總結(jié)能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)自己的不足之處，并為自身的成長提供改進(jìn)的方向。想要寫出一篇較為完美的總結(jié)，首先要明確總結(jié)的目標(biāo)和對象。這些范文從結(jié)構(gòu)、觀點(diǎn)、語言等方面都有一定的亮點(diǎn)，值得我們學(xué)習(xí)和借鑒。
人工智能的應(yīng)用論文篇一
摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時(shí)間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個(gè)時(shí)代，第一個(gè)時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個(gè)時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個(gè)時(shí)代為知識工程時(shí)代第四個(gè)時(shí)代為知識工業(yè)時(shí)代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。
1.1人工智能簡述
人工智能[1]（artificialintelligence，簡稱ai）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。
人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個(gè)人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個(gè)國家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會涌現(xiàn)許多實(shí)力強(qiáng)大的企業(yè)，一些企業(yè)也會在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競爭優(yōu)勢，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。
1.2人工智能研究的發(fā)展概況
近年來，人臉識別技術(shù)得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)對具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個(gè)極高的識別正確率。但是對一個(gè)具體的個(gè)例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達(dá)到同樣級別的水平，對于大量的人臉數(shù)據(jù)依然需要不斷地整理系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別，ocr、語音識別、機(jī)器翻譯等人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中都會面臨準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)。也希望無論是企業(yè)還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造一個(gè)優(yōu)良的可持續(xù)發(fā)展環(huán)境。
人工智能應(yīng)用研究有許許多多的可行性。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過運(yùn)用人類的知識和解決問題的途徑進(jìn)行推理、匯總、判斷、解決，來處理某個(gè)領(lǐng)域的疑難棘手問題。人工智能系統(tǒng)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用也都在促進(jìn)著人工智能的理論和技術(shù)的不斷發(fā)展。專家系統(tǒng)也是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及社會各個(gè)方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了原來越多的重視。并在機(jī)器人等中得到了很多的實(shí)際應(yīng)用。
人工智能是研究人類智能活動的可循規(guī)律，創(chuàng)建具有一定人類智能的電子系統(tǒng)，它主要是通過讓計(jì)算機(jī)去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術(shù)。例如：繁重的科學(xué)工程和數(shù)學(xué)計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計(jì)算機(jī)不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計(jì)算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當(dāng)今社會也不再把這種程度的計(jì)算看成是“需要人類智慧高強(qiáng)度才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，由此可見，高強(qiáng)度復(fù)雜工作的定義隨著人類社會時(shí)代的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷變化，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著社會科學(xué)的變化而發(fā)展。它一方面不斷地通過科學(xué)技術(shù)獲得新的進(jìn)展，另一方面又勇敢的轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。
2.1智能信息檢索技術(shù)
現(xiàn)今社會，智能信息檢索技術(shù)的發(fā)展日新月異。而人工智能在信息檢索技術(shù)中的應(yīng)用，主要集中表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息的檢索。網(wǎng)絡(luò)信息檢索，也即網(wǎng)絡(luò)信息搜索，是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)終端，通過特定的網(wǎng)絡(luò)搜索工具或是通過瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確的在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上獲得所需信息。
2.2遺傳算法
遺傳算法（geneticalgorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程進(jìn)行搜索找出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個(gè)集群開始的，而一個(gè)集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體帶有本身特征的實(shí)體。比如，它決定了個(gè)體所要表現(xiàn)出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見，從一開始通過表象得到實(shí)際的基因的編碼程序?yàn)橐环N算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化，如二進(jìn)制編碼，在第一代種群產(chǎn)生之后，遵循適者生存，按照自然法則優(yōu)勝劣汰，選擇最優(yōu)的結(jié)果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優(yōu)秀，更加適者生存的種群。
人工智能對人類科學(xué)來說是一門極富挑戰(zhàn)性的科研究，想要從事這項(xiàng)研究工作必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、哲學(xué)等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學(xué)，它包含了很多不同的領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺、軟件工程、操作系統(tǒng)等等，總而言之，人類科學(xué)對人工智能研究的一個(gè)主要目的是使機(jī)器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。在不同的時(shí)代、不同的社會環(huán)境、不同的人對這種“復(fù)雜”程度的理解是不一樣的，每個(gè)時(shí)代的科學(xué)發(fā)展也是不同的，希望在科學(xué)不斷發(fā)展的今天，人工智能的發(fā)展也會帶來許許多多的驚喜。
[1]元慧。議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[j]。福建電腦，2008（9）。
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[3]焦加麟，徐良賢，戴克昌。人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用[j]。計(jì)算機(jī)仿真，2013（7）。
[4]周明正。人工智能在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用[j]?？萍夹畔?，2014（7）。
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[7]曾雪峰。論人工智能的研究與發(fā)展[j]。現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（8）。
人工智能的應(yīng)用論文篇二
摘要：人工智能自提出到興盛，短短半個(gè)世紀(jì)以來，一直都處于科技研究的前沿和創(chuàng)新熱點(diǎn)。人工智能已經(jīng)逐漸從科學(xué)家們的想象逐步走入了人們的工作生活當(dāng)中，人工智能相關(guān)的語音識別、圖像處理、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域也得到了蓬勃的發(fā)展。該文從人工智能的基本概念出發(fā)，探索及了解了人工智能領(lǐng)域的相關(guān)研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域，解讀了人工智能發(fā)展歷程中的大事件和大人物，立足于現(xiàn)狀，對于未來可能的發(fā)展方向和技術(shù)瓶頸進(jìn)行了預(yù)測和總結(jié)。
人工智能是當(dāng)今科技發(fā)展中最具潛力的熱點(diǎn)問題之一，2016年初轟動世界的谷歌alphago打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議。“人工智能”這個(gè)概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個(gè)背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。
人工智能（artificialintelligence，ai）是一門全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開發(fā)研究。主要通過研究及了解人類智能的本質(zhì)從而開發(fā)出能給出類似人類智能反饋的智能機(jī)器，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在理解目標(biāo)方向之后所取得的最大化成果是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個(gè)特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識的高科技機(jī)器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡單計(jì)算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術(shù)、機(jī)器人設(shè)計(jì)、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實(shí)踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴(kuò)張，人工智能是人類智慧的結(jié)晶，未來也可能展現(xiàn)出超過人類的智能。
人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、以及最重要的計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個(gè)主要的研究方向：
2.1邏輯推理與證明
早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時(shí)間最長最重點(diǎn)的領(lǐng)域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實(shí)現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實(shí)例進(jìn)行推導(dǎo)并及時(shí)更新證明結(jié)論，演繹和直覺相結(jié)合，在推理和證明中實(shí)現(xiàn)部分智能。
2.2問題求解
問題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實(shí)現(xiàn)，化繁為簡、將困難的問題點(diǎn)拆分成為獨(dú)立的子問題進(jìn)行求解；而另一個(gè)實(shí)例則是數(shù)學(xué)方程的求解實(shí)現(xiàn)，分析各種公式符號的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。問題求解中所運(yùn)用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。
2.3自然語言處理
自然語言處理也叫自然語言理解（naturallanguageprocessing，nlp），是指借助計(jì)算機(jī)來處理使用人類語言作為計(jì)算對象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。nlp是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時(shí)間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機(jī)器翻譯等等都是nlp的重要研究內(nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。
2.4專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行判斷推理進(jìn)一步?jīng)Q策，從而代替人類專家解決一部分該領(lǐng)域的特定問題。從知識表示技術(shù)的角度上看，專家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務(wù)類型及專家系統(tǒng)主要解決的問題類型的角度來看，專家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測指定對象未來可能的結(jié)果）、維修型（針對特定故障制定并實(shí)施規(guī)劃方案）、設(shè)計(jì)型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標(biāo)制定行動方案）等。
專家系統(tǒng)的建立包含以下幾個(gè)步驟：（1）初始專家知識庫的設(shè)計(jì)：包括問題、知識、概念、形式、規(guī)則等多個(gè)概念的籌建；（2）開發(fā)和試驗(yàn)系y原型機(jī)；（3）改進(jìn)與歸納專家知識庫等。
專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與人類專家提供的問題解決實(shí)例上，沒有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)快速發(fā)展的今天，專家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗(yàn)的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實(shí)際運(yùn)用中，未來的專家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。
2.5機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)自動獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實(shí)的過程，是計(jì)算機(jī)具有智能的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進(jìn)展，也是人工智能初步實(shí)現(xiàn)的重要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)習(xí)除了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對于探索人類智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機(jī)理都有著重要意義，機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。
人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個(gè)循序漸進(jìn)的過程中，無論是功能場景還是機(jī)器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復(fù)雜，表達(dá)方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機(jī)器產(chǎn)品一定的人類智能從而有效地提升機(jī)器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環(huán)境及思維方式來設(shè)計(jì)出真正具有人類智能的高效人機(jī)系統(tǒng)。
3.1人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用
作為輔助人類生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機(jī)器人已經(jīng)快速走進(jìn)了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動控制i域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導(dǎo)航和定位實(shí)現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過激光測距、雷達(dá)感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計(jì)算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環(huán)境下自動完成發(fā)動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準(zhǔn)確性在智能機(jī)器的幫助下其實(shí)更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準(zhǔn)確性一直都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。谷歌翻譯負(fù)責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實(shí)施必將使得翻譯準(zhǔn)確性的研究取得實(shí)質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計(jì)算機(jī)更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。
人工智能的發(fā)展歷程不算很長，但發(fā)展速度卻特別迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了高潮和低谷時(shí)期。根據(jù)不同時(shí)期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個(gè)過程分為以下幾個(gè)階段：
（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數(shù)學(xué)家，1912―1954）首次發(fā)表于《計(jì)算機(jī)與智能》一文，即通過房間外的人和兩個(gè)房間內(nèi)的人和機(jī)器分別對話中，是否能區(qū)分人和機(jī)器從而判斷出機(jī)器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的dartmouth學(xué)會于達(dá)特茅斯大學(xué)召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會，見證了人工智能學(xué)科研究的開端。
（3）1960年以來，生物進(jìn)化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計(jì)算智能由bezdek提出，計(jì)算智能對于生物進(jìn)化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等多學(xué)科集合與交叉。
（4）上世紀(jì)90年代開始，專家系統(tǒng)逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進(jìn)以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專家系統(tǒng)將是未來使用的主要趨勢。
（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動控制的實(shí)施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運(yùn)籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。
（6）從1956年ai概念的正式提出以來，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進(jìn)展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進(jìn)步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計(jì)落實(shí)，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當(dāng)下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。
從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測出關(guān)于未來人工智能的一些方向：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機(jī)器系統(tǒng)。（2）自然語言處理應(yīng)用中更自然的人機(jī)互動交流。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機(jī)構(gòu)對于人工智能先進(jìn)技術(shù)更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（artificialsuperintelligence，簡稱asi）時(shí)代下ai是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。
在短短60年的時(shí)間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實(shí)現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個(gè)世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強(qiáng)大的同時(shí)，有機(jī)遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時(shí)代的真正實(shí)現(xiàn)還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認(rèn)知的智能、是否會出現(xiàn)違背人類價(jià)值觀的危險(xiǎn)行為將是未來很長一段時(shí)間內(nèi)需要研究的重要課題。
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[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind，1950，59（236）：433-460.
