創(chuàng)新是指在完成任務(wù)或達(dá)成目標(biāo)的過程中能夠提出新思路和創(chuàng)造性解決方案。適當(dāng)?shù)胤此己妥晕以u價有助于提高總結(jié)的質(zhì)量?？偨Y(jié)是自我認(rèn)知和進(jìn)步的有力工具，以下是一些優(yōu)秀總結(jié)范文，供大家參考和學(xué)習(xí)。
人工智能應(yīng)用論文篇一
：信息技術(shù)為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結(jié)了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
：人工智能；計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻
人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領(lǐng)域，讓一些機(jī)器具備人的思維以及感官，這種機(jī)器最終會達(dá)到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機(jī)器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。
2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行
現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個人、相關(guān)部門都要依賴計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)大的計算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。
2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷
網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來越大，計算機(jī)技術(shù)更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強(qiáng)人工智能與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。
2.3資源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。
人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機(jī)器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。
計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問題一直都是人們關(guān)心的重點。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，對其真實性無法準(zhǔn)確核實。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒有有效的遏制手段。
5.1反垃圾郵件系統(tǒng)
這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強(qiáng)了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財產(chǎn)安全。
5.2智能防火墻技術(shù)
防火墻對于計算機(jī)使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計算機(jī)安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計算機(jī)的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動防御，計算機(jī)可以通過智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強(qiáng)化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個角度來說是最實用的應(yīng)用技術(shù)。
5.3入侵檢測技術(shù)
嚴(yán)格來說入侵檢測技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機(jī)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機(jī)的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術(shù)的性能。
5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)
網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計算機(jī)上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計算機(jī)在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機(jī)進(jìn)行檢測，找出其中的問題，便于對計算機(jī)進(jìn)行維護(hù)，提高計算機(jī)使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機(jī)故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存，以便于隨時提取計算機(jī)中的數(shù)據(jù)。
5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)
這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機(jī)制的優(yōu)點，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對已知的入侵特征設(shè)計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測范圍比較有限。
5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
這種人工智能的應(yīng)用是以對人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實用的應(yīng)用。
5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計程序為基礎(chǔ)，對一些主機(jī)會話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的一些日?；顒右约耙?guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機(jī)及的檢測效率以及識別效率。這項應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。
5.8人工免疫技術(shù)
人工免疫是一種針對人體免疫的特征設(shè)計的應(yīng)用技術(shù)，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機(jī)制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計算機(jī)入侵檢測技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強(qiáng)，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補(bǔ)。在基因庫中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過程對于一些未知病毒進(jìn)行識別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實際應(yīng)用還存在一些問題。在否定選擇機(jī)制中，系統(tǒng)中會隨機(jī)產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。
5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)
這項應(yīng)用是對人類的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計算機(jī)的安全性更高。
人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應(yīng)用在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計算機(jī)安全性得到提升，同時提高計算機(jī)的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。
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[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j]?？萍紕?chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.
