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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)是以計算機技術(shù)為基礎(chǔ)，融合多門學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù)，其主要是通過計算機模擬構(gòu)建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點是：一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設(shè)備的控制，因此人工智能技術(shù)具有很強的邏輯性，便于控制人員進(jìn)行操作；二是價值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計算機技術(shù)，而且其還實現(xiàn)了對電氣設(shè)備的自動化控制與監(jiān)測，實現(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用；三是準(zhǔn)確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對電氣設(shè)備的精確性操作，比如利用人工智能技術(shù)可以對電氣設(shè)備的運行情況進(jìn)行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。

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

人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(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化控制過程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問題

電氣自動化控制過程中因為電氣設(shè)備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現(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，而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對控制系統(tǒng)進(jìn)行計算與分析。

2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能

將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設(shè)備進(jìn)行實時監(jiān)視，并且對相關(guān)信息進(jìn)行自動收集與儲存，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)就會自動采取相應(yīng)的控制方式，對故障進(jìn)行自動處理，進(jìn)而避免了電氣系統(tǒng)故障的進(jìn)一步擴(kuò)大化。

2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失

人工智能技術(shù)通過計算機設(shè)備就可以實現(xiàn)對電氣設(shè)備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標(biāo)對控制開關(guān)進(jìn)行自動控制，并且對勵磁電流進(jìn)行調(diào)整。同時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)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用

我們知道電氣自動化控制系統(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)備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進(jìn)行設(shè)備檢測的落后模式，實現(xiàn)了對電氣設(shè)備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能，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)在電氣控制過程中的應(yīng)用

將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要動力，通過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)計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結(jié)合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設(shè)計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。

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，尤其是對發(fā)動機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，依靠人工很難對其進(jìn)行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)對設(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，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進(jìn)而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(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)用價值也比較大。通過人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機床操作的復(fù)雜性，并且能夠?qū)C床的運行信息進(jìn)行收集與儲存，便于日后對相關(guān)信息的查詢。

4結(jié)束語

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)勝韓國棋手李世石的“人機圍棋大戰(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賽中，中國專家所引領(lǐng)研究的“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)具備很強競爭力，代表了人工智能的發(fā)展趨勢。

深度學(xué)習(xí)+小樣本

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

“深度學(xué)習(xí)”意為使機器模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、判斷和決策能力。比如，AlphaGo機器人以半年時間集中模仿學(xué)習(xí)了3000萬步人類圍棋大師的走法，并從自我對弈中積累勝負(fù)經(jīng)驗。

然而，“深度學(xué)習(xí)”局限性明顯。原百度研究院副院長、地平線機器人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、亞馬遜、BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，長此以往，將導(dǎo)致人工智能技術(shù)壟斷，反而不利于技術(shù)創(chuàng)新和國家安全。”香港科技大學(xué)計算機科學(xué)及工程學(xué)系主任楊強說。

楊強強調(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)驗應(yīng)用到騎摩托車上，就是‘遷移學(xué)習(xí)’?！睏顝娬f。

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)的競賽題目，楊強團(tuán)隊利用“遷移學(xué)習(xí)”，將機器在其他領(lǐng)域的經(jīng)驗遷移過來。

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)用到問答社區(qū)“百度知道”，使后者點擊率提升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)練出的對話模型遷移到具體行業(yè)的小數(shù)據(jù)領(lǐng)域，實現(xiàn)精準(zhǔn)的“人機對話”，在服務(wù)業(yè)具有極強的應(yīng)用價值。同時，楊強還在華為創(chuàng)立人工智能領(lǐng)域?qū)嶒炇?，利用“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)研發(fā)了10多個智能移動終端的專利，并已注冊。

“遷移學(xué)習(xí)”的應(yīng)用障礙

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

專家們認(rèn)為，中國迫切需要發(fā)展“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，并實現(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，在谷歌的人機圍棋大戰(zhàn)之前，人工智能少人問津。AlphaGo的勝利，源于谷歌團(tuán)隊此前收購了人工智能公司Deep Mind，獲得了“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)，Deep Mind人才主要來自多倫多大學(xué)，其研究長期默默無聞。這反映了人工智能長期“冷門”的現(xiàn)狀，企業(yè)對前沿技術(shù)的敏感性不強。

由于人工智能產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展初期，企業(yè)對“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)的需求也有限。目前，中國人工智能領(lǐng)域還沒有一家以此為主業(yè)的上市公司，也沒有出現(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)用對中國具有戰(zhàn)略意義，也是中國在人工智能科技方向獲得全球領(lǐng)先地位的重要契機。

對于中國來說，“遷移學(xué)習(xí)”是國家實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)彎道超車的契機。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，中國和歐美的差距仍然較大，“遷移學(xué)習(xí)”是中國追趕發(fā)達(dá)國家的重要契機。

