人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 本文提供幾篇有關(guān)于人工智能論文范文，供大家參考學(xué)習(xí)。
第一篇關(guān)于人工智能論文： 《電腦人工智能日趨成熟》 電腦在二十世紀(jì)70年代末期開始廣泛普及,當(dāng)時(shí),有些專家便預(yù)計(jì)說,電腦可以改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ?并且使社會(huì)文化隨之改變。 現(xiàn)在,時(shí)間的車輪運(yùn)轉(zhuǎn)到了2000年,專家們的這些預(yù)想至少已經(jīng)有一部分成為現(xiàn)實(shí)。今天,人們已經(jīng)在開始討論有關(guān)電腦會(huì)不會(huì)具有人類的某些智能。這類課題已經(jīng)不是什么科學(xué)幻想,而是非常嚴(yán)肅的學(xué)術(shù)討論了。 舍科爾教授是美國麻省理工學(xué)院的社會(huì)學(xué)教授,他是電腦心理學(xué)方面的專家,曾經(jīng)撰寫過關(guān)于電腦心理學(xué)的兩本具有開創(chuàng)性的著作。 一本書的書名是《第二自我—電腦和人類精神》,另一本書是最近出版的,書的題目是《電腦屏幕上的生活—因特網(wǎng)時(shí)代的特征》。舍科爾教授現(xiàn)在是麻省理工學(xué)院科學(xué)技術(shù)和社會(huì)項(xiàng)目的教授。從70年代開始到80年代初期,舍科爾教授開始研究人和電腦的關(guān)系。 舍科爾教授說:“電腦的特征在物體和非物體之間。很明顯地,電腦是物體,即使是孩子也知道電腦是一部機(jī)器?？墒?在另外一方面,電腦又可以反饋,可以有行為,可以有理智,甚至有精神。 人們發(fā)現(xiàn),自己和電腦之間存在著互動(dòng)的關(guān)系,甚至感到電腦似乎在活著。” 舍科爾教授特別對(duì)兒童和第一代電腦,以及電子玩具之間的關(guān)系感興趣。他發(fā)現(xiàn),十來歲的少年主要用電腦來探索認(rèn)知的問題;而青春期以前的兒童也就是八歲到十二歲之間的兒童,他們主要試圖熟練地掌握機(jī)器和電子玩具。 舍科爾教授發(fā)現(xiàn),電腦玩具對(duì)五歲到八歲之間的兒童來說,起到了激發(fā)他們的倫理性、推測性息維的能力。 舍科爾教授說:“這些電腦玩具促使我們考慮‘什么是生活’這一類的問題。電腦有生命嗎?在電腦玩具的戰(zhàn)斗中,搏殺者意味著什么呢?作為一種玩具,到底有什么特殊性呢? 討論電腦到底和人類有哪些區(qū)別,就無疑地是一個(gè)重要的問題。 一個(gè)十二歲的男孩對(duì)我說,將來可能會(huì)出現(xiàn)和人類一樣聰明的電腦。但是,人類仍然要做飯,要建立家庭,要開餐館。人類可能是地球上唯一要去教堂的生物。 換句話說,電腦為人類留下的空間是感情、感性、家庭生活。模擬思維可能在某種程度上可以算是一種思維,可是,模擬感情卻永遠(yuǎn)不能被看作是真正的感情。當(dāng)然了,模擬愛情更不能算是愛情了。” 微軟公司的視窗系統(tǒng)是舍科爾教授目前重點(diǎn)研究的課題。視窗操作系統(tǒng)可以允許使用者在同時(shí)執(zhí)行幾個(gè)相互沒有任何關(guān)系的工作任務(wù),并隨意在這幾個(gè)任務(wù)之間互相切換。 舍科爾教授說:“用鼠標(biāo)器指一下這些長方形的圖形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通過電腦先跟你的母親聊會(huì)兒天,在跟你的母親說再見以后你開始寫你的論文。寫累了,你可以通過電腦看看你的銀行賬戶。 從某種意義上來說,人們可以在電腦上確定各人的位置。也就是說,使用者是電腦屏幕上所有的窗口,以及電腦所有的活動(dòng)的總和。 顯然,這是一場革新,因?yàn)槲④浺暣霸试S你同時(shí)在你的電腦上提出好幾個(gè)指令,并且在這些活動(dòng)之間不斷循環(huán)往復(fù)。這已經(jīng)具備了人類心理活動(dòng)的某些特點(diǎn)。” 在80年代,人類可能通過和自己心理的比較試圖理解電腦。而今天,舍科爾教授說,人類試圖通過電腦的運(yùn)行模式,來更好地理解人類的心靈。 舍科爾教授認(rèn)為,現(xiàn)在研究電腦心理學(xué)的最熱門的領(lǐng)域,是假設(shè)電腦到最后會(huì)真正地有感情。你的一部電腦會(huì)對(duì)你產(chǎn)生“愛情”,它們需要你的關(guān)懷,需要感情的忠實(shí)。這可能是未來研究人和機(jī)器之間互動(dòng)關(guān)系領(lǐng)域里最新的潮流了。 目前,在電腦控制的玩具方面已經(jīng)出現(xiàn)了一些突破。例如,去年圣誕節(jié)期間,出現(xiàn)過一種類似貓頭鷹的玩具,這種玩具可以說幾百句話,而且具有學(xué)習(xí)功能,甚至?xí)R廠。 日本索尼公司制造出一種電子寵物狗,名叫“艾卜”,也是這類電子寵物玩具的代表性產(chǎn)品。 除了玩具以外,在智能電腦方面,電腦能夠聽懂主人說話現(xiàn)在已經(jīng)不算稀奇了。目前,美國麻省理工學(xué)院的媒體研究室已經(jīng)研制出一種具有人工智能的計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)可以對(duì)使用者發(fā)出的非語言性信號(hào)做出反應(yīng),并且據(jù)此進(jìn)行某種程度的調(diào)整。 舍科爾教授認(rèn)為,未來的電腦發(fā)展趨勢是生物化電腦,電腦越來越具有知性和感性,從社會(huì)學(xué)的角度上說,這將是一大飛躍,值得學(xué)者專家好好地探討。 第二篇關(guān)于人工智能論文： 《電氣工程自動(dòng)化中人工智能技術(shù)的應(yīng)用》 文章摘要：隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，人們的生活水平也在不斷的提升，工業(yè)化也向著智能化的方向進(jìn)行發(fā)展。在電氣工程自動(dòng)化中使用人工智能技術(shù)能夠有效的提高電氣工程的工作效率，對(duì)電氣工程設(shè)備進(jìn)行自動(dòng)化的控制，明顯的提高電氣自動(dòng)化的工作效率。因此，對(duì)電氣工程自動(dòng)化中人工智能技術(shù)的運(yùn)用進(jìn)行綜合性的分析，使得人工智能技術(shù)能夠更好的服務(wù)于電氣工程。 關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；人工智能技術(shù)；應(yīng)用 現(xiàn)階段，我國的工業(yè)企業(yè)在進(jìn)行工作的過程中，運(yùn)用電氣工程自動(dòng)化技術(shù)較為廣泛，并且隨著人工智能化技術(shù)的不斷提高，促進(jìn)了電氣工程自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，還可以模擬人體大腦進(jìn)行工作，對(duì)龐大的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析、處理和搜集，從而實(shí)現(xiàn)電氣工作的自動(dòng)化生存，這樣一來，不但能夠提供電氣工程的工作效率，而且還能對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)，智能化技術(shù)的運(yùn)用不僅僅提高了電氣工程自動(dòng)化控制系統(tǒng)的工作效率，而且還有效的減少了問題的出現(xiàn)。 1.人工智能化技術(shù)的基本概述 人工智能化技術(shù)是指借助人力所制造的智能化設(shè)備來代替人力進(jìn)行工作的機(jī)器被稱為人工智能化機(jī)器。目前，人工智能化設(shè)備主要借助計(jì)算機(jī)來作為基礎(chǔ)，結(jié)合人工的方法和科學(xué)技術(shù)，將人類的思維和智慧融入設(shè)備中，使得制造出來的機(jī)器更加的智能化和自動(dòng)化。人工智能化技術(shù)的發(fā)展離不開科學(xué)技術(shù)的發(fā)揮。隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，科學(xué)技術(shù)也在不斷的發(fā)展，從傳統(tǒng)的自動(dòng)化機(jī)器向人工智能化的方式進(jìn)行轉(zhuǎn)變，其中運(yùn)用到的知識(shí)不僅僅是單純的計(jì)算機(jī)知識(shí)，還包含其他學(xué)科的知識(shí)。比如，心理學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)等。與此同時(shí)，電氣工程自動(dòng)化技術(shù)為工業(yè)化生產(chǎn)提供了監(jiān)督管理能力和控制能力。 2.人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用所占的優(yōu)勢 2.1、能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)人力資源的最優(yōu)化配置 傳統(tǒng)的電氣工程項(xiàng)目中，設(shè)備的操作程序較為繁瑣，并且由于電氣工程項(xiàng)目中也包含一些電氣設(shè)備，如變壓器、電路電線等。在這種情況下，需要安排專業(yè)的人員來對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行管理。與人工智能技術(shù)相比較，包含的電氣設(shè)備較少，大大減少了企業(yè)的資金投入，實(shí)現(xiàn)資源的最大化。 2.2、人工智能技術(shù)受到外界環(huán)境的影響因素較小 傳統(tǒng)的電氣工程中，控制器在建立模型的過程中會(huì)遇到諸多的不確定因素，并且直接影響了控制器的構(gòu)建，甚至?xí)伎刂破鞯恼＿\(yùn)行和工作產(chǎn)生營銷。