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关键词：人工智能；金融；应用；股票
伴随人工智能、云计算、大数据等技术的崛起，金融行业正在智慧金融的大道上大步前进，这是金融与科技结合的必然趋势。股市在金融领域是重要一环，投资股市的目的当然是为了盈利，这其中有很多的影响因素导致风险非常大，在技术层面上就考虑用人工智能技术来预测股市的涨跌，理论上这种方式是可行的，为此本文则重点讨论人工智能在股市预测上的应用。
一、关于人工智能与股市涨跌
随着计算机性能不断提升，大数据技术的不断进步，人工智能在近些年来发展非常迅猛，深度学习神经网络阶段发生了三大具有突破性的事件，将人工智能推上了风口浪尖。具有代表性的事件包括20xx年google无人驾驶汽车上路，20xx年深度学习算法在语音和视觉识别上有重大突破，20xx年alphago战胜围棋冠军。随着数据量不断增大，计算能力不断增强，深度学习的影响力也越来越大，从目前的形势来看，所接触到的人工智能，可以简单理解为通过历史数据结果，生成复杂多元的公式，然后根据公式拟合所有数据，并套用公式得到实际场景的结果。从技术层面上来讲，只要存在规律的事物，基本都能够通过学习相关的特征数据来做决策。股市的变化也是有特征的，具体来说，股市价格的变化，实质是一个随时间变化的序列。在金融领域有专门的时间序列分析方法，该方法是通过历史数据的处理，寻找前后数据之间的关系并建立关系模型，然后基于历史数据和模型来预测时间序列的未来值。因此用人工智能来预测股市涨跌成为可能。现在也有一些实践和探索，比如投顾问，是人工智能股票预测引擎，其基于大数据提取多股票特征，应用于tensorflow、lstm预测股票未来五日开盘价、收盘价、最高价、最低价，并使用recursivefeatureelimination和pearson相关系数等进行多轮训练，移除若干权值系数特征，再基于新的特征集进行下一轮训练，保证稳定上升的准确性。现在股市标注清晰、数据量庞大，应用简单、直接变现，股市ai已经具备人工智能应用爆发的要素。
二、关于人工智能在金融领域的应用
对于股市而言虽然有特征，但是股市确实一个非线性，混沌行的复杂非线性系统。影响股市涨跌的并不仅仅只有历史数据，还有更多的因素，包括公司的近况，股民对股票的态度，政策方面的影响等等，而这些因素存在相互联系相互影响的关系，牵一发而动全身，这就是所谓的混沌现象，虽然混沌现象目前不可预知，但是理论上用人工智能来预测股市涨跌是可行的，不过仅仅简单地将历史数据纳入到关联模型当中来预测涨跌，往往效果不太好，但不意味着人工智能就不能预测股票涨跌，大概率是技术条件还不具备。为此我们从一个深度学习的练习项目来探讨人工智能在股票市场上的应用问题。
（一）项目的概况本项目是为了实现人工智能股市价格预测的一个深度学习练习项目，旨在通过机器学习算法，结合过去几年以及某只股票相关的k线图走势，公司的相关报道来作为数据集，通过训练来得到可预测的股市价格机器学习模型，并用这个模型来预测股市价格的涨跌。项目拟使用线性回归，神经网络以及随机森林来进行预测，并对三种算法的预测效果进行比较。项目使用python编程。
（二）自然人如何投资股市在编写人工智能程序之前，需要考虑自然人是如何投资股市的，这是一个关键点，因为股市时一个复杂非线性系统，即混沌系统，影响股市价格走向的因素很多。在投资股市时，往往会在决定购买哪只股票之前，会查询与股票相关公司的信息，如果查到的信息以正面信息为主，那么投资这只股票的回报率就可能会高一些，当然还需要看k线图。总结起来则可以确定机器学习模型需要股价数据和对股票的情感数据。
