脑的语音合成技术模拟出这个人的声音，这意味着，今后每个人都可以拥有自己的声音模型。这是百度大脑所具备的基础能力之一，从语音、图像到自然语言理解再到用户画像……百度在这些领域的应用已经深入到人们的日常生活中。当这些能力赋予全社会的每个人，就能变换出无穷无尽的可能性，让我们重塑对未来的想象。

人工智能的这种神奇魅力吸引了各大科技公司，谷歌、Facebook、IBM等国外科技巨头纷纷通过成立人工智能实验室、并购初创公司等方式，在人工智能领域进行多点布局。百度亦不例外，在人工智能方面的研发可谓不遗余力，更是第一个把人工智能提到核心技术创新地位的国内互联网公司。

2015年底，百度挖来NEC美国智能图像研究院的负责人林元庆担任百度深度实验室主任，由他带领深度学习实验室研发具有统治级别的人工智能技术。在本刊的专访中，林元庆表示，“我觉得中国的互联网节奏非常快，尤其是人工智能的发展。现在人工智能的刚需已经很明显了，可以说非常旺盛，关键是如何把刚需挖掘出来，做出来，这才是重要的。”

百度大脑是百度人工智能的核心

《网络传播》：百度大脑目前有哪些阶段性成果，其价值体现在哪里？

林元庆：百度大脑已建成超大规模的神经网络，拥有万亿级的参数、千亿样本、亿级特征训练，能模拟人脑的工作机制。通过深度学习、大规模计算和大数据三大部分，百度大脑目前已经具备了语音、图像、自然语言理解和用户画像四大前沿能力。以语音识别为例，目前百度语音识别的准确率能够达到97%。在人工智能时代，百度大脑将是百度向社会输出人工智能技术能力的核心，经过长期的投入与布局，未来百度大脑不仅将像百年以前的电力一样成为商业新能源，更将深入到生活中，将电影中的场景变为现实。

《网络传播》：百度大脑宣布对广大开发者、创业者及传统企业开放其核心能力和底层技术开放，是出于何N考虑？

林元庆：百度大脑开放共享的思路，实际上是希望在时代变革大幕开启之际，助力广大合作伙伴全面共享人工智能时代，完成下一幕的转型升级。百度大脑未来将与各行各业结合，衍生出不同领域的行业大脑，比如医疗大脑、交通大脑、金融大脑等。目前，百度大脑已经应用到教育、金融和娱乐等多个行业。

人工智能渗透百度所有产品线

《网络传播》：今年基本上全球各大互联网公司都把人工智能作为最核心突破的领域，在这一领域，百度和其他公司的战略方向有何不同？

林元庆：百度在人工智能领域起步早，布局领域广，并且已经有很深的积累，既实现了对内业务的支持，也进行了大量对外技术的输出。目前，百度的人工智能几乎已经渗透到百度所有的产品线当中，以此改进百度全线产品的用户体验并提升用户黏性。比如说手机百度的语音搜索、凤巢的推广系统以及百度外卖的调度系统、百度金融结合人工智能给用户的画像等等。接下来百度一方面将进一步提升各项人工智能技术，打造平台化的对外输出能力；另外一方面还将着力把这些人工智能技术和能力应用到具体行业和垂类中，提升行业的效率，促进行业变革。

《网络传播》：虽然业界普遍认可人工智能的巨大前景，但在目前来看，人工智能在短期内还很难看到盈利，那么，怎么看人工智能的普及和商业化？

林元庆：人工智能已经为百度的搜索业务提供了巨大帮助。人工智能的发展和普及有四大关键性的支柱――机器学习算法（特别是深度学习）、大数据、大规模计算，以及可供以上要素不断训练迭代的大应用。目前，人工智能在前三个领域都已经有了一定程度的突破，同样关键的是人工智能技术的大规模应用，只有在制造业、医疗、汽车驾驶、娱乐等各个领域各个场景的不断应用，才能形成“数据-技术-产品-用户-更多数据-更强技术”这样的一个正向循环。在这些不断扩展的应用中，商业化也就是自然伴随而来的事情了。

