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篇1

人工智能不僅可以用于操作機(jī)器人，也可以廣泛應(yīng)用于社會(huì)生活中的各個(gè)領(lǐng)域中。文章闡述了人工智能的定義，簡(jiǎn)要介紹了人工智能技術(shù)在模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用。并在機(jī)器情感和智能家居兩方面的應(yīng)用中展望了人工智能在未來(lái)的前景和發(fā)展趨勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】人工智能 應(yīng)用 發(fā)展前景

現(xiàn)如今，科技的飛速發(fā)展使得人們生活的需求也在不斷的變化，單純的計(jì)算機(jī)技術(shù)似乎已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足人們的需求。計(jì)算機(jī)不僅要提供更加智能化的服務(wù)，而且還要提供更加人性化的服務(wù)，只有這樣才能逐漸滿(mǎn)足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的需求。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，它在社會(huì)、生活等各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用和影響也越來(lái)越大，而且相對(duì)于其他技術(shù)也有著更大的發(fā)展空間與發(fā)展前景。

1 人工智能的定義

人工智能并不是近些年才出現(xiàn)的新名詞。早在1956年美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)組織的達(dá)特莫斯（Dartmouth）學(xué)會(huì)上就已經(jīng)提出了“人工智能”這個(gè)詞。美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能的定義是：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的學(xué)科”。而美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使用計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做到的智能工作”。由于人類(lèi)的智能存在并不是單方面的，對(duì)于智能的研究很可能是多方面共同作用的結(jié)果，而且不同學(xué)科有不同的研究背景和不同的研究環(huán)境，對(duì)人工智能的理解不同，提出的觀點(diǎn)也不同。這就導(dǎo)致了目前對(duì)人工智能的定義還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

人工智能作為一門(mén)學(xué)科，它綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)以及語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科，是一門(mén)非常具有挑戰(zhàn)性的綜合型技術(shù)。人工智能技術(shù)的研究目的是為了讓機(jī)器等設(shè)備能夠代替人類(lèi)或者人類(lèi)專(zhuān)家來(lái)處理一些相對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題，因此也被稱(chēng)為機(jī)器智能。人工智能是相對(duì)于人類(lèi)智能和自然智能而言的智能，使機(jī)器設(shè)備等通過(guò)對(duì)人類(lèi)智能活動(dòng)的模仿、延伸和擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)某些機(jī)器思維，完成操作者的命令。

2 人工智能的應(yīng)用簡(jiǎn)介

2.1 人工智能在模式識(shí)別中的應(yīng)用

數(shù)字識(shí)別、漢字識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別使用的技術(shù)是人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)能力和快速并行實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。漢字識(shí)別的難度相對(duì)于數(shù)字識(shí)別來(lái)說(shuō)要復(fù)雜的多，困難的多，影響其正確識(shí)別的因素很多。以一套漢字識(shí)別系統(tǒng)為例――“漢王筆”，這是一套在手寫(xiě)板上書(shū)寫(xiě)的漢字聯(lián)機(jī)輸入計(jì)算機(jī)的漢字識(shí)別系統(tǒng)，是由中科院自動(dòng)化研究所漢王公司開(kāi)發(fā)的。語(yǔ)音識(shí)別在生活中并不陌生，目前很多移動(dòng)端的應(yīng)用程序中就有關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用。其中人工智能在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用代表之一是七國(guó)（英、日、意、德、法、韓、中）語(yǔ)言口語(yǔ)自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。

人臉識(shí)別也是人工智能在模式識(shí)別中的重要應(yīng)用。人臉識(shí)別主要是機(jī)器等設(shè)備基于人臉特征進(jìn)行身份驗(yàn)證，相比其它人體生物特征的識(shí)別來(lái)說(shuō)更加直接、精確度高。目前具有代表性的產(chǎn)品之一是漢王人臉通，它可以在無(wú)光線(xiàn)條件下進(jìn)行人臉的識(shí)別，還可以利用高精度3D打印技術(shù)打印人臉的識(shí)別。漢王人臉通目前可以實(shí)現(xiàn)對(duì)易容的識(shí)別，同卵雙胞胎、同卵三胞胎的識(shí)別。

2.2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用基本滿(mǎn)足了人們對(duì)計(jì)算機(jī)等設(shè)備提出的智能化、人性化服務(wù)的需求。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用不勝枚舉，此處僅是簡(jiǎn)要介紹人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理領(lǐng)域中的主要應(yīng)用。下面以智能防火墻技術(shù)、入侵檢測(cè)、智能型反垃圾郵件系統(tǒng)對(duì)用戶(hù)郵箱的保護(hù)為例進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。

智能化防火墻系統(tǒng)采用智能化識(shí)別技術(shù)，如記憶、統(tǒng)計(jì)、概率以及策略等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和處理。采用智能化識(shí)別技術(shù)的目的主要是為了減少了計(jì)算機(jī)在進(jìn)行匹配檢查過(guò)程中所要進(jìn)行的龐大計(jì)算。智能防火墻系統(tǒng)有效的解決了普通防御軟件拒絕服務(wù)等問(wèn)題，并且還有效的遏制病毒傳播與入侵。

入侵檢測(cè)是防火墻技術(shù)核心組成部分，入侵檢測(cè)技術(shù)主要是通過(guò)采集數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分類(lèi)和處理等過(guò)程，及時(shí)向用戶(hù)報(bào)告當(dāng)前安全狀態(tài)。人工智能技術(shù)在入侵檢測(cè)中較為廣泛的應(yīng)用例子有專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊識(shí)別系統(tǒng)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

智能型反垃圾郵件系統(tǒng)可以在不影響用戶(hù)信息安全的基礎(chǔ)上，對(duì)用戶(hù)郵件進(jìn)行有效檢測(cè)，并及時(shí)提醒用戶(hù)存在可能危害系統(tǒng)的垃圾信息。

2.3 人工智能在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用

新西蘭的研究人員制作出了一個(gè)“虛擬教師”――Dubbed Eve，“他”能根據(jù)遠(yuǎn)程學(xué)生的情緒狀態(tài)做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。Dubbed Eve三維動(dòng)畫(huà)教師是計(jì)算機(jī)科學(xué)中人工智能技術(shù)的實(shí)踐應(yīng)用。Eve的設(shè)計(jì)目的是以一對(duì)一的方式教8歲大小的孩子數(shù)學(xué)。Eve不僅可以接受孩子的提問(wèn)、反饋、給出相應(yīng)的答案，還能和孩子一起討論問(wèn)題，并能表現(xiàn)相應(yīng)的情感。也能使用響應(yīng)系統(tǒng)的基本信息判斷孩子的反應(yīng)，并從孩子的反應(yīng)中相應(yīng)的調(diào)整自己。為了制作出Eve，研究人員觀察了教師和學(xué)生之間在真實(shí)生活中的交互情形，抓取了數(shù)千張面部表情、手勢(shì)、身體語(yǔ)言等圖片，編制了Eve的響應(yīng)系統(tǒng)程序?；谌斯ぶ悄艿捻憫?yīng)系統(tǒng)程序與嵌入式設(shè)備配合，機(jī)器設(shè)備能感知學(xué)生的情緒和其它生物信號(hào)、識(shí)別面部表情以及身體語(yǔ)言等。

3 人工智能的發(fā)展前景

情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的交互至關(guān)重要，如何賦予計(jì)算機(jī)情感能力將是人工智能技術(shù)的發(fā)展前景。當(dāng)前國(guó)際人工智能領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芎驼J(rèn)知領(lǐng)域的研究日趨活躍。有能力感知和適應(yīng)人來(lái)情緒的計(jì)算機(jī)程序，將作為未來(lái)發(fā)展的必要趨勢(shì)。

智能家居也是未來(lái)人工智能技術(shù)在生活中應(yīng)用的發(fā)展前景?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的無(wú)線(xiàn)傳感裝置可以實(shí)現(xiàn)通過(guò)各類(lèi)集成化的微型傳感器協(xié)作地實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集環(huán)境信息，可以更好的提升現(xiàn)代住房的安全、舒適。還可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)等方式實(shí)現(xiàn)用戶(hù)在異地對(duì)智能家居系統(tǒng)的遠(yuǎn)程查詢(xún)和調(diào)控。人工智能技術(shù)在生活中的應(yīng)用很大程度上為人民提供了方便舒適的生活環(huán)境，也是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

4 總結(jié)

人工智能技術(shù)除了在模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用之外，在工業(yè)生產(chǎn)、軍事、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、企業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中都有了廣泛的應(yīng)用。人工智能技術(shù)不僅帶動(dòng)了新型處理技術(shù)的推廣，而且還會(huì)延伸更多新型技術(shù)的發(fā)展。隨著人工智能技術(shù)的不斷完善與發(fā)展，它將在今后的社會(huì)、生活中發(fā)揮更大的作用。

參考文獻(xiàn)

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篇2

關(guān)鍵詞：人工智能；現(xiàn)狀；前景；影響

中圖分類(lèi)號(hào)：F49 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2016）028-000-01

一、引言

2016年上半年，最吸引眼球的新聞莫過(guò)于圍棋界的“人機(jī)大戰(zhàn)”，谷歌旗下的研發(fā)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的阿爾法狗圍棋（AlphaGo），竟然四比一大比分戰(zhàn)勝了當(dāng)今最頂尖的圍棋選手之一、世界圍棋冠軍、職業(yè)九段棋手李世石。除了大比分勝出之外，對(duì)弈過(guò)程中，阿爾法狗圍棋所表現(xiàn)出來(lái)的學(xué)習(xí)能力、推理能力和圍棋實(shí)力更讓人震驚。這一標(biāo)志性事件立即讓“人工智能”成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。

人工智能會(huì)給人類(lèi)帶來(lái)哪些變革？它是否會(huì)引發(fā)第四次工業(yè)革命？它給人類(lèi)帶來(lái)便利的同時(shí)，會(huì)不會(huì)也帶來(lái)某些潛在威脅？這些問(wèn)題都需要我們進(jìn)行前瞻研究，提前準(zhǔn)備好應(yīng)對(duì)的策略。

人工智能的定義有很多種，目前還未形成一個(gè)統(tǒng)一的、公認(rèn)的定義。通俗的解釋?zhuān)斯ぶ悄芫褪亲層?jì)算機(jī)系統(tǒng)具備類(lèi)似于人類(lèi)具有的推理能力、自主學(xué)習(xí)能力、自主解決問(wèn)題的能力。

二、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

早在幾年前，人工智能就已經(jīng)吸引了全球科技巨頭紛紛競(jìng)相投入巨資。從2013年開(kāi)始，從國(guó)外的谷歌、推特、蘋(píng)果、英特爾、雅虎、IBM，到國(guó)內(nèi)的百度、阿里、騰訊，等等這些國(guó)內(nèi)外巨頭們競(jìng)相發(fā)力布局該領(lǐng)域。例如，2013年3月，谷歌就在人工智能領(lǐng)域砸下重金，為聘請(qǐng)?jiān)擃I(lǐng)域的大咖亨頓而重金收購(gòu)了DNN research公司。同年12月，F(xiàn)acebook新成立的人工智能實(shí)驗(yàn)室聘請(qǐng)紐約大學(xué)終身教授、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頂尖專(zhuān)家燕樂(lè)存。同樣是2013年，百度建立深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，2014年5月，“百度大腦”計(jì)劃聘請(qǐng)“谷歌大腦之父”吳恩達(dá)為首席科學(xué)家。百度基于人工智能的機(jī)器人秘書(shū)“度秘”和無(wú)人駕駛汽車(chē)、阿里巴巴推出的人工智能平臺(tái)“DTPAI”等等都是大手筆投入。已經(jīng)走上流水線(xiàn)工作的富士康工業(yè)智能機(jī)器人Foxbot具有相當(dāng)于人類(lèi)3至6歲的智力，是人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的成功范例。

