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第1篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

1人工智能技術(shù)的綜述

人工智能技術(shù)是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，融合多門(mén)學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù)，其主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬構(gòu)建人的智能，并且創(chuàng)建機(jī)器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點(diǎn)是：一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計(jì)算機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的控制，因此人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的邏輯性，便于控制人員進(jìn)行操作；二是價(jià)值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)，而且其還實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)化控制與監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益的目的。比如通過(guò)人工智能技術(shù)可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進(jìn)而為企業(yè)節(jié)省相當(dāng)多的人力資源成本費(fèi)用；三是準(zhǔn)確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計(jì)算機(jī)依據(jù)人的智能建立計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的精確性操作，比如利用人工智能技術(shù)可以對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行智能檢測(cè)與處理，避免了人工檢測(cè)所存在的弊端。

2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中應(yīng)用的必要性

人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)就是通過(guò)對(duì)電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進(jìn)行操作的模式。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中具有重要的意義：

2.1能夠有效解決電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問(wèn)題

電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中因?yàn)殡姎庠O(shè)備精密度越來(lái)越高，因此在運(yùn)行過(guò)程中所出現(xiàn)的病態(tài)結(jié)構(gòu)很難應(yīng)用傳統(tǒng)的方式表達(dá)出來(lái)，而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類問(wèn)題，其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算與分析。

2.2實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能

將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視，并且對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行自動(dòng)收集與儲(chǔ)存，一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術(shù)就會(huì)自動(dòng)采取相應(yīng)的控制方式，對(duì)故障進(jìn)行自動(dòng)處理，進(jìn)而避免了電氣系統(tǒng)故障的進(jìn)一步擴(kuò)大化。

2.3簡(jiǎn)化了人工操作過(guò)程，降低了人工操作造成的損失

人工智能技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)設(shè)備就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過(guò)鼠標(biāo)對(duì)控制開(kāi)關(guān)進(jìn)行自動(dòng)控制，并且對(duì)勵(lì)磁電流進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)電氣人工智能控制系統(tǒng)還設(shè)定了應(yīng)用管理權(quán)限，限制了相應(yīng)操作人員的權(quán)限，實(shí)現(xiàn)了專人專崗制度，細(xì)化了操作責(zé)任制度。

3人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用的思路分析

3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用

我們知道電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)屬于非常負(fù)責(zé)的控制系統(tǒng)，其不僅包含復(fù)雜的元件，而且還需要操作人員嚴(yán)格按照自動(dòng)化控制系統(tǒng)的要求進(jìn)行操作，而將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣設(shè)備中可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的自動(dòng)化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進(jìn)行設(shè)備檢測(cè)的落后模式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障檢測(cè)以及維修意見(jiàn)等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設(shè)備的應(yīng)用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。

3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過(guò)程中的應(yīng)用

將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中，是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，通過(guò)人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設(shè)備的工作效率，而且還可以降低電氣自動(dòng)化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術(shù)主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與電氣控制劉楠相結(jié)合實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，其主要是對(duì)自動(dòng)控制的知識(shí)獲取、表示以及推理機(jī)制的建立。

3.3在事故和故障診斷中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備故障中的作用是非常大的，尤其是對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設(shè)備中由于其結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，依靠人工很難對(duì)其進(jìn)行深入的檢測(cè)，因此需要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術(shù)應(yīng)用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過(guò)對(duì)油體氣體的分析，找出故障的原因，進(jìn)而自動(dòng)形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測(cè)所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備操作中的應(yīng)用價(jià)值也比較大。通過(guò)人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制環(huán)節(jié)的簡(jiǎn)單化，比如在機(jī)床加工中，如果運(yùn)用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機(jī)床操作的復(fù)雜性，并且能夠?qū)C(jī)床的運(yùn)行信息進(jìn)行收集與儲(chǔ)存，便于日后對(duì)相關(guān)信息的查詢。

4結(jié)束語(yǔ)

第2篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

谷歌人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝韓國(guó)棋手李世石的“人機(jī)圍棋大戰(zhàn)”，一度將人工智能概念推向風(fēng)口浪尖。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，在以“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)為主流的全球人工智能科技競(jìng)賽中，中國(guó)專家所引領(lǐng)研究的“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)具備很強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，代表了人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。

深度學(xué)習(xí)+小樣本

“人機(jī)圍棋大戰(zhàn)”的背后，是人工智能領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，即機(jī)器在模擬人腦運(yùn)算方面取得的重大進(jìn)展。實(shí)際上，人工智能技術(shù)已走過(guò)60年歷程，直到近年機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)取得突破，才迎來(lái)春天。

“深度學(xué)習(xí)”意為使機(jī)器模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、判斷和決策能力。比如，AlphaGo機(jī)器人以半年時(shí)間集中模仿學(xué)習(xí)了3000萬(wàn)步人類圍棋大師的走法，并從自我對(duì)弈中積累勝負(fù)經(jīng)驗(yàn)。

然而，“深度學(xué)習(xí)”局限性明顯。原百度研究院副院長(zhǎng)、地平線機(jī)器人CEO余凱坦言，肥沃的數(shù)據(jù)“土壤”才能“訓(xùn)練”出“深度學(xué)習(xí)”模型，但目前數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)應(yīng)用的市場(chǎng)高度分離，未形成完善的“大數(shù)據(jù)+人工智能”產(chǎn)業(yè)鏈，導(dǎo)致人工智能技術(shù)的發(fā)展仍然面臨數(shù)據(jù)源不足和技術(shù)壟斷兩大挑戰(zhàn)。

“數(shù)據(jù)高度集中在谷歌、臉書(shū)、亞馬遜、BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，長(zhǎng)此以往，將導(dǎo)致人工智能技術(shù)壟斷，反而不利于技術(shù)創(chuàng)新和國(guó)家安全?！毕愀劭萍即髮W(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程學(xué)系主任楊強(qiáng)說(shuō)。

楊強(qiáng)強(qiáng)調(diào)“深度學(xué)習(xí)+小樣本”理念，即將大數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的模型遷移到類似場(chǎng)景加以改進(jìn)應(yīng)用，打破了“逢模型必大數(shù)據(jù)”的局限。

“比如，將騎自行車的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用到騎摩托車上，就是‘遷移學(xué)習(xí)’?！睏顝?qiáng)說(shuō)。

2005年，微軟舉辦的世界數(shù)據(jù)挖掘大賽中有關(guān)于搜索技術(shù)的競(jìng)賽題目，楊強(qiáng)團(tuán)隊(duì)利用“遷移學(xué)習(xí)”，將機(jī)器在其他領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)遷移過(guò)來(lái)。

在IT行業(yè)，“遷移學(xué)習(xí)”已有局部應(yīng)用。

人工智能公司“第四范式”創(chuàng)始人戴文淵在百度負(fù)責(zé)名為“鳳巢”的廣告營(yíng)銷系統(tǒng)期間，利用“遷移學(xué)習(xí)”將百度搜索算法應(yīng)用到問(wèn)答社區(qū)“百度知道”，使后者點(diǎn)擊率提升4成;騰訊將大規(guī)模在線電商推薦任務(wù)遷移到新領(lǐng)域，大大減少了數(shù)據(jù)需求量;微軟也利用“遷移學(xué)習(xí)”分析了電商產(chǎn)品的輿情取向;香港科技大學(xué)利用“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，將大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的對(duì)話模型遷移到具體行業(yè)的小數(shù)據(jù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的“人機(jī)對(duì)話”，在服務(wù)業(yè)具有極強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)，楊強(qiáng)還在華為創(chuàng)立人工智能領(lǐng)域?qū)嶒?yàn)室，利用“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)研發(fā)了10多個(gè)智能移動(dòng)終端的專利，并已注冊(cè)。

“遷移學(xué)習(xí)”的應(yīng)用障礙

多位受訪專家認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能技術(shù)的核心，“遷移學(xué)習(xí)”是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的新階段。楊強(qiáng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)將研究不斷深入，使中國(guó)占據(jù)了這一領(lǐng)域全球研究的制高點(diǎn)。

專家們認(rèn)為，中國(guó)迫切需要發(fā)展“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)推廣與應(yīng)用。

但是，眼下“遷移學(xué)習(xí)”應(yīng)用仍然有限。而造成這種情況的因素，是多方面的。

其實(shí)，在谷歌的人機(jī)圍棋大戰(zhàn)之前，人工智能少人問(wèn)津。AlphaGo的勝利，源于谷歌團(tuán)隊(duì)此前收購(gòu)了人工智能公司Deep Mind，獲得了“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)，Deep Mind人才主要來(lái)自多倫多大學(xué)，其研究長(zhǎng)期默默無(wú)聞。這反映了人工智能長(zhǎng)期“冷門(mén)”的現(xiàn)狀，企業(yè)對(duì)前沿技術(shù)的敏感性不強(qiáng)。

由于人工智能產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展初期，企業(yè)對(duì)“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)的需求也有限。目前，中國(guó)人工智能領(lǐng)域還沒(méi)有一家以此為主業(yè)的上市公司，也沒(méi)有出現(xiàn)一家龍頭企業(yè)。百度雖然以人工智能為發(fā)展方向，但人工智能并非主要收入來(lái)源。

再者，產(chǎn)、學(xué)、研結(jié)合不夠緊密。企業(yè)缺少渠道了解“象牙塔”技術(shù)，因此，難以應(yīng)用先進(jìn)研究成果。

如何保護(hù)隱私

專家認(rèn)為，“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)的研究應(yīng)用對(duì)中國(guó)具有戰(zhàn)略意義，也是中國(guó)在人工智能科技方向獲得全球領(lǐng)先地位的重要契機(jī)。

對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，“遷移學(xué)習(xí)”是國(guó)家實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)彎道超車的契機(jī)。放眼人工智能產(chǎn)業(yè)，在人才、工業(yè)基礎(chǔ)、研究環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境方面，中國(guó)和歐美的差距仍然較大，“遷移學(xué)習(xí)”是中國(guó)追趕發(fā)達(dá)國(guó)家的重要契機(jī)。

