人工智能發(fā)展前景精品(七篇)

序論：寫(xiě)作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了七篇人工智能發(fā)展前景范文，愿它們成為您寫(xiě)作過(guò)程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

關(guān)鍵詞：人工智能；傳統(tǒng)會(huì)計(jì)；影響分析；對(duì)策

引言

“人工智能”這個(gè)詞，在很久之前也許還只是存在于人們的腦海中，甚至根本不敢想象它的實(shí)現(xiàn)，而自2016年谷歌智能系統(tǒng)“阿爾法狗”戰(zhàn)勝韓國(guó)著名圍棋棋手李世石后[1]，引發(fā)了全球?qū)θ斯ぶ悄艿乃伎肌?1世紀(jì)以來(lái)，越來(lái)越多的行業(yè)正在逐步運(yùn)用人工智能這一技術(shù)，在會(huì)計(jì)這一領(lǐng)域，突出表現(xiàn)的是財(cái)務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)，這意味著從事著簡(jiǎn)單重復(fù)性工作的傳統(tǒng)會(huì)計(jì)從業(yè)人員將面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)財(cái)政部最近數(shù)據(jù)顯示：截至2018年10月，累計(jì)有722萬(wàn)余人通過(guò)考試取得了初、中級(jí)會(huì)計(jì)資格或高級(jí)會(huì)計(jì)師評(píng)審資格。其中，初級(jí)510萬(wàn)余人，中級(jí)196萬(wàn)余人，高級(jí)16萬(wàn)余人。換句話說(shuō)，在全國(guó)2000萬(wàn)同行中，每4個(gè)會(huì)計(jì)中就有人持有一本初級(jí)會(huì)計(jì)證書(shū)；10個(gè)會(huì)計(jì)中就有一位持有中級(jí)會(huì)計(jì)職稱(chēng)證書(shū)。這樣的數(shù)字顯得有些可怕，因此，在人工智能高速發(fā)展的時(shí)代下，會(huì)計(jì)職能的轉(zhuǎn)變顯得尤為重要，會(huì)計(jì)人員只有不斷改變自己，適應(yīng)新時(shí)代的大浪潮，才能抓住機(jī)遇實(shí)現(xiàn)雙贏，將人工智能發(fā)揮出最大的效能。

人工智能時(shí)代下會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展背景

（一）人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的現(xiàn)狀

就目前而言，人工智能在我國(guó)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于萌芽階段[7]，財(cái)務(wù)機(jī)器人是人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域中一個(gè)具體的應(yīng)用。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)有兩項(xiàng)基本職能：核算與監(jiān)督，目前已問(wèn)世的財(cái)務(wù)機(jī)器人，它們的功能都幾乎以會(huì)計(jì)核算為主，解放了手工賬，財(cái)務(wù)機(jī)器人在設(shè)定好程序后可以自動(dòng)錄入數(shù)據(jù)、憑證，完成以前需要人工一步步煩瑣的工作，解放了會(huì)計(jì)最低層的勞動(dòng)力，滿(mǎn)足了企業(yè)的日常會(huì)計(jì)信息需求，但是在會(huì)計(jì)系統(tǒng)中一些主觀的行為如審計(jì)、判斷等依然需要財(cái)務(wù)人員手動(dòng)操作。會(huì)計(jì)核算的程序和七種會(huì)計(jì)核算方法的相互關(guān)系見(jiàn)圖1[5]。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)表的數(shù)據(jù)顯示，2017年，我國(guó)大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模為236億元，同比增長(zhǎng)40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能運(yùn)用于會(huì)計(jì)行業(yè)的一大歷史里程碑。

（二）人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響

人工智能對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)有積極和消極兩個(gè)方面的影響。從積極影響來(lái)看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在會(huì)計(jì)工作中，傳統(tǒng)的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和時(shí)間，導(dǎo)致工作效率的低下，而人工智能擁有數(shù)據(jù)庫(kù)的支撐，能夠自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)表，提高工作效率，并且?guī)椭髽I(yè)降低了風(fēng)險(xiǎn)和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失誤和失真，人工完成煩瑣復(fù)雜的工作，難免會(huì)導(dǎo)致一些錯(cuò)誤，例如登記手工賬出現(xiàn)筆誤，進(jìn)而影響了企業(yè)的工作效率，而人工智能的運(yùn)用，在很大程度上避免和遏制了這一現(xiàn)象。從消極方面來(lái)看，主要影響是傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員將面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)[2]，人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用，帶來(lái)的最直觀的影響就是取代了大量的簡(jiǎn)單重復(fù)的工作，因而對(duì)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)從業(yè)人員需求減少，同時(shí)勢(shì)必會(huì)造成對(duì)會(huì)計(jì)人員能力要求的提高，那些不能適應(yīng)這種變化的會(huì)計(jì)人員便面臨著失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，會(huì)計(jì)信息存在安全隱患[2]，人工智能技術(shù)的復(fù)雜性和高要求性將可能造成一定程度的企業(yè)會(huì)計(jì)信息安全風(fēng)險(xiǎn)，如果企業(yè)缺少相應(yīng)的專(zhuān)業(yè)人員或系統(tǒng)維護(hù)不及時(shí)，很可能存在企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)甚至商業(yè)機(jī)密泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)企業(yè)造成不可挽回的損失。人工智能與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)對(duì)比分析人工智能與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)相比在不同層面上存在著差異。見(jiàn)表1。

人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)的發(fā)展方向

（一）傳統(tǒng)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型

在繁瑣的基礎(chǔ)性核算工作逐漸被人工智能替代后，企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人員的管理型思維提出了更高的要求[4]，會(huì)計(jì)人員不僅要幫助企業(yè)制作報(bào)表等財(cái)物方面的事宜，更多的是要將財(cái)務(wù)知識(shí)結(jié)合企業(yè)各個(gè)部門(mén)現(xiàn)狀，為企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展考慮，同時(shí)利用自身積累的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展提供全面預(yù)算、成本控制、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判等支持，積極參與企業(yè)未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略的制定，為企業(yè)創(chuàng)造出更高的價(jià)值。在此背景下，雖然傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)功能被取代，但是管理會(huì)計(jì)反而能利用智能化，能夠?qū)A(chǔ)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)做出進(jìn)一步分析，為企業(yè)的管理出謀劃策。面對(duì)目前瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)，通過(guò)分析各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)做出管理決策，整個(gè)過(guò)程都需要會(huì)計(jì)人員的參與，未來(lái)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)也必向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型，會(huì)計(jì)人員也不再僅僅記錄和核算過(guò)去的業(yè)務(wù)，更應(yīng)該為企業(yè)未來(lái)的管理和發(fā)展出謀劃策。

（二）會(huì)計(jì)與人工智能相互融合，取長(zhǎng)補(bǔ)短

未來(lái)智能化將是時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，會(huì)計(jì)應(yīng)該與人工智能更加深度融合，取長(zhǎng)補(bǔ)短。一方面，在培養(yǎng)會(huì)計(jì)人才時(shí)加入人工智能知識(shí)的學(xué)習(xí)，注重培養(yǎng)綜合型的管理會(huì)計(jì)人員，利用人工智能技術(shù)促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展；另一方面，不能松懈對(duì)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)理論的研究，同時(shí)也要培養(yǎng)會(huì)計(jì)人員獨(dú)立思考和解決問(wèn)題的能力，人工智能只是一個(gè)工具，把握大局的還是會(huì)計(jì)工作者，企業(yè)不能過(guò)于依賴(lài)人工智能。

