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人工智能時代的到來范文第1篇

關鍵詞：人工智能；中醫藥；融合發展

1引言

新一輪科學技術和產業革命的深刻變革，推動社會各個領域實現深刻變化。人工智能是這一輪產業革命的重要成果，國家也將人工智能作為中國產業發展的重要組成。中醫作為我國的國粹之一，由于主要強調臨床經驗，治療方式上也是因人施治，一人一方，異病同治、同病異治，存在著發展的短板。人工智能的應用為中醫的信息化發展以及中醫研究的深入推進提供了機遇。如何用人工智能為中醫研究應用賦能，是一個非常重要的研究課題。

2大數據為中醫智能化提供基礎

大數據時代已經來臨，已經成為全世界的共識。大數據時代紛繁復雜的信息在為人們帶來挑戰的同時，更多的是一種機遇。中醫與互聯網大數據的深度結合是國家戰略，也是中醫藥研究領域關注的重點，于進一步研究和發展中醫藥大數據產業，提升中醫藥國際地位，具有重要意義。“互聯網+中醫”早在幾年前就已經成為國家戰略，我國《中醫藥發展戰略規劃綱要2016-2030》明確提出推動“互聯網+”中醫醫療，對“互聯網+”中醫醫療做了具體和全面的部署。具體而言，大數據對中醫發展的智能化推動有幾個方面。首先是中醫藥數據的挖掘使用，我國中醫博大精深，是一套深奧成體系的學術、臨床體系，中華幾千年的中醫藥發展積累了極其豐富的大數據，是一座亟待開發挖掘的金礦。將這些豐富的數據進行智能化，對中醫發展的促進作用將是無與倫比的。其次，大數據結合中醫的核心理念，實現中醫的有序發展。中醫的臨床療效評價實質上是中醫辨證論治與臨床結局之間的因果關聯分析，大數據理念恰恰可以反映關聯及因果關系。中醫生更多是臨床過程的記錄，在日積月累的經驗積累和案例分析中形成獨特的臨床經驗，將這些經驗通過大數據建模的形式刻畫出來，將大大實現中醫的智能化。最后，大數據為中醫發展的現代化和標準化提供條件。中醫的發展需要標準體系的支撐，落點應該在于制定標準體系，促進共享應用，進而實現中醫藥大數據在互聯網醫療等領域的創新和應用，在更大意義上推動世界范圍內中醫藥大數據的發展，進而促進中醫藥國際化。

3運用人工智能促進中醫研究應用的意義

人工智能和中醫的結合，不僅可以對中醫的研究和應用起到促進、推廣作用，也是對人工智能應用領域的豐富和拓展。具體來看，人工智能對中醫研究應用的意義有以下幾個方面。（1）有助于推動中醫的信息化發展。上文已經提到，我國幾千年的中醫研究建立了極為龐大且秩序井然的中醫知識圖譜，但是如何通過對數據價值的挖掘，進一步促進中醫藥發展是一個重要的課題。而互聯網的出現，特別是大數據時代的到來，更為中西藥的信息化提供了難得的機遇。人工智能對發掘中醫隱性知識有著得天獨厚的優勢。當前，以大數據為支撐的人工智能在醫療領域的應用很多，比如醫學影像、語音識別、病人看護等。延伸到中醫研究和應用領域的還不多，可以利用人工智能將大量的中醫診療數據進行深度挖掘，從而拓展中醫人工智能的市場前景。（2）有助于推動中醫傳承發展。可以說，傳統中醫存在傳承、推廣應用和發展方面存在較大的痛點和難點。一般情況下，知名中醫的傳承主要是流派傳承或者人傳人的方式進行，這種傳承方式成長周期長，無法復制，規模化推廣應用受到限制。而通過人工智能則可以有效解決以上痛點，可以將知名老中醫的診療思想、辨證邏輯和處方經驗進行整合，形成在線的輔助學習和輔助診療系統，帶動更多普通醫師提升診療能力，也可以幫助中醫的傳承及推廣應用。（3）人工智能有助于推動中醫診療智能化。診療是醫學的核心環節。中醫藥的診斷流程一般分為三步，第一是望聞問切、采集信息；第二是四診參合、辨證分型；第三是君臣佐使，構思方劑。不過，傳統中醫在很大程度上需要依賴醫生的個人經驗，這意味著必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通醫師可以通過第一步采集到患者信息，進而借助網絡實現規范化處理，后臺通過人工智能模擬名老中醫的辨證治療的方式，給出一定的方劑建議，從而使一般醫師也可以開出相對更有效的大處方。因此，也可以說，人工智能是放大中醫產能的重要工具，是中醫智能化發展的重要抓手。

