最熱人工智能的利弊論文(模板17篇)

格式:DOC 上傳日期:2023-10-28 00:00:09
最熱人工智能的利弊論文(模板17篇)
時間:2023-10-28 00:00:09     小編:GZ才子

通過學(xué)習(xí)語文,我們可以拓寬我們的知識面。在總結(jié)中,我們可以用清晰明了的語言和條理清晰的結(jié)構(gòu)來闡述觀點。這些總結(jié)范文中涵蓋了不同領(lǐng)域的總結(jié)內(nèi)容,對于我們的總結(jié)寫作有很大的幫助。

人工智能的利弊論文篇一

長久以來,人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智,從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所,全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前,著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕,科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動,引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。

在本期技術(shù)專題中,中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。

"智能"源于拉丁語legere,字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集,并由此進行選擇,形成一個東西。intelegere是從中進行選擇,進而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始,人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀(jì)之后,新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年,24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動機"理論,把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步,他也因此被稱為"人工智能之父"。

人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的,這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence,ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng),例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言,而進行情報檢索,提供語音識別、手寫體識別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍(lán)"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷,但是隨著硬件和軟件的發(fā)展,計算機的運算能力在以指數(shù)級增長,同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件,而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來,人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。

我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員,請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。

問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮,那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應(yīng)用呢?

答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮,這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展,另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo),要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá),甚至能夠進行不同語言之間的翻譯,而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此,智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值,又有基礎(chǔ)的理論意義。目前,智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果,文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體,比對象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù),而且可以和環(huán)境交互,與其他主體通信,通過規(guī)劃達(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行協(xié)調(diào)智能行為,最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為,主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

答:我國開始"863計劃"時,正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)",其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸",用人工智能技術(shù)克服這些問題,建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力,我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距,也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。

但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題,其特點是:課題比較分散,應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時,容易跟著國外的選題走;立項論證時,慣于考慮國外怎么做;落實項目時,又往往顧及面面俱到,大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制,所以很多課題既沒有取得理論上的突破,也沒有太大的實際應(yīng)用價值。

今后,基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高,同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合??茖W(xué)研究講創(chuàng)新,而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此,我們不僅要善于找到解決問題的答案,更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

問:請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展?

答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象,要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是,從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。

目前,人工智能的推理功能已獲突破,學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中,下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域,未來智能計算機的構(gòu)成,可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的,因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。

人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿,人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天,已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來,人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

人工智能也稱機器智能,它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。

在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中,每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器,它們都很清楚自己該踢什么位置,同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài),但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

這種ai機器人組隊打比賽看似無聊,但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道,internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的,路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送,如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作,就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑,從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。

我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽,有很多學(xué)校組隊參加,引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。

安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦,是ibm制造的世界最快的超級電腦,但其智力能力也僅為人腦的千分之一?,F(xiàn)在,ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱,預(yù)計于4年后誕生的"藍(lán)色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。

麻省理工學(xué)院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情,另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西,還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。

人工智能的利弊論文篇二

摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中,人工智能技術(shù)起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用,為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù),更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:人工智能;空中交通;管理

人工智能,即artificialintelligence,是計算機科學(xué)的一個分支,研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展,通過了解人類智能,研究出類似的反應(yīng)的智能機器。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,人工智能越來越多的運用于民航的各個方面,如飛行間隔的控制,空中流量的預(yù)測,飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展,飛行流量日益增大,需要將人工智能技術(shù)有效運用于空中交通流量管理中,建立人工智能輔助系統(tǒng),擴大空域容量,優(yōu)化空中交通流量,提升空管秩序。

1空中交通流量管理探討

在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量,將空中交通管制服務(wù)與機場、航路有效結(jié)合,減少延誤,提高機場和空域的利用率。從時間角度上,空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分,從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理,預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制,目前的常用的控制措施如下:1)地面等待,最主要的空中交通流量管理措施,本著地面讓空中的原則,對地面航空器的起飛時間進行限制;2)空中等待,航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待;3)更改航路等待,當(dāng)航路航線的容量飽和時,航空器可以通過選擇其他航路航線;4)控制航路間隔,通過對航空器進入空域的間隔進行限制,來達(dá)到流量管理的目的,吸收部分擁擠的流量。

2人工智能的應(yīng)用研究探討

agent在人工智能的研究中,指能自主活動的軟件或者硬件實體,目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中,設(shè)計關(guān)鍵智能體,對于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中,設(shè)計如下關(guān)鍵智能體:航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信,通過獲取航班信息和邏輯判斷,結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況,指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等,需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請,上級智能體批準(zhǔn)后,航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整,作出相應(yīng)的控制行為,才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實際工作中,這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的。空中交通管制員在實際指揮工作中,需要結(jié)合當(dāng)時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮,管理航路上的智能體,同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信,對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調(diào),記錄流量信息并報告給上級流量管理部門,接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估,則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請,發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進入,通過減少航班智能體的數(shù)量,控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體:在實際工作中,機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等,難度較大。終端區(qū)智能體(通常運行中為塔臺管制)首先要處理所收到的信息,如天氣雷達(dá)信息、地面運行信息和情報信息等等,結(jié)合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調(diào)低終端區(qū)/機場容量,對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估,塔臺會給航班智能體一個slottime,航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落,從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評估,則需要通過上級的智能體批準(zhǔn),發(fā)布流量控制,限制終端區(qū)的流量,通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體(塔臺)對終端區(qū)的航空器進行管理,還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信,對航班進出的slottime進行協(xié)調(diào),并將流量管理信息報告給上級流量管理部門,接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量,如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。

3結(jié)論

綜上所述,以往在模擬空中交通流量進行研究的時候,首先制定流量控制信息,再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理,只能重新設(shè)定流控信息,再次進行模擬,因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用,可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量,增加了模擬流量過程中的靈活性,將人工智能運用于模擬中,借助智能體來模擬空中流量,可以更好的分析空中交通流量問題。

參考文獻

[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財富,20xx(30):278.

[5]陳言俊,劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(14):57-57.

