總結(jié)是對過去的一個總結(jié)和歸納，是我們自我成長的一個必要步驟?？偨Y(jié)中應(yīng)該著重強(qiáng)調(diào)解決了哪些問題和取得了哪些成果，突出主題。總結(jié)是在一段時(shí)間內(nèi)對學(xué)習(xí)和工作生活等表現(xiàn)加以總結(jié)和概括的一種書面材料，它可以促使我們思考，我想我們需要寫一份總結(jié)了吧。那么我們該如何寫一篇較為完美的總結(jié)呢？以下是小編為大家收集的總結(jié)范文，僅供參考，大家一起來看看吧。
人工智能應(yīng)用論文篇一
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，將讓上述三個核心目標(biāo)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)具體化，從而推進(jìn)對個體學(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。
人工智能應(yīng)用論文篇二
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(cial intelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實(shí)現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進(jìn)行部分邏輯推理工作的完成，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運(yùn)行的環(huán)境中對信息進(jìn)行獲取，代替人進(jìn)行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，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)。
二、人工智能的研究熱點(diǎn)
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是由于突飛猛進(jìn)發(fā)展的計(jì)算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計(jì)算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲容量、不斷降低的價(jià)格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當(dāng)前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點(diǎn)。
(一)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。
(二)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)。
(三)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。
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時(shí)候也用于對其進(jìn)行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計(jì)算機(jī)調(diào)度之下的智能行為遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人類的行為更為強(qiáng)大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價(jià)路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對普通人大腦生成過程的識別，結(jié)果有時(shí)非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計(jì)算通過每一個往返路線的時(shí)間開銷。時(shí)間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價(jià)路線。這也適用于飛機(jī)航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計(jì)算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實(shí)上，人工智能編程通常被認(rèn)為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認(rèn)為是一種謂詞演算。更進(jìn)一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強(qiáng)化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計(jì)算毫無關(guān)系)所包含的。
但是當(dāng)我們在邏輯中使用這些謂詞的時(shí)候，就算是最復(fù)雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然 語言處理。在ai 應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實(shí)卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強(qiáng)邏輯結(jié)構(gòu)地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行嘗試模仿來進(jìn)行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，功能相當(dāng)于一個大腦神經(jīng)細(xì)胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將 輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時(shí)可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實(shí)例學(xué)習(xí)，這一點(diǎn)和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過學(xué)習(xí)過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學(xué)習(xí)的過程涉及到神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說法保留質(zhì)疑。
四、結(jié)語
當(dāng)前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進(jìn)行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點(diǎn))。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當(dāng)好地?fù)?dān)當(dāng)起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當(dāng)然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
人工智能應(yīng)用論文篇三
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)了四個時(shí)代，第一個時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個時(shí)代為知識工程時(shí)代第四個時(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]（artificial intelligence，簡稱ai）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個分支，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人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個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)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個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，涉及社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(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（genetic algorithm）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集群開始的，而一個集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實(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）。
[2] 劉玉然。談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用[j]。價(jià)值工程，2013（9）。
[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]。科技信息，2014（7）。
[5] 張海燕，劉鎮(zhèn)清。人工智能及其在超聲無損檢測中的應(yīng)用[j]。無損檢測，2011（5）。
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[7] 曾雪峰。論人工智能的研究與發(fā)展[j]?，F(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（8）。
人工智能應(yīng)用論文篇四
摘要：隨著人工智能技術(shù)的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質(zhì)量的同時(shí)，許多新興的法律問題逐漸浮現(xiàn)，尤其對與人類社會生活聯(lián)系緊密的民法提出了挑戰(zhàn)。本文以人工智能技術(shù)為視角，探討民法制度在新的時(shí)代背景下的發(fā)展方向。
隨著舉世矚目的人機(jī)大戰(zhàn)在2016年3月15日落下帷幕，圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中人工智能機(jī)器人以4比1的成績戰(zhàn)勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯(lián)想的新高潮。國內(nèi)的一部分科技公司已經(jīng)買下一些機(jī)器人公司，準(zhǔn)備搶占人工智能的市場先機(jī)。在一些企業(yè)中已經(jīng)開始大規(guī)模使用機(jī)器人代替工人。人工智能的發(fā)展必然對人們的社會生活產(chǎn)生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關(guān)的民法制度的沖擊。
第一回合，發(fā)生在第一次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命的標(biāo)志產(chǎn)物是珍妮紡紗機(jī)，它的產(chǎn)生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認(rèn)為是珍妮紡紗機(jī)奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機(jī)器。事件的態(tài)勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊(duì)進(jìn)行鎮(zhèn)壓才得以控制，這就是“路德事件”。
第二回合，發(fā)生在第三次工業(yè)革命。手機(jī)產(chǎn)生于第三次工業(yè)革命，它的出現(xiàn)使傳呼員的職業(yè)徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質(zhì)量。機(jī)器又一次戰(zhàn)勝了人類。
第三回合，發(fā)生在第四次工業(yè)革命。智能機(jī)械手的出現(xiàn)可以大幅度降低產(chǎn)品的不良率，設(shè)備的產(chǎn)能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)的車間工人。這也使得高危險(xiǎn)系數(shù)以及高人工成本的工種消失。
第四回合，就是發(fā)生在不久之前的阿爾法圍棋對戰(zhàn)圍棋九段選手，最終人類以1比4的成績敗北人工智能。
雖然，最智能的機(jī)器也需要“老師”的指引，而人類就是機(jī)器的老師，但是不容否認(rèn)的是，在一些領(lǐng)域，人工智能和機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)代替了人類，并震顫著人類的社會生活。
人工智能產(chǎn)業(yè)是近三十年涌現(xiàn)出的高新產(chǎn)業(yè)。早在“七五”時(shí)期政府就開始了對這一高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的攻關(guān)研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產(chǎn)品與人工智能應(yīng)用工程層出不窮。[1]近些年，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，其應(yīng)用也愈來愈廣，從之前傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展到軍事、公安、醫(yī)療和服務(wù)等眾多領(lǐng)域。
2012年由某公司的實(shí)驗(yàn)室研發(fā)并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進(jìn)行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機(jī)、雷達(dá)感應(yīng)器和激光測距機(jī)來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細(xì)地圖來為前方的道路導(dǎo)航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因?yàn)樗鼈兡芨杆?、更有效地作出反?yīng)。這種人工智能汽車的出現(xiàn)，使得汽車的概念以及人們出行方式發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變，同時(shí)也體現(xiàn)著人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)開始真正融入到人類現(xiàn)實(shí)生活中。人類可以預(yù)測到，下一代智能型機(jī)器人將更加廣泛的融入到社會運(yùn)作中。然而這一高新技術(shù)的應(yīng)用，同時(shí)也使得如何避免人工智能機(jī)器人侵權(quán)或者被侵權(quán)以及如何規(guī)范機(jī)器人的制造、使用等法律問題更加突出。
在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能機(jī)器人在外科手術(shù)中得以應(yīng)用。美國曾于2000年上市一款醫(yī)療外科手術(shù)機(jī)器人。據(jù)統(tǒng)計(jì)，至今為止總共2500部機(jī)器人被投入市場。這種人工智能機(jī)器人的使用，一方面對于提高醫(yī)療水平起到了積極的作用，但是也出現(xiàn)了人工智能機(jī)器人侵權(quán)的事件發(fā)生。自2007年至2014年，美國政府就收到了兩百多件關(guān)于該人工智能機(jī)器人手術(shù)時(shí)發(fā)生燒傷或割傷以及感染等侵權(quán)事故報(bào)告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫(yī)治無效死亡。
基于人工智能機(jī)器人在社會生活中產(chǎn)生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經(jīng)開始著手制定規(guī)章或制度以確保社會穩(wěn)定以及人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。日本公布了《下一代機(jī)器人安全問題指導(dǎo)方針（草案）》，用于調(diào)整人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。[2]歐洲共同體在2012年推出了歐盟第七框架計(jì)劃項(xiàng)目，即機(jī)器人法研究，聚集了各個相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者，包括法學(xué)、哲學(xué)、仿生神經(jīng)工學(xué)等專業(yè)，討論并草擬機(jī)器人立法政策白皮書。韓國已經(jīng)擬定了機(jī)器人法，專門規(guī)定了人與機(jī)器人的關(guān)系。
