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人工智能與未來(lái)論文篇一
多位學(xué)者在當(dāng)天的發(fā)言中認(rèn)為，至少在短期內(nèi)，人工智能仍無(wú)法取代教師。
中國(guó)科學(xué)院院士、華東師范大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)褚君浩相信，機(jī)器人教師可以匯聚好老師經(jīng)驗(yàn)，在未來(lái)完全可以承擔(dān)具體的教師工作。
但他也指出，現(xiàn)階段機(jī)器人耗能大，且無(wú)法融入情感等，無(wú)法替代教師的很多工作?！叭擞芯駚?lái)驅(qū)動(dòng)，有哲學(xué)來(lái)指導(dǎo)他，所以能夠做出很好的成績(jī)?！?BR> 華東師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件工程學(xué)院副院長(zhǎng)蒲戈光認(rèn)為，當(dāng)下人工智能革命的本質(zhì)，是機(jī)器對(duì)知識(shí)的處理取得巨大進(jìn)步?！暗侨祟?lèi)的優(yōu)勢(shì)，就在于破壞知識(shí)和創(chuàng)造知識(shí)?！?BR> 滬江網(wǎng)創(chuàng)始人伏彩瑞也對(duì)人工智能完全取代教師持有懷疑態(tài)度?！拔疫€是琢磨著，一直到最后它也不如人聰明?！彼f(shuō)。
伏彩瑞提出，未來(lái)十年會(huì)是人工智能和人的智能并舉的時(shí)代，機(jī)器人能承擔(dān)很多重復(fù)性的枯燥工作，而教師的工作重點(diǎn)，會(huì)是機(jī)器做不到的`事，包括培養(yǎng)孩子的綜合素質(zhì)、情商等。
不過(guò)，也有多名技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)家指出，人工智能發(fā)展迅猛，未來(lái)完全可能勝任創(chuàng)造性工作，甚至具備情感能力。
機(jī)器學(xué)習(xí)與量化金融專(zhuān)家鄒昊表示，人工智能神經(jīng)元的數(shù)量增長(zhǎng)是指數(shù)式的，認(rèn)知技術(shù)、情感技術(shù)都是發(fā)展重點(diǎn)。未來(lái)，機(jī)器人在和學(xué)生的溝通當(dāng)中，完全有可能習(xí)得如何了解他們的情感和需求。
他表示，未來(lái)幾十年，人工智能完全可能勝任創(chuàng)造性工作。
人工智能與未來(lái)論文篇二
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專(zhuān)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(jìn)行了介紹，并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問(wèn)題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類(lèi)知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決需要由專(zhuān)家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。在應(yīng)用方面，以專(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)(es)
專(zhuān)家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來(lái)解決專(zhuān)家不能解決的問(wèn)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(zhuān)家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理，采用啟發(fā)式方法模擬專(zhuān)家的推理過(guò)程，通過(guò)推理，利用知識(shí)解決問(wèn)題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來(lái)知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問(wèn)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(dòng)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(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)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(wèn)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(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問(wèn)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(shí)際問(wèn)題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)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(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專(zhuān)家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類(lèi)型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶(hù)的.掌握[3] 。
此外，專(zhuān)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(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來(lái)十分復(fù)雜。判斷過(guò)程中，必須通過(guò)內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專(zhuān)家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專(zhuān)家系統(tǒng)通過(guò)診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
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(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過(guò)程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過(guò)程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型，降低了開(kāi)發(fā)成本。
低壓電器需要通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值，能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用
無(wú)功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。模式法進(jìn)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(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問(wèn)題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的，模型簡(jiǎn)單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類(lèi)型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
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(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)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(yán)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(mén)交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問(wèn)題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
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(lái)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(lái)解決電力系統(tǒng)的問(wèn)題將會(huì)受到越來(lái)越多的重視。
隨著我國(guó)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(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開(kāi)發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能與未來(lái)論文篇三
5月13日，一場(chǎng)探討“人工智能與未來(lái)教育”的高峰論壇在華東師范大學(xué)舉行。十余名專(zhuān)家作了主題演講，探討人工智能將如何影響教育、改變教育等問(wèn)題。
多名學(xué)者認(rèn)為，目前看來(lái)，因?yàn)榍楦心芰?、認(rèn)知能力等方面的局限，人工智能尚無(wú)法取代教師，但憑借數(shù)據(jù)處理等方面的優(yōu)勢(shì)，人工智能在教育領(lǐng)域大有可為。
也有專(zhuān)家指出，人工智能神經(jīng)元呈指數(shù)型成長(zhǎng)，未來(lái)完全可以承擔(dān)創(chuàng)造性工作，甚至獲得情感能力。
人工智能與未來(lái)論文篇四
今天，我上了時(shí)光機(jī)，輸入了41世紀(jì)的數(shù)碼，按下啟動(dòng)按鈕，一秒鐘后，我到達(dá)了41世紀(jì)。
在41世紀(jì)的一切都十分可怕，四周寂靜，沒(méi)有一個(gè)活人！整個(gè)城市都是由機(jī)器人操縱。我很驚訝！但大多是好奇。我走進(jìn)一個(gè)房間，燈自動(dòng)打開(kāi)，機(jī)器人為我端來(lái)了由很早以前的原料合成的食物，我便津津有味地品嘗起來(lái)。
我現(xiàn)在正在向一棟大樓走去，四周還是那么寂靜，我的身邊有人，是機(jī)器人，它們走路不發(fā)出聲音，這使我很害怕。我進(jìn)了大樓，到了一個(gè)房間，打開(kāi)門(mén)后，看到了里面的人，這讓我大吃一驚，那里的人頭大眼小，個(gè)子比我還矮（我在21世紀(jì)的班級(jí)里是最矮的），他們的生育能力在慢慢消退，思維能力也在逐漸喪失?？繖C(jī)器人做事，這些人不會(huì)走路，男女老少也分不清，看似生活十分舒服，但并不是這樣，他們已經(jīng)面臨和恐龍一樣的下場(chǎng)。
在外表看來(lái)，人類(lèi)的生活很美好，但是實(shí)際上，人類(lèi)已經(jīng)到達(dá)了終點(diǎn)……
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人工智能與未來(lái)論文篇五
人工智能是一門(mén)交叉性的前沿學(xué)科，也是一門(mén)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(duì)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(lái)的交叉性學(xué)科，其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)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(kuò)延，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣?lái)愈多，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)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(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)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(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門(mén)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(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，來(lái)解決人類(lèi)專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，例如咨詢(xún)、探測(cè)、診斷、策劃等。
（2）開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，是能用形式化(或稱(chēng)公式化)方法描述和求解的一類(lèi)問(wèn)題；非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解；半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中，體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)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(shí)問(wèn)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(guó)尚未在中學(xué)專(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類(lèi)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(wèn)題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流，這就對(duì)教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房，若其性能較差，會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)校可以利用互聯(lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)，可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)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(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見(jiàn)，軟件的依賴(lài)性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
（二）對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門(mén)神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離，研究和接觸這門(mén)科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門(mén)漸漸成長(zhǎng)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(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí)，在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒，認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門(mén)課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識(shí)內(nèi)容艱深，不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中，開(kāi)展人工智能專(zhuān)業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類(lèi)院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?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(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強(qiáng)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(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)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(pán)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(rèn)識(shí)，增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對(duì)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(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí)，教師也不能因?yàn)樵撜n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(jiàn)這門(mén)課程的娛樂(lè)趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái)，不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門(mén)課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)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(mén)課程的開(kāi)設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認(rèn)識(shí)人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門(mén)逐漸成長(zhǎng)的科學(xué)，開(kāi)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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人工智能與未來(lái)論文篇六
