對人工智能技術的理解精選(九篇)

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第1篇：對人工智能技術的理解范文

關鍵詞：人工智能；智能營銷；營銷趨勢；營銷挑戰

一、引言

隨著人工智能技術的快速發展，越來越多的企業將人工智能技術應用到企業的日常生產經營活動中來。NarrativeScience和國家商業研究所的報告顯示，在2016年僅有38%的企業表示引用了人工智能技術，而到了2017年這一數字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術在營銷領域的應用也越來越廣泛，在零售行業，人工智能可以通過自我學習，為消費者添加標簽，描繪用戶畫像；在網絡消費場景，智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應用讓消費者與企業的互動更加頻繁，這也給企業營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術在營銷領域的應用問題，成為了學者們日益關注的重點。以往的研究已經從人工智能營銷的技術基礎、概念、隱私擔憂等方面進行了分析，本文將從人工智能營銷的內涵、趨勢、挑戰等方面進行梳理研究，希望能夠對人工智能態勢下的市場營銷有更加全面的認識，為企業應對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。

二、人工智能態勢下的市場營銷

（一）智能營銷的內涵

智能營銷，是伴隨著人工智能應用的發展而產生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷，它是建立在大數據、人工智能、云計算等綜合技術基礎上的一種智能化運作模式（汪濤2014），是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術在營銷領域的應用，智能化的設備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進行的一部分工作，深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經濟條件下的新產物，目前學者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解，業界逐漸形成了一種共識，即它是企業借助計算機網絡、移動互聯網等智能技術來進行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創新營銷新概念（常亞平2018），它包括智能識別、智能存儲、智能執行等多個方面。

（二）智能營銷的技術基礎

人工智能營銷的興起離不開技術的支持，根據以往文獻的研究，可以將智能營銷發展的技術基礎大致歸為三個方面：首先，移動互聯網和5G技術為智能營銷發展提供了海量數據來源的保障。智能營銷發展的重要基礎就是數據，持續可靠的數據獲取是智能營銷所需的核心技術之一。隨著移動互聯網和5G技術的發展，營銷活動借助虛擬現實技術、仿真技術、人工生物智能技術廣泛深入到消費者的工作、娛樂、生活、消費等日常行為活動中，全方位地記錄了消費者的行為數據，為智能營銷的后續分析處理工作提供了海量的數據信息來源。其次，云計算幫助智能營銷完成了復雜的數據計算和處理分析。移動互聯網時代，大數據的發展使網絡數據成幾何倍增長，如何計算和處理分析這些海量數據成為了智能營銷發展所必須解決的重要問題。云計算技術憑借強大的數據計算能力，很好地解決了人工智能技術應用過程中的海量數據處理問題，通過多維度數據的連接實現了萬物互聯，從而使消費者和智能設備的交互體驗更加完善，營銷場景也因及時準確的數據分析而更加智慧化。最后，人工智能商業化應用技術為智能營銷發展提供了網絡應用環境。德勤2019年《全球人工智能發展白皮書》顯示，當前人工智能技術已進入全方位商業化階段，并預測全球人工智能市場在未來幾年會經歷現象級增長（錢明輝2019）。我國也出臺了相應政策來支持人工智能商業化應用的發展，2019年我國從事人工智能業務企業數量居全球第二。人工智能商業化的發展環境以及人工智能商業化應用技術的支持，為智能營銷的發展創造了良好的外部網絡應用環境。

（三）人工智能在營銷中的應用體現

人工智能技術在營銷中的應用，使營銷活動體現出了新的特點，如：視覺、聽覺、觸覺等多種形態的新互動方式、個性化需求的預測等。根據營銷活動的不同過程階段，可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應用體現。1.營銷調查研究階段。營銷調查研究是營銷活動的起點，通過提前的調研企業可以了解市場占有情況、消費者意愿、目標消費群體需求等重要信息。大數據技術以及人工智能技術的應用，極大地提高了企業營銷活動前期的營銷調研效率。消費者在各種生活消費場景中會留下自己的痕跡和使用信息，人工智能技術會幫助企業將海量的用戶數據進行歸類，如賬戶數據、交易數據、瀏覽數據等，并利用這些數據進行用戶畫像，從而準確分析出消費者的日常消費偏好、消費方式等信息，幫助營銷人員獲取營銷調研后的第一手分類數據。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術從全網智能抓取相關數據進行分析，并智能分析出最新熱度關注點，幫助營銷人員完成尋找吸引消費者的創新點環節，擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經驗判斷和小范圍營銷調研結果的限制。同時借助仿真技術、生物識別等技術，人工智能技術所創造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作，如創意篩選、優化等方面。3.營銷執行階段。以往的營銷推廣活動，需要營銷人員提前進行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進行實地配合，受限于地點、經費等外部因素。而人工智能技術根據網絡熱度數據分析，自行篩選出適合企業產品宣傳的網絡平臺，并且根據用戶使用偏好數據測算出適合的營銷時間點、次數等，在用戶進行相關網絡訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案，如喜馬拉雅會根據用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進行監測，而人工智能技術的應用幫助企業實現了實時監測，系統自動在全網絡進行相關內容的數據抓取和分析處理，并將監測效果及時反饋給營銷人員，方便營銷人員根據消費者反應及時修改營銷方案，降低了突發事件對企業營銷活動的影響。

