總結(jié)可以促使我們思考，對過去的經(jīng)驗進行反思，為未來的發(fā)展提供指導(dǎo)。在總結(jié)中，我們可以總結(jié)成功的經(jīng)驗和失敗的教訓(xùn)。范文可以幫助我們更好地理解總結(jié)的要點和重點，提供寫作思路和方法。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇一
在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天，知識呈爆炸性增長，全世界每天發(fā)表的論文都有數(shù)以萬計，關(guān)鍵詞能鮮明而直觀地表述文獻論述或表達的主題，使讀者在未看學(xué)術(shù)論文的文摘和正文之前便能一目了然地知道論文論述的主題，從而作出是否要花費時間閱讀正文的判斷[1]。不僅如此，關(guān)鍵詞揭示的是學(xué)術(shù)論文最核心的內(nèi)容，是文章最基本的學(xué)術(shù)思想、技術(shù)方法的提煉和概括[2]，因此學(xué)術(shù)界已約定利用主題概念詞去檢索最新發(fā)表的論文?？梢姡P(guān)鍵詞早已成為學(xué)術(shù)論文的文獻檢索標(biāo)識，它并不是可有可無的論文裝飾品，更不是“形式主義”和“八股文”。關(guān)鍵詞標(biāo)引得是否恰當(dāng)，關(guān)系到該文被檢索的概率和該成果的利用率。
二、關(guān)鍵詞標(biāo)引的原則。
（一）專指性規(guī)則。
一個詞只能表達一個主題概念，即為專指性。只要能在敘詞表中找到與該文主題概念直接對應(yīng)的專指性敘詞，就不允許用詞表中的上位詞（s項）或下位詞（f項）;若找不到與主題概念直接對應(yīng)的敘詞，而上位詞確實與主題概念相符，即可選用。限制不加組配的泛指詞的使用，以免出現(xiàn)概念含糊。
（二）組配規(guī)則。
1。交叉組配。系指2個或2個以上具有概念交叉關(guān)系的敘詞所進行的組配，其結(jié)果表達一個專指概念。例如：“噴氣式垂直起落飛機”，可用“噴氣式飛機”和“垂直起落飛機”這兩個泛指概念的詞確切地表達敘詞表中沒有的專指概念。
2。方面組配。系指一個表示事物的敘詞和另一個表示事物某個屬性或某個方面的敘詞所進行的組配，其結(jié)果表達一個專指概念。例如：“信號模擬穩(wěn)定器”可用“信號模擬器”與“穩(wěn)定器”組配，即用事物及其性質(zhì)來表達專指概念。
在組配標(biāo)引時，優(yōu)先考慮交叉組配，然后考慮方面組配;參與組配的敘詞必須是與文獻主題關(guān)系最密切、最臨近的敘詞，以避免越級組配;組配結(jié)果要求所表達的概念清楚、確切，只能表達一個單一的概念;如果無法用組配方法表達主題概念時，可選用最直接的上位詞或相關(guān)敘詞標(biāo)引。
（三）采用自由詞標(biāo)引。
關(guān)鍵詞允許采用自由詞標(biāo)引，下列幾種情況可采用自由詞標(biāo)引：
1。主題詞表中明顯漏選的制圖概念詞;。
2。表達新學(xué)科、新理論、新技術(shù)、新材料等新出現(xiàn)的概念;。
3。詞表中未收錄的地區(qū)、人物、文獻、產(chǎn)品等名稱及重要數(shù)據(jù)名稱;。
4。某些概念采用組配，其結(jié)果出現(xiàn)多義時，被標(biāo)引概念也可用自由詞標(biāo)引。
自由詞盡可能選自其他詞表或較權(quán)威的參考書和工具書，選用的自由詞必須達到詞形簡練、概念明確、實用性強。采用自由詞標(biāo)引后，應(yīng)有記錄，并及時向敘詞表管理部門反映。
（四）標(biāo)引程序。
首先對文獻進行主題分析，弄清該文的主題概念和中心內(nèi)容;盡可能從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文的重要段落中抽出與主題概念一致的詞和詞組;對所選出的詞進行排序，對照敘述詞表中找出哪些詞可以直接作為敘詞標(biāo)引，哪些詞可以通過規(guī)范詞化變?yōu)閿⒃~，哪些敘詞可以組配成專指主題概念詞的詞組;還有相當(dāng)數(shù)量無法規(guī)范為敘詞的詞，只要是表達主題概念所必需的，都可以作為自由詞標(biāo)引并列入關(guān)鍵詞。
三、關(guān)鍵詞標(biāo)引常出現(xiàn)的問題。
（一）用詞不規(guī)范。
關(guān)鍵詞雖然不像主題詞那么嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范，但絕不能隨意選取。因為關(guān)鍵詞標(biāo)引的正確與否直接影響到計算機檢索工作，所以無檢索意義的詞語不能作關(guān)鍵詞。一般規(guī)定關(guān)鍵詞必須是實詞，即必須是一些具有實質(zhì)意義的詞語。用詞不規(guī)范主要表現(xiàn)在有些選用的詞語不是實詞，或不能揭示主題內(nèi)容。
例5：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代圖書館信息服務(wù)的創(chuàng)新/傅先華//現(xiàn)代圖書情報技術(shù)。20xx。3。
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟;圖書館;信息服務(wù);創(chuàng)新;策略。
此論文中的關(guān)鍵詞“圖書館”，用詞太寬泛，作為關(guān)鍵詞輸入電腦檢索，會跳出大量有關(guān)“圖書館”方面的文獻，使其在提示該論文主題內(nèi)容的專指性方面的作用大大降低，失去該關(guān)鍵詞應(yīng)起的作用。
例6：電子商務(wù)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用/謝春枝//現(xiàn)代圖書情報技術(shù)。20xx。2。
關(guān)鍵詞：電子商務(wù);數(shù)字圖書館;應(yīng)用。
該論文中的關(guān)鍵詞“應(yīng)用”沒有檢索意義，不能作關(guān)鍵詞。
（二）關(guān)鍵詞的外延過于寬泛。
關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)論文的文獻檢索標(biāo)識，是表達文獻主題概念的自然語言詞匯。它是從論文的題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選出來的，能反映論文主題概念的詞或詞組。因此，應(yīng)從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選取最恰當(dāng)、最能反映論文所屬學(xué)科的專用的、義項比較單一的詞作為關(guān)鍵詞，切忌選用概念外延過于寬泛的詞。
例3：一篇題名為《論高校自然科學(xué)學(xué)報發(fā)展的新理念》的論文[3]，把“新理念”選作關(guān)鍵詞就不妥當(dāng)。因為“新理念”的外延太大，任何一門學(xué)科都存在新理念，從正文的3個層次標(biāo)題中選取“科技理論”、“人文理論”、“編輯理論”作為關(guān)鍵詞要恰當(dāng)?shù)枚唷?/p>
（三）關(guān)鍵詞漏標(biāo)。
例6：一篇題名為《話說退稿》的論文[4]的關(guān)鍵詞為：“稿件;期刊;作者;編輯”。這篇論文就明顯地漏標(biāo)了“退稿”這個關(guān)鍵詞，而沒有這個關(guān)鍵詞，全文就主題不明。
例7：一篇題名為《文化傳播與外語教學(xué)》的論文[5]，關(guān)鍵詞是：“語言;文化;目的語文化”，顯然也漏標(biāo)了“外語教學(xué)”這個關(guān)鍵詞。由上可見，關(guān)鍵詞漏標(biāo)現(xiàn)象在許多學(xué)術(shù)期刊中也是屢見不鮮的毛病。
（四）英文關(guān)鍵詞不規(guī)范。
中、英文關(guān)鍵詞不一一對應(yīng)，有的中文關(guān)鍵詞為6個，英文關(guān)鍵詞則為5個，或中、英文關(guān)鍵詞的順序不一致。英文關(guān)鍵詞拼寫錯誤多，有的用詞不正規(guī)，不是專用名詞術(shù)語，而是由普通英文名詞羅列而成。
隨著計算機硬件設(shè)備的改進和軟件技術(shù)的提高，以關(guān)鍵詞做主題索引而設(shè)計和建立的計算機數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)越來越多。關(guān)鍵詞作為一種便于文獻信息在計算機中進行文獻標(biāo)引的最佳形式，具有較高的標(biāo)引效率，特別適合于網(wǎng)上繁雜、無序的海量文獻信息處理，因而成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)主要的檢索語言，為國內(nèi)外各種學(xué)術(shù)期刊和文獻檢索工具普遍采用，并得到迅速發(fā)展，這足以說明其對揭示論文主題和檢索科研成果的重要作用。因此，必須加強對學(xué)術(shù)論文中關(guān)鍵詞的規(guī)范化建設(shè)，重視對學(xué)術(shù)論文關(guān)鍵詞的學(xué)習(xí)與研究。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇二
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，人類社會面臨著生存競爭、倫理逆境等方方面面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實本質(zhì)上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等科技相差無幾，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i的到來感到恐慌？私以為，面對人工智能全面化的大勢之趨，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，勢必會占據(jù)了人類相當(dāng)比重的生存空間，機器人種種優(yōu)勢人類也難以企及，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時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美妙將來的拒絕，唯有與ai同行，讓簡單的世界更簡潔，我們才能迎來更好的時代。
是的，無論是哪個時代，“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)覺機遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類拔萃?！蔽倚湃?，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱臣的人只會在社會中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機遇中大放異彩。
人工智能之大勢已成定局，然人類將來之命運猶未可知。面對ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇三
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，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
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，其涉及計算機科學(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)，時代和社會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、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
人工智能(ai，artificialintelligence)是計算機科學(xué)的一個分支，己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設(shè)計、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