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(cialintelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(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
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)展的計算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲容量、不斷降低的價格，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。
(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算機(jī)交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機(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(jī)器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
(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。
(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，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價路線。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。計算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，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，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)通過實例學(xué)習(xí)，這一點和人類的做法一樣。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)。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
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長處來幫助人類進(jìn)行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進(jìn)化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標(biāo)是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計算智能與進(jìn)化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進(jìn)化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進(jìn)化計算加以說明。
進(jìn)化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進(jìn)化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計算方法。目前，進(jìn)化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機(jī)等。
達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對計算機(jī)科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀(jì)80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進(jìn)行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達(dá)問題。最好的表達(dá)方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達(dá)的概念。
機(jī)器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過計算機(jī)進(jìn)行仿真，對相關(guān)非線性對象進(jìn)行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機(jī)病毒、計算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細(xì)地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機(jī)越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會不會有一天機(jī)器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應(yīng)用。
人工智能應(yīng)用論文篇四
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。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?！叭斯ぶ悄堋边@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算機(jī)實現(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、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實踐也使得應(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)也是研究時間最長最重點的領(lǐng)域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實例進(jìn)行推導(dǎo)并及時更新證明結(jié)論，演繹和直覺相結(jié)合，在推理和證明中實現(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現(xiàn)，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進(jìn)行求解；而另一個實例則是數(shù)學(xué)方程的求解實現(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），是指借助計算機(jī)來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，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)驗的智能計算機(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施規(guī)劃方案）、設(shè)計型（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：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)的實現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與人類專家提供的問題解決實例上，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)驗的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實際運用中，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)是指計算機(jī)自動獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實的過程，是計算機(jī)具有智能的基礎(chǔ)。計算機(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)，如果能順利實施必將使得翻譯準(zhǔn)確性的研究取得實質(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)歷了高潮和低谷時期。根據(jù)不同時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年計算智能由bezdek提出，計算智能對于生物進(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)計落實，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，有機(jī)遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時代的真正實現(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)違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內(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)用論文篇五
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機(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)。
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計算機(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。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機(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“第五代計算機(jī)研制計劃”，即“知識信息處理計算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(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?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機(jī)實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(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)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(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、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機(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?/p>
人工智能一直處于計算機(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)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的。影響。
人工智能應(yīng)用論文篇六
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，應(yīng)當(dāng)構(gòu)建分段分層分類的內(nèi)容生產(chǎn)模式，實現(xiàn)大中小幼等不同學(xué)段，知識層、實施層、分析層、評價層等不同序列層級，課堂、實踐、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，要有的放矢、精準(zhǔn)定位，建立數(shù)字化應(yīng)用長效機(jī)制，切實落實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)實踐的過程中，彰顯思政課內(nèi)蘊(yùn)的時代精神氣質(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)在于實現(xiàn)價值引領(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、完善經(jīng)驗，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)注實時性和交互性，結(jié)合人工智能的思政課教學(xué)模式助力教學(xué)質(zhì)量和水平實現(xiàn)整體提升。放眼未來，要從創(chuàng)新性、時代性和發(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，堅守思政課的教學(xué)主陣地，在教學(xué)實踐中實現(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)興大任的時代新人。
人工智能應(yīng)用論文篇七
在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識，構(gòu)建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。
２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動機(jī)“寓教于樂”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點一個原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊協(xié)作能力
機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競賽實際上是一個團(tuán)體學(xué)習(xí)的過程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、擴(kuò)大知識面，轉(zhuǎn)換思維方式
考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來。
1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過一門課程來擴(kuò)充學(xué)生的知識面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計涉及到光機(jī)電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設(shè)計也有軟件設(shè)計，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識的絕好機(jī)會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動化技術(shù)上的應(yīng)用。
2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計；高中信息技術(shù)課中可重點對機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計；而高中通用技術(shù)課中可重點對機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計?？傊虒W(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計，而不是放在問題的分析上。
3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營造好供學(xué)生動手動腦進(jìn)行設(shè)計活動的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個要素（任務(wù)驅(qū)動、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動手。同時，還應(yīng)提倡設(shè)計過程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計能力。教學(xué)活動不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時間做適當(dāng)?shù)墓ぷ?，以保證教學(xué)的完整性和有效性。
教育機(jī)器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。
人工智能應(yīng)用論文篇八
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
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)展的計算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲容量、不斷降低的價格，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。
(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算機(jī)交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機(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(jī)器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
(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。
(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，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價路線。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。計算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，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，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)通過實例學(xué)習(xí)，這一點和人類的做法一樣。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)。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)用論文篇九
機(jī)械電子工程與人工智能的有機(jī)統(tǒng)一，是運用傳統(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)械電子工程實現(xiàn)智能化。
機(jī)械電子工程是一項涵蓋各類科學(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)械電子工程包括計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，機(jī)械電子工程實現(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)計時，必須要將計算機(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。機(jī)械電子工程在設(shè)計時運用的知識比較復(fù)雜，但是設(shè)計比較簡單，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)是在計算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前提下得到應(yīng)用的，其通過對計算機(jī)技術(shù)的分析，從而對計算機(jī)技術(shù)的功能進(jìn)行進(jìn)一步的完善而實現(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，主要實現(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)用不僅僅采用計算機(jī)技術(shù)，同時還要結(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，這時人工智能技術(shù)主要是以計算機(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，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，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現(xiàn)融合，從而可以提高系統(tǒng)的運作效率，簡化了運算的程序，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)用論文篇十
摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個時代，第一個時代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代，第二個時代為弱方法時代，第三個時代為知識工程時代第四個時代為知識工業(yè)時代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計學(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，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，經(jīng)過運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)計算本來是要人腦來承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計算機(jī)不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計算，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。每個個體實際上是染色體帶有本身特征的實體。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際的基因的編碼程序為一種算法。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，想要從事這項研究工作必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)、統(tǒng)計學(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，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(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴(kuò)延，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣碛?，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時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(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。它研究如何用計算機(jī)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(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(qiáng)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(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踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計算機(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)校可以利用互聯(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(jìn)行實踐教學(xué)，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護(hù)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(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(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，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(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)：
［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］.
