精選人工智能的應(yīng)用論文（模板19篇）

    教育是培養(yǎng)人的全面發(fā)展和成才的過(guò)程。一個(gè)完美的總結(jié)需要從不同的角度來(lái)審視和評(píng)價(jià)自己的表現(xiàn)?？偨Y(jié)范文是學(xué)習(xí)和工作中寶貴的參考資料，我們可以在寫(xiě)作中借鑒其中的思路和結(jié)構(gòu)。
    人工智能的應(yīng)用論文篇一
    一、人工智能的發(fā)展過(guò)程
    人工智能(cialintelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解是第一次，代替人進(jìn)行部分邏輯推理工作的完成，如機(jī)器定理證明和專(zhuān)家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運(yùn)行的環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行獲取，代替人進(jìn)行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過(guò)自身的動(dòng)作，對(duì)環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類(lèi)人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
    二、人工智能的研究熱點(diǎn)
    ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個(gè)方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是由于突飛猛進(jìn)發(fā)展的計(jì)算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計(jì)算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲(chǔ)容量、不斷降低的價(jià)格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無(wú)法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當(dāng)前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)。
    (一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用化。
    (二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。
    (三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。
    三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
    今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類(lèi)或其他動(dòng)物智能的某一或某幾方面，并用自動(dòng)化替代，有時(shí)候也用于對(duì)其進(jìn)行模擬。不過(guò)在有些情況下，這些在高性能計(jì)算機(jī)調(diào)度之下的智能行為遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人類(lèi)的行為更為強(qiáng)大。
    (一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價(jià)路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專(zhuān)門(mén)的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來(lái)模擬對(duì)理解的直覺(jué)迅速轉(zhuǎn)換或者對(duì)普通人大腦生成過(guò)程的識(shí)別，結(jié)果有時(shí)非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問(wèn)題的一種變體。
    為了找到最佳路線，我們需要計(jì)算通過(guò)每一個(gè)往返路線的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。時(shí)間就是金錢(qián)；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價(jià)路線。這也適用于飛機(jī)航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
    (二)邏輯和不確定性。計(jì)算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實(shí)上，人工智能編程通常被認(rèn)為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認(rèn)為是一種謂詞演算。更進(jìn)一步說(shuō)，編程語(yǔ)言中，我們更是采用了一個(gè)命題邏輯更加專(zhuān)門(mén)化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
    只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
    對(duì)象之間聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強(qiáng)化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計(jì)算毫無(wú)關(guān)系)所包含的。
    但是當(dāng)我們?cè)谶壿嬛惺褂眠@些謂詞的時(shí)候，就算是最復(fù)雜的邏輯語(yǔ)句，我們最終獲得的也只是一個(gè)黑白分明的世界：一個(gè)事物不是真的就是假的。如果一個(gè)事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
    (三)自然語(yǔ)言處理。在ai應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語(yǔ)言處理。但是，現(xiàn)實(shí)卻是，自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)并不能像人類(lèi)那樣能很好地分析這些并沒(méi)有太強(qiáng)邏輯結(jié)構(gòu)地說(shuō)出的以及寫(xiě)出的詞語(yǔ)的含義。不過(guò)這樣有限的功能對(duì)于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語(yǔ)處理拼寫(xiě)和語(yǔ)法檢查器來(lái)說(shuō)仍然是非常有用的。
    (四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)諸如大腦之類(lèi)的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行嘗試模仿來(lái)進(jìn)行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，功能相當(dāng)于一個(gè)大腦神經(jīng)細(xì)胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時(shí)可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)實(shí)例學(xué)習(xí)，這一點(diǎn)和人類(lèi)的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程識(shí)別圖像。而對(duì)于生命系統(tǒng)本身，我們對(duì)學(xué)習(xí)的過(guò)程涉及到神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說(shuō)法保留質(zhì)疑。
    四、結(jié)語(yǔ)
    當(dāng)前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個(gè)智能過(guò)程，而不是對(duì)器官所使用的每一個(gè)低級(jí)步驟進(jìn)行再現(xiàn)。一個(gè)極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)和搜索軟件獲取信息的專(zhuān)家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)向大腦提供基本沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲(chǔ)形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點(diǎn))。但是很多專(zhuān)家系統(tǒng)還是能夠相當(dāng)好地?fù)?dān)當(dāng)起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專(zhuān)業(yè)角色。當(dāng)然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
    人工智能的應(yīng)用論文篇二
    本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當(dāng)前研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
    人工智能（artificialintelligence，簡(jiǎn)稱ai），也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度來(lái)看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門(mén)交叉學(xué)科，是一門(mén)涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識(shí)處理、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、博弈、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專(zhuān)家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)、智能機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
    人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機(jī)器定理證明和專(zhuān)家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過(guò)自身的動(dòng)作，對(duì)環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類(lèi)人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
    ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
    1。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用化。
    2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
    3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
    1。專(zhuān)家系統(tǒng)
    專(zhuān)家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專(zhuān)門(mén)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專(zhuān)家系統(tǒng)存儲(chǔ)著某個(gè)專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專(zhuān)家知識(shí)，以及擁有類(lèi)似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問(wèn)題的推理機(jī)制。專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會(huì)各個(gè)方面。
    2。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)
    知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問(wèn)題。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲(chǔ)存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計(jì)智能信息檢索系統(tǒng)時(shí)還是遇到很多問(wèn)題，包括對(duì)自然語(yǔ)言的理解，根據(jù)儲(chǔ)存的事實(shí)演繹答案的問(wèn)題、理解詢問(wèn)和演繹答案所需要的知識(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)所表示的知識(shí)。
    3。物景分析
    計(jì)算機(jī)視覺(jué)已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門(mén)獨(dú)立的學(xué)科。視覺(jué)是感知問(wèn)題之一。整個(gè)感知問(wèn)題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。機(jī)器視覺(jué)的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺(jué)、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺(jué)、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺(jué)已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過(guò)程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。
    4。模式識(shí)別
    模式識(shí)別就是識(shí)別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識(shí)。計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)感官接受外界信息，識(shí)別和理解周?chē)h(huán)境。模式識(shí)別在二維的文字、圖形和圖像的識(shí)別方面已取得許多成果，在三維景物、活動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計(jì)算機(jī)和智能機(jī)器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機(jī)器視覺(jué)、組合調(diào)度問(wèn)題、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用?？梢哉f(shuō)人工智能已深入各行各業(yè)，對(duì)人類(lèi)社會(huì)作出了巨大的貢獻(xiàn)。
    5。機(jī)器人
    機(jī)器人學(xué)所研究的問(wèn)題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無(wú)所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人都是一些按預(yù)先編好的`程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡(jiǎn)單裝置，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國(guó)防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。
    目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無(wú)論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，soar在探討智能行為的一般特征和人類(lèi)認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀(jì)80年代，以newella為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專(zhuān)家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn)，吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問(wèn)題求解能力。在soar中已實(shí)現(xiàn)了30多種搜索方法，實(shí)現(xiàn)了若干知識(shí)密集型任務(wù)（專(zhuān)家系統(tǒng)），如ri等。對(duì)于人工智能未來(lái)的發(fā)展方向，專(zhuān)家們通過(guò)一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。
    目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類(lèi)右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來(lái)智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
    根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過(guò)想象模擬勾畫(huà)出人工智能未來(lái)發(fā)展的三個(gè)階段。
    1。融合時(shí)期（2010―2020年）
