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人工智能的論文題目篇一
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機(jī)械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個(gè)發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹碓街匾暋Ｔ?1世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能的論文題目篇二
摘要：電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；問題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升，以滿足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)。現(xiàn)階段，我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題
2.1電氣工程能源損耗問題
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動(dòng)化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問題的解決措施
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國(guó)能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺(tái)，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí)，從根本上滿足實(shí)際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢(shì)，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理
重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識(shí)到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述，電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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人工智能的論文題目篇三
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)和推理來解決專家不能解決的問題。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程，通過推理，利用知識(shí)解決問題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
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十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(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)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動(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，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗(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)無功優(yōu)化中的應(yīng)用
無功優(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。通過無功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。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)來解決電力系統(tǒng)的問題將會(huì)受到越來越多的重視。
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。人工智能的開發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能的論文題目篇四
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個(gè)方面的應(yīng)用，最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。
1前言
，美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永Ｄ醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對(duì)其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測(cè)犯罪，保護(hù)生態(tài)多樣性，預(yù)測(cè)氣候變化，增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點(diǎn)是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí)，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來處理的，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進(jìn)化論，將要解決的問題模擬成一個(gè)生物體，通過復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過適應(yīng)函數(shù)度來淘汰那些不良的個(gè)體，這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時(shí)，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò)，但是它可用通過學(xué)習(xí)，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計(jì)算機(jī)具有人能解決問題的能力，使得計(jì)算機(jī)工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制，降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)方面的應(yīng)用：
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導(dǎo)航。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過對(duì)話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快，將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式，我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設(shè)備將會(huì)更加智能化，人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時(shí)候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機(jī)自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能的論文題目篇五
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鷣碛?，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)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個(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)劃以及問題求解等思維活動(dòng)，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。
（2）開設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來求解；半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中，可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗(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)化問題解決過程的了解，從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問題方法的多樣性，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題：
（一）教學(xué)條件參差不齊