第3篇：人工智能技術(shù)發(fā)展情況范文

關(guān)鍵詞：電氣自動化；人工智能；優(yōu)點

隨著社會生產(chǎn)力的不斷改革與發(fā)展，社會生產(chǎn)逐步實現(xiàn)了生產(chǎn)自動化，這對產(chǎn)品的效率和質(zhì)量也提出了更高的要求。電氣自動化控制作為一門學(xué)科，有其重要的價值。對于社會和國家而言，電氣自動化控制是發(fā)電廠、工業(yè)建筑等重要領(lǐng)域中不可或缺的一項技術(shù)，對各行各業(yè)的發(fā)展都會產(chǎn)生巨大的影響。通過分析人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的運用可以發(fā)現(xiàn)，這一技術(shù)極大促進(jìn)了電氣自動化控制在智能控制方面的發(fā)展，提高了電氣設(shè)備運行的智能化水平以及相關(guān)的生產(chǎn)效率。促使電氣自動化控制向著更智能的方向發(fā)展，是對其生產(chǎn)技術(shù)的一次重大改革。因此，不斷提高電氣自動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)展起來的一門新興科學(xué)。簡單的說，人工智能技術(shù)就是通過計算機技術(shù)對人類的活動進(jìn)行模擬，并作出一定的指令安排，目的是為了通過機械來完成復(fù)雜的、危險的工作。這樣高科技的技術(shù)可以通過計算機在一定程度上實現(xiàn)人腦思考的效果，甚至比人腦更具有優(yōu)勢。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，節(jié)約成本。更重要的是，它可以避免人處于危險的環(huán)境中，減少人身危害，這對電氣自動化控制的發(fā)展非常有利。

2人工智能控制器的優(yōu)點

人工智能是現(xiàn)代科技的新興產(chǎn)物。跟上時展的步伐，人工智能控制器相對于一般控制技術(shù)而言，具有較大的技術(shù)優(yōu)勢。主要體現(xiàn)在以下幾個方面。2.1設(shè)計思路簡單傳統(tǒng)的控制器一般需要根據(jù)不同的操作對象進(jìn)行特定的設(shè)計，且在對實際模型進(jìn)行建造時，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題。人工智能控制設(shè)計時不需要針對具體的對象模型進(jìn)行設(shè)計，因此可以大大簡化設(shè)計流程。可見，人工智能設(shè)計思路的簡單對于電氣自動化控制方面具有很大優(yōu)勢[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大的數(shù)據(jù)處理功能和對新信息的適應(yīng)能力，可以在短時間內(nèi)處理大量信息，這樣操作者就可以在較短時間內(nèi)掌握操作技巧，大大簡化了操作工作。2.3準(zhǔn)確性高對于人工智能操作系統(tǒng)而言，大部分工作是通過計算機程序自主運行，不需要工作人員過多的參與。一般情況下，只要硬件不出現(xiàn)問題，操作過程就不會出現(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)的正常運行過程中，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)知識和實際工作經(jīng)驗的工作人員進(jìn)行操作。所以，怎樣保持電氣自動化高效、穩(wěn)定的運行，一直被認(rèn)為是比較復(fù)雜的問題。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題。人工智能控制技術(shù)主要依靠計算機運行程序來進(jìn)行控制，其控制系統(tǒng)會依據(jù)不同環(huán)節(jié)需要來調(diào)用不同程序?qū)ιa(chǎn)過程實現(xiàn)控制。這在很大程度上減少了誤差。此外，通過幾年的實踐研究發(fā)現(xiàn)，人工智能控制在電氣自動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)生率和勞動成本，給企業(yè)和國家?guī)砜捎^的利益。下面就簡單分析一下人工智能在電氣自動化控制中的應(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)點就是可以代替枯燥乏味的手工勞動，極大地解放了勞動力。電氣控制是一個比較龐大和復(fù)雜的工程，電氣的操控設(shè)備多、線路復(fù)雜，且是一個比較危險的工程。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)依靠的是電子計算機，可以利用計算機代替人工處理一些數(shù)據(jù)的收集、分析，并且可以通過智能機械代替人工解決枯燥乏味的工作，將人類從復(fù)雜的勞動中解放出來。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)計的周期電器產(chǎn)品的設(shè)計與實踐投入生產(chǎn)過程有一個試用周期。如果按照之前傳統(tǒng)的方法進(jìn)行試驗，這個過程比較漫長。需要通過歸納總結(jié)，得出經(jīng)驗進(jìn)行手工設(shè)計，且最后的效果還不太滿意。但是，如果使用人工智能系統(tǒng)，就可以利用計算機通過數(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)過程都會出現(xiàn)事故與故障，尤其對于電氣自動化控制過程，故障與事故的發(fā)生更是不可忽略。人工智能技術(shù)對事故及故障進(jìn)行預(yù)防及處理具有非常明顯的優(yōu)勢，尤其是在處理發(fā)動機、變壓器故障方面。人工智能技術(shù)主要通過計算機分析數(shù)據(jù)，對于經(jīng)常出現(xiàn)的問題提前給出解決方案，并且可以在故障發(fā)生的第一時間快速判斷問題部位。較傳統(tǒng)方法，人工智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)問題快，解決問題快，且準(zhǔn)確率高，同時還可以對經(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)合計算機運用的高端智能技術(shù)。通過計算機的控制，可以減少人工操作的參與，減少人工誤差，提高可靠性。同時，設(shè)備操作簡單，可提高可靠度，降低誤差。因為人工智能技術(shù)可以更好地保障生產(chǎn)效率，提高可靠度，降低誤差，所以對于企業(yè)和國家是非常有價值的。因此，對于電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的探究具有重要的研究價值。

