热门人工智能应用论文(案例22篇)
在人生的道路上,总结能够帮助我们在不断前进的过程中总结经验,不断调整和改善自己。写总结时要注重细节,避免遗漏重要的信息和观点。现在来看看一些成功人士的总结经验和心得体会。
人工智能应用论文篇一
:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。
计算机 人工智能 应用 分析
目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用
网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。
2.2人工智能agent技术应用分析
针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析
针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。
人工智能应用论文篇二
摘要:随着人工智能技术的日新月异,人类社会生活广泛而深刻的受到其影响,在提高工作效率与生活质量的同时,许多新兴的法律问题逐渐浮现,尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角,探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。
随着举世瞩目的人机大战在2016年3月15日落下帷幕,围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手,揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司,准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响,随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。
第一回合,发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机,它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人,认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作,带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈,最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制,这就是“路德事件”。
第二回合,发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命,它的出现使传呼员的职业彻底消失,拉近了人们之间的距离,提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。
第三回合,发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率,设备的产能效率大幅度得以提高,其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。
第四回合,就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手,最终人类以1比4的成绩败北人工智能。
虽然,最智能的机器也需要“老师”的指引,而人类就是机器的老师,但是不容否认的是,在一些领域,人工智能和机器人技术已经代替了人类,并震颤着人类的社会生活。
人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究,并取得了有目共睹的成果,一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。[1]近些年,人工智能技术发展迅速,其应用也愈来愈广,从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。
2012年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车,这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况,并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示,这些车辆比有人驾驶的车更安全,因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现,使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变,同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到,下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用,同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。
在医疗领域,人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于2000年上市一款医疗外科手术机器人。据统计,至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用,一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用,但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自2007年至2014年,美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告,在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。
基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题,一些国家如日本、韩国以及欧共体,已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针(草案)》,用于调整人工智能技术的研发与应用。[2]欧洲共同体在2012年推出了欧盟第七框架计划项目,即机器人法研究,聚集了各个相关领域的专家学者,包括法学、哲学、仿生神经工学等专业,讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法,专门规定了人与机器人的关系。
除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外,同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律,如民法制度进行一定程度上的变革。例如,法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位,如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显,然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此,变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。
人工智能机器人在社会生活中的广泛应用,更加深刻的影响着人类文明,同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。
2006年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道:2016年至2020年,人工智能实体可能会当选为“国会议员”;2020年后,转基因技术加上机器人技术,将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现,但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位,如迎宾机器人、送餐机器人,甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。
(一)人工智能技术与婚姻法律制度
2016年在某电视台的明星喜剧真人秀中,某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚,最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛,其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生,英国人工智能学者戴维莱维曾推测:人类将和机器人结婚,这一切大约会在2050年实现。
人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可,就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整,目前婚姻只能是自然人的行为,而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体,但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此,人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。
(二)人工智能技术与侵权责任法律制度
人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在2004年的伊拉克战场上,美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在2006年曾宣称,新研发并投入军用的机器人能够自己检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人,而且拥有智慧,很有可能“造反”,对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。
早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里,机器人正切割钢板,但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割,这是世界上第一起机器人侵权事件。[3]无独有偶,全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人,终以3比1的成绩打败机器人,但机器人恼羞成怒,在众目睽睽下向对手释放强电流,这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。
因此,随着人工智能技术的日益精湛,人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题,更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。
人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求,将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整,适应人工智能技术的发展要求,已经是新世纪大势所趋。
[1]金周英,白英。我国机器人发展的政策研究报告[j]。机器人技术与应用,2009—3—30。
[2]肖尤丹。机器人需要“守法”吗[n]。xxx,2014—7—21(20)。
[3]黄建民。我们要给机器人以“人权”吗[j]。读书与评论,2009(6)。
人工智能应用论文篇三
摘要:人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右,大概历经了四个时代,第一个时代为神经网络时代,第二个时代为弱方法时代,第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学,信息论,神经心理学,哲学,统计学等多种学科。至今为止,人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业,军事等领域。
1.1人工智能简述
人工智能[1](artificialintelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支,属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一,最近几十年来,人工智能的发展非常的迅速,在很多的地方都得到了应用,尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿,其最终目的是服务于人类,但是,就像世界上没有相同的两片叶子,也没有完全相同的两个人,也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样,人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业,一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势,甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段,人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化,企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步,不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
近年来,人脸识别技术得益于机器学习与大数据,又有了非常令人欣喜的进步,拥有足够的多的人力模型数据,计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练,就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别,并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平,对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计,所以,距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别,ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众,用一份积极包容的心态,为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决,来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。人工智能在计算机领域内,得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律,创建具有一定人类智能的电子系统,它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题,换而言之,就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如:繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的,但是,现今,计算机不但能高效准确的完成这种计算,而且还能够比人脑做得更加的完美,因此,当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”,由此可见,高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化,人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展,另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术
现今社会,智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用,主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索,也即网络信息搜索,是指互联网用户在网络终端,通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式,查找并获取信息的行为。运用人工智能技术,可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法(geneticalgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的,而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如,它决定了个体所要表现出的外部形状,如单眼皮,双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见,从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化,如二进制编码,在第一代种群产生之后,遵循适者生存,按照自然法则优胜劣汰,选择最优的结果,并借助交叉和变异,得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀,更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究,想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识,心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学,它包含了很多不同的领域,如机器学习,计算机视觉、软件工程、操作系统等等,总而言之,人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的,每个时代的科学发展也是不同的,希望在科学不断发展的今天,人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j].福建电脑,2008(9).
