2023年人工智能论文(优质11篇)
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人工智能论文篇一
摘要:电气工程及其自动化的实现,从根本上促进我国电气产业迅速发展,满足人们的日常生活需求。但在实际的自动化发展过程中,还存在一些不足之处影响电气工程的生产效率,难以满足当前时代的需求,基于此,作者结合自身经验,对电气工程及其自动化发展的现状,及其中存在的问题及解决措施进行有效的分析,以供相关人员参考,为其提供借鉴。
关键词:电气工程;自动化;问题
引言
随着时代不断发展,信息技术、电气工程自动化技术逐渐被广泛应用。受生产力水平提升的影响,人们对于电气工程及其自动化的要求也不断提升,以满足时代发展,但实际上,现阶段电气工程及其自动化中存在诸多问题,其技术水平与社会生产力发展需求未能有效的相适应,难以满足当前社会的需求。
1我国电气工程及其自动化现状分析
电气工程及其自动化属于新型的技术,具有较强的综合性,直接影响我国工业的生产水平,并与人们的日常生活息息相关。现阶段,我国电气工程技术不断创新发展,从根本上带动电气工程及其自动化领域发展,并促使其逐渐向高新技术转化,扩大技术的应用范围,从整体上促进国民经济提升。实际上,电气工程及其自动化属于现代电气信息领域,其涵盖内容非常广泛,包括与电气工程相关的所有工程,并在多个领域中进行应用,例如,工业领域、军事领域、农业领域等,对我国的工业与社会发展起到积极的促进作用,同时,电气工程及其自动化技术的创新与发展对于人们的日常生活方式与生产方式也产生影响,以推动国民经济稳定发展[1]。
2我国电气工程及其自动化中存在的问题
2.1电气工程能源损耗问题
在电气工程及其自动化的实际应用过程中,受自身的工作性质与设备影响,存在能源损耗问题,直接造成能源浪费,加剧现阶段我国能源紧缺的压力,与当前的节能减排理念相悖,不符合可持续发展战略的实施,同时提升了工业生产的成本支出,降低了经济效益。
2.2电气系统的集成化不高
现阶段,受时代发展与实际需求的影响,促使电气工程自动化系统逐渐向集成化方向发展,以满足当前时代的要求,但由于我国电气集成化起步较晚,当前的集成化水平较低,处于独立自动化阶段,影响信息与资源的共享。
2.3电气工程自动化系统难以统一
为了满足当前的发展需求,电气工程要利用先进的技术,构建完善合理的自动化系统,以此提升工作效率,但受多种因素影响,系统难以进行合理的统一,缺乏兼容性,降低了系统的工作效率。
2.4电气工程质量达不到要求
电气工程的质量直接影响其使用寿命,但受实际的工程质量管理工作影响,以及工作人员自身的管理水平偏低、管理意识落后等因素的影响,导致电气工程质量经常达不到实际的要求,质量管理效率不高。
3现阶段我国电气工程及其自动化中存在问题的解决措施
3.1合理对电气工程进行节能设计
在当前的时代背景下,工作人员应重视电气工程的能源损耗问题,利用先进的技术手段,降低能源消耗,以满足当前可持续发展战略,缓解我国能源与资源紧缺问题。例如,利用合理的技术手段,优化电气工程的节能设计,从根本上降低能源的不必要浪费,降低成本的支出。在实际的节能设计优化过程中,工作人员应结合实际情况,以工作最基本要求为基础,对非重点环节进行有效的改良,如,对现阶段的变压器进行改良,选择绕组阻值较小的供电系统变压器,以此来降低变压器的能源损耗,从而减少不必要的损失浪费,达到节能的目的,促使我国电气工程实现可持续发展。
3.2从整体上提升电气工程自动化系统的集成化水平
提升工作人员自身的专业水平与能力,利用工作人员的专业技术,建立完善的系统平台,并充分发挥其创新意识与主观意识,从根本上满足实际的集成化需求,具体来说,主要从以下两方面入手:一方面,完善电气工程系统的兼容性,保证系统软硬件在交换过程中具有统一的接口,从而实现信息数据的共享;另一方面,提升各功能与系统之间的链接效率,从整体上降低电气工程自动化系统的运行成本,从而促使减少设计成本的支出,以满足当前时代的需求。
3.3构建科学合理、统一的电气自动化系统
构建科学合理、统一的电气自动化系统是电气工程未来发展的主要方向与趋势,以此来提升电气工程的整体质量。具体来说,主要包含以下几方面:首先,积极引进先进的技术,以先进的电气自动化技术为基础,构建完善的系统,从而提升整体的管理水平;其次,引进先进的设计理念,完善现阶段电气自动化系统,改善其中的不合理之处,并针对现阶段的企业不同需求进行个性化开发;最后,实现信息资源的有效共享,促进我国电气工程领域稳定发展,跟上时代发展的步伐[2]。
3.4重视对电气工程的质量管理
重视对电气工程的质量管理,可以从根本上提升电气工程质量与使用寿命,并保证工程使用安全。具体来说,可以从以下几方面入手:首先,加强工作管理人员对电气工程质量管理的重视力度,认识到管理的重要性,以此来保证工程质量;其次,加强现阶段工作人员自身的专业水平与能力,通过定期的培训,强化工作人员的专业水平与技术理念,利用其良好的综合素养,提升质量管理效率;然后,加强对电气工程施工材料的管理,保证材料的质量,从而提升电气工程的质量;最后,重视对各个施工环节的质量管理,通过合理的监督与管理,保证施工的规范性,并以其整体质量为基础,适当对施工进度进行合理的调整,以此来保证施工的整体进度。
4结论
综上所述,电气工程及其自动化中存在的问题,直接影响电气工程的整体质量与效率,因此,工作人员应积极引进先进的技术与设备,通过不断的革新与发展,合理的进行资源节约,降低成本的支出,以此来获取可观的经济效益。同时,加强对电气工程的研究力度,不断提升其技术水平,从而推动我国电气工程及其自动化领域稳定发展。
参考文献:
[1]宋海南.电气工程及其自动化中存在的问题及解决措施[j].南方农机,20xx,47(11):134+148.
[2]闫海东,程世伟.浅析电气工程及其自动化中存在的问题及解决措施[j].科技创新与应用,20xx(06):69.
