人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；人工智能；應(yīng)用

人工智能作為新型的科學(xué)產(chǎn)業(yè)，其被廣泛應(yīng)用在社會(huì)生活的方方面面，對(duì)社會(huì)生活產(chǎn)生了極大的影響。目前，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及與應(yīng)用，極大改變了人們的生產(chǎn)生活方式，為人們的工作、學(xué)習(xí)和生活提供了便利，但是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，不可避免產(chǎn)生一些安全問題，影響生活的正常進(jìn)行[1]。基于這種情況，將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠有效解決這些問題，豐富人們的生活，提高工作的質(zhì)量和效率，為人們提供優(yōu)質(zhì)高效服務(wù)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1人工智能概述

（1）含義：人工智能涉及較廣的學(xué)科，如語(yǔ)言學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等，其主要目的是使機(jī)械具備人工智能的功能，從而代替人來(lái)進(jìn)行危險(xiǎn)和復(fù)雜的工作，有效保證工作人員的生命安全，促進(jìn)工作效率的提升。對(duì)于人工智能而言，其能夠?qū)⒆匀恢悄芎腿祟愔悄芗右詤^(qū)別，并利用系統(tǒng)設(shè)備模擬人類活動(dòng)，有效完成操作人員的指令，能夠指導(dǎo)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，因此計(jì)算機(jī)可將其作為核心技術(shù)，從而將問題求解和數(shù)值計(jì)算轉(zhuǎn)變化知識(shí)處理。

（2）特點(diǎn)：人工智能主要是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為甚礎(chǔ)加以發(fā)展，能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境的安全性和穩(wěn)定性。一般而言，人工智能的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是對(duì)不確定的信息加以處理。利用網(wǎng)絡(luò)分析模糊處理方式來(lái)打破固定程序的限制，對(duì)人類的智能活動(dòng)加以模擬，有效處理不確定的信息，并對(duì)系統(tǒng)資源的全局或局部情況加以實(shí)時(shí)追蹤和了解，為用戶提供所需信息。二是便于網(wǎng)絡(luò)智能化管理。將人工智能應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)管理工作中，能夠給提高信息處理的效率和準(zhǔn)確性，并利用其記憶功能來(lái)建立健全的信息庫(kù)，便于信息的存儲(chǔ)。同時(shí)將信息庫(kù)作為信息總結(jié)、解釋和綜合的有效平臺(tái)，保證高級(jí)信息的科學(xué)性和正確性，有效提高網(wǎng)絡(luò)管理的水平[2]。三是寫作能力強(qiáng)。人工智能能夠?qū)Y源進(jìn)行優(yōu)化整合，傳輸和共享各個(gè)用戶之間的資源，有機(jī)整合寫作方式與網(wǎng)絡(luò)管理，提高網(wǎng)絡(luò)管理工作的效益與效率。

2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用

2.1必要性

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問題越來(lái)越突出，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理中的網(wǎng)絡(luò)控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控功能，以便及時(shí)處理信息，保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。在早期階段應(yīng)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)分析數(shù)據(jù)時(shí)，往往難以保證數(shù)據(jù)的規(guī)則性和連續(xù)性，影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性與有效性，因此將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，具有十分重要的意義。目前，隨著計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用，用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全管理提出了更高的要求，以便保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全性。由于網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象逐漸增多，要想保證網(wǎng)絡(luò)信息的安全，必須要強(qiáng)化計(jì)算機(jī)的反應(yīng)力和觀察力，合理應(yīng)用人工智能技術(shù)，建立優(yōu)化與智能化的管理系統(tǒng)。這樣能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行及時(shí)診斷，自動(dòng)收集信息，便于采用有效措施來(lái)解決網(wǎng)站故障問題，及時(shí)遏制網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)，保證信息的安全，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[3]。人工智能技術(shù)能夠有效推動(dòng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，而計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展又對(duì)人工智能的運(yùn)用具有決定性作用。人工智能技術(shù)能夠?qū)Σ淮_定的信息進(jìn)行技術(shù)處理，動(dòng)態(tài)追中信息，為用戶提供安全可靠的信息，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理工作質(zhì)量和效率的提高。總體而言，將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

2.2具體應(yīng)用

將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，其具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用；二是人工智能Agent技術(shù)的應(yīng)用；三是網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。

（1）系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理。對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理而言，其要想實(shí)現(xiàn)智能化發(fā)展，必須要以人工智能技術(shù)和電信技術(shù)的發(fā)展為基礎(chǔ)。人工智能不僅能夠在網(wǎng)絡(luò)的安全管理中發(fā)揮重要作用，還能夠利用其問題求解技術(shù)和專家知識(shí)庫(kù)來(lái)建立綜合管理系統(tǒng)，確保網(wǎng)絡(luò)的綜合管理。由于網(wǎng)絡(luò)具有一定的瞬變性和動(dòng)態(tài)性，這在一定程度上增加了網(wǎng)絡(luò)管理工作的難度，需要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能化管理。而專家系統(tǒng)作為人工智能技術(shù)中的重要內(nèi)容，其主要是總結(jié)某一領(lǐng)域中專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，并將其錄入相關(guān)的信息系統(tǒng)中，從而有效處理該領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)問題。對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理而言，能夠利用網(wǎng)絡(luò)管理中的專家系統(tǒng)來(lái)開展評(píng)價(jià)和管理工作，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

（2）人工智能Agent技術(shù)。人工智能Agent技術(shù)又稱之為人工智能技術(shù)，其作為一種軟件實(shí)體，主要是由各Agent間的通訊部分、解釋推理器、數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)域庫(kù)構(gòu)成，以每個(gè)Agent的知識(shí)域庫(kù)為依據(jù)，對(duì)新信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溝通，有效完成相關(guān)的任務(wù)。一般而言，人工智能Agent技術(shù)能夠在用戶自定義的基礎(chǔ)上自動(dòng)搜索信息，并將其傳輸至指定位置，為用戶提供智能化和人性化的服務(wù)[4]。例如用戶在利用計(jì)算機(jī)對(duì)信息進(jìn)行查找時(shí)，人工智能Agent技術(shù)可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進(jìn)用戶查找時(shí)間的節(jié)省。此外，人工智能Agent技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械玫搅藦V泛的應(yīng)用，如郵件的收發(fā)、會(huì)議的安排、日程的安排以及網(wǎng)上購(gòu)物等，能夠?yàn)槿藗兲峁﹥?yōu)質(zhì)服務(wù)。同時(shí)，該技術(shù)具有一定的學(xué)習(xí)性和自主性，能夠使計(jì)算機(jī)對(duì)用戶分配的任務(wù)進(jìn)行自動(dòng)完成，促進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的有序發(fā)展。

（3）網(wǎng)絡(luò)安全管理。人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用，其主要可從三個(gè)方面加以分析。首先是入侵檢測(cè)方面。對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理而言，入侵檢測(cè)不僅是其重要內(nèi)容，也是防火墻技術(shù)的核心部分，能夠有效保證網(wǎng)絡(luò)的安全性和可靠性。入侵監(jiān)測(cè)功能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中的有效發(fā)揮，能夠保證系統(tǒng)資源的可用性、完整性、保密性和安全性。入侵檢測(cè)技術(shù)主要是分類處理和綜合分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，對(duì)可疑數(shù)據(jù)加以過(guò)濾，將檢測(cè)的最終報(bào)告及時(shí)反饋給用戶，從而保證當(dāng)前數(shù)據(jù)的安全性[5]。入侵檢測(cè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，不影響網(wǎng)絡(luò)性能，為操作失誤、外部與內(nèi)部攻擊提供保護(hù)。目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、模糊識(shí)別系統(tǒng)和專家系統(tǒng)等入侵檢測(cè)中開始廣泛應(yīng)用人工智能。其次是智能防火墻方面。相較于其他的防御系統(tǒng)而言，智能防火墻系統(tǒng)與其存在明顯的差異性，其能夠利用智能化的識(shí)別技術(shù)來(lái)分析、識(shí)別與處理數(shù)據(jù)，如決策、概率、統(tǒng)計(jì)和記憶等方式，從而降低計(jì)算量，及時(shí)攔截和限制無(wú)效與有害信息的訪問，保證數(shù)據(jù)信息的安全。同時(shí)，智能防火墻的應(yīng)用能夠避免病毒攻擊和黑客攻擊，阻止病毒的惡意傳播，有效管理和監(jiān)控內(nèi)部的局域網(wǎng)，從而保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行[6]。此外，對(duì)于智能防火墻系統(tǒng)而言，其安檢效率比傳統(tǒng)防御軟件要高，能夠?qū)芙^服務(wù)共計(jì)問題加以有效解決，避免高級(jí)應(yīng)用入侵系統(tǒng)，保證網(wǎng)絡(luò)安全管理的有效性。最后是智能反垃圾郵件方面。智能反垃圾郵件系統(tǒng)主要是利用人工智能技術(shù)對(duì)用戶郵箱加以有效監(jiān)測(cè)，自動(dòng)掃描和識(shí)別垃圾郵件，保證用戶信息的安全。當(dāng)郵件進(jìn)入到郵箱后，該系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩舭l(fā)送相關(guān)垃圾郵箱的分類信息，便于用戶及時(shí)處理垃圾郵件，保證郵箱系統(tǒng)的安全。

3結(jié)語(yǔ)

隨著人工智能技術(shù)的不斷更新與發(fā)展，人們對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的需求量也隨之增加，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步朝著縱深方向發(fā)展。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理、人工智能Agent技術(shù)、入侵檢測(cè)、智能防火墻和智能反垃圾郵件等方面，能夠有效提高信息數(shù)據(jù)的安全性，保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠?yàn)槿藗兲峁┲悄芑腿诵曰?wù)，提高工作效率，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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第2篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；智能網(wǎng)絡(luò)；優(yōu)化方法；優(yōu)化工具

伴隨著知識(shí)時(shí)代以及信息社會(huì)的到來(lái)，信息正以空前的速度發(fā)展，面對(duì)龐大的信息，人類以前所依靠的自然智能越來(lái)越吃力，怎樣用人工打造的智能來(lái)模仿自然智能，以實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的智能處理，這是當(dāng)今信息社會(huì)所面對(duì)的一個(gè)越來(lái)越重要的課題。人工智能長(zhǎng)久以來(lái)都處在計(jì)算機(jī)科技的前沿，它是人類面對(duì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)巨大挑戰(zhàn)以及走向信息社會(huì)所必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。信息社會(huì)對(duì)于智能的強(qiáng)烈要求是推動(dòng)人工智能快速發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力。近年來(lái)，隨著多媒體技術(shù)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人工智能也迎來(lái)了蓬勃發(fā)展的全新時(shí)期。基于人工智能技術(shù)在我國(guó)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用，我國(guó)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出越來(lái)越高的智能化，使我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)顯現(xiàn)出全新的面貌。與此同時(shí)，智能網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化也顯得越來(lái)越重要。

一、人工智能技術(shù)的概述

1.人工智能的概念

人工智能也就是所說(shuō)的機(jī)器智能，簡(jiǎn)稱為AI。它是由計(jì)算機(jī)學(xué)、信息論、心理學(xué)等諸多學(xué)科之間相互滲透而發(fā)展形成的一門科學(xué)。該科學(xué)通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬智能活動(dòng)，就科學(xué)的層面講，人工智能可看作計(jì)算機(jī)學(xué)的分支。總體來(lái)看，人工智能極富挑戰(zhàn)性，研究人工智能的目的是用機(jī)器來(lái)完成一些需要人類自然智能才可以完成的較復(fù)雜工作[1]。

2.人工智能的優(yōu)勢(shì)

毫無(wú)疑問，人類智能是最高級(jí)復(fù)雜的天然智能。然而，無(wú)數(shù)例子表明，人類思維存在著一定的局限性，這主要表現(xiàn)在四個(gè)層面：一是對(duì)于信息加工處理效率并不高。二是人腦容量有限且準(zhǔn)確性比較差。三是人腦在功能及活動(dòng)空間上有限。四是人在工作過(guò)程中容易受到精神狀態(tài)、生理狀況以及外界環(huán)境的影響。而人工智能不僅可以向人類思維那樣工作，而且還能很好的克服人腦的局限性，因此人工智能體現(xiàn)出很大的優(yōu)勢(shì)。

3.人工智能的發(fā)展史

人工智能的實(shí)現(xiàn)需從計(jì)算機(jī)剛誕生時(shí)算起，其發(fā)展可大致分成三個(gè)階段。

第一階段即人工智能形成的階段。1955年香農(nóng)發(fā)明一種樹形結(jié)構(gòu)程序，該程序運(yùn)行時(shí)，其在樹中尋找與答案最接近的分支探索，從而得到正確答案，該程序標(biāo)志著人工智能技術(shù)的正式起步[2]。

第二階段即發(fā)展階段。人工智能從該階段由純理論探索轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用研究，從而相繼產(chǎn)生專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)以及語(yǔ)言理解等重要技術(shù)。

第三階段即人工智能全新高速發(fā)展階段。此時(shí)機(jī)器翻譯全面復(fù)蘇并走向市場(chǎng)。數(shù)百家公司加入研究，人工智能不斷完善。智能機(jī)器人以及第5代計(jì)算機(jī)研制產(chǎn)生。人工智能發(fā)展進(jìn)入全新階段。

