激發(fā)創(chuàng)造力，豐富生活，創(chuàng)造屬于自己的美好。完美的總結可以通過反復修改和潤色達到更好的效果。以下是一些經(jīng)典總結的范例，希望能夠激發(fā)大家的創(chuàng)作靈感和寫作潛力。
人工智能的利弊論文篇一
：隨著社會信息技術和計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網(wǎng)絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內容。
計算機；人工智能；應用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機網(wǎng)絡技術，只有對計算機網(wǎng)絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網(wǎng)絡管理系統(tǒng)應用中，其網(wǎng)絡監(jiān)控以及網(wǎng)絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現(xiàn)是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網(wǎng)絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網(wǎng)絡犯罪現(xiàn)象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網(wǎng)絡出現(xiàn)的故障進行及時診斷，對網(wǎng)絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發(fā)展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發(fā)展起著促進作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準確的信息資源?？偟膩碚f，計算機網(wǎng)絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網(wǎng)絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用
網(wǎng)絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統(tǒng)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網(wǎng)絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網(wǎng)絡及時發(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)絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網(wǎng)進行相應的管理和控制，反之就會導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，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數(shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡性能不產生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡，為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠對用戶郵箱進行有效的監(jiān)測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能agent技術應用分析
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網(wǎng)上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡系統(tǒng)管理以及評價過程中的應用分析
針對網(wǎng)絡管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡綜合管理系統(tǒng)進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網(wǎng)絡存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡管理技術人工智能化進行實現(xiàn)。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經(jīng)驗進行相應的結語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進智能計算機程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗程序對其進行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進計算機網(wǎng)絡管理得到順利開展的同時，對系統(tǒng)評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發(fā)展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網(wǎng)絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應用領域。
人工智能的利弊論文篇二
人工智能是一門交叉性的前沿學科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學。人工智能技術和理論在一定程度上代表了信息技術的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術；智能教育
人工智能是多種學科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數(shù)學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學條件參差不齊
開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網(wǎng)絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網(wǎng)絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學校可以利用互聯(lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學網(wǎng)站等進行實踐教學，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡不通、網(wǎng)絡擁擠或在線網(wǎng)站停止服務等情況，將無法使用網(wǎng)絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學的認識不足
（1）學生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數(shù)科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學科開設存在偏見
一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。
（三）一線教師經(jīng)驗不足
在我國大學教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、硬件建設
在學校條件允許的條件下，應加大硬件設施的投入，改善網(wǎng)絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學的網(wǎng)站，教師應整理出和ai相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。
作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。
校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。
參考文獻：
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人工智能的利弊論文篇三
電氣自動化控制系統(tǒng)是由計算機控制系統(tǒng)對電氣設備的運行進行自動控制，電氣自動化控制系統(tǒng)的應用能夠大大提高電氣設備的工作效率，提高機械設備工作的精確性，為企業(yè)帶來了良好的經(jīng)濟效益，但是隨著電氣設備自動化程度的不斷提高，要求電氣設備自動化控制系統(tǒng)要實現(xiàn)智能化操作。人工智能技術是通過計算機系統(tǒng)模擬人的智能，在計算機的控制下，實現(xiàn)電氣設備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進行圖像分析與處理、語音識別以及專家控制系統(tǒng)等等。可以說將人工智能技術應用在電氣自動化控制系統(tǒng)中是電氣自動化技術發(fā)展的必然趨勢。
人工智能技術是以計算機技術為基礎，融合多門學科的綜合性科學技術，其主要是通過計算機模擬構建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術的突出特點是：一是操作性。人工智能技術主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設備的控制，因此人工智能技術具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術不僅融合了計算機技術，而且其還實現(xiàn)了對電氣設備的自動化控制與監(jiān)測，實現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟效益的目的。比如通過人工智能技術可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進而為企業(yè)節(jié)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對電氣設備的精確性操作，比如利用人工智能技術可以對電氣設備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。
人工智能技術的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術應用到電氣自動化控制系統(tǒng)中具有重要的意義：
2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態(tài)結構問題
電氣自動化控制過程中因為電氣設備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結構很難應用傳統(tǒng)的方式表達出來，而人工智能技術則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。
2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能