人工智能论文篇二
简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍,并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
人工智能技术(ai artificial intelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动,解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面,以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍 。
1.1 专家系统(es)
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法,输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理,采用启发式方法模拟专家的推理过程,通过推理,利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力,能修改原来知识,适合于电力系统问题的分析。
1.2 人工神经网络(ann)
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络,是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力,能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3 遗传算法(ga)
遗传算法是一种进化论的数学模型,借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4 模糊逻辑(fl)
当输入是离散的变量,难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5 混合技术
以上各种智能控制方法各有局限性,有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势,采用人工智能混合技术。其中包括:模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2.1在电能质量研究中的应用
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改,便于用户的.掌握[3] 。
此外,专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形,有利于提高运行人员的操作技能。
2.2 变压器状态监测与故障诊断专家系统
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中,必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时,根据异常程度结合试验进行分析,决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障,需立即退出运行,则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制,能诊断出变压器的故障并提出相应对策,提高了变压器内部故障的诊断水平,实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3 人工智能技术在低压电器中的应用
低压电器的设计以实验为基础,需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计,对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练,建立变化规律预测模型,降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法,从考虑产品性能的角度出发,将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值,能够建立评估电器性能的模糊识别模型。
2.4 人工智能在电力系统无功优化中的应用
无功优化是保证电力系统安全,提高运行经济性的手段之一。通过无功优化,可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题 。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法,在求解高中压配电网的无功优化问题中,采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性,能够以较大概率获得全局最优解,提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快,在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的,模型简单,适用范围广。
2.5 人工智能在电力系统继电保护中应用
自适应型继电保护装置能地适应各种变化,改善保护的性能,使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息,获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息,还能利用其自学习和自适应能力,根据不同运行工况,自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6 人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用
大规模电网互联易产生低频振荡,严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究,为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
作为一门交叉学科,人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题,或促进各种方法的融合,保持简单的数学模型和全局寻优情况下,寻求到更少的运算量,提高算法效率,将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展,电力系统的复杂性不断增加,不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高,利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
随着我国电力系统的持续稳步发展,电力系统数据量不断增加,管理上复杂程度大幅度增长,市场竞争的加大,为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟,只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程,需要不断改进和完善,并在实际应用中接受检验。
人工智能论文篇三
人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式,并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用,最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。
1前言
,美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念,并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景,人们可以通过数字地球技术指导仿真外交,打击和监测犯罪,保护生态多样性,预测气候变化,增加作物产量等。
在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义,即让它们能过被人们所理解。但是,在面对这些海量的数据时,我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的,在面对大量数据中的无用数据时,计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧,将这些数据进行有效的处理。如今,人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术,人们可以高效的处理和分析这些海量数据。
2人工智能的实现方式
人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach),它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法:遗传算法和神经网络算法。
遗传算法借鉴生物进化论,将要解决的问题模拟成一个生物体,通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3],并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体,这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下,如函数优化、组合优化等。
神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时,系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂,而且会经常犯错,但是它可用通过学习,从错误中吸取教训,下一次运行时就可能改正。
3人工智能技术在数字地球中的应用
人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力,使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制,降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用:
3.1智能导航
当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此,在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。
使用人工智能技术进行智能导航,当不能获得gps卫星信号时,系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时,人工智能系统还可以实现最优路径规划,周边信息搜索等功能。
3.2智能的人机交互
数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术,但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等,这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互,而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。
3.3专家系统
计算机较人强的地方在于它的计算速度快,将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论[6]。
在气象预测中,我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式,我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统,不仅给出处理的数据结果,还可以给出分析的结果,以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。
总结
戈尔总统所提出的数字地球,不仅仅是数字化的地球,其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球,正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来,电子设备将会更加智能化,人机交互将会更友好化。
同时在面对海量的地理空间数据时,使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索,可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样,当人们走在城市街道上的时候,系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。
人工智能论文篇四
人工智能是一门交叉性的前沿学科,也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向,所以对其人才的培养也是重中之重。
人工智能;信息技术;智能教育
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科,其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延,其涉及的学科领域将愈来愈多,它已和人们的学习、生活息息相关,时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的,本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
(1)人工智能定义
人工智能(ai,artificial intelligence)是计算机科学的一个分支,己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动,来解决人类专家才能解决的复杂问题,例如咨询、探测、诊断、策划等。
(2)开设人工智能课程的意义
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次:结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中,可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中,体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性,培养学生的多种思维方式,更好的解决现实问题。
目前,该学科的教育正处于摸索阶段,由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约,我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程,internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏,在教学环境上大致存在以下问题:
(一)教学条件参差不齐
开设好人工智能课程,就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性,让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流,这就对教学条件提出了较高的要求,尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
(1)对硬件性能的要求
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源,使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房,若其性能较差,会延长学生在线进行人机对话的时间,一旦遇到网络堵塞,可能连网页都打不开,这不仅浪费了仅有的'上课时间,而且大大降低了学生的学习兴趣。
(2)对软件性能的要求
为了降低成本,学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学,可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况,将无法使用网络资源进行教学,可见,软件的依赖性较强也存在很大的问题。
(二)对人工智能科学的认识不足
(1)学生的认识误区
提及人工智能,给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学,离我们现实生活有一定距离,研究和接触这门科学是少数科学家的事情,从而对该科学的关注程度不高。其实,人工智能学科是一门渐渐成长的科学,它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在,吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
(2)教师对人工智能学科开设存在偏见
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识,在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒,认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受;而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为,其理论枯燥乏味,知识内容艰深,不适合放在高中开设。
(三)一线教师经验不足
在我国大学教育中,开展人工智能专业课程的大学为数不多,师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少,所以,缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训,在授课内容上的着重点掌握不好,教学目标不够明确;在授课形式上也没有前人的经验可寻,这就给一线教师带来了极大的挑战。
(一)加强软、硬件建设
在学校条件允许的条件下,应加大硬件设施的投入,改善网络传递信息的效率,同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合ai教学的网站,教师应整理出和ai相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材,以便更好的配合硬件教学。
(二)端正认识,增强支持
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习,克服对人工智能的神秘感或恐惧感,理性而客观的看待人工智能技术及其应用,明确在高中开设该课程的目的。同时,教师也不能因为该课程的“选修”性质,从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性,应把一些重要的技术理论知识重视起来,不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程,不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设,应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导,让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之,人工智能是一门逐渐成长的科学,开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力,互相交流,共同克服困难。
参考文献:
[1]张剑平.人工智能技术与“问题解决”[j].中小学信息技术教育,2003(10).
