總結(jié)不僅讓我們能夠更好地回顧過去，還可以為未來的發(fā)展提供參考和借鑒。怎樣選擇適合自己的音樂風(fēng)格和樂器？下面是一些總結(jié)的范文，供大家參考和借鑒。
人工智能論文大學(xué)生篇一
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡稱its)是將先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計算機處理技術(shù)等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支，它是利用最先進的計算機技術(shù)，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實驗是進行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進行現(xiàn)場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為，交通系統(tǒng)是一個龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認識過程，這類系統(tǒng)實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計算實驗方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān)，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設(shè)條件與實際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標，而多層次多目標優(yōu)化往往導(dǎo)致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復(fù)雜系統(tǒng)，有時甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長期行為的不可預(yù)測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下，我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學(xué)研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接嬎愕确椒ê图夹g(shù)，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運行，虛擬交通系統(tǒng)與實際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實交通數(shù)據(jù)，進行超前運算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預(yù)防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內(nèi)單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計算機上進行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進的分布式計算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實人吸引到人工交通系統(tǒng)的運行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點抽象，其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術(shù)的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠在。它是經(jīng)驗與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時化，使人工影響現(xiàn)實，虛擬影響實在。
人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣，作為一個行人或司機加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通，而不必擔(dān)心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必擔(dān)心人民的生命財產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險。
人工智能論文大學(xué)生篇二
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實現(xiàn)標準化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征
機械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計。在設(shè)計的過程中，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，進而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內(nèi)，對這項技術(shù)開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應(yīng)用于實際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設(shè)計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進社會生產(chǎn)力發(fā)展，同時也能促進有關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會對整個社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟得到全面發(fā)展。
人工智能論文大學(xué)生篇三
隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設(shè)備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設(shè)備的設(shè)計中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術(shù)進行電氣設(shè)備的設(shè)計工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進行電氣設(shè)備設(shè)計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設(shè)備的先關(guān)信息進行確定，判斷技術(shù)和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關(guān)重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術(shù)進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設(shè)備進行事故診斷時引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過程
人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設(shè)備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能論文大學(xué)生篇四
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術(shù)；智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學(xué)科，其涉及計算機科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴延，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣碛啵押腿藗兊膶W(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計算機科學(xué)的一個分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次：結(jié)構(gòu)化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術(shù)的同時獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解，從而使學(xué)生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
目前，該學(xué)科的教育正處于摸索階段，由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約，我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏，在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流，這就對教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農(nóng)村、條件相對落后的中學(xué)在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計算機進行操作。這就需要學(xué)校配備計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機房，若其性能較差，會延長學(xué)生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學(xué)網(wǎng)站等進行實踐教學(xué)，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況，將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進行教學(xué)，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學(xué)的認識不足
（1）學(xué)生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實，人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學(xué)科開設(shè)存在偏見
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內(nèi)容艱深，不適合放在高中開設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗不足
在我國大學(xué)教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔(dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點掌握不好，教學(xué)目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下，應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入，改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設(shè)。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站，教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材，以便更好的配合硬件教學(xué)。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用，明確在高中開設(shè)該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質(zhì)，從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認識不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會各界也應(yīng)加強輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學(xué)，開設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能論文大學(xué)生篇五
十九世紀末到二十世紀以來科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，在這個時期里很多學(xué)科都得到了提高和補充，學(xué)科間的關(guān)系也越來越密切，一系列利好因素的共同作用下，機械電子工程學(xué)得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義，機械電子工程就是電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的機械技術(shù)的一個結(jié)合，充分的發(fā)揮了兩個不同學(xué)科在技術(shù)上的共同點，達到了物理上和信息功能上的連結(jié)。這是一個跨學(xué)科的嘗試，更是一個挑戰(zhàn)，它可以將所有的機械工程信息進行分析，達到智能化的目的。雖然依舊屬于機械工程行業(yè)，但是顯然已經(jīng)擁有了自己的特點。
1）不同的設(shè)計方法
機械電子工程與傳統(tǒng)工程相比，已經(jīng)不是單一的一個學(xué)科，它已經(jīng)發(fā)展成為了有很多技術(shù)和科學(xué)共同組成的一個新學(xué)科，并且在工程設(shè)計上充分的吸納了信息技術(shù)、機械技術(shù)，并為了使工程的各模塊結(jié)構(gòu)布局更加完整，設(shè)計人員一般都會采取自上而下的設(shè)計方法。
2）產(chǎn)品上的差異
2機械電子工程的發(fā)展過程
機械電子工程學(xué)并不是一個孤立的學(xué)科，它與很多工程和技術(shù)都有著密切的聯(lián)系，是機械工程學(xué)科和電子信息工程、智能管理技術(shù)共同作用下，形成的一個新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過程中，機械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機械電子工程學(xué)的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個方面：
1）機械電子工程學(xué)的開端
機械電子工程學(xué)在剛起步的階段，其主要的生產(chǎn)形式是手工生產(chǎn)，此時社會的生產(chǎn)能力很低，沒有充足的勞動力資源，發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況，科學(xué)家進行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2）機械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段
在經(jīng)歷了起初艱難的開始階段以后，機械電子工程迎來了高速發(fā)展時期，隨著標準件生產(chǎn)在同一的流水線下得以實現(xiàn)，這一時期的生產(chǎn)已經(jīng)具備了一定的標準，并且極大地刺激了生產(chǎn)力的發(fā)展。但是這樣的生產(chǎn)模式并不是沒有缺點的，生產(chǎn)的過程過于標準，使產(chǎn)品過于單一，滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。
3）機械電子工程的成熟階段
經(jīng)過了多年的發(fā)展，機械電子工程產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定的體系，并與現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)有了一定的融合，進入了現(xiàn)代機械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底，機械電子工程的發(fā)展是為了滿足社會工作和生活的需要，現(xiàn)代社會工作節(jié)奏加快，生產(chǎn)也更加靈活，對機械電子工程提出了更高的要求，機械電子行業(yè)的特點是柔性制造，這也為機械電子同信息化社會的融合創(chuàng)造了條件。
