總結(jié)可以幫助我們更好地了解自己的優(yōu)點(diǎn)和不足，為今后的學(xué)習(xí)和工作規(guī)劃提供依據(jù)。寫(xiě)一篇完美的總結(jié)需要我們用簡(jiǎn)練、精煉的語(yǔ)言表達(dá)自己的思想和觀點(diǎn)，讓讀者易于理解和領(lǐng)會(huì)。這些范文雖然僅供參考，但是它們展示了一個(gè)良好總結(jié)的形式和內(nèi)容，值得我們借鑒和學(xué)習(xí)。
人工智能的論文篇一
1、構(gòu)思要圍繞主題展開(kāi)：若要使論文寫(xiě)得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學(xué)術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)學(xué)術(shù)見(jiàn)解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對(duì)一篇論文構(gòu)思時(shí)，有時(shí)按時(shí)間順序編寫(xiě)，有時(shí)按地域位置(空間)順序編寫(xiě)，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫(xiě)，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學(xué)研究和認(rèn)識(shí)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(xiě)并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時(shí)要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對(duì)象，才能有效地展開(kāi)構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達(dá)的角度。
提高構(gòu)思能力
1、寫(xiě)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(xiě)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(guò)對(duì)材料的消化與進(jìn)行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計(jì)劃先寫(xiě)什么、后寫(xiě)什么，前后如何表述一致，重點(diǎn)又放在哪里，哪里需要進(jìn)行一些注釋或解說(shuō)。按此計(jì)劃寫(xiě)作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達(dá)嚴(yán)密。
3、擬制寫(xiě)作提綱，只需要運(yùn)用一些簡(jiǎn)單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點(diǎn)有機(jī)組織編成順序號(hào)，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫(xiě)作的句子，有時(shí)即可用來(lái)做論文段落的標(biāo)題。
討論部分的寫(xiě)作技巧
1.描述結(jié)論：首先，從專(zhuān)業(yè)角度對(duì)自己的研究進(jìn)行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說(shuō)討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會(huì)給人一種課題設(shè)計(jì)不完善的感覺(jué)。
2.解釋結(jié)論：對(duì)本研究的結(jié)論進(jìn)行解釋?zhuān)瑸榱送怀鼋忉尩目茖W(xué)性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對(duì)比中進(jìn)行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻(xiàn)，同時(shí)也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻(xiàn)，但要解釋出不一致的理由，比如是因?yàn)樗x群體不一致，研究條件不一致等等，因?yàn)榭茖W(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個(gè)結(jié)論不一致一般不難。
3.研究?jī)r(jià)值：結(jié)論解釋完之后，還要說(shuō)明本研究的應(yīng)用價(jià)值，也就本研究所能給社會(huì)或者臨床帶來(lái)什么實(shí)際價(jià)值，比如本研究可以進(jìn)一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項(xiàng)研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會(huì)或多或少存在一些不足之處，或者由于當(dāng)前科技水平的限制，也會(huì)導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時(shí)，一定要慎重。
盡量列出1～2個(gè)不影響本研究結(jié)論科學(xué)性和準(zhǔn)確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時(shí)間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計(jì)方法不當(dāng)，或者本課題的所用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說(shuō)明本文所要傳遞的信息，或者是對(duì)后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫(xiě)出本文要傳遞給讀者什么有價(jià)值的知識(shí)或信息，也可以是給讀者帶來(lái)的啟發(fā)。比如：“隨著對(duì)不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實(shí)現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動(dòng)功能的內(nèi)固定方法是我們當(dāng)前研究的方向?！?BR> 人工智能的論文篇二
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個(gè)方面的應(yīng)用，最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來(lái)的好處。
1前言
，美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永Ｄ醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對(duì)其作了比較全面和通俗的說(shuō)明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無(wú)比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過(guò)數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測(cè)犯罪，保護(hù)生態(tài)多樣性，預(yù)測(cè)氣候變化，增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點(diǎn)是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過(guò)被人們所理解。但是，在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來(lái)處理的，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來(lái)的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類(lèi)一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過(guò)這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進(jìn)化論，將要解決的問(wèn)題模擬成一個(gè)生物體，通過(guò)復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過(guò)適應(yīng)函數(shù)度來(lái)淘汰那些不良的個(gè)體，這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問(wèn)題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時(shí)，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò)，但是它可用通過(guò)學(xué)習(xí)，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計(jì)算機(jī)具有人能解決問(wèn)題的能力，使得計(jì)算機(jī)工作起來(lái)更加的高效。而且通過(guò)人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制，降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)方面的應(yīng)用：
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來(lái)做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹(shù)木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來(lái)提供導(dǎo)航。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過(guò)這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問(wèn)題。我們通常是通過(guò)人肢體來(lái)交互，而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過(guò)對(duì)話的形式交互。
3.3專(zhuān)家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快，將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來(lái)構(gòu)成專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)使用人類(lèi)專(zhuān)家推理的模型來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專(zhuān)家作出解釋的復(fù)雜問(wèn)題，并得出與專(zhuān)家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式，我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來(lái)的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來(lái)，電子設(shè)備將會(huì)更加智能化，人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過(guò)智能搜索，可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時(shí)候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機(jī)自然語(yǔ)言交互、專(zhuān)家系統(tǒng)等。未來(lái)人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能的論文篇三
電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)是由計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行自動(dòng)控制，電氣自動(dòng)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(jī)械設(shè)備工作的精確性，為企業(yè)帶來(lái)了良好的經(jīng)濟(jì)效益，但是隨著電氣設(shè)備自動(dòng)化程度的不斷提高，要求電氣設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)智能化操作。人工智能技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人的智能，在計(jì)算機(jī)的控制下，實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進(jìn)行圖像分析與處理、語(yǔ)音識(shí)別以及專(zhuān)家控制系統(tǒng)等等?？梢哉f(shuō)將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中是電氣自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。
人工智能技術(shù)是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，融合多門(mén)學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù)，其主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬構(gòu)建人的智能，并且創(chuàng)建機(jī)器人系統(tǒng)和專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點(diǎn)是：一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計(jì)算機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的控制，因此人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的邏輯性，便于控制人員進(jìn)行操作；二是價(jià)值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)，而且其還實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)化控制與監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益的目的。比如通過(guò)人工智能技術(shù)可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進(jìn)而為企業(yè)節(jié)省相當(dāng)多的人力資源成本費(fèi)用；三是準(zhǔn)確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計(jì)算機(jī)依據(jù)人的智能建立計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行智能檢測(cè)與處理，避免了人工檢測(cè)所存在的弊端。
人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)就是通過(guò)對(duì)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(jìn)行操作的模式。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)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(dòng)化控制過(guò)程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問(wèn)題
電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中因?yàn)殡姎庠O(shè)備精密度越來(lái)越高，因此在運(yùn)行過(guò)程中所出現(xiàn)的病態(tài)結(jié)構(gòu)很難應(yīng)用傳統(tǒng)的方式表達(dá)出來(lái)，而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類(lèi)問(wèn)題，其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算與分析。
2.2實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(dòng)化控制中能夠依托專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視，并且對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行自動(dòng)收集與儲(chǔ)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(huì)自動(dòng)采取相應(yīng)的.控制方式，對(duì)故障進(jìn)行自動(dòng)處理，進(jìn)而避免了電氣系統(tǒng)故障的進(jìn)一步擴(kuò)大化。
2.3簡(jiǎn)化了人工操作過(guò)程，降低了人工操作造成的損失
人工智能技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)設(shè)備就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)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(guò)鼠標(biāo)對(duì)控制開(kāi)關(guān)進(jìn)行自動(dòng)控制，并且對(duì)勵(lì)磁電流進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)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(shí)現(xiàn)了專(zhuān)人專(zhuān)崗制度，細(xì)化了操作責(zé)任制度。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用
我們知道電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)屬于非常負(fù)責(zé)的控制系統(tǒng)，其不僅包含復(fù)雜的元件，而且還需要操作人員嚴(yán)格按照自動(dòng)化控制系統(tǒng)的要求進(jìn)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(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的自動(dòng)化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進(jìn)行設(shè)備檢測(cè)的落后模式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障檢測(cè)以及維修意見(jiàn)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(guò)程中的應(yīng)用
將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中，是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γㄟ^(guò)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(dòng)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(zhuān)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(zhuān)家控制為例，專(zhuān)家控制就是將專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與電氣控制劉楠相結(jié)合實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，其主要是對(duì)自動(dòng)控制的知識(shí)獲取、表示以及推理機(jī)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(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)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(duì)其進(jìn)行深入的檢測(cè)，因此需要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)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(guò)對(duì)油體氣體的分析，找出故障的原因，進(jìn)而自動(dòng)形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測(cè)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(jià)值也比較大。通過(guò)人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制環(huán)節(jié)的簡(jiǎn)單化，比如在機(jī)床加工中，如果運(yùn)用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機(jī)床操作的復(fù)雜性，并且能夠?qū)C(jī)床的運(yùn)行信息進(jìn)行收集與儲(chǔ)存，便于日后對(duì)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(yùn)營(yíng)的成本，提高其利潤(rùn)空間，并將生產(chǎn)效率提高到一個(gè)全新的層面。因此，相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的研究，使其能夠?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展以及社會(huì)的進(jìn)步發(fā)揮出更為突出的作用。
人工智能的論文篇四
長(zhǎng)久以來(lái)，人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國(guó)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(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。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(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng)，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(zhuān)題中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)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。
"智能"源于拉丁語(yǔ)legere，字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。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(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開(kāi)始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過(guò)幾個(gè)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(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動(dòng)機(jī)"理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱(chēng)為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開(kāi)始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中，人們從問(wèn)題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專(zhuān)家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開(kāi)了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類(lèi)自然語(yǔ)言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫(xiě)體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專(zhuān)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(pán)上擊敗了國(guó)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(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無(wú)法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過(guò)遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來(lái)運(yùn)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(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來(lái)，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員，請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無(wú)窮魅力的領(lǐng)域。