[2]段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育[j].新乡教育学院学报,第19卷第二期2006,6.
[3]教育部.普通高中技术课程标准(实验稿).人民教育出版社,2003年4月.
[4]张家华,张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策[j].
人工智能论文篇五
〔摘要〕人工智能飞速发展,正在改变人类生活,推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究,但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础,哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究,才能理解人工智能的理论基础,以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。
〔关键词〕人工智能,数论,简单性原则
人工智能发展如火如荼,学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外,还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思,也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出:“在科学家族中,没有一门学科比ai与哲学的关系更密切。”〔1〕3人工智能与哲学紧密联系,特别是心灵哲学与语言哲学,认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止,对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系,学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨,从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。
人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义(symbolicism)学派的代表,他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言,这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来,数是万物的本原,万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中,‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想,与其说水、火、土等都是万物的本原,不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义,不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素,科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如,物理学是研究事物运动方面的数量关系,几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律,认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看,毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因,又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料,就好比建造房屋用的砖木石瓦,形式因即构成事物的样式和原型,就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家(毕达哥拉斯主义学派)认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此,数对于事物来说,既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成,并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的,并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思,认为世界存在内在秩序与内在规律,人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数,数之和谐”思想既具有本体论含义,也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展,亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此,毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器,自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者,他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者,他认为“自然之书是用数学语言书写的”,自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想,就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则,把日常问题转变成理想语言,利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上,莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机,他设计出一种二进制计算法,用二进制数代替原来的十进制数,二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器,但其只能进行简单的算术计算,还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此,莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
图灵与冯·诺依曼的人工智能机器也受毕达哥拉斯主义数论的影响,他们运用数的和谐以及数量关系的计算尝试让“莱布尼兹之梦”在现实生活中得以实现。图灵通过基本的数学运算将数学运算符号化为运算符,并用一个无限长纸带来表述计算过程,制造出了图灵机,这就是莱布尼茨所说的“通用机”。图灵认为人脑类似通用机,图灵提出一台计算机在多大程度上可以模仿人的活动,进而提出“机器能否思维”这个哲学问题。图灵坚持通过特定算法程序,把可计算的数量关系都转化为由一台图灵机来计算。冯·诺依曼指导发明第一台基于运算器与存储器的计算机,他为图灵通用机设计出一个物理模型——edvac,edvac可以执行加、减、乘、除等数学操作。与图灵一样,冯·诺依曼把人脑与机器类比,机器通过存储器储存数据,通过数学规则设计出把思维当成数据的程序,通过简单、和谐的数字制造出能进行复杂数字处理的机器。不管是图灵的通用机还是冯·诺依曼的edvac都是为了解决“莱布尼兹之梦”,其哲学思想均根源于毕达哥拉斯的“数论”哲学思想。除了图灵与莱布尼茨,纽维尔与西蒙等符号主义人工智能先驱也认为,不管是人类智能还是机器智能都是根据确定的或者规范的规则来进行符号操作的。不但如此,基于认知模拟的强人工智能也把心理状态作为计算状态,所谓认知就是计算,这是对基于数论的计算主义教条的信仰,人类智能类似于信息处理系统。联结主义人工智能不同于符号主义人工智能,它否认智能行为来自于在形式规则下对符号进行操作的观点,“符号主义人工智能中的信息处理包括明确的应用和形式规则,但是联结主义人工智能没有这样的规则”〔4〕1366-1367。与符号主义人工智能不同,联结主义人工智能的工作原理是寻找神经网络及其间的联结机制及学习算法。虽然联结主义与符号主义人工智能有区别,但联结主义人工智能与符号主义人工智能的共同假设都是把认知看作信息处理,且信息处理都具有可计算性。可见,毕达哥拉斯的“万物皆数,数之和谐”思想为符号主义人工智能与联结主义人工智能的发展奠定了基础。