將人工智能技術應用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設備進行實時監(jiān)視，并且對相關信息進行自動收集與儲存，一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術就會自動采取相應的.控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。
2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失
人工智能技術通過計算機設備就可以實現(xiàn)對電氣設備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標對控制開關進行自動控制，并且對勵磁電流進行調整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設定了應用管理權限，限制了相應操作人員的權限，實現(xiàn)了專人專崗制度，細化了操作責任制度。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負責的控制系統(tǒng)，其不僅包含復雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作，而將人工智能技術應用到電氣設備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設備檢測的落后模式，實現(xiàn)了對電氣設備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設備的應用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用
將智能技術應用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術發(fā)展的重要動力，通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設備的工作效率，而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統(tǒng)的設計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。
3.3在事故和故障診斷中人工智能技術的應用分析
人工智能技術在電氣設備故障中的作用是非常大的，尤其是對發(fā)動機的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設備中由于其結構比較復雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術實現(xiàn)對設備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術應用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術在電氣設備操作中的應用價值也比較大。通過人工智能技術可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術則能夠有效降低機床操作的復雜性，并且能夠對機床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關信息的查詢。
總之，人工智能技術在電氣化領域中應用，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)運營的成本，提高其利潤空間，并將生產效率提高到一個全新的層面。因此，相關部門應加強對人工智能技術的研究，使其能夠為企業(yè)的發(fā)展以及社會的進步發(fā)揮出更為突出的作用。
人工智能的利弊論文篇四
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務于空管系統(tǒng)。
關鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預戰(zhàn)術流量管理和戰(zhàn)術流量管理。當航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環(huán)境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
參考文獻
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人工智能的利弊論文篇五
1.1制訂本標準的目的是為了統(tǒng)一科學技術報告、學位論文和學術論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式，便利信息系統(tǒng)的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標準適用于報告、論文的編寫格式，包括形式構成和題錄著錄，及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標準所指報告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復制品；也可以是印刷本，包括發(fā)表在期刊或會議錄上的論文及其預印本、抽印本和變異本；作為書中一部分或獨立成書的專著；縮微復制品和其他形式。1.3本標準全部或部分適用于其他科技文件，如年報、便覽、備忘錄等，也適用于技術檔案。2定義2.1科學技術報告科學技術報告是描述一項科學技術研究的結果或進展或一項技術研制試驗和評價的結果；或是論述某項科學技術問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件?？茖W技術報告是為了呈送科學技術工作主管機構或科學基金會等組織或主持研究的人等?？茖W技術報告中一般應該提供系統(tǒng)的或按工作進程的充分信息，可以包括正反兩方面的結果和經(jīng)驗，以便有關人員和讀者判斷和評價，以及對報告中的結論和建議提出修正意見。2.2學位論文學位論文是表明作者從事科學研究取得創(chuàng)造性的結果或有了新的見解，并以此為內容撰寫而成、作為提出申請授予相應的學位時評審用的學術論文。學士論文應能表明作者確已較好地掌握了本門學科的基礎理論、專門知識和基本技能，并具有從事科學研究工作或擔負專門技術工作的初步能力。
碩士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實的基礎理論和系統(tǒng)的專門知識，并對所研究課題有新的見解，有從事科學研究工作或獨立擔負專門技術工作的能力。博士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實寬廣的基礎理論和系統(tǒng)深入的專門知識，并具有獨立從事科學研究工作的能力，在科學或專門技術上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學術論文學術論文是某一學術課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學研究成果或創(chuàng)新見解和知識的科學記錄；或是某種已知原理應用于實際中取得新進展的科學總結，用以提供學術會議上宣讀、交流或討論；或在學術刊物上發(fā)表；或作其他用途的書面文件。學術論文應提供新的科技信息，其內容應有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進，而不是重復、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字；外文稿必須用打字。可以用不褪色的復制本。報告、論文宜用(210mm×297mm)標準大小的白紙，應便于閱讀、復制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(訂口)應分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(切口)應分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標準gb1.1《標準化工作導則標準編寫的基本規(guī)定》第8章“標準條文的編排”的有關規(guī)定，采用阿拉伯數(shù)字分級編號。4.2報告、論文的構成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面，提供應有的信息，并起保護作用。封面不是必不可少的。學術論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分，無需封面；如作為預印本、抽印本等單行本時，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內容：a.分類號在左上角注明分類號，便于信息交換和處理。一般應注明《中國圖書資料分類法》的類號，同時應盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。
b.本單位編號一般標注在右上角。學術論文無必要。
c.密級視報告、論文的內容，按國家規(guī)定的保密條例，在右上角注明密級。如系公開發(fā)行，不注密級。
d.題名和副題名或分冊題名用大號字標注于明顯地位。
e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊，無需此項。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無需此項。
人工智能的利弊論文篇六
隨著數(shù)字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產力水平、方便人們日常生活，需要加大對人工智能技術的應用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1 應用于電氣設備設計
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業(yè)的學科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產品的研發(fā)、設計和生產，優(yōu)化設計產品。
3.2 應用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內容和性質部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3 應用于電氣控制過程
人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?，F(xiàn)在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發(fā)展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。
人工智能的利弊論文篇七
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預戰(zhàn)術流量管理和戰(zhàn)術流量管理。當航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環(huán)境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學與財富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應用，2015（14）：57-57.