除了對人工智能機(jī)器人的安全應(yīng)用進(jìn)行必要的法律規(guī)范以外，同時(shí)也應(yīng)對與人工智能機(jī)器人的應(yīng)用相關(guān)的法律，如民法制度進(jìn)行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認(rèn)定人工智能機(jī)器人的法律地位，如若發(fā)生侵權(quán)事故時(shí)該怎樣認(rèn)定相應(yīng)的法律責(zé)任以及適用怎樣的歸責(zé)原則等法律問題。若無人駕駛汽車發(fā)生交通事故該怎樣認(rèn)定事故責(zé)任。許多相關(guān)法律問題都隨著人工智能機(jī)器人廣泛而深入的進(jìn)入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關(guān)規(guī)章制度仍處于空白階段。因此，變革相關(guān)的法律制度對于平衡人工智能技術(shù)與社會的穩(wěn)定和諧具有重要的意義。
人工智能機(jī)器人在社會生活中的廣泛應(yīng)用，更加深刻的影響著人類文明，同時(shí)伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現(xiàn)。
2006年美國一個名叫《未來學(xué)家》的雜志曾這樣報(bào)道：2016年至2020年，人工智能實(shí)體可能會當(dāng)選為“國會議員”；2020年后，轉(zhuǎn)基因技術(shù)加上機(jī)器人技術(shù)，將制造出“有機(jī)機(jī)器人”。雖然這些設(shè)想都尚未實(shí)現(xiàn)，但是在社會生活中人工智能技術(shù)是確確實(shí)實(shí)得以廣泛應(yīng)用的。許多人工智能機(jī)器人已經(jīng)代替人類走向工作崗位，如迎賓機(jī)器人、送餐機(jī)器人，甚至在日本一款機(jī)器人可以向顧客提供推銷手機(jī)、簽訂合同等服務(wù)。
（一）人工智能技術(shù)與婚姻法律制度
2016年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團(tuán)隊(duì)以一部講述主人公用人工智能機(jī)器人做女朋友來應(yīng)付父母的催婚，最后發(fā)現(xiàn)連主人公的父母都是人工智能機(jī)器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術(shù)對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生，英國人工智能學(xué)者戴維萊維曾推測：人類將和機(jī)器人結(jié)婚，這一切大約會在2050年實(shí)現(xiàn)。
人類與人工智能機(jī)器人的結(jié)婚能夠得到法律的認(rèn)可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機(jī)器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機(jī)器人結(jié)婚的情況發(fā)生。因此，人工智能技術(shù)的發(fā)展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。
（二）人工智能技術(shù)與侵權(quán)責(zé)任法律制度
人工智能技術(shù)的發(fā)展賦予了機(jī)器人更加類似于人類行為的功能。在2004年的伊拉克戰(zhàn)場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機(jī)器人操作的軍用飛機(jī)將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學(xué)家在2006年曾宣稱，新研發(fā)并投入軍用的機(jī)器人能夠自己檢測損傷并獨(dú)立思考出修復(fù)方法。如若這樣的機(jī)器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權(quán)法律制度進(jìn)行完善以維護(hù)社會穩(wěn)定。
早在1978年人工智能機(jī)器人侵權(quán)的事件事實(shí)上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機(jī)器人正切割鋼板，但突然轉(zhuǎn)身將其背后正在休息的工人抓住并當(dāng)做鋼板進(jìn)行切割，這是世界上第一起機(jī)器人侵權(quán)事件。[3]無獨(dú)有偶，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰(zhàn)早期的人工智能機(jī)器人，終以3比1的成績打敗機(jī)器人，但機(jī)器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向?qū)κ轴尫艔?qiáng)電流，這位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。
因此，隨著人工智能技術(shù)的日益精湛，人類不得不考慮機(jī)器人侵權(quán)的歸責(zé)原則、責(zé)任分配等一系列法律問題，更需要對侵權(quán)責(zé)任法律制度進(jìn)行一定的調(diào)整以適應(yīng)高科技時(shí)代的大背景。
人工智能技術(shù)的發(fā)展對與人們聯(lián)系緊密的民法制度提出了挑戰(zhàn)。如果民法不能適應(yīng)時(shí)代的要求，將無法使社會得以穩(wěn)定運(yùn)作。因此對相關(guān)的民事法律規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，適應(yīng)人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，已經(jīng)是新世紀(jì)大勢所趨。
[1]金周英，白英。我國機(jī)器人發(fā)展的政策研究報(bào)告[j]。機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。機(jī)器人需要“守法”嗎[n]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黃建民。我們要給機(jī)器人以“人權(quán)”嗎[j]。讀書與評論，2009（6）。
人工智能應(yīng)用論文篇五
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應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面。
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。整個感知問題的要點(diǎn)是形成一個精練的表示，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?？梢哉f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。
人工智能應(yīng)用論文篇六
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，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，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)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，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。
人工智能應(yīng)用論文篇七
: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agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過任何一個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。
人工智能應(yīng)用論文篇八
機(jī)械電子工程與人工智能的有機(jī)統(tǒng)一，是運(yùn)用傳統(tǒng)機(jī)械工程的理論，將人工智能的理念應(yīng)用到機(jī)械電子工程中，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械電子工程的信息化，促進(jìn)了我國企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。本文對機(jī)械電子工程與人工智能的相關(guān)概念進(jìn)行分析，讓人們對這兩個概念有深入了解，然后對二者的結(jié)合進(jìn)行闡述，分析人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用的作用，在一定程度上促進(jìn)我國機(jī)械電子工程實(shí)現(xiàn)智能化。
機(jī)械電子工程是一項(xiàng)涵蓋各類科學(xué)的技術(shù)，其核心專業(yè)是機(jī)械電子，同時(shí)要結(jié)合信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、智能化的相關(guān)知識，各類學(xué)科相互交叉形成的一類科學(xué)，這些學(xué)科的理論在機(jī)械電子工程中得到了廣泛的應(yīng)用。總體來說，機(jī)械電子工程包括計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，機(jī)械電子工程實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的多元化和技術(shù)的融合，其在使用的過程中必須借助其他學(xué)科。在對機(jī)械電子工程進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，必須要將計(jì)算機(jī)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及機(jī)械相關(guān)的技術(shù)融合，將機(jī)械中不同的元件組合，完善設(shè)計(jì)。機(jī)械電子工程在設(shè)計(jì)時(shí)運(yùn)用的知識比較復(fù)雜，但是設(shè)計(jì)比較簡單，結(jié)構(gòu)不復(fù)雜，而且具有較好的性能。機(jī)械電子工程投入生產(chǎn)時(shí)的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統(tǒng)的機(jī)械。
人工智能技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前提下得到應(yīng)用的，其通過對計(jì)算機(jī)技術(shù)的分析，從而對計(jì)算機(jī)技術(shù)的功能進(jìn)行進(jìn)一步的完善而實(shí)現(xiàn)的智能化的技術(shù)，智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中應(yīng)用時(shí)，主要實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械工程的自動化控制，人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用不僅僅采用計(jì)算機(jī)技術(shù)，同時(shí)還要結(jié)合信息技術(shù)、心理學(xué)、語言學(xué)等知識。人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了幾個階段，在人工智能技術(shù)發(fā)展的初始階段，人工智能主要實(shí)現(xiàn)了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術(shù)進(jìn)入了其停滯階段，這時(shí)人工智能技術(shù)主要是以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、對語言的理解、系統(tǒng)的研發(fā)和機(jī)器人設(shè)計(jì)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能技術(shù)進(jìn)入發(fā)展的第二個階段后，其主要應(yīng)用的領(lǐng)域是知識工程，知識工程促進(jìn)了商業(yè)化的進(jìn)程，在這個階段，人工智能技術(shù)主要進(jìn)行推理以及機(jī)器人中得到了廣泛的應(yīng)用。隨后，人工智能技術(shù)進(jìn)入了平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期，在這個階段，人工智能技術(shù)朝著分布式的方向發(fā)展，其發(fā)展的形式比較簡單。
現(xiàn)在，隨著我國信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在機(jī)械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠?qū)Υ笮蜋C(jī)械進(jìn)行故障的診斷，在機(jī)械電子工程投入使用后，機(jī)械工程本身的穩(wěn)定性比較差，導(dǎo)致機(jī)械工程在使用的過程中會出現(xiàn)復(fù)雜的關(guān)系，如機(jī)械在進(jìn)行輸入或者輸出時(shí)，如果不能建立合適的模型，就會導(dǎo)致輸出困難。
在使用傳統(tǒng)的機(jī)械進(jìn)行生產(chǎn)時(shí)，信息系統(tǒng)的精確度比較高，如果系統(tǒng)出現(xiàn)了故障，不能正常的進(jìn)行輸入和輸出工作，就會導(dǎo)致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中使用，能夠?qū)C(jī)械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統(tǒng)發(fā)出的信號，在機(jī)械電子工程中，主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號，實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號的分析，從而確定信號的參考值。
模糊推理主要實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械電子工程中模糊的系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)融合，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)有機(jī)地統(tǒng)一，使機(jī)械設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠自動的識別信號，進(jìn)行推理，使機(jī)械電子工程的系統(tǒng)能夠進(jìn)行復(fù)制，使其具備學(xué)習(xí)的能九這樣就使機(jī)械電子工程中系統(tǒng)的智能化水平有所提高。智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了機(jī)械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運(yùn)用模糊系統(tǒng)中的信號，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信號進(jìn)行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實(shí)現(xiàn)融合，從而可以提高系統(tǒng)的運(yùn)作效率，簡化了運(yùn)算的程序，在機(jī)械電子工程中的非線性的信號與系統(tǒng)中的函數(shù)進(jìn)行相似性的對比，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對系統(tǒng)中函數(shù)的優(yōu)化。在機(jī)械電子工程中，主要是通過非線性表達(dá)運(yùn)行的，這樣能能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械中網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化能力，使機(jī)械中網(wǎng)絡(luò)的空間增大，使機(jī)械運(yùn)行的效率更快。
本文通過介紹機(jī)械電子工程和人工智能的相關(guān)理論，從而分析人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用的好處，會能夠提高工業(yè)化進(jìn)程，提高生產(chǎn)九因此，智能化技術(shù)在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用是很有必要的。在機(jī)械電子工程中，主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號，實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號的分析，從而確定信號的參考值。將人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中使用，會能夠?qū)C(jī)械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制，會能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作。
人工智能應(yīng)用論文篇九
摘要：人工智能自提出到興盛，短短半個世紀(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過程分為以下幾個階段：
（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.