人工智能的應(yīng)用論文篇三
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進(jìn)化計(jì)算加以說明。
進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來進(jìn)行知識獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對相關(guān)非線性對象進(jìn)行更真實(shí)的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細(xì)地論述知識表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機(jī)越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會不會有一天機(jī)器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄?，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應(yīng)用。
人工智能的應(yīng)用論文篇四
人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn)，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動機(jī)（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際 工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于 計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的。影響。
人工智能的應(yīng)用論文篇五
目前，思政課的數(shù)字化程度遠(yuǎn)不能滿足學(xué)生需要，高校亟須通過革新教學(xué)手段、創(chuàng)新教學(xué)形式，加強(qiáng)思政課建設(shè)、強(qiáng)化主流意識形態(tài)教育、占領(lǐng)話語主動權(quán)。為探索新時(shí)代信息技術(shù)與大學(xué)生思想政治教育深度融合的有效途徑和方法，有效提升思政課程教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，由上海工程技術(shù)大學(xué)馬克思主義學(xué)院主辦的“融合人工智能技術(shù)的高校思政課教學(xué)方法創(chuàng)新與實(shí)踐研究”專題研討會日前在線召開。
新技術(shù)對人文社會科學(xué)的改革提出新要求，以技術(shù)迭代推進(jìn)教學(xué)形式迭代也成為新時(shí)代思政教學(xué)創(chuàng)新與發(fā)展的必然趨勢。數(shù)字化賦能思政教育，不僅是技術(shù)與教學(xué)疊加，更是教育理念革新。上海工程技術(shù)大學(xué)馬克思主義學(xué)院院長劉志欣表示，我們應(yīng)當(dāng)針對學(xué)生學(xué)習(xí)能力差異與多元需求，分層分類、精準(zhǔn)施策，提升學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力。同時(shí)，應(yīng)當(dāng)構(gòu)建分段分層分類的內(nèi)容生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)大中小幼等不同學(xué)段，知識層、實(shí)施層、分析層、評價(jià)層等不同序列層級，課堂、實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)等不同類型教學(xué)場域的內(nèi)容生產(chǎn)有效銜接，實(shí)現(xiàn)思政教育教學(xué)分眾式、全場域覆蓋。
另外，還要加快數(shù)字化手段創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)中快速提取有效思政信息，讓受教育者感受到良好數(shù)字化體驗(yàn)，要有的放矢、精準(zhǔn)定位，建立數(shù)字化應(yīng)用長效機(jī)制，切實(shí)落實(shí)思政教育立德樹人根本任務(wù)。應(yīng)當(dāng)在新型信息技術(shù)融入教學(xué)實(shí)踐的過程中，彰顯思政課內(nèi)蘊(yùn)的時(shí)代精神氣質(zhì)。西南大學(xué)馬克思主義學(xué)院院長白顯良認(rèn)為，人工智能賦能高校思政課教學(xué)絕非“技術(shù)”與“思政課程”的簡單相加，絕非簡單的人機(jī)對話模式，而是依托技術(shù)撬動高校思政課改革，在技術(shù)賦能的過程中兼顧思政教育的“溫度”。要在智能化、技術(shù)化過程中對傳統(tǒng)教學(xué)模式進(jìn)行有溫度的“揚(yáng)棄”，最終做到將教師從煩冗的日常工作中解放出來、將學(xué)生的內(nèi)生動力激發(fā)出來、將學(xué)校的教學(xué)管理水平提升上來。
思政教育的核心目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)價(jià)值引領(lǐng)、能力提升、知識傳授，未來要在研判高校具體情況的基礎(chǔ)上，形成思政課與新技術(shù)相融合的局面。上海工程技術(shù)大學(xué)黨委書記李江認(rèn)為，信息技術(shù)與思政教育的深度融合，將讓上述三個(gè)核心目標(biāo)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)具體化，從而推進(jìn)對個(gè)體學(xué)生的差異化教學(xué)。另外，在深度融合的過程中，也要不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、完善經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)新的問題、解決新的問題。思政課與新技術(shù)的融合不僅有益于思政課教學(xué)改革，而且也有益于教師隊(duì)伍的管理和建設(shè)。
浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)系教授虞露表示，新技術(shù)背景下的高校思政課教學(xué)改革要更加關(guān)注實(shí)時(shí)性和交互性，結(jié)合人工智能的思政課教學(xué)模式助力教學(xué)質(zhì)量和水平實(shí)現(xiàn)整體提升。放眼未來，要從創(chuàng)新性、時(shí)代性和發(fā)展性角度，思考思政課教學(xué)與人工智能技術(shù)的融合問題。上海市中共黨史學(xué)會會長忻平提出，科學(xué)技術(shù)與教育發(fā)展的趨勢是交叉性和融合性。全球發(fā)生的大變革對全體思政教師提出了新要求。我們要增強(qiáng)理論自覺，堅(jiān)守思政課的教學(xué)主陣地，在教學(xué)實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)遵循課堂規(guī)律、思政課教學(xué)規(guī)律和學(xué)生認(rèn)知規(guī)律的三者統(tǒng)一。我們要從黨和國家事業(yè)發(fā)展全局和戰(zhàn)略高度出發(fā)，通過人工智能賦能思政課教學(xué)，培養(yǎng)擔(dān)當(dāng)民族復(fù)興大任的時(shí)代新人。
人工智能的應(yīng)用論文篇六
隨著科學(xué)技術(shù)近年來突飛猛進(jìn)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)及相關(guān)智能化應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中占據(jù)了越來越重要的地位。無論是日常生活、工業(yè)領(lǐng)域還是軍事領(lǐng)域，使用計(jì)算機(jī)的場合越來越多，而且不僅僅局限于最初的科學(xué)計(jì)算。在這種前提下，人工智能的概念應(yīng)運(yùn)而生。人工智能是20世紀(jì)中葉科學(xué)技術(shù)所取得的重大成果之一。它的誕生與發(fā)展對人類文明產(chǎn)生了巨大的影響和效益，同時(shí)，人類是否最終成為機(jī)器人的奴隸，人類社會會被計(jì)算機(jī)取代等等問題也被人提出并廣泛討論，這也就引起了哲學(xué)意識與人工智能的理論探討。
人工智能是20世紀(jì)中葉科學(xué)技術(shù)所取得的重大成果之一。人工智能是相對于人類智能而言的。它是指用機(jī)械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智能也稱“機(jī)器智能”或“智能模擬”。當(dāng)今人工智能主要是利用電子技術(shù)成果和仿生學(xué)方法，從大腦的結(jié)構(gòu)方面模擬人腦的活動，即結(jié)構(gòu)模擬。
人腦是智能活動的物質(zhì)基礎(chǔ)，是由上百億個(gè)神經(jīng)元組成的復(fù)雜系統(tǒng)。結(jié)構(gòu)模擬是從單個(gè)神經(jīng)元入手的，先用電子元件制成神經(jīng)元模型，然后把神經(jīng)元模型連接成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（腦模型），以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學(xué)羅森布萊特等人設(shè)計(jì)的“感知機(jī)”，1975年日本的福島設(shè)計(jì)的“認(rèn)知機(jī)”（自組織多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等。
電子計(jì)算機(jī)是智能模擬的物質(zhì)技術(shù)工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機(jī)器。它采用五個(gè)與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應(yīng)功能。這五個(gè)部件是：(1)輸入設(shè)備，模擬人的感受器（眼、耳、鼻等），用以接受外來的信息。人通過輸入設(shè)備將需要計(jì)算機(jī)完成的任務(wù)、課題、運(yùn)算步驟和原始數(shù)據(jù)采用機(jī)器所能接受的形式告訴計(jì)算機(jī)，并經(jīng)輸入設(shè)備把這些存放到存貯器中。(2)存貯器，模擬人腦的記憶功能，將輸入的信息存儲起來，供隨時(shí)提取使用，是電子計(jì)算機(jī)的記憶裝置。(3)運(yùn)算器，模擬人腦的計(jì)算、判斷和選擇功能，能進(jìn)行加減乘除等算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算。(4)控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個(gè)協(xié)調(diào)工作的控制功能，根據(jù)存貯器內(nèi)的程序，控制計(jì)算機(jī)的各個(gè)部分協(xié)調(diào)工作。它是電腦的神經(jīng)中樞。(5)輸出設(shè)備，模擬人腦的思維結(jié)果和對外界刺激的反映，把計(jì)算的結(jié)果報(bào)告給操作人員或與外部設(shè)備聯(lián)系，指揮別的機(jī)器動作。
以上五部分組成的電腦是電子模擬計(jì)算機(jī)的基本部分，稱為硬件。只有硬件還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應(yīng)的軟件或軟設(shè)備。所謂軟件就是一套又一套事先編好的程序系統(tǒng)。
人工智能的產(chǎn)生是人類科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，是機(jī)器進(jìn)化的結(jié)果。人類的發(fā)展史是人們利用各種生產(chǎn)工具有目的地改造第一自然（自然造成的環(huán)境，如江河湖海、山脈森林等），創(chuàng)造第二自然（即人化自然，如人造房屋、車輛機(jī)器等）的歷史。人類為了解決生理機(jī)能與勞動對象之間的矛盾，生產(chǎn)更多的財(cái)富，就要使其生產(chǎn)工具不斷向前發(fā)展。人工智能，是隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在人們創(chuàng)造了各種復(fù)雜的機(jī)器設(shè)備，大大延伸了自己的手腳功能之后，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產(chǎn)生和發(fā)展起來的。
從哲學(xué)上看，物質(zhì)世界不僅在本原上是統(tǒng)一的，而且在規(guī)律上也是相通的。不論是機(jī)器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規(guī)律，都是信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，其活動都表現(xiàn)為一定信息輸入與信息輸出。人們認(rèn)識世界與在實(shí)踐中獲取和處理信息的過程相聯(lián)系，改造世界與依據(jù)已有的信息對外界對象進(jìn)行控制的過程相聯(lián)系?？傊?，一切系統(tǒng)都能通過信息交換與反饋進(jìn)行自己調(diào)節(jié)，以抵抗干擾和保持自身的穩(wěn)定。因此，可以由電子計(jì)算機(jī)運(yùn)用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。
從其它科學(xué)上來說，控制論與信息論就是運(yùn)用系統(tǒng)方法，從功能上揭示了機(jī)器、動物、人等不同系統(tǒng)所具有的共同規(guī)律。以此把實(shí)際的描述形式化，即為現(xiàn)象和行為建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型；把求解問題的方式機(jī)械化，即根據(jù)數(shù)學(xué)模型，制定某種算法和規(guī)則，以便機(jī)械地執(zhí)行；把解決問題的過程自動化，即用符號語言把算法和規(guī)則編成程序，交給知識智能機(jī)器執(zhí)行某種任務(wù)，使電子計(jì)算機(jī)模擬人的某些思維活動。所以，控制論、信息論是“智能模擬”的科學(xué)依據(jù)，“智能模擬”是控制論、信息論在實(shí)踐中的最重要的實(shí)踐結(jié)果。
人工智能是人類智能的必要補(bǔ)充，但是人工智能與人類智能仍存在著本質(zhì)的區(qū)別：
愛好等 心理活動所構(gòu)成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎(chǔ)上產(chǎn)生的心理活動，使人形成一個(gè)主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對于兩個(gè)智能機(jī)具有相同的信息量，而對于兩個(gè)不同的人從中獲取的信息量卻大不相同?！靶屑铱撮T道，外行看熱鬧”就是這個(gè)道理。從信息的輸出方面看，兩臺機(jī)器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對于飽經(jīng)風(fēng)霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。
（2）人工智能在解決問題時(shí)，不會意識到這是什么問題，它有什么意義，會帶來什么后果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其 機(jī)械的運(yùn)行機(jī)能；而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。
（3）電腦必須接受人腦的指令，按預(yù)定的程序進(jìn)行 工作。它不能輸出未經(jīng)輸入的任何東西。所謂結(jié)論，只不過是輸入程序和輸入數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)果。它不能自主地提出問題，創(chuàng)造性地解決問題，在遇到?jīng)]有列入程序的“意外”情況時(shí)，就束手無策或中斷工作。人工智能沒有創(chuàng)造性。而人腦功能則能在反映規(guī)律的基礎(chǔ)上，提出新概念，做出新判斷，創(chuàng)造新表象，具有豐富的想象力和創(chuàng)造性。
（4）人工機(jī)器沒有 社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應(yīng)社會生活的需要而產(chǎn)生和 發(fā)展的。人們的社會需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質(zhì)文明與精神文明的發(fā)展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的 教育和訓(xùn)練，通過對歷史上積累下來的 文化的吸收逐漸形成的。人的內(nèi)心世界之所以豐富多彩，是由于人的社會 聯(lián)系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現(xiàn)人的思想發(fā)展的整個(gè)歷史邏輯。這是無論多 么“聰明”的電腦都做不到的。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，思維模擬范圍的不斷擴(kuò)大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質(zhì)上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。
從以上分析不難看出，人工智能與人腦在功能上是局部超過，而整體上不及。由于人工智能是由人造機(jī)器而產(chǎn)生的，因此，人工智能永遠(yuǎn)也不會趕上和超過人類智能。所謂“機(jī)器人將超過人奴役人”、“人將成為 計(jì)算機(jī)思想家的玩物或害蟲，……保存在將來的動物園”的“預(yù)言”是不能成立的。因?yàn)?，它抹煞了人與機(jī)器的本質(zhì)差別與根本界限。然而，在現(xiàn)代科學(xué)認(rèn)識活動中，沒有人工智能，就不會有人類認(rèn)識能力的突破性發(fā)展和認(rèn)識范圍的不斷擴(kuò)大。不僅電腦依賴于人，人也依賴于電腦。這就使得對人工智能的探討以及對人機(jī)互補(bǔ)的關(guān)系的探討成為一個(gè)新的課題。
人工智能的應(yīng)用論文篇七
本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當(dāng)前研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用及未來的發(fā)展趨勢。
人工智能（artificialintelligence，簡稱ai），也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
1。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機(jī)器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實(shí)世界和社會的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
1。專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個(gè)專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個(gè)方面。
2。知識庫系統(tǒng)
知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計(jì)智能信息檢索系統(tǒng)時(shí)還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實(shí)演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。
3。物景分析
計(jì)算機(jī)視覺已從模式識別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個(gè)感知問題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。
4。模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識。計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標(biāo)的識別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計(jì)算機(jī)和智能機(jī)器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機(jī)器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻(xiàn)。
5。機(jī)器人
機(jī)器人學(xué)所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人都是一些按預(yù)先編好的`程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。
目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，soar在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀(jì)80年代，以newella為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn)，吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問題求解能力。在soar中已實(shí)現(xiàn)了30多種搜索方法，實(shí)現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如ri等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個(gè)階段。
1。融合時(shí)期（2010―2020年）
（1）用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。
（2）以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