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j].价值工程,2013(9).
[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j].计算机仿真,2013(7).
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j].科技信息,2014(7).
[5]张海燕,刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j].无损检测,2011(5).
[6]马秀荣,王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j].呼伦贝尔学院学报,2015(7).
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j].现代商贸工业,2009(8).
人工智能应用论文篇四
人工智能(artificialintelligence),英文缩写为ai,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
事物的发展都是曲折的,人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段:
第一阶段:20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。
第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。
第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
1、人工智能在管理系统中的应用
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说,将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子,这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2、人工智能在工程领域中的应用
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年,美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3、人工智能在技术研究中的应用
人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术,开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标,人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然,人工智能还有它的远期研究目标,即探究人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴,几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今,人工智能已经进入了21世纪,其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是,从人工智能目前的发展现状来看,其研究也存在一定的问题,这些主要表现在以下三个方面:
1、宏观与微观隔离
一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远,中间还有许多层次尚待研究,目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂
人工智能是脑系统的整体效应,有着丰富的层次和多个侧面。但是,符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此,必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能,才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节
大脑的实际工作,在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态,变幻莫测,复杂的难以理出头绪。在微观上,我们对大脑的工作机制知之甚少,似是而非,这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论,只是部分人的主观猜想,能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大的距离,还有许多问题有待解决,且需要多学科的研究专家共同合作。因此,要想从根本上了解人脑的结构和功能,完成人工智能的研究任务,就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系,进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来,人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。
人工智能应用论文篇五
目前,思政课的数字化程度远不能满足学生需要,高校亟须通过革新教学手段、创新教学形式,加强思政课建设、强化主流意识形态教育、占领话语主动权。为探索新时代信息技术与大学生思想政治教育深度融合的有效途径和方法,有效提升思政课程教学质量和教学效果,由上海工程技术大学马克思主义学院主办的“融合人工智能技术的高校思政课教学方法创新与实践研究”专题研讨会日前在线召开。
新技术对人文社会科学的改革提出新要求,以技术迭代推进教学形式迭代也成为新时代思政教学创新与发展的必然趋势。数字化赋能思政教育,不仅是技术与教学叠加,更是教育理念革新。上海工程技术大学马克思主义学院院长刘志欣表示,我们应当针对学生学习能力差异与多元需求,分层分类、精准施策,提升学生自主学习能力。同时,应当构建分段分层分类的内容生产模式,实现大中小幼等不同学段,知识层、实施层、分析层、评价层等不同序列层级,课堂、实践、网络等不同类型教学场域的内容生产有效衔接,实现思政教育教学分众式、全场域覆盖。
另外,还要加快数字化手段创新,实现在海量数据中快速提取有效思政信息,让受教育者感受到良好数字化体验,要有的放矢、精准定位,建立数字化应用长效机制,切实落实思政教育立德树人根本任务。应当在新型信息技术融入教学实践的过程中,彰显思政课内蕴的时代精神气质。西南大学马克思主义学院院长白显良认为,人工智能赋能高校思政课教学绝非“技术”与“思政课程”的简单相加,绝非简单的人机对话模式,而是依托技术撬动高校思政课改革,在技术赋能的过程中兼顾思政教育的“温度”。要在智能化、技术化过程中对传统教学模式进行有温度的“扬弃”,最终做到将教师从烦冗的日常工作中解放出来、将学生的内生动力激发出来、将学校的教学管理水平提升上来。
思政教育的核心目标在于实现价值引领、能力提升、知识传授,未来要在研判高校具体情况的基础上,形成思政课与新技术相融合的局面。上海工程技术大学党委书记李江认为,信息技术与思政教育的深度融合,将让上述三个核心目标实现指标具体化,从而推进对个体学生的差异化教学。另外,在深度融合的过程中,也要不断总结经验、完善经验,发现新的问题、解决新的问题。思政课与新技术的融合不仅有益于思政课教学改革,而且也有益于教师队伍的管理和建设。
浙江大学信息与电子工程学系教授虞露表示,新技术背景下的高校思政课教学改革要更加关注实时性和交互性,结合人工智能的思政课教学模式助力教学质量和水平实现整体提升。放眼未来,要从创新性、时代性和发展性角度,思考思政课教学与人工智能技术的融合问题。上海市中共党史学会会长忻平提出,科学技术与教育发展的趋势是交叉性和融合性。全球发生的大变革对全体思政教师提出了新要求。我们要增强理论自觉,坚守思政课的教学主阵地,在教学实践中实现遵循课堂规律、思政课教学规律和学生认知规律的三者统一。我们要从党和国家事业发展全局和战略高度出发,通过人工智能赋能思政课教学,培养担当民族复兴大任的时代新人。
人工智能应用论文篇六
摘要:人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右,大概历经了四个时代,第一个时代为神经网络时代,第二个时代为弱方法时代,第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学,信息论,神经心理学,哲学,统计学等多种学科。至今为止,人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业,军事等领域。
1.1人工智能简述
人工智能[1](artificialintelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支,属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一,最近几十年来,人工智能的发展非常的迅速,在很多的地方都得到了应用,尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿,其最终目的是服务于人类,但是,就像世界上没有相同的两片叶子,也没有完全相同的两个人,也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样,人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业,一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势,甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段,人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化,企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步,不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
近年来,人脸识别技术得益于机器学习与大数据,又有了非常令人欣喜的进步,拥有足够的多的人力模型数据,计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练,就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别,并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平,对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计,所以,距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别,ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众,用一份积极包容的心态,为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决,来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。人工智能在计算机领域内,得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律,创建具有一定人类智能的电子系统,它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题,换而言之,就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如:繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的,但是,现今,计算机不但能高效准确的完成这种计算,而且还能够比人脑做得更加的完美,因此,当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”,由此可见,高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化,人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展,另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术
现今社会,智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用,主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索,也即网络信息搜索,是指互联网用户在网络终端,通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式,查找并获取信息的行为。运用人工智能技术,可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法(geneticalgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的,而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如,它决定了个体所要表现出的外部形状,如单眼皮,双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见,从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化,如二进制编码,在第一代种群产生之后,遵循适者生存,按照自然法则优胜劣汰,选择最优的结果,并借助交叉和变异,得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀,更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究,想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识,心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学,它包含了很多不同的领域,如机器学习,计算机视觉、软件工程、操作系统等等,总而言之,人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的,每个时代的科学发展也是不同的,希望在科学不断发展的今天,人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑,2008(9)。
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程,2013(9)。
[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真,2013(7)。
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息,2014(7)。
[5]张海燕,刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测,2011(5)。
[6]马秀荣,王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报,2015(7)。
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业,2009(8)。
人工智能应用论文篇七
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem,mas)两领域。其中,分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调,包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题,但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准,而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能,具有更大的灵活性和适应性,更适合开放和动
态的世界环境,因而倍受重视,已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前,艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能(computingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中,神经计算和模糊计算已有较长的研究历史,而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionarycomputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称,它包括遗传算法(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想,但彼此存在一定差别。同时,进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景,因而引入了许多新的方法和特征,彼此间难于分类,这些都统称为进化计算方法。目前,进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域,如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制,对计算机科学,特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖,有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存,即物竞天择,优胜劣汰。