人工智能的利弊論文篇三

隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進步,人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此,在電氣自動化控制系統(tǒng)中,為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘I?,需要加大對人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究,實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手,具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策,最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。

電氣自動化是一門實踐性較強的應(yīng)用性科學(xué),主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進步,主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設(shè)備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用,有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展,實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化,使得其更加安全穩(wěn)定,最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率,提高市場競爭力。

人工智能是一門新型的計算機科學(xué),介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間,研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進行信息編碼的過程,主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬,制造出類似人腦的機器設(shè)備;后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā),對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機,順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。

人工智能不是人的智能,更不是對人的智力功能的超越,其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面:是機械的無意識的物理過程;無社會性;不具備人類意識的創(chuàng)造力;功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中,可以極大地節(jié)省人力資源,降低成本。同時,不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度,降低誤差。此外,這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范,提高性能。

近年來,人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視,大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作,現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先,在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計方面,設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計較為繁瑣復(fù)雜,涉及面較廣,要求操作設(shè)計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次,在事故及故障診斷方面,人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢,做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后,在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù),主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式,其中模糊控制應(yīng)用較為普遍,以ai控制為主。

根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀,可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性,對策主要有以下三個方面:應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。

3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計

根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明,只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性,使其穩(wěn)定運行。在電氣設(shè)備的設(shè)計中應(yīng)用人工智能技術(shù),可以簡化工作,降低人力成本。因此,企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計團隊,這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外,企業(yè)需要采取先進的人工智能技術(shù)進行電氣設(shè)備的設(shè)計工作,尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計工作。具體來說,人工智能技術(shù)在進行電氣設(shè)備設(shè)計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng),全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計和生產(chǎn),優(yōu)化設(shè)計產(chǎn)品。

3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷

電氣故障診斷,指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設(shè)備的先關(guān)信息進行確定,判斷技術(shù)和運行狀況是否正常,如果出現(xiàn)異常,可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位,找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運行時,不確定因素較多,使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故,如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位,將會給員工的人身安全帶來威脅,企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此,及時判斷分析事故并做好故障診斷工作,是一項至關(guān)重要的工作??梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中,采取一些新型的.人工智能技術(shù)進行診斷。比如說,在診斷變壓器的故障中,我們可以引入人工智能技術(shù)進行診斷,在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性,也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設(shè)備進行事故診斷時引入人工智能技術(shù),提高精確度,以達(dá)到良好的工作效果,實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。

3.3 應(yīng)用于電氣控制過程

人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用,是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化,有助于降低工作成本,提高工作效率,實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中,由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤,而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?,F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制,通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式,前者是后者的特殊情況,兩者均用來調(diào)速控制。

在電氣領(lǐng)域里,人工智能技術(shù)可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說,是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計好的既定程序控制操作過程,實現(xiàn)設(shè)備智能化,及時掌控全局。

綜上所述,電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究,既能實現(xiàn)工作效率的提高,還能降低運行成本,更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外,隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn),需要學(xué)者們不斷研究和完善,使其得到更好的應(yīng)用。

人工智能的利弊論文篇四

1.1制訂本標(biāo)準(zhǔn)的目的是為了統(tǒng)一科學(xué)技術(shù)報告、學(xué)位論文和學(xué)術(shù)論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式,便利信息系統(tǒng)的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標(biāo)準(zhǔn)適用于報告、論文的編寫格式,包括形式構(gòu)成和題錄著錄,及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標(biāo)準(zhǔn)所指報告、論文可以是手稿,包括手抄本和打字本及其復(fù)制品;也可以是印刷本,包括發(fā)表在期刊或會議錄上的論文及其預(yù)印本、抽印本和變異本;作為書中一部分或獨立成書的專著;縮微復(fù)制品和其他形式。1.3本標(biāo)準(zhǔn)全部或部分適用于其他科技文件,如年報、便覽、備忘錄等,也適用于技術(shù)檔案。2定義2.1科學(xué)技術(shù)報告科學(xué)技術(shù)報告是描述一項科學(xué)技術(shù)研究的結(jié)果或進展或一項技術(shù)研制試驗和評價的結(jié)果;或是論述某項科學(xué)技術(shù)問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件??茖W(xué)技術(shù)報告是為了呈送科學(xué)技術(shù)工作主管機構(gòu)或科學(xué)基金會等組織或主持研究的人等??茖W(xué)技術(shù)報告中一般應(yīng)該提供系統(tǒng)的或按工作進程的充分信息,可以包括正反兩方面的結(jié)果和經(jīng)驗,以便有關(guān)人員和讀者判斷和評價,以及對報告中的結(jié)論和建議提出修正意見。2.2學(xué)位論文學(xué)位論文是表明作者從事科學(xué)研究取得創(chuàng)造性的結(jié)果或有了新的見解,并以此為內(nèi)容撰寫而成、作為提出申請授予相應(yīng)的學(xué)位時評審用的學(xué)術(shù)論文。學(xué)士論文應(yīng)能表明作者確已較好地掌握了本門學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專門知識和基本技能,并具有從事科學(xué)研究工作或擔(dān)負(fù)專門技術(shù)工作的初步能力。

碩士論文應(yīng)能表明作者確已在本門學(xué)科上掌握了堅實的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的專門知識,并對所研究課題有新的見解,有從事科學(xué)研究工作或獨立擔(dān)負(fù)專門技術(shù)工作的能力。博士論文應(yīng)能表明作者確已在本門學(xué)科上掌握了堅實寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的專門知識,并具有獨立從事科學(xué)研究工作的能力,在科學(xué)或?qū)iT技術(shù)上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學(xué)術(shù)論文學(xué)術(shù)論文是某一學(xué)術(shù)課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學(xué)研究成果或創(chuàng)新見解和知識的科學(xué)記錄;或是某種已知原理應(yīng)用于實際中取得新進展的科學(xué)總結(jié),用以提供學(xué)術(shù)會議上宣讀、交流或討論;或在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表;或作其他用途的書面文件。學(xué)術(shù)論文應(yīng)提供新的科技信息,其內(nèi)容應(yīng)有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進,而不是重復(fù)、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字;外文稿必須用打字??梢杂貌煌噬膹?fù)制本。報告、論文宜用(210mm×297mm)標(biāo)準(zhǔn)大小的白紙,應(yīng)便于閱讀、復(fù)制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時,要求紙的四周留足空白邊緣,以便裝訂、復(fù)制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(cè)(訂口)應(yīng)分別留邊25mm以上,下方(地腳)和右側(cè)(切口)應(yīng)分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標(biāo)準(zhǔn)gb1.1《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則標(biāo)準(zhǔn)編寫的基本規(guī)定》第8章“標(biāo)準(zhǔn)條文的編排”的有關(guān)規(guī)定,采用阿拉伯?dāng)?shù)字分級編號。4.2報告、論文的構(gòu)成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面,提供應(yīng)有的信息,并起保護作用。封面不是必不可少的。學(xué)術(shù)論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分,無需封面;如作為預(yù)印本、抽印本等單行本時,可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內(nèi)容:a.分類號在左上角注明分類號,便于信息交換和處理。一般應(yīng)注明《中國圖書資料分類法》的類號,同時應(yīng)盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。

b.本單位編號一般標(biāo)注在右上角。學(xué)術(shù)論文無必要。

c.密級視報告、論文的內(nèi)容,按國家規(guī)定的保密條例,在右上角注明密級。如系公開發(fā)行,不注密級。

d.題名和副題名或分冊題名用大號字標(biāo)注于明顯地位。

e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊,無需此項。

f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版,無需此項。

人工智能的利弊論文篇五

電氣自動化控制系統(tǒng)是由計算機控制系統(tǒng)對電氣設(shè)備的運行進行自動控制,電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用能夠大大提高電氣設(shè)備的工作效率,提高機械設(shè)備工作的精確性,為企業(yè)帶來了良好的經(jīng)濟效益,但是隨著電氣設(shè)備自動化程度的不斷提高,要求電氣設(shè)備自動化控制系統(tǒng)要實現(xiàn)智能化操作。人工智能技術(shù)是通過計算機系統(tǒng)模擬人的智能,在計算機的控制下,實現(xiàn)電氣設(shè)備控制系統(tǒng)的模擬人的智能,例如進行圖像分析與處理、語音識別以及專家控制系統(tǒng)等等??梢哉f將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電氣自動化控制系統(tǒng)中是電氣自動化技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。

