人工智能論文
在學習、工作生活中，大家對論文都再熟悉不過了吧，借助論文可以有效訓練我們運用理論和技能解決實際問題的的能力。那么你有了解過論文嗎？下面是小編為大家整理的人工智能論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
人工智能論文1
[摘要]人工智能是一門交叉性的前沿學科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
[關(guān)鍵詞]人工智能 信息技術(shù) 智能教育
人工智能是多種學科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數(shù)學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴延，其涉及的學科領(lǐng)域?qū)⒂鷣碛�，它已和人們的學習、生活息息相關(guān)，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
一、高中開設(shè)人工智能課程的意義
（1）人工智能定義
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學習、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
�。�2）開設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次：結(jié)構(gòu)化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術(shù)的同時獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的`了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
二、高中人工智能教育現(xiàn)狀及存在問題
目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術(shù)師資水平、學校硬軟件設(shè)備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設(shè)獨立的人工智能類課程，Internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏，在教學環(huán)境上大致存在以下問題：
�。ㄒ唬┙虒W條件參差不齊
開設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農(nóng)村、條件相對落后的中學在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
�。�1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網(wǎng)絡(luò)教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學�？梢岳没ヂ�(lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學網(wǎng)站等進行實踐教學，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況，將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
�。ǘ⿲θ斯ぶ悄芸茖W的認識不足
�。�1）學生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術(shù)是很高深的科學，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數(shù)科學家的事情，從而對該科學的關(guān)注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。
�。�2）教師對人工智能學科開設(shè)存在偏見
一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設(shè)了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內(nèi)容艱深，不適合放在高中開設(shè)。
�。ㄈ┮痪�教師經(jīng)驗不足
在我國大學教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓，在授課內(nèi)容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
三、解決上述問題的幾點建議
�。ㄒ唬┘訌娷�、硬件建設(shè)
在學校條件允許的條件下，應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入，改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設(shè)。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合AI教學的網(wǎng)站，教師應(yīng)整理出和AI相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材，以便更好的配合硬件教學。
�。ǘ┒苏J識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用，明確在高中開設(shè)該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質(zhì)，從而輕視該課程的作用。
作為學生不應(yīng)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應(yīng)該支持和贊同學生選擇該課程，不能應(yīng)認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。
校方領(lǐng)導也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會各界也應(yīng)加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導不斷努力，互相交流，共同克服困難。
參考文獻：
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人工智能論文2
摘要
隨著科學技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)的發(fā)展也極為迅速，并被廣泛地應(yīng)用到各行業(yè)的發(fā)展中，尤其是在電氣工程自動化中得到有效的應(yīng)用，同時也推動了電氣工程自動化的長遠發(fā)展。
關(guān)鍵詞人工智能技術(shù)；電氣工程自動化；電氣設(shè)備；診斷維修
隨著智能化技術(shù)的普及，人工智能技術(shù)的改進和完善，其功能、技術(shù)特點以及自身的運行特性等受到各行各業(yè)的青睞，將其應(yīng)用到電氣工程自動化系統(tǒng)中，對提升電氣設(shè)備維護效率、電氣工程自動化系統(tǒng)運行管理水平以及提高電氣設(shè)備故障診斷維修質(zhì)量等有著極大地作用，而本文主要對人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用進行分析。
1人工智能技術(shù)概述
人工智能技術(shù)主要是將人工網(wǎng)絡(luò)與智能化技術(shù)、信息化技術(shù)進行有效地結(jié)合，形成一個完整的智能系統(tǒng)，被廣泛地應(yīng)用到電氣工程自動化系統(tǒng)中，對提升電氣工程自動化系統(tǒng)運行的安全性、可靠性、穩(wěn)定性有著極大地作用[1]。另外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動化中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)出以下幾方面優(yōu)勢。1）穩(wěn)定性高，誤差小。該技術(shù)在應(yīng)用的過程中，本身具有較強的抗干擾能力，能夠免疫外界因素的干擾，技術(shù)實施的穩(wěn)定性較高，在沒有受到外界干擾的情況下，對電氣工程自動化系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)分析精度較高，誤差較小，為電氣工程自動化系統(tǒng)的正常運行提供了可靠的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行運營，同時工作人員也會根據(jù)這些數(shù)據(jù)對電氣工程自動化系統(tǒng)的實際運行情況進行分析，可見數(shù)據(jù)分析誤差小對電氣工程自動化系統(tǒng)運行的作用。2）便于調(diào)節(jié)。人工智能技術(shù)在使用的過程中，會根據(jù)電氣工程自動化系統(tǒng)的實際運行情況來調(diào)整各項參數(shù)，使其更好地適應(yīng)電氣工程自動化系統(tǒng)的運行，尤其是在對電氣設(shè)備監(jiān)控的工作中實現(xiàn)了較大的作用。
2人工智能技術(shù)在電氣工程自動化中的應(yīng)用分析
2.1在電氣設(shè)備維護中應(yīng)用人工智能技術(shù)
隨著社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展，電氣工程自動化的發(fā)展也極為迅速，為滿足人們的使用需求，電氣工程自動化也在不斷地進行改進和創(chuàng)新，提升電氣工程自動化的'運行水平已成為電氣發(fā)展中重點關(guān)注的問題[2]。電氣工程自動化系統(tǒng)在運行的過程中，電氣設(shè)備運行可靠性會影響到系統(tǒng)的運行效率，因此，為保證電氣工程自動化系統(tǒng)運行的可靠性、安全性、效率性，應(yīng)做好電氣設(shè)備的維護工作。通過大量的數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，電氣工程自動化系統(tǒng)在運行的過程中，電氣設(shè)備的運行經(jīng)常會受到各種因素的影響，導致電氣設(shè)備運行出現(xiàn)異常，電氣設(shè)備的運行效率不高將影響到電氣工程自動化系統(tǒng)的正常運行，因此，應(yīng)做好電氣設(shè)備的日常維護工作。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣設(shè)備維護工作中，發(fā)揮出人工智能數(shù)據(jù)采集功能，對電氣設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進行采集和分析，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運行中的問題，并確定引起問題的主要原因，以便于采取針對性的維護措施。另外，人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備維護中的應(yīng)用，主要是通過模糊邏輯，將其應(yīng)用到潮流計算、模糊控制、系統(tǒng)規(guī)劃等工作中，對應(yīng)用范圍內(nèi)的電氣設(shè)備進行有效地監(jiān)控，更準確地對電氣設(shè)備運行異常因素進行定位，有效地提升電氣設(shè)備的維護效率。
2.2在電氣工程自動化系統(tǒng)運行管理中應(yīng)用人工智能技術(shù)
運行管理是保證電氣自動化系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關(guān)鍵，因此，相關(guān)部門必須重視電氣工程自動化系統(tǒng)的運行管理工作，不斷地用先進的技術(shù)提升運行管理的效率[3]。如，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣工程自動化系統(tǒng)運行管理中，對提升電氣工程自動化系統(tǒng)的運行效率有著極大地作用。電氣工程自動化系統(tǒng)運行管理中人工智能技術(shù)的應(yīng)用，主要以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式探索技術(shù)、模糊理論等先進技術(shù)為主，每項技術(shù)的應(yīng)用都能凸顯出不同的優(yōu)勢，如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，主要以完全分布的方式為主，實現(xiàn)對大規(guī)模信息的處理，而且，該技術(shù)對數(shù)據(jù)具有較強的分類能力、識別能力，確保對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的可靠性、穩(wěn)定性，并通過構(gòu)建不同周、日的預(yù)測模型，來對電氣工程自動化系統(tǒng)運行的短期負荷進行預(yù)測，對保障電氣工程自動化系統(tǒng)的穩(wěn)定運行有著極大地作用。除此之外，專家系統(tǒng)的應(yīng)用，可以充分發(fā)揮出數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息技術(shù)的優(yōu)勢，為電氣工程自動化系統(tǒng)運行管理提供可靠的數(shù)據(jù)信息。
2.3在電氣設(shè)備故障診斷維修中應(yīng)用人工智能技術(shù)
電氣工程自動化系統(tǒng)在運行的過程中，由于受到不同因素的影響，電氣設(shè)備可能出現(xiàn)不同類型的故障，會影響到整個電氣工程自動化系統(tǒng)的正常運行，如人為因素、自然因素、外力因素等，因此，需要做好電氣設(shè)備的故障維修工作，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備的故障，并對其展開針對性的處理，這樣才能保證電氣工程自動化系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[4-5]。以往對電氣設(shè)備故障診斷維修，主要是在故障發(fā)生后對故障進行診斷維修，而且，診斷效率不高，不能有效地確定故障原因，使得電氣自動化系統(tǒng)的運行效率不高。在電氣設(shè)備故障診斷維修中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以通過人工智能技術(shù)中的模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)等，對范圍內(nèi)的變壓器、發(fā)電機等電氣設(shè)備進行故障診斷，一方面可以及時發(fā)現(xiàn)故障隱患，及時消除故障隱患避免故障的發(fā)生影響到系統(tǒng)的正常運行，另一方面在發(fā)生突發(fā)性故障、不可預(yù)測故障的情況下，可以對故障進行準確的定位，分析引發(fā)故障的主要原因，并對其展開針對性的處理，確保電氣設(shè)備運行的安全性、可靠性，從而有效地保證電氣工程自動化系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。
