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人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇一
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向，所以對(duì)其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術(shù)；智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)的交叉性學(xué)科，其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴(kuò)延，其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣?lái)愈多，它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān)，時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng)，來(lái)解決人類專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。
（2）開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問(wèn)題；非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解；半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中，體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題方法的多樣性，培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。
目前，該學(xué)科的教育正處于摸索階段，由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約，我國(guó)尚未在中學(xué)專門開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏，在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問(wèn)題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性，讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流，這就對(duì)教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房，若其性能較差，會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi)，這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué)，可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況，將無(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見(jiàn)，軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
（二）對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
（1）學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué)，離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離，研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情，從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí)，人工智能學(xué)科是一門漸漸成長(zhǎng)的科學(xué)，它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在，吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí)，在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒，認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受；而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為，其理論枯燥乏味，知識(shí)內(nèi)容艱深，不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中，開(kāi)展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn)，在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好，教學(xué)目標(biāo)不夠明確；在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強(qiáng)軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下，應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入，改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率，同時(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站，教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材，以便更好的配合硬件教學(xué)。
（二）端正認(rèn)識(shí)，增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí)，克服對(duì)人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用，明確在高中開(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí)，教師也不能因?yàn)樵撜n程的“選修”性質(zhì)，從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見(jiàn)這門課程的娛樂(lè)趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái)，不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開(kāi)設(shè)，應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認(rèn)識(shí)人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長(zhǎng)的科學(xué)，開(kāi)設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇二
十九世紀(jì)末到二十世紀(jì)以來(lái)科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，在這個(gè)時(shí)期里很多學(xué)科都得到了提高和補(bǔ)充，學(xué)科間的關(guān)系也越來(lái)越密切，一系列利好因素的共同作用下，機(jī)械電子工程學(xué)得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義，機(jī)械電子工程就是電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的機(jī)械技術(shù)的一個(gè)結(jié)合，充分的發(fā)揮了兩個(gè)不同學(xué)科在技術(shù)上的共同點(diǎn)，達(dá)到了物理上和信息功能上的連結(jié)。這是一個(gè)跨學(xué)科的嘗試，更是一個(gè)挑戰(zhàn)，它可以將所有的機(jī)械工程信息進(jìn)行分析，達(dá)到智能化的目的。雖然依舊屬于機(jī)械工程行業(yè)，但是顯然已經(jīng)擁有了自己的特點(diǎn)。
1）不同的設(shè)計(jì)方法
機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)工程相比，已經(jīng)不是單一的一個(gè)學(xué)科，它已經(jīng)發(fā)展成為了有很多技術(shù)和科學(xué)共同組成的一個(gè)新學(xué)科，并且在工程設(shè)計(jì)上充分的吸納了信息技術(shù)、機(jī)械技術(shù)，并為了使工程的各模塊結(jié)構(gòu)布局更加完整，設(shè)計(jì)人員一般都會(huì)采取自上而下的設(shè)計(jì)方法。
2）產(chǎn)品上的差異
2機(jī)械電子工程的發(fā)展過(guò)程
機(jī)械電子工程學(xué)并不是一個(gè)孤立的學(xué)科，它與很多工程和技術(shù)都有著密切的聯(lián)系，是機(jī)械工程學(xué)科和電子信息工程、智能管理技術(shù)共同作用下，形成的一個(gè)新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過(guò)程中，機(jī)械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機(jī)械電子工程學(xué)的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個(gè)方面：