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡(jiǎn)稱(chēng)its)是將先進(jìn)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(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)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(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)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(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)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(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)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(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō)，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(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí)，由于安全、法規(guī)，以及開(kāi)銷(xiāo)方面的原因，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)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(gè)方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?，交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來(lái)處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、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(wèn)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(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(lèi)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(wèn)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(huì)的動(dòng)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(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程，這類(lèi)系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)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(jì)算實(shí)驗(yàn)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(wèn)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(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題，假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問(wèn)題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo)，而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)解決方案，就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者，對(duì)于這類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)，有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)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(gè)有效解決方案的事實(shí)。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(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)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(huì)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?jì)算等方法和技術(shù)，“生長(zhǎng)”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(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多，不斷探索和改善，使過(guò)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(yùn)行，虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行超前運(yùn)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(rèn)識(shí)上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng)，與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個(gè)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(diǎn)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(wèn)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(gè)交通出行元素的代理模型，通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)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(shí)現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性，必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)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(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái)，以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)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(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)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(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象，其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)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(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化，使人工影響現(xiàn)實(shí)，虛擬影響實(shí)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(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中，不必出門(mén)即可體驗(yàn)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?fù)?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(duì)交通的影響，而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)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(yàn)交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能與未來(lái)論文篇七
：隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來(lái)越多，這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域，所以世界上各個(gè)國(guó)家對(duì)人工智能的發(fā)展越來(lái)越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應(yīng)用過(guò)程中的作用，提出以下內(nèi)容。
計(jì)算機(jī)；人工智能；應(yīng)用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^(guò)程中，智能化產(chǎn)品隨處可見(jiàn)。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高，同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開(kāi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能，信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以，對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用，在一定程度上導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多，計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠?qū)τ脩?hù)信息進(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集，同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷，對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶(hù)信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用，人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息，為用戶(hù)提供準(zhǔn)確的信息資源?？偟膩?lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中有效的運(yùn)用人工智能，對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。
2.1安全管理應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多，用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問(wèn)題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩?hù)自身的隱身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應(yīng)用；二是，智能反應(yīng)垃圾郵件方面；三是，入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù)，通過(guò)概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別，同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理，對(duì)匹配檢查過(guò)程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問(wèn)可以直接進(jìn)行控制，把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測(cè)，它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門(mén)，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)濾出去，數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶(hù)。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩?hù)郵箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)，對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來(lái)。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類(lèi)信息發(fā)給用戶(hù)，提醒用戶(hù)要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來(lái)影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言，它屬于人工智能代理的一種技術(shù)，屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體，包括：一是，知識(shí)域庫(kù)；二是數(shù)據(jù)庫(kù)；三是解釋推理器；四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過(guò)任何一個(gè)agent域庫(kù)對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理，并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過(guò)用戶(hù)自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過(guò)agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶(hù)在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理，同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶(hù)，充分節(jié)省用戶(hù)的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶(hù)在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶(hù)所分配的任務(wù)自動(dòng)完成，進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過(guò)程中的應(yīng)用分析
針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過(guò)程中，不僅可以對(duì)人工智能中的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問(wèn)題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中會(huì)面臨著困難，這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中，其專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語(yǔ)出來(lái)，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題的過(guò)程中，要充分利用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專(zhuān)家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開(kāi)展的同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。
科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí)，也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高，計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，因此可以看出，人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類(lèi)對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會(huì)在未來(lái)開(kāi)創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能與未來(lái)論文篇八
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(kāi)放式方向發(fā)展的開(kāi)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(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機(jī)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(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)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(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿(mǎn)足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)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(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿(mǎn)足。
(二）機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類(lèi)學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無(wú)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(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門(mén)復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說(shuō)，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過(guò)計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門(mén)學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過(guò)程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開(kāi)始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒(méi)有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過(guò)程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專(zhuān)業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)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(shí)期對(duì)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(duì)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(shí)踐過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類(lèi)思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒(méi)有突破性進(jìn)展。不論怎么說(shuō)，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(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)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(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開(kāi)，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)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(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)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(duì)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(shí)際中的運(yùn)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(jìn)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(jìn)入信息化社會(huì)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(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹?lái)越重視。在21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說(shuō)明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)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(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類(lèi)型的信息進(jìn)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(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問(wèn)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(guò)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(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來(lái)，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過(guò)程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過(guò)現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來(lái)新的要求，這從某種程度上來(lái)推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能與未來(lái)論文篇九
