成就感是指通過完成任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)目標后所產(chǎn)生的滿足和自豪感。在寫總結(jié)時，要注重突出問題的解決、成果的展示以及個人的收獲和反思。這些總結(jié)范文都是經(jīng)過精心挑選的，希望能夠給大家?guī)硪恍懽魃系乃悸泛椭笇?dǎo)。
人工智能的綜述論文篇一
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)(aiartificialintelligence)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達到最優(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。
人工智能的綜述論文篇二
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，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，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。
人工智能的綜述論文篇三
在二十一世紀的將來，寧波市室驗小學(xué)的中心，有一座巨大的建筑物――大本鐘。
這不是大本鐘的仿照，而是一座高科技的智能教學(xué)樓。這座樓分成一個個小小的圓，那是一個個教室?，F(xiàn)在，可以讓你見識見識所謂的“高科技”啦。走上樓梯，來到四（五）班的教室門口，門口擺著好多雙鞋，不用驚奇，教室是圓的，固然得穿特別的鞋啦。在門框上，有一個指甲大小的洞，那是微形錄像頭，假如你晚到了便會自動發(fā)信息給教師，以防你不誠懇，偷偷溜進來。教室的中心有一大個一大個的沙包，那是學(xué)生座椅，你任憑怎么坐都可以，由于它有一個芯片，可以測你的心理，只要在聽課就可以。假如沒聽課，它就會像一把扎滿釘子的“活火山”，把你弄得苦痛不堪。教室里沒有桌子，一人一個平板電腦，教師講課的板書占一半，不用怕看不見，在為可以放大。另一半是錄像機，把教師講的課全程錄像。
教室前面的講臺更牛，還有那個“大本鐘”語。數(shù)教師（包括全部教師）要拖課，那把教室建成大本鐘干嗎？鐘一響，學(xué)生倒安平穩(wěn)穩(wěn)的，教師在講臺上卻被震得象在12級地震現(xiàn)場，五臟六腑都“蹦”了出來。假如學(xué)生很喜愛，只要在“課后評分”地方點一個好，教師就會留下來?！皦Α鄙系暮诎逡灿行酒?，教師不用找文件，心里一想，文件就會立即翻開。芯片還能識別人。同學(xué)假如在動，不到5秒，電腦就會自動關(guān)機，以防壞掉。黑板角落一個個白色的，上面畫有圖案的是教室按扭，一按，相應(yīng)的教室布置，讓同學(xué)們和教師不會為沒有教室而苦惱。
教室后邊的圖書角也很奇妙。想到什么書，什么書就會被推出一個角，不用我們一本本地找了。圖書角的邊上有一個生物角，透亮的玻璃里一個“動物園”一樣的地方。每天都會引來很多奇怪的眼睛，里面除了兇狠的野獸，其它動物幾乎都不缺。進入邊上的“更衣室”，一套適合你的衣服就穿在了你身上，再走進“迷你動物園”，邊上不是透亮的了，而是一望無際的“動物天堂”。盡管知道這是幻覺，但學(xué)是很吸引人。走近那些動物，衣服起了作用，讓人聽懂了它們的語言，還能和它們溝通呢！
不止這些呢，節(jié)日里，“天花板”上的燈會身出五彩的`光線，平常只會在摔倒時變軟的“地板”現(xiàn)在一不當心踩著了哪塊，“砰”地一下就會炸出五色的彩帶，立即又自動恢復(fù)，為節(jié)日增加不少樂趣。
噢，差點遺忘了，教室是園的，真正的目的就是不讓教師體罰學(xué)生。由于那把“沙包椅”已經(jīng)起到這個作用了啦！
這樣一個智能教室，肯定會在21世紀被創(chuàng)造出來讓我們用的。我們肯定要去研發(fā)出這種高科技的智能教室。
人工智能的綜述論文篇四
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。
人工智能(ai，artificialintelligence)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。
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。
（1）學(xué)生的認識誤區(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識。通過對課標中規(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。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認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：
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［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］.