現(xiàn)實世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個層次：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、認(rèn)識人工智能技術(shù)的同時獲得對非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解，從而使學(xué)生了解計算機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，我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨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踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流，這就對教學(xué)條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農(nóng)村、條件相對落后的中學(xué)在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求。
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源，使用計算機進行操作。這就需要學(xué)校配備計算機網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機房，若其性能較差，會延長學(xué)生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
（2）對軟件性能的要求。
為了降低成本，學(xué)?？梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學(xué)網(wǎng)站等進行實踐教學(xué)，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。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)資源進行教學(xué)，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（1）學(xué)生的認(rèn)識誤區(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，從而對該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實，人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(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)生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學(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，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，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，知識內(nèi)容艱深，不適合放在高中開設(shè)。
（三）一線教師經(jīng)驗不足。
在我國大學(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)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、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，同時加強軟件資源建設(shè)。鼓勵師生上網(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，增強支持。
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識。通過對課標(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，教師也不能因為該課程的“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)。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程，不能應(yīng)認(rèn)識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。社會各界也應(yīng)加強輿論與正確引導(dǎo)，讓更多的人們認(rèn)識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學(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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人工智能的優(yōu)缺點論文篇四
1、構(gòu)思要圍繞主題展開：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)觀點學(xué)術(shù)見解的。
2、構(gòu)思論文布局，要力求結(jié)構(gòu)完整統(tǒng)一：在對一篇論文構(gòu)思時，有時按時間順序編寫，有時按地域位置(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)思時要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對象，才能有效地展開構(gòu)思，也才能順利地確定立意、選材以及表達的角度。
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)過對材料的消化與進行邏輯思維后形成的初步設(shè)想，可計劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點又放在哪里，哪里需要進行一些注釋或解說。按此計劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應(yīng)，內(nèi)容連貫，表達嚴(yán)密。
3、擬制寫作提綱，只需要運用一些簡單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應(yīng)的論點有機組織編成順序號，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時即可用來做論文段落的標(biāo)題。
討論部分的寫作技巧。
1.描述結(jié)論：首先，從專業(yè)角度對自己的研究進行總結(jié)，此部分務(wù)必與研究結(jié)果和研究目的保持一致，也就是說討論部分的內(nèi)容必須在結(jié)果中找到依據(jù)。否則就會給人一種課題設(shè)計不完善的感覺。
2.解釋結(jié)論：對本研究的結(jié)論進行解釋，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比中進行解釋。列出幾篇和自己結(jié)論一致的文獻，同時也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻，但要解釋出不一致的理由，比如是因為所選群體不一致，研究條件不一致等等，因為科學(xué)研究中的可控變量較多，所以解釋兩個結(jié)論不一致一般不難。
3.研究價值：結(jié)論解釋完之后，還要說明本研究的應(yīng)用價值，也就本研究所能給社會或者臨床帶來什么實際價值，比如本研究可以進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：任何一項研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會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，也會導(dǎo)致研究所存在的一些局限性，描述此部分內(nèi)容時，一定要慎重。
盡量列出1～2個不影響本研究結(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，或者本研究隨訪時間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統(tǒng)計方法不當(dāng)，或者本課題的所用評價標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應(yīng)說明本文所要傳遞的信息，或者是對后續(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值的知識或信息，也可以是給讀者帶來的啟發(fā)。比如：“隨著對不穩(wěn)定型上頸椎結(jié)核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實現(xiàn)理想的復(fù)位固定，又可保留寰樞椎關(guān)節(jié)活動功能的內(nèi)固定方法是我們當(dāng)前研究的方向。”
人工智能的優(yōu)缺點論文篇五
1.1制訂本標(biāo)準(zhǔn)的目的是為了統(tǒng)一科學(xué)技術(shù)報告、學(xué)位論文和學(xué)術(shù)論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式，便利信息系統(tǒng)的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標(biāo)準(zhǔn)適用于報告、論文的編寫格式，包括形式構(gòu)成和題錄著錄，及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標(biāo)準(zhǔn)所指報告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復(fù)制品；也可以是印刷本，包括發(fā)表在期刊或會議錄上的論文及其預(yù)印本、抽印本和變異本；作為書中一部分或獨立成書的專著；縮微復(fù)制品和其他形式。1.3本標(biāo)準(zhǔn)全部或部分適用于其他科技文件，如年報、便覽、備忘錄等，也適用于技術(shù)檔案。2定義2.1科學(xué)技術(shù)報告科學(xué)技術(shù)報告是描述一項科學(xué)技術(shù)研究的結(jié)果或進展或一項技術(shù)研制試驗和評價的結(jié)果；或是論述某項科學(xué)技術(shù)問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件。科學(xué)技術(shù)報告是為了呈送科學(xué)技術(shù)工作主管機構(gòu)或科學(xué)基金會等組織或主持研究的人等?？茖W(xué)技術(shù)報告中一般應(yīng)該提供系統(tǒng)的或按工作進程的充分信息，可以包括正反兩方面的結(jié)果和經(jīng)驗，以便有關(guān)人員和讀者判斷和評價，以及對報告中的結(jié)論和建議提出修正意見。2.2學(xué)位論文學(xué)位論文是表明作者從事科學(xué)研究取得創(chuàng)造性的結(jié)果或有了新的見解，并以此為內(nèi)容撰寫而成、作為提出申請授予相應(yīng)的學(xué)位時評審用的學(xué)術(shù)論文。學(xué)士論文應(yīng)能表明作者確已較好地掌握了本門學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專門知識和基本技能，并具有從事科學(xué)研究工作或擔(dān)負(fù)專門技術(shù)工作的初步能力。
