人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的作用及其應(yīng)用研究

摘"要：統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門重要的學(xué)科，在當(dāng)今信息爆炸的人工智能時(shí)代扮演著至關(guān)重要的角色。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用范圍越來越廣泛，涉及經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療、環(huán)境等各個(gè)領(lǐng)域。統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，包括算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化、數(shù)據(jù)收集與質(zhì)量控制、模型評估、優(yōu)化數(shù)據(jù)收集方案、引領(lǐng)因果分析、提升算法可靠性與透明度等方面，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供重要支持和指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：人工智能；統(tǒng)計(jì)學(xué)；數(shù)據(jù)科學(xué)；統(tǒng)計(jì)模型與方法

中圖分類號：C829文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：2095-9052（2025）02-0115-03

引言

在當(dāng)今數(shù)字化和信息化的時(shí)代，技術(shù)的迅速發(fā)展正在深刻改變著我們生活和工作的方方面面。作為數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)和重要組成部分，統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能時(shí)代扮演著至關(guān)重要的角色。統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門關(guān)于數(shù)據(jù)收集、分析、解釋和推斷的學(xué)科，為我們提供了豐富的工具和方法，幫助我們理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)系，從而進(jìn)行有效的預(yù)測和決策。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析帶來了挑戰(zhàn)，同時(shí)也為統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展提供了新的機(jī)遇。統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法不僅可以幫助我們處理海量數(shù)據(jù)，還可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，從而為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供重要支持^［1］。然而，在人工智能時(shí)代，除了技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)分析，我們還需要關(guān)注倫理、道德、安全、法律、隱私等諸多問題。統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)獲取和處理、因果推斷、結(jié)果可解釋性等方面發(fā)揮著重要作用，為我們提供了解決這些問題的思路和方法。通過深入探討統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能時(shí)代的作用與應(yīng)用，我們可以更好地理解統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)系，推動(dòng)兩者的融合發(fā)展，共同推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步與發(fā)展。

一、人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念和發(fā)展

（一）人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門科學(xué)的，通過收集、分析和解釋數(shù)據(jù)來推斷關(guān)于群體特征和規(guī)律的學(xué)科。在人工智能領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)學(xué)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測建模等方面。統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能時(shí)代的應(yīng)用使得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策更加準(zhǔn)確和可靠，促進(jìn)了科學(xué)研究、商業(yè)決策和社會發(fā)展的進(jìn)步^［2］。

（二）人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別

在人工智能時(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)的作用和應(yīng)用變得更加廣泛和重要。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)強(qiáng)調(diào)的是從樣本數(shù)據(jù)中推斷總體特征的方法和理論，而人工智能時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)則更注重從海量數(shù)據(jù)中挖掘信息、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和做出預(yù)測^［3］。這種區(qū)別主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.數(shù)據(jù)規(guī)模的巨大增長是人工智能時(shí)代的一個(gè)顯著特征

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要關(guān)注小樣本數(shù)據(jù)的分析和推斷，而人工智能時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)家需要具備處理大數(shù)據(jù)的技能和工具，如數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練等來處理海量數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)類型的多樣性也是區(qū)分兩者的重要因素

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而在人工智能時(shí)代，如文本、圖像、視頻之類的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也需要處理。這要求統(tǒng)計(jì)學(xué)家具備跨領(lǐng)域的知識和技能，能夠靈活應(yīng)對不同類型的數(shù)據(jù)。

3.分析方法的不同也是區(qū)分兩者的關(guān)鍵之處

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)通常使用線性模型、假設(shè)檢驗(yàn)等方法進(jìn)行推斷和測算，而人工智能時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)更傾于使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，能夠處理更復(fù)雜的非線性關(guān)系和大規(guī)模數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測和決策。

4.人工智能時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)還更加注重實(shí)踐應(yīng)用和解決實(shí)際問題

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)更注重理論推導(dǎo)和方法研究，而人工智能時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)更注重?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和實(shí)踐應(yīng)用，能夠更好地應(yīng)用于商業(yè)、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，為決策提供更有力的支持。