（4）量子計(jì)算機(jī)和dna計(jì)算機(jī)會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。
（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。
2。自信時(shí)期（2020―2030年）
（1）智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
（3）有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。
3。非神秘時(shí)期（2030―2040年）
（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。
（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。
人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都相當(dāng)廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向?，F(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，我們應(yīng)當(dāng)加大力度對人工智能理論進(jìn)行研究，讓其更好地為人類服務(wù)。相信在不久的將來，人工智能理論將會有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能的應(yīng)用論文篇八
隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ?，需要加大對人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
電氣自動化是一門實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計(jì)算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計(jì)算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運(yùn)行的顯著特征主要有四個(gè)方面：是機(jī)械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時(shí)，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個(gè)方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)
根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時(shí)確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時(shí)保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時(shí)引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過程
人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?，F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時(shí)掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能的應(yīng)用論文篇九
圖像識別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(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，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(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，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識別技術(shù)的引入
圖像識別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識別。雖然人類的識別能力很強(qiáng)大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細(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的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時(shí)，就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術(shù)原理
其實(shí)，圖像識別技術(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)的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個(gè)類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時(shí)候我們沒有意識到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過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)迅速識別過程，這個(gè)識別的過程和搜索有些類似。在這個(gè)過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機(jī)器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識別的速率?？傊谟?jì)算機(jī)的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進(jìn)行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項(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，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動。這樣計(jì)算機(jī)的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，它是一門與數(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)。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術(shù)的過程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識的信息。
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別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡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，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，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別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過訓(xùn)練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進(jìn)行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術(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)于圖像識別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識別的基準(zhǔn)測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯(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別技術(shù)在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術(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)具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識別技術(shù)才能為人類社會帶來更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(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)，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(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。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時(shí)候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會有所感應(yīng)。此時(shí)檢測設(shè)備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進(jìn)行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識別的過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別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識別技術(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)的識別帶來了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識別能力，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)等就是常見的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡單、易于理解。但是通過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)上對其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計(jì)算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(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。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(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，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識別技術(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，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能的應(yīng)用論文篇十
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢。為了讓電氣自動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)在電氣自動化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能
近年來隨著國內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開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。現(xiàn)代社會的發(fā)展離不開人工智能技術(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)知識進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機(jī)器人，將來許多崗位都可以由機(jī)器來替代人類工作[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)在電氣自動化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動化中應(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化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發(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)同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢，例如人工智能對于數(shù)字和程式非常敏感，可以長時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問題，這些優(yōu)勢可以幫助人類解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專業(yè)知識以外，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)。在電氣自動化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會帶來很多便利性，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)來實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來就能對電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動化的現(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。能夠通過鼠標(biāo)、鍵盤來對電氣設(shè)備實(shí)行自動化管控，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，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時(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)，人類可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來監(jiān)測每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來調(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，使其更好的為人類服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用分析
因?yàn)槟壳皬母旧仙壛巳斯ぶ悄芗夹g(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來越多的電氣設(shè)備開始同人工智能技術(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，筆者主要對電氣自動化設(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)的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設(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儲備。因?yàn)殡姎庾詣踊w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)椴缓侠硎褂茫瑢?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。這些問題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來看，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)在電氣控制過程中的應(yīng)用
就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設(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)操作過程實(shí)現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達(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)控制過程來看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺設(shè)備的同時(shí)控制，專家體系、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)，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術(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)人類生產(chǎn)活動；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡潔，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)與電氣自動化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開平.高級項(xiàng)目中自動化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．
人工智能的應(yīng)用論文篇十一
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實(shí)體，目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機(jī)場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過程是通過空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對航班智能體進(jìn)入和離開航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進(jìn)離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識開展機(jī)場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場容量，對進(jìn)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進(jìn)行通信，對航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結(jié)論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
參考文獻(xiàn)
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人工智能的應(yīng)用論文篇十二
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術(shù)；智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學(xué)科，其涉及計(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鷣碛?，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個(gè)方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來求解；半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗(yàn)、認(rèn)識人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實(shí)問題。
目前，該學(xué)科的教育正處于摸索階段，由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約，我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨(dú)立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏，在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動來增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流，這就對教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對落后的中學(xué)在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(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，會延長學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費(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）對軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(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，將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見，軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學(xué)的認(rèn)識不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(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，研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學(xué)科開設(shè)存在偏見