比如，在控制器模型建立的過程中，由于重要參數(shù)的變化，使得控制器的正常運(yùn)行無法達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。與人工智能化技術(shù)進(jìn)行比較，人工智能化技術(shù)在設(shè)計(jì)控制器的過程中，以建立動(dòng)態(tài)模型為理念，大大降低了人工智能化技術(shù)對(duì)外部環(huán)境的影響，確保了系統(tǒng)的正常運(yùn)行。 2.3、大大的簡化了電氣設(shè)備參數(shù)的調(diào)節(jié)方式 在電氣工程自動(dòng)化工作中運(yùn)用人工智能技術(shù)，在對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的過程中，工作人員需要對(duì)人工智能化設(shè)備進(jìn)行具體的參數(shù)設(shè)置，從而才能實(shí)現(xiàn)電氣工程自動(dòng)化的控制，簡化了工作流程。除此之外，與傳統(tǒng)的控制器進(jìn)行比較，人工智能化技術(shù)的優(yōu)勢還體現(xiàn)在以下幾方面：（1）較好的適應(yīng)能力，能夠滿足多變的情況下自動(dòng)化系統(tǒng)的正常運(yùn)行；（2）簡化操作流程。在沒有專業(yè)技術(shù)人員在場的情況下，整體系統(tǒng)也能正常的進(jìn)行工作，幫助企業(yè)降低了對(duì)人力、物力方面的資金投入。除此之外，人工智能技術(shù)還能根據(jù)實(shí)際工作的情況，科學(xué)合理的設(shè)定參數(shù)，大大減輕了工作人員的工作壓力和工作量；（3）對(duì)現(xiàn)有設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行綜合性的分析，并且根據(jù)實(shí)際的情況來進(jìn)行數(shù)據(jù)的修改，從而提高工作效率。 3.對(duì)電氣工程自動(dòng)化中人工智能的具體應(yīng)用進(jìn)行分析 3.1、人工智能在電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用 在電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)中，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程較為復(fù)雜，并且設(shè)計(jì)方案較為繁瑣。設(shè)計(jì)人員在進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程中，需要選擇科學(xué)合理的方法來進(jìn)行產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，并且對(duì)現(xiàn)有的設(shè)計(jì)技術(shù)和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行借鑒，確保設(shè)計(jì)出來的產(chǎn)品具有實(shí)用性。但是，在科學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的過程中，借助人工智能技術(shù)來對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行設(shè)計(jì)，將設(shè)計(jì)過程從傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式向著人工智能設(shè)計(jì)方向進(jìn)行轉(zhuǎn)變。這樣不但能夠有效的縮短電器產(chǎn)品的設(shè)計(jì)時(shí)間，而且還需要提高產(chǎn)品的質(zhì)感。 3.2、大大縮短電氣工程自動(dòng)化機(jī)器故障的檢測周期 電氣設(shè)備在進(jìn)行正常的運(yùn)作過程中，由于工作時(shí)間較長，工作人員缺乏專業(yè)的保養(yǎng)技術(shù)和維修設(shè)備的技術(shù)。一旦設(shè)備發(fā)生故障，需要浪費(fèi)大量的時(shí)間來進(jìn)行故障的檢修，然而，人工智能技術(shù)在電氣工作自動(dòng)化工作中的運(yùn)用，能夠有效的縮短設(shè)備的維修和保養(yǎng)時(shí)間。除此之外，可以借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，可以詳細(xì)的記錄設(shè)備出現(xiàn)故障的時(shí)間、原因等內(nèi)容，縮短了故障檢修的周期，增加故障檢修的安全性和可靠性。 3.3、人工智能技術(shù)在設(shè)備故障診斷方面的應(yīng)用 在電氣設(shè)備進(jìn)行運(yùn)作的過程中，由于一些突發(fā)情況導(dǎo)致設(shè)備發(fā)生故障。工作人員在對(duì)故障進(jìn)行診斷的過程中，需要借助新型的診斷技術(shù)來對(duì)設(shè)備發(fā)生的問題進(jìn)行分析。人工智能技術(shù)對(duì)故障的分析已經(jīng)應(yīng)用在很多方面，比如：發(fā)電器故障的檢修、變壓器故障的檢修、電動(dòng)機(jī)故障的檢修等。但是，借助傳統(tǒng)的人工技術(shù)來對(duì)設(shè)備的故障進(jìn)行分析和診斷，不僅僅浪費(fèi)的人力、物力，增加了企業(yè)的資金投入，并且無法提高故障的診斷效率。將人工智能技術(shù)運(yùn)用在電氣設(shè)備故障檢測過程中，可以在最短時(shí)間內(nèi)診斷出設(shè)備發(fā)生故障的原因，并且將人工智能技術(shù)與其他理論相結(jié)合，大大提高了電氣設(shè)備故障的診斷效率和準(zhǔn)確性。 3.4、人工智能技術(shù)在電氣控制方面的應(yīng)用 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，對(duì)企業(yè)的要求也逐漸的提高。電力企業(yè)也在逐步提高電氣自動(dòng)化水平，不斷的擴(kuò)大人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，這也是電氣企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。目前，在電氣設(shè)備控制中最核心的工作是提高電氣系統(tǒng)的工作效率，從而促進(jìn)電力企業(yè)的發(fā)展。為了更好的實(shí)現(xiàn)制定的目標(biāo)，需要對(duì)現(xiàn)有的電氣自動(dòng)化控制技術(shù)進(jìn)行提高，有效的將人工智能技術(shù)運(yùn)用在電氣設(shè)備的控制中，實(shí)現(xiàn)電氣控制自動(dòng)化的發(fā)展，從而提高電氣設(shè)備的運(yùn)行效率。除此之外，還能幫助企業(yè)節(jié)約人力和物力?，F(xiàn)階段，人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備的運(yùn)用主要包含以下幾個(gè)方面：專家系統(tǒng)的控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制、模糊控制等。在電氣設(shè)備控制的過程中，使用最為頻繁的是模糊控制，主要由于其操作較為簡單，并且與實(shí)際的工作目標(biāo)相符合。 4.結(jié)語 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，科學(xué)技術(shù)也在不斷的發(fā)展過程中，并且對(duì)企業(yè)的要求也逐漸的提高。電力企業(yè)也在逐步提高電氣自動(dòng)化水平，不斷的擴(kuò)大人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，這也是電氣企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。因此，需要對(duì)人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化的具體應(yīng)用進(jìn)行分析，確保其滿足電氣設(shè)備的正常運(yùn)作需求，提高電氣工程自動(dòng)化的運(yùn)作效率?？偠灾?，人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中具有良好的發(fā)展前景，能夠有效的促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展，減少企業(yè)在人力、物力和財(cái)力方面的投資，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本。 [1] 張雪 , 馬青強(qiáng) , 高健 . 智能化技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用探析 [J]. 科技畏望 ,2015,25(5):94-95. [2] 何美瓊 . 試論電氣工程及其自動(dòng)化的智能化技術(shù)應(yīng)用[J].2015,(11):213-215. [3] 李志琴 . 電氣工程自動(dòng)化控制中智能化技術(shù)的應(yīng)用研究 [J].山東工業(yè)技術(shù) ,2016,(15):90. 第三篇關(guān)于人工智能論文： 《電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)》 摘要:電氣設(shè)備也在人工智能技術(shù)的應(yīng)用下實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化,本文將圍繞著電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)展開探討。 