碩士論文應(yīng)能表明作者確已在本門學(xué)科上掌握了堅實的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的專門知識，并對所研究課題有新的見解，有從事科學(xué)研究工作或獨立擔(dān)負(fù)專門技術(shù)工作的能力。博士論文應(yīng)能表明作者確已在本門學(xué)科上掌握了堅實寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的專門知識，并具有獨立從事科學(xué)研究工作的能力，在科學(xué)或?qū)ｉT技術(shù)上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學(xué)術(shù)論文學(xué)術(shù)論文是某一學(xué)術(shù)課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學(xué)研究成果或創(chuàng)新見解和知識的科學(xué)記錄；或是某種已知原理應(yīng)用于實際中取得新進展的科學(xué)總結(jié)，用以提供學(xué)術(shù)會議上宣讀、交流或討論；或在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表；或作其他用途的書面文件。學(xué)術(shù)論文應(yīng)提供新的科技信息，其內(nèi)容應(yīng)有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進，而不是重復(fù)、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字；外文稿必須用打字。可以用不褪色的復(fù)制本。報告、論文宜用(210mm×297mm)標(biāo)準(zhǔn)大小的白紙，應(yīng)便于閱讀、復(fù)制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復(fù)制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(cè)(訂口)應(yīng)分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(cè)(切口)應(yīng)分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標(biāo)準(zhǔn)gb1.1《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則標(biāo)準(zhǔn)編寫的基本規(guī)定》第8章“標(biāo)準(zhǔn)條文的編排”的有關(guān)規(guī)定，采用阿拉伯?dāng)?shù)字分級編號。4.2報告、論文的構(gòu)成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面，提供應(yīng)有的信息，并起保護作用。封面不是必不可少的。學(xué)術(shù)論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分，無需封面；如作為預(yù)印本、抽印本等單行本時，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內(nèi)容：a.分類號在左上角注明分類號，便于信息交換和處理。一般應(yīng)注明《中國圖書資料分類法》的類號，同時應(yīng)盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。
b.本單位編號一般標(biāo)注在右上角。學(xué)術(shù)論文無必要。
c.密級視報告、論文的內(nèi)容，按國家規(guī)定的保密條例，在右上角注明密級。如系公開發(fā)行，不注密級。
d.題名和副題名或分冊題名用大號字標(biāo)注于明顯地位。
e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊，無需此項。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無需此項。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇六
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)對患者的病情及時快速的檢測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)進行診斷，且分析比較，現(xiàn)將調(diào)查結(jié)果報告如下：
1資料與方法。
1.1一般資料。
采用隨機數(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，對于盆腔檢查的患者需要憋尿或或者使用生理鹽水對膀胱進行充盈，患者檢測時采取仰臥或者側(cè)臥的姿勢，對進行全腹部多切面檢查的患者，需要采取坐位進行胸膜腔的探查。
1.3療效評價標(biāo)準(zhǔn)。
當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷一致時，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，則為誤診或漏診，稱為未診斷。
1.4統(tǒng)計學(xué)方法。
采用spssl5.0軟件進行統(tǒng)計分析，計量數(shù)據(jù)將采用采用x2檢驗;當(dāng)p0.05，差異是具有統(tǒng)計學(xué)的意義。
2結(jié)果。
2.1兩組數(shù)據(jù)比較。
通過對比分析兩組分別使用超聲醫(yī)學(xué)進行診斷以及常規(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。有時病人會處在休克期或者休克的前期，病情相對比較的復(fù)雜，嬰幼兒的患者一般不能完全的表達病情。是否能夠?qū)颊呒皶r明確的進行診斷，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，用獨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)會出現(xiàn)混合型的團塊，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，超聲圖像則會變現(xiàn)為子宮增大和輸卵管的逐漸變粗。患者出現(xiàn)黃體破裂出血時在超聲圖中的顯示和異位妊娠表現(xiàn)形式具有細微的變化，在檢查過程中需要仔細。當(dāng)隨著患者的發(fā)病時間以及血塊的多少變化時，胎膜下積血聲像學(xué)則會表現(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一般會出現(xiàn)誤診或者漏診的情況，此時在檢查過程中還要結(jié)合其他的手段進行輔助性的檢查，如x光線等。當(dāng)患者出現(xiàn)急性闌尾炎時，超聲圖像一般表現(xiàn)為闌尾體型會有顯著性的增大，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回聲。闌尾的橫切面呈現(xiàn)出強弱相間的環(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)是無法進行辨認(rèn)的，但在右下腹可以看到類似于圓形團狀的回聲，且在內(nèi)部會呈現(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，進行超聲檢查，管內(nèi)具有強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，膽管就會出現(xiàn)不同程度的擴張現(xiàn)象?；颊吣懩野l(fā)炎時，超聲圖像中的膽囊具有顯著性的擴充，具有較厚的膽囊壁，較強的張力，強回聲光團會出現(xiàn)在膽囊頸部。
綜上所述，超聲醫(yī)學(xué)的診斷具有操作簡單、經(jīng)濟適用、準(zhǔn)確診斷的特征，且還可以在定位的同時，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，且不同程度上促進了醫(yī)療急救體系的發(fā)展。
參考文獻：
人工智能的優(yōu)缺點論文篇七
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？如果你們沒看到，那就請跟我一起坐時光穿梭機到未來世界去參觀吧！
未來的大街上，干凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下第二顆綠色扣子，門又自動的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個微型。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。如果看到有人不愛清潔，它的另一只手那么會出示”保護環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境羞恥”的小牌。它還有許多的內(nèi)在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清新氣體，釋放出來。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多方便??！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望一定會實現(xiàn)。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇八
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術(shù)手段開始在各個領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術(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)人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對人工智能技術(shù)在計算機中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個人的見解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計算機；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動性影響，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代背景下，計算機在當(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)視計算機技術(shù)為基本的動力支撐，同時增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術(shù)逐步朝向著個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，并為計算機技術(shù)手段的長遠化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學(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，而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設(shè)備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產(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目設(shè)計工作，實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結(jié)合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對用戶界面進行優(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。