4結(jié)束語

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，是對人類智力技術(shù)的發(fā)展。在當(dāng)前信息自動化飛速發(fā)展的時代，人工智能技術(shù)有很好的發(fā)展市場，在電氣自動化控制方向也有其無可替代的優(yōu)勢。所以，隨著電氣自動化控制工程技術(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[6]。

參考文獻(xiàn)

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

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[5]紀(jì).人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思路分析[J].電子測試，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；自動化；運用

中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A

前言

近年來，隨著人工智能技術(shù)快速的發(fā)展，自動化在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是電氣工程自動化控制中取得了飛速的發(fā)展，其操作過程中簡單、精準(zhǔn)、針對性強。但依然存在一些問題和不足需要改進(jìn)，在科學(xué)技術(shù)突飛猛進(jìn)的新時期，加強人工智能自動化在電氣工程中的運用，對我國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算機為主,包含了自動化、控制論、信息論、生物學(xué)、仿生學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、數(shù)理邏輯、哲學(xué)和醫(yī)學(xué)的一門綜合性的科學(xué)。在人工智能領(lǐng)域,使機器擁有與人類智能過程相類似的系統(tǒng), 能夠勝任人類智能所能完成的工作。人工智能理論是開發(fā)、研究如何延伸、模擬人的智能的理論。

作為新興的計算機科學(xué)的一個分支, 人工智能技術(shù)解釋了智能的實質(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)的智能機器。在此領(lǐng)域的研究主要包括:圖像識別、語言識別、機器人、專家系統(tǒng)和自然語言處理等系統(tǒng)。電氣工程主要是研究和電氣工程有關(guān)的自動控制、系統(tǒng)運行、信息處理、電子電氣技術(shù)、研制開發(fā)、信息處理和計算機與電子應(yīng)用等。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展, 計算機技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用在我們生活的每個方面。飛速發(fā)展的計算機編程技術(shù)加快了傳播、自動化運輸和傳播的發(fā)展。人類大腦作為最精密的儀器,計算機編程也只能模仿其對信息進(jìn)行分析、處理、交換、收集和回饋,所以對人類大腦技能的模仿會促進(jìn)電氣工程自動化的發(fā)展。電氣自動化控制在增強交換、生產(chǎn)、分配和流通方面有重要的作用,實現(xiàn)電氣工程的自動化,會降低人力資本的投入,使運作的效率不斷提高。

電氣自動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)計是一項復(fù)雜的工作，其既需要運用電路及電磁場知識，還要運用一些設(shè)計里的經(jīng)驗性知識。以前的產(chǎn)品設(shè)計是利用簡單的方法、依據(jù)經(jīng)驗采取手工方式進(jìn)行，因此不容易選出最優(yōu)的方案。然而，隨著計算機技術(shù)的進(jìn)步，電氣產(chǎn)品的設(shè)計方式也發(fā)生了改變，逐漸由手工設(shè)計朝借助計算機設(shè)計轉(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。1)數(shù)據(jù)采集與處理:能夠?qū)λ械拈_關(guān)量和模擬量進(jìn)行實時采集，還能根據(jù)需要進(jìn)行處理或儲存。2)運行監(jiān)視和事件報警:可對各主要設(shè)備的模擬量數(shù)值、開關(guān)量狀態(tài)進(jìn)行實時智能監(jiān)視，有事故報警越限和狀態(tài)變化事件報警，事件順序記錄，事故處理提示和自動處理，聲光、語音、電話、圖像報警等功能。3)操作控制:通過鍵盤或鼠標(biāo)就能實現(xiàn)對斷路器及電動隔離開關(guān)的控制、勵磁電流的調(diào)整。運行人員可按順控程序進(jìn)行同期并網(wǎng)帶負(fù)荷或停機操作另外，系統(tǒng)還對運行人員的操作權(quán)限加以限制，以適應(yīng)各級運行值班管理需要。4)故障錄波:主要包括模擬量故障錄波、波形捕捉、開關(guān)量的變位以及順序記錄等。

人工智能在電氣工程自動化中的運用

電力系統(tǒng)中分布著大量的自動控制和手動控制裝置，如繼電器、斷路器、隔離開關(guān)等，由這些相對簡單的局部控制的協(xié)同作用構(gòu)成整個電力系統(tǒng)復(fù)雜的實時控制。電力系統(tǒng)的保護(hù)實時控制有離散和連續(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)評估的重要工具。勵磁控制是控制無功功率發(fā)電機端電壓的重要組成部分，是一種重要的實時連續(xù)控制系統(tǒng)，對維持電力系統(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)電機由于故障造成系統(tǒng)容量發(fā)生急劇變化時，人工智能系統(tǒng)能處理暫緩負(fù)荷容量，有良好的適應(yīng)性和實用性。