第3篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

關(guān)鍵詞：電氣自動(dòng)化；人工智能；優(yōu)點(diǎn)

隨著社會(huì)生產(chǎn)力的不斷改革與發(fā)展，社會(huì)生產(chǎn)逐步實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)自動(dòng)化，這對(duì)產(chǎn)品的效率和質(zhì)量也提出了更高的要求。電氣自動(dòng)化控制作為一門(mén)學(xué)科，有其重要的價(jià)值。對(duì)于社會(huì)和國(guó)家而言，電氣自動(dòng)化控制是發(fā)電廠、工業(yè)建筑等重要領(lǐng)域中不可或缺的一項(xiàng)技術(shù)，對(duì)各行各業(yè)的發(fā)展都會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。通過(guò)分析人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的運(yùn)用可以發(fā)現(xiàn)，這一技術(shù)極大促進(jìn)了電氣自動(dòng)化控制在智能控制方面的發(fā)展，提高了電氣設(shè)備運(yùn)行的智能化水平以及相關(guān)的生產(chǎn)效率。促使電氣自動(dòng)化控制向著更智能的方向發(fā)展，是對(duì)其生產(chǎn)技術(shù)的一次重大改革。因此，不斷提高電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)水平非常重要[1]。

1人工智能技術(shù)的定義

人工智能技術(shù)是伴隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展而逐漸發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興科學(xué)。簡(jiǎn)單的說(shuō)，人工智能技術(shù)就是通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)人類的活動(dòng)進(jìn)行模擬，并作出一定的指令安排，目的是為了通過(guò)機(jī)械來(lái)完成復(fù)雜的、危險(xiǎn)的工作。這樣高科技的技術(shù)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)在一定程度上實(shí)現(xiàn)人腦思考的效果，甚至比人腦更具有優(yōu)勢(shì)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率，降低人力勞動(dòng)，節(jié)約成本。更重要的是，它可以避免人處于危險(xiǎn)的環(huán)境中，減少人身危害，這對(duì)電氣自動(dòng)化控制的發(fā)展非常有利。

2人工智能控制器的優(yōu)點(diǎn)

人工智能是現(xiàn)代科技的新興產(chǎn)物。跟上時(shí)展的步伐，人工智能控制器相對(duì)于一般控制技術(shù)而言，具有較大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。2.1設(shè)計(jì)思路簡(jiǎn)單傳統(tǒng)的控制器一般需要根據(jù)不同的操作對(duì)象進(jìn)行特定的設(shè)計(jì)，且在對(duì)實(shí)際模型進(jìn)行建造時(shí)，需要考慮很多不確定因素的影響，包括參數(shù)的改變、使用環(huán)境的影響等，增加了設(shè)計(jì)難度。但是，如果采用人工智能技術(shù)就可以很好地解決這一問(wèn)題。人工智能控制設(shè)計(jì)時(shí)不需要針對(duì)具體的對(duì)象模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，因此可以大大簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)流程?？梢?jiàn)，人工智能設(shè)計(jì)思路的簡(jiǎn)單對(duì)于電氣自動(dòng)化控制方面具有很大優(yōu)勢(shì)[2]。2.2操作方便人工智能控制器比傳統(tǒng)控制器更加容易操作。人工智能控制器有很強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能和對(duì)新信息的適應(yīng)能力，可以在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，這樣操作者就可以在較短時(shí)間內(nèi)掌握操作技巧，大大簡(jiǎn)化了操作工作。2.3準(zhǔn)確性高對(duì)于人工智能操作系統(tǒng)而言，大部分工作是通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自主運(yùn)行，不需要工作人員過(guò)多的參與。一般情況下，只要硬件不出現(xiàn)問(wèn)題，操作過(guò)程就不會(huì)出現(xiàn)太大的誤差，從而極大地保證了準(zhǔn)確率。

3電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)應(yīng)用

在電氣行業(yè)的正常運(yùn)行過(guò)程中，電氣控制發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。為了保證電氣工程可以正常安全地進(jìn)行，需要具備專業(yè)知識(shí)和實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)的工作人員進(jìn)行操作。所以，怎樣保持電氣自動(dòng)化高效、穩(wěn)定的運(yùn)行，一直被認(rèn)為是比較復(fù)雜的問(wèn)題。但是，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)的應(yīng)用很大程度上解決了這一問(wèn)題。人工智能控制技術(shù)主要依靠計(jì)算機(jī)運(yùn)行程序來(lái)進(jìn)行控制，其控制系統(tǒng)會(huì)依據(jù)不同環(huán)節(jié)需要來(lái)調(diào)用不同程序?qū)ιa(chǎn)過(guò)程實(shí)現(xiàn)控制。這在很大程度上減少了誤差。此外，通過(guò)幾年的實(shí)踐研究發(fā)現(xiàn)，人工智能控制在電氣自動(dòng)化控制方面取得了諸多成就，大大提高了生產(chǎn)效率，降低了事故發(fā)生率和勞動(dòng)成本，給企業(yè)和國(guó)家?guī)?lái)可觀的利益。下面就簡(jiǎn)單分析一下人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用[3]。3.1節(jié)省人力資源人工智能控制技術(shù)與傳統(tǒng)的人工控制技術(shù)相比，最大的優(yōu)點(diǎn)就是可以代替枯燥乏味的手工勞動(dòng)，極大地解放了勞動(dòng)力。電氣控制是一個(gè)比較龐大和復(fù)雜的工程，電氣的操控設(shè)備多、線路復(fù)雜，且是一個(gè)比較危險(xiǎn)的工程。因此，需要投入大量的專業(yè)人員進(jìn)行仔細(xì)認(rèn)真的操控。但是，人工智能技術(shù)截然不同。人工智能技術(shù)依靠的是電子計(jì)算機(jī)，可以利用計(jì)算機(jī)代替人工處理一些數(shù)據(jù)的收集、分析，并且可以通過(guò)智能機(jī)械代替人工解決枯燥乏味的工作，將人類從復(fù)雜的勞動(dòng)中解放出來(lái)。這樣人工智能技術(shù)就可以極大節(jié)省人力資源，降低人力成本[4]。3.2縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)的周期電器產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與實(shí)踐投入生產(chǎn)過(guò)程有一個(gè)試用周期。如果按照之前傳統(tǒng)的方法進(jìn)行試驗(yàn)，這個(gè)過(guò)程比較漫長(zhǎng)。需要通過(guò)歸納總結(jié)，得出經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行手工設(shè)計(jì)，且最后的效果還不太滿意。但是，如果使用人工智能系統(tǒng)，就可以利用計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論，直接進(jìn)行生產(chǎn)，且生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品合格率較高。因此，人工智能系統(tǒng)的使用可以大大縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期，提高生產(chǎn)率。3.3預(yù)防故障事故發(fā)生任何生產(chǎn)過(guò)程都會(huì)出現(xiàn)事故與故障，尤其對(duì)于電氣自動(dòng)化控制過(guò)程，故障與事故的發(fā)生更是不可忽略。人工智能技術(shù)對(duì)事故及故障進(jìn)行預(yù)防及處理具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)，尤其是在處理發(fā)動(dòng)機(jī)、變壓器故障方面。人工智能技術(shù)主要通過(guò)計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)，對(duì)于經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題提前給出解決方案，并且可以在故障發(fā)生的第一時(shí)間快速判斷問(wèn)題部位。較傳統(tǒng)方法，人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題快，解決問(wèn)題快，且準(zhǔn)確率高，同時(shí)還可以對(duì)經(jīng)常發(fā)生故障的地方提前進(jìn)行檢修與預(yù)防[5]。3.4提高可靠性人工智能技術(shù)是結(jié)合計(jì)算機(jī)運(yùn)用的高端智能技術(shù)。通過(guò)計(jì)算機(jī)的控制，可以減少人工操作的參與，減少人工誤差，提高可靠性。同時(shí)，設(shè)備操作簡(jiǎn)單，可提高可靠度，降低誤差。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)可以更好地保障生產(chǎn)效率，提高可靠度，降低誤差，所以對(duì)于企業(yè)和國(guó)家是非常有價(jià)值的。因此，對(duì)于電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的探究具有重要的研究?jī)r(jià)值。

4結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)是人類智慧的結(jié)晶，是科學(xué)技術(shù)的產(chǎn)物，是對(duì)人類智力技術(shù)的發(fā)展。在當(dāng)前信息自動(dòng)化飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能技術(shù)有很好的發(fā)展市場(chǎng)，在電氣自動(dòng)化控制方向也有其無(wú)可替代的優(yōu)勢(shì)。所以，隨著電氣自動(dòng)化控制工程技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，人工智能技術(shù)也應(yīng)該不斷改革和創(chuàng)新，更好地與電氣自動(dòng)化控制相結(jié)合，提高電子設(shè)備的生產(chǎn)率，降低生產(chǎn)成本，更好地服務(wù)人民、服務(wù)社會(huì)[6]。

參考文獻(xiàn)

[1]王文志.電氣自動(dòng)化領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的探討與研究問(wèn)題[M].北京：北京郵電大學(xué)出版社，2003：55-60.

[2]郭策，范然.設(shè)計(jì)智能建筑電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的思路[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品，2012，（3）：121-122.

[3]許立.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用研究[J].電子測(cè)試，2014，（10）：23-25.

[4]朱子龍.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的運(yùn)用探討[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2012，（6）：62-63.

[5]紀(jì).人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用思路分析[J].電子測(cè)試，2014，（3）：137-138.