關(guān)鍵詞:電氣自動(dòng)化 人工智能 應(yīng)用 電氣自動(dòng)化是比較重視實(shí)踐的一門科學(xué)，主要對(duì)電力系統(tǒng)的開發(fā)與運(yùn)行進(jìn)行研究。在社會(huì)發(fā)展的過程中，大部分的人類現(xiàn)代文明都離不開自動(dòng)化與智能化。在電氣工程中，熱工智能化的實(shí)現(xiàn).對(duì)于電氣系統(tǒng)的運(yùn)行具有非常大的影響，不僅提高了運(yùn)行效率而且方便管理，節(jié)約大量的人工，在一定程度上降低了運(yùn)行成本。 1、人工智能技術(shù) 毫無疑問，人工智能技術(shù)的出現(xiàn)是社會(huì)與科技發(fā)展的必然成果，并且隨著人工智能技術(shù)的成熟，其在社會(huì)各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用也越來越多。人工智能技術(shù)是以計(jì)算機(jī)技術(shù)理論為基礎(chǔ)，其他多個(gè)專業(yè)學(xué)科共同作用下共同構(gòu)建出的。 人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，讓人類的智慧得以延伸，使只有人類可以完成的工作可以找到替代設(shè)備。 2、人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化過程中的應(yīng)用 2.1、在電氣設(shè)備中的應(yīng)用 在電氣工程中，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面。電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)程序繁多、復(fù)雜，進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候，不僅要熟練掌握電路、電磁場、電機(jī)、電器等等相關(guān)理論知識(shí)，還應(yīng)該有足夠的判斷能力和設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，能夠處理一些臨時(shí)的變化。按照傳統(tǒng)的設(shè)備設(shè)計(jì)方法，設(shè)計(jì)程序主要依靠人工編制，這種方式遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足電氣自動(dòng)化的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)，但是，如果加以計(jì)算機(jī)輔助，就會(huì)大大縮減設(shè)計(jì)時(shí)間，同時(shí)還可以在很大程度上提高產(chǎn)品質(zhì)量以及其工作效率。 2.2、平常操作中的應(yīng)用 隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，人們的生活水平有了很大的提升，無論是平常的生活，還是工作，學(xué)習(xí)，都已經(jīng)不能缺少電氣設(shè)備，所以說，電氣設(shè)備安全、穩(wěn)定的運(yùn)行，在一定意義上，就是社會(huì)生產(chǎn)，人們生活的安全與穩(wěn)定。在利用電氣設(shè)備的時(shí)候，應(yīng)該按照設(shè)計(jì)說明書，遵循操作規(guī)范進(jìn)行操作使用。傳統(tǒng)的操作方法不僅復(fù)雜，而且操作程序比較死板，一個(gè)環(huán)節(jié)出錯(cuò)就可能引發(fā)重大失誤，帶來嚴(yán)重后果。而人工智能化的出現(xiàn)，在很大程度上改變了這些問題，不僅簡化了設(shè)備的操作程序，提高了操作效率，而且可以智能化的識(shí)別錯(cuò)誤、提示錯(cuò)誤，進(jìn)而更正錯(cuò)誤，降低錯(cuò)誤率，甚至在一定程度上將錯(cuò)誤發(fā)生率降至零。大大提高了電氣設(shè)備的安全與穩(wěn)定，對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行具有很大的促進(jìn)作用，提高了設(shè)備的實(shí)用性。 2.3、應(yīng)用于事故及故障診斷 電氣自動(dòng)化中事故與故障診斷，就是指對(duì)相關(guān)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行信息確定，對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷.杳看是否正常，一旦發(fā)現(xiàn)異常，能夠快速對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，并分析故障類型，然后有針對(duì)性的找出對(duì)策。電氣設(shè)備的運(yùn)行受到各種干擾因素的影響，特別容易出現(xiàn)故障或者事故，如果沒有及時(shí)的進(jìn)行處理，就有可能小故障變大故障，甚至引發(fā)安全事故，對(duì)工作人員、電氣系統(tǒng)以及企業(yè)都造成重要的損害，同時(shí)帶來不良的社會(huì)影響。所以，對(duì)于電氣設(shè)備的故障進(jìn)行準(zhǔn)確而又及時(shí)的判斷，是非常重要的。 2.4、電氣控制工作中的應(yīng)用 在電氣系統(tǒng)中，對(duì)電氣設(shè)備的控制同樣是非常重要的一部分工作?，F(xiàn)如今，實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備的自動(dòng)化與智能化已經(jīng)是一個(gè)大的趨勢，智能化的實(shí)現(xiàn)主要就是通過對(duì)設(shè)備的控制。不僅能夠在很大程度上提高工作效率，適當(dāng)降低成本，還可以減少人員用工。例如，在人工智能技術(shù)中，比較先進(jìn)的技術(shù)有模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)等，他們都可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的智能化控制，而且非常精確，控制效果非常不錯(cuò)。就拿模糊控制來說，最常用的方法就是Sugeno與Mamdani, Mamdani技術(shù)主要是對(duì)設(shè)備的速度進(jìn)行調(diào)節(jié)，其主要是一種高效率的交流傳動(dòng)控制技術(shù)，在很大程度上提高了電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和工作效率。 2.5、在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù) 在傳統(tǒng)的電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中，主要是依靠設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)，缺乏一定的技術(shù)性，同時(shí)設(shè)計(jì)工序比較簡單，設(shè)計(jì)質(zhì)量不高。然而，當(dāng)經(jīng)濟(jì)水平與科技力量都有所提高，國家也開始注重這方面的開發(fā)，加大了資金的投人。隨著研究力度的加大，我國在這方面的成就也逐漸顯現(xiàn)出來，人工智能技術(shù)也逐漸被應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)。人工智能化的應(yīng)用，提高了產(chǎn)品的自動(dòng)化程度，提高了生產(chǎn)效率，加大了產(chǎn)品的智能化，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量來說是一個(gè)巨大的保障。 3、結(jié)束語 綜上所述，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟，其精度與控制力都有了很大的提高，將其應(yīng)用在電氣工程中，不僅提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率，還極大的方便了管理，提高了電氣設(shè)備的安全與穩(wěn)定，在很大程度上提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，帶來了很大的社會(huì)效益，所以說，在電氣工程中使用人工智能化技術(shù)是值得推廣的。 參考文獻(xiàn) [1]紀(jì)文革.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用思路分析田.電子瀏試，2014 (03):137-138. [2]任博.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用思路分析田.科技視界，2015(09):108-109. 第四篇關(guān)于人工智能論文： 《基于當(dāng)前社會(huì)的人工智能初探》 本文的開頭，我想先強(qiáng)調(diào)一個(gè)概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬間便會(huì)想到機(jī)器人，但機(jī)器人只是一個(gè)容器，它的內(nèi)核與控制系統(tǒng)才能被稱作人工智能。再者，人工智能不能被單純地被認(rèn)為是與人類處在同等智能水平上的事物，總的來說，可以將它分成三個(gè)層次：1.弱人工智能；2.