直到几年前,遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流,并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此,把这三种方法统称为进化计算,而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本,通过归纳学习,或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统,通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法,从大量的数据中提炼出抽象的知识,从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律,实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识,即从数据中挖掘并发现知识,首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言,因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年,并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末,数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在,知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统,用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora,交互式大型数据库分析工具kdw,用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统,以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的,旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为,在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命,才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始,把器官、组织、细胞、细胞膜,直到分子,以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始,把器官作为简单机构的宏观群体来考察,自底向上进行综合,把简单的由规则支配的对象构成更大的集合,并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真,对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法,熟悉语义网络法,了解知识表示的其他方法,如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法,特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域,如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大?工业领域,尤其是制造业,已成功地使用了人工智能技术,包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业,股票商利用智能系统辅助其分析,判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活,cad,cam,cai,cap,cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便,它还改变了传统的通信方式,语音拨号,手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活,引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考,从施瓦辛格主演的《终结者》系列,到基努。里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》,都有意无意的提出了同样的问题:我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别,我个人认为上述担心不太可能成为现实,因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能,而是让它模拟人类智能,从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速,新思想,新理论,新技术不断涌现,如模糊技术,模糊--神经网络,遗传算法,进化程序设计,混沌理论,人工生命,计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起,特别是对于软件的开发,“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识,以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影,如:《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等,从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话,可以安排一些实验课程,让同学们自己制作一些简单的作品,增强同学对人工智能的兴趣,加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用,以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术,让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术,在讲解时最好多举例,再结合原理进行讲解,更助于同学们对人工智能的理解。
熟读唐诗三百首,不会做诗也会吟。为大家整理的3篇人工智能在生活中应用的论文人工智能及其应用论文到这里就结束了,希望可以帮助您更好的写作人工智能的应用。
人工智能应用论文篇八
1、工程概况
1.1工程名称:_________小区智能化系统工程
1.3工程内容
1)本次智能化系统工程建设包括:闭路监控子系统、可视对讲子系统、周界防范子系统、家庭智能化及家庭安防子系统、一卡通管理子系统、停车场管理系统、综合布线子系统、小区局域网系统、背景音乐子系统、物业管理子系统、设备控制子系统、信息发布子系统、视频点播子系统、网站发布系统。
2)本次合同未涉及_________小区样板房智能化演示系统和单列的智能化演示系统(模拟展板),双方另行协商解决,不包含在本合同中。
3)本次工程建设包括很多可选项目或设备(可建设、可不建设),可选项目或设备如需要建设则作为增项工程进行,双方另外单独结算,补签合同,如有争议,双方协商解决。可选项目或设备包括:闭路监控系统中的远程监控中心、一卡通系统中消费系统、e-a服务器、背景音乐子系统中节目定时器报警信号发生器、电子巡更子系统、家庭智能化及安防系统中的红外发射器、家电控制继电器、无线遥控器、无线接收器等。
4)还有部分建议自购项目或设备,建议自购项目或设备是本智能化系统工程有机构成部分,不可缺,由甲方负责采购。建议自购项目或设备包括:机房子系统、卡座广播系统。
5)本次智能化系统工程一卡通子系统中的智能卡是必选项目,因为价格、型号、印刷不确定,未包含在总报价中,需要另外签订合同,不包含在本合同中。
第二部分工程承包范围
2、工程承包范围
2.1承包范围:工程承包内容同招标文件,设计要求及工程地质情况,详见本工程施工图纸及设计说明。
第三部分合同总额、承包方式及合同文件组成
3、合同总额及承包方式
3.1合同总额(或者称为工程总造价)即委托乙方建设_________小区智能化系统工程全部子系统所签订合同总额之和,总额为_________万元(_________元整)。
3.2承包方式:该项目采取由乙方包工、包料、包工期、包质量、包安全文明施工的方式进行总承包。
3.3特别说明
1)在本次智能化系统建设中,所有子系统中所涉及的顾地牌c管价格均由甲方提供,若价格发生变化,以最终价格为准,补差价(如单价高于合同价,甲方补高出部分差价)。
2)在本次工程中,未考虑智能化系统工程主干路由,由甲方为乙方提供室外电信干线管道2孔80c管道。
3)合同中有不可预见因素,若发生增减项,双方补签增、减项合同,一起构成本合同的有效组成部分。
4、组成合同的文件
4.1本合同
4.2_________小区智能化系统招标书
4.3_________小区智能化系统工程技术解决方案书
4.4_________小区智能化系统工程设备清单及报价
4.5_________小区智能化系统工程施工组织方案
4.6中标通知书
4.7图纸
4.8双方有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分
第四部分词语定义
5、词语定义
5.1甲方(发包人):指在合同中约定,具有工程发包主体资格和支付工程价款能力的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。
5.2乙方(承包人):指在合同中约定,被发包人接受的具有工程施工承包主体资格的当事人以及取得该当事人资格的合法继承人。
5.3项目经理:指承包人在合同中指定的负责施工管理和合同履行的代表。
5.4监理单位:指发包人委托的负责本工程监理并取得相应工程监理资质等级证书的单位。
5.5工程师:指本工程监理单位委派的总监理工程师或发包人指定的履行本合同的代表,其具体身份和职权由发包人承包人在合同中约定。
5.6工程:指发包人承包人在协议书中约定的承包范围内的工程。
5.7合同价款:指发包人承包人在协议书中约定,发包人用以支付承包人按照合同约定完成承包范围内全部工程并承担质量保修责任的款项。
5.8追加合同价款:指在合同履行中发生需要增加合同价款的情况,经发包人确认后按计算合同价款的方法增加的合同价款。
5.9费用:指不包含在合同价款之内的应当由发包人或承包人承担的经济支出。
5.10工期:指发包人承包人在协议书中约定,按总日历天数(包括法定节假日)计算的承包天数。
5.11开工日期:指发包人承包人在协议书中约定,承包人开始施工的绝对或相对的日期。
5.12竣工日期:指发包人承包人在协议书约定,承包人完成承包范围内工程的绝对或相对的日期。
5.13图纸:指由发包人提供或由承包人提供并经发包人批准,满足承包人施工需要的所有图纸(包括配套说明和有关资料)。
5.14施工场地:指由发包人提供的用于工程施工的场所以及发包人在图纸中具体指定的供施工使用的任何其他场所。
5.15书面形式:指合同书、信件、传真等可以有形地表现所载内容的形式。
5.16违约责任:指合同一方不履行合同义务或履行合同义务不符合约定所应承担的责任。
5.17索赔:指在合同履行过程中,对于并非自己的过错,而是应由对方承担责任的情况造成的实际损失,向对方提出经济补偿和(或)工期顺延的要求。
5.18不可抗力:指不能预见、不能避免并不能克服的客观情况。
第五部分施工组织计划及工期
6、施工组织计划及工期
6.1根据工期定额及使用需要,确定本工程总工期为____日历天(公历日)。开工日期:________年____月____日(以开工报告为准);竣工日期:________年____月____日(一次预埋随土建;二次预埋及安装调试随装修)。
6.2进度计划
1)甲乙双方签订合同后,乙方在____日内做出工程项目计划书、工程施工组织计划书(已提供),经甲方确认后方可施工。
2)承包人(乙方)应在每月____日前,将当月的工程进度计划提交工程师,工程师应在日内予以确认或提出修改意见,逾期不确认也不提出书面意见的,视为同意。
3)承包人必须配合土建主体工程进度计划组织施工,接受工程师对进度的检查、监督。
7、开工及延期开工
7.1承包人应当按照协议书约定的开工日期开工。承包人不能按时开工,应当不迟于协议书约定的开工日期前5天,以书面形式向工程师提出延期开工的理由和要求。工程师应当在接到延期开工申请后48小时内以书面形式答复承包人。工程师在接到延期开工申请后48小时内不答复,视为同意承包人要求,工期相应顺延。工程师不同意延期要求或承包人未在规定时间内提出延期开工要求,工期不予顺延。
7.2因发包人原因不能按照协议书约定的开工日期开工,工程师应以书面形式通知承包人,推迟开工日期。发包人赔偿承包人因延期开工造成的损失,并相应顺延工期。
8、暂停施工
9、工期延误
9.1因以下原因造成工期延误,经工程师确认,工期相应顺延:
1)发包人未能按合同的约定批准乙方提供的图纸;
2)发包人未能按合同的约定提供开工条件;
3)发包人未能按约定日期支付工程进度款,致使施工不能正常进行;
4)工程师未按合同约定提供所需指令、批准等,致使施工不能正常进行;
5)设计变更和工程量增加;
6)一周内非承包人的原因停水、停电、停气造成停工累计超过8小时;
7)由于土建或相关联施工单位原因导致工期延误;
8)不可抗力;
9)双方协商约定或工程师同意工期顺延的其他情况。
9.2承包人在上述条款规定的工期延误情况发生后14天内,就延误的工期以书面形式向工程师提出报告。工程师在收到报告后3天内予以确认,逾期不予确认也不提出修改意见,视为同意顺延工期。
10、工程竣工
10.1承包人必须按照协议书约定的竣工日期或工程师或发包人同意顺延的工期竣工。
10.3施工中发包人如需提前竣工,双方协商一致后应签订提前竣工协议,作为合同文件组成部分。提前竣工协议应包括承包人为保证工程质量和安全采取的措施、发包人为提前竣工提供的条件以及提前竣工所需的追加合同价款等内容。
第六部分双方一般权利和义务
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1、工程师权利与义务
1
1.1如实行工程监理的,发包人应在实施监理前将委托的监理单位名称、监理内容及监理权限以书面形式通知承包人。
姓名:_________职务:_________
发包人委派的职权:_________
需要取得发包人批准才能行使的职权:_________
工程师应按合同约定行使职权,发包人在合同中要求工程师在行使某些职权前需要征得发包人批准的,工程师应征得发包人批准。
1
1.3发包人派驻施工场地履行合同的代表在本合同中也称工程师:
姓名:_________职务:_________
发包人委派的职权:_________(其职权不得与监理单位委派的总监理工程师职权相互交叉。双方职权发生交叉或不明确时,由发包人予以明确,并以书面形式通知承包人。)
1
1.4合同履行中,发生影响发包人承包人双方权利或义务的事件时,负责监理的工程师应依据合同在其职权范围内客观公正地进行处理。一方对工程师的处理有异议时,按本合同关于争议的约定处理。
1.5除本合同内有明确约定或经发包人同意外,负责监理的工程师无权解除本合同约定的承包人的任何权利与义务。
1
2、工程师的委派和指令
1
2.1工程师可委派工程师代表,行使合同约定的自己的职权,并可在认为必要时撤回委派。委派和撤回均应提前7天以书面形式通知承包人,负责监理的工程师还应将委派和撤回通知发包人。委派书和撤回通知作为本合同附件。
工程师代表在工程师授权范围内向承包人发出的任何书面形式的函件,与工程师发出的函件具有同等效力。承包人对工程师代表向其发出的任何书面形式的函件有疑问时,可将此函件提交工程师,工程师应进行确认。工程师代表发出指令有失误时,工程师应进行纠正。
除工程师或工程师代表外,发包人派驻工地的其他人员均无权向承包人发出任何指令。
承包人认为工程师指令不合理,应在收到指令后24小时内向工程师提出修改指令的书面报告,工程师在收到承包人报告后24小时内做出修改指令或继续执行原指令的决定,并以书面形式通知承包人。紧急情况下,工程师要求承包人立即执行的指令或承包人虽有异议,但工程师决定仍继续执行的指令,承包人应予执行。因指令错误发生的追加合同价款和给承包人造成的损失由发包人承担,延误的工期相应顺延。
本款规定同样适用于由工程师代表发出的指令、通知。
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2.3工程师应按合同约定,及时向承包人提供所需指令、批准并履行约定的其他义务。由于工程师未能按合同约定履行义务造成工期延误,发包人应承担延误造成的追加合同价款,并赔偿承包人有关损失,顺延延误的工期。
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2.4如需更换工程师,发包人应至少提前7天以书面形式通知承包人,后任继续行使合同文件约定的前任的职权,履行前任的义务。
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3、项目经理
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3.1项目经理的姓名:_________职务:_________
1
第三人,由发包人承担由此发生的追加合同价款,相应顺延工期;责任在承包人,由承包人承担费用,不顺延工期。
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3.4承包人如需要更换项目经理,应至少提前7天以书面形式通知发包人,并征得发包人同意。后任继续行使合同文件约定的前任的职权,履行前任的义务。
1
4、甲方责任
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4.1甲方责任:
6)确定水准点与坐标控制点,以书面形式交给承包人,进行现场交验;
9)向乙方(承包人)提供器材保管库房;
10)向乙方(承包人)提供施工场地办公和生活的房屋及设施。
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5、乙方(承包人)工作
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5.1乙方责任:
1)施工前将相关的设计、施工组织方案送甲方审查;
2)向工程师提供月度工程进度计划及相应进度统计报表;
5)工程器材进场未交给甲方(发包人)之前,承包人负责保管,在承包人保管期间发生损坏,承包人负责出资维修;如因发包人提前使用造成损坏,由发包人承担维修费用。
第七部分质量和检验
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6、工程质量
