人的記憶力會(huì)隨著歲月的流逝而衰退，寫(xiě)作可以彌補(bǔ)記憶的不足，將曾經(jīng)的人生經(jīng)歷和感悟記錄下來(lái)，也便于保存一份美好的回憶。范文怎么寫(xiě)才能發(fā)揮它最大的作用呢？接下來(lái)小編就給大家介紹一下優(yōu)秀的范文該怎么寫(xiě)，我們一起來(lái)看一看吧。
人工智能論文篇一
：隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來(lái)越多，這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域，所以世界上各個(gè)國(guó)家對(duì)人工智能的發(fā)展越來(lái)越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應(yīng)用過(guò)程中的作用，提出以下內(nèi)容。
計(jì)算機(jī)；人工智能；應(yīng)用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^(guò)程中，智能化產(chǎn)品隨處可見(jiàn)。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高，同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開(kāi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能，信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以，對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用，在一定程度上導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多，計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠?qū)τ脩?hù)信息進(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集，同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷，對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶(hù)信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用，人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息，為用戶(hù)提供準(zhǔn)確的信息資源?？偟膩?lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中有效的運(yùn)用人工智能，對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。
2.1安全管理應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多，用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問(wèn)題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩?hù)自身的隱身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應(yīng)用；二是，智能反應(yīng)垃圾郵件方面；三是，入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù)，通過(guò)概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別，同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理，對(duì)匹配檢查過(guò)程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問(wèn)可以直接進(jìn)行控制，把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測(cè)，它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門(mén)，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)濾出去，數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶(hù)。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩?hù)郵箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)，對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來(lái)。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類(lèi)信息發(fā)給用戶(hù)，提醒用戶(hù)要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來(lái)影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言，它屬于人工智能代理的一種技術(shù)，屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體，包括：一是，知識(shí)域庫(kù)；二是數(shù)據(jù)庫(kù)；三是解釋推理器；四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過(guò)任何一個(gè)agent域庫(kù)對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理，并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過(guò)用戶(hù)自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過(guò)agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶(hù)在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理，同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶(hù)，充分節(jié)省用戶(hù)的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶(hù)在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶(hù)所分配的任務(wù)自動(dòng)完成，進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過(guò)程中的應(yīng)用分析
針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過(guò)程中，不僅可以對(duì)人工智能中的專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問(wèn)題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中會(huì)面臨著困難，這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中，其專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語(yǔ)出來(lái)，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題的過(guò)程中，要充分利用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專(zhuān)家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開(kāi)展的同時(shí)，對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。
科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí)，也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高，計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，因此可以看出，人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類(lèi)對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會(huì)在未來(lái)開(kāi)創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能論文篇二
摘要：社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來(lái)越多的技術(shù)手段開(kāi)始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類(lèi)的先進(jìn)技術(shù)衍生出來(lái)，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對(duì)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見(jiàn)解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響，人類(lèi)文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見(jiàn)的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對(duì)人類(lèi)的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對(duì)人體觸覺(jué)或是感知方面的模擬，通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行，對(duì)人類(lèi)難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專(zhuān)家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對(duì)軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶(hù)的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對(duì)用戶(hù)界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用
（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來(lái)，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來(lái)幾年來(lái)許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測(cè)也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作，這一過(guò)程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過(guò)程中它的運(yùn)行效果，將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來(lái)極大的影響，可通過(guò)數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶(hù)，通過(guò)郵件的形式發(fā)送給用戶(hù)，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過(guò)筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶(hù)的系統(tǒng)之中，而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，及時(shí)告知用戶(hù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶(hù)妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來(lái)越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營(yíng)造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術(shù)的過(guò)程中，也需要重視知識(shí)庫(kù)的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫(kù)職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對(duì)知識(shí)庫(kù)之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過(guò)程和運(yùn)算過(guò)程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來(lái)講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應(yīng)用
當(dāng)前，人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對(duì)于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會(huì)發(fā)展形勢(shì)之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿(mǎn)人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對(duì)門(mén)窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對(duì)家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營(yíng)造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢(shì)，與域外發(fā)達(dá)國(guó)家相比較，我國(guó)的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對(duì)較快，在我國(guó)的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用，它的未來(lái)發(fā)展前景相對(duì)較佳，值得大力推廣。
參考文獻(xiàn)
[2]黃鑫。分析計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，20xx,26（7）:244.
人工智能論文篇三
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問(wèn)題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類(lèi)知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決需要由專(zhuān)家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。在應(yīng)用方面，以專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專(zhuān)家系統(tǒng)(es)