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認(rèn)為即使開設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識內(nèi)容艱深，不適合放在高中開設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國大學(xué)教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔(dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(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)。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站，教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材，以便更好的配合硬件教學(xué)。
（二）端正認(rèn)識，增強(qiáng)支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識。通過對課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用，明確在高中開設(shè)該課程的目的。同時(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)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認(rèn)識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學(xué)，開設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能的應(yīng)用論文篇十三
摘要：社會在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來越多的技術(shù)手段開始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實(shí)現(xiàn)自動化操作、智能化運(yùn)行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用
（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運(yùn)行效果，將會給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測，及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術(shù)的過程中，也需要重視知識庫的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運(yùn)算過程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應(yīng)用
當(dāng)前，人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對門窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達(dá)國家相比較，我國的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
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人工智能的應(yīng)用論文篇十四
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進(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，在市場方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機(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)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機(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)勢發(fā)揮出來。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場。
人工智能是一門復(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，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)了對人的智能模擬，并且能通過計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡單運(yùn)算，但是仍就轟動世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對這項(xiàng)技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。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)期對于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個(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。
隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進(jìn)步，對于信息人們越來越重視。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)用的普及說明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(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)對不同類型的信息進(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)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機(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)將會對整個(gè)社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能的應(yīng)用論文篇十五
摘要：電氣工程及其自動化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實(shí)際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實(shí)際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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人工智能的應(yīng)用論文篇十六
：隨著社會信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來越多，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)國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。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，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進(jìn)行提高，同時(shí)還對其生活質(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計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對計(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)信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問題。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其起著決定性作用。所以，對計(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)致用戶對網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進(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脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進(jìn)行自動的收集，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，對網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過程中對人工智能應(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。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源?？偟膩碚f，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中有效的運(yùn)用人工智能，對網(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比較多，用戶在網(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題。在對網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[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，入侵檢測方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識別技術(shù)，通過概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識別，同時(shí)還能對其相應(yīng)的處理，對匹配檢查過程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問可以直接進(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，對相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會導(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，它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(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)。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測，對郵箱進(jìn)行相應(yīng)識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對人工智能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，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；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)通過任何一個(gè)agent域庫對新數(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用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對信息進(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，充分節(jié)省用戶的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對用戶所分配的任務(wù)自動完成，進(jìn)一步推動機(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)管理以及評價(jià)過程中的應(yīng)用分析
針對網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(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，其專家知識庫主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(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)域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專家知識經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開展的同時(shí)，對系統(tǒng)評價(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，人類對人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能的應(yīng)用論文篇十七
（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時(shí)代之作《制作機(jī)器會思考嗎？》里面提出了測試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個(gè)面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時(shí)，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計(jì)工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計(jì)師事務(wù)所通過利用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會計(jì)、審計(jì)等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計(jì)工作的方方面面。
（一）會計(jì)工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的對接，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計(jì)記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報(bào)表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時(shí)間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實(shí)和驗(yàn)證。財(cái)務(wù)機(jī)器人還實(shí)現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財(cái)務(wù)軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會計(jì)核算工作，提高此項(xiàng)工作的效率，會計(jì)人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時(shí)間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時(shí)又提高了管理工作的效率。
（二）會計(jì)信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會計(jì)信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計(jì)模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時(shí)，會計(jì)檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實(shí)性和精準(zhǔn)度得到保證。
（三）會計(jì)職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計(jì)工作，但并不能完全替代會計(jì)人員，隨著人工智能與會計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會計(jì)人員將會越來越少，而中高級會計(jì)人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會計(jì)職能的重心將向預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制、評價(jià)等目前人工智能無法取代的管理會計(jì)的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會計(jì)人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計(jì)行業(yè)中，一方面，簡單的會計(jì)核算工作將被智能化財(cái)務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計(jì)人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財(cái)務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，企業(yè)更需要財(cái)會人員發(fā)揮管理會計(jì)的職能，會計(jì)從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財(cái)務(wù)會計(jì)到管理會計(jì)轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計(jì)行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計(jì)人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計(jì)從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會計(jì)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。
一方面，會計(jì)從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價(jià)值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計(jì)工作者。比如：財(cái)務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險(xiǎn)控制，合理避稅、財(cái)務(wù)分析等。同時(shí)，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應(yīng)隨時(shí)可以接任ceo。會計(jì)人員應(yīng)當(dāng)開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價(jià)值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財(cái)會領(lǐng)域的突破離不開懂會計(jì)知識的專業(yè)人員的配合，財(cái)務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)的知識儲備，協(xié)助人工智能會計(jì)信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和監(jiān)督者。
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人工智能的應(yīng)用論文篇一
摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時(shí)間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個(gè)時(shí)代，第一個(gè)時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個(gè)時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個(gè)時(shí)代為知識工程時(shí)代第四個(gè)時(shí)代為知識工業(yè)時(shí)代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。
1.1人工智能簡述
人工智能[1]（artificialintelligence，簡稱ai）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。
人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個(gè)人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個(gè)國家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會涌現(xiàn)許多實(shí)力強(qiáng)大的企業(yè)，一些企業(yè)也會在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競爭優(yōu)勢，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。