三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢

人工智能技術在營銷領域的應用深刻地改變了企業的營銷思維和營銷方式，也讓營銷管理活動有了新發展，對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解：一是技術驅動營銷變革。智能技術將成為下一代營銷變革的新支撐。目前，仿真技術和人工生物智能技術的初步使用已經能夠幫助智能設備進行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統可以實現專業知識的傳遞和學習，在營銷專家的訓練下智能系統會增長解決問題所需的知識，并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統，會根據企業線上線下的銷售數據自動進行分析，智能識別暢銷品和滯銷品，并根據實際情況自動交換訂單信息，減少營銷人員在了解銷售狀況和消費者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術的應用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變，未來如何利用好人工智能技術來幫助企業進行營銷活動是營銷人員需要關注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規模定制化。人工智能技術的應用給營銷方式帶來了巨大的變革，短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業營銷活動不再局限于傳統線下和網絡頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式，可以更加廣泛深入地獲取消費者的各種使用數據信息，如抖音小視頻會根據用戶關注信息來自動推送相關產品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規模定制化成為可能，企業可以借助智能技術和數據處理技術實現對每個用戶的精準識別與記錄，從而為其個性化推薦相關信息，實現營銷個性化的批量自動生產。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷。“AI+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略，在人工智能技術的支持下各自發揮所長，應用到營銷活動的各個環節當中。“AI+”的使用增強了消費者的互動體驗感和真實感，如唯品會的智能試裝功能可以幫消費者實現線上虛擬體驗，大大提升了消費者從“看”到“買”的效率，縮短了購買轉化時間。在移動互聯網時代，消費場景碎片化、消費行為流動化，人工智能技術的使用可以幫助企業處理復雜的消費使用數據，系統整合消費者在不同場景的多維行為數據，從而精準識別不同消費個體在不同消費場景下的差異化需求，結合消費者的實時場景，為消費者適時提供跨場景的營銷服務，突破圈層和場景的限制，擴大營銷推廣范圍，提升企業的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術的線上線下一體化智慧營銷。根據2018年人工智能應用行業報告，目前人工智能技術已經可以應用到零售的全鏈條環節，既可以線上進行用戶畫像和精準個性化推薦，也可以線下智能物流、智能選址、優化消費者行為分析和商品運營環節等，這種線上線下一體化智慧營銷，需要完整的人工智能技術體系的支持。通過分析消費者軌跡數據、可穿戴智能設備的身體數據以及社交消費平臺數據等信息，利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術，人工智能可以及時捕捉消費者行為及心理需求，并實現精準匹配。

四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰

人工智能技術在營銷領域的應用給企業和消費者都帶來了極大的便利，但是技術都是具有兩面性的，我們必須理性對待人工智能技術，正視人工智能應用過程中產生的問題。根據以往文獻的研究，可以從以下幾個方面來認識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰。一是人工智能背景下復合型營銷人才的不足，帶來的技術和營銷的進一步對接問題。當前，智能營銷領域的一個顯著問題就是技術與營銷的進一步深度銜接問題，懂技術、懂市場的復合型人才的不足使得企業在應用人工智能過程中出現很大障礙。一些機構掌握著最新智能技術，積累了海量數據；而另一些機構則了解市場，不掌握技術，技術應用與市場營銷之間的銜接出現了隔閡。人工智能技術在營銷的應用給所有領域的營銷人員都帶來了挑戰，人才和工作需求雙向失衡。企業必須培養復合型的營銷人才，引進新技術培訓課程，提升現有營銷人員的整體技術素質，從而幫助企業解決智能技術與營銷的進一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數據隱私保護和流量造假問題。各種數據隱私新聞案件的曝光，讓越來越多的用戶對新技術的使用保持著高度敏感。大量未經用戶本人同意的數據非法監測和解讀嚴重干擾著消費者的日常生活，一些企業甚至利用智能技術對用戶個人信息進行預測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數據造假問題更是進一步瓦解了消費者對網絡消費活動的信任，一些企業為了短期的盈利，利用內容剪切等網絡工具打造虛假流量信息，給消費者帶來了誤導，同時也嚴重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業更有效地推進人工智能技術與營銷活動的銜接，必須及時懲治非法獲取消費者隱私的企業，營造良好的網絡使用環境，同時企業也要在內部加強管理，提升營銷人員的道德素養。三是全方位人工智能營銷環境下的消費者心理倦怠問題。人工智能技術可以給消費者推薦各種個性化信息，但這種根據消費者使用痕跡來進行持續性的精準推薦很難不讓消費者產生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為，在智能技術的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術可以幫助企業精準分析用戶數據，但數據也不能完全反映消費者的內心，企業要避免對智能技術的完全盲從，以防消費者產生厭倦心理。營銷活動是對人進行的活動，因此企業也要關注營銷人員的營銷經驗，不能以技術決定一切，要將技術與人的主觀感受相結合，真正做到從消費者本身需求出發。