強(qiáng)人工智能；3.超人工智能。 弱人工智能，是在單一領(lǐng)域具有超越常人的能力，比如說AlphaGo，它可以在圍棋方面戰(zhàn)勝李世石，但是若讓它進(jìn)行簡單的計(jì)算，類似1+1=2這樣的式子，它可能卻是不行的?，F(xiàn)階段，弱人工智能存在于我們生活的方方面面。導(dǎo)航，Siri，天氣預(yù)報(bào)，搜索引擎，音樂推薦等等，這都是人工智能，只不過大多數(shù)人并不知道罷了。所以那些“人工智能根本不可能造福人類”的說法是絕對(duì)錯(cuò)誤的，正相反，人工智能給人們帶來了諸多便利。因此，我希望大家能拋棄對(duì)人工智能的偏見，真正接納人工智能的存在。組成人類的細(xì)胞都比弱人工智能層次要高，所以對(duì)待這一層次的人工智能，我們是不必?fù)?dān)心的，若非要把有關(guān)人類的事物劃分到這一層次中，類似核糖體的細(xì)胞器便是屬于這一層次。 人類是屬于強(qiáng)人工智能層次的生物，而且是這一層次中頂端的存在。強(qiáng)人工智能，已經(jīng)可以同人類一樣進(jìn)行各種腦力活動(dòng)。但很遺憾，至今它還未曾問世。從弱人工智能到強(qiáng)人工智能的過渡是漫長的，從地球弱人工智能層次的氨基酸等有機(jī)物進(jìn)化至生命，耗費(fèi)的時(shí)間以億計(jì)數(shù)。但是隨著社會(huì)的進(jìn)步，發(fā)展的能力、速度都會(huì)極大地提升，所以強(qiáng)人工智能的出現(xiàn)不會(huì)耗費(fèi)太多時(shí)間，短則十年長則百年。由弱到強(qiáng)，需要有兩方面的改變。 第一，提高弱人工智能的運(yùn)算速度，降低單位運(yùn)算速度所需金錢。 人類的大腦運(yùn)算速度經(jīng)Kurzweil對(duì)不同大腦區(qū)域進(jìn)行估算，大約為一億億次計(jì)算每秒。強(qiáng)人工智能不是終點(diǎn)，所以運(yùn)算速度也必須超過一億億這個(gè)數(shù)值。但若是我們研究出超人工智能卻只能供應(yīng)極少數(shù)人，那必將會(huì)造成災(zāi)難——上位者操縱人工智能統(tǒng)御下位者，這絕對(duì)不是我們想看見的。因此，我們要降低單位運(yùn)算速度的成本，讓成果平民化，讓人工智能能真正造福所有人類。 第二，提高弱人工智能的智能層次，然后通過人工智能的遞變演化，讓它到達(dá)更高的層次。這一點(diǎn)是最難處理的，也是可能導(dǎo)致人工智能轉(zhuǎn)頭空的最大因素，人類對(duì)智能層次的認(rèn)識(shí)只能停留在淺薄的理論上，我們不知道如何將猩猩的大腦演化為人類的大腦，同樣，我們也不知道如何將人工智能的層次提高到新的高度。不過萬幸我們有我們自己這樣一個(gè)完美的強(qiáng)人工智能系統(tǒng)，我們可以通過對(duì)自身的生物研究來推動(dòng)人工智能的發(fā)展。這樣做有兩個(gè)方向：1.逆推，根據(jù)人本身大腦的思考模式逆推出運(yùn)算的模式，再將這種模式代入到人工智能上；2.正推，從細(xì)胞開始，不斷推動(dòng)生命層次的研究，一步一步地將大腦的運(yùn)算模式推斷出來。兩種方向皆有利弊，從我自己來說，這兩種方向應(yīng)同時(shí)進(jìn)行，一個(gè)最大的原因便是人類若想得到長足發(fā)展，必先研究透自身，一舉兩得，何樂而不為？ 以上所述，還可尋到根據(jù)，接下來的便只能是進(jìn)行合乎邏輯的推理和大膽的設(shè)想了。 強(qiáng)人工智能即指超過人類的層次，它可能超過一點(diǎn)，也可能超過幾千萬倍，跨度極大。也正是因?yàn)樗牟豢煽匦裕藗儾艜?huì)認(rèn)為這是一個(gè)潘多拉魔盒，會(huì)毀滅人類，但是這也同樣可能使人類真正永生。那么有什么辦法能使超人工智能受到人類的控制呢？答案是沒有，起碼在我們當(dāng)前的認(rèn)知中是不切實(shí)際的。自然界創(chuàng)造了人類，可人類卻近乎脫離了自然界的控制。那么，人工智能是不是該停止呢？我認(rèn)為不該。前面提到了遞變演化，超人工智能的層次提高是人類插不上手的，只能靠它自身的遞變演化。但是遞變演化卻不是只出現(xiàn)在人工智能身上，人類也有自己的遞變演化，而且根據(jù)加速回報(bào)理論，遞變的單位所需時(shí)間是會(huì)逐漸縮短的，如果我們能從人工智能那里取得這樣的經(jīng)驗(yàn)，發(fā)展的就不會(huì)只是人工智能。再者，從強(qiáng)人工智能到超人工智能的層次質(zhì)變，同樣可以被借鑒用于人類的發(fā)展，這就意味著人類自身是會(huì)永遠(yuǎn)領(lǐng)先人工智能一步。難道人類擔(dān)心過被猴子毀滅嗎？沒有。同樣人工智能就好比比我們智能層次低的猴子，也不會(huì)導(dǎo)致我們的毀滅。并且我們可利用人工智能為我們自身服務(wù)。當(dāng)然，這只局限于理論推導(dǎo)、假設(shè)猜想，很可能未來的走向會(huì)與之大相徑庭。 人工智能的發(fā)展不應(yīng)是單方面的，視野必須拓寬出去。對(duì)于人工智能的研究其實(shí)等同于對(duì)人自身的研究，它不僅僅只是一門計(jì)算機(jī)科學(xué)，更是一門生命科學(xué)。如果能將它的研究與生命科學(xué)的研究結(jié)合起來，人們對(duì)它的了解就可能更透徹。比如說，對(duì)于大腦的研究，一定會(huì)牽扯到思維的研究，而對(duì)思維研究的深入，可以讓我們更好地設(shè)計(jì)智能的思維，甚至于我們可以將人類的心理在不影響性能的情況下導(dǎo)入其中。人類的心理會(huì)使它們站在人類的角度思考，甚至可以說智能便成了人類的另一種存在形式。在這里，就又引出一個(gè)問題：安全和性能，我們應(yīng)更注重哪一個(gè)。答案非常明確，安全。如果連安全都保證不了，那它就沒有存在的價(jià)值。原子能，人類可以控制，所以才有了核電的存在。人工智能同樣如此，雖然我希望人工智能能造福人類，但若能證實(shí)它對(duì)人類的弊大于利，那就應(yīng)該終止有關(guān)的研究，讓它成為歷史。 有人說人工智能是人類最后的一項(xiàng)發(fā)明，因?yàn)橐坏┏斯ぶ悄艹霈F(xiàn)，人類便會(huì)滅絕，未免太過悲觀了。生物與生物之間最純粹的關(guān)系是利益關(guān)系，人工智能與人類之間也可以通過利益關(guān)系關(guān)聯(lián)起來，并且讓人類處于主導(dǎo)的地位。那么人類可以為人工智能提供什么利益呢？目標(biāo)。人類是已知唯一有獨(dú)立意識(shí)的存在，我們可以提供給人工智能目標(biāo)，這就需要我們再設(shè)計(jì)時(shí)不能讓它產(chǎn)生獨(dú)立意識(shí)，如果這能實(shí)現(xiàn)，就意味著我們擁有了超越人類層次卻對(duì)人類無比忠誠的存在，人類社會(huì)的發(fā)展必因此得到更大的進(jìn)步。 人工智能是一個(gè)很好的發(fā)展機(jī)遇，我們不應(yīng)畏手畏腳。人工智能的未來是不可控的，但是人類的發(fā)展也同樣是不可控的。走得太穩(wěn)不見得能真地走得太遠(yuǎn)，試一次或許會(huì)有不一樣的結(jié)果。 第五篇關(guān)于人工智能論文： 《當(dāng)人工智能應(yīng)用于黑色產(chǎn)業(yè)》 請各位同學(xué)想象一下這個(gè)場景：你老媽打電話跟你說她把銀行密碼忘記了，讓你告訴她銀行卡密碼。想必你也知道了，跟你通話的其實(shí)不是她本人，而是電腦合成的聲音，只是聽起來很像而已，這就是人工智能技術(shù)的杰作。 人工智能技術(shù)正在不斷發(fā)展 雖然利用人工智能在電話中偽裝某人的這種技術(shù)仍然只會(huì)出現(xiàn)在科幻電影中，但這種高科技犯罪手法在未來很可能會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。目前，這種偽裝技術(shù)所需要的軟件組件正在飛速發(fā)展之中。例如，最近 Alphabet 公司旗下的子公司 DeepMind（該公司開發(fā)了一款能打敗頂尖棋手的人工智能圍棋程序 Al-phaGo）宣布，他們已經(jīng)設(shè)計(jì)出了一款能夠模仿人類聲音的新程序，而且聲音聽起來比目前最好的文本語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)更自然，并且成功將機(jī)器語音與人類聲音的差異縮小了 50%以上。 需要注意的是，年收入高達(dá) 750 億美元的計(jì)算機(jī)安全行業(yè)已開始討論機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)話題了。因?yàn)?a target="_blank" class="infotextkey">信息安全研究人員打算通過機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)來改善目前計(jì)算機(jī)安全方面的糟糕狀況。 人工智能的阿喀琉斯之踵 雖然一切聽起來十分美好，但人工智能技術(shù)也有其自身的缺陷。Marc Goodman 是某執(zhí)法機(jī)構(gòu)的一名顧問，同時(shí)他也是《FutureCrimes》的作者，他表示：“可能很多人現(xiàn)在還沒有意識(shí)到，網(wǎng)絡(luò)犯罪正趨向于自動(dòng)化，而且擴(kuò)張速度驚人?，F(xiàn)在已經(jīng)不是 Matthew Broderick 躲在地下室去攻擊別人計(jì)算機(jī)的年代了（電影《戰(zhàn)爭游戲》1983 年版中的情節(jié)）。” 今年年初，美國國家情報(bào)局的負(fù)責(zé)人 JamesR. Clapper 發(fā)出了關(guān)于惡意使用人工智能技術(shù)的警告。