（三）會(huì)計(jì)從業(yè)人員提升自身綜合素質(zhì)

會(huì)計(jì)從業(yè)人員在這一嚴(yán)峻的背景下，應(yīng)該不斷提升自己的專(zhuān)業(yè)能力和綜合素質(zhì)，積極轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)職能，達(dá)到能夠兼顧財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)審計(jì)和管理會(huì)計(jì)等多種工作，能夠完成人工智能無(wú)法實(shí)現(xiàn)的工作的程度，同時(shí)積極學(xué)習(xí)新領(lǐng)域的知識(shí)，例如現(xiàn)代的智能軟件，提高工作效率。通過(guò)本文研究，筆者認(rèn)為人工智能的發(fā)展與應(yīng)用在未來(lái)是必然的，會(huì)計(jì)人員只有積極順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，不斷優(yōu)化自身的職業(yè)水準(zhǔn)，提高管理決策的水平，才能立于時(shí)展之巔。

參考文獻(xiàn)

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篇(2)

傳統(tǒng)的機(jī)械工程包括機(jī)械設(shè)備動(dòng)力與制造工藝的研究，通過(guò)運(yùn)用機(jī)械運(yùn)動(dòng)原理實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行。而機(jī)械電子工程重視實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)機(jī)械系統(tǒng)能量的連接，信息連接是信息連接的重點(diǎn)。隨著機(jī)械工程與電子工程的融合度越來(lái)越高，機(jī)械電子工程的智能化會(huì)成為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

1 機(jī)械電子工程概述

1.1 機(jī)械電子工程的定義

機(jī)械電子工程與其他相關(guān)學(xué)科之間有著緊密的聯(lián)系，結(jié)合了各學(xué)科的優(yōu)點(diǎn)，是一門(mén)比較復(fù)雜的綜合性學(xué)科。機(jī)械電子工程以電子、機(jī)械、計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心，通過(guò)科學(xué)合理的設(shè)計(jì)將各個(gè)模塊優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮到最大。雖然機(jī)械電子技術(shù)需要運(yùn)用各方面知識(shí)，但是機(jī)械電子產(chǎn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)并不復(fù)雜，只需要將一些簡(jiǎn)單的機(jī)械電子元件按照規(guī)劃進(jìn)行科學(xué)的組合，就可以最大限度的提高產(chǎn)品的性能，減少成本的投入，在提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時(shí)提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

1.2 機(jī)械電子工程的發(fā)展

在機(jī)械電子工程發(fā)展的初期，人們并沒(méi)有認(rèn)識(shí)到機(jī)械電子工程的廣闊的發(fā)展前景，由于缺乏必要的資源支持，機(jī)械電子工程的技術(shù)水平也極低，機(jī)械電子產(chǎn)品主要以手工制作為主，其工業(yè)化水平十分低下，機(jī)械電子工程的發(fā)展受到了極大的限制。隨著機(jī)械電子工程的重要性日益凸顯和其市場(chǎng)需求的擴(kuò)大，人們開(kāi)始重視對(duì)機(jī)械電子工程技術(shù)的開(kāi)發(fā)，為了進(jìn)一步提高其生產(chǎn)效率，機(jī)械電子工程逐漸實(shí)現(xiàn)在機(jī)械工業(yè)中的應(yīng)用，并獲得了飛速的發(fā)展。隨著機(jī)械電子工程與機(jī)械工業(yè)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械電子產(chǎn)品的流水線的生產(chǎn)，促進(jìn)了生產(chǎn)水平的提高，提高了生產(chǎn)效率，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械電子產(chǎn)品可以在短時(shí)間內(nèi)投入市場(chǎng)。但是目前我國(guó)主要引進(jìn)國(guó)外的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)線，產(chǎn)品的生產(chǎn)模式與我國(guó)實(shí)際的生產(chǎn)需求差距很多，生產(chǎn)線本身的靈活性極弱，生產(chǎn)出的產(chǎn)品并不能夠滿(mǎn)足國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的需求。為了促進(jìn)機(jī)械電子工程的進(jìn)一步發(fā)展，需要結(jié)合我國(guó)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的實(shí)際需求，將機(jī)械電子工程與人工智能相結(jié)合，充分發(fā)揮機(jī)械電子工程的優(yōu)點(diǎn)，逐步實(shí)現(xiàn)其產(chǎn)業(yè)化與智能化。

2 人工智能概述

2.1 人工智能的學(xué)科定義

人工智能通過(guò)計(jì)算機(jī)的使用極大的延伸了自身的智能，主要通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)功能的深入研究得到的一門(mén)學(xué)科，這門(mén)學(xué)科具有極大的發(fā)展前景，是21世紀(jì)的最重要的學(xué)科之一。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展是人工智能學(xué)科得以發(fā)展的關(guān)鍵，因此計(jì)算機(jī)技術(shù)是人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)。但是人工智能學(xué)科并不是單一涉及到一門(mén)學(xué)科，此外還與信息論、心理學(xué)、控制論等多個(gè)學(xué)科存在著交叉關(guān)系，因此，人工智能學(xué)科吸收了其他各個(gè)學(xué)科的優(yōu)點(diǎn)，具有極強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2.2 人工智能的發(fā)展階段

2.2.1 萌芽階段

隨著世界第一臺(tái)計(jì)算器的誕生標(biāo)志著人工智能研究之路的開(kāi)始，但是這個(gè)階段的發(fā)展十分緩慢，但是這個(gè)階段為人工智能的研究積累了大量的經(jīng)驗(yàn)。直到世界第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生之后，加快了人工智能研究的角度，依舊沒(méi)有取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。所以這個(gè)階段屬于經(jīng)驗(yàn)積累階段，為之后發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

2.2.2 第一個(gè)發(fā)展階段

1956年“人工智能”命題的提出標(biāo)志著人工智能的發(fā)展進(jìn)入了第一個(gè)高峰期。這個(gè)階段主要是博弈、和基本原理的證明，這個(gè)階段最大的貢獻(xiàn)大大解放了人們的思想，為之后的發(fā)展提供了理論支持。

2.2.3 第二個(gè)發(fā)展階段

人工智能第二個(gè)發(fā)展階段的標(biāo)志是1977年全球第五屆人工智能會(huì)議的召開(kāi)，經(jīng)過(guò)這個(gè)會(huì)議逐漸促使了人工智能與實(shí)際生產(chǎn)的結(jié)合，使人工智能獲得了一個(gè)巨大的飛躍，使其進(jìn)入了知識(shí)層面的發(fā)展。