問(wèn):目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的`不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)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(gè)熱點(diǎn)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(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)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(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)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(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)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(shí)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(shí)體，比對(duì)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(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)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(yǔ)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(guó)開(kāi)始"863計(jì)劃"時(shí)，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱(chēng)是"智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計(jì)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(wèn)題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過(guò)十幾年來(lái)的努力，我們縮短了我國(guó)人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來(lái)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(guó)人工智能研究中還存在一些問(wèn)題，其特點(diǎn)是:課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí)，慣于考慮國(guó)外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí)，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒(méi)有取得理論上的突破，也沒(méi)有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此，我們不僅要善于找到解決問(wèn)題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問(wèn)題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
問(wèn):請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來(lái)會(huì)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(cè)人工智能的未來(lái)是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(lèi)右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來(lái)智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計(jì)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(jì)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(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能也稱(chēng)機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊(duì)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(shí)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(shí)間處于個(gè)人盤(pán)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(duì)打比賽看似無(wú)聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^(guò)這類(lèi)活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無(wú)數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無(wú)數(shù)臺(tái)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(guó)也已經(jīng)在大學(xué)中開(kāi)展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊(duì)參加，引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開(kāi)發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱(chēng)，預(yù)計(jì)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(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類(lèi)的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過(guò)的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽(tīng)音樂(lè)的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來(lái)。
人工智能的論文篇五
語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)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(wèn)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(duì)象，把學(xué)術(shù)見(jiàn)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(huì)理論文章和政治理論文章。學(xué)術(shù)是有系統(tǒng)、較專(zhuān)門(mén)的學(xué)問(wèn)，它往往以學(xué)科的形式表現(xiàn)出來(lái)。人們通常將學(xué)科分為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩大類(lèi)。兩大類(lèi)又可逐層劃分下去。如社會(huì)科學(xué)可以分為哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、法律、歷史、語(yǔ)言文學(xué)等，語(yǔ)言文學(xué)又可劃分出語(yǔ)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(zhuān)題。分工越細(xì)，學(xué)問(wèn)也就越專(zhuān)門(mén)化。但一切專(zhuān)門(mén)化的學(xué)問(wèn)，又隸屬于它的上級(jí)學(xué)科。語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)論文所研究的，就是這些專(zhuān)門(mén)化的學(xué)問(wèn)。語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)論文所要研究和解決的問(wèn)題，是這些專(zhuān)業(yè)知識(shí)中的某一問(wèn)題。
(二)獨(dú)創(chuàng)性
人工智能的論文篇六
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來(lái)其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中采用電氣自動(dòng)化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動(dòng)成本，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動(dòng)化控制都是依靠既定的程序和管理器來(lái)實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問(wèn)題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問(wèn)題具體分析的能力，會(huì)受到多個(gè)生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動(dòng)態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會(huì)局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運(yùn)行條件沒(méi)有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會(huì)受到外界因素的干擾[2].一般來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中應(yīng)用，會(huì)現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這些參數(shù)是基本上不會(huì)因?yàn)橥饨绺蓴_而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會(huì)因?yàn)楸旧淼墓收隙饹Q策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動(dòng)生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對(duì)更低的，不需要專(zhuān)門(mén)的技術(shù)專(zhuān)家來(lái)進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類(lèi)發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡(jiǎn)便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中還沒(méi)有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來(lái)完成，這樣不僅耗費(fèi)時(shí)間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的一個(gè)問(wèn)題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動(dòng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過(guò)程中一些常見(jiàn)的生產(chǎn)問(wèn)題。
2人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的實(shí)際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來(lái)，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無(wú)限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)
一直以來(lái)，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)巨大的工程，受限你要掌握市場(chǎng)行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷(xiāo)售額度，保證企業(yè)的市場(chǎng)占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過(guò)長(zhǎng)，因?yàn)槿缃竦氖袌?chǎng)雪球變化極快，而且市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計(jì)，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，往往是多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺(tái)機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無(wú)法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時(shí)間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對(duì)于電器自動(dòng)化生產(chǎn)來(lái)說(shuō)，時(shí)間就是金錢(qián)，這樣會(huì)嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的智能控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問(wèn)題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運(yùn)行過(guò)程的智能控制
社會(huì)在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會(huì)需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化的智能控制帶來(lái)了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計(jì)到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無(wú)法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，而計(jì)算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來(lái)處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類(lèi)智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時(shí)作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語(yǔ)
機(jī)械技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動(dòng)化控制，大部分的生產(chǎn)過(guò)程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時(shí)調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問(wèn)題，而且基本上不會(huì)受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對(duì)是一項(xiàng)值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，在生產(chǎn)過(guò)程中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問(wèn)題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管控。
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人工智能的論文篇七
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(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ?，需要加大?duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化體系的升級(jí)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(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
電氣自動(dòng)化是一門(mén)實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類(lèi)社會(huì)文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動(dòng)化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，有助于推動(dòng)電氣系統(tǒng)自動(dòng)化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
人工智能是一門(mén)新型的計(jì)算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)邊緣之間，研究對(duì)象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言問(wèn)題和感知問(wèn)題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類(lèi)思維進(jìn)行信息編碼的過(guò)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(duì)人類(lèi)大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類(lèi)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(duì)人類(lèi)大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計(jì)算機(jī)，順利地模擬人類(lèi)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(duì)人的智力功能的超越，其不同于人類(lèi)大腦運(yùn)行的顯著特征主要有四個(gè)方面：是機(jī)械的無(wú)意識(shí)的物理過(guò)程；無(wú)社會(huì)性；不具備人類(lèi)意識(shí)的創(chuàng)造力；功能是在人類(lèi)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(dòng)化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時(shí)，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來(lái)，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專(zhuān)業(yè)性高校和科研單位都對(duì)其在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用開(kāi)展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過(guò)程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過(guò)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(zhuān)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(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對(duì)策主要有以下三個(gè)方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過(guò)程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)
根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)科知識(shí)和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡(jiǎn)化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，這是電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時(shí)確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對(duì)策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類(lèi)型的故障和事故，如果無(wú)法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位，將會(huì)給員工的人身安全帶來(lái)威脅，企業(yè)也會(huì)承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作。可以在傳統(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(shuō)，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時(shí)保證診斷的精確性，也可以在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時(shí)引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過(guò)程
人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中，由于過(guò)程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專(zhuān)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(guò)模糊控制借助直流電和交流電的傳動(dòng)最終實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(lái)調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來(lái)說(shuō)，是通過(guò)采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過(guò)程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時(shí)掌控全局。
綜上所述，電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動(dòng)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(dòng)化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能的論文篇八
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動(dòng)化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。為了讓電氣自動(dòng)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(dòng)化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對(duì)有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動(dòng)化控制；人工智能
近年來(lái)隨著國(guó)內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來(lái)越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開(kāi)始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛?，F(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展離不開(kāi)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(dòng)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(guó)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(jìng)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(huì)中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識(shí)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(lèi)來(lái)工作的智能化機(jī)器人，將來(lái)許多崗位都可以由機(jī)器來(lái)替代人類(lèi)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(lèi)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(dòng)中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。
2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動(dòng)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(dòng)化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動(dòng)化的使用成本，這說(shuō)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(dòng)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(lèi)的工作方式相比有許多人類(lèi)不能替代的優(yōu)勢(shì)，例如人工智能對(duì)于數(shù)字和程式非常敏感，可以長(zhǎng)時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問(wèn)題，這些優(yōu)勢(shì)可以幫助人類(lèi)解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類(lèi)創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對(duì)電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專(zhuān)業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以外，還要求他們的設(shè)計(jì)最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動(dòng)化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會(huì)帶來(lái)很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來(lái)就能對(duì)電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開(kāi)展收集，還可立即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動(dòng)化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報(bào)警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過(guò)鼠標(biāo)、鍵盤(pán)來(lái)對(duì)電氣設(shè)備實(shí)行自動(dòng)化管控，因?yàn)槭褂霉芸亓鞒叹湍軌驅(qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來(lái)不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動(dòng)時(shí)間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯(cuò)記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類(lèi)可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來(lái)調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類(lèi)服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用分析
