人工智能技術的重要性精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術的重要性范文

【關鍵詞】電氣自動化 控制 人工智能技術 應用

1 人工智能技術概述

人工智能技術，是在對人類智能理論研究的基礎上，研究出的對于人類智能模擬、延伸和擴展的應用方法和技術[1]。該項技術是計算機技術的分支之一，主要目的是使得生產過程運用智能機器操作，實現生產的高效化、自動化和智能化。其涉及的研究內容包括機器人和語言圖像處理、專家系統等。人工智能技術涉及到多種學科科學，是自動化、仿生學和邏輯學、語言學、控制論等多種學科的集大成。隨著研究的不斷深入，其在人類社會的多個領域得到有效運用，通過精確化的信息收集和處理，大幅提高生產運作效率。

2 電氣自動化控制存在的問題

2.1電氣自動化控制系統缺陷問題

我國電氣自動化控制存在的問題之一，即系統的缺陷問題。電氣自動化控制系統的缺陷，表現在多個方面。如許多企業的隔離開關和電流短路操作上，均采用硬操作，這樣一來，電氣自動化控制無法發揮其自動化操作功用，造成操作效率較低，生產作業時間延長，也就使得生產效率大大降低，經濟效益受損。又如發電廠升壓站中，其使用傳統的開關操作，多為按鍵操作方式，也使得電氣自動化控制系統作用受限，自動化生產無法有效開展[2]。

2.2 電氣自動化控制系統監控效果不佳

電氣自動化控制系統監控效果不佳，是許多企業面臨的重要問題。傳統的監控設備支持下，雖然能夠獲得一定的監控效果，但多為點狀分布，無法覆蓋多方位和全方面，造成監控死角，監控效果不佳。這樣一來，工作人員無法對設備的運行狀況進行有效把握，導致電氣自動化控制系統的運行安全得不到保障。監控設備落后，不能及時有效地顯示出現問題的系統，導致電氣自動化控制系統運行有效性受損，生產效率和質量得不到保證。

3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

3.1 人工智能技術在電氣自動化設備中的應用

人工智能技術在電氣自動化設備中的應用，是該技術融入電氣自動化控制的基礎性應用。電氣自動化設備要想實現高效化運作，需要操作技術人才在掌握多領域和多學科知識的基礎上，保證其高素質和高責任感。這就對人才的要求大大提高，成本也相對較高。使用人工智能技術，通過計算機編程技術，模擬人腦復雜的運算和運作機制，使得電氣自動化設備在高效化、精準化模式下運行，保證了生產的高效率，還能降低人力成本，實現經濟效益的提高。

3.2 人工智能技術在電氣控制過程中的應用

電氣控制過程是電氣領域的重要部分，實現電氣控制過程的自動化，才能實現整體電氣系統的自動化和高效率。應用人工智能技術，能夠有效實現電氣控制過程的自動化，通過專家系統控制和模糊控制、神經網絡控制等方式，完成對電氣過程的自動化控制。模糊控制是電氣控制中的主要控制方式，其通過傳統電氣控制過程的交流或直流傳統來實現。電氣直流傳動控制中的模糊邏輯控制，多以Mamdani實現調速控制，以Sugeno來完成前者的例外情況控制[3]。

3.3 人工智能技術在事故診斷處理中的應用

人工智能技術能夠應用于電氣事故的診斷和處理當中，使得診斷處理過程更加精準化和高效化。如發動機、發電機和變壓器出現事故后，傳統的診斷方法則主要通過人工的檢查，并結合相關知識和經驗，既無法保證診斷的準確性，且消耗大量時間，事故處理效率慢。而利用人工智能技術，通過模糊理論、專家技術和神經網絡等能夠快速準確地找到事故點，并診斷出事故原因，提出事故處理方法，大大提高事故診斷和處理的效率[4]。

3.4 人工智能技術在日常操作中的應用

電氣領域的日常操作步驟多樣且繁瑣，且每個環節的重要性均十分顯著，如某個環節出現故障問題，將造成整體電氣系統出現故障，甚至導致重大事故損失發生。人工智能技術的應用，使得電氣自動化控制的日常操作得到有效簡化，且在遠程控制技術的實施下，使得相關數據資料信息得以準確收錄和儲存。操作的流程簡化，故障發生率大大降低，且日常操作的信息均能存留和備份，實現報表的生成，方便以后的生產和研究時的信息查閱，使得電氣自動化控制系統的運行和發展更加高效。

4 結語

人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，是社會發展的必然結果，也是社會需求不斷增加的必然結果。其能夠應用于電氣自動化設備中，還能實現電氣控制過程中和電氣控制事故診斷處理中的應用，對于電氣自動化控制運行的效率有極大的提升效果。就當前電氣自動化控制存在的問題而言，人工智能技術能夠有效實現系統缺陷的彌補和監控問題的不足。隨著人工智能技術在電氣自動化控制中應用融合程度的不斷加深，其發揮的作用將會越來越大，在電氣領域當中產生的生產推動力和影響力也越來越大。

參考文獻：

[1] 靳虎.人工智能技術在電氣工程自動化中的應用[J].科技展望，2015，15（02）：74-76.

[2]馬龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].山西焦煤科技，2014，20（S1）：114-115.

[3] 馬仲雄.淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].電子技術與軟件工程，2014，12（11）：153-154.