3 機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系

隨著社會(huì)信息化的進(jìn)一步推進(jìn)，為機(jī)械電子工程技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了契機(jī)，人工智能的加入為了機(jī)械電子工程的發(fā)展開(kāi)拓了巨大的發(fā)展空間。傳統(tǒng)的機(jī)械電子系統(tǒng)，缺乏必要的穩(wěn)定性，面對(duì)逐漸增多的信息量，單純通過(guò)人工的方式進(jìn)行處理顯得力不從心，急需要一種可以處理多種不同類(lèi)別信息的技術(shù)。在這種情況下人工智能的加入為機(jī)械電子工程的發(fā)展提供了巨大支持。人工智能通過(guò)建立相關(guān)模型、控制模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的處理，最終根據(jù)處理的信息能夠很好的完成故障的診斷。除此之外人工智能使用模糊推力系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這兩種方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的描述，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械電子系統(tǒng)的科學(xué)合理的控制。

在人工智能漫長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程中，每個(gè)階段的發(fā)展都十分緩慢，并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)人工智能的實(shí)質(zhì)性的變革。但是隨著人工智能與機(jī)械電子工程逐漸結(jié)合之后，形成了由量變到質(zhì)變的巨大飛躍，使世界進(jìn)入了機(jī)械電子工程時(shí)代。隨著人工智能在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人工智能逐漸形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊邏輯系統(tǒng)，通過(guò)這兩個(gè)系統(tǒng)對(duì)人類(lèi)的思維模式進(jìn)行模擬來(lái)解決多變的工程應(yīng)用問(wèn)題。人工智能在機(jī)械電子工程中的廣泛應(yīng)用過(guò)程中逐步完善了自身的缺陷，為自身的發(fā)展提供了一個(gè)新的發(fā)展路徑。

從以上可以看出發(fā)展過(guò)程機(jī)械電子工程與人工智能二者具有密不可分的聯(lián)系。一方面在機(jī)械電子工程的發(fā)展過(guò)程中正是由于人工智能的加入是機(jī)械電子工程的發(fā)展帶來(lái)新的契機(jī)。另一方面，人工智能通過(guò)在機(jī)械工程領(lǐng)域的應(yīng)用，為自身的發(fā)展提供了一個(gè)新的路徑。

篇(3)

人工智能的發(fā)展歷程

人工智能經(jīng)過(guò)60年的發(fā)展，經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，在50年代末60年代初，當(dāng)時(shí)的預(yù)測(cè)是，2020年上個(gè)世紀(jì)末機(jī)器人可能達(dá)到人的水平，到目前來(lái)看我們已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步。當(dāng)時(shí)看似不切實(shí)際的期望，后來(lái)有了初步的進(jìn)展，進(jìn)而研討如何使得人工智能更加有活力，后來(lái)發(fā)現(xiàn)還是應(yīng)該與應(yīng)用相結(jié)合，因此才有了各種發(fā)展歷程。到了70年代，開(kāi)創(chuàng)了人工智能新應(yīng)用的局面，解決了一些大的問(wèn)題，后來(lái)也經(jīng)歷過(guò)低迷的發(fā)展期。今天，人工智能進(jìn)入了蓬勃發(fā)展期，這是我個(gè)人對(duì)于人工智能近60年的劃分，可以劃分為六個(gè)階段。

回顧人工智能60年的發(fā)展，我總結(jié)了五點(diǎn)啟示。第一，聽(tīng)起來(lái)好像是高大上的說(shuō)法，任何一個(gè)學(xué)科發(fā)展都有規(guī)律，尊重學(xué)科的發(fā)展規(guī)律是科學(xué)技術(shù)發(fā)展的前提。第二，基礎(chǔ)研究是科技可持續(xù)發(fā)展的基石，這是顯而易見(jiàn)的。第三，應(yīng)用需求是科技創(chuàng)新的不竭之源。沒(méi)有各種專(zhuān)家的出現(xiàn)，不可能有70年代到80年代人工智能的發(fā)展。第四，學(xué)科交叉是創(chuàng)新突破的捷徑，第五，寬容失敗，創(chuàng)新應(yīng)該寬容，因?yàn)閯?chuàng)新不可能每次都成功。這是我回顧60年人工智能發(fā)展得到的啟示。所以盡管人工智能近60年的發(fā)展道路非常曲折和坎坷，但是發(fā)展到今天無(wú)論是理論創(chuàng)新還是各種應(yīng)用，尤其是今天，應(yīng)該說(shuō)精彩紛呈。其實(shí)現(xiàn)在大家用的手機(jī)都有人工智能，所以人工智能發(fā)展前景非常好。人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

第一，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能已經(jīng)進(jìn)入了新的春天，這是現(xiàn)狀。所以大數(shù)據(jù)對(duì)人工智能既有取巧，又提供了深度學(xué)習(xí)所需要的眾多數(shù)據(jù)，通俗的講就是人類(lèi)學(xué)習(xí)的越多，見(jiàn)的越多，創(chuàng)新就會(huì)越多，機(jī)器學(xué)習(xí)也是一樣。

第二，有人把大數(shù)據(jù)比喻成石油，我覺(jué)得不太貼切，只是原油加汽油。大數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有價(jià)值，只有通過(guò)深加工以后才能升值。如果不對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)處理，它就會(huì)起負(fù)作用。怎么處理，我認(rèn)為人工智能是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的一個(gè)破解。人工智能是新的發(fā)展，內(nèi)部都有科學(xué)發(fā)展規(guī)律。專(zhuān)業(yè)人工智能突破，我把專(zhuān)業(yè)人工智能定義為面向特定領(lǐng)域的人工智能，比如說(shuō)它就是圖像識(shí)別，或者用來(lái)識(shí)別語(yǔ)音，這個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)比較豐富，功能需求比較單一，發(fā)展會(huì)很好。

除了人工智能還有智能控制技術(shù)。比如自動(dòng)化、Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)。智能機(jī)器人用的是語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)音技術(shù)，他們說(shuō)中文，英文、少數(shù)民族語(yǔ)都沒(méi)問(wèn)題。語(yǔ)言方面，會(huì)說(shuō)、會(huì)聽(tīng)、語(yǔ)音翻譯、理解。視覺(jué)方面也不錯(cuò)，人臉識(shí)別，這還是好幾年的CS系統(tǒng)，甚至把燈關(guān)了，它的識(shí)別效果也不錯(cuò)。人臉識(shí)別現(xiàn)在比較火，前不久馬云在德國(guó)說(shuō)用人臉識(shí)別來(lái)刷臉支付。當(dāng)然不是說(shuō)人臉識(shí)別不好，有時(shí)候雙胞胎識(shí)別不了，兒子和父親也區(qū)別不開(kāi)。

第三，通用人工智能依然任重道遠(yuǎn)。人工智能機(jī)器很難說(shuō)比人還聰明，人的大腦既可以識(shí)別圖像，也可以識(shí)別聽(tīng)音樂(lè)和語(yǔ)音。既可以擦地、拖地，也可以擦桌子，一腦同用?，F(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)，可以說(shuō)有智能沒(méi)智慧。智慧是比智能更高的、有悟性的。有智商沒(méi)有情商，對(duì)任何情感沒(méi)有察覺(jué)。

第四，人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用蓬勃發(fā)展，短短5年時(shí)間內(nèi)，在這個(gè)領(lǐng)域的投資已將近1900多萬(wàn)美元，這個(gè)領(lǐng)域好找工作。

第五，企業(yè)巨頭搶灘布局人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，大家都在找前景，說(shuō)明它很火。