五、結論

人工智能在營銷領域的應用目前還處于初步發展期，企業在應用人工智能技術時必須理性看待人工智能技術。既要看到人工智能給企業營銷帶來的數據分析、精準識別等便利，也要看到人工智能應用帶來的技術陷阱、用戶隱私等問題。當然，人工智能技術在營銷領域的應用未來還將有更進一步的發展，企業也要及時進行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領域應用的相關問題，未來還可以在其他方面進行深入研究：如何更好地解決人工智能應用過程中帶來的隱私泄露問題，從而提升消費者的使用體驗；人工智能的特征如何對消費者的行為產生影響；智能互動方式的改變對營銷活動的影響，等等。

參考文獻：

[1]高山行，劉嘉慧.人工智能對企業管理理論的沖擊及應對[J].科學學研究，2018(11).

[2]常亞平，王良燕，黃勁松，等.3D（大數據、數字化和發展中）背景下的營銷戰略與轉型專欄介紹[J].管理科學，2018(5):1-2.

[3]Shankarv.Howartificialintelligence（AI）isreshapingretailing[J].JournalofRetailing，2018，94(4):vi－xi.

[4]汪濤，謝志鵬.擬人化營銷研究綜述.外國經濟與管理，2014(1):38-45.

[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]錢明輝，徐志軒.基于機器學習的消費者品牌決策偏好動態識別與效果驗證研究[J].南開管理評論，2019(3):66-76.

[7]王先慶，雷韶輝.新零售環境下人工智能對消費及購物體驗的影響研究：基于商業零售變革和人貨場體系重構視角[J].商業經濟研究，2018(17):5.

第2篇：對人工智能技術的理解范文

1機械電子工程介紹

機械電子工程是一項涵蓋各類科學的技術，其核心專業是機械電子，同時要結合信息技術、網絡、智能化的相關知識，各類學科相互交叉形成的一類科學，這些學科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應用。總體來說，機械電子工程包括計算機技術、網絡技術等，機械電子工程實現了技術的多元化和技術的融合，其在使用的過程中必須借助其他學科。在對機械電子工程進行設計時，必須要將計算機技術與網絡技術以及機械相關的技術融合，將機械中不同的元件組合，完善設計。機械電子工程在設計時運用的知識比較復雜，但是設計比較簡單，結構不復雜，而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產時的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統的機械。

2人工智能介紹

人工智能技術是在計算機技術發展的前提下得到應用的，其通過對計算機技術的分析，從而對計算機技術的功能進行進一步的完善而實現的智能化的技術，智能技術在機械電子工程中應用時，主要實現了對機械工程的自動化控制，人工智能在機械電子工程中應用不僅僅采用計算機技術，同時還要結合信息技術、心理學、語言學等知識。人工智能技術的發展經歷了幾個階段，在人工智能技術發展的初始階段，人工智能主要實現了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術進入了其停滯階段，這時人工智能技術主要是以計算機視覺技術、對語言的理解、系統的研發和機器人設計等方面得到了廣泛的應用。人工智能技術進入發展的第二個階段后，其主要應用的領域是知識工程，知識工程促進了商業化的進程，在這個階段，人工智能技術主要進行推理以及機器人中得到了廣泛的應用。隨后，人工智能技術進入了平穩發展時期，在這個階段，人工智能技術朝著分布式的方向發展，其發展的形式比較簡單。

3人工智能技術在機械電子工程中的使用

現在，隨著我國信息技術的廣泛應用，在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠對大型機械進行故障的診斷，在機械電子工程投入使用后，機械工程本身的穩定性比較差，導致機械工程在使用的過程中會出現復雜的關系，如機械在進行輸入或者輸出時，如果不能建立合適的模型，就會導致輸出困難。