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6.2双方对工程质量有争议,由双方同意的工程质量检测机构鉴定,所需费用及因此造成的损失,由责承担。双方均有责任,由双方根据其责任分别承担。
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7、检查和返工
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7.1承包人应认真按照标准、规范和设计图纸要求以及工程师依据合同发出的指令施工,随时接受工程师的检查检验,为检查检验提供便利条件。
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7.3工程师的检查检验不应影响施工正常进行。如影响施工正常进行,检查检验不合格时,影响正常施工的费用由承包人承担。除此之外影响正常施工的追加合同价款由发包人承担,相应顺延工期。
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7.4因工程师指令失误或其他非承包人原因发生的追加合同价款,由发包人承担。
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8、隐蔽工程和中间验收
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8.1工程具备隐蔽条件或达到约定的中间验收部位,承包人进行自检,并在隐蔽或中间验收前48小时以书面形式通知工程师验收。通知包括隐蔽和中间验收的内容、验收时间和地点。承包人准备验收记录,验收合格,工程师在验收记录上签字后,承包人方可进行隐蔽和继续施工。验收不合格,承包人在工程师限定的时间内修改后重新验收。
1
8.3经工程师验收,工程质量符合标准、规范和设计图纸等要求,验收12小时后,工程师不在验收记录上签字,视为工程师已经认可验收记录,承包人可进行隐蔽或继续施工。
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9、重新检验
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9.1如承包人未通知发包人验收隐蔽工程,发包人有权要求重新验收,无论有无质量问题,所发生的费用均由承包方承担;如承包人通知发包人验收隐蔽工程,发包人未进行验收,或发包人已进行验收而要求重新验收时,无论有无质量问题,所发生的费用由发包人承担,与此同时发包人应赔偿承包人损失,并相应顺延工期。
第八部分安全施工
20、安全施工与检查
20.1承包人应遵守工程建设安全生产有关管理规定,严格按安全标准组织施工,并随时接受行业安全检查人员依法实施的监督检查,采取必要的安全防护措施,消除事故隐患。由于承包人安全措施不力造成事故的责任和因此发生的费用,由承包人承担。
20.2发包人应对其在施工场地的工作人员进行安全教育,并对他们的安全负责。发包人不得要求承包人违反安全管理的规定进行施工。因发包人原因导致的安全事故,由发包人承担相应责任及发生的费用。
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1、安全防护
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1.1承包人在动力设备、输电线路、地下管道、密封防震车间、易燃易爆地段以及临街交通要道附近施工时,施工开始前应向工程师提出安全防护措施,经工程师认可后实施,防护措施费用由发包人承担。
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2、事故处理
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2.1发生重大伤亡及其他安全事故,承包人应按有关规定立即上报有关部门并通知工程师,同时按政府有关部门要求处理,由事故责承担发生的费用。
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2.2发包人承包人对事故责任有争议时,应按政府有关部门的认定处理。
第九部分付款方式及工程量计算
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3、付款方式
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3.1本工程实行工程总费用包干,无预付款,每月按照经核实的工程实际进度的85%支付工程进度款,竣工验收后,支付至已完实际工程量的95%,质保期满后支付剩下的5%款。
2
3.2工程因甲方原因进行重大调整(重大调整条款双方另行约定)所产生的追加合同价款或减少的合同价款,应与工程款(进度款)同时调整支付。
2
4、工程量的计量
2
4.2工程师收到承包人报告后3天内未进行计量,从第4天起,承包人报告中开列的工程量即视为被确认,作为工程价款支付的依据。工程师不按约定时间通知承包人,致使承包人未能参加计量,计量结果无效。
2
4.3对承包人超出设计图纸范围和因承包人原因造成返工的工程量,工程师不予计量。
第十部分工程变更
2
5、工程设计变更
2
5.1施工中发包人需对原工程设计变更,应提前14天以书面形式向承包人发出变更通知。
因变更导致合同价款的增减及造成的承包人重大损失,由发包人承担,延误的工期相应顺延。
2
5.2施工中承包人不得对原工程设计进行变更。因承包人擅自变更设计发生的费用和由此导致发包人的直接损失,由承包人承担,延误的工期不予顺延。
2
5.3承包人在施工中提出的合理化建议涉及到对设计图纸或施工组织设计的更改及对材料、设备的换用,须经工程师同意。未经同意擅自更改或换用时,承包人承担由此发生的费用,并赔偿发包人的有关损失,延误的工期不予顺延。
工程师同意采用承包人合理化建议,所发生的费用和获得的收益,发包人承包人另行约定分担或分享。
2
6、其他变更
2
6.1合同履行中发包人要求变更工程质量标准及发生其他实质性变更,由双方协商解决。
2
7、确定变更价款
2
7.1承包人在工程变更确定后14天内,提出变更工程价款的报告,经工程师确认后调整合同价款。
2
7.2工程师应在收到变更工程价款报告之日起7天内予以确认,工程师无正当理由不确认时,自变更工程价款报告送达之日起7天后视为变更工程价款报告已被确认。
2
7.3工程师不同意承包人提出的变更价款,按本合同关于争议的约定处理。
2
7.4工程师确认增加的工程变更价款作为追加合同价款,与工程款同期支付。
第十一部分竣工验收
2
8、竣工验收
2
8.1工程具备竣工验收条件,承包人按国家工程竣工验收有关规定,向发包人提供完整竣工资料及竣工验收报告;工程验收以发包人确认的工程施工图纸、设备说明书、项目施工方案及整体调试和验收计划、有关变更的书面文件为依据验收。
2
8.2发包人收到竣工验收报告后5天内组织有关单位验收,并在验收后5天内给予认可或提出修改意见。承包人按要求修改,并承担由自身原因造成修改的费用。
2
8.3发包人收到承包人送交的竣工验收报告后5天内不组织验收,或验收后5天内不提出修改意见,视为竣工验收报告已被认可。
2
8.4工程竣工验收通过,承包人送交竣工验收报告的日期为实际竣工日期。工程按发包人要求修改后通过竣工验收的,实际竣工日期为承包人修改后重新递交竣工验收报告的日期。
2
8.5发包人收到承包人竣工验收报告后5天内不组织验收,从第6天起承担工程保管及一切意外责任。
2
8.7因特殊原因,发包人要求部分单位工程或工程部位甩项竣工的,双方另行签订甩项竣工协议,明确双方责任和工程价款的支付方法。
2
8.8工程未经竣工验收或竣工验收未通过的,发包人不得使用。发包人强行使用时,由此发生的质量问题及其他问题,由发包人承担责任。
2
8.9工程竣工验收符合合同规定的验收标准后,发包方不得因其他经济纠纷拒绝付款给承包人。
2
9、质量保修
2
9.1本工程保修期自通过竣工验收之日起计算,保修期为________年;设备或子系统按厂方提供的保修条款执行,合同另附部分原厂家质保和售后服务说明。
2
9.2保修责任范围:凡属于承包方施工及承包方负责的器材质量原因造成的系统故障,属承包方保修责任范围,承包方维修。
第十二部分违约、索赔和争议
30、违约
30.1发包人(甲方)违约。当发生下列情况时,发包人应承担违约责任,并赔偿因其违约给承包人造成的经济损失,顺延延误的工期:
2)本合同第23条提到的发包人无正当理由不支付工程竣工结算价款;
3)发包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。
4)发包人没有按照合同付款条件及时付款给承包人工程款项,每拖延____日,按照应付款项的万分之一支付给承包人利息。
30.2承包人(乙方)违约。当发生下列情况时,承包人承担违约责任,并赔偿因其违约给发包人造成的损失:
1)因承包人原因不能按照合同约定的竣工日期或工程师同意顺延的工期竣工;
2)因承包人原因工程质量达不到合同约定的质量标准;
3)承包人不履行合同义务或不按合同约定履行义务的其他情况。
4)承包人不按工期竣工的,每逾期____日,按未竣工工程造价的万分之一支付违约金,但违约金额总金额不超过本合同总金额。
30.3一方违约后,另一方要求违约方继续履行合同时,违约方承担上述违约责任后仍应继续履行合同。
3
1、索赔
3
1.1当一方向另一方提出索赔时,要有正当索赔理由,且有索赔事件发生时的有效证据。
1)索赔事件发生后7天内,向工程师发出索赔意向通知;
3
1.2款确定的时限向承包人提出索赔。
3
2、争议
3
2.1发包人承包人在履行合同时发生争议,可以和解或者要求有关主管部门调解。当事人不愿和解、调解或者和解、调解不成的,双方约定向_________仲裁委员会提请仲裁或向人民法院提起诉讼。
3
2.2发生争议后,除非出现下列情况的,双方都应继续履行合同,保持施工连续:
1)单方违约导致合同确已无法履行,双方协议停止施工;
2)调解要求停止施工,且为双方接受;
3)仲裁机构要求停止施工;
4)法院要求停止施工。
第十三部分合同解除、生效与终止
3
3、合同解除
3
3.1发包人承包人协商一致,可以解除合同。
3
3.2发包人不按合同的约定支付工程款(进度款),双方又未达成延期付款协议,导致施工无法进行,停止施工超过7天,发包人仍不支付工程款(进度款),承包人有权解除合同。
3
3.3有下列情形之一的,发包人承包人可以解除合同:
1)因不可抗力致使合同无法履行;
2)因一方违约致使合同无法履行。
3
3.5合同解除后,承包人应妥善做好已完工程和已购材料、设备的保护和移交工作,按发包人要求将自有机械设备和人员撤出施工场地。发包人应为承包人撤出提供必要条件,支付以上所发生的费用,并按合同约定支付已完工程价款。已经订货的材料、设备由订货方负责退货或解除订货合同,不能退还的货款和因退货、解除订货合同发生的费用,由发包人承担,因未及时退货造成的损失由责承担。除此之外,有过错的一方应当赔偿因合同解除给对方造成的损失。
3
3.6合同解除后,不影响双方在合同中约定的结算和清理条款的效力。
3
4、合同生效与终止
3
4.1本合同双方签字盖章后生效。
3
4.2除
第十一部分第29款外,发包人承包人履行合同全部义务,竣工结算价款支付完毕后,本合同即告终止。
3
4.3合同的权利义务终止后,发包人承包人应当遵循诚实信用原则,履行通知、协助、保密等义务。
第十四部分其他
3
5、合同文件及解释顺序
3
5.1合同文件应能相互解释,互为说明。组成本合同的文件及优先解释顺序如下:
1)合同书
2)图纸
3)投标书(包括技术解决方案书、施工组织方案书、设备清单及报价)及其附件
4)招标文件
5)工程质量保修条款
6)标准、规范及有关技术文件
合同履行中,发包人承包人有关工程的洽商、变更等书面协议或文件视为本合同的组成部分。
3
5.2当合同文件内容含糊不清或不相一致时,在不影响工程正常进行的情况下,由发包人承包人协商解决。双方也可以提请负责监理的工程师做出解释。双方协商不成或不同意负责监理的工程师的解释时,按本协议书关于争议的约定处理。
3
6、语言文字和适用法律、标准及规范
3
6.1语言文字:本合同文件使用汉语语言文字书写、解释和说明。
3
6.2适用法律和法规:本合同文件适用国家的法律和行政法规。需要明示的法律、行政法规是:《中华人民共和国民法典》、《中华人民共和国招投标法》、《建筑法》。
3
6.3适用标准、规范
1)适用标准、规范的名称:《居住小区智能化系统建设要点与技术导则》(修订稿)、《智能建筑工程质量验收规范》(征求意见稿)、《智能建筑设计标准》、《建筑通用布线国际标准》、《商用建筑布线标准》、《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》、《建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范》及地方现行的工程施工验收规范。
2)发包人提供标准、规范的时间:开工前。
3)所发生的购买、翻译标准、规范或制定施工工艺的费用,由发包人承担。
3
7、图纸
3
7.1发包人应在签订合同时向承包人提供一套最终版电子版建筑平面图,承包人在开工前一周内向发包人提供两套图纸。发包人需要增加图纸套数的,承包人应代为复制,复制费用由发包人承担。发包人对工程有保密要求的,应在协议书中提出保密要求,保密措施费用由发包人承担,承包人在约定保密期限内履行保密义务。
3
7.2承包人未经发包人同意,不得将本工程图纸转给
第三人。工程质量保修期满后,除承包人存档需要的图纸外,应将全部图纸退还给发包人。
3
7.3承包人应在施工现场保留一套完整图纸,供工程师及有关人员进行工程检查时使用。
3
8、不可抗力
3
8.1不可抗力包括因战争、动乱、空中飞行物体坠落或其他非发包人承包人责任造成的爆炸、火灾,以及双方约定的风雨、雪、洪、震等自然灾害。
3
8.2不可抗力事件发生后,承包人应立即通知工程师,并在力所能及的条件下迅速采取措施,尽力减少损失,发包人应协助承包人采取措施。工程师认为应当暂停施工的,承包人应暂停施工。不可抗力事件结束后48小时内承包人向工程师通报受害情况和损失情况,及预计清理和修复的费用。不可抗力事件持续发生,承包人应每隔7天向工程师报告一次受害情况。不可抗力事件结束后14天内,承包人向工程师提交清理和修复费用的正式报告及有关资料。
3
8.3因不可抗力事件导致的费用及延误的工期由双方按以下方法分别承担:
1)工程本身的损害、因工程损害导致
2)发包人承包人人员伤亡由其所在单位负责,并承担相应费用;
3)承包人机械设备损坏及停工损失,由承包人承担;
5)工程所需清理、修复费用,由发包人承担;
6)延误的工期相应顺延。
3
8.4因合同一方迟延履行合同后发生不可抗力的,不能免除迟延履行方的相应责任。
3
9、合同份数
3
乙方(盖章):_________地址:_________
地址:_________法定代表人:_________
法定代表人:_________委托代理人:_________
委托代理人:_________电话:_________
电话:_________传真:_________
传真:_________开户银行:_________
开户银行:_________账号:_________
账号:________年____月____日
________年____月____日签订地点:_________
签订地点:_________
返
人工智能应用论文篇九
机械电子工程与人工智能的有机统一,是运用传统机械工程的理论,将人工智能的理念应用到机械电子工程中,实现了机械电子工程的信息化,促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析,让人们对这两个概念有深入了解,然后对二者的结合进行阐述,分析人工智能在机械电子工程中应用的作用,在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。
机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术,其核心专业是机械电子,同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识,各类学科相互交叉形成的一类科学,这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说,机械电子工程包括计算机技术、网络技术等,机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合,其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时,必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合,将机械中不同的元件组合,完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂,但是设计比较简单,结构不复杂,而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高,夕卜形小巧,从而取代了传统的机械。
人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的,其通过对计算机技术的分析,从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术,智能技术在机械电子工程中应用时,主要实现了对机械工程的自动化控制,人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术,同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段,在人工智能技术发展的初始阶段,人工智能主要实现了自动翻译、自动推理,而后,人工智能技术进入了其停滞阶段,这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后,其主要应用的领域是知识工程,知识工程促进了商业化的进程,在这个阶段,人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后,人工智能技术进入了平稳发展时期,在这个阶段,人工智能技术朝着分布式的方向发展,其发展的形式比较简单。
现在,随着我国信息技术的广泛应用,在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型,而且能能够对大型机械进行故障的诊断,在机械电子工程投入使用后,机械工程本身的稳定性比较差,导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系,如机械在进行输入或者输出时,如果不能建立合适的模型,就会导致输出困难。