人工智能應(yīng)用論文篇十二
摘要：現(xiàn)代計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷更新?lián)Q代，無形中改變了人們的生活、工作和學(xué)習(xí)，為人們提供的服務(wù)逐漸趨向于智能化。人工智能技術(shù)的產(chǎn)生，是現(xiàn)代計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變革的代表之一，根據(jù)人們的個性化需要針對性提供服務(wù)，知識處理代替問題求解，可以有效降低人工勞動強(qiáng)度，提升工作效率和工作質(zhì)量，推動社會進(jìn)步和發(fā)展。筆者就計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的運用進(jìn)行多角度探究，客觀闡述人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程和特點，尋求合理對策推動人工智能的持續(xù)發(fā)展。
關(guān)鍵詞：計算機(jī)；人工智能；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；安全管理
人工智能作為一種新型科學(xué)產(chǎn)業(yè)，以其獨特的優(yōu)勢滲透進(jìn)社會生產(chǎn)與生活中，對于社會生活產(chǎn)生了極其深遠(yuǎn)的影響。尤其是隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的大范圍普及和應(yīng)用，人們的生活、工作和學(xué)習(xí)方式發(fā)生了不同程度的改變，但是由于網(wǎng)絡(luò)自身特性，實際應(yīng)用中不可避免地出現(xiàn)了一系列安全問題，影響到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用安全。而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以在豐富人們生活的同時，進(jìn)一步提升工作效率和工作質(zhì)量，提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，對于現(xiàn)代社會可持續(xù)發(fā)展意義深遠(yuǎn)。由此，加強(qiáng)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能運用，是現(xiàn)代社會發(fā)展的必然選擇，可以為后續(xù)工作提供支持與參考。
1人工智能概述
人工智能是一種集合了多種學(xué)科的科學(xué)產(chǎn)業(yè)，其中包括計算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、語言學(xué)以及心理學(xué)等等，主要是賦予原本單一的機(jī)械設(shè)備人工智能特性，可以代替人去執(zhí)行一些危險性較高的任務(wù)，可以大大降低人工勞動強(qiáng)度，保障人員安全，對于工作效率提升具有重要促進(jìn)作用[1]。就人工智能來看，區(qū)分人類智能和自然智能，借助計算機(jī)系統(tǒng)來模擬人類活動，完成系統(tǒng)指令，推動計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的同時，可以將數(shù)值計算和解決問題轉(zhuǎn)變?yōu)橹R處理過程。通過對人工智能技術(shù)的分析，可以了解其特點主要表現(xiàn)在以下幾點。（1）不確定的信息處理。通過網(wǎng)絡(luò)模糊分析和處理方式，可以打破傳統(tǒng)程序信息處理局限性，模擬人類智能活動，高效處理不確定信息，同時，還可以了解到資源的具體分配情況，為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。（2）網(wǎng)絡(luò)智能化管理。相較于傳統(tǒng)技術(shù)而言，人工智能可以有效提升網(wǎng)絡(luò)管理效率，憑借記憶功能可以構(gòu)建信息庫實現(xiàn)信息的安全存儲，將信息庫作為信息解釋和綜合平臺，可以大大提升信息準(zhǔn)確性和網(wǎng)絡(luò)智能化管理水平。（3）協(xié)作能力強(qiáng)。根據(jù)實際需要對現(xiàn)有資源進(jìn)行有機(jī)整合，實現(xiàn)用戶之間的信息傳輸和共享，推行智能化協(xié)作和管理，對于提升網(wǎng)絡(luò)管理效率具有積極作用[2]。
2計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
現(xiàn)代社會進(jìn)步和發(fā)展中，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)滲透進(jìn)各個行業(yè)領(lǐng)域，人們對于網(wǎng)絡(luò)信息安全問題的重視程度逐漸提升。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督和控制力度不斷提升，只有及時獲取精準(zhǔn)的信息才可以保證原有功能充分發(fā)揮[3-5]。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸，具有不連續(xù)性和不規(guī)則性特點，計算機(jī)發(fā)展初期，僅僅具備數(shù)據(jù)處理和邏輯分析的能力，無法有效判斷數(shù)據(jù)信息的真實性和準(zhǔn)確性，這就需要不斷推動計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新，使其逐漸朝著智能化方向發(fā)展。提高計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用深度和廣度，在提升數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量的同時，為用戶信息安全提供堅實保障。此外，計算機(jī)軟件開發(fā)中，不法分子利用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)犯罪，以此來謀求私利[6]。為了規(guī)避計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象出現(xiàn)，維護(hù)用戶信息安全，需要計算機(jī)具備更強(qiáng)的反應(yīng)力和觀察力，有效遏制侵犯用戶信息安全的行為。而實現(xiàn)這一目標(biāo)，迫切需要人工智能技術(shù)的支持，構(gòu)建智能化網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)，以便于自動化收集數(shù)據(jù)、在線診斷故障和排除故障，以求更為充分發(fā)揮人工智能技術(shù)優(yōu)勢。
3人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的運用途徑
3.1網(wǎng)絡(luò)管理
計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以有效提升智能化服務(wù)水平。除了在網(wǎng)絡(luò)安全管理中發(fā)揮積極作用以外，人工智能技術(shù)還可以通過專家知識庫建立綜合管理系統(tǒng)，借助先進(jìn)技術(shù)有效解決其中的問題，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)綜合管理。網(wǎng)絡(luò)自身的動態(tài)性和瞬變性特點，致使網(wǎng)絡(luò)管理工作難度隨之提升，需要智能化技術(shù)提供支持[7]。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中的重要組成內(nèi)容，通過對專家經(jīng)驗和知識的總結(jié)，將其錄入信息管理系統(tǒng)中，有助于解決該領(lǐng)域中的問題。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡(luò)管理方面，有助于彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)缺陷，切實提升網(wǎng)絡(luò)智能化管理水平。
3.2人工智能agent技術(shù)
