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人工智能的发展及应用()

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人工智能的发展及应用

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人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科,其范围

已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。

人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有很多问题需要许多学科的共同研究。

人工智能有两种实现方式,第一种叫做工程学方法(Engineering approach),是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法(Modeling approach),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。

人工智能的发展:

人工智能的研究经历了以下几个阶段:

孕育阶段:古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-322),给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼兹)(1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。

第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。

第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语

音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences onArtificial Intelligence即IJCAI)。

第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统K I P S”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。

第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

人工智能的应用:

人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为,经过几十年的发展,人工智能应用在不少领域得到发展,在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍,籍此使读者对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。

符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表,由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。

模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个最关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例:语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与“老外”通话。指纹是人体的一个重要特征,具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究,建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法,随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统,以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北京指纹自动识别系统的推出,使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。

专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决某些领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型,把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。

具体应用就很多了,例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致可以分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速查询英文单词或词组的词义,并提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”,它首先提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。

未来发展与展望:

未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感,因为目前人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。

今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活,一些面向苹果机和IBM 兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑,AI技术简化了摄像设备,相信将来人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

我们至少要经历几代人的坚持奋斗,进行多学科联合协作研究,才可能基本上解开“人工智能”之谜,使人工智能理论达到一个更高水平。

心得体会

通过老师对人工智能的讲解,我对人工智能有了一些简单的感性的认识,我知道了人工智能从诞生,发展到今天经历一个漫长的过程,许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课是一门非常富有挑战性的学科,而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识,还必须懂得编程。

人工智能在很多领域得到了发展,在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如:机器翻译,机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前,国内的机器翻译软件有很多,富有代表性意义的当属“金山词霸”,它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译,重要的是它还可以提供发音功能,为用户提供了极大的方便。

通过老师对人工智能的讲解,我明白了人工智能发展的历史和所处的地位,它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现,会创造出一个全新的人工智能世界。

(发展战略)人工智能的发展及应用最全版

(发展战略)人工智能的发 展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系在壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.在管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。

2.在工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.在技术研究中的应用 (1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要:概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代,生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关,必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破,出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来,随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世,生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科,逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域,人工智能的发展尤为令人关注。 一.人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)这个术语。 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为. 二.人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题,每题 2 分,共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中,不正确的是()。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是()。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是()。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程,以下哪项不属于情感分析四维模型的内容()。 (A)读音知情 (B)读脸知情

(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是()。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年,吴文俊创立吴方法 (C)1957年,罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过()获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段()。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是()。 (A)制造 (B)教育

(C)艺术 (D)金融 9. 2013年,麻省理工学院的基础评论把()列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程,过去生产一台哈雷机车需要21天,但在工业4.0时代,只需要()就可以把私人定制的摩托车交给客户,极大提高了生产效率,同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程,根据相关机构数据分析,中国制造业总体成本与美国相比() (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程,高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段?() (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶

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人工智能的发展及应用 学院: 班级: 姓名: 学号: 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科,其范围

已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式,第一种叫做工程学方法(Engineering approach),是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法(Modeling approach),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-322),给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼兹)(1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善,而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 (1)“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。

论人工智能的研究与发展(一)

论人工智能的研究与发展(一) 摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。 关键词:人工智能;计算机科学;发展方向 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2人工智能的应用领域 2.1人工智能在管理及教学系统中的应用 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2人工智能专家系统在工程领域的应用 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。 人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ,给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

(完整版)人工智能技术发展趋势及应用

一) 单选题,每题 2 分,共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中,不正确的是(B)。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是(A)。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是(D)。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程,以下哪项不属于情感分析四维模型的内容(D)。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情

(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是(C)。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年,吴文俊创立吴方法 (C) 1957年,罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过(A)获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段(A)。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是(C)。 (A) 制造 (B) 教育

(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年,麻省理工学院的基础评论把(D)列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程,过去生产一台哈雷机车需要21天,但在工业4.0时代,只需要(D)就可以把私人定制的摩托车交给客户,极大提高了生产效率,同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程,根据相关机构数据分析,中国制造业总体成本与美国相比(C) (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断