1、電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計

電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項復(fù)雜的任務(wù)，在設(shè)計過程中需要將科學(xué)設(shè)計和經(jīng)驗知識有機融合，才能使產(chǎn)品的設(shè)計科學(xué)而實用。近年來，隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，通過采取人工智能技術(shù)來進(jìn)行電氣產(chǎn)品的設(shè)計，使得這一設(shè)計過程正漸漸從手工逐漸轉(zhuǎn)向人工智能輔助設(shè)計，從而有效縮短了產(chǎn)品的設(shè)計周期，并且還使得產(chǎn)品的設(shè)計越來越優(yōu)質(zhì)、實用、科學(xué)。

2、電氣設(shè)備的故障診斷

電氣設(shè)備出現(xiàn)問題時，所表現(xiàn)出來的癥狀及其相關(guān)的實際問題是非常復(fù)雜的，有時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題，同時利用人工智能故障診斷技術(shù)在電機和發(fā)電機也是很常見的。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，而人工智能通過將專家系統(tǒng)和模糊理論有機結(jié)合起來使用，能夠確保故障診斷的高精度。

3、運行過程的智能控制

隨著對自動化的要求越來越高，人工智能控制技術(shù)將是未來發(fā)展的一個趨勢，這在電氣工程自動化中已經(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)該會將各種專業(yè)知識綜合運用，再根據(jù)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算和分析，通過人工智能技術(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算速度快，計算精度高，從而節(jié)省了大量人力物力，對人力資源而言可以說是一種解放。

同時，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單，在家中利用電腦就可以完成有關(guān)操作，從而實現(xiàn)遠(yuǎn)程遙控不僅如此，我們還可以簡化界面，將有些重要的信息及時進(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)還能夠自動生成報表，這節(jié)省了很多時間，提高了工作效率。

五、計算機控制技術(shù)的發(fā)展趨勢以及發(fā)展前景

計算機控制技術(shù)是利用計算機知識在不同的行業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行自動化生產(chǎn)，近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，計算機信息技術(shù)被應(yīng)用到各行各業(yè)中，計算機技術(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，計算機技術(shù)的提高和改進(jìn)影響并帶動了自動化控制技術(shù)發(fā)展與進(jìn)步。在社會不斷發(fā)展和進(jìn)步的前提下，計算機自動化技術(shù)的發(fā)展小斷地趨向于深度和廣度。一方面，計算機自動化技術(shù)小斷的趨向于智能化，計算機控制技術(shù)可以模仿人類的一些感覺，如觸覺、聽覺等，還可以模仿人類的知覺能力，即是根據(jù)一件物體的某個具體的特征推測出該物體的其他特征，或者從整體感知該物體。另一方面，計算機控制技術(shù)和自動化管理技術(shù)開始向著不同的領(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

人工智能在電氣工程自動化中的運用至關(guān)重要，因此，在電氣領(lǐng)域的后續(xù)發(fā)展中，要不斷提高自動化的技能，加強對人工智能自動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。本文通過對人工智能在電氣系統(tǒng)中的問題分析，人工智能控制器可以根據(jù)實際情況適當(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，為電氣工程自動化奠定了堅實基礎(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)用于電氣自動化控制系統(tǒng)中，實現(xiàn)了智能化設(shè)計，提高了電氣自動化生產(chǎn)的效率，使人工智能化更好的為人類社會服務(wù)。

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[3]王艷 淺談人工智能在電氣自動化控制中應(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 足球機器人 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能控制

引言

足球機器人系統(tǒng)是一個典型的多智能體系統(tǒng)和分布式人工智能系統(tǒng)，涉及機器人學(xué)、計算機視覺[1]、模式識別、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)用提供了良好的實驗平臺。機器人球隊與人類足球一樣，它的勝負(fù)不但取決于機器人本身的性能，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)在足球機器人的平臺上有著重要的作用。從機器人的外觀到機器人最重要的核心部分——控制、決策，都無不起著重要的作用。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]是一門研究人類智能機理，以及如何用計算機模擬人類智能活動的學(xué)科，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別[9]、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，涉及數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示[10][11]、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。

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

智能機器人是信息技術(shù)和人工智能等學(xué)科的綜合試驗場，可以全面檢驗信息技術(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、傳感融合、行為決策、知識處理等技術(shù)，需要使無線通訊、智能控制、機電儀一體化、計算機仿真等許多關(guān)鍵技術(shù)有機、高效地集成統(tǒng)一。人們在很多領(lǐng)域都成功地實現(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、機器人技術(shù)、語言理解和問題求解等。