（三）数据获取机器学习模型需要数据，没有数据就没办法训练机器学习模型。所以在数据获取方面股价数据使用pandas进行分析，对于情感数据则使用nltk来进行处理。具体来说读取往年股价数据，并对其进行简单处理后生成pandas的dataframe格式，构成系列化，并成为文件的python对象。通过print(df-stocks)来查看df-stocksdataframe对象并输出可得到股票的股价以及相关文章内容，进一步开始分析股票的情感数据与股价数据。先将priceseries从df-stocks中独立出来，成为单独的dataframe对象，然后添加几个新的series，随后使用nltk对文章进行情感分析。使用nltk的情感强度分析器对文章情感进行分析，并将情感强度写入新独立出来的dataframe中，其中的negseries存放文章的负面指数，neuseries存放中立指数，posseries存放正面指数，compound存放合成指数，然后将数据输出，得到相应的情感分析数据。
（四）划分数据集根据输出的情感分析数据，开始时间为20xx年1月1日，结束时间是20xx年12月31日，再8:2的比例来划分训练集和测试集。划分完df后，新建一个对每个时间点情感评分的list，将训练集和测试集的数据加入其中。因为要预测股票涨跌，也就是预测股价的走势，那么定义一个y标签作为股价。
（五）股市涨跌预测1.随机森林算法预测使用scikitlearn，其中封装好了随机森林算法。在控制台输入rf=randomforestregressor)(numpy_df_train，y_train)#print(e_inportances)prediction，bias，contributions=t(rf，numpy_df_test)print(preditcion)当看到控制台有输出以后，输出正确那么可以证明随机森林预测成功，为了可视化分析因此使用matplotlip来绘图。绘制出没有平滑的股价走势，。输出到桌面，就可以得到一个预测股价走势和真实股票走势的对比图，按照走势图来看，预测的数据和实际的股价走势存在比较大偏差，因此还需要进一步对数据进行处理，通过添加一个常数来表示测试阶段的闭市股价。然后再次通过matplotlip绘制走势图，修正以后预测走势曲线与实际的股价走势曲线接近，但是预测走势曲线抖动比较明显，需要进行平滑。而平滑处理方法可以使用pandas的ewma来实现。但平滑后发现预测走势与最后部分真实的股票价格走势出现了相反的情况，进一步处理，只绘制平滑后的实际故事走势与预测股价走势的折现，结果还是表面预测效果并不是很理想。2.线性回归算法预测因为随机森林预测效果不佳，为此使用基于tensorflow的线性回归算法，基本上的思路与上文的思路相当，只是tensorflow的操作不一样。实际上线性回归模型在机器学习和统计领域，是非常简单的模型，但也是应用最广泛的模型。在具体的使用当中基于tensorflow先导入需要的python包，然后设置pandas与tensorflow的关联，然后加载上文建立的数据集，使用numpy随机方法对数据进行处理，随后通过pandas提供的describe()函数来进行数据预览。在tensorflow中用特征列来表示特征的数据类型，为此先定义输入特征，并配置素质特征，同时定义标签。配置一个线性回归模型，然后用gradientaescentoptimizer训练这个模型。按照同样的方式输出图形后进行分析，根据预测结果来看，效果要比随机森林算法要好一些，但是参考的价值并不大。3.神经网络算法预测同样结合scikitlearn的mlp来对股价进行预测分析，思路同上，加载数据集，分隔出数据集和测试集，并计算情感分数，创建一个mlp模型，按照上文的方式绘制出走势图，看情况进行修正，输出走势图，最后再进行平滑。基于这种方法的预测相对来说效果要好很多，至少对比前两者来看效果最好。
三、关于金融时间序列中的人工智能
在金融时间序列分析当中早期使用的是时间序列的分析方法，表现为基于统计和线性的方法，比如移动平均算法，指数平滑算法，自回归移动平均算法等。一定程度上来说基于统计和线性假设前提下的模型在一定程度上满足了性能指标需求，可以在特定领域取得比较理想的预测效果，但金融领域具有非线性、混沌性特征，时间序列分析方法并不能直接应用在金融时间序列分析当中，从上文的分析中可知线性回归模型这种方式并不能很好地解决非线性环境下的噪声干扰。所以最好的方式还是结合人工智能的方法来进行金融时间序列分析，其中涉及了计算智能、遗传算法、模糊分析方法、智能体、神经网络等。基于前文的分析来说神经网络算法是比较理想的算法，实际在人工智能应用与金融领域的实践当中更多的还是使用的神经网络。不过不可靠性会比较大。所以人工智能理论上在预测股票上是非常可行的，人工智能有朝一日会主导金融策略的制定，但目前来说还需要技术层面上的进一步探索。结束语：综上所述，人工智能在金融领域的应用理论上是可行的，以目前的技术条件来说，存在一定的技术难题，解决了这些问题人工智能在金融领域必定会发挥出非常显著的作用，在本文当中基于现有的技术条件分析了人工智能在股票市场上的应用问题，希望能够提供一定的参考价值。