第六，人工智能已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度。德國(guó)工業(yè)4.0是2013年提出來(lái)的，它的主題就是三個(gè)智能，智能工場(chǎng)、智能工業(yè)、智能布局。

第七，人工智能的社會(huì)影響已引起廣泛關(guān)注，被認(rèn)為是本世紀(jì)最偉大的科學(xué)家之一――霍金，他說(shuō)人工智能或?qū)⑼{人類(lèi)生存。他是人工智能最直接的受益者。因?yàn)樯眢w的原因，他的發(fā)聲完全通過(guò)語(yǔ)音合成。

人工智能的發(fā)展趨勢(shì)

第一，人工智能將使原來(lái)的不能變?yōu)榭赡?，人?lèi)社會(huì)形態(tài)從農(nóng)業(yè)社會(huì)進(jìn)入工業(yè)社會(huì)到信息社會(huì)是三個(gè)階段，下一階段進(jìn)入更高的系統(tǒng)就是智能系統(tǒng)。這是引領(lǐng)，是人類(lèi)文明發(fā)展的趨勢(shì)，也是社會(huì)形態(tài)的發(fā)展方向，所以我認(rèn)為人工智能將是大勢(shì)所趨。

第二，人工智能引領(lǐng)機(jī)器革命。第一次機(jī)器革命是大數(shù)據(jù)。第二次機(jī)器革命是拓展。

第三，人工智能將重塑產(chǎn)業(yè)格局。這是大的發(fā)展趨勢(shì)?！爸悄?X”將成為萬(wàn)眾創(chuàng)新的時(shí)尚和潮流。

第四，人工智能將對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生重大影響，人機(jī)協(xié)作與共存將成為人類(lèi)社會(huì)結(jié)構(gòu)的新常態(tài)。

第五，人工智能將促進(jìn)信息科技與腦認(rèn)知科學(xué)的深度交叉。對(duì)人腦進(jìn)一步的挖掘和發(fā)現(xiàn)，這里面孕育著信息科技的重大變革。

第六，人工智能將與人類(lèi)智能互補(bǔ)融合，人工智能和人類(lèi)智能僅一字之差，混合智能將在未來(lái)有廣闊的應(yīng)用前景，或者說(shuō)混合智能是未來(lái)智能科學(xué)的發(fā)展方向。

最后，人工智能社會(huì)學(xué)將提上議事日程。水能載舟，亦能覆舟，甚至有的時(shí)候是魔鬼，走的好把握的好了魔鬼就不會(huì)出現(xiàn)。盡管在我們看到的未來(lái)人工智能還難以超越人類(lèi)，但是它對(duì)人類(lèi)社會(huì)影響反響很大，這是大的科技革命。

總體來(lái)講，我們應(yīng)該瞄準(zhǔn)國(guó)際人工智能發(fā)展趨勢(shì)，立足我國(guó)近年來(lái)社會(huì)發(fā)展實(shí)際需求，整合國(guó)內(nèi)相關(guān)資源，科學(xué)設(shè)定發(fā)展目標(biāo)，有組織的進(jìn)行謀劃，效果會(huì)更好。建設(shè)開(kāi)放共享的人工智能創(chuàng)新發(fā)展平臺(tái)，做到資源設(shè)施共享。重視和加強(qiáng)人工智能前瞻性基礎(chǔ)研究。重點(diǎn)攻克人工智能信息處理技術(shù)，這是信息和語(yǔ)言進(jìn)入智能戰(zhàn)略化的制高點(diǎn)，也是人工智能最有可能突破的切入點(diǎn)。

篇(4)

關(guān)鍵詞：發(fā)展趨勢(shì)；研究應(yīng)用；人工智能

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 簡(jiǎn)介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，主要用于模擬、延伸以及擴(kuò)展人類(lèi)的智能的方法、理論、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)。人工智能主要就是對(duì)人類(lèi)的思維、意識(shí)的信息過(guò)程的合理化的模擬。人工智能它并不是人的智能，但是，它卻能像人那樣的思考，而且也可能會(huì)超過(guò)人類(lèi)的智能。總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些復(fù)雜工作。

1 人工智能的運(yùn)用現(xiàn)狀

目前，在很多方面人工智能有著運(yùn)用，其中一個(gè)主要表現(xiàn)就是全球人工智能公司數(shù)量在急劇的增加，專(zhuān)家系統(tǒng)在目前來(lái)看是在人工智能各領(lǐng)域中最為活躍，且最為有成效的一個(gè)領(lǐng)域。它是一類(lèi)基于知識(shí)的系統(tǒng)，并可以解決那些一般僅有專(zhuān)家才能夠解決的復(fù)雜問(wèn)題。我們這樣定義專(zhuān)家系統(tǒng)：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)，它是基于程序系統(tǒng)依靠人工智能技術(shù)，來(lái)模擬人類(lèi)專(zhuān)家求解復(fù)雜問(wèn)題的過(guò)程，大多情況下，專(zhuān)家系統(tǒng)的水平甚至可以超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家。專(zhuān)家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)圖如下圖所示：

2 人工智能的影響

人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響：人工智能的的確確會(huì)影響到社會(huì)、生活、文化的方方面面，特別是對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)將來(lái)會(huì)有巨大的影響。以后，每個(gè)行業(yè)幾乎都會(huì)產(chǎn)生顛覆性的變化。在人工智能的研究上，中國(guó)并不落后，將來(lái)的中國(guó)一定可以從中獲得非常大的收益。一成功的專(zhuān)家系統(tǒng)可以為它的用戶(hù)帶來(lái)很明顯的經(jīng)濟(jì)效益。用比較經(jīng)濟(jì)的辦法執(zhí)行任務(wù)而不需要具有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家，從而極大地減少開(kāi)支。專(zhuān)家系統(tǒng)深入各行各業(yè)，帶來(lái)巨大的宏觀效益，促進(jìn)了IT網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。

人工智能對(duì)文化的影響：在人工智能原理的基礎(chǔ)上，人們通常情況下會(huì)應(yīng)用人工智能的概念來(lái)描述他們的日常狀態(tài)和求解問(wèn)題的過(guò)程。人工智能可以擴(kuò)大人們知識(shí)交流的概念集合，描述我們所見(jiàn)所聞的方法以及描述我們信念的新方法；人工智能技術(shù)為人類(lèi)的文化生活提供了巨大的便利。如圖像處理技術(shù)必將會(huì)對(duì)圖形藝術(shù)和社會(huì)教育部門(mén)等產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。比如現(xiàn)有的智力游戲機(jī)將會(huì)發(fā)展成具有更高智能的一種文化娛樂(lè)手段。隨著技術(shù)的進(jìn)步，這種影響會(huì)越來(lái)越明顯地表現(xiàn)出來(lái)。當(dāng)然，還有一些影響可能是我們目前難以預(yù)測(cè)的。但可以肯定，人工智能將對(duì)人類(lèi)的物質(zhì)文明以及精神文明產(chǎn)生更大的影響。