3結(jié)論
綜上所述，隨著科學技術(shù)的飛速發(fā)展，智能化、網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)的發(fā)展也極為迅速，并被廣泛地應(yīng)用到各行業(yè)的發(fā)展中，例如以上本文所提到的人工智能技術(shù)，主要是將人工網(wǎng)絡(luò)和智能化技術(shù)、信息技術(shù)的有效結(jié)合，來建立一個完整的運行系統(tǒng)，將其應(yīng)用到電氣工程自動化系統(tǒng)中，有效的提升了自動化系統(tǒng)的運行效率，實現(xiàn)了最佳的運行效果，有助于促進電氣工程自動化的良好發(fā)展。
參考文獻
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人工智能論文3
今晨，我失去了最后一位人類朋友，他餓死了，我也快了。滯留室內(nèi)，食物為零顯示九天了。
我的時間不多了，而我的恐懼充裕著。
三年前，超級大國間的戰(zhàn)爭開始了，強大的人工智能機器人僅漏過了幾只老鼠進入了滯留室，我就是其中之一。而食物儲備仍不夠我們這幾只老鼠瓜分。我們也無暇顧及。除了我們這幾只，其他的人類都死在了滯留室外，人類已不復(fù)存在。
是的，人類的概念已經(jīng)不需要了，人工智能機器人自行挖礦，鑄鐵，制造武器，殺戮。天空中的幾架人工智能戰(zhàn)斗機，仍在進行著三年前便已滅絕的人類編寫的`一場戰(zhàn)爭。
我望著那位朋友的尸體，安詳，我正喝著一杯從燃料過濾來的水，他的安詳令我不忍。我不再看他，但目光掃到的確是另外幾具早已僵直的尸體，一瞬間我的冷汗淌出，平時還有一人陪我調(diào)侃，而如今，他們每個人都像在看著我，在等我與他們一同墜入深淵，都在盼著。他們早已閉上的雙眼猙獰起來，而我雙目失神。
恐懼令我瘋狂。我無力而跌撞的逃離這里，逃離這一層，去下一層。
諷刺的是，這層的人工智能機器人仍在井然有序的搬運著武器。
我沖到其中一個面前攔住他：“我最后一個人類朋友死了。”“先生，人固有一死，望節(jié)哀，您妨礙到”“可是他死得是那么的無助”，我打斷了機器人：“他恐懼極了你知道嗎，你知道什么是死亡嗎？！”我陡然間猙獰而憤怒，晃動著他那金屬腦袋。“先生，請您冷靜，您的情緒波動異常，請服用一些鎮(zhèn)定劑類藥物，如”“他明明都要結(jié)婚了，怎么會突然打仗了呢”我又打斷道�！跋壬埬嘈牛覈言谶@場戰(zhàn)斗中占據(jù)了絕對優(yōu)勢，勝利不遠了�！蔽液敛焕頃䴔C器人這重復(fù)了三年的話。“昨晚他說自己要不行了，我說親愛的兄弟啊你現(xiàn)在還不能死去，你得幸福的活下去，我還要去你的婚禮上跳舞，說完我才想起，他女友一小時前于他的肩膀安詳而去，而他卻毫不在意，反而向我道謝�！�
“真是位善良的人，那我先去工作了哦！”那機械式的語言模仿令我作嘔。我瘋了。我開始不顧一切的捶打他，盡管我已無力，“我是最后一個人類！你知道么！最后一個！”我惶恐以致憤怒，用拳腳不停的踢打著�！跋壬�，請冷靜。”
忽然，腹中劇痛，太久不進食，胃酸開始消化我的胃了！我要死了，我要死了，無力的灘在地上，望著繼續(xù)去忙碌的機器人，血目，沙啞道：“人工智能？哈哈！可笑”再如木偶般無力的轉(zhuǎn)過頭，猙目，血色更濃，反帶一絲微笑，嗅著自己的胃酸與血液笑道：“親愛的朋友啊我要去你的婚禮上跳舞�！�
人工智能論文4
摘要：為促進體育科學與體育實用計算機技術(shù)的發(fā)展，本文對人工智能與體育科學相結(jié)合的產(chǎn)物——體育實用人工智能進行了探討和展望，旨在吸引更多的人參與到體育實用智能系統(tǒng)的開發(fā)過程中來。
1 引言
能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學科的出現(xiàn)及迅速發(fā)展，為這一愿望的實現(xiàn)帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學技術(shù)革命的發(fā)展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被應(yīng)用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。
雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進了體育事業(yè)的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術(shù)還遠遠滯后于計算機科學的發(fā)展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術(shù)還在堅持“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)＋算法＝程序”的傳統(tǒng)程序設(shè)計方式，顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發(fā)展成果應(yīng)用到體育領(lǐng)域中來，從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現(xiàn)狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。
2 人工智能及其解題思路
人工智能是一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、系統(tǒng)科學、哲學等多種學科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產(chǎn)業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關(guān)于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器(智能計算機)或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學習等人類思維能力的一門科學。
人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設(shè)計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗，所以，人工智能更適合于解決現(xiàn)實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領(lǐng)域而言，不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術(shù)的診斷，體育專家的知識和經(jīng)驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對體育科學的發(fā)展將產(chǎn)生深遠的影響。
3 體育實用人工智能的現(xiàn)狀
象所有處于發(fā)展之初的學科與研究方向一樣，人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統(tǒng)分析方法來對待它。惟有如此，我們才會既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發(fā)展進程。
3.1 體育實用人工智能發(fā)展過程中的問題
1.對大多數(shù)體育工作者而言，人工智能技術(shù)還相當高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項知識，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個領(lǐng)域的綜合素養(yǎng)。
這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應(yīng)用水平的科研人員，對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的.核心和基礎(chǔ)是人類的知識和經(jīng)驗，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計算為中心的程序設(shè)計轉(zhuǎn)變到以知識符號處理為中心的程序設(shè)計上來。這種思維與觀念的轉(zhuǎn)變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個復(fù)雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當?shù)募夹g(shù)和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內(nèi)取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術(shù)的研究可能更容易被人們所忽略。
2.人工智能與體育科學兩學科發(fā)展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。
掌握人工智能技術(shù)的科研人員還沒有看到其在體育領(lǐng)域應(yīng)用的廣闊天地，人工智能的應(yīng)用成果還集中在工業(yè)控制領(lǐng)域、社會經(jīng)濟系統(tǒng)或軍事決策過程——相對來說，這些領(lǐng)域更易取得明顯的經(jīng)濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗技能”為主的教學、訓練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發(fā)展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度�？偟膩碚f，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。
3.人工智能技術(shù)本身的不完備性。
盡管自80年代以來，對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎(chǔ)性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉(zhuǎn)化到應(yīng)用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術(shù)也阻礙了它的進一步發(fā)展。
此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發(fā)展。
3.2 體育實用人工智能發(fā)展的有利條件
盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產(chǎn)生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了道路。
1.計算機技術(shù)在體育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用以及它對運動成績的巨大推動力，已經(jīng)使越來越多的人們認識到程序設(shè)計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設(shè)計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設(shè)計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。
2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養(yǎng)出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應(yīng)用能力和學習能力，對他們來說，掌握人工智能技術(shù)也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領(lǐng)域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領(lǐng)域的技術(shù)方法來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術(shù)都是非體育專業(yè)科研人員引進到體育領(lǐng)域中來的)。人工智能會象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的灰色理論、模糊數(shù)學、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受，進而逐漸滲透到訓練、選材、規(guī)劃、教學等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。
此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質(zhì)的不斷提高和人工智能技術(shù)的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。
4 體育實用人工智能的發(fā)展方向
就目前人工智能領(lǐng)域而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點。前者是以研究大腦的結(jié)構(gòu)和認知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復(fù)雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當前體育領(lǐng)域而言，應(yīng)用性研究，即將各種已經(jīng)成熟的智能技術(shù)應(yīng)用到體育實踐中來，有著更加重大的現(xiàn)實意義。
4.1 各種體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制