第2篇：人工智能技術的重要性范文

關鍵詞：計算機技術；發展方向；應用探究

一、前言

科學技術是推動近代社會發展的主要力量，也是改變世界，改變人們生活方式和認知的重要技術，計算機技術在現代社會中占據著重要的位置，可以說失去計算機技術我們就將會與現代文明脫軌，社會各行各業將陷入癱瘓，所以加快研究計算機技術未來的發展方向，加快推廣新技術在社會各行各業的應用，只有這樣計算機在進步和應用兩個方面同時發展，才能為現代文明進步提供源源不斷的動力。

二、當前計算機技術的發展基本情況

經過多年計算機信息技術的歷史性變革，技術革命，計算機變得更加實用，更加人性化，功能化。功能如今已然強大到生活中的點點滴滴都可能有計算機的參與，人們的衣食住行等方方面面都有計算機的功勞，可以看出計算機的現實重要性。在工業領域，計算機可用于數據處理速度，提高工作效率，并提高數據處理精度。高端計算機的開發和使用為工業數據分析和分析提供了可靠的技術支持。計算機中有許多應用程序，計算機出現在人們的工作，學習和生活中。由于應用程序字段相對復雜，因此會導致計算機應用程序的復雜性?，F如今中國已經入計算機領域的強國中，國家對于這些嚴重影響計算機信息技術發展的事情，出臺了一些列的制度與政策，培養了大批量高精尖技術型人才，在很大程度上排除了不利因素，中國計算機信息技術的發展將帶來良好的發展道路，最終更好地為人類服務。

三、計算機信息技術發展的未來設想

（1）計算機信息技術具有更高的性能。信息技術是一種擁有強大信息資源的技術。應用信息技術，可在大量信息中快速查找所需信息，非常簡單方便。在不斷改進和更新信息系統的情況下，實施良好有序的信息管理非常重要。所以，信息管理系統應運而生。在信息管理系統中，人們將成為領導者，使用計算機軟件和硬件，相同的信件設備和其他辦公設備來有效地收集，處理和分析信息。最初，當人們設計和開發信息管理系統時，應用了這一原則。信息管理系統是生產管理的輔助手段，可以幫助企業實現高效，有序的發展。在社會經濟高度發展的同時，對計算機信息技術的應用提出了越來越嚴格的要求，推動了計算機信息技術的全面發展。計算機信息技術得到了改進，因此生產出了一臺超級計算機。雖然超級計算機在外觀上與普通計算機沒有太大差別，但計算和處理數據的能力非常強。相關性能無法與普通計算機相媲美，可應用在天象以及航天領域當中。（2）技術更加便捷化。信息處理效率高，大量的需求信息與產出信息不但需要大容量的信息儲存空間，還需要具備高速度、高質量的信息處理水平，如今，互聯網技術，物聯網技術，大數據技術和云計算技術都是一致的。今后還會有更多高速度、高質量的信息處理技術被研發處理。信息高度互動，傳統的計算機信息處理技術只能達到人機信息交互的目的。也就是說，客戶使用計算機硬件設備通過客戶終端訪問和處理計算機信息。隨著信息技術的不斷發展，計算機信息技術的使用不再局限于人機交互。而是被廣泛運用到物物聯網、人人聯網的信息處理工作中。信息技術的職能化。智能化是現代計算機信息處理發展的必然趨勢。加強信息技術處理的邏輯，使個人化計算機信息技術。

四、計算機信息技術的應用領域

（1）人工智能技術的應用人工智能技術現已成為各大互聯網公司的重點發展項目，面向智能計算機技術時代。通過在計算機技術中使用人工智能技術，可以實現對象的自我規劃和遠程控制的目的，例如，人工智能技術在航空航天領域的應用，實現航天器的智能化運行，有效促進中國航天事業的發展和進步。在現代社會的發展中，人工智能技術在人類的發展中起著重要的作用。為此，我國科研人員在開展人工智能技術研究與運用工作時，首先應該提升自身計算機信息技術水平，能夠使用或使用計算機技術來模擬人類行為并實現人工智能技術的集成和重組。通過將機器學習技術應用于人工智能工作，它有助于提高人工智能技術的智能性。（2）信息技術在企業中的應用，企業在會議中我們經常采用視頻會議，視頻對話的方式。一路上應用計算機信息處理技術，信息處理技術可以大大節省通信時間，更多的企業或個人提供互動平臺。從長遠來看，這種視頻信息處理技術使人際交往具有歷史性的變革，是未來辦公自動化的發展方向。近年來，無線網絡成為一種新型的信息通信方式。該技術的不斷發展改變了傳統的企業辦公布局?；跓o線網絡，任何地方都可以成為一個靈活的辦公空間。企業可以利用無線網絡的優勢，深入分析和研究辦公自動化。（3）信息技術在物流中的應用。隨著現代社會的發展，人們的工作節奏越來越快。計算機信息技術為物流工作提供了一種方便快捷的模式。物流作為人們轉移物品的重要媒介，一般來說是繁瑣復雜的，但一些最新的信息技術可以提供便利。例如，條形碼技術可以使物品的存儲和管理更容易；GPS定位技術可以提供更快的路線選擇；數據信息采集的自動化和智能化管理將給物流的繁瑣工作帶來極大的便利。計算機信息技術可以在物流工作的實際操作中慢慢挖掘出更多的便利。

第3篇：人工智能技術的重要性范文

一、人工智能應用于稅收征管的必要性分析

1.優化辦稅體驗，提高納稅遵從度。稅務部門的納稅服務有網絡和辦稅服務廳兩種方式。利用人工智能技術，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準納稅信息的推送，提高個性化咨詢的針對性，服務好PC端和移動端，使納稅人無需離開住宅即可完成一般的稅收申報。對于某些納稅人條件有限或無法在線解決的問題，實體服務機構仍可以使用人工智能系統。自2016年以來，江蘇、廣東、上海等地陸續推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號碼的“旺寶”、“小賢”等稅務服務機器人提供自助稅收服務、發票申請等，它不僅減輕了工作人員的負擔，而且提高了稅務處理的效率。人工智能的友好、耐心、準確和高效的服務，也受到了公眾的好評。2.實現稅收信息共享，確保信息對稱。目前，“金稅”項目的第三階段已逐步在全國范圍內建立了信息收集系統。政府應建立基于“金稅”項目的綜合電子稅務辦公系統，運用人工智能技術分析大數據，連接各稅務機關的信息，整合分散的資源并重新開發一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強稅收信息收集和管理的相關性，確保信息的對稱。3.創新檢查手段，兼顧公平速度質量。對于稅收征管檢查工作分為兩部分，計算機選擇選案，然后由稽查人員負責后續的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準確性，還可以提高速度，使稅務人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢。4.加強風險防范，打擊涉稅違法。電子商務的興起，納稅人收入來源的不明確和生產模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務部門應依靠人工智能技術，建立稅收風險的預防和控制系統，對評估有疑問的納稅人，由人工智能系統過濾后，發送給不同的部門進行監控和定期檢查，從而遏制不法行為發生。5.節省人力時間，降低稅收成本。人工智能的優勢在于能夠利用風險評估和稅源管理機制來減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對熱點稅收問題進行智能分析和評論。還可以應用于稅務審批事務。通過智能的機檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。