因?yàn)槟壳皬母旧仙?jí)了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來(lái)越多的電氣設(shè)備開(kāi)始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對(duì)電氣自動(dòng)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(kāi)展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動(dòng)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(duì)操控電氣自動(dòng)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(shí)儲(chǔ)備。因?yàn)殡姎庾詣?dòng)化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因?yàn)椴缓侠硎褂?，?dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯(cuò)誤，有時(shí)更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問(wèn)題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來(lái)達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來(lái)看，其系統(tǒng)中心主要是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計(jì)算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過(guò)程中的應(yīng)用
就電氣自動(dòng)化的管控流程來(lái)看，人工智能可以幫助人類(lèi)更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個(gè)操作過(guò)程實(shí)現(xiàn)無(wú)人化監(jiān)管，這樣一來(lái)達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個(gè)控制過(guò)程來(lái)看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺(tái)設(shè)備的同時(shí)控制，專(zhuān)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(lèi)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(lái)越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動(dòng)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(lèi)生產(chǎn)活動(dòng)；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動(dòng)化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡(jiǎn)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(dòng)化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開(kāi)平.高級(jí)項(xiàng)目中自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．
人工智能的論文篇九
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫(xiě)為ai，也稱(chēng)機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問(wèn)題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專(zhuān)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(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開(kāi)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(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)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(lái)。
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(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。也就是說(shuō)，將企業(yè)各部門(mén)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(tái)，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專(zhuān)家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過(guò)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(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn)，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開(kāi)發(fā)更高級(jí)的ai通用與專(zhuān)用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專(zhuān)用機(jī)器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類(lèi)去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)（automata）模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)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(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)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(lái)看，其研究也存在一定的問(wèn)題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、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(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)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(lèi)智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問(wèn)題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來(lái)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能的論文篇十
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡(jiǎn)稱(chēng)its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō),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(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開(kāi)銷(xiāo)方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來(lái)處理。
城市交通系統(tǒng)是一個(gè)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(wèn)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(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(lèi)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(wèn)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(huì)的動(dòng)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(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程,這類(lèi)系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問(wèn)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(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問(wèn)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(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)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(duì)于這類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)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(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)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(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)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(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長(zhǎng)”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(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多,不斷探索和改善,使過(guò)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(gè)核心組成部分:
三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
人工交通系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):
1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)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(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問(wèn)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(gè)交通出行元素的代理模型,通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái),以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門(mén)即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對(duì)交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能的論文篇十一
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專(zhuān)家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專(zhuān)家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
一、人工智能簡(jiǎn)述
二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專(zhuān)門(mén)調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類(lèi)大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專(zhuān)門(mén)安排專(zhuān)家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專(zhuān)家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿足社會(huì)用戶的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能的論文篇十二
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類(lèi)智能，研究出類(lèi)似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤(pán)旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、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(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周?chē)h(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(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。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(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤(pán)旋等待。
3結(jié)論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
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人工智能的論文篇十三
在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天，知識(shí)呈爆炸性增長(zhǎng)，全世界每天發(fā)表的論文都有數(shù)以萬(wàn)計(jì)，關(guān)鍵詞能鮮明而直觀地表述文獻(xiàn)論述或表達(dá)的主題，使讀者在未看學(xué)術(shù)論文的文摘和正文之前便能一目了然地知道論文論述的主題，從而作出是否要花費(fèi)時(shí)間閱讀正文的判斷[1]。不僅如此，關(guān)鍵詞揭示的是學(xué)術(shù)論文最核心的內(nèi)容，是文章最基本的學(xué)術(shù)思想、技術(shù)方法的提煉和概括[2]，因此學(xué)術(shù)界已約定利用主題概念詞去檢索最新發(fā)表的論文?？梢?jiàn)，關(guān)鍵詞早已成為學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí)，它并不是可有可無(wú)的論文裝飾品，更不是“形式主義”和“八股文”。關(guān)鍵詞標(biāo)引得是否恰當(dāng)，關(guān)系到該文被檢索的概率和該成果的利用率。
二、關(guān)鍵詞標(biāo)引的原則
（一）專(zhuān)指性規(guī)則
一個(gè)詞只能表達(dá)一個(gè)主題概念，即為專(zhuān)指性。只要能在敘詞表中找到與該文主題概念直接對(duì)應(yīng)的專(zhuān)指性敘詞，就不允許用詞表中的上位詞（s項(xiàng)）或下位詞（f項(xiàng)）;若找不到與主題概念直接對(duì)應(yīng)的敘詞，而上位詞確實(shí)與主題概念相符，即可選用。限制不加組配的泛指詞的使用，以免出現(xiàn)概念含糊。
（二）組配規(guī)則
1。交叉組配。系指2個(gè)或2個(gè)以上具有概念交叉關(guān)系的敘詞所進(jìn)行的組配，其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專(zhuān)指概念。例如：“噴氣式垂直起落飛機(jī)”，可用“噴氣式飛機(jī)”和“垂直起落飛機(jī)”這兩個(gè)泛指概念的詞確切地表達(dá)敘詞表中沒(méi)有的專(zhuān)指概念。
2。方面組配。系指一個(gè)表示事物的敘詞和另一個(gè)表示事物某個(gè)屬性或某個(gè)方面的敘詞所進(jìn)行的組配，其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專(zhuān)指概念。例如：“信號(hào)模擬穩(wěn)定器”可用“信號(hào)模擬器”與“穩(wěn)定器”組配，即用事物及其性質(zhì)來(lái)表達(dá)專(zhuān)指概念。
在組配標(biāo)引時(shí)，優(yōu)先考慮交叉組配，然后考慮方面組配;參與組配的敘詞必須是與文獻(xiàn)主題關(guān)系最密切、最臨近的敘詞，以避免越級(jí)組配;組配結(jié)果要求所表達(dá)的概念清楚、確切，只能表達(dá)一個(gè)單一的概念;如果無(wú)法用組配方法表達(dá)主題概念時(shí)，可選用最直接的上位詞或相關(guān)敘詞標(biāo)引。
（三）采用自由詞標(biāo)引
關(guān)鍵詞允許采用自由詞標(biāo)引，下列幾種情況可采用自由詞標(biāo)引：
1。主題詞表中明顯漏選的制圖概念詞;
2。表達(dá)新學(xué)科、新理論、新技術(shù)、新材料等新出現(xiàn)的概念;
3。詞表中未收錄的地區(qū)、人物、文獻(xiàn)、產(chǎn)品等名稱(chēng)及重要數(shù)據(jù)名稱(chēng);
4。某些概念采用組配，其結(jié)果出現(xiàn)多義時(shí)，被標(biāo)引概念也可用自由詞標(biāo)引。
自由詞盡可能選自其他詞表或較權(quán)威的參考書(shū)和工具書(shū)，選用的自由詞必須達(dá)到詞形簡(jiǎn)練、概念明確、實(shí)用性強(qiáng)。采用自由詞標(biāo)引后，應(yīng)有記錄，并及時(shí)向敘詞表管理部門(mén)反映。
（四）標(biāo)引程序
首先對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行主題分析，弄清該文的主題概念和中心內(nèi)容;盡可能從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文的重要段落中抽出與主題概念一致的詞和詞組;對(duì)所選出的詞進(jìn)行排序，對(duì)照敘述詞表中找出哪些詞可以直接作為敘詞標(biāo)引，哪些詞可以通過(guò)規(guī)范詞化變?yōu)閿⒃~，哪些敘詞可以組配成專(zhuān)指主題概念詞的詞組;還有相當(dāng)數(shù)量無(wú)法規(guī)范為敘詞的詞，只要是表達(dá)主題概念所必需的，都可以作為自由詞標(biāo)引并列入關(guān)鍵詞。
三、關(guān)鍵詞標(biāo)引常出現(xiàn)的問(wèn)題
（一）用詞不規(guī)范
關(guān)鍵詞雖然不像主題詞那么嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范，但絕不能隨意選取。因?yàn)殛P(guān)鍵詞標(biāo)引的正確與否直接影響到計(jì)算機(jī)檢索工作，所以無(wú)檢索意義的詞語(yǔ)不能作關(guān)鍵詞。一般規(guī)定關(guān)鍵詞必須是實(shí)詞，即必須是一些具有實(shí)質(zhì)意義的詞語(yǔ)。用詞不規(guī)范主要表現(xiàn)在有些選用的詞語(yǔ)不是實(shí)詞，或不能揭示主題內(nèi)容。
例5：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代圖書(shū)館信息服務(wù)的創(chuàng)新/傅先華//現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)。20xx。3
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);圖書(shū)館;信息服務(wù);創(chuàng)新;策略
此論文中的關(guān)鍵詞“圖書(shū)館”，用詞太寬泛，作為關(guān)鍵詞輸入電腦檢索，會(huì)跳出大量有關(guān)“圖書(shū)館”方面的文獻(xiàn)，使其在提示該論文主題內(nèi)容的專(zhuān)指性方面的作用大大降低，失去該關(guān)鍵詞應(yīng)起的作用。
例6：電子商務(wù)在數(shù)字圖書(shū)館中的應(yīng)用/謝春枝//現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)。20xx。2
關(guān)鍵詞：電子商務(wù);數(shù)字圖書(shū)館;應(yīng)用
該論文中的關(guān)鍵詞“應(yīng)用”沒(méi)有檢索意義，不能作關(guān)鍵詞。
（二）關(guān)鍵詞的外延過(guò)于寬泛
關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí)，是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語(yǔ)言詞匯。它是從論文的題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選出來(lái)的，能反映論文主題概念的詞或詞組。因此，應(yīng)從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選取最恰當(dāng)、最能反映論文所屬學(xué)科的專(zhuān)用的、義項(xiàng)比較單一的詞作為關(guān)鍵詞，切忌選用概念外延過(guò)于寬泛的詞。
例3：一篇題名為《論高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)發(fā)展的新理念》的論文[3]，把“新理念”選作關(guān)鍵詞就不妥當(dāng)。因?yàn)椤靶吕砟睢钡耐庋犹螅魏我婚T(mén)學(xué)科都存在新理念，從正文的3個(gè)層次標(biāo)題中選取“科技理論”、“人文理論”、“編輯理論”作為關(guān)鍵詞要恰當(dāng)?shù)枚唷?BR> （三）關(guān)鍵詞漏標(biāo)
例6：一篇題名為《話說(shuō)退稿》的論文[4]的關(guān)鍵詞為：“稿件;期刊;作者;編輯”。這篇論文就明顯地漏標(biāo)了“退稿”這個(gè)關(guān)鍵詞，而沒(méi)有這個(gè)關(guān)鍵詞，全文就主題不明。
例7：一篇題名為《文化傳播與外語(yǔ)教學(xué)》的論文[5]，關(guān)鍵詞是：“語(yǔ)言;文化;目的語(yǔ)文化”，顯然也漏標(biāo)了“外語(yǔ)教學(xué)”這個(gè)關(guān)鍵詞。由上可見(jiàn)，關(guān)鍵詞漏標(biāo)現(xiàn)象在許多學(xué)術(shù)期刊中也是屢見(jiàn)不鮮的毛病。
（四）英文關(guān)鍵詞不規(guī)范
中、英文關(guān)鍵詞不一一對(duì)應(yīng)，有的中文關(guān)鍵詞為6個(gè)，英文關(guān)鍵詞則為5個(gè)，或中、英文關(guān)鍵詞的順序不一致。英文關(guān)鍵詞拼寫(xiě)錯(cuò)誤多，有的用詞不正規(guī)，不是專(zhuān)用名詞術(shù)語(yǔ)，而是由普通英文名詞羅列而成。
隨著計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備的改進(jìn)和軟件技術(shù)的提高，以關(guān)鍵詞做主題索引而設(shè)計(jì)和建立的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)越來(lái)越多。關(guān)鍵詞作為一種便于文獻(xiàn)信息在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行文獻(xiàn)標(biāo)引的最佳形式，具有較高的標(biāo)引效率，特別適合于網(wǎng)上繁雜、無(wú)序的海量文獻(xiàn)信息處理，因而成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)主要的檢索語(yǔ)言，為國(guó)內(nèi)外各種學(xué)術(shù)期刊和文獻(xiàn)檢索工具普遍采用，并得到迅速發(fā)展，這足以說(shuō)明其對(duì)揭示論文主題和檢索科研成果的重要作用。因此，必須加強(qiáng)對(duì)學(xué)術(shù)論文中關(guān)鍵詞的規(guī)范化建設(shè)，重視對(duì)學(xué)術(shù)論文關(guān)鍵詞的學(xué)習(xí)與研究。
人工智能的論文篇十四
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類(lèi)智能，研究出類(lèi)似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的.利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤(pán)旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)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(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、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(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周?chē)h(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(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。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(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤(pán)旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機(jī)器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（14）：57-57.
