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對人工智能的看法論文篇一
人工智能是一門交叉性的前沿學科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學。人工智能技術和理論在一定程度上代表了信息技術的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術；智能教育
人工智能是多種學科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數(shù)學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學條件參差不齊
開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農(nóng)村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網(wǎng)絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網(wǎng)絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學校可以利用互聯(lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學網(wǎng)站等進行實踐教學，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡不通、網(wǎng)絡擁擠或在線網(wǎng)站停止服務等情況，將無法使用網(wǎng)絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學的認識不足
（1）學生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數(shù)科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學科開設存在偏見
一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。
（三）一線教師經(jīng)驗不足
在我國大學教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、硬件建設
在學校條件允許的條件下，應加大硬件設施的投入，改善網(wǎng)絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學的網(wǎng)站，教師應整理出和ai相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。
作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。
校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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對人工智能的看法論文篇二
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。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有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預戰(zhàn)術流量管理和戰(zhàn)術流量管理。當航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環(huán)境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
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對人工智能的看法論文篇三
1.1制訂本標準的目的是為了統(tǒng)一科學技術報告、學位論文和學術論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式，便利信息系統(tǒng)的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標準適用于報告、論文的編寫格式，包括形式構成和題錄著錄，及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標準所指報告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復制品；也可以是印刷本，包括發(fā)表在期刊或會議錄上的論文及其預印本、抽印本和變異本；作為書中一部分或獨立成書的專著；縮微復制品和其他形式。1.3本標準全部或部分適用于其他科技文件，如年報、便覽、備忘錄等，也適用于技術檔案。2定義2.1科學技術報告科學技術報告是描述一項科學技術研究的結果或進展或一項技術研制試驗和評價的結果；或是論述某項科學技術問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件。科學技術報告是為了呈送科學技術工作主管機構或科學基金會等組織或主持研究的人等。科學技術報告中一般應該提供系統(tǒng)的或按工作進程的充分信息，可以包括正反兩方面的結果和經(jīng)驗，以便有關人員和讀者判斷和評價，以及對報告中的結論和建議提出修正意見。2.2學位論文學位論文是表明作者從事科學研究取得創(chuàng)造性的結果或有了新的見解，并以此為內容撰寫而成、作為提出申請授予相應的學位時評審用的學術論文。學士論文應能表明作者確已較好地掌握了本門學科的基礎理論、專門知識和基本技能，并具有從事科學研究工作或擔負專門技術工作的初步能力。
碩士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實的基礎理論和系統(tǒng)的專門知識，并對所研究課題有新的見解，有從事科學研究工作或獨立擔負專門技術工作的能力。博士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實寬廣的基礎理論和系統(tǒng)深入的專門知識，并具有獨立從事科學研究工作的能力，在科學或專門技術上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學術論文學術論文是某一學術課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學研究成果或創(chuàng)新見解和知識的科學記錄；或是某種已知原理應用于實際中取得新進展的科學總結，用以提供學術會議上宣讀、交流或討論；或在學術刊物上發(fā)表；或作其他用途的書面文件。學術論文應提供新的科技信息，其內容應有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進，而不是重復、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字；外文稿必須用打字?？梢杂貌煌噬膹椭票尽蟾?、論文宜用(210mm×297mm)標準大小的白紙，應便于閱讀、復制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(訂口)應分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(切口)應分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標準gb1.1《標準化工作導則標準編寫的基本規(guī)定》第8章“標準條文的編排”的有關規(guī)定，采用阿拉伯數(shù)字分級編號。4.2報告、論文的構成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面，提供應有的信息，并起保護作用。封面不是必不可少的。學術論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分，無需封面；如作為預印本、抽印本等單行本時，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內容：a.分類號在左上角注明分類號，便于信息交換和處理。一般應注明《中國圖書資料分類法》的類號，同時應盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。
b.本單位編號一般標注在右上角。學術論文無必要。
c.密級視報告、論文的內容，按國家規(guī)定的保密條例，在右上角注明密級。如系公開發(fā)行，不注密級。
d.題名和副題名或分冊題名用大號字標注于明顯地位。
e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊，無需此項。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無需此項。
對人工智能的看法論文篇四
隨著數(shù)字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們日常生活，需要加大對人工智能技術的應用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1 應用于電氣設備設計
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業(yè)的學科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設計和生產(chǎn)，優(yōu)化設計產(chǎn)品。
3.2 應用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內容和性質部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作。可以在傳統(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3 應用于電氣控制過程
人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發(fā)展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。
對人工智能的看法論文篇五
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡稱its)是將先進的信息技術、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術、電子傳感技術、電子控制技術及計算機處理技術等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內、全方位發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領域的重要分支，它是利用最先進的計算機技術，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學推導、科學實驗是進行科學研究、解決科學問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學模型。同時，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進行現(xiàn)場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設計理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為，交通系統(tǒng)是一個龐大的復雜系統(tǒng)，必須用對付復雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認識過程，這類系統(tǒng)實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計算實驗方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設條件直接相關，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設條件與實際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標，而多層次多目標優(yōu)化往往導致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復雜系統(tǒng)，有時甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標也有困難，特別是由于復雜系統(tǒng)長期行為的不可預測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應當接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下，我們應該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向對象的編程和并行分布式計算等方法和技術，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運行，虛擬交通系統(tǒng)與實際交通系統(tǒng)相結合，直接采集現(xiàn)實交通數(shù)據(jù)，進行超前運算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復雜性科學中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計算機上進行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進的分布式計算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結構化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡中的真實人吸引到人工交通系統(tǒng)的運行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調整參數(shù)、添加隨機事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預案、交通控制方案的預評估以及交通參與人員的培訓等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點抽象，其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠在。它是經(jīng)驗與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時化，使人工影響現(xiàn)實，虛擬影響實在。
人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡游戲一樣，作為一個行人或司機加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學習指揮交通，而不必擔心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必擔心人民的生命財產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗交通政策和方案，而不必承擔決策失敗的風險。
對人工智能的看法論文篇六
【】隨著科學技術的不斷發(fā)展，人工智能被廣泛的應用于各個行業(yè)，計算機領域就是其中之一。目前，計算機的功能已經(jīng)從數(shù)值計算發(fā)展到問題的求解和知識處理等方面，計算機功能的轉變依靠的核心技術就是人工智能。本文對人工智能的基本概念進行了介紹，并分析了人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用。
【】人工智能;網(wǎng)絡技術;安全管理
人工智能技術是通過運用語言學、生理學和心理學等多種學科來模仿人類智能的技術，其最終目的是超越人類智能。在人工智能技術中，通過多種學科技術的應用，可以使機器模擬人的視聽說以及思維，從而使機器具有人的思維方式和能力。利用人工智能可以幫助人們解決工作和生活中遇到的問題，使人們的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技術的發(fā)展和計算機技術是密不可分的，二者是相輔相成的關系。人工智能技術在計算機網(wǎng)絡技術中的應用可以大幅度的提升計算機的功能。通過人工智能技術可以提升計算機處理信息的能力，更加準確的掌握系統(tǒng)資源，并且對系統(tǒng)資源的變化做出迅速的反應，從而更好的處理信息和進行信息的防護。同時，人工智能技術在資源整合方面也具有巨大的優(yōu)勢，能夠更好的實現(xiàn)用戶之間的信息共享。人工智能還能夠提高網(wǎng)絡管理的效率，其具有的`學習能力和推理能力使其在網(wǎng)絡護理中具有重要的作用。通過利用人工智能技術可以使計算機處理信息的準確性和效率得到提升，與此同時還能夠利用人工智能的記憶功能提升計算機的信息存儲能力和效率。綜上所述，人工智能的應用可以全面的提升計算機網(wǎng)絡的管理水平。
2.1人工智能在計算機網(wǎng)絡安全管理上的應用