人工智能的利弊論文篇八
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統(tǒng)、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡技術蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠實現(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內容包括基礎理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統(tǒng)應用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎上，分析現(xiàn)有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答:技術的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是未來人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡堵塞。
我國也已經(jīng)在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的利弊論文篇九
人工智能和數(shù)字地球是計算機科學及信息科學發(fā)展中的重要領域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術在數(shù)字地球發(fā)展中幾個方面的應用，最后總結了人工智能技術為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。
1前言
，美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應用前景，人們可以通過數(shù)字地球技術指導仿真外交，打擊和監(jiān)測犯罪，保護生態(tài)多樣性，預測氣候變化，增加作物產量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進行有效的處理。如今，人工智能技術在數(shù)字地球中有著廣泛的應用。通過這一技術，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實現(xiàn)方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復制、交叉、突變等操作產生下一代解空間[3]，并通過適應函數(shù)度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應度函數(shù)值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡算法通過模擬人或動物的神經(jīng)網(wǎng)絡傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法使系統(tǒng)具有像人一樣學習的特征。初始時，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學習，從錯誤中吸取教訓，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術在數(shù)字地球中的應用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學習機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應用：
3.1智能導航
當前我們主要使用gps技術來做定位和導航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術進行智能導航，當不能獲得gps衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導航。同時，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數(shù)字地球的建設依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復雜問題，并得出與專家相同的結論[6]。
在氣象預測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結果，還可以給出分析的結果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結
戈爾總統(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應該是在數(shù)字化的基礎之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術可以拓寬我們隊這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當人們走在城市街道上的時候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術還能提供智能導航、人機自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能的利弊論文篇十
以前我們談科技進步，談網(wǎng)絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對日益發(fā)達的人工智能，我想說：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展，我們應該有更積極的態(tài)度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義?，F(xiàn)在我們能做的就是找出它的運行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
人工智能的利弊論文篇十一
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？假如你們沒看到，那就請跟我一起坐時間穿梭機到將來世界去參觀吧！
將來的大街上，潔凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠啊！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來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，它左邊一根天線是汲取路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽能的，以用來發(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。一個小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下其次顆綠色扣子，門又自動的關上了，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！真奇妙，扣子眼里彈出一個微型電話。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。假如看到有人不愛清潔，它的`另一只手則會出示”愛惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉換成一種無毒的清爽氣體，釋放出來。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，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。
假如我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望肯定會實現(xiàn)。
人工智能的利弊論文篇十二
（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學術會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。2017年7月，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術的戰(zhàn)略發(fā)展藍圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會計、審計、稅務等行業(yè)的廣泛運用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復性的基礎會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業(yè)轉型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務所通過利用財務機器人進行會計、審計等工作，使得數(shù)據(jù)的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術與財務管理系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時間順序記錄每筆業(yè)務，對每一筆賬務進行核實和驗證。財務機器人還實現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財務軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節(jié)省了大量用于基礎核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質量提高了。受自身能力、專業(yè)素質以及外部環(huán)境等因素的影響，會計信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復性的基礎會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預測和統(tǒng)籌的領域。因而會計職能的重心將向預測、決策、規(guī)劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉移。
（四）會計人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業(yè)中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財務軟件能夠高效完成基礎財務工作，企業(yè)更需要財會人員發(fā)揮管理會計的職能，會計從業(yè)人員需要將工作重心轉移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財務會計到管理會計轉型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應用是社會經(jīng)濟發(fā)展過程中的必然產物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設備無法完全替代充滿人情味的服務。李開復也指出，社交能力強、應變能力強、協(xié)商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進步，順應這種變化，會計人員應當認清挑戰(zhàn)，抓住機遇。
一方面，會計從業(yè)人員應調整好心態(tài)，快速適應行業(yè)的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風險控制，合理避稅、財務分析等。同時，向復合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應隨時可以接任ceo。會計人員應當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應該了解工作其他崗位的工作內容，比如銷售類、生產類等部門的業(yè)務，提高自己的企業(yè)價值以及行業(yè)地位，做一名復合型人才。
另一方面，人工智能技術在財會領域的突破離不開懂會計知識的專業(yè)人員的配合，財務人員要努力學習新技能，加強計算機、信息技術的知識儲備，協(xié)助人工智能會計信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔當人工智能會計系統(tǒng)的設計者和監(jiān)督者。
參考文獻：
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人工智能的利弊論文篇十三
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應用新科技，這也是科技朝著應用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉換為信息化產業(yè)鏈接。這一智能化技術機械生產明顯減少，經(jīng)濟效益與產量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發(fā)展產生制約。為了提升生產效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產，實現(xiàn)標準化大批量生產，這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產業(yè)發(fā)展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現(xiàn)有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對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，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語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，人工智能的相關研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，對于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術的影響。網(wǎng)絡的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯(lián)網(wǎng)技術得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液?；ヂ?lián)網(wǎng)應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，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)絡系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)傾向于對人腦結構的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結合的基礎上，促進社會生產力發(fā)展，同時也能促進有關經(jīng)濟產業(yè)的快速發(fā)展，這種效應將會對整個社會產生一定影響，使我國經(jīng)濟得到全面發(fā)展。