3人工智能在機械電子工程的運用
人類社會的發(fā)展始終離不開能源、信息。在古代，生產(chǎn)力水平及其低下，人們對信息的獲取能力也十分有限，能源和物質(zhì)是維持人類生產(chǎn)生活的必需品。長久以來，人類往往都沒有認識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發(fā)展，生產(chǎn)力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解，同時也產(chǎn)生了對信息的需求，信息的價值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計算機技術(shù)的逐漸應(yīng)用，人類的生活發(fā)生了質(zhì)的變化，人類社會至此進入了高科技的信息時代。人工智能系統(tǒng)作為電子技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，在近兩年出現(xiàn)，并且迅速的應(yīng)用到了機械電子工程領(lǐng)域。
電子信息技術(shù)在方便快捷的同時，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩(wěn)定性，這使機械信息系統(tǒng)在輸入和輸出上就會變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設(shè)規(guī)則庫、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識。
一般的解析方法都比較精密、準確，但是應(yīng)用范圍十分有限，只能應(yīng)用于比較簡單的系統(tǒng)，而對比較繁瑣復(fù)雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實現(xiàn)。隨著人們對系統(tǒng)的要求越來越高，處理的信息變得復(fù)雜多樣，信息的內(nèi)容不僅包括數(shù)據(jù)的形式，也出現(xiàn)了數(shù)字信息和語言信息等新形式。為了適應(yīng)時代形勢的發(fā)展，人工智能處理方式以其復(fù)雜、不確定的特點成為了解析數(shù)學(xué)的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進行分類的，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。這兩個系統(tǒng)存在著聯(lián)系，也有所不同。模糊推理系統(tǒng)一般通過對大腦功能進行模擬，從而分析出語言的信號;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬的卻是大腦的結(jié)構(gòu)，通過對數(shù)字信號的處理得出參考數(shù)值。
1）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的相同點
我們可以說，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系都是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后在某一精度上趨近一個函數(shù)。
2）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的不同點
（1）映射方式
在映射方式的運用方面，模糊推理系統(tǒng)運用域和域之間的映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是點到點的映射。
（2）物理性質(zhì)
模糊推理體系與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系相比擁有更明確的物理性質(zhì)。
（3）計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連接，計算量和計算精度都十分有限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則很好的克服了這一點，在輸入的過程中使每個神經(jīng)元相互作用，大大的提高了計算量，并且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲存方式
在儲存信息的過程中，模糊推理體系采用的是比較規(guī)則的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是利用分布式對信息進行儲存。
社會作為一個不斷發(fā)展變化的有機結(jié)合體，單一的處理手段是無法滿足人類發(fā)展的需要的。為此，智能系統(tǒng)研究專家開始了對綜合智能系統(tǒng)的開發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對以往人工智能體系的繼承和發(fā)展，它能夠融合以往兩種智能體系的優(yōu)點，使數(shù)學(xué)描述變得更加全面。
4結(jié)論
機械電子工程產(chǎn)業(yè)發(fā)展是我國工業(yè)信息化過程的一個寫照，在工程制造的過程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢，實現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高，滿足社會發(fā)展的需求，機械電子工程和人工智能和完美結(jié)合實現(xiàn)了不同學(xué)科之間的融合，為工業(yè)信息化的發(fā)展提供了成功經(jīng)驗和新思路。
人工智能論文大學(xué)生篇六
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能論文大學(xué)生篇七
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合?？茖W(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
麻省理工學(xué)院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能論文大學(xué)生篇八
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟惿?，推動人類進步。人工智能學(xué)者從認知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ)，哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學(xué)思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎(chǔ)，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢。
〔關(guān)鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡單性原則
人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學(xué)思考。博登指出：“在科學(xué)家族中，沒有一門學(xué)科比ai與哲學(xué)的關(guān)系更密切?！薄?〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學(xué)與語言哲學(xué)，認知科學(xué)與認知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止，對于人工智能哲學(xué)的研究還沒有形成完整的理論體系，學(xué)者多從哲學(xué)視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。
人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學(xué)家畢達哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)。“按照普羅克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘?dāng)?shù)學(xué)’這個詞也是畢達哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。
“數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義，不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達哥拉斯學(xué)派認為數(shù)是宇宙的元素，科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如，物理學(xué)是研究事物運動方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律，認為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因，又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達哥拉斯主義學(xué)派）認為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對于事物來說，既是質(zhì)料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認為萬物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”?？扑鼓λ乖饩褪恰爸刃颉钡囊馑迹J為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。
畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個自然科學(xué)的發(fā)展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀帶有畢達哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運動簡單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認為自己是畢達哥拉斯主義者，他的目標就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達哥拉斯主義的追隨者，他認為“自然之書是用數(shù)學(xué)語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實中。畢達哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉(zhuǎn)變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎(chǔ)上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設(shè)計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術(shù)計算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運算將數(shù)學(xué)運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學(xué)問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設(shè)計出一個物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復(fù)雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學(xué)思想均根源于畢達哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅(qū)也認為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設(shè)都是把認知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性。可見，畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
除了畢達哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號主義學(xué)派也稱為邏輯主義學(xué)派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構(gòu)成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他認為邏輯學(xué)是獲得真正知識的重要工具，邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎(chǔ)，都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉，分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué)，數(shù)學(xué)也要用邏輯符號來表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點是：哲學(xué)的任務(wù)是對知識進行分析，強調(diào)通過對語言的邏輯分析來消除形而上學(xué)問題，認為一切綜合命題都以經(jīng)驗為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學(xué)家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉(zhuǎn)換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問題，達到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語言分析，強調(diào)語言分析的重要性，分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務(wù)在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴密的科學(xué)，哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分，沒有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學(xué)問題。對科學(xué)問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學(xué)問題，否則就不是哲學(xué)問題。因此，邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學(xué)問題命題都是語言表達式，語言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu)，是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則?！叭鐭o必要，勿增實體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構(gòu)造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設(shè)計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結(jié)為計算。人工智能中符號主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質(zhì)運動的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設(shè)想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內(nèi)在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特海《數(shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來表達。