人工智能在計算機網(wǎng)絡安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人們更加方便快捷的進行計算機網(wǎng)絡的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墻、入侵檢測系統(tǒng)以及智能反垃圾郵件等計算機網(wǎng)絡安全管理技術方面有著重要的應用，在保護計算機網(wǎng)絡安全方面發(fā)揮了重要的作用。智能防火墻技術相較于傳統(tǒng)的防火墻，能夠大幅度的提升安全監(jiān)測的效率，更好的進行安全服務。通過智能防火墻中應用的智能識別技術可以高效的進行數(shù)據(jù)的識別和處理工作，能夠迅速的發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中存在的風險并及時的進行處理。智能防護墻技還能夠有效的抵御病毒的入侵以及其他一些計算機的安全威脅。入侵檢測系統(tǒng)是保護計算機網(wǎng)絡安全的一種重要方式，對保證計算機網(wǎng)絡安全具有十分重要的作用。通過入侵檢測系統(tǒng)，能夠有效的保護計算機中的數(shù)據(jù)資源，保證數(shù)據(jù)的保密性、完整性、安全性。入侵檢測系統(tǒng)通過進行數(shù)據(jù)的采集、篩選和分類，及時的向用戶反映計算機網(wǎng)絡的安全狀態(tài)，從而使用戶可以對自己計算機的安全狀態(tài)有著充分的了解。目前人工智能在入侵檢測系統(tǒng)應用主要在模糊識別、專家及人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方面。將人工智能應用到反垃圾郵件中，能夠在不影響用戶使用的前提下對用戶的郵件進行掃描、檢測和及時的標記，使用戶能夠及時的處理掉存在安全風險的郵件，保護計算機的安全。
2.2人工智能agent技術推動計算機網(wǎng)絡信息服務水平的提高
將人工智能應用到計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中能夠提高計算機網(wǎng)絡信息服務水平，改善計算機的使用方式。人工智能代理（artificalintelligenceagent）技術，也就是人們常說的人工智能agent技術是一種實體軟件，其主要包括知識域庫、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫、各個agent之間的通訊等部分，其主要功能是為用戶提供人性化、個性化的服務。利用這種技術，能夠幫助用戶過濾、整理信息，并且快速的發(fā)現(xiàn)需要的信息，從而幫助用戶提高效率，節(jié)約時間。除此之外，人工智能agent還能夠實現(xiàn)信息的有效集成為知識域庫，從而使信息的檢索和管理變得更加簡捷、便利，人工智能agent還能夠實現(xiàn)知識的挖掘以及提供導航服務。通過人工智能agent可以幫助人們進行日程安排、網(wǎng)上購物以及郵件處理等工作，為人們提供更優(yōu)質的服務，給人們的生活帶來便利。
2.3人工智能在網(wǎng)絡管理和系統(tǒng)評價中的應用
應用人工智能可以實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡的綜合管理，通過利用人工智能中的專家知識庫可以解決遇到的問題。由于計算機網(wǎng)絡具有動態(tài)性和瞬變性，因此進行計算機網(wǎng)絡的管理非常困難，而基于人工智能技術發(fā)展起來的專家級決策和支持方法可以有效的進行計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)的管理。通過將各領域的專家的知識經(jīng)驗進行總結，并將其錄入到系統(tǒng)之中可以使領域內專家的經(jīng)驗匯集，在出現(xiàn)問題時可以通過專家的經(jīng)驗進行快速的解決。在計算機網(wǎng)絡管理和評價中應用專家系統(tǒng)，可以提高網(wǎng)絡管理和系統(tǒng)評價水平。
作者:張春柏 單位:北京聯(lián)合大學生物化學工程學院
對人工智能的看法論文篇七
是的，正如霍金預言：“全面化人工智能可能意味著人類的終結?！彪S著人工智能日益滲透我們的生活，人類社會面臨著生存競爭、倫理逆境等方方面面的嚴峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實本質上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等科技相差無幾，其終極目標都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們?yōu)楹我獙i的到來感到恐慌？私以為，面對人工智能全面化的大勢之趨，我們理應勇立潮頭，迎戰(zhàn)ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無可比較的學習速度，不知疲乏的高能運作，面面俱到的'系統(tǒng)分析，以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系，勢必會占據(jù)了人類相當比重的生存空間，機器人種種優(yōu)勢人類也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類，而是要讓人類不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉變我們的生活？同樣地，我們也無法否認將來在ai時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美妙將來的拒絕，唯有與ai同行，讓簡單的世界更簡潔，我們才能迎來更好的時代。
是的，無論是哪個時代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn)，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn)，敗也挑戰(zhàn)，關鍵在于當洪流襲來，你是否有勇立潮頭，發(fā)覺機遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類拔萃?！蔽倚湃?，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱臣的人只會在社會中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機遇中大放異彩。
人工智能之大勢已成定局，然人類將來之命運猶未可知。面對ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
對人工智能的看法論文篇八
以前我們談科技進步，談網(wǎng)絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對日益發(fā)達的人工智能，我想說：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展，我們應該有更積極的態(tài)度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義。現(xiàn)在我們能做的就是找出它的運行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
對人工智能的看法論文篇九
摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產(chǎn)業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術創(chuàng)新理論僅關注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發(fā)關注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產(chǎn)所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產(chǎn)，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術、建構新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術的‘創(chuàng)造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質，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性勞動數(shù)據(jù)化的基礎上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯骸坝绕涫窃诖髷?shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，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，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結所有相關文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內容和結構時，可以幫助科研人員總結出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復設置調整實驗設備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎研究的科學知識的生產(chǎn)。
在當前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結論和建立聯(lián)系時，它才會轉化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關系，這些關系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關性的集合，這些相關性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內部數(shù)據(jù)，人類就無法應對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要依賴特定領域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習本質上是對相關性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將訓練數(shù)據(jù)中相關性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解釋產(chǎn)生某個結果的原因，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)絡在影像識別和輔助診斷中都對其結果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產(chǎn)生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術障礙需要克服。
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對人工智能的看法論文篇十
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
一、人工智能技術的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術手段在計算機中的應用
（一）網(wǎng)絡安全方面的應用
最近幾年來，人工智能技術的運用已經(jīng)成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網(wǎng)絡的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計算機網(wǎng)絡安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網(wǎng)絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用
現(xiàn)階段，人工智能技術手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標，為企業(yè)的內部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學領域的應用
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現(xiàn)了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理，為學生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用
當前，人們的生活質量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調整，營造良好的生活氛圍。
三、結語
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[j].數(shù)字技術與應用，20xx,26（7）:244.
對人工智能的看法論文篇十一
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變人類生活，推動人類進步。人工智能學者從認知科學、心靈哲學以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學原則為人工智能研究綱領、研究框架以及研究方法等奠定了基礎，哲學核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預測人工智能的發(fā)展趨勢。
〔關鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡單性原則
人工智能發(fā)展如火如荼，學者除了對人工智能技術本質、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關注人工智能中的哲學問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術層面及科學基礎層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學思考。博登指出：“在科學家族中，沒有一門學科比ai與哲學的關系更密切。”〔1〕3人工智能與哲學緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學與語言哲學，認知科學與認知心理學等學科也為人工智能發(fā)展奠定了科學基礎。迄今為止，對于人工智能哲學的研究還沒有形成完整的理論體系，學者多從哲學視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學思想源流挖掘人工智能基礎的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎、邏輯學、分析哲學基礎以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學思想根源。
人工智能先驅西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結構、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學家畢達哥拉斯學派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)?！鞍凑掌樟_克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘數(shù)學’這個詞也是畢達哥拉斯學派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學研究的基礎建構在數(shù)學的基礎之上。畢達哥拉斯哲學思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。
“數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關系的含義，不管是天體結構、音階音律以及建筑結構等萬物都存在數(shù)量關系。畢達哥拉斯學派認為數(shù)是宇宙的元素，科學研究就是尋找紛繁復雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關系。例如，物理學是研究事物運動方面的數(shù)量關系，幾何學是研究事物點、線、面、體之間的數(shù)量關系等。他們將事物的本質歸結為數(shù)的規(guī)律，認為事物的本質就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達哥拉斯的“數(shù)”既是構成事物的形式因，又是構成事物的質料因。質料因指的是構成事物的原始質料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達哥拉斯主義學派）認為數(shù)既是事物的質料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對于事物來說，既是質料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認為萬物包括宇宙在內都由數(shù)構成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，認為世界存在內在秩序與內在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關系找到世界的既定秩序。
畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學思想影響了古希臘科學的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學體系、歐幾里德的幾何學體系、托勒密的天文學體系、蓋倫的醫(yī)學體系這四大古希臘的科學成就皆受畢達哥拉斯主義哲學思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學思想還影響了西方整個自然科學的發(fā)展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀帶有畢達哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學結構;哥白尼日心說體系的理論基礎也是依據(jù)畢達哥拉斯主義哲學理論來構造行星運動簡單、和諧的天體幾何學模型;開普勒認為自己是畢達哥拉斯主義者，他的目標就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達哥拉斯主義的追隨者，他認為“自然之書是用數(shù)學語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學事實中。畢達哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術計算，還不是萊布尼茲設想的能夠進行復雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學運算將數(shù)學運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關系都轉化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設計出一個物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學規(guī)則設計出把思維當成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學思想均根源于畢達哥拉斯的“數(shù)論”哲學思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅也認為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯(lián)結主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡及其間的聯(lián)結機制及學習算法。雖然聯(lián)結主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設都是把認知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性?？梢姡呥_哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎。
除了畢達哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學思想源泉。人工智能符號主義學派也稱為邏輯主義學派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學、海德格爾的存在現(xiàn)象學和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義。人工智能的主要設想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學的創(chuàng)始人，他認為邏輯學是獲得真正知識的重要工具，邏輯學是哲學的基礎。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴密的邏輯論證得出必然性結論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎，都可以歸結為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學也是人工智能的思想源泉，分析哲學把邏輯學看作一切學科的基礎，數(shù)學的基礎也是邏輯學，數(shù)學也要用邏輯符號來表示。分析哲學產(chǎn)生于20世紀初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學家與心理學家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術基礎》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學原理》、石里克的《普通認識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學論》是分析哲學的代表著作。分析哲學的基本觀點是：哲學的任務是對知識進行分析，強調通過對語言的邏輯分析來消除形而上學問題，認為一切綜合命題都以經(jīng)驗為基礎等。分析哲學家認為一切科學研究必須從經(jīng)驗出發(fā)，哲學的主要任務是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學問題，達到拒斥形而上學的目的。分析哲學注重邏輯分析與語言分析，強調語言分析的重要性，分析哲學把科學的任務界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學建成嚴密的科學，哲學像科學一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學和科學只有程度之分，沒有本質區(qū)別。哲學問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學問題。對科學問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學問題，否則就不是哲學問題。因此，邏輯是哲學的基礎。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學問題命題都是語言表達式，語言結構是邏輯結構，是科學命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則?！叭鐭o必要，勿增實體”。羅素從邏輯學角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構的邏輯學公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數(shù)學的觀點，而且從工程史和邏輯學家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。在人工智能哲學先驅德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結為計算。人工智能中符號主義的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質和技術上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質運動的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學家皮茨與生理學家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特海《數(shù)學原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(shù)學還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡也可以用邏輯來表達。德雷福斯認為人工智能的發(fā)展建立在四種假設之上，即生物學假設、心理學假設、本體論假設以及認識論假設。其中認識論假設指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認為：“人工智能科學家把計算機看成操作符號的機器，他們認為，重要的是每一樣東西都可以經(jīng)編碼成為符號，數(shù)字也不例外。”〔9〕196在符號主義者看來，符號是人類認識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學派將人的認識對象通過數(shù)學邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認知世界的過程。符號主義學派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎上對人工智能的認識論假設與本體論假設進行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標準，“認知模擬的先驅者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學本原元素和邏輯關系”〔12〕?？梢?，人工智能與邏輯學特別是分析哲學緊密相關，邏輯學與分析哲學是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結為水，赫拉克利特把世界的本原歸結為火，德謨克利特把世界的本原歸結為原子，認為世界由不可分的原子構成。他認為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微?！樱澜缡怯稍訕嫵傻?。復雜的事物由簡單的事物構成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構成。世界由最基本的粒子構成，復雜對象由基本粒子構成，基本粒子決定了宇宙的性質。
簡單性哲學原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會規(guī)律都可以用力學解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學原則，人與動物都是由簡單的粒子構成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴密的力學體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學家海森堡也認為簡單性原則可以作為科學假說可接受性的標準。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學表示，而且社會關系也可以用力學表示?？椎绿岢錾鐣恿W和社會靜力學概念，社會動力學又稱為社會物理學，立足于運用力學規(guī)律分析社會關系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是機器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅開始了構造具有人類智能機器的探索。
主體與客體的關系在哲學史上占居重要地位，是哲學研究中的核心問題，也是哲學史上諸多學派的思想源頭。古希臘米利都學派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關注主體如何認識客體，關注主體與客體的關系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標準是什么呢？人之所以為主體的標準又是什么呢？有的學者認為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學意義的認識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結構、知識本質、知識來源和知識判斷的信念等內容，主體與客體的關系問題是哲學的核心問題。認識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學基礎，哲學史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關系作為研究的切入點。
人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學理念有不同的研究進路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關系的哲學思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認知過程看成符號計算過程，人類認知是物理符號系統(tǒng)，人工智能先驅德雷福斯（s）認為，人工智能研究者其實與煉金術師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學假設、心理學假設、認識論假設以及本體論假設基礎之上的?！吧飳W假設：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學假設：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認識論假設：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關于人工智能的四個假設中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認知規(guī)律和智能結構沒有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結主義進路，又稱為仿生學派或生理學派，認為人工智能源于仿生學，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡間的連接機制與學習算法。聯(lián)結主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡。其理論假設是人與機器如果具有同樣的結構應該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結構從而制造出類似人腦的機器。在聯(lián)結主義看來，人與機器結構相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結主義失敗的原因是人腦的結構并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結構決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習得仍然是認知科學研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(lián)結主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學派，其原理為維納和麥克洛克等學者的控制論思想及感知-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應、自組織和自學習等的研究。人工智能行為主義學派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機器人”實質上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應外界的環(huán)境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認知能力，主體與客體之間還是可以嚴格區(qū)分。人工智能的目標從技術層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學上的身心問題、意識難題等問題。哲學的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。
綜上所述，人工智能技術的發(fā)展有其哲學根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學的邏輯分析研究方法。在眾多哲學思想中，簡單性原則是人工智能的哲學思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學基礎溯源有利于推動哲學的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學問題的研究。只有對人工智能的哲學思想基礎進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。
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對人工智能的看法論文篇十二
電氣自動化控制系統(tǒng)是由計算機控制系統(tǒng)對電氣設備的運行進行自動控制，電氣自動化控制系統(tǒng)的應用能夠大大提高電氣設備的工作效率，提高機械設備工作的精確性，為企業(yè)帶來了良好的經(jīng)濟效益，但是隨著電氣設備自動化程度的不斷提高，要求電氣設備自動化控制系統(tǒng)要實現(xiàn)智能化操作。人工智能技術是通過計算機系統(tǒng)模擬人的智能，在計算機的控制下，實現(xiàn)電氣設備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進行圖像分析與處理、語音識別以及專家控制系統(tǒng)等等?？梢哉f將人工智能技術應用在電氣自動化控制系統(tǒng)中是電氣自動化技術發(fā)展的必然趨勢。
人工智能技術是以計算機技術為基礎，融合多門學科的綜合性科學技術，其主要是通過計算機模擬構建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術的突出特點是：一是操作性。人工智能技術主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設備的控制，因此人工智能技術具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術不僅融合了計算機技術，而且其還實現(xiàn)了對電氣設備的自動化控制與監(jiān)測，實現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟效益的目的。比如通過人工智能技術可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進而為企業(yè)節(jié)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對電氣設備的精確性操作，比如利用人工智能技術可以對電氣設備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。
人工智能技術的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術應用到電氣自動化控制系統(tǒng)中具有重要的意義：
2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態(tài)結構問題
電氣自動化控制過程中因為電氣設備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結構很難應用傳統(tǒng)的方式表達出來，而人工智能技術則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。
2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能