二、基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的概念和內(nèi)容

1.基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的概念及意義

伴隨通信技術(shù)的發(fā)展，客戶數(shù)目不斷增加，因此對(duì)通信質(zhì)量要求也越來(lái)越高。當(dāng)前基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化成為熱點(diǎn)問題，由當(dāng)前智能通信網(wǎng)絡(luò)降低信道擁塞，從而實(shí)現(xiàn)通信的高質(zhì)量。基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是在對(duì)智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況有充分了解的前提下，利用各種手段，對(duì)智能網(wǎng)絡(luò)中不恰當(dāng)?shù)牟糠旨右哉{(diào)整，從而使網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)最佳狀態(tài)。基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一項(xiàng)長(zhǎng)期性質(zhì)的工作，必須進(jìn)行合理規(guī)劃和建設(shè)，才能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的良性運(yùn)行[3]。

基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化指的是在運(yùn)行的智能網(wǎng)絡(luò)提取并分析數(shù)據(jù)。對(duì)影響網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的因素及網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中不確定的因素加以分析，經(jīng)過(guò)參數(shù)的優(yōu)化以及利用技術(shù)手段進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，從而對(duì)智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況進(jìn)行更新，以至于令當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的狀況最佳。基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的目的是提高智能網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量并保持智能網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量。若從網(wǎng)絡(luò)的層面來(lái)看，基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的目的是提高移動(dòng)通信質(zhì)量，同時(shí)盡量減少進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)維護(hù)所需的成本。

2.基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的內(nèi)容

基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化即對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況有充分了解的情況下，對(duì)當(dāng)前的智能網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行采集并加以分析，若發(fā)現(xiàn)影響網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的因素，應(yīng)立即采取不同的技術(shù)或手段來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)加以調(diào)整優(yōu)化，從而使網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)最佳狀態(tài)，同時(shí)優(yōu)化資源。基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的內(nèi)容包括排除設(shè)備故障，維持網(wǎng)絡(luò)均衡以及話務(wù)均衡，提升通話質(zhì)量，改善智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行指標(biāo)，配置網(wǎng)絡(luò)資源并建立維護(hù)智能網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化平臺(tái)以及智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案[4]。

三、基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的方法

隨著我國(guó)智能網(wǎng)絡(luò)的迅猛增長(zhǎng)，基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)建設(shè)愈加重要。利用快速有效的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，改善基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)性能以及服務(wù)質(zhì)量，成為當(dāng)今智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商極為關(guān)注的一個(gè)問題。

1.基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

目前多數(shù)基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化依賴維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)以及生產(chǎn)商所提供的一些智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具，很難實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的系統(tǒng)性、自動(dòng)化及連續(xù)性。所以將較先進(jìn)的人工智能技術(shù)與智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化相結(jié)合，來(lái)開發(fā)智能網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化工具就顯得很重要。

智能IA即基于龐大信息，其中包括事實(shí)，數(shù)據(jù)，領(lǐng)域知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，來(lái)模擬人腦思維的集成系統(tǒng)。基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是高層次網(wǎng)絡(luò)維護(hù)工作，在優(yōu)化過(guò)程中會(huì)涉及到網(wǎng)絡(luò)軟件及硬件等各部分，并使用到多方面的技術(shù)。因不同廠商所提供的參數(shù)及采集的智能網(wǎng)元性能不同，因此智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化應(yīng)同時(shí)考慮不同廠商系統(tǒng)和設(shè)備的不同特點(diǎn)。

2.基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過(guò)程

（1）智能建模

表征智能網(wǎng)絡(luò)特性的即從廠家OMC所采集龐大數(shù)據(jù)，為實(shí)現(xiàn)基于智能網(wǎng)絡(luò)特性評(píng)估上的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，必須對(duì)這些數(shù)據(jù)加以分析，從而判斷網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀。ISO-CMCN采取模糊隸屬度，模糊智能網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)，將它們描述成自然語(yǔ)言，從而建立能夠合理描繪網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況的量化模型[5]。

（2）模糊知識(shí)庫(kù)

ISO-CMCN智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具中，使用的是基于事例以及規(guī)則上的模糊知識(shí)的表達(dá)方式.所謂規(guī)則表達(dá)即將智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)歸為前提到結(jié)論的模式，并且引進(jìn)模糊因子來(lái)反映知識(shí)的不確定性。事例表達(dá)即以“事例-屬性”的形式描繪智能網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。采用的是模糊量化方面技術(shù)。從應(yīng)用角度講模糊表達(dá)方式可有效描繪工程師具體網(wǎng)優(yōu)化時(shí)所用的知識(shí)。

（3）信息推理

信息推理即運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及實(shí)時(shí)信息進(jìn)行問題解決的過(guò)程。IOS-CMCN設(shè)計(jì)了在規(guī)則及事例基礎(chǔ)上的推理機(jī)。推理機(jī)自動(dòng)識(shí)別優(yōu)化模型后，進(jìn)入規(guī)則、事例推理。應(yīng)用規(guī)則推理時(shí)，以現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行事件作為驅(qū)動(dòng)，通過(guò)模糊知識(shí)庫(kù)模擬實(shí)現(xiàn)優(yōu)化專家的思維。應(yīng)用事例進(jìn)行推理時(shí)，推理機(jī)分析事件特征，根據(jù)庫(kù)中典型事例，通過(guò)推理方式來(lái)進(jìn)行智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化處理。

四、結(jié)束語(yǔ)

本文介紹了基于人工智能技術(shù)的智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，推動(dòng)了智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的自動(dòng)化及智能化，降低了對(duì)人的依靠，并且提高了優(yōu)化效率，為智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供了新方法。但其仍存在一些不足之處，我們期待能夠在不遠(yuǎn)的將來(lái)找到更完善更優(yōu)化的方法。

參考文獻(xiàn)

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[2]杜建鳳,宋俊德.蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的智能優(yōu)化方法研究[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào),2010(24).

[3]馮雋逸.基于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的智能分析優(yōu)化系統(tǒng)[J].電腦與電信,2009(10).

第3篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

【關(guān)鍵詞】機(jī)械電子;人工智能;科學(xué)技術(shù);關(guān)系分析

進(jìn)入21世紀(jì)，社會(huì)獲得了快速的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)得到了極大地進(jìn)步，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)更是獲得了突飛猛進(jìn)，正是在計(jì)算機(jī)技術(shù)的帶動(dòng)之下，人工智能技術(shù)也得到了快速的發(fā)展與進(jìn)步。于此同時(shí)，機(jī)械電子工程技術(shù)也在若火如荼的發(fā)展之中，在機(jī)械電子工程發(fā)展的過(guò)程之中，機(jī)械電子工程與人工智能之間起到了相互促進(jìn)與相互影響的作用，也正是這兩種技術(shù)的相互影響成就了兩者的共同發(fā)展與共同進(jìn)步。本文正是基于這種情況，針對(duì)機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系進(jìn)行了系統(tǒng)的分析與介紹。

1.現(xiàn)代社會(huì)中機(jī)械電子工程的特點(diǎn)

20世紀(jì)以來(lái)，科學(xué)技術(shù)獲得了巨大的飛躍，很多新興學(xué)科也開始逐步的出現(xiàn)，更多的交叉學(xué)科也如同雨后春筍般出現(xiàn)于發(fā)展，各個(gè)學(xué)科之間的相互聯(lián)系也顯的更加密切，正是在這種環(huán)境之下，機(jī)械電子工程學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。顧名思義，機(jī)械電子工程就是傳統(tǒng)機(jī)械工程與現(xiàn)代電子信息技術(shù)相結(jié)合的一個(gè)學(xué)科，該學(xué)科將電子信息技術(shù)與機(jī)械工程進(jìn)行了有機(jī)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)學(xué)科之間的相互促進(jìn)與相互融合，實(shí)現(xiàn)了物理學(xué)與信息技術(shù)的有效連接，這種跨學(xué)科的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械工程的人工智能化，由此可見，該學(xué)科有著自己的特點(diǎn)：

1.1 不同的設(shè)計(jì)方法

與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比，機(jī)械電子工程已經(jīng)超越了單一的學(xué)科，顯而易見，機(jī)械電子工程是一個(gè)交叉學(xué)科，它充分的融合機(jī)械技術(shù)與信息技術(shù)，這就要求其在進(jìn)行設(shè)計(jì)的過(guò)程之中必須充分考慮和應(yīng)用自己的設(shè)計(jì)方法，在實(shí)際的設(shè)計(jì)過(guò)程之中，設(shè)計(jì)人員往往采用自上而下的設(shè)計(jì)方法，這種設(shè)計(jì)方法是機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)之有的方法。

1.2 產(chǎn)品上的差異

機(jī)械電子工程的另一個(gè)特點(diǎn)就是其產(chǎn)品上的與眾不同，與一般的產(chǎn)品不同，機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)看似簡(jiǎn)單，但是在實(shí)際的設(shè)計(jì)與開發(fā)過(guò)程之中卻融入了很多先進(jìn)的技術(shù)與理念，這就遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超越了傳統(tǒng)的機(jī)械，這就是產(chǎn)品的外觀更加的輕盈小巧，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)更加的智能化與現(xiàn)代化，是生產(chǎn)力飛躍的具體體現(xiàn)。

2.機(jī)械電子工程的發(fā)展過(guò)程

前文已經(jīng)講過(guò)，機(jī)械電子工程并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的孤立學(xué)科，它是一個(gè)涉及機(jī)械與信息技術(shù)的交叉學(xué)科，又受到人工智能理念的影響，因此是一個(gè)典型的交叉學(xué)科。正是由于該學(xué)科的復(fù)雜性造成該學(xué)科在形成的過(guò)程之中并不是一蹴而就的，相反，該學(xué)科在形成的過(guò)程之中經(jīng)過(guò)了很多階段，經(jīng)過(guò)相關(guān)的發(fā)展才最終形成現(xiàn)階段的機(jī)械電子工程：

2.1 機(jī)械電子工程學(xué)的開端

機(jī)械電子工程學(xué)的起步階段是傳統(tǒng)的手工生產(chǎn)，在這個(gè)階段，機(jī)械電子工程學(xué)的發(fā)展十分的緩慢，這是由于此社會(huì)的平均勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)較為低下，勞動(dòng)力資源相對(duì)也較為匱乏，生產(chǎn)力的發(fā)展與進(jìn)步比較緩慢，但是在一次次的嘗試之中，機(jī)械電子工程還是逐步的發(fā)展起來(lái)了。

2.2 機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段

機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段主要是流水線生產(chǎn)線的成功應(yīng)用，這一時(shí)期的生產(chǎn)過(guò)程已經(jīng)具有了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，在很大程度上促進(jìn)了生產(chǎn)力的發(fā)展與進(jìn)步，并不斷的拓展機(jī)械電子工程產(chǎn)品的種類，逐步滿足社會(huì)的發(fā)展與需求。

2.3 機(jī)械電子工程的成熟階段

進(jìn)入21世紀(jì)，機(jī)械電子工程逐步走入其成熟階段，逐步的形成了其特有的生產(chǎn)體系與發(fā)展體系，并實(shí)現(xiàn)了與現(xiàn)代信息技術(shù)與人工智能技術(shù)的完美融合，進(jìn)入了現(xiàn)代機(jī)械電子工程的成熟階段，不斷的促進(jìn)現(xiàn)代生產(chǎn)的發(fā)展與社會(huì)的進(jìn)步。

3.人工智能的發(fā)展史

3.1 萌芽階段

人工智能的萌芽階段起源于法國(guó)，當(dāng)時(shí)法國(guó)科學(xué)家首先研制出了第一部計(jì)算器，從此世界開始了人工智能的研究之路，直至馮諾依曼發(fā)明第一臺(tái)計(jì)算機(jī)。人工智能在其萌芽階段和其他技術(shù)一樣，發(fā)展打偶較為緩慢，但是卻為后來(lái)的發(fā)展積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，為之后的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3.2 第一個(gè)發(fā)展階段

1956年美國(guó)人第一次提出“人工智能”的命題，并進(jìn)行了相關(guān)的研究，這是引起人工智能第一發(fā)展高峰期的標(biāo)志。這一階段的人工智能屬于較為簡(jiǎn)單的發(fā)展階段，主要針對(duì)的的任務(wù)是：博弈、計(jì)算以及證明等任務(wù)。在這一階段的確取得了一定的成就，這一階段的主要貢獻(xiàn)是大大的解放了人們的思想，使人們認(rèn)識(shí)并了解了人工智能的可行性，對(duì)人工智能后期的發(fā)展起到了巨大的促進(jìn)作用。

3.3 第二個(gè)發(fā)展階段

1977年全球召開了第五屆人工智能會(huì)議，這是人工智能發(fā)展的第二個(gè)階段的開始，由此之后，人們認(rèn)識(shí)到知識(shí)工程對(duì)于人工智能領(lǐng)域的重要意義與價(jià)值，并不斷的進(jìn)行相關(guān)的發(fā)展與研究，促使人工智能與實(shí)際生產(chǎn)相結(jié)合，逐步的推進(jìn)了人工智能的快速發(fā)展與進(jìn)步。也正是在這個(gè)階段，人工智能獲得了巨大的飛躍，并表現(xiàn)出廣闊的市場(chǎng)前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識(shí)性知識(shí)表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言理解、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用問題上取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。

4.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系

機(jī)械電子系統(tǒng)具有不穩(wěn)定性，這就使得機(jī)械電子系統(tǒng)在輸入與輸出關(guān)系的處理上比較困難。推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方、建設(shè)規(guī)則庫(kù)的方法以及學(xué)習(xí)并生成知識(shí)的傳統(tǒng)方法，雖然在解析數(shù)學(xué)方面具有精密性，但是這些傳統(tǒng)的方法還只能適用于一些相對(duì)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)。然而現(xiàn)代社會(huì)所需求的系統(tǒng)是紛繁復(fù)雜的，往往會(huì)需要一個(gè)系統(tǒng)能夠處理多種信息類型。