Clapper 在他的年度安全報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，雖然人工智能系統(tǒng)可以讓我們的生活變得更加簡單，但與此同時(shí)網(wǎng)絡(luò)世界中的“薄弱之處”也會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿某霈F(xiàn)而不斷被放大。 如今計(jì)算機(jī)犯罪活動(dòng)日益復(fù)雜化，從不斷升級(jí)更新的攻擊工具身上就可以看出了。比如目前得到了廣泛使用的惡意軟件 Blackshades，這款惡意軟件的開發(fā)者叫 Goodman，他是個(gè)瑞典人。不過悲劇的是，他已于 2015 年在美國被定罪了。 這款惡意軟件在地下黑市的銷量非常高，據(jù) Goodman 所說，由于 Blackshades 可以為犯罪分子提供很多強(qiáng)大的功能，因此這款惡意軟件也被大家稱為“網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的潘多拉魔盒”。在 Blackshades 的幫助下，使用者壓根不需要懂得任何的黑客技術(shù)，用戶只需要點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)便可以實(shí)現(xiàn)攻擊。這款惡意軟件不僅可以輕易地讓目標(biāo)計(jì)算機(jī)感染勒索軟件，而且還能對(duì)目標(biāo)進(jìn)行視頻和音頻監(jiān)控。 人工智能領(lǐng)域的研究人員目前正在研究如何提升機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，因?yàn)樗麄兿Ｍ纳朴?jì)算機(jī)視覺、語音理解、語音合成和自然語言理解的處理質(zhì)量。但這也會(huì)帶來一些不好的影響，因?yàn)榉缸锓肿右部梢栽谙乱淮鷲阂廛浖性黾舆@種機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。有一些安全研究專家則認(rèn)為，其實(shí)早在五年前就已經(jīng)有犯罪分子在利用人工智能技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)了。 安全保護(hù)技術(shù)與人工智能的博弈 現(xiàn)在，幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)+服務(wù)都會(huì)要求用戶在使用前輸入驗(yàn)證碼，而犯罪分子們一直都在試圖破解驗(yàn)證碼技術(shù)。驗(yàn)證碼的全稱是“全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類的圖靈測試”，這項(xiàng)技術(shù)是美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究員于 2003 年發(fā)明的，網(wǎng)站運(yùn)營者可以利用這項(xiàng)技術(shù)來防止自動(dòng)化程序盜取用戶的網(wǎng)絡(luò)賬戶數(shù)據(jù)。 來自加利福尼亞大學(xué)的計(jì)算機(jī)安全研究專家 StefanSavage表示：“近五年來，人工智能專家和網(wǎng)絡(luò)犯罪分子都在嘗試使用計(jì)算機(jī)視覺軟件來破解驗(yàn)證碼技術(shù)。如果你兩年來都沒有更改過你的驗(yàn)證碼，那么你的驗(yàn)證碼肯定會(huì)被計(jì)算機(jī)視覺算法搞定。” 社會(huì)工程學(xué) 毫無疑問，隨著科技的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子肯定會(huì)嘗試?yán)眯屡d的技術(shù)來進(jìn)行犯罪活動(dòng)。像蘋果的 Siri 和微軟的Cortana 這樣的語音識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)得到了廣泛使用。亞馬遜的聲控智能音箱 Echo 和 Facebook 的人工智能聊天機(jī)器人也成為了電商與顧客之間的溝通工具。與以前一樣，每當(dāng)類似語音識(shí)別技術(shù)這樣的新型技術(shù)成為了市場上的主流之后，犯罪分子一定會(huì)利用這項(xiàng)技術(shù)去大做文章。 調(diào)查記者 Brian Krebs 在 krebsonsecurity.com 上發(fā)表文章稱：“在我看來，那些為客戶提供了智能聊天服務(wù)的公司絕對(duì)忽略了一個(gè)問題：在信息安全領(lǐng)域中，想要獲得便捷性，往往就會(huì)以犧牲安全性作為代價(jià)。通過聊天機(jī)器人來服務(wù)客戶，這一切看似非常方便，但這也使得攻擊者有可能通過社會(huì)工程學(xué)技術(shù)來攻擊這些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。” 社會(huì)工程學(xué)技術(shù)針對(duì)的是人性的弱點(diǎn)，而這也是計(jì)算機(jī)安全鏈中最薄弱的一個(gè)環(huán)節(jié)，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子通常會(huì)把那些容易輕信別人或樂于助人的人們作為攻擊目標(biāo)。假如犯罪分子有能力去研發(fā)人工智能惡意軟件，并利用這種惡意軟件在網(wǎng)上進(jìn)行犯罪活動(dòng)的話，那么計(jì)算機(jī)安全形勢將會(huì)變得更加嚴(yán)峻。 話雖如此，但是智能聊天機(jī)器人目前仍然得到了廣泛的應(yīng)用。例如政府在進(jìn)行某些宣傳時(shí)，或者在政治選舉之類的活動(dòng)中，我們都可以看到智能聊天機(jī)器人的身影。值得一提的是，政治聊天機(jī)器人在英國脫歐公投中可是扮演了一個(gè)非常重要的角色?。?/p> 總之，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子遲早會(huì)利用人工智能技術(shù)來進(jìn)行攻擊，一切只是時(shí)間問題。但值得慶幸的是，目前還沒有人利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)。 第六篇關(guān)于人工智能論文： 《人工智能不是未來派概念》 Pelican公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官帕爾特·德賽（Parth Desai）認(rèn)為，人工智能已是事實(shí)，而非幻想，銀行業(yè)現(xiàn)如今的重中之重是在交易與支付上實(shí)現(xiàn)人工智能的實(shí)際應(yīng)用。 根據(jù)Gartner 預(yù)計(jì)，到2020年，人工智能將普遍存在于新產(chǎn)品中。帕爾特說：“現(xiàn)在大家都在討論人工智能在金融服務(wù)上的潛力，以及它將如何幫助精簡程序并提高附加價(jià)值，但我們必須從現(xiàn)實(shí)的角度了解哪些是具有可能性和操作性的。” 循序漸進(jìn)的迭代過程 無疑，人工智能正通過計(jì)算能力和機(jī)器學(xué)習(xí)來模仿人類的智能行為，尤其是在軍用和民用領(lǐng)域。盡管各行各業(yè)對(duì)它的炒作熱度有增無減，人工智能也不應(yīng)被視為解決任何問題的靈丹妙藥，甚至它還有較長的一段路要走。 在帕爾特看來，人工智能是游戲規(guī)則的改變者。金融服務(wù)業(yè)的早期采用者則認(rèn)為這是一個(gè)循序漸進(jìn)的迭代過程，隨著時(shí)間的推移，人工智能將戲劇性地改變銀行業(yè)的用戶體驗(yàn)。在某些交易銀行和支付合規(guī)領(lǐng)域，已經(jīng)可以在勞動(dòng)密集型的環(huán)節(jié)中看到人工智能應(yīng)用的身影，例如最低成本的路由維修等。銀行業(yè)下一步將集中在產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域，并減少市場投放時(shí)間。人工智能的應(yīng)用案例幾乎都證明了，人工智能確實(shí)有助于減少甚至取代一直以來由人類勞力擔(dān)任的知識(shí)密集型、單調(diào)性和重復(fù)性的工作。 但問題的關(guān)鍵在于，目前人工智能僅僅提高了高水平人工環(huán)節(jié)的附加價(jià)值。人工智能技術(shù)能在先前的經(jīng)驗(yàn)、事件和行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提供理解交互能力并智能化地挖掘這種能力，使計(jì)算機(jī)在類似事件重復(fù)發(fā)生時(shí)能自動(dòng)執(zhí)行過去的行為指令。 在金融領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)必須受到一定的控制和監(jiān)督，人工智能的見解及其行為背后的原因分析應(yīng)繼續(xù)安排專人審查，以確保應(yīng)用程序自動(dòng)化的準(zhǔn)確性和一致性。這樣做的好處是，一旦更好地、準(zhǔn)確地理解了上下文和操作，機(jī)器學(xué)習(xí)也將獲得改善知識(shí)發(fā)現(xiàn)的新方法。 在這種方式下，人工智能的情報(bào)能力通過經(jīng)驗(yàn)和行為的變化與調(diào)整，獲得了持續(xù)發(fā)展。 智能支付管理 金融行業(yè)迫切需要改變，這也是智能支付管理概念出現(xiàn)的原因。根據(jù)對(duì)人工智能20多年來的沉浸式研究，帕爾特認(rèn)為智能支付管理有潛力改變每一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營方式，并且最終所有金融機(jī)構(gòu)都能開展這項(xiàng)業(yè)務(wù)。