將人工智能技術應用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設備進行實時監(jiān)視，并且對相關信息進行自動收集與儲存，一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術就會自動采取相應的.控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。
2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失
人工智能技術通過計算機設備就可以實現(xiàn)對電氣設備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標對控制開關進行自動控制，并且對勵磁電流進行調整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設定了應用管理權限，限制了相應操作人員的權限，實現(xiàn)了專人專崗制度，細化了操作責任制度。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負責的控制系統(tǒng)，其不僅包含復雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作，而將人工智能技術應用到電氣設備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設備檢測的落后模式，實現(xiàn)了對電氣設備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設備的應用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用
將智能技術應用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術發(fā)展的重要動力，通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設備的工作效率，而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統(tǒng)的設計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。
3.3在事故和故障診斷中人工智能技術的應用分析
人工智能技術在電氣設備故障中的作用是非常大的，尤其是對發(fā)動機的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設備中由于其結構比較復雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術實現(xiàn)對設備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術應用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術在電氣設備操作中的應用價值也比較大。通過人工智能技術可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術則能夠有效降低機床操作的復雜性，并且能夠對機床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關信息的查詢。
總之，人工智能技術在電氣化領域中應用，不但能夠最大限度的降低人工參與的程度，提升控制系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化程度，還能夠大幅降低企業(yè)運營的成本，提高其利潤空間，并將生產(chǎn)效率提高到一個全新的層面。因此，相關部門應加強對人工智能技術的研究，使其能夠為企業(yè)的發(fā)展以及社會的進步發(fā)揮出更為突出的作用。
對人工智能的看法論文篇十三
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關人員參考，為其提供借鑒。
關鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領域，其涵蓋內容非常廣泛，包括與電氣工程相關的所有工程，并在多個領域中進行應用，例如，工業(yè)領域、軍事領域、農(nóng)業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質量達不到要求
電氣工程的質量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質量經(jīng)常達不到實際的要求，質量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設計
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術，以先進的電氣自動化技術為基礎，構建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質量管理
重視對電氣工程的質量管理，可以從根本上提升電氣工程質量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質量，從而提升電氣工程的質量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質量為基礎，適當對施工進度進行合理的調整，以此來保證施工的整體進度。
4結論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術與設備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領域穩(wěn)定發(fā)展。
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對人工智能的看法論文篇十四
簡要地介紹了人工智能科技技術的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統(tǒng)中的應用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術。神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)等技術。
2.1在電能質量研究中的應用
人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術能進行分段過程的動態(tài)設計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，建立變化規(guī)律預測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復雜的非線性問題 。
人工智能算法能應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據(jù)不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術支持。神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、ga等人工智能技術應用于facts控制器和自適應pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統(tǒng)的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
對人工智能的看法論文篇十五
：隨著社會信息技術和計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網(wǎng)絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內容。
計算機；人工智能；應用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機網(wǎng)絡技術，只有對計算機網(wǎng)絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網(wǎng)絡管理系統(tǒng)應用中，其網(wǎng)絡監(jiān)控以及網(wǎng)絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現(xiàn)是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網(wǎng)絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網(wǎng)絡犯罪現(xiàn)象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網(wǎng)絡出現(xiàn)的故障進行及時診斷，對網(wǎng)絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發(fā)展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發(fā)展起著促進作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準確的信息資源。總的來說，計算機網(wǎng)絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網(wǎng)絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用
網(wǎng)絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統(tǒng)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網(wǎng)絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網(wǎng)絡及時發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網(wǎng)進行相應的管理和控制，反之就會導致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數(shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡，為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠對用戶郵箱進行有效的監(jiān)測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能agent技術應用分析
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網(wǎng)上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡系統(tǒng)管理以及評價過程中的應用分析
針對網(wǎng)絡管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡綜合管理系統(tǒng)進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網(wǎng)絡存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡管理技術人工智能化進行實現(xiàn)。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經(jīng)驗進行相應的結語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進智能計算機程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗程序對其進行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進計算機網(wǎng)絡管理得到順利開展的同時，對系統(tǒng)評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發(fā)展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網(wǎng)絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應用領域。
對人工智能的看法論文篇十六
摘要：
隨著科學技術的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質的飛躍。人工智能技術應用作為電氣工程自動化過程的重中之重，是一個不可或缺的關鍵部分，直接關系到電氣工自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領域涵蓋的內容主要包括了圖像識別、機器學習、智能搜索、語言識別以及專家系統(tǒng)等。為了推動我國電氣自動化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關企業(yè)要加強對人工智能的研究開發(fā)工作，為社會創(chuàng)造出更多的價值效益。本文將進一步對人工智能在電氣工程自動化中的應用展開分析與探討。
關鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動化控制;應用
當前是一個科學技術時代，電氣工程發(fā)展要與時俱進，跟上時代前進的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實現(xiàn)電氣自動化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識別和自動化控制，還包括了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等內容。因此，電力企業(yè)必須通過合理利用人工智能技術，才能有效實現(xiàn)對各項機械設備的自動化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟效益和社會效益。
一、人工智能簡述
二、電氣工程自動化過程應用人工智能的主要優(yōu)勢
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過利用人工智能技術控制有利于各項參數(shù)的科學優(yōu)化調節(jié)，同時還較為簡單易學，具備了良好的適應能力。合理調整人工智能的相關參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項性能。此外，人工智能控制器無需專家的現(xiàn)場指導幫助，其能夠根據(jù)計算機事先設置好的合理數(shù)據(jù)，正確運用反饋的信息與語言進行設定，此外設置好的參數(shù)能夠進一步完成修改和擴展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設中所應用的人工控制器會受到各種不確定因素的影響，導致在工作過程中出現(xiàn)各種問題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過在電氣工程自動化中應用人工智能技術，能夠有效省去獲取精確動態(tài)模型的步驟，適應能力較強，無需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設置，總體來說受到外界的因素影響較小，能夠保障各項機械設備安全可靠的運行生產(chǎn)。
（三）自動化控制過程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動化中有效融合了人工智能技術，該項技術的運行不會過多受到外界因素的干擾，造成嚴重的運行故障問題，從而確保機器事先設置好的參數(shù)在實際操作過程中不會發(fā)生任何變動，從而有效避免了實際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問題，充分保障了電氣工程自動化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過在電氣工程自動化控制中應用人工智能技術，能夠有效減少各項電力機器設備對變壓器與線路的需求，企業(yè)也無需再專門調度安排更多的工作人員對設備進行管理維護，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動化中的實踐應用
（一）完善電氣自動化性能，提高產(chǎn)品質量。
眾所周知，人工智能技術最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設計人員通過將人工智能技術中的遺傳算法有效融入到各項電器設備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動化性能，從而有效提高各項電氣設備的工作質量和效率，充分保障了電氣工程自動化控制過程的科學準確性。此外，人工智能技術在電氣工程自動化領域的應用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動我國電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進步。電力企業(yè)基于人工智能技術的輔助下，187頁）能夠將cad應用到任何電器產(chǎn)品設計工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開發(fā)設計周期，并且拓寬了cad技術的研究應用程度，降低了設計人員的工作難度和任務量，在保障電器產(chǎn)品高質量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟效益。