互联网的下一幕是人工智能

《网络传播》：如何看人工智能在2016年的“爆发”？

林元庆：1956年夏天，“人工智能”首次被提出，但在之后的半个世纪都没有能够解决人工智能的问题。上世纪70年代到90年代，美国一直有人工智能的课程，但却没有实际的应用，在当时，任何一个领域都看不到有价值的人工智能应用。上世纪90年代以后，数据量越来越大，计算的能力也越来越强，机器学习逐渐兴起；到2006年，深度学习的概念被提出，特别是在2010到2012年间，深度学习在语音识别和图像识别领域取得了突破性进展。深度学习的成功极大地推动了人工智能的商业化。实际上，在2013年，《MIT科技评论》就已经把深度学习列为当年的十大技术突破之首，但今年确实是人工智能大规模商业化落地的一年。

《网络传播》：人工智能将会如何影响各行各业？

林元庆：影响最大的是制造业。当人工智能时代到来，制造业会彻底被物联网改变。未来所有商品都能联网，将数据传回云端，通过人工智能技术进行分析，为消费者带来实实在在的价值。汽车工业也将被人工智能彻底改变，尽管安全问题的解决路径在传统汽车厂商与创新厂家间有所不同，然而我们基本上还比较自信，有一天会进入来自动驾驶时代。此外，娱乐业及健康产业同样也会被人工智能所改变。对于前者，虚拟现实与增强现实很可能会成为主流的内容形式，颠覆消费者对娱乐内容的消费方式；对于后者，通过基因分析、精准的医疗图像诊断，患者的疾病将得到更加精准和个性化的治疗。

《网络传播》：为什么说人工智能将为互联网注入下一幕的新动能？

人工智能时代的特征篇6

过去的一年里，AlphaGo与李世石的大战硝烟未平，它的升级版Master就在围棋网络对战中创下了连胜60局，打败+几位世界冠军的新纪录：阿里云小Ai成功预测了《我是歌手》总冠军：“最强大脑”王昱珩惜败百度小度……人工智能以一代网红的形象迅速而直观地走进公众视野。

这不过是人工智能应用的冰山一角。本届两会上，科技界的代表委员们谈到了更多的可能性。在他们看来，随着联网、云计算、物联网、大数据这些信息新环境的延展，人工智能已经告别略显笨拙的1.0时代，在性能升级、应用深入的道路上，跑向2.0时代（AI2.0）。

AI20的技术特征是什么？

当下看来，它体现在4个方面：从传统知识表达技术到大数据驱动知识学习，转向大数据驱动和知识指导相结合的方式：从分类型处理视觉、听觉、文字等多媒体数据，迈向跨媒体认知、学习和推理的新水平：从追求“智能机器”到高水平的人机协同融合，走向混合型增强智能的新计算形态：从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能，形成在网上激发组织群体智能的技术与平台等。

到了AI2.0时代，在智能制造、智能医疗、智能城市、智能农业和智能国防5个重点领域实现全产业链智能化，才是一个国家将要面临的新一轮挑战。这意味着人工智能甚至会成为与土地、劳动、资本具有同等重要地位的新生产要素，成为衡量一个国家综合国力的标志之一。代表委员们纷纷建言，国家应把人工智能上升到战略层面，对其进行系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点。

事实上，在写入政府工作报告之前，人工智能已经是我国各界关注的热点。2015年7月，人工智能就被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》：2016年3月，又被写进“十三五”规划纲要：2016年5月，国家发改委等4部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》……人工智能在我国逐渐迈开了步伐。

针对人工智能发展的新形势，科技部部长万钢指出，关于科技创新2030重大项目的部署还在进行动态调整，我国正在制定促进中国人工智能创新发展的规划，旨在推动人工智能在经济建设、社会民生、环保事业、国家安全等方面的应用：同时，中央财政将设立一个专项，主要在基础研究、核心关键、共性技术上下功夫，以建立开放的软件平台、开源的硬件平台，以及专业化的众创空间。

人工智能时代的特征篇7

1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能（Artificial Intelligence）研讨会，这被认为是人工智能诞生的标志。如今，人工智能已经走过了60年，几经高峰和低谷，伴随着人机交互、机器学习、模式识别等技术的提升，人工智能成为了这一时代的新趋势。

五角大楼的CALO项目是史上最大的人工智能项目，它为Siri的诞生奠定了基础；IBM超级计算机沃森（Watson）无需进行人工编程，它的每一次体验都能让自己更快速一些……随着人工智能与大数据、物联网、生物技术、虚拟现实等新兴产业结合，它对其他产业乃至社会经济的渗透速度都将越来越快。

