人工智能技術發(fā)展情況精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術發(fā)展情況范文

1人工智能技術的綜述

人工智能技術是以計算機技術為基礎，融合多門學科的綜合性科學技術，其主要是通過計算機模擬構建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術的突出特點是：一是操作性。人工智能技術主要是依托計算機的控制實現對電氣設備的控制，因此人工智能技術具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術不僅融合了計算機技術，而且其還實現了對電氣設備的自動化控制與監(jiān)測，實現了以較小的投入獲得更大的經濟效益的目的。比如通過人工智能技術可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進而為企業(yè)節(jié)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術主要是計算機依據人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現對電氣設備的精確性操作，比如利用人工智能技術可以對電氣設備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。

2人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中應用的必要性

人工智能技術的最大優(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)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術應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)結構問題

電氣自動化控制過程中因為電氣設備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現的病態(tài)結構很難應用傳統(tǒng)的方式表達出來，而人工智能技術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合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。

2.2實現自動控制系統(tǒng)的數據采集與處理功能

將人工智能技術應用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設備進行實時監(jiān)視，并且對相關信息進行自動收集與儲存，一旦發(fā)現存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術就會自動采取相應的控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。

2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失

人工智能技術通過計算機設備就可以實現對電氣設備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標對控制開關進行自動控制，并且對勵磁電流進行調整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設定了應用管理權限，限制了相應操作人員的權限，實現了專人專崗制度，細化了操作責任制度。

3人工智能技術在電氣自動化控制中應用的思路分析

3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用

我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負責的控制系統(tǒng)，其不僅包含復雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作，而將人工智能技術應用到電氣設備中可以實現計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設備檢測的落后模式，實現了對電氣設備的運行狀態(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，提高了電氣設備的應用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。

3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用

將智能技術應用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術發(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。人工智能技術主要師模糊控制、專家控制以及神經網絡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)的設計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結合實現實時控制系統(tǒng)的設計，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的應用分析

人工智能技術在電氣設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，我們知道在電氣設備中由于其結構比較復雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術實現對設備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術應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，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現的失誤現象。另外人工智能技術在電氣設備操作中的應用價值也比較大。通過人工智能技術可以實現電氣自動化控制環(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則能夠有效降低機床操作的復雜性，并且能夠對機床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關信息的查詢。

4結束語

第2篇：人工智能技術發(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口浪尖。業(yè)內人士認為，在以“深度學習”技術為主流的全球人工智能科技競賽中，中國專家所引領研究的“遷移學習”技術具備很強競爭力，代表了人工智能的發(fā)展趨勢。

深度學習+小樣本

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

“深度學習”意為使機器模仿人腦神經網絡的學習、判斷和決策能力。比如，AlphaGo機器人以半年時間集中模仿學習了3000萬步人類圍棋大師的走法，并從自我對弈中積累勝負經驗。

然而，“深度學習”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，肥沃的數據“土壤”才能“訓練”出“深度學習”模型，但目前數據源、數據算法、數據應用的市場高度分離，未形成完善的“大數據+人工智能”產業(yè)鏈，導致人工智能技術的發(fā)展仍然面臨數據源不足和技術壟斷兩大挑戰(zhàn)。

“數據高度集中在谷歌、臉書、亞馬遜、BAT等互聯(lián)網巨頭手中，長此以往，將導致人工智能技術壟斷，反而不利于技術創(chuàng)新和國家安全。”香港科技大學計算機科學及工程學系主任楊強說。

楊強強調“深度學習+小樣本”理念，即將大數據訓練好的模型遷移到類似場景加以改進應用，打破了“逢模型必大數據”的局限。

“比如，將騎自行車的經驗應用到騎摩托車上，就是‘遷移學習’?！睏顝娬f。

2005年，微軟舉辦的世界數據挖掘大賽中有關于搜索技術的競賽題目，楊強團隊利用“遷移學習”，將機器在其他領域的經驗遷移過來。

在IT行業(yè)，“遷移學習”已有局部應用。

人工智能公司“第四范式”創(chuàng)始人戴文淵在百度負責名為“鳳巢”的廣告營銷系統(tǒng)期間，利用“遷移學習”將百度搜索算法應用到問答社區(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遷移到新領域，大大減少了數據需求量;微軟也利用“遷移學習”分析了電商產品的輿情取向;香港科技大學利用“遷移學習”技術，將大數據訓練出的對話模型遷移到具體行業(yè)的小數據領域，實現精準的“人機對話”，在服務業(yè)具有極強的應用價值。同時，楊強還在華為創(chuàng)立人工智能領域實驗室，利用“遷移學習”技術研發(fā)了10多個智能移動終端的專利，并已注冊。