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)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、機器人學(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器人設(shè)計、制造、控制等過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)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)一般具有如下基本特征：具有專家水平的專門知識；能進(jìn)行有效的推理；具有獲取知識的能力；具有靈活性；具有透明性；具有交互性；具有實用性；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)完全不同的機理，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應(yīng)、自組織和實時學(xué)習(xí)的特點。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、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織和非線性映射等優(yōu)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合，以及由此而來的混合方法和混合系統(tǒng)，已經(jīng)成為一大研究熱點。由于其他方法也有優(yōu)點，因此將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法相結(jié)合，取長補短，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

圖像處理是用計算機對圖像進(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，增強和復(fù)原，匹配、描述和識別三個部分。常見的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強、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別技術(shù)，可以對人眼無法識別的圖像進(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.人工智能在足球機器人中的應(yīng)用

3.1基于專家系統(tǒng)的足球機器人規(guī)劃

路徑規(guī)劃或避碰問題是足球機器人比賽中的一個重要環(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：人工勢場法、模糊邏輯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法[14]等。機器人規(guī)劃專家系統(tǒng)是用專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)建立起來的機器人規(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)來模仿人類的綜合機理的。它由五部分組成：知識庫、控制策略、推理機、知識獲取、解釋與說明。隨著人工智能計算智能與進(jìn)化算法研究的逐步發(fā)展，遺傳算法、蟻群算法等的提出，機器人路徑規(guī)劃問題得到了相應(yīng)發(fā)展。尤其是通過遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，機器人更加智能化，其運行路徑更加逼近理想的優(yōu)化要求。以動態(tài)、未知環(huán)境下的機器人路徑規(guī)劃為研究背景，利用遺傳算法采用了基于路點坐標(biāo)值的可變長染色體編碼方式，構(gòu)造了包含障礙物排斥子函數(shù)項的代價函數(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現(xiàn)過程中。同時針對路徑規(guī)劃問題的具體應(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)到了較好的移動機器人路徑規(guī)劃效果。

3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器人定導(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)點主要體現(xiàn)在它可以處理難以用模型或規(guī)則描述的過程和系統(tǒng)；對非線性系統(tǒng)具有統(tǒng)一的描述；有較強的信息融合能力。因此在移動機器人定位與導(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)的輸入處理對象，從而獲得移動機器人自身位置與對障礙物比較精確的估計，實現(xiàn)移動機器人的避障與自定位。

結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，足球機器人競賽水平將不斷提高。但就目前情況來看，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上擴(kuò)大應(yīng)用的范圍，增強應(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)將會更加光明，性能更加優(yōu)越的足球機器人也不再遙遠(yuǎn)。

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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，而無論在什么國家，甚至什么星球，其實它的模式都是一樣的，這種反復(fù)出現(xiàn)的工作模式會為技術(shù)發(fā)展指明方向。

這里談的都是長期趨勢的預(yù)測，技術(shù)將走向何方。我們理解事物的形態(tài)是沒有辦法改變的，比如四個輪子的車，四只腳的動物，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器人，就是偶然出現(xiàn)的，是我們可能沒有預(yù)料到的。

想象一下，山谷里飄來一陣雨，每一個雨滴的路徑是不可預(yù)測的，但是他們運動的方向是可以預(yù)測的，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。

人工智能早已來臨

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

首先，人工智能的時代已經(jīng)來臨，只是很多時候扮演幕后的角色，我們并沒有直接了解它。

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。我來中國坐的飛機大部分時間也是由人工智能系統(tǒng)而不是飛行員在控制。開車的時候，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)勝了頂級的圍棋人類選手，這個系統(tǒng)甚至還可以不斷地學(xué)習(xí)如何下棋。過去十多年的電腦游戲，都是在和人工智能系統(tǒng)對戰(zhàn)，現(xiàn)在的系統(tǒng)不光知道如何對戰(zhàn)，還知道如何學(xué)習(xí)新的對戰(zhàn)本領(lǐng)，這有很大的不同，機器學(xué)習(xí)也是當(dāng)今人工智能系統(tǒng)最重要的功能。

其實人工智慧要比人工智能更適合來形容這種技術(shù)，因為現(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)備要比人對空間的認(rèn)知好很多，百度可以記住6萬億個網(wǎng)頁，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人腦的記憶能力。

我們在汽車上采用人工智能系統(tǒng)，是因為它沒有人的那些不良駕駛習(xí)慣，人類本就不應(yīng)該開車，所以我們希望用人工智能技術(shù)來代替人，人工智能系統(tǒng)不會因為其他事情分心，也不會像人一樣想問題。

人工智能也許會超越人類

但不可能和人類一模一樣

人類對智力和智能的理解是錯誤的、單一維度的、片面的。智力其實是一套思考方式、知識體系和工具，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，每個人都不同，數(shù)量有幾百種，比如演繹推理、歸納推理、符號推理、邏輯、空間導(dǎo)航、記憶等。

動物的智力也是由很多思維方式構(gòu)成的，有的時候他們看待人類的方式也是它們所獨有的。一只松鼠或者其他嚙齒類動物的記憶能力超過人類，因為即使過了好多年，它們還可以記得當(dāng)初在什么地方埋下了成千上萬顆橡果，這一點沒有人可以做到，所以某些動物的智力在某些方面是超過人類的。