1）機(jī)械電子工程學(xué)的開(kāi)端
機(jī)械電子工程學(xué)在剛起步的階段，其主要的生產(chǎn)形式是手工生產(chǎn)，此時(shí)社會(huì)的生產(chǎn)能力很低，沒(méi)有充足的勞動(dòng)力資源，發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個(gè)窘迫的狀況，科學(xué)家進(jìn)行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機(jī)械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2）機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段
在經(jīng)歷了起初艱難的開(kāi)始階段以后，機(jī)械電子工程迎來(lái)了高速發(fā)展時(shí)期，隨著標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)在同一的流水線下得以實(shí)現(xiàn)，這一時(shí)期的生產(chǎn)已經(jīng)具備了一定的標(biāo)準(zhǔn)，并且極大地刺激了生產(chǎn)力的發(fā)展。但是這樣的生產(chǎn)模式并不是沒(méi)有缺點(diǎn)的，生產(chǎn)的過(guò)程過(guò)于標(biāo)準(zhǔn)，使產(chǎn)品過(guò)于單一，滿足不了不同用戶和社會(huì)不斷變化的需要。
3）機(jī)械電子工程的成熟階段
經(jīng)過(guò)了多年的發(fā)展，機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定的體系，并與現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)有了一定的融合，進(jìn)入了現(xiàn)代機(jī)械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底，機(jī)械電子工程的發(fā)展是為了滿足社會(huì)工作和生活的需要，現(xiàn)代社會(huì)工作節(jié)奏加快，生產(chǎn)也更加靈活，對(duì)機(jī)械電子工程提出了更高的要求，機(jī)械電子行業(yè)的特點(diǎn)是柔性制造，這也為機(jī)械電子同信息化社會(huì)的融合創(chuàng)造了條件。
3人工智能在機(jī)械電子工程的運(yùn)用
人類社會(huì)的發(fā)展始終離不開(kāi)能源、信息。在古代，生產(chǎn)力水平及其低下，人們對(duì)信息的獲取能力也十分有限，能源和物質(zhì)是維持人類生產(chǎn)生活的必需品。長(zhǎng)久以來(lái)，人類往往都沒(méi)有認(rèn)識(shí)到信息的作用。隨著人類文明的不斷發(fā)展，生產(chǎn)力水平的不斷提高人類對(duì)信息的概念逐漸了解，同時(shí)也產(chǎn)生了對(duì)信息的需求，信息的價(jià)值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的逐漸應(yīng)用，人類的生活發(fā)生了質(zhì)的變化，人類社會(huì)至此進(jìn)入了高科技的信息時(shí)代。人工智能系統(tǒng)作為電子技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，在近兩年出現(xiàn)，并且迅速的應(yīng)用到了機(jī)械電子工程領(lǐng)域。
電子信息技術(shù)在方便快捷的同時(shí)，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩(wěn)定性，這使機(jī)械信息系統(tǒng)在輸入和輸出上就會(huì)變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設(shè)規(guī)則庫(kù)、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識(shí)。
一般的解析方法都比較精密、準(zhǔn)確，但是應(yīng)用范圍十分有限，只能應(yīng)用于比較簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，而對(duì)比較繁瑣復(fù)雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實(shí)現(xiàn)。隨著人們對(duì)系統(tǒng)的要求越來(lái)越高，處理的信息變得復(fù)雜多樣，信息的內(nèi)容不僅包括數(shù)據(jù)的形式，也出現(xiàn)了數(shù)字信息和語(yǔ)言信息等新形式。為了適應(yīng)時(shí)代形勢(shì)的發(fā)展，人工智能處理方式以其復(fù)雜、不確定的特點(diǎn)成為了解析數(shù)學(xué)的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進(jìn)行分類的，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。這兩個(gè)系統(tǒng)存在著聯(lián)系，也有所不同。模糊推理系統(tǒng)一般通過(guò)對(duì)大腦功能進(jìn)行模擬，從而分析出語(yǔ)言的信號(hào);而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬的卻是大腦的結(jié)構(gòu)，通過(guò)對(duì)數(shù)字信號(hào)的處理得出參考數(shù)值。
1）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的相同點(diǎn)
我們可以說(shuō)，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系都是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后在某一精度上趨近一個(gè)函數(shù)。
2）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的不同點(diǎn)
（1）映射方式
在映射方式的運(yùn)用方面，模糊推理系統(tǒng)運(yùn)用域和域之間的映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是點(diǎn)到點(diǎn)的映射。
（2）物理性質(zhì)
模糊推理體系與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系相比擁有更明確的物理性質(zhì)。
（3）計(jì)算量和計(jì)算精度
模糊推理體系沒(méi)有固定的連接，計(jì)算量和計(jì)算精度都十分有限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則很好的克服了這一點(diǎn)，在輸入的過(guò)程中使每個(gè)神經(jīng)元相互作用，大大的提高了計(jì)算量，并且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲(chǔ)存方式
在儲(chǔ)存信息的過(guò)程中，模糊推理體系采用的是比較規(guī)則的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是利用分布式對(duì)信息進(jìn)行儲(chǔ)存。
社會(huì)作為一個(gè)不斷發(fā)展變化的有機(jī)結(jié)合體，單一的處理手段是無(wú)法滿足人類發(fā)展的需要的。為此，智能系統(tǒng)研究專家開(kāi)始了對(duì)綜合智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對(duì)以往人工智能體系的繼承和發(fā)展，它能夠融合以往兩種智能體系的優(yōu)點(diǎn)，使數(shù)學(xué)描述變得更加全面。
4結(jié)論
機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)發(fā)展是我國(guó)工業(yè)信息化過(guò)程的一個(gè)寫照，在工程制造的過(guò)程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高，滿足社會(huì)發(fā)展的需求，機(jī)械電子工程和人工智能和完美結(jié)合實(shí)現(xiàn)了不同學(xué)科之間的融合，為工業(yè)信息化的發(fā)展提供了成功經(jīng)驗(yàn)和新思路。
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇三
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的.利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機(jī)器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（14）：57-57.
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇四