人工智能技術(shù)是以計算機技術(shù)為基礎(chǔ),融合多門學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù),其主要是通過計算機模擬構(gòu)建人的智能,并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點是:一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設(shè)備的控制,因此人工智能技術(shù)具有很強的邏輯性,便于控制人員進行操作;二是價值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計算機技術(shù),而且其還實現(xiàn)了對電氣設(shè)備的自動化控制與監(jiān)測,實現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟效益的目的。比如通過人工智能技術(shù)可以減少人工操作環(huán)節(jié),進而為企業(yè)節(jié)省相當(dāng)多的人力資源成本費用;三是準(zhǔn)確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng),實現(xiàn)對電氣設(shè)備的精確性操作,比如利用人工智能技術(shù)可以對電氣設(shè)備的運行情況進行智能檢測與處理,避免了人工檢測所存在的弊端。

人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究,制定出具體的有效處理措施,從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制系統(tǒng)中具有重要的意義:

2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問題

電氣自動化控制過程中因為電氣設(shè)備精密度越來越高,因此在運行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結(jié)構(gòu)很難應(yīng)用傳統(tǒng)的方式表達(dá)出來,而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類問題,其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。

2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能

將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設(shè)備進行實時監(jiān)視,并且對相關(guān)信息進行自動收集與儲存,一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件,人工智能技術(shù)就會自動采取相應(yīng)的.控制方式,對故障進行自動處理,進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。

2.3簡化了人工操作過程,降低了人工操作造成的損失

人工智能技術(shù)通過計算機設(shè)備就可以實現(xiàn)對電氣設(shè)備的自動化控制,比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標(biāo)對控制開關(guān)進行自動控制,并且對勵磁電流進行調(diào)整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設(shè)定了應(yīng)用管理權(quán)限,限制了相應(yīng)操作人員的權(quán)限,實現(xiàn)了專人專崗制度,細(xì)化了操作責(zé)任制度。

3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用

我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負(fù)責(zé)的控制系統(tǒng),其不僅包含復(fù)雜的元件,而且還需要操作人員嚴(yán)格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作,而將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣設(shè)備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作,最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設(shè)備檢測的落后模式,實現(xiàn)了對電氣設(shè)備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能,降低了人工操作的失誤性,提高了電氣設(shè)備的應(yīng)用壽命,為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。

3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用

將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制過程中,是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要動力,通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設(shè)備的工作效率,而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術(shù)主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和集成智能控制。本文以專家控制為例,專家控制就是將專家系統(tǒng)的設(shè)計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結(jié)合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設(shè)計,其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。

3.3在事故和故障診斷中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備故障中的作用是非常大的,尤其是對發(fā)動機的故障檢修是具有重要作用的,我們知道在電氣設(shè)備中由于其結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,依靠人工很難對其進行深入的檢測,因此需要借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)對設(shè)備的檢修。我們以變壓器為例,將智能技術(shù)應(yīng)用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體,然后通過對油體氣體的分析,找出故障的原因,進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備操作中的應(yīng)用價值也比較大。通過人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化,比如在機床加工中,如果運用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機床操作的復(fù)雜性,并且能夠?qū)C床的運行信息進行收集與儲存,便于日后對相關(guān)信息的查詢。

總之,人工智能技術(shù)在電氣化領(lǐng)域中應(yīng)用,不但能夠最大限度的降低人工參與的程度,提升控制系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化程度,還能夠大幅降低企業(yè)運營的成本,提高其利潤空間,并將生產(chǎn)效率提高到一個全新的層面。因此,相關(guān)部門應(yīng)加強對人工智能技術(shù)的研究,使其能夠為企業(yè)的發(fā)展以及社會的進步發(fā)揮出更為突出的作用。

人工智能的利弊論文篇六

:隨著社會信息技術(shù)和計算機網(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算機網(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。

計算機;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行提高,同時還對其生活質(zhì)量進行加強。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù),只有對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行相應(yīng)的依靠,才能夠讓人工智能研究出更多的成果。

由于計算機技術(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,對計算機技術(shù)智能化進行實現(xiàn)是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用,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行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多,計算機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行侵犯的違法活動進行及時遏制。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,讓其不僅對信息進行自動的收集,同時還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進行及時診斷,對網(wǎng)絡(luò)故障及時遏制,運用有效的措施對計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行及時的恢復(fù),保證用戶信息的安全。計算機技術(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算機技術(shù)的發(fā)展起著促進作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息,為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源。總的來說,計算機網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中有效的運用人工智能,對網(wǎng)絡(luò)管理水平進行不斷的提高。

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)安全進行管理時,可以對人工智能技術(shù)進行充分的運用,在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進行有效的保護。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)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進行有效的識別,同時還能對其相應(yīng)的處理,對匹配檢查過程中需要的計算進行消除,充分認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)行為特征值,訪問可以直接進行控制,把存在的網(wǎng)絡(luò)及時發(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)站點受到黑客的攻擊,遏制病毒傳播,對相關(guān)局域網(wǎng)進行相應(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)進行有效的分析,并且對其進行及時的處理,把部分?jǐn)?shù)據(jù)過濾出去,數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。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。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]箱進行有效的監(jiān)測,對郵箱進行相應(yīng)識別,把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后,就會進行掃描郵箱,在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶,提醒用戶要對其進行及時的處理,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,該技術(shù)不僅能對信息進行處理,同時還能夠進行有效的分析,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,讓計算機對用戶所分配的任務(wù)自動完成,進一步推動機計算機網(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)進行建立的過程中,不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用,同時還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問題進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)人工智能化進行實現(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)驗進行相應(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),促進智能計算機程序的發(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)驗程序?qū)ζ溥M行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進計算機網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開展的同時,對系統(tǒng)評價相關(guān)進行工作不斷的提高和加強。

科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時,也促進人工智能技術(shù)的提高,計算機在網(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)的進一步研究,會在未來開創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。

人工智能的利弊論文篇七

智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems,簡稱its)是將先進的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計算機處理技術(shù)等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實時、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。

交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進的計算機技術(shù),通過仿真模擬的方法來分析交通問題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實驗是進行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說,由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時,由于安全、法規(guī),以及開銷方面的原因,進行現(xiàn)場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。

然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為,交通系統(tǒng)是一個龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來處理。

1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如,不能為例城市交通問題的解決,而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化,危害人居環(huán)境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會經(jīng)濟活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上,突破傳統(tǒng)思維,探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑,而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。

