热门人工智能应用论文(汇总21篇)
创新是指在完成任务或达成目标的过程中能够提出新思路和创造性解决方案。适当地反思和自我评价有助于提高总结的质量。总结是自我认知和进步的有力工具,以下是一些优秀总结范文,供大家参考和学习。
人工智能应用论文篇一
: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三
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四
摘要:人工智能自提出到兴盛,短短半个世纪以来,一直都处于科技研究的前沿和创新热点。人工智能已经逐渐从科学家们的想象逐步走入了人们的工作生活当中,人工智能相关的语音识别、图像处理、自然语言处理、数据挖掘等领域也得到了蓬勃的发展。该文从人工智能的基本概念出发,探索及了解了人工智能领域的相关研究方向和应用领域,解读了人工智能发展历程中的大事件和大人物,立足于现状,对于未来可能的发展方向和技术瓶颈进行了预测和总结。
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一,2016年初轰动世界的谷歌alphago打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么,究竟什么是人工智能呢?它会对我们的生活有什么影响?在这个背景下,我们深入探究人工智能及其相关的技术领域,对于人工智能的普及和发展有着重要意义,也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
人工智能(artificialintelligence,ai)是一门全新的信息技术科学,是计算机科学技术的一个重要分支,是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器,计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术,它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器,包括了算法和其他应用程序,处理的任务也远远超出了简单计算,从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等,日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张,人工智能是人类智慧的结晶,未来也可能展现出超过人类的智能。
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域,延伸出了以下几个主要的研究方向:
2.1逻辑推理与证明
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题,逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明,根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论,演绎和直觉相结合,在推理和证明中实现部分智能。
2.2问题求解
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现,化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解;而另一个实例则是数学方程的求解实现,分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3自然语言处理
自然语言处理也叫自然语言理解(naturallanguageprocessing,nlp),是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序,并研究相关的理论方法和技术。nlp是人工智能领域的主要研究方向之一,也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是nlp的重要研究内容,目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4专家系统
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统,依托于人工智能相关技术,根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策,从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看,专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别;而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看,专家系统也可分成解释型(分析和阐述符号数据的意义)、调试型(根据故障制定排除方案)、预测型(根据现状预测指定对象未来可能的结果)、维修型(针对特定故障制定并实施规划方案)、设计型(按指定需求制作图样和方案)、规划型(根据指定目标制定行动方案)等。
专家系统的建立包含以下几个步骤:(1)初始专家知识库的设计:包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建;(2)开发和试验系y原型机;(3)改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上,没有精确或统一的求解算法,因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天,专家系统也逐渐更重视理论和基础研究,除了基于经验的理论,基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中,未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5机器学习
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程,是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展,也是人工智能初步实现的重要标志。机器学习除了在人工智能领域有着重要应用,对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义,机器学习的时代才刚刚开始,各种理论方法也正在逐步完善中,未来精彩可期。
人工智能的首次提出至今已有60年的历史,在这个循序渐进的过程中,无论是功能场景还是机器模式,都逐渐从单一到通用、从简单到复杂,表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力,未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
3.1人工智能在各个行业的应用
作为辅助人类生产生活的重要工具,日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中,下面我们介绍几种常见的使用场景:(1)智能房屋和家居生活的构建:目前的智能停留在自动控制i域,通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等;而未来,人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好,利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据,通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。(2)无人驾驶的智能汽车:主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术,配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍,最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠,我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。(3)基于神经网络的新型翻译方式:在线翻译相信大多数人都不陌生,使用范围广普及率极高,但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术,如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破,而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维,使得翻译结果更流畅合乎规范,也方便人们更好地理解。
人工智能的发展历程不算很长,但发展速度却特别迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样,人工智能的发展中也经历了高潮和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生,我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段:
(1)1950年,举世闻名的“图灵测试”(图灵,英国数学家,1912―1954)首次发表于《计算机与智能》一文,即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中,是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
(2)1956年,由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的dartmouth学会于达特茅斯大学召开,会上首次提出“人工智能”一词,这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会,见证了人工智能学科研究的开端。
(3)1960年以来,生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由bezdek提出,计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义,涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
(4)上世纪90年代开始,专家系统逐渐兴起,对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
(5)从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施,到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入,再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴,人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
(6)从1956年ai概念的正式提出以来,人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展,很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实,人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中,成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活,人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注,甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然,通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域,我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向:(1)机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。(2)自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。(3)机器学习时代更快速的数据处理分析策略。(4)各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。(5)超人工智能(artificialsuperintelligence,简称asi)时代下ai是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
在短短60年的时间内,人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时,有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈,距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善,是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
[2]张妮,徐文尚,王文文。人工智能技术发展及应用研究综述[j]。煤矿机械,2009,30(2):4-7.
