16、人工智能趋势：为数字经济政策制定者提供见解

人工智能趋势：为数字经济政策制定者提供见解

1. 引言

近年来，学术界和从业者对人工智能（AI）的兴趣与日俱增，机器学习（ML）、深度学习（DL）等概念也得到了广泛应用。AI 技术不仅提升了制造业和服务业的绩效，还在未来应用方面展现出巨大潜力。

开展这项关于 AI 研究有两个主要动机：一是概述 AI 领域新进入者的概念和应用；二是激发各学科研究人员和企业对 AI 的更大兴趣，并为政策制定者的决策提供有价值的见解。此前已有不少关于 AI 的研究，如 Lee 和 Siau 运用数据挖掘技术进行数据生成；Vishnoi 等人研究了 AI 技术在商业领域的整合以及对营销过程和组织的帮助；Moudud - Ul - Huq 展示了 AI 在会计系统发展中的作用；Li 等人探讨了 AI 技术在制造业的应用等。然而，目前关于 AI 与决策过程关系的研究仍较为匮乏，这正是本次研究的创新点。

本次研究旨在通过对文献的全面回顾，结合理论框架和实际 AI 经验，基于对过去 5 年在 Scopus 和 Web of Science 两大科学数据库中索引的研究进行文献计量分析，回答以下研究问题：
- RQ1：人工智能研究中主要的关键词有哪些？
- RQ2：人工智能研究涉及哪些领域？
- RQ3：哪些技术与人工智能相关？

2. 人工智能概念解析

AI 与机器像人类一样思考、理性且智能地学习、推理、感知和决策的能力相关。AI 领域可分为以下几类：
- 推理研究 ：涵盖基于案例（CBR）、非单调、模型、定性、数字、空间、时间和普遍意义等维度。在 CBR 中，案例库中存储的案例集合是主要信息源