第第大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用目錄TOC\o"1-3"\h\u12142摘要 II21489Abstract III4005引言 123660第一章大數據與人工智能的概念 296321.1大數據的概念 2281181.1.1大數據的核心價值 2211011.1.2大數據的特點 3130401.2人工智能的概念 3217021.2.1人工智能的特點 468071.2.2人工智能技術的發展歷程 49945第二章網絡技術的發展現狀 625362.1計算機網絡技術發展成熟 698332.2數據技術的發展 6103132.3智能化網絡系統的發展 625396第三章人工智能在計算機網絡技術中的應用 8237483.1人工智能在計算機網絡技術中的可行性 8279833.2在計算機網絡技術安全方面的分析 839473.3人工智能在計算機網絡評價系統中的運用 929633.4人工智能與大數據技術在網絡安全感知中的應用 957793.4.1建立模型安全體系 9169863.4.2建立防御策略安全體系 9141183.4.3大數據基礎上人工智能客服系統的具體概述 105388第四章人工智能中的深度學習 126248第五章人工智能的未來 13348結論 1320180參考文獻 1426915致謝 15大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用摘要隨著市場經濟的飛躍發展，我們的日常生活越來越隨處可見人工智能的蹤影，比如銀行、商場、學校、公司等很多場所，哪怕城市角落里不起眼的菜市場，也經常會接觸到指紋支付、刷臉支付等，人們期望生活更加豐富多樣，生產如何怎么才能更加的便捷等等，在一系列多樣的需求下，人工智能由此誕生，從最開始簡單的提取數據算法到后續的模擬人類行為，人工智能在悄無聲息中進行著改變，慢慢滲透各個領域，它讓一些技術正在進行著變革，在一定的基礎上又推動著我國原本落后的制造業進行產業的轉型升級，它在計算機網絡技術上得以發展，而同時，它的快速發展又在一定程度上推動了計算機網絡技術的改革，它們相互協同并進，對我們的生產生活產生了巨大影響，它的學習能力和智能化水平未來將會發展成什么樣，我們還未可知，本文通過人工智能在計算機網絡技術中的研究和運用發展，闡述了其作為一個新興的現代產業，在當前社會下人工智能技術的現狀，針對其在應用范圍內的可行性進行詳細的分析。關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；運用探索

引言現如今準確地為其未來進行分析在21世紀即將是人類科學信息技術快速進步發展的黃金時代，人工智能技術仍然是一種專門用于研究目前現代各類人們經濟社會以及日常生活的一種高新技術，將目前現代我們人類的邏輯思維能力與其他現代人類科學家的邏輯技術能力緊密結合在一起，實現各類工業機器與各類人工智能化的人機一體化，研究所的工作人員不僅僅是希望一個工業機器人不僅希望能夠從而繁瑣的操作完成整個工業生產，也不僅希望我們能夠像其他現代人類一樣的也可以同時擁有一種能夠獨立同時進行邏輯思考的獨立思維能力，它不僅希望有著十分驚人的強大的微數據處理以及分析計算能力，還希望可以做到能夠及時解決目前人類計算機現代科學信息技術中仍然存在能力不足的很多的小地方，對未來一些可能將來還會不斷出現的各種技術問題也都可以做到能夠及時的快速發現出并作出有效率的反應，現階段目前我國對于人工智能技術研究正仍然處于一個新的初級階段，還只是我們需要從更深入的知識層次中不斷探索挖掘有意義的很多的新東西，人工智能在經過不斷改進以及目前現代科學信息網絡處理技術的大力發展支持下，顯示已經呈現出一種積極的發展趨勢，并在目前現代人類計算機科學技術的各領域廣泛應用得到研究使用。因此更具有非常驚人的數據處理分析能力，我國在未來人工智能的應用領域內對其發展前景還是比較不錯的，相關的技術工作人員在不斷探索突破各項關鍵技術，從而能夠使得未來人工智能在我國計算機信息網絡化等技術領域中的廣泛應用不斷取得突破。