開設(shè)好人工智能課程，就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來增強(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)頁都打不開，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，將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué)，可見，軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問題。
（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)科開設(shè)存在偏見
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識(shí)，在接觸過后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒，認(rèn)為即使開設(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，不適合放在高中開設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中，開展人工智能專業(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)的教師來擔(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)的一線教師并沒有接受過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；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(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
作為教師要樹立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過對(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)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來，不能過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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人工智能的論文題目篇六
摘要：社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來越多的技術(shù)手段開始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對(duì)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對(duì)人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對(duì)人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行，對(duì)人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對(duì)軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對(duì)用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用
（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測(cè)也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運(yùn)行效果，將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營(yíng)造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術(shù)的過程中，也需要重視知識(shí)庫的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對(duì)知識(shí)庫之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運(yùn)算過程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應(yīng)用
當(dāng)前，人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對(duì)于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會(huì)發(fā)展形勢(shì)之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對(duì)門窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對(duì)家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營(yíng)造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢(shì)，與域外發(fā)達(dá)國(guó)家相比較，我國(guó)的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對(duì)較快，在我國(guó)的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用，它的未來發(fā)展前景相對(duì)較佳，值得大力推廣。
參考文獻(xiàn)
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人工智能的論文題目篇七
是的，正如霍金預(yù)言：“全面化人工智能可能意味著人類的終結(jié)?！彪S著人工智能日益滲透我們的生活，人類社會(huì)面臨著生存競(jìng)爭(zhēng)、倫理逆境等方方面面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實(shí)本質(zhì)上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)等科技相差無幾，其終極目標(biāo)都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們?yōu)楹我獙?duì)ai的到來感到恐慌？私以為，面對(duì)人工智能全面化的大勢(shì)之趨，我們理應(yīng)勇立潮頭，迎戰(zhàn)ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無可比較的學(xué)習(xí)速度，不知疲乏的高能運(yùn)作，面面俱到的'系統(tǒng)分析，以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系，勢(shì)必會(huì)占據(jù)了人類相當(dāng)比重的生存空間，機(jī)器人種種優(yōu)勢(shì)人類也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類，而是要讓人類不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉(zhuǎn)變我們的生活？同樣地，我們也無法否認(rèn)將來在ai時(shí)代我們的生活會(huì)再次被*。拒絕ai更是對(duì)更美妙將來的拒絕，唯有與ai同行，讓簡(jiǎn)單的世界更簡(jiǎn)潔，我們才能迎來更好的時(shí)代。
是的，無論是哪個(gè)時(shí)代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn)，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn)，敗也挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于當(dāng)洪流襲來，你是否有勇立潮頭，發(fā)覺機(jī)遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時(shí)代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類拔萃?！蔽倚湃危切┳愿蕢櫬?，向人工智能俯首稱臣的人只會(huì)在社會(huì)中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機(jī)遇中大放異彩。
人工智能之大勢(shì)已成定局，然人類將來之命運(yùn)猶未可知。面對(duì)ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
人工智能的論文題目篇八
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則。”[1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對(duì)圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類的信號(hào)輸入與輸出，但其問題在于人類的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
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人工智能的論文題目篇九