人工智能以深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和基礎(chǔ)知識(shí)系統(tǒng)這3個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域?yàn)橹危悄苤Ц豆芾砜纱_保計(jì)算機(jī)精確處理每個(gè)支付環(huán)節(jié)，并充分理解每筆模仿人類推理而達(dá)成的交易背后的目的。 據(jù)帕爾特了解，幾乎每一家銀行在交易銀行和支付領(lǐng)域采用的都是效率低下并且高度依賴人為干預(yù)的處理方式，這也成為銀行智能化的主要阻滯劑。許多銀行正疲于應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜低效且扼殺創(chuàng)新的大環(huán)境，這反過來嚴(yán)重限制了銀行快速高效的業(yè)務(wù)處理能力，難以滿足日益苛刻的客戶群的需求。 目前仍存在這種狀況，不少人認(rèn)為，人與機(jī)器之間的交互通過人工智能得以豐富起來，但同時(shí)也認(rèn)為人工智能基本上仍是一個(gè)未來派的概念。盡管人工智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠智能，一個(gè)小孩子輕易能夠完成的動(dòng)作對(duì)機(jī)器人來說，都幾乎是難于逾越的挑戰(zhàn)，但在帕爾特看來，人工智能不是一個(gè)未來派的概念。 他認(rèn)為，根據(jù)現(xiàn)有的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，智能支付管理與傳統(tǒng)高度依賴人工的支付系統(tǒng)有所不同，它能從根本上降低成本，加快產(chǎn)品創(chuàng)新，大大減少投放市場的時(shí)間。因此，基于人工智能技術(shù)之上的智能支付管理將解放銀行生產(chǎn)力，使他們能夠快速高效地開發(fā)下一代產(chǎn)品，提供更高水平的客戶服務(wù)，提高盈利能力，從而在日趨激烈且擁擠的市場競爭上占據(jù)明顯優(yōu)勢。 第七篇關(guān)于人工智能論文： 《計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸探賾》 【摘 要】21 世紀(jì)以來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為一種新興計(jì)算機(jī)技術(shù)，在各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，為經(jīng)濟(jì)增長、社會(huì)發(fā)展提供重要基礎(chǔ)保障。然而，就當(dāng)前應(yīng)用情況來看，計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用面臨一系列瓶頸問題?；诖?，文章通過研究和探析計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸問題，為計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī) 人工智能識(shí)別技術(shù) 應(yīng)用 瓶頸 作為一種自動(dòng)化、智能化、科學(xué)化計(jì)算機(jī)技術(shù)，計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)通過將人類思維模式從抽象化到具體化，進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別、科學(xué)判斷和準(zhǔn)確模擬，最終通過計(jì)算機(jī)程序完整體現(xiàn)出來。計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)被廣泛運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域，與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)相比，人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用前景更為廣闊，能夠?yàn)槿祟愄峁└鼮楦咝А⒈憬莺蛢?yōu)質(zhì)服務(wù)。近年來，計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)在我國相關(guān)領(lǐng)域中取得一系列顯著應(yīng)用成效，然而由于發(fā)展時(shí)間較短，尚未形成一套完整的運(yùn)行體系，整個(gè)應(yīng)用過程依然面臨諸多瓶頸問題。因此，本文研究具備一定的實(shí)踐意義。 1、計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的含義及類型 1．1、人工智能識(shí)別技術(shù)的含義 人工智能識(shí)別技術(shù)，實(shí)質(zhì)上指的是基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能平臺(tái)所衍生出來的一種科學(xué)技術(shù)，人工智能識(shí)別技術(shù)能夠?qū)θ祟惛鞣N思維模式、行為方式進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和完整模擬，經(jīng)過智能化、自動(dòng)化，所形成的一種自動(dòng)智能化機(jī)器。在實(shí)際應(yīng)用過程中，計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)裝置可以對(duì)相關(guān)物品信息進(jìn)行掃描、識(shí)別。比如: 超市中所利用的掃描裝置，就是一種人工智能識(shí)別裝置，通過掃描產(chǎn)品上的條形碼，產(chǎn)品的質(zhì)量、單價(jià)、名稱等相關(guān)信息便會(huì)完整呈現(xiàn)出來，售貨員進(jìn)行數(shù)量的錄入，便可以進(jìn)行總價(jià)的計(jì)算，作為計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的一種典型應(yīng)用案例［1］。此外，計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)還能夠被應(yīng)用于企業(yè)辦公自動(dòng)化、生產(chǎn)智能化等方面，從而有利于人們辦事效率、工作水平的大幅提高。 1．2、人工智能識(shí)別技術(shù)的類型 按照人工智能化特征進(jìn)行劃分，我們可以將人工智能化識(shí)別技術(shù)劃分為機(jī)械化識(shí)別技術(shù)和人工化識(shí)別技術(shù)兩種類型。 1．2．1、機(jī)械化識(shí)別技術(shù) 機(jī)械化識(shí)別技術(shù)，顧名思義，就是通過識(shí)別無生命特征的物體信息，主要涉及到的技術(shù)有以下三種: 第一，智能卡技術(shù)。作為一種集成電路卡，與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)緊密關(guān)聯(lián)起來，共同完成信息數(shù)據(jù)的采集、管理、傳輸、加密和處理。通常情況下，智能卡識(shí)別技術(shù)被廣泛運(yùn)用于物品驗(yàn)證、車輛識(shí)別、信息跟蹤等方面。 第二，條形碼識(shí)別技術(shù)。一般而言，條形碼識(shí)別技術(shù)可以劃分為兩種: 一是一維條碼技術(shù); 二是二維條碼技術(shù)。二維條碼技術(shù)是一維條碼技術(shù)的衍生物，在一維條碼技術(shù)的改進(jìn)和優(yōu)化之上所形成，所以二維條碼技術(shù)更為先進(jìn)，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的采集、識(shí)別，并能夠準(zhǔn)確、即時(shí)顯示出來，被廣泛運(yùn)用于條碼掃描和信息識(shí)別等方面。 第三，射頻識(shí)別技術(shù)。射頻識(shí)別技術(shù)與智能卡、條形碼識(shí)別技術(shù)應(yīng)用原理不同，它不需要與物體進(jìn)行零距離接觸，只需要借助無線電磁波進(jìn)行信息的采集和識(shí)別。射頻識(shí)別技術(shù)主要對(duì)物品信息進(jìn)行有效標(biāo)識(shí)，從一定程度上可以取代傳統(tǒng)條形碼識(shí)別技術(shù)，將有可能成為物品標(biāo)識(shí)管理最為有效和先進(jìn)的一項(xiàng)技術(shù)。 1．2．2、人工化識(shí)別技術(shù) 人工化識(shí)別技術(shù)，是針對(duì)人體所設(shè)計(jì)的一項(xiàng)智能識(shí)別技術(shù)，主要涉及到的核心技術(shù)有以下三種: 第一，人臉識(shí)別技術(shù)。對(duì)人臉進(jìn)行掃描，進(jìn)而進(jìn)行身份信息的識(shí)別和判斷，通常所掃描的部位是人的眼睛或臉部結(jié)構(gòu)。人臉識(shí)別技術(shù)通過局部放大，自動(dòng)進(jìn)行人臉部關(guān)鍵特征信息的收集、識(shí)別，通過調(diào)節(jié)亮度，提高識(shí)別結(jié)果的精準(zhǔn)性。 第二，聲音識(shí)別技術(shù)。通過對(duì)人的聲音進(jìn)行有效識(shí)別，以此來判斷聲音主體身份。聲音識(shí)別技術(shù)運(yùn)作原理為，從音色、音調(diào)、音質(zhì)等層面，進(jìn)行聲音的辨別，并在系統(tǒng)中進(jìn)行特征的記錄和匹配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)識(shí)別目的［2］。 