2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化,本身也在不斷變化和發(fā)展之中,不可避免地需要一個不斷深化地認(rèn)識過程,這類系統(tǒng)實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無法“一勞永逸”地解決城市交通問題,我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則,研究建立有效可行的計算實驗方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。

3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解,更不存在唯一的最優(yōu)解。首先,基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān),具有條件敏感性,但對于城市交通這樣的問題,假設(shè)條件與實際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標(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。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。

基于以上分析,中國科學(xué)研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接嬎愕确椒ê图夹g(shù),“生長”和“培育”交通系統(tǒng),即“人工交通系統(tǒng)”。

利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多,不斷探索和改善,使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。

三是平行管理運行,虛擬交通系統(tǒng)與實際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實交通數(shù)據(jù),進行超前運算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。

1)在宏觀認(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、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位,并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。

2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究,采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理,在底層建立單個交通出行元素的代理模型,通過大交通區(qū)域內(nèi)單個代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。

3)在實現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計算機上進行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實交通系統(tǒng)的分散性和社會性,必須采用先進的分布式計算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實人吸引到人工交通系統(tǒng)的運行中來,以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實的社會屬性。

4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。

人工系統(tǒng)說起來有一點抽象,其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時化,使人工影響現(xiàn)實,虛擬影響實在。

人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個行人或司機加入到系統(tǒng)中,不必出門即可體驗交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?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)心人民的生命財產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險。

人工智能的利弊論文篇八

人工智能(artificialintelligence,ai)一直都處于計算機技術(shù)的最前沿,經(jīng)歷了幾起幾落……

----長久以來,人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智,從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所,全世界的實驗室都在進行著ai技術(shù)的實驗。不久前,著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕,科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動,引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。

----在本期技術(shù)專題中,中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。

計算機與人工智能

----“智能”源于拉丁語legere,字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集,并由此進行選擇,形成一個東西。intelegere是從中進行選擇,進而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始,人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀(jì)之后,新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年,24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了“自動機”理論,把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步,他也因此被稱為“人工智能之父”。

----人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的,這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)這個術(shù)語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機器人學(xué)等多個角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng),例如能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語言,而進行情報檢索,提供語音識別、手寫體識別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍(lán)”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

----當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷,但是隨著硬件和軟件的發(fā)展,計算機的運算能力在以指數(shù)級增長,同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件,而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來,人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。

----我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員,請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。

----答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮,這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展,另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

----智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo),要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá),甚至能夠進行不同語言之間的翻譯,而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此,智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值,又有基礎(chǔ)的理論意義。目前,智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果,文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。

----數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體,比對象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù),而且可以和環(huán)境交互,與其他主體通信,通過規(guī)劃達(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行協(xié)調(diào)智能行為,最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為,主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

----答:我國開始“863計劃“時,正值全世界的人工智能熱潮?!?63-306“主題的名稱是”智能計算機系統(tǒng)“,其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和”瓶頸”,用人工智能技術(shù)克服這些問題,建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力,我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進水平的差距,也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。

----但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題,其特點是:課題比較分散,應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時,容易跟著國外的選題走;立項論證時,慣于考慮國外怎么做;落實項目時,又往往顧及面面俱到,大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制,所以很多課題既沒有取得理論上的突破,也沒有太大的實際應(yīng)用價值。

----今后,基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高,同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合??茖W(xué)研究講創(chuàng)新,而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此,我們不僅要善于找到解決問題的答案,更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

----問:請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展?

----答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象,要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是,從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。

----目前,人工智能的推理功能已獲突破,學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中,下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域,未來智能計算機的構(gòu)成,可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是與智能相分離的,因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。

----人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿,人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天,已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來,人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的`生活、工作和教育等帶來更大的影響。

什么是人工智能?

----人工智能也稱機器智能,它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。

ai理論的實用性

----在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中,每支球隊的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器,它們都很清楚自己該踢什么位置,同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài),但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

----這種ai機器人組隊打比賽看似無聊,但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道,internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的,路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送,如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作,就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑,從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。

----我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽,有很多學(xué)校組隊參加,引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。

未來的ai產(chǎn)品

----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦,是ibm制造的世界最快的超級電腦,但其智力能力也僅為人腦的千分之一?,F(xiàn)在,ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--“藍(lán)色牛仔”(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱,預(yù)計于4年后誕生的“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。

----麻省理工學(xué)院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情,另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西,還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。

----/報道,比利時的starlab正在制造一個人工貓腦,這個貓腦將有7500萬個人造神經(jīng)細(xì)胞。據(jù)稱,移植了人工貓腦的小貓能夠行走,還能玩球。預(yù)計它將于制作完程。

人工智能的利弊論文篇九

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)的含義進行了介紹,并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進行了分析。

人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考和學(xué)習(xí)等思維活動,解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面,以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。

1.1 專家系統(tǒng)(es)

專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法,輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理,采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程,通過推理,利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力,能修改原來知識,適合于電力系統(tǒng)問題的分析。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力,能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。

1.3 遺傳算法(ga)

遺傳算法是一種進化論的數(shù)學(xué)模型,借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。

1.4 模糊邏輯(fl)

當(dāng)輸入是離散的變量,難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。

1.5 混合技術(shù)

以上各種智能控制方法各有局限性,有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢,采用人工智能混合技術(shù)。其中包括:模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。

2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改,便于用戶的.掌握[3] 。

此外,專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形,有利于提高運行人員的操作技能。

2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)

變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中,必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時,根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進行分析,決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障,需立即退出運行,則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。

變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制,能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策,提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平,實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。

2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用

低壓電器的設(shè)計以實驗為基礎(chǔ),需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進行分段過程的動態(tài)設(shè)計,對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立變化規(guī)律預(yù)測模型,降低了開發(fā)成本。

低壓電器需要通過試驗進行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法,從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā),將動態(tài)測得的反映性能的特性指標(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,提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化,可以使各個性能指標(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。如改進的模擬退火算法,在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中,采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性,能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解,提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快,在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的,模型簡單,適用范圍廣。

2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應(yīng)用

自適應(yīng)型繼電保護裝置能地適應(yīng)各種變化,改善保護的性能,使之適應(yīng)各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息,獲得可靠的保護。

借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息,還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,根據(jù)不同運行工況,自適應(yīng)地調(diào)整保護定值和動作特性。

2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用

大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩,嚴(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)展而進入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題,或促進各種方法的融合,保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下,尋求到更少的運算量,提高算法效率,將是未來發(fā)展的趨勢。

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高,利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。

隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展,電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加,管理上復(fù)雜程度大幅度增長,市場競爭的加大,為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。

但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟,只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程,需要不斷改進和完善,并在實際應(yīng)用中接受檢驗。

人工智能的利弊論文篇十

圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù),其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等,之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛,人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù),研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。