在設(shè)計人工智能系統(tǒng)的時候，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)計理念所有的工程師都會銘記心中，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候，我們可能會將自己視為中心，其他智能圍著我們轉(zhuǎn)，就像宇宙學(xué)的地心說理論，而其實我們并不是什么中心。

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

我們可以通過兩步法來解決這些問題，第一是開發(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)加上人類智能來共同解決這些問題。這個過程就是證明我們不是智能中心的過程，思維方式真的是多種多樣的。

新經(jīng)濟(jì)的財富引擎就是在接觸社會的同時擁有創(chuàng)造性思考的能力。一個人如果不接觸社會，可能會有異于常人的想法，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，這就是價值所在。

人工智能帶來的優(yōu)勢

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)時代都是靠人或者牲畜的肌肉力量，之后有了蒸汽機、電動機等設(shè)備。日用品，工業(yè)品都是用這些設(shè)備制造出來的，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，都是因為我們將人造能源作為一種商品進(jìn)行交換，這些商品通過電力形式在全國范圍內(nèi)流通，所有人都可以購買人造能源。農(nóng)民不需要創(chuàng)造人造能源，而只需要購買就可以得到。

人造能源的流通是創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)精神的巨大引擎，比如一個農(nóng)民有一套人力水泵，有了人造能源之后，他可能就會產(chǎn)生將其改造為自動水泵的想法，因為有了電和水泵，就可以制造電動泵。而將電動泵的例子放大幾萬倍，也就有了我們的城市，這就是我們所說的第一次工業(yè)革命。

現(xiàn)在人工智能的研制也要達(dá)到同樣目的，我們會在電動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)動的設(shè)備具有認(rèn)知功能，變得智能。這個進(jìn)程不只包括制造業(yè)，而是整個經(jīng)濟(jì)的升級。而如果沒有公司經(jīng)營的智能升級和消費者的智能升級，制造業(yè)的智能升級也是不可能實現(xiàn)的。第二次工業(yè)革命將實現(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。問題是，如果你的企業(yè)有1000種思維方式24小時為你服務(wù)，你會用它們來做些什么？

未來，人工智能系統(tǒng)將部署在云端，作為一種商業(yè)資源，所有公司都可以購買這些資源來為商業(yè)拓展提供動力，人工智能將成為像電一樣的能源和人人可以購買使用的服務(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。

未來一萬家的新創(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，將一種工具自動化一樣，第二次工業(yè)革命令自動化設(shè)備具有感知能力。

谷歌認(rèn)為人工智能就是下一次浪潮，所以它抓住這個機遇，從移動優(yōu)先戰(zhàn)略過渡到人工智能優(yōu)先戰(zhàn)略?，F(xiàn)在，一些公司，比如谷歌、微軟、亞馬遜 和Facebook ，已經(jīng)開始出售云端人工智能系統(tǒng)的服務(wù)，價格大概是每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)，是在控制軟件自動化操作的基礎(chǔ)上，通過模擬人類行為，將簡單重復(fù)的工作進(jìn)行模塊化，并根據(jù)智能化模糊實現(xiàn)較高的容錯率，從而有效替代人工操作的一門技術(shù)。在科技的不斷發(fā)展下，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于社會的各個方面，極大的促進(jìn)各行各業(yè)發(fā)展。但是從目前我國整體發(fā)展看，人工智能的應(yīng)用還處于比較低級的階段，為了促進(jìn)自動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，使自動化控制軟件能夠最大限度利用資源，更加科學(xué)有效的實現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)，節(jié)省人力資源成本。自動化控制軟件中人工智能交互模型研究是一項涉及計算機軟硬件、人體工程學(xué)、心理學(xué)、信息學(xué)等多門學(xué)科，經(jīng)過長期發(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)計交互、以用戶為中心等交互方法，各有優(yōu)勢領(lǐng)域。在未來還需要不斷進(jìn)行研究，實現(xiàn)人工智能在自動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)在人們生活的各個方面得到廣泛應(yīng)用，但是作為一種高新技術(shù)，人們對它的了解還不夠深刻，在人工智能的利用上也是簡單的實現(xiàn)自動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科技實現(xiàn)一種類似于人類智能的反應(yīng)邏輯程序，目前對人工智能的研究集中在語言識別、圖像識別、數(shù)據(jù)分析、自然語言處理等方面，雖然現(xiàn)在人工智能發(fā)展還比較低級，無法自主解決復(fù)雜問題，但是隨著科技發(fā)展，人工智能也將會在外部接受聲音、畫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)工程計算，形成具備超機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)、自動化、生物學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。最基本的人工智能的實現(xiàn)需要軟硬件協(xié)同工作，而實現(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，有必要在自動化控制軟件的應(yīng)用中設(shè)計人工智能交互模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和反饋。

2人工智能技術(shù)在自動化控制軟件中的優(yōu)點

2.1控制不定性參數(shù)