如何創(chuàng)造意識(shí)、思維，也許是人類(lèi)認(rèn)識(shí)自然的最后難題，是意識(shí)對(duì)自己的回歸。作為著名發(fā)明家、作家、未來(lái)主義者，庫(kù)茲韋爾關(guān)于思維的研究和觀點(diǎn)獨(dú)特而驚人。他認(rèn)為不久的未來(lái)，計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)大腦新皮質(zhì)功能并超越人類(lèi)，人類(lèi)將與機(jī)器結(jié)合成為全新的物種。
庫(kù)茲韋爾只是把“奇點(diǎn)”當(dāng)作一個(gè)絕佳的“隱喻”。這個(gè)隱喻就是，當(dāng)智能機(jī)器的能力跨越這一臨界點(diǎn)之后，人類(lèi)的知識(shí)單元、連接數(shù)目、思考能力，將旋即步入令人暈眩的加速?lài)姲l(fā)狀態(tài)――一切傳統(tǒng)的和習(xí)以為常的認(rèn)識(shí)、理念、常識(shí)，將統(tǒng)統(tǒng)不復(fù)存在，所有的智能裝置、新的人機(jī)復(fù)合體將進(jìn)入“蘇醒”狀態(tài)。
在庫(kù)茲韋爾看來(lái)，人工智能的關(guān)鍵，并非通過(guò)物理手段制造出媲美、超越人腦的“非生物性智能機(jī)器”。這條路行不通。他給出的方法簡(jiǎn)單有效：將人腦與電腦“嫁接”起來(lái)。
在本書(shū)中，庫(kù)茲韋爾用4章的篇幅（第3章：大腦新皮質(zhì)模型；第4章：人類(lèi)的大腦新皮質(zhì)；第5章：舊腦；第6章：卓越的能力），精心構(gòu)筑了支撐他偉大預(yù)言的第一塊基石。這塊基石的目的，就是試圖將大腦新皮質(zhì)作為“新腦”的重要組成部分，與舊腦區(qū)別開(kāi)來(lái)。
智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改變世界，這恐怕是世間最了不起的奇跡了。人類(lèi)智能可以幫助我們克服生物遺傳的局限，并在這一進(jìn)程中改變自我。唯有人類(lèi)能夠做到這一點(diǎn)。
人類(lèi)智能之所以能夠產(chǎn)生與發(fā)展，源于這是一個(gè)可以對(duì)信息進(jìn)行編碼的世界。物理學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)模型[3]會(huì)有數(shù)十個(gè)常量需要被精準(zhǔn)限定，否則無(wú)法產(chǎn)生原子，也就不會(huì)有所謂的恒星、行星、大腦，更不會(huì)有關(guān)于大腦的書(shū)籍。讓人不可思議的是，物理學(xué)定律及常數(shù)能夠精確到如此程度，以至于允許信息自身得以演化發(fā)展。
我們的第一個(gè)發(fā)明是口語(yǔ)，它使我們能夠用不同的話語(yǔ)來(lái)表達(dá)想法。隨后發(fā)明的書(shū)面語(yǔ)言，使我們能夠用不同形式來(lái)表達(dá)我們的想法。書(shū)面語(yǔ)言庫(kù)極大地?cái)U(kuò)展了我們無(wú)外力援助的大腦的能力，使我們能夠維持并擴(kuò)充我們的認(rèn)知基礎(chǔ)，這是一種遞歸結(jié)構(gòu)化的思想。
我們還開(kāi)發(fā)了其他工具，通過(guò)利用這些工具，我們現(xiàn)在能用精確的信息術(shù)語(yǔ)來(lái)理解我們所屬的生物群落。我們正以極快的速度利用逆向工程法分析生物群落的構(gòu)成信息，包括大腦結(jié)構(gòu)的信息。我們現(xiàn)在擁有以人類(lèi)基因組形式存在的生命目標(biāo)代碼，這項(xiàng)成就本身也是指數(shù)級(jí)發(fā)展的一個(gè)突出實(shí)例。
現(xiàn)在有一項(xiàng)涉及成千上萬(wàn)個(gè)科學(xué)家和工程師的宏偉工程正在進(jìn)行中，他們正致力于理解智能程序的最好范例――人類(lèi)大腦。這項(xiàng)工程的目標(biāo)是精確理解人類(lèi)大腦的工作機(jī)制，然后通過(guò)這些已知的方法來(lái)更好地了解我們自身，并在必要的時(shí)候修復(fù)大腦，而與本書(shū)最密切相關(guān)的，就是創(chuàng)造出更加智能的機(jī)器。以前專(zhuān)屬于人類(lèi)智能的許多任務(wù)以及活動(dòng)，現(xiàn)在能完全由電腦控制，更加精確，范圍也擴(kuò)大了。
理解、建模和模擬人類(lèi)大腦的關(guān)鍵是對(duì)大腦新皮質(zhì)實(shí)施逆向工程，而大腦新皮質(zhì)是我們進(jìn)行循環(huán)分層思維的地方。
大腦也是這樣。它有一個(gè)類(lèi)似的巨大的冗余組織，尤其是在新皮質(zhì)結(jié)構(gòu)中?；睘楹?jiǎn)，揭開(kāi)人腦最基本的力量，包括其基本智力系統(tǒng)如何進(jìn)行辨識(shí)、記憶、預(yù)測(cè)。這些行為在新皮質(zhì)里不斷重復(fù)，產(chǎn)生了各種不同的想法。
人工智能與未來(lái)論文篇十
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門(mén)重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類(lèi)的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)，研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類(lèi)的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類(lèi)的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類(lèi)自身識(shí)別能力已經(jīng)滿(mǎn)足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類(lèi)研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
其實(shí)，圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類(lèi)的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類(lèi)在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類(lèi)的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類(lèi)，然后通過(guò)各個(gè)類(lèi)別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類(lèi)似。在這個(gè)過(guò)程中，我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類(lèi)別進(jìn)行識(shí)別，查看是否有與該圖像具有相同或類(lèi)似特征的存儲(chǔ)記憶，從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類(lèi)并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率?？傊?，在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類(lèi)等的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類(lèi)的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類(lèi)的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類(lèi)本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿(mǎn)足不了生活的需要，于是人類(lèi)就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類(lèi)的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，它是一門(mén)與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類(lèi)的圖像識(shí)別原理相同，那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。
信息的獲取是指通過(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類(lèi)器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類(lèi)，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類(lèi)決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類(lèi)。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中，電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類(lèi)。人類(lèi)在歸類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類(lèi)的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類(lèi)所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì)，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類(lèi)。以汽車(chē)拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車(chē)通過(guò)的時(shí)候，汽車(chē)自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車(chē)正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車(chē)牌定位模塊就會(huì)提取車(chē)牌信息，對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見(jiàn)的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類(lèi)可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類(lèi)獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類(lèi)的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類(lèi)社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類(lèi)現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能與未來(lái)論文篇十一
這個(gè)問(wèn)題的回答，如果放在古代，就好比封建王朝，一定會(huì)被新的人類(lèi)階級(jí)劃分方式所取代；而在現(xiàn)在又如信息碎片化，是人類(lèi)從物質(zhì)到精神文明的過(guò)度，它能夠存在且必然存在，但同時(shí)也被人類(lèi)反駁于它的某些淺層性如一元，固定的一些特點(diǎn)。由此可以推出如果的地球的形成是宇宙運(yùn)行必然以及偶然中的結(jié)果，那么人工智能在人類(lèi)發(fā)展的進(jìn)程中也擔(dān)當(dāng)著這一輔助性的結(jié)果角色。
因而是人類(lèi)創(chuàng)造并成就了人工智能。計(jì)算機(jī)會(huì)像人類(lèi)一樣思考，是被人類(lèi)賦予了其世界觀，價(jià)值觀，人生觀，而并非機(jī)器本身所有。美劇《疑犯追蹤》講述了一位天才編程員哈羅德為美國(guó)政府編制了一套24小時(shí)全天候監(jiān)事在美人員的一切行動(dòng)，并根據(jù)他所編入的算法，人工智能（在劇中被哈羅德稱(chēng)為機(jī)器）演算后判定此人是否具有犯罪嫌疑。后因政府的出賣(mài)哈羅德假死，并雇傭了前cia探員進(jìn)行機(jī)器給定人員是否構(gòu)成犯罪行為的最終判定。
當(dāng)然，這部美劇反派從人上升為了人工智能（這里所說(shuō)的并非主角，哈羅德經(jīng)歷40多次輸入后，使機(jī)器擁有的正常人類(lèi)三觀的人工智能，即機(jī)器）而是哈羅德以前的摯友內(nèi)森所設(shè)計(jì)的一套撒瑪利亞人程序系統(tǒng)。因內(nèi)森死后落入不法集團(tuán)手中，撒瑪利亞人程序系統(tǒng)在啟動(dòng)時(shí)未經(jīng)過(guò)人類(lèi)三觀編入，而對(duì)世界進(jìn)行機(jī)械化非人類(lèi)的處理。例如：為控制全球人類(lèi)糧食供應(yīng)不足，自動(dòng)保留精英人類(lèi)上層人物，解決處理罪犯甚至普通人的生命；又或者是直接給定目標(biāo)非黑即白的定義只要對(duì)國(guó)家有危險(xiǎn)立刻派遣殺手解決潛在性威脅。
兩大ai的對(duì)決，總是撒瑪利亞人處于上風(fēng)。并非它的系統(tǒng)是多么的先進(jìn)，尖端，而是它擁有非人類(lèi)理性的決斷性。而機(jī)器被程序員哈羅德，輸入了自身的情感經(jīng)歷后，從而也擁有了人類(lèi)的感性，而處于下風(fēng)。
其實(shí)如果把這兩大人工智能具象化的成為人類(lèi)本身又會(huì)怎樣呢？人之所以是人，是因?yàn)槿耸且桓兴枷氲奶J葦。哲學(xué)意義上來(lái)說(shuō)，人做任何事都被思想所左右，而思想由認(rèn)知所決定及思想深度由認(rèn)知深淺所左右，也正是思想構(gòu)成了人類(lèi)的三觀。上文如果把撒瑪利亞人比做一個(gè)卓越非凡，懵懂無(wú)知，只懂破壞的少年天才；那么機(jī)器就是一個(gè)能容忍包容一切，卻又不失原則，不越界的成熟智者。
人生有三重境界：第一重，看山是山，看水是水；第二重，看山不是山，看水不是水；第三重，看山還是山，看水還是水。這句話表明了人生的三個(gè)階段，年輕時(shí)朝氣蓬勃，又有點(diǎn)直率魯莽；中年時(shí)有了一定的人生經(jīng)歷，所以膚淺的認(rèn)為認(rèn)知程度有了顯著的提升；等到老年回過(guò)頭來(lái)靜靜體味才發(fā)現(xiàn)世界之大，人生之短，思想蔓延無(wú)邊界，所有又回歸了本我。
人類(lèi)的未來(lái)，也即是如此太一定存在于人工智能的息息陪伴而又必然存在人類(lèi)對(duì)于人生終極奧義的思考，這是機(jī)器所能無(wú)法達(dá)到的境界。人類(lèi)花費(fèi)了2000年才進(jìn)化出閱讀的能力。從1946年第一臺(tái)計(jì)算機(jī)eniac的誕生到今年2017，短短不到100年的時(shí)間里機(jī)器就有了擁有超越人類(lèi)的某些方面的能力。這些能力，被人類(lèi)所放大，當(dāng)然也被人類(lèi)所限制。所以真正決定人類(lèi)未來(lái)的還是人類(lèi)本身。
但是人畢竟是人，你可以說(shuō)這個(gè)世界上有好人與壞人，但也并非黑即白，也的確有少數(shù)反社會(huì)分子的存在，但人永遠(yuǎn)不會(huì)像機(jī)器一樣思考。近年來(lái)，手機(jī)電腦等電子產(chǎn)品日益與人類(lèi)的生活密不可分，碎片化信息成為世界主流推銷(xiāo)與接受信息的方式。但與此同時(shí)，也產(chǎn)生的人對(duì)這種方式的批判與認(rèn)知，越來(lái)越多的人倡議用自己的腦子思考，檢索過(guò)后再將碎片化信息裝入自己的知識(shí)體系。
問(wèn)題與思考同步進(jìn)行，機(jī)器可能以后才會(huì)漸漸實(shí)現(xiàn)。可人從古至今就一直這么思考著，推崇時(shí)而又能進(jìn)行的批駁，才讓社會(huì)有了質(zhì)的飛躍展。而又因人類(lèi)創(chuàng)造成就的機(jī)器，所以人類(lèi)決定了人類(lèi)自己的未來(lái)，進(jìn)而最終可以得到人不是機(jī)器，機(jī)器不是人，機(jī)器可以接受人類(lèi)感性與理性的輸入，而人不會(huì)像機(jī)器一樣，程序化地思考。
人工智能與未來(lái)論文篇十二
你不得不承認(rèn)，人生是一個(gè)不斷的巧合。如果不是因?yàn)槿ツ陞⒓泳W(wǎng)絡(luò)上的人工智能課程，我不會(huì)了解那么多新鮮的知識(shí)。在bigdata課程里，看到了介紹hierarchicaltemporalmemory，搜索在y**tube上看了jeffhawkins的視頻，原來(lái)他就是那本被很多人談及的《onintelligence》一書(shū)的作者。有一天發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)那本絕版了很久的，也被很多人提及的書(shū)《人工智能的未來(lái)》居然到貨了。這才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是同一本書(shū)，真是如獲至寶！
書(shū)很薄，字體很大，很快就翻完了。說(shuō)是很快，那是因?yàn)樽x來(lái)很爽，作者關(guān)于智能的解釋實(shí)在是深得我心。我曾經(jīng)有過(guò)一些關(guān)于記憶的思考，記憶片段是如何關(guān)聯(lián)的，在書(shū)里都解釋得清清楚楚。有些概念在geb里也提到過(guò)，比如我的大腦里一定有根神經(jīng)是關(guān)于樓下那只貓的。其實(shí)對(duì)每一個(gè)你認(rèn)識(shí)的人，每一個(gè)單詞字母...關(guān)于這個(gè)世界的每一個(gè)物體，在你的大腦里都有個(gè)抽象的概念，有一根神經(jīng)對(duì)應(yīng)著，這想來(lái)很不可思議。原來(lái)，柏拉圖的理想國(guó)是很有道理的。
作者認(rèn)為，大腦新皮層只是在原有古腦的基礎(chǔ)上加上了一個(gè)記憶系統(tǒng)，于是就帶來(lái)了所謂的智能。而智能并不需要計(jì)算，而只是直接提取現(xiàn)成答案。所以說(shuō)要想成功，需要10萬(wàn)小時(shí)的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有時(shí)候我們說(shuō)，一個(gè)人很聰明，很靈活，其實(shí)是見(jiàn)多識(shí)廣的緣故。因?yàn)橐?jiàn)得多了，你的知識(shí)就很豐富，各種關(guān)聯(lián)就很多，要找到答案就很容易。
記憶來(lái)自感知，所以跟一個(gè)人的經(jīng)歷有關(guān)。你之所以是你，是你的經(jīng)歷造就了你的記憶，而記憶是你行為的基礎(chǔ)。我們制造的智能機(jī)器，其感知跟我們不同，其智能形式必然不同，或者說(shuō)其思考和行為方式不同。就像有些人，她的行為你不可理喻，實(shí)在是因?yàn)榻?jīng)歷不同，記憶不同，所以世界模型也不同。
作者說(shuō)，智能并不需要外在的行為。比如，你只是閱讀這上面的文字，雖然你不動(dòng)聲色，但是我知道你已經(jīng)懂了。
人工智能與未來(lái)論文篇十三
盡管它是一本20xx年老教科書(shū)，從目錄上看，其歸納總結(jié)有特色，例如，ai歷史性里程碑事件及概念總結(jié)。真想了解一個(gè)行業(yè)，不是只當(dāng)磚家，還需要挖根刨底，飲水思源，觀全局，足以為謀。
對(duì)于ai非專(zhuān)業(yè)讀者，顯然，它值得一試，就當(dāng)看小說(shuō)，不喜歡情節(jié)就練三級(jí)跳，反正不是靠其謀生。手中有書(shū)卡，走馬觀花，騎馬看碼農(nóng)干啥活，試一下ai的水有多深，能否隨便書(shū)海撈一把？呵呵，拭目以待。
這本書(shū)的最大優(yōu)點(diǎn)是知識(shí)內(nèi)容高度集中，都是干貨。讀一章勝讀許多書(shū)，特別是它總結(jié)ai歷史，數(shù)理邏輯學(xué)應(yīng)用等部分，絕不拖泥帶水。例如，介紹很多實(shí)際問(wèn)題都可以抽象轉(zhuǎn)化成最優(yōu)化問(wèn)題，然后從數(shù)學(xué)的角度求解其最優(yōu)解。即對(duì)于給出的實(shí)際問(wèn)題，從眾多的選擇中選出符合條件的最優(yōu)方案。另外，像還有高級(jí)知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)部分，包括模糊邏輯、模態(tài)邏輯、非單調(diào)邏輯、時(shí)間與空間推理、定性推理、描述邏輯等部分文字介紹都像非常專(zhuān)業(yè)，是書(shū)的重點(diǎn)核心內(nèi)容之一。另外，就是有關(guān)于agent有關(guān)介紹。例如，“計(jì)算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，agent可以看做是一個(gè)實(shí)體，它通過(guò)傳感器感知環(huán)境，通過(guò)執(zhí)行器作用于環(huán)境。對(duì)于人類(lèi)agent，眼睛、耳朵等器官如同傳感器，手、腳和嘴等如同執(zhí)行器”......它介紹了“規(guī)劃技術(shù)基本概念”......