二、基于人工智能應用稅收征管的障礙因素

1.人工智能技術的發展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關，但稅收人工智能技術還存在技術方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護是有限的。其次，人工智能系統的專家系統。計算機經過的智能程序的學習，除了原有的程序思維，也導入了另一個思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復雜問題能力上了一個臺階，計算機程序通過稅務專業知識+稅務專家經驗兩個思維去思考和分析面對的稅收征管難題。事實上由于缺乏專家系統的技術支撐，人工智能應用會大打折扣。2.缺乏人工智能復合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務專業中基本上沒有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學科的交叉和融合無法實現。另外，在稅收征管領域，人工智能廣泛應用之后，普通稅收專業人員的數量將減少。簡單的咨詢輔導工作，發票業務等可以輔以人工智能系統。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發展的重要成因。3.適應智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應用和數據的保護。政府對個人信息的收集，分析和比較，確實提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權力無限收集信息超出必要程度可能會侵犯私人權利。目前，我國還沒有關于“人工智能數據的應用和保護”的規定。建議從法律條文上體現對公民的隱私保護。

三、完善人工智能應用稅收征管的對策

第4篇：人工智能技術的重要性范文

【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；應用

人工智能化的計算機網絡技術能夠在一定程度上方便了人們的生活，也能夠提高人們的生活水平。人工智能看似高端，其實它早在前兩個世紀就已經出現在了人們的生活當中，不得不說其歷史還是相當悠久的。并且在這么久的發展歷程中，人工智能經歷了幾個發展階段：首先，其能夠幫助人們理清思路，具有基本的邏輯推理能力；其次，其能夠處理較為復雜、繁瑣的大數據處理問題；最后，其能夠自覺過濾掉沒用的數據，收集有用的數據，這樣就從根本上提升了相關人員的工作效率，也節省了大量的時間。

1人工智能技術的相關理論介紹

人工智能即為在計算機的編程過程中，通過輸入代碼來實現計算機思維模擬人類的思維，從而來幫助完成一些較為復雜、繁瑣的數據處理工作。同時計算機不僅在思維上模擬人腦，在各種感官、各種思考方式上都能夠在一定程度上模擬人，從而達到對各項問題的高效率、高質量完成的目的。雖然人工智能的發展是基于計算機的發展基礎，但是其在個別方面上都要優于計算機，同時其對各個學科的綜合性能要求更為嚴苛、苛刻?，F如今將人工智能有效地融入到計算機網絡技術中，能夠從根本上降低工作時間，提升了相關工作人員的工作效率。

2人工智能的優點

2.1保證網絡的穩定運行

現如今我國經濟水平不斷提高，伴隨著科學技術也在緊跟世界上高端水平的前沿。計算機網絡技術能夠在現如今被廣泛地應用，生活中的各個細小環節都離不開計算機技術都是由于我國經濟實力不斷攀升的結果。各個領域的技術人員在計算機網絡技術方面的要求都較高，各方面的工作都與相應的計算機網絡技術息息相關。同時加入人工智能的計算機網絡技術使其變得更加智能、更加科學，從根本上提升了人們的工作效率與減少了人們的工作負擔，這樣才會使得社會和平穩定的發展。

2.2人工智能的運用便于對網絡進行管理

計算機技術在21世紀以來發展迅猛，世界各個地方都是通過計算機網絡技術進行較為頻繁、密切的信息交流與討論，這樣也能夠從側面幫助各國建立良好的國際關系。同時伴隨著世界經濟水平的不斷發展，各國對于計算機技術的要求也不斷提升，使得計算機網絡技術、結構變得更加繁瑣、復雜，因此加入人工智能的計算機網絡技術能夠體現其智能化的優勢，能夠智能化地分層、逐級管理這一網絡結構。并且其能夠科學合理地處理、協調好每一個管理部門與管理系統的交流與聯系，由此可以看出人工智能的計算機網絡技術在現代社會的重要性，其也在逐步占領計算機信息領域鰲頭地位。因此只有在加入智能化的現代計算機網絡技術，才能夠從根本上提升各項工作的工作效率，減輕人們的工作負擔。

3人工智能在計算機網絡技術中的應用

3.1安全管理計算機的網絡方面

3.1.1智能型的反垃圾郵件系統我們在實際生活與工作當中，往往會在使用電腦的過程中不知不覺收到許許多多的垃圾郵件，并且這些垃圾在很大程度上占據電腦內存。同時這些垃圾絕大部分是毫無用處的垃圾廣告，也還會存在一些對青少年成長不利的低俗廣告。這些垃圾郵件不僅影響了人們生活與工作的正常進行，也在很大程度上降低了工作人員的工作效率。并且這些垃圾郵件不能夠自動刪除，只能夠通過人為地手動進行刪除，這樣就會使得相關的工作人員在工作的同時，由于使用電腦產生的垃圾郵件如“雨后春筍一般”瘋長不得不進行清理，還需要人為地騰出時間清理垃圾，這樣就會使得相應的工作思路被打斷。如果能夠在計算機中加入人工智能化的高端技術，電腦自身就如同具備了一個“人工大腦”，它能夠自動進行相應的垃圾攔截、清理工作。這樣就可以在很大程度上幫助相關的工作人員節省時間，也能夠直接保證我們電郵郵箱的安全，保證我們的隱私。3.1.2智能的防火墻技術高端的防網絡病毒系統對于一個電腦來說極其重要，其主要是為了保證電腦的安全性，能夠科學合理地攔截、清理一些垃圾郵件與危害電腦系統的病毒。同時如果能夠在其中有效地融合人工智能，帶給整個電腦防護系統的不僅僅只是安全的人工電腦管家，還帶給我們更加便捷、更加高效的工作體驗與生活、娛樂體驗。同時對于一些高危漏洞與占用系統內存的垃圾進行及時地修補與清理工作，這樣就能夠從側面提升了我們的生活質量與工作效率，也能夠使得我們的生活與工作更加規律、有序。