2014年初，谷歌6.5億美元重金收購(gòu)后來(lái)參與“人機(jī)大戰(zhàn)”的阿爾法狗圍棋的研發(fā)團(tuán)隊(duì)DeepMind科技公司；自此次收購(gòu)事件之后，全球嗅覺(jué)靈敏的風(fēng)險(xiǎn)投資也迅速跟進(jìn)，風(fēng)險(xiǎn)投資在人工智能領(lǐng)域的投入增長(zhǎng)非常迅速。以智能機(jī)器人為例，根據(jù)venture scanner公司的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，該領(lǐng)域2011年全世界風(fēng)險(xiǎn)投資金額才僅僅1.94億美元，而2015年時(shí)投資額已暴增至9.23億美元。人工智能在中國(guó)國(guó)內(nèi)也是投資熱點(diǎn)。2016年1月艾瑞咨詢(xún)的統(tǒng)計(jì)報(bào)告中，有65家中國(guó)的人工智能創(chuàng)業(yè)公司獲得投資，共獲得29.1億人民幣的投資；其中大疆科技是典型案例，獲得了7600萬(wàn)美元投資。

三、人工智能的發(fā)展前景

關(guān)于人工智能的發(fā)展前景，人們并不全是樂(lè)觀的看待，而是分為截然相反的兩派。支持者認(rèn)為，人工智能是新一輪科技革命的風(fēng)暴眼，人工智能是互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)領(lǐng)域所有熱點(diǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，比如：互聯(lián)網(wǎng)+、機(jī)器人、工業(yè)4.0、無(wú)人機(jī)、無(wú)人駕駛汽車(chē)、O2O、智能硬件、智能家居、虛擬現(xiàn)實(shí)等等。有人甚至認(rèn)為，人工智能將引發(fā)人類(lèi)歷史上第四次工業(yè)革命，將在許多領(lǐng)域給我們帶來(lái)顛覆性變化。

韓國(guó)總統(tǒng)樸槿惠的觀點(diǎn)在支持方中較具代表性：“人工智能可以為人類(lèi)社會(huì)造福，這是第四次工業(yè)革命?！?/p>

盡管看好者眾多，但反對(duì)方也不少，他們對(duì)人工智能提出很多質(zhì)疑甚至擔(dān)憂(yōu)。認(rèn)為人工智能會(huì)對(duì)人類(lèi)構(gòu)成威脅的人不在少數(shù)，其中包括許多著名科學(xué)家，有些人甚至認(rèn)為人工智能會(huì)毀滅人類(lèi)。例如，比爾蓋茨、史蒂芬霍金、埃隆馬斯克等名人都是屬于質(zhì)疑陣營(yíng)。反對(duì)者中，有些人認(rèn)為人工智能會(huì)搶人類(lèi)飯碗，會(huì)造成大規(guī)模失業(yè)，有學(xué)者甚至認(rèn)為智能機(jī)器人未來(lái)幾十年內(nèi)有可能徹底取代人力。另外一些反對(duì)者認(rèn)為，人工智能的智力未來(lái)可能會(huì)超過(guò)人類(lèi)，并可能反過(guò)來(lái)控制人類(lèi)，從而給人類(lèi)帶來(lái)威脅，甚至有可能導(dǎo)致人類(lèi)的滅亡；又或者，像可穿戴智能設(shè)備若能直接連接人類(lèi)大腦的神經(jīng)信號(hào)，那么一旦這類(lèi)與人類(lèi)大腦神經(jīng)系統(tǒng)直接連接的人工智能設(shè)備出現(xiàn)故障，也會(huì)給使用者帶來(lái)災(zāi)難影響。

四、人工智能將會(huì)帶來(lái)哪些影響

未來(lái)，人工智能給人類(lèi)帶來(lái)的潛在影響可能有許多方面，它可以滲透到社會(huì)的許多領(lǐng)域，可以滲透到人們生活和工作的方方面面。下面列舉的是可能受影響較大的若干方面：

第一，制造業(yè)。智能機(jī)器人和其它人工智能設(shè)備未來(lái)極可能給制造業(yè)帶來(lái)顛覆性變革。富士康的Foxbot就足以說(shuō)明這一點(diǎn)。未來(lái)的工廠可能從數(shù)千員工縮減到一兩百人，或者是無(wú)人工廠。這一方面會(huì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，提高社會(huì)生產(chǎn)的效率，另一方面也會(huì)造成失業(yè)。因此，這需要社會(huì)和個(gè)人都要迅速調(diào)整，將失業(yè)人員轉(zhuǎn)移到新的、技能更高的行業(yè)中去。

第二，服務(wù)業(yè)。像餐廳服務(wù)員、銀行大堂經(jīng)理、老年人護(hù)理員、火車(chē)票驗(yàn)票員等服務(wù)性崗位實(shí)際上是體力高于腦力的工作職位，這類(lèi)崗位未來(lái)較大可能會(huì)由人工智能取代。同制造業(yè)一樣，這也會(huì)造成兩方面影響：一方面是服務(wù)質(zhì)量提升，另一方面是失業(yè)。同樣，這也需要將失業(yè)人員轉(zhuǎn)移到其它行業(yè)中再就業(yè)。

第三，交通運(yùn)輸和物流業(yè)。人工智能必然給交通運(yùn)輸和物流業(yè)帶來(lái)巨大變化，比如利用無(wú)人機(jī)或無(wú)人駕駛汽車(chē)送貨。同樣的，這會(huì)讓交通和物流的效率成倍提升，但也會(huì)造成部分失業(yè)。那么這也需要轉(zhuǎn)移失業(yè)人員再就業(yè)。

第四，日常生活。人工智能給人們的日常生活帶來(lái)的變革也將是巨大的，比如智能家居、機(jī)器人、可穿戴智能設(shè)備等等。

綜上所述，人工智能將會(huì)給我們的工作、生活、社會(huì)生產(chǎn)模式等等諸多方面帶來(lái)深刻變化。

五、結(jié)束語(yǔ)

盡管有負(fù)面影響，但技術(shù)進(jìn)步是不可阻擋的時(shí)代潮流，所以我們決不能抵制技術(shù)進(jìn)步，我們真正該做的是抓住這股潮流。如果我們沒(méi)有抓住，而其它國(guó)家抓住了，那么我們只會(huì)變得更被動(dòng)、更落后，這對(duì)我們只有壞處，沒(méi)有好處。負(fù)面影響可以想辦法克服，但絕不可保守殘缺，錯(cuò)失發(fā)展良機(jī)。

2016年5月23日，由國(guó)家發(fā)改委牽頭，聯(lián)合工業(yè)和信息化部、科技部、中央網(wǎng)信辦等部門(mén)共同制定了《“互聯(lián)網(wǎng) +”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》。這說(shuō)明了中央決策層對(duì)人工智能非常重視。人工智能將是未來(lái)若干年引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵因素。

參考文獻(xiàn)：

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【關(guān)鍵詞】機(jī)械工程；人工智能；關(guān)系

1.前言

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)械工程的發(fā)展過(guò)程來(lái)說(shuō)，機(jī)械電子工程的起步是較晚的，但是在后者的發(fā)展過(guò)程中，這兩種產(chǎn)業(yè)在不斷的融合，在一定程度上使得新型的機(jī)械電子工程得到了更好的發(fā)展。而且在信息化時(shí)代的推動(dòng)下，人工智能在相關(guān)技術(shù)支持下也取得了很大進(jìn)步，所以，在我國(guó)大多數(shù)機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)上有許多方面都運(yùn)用了人工智能技術(shù)，這也大大地解放了勞動(dòng)生產(chǎn)力，讓機(jī)械生產(chǎn)變得更加自動(dòng)化、智能化。

2.機(jī)械電子工程

機(jī)械電子工程是集機(jī)械、電子、自動(dòng)控制、檢測(cè)、傳感、信息處理、人工智能等技術(shù)為一體的一門(mén)綜合性學(xué)科，在這個(gè)產(chǎn)業(yè)里所包涵的種類(lèi)和技能也是非常的廣泛，而且專(zhuān)業(yè)程度也是相對(duì)較高的,它不是一門(mén)獨(dú)立的體系。機(jī)械電子工程在設(shè)計(jì)過(guò)程中一定要遵循以機(jī)械工程為主要核心，一切的設(shè)計(jì)理念都要圍繞著機(jī)械工程展開(kāi)，在此基礎(chǔ)上還要將計(jì)算機(jī)信息技術(shù)以及電子工程等多方面的技術(shù)運(yùn)用到相關(guān)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)當(dāng)中，這樣才能在一定的程度上把設(shè)計(jì)工作做到科學(xué)的處理。而且還滿(mǎn)足了在系統(tǒng)的配置以及目標(biāo)設(shè)計(jì)等各個(gè)方面的設(shè)計(jì)要求。相關(guān)的設(shè)計(jì)工作者在設(shè)計(jì)期間要合理的將機(jī)械工程板塊做到科學(xué)的處理，然后進(jìn)行板塊化綜合起來(lái)，這樣不僅可以充分的將每個(gè)板塊的優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮出來(lái)，同時(shí)也做到了讓設(shè)計(jì)工作能夠順利進(jìn)行下去[3]。在目前的機(jī)械電子市場(chǎng)，所設(shè)計(jì)的相關(guān)機(jī)械電子產(chǎn)品在結(jié)構(gòu)上相對(duì)比較簡(jiǎn)單，在使用方面比較單一，所以不需要使用太多的元件來(lái)組裝，這樣也更好的將產(chǎn)品的性能有所提高，而且在體積和重量上也做出了很好的優(yōu)化，消費(fèi)者對(duì)于這樣的設(shè)計(jì)也就很容易接受。

3.人工智能的發(fā)展史

眾所周知，人工智能概念提出的時(shí)間是比較久的，而且發(fā)展過(guò)程較為漫長(zhǎng)，在這一發(fā)展的過(guò)程可以分為以下五個(gè)階段。第一個(gè)階段就是萌芽階段，其主要體現(xiàn)在第一部計(jì)算機(jī)的發(fā)明，這個(gè)階段主要是為以后發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)[4]。在此基礎(chǔ)之上，人工智能發(fā)展的第二個(gè)階段，就是人們開(kāi)始使用人工智能這個(gè)新的名詞，相關(guān)的科學(xué)家也給出了確定的定義。但是在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中人們發(fā)現(xiàn)讓人工智能去模仿人類(lèi)的思維方式還是存在一些問(wèn)題，這就是人工智能的第三個(gè)階段，挫折階段。然后就是第四個(gè)階段，這個(gè)階段人工智能取得較好的發(fā)展，在各國(guó)科學(xué)家共同努力和合作下，人工智能也步入了知識(shí)基礎(chǔ)的發(fā)展階段，許多方面的知識(shí)也應(yīng)用到了這個(gè)領(lǐng)域上，這讓人工智能在實(shí)際的生產(chǎn)當(dāng)中取得了很大進(jìn)步。第五個(gè)階段就是平穩(wěn)的發(fā)展階段，這個(gè)階段里互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)?shù)钠占?，同時(shí)也改變了人們的生活方式。

4.機(jī)械電子工程和人工智能的特點(diǎn)

機(jī)械電子工程具有綜合性和多層次性的特點(diǎn)。機(jī)械電子工程是將電子技術(shù)、機(jī)械技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及微電子技術(shù)相結(jié)合的一項(xiàng)極為復(fù)雜的學(xué)科。具有較強(qiáng)的綜合性。從另一個(gè)角度講機(jī)械電子工程將多種學(xué)科的產(chǎn)品進(jìn)行較為完整的整合，是將各種系統(tǒng)進(jìn)行相互的聯(lián)系，對(duì)其采用較多控制的方式，來(lái)達(dá)到生產(chǎn)的系統(tǒng)化目標(biāo)，具有多層次性。人工智能本質(zhì)上是人類(lèi)思維方式的模擬。人工智能是一種數(shù)據(jù)處理、知識(shí)處理和數(shù)據(jù)符號(hào)的系統(tǒng)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和前行，人工智能已經(jīng)有先進(jìn)的信息處理、整合的高效作用，所以該技術(shù)能有效地促進(jìn)現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的速度。