人工智能的利弊論文篇十四
摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術創(chuàng)新理論僅關注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發(fā)關注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術對于社會生產方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術、建構新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術的‘創(chuàng)造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質，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性勞動數(shù)據(jù)化的基礎上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，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，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結所有相關文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內容和結構時，可以幫助科研人員總結出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復設置調整實驗設備的各種參數(shù)到產生凝聚態(tài)物質，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎研究的科學知識的生產。
在當前人類社會所有已經(jīng)產生的信息中，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)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結論和建立聯(lián)系時，它才會轉化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關系，這些關系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關性的集合，這些相關性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內部數(shù)據(jù)，人類就無法應對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要依賴特定領域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習本質上是對相關性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將訓練數(shù)據(jù)中相關性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解釋產生某個結果的原因，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)絡在影像識別和輔助診斷中都對其結果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產效率、處理默會知識以及產生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術障礙需要克服。
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人工智能的利弊論文篇十五
簡要地介紹了人工智能科技技術的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統(tǒng)中的應用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術。神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術
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)實際問題。因此需要結合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)等技術。
2.1在電能質量研究中的應用
人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術能進行分段過程的動態(tài)設計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，建立變化規(guī)律預測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復雜的非線性問題 。
人工智能算法能應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(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。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據(jù)不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(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支持。神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、ga等人工智能技術應用于facts控制器和自適應pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(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，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統(tǒng)的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
人工智能的利弊論文篇十六
圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術，其產生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發(fā)展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術和非線性降維的圖像識別技術及圖像識別技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大意義。
1圖像識別技術的引入
圖像識別是人工智能科技的一個重要領域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術原理
其實，圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序將其模擬實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊?，在計算機的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類，它是一門與數(shù)學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術的過程
既然計算機的圖像識別技術與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術的過程分以下幾步：信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉變?yōu)闄C器能夠認識的信息。
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡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，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時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別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術的分析
隨著計算機技術的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經(jīng)在眾多領域中得到了應用。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于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識別技術在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術
神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術
計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，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)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。
3.3圖像識別技術的應用及前景
計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業(yè)、農業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業(yè)方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫(yī)學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，圖像識別技術也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。
4總結
圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術。
人工智能的利弊論文篇一
：隨著社會信息技術和計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網(wǎng)絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內容。
計算機；人工智能；應用；分析
目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機網(wǎng)絡技術，只有對計算機網(wǎng)絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網(wǎng)絡管理系統(tǒng)應用中，其網(wǎng)絡監(jiān)控以及網(wǎng)絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現(xiàn)是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網(wǎng)絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網(wǎng)絡犯罪現(xiàn)象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網(wǎng)絡出現(xiàn)的故障進行及時診斷，對網(wǎng)絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發(fā)展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發(fā)展起著促進作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準確的信息資源?？偟膩碚f，計算機網(wǎng)絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網(wǎng)絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用
網(wǎng)絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統(tǒng)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網(wǎng)絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網(wǎng)絡及時發(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)絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網(wǎng)進行相應的管理和控制，反之就會導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，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數(shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡性能不產生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡，為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠對用戶郵箱進行有效的監(jiān)測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能agent技術應用分析