在使用传统的机械进行生产时,信息系统的精确度比较高,如果系统出现了故障,不能正常的进行输入和输出工作,就会导致一系列的操作不能正常完成,但是,将人工智能技术在机械电子工程中使用,能够对机械设备进行自动化的控制,能够通过模糊的推理对系统进行操作,模糊推理主要是对人脑的模拟,从而分析系统发出的信号,在机械电子工程中,主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号,实现对数字信号的分析,从而确定信号的参考值。
模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合,能够实现神经网络系统与网络的互补融合,将神经网络系统与模糊系统有机地统一,使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号,进行推理,使机械电子工程的系统能够进行复制,使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合,其主要是运用模糊系统中的信号,与神经网络中的信号进行相似性的对比,通过选择,使具有相似性的部件实现融合,从而可以提高系统的运作效率,简化了运算的程序,在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比,从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中,主要是通过非线性表达运行的,这样能能够实现机械中网络的强化能力,使机械中网络的空间增大,使机械运行的效率更快。
本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论,从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处,會能够提高工业化进程,提高生产九因此,智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中,主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号,实现对数字信号的分析,从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用,會能够对机械设备进行自动化的控制,會能够通过模糊的推理对系统进行操作。
人工智能应用论文篇十
摘要:人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为 20 世纪 50 年代左右,大概历经了四个时代,第一个时代为神经网络时代,第二个时代为弱方法时代,第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学,信息论,神经心理学,哲学,统计学等多种学科。至今为止,人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业,军事等领域。
1.1人工智能简述
人工智能[1](artificial intelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支,属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一,最近几十年来,人工智能的发展非常的迅速, 在很多的地方都得到了应用,尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿,其最终目的是服务于人类,但是,就像世界上没有相同的两片叶子,也没有完全相同的两个人,也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样,人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业,一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势,甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段,人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化,企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步,不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
近年来,人脸识别技术得益于机器学习与大数据,又有了非常令人欣喜的进步,拥有足够的多的人力模型数据,计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练,就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别,并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平,对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计,所以,距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别,ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众,用一份积极包容的心态,为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决,来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。人工智能在计算机领域内,得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律,创建具有一定人类智能的电子系统,它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题,换而言之,就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如:繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的,但是,现今,计算机不但能高效准确的完成这种计算,而且还能够比人脑做得更加的完美,因此,当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”,由此可见,高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化,人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展,另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术
现今社会,智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用,主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索,也即网络信息搜索,是指互联网用户在网络终端,通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式,查找并获取信息的行为。运用人工智能技术,可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法(genetic algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的,而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如,它决定了个体所要表现出的外部形状,如单眼皮,双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见,从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化 ,如二进制编码,在第一代种群产生之后,遵循适者生存,按照自然法则优胜劣汰,选择最优的结果,并借助交叉和变异,得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀,更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究,想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识,心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学,它包含了很多不同的领域,如机器学习,计算机视觉、软件工程、操作系统等等,总而言之,人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的,每个时代的科学发展也是不同的,希望在科学不断发展的今天,人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1] 元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑,2008(9)。
[2] 刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程,2013(9)。
[3] 焦加麟,徐良贤,戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真,2013(7)。
[4] 周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息,2014(7)。
[5] 张海燕,刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测,2011(5)。
[6] 马秀荣,王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报,2015(7)。
[7] 曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业,2009(8)。
人工智能应用论文篇十一
:信息技术为如今时代注入了很多活力,也全面带动了社会的发展,人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发,介绍了人工智能的优点和缺点,并总结了计算机网络技术存在的问题,最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。
:人工智能;计算机网络技术;防火墙
人工智能是以模仿人类智能为核心,但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域,让一些机器具备人的思维以及感官,这种机器最终会达到具备人类的能力与思维,甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作,例如很多高危工作可以让机器人代替人类,让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密,计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展,而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。
2.1保证网络稳定运行
现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理,而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛,为社会发展起到极大的帮助,但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素,例如一些数据处理,由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持,因为人工智能体现的是对人类思维的模仿,对数据的处理会更加灵活,配合计算机网络技术强大的计算能力,就可以让负责的数据得到高效处理,让工作效率得到提升,减少了数据处理的成本。
2.2网络管理更加便捷
网络的覆盖范围越来越大,计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理,人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅,网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式,因此,加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。
2.3资源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来,让数据处理的效率提升,减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗,节省人们的时间。
人工智能的理念是模拟人类的大脑,让机器代替人完成工作,所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高,未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的,如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助,但这种帮助会让人类产生极大的依赖性,逐渐发展成惰性,人类在生活和生产中参与会越来也少,最大的表现就是会有很多人员失业,毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单,在人力资源成本上投入减少,也有一些研究者认为人工智能最终取代人类,也是有可能发生的。
计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致,完全融入日常生活中,在各个领域都有其影子,但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大,但这些资源大多数都是不规则的,有一些数据带给人们的是纯粹的干扰,计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理,对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利,也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利,但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。
5.1反垃圾邮件系统
这是一种针对邮箱使用研究出的系统,在使用邮箱的过程中,经常会有一些垃圾邮件,有些是用于广告,有些是诈骗信息,这些垃圾邮件让使用者非常困扰,虽然能够手动删除,但这类邮件通常都是源源不断的,一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统,相当于邮箱外设置了一套防御系统,对垃圾邮箱进行阻拦,这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件,使用邮箱就会更加便利,而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性,防止了诈骗信息进入,有效保护用户的财产安全。
5.2智能防火墙技术
防火墙对于计算机使用是非常重要的,能够对一些有害信息进行拦截,是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效,可以进行自动防御,计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题,而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化,对于企业来说尤其重要,如今病毒的种类越来越多,威胁信息安全的隐患也更加复杂,一点小小的失误就容易造成极大的损失,智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。
5.3入侵检测技术
严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种,但更加具体,所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理,通过对数据的分析以及筛选,利用编程生成一份报告,在第一时间呈现给用户,用户能够随时掌握计算机的数据收集情况,也是对病毒的防范,能够在最短的时间内发现病毒入侵情况,以便于及时采取措施,保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是,防火墙体现的是对有害信息的拦截,而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理,人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效,提高入侵检测技术的性能。
5.4网络管理与系统评价系统
网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的,人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化,使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题,用户往往不知道其中问题产生的真正位置,这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测,找出其中的问题,便于对计算机进行维护,提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要,因为人工智能是对人类思维的模仿,对计算机故障分析更加有效,而且在数据处理时能够运用逻辑思维,对重要数据进行储存,以便于随时提取计算机中的数据。