3.2計算機網絡管理與系統評價方面

對于計算機網絡的管理與評價工作，需要依靠人工智能的鋪墊才能夠完成的，畢竟加入人工智能的計算機網絡技術才能夠真正的算得上高端計算機網絡。同時人工智能能夠幫助電腦中整個網絡系統更加的科學有效、準確無誤地推進具體工作。同時人工智能化的電腦系統能夠及時發現其中存在的問題與安全隱患，提醒主人及時進行系統維護與更新，這樣就能夠保證其中的數據安全，方便在日后使用。

4總結

人工智能體現了人類高超的智慧與嫻熟的實踐能力，同時將人工智能科學地加入到計算機網絡技術中，一定要保證其準確無誤地加入到當中，讓他們完美地融合成為一個不可分割、共同發展的整體。并且人工智能能夠實際應用到每一個工作環節，每一個細微的計算機網絡技術環節，需要相關的工作人員不斷地實踐與總結，在保證其能夠有效地提升人們工作效率的同時，還需要其能夠更加穩定、安全地發揮其實際功效。所以，在各個工作項目中需要不斷將人工智能化的計算機網絡技術推行在實際工作中，這樣才能及時發現問題并處理，達到提升工作效率的目的。

參考文獻

[1]羅勇,向奕雪.計算機人工智能技術研究進展和應用分析[J].電子制作,2014(18):47.

[2]馬越.探討人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].計算機光盤軟件與應用,2014(22):43-44.

[3]劉芳.基于計算機網絡教學的人工智能技術運用研究[J].計算機光盤軟件與應用,2014(03):246+248.

第5篇：人工智能技術的重要性范文

【關鍵詞】 大數據環境；信息檢索技術；數字圖書館

數字圖書館的信息檢索技術，是圖書館發揮信息服務功能的核心部分，數字圖書館的易用性很大程度上取決于信息檢索系統設計是否科學、合理。據專家考證，18世紀以前，知識更新速度為80至90年翻一番，20世紀90年代以來，知識更新加速到3至5年翻一番。近50年來人類社會所創造的知識比過去3000年的總和還要多，知識總量呈幾何級數增長。這些信息都是以數據的形式分布速發展的因特網，而因特網中的數字圖書館則是信息儲存的主要基地，這就使得如何在龐雜浩繁的信息資源中找到用戶想要的信息，最大限度地在科學性、合理性的前提下進行信息檢索服務，成為必須面對且急待解決的問題，即基于大數據環境下，數字圖書館信息檢索技術的研究問題。目前關于數字圖書館的研究和信息檢索研究都已經比較完備，但是針對如何在大數據環境下，滿足數字圖書館用戶的多樣需求的信息檢索技術的研究并不多，這也是現代數字圖書館發展急需解決的問題之一。

一、信息檢索技術的優缺點對比

目前，從對數字圖書館的信息檢索技術研究成果來看，主要有三個時間段：傳統的信息檢索、全文檢索、基于內容的信息檢索。這三種技術各有優劣。

1、傳統的信息檢索技術優缺點分析

信息檢索技術開始時基于對關鍵詞、概念知識的檢索，或者是僅僅針對一個個單字進行的檢索，主要按照關鍵字的方法進行匹配檢索。如果是針對單字、單詞進行檢索的話，能夠比較準確地完成檢索需求；如果是需要根據內容相關性進行檢索的話，檢索的結果誤差大、耗時長，基本上不能滿足用戶需求，而且檢索的適應度非常差。如果是針對一個只有幾百本書的圖書館來說，這種檢索技術還勉強可用，但是絕對不能適應現在動輒幾百萬本以上存儲量圖書館的檢索需求。

2、全文檢索技術優缺點分析

一般來說，按照自由詞進行檢索的一種檢索方式就是所謂的全文檢索。全文檢索技術檢索的側重點和傳統檢索技術的側重點不同，它檢索的主要內容不是對象的外在表征，而是對象表達的內在信息。所以f，全文檢索技術克服了傳統檢索技術精度差、適應度差的問題，使得用戶每次檢索的結果的匹配度都比較高，基本上能滿足用戶的需求。但是由于全文檢索技術內在查詢機制的缺陷，導致在查詢過程中會出現效率低下，查詢的數據量太大，造成資源利用不合理，因而也越來越不能被用戶所認可。

3、基于內容的信息檢索技術（簡稱 CBR）優缺點分析

CBR技術就是指綜合運用計算機模擬視覺技術、圖像分析處理技術、圖像智能理解技術、模式分析識別等學科中的一些方法作為部分基礎技術，從數據中提取特定的信息線索，然后根據這些線索從大量存儲在數據庫中的信息中進行查找，檢索出具有相識特征的內容。從本質來講，CBR技術只關心對用戶檢索信息的快速撲捉，并不會在分析用戶檢索信息的本身上下功夫。

也就是說，作為不以字和具體內容為關注點的檢索技術，CBR技術的檢索特點就是基于特征的信息檢索技術。它能夠在用戶需求指引下，針對需要檢索的數據目標進行分析處理，形成檢索目標特征，然后根據這些特征在數據庫中進行近似匹配。因而相對于前兩種方法來說，檢索的效率和精準度更高，更能滿足用戶的需求。但是，隨著人類知識基數的不斷增大，專業分工的細化，這種信息檢索技術在面對未來信息檢索更加精確化的要求時，顯得越來越力不從心。

二、大數據技術在數字圖書館信息檢索技術中的應用

對于“大數據”（Big data），研究機構Gartner給出了這樣的定義：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。[2]

從本質上來講，大數據技術的目標不是建立占有人類的知識海，而是面向知識海洋的龐大數據信息進行有目的的處理、利用和管理。顯然，大數據技術必然是和網絡技術、云計算以及人工智能技術密切相連的集成技術。也就是說，它是一種依靠網絡技術、人工智能技術和云計算，利用網絡上眾多硬件進行信息的高效利用、處理和管理。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。[3]