4人工智能推動中醫研究中智能化的建議

（1）加大人工智能診療的結合力度。人工智能是輔助中醫研究應用的重要工具，在產能放大化、中醫推廣方面前景廣闊。要加大中醫和人工智能的結合力度，針對中醫藥發展的特點，找準人工智能結合的切入點，研發設計更多在中醫掛號、診療、遠程診治、后期跟蹤等方面的人工智能成果，將二者實現更進一步的融合。（2）更好集散用好大數據信息。大數據是促進中醫人工智能化的基礎和技術支撐。要加大對關于中醫方面大數據的收集、分析和挖掘使用，并制定中醫診療標準和體系，將數千年的中醫經驗轉化為集中醫診斷、服務，健康信息采集、健康評價、健康指導、健康提醒功能為一體的信息系統，形成多元化診療數據，為更好服務患者、推動中醫走向現代化、國際化提供支撐。

人工智能時代的到來范文第2篇

如果按照這個速度，用不了幾年，每個業余圍棋愛好者都能坐在家里的沙發上，泡上一杯茶，打開電腦，運行圍棋人工智能程序，向“圍棋上帝”學上一盤。以前，一個業余圍棋愛好者一輩子都難得與職業高手下上一盤棋，將來這個夢想天天都可以實現。

人機大戰第二季結束后，Google研發團隊宣布，AlphaGo將退出圍棋舞臺，接下來它將挑戰醫療、能源、材料等全新領域。誰又知道，人工智能在這些領域將取得哪些革命性的突破呢？

回到教育，雖然沒有AlphaGo的轟動性效應，但從歷史上看，教育一直是人工智能的重要應用領域。同樣，人工智能在教育領域的前進步伐也從來沒有停止過。智能導師、教育機器人、學習同伴、智能測評，這些最新的人工智能教育產品時刻提醒著我們，教育的人工智能時代已經不再遙遠了。

如果從技術角度來說，我們絲毫不擔心人工智能時代的到來，因為人工智能的腳步是不可阻擋的。但我們同樣需要對人工智能保持一份警醒，畢竟，教育是一個遠比圍棋復雜的領域。AlphaGo在圍棋上取得質的飛躍不過幾年時間，而教育的“AlphaGo時刻”何時出現，誰也不敢斷言。更為關鍵的是，圍棋不過是棋盤上的輸贏，教育卻是人生的成長。勝負是一時的，而成長是不可逆的。

人工智能時代的到來范文第3篇

移動互聯網讓分享經濟成為流行的生活方式，甚至讓市場做起了政府的事情。政府解決不好的自行車出行問題，資本和市場卻從中發現了商機，并讓大眾愛上這樣一種出行方式。相對于共享單車給我們帶來的便捷，一個更有意思的話題是：隨著技術進步，市場還能夠替政府干哪些事情？

尤其是，即將到來的人工智能時代，企業獨自解決或者和行政部門合力解決的事情越來越多，一場政務革命即將爆發。

2016年10月，杭州市政府公布了一項“瘋狂”的計劃：為這座擁有2200多年歷史的城市，安裝一個人工智能中樞――杭州城市數據大腦。

城市大腦的內核采用的正是阿里云ET人工智能技術。這項人工智能技術，可以對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，修正城市運行中的Bug，最終將進化成為能夠治理城市的超級人工智能。在杭州蕭山區部分路段的初步試驗中，城市大腦通過智能調節紅綠燈，車輛通行速度最高提升了11%。