第4篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；電氣工程；自動(dòng)化；運(yùn)用

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

前言

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)快速的發(fā)展，自動(dòng)化在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是電氣工程自動(dòng)化控制中取得了飛速的發(fā)展，其操作過(guò)程中簡(jiǎn)單、精準(zhǔn)、針對(duì)性強(qiáng)。但依然存在一些問(wèn)題和不足需要改進(jìn)，在科學(xué)技術(shù)突飛猛進(jìn)的新時(shí)期，加強(qiáng)人工智能自動(dòng)化在電氣工程中的運(yùn)用，對(duì)我國(guó)電氣工程有著重要意義。

人工智能的概述

人工智能的概念在1956年首次提出之后,在研究領(lǐng)域得到了飛速的發(fā)展,逐漸形成了一套以計(jì)算機(jī)為主,包含了自動(dòng)化、控制論、信息論、生物學(xué)、仿生學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)理邏輯、哲學(xué)和醫(yī)學(xué)的一門(mén)綜合性的科學(xué)。在人工智能領(lǐng)域,使機(jī)器擁有與人類智能過(guò)程相類似的系統(tǒng), 能夠勝任人類智能所能完成的工作。人工智能理論是開(kāi)發(fā)、研究如何延伸、模擬人的智能的理論。

作為新興的計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支, 人工智能技術(shù)解釋了智能的實(shí)質(zhì), 并在此基礎(chǔ)上生產(chǎn)出一種與人類智能有相類似反應(yīng)的智能機(jī)器。在此領(lǐng)域的研究主要包括:圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、專家系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理等系統(tǒng)。電氣工程主要是研究和電氣工程有關(guān)的自動(dòng)控制、系統(tǒng)運(yùn)行、信息處理、電子電氣技術(shù)、研制開(kāi)發(fā)、信息處理和計(jì)算機(jī)與電子應(yīng)用等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展, 計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用在我們生活的每個(gè)方面。飛速發(fā)展的計(jì)算機(jī)編程技術(shù)加快了傳播、自動(dòng)化運(yùn)輸和傳播的發(fā)展。人類大腦作為最精密的儀器,計(jì)算機(jī)編程也只能模仿其對(duì)信息進(jìn)行分析、處理、交換、收集和回饋,所以對(duì)人類大腦技能的模仿會(huì)促進(jìn)電氣工程自動(dòng)化的發(fā)展。電氣自動(dòng)化控制在增強(qiáng)交換、生產(chǎn)、分配和流通方面有重要的作用,實(shí)現(xiàn)電氣工程的自動(dòng)化,會(huì)降低人力資本的投入,使運(yùn)作的效率不斷提高。

電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀

1、完善電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，其既需要運(yùn)用電路及電磁場(chǎng)知識(shí)，還要運(yùn)用一些設(shè)計(jì)里的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)。以前的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是利用簡(jiǎn)單的方法、依據(jù)經(jīng)驗(yàn)采取手工方式進(jìn)行，因此不容易選出最優(yōu)的方案。然而，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方式也發(fā)生了改變，逐漸由手工設(shè)計(jì)朝借助計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)變，這極大地縮短了電氣產(chǎn)品的研發(fā)周期。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制中，使得以前的CAD技術(shù)得到了極大發(fā)展，不僅大大提升了產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率，也提高了產(chǎn)品的質(zhì)量。

2、智能控制功能變成現(xiàn)實(shí)。1)數(shù)據(jù)采集與處理:能夠?qū)λ械拈_(kāi)關(guān)量和模擬量進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，還能根據(jù)需要進(jìn)行處理或儲(chǔ)存。2)運(yùn)行監(jiān)視和事件報(bào)警:可對(duì)各主要設(shè)備的模擬量數(shù)值、開(kāi)關(guān)量狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能監(jiān)視，有事故報(bào)警越限和狀態(tài)變化事件報(bào)警，事件順序記錄，事故處理提示和自動(dòng)處理，聲光、語(yǔ)音、電話、圖像報(bào)警等功能。3)操作控制:通過(guò)鍵盤(pán)或鼠標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器及電動(dòng)隔離開(kāi)關(guān)的控制、勵(lì)磁電流的調(diào)整。運(yùn)行人員可按順控程序進(jìn)行同期并網(wǎng)帶負(fù)荷或停機(jī)操作另外，系統(tǒng)還對(duì)運(yùn)行人員的操作權(quán)限加以限制，以適應(yīng)各級(jí)運(yùn)行值班管理需要。4)故障錄波:主要包括模擬量故障錄波、波形捕捉、開(kāi)關(guān)量的變位以及順序記錄等。

人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用

電力系統(tǒng)中分布著大量的自動(dòng)控制和手動(dòng)控制裝置，如繼電器、斷路器、隔離開(kāi)關(guān)等，由這些相對(duì)簡(jiǎn)單的局部控制的協(xié)同作用構(gòu)成整個(gè)電力系統(tǒng)復(fù)雜的實(shí)時(shí)控制。電力系統(tǒng)的保護(hù)實(shí)時(shí)控制有離散和連續(xù)兩種控制類型，由于人工智能技術(shù)具有清晰的邏輯思維和快速的處理能力，已成為在線狀態(tài)評(píng)估的重要工具。勵(lì)磁控制是控制無(wú)功功率發(fā)電機(jī)端電壓的重要組成部分，是一種重要的實(shí)時(shí)連續(xù)控制系統(tǒng)，對(duì)維持電力系統(tǒng)穩(wěn)定性起主要作用，切負(fù)荷是另外一種離散型的控制系統(tǒng)，當(dāng)發(fā)電機(jī)由于故障造成系統(tǒng)容量發(fā)生急劇變化時(shí)，人工智能系統(tǒng)能處理暫緩負(fù)荷容量，有良好的適應(yīng)性和實(shí)用性。

1、電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)

電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，在設(shè)計(jì)過(guò)程中需要將科學(xué)設(shè)計(jì)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)有機(jī)融合，才能使產(chǎn)品的設(shè)計(jì)科學(xué)而實(shí)用。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，通過(guò)采取人工智能技術(shù)來(lái)進(jìn)行電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，使得這一設(shè)計(jì)過(guò)程正漸漸從手工逐漸轉(zhuǎn)向人工智能輔助設(shè)計(jì)，從而有效縮短了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期，并且還使得產(chǎn)品的設(shè)計(jì)越來(lái)越優(yōu)質(zhì)、實(shí)用、科學(xué)。

2、電氣設(shè)備的故障診斷

電氣設(shè)備出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，所表現(xiàn)出來(lái)的癥狀及其相關(guān)的實(shí)際問(wèn)題是非常復(fù)雜的，有時(shí)候是很難判斷和查找的，而人工智能技術(shù)的使用恰恰可以解決這一問(wèn)題，同時(shí)利用人工智能故障診斷技術(shù)在電機(jī)和發(fā)電機(jī)也是很常見(jiàn)的。由于電氣設(shè)備故障的非線性，不確定性和復(fù)雜性的特點(diǎn)導(dǎo)致傳統(tǒng)的診斷方法準(zhǔn)確率低，效果不明顯，而人工智能通過(guò)將專家系統(tǒng)和模糊理論有機(jī)結(jié)合起來(lái)使用，能夠確保故障診斷的高精度。

3、運(yùn)行過(guò)程的智能控制

隨著對(duì)自動(dòng)化的要求越來(lái)越高，人工智能控制技術(shù)將是未來(lái)發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì)，這在電氣工程自動(dòng)化中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。電氣設(shè)備的控制是一項(xiàng)復(fù)雜而綜合的工作，要求具有很高的技術(shù)含量，還應(yīng)該會(huì)將各種專業(yè)知識(shí)綜合運(yùn)用，再根據(jù)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析，通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，結(jié)合專家系統(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制三者相互結(jié)合的方法，由于人工智能本身的特性可以確保計(jì)算速度快，計(jì)算精度高，從而節(jié)省了大量人力物力，對(duì)人力資源而言可以說(shuō)是一種解放。

同時(shí)，電氣行業(yè)與我們平常的生活和學(xué)習(xí)有密切聯(lián)系，所以，將以前繁瑣的操作進(jìn)行簡(jiǎn)化，提升電氣系統(tǒng)的操作效率是很有必要的。在平常的電氣系統(tǒng)操作過(guò)程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，便能夠使復(fù)雜的操作程序變得簡(jiǎn)單，在家中利用電腦就可以完成有關(guān)操作，從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程遙控不僅如此，我們還可以簡(jiǎn)化界面，將有些重要的信息及時(shí)進(jìn)行保存與處理，便于以后的查詢和使用。除此以外，利用人工智能技術(shù)還能夠自動(dòng)生成報(bào)表，這節(jié)省了很多時(shí)間，提高了工作效率。

五、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)以及發(fā)展前景

計(jì)算機(jī)控制技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)知識(shí)在不同的行業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)，近年來(lái)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)信息技術(shù)被應(yīng)用到各行各業(yè)中，計(jì)算機(jī)技術(shù)也在科技信息技術(shù)迅速發(fā)展的背景下有了很大程度的提升。在現(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)技術(shù)的提高和改進(jìn)影響并帶動(dòng)了自動(dòng)化控制技術(shù)發(fā)展與進(jìn)步。在社會(huì)不斷發(fā)展和進(jìn)步的前提下，計(jì)算機(jī)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展小斷地趨向于深度和廣度。一方面，計(jì)算機(jī)自動(dòng)化技術(shù)小斷的趨向于智能化，計(jì)算機(jī)控制技術(shù)可以模仿人類的一些感覺(jué)，如觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等，還可以模仿人類的知覺(jué)能力，即是根據(jù)一件物體的某個(gè)具體的特征推測(cè)出該物體的其他特征，或者從整體感知該物體。另一方面，計(jì)算機(jī)控制技術(shù)和自動(dòng)化管理技術(shù)開(kāi)始向著不同的領(lǐng)域發(fā)展，并逐漸被應(yīng)用到各大系統(tǒng)工程中，向著管理工作和技術(shù)工作的一體化的方向發(fā)展。

六、結(jié)束語(yǔ)