德雷福斯認為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上，即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認識論假設(shè)。其中認識論假設(shè)指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認為：“人工智能科學(xué)家把計算機看成操作符號的機器，他們認為，重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號，數(shù)字也不例外?！薄?〕196在符號主義者看來，符號是人類認識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認知世界的過程。符號主義學(xué)派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學(xué)思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎(chǔ)上對人工智能的認識論假設(shè)與本體論假設(shè)進行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標準，“認知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系”〔12〕?？梢?，人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān)，邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水，赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火，德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子，認為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微?！?，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡單的事物構(gòu)成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成，復(fù)雜對象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。
簡單性哲學(xué)原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學(xué)原則，人與動物都是由簡單的粒子構(gòu)成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復(fù)雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴密的力學(xué)體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學(xué)家海森堡也認為簡單性原則可以作為科學(xué)假說可接受性的標準。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示，而且社會關(guān)系也可以用力學(xué)表示?？椎绿岢錾鐣恿W(xué)和社會靜力學(xué)概念，社會動力學(xué)又稱為社會物理學(xué)，立足于運用力學(xué)規(guī)律分析社會關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學(xué)》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）?！叭耸菣C器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機器的探索。
主體與客體的關(guān)系在哲學(xué)史上占居重要地位，是哲學(xué)研究中的核心問題，也是哲學(xué)史上諸多學(xué)派的思想源頭。古希臘米利都學(xué)派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關(guān)注主體如何認識客體，關(guān)注主體與客體的關(guān)系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質(zhì)相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標準是什么呢？人之所以為主體的標準又是什么呢？有的學(xué)者認為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學(xué)意義的認識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結(jié)構(gòu)、知識本質(zhì)、知識來源和知識判斷的信念等內(nèi)容，主體與客體的關(guān)系問題是哲學(xué)的核心問題。認識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學(xué)流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關(guān)系作為研究的切入點。
人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學(xué)理念有不同的研究進路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結(jié)主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認知過程看成符號計算過程，人類認知是物理符號系統(tǒng)，人工智能先驅(qū)德雷福斯（s）認為，人工智能研究者其實與煉金術(shù)師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質(zhì)區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認識論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的?！吧飳W(xué)假設(shè)：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè)：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認識論假設(shè)：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質(zhì)的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認知規(guī)律和智能結(jié)構(gòu)沒有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結(jié)主義進路，又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，認為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其理論假設(shè)是人與機器如果具有同樣的結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結(jié)構(gòu)從而制造出類似人腦的機器。在聯(lián)結(jié)主義看來，人與機器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結(jié)主義失敗的原因是人腦的結(jié)構(gòu)并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習(xí)得仍然是認知科學(xué)研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(lián)結(jié)主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學(xué)派，其原理為維納和麥克洛克等學(xué)者的控制論思想及感知-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)等的研究。人工智能行為主義學(xué)派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機器人”實質(zhì)上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應(yīng)外界的環(huán)境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認知能力，主體與客體之間還是可以嚴格區(qū)分。人工智能的目標從技術(shù)層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學(xué)層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學(xué)核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學(xué)上的身心問題、意識難題等問題。哲學(xué)的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。
綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展有其哲學(xué)根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學(xué)的邏輯分析研究方法。在眾多哲學(xué)思想中，簡單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學(xué)家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學(xué)的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動哲學(xué)的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學(xué)問題的研究。只有對人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎(chǔ)、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。
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人工智能論文大學(xué)生篇九
人工智能和數(shù)字地球是計算機科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個方面的應(yīng)用，最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。
1前言
，美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測犯罪，保護生態(tài)多樣性，預(yù)測氣候變化，增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實現(xiàn)方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過適應(yīng)函數(shù)度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過模擬人或動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學(xué)習(xí)，從錯誤中吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應(yīng)用：
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導(dǎo)航。同時，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結(jié)
戈爾總統(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設(shè)備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能論文大學(xué)生篇十
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認定是21世紀的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實踐中，而在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點，完全符合機械化自動生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強大，因此在實際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費時間，而且產(chǎn)生了一定的人工費用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。
2人工智能在電氣自動化控制中的實際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標就是為了讓機器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計算機技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)了初步實現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標，但是要想這一管控體系進一步發(fā)展，還需要更為先進的機器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進一步發(fā)展提供了無限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計
一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，進一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機器一同運轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費大量的時間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時間就是金錢，這樣會嚴重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運行過程的智能控制
社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機技術(shù)的使用，而計算機信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機械系統(tǒng)，具有計算速度快的優(yōu)點，能夠在短時間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語
機械技術(shù)與計算機信息技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機械完成的，然而在生產(chǎn)實踐中，還是需要人工進行調(diào)控，及時調(diào)整機器的運行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，在生產(chǎn)過程中，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運行故障的問題并進行有效處理，實現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實時動態(tài)管控。
參考文獻：
[5]陳坤,史策,季永春.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思考[j].藝術(shù)科技,20xx（08）：76.