（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，它的利用將計算機網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計算機網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時其應(yīng)用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運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，隨著時間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。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，而后再實施風(fēng)險檢測，及時告知用戶相關(guān)的風(fēng)險信息，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，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標(biāo)落實到實處，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，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實現(xiàn)了計算機技術(shù)和教學(xué)工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢，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，進而相應(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，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點以及相關(guān)定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學(xué)工作之時，可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程，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于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，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，運用人工智能技術(shù)，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調(diào)整，營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語。
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術(shù)手段的運用被許多行業(yè)所認(rèn)識和關(guān)注，此項技術(shù)是一項典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，20xx,26（7）:244.
人工智能的優(yōu)缺點論文篇九
以前我們談科技進步，談網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，總說是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對日益發(fā)達的人工智能，我想說：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務(wù)是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展，我們應(yīng)該有更積極的態(tài)度和更清晰的認(rèn)識。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義。現(xiàn)在我們能做的就是找出它的運行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關(guān)于學(xué)生是否應(yīng)該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應(yīng)用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對他，以積極的方式認(rèn)識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇十
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟惿?，推動人類進步。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人工智能進行研究，但對于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數(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路。只有對人工智能的哲學(xué)思想源流進行追溯與探究，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)測人工智能的發(fā)展趨勢。
人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對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)視角對人工智能中的問題進行探討，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主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號操作系統(tǒng)以及編程語言，這與古希臘哲學(xué)家畢達哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，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)’這個詞也是畢達哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數(shù)論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“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)是研究事物運動方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點、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（畢達哥拉斯主義學(xué)派）認(rèn)為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時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)對于事物來說，既是質(zhì)料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學(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)成就皆受畢達哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個自然科學(xué)的發(fā)展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認(rèn)為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀(jì)帶有畢達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)畢達哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運動簡單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認(rèn)為自己是畢達哥拉斯主義者，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)事實中。畢達哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統(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”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機，他設(shè)計出一種二進制計算法，用二進制數(shù)代替原來的十進制數(shù)，二進制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術(shù)計算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實生活中得以實現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運算將數(shù)學(xué)運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認(rèn)為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學(xué)問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設(shè)計出一個物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序，通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進行復(fù)雜數(shù)字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學(xué)思想均根源于畢達哥拉斯的“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主義人工智能先驅(qū)也認(rèn)為，不管是人類智能還是機器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進行符號操作的。不但如此，基于認(rèn)知模擬的強人工智能也把心理狀態(tài)作為計算狀態(tài)，所謂認(rèn)知就是計算，這是對基于數(shù)論的計算主義教條的信仰，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)則下對符號進行操作的觀點，“符號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)機制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號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算性?？梢姡呥_哥拉斯的“萬物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(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)想是可以運用計算機的邏輯運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，“我希望數(shù)字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構(gòu)成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡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動的基本形式。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。圖靈的通用機以及符號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，其理論來源于英國的經(jīng)驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國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。