“遷移學習”的應用障礙

多位受訪專家認為，機器學習是當前人工智能技術的核心，“遷移學習”是機器學習技術發(fā)展的新階段。楊強帶領團隊將研究不斷深入，使中國占據了這一領域全球研究的制高點。

專家們認為，中國迫切需要發(fā)展“遷移學習”技術，并實現推廣與應用。

但是，眼下“遷移學習”應用仍然有限。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，源于谷歌團隊此前收購了人工智能公司Deep Mind，獲得了“深度學習”技術，Deep Mind人才主要來自多倫多大學，其研究長期默默無聞。這反映了人工智能長期“冷門”的現狀，企業(yè)對前沿技術的敏感性不強。

由于人工智能產業(yè)處于發(fā)展初期，企業(yè)對“遷移學習”技術的需求也有限。目前，中國人工智能領域還沒有一家以此為主業(yè)的上市公司，也沒有出現一家龍頭企業(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、學、研結合不夠緊密。企業(yè)缺少渠道了解“象牙塔”技術，因此，難以應用先進研究成果。

如何保護隱私

專家認為，“遷移學習”技術的研究應用對中國具有戰(zhàn)略意義，也是中國在人工智能科技方向獲得全球領先地位的重要契機。

對于中國來說，“遷移學習”是國家實現科學技術彎道超車的契機。放眼人工智能產業(yè)，在人才、工業(yè)基礎、研究環(huán)境、產業(yè)環(huán)境方面，中國和歐美的差距仍然較大，“遷移學習”是中國追趕發(fā)達國家的重要契機。

第3篇：人工智能技術發(fā)展情況范文

關鍵詞：電氣自動化；人工智能；優(yōu)點

隨著社會生產力的不斷改革與發(fā)展，社會生產逐步實現了生產自動化，這對產品的效率和質量也提出了更高的要求。電氣自動化控制作為一門學科，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)建筑等重要領域中不可或缺的一項技術，對各行各業(yè)的發(fā)展都會產生巨大的影響。通過分析人工智能技術在電氣自動化控制中的運用可以發(fā)現，這一技術極大促進了電氣自動化控制在智能控制方面的發(fā)展，提高了電氣設備運行的智能化水平以及相關的生產效率。促使電氣自動化控制向著更智能的方向發(fā)展，是對其生產技術的一次重大改革。因此，不斷提高電氣自動化控制中的人工智能技術水平非常重要[1]。

1人工智能技術的定義

人工智能技術是伴隨著科學技術發(fā)展而逐漸發(fā)展起來的一門新興科學。簡單的說，人工智能技術就是通過計算機技術對人類的活動進行模擬，并作出一定的指令安排，目的是為了通過機械來完成復雜的、危險的工作。這樣高科技的技術可以通過計算機在一定程度上實現人腦思考的效果，甚至比人腦更具有優(yōu)勢。人工智能技術的應用可以提高生產效率，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

人工智能是現代科技的新興產物。跟上時展的步伐，人工智能控制器相對于一般控制技術而言，具有較大的技術優(yōu)勢。主要體現在以下幾個方面。2.1設計思路簡單傳統(tǒng)的控制器一般需要根據不同的操作對象進行特定的設計，且在對實際模型進行建造時，需要考慮很多不確定因素的影響，包括參數的改變、使用環(huán)境的影響等，增加了設計難度。但是，如果采用人工智能技術就可以很好地解決這一問題。人工智能控制設計時不需要針對具體的對象模型進行設計，因此可以大大簡化設計流程?？梢?，人工智能設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據處理功能和對新信息的適應能力，可以在短時間內處理大量信息，這樣操作者就可以在較短時間內掌握操作技巧，大大簡化了操作工作。2.3準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，只要硬件不出現問題，操作過程就不會出現太大的誤差，從而極大地保證了準確率。

3電氣自動化控制中的人工智能技術應用

在電氣行業(yè)的正常運行過程中，電氣控制發(fā)揮著至關重要的作用。為了保證電氣工程可以正常安全地進行，需要具備專業(yè)知識和實際工作經驗的工作人員進行操作。所以，怎樣保持電氣自動化高效、穩(wěn)定的運行，一直被認為是比較復雜的問題。但是，隨著科學技術的發(fā)展，人工智能技術的應用很大程度上解決了這一問題。人工智能控制技術主要依靠計算機運行程序來進行控制，其控制系統(tǒng)會依據不同環(huán)節(jié)需要來調用不同程序對生產過程實現控制。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，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用[3]。3.1節(jié)省人力資源人工智能控制技術與傳統(tǒng)的人工控制技術相比，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雜的工程，電氣的操控設備多、線路復雜，且是一個比較危險的工程。因此，需要投入大量的專業(yè)人員進行仔細認真的操控。但是，人工智能技術截然不同。人工智能技術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據的收集、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，將人類從復雜的勞動中解放出來。這樣人工智能技術就可以極大節(jié)省人力資源，降低人力成本[4]。3.2縮短產品設計的周期電器產品的設計與實踐投入生產過程有一個試用周期。如果按照之前傳統(tǒng)的方法進行試驗，這個過程比較漫長。需要通過歸納總結，得出經驗進行手工設計，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據分析得出結論，直接進行生產，且生產出來的產品合格率較高。因此，人工智能系統(tǒng)的使用可以大大縮短產品設計周期，提高生產率。3.3預防故障事故發(fā)生任何生產過程都會出現事故與故障，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。人工智能技術對事故及故障進行預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。人工智能技術主要通過計算機分析數據，對于經常出現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，人工智能技術發(fā)現問題快，解決問題快，且準確率高，同時還可以對經常發(fā)生故障的地方提前進行檢修與預防[5]。3.4提高可靠性人工智能技術是結合計算機運用的高端智能技術。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，設備操作簡單，可提高可靠度，降低誤差。因為人工智能技術可以更好地保障生產效率，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的探究具有重要的研究價值。