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

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，可以對相對復(fù)雜的情況進(jìn)行準(zhǔn)確應(yīng)對，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)境惡劣無法進(jìn)行的任務(wù)，可以由人工智能程序控制的機械進(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)行包裹分類和運輸，極大便利人們生活。

3構(gòu)建自動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

人工智能的實現(xiàn)需要對現(xiàn)實信息進(jìn)行采集分析，這就需要多個傳感器共同工作，實現(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)計算，根據(jù)各個傳感器之間數(shù)據(jù)影響系數(shù)，對傳感器之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)計算，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，為了確保在不同運行模式下，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，需要通過主成分分析法計算權(quán)重，代入樣本指標(biāo)、綜合變量個數(shù)與方差矩陣來獲取影響系數(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，主要用于過程性表達(dá)，能夠?qū)⒊橄髮ο筠D(zhuǎn)換為有序數(shù)組，但是需要的節(jié)點較多，維護(hù)和優(yōu)化程序繁瑣。（2）網(wǎng)絡(luò)語義表示，實現(xiàn)不確定性表達(dá)方式，模塊性清晰直觀，通過替換字符串構(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)知識表達(dá)，具備很強的適應(yīng)性和概括性，但是個性化突出，難以通用。通過以上表示方法構(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作轉(zhuǎn)化部件、詞語反饋部件、管理輸入設(shè)備部件、生成圖形部件以及生成屏幕部件。接口模塊對應(yīng)應(yīng)用API接口，通過固定模塊對計算機內(nèi)部程序運行結(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，判斷其語句規(guī)則，分析類型和需求?？刂颇K對用戶請求進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和檢驗，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，通過自動化控制軟件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、圖像識別、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、語音模塊、管理用戶模塊以及登錄模塊等功能。各個模塊負(fù)責(zé)對應(yīng)功能的實現(xiàn)，操作數(shù)據(jù)庫模塊的主要功能是將各個模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和數(shù)據(jù)交互，包括界面層、邏輯層、訪問層。圖像處理模塊可以對圖像進(jìn)行存儲、壓縮和采集。管理交互數(shù)據(jù)模塊主要對人工智能在交互過程中的數(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用戶，負(fù)責(zé)用戶個人信息的記錄與管理。語音模塊能夠根據(jù)用戶需求分析語音內(nèi)容，并提供交互結(jié)果的語音反饋。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，同時還能夠確保模型數(shù)據(jù)真實有效性。

3.4人工智能交互模型應(yīng)用結(jié)果對比分析

根據(jù)交互模型構(gòu)建結(jié)果，對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)用過程中計算機硬件方面主要針對網(wǎng)卡、顯卡、CPU、內(nèi)存、硬盤等硬件，選用當(dāng)前主流配置。軟件則構(gòu)建數(shù)據(jù)庫、使用主流編程語言和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。并將基于組織符號人工智能、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)計的基于自動化控制軟件的人工智能交互模型進(jìn)行人工智能語言交互對比實驗。根據(jù)結(jié)果分析可知，本文設(shè)計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個問答，你就會對人工智能的未來發(fā)展有一個較為全面的了解。

人工智能的發(fā)展包括哪些階段？

人工智能的發(fā)展可分為三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會下圍棋。

強人工智能，達(dá)到了人類級別的人工智能，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、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個話題這么火熱的緣故。

為什么說我們正在越來越快地接近超人工智能？

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

未來學(xué)家瑞?庫茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報定律。之所以會存在這種規(guī)律，是因為一個更加發(fā)達(dá)的社會，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強，發(fā)展的速度也更快。

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

人工智能技術(shù)的關(guān)鍵難點是什么？

用計算機科學(xué)家高德納的說法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)。”一些我們覺得困難的事情――微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了。我們覺得容易的事情――視覺、動態(tài)、移動、直覺――對電腦來說則太難了。

摩爾定律真的那么有效嗎？

摩爾定律認(rèn)為全世界的電腦運算能力每兩年就翻一倍，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)級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps（每秒運算次數(shù)）?，F(xiàn)在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預(yù)測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴(kuò)展定理。

我們什么時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)強過了老鼠，并且達(dá)到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運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程，讓計算機演化出智能，三是建造一個能進(jìn)行兩項任務(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)。

為什么說強人工智能可能比我們預(yù)期的更早降臨？

因為，一，指數(shù)級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非?？臁６浖陌l(fā)展可能看起來很緩慢，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的時候，科學(xué)家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進(jìn)的電腦來說，對我們來說還很遠(yuǎn)，但是可能一個無意的變動，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。

超人工智能為什么會導(dǎo)致智能爆炸？

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

我們還要多久才能迎來超人工智能？

著名人工智能專家、谷歌公司的技術(shù)總監(jiān)瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達(dá)成強人工智能，而等到2045年，我們不但會造出超人工智能，還會迎來一個完全不同的世界――奇點時代。

什么是奇點時代？

所謂奇點時代，指的是超人工智能的出現(xiàn)將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預(yù)測技術(shù)如何發(fā)展，因為超人工智能的行為將超出人類的理解能力。