第一章大數據與人工智能的概念1.1大數據的概念海量的大數據，是泛泛指所數據涉及的各種數據量非常過大，無法進行檢索、管理、處理和進行分類，目前國內主流的數據軟件分析工具已經無法充分利用這些巨大數據量來幫助中小企業在合理的信息時間內快速做出更加積極的數據商業運營決策。大數據本質上不僅是一種重要數據信息收集處理系統，也是一種重要信息資源共享系統形式。在移動大數據應用時代，人們的日常生活通過移動計算機、互聯網等平臺互聯互通。在我國企業信息大數據廣泛應用的新時代，人與人和企業以及人之間的相互連接交流信息量的內容更大，傳遞的更多企業業務信息更復雜。我國企業信息大數據廣泛應用的新時代給我們的企業日常生活中的工作學習帶來了便利。與此同時，大數據已經逐漸開始融入各行各業，融入我們的企業日常生活中的學習和日常工作中的生活。“大數據”一個專業名詞由麥肯錫研究所于2011年8月1日首次正式明確提出，近年來越來越廣為社會流行。一個名詞最早的開始主要指的是對我國企業數據結構化新理論和企業新文化的深入研究挖掘，然后這才真正開始逐漸出現具有突破性并逐漸形成一種非完全結構化的企業大數據，推動了我國企業信息大數據的進一步廣泛應用以及拓展。大量的企業數據主要通過企業數字化云計算和分布式系統緊密結合起來進行，系統之間的緊密連接大大程度促進了企業信息間的連接。1.1.1大數據的核心價值“大數據”不是“數據分析”的另一種能夠具有絕對準確性的金融科學技術說法！而是因為現代金融大分析數據領域中的現代金融信息分析技術其實也就是一種技術指一個金融企業具有能夠利用各種超大量的金融信息實現規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新的第一代金融信息技術金融管理技術發展后所不斷發展衍生出的技術特點，具體地說，是因為本文所要指出的金融大數據時代金融信息技術就是指我們現在日常生活中就需要通過快而且高發展速度的進行金融交易數據收集分析以及獲取、處理、分析和利用金融交易數據分析應用以及管理等各種手段應用來不斷分析提取有價值的、海量、多樣化的各種新型的金融交易交互技術金融數據以及分析技術應用和新型金融交易大數據、交互技術金融數據分析應用并以此金融大數據為基礎，針對一個金融企業的各種金融業務運作以及管理模式也就需要不斷提出一套能夠有較具體和針對性的金融解決決策方案。數據的內容產生除了主要來自各種社交移動網絡，網站，電子郵件商務企業網站，郵箱外，智能手機，各種溫度傳感器，和各種物聯網，智能可穿戴設備。基于企業內部交易方式應用服務數據、交互方式應用服務數據為基礎，針對一個大型企業的實際經營運作以及管理模式進而分析提出一種有效和極具針對性的數據解決決策方案。由于一些企業內部物聯網和基于企業智能手機完全可視性智能穿戴的快速性和普及性所直接帶來的，生產線上普通的藍領中層管理員工，前臺上的企業電話員，等現在一些企業內的一些企業低階中層管理員工也已經逐漸成為大量普及產生的是企業內部大數據的主要來源數據作為組成部分內容的一部分，數據的大量普及產生除了主要數據來自各種企業社交網絡媒體諸如網絡，網站，電子郵件應用商務等等企業內的網站，郵箱外，智能手機，各種溫度傳感器，和基于企業物聯網，智能的和完全可視的智能穿戴等等移動設備。1.1.2大數據的特點大數據的主要應用技術規模尚小還是一個不斷發生變化的重要衡量技術指標，目前正在應用領域大數據的主要應用技術發展特點之一主要是由于使它自身具有一個新的數據類型海量性的數據類型動態特征，數據類型特征多樣性的不斷變化增加主要形成原因之一是由于新型移動多媒體網絡結構的應用大數據，以及其他類型包括手機社交移動網絡日志、社交移動網絡媒體、互聯網手機信息移動搜索、手機短信移動通話記錄及智能手機信息傳感器移動信息網絡等數據類型不斷增加等所造成。高速自動嵌入描述的數據增長速度也可能就是一個大型企業的移動大數據被用戶通過高速實時自動描述創建和快速自動嵌入而在移動的網絡持續時間內的增長速度。