人工智能的綜述論文篇五
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。可以說將人工智能技術(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)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。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。
人工智能的綜述論文篇六
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，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
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，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。
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人工智能的綜述論文篇七
十九世紀末到二十世紀以來科學(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，機械電子工程學(xué)得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義，機械電子工程就是電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的機械技術(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)，它可以將所有的機械工程信息進行分析，達到智能化的目的。雖然依舊屬于機械工程行業(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機械電子工程的發(fā)展過程。
機械電子工程學(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，機械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機械電子工程學(xué)的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個方面：
1）機械電子工程學(xué)的開端。
機械電子工程學(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)家進行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2）機械電子工程學(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，機械電子工程迎來了高速發(fā)展時期，隨著標準件生產(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)具備了一定的標準，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)的過程過于標準，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）機械電子工程的成熟階段。
經(jīng)過了多年的發(fā)展，機械電子工程產(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，進入了現(xiàn)代機械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底，機械電子工程的發(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，對機械電子工程提出了更高的要求，機械電子行業(yè)的特點是柔性制造，這也為機械電子同信息化社會的融合創(chuàng)造了條件。
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行儲存。
社會作為一個不斷發(fā)展變化的有機結(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。
人工智能的綜述論文篇八
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當做是電氣控制領(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?，F(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]。
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，不僅要有計算機技術(shù)知識進行有效支持，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器人，將來許多崗位都可以由機器來替代人類工作[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、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繁雜，所以在現(xiàn)實操控中的效率性要加強，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)中心主要是計算機系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計算機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：
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人工智能的綜述論文篇九
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟惿?，推動人類進步。人工智能學(xué)者從認知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ)，哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學(xué)思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎(chǔ)，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢。
人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學(xué)思考。博登指出：“在科學(xué)家族中，沒有一門學(xué)科比ai與哲學(xué)的關(guān)系更密切?！薄?〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學(xué)與語言哲學(xué)，認知科學(xué)與認知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止，對于人工智能哲學(xué)的研究還沒有形成完整的理論體系，學(xué)者多從哲學(xué)視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。
人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學(xué)家畢達哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)?！鞍凑掌樟_克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘數(shù)學(xué)’這個詞也是畢達哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。
“數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義，不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達哥拉斯學(xué)派認為數(shù)是宇宙的元素，科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如，物理學(xué)是研究事物運動方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律，認為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因，又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達哥拉斯主義學(xué)派）認為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對于事物來說，既是質(zhì)料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認為萬物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”?？扑鼓λ乖饩褪恰爸刃颉钡囊馑迹J為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。
畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個自然科學(xué)的發(fā)展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀帶有畢達哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運動簡單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認為自己是畢達哥拉斯主義者，他的目標就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達哥拉斯主義的追隨者，他認為“自然之書是用數(shù)學(xué)語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實中。畢達哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉(zhuǎn)變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎(chǔ)上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設(shè)計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術(shù)計算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運算將數(shù)學(xué)運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學(xué)問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設(shè)計出一個物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計出把思維當成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復(fù)雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學(xué)思想均根源于畢達哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅(qū)也認為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設(shè)都是把認知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性?？梢?，畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