人工智能對(duì)社會(huì)的的影響：一方面，AI為人類(lèi)文化生活提供了一種新的模式?，F(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂(lè)手段，今天，游戲中的人工智能應(yīng)用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開(kāi)發(fā)中。另一方面，人工智能能夠代替人類(lèi)進(jìn)行各種腦力勞動(dòng)，所以，從某種意義上來(lái)講，這將會(huì)使一部分人失去發(fā)展的機(jī)遇，甚至可能失業(yè)。由于人工智能在科技以及工程中的應(yīng)用，一部分人可能會(huì)失去介入信息處理活動(dòng)的機(jī)會(huì)，甚至不得已而改變自己的工作方式；人工智能還可能會(huì)威脅到人類(lèi)的精神。一般人們覺(jué)得人類(lèi)與機(jī)器的區(qū)別就是人類(lèi)具有感知精神，但如果有一天，這些相信只有人才具有感知精神的人也開(kāi)始相信機(jī)器能夠思維和創(chuàng)作，那他們就會(huì)感到失望，甚至于感到威脅。他們會(huì)擔(dān)心：有朝一日，智能機(jī)器的人工智能可能會(huì)超過(guò)人類(lèi)的自然智能，從而使人類(lèi)淪為智能機(jī)器的奴隸。

3 人工智能的發(fā)展趨勢(shì)

有機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2017年人工智能投資將同比增長(zhǎng)300%以上，在技術(shù)上將會(huì)更迅猛發(fā)展，工控自動(dòng)化商城的智能語(yǔ)音、智能圖像、自然語(yǔ)言以及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)越來(lái)越成熟，就像空氣和水一樣將會(huì)逐步地滲透到我們的日常生活。行業(yè)專(zhuān)家關(guān)于2017年人工智能的發(fā)展方向主要有以下幾點(diǎn)：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)目前正在被應(yīng)用在更復(fù)雜的任務(wù)以及更多領(lǐng)域中，且被更多的人作為挖掘數(shù)據(jù)的方式。無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)會(huì)取得更多進(jìn)展，但也存在很大的挑戰(zhàn)，故在這一方面離人類(lèi)的能力還是差得很遠(yuǎn)的。計(jì)算機(jī)在理解和生成自然語(yǔ)言方面，預(yù)計(jì)最先會(huì)在聊天機(jī)器人和其他對(duì)話系統(tǒng)上落地。 （2）深度學(xué)習(xí)、其他的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)的混用，是成熟技術(shù)的典型標(biāo)志。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域中（醫(yī)療圖像、臨床數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)等），各種類(lèi)型數(shù)據(jù)上的研究以及成果將會(huì)大大的增加。 （3）聊天機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能會(huì)取得較大的進(jìn)展，預(yù)計(jì)更多人類(lèi)基準(zhǔn)將會(huì)被打破，特別是那些基于視覺(jué)以及適合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)。而非視覺(jué)特征創(chuàng)建和時(shí)間感知方法將會(huì)變得更加頻繁、更加富有成果。

4 結(jié)論

人工智能是人類(lèi)長(zhǎng)久以來(lái)的夢(mèng)想，同時(shí)也是一門(mén)富有挑戰(zhàn)性的學(xué)科。盡管人工智能帶來(lái)很多問(wèn)題，但當(dāng)人類(lèi)堅(jiān)持把人工智能只用于造福人類(lèi)，人工智能推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)文明進(jìn)步將毋庸置疑。就像所有的學(xué)科一樣，人工智能也會(huì)經(jīng)歷各種挫折，但只要我們有信心、 有毅力，人工智能終將成為現(xiàn)實(shí)，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來(lái)更大的改變。

參考文獻(xiàn)：

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[2]肖斌.對(duì)人工智能發(fā)展新方向的思考[J].信息技術(shù)，2009，37（12）：166-169.

篇(5)

【關(guān)鍵詞】電氣工程 自動(dòng)化 智能化技術(shù)

一、智能化技術(shù)概述

隨著科技的發(fā)展與進(jìn)步，計(jì)算機(jī)編程技術(shù)可模仿人類(lèi)的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計(jì)算機(jī)以模仿人類(lèi)大腦的形式，在一定的程度上促進(jìn)電氣工程的自動(dòng)化發(fā)展的步伐。在日常生產(chǎn)、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動(dòng)化控制，并且通過(guò)電氣工程自動(dòng)化的控制，可有效實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化電氣工程，提高工作的效率，進(jìn)而促使生產(chǎn)與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發(fā)展的潛力無(wú)限大。電氣工程自動(dòng)化作為一門(mén)電氣信息類(lèi)的新興學(xué)科，主要應(yīng)用于信息處理、控制運(yùn)動(dòng)、管理及決策、電子電力的技術(shù)、工業(yè)過(guò)程的控制、檢測(cè)及自動(dòng)化的儀表與電子及計(jì)算機(jī)技術(shù)等領(lǐng)域。

二、人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展， 很多研究人員展開(kāi)了針對(duì)人工智能在電氣工程自動(dòng)化控制方面的研究，例如：應(yīng)該如何將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于故障的診斷和預(yù)測(cè)、電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化和保護(hù)與控制等領(lǐng)域。在優(yōu)化設(shè)計(jì)方面， 設(shè)計(jì)電氣設(shè)備是很繁瑣的工作。它需要對(duì)電磁場(chǎng)、電路、電器電機(jī)等學(xué)科的知識(shí)綜合性的運(yùn)用， 同時(shí)還要使用以往設(shè)計(jì)中的經(jīng)驗(yàn)。設(shè)計(jì)以往的產(chǎn)品時(shí)，通常是在根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上， 通過(guò)手工的方式開(kāi)展的。這樣的設(shè)計(jì)過(guò)程很難取得最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展， 逐漸由手工設(shè)計(jì)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)不斷轉(zhuǎn)變， 使開(kāi)發(fā)產(chǎn)品的周期大大減少。尤其是在引進(jìn)了人工智能技術(shù)之后，更加促進(jìn)了CAD技術(shù)的發(fā)展，大大提高了設(shè)計(jì)產(chǎn)品的質(zhì)量和效率。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用主要包括專(zhuān)家系統(tǒng)和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優(yōu)化的先進(jìn)算法，在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)優(yōu)化上有舉足輕重的作用。因此電氣產(chǎn)品的人工智能化設(shè)計(jì)很多都采用了這種方式進(jìn)行優(yōu)化。電氣設(shè)備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關(guān)系，具有非線性、不確定性的特點(diǎn)， 它的優(yōu)勢(shì)能夠通過(guò)人工智能的方式得到最大的發(fā)揮。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備診斷故障方面的應(yīng)用主要由：專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在電力系統(tǒng)之中， 變壓器因?yàn)橹匾牡匚欢艿胶芏嘌芯空叩年P(guān)注。

三、智能化技術(shù)控制的優(yōu)勢(shì)分析

對(duì)于不同人工智能的控制，需運(yùn)用不同方式進(jìn)行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法均屬于類(lèi)非線形函數(shù)的近似器；采用此分類(lèi)有利于了解總體，以及促進(jìn)對(duì)人工智能控制策略綜合性的開(kāi)發(fā)，以上人工智能的函數(shù)近似器具備常規(guī)函數(shù)的估計(jì)器不具有的優(yōu)點(diǎn)。