1.2人工智能研究的發(fā)展概況
近年來，人臉識別技術(shù)得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)對具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個(gè)極高的識別正確率。但是對一個(gè)具體的個(gè)例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達(dá)到同樣級別的水平，對于大量的人臉數(shù)據(jù)依然需要不斷地整理系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別，ocr、語音識別、機(jī)器翻譯等人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中都會面臨準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)。也希望無論是企業(yè)還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造一個(gè)優(yōu)良的可持續(xù)發(fā)展環(huán)境。
人工智能應(yīng)用研究有許許多多的可行性。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過運(yùn)用人類的知識和解決問題的途徑進(jìn)行推理、匯總、判斷、解決，來處理某個(gè)領(lǐng)域的疑難棘手問題。人工智能系統(tǒng)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用也都在促進(jìn)著人工智能的理論和技術(shù)的不斷發(fā)展。專家系統(tǒng)也是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及社會各個(gè)方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了原來越多的重視。并在機(jī)器人等中得到了很多的實(shí)際應(yīng)用。
人工智能是研究人類智能活動的可循規(guī)律，創(chuàng)建具有一定人類智能的電子系統(tǒng)，它主要是通過讓計(jì)算機(jī)去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術(shù)。例如：繁重的科學(xué)工程和數(shù)學(xué)計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計(jì)算機(jī)不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計(jì)算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當(dāng)今社會也不再把這種程度的計(jì)算看成是“需要人類智慧高強(qiáng)度才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，由此可見，高強(qiáng)度復(fù)雜工作的定義隨著人類社會時(shí)代的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷變化，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著社會科學(xué)的變化而發(fā)展。它一方面不斷地通過科學(xué)技術(shù)獲得新的進(jìn)展，另一方面又勇敢的轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。
2.1智能信息檢索技術(shù)
現(xiàn)今社會，智能信息檢索技術(shù)的發(fā)展日新月異。而人工智能在信息檢索技術(shù)中的應(yīng)用，主要集中表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息的檢索。網(wǎng)絡(luò)信息檢索，也即網(wǎng)絡(luò)信息搜索，是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)終端，通過特定的網(wǎng)絡(luò)搜索工具或是通過瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確的在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上獲得所需信息。
2.2遺傳算法
遺傳算法（geneticalgorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程進(jìn)行搜索找出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個(gè)集群開始的，而一個(gè)集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體帶有本身特征的實(shí)體。比如，它決定了個(gè)體所要表現(xiàn)出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見，從一開始通過表象得到實(shí)際的基因的編碼程序?yàn)橐环N算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化，如二進(jìn)制編碼，在第一代種群產(chǎn)生之后，遵循適者生存，按照自然法則優(yōu)勝劣汰，選擇最優(yōu)的結(jié)果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優(yōu)秀，更加適者生存的種群。
人工智能對人類科學(xué)來說是一門極富挑戰(zhàn)性的科研究，想要從事這項(xiàng)研究工作必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、哲學(xué)等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學(xué)，它包含了很多不同的領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺、軟件工程、操作系統(tǒng)等等，總而言之，人類科學(xué)對人工智能研究的一個(gè)主要目的是使機(jī)器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。在不同的時(shí)代、不同的社會環(huán)境、不同的人對這種“復(fù)雜”程度的理解是不一樣的，每個(gè)時(shí)代的科學(xué)發(fā)展也是不同的，希望在科學(xué)不斷發(fā)展的今天，人工智能的發(fā)展也會帶來許許多多的驚喜。
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人工智能的應(yīng)用論文篇二
摘要：人工智能自提出到興盛，短短半個(gè)世紀(jì)以來，一直都處于科技研究的前沿和創(chuàng)新熱點(diǎn)。人工智能已經(jīng)逐漸從科學(xué)家們的想象逐步走入了人們的工作生活當(dāng)中，人工智能相關(guān)的語音識別、圖像處理、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域也得到了蓬勃的發(fā)展。該文從人工智能的基本概念出發(fā)，探索及了解了人工智能領(lǐng)域的相關(guān)研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域，解讀了人工智能發(fā)展歷程中的大事件和大人物，立足于現(xiàn)狀，對于未來可能的發(fā)展方向和技術(shù)瓶頸進(jìn)行了預(yù)測和總結(jié)。
人工智能是當(dāng)今科技發(fā)展中最具潛力的熱點(diǎn)問題之一，2016年初轟動世界的谷歌alphago打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議。“人工智能”這個(gè)概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個(gè)背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。
人工智能（artificialintelligence，ai）是一門全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開發(fā)研究。主要通過研究及了解人類智能的本質(zhì)從而開發(fā)出能給出類似人類智能反饋的智能機(jī)器，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在理解目標(biāo)方向之后所取得的最大化成果是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個(gè)特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識的高科技機(jī)器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡單計(jì)算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術(shù)、機(jī)器人設(shè)計(jì)、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實(shí)踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴(kuò)張，人工智能是人類智慧的結(jié)晶，未來也可能展現(xiàn)出超過人類的智能。
人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、以及最重要的計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個(gè)主要的研究方向：
2.1邏輯推理與證明
早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時(shí)間最長最重點(diǎn)的領(lǐng)域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實(shí)現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實(shí)例進(jìn)行推導(dǎo)并及時(shí)更新證明結(jié)論，演繹和直覺相結(jié)合，在推理和證明中實(shí)現(xiàn)部分智能。
2.2問題求解
問題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實(shí)現(xiàn)，化繁為簡、將困難的問題點(diǎn)拆分成為獨(dú)立的子問題進(jìn)行求解；而另一個(gè)實(shí)例則是數(shù)學(xué)方程的求解實(shí)現(xiàn)，分析各種公式符號的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。問題求解中所運(yùn)用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。
2.3自然語言處理
自然語言處理也叫自然語言理解（naturallanguageprocessing，nlp），是指借助計(jì)算機(jī)來處理使用人類語言作為計(jì)算對象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。nlp是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時(shí)間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機(jī)器翻譯等等都是nlp的重要研究內(nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。
2.4專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行判斷推理進(jìn)一步?jīng)Q策，從而代替人類專家解決一部分該領(lǐng)域的特定問題。從知識表示技術(shù)的角度上看，專家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務(wù)類型及專家系統(tǒng)主要解決的問題類型的角度來看，專家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測指定對象未來可能的結(jié)果）、維修型（針對特定故障制定并實(shí)施規(guī)劃方案）、設(shè)計(jì)型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標(biāo)制定行動方案）等。
專家系統(tǒng)的建立包含以下幾個(gè)步驟：（1）初始專家知識庫的設(shè)計(jì)：包括問題、知識、概念、形式、規(guī)則等多個(gè)概念的籌建；（2）開發(fā)和試驗(yàn)系y原型機(jī)；（3）改進(jìn)與歸納專家知識庫等。
專家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與人類專家提供的問題解決實(shí)例上，沒有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)快速發(fā)展的今天，專家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗(yàn)的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實(shí)際運(yùn)用中，未來的專家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。
2.5機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)自動獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實(shí)的過程，是計(jì)算機(jī)具有智能的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進(jìn)展，也是人工智能初步實(shí)現(xiàn)的重要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)習(xí)除了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對于探索人類智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機(jī)理都有著重要意義，機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。
人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個(gè)循序漸進(jìn)的過程中，無論是功能場景還是機(jī)器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復(fù)雜，表達(dá)方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機(jī)器產(chǎn)品一定的人類智能從而有效地提升機(jī)器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環(huán)境及思維方式來設(shè)計(jì)出真正具有人類智能的高效人機(jī)系統(tǒng)。
3.1人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用
作為輔助人類生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機(jī)器人已經(jīng)快速走進(jìn)了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動控制i域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導(dǎo)航和定位實(shí)現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過激光測距、雷達(dá)感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計(jì)算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環(huán)境下自動完成發(fā)動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準(zhǔn)確性在智能機(jī)器的幫助下其實(shí)更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準(zhǔn)確性一直都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。谷歌翻譯負(fù)責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實(shí)施必將使得翻譯準(zhǔn)確性的研究取得實(shí)質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計(jì)算機(jī)更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。
人工智能的發(fā)展歷程不算很長，但發(fā)展速度卻特別迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了高潮和低谷時(shí)期。根據(jù)不同時(shí)期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個(gè)過程分為以下幾個(gè)階段：
（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數(shù)學(xué)家，1912―1954）首次發(fā)表于《計(jì)算機(jī)與智能》一文，即通過房間外的人和兩個(gè)房間內(nèi)的人和機(jī)器分別對話中，是否能區(qū)分人和機(jī)器從而判斷出機(jī)器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的dartmouth學(xué)會于達(dá)特茅斯大學(xué)召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會，見證了人工智能學(xué)科研究的開端。
（3）1960年以來，生物進(jìn)化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計(jì)算智能由bezdek提出，計(jì)算智能對于生物進(jìn)化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等多學(xué)科集合與交叉。
（4）上世紀(jì)90年代開始，專家系統(tǒng)逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進(jìn)以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專家系統(tǒng)將是未來使用的主要趨勢。
（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動控制的實(shí)施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運(yùn)籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。
（6）從1956年ai概念的正式提出以來，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進(jìn)展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進(jìn)步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計(jì)落實(shí)，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當(dāng)下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。
從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測出關(guān)于未來人工智能的一些方向：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機(jī)器系統(tǒng)。（2）自然語言處理應(yīng)用中更自然的人機(jī)互動交流。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機(jī)構(gòu)對于人工智能先進(jìn)技術(shù)更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（artificialsuperintelligence，簡稱asi）時(shí)代下ai是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。
在短短60年的時(shí)間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實(shí)現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個(gè)世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強(qiáng)大的同時(shí)，有機(jī)遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時(shí)代的真正實(shí)現(xiàn)還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認(rèn)知的智能、是否會出現(xiàn)違背人類價(jià)值觀的危險(xiǎn)行為將是未來很長一段時(shí)間內(nèi)需要研究的重要課題。
[2]張妮，徐文尚，王文文。人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述[j]。煤礦機(jī)械，2009，30（2）：4-7.