人工智能建立系統(tǒng)所采取的方法中，主要使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的模擬人，能夠分析數(shù)字信號(hào)并給出參考數(shù)值。而模糊推理系統(tǒng)則是通過(guò)模擬人腦的功能，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)言信號(hào)的有效分析。在處理輸入輸出的關(guān)系上，這兩種方法既有共同之處，也存在各自的差異性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在信息的儲(chǔ)存上是采用分布式的方式，而模糊推理系統(tǒng)則采用規(guī)則方式實(shí)現(xiàn)信息的儲(chǔ)存。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時(shí)由于每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系所以計(jì)算量一般都很大，而模糊推理系統(tǒng)的連接是不固定的，所以其計(jì)算量相對(duì)較小。

人工智能系統(tǒng)的建立于發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了現(xiàn)代機(jī)械電子工程發(fā)展與進(jìn)步。在實(shí)際的機(jī)械電子工程的設(shè)計(jì)工作之中，我們必須依靠相應(yīng)的人工智能技術(shù)植入，只有這樣才能更好的促進(jìn)機(jī)械電子工程的發(fā)展，與此同時(shí)最大限度的促進(jìn)人工智能功能的實(shí)現(xiàn)。很顯然這個(gè)過(guò)程相互促進(jìn)的過(guò)程，只有在發(fā)展之中充分的考慮兩只之間的相互結(jié)合，不斷的開拓出全新的技術(shù)，促進(jìn)兩者之間的更好的融合才能不斷的促進(jìn)兩者的共同發(fā)展，不斷的促進(jìn)其進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)機(jī)械電子工程的不斷發(fā)展，推進(jìn)人工智能的持續(xù)進(jìn)步。

5.結(jié)束語(yǔ)

機(jī)械電子工程對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展有著極為重要的意義和價(jià)值，可以極大地提高現(xiàn)代社會(huì)的社會(huì)生產(chǎn)力，改善人們的生活條件與生產(chǎn)條件，促進(jìn)人們生活方式與生產(chǎn)方式的變革。在實(shí)際的發(fā)展之中，我們必須充分的認(rèn)識(shí)到人工智能與機(jī)械電子工程之間的關(guān)系，抓住兩者發(fā)展的共同點(diǎn)與相通點(diǎn)，只有這樣才能促進(jìn)兩者的共同發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]王孫安.機(jī)械電子工程系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，2006，10.

第4篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

【關(guān)鍵詞】人工智能、 電氣自動(dòng)化控制、 電氣設(shè)備設(shè)計(jì)

一、人工智能技術(shù)的含義

人工智能是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的時(shí)代大背景下產(chǎn)生的新技術(shù)。它研究了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)，所涉及的知識(shí)面非常廣。人工智能技術(shù)自然離不開計(jì)算機(jī)技術(shù)的大力支持，大部分的人工智能技術(shù)都是以計(jì)算機(jī)編程為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的。人工智能其實(shí)也就是采取一定的計(jì)算機(jī)編程來(lái)做到模仿人的目的，其主要的模仿對(duì)象有信息的收集、人的判斷能力、數(shù)字圖像的識(shí)別和一些相對(duì)來(lái)說(shuō)較為簡(jiǎn)單的反應(yīng)等，以這種人工智能技術(shù)來(lái)代替人類的智慧，就目前來(lái)說(shuō)，主要的人工智能領(lǐng)域包括圖像語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人，以及一些較為簡(jiǎn)單的專家系統(tǒng)等。在這些眾多的領(lǐng)域當(dāng)中，我們可以用在電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中的主要就是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)當(dāng)中不僅僅進(jìn)一步提高了其自動(dòng)化水平還在其判斷的準(zhǔn)確性和及時(shí)性上有了一定的改善，總之，對(duì)于電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的效率提升起到了至關(guān)重要的作用，這也在另一方面節(jié)約了人力資源，并且在一定程度上彌補(bǔ)了因?yàn)槿藛T的失誤造成的一些不良影響，值得我們?cè)诮窈蟮墓ぷ髦写罅ν茝V。

二、人工智能技術(shù)的基本內(nèi)容和特點(diǎn)

人工智能是一門新型的技術(shù)科學(xué)， 縮寫為AI， 它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支， 它的研究領(lǐng)域十分廣泛， 包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別。它的任務(wù)主要是研究、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)和應(yīng)用系統(tǒng)。它的一個(gè)重要目標(biāo)就是能夠勝任一些復(fù)雜的工作。如今， 人工智能研究迅速發(fā)展，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和廣泛性， 主要包括運(yùn)動(dòng)控制、工業(yè)過(guò)程控制、電力電子技術(shù)、檢測(cè)與自動(dòng)化儀表、電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理、管理與決策等領(lǐng)域， 且更新速度快。人工智能屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科， 涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域。它的研究范疇包括機(jī)器人學(xué)、智能搜索等， 是對(duì)人的思維信息過(guò)程的模擬。

三、人工智能控制器的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要的實(shí)現(xiàn)點(diǎn)就在于對(duì)于人工智能控制器的應(yīng)用上，所以說(shuō)人工智能在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì)也主要體現(xiàn)在人工智能控制器的優(yōu)勢(shì)上，人工智能控制器的主要優(yōu)勢(shì)就在于它在算法上和其它的控制器存在著很大的差異，人工智能控制器的主要算法包括模糊理論算法、神經(jīng)算法、遺傳算法和模糊神經(jīng)算法等，這些算法的一個(gè)最大優(yōu)勢(shì)就是可以設(shè)計(jì)在沒有控制對(duì)象的模型上。它的特點(diǎn)在于能夠運(yùn)用不同的方法對(duì)電氣自動(dòng)化設(shè)備控制進(jìn)行分類， 更好地進(jìn)行開發(fā)， 所形成的函數(shù)比常規(guī)的函數(shù)具有以下三種優(yōu)勢(shì)： 一是它的設(shè)計(jì)不需要對(duì)對(duì)象進(jìn)行模型控制， 即使實(shí)際控制的對(duì)象中具有很多不確定、不穩(wěn)定因素， 甚至難以適應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化的控制對(duì)象， 都能滿足控制需求。二是能夠不斷進(jìn)行調(diào)整、改善， 具有很強(qiáng)的靈活性， 相比之前的控制器更易調(diào)節(jié)， 能夠適應(yīng)新數(shù)據(jù)、新信息的發(fā)展變化， 能夠不受其它驅(qū)動(dòng)器影響， 保證計(jì)算的準(zhǔn)確率。三是能夠避免不必要的人力物力支出， 設(shè)計(jì)中不需要專家參與， 只要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析就可， 使用方便， 適應(yīng)

性好， 效率很高， 且運(yùn)算成本低。四是具有很強(qiáng)的抗干擾能力， 能夠解決常規(guī)方法無(wú)法解決

的問題。

四、人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用

人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、電氣控制、電力系統(tǒng)、故障診斷和數(shù)據(jù)的控制與優(yōu)化。

1、在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)并不是一個(gè)簡(jiǎn)單隨機(jī)的過(guò)程，它涉及到很多的學(xué)科知識(shí)，比如電機(jī)、電路、電力電子技術(shù)、變壓器、電磁場(chǎng)等，并且隨著社會(huì)的進(jìn)步，人們對(duì)于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)的要求也正在提高，進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)的優(yōu)化勢(shì)在必行。原有的電氣設(shè)備設(shè)計(jì)主要依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的設(shè)計(jì)師，但是就算是最出色的設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)的過(guò)程中也會(huì)浪費(fèi)掉大量的不必要的資源，而人工智能的介入就改變了這一現(xiàn)象，人工智能能夠簡(jiǎn)單的計(jì)算人腦所不能夠計(jì)算的一些復(fù)雜公式，并且能夠進(jìn)行自主演練，在準(zhǔn)確性和及時(shí)性上也有了一定的保障，對(duì)于工作人員的工作經(jīng)驗(yàn)也沒有了很嚴(yán)格的要求，只要熟悉操作人工智能系統(tǒng)就可以了。

2、在電氣控制中的應(yīng)用

電氣控制的主要目的就在于要提高電氣運(yùn)行的效率，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率，而要想達(dá)到這一目的主要的做法還是要提高電氣控制的自動(dòng)化程度，人工智能應(yīng)用在電氣控制當(dāng)中就很好的提高了電氣控制的自動(dòng)化，進(jìn)而到達(dá)了提高效率的目的，并且節(jié)省了大量的人力物力。當(dāng)前人工智能應(yīng)用在電氣控制中的主要有三種：專家系統(tǒng)控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，當(dāng)然，最為常用的還是模糊控制，其原因主要在于模糊控制的操作較為簡(jiǎn)單，并且和實(shí)際中的電氣控制結(jié)合較深。

3、 在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

電力系統(tǒng)作為我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦斜夭豢缮俚囊徊糠制浒踩院瓦\(yùn)行效率極為重要。在該系統(tǒng)中使用人工智能技術(shù)將會(huì)更加有助于電力系統(tǒng)發(fā)揮作用。當(dāng)前，人工智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)中的主要內(nèi)容有以下幾點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和模糊集理論等，其中專家系統(tǒng)是電力系統(tǒng)中應(yīng)用最為普遍的一種，該系統(tǒng)的主要目的就在于判斷電力系統(tǒng)運(yùn)行中出現(xiàn)的一些主要問題，并且做簡(jiǎn)單的處理，該系統(tǒng)主要的依據(jù)就在于它能夠把眾多經(jīng)驗(yàn)豐富的專家的知識(shí)和判斷經(jīng)驗(yàn)融合到系統(tǒng)內(nèi)，然后以此為基礎(chǔ)處理各方面的難題。該系統(tǒng)使用原則是我們常用的計(jì)算機(jī)程序if-then，也就是一旦滿足條件就會(huì)被執(zhí)行。該系統(tǒng)在使用過(guò)程中有一點(diǎn)需要注意的就是該系統(tǒng)并非是一成不變的，它需要針對(duì)新的常見問題進(jìn)行及時(shí)地補(bǔ)充以彌

補(bǔ)程序出現(xiàn)的不足。

4、在故障診斷中的應(yīng)用

故障診斷也是當(dāng)前電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中極為重要的一環(huán)，在該環(huán)節(jié)中人工智能的作用同樣功不可沒，主要應(yīng)用點(diǎn)有專家系統(tǒng)、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，主要的應(yīng)用對(duì)象包括發(fā)

電機(jī)、變壓器和電動(dòng)機(jī)，這些主要電力部件出現(xiàn)問題都能夠采用該系統(tǒng)進(jìn)行必要的診斷以及

簡(jiǎn)要的處理，三種診斷方法相互合作共同維護(hù)著電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的安全運(yùn)行。

5、在數(shù)據(jù)的控制與優(yōu)化中的應(yīng)用

在進(jìn)行電氣自動(dòng)化控制進(jìn)程中， 首先要做的就是數(shù)據(jù)的采集與處理， 人工智能技術(shù)能夠

對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集， 并加以處理、儲(chǔ)存， 以便不時(shí)之需。同樣， 想了解一項(xiàng)工作的運(yùn)行過(guò)程， 就會(huì)運(yùn)用到畫面的顯示功能， 通過(guò)人工智能技術(shù)的運(yùn)用， 能夠真實(shí)地顯示所運(yùn)行的設(shè)備狀態(tài)， 可以將有關(guān)數(shù)據(jù)加以處理， 形成具體的圖像， 以便直觀了解； 也可以通過(guò)模擬故障來(lái)進(jìn)行記錄分析， 避免類似狀況的發(fā)生，其中模糊理論、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要就是應(yīng)用在電氣設(shè)備的故障診斷上。

五、結(jié)束語(yǔ)

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)前我國(guó)各行各業(yè)的電子信息化和智能化程度越來(lái)越高了，人工智能也逐漸在各行各業(yè)中嶄露頭角并快速發(fā)展著，當(dāng)然，在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中也離不開人工智能的存在，人工智能合理的應(yīng)用在電氣自動(dòng)化中給電氣自動(dòng)化控制帶來(lái)了極大的進(jìn)步，

人工智能是電氣產(chǎn)業(yè)未來(lái)的發(fā)展方向，是電氣產(chǎn)業(yè)的一大改革和進(jìn)步。傳統(tǒng)的人工控制由人工智能代替，將會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)電氣自動(dòng)化的發(fā)展，確保工作效率，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益以及社會(huì)效益。

參考文獻(xiàn)

【1】彭啟琮.DSP 技術(shù)[M]. 北京：電子科技大學(xué)出版社，2007.