人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用至關(guān)重要，因此，在電氣領(lǐng)域的后續(xù)發(fā)展中，要不斷提高自動(dòng)化的技能，加強(qiáng)對(duì)人工智能自動(dòng)化的在電氣工程中的應(yīng)用，促進(jìn)電氣工程技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展。本文通過(guò)對(duì)人工智能在電氣系統(tǒng)中的問(wèn)題分析，人工智能控制器可以根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)調(diào)整自身性能，進(jìn)一步明確了其在電氣工程應(yīng)用中的方向，為電氣工程自動(dòng)化奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在科技占主導(dǎo)地位的21世紀(jì)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了智能化設(shè)計(jì)，提高了電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的效率，使人工智能化更好的為人類社會(huì)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

[1]葉干洲 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用[J] 科技咨詢 2010年

[2]郭策 設(shè)計(jì)智能建筑電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的思路[J] 中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品 2012年

[3]王艷 淺談人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用[J] 科技向?qū)?2010年

第5篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

關(guān)鍵詞： 人工智能 足球機(jī)器人 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能控制

引言

足球機(jī)器人系統(tǒng)是一個(gè)典型的多智能體系統(tǒng)和分布式人工智能系統(tǒng)，涉及機(jī)器人學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)[1]、模式識(shí)別、多智能體系統(tǒng)[2]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]等領(lǐng)域，而且它為人工智能理論研究及多種技術(shù)的集成應(yīng)用提供了良好的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。機(jī)器人球隊(duì)與人類足球一樣，它的勝負(fù)不但取決于機(jī)器人本身的性能，而且取決于比賽策略，只有將可靠的硬件與先進(jìn)的策略結(jié)合才能取勝。人工智能技術(shù)在足球機(jī)器人的平臺(tái)上有著重要的作用。從機(jī)器人的外觀到機(jī)器人最重要的核心部分——控制、決策，都無(wú)不起著重要的作用。專家系統(tǒng)[4]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人的路徑規(guī)劃[5]上得到充分的應(yīng)用。

1.人工智能研究現(xiàn)狀

人工智能[6-8]是一門(mén)研究人類智能機(jī)理，以及如何用計(jì)算機(jī)模擬人類智能活動(dòng)的學(xué)科，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別[9]、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等，涉及數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示[10][11]、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

幾乎所有的編程語(yǔ)言均可用于解決人工智能算法，但從編程的便捷性和運(yùn)行效率考慮，最好選用“人工智能語(yǔ)言”[12]。常用的人工智能語(yǔ)言有傳統(tǒng)的函數(shù)型語(yǔ)言Lisp、邏輯型語(yǔ)言Prolog及面向?qū)ο笳Z(yǔ)言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能數(shù)值計(jì)算可視化軟件Matlab中包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，提供了許多Matlab函數(shù)。另外，還有多種系統(tǒng)工具用于開(kāi)發(fā)特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。這些實(shí)用工具為開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用程序提供了便利條件，使人工智能越來(lái)越方便地運(yùn)用于各種領(lǐng)域。

智能機(jī)器人是信息技術(shù)和人工智能等學(xué)科的綜合試驗(yàn)場(chǎng)，可以全面檢驗(yàn)信息技術(shù)和人工智能等各領(lǐng)域的成果，以及它們之間的相互關(guān)系。人工智能技術(shù)中的視覺(jué)、傳感融合、行為決策、知識(shí)處理等技術(shù)，需要使無(wú)線通訊、智能控制、機(jī)電儀一體化、計(jì)算機(jī)仿真等許多關(guān)鍵技術(shù)有機(jī)、高效地集成統(tǒng)一。人們?cè)诤芏囝I(lǐng)域都成功地實(shí)現(xiàn)了人工智能：自主規(guī)劃和調(diào)度、博弈、自主控制、診斷、后勤規(guī)劃、機(jī)器人技術(shù)、語(yǔ)言理解和問(wèn)題求解等。

2.人工智能主要研究領(lǐng)域

人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛，而且涉及的學(xué)科非常多。目前，人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、智能決策支持系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面主要介紹在足球機(jī)器人設(shè)計(jì)、制造、控制等過(guò)程中常用的人工智能技術(shù)[13]。

2.1專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，是一個(gè)具有大量專門(mén)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過(guò)程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問(wèn)題。專家系統(tǒng)一般具有如下基本特征：具有專家水平的專門(mén)知識(shí)；能進(jìn)行有效的推理；具有獲取知識(shí)的能力；具有靈活性；具有透明性；具有交互性；具有實(shí)用性；具有一定的復(fù)雜性及難度。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機(jī)理，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號(hào)的人工智能在處理直覺(jué)、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域已得到了很好的應(yīng)用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織和非線性映射等優(yōu)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合，以及由此而來(lái)的混合方法和混合系統(tǒng)，已經(jīng)成為一大研究熱點(diǎn)。由于其他方法也有優(yōu)點(diǎn)，因此將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，可以達(dá)到更好的應(yīng)用效果。目前這方面工作有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、專家系統(tǒng)、遺傳算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據(jù)理論和灰色系統(tǒng)等的融合。

2.3圖像處理

圖像處理是用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，達(dá)到所需結(jié)果，又稱影像處理。圖像處理技術(shù)主要包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別三個(gè)部分。常見(jiàn)的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。數(shù)字圖像處理中的模式識(shí)別技術(shù)，可以對(duì)人眼無(wú)法識(shí)別的圖像進(jìn)行分類處理，可以快速準(zhǔn)確地檢索、匹配和識(shí)別出各種東西，在日常生活各方面和軍事上用途較大。

3.人工智能在足球機(jī)器人中的應(yīng)用

3.1基于專家系統(tǒng)的足球機(jī)器人規(guī)劃

路徑規(guī)劃或避碰問(wèn)題是足球機(jī)器人比賽中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。根據(jù)工作環(huán)境，路徑規(guī)劃模型可分為基于模型的全局路徑規(guī)劃和基于傳感器的局部路徑規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃的主要方法有：可視圖法、自由空間法、最優(yōu)控制法、柵格法、拓?fù)浞?、切線圖法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。局部路徑規(guī)劃的主要方法有：人工勢(shì)場(chǎng)法、模糊邏輯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法[14]等。機(jī)器人規(guī)劃專家系統(tǒng)是用專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)建立起來(lái)的機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)。大多數(shù)成功的專家系統(tǒng)都是以基于規(guī)則系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)來(lái)模仿人類的綜合機(jī)理的。它由五部分組成：知識(shí)庫(kù)、控制策略、推理機(jī)、知識(shí)獲取、解釋與說(shuō)明。隨著人工智能計(jì)算智能與進(jìn)化算法研究的逐步發(fā)展，遺傳算法、蟻群算法等的提出，機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題得到了相應(yīng)發(fā)展。尤其是通過(guò)遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，機(jī)器人更加智能化，其運(yùn)行路徑更加逼近理想的優(yōu)化要求。以動(dòng)態(tài)、未知環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃為研究背景，利用遺傳算法采用了基于路點(diǎn)坐標(biāo)值的可變長(zhǎng)染色體編碼方式，構(gòu)造了包含障礙物排斥子函數(shù)項(xiàng)的代價(jià)函數(shù)，使得路徑規(guī)劃中的地圖信息被成功引入到了遺傳操作的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中。同時(shí)針對(duì)路徑規(guī)劃問(wèn)題的具體應(yīng)用，改進(jìn)了交叉和變異兩種遺傳算子，獲得了較為理想的路徑搜索效率，達(dá)到了較好的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃效果。

3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人定導(dǎo)航中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿效生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理方法，其優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在它可以處理難以用模型或規(guī)則描述的過(guò)程和系統(tǒng)；對(duì)非線性系統(tǒng)具有統(tǒng)一的描述；有較強(qiáng)的信息融合能力。因此在移動(dòng)機(jī)器人定位與導(dǎo)航方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合正是利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些特性，將機(jī)器人外部傳感器的傳感數(shù)據(jù)信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入處理對(duì)象，從而獲得移動(dòng)機(jī)器人自身位置與對(duì)障礙物比較精確的估計(jì)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的避障與自定位。

結(jié)語(yǔ)

隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，足球機(jī)器人競(jìng)賽水平將不斷提高。但就目前情況來(lái)看，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上擴(kuò)大應(yīng)用的范圍，增強(qiáng)應(yīng)用的效果，還應(yīng)主要在人工智能技術(shù)上做進(jìn)一步的研究。專家系統(tǒng)在專家知識(shí)的總結(jié)、表述及不確定的情況下推理是目前專家系統(tǒng)的瓶頸所在。制造生產(chǎn)的多變復(fù)雜性及操作的人工經(jīng)驗(yàn)性，使人工智能的應(yīng)用受到限制。此外，一些工藝參數(shù)的定量化實(shí)現(xiàn)也不易。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)也在進(jìn)一步完善，如多種方法混合技術(shù)、多專家系統(tǒng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、并行分布處理技術(shù)等。隨著新型人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，制造業(yè)將會(huì)更加光明，性能更加優(yōu)越的足球機(jī)器人也不再遙遠(yuǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄭南寧.計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別[M].北京-國(guó)防工業(yè)出版社，1998.3.

[2]Wang Hongbing Fan Zhihua She Chundong Formal Specification of Role Assignment for Open Multi Agent System Chinese of Journal Electronics[J].2007，16（2）：212-216.

[3]LIMING ZHANG AND FANJI GU NEURAL INFORMATION PROCESSING VOLUME 1[M]Fudan University Press， 2001.

[4]Cai Zixing，King-Sun Fu. Expert-System-Based Robot Planning ？Control Theory & Applications[J] .1988（2）： 35-42.

[5]張銳，吳成東.機(jī)器人智能控制研究進(jìn)展[J].沈陽(yáng)建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003，19（1）：61-64.

[6]蔡自興，徐光祐.人工智能機(jī)器應(yīng)用（第三版）清華大學(xué)出版社，2004.