5.機(jī)械電子工程和人工智能的關(guān)系

5.1人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用

人工智能所涉及的領(lǐng)域較多，在當(dāng)前的機(jī)械電子工程中也已經(jīng)占據(jù)了十分重要的主導(dǎo)地位。人工智能技術(shù)對(duì)目前大型設(shè)備機(jī)械進(jìn)行了較好的自動(dòng)化控制，提高了信息系統(tǒng)的準(zhǔn)確過(guò)程，降低了不穩(wěn)定性。在對(duì)電子工程進(jìn)行計(jì)算的過(guò)程中，人工智能信息的處理主要采取的方法為解析數(shù)學(xué)法，此方法的實(shí)現(xiàn)主要是依賴(lài)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)的支持。在機(jī)械工程的實(shí)際使用中，人工智能系統(tǒng)可以對(duì)人腦的結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，可以分析系統(tǒng)輸出以及輸入的信號(hào)，這有助于數(shù)字的信息化處理，將參考值的可靠性提高。模糊推理系統(tǒng)一般是將人的推理邏輯進(jìn)行模擬，通過(guò)數(shù)字的排列方式完成實(shí)際的函數(shù)程序，對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)所發(fā)出的信號(hào)進(jìn)行較好的分析。目前這種技術(shù)已經(jīng)在實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程中得到了極為廣泛的應(yīng)用與發(fā)展。人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以對(duì)收到的信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)分析，同時(shí)自動(dòng)識(shí)別和處理，保證電子系統(tǒng)進(jìn)行儲(chǔ)存和整理，從而使得總體的智能化水平得到了綜合化的發(fā)展。智能化技術(shù)的應(yīng)用，使具有相似性的部件統(tǒng)一融合，對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)的運(yùn)行效率有較好的保障，同時(shí)簡(jiǎn)化了數(shù)字運(yùn)算的程序，達(dá)到了對(duì)系統(tǒng)優(yōu)化的目的與成果。兩種通過(guò)人工智能建立的系統(tǒng)，都可以對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的效率得到提升，增大機(jī)械操作中的網(wǎng)絡(luò)意識(shí)，建立起更加有效的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

5.2人工智能在機(jī)械電子工程領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)存在的問(wèn)題

機(jī)械電子系統(tǒng)由于在運(yùn)行時(shí)會(huì)存在一定的不穩(wěn)定性，所以造成機(jī)械電子系統(tǒng)在輸入和輸出之間的轉(zhuǎn)換也就存在一些問(wèn)題。在這種狀況下通過(guò)數(shù)學(xué)模型的建立，可以通過(guò)人工智能的應(yīng)用來(lái)達(dá)到對(duì)傳統(tǒng)知識(shí)學(xué)習(xí)更新的目的，在相關(guān)技術(shù)不斷成熟的狀態(tài)下，利用人工智能對(duì)機(jī)械工程進(jìn)行更新的做法將會(huì)越來(lái)越普遍，相關(guān)人員必須加強(qiáng)重視。傳統(tǒng)機(jī)械電子工程的應(yīng)用是非常簡(jiǎn)單的，但隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，機(jī)械電子工程所涉及問(wèn)題的難度以及復(fù)雜程度越來(lái)越高，系統(tǒng)在對(duì)問(wèn)題處理的過(guò)程中會(huì)通過(guò)對(duì)多種系統(tǒng)的配置來(lái)達(dá)到對(duì)信息類(lèi)型進(jìn)行區(qū)分的目的，就目前人工智能在機(jī)械電子的應(yīng)用狀況來(lái)看，還存在不確定因素，人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用主要是建立在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，這決定了人工智能無(wú)法通過(guò)一般的應(yīng)用方法在機(jī)械電子工程中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。而應(yīng)當(dāng)將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行人工化指令轉(zhuǎn)變，才能實(shí)現(xiàn)智能控制。所以，不同的人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用還是存在一定差異性的，這種差異性正是人工智能的重要特點(diǎn)之一。如果相關(guān)技術(shù)不能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行有效的描述，或者不能在系統(tǒng)資料庫(kù)建設(shè)過(guò)程中對(duì)數(shù)學(xué)進(jìn)行嚴(yán)密的分析，那么在分析過(guò)程中所產(chǎn)生的錯(cuò)誤將會(huì)直接對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的建立產(chǎn)生影響?？偠灾?，加強(qiáng)人工智能信息服務(wù)建設(shè)的推進(jìn)是確保機(jī)械電子工程能夠順利進(jìn)行的重要前提[6]。

6.結(jié)束語(yǔ)

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，各個(gè)學(xué)科之間也逐步的形成了相互融合的趨勢(shì)，這就為機(jī)械電子工程和人工智能的相互融合提供了一個(gè)大的環(huán)境，也為這些技術(shù)的發(fā)展提供了更好的發(fā)展空間。人工智能和機(jī)械電子工程的發(fā)展都會(huì)更好的服務(wù)人們的生活。

參考文獻(xiàn)

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[2]曹豫斌.機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系探究[J].工程技術(shù):全文版,2017(2):00306-00306.

[3]吳寶強(qiáng).機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系探究[J].城市建設(shè)理論研究:電子版,2015(22).

篇4

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)技術(shù)；人工智能

1 人工智能的發(fā)展歷史

1.1萌芽階段

1956年以前，英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈為人工智能做了開(kāi)拓性的貢獻(xiàn)。圖靈機(jī)的出現(xiàn)是人工智能乃至整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展進(jìn)入新階段的標(biāo)志，1961年以后，人工智能主要內(nèi)容涉及知識(shí)工程、自然語(yǔ)言理解等。人們研究人工智能方法也分為結(jié)構(gòu)模擬派和功能模擬派，分別從腦的結(jié)構(gòu)和腦的功能入手研究。

1.2成長(zhǎng)階段

20世紀(jì)80年代，人工智能的研究進(jìn)入成長(zhǎng)階段。1984年，Astrom明確提出建立專(zhuān)家控制的新概念，專(zhuān)家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，其水平可以達(dá)到甚至超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家的水平，專(zhuān)家控制系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍最有效的一個(gè)研究領(lǐng)域，專(zhuān)家系統(tǒng)可分為解釋型、診斷型等類(lèi)型，1986年，中國(guó)蔡自興提出把人工智能、控制論、信息論和運(yùn)籌學(xué)結(jié)合起來(lái)，用于構(gòu)造不同領(lǐng)域的智能控制系統(tǒng)，有效地促進(jìn)專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展。與此同時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展再度掀起熱潮；對(duì)于模糊理論的研究，以及其他分支也都開(kāi)始迅速開(kāi)展研究。這些標(biāo)志著智能控制已從研制開(kāi)發(fā)階段轉(zhuǎn)向應(yīng)用階段。

1.3快速發(fā)展階段

20世紀(jì)80年代末，人工智能開(kāi)始逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展，人工智能進(jìn)入了快速發(fā)展階段。人工智能既然是多個(gè)自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)交叉的結(jié)晶，那么每一個(gè)學(xué)科的研究成果都可以成為另外一個(gè)學(xué)科的研究基礎(chǔ)或輔助手段?？梢灶A(yù)見(jiàn)，作為創(chuàng)新思想的源泉，學(xué)科交叉將催生更多的研究成果，學(xué)科交叉也必將孕育人工智能未來(lái)的大突破。對(duì)于人工智能學(xué)科整體而言，要有所突破，需要多個(gè)學(xué)科合作協(xié)同，在交叉學(xué)科研究中實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。

2 當(dāng)前的研究和市場(chǎng)應(yīng)用

艾瑞《2015年中國(guó)人工智能應(yīng)用市場(chǎng)研究報(bào)告》，從“發(fā)展現(xiàn)狀”“應(yīng)用現(xiàn)狀”“發(fā)展前景及市場(chǎng)機(jī)會(huì)”三方面對(duì)目前國(guó)內(nèi)人工智能應(yīng)用市場(chǎng)做出分析判斷，并對(duì)未來(lái)國(guó)內(nèi)外人工智能市場(chǎng)的發(fā)展做出預(yù)測(cè)。報(bào)告透露，以BAT為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭已在人工智能領(lǐng)域布局，同時(shí)，上百家創(chuàng)業(yè)企業(yè)開(kāi)始滲透并構(gòu)架起產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，形成產(chǎn)業(yè)鏈模型。

3 人工智能與人的智能對(duì)比

3.1第一回合：人類(lèi)險(xiǎn)勝

人與計(jì)算機(jī)的對(duì)抗可以上溯至20世紀(jì)70年代，最早是計(jì)算機(jī)技術(shù)人員在實(shí)驗(yàn)室一種休閑娛樂(lè)。1996年2月，由IBM開(kāi)發(fā)的超級(jí)電腦深藍(lán)（Deep Blue）挑戰(zhàn)國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，在經(jīng)過(guò)7天的比賽之后，深藍(lán)以2∶4的失敗告終。這是歷史上第一次由人工智能挑戰(zhàn)世界頂級(jí)棋類(lèi)選手，深藍(lán)輸了比賽，卻引起全球?qū)θ斯ぶ悄馨l(fā)展的高度關(guān)注，這臺(tái)冷冰冰的機(jī)器在比賽中并沒(méi)有讓世界冠軍好受，卡斯帕羅夫雖然最終贏得比賽，但也宣告了人機(jī)對(duì)抗中人類(lèi)勝利的歷史的結(jié)束。

3.2第二回合：人類(lèi)完敗

1996―2016年的二十年，人類(lèi)與機(jī)器之間進(jìn)行了三次標(biāo)志性的競(jìng)賽，均以人類(lèi)失敗告終。1997年，IBM深藍(lán)再次挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫，并以3.5∶2.5的優(yōu)勢(shì)贏得比賽，成為首個(gè)在標(biāo)準(zhǔn)比賽時(shí)限內(nèi)擊敗國(guó)際象棋世界冠軍的電腦系統(tǒng)，同時(shí)也標(biāo)志著人機(jī)智力對(duì)抗中，機(jī)器已經(jīng)實(shí)現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。

2011年，IBM開(kāi)發(fā)的集成服務(wù)器沃森（Watson）參加美國(guó)《危險(xiǎn)邊緣》，并最終擊敗最高獎(jiǎng)金得主魯特爾和連勝紀(jì)錄保持者詹寧斯，獲得了100萬(wàn)美元獎(jiǎng)金。這是人工智能在綜藝節(jié)目上第一次擊敗人類(lèi)選手獲得最高獎(jiǎng)金。相對(duì)于深藍(lán)，沃森需要處理的信息更加復(fù)雜，盡管在一些提示信息相對(duì)較少的問(wèn)題面前表現(xiàn)明顯不如人類(lèi)，但是依靠強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力和運(yùn)算速度上的優(yōu)勢(shì)，戰(zhàn)勝人類(lèi)。

然而這一切到了2016年，發(fā)生了改變。2016年伊始，谷歌宣布其倫敦子公司Deep Mind開(kāi)發(fā)的AlphaGo機(jī)器人以5∶0大勝歐洲圍棋冠軍樊麾，隨后又以4∶1比分戰(zhàn)勝世界冠軍韓國(guó)圍棋國(guó)手李世石。2016年底，AlphGo化名Master在圍棋網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上所向披靡，將中日韓的一個(gè)個(gè)頂尖棋手?jǐn)赜隈R下，取得了60連勝輝煌戰(zhàn)果。因?yàn)閲迨瞧駷橹棺顝?fù)雜的棋類(lèi)游戲，那么機(jī)器能夠在圍棋上戰(zhàn)勝人類(lèi)頂尖選手則意味著至少在棋類(lèi)游戲上實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類(lèi)的全面超越。