除了毕达哥拉斯的数论思想,古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派,可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯,也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来,符号主义人工智能的基础是逻辑学,是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机,“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德,“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人,他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具,逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理,特别重视三段论推理,他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式,它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础,都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉,分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础,数学的基础也是逻辑学,数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初,代表人物是石里克与卡尔纳普等人,其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是:哲学的任务是对知识进行分析,强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题,认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发,哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念,分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义,通过语义上升,抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言,把自然语言的语句转换成逻辑命题,通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题,达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析,强调语言分析的重要性,分析哲学把科学的任务界定为发现真理,而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学,哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来,哲学和科学只有程度之分,没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题,逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后,如果这个问题是逻辑问题,则它是哲学问题,否则就不是哲学问题。因此,逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言,那么,所有哲学问题命题都是语言表达式,语言结构是逻辑结构,是科学命题的真正的逻辑形式。
罗素的逻辑原子论从本体论角度坚持奥卡姆剃刀的最小化原则,从语言角度上坚持思维经济原则,语言表述坚持最小词汇量原则。“如无必要,勿增实体”。罗素从逻辑学角度坚持逻辑前提或者公理最小化原则,“宁可构造,勿要推论”。根据公理与推理规则建构的逻辑学公理系统影响了图灵、冯·诺依曼及其以后的人工智能专家。冯·诺依曼致力于为新机器设计逻辑方案,戈德斯坦把冯·诺依曼看成将逻辑应用于计算机的第一人,“据我所知,冯·诺依曼是一个清楚地懂得计算机本质上执行的是逻辑功能的人”〔7〕69。冯·诺依曼在edvac的报告中也提到,不但从数学的观点,而且从工程史和逻辑学家的观点来探讨大规模计算的机器。在人工智能哲学先驱德雷福斯看来,自从古希腊人发明了逻辑与几何,就把一切推理归结为计算。人工智能中符号主义的基础是逻辑学,是哲学中的理性主义、还原论传统。他们把计算机看成操作思想符号的系统,试图用计算机来表达对世界的形式表述。心灵与计算机都是物理符号系统。在德雷福斯看来,“伽利略发现人们可以忽略的品质和技术上的考虑,从而能找到一种用来描写物质运动的纯形式化系统,同样我们可以设想,一位研究人类行为的伽利略可能会把所有语义上的考虑(对意义的依赖),变成为句法(形式化)操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物数理逻辑学家皮茨与生理学家麦卡洛克撰写了《神经活动中内在观念的逻辑运算》,他们的思想受到罗素与怀特海《数学原理》的启发,坚持把一切数学还原为逻辑,甚至神经网络也可以用逻辑来表达。德雷福斯认为人工智能的发展建立在四种假设之上,即生物学假设、心理学假设、本体论假设以及认识论假设。其中认识论假设指的是一切知识都可被形式化,可以被编码成数字形式;本体论假设指的是存在一组在逻辑上相互独立的事实,知识可以被编入计算机程序。纽维尔认为:“人工智能科学家把计算机看成操作符号的机器,他们认为,重要的是每一样东西都可以经编码成为符号,数字也不例外。”〔9〕196在符号主义者看来,符号是人类认识外部世界的基本单元。人工智能的逻辑学派将人的认识对象通过数学逻辑的方式抽象为符号,利用计算机的程序符号来模拟人认知世界的过程。符号主义学派主要依靠计算机的逻辑符号来模拟人的认知过程。人工智能的重量级人物纽维尔与西蒙构造了第一个真正意义的人工智能程序,称之为“逻辑专家”,可见人工智能专家受逻辑学思想影响之深,“任何表现出一般智能的系统,都可以证明是一个物理符号系统”〔10〕41。西蒙与纽维尔认为,作为一般的智能行为,物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。纽维尔与西蒙把其理论来源追溯到分析哲学家弗雷格、罗素与怀特海,“该假设的起源要追溯到弗雷格、怀特海与罗素就形式化逻辑提出的方案:以逻辑方式获取基本的概念式数学观念,把证明和演绎观念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯认为,真正的专家解决问题是诉诸直觉与整体性,在此基础上对人工智能的认识论假设与本体论假设进行批判,但他同意专家系统必须使用某种类型的概论度量的逻辑标准,“认知模拟的先驱者们——已经继承了霍布斯推理就是计算的主张,笛卡尔的心理表述、莱布尼兹的‘普遍文字’的思想——所有知识都可以在一组初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言,“人工智能就是试图找到主体(人或计算机)中的哲学本原元素和逻辑关系”〔12〕。可见,人工智能与逻辑学特别是分析哲学紧密相关,逻辑学与分析哲学是人工智能的一个重要思想来源。
古希腊先哲用简单的物质元素探索世界的本原。例如,泰勒斯把世界的本原归结为水,赫拉克利特把世界的本原归结为火,德谟克利特把世界的本原归结为原子,认为世界由不可分的原子构成。他认为,万事万物都可以还原为不可分最小微粒——原子,世界是由原子构成的。复杂的事物由简单的事物构成,万事万物都由不可分的基本粒子构成。世界由最基本的粒子构成,复杂对象由基本粒子构成,基本粒子决定了宇宙的性质。
简单性哲学原则不但用简单元素追溯世界的本原,还致力于用力学解释自然现象。不管是物理规律、化学规律、生物规律,甚至是社会规律都可以用力学解释。哥白尼的日心说体系之所以取得科学界的支持也不是因为其解释力强,而是因为其遵循了简单性原则,从而取代了托勒密繁琐的本轮-均轮模型。牛顿的力学三定律就立足于简单性原则,用力来解释所有运动。按照简单性哲学原则,人与动物都是由简单的粒子构成,人与动物没有根本区别,人与机器也没有本质区别,甚至可以说“人就是机器”。1747年,拉·梅特里发表了《人是机器》这一哲学巨著,提出“人是动物,因而也是机器,不过是更复杂的机器罢了”〔14〕69。笛卡尔把人体看作是与机械相类似,用机械的旋涡来解释天体运动问题,他认为宇宙是一架机器,机械运动是唯一的运动规律。牛顿、开普勒、伽利略等都力图建立严密的力学体系来正确描述宏观物理运动,甚至是天体运动。爱因斯坦试图用公理化方法把自然界描绘成物质在时空中运动的统一体,德国物理学家海森堡也认为简单性原则可以作为科学假说可接受性的标准。
不仅自然界的规律可以用力学表示,而且社会关系也可以用力学表示。孔德提出社会动力学和社会静力学概念,社会动力学又称为社会物理学,立足于运用力学规律分析社会关系。1950年,斯宾塞出版《社会静力学》,把事物的基本规律看作“力的恒久性规律”(thelawofpersistenceofforce)。“人是机器”的观点启发人工智能先驱开始了构造具有人类智能机器的探索。