[7]艾輝.謝康寧，謝百治.談人工智能技術(shù)[J]中國(guó)醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2004，18（2）：78-80.

[8]Nilsson NJ.Artificial Intelligence：A New Synthesis[M].Beijing：China Machine Press，2006：72-95.

[9]Han Jiqing Gao Wen Robust Speech Recognition Method Based on Discriminative Environment Feature Extraction Journal of Computer Science and Technology[J]. 2001；16（5）：458-464.

[10]Tang Zhijie Yang Baoan Zhang Kejing Design of Multi-attribute Knowledge Base Based on Hybrid Knowledge Representation Journal of Donghua University 2006，23（6）：62-66.

[11]Hu Xiangpei Wang Xuyin Knowledge representation and rule——based solution system for dynamic programming model Journal of Harbin Institute of Technology 2003，10（2）：190-194.

[12]姚根.人工智能的概況及實(shí)現(xiàn)方法[J] .2009，28（3）：108.

第6篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

電線發(fā)明之后，人們希望尋找它的工作模式，而無(wú)論在什么國(guó)家，甚至什么星球，其實(shí)它的模式都是一樣的，這種反復(fù)出現(xiàn)的工作模式會(huì)為技術(shù)發(fā)展指明方向。

這里談的都是長(zhǎng)期趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，技術(shù)將走向何方。我們理解事物的形態(tài)是沒(méi)有辦法改變的，比如四個(gè)輪子的車，四只腳的動(dòng)物，這都是由事物自身規(guī)律決定的，這種形態(tài)就是必然的，但是就某種物種或者產(chǎn)品而言，比如斑馬或者某種機(jī)器人，就是偶然出現(xiàn)的，是我們可能沒(méi)有預(yù)料到的。

想象一下，山谷里飄來(lái)一陣雨，每一個(gè)雨滴的路徑是不可預(yù)測(cè)的，但是他們運(yùn)動(dòng)的方向是可以預(yù)測(cè)的，都是向下的。電話的出現(xiàn)是必然，而iPhone不是，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)是必然，而 Twitter 不是。

人工智能早已來(lái)臨

最為重要的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)之一是人工智能，是感知并讓產(chǎn)品更為智能的技術(shù)。大家可能對(duì)人工智能都不陌生，但是我想從一個(gè)不一樣的角度解釋它，讓大家對(duì)未來(lái)的智能制造業(yè)有所了解。

首先，人工智能的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，只是很多時(shí)候扮演幕后的角色，我們并沒(méi)有直接了解它。

人工智能系統(tǒng)解讀X光片的本領(lǐng)已經(jīng)比醫(yī)生更高，查閱法律證據(jù)的能力也比律師要高。我來(lái)中國(guó)坐的飛機(jī)大部分時(shí)間也是由人工智能系統(tǒng)而不是飛行員在控制。開(kāi)車的時(shí)候，帶有人工智能技術(shù)的剎車系統(tǒng)比人的判斷更好。百度和谷歌的人工智能技術(shù)可以分析照片，告訴你照片里面正在發(fā)生什么事情。

2016年谷歌的人工智能系統(tǒng)戰(zhàn)勝了頂級(jí)的圍棋人類選手，這個(gè)系統(tǒng)甚至還可以不斷地學(xué)習(xí)如何下棋。過(guò)去十多年的電腦游戲，都是在和人工智能系統(tǒng)對(duì)戰(zhàn)，現(xiàn)在的系統(tǒng)不光知道如何對(duì)戰(zhàn)，還知道如何學(xué)習(xí)新的對(duì)戰(zhàn)本領(lǐng)，這有很大的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)也是當(dāng)今人工智能系統(tǒng)最重要的功能。

其實(shí)人工智慧要比人工智能更適合來(lái)形容這種技術(shù)，因?yàn)楝F(xiàn)在應(yīng)用這種技術(shù)的產(chǎn)品已經(jīng)比人更聰明。比如，計(jì)算器要比人腦的算數(shù)能力高很多，GPS導(dǎo)航設(shè)備要比人對(duì)空間的認(rèn)知好很多，百度可以記住6萬(wàn)億個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人腦的記憶能力。

我們?cè)谄嚿喜捎萌斯ぶ悄芟到y(tǒng)，是因?yàn)樗鼪](méi)有人的那些不良駕駛習(xí)慣，人類本就不應(yīng)該開(kāi)車，所以我們希望用人工智能技術(shù)來(lái)代替人，人工智能系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)槠渌虑榉中模膊粫?huì)像人一樣想問(wèn)題。

人工智能也許會(huì)超越人類

但不可能和人類一模一樣

人類對(duì)智力和智能的理解是錯(cuò)誤的、單一維度的、片面的。智力其實(shí)是一套思考方式、知識(shí)體系和工具，而這些方式、體系和工具構(gòu)成了我們的思考和學(xué)習(xí)能力，每個(gè)人都不同，數(shù)量有幾百種，比如演繹推理、歸納推理、符號(hào)推理、邏輯、空間導(dǎo)航、記憶等。

動(dòng)物的智力也是由很多思維方式構(gòu)成的，有的時(shí)候他們看待人類的方式也是它們所獨(dú)有的。一只松鼠或者其他嚙齒類動(dòng)物的記憶能力超過(guò)人類，因?yàn)榧词惯^(guò)了好多年，它們還可以記得當(dāng)初在什么地方埋下了成千上萬(wàn)顆橡果，這一點(diǎn)沒(méi)有人可以做到，所以某些動(dòng)物的智力在某些方面是超過(guò)人類的。

在設(shè)計(jì)人工智能系統(tǒng)的時(shí)候，我們遵循同樣的原則，讓它們可以以某一種特定的方式看待人類，而不是像人類一樣思考，其中有一條設(shè)計(jì)理念所有的工程師都會(huì)銘記心中，那就是產(chǎn)品不可能每一方面都能做到最優(yōu)，總需要做出權(quán)衡。

各種人工智能系統(tǒng)產(chǎn)品總會(huì)在某一方面超出人類智力，但不可能做得跟人類一樣。

在看待人類智能的時(shí)候，我們可能會(huì)將自己視為中心，其他智能圍著我們轉(zhuǎn)，就像宇宙學(xué)的地心說(shuō)理論，而其實(shí)我們并不是什么中心。

我們對(duì)人類智能的理解會(huì)隨著人工智能技術(shù)提高而改變，而開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)的過(guò)程就是不斷發(fā)現(xiàn)不同智力和思考模式的過(guò)程，而每一種模式對(duì)于研究人工智能都有用。很多時(shí)候，人類智能無(wú)法或者有相當(dāng)大的難度去理解一些問(wèn)題，無(wú)論是科學(xué)上的還是商業(yè)上的。

我們可以通過(guò)兩步法來(lái)解決這些問(wèn)題，第一是開(kāi)發(fā)一套異于人類思考方式的人工智能系統(tǒng)，第二是利用這些系統(tǒng)加上人類智能來(lái)共同解決這些問(wèn)題。這個(gè)過(guò)程就是證明我們不是智能中心的過(guò)程，思維方式真的是多種多樣的。

新經(jīng)濟(jì)的財(cái)富引擎就是在接觸社會(huì)的同時(shí)擁有創(chuàng)造性思考的能力。一個(gè)人如果不接觸社會(huì)，可能會(huì)有異于常人的想法，但是如果他一直接收各方面信息，很難有創(chuàng)造性的想法。有些人工智能系統(tǒng)可能沒(méi)有人類聰明或者反應(yīng)更快，但可能擁有不一樣的想法，這就是價(jià)值所在。

人工智能帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)

在于怎么用

人工智能是第二次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命是從自然能源到人造能源的變革，那之前的農(nóng)業(yè)時(shí)代都是靠人或者牲畜的肌肉力量，之后有了蒸汽機(jī)、電動(dòng)機(jī)等設(shè)備。日用品，工業(yè)品都是用這些設(shè)備制造出來(lái)的，人類也有了駕馭自然力的能力。

我們之所以有現(xiàn)在的生活，都是因?yàn)槲覀儗⑷嗽炷茉醋鳛橐环N商品進(jìn)行交換，這些商品通過(guò)電力形式在全國(guó)范圍內(nèi)流通，所有人都可以購(gòu)買人造能源。農(nóng)民不需要?jiǎng)?chuàng)造人造能源，而只需要購(gòu)買就可以得到。

人造能源的流通是創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)精神的巨大引擎，比如一個(gè)農(nóng)民有一套人力水泵，有了人造能源之后，他可能就會(huì)產(chǎn)生將其改造為自動(dòng)水泵的想法，因?yàn)橛辛穗姾退?，就可以制造電?dòng)泵。而將電動(dòng)泵的例子放大幾萬(wàn)倍，也就有了我們的城市，這就是我們所說(shuō)的第一次工業(yè)革命。

現(xiàn)在人工智能的研制也要達(dá)到同樣目的，我們會(huì)在電動(dòng)泵中加入人工智能系統(tǒng)，讓它變成一款智能水泵。而將智能水泵的例子在城市建設(shè)中放大，就是第二次工業(yè)革命，也就是讓電能驅(qū)動(dòng)的設(shè)備具有認(rèn)知功能，變得智能。這個(gè)進(jìn)程不只包括制造業(yè)，而是整個(gè)經(jīng)濟(jì)的升級(jí)。而如果沒(méi)有公司經(jīng)營(yíng)的智能升級(jí)和消費(fèi)者的智能升級(jí)，制造業(yè)的智能升級(jí)也是不可能實(shí)現(xiàn)的。第二次工業(yè)革命將實(shí)現(xiàn)整體經(jīng)濟(jì)的智能化。在250馬力的汽車上匹配250種思維方式，不是人類的思維方式，而是人工智能的算法。問(wèn)題是，如果你的企業(yè)有1000種思維方式24小時(shí)為你服務(wù)，你會(huì)用它們來(lái)做些什么？