專家系統(tǒng)是利用具有相當數(shù)量的權(quán)威性知識來解決特定領(lǐng)域?qū)嶋H問題的計算機程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實進行自動推理判斷，最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術(shù)上，還是從應(yīng)用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實例(包括已開發(fā)的體育實用專家系統(tǒng))可以提供技術(shù)支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術(shù)，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發(fā)展。
4.2 體育領(lǐng)域自身智能技術(shù)研究人員的培養(yǎng)
由于受知識和技術(shù)的限制，在很長的一段時間內(nèi)，體育實用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領(lǐng)域人員的引導。然而，只有培養(yǎng)出體育領(lǐng)域自身的智能技術(shù)研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應(yīng)該首先是一個體育工作者，并已具有相當程度的體育專業(yè)知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術(shù)的學習和訓練，就可以單獨開發(fā)出自身領(lǐng)域高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術(shù)向體育領(lǐng)域的滲透提供了必要的前提條件。
4.3 體育實用人工智能的基礎(chǔ)理論研究
雖然體育實用人工智能技術(shù)和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內(nèi)取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎(chǔ)理論的研究，脫離了基礎(chǔ)理論，技術(shù)和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識只有形成體系，才能成為科學，一系列的技術(shù)只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎(chǔ)理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學科存在和發(fā)展的根基所在。
5 結(jié)束語
體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。
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人工智能論文5
［摘要］計算機技術(shù)在科技不斷發(fā)展生產(chǎn)力水平提高的前提下已應(yīng)用到各個行業(yè)。計算機技術(shù)能快速傳播信息，使人們的工作生活更加高效。電氣自動化控制過程中應(yīng)用計算機技術(shù)，將會提升其人工智能效果，實現(xiàn)生產(chǎn)、流通等交換互通性，降低人力資源、生產(chǎn)成本的投入。人工智能技術(shù)的高效運作使電氣自動化控制發(fā)展到全新的階段。
［關(guān)鍵詞］電氣自動化控制；計算機技術(shù)；人工智能技術(shù)
電氣自動化控制主要研究電氣工程學，保證電氣工程系統(tǒng)正常運行，能對收集到的信息進行及時地處理分析。計算機技術(shù)的應(yīng)用能更快地對試驗結(jié)果進行總結(jié)，實現(xiàn)機械自動化。這種人工智能技術(shù)將會使人工操作與控制發(fā)生脫離，實現(xiàn)人工智能與電氣自動化的結(jié)合。電氣自動化控制是對人工智能技術(shù)應(yīng)用最為直接的結(jié)果，同時也是電氣自動化發(fā)展的必然趨勢。電氣自動化控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)將會不斷提升生產(chǎn)效率。
1人工智能技術(shù)含義
通過應(yīng)用計算機技術(shù)實現(xiàn)對人類活動的模擬，并且能對相似人類活動發(fā)出指令，還能解決傳統(tǒng)科學中復(fù)雜的問題，這是人工智能技術(shù)最為突出的特點。人工智能技術(shù)融合了數(shù)學、哲學、工程學等學科，在計算機技術(shù)引導下綜合運用了現(xiàn)代科技。在一定程度上可以表現(xiàn)為人工智能技術(shù)是對人類大腦的一種全新的模擬，在大腦的控制下由機械完成一系列的復(fù)雜性行為反應(yīng)。這樣能提升工作效率，保證人類在工作過程中的安全性。人工智能技術(shù)將會對信息進行采集，在問題的處理上比人類大腦具有更加明顯的優(yōu)勢。復(fù)雜性腦力活動在人工智能技術(shù)的影響下，將會降低人工成本，推動生產(chǎn)力的發(fā)展。
2電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的設(shè)計思路不斷地擴展，人工智能產(chǎn)品豐富起來。人工智能科學技術(shù)的應(yīng)用使人們能更好地解決人類不能直接面對的問題。電氣自動化控制過程中會受到多種因素的影響，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能對因素進行合理化推斷，并且提升對產(chǎn)品的保護，能更加全面地規(guī)劃電氣自動化控制效果，使生產(chǎn)效率不斷的得到提升。
2.1優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計
傳統(tǒng)電氣產(chǎn)品在設(shè)計時主要依靠設(shè)計經(jīng)驗與試驗手段，設(shè)計出的產(chǎn)品在一定程度上技術(shù)含量較低，并且工作較為繁瑣，不能夠保證大規(guī)模的生產(chǎn)活動的開展，設(shè)計需要較高的時間，影響工作效率地提升。新時期我國經(jīng)濟快速發(fā)展，對科技生產(chǎn)建設(shè)不斷投入，人工智能技術(shù)得到全面提升，在電氣產(chǎn)品設(shè)計的過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)了智能化生產(chǎn)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用將會提升人工生產(chǎn)效率，并且在制作上更加精良，實現(xiàn)了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率水平的提升，保證了產(chǎn)品的質(zhì)量，還能為企業(yè)生產(chǎn)活動的進一步開展提供充足的發(fā)展動力。
2.2及時發(fā)現(xiàn)問題進行預(yù)防處理
電氣自動化控制過程中會出現(xiàn)運行設(shè)備故障等問題，這種情況在電氣自動化控制過程中較為常見。因此，完善人工智能化將會有助于電氣自動化控制的順利進行，并且會根據(jù)設(shè)備運行故障制定相應(yīng)的預(yù)防措施，這在電氣自動化控制過程中能發(fā)揮較大的功能優(yōu)勢。變壓器在運行的過程中發(fā)生故障，可以采用傳統(tǒng)的分離方式對氣體進行分析，并且根據(jù)分析的.結(jié)果判斷變壓器發(fā)生故障的原因。但是采用傳統(tǒng)的分析方式會在檢修的過程中造成嚴重的浪費，人力資源沒有得到合理的應(yīng)用，并且在檢修上花費更多的時間，同時還不能保證檢修的正確率。這樣很容易出現(xiàn)誤診情況，將會進一步影響到電氣自動化控制效果。人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)方法相比優(yōu)勢體現(xiàn)在維修預(yù)防等方面，并且人工智能技術(shù)將會自動匹配專家技術(shù)進行指導，將類似的故障進行對比，并且根據(jù)產(chǎn)生的問題進行分析指導，找到其他的解決方式。采用人工智能技術(shù)對故障問題進行分析，能提升工作效率、降低維修時間、節(jié)約大量的資源。
2.3簡化控制流程，提升運行效率
電氣產(chǎn)品在生產(chǎn)操作過程中相比較其他產(chǎn)品過程較為復(fù)雜，并且生產(chǎn)環(huán)節(jié)都需要進行嚴格地控制，對于操作水平要求較高。電氣產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為繁瑣，細部特征較為明顯，不容易進行整體性把握，對于工作人員的經(jīng)驗要求較高。因此，在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)一點小小的錯誤都會直接造成巨大的經(jīng)濟損失，嚴重時將會直接導致生產(chǎn)停工。為了能保證電氣自動化控制的有效運行，工作人員在面對問題時需要利用人工智能化技術(shù)對電氣自動化控制過程進行簡化處理，保證操作的有效性。人工智能化相比較傳統(tǒng)方式能快速地收集資料并進行必要地分析整理，在第一時間發(fā)現(xiàn)控制過程中存在的問題找出解決方案。在整個控制過程中會降低檢修時間、保證成本的有效運用，能夠更好地控制電氣自動化的運行。
3結(jié)語
計算機技術(shù)使人工智能技術(shù)得到了完善，同時電氣自動化控制在人工智能化技術(shù)的影響下實現(xiàn)了更新進步。目前，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域都得到了應(yīng)用，并且受到各行業(yè)的認可。電氣自動化控制應(yīng)用人工智能技術(shù)將會提升工作效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量。筆者通過對電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用進行分析，認為在計算機技術(shù)發(fā)展的前提下，人工智能技術(shù)與電氣自動化控制相互促進完美結(jié)合。
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人工智能論文6
時間過得飛快，二零四九年的三月十四日，我發(fā)現(xiàn)我的機器人張丁克可以用草制成油，這樣節(jié)約了很多能源。于是，我又發(fā)明了另外一個機器人，我給他取名叫“張止白”。
張目白太神奇了，他千變?nèi)f化，放在家里可以變出很多你想要的東西，你不用花錢上街去買。他還可以用皮膚看周圍的世界，可以與電視里夜幕俠的力量相比。夜幕俠也是個機器人，他是用鐵、電、電子眼和線做成的。
張止白打敵人的時候，會用很多的招術(shù)，少林寺所有的功夫他都會，象猴拳、無影拳、抬拳跺。
張止白的名字是這樣來的.：人們見了他打架，都張開了大嘴，什么人都打不過他，止，就是停止的意思，白，就是讓人明白。意思是，人們打架時碰到了他，都明白要停下來。
張止白最擅長的是太極拳和八卦掌和醉拳，三招齊下，曾經(jīng)打敗過無數(shù)壞人，拯救過無數(shù)的好人。有的壞人，只要一見張止白的這三招，還沒開始打就嚇跑了。
這個機器人還有一個特點，當我不在家時，他會自已啟動，幫我洗衣，幫我拖地，幫我擦桌。等我回來，一切家務(wù)活都完成了，飯菜也端上了桌子。家里有了這樣的智能機器人，你高興嗎？
人工智能論文7
今晨，我與最后一位人類朋友失去了聯(lián)系，他因為饑餓而去世了，而我也難逃此劫。我被困在室內(nèi)已經(jīng)九天了，食物已經(jīng)見底。
我的時間不多了，而我的恐懼充裕著。
三年前，戰(zhàn)爭爆發(fā)了，兩個超級大國之間展開了激烈的對抗。在這場戰(zhàn)爭中，強大的人工智能機器人占據(jù)主導地位，只有少數(shù)幾只老鼠得以僥幸逃入了一個滯留室。然而，我們面臨著食物不足的困境，而其他生存下來的老鼠也無法顧及此事。遺憾的是，滯留室外的人類已經(jīng)全部滅絕，他們已經(jīng)徹底消失了。以上為修改后的內(nèi)容。
是的，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，使得機器人可以自主進行礦產(chǎn)開采、鐵礦冶煉和武器制造，甚至參與殺戮行為。在天空中，幾架人工智能戰(zhàn)斗機依然在執(zhí)行著三年前人類編寫的戰(zhàn)爭任務(wù)，當時的人類早已經(jīng)滅絕。
望著那位親友的尸體，我感到他的臉上洋溢著安詳，但這種安詳卻在我的內(nèi)心激起了無盡的痛苦。我靜靜地喝著一杯通過燃料過濾而來的水，努力讓自己忘記眼前的場景。然而，當我的目光掃過幾具早已僵直的尸體時，我不禁渾身冒出冷汗。以往總有一個人陪伴我調(diào)侃，可現(xiàn)在每個人都仿佛在注視著我，期待著我與他們一同陷入深淵，等待著我加入他們的.行列。他們曾經(jīng)緊閉的雙眼如今變得猙獰不堪，而我的雙眸也失去了神采。
恐懼令我瘋狂。我無力而跌撞的逃離這里，逃離這一層，去下一層。
諷刺的是，這層的人工智能機器人仍在井然有序的搬運著武器。
我沖到其中一個面前攔住他：“我最后一個人類朋友離世了。”“先生，人終有一死，希望您節(jié)哀，您妨礙到……”“可是他去世的時候是那么無助�！蔽掖驍嗔藱C器人：“他害怕得要命，你知道嗎？你知道死亡是什么嗎？！”我突然變得猙獰憤怒，晃動著他那金屬腦袋。“先生，請冷靜一下，您的情緒異常波動，請服用一些鎮(zhèn)定劑類藥物，例如……”“他明明就要結(jié)婚了，為什么突然要參戰(zhàn)呢？”我再次打斷他�！跋壬�，請相信，我們國家在這場戰(zhàn)斗中占據(jù)著明顯的優(yōu)勢，勝利指日可待�！蔽也焕頃䴔C器人重復(fù)了三年的話�！白蛲硭嬖V我他撐不下去了，我對他說親愛的兄弟啊，你現(xiàn)在不能離開，你應(yīng)該活下去幸福地生活，我還要和你一起跳舞在你的婚禮上。說完我才想起，他女友一個小時前平靜地離開了他的肩膀，而他卻毫不在意，反倒對我表示感謝。”
“真是位善良的人，那我先去工作了哦！”那機械式的語言模仿令我作嘔。我瘋了。我開始不顧一切的捶打他，盡管我已無力，“我是最后一個人類！你知道么！最后一個！”我惶恐以致憤怒，用拳腳不停的踢打著�！跋壬�，請冷靜。”
忽然，我感到劇痛襲來，太久沒有進食，胃酸開始侵蝕我的胃！我覺得生命垂危，無力地倒在地上，眼神血紅地盯著忙碌的機器人，艱難地說道：“人工智能？真是可笑……”然后，虛弱地轉(zhuǎn)過頭，眼神兇狠，臉上帶著一絲微笑，聞著自己的胃酸和血液，開心地說道：“親愛的朋友啊，我一定會參加你的婚禮并跳舞的！”
人工智能論文8