人工智能應(yīng)用論文篇十
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)了四個時(shí)代，第一個時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個時(shí)代為知識工程時(shí)代第四個時(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人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個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)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個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，涉及社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(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集群開始的，而一個集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實(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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人工智能應(yīng)用論文篇十一
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支，它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí)，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進(jìn)行現(xiàn)場交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因?yàn)?，交通系統(tǒng)是一個龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟(jì)活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認(rèn)識過程，這類系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān)，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo)，而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復(fù)雜系統(tǒng)，有時(shí)甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長期行為的不可預(yù)測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下，我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學(xué)研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù)，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運(yùn)行，虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行超前運(yùn)算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預(yù)防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認(rèn)識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內(nèi)單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點(diǎn)抽象，其實(shí)說穿了很簡單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時(shí)化，使人工影響現(xiàn)實(shí)，虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣，作為一個行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗(yàn)交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通，而不必?fù)?dān)心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能應(yīng)用論文篇十二
【摘要】目的：通過調(diào)查研究超聲醫(yī)學(xué)在臨床急診中的檢查價(jià)值。方法：采用隨機(jī)數(shù)字表法將對我院門診收治的100例急診患者，分成50例的觀察組和50例的對照組。且給予兩組正常病癥檢查方法，觀察組在常規(guī)檢查的基礎(chǔ)上使用超聲醫(yī)學(xué)，并對檢查的結(jié)果進(jìn)行回顧性的分析與比較。結(jié)果：超聲診斷與常規(guī)診斷的符合率和未診斷率為96%，4%和68%，32%。兩者之間的對比具有顯著的差異性(p0.05)。結(jié)論：超聲醫(yī)學(xué)在急診的檢查中具有比較高的正確率，不僅幫助醫(yī)生減少了確診時(shí)間，還為患者贏得了就診時(shí)間，提高了患者的搶救成功率。
【關(guān)鍵詞】超聲醫(yī)學(xué);急診;價(jià)值
隨著超聲診斷技術(shù)在臨床中廣泛應(yīng)用以及不斷的發(fā)展和日益完善中，超聲學(xué)對患者的病情及時(shí)快速的檢測方面做出了重大的作用。使得很多腹部疾病以及意外創(chuàng)傷的患者得到了迅速、及時(shí)且有效的治療方案，減輕了患者的痛苦，給患者提供了醫(yī)治空間，提高了患者的致殘率以及死亡率。本文主要將我院20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者分別采用常規(guī)診斷和超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷，且分析比較，現(xiàn)將調(diào)查結(jié)果報(bào)告如下：
1資料與方法
1.1一般資料
采用隨機(jī)數(shù)字表法將我院在20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者，均分為超聲醫(yī)學(xué)診斷的觀察組和常規(guī)診斷的對照組，且都符合急診診斷的標(biāo)準(zhǔn)[1]。其中治療組男性患者14例，女性患者11例，年齡31-64歲，平均年齡為(43±21)，黃體破裂出血5例，急性闌尾炎15例，胃十二指腸穿孔2例，急性膽囊炎3例;對照組男性患者18例，女性患者7例，年齡28-66歲，平均年齡為(38±25)，病程1-8年，黃體破裂出血8例，急性闌尾炎12例，胃十二指腸穿孔3例，急性膽囊炎2例;兩組患者性別、年齡、原發(fā)疾病等一般資料組間比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p0.05)。
1.2治療方法
主要采用多種超聲診斷儀器，如logiq400、logiq5、邁瑞ma77―0786等診斷儀器，探頭的頻率使用3.5―8.0mhz.在診斷過程中要求患者不能空腹，對于盆腔檢查的患者需要憋尿或或者使用生理鹽水對膀胱進(jìn)行充盈，患者檢測時(shí)采取仰臥或者側(cè)臥的姿勢，對進(jìn)行全腹部多切面檢查的患者，需要采取坐位進(jìn)行胸膜腔的探查。
1.3療效評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷一致時(shí)，便為符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果僅僅顯示了患者腹腔的積血、積液或者病灶區(qū)的血供量逐漸減少，便為基本符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷不一致時(shí)，則為誤診或漏診，稱為未診斷。
1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
采用spssl5.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量數(shù)據(jù)將采用采用x2檢驗(yàn);當(dāng)p0.05，差異是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。
2結(jié)果
2.1兩組數(shù)據(jù)比較
通過對比分析兩組分別使用超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷以及常規(guī)診斷的結(jié)果，見表1
3討論
急診患者一般病情都比較的緊急，且癥狀比較的嚴(yán)重。有時(shí)病人會處在休克期或者休克的前期，病情相對比較的復(fù)雜，嬰幼兒的患者一般不能完全的表達(dá)病情。是否能夠?qū)颊呒皶r(shí)明確的進(jìn)行診斷，可以有效的減少并發(fā)癥以及死亡率，成為臨床搶救措施的關(guān)鍵因素。臨床的醫(yī)生可以根據(jù)患者病情的癥狀、體征以及其他檢查作出一些鑒別性的診斷，但在大多數(shù)的情況下還是難以進(jìn)行確診。然而具有操作方便、使用快捷的超聲檢查，發(fā)揮其特點(diǎn)，用獨(dú)特的聲像圖片為臨床提供有利的證據(jù)。超聲醫(yī)學(xué)的檢查可以有效的縮短醫(yī)生的確診時(shí)間，減輕了急診患者的病痛，給患者提供了足夠的治療空間。超聲診斷在婦產(chǎn)科疾病、腸胃疾病以及膽囊等各類疾病中的表現(xiàn)具有差異性，以下將對各種病情做出分析[3]。婦產(chǎn)科疾?。撼曖t(yī)學(xué)在婦科的作用是無法代替的，異位妊娠的聲圖像是子宮內(nèi)膜中出現(xiàn)不同程度增厚現(xiàn)象的表示，在患者的子宮一側(cè)會出現(xiàn)混合型的團(tuán)塊，但在聲像圖中并沒有非常明顯特征的表示。盆腔炎患者病情嚴(yán)重時(shí)，超聲圖像則會變現(xiàn)為子宮增大和輸卵管的逐漸變粗?；颊叱霈F(xiàn)黃體破裂出血時(shí)在超聲圖中的顯示和異位妊娠表現(xiàn)形式具有細(xì)微的變化，在檢查過程中需要仔細(xì)。當(dāng)隨著患者的發(fā)病時(shí)間以及血塊的多少變化時(shí)，胎膜下積血聲像學(xué)則會表現(xiàn)胎盤和子宮壁間的邊緣部分具有粗糙且規(guī)則不一的液體狀的暗區(qū)，有許多斑點(diǎn)狀呈現(xiàn)高回聲、雜亂的回聲或者不均質(zhì)的低回聲。胃腸道系統(tǒng)疾病超聲檢查：當(dāng)患者的胃十二指腸穿孔時(shí)一般會出現(xiàn)誤診或者漏診的情況，此時(shí)在檢查過程中還要結(jié)合其他的手段進(jìn)行輔助性的檢查，如x光線等。當(dāng)患者出現(xiàn)急性闌尾炎時(shí)，超聲圖像一般表現(xiàn)為闌尾體型會有顯著性的增大，呈現(xiàn)出模糊的周圍結(jié)構(gòu)且具有高、低、高的回聲。急性闌尾炎的圖像特點(diǎn)為：一般的闌尾炎，闌尾腫大，其直徑一般9mm，具有比較清晰的闌尾管的壁層，且從外到內(nèi)逐漸呈現(xiàn)出高回聲、低回聲、高回聲;急性化膿性的闌尾炎，闌尾具有明顯的粗大狀態(tài)，可以通過肉眼辨別出來，具有較厚的闌尾壁，腔內(nèi)具有較多的積液，且有代表性的少量的斑片狀的高強(qiáng)回聲。闌尾的橫切面呈現(xiàn)出強(qiáng)弱相間的環(huán)形回聲以及靶環(huán)征;急性闌尾炎合并周圍膿腫，其患者的闌尾狀態(tài)是無法進(jìn)行辨認(rèn)的，但在右下腹可以看到類似于圓形團(tuán)狀的回聲，且在內(nèi)部會呈現(xiàn)出不均勻的雜亂的低回聲。膽管系統(tǒng)疾?。寒?dāng)患者出現(xiàn)膽總管結(jié)石時(shí)，進(jìn)行超聲檢查，管內(nèi)具有強(qiáng)回聲且伴隨位于后方的圖像影射[3]。當(dāng)患者膽管內(nèi)具有膽汁淤積時(shí)，膽管就會出現(xiàn)不同程度的擴(kuò)張現(xiàn)象?；颊吣懩野l(fā)炎時(shí)，超聲圖像中的膽囊具有顯著性的擴(kuò)充，具有較厚的膽囊壁，較強(qiáng)的張力，強(qiáng)回聲光團(tuán)會出現(xiàn)在膽囊頸部。
綜上所述，超聲醫(yī)學(xué)的診斷具有操作簡單、經(jīng)濟(jì)適用、準(zhǔn)確診斷的特征，且還可以在定位的同時(shí)，了解患者是否存在并發(fā)癥，因此在臨床中的應(yīng)用越加廣泛，為臨床的醫(yī)生提供了具有重要價(jià)值的參考以及治療方案。特別是在胸腹部創(chuàng)傷以及急性腹部的疾病急診體系中起到了重要的作用，且不同程度上促進(jìn)了醫(yī)療急救體系的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
人工智能應(yīng)用論文篇十三
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鷣碛啵押腿藗兊膶W(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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人工智能應(yīng)用論文篇十四
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)。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(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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人工智能應(yīng)用論文篇十五
1、構(gòu)思要圍繞主題展開：若要使論文寫得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學(xué)術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)學(xué)術(shù)見解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對一篇論文構(gòu)思時(shí)，有時(shí)按時(shí)間順序編寫，有時(shí)按地域位置(空間)順序編寫，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學(xué)研究和認(rèn)識事物的邏輯。但不管屬于何種情形，都應(yīng)保持合乎情理、連貫完整。
3、要作讀者分析：撰寫并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時(shí)要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對象，才能有效地展開構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達(dá)的角度。
提高構(gòu)思能力
1、寫學(xué)術(shù)論文之前，先擬定提綱，可以極大地幫助作者鍛煉思想，提高構(gòu)思能力。
2、寫作提綱，可以幫助作者勾劃出全篇論文的框架，體現(xiàn)自己經(jīng)過對材料的消化與進(jìn)行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計(jì)劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點(diǎn)又放在哪里，哪里需要進(jìn)行一些注釋或解說。按此計(jì)劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達(dá)嚴(yán)密。