    （1）用語(yǔ)言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。
    （2）以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
    （3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
    （4）量子計(jì)算機(jī)和dna計(jì)算機(jī)會(huì)有更大發(fā)展，新材料不斷問(wèn)世。
    （5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。
    2。自信時(shí)期（2020―2030年）
    （1）智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
    （2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
    （3）有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢(mèng)”可能性大增。
    3。非神秘時(shí)期（2030―2040年）
    （1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
    （2）人們對(duì)一些目前無(wú)法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更完善的解釋。
    （3）人工智能可以模仿人類(lèi)的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來(lái)規(guī)范這些行為。
    人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都相當(dāng)廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。現(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，我們應(yīng)當(dāng)加大力度對(duì)人工智能理論進(jìn)行研究，讓其更好地為人類(lèi)服務(wù)。相信在不久的將來(lái)，人工智能理論將會(huì)有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
    人工智能的應(yīng)用論文篇三
    人工智能（artificial intelligence），英文縮寫(xiě)為ai，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
    人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大的貢獻(xiàn)。
    事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
    第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問(wèn)題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
    第二階段：60年代末到70年代，專(zhuān)家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。
    第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。
    第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。
    第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
    1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
    人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。也就是說(shuō)，將企業(yè)各部門(mén)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái)，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
    2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
    人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專(zhuān)家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過(guò)1億美元。
    3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
    人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn)，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開(kāi)發(fā)更高級(jí)的ai通用與專(zhuān)用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專(zhuān)用機(jī)器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
    人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類(lèi)去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)（automata）模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，其研究也存在一定的問(wèn)題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
    1、宏觀與微觀隔離
    一方面是 哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。
    2、全局與局部割裂
    人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類(lèi)智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究人工智能，才能克服上述局限。
    3、理論與實(shí)際脫節(jié)
    大腦的實(shí)際 工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR>    人工智能一直處于 計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問(wèn)題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來(lái)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和 教育等帶來(lái)更大的。影響。
    人工智能的應(yīng)用論文篇四
    在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識(shí)，構(gòu)建知識(shí)體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。
    ２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂(lè)”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過(guò)比賽形式，得到周?chē)h(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。
    ３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力
    機(jī)器人教育中大多以小組形式開(kāi)始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競(jìng)賽實(shí)際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過(guò)程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
    ４、擴(kuò)大知識(shí)面，轉(zhuǎn)換思維方式
    考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來(lái)。
    1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識(shí)廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過(guò)一門(mén)課程來(lái)擴(kuò)充學(xué)生的知識(shí)面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問(wèn)題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識(shí)的絕好機(jī)會(huì)。知識(shí)不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)，注意力不要僅放在競(jìng)賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應(yīng)用。
    2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競(jìng)賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)?？傊虒W(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問(wèn)題的分析上。
    3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營(yíng)造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個(gè)要素（任務(wù)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過(guò)程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當(dāng)?shù)墓ぷ?，以保證教學(xué)的完整性和有效性。
    教育機(jī)器人活動(dòng)受到越來(lái)越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國(guó)的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。
    人工智能的應(yīng)用論文篇五
    摘要：人工智能屬于一門(mén)綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時(shí)間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個(gè)時(shí)代，第一個(gè)時(shí)代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，第二個(gè)時(shí)代為弱方法時(shí)代，第三個(gè)時(shí)代為知識(shí)工程時(shí)代第四個(gè)時(shí)代為知識(shí)工業(yè)時(shí)代。它在發(fā)展過(guò)程中包含的基礎(chǔ)有計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。
    1.1人工智能簡(jiǎn)述
    人工智能[1]（artificialintelligence，簡(jiǎn)稱ai）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來(lái)，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。
    人工智能源自于對(duì)人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類(lèi)，但是，就像世界上沒(méi)有相同的兩片葉子，也沒(méi)有完全相同的兩個(gè)人，也就像沒(méi)有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個(gè)國(guó)家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會(huì)涌現(xiàn)許多實(shí)力強(qiáng)大的企業(yè)，一些企業(yè)也會(huì)在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國(guó)內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)伴隨不斷增長(zhǎng)變化的需求而演化，企業(yè)也會(huì)為了滿足并提升社會(huì)大眾越來(lái)的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。
    1.2人工智能研究的發(fā)展概況
    近年來(lái)，人臉識(shí)別技術(shù)得益于機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)對(duì)具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個(gè)極高的識(shí)別正確率。但是對(duì)一個(gè)具體的個(gè)例可以做到百分百識(shí)別，并不能就此完全肯定對(duì)人群大眾使用就都能達(dá)到同樣級(jí)別的水平，對(duì)于大量的人臉數(shù)據(jù)依然需要不斷地整理系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)，所以，距離完美的識(shí)別率人類(lèi)還有很長(zhǎng)的路要走。不僅是人臉識(shí)別，ocr、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中都會(huì)面臨準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)。也希望無(wú)論是企業(yè)還是社會(huì)群體大眾，用一份積極包容的心態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造一個(gè)優(yōu)良的可持續(xù)發(fā)展環(huán)境。
    人工智能應(yīng)用研究有許許多多的可行性。專(zhuān)家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專(zhuān)家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過(guò)運(yùn)用人類(lèi)的知識(shí)和解決問(wèn)題的途徑進(jìn)行推理、匯總、判斷、解決，來(lái)處理某個(gè)領(lǐng)域的疑難棘手問(wèn)題。人工智能系統(tǒng)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用也都在促進(jìn)著人工智能的理論和技術(shù)的不斷發(fā)展。專(zhuān)家系統(tǒng)也是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及社會(huì)各個(gè)方面，各種專(zhuān)家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了原來(lái)越多的重視。并在機(jī)器人等中得到了很多的實(shí)際應(yīng)用。
    人工智能是研究人類(lèi)智能活動(dòng)的可循規(guī)律，創(chuàng)建具有一定人類(lèi)智能的電子系統(tǒng)，它主要是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)去完成原本是需要人類(lèi)智慧才能去解決的問(wèn)題，換而言之，就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)智慧行為的基本理論、方法和技術(shù)。例如：繁重的科學(xué)工程和數(shù)學(xué)計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計(jì)算機(jī)不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計(jì)算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當(dāng)今社會(huì)也不再把這種程度的計(jì)算看成是“需要人類(lèi)智慧高強(qiáng)度才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，由此可見(jiàn)，高強(qiáng)度復(fù)雜工作的定義隨著人類(lèi)社會(huì)時(shí)代的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷變化，人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著社會(huì)科學(xué)的變化而發(fā)展。它一方面不斷地通過(guò)科學(xué)技術(shù)獲得新的進(jìn)展，另一方面又勇敢的轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。
    2.1智能信息檢索技術(shù)
    現(xiàn)今社會(huì)，智能信息檢索技術(shù)的發(fā)展日新月異。而人工智能在信息檢索技術(shù)中的應(yīng)用，主要集中表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息的檢索。網(wǎng)絡(luò)信息檢索，也即網(wǎng)絡(luò)信息搜索，是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)終端，通過(guò)特定的網(wǎng)絡(luò)搜索工具或是通過(guò)瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確的在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上獲得所需信息。