未來(lái)，人工智能系統(tǒng)將部署在云端，作為一種商業(yè)資源，所有公司都可以購(gòu)買這些資源來(lái)為商業(yè)拓展提供動(dòng)力，人工智能將成為像電一樣的能源和人人可以購(gòu)買使用的服務(wù)，這就是第二次工業(yè)革命的結(jié)果，讓人工智能的資源自由流動(dòng)。

未來(lái)一萬(wàn)家的新創(chuàng)企業(yè)所采用的模式可能非常相似，就是將他們的業(yè)務(wù)加入人工智能系統(tǒng)。正如第一次工業(yè)革命，將一種工具自動(dòng)化一樣，第二次工業(yè)革命令自動(dòng)化設(shè)備具有感知能力。

谷歌認(rèn)為人工智能就是下一次浪潮，所以它抓住這個(gè)機(jī)遇，從移動(dòng)優(yōu)先戰(zhàn)略過(guò)渡到人工智能優(yōu)先戰(zhàn)略。現(xiàn)在，一些公司，比如谷歌、微軟、亞馬遜 和Facebook ，已經(jīng)開(kāi)始出售云端人工智能系統(tǒng)的服務(wù)，價(jià)格大概是每100次查詢6美分。

第7篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

關(guān)鍵詞：人工智能；自動(dòng)化控制軟件；交互模型

人工智能是一種新興技術(shù)，是在控制軟件自動(dòng)化操作的基礎(chǔ)上，通過(guò)模擬人類行為，將簡(jiǎn)單重復(fù)的工作進(jìn)行模塊化，并根據(jù)智能化模糊實(shí)現(xiàn)較高的容錯(cuò)率，從而有效替代人工操作的一門(mén)技術(shù)。在科技的不斷發(fā)展下，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)方面，極大的促進(jìn)各行各業(yè)發(fā)展。但是從目前我國(guó)整體發(fā)展看，人工智能的應(yīng)用還處于比較低級(jí)的階段，為了促進(jìn)自動(dòng)化控制軟件的高效率應(yīng)用，進(jìn)一步解放人工，提高生產(chǎn)力，需要在自動(dòng)化控制軟件優(yōu)化人工智能交互流程，構(gòu)建一種新的控制交互模型，使自動(dòng)化控制軟件能夠最大限度利用資源，更加科學(xué)有效的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)，節(jié)省人力資源成本。自動(dòng)化控制軟件中人工智能交互模型研究是一項(xiàng)涉及計(jì)算機(jī)軟硬件、人體工程學(xué)、心理學(xué)、信息學(xué)等多門(mén)學(xué)科，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，已經(jīng)具有了基本成效，主要有多通道交互、以邏輯程序設(shè)計(jì)交互、以用戶為中心等交互方法，各有優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。在未來(lái)還需要不斷進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)人工智能在自動(dòng)化控制軟件中的高效應(yīng)用。

1人工智能工作原理

人工智能雖然已經(jīng)在人們生活的各個(gè)方面得到廣泛應(yīng)用，但是作為一種高新技術(shù)，人們對(duì)它的了解還不夠深刻，在人工智能的利用上也是簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化操作等功能，還處于比較起步的研究階段。人工智能的最終目的是通過(guò)科技實(shí)現(xiàn)一種類似于人類智能的反應(yīng)邏輯程序，目前對(duì)人工智能的研究集中在語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言處理等方面，雖然現(xiàn)在人工智能發(fā)展還比較低級(jí)，無(wú)法自主解決復(fù)雜問(wèn)題，但是隨著科技發(fā)展，人工智能也將會(huì)在外部接受聲音、畫(huà)面信息輸入等集成眾多感知系統(tǒng)，結(jié)合內(nèi)部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程計(jì)算，形成具備超機(jī)械能力的智能化操作。從當(dāng)前的人工智能理論看，其工作原理是通過(guò)基礎(chǔ)元件模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，涉及數(shù)理邏輯、仿生學(xué)、自動(dòng)化、生物學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。最基本的人工智能的實(shí)現(xiàn)需要軟硬件協(xié)同工作，而實(shí)現(xiàn)人工智能交互則要求感知生物信息特征和輸入信息，利用大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于交互存在各種各樣情況，并且內(nèi)容和特點(diǎn)各不相同，數(shù)據(jù)處理和分析十分復(fù)雜，交互反饋的精確程度較差，因此，有必要在自動(dòng)化控制軟件的應(yīng)用中設(shè)計(jì)人工智能交互模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和反饋。

2人工智能技術(shù)在自動(dòng)化控制軟件中的優(yōu)點(diǎn)

2.1控制不定性參數(shù)

在自動(dòng)化控制軟件中，常見(jiàn)故障是由于數(shù)據(jù)錯(cuò)誤導(dǎo)致系統(tǒng)計(jì)算出現(xiàn)偏差，造成突出故障，而數(shù)據(jù)作為計(jì)算內(nèi)容必須十分精準(zhǔn)，軟件才能正常運(yùn)行，對(duì)此應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以有效避免此類突發(fā)性問(wèn)題。人工智能是借助工程元件模擬人類神經(jīng)，下達(dá)相對(duì)指令，并對(duì)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立誤差區(qū)間校正，可以在交互時(shí)減少不定性參數(shù)造成的影響，使得在交互過(guò)程中更具準(zhǔn)確和智能。對(duì)比人工操作以及自動(dòng)化控制，人工智能技術(shù)的安全程度更高，穩(wěn)定性更強(qiáng)，并且在未來(lái)成長(zhǎng)空間也更大。

2.2有效降低人工成本

人工智能的發(fā)展本身就是為了降低人工操作，解放人力資源，節(jié)省人工成本。在人工智能應(yīng)用中，可以對(duì)相對(duì)復(fù)雜的情況進(jìn)行準(zhǔn)確應(yīng)對(duì)，依據(jù)目標(biāo)反饋信息，進(jìn)行分析，并模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)反饋處理結(jié)果，達(dá)到預(yù)期目的。例如在極端環(huán)境中救援任務(wù)，人類由于環(huán)境惡劣無(wú)法進(jìn)行的任務(wù)，可以由人工智能程序控制的機(jī)械進(jìn)行救援，不受環(huán)境、位置和空間影響，在具體生產(chǎn)生活中，也能夠有效替代人工，現(xiàn)在發(fā)達(dá)的物流體系，便借助了人工智能進(jìn)行包裹分類和運(yùn)輸，極大便利人們生活。

3構(gòu)建自動(dòng)化控制軟件的人工智能交互模型

3.1多傳感器數(shù)據(jù)融合

人工智能的實(shí)現(xiàn)需要對(duì)現(xiàn)實(shí)信息進(jìn)行采集分析，這就需要多個(gè)傳感器共同工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通融合。具體可以使用關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，根據(jù)各個(gè)傳感器之間數(shù)據(jù)影響系數(shù)，對(duì)傳感器之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，融合數(shù)據(jù)，首先是判斷傳感器之間的數(shù)據(jù)組異同情況，確定每一個(gè)傳感器的具體參考數(shù)列，并比較其他傳感器數(shù)據(jù)，分析出數(shù)據(jù)的接近程度，為了確保在不同運(yùn)行模式下，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，需要通過(guò)主成分分析法計(jì)算權(quán)重，代入樣本指標(biāo)、綜合變量個(gè)數(shù)與方差矩陣來(lái)獲取影響系數(shù)。

3.2構(gòu)建人工智能交互架構(gòu)

交互架構(gòu)的構(gòu)建用到了以下幾種表示方法：（1）框架表示，是系統(tǒng)性整體性的表示方法，主要用于過(guò)程性表達(dá)，能夠?qū)⒊橄髮?duì)象轉(zhuǎn)換為有序數(shù)組，但是需要的節(jié)點(diǎn)較多，維護(hù)和優(yōu)化程序繁瑣。（2）網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義表示，實(shí)現(xiàn)不確定性表達(dá)方式，模塊性清晰直觀，通過(guò)替換字符串構(gòu)建模型，但是后期修改困難，工程量大。（3）產(chǎn)生表示，根據(jù)事物關(guān)系進(jìn)行表達(dá)，聯(lián)想性好，但是表示范圍較小。（4）空間狀態(tài)表示，用于結(jié)構(gòu)知識(shí)表達(dá)，具備很強(qiáng)的適應(yīng)性和概括性，但是個(gè)性化突出，難以通用。通過(guò)以上表示方法構(gòu)建的人工智能交互架構(gòu)，包含了表示模塊、接口模塊、控制模塊三部分，其中表示部件又包括了動(dòng)作轉(zhuǎn)化部件、詞語(yǔ)反饋部件、管理輸入設(shè)備部件、生成圖形部件以及生成屏幕部件。接口模塊對(duì)應(yīng)應(yīng)用API接口，通過(guò)固定模塊對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)部程序運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和使用，該模塊能夠?qū)斎胄畔⑦M(jìn)行分析，判斷其語(yǔ)句規(guī)則，分析類型和需求。控制模塊對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和檢驗(yàn)，具有協(xié)調(diào)用戶和程序的作用。

3.3人工智能交互模型的構(gòu)建

在交互構(gòu)架的基礎(chǔ)上，通過(guò)自動(dòng)化控制軟件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、圖像識(shí)別、通信控制等功能，從而建立人工智能交互模型。為了確保模型功能完善穩(wěn)定，需要在模型中集成數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、圖像處理模塊、管理交互數(shù)據(jù)模塊、管理通信指令模塊、管理交互者模塊、語(yǔ)音模塊、管理用戶模塊以及登錄模塊等功能。各個(gè)模塊負(fù)責(zé)對(duì)應(yīng)功能的實(shí)現(xiàn)，操作數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的主要功能是將各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)交互，包括界面層、邏輯層、訪問(wèn)層。圖像處理模塊可以對(duì)圖像進(jìn)行存儲(chǔ)、壓縮和采集。管理交互數(shù)據(jù)模塊主要對(duì)人工智能在交互過(guò)程中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行記錄、分析以及處理。通信指令模塊負(fù)責(zé)對(duì)交互中的通信指令與通信數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。管理交互者模塊面對(duì)用戶，負(fù)責(zé)用戶個(gè)人信息的記錄與管理。語(yǔ)音模塊能夠根據(jù)用戶需求分析語(yǔ)音內(nèi)容，并提供交互結(jié)果的語(yǔ)音反饋。管理用戶模塊則主要負(fù)責(zé)管理、記錄用戶信息，并設(shè)置權(quán)限來(lái)管理用戶賬戶。登錄模塊控制用戶登錄權(quán)限，確保用戶使用軟件的合法性，同時(shí)還能夠確保模型數(shù)據(jù)真實(shí)有效性。