[6]姜關(guān)勝.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用問題探討[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx（20）：150.
人工智能論文大學(xué)生篇十一
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？如果你們沒看到，那就請跟我一起坐時光穿梭機到未來世界去參觀吧！
未來的大街上，干凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛的米奇老鼠啊！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下第二顆綠色扣子，門又自動的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個微型。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。如果看到有人不愛清潔，它的另一只手那么會出示”保護環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境羞恥”的小牌。它還有許多的內(nèi)在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清新氣體，釋放出來。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多方便啊！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望一定會實現(xiàn)。
人工智能論文大學(xué)生篇十二
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落……
----長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
----在本期技術(shù)專題中，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。
計算機與人工智能
----“智能”源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為“人工智能之父”。
----人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
----當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
----我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
----答：ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
----智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
----數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
----答：我國開始“863計劃“時，正值全世界的人工智能熱潮。”863-306“主題的名稱是”智能計算機系統(tǒng)“，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和”瓶頸”，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
----但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是：課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。
----今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
----問：請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
----答：技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。
----目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
----人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的`生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
----人工智能也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
ai理論的實用性
----在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
----這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
----我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--“藍色牛仔”(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
----麻省理工學(xué)院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
----/報道，比利時的starlab正在制造一個人工貓腦，這個貓腦將有7500萬個人造神經(jīng)細胞。據(jù)稱，移植了人工貓腦的小貓能夠行走，還能玩球。預(yù)計它將于制作完程。
人工智能論文大學(xué)生篇十三
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計以實驗為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進行分段過程的動態(tài)設(shè)計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護的性能，使之適應(yīng)各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應(yīng)用中接受檢驗。
人工智能論文大學(xué)生篇十四
在二十一世紀的將來，寧波市室驗小學(xué)的中心，有一座巨大的建筑物――大本鐘。
這不是大本鐘的仿照，而是一座高科技的智能教學(xué)樓。這座樓分成一個個小小的圓，那是一個個教室?，F(xiàn)在，可以讓你見識見識所謂的“高科技”啦。走上樓梯，來到四（五）班的教室門口，門口擺著好多雙鞋，不用驚奇，教室是圓的，固然得穿特別的鞋啦。在門框上，有一個指甲大小的洞，那是微形錄像頭，假如你晚到了便會自動發(fā)信息給教師，以防你不誠懇，偷偷溜進來。教室的中心有一大個一大個的沙包，那是學(xué)生座椅，你任憑怎么坐都可以，由于它有一個芯片，可以測你的心理，只要在聽課就可以。假如沒聽課，它就會像一把扎滿釘子的“活火山”，把你弄得苦痛不堪。教室里沒有桌子，一人一個平板電腦，教師講課的板書占一半，不用怕看不見，在為可以放大。另一半是錄像機，把教師講的課全程錄像。
教室前面的講臺更牛，還有那個“大本鐘”語。數(shù)教師（包括全部教師）要拖課，那把教室建成大本鐘干嗎？鐘一響，學(xué)生倒安平穩(wěn)穩(wěn)的，教師在講臺上卻被震得象在12級地震現(xiàn)場，五臟六腑都“蹦”了出來。假如學(xué)生很喜愛，只要在“課后評分”地方點一個好，教師就會留下來?！皦Α鄙系暮诎逡灿行酒處煵挥谜椅募?，心里一想，文件就會立即翻開。芯片還能識別人。同學(xué)假如在動，不到5秒，電腦就會自動關(guān)機，以防壞掉。黑板角落一個個白色的，上面畫有圖案的是教室按扭，一按，相應(yīng)的教室布置，讓同學(xué)們和教師不會為沒有教室而苦惱。
教室后邊的圖書角也很奇妙。想到什么書，什么書就會被推出一個角，不用我們一本本地找了。圖書角的邊上有一個生物角，透亮的玻璃里一個“動物園”一樣的地方。每天都會引來很多奇怪的眼睛，里面除了兇狠的野獸，其它動物幾乎都不缺。進入邊上的“更衣室”，一套適合你的衣服就穿在了你身上，再走進“迷你動物園”，邊上不是透亮的了，而是一望無際的“動物天堂”。盡管知道這是幻覺，但學(xué)是很吸引人。走近那些動物，衣服起了作用，讓人聽懂了它們的語言，還能和它們溝通呢！
不止這些呢，節(jié)日里，“天花板”上的燈會身出五彩的`光線，平常只會在摔倒時變軟的“地板”現(xiàn)在一不當(dāng)心踩著了哪塊，“砰”地一下就會炸出五色的彩帶，立即又自動恢復(fù)，為節(jié)日增加不少樂趣。
噢，差點遺忘了，教室是園的，真正的目的就是不讓教師體罰學(xué)生。由于那把“沙包椅”已經(jīng)起到這個作用了啦！
這樣一個智能教室，肯定會在21世紀被創(chuàng)造出來讓我們用的。我們肯定要去研發(fā)出這種高科技的智能教室。
人工智能論文大學(xué)生篇十五
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學(xué)的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機器。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機場、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計關(guān)鍵智能體，對于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的。空中交通管制員在實際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結(jié)合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調(diào)低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（14）：57-57.
人工智能論文大學(xué)生篇十六
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個領(lǐng)域中進行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達不到實際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設(shè)計
在當(dāng)前的時代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設(shè)計優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設(shè)計成本的支出，以滿足當(dāng)前時代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術(shù)，以先進的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設(shè)計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對施工進度進行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進先進的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
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[2]閆海東,程世偉.淺析電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(06):69.