第5篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

關(guān)鍵字：電氣自動(dòng)化；自動(dòng)化控制；人工智能技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 人工智能技術(shù)探究及運(yùn)用實(shí)際狀況

最近幾年，不少的科研組織及相關(guān)院校對(duì)于人工智能技術(shù)的革新及探究以及電器設(shè)備控制的運(yùn)用問題上都進(jìn)行了深入的探究，促使人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、故障診斷、預(yù)警、監(jiān)控及自動(dòng)保護(hù)上都達(dá)到了一定的層次。

從電氣設(shè)備結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中人工智能技術(shù)運(yùn)用方面來(lái)分析：由于電氣設(shè)備系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是非常復(fù)雜的，關(guān)乎到很多方面的知識(shí)比如電磁、電路及電機(jī)電器運(yùn)用等，這就對(duì)有關(guān)工作人員的專業(yè)技能及相關(guān)知識(shí)掌握有著很高的要求。當(dāng)下，數(shù)字化信息技術(shù)得到了前所未有的發(fā)展，推動(dòng)了電氣產(chǎn)品及控制體系設(shè)計(jì)逐漸轉(zhuǎn)入了CAD，這就造成一些新產(chǎn)品、新系統(tǒng)的創(chuàng)建時(shí)間縮短了很多，在這個(gè)大環(huán)境下，人工智能技術(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)質(zhì)量及速度將獲得全方位的提高。

除此之外，人工智能技術(shù)對(duì)于電氣設(shè)備故障掌控及預(yù)警有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。通常，如果電氣控制系統(tǒng)有故障的形成那么會(huì)在故障形成早期呈現(xiàn)出非線性，為此，人工智能技術(shù)獨(dú)特的模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面優(yōu)勢(shì)就可以完全展現(xiàn)出來(lái)。

而電氣自動(dòng)化中人工智能技術(shù)的運(yùn)用通常有以下幾種技術(shù)方式：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)及模糊控制。而模糊控制技術(shù)非常便捷，具有超強(qiáng)的可運(yùn)用性。通常電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)是以AI控制器為中心的，可以把它當(dāng)做一個(gè)非線性函數(shù)近似器。跟平常的函數(shù)估計(jì)設(shè)備進(jìn)行對(duì)比，AI控制系統(tǒng)在進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候其目標(biāo)并不是完全要求是具體的模型，這種方式就可以完全預(yù)防了在設(shè)計(jì)的過(guò)程中需兼顧到模型自身參數(shù)不確定性的問題。除此之外，人工智能技術(shù)有著非常廣闊的發(fā)展空間，并且非常容易調(diào)節(jié)，有較強(qiáng)的一直性能，針對(duì)全新信息數(shù)據(jù)有著很好的適應(yīng)性。進(jìn)行配置的時(shí)候所需耗費(fèi)的成本低、方便便捷、對(duì)外界的抗干擾性能強(qiáng)。

2 電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的具體運(yùn)用

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中人工智能技術(shù)通常有兩種方式的運(yùn)用：直流傳動(dòng)控制系統(tǒng)和效流傳動(dòng)控制系統(tǒng)。

直流傳動(dòng)控制系統(tǒng)當(dāng)中，推理機(jī)是模糊控制設(shè)備的重心，它承載著人腦智能化決策逐漸向模糊控制命令推理。此外，還有模糊化部分、知識(shí)庫(kù)部分以及反模糊化部分，模糊化部分是經(jīng)過(guò)很多種形式的函數(shù)對(duì)變量值進(jìn)行的測(cè)量，同時(shí)把它逐漸模糊化、量化；知識(shí)庫(kù)部分是由數(shù)據(jù)規(guī)則及語(yǔ)言控制庫(kù)共同組成的知識(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)的過(guò)程中需運(yùn)用相關(guān)專家的成功經(jīng)驗(yàn)以及專業(yè)知識(shí)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行有效的控制。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)是人工智能技術(shù)的另外一種形式，該技術(shù)通常使用在不同模式的判別及對(duì)多種信息的處理，能夠在電氣傳動(dòng)控制當(dāng)中展現(xiàn)出很好的作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)以并行結(jié)構(gòu)為主，可以在很大范圍內(nèi)所運(yùn)用，能夠在很大程度上提高條件監(jiān)控、診斷系統(tǒng)的精準(zhǔn)性；這種控制技術(shù)通常是運(yùn)用在學(xué)習(xí)策略差別較小的反向傳播當(dāng)中，這就是說(shuō)在網(wǎng)絡(luò)狀況非常充裕的隱藏層、結(jié)點(diǎn)及適合的激勵(lì)函數(shù)影響下，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)唯有運(yùn)用反向傳播句能夠推算出與之相對(duì)應(yīng)的非線性函數(shù)的近似參數(shù)，這將在很大的程度上提升運(yùn)行速度。

當(dāng)進(jìn)行交流傳動(dòng)控制的過(guò)程當(dāng)中，人工智能技術(shù)的采用通常也包括模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩方面的具體方式。

針對(duì)模糊邏輯來(lái)講，截止到現(xiàn)在，大都用模糊控制器將之前的普通速度控制設(shè)備完全代替，但在國(guó)外一所大學(xué)中探究出一種高性能的具備多個(gè)模糊控制器的全數(shù)字化傳動(dòng)控制系統(tǒng)，這種系統(tǒng)具有的模糊控制器能夠完全的代替之前的普通速度控制設(shè)備，同時(shí)能夠很好的完全控制任務(wù)。

從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)來(lái)講，在現(xiàn)實(shí)的探究工作上以對(duì)交流電氣設(shè)備及所驅(qū)動(dòng)的客觀環(huán)境參數(shù)的監(jiān)測(cè)及診斷為最終標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電動(dòng)機(jī)進(jìn)行控制的時(shí)候，可以選用反向轉(zhuǎn)撥的計(jì)算方式，經(jīng)過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的運(yùn)用，通過(guò)電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩以及電機(jī)的最初速度來(lái)最后確定智能監(jiān)控體系能夠檢測(cè)的在最大速度的前提下所產(chǎn)生的增加數(shù)值。此設(shè)計(jì)方案的運(yùn)用，要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備辨別三維圖形映射的功能，以此才可以促使其以梯形控制計(jì)算模式具備超強(qiáng)的控制功效。在這種模式中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)能夠很好的縮小電氣自動(dòng)化系統(tǒng)定位工作所花費(fèi)的時(shí)間，同時(shí)增強(qiáng)對(duì)負(fù)載轉(zhuǎn)矩及非初始速度變化范圍的控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)通常是以多層前饋型常見，通常將其劃分為兩個(gè)系統(tǒng)：一種是在分辨電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)的前提下針對(duì)經(jīng)過(guò)定子的電流開展自行調(diào)節(jié)與掌控；一種是在分辨機(jī)電體系運(yùn)行參數(shù)前提下對(duì)于轉(zhuǎn)子速度開展自行調(diào)節(jié)及掌控。

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

(1) 集中監(jiān)控方式

集中監(jiān)控方式的最大特點(diǎn)是維護(hù)非常便捷，針對(duì)控制站，防護(hù)級(jí)別不用特別高，其設(shè)計(jì)的完成是非常簡(jiǎn)單的。但由于是集中式監(jiān)控，它的工作原理是將所有性能有效的結(jié)合在同一個(gè)處理器，以順利的完成處理工作。為此，針對(duì)處理器來(lái)講其所承受著很大的工作壓力，這主要是由于電氣設(shè)備大多是在監(jiān)控下開展的工作，假設(shè)監(jiān)控對(duì)象時(shí)常顯現(xiàn)出來(lái)，必然會(huì)造成主機(jī)冗余減少，然而電纜所產(chǎn)生的改變就會(huì)浪費(fèi)很多的成本，距離比較長(zhǎng)的電纜，若形成干擾的狀況就會(huì)造成該系統(tǒng)出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。同時(shí)，隔離刀閘的操作閉鎖和斷路器的聯(lián)鎖運(yùn)用硬接線，由于在分隔刀閘接點(diǎn)的方位有缺陷的存在，就會(huì)造成設(shè)備正常運(yùn)行起來(lái)非常艱難，以此不能夠順利的進(jìn)行二次接線。由于線與線之間的連接非常復(fù)雜，設(shè)備操作起來(lái)非常困難，這就會(huì)給維護(hù)工作造成更大的難度。

(2) 現(xiàn)場(chǎng)總線監(jiān)控方式

當(dāng)下，以太網(wǎng)(Ethernet)、現(xiàn)場(chǎng)總線等計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸運(yùn)用在變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)當(dāng)中，同時(shí)具備了較為豐富的動(dòng)作指令，而智能電器設(shè)備目前也已經(jīng)得到了迅速的發(fā)展，所有的這些有利情況的出現(xiàn)促使了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控及發(fā)電廠相互間的聯(lián)系更為緊密。總線監(jiān)控令設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)更為鮮明，就間隔的不同，在性能上會(huì)展現(xiàn)出很大的不同，為此，我們能夠作為間隔進(jìn)行有關(guān)設(shè)計(jì)。運(yùn)用此監(jiān)控方法，包括了目前所有遠(yuǎn)程監(jiān)控方法的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)可以很好的減少隔離設(shè)備的總數(shù)量，也包含了隔離設(shè)備、端子柜、I/0卡件、模擬量變送器等。針對(duì)智能設(shè)備一定要及時(shí)的進(jìn)行有關(guān)裝配，假如運(yùn)用通信線及監(jiān)控系統(tǒng)相互間進(jìn)行連接，那么就可以節(jié)省很多的控制電纜，節(jié)約投資。除此之外，裝置相互間的性能是不會(huì)相干擾的，裝置相互間是由網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系在一起形成的，因網(wǎng)絡(luò)組織較為輕松，為此就促使系統(tǒng)更加穩(wěn)定堅(jiān)固。如果其中一個(gè)裝置有問題出現(xiàn)，那么其他的配件也會(huì)受到牽連，但卻不會(huì)造成系統(tǒng)整體停止。為此，現(xiàn)場(chǎng)總線監(jiān)控可以當(dāng)做今后發(fā)電廠網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的一種有效的使用方法。

3 電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展

OPC(OLE for Process Control)技術(shù)的涌現(xiàn)，IEC61131的頒布及Microsoft的Windows平臺(tái)的范圍運(yùn)用，很好的為計(jì)算機(jī)帶來(lái)了一個(gè)全新的運(yùn)用方向，因電氣技術(shù)具有優(yōu)越的融合性能，為此有著很大的發(fā)展空間。目前在步入國(guó)際化時(shí)代下，多種控制系統(tǒng)開始得到非常廣泛的運(yùn)用，這被越來(lái)越多的商家所注重以及運(yùn)用起來(lái)。Pc 客戶機(jī)/服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)、以太網(wǎng)和Internet技術(shù)推動(dòng)了電氣自動(dòng)化的每一場(chǎng)新的革命。在日益變化的市場(chǎng)需求下，自動(dòng)化與IT平臺(tái)的融和,電子商務(wù)的廣泛使用推動(dòng)其不斷的發(fā)展。Internet/Intranet技術(shù)和多媒體技術(shù)也在自動(dòng)化上有著非常寬闊的發(fā)展空間，企業(yè)管理人員采用平常的瀏覽器就能夠順利的將有關(guān)儲(chǔ)存及提取信息的工作很好的完成，同樣可以把當(dāng)下企業(yè)的生產(chǎn)流程當(dāng)做監(jiān)控目標(biāo)，可以獲取較為精準(zhǔn)、全面的各方面信息。隨著虛擬技術(shù)與視頻技術(shù)的巧妙運(yùn)用，對(duì)人機(jī)界面及維修體系帶來(lái)了非常顯著的影響，運(yùn)用對(duì)應(yīng)功能強(qiáng)的軟件，將會(huì)對(duì)通訊成果及組合氛圍的準(zhǔn)求更加顯著，軟件性能增強(qiáng)，從某一種設(shè)備開始向集成的方向轉(zhuǎn)變。

總體上來(lái)講，電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)為今后的發(fā)展創(chuàng)造了很大的空間，為了能夠很好的面對(duì)未來(lái)更為復(fù)雜化的各方面需求，我們一定要兼顧電氣自動(dòng)化的發(fā)展特點(diǎn)，適時(shí)為企業(yè)選擇專業(yè)化的高技術(shù)人才來(lái)推動(dòng)企業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展，為此，與之有關(guān)聯(lián)的企業(yè)將有了更為寬廣的就業(yè)前景。但需要特別關(guān)注的是，這種行業(yè)要求必須要具備超強(qiáng)的專業(yè)技術(shù)，在進(jìn)行裝置配合工作中，需要將自動(dòng)化與智能化看作工作的首要工作，逐漸促使有關(guān)設(shè)備與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家水平相接軌，獨(dú)創(chuàng)行業(yè)的領(lǐng)頭團(tuán)隊(duì)。

4 結(jié)束語(yǔ)

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)是提升電氣設(shè)備的生產(chǎn)性能、流通交換速度的關(guān)鍵性方面，在完全‘放棄’人工操作控制的前提下，最大程度的實(shí)現(xiàn)了智能化操控。不單單能夠?yàn)槠髽I(yè)節(jié)約人力、物力及企業(yè)成本，并且有助于提升企業(yè)生產(chǎn)效率。人工智能技術(shù)是探究人類智能模擬的學(xué)科，其最大的特點(diǎn)就是自動(dòng)化。這就是說(shuō)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，人工智能技術(shù)的運(yùn)用前景是異常寬廣的，在數(shù)字控制理念的科學(xué)指導(dǎo)之下，之前所運(yùn)用的控制器設(shè)計(jì)技術(shù)必然會(huì)慢慢的被具有良好控制成果的人工智能軟件設(shè)計(jì)所代替。為此，相關(guān)企業(yè)及單位一定要加強(qiáng)在電氣自動(dòng)化控制上的人工智能技術(shù)的探究，以便于為企業(yè)未來(lái)的健康、快速發(fā)展提供足夠的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

第6篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程；人工智能；信息技術(shù)；互聯(lián)網(wǎng)；信息傳輸 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類號(hào)：TP391 文章編號(hào)：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

機(jī)械工程經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，逐步融合其他學(xué)科，其價(jià)值不斷增加。綜合比對(duì)機(jī)械電子工程和原有的機(jī)械工程可知，人工智能化是其最大的進(jìn)步。在信息技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，人工智能技術(shù)日新月異，并被大范圍應(yīng)用在其他領(lǐng)域中，與此同時(shí)，機(jī)械電子工程也在廣泛應(yīng)用，且人們加大了對(duì)這兩者內(nèi)部關(guān)聯(lián)上的研究力度。