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網(wǎng)上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡系統(tǒng)管理以及評價過程中的應用分析
針對網(wǎng)絡管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡綜合管理系統(tǒng)進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網(wǎng)絡存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡管理技術人工智能化進行實現(xiàn)。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經(jīng)驗進行相應的結語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進智能計算機程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗程序對其進行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進計算機網(wǎng)絡管理得到順利開展的同時，對系統(tǒng)評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發(fā)展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網(wǎng)絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應用領域。
人工智能的利弊論文篇二
人工智能是一門交叉性的前沿學科，也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學。人工智能技術和理論在一定程度上代表了信息技術的發(fā)展方向，所以對其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能；信息技術；智能教育
人工智能是多種學科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數(shù)學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
（1）人工智能定義
人工智能(ai，artificial intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規(guī)劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設人工智能課程的意義
現(xiàn)實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據(jù)經(jīng)驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養(yǎng)學生的多種思維方式，更好的解決現(xiàn)實問題。
目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環(huán)境上大致存在以下問題：
（一）教學條件參差不齊
開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網(wǎng)絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網(wǎng)絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網(wǎng)絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網(wǎng)絡堵塞，可能連網(wǎng)頁都打不開，這不僅浪費了僅有的'上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學校可以利用互聯(lián)網(wǎng)上提供的免費下載軟件和免費在線教學網(wǎng)站等進行實踐教學，可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網(wǎng)絡不通、網(wǎng)絡擁擠或在線網(wǎng)站停止服務等情況，將無法使用網(wǎng)絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學的認識不足
（1）學生的認識誤區(qū)
提及人工智能，給大多數(shù)學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現(xiàn)實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數(shù)科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學科開設存在偏見
一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。
（三）一線教師經(jīng)驗不足
在我國大學教育中，開展人工智能專業(yè)課程的大學為數(shù)不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業(yè)人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。
（一）加強軟、硬件建設
在學校條件允許的條件下，應加大硬件設施的投入，改善網(wǎng)絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學的網(wǎng)站，教師應整理出和ai相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規(guī)定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。
作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。
校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能的利弊論文篇三
電氣自動化控制系統(tǒng)是由計算機控制系統(tǒng)對電氣設備的運行進行自動控制，電氣自動化控制系統(tǒng)的應用能夠大大提高電氣設備的工作效率，提高機械設備工作的精確性，為企業(yè)帶來了良好的經(jīng)濟效益，但是隨著電氣設備自動化程度的不斷提高，要求電氣設備自動化控制系統(tǒng)要實現(xiàn)智能化操作。人工智能技術是通過計算機系統(tǒng)模擬人的智能，在計算機的控制下，實現(xiàn)電氣設備控制系統(tǒng)的模擬人的智能，例如進行圖像分析與處理、語音識別以及專家控制系統(tǒng)等等。可以說將人工智能技術應用在電氣自動化控制系統(tǒng)中是電氣自動化技術發(fā)展的必然趨勢。
人工智能技術是以計算機技術為基礎，融合多門學科的綜合性科學技術，其主要是通過計算機模擬構建人的智能，并且創(chuàng)建機器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實現(xiàn)對電氣自動控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術的突出特點是：一是操作性。人工智能技術主要是依托計算機的控制實現(xiàn)對電氣設備的控制，因此人工智能技術具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術不僅融合了計算機技術，而且其還實現(xiàn)了對電氣設備的自動化控制與監(jiān)測，實現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟效益的目的。比如通過人工智能技術可以減少人工操作環(huán)節(jié)，進而為企業(yè)節(jié)省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術主要是計算機依據(jù)人的智能建立計算機控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對電氣設備的精確性操作，比如利用人工智能技術可以對電氣設備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。
人工智能技術的最大優(yōu)勢就是通過對電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術應用到電氣自動化控制系統(tǒng)中具有重要的意義：
2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態(tài)結構問題
電氣自動化控制過程中因為電氣設備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結構很難應用傳統(tǒng)的方式表達出來，而人工智能技術則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結合的控制方式對控制系統(tǒng)進行計算與分析。
2.2實現(xiàn)自動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能
將人工智能技術應用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對電氣設備進行實時監(jiān)視，并且對相關信息進行自動收集與儲存，一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術就會自動采取相應的.控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統(tǒng)故障的進一步擴大化。
2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失
人工智能技術通過計算機設備就可以實現(xiàn)對電氣設備的自動化控制，比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標對控制開關進行自動控制，并且對勵磁電流進行調整。同時電氣人工智能控制系統(tǒng)還設定了應用管理權限，限制了相應操作人員的權限，實現(xiàn)了專人專崗制度，細化了操作責任制度。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用
我們知道電氣自動化控制系統(tǒng)屬于非常負責的控制系統(tǒng)，其不僅包含復雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統(tǒng)的要求進行操作，而將人工智能技術應用到電氣設備中可以實現(xiàn)計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進行設備檢測的落后模式，實現(xiàn)了對電氣設備的運行狀態(tài)、故障檢測以及維修意見等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設備的應用壽命，為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用
將智能技術應用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術發(fā)展的重要動力，通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設備的工作效率，而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統(tǒng)的設計規(guī)范和運行機制與電氣控制劉楠相結合實現(xiàn)實時控制系統(tǒng)的設計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。
3.3在事故和故障診斷中人工智能技術的應用分析
人工智能技術在電氣設備故障中的作用是非常大的，尤其是對發(fā)動機的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設備中由于其結構比較復雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術實現(xiàn)對設備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術應用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術在電氣設備操作中的應用價值也比較大。通過人工智能技術可以實現(xiàn)電氣自動化控制環(huán)節(jié)的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術則能夠有效降低機床操作的復雜性，并且能夠對機床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關信息的查詢。
總之，人工智能技術在電氣化領域中應用，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)運營的成本，提高其利潤空間，并將生產效率提高到一個全新的層面。因此，相關部門應加強對人工智能技術的研究，使其能夠為企業(yè)的發(fā)展以及社會的進步發(fā)揮出更為突出的作用。
人工智能的利弊論文篇四
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務于空管系統(tǒng)。
關鍵詞:人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預戰(zhàn)術流量管理和戰(zhàn)術流量管理。當航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應用研究探討
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環(huán)境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結論
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
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[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應用，20xx（14）：57-57.