人工智能的論文篇十五
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類(lèi)勞動(dòng)的邊界框架。該書(shū)區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類(lèi)勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類(lèi)認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來(lái)可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來(lái)，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書(shū)以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書(shū)的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書(shū)更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書(shū)中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類(lèi)勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能?chē)@既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類(lèi)則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說(shuō)，機(jī)器所不能替代的人類(lèi)勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類(lèi)勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類(lèi)勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類(lèi)勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類(lèi)的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過(guò)探索自在自然，經(jīng)過(guò)反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無(wú)到有的過(guò)程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類(lèi)的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類(lèi)顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類(lèi)探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類(lèi)的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類(lèi)“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開(kāi)放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過(guò)人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問(wèn)題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛(ài)因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過(guò)程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺(jué)的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見(jiàn)，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開(kāi)始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過(guò)親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來(lái)，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類(lèi)歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂(lè)、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類(lèi)借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類(lèi)而言仍然不可描述，也難以在人類(lèi)之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車(chē)只要將參數(shù)集分享出來(lái)就可以快速讓所有汽車(chē)學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說(shuō)信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來(lái)，同時(shí)還要將該物體與周?chē)h(huán)境的關(guān)系都描述出來(lái)。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來(lái)的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)奶幚恚?dāng)它被用來(lái)進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺(jué)和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫(huà)為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來(lái)的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類(lèi)感知和理解。這源于人類(lèi)感受能力的局限性：人類(lèi)只能感受部分外界信息，人類(lèi)的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無(wú)法被感知，它們之間的關(guān)系又無(wú)法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類(lèi)的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車(chē)圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車(chē)都有四個(gè)輪胎，人類(lèi)對(duì)圖片這類(lèi)直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類(lèi)就無(wú)法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類(lèi)似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問(wèn)題在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類(lèi)，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類(lèi)相比，人工智能無(wú)法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒(méi)有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒(méi)有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒(méi)有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒(méi)有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無(wú)法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無(wú)意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來(lái)可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過(guò)柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類(lèi)的信號(hào)輸入與輸出，但其問(wèn)題在于人類(lèi)的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類(lèi)智能通過(guò)語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類(lèi)的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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人工智能的論文篇十六
是的，正如霍金預(yù)言：“全面化人工智能可能意味著人類(lèi)的終結(jié)?！彪S著人工智能日益滲透我們的生活，人類(lèi)社會(huì)面臨著生存競(jìng)爭(zhēng)、倫理逆境等方方面面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實(shí)本質(zhì)上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)等科技相差無(wú)幾，其終極目標(biāo)都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們?yōu)楹我獙?duì)ai的到來(lái)感到恐慌？私以為，面對(duì)人工智能全面化的大勢(shì)之趨，我們理應(yīng)勇立潮頭，迎戰(zhàn)ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無(wú)可比較的學(xué)習(xí)速度，不知疲乏的高能運(yùn)作，面面俱到的'系統(tǒng)分析，以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系，勢(shì)必會(huì)占據(jù)了人類(lèi)相當(dāng)比重的生存空間，機(jī)器人種種優(yōu)勢(shì)人類(lèi)也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類(lèi)，而是要讓人類(lèi)不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰(shuí)能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉(zhuǎn)變我們的生活？同樣地，我們也無(wú)法否認(rèn)將來(lái)在ai時(shí)代我們的生活會(huì)再次被*。拒絕ai更是對(duì)更美妙將來(lái)的拒絕，唯有與ai同行，讓簡(jiǎn)單的世界更簡(jiǎn)潔，我們才能迎來(lái)更好的時(shí)代。
是的，無(wú)論是哪個(gè)時(shí)代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn)，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn)，敗也挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于當(dāng)洪流襲來(lái)，你是否有勇立潮頭，發(fā)覺(jué)機(jī)遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時(shí)代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類(lèi)拔萃?！蔽倚湃?，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱(chēng)臣的人只會(huì)在社會(huì)中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機(jī)遇中大放異彩。
人工智能之大勢(shì)已成定局，然人類(lèi)將來(lái)之命運(yùn)猶未可知。面對(duì)ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
人工智能的論文篇十七
人工智能是一門(mén)交叉性的前沿學(xué)科，也是一門(mén)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(duì)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(lái)的交叉性學(xué)科，其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)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?lái)愈多，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)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(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門(mén)具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，來(lái)解決人類(lèi)專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。
（2）開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，是能用形式化(或稱(chēng)公式化)方法描述和求解的一類(lèi)問(wèn)題；非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解；半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中，體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)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(guó)尚未在中學(xué)專(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類(lèi)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(wèn)題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流，這就對(duì)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(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房，若其性能較差，會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)，可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況，將無(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見(jiàn)，軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
（二）對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門(mén)神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離，研究和接觸這門(mén)科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門(mén)漸漸成長(zhǎng)的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí)，在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒，認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門(mén)課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識(shí)內(nèi)容艱深，不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中，開(kāi)展人工智能專(zhuān)業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類(lèi)院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?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(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強(qiáng)軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下，應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入，改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率，同時(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)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(pán)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(shí)，增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)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(duì)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(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí)，教師也不能因?yàn)樵撜n程的“選修”性質(zhì)，從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見(jiàn)這門(mén)課程的娛樂(lè)趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái)，不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門(mén)課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)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(mén)課程的開(kāi)設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)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(shí)人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門(mén)逐漸成長(zhǎng)的科學(xué)，開(kāi)設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能的論文篇十八
你聽(tīng)說(shuō)過(guò)或者看到過(guò)智能垃圾桶嗎？假如你們沒(méi)看到，那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)間穿梭機(jī)到將來(lái)世界去參觀吧！
將來(lái)的大街上，潔凈無(wú)比，沒(méi)有落葉、沒(méi)有垃圾、沒(méi)有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲(chóng)、更沒(méi)有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來(lái)是一個(gè)垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來(lái)它正在發(fā)電來(lái)處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是汲取路旁汽車(chē)的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽(yáng)能的，以用來(lái)發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個(gè)小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門(mén)自動(dòng)翻開(kāi)了，又按了一下其次顆綠色扣子，門(mén)又自動(dòng)的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆*的扣子，哈！真奇妙，扣子眼里彈出一個(gè)微型電話。這時(shí)，一位阿姨走過(guò)來(lái)，見(jiàn)我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來(lái)：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當(dāng)心掉了垃圾，它就會(huì)走過(guò)去，用手將垃圾撿起來(lái)，張開(kāi)緊閉的嘴，把它扔進(jìn)去。假如看到有人不愛(ài)清潔，它的`另一只手則會(huì)出示”愛(ài)惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內(nèi)在功能：它會(huì)垃圾分類(lèi)，把有毒和無(wú)毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無(wú)毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過(guò)自身的排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無(wú)毒的清爽氣體，釋放出來(lái)。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會(huì)自動(dòng)處理垃圾，并會(huì)走到一棵樹(shù)下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹(shù)里，然后又回到它原來(lái)的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時(shí)，米奇頭上便會(huì)張開(kāi)一個(gè)巨大的吸盤(pán)，把黃葉都吸進(jìn)去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。
假如我們現(xiàn)實(shí)中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng)，我們的愿望肯定會(huì)實(shí)現(xiàn)。
人工智能的論文篇一
1、構(gòu)思要圍繞主題展開(kāi)：若要使論文寫(xiě)得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學(xué)術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)學(xué)術(shù)見(jiàn)解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對(duì)一篇論文構(gòu)思時(shí)，有時(shí)按時(shí)間順序編寫(xiě)，有時(shí)按地域位置(空間)順序編寫(xiě)，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫(xiě)，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學(xué)研究和認(rèn)識(shí)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(xiě)并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時(shí)要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對(duì)象，才能有效地展開(kāi)構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達(dá)的角度。
提高構(gòu)思能力
1、寫(xiě)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(xiě)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(guò)對(duì)材料的消化與進(jìn)行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計(jì)劃先寫(xiě)什么、后寫(xiě)什么，前后如何表述一致，重點(diǎn)又放在哪里，哪里需要進(jìn)行一些注釋或解說(shuō)。按此計(jì)劃寫(xiě)作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達(dá)嚴(yán)密。
3、擬制寫(xiě)作提綱，只需要運(yùn)用一些簡(jiǎn)單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點(diǎn)有機(jī)組織編成順序號(hào)，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫(xiě)作的句子，有時(shí)即可用來(lái)做論文段落的標(biāo)題。
討論部分的寫(xiě)作技巧
1.描述結(jié)論：首先，從專(zhuān)業(yè)角度對(duì)自己的研究進(jìn)行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說(shuō)討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會(huì)給人一種課題設(shè)計(jì)不完善的感覺(jué)。