（二）實現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術所使用的智能化控制器，通過將人工智能與電氣工程自動化控制有效結合在一起，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根據(jù)下降和響應的具體時間完成對調節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動化控制管理的相關性能［3］，為電氣工程自動化建設工作打下扎實的基礎。與此同時，電力企業(yè)通過引進應用先進的智能化控制器，能夠實現(xiàn)電氣工程自動化控制相關數(shù)據(jù)的實時分析調節(jié)，無需專門安排專家技術人員在現(xiàn)場進行指導和監(jiān)督，相關工作人員在控制室通過計算機就能夠實現(xiàn)遠程控制操作，從而有效提高自動化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動化控制過程中，會遇到各種運行故障問題。例如，常見的發(fā)電機斷電、變壓器過熱等事故，對于這些運行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過收集相關氣體樣本，并對其進行科學分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結論，有針對性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護檢修人員花費較多的時間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對各項設備進行實時監(jiān)控，這無疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過利用人工智能診斷技術，在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術以及神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠大大提高電氣設備故障的診斷效率，在第一時間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項電力設備安全可靠地持續(xù)運行，滿足社會對于高質量電力的需求。
四、結語
綜上所述，為了推動我國電氣工程自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關部門要加強與社會企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應用人工智能技術，不斷提高電氣工程自動化技術水平。通過在各項機器設備中加入智能化控制器，從而有效實現(xiàn)各個控制環(huán)節(jié)的自動化，方便企業(yè)內部人員的管理和維護，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質量，滿足社會用戶的各項需求，為國民經(jīng)濟發(fā)展貢獻最大的力量。
參考文獻：
對人工智能的看法論文篇十七
圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發(fā)展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術和非線性降維的圖像識別技術及圖像識別技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大意義。
1圖像識別技術的引入
圖像識別是人工智能科技的一個重要領域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術原理
其實，圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序將其模擬實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊谟嬎銠C的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類，它是一門與數(shù)學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術的過程
既然計算機的圖像識別技術與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術的過程分以下幾步：信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉變?yōu)闄C器能夠認識的信息。
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術的分析
隨著計算機技術的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經(jīng)在眾多領域中得到了應用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識別技術在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術
神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術
計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。
3.3圖像識別技術的應用及前景
計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫(yī)學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，圖像識別技術也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。
4總結
圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術。
對人工智能的看法論文篇一
人工智能是一門交叉性的前沿學科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學。人工智能技術和理論在一定程度上代表了信息技術的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術；智能教育
人工智能是多種學科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數(shù)學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學條件參差不齊
開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農(nóng)村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網(wǎng)絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網(wǎng)絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學校可以利用互聯(lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學網(wǎng)站等進行實踐教學，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡不通、網(wǎng)絡擁擠或在線網(wǎng)站停止服務等情況，將無法使用網(wǎng)絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學的認識不足
（1）學生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數(shù)科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學科開設存在偏見
一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。
（三）一線教師經(jīng)驗不足
在我國大學教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、硬件建設
在學校條件允許的條件下，應加大硬件設施的投入，改善網(wǎng)絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學的網(wǎng)站，教師應整理出和ai相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。
作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。
校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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對人工智能的看法論文篇二
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。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有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預戰(zhàn)術流量管理和戰(zhàn)術流量管理。當航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環(huán)境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
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對人工智能的看法論文篇三
1.1制訂本標準的目的是為了統(tǒng)一科學技術報告、學位論文和學術論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式，便利信息系統(tǒng)的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標準適用于報告、論文的編寫格式，包括形式構成和題錄著錄，及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標準所指報告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復制品；也可以是印刷本，包括發(fā)表在期刊或會議錄上的論文及其預印本、抽印本和變異本；作為書中一部分或獨立成書的專著；縮微復制品和其他形式。1.3本標準全部或部分適用于其他科技文件，如年報、便覽、備忘錄等，也適用于技術檔案。2定義2.1科學技術報告科學技術報告是描述一項科學技術研究的結果或進展或一項技術研制試驗和評價的結果；或是論述某項科學技術問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件。科學技術報告是為了呈送科學技術工作主管機構或科學基金會等組織或主持研究的人等。科學技術報告中一般應該提供系統(tǒng)的或按工作進程的充分信息，可以包括正反兩方面的結果和經(jīng)驗，以便有關人員和讀者判斷和評價，以及對報告中的結論和建議提出修正意見。2.2學位論文學位論文是表明作者從事科學研究取得創(chuàng)造性的結果或有了新的見解，并以此為內容撰寫而成、作為提出申請授予相應的學位時評審用的學術論文。學士論文應能表明作者確已較好地掌握了本門學科的基礎理論、專門知識和基本技能，并具有從事科學研究工作或擔負專門技術工作的初步能力。
碩士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實的基礎理論和系統(tǒng)的專門知識，并對所研究課題有新的見解，有從事科學研究工作或獨立擔負專門技術工作的能力。博士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實寬廣的基礎理論和系統(tǒng)深入的專門知識，并具有獨立從事科學研究工作的能力，在科學或專門技術上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學術論文學術論文是某一學術課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學研究成果或創(chuàng)新見解和知識的科學記錄；或是某種已知原理應用于實際中取得新進展的科學總結，用以提供學術會議上宣讀、交流或討論；或在學術刊物上發(fā)表；或作其他用途的書面文件。學術論文應提供新的科技信息，其內容應有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進，而不是重復、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字；外文稿必須用打字?？梢杂貌煌噬膹椭票尽蟾?、論文宜用(210mm×297mm)標準大小的白紙，應便于閱讀、復制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(訂口)應分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(切口)應分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標準gb1.1《標準化工作導則標準編寫的基本規(guī)定》第8章“標準條文的編排”的有關規(guī)定，采用阿拉伯數(shù)字分級編號。4.2報告、論文的構成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面，提供應有的信息，并起保護作用。封面不是必不可少的。學術論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分，無需封面；如作為預印本、抽印本等單行本時，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內容：a.分類號在左上角注明分類號，便于信息交換和處理。一般應注明《中國圖書資料分類法》的類號，同時應盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。
b.本單位編號一般標注在右上角。學術論文無必要。
c.密級視報告、論文的內容，按國家規(guī)定的保密條例，在右上角注明密級。如系公開發(fā)行，不注密級。
d.題名和副題名或分冊題名用大號字標注于明顯地位。
e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊，無需此項。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無需此項。
對人工智能的看法論文篇四
隨著數(shù)字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們日常生活，需要加大對人工智能技術的應用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1 應用于電氣設備設計
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業(yè)的學科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設計和生產(chǎn)，優(yōu)化設計產(chǎn)品。
3.2 應用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內容和性質部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作。可以在傳統(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3 應用于電氣控制過程
人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發(fā)展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。
對人工智能的看法論文篇五
智能交通系統(tǒng)(intelligent transportation systems，簡稱its)是將先進的信息技術、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術、電子傳感技術、電子控制技術及計算機處理技術等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內、全方位發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領域的重要分支，它是利用最先進的計算機技術，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學推導、科學實驗是進行科學研究、解決科學問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學模型。同時，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進行現(xiàn)場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設計理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為，交通系統(tǒng)是一個龐大的復雜系統(tǒng)，必須用對付復雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認識過程，這類系統(tǒng)實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計算實驗方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設條件直接相關，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設條件與實際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標，而多層次多目標優(yōu)化往往導致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復雜系統(tǒng)，有時甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標也有困難，特別是由于復雜系統(tǒng)長期行為的不可預測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應當接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下，我們應該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向對象的編程和并行分布式計算等方法和技術，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運行，虛擬交通系統(tǒng)與實際交通系統(tǒng)相結合，直接采集現(xiàn)實交通數(shù)據(jù)，進行超前運算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復雜性科學中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計算機上進行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進的分布式計算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結構化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡中的真實人吸引到人工交通系統(tǒng)的運行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調整參數(shù)、添加隨機事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預案、交通控制方案的預評估以及交通參與人員的培訓等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點抽象，其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠在。它是經(jīng)驗與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時化，使人工影響現(xiàn)實，虛擬影響實在。