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過(guò)了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來(lái)達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過(guò)獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估，則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結(jié)論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量，增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來(lái)模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富，20xx（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機(jī)器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，20xx（14）：57-57.
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇五
1、構(gòu)思要圍繞主題展開(kāi)：若要使論文寫得條理清晰、脈絡(luò)分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學(xué)術(shù)論文的精髓，它是體現(xiàn)作者的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)學(xué)術(shù)見(jiàn)解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對(duì)一篇論文構(gòu)思時(shí)，有時(shí)按時(shí)間順序編寫，有時(shí)按地域位置(空間)順序編寫，但更多的還是按邏輯關(guān)系編寫，即要求符合客觀事物的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，符合科學(xué)研究和認(rèn)識(shí)事物的邏輯。但不管屬于何種情形，都應(yīng)保持合乎情理、連貫完整。
3、要作讀者分析：撰寫并發(fā)表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構(gòu)思時(shí)要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對(duì)象，才能有效地展開(kāi)構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達(dá)的角度。
提高構(gòu)思能力
1、寫學(xué)術(shù)論文之前，先擬定提綱，可以極大地幫助作者鍛煉思想，提高構(gòu)思能力。
2、寫作提綱，可以幫助作者勾劃出全篇論文的框架，體現(xiàn)自己經(jīng)過(guò)對(duì)材料的消化與進(jìn)行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計(jì)劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點(diǎn)又放在哪里，哪里需要進(jìn)行一些注釋或解說(shuō)。按此計(jì)劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達(dá)嚴(yán)密。
3、擬制寫作提綱，只需要運(yùn)用一些簡(jiǎn)單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點(diǎn)有機(jī)組織編成順序號(hào)，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時(shí)即可用來(lái)做論文段落的標(biāo)題。
討論部分的寫作技巧
1.描述結(jié)論：首先，從專業(yè)角度對(duì)自己的研究進(jìn)行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說(shuō)討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會(huì)給人一種課題設(shè)計(jì)不完善的感覺(jué)。
2.解釋結(jié)論：對(duì)本研究的結(jié)論進(jìn)行解釋，為了突出解釋的科學(xué)性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對(duì)比中進(jìn)行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻(xiàn)，同時(shí)也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻(xiàn)，但要解釋出不一致的理由，比如是因?yàn)樗x群體不一致，研究條件不一致等等，因?yàn)榭茖W(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個(gè)結(jié)論不一致一般不難。
3.研究?jī)r(jià)值：結(jié)論解釋完之后，還要說(shuō)明本研究的應(yīng)用價(jià)值，也就本研究所能給社會(huì)或者臨床帶來(lái)什么實(shí)際價(jià)值，比如本研究可以進(jìn)一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發(fā)現(xiàn)某種藥物存在一些尚未發(fā)現(xiàn)的治療作用，或者本研究可以為相關(guān)研究提供參考。
4.不足之處：任何一項(xiàng)研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會(huì)或多或少存在一些不足之處，或者由于當(dāng)前科技水平的限制，也會(huì)導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時(shí)，一定要慎重。
盡量列出1～2個(gè)不影響本研究結(jié)論科學(xué)性和準(zhǔn)確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時(shí)間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計(jì)方法不當(dāng)，或者本課題的所用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說(shuō)明本文所要傳遞的信息，或者是對(duì)后續(xù)研究的展望。一般文章最后寫出本文要傳遞給讀者什么有價(jià)值的知識(shí)或信息，也可以是給讀者帶來(lái)的啟發(fā)。比如：“隨著對(duì)不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實(shí)現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動(dòng)功能的內(nèi)固定方法是我們當(dāng)前研究的方向?！?/p>
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇六
長(zhǎng)久以來(lái)，人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國(guó)的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國(guó)內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng)，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
在本期技術(shù)專題中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。
"智能"源于拉丁語(yǔ)legere，字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長(zhǎng)期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開(kāi)始，人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過(guò)幾個(gè)世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動(dòng)機(jī)"理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開(kāi)始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中，人們從問(wèn)題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開(kāi)了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語(yǔ)言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口，應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍(lán)"在棋盤上擊敗了國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無(wú)法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過(guò)遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來(lái)運(yùn)行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來(lái)，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員，請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無(wú)窮魅力的領(lǐng)域。