人工智能agent技術(shù)在實際應(yīng)用中，由通信部分、知識域庫和數(shù)據(jù)庫多個部分組成，實現(xiàn)新數(shù)據(jù)信息的溝通和處理，完成網(wǎng)絡(luò)管理任務(wù)。通常情況下，在人工智能agent技術(shù)支持下，用戶可以自動搜索信息，將其傳輸?shù)筋A(yù)設(shè)位置，彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)的缺陷和不足，為用戶提供智能化服務(wù)，縮短信息查詢時間，提供更大的便利[8]。同時，人工智能agent技術(shù)滲透在人們的日常生活、工作和學(xué)習(xí)中，如日程安排、會議安排和網(wǎng)絡(luò)購物方面，可以有效提升服務(wù)智能化水平，推動計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的良性發(fā)展。
3.3網(wǎng)絡(luò)安全管理
在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面，通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以為網(wǎng)絡(luò)信息安全提供保障，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：首先，入侵檢測方面，作為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的重要組成部分，是防火墻的核心所在，可以為網(wǎng)絡(luò)安全提供堅實保障；入侵監(jiān)測功能的發(fā)揮，有助于合理開發(fā)和利用網(wǎng)絡(luò)資源，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全[9]；就入侵檢測技術(shù)來看，可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的綜合分析和處理，將可疑數(shù)據(jù)及時反饋給用戶，監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)，不影響網(wǎng)絡(luò)性能的同時，為網(wǎng)絡(luò)安全提供保護(hù)。在智能防火墻領(lǐng)域，相較于其他防御系統(tǒng)而言差異顯著，可以通過人工智能技術(shù)識別外部攻擊，在數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計和決策方面，在降低計算量的同時，將有害信息攔截在內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)外，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全。此外，通過智能防火墻技術(shù)，可以避免病毒傳輸，阻斷黑、客攻擊，實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，確保計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。
4結(jié)語
綜上所述，人工智能作為一種前沿科學(xué)產(chǎn)業(yè)，應(yīng)用在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，可以在豐富人們生活的同時，降低人工勞動強(qiáng)度，進(jìn)一步提升工作效率和工作質(zhì)量，為用戶提供智能化服務(wù)，推動現(xiàn)代社會可持續(xù)發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
[1]張宏濤.大數(shù)據(jù)背景下人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx,16(6):253.
[2]毛鶴.人工智能及其在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx,27(2):250.
[3]胡硯秋.人工智能及其在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx,22(21):255.
[6]盛旭.人工智能及其在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用[j].通訊世界,20xx,21(22):87.
[8]谷世紅,畢然.人工智能及其在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用[j].通訊世界,20xx,31(6):29.
[9]吳振宇.試析人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運用問題[j].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,20xx,23(1):70,74.
人工智能應(yīng)用論文篇十三
語言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文具有突出的學(xué)術(shù)性，它只能把學(xué)術(shù)問題當(dāng)作自己的論題，把學(xué)術(shù)成果當(dāng)作自己的描述對象，把學(xué)術(shù)見解作為自己的核心內(nèi)容。它以學(xué)術(shù)性區(qū)別于一般的社會理論文章和政治理論文章。學(xué)術(shù)是有系統(tǒng)、較專門的學(xué)問，它往往以學(xué)科的形式表現(xiàn)出來。人們通常將學(xué)科分為自然科學(xué)和社會科學(xué)兩大類。兩大類又可逐層劃分下去。如社會科學(xué)可以分為哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、法律、歷史、語言文學(xué)等，語言文學(xué)又可劃分出語言、文學(xué)，文學(xué)又可以劃分出文學(xué)理論、文學(xué)史，文學(xué)史又可以分為中外文學(xué)史，中外文學(xué)史又可以劃階段、設(shè)專題。分工越細(xì)，學(xué)問也就越專門化。但一切專門化的學(xué)問，又隸屬于它的上級學(xué)科。語言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所研究的，就是這些專門化的學(xué)問。語言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所要研究和解決的問題，是這些專業(yè)知識中的某一問題。
(二)獨創(chuàng)性
人工智能應(yīng)用論文篇十四
隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強(qiáng)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(jìn)步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)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(jìn)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(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機(jī)械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，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(tuán)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(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)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(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計時主要是采用遺傳算法升級計算機(jī)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(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)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(jì)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(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時引入人工智能技術(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(jì)效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過程