人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡游戲一樣，作為一個行人或司機加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學習指揮交通，而不必擔心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必擔心人民的生命財產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗交通政策和方案，而不必承擔決策失敗的風險。
對人工智能的看法論文篇六
【】隨著科學技術的不斷發(fā)展，人工智能被廣泛的應用于各個行業(yè)，計算機領域就是其中之一。目前，計算機的功能已經(jīng)從數(shù)值計算發(fā)展到問題的求解和知識處理等方面，計算機功能的轉變依靠的核心技術就是人工智能。本文對人工智能的基本概念進行了介紹，并分析了人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用。
【】人工智能;網(wǎng)絡技術;安全管理
人工智能技術是通過運用語言學、生理學和心理學等多種學科來模仿人類智能的技術，其最終目的是超越人類智能。在人工智能技術中，通過多種學科技術的應用，可以使機器模擬人的視聽說以及思維，從而使機器具有人的思維方式和能力。利用人工智能可以幫助人們解決工作和生活中遇到的問題，使人們的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技術的發(fā)展和計算機技術是密不可分的，二者是相輔相成的關系。人工智能技術在計算機網(wǎng)絡技術中的應用可以大幅度的提升計算機的功能。通過人工智能技術可以提升計算機處理信息的能力，更加準確的掌握系統(tǒng)資源，并且對系統(tǒng)資源的變化做出迅速的反應，從而更好的處理信息和進行信息的防護。同時，人工智能技術在資源整合方面也具有巨大的優(yōu)勢，能夠更好的實現(xiàn)用戶之間的信息共享。人工智能還能夠提高網(wǎng)絡管理的效率，其具有的`學習能力和推理能力使其在網(wǎng)絡護理中具有重要的作用。通過利用人工智能技術可以使計算機處理信息的準確性和效率得到提升，與此同時還能夠利用人工智能的記憶功能提升計算機的信息存儲能力和效率。綜上所述，人工智能的應用可以全面的提升計算機網(wǎng)絡的管理水平。
2.1人工智能在計算機網(wǎng)絡安全管理上的應用
人工智能在計算機網(wǎng)絡安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人們更加方便快捷的進行計算機網(wǎng)絡的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墻、入侵檢測系統(tǒng)以及智能反垃圾郵件等計算機網(wǎng)絡安全管理技術方面有著重要的應用，在保護計算機網(wǎng)絡安全方面發(fā)揮了重要的作用。智能防火墻技術相較于傳統(tǒng)的防火墻，能夠大幅度的提升安全監(jiān)測的效率，更好的進行安全服務。通過智能防火墻中應用的智能識別技術可以高效的進行數(shù)據(jù)的識別和處理工作，能夠迅速的發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中存在的風險并及時的進行處理。智能防護墻技還能夠有效的抵御病毒的入侵以及其他一些計算機的安全威脅。入侵檢測系統(tǒng)是保護計算機網(wǎng)絡安全的一種重要方式，對保證計算機網(wǎng)絡安全具有十分重要的作用。通過入侵檢測系統(tǒng)，能夠有效的保護計算機中的數(shù)據(jù)資源，保證數(shù)據(jù)的保密性、完整性、安全性。入侵檢測系統(tǒng)通過進行數(shù)據(jù)的采集、篩選和分類，及時的向用戶反映計算機網(wǎng)絡的安全狀態(tài)，從而使用戶可以對自己計算機的安全狀態(tài)有著充分的了解。目前人工智能在入侵檢測系統(tǒng)應用主要在模糊識別、專家及人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方面。將人工智能應用到反垃圾郵件中，能夠在不影響用戶使用的前提下對用戶的郵件進行掃描、檢測和及時的標記，使用戶能夠及時的處理掉存在安全風險的郵件，保護計算機的安全。
2.2人工智能agent技術推動計算機網(wǎng)絡信息服務水平的提高
將人工智能應用到計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中能夠提高計算機網(wǎng)絡信息服務水平，改善計算機的使用方式。人工智能代理（artificalintelligenceagent）技術，也就是人們常說的人工智能agent技術是一種實體軟件，其主要包括知識域庫、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫、各個agent之間的通訊等部分，其主要功能是為用戶提供人性化、個性化的服務。利用這種技術，能夠幫助用戶過濾、整理信息，并且快速的發(fā)現(xiàn)需要的信息，從而幫助用戶提高效率，節(jié)約時間。除此之外，人工智能agent還能夠實現(xiàn)信息的有效集成為知識域庫，從而使信息的檢索和管理變得更加簡捷、便利，人工智能agent還能夠實現(xiàn)知識的挖掘以及提供導航服務。通過人工智能agent可以幫助人們進行日程安排、網(wǎng)上購物以及郵件處理等工作，為人們提供更優(yōu)質的服務，給人們的生活帶來便利。
2.3人工智能在網(wǎng)絡管理和系統(tǒng)評價中的應用
應用人工智能可以實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡的綜合管理，通過利用人工智能中的專家知識庫可以解決遇到的問題。由于計算機網(wǎng)絡具有動態(tài)性和瞬變性，因此進行計算機網(wǎng)絡的管理非常困難，而基于人工智能技術發(fā)展起來的專家級決策和支持方法可以有效的進行計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)的管理。通過將各領域的專家的知識經(jīng)驗進行總結，并將其錄入到系統(tǒng)之中可以使領域內專家的經(jīng)驗匯集，在出現(xiàn)問題時可以通過專家的經(jīng)驗進行快速的解決。在計算機網(wǎng)絡管理和評價中應用專家系統(tǒng)，可以提高網(wǎng)絡管理和系統(tǒng)評價水平。
作者:張春柏 單位:北京聯(lián)合大學生物化學工程學院
對人工智能的看法論文篇七
是的，正如霍金預言：“全面化人工智能可能意味著人類的終結?！彪S著人工智能日益滲透我們的生活，人類社會面臨著生存競爭、倫理逆境等方方面面的嚴峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實本質上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等科技相差無幾，其終極目標都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們?yōu)楹我獙i的到來感到恐慌？私以為，面對人工智能全面化的大勢之趨，我們理應勇立潮頭，迎戰(zhàn)ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無可比較的學習速度，不知疲乏的高能運作，面面俱到的'系統(tǒng)分析，以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系，勢必會占據(jù)了人類相當比重的生存空間，機器人種種優(yōu)勢人類也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類，而是要讓人類不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉變我們的生活？同樣地，我們也無法否認將來在ai時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美妙將來的拒絕，唯有與ai同行，讓簡單的世界更簡潔，我們才能迎來更好的時代。
是的，無論是哪個時代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn)，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn)，敗也挑戰(zhàn)，關鍵在于當洪流襲來，你是否有勇立潮頭，發(fā)覺機遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類拔萃?！蔽倚湃?，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱臣的人只會在社會中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機遇中大放異彩。
人工智能之大勢已成定局，然人類將來之命運猶未可知。面對ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
對人工智能的看法論文篇八
以前我們談科技進步，談網(wǎng)絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對日益發(fā)達的人工智能，我想說：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展，我們應該有更積極的態(tài)度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義。現(xiàn)在我們能做的就是找出它的運行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
對人工智能的看法論文篇九
摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產(chǎn)業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術創(chuàng)新理論僅關注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發(fā)關注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產(chǎn)所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術對于社會生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產(chǎn)，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術、建構新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術的‘創(chuàng)造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質，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性勞動數(shù)據(jù)化的基礎上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯骸坝绕涫窃诖髷?shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，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，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產(chǎn)生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結所有相關文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內容和結構時，可以幫助科研人員總結出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復設置調整實驗設備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎研究的科學知識的生產(chǎn)。
在當前人類社會所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結論和建立聯(lián)系時，它才會轉化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關系，這些關系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關性的集合，這些相關性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內部數(shù)據(jù)，人類就無法應對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要依賴特定領域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習本質上是對相關性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將訓練數(shù)據(jù)中相關性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解釋產(chǎn)生某個結果的原因，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)絡在影像識別和輔助診斷中都對其結果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產(chǎn)生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產(chǎn)效率、處理默會知識以及產(chǎn)生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術障礙需要克服。
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對人工智能的看法論文篇十
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
一、人工智能技術的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術手段在計算機中的應用
（一）網(wǎng)絡安全方面的應用
最近幾年來，人工智能技術的運用已經(jīng)成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網(wǎng)絡的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計算機網(wǎng)絡安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網(wǎng)絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用
現(xiàn)階段，人工智能技術手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標，為企業(yè)的內部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學領域的應用
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現(xiàn)了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理，為學生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用
當前，人們的生活質量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調整，營造良好的生活氛圍。
三、結語
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[j].數(shù)字技術與應用，20xx,26（7）:244.