（三）人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展歷程

人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)50年代的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的萌芽。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，統(tǒng)計(jì)學(xué)家開始研究如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型和規(guī)律，提出了最小二乘法、貝葉斯統(tǒng)計(jì)等方法，為后來的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)70-80年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)開始受到更多關(guān)注，統(tǒng)計(jì)學(xué)家開始嘗試將統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，如決策樹、支持向量機(jī)等。20世紀(jì)90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的模型，在這一時(shí)期重新受到關(guān)注，深度學(xué)習(xí)的雛形開始形成，為后來的深度學(xué)習(xí)技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。21世紀(jì)初，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和計(jì)算能力的提升，深度學(xué)習(xí)理念開始快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。當(dāng)前，人工智能時(shí)代的統(tǒng)計(jì)學(xué)不僅包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，還涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多種技術(shù)，統(tǒng)計(jì)學(xué)家需要具備跨領(lǐng)域的知識和技能，能夠靈活應(yīng)對不同類型的數(shù)據(jù)和問題^［4］。

總的來說，人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展歷程是一個(gè)不斷融合、創(chuàng)新和拓展的過程，統(tǒng)計(jì)學(xué)家在這個(gè)過程中不斷探索新的方法和技術(shù)，為數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，人工智能時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)將繼續(xù)發(fā)展壯大，為人類社會的進(jìn)步和發(fā)展提供更強(qiáng)大的支持。

二、統(tǒng)計(jì)學(xué)與人工智能的聯(lián)系

統(tǒng)計(jì)學(xué)與人工智能之間存在著緊密的聯(lián)系和相互影響。在人工智能的發(fā)展歷程中，統(tǒng)計(jì)學(xué)扮演著重要的角色，為機(jī)器學(xué)習(xí)和算法的發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)和方法支持^［5］。

早在20世紀(jì)50到60年代，第一代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法如感知機(jī)算法和反向傳播算法的開發(fā)，為機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。隨后在20世紀(jì)90年代，支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、貝葉斯方法等算法的提出進(jìn)一步推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。隨著深度置信網(wǎng)絡(luò)算法、生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型等新算法的涌現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)取得了快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也變得更加具有顛覆性。這些技術(shù)和應(yīng)用的突破源于計(jì)算機(jī)科學(xué)，而統(tǒng)計(jì)學(xué)在整個(gè)發(fā)展過程中發(fā)揮了重要作用。

統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)科學(xué)的重要組成部分，為人工智能領(lǐng)域提供了關(guān)鍵的方法論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法，我們能夠更好地理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，構(gòu)建有效的模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，從而推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。比如反向傳播算法借鑒了非線性最小二乘法的思想，徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)可以看作是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的非線性回歸模型等等。這些例子展示了統(tǒng)計(jì)學(xué)在機(jī)器學(xué)習(xí)和算法設(shè)計(jì)中的重要性，同時(shí)也突顯了統(tǒng)計(jì)思維在數(shù)據(jù)分析和模型建立中的價(jià)值。統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用不僅豐富了我們對數(shù)據(jù)的理解和利用方式，也為技術(shù)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和方法支持。統(tǒng)計(jì)學(xué)與人工智能的結(jié)合將為未來智能化應(yīng)用的發(fā)展帶來更多可能性和機(jī)遇。

在實(shí)際應(yīng)用中，統(tǒng)計(jì)學(xué)在語音識別、文本分析、翻譯等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用。隱馬爾可夫模型等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法被廣泛應(yīng)用于這些領(lǐng)域，并取得了巨大成功。此外，基于懲罰或魯棒估計(jì)方法改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)超級機(jī)器學(xué)習(xí)等也展示了統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能領(lǐng)域的價(jià)值。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能中的作用與應(yīng)用

（一）統(tǒng)計(jì)學(xué)在算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化中的關(guān)鍵作用