人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(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(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能應(yīng)用論文篇十五
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點發(fā)展趨勢。為了讓電氣自動化控制中人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術(shù)，闡述了人工智能技術(shù)在電氣自動化領(lǐng)域的使用實例，以此期望對有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能
近年來隨著國內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實際使用領(lǐng)域廣泛。現(xiàn)代社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領(lǐng)域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術(shù)為支持，但要做到讓人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術(shù)到底是什么樣的技術(shù)[1]。
1人工智能技術(shù)的概述
國內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術(shù)競相展現(xiàn)，人工智能技術(shù)也逐漸成熟了，而且它在當(dāng)今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計算機(jī)技術(shù)知識進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機(jī)器人，將來許多崗位都可以由機(jī)器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學(xué)家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術(shù)命名為人工智能技術(shù)。在人們平常的生產(chǎn)活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實使用效率非常高。
2人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發(fā)展人工智能技術(shù)的前景是非常有利的。
2.1電氣自動化控制中加入人工智能技術(shù)的重要性
人工智能技術(shù)同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢，例如人工智能對于數(shù)字和程式非常敏感，可以長時間的集中于處理同一個問題，這些優(yōu)勢可以幫助人類解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
因為電氣設(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對電氣設(shè)備的設(shè)計人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實的專業(yè)知識以外，還要求他們的設(shè)計最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會帶來很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點：（1）數(shù)據(jù)的收集與運算都能利用人工智能技術(shù)來實現(xiàn)，因為擁有了這一作用，以此一來就能對電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行運算，因此能讓電氣自動化的現(xiàn)實管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實現(xiàn)必要的報警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過鼠標(biāo)、鍵盤來對電氣設(shè)備實行自動化管控，因為使用管控流程就能夠?qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實需要非常符合[4]。（4）差錯記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨特特點，人類可以更好的運用這個技術(shù)來監(jiān)測每一個運行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點滴差池，以此來調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用分析
因為目前從根本上升級了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來越多的電氣設(shè)備開始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點與技術(shù)屬性，筆者主要對電氣自動化設(shè)備中人工智能技術(shù)的使用和電氣管控流程中人工智能技術(shù)的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設(shè)備的員工提出了很高的要求，他們應(yīng)該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識儲備。因為電氣自動化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因為不合理使用，導(dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯誤，有時更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來看，其系統(tǒng)中心主要是計算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用
就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個操作過程實現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費大筆的人工費用。除此之外就從整個控制過程來看，人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)同多臺設(shè)備的同時控制，專家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操控是其首要應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)[6]。
4總結(jié)
科技的發(fā)展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術(shù)的發(fā)揮在那越來越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因為人工智能技術(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術(shù)，它在實際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術(shù)后，極大程度上提高了電氣設(shè)備的控制度，讓它能更好的的服務(wù)人類生產(chǎn)活動；同時電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學(xué)、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術(shù)與電氣自動化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開平.高級項目中自動化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時代,20xx(02)．