[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind,1950,59(236):433-460.
人工智能应用论文篇五
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六
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七
在机器人教育中,课堂以学生为中心,教师作为指导者提供学习材料和建议,学生必须自己去学习知识,构建知识体系,提出自己的解决方案,从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
2、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式,得到周围环境的认可和赞赏,能够激发学生学习的兴趣,激发学生的斗志和拼博精神。
3、培养学生的团队协作能力
机器人教育中大多以小组形式开始,机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作,包容小组其他成员的缺点和不足,能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力,其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
4、扩大知识面,转换思维方式
考虑到中小学生和机器人课程的特点,为培养学生的综合设计能力和创新能力,本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式,走出一条新的路子来。
1、教学内容:机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限,但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题,既有硬件设计也有软件设计,所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度,只要求广度。例如在确定教学内容时,注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上,还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。
2、教学方法:应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如:小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计;初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计;高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计;而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之,教学方法应该侧重综合设计,而不是放在问题的分析上。
3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具(包括工具软件),组织学生进行探究式学习,特别应注意探究式学习三个要素(任务驱动、协作学习、教师引导)的构成,让学生能够充分化动手。同时,还应提倡设计过程的规范化,用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行,还应组织学生在课余时间做适当的工作,以保证教学的完整性和有效性。
教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎,教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献,教育机器人的前途是光明的。
人工智能应用论文篇八
一、人工智能的发展过程
人工智能(cial intelligence)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](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。
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人工智能应用论文篇十一
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].
人工智能应用论文篇十二
摘要:现代计算机网络技术不断更新换代,无形中改变了人们的生活、工作和学习,为人们提供的服务逐渐趋向于智能化。人工智能技术的产生,是现代计算机网络技术变革的代表之一,根据人们的个性化需要针对性提供服务,知识处理代替问题求解,可以有效降低人工劳动强度,提升工作效率和工作质量,推动社会进步和发展。笔者就计算机网络技术中人工智能的运用进行多角度探究,客观阐述人工智能技术的发展历程和特点,寻求合理对策推动人工智能的持续发展。
关键词:计算机;人工智能;网络技术;安全管理
人工智能作为一种新型科学产业,以其独特的优势渗透进社会生产与生活中,对于社会生活产生了极其深远的影响。尤其是随着计算机网络技术的大范围普及和应用,人们的生活、工作和学习方式发生了不同程度的改变,但是由于网络自身特性,实际应用中不可避免地出现了一系列安全问题,影响到计算机网络技术的应用安全。而人工智能技术的应用,可以在丰富人们生活的同时,进一步提升工作效率和工作质量,提供优质服务,对于现代社会可持续发展意义深远。由此,加强计算机网络技术中人工智能运用,是现代社会发展的必然选择,可以为后续工作提供支持与参考。