第三，指紋識(shí)別技術(shù)。通過掃描人的指紋，進(jìn)而進(jìn)行身份的識(shí)別和判定。由于每個(gè)人與其他人的指紋并不相同，所以指紋識(shí)別技術(shù)十分先進(jìn)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別和判斷個(gè)人身份信息。 2、計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域 20 世紀(jì) 60 年代之后，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速革新，人工智能識(shí)別技術(shù)因此得到快速發(fā)展，其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，逐步發(fā)展成為各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域的核心技術(shù)。 2．1、應(yīng)用于機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域 研究表明，機(jī)器人技術(shù)源自于 20 世紀(jì) 70 年代，成為一種專業(yè)學(xué)科。同時(shí)，機(jī)器人技術(shù)被各個(gè)領(lǐng)域所使用，取得一系列顯著應(yīng)用成效。比如: 機(jī)器人技術(shù)運(yùn)用于外科手術(shù)中，機(jī)器人助手能夠幫助外科手術(shù)醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)，其應(yīng)用范疇不斷擴(kuò)大。究其原因，機(jī)器人人工智能識(shí)別技術(shù)不僅能夠減少組織成本性資金投入，而且有利于組織內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防和規(guī)避。當(dāng)然，盡管人工智能識(shí)別技術(shù)在機(jī)器人產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用力度較大、范圍較廣，但是依然需要改進(jìn)和完善。 2．2、應(yīng)用于語音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域 語音識(shí)別，顧名思義就是通過某種特別手段和人工智能識(shí)別技術(shù)，讓機(jī)器對(duì)人類的語言有一定的理解，并且能夠產(chǎn)生識(shí)別、交互行為。長期以來，語音識(shí)別技術(shù)深受國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的高度重視。 語音識(shí)別類產(chǎn)品涉及面較廣、服務(wù)領(lǐng)先，具有巨大交互優(yōu)勢。近年來，隨著人工智能識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，語音識(shí)別技術(shù)同樣實(shí)現(xiàn)了較快發(fā)展，建立在語音識(shí)別技術(shù)之上的芯片越來越多，已然成為新時(shí)期人工智能識(shí)別與交互的核心內(nèi)容。 2．3、應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是批量處理單元相互交織形成的一種特殊網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人腦，是對(duì)人腦抽象活動(dòng)的具體化、簡單化和模擬化，與人腦基本功能極為相似。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對(duì)人腦活動(dòng)、指令的模擬、效仿，并從中得到啟發(fā)，進(jìn)行批量單元信息的處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的相互作用便會(huì)產(chǎn)生信息處理過程。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不能等同于人腦，也不能完全發(fā)揮出人腦所有作用，但是卻能夠通過人工智能識(shí)別技術(shù)幫助人類進(jìn)行自動(dòng)化、智能化事件的處理。 3、計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸 20 世紀(jì)末，以密碼、密鑰等安全識(shí)別技術(shù)為主的信息、數(shù)據(jù)安全保障手段被廣泛運(yùn)用于各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域之中。然而，其具備一定的易復(fù)制性、丟失性、不穩(wěn)定性，所以在一定程度上嚴(yán)重制約和影響到信息安全技術(shù)的發(fā)展。計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)基于計(jì)算機(jī)技術(shù)之上，通過對(duì)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、識(shí)別和錄入，能夠?yàn)槿藗兲峁┍憬莸牟僮鞣椒ǎ?］。然而，我國計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)發(fā)展應(yīng)用時(shí)間較短，盡管取得了一系列顯著成效，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，但是其依然面臨巨大的應(yīng)用瓶頸問題。 3．1、語音人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸 語音人工智能識(shí)別技術(shù)旨在讓機(jī)器能夠讀懂和識(shí)別出人類語言，并按照人類的指令進(jìn)行一系列操作。語音人工智能識(shí)別技術(shù)作為計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的一項(xiàng)核心技術(shù)，長期以來，深受國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的高度重視。與此同時(shí)，語音人工智能識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域，其技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢十分鮮明，在語音電話、語音通信、語音交互等方面取得顯著應(yīng)用成效。21 世紀(jì)以來，計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別類產(chǎn)品類型的不斷增多，語音人工智能識(shí)別技術(shù)得到快速發(fā)展，以語音識(shí)別技術(shù)為載體的芯片數(shù)量日漸增多。然而，語音人工智能識(shí)別技術(shù)的發(fā)展時(shí)間較短，依然存在應(yīng)用瓶頸問題，具體表現(xiàn)在以下三個(gè)方面: (1) 語音識(shí)別技術(shù)有待提升。語音識(shí)別技術(shù)實(shí)際應(yīng)用過程中，必須盡可能排除外界環(huán)境的干擾，比如: 外部其他噪聲。唯有此，才能準(zhǔn)確識(shí)別音色、音調(diào)、音質(zhì)。盡管語音識(shí)別技術(shù)基本上實(shí)現(xiàn)了智能化，但是以目前的技術(shù)來講，并無法在外部噪音的干擾下準(zhǔn)確識(shí)別語音。如此一來，從一定程度上影響到語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。因此，要想確保語音識(shí)別技術(shù)能夠在外部噪音影響的情況下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別，必須采取特殊抗噪音麥克風(fēng)，這對(duì)于普通用戶來講，基本上達(dá)不到該項(xiàng)要求。與此同時(shí)，用戶在日常談吐過程中，較為隨意，具有明顯的地方特色，加之語速、頻率等控制影響較大，普通話不標(biāo)準(zhǔn)等問題，直接影響到語音識(shí)別設(shè)備對(duì)音色、音調(diào)、音質(zhì)等的準(zhǔn)確識(shí)別。除此之外，人們的語言受到年齡、情緒、身體素質(zhì)等的影響，其音色、音調(diào)、音質(zhì)隨著自身及外部環(huán)境的變化而改變，直接給語音識(shí)別形成影響。因此，當(dāng)前語音識(shí)別技術(shù)可靠性有待提升。 (2) 語音識(shí)別系統(tǒng)不健全，詞匯量較少。目前，我國計(jì)算機(jī)人工語音識(shí)別系統(tǒng)詞匯量較少，在實(shí)際運(yùn)行過程中，并不能識(shí)別到所有的音色、音調(diào)和音質(zhì)。倘若語音模型有一定的限制，詞匯中出現(xiàn)一些難以識(shí)別的方言、外語，那么語音識(shí)別系統(tǒng)將無法在較短的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確識(shí)別出語音，甚至?xí)霈F(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤、不準(zhǔn)等情況?；诖?