3.3第三回合：休戰(zhàn)、共贏

無(wú)論是深藍(lán)、沃森還是AlphaGo，其研發(fā)的目的遠(yuǎn)不止贏得一場(chǎng)比賽那么簡(jiǎn)單。IBM早已將深藍(lán)和沃森系統(tǒng)應(yīng)用于藥物研發(fā)、金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算等領(lǐng)域。至于輸給深藍(lán)的卡斯帕羅夫，也并沒(méi)有因?yàn)槭《鴱拇艘货瓴徽?，相反他又拿下了幾乎所有著名的?guó)際象棋比賽的冠軍，最后退出國(guó)際象棋界后，轉(zhuǎn)身又進(jìn)軍政界。輸給AlphaGo的李世石從此人氣大漲，參加了各種訪(fǎng)談和綜藝節(jié)目，圍棋在韓國(guó)年輕人中進(jìn)一步升溫。雖然人機(jī)大戰(zhàn)在比分上表現(xiàn)為人類(lèi)的完敗，但最終的結(jié)果是：雙方都從中受益。

4未來(lái)發(fā)展方向

雖然人工智能有二十多年的發(fā)展歷史，但仍然處于研究階段，它仍然面臨一些問(wèn)題。人工智能的發(fā)展是力求讓智能系統(tǒng)做出自己的決定。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新浪潮，也是人工智能發(fā)展的一個(gè)里程碑，雖然深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等領(lǐng)域小試身手，但客觀上講還處于襁褓階段，無(wú)論是理論研究還是工程化都還面臨巨大的難題。誰(shuí)也不能保障深度學(xué)習(xí)在未來(lái)能否成為人工智能最基礎(chǔ)的方法，也許會(huì)有新的更好的技術(shù)替代深度學(xué)習(xí)，但是可以肯定的是，人工智能的夢(mèng)想不再遙遠(yuǎn)，機(jī)器將在不久的將來(lái)像人類(lèi)一樣思考。

5結(jié)語(yǔ)

人工智能是社會(huì)發(fā)展的需要，也是社會(huì)發(fā)展的必然產(chǎn)物。伴隨著人工智能的發(fā)展，一方面學(xué)科在不斷細(xì)分，高度分化，另一方面，學(xué)科在不斷融合，呈現(xiàn)出交叉和綜合的趨勢(shì)。在備受關(guān)注的機(jī)器人領(lǐng)域，人工智能也具有無(wú)限的發(fā)展空間，雖然現(xiàn)在機(jī)器人的發(fā)展已經(jīng)讓人矚目，但是相信人工智能會(huì)給我們帶來(lái)更加震撼的成果。

對(duì)人工智能的研究是人類(lèi)一直以來(lái)的愿望，同時(shí)也是一項(xiàng)極其具有挑戰(zhàn)性的研究學(xué)科，和其他研究一樣，必定障礙重重，但是有信心與毅力恰好是人類(lèi)勝過(guò)人工智能的一個(gè)方面，所以我們要敢于挑戰(zhàn)，敢于創(chuàng)新，讓人工智能取得新的突破性成就。

參考文獻(xiàn)：

[1]于新生，劉德華.控制理論與人類(lèi)智能[J].周口師范學(xué)院報(bào)，2006，23（2）：65-67.

作者簡(jiǎn)介：

篇5

[關(guān)鍵詞]計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；大數(shù)據(jù)時(shí)代；人工智能應(yīng)用

1人工智能定義詳解與發(fā)展

1.1人工智能定義詳解

人工智能（ArtificialIntelligence），簡(jiǎn)稱(chēng)AI智能。人工智能的主要作用是用于模擬、延伸以及拓展人類(lèi)智能的理論、方式、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的全新技術(shù)科學(xué)，它同時(shí)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支技術(shù)。作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)分支，人工智能試圖理解智能的實(shí)質(zhì)意義，且產(chǎn)生一種新型的、能夠以人類(lèi)思維相似的方式作出相對(duì)的反應(yīng)的智能機(jī)器，基于此，雖然人工智能無(wú)法真正擁有人類(lèi)智慧，但是人工智能在未來(lái)的創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中，極有可能會(huì)超越人類(lèi)的智慧，具備更先進(jìn)的思維方式。

1.2人工智能的發(fā)展

目前國(guó)內(nèi)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息一般使用數(shù)字、符號(hào)、文字等形式呈現(xiàn)在人們的眼前，在數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化的過(guò)程中對(duì)其自身的表達(dá)能力、判斷能力等方面具有較高的要求，逐漸成熟的人工智能技術(shù)可以幫助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該方面的能力進(jìn)行有效加強(qiáng)，以此為基礎(chǔ)，保障數(shù)據(jù)信息的高效轉(zhuǎn)化。隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨，國(guó)家對(duì)人工智能實(shí)施進(jìn)一步的創(chuàng)新研發(fā)，現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)的人工智能已經(jīng)能夠街互助自身特殊的編輯、數(shù)據(jù)處理、操作技術(shù)以及較高的分析能力，提前實(shí)現(xiàn)了信息翻譯、信息處理以及信息管理等方面的自動(dòng)化革新。國(guó)家相關(guān)科研部門(mén)之所以重視起人工智能的創(chuàng)新發(fā)展的根本原因就是因?yàn)槠渥陨砭邆湎冗M(jìn)的科技性和一定的合理性，能夠幫助工業(yè)領(lǐng)域、生產(chǎn)領(lǐng)域以及科研領(lǐng)域等領(lǐng)域有效提高工作效率，其發(fā)展意義主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面上；首先是人工智能的快速成長(zhǎng)強(qiáng)化了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖標(biāo)、音頻、視頻等表現(xiàn)形式，通過(guò)對(duì)人類(lèi)思維的模仿，實(shí)現(xiàn)了模擬人類(lèi)行為的目標(biāo)，除此之外，還能夠很大程度上提高人們謹(jǐn)慎、全面以及系統(tǒng)等方面的相關(guān)能力；其次是其快速的發(fā)展對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的信息處理空間產(chǎn)生了積極影響，拓展了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中信息處理的場(chǎng)所與途徑，能夠?qū)⑴c計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的多項(xiàng)工程信息進(jìn)行有機(jī)融合應(yīng)用，真正實(shí)現(xiàn)了集成管控的應(yīng)用目標(biāo)，以此為基礎(chǔ)，達(dá)到智能化操作標(biāo)準(zhǔn)[1]

2人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用

2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多種途徑信息的處理與集成

諸如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)之類(lèi)的現(xiàn)代先進(jìn)技術(shù)介入了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新發(fā)展后，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的未來(lái)發(fā)展前景帶來(lái)巨大的機(jī)遇，基于此，國(guó)內(nèi)相關(guān)部門(mén)對(duì)人工智能的體現(xiàn)方式和研究方向進(jìn)行革新。人工智能隨著在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用時(shí)間的增加，對(duì)自身的數(shù)據(jù)處理方式進(jìn)行了自我調(diào)整，由傳統(tǒng)的定向數(shù)據(jù)處理模式逐漸轉(zhuǎn)型向大批量、高密度、高頻率的數(shù)據(jù)處理模式發(fā)展。人工智能數(shù)據(jù)處理方式的轉(zhuǎn)變?cè)谌粘５挠?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)處理工作上等方面都有體現(xiàn)，例如，目前國(guó)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)安全管理工作中，實(shí)現(xiàn)了人們對(duì)人工智能管理系統(tǒng)中添加防火墻功能的預(yù)期目標(biāo)，相關(guān)安全系統(tǒng)就可以通過(guò)防火墻功能對(duì)存在與網(wǎng)絡(luò)中的各種不良信息進(jìn)行自動(dòng)攔截，并對(duì)往來(lái)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的自動(dòng)化識(shí)別與判斷[2]。

2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理工作具有一定的復(fù)雜性，所以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)一般比較繁瑣，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的管理工作之所以實(shí)施困難的原因主要是網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)和變化速度較快，為保證對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的管理工作效率，人工智能技術(shù)應(yīng)用將會(huì)發(fā)揮關(guān)鍵作用。一般情況下，人工智能技術(shù)可以通過(guò)對(duì)人工智能專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)、問(wèn)題求解技術(shù)的靈活運(yùn)用實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的綜合管理效率的提升。相關(guān)專(zhuān)家系統(tǒng)是一種較之傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)具有更高智能化的計(jì)算機(jī)程序，通過(guò)對(duì)各領(lǐng)域的相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的累積，對(duì)其進(jìn)行有效梳理后錄入至專(zhuān)家系統(tǒng)。以此為基礎(chǔ)，完成整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高效性與全面性的創(chuàng)新發(fā)展任務(wù)[3]。

3結(jié)語(yǔ)

篇6

孫 鋒 沈陽(yáng)地鐵集團(tuán)有限公司運(yùn)營(yíng)分公司 遼寧沈陽(yáng) 110141

【文章摘要】

在機(jī)械制造中機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)屬于先進(jìn)技術(shù)，在機(jī)械產(chǎn)品制造中使用該技術(shù)可促使機(jī)械生產(chǎn)制造能力獲得大幅度提升，進(jìn)而有效提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。一個(gè)國(guó)家機(jī)械自動(dòng)化的應(yīng)用情況可充分體現(xiàn)其機(jī)械設(shè)備制造水平。本文主要探討在機(jī)械制造中應(yīng)用機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的具體情況，而后分析其發(fā)展前景，為我國(guó)機(jī)械制造業(yè)明確未來(lái)發(fā)展方向提供指導(dǎo)，拓寬發(fā)展空間并接軌于國(guó)際市場(chǎng)。

【關(guān)鍵詞】

機(jī)械制造；機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)；應(yīng)用； 發(fā)展前景

機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)即在機(jī)械制造業(yè)中對(duì)自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行使用以連續(xù)自動(dòng)生產(chǎn)加工對(duì)象，加快原料投入到生產(chǎn)過(guò)程中的流動(dòng)與加工變換速度，在極大程度上可減少資源消耗。機(jī)械自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)可促使產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)率得到極大提升， 同時(shí)縮短生產(chǎn)周期，加快更新速度，減少成本，增強(qiáng)效益，減輕勞動(dòng)強(qiáng)度，優(yōu)化工作環(huán)境并促使其他技術(shù)也得到相應(yīng)帶動(dòng)發(fā)展等。因此，機(jī)械制造業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)、優(yōu)化以及發(fā)展的重點(diǎn)為機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展。本文現(xiàn)探討機(jī)械制造中機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展前景。

1 機(jī)械制造中機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用

1.1 集成化應(yīng)用

在機(jī)械制造業(yè)中主要使用自動(dòng)化、微電子以及計(jì)算機(jī)等高科技，且具有持續(xù)性，進(jìn)而形成很多新型技術(shù)，例如計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、測(cè)試、評(píng)估、制造、工藝、信息管理系統(tǒng)、數(shù)控加工以及柔性制造系統(tǒng)等。要對(duì)級(jí)別不一的集成制造系統(tǒng)予以構(gòu)造可系統(tǒng)集成一些技術(shù)，這樣最為簡(jiǎn)便。集成制造即對(duì)信息技術(shù)予以充分利用以對(duì)企業(yè)制造過(guò)程進(jìn)行全面優(yōu)化，其主要指導(dǎo)為系統(tǒng)工程理論，手段主要為精簡(jiǎn)機(jī)構(gòu)與過(guò)程重組，強(qiáng)調(diào)內(nèi)容為適度自動(dòng)化，而后基于工程數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)支持下集成制造企業(yè)所有經(jīng)營(yíng)活動(dòng)與相關(guān)要素，實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)且堅(jiān)持以人為本，促使制造企業(yè)在開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、提供優(yōu)良服務(wù)、環(huán)境保護(hù)、減少交貨時(shí)間等方面效果更優(yōu)。