如今，中國人工智能研究已進入世界第一集團，中國從事人工智能研究的科學家已經占據世界半壁江山。據報道，在2015年全球頂尖期刊上發表的人工智能論文里，華人/中國人作者的比例達到了43%。2017年美國人工智能促進協會（AAAI）年會，原定于一月底在新奧爾良舉行，但是，由于正好趕上中國春節，最后會議不得不延后一周舉行。在這個會議上提交的論文，中美兩國最終被接受的論文幾乎一樣多。

現在，地方政府與掌握人工智能技術企業的合作，已經遠遠超出了大眾的想象。除了智慧交通，在城市信用體系建設、供水乃至醫保結算等領域，人工智能技術已經深度介入，并開始積累數據，進行深度挖掘。

在這方面，美國政府也看得很清楚，而且早早就開始動手。2009年12月，美國政府公布以“透明性”、“公眾參與”、“官民合作”為三大核心的“開放政府指令”，其核心內容就是，政府向社會公開數據，鼓勵社會參與，通過政府與企業的合作，提升行政效率。

這些年來，美國政府已經將大數據挖掘，往前推進了很多。2013年5月9日，時任美國總統奧巴馬簽署行政命令《政府信息的默認形式就是開放且機器可讀》，把數據開放上升到了法規層面。政府數據開放的好處，就是為社會各種人工智能技術參與社會治理，提供了基礎。這幾年來，美國涌現出了各種基于政府數據開放而開發的應用，從災情預警、災情評估，到智能公共交通定r等等。

在人工智能時代，企業和社會能做的肯定會更多。有一天，我們可能不需要等到每個季度或者年初，才獲得國家統計部門的GDP數據公報，而是可以實時分析、查看今天這個國家又創造了多少GDP，有多少資金投入了實體經濟，又有多少資金參與制造了樓市泡沫。甚至，一個社會的疾控系統，也可能會發生革命性的改變。

人工智能時代的到來范文第4篇

看上去，人工智能（AI）在與人類的進化較量中占了上風。

4月下旬，著名物理學家史蒂芬?霍金在北京舉辦的全球移動互聯網大會上做了視頻演講，“生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區別。計算機在理論上可以模仿人類智能，然后超越”，“人工智能可能是人類文明的終結者”。

5月下旬，目前圍棋世界排名第一的中國職業九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo（阿爾法狗）進行終極對弈，盡管柯潔早已放出豪言，“我會抱必勝心態、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”，但是此前德州撲克人機大賽中，人工智能完勝已經讓部分看客有些心灰意冷，一旦柯潔失敗，或許會再次加深這一悲觀情緒。

當然，“文明終結”的憂慮還為時尚早，無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序，尚屬“弱人工智能”。

在人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代到來之前，企業家、投資者以及創業者們可能更擔心另一些現實的問題，比如，怎么把人工智能商業化。這是過去數十年人工智能一直溫而不火的重要原因。

真正的爆發

無論是科學家的危言聳聽式擔憂，還是商業巨頭們瘋狂的攻城略地，總之，“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。

創新工場創始人李開復對《財經國家周刊》記者說，“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業的請求，基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府，都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題。”

人工智能的概念第一次被提出硎竊61年前，盡管之后持續有些熱度，但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發性的關注。

“人工智能”關注度爆發的導火索，或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1：4輸給AlphaGo。

它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發節點。就好比在1997年，名為深藍的IBM計算機也曾經擊敗世界象棋冠軍，但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。

李開復也曾錯誤地預判人工智能的技術趨勢，從而導致創業失敗――2000萬美元的投入、100個員工，幾乎全軍覆沒。

李開復反思道，“創新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創新”，而判斷它能否成為科技主流的重要標志，就是能否商業化。