人工智能技术在计算机中的发展和应用

人工智能技术在计算机中的发展和应用 【摘要】人工智能技术作为一项先进的技术,近年来在计算机当中有着非常广泛和深度的发展和应用,也在很大程度上促进了计算机技术的发展。本文根据这方面的内容,主要介绍人工智能技术的概念及其研究内容,分析该技术的发展过程和现状,并介绍了它在一些相关领域当中的实际应用。根据分析可以看出,人工智能技术虽然起步较晚,但是在近些年的发展当中取得了很大的进步,并且有着非常好的发展前景。 【关键词】人工智能;计算机;软件工程;实际应用 一、引言 在进入了二十一世纪之后,信息科学技术的发展越来越受到人们的重视,重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样,人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步,那么,这项技术作为一种比较高端的信息科学技术,它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果,从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。 随着这项技术的不断发展和成熟,它在各个领域当中的应用也越来越广、其影响也越来越大,相对于其他的许多计算技术来说有着更大的发展空间,给人类带来的积极影响也是其他技术所无法比拟的。但是,我们不得不承认的是人工智能技术的发展还没有达到一个非常成熟的阶段,尤其是在国内,还处于起步阶段,不过这也意味着人工智能技术的未来发展潜力巨大,给我们留下的研究空间是无限的。 本文首先介绍了人工智能技术的概念和主要研究内容,分析其研究现状和未来的发展方向,结合人工智能系统的实际开发情况,讨论了其在企业和家居等方面的实际应用,并对计算机应用下的人工智能技术进行了一番探究,以期使相关研究人员,尤其是刚刚开始起步的研究人员对人工智能技术的巨大作用有一个更为详细直观的认识。

人工智能在军事领域的发展现状和应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自:俄罗斯外交和国 防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及 俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军 事领域的应用前景.文章还重点分析了人工智能技术实现的 可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文 章编译如下:目前.关于人工智能的说法和文章很多.这让人觉得.人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。 虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分.而且计算机 已经学会语音和脸部识别.操控汽车和分析大量数据。图像 识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任 务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现.还需要进行研究.它的应用领域确实非常广泛。国防领域也 在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和 中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用 到网络武器和既可用于监视敌人.也可用于袭击敌人的自主 式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所 谓的“第三次抵消战略”.该文件中提出的主要目标是“必 须集中力量进行创新.旨在通过创新发展美国近年来与对手 和敌人已经接近的关键能力.保持并恢复传统遏制力”.这 里说的对手和敌人指的也就是俄罗斯和中国。实际上.世界

上已经开始了创新武器竞赛.全部主要大国都将卷入其中。 此外.西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼:“人工智能不仅仅是俄罗斯 的未来.也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难 以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者.谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称.人工智能最终将消灭人类。因此.他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向 联合国发出请求书.呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技 术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调.运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后.战争中出现的第三次革命.毫无疑问.他们说的没错。但显而易见.联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的.而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护.阻止其地缘政治对手.首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而.履带式装甲车和打击无人机并非战略武器.而是战术武器。这些武 器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞 复制了无数遍.但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚.所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁.首先必须弄清.什么是人工智能.它与机器智能.超级计算机的深度学习有什么不同.还有最主要的是人工智能在军事领域 的地位和运用范围。国家安全领域人工智能的任务在可预见 的未来.新的世界技术竞赛将导致最新的技术革命延伸至军