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)的基本觀點是：哲學(xué)的任務(wù)是對知識進行分析，強調(diào)通過對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)驗出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學(xué)家想通過對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。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。對科學(xué)問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，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)。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學(xué)問題命題都是語言表達式，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持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經(jīng)濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則。“如無必要，勿增實體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅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器設(shè)計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計算機的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點來探討大規(guī)模計算的機器。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)為計算。人工智能中符號主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計算機看成操作思想符號的系統(tǒng)，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統(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)運動的純形式化系統(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把所有語義上的考慮（對意義的依賴），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)活動中內(nèi)在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特?！稊?shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅持把一切數(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。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)識論假設(shè)。其中認(rèn)識論假設(shè)指的是一切知識都可被形式化，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立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認(rèn)為：“人工智能科學(xué)家把計算機看成操作符號的機器，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，數(shù)字也不例外。”〔9〕196在符號主義者看來，符號是人類認(rèn)識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認(rèn)識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認(rèn)知世界的過程。符號主義學(xué)派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認(rèn)知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個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)，都可以證明是一個物理符號系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認(rèn)為，作為一般的智能行為，物理符號系統(tǒng)具有的計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)上對人工智能的認(rèn)識論假設(shè)與本體論假設(shè)進行批判，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（人或計算機）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)是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質(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粒——原子，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡單的事物構(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)雜對象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。
簡單性哲學(xué)原則不但用簡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)界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學(xué)原則，人與動物都是由簡單的粒子構(gòu)成，人與動物沒有根本區(qū)別，人與機器也沒有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復(fù)雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認(rèn)為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規(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動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時空中運動的統(tǒng)一體，德國物理學(xué)家海森堡也認(rèn)為簡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，而且社會關(guān)系也可以用力學(xué)表示。孔德提出社會動力學(xué)和社會靜力學(xué)概念，社會動力學(xué)又稱為社會物理學(xué)，立足于運用力學(xué)規(guī)律分析社會關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學(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器”的觀點啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機器的探索。
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候就開始關(guān)注主體如何認(rèn)識客體，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)識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經(jīng)驗。哲學(xué)意義的認(rèn)識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結(jié)構(gòu)、知識本質(zhì)、知識來源和知識判斷的信念等內(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。
人工智能是賦予機器智能，讓機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路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯(lián)結(jié)主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認(rèn)知過程看成符號計算過程，人類認(rèn)知是物理符號系統(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與煉金術(shù)師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質(zhì)區(qū)別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的?！吧飳W(xué)假設(shè)：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;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)識論假設(shè)：一切知識都可被形式化，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立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，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，之所以對主體和客體進行區(qū)分，表明人類對于自身的認(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器。在聯(lián)結(jié)主義看來，人與機器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認(rèn)為，智能的計算機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在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態(tài)和意識。人類的精神狀態(tài)和意識是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類精神狀態(tài)和意識是先驗存在還是后天習(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)讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯(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搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學(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-動作型控制系統(tǒng)。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應(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“六足機器人”實質(zhì)上是一個基于感知-動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人類有益的智能機器，從哲學(xué)層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學(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，簡單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數(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)家們對思維的存在形式進行深入研究，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)是通過計算機實現(xiàn)機器模仿人類智能，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。對于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動哲學(xué)的進步與發(fā)展，也可以拓展對于傳統(tǒng)哲學(xué)問題的研究。只有對人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進行追溯與探源，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)測人工智能的發(fā)展趨勢、把握人工智能的發(fā)展方向。