[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind，1950，59（236）：433-460.
人工智能的應(yīng)用論文篇三
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個(gè)具體的求解問題劃分為多個(gè)相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進(jìn)化計(jì)算加以說明。
進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來進(jìn)行知識獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對相關(guān)非線性對象進(jìn)行更真實(shí)的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細(xì)地論述知識表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機(jī)越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會不會有一天機(jī)器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄?，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應(yīng)用。
人工智能的應(yīng)用論文篇四
人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn)，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動機(jī)（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際 工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于 計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的。影響。
人工智能的應(yīng)用論文篇五
目前，思政課的數(shù)字化程度遠(yuǎn)不能滿足學(xué)生需要，高校亟須通過革新教學(xué)手段、創(chuàng)新教學(xué)形式，加強(qiáng)思政課建設(shè)、強(qiáng)化主流意識形態(tài)教育、占領(lǐng)話語主動權(quán)。為探索新時(shí)代信息技術(shù)與大學(xué)生思想政治教育深度融合的有效途徑和方法，有效提升思政課程教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，由上海工程技術(shù)大學(xué)馬克思主義學(xué)院主辦的“融合人工智能技術(shù)的高校思政課教學(xué)方法創(chuàng)新與實(shí)踐研究”專題研討會日前在線召開。
新技術(shù)對人文社會科學(xué)的改革提出新要求，以技術(shù)迭代推進(jìn)教學(xué)形式迭代也成為新時(shí)代思政教學(xué)創(chuàng)新與發(fā)展的必然趨勢。數(shù)字化賦能思政教育，不僅是技術(shù)與教學(xué)疊加，更是教育理念革新。上海工程技術(shù)大學(xué)馬克思主義學(xué)院院長劉志欣表示，我們應(yīng)當(dāng)針對學(xué)生學(xué)習(xí)能力差異與多元需求，分層分類、精準(zhǔn)施策，提升學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力。同時(shí)，應(yīng)當(dāng)構(gòu)建分段分層分類的內(nèi)容生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)大中小幼等不同學(xué)段，知識層、實(shí)施層、分析層、評價(jià)層等不同序列層級，課堂、實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)等不同類型教學(xué)場域的內(nèi)容生產(chǎn)有效銜接，實(shí)現(xiàn)思政教育教學(xué)分眾式、全場域覆蓋。
另外，還要加快數(shù)字化手段創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)中快速提取有效思政信息，讓受教育者感受到良好數(shù)字化體驗(yàn)，要有的放矢、精準(zhǔn)定位，建立數(shù)字化應(yīng)用長效機(jī)制，切實(shí)落實(shí)思政教育立德樹人根本任務(wù)。應(yīng)當(dāng)在新型信息技術(shù)融入教學(xué)實(shí)踐的過程中，彰顯思政課內(nèi)蘊(yùn)的時(shí)代精神氣質(zhì)。西南大學(xué)馬克思主義學(xué)院院長白顯良認(rèn)為，人工智能賦能高校思政課教學(xué)絕非“技術(shù)”與“思政課程”的簡單相加，絕非簡單的人機(jī)對話模式，而是依托技術(shù)撬動高校思政課改革，在技術(shù)賦能的過程中兼顧思政教育的“溫度”。要在智能化、技術(shù)化過程中對傳統(tǒng)教學(xué)模式進(jìn)行有溫度的“揚(yáng)棄”，最終做到將教師從煩冗的日常工作中解放出來、將學(xué)生的內(nèi)生動力激發(fā)出來、將學(xué)校的教學(xué)管理水平提升上來。
思政教育的核心目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)價(jià)值引領(lǐng)、能力提升、知識傳授，未來要在研判高校具體情況的基礎(chǔ)上，形成思政課與新技術(shù)相融合的局面。上海工程技術(shù)大學(xué)黨委書記李江認(rèn)為，信息技術(shù)與思政教育的深度融合，將讓上述三個(gè)核心目標(biāo)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)具體化，從而推進(jìn)對個(gè)體學(xué)生的差異化教學(xué)。另外，在深度融合的過程中，也要不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、完善經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)新的問題、解決新的問題。思政課與新技術(shù)的融合不僅有益于思政課教學(xué)改革，而且也有益于教師隊(duì)伍的管理和建設(shè)。
浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)系教授虞露表示，新技術(shù)背景下的高校思政課教學(xué)改革要更加關(guān)注實(shí)時(shí)性和交互性，結(jié)合人工智能的思政課教學(xué)模式助力教學(xué)質(zhì)量和水平實(shí)現(xiàn)整體提升。放眼未來，要從創(chuàng)新性、時(shí)代性和發(fā)展性角度，思考思政課教學(xué)與人工智能技術(shù)的融合問題。上海市中共黨史學(xué)會會長忻平提出，科學(xué)技術(shù)與教育發(fā)展的趨勢是交叉性和融合性。全球發(fā)生的大變革對全體思政教師提出了新要求。我們要增強(qiáng)理論自覺，堅(jiān)守思政課的教學(xué)主陣地，在教學(xué)實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)遵循課堂規(guī)律、思政課教學(xué)規(guī)律和學(xué)生認(rèn)知規(guī)律的三者統(tǒng)一。我們要從黨和國家事業(yè)發(fā)展全局和戰(zhàn)略高度出發(fā)，通過人工智能賦能思政課教學(xué)，培養(yǎng)擔(dān)當(dāng)民族復(fù)興大任的時(shí)代新人。
人工智能的應(yīng)用論文篇六
隨著科學(xué)技術(shù)近年來突飛猛進(jìn)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)及相關(guān)智能化應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中占據(jù)了越來越重要的地位。無論是日常生活、工業(yè)領(lǐng)域還是軍事領(lǐng)域，使用計(jì)算機(jī)的場合越來越多，而且不僅僅局限于最初的科學(xué)計(jì)算。在這種前提下，人工智能的概念應(yīng)運(yùn)而生。人工智能是20世紀(jì)中葉科學(xué)技術(shù)所取得的重大成果之一。它的誕生與發(fā)展對人類文明產(chǎn)生了巨大的影響和效益，同時(shí)，人類是否最終成為機(jī)器人的奴隸，人類社會會被計(jì)算機(jī)取代等等問題也被人提出并廣泛討論，這也就引起了哲學(xué)意識與人工智能的理論探討。
人工智能是20世紀(jì)中葉科學(xué)技術(shù)所取得的重大成果之一。人工智能是相對于人類智能而言的。它是指用機(jī)械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智能也稱“機(jī)器智能”或“智能模擬”。當(dāng)今人工智能主要是利用電子技術(shù)成果和仿生學(xué)方法，從大腦的結(jié)構(gòu)方面模擬人腦的活動，即結(jié)構(gòu)模擬。
人腦是智能活動的物質(zhì)基礎(chǔ)，是由上百億個(gè)神經(jīng)元組成的復(fù)雜系統(tǒng)。結(jié)構(gòu)模擬是從單個(gè)神經(jīng)元入手的，先用電子元件制成神經(jīng)元模型，然后把神經(jīng)元模型連接成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（腦模型），以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學(xué)羅森布萊特等人設(shè)計(jì)的“感知機(jī)”，1975年日本的福島設(shè)計(jì)的“認(rèn)知機(jī)”（自組織多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等。
電子計(jì)算機(jī)是智能模擬的物質(zhì)技術(shù)工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機(jī)器。它采用五個(gè)與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應(yīng)功能。這五個(gè)部件是：(1)輸入設(shè)備，模擬人的感受器（眼、耳、鼻等），用以接受外來的信息。人通過輸入設(shè)備將需要計(jì)算機(jī)完成的任務(wù)、課題、運(yùn)算步驟和原始數(shù)據(jù)采用機(jī)器所能接受的形式告訴計(jì)算機(jī)，并經(jīng)輸入設(shè)備把這些存放到存貯器中。(2)存貯器，模擬人腦的記憶功能，將輸入的信息存儲起來，供隨時(shí)提取使用，是電子計(jì)算機(jī)的記憶裝置。(3)運(yùn)算器，模擬人腦的計(jì)算、判斷和選擇功能，能進(jìn)行加減乘除等算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算。(4)控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個(gè)協(xié)調(diào)工作的控制功能，根據(jù)存貯器內(nèi)的程序，控制計(jì)算機(jī)的各個(gè)部分協(xié)調(diào)工作。它是電腦的神經(jīng)中樞。(5)輸出設(shè)備，模擬人腦的思維結(jié)果和對外界刺激的反映，把計(jì)算的結(jié)果報(bào)告給操作人員或與外部設(shè)備聯(lián)系，指揮別的機(jī)器動作。
以上五部分組成的電腦是電子模擬計(jì)算機(jī)的基本部分，稱為硬件。只有硬件還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應(yīng)的軟件或軟設(shè)備。所謂軟件就是一套又一套事先編好的程序系統(tǒng)。
人工智能的產(chǎn)生是人類科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，是機(jī)器進(jìn)化的結(jié)果。人類的發(fā)展史是人們利用各種生產(chǎn)工具有目的地改造第一自然（自然造成的環(huán)境，如江河湖海、山脈森林等），創(chuàng)造第二自然（即人化自然，如人造房屋、車輛機(jī)器等）的歷史。人類為了解決生理機(jī)能與勞動對象之間的矛盾，生產(chǎn)更多的財(cái)富，就要使其生產(chǎn)工具不斷向前發(fā)展。人工智能，是隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在人們創(chuàng)造了各種復(fù)雜的機(jī)器設(shè)備，大大延伸了自己的手腳功能之后，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產(chǎn)生和發(fā)展起來的。
從哲學(xué)上看，物質(zhì)世界不僅在本原上是統(tǒng)一的，而且在規(guī)律上也是相通的。不論是機(jī)器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規(guī)律，都是信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，其活動都表現(xiàn)為一定信息輸入與信息輸出。人們認(rèn)識世界與在實(shí)踐中獲取和處理信息的過程相聯(lián)系，改造世界與依據(jù)已有的信息對外界對象進(jìn)行控制的過程相聯(lián)系?？傊?，一切系統(tǒng)都能通過信息交換與反饋進(jìn)行自己調(diào)節(jié)，以抵抗干擾和保持自身的穩(wěn)定。因此，可以由電子計(jì)算機(jī)運(yùn)用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。
從其它科學(xué)上來說，控制論與信息論就是運(yùn)用系統(tǒng)方法，從功能上揭示了機(jī)器、動物、人等不同系統(tǒng)所具有的共同規(guī)律。以此把實(shí)際的描述形式化，即為現(xiàn)象和行為建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型；把求解問題的方式機(jī)械化，即根據(jù)數(shù)學(xué)模型，制定某種算法和規(guī)則，以便機(jī)械地執(zhí)行；把解決問題的過程自動化，即用符號語言把算法和規(guī)則編成程序，交給知識智能機(jī)器執(zhí)行某種任務(wù)，使電子計(jì)算機(jī)模擬人的某些思維活動。所以，控制論、信息論是“智能模擬”的科學(xué)依據(jù)，“智能模擬”是控制論、信息論在實(shí)踐中的最重要的實(shí)踐結(jié)果。
人工智能是人類智能的必要補(bǔ)充，但是人工智能與人類智能仍存在著本質(zhì)的區(qū)別：
愛好等 心理活動所構(gòu)成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎(chǔ)上產(chǎn)生的心理活動，使人形成一個(gè)主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對于兩個(gè)智能機(jī)具有相同的信息量，而對于兩個(gè)不同的人從中獲取的信息量卻大不相同?！靶屑铱撮T道，外行看熱鬧”就是這個(gè)道理。從信息的輸出方面看，兩臺機(jī)器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對于飽經(jīng)風(fēng)霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。
（2）人工智能在解決問題時(shí)，不會意識到這是什么問題，它有什么意義，會帶來什么后果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其 機(jī)械的運(yùn)行機(jī)能；而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。
（3）電腦必須接受人腦的指令，按預(yù)定的程序進(jìn)行 工作。它不能輸出未經(jīng)輸入的任何東西。所謂結(jié)論，只不過是輸入程序和輸入數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)果。它不能自主地提出問題，創(chuàng)造性地解決問題，在遇到?jīng)]有列入程序的“意外”情況時(shí)，就束手無策或中斷工作。人工智能沒有創(chuàng)造性。而人腦功能則能在反映規(guī)律的基礎(chǔ)上，提出新概念，做出新判斷，創(chuàng)造新表象，具有豐富的想象力和創(chuàng)造性。
（4）人工機(jī)器沒有 社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應(yīng)社會生活的需要而產(chǎn)生和 發(fā)展的。人們的社會需要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質(zhì)文明與精神文明的發(fā)展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的 教育和訓(xùn)練，通過對歷史上積累下來的 文化的吸收逐漸形成的。人的內(nèi)心世界之所以豐富多彩，是由于人的社會 聯(lián)系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現(xiàn)人的思想發(fā)展的整個(gè)歷史邏輯。這是無論多 么“聰明”的電腦都做不到的。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，思維模擬范圍的不斷擴(kuò)大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質(zhì)上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。
從以上分析不難看出，人工智能與人腦在功能上是局部超過，而整體上不及。由于人工智能是由人造機(jī)器而產(chǎn)生的，因此，人工智能永遠(yuǎn)也不會趕上和超過人類智能。所謂“機(jī)器人將超過人奴役人”、“人將成為 計(jì)算機(jī)思想家的玩物或害蟲，……保存在將來的動物園”的“預(yù)言”是不能成立的。因?yàn)?，它抹煞了人與機(jī)器的本質(zhì)差別與根本界限。然而，在現(xiàn)代科學(xué)認(rèn)識活動中，沒有人工智能，就不會有人類認(rèn)識能力的突破性發(fā)展和認(rèn)識范圍的不斷擴(kuò)大。不僅電腦依賴于人，人也依賴于電腦。這就使得對人工智能的探討以及對人機(jī)互補(bǔ)的關(guān)系的探討成為一個(gè)新的課題。
人工智能的應(yīng)用論文篇七
本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當(dāng)前研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用及未來的發(fā)展趨勢。
人工智能（artificialintelligence，簡稱ai），也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
1。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機(jī)器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實(shí)世界和社會的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
1。專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個(gè)專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個(gè)方面。
2。知識庫系統(tǒng)
知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計(jì)智能信息檢索系統(tǒng)時(shí)還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實(shí)演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。
3。物景分析
計(jì)算機(jī)視覺已從模式識別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個(gè)感知問題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。
4。模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識。計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標(biāo)的識別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計(jì)算機(jī)和智能機(jī)器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機(jī)器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻(xiàn)。
5。機(jī)器人
機(jī)器人學(xué)所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人都是一些按預(yù)先編好的`程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。