【摘要】目的：通過調(diào)查研究超聲醫(yī)學(xué)在臨床急診中的檢查價(jià)值。方法：采用隨機(jī)數(shù)字表法將對(duì)我院門診收治的100例急診患者，分成50例的觀察組和50例的對(duì)照組。且給予兩組正常病癥檢查方法，觀察組在常規(guī)檢查的基礎(chǔ)上使用超聲醫(yī)學(xué)，并對(duì)檢查的結(jié)果進(jìn)行回顧性的分析與比較。結(jié)果：超聲診斷與常規(guī)診斷的符合率和未診斷率為96%，4%和68%，32%。兩者之間的對(duì)比具有顯著的差異性(p0.05)。結(jié)論：超聲醫(yī)學(xué)在急診的檢查中具有比較高的正確率，不僅幫助醫(yī)生減少了確診時(shí)間，還為患者贏得了就診時(shí)間，提高了患者的搶救成功率。
【關(guān)鍵詞】超聲醫(yī)學(xué);急診;價(jià)值
隨著超聲診斷技術(shù)在臨床中廣泛應(yīng)用以及不斷的發(fā)展和日益完善中，超聲學(xué)對(duì)患者的病情及時(shí)快速的檢測(cè)方面做出了重大的作用。使得很多腹部疾病以及意外創(chuàng)傷的患者得到了迅速、及時(shí)且有效的治療方案，減輕了患者的痛苦，給患者提供了醫(yī)治空間，提高了患者的致殘率以及死亡率。本文主要將我院20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者分別采用常規(guī)診斷和超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷，且分析比較，現(xiàn)將調(diào)查結(jié)果報(bào)告如下：
1資料與方法
1.1一般資料
采用隨機(jī)數(shù)字表法將我院在20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者，均分為超聲醫(yī)學(xué)診斷的觀察組和常規(guī)診斷的對(duì)照組，且都符合急診診斷的標(biāo)準(zhǔn)[1]。其中治療組男性患者14例，女性患者11例，年齡31-64歲，平均年齡為(43±21)，黃體破裂出血5例，急性闌尾炎15例，胃十二指腸穿孔2例，急性膽囊炎3例;對(duì)照組男性患者18例，女性患者7例，年齡28-66歲，平均年齡為(38±25)，病程1-8年，黃體破裂出血8例，急性闌尾炎12例，胃十二指腸穿孔3例，急性膽囊炎2例;兩組患者性別、年齡、原發(fā)疾病等一般資料組間比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p0.05)。
1.2治療方法
主要采用多種超聲診斷儀器，如logiq400、logiq5、邁瑞ma77―0786等診斷儀器，探頭的頻率使用3.5―8.0mhz.在診斷過程中要求患者不能空腹，對(duì)于盆腔檢查的患者需要憋尿或或者使用生理鹽水對(duì)膀胱進(jìn)行充盈，患者檢測(cè)時(shí)采取仰臥或者側(cè)臥的姿勢(shì)，對(duì)進(jìn)行全腹部多切面檢查的患者，需要采取坐位進(jìn)行胸膜腔的探查。
1.3療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷一致時(shí)，便為符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果僅僅顯示了患者腹腔的積血、積液或者病灶區(qū)的血供量逐漸減少，便為基本符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷不一致時(shí)，則為誤診或漏診，稱為未診斷。
1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
采用spssl5.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量數(shù)據(jù)將采用采用x2檢驗(yàn);當(dāng)p0.05，差異是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。
2結(jié)果
2.1兩組數(shù)據(jù)比較
通過對(duì)比分析兩組分別使用超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷以及常規(guī)診斷的結(jié)果，見表1
3討論
急診患者一般病情都比較的緊急，且癥狀比較的嚴(yán)重。有時(shí)病人會(huì)處在休克期或者休克的前期，病情相對(duì)比較的復(fù)雜，嬰幼兒的患者一般不能完全的表達(dá)病情。是否能夠?qū)颊呒皶r(shí)明確的進(jìn)行診斷，可以有效的減少并發(fā)癥以及死亡率，成為臨床搶救措施的關(guān)鍵因素。臨床的醫(yī)生可以根據(jù)患者病情的癥狀、體征以及其他檢查作出一些鑒別性的診斷，但在大多數(shù)的情況下還是難以進(jìn)行確診。然而具有操作方便、使用快捷的超聲檢查，發(fā)揮其特點(diǎn)，用獨(dú)特的聲像圖片為臨床提供有利的證據(jù)。超聲醫(yī)學(xué)的檢查可以有效的縮短醫(yī)生的確診時(shí)間，減輕了急診患者的病痛，給患者提供了足夠的治療空間。超聲診斷在婦產(chǎn)科疾病、腸胃疾病以及膽囊等各類疾病中的表現(xiàn)具有差異性，以下將對(duì)各種病情做出分析[3]。婦產(chǎn)科疾?。撼曖t(yī)學(xué)在婦科的作用是無法代替的，異位妊娠的聲圖像是子宮內(nèi)膜中出現(xiàn)不同程度增厚現(xiàn)象的表示，在患者的子宮一側(cè)會(huì)出現(xiàn)混合型的團(tuán)塊，但在聲像圖中并沒有非常明顯特征的表示。盆腔炎患者病情嚴(yán)重時(shí)，超聲圖像則會(huì)變現(xiàn)為子宮增大和輸卵管的逐漸變粗?；颊叱霈F(xiàn)黃體破裂出血時(shí)在超聲圖中的顯示和異位妊娠表現(xiàn)形式具有細(xì)微的變化，在檢查過程中需要仔細(xì)。當(dāng)隨著患者的發(fā)病時(shí)間以及血塊的多少變化時(shí)，胎膜下積血聲像學(xué)則會(huì)表現(xiàn)胎盤和子宮壁間的邊緣部分具有粗糙且規(guī)則不一的液體狀的暗區(qū)，有許多斑點(diǎn)狀呈現(xiàn)高回聲、雜亂的回聲或者不均質(zhì)的低回聲。胃腸道系統(tǒng)疾病超聲檢查：當(dāng)患者的胃十二指腸穿孔時(shí)一般會(huì)出現(xiàn)誤診或者漏診的情況，此時(shí)在檢查過程中還要結(jié)合其他的手段進(jìn)行輔助性的檢查，如x光線等。當(dāng)患者出現(xiàn)急性闌尾炎時(shí)，超聲圖像一般表現(xiàn)為闌尾體型會(huì)有顯著性的增大，呈現(xiàn)出模糊的周圍結(jié)構(gòu)且具有高、低、高的回聲。急性闌尾炎的圖像特點(diǎn)為：一般的闌尾炎，闌尾腫大，其直徑一般9mm，具有比較清晰的闌尾管的壁層，且從外到內(nèi)逐漸呈現(xiàn)出高回聲、低回聲、高回聲;急性化膿性的闌尾炎，闌尾具有明顯的粗大狀態(tài)，可以通過肉眼辨別出來，具有較厚的闌尾壁，腔內(nèi)具有較多的積液，且有代表性的少量的斑片狀的高強(qiáng)回聲。闌尾的橫切面呈現(xiàn)出強(qiáng)弱相間的環(huán)形回聲以及靶環(huán)征;急性闌尾炎合并周圍膿腫，其患者的闌尾狀態(tài)是無法進(jìn)行辨認(rèn)的，但在右下腹可以看到類似于圓形團(tuán)狀的回聲，且在內(nèi)部會(huì)呈現(xiàn)出不均勻的雜亂的低回聲。膽管系統(tǒng)疾?。寒?dāng)患者出現(xiàn)膽總管結(jié)石時(shí)，進(jìn)行超聲檢查，管內(nèi)具有強(qiáng)回聲且伴隨位于后方的圖像影射[3]。當(dāng)患者膽管內(nèi)具有膽汁淤積時(shí)，膽管就會(huì)出現(xiàn)不同程度的擴(kuò)張現(xiàn)象。患者膽囊發(fā)炎時(shí)，超聲圖像中的膽囊具有顯著性的擴(kuò)充，具有較厚的膽囊壁，較強(qiáng)的張力，強(qiáng)回聲光團(tuán)會(huì)出現(xiàn)在膽囊頸部。
綜上所述，超聲醫(yī)學(xué)的診斷具有操作簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)適用、準(zhǔn)確診斷的特征，且還可以在定位的同時(shí)，了解患者是否存在并發(fā)癥，因此在臨床中的應(yīng)用越加廣泛，為臨床的醫(yī)生提供了具有重要價(jià)值的參考以及治療方案。特別是在胸腹部創(chuàng)傷以及急性腹部的疾病急診體系中起到了重要的作用，且不同程度上促進(jìn)了醫(yī)療急救體系的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
人工智能的論文題目篇十