5.5规则产生式专家系统
这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库,吸取专家推理机制的优点,计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则,以大量的规则建立成专业数据库,在网络管理中,系统以审计记录以及编制好的规则为依据,对入侵情况进行分析,并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高,并且更具有准确性,人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性,因为是以已知的经验以及规则进行处理,检测范围比较有限。
5.6人工神经网络
这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟,也体现了人工智能产生的思路,在应用上更加体现智能的特点,尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用,在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛,在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理,因此在网络管理方面也是非常实用的应用。
5.7数据挖掘技术
数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础,对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述,并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉,对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理,对数据进行全面的记忆,因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。
5.8人工免疫技术
人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术,其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合,传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性,尤其是识别病毒的能力不强,杀毒能力也有待提高,通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组,这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进,但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中,系统中会随机产生一些字符串,运用一些算法将一些片段字符串进行判断,若是否定选择是正确的,检测器就可以视为合格。
5.9数据融合技术
这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿,主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息,对资源进行整合协同,在计算机网络管理领域应该比较广泛,可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用,并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的,这项应用可以将这种局限性打破,让计算机网络安全问题得到有效解决,而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合,让计算机的安全性更高。
人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分,近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活,随着技术的进步以及经济水平的提升,人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升,同时提高计算机的各方面性能,带给人们更加便捷的体验,但人工智能在实际应用上还存在一些障碍,而且人工智能的缺点也是值得注意的。
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[1]闵锐。大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[j].科技创新与应用,2016(36):98.
人工智能应用论文篇十二
一、人工智能的发展过程
人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段:实现问题求解是第一次,代替人进行部分逻辑推理工作的完成,如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次,从运行的环境中对信息进行获取,代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成,通过自身的动作,对环境施加影响,并适应环境的变化,如智能机器人;第三次是智能系统,具有类人的认知和思维能力,能够发现新的知识,去完成面临的任务,如基于数据挖掘的系统。
二、人工智能的研究热点
ai研究出现了新的高潮,有两个方面的表现,一方面在于人工智能理论方面有了新的进展,另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格,以及不断发展的网络,很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前,智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。
(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。
(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。
三、人工智能的应用领域
今天,ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面,并用自动化替代,有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下,这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中,可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙,另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别,结果有时非常令人惊讶!路径查找就是路径规划问题的一种变体。
为了找到最佳路线,我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱;所以,我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定,它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。
(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上,人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用,也被认为是一种谓词演算。更进一步说,编程语言中,我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式:布尔逻辑或者布尔代数。
只有两种状态:或者为真,或者为假。
对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。
但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候,就算是最复杂的逻辑语句,我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界:一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的,那么它一定是不存在的事物。否则,它必然两者居其一。
(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是,现实却是,自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。
(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络,对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息,就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素:神经节点,功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成,它们相互交互,共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式,而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习,这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中,比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身,我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。
四、结语
当前,大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程,而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据,同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。
人工智能应用论文篇十三
摘要:随着工业领域的迅猛发展,自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用,本文概括了人工智能技术,阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例,以此期望对有关工作人员能有帮助。
关键词:电气控制;自动化控制;人工智能
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展,越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术,所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用,特别是在现代工业的领域,在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持,但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用,我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
1人工智能技术的概述
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展,各种新技术竞相展现,人工智能技术也逐渐成熟了,而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立,不仅要有计算机技术知识进行有效支持,还与其他学科知识息息相关,人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人,将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异,科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片,并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中,已有非常多的范围都使用了人工智能技术,而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景
电气自动化中应用人工智能技术,不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备,还极大地减少了电气自动化的使用成本,这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势,例如人工智能对于数字和程式非常敏感,可以长时间的集中于处理同一个问题,这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作,所以电气自动化控制中应用人工智能技术后,它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求,所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求,除了具备非常扎实的专业知识以外,还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后,会带来很多便利性,具体表现为下面这4点:(1)数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现,因为拥有了这一作用,以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集,还可立即对数据进行运算,因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。(2)人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。(3)人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控,因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵,以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间,还能让控制效率得以提升,这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。(4)差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点,人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池,以此来调试设备使其达到最佳的状态,这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度,使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析
因为目前从根本上升级了人工智能技术,加上它技术的逐渐完备,越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩,为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性,笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统有极大的繁杂性,它主要牵扯到许多范围与科目,这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求,他们应该拥有很高的职业素养,而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂,所以在现实操控中的效率性要加强,这样才能极大程度地降低因为不合理使用,导致出现非常规错误,有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成,就人工智能技术自身来看,其系统中心主要是计算机系统,经由编辑每种操控系统,能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的管控流程来看,人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中,引入人工智能的现金技术后,能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升,还能使得整个操作过程实现无人化监管,这样一来达到了企业节约成本的目的,尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看,人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制,专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结
科技的发展让人类的生活更加便利与美好,人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点,它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术,它在实际应用中有巨大的使用效率,不仅在电气自动化控制中,加入人工智能技术后,极大程度上提高了电气设备的控制度,让它能更好的的服务人类生产活动;同时电气设备上结合了人工智能技术,让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁,提高了员工操控效率;降低了企业的人力物力成本,使得生产流程更加科学、连贯,所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献:
[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02).