    2.2遺傳算法
    遺傳算法（geneticalgorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行搜索找出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是通過(guò)一類(lèi)問(wèn)題可能潛在的解集的其中一個(gè)集群開(kāi)始的，而一個(gè)集群群則由經(jīng)過(guò)基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成。每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是染色體帶有本身特征的實(shí)體。比如，它決定了個(gè)體所要表現(xiàn)出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見(jiàn)，從一開(kāi)始通過(guò)表象得到實(shí)際的基因的編碼程序?yàn)橐环N算法。我們通常將基因的編碼工作簡(jiǎn)單化，如二進(jìn)制編碼，在第一代種群產(chǎn)生之后，遵循適者生存，按照自然法則優(yōu)勝劣汰，選擇最優(yōu)的結(jié)果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會(huì)得到一種比以前更加優(yōu)秀，更加適者生存的種群。
    人工智能對(duì)人類(lèi)科學(xué)來(lái)說(shuō)是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科研究，想要從事這項(xiàng)研究工作必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、哲學(xué)等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識(shí)的科學(xué)，它包含了很多不同的領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、軟件工程、操作系統(tǒng)等等，總而言之，人類(lèi)科學(xué)對(duì)人工智能研究的一個(gè)主要目的是使機(jī)器通過(guò)一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。在不同的時(shí)代、不同的社會(huì)環(huán)境、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜”程度的理解是不一樣的，每個(gè)時(shí)代的科學(xué)發(fā)展也是不同的，希望在科學(xué)不斷發(fā)展的今天，人工智能的發(fā)展也會(huì)帶來(lái)許許多多的驚喜。
    [1]元慧。議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[j]。福建電腦，2008（9）。
    [2]劉玉然。談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用[j]。價(jià)值工程，2013（9）。
    [3]焦加麟，徐良賢，戴克昌。人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用[j]。計(jì)算機(jī)仿真，2013（7）。
    [4]周明正。人工智能在醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)中的應(yīng)用[j]?？萍夹畔?，2014（7）。
    [5]張海燕，劉鎮(zhèn)清。人工智能及其在超聲無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用[j]。無(wú)損檢測(cè)，2011（5）。
    [6]馬秀榮，王化宇。簡(jiǎn)述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用[j]。呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報(bào)，2015（7）。
    [7]曾雪峰。論人工智能的研究與發(fā)展[j]。現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（8）。
    人工智能的應(yīng)用論文篇六
    在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺(jué)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問(wèn)題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等。
    在過(guò)去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類(lèi)自然語(yǔ)言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的，也就說(shuō)什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類(lèi)的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來(lái)幫助人類(lèi)進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
    近年來(lái)，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開(kāi)始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
    1、分布式人工智能與艾真體
    分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
    分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對(duì)話，包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問(wèn)題，但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)。
    mas更能體現(xiàn)人類(lèi)的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開(kāi)放和動(dòng)
    態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語(yǔ)言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
    2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算
    計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說(shuō)明。
    進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類(lèi)以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類(lèi)，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。
    達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過(guò)自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。
    直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開(kāi)始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。
    3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
    知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來(lái)進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專(zhuān)家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
    從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問(wèn)題。最好的表達(dá)方式是自然語(yǔ)言，因?yàn)樗侨祟?lèi)的思維和交流語(yǔ)言。知識(shí)表示的最根本問(wèn)題就是如何形成用自然語(yǔ)言表達(dá)的概念。
    機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。
    比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的
    coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫(kù)分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
    4、人工生命
    人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國(guó)圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。
    人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來(lái)考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開(kāi)始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問(wèn)題的底層開(kāi)始，把器官作為簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來(lái)考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類(lèi)似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。
    人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。
    人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。
    （1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國(guó)際人工智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
    （2）較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)表示的其他方法，如框架法、劇本法、過(guò)程法等。
    （3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹(shù)搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
    （4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
    （5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解和智能控制等。
    （6）基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語(yǔ)言和工具。
    對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)?lái)了極大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語(yǔ)音撥號(hào)，手寫(xiě)短信的智能手機(jī)越來(lái)越人性化。
    人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè)生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無(wú)意的提出了同樣的問(wèn)題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過(guò)人的智能？問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟?lèi)智能，而是讓它模擬人類(lèi)智能，從而更好地為人類(lèi)服務(wù)。
    當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對(duì)于軟件的開(kāi)發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開(kāi)展。
    （1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。
    （2）多推薦一些過(guò)于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國(guó)》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門(mén)課程學(xué)習(xí)的興趣。
    （3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
    （4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來(lái)的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。
    熟讀唐詩(shī)三百首，不會(huì)做詩(shī)也會(huì)吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫(xiě)作人工智能的應(yīng)用。
    人工智能的應(yīng)用論文篇七
    人工智能（artificialintelligence），英文縮寫(xiě)為ai，也稱機(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
    人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大的貢獻(xiàn)。
    事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
    第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問(wèn)題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
    第二階段：60年代末到70年代，專(zhuān)家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專(zhuān)家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
    第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。
    第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。
    第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
    1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
    人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。也就是說(shuō)，將企業(yè)各部門(mén)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái)，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
    2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
    人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專(zhuān)家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專(zhuān)家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過(guò)1億美元。
    3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
    人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn)，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開(kāi)發(fā)更高級(jí)的ai通用與專(zhuān)用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專(zhuān)用機(jī)器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
    人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類(lèi)去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)（automata）模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，其研究也存在一定的問(wèn)題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：
    1、宏觀與微觀隔離
    一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。
    2、全局與局部割裂
    人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類(lèi)智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究人工智能，才能克服上述局限。