1人工智能概述
人工智能是一种集合了多种学科的科学产业,其中包括计算机科学、生理学、语言学以及心理学等等,主要是赋予原本单一的机械设备人工智能特性,可以代替人去执行一些危险性较高的任务,可以大大降低人工劳动强度,保障人员安全,对于工作效率提升具有重要促进作用[1]。就人工智能来看,区分人类智能和自然智能,借助计算机系统来模拟人类活动,完成系统指令,推动计算机网络技术发展的同时,可以将数值计算和解决问题转变为知识处理过程。通过对人工智能技术的分析,可以了解其特点主要表现在以下几点。(1)不确定的信息处理。通过网络模糊分析和处理方式,可以打破传统程序信息处理局限性,模拟人类智能活动,高效处理不确定信息,同时,还可以了解到资源的具体分配情况,为用户提供更加优质的服务。(2)网络智能化管理。相较于传统技术而言,人工智能可以有效提升网络管理效率,凭借记忆功能可以构建信息库实现信息的安全存储,将信息库作为信息解释和综合平台,可以大大提升信息准确性和网络智能化管理水平。(3)协作能力强。根据实际需要对现有资源进行有机整合,实现用户之间的信息传输和共享,推行智能化协作和管理,对于提升网络管理效率具有积极作用[2]。
2计算机网络技术发展现状
现代社会进步和发展中,计算机网络技术渗透进各个行业领域,人们对于网络信息安全问题的重视程度逐渐提升。在网络管理系统应用中,网络监督和控制力度不断提升,只有及时获取精准的信息才可以保证原有功能充分发挥[3-5]。网络数据传输,具有不连续性和不规则性特点,计算机发展初期,仅仅具备数据处理和逻辑分析的能力,无法有效判断数据信息的真实性和准确性,这就需要不断推动计算机网络技术创新,使其逐渐朝着智能化方向发展。提高计算机网络技术的应用深度和广度,在提升数据处理效率和质量的同时,为用户信息安全提供坚实保障。此外,计算机软件开发中,不法分子利用计算机网络技术犯罪,以此来谋求私利[6]。为了规避计算机网络犯罪现象出现,维护用户信息安全,需要计算机具备更强的反应力和观察力,有效遏制侵犯用户信息安全的行为。而实现这一目标,迫切需要人工智能技术的支持,构建智能化网络管理系统,以便于自动化收集数据、在线诊断故障和排除故障,以求更为充分发挥人工智能技术优势。
3人工智能在计算机网络中的运用途径
3.1网络管理
计算机网络管理中,人工智能技术的应用可以有效提升智能化服务水平。除了在网络安全管理中发挥积极作用以外,人工智能技术还可以通过专家知识库建立综合管理系统,借助先进技术有效解决其中的问题,实现网络综合管理。网络自身的动态性和瞬变性特点,致使网络管理工作难度随之提升,需要智能化技术提供支持[7]。专家系统是人工智能技术中的重要组成内容,通过对专家经验和知识的总结,将其录入信息管理系统中,有助于解决该领域中的问题。计算机网络系统评价和网络管理方面,有助于弥补传统技术缺陷,切实提升网络智能化管理水平。
3.2人工智能agent技术
人工智能agent技术在实际应用中,由通信部分、知识域库和数据库多个部分组成,实现新数据信息的沟通和处理,完成网络管理任务。通常情况下,在人工智能agent技术支持下,用户可以自动搜索信息,将其传输到预设位置,弥补传统技术的缺陷和不足,为用户提供智能化服务,缩短信息查询时间,提供更大的便利[8]。同时,人工智能agent技术渗透在人们的日常生活、工作和学习中,如日程安排、会议安排和网络购物方面,可以有效提升服务智能化水平,推动计算机网络技术的良性发展。
3.3网络安全管理
在网络安全管理方面,通过人工智能技术的应用,可以为网络信息安全提供保障,具体表现在以下几个方面:首先,入侵检测方面,作为计算机网络安全管理中的重要组成部分,是防火墙的核心所在,可以为网络安全提供坚实保障;入侵监测功能的发挥,有助于合理开发和利用网络资源,维护网络信息安全[9];就入侵检测技术来看,可以实现网络数据的综合分析和处理,将可疑数据及时反馈给用户,监测网络运行状态,不影响网络性能的同时,为网络安全提供保护。在智能防火墙领域,相较于其他防御系统而言差异显著,可以通过人工智能技术识别外部攻击,在数据处理、统计和决策方面,在降低计算量的同时,将有害信息拦截在内部网络外,维护网络信息安全。此外,通过智能防火墙技术,可以避免病毒传输,阻断黑、客攻击,实时监控网络,确保计算机网络系统安全稳定运行。
4结语
综上所述,人工智能作为一种前沿科学产业,应用在计算机网络中,可以在丰富人们生活的同时,降低人工劳动强度,进一步提升工作效率和工作质量,为用户提供智能化服务,推动现代社会可持续发展。
参考文献
[1]张宏涛.大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的运用[j].电子技术与软件工程,20xx,16(6):253.
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[6]盛旭.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[j].通讯世界,20xx,21(22):87.
[8]谷世红,毕然.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[j].通讯世界,20xx,31(6):29.
[9]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[j].网络安全技术与应用,20xx,23(1):70,74.