專(zhuān)家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來(lái)解決專(zhuān)家不能解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專(zhuān)家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理，采用啟發(fā)式方法模擬專(zhuān)家的推理過(guò)程，通過(guò)推理，利用知識(shí)解決問(wèn)題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力，能修改原來(lái)知識(shí)，適合于電力系統(tǒng)問(wèn)題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問(wèn)題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問(wèn)題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問(wèn)題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì)，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專(zhuān)家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類(lèi)型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶(hù)的.掌握[3] 。
此外，專(zhuān)家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來(lái)十分復(fù)雜。判斷過(guò)程中，必須通過(guò)內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專(zhuān)家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí)，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析，決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運(yùn)行，則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專(zhuān)家系統(tǒng)通過(guò)診斷模塊和推理機(jī)制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過(guò)程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過(guò)程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型，降低了開(kāi)發(fā)成本。
低壓電器需要通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值，能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用
無(wú)功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化，可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問(wèn)題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的，模型簡(jiǎn)單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類(lèi)型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運(yùn)行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門(mén)交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問(wèn)題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運(yùn)算量，提高算法效率，將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來(lái)越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來(lái)解決電力系統(tǒng)的問(wèn)題將會(huì)受到越來(lái)越多的重視。
隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長(zhǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開(kāi)發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能論文篇四
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門(mén)重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類(lèi)的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)，研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類(lèi)的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類(lèi)的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì)，人類(lèi)自身識(shí)別能力已經(jīng)滿(mǎn)足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類(lèi)研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
其實(shí)，圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類(lèi)的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類(lèi)在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類(lèi)的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類(lèi)，然后通過(guò)各個(gè)類(lèi)別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類(lèi)似。在這個(gè)過(guò)程中，我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類(lèi)別進(jìn)行識(shí)別，查看是否有與該圖像具有相同或類(lèi)似特征的存儲(chǔ)記憶，從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類(lèi)并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯，有時(shí)又是很普通，這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率?？傊谟?jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類(lèi)等的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類(lèi)的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類(lèi)的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類(lèi)本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿(mǎn)足不了生活的需要，于是人類(lèi)就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類(lèi)的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，它是一門(mén)與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類(lèi)的圖像識(shí)別原理相同，那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。
信息的獲取是指通過(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類(lèi)器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類(lèi)，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類(lèi)決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類(lèi)。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文，在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中，電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類(lèi)。人類(lèi)在歸類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率。”從這則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類(lèi)的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類(lèi)所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì)，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類(lèi)。以汽車(chē)拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車(chē)通過(guò)的時(shí)候，汽車(chē)自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車(chē)正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車(chē)牌定位模塊就會(huì)提取車(chē)牌信息，對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見(jiàn)的線性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類(lèi)可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類(lèi)獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類(lèi)的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類(lèi)對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類(lèi)社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代，我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類(lèi)現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能論文篇五
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開(kāi)放式方向發(fā)展的開(kāi)始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機(jī)械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿(mǎn)足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿(mǎn)足。
(二）機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類(lèi)學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無(wú)需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門(mén)復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說(shuō)，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過(guò)計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門(mén)學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過(guò)程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開(kāi)始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒(méi)有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過(guò)程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專(zhuān)業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類(lèi)思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒(méi)有突破性進(jìn)展。不論怎么說(shuō)，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開(kāi)，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹?lái)越重視。在21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說(shuō)明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類(lèi)型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問(wèn)題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過(guò)模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來(lái)，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過(guò)程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過(guò)現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來(lái)新的要求，這從某種程度上來(lái)推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能論文篇六
摘要：
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善，人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過(guò)程的重中之重，是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分，直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語(yǔ)言識(shí)別以及專(zhuān)家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國(guó)電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展，相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究開(kāi)發(fā)工作，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開(kāi)分析與探討。