人工智能应用论文篇十四
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
人工智能应用论文篇十五
〔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。
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人工智能应用论文篇十六
随着新型科技的持续更新,工程中逐渐应用新科技,这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新,随着人工智能化发展,逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少,经济效益与产量提升,我国逐渐进入到智能化阶段。
(一)发展历程
在机械电子工程发展初期,主要体现为手工制作,生产力水平较低,资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率,逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段,机械工程已逐渐发展到流水线生产,实现标准化大批量生产,这一生产模式使劳动力得到解放,生产力水平大大提升,同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足,比如,部分生产仍就以进口为主,生产成本较大,在市场方面缺少适应力;灵活性较差,难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中,产品生产能够适应市场的需求,对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二)机械电子工程主要特征
机械电子工程是复杂综合性学科,同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础,结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中,要求每一个模块都能够实现有机结合,进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了,并不复杂,无需复杂原件的投入,这样能在一定程度上使产品性能得到提升,进而扩大消费市场。
人工智能是一门复杂,并且综合性较强的学科,所涉及到的学科比较多。也可以说,21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟,并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸,人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽,法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机,这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算,但是仍就轰动世界,进而在世界范围内,对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段,人工智能并没有明显的进展,主要是在实践的过程中积累与总结知识,这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段,人工智能主要以证明与阐释为主要体现,在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄,人工智能也处于持续的发展阶段,但是在实践过程中发现,要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面,对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说,在发展的起伏阶段,人功能智能也在发展中得到了技术创新,特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段,人工智能的相关研究得到了发展,尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开,人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展,大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程,在这个阶段中,人工智能发展的高度是前所未有的,在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展,对于人工智能研宄方向发生重大转变,由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究,受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展,在一定程度上促进了信息化的发展,信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后,在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用,在模拟设计方面,机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
随着我国社会经济的持续发展,社会不断的进步,对于信息人们越来越重视。在21世纪,互联网技术得到快速发展,同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进,在社会逐步信息化以后,更加需要有人工智能这一技术的支持,特别是机械电子工程发展中有着重要作用,机械电子系统本身缺少一定的稳定性,这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中,信息的处理量持续增大,并且较为复杂,有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理,所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析,模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展,仅仅采取单一的人工智能方法,明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求,所以,对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式,扬长补短,将二者有效的结合起来,使得二者的优势得到最大程度的发挥。
智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中,逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐,将人工智能融入到机械电子工程中,使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大,对于人工智能也就提出来新的要求,这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上,促进社会生产力发展,同时也能促进有关经济产业的快速发展,这种效应将会对整个社会产生一定影响,使我国经济得到全面发展。
人工智能应用论文篇十七
十九世纪末到二十世纪以来科学技术得到了飞速的发展,在这个时期里很多学科都得到了提高和补充,学科间的关系也越来越密切,一系列利好因素的共同作用下,机械电子工程学得以产生并发展。
顾名思义,机械电子工程就是电子信息技术与传统的机械技术的一个结合,充分的发挥了两个不同学科在技术上的共同点,达到了物理上和信息功能上的连结。这是一个跨学科的尝试,更是一个挑战,它可以将所有的机械工程信息进行分析,达到智能化的目的。虽然依旧属于机械工程行业,但是显然已经拥有了自己的特点。
1)不同的设计方法
机械电子工程与传统工程相比,已经不是单一的一个学科,它已经发展成为了有很多技术和科学共同组成的一个新学科,并且在工程设计上充分的吸纳了信息技术、机械技术,并为了使工程的各模块结构布局更加完整,设计人员一般都会采取自上而下的设计方法。
2)产品上的差异
2机械电子工程的发展过程
机械电子工程学并不是一个孤立的学科,它与很多工程和技术都有着密切的联系,是机械工程学科和电子信息工程、智能管理技术共同作用下,形成的一个新的发展体系。在信息系统不断完善的过程中,机械电子工程体系也更加完善,并日益成熟。机械电子工程学的发展历程主要是这样的几个方面:
1)机械电子工程学的开端
机械电子工程学在刚起步的阶段,其主要的生产形式是手工生产,此时社会的生产能力很低,没有充足的劳动力资源,发展生产力变得异常艰辛。为了改变这样一个窘迫的状况,科学家进行了大量的研究和尝试,在一次次的失败中,机械工程终于得到了一定的发展。
2)机械电子工程学的高速发展阶段
在经历了起初艰难的开始阶段以后,机械电子工程迎来了高速发展时期,随着标准件生产在同一的流水线下得以实现,这一时期的生产已经具备了一定的标准,并且极大地刺激了生产力的发展。但是这样的生产模式并不是没有缺点的,生产的过程过于标准,使产品过于单一,满足不了不同用户和社会不断变化的需要。
3)机械电子工程的成熟阶段
经过了多年的发展,机械电子工程产业已经形成了一定的体系,并与现代化科学技术有了一定的融合,进入了现代机械电子发展阶段。归根结底,机械电子工程的发展是为了满足社会工作和生活的需要,现代社会工作节奏加快,生产也更加灵活,对机械电子工程提出了更高的要求,机械电子行业的特点是柔性制造,这也为机械电子同信息化社会的融合创造了条件。
3人工智能在机械电子工程的运用
人类社会的发展始终离不开能源、信息。在古代,生产力水平及其低下,人们对信息的获取能力也十分有限,能源和物质是维持人类生产生活的必需品。长久以来,人类往往都没有认识到信息的作用。随着人类文明的不断发展,生产力水平的不断提高人类对信息的概念逐渐了解,同时也产生了对信息的需求,信息的价值逐渐被发现。
随着电子计算机技术的逐渐应用,人类的生活发生了质的变化,人类社会至此进入了高科技的信息时代。人工智能系统作为电子技术发展的产物,在近两年出现,并且迅速的应用到了机械电子工程领域。
电子信息技术在方便快捷的同时,也存在一定的弊端,比如缺乏一定的稳定性,这使机械信息系统在输入和输出上就会变得十分混乱,并且不利于描述。以往的描述方法一般包括:建设规则库、推导数学方程、学习并生成知识。
一般的解析方法都比较精密、准确,但是应用范围十分有限,只能应用于比较简单的系统,而对比较繁琐复杂的体系,却不能够提供完整的解析式,必须依靠人工操作才能实现。随着人们对系统的要求越来越高,处理的信息变得复杂多样,信息的内容不仅包括数据的形式,也出现了数字信息和语言信息等新形式。为了适应时代形势的发展,人工智能处理方式以其复杂、不确定的特点成为了解析数学的新方法、新手段。
人工智能处理体系一般是这样进行分类的,模糊推理体系和神经网络体系。这两个系统存在着联系,也有所不同。模糊推理系统一般通过对大脑功能进行模拟,从而分析出语言的信号;而神经网络系统模拟的却是大脑的结构,通过对数字信号的处理得出参考数值。
1)模糊推理体系和神经网络体系的相同点
我们可以说,模糊推理体系和神经网络体系都是利用网络结构,然后在某一精度上趋近一个函数。
2)模糊推理体系和神经网络体系的不同点
(1)映射方式
在映射方式的运用方面,模糊推理系统运用域和域之间的映射,神经网络体系则是点到点的映射。
(2)物理性质
模糊推理体系与神经网络体系相比拥有更明确的物理性质。
(3)计算量和计算精度
模糊推理体系没有固定的连接,计算量和计算精度都十分有限,神经网络体系则很好的克服了这一点,在输入的过程中使每个神经元相互作用,大大的提高了计算量,并且能够保证较高的输出精度。
(4)储存方式
在储存信息的过程中,模糊推理体系采用的是比较规则的方式,神经网络体系则是利用分布式对信息进行储存。
社会作为一个不断发展变化的有机结合体,单一的处理手段是无法满足人类发展的需要的。为此,智能系统研究专家开始了对综合智能系统的开发与探索。综合智能系统是对以往人工智能体系的继承和发展,它能够融合以往两种智能体系的优点,使数学描述变得更加全面。
4结论
机械电子工程产业发展是我国工业信息化过程的一个写照,在工程制造的过程中充分利用现代化科学技术的巨大优势,实现了生产力的提高,满足社会发展的需求,机械电子工程和人工智能和完美结合实现了不同学科之间的融合,为工业信息化的发展提供了成功经验和新思路。
人工智能应用论文篇十八
人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技,其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大,涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究,其科技成果也层出不群,被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式,能够大大降低劳动成本,提高生产效率的同时还能保证产品质量,因此被众多企业用于生产实践中,而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术,可谓是如虎添翼,保障了生产环节控制的高效性和科学性。
1人工智能在电气自动化控制中的应用优势
1.1受干扰程度低
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的,管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析,套入固定的问题处理软件上,选择指令发布,不具备具体问题具体分析的能力,会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能,不需要精确的动态模型和具体参数的设置,就能够有效处理生产信息,调控电气化生产设备。除此之外,人工智能技术能够实现调控的一致性,掌控全局进行智能调控,根据生产信息作出有效应答,而不会局限于某一固定生产指令,只调控某一环节的生产设备。
1.2操作误差小
人工智能本身的运行条件没有太多的限制,与因此与传统的控制器相比,本身的操作误差更小,基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说,人工智能技术在电气自动化控制体系中应用,会现根据实际生产需求设置参数,随后又人工智能系统进行统一的调控,而在实际应用过程中,这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的,这也就保证了人工之能够系统的管控质量,不会因为本身的故障而引起决策的失误,大大降低了操作误差,使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小,是人工调控与传统控制都不具备的特点,完全符合机械化自动生产的理念。
1.3调节效率高
人工智能其数据处理分析能力更为强大,因此在实际应用过程中,即使生产环节发生了变化,需要调整人工智能控制系统的一些参数,其难度也是相对更低的,不需要专门的技术专家来进行指导,只要调整部分参数,人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化,执行调整管控模式。例如,在生产环节中,产品种类发生了变化,如果是传统的电气自动化控制体系,就可能要重新输入控制参数,调整控制程序,而人工智能系统能够根据收集到的生产信息,进行合理的自我调整,操作简便快捷[3].