人工智能論文大學(xué)生篇一
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡稱its)是將先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計算機處理技術(shù)等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支，它是利用最先進的計算機技術(shù)，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實驗是進行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進行現(xiàn)場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為，交通系統(tǒng)是一個龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認識過程，這類系統(tǒng)實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計算實驗方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān)，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設(shè)條件與實際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標，而多層次多目標優(yōu)化往往導(dǎo)致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復(fù)雜系統(tǒng)，有時甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長期行為的不可預(yù)測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下，我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學(xué)研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接嬎愕确椒ê图夹g(shù)，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運行，虛擬交通系統(tǒng)與實際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實交通數(shù)據(jù)，進行超前運算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預(yù)防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內(nèi)單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計算機上進行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進的分布式計算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實人吸引到人工交通系統(tǒng)的運行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點抽象，其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術(shù)的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠在。它是經(jīng)驗與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時化，使人工影響現(xiàn)實，虛擬影響實在。
人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣，作為一個行人或司機加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通，而不必擔(dān)心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必擔(dān)心人民的生命財產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險。
人工智能論文大學(xué)生篇二
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實現(xiàn)標準化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征
機械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計。在設(shè)計的過程中，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，進而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內(nèi)，對這項技術(shù)開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應(yīng)用于實際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設(shè)計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進社會生產(chǎn)力發(fā)展，同時也能促進有關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會對整個社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟得到全面發(fā)展。
人工智能論文大學(xué)生篇三
隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設(shè)備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設(shè)備的設(shè)計中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術(shù)進行電氣設(shè)備的設(shè)計工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進行電氣設(shè)備設(shè)計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設(shè)備的先關(guān)信息進行確定，判斷技術(shù)和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關(guān)重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術(shù)進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設(shè)備進行事故診斷時引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過程
人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設(shè)備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能論文大學(xué)生篇四
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術(shù)；智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學(xué)科，其涉及計算機科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴延，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣碛啵押腿藗兊膶W(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計算機科學(xué)的一個分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次：結(jié)構(gòu)化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術(shù)的同時獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解，從而使學(xué)生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
目前，該學(xué)科的教育正處于摸索階段，由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約，我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏，在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流，這就對教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農(nóng)村、條件相對落后的中學(xué)在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計算機進行操作。這就需要學(xué)校配備計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機房，若其性能較差，會延長學(xué)生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學(xué)網(wǎng)站等進行實踐教學(xué)，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況，將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進行教學(xué)，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學(xué)的認識不足
（1）學(xué)生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實，人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學(xué)科開設(shè)存在偏見
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內(nèi)容艱深，不適合放在高中開設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗不足
在我國大學(xué)教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔(dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點掌握不好，教學(xué)目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下，應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入，改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設(shè)。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站，教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材，以便更好的配合硬件教學(xué)。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用，明確在高中開設(shè)該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質(zhì)，從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認識不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會各界也應(yīng)加強輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學(xué)，開設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能論文大學(xué)生篇五
十九世紀末到二十世紀以來科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，在這個時期里很多學(xué)科都得到了提高和補充，學(xué)科間的關(guān)系也越來越密切，一系列利好因素的共同作用下，機械電子工程學(xué)得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義，機械電子工程就是電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的機械技術(shù)的一個結(jié)合，充分的發(fā)揮了兩個不同學(xué)科在技術(shù)上的共同點，達到了物理上和信息功能上的連結(jié)。這是一個跨學(xué)科的嘗試，更是一個挑戰(zhàn)，它可以將所有的機械工程信息進行分析，達到智能化的目的。雖然依舊屬于機械工程行業(yè)，但是顯然已經(jīng)擁有了自己的特點。
1）不同的設(shè)計方法
機械電子工程與傳統(tǒng)工程相比，已經(jīng)不是單一的一個學(xué)科，它已經(jīng)發(fā)展成為了有很多技術(shù)和科學(xué)共同組成的一個新學(xué)科，并且在工程設(shè)計上充分的吸納了信息技術(shù)、機械技術(shù)，并為了使工程的各模塊結(jié)構(gòu)布局更加完整，設(shè)計人員一般都會采取自上而下的設(shè)計方法。
2）產(chǎn)品上的差異
2機械電子工程的發(fā)展過程
機械電子工程學(xué)并不是一個孤立的學(xué)科，它與很多工程和技術(shù)都有著密切的聯(lián)系，是機械工程學(xué)科和電子信息工程、智能管理技術(shù)共同作用下，形成的一個新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過程中，機械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機械電子工程學(xué)的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個方面：
1）機械電子工程學(xué)的開端
機械電子工程學(xué)在剛起步的階段，其主要的生產(chǎn)形式是手工生產(chǎn)，此時社會的生產(chǎn)能力很低，沒有充足的勞動力資源，發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況，科學(xué)家進行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2）機械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段
在經(jīng)歷了起初艱難的開始階段以后，機械電子工程迎來了高速發(fā)展時期，隨著標準件生產(chǎn)在同一的流水線下得以實現(xiàn)，這一時期的生產(chǎn)已經(jīng)具備了一定的標準，并且極大地刺激了生產(chǎn)力的發(fā)展。但是這樣的生產(chǎn)模式并不是沒有缺點的，生產(chǎn)的過程過于標準，使產(chǎn)品過于單一，滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。
3）機械電子工程的成熟階段
經(jīng)過了多年的發(fā)展，機械電子工程產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定的體系，并與現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)有了一定的融合，進入了現(xiàn)代機械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底，機械電子工程的發(fā)展是為了滿足社會工作和生活的需要，現(xiàn)代社會工作節(jié)奏加快，生產(chǎn)也更加靈活，對機械電子工程提出了更高的要求，機械電子行業(yè)的特點是柔性制造，這也為機械電子同信息化社會的融合創(chuàng)造了條件。