關(guān)鍵詞：
人工智能;電氣工程;自動(dòng)化控制;應(yīng)用
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代，電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn)，跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理，就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語(yǔ)言識(shí)別和自動(dòng)化控制，還包括了專(zhuān)家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此，電力企業(yè)必須通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)，才能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制，從而大大降低企業(yè)的人工成本，保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
一、人工智能簡(jiǎn)述
二、電氣工程自動(dòng)化過(guò)程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢(shì)
（一）利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器，通過(guò)利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié)，同時(shí)還較為簡(jiǎn)單易學(xué)，具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù)，能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外，人工智能控制器無(wú)需專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)幫助，其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù)，正確運(yùn)用反饋的信息與語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)定，此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè)，具有快捷方便的特征。
（二）受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響，導(dǎo)致在工作過(guò)程中出現(xiàn)各種問(wèn)題，不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟，適應(yīng)能力較強(qiáng)，無(wú)需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置，總體來(lái)說(shuō)受到外界的因素影響較小，能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
（三）自動(dòng)化控制過(guò)程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過(guò)多受到外界因素的干擾，造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問(wèn)題，從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過(guò)程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng)，從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問(wèn)題，充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
（四）具備良好的一致性。
（五）降低企業(yè)人力物力。
成本通過(guò)在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對(duì)變壓器與線路的需求，企業(yè)也無(wú)需再專(zhuān)門(mén)調(diào)度安排更多的工作人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù)，從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本，有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用
（一）完善電氣自動(dòng)化性能，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知，人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類(lèi)大腦思維，設(shè)計(jì)人員通過(guò)將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中，不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能，還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能，從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率，充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過(guò)程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠降低企業(yè)人力成本的支出，推動(dòng)我國(guó)電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下，187頁(yè)）能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中，從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)周期，并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度，降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量，在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
（二）實(shí)現(xiàn)智能化控制，提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器，通過(guò)將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起，能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對(duì)調(diào)節(jié)控制程度的合理控制，基于這種情況下，人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能［3］，為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，電力企業(yè)通過(guò)引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié)，無(wú)需專(zhuān)門(mén)安排專(zhuān)家技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督，相關(guān)工作人員在控制室通過(guò)計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作，從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
（三）改善故障診斷技術(shù)，提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過(guò)程中，會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問(wèn)題。例如，常見(jiàn)的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過(guò)熱等事故，對(duì)于這些運(yùn)行故障，傳統(tǒng)的診斷方法是通過(guò)收集相關(guān)氣體樣本，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)分析判斷，最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論，有針對(duì)性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力，電力企業(yè)還必須安排管理人員對(duì)各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，這無(wú)疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過(guò)利用人工智能診斷技術(shù)，在故障診斷過(guò)程中有效融入模糊理論、專(zhuān)家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率，在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出，保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行，滿(mǎn)足社會(huì)對(duì)于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語(yǔ)
綜上所述，為了推動(dòng)我國(guó)電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，政府相關(guān)部門(mén)要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作，共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù)，不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過(guò)在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器，從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù)，充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量，滿(mǎn)足社會(huì)用戶(hù)的各項(xiàng)需求，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn)：
人工智能論文篇七
電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)是由計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行自動(dòng)控制，電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用能夠大大提高電氣設(shè)備的工作效率，提高機(jī)械設(shè)備工作的精確性，為企業(yè)帶來(lái)了良好的經(jīng)濟(jì)效益，但是隨著電氣設(shè)備自動(dòng)化程度的不斷提高，要求電氣設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)智能化操作。人工智能技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人的智能，在計(jì)算機(jī)的控制下，實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進(jìn)行圖像分析與處理、語(yǔ)音識(shí)別以及專(zhuān)家控制系統(tǒng)等等?？梢哉f(shuō)將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中是電氣自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。
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(zhuān)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。
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(lèi)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(zhuān)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(zhuān)人專(zhuān)崗制度，細(xì)化了操作責(zé)任制度。
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(zhuān)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(zhuān)家控制為例，專(zhuān)家控制就是將專(zhuān)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(xún)。
總之，人工智能技術(shù)在電氣化領(lǐng)域中應(yīng)用，不但能夠最大限度的降低人工參與的程度，提升控制系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化程度，還能夠大幅降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)的成本，提高其利潤(rùn)空間，并將生產(chǎn)效率提高到一個(gè)全新的層面。因此，相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的研究，使其能夠?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展以及社會(huì)的進(jìn)步發(fā)揮出更為突出的作用。
人工智能論文篇八
1.1制訂本標(biāo)準(zhǔn)的目的是為了統(tǒng)一科學(xué)技術(shù)報(bào)告、學(xué)位論文和學(xué)術(shù)論文(以下簡(jiǎn)稱(chēng)報(bào)告、論文)的撰寫(xiě)和編輯的格式，便利信息系統(tǒng)的收集、存儲(chǔ)、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標(biāo)準(zhǔn)適用于報(bào)告、論文的編寫(xiě)格式，包括形式構(gòu)成和題錄著錄，及其撰寫(xiě)、編輯、印刷、出版等。本標(biāo)準(zhǔn)所指報(bào)告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復(fù)制品；也可以是印刷本，包括發(fā)表在期刊或會(huì)議錄上的論文及其預(yù)印本、抽印本和變異本；作為書(shū)中一部分或獨(dú)立成書(shū)的專(zhuān)著；縮微復(fù)制品和其他形式。1.3本標(biāo)準(zhǔn)全部或部分適用于其他科技文件，如年報(bào)、便覽、備忘錄等，也適用于技術(shù)檔案。2定義2.1科學(xué)技術(shù)報(bào)告科學(xué)技術(shù)報(bào)告是描述一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)研究的結(jié)果或進(jìn)展或一項(xiàng)技術(shù)研制試驗(yàn)和評(píng)價(jià)的結(jié)果；或是論述某項(xiàng)科學(xué)技術(shù)問(wèn)題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件?？茖W(xué)技術(shù)報(bào)告是為了呈送科學(xué)技術(shù)工作主管機(jī)構(gòu)或科學(xué)基金會(huì)等組織或主持研究的人等?？茖W(xué)技術(shù)報(bào)告中一般應(yīng)該提供系統(tǒng)的或按工作進(jìn)程的充分信息，可以包括正反兩方面的結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)，以便有關(guān)人員和讀者判斷和評(píng)價(jià)，以及對(duì)報(bào)告中的結(jié)論和建議提出修正意見(jiàn)。2.2學(xué)位論文學(xué)位論文是表明作者從事科學(xué)研究取得創(chuàng)造性的結(jié)果或有了新的見(jiàn)解，并以此為內(nèi)容撰寫(xiě)而成、作為提出申請(qǐng)授予相應(yīng)的學(xué)位時(shí)評(píng)審用的學(xué)術(shù)論文。學(xué)士論文應(yīng)能表明作者確已較好地掌握了本門(mén)學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專(zhuān)門(mén)知識(shí)和基本技能，并具有從事科學(xué)研究工作或擔(dān)負(fù)專(zhuān)門(mén)技術(shù)工作的初步能力。