1.2 柔性自動(dòng)化應(yīng)用

市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷變化要求制造企業(yè)具備快速反應(yīng)與優(yōu)良應(yīng)變能力，以滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化需求，同時(shí)還要結(jié)合市場(chǎng)變化與科技更新隨時(shí)調(diào)整機(jī)械產(chǎn)品結(jié)構(gòu)或種類(lèi)， 在此形勢(shì)下就一定要使用柔性自動(dòng)化系統(tǒng)并確保其具有高級(jí)靈活性。該系統(tǒng)重在對(duì)人機(jī)界面進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)于自動(dòng)化沒(méi)有過(guò)高要求，而后構(gòu)建相對(duì)完善的信息系統(tǒng)， 促使計(jì)算機(jī)管理效益得到充分發(fā)揮。系統(tǒng)中包含普通設(shè)備與自動(dòng)化設(shè)備，某些環(huán)節(jié)需要人工干預(yù)。柔性化應(yīng)用可適應(yīng)外界不同因素，同時(shí)也能提升商品對(duì)市場(chǎng)變化的適應(yīng)性。這種能力主要基于認(rèn)真調(diào)查市場(chǎng)并進(jìn)行準(zhǔn)確分析，而后經(jīng)過(guò)有限的內(nèi)部組織改良后實(shí)現(xiàn)。這樣一來(lái)柔性加工系統(tǒng)會(huì)向柔性制造系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，繼而促使生產(chǎn)、制造以及設(shè)置相互聯(lián)系。

1.3 敏捷化應(yīng)用

計(jì)算機(jī)敏捷化即快速反應(yīng)于用戶(hù)需求。機(jī)械制造企業(yè)敏捷化的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力與信譽(yù)度，對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行充分利用可構(gòu)建虛擬公司，同時(shí)在企業(yè)內(nèi)部實(shí)行分工合作制，促使企業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力得以提升。因此，需強(qiáng)化管理計(jì)算機(jī)敏捷化， 培訓(xùn)計(jì)算機(jī)操作員，以提升敏捷化水平。當(dāng)前機(jī)械制造企業(yè)中已經(jīng)普遍形成全自動(dòng)化制造觀念，且逐漸重視在自動(dòng)化系統(tǒng)中人作用的發(fā)揮，這樣一來(lái)就對(duì)人提出了更高的要求，使其在開(kāi)展計(jì)算機(jī)敏捷化的相關(guān)流程時(shí)執(zhí)行力更強(qiáng)且水平更高，進(jìn)而促使機(jī)械制造效率得到提升。

1.4 智能化應(yīng)用

當(dāng)前制造技術(shù)不再是商品概念體系， 而是經(jīng)過(guò)分析、推理、判斷、規(guī)劃以及決策等一系列智能活動(dòng)后對(duì)智能機(jī)械與操作人員的作用進(jìn)行充分發(fā)揮，進(jìn)而形成人機(jī)一體化智能系統(tǒng)。在制造全過(guò)程中智能制造技術(shù)均融入了人工智能，通過(guò)對(duì)專(zhuān)家智能活動(dòng)進(jìn)行模擬對(duì)制造中人腦力活動(dòng)進(jìn)行延伸或者替代。智能化系統(tǒng)可對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，受到內(nèi)外部激勵(lì)時(shí)可對(duì)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)，確保工作狀態(tài)最優(yōu)， 因此擁有自組織能力。智能制造系統(tǒng)化還會(huì)不斷交換于信息、能量、環(huán)境物質(zhì)，該組織系統(tǒng)具有開(kāi)放性，且主要依賴(lài)于強(qiáng)制耗散與磨損，其耗散結(jié)構(gòu)遠(yuǎn)離平衡態(tài)。在制造時(shí)應(yīng)用模塊化法可促使其柔和性得以提升。在此過(guò)程中需注意的是：智能制造對(duì)于人應(yīng)該注重友好性與安全性；對(duì)于環(huán)境應(yīng)該充分保護(hù)，確保無(wú)污染，同時(shí)可回收資源與能源；對(duì)于社會(huì)則倡導(dǎo)競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作。

1.5 虛擬化應(yīng)用

在機(jī)械制造中有虛擬制造技術(shù)，主要為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、多媒體技術(shù)、并行工程、現(xiàn)代機(jī)械制造工藝、信息技術(shù)以及人工智能等，同時(shí)主要基于系統(tǒng)建模與仿真技術(shù)形成的包含多學(xué)科的綜合系統(tǒng)技術(shù)。機(jī)械虛擬制造主要對(duì)仿真技術(shù)與信息技術(shù)進(jìn)行充分使用，以仿真機(jī)械制造流程，將其中包含的問(wèn)題及時(shí)找出來(lái)，并確保機(jī)械產(chǎn)品制造的成功性，同時(shí)促使成本降低，對(duì)開(kāi)發(fā)周期進(jìn)行縮短，最終促使機(jī)械產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力得以提升。

2 機(jī)械制造中機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展前景

2.1 實(shí)用化

機(jī)械制造中機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)獲得開(kāi)發(fā)與發(fā)展的基本目的在于充分應(yīng)用并確保經(jīng)濟(jì)效益最大化。當(dāng)前我國(guó)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)現(xiàn)狀為規(guī)模較小且水平較低，因此在未來(lái)機(jī)械制造中需注重緊密結(jié)合機(jī)械自動(dòng)化與技術(shù)生產(chǎn)要求，堅(jiān)持步步深入原則，為推動(dòng)我國(guó)機(jī)械自動(dòng)化邁入更高水平做好鋪墊。

2.2 綠色化

在機(jī)械制造中無(wú)可避免的問(wèn)題為生態(tài)環(huán)境污染，因此一定要找到機(jī)械制造發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的平衡機(jī)制。在機(jī)械制造中會(huì)消耗大量原材料與能耗，導(dǎo)致資源浪費(fèi)嚴(yán)重，同時(shí)還會(huì)產(chǎn)生大量噪音與污染排放物，不利于生態(tài)環(huán)境的建設(shè)。未來(lái)一定要注重機(jī)械制造系統(tǒng)的綠色化。

2.3 配套化

在機(jī)械制造中發(fā)展自動(dòng)化技術(shù)不僅要注重主機(jī)，還要注重配套的控制系統(tǒng)與綜合元件。機(jī)械自動(dòng)化未來(lái)發(fā)展的主要技術(shù)基礎(chǔ)包括微處理機(jī)、新型刀具、傳感器、控制系統(tǒng)軟件、可編程控制器以及電子計(jì)算機(jī)等。未來(lái)注重機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的配套化發(fā)展才能研發(fā)出自動(dòng)化水平高以及性能優(yōu)良的機(jī)電產(chǎn)品。

2.4 低成本

為使機(jī)械制造企業(yè)有更廣闊的發(fā)展前景且自動(dòng)化程度更高，就一定要降低自動(dòng)化成本。未來(lái)在發(fā)展機(jī)械自動(dòng)化時(shí)一定要與我國(guó)國(guó)情充分結(jié)合，研發(fā)出見(jiàn)效快且成本低的自動(dòng)化技術(shù)以滿(mǎn)足我國(guó)實(shí)際所需。

3 結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平在不斷提升， 促使機(jī)械制造業(yè)獲得質(zhì)的飛躍。全球工業(yè)對(duì)于機(jī)械制造予以高度重視，因自動(dòng)化技術(shù)水平對(duì)國(guó)家機(jī)械制造業(yè)整體水平有著較大影響。因此，我國(guó)一定要強(qiáng)化建設(shè)機(jī)械自動(dòng)化，與我國(guó)國(guó)情充分結(jié)合，并引入國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，推動(dòng)我國(guó)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)向低成本、綠色化、配套化以及實(shí)用化的方向發(fā)展，進(jìn)而對(duì)自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，增強(qiáng)機(jī)械產(chǎn)品的可靠性與安全性。

【參考文獻(xiàn)】

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[4] 胡闊海. 機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)及其在機(jī)械制造中的應(yīng)用探討[J]. 機(jī)電信息,2012(30).

篇7

【關(guān)鍵詞】機(jī)械；智能診斷；設(shè)備故障

近幾年來(lái)，為了適應(yīng)更加高要求的運(yùn)作，機(jī)械設(shè)備的功能變得非常強(qiáng)大，與此同時(shí)，其結(jié)構(gòu)也更加的復(fù)雜。機(jī)械的不同部分之間聯(lián)系更加緊密，只要一個(gè)部分出現(xiàn)問(wèn)題，整個(gè)機(jī)器都將停止運(yùn)作，甚至?xí)l(fā)生破壞性更大的連鎖反應(yīng)。而使用常規(guī)的診斷方法需要較長(zhǎng)的時(shí)間，甚至都無(wú)處下手或造成人員傷亡。所以現(xiàn)在人們都在追求人工智能診斷方法，利用軟件和計(jì)算機(jī)技術(shù)，將診斷的過(guò)程系統(tǒng)化，從而達(dá)到診斷的快速性和準(zhǔn)確性。本文就根據(jù)目前已有的一些人工智能方法簡(jiǎn)要做些分析，并探討智能診斷方法的發(fā)展前景。

1.主要智能診斷方法

1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是根據(jù)生物神經(jīng)學(xué)方面的研究成果而提出的一個(gè)人工智能方面的概念，其主要含義是對(duì)人腦中神經(jīng)結(jié)構(gòu)和行為進(jìn)行類(lèi)似模擬[1]。因?yàn)樵摲ㄊ歉叨炔⑿械?，所以在?duì)故障的處理中速度極快，并且能夠根據(jù)環(huán)境自動(dòng)辨識(shí)，以線(xiàn)性的方法處理問(wèn)題。

其基本原理為機(jī)發(fā)生故障的機(jī)器通過(guò)震動(dòng)發(fā)出不同狀態(tài)的信號(hào)，然后該信號(hào)被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，通過(guò)對(duì)應(yīng)特征的選擇以及公式模型的套用，找出對(duì)于故障中反映最強(qiáng)烈最敏感的信號(hào)，然后將其作為一個(gè)輸入向量，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中建立故障模式樣本，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行長(zhǎng)期訓(xùn)練，排除其中影響準(zhǔn)確性的因素；在確定訓(xùn)練結(jié)束后，將每一個(gè)重新輸入的信息進(jìn)行分類(lèi)整理，網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)所輸入的信息迅速判斷，并給出分類(lèi)的結(jié)果，最后進(jìn)行自我診斷。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的主要優(yōu)點(diǎn)在于其具有自動(dòng)學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶和推測(cè)的功能；該方法是分布處理的，同時(shí)有并行處理復(fù)雜問(wèn)題的強(qiáng)大功能；其非線(xiàn)性的映射很強(qiáng)，可以處理多故障的問(wèn)題；其有能夠進(jìn)行多種因素預(yù)報(bào)的能力且其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度非常高。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的主要缺點(diǎn)為：算法相當(dāng)復(fù)雜，需要預(yù)測(cè)的模型有一部分是無(wú)法用公式表達(dá)出來(lái)的；在訓(xùn)練的過(guò)程中需要樣本數(shù)量較大，并且當(dāng)樣本不足時(shí)，診斷的效果會(huì)大打折扣；應(yīng)用之前所需訓(xùn)練的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。

1.2專(zhuān)家系統(tǒng)診斷法

當(dāng)機(jī)械系統(tǒng)比較難以用數(shù)學(xué)模型來(lái)建立或者沒(méi)有較為精確的數(shù)學(xué)模型時(shí)，我們可以使用專(zhuān)家系統(tǒng)診斷法。該種診斷的方法主要有三個(gè)不同的階段，從第一代中基于淺知識(shí)的智能診斷到第二代中基于深知識(shí)的專(zhuān)家診斷，以及最近的將二者結(jié)合起來(lái)的復(fù)合式故障診斷系統(tǒng)[2]。

1.2.1基于淺知識(shí)