    3、理論與實(shí)際脫節(jié)
    大腦的實(shí)際工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR>    人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問(wèn)題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來(lái)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的。影響。
    人工智能的應(yīng)用論文篇八
    摘要：信息技術(shù)為如今時(shí)代注入了很多活力，也全面帶動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢(shì)。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并總結(jié)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問(wèn)題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
    關(guān)鍵詞：人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻
    1人工智能的概念
    人工智能是以模仿人類(lèi)智能為核心，但最終超越人類(lèi)智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語(yǔ)言等多個(gè)領(lǐng)域，讓一些機(jī)器具備人的思維以及感官，這種機(jī)器最終會(huì)達(dá)到具備人類(lèi)的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類(lèi)完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機(jī)器人代替人類(lèi)，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。
    2人工智能的優(yōu)點(diǎn)
    2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行
    現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個(gè)人、相關(guān)部門(mén)都要依賴計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來(lái)的發(fā)展也非常迅猛，為社會(huì)發(fā)展起到極大的幫助，但計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時(shí)也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無(wú)法采取有效的處理方法。人工智能就可以對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因?yàn)槿斯ぶ悄荏w現(xiàn)的是對(duì)人類(lèi)思維的模仿，對(duì)數(shù)據(jù)的處理會(huì)更加靈活，配合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。
    2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷
    網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來(lái)越大，計(jì)算機(jī)技術(shù)更新速度越來(lái)越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡(jiǎn)單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實(shí)現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強(qiáng)人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。
    2.3資源消耗小
    人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來(lái)，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時(shí)間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計(jì)算資源的消耗，節(jié)省人們的時(shí)間。
    3人工智能的缺點(diǎn)
    人工智能的理念是模擬人類(lèi)的大腦，讓機(jī)器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會(huì)和人類(lèi)大腦相似度越來(lái)越高，未來(lái)一定會(huì)有越來(lái)越多的工作是由人工智能來(lái)執(zhí)行的，如今人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會(huì)讓人類(lèi)產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類(lèi)在生活和生產(chǎn)中參與會(huì)越來(lái)也少，最大的表現(xiàn)就是會(huì)有很多人員失業(yè)，畢竟對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)使用人工智能要更加簡(jiǎn)單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類(lèi)，也是有可能發(fā)生的。
    4計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問(wèn)題
    計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個(gè)領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題一直都是人們關(guān)心的重點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來(lái)越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，對(duì)其真實(shí)性無(wú)法準(zhǔn)確核實(shí)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動(dòng)更加便利，但目前對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒(méi)有有效的遏制手段。
    5人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
    5.1反垃圾郵件系統(tǒng)
    這是一種針對(duì)郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動(dòng)刪除，但這類(lèi)郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對(duì)垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動(dòng)刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會(huì)更加便利，而且在一定程度上也加強(qiáng)了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財(cái)產(chǎn)安全。
    5.2智能防火墻技術(shù)
    防火墻對(duì)于計(jì)算機(jī)使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計(jì)算機(jī)安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計(jì)算機(jī)的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動(dòng)防御，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問(wèn)題，而且可以對(duì)病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說(shuō)是對(duì)傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強(qiáng)化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其重要，如今病毒的種類(lèi)越來(lái)越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點(diǎn)小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)是最實(shí)用的應(yīng)用技術(shù)。
    5.3入侵檢測(cè)技術(shù)
    嚴(yán)格來(lái)說(shuō)入侵檢測(cè)技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測(cè)就是對(duì)計(jì)算機(jī)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報(bào)告，在第一時(shí)間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時(shí)掌握計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)收集情況，也是對(duì)病毒的防范，能夠在最短的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時(shí)采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對(duì)有害信息的攔截，而入侵檢測(cè)是對(duì)已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過(guò)程更加高效，提高入侵檢測(cè)技術(shù)的性能。
    5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)
    網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)是一種在人工智能剛開(kāi)始應(yīng)用到計(jì)算機(jī)上時(shí)出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點(diǎn)就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)以及一種問(wèn)題求解系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計(jì)算機(jī)在運(yùn)行中也會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，用戶往往不知道其中問(wèn)題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問(wèn)題求解系統(tǒng)來(lái)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行檢測(cè)，找出其中的問(wèn)題，便于對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行維護(hù)，提高計(jì)算機(jī)使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因?yàn)槿斯ぶ悄苁菍?duì)人類(lèi)思維的模仿，對(duì)計(jì)算機(jī)故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時(shí)能夠運(yùn)用邏輯思維，對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，以便于隨時(shí)提取計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)。
    5.5規(guī)則產(chǎn)生式專(zhuān)家系統(tǒng)
    這種人工智能是建立起一個(gè)以專(zhuān)家知識(shí)為主的數(shù)據(jù)庫(kù)，吸取專(zhuān)家推理機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對(duì)已知的入侵特征設(shè)計(jì)好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計(jì)記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對(duì)入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類(lèi)以及特征。人工智能在對(duì)入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會(huì)更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因?yàn)槭且砸阎慕?jīng)驗(yàn)以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測(cè)范圍比較有限。
    5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    這種人工智能的應(yīng)用是以對(duì)人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點(diǎn)，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識(shí)別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實(shí)用的應(yīng)用。
    5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計(jì)程序?yàn)榛A(chǔ)，對(duì)一些主機(jī)會(huì)話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的一些日?；顒?dòng)以及規(guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計(jì)算機(jī)及的檢測(cè)效率以及識(shí)別效率。這項(xiàng)應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。
    5.8人工免疫技術(shù)
    人工免疫是一種針對(duì)人體免疫的特征設(shè)計(jì)的應(yīng)用技術(shù)，其中對(duì)基因庫(kù)、克隆選擇以及否定選擇等機(jī)制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識(shí)別病毒的能力不強(qiáng)，殺毒能力也有待提高，通過(guò)對(duì)此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補(bǔ)。在基因庫(kù)中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過(guò)程對(duì)于一些未知病毒進(jìn)行識(shí)別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實(shí)際應(yīng)用還存在一些問(wèn)題。在否定選擇機(jī)制中，系統(tǒng)中會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生一些字符串，運(yùn)用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測(cè)器就可以視為合格。
    5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    這項(xiàng)應(yīng)用是對(duì)人類(lèi)的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對(duì)資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個(gè)傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個(gè)系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個(gè)的傳感器在檢測(cè)范圍方面還是比較局限的，這項(xiàng)應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計(jì)算機(jī)的安全性更高。
    6結(jié)語(yǔ)
    人工智能是未來(lái)人們生活中必不可少的一部分，近年來(lái)很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會(huì)更廣。將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計(jì)算機(jī)安全性得到提升，同時(shí)提高計(jì)算機(jī)的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗(yàn)，但人工智能在實(shí)際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點(diǎn)也是值得注意的。
    [參考文獻(xiàn)]
    [1]閔銳。大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j]。科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.