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)及思維的信息過程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過了解人類智能，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)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(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)，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來達(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，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過程是通過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。如果沒有通過容量評(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)開展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見度、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)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評(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。如果沒有通過容量評(píng)估，則需要通過上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(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)智能體需要通過一些措施來管理流量，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。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。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，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
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人工智能的論文題目篇十一
長(zhǎng)久以來，人工智能對(duì)于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(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年正式開始的，這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、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、合成人類自然語言，而進(jìn)行情報(bào)檢索，提供語音識(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)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(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，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卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
問: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，許多原來無法完成的工作現(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、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯，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、語音識(shí)別、語音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(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、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、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)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，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)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，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，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實(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?？茖W(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題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。
問:請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來會(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)人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會(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)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計(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，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)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(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)打比賽看似無聊，但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^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是由無數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無數(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)過的東西，還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的論文題目篇十二
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟惿睿苿?dòng)人類進(jìn)步。人工智能學(xué)者從認(rèn)知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對(duì)人工智能進(jìn)行研究，但對(duì)于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達(dá)哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語言分析方法以及簡(jiǎn)單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ)，哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進(jìn)路。只有對(duì)人工智能的哲學(xué)思想源流進(jìn)行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎(chǔ)，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測(cè)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。
〔關(guān)鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡(jiǎn)單性原則
人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對(duì)人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會(huì)影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進(jìn)行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對(duì)人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思，也要涉及對(duì)人工智能的哲學(xué)思考。博登指出：“在科學(xué)家族中，沒有一門學(xué)科比ai與哲學(xué)的關(guān)系更密切?！薄?〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學(xué)與語言哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)與認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止，對(duì)于人工智能哲學(xué)的研究還沒有形成完整的理論體系，學(xué)者多從哲學(xué)視角對(duì)人工智能中的問題進(jìn)行探討，從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡(jiǎn)單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。