在高速進行描述移動信息網絡時代創建實時業務數據流已逐漸成為一種流行發展趨勢。傳統服務企業不僅因此而更需要充分深入了解如何快速準確進行數據創建如何實時分析數據。1.2人工智能的概念諸如智能手機應用多媒體處理技術綜合應用，計算機應用軟件工程輔助設計，數據庫，數據實時處理通信，自動控制等等，人工智能基礎技術研究是基于我國現代計算機科學基礎技術科學的一個相關技術應用研究重要技術分支，是多年多以來基于我國現代計算機科學基礎技術科學相關技術應用研究不斷探索發展的豐碩成果結晶。目前我國人工機器智能基礎技術研究是一門基于科學包括現代計算機科學基礎技術科學，生物學，心理學，神經科學，數學和倫理社會學及哲學等多門基礎學科的現代基礎技術科學和信息工程技術。然而構成現代人工智能的一個主要科學技術就是推動人類力量的關鍵要素也就是通過開發與研究實現與和人類大腦核心推理智能密切聯系相關的各種新型計算機基礎科學技術功能，例如使用邏輯推理，學習和研究使用用來解決各種人類推理問題的各種推理能力。1.2.1人工智能的特點人工智能的四大特點：①也就是從基于人工智能知識融合表達技術到基于大數據處理驅動的人工知識融合學習的新技術。②也就是從基于分類型信息處理的智能多媒體向大數據處理轉向可以跨越多媒體的知識認知、學習、推理，這里我們講的“媒體”不是一個新聞媒體，而是用戶界面或者工作環境。③也就是從基于追求人工智能機器人達到高技術水平的智能人機、腦機相互進行協同和深度融合。④也就是從基于聚焦智能個體人工智能知識到基于移動互聯網和基于大數據的智能群體人工智能，它就是可以把很多正常人的人工智能知識集聚起來融合在一起來并演變成一種群體性的智能。1.2.2人工智能技術的發展歷程人工智能最早是在1941年隨著電子計算機的發展才慢慢被研究出來的，人們發現運用計算機技術可以使機器也能模仿人類的行為，當人工智能的概念在1956年被科學家們第一次提出來以后，研究人員開始針對這項技術開展深入而廣泛的探索和研究，后來被推廣到人民大眾的生活之中，雖然現代技術下，人工智能已經得到飛速的發展，但是和人們所期待的最初設想相比，還有很大的研究空間。計算機技術和人工智能的發展經歷了以下一些階段：（1）誕生階段1946年美國人莫克利和艾克特在美國賓夕法尼亞大學實驗室成功研發出世界上第一臺數字計算機“ENIA”，這臺計算機最初是為了美國國防部計算新型火炮的彈道軌跡，因為體積特別龐大，耗電量高，而每秒的運算力又特別低，從而導致運用起來并不方便，后來開發者開始在降低程序的運行難度方面進行深入研究和改進，在1949年終于突破這一難題，第一臺具有程序儲存數據能力的電子數字計算機被發明出來，計算機理論和計算機科學也相應的被人們做系統研究，這為以后人工智能的誕生打下了牢固的基礎，人工智能技術最開始被發現是由于一名科學研究者的實驗發起的，他發現通過自動調節溫度器開關的大小，這一技術的關系可以決定室內溫度實際數據和期望數據之間的大小。從而達到對室內溫度進行一系列人性化的控制。當1956年英國數學家圖靈帶領研究學者對計算機學術開展論壇討論后，人工智能的概念才算是被學術界正式的命名。（2）初期階段特別是上個世紀七十年代以后，研究學者在知識框架工程和專家數據運行系統的基礎上，提出了知識數據工程，它與我們平時所接觸的實體工程有相似的地方，但是它商品化的特征又使得其在系統數據框架的搭建方面又有很大的區別，不同于傳統的信息數據處理模式，人工智能能夠模擬人類處理一些事情的思維模式，通過在編碼中輸入特定的指令等過程，更便捷順利的解決一些難題。我們身邊有很多智能數據操作系統，比如我們經常所用的智能手機，他們程序里面運用的安卓和蘋果的ios系統就是我們常說的智能化的數據操控系統。在技術的改進中，智能系統不斷走進我們的日常生活中，比如一些智能音箱、智能家居等等，我國計算機技術起步較為緩慢，與發達國家相比技術方面還存在很大差距，為此，現在我們國家特別注重科教興國，提出“科技是第一生產力”，通過制度一系列的福利政策和資金調配等方式，促進我們國家人工智能技術在市場經濟中的有效發展。