3、擬制寫作提綱，只需要運(yùn)用一些簡單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點(diǎn)有機(jī)組織編成順序號，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時(shí)即可用來做論文段落的標(biāo)題。
討論部分的寫作技巧
1.描述結(jié)論：首先，從專業(yè)角度對自己的研究進(jìn)行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會給人一種課題設(shè)計(jì)不完善的感覺。
2.解釋結(jié)論：對本研究的結(jié)論進(jìn)行解釋，為了突出解釋的科學(xué)性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對比中進(jìn)行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻(xiàn)，同時(shí)也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻(xiàn)，但要解釋出不一致的理由，比如是因?yàn)樗x群體不一致，研究條件不一致等等，因?yàn)榭茖W(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個結(jié)論不一致一般不難。
3.研究價(jià)值：結(jié)論解釋完之后，還要說明本研究的應(yīng)用價(jià)值，也就本研究所能給社會或者臨床帶來什么實(shí)際價(jià)值，比如本研究可以進(jìn)一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項(xiàng)研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會或多或少存在一些不足之處，或者由于當(dāng)前科技水平的限制，也會導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時(shí)，一定要慎重。
盡量列出1～2個不影響本研究結(jié)論科學(xué)性和準(zhǔn)確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時(shí)間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計(jì)方法不當(dāng)，或者本課題的所用評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說明本文所要傳遞的信息，或者是對后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫出本文要傳遞給讀者什么有價(jià)值的知識或信息，也可以是給讀者帶來的啟發(fā)。比如：“隨著對不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實(shí)現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動功能的內(nèi)固定方法是我們當(dāng)前研究的方向。”
人工智能應(yīng)用論文篇十六
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，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個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?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀(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?；ヂ?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?。其次隨著機(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。
人工智能應(yīng)用論文篇十七
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運(yùn)行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因?yàn)橥饨绺蓴_而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因?yàn)楸旧淼墓收隙饹Q策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費(fèi)時(shí)間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。
2人工智能在電氣自動化控制中的實(shí)際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)
一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因?yàn)槿缃竦氖袌鲅┣蜃兓瘶O快，而且市場競爭較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計(jì)，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時(shí)間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時(shí)間就是金錢，這樣會嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運(yùn)行過程的智能控制
社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計(jì)到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，而計(jì)算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時(shí)作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語
機(jī)械技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時(shí)調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項(xiàng)值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，在生產(chǎn)過程中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時(shí)動態(tài)管控。
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人工智能應(yīng)用論文篇十八
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動化過程的重中之重，是一個不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語言識別以及專家系統(tǒng)等。為了推動我國電氣自動化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對人工智能的研究開發(fā)工作，為社會創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用展開分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識別和自動化控制，還包括了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
一、人工智能簡述
二、電氣工程自動化過程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無需專家的現(xiàn)場指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過程中出現(xiàn)各種問題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過在電氣工程自動化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來說受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動化控制過程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會過多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過程中不會發(fā)生任何變動，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問題，充分保障了電氣工程自動化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過在電氣工程自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對變壓器與線路的需求，企業(yè)也無需再專門調(diào)度安排更多的工作人員對設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動化控制過程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動我國電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過將人工智能與電氣工程自動化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無需專門安排專家技術(shù)人員在現(xiàn)場進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動化控制過程中，會遇到各種運(yùn)行故障問題。例如，常見的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過熱等事故，對于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過收集相關(guān)氣體樣本，并對其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿足社會對于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語
綜上所述，為了推動我國電氣工程自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門要加強(qiáng)與社會企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動化技術(shù)水平。通過在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個控制環(huán)節(jié)的自動化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿足社會用戶的各項(xiàng)需求，為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能應(yīng)用論文篇十九
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動類型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動態(tài)設(shè)計(jì)，對變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評價(jià)。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時(shí)有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能應(yīng)用論文篇一
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，將讓上述三個核心目標(biāo)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)具體化，從而推進(jìn)對個體學(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。
人工智能應(yīng)用論文篇二
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(cial intelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實(shí)現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進(jìn)行部分邏輯推理工作的完成，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運(yùn)行的環(huán)境中對信息進(jìn)行獲取，代替人進(jìn)行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，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)。
二、人工智能的研究熱點(diǎn)
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是由于突飛猛進(jìn)發(fā)展的計(jì)算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計(jì)算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲容量、不斷降低的價(jià)格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當(dāng)前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點(diǎn)。
(一)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。
(二)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)。
(三)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。