目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，soar在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀(jì)80年代，以newella為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn)，吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問題求解能力。在soar中已實(shí)現(xiàn)了30多種搜索方法，實(shí)現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如ri等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個(gè)階段。
1。融合時(shí)期（2010―2020年）
（1）用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。
（2）以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
（4）量子計(jì)算機(jī)和dna計(jì)算機(jī)會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。
（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。
2。自信時(shí)期（2020―2030年）
（1）智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
（3）有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。
3。非神秘時(shí)期（2030―2040年）
（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。
（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。
人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都相當(dāng)廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向?，F(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，我們應(yīng)當(dāng)加大力度對人工智能理論進(jìn)行研究，讓其更好地為人類服務(wù)。相信在不久的將來，人工智能理論將會有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能的應(yīng)用論文篇八
隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ?，需要加大對人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
電氣自動化是一門實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計(jì)算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計(jì)算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運(yùn)行的顯著特征主要有四個(gè)方面：是機(jī)械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時(shí)，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個(gè)方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)
根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時(shí)確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時(shí)保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時(shí)引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過程
人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?，F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時(shí)掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能的應(yīng)用論文篇九
圖像識別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(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，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(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，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識別技術(shù)的引入
圖像識別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識別。雖然人類的識別能力很強(qiáng)大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細(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的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時(shí)，就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術(shù)原理
其實(shí)，圖像識別技術(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)的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個(gè)類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時(shí)候我們沒有意識到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過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)迅速識別過程，這個(gè)識別的過程和搜索有些類似。在這個(gè)過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機(jī)器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識別的速率?？傊谟?jì)算機(jī)的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進(jìn)行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項(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，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動。這樣計(jì)算機(jī)的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，它是一門與數(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)。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術(shù)的過程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識的信息。
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別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡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，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，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別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過訓(xùn)練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進(jìn)行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術(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)于圖像識別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識別的基準(zhǔn)測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯(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別技術(shù)在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術(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)具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識別技術(shù)才能為人類社會帶來更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(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)，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(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。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時(shí)候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會有所感應(yīng)。此時(shí)檢測設(shè)備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進(jìn)行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識別的過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別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識別技術(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)的識別帶來了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識別能力，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)等就是常見的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡單、易于理解。但是通過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)上對其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計(jì)算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(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。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(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，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識別技術(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，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能的應(yīng)用論文篇十
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢。為了讓電氣自動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)在電氣自動化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能
近年來隨著國內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開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。現(xiàn)代社會的發(fā)展離不開人工智能技術(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)知識進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機(jī)器人，將來許多崗位都可以由機(jī)器來替代人類工作[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)在電氣自動化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動化中應(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化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發(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)同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢，例如人工智能對于數(shù)字和程式非常敏感，可以長時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問題，這些優(yōu)勢可以幫助人類解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專業(yè)知識以外，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)。在電氣自動化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會帶來很多便利性，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)來實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來就能對電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動化的現(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。能夠通過鼠標(biāo)、鍵盤來對電氣設(shè)備實(shí)行自動化管控，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，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時(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)，人類可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來監(jiān)測每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來調(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，使其更好的為人類服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用分析
因?yàn)槟壳皬母旧仙壛巳斯ぶ悄芗夹g(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來越多的電氣設(shè)備開始同人工智能技術(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，筆者主要對電氣自動化設(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)的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設(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儲備。因?yàn)殡姎庾詣踊w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)椴缓侠硎褂茫瑢?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。這些問題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來看，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)在電氣控制過程中的應(yīng)用
就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設(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)操作過程實(shí)現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達(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)控制過程來看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺設(shè)備的同時(shí)控制，專家體系、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)，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術(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)人類生產(chǎn)活動；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡潔，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)與電氣自動化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開平.高級項(xiàng)目中自動化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．
人工智能的應(yīng)用論文篇十一
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實(shí)體，目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機(jī)場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過程是通過空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對航班智能體進(jìn)入和離開航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進(jìn)離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識開展機(jī)場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場容量，對進(jìn)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進(jìn)行通信，對航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結(jié)論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
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人工智能的應(yīng)用論文篇十二
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術(shù)；智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學(xué)科，其涉及計(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鷣碛?，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個(gè)方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來求解；半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗(yàn)、認(rèn)識人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實(shí)問題。