淺知識(shí)主要是指經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，不是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)或者在行為過(guò)程中產(chǎn)生的知識(shí)。該種診斷法以專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)為基礎(chǔ)，在演繹推理后得出診斷的最終結(jié)果，為故障原因得出一個(gè)最佳的解釋?；跍\知識(shí)的專(zhuān)家診斷系統(tǒng)主要運(yùn)用到兩類(lèi)知識(shí)，其一為機(jī)械設(shè)備故障導(dǎo)致各種征兆的因果知識(shí)；其二為能夠反映因果關(guān)系的可能性數(shù)值知識(shí)。主要的缺點(diǎn)就是診斷對(duì)象數(shù)量以及復(fù)雜性逐漸增多時(shí)，基于淺知識(shí)的故障智能專(zhuān)家系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)知識(shí)不太完備以及依賴(lài)性太強(qiáng)。

1.2.2基于深知識(shí)

深知識(shí)主要是指一些模型的知識(shí)包括機(jī)械系統(tǒng)中存在的結(jié)構(gòu)、功能、過(guò)程或者是因果關(guān)系的模型。該種方法主要通過(guò)診斷對(duì)實(shí)際輸出和預(yù)計(jì)輸出之間的偏差值用第一定律知識(shí)以及一定的算法過(guò)程找出潛在的故障源。該種方法獲取數(shù)據(jù)較為方便，且形成的知識(shí)庫(kù)會(huì)比較一致和完備；但是該法所需搜索的空間過(guò)大，且推理的過(guò)程不是非常簡(jiǎn)便和快速。

1.2.3復(fù)合式

復(fù)合式的診斷專(zhuān)家系統(tǒng)就是將淺知識(shí)和深知識(shí)兩者有效的結(jié)合起來(lái)。前一部分運(yùn)用淺知識(shí)診斷法，推理出產(chǎn)生故障的可能原因和位置，其后再運(yùn)用深知識(shí)診斷系統(tǒng)去做進(jìn)一步的確認(rèn)和解釋。兩種方法之間的銜接我們采用一種相互照應(yīng)的方式，將淺知識(shí)中的假設(shè)對(duì)象和深知識(shí)中推理點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)起來(lái)。所以該種方法將故障的解決過(guò)程更加優(yōu)化，也使得解決的方法更加快速和方便。它適合人類(lèi)的思維，且修改較為方便；但是其缺點(diǎn)在于建立知識(shí)庫(kù)比較麻煩，缺少主動(dòng)學(xué)習(xí)的能力。

1.3遠(yuǎn)程分布式智能診斷法

遠(yuǎn)程分布式法主要是將故障的診斷和目前的網(wǎng)絡(luò)即時(shí)通訊結(jié)合在一起[3]。主要有兩種診斷系統(tǒng)運(yùn)行的方式，其一為實(shí)時(shí)監(jiān)控的診斷，另一種為電子信函的會(huì)診。第一種就是將機(jī)械故障的實(shí)際情況通過(guò)視頻等通訊工具傳給并不在現(xiàn)場(chǎng)的專(zhuān)家們，讓他們根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)將采集到的信號(hào)進(jìn)行相關(guān)專(zhuān)業(yè)的處理，并通過(guò)通訊工具和其他專(zhuān)家進(jìn)行相互的交流與探討，形成一種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下的會(huì)議形式，共同研究出一個(gè)最優(yōu)的處理方案。其主要缺點(diǎn)在于，信號(hào)的采集可能會(huì)有些偏差，并且要協(xié)調(diào)好各位專(zhuān)家同時(shí)在線(xiàn)的時(shí)間也是比較麻煩的。第二種就是通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)人員將數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與整理，然后把所有的相關(guān)數(shù)據(jù)全部以信函的方式傳給有關(guān)專(zhuān)家，當(dāng)專(zhuān)家做好分析之后，再用電子信函的方式傳回給現(xiàn)場(chǎng)，現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行下一步的處理。這一種方法把系統(tǒng)中的資源與實(shí)際專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)有效的利用起來(lái)，為設(shè)備的故障處理與維護(hù)提供了方便有效的遠(yuǎn)程服務(wù)，對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的可靠性有了極大的保證。

2.智能診斷方法前景分析

由于目前設(shè)備故障診斷的技術(shù)已經(jīng)和非線(xiàn)性原理、傳感技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)相融合，智能診斷的方法正在不斷的完善和科技化。其發(fā)展的趨勢(shì)大概如下[4]：多種知識(shí)以及各種方法相結(jié)合；相關(guān)原理知識(shí)與實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)更加緊密融合；診斷系統(tǒng)的能力越來(lái)越接近人類(lèi)專(zhuān)家；專(zhuān)家系統(tǒng)診斷法會(huì)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法在診斷過(guò)程中融合；大量的虛擬技術(shù)將會(huì)得到重用；數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)和人工智能技術(shù)會(huì)相互結(jié)合……

總之，智能診斷機(jī)械設(shè)備故障的趨勢(shì)就是將各種不同的智能技術(shù)進(jìn)行有效的結(jié)合起來(lái)，形成一種功能強(qiáng)大的混合診斷系統(tǒng)。但是在智能化處理的趨勢(shì)下，仍然有一些問(wèn)題是需要我們迫切去解決和研究的，所以在以后，我們要不斷的新的技術(shù)，前沿的學(xué)科方法運(yùn)用到機(jī)械故障解決中去，用新的思維和新的方法從實(shí)際的應(yīng)用提出新的問(wèn)題，并加以解決和完善，將智能話(huà)診斷機(jī)械設(shè)備提升到理論方法一致的高度之上。

【參考文獻(xiàn)】

［1］王宇杰,龐兵.機(jī)械故障智能診斷方法研究[J].黑龍江科技信息,2011,6(6):42.

［2］楊光.機(jī)械設(shè)備故障的智能診斷及預(yù)測(cè)維修系統(tǒng)的研究[J].科學(xué)之友,2011,2(20):41-42.

篇8

以下為報(bào)告詳細(xì)內(nèi)容：

中國(guó)手機(jī)出貨量同比下降12.3%

2017年中國(guó)手機(jī)市場(chǎng)出貨量為4.91億部，相比2016年下降12.3%。上市新機(jī)型1054款，4G手機(jī)占比94.1%。艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，隨著智能手機(jī)市場(chǎng)覆蓋率提高，市場(chǎng)需求已漸趨飽和。

人工智能方興未艾 投資將趨于理性

國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元。艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，2017年，中國(guó)人工智能研究高速發(fā)展，吸引了大量資金投入，在多個(gè)領(lǐng)域有較好發(fā)展，初步的應(yīng)用場(chǎng)景得到實(shí)現(xiàn)。未來(lái)人工智能技術(shù)商業(yè)化進(jìn)程將進(jìn)一步展開(kāi)，資本投資也將趨于理性。

智能投顧規(guī)模擴(kuò)大 大數(shù)據(jù)助力市場(chǎng)發(fā)展

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，大眾互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)挠^念漸漸普及。智能投顧運(yùn)用大數(shù)據(jù)及算法模型等手段，對(duì)理財(cái)用戶(hù)進(jìn)行合理分類(lèi)，提出針對(duì)性投資組合，輔以傳統(tǒng)投顧加以分析咨詢(xún)建議，讓投資更理性，更全面。

無(wú)人貨架便利性強(qiáng) 發(fā)展前景值得期待

艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，相比其他無(wú)人零售模式，無(wú)人貨架更加貼近消費(fèi)者，便利性也更加強(qiáng)，發(fā)展前景值得期待。如何解決規(guī)?；渌蛦?wèn)題和拓展商業(yè)盈利模式，成為企業(yè)發(fā)展首要問(wèn)題。

小程序依托微信社交性 線(xiàn)上線(xiàn)下結(jié)合更加緊密

艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，小程序電商最大的優(yōu)點(diǎn)是利用微信的社交性來(lái)降低獲客成本，其次把電商的技術(shù)平臺(tái)格式化，降低了賣(mài)家的技術(shù)門(mén)檻，減少了開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本。小程序電商可實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上線(xiàn)下結(jié)合，吸引實(shí)體店鋪加入，進(jìn)一步擴(kuò)大小程序電商市場(chǎng)規(guī)模。

移動(dòng)母嬰發(fā)展?jié)摿Υ?，服?wù)品類(lèi)拓展成關(guān)鍵

艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，基于人們對(duì)于品質(zhì)生活的追求，移動(dòng)母嬰有較好的發(fā)展機(jī)會(huì)。在備孕，懷孕，生產(chǎn)，產(chǎn)后的過(guò)程中，移動(dòng)母嬰廠商可結(jié)合不同階段的特征，充分挖掘商業(yè)機(jī)會(huì)，進(jìn)行服務(wù)品類(lèi)拓展，在胎教，產(chǎn)后保健等眾多可關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)形成對(duì)應(yīng)品牌，形成全周期服務(wù)體系，提高用戶(hù)粘性。

鮮花市場(chǎng)消費(fèi)升級(jí) 供應(yīng)、配送為發(fā)展關(guān)鍵因素

隨著人們消費(fèi)觀念的升級(jí)，鮮花消費(fèi)需求提升，鮮花電商市場(chǎng)受到了資本追捧，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。強(qiáng)化供應(yīng)鏈管控，提升配送水平，提高服務(wù)質(zhì)量和品牌格調(diào)是提高企業(yè)綜合實(shí)力的關(guān)鍵因素。

知識(shí)付費(fèi)時(shí)代到來(lái) 知識(shí)內(nèi)容專(zhuān)業(yè)性增強(qiáng)

艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，移動(dòng)支付解決了知識(shí)付費(fèi)的工具問(wèn)題。隨著中國(guó)高等教育普及，高素質(zhì)人才增多，對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)重視程度日益提升，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行消費(fèi)的觀念逐漸養(yǎng)成，知識(shí)付費(fèi)發(fā)展基礎(chǔ)良好。各行各業(yè)對(duì)于知識(shí)的專(zhuān)業(yè)化要求提高，未來(lái)知識(shí)付費(fèi)將繼續(xù)發(fā)力專(zhuān)業(yè)化內(nèi)容生產(chǎn)。

移動(dòng)電競(jìng)職業(yè)化 VR/AR促進(jìn)行業(yè)發(fā)展

移動(dòng)電競(jìng)市場(chǎng)處于發(fā)展黃金期，產(chǎn)業(yè)鏈不斷升級(jí)，眾多移動(dòng)電競(jìng)廠商先后加入，移動(dòng)電競(jìng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，預(yù)計(jì)2018年中國(guó)移動(dòng)電競(jìng)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)461.5億元。隨著移動(dòng)電競(jìng)的職業(yè)化、國(guó)際化，電競(jìng)賽事方興未艾，與VR/AR結(jié)合技術(shù)不斷探索，未來(lái)的移動(dòng)電競(jìng)行業(yè)會(huì)得到更多的關(guān)注。

短視頻商業(yè)變現(xiàn)能力強(qiáng) 優(yōu)質(zhì)內(nèi)容爭(zhēng)奪戰(zhàn)開(kāi)始

艾媒咨詢(xún)分析師認(rèn)為，4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步成熟，為短視頻行業(yè)發(fā)展提供良好條件。短視頻集合了視頻播放、拍攝、編輯、分享互動(dòng)等功能，承載內(nèi)容形式多樣化，充分利用了用戶(hù)碎片時(shí)間。優(yōu)質(zhì)內(nèi)容至關(guān)重要，是提高平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素，內(nèi)容應(yīng)往多元化、垂直化、精細(xì)化發(fā)展。短視頻商業(yè)變現(xiàn)能力強(qiáng)，未來(lái)商業(yè)模式還需進(jìn)行更多嘗試。

市場(chǎng)格局基本定調(diào) 提高管理效率是工作重點(diǎn)