Deep Mind創始人、AlphaGo之父杰米斯?哈薩比斯也表示，“我們發明AlphaGo，并不是為了贏得圍棋比賽，我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺，我們的最終目的是把這些算法應用到真實的世界中，為社會所服務。”

那么，人工智能商業化的時候真的到了嗎，會不會又是一陣虛火？

4月25日，在JIC投資沙龍上，阿里云戰略資深總監李樹解釋，“AI的基礎是三個理論，第一是算法，第二是必須得有計算的支撐，第三是必須有數據作為序列或者教化算法的基礎”，這三方面都在走向成熟。

2016年，百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數據博覽會上表達過類似觀點，“越來越多的數據每天產生，我們可以利用這些數據做一些過去只有人能夠做的事情，同時，計算能力越來越強大，計算的成本越來越低廉”。

出門問問創始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例，稱“四年前跟現在相比，我們都不知道能用在哪里，手機也沒有習慣”，而今天，“家庭、車等場景我們都能看得清楚，產業、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”

在這種情況下，毫無疑問，4月10日德撲人機大戰最終以人工智能“冷撲大師”完勝，成了真正引爆AI商業化的導火索。

這是因為，圍棋是一種“完全信息博弈”，比賽雙方所有信息都呈現在棋盤上;而撲克和電腦游戲這些由多人對戰的游戲是“不完全信息博弈”，計算機無法獲知所有信息。

人工智能冷撲大師的勝利，意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，它最大的價值就在于賦予了人工智能商業化的可能性。

德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結束的時候，李開復發了一條朋友圈，“據聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰，其實已經不再具有科學意義了。以后我們應該更關注商業領域的人工智能，在金融、醫療、教育等領域產生商業價值。”

生活在“弱人工智能”時代的我們，還遠沒到擔心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題，但毫無疑問的是，人工智能的商業化時代，真的來了。

開始總是美好的

“中國任何浪潮來了都會來得太猛，大家都跳進去瞬間就有可能藍海變成紅海”，李開復如是說。

不出所料，浪潮之下，巨頭們聞風而來。

4月28日，百度公布了2017年第一季度未經審計的財務報告，李彥宏在財報中明確提到，百度的戰略已經從“移動先行”變成“AI先行”。

同一天，剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇，在百度與小魚在家聯合的搭載了百度DuerOS操作系統的視頻通話機器人“分身魚”會上重申，“對百度公司來講，不光是一個搜索引擎的公司，基于AI，從現在到將來會逐漸成為一個平臺，這是一個戰略上和文化上的改變。”

這讓人聯想到早先陸奇的到來和百度前首席科學家吳恩達的離開。在曾與吳恩達有過接觸的首席科學家林暉看來，這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化，從“學術派”走到了“實干派”。

隨后，5月3日，據美國科技網站報道，騰訊宣布任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室，現有50多位世界知名院校的AI科學家（90%為博士）與200多位應用工程師，此舉或意味著騰訊在AI領域的正面回擊。

相對低調的阿里巴巴事實上也在伺機而動，去年以來，阿里逐漸拋棄了AI產品頭上的“云”背書，直接用“人工智能”給產品定位。

今年3月9日的阿里巴巴技術峰會上，馬云推出了“NASA”計劃，稱面向未來20年組建強大的獨立研發部門，同時點名了五大技術，機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別都與人工智能相關。

隨著互聯網三巨頭BAT的布局加速，一場真正的商業化戰爭，已經蓄勢待發了。

根據獵云網研究院4月13日的《2017人工智能投融資白皮書》顯示，2016年1月～2017年2月，共發生365起人工智能領域融資事件。

其中，來自投資界的數據顯示，僅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司獲得了融資，金額超億元的融資事件至少有5起。

這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”，不禁讓人聯想起一年以前VR概念風頭正盛的時候。

去年一季度，共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。

然而，僅僅一年后，市場研究公司Crunchbase的報告顯示，今年一季度全球VR/AR的風險投資額只有2億美元，不僅暴跌八成，而且被26家公司分食，創出了過去一年中投資的最低紀錄。