目前，該學(xué)科的教育正處于摸索階段，由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約，我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨(dú)立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏，在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動來增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流，這就對教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對落后的中學(xué)在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(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，會延長學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費(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）對軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(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，將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見，軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學(xué)的認(rèn)識不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(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，研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學(xué)科開設(shè)存在偏見
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認(rèn)為即使開設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識內(nèi)容艱深，不適合放在高中開設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國大學(xué)教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔(dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(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)。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站，教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材，以便更好的配合硬件教學(xué)。
（二）端正認(rèn)識，增強(qiáng)支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識。通過對課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用，明確在高中開設(shè)該課程的目的。同時(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)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認(rèn)識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學(xué)，開設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能的應(yīng)用論文篇十三
摘要：社會在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來越多的技術(shù)手段開始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實(shí)現(xiàn)自動化操作、智能化運(yùn)行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用
（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運(yùn)行效果，將會給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測，及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術(shù)的過程中，也需要重視知識庫的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運(yùn)算過程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應(yīng)用
當(dāng)前，人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對門窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達(dá)國家相比較，我國的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
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人工智能的應(yīng)用論文篇十四
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進(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，在市場方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機(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)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機(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)勢發(fā)揮出來。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場。
人工智能是一門復(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，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)了對人的智能模擬，并且能通過計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡單運(yùn)算，但是仍就轟動世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對這項(xiàng)技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。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)期對于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個(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。
隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進(jìn)步，對于信息人們越來越重視。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)用的普及說明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(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)對不同類型的信息進(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)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機(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)將會對整個(gè)社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能的應(yīng)用論文篇十五
摘要：電氣工程及其自動化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實(shí)際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實(shí)際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
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人工智能的應(yīng)用論文篇十六
：隨著社會信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來越多，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)國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。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，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進(jìn)行提高，同時(shí)還對其生活質(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計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對計(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)信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問題。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其起著決定性作用。所以，對計(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)致用戶對網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進(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脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進(jìn)行自動的收集，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，對網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過程中對人工智能應(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。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源?？偟膩碚f，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中有效的運(yùn)用人工智能，對網(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比較多，用戶在網(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題。在對網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[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，入侵檢測方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識別技術(shù)，通過概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識別，同時(shí)還能對其相應(yīng)的處理，對匹配檢查過程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問可以直接進(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，對相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會導(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，它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(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)。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測，對郵箱進(jìn)行相應(yīng)識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對人工智能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，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；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)通過任何一個(gè)agent域庫對新數(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用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對信息進(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，充分節(jié)省用戶的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對用戶所分配的任務(wù)自動完成，進(jìn)一步推動機(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)管理以及評價(jià)過程中的應(yīng)用分析
針對網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(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，其專家知識庫主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(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)域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專家知識經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開展的同時(shí)，對系統(tǒng)評價(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，人類對人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能的應(yīng)用論文篇十七
（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時(shí)代之作《制作機(jī)器會思考嗎？》里面提出了測試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個(gè)面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時(shí)，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計(jì)工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計(jì)師事務(wù)所通過利用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會計(jì)、審計(jì)等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計(jì)工作的方方面面。
（一）會計(jì)工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的對接，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計(jì)記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報(bào)表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時(shí)間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實(shí)和驗(yàn)證。財(cái)務(wù)機(jī)器人還實(shí)現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財(cái)務(wù)軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會計(jì)核算工作，提高此項(xiàng)工作的效率，會計(jì)人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時(shí)間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時(shí)又提高了管理工作的效率。
（二）會計(jì)信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會計(jì)信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計(jì)模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時(shí)，會計(jì)檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實(shí)性和精準(zhǔn)度得到保證。
（三）會計(jì)職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計(jì)工作，但并不能完全替代會計(jì)人員，隨著人工智能與會計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會計(jì)人員將會越來越少，而中高級會計(jì)人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會計(jì)職能的重心將向預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制、評價(jià)等目前人工智能無法取代的管理會計(jì)的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會計(jì)人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計(jì)行業(yè)中，一方面，簡單的會計(jì)核算工作將被智能化財(cái)務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計(jì)人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財(cái)務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，企業(yè)更需要財(cái)會人員發(fā)揮管理會計(jì)的職能，會計(jì)從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財(cái)務(wù)會計(jì)到管理會計(jì)轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計(jì)行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計(jì)人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計(jì)從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會計(jì)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。
一方面，會計(jì)從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價(jià)值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計(jì)工作者。比如：財(cái)務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險(xiǎn)控制，合理避稅、財(cái)務(wù)分析等。同時(shí)，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應(yīng)隨時(shí)可以接任ceo。會計(jì)人員應(yīng)當(dāng)開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價(jià)值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財(cái)會領(lǐng)域的突破離不開懂會計(jì)知識的專業(yè)人員的配合，財(cái)務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)的知識儲備，協(xié)助人工智能會計(jì)信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和監(jiān)督者。
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