2.解釋結(jié)論：對(duì)本研究的結(jié)論進(jìn)行解釋?zhuān)瑸榱送怀鼋忉尩目茖W(xué)性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對(duì)比中進(jìn)行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻(xiàn)，同時(shí)也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻(xiàn)，但要解釋出不一致的理由，比如是因?yàn)樗x群體不一致，研究條件不一致等等，因?yàn)榭茖W(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個(gè)結(jié)論不一致一般不難。
3.研究?jī)r(jià)值：結(jié)論解釋完之后，還要說(shuō)明本研究的應(yīng)用價(jià)值，也就本研究所能給社會(huì)或者臨床帶來(lái)什么實(shí)際價(jià)值，比如本研究可以進(jìn)一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項(xiàng)研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會(huì)或多或少存在一些不足之處，或者由于當(dāng)前科技水平的限制，也會(huì)導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時(shí)，一定要慎重。
盡量列出1～2個(gè)不影響本研究結(jié)論科學(xué)性和準(zhǔn)確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時(shí)間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計(jì)方法不當(dāng)，或者本課題的所用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說(shuō)明本文所要傳遞的信息，或者是對(duì)后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫(xiě)出本文要傳遞給讀者什么有價(jià)值的知識(shí)或信息，也可以是給讀者帶來(lái)的啟發(fā)。比如：“隨著對(duì)不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實(shí)現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動(dòng)功能的內(nèi)固定方法是我們當(dāng)前研究的方向?！?BR> 人工智能的論文篇二
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個(gè)方面的應(yīng)用，最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來(lái)的好處。
1前言
，美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永Ｄ醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對(duì)其作了比較全面和通俗的說(shuō)明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無(wú)比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過(guò)數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測(cè)犯罪，保護(hù)生態(tài)多樣性，預(yù)測(cè)氣候變化，增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點(diǎn)是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過(guò)被人們所理解。但是，在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來(lái)處理的，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來(lái)的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類(lèi)一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過(guò)這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進(jìn)化論，將要解決的問(wèn)題模擬成一個(gè)生物體，通過(guò)復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過(guò)適應(yīng)函數(shù)度來(lái)淘汰那些不良的個(gè)體，這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問(wèn)題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時(shí)，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò)，但是它可用通過(guò)學(xué)習(xí)，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計(jì)算機(jī)具有人能解決問(wèn)題的能力，使得計(jì)算機(jī)工作起來(lái)更加的高效。而且通過(guò)人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制，降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)方面的應(yīng)用：
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來(lái)做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹(shù)木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來(lái)提供導(dǎo)航。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過(guò)這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問(wèn)題。我們通常是通過(guò)人肢體來(lái)交互，而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過(guò)對(duì)話的形式交互。
3.3專(zhuān)家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快，將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來(lái)構(gòu)成專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)使用人類(lèi)專(zhuān)家推理的模型來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專(zhuān)家作出解釋的復(fù)雜問(wèn)題，并得出與專(zhuān)家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式，我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來(lái)的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來(lái)，電子設(shè)備將會(huì)更加智能化，人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過(guò)智能搜索，可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時(shí)候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機(jī)自然語(yǔ)言交互、專(zhuān)家系統(tǒng)等。未來(lái)人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能的論文篇三
電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)是由計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行自動(dòng)控制，電氣自動(dòng)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(jī)械設(shè)備工作的精確性，為企業(yè)帶來(lái)了良好的經(jīng)濟(jì)效益，但是隨著電氣設(shè)備自動(dòng)化程度的不斷提高，要求電氣設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)智能化操作。人工智能技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人的智能，在計(jì)算機(jī)的控制下，實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進(jìn)行圖像分析與處理、語(yǔ)音識(shí)別以及專(zhuān)家控制系統(tǒng)等等?？梢哉f(shuō)將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中是電氣自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。
人工智能技術(shù)是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，融合多門(mén)學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù)，其主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬構(gòu)建人的智能，并且創(chuàng)建機(jī)器人系統(tǒng)和專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點(diǎn)是：一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計(jì)算機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的控制，因此人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的邏輯性，便于控制人員進(jìn)行操作；二是價(jià)值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)，而且其還實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)化控制與監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益的目的。比如通過(guò)人工智能技術(shù)可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進(jìn)而為企業(yè)節(jié)省相當(dāng)多的人力資源成本費(fèi)用；三是準(zhǔn)確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計(jì)算機(jī)依據(jù)人的智能建立計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行智能檢測(cè)與處理，避免了人工檢測(cè)所存在的弊端。
人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)就是通過(guò)對(duì)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(jìn)行操作的模式。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)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(dòng)化控制過(guò)程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問(wèn)題
電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中因?yàn)殡姎庠O(shè)備精密度越來(lái)越高，因此在運(yùn)行過(guò)程中所出現(xiàn)的病態(tài)結(jié)構(gòu)很難應(yīng)用傳統(tǒng)的方式表達(dá)出來(lái)，而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類(lèi)問(wèn)題，其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算與分析。
2.2實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(dòng)化控制中能夠依托專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視，并且對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行自動(dòng)收集與儲(chǔ)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(huì)自動(dòng)采取相應(yīng)的.控制方式，對(duì)故障進(jìn)行自動(dòng)處理，進(jìn)而避免了電氣系統(tǒng)故障的進(jìn)一步擴(kuò)大化。
2.3簡(jiǎn)化了人工操作過(guò)程，降低了人工操作造成的損失
人工智能技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)設(shè)備就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)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(guò)鼠標(biāo)對(duì)控制開(kāi)關(guān)進(jìn)行自動(dòng)控制，并且對(duì)勵(lì)磁電流進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)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(shí)現(xiàn)了專(zhuān)人專(zhuān)崗制度，細(xì)化了操作責(zé)任制度。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用
我們知道電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)屬于非常負(fù)責(zé)的控制系統(tǒng)，其不僅包含復(fù)雜的元件，而且還需要操作人員嚴(yán)格按照自動(dòng)化控制系統(tǒng)的要求進(jìn)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(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的自動(dòng)化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進(jìn)行設(shè)備檢測(cè)的落后模式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障檢測(cè)以及維修意見(jiàn)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(guò)程中的應(yīng)用
將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中，是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γㄟ^(guò)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(dòng)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(zhuān)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(zhuān)家控制為例，專(zhuān)家控制就是將專(zhuān)家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與電氣控制劉楠相結(jié)合實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，其主要是對(duì)自動(dòng)控制的知識(shí)獲取、表示以及推理機(jī)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(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)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(duì)其進(jìn)行深入的檢測(cè)，因此需要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)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(guò)對(duì)油體氣體的分析，找出故障的原因，進(jìn)而自動(dòng)形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測(cè)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(jià)值也比較大。通過(guò)人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制環(huán)節(jié)的簡(jiǎn)單化，比如在機(jī)床加工中，如果運(yùn)用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機(jī)床操作的復(fù)雜性，并且能夠?qū)C(jī)床的運(yùn)行信息進(jìn)行收集與儲(chǔ)存，便于日后對(duì)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(yùn)營(yíng)的成本，提高其利潤(rùn)空間，并將生產(chǎn)效率提高到一個(gè)全新的層面。因此，相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的研究，使其能夠?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展以及社會(huì)的進(jìn)步發(fā)揮出更為突出的作用。
人工智能的論文篇四
長(zhǎng)久以來(lái)，人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國(guó)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(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。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(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng)，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(zhuān)題中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)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。
"智能"源于拉丁語(yǔ)legere，字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。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(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開(kāi)始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過(guò)幾個(gè)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(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動(dòng)機(jī)"理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱(chēng)為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開(kāi)始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中，人們從問(wèn)題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專(zhuān)家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開(kāi)了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類(lèi)自然語(yǔ)言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫(xiě)體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專(zhuān)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(pán)上擊敗了國(guó)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(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無(wú)法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過(guò)遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來(lái)運(yùn)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(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來(lái)，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員，請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無(wú)窮魅力的領(lǐng)域。
問(wèn):目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的`不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)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(gè)熱點(diǎn)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(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)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(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)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(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)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(shí)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(shí)體，比對(duì)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(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)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(yǔ)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(guó)開(kāi)始"863計(jì)劃"時(shí)，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱(chēng)是"智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計(jì)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(wèn)題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過(guò)十幾年來(lái)的努力，我們縮短了我國(guó)人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來(lái)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(guó)人工智能研究中還存在一些問(wèn)題，其特點(diǎn)是:課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí)，慣于考慮國(guó)外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí)，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒(méi)有取得理論上的突破，也沒(méi)有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此，我們不僅要善于找到解決問(wèn)題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問(wèn)題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