4結束語

人工智能技術是人類智慧的結晶，是科學技術的產物，是對人類智力技術的發(fā)展。在當前信息自動化飛速發(fā)展的時代，人工智能技術有很好的發(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的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，人工智能技術也應該不斷改革和創(chuàng)新，更好地與電氣自動化控制相結合，提高電子設備的生產率，降低生產成本，更好地服務人民、服務社會[6]。

參考文獻

[1]王文志.電氣自動化領域中人工智能技術的探討與研究問題[M].北京：北京郵電大學出版社，2003：55-60.

[2]郭策，范然.設計智能建筑電氣自動化系統(tǒng)的思路[J].中國新技術新產品，2012，（3）：121-122.

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

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

[5]紀.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].電子測試，2014，（3）：137-138.

第4篇：人工智能技術發(fā)展情況范文

【關鍵詞】人工智能；電氣工程；自動化；運用

中圖分類號：TP18文獻標識碼： A

前言

近年來，隨著人工智能技術快速的發(fā)展，自動化在很多領域得到了廣泛的應用，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、針對性強。但依然存在一些問題和不足需要改進，在科學技術突飛猛進的新時期，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、仿生學、心理學、語言學、數理邏輯、哲學和醫(yī)學的一門綜合性的科學。在人工智能領域,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的一個分支, 人工智能技術解釋了智能的實質, 并在此基礎上生產出一種與人類智能有相類似反應的智能機器。在此領域的研究主要包括: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的自動控制、系統(tǒng)運行、信息處理、電子電氣技術、研制開發(fā)、信息處理和計算機與電子應用等。隨著科學技術的不斷發(fā)展, 計算機技術已經開始應用在我們生活的每個方面。飛速發(fā)展的計算機編程技術加快了傳播、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、分配和流通方面有重要的作用,實現電氣工程的自動化,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的現狀

1、完善電氣設備的設計是一項復雜的工作，其既需要運用電路及電磁場知識，還要運用一些設計里的經驗性知識。以前的產品設計是利用簡單的方法、依據經驗采取手工方式進行，因此不容易選出最優(yōu)的方案。然而，隨著計算機技術的進步，電氣產品的設計方式也發(fā)生了改變，逐漸由手工設計朝借助計算機設計轉變，這極大地縮短了電氣產品的研發(fā)周期。將人工智能技術應用于電氣自動化控制中，使得以前的CAD技術得到了極大發(fā)展，不僅大大提升了產品設計的效率，也提高了產品的質量。

2、智能控制功能變成現實。1)數據采集與處理:能夠對所有的開關量和模擬量進行實時采集，還能根據需要進行處理或儲存。2)運行監(jiān)視和事件報警:可對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態(tài)進行實時智能監(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:通過鍵盤或鼠標就能實現對斷路器及電動隔離開關的控制、勵磁電流的調整。運行人員可按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作另外，系統(tǒng)還對運行人員的操作權限加以限制，以適應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、隔離開關等，由這些相對簡單的局部控制的協(xié)同作用構成整個電力系統(tǒng)復雜的實時控制。電力系統(tǒng)的保護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，切負荷是另外一種離散型的控制系統(tǒng)，當發(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)能處理暫緩負荷容量，有良好的適應性和實用性。