第6篇：人工智能技術的重要性范文

關鍵詞 機械電子工程；人工智能；信息處理

中圖分類號TP391 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）58-0114-02

0 引言

傳統的機械工程一般分為兩大類，包括動力和制造。制造類工程包括機械加工、毛坯制造和裝配等生產過程，而動力類工程包括各式發電機。電子工程與傳統的機械工程相比來言是較新的學科，兩者于上世紀逐漸結合在一起。最初，電子工程與機械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結合，隨著科學技術的不斷向前推動，傳統的機械工程與現代的電子工程通過信息技術有機的結合起來，形成了現在的機械電子工程學科。隨著人工智能技術的不斷發展，機械電子工程由傳統的能量連接、動能連接逐步發展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。傳統的機械電子工程通過現代的科學技術進入到一個新的發展領域，同時，人工智能技術伴隨著機械電子工程的日益復雜，也得到了長足的發展。

1 機械電子工程

1.1 機械電子工程的發展史

20世紀是科學發展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術、管理技術相結合而成的新的理論體系和發展領域。隨著科學技術的不斷發展，機械電子工程也變的日益復雜。

機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現在我們常見的現代機械電子產業階段，現代社會生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產周期短、產品質量高的高科技生產方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動化的基礎之上實現物料流和信息流的自動化。

1.2 機械電子工程的特點

機械電子工程是機械工程與電子技術的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點：

1）設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術，如：管理技術、生產加工技術、制造技術等。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；2）產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。

機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術優化機械工程與電子技術之間聯系的人，在實際應用當中，優化兩者之間的聯系代表了生產力的革新，人工智能的發展使得這一想法變成可能。

2 人工智能

2.1 人工智能的定義

人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。

2.2 人工智能的發展史

2.2.1 萌芽階段

17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。

2.2.2 第一個發展階段

在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語，從而引領了人工智能第一個興旺發展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發展使人們相信只要通過科學研究就可以總結人類的邏輯思維方式并創造一個萬能的機器進行模仿。

2.2.3 挫折階段

60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。

2.2.4 第二個發展階段

以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。不久之后，人工智能在商業化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。

2.2.5 平穩發展階段

由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

3 人工智能在機械電子工程中的應用

物質和信息是人類社會發展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產力水平低，人類社會以物質為首要基礎，僅靠“結繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產力的不斷發展，信息的重要性不斷被人們發現，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網絡的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發展離不開人工智能技術的發展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。

由于機械電子系統與生俱來的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關系就變得困難重重，傳統上的描述方法有以下幾種：1）推導數學方程的方法；2）建設規則庫的方法；3）學習并生成知識的方法。傳統的解析數學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統，如線性定常系統，對于那些復雜的系統由于無法給出數學解析式，就只能通過操作來完成?，F代社會所需求的系統日益復雜，經常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學方式的替代手段。

通過人工智能建立的系統一般使用兩類方法：神經網絡系統和模糊推理系統。神經網絡系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值；而模糊推理系統是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網絡結構的形式以任意精度逼近一個連續函數；不同之處是：神經網絡系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義；神經網絡系統運用點到點的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式；神經網絡系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息；神經網絡系統輸入時由于每個神經元之間都有固定聯系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較?。簧窠浘W絡系統輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。

隨著社會的不斷發展，單純的一種人工智能方法已經不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統。綜合性的人工智能系統采用神經網絡系統與模糊推理系統相結合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經網絡系統便是一成功范例。模糊神經網絡系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網絡各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點函數，為神經網絡系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。

4 結論

科學的不斷發展帶來的不僅是學科的高度細化、深化，而且是學科間的高度融合。人工智能就是各學科交叉與綜合之后的結果，秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領域的發展必將引領世界潮流，促進生產力的飛速發展。

參考文獻

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[2]陳慶霞.人工智能研究綱領的發展歷程和前景[J].科技信息，2009，33.

[3]史忠植.高級人工智能[M].科學出版社，2006.

第7篇：人工智能技術的重要性范文

一、人工智能機器人

隨著信息技術以及人工智能技術的迅猛發展，機器人無論是在技術上還是在外形上都顯著提高，并且，不斷的進行功能延伸。將具有感覺、思考、決策和動作能力的系統稱為智能機器人，這是一個概括的、含義廣泛的概念。這一劃時代的概念產生，為機器人技術的發展，也為信息技術的發展，拓開了巨大的想象空間和新的創造天地。智能機器人是信息技術發展的前沿領域，是一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科，蘊涵著極其豐富的教育資源。

二、機器人教學的教學現狀

2000年，機器人教學處于起步階段，第一屆“廣茂達杯”中國智能機器人大賽在長沙舉行。其目的是刺激機器人新技術的發展；鼓勵年輕學生投身機器人技術。2002年，機器人競賽得到了進一步的發展。2003年，機器人競賽達到熱潮。2004到2009年，機器人競賽成為了主流，第四屆至第九屆中國青少年機器人競賽分別在河南、廣西、陜西、云南、重慶、湖南、青海舉行，競賽規模不斷擴大，規格不斷提高，經驗不斷豐富，成績不斷攀升。同時，第五屆至第十屆“廣茂達杯”中國智能機器人大賽也取得了豐厚的成績。2011年廣東省的虛擬機器人競賽，全省共有12個地市和順德區報名參賽，參賽隊伍106支，參賽學生148人。比賽形式新穎，要求學生現場編寫虛擬足球比賽和虛擬滅火比賽的程序，然后進行投影演示，所有的同學都可以觀看和學習。2012年的“樂博杯”青少年機器人世界杯中國競賽在西安舉行，匯聚了眾多的參賽者。同學們秉著重在參與、學習交流的態度，經過兩天緊張激烈的比賽，比賽成績優異，涌現了一大批優秀的編程人員。其中最為突出的是興圍小學代表隊，他們突出重圍贏得了冠軍，即將代表中國隊去墨西哥參加世界級機器人大賽。

機器人競賽已成為國內科技、教育界一致認同的一項青少年科技創新的重要賽事，作為一項富有時代性、創新性、參與性和普及性，適應當代青少年需求，深受當代青少年歡迎的智力開發活動，在全國各地產生了廣泛的社會影響。