碩士論文應(yīng)能表明作者確已在本門(mén)學(xué)科上掌握了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的專(zhuān)門(mén)知識(shí)，并對(duì)所研究課題有新的見(jiàn)解，有從事科學(xué)研究工作或獨(dú)立擔(dān)負(fù)專(zhuān)門(mén)技術(shù)工作的能力。博士論文應(yīng)能表明作者確已在本門(mén)學(xué)科上掌握了堅(jiān)實(shí)寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的專(zhuān)門(mén)知識(shí)，并具有獨(dú)立從事科學(xué)研究工作的能力，在科學(xué)或?qū)ｉT(mén)技術(shù)上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學(xué)術(shù)論文學(xué)術(shù)論文是某一學(xué)術(shù)課題在實(shí)驗(yàn)性、理論性或觀測(cè)性上具有新的科學(xué)研究成果或創(chuàng)新見(jiàn)解和知識(shí)的科學(xué)記錄；或是某種已知原理應(yīng)用于實(shí)際中取得新進(jìn)展的科學(xué)總結(jié)，用以提供學(xué)術(shù)會(huì)議上宣讀、交流或討論；或在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表；或作其他用途的書(shū)面文件。學(xué)術(shù)論文應(yīng)提供新的科技信息，其內(nèi)容應(yīng)有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進(jìn)，而不是重復(fù)、模仿、抄襲前人的工作。3編寫(xiě)要求報(bào)告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫(xiě)或打字；外文稿必須用打字?？梢杂貌煌噬膹?fù)制本。報(bào)告、論文宜用(210mm×297mm)標(biāo)準(zhǔn)大小的白紙，應(yīng)便于閱讀、復(fù)制和拍攝縮微制品。報(bào)告、論文在書(shū)寫(xiě)、打字或印刷時(shí)，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復(fù)制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(cè)(訂口)應(yīng)分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(cè)(切口)應(yīng)分別留邊20mm以上。4編寫(xiě)格式4.1報(bào)告、論文章、條的編號(hào)參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)gb1.1《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)的基本規(guī)定》第8章“標(biāo)準(zhǔn)條文的編排”的有關(guān)規(guī)定，采用阿拉伯?dāng)?shù)字分級(jí)編號(hào)。4.2報(bào)告、論文的構(gòu)成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報(bào)告、論文的外表面，提供應(yīng)有的信息，并起保護(hù)作用。封面不是必不可少的。學(xué)術(shù)論文如作為期刊、書(shū)或其他出版物的一部分，無(wú)需封面；如作為預(yù)印本、抽印本等單行本時(shí)，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內(nèi)容：a.分類(lèi)號(hào)在左上角注明分類(lèi)號(hào)，便于信息交換和處理。一般應(yīng)注明《中國(guó)圖書(shū)資料分類(lèi)法》的類(lèi)號(hào)，同時(shí)應(yīng)盡可能注明《國(guó)際十進(jìn)分類(lèi)法udc》的類(lèi)號(hào)。
b.本單位編號(hào)一般標(biāo)注在右上角。學(xué)術(shù)論文無(wú)必要。
c.密級(jí)視報(bào)告、論文的內(nèi)容，按國(guó)家規(guī)定的保密條例，在右上角注明密級(jí)。如系公開(kāi)發(fā)行，不注密級(jí)。
d.題名和副題名或分冊(cè)題名用大號(hào)字標(biāo)注于明顯地位。
e.卷、分冊(cè)、篇的序號(hào)和名稱(chēng)如系全一冊(cè)，無(wú)需此項(xiàng)。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無(wú)需此項(xiàng)。
人工智能論文篇九
〔摘要〕人工智能飛速發(fā)展，正在改變?nèi)祟?lèi)生活，推動(dòng)人類(lèi)進(jìn)步。人工智能學(xué)者從認(rèn)知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對(duì)人工智能進(jìn)行研究，但對(duì)于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達(dá)哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語(yǔ)言分析方法以及簡(jiǎn)單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ)，哲學(xué)核心問(wèn)題決定了人工智能的研究進(jìn)路。只有對(duì)人工智能的哲學(xué)思想源流進(jìn)行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎(chǔ)，以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測(cè)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。
〔關(guān)鍵詞〕人工智能，數(shù)論，簡(jiǎn)單性原則
人工智能發(fā)展如火如荼，學(xué)者除了對(duì)人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會(huì)影響、發(fā)展路徑及倫理問(wèn)題等進(jìn)行研究之外，還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問(wèn)題。對(duì)人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思，也要涉及對(duì)人工智能的哲學(xué)思考。博登指出：“在科學(xué)家族中，沒(méi)有一門(mén)學(xué)科比ai與哲學(xué)的關(guān)系更密切?！薄?〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系，特別是心靈哲學(xué)與語(yǔ)言哲學(xué)，認(rèn)知科學(xué)與認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止，對(duì)于人工智能哲學(xué)的研究還沒(méi)有形成完整的理論體系，學(xué)者多從哲學(xué)視角對(duì)人工智能中的問(wèn)題進(jìn)行探討，從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡(jiǎn)單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。
人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號(hào)主義（symbolicism）學(xué)派的代表，他們的研究著眼于計(jì)算機(jī)程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號(hào)操作系統(tǒng)以及編程語(yǔ)言，這與古希臘哲學(xué)家畢達(dá)哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達(dá)哥拉斯看來(lái)，數(shù)是萬(wàn)物的本原，萬(wàn)物皆數(shù)?！鞍凑掌樟_克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘?dāng)?shù)學(xué)’這個(gè)詞也是畢達(dá)哥拉斯學(xué)派首先使用的”〔2〕268。畢達(dá)哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達(dá)哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬(wàn)物的本原。按照畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想，與其說(shuō)水、火、土等都是萬(wàn)物的本原，不如用一個(gè)簡(jiǎn)單詞“數(shù)”來(lái)解釋萬(wàn)物的存在。
“數(shù)是萬(wàn)物的本原”包含著萬(wàn)物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義，不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬(wàn)物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達(dá)哥拉斯學(xué)派認(rèn)為數(shù)是宇宙的元素，科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如，物理學(xué)是研究事物運(yùn)動(dòng)方面的數(shù)量關(guān)系，幾何學(xué)是研究事物點(diǎn)、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律，認(rèn)為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說(shuō)”來(lái)看，畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因，又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達(dá)哥拉斯主義學(xué)派）認(rèn)為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時(shí)又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式”〔3〕21-22。因此，數(shù)對(duì)于事物來(lái)說(shuō)，既是質(zhì)料因又是形式因。
畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認(rèn)為萬(wàn)物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成，并且萬(wàn)物可以還原為數(shù);他還認(rèn)為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱(chēng)為“科斯摩斯”?？扑鼓λ乖饩褪恰爸刃颉钡囊馑?，認(rèn)為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律，人類(lèi)可以通過(guò)數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。
畢達(dá)哥拉斯的“萬(wàn)物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展，亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此，畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個(gè)自然科學(xué)的發(fā)展。達(dá)芬奇、哥白尼、開(kāi)普勒、伽利略、牛頓等人都自稱(chēng)是“畢達(dá)哥拉斯主義者”。達(dá)芬奇認(rèn)為天體是一架服從確定自然法則的機(jī)器，自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀(jì)帶有畢達(dá)哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說(shuō)體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)理論來(lái)構(gòu)造行星運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開(kāi)普勒認(rèn)為自己是畢達(dá)哥拉斯主義者，他的目標(biāo)就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達(dá)哥拉斯主義的追隨者，他認(rèn)為“自然之書(shū)是用數(shù)學(xué)語(yǔ)言書(shū)寫(xiě)的”，自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實(shí)中。畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個(gè)夢(mèng)想，就是給出一套理想符號(hào)系統(tǒng)或語(yǔ)言和確定的語(yǔ)言變換或演算規(guī)則，把日常問(wèn)題轉(zhuǎn)變成理想語(yǔ)言，利用演算規(guī)則清楚地求解問(wèn)題的答案。在此基礎(chǔ)上，萊布尼茲提出“通用機(jī)”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機(jī)，他設(shè)計(jì)出一種二進(jìn)制計(jì)算法，用二進(jìn)制數(shù)代替原來(lái)的十進(jìn)制數(shù)，二進(jìn)制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡(jiǎn)單機(jī)器，但其只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的算術(shù)計(jì)算，還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機(jī)。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機(jī)器也受畢達(dá)哥拉斯主義數(shù)論的影響，他們運(yùn)用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計(jì)算嘗試讓“萊布尼茲之夢(mèng)”在現(xiàn)實(shí)生活中得以實(shí)現(xiàn)。圖靈通過(guò)基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算將數(shù)學(xué)運(yùn)算符號(hào)化為運(yùn)算符，并用一個(gè)無(wú)限長(zhǎng)紙帶來(lái)表述計(jì)算過(guò)程，制造出了圖靈機(jī)，這就是萊布尼茨所說(shuō)的“通用機(jī)”。