人工智能应用论文篇十三
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十四
随着数字智能技术的不断进步,人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此,在电气自动化控制系统中,为提高生产力水平、方便人们日常生活,需要加大对人工智能技术的应用研究,实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手,具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策,最终提高经济效益和社会效益。
电气自动化是一门实践性较强的应用性科学,主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步,主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用,有助于推动电气系统自动化的进一步发展,实现系统运行的智能化,使得其更加安全稳定,最终提高企业的生产效率,提高市场竞争力。
人工智能是一门新型的计算机科学,介于自然科学和社会科学边缘之间,研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程,主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟,制造出类似人脑的机器设备;后者模拟主要是从人脑的功能角度出发,对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机,顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。
人工智能不是人的智能,更不是对人的智力功能的超越,其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面:是机械的无意识的物理过程;无社会性;不具备人类意识的创造力;功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中,可以极大地节省人力资源,降低成本。同时,不控制目标模型就可以提高操作的准确度,降低误差。此外,这样还能保证产品的规范,提高性能。
近年来,人工智能技术得到了公众的高度重视,大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作,现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先,在电气自动化系统中电气设备的设计方面,设备的结构设计较为繁琐复杂,涉及面较广,要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次,在事故及故障诊断方面,人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势,做好预警监控工作。最后,在电气控制过程中应用人工智能技术,主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式,其中模糊控制应用较为普遍,以ai控制为主。
根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状,可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性,对策主要有以下三个方面:应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。
3.1 应用于电气设备设计
根据诸多电气工程的实践证明,只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性,使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术,可以简化工作,降低人力成本。因此,企业拥有一批素质高的设计团队,这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外,企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作,尤其是结构设计工作。具体来说,人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统,全面提高产品的研发、设计和生产,优化设计产品。
3.2 应用于事故及故障诊断
电气故障诊断,指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定,判断技术和运行状况是否正常,如果出现异常,可以及时确定故障的具体内容和性质部位,找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时,不确定因素较多,使得系统容易出现各种类型的故障和事故,如果无法及时确定故障的性质和部位,将会给员工的人身安全带来威胁,企业也会承受较大的经济损失。因此,及时判断分析事故并做好故障诊断工作,是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中,采取一些新型的.人工智能技术进行诊断。比如说,在诊断变压器的故障中,我们可以引入人工智能技术进行诊断,在节省人力物力的同时保证诊断的精确性,也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术,提高精确度,以达到良好的工作效果,实现企业的经济效益。
3.3 应用于电气控制过程
人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用,是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化,有助于降低工作成本,提高工作效率,实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中,由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误,而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制,通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为surgeno和mamdan两种表现形式,前者是后者的特殊情况,两者均用来调速控制。
在电气领域里,人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说,是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程,实现设备智能化,及时掌控全局。
综上所述,电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究,既能实现工作效率的提高,还能降低运行成本,更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外,随着科学技术的飞速发展,人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战,需要学者们不断研究和完善,使其得到更好的应用。
人工智能应用论文篇十五
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十六
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。
1图像识别技术的引入
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理
其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程,这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别,查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆,从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此,通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显,有时又是很普通,这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之,在计算机的视觉识别中,图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起,人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要,于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说,模式识别就是对数据进行分类,它是一门与数学紧密结合的科学,其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种:统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2图像识别技术的过程
既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同,那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步:信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器,将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作,从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的,如果要利用某种方法将它们区分开,就要通过这些图像所具有的本身特征来识别,而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的,这个时候就要提取有用的特征,这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一,所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则,通过此识别规则可以得到一种特征分类,使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类,从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3图像识别技术的分析
随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步,图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻:“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文,在一项图像识别的基准测试中,电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%,而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且,计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势,也正是因为这样,图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络,也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中,遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的,在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统,一般会先提取图像的特征,再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例,当汽车通过的时候,汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息,对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术
计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何,其产生的数据经常是多维性的,这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力,最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法,它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合,所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证,这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间,因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术,它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维,使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行,这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高,其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布,使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像,从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展,图像识别技术也在不断地优化,其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角,它的应用前景也是不可限量的,人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
4总结
图像识别技术虽然是刚兴起的技术,但其应用已是相当广泛。并且,图像识别技术也在不断地成长,随着科技的不断进步,人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大,更加智能地出现在我们的生活中,为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代,我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
人工智能应用论文篇十七
以前我们谈科技进步,谈网络应用,总说是一把双刃剑,有利有弊。现在,面对日益发达的人工智能,我想说:现在,摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。
把人工智能变成一把双刃剑,需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样,他说:人机大战并没有让我感受到失败的痛苦,反而让我更好地理解了象棋,这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说:阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展,我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀,多无敌,不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是,阿尔法狗只是一台机器,是人类创造的玩具。他没有头脑,没有情感,甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码,不需要自大,也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的,有时候它们可以成为我们的工具。
要把人工智能变成一把单刃剑,我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说,如果人工智能获得了人类的意识,那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界,让人恐慌。首先,人类还没有能够让一台机器拥有意识,很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测,没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律,了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱,而不是看着他的面纱漫天要价。
要把人工智能变成一把单刃剑,最重要的是扬长避短。是的,任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样,在自律性差的人手里,手机是用不好的,而在头脑清醒、自律性强的人手里,才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己,人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用,让它们的缺点得到融化,优势得到彰显。只有这样,人工智能才能得到它的天赋,并充分利用它们。
问:如何让人工智能成为一把双刃剑?回答:以正确的态度面对他,以积极的方式认识他,然后扬长避短,是运用人工智能的好方法。
人工智能应用论文篇十八
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.
人工智能应用论文篇十九
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
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。
人工智能应用论文篇二十一
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。