人工智能应用创新的原则有哪些？一文讲清

人工智能应用创新的原则



人工智能技术以其海量仿真创新潜能而被广泛应用于社会生活各个领域，被视作现代社会非常重要的发展动力。以人工智能技术创新应用，将解决实际问题，带来社会经济效益。下面我们就从不同方面详细分析人工智能应用创新的原则，以帮助企业进行有效的应用创新。

一、坚持以应用为导向，做好基本理论研究

现阶段的人工智能发展，应以应用为导向，把基本理论研究与应用紧密结合，把实践和理论紧紧结合在一起，从而不断探索合理的应用过程。应用中可发现更特殊的问题和更有挑战的应用对象，从而对基本理论进行更深入的研究、完善。同时，也要留意一些应用的弊端，以便早日解决。

二、重视应用的建模和可信度研究

作为一种技术，人工智能应用的建模和可信度研究也是其实施的关键。应用建模的核心部分，是将复杂的实际模型抽象成可以用计算机实现的算法模型。人们可以根据应用中的特定问题，结合人工智能技术，设计合适的模型和算法，以实现更高效、准确的计算。而安全可靠性是检验人工智能应用合理性的核心指标。所以，要做到可信度建模和算法设计，就要根据应用实际的实际需求，深入分析应用中的各个效率参数，确定其性能要求，这样才能保证建模可靠，解决实际问题。

三、探索结合多学科的原则

人工智能应用的创新，实质上是一个复杂的工程问题，而不是一个简单的技术性问题，需要汇集多学科的知识、技术和理论成果，结合系统性思考，才能达到创新应用的目的。比如，根据企业、地域、行业的环境特点，结合管理学、市场营销学等社会科学学科的理论，利用智能算法的技术优势，借助物联网、大数据与社交媒体的技术手段，让AI应用在具体行业、具体客户和具体应用场景中，获得更好的效果。

四、注重应用实践与服务适用度

应用实践是检验应用结果及创新效果的必要手段。把应用方案从理论设计阶段进行实验性验证，不断修正验证，做出有效实践，保证应用结果的准确性可靠性。服务适用度包括应用定位、将应用从实验性阶段逐步推广到应用性阶段，也包括实施应用后的服务升级与维护等，都需要把客观实际与主观能力结合，全面协调调整，以确保应用能够适应市场变化。

五、加强监管流程的设计

如今，AI的实际应用越来越普及，但应用安全性也受到越来越多的关注。为保障应用安全和可靠，同