當(dāng)然，它介紹了自然語(yǔ)言，機(jī)器學(xué)習(xí)理解。nl一直是人工智能界所關(guān)注的核心課題之一。意外收獲是了解到喬姆斯基體系在nl及機(jī)器翻譯中的應(yīng)用。怪不得他名氣如此之大，mit書(shū)店與他有關(guān)系書(shū)有幾排。
當(dāng)然書(shū)中會(huì)是有些難明白的地方，例如，它介紹“人工生命致力于通過(guò)試圖在生物學(xué)現(xiàn)象中抽取基本的動(dòng)力學(xué)原理來(lái)理解生命，并把這些原理用到其他的物理媒體上，如計(jì)算機(jī)，使它們成為新的實(shí)驗(yàn)操作和測(cè)試對(duì)象。蟻群優(yōu)化算法模擬螞蟻的行為，向螞蟻的協(xié)作方式學(xué)習(xí)。粒群優(yōu)化算法基于鳥(niǎo)群捕食行為的研究。免疫計(jì)算是模仿生物免疫學(xué)和基因進(jìn)化機(jī)理，通過(guò)人工方式構(gòu)造優(yōu)化搜索算法?！?BR> 問(wèn)題是其中各種算法能夠解決什么樣問(wèn)題？為什么要用此法或者用這些算法的局限性是什么？這些好像是黑箱作業(yè)，如此等等…。因?yàn)?，吃瓜讀者不僅僅想知其然，而且想知其所以然。
人工智能與未來(lái)論文篇十四
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專(zhuān)家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專(zhuān)家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
一、人工智能簡(jiǎn)述
二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專(zhuān)門(mén)調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類(lèi)大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專(zhuān)門(mén)安排專(zhuān)家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專(zhuān)家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿(mǎn)足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿(mǎn)足社會(huì)用戶(hù)的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能與未來(lái)論文篇十五
以前我們談科技進(jìn)步，談網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，總說(shuō)是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對(duì)日益發(fā)達(dá)的人工智能，我想說(shuō)：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務(wù)是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對(duì)。就像一局險(xiǎn)勝阿爾法狗的李世石一樣，他說(shuō)：人機(jī)大戰(zhàn)并沒(méi)有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開(kāi)心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說(shuō)：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對(duì)人工智能的快速發(fā)展，我們應(yīng)該有更積極的態(tài)度和更清晰的認(rèn)識(shí)。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無(wú)敵，不能一味貶低人類(lèi)來(lái)看人類(lèi)。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺(tái)機(jī)器，是人類(lèi)創(chuàng)造的玩具。他沒(méi)有頭腦，沒(méi)有情感，甚至沒(méi)有——的智商。只是我們?cè)谘邪l(fā)過(guò)程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時(shí)候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說(shuō)知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說(shuō)，如果人工智能獲得了人類(lèi)的意識(shí)，那么他們就會(huì)反過(guò)來(lái)奴役人類(lèi)。未來(lái)將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類(lèi)還沒(méi)有能夠讓一臺(tái)機(jī)器擁有意識(shí)，很多人還沒(méi)有意識(shí)到意識(shí)的起源。做出這種無(wú)用的猜測(cè)，沒(méi)有實(shí)際意義?，F(xiàn)在我們能做的就是找出它的運(yùn)行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點(diǎn)。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價(jià)。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚(yáng)長(zhǎng)避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關(guān)于學(xué)生是否應(yīng)該使用手機(jī)的爭(zhēng)論一樣，在自律性差的人手里，手機(jī)是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強(qiáng)的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì)。而且不會(huì)讓劣勢(shì)影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應(yīng)用人工智能的能力。讓這些過(guò)于智能的機(jī)器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點(diǎn)得到融化，優(yōu)勢(shì)得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問(wèn)：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對(duì)他，以積極的方式認(rèn)識(shí)他，然后揚(yáng)長(zhǎng)避短，是運(yùn)用人工智能的好方法。
人工智能與未來(lái)論文篇十六
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動(dòng)化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。為了讓電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術(shù)，闡述了人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對(duì)有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動(dòng)化控制；人工智能
近年來(lái)隨著國(guó)內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來(lái)越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開(kāi)始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛?，F(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展離不開(kāi)人工智能技術(shù)的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領(lǐng)域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術(shù)為支持，但要做到讓人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術(shù)到底是什么樣的技術(shù)[1]。
1人工智能技術(shù)的概述
國(guó)內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術(shù)競(jìng)相展現(xiàn)，人工智能技術(shù)也逐漸成熟了，而且它在當(dāng)今社會(huì)中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識(shí)息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類(lèi)來(lái)工作的智能化機(jī)器人，將來(lái)許多崗位都可以由機(jī)器來(lái)替代人類(lèi)工作[2]。隨著科技的日新月異，科學(xué)家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類(lèi)似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術(shù)命名為人工智能技術(shù)。在人們平常的生產(chǎn)活動(dòng)中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。
2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動(dòng)化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動(dòng)化的使用成本，這說(shuō)明發(fā)展人工智能技術(shù)的前景是非常有利的。
2.1電氣自動(dòng)化控制中加入人工智能技術(shù)的重要性
人工智能技術(shù)同人類(lèi)的工作方式相比有許多人類(lèi)不能替代的優(yōu)勢(shì)，例如人工智能對(duì)于數(shù)字和程式非常敏感，可以長(zhǎng)時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問(wèn)題，這些優(yōu)勢(shì)可以幫助人類(lèi)解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類(lèi)創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對(duì)電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專(zhuān)業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以外，還要求他們的設(shè)計(jì)最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動(dòng)化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會(huì)帶來(lái)很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來(lái)就能對(duì)電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開(kāi)展收集，還可立即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動(dòng)化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報(bào)警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過(guò)鼠標(biāo)、鍵盤(pán)來(lái)對(duì)電氣設(shè)備實(shí)行自動(dòng)化管控，因?yàn)槭褂霉芸亓鞒叹湍軌驅(qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來(lái)不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動(dòng)時(shí)間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯(cuò)記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類(lèi)可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來(lái)調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類(lèi)服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用分析
因?yàn)槟壳皬母旧仙?jí)了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來(lái)越多的電氣設(shè)備開(kāi)始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對(duì)電氣自動(dòng)化設(shè)備中人工智能技術(shù)的使用和電氣管控流程中人工智能技術(shù)的使用開(kāi)展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動(dòng)化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對(duì)操控電氣自動(dòng)化設(shè)備的員工提出了很高的要求，他們應(yīng)該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識(shí)儲(chǔ)備。因?yàn)殡姎庾詣?dòng)化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因?yàn)椴缓侠硎褂?，?dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯(cuò)誤，有時(shí)更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問(wèn)題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來(lái)達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來(lái)看，其系統(tǒng)中心主要是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計(jì)算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過(guò)程中的應(yīng)用
就電氣自動(dòng)化的管控流程來(lái)看，人工智能可以幫助人類(lèi)更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個(gè)操作過(guò)程實(shí)現(xiàn)無(wú)人化監(jiān)管，這樣一來(lái)達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個(gè)控制過(guò)程來(lái)看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺(tái)設(shè)備的同時(shí)控制，專(zhuān)家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操控是其首要應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)[6]。
4總結(jié)
科技的發(fā)展讓人類(lèi)的生活更加便利與美好，人工智能技術(shù)的發(fā)揮在那越來(lái)越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動(dòng)化控制中，加入人工智能技術(shù)后，極大程度上提高了電氣設(shè)備的控制度，讓它能更好的的服務(wù)人類(lèi)生產(chǎn)活動(dòng)；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動(dòng)化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡(jiǎn)潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學(xué)、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開(kāi)平.高級(jí)項(xiàng)目中自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．
人工智能與未來(lái)論文篇十七
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)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(gè)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(lái)的好處。
1前言
，美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永Ｄ醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對(duì)其作了比較全面和通俗的說(shuō)明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無(wú)比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過(guò)數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測(cè)犯罪，保護(hù)生態(tài)多樣性，預(yù)測(cè)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(diǎn)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(guò)被人們所理解。但是，在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來(lái)處理的，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來(lái)的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類(lèi)一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)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(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)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(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)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(jìn)化論，將要解決的問(wèn)題模擬成一個(gè)生物體，通過(guò)復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過(guò)適應(yīng)函數(shù)度來(lái)淘汰那些不良的個(gè)體，這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問(wèn)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(guò)模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進(jìn)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(shí)，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò)，但是它可用通過(guò)學(xué)習(xí)，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)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(jì)算機(jī)具有人能解決問(wèn)題的能力，使得計(jì)算機(jī)工作起來(lái)更加的高效。而且通過(guò)人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制，降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)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(lái)做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹(shù)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(jìn)行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來(lái)提供導(dǎo)航。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)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(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過(guò)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(wèn)題。我們通常是通過(guò)人肢體來(lái)交互，而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過(guò)對(duì)話的形式交互。