2017年是共享單車(chē)市場(chǎng)角逐激烈的一年，多家共享單車(chē)倒閉，行業(yè)市場(chǎng)格局基本定調(diào)。隨著共享單車(chē)市場(chǎng)往二三線(xiàn)城市擴(kuò)張，用戶(hù)規(guī)模將持續(xù)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2019年中國(guó)共享單車(chē)用戶(hù)規(guī)模達(dá)2.76億人。未來(lái)隨著用戶(hù)增速逐漸放緩，后續(xù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將圍繞用戶(hù)體驗(yàn)打造及企業(yè)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)管理效率提升進(jìn)一步展開(kāi)。

行業(yè)喜獲資本青睞 盈利能力有待提高

2017年，中國(guó)共享經(jīng)濟(jì)的風(fēng)口轉(zhuǎn)移到共享充電寶上，共享充電寶市場(chǎng)獲得資本投資后急劇升溫，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局仍不穩(wěn)定。當(dāng)前市場(chǎng)針對(duì)共享充電寶業(yè)務(wù)盈利模式仍抱有保留態(tài)度，行業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力仍有待市場(chǎng)校驗(yàn)。

兒童智能穿戴設(shè)備發(fā)展放緩

隨著兒童智能穿戴設(shè)備技術(shù)進(jìn)一步成熟，80后、90后群體逐漸晉升為家長(zhǎng)，對(duì)新型產(chǎn)品的認(rèn)可度高。兒童穿戴設(shè)備市場(chǎng)持續(xù)受利好因素刺激，在過(guò)去兩年用戶(hù)規(guī)模保持高增長(zhǎng)率，現(xiàn)進(jìn)入緩和期。

智能音箱發(fā)展?jié)摿Υ?智能技術(shù)為核心競(jìng)爭(zhēng)要素

篇9

人工智能作為一門(mén)課程［1］，開(kāi)設(shè)時(shí)間距今只有40多年，但發(fā)展極為迅猛。人工智能課程的內(nèi)容涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、控制科學(xué)、信息科學(xué)、心理學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等等，幾乎所有科學(xué)工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問(wèn)題。目前，國(guó)內(nèi)外已有眾多高校指定人工智能為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)及其相關(guān)專(zhuān)業(yè)的主修專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程，它在拓展計(jì)算機(jī)和自動(dòng)控制的研究和應(yīng)用領(lǐng)域方面有著極其誘人的學(xué)科發(fā)展前景。自2003年起，國(guó)內(nèi)諸多高等院校陸續(xù)開(kāi)設(shè)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專(zhuān)業(yè)，同時(shí)也有更多高校在傳統(tǒng)信息類(lèi)專(zhuān)業(yè)中加大了人工智能課程的課時(shí)比重，因此如何提高人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量顯得尤為重要。? 

本文結(jié)合人工智能課程的特點(diǎn)以及自己教學(xué)與研究的實(shí)踐，對(duì)本課程的教學(xué)進(jìn)行一些探討，以期改進(jìn)人工智能課程教學(xué)方法，達(dá)到提高本課程教學(xué)質(zhì)量的目的。?? 

一、兼顧課程內(nèi)容的統(tǒng)一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內(nèi)容主要集中在對(duì)基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應(yīng)用的認(rèn)識(shí)和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。從這一點(diǎn)來(lái)看，人工智能課程與其他很多計(jì)算機(jī)課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識(shí)表示、知識(shí)推理、知識(shí)應(yīng)用是人工智能課程的三大內(nèi)容，解決任何一個(gè)人工智能問(wèn)題都離不開(kāi)兩個(gè)步驟，即知識(shí)表示和問(wèn)題求解。由此，人工智能課程從總體結(jié)構(gòu)上就有了一個(gè)比較清晰的脈絡(luò)，即首先必然要學(xué)習(xí)各種知識(shí)表示方法，然后是利用這些知識(shí)進(jìn)行推理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)應(yīng)用，最終達(dá)到問(wèn)題求解的目的。問(wèn)題求解又分為基本的問(wèn)題求解方法和高級(jí)問(wèn)題求解方法。圖搜索策略、啟發(fā)式搜索、消解原理以及規(guī)則演繹系統(tǒng)等都屬于基本的問(wèn)題求解方法。計(jì)算智能、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃等屬于高級(jí)問(wèn)題求解方法。? 

同時(shí)，人工智能課程某些章節(jié)或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識(shí)表示方法不管是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學(xué)派［2］，本課程往往同時(shí)會(huì)介紹不同學(xué)派的算法，這些學(xué)派在人工智能的基礎(chǔ)理論和方法、技術(shù)路線(xiàn)等方面是完全不同的，甚至是對(duì)立的。? 

這些都要求我們?cè)诮虒W(xué)過(guò)程中不僅要強(qiáng)調(diào)人工智能課程理論的統(tǒng)一性和完整性，又要兼顧各學(xué)派的特點(diǎn)，尊重甚至調(diào)動(dòng)學(xué)生們對(duì)不同人工智能學(xué)派及其方法的興趣。在編寫(xiě)和選用教材時(shí)也要注重這一點(diǎn)，我們選用的是蔡自興教授編寫(xiě)的《人工智能及其應(yīng)用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學(xué)派為主線(xiàn)，兼顧引進(jìn)其他學(xué)派的精華內(nèi)容，具有較強(qiáng)的科學(xué)性。 

??二、實(shí)施分層次教學(xué)?? 

各高校一般同時(shí)為計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的本科生和研究生開(kāi)設(shè)了人工智能課程，甚至有的非計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)也開(kāi)設(shè)有人工智能課程。不同層次的學(xué)生對(duì)人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)學(xué)生的教學(xué)目的和教學(xué)內(nèi)容，做到分層次設(shè)計(jì)人工智能課程教學(xué)?過(guò)程。? 

本科階段的人工智能課程課時(shí)量較少，本科層次只需要做到對(duì)大部分人工智能概念和算法了解、認(rèn)識(shí)，少部分達(dá)到理解層次。本科生一般都是在高年級(jí)（三年級(jí)下期或者四年級(jí)上期）開(kāi)設(shè)人工智能課程，這時(shí)已有不少學(xué)生準(zhǔn)備繼續(xù)讀研或者已經(jīng)被保研，因此在兼顧全體學(xué)生教學(xué)層次的同時(shí)，要注意給這部分學(xué)生足夠的相關(guān)參考書(shū)目，讓他們能夠利用課余時(shí)間廣泛深入了解人工智能相關(guān)算法，老師在課后還應(yīng)和他們進(jìn)行充分討論，培養(yǎng)他們對(duì)人工智能的特別興趣。? 

非計(jì)算機(jī)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生往往需要學(xué)習(xí)如何利用人工智能知識(shí)解決該專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的問(wèn)題，因此在教學(xué)中要盡量有專(zhuān)業(yè)針對(duì)性地進(jìn)行教學(xué)。例如針對(duì)農(nóng)科類(lèi)專(zhuān)業(yè)，在教學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)過(guò)程中，我們要求學(xué)生參考北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心開(kāi)發(fā)的農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)（paid5?0）理解并開(kāi)發(fā)與本專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的簡(jiǎn)易農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)。? 

給研究生開(kāi)設(shè)人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統(tǒng)地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應(yīng)用實(shí)例，并且能靈活運(yùn)用所學(xué)知識(shí)闡述解決實(shí)際問(wèn)題的方法和途徑。課程教學(xué)中要致力于培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題與解決問(wèn)題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結(jié)合，用人工智能方法解決所研究課題中的實(shí)際問(wèn)題，并撰寫(xiě)相關(guān)的課程論文，以小型研討會(huì)的形式進(jìn)行報(bào)告交流。實(shí)踐證明，我們的研究生的人工智能教學(xué)效果明顯提升，成效突出。 

??三、案例驅(qū)動(dòng)，寓教于樂(lè)?? 

采用案例教學(xué)是為了充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的自覺(jué)性［3］。通過(guò)案例教學(xué)能把枯燥的人工智能理論知識(shí)具體化、形象化，可以使學(xué)生更加感性地理解課堂教學(xué)內(nèi)容。這些案例都是以教師所從事的科研項(xiàng)目中的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境為背景進(jìn)行闡述的，讓學(xué)生能在實(shí)際環(huán)境中理解概念和知識(shí)，學(xué)會(huì)利用人工智能知識(shí)去分析和解決實(shí)際問(wèn)題。在教學(xué)過(guò)程中要選擇學(xué)生容易接受的案例，體現(xiàn)理論聯(lián)系實(shí)際的特色，激發(fā)學(xué)生的興趣。? 

例如，在講授“計(jì)算智能”內(nèi)容時(shí)，我們結(jié)合黃河三門(mén)峽和小浪底水庫(kù)水沙聯(lián)合智能調(diào)度系統(tǒng)［4］進(jìn)行講解。綜合三門(mén)峽水庫(kù)和小浪底水庫(kù)防洪運(yùn)用的基本原則、歷年調(diào)度方案、專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)、歷年數(shù)據(jù)和現(xiàn)有的調(diào)水調(diào)沙數(shù)學(xué)模型，分別利用模糊決策、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及綜合集成方法來(lái)實(shí)現(xiàn)三門(mén)峽、小浪底水庫(kù)水沙聯(lián)合調(diào)度。? 

又例如為了讓學(xué)生走近機(jī)器人，我們進(jìn)行了一場(chǎng)機(jī)器人展示課，將研究所現(xiàn)有的MOROCS?1（中南一號(hào)智能移動(dòng)機(jī)器人）、ASR（廣茂達(dá)）、AmigoBot（自主移動(dòng)機(jī)器人）、CanDroid（罐頭機(jī)器人）、MD?375 Rover（人控漫游車(chē)）、Fokker D7（人控飛機(jī)，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機(jī)器人）、Hexapod Monster（六足爬行機(jī)器人）、Hubo（多機(jī)能歌舞機(jī)器人）等各類(lèi)機(jī)器人全部拿出來(lái)給學(xué)生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機(jī)器人，同學(xué)們都非常興奮，對(duì)人工智能課程的興趣高漲。? 

在進(jìn)行案例教學(xué)時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生帶著問(wèn)題和求知欲望深入理論的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生在案例中尋找問(wèn)題的答案并獲取知識(shí)。在講授利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水庫(kù)調(diào)度時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生分析如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端數(shù)據(jù)，什么是泛化能力以及如何提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。? 

為了鞏固所學(xué)內(nèi)容，可以讓學(xué)生組成討論小組對(duì)教師提出的論題進(jìn)行討論，分小組闡述自己的觀點(diǎn)，這樣有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，還有助于培養(yǎng)學(xué)生思考問(wèn)題的能力和提高理論教學(xué)的效果。案例教學(xué)的關(guān)鍵在于引導(dǎo)學(xué)生利用所學(xué)到的理論知識(shí)去解釋、分析和解決現(xiàn)實(shí)案例中的問(wèn)題，以達(dá)到訓(xùn)練學(xué)生理論運(yùn)用和深入理解理論知識(shí)的目的。? 

此外，我們挑選了機(jī)器人足球、拖拉機(jī)撲克牌、中國(guó)象棋、五子棋等普遍受人喜愛(ài)的智能游戲，讓學(xué)生親手設(shè)計(jì)小型智能游戲軟件，在設(shè)計(jì)的過(guò)程中掌握高深的人工智能理論知識(shí)，讓學(xué)生學(xué)得會(huì)、用得上、記得牢。 

??四、結(jié)語(yǔ)?? 

以上談到的一些教學(xué)方法是我們?cè)诮虒W(xué)過(guò)程中總結(jié)體會(huì)比較深刻的方面，以供探討。事實(shí)上，要進(jìn)一步提高人工智能課程的教學(xué)質(zhì)量，還有很多方面需要改革和加強(qiáng)。如不斷強(qiáng)調(diào)人工智能教師的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)，要求他們?cè)谥v授好人工智能課程的同時(shí)，努力提升出自身的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)，給學(xué)生一個(gè)良好的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)導(dǎo)向。其次，在人工智能課程教學(xué)過(guò)程中還需要有培養(yǎng)實(shí)用型人才的教學(xué)理念，特別是注重培養(yǎng)有創(chuàng)新意識(shí)的實(shí)用型人才。注重培養(yǎng)學(xué)生的質(zhì)疑能力，只有通過(guò)質(zhì)疑和提出問(wèn)題，學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)才能夠得到不斷強(qiáng)化，創(chuàng)新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學(xué)科是一門(mén)非常年輕、又非常前沿的學(xué)科，有其自身的突出特點(diǎn)，人工智能課程教學(xué)必然與其他計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)課程教學(xué)不同，需要更多的從事人工智能教學(xué)的教師在自身的教學(xué)實(shí)踐中不斷積累經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行廣泛的教學(xué)交流。 

 

參考文獻(xiàn)? 