3人工智能在機械電子工程的運用
人類社會的發(fā)展始終離不開能源、信息。在古代，生產(chǎn)力水平及其低下，人們對信息的獲取能力也十分有限，能源和物質(zhì)是維持人類生產(chǎn)生活的必需品。長久以來，人類往往都沒有認識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發(fā)展，生產(chǎn)力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解，同時也產(chǎn)生了對信息的需求，信息的價值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計算機技術(shù)的逐漸應(yīng)用，人類的生活發(fā)生了質(zhì)的變化，人類社會至此進入了高科技的信息時代。人工智能系統(tǒng)作為電子技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，在近兩年出現(xiàn)，并且迅速的應(yīng)用到了機械電子工程領(lǐng)域。
電子信息技術(shù)在方便快捷的同時，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩(wěn)定性，這使機械信息系統(tǒng)在輸入和輸出上就會變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設(shè)規(guī)則庫、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識。
一般的解析方法都比較精密、準確，但是應(yīng)用范圍十分有限，只能應(yīng)用于比較簡單的系統(tǒng)，而對比較繁瑣復(fù)雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實現(xiàn)。隨著人們對系統(tǒng)的要求越來越高，處理的信息變得復(fù)雜多樣，信息的內(nèi)容不僅包括數(shù)據(jù)的形式，也出現(xiàn)了數(shù)字信息和語言信息等新形式。為了適應(yīng)時代形勢的發(fā)展，人工智能處理方式以其復(fù)雜、不確定的特點成為了解析數(shù)學(xué)的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進行分類的，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。這兩個系統(tǒng)存在著聯(lián)系，也有所不同。模糊推理系統(tǒng)一般通過對大腦功能進行模擬，從而分析出語言的信號;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬的卻是大腦的結(jié)構(gòu)，通過對數(shù)字信號的處理得出參考數(shù)值。
1）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的相同點
我們可以說，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系都是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后在某一精度上趨近一個函數(shù)。
2）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的不同點
（1）映射方式
在映射方式的運用方面，模糊推理系統(tǒng)運用域和域之間的映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是點到點的映射。
（2）物理性質(zhì)
模糊推理體系與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系相比擁有更明確的物理性質(zhì)。
（3）計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連接，計算量和計算精度都十分有限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則很好的克服了這一點，在輸入的過程中使每個神經(jīng)元相互作用，大大的提高了計算量，并且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲存方式
在儲存信息的過程中，模糊推理體系采用的是比較規(guī)則的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是利用分布式對信息進行儲存。
社會作為一個不斷發(fā)展變化的有機結(jié)合體，單一的處理手段是無法滿足人類發(fā)展的需要的。為此，智能系統(tǒng)研究專家開始了對綜合智能系統(tǒng)的開發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對以往人工智能體系的繼承和發(fā)展，它能夠融合以往兩種智能體系的優(yōu)點，使數(shù)學(xué)描述變得更加全面。
4結(jié)論
機械電子工程產(chǎn)業(yè)發(fā)展是我國工業(yè)信息化過程的一個寫照，在工程制造的過程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢，實現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高，滿足社會發(fā)展的需求，機械電子工程和人工智能和完美結(jié)合實現(xiàn)了不同學(xué)科之間的融合，為工業(yè)信息化的發(fā)展提供了成功經(jīng)驗和新思路。
人工智能論文大學(xué)生篇六
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能論文大學(xué)生篇七
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合?？茖W(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
麻省理工學(xué)院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能論文大學(xué)生篇八
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟惿?，推動人類進步。人工智能學(xué)者從認知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ)，哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學(xué)思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎(chǔ)，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢。
〔關(guān)鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡單性原則
人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學(xué)思考。博登指出：“在科學(xué)家族中，沒有一門學(xué)科比ai與哲學(xué)的關(guān)系更密切?！薄?〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學(xué)與語言哲學(xué)，認知科學(xué)與認知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止，對于人工智能哲學(xué)的研究還沒有形成完整的理論體系，學(xué)者多從哲學(xué)視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。
人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學(xué)家畢達哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)。“按照普羅克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘?dāng)?shù)學(xué)’這個詞也是畢達哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。
“數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義，不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達哥拉斯學(xué)派認為數(shù)是宇宙的元素，科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如，物理學(xué)是研究事物運動方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律，認為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因，又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達哥拉斯主義學(xué)派）認為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對于事物來說，既是質(zhì)料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認為萬物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”?？扑鼓λ乖饩褪恰爸刃颉钡囊馑迹J為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。
畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個自然科學(xué)的發(fā)展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀帶有畢達哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運動簡單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認為自己是畢達哥拉斯主義者，他的目標就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達哥拉斯主義的追隨者，他認為“自然之書是用數(shù)學(xué)語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實中。畢達哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉(zhuǎn)變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎(chǔ)上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設(shè)計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術(shù)計算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運算將數(shù)學(xué)運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學(xué)問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設(shè)計出一個物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復(fù)雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學(xué)思想均根源于畢達哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅(qū)也認為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設(shè)都是把認知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性。可見，畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
除了畢達哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號主義學(xué)派也稱為邏輯主義學(xué)派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構(gòu)成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他認為邏輯學(xué)是獲得真正知識的重要工具，邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎(chǔ)，都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉，分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué)，數(shù)學(xué)也要用邏輯符號來表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點是：哲學(xué)的任務(wù)是對知識進行分析，強調(diào)通過對語言的邏輯分析來消除形而上學(xué)問題，認為一切綜合命題都以經(jīng)驗為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學(xué)家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉(zhuǎn)換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問題，達到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語言分析，強調(diào)語言分析的重要性，分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務(wù)在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴密的科學(xué)，哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分，沒有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學(xué)問題。對科學(xué)問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學(xué)問題，否則就不是哲學(xué)問題。因此，邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學(xué)問題命題都是語言表達式，語言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu)，是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則?！叭鐭o必要，勿增實體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構(gòu)造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設(shè)計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結(jié)為計算。人工智能中符號主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質(zhì)運動的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設(shè)想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內(nèi)在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特海《數(shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來表達。