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人工智能的優(yōu)缺點論文篇十一
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(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)的含義進行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(shù)(aiartificialintelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，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，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，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)可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3遺傳算法(ga)。
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。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)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，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)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，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，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2變壓器狀態(tài)監(jiān)測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)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運行，則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
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)計以實驗為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進行分段過程的動態(tài)設(shè)計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
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，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標(biāo)達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(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。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應(yīng)用。
自適應(yīng)型繼電保護裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護的性能，使之適應(yīng)各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
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)不同運行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護定值和動作特性。
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)展而進入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
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)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(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，市場競爭的加大，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驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應(yīng)用中接受檢驗。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇十二
圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(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，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識別技術(shù)的引入。
圖像識別是人工智能科技的一個重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術(shù)原理。
其實，圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當(dāng)看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊?，在計算機的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別。
模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類，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。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術(shù)的過程。
既然計算機的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器能夠認(rèn)識的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡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，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時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別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設(shè)計是指通過訓(xùn)練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術(shù)的分析。
隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術(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)于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準(zhǔn)測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率。”從這則新聞中我們可以看出圖像識別技術(shù)在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術(shù)才能為人類社會帶來更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(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)，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(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。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會有所感應(yīng)。此時檢測設(shè)備就會啟用圖像采集裝置來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算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進行識別的過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別技術(shù)。
計算機的圖像識別技術(shù)是一個異常高維的識別技術(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，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，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)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復(fù)雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術(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)上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景。
計算機的圖像識別技術(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別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術(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圖像識別技術(shù)。
4總結(jié)。
圖像識別技術(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，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術(shù)。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇十三
