1、风险建模：人工智能与机器学习的应用

风险建模：人工智能与机器学习的应用

1. 人工智能时代的到来

我们正以惊人的速度迈入科技发展的新阶段。数字数据的快速增长和计算能力的提升，为生活的各个领域带来了无限的变革可能，同时也极大地改变了人类行为、消费需求和期望。我们正进入第五次工业革命，即人工智能时代。在这个时代，机器被认为具备不同程度的自主决策、推理和“思考”能力，能够与人类协同工作。

人工智能是一个广泛的概念，不同行业机构对其定义有所不同：
- 牛津词典将其定义为“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译”。
- 欧盟将其定义为“通过分析环境并采取一定程度的自主行动来实现特定目标的智能行为系统”。
- 美国货币监理署（OCC）将其定义为“应用计算工具来处理传统上需要人类分析的任务”。

作为一门科学学科，人工智能包含多个子学科，如机器学习（包括深度学习和强化学习）、机器推理（包括知识表示、演绎和归纳）以及机器人技术（包括传感器和将其他技术集成到网络物理系统中）。

尽管真正的人工智能系统和平台能为人类带来巨大的变革性好处，但它也引发了人们的担忧。一方面，这是人类历史上首次与技术的智能部分互动，对未知的恐惧油然而生；另一方面，好莱坞电影中对人工智能最终崛起并控制社会的描绘也加深了这种担忧。

不过，在很多方面，人工智能系统已经安全地融入了我们的日常生活。例如，谷歌助手、苹果的Siri和亚马逊的Alexa等虚拟助手，它们使用传统的列表处理（LISP）进行语音识别，这类应用已被广泛采用，并且随着更多应用集成人工智能方法，其发展还将继续推进。此外，机器学习、深度学习、计算机视觉和认知计算等传统人工智能应用也在下