1、電氣產品的優(yōu)化設計

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

2、電氣設備的故障診斷

電氣設備出現問題時，所表現出來的癥狀及其相關的實際問題是非常復雜的，有時候是很難判斷和查找的，而人工智能技術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在電機和發(fā)電機也是很常見的。由于電氣設備故障的非線性，不確定性和復雜性的特點導致傳統(tǒng)的診斷方法準確率低，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，人工智能控制技術將是未來發(fā)展的一個趨勢，這在電氣工程自動化中已經得到了廣泛的應用。電氣設備的控制是一項復雜而綜合的工作，要求具有很高的技術含量，還應該會將各種專業(yè)知識綜合運用，再根據大量的數據進行計算和分析，通過人工智能技術的應用，結合專家系統(tǒng)控制、模糊控制、神經網絡控制三者相互結合的方法，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習有密切聯(lián)系，所以，將以前繁瑣的操作進行簡化，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)操作過程中應用人工智能技術，便能夠使復雜的操作程序變得簡單，在家中利用電腦就可以完成有關操作，從而實現遠程遙控不僅如此，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、計算機控制技術的發(fā)展趨勢以及發(fā)展前景

計算機控制技術是利用計算機知識在不同的行業(yè)領域進行自動化生產，近年來，隨著國民經濟的發(fā)展，計算機信息技術被應用到各行各業(yè)中，計算機技術也在科技信息技術迅速發(fā)展的背景下有了很大程度的提升。在現階段，計算機技術的提高和改進影響并帶動了自動化控制技術發(fā)展與進步。在社會不斷發(fā)展和進步的前提下，計算機自動化技術的發(fā)展小斷地趨向于深度和廣度。一方面，計算機自動化技術小斷的趨向于智能化，計算機控制技術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，計算機控制技術和自動化管理技術開始向著不同的領域發(fā)展，并逐漸被應用到各大系統(tǒng)工程中，向著管理工作和技術工作的一體化的方向發(fā)展。

六、結束語

人工智能在電氣工程自動化中的運用至關重要，因此，在電氣領域的后續(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用，促進電氣工程技術領域的發(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實際情況適當調整自身性能，進一步明確了其在電氣工程應用中的方向，為電氣工程自動化奠定了堅實基礎。在科技占主導地位的21世紀，將人工智能技術應用于電氣自動化控制系統(tǒng)中，實現了智能化設計，提高了電氣自動化生產的效率，使人工智能化更好的為人類社會服務。

參考文獻

[1]葉干洲 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J] 科技咨詢 2010年

[2]郭策 設計智能建筑電氣自動化系統(tǒng)的思路[J] 中國新技術新產品 2012年

[3]王艷 淺談人工智能在電氣自動化控制中應用[J] 科技向導 2010年

第5篇：人工智能技術發(fā)展情況范文

關鍵詞： 人工智能 足球機器人 人工神經網絡 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、計算機視覺[1]、模式識別、多智能體系統(tǒng)[2]、人工神經網絡[3]等領域，而且它為人工智能理論研究及多種技術的集成應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的策略結合才能取勝。人工智能技術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]、人工神經網絡在機器人的路徑規(guī)劃[5]上得到充分的應用。

1.人工智能研究現狀

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科，該領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，涉及數理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示[10][11]、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、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)的函數型語言Lisp、邏輯型語言Prolog及面向對象語言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能數值計算可視化軟件Matlab中包含神經網絡工具箱，提供了許多Matlab函數。另外，還有多種系統(tǒng)工具用于開發(fā)特定領域的專家系統(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域。

智能機器人是信息技術和人工智能等學科的綜合試驗場，可以全面檢驗信息技術和人工智能等各領域的成果，以及它們之間的相互關系。人工智能技術中的視覺、傳感融合、行為決策、知識處理等技術，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鍵技術有機、高效地集成統(tǒng)一。人們在很多領域都成功地實現了人工智能：自主規(guī)劃和調度、博弈、自主控制、診斷、后勤規(guī)劃、機器人技術、語言理解和問題求解等。

2.人工智能主要研究領域

人工智能的研究領域非常廣泛，而且涉及的學科非常多。目前，人工智能的主要研究領域包括：專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、智能決策支持系統(tǒng)及人工神經網絡等。下面主要介紹在足球機器人設計、制造、控制等過程中常用的人工智能技術[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驗的程序系統(tǒng)，它應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，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；具有一定的復雜性及難度。

2.2人工神經網絡

人工神經網絡是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應信息處理系統(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、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。神經網絡在很多領域已得到了很好的應用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、并行處理、自學習、自組織和非線性映射等優(yōu)點的神經網絡與其他技術的結合，以及由此而來的混合方法和混合系統(tǒng)，已經成為一大研究熱點。由于其他方法也有優(yōu)點，因此將神經網絡與其他方法相結合，取長補短，可以達到更好的應用效果。目前這方面工作有神經網絡與模糊邏輯、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行分析，達到所需結果，又稱影像處理。圖像處理技術主要包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別三個部分。常見的處理有圖像數字化、圖像編碼、圖像增強、圖像復原、圖像分割和圖像分析等。數字圖像處理中的模式識別技術，可以對人眼無法識別的圖像進行分類處理，可以快速準確地檢索、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、拓撲法、切線圖法、神經網絡法等。局部路徑規(guī)劃的主要方法有：人工勢場法、模糊邏輯算法、神經網絡法、遺傳算法[14]等。機器人規(guī)劃專家系統(tǒng)是用專家系統(tǒng)的結構和技術建立起來的機器人規(guī)劃系統(tǒng)。大多數成功的專家系統(tǒng)都是以基于規(guī)則系統(tǒng)的結構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)劃問題得到了相應發(fā)展。尤其是通過遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應用，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值的可變長染色體編碼方式，構造了包含障礙物排斥子函數項的代價函數，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過程中。同時針對路徑規(guī)劃問題的具體應用，改進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，達到了較好的移動機器人路徑規(guī)劃效果。