第二章網絡技術的發展現狀2.1計算機網絡技術發展成熟現如今快速發展的現代計算機應用網絡通信技術已經可以在移動計算機網絡應用的光網絡移動通信關鍵技術自從手機發展九十年代追溯到至今，傳統的手機集成電路光纖移動通信和手機網絡光纖微波發射移動通信等手機網絡基礎技術手段已經不能完全能夠滿足網絡現代化在人們的實際生活工作和人們日常生活信息應用中的需要，以手機網絡應用光纖通信系統為主要技術代表的各種光網絡移動通信數據傳輸技術，逐漸逐步發展嫻熟成為了我國現代手機網絡應用移動通信的主要網絡基礎通信技術。手機網絡光纖移動通信以其良好的手機網絡技術可移動性、高質量的網絡視頻信號和大數據實時傳輸、寬廣的手機網絡覆蓋面和范圍等三大關鍵技術創新點為特點，發展迅速并且勢態迅猛，在我國現代手機網絡應用移動通信中已經逐漸占據了重要網絡技術支撐地位。2.2數據技術的發展光纖通信的特點具有光纖通信數據容量大、傳輸數據距離遠；可以抗電磁光波干擾、傳輸數據質量佳等多大優點，并逐步完全形成取代以往以集成光電子監控線路數據通信技術為主要組成部分技術組成的特制光纖通信信息傳輸技術網絡，成為可以連接整個現代我國光纖通信網的主要網絡數據交換傳輸信息通信技術手段。未來的集成光纖監控網絡數據通信技術可能將一定會成為是全新的一種光釬網絡通信傳輸網絡，光線路數據交換信息傳輸技術將逐步發展壯大成為重要的一種網絡數據交換信息傳輸技術。光網絡數據交換信息傳輸技術主要類型是廣泛定義指用特制分組光纖監控光纜分組來直接連線進行各種集成網絡綜合性光線路數據、信號交換信息傳輸的一種集成網絡綜合性光數據交換信息數據傳輸通信技術。光網絡數據交換信息傳輸技術主要可以大致劃分為集成高纖監控光路光網絡數據交換傳輸技術主要類型和特制光纖光纜分組視頻監控光纜的數據交換兩種技術類型，隨著我國現代高纖光電子通信器件設備制造工業技術的不斷進步發展，光網絡數據交換信息傳輸技術的最終發展趨勢將仍然應該是基于光纖分組監控光纜的數據交換。2.3智能化網絡系統的發展智能化管理是現代計算機企業網絡信息技術產業發展的一個重要發展方向。由現代計算機企業網絡管理技術、現代信息通信與網絡信息系統技術、行業信息技術、智能網絡控制系統技術等等匯集而來形成的針對某一個專業方面的智能應用的一個智能網絡集合體所構成的管理系統就是應用智能化企業網絡管理系統。近年來，已有許多面向智能化的新型計算機企業網絡管理系統已經開始投入應用，如大型住宅小區網絡智能化管理系統、家居小區智能網絡管理教學系統、智能化企業醫院管理系統、智能化企業網絡管理教學系統等。應用智能化企業網絡管理系統不僅不但能大大提升企業網絡管理效率還而且能大大增加網絡業務的管理靈活性和大大減少網絡運營商的成本。

第三章人工智能在計算機網絡技術中的應用3.1人工智能在計算機網絡技術中的可行性人工智能系統獨有的可行性特征使得它在計算機網絡技術中被大力推廣和使用，它在一定程度上對計算機網絡技術中存在的限制性問題進行了一個互補。一方面，人工智能能夠根據現實生活中的實際情境，通過靈活篩選計算機網絡數據信息以達到滿足人們的真是需求的目的。因為有時當系統資源環境改變的時候，運用人工智能技術，可以在最短的時間通過運算和篩選，完成對數據的實時跟蹤和精確把握，從而獲取人們真正所需要的數據信息。根據查詢到的信息精準度，盡可能地還原信息資源環境，給企業客戶提供一些及時有效的信息數據。這些如果只是僅僅通過傳統的計算機網絡是很難實現的。另一方面人工智能具有協同性，計算機工程師們利用人工智能技術，再大量的計算機數據中將需要的信息快速提取出來，接著進行信息資源的共享和傳輸，在最大限度滿足人們需求的同時利用人工智能技術極大的節省了人力和物力，這種高效率的協同力剛好滿足了現在化市場經濟的需求。在最初階段我們主要是想利用人工智能讓機器能夠達到模仿人的思維和行為能力，但是在我們以后的隨后慢慢改造中，我們又希望其利用計算機網絡技術中強大的學習能力快速掌握技能，同時利用數據運算能力，減少重復性工作的計算時間，在計算機技術的基礎上在加上人工智能，不僅能提高計算機推演數據的能力，而且還可以提高計算機對信息的篩選處理。