內(nèi)容摘要：人工智能作為20世紀以來發(fā)展極為迅速的一個學科領(lǐng)域，其對社會的影響也越來越引起人們的重視。本文試圖從STS的角度著重說明人工智能對人類的經(jīng)濟利益、社會和文化生活等方面的影響。
關(guān)鍵字：人工智能、經(jīng)濟利益、社會和文化生活
人工智能，也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。人工智能的研究及應(yīng)用領(lǐng)域包括問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人學、模式識別、機器視覺、智能控制、智能檢索和智能調(diào)度與指揮等等。自人工智能出現(xiàn)以來，科學家們在這些領(lǐng)域的研究已經(jīng)取得了非常驚人的成果，同時，這些人工智能研究成果也證明了在某一特定方面計算機可以超越人的能力。人工智能的發(fā)展已對人類及其未來產(chǎn)生深遠影響，這里我們拋開其對科學技術(shù)發(fā)展中的作用不談，從STS的角度著重說明這一技術(shù)對人類的經(jīng)濟利益、社會和文化生活等方面的影響。
一、人工智能對經(jīng)濟發(fā)展的促進
人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，已為人類創(chuàng)造出可觀的經(jīng)濟效益�？茖W家要發(fā)展人工智能技術(shù)是需要很大的投入的，咋看起來不僅沒有促進經(jīng)濟的發(fā)展，反而是在大量消耗著資金。其實，在當今時代，技術(shù)的發(fā)展是以人類的意志為轉(zhuǎn)移的，人類開發(fā)人工智能最主要的目的還是要為人類服務(wù)，當然經(jīng)濟利益的回報，無疑是最直接最有效的，尤其是對企業(yè)而言，如果這個技術(shù)能為其帶來高額的經(jīng)濟利益，那無疑會得到優(yōu)先的發(fā)展。 人工智能對經(jīng)濟的促進作用不單是對個別企業(yè)和行業(yè)，隨著計算機系統(tǒng)價格的繼續(xù)下降，人工智能技術(shù)必將得到更大范圍的推廣，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟效益。專家系統(tǒng)的應(yīng)用就是一個很好的例子。
一般的說，專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個領(lǐng)域的知識與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。①也就是說，專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識的系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。
成功的專家系統(tǒng)能為它的建造者、擁有者和用戶帶來明顯的經(jīng)濟效益。用機器執(zhí)行任務(wù)而不需要有經(jīng)驗的專家，可以極大地減少勞務(wù)開支和培養(yǎng)費用。由于軟件易于復(fù)制，所以專家系統(tǒng)能夠廣泛傳播專家知識和經(jīng)驗，推廣應(yīng)用數(shù)量有限的和昂貴的專業(yè)人員及其知識。而且如果保護得當，軟件能被長期地和完整地保存，并可根據(jù)該領(lǐng)域知識的發(fā)展及時更新。
專家系統(tǒng)在比較專業(yè)的領(lǐng)域有著十分光明的前景，比如醫(yī)療領(lǐng)域。即使是很專業(yè)的①蔡自興，徐光佑。人工智能及其應(yīng)用。清華大學出版社。20xx年9月
醫(yī)生也難以同時保持最新的治療方案和方法，而專家系統(tǒng)卻能迅速地更新和保存這類建議，即提高了醫(yī)院的經(jīng)濟效益，也讓病人可以得到最好的治療。
雖然現(xiàn)在的專家系統(tǒng)仍然只能是局限于某些領(lǐng)域，而且由于沒有固定的算法，還要在不完全、不精確或不確定的信息基礎(chǔ)上作出結(jié)論，準確性還有待保證。但是隨著人工智能的發(fā)展，專家系統(tǒng)也在不斷完善，相信將來這項技術(shù)就可以大規(guī)模，有可靠的應(yīng)用在許多領(lǐng)域，可以讓最多的人享受到最好的服務(wù)。
二、人工智能對文化生活的影響
同時，人工智能也對人類的文化生活產(chǎn)生了深刻的影響。比如勞動就業(yè)方式的改變、社會結(jié)構(gòu)的改變、以及思維方式的變革等等。
首先，在勞動就業(yè)問題上矛盾將會比較突出。由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動整個社會的勞動效率將會有極大地提高，但同時也會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業(yè)。尤其是人工智能在高科技和工程中的應(yīng)用，會使一些高級人才也失去介入信息處理活動的機會，甚至不得不改變自己的工作方式。如果不能很好的處理人工智能和人類的合作關(guān)系，技術(shù)的進步不僅不會給人類帶來福音，帶來的反而是人類對自身價值的否定。
其次，是社會結(jié)構(gòu)的變化。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔心它們的發(fā)展會引起新的社會問題。實際上，未來的社會結(jié)構(gòu)將會由“人——機器”的社會結(jié)構(gòu)，發(fā)展為“人——智能機器——機器”的社會結(jié)構(gòu)。現(xiàn)在和將來的很多本來是由人承擔的工作將由機器人來擔任，因此，人們將不得不學會與有智能的機器相處，并適應(yīng)這種變化了的社會結(jié)構(gòu)。
再次，是思維方式與觀念的變化。人工智能的發(fā)展與推廣應(yīng)用，將影響到人類的思維方式和傳統(tǒng)觀念，并使它們發(fā)生改變。例如，傳統(tǒng)知識一般印在書本報刊或雜志上，因而是固定不變的，而人工智能系統(tǒng)的知識庫的知識卻是可以不斷修改、擴充和更新的。又如，一旦專家系統(tǒng)的'用戶開始相信智能系統(tǒng)的判斷和決定，那么他們就可能不愿多動腦筋，變得懶惰，并失去對許多問題及其求解任務(wù)的責任感和敏感性。那些過分依賴計算器的學生，他們的主動思維能力和計算能力也會明顯下降。過分地依賴計算機的建議而不加分析地接受，將會使智能機器用戶的認知能力下降，并增加誤解。因此在設(shè)計和研制智能系統(tǒng)時，應(yīng)考慮到上述問題，盡量鼓勵用戶在問題求解中的主動性，讓他們的智力積極參與問題求解過程。
當前的“Net Generation”也是計算機與互聯(lián)網(wǎng)對人類文化及發(fā)展的影響的例子�！癗et Generati on”這一代人是精通互聯(lián)網(wǎng)的一代，他們沿著科技進步的軌道，在日常生活的許多領(lǐng)域都超越了父輩，并且相信他們自己更能促進時代的快速發(fā)展。在人類教育過程中，這一代的思維模式及教育方式對以往的文化、價值觀教育模式都有著很大的沖擊，同時也對人類的社會進步、經(jīng)濟發(fā)展和文化提高都有巨大的影響，隨著時間的推進和技術(shù)的進步，這種影響將越來越明顯地表現(xiàn)出來。
三、人工智能帶來的社會擔憂
人工智能在給它的創(chuàng)造者、銷售者和用戶帶來經(jīng)濟利益的同時，就像任何新技術(shù)一樣，它的發(fā)展也引起或即將出現(xiàn)許多問題，并使一些人感到擔心和憂慮。美國科幻作家阿西莫夫1950年在《我是機器人》中提出了“機器人三守則 ”，即（1）機器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。（2）機器人必須絕對服從人類，除非
這種服從有害于人類。（3）機器人必須保護自身不受傷害，除非為了保護人類或者是人類命令它作出犧牲。雖然這只是科幻作家的希望與理念，但是在人工智能及認知科學研究中，這樣的守則也映射出人們對人工智能研究的期待與要求。
針對人工智能和人類的關(guān)系問題。出現(xiàn)了這樣的疑問：“誰將是未來地球上的支配物種，人工智能機器還是人類？”針對這一問題，也出現(xiàn)了兩種不同的聲音，即宇宙主義者和地球主義者。支持制造人工智能機器的集團，稱之為“宇宙主義者”（Cosmist），宇宙主義者認為，人工智能機器如果被制造出來，它們遲早會發(fā)現(xiàn)人類是如此的低等，像一個有害物，從而決定來滅絕我們，不論以什么樣的理由。因此，宇宙主義者已經(jīng)準備接受人類被滅絕的風險。宇宙主義者試圖去最求整個宇宙的利益最大化而拋棄人類自身的重要性，這是一種很理想又偉大的自我犧牲精神，但是犧牲的結(jié)果如何，可能他們自己也不知道。
與此相反，強烈反對制造人工智能機器的集團，稱之為“地球主義者”（Terran），他們反對人工智能的開發(fā)，因為他們擔憂，人工智能的發(fā)展必定會發(fā)起對人類的清洗，從而導致人類的滅亡，這樣的結(jié)果是這群人類中心主義者所無法接受的。
現(xiàn)在的人工智能技術(shù)還遠沒有達到上面所講的程度，但是隨著它的發(fā)展，人和智能機器人的關(guān)系必定會是人類需要解決的問題之一。同時我也認為人工智能的一些影響，在現(xiàn)在是看不到的，也可能是我們現(xiàn)在難以預(yù)測的，但不管這種影響是積極的還是消極的，可以肯定，人工智能將對人類的物質(zhì)文明和精神文明產(chǎn)生越來越大的影響。
人工智能論文9
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步， 信息技術(shù)水平也在不斷的提高， 在此時代背景下， 越來越多的技術(shù)手段開始在各個領(lǐng)域滲透和融入， 而科技的進步， 使得各類的先進技術(shù)衍生出來， 其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表， 許多的技術(shù)人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應(yīng)用， 所以對人工智能技術(shù)在計算機中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性， 以下內(nèi)容是個人的見解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)； 計算機； 發(fā)展； 應(yīng)用；
受科學技術(shù)手段的推動性影響， 人類文明的發(fā)展步伐日漸加快， 現(xiàn)階段， 已經(jīng)基本步入到了信息化的時代背景下， 計算機在當下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具， 甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計算機技術(shù)為基本的動力支撐， 同時增加了技術(shù)應(yīng)用的要求， 在此社會不斷發(fā)展的趨勢下， 只有使得計算機技術(shù)逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展， 方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用， 并為計算機技術(shù)手段的長遠化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計算機技術(shù)手段， 將其作為有效的基礎(chǔ)， 對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科， 它所涉及的行業(yè)較多， 比如， 心理學以及哲學等等均為典型， 而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬， 通常會將其安裝到機械設(shè)備之上， 并使得機器更具智能化特色， 借助智能化處理方式或是智能化編程等方法， 逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行， 對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理， 極大的提高工作效率， 進而保證人們的人身財產(chǎn)安全。
人工智能技術(shù)手段本身具有超強的處理性能， 尤其是針對些許不確定的數(shù)據(jù)信息時， 可為用戶提供更為完善的、全方位的運作情況展示， 還可對相關(guān)數(shù)據(jù)信息進行高效處理， 體現(xiàn)其自身的輔助性功能。[1]
現(xiàn)階段， 人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就， 相關(guān)的專家學者在研究和探討以后， 也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向， 希望借此完成工程項目設(shè)計工作， 實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結(jié)合， 對軟件的性能進行改良， 進而符合用戶的實際需求， 在基本達到了人工智能的目標以后， 還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良， 最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計算機中的應(yīng)用
�。ㄒ唬� 網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來， 人工智能技術(shù)的運用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向， 它的利用將計算機網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)， 值得一提的是， 它在計算機網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高， 同時其應(yīng)用價值也不斷凸顯。
與智能防火墻相比較， 此種技術(shù)手段， 具有識別技術(shù)中的記憶和統(tǒng)計功能， 可對數(shù)據(jù)信息進行精準度的判斷和識別， 還能進行準確的計算和檢測， 運用此手段將網(wǎng)絡(luò)運行中的威脅性因素及時發(fā)現(xiàn)， 并做好定位， 極大的提高計算機運行的有效性、穩(wěn)定性和安全性。[2]