主体与客体的关系在哲学史上占居重要地位,是哲学研究中的核心問题,也是哲学史上诸多学派的思想源头。古希腊米利都学派的泰勒斯探索万物本源的时候就开始关注主体如何认识客体,关注主体与客体的关系,普罗泰戈拉提出的命题“人是万物的尺度”包括了主客二分思维的萌芽,笛卡尔的精神和物质相互独立的二元论思想暗含着主体和客体截然二分的思想。人们一般认为,只有人类才能成为主体,人之外的世界是客体。那主客二分的标准是什么呢?人之所以为主体的标准又是什么呢?有的学者认为只有主体才具有意向性,客体不具有意向性,客体只是主体认识的对象。主体一般具有独立意识或者个体经验。哲学意义的认识论指的是个体对知识和知识获得所持有的信念,主要包括知识结构、知识本质、知识来源和知识判断的信念等内容,主体与客体的关系问题是哲学的核心问题。认识论中的可知论与不可知论是研究主体之外的客体是否可知,唯心主义与唯物主义的区分以及各种不同的哲学流派的分野都基于主体与客体截然二分的哲学基础,哲学史上,各大流派都曾经把主客关系作为研究的切入点。
人工智能是赋予机器智能,让机器可以模拟或者代替人类的某种智能。人工智能基于不同的哲学理念有不同的研究进路,人工智能发展史上不同思想的对立也是基于对于主体与客体关系的哲学思考。一般来讲,人工智能可分为三种进路,即符号主义进路、联结主义进路以及行为主义进路。人工智能符号主义进路把人类的认知过程看成符号计算过程,人类认知是物理符号系统,人工智能先驱德雷福斯(s)认为,人工智能研究者其实与炼金术师一样,也是对一些符号进行不同的处理。因此,在人工智能的符号主义看来,人与机器没有本质区别,人类的心智同样可以还原成符号计算。德雷福斯在《计算机不能做什么:人工智能的极限》中提出,人工智能机器是基于生物学假设、心理学假设、认识论假设以及本体论假设基础之上的。“生物学假设:在某一运算水平上,大脑与计算机一样,以离散的运算方式加工信息;心理学假设:大脑被看作一种按照形式规则加工信息单位的装置;认识论假设:一切知识都可被形式化,可以被编码成数字形式;本体论假设:存在是一组在逻辑上相互独立的事实,知识可以被编入计算机程序”〔17〕156。从德雷福斯关于人工智能的四个假设中我们可以看出,人工智能与人类一样都是对信息加工和处理的工具,从这个意义上讲,主体与客体之间没有本质的区别。主体与客体不能截然二分,之所以对主体和客体进行区分,表明人类对于自身的认知规律和智能结构没有真正揭示。
人工智能的联结主义进路,又称为仿生学派或生理学派,认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究,其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义起初是用软件模拟神经网络,后来发展到用硬件模拟神经网络。其理论假设是人与机器如果具有同样的结构应该具有同样的功能,可以通过研究人脑的物理结构从而制造出类似人脑的机器。在联结主义看来,人与机器结构相同,人脑与计算机程序运行模式相同,则功能相同。纽维尔(allennewell)认为,智能的计算机程序可以被用来模拟人类的思维过程。联结主义失败的原因是人脑的结构并不像人工智能研究者们在电脑上模拟一样,人类的大脑是将物理事实与知觉过程所连接的客观事实,而不只是对信息进行加工的一台机器。人与机器不同,机器不具有人类的精神状态和意识。人类的精神状态和意识是否由人脑结构决定呢?人类精神状态和意识是先验存在还是后天习得仍然是认知科学研究的难题。因此,通过神经网络让机器模拟人类智能行不通。通过对人工智能的符号主义和联结主义的分析我们发现,主体与客体区别的必要性得以彰显,人的主体性地位不能动摇。
人工智能的行为主义进路,又称为人工智能的进化主义或控制论学派,其原理为维纳和麦克洛克等学者的控制论思想及感知-动作型控制系统。研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,如对自适应、自组织和自学习等的研究。人工智能行为主义学派的代表布鲁克斯(rodneybrooks)研制的“六足机器人”实质上是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统,能够适应外界的环境,但这样的机器人也不具有人类的感知与认知能力,主体与客体之间还是可以严格区分。人工智能的目标从技术层面来讲是制造出对人类有益的智能机器,从哲学层面来讲,就是利用人工智能概念和模型,通过机器模拟人类智能来推动哲学核心思想主客二分问题的研究,借此解决哲学上的身心问题、意识难题等问题。哲学的核心问题与人工智能的研究是相互促进的。
综上所述,人工智能技术的发展有其哲学根源,根源于数是万物本源思想、万物皆数思想以及数的简单、和谐思想,还根源于亚里士多德的逻辑思想以及分析哲学的逻辑分析研究方法。在众多哲学思想中,简单性原则是人工智能的哲学思想源泉。人工智能就是计算机用逻辑方法把思维还原为简单数字来模拟人脑的过程。人工智能发展是思维的革命,人工智能涉及信息与计算的本体地位和方法论问题,人工智能的发展迫使哲学家们对思维的存在形式进行深入研究,从而把形而上的论证变成可操作的过程。人工智能的目标是通过计算机实现机器模仿人类智能,人工智能的发展直接指向哲学的中心问题。例如,意向性问题、形式化问题、身心问题等。对于人工智能的哲学基础溯源有利于推动哲学的进步与发展,也可以拓展对于传统哲学问题的研究。只有对人工智能的哲学思想基础进行追溯与探源,才能为人工智能工作者提供思想源泉,从而更好地理解与把握人工智能的理论基础、发现人工智能的发展规律以及预测人工智能的发展趋势、把握人工智能的发展方向。
参考文献:
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〔2〕汪子嵩,等.希腊哲学史〔m〕.北京:人民出版社,2004.
〔3〕亚里士多德.形而上学〔m〕.李真,译.上海:上海人民出版社,1995.〔4〕安东尼·梅耶斯.爱思唯尔科学哲学手册〔m〕.张培富,等译.北京:北京師范大学出版社,2015.
〔5〕〔m〕.northholland,amsterdam:macmillanmagazinesltd,1992.
〔6〕davis,soflogic:mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔m〕.newyork:&,2001.
人工智能论文篇六
1、构思要围绕主题展开:若要使论文写得条理清晰、脉络分明,必须要使全文有一条贯穿线,这就是论文的主题。主题是一篇学术论文的精髓,它是体现作者的学术观点学术见解的。
2、构思论文布局,要力求结构完整统一:在对一篇论文构思时,有时按时间顺序编写,有时按地域位置(空间)顺序编写,但更多的还是按逻辑关系编写,即要求符合客观事物的内在联系和规律,符合科学研究和认识事物的逻辑。但不管属于何种情形,都应保持合乎情理、连贯完整。
3、要作读者分析:撰写并发表任何一篇科技文章,其最终目的是让别人读的,因此,构思时要求做“心中装着读者”,多作读者分析。有了清晰的读者对象,才能有效地展开构思,也才能顺利地确定立意、选材以及表达的角度。
提高构思能力
1、写学术论文之前,先拟定提纲,可以极大地帮助作者锻炼思想,提高构思能力。
2、写作提纲,可以帮助作者勾划出全篇论文的框架,体现自己经过对材料的消化与进行逻辑思维后形成的初步设想,可计划先写什么、后写什么,前后如何表述一致,重点又放在哪里,哪里需要进行一些注释或解说。按此计划写作,可使论文层次清晰,前后照应,内容连贯,表达严密。
3、拟制写作提纲,只需要运用一些简单的句子甚至是词与词组加以提示,把材料单元与相应的论点有机组织编成顺序号,工作量并不大,也容易办到。提纲中用以提示写作的句子,有时即可用来做论文段落的标题。
讨论部分的写作技巧
1.描述结论:首先,从专业角度对自己的研究进行总结,此部分务必与研究结果和研究目的保持一致,也就是说讨论部分的内容必须在结果中找到依据。否则就会给人一种课题设计不完善的感觉。
2.解释结论:对本研究的结论进行解释,为了突出解释的科学性和可靠性,一般是在和别人的研究分析对比中进行解释。列出几篇和自己结论一致的文献,同时也要列出几篇和自己不一致或者相悖的文献,但要解释出不一致的理由,比如是因为所选群体不一致,研究条件不一致等等,因为科学研究中的可控变量较多,所以解释两个结论不一致一般不难。
3.研究价值:结论解释完之后,还要说明本研究的应用价值,也就本研究所能给社会或者临床带来什么实际价值,比如本研究可以进一步明确某种方法治疗某种疾病的效果,本研究发现某种药物存在一些尚未发现的治疗作用,或者本研究可以为相关研究提供参考。
4.不足之处:任何一项研究由于客观条件的限制,不可能尽善尽美,都会或多或少存在一些不足之处,或者由于当前科技水平的限制,也会导致研究所存在的一些局限性,描述此部分内容时,一定要慎重。
尽量列出1~2个不影响本研究结论科学性和准确性的限制,比如本研究的样本含量较小,或者本研究随访时间较短等等,一般不要列出诸如本研究所用统计方法不当,或者本课题的所用评价标准不够成熟等。
5.研究心得:在文章最后,应说明本文所要传递的信息,或者是对后续研究的展望。一般文章最后写出本文要传递给读者什么有价值的知识或信息,也可以是给读者带来的启发。比如:“随着对不稳定型上颈椎结核性骨折的研究不断深入,探求一种既能实现理想的复位固定,又可保留寰枢椎关节活动功能的内固定方法是我们当前研究的方向。”
人工智能论文篇七
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗?如果你们没看到,那就请跟我一起坐时光穿梭机到未来世界去参观吧!