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)機械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程。
在機械電子工程發(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)等對其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時生產(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)仍就以進口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征。
機械電子工程是復(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。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計。在設(shè)計的過程中，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，進而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，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，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強的學(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。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認(rèn)得智能化得到進一步的延伸，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)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內(nèi)，對這項技術(shù)開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對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。大部分對于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。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、計算機機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，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應(yīng)用于實際工程中。
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)于人工智能在實際中的運用以及研究，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。在人們逐漸進入信息化社會后，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)計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液?；ヂ?lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設(shè)計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，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)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(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)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(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，揚長補短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機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械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進社會生產(chǎn)力發(fā)展，同時也能促進有關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會對整個社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟得到全面發(fā)展。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇十四
【】隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能被廣泛的應(yīng)用于各個行業(yè)，計算機領(lǐng)域就是其中之一。目前，計算機的功能已經(jīng)從數(shù)值計算發(fā)展到問題的求解和知識處理等方面，計算機功能的轉(zhuǎn)變依靠的核心技術(shù)就是人工智能。本文對人工智能的基本概念進行了介紹，并分析了人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
人工智能技術(shù)是通過運用語言學(xué)、生理學(xué)和心理學(xué)等多種學(xué)科來模仿人類智能的技術(shù)，其最終目的是超越人類智能。在人工智能技術(shù)中，通過多種學(xué)科技術(shù)的應(yīng)用，可以使機器模擬人的視聽說以及思維，從而使機器具有人的思維方式和能力。利用人工智能可以幫助人們解決工作和生活中遇到的問題，使人們的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技術(shù)的發(fā)展和計算機技術(shù)是密不可分的，二者是相輔相成的關(guān)系。人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用可以大幅度的提升計算機的功能。通過人工智能技術(shù)可以提升計算機處理信息的能力，更加準(zhǔn)確的掌握系統(tǒng)資源，并且對系統(tǒng)資源的變化做出迅速的反應(yīng)，從而更好的處理信息和進行信息的防護。同時，人工智能技術(shù)在資源整合方面也具有巨大的優(yōu)勢，能夠更好的實現(xiàn)用戶之間的信息共享。人工智能還能夠提高網(wǎng)絡(luò)管理的效率，其具有的`學(xué)習(xí)能力和推理能力使其在網(wǎng)絡(luò)護理中具有重要的作用。通過利用人工智能技術(shù)可以使計算機處理信息的準(zhǔn)確性和效率得到提升，與此同時還能夠利用人工智能的記憶功能提升計算機的信息存儲能力和效率。綜上所述，人工智能的應(yīng)用可以全面的提升計算機網(wǎng)絡(luò)的管理水平。
2.1人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理上的應(yīng)用。
人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人們更加方便快捷的進行計算機網(wǎng)絡(luò)的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墻、入侵檢測系統(tǒng)以及智能反垃圾郵件等計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)方面有著重要的應(yīng)用，在保護計算機網(wǎng)絡(luò)安全方面發(fā)揮了重要的作用。智能防火墻技術(shù)相較于傳統(tǒng)的防火墻，能夠大幅度的提升安全監(jiān)測的效率，更好的進行安全服務(wù)。通過智能防火墻中應(yīng)用的智能識別技術(shù)可以高效的進行數(shù)據(jù)的識別和處理工作，能夠迅速的發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的風(fēng)險并及時的進行處理。智能防護墻技還能夠有效的抵御病毒的入侵以及其他一些計算機的安全威脅。入侵檢測系統(tǒng)是保護計算機網(wǎng)絡(luò)安全的一種重要方式，對保證計算機網(wǎng)絡(luò)安全具有十分重要的作用。通過入侵檢測系統(tǒng)，能夠有效的保護計算機中的數(shù)據(jù)資源，保證數(shù)據(jù)的保密性、完整性、安全性。入侵檢測系統(tǒng)通過進行數(shù)據(jù)的采集、篩選和分類，及時的向用戶反映計算機網(wǎng)絡(luò)的安全狀態(tài)，從而使用戶可以對自己計算機的安全狀態(tài)有著充分的了解。目前人工智能在入侵檢測系統(tǒng)應(yīng)用主要在模糊識別、專家及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面。將人工智能應(yīng)用到反垃圾郵件中，能夠在不影響用戶使用的前提下對用戶的郵件進行掃描、檢測和及時的標(biāo)記，使用戶能夠及時的處理掉存在安全風(fēng)險的郵件，保護計算機的安全。
2.2人工智能agent技術(shù)推動計算機網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)水平的提高。
將人工智能應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中能夠提高計算機網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)水平，改善計算機的使用方式。人工智能代理（artificalintelligenceagent）技術(shù)，也就是人們常說的人工智能agent技術(shù)是一種實體軟件，其主要包括知識域庫、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫、各個agent之間的通訊等部分，其主要功能是為用戶提供人性化、個性化的服務(wù)。利用這種技術(shù)，能夠幫助用戶過濾、整理信息，并且快速的發(fā)現(xiàn)需要的信息，從而幫助用戶提高效率，節(jié)約時間。除此之外，人工智能agent還能夠?qū)崿F(xiàn)信息的有效集成為知識域庫，從而使信息的檢索和管理變得更加簡捷、便利，人工智能agent還能夠?qū)崿F(xiàn)知識的挖掘以及提供導(dǎo)航服務(wù)。通過人工智能agent可以幫助人們進行日程安排、網(wǎng)上購物以及郵件處理等工作，為人們提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，給人們的生活帶來便利。
應(yīng)用人工智能可以實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)的綜合管理，通過利用人工智能中的專家知識庫可以解決遇到的問題。由于計算機網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)性和瞬變性，因此進行計算機網(wǎng)絡(luò)的管理非常困難，而基于人工智能技術(shù)發(fā)展起來的專家級決策和支持方法可以有效的進行計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的管理。通過將各領(lǐng)域的專家的知識經(jīng)驗進行總結(jié)，并將其錄入到系統(tǒng)之中可以使領(lǐng)域內(nèi)專家的經(jīng)驗匯集，在出現(xiàn)問題時可以通過專家的經(jīng)驗進行快速的解決。在計算機網(wǎng)絡(luò)管理和評價中應(yīng)用專家系統(tǒng)，可以提高網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評價水平。