問(wèn):請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來(lái)會(huì)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(cè)人工智能的未來(lái)是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(lèi)右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來(lái)智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計(jì)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(jì)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(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能也稱(chēng)機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊(duì)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(shí)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(shí)間處于個(gè)人盤(pán)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(duì)打比賽看似無(wú)聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^(guò)這類(lèi)活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無(wú)數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無(wú)數(shù)臺(tái)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(guó)也已經(jīng)在大學(xué)中開(kāi)展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊(duì)參加，引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開(kāi)發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱(chēng)，預(yù)計(jì)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(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類(lèi)的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過(guò)的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽(tīng)音樂(lè)的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來(lái)。
人工智能的論文篇五
語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)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(wèn)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(duì)象，把學(xué)術(shù)見(jiàn)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(huì)理論文章和政治理論文章。學(xué)術(shù)是有系統(tǒng)、較專(zhuān)門(mén)的學(xué)問(wèn)，它往往以學(xué)科的形式表現(xiàn)出來(lái)。人們通常將學(xué)科分為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩大類(lèi)。兩大類(lèi)又可逐層劃分下去。如社會(huì)科學(xué)可以分為哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、法律、歷史、語(yǔ)言文學(xué)等，語(yǔ)言文學(xué)又可劃分出語(yǔ)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(zhuān)題。分工越細(xì)，學(xué)問(wèn)也就越專(zhuān)門(mén)化。但一切專(zhuān)門(mén)化的學(xué)問(wèn)，又隸屬于它的上級(jí)學(xué)科。語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)論文所研究的，就是這些專(zhuān)門(mén)化的學(xué)問(wèn)。語(yǔ)言文學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)論文所要研究和解決的問(wèn)題，是這些專(zhuān)業(yè)知識(shí)中的某一問(wèn)題。
(二)獨(dú)創(chuàng)性
人工智能的論文篇六
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來(lái)其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中采用電氣自動(dòng)化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動(dòng)成本，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動(dòng)化控制都是依靠既定的程序和管理器來(lái)實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問(wèn)題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問(wèn)題具體分析的能力，會(huì)受到多個(gè)生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動(dòng)態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會(huì)局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運(yùn)行條件沒(méi)有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會(huì)受到外界因素的干擾[2].一般來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中應(yīng)用，會(huì)現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這些參數(shù)是基本上不會(huì)因?yàn)橥饨绺蓴_而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會(huì)因?yàn)楸旧淼墓收隙饹Q策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動(dòng)生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對(duì)更低的，不需要專(zhuān)門(mén)的技術(shù)專(zhuān)家來(lái)進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類(lèi)發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡(jiǎn)便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中還沒(méi)有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來(lái)完成，這樣不僅耗費(fèi)時(shí)間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的一個(gè)問(wèn)題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動(dòng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過(guò)程中一些常見(jiàn)的生產(chǎn)問(wèn)題。
2人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的實(shí)際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來(lái)，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無(wú)限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)
一直以來(lái)，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)巨大的工程，受限你要掌握市場(chǎng)行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷(xiāo)售額度，保證企業(yè)的市場(chǎng)占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過(guò)長(zhǎng)，因?yàn)槿缃竦氖袌?chǎng)雪球變化極快，而且市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計(jì)，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，往往是多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺(tái)機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無(wú)法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時(shí)間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對(duì)于電器自動(dòng)化生產(chǎn)來(lái)說(shuō)，時(shí)間就是金錢(qián)，這樣會(huì)嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的智能控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問(wèn)題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運(yùn)行過(guò)程的智能控制
社會(huì)在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會(huì)需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化的智能控制帶來(lái)了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計(jì)到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無(wú)法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，而計(jì)算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來(lái)處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類(lèi)智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時(shí)作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語(yǔ)
機(jī)械技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動(dòng)化控制，大部分的生產(chǎn)過(guò)程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時(shí)調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問(wèn)題，而且基本上不會(huì)受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對(duì)是一項(xiàng)值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，在生產(chǎn)過(guò)程中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問(wèn)題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管控。
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人工智能的論文篇七
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(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ?，需要加大?duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化體系的升級(jí)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(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
電氣自動(dòng)化是一門(mén)實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類(lèi)社會(huì)文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動(dòng)化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，有助于推動(dòng)電氣系統(tǒng)自動(dòng)化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
人工智能是一門(mén)新型的計(jì)算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)邊緣之間，研究對(duì)象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言問(wèn)題和感知問(wèn)題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類(lèi)思維進(jìn)行信息編碼的過(guò)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(duì)人類(lèi)大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類(lèi)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(duì)人類(lèi)大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計(jì)算機(jī)，順利地模擬人類(lèi)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(duì)人的智力功能的超越，其不同于人類(lèi)大腦運(yùn)行的顯著特征主要有四個(gè)方面：是機(jī)械的無(wú)意識(shí)的物理過(guò)程；無(wú)社會(huì)性；不具備人類(lèi)意識(shí)的創(chuàng)造力；功能是在人類(lèi)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(dòng)化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時(shí)，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來(lái)，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專(zhuān)業(yè)性高校和科研單位都對(duì)其在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用開(kāi)展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過(guò)程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過(guò)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(zhuān)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(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對(duì)策主要有以下三個(gè)方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過(guò)程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)
根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)科知識(shí)和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡(jiǎn)化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，這是電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時(shí)確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對(duì)策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類(lèi)型的故障和事故，如果無(wú)法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位，將會(huì)給員工的人身安全帶來(lái)威脅，企業(yè)也會(huì)承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作。可以在傳統(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(shuō)，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時(shí)保證診斷的精確性，也可以在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時(shí)引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過(guò)程
人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中，由于過(guò)程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專(zhuān)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(guò)模糊控制借助直流電和交流電的傳動(dòng)最終實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(lái)調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來(lái)說(shuō)，是通過(guò)采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過(guò)程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時(shí)掌控全局。
綜上所述，電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動(dòng)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(dòng)化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能的論文篇八
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動(dòng)化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。為了讓電氣自動(dòng)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(dòng)化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對(duì)有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動(dòng)化控制；人工智能
近年來(lái)隨著國(guó)內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來(lái)越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開(kāi)始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛?，F(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展離不開(kāi)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(dòng)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(guó)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(jìng)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(huì)中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識(shí)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(lèi)來(lái)工作的智能化機(jī)器人，將來(lái)許多崗位都可以由機(jī)器來(lái)替代人類(lèi)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(lèi)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(dòng)中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。
2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動(dòng)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(dòng)化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動(dòng)化的使用成本，這說(shuō)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(dòng)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(lèi)的工作方式相比有許多人類(lèi)不能替代的優(yōu)勢(shì)，例如人工智能對(duì)于數(shù)字和程式非常敏感，可以長(zhǎng)時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問(wèn)題，這些優(yōu)勢(shì)可以幫助人類(lèi)解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類(lèi)創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對(duì)電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專(zhuān)業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以外，還要求他們的設(shè)計(jì)最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動(dòng)化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會(huì)帶來(lái)很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來(lái)就能對(duì)電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開(kāi)展收集，還可立即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動(dòng)化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報(bào)警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過(guò)鼠標(biāo)、鍵盤(pán)來(lái)對(duì)電氣設(shè)備實(shí)行自動(dòng)化管控，因?yàn)槭褂霉芸亓鞒叹湍軌驅(qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來(lái)不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動(dòng)時(shí)間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯(cuò)記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類(lèi)可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來(lái)調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類(lèi)服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用分析