当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，生物技术、新材料技术、新能源技术广泛渗透，带动几乎所有领域发生了以绿色、智能、泛在为特征的群体性技术革命，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐还在不断加快。毋庸置疑的是，未来人工智能技术的发展与飞跃，将极大地改变世界面貌，改变人们的生活方式。人工智能与虚拟现实、物联网等技术的融合，也将对未来社会的生产方式革命、产业结构调整、商业模式革新等产生巨大而深远的影响。在第三届世界互联网大会期间的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》指出，2015年全球新增人工智能企业达到了806家，平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。

国家对人工智能的重视程度与扶持力度也在持续提升。“十三五”规划中，特别提到要形成人机交互网络空间，将人工智能上升为国家战略；2016年5月，国家发改委、中央网信办等联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》；2015年7月的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出要重点发展人工智能在家居、终端、汽车、机器人等领域的应用，并将“互联网+”人工智能作为11个重点行动模块之一……

在过去的数十年时间里，人工智能的学术、实践发展速度超过了所有人的想象。在未来几年内，人工智能给世界带来的影响将远超互联网在过去30年对世界造成的改变。

人工智能时代的特征篇8

导语：

现在是否还有人记得，在80年代，我们还在大学的树荫下唱着“再过二十年，我们来相会”歌儿的时候，从美国传来一本1980年出版的新书“第三次浪潮”。作者阿尔文-托夫勒（AlvinToffler：The Third Wave，1980 ）在书中提出人类社会发展三个浪潮的理论。 左：当地时间2016年2月28日，美国洛杉矶，第88届奥斯卡金像奖后台。《星球大战》机器人PK奥斯卡小金人。

按照托夫勒的学说，第一浪潮起因于从原始狩猎社会向农业社会的转变，第二个浪潮代表农业社会向工业社会的迈进。有意思的是，作者这样描述工业社会：“第二浪潮的社会是工业化社会，以大批量生产、运输、消费，普及教育，大众媒体，大众娱乐，和大规模杀伤武器为特征。你将这些特征结合在一起，集中、凝聚和等时化起来，就形成称之为官僚的机构”。第三次浪潮标志着后工业时代的到来。作者认为，事实上，很多国家从本世纪50年代开始已经慢慢进入后工业时代。这是一个信息时代，这个时代的起始标志，应是大型计算机的研发和使用。

在80年代，我们阅读“第三次浪潮”这本书时，与其说是能够恰如其分地憧憬未来信息革命为人们带来的那些五花十门的变化，还不如说是更多地回味过去数千年来人类社会所经历的种种变迁，并为之感慨。我们那时根本难以真正想像三十多年来风起云涌的全球信息革命是如此深刻地影响着当今社会和个人生活的方方面面。记得在80年代末90年代初，我初到美国留学时，打一通到中国的越洋电话，20分钟话费高达30美元，在当时对我们穷学生来说真是天文数字，所以我们都舍不得给家人打电话。如今，新一代的留学生们手里拿着智能手机，走到哪里都能随时与家人通过音频说话或视频见面。而在某一个被世人遗忘的角落里，如若有奇奇怪怪的事情发生，见证者随手一个抓拍数秒之内即可传遍世界，所以种种好事坏事都如同纸包不住火，甚至你在公众场合的一举一动都有可能在某个智能系统的监控之下。电脑时代和信息革命对人类生活的冲击，的确是我们三十年多前始料不及的。

而当我们还在对电脑时代的奇迹啧啧称奇时，一个新的时代似乎已经悄悄来临：智能机器人和超智能系统时代。 美国南卡罗来纳州.20岁的男子Dakota Privette是一名脑瘫患者.他出生时因缺氧患上脑瘫.加之脊柱侧凸导致他的脊椎呈S状弯曲.Dakota一生下来就被剥夺了行走能力，他从小的愿望就是能独立行走，如今在REX仿生机器人公司的帮助下.Dakota装上了机器人腿.终于国了他的梦。

何谓人工智能？

从数年前“西丽”（SIRI）个人智能助手开始在苹果手机的运用，到目前自动驾驶汽车的上市，人工智能机器已经快步走来。尽管在科学幻想小说里，人工智能往往被描述成具有人类特质或外形的所谓机器人，今天的人工智能实际上包括了像谷歌的网络浏览器，到IBM的瓦特森（Watson）探测器，到各种自动检测系统，甚至自动武器。