對人工智能的看法論文篇十一
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變人類生活，推動人類進步。人工智能學者從認知科學、心靈哲學以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學原則為人工智能研究綱領、研究框架以及研究方法等奠定了基礎，哲學核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預測人工智能的發(fā)展趨勢。
〔關鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡單性原則
人工智能發(fā)展如火如荼，學者除了對人工智能技術本質、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關注人工智能中的哲學問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術層面及科學基礎層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學思考。博登指出：“在科學家族中，沒有一門學科比ai與哲學的關系更密切。”〔1〕3人工智能與哲學緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學與語言哲學，認知科學與認知心理學等學科也為人工智能發(fā)展奠定了科學基礎。迄今為止，對于人工智能哲學的研究還沒有形成完整的理論體系，學者多從哲學視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學思想源流挖掘人工智能基礎的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎、邏輯學、分析哲學基礎以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學思想根源。
人工智能先驅西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結構、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學家畢達哥拉斯學派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)?！鞍凑掌樟_克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘數(shù)學’這個詞也是畢達哥拉斯學派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學研究的基礎建構在數(shù)學的基礎之上。畢達哥拉斯哲學思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。
“數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關系的含義，不管是天體結構、音階音律以及建筑結構等萬物都存在數(shù)量關系。畢達哥拉斯學派認為數(shù)是宇宙的元素，科學研究就是尋找紛繁復雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關系。例如，物理學是研究事物運動方面的數(shù)量關系，幾何學是研究事物點、線、面、體之間的數(shù)量關系等。他們將事物的本質歸結為數(shù)的規(guī)律，認為事物的本質就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達哥拉斯的“數(shù)”既是構成事物的形式因，又是構成事物的質料因。質料因指的是構成事物的原始質料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達哥拉斯主義學派）認為數(shù)既是事物的質料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對于事物來說，既是質料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認為萬物包括宇宙在內都由數(shù)構成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，認為世界存在內在秩序與內在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關系找到世界的既定秩序。
畢達哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學思想影響了古希臘科學的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學體系、歐幾里德的幾何學體系、托勒密的天文學體系、蓋倫的醫(yī)學體系這四大古希臘的科學成就皆受畢達哥拉斯主義哲學思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學思想還影響了西方整個自然科學的發(fā)展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀帶有畢達哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學結構;哥白尼日心說體系的理論基礎也是依據(jù)畢達哥拉斯主義哲學理論來構造行星運動簡單、和諧的天體幾何學模型;開普勒認為自己是畢達哥拉斯主義者，他的目標就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達哥拉斯主義的追隨者，他認為“自然之書是用數(shù)學語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學事實中。畢達哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術計算，還不是萊布尼茲設想的能夠進行復雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學運算將數(shù)學運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關系都轉化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設計出一個物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學規(guī)則設計出把思維當成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學思想均根源于畢達哥拉斯的“數(shù)論”哲學思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅也認為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯(lián)結主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡及其間的聯(lián)結機制及學習算法。雖然聯(lián)結主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設都是把認知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性?？梢姡呥_哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎。
除了畢達哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學思想源泉。人工智能符號主義學派也稱為邏輯主義學派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學、海德格爾的存在現(xiàn)象學和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義。人工智能的主要設想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學的創(chuàng)始人，他認為邏輯學是獲得真正知識的重要工具，邏輯學是哲學的基礎。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴密的邏輯論證得出必然性結論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎，都可以歸結為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學也是人工智能的思想源泉，分析哲學把邏輯學看作一切學科的基礎，數(shù)學的基礎也是邏輯學，數(shù)學也要用邏輯符號來表示。分析哲學產(chǎn)生于20世紀初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學家與心理學家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術基礎》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學原理》、石里克的《普通認識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學論》是分析哲學的代表著作。分析哲學的基本觀點是：哲學的任務是對知識進行分析，強調通過對語言的邏輯分析來消除形而上學問題，認為一切綜合命題都以經(jīng)驗為基礎等。分析哲學家認為一切科學研究必須從經(jīng)驗出發(fā)，哲學的主要任務是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學問題，達到拒斥形而上學的目的。分析哲學注重邏輯分析與語言分析，強調語言分析的重要性，分析哲學把科學的任務界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學建成嚴密的科學，哲學像科學一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學和科學只有程度之分，沒有本質區(qū)別。哲學問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學問題。對科學問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學問題，否則就不是哲學問題。因此，邏輯是哲學的基礎。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學問題命題都是語言表達式，語言結構是邏輯結構，是科學命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則?！叭鐭o必要，勿增實體”。羅素從邏輯學角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構的邏輯學公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數(shù)學的觀點，而且從工程史和邏輯學家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。在人工智能哲學先驅德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結為計算。人工智能中符號主義的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質和技術上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質運動的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學家皮茨與生理學家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特海《數(shù)學原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(shù)學還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡也可以用邏輯來表達。德雷福斯認為人工智能的發(fā)展建立在四種假設之上，即生物學假設、心理學假設、本體論假設以及認識論假設。其中認識論假設指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認為：“人工智能科學家把計算機看成操作符號的機器，他們認為，重要的是每一樣東西都可以經(jīng)編碼成為符號，數(shù)字也不例外。”〔9〕196在符號主義者看來，符號是人類認識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學派將人的認識對象通過數(shù)學邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認知世界的過程。符號主義學派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎上對人工智能的認識論假設與本體論假設進行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標準，“認知模擬的先驅者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學本原元素和邏輯關系”〔12〕?？梢?，人工智能與邏輯學特別是分析哲學緊密相關，邏輯學與分析哲學是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結為水，赫拉克利特把世界的本原歸結為火，德謨克利特把世界的本原歸結為原子，認為世界由不可分的原子構成。他認為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微?！樱澜缡怯稍訕嫵傻?。復雜的事物由簡單的事物構成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構成。世界由最基本的粒子構成，復雜對象由基本粒子構成，基本粒子決定了宇宙的性質。
簡單性哲學原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會規(guī)律都可以用力學解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學原則，人與動物都是由簡單的粒子構成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴密的力學體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學家海森堡也認為簡單性原則可以作為科學假說可接受性的標準。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學表示，而且社會關系也可以用力學表示?？椎绿岢錾鐣恿W和社會靜力學概念，社會動力學又稱為社會物理學，立足于運用力學規(guī)律分析社會關系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是機器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅開始了構造具有人類智能機器的探索。
主體與客體的關系在哲學史上占居重要地位，是哲學研究中的核心問題，也是哲學史上諸多學派的思想源頭。古希臘米利都學派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關注主體如何認識客體，關注主體與客體的關系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標準是什么呢？人之所以為主體的標準又是什么呢？有的學者認為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學意義的認識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結構、知識本質、知識來源和知識判斷的信念等內容，主體與客體的關系問題是哲學的核心問題。認識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學基礎，哲學史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關系作為研究的切入點。
人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學理念有不同的研究進路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關系的哲學思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認知過程看成符號計算過程，人類認知是物理符號系統(tǒng)，人工智能先驅德雷福斯（s）認為，人工智能研究者其實與煉金術師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學假設、心理學假設、認識論假設以及本體論假設基礎之上的?！吧飳W假設：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學假設：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認識論假設：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關于人工智能的四個假設中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認知規(guī)律和智能結構沒有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結主義進路，又稱為仿生學派或生理學派，認為人工智能源于仿生學，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡間的連接機制與學習算法。聯(lián)結主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡。其理論假設是人與機器如果具有同樣的結構應該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結構從而制造出類似人腦的機器。在聯(lián)結主義看來，人與機器結構相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結主義失敗的原因是人腦的結構并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結構決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習得仍然是認知科學研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(lián)結主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學派，其原理為維納和麥克洛克等學者的控制論思想及感知-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應、自組織和自學習等的研究。人工智能行為主義學派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機器人”實質上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應外界的環(huán)境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認知能力，主體與客體之間還是可以嚴格區(qū)分。人工智能的目標從技術層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學上的身心問題、意識難題等問題。哲學的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。
綜上所述，人工智能技術的發(fā)展有其哲學根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學的邏輯分析研究方法。在眾多哲學思想中，簡單性原則是人工智能的哲學思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學基礎溯源有利于推動哲學的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學問題的研究。只有對人工智能的哲學思想基礎進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。
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對人工智能的看法論文篇十二
電氣自動化控制系統(tǒng)是由計算機控制系統(tǒng)對電氣設備的運行進行自動控制，電氣自動化控制系統(tǒng)的應用能夠大大提高電氣設備的工作效率，提高機械設備工作的精確性，為企業(yè)帶來了良好的經(jīng)濟效益，但是隨著電氣設備自動化程度的不斷提高，要求電氣設備自動化控制系統(tǒng)要實現(xiàn)智能化操作。人工智能技術是通過計算機系統(tǒng)模擬人的智能，在計算機的控制下，實現(xiàn)電氣設備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進行圖像分析與處理、語音識別以及專家控制系統(tǒng)等等?？梢哉f將人工智能技術應用在電氣自動化控制系統(tǒng)中是電氣自動化技術發(fā)展的必然趨勢。
人工智能技術是以計算機技術為基礎，融合多門學科的綜合性科學技術，其主要是通過計算機模擬構建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術的突出特點是：一是操作性。人工智能技術主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設備的控制，因此人工智能技術具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術不僅融合了計算機技術，而且其還實現(xiàn)了對電氣設備的自動化控制與監(jiān)測，實現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟效益的目的。比如通過人工智能技術可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進而為企業(yè)節(jié)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對電氣設備的精確性操作，比如利用人工智能技術可以對電氣設備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。
人工智能技術的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術應用到電氣自動化控制系統(tǒng)中具有重要的意義：
2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態(tài)結構問題
電氣自動化控制過程中因為電氣設備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結構很難應用傳統(tǒng)的方式表達出來，而人工智能技術則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。
2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能
