自動化控制軟件人工智能交互模型

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摘要：隨著科技發(fā)展和工業(yè)進步，機械信息化水平越來越高，自動化控制軟件被廣泛應用于各個行業(yè)的生產(chǎn)和日常生活，而在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展下，人工智能開始普及應用，進一步降低了生產(chǎn)工作成本，逐漸成為了當前提升工作效率的重要手段。本文首先分析了人工智能的工作原理，探究了其在自動化控制軟件中的具體應用，并基于自動化控制軟件構(gòu)建一種新的人工智能交互模型，優(yōu)化服務流程和效率。

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(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。在科技的不斷發(fā)展下，人工智能已經(jīng)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(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，更加科學有效的實現(xiàn)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(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(xiàn)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(jīng)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(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(jīng)網(wǎng)絡，涉及數(shù)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(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，利用大量基礎數(shù)據(jù)進行分析。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(shù)據(jù)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(shù)

在自動化控制軟件中，常見故障是由于數(shù)據(jù)錯誤導致系統(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，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(jīng)，下達相對指令，并對反饋數(shù)據(jù)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(shù)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(jù)目標反饋信息，進行分析，并模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)反饋處理結(jié)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(chǎn)生活中，也能夠有效替代人工，現(xiàn)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(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。具體可以使用關聯(lián)分析進行數(shù)據(jù)計算，根據(jù)各個傳感器之間數(shù)據(jù)影響系數(shù)，對傳感器之間進行關聯(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(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，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，維護和優(yōu)化程序繁瑣。（2）網(wǎng)絡語義表示，實現(xiàn)不確定性表達方式，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(jié)構(gòu)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(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(nèi)部程序運行結(jié)果進行數(shù)據(jù)交換和使用，該模塊能夠?qū)斎胄畔⑦M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(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。各個模塊負責對應功能的實現(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(shù)據(jù)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(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(shù)據(jù)真實有效性。

3.4人工智能交互模型應用結(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用結(jié)果進行具體分析。應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(jù)結(jié)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。

4結(jié)語

人工智能發(fā)展前景廣闊，且已成為了當前科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，研究自動化控制軟件的人工智能交互模型，對智能化技術發(fā)展具有重要意義。在未來，越來越多的領域?qū)冒l(fā)展人工智能技術，對經(jīng)濟發(fā)展、社會進步、國際政治經(jīng)濟格局等方面都產(chǎn)生著重大而深遠的影響。這一前瞻性的探索對推動人工智能發(fā)展進程有著重要的意義。

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作者：孫浦朗 劉丕宇 王鵬 張辰 單位：黑龍江大學