1圖像識別技術(shù)的引入

圖像識別是人工智能科技的一個重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別,顧名思義,就是對圖像做出各種處理、分析,最終識別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼,而是借助計算機技術(shù)進行識別。雖然人類的識別能力很強大,但是對于高速發(fā)展的社會,人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求,于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞,完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實的,這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時,就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此,此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。

1.1圖像識別技術(shù)原理

其實,圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難,只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的,它都是學(xué)者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別,只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的,我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類,然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的,只是很多時候我們沒有意識到這一點。當(dāng)看到一張圖片時,我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程,這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中,我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別,查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶,從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術(shù)也是如此,通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯,有時又是很普通,這在很大的程度上影響了機器識別的速率??傊谟嬎銠C的視覺識別中,圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進行描述。

1.2模式識別

模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。

計算機的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起,人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要,于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說,模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類,它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué),其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種:統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。

2圖像識別技術(shù)的過程

既然計算機的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同,那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步:信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。

信息的獲取是指通過傳感器,將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器能夠認(rèn)識的信息。

預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作,從而加強圖像的重要特征。

特征抽取和選擇是指在模式識別中,需要進行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的,如果要利用某種方法將它們區(qū)分開,就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別,而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的,這個時候就要提取有用的特征,這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對這一步的理解是圖像識別的重點。

分類器設(shè)計是指通過訓(xùn)練而得到一種識別規(guī)則,通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類,從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。

3圖像識別技術(shù)的分析

隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進步,圖像識別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞:“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識別的研究論文,在一項圖像識別的基準(zhǔn)測試中,電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%,而微軟研究小組的這個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯誤率?!睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識別技術(shù)在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且,計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢,也正是因為這樣,圖像識別技術(shù)才能為人類社會帶來更多的應(yīng)用。

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中,遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),一般會先提取圖像的特征,再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例,當(dāng)汽車通過的時候,汽車自身具有的檢測設(shè)備會有所感應(yīng)。此時檢測設(shè)備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息,對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

3.2非線性降維的圖像識別技術(shù)

計算機的圖像識別技術(shù)是一個異常高維的識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的,這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力,最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法,它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合,所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證,這種線性的降維策略計算復(fù)雜度高而且占用相對較多的時間和空間,因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術(shù),它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對其進行降維,使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行,這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高,其復(fù)雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像,從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。

3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景

計算機的圖像識別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的,人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。

4總結(jié)

圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù),但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且,圖像識別技術(shù)也在不斷地成長,隨著科技的不斷進步,人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強大,更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中,為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個信息化的時代,我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術(shù)。

人工智能的利弊論文篇十一

人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科,也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向,所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。

人工智能;信息技術(shù);智能教育

人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學(xué)科,其涉及計算機科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(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)用的不斷擴延,其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣碛啵押腿藗兊膶W(xué)習(xí)、生活息息相關(guān),時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的,本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。

(1)人工智能定義

人工智能(ai,artificial intelligence)是計算機科學(xué)的一個分支,己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動,來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題,例如咨詢、探測、診斷、策劃等。

(2)開設(shè)人工智能課程的意義

現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次:結(jié)構(gòu)化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述,主要根據(jù)經(jīng)驗來求解;半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。

將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中,可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中,體驗、認(rèn)識人工智能技術(shù)的同時獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解,從而使學(xué)生了解計算機解決問題方法的多樣性,培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,更好的解決現(xiàn)實問題。

目前,該學(xué)科的教育正處于摸索階段,由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約,我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨立的人工智能類課程,internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏,在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問題:

(一)教學(xué)條件參差不齊

開設(shè)好人工智能課程,就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性,讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流,這就對教學(xué)條件提出了較高的要求,尤其是一些偏遠(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踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源,使用計算機進行操作。這就需要學(xué)校配備計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機房,若其性能較差,會延長學(xué)生在線進行人機對話的時間,一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞,可能連網(wǎng)頁都打不開,這不僅浪費了僅有的'上課時間,而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

(2)對軟件性能的要求

為了降低成本,學(xué)??梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學(xué)網(wǎng)站等進行實踐教學(xué),可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況,將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進行教學(xué),可見,軟件的依賴性較強也存在很大的問題。

(二)對人工智能科學(xué)的認(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)實生活有一定距離,研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情,從而對該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實,人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(xué),它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗人工智能的魅力所在,吸引更多對該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。

(2)教師對人工智能學(xué)科開設(shè)存在偏見

一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識,在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒,認(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)驗不足

在我國大學(xué)教育中,開展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多,師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少,所以,缺乏具備一定知識結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔(dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn),在授課內(nèi)容上的著重點掌握不好,教學(xué)目標(biāo)不夠明確;在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋,這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。

(一)加強軟、硬件建設(shè)

在學(xué)校條件允許的條件下,應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入,改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率,同時加強軟件資源建設(shè)。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站,教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材,以便更好的配合硬件教學(xué)。

(二)端正認(rèn)識,增強支持

作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認(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,教師也不能因為該課程的“選修”性質(zhì),從而輕視該課程的作用。

作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性,應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識重視起來,不能過分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(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:

[1]張劍平.人工智能技術(shù)與“問題解決”[j].中小學(xué)信息技術(shù)教育,2003(10).

[2]段東輝.淺談信息技術(shù)課程中人工智能教育[j].新鄉(xiāng)教育學(xué)院學(xué)報,第19卷第二期2006,6.

[3]教育部.普通高中技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)(實驗稿).人民教育出版社,2003年4月.

[4]張家華,張劍平.開展高中人工智能教學(xué)存在的問題及對策[j].

人工智能的利弊論文篇十二

摘要:社會在發(fā)展、時代在進步,信息技術(shù)水平也在不斷的提高,在此時代背景下,越來越多的技術(shù)手段開始在各個領(lǐng)域滲透和融入,而科技的進步,使得各類的先進技術(shù)衍生出來,其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表,許多的技術(shù)人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應(yīng)用,所以對人工智能技術(shù)在計算機中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性,以下內(nèi)容是個人的見解。

關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);計算機;發(fā)展;應(yīng)用;

受科學(xué)技術(shù)手段的推動性影響,人類文明的發(fā)展步伐日漸加快,現(xiàn)階段,已經(jīng)基本步入到了信息化的時代背景下,計算機在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具,甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計算機技術(shù)為基本的動力支撐,同時增加了技術(shù)應(yīng)用的要求,在此社會不斷發(fā)展的趨勢下,只有使得計算機技術(shù)逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展,方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用,并為計算機技術(shù)手段的長遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。

一、人工智能技術(shù)的發(fā)展

人工智能一般指的是借助計算機技術(shù)手段,將其作為有效的基礎(chǔ),對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學(xué)科,它所涉及的行業(yè)較多,比如,心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型,而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬,通常會將其安裝到機械設(shè)備之上,并使得機器更具智能化特色,借助智能化處理方式或是智能化編程等方法,逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行,對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理,極大的提高工作效率,進而保證人們的人身財產(chǎn)安全。