3.2人工神經網絡在機器人定導航中的應用

人工神經網絡是一種仿效生物神經系統(tǒng)的信息處理方法，其優(yōu)點主要體現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航方面，基于神經網絡的多傳感器信息融合正是利用了神經網絡的這些特性，將機器人外部傳感器的傳感數據信息作為神經網絡的輸入處理對象，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，實現移動機器人的避障與自定位。

結語

隨著人工智能技術的進一步研究，足球機器人競賽水平將不斷提高。但就目前情況來看，在現有的基礎上擴大應用的范圍，增強應用的效果，還應主要在人工智能技術上做進一步的研究。專家系統(tǒng)在專家知識的總結、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。制造生產的多變復雜性及操作的人工經驗性，使人工智能的應用受到限制。此外，一些工藝參數的定量化實現也不易。隨著技術的飛速發(fā)展，人工智能技術也在進一步完善，如多種方法混合技術、多專家系統(tǒng)技術、機器學習方法、并行分布處理技術等。隨著新型人工智能技術的出現，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。

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第6篇：人工智能技術發(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，這種反復出現的工作模式會為技術發(fā)展指明方向。

這里談的都是長期趨勢的預測，技術將走向何方。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品而言，比如斑馬或者某種機器人，就是偶然出現的，是我們可能沒有預料到的。

想象一下，山谷里飄來一陣雨，每一個雨滴的路徑是不可預測的，但是他們運動的方向是可以預測的，都是向下的。電話的出現是必然，而iPhone不是，互聯(lián)網的出現是必然，而 Twitter 不是。

人工智能早已來臨

最為重要的技術發(fā)展趨勢之一是人工智能，是感知并讓產品更為智能的技術。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光片的本領已經比醫(yī)生更高，查閱法律證據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習如何下棋。過去十多年的電腦游戲，都是在和人工智能系統(tǒng)對戰(zhàn)，現在的系統(tǒng)不光知道如何對戰(zhàn)，還知道如何學習新的對戰(zhàn)本領，這有很大的不同，機器學習也是當今人工智能系統(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，因為現在應用這種技術的產品已經比人更聰明。比如，計算器要比人腦的算數能力高很多，GPS導航設備要比人對空間的認知好很多，百度可以記住6萬億個網頁，這遠遠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慣，人類本就不應該開車，所以我們希望用人工智能技術來代替人，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、體系和工具構成了我們的思考和學習能力，每個人都不同，數量有幾百種，比如演繹推理、歸納推理、符號推理、邏輯、空間導航、記憶等。

動物的智力也是由很多思維方式構成的，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，其中有一條設計理念所有的工程師都會銘記心中，那就是產品不可能每一方面都能做到最優(yōu)，總需要做出權衡。

各種人工智能系統(tǒng)產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，就像宇宙學的地心說理論，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大的難度去理解一些問題，無論是科學上的還是商業(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。

新經濟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、電動機等設備。日用品，工業(yè)品都是用這些設備制造出來的，人類也有了駕馭自然力的能力。

我們之所以有現在的生活，都是因為我們將人造能源作為一種商品進行交換，這些商品通過電力形式在全國范圍內流通，所有人都可以購買人造能源。農民不需要創(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，比如一個農民有一套人力水泵，有了人造能源之后，他可能就會產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。

現在人工智能的研制也要達到同樣目的，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中放大，就是第二次工業(yè)革命，也就是讓電能驅動的設備具有認知功能，變得智能。這個進程不只包括制造業(yè)，而是整個經濟的升級。而如果沒有公司經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的。第二次工業(yè)革命將實現整體經濟的智能化。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，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，這就是第二次工業(yè)革命的結果，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)革命令自動化設備具有感知能力。

谷歌認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在，一些公司，比如谷歌、微軟、亞馬遜 和Facebook ，已經開始出售云端人工智能系統(tǒng)的服務，價格大概是每100次查詢6美分。