3.3專(zhuān)家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快，將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來(lái)構(gòu)成專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)使用人類(lèi)專(zhuān)家推理的模型來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專(zhuān)家作出解釋的復(fù)雜問(wèn)題，并得出與專(zhuān)家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式，我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過(guò)專(zhuān)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(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來(lái)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(lái)，電子設(shè)備將會(huì)更加智能化，人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)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(guò)智能搜索，可以快速精準(zhǔn)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(shí)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(jī)自然語(yǔ)言交互、專(zhuān)家系統(tǒng)等。未來(lái)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。
人工智能與未來(lái)論文篇一
多位學(xué)者在當(dāng)天的發(fā)言中認(rèn)為，至少在短期內(nèi)，人工智能仍無(wú)法取代教師。
中國(guó)科學(xué)院院士、華東師范大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)褚君浩相信，機(jī)器人教師可以匯聚好老師經(jīng)驗(yàn)，在未來(lái)完全可以承擔(dān)具體的教師工作。
但他也指出，現(xiàn)階段機(jī)器人耗能大，且無(wú)法融入情感等，無(wú)法替代教師的很多工作?！叭擞芯駚?lái)驅(qū)動(dòng)，有哲學(xué)來(lái)指導(dǎo)他，所以能夠做出很好的成績(jī)?！?BR> 華東師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件工程學(xué)院副院長(zhǎng)蒲戈光認(rèn)為，當(dāng)下人工智能革命的本質(zhì)，是機(jī)器對(duì)知識(shí)的處理取得巨大進(jìn)步?！暗侨祟?lèi)的優(yōu)勢(shì)，就在于破壞知識(shí)和創(chuàng)造知識(shí)?！?BR> 滬江網(wǎng)創(chuàng)始人伏彩瑞也對(duì)人工智能完全取代教師持有懷疑態(tài)度?！拔疫€是琢磨著，一直到最后它也不如人聰明?！彼f(shuō)。
伏彩瑞提出，未來(lái)十年會(huì)是人工智能和人的智能并舉的時(shí)代，機(jī)器人能承擔(dān)很多重復(fù)性的枯燥工作，而教師的工作重點(diǎn)，會(huì)是機(jī)器做不到的`事，包括培養(yǎng)孩子的綜合素質(zhì)、情商等。
不過(guò)，也有多名技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)家指出，人工智能發(fā)展迅猛，未來(lái)完全可能勝任創(chuàng)造性工作，甚至具備情感能力。
機(jī)器學(xué)習(xí)與量化金融專(zhuān)家鄒昊表示，人工智能神經(jīng)元的數(shù)量增長(zhǎng)是指數(shù)式的，認(rèn)知技術(shù)、情感技術(shù)都是發(fā)展重點(diǎn)。未來(lái)，機(jī)器人在和學(xué)生的溝通當(dāng)中，完全有可能習(xí)得如何了解他們的情感和需求。
他表示，未來(lái)幾十年，人工智能完全可能勝任創(chuàng)造性工作。
人工智能與未來(lái)論文篇二
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專(zhuān)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(jìn)行了介紹，并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問(wèn)題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類(lèi)知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決需要由專(zhuān)家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。在應(yīng)用方面，以專(zhuān)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(zhuān)家系統(tǒng)(es)
專(zhuān)家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來(lái)解決專(zhuān)家不能解決的問(wèn)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(zhuān)家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理，采用啟發(fā)式方法模擬專(zhuān)家的推理過(guò)程，通過(guò)推理，利用知識(shí)解決問(wèn)題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來(lái)知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問(wèn)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(dòng)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(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)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(wèn)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(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問(wèn)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(shí)際問(wèn)題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)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(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專(zhuān)家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類(lèi)型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶(hù)的.掌握[3] 。
此外，專(zhuān)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(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來(lái)十分復(fù)雜。判斷過(guò)程中，必須通過(guò)內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專(zhuān)家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專(zhuān)家系統(tǒng)通過(guò)診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
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(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過(guò)程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過(guò)程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型，降低了開(kāi)發(fā)成本。
低壓電器需要通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值，能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用
無(wú)功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。模式法進(jìn)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(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問(wèn)題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的，模型簡(jiǎn)單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類(lèi)型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
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(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)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(yán)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(mén)交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問(wèn)題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
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(lái)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(lái)解決電力系統(tǒng)的問(wèn)題將會(huì)受到越來(lái)越多的重視。
隨著我國(guó)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(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開(kāi)發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能與未來(lái)論文篇三
5月13日，一場(chǎng)探討“人工智能與未來(lái)教育”的高峰論壇在華東師范大學(xué)舉行。十余名專(zhuān)家作了主題演講，探討人工智能將如何影響教育、改變教育等問(wèn)題。
多名學(xué)者認(rèn)為，目前看來(lái)，因?yàn)榍楦心芰?、認(rèn)知能力等方面的局限，人工智能尚無(wú)法取代教師，但憑借數(shù)據(jù)處理等方面的優(yōu)勢(shì)，人工智能在教育領(lǐng)域大有可為。
也有專(zhuān)家指出，人工智能神經(jīng)元呈指數(shù)型成長(zhǎng)，未來(lái)完全可以承擔(dān)創(chuàng)造性工作，甚至獲得情感能力。
人工智能與未來(lái)論文篇四
今天，我上了時(shí)光機(jī)，輸入了41世紀(jì)的數(shù)碼，按下啟動(dòng)按鈕，一秒鐘后，我到達(dá)了41世紀(jì)。
在41世紀(jì)的一切都十分可怕，四周寂靜，沒(méi)有一個(gè)活人！整個(gè)城市都是由機(jī)器人操縱。我很驚訝！但大多是好奇。我走進(jìn)一個(gè)房間，燈自動(dòng)打開(kāi)，機(jī)器人為我端來(lái)了由很早以前的原料合成的食物，我便津津有味地品嘗起來(lái)。
我現(xiàn)在正在向一棟大樓走去，四周還是那么寂靜，我的身邊有人，是機(jī)器人，它們走路不發(fā)出聲音，這使我很害怕。我進(jìn)了大樓，到了一個(gè)房間，打開(kāi)門(mén)后，看到了里面的人，這讓我大吃一驚，那里的人頭大眼小，個(gè)子比我還矮（我在21世紀(jì)的班級(jí)里是最矮的），他們的生育能力在慢慢消退，思維能力也在逐漸喪失?？繖C(jī)器人做事，這些人不會(huì)走路，男女老少也分不清，看似生活十分舒服，但并不是這樣，他們已經(jīng)面臨和恐龍一樣的下場(chǎng)。
在外表看來(lái)，人類(lèi)的生活很美好，但是實(shí)際上，人類(lèi)已經(jīng)到達(dá)了終點(diǎn)……
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人工智能與未來(lái)論文篇五
人工智能是一門(mén)交叉性的前沿學(xué)科，也是一門(mén)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(duì)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(lái)的交叉性學(xué)科，其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)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(kuò)延，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣?lái)愈多，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)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(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)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(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門(mén)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(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，來(lái)解決人類(lèi)專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，例如咨詢(xún)、探測(cè)、診斷、策劃等。
（2）開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，是能用形式化(或稱(chēng)公式化)方法描述和求解的一類(lèi)問(wèn)題；非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解；半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中，體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)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(shí)問(wèn)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(guó)尚未在中學(xué)專(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類(lèi)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(wèn)題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流，這就對(duì)教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房，若其性能較差，會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)校可以利用互聯(lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)，可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)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(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見(jiàn)，軟件的依賴(lài)性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
（二）對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門(mén)神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離，研究和接觸這門(mén)科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門(mén)漸漸成長(zhǎng)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(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí)，在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒，認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門(mén)課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識(shí)內(nèi)容艱深，不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中，開(kāi)展人工智能專(zhuān)業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類(lèi)院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?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(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強(qiáng)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(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)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(pán)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(rèn)識(shí)，增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對(duì)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(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí)，教師也不能因?yàn)樵撜n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(jiàn)這門(mén)課程的娛樂(lè)趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái)，不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門(mén)課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)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(mén)課程的開(kāi)設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認(rèn)識(shí)人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門(mén)逐漸成長(zhǎng)的科學(xué)，開(kāi)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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人工智能與未來(lái)論文篇六