国外人工智能发展及应用#精选

国外人工智能发展及应用 提起人工智能首先要从程序AlphaGo说起。在以5:0大胜欧洲围棋冠军樊麾之后,AlphaGo又在3月以4:1的比分战胜世界围棋顶级高手李世石,引起了举世瞩目的轰动,也成为了人工智能领域的一个里程碑事件。至此,人工智能已经在完全信息的棋类对战游戏中全面战胜人类对手。实际上,AlphaGo之所以能够取得如此大的胜利,是由多方面的技术进步共同作用,使得人工智能技术临近引爆点。 AlphaGo在赛前不仅掌握了3000万步大师秘笈,还进行了3000万局的自我对弈,积累了丰富的经验。其次是计算能力大幅度提升。一方面,AlphaGo采用了1920个CPU外加280个GPU,其理论计算能力达到2332TFLOPS,约相当于深蓝的21万倍,神经元的2500亿倍。另一方面,云计算的发展也将这些计算能力完美地结合起来,使得这些CPU、GPU能够高度协同工作。第三是人工智能算法的进步。经历了十多年的发展,蒙特卡洛搜索、深度学习、强化学习等算法日臻成熟,而AlphaGo的快速走子策略也使得他能够在短时间内作出落子决策,达到实战的时间要求。不仅如此,从近几年Gartner的发布的技术成熟度曲线来看,生物芯片、微数据中心、智能机器人、自然语言问答、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等都将会在5~10年内达到生产力平稳期,而同声传译、机器学习、自动区域驾驶等技术所需时间仅为2~5年。 为抓住难得的发展机遇,发达国家纷纷加快人工智能技术创新与战略布局,将人工智能做为提升国家竞争力的重要战略取向和重要抓手,力图占领产业发展新的制高点,这也使得人工智能成为了各国综合竞争力角逐的主战场。美国对人工智能尤其重视。DARPA秉持"保持美国技术的领先地位、纺织潜在对手意想不到的超越"的宗旨,自2010年开始长期扶持人工智能在军事、医疗、航空航天等各领域应用,2015年的DARPA未来技术论坛更是直接将"太空机器人、自主人工智能到地外生命及神经科学"列为讨论主题。2013年4月发布了总统项目"推进创新神经技术脑研究计划"。2015年发布的"美国国家创新战略"将与人工智能息息相关的9大领域作为优先发展的对象加以主动支撑,包括精密医疗、卫生保健、大脑计划、先进汽车、智慧城市、清洁能源与节能技术、教育技术、太空探索和高性能计算等。美国智库战略与国际研究中心(CSIS)在去年发布的《国防2045:

人工智能控制技术的发展与研究现状

人工智能控制技术的发展与研究现状人工智能控制技术的发展与研究现状综述 1.人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(DarEmouth)学会上提出的。自此,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”。诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 尽管对于人工智能控制的定义,学术界有许多种说法和定义方式,但他们的本质都是一致的。人工智能控制就是研究怎么样利用机器模仿人脑从事推理规划、设计、思考、学习等思维活动,解决迄今认为需要由专家才能处理好的复杂问题。人工智能是一个大科学的通称,它所覆盖的研究领域非常广,涉及到研究内容非常丰富。从实用观点看,人工智能是一门知识工程学,以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 2.人工智能控制技术的发展历史

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程 王鑫涛 摘要:人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字:人工智能、阿尔法围棋、AI 正文:近几年,人工智能这个话题变得越来越热门,尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后,人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月,阿尔法围棋(AlphaGo)与、职业九段选手进行,并以4:1的总比分获胜,不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第 一的棋手。那么,阿尔法围棋是什么呢,为什么这么厉害?阿尔法围棋(AlphaGo)是一款人工智能程序,由(Google)旗下公司的、、和与他们的团队开发,其主要工作原理是“”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另 一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩 阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像 人们识别物体标注图片一样。通过上述所所,可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了,那么,人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢,它的未来又会是如何?我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。 一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是科学、控制论、信息论、神经生、、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从

系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中,从而出现了“信息”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说,现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的,缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成,Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣,只不过在计算机没有发明之前,没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。 二、人工智能的发展过程? 事物的发展都是曲折的,人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段: 第一阶段:20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显着的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。