1 機(jī)械電子工程概述

1.1 發(fā)展歷程

從整體層面來(lái)說(shuō)，機(jī)械電子工程主要包含以下三個(gè)發(fā)展時(shí)期：

1.1.1 萌芽時(shí)期。手工加工是該時(shí)期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產(chǎn)力整體發(fā)展水平不高。為增強(qiáng)生產(chǎn)能力，慢慢向機(jī)械工業(yè)方面著手。

1.1.2 生產(chǎn)線發(fā)展時(shí)期。流水線是該時(shí)期的主要生產(chǎn)方式，此種方式具有一定的先進(jìn)性，可顯著提高生產(chǎn)力，以批量生產(chǎn)為主，并可節(jié)省較多的人力。在該時(shí)期也存在許多不足，例如某些生產(chǎn)線的要求較高，導(dǎo)致實(shí)際生產(chǎn)滯后于市場(chǎng)需求，靈活性不足。

1.1.3 產(chǎn)業(yè)化發(fā)展時(shí)期。在該時(shí)期，產(chǎn)品與市場(chǎng)需求處于一種平衡狀態(tài)，可借助產(chǎn)業(yè)化發(fā)展有效滿足生產(chǎn)需求，同時(shí)還出現(xiàn)了柔性制造系統(tǒng)，其中機(jī)械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成部分。

1.2 特點(diǎn)

機(jī)械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內(nèi)容，具有綜合性。它建立在原有的機(jī)械工程之上，并借助計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。機(jī)械電子工程隸屬工程科學(xué)，其本質(zhì)為跨學(xué)科專業(yè)，它建立在機(jī)械制造、電子工程等眾多學(xué)科之上。將其與其他學(xué)科對(duì)比可知，它在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)應(yīng)全面彰顯科學(xué)性，同時(shí)確保系統(tǒng)配置滿足設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。借助專業(yè)設(shè)計(jì)模板來(lái)優(yōu)化機(jī)械電子設(shè)備，充分發(fā)揮模板的正面作用，進(jìn)而確保設(shè)計(jì)的正常開展。從產(chǎn)品層面來(lái)說(shuō)，它的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，使用少量元件，在此種情形中應(yīng)不斷增強(qiáng)產(chǎn)品性能，確保產(chǎn)品質(zhì)量良好，完善工程建設(shè)結(jié)構(gòu)，既確保產(chǎn)品質(zhì)量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內(nèi)涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項(xiàng)內(nèi)容，例如心理學(xué)、控制理論、計(jì)算機(jī)學(xué)科與哲學(xué)等。美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀(jì)中最具代表性的學(xué)科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計(jì)算機(jī)，具有廣闊的發(fā)展前景。

2.2 發(fā)展歷程

人工智能擁有漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程，在剛剛應(yīng)用計(jì)算機(jī)這門技術(shù)的階段，人工智能的應(yīng)用較少，尚不能對(duì)社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)和時(shí)代進(jìn)步產(chǎn)生影響。在17世紀(jì)出現(xiàn)了首部計(jì)算器，它可進(jìn)行機(jī)械計(jì)算，并引起了較大的轟動(dòng)。隨后各國(guó)科學(xué)家紛紛投入這一項(xiàng)技術(shù)的探究中，不斷優(yōu)化首部計(jì)算機(jī)的性能，最終研發(fā)出了首臺(tái)計(jì)算機(jī)。自此之后，人工智能的發(fā)展正式開始。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和普及程度的提高，人工智能出現(xiàn)了根本性的變化，不斷優(yōu)化。而計(jì)算機(jī)技術(shù)的研發(fā)與普及是人工智能發(fā)展的直接動(dòng)力，并對(duì)信息數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生深刻影響，其具體發(fā)展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現(xiàn)在1956年。在該時(shí)期，翻譯和驗(yàn)證是人工智能的主要發(fā)展內(nèi)容，并將人工智能博弈作為基本研究任務(wù)。

2.2.2 停滯期。在這一時(shí)期，人工智能也取得了一定的發(fā)展成績(jī)，具體體現(xiàn)在語(yǔ)言理解等層面。然而在具體的研究進(jìn)程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無(wú)法有效模仿人類思維，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，人們的研究均停留在簡(jiǎn)單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉(zhuǎn)折期。經(jīng)過(guò)很長(zhǎng)一段時(shí)間的發(fā)展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯(lián)合會(huì)后，它進(jìn)入了新的發(fā)展時(shí)期，即知識(shí)基礎(chǔ)發(fā)展時(shí)期，在這一時(shí)期，大部分知識(shí)工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識(shí)工程迅速融入到人工智能中，并大大促進(jìn)了人工智能的發(fā)展，拓展了人工智能的應(yīng)用范圍。

2.2.4 穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發(fā)生了改變，從原有的單個(gè)主體逐漸過(guò)渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進(jìn)入了穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展和大量應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)普及對(duì)人工智能產(chǎn)生了重要影響。具體來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)的高度普及推動(dòng)了信息社會(huì)，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現(xiàn)了根本性的改變。自人類步入信息時(shí)代以來(lái)，人工智能技術(shù)提升了信息處理的有效性，另外，在模型構(gòu)建調(diào)控和故障診斷方面均發(fā)揮著深遠(yuǎn)影響。

3 二者的關(guān)系

在互聯(lián)網(wǎng)日益普及的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了人們的廣泛應(yīng)用，它已經(jīng)成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產(chǎn)活動(dòng)帶來(lái)了便捷，而這一發(fā)展離不開人工智能技術(shù)。

3.1 人工智能初步應(yīng)用機(jī)電系統(tǒng)

對(duì)于機(jī)械電子系統(tǒng)而言，在其實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中十分不穩(wěn)定，其中在系統(tǒng)輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關(guān)系的描述環(huán)節(jié)存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構(gòu)建規(guī)則庫(kù)；其二，論證數(shù)學(xué)方程；其三，學(xué)習(xí)并組建知識(shí)結(jié)構(gòu)。原有的解析數(shù)學(xué)法雖然嚴(yán)謹(jǐn)、準(zhǔn)確，但是僅僅能被應(yīng)用在線性定常等簡(jiǎn)單系統(tǒng)中，不適用于相對(duì)繁瑣的系統(tǒng)，即便應(yīng)用在繁瑣系統(tǒng)中，因不確定性等多種因素的制約，將會(huì)增加計(jì)算難度，有時(shí)甚至可能無(wú)法計(jì)算。在新時(shí)代下，社會(huì)生產(chǎn)以及日常生活對(duì)系統(tǒng)提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)更加復(fù)雜，常常需要在同一時(shí)間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點(diǎn)，與原有的解析數(shù)學(xué)手段相比更加先進(jìn)，所以它將逐步取代解析數(shù)學(xué)。

3.2 人工智能在機(jī)電系統(tǒng)的具體改進(jìn)

憑借數(shù)學(xué)方程構(gòu)建模型，同時(shí)經(jīng)由人工智能手段改進(jìn)傳統(tǒng)知識(shí)學(xué)習(xí)模式，且解析數(shù)學(xué)方式常常被應(yīng)用在機(jī)械電子工程中。現(xiàn)代機(jī)械電子工程系統(tǒng)與原有系統(tǒng)相比更加繁瑣，問題處理十分復(fù)雜，在實(shí)際處理過(guò)程中，要求配置多種系統(tǒng)，合理劃分信息種類。對(duì)于機(jī)械電子工程而言，因人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用存在差異性，所以不能準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且在構(gòu)建系統(tǒng)資料庫(kù)時(shí)，應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)、合理的數(shù)學(xué)分析，在這一環(huán)節(jié)若出現(xiàn)問題將會(huì)阻礙網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建工作的開展，不改進(jìn)建設(shè)方式將會(huì)引發(fā)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象，這將在很大程度上制約機(jī)械電子工程系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。為確保機(jī)電工程系統(tǒng)的有序開展，應(yīng)積極改進(jìn)工程方式，有效建設(shè)人工智能信息服務(wù)。另外，人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機(jī)械電子工程時(shí)，一般借助解析數(shù)學(xué)措施實(shí)施功能性優(yōu)化。對(duì)于機(jī)械電子工程而言，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的基本應(yīng)用形式，可準(zhǔn)確推理，神經(jīng)系統(tǒng)近似成人腦結(jié)構(gòu)，同時(shí)參照數(shù)字信號(hào)分析所搜集的信息資源，此種方式將會(huì)增加語(yǔ)言信號(hào)分析的準(zhǔn)確性。然而，在系統(tǒng)完成的過(guò)程中，方式選擇具有差異性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常借助分布模式來(lái)模仿機(jī)械電子工程，這可有效采集、科學(xué)分析信息資源，切實(shí)保障系統(tǒng)內(nèi)部的所有神經(jīng)元均配有固定計(jì)算量，使機(jī)械電子工程順利運(yùn)轉(zhuǎn)，減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)。

3.3 人工智能優(yōu)化機(jī)電系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)是構(gòu)建人工智能系統(tǒng)最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統(tǒng)性和實(shí)用性，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)模仿人腦構(gòu)造，經(jīng)由系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字信號(hào)接收操作，分析并檢驗(yàn)數(shù)字信號(hào)，獲得參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)負(fù)責(zé)模仿人腦功能，借助系統(tǒng)進(jìn)行語(yǔ)言信號(hào)接收操作，分析數(shù)字信號(hào)。在人工智能系統(tǒng)中，這兩種方法在其輸入輸出關(guān)系處理中具有一定的優(yōu)勢(shì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要借助分布式手段進(jìn)行信息存儲(chǔ)操作，在輸入環(huán)節(jié)，位于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的所有神經(jīng)元緊密相連，計(jì)算任務(wù)繁重，然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)則方式進(jìn)行信息存儲(chǔ)操作，在輸入環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)數(shù)量關(guān)系銜接不穩(wěn)定，計(jì)算任務(wù)較輕。在處理輸入輸出準(zhǔn)確度處理環(huán)節(jié)，這兩種方法各不相同，其中前者的準(zhǔn)確度高且光滑，后者的準(zhǔn)確度相對(duì)低且呈現(xiàn)階梯狀。雖然上述兩種方式均可調(diào)控結(jié)構(gòu)繁瑣的機(jī)械電子系統(tǒng)，但是其繁瑣程度若進(jìn)一步增加，則模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加理想，它是上述這兩種方法的有效結(jié)合，憑借邏輯推理規(guī)則可準(zhǔn)確描述系統(tǒng)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鞏固模型推理系統(tǒng)，通過(guò)各自優(yōu)勢(shì)來(lái)完善人工智能內(nèi)系統(tǒng)，全面促進(jìn)機(jī)電工程系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的逐步優(yōu)化，一定會(huì)出現(xiàn)模型推理系統(tǒng)。借助網(wǎng)絡(luò)信息資源準(zhǔn)確、系統(tǒng)描述人工智能，可加大機(jī)電與人工智能的關(guān)聯(lián)，同時(shí)邏輯推理規(guī)則也將促進(jìn)這兩者的融合。人工智能將會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)電工程，科技進(jìn)步將會(huì)增加兩者的融合度，而這一融合是推動(dòng)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程的主要?jiǎng)恿ΑC(jī)電與人工智能的相互作用，將會(huì)有效彌補(bǔ)各自缺陷，實(shí)現(xiàn)共同發(fā)展，全面滿足人們?nèi)找娑鄻拥南到y(tǒng)需求。這兩者關(guān)系的強(qiáng)化是技術(shù)發(fā)展的主要表現(xiàn)，并可大大促進(jìn)機(jī)電工程。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)械電子工程取得了一定的成績(jī)，人工智能技術(shù)更加先進(jìn)，而這兩者間的結(jié)合在時(shí)代進(jìn)步中發(fā)揮著指導(dǎo)作用，并為日常生活帶來(lái)了新的便利。在現(xiàn)代行業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，自動(dòng)化為發(fā)展主流。機(jī)械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關(guān)系的增強(qiáng)將會(huì)推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 馮哲.關(guān)于機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系的探討[J].現(xiàn)代交際，2013，（11）.

[2] 趙宏博.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系探究[J].建筑?建材?裝飾，2014，（2）.

第7篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

關(guān)鍵詞：人工智能；信息素養(yǎng)；信息技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2008)35-2417-02

Artificial Intelligence Education and Middle School Students Information Literacy

WU Wen-tie

(Mathematics and Computer Institute of Mianyang Normal University, Mianyang 621000, China)

Abstract: Information Literacy in the Information Age is a national basic literacy, artificial intelligence represents a cutting-edge information technology. Based on the analysis of information quality and substance of the definition on the basis of exploring the field of artificial intelligence research, as well as in education, put forward the theory of artificial intelligence and technology courses in secondary education should be in a more systematic, comprehensive Improve the information literacy of students.