而后， 入侵檢測也是計算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實的主要工作， 這一過程中， 防火墻可發(fā)揮自身的作用， 這一過程中它的運行效果， 將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響， 可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式， 將有價值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶， 通過郵件的形式發(fā)送給用戶， 隨著時間的推移， 郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討， 建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的`系統(tǒng)之中， 而后再實施風險檢測， 及時告知用戶相關(guān)的風險信息， 并給予一定的提示， 引導用戶妥善處理垃圾信息。
�。ǘ� 企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段， 人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認知， 比如， 自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表， 它們的運用， 利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標， 為企業(yè)的內(nèi)部運作營造安全的氛圍和環(huán)境， 此外， 還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本， 逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果， 將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處， 體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
�。ㄈ� 教學領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進， 使得標準化教學體制也在日趨深化， 逐步實現(xiàn)了計算機技術(shù)和教學工作的有機融合， 人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢， 為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力， 可借此方法， 完成教學方法和教學內(nèi)容的表達， 進而相應(yīng)的的提高教學效率， 確保教學質(zhì)量。
此外， 引入人工智能技術(shù)的過程中， 也需要重視知識庫的運用， 將其作為教學中有效的輔助工具， 而后把教學中的要點以及相關(guān)定義等融入到知識庫職之中， 教師的在落實教學工作之時， 可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進行準確推理， 為學生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程， 得出推理后的結(jié)果。從教學領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講， 人工智能技術(shù)理念的引入， 可謂是以此教學模式的革新， 也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四） 家居行業(yè)的應(yīng)用
當前， 人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高， 從而自然而然的增加了對于住房家居的應(yīng)用需要， 在此社會發(fā)展形勢之下， 可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中， 盡可能滿人們的日常生活需要， 比如， 運用人工智能技術(shù)， 對門窗的閉合進行有效控制， 或是對家居環(huán)境進行調(diào)整， 營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語
綜上所述， 在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時代背景下， 人工智能技術(shù)手段的運用被許多行業(yè)所認識和關(guān)注， 此項技術(shù)是一項典型的新型技術(shù)手段， 它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢， 與域外發(fā)達國家相比較， 我國的人工智能技術(shù)水平仍舊不足， 但是， 其發(fā)展速度卻相對較快， 在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用， 它的未來發(fā)展前景相對較佳， 值得大力推廣。
參考文獻
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人工智能論文10
現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在商業(yè)消費領(lǐng)域取得了巨大的成功，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用正在從消費領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域擴展，與工業(yè)、能源等實體經(jīng)濟領(lǐng)域深度融合。這對網(wǎng)絡(luò)通信的實時性、安全性、服務(wù)等級、海量數(shù)據(jù)處理和資源調(diào)度能力提出了更高的要求，網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展已逐漸成為全球關(guān)注的焦點。
為滿足互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)模式的根本性轉(zhuǎn)變，我們需要從多層次、多維度研究新的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，包括：設(shè)計克服現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)缺陷的新型網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，研究適合未來網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用創(chuàng)新的關(guān)鍵技術(shù)，研發(fā)未來網(wǎng)絡(luò)核心設(shè)備及系統(tǒng)，并進行大規(guī)模組網(wǎng)驗證。
目前，國內(nèi)外紛紛布局未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的研究，其中軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)受到了全球范圍的廣泛關(guān)注與重視。受益于集中式控制機制和數(shù)據(jù)平面白盒化趨勢，SDN 能夠極大地提升現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的可控可管性和靈活性，可有效降低網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的投資成本和運營管理成本，并具備實時收集數(shù)據(jù)平面的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的能力。
隨著未來網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越大，技術(shù)復(fù)雜度越來越強，物聯(lián)網(wǎng)等新型應(yīng)用場景越來越多，單純依靠人類編寫的集中式控制程序?qū)o法有效應(yīng)對可能出現(xiàn)的各種形勢。通過引入人工智能技術(shù)，利用SDN 控制器采集的大數(shù)據(jù)進行深度學習，具備人工智能能力的計算機就能對90%的網(wǎng)絡(luò)故障或安全隱患進行排查，并給出供參考的解決方法。
人類專家只需要集中智慧和精力解決機器無法給出答案的剩下的百分之十的難題。并且，這個解決難題的過程可以進行反復(fù)迭代，使得機器處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問題的能力越來越高。
在路徑規(guī)劃和流量調(diào)度方面，未來網(wǎng)絡(luò)需要滿足應(yīng)用高吞吐、低時延的要求，使用傳統(tǒng)的`路徑規(guī)劃算法很難根據(jù)鏈路負載的動態(tài)情況實時地給出最優(yōu)的流量調(diào)度方案。而人工智能技術(shù)有希望基于歷史的海量數(shù)據(jù)，對鏈路承載的流量進行主動預(yù)測和有效調(diào)度。
可以說，人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理、故障檢測、網(wǎng)絡(luò)安全、路徑規(guī)劃、流量調(diào)度等領(lǐng)域大有可為。“網(wǎng)絡(luò)大腦”的智力高低正成為制約網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和復(fù)雜度可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。
在未來網(wǎng)絡(luò)中引入人工智能這樣的新事物可能會遇到一些技術(shù)挑戰(zhàn)，其中比較重要的一項是如何提高人工智能決策的可靠性。例如，網(wǎng)絡(luò)中的路徑規(guī)劃和流量調(diào)度與語音識別等消費終端業(yè)務(wù)具有較大區(qū)別。人工智能訓練的深度學習模型在做語音識別時可以允許存在一定的誤差，而在網(wǎng)絡(luò)中這通常是不被允許的。路徑規(guī)劃的失誤將有可能導致大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)癱瘓，造成重大損失。因此，在未來網(wǎng)絡(luò)中引入人工智能技術(shù)應(yīng)該是分階段逐步開展的。
第一階段應(yīng)實現(xiàn)突破性使用人工智能技術(shù)，基于大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障檢測和網(wǎng)絡(luò)安全診斷。在這一階段，人工智能將自主解決一些簡單的網(wǎng)絡(luò)問題，并輔助人類專家分析解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問題。第二階段，等到人工智能技術(shù)獲得更大突破之后，具有足夠高可靠性的“網(wǎng)絡(luò)大腦”將對網(wǎng)絡(luò)路徑進行主動規(guī)劃，其對高動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率將有可能超過傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)算法。
我們相信，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，未來必將會在網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)界掀起一場革命，也必將給我國打造自主、可控、安全的新型網(wǎng)絡(luò)提供一個重要的歷史機遇。
人工智能論文11
摘 要：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域不可或缺的部分，當前最常見的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別是感知器網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、柯荷倫網(wǎng)絡(luò)、競爭網(wǎng)絡(luò)，這幾種網(wǎng)絡(luò)各具特點，最后給出了兩個使用BP網(wǎng)絡(luò)解決實際問題的例子。
關(guān)鍵詞：
關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能 機器學習 控制算法
控制理論從提出到目前為止，一共經(jīng)歷了三個重大的發(fā)展時期，分別是經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論和智能控制理論。智能控制屬于較新的控制理論，它現(xiàn)在主要用于人工智能領(lǐng)域。為了使更多的人了解到人工智能，推動控制理論的不斷前進，就需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行推廣。
1 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.1 感知器
感知器的工作原理是使用直線、平面等切割平面或立體空間，將這些平面或空間分成若干不同的區(qū)域[1]，以達到對輸入信號進行分類的目的。感知器在使用前，需要先進行訓練。訓練感知器的主要目的是調(diào)整它的權(quán)值。訓練感知器時，通過選擇典型的輸入類型，這些輸入需要能代表所有的輸入類型，然后將這些數(shù)據(jù)輸入到感知器中對感知器進行訓練。訓練之后，感知器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)及權(quán)值得到了調(diào)整。當感知器訓練完成之后，就可以進行工作了。
1.2 BP網(wǎng)絡(luò)
BP網(wǎng)絡(luò)是當前使用得最多的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的主要功能是對非線性有理函數(shù)進行逼近，以滿足對非線性系統(tǒng)的控制作用。一般使用最速下降法對BP網(wǎng)絡(luò)進行訓練，將誤差反向傳播，當有大量的數(shù)據(jù)通過BP網(wǎng)絡(luò)時，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值得到調(diào)整，并使得網(wǎng)絡(luò)的誤差系數(shù)降低到最小[2]。下式是不含反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出關(guān)系： 以上表達式不能表示具有反饋方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果需要表示BP網(wǎng)絡(luò)，還需要對上式加入反饋部分，如下式所示： 當訓練結(jié)束之后，此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即是BP網(wǎng)絡(luò)，它就可用于對非線性系統(tǒng)的控制。它將輸出反饋到輸入，作為輸入的一部分，以達到對系統(tǒng)權(quán)值的持續(xù)調(diào)整，消除非線性影響的作用。