在人工智能領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)學(xué)為算法提供了理論基礎(chǔ)和方法論支持，幫助算法建立在堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)學(xué)基礎(chǔ)上。統(tǒng)計(jì)學(xué)通過概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等理論，為算法提供了嚴(yán)密的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，使算法能夠更好地處理和分析數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法論支持也為算法的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和評估提供了指導(dǎo)和依據(jù)^［6］。

統(tǒng)計(jì)學(xué)為算法提供了數(shù)據(jù)分析和模型建立的方法。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，算法可以更準(zhǔn)確地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而提高算法的準(zhǔn)確性和可靠性。統(tǒng)計(jì)學(xué)的概率模型和統(tǒng)計(jì)推斷方法可以幫助算法從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策。

統(tǒng)計(jì)學(xué)在算法的評估和優(yōu)化中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)證研究方法可以幫助評估算法的性能和效果，從而指導(dǎo)算法的優(yōu)化和改進(jìn)。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析，可以更好地評估算法的有效性和可靠性，為算法的進(jìn)一步發(fā)展提供支持。

統(tǒng)計(jì)學(xué)還為算法的不確定性處理提供了重要方法和技術(shù)。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)和模型存在各種不確定性，統(tǒng)計(jì)學(xué)的不確定性量化方法可以幫助算法更好地處理和解釋這些不確定性，提高算法的穩(wěn)健性和可靠性。

（二）統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)收集、質(zhì)量控制和模型評估中的關(guān)鍵作用

在數(shù)據(jù)收集方面，統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了有效的抽樣方法和調(diào)查設(shè)計(jì)原則，確保了數(shù)據(jù)的代表性和可靠性?？赏ㄟ^概率抽樣和統(tǒng)計(jì)推斷，幫助系統(tǒng)從大量數(shù)據(jù)中選擇具有代表性的樣本，減少數(shù)據(jù)收集成本，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的可信度和有效性。

在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面，統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了質(zhì)量控制技術(shù)和方法，幫助系統(tǒng)檢測和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常。其質(zhì)量控制方法可以幫助系統(tǒng)識別異常數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，確保數(shù)據(jù)分析的可靠性和有效性。

在模型評估方面，統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了多種模型評估指標(biāo)和方法，幫助系統(tǒng)評估模型的擬合度和預(yù)測能力。其模型評估方法可以幫助系統(tǒng)比較不同模型的性能，選擇最優(yōu)模型，并對模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，從而提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性^［6］。

（三）統(tǒng)計(jì)學(xué)在優(yōu)化數(shù)據(jù)收集方案、提高樣本準(zhǔn)確性和改善算法性能方面的作用

統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了有效的抽樣方法和調(diào)查設(shè)計(jì)原則，幫助系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)收集方案。通過概率抽樣和統(tǒng)計(jì)推斷，可以幫助系統(tǒng)從大量數(shù)據(jù)中選擇具有代表性的樣本，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。這樣可以避免采樣偏差和數(shù)據(jù)不完整性，提高數(shù)據(jù)的代表性，從而改善算法的性能。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法可以幫助系統(tǒng)檢測和糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常，提高樣本的準(zhǔn)確性。通過數(shù)據(jù)清洗和處理，可以提高樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，減少數(shù)據(jù)噪聲和干擾。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的模型評估方法可以幫助系統(tǒng)評估算法的擬合度和預(yù)測能力，提高樣本的代表性。其模型評估指標(biāo)和方法可以幫助系統(tǒng)比較不同算法的性能，選擇最優(yōu)算法，并對算法進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的模型評估，系統(tǒng)可以提高樣本數(shù)據(jù)的代表性，準(zhǔn)確評估算法的效果，從而改善算法的性能^［7］。