德雷福斯認為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上，即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認識論假設(shè)。其中認識論假設(shè)指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認為：“人工智能科學(xué)家把計算機看成操作符號的機器，他們認為，重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號，數(shù)字也不例外?！薄?〕196在符號主義者看來，符號是人類認識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認知世界的過程。符號主義學(xué)派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學(xué)思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎(chǔ)上對人工智能的認識論假設(shè)與本體論假設(shè)進行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標準，“認知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系”〔12〕?？梢?，人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān)，邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水，赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火，德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子，認為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微?！?，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡單的事物構(gòu)成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成，復(fù)雜對象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。
簡單性哲學(xué)原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學(xué)原則，人與動物都是由簡單的粒子構(gòu)成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復(fù)雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴密的力學(xué)體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學(xué)家海森堡也認為簡單性原則可以作為科學(xué)假說可接受性的標準。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示，而且社會關(guān)系也可以用力學(xué)表示?？椎绿岢錾鐣恿W(xué)和社會靜力學(xué)概念，社會動力學(xué)又稱為社會物理學(xué)，立足于運用力學(xué)規(guī)律分析社會關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學(xué)》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）?！叭耸菣C器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機器的探索。
主體與客體的關(guān)系在哲學(xué)史上占居重要地位，是哲學(xué)研究中的核心問題，也是哲學(xué)史上諸多學(xué)派的思想源頭。古希臘米利都學(xué)派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關(guān)注主體如何認識客體，關(guān)注主體與客體的關(guān)系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質(zhì)相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標準是什么呢？人之所以為主體的標準又是什么呢？有的學(xué)者認為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學(xué)意義的認識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結(jié)構(gòu)、知識本質(zhì)、知識來源和知識判斷的信念等內(nèi)容，主體與客體的關(guān)系問題是哲學(xué)的核心問題。認識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學(xué)流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關(guān)系作為研究的切入點。
人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學(xué)理念有不同的研究進路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結(jié)主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認知過程看成符號計算過程，人類認知是物理符號系統(tǒng)，人工智能先驅(qū)德雷福斯（s）認為，人工智能研究者其實與煉金術(shù)師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質(zhì)區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認識論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的?！吧飳W(xué)假設(shè)：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè)：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認識論假設(shè)：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質(zhì)的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認知規(guī)律和智能結(jié)構(gòu)沒有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結(jié)主義進路，又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，認為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其理論假設(shè)是人與機器如果具有同樣的結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結(jié)構(gòu)從而制造出類似人腦的機器。在聯(lián)結(jié)主義看來，人與機器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結(jié)主義失敗的原因是人腦的結(jié)構(gòu)并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習(xí)得仍然是認知科學(xué)研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(lián)結(jié)主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學(xué)派，其原理為維納和麥克洛克等學(xué)者的控制論思想及感知-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)等的研究。人工智能行為主義學(xué)派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機器人”實質(zhì)上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應(yīng)外界的環(huán)境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認知能力，主體與客體之間還是可以嚴格區(qū)分。人工智能的目標從技術(shù)層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學(xué)層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學(xué)核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學(xué)上的身心問題、意識難題等問題。哲學(xué)的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。
綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展有其哲學(xué)根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學(xué)的邏輯分析研究方法。在眾多哲學(xué)思想中，簡單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學(xué)家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學(xué)的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動哲學(xué)的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學(xué)問題的研究。只有對人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎(chǔ)、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。
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人工智能論文大學(xué)生篇九
人工智能和數(shù)字地球是計算機科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個方面的應(yīng)用，最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。
1前言
，美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測犯罪，保護生態(tài)多樣性，預(yù)測氣候變化，增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實現(xiàn)方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過適應(yīng)函數(shù)度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過模擬人或動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學(xué)習(xí)，從錯誤中吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應(yīng)用：
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導(dǎo)航。同時，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結(jié)
戈爾總統(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設(shè)備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能論文大學(xué)生篇十
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認定是21世紀的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實踐中，而在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點，完全符合機械化自動生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強大，因此在實際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費時間，而且產(chǎn)生了一定的人工費用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。
2人工智能在電氣自動化控制中的實際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標就是為了讓機器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計算機技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)了初步實現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標，但是要想這一管控體系進一步發(fā)展，還需要更為先進的機器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進一步發(fā)展提供了無限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計
一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，進一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機器一同運轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費大量的時間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時間就是金錢，這樣會嚴重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運行過程的智能控制
社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機技術(shù)的使用，而計算機信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機械系統(tǒng)，具有計算速度快的優(yōu)點，能夠在短時間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語
機械技術(shù)與計算機信息技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機械完成的，然而在生產(chǎn)實踐中，還是需要人工進行調(diào)控，及時調(diào)整機器的運行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，在生產(chǎn)過程中，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運行故障的問題并進行有效處理，實現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實時動態(tài)管控。
參考文獻：
[5]陳坤,史策,季永春.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思考[j].藝術(shù)科技,20xx（08）：76.