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時(shí)候也用于對其進(jìn)行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計(jì)算機(jī)調(diào)度之下的智能行為遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人類的行為更為強(qiáng)大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價(jià)路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對普通人大腦生成過程的識別，結(jié)果有時(shí)非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計(jì)算通過每一個往返路線的時(shí)間開銷。時(shí)間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價(jià)路線。這也適用于飛機(jī)航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計(jì)算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實(shí)上，人工智能編程通常被認(rèn)為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認(rèn)為是一種謂詞演算。更進(jìn)一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強(qiáng)化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計(jì)算毫無關(guān)系)所包含的。
但是當(dāng)我們在邏輯中使用這些謂詞的時(shí)候，就算是最復(fù)雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然 語言處理。在ai 應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實(shí)卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強(qiáng)邏輯結(jié)構(gòu)地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行嘗試模仿來進(jìn)行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，功能相當(dāng)于一個大腦神經(jīng)細(xì)胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將 輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時(shí)可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實(shí)例學(xué)習(xí)，這一點(diǎn)和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過學(xué)習(xí)過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學(xué)習(xí)的過程涉及到神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說法保留質(zhì)疑。
四、結(jié)語
當(dāng)前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進(jìn)行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點(diǎn))。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當(dāng)好地?fù)?dān)當(dāng)起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當(dāng)然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
人工智能應(yīng)用論文篇三
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)了四個時(shí)代，第一個時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個時(shí)代為知識工程時(shí)代第四個時(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]（artificial intelligence，簡稱ai）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個分支，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人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個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)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個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，涉及社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(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（genetic algorithm）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集群開始的，而一個集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實(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）。
[2] 劉玉然。談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用[j]。價(jià)值工程，2013（9）。
[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）。
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[6] 馬秀榮，王化宇。簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用[j]。呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報(bào)，2015（7）。
[7] 曾雪峰。論人工智能的研究與發(fā)展[j]?，F(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（8）。
人工智能應(yīng)用論文篇四
摘要：隨著人工智能技術(shù)的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質(zhì)量的同時(shí)，許多新興的法律問題逐漸浮現(xiàn)，尤其對與人類社會生活聯(lián)系緊密的民法提出了挑戰(zhàn)。本文以人工智能技術(shù)為視角，探討民法制度在新的時(shí)代背景下的發(fā)展方向。
隨著舉世矚目的人機(jī)大戰(zhàn)在2016年3月15日落下帷幕，圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中人工智能機(jī)器人以4比1的成績戰(zhàn)勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯(lián)想的新高潮。國內(nèi)的一部分科技公司已經(jīng)買下一些機(jī)器人公司，準(zhǔn)備搶占人工智能的市場先機(jī)。在一些企業(yè)中已經(jīng)開始大規(guī)模使用機(jī)器人代替工人。人工智能的發(fā)展必然對人們的社會生活產(chǎn)生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關(guān)的民法制度的沖擊。
第一回合，發(fā)生在第一次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命的標(biāo)志產(chǎn)物是珍妮紡紗機(jī)，它的產(chǎn)生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認(rèn)為是珍妮紡紗機(jī)奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機(jī)器。事件的態(tài)勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊(duì)進(jìn)行鎮(zhèn)壓才得以控制，這就是“路德事件”。
第二回合，發(fā)生在第三次工業(yè)革命。手機(jī)產(chǎn)生于第三次工業(yè)革命，它的出現(xiàn)使傳呼員的職業(yè)徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質(zhì)量。機(jī)器又一次戰(zhàn)勝了人類。
第三回合，發(fā)生在第四次工業(yè)革命。智能機(jī)械手的出現(xiàn)可以大幅度降低產(chǎn)品的不良率，設(shè)備的產(chǎn)能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)的車間工人。這也使得高危險(xiǎn)系數(shù)以及高人工成本的工種消失。
第四回合，就是發(fā)生在不久之前的阿爾法圍棋對戰(zhàn)圍棋九段選手，最終人類以1比4的成績敗北人工智能。
雖然，最智能的機(jī)器也需要“老師”的指引，而人類就是機(jī)器的老師，但是不容否認(rèn)的是，在一些領(lǐng)域，人工智能和機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)代替了人類，并震顫著人類的社會生活。
人工智能產(chǎn)業(yè)是近三十年涌現(xiàn)出的高新產(chǎn)業(yè)。早在“七五”時(shí)期政府就開始了對這一高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的攻關(guān)研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產(chǎn)品與人工智能應(yīng)用工程層出不窮。[1]近些年，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，其應(yīng)用也愈來愈廣，從之前傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展到軍事、公安、醫(yī)療和服務(wù)等眾多領(lǐng)域。
2012年由某公司的實(shí)驗(yàn)室研發(fā)并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進(jìn)行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機(jī)、雷達(dá)感應(yīng)器和激光測距機(jī)來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細(xì)地圖來為前方的道路導(dǎo)航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因?yàn)樗鼈兡芨杆?、更有效地作出反?yīng)。這種人工智能汽車的出現(xiàn)，使得汽車的概念以及人們出行方式發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變，同時(shí)也體現(xiàn)著人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)開始真正融入到人類現(xiàn)實(shí)生活中。人類可以預(yù)測到，下一代智能型機(jī)器人將更加廣泛的融入到社會運(yùn)作中。然而這一高新技術(shù)的應(yīng)用，同時(shí)也使得如何避免人工智能機(jī)器人侵權(quán)或者被侵權(quán)以及如何規(guī)范機(jī)器人的制造、使用等法律問題更加突出。
在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能機(jī)器人在外科手術(shù)中得以應(yīng)用。美國曾于2000年上市一款醫(yī)療外科手術(shù)機(jī)器人。據(jù)統(tǒng)計(jì)，至今為止總共2500部機(jī)器人被投入市場。這種人工智能機(jī)器人的使用，一方面對于提高醫(yī)療水平起到了積極的作用，但是也出現(xiàn)了人工智能機(jī)器人侵權(quán)的事件發(fā)生。自2007年至2014年，美國政府就收到了兩百多件關(guān)于該人工智能機(jī)器人手術(shù)時(shí)發(fā)生燒傷或割傷以及感染等侵權(quán)事故報(bào)告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫(yī)治無效死亡。
基于人工智能機(jī)器人在社會生活中產(chǎn)生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經(jīng)開始著手制定規(guī)章或制度以確保社會穩(wěn)定以及人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。日本公布了《下一代機(jī)器人安全問題指導(dǎo)方針（草案）》，用于調(diào)整人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。[2]歐洲共同體在2012年推出了歐盟第七框架計(jì)劃項(xiàng)目，即機(jī)器人法研究，聚集了各個相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者，包括法學(xué)、哲學(xué)、仿生神經(jīng)工學(xué)等專業(yè)，討論并草擬機(jī)器人立法政策白皮書。韓國已經(jīng)擬定了機(jī)器人法，專門規(guī)定了人與機(jī)器人的關(guān)系。
除了對人工智能機(jī)器人的安全應(yīng)用進(jìn)行必要的法律規(guī)范以外，同時(shí)也應(yīng)對與人工智能機(jī)器人的應(yīng)用相關(guān)的法律，如民法制度進(jìn)行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認(rèn)定人工智能機(jī)器人的法律地位，如若發(fā)生侵權(quán)事故時(shí)該怎樣認(rèn)定相應(yīng)的法律責(zé)任以及適用怎樣的歸責(zé)原則等法律問題。若無人駕駛汽車發(fā)生交通事故該怎樣認(rèn)定事故責(zé)任。許多相關(guān)法律問題都隨著人工智能機(jī)器人廣泛而深入的進(jìn)入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關(guān)規(guī)章制度仍處于空白階段。因此，變革相關(guān)的法律制度對于平衡人工智能技術(shù)與社會的穩(wěn)定和諧具有重要的意義。
人工智能機(jī)器人在社會生活中的廣泛應(yīng)用，更加深刻的影響著人類文明，同時(shí)伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現(xiàn)。
2006年美國一個名叫《未來學(xué)家》的雜志曾這樣報(bào)道：2016年至2020年，人工智能實(shí)體可能會當(dāng)選為“國會議員”；2020年后，轉(zhuǎn)基因技術(shù)加上機(jī)器人技術(shù)，將制造出“有機(jī)機(jī)器人”。雖然這些設(shè)想都尚未實(shí)現(xiàn)，但是在社會生活中人工智能技術(shù)是確確實(shí)實(shí)得以廣泛應(yīng)用的。許多人工智能機(jī)器人已經(jīng)代替人類走向工作崗位，如迎賓機(jī)器人、送餐機(jī)器人，甚至在日本一款機(jī)器人可以向顧客提供推銷手機(jī)、簽訂合同等服務(wù)。
（一）人工智能技術(shù)與婚姻法律制度