圖靈認(rèn)為人腦類(lèi)似通用機(jī)，圖靈提出一臺(tái)計(jì)算機(jī)在多大程度上可以模仿人的活動(dòng)，進(jìn)而提出“機(jī)器能否思維”這個(gè)哲學(xué)問(wèn)題。圖靈堅(jiān)持通過(guò)特定算法程序，把可計(jì)算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺(tái)圖靈機(jī)來(lái)計(jì)算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺(tái)基于運(yùn)算器與存儲(chǔ)器的計(jì)算機(jī)，他為圖靈通用機(jī)設(shè)計(jì)出一個(gè)物理模型——edvac，edvac可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機(jī)器類(lèi)比，機(jī)器通過(guò)存儲(chǔ)器儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計(jì)出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序，通過(guò)簡(jiǎn)單、和諧的數(shù)字制造出能進(jìn)行復(fù)雜數(shù)字處理的機(jī)器。不管是圖靈的通用機(jī)還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢(mèng)”，其哲學(xué)思想均根源于畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號(hào)主義人工智能先驅(qū)也認(rèn)為，不管是人類(lèi)智能還是機(jī)器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來(lái)進(jìn)行符號(hào)操作的。不但如此，基于認(rèn)知模擬的強(qiáng)人工智能也把心理狀態(tài)作為計(jì)算狀態(tài)，所謂認(rèn)知就是計(jì)算，這是對(duì)基于數(shù)論的計(jì)算主義教條的信仰，人類(lèi)智能類(lèi)似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號(hào)主義人工智能，它否認(rèn)智能行為來(lái)自于在形式規(guī)則下對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作的觀點(diǎn)，“符號(hào)主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則，但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒(méi)有這樣的規(guī)則”〔4〕1366-1367。與符號(hào)主義人工智能不同，聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機(jī)制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號(hào)主義人工智能有區(qū)別，但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號(hào)主義人工智能的共同假設(shè)都是把認(rèn)知看作信息處理，且信息處理都具有可計(jì)算性?？梢?jiàn)，畢達(dá)哥拉斯的“萬(wàn)物皆數(shù)，數(shù)之和諧”思想為符號(hào)主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
除了畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號(hào)主義學(xué)派也稱(chēng)為邏輯主義學(xué)派，可見(jiàn)邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺(jué)現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專(zhuān)家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來(lái)，符號(hào)主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)的邏輯運(yùn)算來(lái)模擬人類(lèi)思考的過(guò)程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機(jī)，“我希望數(shù)字計(jì)算機(jī)能夠最終激起人們對(duì)符號(hào)邏輯的極大興趣……人與這些機(jī)器進(jìn)行交流的語(yǔ)言……構(gòu)成一種符號(hào)邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號(hào)主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡(jiǎn)化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人，他認(rèn)為邏輯學(xué)是獲得真正知識(shí)的重要工具，邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認(rèn)為三段論推理是一切思維運(yùn)動(dòng)的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過(guò)嚴(yán)密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機(jī)以及符號(hào)主義人工智能的根本基礎(chǔ)，都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語(yǔ)言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉，分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué)，數(shù)學(xué)也要用邏輯符號(hào)來(lái)表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀(jì)初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來(lái)源于英國(guó)的經(jīng)驗(yàn)論者休謨、法國(guó)的實(shí)證主義者孔德、英國(guó)的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點(diǎn)。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認(rèn)識(shí)論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點(diǎn)是：哲學(xué)的任務(wù)是對(duì)知識(shí)進(jìn)行分析，強(qiáng)調(diào)通過(guò)對(duì)語(yǔ)言的邏輯分析來(lái)消除形而上學(xué)問(wèn)題，認(rèn)為一切綜合命題都以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認(rèn)為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，哲學(xué)的主要任務(wù)是運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語(yǔ)言分析把復(fù)雜的概念分析為簡(jiǎn)單的概念，分析哲學(xué)家想通過(guò)對(duì)語(yǔ)言的邏輯分析澄清語(yǔ)句、語(yǔ)詞的意義，通過(guò)語(yǔ)義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語(yǔ)言，把自然語(yǔ)言的語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成邏輯命題，通過(guò)分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問(wèn)題，達(dá)到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語(yǔ)言分析，強(qiáng)調(diào)語(yǔ)言分析的重要性，分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理，而邏輯的任務(wù)在于識(shí)別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴(yán)密的科學(xué)，哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識(shí)。在羅素看來(lái)，哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分，沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問(wèn)題都是邏輯問(wèn)題，邏輯問(wèn)題就是科學(xué)問(wèn)題。對(duì)科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行分析還原之后，如果這個(gè)問(wèn)題是邏輯問(wèn)題，則它是哲學(xué)問(wèn)題，否則就不是哲學(xué)問(wèn)題。因此，邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過(guò)邏輯分析進(jìn)行還原涉及語(yǔ)言，那么，所有哲學(xué)問(wèn)題命題都是語(yǔ)言表達(dá)式，語(yǔ)言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu)，是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅(jiān)持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語(yǔ)言角度上堅(jiān)持思維經(jīng)濟(jì)原則，語(yǔ)言表述堅(jiān)持最小詞匯量原則?！叭鐭o(wú)必要，勿增實(shí)體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅(jiān)持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構(gòu)造，勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專(zhuān)家。馮·諾依曼致力于為新機(jī)器設(shè)計(jì)邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的第一人，“據(jù)我所知，馮·諾依曼是一個(gè)清楚地懂得計(jì)算機(jī)本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報(bào)告中也提到，不但從數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)，而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點(diǎn)來(lái)探討大規(guī)模計(jì)算的機(jī)器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來(lái)，自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結(jié)為計(jì)算。人工智能中符號(hào)主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué)，是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計(jì)算機(jī)看成操作思想符號(hào)的系統(tǒng)，試圖用計(jì)算機(jī)來(lái)表達(dá)對(duì)世界的形式表述。心靈與計(jì)算機(jī)都是物理符號(hào)系統(tǒng)。在德雷福斯看來(lái)，“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮，從而能找到一種用來(lái)描寫(xiě)物質(zhì)運(yùn)動(dòng)的純形式化系統(tǒng)，同樣我們可以設(shè)想，一位研究人類(lèi)行為的伽利略可能會(huì)把所有語(yǔ)義上的考慮（對(duì)意義的依賴(lài)），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫(xiě)了《神經(jīng)活動(dòng)中內(nèi)在觀念的邏輯運(yùn)算》，他們的思想受到羅素與懷特?！稊?shù)學(xué)原理》的啟發(fā)，堅(jiān)持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來(lái)表達(dá)。德雷福斯認(rèn)為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上，即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認(rèn)識(shí)論假設(shè)。其中認(rèn)識(shí)論假設(shè)指的是一切知識(shí)都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨(dú)立的事實(shí)，知識(shí)可以被編入計(jì)算機(jī)程序。紐維爾認(rèn)為：“人工智能科學(xué)家把計(jì)算機(jī)看成操作符號(hào)的機(jī)器，他們認(rèn)為，重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號(hào)，數(shù)字也不例外?！薄?〕196在符號(hào)主義者看來(lái)，符號(hào)是人類(lèi)認(rèn)識(shí)外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認(rèn)識(shí)對(duì)象通過(guò)數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號(hào)，利用計(jì)算機(jī)的程序符號(hào)來(lái)模擬人認(rèn)知世界的過(guò)程。符號(hào)主義學(xué)派主要依靠計(jì)算機(jī)的邏輯符號(hào)來(lái)模擬人的認(rèn)知過(guò)程。人工智能的重量級(jí)人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個(gè)真正意義的人工智能程序，稱(chēng)之為“邏輯專(zhuān)家”，可見(jiàn)人工智能專(zhuān)家受邏輯學(xué)思想影響之深，“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng)，都可以證明是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)”〔10〕41。西蒙與紐維爾認(rèn)為，作為一般的智能行為，物理符號(hào)系統(tǒng)具有的計(jì)算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來(lái)源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認(rèn)為，真正的專(zhuān)家解決問(wèn)題是訴諸直覺(jué)與整體性，在此基礎(chǔ)上對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)論假設(shè)與本體論假設(shè)進(jìn)行批判，但他同意專(zhuān)家系統(tǒng)必須使用某種類(lèi)型的概論度量的邏輯標(biāo)準(zhǔn)，“認(rèn)知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計(jì)算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識(shí)都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計(jì)算機(jī)）中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系”〔12〕?？梢?jiàn)，人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān)，邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個(gè)重要思想來(lái)源。