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2017全球人工智能会议
过去的6月和7月，人工智能和机器人界的国际a类会议几乎已经开完了一大半，我们感叹ijcai的多样性，也惊叹cvpv中华人青年学者的崛起。但对于这个圈子的人来说，这届刚刚匆匆打马而过，下一届的准备以及论文提交又要开始了。如果今年的辉煌我们没有赶上，那我么可以提前为明年的大会做准备。下面是小编整出了一份2017年重要会议的表单。
人工智能大会：紫色a类、 黑色b类;
机器人大会：绿色。
先来看看明年6、7、8三月有什么重要会议：
a类+b类
会议名称 时间 地点 类型
darppa 6月初 未知 (大型人形机器人界的奥林匹克)
icaps 6月18-23 美国匹茨堡 (人工智能规划方面最好的会议)
icml 6月20-22 地点待定 (机器学习重要会议)
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colt 三天待定 地点待定 (计算学习理论最好会议)
(往年在6月12-7月初波动)
cvpr 7月21-26 夏威夷 (计算机视觉顶级大会)
acl 7月30-8月4 温哥华 (计算语言学/自然语言处理方面最好的会议)
robcup 7月(未知) 名古屋 (机器人世界杯)
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sigir 8月7-11 东京 (信息检索方面最好的会议)
skdd 8月14-17 加拿大，哈利法克斯(数据挖掘方面最好的会议)
ijcai 8月19-25 墨尔本 (国际顶级人工智能联合大会)
明年9、10、11月召开的重要会议：
a类+b类
ecai 8月29-9月2 2017年不开。
iros 9月24-28 温哥华 (世界机器人和系统顶尖学术会议)
iccbr 9月25-26 芝加哥 (case-based reasoning方面最好的会议)
iccv 10月22-29 意大利威尼斯 (计算机视觉方面最好的会之一， ieee主办)
eccv 10月召开 2017年不开。
明年12、1、2月召开的重要会议。
a类+b类
nips 12月以后 待定 (神经计算方面最好的会议之一)
aaai 2月4-9 旧金山 (美国人工智能学会aaai的年会)
明年3、4、5月召开的重要会议。
a类+b类
aamas 5月8-12 圣保罗 (agent方面最好的会议)
icra 5月29-6月3 新加坡 (ieee世界机器人与自动化大会)
小结：
从上面的总结可以看出，人工智能和机器人领域的国际大会通常在6月底开始掀开帷幕，然后在7、8两个月进入高潮期，如果非要在2017年中的这两个月挑出个空闲点的时间去做点什么事，我们选择这些时间段。
1)如果17年按16年robcup6月30号-7月4号的时间照旧，7月5号-7月30号相对悠闲。
(ps：要注意robcup 2017举行的时间和稍微注意colt 2017举行的时间。)
2)8月最后一个大会ijcai 25号之后开始举行，相对悠闲。
(选择在25号之前举行基本都触雷了：从8月4号acl最后一天开始;8月7号-11号马上进入sigir大会;8月19-25号进入ijcai )
a类b类会议划分标准参考
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尽管距离年底还有段时间，但关于2017年的预测已经成为各大分析机构以及业内人士津津乐道的话题。在gartner近日发布的《2017十大技术趋势》报告中，人工智能、虚拟现实、区块链等人们在2016年耳熟能详的技术名词无一例外全部入选。