2016年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團(tuán)隊(duì)以一部講述主人公用人工智能機(jī)器人做女朋友來應(yīng)付父母的催婚，最后發(fā)現(xiàn)連主人公的父母都是人工智能機(jī)器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術(shù)對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)生，英國人工智能學(xué)者戴維萊維曾推測：人類將和機(jī)器人結(jié)婚，這一切大約會在2050年實(shí)現(xiàn)。
人類與人工智能機(jī)器人的結(jié)婚能夠得到法律的認(rèn)可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機(jī)器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機(jī)器人結(jié)婚的情況發(fā)生。因此，人工智能技術(shù)的發(fā)展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。
（二）人工智能技術(shù)與侵權(quán)責(zé)任法律制度
人工智能技術(shù)的發(fā)展賦予了機(jī)器人更加類似于人類行為的功能。在2004年的伊拉克戰(zhàn)場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機(jī)器人操作的軍用飛機(jī)將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學(xué)家在2006年曾宣稱，新研發(fā)并投入軍用的機(jī)器人能夠自己檢測損傷并獨(dú)立思考出修復(fù)方法。如若這樣的機(jī)器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權(quán)法律制度進(jìn)行完善以維護(hù)社會穩(wěn)定。
早在1978年人工智能機(jī)器人侵權(quán)的事件事實(shí)上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機(jī)器人正切割鋼板，但突然轉(zhuǎn)身將其背后正在休息的工人抓住并當(dāng)做鋼板進(jìn)行切割，這是世界上第一起機(jī)器人侵權(quán)事件。[3]無獨(dú)有偶，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰(zhàn)早期的人工智能機(jī)器人，終以3比1的成績打敗機(jī)器人，但機(jī)器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向?qū)κ轴尫艔?qiáng)電流，這位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。
因此，隨著人工智能技術(shù)的日益精湛，人類不得不考慮機(jī)器人侵權(quán)的歸責(zé)原則、責(zé)任分配等一系列法律問題，更需要對侵權(quán)責(zé)任法律制度進(jìn)行一定的調(diào)整以適應(yīng)高科技時(shí)代的大背景。
人工智能技術(shù)的發(fā)展對與人們聯(lián)系緊密的民法制度提出了挑戰(zhàn)。如果民法不能適應(yīng)時(shí)代的要求，將無法使社會得以穩(wěn)定運(yùn)作。因此對相關(guān)的民事法律規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，適應(yīng)人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，已經(jīng)是新世紀(jì)大勢所趨。
[1]金周英，白英。我國機(jī)器人發(fā)展的政策研究報(bào)告[j]。機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。機(jī)器人需要“守法”嗎[n]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黃建民。我們要給機(jī)器人以“人權(quán)”嗎[j]。讀書與評論，2009（6）。
人工智能應(yīng)用論文篇五
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應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面。
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。整個感知問題的要點(diǎn)是形成一個精練的表示，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?？梢哉f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。
人工智能應(yīng)用論文篇六
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，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，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)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，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。
人工智能應(yīng)用論文篇七
: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agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過任何一個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。
人工智能應(yīng)用論文篇八
機(jī)械電子工程與人工智能的有機(jī)統(tǒng)一，是運(yùn)用傳統(tǒng)機(jī)械工程的理論，將人工智能的理念應(yīng)用到機(jī)械電子工程中，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械電子工程的信息化，促進(jìn)了我國企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。本文對機(jī)械電子工程與人工智能的相關(guān)概念進(jìn)行分析，讓人們對這兩個概念有深入了解，然后對二者的結(jié)合進(jìn)行闡述，分析人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用的作用，在一定程度上促進(jìn)我國機(jī)械電子工程實(shí)現(xiàn)智能化。
機(jī)械電子工程是一項(xiàng)涵蓋各類科學(xué)的技術(shù)，其核心專業(yè)是機(jī)械電子，同時(shí)要結(jié)合信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、智能化的相關(guān)知識，各類學(xué)科相互交叉形成的一類科學(xué)，這些學(xué)科的理論在機(jī)械電子工程中得到了廣泛的應(yīng)用。總體來說，機(jī)械電子工程包括計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，機(jī)械電子工程實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的多元化和技術(shù)的融合，其在使用的過程中必須借助其他學(xué)科。在對機(jī)械電子工程進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，必須要將計(jì)算機(jī)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及機(jī)械相關(guān)的技術(shù)融合，將機(jī)械中不同的元件組合，完善設(shè)計(jì)。機(jī)械電子工程在設(shè)計(jì)時(shí)運(yùn)用的知識比較復(fù)雜，但是設(shè)計(jì)比較簡單，結(jié)構(gòu)不復(fù)雜，而且具有較好的性能。機(jī)械電子工程投入生產(chǎn)時(shí)的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統(tǒng)的機(jī)械。
人工智能技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前提下得到應(yīng)用的，其通過對計(jì)算機(jī)技術(shù)的分析，從而對計(jì)算機(jī)技術(shù)的功能進(jìn)行進(jìn)一步的完善而實(shí)現(xiàn)的智能化的技術(shù)，智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中應(yīng)用時(shí)，主要實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械工程的自動化控制，人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用不僅僅采用計(jì)算機(jī)技術(shù)，同時(shí)還要結(jié)合信息技術(shù)、心理學(xué)、語言學(xué)等知識。人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了幾個階段，在人工智能技術(shù)發(fā)展的初始階段，人工智能主要實(shí)現(xiàn)了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術(shù)進(jìn)入了其停滯階段，這時(shí)人工智能技術(shù)主要是以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、對語言的理解、系統(tǒng)的研發(fā)和機(jī)器人設(shè)計(jì)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。人工智能技術(shù)進(jìn)入發(fā)展的第二個階段后，其主要應(yīng)用的領(lǐng)域是知識工程，知識工程促進(jìn)了商業(yè)化的進(jìn)程，在這個階段，人工智能技術(shù)主要進(jìn)行推理以及機(jī)器人中得到了廣泛的應(yīng)用。隨后，人工智能技術(shù)進(jìn)入了平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期，在這個階段，人工智能技術(shù)朝著分布式的方向發(fā)展，其發(fā)展的形式比較簡單。
現(xiàn)在，隨著我國信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在機(jī)械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠?qū)Υ笮蜋C(jī)械進(jìn)行故障的診斷，在機(jī)械電子工程投入使用后，機(jī)械工程本身的穩(wěn)定性比較差，導(dǎo)致機(jī)械工程在使用的過程中會出現(xiàn)復(fù)雜的關(guān)系，如機(jī)械在進(jìn)行輸入或者輸出時(shí)，如果不能建立合適的模型，就會導(dǎo)致輸出困難。
在使用傳統(tǒng)的機(jī)械進(jìn)行生產(chǎn)時(shí)，信息系統(tǒng)的精確度比較高，如果系統(tǒng)出現(xiàn)了故障，不能正常的進(jìn)行輸入和輸出工作，就會導(dǎo)致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中使用，能夠?qū)C(jī)械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統(tǒng)發(fā)出的信號，在機(jī)械電子工程中，主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號，實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號的分析，從而確定信號的參考值。
模糊推理主要實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械電子工程中模糊的系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)融合，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)有機(jī)地統(tǒng)一，使機(jī)械設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠自動的識別信號，進(jìn)行推理，使機(jī)械電子工程的系統(tǒng)能夠進(jìn)行復(fù)制，使其具備學(xué)習(xí)的能九這樣就使機(jī)械電子工程中系統(tǒng)的智能化水平有所提高。智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了機(jī)械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運(yùn)用模糊系統(tǒng)中的信號，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信號進(jìn)行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實(shí)現(xiàn)融合，從而可以提高系統(tǒng)的運(yùn)作效率，簡化了運(yùn)算的程序，在機(jī)械電子工程中的非線性的信號與系統(tǒng)中的函數(shù)進(jìn)行相似性的對比，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對系統(tǒng)中函數(shù)的優(yōu)化。在機(jī)械電子工程中，主要是通過非線性表達(dá)運(yùn)行的，這樣能能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械中網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化能力，使機(jī)械中網(wǎng)絡(luò)的空間增大，使機(jī)械運(yùn)行的效率更快。
本文通過介紹機(jī)械電子工程和人工智能的相關(guān)理論，從而分析人工智能在機(jī)械電子工程中應(yīng)用的好處，會能夠提高工業(yè)化進(jìn)程，提高生產(chǎn)九因此，智能化技術(shù)在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用是很有必要的。在機(jī)械電子工程中，主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號，實(shí)現(xiàn)對數(shù)字信號的分析，從而確定信號的參考值。將人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中使用，會能夠?qū)C(jī)械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制，會能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作。
人工智能應(yīng)用論文篇九
摘要：人工智能自提出到興盛，短短半個世紀(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過程分為以下幾個階段：
（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.