未来的大街上,干净无比,没有落叶、没有垃圾、没有到处飞舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟!多可爱的米奇老鼠啊!我们一起跑上前,正想抚摸它,嘿!原来是一个垃圾桶。这可不是一般的垃圾桶哟!你们瞧:米奇两眼还发着光呢,原来它正在发电来处理自已肚里的东西。米奇嘴巴紧闭着,头上有二根天线,这天线可不是好玩的,它左边一根天线是吸收路旁汽车的尾气的,右边一根天线是吸收太阳能的,以用来发电处理垃圾的;米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣。一个小朋友好奇的触摸了一下第一颗红色的扣子,垃圾桶的门自动翻开了,又按了一下第二颗绿色扣子,门又自动的关上了,那第三颗是干什么的呢?小朋友忍不住又按了一下第三颗的扣子,哈!真神奇,扣子眼里弹出一个微型。这时,一位阿姨走过来,见我们围着米奇,知道我们想知道这只神奇的米奇的功能,于是,便给我们介绍起来:这只米奇的脑袋里装有电脑芯片,它只要看到有人不小心掉了垃圾,它就会走过去,用手将垃圾捡起来,张开紧闭的嘴,把它扔进去。如果看到有人不爱清洁,它的另一只手那么会出示”保护环境荣耀,破坏环境羞耻”的小牌。它还有许多的内在功能:它会垃圾分类,把有毒和无毒的分装在肚子的两边,它肚子里还有一种溶化器,它把无毒的垃圾处理成肥料,把有毒的垃圾通过自身的.排毒器将它转换成一种无毒的清新气体,释放出来。它还有一种非常有趣的趣事,一但它肚子的垃圾装满了,它就会自动处理垃圾,并会走到一棵树下,从紧闭的嘴里弹出一根管了,然后插入土里,把垃圾养份注入树里,然后又回到它原来的位置。
到了秋天,秋风扫落叶时,米奇头上便会张开一个巨大的吸盘,把黄叶都吸进去,然后又做成肥料。米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器,它可以一边唱”小曲”,一边走一边清洁道路。如果我们现实中有这种垃圾桶,那该多方便啊!我想,这个愿望不会是梦,我们的愿望一定会实现。
人工智能论文篇八
语言文学专业学术论文具有突出的学术性,它只能把学术问题当作自己的论题,把学术成果当作自己的描述对象,把学术见解作为自己的核心内容。它以学术性区别于一般的社会理论文章和政治理论文章。学术是有系统、较专门的学问,它往往以学科的形式表现出来。人们通常将学科分为自然科学和社会科学两大类。两大类又可逐层划分下去。如社会科学可以分为哲学、政治、经济、法律、历史、语言文学等,语言文学又可划分出语言、文学,文学又可以划分出文学理论、文学史,文学史又可以分为中外文学史,中外文学史又可以划阶段、设专题。分工越细,学问也就越专门化。但一切专门化的学问,又隶属于它的上级学科。语言文学专业学术论文所研究的,就是这些专门化的学问。语言文学专业学术论文所要研究和解决的问题,是这些专业知识中的某一问题。
(二)独创性
人工智能论文篇九
在航空业的发展中,人工智能技术起着积极的促进作用。本文介绍了空中交通管理中的人工智能理论及方法运用,为优化空中交通流量管理系统提供理论依据,更好地服务于空管系统。
人工智能;空中交通;管理
人工智能,即artificialintelligence,是计算机科学的一个分支,研究对人的意识及思维的信息过程的模拟并对其进行延伸和扩展,通过了解人类智能,研究出类似的反应的智能机器。随着计算机技术的发展,人工智能越来越多的运用于民航的各个方面,如飞行间隔的控制,空中流量的预测,飞行冲突的调配。但随着民航业的飞速发展,飞行流量日益增大,需要将人工智能技术有效运用于空中交通流量管理中,建立人工智能辅助系统,扩大空域容量,优化空中交通流量,提升空管秩序。
在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指单位时间和空间通过的航空器数量。通过优化空中交通流量,将空中交通管制服务与机场、航路有效结合,减少延误,提高机场和空域的.利用率。从时间角度上,空中交通流量管理可以分为航路流量管理和机场终端区流量管理两部分,从时间上又可划分为战略流量管理,预战术流量管理和战术流量管理。当航空器数量饱和时就要对航空器进行流量控制,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,本着地面让空中的原则,对地面航空器的起飞时间进行限制;2)空中等待,航空器在航路上或终端区规定的等待点或没有冲突的临时等待点进行盘旋等待;3)更改航路等待,当航路航线的容量饱和时,航空器可以通过选择其他航路航线;4)控制航路间隔,通过对航空器进入空域的间隔进行限制,来达到流量管理的目的,吸收部分拥挤的流量。
agent在人工智能的研究中,指能自主活动的软件或者硬件实体,目前国内普遍翻译为智能体。在人工智能中,设计关键智能体,对于研究人工智能的应用是非常重要的。在空中交通流量管理中,设计如下关键智能体:航班智能体、航路智能体和机场终端区智能体。航班智能体的属性有高度、速度、上升/下降率、起飞机场、目的地等。航班智能体可以与区域内或终端区的其他航班智能体建立通信,通过获取航班信息和逻辑判断,结合周围环境与自身状况,指导控制自身行为。如果航班智能体需要做出相应的调整如改变高度航向等,需要给上级的航路智能体或机场终端区智能体发出申请,上级智能体批准后,航班智能体才能采取相应的调整,作出相应的控制行为,才能通过交互环境反馈相应结果。在实际工作中,这个过程是通过空中交通管制员指挥航空器实现的。空中交通管制员在实际指挥工作中,需要结合当时的空中交通状况和自身的经验知识。航路智能体的主要属性有航路的高度、宽度、容量等。航路智能体需要对航班智能体进行指挥,管理航路上的智能体,同时与其他航路智能体和机场终端区智能体进行通信,对航班智能体进入和离开航路的时机进行协调,记录流量信息并报告给上级流量管理部门,接收上级智能体的指令。在航班智能体进入航路之前首先要进行容量评估。通过评估后的航班智能体回收到航路智能体发出的放行许可才能进入航路。