对于人工智能而言，今年至少有两大bug是难以预测的，一个是英国脱欧的公选，一个是美国大选。两个政治事件中，都有着一定的规律但也有着一定的偶然性，原本想做做样子的英国脱欧最后生生被弄假成真;而特朗普当选美国总统甚至有点“屌丝”逆袭的感觉。
不过这并不妨碍人们对于人工智能的兴趣，美国白宫今年5月就发布了一份题为《准备好人工智能的未来》的报告，报告包括23条正式建议，后来又被业内人士归纳为7点：1、人工智能的应用方式应当对公众有利，2、政府应当拥抱人工智能，3、自动驾驶的汽车和飞机需要得到监管，4、从娃娃抓起，5、用人工智能去补充人力，而不是代替人力，6、消除数据本身的偏见，否则就不要使用这些数据，7、考虑安全性和全球发展。
gartner甚至认为，2020年人工智能(ai)将成为服务提供商的主要战场，人工智能(ai)和高级机器学习(ml)在接下来很长一段时间内都将发展迅速。除此之外，智能app和智能产品也将更多涌现。从gartner的分析报告可以明显看出，它已经将人工智能的发展归结为三个层面：人工智能的基础技术层，人工智能的应用层，人工智能的产品层。因此，对于那些关注人工智能领域创新创业的人来说，也不妨从这几个领域中选一个自己擅长的入手，找到属于自己的那一份市场蛋糕。
就连凯文·凯利(kevinkelly)都说，未来20年最伟大的事情可能还没有出现，但可以预判的是，人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势，创业企业的方向应该很明确，那就是将人工智能应用于某个领域。应该说，这是一个值得投入数年甚至数十年去做的事情。
接下来，就让我们看看人工智能的不同层面都蕴含着哪些机会吧!
一、人工智能的基础技术层
在这一层面会涉及到深度学习、神经网络、自然语言处理(nlp)等算法和技术，这些看似晦涩难懂的技术名词应该说是构成人工智能的基础。因为他们不仅牵扯到人工智能系统自身的感知和学习，还牵扯到人机的互动。如果拿互联网时代来类比的化，这就相当于是操作系统的研发。
二、人工智能应用层
这里所说的应用更偏重于人工智能的app，类似于当下智能手机中的app，不同的人工智能应用会发挥不同的价值。比如，现在的网聊工具届时可能会变成人机交互的工具或者机器与机器之间的交互工具，或者，那些现在更多由人工操作的应用到时候可以自己做出判断并进行相应的事务处理，比如，在各个细分行业都可以通过人工智能的应用提高人们的工作效率。
三、人工智能产品层
由于人工智能产品可以更加直观地接触到，所以人们对它并不陌生，比如，机器人、无人驾驶汽车、无人机等都可以归到这一层面，其中机器人又分为很多种，比如打扫卫生的机器人、聊天机器人、学习机器人、讲解机器人等等。每一个细分领域，都蕴含着相应的机会。
从目前来看，人工智能的发展还处在初级阶段，但这同时也意味着市场机会巨大：这对于创新创业者来说，有利有弊，他们不得不在投入创新研究时平衡短期和长期的商业回报，毕竟能够耐心坚持等到风口的人毕竟只是少数。
《人工智能》这部电影看完之后，我感触很深。
故事讲述了一个名叫大卫的机器人来到期梦妮卡的家，起初梦尼卡很讨厌他，认为自己的儿子马丁是不能用其他人替代的，但渐渐的，梦妮卡发现自己已经爱上了大卫，她已经把他当作第二个儿子了，她还把“超级玩具”泰迪送给了大卫。
可笑的是大卫对现实生活了解很少，再加上病好了的马丁蓄意刁难他，他闯了很多祸：吃人类的食品，剪梦妮卡的头发、伤害了马丁?终于，在家人的反对下，决定要把大卫送到科研所去，想把他拆掉，但梦妮卡不忍心，只好把大卫丢在公路旁，让大卫自己活下去，可怜的大卫认为他不是人类的小孩，所以妈妈不爱他。
大卫在丛林里呆呆的走着，心里一直想着蓝仙女，他想让蓝仙女像把小木偶变成人一样，也把他变成人，这样妈妈就会爱他了，他走着走着，碰到了许多机智人，他们都被“月亮”抓起来了，送到机智人屠宰场，他目睹了机智人被残忍的拆开，不过由于他的独特，他幸运的活了下来，他和另一个机智人一起去找蓝仙女，经历了无数困难，他终于找到了，在海底找到了!