古希臘先哲用簡(jiǎn)單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水，赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火，德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子，認(rèn)為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認(rèn)為，萬(wàn)事萬(wàn)物都可以還原為不可分最小微?！?，世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡(jiǎn)單的事物構(gòu)成，萬(wàn)事萬(wàn)物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成，復(fù)雜對(duì)象由基本粒子構(gòu)成，基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。
簡(jiǎn)單性哲學(xué)原則不但用簡(jiǎn)單元素追溯世界的本原，還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律，甚至是社會(huì)規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說(shuō)體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因?yàn)槠浣忉屃?qiáng)，而是因?yàn)槠渥裱撕?jiǎn)單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡(jiǎn)單性原則，用力來(lái)解釋所有運(yùn)動(dòng)。按照簡(jiǎn)單性哲學(xué)原則，人與動(dòng)物都是由簡(jiǎn)單的粒子構(gòu)成，人與動(dòng)物沒(méi)有根本區(qū)別，人與機(jī)器也沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別，甚至可以說(shuō)“人就是機(jī)器”。1747年，拉·梅特里發(fā)表了《人是機(jī)器》這一哲學(xué)巨著，提出“人是動(dòng)物，因而也是機(jī)器，不過(guò)是更復(fù)雜的機(jī)器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機(jī)械相類(lèi)似，用機(jī)械的旋渦來(lái)解釋天體運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，他認(rèn)為宇宙是一架機(jī)器，機(jī)械運(yùn)動(dòng)是唯一的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。牛頓、開(kāi)普勒、伽利略等都力圖建立嚴(yán)密的力學(xué)體系來(lái)正確描述宏觀物理運(yùn)動(dòng)，甚至是天體運(yùn)動(dòng)。愛(ài)因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時(shí)空中運(yùn)動(dòng)的統(tǒng)一體，德國(guó)物理學(xué)家海森堡也認(rèn)為簡(jiǎn)單性原則可以作為科學(xué)假說(shuō)可接受性的標(biāo)準(zhǔn)。
不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示，而且社會(huì)關(guān)系也可以用力學(xué)表示?？椎绿岢錾鐣?huì)動(dòng)力學(xué)和社會(huì)靜力學(xué)概念，社會(huì)動(dòng)力學(xué)又稱(chēng)為社會(huì)物理學(xué)，立足于運(yùn)用力學(xué)規(guī)律分析社會(huì)關(guān)系。1950年，斯賓塞出版《社會(huì)靜力學(xué)》，把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”（thelawofpersistenceofforce）?！叭耸菣C(jī)器”的觀點(diǎn)啟發(fā)人工智能先驅(qū)開(kāi)始了構(gòu)造具有人類(lèi)智能機(jī)器的探索。
主體與客體的關(guān)系在哲學(xué)史上占居重要地位，是哲學(xué)研究中的核心問(wèn)題，也是哲學(xué)史上諸多學(xué)派的思想源頭。古希臘米利都學(xué)派的泰勒斯探索萬(wàn)物本源的時(shí)候就開(kāi)始關(guān)注主體如何認(rèn)識(shí)客體，關(guān)注主體與客體的關(guān)系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬(wàn)物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質(zhì)相互獨(dú)立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認(rèn)為，只有人類(lèi)才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？人之所以為主體的標(biāo)準(zhǔn)又是什么呢？有的學(xué)者認(rèn)為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認(rèn)識(shí)的對(duì)象。主體一般具有獨(dú)立意識(shí)或者個(gè)體經(jīng)驗(yàn)。哲學(xué)意義的認(rèn)識(shí)論指的是個(gè)體對(duì)知識(shí)和知識(shí)獲得所持有的信念，主要包括知識(shí)結(jié)構(gòu)、知識(shí)本質(zhì)、知識(shí)來(lái)源和知識(shí)判斷的信念等內(nèi)容，主體與客體的關(guān)系問(wèn)題是哲學(xué)的核心問(wèn)題。認(rèn)識(shí)論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區(qū)分以及各種不同的哲學(xué)流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)史上，各大流派都曾經(jīng)把主客關(guān)系作為研究的切入點(diǎn)。
人工智能是賦予機(jī)器智能，讓機(jī)器可以模擬或者代替人類(lèi)的某種智能。人工智能基于不同的哲學(xué)理念有不同的研究進(jìn)路，人工智能發(fā)展史上不同思想的對(duì)立也是基于對(duì)于主體與客體關(guān)系的哲學(xué)思考。一般來(lái)講，人工智能可分為三種進(jìn)路，即符號(hào)主義進(jìn)路、聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路以及行為主義進(jìn)路。人工智能符號(hào)主義進(jìn)路把人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程看成符號(hào)計(jì)算過(guò)程，人類(lèi)認(rèn)知是物理符號(hào)系統(tǒng)，人工智能先驅(qū)德雷福斯（s）認(rèn)為，人工智能研究者其實(shí)與煉金術(shù)師一樣，也是對(duì)一些符號(hào)進(jìn)行不同的處理。因此，在人工智能的符號(hào)主義看來(lái)，人與機(jī)器沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別，人類(lèi)的心智同樣可以還原成符號(hào)計(jì)算。德雷福斯在《計(jì)算機(jī)不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機(jī)器是基于生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識(shí)論假設(shè)以及本體論假設(shè)基礎(chǔ)之上的。“生物學(xué)假設(shè)：在某一運(yùn)算水平上，大腦與計(jì)算機(jī)一樣，以離散的運(yùn)算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè)：大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認(rèn)識(shí)論假設(shè)：一切知識(shí)都可被形式化，可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)：存在是一組在邏輯上相互獨(dú)立的事實(shí)，知識(shí)可以被編入計(jì)算機(jī)程序”〔17〕156。從德雷福斯關(guān)于人工智能的四個(gè)假設(shè)中我們可以看出，人工智能與人類(lèi)一樣都是對(duì)信息加工和處理的工具，從這個(gè)意義上講，主體與客體之間沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別。主體與客體不能截然二分，之所以對(duì)主體和客體進(jìn)行區(qū)分，表明人類(lèi)對(duì)于自身的認(rèn)知規(guī)律和智能結(jié)構(gòu)沒(méi)有真正揭示。
人工智能的聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路，又稱(chēng)為仿生學(xué)派或生理學(xué)派，認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué)，特別是對(duì)人腦模型的研究，其主要原理為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。聯(lián)結(jié)主義起初是用軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來(lái)發(fā)展到用硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其理論假設(shè)是人與機(jī)器如果具有同樣的結(jié)構(gòu)應(yīng)該具有同樣的功能，可以通過(guò)研究人腦的物理結(jié)構(gòu)從而制造出類(lèi)似人腦的機(jī)器。在聯(lián)結(jié)主義看來(lái)，人與機(jī)器結(jié)構(gòu)相同，人腦與計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認(rèn)為，智能的計(jì)算機(jī)程序可以被用來(lái)模擬人類(lèi)的思維過(guò)程。聯(lián)結(jié)主義失敗的原因是人腦的結(jié)構(gòu)并不像人工智能研究者們?cè)陔娔X上模擬一樣，人類(lèi)的大腦是將物理事實(shí)與知覺(jué)過(guò)程所連接的客觀事實(shí)，而不只是對(duì)信息進(jìn)行加工的一臺(tái)機(jī)器。人與機(jī)器不同，機(jī)器不具有人類(lèi)的精神狀態(tài)和意識(shí)。人類(lèi)的精神狀態(tài)和意識(shí)是否由人腦結(jié)構(gòu)決定呢？人類(lèi)精神狀態(tài)和意識(shí)是先驗(yàn)存在還是后天習(xí)得仍然是認(rèn)知科學(xué)研究的難題。因此，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器模擬人類(lèi)智能行不通。通過(guò)對(duì)人工智能的符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義的分析我們發(fā)現(xiàn)，主體與客體區(qū)別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動(dòng)搖。
人工智能的行為主義進(jìn)路，又稱(chēng)為人工智能的進(jìn)化主義或控制論學(xué)派，其原理為維納和麥克洛克等學(xué)者的控制論思想及感知-動(dòng)作型控制系統(tǒng)。研究重點(diǎn)是模擬人在控制過(guò)程中的智能行為和作用，如對(duì)自適應(yīng)、自組織和自學(xué)習(xí)等的研究。人工智能行為主義學(xué)派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機(jī)器人”實(shí)質(zhì)上是一個(gè)基于感知-動(dòng)作模式模擬昆蟲(chóng)行為的控制系統(tǒng)，能夠適應(yīng)外界的環(huán)境，但這樣的機(jī)器人也不具有人類(lèi)的感知與認(rèn)知能力，主體與客體之間還是可以嚴(yán)格區(qū)分。人工智能的目標(biāo)從技術(shù)層面來(lái)講是制造出對(duì)人類(lèi)有益的智能機(jī)器，從哲學(xué)層面來(lái)講，就是利用人工智能概念和模型，通過(guò)機(jī)器模擬人類(lèi)智能來(lái)推動(dòng)哲學(xué)核心思想主客二分問(wèn)題的研究，借此解決哲學(xué)上的身心問(wèn)題、意識(shí)難題等問(wèn)題。哲學(xué)的核心問(wèn)題與人工智能的研究是相互促進(jìn)的。
綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展有其哲學(xué)根源，根源于數(shù)是萬(wàn)物本源思想、萬(wàn)物皆數(shù)思想以及數(shù)的簡(jiǎn)單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學(xué)的邏輯分析研究方法。在眾多哲學(xué)思想中，簡(jiǎn)單性原則是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能就是計(jì)算機(jī)用邏輯方法把思維還原為簡(jiǎn)單數(shù)字來(lái)模擬人腦的過(guò)程。人工智能發(fā)展是思維的革命，人工智能涉及信息與計(jì)算的本體地位和方法論問(wèn)題，人工智能的發(fā)展迫使哲學(xué)家們對(duì)思維的存在形式進(jìn)行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過(guò)程。人工智能的目標(biāo)是通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)機(jī)器模仿人類(lèi)智能，人工智能的發(fā)展直接指向哲學(xué)的中心問(wèn)題。例如，意向性問(wèn)題、形式化問(wèn)題、身心問(wèn)題等。對(duì)于人工智能的哲學(xué)基礎(chǔ)溯源有利于推動(dòng)哲學(xué)的進(jìn)步與發(fā)展，也可以拓展對(duì)于傳統(tǒng)哲學(xué)問(wèn)題的研究。只有對(duì)人工智能的哲學(xué)思想基礎(chǔ)進(jìn)行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎(chǔ)、發(fā)現(xiàn)人工智能的發(fā)展規(guī)律以及預(yù)測(cè)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)、把握人工智能的發(fā)展方向。
參考文獻(xiàn)：
〔1〕瑪格麗特·博登.人工智能哲學(xué)〔m〕.劉西瑞，王漢琦，譯.上海：上海譯文出版社，2001.
〔2〕汪子嵩，等.希臘哲學(xué)史〔m〕.北京：人民出版社，2004.
〔3〕亞里士多德.形而上學(xué)〔m〕.李真，譯.上海：上海人民出版社，1995.〔4〕安東尼·梅耶斯.愛(ài)思唯爾科學(xué)哲學(xué)手冊(cè)〔m〕.張培富，等譯.北京：北京師范大學(xué)出版社，2015.
〔5〕〔m〕.northholland，amsterdam：macmillanmagazinesltd，1992.
〔6〕davis，soflogic：mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔m〕.newyork：&，2001.