三、存在的問題

（一）教學方面

1、智能機器人缺少科學、可行、實效的教學目標。按照學制的階段性劃分不明確，存在重復學校相同知識的現象，從而導致機器人教材特色不明顯。

2、智能機器人教育往往沒有固定的教學設計和規劃。導致許多教學只能按照產品使用說明書進行教學，不能按照學生接受能力有秩序的開展知識體系教學。

3、目前學校教育使用的機器人很紛雜，缺少規范。并且絕大部分并不兼容，開放度低。還有就是教學用機器人單機價格偏高原因是銷售數量上不去，導致廠商只能太高價格。

（二）教育資源方面。由于我國各省市之間的貧富差距不斷加大，從而導致在教育資源投入方面也是參差不齊，很多欠發達地區軟硬件教學設備都嚴重不足，智能機器人的教學活動很難正常開展。

四、改進措施

（一）資源環境建設方面。積極探索信息技術條件下人工智能機器人進課堂教育環境的構建策略。建立完善系統的小學教育人工智能機器人進課堂資源的開發、應用的管理運行機制。同時，應該加大對中小學智能機器人教學資源投入力度，以確保所有孩子都能夠享受到同等級的教學資源。

（二）學科教學方面。對于小學的人工智能機器人教學工作來講，教師的培訓工作應該是非常重要的。由于目前該門學科在小學教學當中仍屬于一種新型的學科，相關教師之前并沒有進行系統的學習過相關理論，同時，實踐經驗也是嚴重不足。因此，這就無形中增加了教師的教學難度，因此，對教師進行適當的教學培訓是十分必要的。

目前，我國開展的“校校通”工程已經在全國的中小學基本完成，各地區小學已經具備了計算機房，而開展機器人教學工作還需要進一步購置教學使用的機器人，從而建立起以信息技術為核心的現代化教學環境，即“機器人”實驗室。另外，教學資源的進一步開發與收集也是一項關鍵任務。學校可以統一添置一批有關機器人的教學信息資源，例如：教學光盤、教學軟件等等。同時，還可以充分利用網絡資源收集相關的機器人教學課件，教案等。豐富教師教學參考資料。

第8篇：人工智能技術的重要性范文

近年來，隨著大量數據的支撐和算法的發展，機器能夠對現實中的場景進行抓取和捕捉，并通過算法將真實場景進行數據化，使之能夠對被機器識別，達到對現實的感知。獲得數據化的現實場景數據后，同數量龐大的樣本數據進行對比訓練，實現對場景的識別，稱之為機器學習。由于這兩大要素涉及到計算能力、算法和大數據支撐的限制，處于實驗研究階段。AlphaGo在同李世石對弈并獲勝使得機器學習熱度增加，并最終進入大眾視野。

在中國工程院院士、香港中文大學(深圳)校長徐揚生看來，感知、認知和動作，這三者為構成人工智能的三個要素。從計算機視覺的例子來看，要讓計算機識別一張圖片，首先是特征提取，對于圖像中的像素進行重要性差別提取，此為感知。然后再對重要的元素進行標注，通過標記成為計算機能夠識別的符號，讓計算機能夠理解圖片的內容，此為認知。最后，計算機生成一段話對圖片進行描述，這是最后一步動作。

北京航空航天大學教授王田苗認為，此前人工智能發展的50多年間歷史時間里，研究人員將大部分精力放在動作方面，因為沒有能力完成前兩個步驟。通常說的人機交互就是三大因素中的動作，也是目前普遍能夠實現的，最為常見的就是工廠里的機械手臂，通過編程人員對機器編入固定程序代碼，實現機械手臂重復的動作。為什么會是重復的動作，而不是隨心所欲的動作呢？原因在于人為地為機器設定了產生動作的范圍和界限，并不是機器根據自己的理解后作出的回應。

也就是說，在機器學習之前，人工智能和機器人的發展主要停留在動作的研究方面，缺少感知和認知的研究，而目前的機器人學習只是人工智能在感知和認知層面的一個早期發展階段，并且在這個階段的研究也處于實驗階段。

人工智能領域易形成寡頭壟斷局面？

人工智能在今年火起來之后，不管是科技巨頭還是創業公司，都希望在紅利期抓住機會。國內外科技巨頭不管通過自身研發還是通過收購的方式，加緊在人工智能領域的布局，想在這一領域占得先機。那么，從目前的市場來看，人工智能產業鏈上都有哪些公司呢？

首先是計算處理及信息儲存的芯片巨頭，像英特爾、NVIDIA等公司，它們處于這一領域的最上游，為中下游產業鏈提供計算處理能力及相關解決方案，他們決定了人工智能發展的深度。其次是大數據產業鏈中的原始數據獲取方，包括運營商、BAT、微軟、谷歌等把持互聯網入口的公司，它們掌握著機器學習必須的數據資源，決定了人工智能發展的廣度。

此外，還有人工智能技術的研發集團，其中自動駕駛、深度學習、語音識別以及圖像識別等領域都有著各自取得領先公司和團隊。由科技巨頭直接牽頭耕耘的，諸如谷歌自動駕駛、IBM Waston、百度自動駕駛及語音識別；有實驗室和初創公司的杰出代表，如DeepMind深耕深度學習；此外，還有本身就具備雄厚實力的特斯拉自動駕駛、科大訊飛語音識別等。

然而，人工智能的研發需要持續不斷的投入以及持續不斷的數據積累。在人工智能研究領域有這樣一個說法，人工智能需要大量的數據支持，而機器學習對于數據的反饋又會增加數據獲取的數量和質量，龐大的高質量數據會更進一步加速機器學習的效率和效果，形成良性循環。這樣發展下去的結果就是，這一領域內剛開始領先的公司會更加領先，而處于劣勢的公司會逐漸被淘汰出局，最終形成少數幾家寡頭壟斷的局面。

與此同時，一些處于人工智能產業鏈核心地位的公司，憑借自身技術與財力，通過并購和戰略入股等方式，控制產業鏈達到壟斷地位。例如，谷歌在2014年收購了人工智能初創公司DeepMind，兩年后我們才看到其研發的AlphaGo擊敗李世石的場面。

