海贼王米娜2无敌版近年来，随着各国政府开始以各种基于人工智能的应用程序的试点项目的形式对人工智能进行投资，他们对人工智能的兴趣日益增加。采用人工智能是政府服务的构思、设计、交付和消费方式转型变革的杠杆。它通过政府部门之间的信息无缝流动，帮助政府为其民众提供综合服务。此外，人工智能的采用有助于重新设计政府流程、解放员工、提高生产力并改善民众互动。

　　根据Gartner公司的预测，到2025年，超过50%的政府部门将对关键的核心遗留应用程序进行现代化改造，以提高弹性和灵活性。

　　而MarketsandMarkets公司的分析表明，到2025年，人工智能在军事领域的市场规模预计将达到188.2亿美元。

　　Gartner公司预测，到2024年，60%的政府人工智能和数据分析投资旨在直接影响实时运营决策和结果。

　　据媒体《福布斯》的报道，聊天机器人是人工智能驱动的应用程序。随着政府部门致力寻求实现公共服务自动化的方法，人们将在2022年看到更多这样的应用程序。

　　如果说政府是一个大型企业的话，那么其每个部门本身也是一个企业。每个政府部门的主要战略是将其转变为人工智能企业。

　　政府的人工智能战略是定义与政府权威目标一致的人工智能愿景、使命和目标，并设计一种管理整个政府人工智能能力的方法。

　　下图描述了政府的人工智能战略。人工智能有助于为民众转变政府流程、改善服务并增强任务成果。

　　人工智能政府的愿景是通过加速人工智能的应用，将部门转变为人工智能企业。其使命是建立智能系统，以改善对民众的服务交付、民众服务的准确性并降低成本。

　　政府需要建立协调机构和工作组来管理人工智能。人工智能治理包括投资决策、道德和隐私框架的创建、人工智能工具包的识别和使用以及框架选择。它还决定了所需的人工智能技术团队的性质，以及如何发展它们以实现政府的使命。

　　人工智能治理团队需要就数据驱动技术的治理方式向政府提供建议，帮助监管机构支持负责任的创新，并建立一个值得信赖的治理体系。治理团队需要制定政策，以公平、透明和可解释的方式鼓励人工智能的发展。

　　例如，人工智能可以通过分析患者信息以进行个性化治疗，从而改善患者治疗效果。

　　通过自动化定义明确的任务，人工智能简化了操作并增加了劳动力。然后，员工可以将更多时间花在需要人工投入的决策上。

　　例如，使用计算机生成的虚拟助手可以减少回复基本查询的时间，而预测分析可以做出更明智的决策。

　　政府部门每天都在收集大量数据。如果没有准确的分析，数据不足以提供可操作的见解。更好的决策有可能改善服务并节省时间。

　　例如，人工智能可以通过使用历史和实时数据来预测需求，并确保服务总是在正确的时间提供，从而增强用户体验。

　　这些可以通过与人工智能的采用联系起来更好地实现，从而更好地为民众提供服务。

　　以下介绍支持人工智能的高级政府参考架构，包括使用的术语和应用程序架构。主要目标是为电子政务人工智能平台提出一个框架，以便处理来自大量政府数据的实时报告。这些数据可能来自单个或多个应用程序;主要是那些将数据存储在各个存储库和跨部门、机构的各种数据存储设施中。

　　下图显示了基于人工智能的高级政府参考架构以及关键组件和层，并提供了这些组件和层的简要说明。

　　数据源提供解决业务问题所需的洞察力。数据源分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并且来自多个来源。基于人工智能的解决方案应支持处理来自各种来源的所有类型的数据。

　　平台管理服务执行模型治理活动，以确保模型的可再现性、模型的可重用性，并确保根据需要重新训练/回滚模型。MLOps有助于自动化和扩展部署以及管理生产环境中的机器学习应用程序。

　　数据摄取：这提供了保存从各种来源收集的原始数据并将其传输到数据的能力。数据的流提取、解析和加载均在这一阶段完成。

　　数据湖：它具有使人工智能开发人员、数据科学家和分析师轻松存储任何大小、形状和速度的数据以及执行所有类型的处理和分析所需的功能。它存储所有数据，同时通过批处理、流式处理和交互式分析更快地启动和运行。

　　数据仓库：政府数据仓库存储整个政府数据，包括来自部门数据库和数据存储库的结构化数据。数据仓库支持大规模并行处理和无共享架构，并提供考虑结构化和非结构化数据的最佳性能。它的设计方式使其没有单点故障。

　　人工智能模型有助于处理各种用例并识别正确的模型以实现业务成果。可以基于用例开发的各种模型是机器学习模型、自然语言处理模型、深度学习模型和边缘计算模型。

　　模型准备和构建：人工智能智能代理和技术有助于模型准备和模型构建。评估有助于根据规格确定最佳模型。在执行服务期间执行测试和自我修复。

　　在模型部署和改进步骤中，不仅部署过程自动化，还执行持续再培训和重新部署、模型与运营工作流集成以及运营反馈集成以改进模型的过程。

　　模型使用和影响：该组件的功能是确保人工智能模型被业务线实际使用，并影响业务结果。

　　人工智能应用程序和服务涵盖各种类型的人工智能组件，以增强民众服务。各种人工智能服务是机器学习服务、自然语言处理服务、机器人服务、边缘计算服务。通常，这些服务被建模为微服务。构建管道以获取输入数据，使用该输入运行人工智能模型，并将输出存储在数据库中。这些人工智能服务被开发为微服务。