問(wèn):目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的`不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽(tīng)懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
答:我國(guó)開(kāi)始"863計(jì)劃"時(shí)，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問(wèn)題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過(guò)十幾年來(lái)的努力，我們縮短了我國(guó)人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來(lái)的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
但是也應(yīng)該看到目前我國(guó)人工智能研究中還存在一些問(wèn)題，其特點(diǎn)是:課題比較分散，應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí)，容易跟著國(guó)外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí)，慣于考慮國(guó)外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí)，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制，所以很多課題既沒(méi)有取得理論上的突破，也沒(méi)有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此，我們不僅要善于找到解決問(wèn)題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問(wèn)題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
問(wèn):請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來(lái)會(huì)向哪些方面發(fā)展？
答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來(lái)是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來(lái)智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能也稱機(jī)器智能，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中，每支球隊(duì)的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。
這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無(wú)聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^(guò)這類活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無(wú)數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無(wú)數(shù)臺(tái)路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
我國(guó)也已經(jīng)在大學(xué)中開(kāi)展了機(jī)器人足球賽，有很多學(xué)校組隊(duì)參加，引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開(kāi)發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計(jì)于4年后誕生的"藍(lán)色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情，另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過(guò)的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽(tīng)音樂(lè)的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來(lái)。
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇七
在二十一世紀(jì)的將來(lái)，寧波市室驗(yàn)小學(xué)的中心，有一座巨大的建筑物――大本鐘。
這不是大本鐘的仿照，而是一座高科技的智能教學(xué)樓。這座樓分成一個(gè)個(gè)小小的圓，那是一個(gè)個(gè)教室?，F(xiàn)在，可以讓你見(jiàn)識(shí)見(jiàn)識(shí)所謂的“高科技”啦。走上樓梯，來(lái)到四（五）班的教室門口，門口擺著好多雙鞋，不用驚奇，教室是圓的，固然得穿特別的鞋啦。在門框上，有一個(gè)指甲大小的洞，那是微形錄像頭，假如你晚到了便會(huì)自動(dòng)發(fā)信息給教師，以防你不誠(chéng)懇，偷偷溜進(jìn)來(lái)。教室的中心有一大個(gè)一大個(gè)的沙包，那是學(xué)生座椅，你任憑怎么坐都可以，由于它有一個(gè)芯片，可以測(cè)你的心理，只要在聽(tīng)課就可以。假如沒(méi)聽(tīng)課，它就會(huì)像一把扎滿釘子的“活火山”，把你弄得苦痛不堪。教室里沒(méi)有桌子，一人一個(gè)平板電腦，教師講課的板書(shū)占一半，不用怕看不見(jiàn)，在為可以放大。另一半是錄像機(jī)，把教師講的課全程錄像。
教室前面的講臺(tái)更牛，還有那個(gè)“大本鐘”語(yǔ)。數(shù)教師（包括全部教師）要拖課，那把教室建成大本鐘干嗎？鐘一響，學(xué)生倒安平穩(wěn)穩(wěn)的，教師在講臺(tái)上卻被震得象在12級(jí)地震現(xiàn)場(chǎng)，五臟六腑都“蹦”了出來(lái)。假如學(xué)生很喜愛(ài)，只要在“課后評(píng)分”地方點(diǎn)一個(gè)好，教師就會(huì)留下來(lái)?！皦Α鄙系暮诎逡灿行酒?，教師不用找文件，心里一想，文件就會(huì)立即翻開(kāi)。芯片還能識(shí)別人。同學(xué)假如在動(dòng)，不到5秒，電腦就會(huì)自動(dòng)關(guān)機(jī)，以防壞掉。黑板角落一個(gè)個(gè)白色的，上面畫有圖案的是教室按扭，一按，相應(yīng)的教室布置，讓同學(xué)們和教師不會(huì)為沒(méi)有教室而苦惱。
教室后邊的圖書(shū)角也很奇妙。想到什么書(shū)，什么書(shū)就會(huì)被推出一個(gè)角，不用我們一本本地找了。圖書(shū)角的邊上有一個(gè)生物角，透亮的玻璃里一個(gè)“動(dòng)物園”一樣的地方。每天都會(huì)引來(lái)很多奇怪的眼睛，里面除了兇狠的野獸，其它動(dòng)物幾乎都不缺。進(jìn)入邊上的“更衣室”，一套適合你的衣服就穿在了你身上，再走進(jìn)“迷你動(dòng)物園”，邊上不是透亮的了，而是一望無(wú)際的“動(dòng)物天堂”。盡管知道這是幻覺(jué)，但學(xué)是很吸引人。走近那些動(dòng)物，衣服起了作用，讓人聽(tīng)懂了它們的語(yǔ)言，還能和它們溝通呢！
不止這些呢，節(jié)日里，“天花板”上的燈會(huì)身出五彩的`光線，平常只會(huì)在摔倒時(shí)變軟的“地板”現(xiàn)在一不當(dāng)心踩著了哪塊，“砰”地一下就會(huì)炸出五色的彩帶，立即又自動(dòng)恢復(fù)，為節(jié)日增加不少樂(lè)趣。
噢，差點(diǎn)遺忘了，教室是園的，真正的目的就是不讓教師體罰學(xué)生。由于那把“沙包椅”已經(jīng)起到這個(gè)作用了啦！
這樣一個(gè)智能教室，肯定會(huì)在21世紀(jì)被創(chuàng)造出來(lái)讓我們用的。我們肯定要去研發(fā)出這種高科技的智能教室。
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇八
語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文具有突出的學(xué)術(shù)性，它只能把學(xué)術(shù)問(wèn)題當(dāng)作自己的論題，把學(xué)術(shù)成果當(dāng)作自己的描述對(duì)象，把學(xué)術(shù)見(jiàn)解作為自己的核心內(nèi)容。它以學(xué)術(shù)性區(qū)別于一般的社會(huì)理論文章和政治理論文章。學(xué)術(shù)是有系統(tǒng)、較專門的學(xué)問(wèn)，它往往以學(xué)科的形式表現(xiàn)出來(lái)。人們通常將學(xué)科分為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩大類。兩大類又可逐層劃分下去。如社會(huì)科學(xué)可以分為哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、法律、歷史、語(yǔ)言文學(xué)等，語(yǔ)言文學(xué)又可劃分出語(yǔ)言、文學(xué)，文學(xué)又可以劃分出文學(xué)理論、文學(xué)史，文學(xué)史又可以分為中外文學(xué)史，中外文學(xué)史又可以劃階段、設(shè)專題。分工越細(xì)，學(xué)問(wèn)也就越專門化。但一切專門化的學(xué)問(wèn)，又隸屬于它的上級(jí)學(xué)科。語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所研究的，就是這些專門化的學(xué)問(wèn)。語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所要研究和解決的問(wèn)題，是這些專業(yè)知識(shí)中的某一問(wèn)題。