人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號(hào)主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計(jì)算機(jī)程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號(hào)操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學(xué)家畢達(dá)哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達(dá)哥拉斯看來，數(shù)是萬物的本原，萬物皆數(shù)?！鞍凑掌樟_克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘?dāng)?shù)學(xué)’這個(gè)詞也是畢達(dá)哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達(dá)哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達(dá)哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個(gè)簡(jiǎn)單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。
“數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義，不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達(dá)哥拉斯學(xué)派認(rèn)為數(shù)是宇宙的元素，科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如，物理學(xué)是研究事物運(yùn)動(dòng)方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點(diǎn)、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律，認(rèn)為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因，又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達(dá)哥拉斯主義學(xué)派）認(rèn)為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時(shí)又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對(duì)于事物來說，既是質(zhì)料因又是形式因。
畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認(rèn)為萬物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成，并且萬物可以還原為數(shù);他還認(rèn)為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，認(rèn)為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律，人類可以通過數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。
畢達(dá)哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個(gè)自然科學(xué)的發(fā)展。達(dá)芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達(dá)哥拉斯主義者”。達(dá)芬奇認(rèn)為天體是一架服從確定自然法則的機(jī)器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀(jì)帶有畢達(dá)哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認(rèn)為自己是畢達(dá)哥拉斯主義者，他的目標(biāo)就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達(dá)哥拉斯主義的追隨者，他認(rèn)為“自然之書是用數(shù)學(xué)語言書寫的”，自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實(shí)中。畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個(gè)夢(mèng)想，就是給出一套理想符號(hào)系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則，把日常問題轉(zhuǎn)變成理想語言，利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎(chǔ)上，萊布尼茲提出“通用機(jī)”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機(jī)，他設(shè)計(jì)出一種二進(jìn)制計(jì)算法，用二進(jìn)制數(shù)代替原來的十進(jìn)制數(shù)，二進(jìn)制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡(jiǎn)單機(jī)器，但其只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的算術(shù)計(jì)算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機(jī)。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機(jī)器也受畢達(dá)哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運(yùn)用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計(jì)算嘗試讓“萊布尼茲之夢(mèng)”在現(xiàn)實(shí)生活中得以實(shí)現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算將數(shù)學(xué)運(yùn)算符號(hào)化為運(yùn)算符，并用一個(gè)無限長(zhǎng)紙帶來表述計(jì)算過程，制造出了圖靈機(jī)，這就是萊布尼茨所說的“通用機(jī)”。圖靈認(rèn)為人腦類似通用機(jī)，圖靈提出一臺(tái)計(jì)算機(jī)在多大程度上可以模仿人的活動(dòng)，進(jìn)而提出“機(jī)器能否思維”這個(gè)哲學(xué)問題。圖靈堅(jiān)持通過特定算法程序，把可計(jì)算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺(tái)圖靈機(jī)來計(jì)算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺(tái)基于運(yùn)算器與存儲(chǔ)器的計(jì)算機(jī)，他為圖靈通用機(jī)設(shè)計(jì)出一個(gè)物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機(jī)器類比，機(jī)器通過存儲(chǔ)器儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計(jì)出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序，通過簡(jiǎn)單、和諧的數(shù)字制造出能進(jìn)行復(fù)雜數(shù)字處理的機(jī)器。不管是圖靈的通用機(jī)還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢(mèng)”，其哲學(xué)思想均根源于畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號(hào)主義人工智能先驅(qū)也認(rèn)為，不管是人類智能還是機(jī)器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進(jìn)行符號(hào)操作的。不但如此，基于認(rèn)知模擬的強(qiáng)人工智能也把心理狀態(tài)作為計(jì)算狀態(tài)，所謂認(rèn)知就是計(jì)算，這是對(duì)基于數(shù)論的計(jì)算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號(hào)主義人工智能，它否認(rèn)智能行為來自于在形式規(guī)則下對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作的觀點(diǎn)，“符號(hào)主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號(hào)主義人工智能不同，聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機(jī)制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號(hào)主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號(hào)主義人工智能的共同假設(shè)都是把認(rèn)知看作信息處理，且信息處理都具有可計(jì)算性?？梢?，畢達(dá)哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號(hào)主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