    人工智能的應(yīng)用論文篇九
    目前，思政課的數(shù)字化程度遠(yuǎn)不能滿足學(xué)生需要，高校亟須通過(guò)革新教學(xué)手段、創(chuàng)新教學(xué)形式，加強(qiáng)思政課建設(shè)、強(qiáng)化主流意識(shí)形態(tài)教育、占領(lǐng)話語(yǔ)主動(dòng)權(quán)。為探索新時(shí)代信息技術(shù)與大學(xué)生思想政治教育深度融合的有效途徑和方法，有效提升思政課程教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果，由上海工程技術(shù)大學(xué)馬克思主義學(xué)院主辦的“融合人工智能技術(shù)的高校思政課教學(xué)方法創(chuàng)新與實(shí)踐研究”專(zhuān)題研討會(huì)日前在線召開(kāi)。
    新技術(shù)對(duì)人文社會(huì)科學(xué)的改革提出新要求，以技術(shù)迭代推進(jìn)教學(xué)形式迭代也成為新時(shí)代思政教學(xué)創(chuàng)新與發(fā)展的必然趨勢(shì)。數(shù)字化賦能思政教育，不僅是技術(shù)與教學(xué)疊加，更是教育理念革新。上海工程技術(shù)大學(xué)馬克思主義學(xué)院院長(zhǎng)劉志欣表示，我們應(yīng)當(dāng)針對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)能力差異與多元需求，分層分類(lèi)、精準(zhǔn)施策，提升學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力。同時(shí)，應(yīng)當(dāng)構(gòu)建分段分層分類(lèi)的內(nèi)容生產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)大中小幼等不同學(xué)段，知識(shí)層、實(shí)施層、分析層、評(píng)價(jià)層等不同序列層級(jí)，課堂、實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)等不同類(lèi)型教學(xué)場(chǎng)域的內(nèi)容生產(chǎn)有效銜接，實(shí)現(xiàn)思政教育教學(xué)分眾式、全場(chǎng)域覆蓋。
    另外，還要加快數(shù)字化手段創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)在海量數(shù)據(jù)中快速提取有效思政信息，讓受教育者感受到良好數(shù)字化體驗(yàn)，要有的放矢、精準(zhǔn)定位，建立數(shù)字化應(yīng)用長(zhǎng)效機(jī)制，切實(shí)落實(shí)思政教育立德樹(shù)人根本任務(wù)。應(yīng)當(dāng)在新型信息技術(shù)融入教學(xué)實(shí)踐的過(guò)程中，彰顯思政課內(nèi)蘊(yùn)的時(shí)代精神氣質(zhì)。西南大學(xué)馬克思主義學(xué)院院長(zhǎng)白顯良認(rèn)為，人工智能賦能高校思政課教學(xué)絕非“技術(shù)”與“思政課程”的簡(jiǎn)單相加，絕非簡(jiǎn)單的人機(jī)對(duì)話模式，而是依托技術(shù)撬動(dòng)高校思政課改革，在技術(shù)賦能的過(guò)程中兼顧思政教育的“溫度”。要在智能化、技術(shù)化過(guò)程中對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)模式進(jìn)行有溫度的“揚(yáng)棄”，最終做到將教師從煩冗的日常工作中解放出來(lái)、將學(xué)生的內(nèi)生動(dòng)力激發(fā)出來(lái)、將學(xué)校的教學(xué)管理水平提升上來(lái)。
    思政教育的核心目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)價(jià)值引領(lǐng)、能力提升、知識(shí)傳授，未來(lái)要在研判高校具體情況的基礎(chǔ)上，形成思政課與新技術(shù)相融合的局面。上海工程技術(shù)大學(xué)黨委書(shū)記李江認(rèn)為，信息技術(shù)與思政教育的深度融合，將讓上述三個(gè)核心目標(biāo)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)具體化，從而推進(jìn)對(duì)個(gè)體學(xué)生的差異化教學(xué)。另外，在深度融合的過(guò)程中，也要不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、完善經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)新的問(wèn)題、解決新的問(wèn)題。思政課與新技術(shù)的融合不僅有益于思政課教學(xué)改革，而且也有益于教師隊(duì)伍的管理和建設(shè)。
    浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)系教授虞露表示，新技術(shù)背景下的高校思政課教學(xué)改革要更加關(guān)注實(shí)時(shí)性和交互性，結(jié)合人工智能的思政課教學(xué)模式助力教學(xué)質(zhì)量和水平實(shí)現(xiàn)整體提升。放眼未來(lái)，要從創(chuàng)新性、時(shí)代性和發(fā)展性角度，思考思政課教學(xué)與人工智能技術(shù)的融合問(wèn)題。上海市中共黨史學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)忻平提出，科學(xué)技術(shù)與教育發(fā)展的趨勢(shì)是交叉性和融合性。全球發(fā)生的大變革對(duì)全體思政教師提出了新要求。我們要增強(qiáng)理論自覺(jué)，堅(jiān)守思政課的教學(xué)主陣地，在教學(xué)實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)遵循課堂規(guī)律、思政課教學(xué)規(guī)律和學(xué)生認(rèn)知規(guī)律的三者統(tǒng)一。我們要從黨和國(guó)家事業(yè)發(fā)展全局和戰(zhàn)略高度出發(fā)，通過(guò)人工智能賦能思政課教學(xué)，培養(yǎng)擔(dān)當(dāng)民族復(fù)興大任的時(shí)代新人。
    人工智能的應(yīng)用論文篇十
    :隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來(lái)越多，這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域，所以世界上各個(gè)國(guó)家對(duì)人工智能的發(fā)展越來(lái)越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應(yīng)用過(guò)程中的作用，提出以下內(nèi)容。
    計(jì)算機(jī) 人工智能 應(yīng)用 分析
    目前由于人工智能的不斷成熟，人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^(guò)程中，智能化產(chǎn)品隨處可見(jiàn)。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高，同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開(kāi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
    由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能，信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以，對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用，在一定程度上導(dǎo)致用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多，計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠?qū)τ脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集，同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷，對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用，人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息，為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源。總的來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中有效的運(yùn)用人工智能，對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。
    2.1安全管理應(yīng)用
    網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多，用戶在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問(wèn)題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為:一是，智能防火墻的應(yīng)用；二是，智能反應(yīng)垃圾郵件方面；三是，入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù)，通過(guò)概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別，同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理，對(duì)匹配檢查過(guò)程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問(wèn)可以直接進(jìn)行控制，把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測(cè)，它屬于防護(hù)墻后的第二安全閘門(mén)，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)濾出去，數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)，對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來(lái)。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類(lèi)信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來(lái)影響。
    2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
    針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言，它屬于人工智能代理的一種技術(shù)，屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體，包括:一是，知識(shí)域庫(kù)；二是數(shù)據(jù)庫(kù)；三是解釋推理器；四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過(guò)任何一個(gè)agent域庫(kù)對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理，并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過(guò)用戶自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過(guò)agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如:用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理，同時(shí)還能夠進(jìn)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(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如:在網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶所分配的任務(wù)自動(dòng)完成，進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
    2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過(guò)程中的應(yīng)用分析
    針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過(guò)程中，不僅可以對(duì)人工智能中的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問(wèn)題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中會(huì)面臨著困難，這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中，其專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語(yǔ)出來(lái)，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題的過(guò)程中，要充分利用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專(zhuān)家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開(kāi)展的同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。
    科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí)，也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高，計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，因此可以看出，人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類(lèi)對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會(huì)在未來(lái)開(kāi)創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
    人工智能的應(yīng)用論文篇十一
    ：信息技術(shù)為如今時(shí)代注入了很多活力，也全面帶動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢(shì)。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并總結(jié)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問(wèn)題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
    ：人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻
    人工智能是以模仿人類(lèi)智能為核心，但最終超越人類(lèi)智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語(yǔ)言等多個(gè)領(lǐng)域，讓一些機(jī)器具備人的思維以及感官，這種機(jī)器最終會(huì)達(dá)到具備人類(lèi)的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類(lèi)完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機(jī)器人代替人類(lèi)，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。
    2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行
    現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個(gè)人、相關(guān)部門(mén)都要依賴計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來(lái)的發(fā)展也非常迅猛，為社會(huì)發(fā)展起到極大的幫助，但計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時(shí)也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無(wú)法采取有效的處理方法。人工智能就可以對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因?yàn)槿斯ぶ悄荏w現(xiàn)的是對(duì)人類(lèi)思維的模仿，對(duì)數(shù)據(jù)的處理會(huì)更加靈活，配合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。
    2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷
    網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來(lái)越大，計(jì)算機(jī)技術(shù)更新速度越來(lái)越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡(jiǎn)單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實(shí)現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強(qiáng)人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。
    2.3資源消耗小
    人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來(lái)，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時(shí)間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計(jì)算資源的消耗，節(jié)省人們的時(shí)間。
    人工智能的理念是模擬人類(lèi)的大腦，讓機(jī)器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會(huì)和人類(lèi)大腦相似度越來(lái)越高，未來(lái)一定會(huì)有越來(lái)越多的工作是由人工智能來(lái)執(zhí)行的，如今人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會(huì)讓人類(lèi)產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類(lèi)在生活和生產(chǎn)中參與會(huì)越來(lái)也少，最大的表現(xiàn)就是會(huì)有很多人員失業(yè)，畢竟對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)使用人工智能要更加簡(jiǎn)單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類(lèi)，也是有可能發(fā)生的。
    計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個(gè)領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題一直都是人們關(guān)心的重點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來(lái)越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，對(duì)其真實(shí)性無(wú)法準(zhǔn)確核實(shí)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動(dòng)更加便利，但目前對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒(méi)有有效的遏制手段。
    5.1反垃圾郵件系統(tǒng)
    這是一種針對(duì)郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動(dòng)刪除，但這類(lèi)郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對(duì)垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動(dòng)刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會(huì)更加便利，而且在一定程度上也加強(qiáng)了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財(cái)產(chǎn)安全。