超人工智能可能給人類帶來的最大益處是什么？

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“年輕機器”，當(dāng)一個60歲的人走進(jìn)去后，再出來時就擁有了年輕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)的方法來改造大腦就好了。一個90歲的失憶癥患者可以走進(jìn)“年輕機器”，再出來時就擁有了年輕的大腦。這些聽起來很離譜，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，為人類探索計算機科技、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

網(wǎng)絡(luò)教育模式是對傳統(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，但是也受到空間和時間的雙重限制，需要繳納昂貴的場地和設(shè)施費用，難以追趕新時期人們快捷的工作步伐。網(wǎng)絡(luò)教育通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程傳遞，在繼承和發(fā)展了傳統(tǒng)課堂優(yōu)勢的同時，彌補了缺點和不足，在虛擬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，擺脫了有關(guān)時間、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會，促進(jìn)了國民教育水平的提高。

1.2 網(wǎng)絡(luò)教育存在的問題

網(wǎng)絡(luò)教育的問題主要體現(xiàn)在以下方面：

1.2.1 操作平臺的局限性

網(wǎng)絡(luò)教育登錄界面的首頁，一般包含著課程選擇、成績查詢、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)教育平臺具有相同的首頁模板和計算機程序，不同平臺、不同學(xué)科、不同專業(yè)沒能充分體現(xiàn)出其獨一無二的課程特色。操作平臺具有局限性，無法充分體現(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，一般采用計算機程序設(shè)定好的流程，授課、復(fù)習(xí)、習(xí)題演練、期末考試、綜合評估為基本程序，流程化操作，無法根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點和成績要求制定相應(yīng)的教學(xué)方式。教學(xué)評價流程過于死板，無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、評分的合理性受到質(zhì)疑，無法體現(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)教育是以計算機的軟件程序為表現(xiàn)載體，將教學(xué)課程和學(xué)習(xí)方式相融合。隨著知識體系更新?lián)Q代的不斷加快，學(xué)術(shù)糾錯的發(fā)生，課程及時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性，傳遞的知識和答疑手段相對落后，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，可以有綜合考慮各種影響因素，并及時調(diào)節(jié)，恰好是對缺陷的補充。事實證明，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)是對每個流程應(yīng)用智能化手段，促進(jìn)教學(xué)過程的科學(xué)性。

2.1.1 智能決策系統(tǒng)。

在課程開始之前，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，對學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、成績水平、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)計劃和學(xué)習(xí)方案；通過智能化設(shè)計，確定學(xué)習(xí)成績分階段測試計劃、智力開發(fā)方案和考試模擬系統(tǒng)等，通過這些方式，實現(xiàn)對學(xué)生能力的充分開發(fā)。

2.1.2 智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)

這是通過對學(xué)生一定時期學(xué)習(xí)環(huán)境的營造，通過對環(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)沒有達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)，教師模塊就會對學(xué)生的動態(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、時事熱點等，會根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展情況及時更新資料庫；學(xué)生在學(xué)習(xí)中遭遇困境，系統(tǒng)會根據(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、交換機設(shè)備，終端的打印機、攝像頭等。

2.2 其他人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用

2.2.1 語言處理系統(tǒng)

語言處理系統(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、語言識別模塊、轉(zhuǎn)換模塊和輸出模塊。學(xué)生向錄音系統(tǒng)發(fā)出聲音，語言識別和轉(zhuǎn)換模塊將語言轉(zhuǎn)化為文字顯示在計算機界面上。就目前的技術(shù)來說，語言處理系統(tǒng)可以處理簡單口語和書面語言，局限在普通話，隨著語言庫的升級，語言處理系統(tǒng)的功能會越來越強大。這一功能的出現(xiàn)，對學(xué)生學(xué)習(xí)語言口語和減少文字任務(wù)有很大的幫助。

2.2.2 知識庫系統(tǒng)

知識庫系統(tǒng)是對知識和數(shù)據(jù)的整合、匯總和儲存，學(xué)生僅依靠記憶中對知識的只言片語和殘損記憶，發(fā)揮知識庫強大搜索功能，自動分辨出關(guān)鍵詞，并提供完整的數(shù)據(jù)。這對學(xué)生學(xué)習(xí)記錄的查找和知識的復(fù)習(xí)有很大幫助，也有助于系統(tǒng)的升級和完善。

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)展新科技的堅實保證，政府和相關(guān)機構(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)秀人才開展系統(tǒng)研發(fā)和技術(shù)升級工作，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 開展教學(xué)實施

應(yīng)該積極促進(jìn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的教學(xué)實施活動，通過一線學(xué)習(xí)的監(jiān)測和實驗，推動新技術(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)實施的有效途徑。

4 結(jié)束語

綜上所述，人工智能是一項應(yīng)用廣泛，可研究性強的計算機前沿技術(shù)。通過人工智能相關(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，以及對教育教學(xué)模式將產(chǎn)生深刻影響。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介

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。研究方向為計算機應(yīng)用。