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡(jiǎn)稱(chēng)its)是將先進(jìn)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(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)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(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)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(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)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(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)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(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō)，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(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí)，由于安全、法規(guī)，以及開(kāi)銷(xiāo)方面的原因，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)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(gè)方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?，交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來(lái)處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、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(wèn)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(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(lèi)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(wèn)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(huì)的動(dòng)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(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程，這類(lèi)系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)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(jì)算實(shí)驗(yàn)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(wèn)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(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題，假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問(wèn)題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo)，而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)解決方案，就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者，對(duì)于這類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)，有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)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(gè)有效解決方案的事實(shí)。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(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)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(huì)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?jì)算等方法和技術(shù)，“生長(zhǎng)”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(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多，不斷探索和改善，使過(guò)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(yùn)行，虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行超前運(yùn)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(rèn)識(shí)上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng)，與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個(gè)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(diǎn)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(wèn)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(gè)交通出行元素的代理模型，通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)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(shí)現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性，必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)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(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái)，以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)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(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)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(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象，其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)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(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化，使人工影響現(xiàn)實(shí)，虛擬影響實(shí)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(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中，不必出門(mén)即可體驗(yàn)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?fù)?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(duì)交通的影響，而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)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(yàn)交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能與未來(lái)論文篇七
：隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來(lái)越多，這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域，所以世界上各個(gè)國(guó)家對(duì)人工智能的發(fā)展越來(lái)越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應(yīng)用過(guò)程中的作用，提出以下內(nèi)容。
計(jì)算機(jī)；人工智能；應(yīng)用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^(guò)程中，智能化產(chǎn)品隨處可見(jiàn)。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高，同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開(kāi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能，信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以，對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用，在一定程度上導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多，計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠?qū)τ脩?hù)信息進(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集，同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷，對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶(hù)信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用，人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息，為用戶(hù)提供準(zhǔn)確的信息資源?？偟膩?lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中有效的運(yùn)用人工智能，對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。
2.1安全管理應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多，用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問(wèn)題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩?hù)自身的隱身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應(yīng)用；二是，智能反應(yīng)垃圾郵件方面；三是，入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù)，通過(guò)概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別，同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理，對(duì)匹配檢查過(guò)程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問(wèn)可以直接進(jìn)行控制，把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測(cè)，它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門(mén)，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)濾出去，數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶(hù)。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩?hù)郵箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)，對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來(lái)。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類(lèi)信息發(fā)給用戶(hù)，提醒用戶(hù)要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來(lái)影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言，它屬于人工智能代理的一種技術(shù)，屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體，包括：一是，知識(shí)域庫(kù)；二是數(shù)據(jù)庫(kù)；三是解釋推理器；四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過(guò)任何一個(gè)agent域庫(kù)對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理，并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過(guò)用戶(hù)自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過(guò)agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶(hù)在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理，同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶(hù)，充分節(jié)省用戶(hù)的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶(hù)在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶(hù)所分配的任務(wù)自動(dòng)完成，進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過(guò)程中的應(yīng)用分析
針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過(guò)程中，不僅可以對(duì)人工智能中的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問(wèn)題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中會(huì)面臨著困難，這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中，其專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語(yǔ)出來(lái)，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題的過(guò)程中，要充分利用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專(zhuān)家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開(kāi)展的同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。
科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí)，也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高，計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，因此可以看出，人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類(lèi)對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會(huì)在未來(lái)開(kāi)創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能與未來(lái)論文篇八
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(kāi)放式方向發(fā)展的開(kāi)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(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機(jī)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(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)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(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿(mǎn)足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)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(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿(mǎn)足。
(二）機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類(lèi)學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無(wú)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(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門(mén)復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說(shuō)，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過(guò)計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門(mén)學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過(guò)程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開(kāi)始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒(méi)有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過(guò)程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專(zhuān)業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)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(shí)期對(duì)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(duì)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(shí)踐過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類(lèi)思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒(méi)有突破性進(jìn)展。不論怎么說(shuō)，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(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)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(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開(kāi)，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)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(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)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(duì)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(shí)際中的運(yùn)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(jìn)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(jìn)入信息化社會(huì)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(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹?lái)越重視。在21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說(shuō)明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)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(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類(lèi)型的信息進(jìn)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(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問(wèn)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(guò)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(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來(lái)，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過(guò)程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過(guò)現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來(lái)新的要求，這從某種程度上來(lái)推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能與未來(lái)論文篇九