1.4降低生产成本
在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前,生产虽然已经不要使用人力,但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成,这样不仅耗费时间,而且产生了一定的人工费用,一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测,实现工业生产的全方位管理,确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作,消除了生产过程中一些常见的生产问题。
2人工智能在电气自动化控制中的实际应用
人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论,这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来,人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力,具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展,使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标,但是要想这一管控体系进一步发展,还需要更为先进的机器调控技术,人工智能正好符合这一发展要求,为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。
2.1电气产品的优化设计
一直以来,电气产品的优化设计是一项巨大的工程,受限你要掌握市场行情,融合更为先进的科学技术,根据以往的产品设计经验,进一步优化产品的性能,才能确保产品的销售额度,保证企业的市场占有率。这一研发环节,不能过长,因为如今的市场雪球变化极快,而且市场竞争较大,必须抢占先机,但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用,目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计,大大缩短了产品的研发周期,并且在人工智能的帮助下,产品参数的设置更为合理,数据精确度大大提升。
2.2电气设备的故障诊断
在工业生产过程中,往往是多个生产环节数千台机器一同运转,单靠人工或者是笨拙的控制器,是无法找出具体故障设备的,需要花费大量的时间,而为了保证生产安全,就必须停下可疑范围内的所有电器设备,对于电器自动化生产来说,时间就是金钱,这样会严重耽误产品的生产,给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用,很好地解决了这一难题,通过专家系统和模糊理论的结合,分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息,系统能有效掌握全部的生产信息,实现电气自动化生产的智能控制,及时发现设备故障问题,停止故障设备,将生产损失降低到最小,切实保障企业的生产效益。
2.3运行过程的智能控制
社会在不断发展,数年前机械化生产代替了人工生产,而随着社会需求的不断扩大,企业生产效率也必须不断提高,才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展,为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下,工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的,人工无法快速处理这些信息作出有效决策,智能依靠计算机技术的使用,而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息,只有将二者结合,才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统,具有计算速度快的优点,能够在短时间内处理大量信息,得出正确的结果,及时作出生产决策。
3结语
机械技术与计算机信息技术的结合,实现了工业生产的电气自动化控制,大部分的生产过程都是有机械完成的,然而在生产实践中,还是需要人工进行调控,及时调整机器的运行状态,定期检修器械,以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现,实现了电气自动化的智能控制,与传统人工控制相比,其调控效率更高,能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题,而且基本上不会受到外界因素的干扰,决策科学,管理高效,绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用,能够保证生产质量的统一性,优化产品设计,在生产过程中,及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理,实现了电气化生产的实时动态管控。
参考文献:
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人工智能应用论文篇十九
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。
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人工智能应用论文篇二十
人工智能(artificialintelligence,ai)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落……----长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前,着名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
----在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。
计算机与人工智能
----“智能”源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。
----人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。
----当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件,而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。
----我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。
----答:ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
----智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显着成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
----数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
----主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
----答:我国开始“863计划“时,正值全世界的人工智能热潮。”863-306“主题的名称是”智能计算机系统“,其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和”瓶颈”,用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。
----但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是:课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走;立项论证时,惯于考虑国外怎么做;落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全;再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。
----今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。
----问:请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展?
----答:技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
----目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
----人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的`生活、工作和教育等带来更大的影响。
什么是人工智能?
----人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
ai理论的实用性
----在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的“球员”都装备上了ai软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。
----这种ai机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。
----我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。
未来的ai产品
----安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asciwhite电脑,是ibm制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔”(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于4年后诞生的“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
----麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
----/报道,比利时的starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于制作完程。
人工智能应用论文篇二十一
:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。
计算机;人工智能;应用;分析
目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用
网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的.第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。
2.2人工智能agent技术应用分析
针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析
针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。
人工智能应用论文篇二十二
智能交通系统(intelligenttransportationsystems,简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量,并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支,它是利用最先进的计算机技术,通过仿真模拟的方法来分析交通问题,辅助交通管理人员做决策。传统上,数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说,由于参与交通的人很多,影响交通出行的因素也很多,人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时,由于安全、法规,以及开销方面的原因,进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而,传统的交通仿真由于设计理念上的原因,并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为,交通系统是一个庞大的复杂系统,必须用对付复杂系统的方法来处理,也就是要用综合的方法,而不是还原分解的方法来处理。
城市交通系统是一个典型的复杂系统:
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果,必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如,不能为例城市交通问题的解决,而导致城市生态恶化,危害人居环境;不能为了城市交通的畅通,阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上,突破传统思维,探索研究此类复杂系统的新途径,而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化,本身也在不断变化和发展之中,不可避免地需要一个不断深化地认识过程,这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此,无法“一劳永逸”地解决城市交通问题,我们需要基于“不断探索和改善”的原则,研究建立有效可行的计算实验方法体系,为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解,更不存在唯一的最优解。首先,基于解析模型的最优解与假设条件直接相关,具有条件敏感性,但对于城市交通这样的问题,假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次,解决这些问题一般不存在单一的优化指标,而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案,就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者,对于这类复杂系统,有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难,特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性,试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此,我们应当接受有效解决方案的概念,而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下,我们应该利用平行系统方法,追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析,中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法,把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术,“生长”和“培育”交通系统,即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多,不断探索和改善,使过程、方法更科学化、系统化、综合化,不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
人工交通系统有三个核心组成部分:
三是平行管理运行,虚拟交通系统与实际交通系统相结合,直接采集现实交通数据,进行超前运算,以判断可能发生的交通事件,提前采取预防措施,为交通的高效畅通提供保障。
人工交通系统具有以下特点:
1)在宏观认识上,人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反,人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统,与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位,并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上,人工交通系统属于微观仿真的范畴,但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究,采用复杂性科学中“涌现”的原理,在底层建立单个交通出行元素的代理模型,通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用,“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上,人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真,要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性,必须采用先进的分布式计算方法,如网格和p2p等,在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统,并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来,以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上,人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外,人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象,用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象,其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展,第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化,使人工影响现实,虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后,人们可以像玩网络游戏一样,作为一个行人或司机加入到系统中,不必出门即可体验交通;交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通,而不必担心造成拥堵;交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响,而不必担心人民的生命财产受到威胁;交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案,而不必承担决策失败的风险。