B端市場，人工智能的下個風口將是醫療和金融？

在本次人工智能與機器人峰會上，學術界和產業界的大咖們都發表了其對人工智能下一個風口的看法。

牛津大學計算機系主任Michael Wooldridge認為，下一個AI的應用應該是在醫療領域。目前，我們可以通過智能手環等智能硬件檢測用戶的心率、血壓、血糖，同時還能計步。如果我們將這些數據傳給AI處理，就能實現一些健康的應用。這種應用就是讓醫生隨時跟你在一起，每天24小時監測。它知道你睡了多少，吃了多少，知道你血糖的水平，知道你運動的情況等等，同時還能建議你什么時候要健身，什么時候不能吃太多或者是喝太多酒了。

Michael Wooldridge介紹，在英國，國家醫療系統的病例包括所有英國人的病例數據，用藥記錄。AI如果能夠運用到醫療領域，將為我們整個醫療行業帶來新的發現，人工智還能的下一個風口應該就是在醫療。據外媒報道，在今年6月初，DeepMind就開始計劃將其算法應用到醫療保健行業，同時計劃在5年內使用機器學習處理英國國家醫療服務體系的數據。

香港科技大學教授楊強認為，人工智能離不開大數據，所以目前如果判斷下一個風口，就要看哪一個行業領域有完整的封閉系統的大數據資源。在金融領域，很多人把所有的整個商業流程全部的記錄在案，這里用了數字化的方法。在信息的處理和未來預測方面，如果在一個封閉系統里面，在有大數據的前提，又有資金推動的影響下，金融行業是最容易成功的一個領域。

C端市場，以語音為切入點的消費革命或將到來

從發展趨勢上來看，人工智能如果一直停留在實驗室、研究所階段，不進入商用階段面對C端，無法為普通大眾所接觸，只是高高在上的黑科技?？v然像AlphaGo那樣贏了著名棋手，轟動一時，也只是人們茶余飯后的談資。

但是資本的推動絕不會讓AI只是實驗室中的產品，人工智能想要商用化，首先要考慮的是技術難度。從目前的人工智能的幾個領域來看，自動駕駛的諸多安全患近期內還無法得到解決，深度學習雖然取得重大成就，但仍處于摸索階段，自動化機器人無法實現自動編程。不過駕駛之外的語音控制，兒童市場的聊天機器人等領域，讓智能語音在大眾消費市場的應用風生水起。

第9篇：人工智能技術的重要性范文

審計作為一種經濟管理監督活動，其重要性也被越來越多的人所認識。然而，社會經濟的發展也給審計工作帶來了新的挑戰，對審計人員的知識能力提出了更高的要求。鑒于我國目前大部分審計工作仍以手工方式進行，“效率低、質量低、風險大”的現狀，我們迫切需要在傳統審計工作中引入新的技術手段。以一種集人類審計專家經驗智慧和計算機智能技術于一身的審計工具來改變這種“雙低一大”的現狀。隨著會計電算化的普及和計算機應用技術的發展，對于電算化信息系統的審計客觀上需要采用一套不同于對手工信息系統審計的方法體系。

一、人工智能與專家系統

所謂“人工智能”，就是智能機器所執行的通常與人類智能有關的功能。如判斷、推理、設計、思考和問題求解等思維活動。人類的思維認知活動，可以被看成是一個如下的過程：接受外界信息刺激——大腦根據已知知識對其進行分析、決策——人類機體做出相應的反應。由此，科學家們認為，計算機也可以用其各個部件來模擬人類智能活動的過程：計算機輸入設備接受外界信息——中央處理器根據人類編制的智能處理程序進行運算，得出結果——輸出設備顯示運行結果。這一過程是計算機通過執行相應的程序來完成模擬人類智能活動的基本模式。

一般來講，專家系統是一個智能計算機程序系統，其內部具有大量專家水平的某個領域的知識和經驗，能夠應用人工智能技術利用人類專家的知識與解決問題的方法和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。專家系統可以解決的問題一般包括解釋、預測、診斷、設計、規劃、監視、修理、指導和控制等。隨著人工智能整體水平的提高，專家系統也不斷獲得發展。目前，高性能的專家系統也已經從學術研究開始進入實際應用研究。

二、審計專家系統

審計專家系統(AuditingExpertSystem)是建立在會計電算化和計算機人工智能技術基礎上的一種計算機審計軟件系統。與普通計算機輔助審計技術不同的是，它利用人工智能的原理，借助計算機模擬人類的思維過程，對會計電算化信息系統的數據進行計算、分析與推理，作出相應的判斷，提出審計建議及線索，以供審計人員進行進一步的重點審計，從而得出審計結論。建立審計專家系統的目的就在于：提高審計效率，降低審計風險，進而保證審計報告的質量。

目前我國還停留在手工審計階段。這一方式，在對一些經營規模較小，業務量不大的單位進行審計時，尚能應付。但在對經營業務量大的企業進行審計時，弊端就顯露出來了。由于所需收集的審計證據數量過大，從客觀上制約了審計人員的工作效率，若想在較短時間內完成審計，就不可能做十分詳細的審查，無形之中提高了審計風險，所出具的審計報告的質量難以得到有效保證。

審計專家系統正是利用計算機迅速準確的特點，輔以審計工作的判斷推理過程，幫助審計人員進行審計，從而有效地解決“審計效率——審計風險”之間的矛盾。審計專家系統在面對大量審計證據時，可以在最短的時間里，做廣泛詳細的計算與核查。而審查樣本的數量與審計風險是成反比例關系的。審查了充足的樣本，就能相應地降低審計風險，得出更準確的審計結論，保證審計報告的質量。

審計專家系統的工作過程大致分為三個階段：初始化階段、實質性測試階段和完善工作底稿階段。每一個階段，系統會自動地根據審計人員事先所選擇的要求和系統數據庫中所存儲的相關知識，分若干個推理判斷的步驟，對被審計單位的會計資料及其他相關資料進行審查，并會自動地查找出所存在的各類錯誤、舞弊、異常數據和變動及其他不利于企業經營的情況，再以列表或審計意見初稿的形式向審計人員列示。而在每一階段，審計人員都可以通過系統的人機對話界面對審查情況進行監控。