（四）統(tǒng)計(jì)學(xué)在引領(lǐng)因果分析、深化數(shù)據(jù)理解與決策優(yōu)化方面的作用

統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能時(shí)代的作用及其應(yīng)用體現(xiàn)在推動(dòng)了從關(guān)聯(lián)分析到因果分析的轉(zhuǎn)變，幫助系統(tǒng)更深入地理解數(shù)據(jù)背后的因果關(guān)系。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析主要關(guān)注數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和關(guān)聯(lián)程度，而因果分析則更注重?cái)?shù)據(jù)之間的因果關(guān)系和影響因素。統(tǒng)計(jì)學(xué)在這一轉(zhuǎn)變中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了因果推斷的方法和技術(shù)，可以幫助系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的因果關(guān)系。通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、隨機(jī)化對照試驗(yàn)和因果推斷模型等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，系統(tǒng)可以更準(zhǔn)確地確定變量之間的因果關(guān)系，避免因果關(guān)系的混淆和誤解。其因果推斷方法可以幫助系統(tǒng)識別真正的因果關(guān)系，幫助系統(tǒng)更深入地理解數(shù)據(jù)背后的因果機(jī)制。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的因果分析方法可以幫助系統(tǒng)解決因果關(guān)系的識別和推斷問題。其因果推斷模型和因果圖模型等方法可以幫助系統(tǒng)建立準(zhǔn)確的因果關(guān)系模型，揭示數(shù)據(jù)背后的因果機(jī)制。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的因果分析，系統(tǒng)可以更全面地理解數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，為決策和預(yù)測提供更可靠的依據(jù)。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的因果分析方法還可以幫助系統(tǒng)進(jìn)行因果效應(yīng)評估和因果關(guān)系驗(yàn)證。其效應(yīng)評估方法可以幫助系統(tǒng)評估不同因素對結(jié)果的影響程度，幫助系統(tǒng)識別主要的因果因素。通過因果關(guān)系驗(yàn)證，系統(tǒng)可以驗(yàn)證因果關(guān)系的有效性和穩(wěn)健性，確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

（五）統(tǒng)計(jì)學(xué)在提升算法可靠性與透明度方面的作用

統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了不確定性量化方法，幫助系統(tǒng)評估和量化數(shù)據(jù)分析結(jié)果的不確定性。在數(shù)據(jù)分析和預(yù)測過程中，不可避免地存在各種不確定性因素，如數(shù)據(jù)噪聲、樣本偏差等。統(tǒng)計(jì)學(xué)的不確定性量化方法，如置信區(qū)間、假設(shè)檢驗(yàn)等，可以幫助系統(tǒng)評估數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，提高算法的預(yù)測準(zhǔn)確性和可信度。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的可解釋性技術(shù)可以幫助系統(tǒng)理解和解釋算法的決策過程和結(jié)果。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，黑盒算法的廣泛應(yīng)用導(dǎo)致了算法的不可解釋性和不可信賴性問題。統(tǒng)計(jì)學(xué)的可解釋性技術(shù)，如決策樹、邏輯回歸等，可以幫助系統(tǒng)解釋算法的決策邏輯和特征重要性，提高算法的透明度和可解釋性。

統(tǒng)計(jì)學(xué)的不確定性量化方法和可解釋性技術(shù)還可以幫助系統(tǒng)識別和糾正算法中的偏差和錯(cuò)誤。通過對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的不確定性評估和算法決策過程的解釋，系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修正算法中的問題，提高算法的可靠性和穩(wěn)定性，使其更加可信賴和可解釋^［8］。

結(jié)語

統(tǒng)計(jì)學(xué)在人工智能時(shí)代的作用及其應(yīng)用是多方面的，從數(shù)據(jù)分析到?jīng)Q策支持，從科學(xué)研究到商業(yè)應(yīng)用，統(tǒng)計(jì)學(xué)的價(jià)值無處不在。在人工智能時(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)更是扮演著關(guān)鍵的角色，推動(dòng)著機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展。通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，我們能夠更好地理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，做出更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策，推動(dòng)著社會的進(jìn)步和科技的創(chuàng)新。統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用范圍之廣泛、影響之深遠(yuǎn)，使其成為當(dāng)今時(shí)代不可或缺的重要學(xué)科之一。在未來的人工智能發(fā)展中，該學(xué)科必將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，為人類社會的健康科學(xué)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

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