    5.2智能防火墻技術(shù)
    防火墻對(duì)于計(jì)算機(jī)使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計(jì)算機(jī)安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計(jì)算機(jī)的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動(dòng)防御，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問(wèn)題，而且可以對(duì)病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說(shuō)是對(duì)傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強(qiáng)化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其重要，如今病毒的種類(lèi)越來(lái)越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點(diǎn)小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)是最實(shí)用的應(yīng)用技術(shù)。
    5.3入侵檢測(cè)技術(shù)
    嚴(yán)格來(lái)說(shuō)入侵檢測(cè)技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測(cè)就是對(duì)計(jì)算機(jī)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報(bào)告，在第一時(shí)間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時(shí)掌握計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)收集情況，也是對(duì)病毒的防范，能夠在最短的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時(shí)采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對(duì)有害信息的攔截，而入侵檢測(cè)是對(duì)已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過(guò)程更加高效，提高入侵檢測(cè)技術(shù)的性能。
    5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)
    網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)是一種在人工智能剛開(kāi)始應(yīng)用到計(jì)算機(jī)上時(shí)出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點(diǎn)就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)以及一種問(wèn)題求解系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計(jì)算機(jī)在運(yùn)行中也會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，用戶往往不知道其中問(wèn)題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問(wèn)題求解系統(tǒng)來(lái)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行檢測(cè)，找出其中的問(wèn)題，便于對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行維護(hù)，提高計(jì)算機(jī)使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因?yàn)槿斯ぶ悄苁菍?duì)人類(lèi)思維的模仿，對(duì)計(jì)算機(jī)故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時(shí)能夠運(yùn)用邏輯思維，對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，以便于隨時(shí)提取計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)。
    5.5規(guī)則產(chǎn)生式專(zhuān)家系統(tǒng)
    這種人工智能是建立起一個(gè)以專(zhuān)家知識(shí)為主的數(shù)據(jù)庫(kù)，吸取專(zhuān)家推理機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對(duì)已知的入侵特征設(shè)計(jì)好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計(jì)記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對(duì)入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類(lèi)以及特征。人工智能在對(duì)入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會(huì)更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因?yàn)槭且砸阎慕?jīng)驗(yàn)以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測(cè)范圍比較有限。
    5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    這種人工智能的應(yīng)用是以對(duì)人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點(diǎn)，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識(shí)別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實(shí)用的應(yīng)用。
    5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計(jì)程序?yàn)榛A(chǔ)，對(duì)一些主機(jī)會(huì)話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的一些日常活動(dòng)以及規(guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計(jì)算機(jī)及的檢測(cè)效率以及識(shí)別效率。這項(xiàng)應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。
    5.8人工免疫技術(shù)
    人工免疫是一種針對(duì)人體免疫的特征設(shè)計(jì)的應(yīng)用技術(shù)，其中對(duì)基因庫(kù)、克隆選擇以及否定選擇等機(jī)制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識(shí)別病毒的能力不強(qiáng)，殺毒能力也有待提高，通過(guò)對(duì)此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補(bǔ)。在基因庫(kù)中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過(guò)程對(duì)于一些未知病毒進(jìn)行識(shí)別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實(shí)際應(yīng)用還存在一些問(wèn)題。在否定選擇機(jī)制中，系統(tǒng)中會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生一些字符串，運(yùn)用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測(cè)器就可以視為合格。
    5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    這項(xiàng)應(yīng)用是對(duì)人類(lèi)的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對(duì)資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個(gè)傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個(gè)系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個(gè)的傳感器在檢測(cè)范圍方面還是比較局限的，這項(xiàng)應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計(jì)算機(jī)的安全性更高。
    人工智能是未來(lái)人們生活中必不可少的一部分，近年來(lái)很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會(huì)更廣。將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計(jì)算機(jī)安全性得到提升，同時(shí)提高計(jì)算機(jī)的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗(yàn)，但人工智能在實(shí)際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點(diǎn)也是值得注意的。
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    [1]閔銳。大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.
    人工智能的應(yīng)用論文篇十二
    摘要：現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷更新?lián)Q代，無(wú)形中改變了人們的生活、工作和學(xué)習(xí)，為人們提供的服務(wù)逐漸趨向于智能化。人工智能技術(shù)的產(chǎn)生，是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變革的代表之一，根據(jù)人們的個(gè)性化需要針對(duì)性提供服務(wù)，知識(shí)處理代替問(wèn)題求解，可以有效降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度，提升工作效率和工作質(zhì)量，推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展。筆者就計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的運(yùn)用進(jìn)行多角度探究，客觀闡述人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程和特點(diǎn)，尋求合理對(duì)策推動(dòng)人工智能的持續(xù)發(fā)展。
    關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；人工智能；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；安全管理
    人工智能作為一種新型科學(xué)產(chǎn)業(yè)，以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)滲透進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)與生活中，對(duì)于社會(huì)生活產(chǎn)生了極其深遠(yuǎn)的影響。尤其是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的大范圍普及和應(yīng)用，人們的生活、工作和學(xué)習(xí)方式發(fā)生了不同程度的改變，但是由于網(wǎng)絡(luò)自身特性，實(shí)際應(yīng)用中不可避免地出現(xiàn)了一系列安全問(wèn)題，影響到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用安全。而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以在豐富人們生活的同時(shí)，進(jìn)一步提升工作效率和工作質(zhì)量，提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)可持續(xù)發(fā)展意義深遠(yuǎn)。由此，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能運(yùn)用，是現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的必然選擇，可以為后續(xù)工作提供支持與參考。
    1人工智能概述
    人工智能是一種集合了多種學(xué)科的科學(xué)產(chǎn)業(yè)，其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)以及心理學(xué)等等，主要是賦予原本單一的機(jī)械設(shè)備人工智能特性，可以代替人去執(zhí)行一些危險(xiǎn)性較高的任務(wù)，可以大大降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度，保障人員安全，對(duì)于工作效率提升具有重要促進(jìn)作用[1]。就人工智能來(lái)看，區(qū)分人類(lèi)智能和自然智能，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)模擬人類(lèi)活動(dòng)，完成系統(tǒng)指令，推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，可以將數(shù)值計(jì)算和解決問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)處理過(guò)程。通過(guò)對(duì)人工智能技術(shù)的分析，可以了解其特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。（1）不確定的信息處理。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模糊分析和處理方式，可以打破傳統(tǒng)程序信息處理局限性，模擬人類(lèi)智能活動(dòng)，高效處理不確定信息，同時(shí)，還可以了解到資源的具體分配情況，為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。（2）網(wǎng)絡(luò)智能化管理。相較于傳統(tǒng)技術(shù)而言，人工智能可以有效提升網(wǎng)絡(luò)管理效率，憑借記憶功能可以構(gòu)建信息庫(kù)實(shí)現(xiàn)信息的安全存儲(chǔ)，將信息庫(kù)作為信息解釋和綜合平臺(tái)，可以大大提升信息準(zhǔn)確性和網(wǎng)絡(luò)智能化管理水平。（3）協(xié)作能力強(qiáng)。根據(jù)實(shí)際需要對(duì)現(xiàn)有資源進(jìn)行有機(jī)整合，實(shí)現(xiàn)用戶之間的信息傳輸和共享，推行智能化協(xié)作和管理，對(duì)于提升網(wǎng)絡(luò)管理效率具有積極作用[2]。
    2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
    現(xiàn)代社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展中，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)滲透進(jìn)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，人們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題的重視程度逐漸提升。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督和控制力度不斷提升，只有及時(shí)獲取精準(zhǔn)的信息才可以保證原有功能充分發(fā)揮[3-5]。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸，具有不連續(xù)性和不規(guī)則性特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)發(fā)展初期，僅僅具備數(shù)據(jù)處理和邏輯分析的能力，無(wú)法有效判斷數(shù)據(jù)信息的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，這就需要不斷推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新，使其逐漸朝著智能化方向發(fā)展。提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用深度和廣度，在提升數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量的同時(shí)，為用戶信息安全提供堅(jiān)實(shí)保障。此外，計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)中，不法分子利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)犯罪，以此來(lái)謀求私利[6]。為了規(guī)避計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象出現(xiàn)，維護(hù)用戶信息安全，需要計(jì)算機(jī)具備更強(qiáng)的反應(yīng)力和觀察力，有效遏制侵犯用戶信息安全的行為。而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，迫切需要人工智能技術(shù)的支持，構(gòu)建智能化網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)，以便于自動(dòng)化收集數(shù)據(jù)、在線診斷故障和排除故障，以求更為充分發(fā)揮人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)。
    3人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)用途徑
    3.1網(wǎng)絡(luò)管理
    計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以有效提升智能化服務(wù)水平。除了在網(wǎng)絡(luò)安全管理中發(fā)揮積極作用以外，人工智能技術(shù)還可以通過(guò)專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)建立綜合管理系統(tǒng)，借助先進(jìn)技術(shù)有效解決其中的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)綜合管理。網(wǎng)絡(luò)自身的動(dòng)態(tài)性和瞬變性特點(diǎn)，致使網(wǎng)絡(luò)管理工作難度隨之提升，需要智能化技術(shù)提供支持[7]。專(zhuān)家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中的重要組成內(nèi)容，通過(guò)對(duì)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的總結(jié)，將其錄入信息管理系統(tǒng)中，有助于解決該領(lǐng)域中的問(wèn)題。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理方面，有助于彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)缺陷，切實(shí)提升網(wǎng)絡(luò)智能化管理水平。
    3.2人工智能agent技術(shù)
    人工智能agent技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中，由通信部分、知識(shí)域庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)多個(gè)部分組成，實(shí)現(xiàn)新數(shù)據(jù)信息的溝通和處理，完成網(wǎng)絡(luò)管理任務(wù)。通常情況下，在人工智能agent技術(shù)支持下，用戶可以自動(dòng)搜索信息，將其傳輸?shù)筋A(yù)設(shè)位置，彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)的缺陷和不足，為用戶提供智能化服務(wù)，縮短信息查詢時(shí)間，提供更大的便利[8]。同時(shí)，人工智能agent技術(shù)滲透在人們的日常生活、工作和學(xué)習(xí)中，如日程安排、會(huì)議安排和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物方面，可以有效提升服務(wù)智能化水平，推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的良性發(fā)展。