人工智能應(yīng)用論文篇十
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)了四個時(shí)代，第一個時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個時(shí)代為知識工程時(shí)代第四個時(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人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個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)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個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，涉及社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(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集群開始的，而一個集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實(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）.
[2]劉玉然。談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用[j].價(jià)值工程，2013（9）.
[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].科技信息，2014（7）.
[5]張海燕，劉鎮(zhèn)清。人工智能及其在超聲無損檢測中的應(yīng)用[j].無損檢測，2011（5）.
[6]馬秀榮，王化宇。簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用[j].呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報(bào)，2015（7）.
[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）.
人工智能應(yīng)用論文篇十一
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支，它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí)，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進(jìn)行現(xiàn)場交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因?yàn)?，交通系統(tǒng)是一個龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟(jì)活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認(rèn)識過程，這類系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān)，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo)，而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復(fù)雜系統(tǒng)，有時(shí)甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長期行為的不可預(yù)測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下，我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學(xué)研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù)，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運(yùn)行，虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行超前運(yùn)算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預(yù)防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認(rèn)識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內(nèi)單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點(diǎn)抽象，其實(shí)說穿了很簡單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時(shí)化，使人工影響現(xiàn)實(shí)，虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣，作為一個行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗(yàn)交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通，而不必?fù)?dān)心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能應(yīng)用論文篇十二
【摘要】目的：通過調(diào)查研究超聲醫(yī)學(xué)在臨床急診中的檢查價(jià)值。方法：采用隨機(jī)數(shù)字表法將對我院門診收治的100例急診患者，分成50例的觀察組和50例的對照組。且給予兩組正常病癥檢查方法，觀察組在常規(guī)檢查的基礎(chǔ)上使用超聲醫(yī)學(xué)，并對檢查的結(jié)果進(jìn)行回顧性的分析與比較。結(jié)果：超聲診斷與常規(guī)診斷的符合率和未診斷率為96%，4%和68%，32%。兩者之間的對比具有顯著的差異性(p0.05)。結(jié)論：超聲醫(yī)學(xué)在急診的檢查中具有比較高的正確率，不僅幫助醫(yī)生減少了確診時(shí)間，還為患者贏得了就診時(shí)間，提高了患者的搶救成功率。
【關(guān)鍵詞】超聲醫(yī)學(xué);急診;價(jià)值
隨著超聲診斷技術(shù)在臨床中廣泛應(yīng)用以及不斷的發(fā)展和日益完善中，超聲學(xué)對患者的病情及時(shí)快速的檢測方面做出了重大的作用。使得很多腹部疾病以及意外創(chuàng)傷的患者得到了迅速、及時(shí)且有效的治療方案，減輕了患者的痛苦，給患者提供了醫(yī)治空間，提高了患者的致殘率以及死亡率。本文主要將我院20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者分別采用常規(guī)診斷和超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷，且分析比較，現(xiàn)將調(diào)查結(jié)果報(bào)告如下：
1資料與方法
1.1一般資料
采用隨機(jī)數(shù)字表法將我院在20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者，均分為超聲醫(yī)學(xué)診斷的觀察組和常規(guī)診斷的對照組，且都符合急診診斷的標(biāo)準(zhǔn)[1]。其中治療組男性患者14例，女性患者11例，年齡31-64歲，平均年齡為(43±21)，黃體破裂出血5例，急性闌尾炎15例，胃十二指腸穿孔2例，急性膽囊炎3例;對照組男性患者18例，女性患者7例，年齡28-66歲，平均年齡為(38±25)，病程1-8年，黃體破裂出血8例，急性闌尾炎12例，胃十二指腸穿孔3例，急性膽囊炎2例;兩組患者性別、年齡、原發(fā)疾病等一般資料組間比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p0.05)。
1.2治療方法
主要采用多種超聲診斷儀器，如logiq400、logiq5、邁瑞ma77―0786等診斷儀器，探頭的頻率使用3.5―8.0mhz.在診斷過程中要求患者不能空腹，對于盆腔檢查的患者需要憋尿或或者使用生理鹽水對膀胱進(jìn)行充盈，患者檢測時(shí)采取仰臥或者側(cè)臥的姿勢，對進(jìn)行全腹部多切面檢查的患者，需要采取坐位進(jìn)行胸膜腔的探查。
1.3療效評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷一致時(shí)，便為符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果僅僅顯示了患者腹腔的積血、積液或者病灶區(qū)的血供量逐漸減少，便為基本符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷不一致時(shí)，則為誤診或漏診，稱為未診斷。
1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
采用spssl5.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量數(shù)據(jù)將采用采用x2檢驗(yàn);當(dāng)p0.05，差異是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。
2結(jié)果
2.1兩組數(shù)據(jù)比較
通過對比分析兩組分別使用超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷以及常規(guī)診斷的結(jié)果，見表1
3討論
急診患者一般病情都比較的緊急，且癥狀比較的嚴(yán)重。有時(shí)病人會處在休克期或者休克的前期，病情相對比較的復(fù)雜，嬰幼兒的患者一般不能完全的表達(dá)病情。是否能夠?qū)颊呒皶r(shí)明確的進(jìn)行診斷，可以有效的減少并發(fā)癥以及死亡率，成為臨床搶救措施的關(guān)鍵因素。臨床的醫(yī)生可以根據(jù)患者病情的癥狀、體征以及其他檢查作出一些鑒別性的診斷，但在大多數(shù)的情況下還是難以進(jìn)行確診。然而具有操作方便、使用快捷的超聲檢查，發(fā)揮其特點(diǎn)，用獨(dú)特的聲像圖片為臨床提供有利的證據(jù)。超聲醫(yī)學(xué)的檢查可以有效的縮短醫(yī)生的確診時(shí)間，減輕了急診患者的病痛，給患者提供了足夠的治療空間。超聲診斷在婦產(chǎn)科疾病、腸胃疾病以及膽囊等各類疾病中的表現(xiàn)具有差異性，以下將對各種病情做出分析[3]。婦產(chǎn)科疾?。撼曖t(yī)學(xué)在婦科的作用是無法代替的，異位妊娠的聲圖像是子宮內(nèi)膜中出現(xiàn)不同程度增厚現(xiàn)象的表示，在患者的子宮一側(cè)會出現(xiàn)混合型的團(tuán)塊，但在聲像圖中并沒有非常明顯特征的表示。盆腔炎患者病情嚴(yán)重時(shí)，超聲圖像則會變現(xiàn)為子宮增大和輸卵管的逐漸變粗?；颊叱霈F(xiàn)黃體破裂出血時(shí)在超聲圖中的顯示和異位妊娠表現(xiàn)形式具有細(xì)微的變化，在檢查過程中需要仔細(xì)。當(dāng)隨著患者的發(fā)病時(shí)間以及血塊的多少變化時(shí)，胎膜下積血聲像學(xué)則會表現(xiàn)胎盤和子宮壁間的邊緣部分具有粗糙且規(guī)則不一的液體狀的暗區(qū)，有許多斑點(diǎn)狀呈現(xiàn)高回聲、雜亂的回聲或者不均質(zhì)的低回聲。胃腸道系統(tǒng)疾病超聲檢查：當(dāng)患者的胃十二指腸穿孔時(shí)一般會出現(xiàn)誤診或者漏診的情況，此時(shí)在檢查過程中還要結(jié)合其他的手段進(jìn)行輔助性的檢查，如x光線等。當(dāng)患者出現(xiàn)急性闌尾炎時(shí)，超聲圖像一般表現(xiàn)為闌尾體型會有顯著性的增大，呈現(xiàn)出模糊的周圍結(jié)構(gòu)且具有高、低、高的回聲。急性闌尾炎的圖像特點(diǎn)為：一般的闌尾炎，闌尾腫大，其直徑一般9mm，具有比較清晰的闌尾管的壁層，且從外到內(nèi)逐漸呈現(xiàn)出高回聲、低回聲、高回聲;急性化膿性的闌尾炎，闌尾具有明顯的粗大狀態(tài)，可以通過肉眼辨別出來，具有較厚的闌尾壁，腔內(nèi)具有較多的積液，且有代表性的少量的斑片狀的高強(qiáng)回聲。闌尾的橫切面呈現(xiàn)出強(qiáng)弱相間的環(huán)形回聲以及靶環(huán)征;急性闌尾炎合并周圍膿腫，其患者的闌尾狀態(tài)是無法進(jìn)行辨認(rèn)的，但在右下腹可以看到類似于圓形團(tuán)狀的回聲，且在內(nèi)部會呈現(xiàn)出不均勻的雜亂的低回聲。膽管系統(tǒng)疾?。寒?dāng)患者出現(xiàn)膽總管結(jié)石時(shí)，進(jìn)行超聲檢查，管內(nèi)具有強(qiáng)回聲且伴隨位于后方的圖像影射[3]。當(dāng)患者膽管內(nèi)具有膽汁淤積時(shí)，膽管就會出現(xiàn)不同程度的擴(kuò)張現(xiàn)象?；颊吣懩野l(fā)炎時(shí)，超聲圖像中的膽囊具有顯著性的擴(kuò)充，具有較厚的膽囊壁，較強(qiáng)的張力，強(qiáng)回聲光團(tuán)會出現(xiàn)在膽囊頸部。
綜上所述，超聲醫(yī)學(xué)的診斷具有操作簡單、經(jīng)濟(jì)適用、準(zhǔn)確診斷的特征，且還可以在定位的同時(shí)，了解患者是否存在并發(fā)癥，因此在臨床中的應(yīng)用越加廣泛，為臨床的醫(yī)生提供了具有重要價(jià)值的參考以及治療方案。特別是在胸腹部創(chuàng)傷以及急性腹部的疾病急診體系中起到了重要的作用，且不同程度上促進(jìn)了醫(yī)療急救體系的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
人工智能應(yīng)用論文篇十三
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鷣碛啵押腿藗兊膶W(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。
參考文獻(xiàn)：
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人工智能應(yīng)用論文篇十四