人工智能應(yīng)用論文篇十六
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(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。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(jī)技術(shù)進(jìn)行識別。雖然人類的識別能力很強(qiáng)大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機(jī)的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實的，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(jī)代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術(shù)原理
其實，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(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機(jī)的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個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(jìn)行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機(jī)器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識別的速率。總之，在計算機(jī)的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。
計算機(jī)的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進(jìn)行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動。這樣計算機(jī)的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。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(jī)的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個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(jìn)行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術(shù)的分析
隨著計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準(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。”從這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(jī)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(jìn)行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時候，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(jī)進(jìn)行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進(jìn)行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術(shù)
計算機(jī)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(jī)的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機(jī)具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、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(jìn)行降維，使計算機(jī)的圖像識別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計算機(jī)的圖像識別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點。以后計算機(jī)的圖像識別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個信息化的時代，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)。
人工智能應(yīng)用論文篇十七
以前我們談科技進(jìn)步，談網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，總說是一把雙刃劍，有利有弊。現(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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機(jī)是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強(qiáng)的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣。現(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(jī)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。
人工智能應(yīng)用論文篇十八
摘要：電氣工程及其自動化的實現(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。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(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
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實際上，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，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際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(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
在當(dāng)前的時代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(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，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設(shè)計優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點環(huán)節(jié)進(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，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設(shè)計成本的支出，以滿足當(dāng)前時代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(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，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)：
[1]宋海南.電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].南方農(nóng)機(jī),20xx,47(11):134+148.
[2]閆海東,程世偉.淺析電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(06):69.