人工智能的利弊論文篇五
1.1制訂本標準的目的是為了統(tǒng)一科學技術報告、學位論文和學術論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式，便利信息系統(tǒng)的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標準適用于報告、論文的編寫格式，包括形式構成和題錄著錄，及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標準所指報告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復制品；也可以是印刷本，包括發(fā)表在期刊或會議錄上的論文及其預印本、抽印本和變異本；作為書中一部分或獨立成書的專著；縮微復制品和其他形式。1.3本標準全部或部分適用于其他科技文件，如年報、便覽、備忘錄等，也適用于技術檔案。2定義2.1科學技術報告科學技術報告是描述一項科學技術研究的結果或進展或一項技術研制試驗和評價的結果；或是論述某項科學技術問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件?？茖W技術報告是為了呈送科學技術工作主管機構或科學基金會等組織或主持研究的人等?？茖W技術報告中一般應該提供系統(tǒng)的或按工作進程的充分信息，可以包括正反兩方面的結果和經(jīng)驗，以便有關人員和讀者判斷和評價，以及對報告中的結論和建議提出修正意見。2.2學位論文學位論文是表明作者從事科學研究取得創(chuàng)造性的結果或有了新的見解，并以此為內容撰寫而成、作為提出申請授予相應的學位時評審用的學術論文。學士論文應能表明作者確已較好地掌握了本門學科的基礎理論、專門知識和基本技能，并具有從事科學研究工作或擔負專門技術工作的初步能力。
碩士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實的基礎理論和系統(tǒng)的專門知識，并對所研究課題有新的見解，有從事科學研究工作或獨立擔負專門技術工作的能力。博士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實寬廣的基礎理論和系統(tǒng)深入的專門知識，并具有獨立從事科學研究工作的能力，在科學或專門技術上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學術論文學術論文是某一學術課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學研究成果或創(chuàng)新見解和知識的科學記錄；或是某種已知原理應用于實際中取得新進展的科學總結，用以提供學術會議上宣讀、交流或討論；或在學術刊物上發(fā)表；或作其他用途的書面文件。學術論文應提供新的科技信息，其內容應有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進，而不是重復、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字；外文稿必須用打字。可以用不褪色的復制本。報告、論文宜用(210mm×297mm)標準大小的白紙，應便于閱讀、復制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(訂口)應分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(切口)應分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標準gb1.1《標準化工作導則標準編寫的基本規(guī)定》第8章“標準條文的編排”的有關規(guī)定，采用阿拉伯數(shù)字分級編號。4.2報告、論文的構成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面，提供應有的信息，并起保護作用。封面不是必不可少的。學術論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分，無需封面；如作為預印本、抽印本等單行本時，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內容：a.分類號在左上角注明分類號，便于信息交換和處理。一般應注明《中國圖書資料分類法》的類號，同時應盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。
b.本單位編號一般標注在右上角。學術論文無必要。
c.密級視報告、論文的內容，按國家規(guī)定的保密條例，在右上角注明密級。如系公開發(fā)行，不注密級。
d.題名和副題名或分冊題名用大號字標注于明顯地位。
e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊，無需此項。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無需此項。
人工智能的利弊論文篇六
隨著數(shù)字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產力水平、方便人們日常生活，需要加大對人工智能技術的應用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1 應用于電氣設備設計
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業(yè)的學科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產品的研發(fā)、設計和生產，優(yōu)化設計產品。
3.2 應用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內容和性質部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3 應用于電氣控制過程
人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?，F(xiàn)在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發(fā)展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。
人工智能的利弊論文篇七
在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務于空管系統(tǒng)。
人工智能；空中交通；管理
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發(fā)展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區(qū)流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預戰(zhàn)術流量管理和戰(zhàn)術流量管理。當航空器數(shù)量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環(huán)境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區(qū)智能體發(fā)出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區(qū)智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協(xié)調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發(fā)送將流量限制的申請，發(fā)布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機場終端區(qū)智能體：在實際工作中，機場終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監(jiān)視、進離場等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區(qū)/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進入或離開的航空器數(shù)量達到流量限制的目的。機場終端區(qū)智能體（塔臺）對終端區(qū)的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協(xié)調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機場終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學與財富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創(chuàng)新與應用，2015（14）：57-57.