現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就,相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后,也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向,希望借此完成工程項目設(shè)計工作,實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結(jié)合,對軟件的性能進行改良,進而符合用戶的實際需求,在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后,還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良,最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。

二、人工智能技術(shù)手段在計算機中的應(yīng)用

(一)網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用

最近幾年來,人工智能技術(shù)的運用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向,它的利用將計算機網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn),值得一提的是,它在計算機網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高,同時其應(yīng)用價值也不斷凸顯。

而后,入侵檢測也是計算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實的主要工作,這一過程中,防火墻可發(fā)揮自身的作用,這一過程中它的運行效果,將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響,可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式,將有價值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶,通過郵件的形式發(fā)送給用戶,隨著時間的推移,郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討,建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中,而后再實施風(fēng)險檢測,及時告知用戶相關(guān)的風(fēng)險信息,并給予一定的提示,引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。

(二)企業(yè)管理方面的應(yīng)用

現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知,比如,自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表,它們的運用,利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標(biāo),為企業(yè)的內(nèi)部運作營造安全的氛圍和環(huán)境,此外,還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本,逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果,將企業(yè)的運營和發(fā)展目標(biāo)落實到實處,體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。

(三)教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

隨著新課程改革的推進,使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化,逐步實現(xiàn)了計算機技術(shù)和教學(xué)工作的有機融合,人工智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢,為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力,可借此方法,完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá),進而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率,確保教學(xué)質(zhì)量。

此外,引入人工智能技術(shù)的過程中,也需要重視知識庫的運用,將其作為教學(xué)中有效的輔助工具,而后把教學(xué)中的要點以及相關(guān)定義等融入到知識庫職之中,教師的在落實教學(xué)工作之時,可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進行準(zhǔn)確推理,為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程,得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講,人工智能技術(shù)理念的引入,可謂是以此教學(xué)模式的革新,也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。

(四)家居行業(yè)的應(yīng)用

當(dāng)前,人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高,從而自然而然的增加了對于住房家居的應(yīng)用需要,在此社會發(fā)展形勢之下,可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中,盡可能滿人們的日常生活需要,比如,運用人工智能技術(shù),對門窗的閉合進行有效控制,或是對家居環(huán)境進行調(diào)整,營造良好的生活氛圍。

三、結(jié)語

綜上所述,在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時代背景下,人工智能技術(shù)手段的運用被許多行業(yè)所認(rèn)識和關(guān)注,此項技術(shù)是一項典型的新型技術(shù)手段,它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢,與域外發(fā)達(dá)國家相比較,我國的人工智能技術(shù)水平仍舊不足,但是,其發(fā)展速度卻相對較快,在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用,它的未來發(fā)展前景相對較佳,值得大力推廣。

參考文獻

[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,20xx,26(7):244.

人工智能的利弊論文篇十三

摘要:崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學(xué)研究》以馬克思的“勞動”概念為中心,提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動與創(chuàng)造性勞動,提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是,機器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識實踐中表現(xiàn)出對人類認(rèn)知勞動的極大輔助作用,包括:人工智能能夠提升科學(xué)知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外,未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應(yīng)當(dāng)是某種人機協(xié)作或人機融合。

關(guān)鍵詞:人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學(xué)知識;默會知識;機器知識

產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來,科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(qū)動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學(xué)研究》,試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點,討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色,進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當(dāng)代社會經(jīng)濟運行的內(nèi)在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構(gòu)建了一個哲學(xué)空間,將科學(xué)知識、技術(shù)創(chuàng)新、資本運行納入其中,完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個理論取向:第一,對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟“增長”,而是從更為基礎(chǔ)的社會分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二,將科學(xué)知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動”概念,實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學(xué)”概念,蘊含著當(dāng)代科學(xué)知識生產(chǎn)所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。

該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術(shù)對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出:“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的,探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此,人工智能只能圍繞既有的對象進行重復(fù)性生產(chǎn),替代重復(fù)性勞動;而人類則能夠探索自在自然,從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對象,進行創(chuàng)造性勞動。也就是說,機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動,是創(chuàng)造對象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動’?!盵1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”,進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定,它將替代人類勞動中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分,但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質(zhì),是人工智能所不能替代的。

作者提出:“人工智能可以在將重復(fù)性勞動數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上,對人類勞動進行模仿,從而取代任何形式的重復(fù)性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動,創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然,經(jīng)過反復(fù)的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動,這是一種原生性的勞動。”[1]27作者認(rèn)為,創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索,“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外,卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而,在認(rèn)知實踐當(dāng)中,機器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”,當(dāng)然這種“自然”并不以反?;蚴〉男问酱嬖?。作者也指出:“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計算的背景之下,機器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限,甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?!盵1]35因此,在認(rèn)知勞動方面,我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用,具體表現(xiàn)為三個方面:人工智能提高科學(xué)知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。

機器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識生產(chǎn)的效率,主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻。例如,一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是:從某個研究主題的演講切入,先使用自然語言處理算法分析演講的腳本,挖掘從開放渠道獲取的研究文獻,然后將相關(guān)研究文獻分組并進行可視化,再通過人工標(biāo)注文獻使機器匹配精度增加,當(dāng)機器能夠理解文獻的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時,可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實驗結(jié)果等,從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外,機器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如,2016年5月,澳大利亞國立大學(xué)的研究團隊使用機器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程,從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實驗設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì),機器學(xué)習(xí)只用了一個小時,而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見,作為技術(shù)的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識的生產(chǎn)。

在當(dāng)前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中,文字只占極少的比例,大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn),其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來,就有可能使用機器學(xué)習(xí)從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品,從而歸納提取出經(jīng)典橋段,創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是,由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的,這對人類而言仍然不可描述,也難以在人類之間傳遞,但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如,一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會這項技能,而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。

機器知識與科學(xué)知識或默會知識的核心差別在于:機器知識依賴數(shù)據(jù),科學(xué)知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征,或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大,要精確描述一個物體,就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來,同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息,關(guān)于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多,例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?,?dāng)它被用來進行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時,它才會轉(zhuǎn)化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息,作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。

相較之下,機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系,這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式,對模式的識別就是認(rèn)知,識別出來的模式就是知識,用模式去預(yù)測就是知識的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進行表達(dá),而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合,這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性:人類只能感受部分外界信息,人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此,當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知,它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時,這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當(dāng)前機器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性,例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎,人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分,這就是默會知識。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時,例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù),人類就無法應(yīng)對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級和數(shù)量的增加,人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù),這就是機器知識。機器知識當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。

概言之,科學(xué)知識和默會知識多是基于信息的因果性知識,而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識。此外,科學(xué)知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。

當(dāng)然,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)仍有兩個核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動。第一個局限是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗知識,也就是需要特定場景下的訓(xùn)練,這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對相關(guān)性的記憶,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出,鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性,自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個結(jié)果的原因,這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出,例如在智能醫(yī)療中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識別和輔助診斷中都對其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性,都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎(chǔ)智能方面超越了人類,但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比,人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性,還包括:人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力,需要大量常識、反事實假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體,其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認(rèn)識活動。

人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機器知識方面的優(yōu)勢,使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外,未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應(yīng)當(dāng)是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口(brain-computerinterface)是當(dāng)前一個重要的人機協(xié)作研究方向,而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink,即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上,neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出,但其問題在于人類的高級思維(如邏輯推理或描述場景)必須依賴語言,而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)能力主要是對環(huán)境的識別能力,還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語言和邏輯推理,但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約,以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術(shù)障礙需要克服。

參考文獻:

[1]崔政.科學(xué)技術(shù)知識的政治經(jīng)濟學(xué)研究[m].石家莊:河北人民出版社,2019.