人工智能應(yīng)用論文篇十九
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機(jī)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(xiàn)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(jìn)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(jī)遇的領(lǐng)域。
計算機(jī)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(jìn)行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在復(fù)雜的機(jī)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(jī)械自動機(jī)開始，人們已對機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進(jìn)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(jī)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(jī)”理論，把研究會思維的機(jī)器和計算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)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(jī)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(jī)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(jìn)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(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(jìn)展，另一方面也是因為計算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計算機(jī)速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)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(jī)交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機(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(jī)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(jī)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(qiáng)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(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)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(jìn)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(jī)器人以及智能機(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)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(jī)系統(tǒng)“，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機(jī)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(jī)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(jìn)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(jī)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(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算機(jī)情感能力。情感能力對于計算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
----人工智能一直處于計算機(jī)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(jī)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(jìn)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(jī)器智能，它是計算機(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出人造的智能機(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)。
ai理論的實用性
----在一年一度at&t實驗室舉行的機(jī)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(jìn)。
----這種ai機(jī)器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強(qiáng)機(jī)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(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品
----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強(qiáng)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(jìn)行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機(jī)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。
人工智能應(yīng)用論文篇二十
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,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)及計算機(jī)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(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)實驗是進(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,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。
城市交通系統(tǒng)是一個典型的復(fù)雜系統(tǒng):
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。
人工交通系統(tǒng)有三個核心組成部分:
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(jìn)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。
人工交通系統(tǒng)具有以下特點:
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(jī)上進(jìn)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(jìn)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(jī)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(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(jī)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。
人工智能應(yīng)用論文篇二十一
十九世紀(jì)末到二十世紀(jì)以來科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，在這個時期里很多學(xué)科都得到了提高和補(bǔ)充，學(xué)科間的關(guān)系也越來越密切，一系列利好因素的共同作用下，機(jī)械電子工程學(xué)得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義，機(jī)械電子工程就是電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的機(jī)械技術(shù)的一個結(jié)合，充分的發(fā)揮了兩個不同學(xué)科在技術(shù)上的共同點，達(dá)到了物理上和信息功能上的連結(jié)。這是一個跨學(xué)科的嘗試，更是一個挑戰(zhàn)，它可以將所有的機(jī)械工程信息進(jìn)行分析，達(dá)到智能化的目的。雖然依舊屬于機(jī)械工程行業(yè)，但是顯然已經(jīng)擁有了自己的特點。