　　应用层包括政务流程、核心政务应用、支持应用和生产力应用。不同的用户可能需要基于他们的角色、职责和功能的不同类型的输出。它负责使用自主智能代理提供适当的服务，协调和管理应用服务以满足民众的需求。

　　人工智能可用于协助公众与政府互动并获得民众服务。人工智能可以加速现有任务并执行超出人类能力的工作。

　　人工智能还可以帮助实现政府互动的自动化，目前其中大部分都依赖于人类。借助人工智能，电子邮件、在线聊天、电话、查询回复、社交媒体聊天等都可以实现自动化，并且为了提供更好的客户体验，人工智能系统存储以前的政府互动，并使用它们进行分析。

　　对民众的实时援助对于在时间紧迫的情况下与民众保持经常联系的政府官员最为有用。其中包括灾害管理系统，市民需要了解实时灾害状态和天气预报。

　　数据挖掘和基于云计算的人工智能允许分析和处理大量数据，让政府更好地了解其民众和政府流程，从而使他们能够做出更好的业务决策。

　　在预测能力方面，基于人工智能的系统有助于快速处理大量数据。这有助于减少等待时间、减少错误并加快紧急响应速度。它还有助于创造更深入的洞察力和更好的民众体验。

　　农业部门是一个需要各种资源、劳动力、资金和时间才能获得最佳结果的领域。如今，农业正在走向数字化，人工智能正在这一领域兴起。农业中的人工智能对农民非常有帮助，并且正在应用于农业机器人、固体和作物监测以及预测分析。人工智能在农业中的一些用例如下：

　　向农民提供有关影响作物种植的参数(降雨量、土壤质量)的实时信息，以及在给定参数的情况下如何最大限度地提高产量的专家建议。

　　GIS和基于传感器的技术，可实时捕获和传输有关土壤和天气状况的地理数据;土壤健康监测与恢复。

　　种植面积趋势分析;过去5年不同作物面积的经济状况;不同农产品的供需状况;为政府不同农业气候区的各种作物制定优化的作物面积规划;为农业规划者提供决策支持。

　　基于移动技术向农业社区传播专家建议、警告、咨询、作物需求和价格以及其他关键信息

　　医疗保健领域正在采用人工智能来做出比人类更好、更快的诊断。人工智能可以帮助医生进行诊断，并可以在患者病情恶化时发出通知，以便在患者住院前获得医疗帮助。医疗保健中人工智能的一些用例是：

　　为患者提供个性化治疗;分析患者数据以预测患者的风险评分，以便医生可以优先考虑。

　　识别潜在的流行病并追踪传播;交叉检查来自不同地点的具有相似症状的患者;模式检测;何时可能发生爆发的警告。

　　将气候、经济和社会数据与所提供的医疗保健质量相结合;确定易受病毒性疾病影响的地理区域;为部门提供实时决策支持。

　　人工智能可以自动评分，让教师将更多的时间花费教学上。人工智能聊天机器人可以作为助教与学生交流。人工智能可以作为学生的个人虚拟导师，随时随地轻松访问。人工智能在教育中的一些用例是：

　　一些政府已利用人工智能进行灾害管理和灾害预警。人工智能系统在获得有关数千次先前灾难的数据时，可以准确预测与可能发生的灾难相关的未来。人工智能的一些用例是：

　　人工智能用于智慧城市概念，如安全城市、智慧水务、智慧交通、智慧垃圾、智慧停车和智慧交通。其中一些用例是：

　　财务领域正在将自动化、聊天机器人、自适应智能、算法交易和机器学习实施到财务流程中。使用人工智能的一些用例包括：

　　人工智能可以协助分析公共关系系统和流行印刷媒体中的文本输入(非结构化数据)，识别关键问题区域(即区域、问题类型、频率、严重性)，并建议适当的补救措施。聊天机器人是政府服务中最常用的用例。使用人工智能的一些用例包括：

　　基于人工智能的系统可以帮助运输服务提供商优化路线规划和交付时间表。一些用例是，

　　人工智能可以在他们使用服务时帮助确保公共安全。例如，实时犯罪跟踪可以帮助保障市民在城市化地区使用公共交通工具时的安全。一些人工智能用例是，

　　随着人工智能和深度学习技术的最新进展，越来越多的政府部门开始使用人工智能技术来改进系统和服务。在政府中使用人工智能必须考虑隐私和安全、与旧系统的兼容性以及不断发展的工作负载。

　　采用人工智能是政府服务的构思、设计、交付和消费方式转型变革的杠杆。它通过跨政府部门的信息无缝流动，帮助政府为其民众提供综合服务。此外，人工智能的采用有助于重新设计政府流程、释放员工的时间、提高生产力或改善民众互动。

　　人工智能和机器学习模型为民众提供更好的服务透明度和准确性。人工智能有助于提高运营效率，从而为政府节省成本，改善对民众的服务，以及数据驱动的决策，从而为民众提供更好的服务。

　　基于人工智能的政府参考架构支持具有稳健性、上市速度和业务成果的人工智能解决方案。