第7篇：人工智能技術發(fā)展情況范文

關鍵詞：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，是在控制軟件自動化操作的基礎上，通過模擬人類行為，將簡單重復的工作進行模塊化，并根據智能化模糊實現較高的容錯率，從而有效替代人工操作的一門技術。在科技的不斷發(fā)展下，人工智能已經廣泛應用于社會的各個方面，極大的促進各行各業(yè)發(fā)展。但是從目前我國整體發(fā)展看，人工智能的應用還處于比較低級的階段，為了促進自動化控制軟件的高效率應用，進一步解放人工，提高生產力，需要在自動化控制軟件優(yōu)化人工智能交互流程，構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，更加科學有效的實現目標任務，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、心理學、信息學等多門學科，經過長期發(fā)展，已經具有了基本成效，主要有多通道交互、以邏輯程序設計交互、以用戶為中心等交互方法，各有優(yōu)勢領域。在未來還需要不斷進行研究，實現人工智能在自動化控制軟件中的高效應用。

1人工智能工作原理

人工智能雖然已經在人們生活的各個方面得到廣泛應用，但是作為一種高新技術，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一種類似于人類智能的反應邏輯程序，目前對人工智能的研究集中在語言識別、圖像識別、數據分析、自然語言處理等方面，雖然現在人工智能發(fā)展還比較低級，無法自主解決復雜問題，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)，結合內部神經網絡工程計算，形成具備超機械能力的智能化操作。從當前的人工智能理論看，其工作原理是通過基礎元件模擬人類神經網絡，涉及數理邏輯、仿生學、自動化、生物學、心理學、語言學和哲學等多門學科。最基本的人工智能的實現需要軟硬件協(xié)同工作，而實現人工智能交互則要求感知生物信息特征和輸入信息，利用大量基礎數據進行分析。由于交互存在各種各樣情況，并且內容和特點各不相同，數據處理和分析十分復雜，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用中設計人工智能交互模型，優(yōu)化數據處理和反饋。

2人工智能技術在自動化控制軟件中的優(yōu)點

2.1控制不定性參數

在自動化控制軟件中，常見故障是由于數據錯誤導致系統(tǒng)計算出現偏差，造成突出故障，而數據作為計算內容必須十分精準，軟件才能正常運行，對此應用人工智能技術，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，下達相對指令，并對反饋數據進行分析，建立誤差區(qū)間校正，可以在交互時減少不定性參數造成的影響，使得在交互過程中更具準確和智能。對比人工操作以及自動化控制，人工智能技術的安全程度更高，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。在人工智能應用中，可以對相對復雜的情況進行準確應對，依據目標反饋信息，進行分析，并模擬人類神經系統(tǒng)反饋處理結果，達到預期目的。例如在極端環(huán)境中救援任務，人類由于環(huán)境惡劣無法進行的任務，可以由人工智能程序控制的機械進行救援，不受環(huán)境、位置和空間影響，在具體生產生活中，也能夠有效替代人工，現在發(fā)達的物流體系，便借助了人工智能進行包裹分類和運輸，極大便利人們生活。

3構建自動化控制軟件的人工智能交互模型

3.1多傳感器數據融合

人工智能的實現需要對現實信息進行采集分析，這就需要多個傳感器共同工作，實現數據互通融合。具體可以使用關聯(lián)分析進行數據計算，根據各個傳感器之間數據影響系數，對傳感器之間進行關聯(lián)計算，融合數據，首先是判斷傳感器之間的數據組異同情況，確定每一個傳感器的具體參考數列，并比較其他傳感器數據，分析出數據的接近程度，為了確保在不同運行模式下，實現融合數據準確性，需要通過主成分分析法計算權重，代入樣本指標、綜合變量個數與方差矩陣來獲取影響系數。

3.2構建人工智能交互架構

交互架構的構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，能夠將抽象對象轉換為有序數組，但是需要的節(jié)點較多，維護和優(yōu)化程序繁瑣。（2）網絡語義表示，實現不確定性表達方式，模塊性清晰直觀，通過替換字符串構建模型，但是后期修改困難，工程量大。（3）產生表示，根據事物關系進行表達，聯(lián)想性好，但是表示范圍較小。（4）空間狀態(tài)表示，用于結構知識表達，具備很強的適應性和概括性，但是個性化突出，難以通用。通過以上表示方法構建的人工智能交互架構，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化部件、詞語反饋部件、管理輸入設備部件、生成圖形部件以及生成屏幕部件。接口模塊對應應用API接口，通過固定模塊對計算機內部程序運行結果進行數據交換和使用，該模塊能夠對輸入信息進行分析，判斷其語句規(guī)則，分析類型和需求?？刂颇K對用戶請求進行數據傳輸和檢驗，具有協(xié)調用戶和程序的作用。