人工智能論文篇十
是的，正如霍金預(yù)言：“全面化人工智能可能意味著人類(lèi)的終結(jié)?！彪S著人工智能日益滲透我們的生活，人類(lèi)社會(huì)面臨著生存競(jìng)爭(zhēng)、倫理逆境等方方面面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，然而，冷靜想一想，ai其實(shí)本質(zhì)上與互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)等科技相差無(wú)幾，其終極目標(biāo)都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們?yōu)楹我獙?duì)ai的到來(lái)感到恐慌？私以為，面對(duì)人工智能全面化的大勢(shì)之趨，我們理應(yīng)勇立潮頭，迎戰(zhàn)ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無(wú)可比較的學(xué)習(xí)速度，不知疲乏的高能運(yùn)作，面面俱到的'系統(tǒng)分析，以及浩大繁雜的數(shù)據(jù)體系，勢(shì)必會(huì)占據(jù)了人類(lèi)相當(dāng)比重的生存空間，機(jī)器人種種優(yōu)勢(shì)人類(lèi)也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰(zhàn)勝人類(lèi)，而是要讓人類(lèi)不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰(shuí)能想到如今的互聯(lián)網(wǎng)科技能徹底轉(zhuǎn)變我們的生活？同樣地，我們也無(wú)法否認(rèn)將來(lái)在ai時(shí)代我們的生活會(huì)再次被*。拒絕ai更是對(duì)更美妙將來(lái)的拒絕，唯有與ai同行，讓簡(jiǎn)單的世界更簡(jiǎn)潔，我們才能迎來(lái)更好的時(shí)代。
是的，無(wú)論是哪個(gè)時(shí)代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰(zhàn)，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰(zhàn)，敗也挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于當(dāng)洪流襲來(lái)，你是否有勇立潮頭，發(fā)覺(jué)機(jī)遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時(shí)代像篩子，篩得多數(shù)人流離失所，篩得少數(shù)人出類(lèi)拔萃?！蔽倚湃?，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱(chēng)臣的人只會(huì)在社會(huì)中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數(shù)人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機(jī)遇中大放異彩。
人工智能之大勢(shì)已成定局，然人類(lèi)將來(lái)之命運(yùn)猶未可知。面對(duì)ai洪流，是消沉，還是迎戰(zhàn)？由君定奪。
人工智能論文篇十一
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類(lèi)勞動(dòng)的邊界框架。該書(shū)區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類(lèi)勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對(duì)人類(lèi)認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來(lái)可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來(lái)，科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書(shū)以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書(shū)的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對(duì)科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書(shū)更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書(shū)中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對(duì)人類(lèi)勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能?chē)@既有的對(duì)象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類(lèi)則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對(duì)象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說(shuō)，機(jī)器所不能替代的人類(lèi)勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對(duì)象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對(duì)機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類(lèi)勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類(lèi)勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對(duì)人類(lèi)勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類(lèi)的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過(guò)探索自在自然，經(jīng)過(guò)反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對(duì)象、實(shí)現(xiàn)對(duì)象從無(wú)到有的過(guò)程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對(duì)馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類(lèi)的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類(lèi)顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類(lèi)探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯骸坝绕涫窃诖髷?shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類(lèi)的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?！盵1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對(duì)人類(lèi)“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究?jī)蓚€(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語(yǔ)言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開(kāi)放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過(guò)人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問(wèn)題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛(ài)因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過(guò)程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺(jué)的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見(jiàn)，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開(kāi)始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
在當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過(guò)親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來(lái)，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類(lèi)歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂(lè)、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類(lèi)借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對(duì)人類(lèi)而言仍然不可描述，也難以在人類(lèi)之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車(chē)只要將參數(shù)集分享出來(lái)就可以快速讓所有汽車(chē)學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴(lài)數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴(lài)信息。信息是事物可觀察的表征，或者說(shuō)信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來(lái)，同時(shí)還要將該物體與周?chē)h(huán)境的關(guān)系都描述出來(lái)。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來(lái)的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)奶幚?，?dāng)它被用來(lái)進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺(jué)和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫(huà)為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對(duì)模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來(lái)的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測(cè)就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類(lèi)感知和理解。這源于人類(lèi)感受能力的局限性：人類(lèi)只能感受部分外界信息，人類(lèi)的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無(wú)法被感知，它們之間的關(guān)系又無(wú)法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類(lèi)的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車(chē)圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車(chē)都有四個(gè)輪胎，人類(lèi)對(duì)圖片這類(lèi)直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類(lèi)就無(wú)法應(yīng)對(duì)了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類(lèi)似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴(lài)特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場(chǎng)景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對(duì)相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問(wèn)題在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對(duì)其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類(lèi)，但在推理、想象等高級(jí)智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類(lèi)相比，人工智能無(wú)法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒(méi)有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒(méi)有自主和自發(fā)的通用語(yǔ)言能力;人工智能沒(méi)有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒(méi)有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無(wú)法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無(wú)意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢(shì)，使得我們?cè)趧?chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來(lái)可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過(guò)柔性電極對(duì)接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，neuralink要解決的是人類(lèi)的信號(hào)輸入與輸出，但其問(wèn)題在于人類(lèi)的高級(jí)思維（如邏輯推理或描述場(chǎng)景）必須依賴(lài)語(yǔ)言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到語(yǔ)言和邏輯推理，但人類(lèi)智能通過(guò)語(yǔ)言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類(lèi)的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