如果没有通过容量评估,则要向上级智能体发送将流量限制的申请,发布流量限制后航路就不能批准航班智能体的进入,通过减少航班智能体的数量,控制航路交通流量。机场终端区智能体:在实际工作中,机场终端区的航班管理包括管制指挥、流量控制、地面场面监视、进离场等,难度较大。终端区智能体(通常运行中为塔台管制)首先要处理所收到的信息,如天气雷达信息、地面运行信息和情报信息等等,结合已有知识开展机场的容量评估。如遇到低云低能见度、雷雨等天气时可以调低终端区/机场容量,对进入离开的航空器进行限制。通过容量评估,塔台会给航班智能体一个slottime,航班智能体按照塔台的slottime起飞或降落,从而达到流量控制。如果没有通过容量评估,则需要通过上级的智能体批准,发布流量控制,限制终端区的流量,通过控制进入或离开的航空器数量达到流量限制的目的。机场终端区智能体(塔台)对终端区的航空器进行管理,还需要与航路智能体和平级的终端去智能体进行通信,对航班进出的slottime进行协调,并将流量管理信息报告给上级流量管理部门,接收上级智能体的命令。如果出现拥堵机场终端区智能体需要通过一些措施来管理流量,如分配slottime、指挥航空器地面或空中盘旋等待。
综上所述,以往在模拟空中交通流量进行研究的时候,首先制定流量控制信息,再在系统模拟航班飞行计划。这样的模拟过程不能解决容量告警问题。如果流量控制不合理,只能重新设定流控信息,再次进行模拟,因而加大模拟过程的工作量。而通过智能体的运用,可以在模拟中不断调整智能体来模拟空中流量,增加了模拟流量过程中的灵活性,将人工智能运用于模拟中,借助智能体来模拟空中流量,可以更好的分析空中交通流量问题。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通协同流量管理研究[j].科学与财富,2015(30):278.
[5]陈言俊,刘甜甜.人工智能与机器人.[6]黄昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技创新与应用,2015(14):57-57.
人工智能论文篇十
摘要:在航空业的发展中,人工智能技术起着积极的促进作用。本文介绍了空中交通管理中的人工智能理论及方法运用,为优化空中交通流量管理系统提供理论依据,更好地服务于空管系统。
关键词:人工智能;空中交通;管理
人工智能,即artificialintelligence,是计算机科学的一个分支,研究对人的意识及思维的信息过程的模拟并对其进行延伸和扩展,通过了解人类智能,研究出类似的反应的智能机器。随着计算机技术的发展,人工智能越来越多的运用于民航的各个方面,如飞行间隔的控制,空中流量的预测,飞行冲突的调配。但随着民航业的飞速发展,飞行流量日益增大,需要将人工智能技术有效运用于空中交通流量管理中,建立人工智能辅助系统,扩大空域容量,优化空中交通流量,提升空管秩序。
1空中交通流量管理探讨
在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指单位时间和空间通过的航空器数量。通过优化空中交通流量,将空中交通管制服务与机场、航路有效结合,减少延误,提高机场和空域的利用率。从时间角度上,空中交通流量管理可以分为航路流量管理和机场终端区流量管理两部分,从时间上又可划分为战略流量管理,预战术流量管理和战术流量管理。当航空器数量饱和时就要对航空器进行流量控制,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,本着地面让空中的原则,对地面航空器的起飞时间进行限制;2)空中等待,航空器在航路上或终端区规定的等待点或没有冲突的临时等待点进行盘旋等待;3)更改航路等待,当航路航线的容量饱和时,航空器可以通过选择其他航路航线;4)控制航路间隔,通过对航空器进入空域的间隔进行限制,来达到流量管理的目的,吸收部分拥挤的流量。
2人工智能的应用研究探讨
agent在人工智能的研究中,指能自主活动的软件或者硬件实体,目前国内普遍翻译为智能体。在人工智能中,设计关键智能体,对于研究人工智能的应用是非常重要的。在空中交通流量管理中,设计如下关键智能体:航班智能体、航路智能体和机场终端区智能体。航班智能体的属性有高度、速度、上升/下降率、起飞机场、目的地等。航班智能体可以与区域内或终端区的其他航班智能体建立通信,通过获取航班信息和逻辑判断,结合周围环境与自身状况,指导控制自身行为。如果航班智能体需要做出相应的调整如改变高度航向等,需要给上级的航路智能体或机场终端区智能体发出申请,上级智能体批准后,航班智能体才能采取相应的调整,作出相应的控制行为,才能通过交互环境反馈相应结果。在实际工作中,这个过程是通过空中交通管制员指挥航空器实现的。空中交通管制员在实际指挥工作中,需要结合当时的空中交通状况和自身的经验知识。航路智能体的主要属性有航路的`高度、宽度、容量等。航路智能体需要对航班智能体进行指挥,管理航路上的智能体,同时与其他航路智能体和机场终端区智能体进行通信,对航班智能体进入和离开航路的时机进行协调,记录流量信息并报告给上级流量管理部门,接收上级智能体的指令。在航班智能体进入航路之前首先要进行容量评估。通过评估后的航班智能体回收到航路智能体发出的放行许可才能进入航路。如果没有通过容量评估,则要向上级智能体发送将流量限制的申请,发布流量限制后航路就不能批准航班智能体的进入,通过减少航班智能体的数量,控制航路交通流量。机场终端区智能体:在实际工作中,机场终端区的航班管理包括管制指挥、流量控制、地面场面监视、进离场等,难度较大。终端区智能体(通常运行中为塔台管制)首先要处理所收到的信息,如天气雷达信息、地面运行信息和情报信息等等,结合已有知识开展机场的容量评估。如遇到低云低能见度、雷雨等天气时可以调低终端区/机场容量,对进入离开的航空器进行限制。通过容量评估,塔台会给航班智能体一个slottime,航班智能体按照塔台的slottime起飞或降落,从而达到流量控制。如果没有通过容量评估,则需要通过上级的智能体批准,发布流量控制,限制终端区的流量,通过控制进入或离开的航空器数量达到流量限制的目的。机场终端区智能体(塔台)对终端区的航空器进行管理,还需要与航路智能体和平级的终端去智能体进行通信,对航班进出的slottime进行协调,并将流量管理信息报告给上级流量管理部门,接收上级智能体的命令。如果出现拥堵机场终端区智能体需要通过一些措施来管理流量,如分配slottime、指挥航空器地面或空中盘旋等待。