人工智能的利弊論文篇八
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統(tǒng)、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡技術蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠實現(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經(jīng)開始實用化。
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內容包括基礎理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統(tǒng)應用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎上，分析現(xiàn)有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答:技術的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是未來人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡堵塞。
我國也已經(jīng)在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的利弊論文篇九
人工智能和數(shù)字地球是計算機科學及信息科學發(fā)展中的重要領域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術在數(shù)字地球發(fā)展中幾個方面的應用，最后總結了人工智能技術為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。
1前言
，美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應用前景，人們可以通過數(shù)字地球技術指導仿真外交，打擊和監(jiān)測犯罪，保護生態(tài)多樣性，預測氣候變化，增加作物產量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進行有效的處理。如今，人工智能技術在數(shù)字地球中有著廣泛的應用。通過這一技術，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實現(xiàn)方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復制、交叉、突變等操作產生下一代解空間[3]，并通過適應函數(shù)度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應度函數(shù)值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡算法通過模擬人或動物的神經(jīng)網(wǎng)絡傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡算法使系統(tǒng)具有像人一樣學習的特征。初始時，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學習，從錯誤中吸取教訓，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術在數(shù)字地球中的應用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學習機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應用：
3.1智能導航
當前我們主要使用gps技術來做定位和導航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術進行智能導航，當不能獲得gps衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導航。同時，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數(shù)字地球的建設依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復雜問題，并得出與專家相同的結論[6]。
在氣象預測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結果，還可以給出分析的結果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結
戈爾總統(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應該是在數(shù)字化的基礎之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術可以拓寬我們隊這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當人們走在城市街道上的時候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術還能提供智能導航、人機自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能的利弊論文篇十
以前我們談科技進步，談網(wǎng)絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊?，F(xiàn)在，面對日益發(fā)達的人工智能，我想說：現(xiàn)在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展，我們應該有更積極的態(tài)度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義?，F(xiàn)在我們能做的就是找出它的運行規(guī)律，了解它的優(yōu)缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣?，F(xiàn)在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態(tài)度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
人工智能的利弊論文篇十一
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？假如你們沒看到，那就請跟我一起坐時間穿梭機到將來世界去參觀吧！
將來的大街上，潔凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有處處飄舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多得意的米奇老鼠啊！我們一起跑上前，正想摩挲它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來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，它左邊一根天線是汲取路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是汲取太陽能的，以用來發(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。一個小朋友奇怪的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下其次顆綠色扣子，門又自動的關上了，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！真奇妙，扣子眼里彈出一個微型電話。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只奇妙的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不當心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。假如看到有人不愛清潔，它的`另一只手則會出示”愛惜環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境恥辱”的小牌。它還有很多的內在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉換成一種無毒的清爽氣體，釋放出來。它還有一種特別好玩的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，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。
假如我們現(xiàn)實中有這種垃圾桶，那該多便利??！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望肯定會實現(xiàn)。
人工智能的利弊論文篇十二
（一）人工智能的發(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學術會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。2017年7月，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術的戰(zhàn)略發(fā)展藍圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能在會計、審計、稅務等行業(yè)的廣泛運用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復性的基礎會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業(yè)轉型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務所通過利用財務機器人進行會計、審計等工作，使得數(shù)據(jù)的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術與財務管理系統(tǒng)的對接，實現(xiàn)了系統(tǒng)自動識別票據(jù)、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時間順序記錄每筆業(yè)務，對每一筆賬務進行核實和驗證。財務機器人還實現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財務軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節(jié)省了大量用于基礎核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質量提高了。受自身能力、專業(yè)素質以及外部環(huán)境等因素的影響，會計信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復性的基礎會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統(tǒng)的不斷結合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業(yè)中涉及分析、預測和統(tǒng)籌的領域。因而會計職能的重心將向預測、決策、規(guī)劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉移。
（四）會計人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業(yè)中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財務軟件能夠高效完成基礎財務工作，企業(yè)更需要財會人員發(fā)揮管理會計的職能，會計從業(yè)人員需要將工作重心轉移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財務會計到管理會計轉型的壓力。
人工智能的發(fā)展與應用是社會經(jīng)濟發(fā)展過程中的必然產物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設備無法完全替代充滿人情味的服務。李開復也指出，社交能力強、應變能力強、協(xié)商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進步，順應這種變化，會計人員應當認清挑戰(zhàn)，抓住機遇。
一方面，會計從業(yè)人員應調整好心態(tài)，快速適應行業(yè)的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風險控制，合理避稅、財務分析等。同時，向復合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的cfo應隨時可以接任ceo。會計人員應當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應該了解工作其他崗位的工作內容，比如銷售類、生產類等部門的業(yè)務，提高自己的企業(yè)價值以及行業(yè)地位，做一名復合型人才。
另一方面，人工智能技術在財會領域的突破離不開懂會計知識的專業(yè)人員的配合，財務人員要努力學習新技能，加強計算機、信息技術的知識儲備，協(xié)助人工智能會計信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔當人工智能會計系統(tǒng)的設計者和監(jiān)督者。
參考文獻：
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人工智能的利弊論文篇十三
隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應用新科技，這也是科技朝著應用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉換為信息化產業(yè)鏈接。這一智能化技術機械生產明顯減少，經(jīng)濟效益與產量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發(fā)展歷程
在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發(fā)展產生制約。為了提升生產效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產，實現(xiàn)標準化大批量生產，這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產業(yè)發(fā)展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現(xiàn)有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎。
發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對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，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語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，人工智能的相關研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，對于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術的影響。網(wǎng)絡的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯(lián)網(wǎng)技術得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液?；ヂ?lián)網(wǎng)應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，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)絡系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)傾向于對人腦結構的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結合的基礎上，促進社會生產力發(fā)展，同時也能促進有關經(jīng)濟產業(yè)的快速發(fā)展，這種效應將會對整個社會產生一定影響，使我國經(jīng)濟得到全面發(fā)展。
人工智能的利弊論文篇十四
摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區(qū)分了重復性勞動與創(chuàng)造性勞動，提出創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經(jīng)在認識實踐中表現(xiàn)出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。
關鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識