［1］ 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(研究生用書(shū))［M］. 北京: 清華大學(xué)出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(本科生用書(shū))［M］. 北京: 清華大學(xué)出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學(xué)的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

篇10

關(guān)鍵詞：人工智能；本科高年級(jí)教學(xué)；教學(xué)改革

中圖分類(lèi)號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1　引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類(lèi)各專(zhuān)業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，在信息類(lèi)相關(guān)的許多高年級(jí)本科和研究生都開(kāi)設(shè)了人工智能課程。人工智能是一門(mén)前沿性的學(xué)科，它主要研究計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的基本原理和基本方法，同時(shí)人工智能也是一門(mén)多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等眾多領(lǐng)域。廣義的人工智能涵蓋了模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論等眾多研究方向。人工智能作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的重要分支，已成為人類(lèi)在信息社會(huì)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代所必須具備的一項(xiàng)核心技術(shù)，并將在未來(lái)發(fā)揮更大的作用。

由于人工智能課程的學(xué)習(xí)難度較大，內(nèi)容更新比較快，也繁多，使得教學(xué)有一定的難度。特別是針對(duì)本科高年級(jí)的人工智能教學(xué)，由于本科生的研究意識(shí)相對(duì)較弱，而人工智能比較強(qiáng)調(diào)科研性，所以如何教好本科高年級(jí)的人工智能課程是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

本文通過(guò)分析本科高年級(jí)的教學(xué)特點(diǎn)和人工智能課程的自身特點(diǎn)，在如何提高教學(xué)質(zhì)量這一問(wèn)題上提出了幾點(diǎn)思考。

2　本科高年級(jí)的教學(xué)特點(diǎn)

中國(guó)的本科教育，由于歷史和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等諸多原因，目前的定位還是培養(yǎng)某方面專(zhuān)業(yè)人才的專(zhuān)才教育。本科高年級(jí)學(xué)生在完成了低年級(jí)公共基礎(chǔ)課程和部分專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)之后，迫切希望了解本專(zhuān)業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景，所以在教學(xué)過(guò)程中要注意內(nèi)容的應(yīng)用性和專(zhuān)業(yè)性。另一方面，本科高年級(jí)學(xué)生也是研究生教育的儲(chǔ)備人才，在教學(xué)過(guò)程中要適時(shí)的進(jìn)行科研引導(dǎo)，這樣能夠讓畢業(yè)生保持對(duì)科學(xué)的興趣，從而為研究生階段進(jìn)一步深入研究打下基礎(chǔ)。本科生一般于4年級(jí)的10月份開(kāi)始著手畢業(yè)設(shè)計(jì)，在本科高年級(jí)的教學(xué)過(guò)程中還要注意與畢業(yè)設(shè)計(jì)的內(nèi)容相結(jié)合，這樣可以讓學(xué)生提前做好準(zhǔn)備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學(xué)科特點(diǎn)

與信息類(lèi)其它專(zhuān)業(yè)課程相比，人工智能具有應(yīng)用性、研究性和發(fā)展性三個(gè)重要學(xué)科特點(diǎn)。首先，人工智能是一門(mén)應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科。人工智能學(xué)科的主要目標(biāo)在于研究用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開(kāi)發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、智能控制、信息檢索、智能機(jī)器人等領(lǐng)域，在日常生活中，隨處可見(jiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例；其次，人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的研究?jī)r(jià)值，是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中重要的研究方向。技術(shù)進(jìn)步無(wú)止境，研究者們不斷追求開(kāi)發(fā)出效率更高、更智能的人工智能技術(shù)：最后，人工智能是一門(mén)正在發(fā)展中的學(xué)科。隨著信息化、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和Internet技術(shù)的發(fā)展，人類(lèi)已步入信息社會(huì)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，它們?yōu)槿斯ぶ悄芴岢隽嗽S多新的研究目標(biāo)和研究課題，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域以及技術(shù)算法都在不斷發(fā)展。

4　人工智能教學(xué)的三點(diǎn)思考及對(duì)策

4.1　注重應(yīng)用性和介紹性

在教學(xué)實(shí)踐中，筆者發(fā)現(xiàn)，本科高年級(jí)學(xué)生一般比較關(guān)心各種人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域和使用方法，而對(duì)基礎(chǔ)性理論和技術(shù)細(xì)節(jié)不是很感興趣。他們一方面希望能學(xué)到很多較新和較實(shí)用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學(xué)主要停留在介紹性層面，不想花太多時(shí)間在復(fù)雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級(jí)的教學(xué)特點(diǎn)，本科階段主要是培養(yǎng)具備較強(qiáng)應(yīng)用性和基礎(chǔ)科研素質(zhì)的專(zhuān)業(yè)人才。傳統(tǒng)的人工智能教學(xué)主要講授知識(shí)表示和搜索推理技術(shù)，大部分實(shí)例都是解答式或推證式的。由于其知識(shí)的抽象性，又加之其應(yīng)用實(shí)例較少，所以往往教師感覺(jué)難講，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中也感覺(jué)乏味，對(duì)講授的內(nèi)容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學(xué)效果。針對(duì)這一問(wèn)題，筆者認(rèn)為，在設(shè)計(jì)人工智能教學(xué)時(shí)，要注重內(nèi)容的新穎性、實(shí)用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術(shù)，特別是近期發(fā)展起來(lái)的方法和技術(shù)，如支持向量機(jī)、決策樹(shù)、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內(nèi)容的理論部分可以不必過(guò)分深究，教學(xué)重點(diǎn)主要放在介紹每種技術(shù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展?fàn)顩r、應(yīng)用領(lǐng)域和具體實(shí)現(xiàn)上。此外，要注意理論與實(shí)際應(yīng)用密切結(jié)合，在教學(xué)過(guò)程中加入一些與課程內(nèi)容結(jié)合的、可以用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的實(shí)際應(yīng)用內(nèi)容?？紤]到目前應(yīng)用最廣泛的人工智能領(lǐng)域之一是模式識(shí)別，而研究模式識(shí)別的主要計(jì)算機(jī)工具是Matlab，所以筆者在教學(xué)過(guò)程中以手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別作為教學(xué)實(shí)例，針對(duì)所介紹的每一種人工智能技術(shù)，都將其應(yīng)用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別當(dāng)中，并講解了這些技術(shù)的Matlab實(shí)現(xiàn)方法。學(xué)生在掌握了基本理論之后，可以按照實(shí)現(xiàn)步驟的指導(dǎo)，立刻上機(jī)見(jiàn)到算法的實(shí)際效果，加深對(duì)算法實(shí)現(xiàn)思路和方法的認(rèn)識(shí)。

4.2　注重科研引導(dǎo)性

本科教學(xué)不僅要培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力，還要培養(yǎng)學(xué)生具備基本的科研素質(zhì)。本科教育一方面為社會(huì)培養(yǎng)了大批應(yīng)用型人才，另一方面也要為我國(guó)的科研事業(yè)培養(yǎng)后備力量。特別是近幾年來(lái)我國(guó)對(duì)科研的投入不斷增加，研究生招生規(guī)模逐年增大，本科高年級(jí)學(xué)生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計(jì)算機(jī)相關(guān)學(xué)科非常活躍的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論等，都是目前國(guó)際和國(guó)內(nèi)熱門(mén)的研究方向。針對(duì)這一特點(diǎn)，在本科高年級(jí)的人工智能教學(xué)中，還要注意對(duì)學(xué)生適時(shí)適度的科研引導(dǎo)。這樣可以激發(fā)學(xué)生的研究興趣，樹(shù)立目標(biāo)意識(shí)，找準(zhǔn)研究方向，為未來(lái)的科研工作打下基礎(chǔ)。在教學(xué)過(guò)程中，可以引導(dǎo)學(xué)生思考每種人工智能技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是什么?缺點(diǎn)是什么?有沒(méi)有改進(jìn)的辦法?比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是計(jì)算智能中較為成熟的技術(shù)，具有強(qiáng)大的非線(xiàn)性學(xué)習(xí)能力，在模式識(shí)別、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析、生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過(guò)成功應(yīng)用。然而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也存在著一些缺點(diǎn)，如會(huì)有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來(lái)，研究者逐漸把目光轉(zhuǎn)移到另一種新的非線(xiàn)性學(xué)習(xí)工具――支持向量機(jī)上。同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，支持向量機(jī)具有泛化能力強(qiáng)、不受局部最小問(wèn)題困擾、理論背景完善等顯著優(yōu)點(diǎn)。在給學(xué)生講解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的時(shí)候，一方面可以通過(guò)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)展示其強(qiáng)大的非線(xiàn)性分類(lèi)能力，另一方面也要告訴學(xué)生，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是完美的，其缺點(diǎn)同樣明顯。然后引導(dǎo)學(xué)生對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行思考，討論有沒(méi)有更好的解決辦法。此時(shí)，順勢(shì)引出支持向量機(jī)的內(nèi)容，并且介紹支持向量機(jī)的研究現(xiàn)狀和研究方向。通過(guò)兩者的對(duì)比，學(xué)生不但了解到了較新的人工智能技術(shù)，又對(duì)人工智能研究中如何去發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題、人工智能技術(shù)的進(jìn)化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學(xué)內(nèi)容與畢業(yè)設(shè)計(jì)相結(jié)合

本科畢業(yè)設(shè)計(jì)是對(duì)本科生用所學(xué)知識(shí)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題和進(jìn)行專(zhuān)業(yè)研究能力的檢驗(yàn)，是本科高年級(jí)學(xué)生將要面臨的一項(xiàng)重要任務(wù)。由于人工智能學(xué)科具有應(yīng)用性和科研性的特點(diǎn)，人臉識(shí)別、網(wǎng)頁(yè)檢索、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、基因數(shù)據(jù)處理等應(yīng)用領(lǐng)域都離不開(kāi)人工智能技術(shù)，所以人工智能方向?yàn)閷W(xué)生提供了豐富的畢業(yè)設(shè)計(jì)選題。針對(duì)這一特點(diǎn)，在本科高年級(jí)的人工智能教學(xué)中，可以適當(dāng)穿插介紹有關(guān)畢業(yè)設(shè)計(jì)的內(nèi)容。告訴學(xué)生哪些應(yīng)用領(lǐng)域是目前人工智能研究的熱點(diǎn)方向，哪些人工智能技術(shù)可以用來(lái)解決這些問(wèn)題。通過(guò)向?qū)W生介紹具有一定應(yīng)用價(jià)值和研究意義的題目，然后引導(dǎo)他們查找閱讀相關(guān)技術(shù)文獻(xiàn)，分析問(wèn)題，解決問(wèn)題，最后編寫(xiě)代碼和撰寫(xiě)論文。比如筆者給學(xué)生提供的選題包括：(1)基于支持向量機(jī)的上市公司信用評(píng)價(jià)；(2)正則化回歸在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；(3)基于膚色的人臉檢測(cè)；(4)基于內(nèi)容的網(wǎng)頁(yè)圖像檢索等。這些題目應(yīng)用性強(qiáng)，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學(xué)生選擇這些題目的積極性很高。通過(guò)將教學(xué)內(nèi)容與畢業(yè)設(shè)計(jì)相結(jié)合，不但加深了學(xué)生對(duì)課程的理解，又使其找到了合適的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目，可謂一舉兩得。