[2]郁振華.當(dāng)代英美認(rèn)識論的困境及出路——基于默會知識維度[j].中國社會科學(xué),2018(7).

[3]eepistemologyandbigdata[a].inmcintyre,lee,andalexrosenberg,tledgecompaniontophilosophyofsocialscience[c].taylor&francis,2016.

[4]董春雨,薛永紅.機器認(rèn)識論何以可能?[j].自然辯證法研究,2019(8).

人工智能的利弊論文篇十四

以前我們談科技進步,談網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,總說是一把雙刃劍,有利有弊?,F(xiàn)在,面對日益發(fā)達(dá)的人工智能,我想說:現(xiàn)在,擺在我們面前的任務(wù)是把它變成一把單刃的劍。

把人工智能變成一把雙刃劍,需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣,他說:人機大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦,反而讓我更好地理解了象棋,這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說:阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展,我們應(yīng)該有更積極的態(tài)度和更清晰的認(rèn)識。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀,多無敵,不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是,阿爾法狗只是一臺機器,是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦,沒有情感,甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼,不需要自大,也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的,有時候它們可以成為我們的工具。

要把人工智能變成一把單刃劍,我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說,如果人工智能獲得了人類的意識,那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界,讓人恐慌。首先,人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識,很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測,沒有實際意義?,F(xiàn)在我們能做的就是找出它的運行規(guī)律,了解它的優(yōu)缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗,而不是看著他的面紗漫天要價。

要把人工智能變成一把單刃劍,最重要的是揚長避短。是的,任何事情都有兩面性。就像之前關(guān)于學(xué)生是否應(yīng)該使用手機的爭論一樣,在自律性差的人手里,手機是用不好的,而在頭腦清醒、自律性強的人手里,才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己,人工智能也是一樣?,F(xiàn)在要注意的是提高自己應(yīng)用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用,讓它們的缺點得到融化,優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣,人工智能才能得到它的天賦,并充分利用它們。

問:如何讓人工智能成為一把雙刃劍?回答:以正確的態(tài)度面對他,以積極的方式認(rèn)識他,然后揚長避短,是運用人工智能的好方法。

人工智能的利弊論文篇十五

圍棋博弈的人機大戰(zhàn),以機器的獲勝而落下帷幕,而人工智能的利弊,再度引發(fā)了爭議。但我想的更多的是,科技背后的那份漸行漸遠(yuǎn)的人文情懷。

科技的發(fā)達(dá),讓通訊變得便捷,于是,當(dāng)下的我們很少再能寫出“多情自古傷離別”的優(yōu)美詩句,很少能體會“家書抵萬金”的情誼萬鈞。

科技的進步,讓農(nóng)耕變得機械化,于是,當(dāng)下的我們很少能吟誦出“帶月荷鋤歸”的悠閑辭章,很少能感受“汗滴禾下土”的辛勞苦楚。

科技的演變,讓社交變得多元,于是,當(dāng)下的我們很少再能唱出“對影成三人”的獨處情懷,很少能理解“執(zhí)子之手,與子偕老”的至情專一。

正如木心先生所說:“從前的日色變得慢,車、馬、郵件都慢,一生只夠愛一個人?!笨萍紟Ыo我們便利、快捷的同時,也將我們原本質(zhì)樸、美好的那份生活味道、人文的情懷稀釋很多!

因此,讓科技擁有人文的'情懷,回歸如璞玉般的美好生活,才是正途。

我國古代,那些璨如星辰的科技巨擘,無一不是既有科技頭腦又有人文情懷。

東漢“科圣”張衡,“通五經(jīng),貫六藝,擬作《二京賦》,精思傅會,”文采斐然。但同時,他又“善機巧,尤致思于天文陰陽歷算”,發(fā)明渾天和地動兩儀器,且著有多部科學(xué)著作。

張衡的科技發(fā)明,就是插上了人文情懷的翅膀,才飛的更高更遠(yuǎn)!

眾所周知,偉大的物理學(xué)家愛因斯坦,不僅擁有超人的科學(xué)頭腦,還同時有極高的音樂修養(yǎng),他擅長鋼琴和小提琴演奏。他曾坦言,是音樂這位歡樂女神為他驅(qū)散了憂郁和喧囂,驅(qū)走了混亂和邪-惡。是音樂讓科學(xué)更美麗與和-諧。

無獨有偶,我國著名科學(xué)家錢學(xué)森也曾說過:“在我對一件工作遇到困難而百思不得其解的時候,往往是蔣英的歌聲使我豁然開朗,得到啟示......我錢學(xué)森要強調(diào)的一點,就是文藝與科技的相互作用?!?/p>

可以窺見,古往今來,科學(xué)和人文,從來都是人類發(fā)展中相輔相成,不可或缺的兩大重要力量。如果人類是飛翔的鳥兒,那么科技和人文就是一對,彼此依托的翅膀,缺了誰,都會產(chǎn)生不可預(yù)料的后果!

唯有科技的理性,人類會變得堅硬、冷漠、可憎;唯有人文的歡樂,人類會變得軟弱、迷亂、醉生夢死。

讓科技擁有人文情懷,人類才會走得更遠(yuǎn)、更久、更好!

放下手機,拿起書籍,在翰墨馨香、書冊函影中,與智慧交流;

關(guān)掉空調(diào),走出戶外,在春花秋月、夏雨冬雪中,與自然對話;

停駐汽車,邁出腳步,在山川河流、花草樹木中,與大地親近。

弊:數(shù)字化時代的提筆忘字。人文情懷缺失,面對的是冷冰冰的機器和技術(shù)世界。

“提筆忘字”與漢字危機(此文只能間接說明人工智能的弊端。只能從中看出人工智能對文化的沖擊。)

郭立場

數(shù)字化時代,文字記錄方式發(fā)生了革命性變革,鍵盤上敲字如飛常常代替了一筆一劃的漢字書寫。因為長期使用電腦,許多人只能大致記住漢字的形狀,提筆卻無法正確寫出具體部首和結(jié)構(gòu)。最近一項調(diào)查顯示,兩千余名受訪者中有逾八成的人承認(rèn)寫字有困難。提筆忘字、頻寫錯別字,正成為一個令人憂心的文化現(xiàn)象。