參考文獻(xiàn)：
[1]崔政.科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究[m].石家莊：河北人民出版社，2019.
[2]郁振華.當(dāng)代英美認(rèn)識(shí)論的困境及出路——基于默會(huì)知識(shí)維度[j].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2018（7）.
[3]eepistemologyandbigdata[a].inmcintyre，lee，andalexrosenberg，tledgecompaniontophilosophyofsocialscience[c].taylor&francis，2016.
[4]董春雨，薛永紅.機(jī)器認(rèn)識(shí)論何以可能？[j].自然辯證法研究，2019（8）.
人工智能論文篇十二
【摘要】目的：通過(guò)調(diào)查研究超聲醫(yī)學(xué)在臨床急診中的檢查價(jià)值。方法：采用隨機(jī)數(shù)字表法將對(duì)我院門(mén)診收治的100例急診患者，分成50例的觀察組和50例的對(duì)照組。且給予兩組正常病癥檢查方法，觀察組在常規(guī)檢查的基礎(chǔ)上使用超聲醫(yī)學(xué)，并對(duì)檢查的結(jié)果進(jìn)行回顧性的分析與比較。結(jié)果：超聲診斷與常規(guī)診斷的符合率和未診斷率為96%，4%和68%，32%。兩者之間的對(duì)比具有顯著的差異性(p0.05)。結(jié)論：超聲醫(yī)學(xué)在急診的檢查中具有比較高的正確率，不僅幫助醫(yī)生減少了確診時(shí)間，還為患者贏得了就診時(shí)間，提高了患者的搶救成功率。
【關(guān)鍵詞】超聲醫(yī)學(xué);急診;價(jià)值
隨著超聲診斷技術(shù)在臨床中廣泛應(yīng)用以及不斷的發(fā)展和日益完善中，超聲學(xué)對(duì)患者的病情及時(shí)快速的檢測(cè)方面做出了重大的作用。使得很多腹部疾病以及意外創(chuàng)傷的患者得到了迅速、及時(shí)且有效的治療方案，減輕了患者的痛苦，給患者提供了醫(yī)治空間，提高了患者的致殘率以及死亡率。本文主要將我院20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者分別采用常規(guī)診斷和超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷，且分析比較，現(xiàn)將調(diào)查結(jié)果報(bào)告如下：
1資料與方法
1.1一般資料
采用隨機(jī)數(shù)字表法將我院在20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者，均分為超聲醫(yī)學(xué)診斷的觀察組和常規(guī)診斷的對(duì)照組，且都符合急診診斷的標(biāo)準(zhǔn)[1]。其中治療組男性患者14例，女性患者11例，年齡31-64歲，平均年齡為(43±21)，黃體破裂出血5例，急性闌尾炎15例，胃十二指腸穿孔2例，急性膽囊炎3例;對(duì)照組男性患者18例，女性患者7例，年齡28-66歲，平均年齡為(38±25)，病程1-8年，黃體破裂出血8例，急性闌尾炎12例，胃十二指腸穿孔3例，急性膽囊炎2例;兩組患者性別、年齡、原發(fā)疾病等一般資料組間比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p0.05)。
1.2治療方法
主要采用多種超聲診斷儀器，如logiq400、logiq5、邁瑞ma77―0786等診斷儀器，探頭的頻率使用3.5―8.0mhz.在診斷過(guò)程中要求患者不能空腹，對(duì)于盆腔檢查的患者需要憋尿或或者使用生理鹽水對(duì)膀胱進(jìn)行充盈，患者檢測(cè)時(shí)采取仰臥或者側(cè)臥的姿勢(shì)，對(duì)進(jìn)行全腹部多切面檢查的患者，需要采取坐位進(jìn)行胸膜腔的探查。
1.3療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷一致時(shí)，便為符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果僅僅顯示了患者腹腔的積血、積液或者病灶區(qū)的血供量逐漸減少，便為基本符合標(biāo)準(zhǔn);當(dāng)超聲診斷的結(jié)果和臨床診斷不一致時(shí)，則為誤診或漏診，稱(chēng)為未診斷。
1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
采用spssl5.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量數(shù)據(jù)將采用采用x2檢驗(yàn);當(dāng)p0.05，差異是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。
2結(jié)果
2.1兩組數(shù)據(jù)比較
通過(guò)對(duì)比分析兩組分別使用超聲醫(yī)學(xué)進(jìn)行診斷以及常規(guī)診斷的結(jié)果，見(jiàn)表1
3討論
急診患者一般病情都比較的緊急，且癥狀比較的嚴(yán)重。有時(shí)病人會(huì)處在休克期或者休克的前期，病情相對(duì)比較的復(fù)雜，嬰幼兒的患者一般不能完全的表達(dá)病情。是否能夠?qū)颊呒皶r(shí)明確的進(jìn)行診斷，可以有效的減少并發(fā)癥以及死亡率，成為臨床搶救措施的關(guān)鍵因素。臨床的醫(yī)生可以根據(jù)患者病情的癥狀、體征以及其他檢查作出一些鑒別性的診斷，但在大多數(shù)的情況下還是難以進(jìn)行確診。然而具有操作方便、使用快捷的超聲檢查，發(fā)揮其特點(diǎn)，用獨(dú)特的聲像圖片為臨床提供有利的證據(jù)。超聲醫(yī)學(xué)的檢查可以有效的縮短醫(yī)生的確診時(shí)間，減輕了急診患者的病痛，給患者提供了足夠的治療空間。超聲診斷在婦產(chǎn)科疾病、腸胃疾病以及膽囊等各類(lèi)疾病中的表現(xiàn)具有差異性，以下將對(duì)各種病情做出分析[3]。婦產(chǎn)科疾?。撼曖t(yī)學(xué)在婦科的作用是無(wú)法代替的，異位妊娠的聲圖像是子宮內(nèi)膜中出現(xiàn)不同程度增厚現(xiàn)象的表示，在患者的子宮一側(cè)會(huì)出現(xiàn)混合型的團(tuán)塊，但在聲像圖中并沒(méi)有非常明顯特征的表示。盆腔炎患者病情嚴(yán)重時(shí)，超聲圖像則會(huì)變現(xiàn)為子宮增大和輸卵管的逐漸變粗。患者出現(xiàn)黃體破裂出血時(shí)在超聲圖中的顯示和異位妊娠表現(xiàn)形式具有細(xì)微的變化，在檢查過(guò)程中需要仔細(xì)。當(dāng)隨著患者的發(fā)病時(shí)間以及血塊的多少變化時(shí)，胎膜下積血聲像學(xué)則會(huì)表現(xiàn)胎盤(pán)和子宮壁間的邊緣部分具有粗糙且規(guī)則不一的液體狀的暗區(qū)，有許多斑點(diǎn)狀呈現(xiàn)高回聲、雜亂的回聲或者不均質(zhì)的低回聲。胃腸道系統(tǒng)疾病超聲檢查：當(dāng)患者的胃十二指腸穿孔時(shí)一般會(huì)出現(xiàn)誤診或者漏診的情況，此時(shí)在檢查過(guò)程中還要結(jié)合其他的手段進(jìn)行輔助性的檢查，如x光線等。當(dāng)患者出現(xiàn)急性闌尾炎時(shí)，超聲圖像一般表現(xiàn)為闌尾體型會(huì)有顯著性的增大，呈現(xiàn)出模糊的周?chē)Y(jié)構(gòu)且具有高、低、高的回聲。急性闌尾炎的圖像特點(diǎn)為：一般的闌尾炎，闌尾腫大，其直徑一般9mm，具有比較清晰的闌尾管的壁層，且從外到內(nèi)逐漸呈現(xiàn)出高回聲、低回聲、高回聲;急性化膿性的闌尾炎，闌尾具有明顯的粗大狀態(tài)，可以通過(guò)肉眼辨別出來(lái)，具有較厚的闌尾壁，腔內(nèi)具有較多的積液，且有代表性的少量的斑片狀的高強(qiáng)回聲。闌尾的橫切面呈現(xiàn)出強(qiáng)弱相間的環(huán)形回聲以及靶環(huán)征;急性闌尾炎合并周?chē)撃[，其患者的闌尾狀態(tài)是無(wú)法進(jìn)行辨認(rèn)的，但在右下腹可以看到類(lèi)似于圓形團(tuán)狀的回聲，且在內(nèi)部會(huì)呈現(xiàn)出不均勻的雜亂的低回聲。膽管系統(tǒng)疾?。寒?dāng)患者出現(xiàn)膽總管結(jié)石時(shí)，進(jìn)行超聲檢查，管內(nèi)具有強(qiáng)回聲且伴隨位于后方的圖像影射[3]。當(dāng)患者膽管內(nèi)具有膽汁淤積時(shí)，膽管就會(huì)出現(xiàn)不同程度的擴(kuò)張現(xiàn)象?；颊吣懩野l(fā)炎時(shí)，超聲圖像中的膽囊具有顯著性的擴(kuò)充，具有較厚的膽囊壁，較強(qiáng)的張力，強(qiáng)回聲光團(tuán)會(huì)出現(xiàn)在膽囊頸部。
綜上所述，超聲醫(yī)學(xué)的診斷具有操作簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)適用、準(zhǔn)確診斷的特征，且還可以在定位的同時(shí)，了解患者是否存在并發(fā)癥，因此在臨床中的應(yīng)用越加廣泛，為臨床的醫(yī)生提供了具有重要價(jià)值的參考以及治療方案。特別是在胸腹部創(chuàng)傷以及急性腹部的疾病急診體系中起到了重要的作用，且不同程度上促進(jìn)了醫(yī)療急救體系的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
人工智能論文篇十三
你聽(tīng)說(shuō)過(guò)或者看到過(guò)智能垃圾桶嗎？如果你們沒(méi)看到，那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)光穿梭機(jī)到未來(lái)世界去參觀吧！
未來(lái)的大街上，干凈無(wú)比，沒(méi)有落葉、沒(méi)有垃圾、沒(méi)有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲(chóng)、更沒(méi)有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛(ài)的米奇老鼠??！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來(lái)是一個(gè)垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來(lái)它正在發(fā)電來(lái)處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車(chē)的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽(yáng)能的，以用來(lái)發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個(gè)小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門(mén)自動(dòng)翻開(kāi)了，又按了一下第二顆綠色扣子，門(mén)又自動(dòng)的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個(gè)微型。這時(shí)，一位阿姨走過(guò)來(lái)，見(jiàn)我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來(lái)：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會(huì)走過(guò)去，用手將垃圾撿起來(lái)，張開(kāi)緊閉的嘴，把它扔進(jìn)去。如果看到有人不愛(ài)清潔，它的另一只手那么會(huì)出示”保護(hù)環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境羞恥”的小牌。它還有許多的內(nèi)在功能：它會(huì)垃圾分類(lèi)，把有毒和無(wú)毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無(wú)毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過(guò)自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無(wú)毒的清新氣體，釋放出來(lái)。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿(mǎn)了，它就會(huì)自動(dòng)處理垃圾，并會(huì)走到一棵樹(shù)下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹(shù)里，然后又回到它原來(lái)的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時(shí)，米奇頭上便會(huì)張開(kāi)一個(gè)巨大的吸盤(pán)，把黃葉都吸進(jìn)去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現(xiàn)實(shí)中有這種垃圾桶，那該多方便??！我想，這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng)，我們的愿望一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。
【本文地址：http://m.aiweibaby.com/zuowen/16828203.html】