AI會不會重蹈VR覆轍，還不好說，但資本一定有也有低谷。更何況，即便是在當下，也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態度。

建投華科投資股份有限公司董事總經理戴D認為，“比爾?蓋茨說有關人工智能領域的重大進步的所有預言，都已經被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說，仍然有一定的警示意義。”

在他看來，“人工智能處于初期發展階段，對于投資、尤其是對于我們產業并購的整合者來說，可能為時尚早。”

小心陷阱

τ諶斯ぶ悄埽科學家在渲染危機感，投資者在夸大它的神奇，然而創業者需要警惕：人工智能的創業路徑跟過往的經驗完全不同。

其中，最大的不同就是創業門檻的高低，起步資金就是最重要的一項。

“移動互聯網時代讓創業成本達到歷史新低，一個產品經理帶著一個工程師就可以零元創業”，李開復調侃到，“但AI的創業成本卻達到歷史新高，挖人、買數據、買機器，每一項都要投重資”，以創新工場投資的一家創業公司為例，“第一個月就花了500萬買機器”。

并且，人工智能創業大部分是“B端”的，然而大多數投資公司已經習慣了投資“C端”創業者，這就決定了融資的難度。

李開復這樣對《財經國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創業公司的投資模式，“給你一筆錢搞100萬個用戶，再給你一筆錢搞1000萬個用戶，再給你一筆錢開始變現，再給你一筆錢你就盈利了，再給你一筆錢你就上市了，這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”，這與大多數“B端”創業者要去苦苦哀求企業級用戶的門是完全不同的。

然而，矛盾之處在于，創業者要想避免被BAT碾壓，最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領域，避開社交、游戲、電子支付，而“賣企業級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫院”等等“B端”領域，雖然BAT可能不會去做，但創業公司也很難成功。

并且，在人工智能領域創業，一個很大的問題就是“想象力不夠”，導致從一開始同質化競爭就很嚴重。

“大家都做一樣的應用，人臉識別現在大概有15個公司”，李開復反問道，“人臉識別當然有商業價值，但是需要15家公司來做嗎？”

當然，作為最早一批回國創業的科學家，曾在谷歌擔任高級工程師的李志飛對《財經國家周刊》記者闡述了不同的看法。

“早期有一些趨同，這個不值得奇怪”，因為，“這就跟摘果子一樣，最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想，是不是可以再自己培養果子或者到另一個地方去摘，關鍵是后面這個產業是不是真能夠進一步地升華。”

那么，創業過程中最需要注意的問題是什么？

最顯而易見的一點，是要找到強需求而不是偽需求，然后判斷這個強需求能不能被技術解決，同時，讓場景和產業深度結合起來。

其次，脫離工程師的思維，把焦點放在用戶身上。

李志飛說，“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術很復雜的東西，但這個可能跟用戶的需求完全不一樣。”

以語音識別軟件出門問問為例，李志飛說，“過去我們喜歡演示特別復雜的句子，比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的’講完，但用戶真實的習慣可能是把它分成幾個短句，通過漸進式的交互去完成查詢。”

此外，不要急于打造平臺級技術和場景，什么都想做。

過去的創業經驗告訴創業者，通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值，但是危險在于，一旦業務方向不像設想的那么順利，就會無形中拉高B輪融資的難度，造成現金流枯竭，這對于現金需求量極大的人工智能創業尤為危險。

在這一點上，李志飛很坦誠，“我們也跟熱點，這是肯定的，因為你不跟熱點的話，拿不到錢”，“但是熱點一定是輔助的，公司業務的核心一定要以AI技術推動，然后才會有各種各樣的使用場景，如果你隨著資本波動而波動的話，一定會死得很慘。”