，隨著語音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用范圍的進(jìn)一步擴(kuò)大，需要進(jìn)行其詞匯量的增加，盡可能準(zhǔn)確、快速識(shí)別出更多的語音，而建模方法、搜索算法的逐步變革，使得語音識(shí)別系統(tǒng)不能實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別，僅僅能夠識(shí)別出基礎(chǔ)的音色、音調(diào)和音質(zhì)，對(duì)于其系統(tǒng)、深入、全面應(yīng)用來講，依然存在較多的瓶頸問題［4］。 (3) 應(yīng)用成本較高、體積較大。目前，我國計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大、應(yīng)用領(lǐng)域不斷增多，特別是語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用成效十分顯著。然而，語音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用成本依然很高，使得普通用戶基本無法接受。就目前的發(fā)展情況來看，語音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用成本的降低似乎難度很大。對(duì)性能、功能要求較高的語音識(shí)別基本上無法實(shí)現(xiàn)，當(dāng)前的條件并不成熟，無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模化、系統(tǒng)化和全面化，僅僅能夠準(zhǔn)確識(shí)別要求標(biāo)準(zhǔn)較低的語音，而受到成本因素的制約，使得語音識(shí)別設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)過程受到嚴(yán)重影響。與此同時(shí)，語音識(shí)別技術(shù)體積較大，占用較多的空間資源，巨型化向微型化發(fā)展作為語音識(shí)別技術(shù)未來發(fā)展的主要趨勢。 而微型化語音識(shí)別設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)，需要集成微電子芯片，當(dāng)前的微電子芯片與語音識(shí)別技術(shù)關(guān)聯(lián)并不密切，在實(shí)際操作過程中，微型化語音識(shí)別技術(shù)并無法在降低成本的同時(shí)得以實(shí)現(xiàn)，從一定程度上直接阻礙到語音識(shí)別技術(shù)的廣泛推廣和應(yīng)用普及。 3．2、視覺人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸 視覺人工智能識(shí)別技術(shù)與語音人工智能識(shí)別技術(shù)相同，均作為計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的重要組成部分。然而，視覺人工智能識(shí)別技術(shù)面臨的應(yīng)用瓶頸問題更為嚴(yán)重。通過進(jìn)行相關(guān)信息數(shù)據(jù)的采集、傳輸、識(shí)別和處理，進(jìn)而達(dá)到人工智能化的目的。常見的視覺人工智能識(shí)別技術(shù)有人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)等，下面重點(diǎn)闡述人臉識(shí)別技術(shù)和指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。 (1) 人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。人臉識(shí)別技術(shù)主要通過對(duì)人臉結(jié)構(gòu)、瞳孔等關(guān)鍵部位進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和有效判斷。盡管人臉識(shí)別技術(shù)非常方便，便于人們進(jìn)行身份的認(rèn)證，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，依然面臨以下幾個(gè)方面的瓶頸問題: 一是由于人們臉部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也隨情緒、外部環(huán)境的變化而改變，數(shù)據(jù)庫中的人臉表情數(shù)據(jù)十分有限，從而之間影響到人臉識(shí)別效果; 二是人臉結(jié)構(gòu)、輪廓均會(huì)跟隨外部環(huán)境、個(gè)人情緒、年齡等發(fā)生改變，從而造成識(shí)別效果并不明顯; 三是受到外部環(huán)境，諸如光線之類的因素影響，人臉識(shí)別同樣面臨不確定性因素; 四是人臉具有一定的雷同性，這就難免造成人臉識(shí)別設(shè)備的誤判、誤識(shí)?，F(xiàn)階段，人臉人工智能識(shí)別技術(shù)在我國相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)取得一系列顯著成效，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，依然面臨較大的瓶頸問題，比如: 臉部表情、臉部輪廓、臉部結(jié)構(gòu)、發(fā)型、化妝、外部光線等的不同，都將給人臉識(shí)別帶來巨大的挑戰(zhàn)和識(shí)別壓力。國內(nèi)外學(xué)術(shù)界專業(yè)學(xué)者經(jīng)過幾十年的研究和探索，從各個(gè)學(xué)科層面出發(fā)，對(duì)人臉智能識(shí)別技術(shù)展開了大量研究，但是依然有一些難以徹底解決的難題。就人類自身而言，在日常的生活交際過程中，對(duì)人們的面孔識(shí)別也難免會(huì)出現(xiàn)差錯(cuò)，而人臉智能識(shí)別技術(shù)跟人腦相比，依然有一定差距，其人臉識(shí)別過程更為困難，特別是精準(zhǔn)度方面難以有效掌控，這將是制約和影響其發(fā)展的一大瓶頸問題。 (2) 指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。人類的指紋是獨(dú)一無二的，也就是說，世界上任何一個(gè)人的指紋與其他人均不相同?；诖?，指紋識(shí)別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為一種有效識(shí)別身份信息的高科技技術(shù)。 指紋識(shí)別技術(shù)通過對(duì)人們指紋斷點(diǎn)、紋路、交叉點(diǎn)等進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，從而識(shí)別出人們獨(dú)一無二的身份，有利于個(gè)人身份及其他私人信息的保護(hù)。然而，看似非常嚴(yán)密的指紋識(shí)別，卻面臨指紋被非法采集的問題，倘若一個(gè)人將指紋信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息將容易被暴露、被利用［5］。如此一來，面臨巨大的風(fēng)險(xiǎn)隱患。與此同時(shí)，盡管指紋識(shí)別系統(tǒng)采取非常先進(jìn)的計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，某些人的指紋信息較為模糊，基本上無法看清紋路等，這將無法進(jìn)行指紋的準(zhǔn)確識(shí)別。例如: 目前國內(nèi)外大型公司所配置的簽到打卡機(jī)，便是一種典型的指紋識(shí)別裝置，便于公司掌握員工出勤情況，但是如果員工指紋損傷，那么將基本上不能被識(shí)別。由此可見，指紋識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中，面臨一系列瓶頸問題。 當(dāng)前，人們在應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)和指紋識(shí)別技術(shù)過程中，基本上均使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行了密碼的設(shè)置，但是從應(yīng)用成效來看，并不顯著，存在較大的弊端。這將需要繼續(xù)對(duì)人臉識(shí)別和指紋識(shí)別技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)、升級(jí)，進(jìn)而來解決計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸，有力推動(dòng)其健康、持續(xù)發(fā)展。 參考文獻(xiàn): ［1］楊恒． 計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析［J］． 信息通信，2014(01) :130． ［2］周娟． 計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用瓶頸分析［J］． 軟件導(dǎo)刊，2014(09) : 28 ～ 29． ［3］劉喬輝． 計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用探討［J］． 科技風(fēng)，2016(04) : 121 ～ 122． ［4］黃鑫． 分析計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸［J］． 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2016(07) :244． ［5］羅勇，向奕雪． 計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析［J］．電子制作，2014(18) :47．
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