3.3人工智能交互模型的構建

在交互構架的基礎上，通過自動化控制軟件，實現數據管理、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據庫模塊、圖像處理模塊、管理交互數據模塊、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。各個模塊負責對應功能的實現，操作數據庫模塊的主要功能是將各個模塊的數據進行存儲和數據交互，包括界面層、邏輯層、訪問層。圖像處理模塊可以對圖像進行存儲、壓縮和采集。管理交互數據模塊主要對人工智能在交互過程中的數據信息進行記錄、分析以及處理。通信指令模塊負責對交互中的通信指令與通信數據進行管理。管理交互者模塊面對用戶，負責用戶個人信息的記錄與管理。語音模塊能夠根據用戶需求分析語音內容，并提供交互結果的語音反饋。管理用戶模塊則主要負責管理、記錄用戶信息，并設置權限來管理用戶賬戶。登錄模塊控制用戶登錄權限，確保用戶使用軟件的合法性，同時還能夠確保模型數據真實有效性。

3.4人工智能交互模型應用結果對比分析

根據交互模型構建結果，對人工智能在交互模型中的應用結果進行具體分析。應用過程中計算機硬件方面主要針對網卡、顯卡、CPU、內存、硬盤等硬件，選用當前主流配置。軟件則構建數據庫、使用主流編程語言和網絡服務器。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，與本文設計的基于自動化控制軟件的人工智能交互模型進行人工智能語言交互對比實驗。根據結果分析可知，本文設計的人工智能交互模型能夠準確讀取用戶需求，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，我們現在還做不到。

超人工智能，即超級智能。牛津哲學家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創(chuàng)新、通識和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘娨稽c，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)現一個規(guī)律，即人類出現以來所有技術發(fā)展都是以指數增長。也就是說，一開始技術發(fā)展是小的，但是一旦信息和經驗積累到一定的基礎，發(fā)展開始快速增長，以指數的形式，然后是以指數的指數形式增長。

未來學家瑞?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，即愈到后來前進的速度愈是成倍地增加?！?/p>

人工智能技術的關鍵難點是什么？

用計算機科學家高德納的說法，“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，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?！币恍┪覀冇X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，這一定律有歷史數據所支持，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）?，F在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴展定理。

我們什么時候能用上和人腦一樣聰明的電腦？

現在1000美元能買到的電腦已經強過了老鼠，并且達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。

我們如何造出超人工智能？

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，三是建造一個能進行兩項任務的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構了，我們直接把電腦變成了電腦科學家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務。

為什么說強人工智能可能比我們預期的更早降臨？

因為，一，指數級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非常快。二，軟件的發(fā)展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠改變進步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發(fā)現讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進的電腦來說，對我們來說還很遠，但是可能一個無意的變動，就能讓現在的系統(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致智能爆炸？

這里我們要引出一個概念――遞歸的自我改進。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，有自我改進的機制。當它完成一次自我改進后，它比原來更加聰明了，我們假設它到了愛因斯坦水平。而這個時候它繼續(xù)進行自我改進，然而現在它有了愛因斯坦水平的智能，所以這次改進會比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進使得他比愛因斯坦還要聰明很多，讓它接下來的改進進步更加明顯。如此反復，這個強人工智能的智能水平越長越快，直到它達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。

我們還要多久才能迎來超人工智能？

著名人工智能專家、谷歌公司的技術總監(jiān)瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達成強人工智能，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將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預測技術如何發(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和生物技術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”，當一個60歲的人走進去后，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)現不影響大腦數據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“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構的話，這就完全不離譜。

超人工智能最值得我們去擔心的問題是什么？

第9篇：人工智能技術發(fā)展情況范文

人工智能技術的誕生，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，在社會科學中的應用廣泛。教育手段革新，需要一種新的技術作為保障和支持。人工智能技術應用的普遍性和網絡教育技術發(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絡教育中的應用進行探究。

【關鍵詞】人工智能 網絡教育 具體應用

1 網絡教育模式的發(fā)展現狀

1.1 網絡教育的優(yōu)勢

網絡教育模式是對傳統(tǒng)課堂教育模式的更新與演進，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施費用，難以追趕新時期人們快捷的工作步伐。網絡教育通過互聯(lián)網遠程傳遞，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，在虛擬的網絡環(huán)境，擺脫了有關時間、空間、身份等諸多限制，促進了教育手段的創(chuàng)新，為人們提供了更多接受教育的機會，促進了國民教育水平的提高。

1.2 網絡教育存在的問題

網絡教育的問題主要體現在以下方面：

1.2.1 操作平臺的局限性

網絡教育登錄界面的首頁，一般包含著課程選擇、成績查詢、習題演練、師資介紹等基本內容，這容易導致眾多網絡教育平臺具有相同的首頁模板和計算機程序，不同平臺、不同學科、不同專業(yè)沒能充分體現出其獨一無二的課程特色。操作平臺具有局限性，無法充分體現人性化特色和該課程的特殊化要求。