3.4人工智能交互模型應(yīng)用結(jié)果對(duì)比分析

根據(jù)交互模型構(gòu)建結(jié)果，對(duì)人工智能在交互模型中的應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行具體分析。應(yīng)用過(guò)程中計(jì)算機(jī)硬件方面主要針對(duì)網(wǎng)卡、顯卡、CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)等硬件，選用當(dāng)前主流配置。軟件則構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)、使用主流編程語(yǔ)言和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。并將基于組織符號(hào)人工智能、基于偏好度模型人工智能和基于定制模型人工智能，與本文設(shè)計(jì)的基于自動(dòng)化控制軟件的人工智能交互模型進(jìn)行人工智能語(yǔ)言交互對(duì)比實(shí)驗(yàn)。根據(jù)結(jié)果分析可知，本文設(shè)計(jì)的人工智能交互模型能夠準(zhǔn)確讀取用戶需求，并反饋適合的信息，在語(yǔ)言交互方面優(yōu)于其他類型人工智能交互。

第8篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

讀了下面這12個(gè)問(wèn)答，你就會(huì)對(duì)人工智能的未來(lái)發(fā)展有一個(gè)較為全面的了解。

人工智能的發(fā)展包括哪些階段？

人工智能的發(fā)展可分為三個(gè)階段：弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長(zhǎng)于單個(gè)方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會(huì)下圍棋。

強(qiáng)人工智能，達(dá)到了人類級(jí)別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。

超人工智能，即超級(jí)智能。牛津哲學(xué)家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級(jí)智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘?qiáng)一點(diǎn)，也可以是各方面都比人類強(qiáng)萬(wàn)億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個(gè)話題這么火熱的緣故。

為什么說(shuō)我們正在越來(lái)越快地接近超人工智能？

通過(guò)觀察歷史，我們可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律，即人類出現(xiàn)以來(lái)所有技術(shù)發(fā)展都是以指數(shù)增長(zhǎng)。也就是說(shuō)，一開(kāi)始技術(shù)發(fā)展是小的，但是一旦信息和經(jīng)驗(yàn)積累到一定的基礎(chǔ)，發(fā)展開(kāi)始快速增長(zhǎng)，以指數(shù)的形式，然后是以指數(shù)的指數(shù)形式增長(zhǎng)。

未來(lái)學(xué)家瑞?庫(kù)茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報(bào)定律。之所以會(huì)存在這種規(guī)律，是因?yàn)橐粋€(gè)更加發(fā)達(dá)的社會(huì)，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強(qiáng)，發(fā)展的速度也更快。

李四光也曾經(jīng)寫(xiě)道：“人類的發(fā)展不是等速度運(yùn)動(dòng)，而是類似一種加速度運(yùn)動(dòng)，即愈到后來(lái)前進(jìn)的速度愈是成倍地增加?！?/p>

人工智能技術(shù)的關(guān)鍵難點(diǎn)是什么？

用計(jì)算機(jī)科學(xué)家高德納的說(shuō)法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過(guò)了人類，但是在那些人類和其它動(dòng)物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)?！币恍┪覀冇X(jué)得困難的事情――微積分、金融市場(chǎng)策略、翻譯等，對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)都太簡(jiǎn)單了。我們覺(jué)得容易的事情――視覺(jué)、動(dòng)態(tài)、移動(dòng)、直覺(jué)――對(duì)電腦來(lái)說(shuō)則太難了。

摩爾定律真的那么有效嗎？

摩爾定律認(rèn)為全世界的電腦運(yùn)算能力每?jī)赡昃头槐?，這一定律有歷史數(shù)據(jù)所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數(shù)級(jí)別的。我們用這個(gè)定律來(lái)衡量1000美元什么時(shí)候能買到1億億cps（每秒運(yùn)算次數(shù)）?，F(xiàn)在1000美元能買到10萬(wàn)億cps，和摩爾定律的歷史預(yù)測(cè)相符合。瑞?庫(kù)茨維爾提出的加速回報(bào)定理，也就是摩爾定律的擴(kuò)展定理。

我們什么時(shí)候能用上和人腦一樣聰明的電腦？

現(xiàn)在1000美元能買到的電腦已經(jīng)強(qiáng)過(guò)了老鼠，并且達(dá)到了人腦千分之一的水平。1985年的時(shí)候，同樣的錢(qián)只能買到人腦萬(wàn)億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬(wàn)分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個(gè)速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運(yùn)算速度抗衡的電腦了。

我們?nèi)绾卧斐龀斯ぶ悄埽?/p>

第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡(jiǎn)單。

第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過(guò)程，讓計(jì)算機(jī)演化出智能，三是建造一個(gè)能進(jìn)行兩項(xiàng)任務(wù)的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進(jìn)自己的架構(gòu)了，我們直接把電腦變成了電腦科學(xué)家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務(wù)。

為什么說(shuō)強(qiáng)人工智能可能比我們預(yù)期的更早降臨？

因?yàn)?，一，指?shù)級(jí)增長(zhǎng)的開(kāi)端可能像蝸牛漫步，但是后期會(huì)跑的非?？臁６?，軟件的發(fā)展可能看起來(lái)很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠(yuǎn)改變進(jìn)步的速度。就好像在人類還信奉地心說(shuō)的時(shí)候，科學(xué)家們沒(méi)法計(jì)算宇宙的運(yùn)作方式，但是日心說(shuō)的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個(gè)能自我改進(jìn)的電腦來(lái)說(shuō)，對(duì)我們來(lái)說(shuō)還很遠(yuǎn)，但是可能一個(gè)無(wú)意的變動(dòng)，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強(qiáng)大千倍，從而開(kāi)啟朝人類級(jí)別智能的沖刺。

超人工智能為什么會(huì)導(dǎo)致智能爆炸？

這里我們要引出一個(gè)概念――遞歸的自我改進(jìn)。這個(gè)概念是這樣的：一個(gè)運(yùn)行在特定智能水平的人工智能，比如說(shuō)腦殘人類水平，有自我改進(jìn)的機(jī)制。當(dāng)它完成一次自我改進(jìn)后，它比原來(lái)更加聰明了，我們假設(shè)它到了愛(ài)因斯坦水平。而這個(gè)時(shí)候它繼續(xù)進(jìn)行自我改進(jìn)，然而現(xiàn)在它有了愛(ài)因斯坦水平的智能，所以這次改進(jìn)會(huì)比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進(jìn)使得他比愛(ài)因斯坦還要聰明很多，讓它接下來(lái)的改進(jìn)進(jìn)步更加明顯。如此反復(fù)，這個(gè)強(qiáng)人工智能的智能水平越長(zhǎng)越快，直到它達(dá)到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報(bào)定律的終極表現(xiàn)。

我們還要多久才能迎來(lái)超人工智能？

著名人工智能專家、谷歌公司的技術(shù)總監(jiān)瑞?庫(kù)茲韋爾相信電腦會(huì)在2029年達(dá)成強(qiáng)人工智能，而等到2045年，我們不但會(huì)造出超人工智能，還會(huì)迎來(lái)一個(gè)完全不同的世界――奇點(diǎn)時(shí)代。

什么是奇點(diǎn)時(shí)代？

所謂奇點(diǎn)時(shí)代，指的是超人工智能的出現(xiàn)將世界帶入的一個(gè)新的時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代中，人類將無(wú)法預(yù)測(cè)技術(shù)如何發(fā)展，因?yàn)槌斯ぶ悄艿男袨閷⒊鋈祟惖睦斫饽芰Α?/p>

超人工智能可能給人類帶來(lái)的最大益處是什么？

永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過(guò)這需要超人工智能在納米技術(shù)和生物技術(shù)方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個(gè)“年輕機(jī)器”，當(dāng)一個(gè)60歲的人走進(jìn)去后，再出來(lái)時(shí)就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發(fā)現(xiàn)不影響大腦數(shù)據(jù)的方法來(lái)改造大腦就好了。一個(gè)90歲的失憶癥患者可以走進(jìn)“年輕機(jī)器”，再出來(lái)時(shí)就擁有了年輕的大腦。這些聽(tīng)起來(lái)很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結(jié)構(gòu)的話，這就完全不離譜。

超人工智能最值得我們?nèi)?dān)心的問(wèn)題是什么？

第9篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

人工智能技術(shù)的誕生，為人類探索計(jì)算機(jī)科技、便捷生活展望了美好的前景，提供了豐富的想象空間，在社會(huì)科學(xué)中的應(yīng)用廣泛。教育手段革新，需要一種新的技術(shù)作為保障和支持。人工智能技術(shù)應(yīng)用的普遍性和網(wǎng)絡(luò)教育技術(shù)發(fā)展的需求性一拍即合，成為一種新的教育發(fā)展模式。本文將對(duì)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用進(jìn)行探究。

【關(guān)鍵詞】人工智能 網(wǎng)絡(luò)教育 具體應(yīng)用

1 網(wǎng)絡(luò)教育模式的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 網(wǎng)絡(luò)教育的優(yōu)勢(shì)