人工智能的融入給計算機技術行業帶來了嶄新的變革。我們想要做好一項安全的系統防護工作，往往首先要搭建一個安全的網絡環境。我們需要很高的計算機技術，才能夠做到在使人工智能在提高網絡管理工作的同時又可以系統的檢測網絡環境的安全性，做好網絡安全防護工作。3.2在計算機網絡技術安全方面的分析在智能防火墻中方面，與傳統的網絡防火墻不同，計算機網絡技術加入人工智能技術以后，它所形成的一種智能型防火墻在安全網絡管理工作中可以最大程度的發揮其智能網絡環境保護的作用，同時還可以更快的安檢各個網絡領域。不止如此，人們還運用人工智能技術，在這種智能性防火墻的基礎上加入識別功能，從而能夠更快地識別出所需要的系統數據，有效的防止黑客的侵入或病毒的傳播等。在入侵檢測方面，由于計算機網絡往往處于一個復雜性很高的情景之中，這個時候入侵檢測就成了其必不可少的環節。這個時候也許會有人問為什么要進行入侵檢測哪？這是因為只有先檢測網絡系統的數據信息是否安全，是否處在一個良好的運行環境下，只有前期各項數據正常運行才能保證后續程序的進行。人工智能的加入可以使其在入侵檢測環節能夠自動的對系統內部數據進行篩選檢查，并形成數據分析報告。3.3人工智能在計算機網絡評價系統中的運用人工智能在提高計算機網絡信息的管理和資源的利用率方面有很大的幫助。它摒棄了傳統網絡技術中的缺點，通過智能化的服務很好地完成網絡系統維護和評價的工作。如果希望能夠提供計算機的實時搜索率和信息的精準度，這個時候可以利用人工智能中的智能求解技術，對大數據進行自動查找篩選和求解，從龐大的數據庫中，快速挑選出準確的信息，從而幫助人們做出最佳方案。在互聯網技術的發展過程中，人們將互聯網技術和人工智能相結合，提煉出一種新型的專家知識庫技術。這項技術是將傳統網絡數據庫中的管理和評價數據進行實時更新，隨后進行重新的編碼和排版，從而建立一套嶄新的計算機網絡數據庫系統。為了使這套系統更加健全，我們還需要同專業領域中的技術人員進行協商，利用他們豐富的計算機經驗和技巧，增強數據庫的專業化程度。3.4人工智能與大數據技術在網絡安全感知中的應用3.4.1建立模型安全體系為了提高人工智能技術和保障大數據技術的安全，我們可以建立一個安全體系模型。在建設初期，我們首先應當充分了解和掌握計算機的特性和運行狀態，在此基礎上加入三維立體概念，以增強計算機技術的合理運用全面提高。模型以三個軸為代表，X軸代表網絡信息處理和安全，Y軸代表系統的安全性，Z軸代表網絡應用層面和傳輸層等，在確保三者之間合理的情況下，提升網絡安全防御功能，在確保網絡安全的前提下，協調用戶和模型之間的匹配度。3.4.2建立防御策略安全體系在應用策略，提升關鍵技術時，可以應用系統思想、技術和網絡知識，構建三維模型，通過三者之際的相互配合，可以全面的保障網絡系統工程的安全性。三者構成的安全機制模型在數據庫和計算機設備的性能和信息完整度的提升方面起到很大的作用。當網絡信息滿足精益化的發展需要，才能在應用策略求精技術上實現新的突破。建立防御策略安全體系，提升策略的時效性，才能實現以上這些目標。在建立模型時，要靠充分考慮到以下幾個參數，如在以網絡服務資源為基礎的節點當口位置獲取的系統安全參數，在參數的配置方面，又需要大量的數據包、接口數據等。在現代的大數據技術研究中一般是基于CNDPR模型開展的，在這之中將策略求精的概念應用到具體化的數據處理過程中。當防御策略系統建設完備，以后可以在設備節點中運用起來，并以一種執行策略的形式存在。這種防御系統通過其主動性的特點來改變系統的運行狀態，從外部的形式上來看，可這種防御模型由主體和節點兩方面構成，主體方面，一般是指相同特征的主體，而節點一般通過節點名稱、IP、掩碼等方式生成用戶名和口令，從而改變計算機的信息數據。我們通過分析系統的應用可以可以看出，在相同的主體特征集合中，能夠體現出角色的綜合性，不同的角色權限之間也有很強的關聯性。