因?yàn)槟壳皬母旧仙?jí)了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來(lái)越多的電氣設(shè)備開(kāi)始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對(duì)電氣自動(dòng)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(kāi)展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動(dòng)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(duì)操控電氣自動(dòng)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(shí)儲(chǔ)備。因?yàn)殡姎庾詣?dòng)化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因?yàn)椴缓侠硎褂?，?dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯(cuò)誤，有時(shí)更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問(wèn)題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來(lái)達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來(lái)看，其系統(tǒng)中心主要是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計(jì)算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過(guò)程中的應(yīng)用
就電氣自動(dòng)化的管控流程來(lái)看，人工智能可以幫助人類(lèi)更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個(gè)操作過(guò)程實(shí)現(xiàn)無(wú)人化監(jiān)管，這樣一來(lái)達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個(gè)控制過(guò)程來(lái)看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺(tái)設(shè)備的同時(shí)控制，專(zhuān)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(lèi)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(lái)越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動(dòng)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(lèi)生產(chǎn)活動(dòng)；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動(dòng)化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡(jiǎn)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(dòng)化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[5]黃開(kāi)平.高級(jí)項(xiàng)目中自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．
人工智能的論文篇九
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫(xiě)為ai，也稱(chēng)機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問(wèn)題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專(zhuān)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(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開(kāi)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(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)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(lái)。
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(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。也就是說(shuō)，將企業(yè)各部門(mén)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(tái)，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專(zhuān)家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過(guò)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(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn)，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開(kāi)發(fā)更高級(jí)的ai通用與專(zhuān)用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專(zhuān)用機(jī)器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類(lèi)去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)（automata）模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)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(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)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(lái)看，其研究也存在一定的問(wèn)題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、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(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)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(lèi)智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問(wèn)題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來(lái)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能的論文篇十
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡(jiǎn)稱(chēng)its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō),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(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開(kāi)銷(xiāo)方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來(lái)處理。
城市交通系統(tǒng)是一個(gè)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(wèn)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(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(lèi)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(wèn)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(huì)的動(dòng)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(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程,這類(lèi)系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問(wèn)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(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問(wèn)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(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)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(duì)于這類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)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(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)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(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)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(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長(zhǎng)”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(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多,不斷探索和改善,使過(guò)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(gè)核心組成部分:
三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
人工交通系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):
1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)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(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問(wèn)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(gè)交通出行元素的代理模型,通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái),以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門(mén)即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對(duì)交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能的論文篇十一
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專(zhuān)家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專(zhuān)家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
一、人工智能簡(jiǎn)述
二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專(zhuān)門(mén)調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類(lèi)大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專(zhuān)門(mén)安排專(zhuān)家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專(zhuān)家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿足社會(huì)用戶的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能的論文篇十二
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類(lèi)智能，研究出類(lèi)似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤(pán)旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、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(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周?chē)h(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(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。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(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤(pán)旋等待。
3結(jié)論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
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人工智能的論文篇十三
在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天，知識(shí)呈爆炸性增長(zhǎng)，全世界每天發(fā)表的論文都有數(shù)以萬(wàn)計(jì)，關(guān)鍵詞能鮮明而直觀地表述文獻(xiàn)論述或表達(dá)的主題，使讀者在未看學(xué)術(shù)論文的文摘和正文之前便能一目了然地知道論文論述的主題，從而作出是否要花費(fèi)時(shí)間閱讀正文的判斷[1]。不僅如此，關(guān)鍵詞揭示的是學(xué)術(shù)論文最核心的內(nèi)容，是文章最基本的學(xué)術(shù)思想、技術(shù)方法的提煉和概括[2]，因此學(xué)術(shù)界已約定利用主題概念詞去檢索最新發(fā)表的論文?？梢?jiàn)，關(guān)鍵詞早已成為學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí)，它并不是可有可無(wú)的論文裝飾品，更不是“形式主義”和“八股文”。關(guān)鍵詞標(biāo)引得是否恰當(dāng)，關(guān)系到該文被檢索的概率和該成果的利用率。
二、關(guān)鍵詞標(biāo)引的原則
（一）專(zhuān)指性規(guī)則
一個(gè)詞只能表達(dá)一個(gè)主題概念，即為專(zhuān)指性。只要能在敘詞表中找到與該文主題概念直接對(duì)應(yīng)的專(zhuān)指性敘詞，就不允許用詞表中的上位詞（s項(xiàng)）或下位詞（f項(xiàng)）;若找不到與主題概念直接對(duì)應(yīng)的敘詞，而上位詞確實(shí)與主題概念相符，即可選用。限制不加組配的泛指詞的使用，以免出現(xiàn)概念含糊。
（二）組配規(guī)則
1。交叉組配。系指2個(gè)或2個(gè)以上具有概念交叉關(guān)系的敘詞所進(jìn)行的組配，其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專(zhuān)指概念。例如：“噴氣式垂直起落飛機(jī)”，可用“噴氣式飛機(jī)”和“垂直起落飛機(jī)”這兩個(gè)泛指概念的詞確切地表達(dá)敘詞表中沒(méi)有的專(zhuān)指概念。
2。方面組配。系指一個(gè)表示事物的敘詞和另一個(gè)表示事物某個(gè)屬性或某個(gè)方面的敘詞所進(jìn)行的組配，其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專(zhuān)指概念。例如：“信號(hào)模擬穩(wěn)定器”可用“信號(hào)模擬器”與“穩(wěn)定器”組配，即用事物及其性質(zhì)來(lái)表達(dá)專(zhuān)指概念。
在組配標(biāo)引時(shí)，優(yōu)先考慮交叉組配，然后考慮方面組配;參與組配的敘詞必須是與文獻(xiàn)主題關(guān)系最密切、最臨近的敘詞，以避免越級(jí)組配;組配結(jié)果要求所表達(dá)的概念清楚、確切，只能表達(dá)一個(gè)單一的概念;如果無(wú)法用組配方法表達(dá)主題概念時(shí)，可選用最直接的上位詞或相關(guān)敘詞標(biāo)引。
（三）采用自由詞標(biāo)引
關(guān)鍵詞允許采用自由詞標(biāo)引，下列幾種情況可采用自由詞標(biāo)引：
1。主題詞表中明顯漏選的制圖概念詞;
2。表達(dá)新學(xué)科、新理論、新技術(shù)、新材料等新出現(xiàn)的概念;
3。詞表中未收錄的地區(qū)、人物、文獻(xiàn)、產(chǎn)品等名稱(chēng)及重要數(shù)據(jù)名稱(chēng);
4。某些概念采用組配，其結(jié)果出現(xiàn)多義時(shí)，被標(biāo)引概念也可用自由詞標(biāo)引。
自由詞盡可能選自其他詞表或較權(quán)威的參考書(shū)和工具書(shū)，選用的自由詞必須達(dá)到詞形簡(jiǎn)練、概念明確、實(shí)用性強(qiáng)。采用自由詞標(biāo)引后，應(yīng)有記錄，并及時(shí)向敘詞表管理部門(mén)反映。
（四）標(biāo)引程序
首先對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行主題分析，弄清該文的主題概念和中心內(nèi)容;盡可能從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文的重要段落中抽出與主題概念一致的詞和詞組;對(duì)所選出的詞進(jìn)行排序，對(duì)照敘述詞表中找出哪些詞可以直接作為敘詞標(biāo)引，哪些詞可以通過(guò)規(guī)范詞化變?yōu)閿⒃~，哪些敘詞可以組配成專(zhuān)指主題概念詞的詞組;還有相當(dāng)數(shù)量無(wú)法規(guī)范為敘詞的詞，只要是表達(dá)主題概念所必需的，都可以作為自由詞標(biāo)引并列入關(guān)鍵詞。
三、關(guān)鍵詞標(biāo)引常出現(xiàn)的問(wèn)題
（一）用詞不規(guī)范
關(guān)鍵詞雖然不像主題詞那么嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范，但絕不能隨意選取。因?yàn)殛P(guān)鍵詞標(biāo)引的正確與否直接影響到計(jì)算機(jī)檢索工作，所以無(wú)檢索意義的詞語(yǔ)不能作關(guān)鍵詞。一般規(guī)定關(guān)鍵詞必須是實(shí)詞，即必須是一些具有實(shí)質(zhì)意義的詞語(yǔ)。用詞不規(guī)范主要表現(xiàn)在有些選用的詞語(yǔ)不是實(shí)詞，或不能揭示主題內(nèi)容。
例5：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代圖書(shū)館信息服務(wù)的創(chuàng)新/傅先華//現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)。20xx。3
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);圖書(shū)館;信息服務(wù);創(chuàng)新;策略
此論文中的關(guān)鍵詞“圖書(shū)館”，用詞太寬泛，作為關(guān)鍵詞輸入電腦檢索，會(huì)跳出大量有關(guān)“圖書(shū)館”方面的文獻(xiàn)，使其在提示該論文主題內(nèi)容的專(zhuān)指性方面的作用大大降低，失去該關(guān)鍵詞應(yīng)起的作用。
例6：電子商務(wù)在數(shù)字圖書(shū)館中的應(yīng)用/謝春枝//現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)。20xx。2
關(guān)鍵詞：電子商務(wù);數(shù)字圖書(shū)館;應(yīng)用
該論文中的關(guān)鍵詞“應(yīng)用”沒(méi)有檢索意義，不能作關(guān)鍵詞。
（二）關(guān)鍵詞的外延過(guò)于寬泛
關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí)，是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語(yǔ)言詞匯。它是從論文的題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選出來(lái)的，能反映論文主題概念的詞或詞組。因此，應(yīng)從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選取最恰當(dāng)、最能反映論文所屬學(xué)科的專(zhuān)用的、義項(xiàng)比較單一的詞作為關(guān)鍵詞，切忌選用概念外延過(guò)于寬泛的詞。
例3：一篇題名為《論高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)發(fā)展的新理念》的論文[3]，把“新理念”選作關(guān)鍵詞就不妥當(dāng)。因?yàn)椤靶吕砟睢钡耐庋犹螅魏我婚T(mén)學(xué)科都存在新理念，從正文的3個(gè)層次標(biāo)題中選取“科技理論”、“人文理論”、“編輯理論”作為關(guān)鍵詞要恰當(dāng)?shù)枚唷?BR> （三）關(guān)鍵詞漏標(biāo)
例6：一篇題名為《話說(shuō)退稿》的論文[4]的關(guān)鍵詞為：“稿件;期刊;作者;編輯”。這篇論文就明顯地漏標(biāo)了“退稿”這個(gè)關(guān)鍵詞，而沒(méi)有這個(gè)關(guān)鍵詞，全文就主題不明。
例7：一篇題名為《文化傳播與外語(yǔ)教學(xué)》的論文[5]，關(guān)鍵詞是：“語(yǔ)言;文化;目的語(yǔ)文化”，顯然也漏標(biāo)了“外語(yǔ)教學(xué)”這個(gè)關(guān)鍵詞。由上可見(jiàn)，關(guān)鍵詞漏標(biāo)現(xiàn)象在許多學(xué)術(shù)期刊中也是屢見(jiàn)不鮮的毛病。
（四）英文關(guān)鍵詞不規(guī)范
中、英文關(guān)鍵詞不一一對(duì)應(yīng)，有的中文關(guān)鍵詞為6個(gè)，英文關(guān)鍵詞則為5個(gè)，或中、英文關(guān)鍵詞的順序不一致。英文關(guān)鍵詞拼寫(xiě)錯(cuò)誤多，有的用詞不正規(guī)，不是專(zhuān)用名詞術(shù)語(yǔ)，而是由普通英文名詞羅列而成。
隨著計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備的改進(jìn)和軟件技術(shù)的提高，以關(guān)鍵詞做主題索引而設(shè)計(jì)和建立的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)越來(lái)越多。關(guān)鍵詞作為一種便于文獻(xiàn)信息在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行文獻(xiàn)標(biāo)引的最佳形式，具有較高的標(biāo)引效率，特別適合于網(wǎng)上繁雜、無(wú)序的海量文獻(xiàn)信息處理，因而成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)主要的檢索語(yǔ)言，為國(guó)內(nèi)外各種學(xué)術(shù)期刊和文獻(xiàn)檢索工具普遍采用，并得到迅速發(fā)展，這足以說(shuō)明其對(duì)揭示論文主題和檢索科研成果的重要作用。因此，必須加強(qiáng)對(duì)學(xué)術(shù)論文中關(guān)鍵詞的規(guī)范化建設(shè)，重視對(duì)學(xué)術(shù)論文關(guān)鍵詞的學(xué)習(xí)與研究。
人工智能的論文篇十四
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類(lèi)智能，研究出類(lèi)似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的.利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤(pán)旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)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(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、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(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周?chē)h(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(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。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(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤(pán)旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機(jī)器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（14）：57-57.