(二)獨(dú)創(chuàng)性
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇九
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡(jiǎn)稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō),由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開(kāi)銷方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來(lái)處理。
城市交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜系統(tǒng):
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如,不能為例城市交通問(wèn)題的解決,而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化,危害人居環(huán)境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上,突破傳統(tǒng)思維,探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑,而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問(wèn)題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會(huì)的動(dòng)態(tài)變化,本身也在不斷變化和發(fā)展之中,不可避免地需要一個(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程,這類系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問(wèn)題不存在一般意義下的最優(yōu)解,更不存在唯一的最優(yōu)解。首先,基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān),具有條件敏感性,但對(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問(wèn)題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo),而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)解決方案,就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者,對(duì)于這類復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難,特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)性,試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此,我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念,而且還要接受一般情況下存在多個(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長(zhǎng)”和“培育”交通系統(tǒng),即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多,不斷探索和改善,使過(guò)程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
人工交通系統(tǒng)有三個(gè)核心組成部分:
三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
人工交通系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):
1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng),與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位,并將各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問(wèn)題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究,采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理,在底層建立單個(gè)交通出行元素的代理模型,通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái),以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對(duì)交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇十
（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代之作《制作機(jī)器會(huì)思考嗎？》里面提出了測(cè)試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國(guó)首個(gè)面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國(guó)對(duì)發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時(shí)，人工智能人選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡(jiǎn)單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來(lái)，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所通過(guò)利用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會(huì)計(jì)、審計(jì)等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見(jiàn)，人工智能早已潛移默化的影響到了會(huì)計(jì)工作的方方面面。
（一）會(huì)計(jì)工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的對(duì)接，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別票據(jù)、生成會(huì)計(jì)記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報(bào)表。作業(yè)過(guò)程中系統(tǒng)按時(shí)間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對(duì)每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實(shí)和驗(yàn)證。財(cái)務(wù)機(jī)器人還實(shí)現(xiàn)了信息的語(yǔ)音、掃描錄入，財(cái)務(wù)軟件可自動(dòng)生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會(huì)計(jì)核算工作，提高此項(xiàng)工作的效率，會(huì)計(jì)人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時(shí)間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時(shí)又提高了管理工作的效率。
（二）會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會(huì)計(jì)模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時(shí)，會(huì)計(jì)檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實(shí)性和精準(zhǔn)度得到保證。