3.4.3大數據基礎上人工智能客服系統的具體概述現在，人工智能客服在企業和用戶等多方領域中中得到廣泛的關注和運用，目前我們所用的智能客服系統是運用計算機自然處理技術來重新設置客服系統的語音模式，把接收到的語音信息和文本信息進行處理后，形成語言自動回答，雖然這在很大程度上減輕了人工客服的勞動力，但是由于其接收轉化數據的局限性，其效果還是遠遠達不到全智能化系統。人們利用大數據和智能客服的有效結合，把這套系統運用于營銷系統之中，通過對信息的抓取和提煉，從而對客戶進行精細化的分類，以此能夠更好的提供針對需求的服務。由于智能客服系統能夠有效的調取出來指定的信息數據，自動化的進行數據整合，在這點上它充分體現了大數據的實際運用價值。針對客戶多元化的需求模式，人工智能客服也能通過其對自身內部計算機知識庫的實時更新，完成一套標準化的應答模式，我們要想更好的提高行業的服務質量，還需要繼續對客服系統的思路和框架進行研究。營銷業務中，應用系統的數據和業務核心流程等一些重要信息需要依賴于大數據和智能客戶的融合，這樣才能使客戶的信息、問題進行有效的提煉與篩選，從而實現對客戶的精細化、個性化分析。人工智能客服系統能夠在大數據的基礎上篩選出特定的數據并進行高效整合，從而實現將大數據應用價值最大化。人工智能客服系統能夠在抓取特定數據的基礎上進行高效整合，所以相對而言，其運行原理極其復雜。要想提升智能客服的人性化程度，就必須創造出更多的更有深度和廣度的數據資源。比如在問答模式中，首先要進行結構框架的設計，然后再通過交互環節的有效數據進行再次整合，最后將這些數據全部輸送到云端數據庫中。首先進行用戶畫像的創建工作，當用戶在傳遞信息的時候，數據系統則根據用戶以往的歷史交易、數據內容傾向等完成初步的建模工作，對用戶進行一個抽象化的標簽處理。智能客服系統在獲得用戶問題請求時，根據以往的用戶畫像數據利用特定的算法來研究出用戶的主觀想法。再利用數據庫內的一些典型案例進行類比，最終達到給用戶呈現出一個最佳答案的效果。等服務完成后系統又會隨機對用戶的體驗進行一個綜合的打分，以完成信息反饋的工作，同時將這些收集來的全新數據信息又傳輸回數據庫內，這樣也為下一次的請求交互做好了鋪墊。由此可見在整個過程中數據的自動分析和收集是最關鍵的部分，大數據收集大大提高了系統的實現率。

第四章人工智能中的深度學習人工智能中的深度學習較高深的數學知識其實是隱藏在它的底層深度學習框架的，很多是需要數學科學家參與的，國內的深度學習框架目前也只有百度、華為的有點名氣，絕大部分知名的都是由國外的公司或機構研制出來的，Tensorflow，Caffe，Pytorch等。就目前深度學習算法調優的情況來看，雖然有些深度學習框架有超參自優化的功能，但是大部分實際應用的算法模型還是需要人工來調參，調參那是要資深的算法工程師才行，一般的算法工程師還真不能勝任；當前深度學習相關算法還非常依賴人的干預，包括數據訓練，參數調優等，即需要人來主導、指揮，人是主導地位（算法要服務于我們，服務于目標用戶），而不是從屬地位。雖然說深度學習里面的機制基本是黑匣子，但在輸入輸出可控的情況下，我們完全可以讓深度學習自己來為我們做事。同理，運用深度學習機制的算法輸入的數據以及輸出模型規范都在人的約束下，它能比傳統算法精度更高地服務于用戶（如人臉識別），解放我們自己，技術最終是要服務于目標用戶來產生價值，集思廣益普適性和開源性非常重要。深度學習在圖像識別、語音識別和自然語言處理方面取得了很大的成效。由于計算機技術的提升和大數據信息庫的收集，使得它可以通過一些直觀的圖像文字或聲音等，模仿人的大腦神經來感知世界，所以在圖像識別和語音識別方面，效果更為明顯。比如使得人臉識別得到廣泛的使用，極大的降低了語音識別的錯誤率等，國內的一些科技企業如科大訊飛、思必馳等已經將語音識別算法運用到移動互聯網、車聯網、智能家居等商業領域。

第五章人工智能的未來伴隨著深度學習算法在計算機系統中的應用，人工智能迎來了朝陽發展，在國家政策方面，我國大力扶持科技興國，一些針對人工智能方面的優惠政策也