人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？

1. 人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？

一、什么是消费金融行业的反欺诈？

说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。

近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。


其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。



对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。" 

二、数据 技术能否满足反欺诈系统？

面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：

1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；
2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；
3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。 
举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。



但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。

消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。

三、人工智能与反欺诈

说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。

人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。

机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。

国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”

国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。

四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践

京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：

1、数据驱动的模型体系——“四大发明”
2、技术驱动的风控体系——“四重天”



△来源：零壹财经

天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。

天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。


京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。

五、人工智能反欺诈的未来

人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：

首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；

其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；

最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。



可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。

2. 人工智能是如何应用于金融反欺诈领域的？

告诉你一下，作为人工智能最重要的技术——机器的深度学习，其最大价值就是能够做特征表达，通过一个数学的复杂结构来表达一些以往很难描述的金融现象，因此特别适合处理风险、欺诈以及金融产品的营销这些依靠过往经验难以准确定量的事件。例如阿尔法象研发出来的智能反欺诈系统。

3. 信用卡欺诈行为检测属于哪一项数据挖掘任务( )？

总结一下主要有以下几点：1、计算机编程能力的要求作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。2、在对行业的理解的能力要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。3、专业知识面的要求数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：1、都跟数据打交道。他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。2、知识技能有很多交叉点。他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。3、在职业上他们没有很明显的界限。很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。sc-cpda数据分析公众交流平台

4. 金融反欺诈解决方案怎么做？

在顶象技术看来：互联网金融的业务主要涉及存贷两方面业务，所以反欺诈也主要是围绕这两方面展开。这两业务中，主要涉及两方面风险：一是欺诈风险，一是信用风险。顶象技术为金融机构提供两套解决方案，第一金融信贷风控解决方案；金融实时反欺诈解决方案。
零售端信贷产品线上化已成为金融业发展的趋势之一。在信贷业务中，将长期面临黑灰产团伙骗贷、中介包装、客户伪造、盗用骗贷、渠道合谋等各类欺诈风险，在信用风险层面也存在因征信体系内数据不足、信用白户等而无法对借款人还款能力进行有效评估的问题。
如何控制信贷风险损失、降低风控运营成本、快速支撑新业务拓展和升级，已成为信贷业务所面临的关键挑战。
顶象技术为金融机构提供的金融信贷风控解决方案：
顶象的一站式智能信贷风控平台，涵盖信贷风控全流程管理（贷前、贷中、贷后）、多方数据对接、风控与额度决策、反欺诈策略、贷后可视化监测等功能，提升银行线上信贷实时风控决策能力、自动化审批能力、信审流程管理能力和信贷数据管理能力，实现实时数据复杂处理和沉淀，形成业务闭环，为网络信贷业务健康、可持续发展提供有力保障。
同时，顶象的金融信贷风控解决方案具备三大优势。可实现反欺诈与风控的成熟冷启动方案、新业务新课群快速定制化风控建模以及AI融合风控自主演进，充分贴合信贷业务需求，提升客户体验。
顶象技术为金融机构提供的金融实时反欺诈解决方案：
伴随金融机构业务互联网化、新金融的快速发展，线上信贷、交易支付、营销运营等场景愈加丰富。
身份冒用、恶意骗贷、薅羊毛等欺诈手段层出不穷，给金融机构带来资金等诸多风险。
顶象的金融实时反欺诈解决方案具备三大优势。可实现全链路流计算实时侦测、场景定制化快速落地、机器学习自主反欺诈升级，充分满足新金融业务需求，提升客户体验。
针对不同的业务场景，顶象为金融企业提供了一体化纵深风控体系，并根据不同场景，不同业务特点进行个性化策略定制，达到合而不同的风控效果。
同时，能够与原有风控体系良好融合，保障各项业务安全运行，良好满足各项合规需求。

5. ?AI开始抢金融饭碗了吗？

6. 人工智能以后的发展前景怎样？

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势
人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。
2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%
——中国人工智能企业全产业链布局完善
我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%
据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门
根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

7. 人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？

人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等
本文核心数据：全球人工智能发展历程 市场规模 投融资数量、金额及轮次 企业增长情况 人才分布情况 竞争格局等
发展历程：当前全球人工智能处于第三个发展高潮期
人工智能至今已经有60多年的发展历史，其概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议，从诞生至今经历了三次发展浪潮。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。

市场规模：中国人工智能市场规模增速超过全球
——全球市场规模：2020年疫情影响下 全球人工智能市场规模增速放缓
基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。全球人工智能产业规模持续增长，2020年受疫情影响增速有所放缓。
根据IDC公布的数据显示，2020年全球人工智能市场的规模比2019年增长12.3%，达到1565亿美元。IDC表示虽然全球AI市场受到了疫情影响，但是对人工智能市场的投资将会快速恢复。