Key words: artificial intelligence; information literacy; information technology

1 信息素養(yǎng)的定義及其內(nèi)涵

“信息素養(yǎng)”一詞最早產(chǎn)生于信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的美國(guó), 是隨著現(xiàn)代信息社會(huì)的逐漸形成而對(duì)國(guó)民提出的一種兼跨人文和科學(xué)范疇的綜合性個(gè)人素養(yǎng)要求的描述。隨著研究的深入，人們對(duì)信息素養(yǎng)的認(rèn)識(shí)也在不斷深化。

1974年美國(guó)信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養(yǎng)的概念, 他認(rèn)為信息素養(yǎng)是“利用大量的信息工具及主要信息源使問題得到解答的技術(shù)及技能”。1992年美國(guó)圖書館協(xié)會(huì)提出：“信息素養(yǎng)是人能夠判斷何時(shí)需要信息, 并且能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行檢索、評(píng)價(jià)和有效利用的能力。”同年, 道爾在《信息素養(yǎng)全美論壇的終結(jié)報(bào)告》中給出了一個(gè)較為全面的定義：一個(gè)具有信息素養(yǎng)的人, 他能夠認(rèn)識(shí)到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎(chǔ), 他能夠確定對(duì)信息的需求, 能夠形成基于信息需求的問題, 能夠確定潛在的信息源, 能夠制定成功的檢索方案, 從包括基于計(jì)算機(jī)的和其他的信息源中獲取信息、評(píng)價(jià)信息、組織信息用于實(shí)際的應(yīng)用, 將新的信息與原有的知識(shí)體系進(jìn)行融合以及在批判性思考和問題解決過(guò)程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養(yǎng)的定義, 但可看出, 信息素養(yǎng)既包括認(rèn)知態(tài)度層面上的內(nèi)容, 也包括技術(shù)層面、操作層面和能力層面上的內(nèi)容。概括起來(lái)講, 信息素養(yǎng)主要包括信息意識(shí)、信息能力和信息道德三個(gè)方面：

1) 信息意識(shí)。信息意識(shí)是信息素養(yǎng)的首要因素, 主要指人們對(duì)信息及其交流活動(dòng)在社會(huì)中的地位、價(jià)值、功能和作用的認(rèn)識(shí), 換句話說(shuō), 就是指人們對(duì)信息的判斷、捕捉的能力。信息意識(shí)的強(qiáng)弱將直接影響人們利用信息的程度和效果。人們只有有了信息意識(shí),才有可能有信息的需求, 進(jìn)一步去尋找信息和利用信息, 并主動(dòng)學(xué)習(xí)與信息處理有關(guān)的技術(shù)。

2) 信息能力。信息能力是信息素養(yǎng)的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創(chuàng)造信息、交流信息的技術(shù)和能力。人們只有掌握一定的信息技能, 才能有效地開展各種信息活動(dòng), 有效地利用信息和創(chuàng)造信息, 充分發(fā)揮信息的價(jià)值, 變信息為動(dòng)力和優(yōu)勢(shì)。

3) 信息道德。信息道德是指人們?cè)谡麄€(gè)信息交流活動(dòng)過(guò)程中表現(xiàn)出來(lái)的信息道德品質(zhì)。它是對(duì)信息生產(chǎn)者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關(guān)系的行為進(jìn)行規(guī)范的倫理準(zhǔn)則, 是信息社會(huì)每個(gè)成員都應(yīng)該自覺遵守的道德標(biāo)準(zhǔn)。

2 人工智能的研究領(lǐng)域

人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛, 而且涉及的學(xué)科也非常多。目前,人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、機(jī)器人學(xué)、智能決策支持系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面主要介紹在網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境中常用的智能技術(shù)。

2.1 專家系統(tǒng)

所謂專家系統(tǒng)就是一種在相關(guān)領(lǐng)域中具有專家水平解題能力的智能程序系統(tǒng), 它能運(yùn)用該領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí), 模擬人類的思維過(guò)程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

“學(xué)習(xí)”是一個(gè)有特定目的的知識(shí)獲取過(guò)程, 其內(nèi)在行為是獲取知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律; 外部表現(xiàn)是改進(jìn)性能、適應(yīng)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善。所謂機(jī)器學(xué)習(xí), 就是要使計(jì)算機(jī)能模擬人的學(xué)習(xí)行為, 自動(dòng)地通過(guò)學(xué)習(xí)獲取知識(shí)和技能, 不斷改善性能, 實(shí)現(xiàn)自我完善。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究學(xué)習(xí)的機(jī)理、學(xué)習(xí)的方法以及針對(duì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)建立學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2.3 模式識(shí)別

所謂模式識(shí)別,是指研究一種自動(dòng)技術(shù)。計(jì)算機(jī)通過(guò)運(yùn)用這種技術(shù),就可自動(dòng)地或者人盡可能少干預(yù)地把待識(shí)別模式歸入到相應(yīng)的模式類中去。也就是說(shuō),模式識(shí)別研究的主要內(nèi)容就是讓計(jì)算機(jī)具有自動(dòng)獲取知識(shí)的能力,能識(shí)別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來(lái)說(shuō),模式識(shí)別需要經(jīng)歷模式信息采集、預(yù)處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個(gè)步驟。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能, 運(yùn)用大量的處理部件, 由人工方式建立起來(lái)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。它是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上建立起來(lái)的,是對(duì)腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的模擬, 具有學(xué)習(xí)能力、記憶能力、計(jì)算機(jī)能力以及智能處理功能。其中學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征之一, 可以根據(jù)外界環(huán)境來(lái)修改自身的行為。學(xué)習(xí)的過(guò)程即是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程和不斷調(diào)整它的連接權(quán)值, 以使它適應(yīng)環(huán)境變化的過(guò)程。學(xué)習(xí)可分為有教師(或稱有監(jiān)督)學(xué)習(xí)與無(wú)教師(無(wú)監(jiān)督)學(xué)習(xí)兩種類型。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究使人們對(duì)思維和智能有了進(jìn)一步的了解和認(rèn)識(shí),開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)和頁(yè)面的激增以及網(wǎng)絡(luò)用戶隊(duì)伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網(wǎng)頁(yè)海洋中尋找有用的信息并不容易,需要借助有力的檢索工具如搜索引擎等等。目前一些著名的搜索引擎有:GOOGLE、YAHOO、EXCITE、INFOSEEK等,他們各有特色,但仍存在不足之處,如檢索到的無(wú)關(guān)信息過(guò)多以及檢索結(jié)果排序較混亂。智能化信息檢索是信息檢索的新分支,它是人工智能和信息檢索的交叉學(xué)科。它在對(duì)內(nèi)容的分析理解、內(nèi)容表達(dá)、知識(shí)學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)檢索的智能化,這樣可以節(jié)省學(xué)習(xí)者在檢索中花費(fèi)的時(shí)間,幫助學(xué)習(xí)者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術(shù)有專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理和知識(shí)表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術(shù)早在70年代出現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域,通過(guò)感知、學(xué)習(xí)、推理以及行動(dòng)能夠基于知識(shí)庫(kù)的訓(xùn)練模仿人類社會(huì)的行為。隨著其進(jìn)一步發(fā)展,它在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。一套完整的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中包含許多子系統(tǒng),如答疑、作業(yè)、考試、交互等等子系統(tǒng)。這些子系統(tǒng)都有各自的數(shù)據(jù)庫(kù)用來(lái)存儲(chǔ)信息。為了提高整個(gè)系統(tǒng)的智能性,可以引入智能技術(shù),把眾多子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接起來(lái),實(shí)現(xiàn)信息資源的共享。通過(guò)分析這些信息,智能技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個(gè)別特征(如興趣愛好信息、點(diǎn)擊知識(shí)點(diǎn)信息統(tǒng)計(jì)、交互日志等等),并根據(jù)這些特征量身訂做出適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方案,也有助于教師及時(shí)掌握學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)(CAI)已受到教育界的重視,成為學(xué)科教學(xué)改革的一種重要手段。許多學(xué)校都在開發(fā)CAI課件,但大多數(shù)CAI課件只是機(jī)械地按照教學(xué)設(shè)計(jì)者事先設(shè)計(jì)好的教學(xué)模式和內(nèi)容向?qū)W生傳授知識(shí),并沒有體現(xiàn)出個(gè)性化學(xué)習(xí),無(wú)法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術(shù)為核心,使CAI系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況等因素分析學(xué)生的特征,合理安排教學(xué)內(nèi)容、變化教學(xué)方法去滿足個(gè)別教學(xué)的需要。使用智能CAI進(jìn)行教學(xué)能夠克服傳統(tǒng)CAI的不足,顯著提高教學(xué)效果,是CAI課件發(fā)展的趨勢(shì)。

3.4 智能教學(xué)系統(tǒng)ITS

智能教學(xué)系統(tǒng)(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和行為科學(xué)的綜合性課題,其研究的最終目標(biāo)是由計(jì)算機(jī)負(fù)擔(dān)起人類教育的主要責(zé)任,即賦予計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以智能,由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一定程度上代替人類教師實(shí)現(xiàn)最佳教學(xué)。我國(guó)ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計(jì)算機(jī)的普及和教育軟件需求增大,ITS的發(fā)展較快。ITS按照功能分為四個(gè)模塊:專家知識(shí)模塊、學(xué)生模塊、教師模塊、人機(jī)接口模塊。

4 人工智能教育對(duì)學(xué)生信息素養(yǎng)的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,是一門研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。換言之,它研究如何用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng),來(lái)解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問題,例如咨詢、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和邊緣學(xué)科。與一般的信息處理技術(shù)相比,人工智能技術(shù)在求解策略和處理手段上都有其獨(dú)特的風(fēng)格。人工智能研究處于信息技術(shù)的前沿,它的研究、應(yīng)用和發(fā)展在一定程度上決定著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。同時(shí),信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入人們的生活、學(xué)習(xí)和工作中,并對(duì)人類的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術(shù)一個(gè)不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內(nèi)容在中學(xué)信息技術(shù)課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁(yè)篇幅作個(gè)簡(jiǎn)單介紹的方法根本不足以反映人工智能學(xué)科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術(shù)課程中專門設(shè)立人工智能選修課。我們認(rèn)為,高中階段開設(shè)人工智能課程可以在以下幾個(gè)方面對(duì)學(xué)生的信息素養(yǎng)培養(yǎng)產(chǎn)生積極作用：

1) 多種思維方式的培養(yǎng)和信息素養(yǎng)的綜合鍛煉。

現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次：結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化問題,難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。一般說(shuō)來(lái),中學(xué)階段開設(shè)的傳統(tǒng)意義上的信息技術(shù)課程中所介紹的信息技術(shù),例如多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法與程序設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題的一類有效技術(shù)。

把人工智能課程引入我國(guó)現(xiàn)行的高中信息技術(shù)教育,可以讓學(xué)生在體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能知識(shí)與技術(shù)的過(guò)程中獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過(guò)程的了解,從而培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,達(dá)到提高信息素養(yǎng)的目的。通過(guò)人工智能課程的學(xué)習(xí),學(xué)生還將了解人工智能語(yǔ)言的基本特征,學(xué)到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗(yàn)人類專家解決復(fù)雜問題的思路,提高學(xué)生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學(xué)科中“專家系統(tǒng)”技術(shù)的體驗(yàn)、學(xué)習(xí)與應(yīng)用過(guò)程為例進(jìn)行說(shuō)明。在專家系統(tǒng)的應(yīng)用過(guò)程中,一個(gè)實(shí)際的專家系統(tǒng)不僅能夠?yàn)橛脩艚o出相關(guān)領(lǐng)域的專家水平建議或決策,而且能夠通過(guò)解釋機(jī)制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統(tǒng)的具體推理過(guò)程。學(xué)生可以向?qū)＜蚁到y(tǒng)提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會(huì)怎么樣”等問題,系統(tǒng)接受用戶的問題指令后,可以根據(jù)推理的邏輯進(jìn)程,即時(shí)將答案呈現(xiàn)給用戶,整個(gè)過(guò)程如同教師與學(xué)生在進(jìn)行面對(duì)面的教學(xué)。在該過(guò)程中,學(xué)生可以充分體驗(yàn)人類專家的求解思路和推理風(fēng)格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統(tǒng)的教學(xué)過(guò)程中,可以要求學(xué)生自行構(gòu)建由產(chǎn)生式規(guī)則組成的知識(shí)庫(kù),或進(jìn)一步利用工具軟件來(lái)開發(fā)簡(jiǎn)單的實(shí)用型專家系統(tǒng)。為了完成該項(xiàng)工作,學(xué)生一開始就要編制開發(fā)規(guī)劃、制定知識(shí)獲取策略,并具體付諸實(shí)施,這是一個(gè)不斷深化的過(guò)程。學(xué)生還得明確與系統(tǒng)有關(guān)的所有變量或相關(guān)的因素,并且將這些變量和因素轉(zhuǎn)化為問題求解,得出相應(yīng)的結(jié)論。在進(jìn)行一系列問題求解分析之后,運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則來(lái)表示知識(shí),以此建立起來(lái)的專家系統(tǒng)還可以讓其他學(xué)生去運(yùn)用和體驗(yàn),具有一定的實(shí)用價(jià)值。

由于專家系統(tǒng)中的知識(shí)組織與推理過(guò)程是對(duì)人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識(shí)庫(kù)的組織和系統(tǒng)的推理過(guò)程能夠較好地體現(xiàn)學(xué)生的思維過(guò)程。在建造知識(shí)庫(kù)過(guò)程中,學(xué)生需要將原來(lái)零碎的未成型的知識(shí)概念化、形式化和條理化,從而內(nèi)化為學(xué)生自己的東西。所以,建造知識(shí)庫(kù)的過(guò)程不但能反映學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程,而且有助于學(xué)生對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)的深層思考并有利于長(zhǎng)久記憶,同時(shí)也學(xué)會(huì)了專家系統(tǒng)的基本開發(fā)技術(shù)。正如美國(guó)著名的學(xué)習(xí)論專家Jonassen所指出的：那些自行設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的學(xué)生將會(huì)在這種活動(dòng)中受益匪淺,因?yàn)檫@是一個(gè)對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)行深度加工的過(guò)程。

3) 了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿,激發(fā)對(duì)信息技術(shù)未來(lái)的追求。