除了畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號(hào)主義學(xué)派也稱為邏輯主義學(xué)派，可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來，符號(hào)主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)的邏輯運(yùn)算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機(jī)，“我希望數(shù)字計(jì)算機(jī)能夠最終激起人們對(duì)符號(hào)邏輯的極大興趣……人與這些機(jī)器進(jìn)行交流的語言……構(gòu)成一種符號(hào)邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號(hào)主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡(jiǎn)化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他認(rèn)為邏輯學(xué)是獲得真正知識(shí)的重要工具，邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認(rèn)為三段論推理是一切思維運(yùn)動(dòng)的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴(yán)密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機(jī)以及符號(hào)主義人工智能的根本基礎(chǔ)，都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉，分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué)，數(shù)學(xué)也要用邏輯符號(hào)來表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀(jì)初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國(guó)的經(jīng)驗(yàn)論者休謨、法國(guó)的實(shí)證主義者孔德、英國(guó)的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點(diǎn)。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認(rèn)識(shí)論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點(diǎn)是：哲學(xué)的任務(wù)是對(duì)知識(shí)進(jìn)行分析，強(qiáng)調(diào)通過對(duì)語言的邏輯分析來消除形而上學(xué)問題，認(rèn)為一切綜合命題都以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認(rèn)為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡(jiǎn)單的概念，分析哲學(xué)家想通過對(duì)語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉(zhuǎn)換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問題，達(dá)到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語言分析，強(qiáng)調(diào)語言分析的重要性，分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務(wù)在于識(shí)別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴(yán)密的科學(xué)，哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識(shí)。在羅素看來，哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分，沒有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學(xué)問題。對(duì)科學(xué)問題進(jìn)行分析還原之后，如果這個(gè)問題是邏輯問題，則它是哲學(xué)問題，否則就不是哲學(xué)問題。因此，邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過邏輯分析進(jìn)行還原涉及語言，那么，所有哲學(xué)問題命題都是語言表達(dá)式，語言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu)，是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅(jiān)持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅(jiān)持思維經(jīng)濟(jì)原則，語言表述堅(jiān)持最小詞匯量原則。“如無必要，勿增實(shí)體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅(jiān)持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構(gòu)造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機(jī)器設(shè)計(jì)邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個(gè)清楚地懂得計(jì)算機(jī)本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報(bào)告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點(diǎn)來探討大規(guī)模計(jì)算的機(jī)器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結(jié)為計(jì)算。人工智能中符號(hào)主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計(jì)算機(jī)看成操作思想符號(hào)的系統(tǒng)，試圖用計(jì)算機(jī)來表達(dá)對(duì)世界的形式表述。心靈與計(jì)算機(jī)都是物理符號(hào)系統(tǒng)。在德雷福斯看來，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質(zhì)運(yùn)動(dòng)的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設(shè)想，一位研究人類行為的伽利略可能會(huì)把所有語義上的考慮（對(duì)意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動(dòng)中內(nèi)在觀念的邏輯運(yùn)算》，他們的思想受到羅素與懷特?！稊?shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅(jiān)持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來表達(dá)。德雷福斯認(rèn)為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上，即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認(rèn)識(shí)論假設(shè)。其中認(rèn)識(shí)論假設(shè)指的是一切知識(shí)都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨(dú)立的事實(shí)，知識(shí)可以被編入計(jì)算機(jī)程序。紐維爾認(rèn)為：“人工智能科學(xué)家把計(jì)算機(jī)看成操作符號(hào)的機(jī)器，他們認(rèn)為，重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號(hào)，數(shù)字也不例外?！薄?〕196在符號(hào)主義者看來，符號(hào)是人類認(rèn)識(shí)外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認(rèn)識(shí)對(duì)象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號(hào)，利用計(jì)算機(jī)的程序符號(hào)來模擬人認(rèn)知世界的過程。符號(hào)主義學(xué)派主要依靠計(jì)算機(jī)的邏輯符號(hào)來模擬人的認(rèn)知過程。