    3.3網(wǎng)絡(luò)安全管理
    在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面，通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以為網(wǎng)絡(luò)信息安全提供保障，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，入侵檢測(cè)方面，作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的重要組成部分，是防火墻的核心所在，可以為網(wǎng)絡(luò)安全提供堅(jiān)實(shí)保障；入侵監(jiān)測(cè)功能的發(fā)揮，有助于合理開(kāi)發(fā)和利用網(wǎng)絡(luò)資源，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全[9]；就入侵檢測(cè)技術(shù)來(lái)看，可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的綜合分析和處理，將可疑數(shù)據(jù)及時(shí)反饋給用戶，監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，不影響網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)，為網(wǎng)絡(luò)安全提供保護(hù)。在智能防火墻領(lǐng)域，相較于其他防御系統(tǒng)而言差異顯著，可以通過(guò)人工智能技術(shù)識(shí)別外部攻擊，在數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)和決策方面，在降低計(jì)算量的同時(shí)，將有害信息攔截在內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)外，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全。此外，通過(guò)智能防火墻技術(shù)，可以避免病毒傳輸，阻斷黑、客攻擊，實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
    4結(jié)語(yǔ)
    綜上所述，人工智能作為一種前沿科學(xué)產(chǎn)業(yè)，應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，可以在豐富人們生活的同時(shí)，降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度，進(jìn)一步提升工作效率和工作質(zhì)量，為用戶提供智能化服務(wù)，推動(dòng)現(xiàn)代社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。
    參考文獻(xiàn)
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    人工智能的應(yīng)用論文篇十三
    智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡(jiǎn)稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
    交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō),由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開(kāi)銷(xiāo)方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
    然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來(lái)處理。
    城市交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜系統(tǒng):
    1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如,不能為例城市交通問(wèn)題的解決,而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化,危害人居環(huán)境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上,突破傳統(tǒng)思維,探索研究此類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑,而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
    2)城市交通問(wèn)題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會(huì)的動(dòng)態(tài)變化,本身也在不斷變化和發(fā)展之中,不可避免地需要一個(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程,這類(lèi)系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
    3)城市交通問(wèn)題不存在一般意義下的最優(yōu)解,更不存在唯一的最優(yōu)解。首先,基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān),具有條件敏感性,但對(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問(wèn)題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo),而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)解決方案,就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者,對(duì)于這類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難,特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)性,試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此,我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念,而且還要接受一般情況下存在多個(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
    基于以上分析,中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長(zhǎng)”和“培育”交通系統(tǒng),即“人工交通系統(tǒng)”。
    利用人工交通系統(tǒng)解決問(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多,不斷探索和改善,使過(guò)程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
    人工交通系統(tǒng)有三個(gè)核心組成部分:
    三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
    人工交通系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):
    1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng),與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位,并將各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
    2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問(wèn)題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究,采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理,在底層建立單個(gè)交通出行元素的代理模型,通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
    3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái),以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
    4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
    人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
    人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門(mén)即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對(duì)交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
    人工智能的應(yīng)用論文篇十四
    摘要：
    隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專(zhuān)家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
    關(guān)鍵詞：
    人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
    當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專(zhuān)家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
    一、人工智能簡(jiǎn)述
    二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
    （一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
    相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
    （二）受相關(guān)因素影響較小。
    電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
    （三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
    由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
    （四）具備良好的一致性。
    （五）降低企業(yè)人力物力。
    成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專(zhuān)門(mén)調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
    三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
    （一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
    眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類(lèi)大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
    （二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
    人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專(zhuān)門(mén)安排專(zhuān)家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
    （三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
    電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專(zhuān)家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
    四、結(jié)語(yǔ)
    綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿足社會(huì)用戶的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
    參考文獻(xiàn)：
    人工智能的應(yīng)用論文篇十五
    人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿，經(jīng)歷了幾起幾落……
    ----長(zhǎng)久以來(lái)，人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國(guó)的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng)，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
    ----在本期技術(shù)專(zhuān)題中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。
    計(jì)算機(jī)與人工智能
    ----“智能”源于拉丁語(yǔ)legere，字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開(kāi)始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過(guò)幾個(gè)世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了“自動(dòng)機(jī)”理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱為“人工智能之父”。
    ----人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開(kāi)始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)的會(huì)議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中，人們從問(wèn)題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專(zhuān)家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開(kāi)了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類(lèi)自然語(yǔ)言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫(xiě)體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專(zhuān)家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍(lán)”在棋盤(pán)上擊敗了國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
    ----當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無(wú)法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過(guò)遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來(lái)運(yùn)行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來(lái)，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
    ----我們有幸采訪了中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員，請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無(wú)窮魅力的領(lǐng)域。
    ----答：ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
    ----智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用化。
    ----數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
    ----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
    ----答：我國(guó)開(kāi)始“863計(jì)劃“時(shí)，正值全世界的人工智能熱潮?！?63-306“主題的名稱是”智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)“，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和”瓶頸”，用人工智能技術(shù)克服這些問(wèn)題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過(guò)十幾年來(lái)的努力，我們縮短了我國(guó)人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來(lái)的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
    ----但是也應(yīng)該看到目前我國(guó)人工智能研究中還存在一些問(wèn)題，其特點(diǎn)是：課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí)，慣于考慮國(guó)外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí)，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒(méi)有取得理論上的突破，也沒(méi)有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
    ----今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此，我們不僅要善于找到解決問(wèn)題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問(wèn)題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
    ----問(wèn)：請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來(lái)會(huì)向哪些方面發(fā)展？
    ----答：技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來(lái)是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
    ----目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類(lèi)右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來(lái)智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
    ----人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的`生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
    什么是人工智能？
    ----人工智能也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
    ai理論的實(shí)用性
    ----在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊(duì)的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤(pán)帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。
    ----這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無(wú)聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^(guò)這類(lèi)活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無(wú)數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無(wú)數(shù)臺(tái)路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