[6]姜關(guān)勝.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用問題探討[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx（20）：150.
人工智能論文大學(xué)生篇十一
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？如果你們沒看到，那就請跟我一起坐時光穿梭機到未來世界去參觀吧！
未來的大街上，干凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛的米奇老鼠啊！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下第二顆綠色扣子，門又自動的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個微型。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。如果看到有人不愛清潔，它的另一只手那么會出示”保護環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境羞恥”的小牌。它還有許多的內(nèi)在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清新氣體，釋放出來。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多方便啊！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望一定會實現(xiàn)。
人工智能論文大學(xué)生篇十二
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落……
----長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
----在本期技術(shù)專題中，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。
計算機與人工智能
----“智能”源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領(lǐng)悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為“人工智能之父”。
----人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence，ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
----當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
----我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
----答：ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
----智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
----數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
----答：我國開始“863計劃“時，正值全世界的人工智能熱潮。”863-306“主題的名稱是”智能計算機系統(tǒng)“，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和”瓶頸”，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
----但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是：課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。
----今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
----問：請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
----答：技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。
----目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
----人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的`生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
----人工智能也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
ai理論的實用性
----在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
----這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
----我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--“藍色牛仔”(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
----麻省理工學(xué)院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
----/報道，比利時的starlab正在制造一個人工貓腦，這個貓腦將有7500萬個人造神經(jīng)細胞。據(jù)稱，移植了人工貓腦的小貓能夠行走，還能玩球。預(yù)計它將于制作完程。
人工智能論文大學(xué)生篇十三
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計以實驗為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進行分段過程的動態(tài)設(shè)計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護的性能，使之適應(yīng)各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應(yīng)用中接受檢驗。
人工智能論文大學(xué)生篇十四
在二十一世紀的將來，寧波市室驗小學(xué)的中心，有一座巨大的建筑物――大本鐘。
這不是大本鐘的仿照，而是一座高科技的智能教學(xué)樓。這座樓分成一個個小小的圓，那是一個個教室?，F(xiàn)在，可以讓你見識見識所謂的“高科技”啦。走上樓梯，來到四（五）班的教室門口，門口擺著好多雙鞋，不用驚奇，教室是圓的，固然得穿特別的鞋啦。在門框上，有一個指甲大小的洞，那是微形錄像頭，假如你晚到了便會自動發(fā)信息給教師，以防你不誠懇，偷偷溜進來。教室的中心有一大個一大個的沙包，那是學(xué)生座椅，你任憑怎么坐都可以，由于它有一個芯片，可以測你的心理，只要在聽課就可以。假如沒聽課，它就會像一把扎滿釘子的“活火山”，把你弄得苦痛不堪。教室里沒有桌子，一人一個平板電腦，教師講課的板書占一半，不用怕看不見，在為可以放大。另一半是錄像機，把教師講的課全程錄像。
教室前面的講臺更牛，還有那個“大本鐘”語。數(shù)教師（包括全部教師）要拖課，那把教室建成大本鐘干嗎？鐘一響，學(xué)生倒安平穩(wěn)穩(wěn)的，教師在講臺上卻被震得象在12級地震現(xiàn)場，五臟六腑都“蹦”了出來。假如學(xué)生很喜愛，只要在“課后評分”地方點一個好，教師就會留下來?！皦Α鄙系暮诎逡灿行酒處煵挥谜椅募?，心里一想，文件就會立即翻開。芯片還能識別人。同學(xué)假如在動，不到5秒，電腦就會自動關(guān)機，以防壞掉。黑板角落一個個白色的，上面畫有圖案的是教室按扭，一按，相應(yīng)的教室布置，讓同學(xué)們和教師不會為沒有教室而苦惱。
教室后邊的圖書角也很奇妙。想到什么書，什么書就會被推出一個角，不用我們一本本地找了。圖書角的邊上有一個生物角，透亮的玻璃里一個“動物園”一樣的地方。每天都會引來很多奇怪的眼睛，里面除了兇狠的野獸，其它動物幾乎都不缺。進入邊上的“更衣室”，一套適合你的衣服就穿在了你身上，再走進“迷你動物園”，邊上不是透亮的了，而是一望無際的“動物天堂”。盡管知道這是幻覺，但學(xué)是很吸引人。走近那些動物，衣服起了作用，讓人聽懂了它們的語言，還能和它們溝通呢！
不止這些呢，節(jié)日里，“天花板”上的燈會身出五彩的`光線，平常只會在摔倒時變軟的“地板”現(xiàn)在一不當(dāng)心踩著了哪塊，“砰”地一下就會炸出五色的彩帶，立即又自動恢復(fù)，為節(jié)日增加不少樂趣。
噢，差點遺忘了，教室是園的，真正的目的就是不讓教師體罰學(xué)生。由于那把“沙包椅”已經(jīng)起到這個作用了啦！
這樣一個智能教室，肯定會在21世紀被創(chuàng)造出來讓我們用的。我們肯定要去研發(fā)出這種高科技的智能教室。
人工智能論文大學(xué)生篇十五
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學(xué)的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機器。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機場、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計關(guān)鍵智能體，對于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的。空中交通管制員在實際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結(jié)合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調(diào)低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（14）：57-57.
人工智能論文大學(xué)生篇十六
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個領(lǐng)域中進行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達不到實際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設(shè)計
在當(dāng)前的時代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設(shè)計優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設(shè)計成本的支出，以滿足當(dāng)前時代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術(shù)，以先進的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設(shè)計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對施工進度進行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進先進的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
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