將人工智能技術應用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設備進行實時監(jiān)視，并且對相關信息進行自動收集與儲存，一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術就會自動采取相應的.控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。
2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失
人工智能技術通過計算機設備就可以實現(xiàn)對電氣設備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標對控制開關進行自動控制，并且對勵磁電流進行調整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設定了應用管理權限，限制了相應操作人員的權限，實現(xiàn)了專人專崗制度，細化了操作責任制度。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負責的控制系統(tǒng)，其不僅包含復雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作，而將人工智能技術應用到電氣設備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設備檢測的落后模式，實現(xiàn)了對電氣設備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設備的應用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用
將智能技術應用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術發(fā)展的重要動力，通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設備的工作效率，而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統(tǒng)的設計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。
3.3在事故和故障診斷中人工智能技術的應用分析
人工智能技術在電氣設備故障中的作用是非常大的，尤其是對發(fā)動機的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設備中由于其結構比較復雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術實現(xiàn)對設備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術應用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術在電氣設備操作中的應用價值也比較大。通過人工智能技術可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術則能夠有效降低機床操作的復雜性，并且能夠對機床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關信息的查詢。
總之，人工智能技術在電氣化領域中應用，不但能夠最大限度的降低人工參與的程度，提升控制系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化程度，還能夠大幅降低企業(yè)運營的成本，提高其利潤空間，并將生產(chǎn)效率提高到一個全新的層面。因此，相關部門應加強對人工智能技術的研究，使其能夠為企業(yè)的發(fā)展以及社會的進步發(fā)揮出更為突出的作用。
對人工智能的看法論文篇十三
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關人員參考，為其提供借鑒。
關鍵詞：電氣工程；自動化；問題
引言
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動化屬于新型的技術，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領域，其涵蓋內容非常廣泛，包括與電氣工程相關的所有工程，并在多個領域中進行應用，例如，工業(yè)領域、軍事領域、農(nóng)業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質量達不到要求
電氣工程的質量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質量經(jīng)常達不到實際的要求，質量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設計
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術，以先進的電氣自動化技術為基礎，構建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質量管理
重視對電氣工程的質量管理，可以從根本上提升電氣工程質量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質量，從而提升電氣工程的質量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質量為基礎，適當對施工進度進行合理的調整，以此來保證施工的整體進度。
4結論
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術與設備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領域穩(wěn)定發(fā)展。
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對人工智能的看法論文篇十四
簡要地介紹了人工智能科技技術的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統(tǒng)中的應用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術。神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)等技術。
2.1在電能質量研究中的應用
人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術能進行分段過程的動態(tài)設計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，建立變化規(guī)律預測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復雜的非線性問題 。
人工智能算法能應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據(jù)不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術支持。神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、ga等人工智能技術應用于facts控制器和自適應pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統(tǒng)的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
對人工智能的看法論文篇十五
：隨著社會信息技術和計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網(wǎng)絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內容。
計算機；人工智能；應用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機網(wǎng)絡技術，只有對計算機網(wǎng)絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網(wǎng)絡管理系統(tǒng)應用中，其網(wǎng)絡監(jiān)控以及網(wǎng)絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現(xiàn)是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網(wǎng)絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網(wǎng)絡犯罪現(xiàn)象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網(wǎng)絡出現(xiàn)的故障進行及時診斷，對網(wǎng)絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發(fā)展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發(fā)展起著促進作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準確的信息資源。總的來說，計算機網(wǎng)絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網(wǎng)絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用
網(wǎng)絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統(tǒng)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網(wǎng)絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網(wǎng)絡及時發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網(wǎng)進行相應的管理和控制，反之就會導致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數(shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡，為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠對用戶郵箱進行有效的監(jiān)測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能agent技術應用分析
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網(wǎng)上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡系統(tǒng)管理以及評價過程中的應用分析
針對網(wǎng)絡管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡綜合管理系統(tǒng)進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網(wǎng)絡存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡管理技術人工智能化進行實現(xiàn)。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經(jīng)驗進行相應的結語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進智能計算機程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗程序對其進行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進計算機網(wǎng)絡管理得到順利開展的同時，對系統(tǒng)評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發(fā)展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網(wǎng)絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應用領域。
對人工智能的看法論文篇十六
摘要：
隨著科學技術的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質的飛躍。人工智能技術應用作為電氣工程自動化過程的重中之重，是一個不可或缺的關鍵部分，直接關系到電氣工自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領域涵蓋的內容主要包括了圖像識別、機器學習、智能搜索、語言識別以及專家系統(tǒng)等。為了推動我國電氣自動化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關企業(yè)要加強對人工智能的研究開發(fā)工作，為社會創(chuàng)造出更多的價值效益。本文將進一步對人工智能在電氣工程自動化中的應用展開分析與探討。
關鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動化控制;應用
當前是一個科學技術時代，電氣工程發(fā)展要與時俱進，跟上時代前進的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實現(xiàn)電氣自動化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識別和自動化控制，還包括了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等內容。因此，電力企業(yè)必須通過合理利用人工智能技術，才能有效實現(xiàn)對各項機械設備的自動化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟效益和社會效益。
一、人工智能簡述
二、電氣工程自動化過程應用人工智能的主要優(yōu)勢
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過利用人工智能技術控制有利于各項參數(shù)的科學優(yōu)化調節(jié)，同時還較為簡單易學，具備了良好的適應能力。合理調整人工智能的相關參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項性能。此外，人工智能控制器無需專家的現(xiàn)場指導幫助，其能夠根據(jù)計算機事先設置好的合理數(shù)據(jù)，正確運用反饋的信息與語言進行設定，此外設置好的參數(shù)能夠進一步完成修改和擴展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設中所應用的人工控制器會受到各種不確定因素的影響，導致在工作過程中出現(xiàn)各種問題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過在電氣工程自動化中應用人工智能技術，能夠有效省去獲取精確動態(tài)模型的步驟，適應能力較強，無需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設置，總體來說受到外界的因素影響較小，能夠保障各項機械設備安全可靠的運行生產(chǎn)。
（三）自動化控制過程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動化中有效融合了人工智能技術，該項技術的運行不會過多受到外界因素的干擾，造成嚴重的運行故障問題，從而確保機器事先設置好的參數(shù)在實際操作過程中不會發(fā)生任何變動，從而有效避免了實際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問題，充分保障了電氣工程自動化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過在電氣工程自動化控制中應用人工智能技術，能夠有效減少各項電力機器設備對變壓器與線路的需求，企業(yè)也無需再專門調度安排更多的工作人員對設備進行管理維護，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動化中的實踐應用
（一）完善電氣自動化性能，提高產(chǎn)品質量。
眾所周知，人工智能技術最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設計人員通過將人工智能技術中的遺傳算法有效融入到各項電器設備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動化性能，從而有效提高各項電氣設備的工作質量和效率，充分保障了電氣工程自動化控制過程的科學準確性。此外，人工智能技術在電氣工程自動化領域的應用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動我國電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進步。電力企業(yè)基于人工智能技術的輔助下，187頁）能夠將cad應用到任何電器產(chǎn)品設計工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開發(fā)設計周期，并且拓寬了cad技術的研究應用程度，降低了設計人員的工作難度和任務量，在保障電器產(chǎn)品高質量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟效益。
（二）實現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術所使用的智能化控制器，通過將人工智能與電氣工程自動化控制有效結合在一起，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根據(jù)下降和響應的具體時間完成對調節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動化控制管理的相關性能［3］，為電氣工程自動化建設工作打下扎實的基礎。與此同時，電力企業(yè)通過引進應用先進的智能化控制器，能夠實現(xiàn)電氣工程自動化控制相關數(shù)據(jù)的實時分析調節(jié)，無需專門安排專家技術人員在現(xiàn)場進行指導和監(jiān)督，相關工作人員在控制室通過計算機就能夠實現(xiàn)遠程控制操作，從而有效提高自動化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動化控制過程中，會遇到各種運行故障問題。例如，常見的發(fā)電機斷電、變壓器過熱等事故，對于這些運行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過收集相關氣體樣本，并對其進行科學分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結論，有針對性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護檢修人員花費較多的時間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對各項設備進行實時監(jiān)控，這無疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過利用人工智能診斷技術，在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術以及神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠大大提高電氣設備故障的診斷效率，在第一時間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項電力設備安全可靠地持續(xù)運行，滿足社會對于高質量電力的需求。
四、結語
綜上所述，為了推動我國電氣工程自動化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關部門要加強與社會企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應用人工智能技術，不斷提高電氣工程自動化技術水平。通過在各項機器設備中加入智能化控制器，從而有效實現(xiàn)各個控制環(huán)節(jié)的自動化，方便企業(yè)內部人員的管理和維護，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質量，滿足社會用戶的各項需求，為國民經(jīng)濟發(fā)展貢獻最大的力量。
參考文獻：
對人工智能的看法論文篇十七
圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發(fā)展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術和非線性降維的圖像識別技術及圖像識別技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大意義。
1圖像識別技術的引入
圖像識別是人工智能科技的一個重要領域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術原理
其實，圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序將其模擬實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊谟嬎銠C的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類，它是一門與數(shù)學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術的過程
既然計算機的圖像識別技術與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術的過程分以下幾步：信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉變?yōu)闄C器能夠認識的信息。
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術的分析
隨著計算機技術的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經(jīng)在眾多領域中得到了應用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識別技術在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術
神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術
計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。
3.3圖像識別技術的應用及前景
計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫(yī)學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，圖像識別技術也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。
4總結
圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術。