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)。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(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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人工智能應(yīng)用論文篇十五
1、構(gòu)思要圍繞主題展開：若要使論文寫得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學(xué)術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)學(xué)術(shù)見解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對一篇論文構(gòu)思時(shí)，有時(shí)按時(shí)間順序編寫，有時(shí)按地域位置(空間)順序編寫，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學(xué)研究和認(rèn)識事物的邏輯。但不管屬于何種情形，都應(yīng)保持合乎情理、連貫完整。
3、要作讀者分析：撰寫并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時(shí)要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對象，才能有效地展開構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達(dá)的角度。
提高構(gòu)思能力
1、寫學(xué)術(shù)論文之前，先擬定提綱，可以極大地幫助作者鍛煉思想，提高構(gòu)思能力。
2、寫作提綱，可以幫助作者勾劃出全篇論文的框架，體現(xiàn)自己經(jīng)過對材料的消化與進(jìn)行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計(jì)劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點(diǎn)又放在哪里，哪里需要進(jìn)行一些注釋或解說。按此計(jì)劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達(dá)嚴(yán)密。
3、擬制寫作提綱，只需要運(yùn)用一些簡單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點(diǎn)有機(jī)組織編成順序號，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時(shí)即可用來做論文段落的標(biāo)題。
討論部分的寫作技巧
1.描述結(jié)論：首先，從專業(yè)角度對自己的研究進(jìn)行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會給人一種課題設(shè)計(jì)不完善的感覺。
2.解釋結(jié)論：對本研究的結(jié)論進(jìn)行解釋，為了突出解釋的科學(xué)性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對比中進(jìn)行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻(xiàn)，同時(shí)也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻(xiàn)，但要解釋出不一致的理由，比如是因?yàn)樗x群體不一致，研究條件不一致等等，因?yàn)榭茖W(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個結(jié)論不一致一般不難。
3.研究價(jià)值：結(jié)論解釋完之后，還要說明本研究的應(yīng)用價(jià)值，也就本研究所能給社會或者臨床帶來什么實(shí)際價(jià)值，比如本研究可以進(jìn)一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項(xiàng)研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會或多或少存在一些不足之處，或者由于當(dāng)前科技水平的限制，也會導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時(shí)，一定要慎重。
盡量列出1～2個不影響本研究結(jié)論科學(xué)性和準(zhǔn)確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時(shí)間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計(jì)方法不當(dāng)，或者本課題的所用評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說明本文所要傳遞的信息，或者是對后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫出本文要傳遞給讀者什么有價(jià)值的知識或信息，也可以是給讀者帶來的啟發(fā)。比如：“隨著對不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實(shí)現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動功能的內(nèi)固定方法是我們當(dāng)前研究的方向。”
人工智能應(yīng)用論文篇十六
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，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個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?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀(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?；ヂ?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?。其次隨著機(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。
人工智能應(yīng)用論文篇十七
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運(yùn)行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因?yàn)橥饨绺蓴_而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因?yàn)楸旧淼墓收隙饹Q策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費(fèi)時(shí)間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。
2人工智能在電氣自動化控制中的實(shí)際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)
一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因?yàn)槿缃竦氖袌鲅┣蜃兓瘶O快，而且市場競爭較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計(jì)，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時(shí)間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時(shí)間就是金錢，這樣會嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運(yùn)行過程的智能控制
社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計(jì)到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，而計(jì)算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時(shí)作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語
機(jī)械技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時(shí)調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項(xiàng)值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，在生產(chǎn)過程中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時(shí)動態(tài)管控。
參考文獻(xiàn)：
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人工智能應(yīng)用論文篇十八
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動化過程的重中之重，是一個不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語言識別以及專家系統(tǒng)等。為了推動我國電氣自動化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對人工智能的研究開發(fā)工作，為社會創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用展開分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識別和自動化控制，還包括了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
一、人工智能簡述
二、電氣工程自動化過程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無需專家的現(xiàn)場指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過程中出現(xiàn)各種問題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過在電氣工程自動化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來說受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動化控制過程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會過多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過程中不會發(fā)生任何變動，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問題，充分保障了電氣工程自動化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過在電氣工程自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對變壓器與線路的需求，企業(yè)也無需再專門調(diào)度安排更多的工作人員對設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動化控制過程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動我國電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過將人工智能與電氣工程自動化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無需專門安排專家技術(shù)人員在現(xiàn)場進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動化控制過程中，會遇到各種運(yùn)行故障問題。例如，常見的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過熱等事故，對于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過收集相關(guān)氣體樣本，并對其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿足社會對于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語
綜上所述，為了推動我國電氣工程自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門要加強(qiáng)與社會企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動化技術(shù)水平。通過在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個控制環(huán)節(jié)的自動化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿足社會用戶的各項(xiàng)需求，為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能應(yīng)用論文篇十九
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動類型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動態(tài)設(shè)計(jì)，對變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評價(jià)。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時(shí)有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。