如何創(chuàng)造意識(shí)、思維，也許是人類(lèi)認(rèn)識(shí)自然的最后難題，是意識(shí)對(duì)自己的回歸。作為著名發(fā)明家、作家、未來(lái)主義者，庫(kù)茲韋爾關(guān)于思維的研究和觀點(diǎn)獨(dú)特而驚人。他認(rèn)為不久的未來(lái)，計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)人類(lèi)大腦新皮質(zhì)功能并超越人類(lèi)，人類(lèi)將與機(jī)器結(jié)合成為全新的物種。
庫(kù)茲韋爾只是把“奇點(diǎn)”當(dāng)作一個(gè)絕佳的“隱喻”。這個(gè)隱喻就是，當(dāng)智能機(jī)器的能力跨越這一臨界點(diǎn)之后，人類(lèi)的知識(shí)單元、連接數(shù)目、思考能力，將旋即步入令人暈眩的加速?lài)姲l(fā)狀態(tài)――一切傳統(tǒng)的和習(xí)以為常的認(rèn)識(shí)、理念、常識(shí)，將統(tǒng)統(tǒng)不復(fù)存在，所有的智能裝置、新的人機(jī)復(fù)合體將進(jìn)入“蘇醒”狀態(tài)。
在庫(kù)茲韋爾看來(lái)，人工智能的關(guān)鍵，并非通過(guò)物理手段制造出媲美、超越人腦的“非生物性智能機(jī)器”。這條路行不通。他給出的方法簡(jiǎn)單有效：將人腦與電腦“嫁接”起來(lái)。
在本書(shū)中，庫(kù)茲韋爾用4章的篇幅（第3章：大腦新皮質(zhì)模型；第4章：人類(lèi)的大腦新皮質(zhì)；第5章：舊腦；第6章：卓越的能力），精心構(gòu)筑了支撐他偉大預(yù)言的第一塊基石。這塊基石的目的，就是試圖將大腦新皮質(zhì)作為“新腦”的重要組成部分，與舊腦區(qū)別開(kāi)來(lái)。
智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改變世界，這恐怕是世間最了不起的奇跡了。人類(lèi)智能可以幫助我們克服生物遺傳的局限，并在這一進(jìn)程中改變自我。唯有人類(lèi)能夠做到這一點(diǎn)。
人類(lèi)智能之所以能夠產(chǎn)生與發(fā)展，源于這是一個(gè)可以對(duì)信息進(jìn)行編碼的世界。物理學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)模型[3]會(huì)有數(shù)十個(gè)常量需要被精準(zhǔn)限定，否則無(wú)法產(chǎn)生原子，也就不會(huì)有所謂的恒星、行星、大腦，更不會(huì)有關(guān)于大腦的書(shū)籍。讓人不可思議的是，物理學(xué)定律及常數(shù)能夠精確到如此程度，以至于允許信息自身得以演化發(fā)展。
我們的第一個(gè)發(fā)明是口語(yǔ)，它使我們能夠用不同的話語(yǔ)來(lái)表達(dá)想法。隨后發(fā)明的書(shū)面語(yǔ)言，使我們能夠用不同形式來(lái)表達(dá)我們的想法。書(shū)面語(yǔ)言庫(kù)極大地?cái)U(kuò)展了我們無(wú)外力援助的大腦的能力，使我們能夠維持并擴(kuò)充我們的認(rèn)知基礎(chǔ)，這是一種遞歸結(jié)構(gòu)化的思想。
我們還開(kāi)發(fā)了其他工具，通過(guò)利用這些工具，我們現(xiàn)在能用精確的信息術(shù)語(yǔ)來(lái)理解我們所屬的生物群落。我們正以極快的速度利用逆向工程法分析生物群落的構(gòu)成信息，包括大腦結(jié)構(gòu)的信息。我們現(xiàn)在擁有以人類(lèi)基因組形式存在的生命目標(biāo)代碼，這項(xiàng)成就本身也是指數(shù)級(jí)發(fā)展的一個(gè)突出實(shí)例。
現(xiàn)在有一項(xiàng)涉及成千上萬(wàn)個(gè)科學(xué)家和工程師的宏偉工程正在進(jìn)行中，他們正致力于理解智能程序的最好范例――人類(lèi)大腦。這項(xiàng)工程的目標(biāo)是精確理解人類(lèi)大腦的工作機(jī)制，然后通過(guò)這些已知的方法來(lái)更好地了解我們自身，并在必要的時(shí)候修復(fù)大腦，而與本書(shū)最密切相關(guān)的，就是創(chuàng)造出更加智能的機(jī)器。以前專(zhuān)屬于人類(lèi)智能的許多任務(wù)以及活動(dòng)，現(xiàn)在能完全由電腦控制，更加精確，范圍也擴(kuò)大了。
理解、建模和模擬人類(lèi)大腦的關(guān)鍵是對(duì)大腦新皮質(zhì)實(shí)施逆向工程，而大腦新皮質(zhì)是我們進(jìn)行循環(huán)分層思維的地方。
大腦也是這樣。它有一個(gè)類(lèi)似的巨大的冗余組織，尤其是在新皮質(zhì)結(jié)構(gòu)中?；睘楹?jiǎn)，揭開(kāi)人腦最基本的力量，包括其基本智力系統(tǒng)如何進(jìn)行辨識(shí)、記憶、預(yù)測(cè)。這些行為在新皮質(zhì)里不斷重復(fù)，產(chǎn)生了各種不同的想法。
人工智能與未來(lái)論文篇十
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門(mén)重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類(lèi)的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)，研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類(lèi)的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類(lèi)的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類(lèi)自身識(shí)別能力已經(jīng)滿(mǎn)足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類(lèi)研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
其實(shí)，圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類(lèi)的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類(lèi)在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類(lèi)的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類(lèi)，然后通過(guò)各個(gè)類(lèi)別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類(lèi)似。在這個(gè)過(guò)程中，我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類(lèi)別進(jìn)行識(shí)別，查看是否有與該圖像具有相同或類(lèi)似特征的存儲(chǔ)記憶，從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類(lèi)并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率?？傊?，在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類(lèi)等的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類(lèi)的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類(lèi)的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類(lèi)本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿(mǎn)足不了生活的需要，于是人類(lèi)就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類(lèi)的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，它是一門(mén)與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類(lèi)的圖像識(shí)別原理相同，那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。
信息的獲取是指通過(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類(lèi)器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類(lèi)，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類(lèi)決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類(lèi)。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中，電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類(lèi)。人類(lèi)在歸類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類(lèi)的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類(lèi)所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì)，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類(lèi)。以汽車(chē)拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車(chē)通過(guò)的時(shí)候，汽車(chē)自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車(chē)正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車(chē)牌定位模塊就會(huì)提取車(chē)牌信息，對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見(jiàn)的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類(lèi)可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類(lèi)獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類(lèi)的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類(lèi)社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類(lèi)現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能與未來(lái)論文篇十一
這個(gè)問(wèn)題的回答，如果放在古代，就好比封建王朝，一定會(huì)被新的人類(lèi)階級(jí)劃分方式所取代；而在現(xiàn)在又如信息碎片化，是人類(lèi)從物質(zhì)到精神文明的過(guò)度，它能夠存在且必然存在，但同時(shí)也被人類(lèi)反駁于它的某些淺層性如一元，固定的一些特點(diǎn)。由此可以推出如果的地球的形成是宇宙運(yùn)行必然以及偶然中的結(jié)果，那么人工智能在人類(lèi)發(fā)展的進(jìn)程中也擔(dān)當(dāng)著這一輔助性的結(jié)果角色。
因而是人類(lèi)創(chuàng)造并成就了人工智能。計(jì)算機(jī)會(huì)像人類(lèi)一樣思考，是被人類(lèi)賦予了其世界觀，價(jià)值觀，人生觀，而并非機(jī)器本身所有。美劇《疑犯追蹤》講述了一位天才編程員哈羅德為美國(guó)政府編制了一套24小時(shí)全天候監(jiān)事在美人員的一切行動(dòng)，并根據(jù)他所編入的算法，人工智能（在劇中被哈羅德稱(chēng)為機(jī)器）演算后判定此人是否具有犯罪嫌疑。后因政府的出賣(mài)哈羅德假死，并雇傭了前cia探員進(jìn)行機(jī)器給定人員是否構(gòu)成犯罪行為的最終判定。
當(dāng)然，這部美劇反派從人上升為了人工智能（這里所說(shuō)的并非主角，哈羅德經(jīng)歷40多次輸入后，使機(jī)器擁有的正常人類(lèi)三觀的人工智能，即機(jī)器）而是哈羅德以前的摯友內(nèi)森所設(shè)計(jì)的一套撒瑪利亞人程序系統(tǒng)。因內(nèi)森死后落入不法集團(tuán)手中，撒瑪利亞人程序系統(tǒng)在啟動(dòng)時(shí)未經(jīng)過(guò)人類(lèi)三觀編入，而對(duì)世界進(jìn)行機(jī)械化非人類(lèi)的處理。例如：為控制全球人類(lèi)糧食供應(yīng)不足，自動(dòng)保留精英人類(lèi)上層人物，解決處理罪犯甚至普通人的生命；又或者是直接給定目標(biāo)非黑即白的定義只要對(duì)國(guó)家有危險(xiǎn)立刻派遣殺手解決潛在性威脅。
兩大ai的對(duì)決，總是撒瑪利亞人處于上風(fēng)。并非它的系統(tǒng)是多么的先進(jìn)，尖端，而是它擁有非人類(lèi)理性的決斷性。而機(jī)器被程序員哈羅德，輸入了自身的情感經(jīng)歷后，從而也擁有了人類(lèi)的感性，而處于下風(fēng)。
其實(shí)如果把這兩大人工智能具象化的成為人類(lèi)本身又會(huì)怎樣呢？人之所以是人，是因?yàn)槿耸且桓兴枷氲奶J葦。哲學(xué)意義上來(lái)說(shuō)，人做任何事都被思想所左右，而思想由認(rèn)知所決定及思想深度由認(rèn)知深淺所左右，也正是思想構(gòu)成了人類(lèi)的三觀。上文如果把撒瑪利亞人比做一個(gè)卓越非凡，懵懂無(wú)知，只懂破壞的少年天才；那么機(jī)器就是一個(gè)能容忍包容一切，卻又不失原則，不越界的成熟智者。
人生有三重境界：第一重，看山是山，看水是水；第二重，看山不是山，看水不是水；第三重，看山還是山，看水還是水。這句話表明了人生的三個(gè)階段，年輕時(shí)朝氣蓬勃，又有點(diǎn)直率魯莽；中年時(shí)有了一定的人生經(jīng)歷，所以膚淺的認(rèn)為認(rèn)知程度有了顯著的提升；等到老年回過(guò)頭來(lái)靜靜體味才發(fā)現(xiàn)世界之大，人生之短，思想蔓延無(wú)邊界，所有又回歸了本我。
人類(lèi)的未來(lái)，也即是如此太一定存在于人工智能的息息陪伴而又必然存在人類(lèi)對(duì)于人生終極奧義的思考，這是機(jī)器所能無(wú)法達(dá)到的境界。人類(lèi)花費(fèi)了2000年才進(jìn)化出閱讀的能力。從1946年第一臺(tái)計(jì)算機(jī)eniac的誕生到今年2017，短短不到100年的時(shí)間里機(jī)器就有了擁有超越人類(lèi)的某些方面的能力。這些能力，被人類(lèi)所放大，當(dāng)然也被人類(lèi)所限制。所以真正決定人類(lèi)未來(lái)的還是人類(lèi)本身。
但是人畢竟是人，你可以說(shuō)這個(gè)世界上有好人與壞人，但也并非黑即白，也的確有少數(shù)反社會(huì)分子的存在，但人永遠(yuǎn)不會(huì)像機(jī)器一樣思考。近年來(lái)，手機(jī)電腦等電子產(chǎn)品日益與人類(lèi)的生活密不可分，碎片化信息成為世界主流推銷(xiāo)與接受信息的方式。但與此同時(shí)，也產(chǎn)生的人對(duì)這種方式的批判與認(rèn)知，越來(lái)越多的人倡議用自己的腦子思考，檢索過(guò)后再將碎片化信息裝入自己的知識(shí)體系。
問(wèn)題與思考同步進(jìn)行，機(jī)器可能以后才會(huì)漸漸實(shí)現(xiàn)。可人從古至今就一直這么思考著，推崇時(shí)而又能進(jìn)行的批駁，才讓社會(huì)有了質(zhì)的飛躍展。而又因人類(lèi)創(chuàng)造成就的機(jī)器，所以人類(lèi)決定了人類(lèi)自己的未來(lái)，進(jìn)而最終可以得到人不是機(jī)器，機(jī)器不是人，機(jī)器可以接受人類(lèi)感性與理性的輸入，而人不會(huì)像機(jī)器一樣，程序化地思考。
人工智能與未來(lái)論文篇十二
你不得不承認(rèn)，人生是一個(gè)不斷的巧合。如果不是因?yàn)槿ツ陞⒓泳W(wǎng)絡(luò)上的人工智能課程，我不會(huì)了解那么多新鮮的知識(shí)。在bigdata課程里，看到了介紹hierarchicaltemporalmemory，搜索在y**tube上看了jeffhawkins的視頻，原來(lái)他就是那本被很多人談及的《onintelligence》一書(shū)的作者。有一天發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)那本絕版了很久的，也被很多人提及的書(shū)《人工智能的未來(lái)》居然到貨了。這才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是同一本書(shū)，真是如獲至寶！
書(shū)很薄，字體很大，很快就翻完了。說(shuō)是很快，那是因?yàn)樽x來(lái)很爽，作者關(guān)于智能的解釋實(shí)在是深得我心。我曾經(jīng)有過(guò)一些關(guān)于記憶的思考，記憶片段是如何關(guān)聯(lián)的，在書(shū)里都解釋得清清楚楚。有些概念在geb里也提到過(guò)，比如我的大腦里一定有根神經(jīng)是關(guān)于樓下那只貓的。其實(shí)對(duì)每一個(gè)你認(rèn)識(shí)的人，每一個(gè)單詞字母...關(guān)于這個(gè)世界的每一個(gè)物體，在你的大腦里都有個(gè)抽象的概念，有一根神經(jīng)對(duì)應(yīng)著，這想來(lái)很不可思議。原來(lái)，柏拉圖的理想國(guó)是很有道理的。
作者認(rèn)為，大腦新皮層只是在原有古腦的基礎(chǔ)上加上了一個(gè)記憶系統(tǒng)，于是就帶來(lái)了所謂的智能。而智能并不需要計(jì)算，而只是直接提取現(xiàn)成答案。所以說(shuō)要想成功，需要10萬(wàn)小時(shí)的努力是有道理的，你需要有很多的答案，才能提取。有時(shí)候我們說(shuō)，一個(gè)人很聰明，很靈活，其實(shí)是見(jiàn)多識(shí)廣的緣故。因?yàn)橐?jiàn)得多了，你的知識(shí)就很豐富，各種關(guān)聯(lián)就很多，要找到答案就很容易。
記憶來(lái)自感知，所以跟一個(gè)人的經(jīng)歷有關(guān)。你之所以是你，是你的經(jīng)歷造就了你的記憶，而記憶是你行為的基礎(chǔ)。我們制造的智能機(jī)器，其感知跟我們不同，其智能形式必然不同，或者說(shuō)其思考和行為方式不同。就像有些人，她的行為你不可理喻，實(shí)在是因?yàn)榻?jīng)歷不同，記憶不同，所以世界模型也不同。
作者說(shuō)，智能并不需要外在的行為。比如，你只是閱讀這上面的文字，雖然你不動(dòng)聲色，但是我知道你已經(jīng)懂了。
人工智能與未來(lái)論文篇十三
盡管它是一本20xx年老教科書(shū)，從目錄上看，其歸納總結(jié)有特色，例如，ai歷史性里程碑事件及概念總結(jié)。真想了解一個(gè)行業(yè)，不是只當(dāng)磚家，還需要挖根刨底，飲水思源，觀全局，足以為謀。
對(duì)于ai非專(zhuān)業(yè)讀者，顯然，它值得一試，就當(dāng)看小說(shuō)，不喜歡情節(jié)就練三級(jí)跳，反正不是靠其謀生。手中有書(shū)卡，走馬觀花，騎馬看碼農(nóng)干啥活，試一下ai的水有多深，能否隨便書(shū)海撈一把？呵呵，拭目以待。
這本書(shū)的最大優(yōu)點(diǎn)是知識(shí)內(nèi)容高度集中，都是干貨。讀一章勝讀許多書(shū)，特別是它總結(jié)ai歷史，數(shù)理邏輯學(xué)應(yīng)用等部分，絕不拖泥帶水。例如，介紹很多實(shí)際問(wèn)題都可以抽象轉(zhuǎn)化成最優(yōu)化問(wèn)題，然后從數(shù)學(xué)的角度求解其最優(yōu)解。即對(duì)于給出的實(shí)際問(wèn)題，從眾多的選擇中選出符合條件的最優(yōu)方案。另外，像還有高級(jí)知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)部分，包括模糊邏輯、模態(tài)邏輯、非單調(diào)邏輯、時(shí)間與空間推理、定性推理、描述邏輯等部分文字介紹都像非常專(zhuān)業(yè)，是書(shū)的重點(diǎn)核心內(nèi)容之一。另外，就是有關(guān)于agent有關(guān)介紹。例如，“計(jì)算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，agent可以看做是一個(gè)實(shí)體，它通過(guò)傳感器感知環(huán)境，通過(guò)執(zhí)行器作用于環(huán)境。對(duì)于人類(lèi)agent，眼睛、耳朵等器官如同傳感器，手、腳和嘴等如同執(zhí)行器”......它介紹了“規(guī)劃技術(shù)基本概念”......