人工智能及其发展应用

人工智能及其发展应用 摘要:尽管当下许多人担心人工智能的深入发展会威胁人们的主体性地位,认 为人工智能不该继续发展,但随着时代的进步,科技的发展,人工智能已在我们 的生活中发挥着至关重要的作用,人类社会也将因对人工智能的使用和不断研究 变得更加先进和文明。当下人工智能还没有被广泛地应用在工业生产和日常生活中,但未来的人工智能技术必然更加先进和成熟,为人类社会的进步提供技术支持。 关键词:人工智能;发展;应用;思考 1人工智能的研究热点 1.1数据挖掘与知识实现 人工智能技术既能够发挥出机器的信息处理优势又具有智能学习、智能推演 的智能特点,因此当人工智能处理数量庞大的数据信息时,就能够通过机器智能 学习进行数据分析、数据挖掘从而推算出数据之间的联系。机器智能学习是计算 机仿真、模拟人类智能的学习活动,它是基于人类生物神经结构而形成的一种模 拟人类深度学习的功能。同时,人工智能通过分布式计算构建多神经元网络结构,深层次地挖掘数据之间的联系并反馈调整逻辑推演模型,最终达到对海量数据进 行计算和处理的目标。 1.2智能接口技术 智能接口技术是通过外接的方式使计算机能够接收文字信息、语言信息、图 像信息等,通过分析接收到的信息做出相应的智能反应,便于人们更加方便地使 用人工智能。人工智能结构技术基于知识表示方法,能够进行文字识别、语言识别、图像识别,理解语音信息并通过语音合成技术做出相应的反应,甚至能够翻 译不同的语言,例如谷歌翻译、人脸识别、云计算等都是智能接口技术的成功应用。 1.3主体与多主体系统 主体即具有判断能力、选择能力并能对信息进行综合分析的智能化计算机。 主体既能独立地进行运算处理又可以和分布式计算构建多神经元网络,协调各分 布式计算机进行逻辑运算,实现对实际问题的求解。目前,主体与多主体系统多 以理论研究为主,从主体结构、主体语言到多主体间的协作调度和信息共享等方面。 1.4智能信息处理 随着通信技术、互联网技术的广泛应用,“信息大爆炸”成为了新时代的标签,构建信息化社会成为各国的发展目标。在海量信息中如何既能保证信息的实效性 又能快速提取转化有用信息成为了人工智能发展的关键。图形模式成为解决这一 问题的关键技术,通过高效地转化数据信息并进行逻辑推理、数学运算,实现分 析问题、预测问题、处理问题等智能化反应。目前,图形模式是智能化数据分析 与处理的核心。 2人工智能的发展与应用 2.1重工业领域完成高危工作 人工智能技术被广泛应用到重工业领域中,代替人们完成各种危险的工作, 对保护人们的安全有着极为重要的作用。以往的冶金行业中都是人在进行工作, 这不仅需要耗费大量的人力,而且人们在冶金领域工作是非常危险的,高温的铁 水很容易溅伤人造成安全事故,炼铁炉的炉体容易发生爆炸,造成人员伤亡,人