人工智能的重量級(jí)人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個(gè)真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學(xué)思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認(rèn)為，作為一般的智能行為，物理符號(hào)系統(tǒng)具有的計(jì)算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認(rèn)為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎(chǔ)上對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)論假設(shè)與本體論假設(shè)進(jìn)行批判，但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標(biāo)準(zhǔn)，“認(rèn)知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計(jì)算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識(shí)都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計(jì)算機(jī)）中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系”〔12〕?？梢?，人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān)，邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個(gè)重要思想來源。
古希臘先哲用簡(jiǎn)單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水，赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火，德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子，認(rèn)為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認(rèn)為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微?！?，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡(jiǎn)單的事物構(gòu)成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成，復(fù)雜對(duì)象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。
簡(jiǎn)單性哲學(xué)原則不但用簡(jiǎn)單元素追溯世界的本原，還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會(huì)規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因?yàn)槠浣忉屃?qiáng)，而是因?yàn)槠渥裱撕?jiǎn)單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡(jiǎn)單性原則，用力來解釋所有運(yùn)動(dòng)。按照簡(jiǎn)單性哲學(xué)原則，人與動(dòng)物都是由簡(jiǎn)單的粒子構(gòu)成，人與動(dòng)物沒有根本區(qū)別，人與機(jī)器也沒有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說“人就是機(jī)器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機(jī)器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動(dòng)物，因而也是機(jī)器，不過是更復(fù)雜的機(jī)器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機(jī)械相類似，用機(jī)械的旋渦來解釋天體運(yùn)動(dòng)問題，他認(rèn)為宇宙是一架機(jī)器，機(jī)械運(yùn)動(dòng)是唯一的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴(yán)密的力學(xué)體系來正確描述宏觀物理運(yùn)動(dòng)，甚至是天體運(yùn)動(dòng)。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時(shí)空中運(yùn)動(dòng)的統(tǒng)一體，德國(guó)物理學(xué)家海森堡也認(rèn)為簡(jiǎn)單性原則可以作為科學(xué)假說可接受性的標(biāo)準(zhǔn)。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示，而且社會(huì)關(guān)系也可以用力學(xué)表示。孔德提出社會(huì)動(dòng)力學(xué)和社會(huì)靜力學(xué)概念，社會(huì)動(dòng)力學(xué)又稱為社會(huì)物理學(xué)，立足于運(yùn)用力學(xué)規(guī)律分析社會(huì)關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會(huì)靜力學(xué)》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）?！叭耸菣C(jī)器”的觀點(diǎn)啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機(jī)器的探索。
主體與客體的關(guān)系在哲學(xué)史上占居重要地位，是哲學(xué)研究中的核心問題，也是哲學(xué)史上諸多學(xué)派的思想源頭。古希臘米利都學(xué)派的泰勒斯探索萬物本源的時(shí)候就開始關(guān)注主體如何認(rèn)識(shí)客體，關(guān)注主體與客體的關(guān)系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質(zhì)相互獨(dú)立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認(rèn)為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？人之所以為主體的標(biāo)準(zhǔn)又是什么呢？有的學(xué)者認(rèn)為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認(rèn)識(shí)的對(duì)象。主體一般具有獨(dú)立意識(shí)或者個(gè)體經(jīng)驗(yàn)。哲學(xué)意義的認(rèn)識(shí)論指的是個(gè)體對(duì)知識(shí)和知識(shí)獲得所持有的信念，主要包括知識(shí)結(jié)構(gòu)、知識(shí)本質(zhì)、知識(shí)來源和知識(shí)判斷的信念等內(nèi)容，主體與客體的關(guān)系問題是哲學(xué)的核心問題。認(rèn)識(shí)論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學(xué)流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關(guān)系作為研究的切入點(diǎn)。
人工智能是賦予機(jī)器智能，讓機(jī)器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學(xué)理念有不同的研究進(jìn)路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對(duì)立也是基于對(duì)于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來講，人工智能可分為三種進(jìn)路，即符號(hào)主義進(jìn)路、聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路以及行為主義進(jìn)路。人工智能符號(hào)主義進(jìn)路把人類的認(rèn)知過程看成符號(hào)計(jì)算過程，人類認(rèn)知是物理符號(hào)系統(tǒng)，人工智能先驅(qū)德雷福斯（s）認(rèn)為，人工智能研究者其實(shí)與煉金術(shù)師一樣，也是對(duì)一些符號(hào)進(jìn)行不同的處理。因此，在人工智能的符號(hào)主義看來，人與機(jī)器沒有本質(zhì)區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號(hào)計(jì)算。德雷福斯在《計(jì)算機(jī)不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機(jī)器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識(shí)論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的?！