應(yīng)當(dāng)承認(rèn),新技術(shù)的確給古老的漢字藝術(shù)帶來較大的沖擊。美國學(xué)者杰茜卡貝內(nèi)就曾把電腦稱為“手寫體的詛咒”。因漢字象形表意的文字結(jié)構(gòu)十分特殊,電腦輸入對漢字手寫的沖擊尤為嚴(yán)重?!拔骞P輸入法”把每一個漢字拆成最多四個部分,倒是讓人記住了漢字的基本架構(gòu),但寫起字來也難免有時會缺胳膊少腿,而太多習(xí)慣用“拼音輸入法”的人則連漢字的具體構(gòu)造都記不祝在方便、快捷、高效的文字信息化處理誘-惑下,人們由習(xí)慣成依賴,由依賴成退讓,最后是能“敲字”的決不“寫字”。及至萬不得已情況下要用手寫時,才發(fā)現(xiàn)漢字的具體構(gòu)成竟是如此模糊,寫出的字也丑得難以見人。

一項千百年來被人們運用自如的漢字手寫藝術(shù),卻在電腦和網(wǎng)絡(luò)普及應(yīng)用的一二十年間就陷入尷尬境地,完全歸因于新技術(shù)的罪過乃是推脫我們的自身傳承文化的使命與責(zé)任。在這一場新技術(shù)沖擊的背后,我們或許早已忘記了漢字中還蘊藏著豐富的中華文化與藝術(shù),早已鈍化了對具有獨特美感的漢字書法的審美能力,早已忽視了手書漢字也是傳承漢字文化極具生命力的方式,而僅僅把漢字視作表意符號和交流工具。結(jié)果便是,作為符號和工具的漢字,往往只是在實際運用這個層面上存在。

正如學(xué)者所言:“漢字是中華文明的標(biāo)志,又是傳承中華文化的工具。漢字書法不僅是人類所創(chuàng)造的最為抽象的藝術(shù),而且是人類文明最為發(fā)達(dá)、最富有想象力,能夠全面揭示自然本質(zhì)的一門藝術(shù),一種文化現(xiàn)象?!睌?shù)千年來,漢字被視作藝術(shù)品,更被看做人格的標(biāo)記,“橫平豎直寫漢字”與“堂堂正正做真人”被放在了同等重要的位置。曾幾何時,能寫一手好字是競爭的資本,是一件值得驕傲與自豪的事情。無論時代怎樣嬗變,無論技術(shù)怎樣革新,漢字所承載的文化內(nèi)涵不會改變,而作為后來者理當(dāng)致力于文化的接續(xù)和弘揚,不能在各種沖擊面前喪失漢字文化的自尊、自重與自覺。

一個民族的文化是否得到光大,不是取決于它吸收了多少外來的精華,而是決定于這個民族優(yōu)秀的文化是否得到很好地傳承。漢字是我們文化的根,是滋養(yǎng)我們現(xiàn)實生存發(fā)展的血液。在網(wǎng)絡(luò)時代,我們不能“握著鼠標(biāo)忘了筆桿”,漢字不能淪為失落的文明。

人工智能的利弊論文篇十六

是的,正如霍金預(yù)言:“全面化人工智能可能意味著人類的終結(jié)?!彪S著人工智能日益滲透我們的生活,人類社會面臨著生存競爭、倫理逆境等方方面面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),然而,冷靜想一想,ai其實本質(zhì)上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等科技相差無幾,其終極目標(biāo)都是為了讓我們的生活更快捷便利,我們?yōu)楹我獙i的到來感到恐慌?私以為,面對人工智能全面化的大勢之趨,我們理應(yīng)勇立潮頭,迎戰(zhàn)ai洪流。

毋庸置疑,人工智能無可比較的學(xué)習(xí)速度,不知疲乏的高能運作,面面俱到的'系統(tǒng)分析,以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系,勢必會占據(jù)了人類相當(dāng)比重的生存空間,機器人種種優(yōu)勢人類也難以企及,但是,ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類,而是要讓人類不斷突破自我,查找新的可能。在幾十年前,我們誰能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉(zhuǎn)變我們的生活?同樣地,我們也無法否認(rèn)將來在ai時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美妙將來的拒絕,唯有與ai同行,讓簡單的世界更簡潔,我們才能迎來更好的時代。

是的,無論是哪個時代,“被替代”的隱患始終存在,但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn),篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn),敗也挑戰(zhàn),關(guān)鍵在于當(dāng)洪流襲來,你是否有勇立潮頭,發(fā)覺機遇的士氣。正如王鼎鈞所言,“時代像篩子,篩得多數(shù)人流離失所,篩得少數(shù)人出類拔萃?!蔽倚湃?,那些自甘墮落,向人工智能俯首稱臣的人只會在社會中漸漸淡去,唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我,在ai洪流中暗藏的機遇中大放異彩。

人工智能之大勢已成定局,然人類將來之命運猶未可知。面對ai洪流,是消沉,還是迎戰(zhàn)?由君定奪。

人工智能的利弊論文篇十七

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)要加強對人工智能的研究開發(fā)工作,為社會創(chuàng)造出更多的價值效益。本文將進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)時代,電氣工程發(fā)展要與時俱進,跟上時代前進的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實現(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),才能有效實現(xiàn)對各項機械設(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)控制有利于各項參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié),同時還較為簡單易學(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)計算機事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù),正確運用反饋的信息與語言進行設(shè)定,此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進一步完成修改和擴展作業(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,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,能夠保障各項機械設(shè)備安全可靠的運行生產(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),該項技術(shù)的運行不會過多受到外界因素的干擾,造成嚴(yán)重的運行故障問題,從而確保機器事先設(shè)置好的參數(shù)在實際操作過程中不會發(fā)生任何變動,從而有效避免了實際值與理論值出現(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),能夠有效減少各項電力機器設(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)備進行管理維護,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電器設(shè)備中,不僅僅能夠完善優(yōu)化各項產(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)計工作中,從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計周期,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)濟效益。

(二)實現(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)工作打下扎實的基礎(chǔ)。與此同時,電力企業(yè)通過引進應(yīng)用先進的智能化控制器,能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實時分析調(diào)節(jié),無需專門安排專家技術(shù)人員在現(xiàn)場進行指導(dǎo)和監(jiān)督,相關(guān)工作人員在控制室通過計算機就能夠?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,會遇到各種運行故障問題。例如,常見的發(fā)電機斷電、變壓器過熱等事故,對于這些運行故障,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檢修人員花費較多的時間與精力,電力企業(yè)還必須安排管理人員對各項設(shè)備進行實時監(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)各項電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運行,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。通過在各項機器設(shè)備中加入智能化控制器,從而有效實現(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,充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量,滿足社會用戶的各項需求,為國民經(jīng)濟發(fā)展貢獻最大的力量。

參考文獻:

【本文地址:http://www.aiweibaby.com/zuowen/4046585.html】

全文閱讀已結(jié)束,如果需要下載本文請點擊

下載此文檔