浅谈自动化控制中人工智能的应用及发展

浅谈自动化控制中人工智能的应用及发展 发表时间:2019-03-15T15:13:52.433Z 来源:《信息技术时代》2018年6期作者:刘兆坤周冠丞钱可吴逸仙张世琦 [导读] 人工智能作为一种新型的科技也是另一种技术自动化的形式。而在电气工程领域,自动化更是发挥着不可替代的作用。通过人工智能技术的应用电气工程更进一步实现了自动化 (杭州电子科技大学,浙江杭州 310018) 摘要:人工智能作为一种新型的科技也是另一种技术自动化的形式。而在电气工程领域,自动化更是发挥着不可替代的作用。通过人工智能技术的应用电气工程更进一步实现了自动化,我国的电力设施系统因此可以更加平稳发展。而电气工程自动化的实现,更是对许多领域都有着重要贡献,生产效率、生产安全、解放人力等等,因此人们更有必要加强人工智能在电气自动化中的人工智能技术。本文对自动化控制中人工智能的应用及未来发展进行了分析和讨论。 关键词:人工智能;自动化;应用发展;电气工程 工程师和技术研究者把开发人工智能新的应用途径,于是电气工程自动化实现了与人工智能的融合发展,人工智能的加入,使得电气工程可以在工作中随时监测工程自动化的数据结果,同时进行数据分析,对于出现的问题可以及时定位处理,保障电力电路的平稳运行和线路安全。 一、人工智能应用到电气工程自动化中的积极影响 1.减少工程运作中的外界干扰 电气自动化的模型构建是重要过程,原有的电气工程主要依赖控制器来完成这一步骤,但是需要考虑许多因素,例如运作过程中模型参数的变动、各种数据的数值和相应计算,数据分类等等,人为操作需要考虑误差和准确度问题,而人工智能的添加,可以尽可能减少外界影响,少去许多干扰因素提升工作质量。同时人工智能的工程应用不需要对模型细致入微的数据检测,相应参数没有过高的收集要求,极大降低了工程难度。 2.提升了工作中整体的自动化能力 智能技术先进创新而又功能强大,即使是形式种类并不相同的数据也能进行多方面的分析评测,并且对评测过的数据进行合理处理,毫无疑问相比与人工区分计算,这样的数据更为准确,也更加精确。人工智能对数据的处理也有它独特的特点,一般具有相似性,因为要控制的对象有许多个,要处理的内容也显示出多样化的丰富特征,现实需求不同,人工智能可以对这些问题进行精加工和细致明确的处理,找到合适的统一规则用于处理大量遇到的数据或问题。 3.便于操作和调整若干参数 电气自动化的传统模式较为复杂,选用人工智能来实现数据和参数的调整控制则更为简单,也更加简便。并且人工智能作为一种技术可以适应多种工作类型,实现大量节约人力资源之后,未来更有可能完全解放人力,甚至不需要工人进入控制的场景,简单的屏幕就能模拟完成对系统的问题监测、故障处理和日常维护,对于电气工程工作运行中不断变动的参数也能智能调整。电气工程工作时参数时常变动,因此误差避免并不现实。测量检测的数值不精准,电气系统的实际运行也会受到环境因素的限制而造成偏差,使计算参数出现较大程度的差异,影响应用。而人工智能为了避免这类情况,会利用程序中抗变换性的变动、响应与下降时间的估测来节约电气工程整体系统中投入的不必要的人力和物力,以及相关资金等。 4.数据计算精准高效极少出错 人工智能应用于电气工程的首要优点即是能够很好的隔绝外部影响,抗干扰性优秀。只需要设计者和工程师在工作前设定好工程所需参数,就能够很好的规避实际操作中参数变动对整体测算结果造成的波动影响,因为人工智能会把实际的变动固定在系统可以接收处理的合理范围之内,差值不会过于明显,这也对最终结果的准确度做出了优化提升。工程的管理者会在实际的电气工程工作中通过设立比对参数模型的方式,预先模拟好简单的常见故障,既能合理预防,又能够在故障发生的第一时间及时规范处理。 二、电气自动化控制中对人工智能的实际运用 1.实现控制智能化 智能化的提升和智能技术的优化应用,有望在未来完成电气工程工作的完全人力解放。电气项目如果能够在未来实现远程监控、远程控制,就可以节省出大量的人力物力,同时可以帮助电气项目提升服务质量,以更便捷迅速的形式扩大服务规模,提升项目有效性。人工智能相关技术在电气工程控制方面有许多细节具体的应用,专家系统、神经网络、模糊控制都有所涉及,电气设施的简化与电流布局调整,数据报表的整合与报表生成存储,还能够对不同格式的文件类型进行整理规范,使得工作负责人不用再后期花费时间进行数据的收集校对和筛选查找,工作负担降低。此外,工作人员可以借助原有控制方式中对直流电与交流电的传动实现对整个电气工程的控制调控,这也是模糊控制版块人工智能的典型体现。由此可以看出,人工智能应用到电气工程中对完善工程自动化的操作模式,提升操作效率,精简操作过程,减少人力消耗投入具有十分明显的优越效果。 2.诊断实时故障 电气工程中故障诊断是常常提及的环节,原理是由电气工程的设施工作运行时的信息参数,判断预测设备是否正常运行,从而对发生的问题故障进行精准的判定,找到故障发生的可能位置,分析估测故障原因,并对故障可能的发展方向做出估测,并找到行对应的措施进行解决处理。电气工程的整体运行过程中,发电机、变压器、数据转换器均有可能出现故障,原有的故障诊断繁琐复杂,并且效果不大,消耗大量时间,却难以找出故障具体原因,虽然考虑到电气设备的庞大性与关联性,但是对生产的损失仍是必须面对的现实问题。由人工智能参与构成的神经网络投入应用,专家系统和模糊理论也陆续产生,电气工程的线路检测诊断变得清晰简便,错误发生率被降到最低,对生产效率有着极大的促进作用。 3.优化整体工程设计 电气工程自动化控制的设备改良优化,包含有许多方面,取工作中的实例论述,电压供应、电动机工作、变压器工作,共同构成一个完整的耗时耗电相对复杂的工作体系,需要相关工作人员参与,而工作人员需要了解电气自动化的基本常识、电机的操作使用和对线路整

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