他一遍遍的乞求着蓝仙女，可他并不知道那只是个雕塑，就这样他被冰冻了起来，一直过了两千年。两千年以后，外星人把他救了出来，他们查看了大卫的记忆，很同情他，于是便帮助他，让梦妮卡复活，可惜失败了，梦妮卡只能活一天，于是大卫和梦妮卡高兴地玩了一整天。
看完这部电影，我明白了，机智人也需要好好对待，他们也有感情，不要随意践踏他们。还有，我们要更执着地追求梦想，就象大卫，他成就了一个奇迹!
上周看的是腾讯研究院编写的《人工智能》，同样把一些有意思的观点和思路分享给大家吧（以下划线部分为原文摘抄）。
“意识是人类最为神奇的心理能力，也是神秘复杂的现象……对于现象意识的存在性问题，有截然相左的两种观点。一种是神秘论的观点，认为我们神经生物系统唯一共有的就是主观体验，这种现象意识是不可还原为物理机制或逻辑描述的，靠人类心智是无法把握的。另一种是取消论的观点，认为机器仅仅是一个蛇神（zombie）而已，除了机器还是机器，不可能具有任何主观体验的东西。”这里就要思考“机器意识”和“人类意识”的区别了，意识这个东西是通过经验堆积出来的，还是人类自带的某种天性，如果意识是可以通过后天经验获取的，那机器通过算法和数据不停的喂饱，或许也会生长出意识。
“这波浪潮中，数据的爆发增长功不可没。我们知道，海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料，数据的规模和丰富度对算法训练尤为重要。”这几年人工数据的爆发式增长离不开大数据的利用和挖掘，而大数据的形成又跟互联网的普及有关系，如果说ai是一个人，那么数据就是他的粮食，算法就是他的生存技能，两者缺一不可。
“所谓机器学习，是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比其他学习方法，使用了更多的参数，模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入，也更加智能。”机器学习跟人类学习一样，当你提取的只是部分知识内容时，你属于浅层次学习，但当你考虑全面，从多角度去学习和挖掘知识内容时，你就属于深度学习了。
“语义理解是自然语言处理中的最大难题，这个难题的核心问题是如何从形式与意义的多对多映射中，根据当前语意找到一种最适合的映射。”一个中国人修炼一辈子，都还不能完全理解另一个人说话的意思，除了命令类的语句，机器想要准确识别出人类语意，真是难于上青天。
“发展人工智能的最终目的并不是要替代人类智能，而是通过人工智能增强人类智能。人工智能可以与人类智能互补，帮助人类处理许多能够处理，但又不擅长的工作，使得人类从繁重的重复性工作中解放出来，转而专注于发现、创造的工作。有了人工智能的辅助，人类将会进入一个知识积累加速增长的阶段，最终带来方方面面的进步。”ai就像是人类的三头六臂，让你有多余的手去完成一些重复性的弱脑力活动，让你自己真正的一双智慧之手去创造脑力劳动大，创造性高的工作和事情。
“ai产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。”ai产业的发明人是人类，要让ai发扬光大，同样也要靠人类，所有现有的这些虚拟物质世界和现实物质世界都是人类一创手造出来的，而推动这些事物发展，也只有依赖人类。不止ai产业的竞争靠人才，所有产业的竞争都是人才的竞争。