作者:張春柏單位:北京聯(lián)合大學(xué)生物化學(xué)工程學(xué)院。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇十五
人工智能和數(shù)字地球是計算機科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現(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。
美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(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)測犯罪保護生態(tài)多樣性預(yù)測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，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進行有效的處理。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)。
人工智能在計算機上有兩種不同的實現(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物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(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化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，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體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個體。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物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進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，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學(xué)習(xí)，從錯誤中吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正。
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應(yīng)用：
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)進行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會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，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互。
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術(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)實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)。
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運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)測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結(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。
總結(jié)。
戈爾總統(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)備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊這些數(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。
人工智能的優(yōu)缺點論文篇十六
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其研究領(lǐng)域不斷擴大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(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)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實踐中，而在電氣自動化控制系統(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化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢。
1.1受干擾程度低。
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(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，掌控全局進行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會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。
人工智能本身的運行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點，完全符合機械化自動生產(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大，因此在實際應(yīng)用過程中，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)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進行指導(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，進行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].
1.4降低生產(chǎn)成本。
在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(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完成，這樣不僅耗費時間，而且產(chǎn)生了一定的人工費用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實現(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)定好的方案進行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。
2人工智能在電氣自動化控制中的實際應(yīng)用。
人工智能技術(shù)的實際應(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，這些運作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機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].計算機技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)了初步實現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進一步發(fā)展，還需要更為先進的機器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進一步發(fā)展提供了無限的可能。
2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計。
一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，進一步優(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)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機，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，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)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機器一同運轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費大量的時間，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，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時間就是金錢，這樣會嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(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，實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3運行過程的智能控制。
社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機技術(shù)的使用，而計算機信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實現(xiàn)電氣自動化生產(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械系統(tǒng)，具有計算速度快的優(yōu)點，能夠在短時間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時作出生產(chǎn)決策。
3結(jié)語。
機械技術(shù)與計算機信息技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機械完成的，然而在生產(chǎn)實踐中，還是需要人工進行調(diào)控，及時調(diào)整機器的運行狀態(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)，實現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項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，在生產(chǎn)過程中，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運行故障的問題并進行有效處理，實現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實時動態(tài)管控。
參考文獻：
[5]陳坤,史策,季永春.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思考[j].藝術(shù)科技,20xx（08）：76.
[6]姜關(guān)勝.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用問題探討[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx（20）：150.
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