1.3 競爭網(wǎng)絡(luò)
競爭網(wǎng)絡(luò)一般用于對大量具有典型特征的數(shù)據(jù)進行分類，它是一種單層網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層和競爭層，輸入層和競爭層共用一個權(quán)值函數(shù)。競爭網(wǎng)絡(luò)的訓練和工作并未像其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣明確分開，而是在工作的過程中實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的訓練。它的訓練方式是無監(jiān)督式的，訓練過程是通過競爭，將獲勝節(jié)點的權(quán)值進行調(diào)整，從而使網(wǎng)絡(luò)的輸出于輸入間的誤差逐漸減小，在這個競爭過程中，就可以通過輸出的不同，而將輸入分成不同的類型，以實現(xiàn)自動分類的功能。
1.4 柯荷倫網(wǎng)絡(luò) 為了實現(xiàn)對具有概率分布模式的數(shù)據(jù)進行分類，可以利用柯荷倫網(wǎng)絡(luò)模型�？潞蓚惥W(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型與普通的網(wǎng)絡(luò)模型很相似，它的不同之處在與它在訓練過程中對節(jié)點的調(diào)整方法的區(qū)別�？潞蓚惥W(wǎng)絡(luò)模型對節(jié)點的調(diào)節(jié)方式與競爭網(wǎng)絡(luò)的比較相似，都是通過競爭來確定需要調(diào)整的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，競爭網(wǎng)絡(luò)只需要調(diào)整競爭獲勝的節(jié)點，而柯荷倫網(wǎng)絡(luò)除了需要調(diào)整競爭獲勝的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，還需要調(diào)整獲勝節(jié)點的臨近節(jié)點。
2 BP網(wǎng)絡(luò)在智能系統(tǒng)中的應(yīng)用
2.1 聯(lián)想記憶
在信號處理、語音和圖像識別等領(lǐng)域，當輸入數(shù)據(jù)具有干擾或需要網(wǎng)絡(luò)具有糾錯能力時，就需要網(wǎng)絡(luò)能夠識別出這種錯誤，并將其糾正過來。為了能得到具有這種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以先將識別對象轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)的平衡節(jié)點，通過調(diào)整節(jié)點的權(quán)值，使其記住這些目標。然后再通過不斷對網(wǎng)絡(luò)輸入學習數(shù)據(jù)，使其不斷進行聯(lián)想，最終使目標模型的特征收斂到網(wǎng)絡(luò)的平衡節(jié)點上。例如在進行文字處理時，為了能是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有識別出錯誤文字的功能，可先將特定模型的文字轉(zhuǎn)化成網(wǎng)絡(luò)平衡節(jié)點，然后在對網(wǎng)絡(luò)輸入正確的`文字，在不斷的訓練過程中，網(wǎng)絡(luò)就能實現(xiàn)對錯誤輸入的識別作用。
2.2 優(yōu)化計算
霍普菲爾德的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性判別函數(shù)以能量為基礎(chǔ)。當系統(tǒng)不穩(wěn)定時，能量會逐漸減小，并最終趨于穩(wěn)定。在大規(guī)模電力線路的設(shè)計過程中，為了使設(shè)計的電子線路系統(tǒng)最優(yōu)，就需要對設(shè)計不斷進行優(yōu)化。通過對系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進行分析，求解出網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)參數(shù)之后，將這些參數(shù)轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的平衡節(jié)點。在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練之后，網(wǎng)絡(luò)就可以通過不斷循環(huán)優(yōu)化，最終設(shè)計出一個最優(yōu)電子線路系統(tǒng)。
2.3 影像處理
在人造成像系統(tǒng)中，無論是光學成像，還是聲波成像，以及電磁波成像，由于在對影像進行采集和處理的系統(tǒng)一般是數(shù)字系統(tǒng)，并且數(shù)字信號本身比模擬信號具有更強的抗噪能力，在采集和處理過程中，必須先對影像資料進行數(shù)字化處理，將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號。因此，最終采集到的影像資料都是不連續(xù)的。 當前對影像數(shù)據(jù)的處理主要包括：處理因焦距問題而產(chǎn)生的影像模糊;影像噪聲含量較多時將噪聲處理掉;使用邊緣檢測的方法，得到圖像的特殊屬性。影像處理所涉及的領(lǐng)域也非常寬廣，如對影像進行分類、在醫(yī)學中對藥物反應(yīng)的影像進行分析等。
人工智能論文12
機械電子工程與人工智能的關(guān)系探究
摘 要 近年來，世界各個發(fā)達國家競相發(fā)展機械電子工程，以提高本國的成產(chǎn)力水平，機械電子工程也不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化發(fā)展，機械電子工程與人工智能的完美融合給這一產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變革和驚人的經(jīng)濟效益。本文分別從機械電子工程、人工智能、兩者融合3個方面探討了這一趨勢。
關(guān)鍵詞 機械電子工程;人工智能;信息處理
0 引言
傳統(tǒng)的機械工程一般分為兩大類，包括動力和制造。制造類工程包括機械加工、毛坯制造和裝配等生產(chǎn)過程，而動力類工程包括各式發(fā)電機。電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比來言是較新的學科，兩者于上世紀逐漸結(jié)合在一起。最初，電子工程與機械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結(jié)合，隨著科學技術(shù)的不斷向前推動，傳統(tǒng)的機械工程與現(xiàn)代的電子工程通過信息技術(shù)有機的結(jié)合起來，形成了現(xiàn)在的機械電子工程學科。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。傳統(tǒng)的機械電子工程通過現(xiàn)代的科學技術(shù)進入到一個新的發(fā)展領(lǐng)域，同時，人工智能技術(shù)伴隨著機械電子工程的日益復(fù)雜，也得到了長足的發(fā)展。
1 機械電子工程
1.1 機械電子工程的發(fā)展史
20世紀是科學發(fā)展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應(yīng)運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程也變的日益復(fù)雜。
機械電子工程的發(fā)展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標志的標準件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開始涌現(xiàn)，但是由于對標準件的要求較高，導致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應(yīng)不斷變化的社會需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機械電子產(chǎn)業(yè)階段，現(xiàn)代社會生活節(jié)奏快，亟需靈活性強、適應(yīng)性強、轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成，可以在加工自動化的基礎(chǔ)之上實現(xiàn)物料流和信息流的自動化。
1.2 機械電子工程的特點
機械電子工程是機械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合，兩者之間不僅有物理上的動力連結(jié)，還有功能上的信息連結(jié)，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統(tǒng)。機械電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比具有其獨特的特點：
1)設(shè)計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設(shè)計時，以機械工程、電子工程和計算機技術(shù)為核心的機械電子工程會依據(jù)系統(tǒng)配置和目標的不同結(jié)合其他技術(shù)，如：管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設(shè)計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計;2)產(chǎn)品特征不同。機械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的`內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。
機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術(shù)優(yōu)化機械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，在實際應(yīng)用當中，優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新，人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。
2 人工智能
2.1 人工智能的定義
人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經(jīng)生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統(tǒng)一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術(shù)。
2.2 人工智能的發(fā)展史
2.2.1 萌芽階段
17世紀的法國科學家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計算機。人工智能在這一時期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。
2.2.2 第一個發(fā)展階段
在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語，從而引領(lǐng)了人工智能第一個興旺發(fā)展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過科學研究就可以總結(jié)人類的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個萬能的機器進行模仿。
2.2.3 挫折階段
60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發(fā)現(xiàn)，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創(chuàng)新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發(fā)現(xiàn)了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。
2.2.4 第二個發(fā)展階段
以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議為轉(zhuǎn)折點，人工智能進入到以知識為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用。不久之后，人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應(yīng)用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應(yīng)用問題上取得了長足的發(fā)展。
2.2.5 平穩(wěn)發(fā)展階段
由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復(fù)雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。
3 人工智能在機械電子工程中的應(yīng)用
物質(zhì)和信息是人類社會發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類社會以物質(zhì)為首要基礎(chǔ)，僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。