今天的人工智能被称为狭义（或单功能）智能机器人，主要用来操作简单工作任务，比如拖地，洗车，或自动开车。但是，目前工业界很多研究者的胃口比这远远要大，他们的长远目标是发明所谓综合智能机器人（AGI）。今天的单功能人工智能“机器人”或系统只能在某个单项工作中超过人类。而未来，不管你觉得有趣也好，可怕也好，综合智能机器人将会在几乎所有的综合工作任务中超过人类。那时，人们可能买个机器人回家做保姆，甚至不娶真人为妻，不嫁真人为夫，找个机器人做女伴或男伴，或者养几个机器人孩子。如果你苦于没有知心朋友可以倾诉衷情，可以找几个对你理解体贴、关怀备至的机器人朋友。至于机器人给职场的冲击也可想而知：沃尔玛商场将再不需要雇佣大批收款员，让机器人包下来就行; 大批门卫可以由人工智能机器人取代，在公共场合维持秩序的，可能只要一两个真人警察带上一群机器人就行了。除了个别特别需要个人经验和智慧的行业和工种，很多工作都可能被智能机器人取代。当然，高智商的不法分子也可能利用智能机器人实施犯罪行为。由此带来的社会问题，我们人类究竟准备好了吗？

为何专家要研究人工智能的安全性？

就目前而言，让机器人服务人类是人工智能研究的动力。对人工智能的确切功能，安全和控制的研究涵盖了经济、法律和技术等领域。对人工智能安全的关注可以从小处的问题诸如计算机坏掉、资料被偷，到更大的问题，比如整个人工智能系统控制了你的整个衣食住行，从行车、乘机、计步器，自动股票贸易体系，甚至电网。我们能够从容地应对这样的变化？另外人们关心的另一个大问题是，如何控制有人利用人工智能进行杀伤性武器的竞赛，如何控制恐怖分子利用人工智能系统进行反人类的活动。

就长远而言，一个重要的问题是，如果人工智能体系在所有需要智能认知的行为中超过人类，那么这样的体系有可能能够通过自我改进，导致所谓智商爆炸，从而把人类的智能远远抛到后面。对人工智能乐观其成的专家学者和社会活动家认为，通过发明革命性的新技术，这样的超智能系统也许能够帮助人类根除战争、病害和贫困，因此创造出强有力的人工智能系统可能是人类历史上最重大的事件。但另一方面，有些专家担心，创造出超强的人工智能系统之时，也是人类自己的末日，除非我们能够在人工智能系统获得超智慧之前，把人工智能系y的行为目标与人类自己的生存目标达成一致。

另外，对于人工智能能够成功，专家们仍然看法不一，有人怀疑超强的人工智能系统很难真正达到某些设想那样的水平，但也有人认为肯定可以，而且对社会是有益的。美国“人类未来生活研究所”（Future of Life Institute）认为，两种可能性都是存在的。重要的是，必须充分意识到人工智能系统有益或无意地造成公害的潜在可能。他们认为，有效的研究可以帮助人类在享受人工智能系统带来的利益的同时，准备对付和预防其可能带来的负面结果。

近来，很多社会名人研究人员，包括科学家史提芬霍金（Stephen Hawking），商界名人兼发明家爱龙莫思克（Elon Musk），苹果公司创始人之一史提夫沃兹耐克（Steve Wozniak），和微软前总裁比尔盖茨（Bill Gates）等，纷纷对人工智能可能带来的风险表达了深度的关注。

有关人工智能的成功，数个世纪来早已存在于科幻小说中。但是，近年很多技术的突破才使专家们认真正视“超智能”体系在我们当今当世走向前台的可能性。虽说很多专家仍然认为具备人类智能的人工智能系统将会在若干世纪之后才能出现，很多出席2015年在波多黎各召开的“人工智能的未来：机会和挑战”国际会议的专家认为，大规模的人工智能时代，2060年就会开始。大家认为，剩下的时间很有限，对人工智能安全问题的研究必须立即开始。

倘若人工智能系统果然变得比人类还聪明，我们对这些系统的行为将没有有效的办法加以预测，因为人类在此之前从来没有创造出任何比人类更加聪明的东西。这样连人类本身演化都会备受挑战：今天我们人类能够控制这个星球，不是我们最有力，最快或最大，而是我们最聪明。如果我们不再是最聪明的动物，我们还能假定我们可以保持对世界的控制吗？