第一，在多數(shù)情況下，精確了解控制對(duì)象動(dòng)態(tài)方程是相對(duì)比較復(fù)雜的，所以控制器設(shè)計(jì)實(shí)際的控制對(duì)象模型，通常會(huì)出現(xiàn)許多不確定因素，例如參數(shù)變化與非線性時(shí)等，往往無(wú)法掌握新的信息。但人工智能的控制器設(shè)計(jì)，可不需參照控制對(duì)象模型。按照魯棒性、響應(yīng)時(shí)間與下降的時(shí)間不一樣，人工智能的控制器可經(jīng)過(guò)適當(dāng)調(diào)整以提升自身性能，例如，在下降的時(shí)間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時(shí)間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調(diào)節(jié)的特點(diǎn)。盡管缺少專(zhuān)家現(xiàn)場(chǎng)的指引，人工智能的控制器也可以采取響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

第二，還可由相應(yīng)的信息以及語(yǔ)言等形式開(kāi)展設(shè)計(jì)工作，人工智能的控制器一致性極強(qiáng)，輸入陌生數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)很高的估測(cè)，還可忽視驅(qū)動(dòng)器對(duì)控制器的影響。針對(duì)部分控制對(duì)象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過(guò)對(duì)其他控制的對(duì)象而言，不一定能產(chǎn)生良好的效果，因而，設(shè)計(jì)時(shí)需遵守具體問(wèn)題應(yīng)具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過(guò)程中，若運(yùn)用隸屬函數(shù)、規(guī)則庫(kù)以及適合模糊神經(jīng)的控制器，便可精確進(jìn)行實(shí)時(shí)的確定。

四、智能化技術(shù)的運(yùn)用

（一）電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)的工作是相對(duì)比較復(fù)雜的，其主要綜合了兩方面內(nèi)容：理論學(xué)科的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。電氣產(chǎn)品傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式主要是設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)綜合大量實(shí)驗(yàn)手段的驗(yàn)證，缺少相關(guān)技術(shù)的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設(shè)計(jì)出科學(xué)合理的方案。由計(jì)算機(jī)技術(shù)迅速發(fā)展，以及人工智能的技術(shù)應(yīng)用，電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)逐漸從手工轉(zhuǎn)入計(jì)算機(jī)輔助的設(shè)計(jì)，從一定程度上而言，減少產(chǎn)品從構(gòu)思至設(shè)計(jì)至生產(chǎn)時(shí)間，并使得設(shè)計(jì)逐漸邁向智能化、優(yōu)質(zhì)化以及高效化的時(shí)代。在人工智能的技術(shù)運(yùn)用在優(yōu)化設(shè)計(jì)中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專(zhuān)家系統(tǒng)。遺傳算法特征是直接操作結(jié)構(gòu)對(duì)象，具備內(nèi)在隱并行性與全局尋優(yōu)的能力；可指導(dǎo)優(yōu)化與自動(dòng)獲取搜索空間，以及自行調(diào)整搜索的方向，不需標(biāo)準(zhǔn)的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)，進(jìn)而其廣泛運(yùn)用在電氣產(chǎn)品人工智能的優(yōu)化設(shè)計(jì)之中。專(zhuān)家系統(tǒng)運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)與人工智能的技術(shù)，主要是依據(jù)某領(lǐng)域的一個(gè)或是多個(gè)專(zhuān)家提供經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，進(jìn)行合理的判斷與推理，模仿人類(lèi)專(zhuān)家決策的過(guò)程，以此處理需人類(lèi)專(zhuān)家處理復(fù)雜的問(wèn)題，并且其更是產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實(shí)際的應(yīng)用比較少，未來(lái)的發(fā)展前景較大。

（二）人工智能控制技術(shù)。

人工智能的控制技術(shù)將是未來(lái)生產(chǎn)的發(fā)展趨勢(shì)，并且目前在電氣工程的自動(dòng)化方面也已廣泛運(yùn)用?？刂频姆绞街饕心：目刂?、專(zhuān)家系統(tǒng)的控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制，主要運(yùn)用的方面是：記錄故障且實(shí)行在線分析；采集及處理全部模擬量與開(kāi)關(guān)量實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)；實(shí)時(shí)智能的監(jiān)視各個(gè)主要的設(shè)施與系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)；通過(guò)鼠標(biāo)或是鍵盤(pán)達(dá)到控制系統(tǒng)的目的。

篇(6)

關(guān)鍵詞：人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器人情感獲得 發(fā)展綜述

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人類(lèi)自從工業(yè)革命結(jié)束之后，就已然開(kāi)始了對(duì)人工智能的探索，究其本質(zhì)，實(shí)際上就是對(duì)人的思維進(jìn)行模仿，以此代替人類(lèi)工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時(shí)期，那時(shí)圖靈就希望未來(lái)的智能系統(tǒng)能夠像人一樣思考。在20世紀(jì)五十年代，人工智能被首次確定為一個(gè)新興的學(xué)科，并吸引了大批的學(xué)者投入到該領(lǐng)域的研究當(dāng)中。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經(jīng)形成，如模式識(shí)別、特征表示與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和算法等等。進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能再一次成為研究熱點(diǎn)。人工智能技術(shù)與基因過(guò)程、納米科學(xué)并列為二十一世紀(jì)的三大尖端技術(shù)， 并且人工智能涉及的學(xué)科多，社會(huì)應(yīng)用廣泛，對(duì)其原理和本質(zhì)的理解也更為復(fù)雜。 一、人工智能的發(fā)展歷程

回顧人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展過(guò)程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發(fā)展階段和應(yīng)用階段。

1.初期形成階段

人工智能這一思想最早的提出是基于對(duì)人腦神經(jīng)元模型的抽象。其早期工作被認(rèn)為是由美國(guó)的神經(jīng)學(xué)家和控制論學(xué)者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學(xué)的研究生制造出了第一臺(tái)人工神經(jīng)元計(jì)算機(jī)。而其真正作為一個(gè)新的概念被提出是在1956年舉行的達(dá)茅斯會(huì)議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒(méi)器來(lái)模擬人類(lèi)智能的新興學(xué)科。1969年的國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議標(biāo)志著人工智能得到了國(guó)際的認(rèn)可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數(shù)學(xué)、生物、計(jì)算機(jī)、神經(jīng)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的學(xué)者參與該領(lǐng)域的研究。

2.綜合發(fā)展階段

1.7 7年， 費(fèi)根鮑姆在第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議上正式提出了“知識(shí)工程”這一概念。而后其對(duì)應(yīng)的專(zhuān)家系統(tǒng)得到發(fā)展，許多智能系統(tǒng)紛紛被推出，并應(yīng)用到了人類(lèi)生活的方方面面。20世紀(jì)80年代以來(lái)，專(zhuān)家系統(tǒng)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。大型專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)采用了多種人工智能語(yǔ)言、多種知識(shí)表示方法、多種推理機(jī)制和多種控制策略相結(jié)合的方式， 并開(kāi)始運(yùn)用各種專(zhuān)家系統(tǒng)外殼、專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具和專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境等等。在專(zhuān)家系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程中，人工智能得到了較為系統(tǒng)和全面的綜合發(fā)展，并能夠在一些具體的任務(wù)中接近甚至超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家的水平。