“人工智能的系统和产品只有是安全的，才能够更好的被公众和社会使用，这种安全性不仅体现在产品质量上，还体现在其产生的法律、伦理等方面。”因为深度算法只有输出和输入，中间的数据处理过程是黑箱式操作，怎样把社会伦理、法律、道德等准则赋予ai，是ai成熟与否的最直接表现。
“联合国的报告认为，在对机器人及机器人技术的伦理与法律监管中，一个至关重要的要素是可追溯性，可追溯性的确立才能让机器人的行为及决策全程处于监管之下。”ai的系统和产品必然会需要责任的承担，不管是算法环节还是硬件环节，所有参与到ai产品研发和制作过程中的参与者，都可践行可追溯性，模块化责任分担机制。
“隐私与数据保护是ai核心议题。”数据喂饱了ai，但同时因为大量数据的应用，必然会出现数据的泄露，随着近几年互联网数据隐私泄露的话题和案列被越来越多的人提起，数据保护和隐私界定这个领域，还需要投入更多的精力和关注点去维护、发展。
“当将本该由人类负担的决策工作委托给人工智能系统时，算法能否做到不偏不倚？如何确保公平之实现？”说到公平与否，首先要思考的是公平是什么？其次，公平是否能够翻译成算法？ai是否能够实现绝对的公平？人类社会发展到现在，公平还处在扑朔迷离的状态，要把它量化成机器语言，还有很长的路要走。
“算法决策其实缺乏对未来的想象力，而人类社会的进步需要这样的想象力。”ai善于总结过去，然后通过对过去经验的分析得出对未来的预测，但这种预测是有理有据的预测，它是有逻辑的`，而不是人类毫无逻辑可言，天马行空的预测，ai的想象力是零，人类的想象力是无穷。
“未来需要必要的人工智能‘紧箍咒’。”科技是礼物，也可能是毁灭人类的杀手，不管是政府，还是ai企业和社会公众，都应该进行监督，并制定相关的法律法规来给予适当的约束。
腾讯研究院写的这本《人工智能》属于科普类书籍，内容不涉及太复杂和专业的知识，适合大部分读者阅读。通过这本书，可以了解目前国内外人工智能领域的发展现状和未来趋势。其中涉及到ai对未来汽车、医疗、法律、金融等行业的影响，从事这些行业的朋友可以翻阅看看，了解未来10后自己行业的发展趋势对自己的职业规划是必要的，未雨绸缪。
人工智能会改变未来人类的生活方式，但创造力和想象力，永远是人类的杀手锏，不要放弃自己的创造力和想象力，也许你就是下一个改变世界的人。
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力
在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
３、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、扩大知识面，转换思维方式
在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识
考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。
人工智能——请预备好餐巾纸 ，不想深层归类什么 科幻伦理灾难 也不懂得或许 更愿意相信这是真的 或者再实际一点这是一个寓言.
影片中的中男孩大卫 是电子公司生产出来能够感受感情的机器 是第一个能够感受感情的机器人 并且这样的感情永远保存在他的记忆芯片中 他被制造出来 用来替代一对夫妇因病而成为植物人的儿子.