構建審計專家系統，首先就要構建系統的知識庫與推理機。知識庫要將各項審計專業知識分門別類地儲存在審計專家系統的知識庫中，以供推理機在進行具體審計工作時調用。這些知識是目前可能獲得的所有審計依據，包括：以《會計法》、《公司法》、《企業會計制度》、《注冊會計師法》和《獨立審計準則》為主的各種法律、法規和制度。更應包括審計專家在長期實踐中積累的審計經驗。知識庫中儲存的信息，可以通過知識庫管理子系統的人機對話界面得到人類審計專家的進一步確認，也可以通過數據接口定期更新。推理機是根據系統知識庫的信息對被審計單位的會計資料(包括各種憑證、賬簿和報表)進行分析與判別，得出其是否合法合規的結論，并在指出錯誤紀錄的同時對其可能發生的財務不利情況進行預警。所以，推理機是整個系統的關鍵。系統能否順利地執行人工智能功能，推理機起到了決定作用。

三、可利用的現有計算機技術

構建審計專家系統可利用的計算機應用技術主要有：數據庫系統、集成電子表格和計算機網絡技術。

1.數據庫系統。可作為構成審計專家系統知識庫的重要部件。目前，數據管理技術已步入數據庫管理階段。具有以下特點：數據結構化，易擴充，獨立性強，并具有多種數據控制功能。在審計專家系統中，知識庫是整個系統的基礎，審計專家系統執行審計程序的依據就存放在知識庫中。從現有的計算機應用技術來看，數據庫系統無疑是一個不錯的選擇。一方面，可以保證存貯數據的安全與完整；另一方面，還可以運用適當的數據庫管理系統(DBMS)對數據庫的運行、擴充和維護實行有效控制，從而使審計專家系統的知識庫更加完備。

2.集成電子表格。可用于輔助審計，編制審計表格、調整分錄、試算工作底稿，進行財務與效益分析及分析性復核。同時還能進行預測決策分析以便進行效益審計，或能按指定的條件，對電算化會計系統的電子賬戶進行查詢、分類、排序、匯總、統計等處理，對相關文件進行核對、檢查等。集成電子表格的強大功能，尤其是一些統計分析功能使推理機所承擔的匯總、統計、核對、分析等多種職能得以實現，從而實現了審計的計算機人工智能化。

3.計算機網絡技術。這是近幾年來發展最為迅速的科學技術之一。在進行審計時，網絡技術可用于計劃和實施完成等各階段。計劃階段，可通過計算機網絡了解被審計單位的基本經營情況，進而制訂相應的審計計劃。實施階段，審計系統在檢查財務資料時，可經授權后越過防火墻，利用網絡技術直接查詢企業的經營資料，如憑證、賬簿等。同時，在進行實質性測試時，審計系統還可以經過四通八達的網絡，就被審計單位的情況向第三方要求驗證?？梢哉f，計算機網絡技術的運用能使審計變得更為方便、快捷和高效。

四、審計專家系統的模塊體系

如上所述，審計專家系統模擬人類專家思維進行審計的過程，分為初始化、實質性測試和完善收尾三個階段，每一個階段又可細分成若干個步驟，由此組成了審計專家系統的邏輯模塊體系。所謂的“邏輯模塊體系”是與系統的“物理模塊體系”相對應的，是指系統完成一個完整的審計業務所需要運用的各個功能模塊的總稱，每一個階段或步驟的功能能否有效地發揮就決定了建立審計專家系統的嘗試能否成功。而后者則是指為了完成這些功能，系統所需要具備的物理條件。

為使審計專家系統有效地發揮這些功能，首先就要構造相應的部件，也就是要根據計算機和人工智能技術中的原理建立起相應的物理模塊體系。一般地，作為一種模擬人類專家水平來解決問題的計算機專家系統(如下圖所示)，必須具備以下幾個部件:(1)知識獲取環節(KnowledgeAcquisitionRole)，用來選取知識源，保證知識的一致性使系統的知識得以不斷的更新與補充；(2)知識表達環節(KnowledgeRepresentationRole)，運用各種表達法，解決內碼轉換問題，使信息在系統內部各部件之間得以溝通；(3)知識庫(KnowledgeBase)，包含各種案例、規劃、策略等信息的結構化數據庫，是系統執行人工智能功能的基礎;(4)知識庫管理子系統(KBManagementSubsystem)，是知識庫操作，與其他部件進行聯系的橋梁;(5)推理機(ReasoningEngine)，專家系統的主要部件之一，根據程序，推斷出問題的可能解；(6)解釋環節(InterpretativeRole)，對推理機得出的解進行內碼轉換并傳輸。

系統的知識表達環節是聯系審計專家系統與外界信息的橋梁。人類審計專家的知識和審計時遇到的問題都需要經過表達環節才能被系統接受。知識表達環節起到了接收與傳遞的作用。

系統的知識獲取環節并不僅僅是一個數據傳輸接口，還應具有知識的收集、檢查和精煉的作用。人類審計專家輸入到系統的知識也叫“生知識”，這樣的知識系統不易直接采用，它可能還包括了冗余成分和互相矛盾的地方。因此，知識獲取環節不僅要通過知識表達環節“獲取”知識，還要對知識進行一致性檢查、冗余度檢查等一系列檢查，將“生知識”化為“精煉知識”，這樣才能進入知識庫為推理機所利用。

知識庫是一個有層次的結構化數據庫。主要用于存貯專家系統的知識。這些知識包括有關的政策法規、財政紀律、會計原理等，不僅來源于審計專家，還有各個行業的工程技術人員和法律人員等。與知識庫相結合的是知識庫管理子系統。這個子系統其實是由一系列知識庫的操作命令程序組成的。這些操作命令主要包括：知識庫的讀寫與更新、知識的存貯、查詢和維護等。審計專家系統的其他部件與知識庫之間的聯系以及系統的人機對話功能的實現，都要通過知識庫管理的子系統。