（三）會(huì)計(jì)職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡(jiǎn)單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作，但并不能完全替代會(huì)計(jì)人員，隨著人工智能與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡(jiǎn)單記賬工作的初級(jí)會(huì)計(jì)人員將會(huì)越來(lái)越少，而中高級(jí)會(huì)計(jì)人員將會(huì)集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測(cè)和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會(huì)計(jì)職能的重心將向預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃、控制、評(píng)價(jià)等目前人工智能無(wú)法取代的管理會(huì)計(jì)的職能轉(zhuǎn)移。
（四）會(huì)計(jì)人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會(huì)計(jì)行業(yè)中，一方面，簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)核算工作將被智能化財(cái)務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢(shì)必減少，基層會(huì)計(jì)人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財(cái)務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，企業(yè)更需要財(cái)會(huì)人員發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，會(huì)計(jì)從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營(yíng)管理上，使其有從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)到管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的必然產(chǎn)物，它的到來(lái)就像一把雙刃劍，雖然可以對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來(lái)提升，但是人工智是不能完全代替會(huì)計(jì)人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無(wú)法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開(kāi)復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會(huì)被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無(wú)法企及的。所以，對(duì)于會(huì)計(jì)從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對(duì)于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。
一方面，會(huì)計(jì)從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價(jià)值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級(jí)會(huì)計(jì)工作者。比如：財(cái)務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險(xiǎn)控制，合理避稅、財(cái)務(wù)分析等。同時(shí)，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說(shuō)，稱職的cfo應(yīng)隨時(shí)可以接任ceo。會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)開(kāi)闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價(jià)值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的突破離不開(kāi)懂會(huì)計(jì)知識(shí)的專業(yè)人員的配合，財(cái)務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)的知識(shí)儲(chǔ)備，協(xié)助人工智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和監(jiān)督者。
參考文獻(xiàn)：
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[2]楊秀琴.淺議人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的融合發(fā)展趨勢(shì)[j].現(xiàn)代商業(yè).2018（18）
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人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇十一
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來(lái)其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中采用電氣自動(dòng)化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動(dòng)成本，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
1.1受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動(dòng)化控制都是依靠既定的程序和管理器來(lái)實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問(wèn)題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問(wèn)題具體分析的能力，會(huì)受到多個(gè)生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動(dòng)態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會(huì)局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2操作誤差小
人工智能本身的運(yùn)行條件沒(méi)有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會(huì)受到外界因素的干擾[2].一般來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中應(yīng)用，會(huì)現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，這些參數(shù)是基本上不會(huì)因?yàn)橥饨绺蓴_而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會(huì)因?yàn)楸旧淼墓收隙饹Q策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動(dòng)生產(chǎn)的理念。
1.3調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對(duì)更低的，不需要專門的技術(shù)專家來(lái)進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡(jiǎn)便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本
在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中還沒(méi)有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來(lái)完成，這樣不僅耗費(fèi)時(shí)間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的一個(gè)問(wèn)題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動(dòng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過(guò)程中一些常見(jiàn)的生產(chǎn)問(wèn)題。
2人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的實(shí)際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來(lái)，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無(wú)限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)