1.2.2 教學方式的一致性

網絡教學中，一般采用計算機程序設定好的流程，授課、復習、習題演練、期末考試、綜合評估為基本程序，流程化操作，無法根據學生的學習特點和成績要求制定相應的教學方式。教學評價流程過于死板，無法像教師一樣考慮其他綜合因素進行分析，這就容易導致考試系統(tǒng)的公平性、評分的合理性受到質疑，無法體現教學權威性。

1.2.3 服務系統(tǒng)的落后性

網絡教育是以計算機的軟件程序為表現載體，將教學課程和學習方式相融合。隨著知識體系更新?lián)Q代的不斷加快，學術糾錯的發(fā)生，課程及時更新也是十分重要的。但是網絡教育服務系統(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，影響著網絡教育的準確性和科學性。

2 人工智能在網絡教育中的具體應用

網絡教育缺陷的存在，其重要原因是教育流程系統(tǒng)的“剛性”無法符合學習者不同的教學需求，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，并及時調節(jié)，恰好是對缺陷的補充。事實證明，人工智能在網絡教育中的具體應用也取得了較好的效果，主要體現在以下方面：

2.1 專家系統(tǒng)的應用

專家系統(tǒng)是對智能教學系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、導學系統(tǒng)以及先進的智能化硬件設備的總稱。傳統(tǒng)的網絡教育是流程化、規(guī)范化的，智能化教學系統(tǒng)是對每個流程應用智能化手段，促進教學過程的科學性。

2.1.1 智能決策系統(tǒng)。

在課程開始之前，增設智能決策功能即智能決策系統(tǒng)，類似于學校的入學考試，對學生的學習能力、成績水平、智力狀況進行基本的分析和了解，以學生能力而不是教師要求為教學依據，制定合理的教學計劃和學習方案；通過智能化設計，確定學習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，實現對學生能力的充分開發(fā)。

2.1.2 智能導學系統(tǒng)

這是通過對學生一定時期學習環(huán)境的營造，通過對環(huán)境內各影響因素施加措施，為學生的學習提供優(yōu)質條件。影響因素包括教師、學習資源、外部因素等，一旦學生學習沒有達到預定的目標，教師模塊就會對學生的動態(tài)行為做出科學正確的指導，并向正確的學習軌跡糾正；學生學習所需要的參考資料、試卷分析、時事熱點等，會根據學生的學習進展情況及時更新資料庫；學生在學習中遭遇困境，系統(tǒng)會根據智能化發(fā)揮引導和提醒功能。

2.1.3 智能教學系統(tǒng)和智能化硬件設備

智能教學系統(tǒng)和智能化硬件設備分別是智能學習系統(tǒng)的軟件和硬件載體。智能教學系統(tǒng)是智能決策和智能導學子系統(tǒng)的綜合，是幾種不同模式的組合與搭配，最終出現適合學生自身的學習模式，并且讓系統(tǒng)關系更加穩(wěn)固；硬件系統(tǒng)是網絡學習的基礎和載體，包括傳輸設備中的路由器、交換機設備，終端的打印機、攝像頭等。

2.2 其他人工智能系統(tǒng)的應用

2.2.1 語言處理系統(tǒng)

語言處理系統(tǒng)在人工智能領域是一種應用較為廣泛的技術，系統(tǒng)內部擁有錄音模塊、語言識別模塊、轉換模塊和輸出模塊。學生向錄音系統(tǒng)發(fā)出聲音，語言識別和轉換模塊將語言轉化為文字顯示在計算機界面上。就目前的技術來說，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，對學生學習語言口語和減少文字任務有很大的幫助。

2.2.2 知識庫系統(tǒng)

知識庫系統(tǒng)是對知識和數據的整合、匯總和儲存，學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，自動分辨出關鍵詞，并提供完整的數據。這對學生學習記錄的查找和知識的復習有很大幫助，也有助于系統(tǒng)的升級和完善。

3 促進人工智能在網絡教育中應用的具體措施

3.1 加大資金支持

資金支持是發(fā)展新科技的堅實保證，政府和相關機構應該重視人工智能在網絡教育發(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)和技術升級工作，可以為人工智能的應用提供高性能、高水平、先進的硬件設施保障。

3.2 開展教學實施

應該積極促進人工智能在網絡教育中的教學實施活動，通過一線學習的監(jiān)測和實驗，推動新技術的普及與應用。在相關專業(yè)院校安裝人工智能軟件，也是促進教學實施的有效途徑。

4 結束語

綜上所述，人工智能是一項應用廣泛，可研究性強的計算機前沿技術。通過人工智能相關技術的研究，能夠解決網絡教育中存在的諸多問題，提高學生的學習質量和效率，方便老師的教學管理，以及對教育教學模式將產生深刻影響。

參考文獻

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作者簡介

侯燕（1981-），女，山東省濟寧市人。碩士學歷?，F為齊魯師范學院講師。研究方向為計算機應用。