3结论
综上所述,以往在模拟空中交通流量进行研究的时候,首先制定流量控制信息,再在系统模拟航班飞行计划。这样的模拟过程不能解决容量告警问题。如果流量控制不合理,只能重新设定流控信息,再次进行模拟,因而加大模拟过程的工作量。而通过智能体的运用,可以在模拟中不断调整智能体来模拟空中流量,增加了模拟流量过程中的灵活性,将人工智能运用于模拟中,借助智能体来模拟空中流量,可以更好的分析空中交通流量问题。
参考文献
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人工智能论文篇十一
(一)人工智能的发展
1950年,艾伦,麦席森,图灵发表了一篇划时代之作《制作机器会思考吗?》里面提出了测试机器是否具有智能的方法,并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。约翰,麦卡锡在1956年的达特茅斯学术会议上,第一次提出人工智能(artificialintelligence,ai)。1997年,ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,这是我国首个面向2030年的人工智能技术的战略发展蓝图,也表现出我国对发展人工智能技术的重视与支持,同时,人工智能人选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能是计算机科学的一个分支,可以对人的意识、思维的信息过程的模拟,人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
(二)人工智能的意义
人工智能在会计、审计、税务等行业的广泛运用,使得传统、简单、重复性的基础会计工作岗位将面临被智能化取代,人工智能已成为促进会计行业转型发展的重要推手。近三年来,德勤、普华永道、安永、毕马威4大国际会计师事务所通过利用财务机器人进行会计、审计等工作,使得数据的准确性、工作效率、管理决策水平等明显提升,由此可见,人工智能早已潜移默化的影响到了会计工作的方方面面。
(一)会计工作效率提高了。人工智能技术与财务管理系统的对接,实现了系统自动识别票据、生成会计记账凭证、记录明细账户以及生成总账和各类报表。作业过程中系统按时间顺序记录每笔业务,对每一笔账务进行核实和验证。财务机器人还实现了信息的语音、扫描录入,财务软件可自动生成证、帐、表,这将更加高效准确地完成基础会计核算工作,提高此项工作的效率,会计人员因此节省了大量用于基础核算工作的时间,从而能将更多的精力投入在企业内部管理型的工作上,同时又提高了管理工作的效率。
(二)会计信息质量提高了。受自身能力、专业素质以及外部环境等因素的影响,会计信息数据的滞后性和人为失误在所难免。人工智能将会计模型和方法程序化,它既减少了人为失误又极大地提升了数据处理能力,工作重心逐渐转向数据的挖掘、分析等重要环节和高附加值工作中,同时,会计档案由纸质变成电子档案更便于信息系统的管理、流程化的管理和监控,避免了人工作业的失误以及造假的可能,数据信息和记录的真实性和精准度得到保证。
(三)会计职能重心转移了。人工智能虽然可以替人做一些简单、繁冗、重复性的基础会计工作,但并不能完全替代会计人员,随着人工智能与会计信息系统的不断结合,从事简单记账工作的初级会计人员将会越来越少,而中高级会计人员将会集中于行业中涉及分析、预测和统筹的领域。因而会计职能的重心将向预测、决策、规划、控制、评价等目前人工智能无法取代的管理会计的职能转移。
(四)会计人员从业压力加大了。随着人工智能被引入到会计行业中,一方面,简单的会计核算工作将被智能化财务软件逐步替代,普通核算类型工作的岗位势必减少,基层会计人员面临失业的压力:另一方面,由于财务软件能够高效完成基础财务工作,企业更需要财会人员发挥管理会计的职能,会计从业人员需要将工作重心转移到决策分析和经营管理上,使其有从财务会计到管理会计转型的压力。
人工智能的发展与应用是社会经济发展过程中的必然产物,它的到来就像一把双刃剑,虽然可以对会计行业整体工作效率与工作方式带来提升,但是人工智是不能完全代替会计人员的工作的。比如,智能化的设备无法完全替代充满人情味的服务。李开复也指出,社交能力强、应变能力强、协商能力强的人,永远不会被人工智能取代。人类的感情,想象、创造等特质也是人工智能所无法企及的。所以,对于会计从业人员而言,人工智能只是一种行业对于自身的探索以及进步,顺应这种变化,会计人员应当认清挑战,抓住机遇。
一方面,会计从业人员应调整好心态,快速适应行业的变革,重新找回自己的价值。努力提升自己的专业分析能力和管理能力,成为人工智能代替不了的高级会计工作者。比如:财务战略制定,纳税筹划,风险控制,合理避税、财务分析等。同时,向复合型人才发展。正如任正非所说,称职的cfo应随时可以接任ceo。会计人员应当开阔眼界,放大格局,不能只着眼于本职工作,还应该了解工作其他岗位的工作内容,比如销售类、生产类等部门的业务,提高自己的企业价值以及行业地位,做一名复合型人才。
另一方面,人工智能技术在财会领域的突破离不开懂会计知识的专业人员的配合,财务人员要努力学习新技能,加强计算机、信息技术的知识储备,协助人工智能会计信息系统的研发,担当人工智能会计系统的设计者和监督者。
参考文献:
[1]闰钰.企业人工智能时代下对会计行业的思考[j].商场现代化.2018(1z)
[2]杨秀琴.浅议人工智能时代财务会计与管理会计的融合发展趋势[j].现代商业.2018(18)
[3]李牧阳,运用给会计行业带来的问题和思考[j],中国管理信息化.2019(42)