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿,通過(guò)人工智能知識(shí)、技術(shù)的學(xué)習(xí)與體驗(yàn),高中學(xué)生能夠?qū)π畔⒓夹g(shù)發(fā)展的前沿知識(shí)有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養(yǎng)興趣,激發(fā)對(duì)信息技術(shù)美好未來(lái)的追求,從而為今后進(jìn)入大學(xué)或走向社會(huì)奠定良好的基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語(yǔ)

中學(xué)生的信息素養(yǎng)的培養(yǎng)是當(dāng)前信息技術(shù)課的一個(gè)重要目標(biāo)，而在現(xiàn)有的中學(xué)信息技術(shù)課程中，關(guān)于人工智能的知識(shí)只作了簡(jiǎn)單的介紹，學(xué)生們對(duì)于人工智能研究的廣大領(lǐng)域不能有詳細(xì)的概念，這對(duì)于中學(xué)生的信息化認(rèn)識(shí)和信息素養(yǎng)的培養(yǎng)不夠全面。因此在中學(xué)信息技術(shù)課中加大人工智能的知識(shí)介紹是信息技術(shù)課改革的重要內(nèi)容。

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第8篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

 

2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(huì)(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議。但與會(huì)期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺(tái)下的與會(huì)者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。

 

這也是中國(guó)正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個(gè)在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過(guò)兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點(diǎn)。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個(gè)20年里顛覆人類社會(huì)的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。

 

人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(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)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

 

人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對(duì)弈只是普及人工智能的一個(gè)秀。它的背后是規(guī)模千億級(jí)的人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)。BBC預(yù)測(cè)，2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。

 

目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動(dòng)云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)迭代。它甚至將超越移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>

 

離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國(guó)內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。

 

已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個(gè)漫長(zhǎng)的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時(shí)出局。

 

BAT保守布局

 

中國(guó)的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。

 

2012年10月，百度董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品研究會(huì)。當(dāng)時(shí)該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。

 

當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個(gè)研究院成立，李彥宏任院長(zhǎng)，余凱為常務(wù)副院長(zhǎng)。這是中國(guó)公司里的第一個(gè)人工智能研究院。

 

李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。

 

但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個(gè)冗長(zhǎng)寂寞的過(guò)程。此后，迫于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。

 

“到了后期，太長(zhǎng)遠(yuǎn)項(xiàng)目，或是比較創(chuàng)新的項(xiàng)目，百度總部確實(shí)不太支持了。百度i站的項(xiàng)目、百度快搜這樣的項(xiàng)目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評(píng)價(jià)。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示，百度前些年確實(shí)剔除了不少經(jīng)過(guò)驗(yàn)證沒有商業(yè)化前景的分支項(xiàng)目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無(wú)人駕駛汽車等長(zhǎng)期項(xiàng)目。

 

6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會(huì)上，李彥宏將百度無(wú)人駕駛汽車稱作“一臺(tái)帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場(chǎng)播放了百度無(wú)人車路測(cè)的實(shí)況錄像，百度無(wú)人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時(shí)表示，三五年之內(nèi)，無(wú)人駕駛一定可以成為現(xiàn)實(shí)。

 

從整體來(lái)看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語(yǔ)音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào)，百度未來(lái)的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。

 

IBM研究院一位人工智能專家告訴《財(cái)經(jīng)》記者，百度是被他們列入競(jìng)爭(zhēng)列表的唯一中國(guó)公司。

 

硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無(wú)人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。

 

百度高級(jí)副總裁、自動(dòng)駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說(shuō)和預(yù)測(cè)、規(guī)劃決策以及行動(dòng)控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬(wàn)億級(jí)的網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬(wàn)億參數(shù)排在世界第一。

 

2015年，百度的研發(fā)投入超過(guò)100億元。占百度2015年總營(yíng)收663.82億元的15%。

 

百度正在計(jì)劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實(shí)現(xiàn)征信升級(jí)，實(shí)現(xiàn)“秒放”貸款。

 

阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說(shuō)，它們更代表中國(guó)公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)開始，逐漸加大檔位。

 

阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購(gòu)和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計(jì)。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)已經(jīng)有超過(guò)400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來(lái)醫(yī)院”計(jì)劃，覆蓋全國(guó)90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里博士告訴《財(cái)經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。

 

阿里的設(shè)想是，未來(lái)，在阿里遍布全國(guó)邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點(diǎn)里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過(guò)遠(yuǎn)程技術(shù)來(lái)完成專家級(jí)的診療過(guò)程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機(jī)器會(huì)變得越來(lái)越聰明，最終成為一個(gè)“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。

 

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的專家評(píng)價(jià)，阿里這個(gè)技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗(yàn)的專家型勞動(dòng)，是機(jī)器擅長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。

 

閔萬(wàn)里告訴《財(cái)經(jīng)》記者，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，除了技術(shù)平臺(tái)，還需要整個(gè)醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會(huì)共同推動(dòng)設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個(gè)人工智能服務(wù)平臺(tái)之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場(chǎng)景，從而實(shí)現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動(dòng)”。

 

阿里是目前中國(guó)所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動(dòng)脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。

 

此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計(jì)算平臺(tái)。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場(chǎng)有關(guān)未來(lái)的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。

 

阿里的人工智能研究分散在其各個(gè)業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬(wàn)里說(shuō)，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個(gè)集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來(lái)整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。

 

騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語(yǔ)音識(shí)別主要是在微信部門、圖片識(shí)別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識(shí)別，搜索部門則關(guān)注自然語(yǔ)言識(shí)別。

 

其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)聚焦圖象識(shí)別領(lǐng)域，推出了黃圖識(shí)別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機(jī)互動(dòng)領(lǐng)域的拓展，也對(duì)圖像和語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”，用戶可以用自然語(yǔ)言與之溝通，解決此前語(yǔ)音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對(duì)于未來(lái)，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來(lái)，接入微信公眾號(hào)以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。

 

騰訊高級(jí)副總裁姚星在接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪時(shí)表示，騰訊越來(lái)越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個(gè)路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點(diǎn);二是加快對(duì)優(yōu)秀公司的收購(gòu)和合作步伐。

 

騰訊參與了多個(gè)人工智能項(xiàng)目的早期投資。騰訊投資并購(gòu)部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬(wàn)美元的A輪。這家公司通過(guò)人工智能技術(shù)，讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁(yè)關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識(shí)別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

 

BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動(dòng)的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購(gòu)甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無(wú)目的研究和不必要的失敗，但也無(wú)法保證在下一輪的人工智能平臺(tái)大戰(zhàn)中勝出。

 

今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，很快，騰訊人工智能研究院就會(huì)成立。

 

國(guó)際巨頭深入無(wú)人區(qū)

 

如果說(shuō)BAT的人工智能布局處于對(duì)標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國(guó)巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無(wú)人區(qū)。

 

這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長(zhǎng)，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒。

 

IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來(lái)那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。

 

IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個(gè)電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個(gè)里程碑。

 

今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計(jì)算機(jī)芯片)。

 

Watson是一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)，最初由90臺(tái)IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項(xiàng)目。

 

Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國(guó)農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測(cè)，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購(gòu)的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計(jì)算領(lǐng)域展開競(jìng)爭(zhēng)的武器。

 

另一個(gè)代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式、低功耗，在認(rèn)知計(jì)算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。

 

IBM將其技術(shù)和商業(yè)實(shí)力總結(jié)為“認(rèn)知計(jì)算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財(cái)經(jīng)》記者表示，IBM推動(dòng)認(rèn)知計(jì)算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

 

微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個(gè)研究組，研究方向分別是人機(jī)交互、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成、計(jì)算機(jī)視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個(gè)最重要的分支。

 

微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過(guò)1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。

 

微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽中，將計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識(shí)的5.1%，這是人工智能首次在識(shí)別圖像的錯(cuò)誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。

 

微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺(tái)，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個(gè)人工智能生態(tài)圈。

 

它在無(wú)人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實(shí)商業(yè)世界中隱蔽得最深。

 

和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級(jí)的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人(2013年收購(gòu)了8家機(jī)器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來(lái)基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。

 

值得一提的是，谷歌在無(wú)人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。

 

更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來(lái)的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計(jì)算資源(如GPU)相對(duì)豐富，同時(shí)也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。

 

如果說(shuō)前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計(jì)算賦予技術(shù)更多勢(shì)能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過(guò)微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對(duì)手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購(gòu)物體驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

 

人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對(duì)循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。

 

以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計(jì)劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個(gè)基于微軟云平臺(tái)的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音、語(yǔ)言、知識(shí)、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺(tái)快速開發(fā)出來(lái)的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。

 

類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。

 

這些對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來(lái)說(shuō)相當(dāng)實(shí)用。他們不用從底層技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。

 

對(duì)于巨頭來(lái)說(shuō)，算法已經(jīng)不再是競(jìng)爭(zhēng)的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會(huì)采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯(cuò)和驗(yàn)證，最終也會(huì)反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。

 

做B2B生意的IBM對(duì)數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無(wú)法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來(lái)訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過(guò)深度合作和并購(gòu)來(lái)獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。

 

以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔琁BM和多家世界級(jí)頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過(guò)分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過(guò)程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。

 

2015年4月，IBM收購(gòu)了Explorys，它是一家可以查看5000萬(wàn)份美國(guó)患者病歷的分析公司。類似的收購(gòu)IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。

 

Watson已經(jīng)可支持針對(duì)乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項(xiàng)對(duì)3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識(shí)別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識(shí)別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。

 

國(guó)內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國(guó)際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價(jià)值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國(guó)際會(huì)議上含含糊糊一筆帶過(guò)的技術(shù)。“那些才是可以顛覆未來(lái)的彈藥。”

 

填補(bǔ)斷層

 

人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā);基礎(chǔ)層則是計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源。

 

BAT擅長(zhǎng)第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重?cái)鄬印Ｖ袊?guó)在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。

 

多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢(shì)在于海量數(shù)據(jù)，和國(guó)際巨頭的核心差距在技術(shù)。

 

騰訊高級(jí)副總裁姚星告訴《財(cái)經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購(gòu)部達(dá)成了一個(gè)共識(shí)，開始大量考察美國(guó)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國(guó)這類技術(shù)公司不多;二則收購(gòu)這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。

 

姚星向《財(cái)經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬(wàn)個(gè)樣本給機(jī)器，優(yōu)秀的算法平臺(tái)可能只需要幾個(gè)小時(shí)，速度慢的可能需要幾天時(shí)間。

 

對(duì)于海外收購(gòu)，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國(guó)內(nèi)適合收購(gòu)的標(biāo)的公司很少，因?yàn)楦菙嗟模?技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國(guó)外，要到國(guó)外看。”

 

在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨(dú)斗練獨(dú)門秘籍也會(huì)錯(cuò)失良機(jī)。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過(guò)各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，快速搶占市場(chǎng)。

 

2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識(shí)別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號(hào)的用戶身份，即“人臉支付”。

 

Face++在人臉檢測(cè)的多項(xiàng)指標(biāo)評(píng)測(cè)中接連拿下世界第一。2013年，在極難識(shí)別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個(gè)指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊(duì)。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。

 

進(jìn)行面部識(shí)別，需要處理大量來(lái)自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個(gè)合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。

 

“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時(shí)間成本是相當(dāng)昂貴的。”閔萬(wàn)里對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，“阿里有1000件同級(jí)別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時(shí)間和資本效率最高的做法。”

 

技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過(guò)結(jié)盟方式獲得未來(lái)，新的巨頭或許從中誕生。

 

搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過(guò)建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來(lái)，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實(shí)用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號(hào)數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬(wàn)美元，全面接入知乎內(nèi)容。

 

王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，“人工智能下一個(gè)五年不在于人工智能本身，而是讓機(jī)器找到人。”

  

  李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

 

今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競(jìng)爭(zhēng)變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺(tái)效益最大化的公司。

 

微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ龋袊?guó)和國(guó)際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距，國(guó)外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國(guó)內(nèi)企業(yè)可以將國(guó)外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍，無(wú)論是最底層的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。

 

“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說(shuō)。

 

擠出泡沫

 

馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了。”

 

焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國(guó)科技創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)言提到，“未來(lái)二三十年人類社會(huì)將演變成一個(gè)智能社會(huì)，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅(jiān)持創(chuàng)新，遲早會(huì)被顛覆。”

 

開放趨勢(shì)之下，人工智能也注定不是一場(chǎng)巨頭間的戰(zhàn)爭(zhēng)。

 

市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險(xiǎn)資本對(duì)人工智能的投資增長(zhǎng)302%，達(dá)到3.09億美元。

 

中國(guó)人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計(jì)29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。

 

更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國(guó)際開源的平臺(tái)，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個(gè)模型，甚至照搬國(guó)際模型，這其實(shí)潛含危險(xiǎn)，最大的風(fēng)險(xiǎn)是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購(gòu)的價(jià)值。

 

姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄尽Ｋf(shuō)，辨識(shí)偽人工智能公司有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

 

其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性?若否，則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。

 

iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財(cái)經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。

 

“這對(duì)于做偽人工智能的公司絕對(duì)是一個(gè)好消息。”楊洋調(diào)侃說(shuō)。

 

危險(xiǎn)在于，就算是一些初創(chuàng)時(shí)期確實(shí)手握人工智能獨(dú)特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

 

在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過(guò)早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營(yíng)銷公司，失去了被并購(gòu)的價(jià)值。

 

投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識(shí)和長(zhǎng)線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用中，語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)業(yè)化最高，自動(dòng)駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點(diǎn)，智能機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理/生成和虛擬個(gè)人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。

 

需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、社會(huì)學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個(gè)學(xué)科，中國(guó)高校基礎(chǔ)學(xué)科的研究能力無(wú)法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對(duì)接的機(jī)制。這導(dǎo)致中國(guó)高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國(guó)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，正是其從法律、機(jī)制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國(guó)在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。