除了畢達哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號主義學(xué)派也稱為邏輯主義學(xué)派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構(gòu)成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他認為邏輯學(xué)是獲得真正知識的重要工具，邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎(chǔ)，都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉，分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué)，數(shù)學(xué)也要用邏輯符號來表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點是：哲學(xué)的任務(wù)是對知識進行分析，強調(diào)通過對語言的邏輯分析來消除形而上學(xué)問題，認為一切綜合命題都以經(jīng)驗為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學(xué)家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉(zhuǎn)換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問題，達到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語言分析，強調(diào)語言分析的重要性，分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務(wù)在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴密的科學(xué)，哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分，沒有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學(xué)問題。對科學(xué)問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學(xué)問題，否則就不是哲學(xué)問題。因此，邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學(xué)問題命題都是語言表達式，語言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu)，是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則。“如無必要，勿增實體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構(gòu)造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設(shè)計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結(jié)為計算。人工智能中符號主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質(zhì)運動的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設(shè)想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內(nèi)在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特?！稊?shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來表達。德雷福斯認為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上，即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認識論假設(shè)。其中認識論假設(shè)指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認為：“人工智能科學(xué)家把計算機看成操作符號的機器，他們認為，重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號，數(shù)字也不例外?！薄?〕196在符號主義者看來，符號是人類認識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認知世界的過程。符號主義學(xué)派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學(xué)思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎(chǔ)上對人工智能的認識論假設(shè)與本體論假設(shè)進行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標準，“認知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系”〔12〕?？梢?，人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān)，邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水，赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火，德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子，認為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微?！?，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡單的事物構(gòu)成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成，復(fù)雜對象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。
簡單性哲學(xué)原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學(xué)原則，人與動物都是由簡單的粒子構(gòu)成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復(fù)雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴密的力學(xué)體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學(xué)家海森堡也認為簡單性原則可以作為科學(xué)假說可接受性的標準。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示，而且社會關(guān)系也可以用力學(xué)表示。孔德提出社會動力學(xué)和社會靜力學(xué)概念，社會動力學(xué)又稱為社會物理學(xué)，立足于運用力學(xué)規(guī)律分析社會關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學(xué)》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是機器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機器的探索。
主體與客體的關(guān)系在哲學(xué)史上占居重要地位，是哲學(xué)研究中的核心問題，也是哲學(xué)史上諸多學(xué)派的思想源頭。古希臘米利都學(xué)派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關(guān)注主體如何認識客體，關(guān)注主體與客體的關(guān)系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質(zhì)相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標準是什么呢？人之所以為主體的標準又是什么呢？有的學(xué)者認為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學(xué)意義的認識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結(jié)構(gòu)、知識本質(zhì)、知識來源和知識判斷的信念等內(nèi)容，主體與客體的關(guān)系問題是哲學(xué)的核心問題。認識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學(xué)流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關(guān)系作為研究的切入點。
人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學(xué)理念有不同的研究進路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結(jié)主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認知過程看成符號計算過程，人類認知是物理符號系統(tǒng)，人工智能先驅(qū)德雷福斯（s）認為，人工智能研究者其實與煉金術(shù)師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質(zhì)區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認識論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的。“生物學(xué)假設(shè)：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè)：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認識論假設(shè)：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質(zhì)的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認知規(guī)律和智能結(jié)構(gòu)沒有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結(jié)主義進路，又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，認為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其理論假設(shè)是人與機器如果具有同樣的結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結(jié)構(gòu)從而制造出類似人腦的機器。在聯(lián)結(jié)主義看來，人與機器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結(jié)主義失敗的原因是人腦的結(jié)構(gòu)并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習(xí)得仍然是認知科學(xué)研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(lián)結(jié)主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學(xué)派，其原理為維納和麥克洛克等學(xué)者的控制論思想及感知-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)等的研究。人工智能行為主義學(xué)派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機器人”實質(zhì)上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應(yīng)外界的環(huán)境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認知能力，主體與客體之間還是可以嚴格區(qū)分。人工智能的目標從技術(shù)層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學(xué)層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學(xué)核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學(xué)上的身心問題、意識難題等問題。哲學(xué)的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。
綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展有其哲學(xué)根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學(xué)的邏輯分析研究方法。在眾多哲學(xué)思想中，簡單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學(xué)家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學(xué)的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動哲學(xué)的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學(xué)問題的研究。只有對人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎(chǔ)、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。
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人工智能的綜述論文篇十
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)問題當作自己的論題，把學(xué)術(shù)成果當作自己的描述對象，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、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，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。
人工智能的綜述論文篇十一
1.1制訂本標準的目的是為了統(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本標準適用于報告、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。本標準所指報告、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本標準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。可以用不褪色的復(fù)制本。報告、論文宜用(210mm×297mm)標準大小的白紙，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準gb1.1《標準化工作導(dǎo)則標準編寫的基本規(guī)定》第8章“標準條文的編排”的有關(guān)規(guī)定，采用阿拉伯數(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。
人工智能的綜述論文篇十二
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，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
人工智能的綜述論文篇十三
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學(xué)術(shù)會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能在會計、審計、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務(wù)所通過利用財務(wù)機器人進行會計、審計等工作，使得數(shù)據(jù)的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財務(wù)管理系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對每一筆賬務(wù)進行核實和驗證。財務(wù)機器人還實現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財務(wù)軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎(chǔ)會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會計信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會計職能的重心將向預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會計人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業(yè)中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財務(wù)工作，企業(yè)更需要財會人員發(fā)揮管理會計的職能，會計從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財務(wù)會計到管理會計轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會經(jīng)濟發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強、應(yīng)變能力強、協(xié)商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進步，順應(yīng)這種變化，會計人員應(yīng)當認清挑戰(zhàn)，抓住機遇。
一方面，會計從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險控制，合理避稅、財務(wù)分析等。同時，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應(yīng)隨時可以接任ceo。會計人員應(yīng)當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財會領(lǐng)域的突破離不開懂會計知識的專業(yè)人員的配合，財務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強計算機、信息技術(shù)的知識儲備，協(xié)助人工智能會計信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當人工智能會計系統(tǒng)的設(shè)計者和監(jiān)督者。
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人工智能的綜述論文篇十四
1、構(gòu)思要圍繞主題展開：若要使論文寫得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學(xué)術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學(xué)術(shù)觀點學(xué)術(shù)見解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對一篇論文構(gòu)思時，有時按時間順序編寫，有時按地域位置(空間)順序編寫，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學(xué)研究和認識事物的邏輯。但不管屬于何種情形，都應(yīng)保持合乎情理、連貫完整。
3、要作讀者分析：撰寫并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對象，才能有效地展開構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達的角度。
提高構(gòu)思能力。
1、寫學(xué)術(shù)論文之前，先擬定提綱，可以極大地幫助作者鍛煉思想，提高構(gòu)思能力。
2、寫作提綱，可以幫助作者勾劃出全篇論文的框架，體現(xiàn)自己經(jīng)過對材料的消化與進行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點又放在哪里，哪里需要進行一些注釋或解說。按此計劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達嚴密。
3、擬制寫作提綱，只需要運用一些簡單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點有機組織編成順序號，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時即可用來做論文段落的標題。
討論部分的寫作技巧。
1.描述結(jié)論：首先，從專業(yè)角度對自己的研究進行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會給人一種課題設(shè)計不完善的感覺。
2.解釋結(jié)論：對本研究的結(jié)論進行解釋，為了突出解釋的科學(xué)性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對比中進行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻，同時也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻，但要解釋出不一致的理由，比如是因為所選群體不一致，研究條件不一致等等，因為科學(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個結(jié)論不一致一般不難。
3.研究價值：結(jié)論解釋完之后，還要說明本研究的應(yīng)用價值，也就本研究所能給社會或者臨床帶來什么實際價值，比如本研究可以進一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會或多或少存在一些不足之處，或者由于當前科技水平的限制，也會導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時，一定要慎重。
盡量列出1～2個不影響本研究結(jié)論科學(xué)性和準確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計方法不當，或者本課題的所用評價標準不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說明本文所要傳遞的信息，或者是對后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫出本文要傳遞給讀者什么有價值的知識或信息，也可以是給讀者帶來的啟發(fā)。比如：“隨著對不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動功能的內(nèi)固定方法是我們當前研究的方向?！?/p>
人工智能的綜述論文篇十五
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。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胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(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。總之，在計算機的視覺識別中，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)。
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