由于機械電子系統(tǒng)與生俱來的不穩(wěn)定性，描述機械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導數(shù)學方程的方法;2)建設(shè)規(guī)則庫的方法;3)學習并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)，如線性定常系統(tǒng)，對于那些復(fù)雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學解析式，就只能通過操作來完成�，F(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜，經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復(fù)雜性，以知識為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學方式的替代手段。
通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值;而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù);不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運用點到點的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺階狀。
隨著社會的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪姽?jié)點函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達到最大化。
4 結(jié)論
科學的不斷發(fā)展帶來的不僅是學科的高度細化、深化，而且是學科間的高度融合。人工智能就是各學科交叉與綜合之后的結(jié)果，秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流，促進生產(chǎn)力的飛速發(fā)展。
人工智能論文13
智能處理工具通常處理的問題是不確定的，非結(jié)構(gòu)的，沒有固定算法的，處理的過程是推理控制的過程，最終得到的結(jié)果常常是不太確定的，可能是正確的，可能能是不正確。
自然語音理解主要是研究如何使計算機能夠理解和生或自然語音的技術(shù)，自然語音理解過程可以分為三個層次：詞法分析，句法分析和語義分析，由于自然語音是豐富多彩的，所以，自然語音理解也是相當困難的，從話動中，我們可以發(fā)現(xiàn)目前水平的自然語音理解能力的一些不足。
廣播、電視和網(wǎng)絡(luò)通過電波、數(shù)字線路進行傳播，發(fā)布的'速度快，報紙需要
排版印刷，速度慢了一步。雜志、書籍、電影更慢。發(fā)布速度快的工具，在發(fā)布新聞方面占有很大的優(yōu)勢;發(fā)布速度慢的工具，則多用來發(fā)布需要思考和研究的
材料，如發(fā)布各種社會科學和自然科學的研究成果，常采用雜志與書籍的形式。
在信息社會中，利用網(wǎng)絡(luò)進行進行網(wǎng)絡(luò)進行交流已經(jīng)越來越快受到人們的重視，因為網(wǎng)絡(luò)給人們提供了廣闊的空間，縮短了人與人之間的距離。在一定的時間內(nèi)，我們可以聚集不同地方、不同年齡、不同學歷、不同階層的人們進行交流和探討，使人們的視野更加廣闊，了解到信息更為全面，得到的經(jīng)驗更加豐富，因此，隨著信息技術(shù)的進一步發(fā)展和社會的進步，相信會有更多的人利用網(wǎng)絡(luò)這種媒介進行交流和學習，但是我們也應(yīng)該看到，網(wǎng)絡(luò)上也存在各種各樣的問題，如有些人在網(wǎng)上發(fā)布一些不良的信息，設(shè)置各種信息陷阱。對比我們應(yīng)該分辨是非，明察秋毫，劫為存真，讓因特網(wǎng)成為我們學習交流的好地方。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方使自然地與計算機交流，為了實現(xiàn)這目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表達方法的研究，因此，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得顯著成果，文字識別、語言識別、語音合成、圖像機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)實用化。
人工智能論文14
1園林設(shè)計的原則
第一，植物的規(guī)格要確定好，要結(jié)合植物所適應(yīng)的地質(zhì)條件來對各種規(guī)格的植物進行協(xié)調(diào)搭配。一般來說，中型及其以上規(guī)格的喬木作為園林的架構(gòu)之一，會對整個園林所呈現(xiàn)出來的景觀效果起著重要作用，應(yīng)當先進行安放，然后才是小型規(guī)格的植物的安放，保證在園林景觀的細節(jié)處做好處理；第二，要合理組合植物的品種類型，落葉植物和針葉常綠植物之間在園林中所占的比例應(yīng)當保持一定的平衡關(guān)系，對于植物如花卉、葉叢的顏色要協(xié)調(diào)好，一般以夏東兩季的植物色彩為主色調(diào)，其他色調(diào)為輔，以保證視覺上能起到互相補充的效果。
2園林設(shè)計中人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀
2.1系統(tǒng)操作方面
由于園林設(shè)計既涉及藝術(shù)方法也涉及到技術(shù)手段，因此，對操作人員的綜合能力要求就比較高，也就是說，操作人員應(yīng)當對建筑理論、園林綠植知識和計算機基礎(chǔ)三方面綜合掌握，而事實上，很多參與園林設(shè)計的人員并沒有很強的工程操作能力，要求太高，難以實現(xiàn)。
2.2園林可重復(fù)使用性方面
目前來說，園林的`重復(fù)使用性還是太低，因為每個地方的氣候條件和地理環(huán)境都不相同，所以，針對一個地方所制作的園林設(shè)計并不能簡單地復(fù)制到另一個地方，如蘇州園林的設(shè)計不能直接用在遼寧的園林設(shè)計，原因在于北方相對南方來說，園林供水相對困難，山石種類不同，綠植花卉種類也不如南方園林的豐富，而且南北審美觀不同，北方園林設(shè)計多采用渾厚石材，綠植多為松、柏、楊、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈現(xiàn)剛健雄渾的特點，而南方則因為花木種類豐富，布局特別，注重山石與水的搭配，獨具精致淡雅的特點，由此可見，園林的可重復(fù)使用性不高。
2.3計算機輔助設(shè)計方面
計算機輔助設(shè)計即常說的CAD。目前來說，CAD并不能完全對口符合園林設(shè)計的需求，因為CAD只能呈現(xiàn)出單一的圖形畫面，既不利于設(shè)計者進行設(shè)計，也不利于客戶對設(shè)計者的設(shè)計的理解，導致客戶與設(shè)計者之間難免信息不對稱，造成一定的信息偏差，影響之后園林設(shè)計出來的成果。
3加強人工智能在園林設(shè)計中應(yīng)用的辦法
3.1園林子系統(tǒng)的設(shè)計
作為整個園林系統(tǒng)的組成部分，園林子系統(tǒng)的設(shè)定概要應(yīng)通過計算機實施建模，來對項目實施進行基本設(shè)定，在獲得項目系統(tǒng)的自動生成規(guī)則之后，在對所收集到的園林基本數(shù)進行存檔，來作為全局的運行參數(shù)，在一定程度上影響了計算機的運行結(jié)果。一般來說，存檔信息有園林的設(shè)計規(guī)模、投資情況、發(fā)展需求以及相關(guān)的環(huán)境因素等，存檔后，可能會對建筑的規(guī)模大小、選址、風格特點以及植物的搭配等造成影響。
3.2地形子系統(tǒng)的設(shè)計
地形子系統(tǒng)的設(shè)計應(yīng)當是通過計算機對采集到的地質(zhì)數(shù)據(jù)進行推理而后才進行的。一般來說，會采用規(guī)則引擎最為計算機的推理機，是基于專家系統(tǒng)的模式下進行推理的，工作原理是由機器來仿造人類在對事件進行考慮的思維和方法，通過進行試探性的方法來進行推理，并不斷地對推理所得出來的結(jié)果進行解釋和驗證。對地質(zhì)情況進行實時實地勘查是保證園林設(shè)計圖紙正常輸出的要求，這是不能單純地依靠計算機來實現(xiàn)的，因為地質(zhì)勘查涉及到很多復(fù)雜地形的勘查，只能依靠人工的方式。地質(zhì)勘查可以分為前期階段和后期階段。前期階段主要是設(shè)定園林工程的初稿，因此，只要對地質(zhì)情況進行系統(tǒng)的粗略勘察即可。后期階段主要是完成圖紙設(shè)計要求，因此，對數(shù)據(jù)準確性要求更高，并勘查人員對此進行較為細致的處理。這以后才是通過對計算機智能系統(tǒng)軟件的使用來將前期階段和后期階段所獲得的數(shù)據(jù)進行智能化處理，完成相關(guān)數(shù)據(jù)的細化以及修正，然后通過系統(tǒng)推理得到一個初步的園林模型。
3.3主干道路子系統(tǒng)的設(shè)計
對地形子系統(tǒng)進行地形數(shù)據(jù)的輸出即可得到主干道路設(shè)計，因為我們首先完成了地形的設(shè)計，因此，在接下來對道路進行設(shè)計的過程中就可以有效地避免其他的建筑和設(shè)施的干擾，這之后的設(shè)計才能按部就班地開展。推理的總體規(guī)則為：首先，由園林的建設(shè)規(guī)模、投資情況等來對道路的類型和所需費用等進行計算，得到相關(guān)數(shù)據(jù)；然后，結(jié)合之前的輸出地形圖來生成推薦道路圖，并檢查道路的密度是否符合園林的設(shè)計規(guī)范，接著根據(jù)道路建設(shè)定額表來對工程造價進行計算，看是否符合預(yù)期投資情況；最后，對道路圖進行人工的調(diào)整，并反復(fù)驗算。
3.4圖紙和圖表輸出子系統(tǒng)的設(shè)計
這是園林設(shè)計工作的最后一步，主要內(nèi)容是根據(jù)園林設(shè)計的圖紙來完成相關(guān)的評審和施工任務(wù)，園林的輸出圖紙一般都有總平面放樣定位圖、園林水體設(shè)計等，正確的圖紙輸出都會實現(xiàn)園林設(shè)計和圖紙輸出的一致性，并保證各個專業(yè)圖紙能夠進行準確銜接和連續(xù)使用。
人工智能論文15
【摘要】21世紀以來，隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能識別技術(shù)應(yīng)運而生，成為一種新興計算機技術(shù)，在各行各業(yè)、各個領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴大，為經(jīng)濟增長、社會發(fā)展提供重要基礎(chǔ)保障。然而，就當前應(yīng)用情況來看，計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用面臨一系列瓶頸問題�；诖�，文章通過研究和探析計算機人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸問題，為計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】計算機人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸
作為一種自動化、智能化、科學化計算機技術(shù)，計算機人工智能識別技術(shù)通過將人類思維模式從抽象化到具體化，進行準確識別、科學判斷和準確模擬，最終通過計算機程序完整體現(xiàn)出來。計算機人工智能識別技術(shù)被廣泛運用于各個領(lǐng)域，與其他計算機技術(shù)相比，人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用前景更為廣闊，能夠為人類提供更為高效、便捷和優(yōu)質(zhì)服務(wù)。近年來，計算機人工智能識別技術(shù)在我國相關(guān)領(lǐng)域中取得一系列顯著應(yīng)用成效，然而由于發(fā)展時間較短，尚未形成一套完整的運行體系，整個應(yīng)用過程依然面臨諸多瓶頸問題。因此，本文研究具備一定的實踐意義。
1、計算機人工智能識別技術(shù)的含義及類型
1.1、人工智能識別技術(shù)的含義
人工智能識別技術(shù)，實質(zhì)上指的是基于計算機技術(shù)和人工智能平臺所衍生出來的一種科學技術(shù)，人工智能識別技術(shù)能夠?qū)θ祟惛鞣N思維模式、行為方式進行準確識別和完整模擬，經(jīng)過智能化、自動化，所形成的一種自動智能化機器。在實際應(yīng)用過程中，計算機人工智能識別技術(shù)裝置可以對相關(guān)物品信息進行掃描、識別。比如:超市中所利用的掃描裝置，就是一種人工智能識別裝置，通過掃描產(chǎn)品上的條形碼，產(chǎn)品的質(zhì)量、單價、名稱等相關(guān)信息便會完整呈現(xiàn)出來，售貨員進行數(shù)量的錄入，便可以進行總價的計算，作為計算機人工智能識別技術(shù)的一種典型應(yīng)用案例[1]。此外，計算機人工智能識別技術(shù)還能夠被應(yīng)用于企業(yè)辦公自動化、生產(chǎn)智能化等方面，從而有利于人們辦事效率、工作水平的大幅提高。
1.2、人工智能識別技術(shù)的類型
按照人工智能化特征進行劃分，我們可以將人工智能化識別技術(shù)劃分為機械化識別技術(shù)和人工化識別技術(shù)兩種類型。
1.2.1、機械化識別技術(shù)
機械化識別技術(shù)，顧名思義，就是通過識別無生命特征的物體信息，主要涉及到的技術(shù)有以下三種:
第一，智能卡技術(shù)。作為一種集成電路卡，與計算機系統(tǒng)緊密關(guān)聯(lián)起來，共同完成信息數(shù)據(jù)的采集、管理、傳輸、加密和處理。通常情況下，智能卡識別技術(shù)被廣泛運用于物品驗證、車輛識別、信息跟蹤等方面。
第二，條形碼識別技術(shù)。一般而言，條形碼識別技術(shù)可以劃分為兩種:一是一維條碼技術(shù);二是二維條碼技術(shù)。二維條碼技術(shù)是一維條碼技術(shù)的衍生物，在一維條碼技術(shù)的改進和優(yōu)化之上所形成，所以二維條碼技術(shù)更為先進，能夠進行數(shù)據(jù)信息的采集、識別，并能夠準確、即時顯示出來，被廣泛運用于條碼掃描和信息識別等方面。
第三，射頻識別技術(shù)。射頻識別技術(shù)與智能卡、條形碼識別技術(shù)應(yīng)用原理不同，它不需要與物體進行零距離接觸，只需要借助無線電磁波進行信息的采集和識別。射頻識別技術(shù)主要對物品信息進行有效標識，從一定程度上可以取代傳統(tǒng)條形碼識別技術(shù)，將有可能成為物品標識管理最為有效和先進的一項技術(shù)。
1.2.2、人工化識別技術(shù)
人工化識別技術(shù)，是針對人體所設(shè)計的一項智能識別技術(shù)，主要涉及到的核心技術(shù)有以下三種:
第一，人臉識別技術(shù)。對人臉進行掃描，進而進行身份信息的識別和判斷，通常所掃描的部位是人的眼睛或臉部結(jié)構(gòu)。人臉識別技術(shù)通過局部放大，自動進行人臉部關(guān)鍵特征信息的收集、識別，通過調(diào)節(jié)亮度，提高識別結(jié)果的精準性。
第二，聲音識別技術(shù)。通過對人的聲音進行有效識別，以此來判斷聲音主體身份。聲音識別技術(shù)運作原理為，從音色、音調(diào)、音質(zhì)等層面，進行聲音的辨別，并在系統(tǒng)中進行特征的記錄和匹配，進而實現(xiàn)識別目的[2]。
第三，指紋識別技術(shù)。通過掃描人的指紋，進而進行身份的識別和判定。由于每個人與其他人的指紋并不相同，所以指紋識別技術(shù)十分先進，能夠準確識別和判斷個人身份信息。
2、計算機人工智能識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域
20世紀60年代之后，隨著計算機技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速革新，人工智能識別技術(shù)因此得到快速發(fā)展，其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域不斷擴大，逐步發(fā)展成為各行各業(yè)、各個領(lǐng)域的核心技術(shù)。
2.1、應(yīng)用于機器人技術(shù)領(lǐng)域
研究表明，機器人技術(shù)源自于20世紀70年代，成為一種專業(yè)學科。同時，機器人技術(shù)被各個領(lǐng)域所使用，取得一系列顯著應(yīng)用成效。比如:機器人技術(shù)運用于外科手術(shù)中，機器人助手能夠幫助外科手術(shù)醫(yī)生進行手術(shù)，其應(yīng)用范疇不斷擴大。究其原因，機器人人工智能識別技術(shù)不僅能夠減少組織成本性資金投入，而且有利于組織內(nèi)外部風險的預(yù)防和規(guī)避。當然，盡管人工智能識別技術(shù)在機器人產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用力度較大、范圍較廣，但是依然需要改進和完善。
2.2、應(yīng)用于語音識別技術(shù)領(lǐng)域
語音識別，顧名思義就是通過某種特別手段和人工智能識別技術(shù)，讓機器對人類的語言有一定的理解，并且能夠產(chǎn)生識別、交互行為。長期以來，語音識別技術(shù)深受國內(nèi)外學術(shù)界的高度重視。
語音識別類產(chǎn)品涉及面較廣、服務(wù)領(lǐng)先，具有巨大交互優(yōu)勢。近年來，隨著人工智能識別技術(shù)的快速發(fā)展，語音識別技術(shù)同樣實現(xiàn)了較快發(fā)展，建立在語音識別技術(shù)之上的芯片越來越多，已然成為新時期人工智能識別與交互的核心內(nèi)容。
2.3、應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是批量處理單元相互交織形成的一種特殊網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人腦，是對人腦抽象活動的具體化、簡單化和模擬化，與人腦基本功能極為相似。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對人腦活動、指令的模擬、效仿，并從中得到啟發(fā)，進行批量單元信息的處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的相互作用便會產(chǎn)生信息處理過程。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不能等同于人腦，也不能完全發(fā)揮出人腦所有作用，但是卻能夠通過人工智能識別技術(shù)幫助人類進行自動化、智能化事件的處理。
3、計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸
20世紀末，以密碼、密鑰等安全識別技術(shù)為主的信息、數(shù)據(jù)安全保障手段被廣泛運用于各行各業(yè)、各個領(lǐng)域之中。然而，其具備一定的易復(fù)制性、丟失性、不穩(wěn)定性，所以在一定程度上嚴重制約和影響到信息安全技術(shù)的發(fā)展。計算機人工智能識別技術(shù)基于計算機技術(shù)之上，通過對信息數(shù)據(jù)進行采集、識別和錄入，能夠為人們提供便捷的操作方法[3]。然而，我國計算機人工智能識別技術(shù)發(fā)展應(yīng)用時間較短，盡管取得了一系列顯著成效，應(yīng)用范圍不斷擴大，但是其依然面臨巨大的應(yīng)用瓶頸問題。
3.1、語音人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸
語音人工智能識別技術(shù)旨在讓機器能夠讀懂和識別出人類語言，并按照人類的指令進行一系列操作。語音人工智能識別技術(shù)作為計算機人工智能識別技術(shù)的一項核心技術(shù)，長期以來，深受國內(nèi)外學術(shù)界的高度重視。與此同時，語音人工智能識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)、各個領(lǐng)域，其技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢十分鮮明，在語音電話、語音通信、語音交互等方面取得顯著應(yīng)用成效。21世紀以來，計算機人工智能識別類產(chǎn)品類型的不斷增多，語音人工智能識別技術(shù)得到快速發(fā)展，以語音識別技術(shù)為載體的芯片數(shù)量日漸增多。然而，語音人工智能識別技術(shù)的發(fā)展時間較短，依然存在應(yīng)用瓶頸問題，具體表現(xiàn)在以下三個方面:
(1)語音識別技術(shù)有待提升。語音識別技術(shù)實際應(yīng)用過程中，必須盡可能排除外界環(huán)境的干擾，比如:外部其他噪聲。唯有此，才能準確識別音色、音調(diào)、音質(zhì)。盡管語音識別技術(shù)基本上實現(xiàn)了智能化，但是以目前的技術(shù)來講，并無法在外部噪音的干擾下準確識別語音。如此一來，從一定程度上影響到語音識別技術(shù)的發(fā)展。因此，要想確保語音識別技術(shù)能夠在外部噪音影響的情況下實現(xiàn)準確識別，必須采取特殊抗噪音麥克風，這對于普通用戶來講，基本上達不到該項要求。與此同時，用戶在日常談吐過程中，較為隨意，具有明顯的地方特色，加之語速、頻率等控制影響較大，普通話不標準等問題，直接影響到語音識別設(shè)備對音色、音調(diào)、音質(zhì)等的準確識別。除此之外，人們的語言受到年齡、情緒、身體素質(zhì)等的影響，其音色、音調(diào)、音質(zhì)隨著自身及外部環(huán)境的`變化而改變，直接給語音識別形成影響。因此，當前語音識別技術(shù)可靠性有待提升。
(2)語音識別系統(tǒng)不健全，詞匯量較少。目前，我國計算機人工語音識別系統(tǒng)詞匯量較少，在實際運行過程中，并不能識別到所有的音色、音調(diào)和音質(zhì)。倘若語音模型有一定的限制，詞匯中出現(xiàn)一些難以識別的方言、外語，那么語音識別系統(tǒng)將無法在較短的時間內(nèi)準確識別出語音，甚至會出現(xiàn)識別錯誤、不準等情況�；诖�，隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用范圍的進一步擴大，需要進行其詞匯量的增加，盡可能準確、快速識別出更多的語音，而建模方法、搜索算法的逐步變革，使得語音識別系統(tǒng)不能實現(xiàn)智能化識別，僅僅能夠識別出基礎(chǔ)的音色、音調(diào)和音質(zhì)，對于其系統(tǒng)、深入、全面應(yīng)用來講，依然存在較多的瓶頸問題[4]。
(3)應(yīng)用成本較高、體積較大。目前，我國計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴大、應(yīng)用領(lǐng)域不斷增多，特別是語音識別技術(shù)的應(yīng)用成效十分顯著。然而，語音識別技術(shù)的應(yīng)用成本依然很高，使得普通用戶基本無法接受。就目前的發(fā)展情況來看，語音識別技術(shù)應(yīng)用成本的降低似乎難度很大。對性能、功能要求較高的語音識別基本上無法實現(xiàn)，當前的條件并不成熟，無法實現(xiàn)規(guī)�；⑾到y(tǒng)化和全面化，僅僅能夠準確識別要求標準較低的語音，而受到成本因素的制約，使得語音識別設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)過程受到嚴重影響。與此同時，語音識別技術(shù)體積較大，占用較多的空間資源，巨型化向微型化發(fā)展作為語音識別技術(shù)未來發(fā)展的主要趨勢。
而微型化語音識別設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)，需要集成微電子芯片，當前的微電子芯片與語音識別技術(shù)關(guān)聯(lián)并不密切，在實際操作過程中，微型化語音識別技術(shù)并無法在降低成本的同時得以實現(xiàn)，從一定程度上直接阻礙到語音識別技術(shù)的廣泛推廣和應(yīng)用普及。
3.2、視覺人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸
視覺人工智能識別技術(shù)與語音人工智能識別技術(shù)相同，均作為計算機人工智能識別技術(shù)的重要組成部分。然而，視覺人工智能識別技術(shù)面臨的應(yīng)用瓶頸問題更為嚴重。通過進行相關(guān)信息數(shù)據(jù)的采集、傳輸、識別和處理，進而達到人工智能化的目的。常見的視覺人工智能識別技術(shù)有人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù)等，下面重點闡述人臉識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。
(1)人臉識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。人臉識別技術(shù)主要通過對人臉結(jié)構(gòu)、瞳孔等關(guān)鍵部位進行準確識別和有效判斷。盡管人臉識別技術(shù)非常方便，便于人們進行身份的認證，但是在實際應(yīng)用過程中，依然面臨以下幾個方面的瓶頸問題:一是由于人們臉部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也隨情緒、外部環(huán)境的變化而改變，數(shù)據(jù)庫中的人臉表情數(shù)據(jù)十分有限，從而之間影響到人臉識別效果;二是人臉結(jié)構(gòu)、輪廓均會跟隨外部環(huán)境、個人情緒、年齡等發(fā)生改變，從而造成識別效果并不明顯;三是受到外部環(huán)境，諸如光線之類的因素影響，人臉識別同樣面臨不確定性因素;四是人臉具有一定的雷同性，這就難免造成人臉識別設(shè)備的誤判、誤識。現(xiàn)階段，人臉人工智能識別技術(shù)在我國相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)取得一系列顯著成效，但是在實際應(yīng)用過程中，依然面臨較大的瓶頸問題，比如:臉部表情、臉部輪廓、臉部結(jié)構(gòu)、發(fā)型、化妝、外部光線等的不同，都將給人臉識別帶來巨大的挑戰(zhàn)和識別壓力。國內(nèi)外學術(shù)界專業(yè)學者經(jīng)過幾十年的研究和探索，從各個學科層面出發(fā)，對人臉智能識別技術(shù)展開了大量研究，但是依然有一些難以徹底解決的難題。就人類自身而言，在日常的生活交際過程中，對人們的面孔識別也難免會出現(xiàn)差錯，而人臉智能識別技術(shù)跟人腦相比，依然有一定差距，其人臉識別過程更為困難，特別是精準度方面難以有效掌控，這將是制約和影響其發(fā)展的一大瓶頸問題。
(2)指紋識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。人類的指紋是獨一無二的，也就是說，世界上任何一個人的指紋與其他人均不相同。基于此，指紋識別技術(shù)應(yīng)運而生，成為一種有效識別身份信息的高科技技術(shù)。
指紋識別技術(shù)通過對人們指紋斷點、紋路、交叉點等進行準確識別，從而識別出人們獨一無二的身份，有利于個人身份及其他私人信息的保護。然而，看似非常嚴密的指紋識別，卻面臨指紋被非法采集的問題，倘若一個人將指紋信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息將容易被暴露、被利用[5]。如此一來，面臨巨大的風險隱患。與此同時，盡管指紋識別系統(tǒng)采取非常先進的計算機人工智能識別技術(shù)，但是在實際應(yīng)用過程中，某些人的指紋信息較為模糊，基本上無法看清紋路等，這將無法進行指紋的準確識別。例如:目前國內(nèi)外大型公司所配置的簽到打卡機，便是一種典型的指紋識別裝置，便于公司掌握員工出勤情況，但是如果員工指紋損傷，那么將基本上不能被識別。由此可見，指紋識別技術(shù)在實際應(yīng)用過程中，面臨一系列瓶頸問題。
當前，人們在應(yīng)用人臉識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)過程中，基本上均使用計算機進行了密碼的設(shè)置，但是從應(yīng)用成效來看，并不顯著，存在較大的弊端。這將需要繼續(xù)對人臉識別和指紋識別技術(shù)進行改進、升級，進而來解決計算機人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸，有力推動其健康、持續(xù)發(fā)展。
參考文獻:
[1]楊恒.計算機人工智能技術(shù)研究進展和應(yīng)用分析[J].信息通信，20xx(01):130.
[2]周娟.計算機人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸分析[J].軟件導刊，20xx(09):28～29.
[3]劉喬輝.計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用探討[J].科技風，20xx(04):121～122.
[4]黃鑫.分析計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，20xx(07):244.
[5]羅勇，向奕雪.計算機人工智能技術(shù)研究進展和應(yīng)用分析[J].電子制作，20xx(18):47.
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