網(wǎng)絡(luò)教育模式是對(duì)傳統(tǒng)課堂教育模式的更新與演進(jìn)，傳統(tǒng)課堂教育模式具有交流便捷、課堂管理方便的優(yōu)勢(shì)，但是也受到空間和時(shí)間的雙重限制，需要繳納昂貴的場(chǎng)地和設(shè)施費(fèi)用，難以追趕新時(shí)期人們快捷的工作步伐。網(wǎng)絡(luò)教育通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程傳遞，在繼承和發(fā)展了傳統(tǒng)課堂優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，彌補(bǔ)了缺點(diǎn)和不足，在虛擬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，擺脫了有關(guān)時(shí)間、空間、身份等諸多限制，促進(jìn)了教育手段的創(chuàng)新，為人們提供了更多接受教育的機(jī)會(huì)，促進(jìn)了國(guó)民教育水平的提高。

1.2 網(wǎng)絡(luò)教育存在的問(wèn)題

網(wǎng)絡(luò)教育的問(wèn)題主要體現(xiàn)在以下方面：

1.2.1 操作平臺(tái)的局限性

網(wǎng)絡(luò)教育登錄界面的首頁(yè)，一般包含著課程選擇、成績(jī)查詢、習(xí)題演練、師資介紹等基本內(nèi)容，這容易導(dǎo)致眾多網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)具有相同的首頁(yè)模板和計(jì)算機(jī)程序，不同平臺(tái)、不同學(xué)科、不同專業(yè)沒(méi)能充分體現(xiàn)出其獨(dú)一無(wú)二的課程特色。操作平臺(tái)具有局限性，無(wú)法充分體現(xiàn)人性化特色和該課程的特殊化要求。

1.2.2 教學(xué)方式的一致性

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中，一般采用計(jì)算機(jī)程序設(shè)定好的流程，授課、復(fù)習(xí)、習(xí)題演練、期末考試、綜合評(píng)估為基本程序，流程化操作，無(wú)法根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和成績(jī)要求制定相應(yīng)的教學(xué)方式。教學(xué)評(píng)價(jià)流程過(guò)于死板，無(wú)法像教師一樣考慮其他綜合因素進(jìn)行分析，這就容易導(dǎo)致考試系統(tǒng)的公平性、評(píng)分的合理性受到質(zhì)疑，無(wú)法體現(xiàn)教學(xué)權(quán)威性。

1.2.3 服務(wù)系統(tǒng)的落后性

網(wǎng)絡(luò)教育是以計(jì)算機(jī)的軟件程序?yàn)楸憩F(xiàn)載體，將教學(xué)課程和學(xué)習(xí)方式相融合。隨著知識(shí)體系更新?lián)Q代的不斷加快，學(xué)術(shù)糾錯(cuò)的發(fā)生，課程及時(shí)更新也是十分重要的。但是網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)系統(tǒng)具有一定的落后性和延時(shí)性，傳遞的知識(shí)和答疑手段相對(duì)落后，影響著網(wǎng)絡(luò)教育的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

2 人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的具體應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系統(tǒng)的“剛性”無(wú)法符合學(xué)習(xí)者不同的教學(xué)需求，不懂得如何具體因人而異、因材施教；而人工智能“柔性”的工作特點(diǎn)，可以有綜合考慮各種影響因素，并及時(shí)調(diào)節(jié)，恰好是對(duì)缺陷的補(bǔ)充。事實(shí)證明，人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的具體應(yīng)用也取得了較好的效果，主要體現(xiàn)在以下方面：

2.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用

專家系統(tǒng)是對(duì)智能教學(xué)系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)以及先進(jìn)的智能化硬件設(shè)備的總稱。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)教育是流程化、規(guī)范化的，智能化教學(xué)系統(tǒng)是對(duì)每個(gè)流程應(yīng)用智能化手段，促進(jìn)教學(xué)過(guò)程的科學(xué)性。

2.1.1 智能決策系統(tǒng)。

在課程開(kāi)始之前，增設(shè)智能決策功能即智能決策系統(tǒng)，類似于學(xué)校的入學(xué)考試，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、成績(jī)水平、智力狀況進(jìn)行基本的分析和了解，以學(xué)生能力而不是教師要求為教學(xué)依據(jù)，制定合理的教學(xué)計(jì)劃和學(xué)習(xí)方案；通過(guò)智能化設(shè)計(jì)，確定學(xué)習(xí)成績(jī)分階段測(cè)試計(jì)劃、智力開(kāi)發(fā)方案和考試模擬系統(tǒng)等，通過(guò)這些方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生能力的充分開(kāi)發(fā)。

2.1.2 智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)

這是通過(guò)對(duì)學(xué)生一定時(shí)期學(xué)習(xí)環(huán)境的營(yíng)造，通過(guò)對(duì)環(huán)境內(nèi)各影響因素施加措施，為學(xué)生的學(xué)習(xí)提供優(yōu)質(zhì)條件。影響因素包括教師、學(xué)習(xí)資源、外部因素等，一旦學(xué)生學(xué)習(xí)沒(méi)有達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)，教師模塊就會(huì)對(duì)學(xué)生的動(dòng)態(tài)行為做出科學(xué)正確的指導(dǎo)，并向正確的學(xué)習(xí)軌跡糾正；學(xué)生學(xué)習(xí)所需要的參考資料、試卷分析、時(shí)事熱點(diǎn)等，會(huì)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展情況及時(shí)更新資料庫(kù)；學(xué)生在學(xué)習(xí)中遭遇困境，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)智能化發(fā)揮引導(dǎo)和提醒功能。

2.1.3 智能教學(xué)系統(tǒng)和智能化硬件設(shè)備

智能教學(xué)系統(tǒng)和智能化硬件設(shè)備分別是智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的軟件和硬件載體。智能教學(xué)系統(tǒng)是智能決策和智能導(dǎo)學(xué)子系統(tǒng)的綜合，是幾種不同模式的組合與搭配，最終出現(xiàn)適合學(xué)生自身的學(xué)習(xí)模式，并且讓系統(tǒng)關(guān)系更加穩(wěn)固；硬件系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)和載體，包括傳輸設(shè)備中的路由器、交換機(jī)設(shè)備，終端的打印機(jī)、攝像頭等。

2.2 其他人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用

2.2.1 語(yǔ)言處理系統(tǒng)

語(yǔ)言處理系統(tǒng)在人工智能領(lǐng)域是一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)，系統(tǒng)內(nèi)部擁有錄音模塊、語(yǔ)言識(shí)別模塊、轉(zhuǎn)換模塊和輸出模塊。學(xué)生向錄音系統(tǒng)發(fā)出聲音，語(yǔ)言識(shí)別和轉(zhuǎn)換模塊將語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為文字顯示在計(jì)算機(jī)界面上。就目前的技術(shù)來(lái)說(shuō)，語(yǔ)言處理系統(tǒng)可以處理簡(jiǎn)單口語(yǔ)和書(shū)面語(yǔ)言，局限在普通話，隨著語(yǔ)言庫(kù)的升級(jí)，語(yǔ)言處理系統(tǒng)的功能會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大。這一功能的出現(xiàn)，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)語(yǔ)言口語(yǔ)和減少文字任務(wù)有很大的幫助。

2.2.2 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)

知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)是對(duì)知識(shí)和數(shù)據(jù)的整合、匯總和儲(chǔ)存，學(xué)生僅依靠記憶中對(duì)知識(shí)的只言片語(yǔ)和殘損記憶，發(fā)揮知識(shí)庫(kù)強(qiáng)大搜索功能，自動(dòng)分辨出關(guān)鍵詞，并提供完整的數(shù)據(jù)。這對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)記錄的查找和知識(shí)的復(fù)習(xí)有很大幫助，也有助于系統(tǒng)的升級(jí)和完善。

3 促進(jìn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的具體措施

3.1 加大資金支持

資金支持是發(fā)展新科技的堅(jiān)實(shí)保證，政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)該重視人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育發(fā)展中的巨大作用，提供政策的優(yōu)惠和資金撥款，給予場(chǎng)地和設(shè)備的支持。有了資金的支持，可以吸引優(yōu)秀人才開(kāi)展系統(tǒng)研發(fā)和技術(shù)升級(jí)工作，可以為人工智能的應(yīng)用提供高性能、高水平、先進(jìn)的硬件設(shè)施保障。

3.2 開(kāi)展教學(xué)實(shí)施

應(yīng)該積極促進(jìn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的教學(xué)實(shí)施活動(dòng)，通過(guò)一線學(xué)習(xí)的監(jiān)測(cè)和實(shí)驗(yàn)，推動(dòng)新技術(shù)的普及與應(yīng)用。在相關(guān)專業(yè)院校安裝人工智能軟件，也是促進(jìn)教學(xué)實(shí)施的有效途徑。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，人工智能是一項(xiàng)應(yīng)用廣泛，可研究性強(qiáng)的計(jì)算機(jī)前沿技術(shù)。通過(guò)人工智能相關(guān)技術(shù)的研究，能夠解決網(wǎng)絡(luò)教育中存在的諸多問(wèn)題，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量和效率，方便老師的教學(xué)管理，以及對(duì)教育教學(xué)模式將產(chǎn)生深刻影響。

參考文獻(xiàn)

[1]馮佳.虛擬機(jī)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)光盤(pán)軟件與應(yīng)用，2011（17）.

[2]王世剛，王紀(jì)鳳，尚玉蓮，趙學(xué)軍.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)中的虛擬機(jī)技術(shù)應(yīng)用[J].中國(guó)現(xiàn)代教育裝備，2011（01）.

[3]劉健.人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用探索[J]. 計(jì)算機(jī)光盤(pán)軟件與應(yīng)用，2014（06）.

[4]陳建鋒.人工智能及其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].城市建設(shè)理論研究.2015（03）.

作者簡(jiǎn)介

侯燕（1981-），女，山東省濟(jì)寧市人。碩士學(xué)歷。現(xiàn)為齊魯師范學(xué)院講師。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用。