夫妇最终发现大卫的存在为他们带来了太多的麻烦， 一天妈妈这么对他说的 "大卫 明天我们去郊外玩吧 只属于我们两个人的明天" 大卫的眼睛望着妈妈 不知道是感动还是感恩 我只知道那一刻 他一定很幸福 但是其实 是要把大卫仍在郊外 到了郊外 当妈妈对大卫说出了事实真相之后 大为一再拉着妈妈的手 哭着喊着 不让她走 但是妈妈最终还是流着泪 上车远去 并且一再嘱咐大卫 不要到对面去 因为那边就是制造他的电子公司 会把他毁灭。
两千年之后 海水全部都结成冰之后 当他一个人穿越了74万个被寂寞笼罩的黑夜之后 他终于实现了自己的愿望 并且 这次 没有马丁没有亨利 只有他一个人 拥有妈妈的爱 虽然付出了如此巨大的代价 虽然这一天如此短暂 虽然74个漫漫长夜换来的只是妈妈一天的爱 但是对于他来说 已经无憾了 因为这是他一生的心愿
总之 真的是一部伟大的电影 很感动 影片的最后是大卫和妈妈一起睡去 那个镜头 看得有点心痛 有点压抑 因为大卫根本不会睡觉 只是因为妈妈永远睡去了 他也就 安静的躺在妈妈身边
大卫（主人公，懂“爱”的机器小孩）被妈妈抛弃的时候，当他与机器小熊泰迪相依为命，当他坚信童话故事《木偶奇遇记》里的蓝仙女能把自己变成真人，这样妈妈才会爱他的时候，当他从世界尽头自己跌入海洋的那一刻，当他在海底见到蓝仙女（雕像），不停对她祈祷的时候，这一祈求就是两千年…… 两千年后，人类不复存在，当外星人把他从被冰封的海洋里救出，他还在祈求着… 当他见到真正的蓝仙女（外星人制造的幻象）的时候，蓝仙女答应了他可以把妈妈复活，但要有残骸，而且只有一天的时间！这时小熊泰迪拿出了妈妈以前被大卫剪下的头发… 这是大卫最快乐的一天！因为妈妈
我眼中的人工智能
人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。
人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！
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科技在现代社会发展中愈发重要，人工智能作为其具象体现，在各大领域大放异彩。在美剧《机器少女法兰姬》中，西格博士所创造的最新一代机器人frankie，在人与人的交往中收获了友谊，渐渐拥有了情感，学会了像人类一样思考。让人不禁沉思：“人工智能朝人类发展的同时，人类是否会向人工智能（ai）靠拢？”当人类失去了所谓价值观与同情心，与机器又有什么两般？
人与机器人/人工智能最大的差异在于思考方式：ai是通过数据的理性分析，得出结论；而人类则复杂得多，他综合了个人的主观判断与数据分析，理性与感性的权衡之下，方作出决定，故总是于情于理。然而两种方式皆无优劣之较，唯有其二者相互权衡综合，方能创造更美好的未来。
价值观，是人生态度的抽象概念。它代表了个人面对大千世界的自我思考与思考。倘若人失去了所谓“价值观”，便将成为一具毫无精神可言的躯体，仿佛行尸走肉般游走。“人是一株会思考的芦苇”。或许有人会反驳，ai也会思考，但它的所谓思考，不过是自己数据库中所载入的数据所分析出的结果，是由二进制所推动的程序运行，丝毫没有“个人”的情感，是冷冰冰的数据代码，更别提是否拥有价值观的体现了。
同情心，即为“恻隐之心”，可谓人皆有之。试问ai：当你面对奄奄一息的花木，你是否会亲手相植？面对瑟瑟发抖的小雀，你是否会以温柔相助？面对踉跄倒地的孩童，你是否会以怀抱相拥，面对病危的至亲，你是否会不顾一切地陪伴左右……即便你亲手一件件完成了诸事，亦不过是在执行人类所编写的代码罢了，你的心不会为之动跳，不会为之动容。试想，若人类失去了同情之心，世界又怎会温情脉脉？想至此，不禁毛骨悚然充斥着冷漠的世界，谈何“但愿人长久，千里共婵娟”，谈何“日日思君不见君，共饮长江水”，谈何“谁演寸草心，报得三春晖”，谈何“曾经沧海难为水，除却巫山不是云”？
“面对窗口调皮的小猫咪，你是否会莞尔？”我试问。人工智能表示，将来会有的而我，亦希望人类别丢了那份最本质的，欣赏美，体悟生活的态度。正如萧寒所言：
正是现实将我们推得快速甚至踉跄，让我们突然意识到，认真慢下来是多么的难能可贵。愿我们都能在自我的思考与体悟中享受人生百态，不向机器的方向靠拢，成为一个饱含激情与热血，拼搏进取的，人类。
愿人们不要丢弃了心中最纯粹的情感，那份价值观，那份同情心，正如库克所言，“我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。”