    ----我國(guó)也已經(jīng)在大學(xué)中開(kāi)展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊(duì)參加，引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。
    未來(lái)的ai產(chǎn)品
    ----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開(kāi)發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--“藍(lán)色牛仔”(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計(jì)于4年后誕生的“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
    ----麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類(lèi)的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過(guò)的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽(tīng)音樂(lè)的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來(lái)。
    ----/報(bào)道，比利時(shí)的starlab正在制造一個(gè)人工貓腦，這個(gè)貓腦將有7500萬(wàn)個(gè)人造神經(jīng)細(xì)胞。據(jù)稱，移植了人工貓腦的小貓能夠行走，還能玩球。預(yù)計(jì)它將于制作完程。
    人工智能的應(yīng)用論文篇十六
    摘要：電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國(guó)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(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過(guò)程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問(wèn)題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
    關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；問(wèn)題
    引言
    隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升，以滿足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問(wèn)題，其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
    1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析
    電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)。現(xiàn)階段，我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)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(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
    2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題
    2.1電氣工程能源損耗問(wèn)題
    在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問(wèn)題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
    2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
    現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動(dòng)化階段，影響信息與資源的共享。
    2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
    為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
    2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
    電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
    3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問(wèn)題的解決措施
    3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
    在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問(wèn)題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國(guó)能源與資源緊缺問(wèn)題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來(lái)降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
    3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平
    提升工作人員自身的專(zhuān)業(yè)水平與能力，利用工作人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺(tái)，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí)，從根本上滿足實(shí)際的集成化需求，具體來(lái)說(shuō)，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(guò)程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)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(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
    3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)
    構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來(lái)發(fā)展的主要方向與趨勢(shì)，以此來(lái)提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō)，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開(kāi)發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
    3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理
    重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來(lái)說(shuō)，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識(shí)到管理的重要性，以此來(lái)保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專(zhuān)業(yè)水平與能力，通過(guò)定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專(zhuān)業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過(guò)合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來(lái)保證施工的整體進(jìn)度。
    4結(jié)論
    綜上所述，電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過(guò)不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來(lái)獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
    參考文獻(xiàn)：
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    人工智能的應(yīng)用論文篇十七
    圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門(mén)重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類(lèi)的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)，研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
    1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
    圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類(lèi)的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類(lèi)的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類(lèi)自身識(shí)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(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類(lèi)研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
    1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
    其實(shí)，圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類(lèi)的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類(lèi)在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類(lèi)的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)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(lèi)，然后通過(guò)各個(gè)類(lèi)別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類(lèi)似。在這個(gè)過(guò)程中，我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類(lèi)別進(jìn)行識(shí)別，查看是否有與該圖像具有相同或類(lèi)似特征的存儲(chǔ)記憶，從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類(lèi)并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率?？傊?，在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
    1.2模式識(shí)別
    模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)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(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類(lèi)等的過(guò)程。
    計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類(lèi)的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類(lèi)的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類(lèi)本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類(lèi)就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類(lèi)的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，它是一門(mén)與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
    2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
    既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類(lèi)的圖像識(shí)別原理相同，那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。
    信息的獲取是指通過(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
    預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
    特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)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(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)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(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
    分類(lèi)器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類(lèi)，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類(lèi)決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類(lèi)。
    3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中，電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類(lèi)。人類(lèi)在歸類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類(lèi)的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類(lèi)所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì)，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
    3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類(lèi)。以汽車(chē)拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車(chē)通過(guò)的時(shí)候，汽車(chē)自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車(chē)正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車(chē)牌定位模塊就會(huì)提取車(chē)牌信息，對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
    3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
    計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)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(jiàn)的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類(lèi)可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
    3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
    計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類(lèi)獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類(lèi)的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
    4總結(jié)
    圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類(lèi)社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類(lèi)現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
    人工智能的應(yīng)用論文篇十八
    摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
    關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理
    人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類(lèi)智能，研究出類(lèi)似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
    1空中交通流量管理探討
    在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤(pán)旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
    2人工智能的應(yīng)用研究探討
    agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周?chē)h(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤(pán)旋等待。
    3結(jié)論
    綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
    參考文獻(xiàn)
    [2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富，20xx（30）：278.
    [5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機(jī)器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，20xx（14）：57-57.
    人工智能的應(yīng)用論文篇十九
    在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
    人工智能；空中交通；管理
    人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類(lèi)智能，研究出類(lèi)似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
    在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的.利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤(pán)旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
    agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周?chē)h(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門(mén)，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤(pán)旋等待。
    綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
    [2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富，2015（30）：278.
    [5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機(jī)器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（14）：57-57.