注：IDC统计的市场规模包括智能硬件、软件与服务市场。
——中国市场规模：中国人工智能市场增速高于全球 占比有所提升
近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。2020年，中国人工智能市场规模占全球比例接近30%，且较上一年有所提升，说明中国人工智能市场较蕴藏着较大的增长空间。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，既包括软件、硬件与服务市场。汇率按6.7计算。
行业投融资情况：资本助力行业高速成长 中国人工智能投资市场遥遥领先
——投融资数量及金额：近两年全球人工智能投资金额高速增长
从全球市场来看，人工智能的火热，离不开背后资本的助力。2014-2018年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2018年全球人工智能行业投融资事件共计1016起，投资总金额达1598.02亿元。2019-2020年人工智能投融资事件有所减少，2020年相关投融资事件仅有791起，但投资金额却逐年增加，2021年仅1-11月份，全球人工智能投融资金额已高达3227.60亿元。

注：数据截止2021年11月底。
——投融资区域竞争情况：中国人工智能投资额远远领先 行业成长性较高
从投资区域来看，全球主要地区的投融资金额均保持波动上升的走势。其中，中国人工智能投资额远远领先，2021年达到2293.19亿元，接近美国人工智能市场的3倍。

注：数据截止2021年11月底。
企业数量情况：全球人工智能独角兽企业数量高速增长 主要分布在中美市场
——2020年全球人工智能独角兽企业数量增长超过50%
近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，2020年，全球人工智能行业有63家独角兽企业上榜，相比2019年的40家增长了57.5%。

——中国和美国为全球人工智能企业数量领先者
从区域竞争情况来看，以英国、德国为代表的欧洲发展区和以中国、日本、新加坡、印度为代表的亚洲发展区整体实力相近。欧洲在人才储备上多于亚洲地区，但是亚洲地区人工智能活跃度远高于欧洲，亚洲对创新业务发展友好。其中，中国是全球人工智能发展速度最快的国家，且发展速度领先于全球。在新增专利数量和人工智能独角兽企业数量上均超过美国。根据胡润研究院发布的“2020胡润全球独角兽榜”，美国以34家人工智能独角兽企业排名第一，其次是中国21家和英国3家。

企业与人才竞争情况：中美市场聚集众多龙头企业与高技术人才
——企业竞争情况：全球人工智能龙头企业多聚集在中国和美国
目前，全球人工智能企业最多和最具有竞争力的的国家是美国。根据中科院发布的“2020年全球人工智能企业TOP20榜单”中，美国企业入榜数量最多，有9家企业上榜;其次是中国，上榜企业有7家;日本有2家;英国和瑞士各1家。

从细分领域来看，人工智能涉及范围广阔，除科技巨头全方位深度参与外，其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争，构建了纷繁复杂的竞争格局。其中，基础层领域硬件发展日新月异，巨头布局开源平台;技术层面向企业级应用，细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔，参与企业众多。
科技巨头是行业内最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，将在AI领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。其中，具有综合数据优势的互联网企业如Google、百度等，全面布局人工智能行业。
基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、微软等，面向企业级用户搭建智能平台系统。

——人才竞争情况：美国AI人才数量领先全球 中国进步空间巨大
从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

竞争力预测：2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位
虽然目前中国人工智能技术水平仍与美国有一定的差距，但是国际上更为看好中国人工智能产业的发展。据普华永道预计，未来十年中国将从人工智能中获得最大的收益，2030年人工智能产值将达到GDP比重的26.1%;而北美与西欧则分别占到各国GDP的14.5%和11.5%。

由上述分析来看，中国和美国是全球人工智能市场最为领先的地区。美国人工智能发展较中国起步更早，在技术与人才储备上更胜一筹。但近两年，中国人工智能的市场规模增速超过全球，其在全球的占比也有所提高，加之资本市场火热，逐渐形成大批人工智能龙头企业，不断提升其国际竞争力，未来有望在技术与政策的双重推动下，持续领跑全球市场。

8. 人工智能的前景怎么样？

　人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。　　在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。　　在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。　　在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。　　在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。　　对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为贷款等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。在出行方面，无人驾驶(或自动驾驶)已经取得了相当进展。在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将(或已经)走向智能化。　　平台、算法以及接口等核心技术的突破，将进一步推动人工智能实现跨越式发展。从核心技术的角度来看，三个层次的突破将有望进一步推动人工智能的发展，分别为平台(承载人工智能的物理设备、系统)、算法(人工智能的行为模式)以及接口(人工智能与外界的交互方式)。　　在平台层面实现一个能服务于不同企业、不同需求的智能平台，将是未来技术发展的一大趋势。算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当前最先进的计算平台作为支撑，若没有配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。　　令算法通过自身的演化，自动适应这个“唯一不变的就是变化”的物理世界?这也许是“人工”智能迈向“类人”智能的关键。接口(人工智能与外界的交互方式)、沟通是人类的一种基本行为，人工智能与人类的分界正变得模糊，一个中文聊天机器人也许比一位外国友人让我们觉得更容易沟通。　　因此，如何实现人机的高效沟通与协同将具有重要意义。语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。另外，不采用自然语言，而是直接通过脑电波与机器实现沟通，即脑机接口技术，也已有相当进展，目前已经大体可以实现用脑电波直接控制外部设备(如计算机、机器手等)进行简单的任务。