神话和事实

在有关高级人工智能系统的未来和它们对人类的影响的讨论中，世界知名的专家各有认知，他们的观点可能大庭相抗。这些问题包括，人工智能对雇佣市场的影响，具有人类认知能力的人工智能系统会不会被开发出来，如开发，会不会导致所谓智能爆炸，我们对这个可能趋势是否要欢迎或是害怕，等等。

但是，在我们回答这些问题之前，对一些有关人工智能潜力的神话和现实，首先有必要加以澄清。

（此部分建h稍微设计一下）

神话之一，超智能体系在2100年之前是不可避免的，或是不可能的。事实是，这可能在几十年间发生，或者永远不会发生。所有的专家对此看法不一。

神话之二，只有那些反机器生产反自动化人士才担心超智能系统的研发。其实不然，很多顶级研究者都有所顾虑。

神话之三，超智能体系变成魔鬼一样邪恶，或者有了像人类一样的知觉。事实是，人工智能系统可能会变成人类的竞争者，具有与我们不同的目标。

神话之四，机器人是一个令人疑虑、担心的问题。事实是，可能令人担忧的问题不只是机器人。任何与人类发展目标不一致的智能系统都可能是一种麻烦，不需要有一个实实在在的“身体”，这些系统，只要有万维网连接就行。

神话之五，人工智能不能控制人类。事实是，控制力来自智商。比如说，我们人类能够控制老虎，那只是因为我们比老虎聪明。

神话之六，机器是没有目标的。事实是，比如像热导导弹这样的机器，也能有自己的目标。超智慧的智能系统，有可能产生自身的行为目的，而且与它们的创造者的目标不一致。

神话之七，超智能体系在数年里就会出现。事实是，至少需要几十年。但是，我们应该直到，要研究出使这样的超智能体系安全的措施，也需要这样的时间尺度。

对人类的影响

目前，通过人工智能系统操作的软件机器人正在悄悄地出现。这样的系统能够与计算机的用户终端相交汇，比如对类似SAP的大型会计数据系统进行操作。

科学家们的研究揭示，RPA系统与其他的技术革新一样，能够造成全球劳力市场产能和效率的大规模改进。牛津大学的有关研究人员认为，这样的改进在2035年将使35% 的工作完全可以做到自动化。

专家认为，类似RPA 的所谓“数字劳力”不仅有可能把服务行业的成本降低，也可能提供服务质量，或者使服务做到更加个性化。

哈佛商业报（Harvard Business Review）指出，大部分开始使用RPA系统的业主对他们的员工承诺，自动化不会导致解雇，而是让员工可以干更有趣的工作。一个学术系统的研究也指出，有知识的员工并不感受到自动化有什么威胁。他们欢迎这个过程，并把机器人看作是“工作伙伴”。这个研究指出，自动化不会导致减员，而是通过新技术的使用达到在相当员工人数的情况下改进工作效率、提高产能的目的。 美国的Meqabot ll是美国机器人公司Meqabots研发的一台战斗机器人，靠履带移动.配备了两把巨大的模块化空气大炮作为武器.可以120英里J、时的速度发射出3磅重的喷漆炮弹。

不过，也有研究认为，RPA 将会造成对某些工业，比如外包商业服务工业的威胁。对于大众而言，也许我们会关心，工作效率的改善毕竟对依靠劳力的劳动者会是一个冲击。而且，就算是雇主仍使用一样的雇员人数，只是改善效率和提高产能，那么多余的产量对社会会不会又造成别样的冲击？当他们受到同业者的挑战，必需在提高效率的同时又削减开支时，他们还能“让员工干对他们来说更有兴趣的事情”吗？

当世界进入后信息时代，人工智能的开发似乎难以避免。人类到底该不该开发能够在智能上超过人类的人工智能系统，能不能让这些系统与人类总体的发展目标达成一致，显然是一个值得社会各界共同关注的问题。在人类发展的过程中，有很多所谓“异化”的现象，也就是出自良好本意的发展，回头来却给人类自身带来危害，比如工业革命带来的环境破坏。那么，我们会不会研制出智商比人类还要高的机器人，或人工智能系统，到头来却对人类造成难以估量的损害？