產業(yè)科學出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅動作用已經(jīng)成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經(jīng)濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經(jīng)濟中所扮演的角色，進而以一種動態(tài)的勞動價值論表明當代社會經(jīng)濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創(chuàng)新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經(jīng)濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術創(chuàng)新理論僅關注經(jīng)濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發(fā)關注經(jīng)濟“發(fā)展”;第二，將科學知識的生產還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經(jīng)使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術對于社會生產方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術、建構新對象，進行創(chuàng)造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創(chuàng)造對象和掌握技術的‘創(chuàng)造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區(qū)分為“重復性勞動”和“創(chuàng)造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動是人類勞動的本質，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性勞動數(shù)據(jù)化的基礎上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動，創(chuàng)造性勞動是通過探索自在自然，經(jīng)過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術、創(chuàng)造對象、實現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動?！盵1]27作者認為，創(chuàng)造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經(jīng)可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數(shù)據(jù)和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，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，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個方面：人工智能提高科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產的效率，主要表現(xiàn)在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結所有相關文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統(tǒng)的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內容和結構時，可以幫助科研人員總結出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實驗室發(fā)現(xiàn)過程，從反復設置調整實驗設備的各種參數(shù)到產生凝聚態(tài)物質，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎上經(jīng)過多年實驗才制造出了物質的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術的人工智能的進步已經(jīng)開始反向促進作為基礎研究的科學知識的生產。
在當前人類社會所有已經(jīng)產生的信息中，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)，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會知識是以神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現(xiàn)機器間的協(xié)同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數(shù)據(jù)，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環(huán)境的關系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關于一個物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關系等。只有當信息經(jīng)過適當?shù)奶幚?，當它被用來進行比較、得出結論和建立聯(lián)系時，它才會轉化為知識。而知識可以理解為伴隨著經(jīng)驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時空中的關系，這些關系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數(shù)據(jù)在時空中的關系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學工具進行表達，而多數(shù)情況下知識表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關性的集合，這些相關性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關系又無法用數(shù)學工具表達時，這些數(shù)據(jù)間的關系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最大特點就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關性，例如在看了很多汽車圖片后會發(fā)現(xiàn)汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會知識。但當數(shù)據(jù)量很大且不直觀時，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內部數(shù)據(jù)，人類就無法應對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現(xiàn)形式類似于alphagozero中的神經(jīng)網(wǎng)絡的全部參數(shù)。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數(shù)據(jù)的相關性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔創(chuàng)造性勞動。第一個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要依賴特定領域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習本質上是對相關性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將訓練數(shù)據(jù)中相關性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解釋產生某個結果的原因，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)絡在影像識別和輔助診斷中都對其結果缺乏醫(yī)學上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)在記憶和識別這兩個基礎智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創(chuàng)造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產生機器知識的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認知主體，其知識的“創(chuàng)造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統(tǒng)在提升科學知識生產效率、處理默會知識以及產生機器知識方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動方式應當是某種人機協(xié)作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協(xié)作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習能力主要是對環(huán)境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統(tǒng)的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協(xié)作的創(chuàng)造性勞動還有很大的技術障礙需要克服。
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人工智能的利弊論文篇十五
簡要地介紹了人工智能科技技術的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統(tǒng)中的應用和存在問題進行了分析。
人工智能技術(ai artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術。神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行實時控制、狀態(tài)評估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進化論的數(shù)學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5 混合技術
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)實際問題。因此需要結合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)等技術。
2.1在電能質量研究中的應用
人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質量參數(shù)進行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的.掌握[3] 。
此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進行分析。異常時，根據(jù)異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術能進行分段過程的動態(tài)設計，對變化規(guī)律進行曲線擬合并進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，建立變化規(guī)律預測模型，降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標達到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復雜的非線性問題 。
人工智能算法能應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優(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。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據(jù)不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統(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支持。神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論、ga等人工智能技術應用于facts控制器和自適應pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進入新的發(fā)展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(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，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統(tǒng)的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
人工智能的利弊論文篇十六
圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術，其產生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發(fā)展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術和非線性降維的圖像識別技術及圖像識別技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大意義。
1圖像識別技術的引入
圖像識別是人工智能科技的一個重要領域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術原理
其實，圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序將其模擬實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識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，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率?？傊?，在計算機的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進行分類，它是一門與數(shù)學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術的過程
既然計算機的圖像識別技術與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術的過程分以下幾步：信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉變?yōu)闄C器能夠認識的信息。
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡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，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時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別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術的分析
隨著計算機技術的迅速發(fā)展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經(jīng)在眾多領域中得到了應用。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于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統(tǒng)可以達到4.94%的錯誤率?！睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識別技術在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術
神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別技術中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術
計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，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)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。
3.3圖像識別技術的應用及前景
計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業(yè)、農業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業(yè)方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫(yī)學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，圖像識別技術也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。
4總結
圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術。