3.應(yīng)用階段

進(jìn)入二十一世紀(jì)以后，由于深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，并在圖像分類(lèi)與識(shí)別的任務(wù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學(xué)的Geoffery Hinton及其學(xué)生在《Science》雜志上發(fā)表文章，其中首次提到了深度學(xué)習(xí)這一思想，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分級(jí)表達(dá)，降低了經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。并隨后提出了如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN），以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)，使得訓(xùn)練和測(cè)試的效率得到大幅提升，識(shí)別準(zhǔn)確率也顯著提高。

二、人工智能核心技術(shù)

人工智能由于其涉及的領(lǐng)域較多，內(nèi)容復(fù)雜，因此在不同的應(yīng)用場(chǎng)景涉及到許多核心技術(shù)，這其中如專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是最重要也是發(fā)展較為完善的幾個(gè)核心技術(shù)。

1.專(zhuān)家系統(tǒng)

專(zhuān)家系統(tǒng)是一類(lèi)具有專(zhuān)門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)人類(lèi)專(zhuān)家的問(wèn)題求解能力建模，采用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬通常由專(zhuān)家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，達(dá)到具有與專(zhuān)家同等解決問(wèn)題能力的水平。對(duì)專(zhuān)家系統(tǒng)的研究，是人工智能中開(kāi)展得較為全面、系統(tǒng)且已經(jīng)取得廣泛應(yīng)用的技術(shù)。許多成熟而先進(jìn)的專(zhuān)家系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用在如醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘測(cè)、文化教育等方面。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)讓計(jì)算機(jī)在非精確編程下進(jìn)行活動(dòng)的科學(xué)，也就是機(jī)器自己獲取知識(shí)。起初，機(jī)器學(xué)習(xí)被大量應(yīng)用在圖像識(shí)別等學(xué)習(xí)任務(wù)中，后來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)不再限于識(shí)別字符、圖像中的某個(gè)目標(biāo)，而是將其應(yīng)用到機(jī)器人、基因數(shù)據(jù)的分析甚至是金融市場(chǎng)的預(yù)測(cè)中。在機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展過(guò)程中，先后誕生了如凸優(yōu)化、核方法、支持向量機(jī)、Boosting算法等等一系列經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和理論。機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能研究中最為重要的核心方向。

3.模式識(shí)別

模式識(shí)別是研究如何使機(jī)器具有感知能力 ，主要研究圖像和語(yǔ)音等的識(shí)別。其經(jīng)典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類(lèi)器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的識(shí)別方法。圖形識(shí)別方面例如識(shí)別各種印刷體和某些手寫(xiě)體文字，識(shí)別指紋、癌細(xì)胞等技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用。語(yǔ)音識(shí)別主要研究各種語(yǔ)音信號(hào)的分類(lèi)，和自然語(yǔ)言理解等等。模式識(shí)別技術(shù)是人工智能的一大應(yīng)用領(lǐng)域，其非常熱門(mén)的如人臉識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等等對(duì)人們的生活有著十分直接的影響。

4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的結(jié)構(gòu)中得到啟發(fā)， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。而近年來(lái)發(fā)展的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，與經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比在大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練下有著更強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)和表達(dá)能力。含有多個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)斎朐紨?shù)據(jù)有更抽象喝更本質(zhì)的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類(lèi)問(wèn)題。另外，通過(guò)實(shí)現(xiàn)“逐層初始化”這一方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分級(jí)表達(dá)，可以有效降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難度。目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別任務(wù)中取得了十分明顯的進(jìn)展，基于CNN的圖像識(shí)別技術(shù)也一直是學(xué)術(shù)界與工業(yè)界一致追捧的熱點(diǎn)。

三、機(jī)器人情感獲得

1.智能C器人現(xiàn)狀

目前智能機(jī)器人的研究還主要基于智能控制技術(shù)，通過(guò)預(yù)先定義好的機(jī)器人行動(dòng)規(guī)則，編程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的自動(dòng)控制，完成機(jī)器人的移動(dòng)過(guò)程。而人類(lèi)進(jìn)行動(dòng)作、行為的學(xué)習(xí)主要是通過(guò)模仿及與環(huán)境的交互。從這個(gè)意義上說(shuō)，目前智能機(jī)器人還不具有類(lèi)腦的多模態(tài)感知及基于感知信息的類(lèi)腦自主決策能力。在運(yùn)動(dòng)機(jī)制方面，目前幾乎所有的智能機(jī)器人都不具備類(lèi)人的外周神經(jīng)系統(tǒng)，其靈活性和自適應(yīng)性與人類(lèi)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)還具有較大差距。

2.機(jī)器人情感獲得的可能性

人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發(fā)達(dá)的神經(jīng)系統(tǒng)的處理下獲得情感。智能機(jī)器人在不斷的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理中，中樞處理系統(tǒng)不斷地自我更新、升級(jí)，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級(jí)的過(guò)程類(lèi)似于生物的進(jìn)化歷程，也就是說(shuō)，智能機(jī)器人有充分的可能性獲得與人類(lèi)同等豐富的情感世界。

3.機(jī)器人獲得情感的利弊

機(jī)器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來(lái)的利弊則眾說(shuō)紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機(jī)器人可以帶來(lái)更多人性化的服務(wù)，人機(jī)合作也可進(jìn)行地更加深入，可以為人類(lèi)帶來(lái)更為逼真的體驗(yàn)和享受。人類(lèi)或可與智能機(jī)器人攜手共創(chuàng)一個(gè)和諧世界。但是另一方面，在機(jī)器人獲得情感時(shí)，機(jī)器人是否能徹底貫徹人類(lèi)命令及協(xié)議的擔(dān)憂也迎面而來(lái)。

4.規(guī)避機(jī)器人情感獲得的風(fēng)險(xiǎn)

規(guī)避智能機(jī)器人獲得情感的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)預(yù)備強(qiáng)制措施。首先要設(shè)計(jì)完備的智能機(jī)器人情感協(xié)議，將威脅泯滅于未然。其次，應(yīng)控制智能機(jī)器人的能源獲得，以限制其自主活動(dòng)的能力，杜絕其建立獨(dú)立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時(shí)強(qiáng)行停止運(yùn)行、回收、甚至銷(xiāo)毀智能機(jī)器人。

三、總結(jié)

本文梳理了人工智能的發(fā)展歷程與核心技術(shù)，可以毋庸置疑地說(shuō)，人工智能具有極其廣闊的應(yīng)用前景，但也伴隨著極大的風(fēng)險(xiǎn)?；仡櫰浒l(fā)展歷程，我們有理由充分相信，在未來(lái)人工智能的技術(shù)會(huì)不斷完善，難題會(huì)被攻克。作為世界上最熱門(mén)的領(lǐng)域之一，在合理有效規(guī)避其風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，獲得情感的智能機(jī)器人會(huì)造福人類(lèi)，并極大地幫助人們的社會(huì)生活。

參考文獻(xiàn)

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[3]張?jiān)?人工智能綜述：讓機(jī)器像人類(lèi)一樣思考

篇(7)

關(guān)鍵詞：人工智能化；電氣自動(dòng)化控制；應(yīng)用

中圖分類(lèi)號(hào)：TB文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3198（2013）07-0194-01