李志飛稱，“對于技術型公司，你的擴張速度要永遠保證你的賬上還有18個月的經費”，因為“錢是很貴的”。

除此之外，團隊的協調、合伙人之間的契合度也在技術導向型公司被無限放大。這是因為，跟過去移動互聯網時代的產品經理和工程師不一樣，AI的工程師和產品經理的價值觀和思維方式并不相同。

人工智能時代的到來范文第5篇

【關鍵詞】 計算機技術 網絡技術 人工智能應用

前言：人工智能是計算機科學的一個部分，是隨著信息化技術發展所衍生出一門獨的特技術科學，其實質上是對人意識與思維信息過程的模擬。人工智能的發展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術轉化為高效生產力，也正是基于此，人工智能技術的發展受到了社會公眾的廣泛關注。人工智能技術是基于信息的處理與編輯特征而實現，其與計算機網絡在應用中存在著相對較高的可融合性，而兩者之間的協調也將會產生更為全面與高新的技術，為此特在本文中對計算機網絡技術中的人工智能應用展開了全面研究。

一、人工智能的發展與實際意義

計算機網絡中的海量數據與信息普遍是用數字、符號、文字等文本形式進行展現，在此過程中需要其達到較高的表達能力、判斷能力等方面的標準，而人工智能為加強計算機網絡的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現，能豐富計算機網絡的信息表達能力，憑借其獨特的編輯、處理、操作技術以及超高的分析能力，實現了自動對信息進行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發展的意義主要表現在以下兩個方面：一是人工智能的發展增加了計算機網絡信息表達的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實現了人的行為，同時由提升了人的謹慎、全面與系統等方面相關能力；二是人工智能的發展開拓了計算機網絡在處理信息的空間與路徑，將計算機網絡所涉及到的眾多工程信息進行有效結合，實現了集中控制的目標，完成智能化的操作。

二、人工智能在計算機網絡技術中的實際應用

2.1計算機網絡多種渠道信息的處理與集成

網絡與計算機等現代高新技術參與到計算機網絡之后，為計算機網絡的發展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實現方式與實現方向。人工智能在計算機網絡中的應用，由傳統的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數據信息處理的工作所轉變[2]。人工智能的這一轉變體現在多種方面，例如，在現代網絡運營安全管理中，可實現預先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠實現將網絡中流傳的不良信息等進行自動攔截，且能夠對來往傳遞信息進行自動識別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對信息進行判斷，實現了高等人工智能技術。

2.2人工智能在網絡管理方面的應用

計算機網絡技術中，網絡管理一直是一項繁重的工作，網絡的實時動態以及變化速度快等特點為網絡管理工作行程了一定的難度，而為實現更為高效的網絡管理，人工智能技術也顯示出了一定的效用。人工智能技術在計算機網絡管理中，能夠利用人工智能專家知識庫、問題求解技術，達到對計算機網絡進行綜合管理的效果。專家系統是一種相對智能的計算機程序，將某種領域中的專家知識以及經驗進行累計，將其進行有效的匯總并錄入到相關系統中，由此在某特定領域中匯集多為專家的知識與經驗，實現系統的高效性與全面性，完成對此領域內各種計算機網絡問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業管理與教學方面的應用

現代普遍企業管理中均會應用到計算機網絡技術，而在參與了人工智能的計算機網絡中則更為有效的提升了企業管理的安全性與高效性。人工智能能夠實現企業管理系統的自動防御系統與健康系統，是企業管理實現高度智能化。在教學方面，教師可以在教學過程中，利用人工智能技術的知識庫，在知識庫中定義教育知識內容，并對知識庫中的知識進行推理，是學生能夠更為直觀的接受教學內容，提升教學效率。

結論：綜合上文所述，人工智能是計算機網絡技術發展的必經之路，人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在計算機網絡管理、計算機網絡安全、辦公安全、信息化教學等多個方面。人工智能在計算機網絡技術中的有效應用，推動了計算機網絡向高效智能化的發展，對計算機網絡技術的發展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻

[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，03（02）：20.