 

一些樂觀的投資人認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長(zhǎng)，一年或一年半的時(shí)間，很多真實(shí)情況就會(huì)暴露出來(lái)，泡沫也將逐漸散去”。

第9篇：人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響范文

［關(guān)鍵詞］人工智能；包裝專業(yè)；人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型

人工智能時(shí)代，是繼農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命后，人類現(xiàn)代社會(huì)的第三次浪潮時(shí)代。以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新技術(shù)、新應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生[1]。包裝產(chǎn)業(yè)作為典型的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，人的操作技能與經(jīng)驗(yàn)曾發(fā)揮著決定性的重要作用，對(duì)生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量等有著重要的影響。然而，隨著包裝產(chǎn)業(yè)向綠色化、數(shù)字化、智能化、融合化的技術(shù)升級(jí)與轉(zhuǎn)型，企業(yè)的崗位設(shè)置和人才需求也正在發(fā)生巨大變化[2]。為了深入了解包裝相關(guān)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型，深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院傳播工程學(xué)院會(huì)同中國(guó)印刷科學(xué)技術(shù)研究院針對(duì)四類包括包裝印刷生產(chǎn)企業(yè)、包裝設(shè)計(jì)公司、設(shè)備制造企業(yè)和終端品牌客戶在內(nèi)的28家大中型代表性企業(yè)開展了“人工智能時(shí)代包裝人才需求的調(diào)研”。本文將結(jié)合這次調(diào)研結(jié)果，探討人工智能時(shí)代高職院校包裝專業(yè)人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型。

一、包裝相關(guān)企業(yè)用人現(xiàn)狀分析

根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)分析，對(duì)于包裝印刷生產(chǎn)企業(yè)，人員占比最大的是印刷生產(chǎn)人員和印后加工人員，這體現(xiàn)出目前我國(guó)包裝印刷生產(chǎn)行業(yè)的現(xiàn)實(shí)情況，即印刷生產(chǎn)及印后加工自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化水平都處于較落后的狀態(tài)。但隨著數(shù)字車間、智能工廠的建設(shè)，印刷生產(chǎn)、印后加工、質(zhì)檢、倉(cāng)儲(chǔ)物流崗位將更多地被智能化設(shè)備所替代[3]，因此這些崗位的人員需求度將逐年降低。對(duì)于包裝設(shè)計(jì)公司，人才需求主要集中在策劃及包裝創(chuàng)意設(shè)計(jì)人員，且設(shè)計(jì)師崗位工作目前受到人工智能技術(shù)的沖擊較小。這也說(shuō)明在人工智能時(shí)代，設(shè)計(jì)師崗位結(jié)構(gòu)變化不大，因?yàn)樵O(shè)計(jì)崗位屬于智力勞動(dòng)型崗位，對(duì)設(shè)計(jì)師的專業(yè)知識(shí)和創(chuàng)新能力要求較高。作為包裝印刷企業(yè)服務(wù)商的設(shè)備制造企業(yè)，其主要人員崗位均集中在產(chǎn)品研發(fā)人員、產(chǎn)品生產(chǎn)人員及售后服務(wù)人員。在這次人工智能技術(shù)革命中，設(shè)備制造商將發(fā)揮著重要作用，其產(chǎn)品要滿足智能化的需要，就必須掌握并應(yīng)用人工智能相關(guān)的技術(shù)，所以未來(lái)其產(chǎn)品研發(fā)崗位必定是設(shè)備制造企業(yè)的核心崗位，且對(duì)人才的要求較高，需求較旺盛。而對(duì)于最受畢業(yè)生就業(yè)喜歡的終端品牌客戶其產(chǎn)品研發(fā)人員的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前三類企業(yè)，產(chǎn)品研發(fā)人員一直是終端品牌客戶關(guān)注的主要崗位，未來(lái)需求也將保持穩(wěn)定。在調(diào)研中我們還發(fā)現(xiàn)，除了上述固有崗位結(jié)構(gòu)變化外，對(duì)于包裝類企業(yè)在人工智能時(shí)代也將催生一批新的就業(yè)崗位，如IE工程師、智能設(shè)備操作員、云服務(wù)平臺(tái)運(yùn)維人員、智能化信息管理人員、智能化物流管理倉(cāng)儲(chǔ)人才、智能化服務(wù)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)人員等，這些新崗位的出現(xiàn)為包裝高職教育提出更高的人才培養(yǎng)要求。

二、人工智能時(shí)代對(duì)包裝專業(yè)高職人才培養(yǎng)提出的新要求

人工智能時(shí)代，技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，包裝產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也隨之調(diào)整，在人才知識(shí)結(jié)構(gòu)和專業(yè)技術(shù)能力要求兩方面對(duì)包裝專業(yè)高職人才的培養(yǎng)提出了新要求。

（一）人才知識(shí)結(jié)構(gòu)要求

根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)分析，從企業(yè)選擇數(shù)量來(lái)看，人工智能時(shí)代，包裝專業(yè)人才需要具備的知識(shí)，按照占比排前的依次為“包裝策劃與營(yíng)銷知識(shí)”“包裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)”“智能包裝技術(shù)”“包裝造型設(shè)計(jì)”。在人工智能時(shí)代，包裝專業(yè)人才需要跨界融合的趨勢(shì)越來(lái)越明顯。作為一個(gè)包裝從業(yè)人員要不斷強(qiáng)化市場(chǎng)營(yíng)銷意識(shí)，根據(jù)包裝產(chǎn)品的屬性與特點(diǎn)，結(jié)合市場(chǎng)與消費(fèi)者需求進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)，并將功能、結(jié)構(gòu)、裝潢、材料、生產(chǎn)工藝等方面的因素同時(shí)考慮，進(jìn)行針對(duì)性、多樣化包裝設(shè)計(jì)。例如，包裝設(shè)計(jì)已由單品包裝轉(zhuǎn)為系列化的包裝設(shè)計(jì)，一套茶葉包裝可擴(kuò)充為茶葉包、茶葉盒、茶葉手提袋等多種包裝產(chǎn)品。另外，人工智能時(shí)代，智能包裝必定成為包裝行業(yè)的主流趨勢(shì)，因此，日常工作中，包裝設(shè)計(jì)師在保留包裝產(chǎn)品基本功能后，還應(yīng)設(shè)法提升產(chǎn)品的附加價(jià)值，進(jìn)行品牌推廣的同時(shí)需增加感知、監(jiān)控、定位、記錄等相關(guān)信息的輔助包裝設(shè)計(jì)功能，幫助客戶對(duì)產(chǎn)品流通全程進(jìn)行跟蹤、監(jiān)控，以提高供應(yīng)鏈整體效率，使客戶安心放心使用產(chǎn)品[4]。與此同時(shí)，包裝專業(yè)人才還應(yīng)具備數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析、AR/VR/HTML5等新技術(shù)知識(shí)，可以幫助包裝設(shè)計(jì)師了解消費(fèi)者的心理動(dòng)態(tài)，設(shè)計(jì)出更符合消費(fèi)者需求的包裝產(chǎn)品。

（二）專業(yè)能力要求

人工智能時(shí)代，隨著客戶需求的提高、包裝承載功能的豐富，包裝相關(guān)企業(yè)對(duì)于包裝專業(yè)人才的能力有更高的要求，各調(diào)研對(duì)象對(duì)必備能力的選擇，從選擇的數(shù)量上來(lái)看，對(duì)于包裝專業(yè)人才必須具備的能力排名靠前的分別是“對(duì)市場(chǎng)品牌的敏感度與審美”“包裝造型與外觀創(chuàng)意設(shè)計(jì)能力”“包裝產(chǎn)品策劃能力”和“包裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)能力”。這充分說(shuō)明包裝專業(yè)人才屬于智慧型人才，需為客戶提供品牌策劃與設(shè)計(jì)方案。為此，首先要了解客戶需求，對(duì)設(shè)計(jì)品牌的起源、特點(diǎn)及標(biāo)志有一定認(rèn)識(shí)，才能正確、清楚地進(jìn)行需求定位；其次才是設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。而人工智能時(shí)代，包裝專業(yè)人才的競(jìng)爭(zhēng)，將不再局限于紙面上的設(shè)計(jì)圖案，創(chuàng)新思維將成為當(dāng)前包裝策劃設(shè)計(jì)人才的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

三、人工智能時(shí)代高職院校包裝專業(yè)人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型建議

人工智能等新技術(shù)與包裝產(chǎn)業(yè)的融合對(duì)包裝教育提出更高的要求和人才培養(yǎng)規(guī)格[5]。高職教育作為一種比其他教育類型更貼近市場(chǎng)、更注重實(shí)用性的教育，需要及時(shí)調(diào)整專業(yè)定位和人才培養(yǎng)目標(biāo)。

（一）專業(yè)定位

高職教育以市場(chǎng)和就業(yè)為導(dǎo)向，企業(yè)需要什么樣的人才，我們就應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)什么樣的人才，從前面的調(diào)研數(shù)據(jù)可知，無(wú)論是知識(shí)結(jié)構(gòu)還是能力要求，策劃和設(shè)計(jì)都是最重要的兩個(gè)點(diǎn)。包裝策劃指根據(jù)產(chǎn)品特色與生產(chǎn)條件并結(jié)合市場(chǎng)與消費(fèi)需求，對(duì)產(chǎn)品的市場(chǎng)目標(biāo)、包裝方式與品牌定位進(jìn)行整體方向性規(guī)劃定位的決策活動(dòng)。包裝設(shè)計(jì)則是一個(gè)大設(shè)計(jì)概念，包含裝潢設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、造型設(shè)計(jì)、運(yùn)輸包裝設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)等[6]。目前包裝人才培養(yǎng)方面各院校更多偏重于設(shè)計(jì)、技術(shù)方面，而忽視了策劃。未來(lái)，整個(gè)行業(yè)對(duì)具有市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析、文案寫作、創(chuàng)新思維、市場(chǎng)營(yíng)銷的策劃類人才將有更多的需求。包裝人才，策劃先行，包裝專業(yè)需在策劃類課程建設(shè)、師資培養(yǎng)等方面投入更多精力。

（二）人才培養(yǎng)目標(biāo)

包裝產(chǎn)業(yè)的融合性特點(diǎn)使得包裝專業(yè)人才跨界融合的趨勢(shì)越來(lái)越明顯。未來(lái)，行業(yè)將更需要能提供包裝整體解決方案的復(fù)合型高技術(shù)高技能人才，因此在人才培養(yǎng)目標(biāo)的制訂上將體現(xiàn)以下三個(gè)方面的特點(diǎn)。1.具有跨學(xué)科、跨專業(yè)知識(shí)背景調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，包裝企業(yè)從業(yè)者往往身兼數(shù)職，需要同時(shí)掌握多種專業(yè)知識(shí)和業(yè)務(wù)知識(shí)。例如包裝策劃人員，一方面要有市場(chǎng)營(yíng)銷知識(shí)和品牌推廣能力，對(duì)于客戶消費(fèi)心理有基本的分析和判斷；另一方面還需要具備設(shè)計(jì)思維和設(shè)計(jì)技能，同時(shí)還應(yīng)對(duì)各種包裝材料、包裝形式、包裝工藝有深入了解。因此包裝人才培養(yǎng)，不僅要具備包裝設(shè)計(jì)、包裝材料、包裝工藝等知識(shí)，還要具備計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用、市場(chǎng)營(yíng)銷等方面的知識(shí)和技能以及人工智能基礎(chǔ)知識(shí)。2.具有運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的能力目前包裝企業(yè)還面臨設(shè)備操作智能化水平低、數(shù)據(jù)信息交互機(jī)制缺失、生產(chǎn)勞動(dòng)強(qiáng)度大的局面。為了更快地推進(jìn)包裝企業(yè)的智能化，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)高效，包裝企業(yè)現(xiàn)階段更需要一批既懂包裝專業(yè)知識(shí)，又精通大數(shù)據(jù)分析、信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能技術(shù)的技術(shù)型人才。包裝專業(yè)人才同樣需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析客戶需求、客戶喜好，同時(shí)能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)引入包裝設(shè)計(jì)中，發(fā)展智能化包裝。3.具有創(chuàng)新思維創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展最核心的動(dòng)力，從前面的調(diào)研也可以看出，在人工智能時(shí)代，創(chuàng)新技術(shù)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)已經(jīng)成為企業(yè)的第一核心競(jìng)爭(zhēng)力，特別是作為包裝專業(yè)人才，需要通過(guò)策劃、創(chuàng)意設(shè)計(jì)進(jìn)行包裝的創(chuàng)新以滿足功能上的新要求和視覺上的新鮮感。沒有創(chuàng)新思維，就像無(wú)本之木，沒有辦法實(shí)現(xiàn)包裝在功能、形式、外觀、材料等方面的創(chuàng)新。企業(yè)首先看重的就是創(chuàng)新思維，其次才是專業(yè)能力。高職院校應(yīng)在平時(shí)教學(xué)中注重培養(yǎng)學(xué)生基于專業(yè)知識(shí)的發(fā)散思維，通過(guò)各種競(jìng)賽鍛煉創(chuàng)新實(shí)踐能力。應(yīng)積極組織學(xué)生參與“包裝之星”“世界之星”“全國(guó)包裝設(shè)計(jì)職業(yè)技能大賽”等科技競(jìng)賽，以賽促學(xué)，以賽育人，參與設(shè)計(jì)專題討論交流，切實(shí)提高學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)和培養(yǎng)質(zhì)量

四、結(jié)語(yǔ)