1引言

在計(jì)算機(jī)技術(shù)極大普及的科學(xué)技術(shù)背景下，智能化和自動(dòng)化控制技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。這一新興的科技相比于傳統(tǒng)的電氣方面的技術(shù)具有工作效率高、規(guī)范程度高、出錯(cuò)率低等優(yōu)點(diǎn)。目前這一科技的應(yīng)用還沒(méi)有全面覆蓋企業(yè)和工廠，但是其廣闊的發(fā)展前景決定智能化和自動(dòng)化技術(shù)將成為未來(lái)各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展方向。同時(shí)，隨著這一技術(shù)越來(lái)越普及，應(yīng)用越來(lái)越廣泛，專(zhuān)業(yè)技術(shù)也越來(lái)越成熟。

2人工智能控制的優(yōu)點(diǎn)

人工智能化控制主要是依賴(lài)計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)，利用在計(jì)算機(jī)的程序內(nèi)設(shè)定好的函數(shù)公式和計(jì)算法則自動(dòng)對(duì)機(jī)器進(jìn)行操作，與傳統(tǒng)的人工控制技術(shù)相比人工智能化控制技術(shù)有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

（1）智能化設(shè)定的程序會(huì)提升產(chǎn)品的規(guī)范性保證相同產(chǎn)品的性能的一致性。由于智能化的技術(shù)是依靠智能機(jī)器內(nèi)的同一個(gè)運(yùn)算程序進(jìn)行生產(chǎn)的產(chǎn)品，所以產(chǎn)品的模式和性能不會(huì)出現(xiàn)差別，都是按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)制作出來(lái)的，規(guī)范性也很高。

（2）誤差小。由于人工智能化的技術(shù)在運(yùn)行的過(guò)程中很少有工作人員的參與，所以其之前設(shè)定好的參數(shù)一直不會(huì)發(fā)生人為地變動(dòng)，數(shù)據(jù)的顯示一直是理論上的真實(shí)數(shù)據(jù)，所以在操作時(shí)如果不是機(jī)器性能出現(xiàn)問(wèn)題，一般不會(huì)出現(xiàn)實(shí)際數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)差別太大的現(xiàn)象。

（3）減少人力資源的使用。在傳統(tǒng)的電氣操作中要涉及到很多的電氣設(shè)備，機(jī)器、線路、變壓器等，甚至是一個(gè)車(chē)間布滿(mǎn)了各種性質(zhì)的電線或電纜等，雜亂無(wú)章，這每臺(tái)機(jī)器都有需要工作人員的看管和調(diào)制才能正常的發(fā)揮功能，這些線路也只有梳理才能各盡其能，是一個(gè)很復(fù)雜的整體，所以這就需要大量的人力資源，而人工智能化技術(shù)，機(jī)器的本身就具有數(shù)據(jù)分析能力不用外接很多線路利用其他設(shè)備來(lái)檢測(cè)其性能，并且在技術(shù)人員的控制下都是自動(dòng)化運(yùn)行省去了很多繁瑣的工作，所以解放了人力資源。

3人工智能化在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用

（1）人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備中的應(yīng)用。電氣設(shè)備的合理安裝是一個(gè)復(fù)雜而有技術(shù)含量的工作。由于涉及到很多的電氣設(shè)備，機(jī)器、線路、變壓器等，往往是一個(gè)車(chē)間布滿(mǎn)了各種性質(zhì)的電線或電纜等，顯得雜亂無(wú)章。這里的每臺(tái)機(jī)器都有需要工作人員的看管和調(diào)制才能正常的發(fā)揮功能，而這些線路也只有梳理才能各盡其能。電氣設(shè)備安裝是一個(gè)很復(fù)雜的整體，其中要綜合運(yùn)用到各種專(zhuān)業(yè)的知識(shí)，還有大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)分析，對(duì)工作人員的專(zhuān)業(yè)能力也是一種挑戰(zhàn)，所以這就需要大量的人力資源。通過(guò)應(yīng)用人工智能化技術(shù)，因機(jī)器的本身就具有數(shù)據(jù)分析能力不用外接很多線路利用其他設(shè)備來(lái)檢測(cè)其性能，并且計(jì)算速度快，計(jì)算準(zhǔn)確率高，可以是人工作效率的幾十倍甚至幾百倍。那么這種人工自動(dòng)化技術(shù)就省去了大量的工作人員做的很多繁瑣的工作，大大的解放了人力資源。

但是在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中要注意不同型號(hào)的機(jī)器，不同的算法適用于不同的實(shí)際情況，不能把一個(gè)計(jì)算公式生搬硬套到其他的機(jī)器和產(chǎn)品上，這樣就會(huì)使得人工智能化的技術(shù)起到反作用。

（2）人工智能化在電氣控制中的應(yīng)用。自動(dòng)化技術(shù)全是依賴(lài)于計(jì)算機(jī)的預(yù)設(shè)程序的控制來(lái)進(jìn)行正常的工作，所以說(shuō)，控制是自動(dòng)化技術(shù)的核心部分。在智能化的機(jī)器內(nèi)部會(huì)根據(jù)各個(gè)環(huán)節(jié)的要求同時(shí)有幾個(gè)不同編程的程序來(lái)控制整個(gè)成產(chǎn)過(guò)程，所以各個(gè)環(huán)節(jié)的控制掌握要嚴(yán)謹(jǐn)，及時(shí)對(duì)運(yùn)行中顯示的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和與正常情況下的情況對(duì)比，不能出現(xiàn)一點(diǎn)差錯(cuò)，在控制系統(tǒng)內(nèi)如果出現(xiàn)差錯(cuò)就會(huì)使得一大批的產(chǎn)品都按照錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)生產(chǎn)，造成產(chǎn)品的批量不合格。

（3）人工智能化在電氣控制故障診斷中的應(yīng)用。人工智能技術(shù)中的專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊理論在電氣設(shè)備故障診斷中應(yīng)用較廣泛，尤其是在變壓器發(fā)電機(jī)和電動(dòng)機(jī)故障診斷中。傳統(tǒng)的診斷方法是利用變壓器分解出來(lái)的油氣體來(lái)診斷故障，準(zhǔn)確率低，人工智能智能化監(jiān)測(cè)是利用專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊理論兩個(gè)系統(tǒng)的結(jié)合來(lái)綜合診斷變壓器的故障，準(zhǔn)確率高。

4結(jié)語(yǔ)

人工智能化在電氣控制中的應(yīng)用技術(shù)是一種現(xiàn)代化的高科技計(jì)算機(jī)控制技術(shù)，它會(huì)在未來(lái)的短時(shí)間內(nèi)快速的應(yīng)用到電氣控制中，并為這一領(lǐng)域的發(fā)展和改造帶來(lái)一些新的想法和改革的理念以及在技術(shù)改進(jìn)方面提供理論和實(shí)際的支持。這一現(xiàn)代化技術(shù)的應(yīng)用將有效提高工作的質(zhì)量和效率，規(guī)范操作流程。但是這一新興的技術(shù)在應(yīng)用方面還有很大的提升空間，這就有有賴(lài)于在未來(lái)的實(shí)踐工作中不斷地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題總結(jié)問(wèn)題，來(lái)更好地指導(dǎo)以后人工智能化在電氣控制中的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1]石磊，李國(guó)棟.電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)及設(shè)計(jì)[J].黑龍江科技信息，2011，（20）.