1）不同的設(shè)計方法
機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)工程相比，已經(jīng)不是單一的一個學(xué)科，它已經(jīng)發(fā)展成為了有很多技術(shù)和科學(xué)共同組成的一個新學(xué)科，并且在工程設(shè)計上充分的吸納了信息技術(shù)、機(jī)械技術(shù)，并為了使工程的各模塊結(jié)構(gòu)布局更加完整，設(shè)計人員一般都會采取自上而下的設(shè)計方法。
2）產(chǎn)品上的差異
2機(jī)械電子工程的發(fā)展過程
機(jī)械電子工程學(xué)并不是一個孤立的學(xué)科，它與很多工程和技術(shù)都有著密切的聯(lián)系，是機(jī)械工程學(xué)科和電子信息工程、智能管理技術(shù)共同作用下，形成的一個新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過程中，機(jī)械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機(jī)械電子工程學(xué)的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個方面：
1）機(jī)械電子工程學(xué)的開端
機(jī)械電子工程學(xué)在剛起步的階段，其主要的生產(chǎn)形式是手工生產(chǎn)，此時社會的生產(chǎn)能力很低，沒有充足的勞動力資源，發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況，科學(xué)家進(jìn)行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機(jī)械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2）機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段
在經(jīng)歷了起初艱難的開始階段以后，機(jī)械電子工程迎來了高速發(fā)展時期，隨著標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)在同一的流水線下得以實現(xiàn)，這一時期的生產(chǎn)已經(jīng)具備了一定的標(biāo)準(zhǔn)，并且極大地刺激了生產(chǎn)力的發(fā)展。但是這樣的生產(chǎn)模式并不是沒有缺點的，生產(chǎn)的過程過于標(biāo)準(zhǔn)，使產(chǎn)品過于單一，滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。
3）機(jī)械電子工程的成熟階段
經(jīng)過了多年的發(fā)展，機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定的體系，并與現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)有了一定的融合，進(jìn)入了現(xiàn)代機(jī)械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底，機(jī)械電子工程的發(fā)展是為了滿足社會工作和生活的需要，現(xiàn)代社會工作節(jié)奏加快，生產(chǎn)也更加靈活，對機(jī)械電子工程提出了更高的要求，機(jī)械電子行業(yè)的特點是柔性制造，這也為機(jī)械電子同信息化社會的融合創(chuàng)造了條件。
3人工智能在機(jī)械電子工程的運用
人類社會的發(fā)展始終離不開能源、信息。在古代，生產(chǎn)力水平及其低下，人們對信息的獲取能力也十分有限，能源和物質(zhì)是維持人類生產(chǎn)生活的必需品。長久以來，人類往往都沒有認(rèn)識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發(fā)展，生產(chǎn)力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解，同時也產(chǎn)生了對信息的需求，信息的價值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計算機(jī)技術(shù)的逐漸應(yīng)用，人類的生活發(fā)生了質(zhì)的變化，人類社會至此進(jìn)入了高科技的信息時代。人工智能系統(tǒng)作為電子技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，在近兩年出現(xiàn)，并且迅速的應(yīng)用到了機(jī)械電子工程領(lǐng)域。
電子信息技術(shù)在方便快捷的同時，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩(wěn)定性，這使機(jī)械信息系統(tǒng)在輸入和輸出上就會變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設(shè)規(guī)則庫、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識。
一般的解析方法都比較精密、準(zhǔn)確，但是應(yīng)用范圍十分有限，只能應(yīng)用于比較簡單的系統(tǒng)，而對比較繁瑣復(fù)雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實現(xiàn)。隨著人們對系統(tǒng)的要求越來越高，處理的信息變得復(fù)雜多樣，信息的內(nèi)容不僅包括數(shù)據(jù)的形式，也出現(xiàn)了數(shù)字信息和語言信息等新形式。為了適應(yīng)時代形勢的發(fā)展，人工智能處理方式以其復(fù)雜、不確定的特點成為了解析數(shù)學(xué)的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進(jìn)行分類的，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。這兩個系統(tǒng)存在著聯(lián)系，也有所不同。模糊推理系統(tǒng)一般通過對大腦功能進(jìn)行模擬，從而分析出語言的信號;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬的卻是大腦的結(jié)構(gòu)，通過對數(shù)字信號的處理得出參考數(shù)值。
1）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的相同點
我們可以說，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系都是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后在某一精度上趨近一個函數(shù)。
2）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的不同點
（1）映射方式
在映射方式的運用方面，模糊推理系統(tǒng)運用域和域之間的映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是點到點的映射。
（2）物理性質(zhì)
模糊推理體系與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系相比擁有更明確的物理性質(zhì)。
（3）計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連接，計算量和計算精度都十分有限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則很好的克服了這一點，在輸入的過程中使每個神經(jīng)元相互作用，大大的提高了計算量，并且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲存方式
在儲存信息的過程中，模糊推理體系采用的是比較規(guī)則的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是利用分布式對信息進(jìn)行儲存。
社會作為一個不斷發(fā)展變化的有機(jī)結(jié)合體，單一的處理手段是無法滿足人類發(fā)展的需要的。為此，智能系統(tǒng)研究專家開始了對綜合智能系統(tǒng)的開發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對以往人工智能體系的繼承和發(fā)展，它能夠融合以往兩種智能體系的優(yōu)點，使數(shù)學(xué)描述變得更加全面。
4結(jié)論
機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)發(fā)展是我國工業(yè)信息化過程的一個寫照，在工程制造的過程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢，實現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高，滿足社會發(fā)展的需求，機(jī)械電子工程和人工智能和完美結(jié)合實現(xiàn)了不同學(xué)科之間的融合，為工業(yè)信息化的發(fā)展提供了成功經(jīng)驗和新思路。
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