人工智能的論文篇十五
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類(lèi)勞動(dòng)的邊界框架。該書(shū)區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類(lèi)勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類(lèi)認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來(lái)可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來(lái)，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書(shū)以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書(shū)的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書(shū)更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書(shū)中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類(lèi)勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能?chē)@既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類(lèi)則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說(shuō)，機(jī)器所不能替代的人類(lèi)勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類(lèi)勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類(lèi)勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類(lèi)勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類(lèi)的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過(guò)探索自在自然，經(jīng)過(guò)反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無(wú)到有的過(guò)程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類(lèi)的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類(lèi)顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類(lèi)探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖?。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類(lèi)的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類(lèi)“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開(kāi)放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過(guò)人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問(wèn)題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛(ài)因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過(guò)程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺(jué)的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見(jiàn)，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開(kāi)始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過(guò)親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來(lái)，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類(lèi)歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂(lè)、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類(lèi)借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類(lèi)而言仍然不可描述，也難以在人類(lèi)之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車(chē)只要將參數(shù)集分享出來(lái)就可以快速讓所有汽車(chē)學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說(shuō)信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來(lái)，同時(shí)還要將該物體與周?chē)h(huán)境的關(guān)系都描述出來(lái)。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來(lái)的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)奶幚恚?dāng)它被用來(lái)進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺(jué)和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫(huà)為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來(lái)的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類(lèi)感知和理解。這源于人類(lèi)感受能力的局限性：人類(lèi)只能感受部分外界信息，人類(lèi)的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無(wú)法被感知，它們之間的關(guān)系又無(wú)法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類(lèi)的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車(chē)圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車(chē)都有四個(gè)輪胎，人類(lèi)對(duì)圖片這類(lèi)直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類(lèi)就無(wú)法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類(lèi)似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問(wèn)題在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類(lèi)，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類(lèi)相比，人工智能無(wú)法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒(méi)有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒(méi)有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒(méi)有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒(méi)有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無(wú)法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無(wú)意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來(lái)可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過(guò)柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類(lèi)的信號(hào)輸入與輸出，但其問(wèn)題在于人類(lèi)的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類(lèi)智能通過(guò)語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類(lèi)的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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人工智能的論文篇十六
是的，正如霍金預(yù)言：“全面化人工智能可能意味著人類(lèi)的終結(jié)?！彪S著人工智能日益滲透我們的生活，人類(lèi)社會(huì)面臨著生存競(jìng)爭(zhēng)、倫理逆境等方方面面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實(shí)本質(zhì)上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)等科技相差無(wú)幾，其終極目標(biāo)都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們?yōu)楹我獙?duì)ai的到來(lái)感到恐慌？私以為，面對(duì)人工智能全面化的大勢(shì)之趨，我們理應(yīng)勇立潮頭，迎戰(zhàn)ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無(wú)可比較的學(xué)習(xí)速度，不知疲乏的高能運(yùn)作，面面俱到的'系統(tǒng)分析，以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系，勢(shì)必會(huì)占據(jù)了人類(lèi)相當(dāng)比重的生存空間，機(jī)器人種種優(yōu)勢(shì)人類(lèi)也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類(lèi)，而是要讓人類(lèi)不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰(shuí)能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉(zhuǎn)變我們的生活？同樣地，我們也無(wú)法否認(rèn)將來(lái)在ai時(shí)代我們的生活會(huì)再次被*。拒絕ai更是對(duì)更美妙將來(lái)的拒絕，唯有與ai同行，讓簡(jiǎn)單的世界更簡(jiǎn)潔，我們才能迎來(lái)更好的時(shí)代。
是的，無(wú)論是哪個(gè)時(shí)代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn)，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn)，敗也挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于當(dāng)洪流襲來(lái)，你是否有勇立潮頭，發(fā)覺(jué)機(jī)遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時(shí)代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類(lèi)拔萃?！蔽倚湃?，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱(chēng)臣的人只會(huì)在社會(huì)中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機(jī)遇中大放異彩。
人工智能之大勢(shì)已成定局，然人類(lèi)將來(lái)之命運(yùn)猶未可知。面對(duì)ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
人工智能的論文篇十七
人工智能是一門(mén)交叉性的前沿學(xué)科，也是一門(mén)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(duì)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(lái)的交叉性學(xué)科，其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)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?lái)愈多，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)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(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門(mén)具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，來(lái)解決人類(lèi)專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。
（2）開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，是能用形式化(或稱(chēng)公式化)方法描述和求解的一類(lèi)問(wèn)題；非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解；半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中，體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)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(guó)尚未在中學(xué)專(zhuān)門(mén)開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類(lèi)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(wèn)題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流，這就對(duì)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(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房，若其性能較差，會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)，可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況，將無(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見(jiàn)，軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
（二）對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門(mén)神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離，研究和接觸這門(mén)科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門(mén)漸漸成長(zhǎng)的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí)，在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒，認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門(mén)課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識(shí)內(nèi)容艱深，不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中，開(kāi)展人工智能專(zhuān)業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類(lèi)院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?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(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強(qiáng)軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下，應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入，改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率，同時(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)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(pán)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(shí)，增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)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(duì)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(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí)，教師也不能因?yàn)樵撜n程的“選修”性質(zhì)，從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見(jiàn)這門(mén)課程的娛樂(lè)趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái)，不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門(mén)課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)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(mén)課程的開(kāi)設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)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(shí)人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門(mén)逐漸成長(zhǎng)的科學(xué)，開(kāi)設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能的論文篇十八
你聽(tīng)說(shuō)過(guò)或者看到過(guò)智能垃圾桶嗎？假如你們沒(méi)看到，那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)間穿梭機(jī)到將來(lái)世界去參觀吧！
將來(lái)的大街上，潔凈無(wú)比，沒(méi)有落葉、沒(méi)有垃圾、沒(méi)有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲(chóng)、更沒(méi)有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來(lái)是一個(gè)垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來(lái)它正在發(fā)電來(lái)處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是汲取路旁汽車(chē)的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽(yáng)能的，以用來(lái)發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個(gè)小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門(mén)自動(dòng)翻開(kāi)了，又按了一下其次顆綠色扣子，門(mén)又自動(dòng)的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆*的扣子，哈！真奇妙，扣子眼里彈出一個(gè)微型電話。這時(shí)，一位阿姨走過(guò)來(lái)，見(jiàn)我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來(lái)：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當(dāng)心掉了垃圾，它就會(huì)走過(guò)去，用手將垃圾撿起來(lái)，張開(kāi)緊閉的嘴，把它扔進(jìn)去。假如看到有人不愛(ài)清潔，它的`另一只手則會(huì)出示”愛(ài)惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內(nèi)在功能：它會(huì)垃圾分類(lèi)，把有毒和無(wú)毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無(wú)毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過(guò)自身的排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無(wú)毒的清爽氣體，釋放出來(lái)。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會(huì)自動(dòng)處理垃圾，并會(huì)走到一棵樹(shù)下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹(shù)里，然后又回到它原來(lái)的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時(shí)，米奇頭上便會(huì)張開(kāi)一個(gè)巨大的吸盤(pán)，把黃葉都吸進(jìn)去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。
假如我們現(xiàn)實(shí)中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng)，我們的愿望肯定會(huì)實(shí)現(xiàn)。