當(dāng)然，它介紹了自然語(yǔ)言，機(jī)器學(xué)習(xí)理解。nl一直是人工智能界所關(guān)注的核心課題之一。意外收獲是了解到喬姆斯基體系在nl及機(jī)器翻譯中的應(yīng)用。怪不得他名氣如此之大，mit書(shū)店與他有關(guān)系書(shū)有幾排。
當(dāng)然書(shū)中會(huì)是有些難明白的地方，例如，它介紹“人工生命致力于通過(guò)試圖在生物學(xué)現(xiàn)象中抽取基本的動(dòng)力學(xué)原理來(lái)理解生命，并把這些原理用到其他的物理媒體上，如計(jì)算機(jī)，使它們成為新的實(shí)驗(yàn)操作和測(cè)試對(duì)象。蟻群優(yōu)化算法模擬螞蟻的行為，向螞蟻的協(xié)作方式學(xué)習(xí)。粒群優(yōu)化算法基于鳥(niǎo)群捕食行為的研究。免疫計(jì)算是模仿生物免疫學(xué)和基因進(jìn)化機(jī)理，通過(guò)人工方式構(gòu)造優(yōu)化搜索算法?！?BR> 問(wèn)題是其中各種算法能夠解決什么樣問(wèn)題？為什么要用此法或者用這些算法的局限性是什么？這些好像是黑箱作業(yè)，如此等等…。因?yàn)?，吃瓜讀者不僅僅想知其然，而且想知其所以然。
人工智能與未來(lái)論文篇十四
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專(zhuān)家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專(zhuān)家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
一、人工智能簡(jiǎn)述
二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專(zhuān)門(mén)調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類(lèi)大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專(zhuān)門(mén)安排專(zhuān)家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專(zhuān)家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿(mǎn)足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿(mǎn)足社會(huì)用戶(hù)的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能與未來(lái)論文篇十五
以前我們談科技進(jìn)步，談網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，總說(shuō)是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對(duì)日益發(fā)達(dá)的人工智能，我想說(shuō)：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務(wù)是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對(duì)。就像一局險(xiǎn)勝阿爾法狗的李世石一樣，他說(shuō)：人機(jī)大戰(zhàn)并沒(méi)有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開(kāi)心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說(shuō)：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對(duì)人工智能的快速發(fā)展，我們應(yīng)該有更積極的態(tài)度和更清晰的認(rèn)識(shí)。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無(wú)敵，不能一味貶低人類(lèi)來(lái)看人類(lèi)。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺(tái)機(jī)器，是人類(lèi)創(chuàng)造的玩具。他沒(méi)有頭腦，沒(méi)有情感，甚至沒(méi)有——的智商。只是我們?cè)谘邪l(fā)過(guò)程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時(shí)候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說(shuō)知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說(shuō)，如果人工智能獲得了人類(lèi)的意識(shí)，那么他們就會(huì)反過(guò)來(lái)奴役人類(lèi)。未來(lái)將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類(lèi)還沒(méi)有能夠讓一臺(tái)機(jī)器擁有意識(shí)，很多人還沒(méi)有意識(shí)到意識(shí)的起源。做出這種無(wú)用的猜測(cè)，沒(méi)有實(shí)際意義?，F(xiàn)在我們能做的就是找出它的運(yùn)行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點(diǎn)。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價(jià)。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚(yáng)長(zhǎng)避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關(guān)于學(xué)生是否應(yīng)該使用手機(jī)的爭(zhēng)論一樣，在自律性差的人手里，手機(jī)是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強(qiáng)的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì)。而且不會(huì)讓劣勢(shì)影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應(yīng)用人工智能的能力。讓這些過(guò)于智能的機(jī)器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點(diǎn)得到融化，優(yōu)勢(shì)得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問(wèn)：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對(duì)他，以積極的方式認(rèn)識(shí)他，然后揚(yáng)長(zhǎng)避短，是運(yùn)用人工智能的好方法。
人工智能與未來(lái)論文篇十六
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動(dòng)化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。為了讓電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術(shù)，闡述了人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對(duì)有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動(dòng)化控制；人工智能
近年來(lái)隨著國(guó)內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來(lái)越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開(kāi)始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛?，F(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展離不開(kāi)人工智能技術(shù)的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領(lǐng)域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術(shù)為支持，但要做到讓人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術(shù)到底是什么樣的技術(shù)[1]。
1人工智能技術(shù)的概述
國(guó)內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術(shù)競(jìng)相展現(xiàn)，人工智能技術(shù)也逐漸成熟了，而且它在當(dāng)今社會(huì)中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識(shí)息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類(lèi)來(lái)工作的智能化機(jī)器人，將來(lái)許多崗位都可以由機(jī)器來(lái)替代人類(lèi)工作[2]。隨著科技的日新月異，科學(xué)家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類(lèi)似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術(shù)命名為人工智能技術(shù)。在人們平常的生產(chǎn)活動(dòng)中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。
2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動(dòng)化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動(dòng)化的使用成本，這說(shuō)明發(fā)展人工智能技術(shù)的前景是非常有利的。
2.1電氣自動(dòng)化控制中加入人工智能技術(shù)的重要性
人工智能技術(shù)同人類(lèi)的工作方式相比有許多人類(lèi)不能替代的優(yōu)勢(shì)，例如人工智能對(duì)于數(shù)字和程式非常敏感，可以長(zhǎng)時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問(wèn)題，這些優(yōu)勢(shì)可以幫助人類(lèi)解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類(lèi)創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對(duì)電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專(zhuān)業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以外，還要求他們的設(shè)計(jì)最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動(dòng)化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會(huì)帶來(lái)很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來(lái)就能對(duì)電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開(kāi)展收集，還可立即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動(dòng)化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報(bào)警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過(guò)鼠標(biāo)、鍵盤(pán)來(lái)對(duì)電氣設(shè)備實(shí)行自動(dòng)化管控，因?yàn)槭褂霉芸亓鞒叹湍軌驅(qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來(lái)不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動(dòng)時(shí)間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯(cuò)記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類(lèi)可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來(lái)調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類(lèi)服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用分析
因?yàn)槟壳皬母旧仙?jí)了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來(lái)越多的電氣設(shè)備開(kāi)始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對(duì)電氣自動(dòng)化設(shè)備中人工智能技術(shù)的使用和電氣管控流程中人工智能技術(shù)的使用開(kāi)展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動(dòng)化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對(duì)操控電氣自動(dòng)化設(shè)備的員工提出了很高的要求，他們應(yīng)該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識(shí)儲(chǔ)備。因?yàn)殡姎庾詣?dòng)化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因?yàn)椴缓侠硎褂?，?dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯(cuò)誤，有時(shí)更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問(wèn)題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來(lái)達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來(lái)看，其系統(tǒng)中心主要是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計(jì)算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過(guò)程中的應(yīng)用
就電氣自動(dòng)化的管控流程來(lái)看，人工智能可以幫助人類(lèi)更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個(gè)操作過(guò)程實(shí)現(xiàn)無(wú)人化監(jiān)管，這樣一來(lái)達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個(gè)控制過(guò)程來(lái)看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺(tái)設(shè)備的同時(shí)控制，專(zhuān)家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操控是其首要應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)[6]。
4總結(jié)
科技的發(fā)展讓人類(lèi)的生活更加便利與美好，人工智能技術(shù)的發(fā)揮在那越來(lái)越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動(dòng)化控制中，加入人工智能技術(shù)后，極大程度上提高了電氣設(shè)備的控制度，讓它能更好的的服務(wù)人類(lèi)生產(chǎn)活動(dòng)；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動(dòng)化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡(jiǎn)潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學(xué)、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開(kāi)平.高級(jí)項(xiàng)目中自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．
人工智能與未來(lái)論文篇十七
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)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(gè)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(lái)的好處。
1前言
，美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永Ｄ醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對(duì)其作了比較全面和通俗的說(shuō)明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無(wú)比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過(guò)數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測(cè)犯罪，保護(hù)生態(tài)多樣性，預(yù)測(cè)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(diǎn)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(guò)被人們所理解。但是，在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來(lái)處理的，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來(lái)的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類(lèi)一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)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(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)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(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)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(jìn)化論，將要解決的問(wèn)題模擬成一個(gè)生物體，通過(guò)復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過(guò)適應(yīng)函數(shù)度來(lái)淘汰那些不良的個(gè)體，這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問(wèn)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(guò)模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進(jìn)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(shí)，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò)，但是它可用通過(guò)學(xué)習(xí)，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)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(jì)算機(jī)具有人能解決問(wèn)題的能力，使得計(jì)算機(jī)工作起來(lái)更加的高效。而且通過(guò)人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制，降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)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(lái)做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹(shù)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(jìn)行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來(lái)提供導(dǎo)航。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)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(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過(guò)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(wèn)題。我們通常是通過(guò)人肢體來(lái)交互，而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過(guò)對(duì)話的形式交互。
3.3專(zhuān)家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快，將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來(lái)構(gòu)成專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)使用人類(lèi)專(zhuān)家推理的模型來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專(zhuān)家作出解釋的復(fù)雜問(wèn)題，并得出與專(zhuān)家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式，我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過(guò)專(zhuān)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(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來(lái)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(lái)，電子設(shè)備將會(huì)更加智能化，人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)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(guò)智能搜索，可以快速精準(zhǔn)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(shí)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(jī)自然語(yǔ)言交互、專(zhuān)家系統(tǒng)等。未來(lái)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。