吧飳W(xué)假設(shè)：在某一運(yùn)算水平上，大腦與計(jì)算機(jī)一樣，以離散的運(yùn)算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè)：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認(rèn)識(shí)論假設(shè)：一切知識(shí)都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)：存在是一組在邏輯上相互獨(dú)立的事實(shí)，知識(shí)可以被編入計(jì)算機(jī)程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個(gè)假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對(duì)信息加工和處理的工具，從這個(gè)意義上講，主體與客體之間沒有本質(zhì)的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對(duì)主體和客體進(jìn)行區(qū)分，表明人類對(duì)于自身的認(rèn)知規(guī)律和智能結(jié)構(gòu)沒有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路，又稱為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對(duì)人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其理論假設(shè)是人與機(jī)器如果具有同樣的結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結(jié)構(gòu)從而制造出類似人腦的機(jī)器。在聯(lián)結(jié)主義看來，人與機(jī)器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認(rèn)為，智能的計(jì)算機(jī)程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯(lián)結(jié)主義失敗的原因是人腦的結(jié)構(gòu)并不像人工智能研究者們?cè)陔娔X上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實(shí)與知覺過程所連接的客觀事實(shí)，而不只是對(duì)信息進(jìn)行加工的一臺(tái)機(jī)器。人與機(jī)器不同，機(jī)器不具有人類的精神狀態(tài)和意識(shí)。人類的精神狀態(tài)和意識(shí)是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類精神狀態(tài)和意識(shí)是先驗(yàn)存在還是后天習(xí)得仍然是認(rèn)知科學(xué)研究的難題。因此，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器模擬人類智能行不通。通過對(duì)人工智能的符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動(dòng)搖。
人工智能的行為主義進(jìn)路，又稱為人工智能的進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，其原理為維納和麥克洛克等學(xué)者的控制論思想及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。研究重點(diǎn)是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對(duì)自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)等的研究。人工智能行為主義學(xué)派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機(jī)器人”實(shí)質(zhì)上是一個(gè)基于感知-動(dòng)作模式模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)，能夠適應(yīng)外界的環(huán)境，但這樣的機(jī)器人也不具有人類的感知與認(rèn)知能力，主體與客體之間還是可以嚴(yán)格區(qū)分。人工智能的目標(biāo)從技術(shù)層面來講是制造出對(duì)人類有益的智能機(jī)器，從哲學(xué)層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機(jī)器模擬人類智能來推動(dòng)哲學(xué)核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學(xué)上的身心問題、意識(shí)難題等問題。哲學(xué)的核心問題與人工智能的研究是相互促進(jìn)的。
綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展有其哲學(xué)根源，根源于數(shù)是萬物本源思想、萬物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡(jiǎn)單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學(xué)的邏輯分析研究方法。在眾多哲學(xué)思想中，簡(jiǎn)單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計(jì)算機(jī)用邏輯方法把思維還原為簡(jiǎn)單數(shù)字來模擬人腦的過程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計(jì)算的本體地位和方法論問題，人工智能的發(fā)展迫使哲學(xué)家們對(duì)思維的存在形式進(jìn)行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標(biāo)是通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)機(jī)器模仿人類智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學(xué)的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對(duì)于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動(dòng)哲學(xué)的進(jìn)步與發(fā)展，也可以拓展對(duì)于傳統(tǒng)哲學(xué)問題的研究。只有對(duì)人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進(jìn)行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎(chǔ)、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預(yù)測(cè)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)、把握人工智能的發(fā)展方向。
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人工智能的論文題目篇十三
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)及思維的信息過程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過了解人類智能，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)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(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)，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來達(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，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過程是通過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。如果沒有通過容量評(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)開展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見度、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)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評(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。如果沒有通過容量評(píng)估，則需要通過上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(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)智能體需要通過一些措施來管理流量，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。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。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，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
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