一直以來(lái)，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)巨大的工程，受限你要掌握市場(chǎng)行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場(chǎng)占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過(guò)長(zhǎng)，因?yàn)槿缃竦氖袌?chǎng)雪球變化極快，而且市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計(jì)，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，往往是多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺(tái)機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無(wú)法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時(shí)間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對(duì)于電器自動(dòng)化生產(chǎn)來(lái)說(shuō)，時(shí)間就是金錢，這樣會(huì)嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過(guò)專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的智能控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問(wèn)題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運(yùn)行過(guò)程的智能控制
社會(huì)在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會(huì)需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化的智能控制帶來(lái)了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計(jì)到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無(wú)法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，而計(jì)算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來(lái)處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時(shí)作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語(yǔ)
機(jī)械技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動(dòng)化控制，大部分的生產(chǎn)過(guò)程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時(shí)調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問(wèn)題，而且基本上不會(huì)受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對(duì)是一項(xiàng)值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，在生產(chǎn)過(guò)程中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問(wèn)題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管控。
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人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇十二
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問(wèn)題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來(lái)解決專家不能解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過(guò)程，通過(guò)推理，利用知識(shí)解決問(wèn)題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來(lái)知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問(wèn)題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問(wèn)題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問(wèn)題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問(wèn)題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來(lái)十分復(fù)雜。判斷過(guò)程中，必須通過(guò)內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)通過(guò)診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過(guò)程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過(guò)程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型，降低了開(kāi)發(fā)成本。
低壓電器需要通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值，能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用
無(wú)功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問(wèn)題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的，模型簡(jiǎn)單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問(wèn)題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來(lái)越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來(lái)解決電力系統(tǒng)的問(wèn)題將會(huì)受到越來(lái)越多的重視。
隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開(kāi)發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇十三
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
一、人工智能簡(jiǎn)述
二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專門調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專門安排專家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿足社會(huì)用戶的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能的優(yōu)點(diǎn)論文篇十四
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)，研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
其實(shí)，圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過(guò)各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類似。在這個(gè)過(guò)程中，我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識(shí)別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲(chǔ)記憶，從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率。總之，在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類的圖像識(shí)別原理相同，那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中，電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì)，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過(guò)的時(shí)候，汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息，對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見(jiàn)的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
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