在使用傳統的機械進行生產時，信息系統的精確度比較高，如果系統出現了故障，不能正常的進行輸入和輸出工作，就會導致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術在機械電子工程中使用，能夠對機械設備進行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統進行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統發出的信號，在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。

模糊推理主要實現了對機械電子工程中模糊的系統與神經網絡的融合，能夠實現神經網絡系統與網絡的互補融合，將神經網絡系統與模糊系統有機地統一，使機械設備的神經網絡系統能夠自動的識別信號，進行推理，使機械電子工程的系統能夠進行復制，使其具備學習的能九這樣就使機械電子工程中系統的智能化水平有所提高。智能化技術實現了機械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運用模糊系統中的信號，與神經網絡中的信號進行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實現融合，從而可以提高系統的運作效率，簡化了運算的程序，在機械電子工程中的非線性的信號與系統中的函數進行相似性的對比，從而能夠實現對系統中函數的優化。在機械電子工程中，主要是通過非線性表達運行的，這樣能能夠實現機械中網絡的強化能力，使機械中網絡的空間增大，使機械運行的效率更快。

第3篇：對人工智能技術的理解范文

關鍵詞:人工智能;電腦游戲

中圖分類號:TP18文獻標識碼:A文章編號:1007-9599 (2010) 09-0000-01

Game Artificial Intelligence Technologies

Ma Zilong

(Civil Aviation University of China,Tianjin300300,China)

Abstract:This paper describes the game's artificial intelligence technology is the application status at home and abroad,and analyzed the major artificial intelligence game.

Keywords:Artificial intelligence;Computer game

一、緒論

初期的電腦游戲,因受到硬件,顯卡及聲卡等條件的限制,所使用的人工智能幾乎全部都是依賴于編程者的編程水平,處理非常簡單。但隨著顯卡及聲卡技術的發展,游戲玩家們就期望更加自然更加有趣味性的游戲。因此,從1990年代后期開始,人工智能技術在游戲中所起的作用越來越重要了。以游戲中CPU的占有率為例,1997年只占5%以下,從進入2000年以來,其占有率增加到30%左右。

人工智能指的是可以自主思考并且根據周邊環境或經驗進行智能性行動,具有自律性的角色或是agent。那么人工智能在游戲中到底起著一種什么樣的作用呢?游戲中的人工智能作為實現登場角色智能性動作的方式,可以實現玩家不必操作的NPC的自然移動或者起到玩家對手或是協助人的作用,游戲的核心部分就是與人工智能的對決。人工智能的目標并不是無條件戰勝玩家,而是必須要起到跟玩家差不多水平的對象的作用。

二、國內外現狀

(一)國外技術現狀

美國開發的虛擬人生游戲中,登場人物使用了人工生命的技術,取得了極大的成功,由此也使得人工智能的重要性顯現出來。在虛擬人生游戲的開發過程中,人工智能技術從初始階段就受到了極大的重視,當然這也為游戲的成功打下了堅實的基礎。美國藝電公司開發的NBA,FIFA,MVP等球類運動系列游戲也因人工智能技術的使用在游戲市場引起了很好的反響。與此同時,日本的KONAMI公司研發的“勝利十一人”系列游戲也因人工智能技術的應用取得了不錯的成績。

(二)國內技術現狀

國內開發的大部分游戲基本都屬于MMORPG系列,相對來說,運動系列的游戲在國內市場的開發不太活躍,也沒有引起足夠的關注。戰略游戲的開發曾經非常盛行,但由于國內Package游戲市場的不確定性及網絡游戲的上升趨勢使得戰略游戲逐漸沒落,戰略游戲是一種與別的玩家的一種對決,而不是與受電腦控制的人工智能間的一種對決。戰略游戲中的人工智能角色難以構思大量的戰略技巧,玩家可以很輕易地掌握人工智能角色的弱點。初期開發的運動類游戲也是如此,它最初也是被開發成一種休閑游戲。在運動類游戲中,人工智能起到非常重要的作用,但國內開發的同類游戲中人工智能技術使用非常缺乏,因此主要是玩家相互間的一種競技。

國內到目前為止,運動類游戲一直沒有得到應有的關注,開發工作也處于不活躍的狀態。但隨著MMORPG游戲市場到達飽和狀態,需要開拓新的游戲市場領域,也開始需要把運動類游戲開發成網絡游戲形態。。

三、游戲中的人工智能技術

FSM是現在廣泛使用的人工智能技術中的一種。它是利用有限數量的狀態來表現NPC的行動方式或管理游戲體系的方法。所謂的狀態,就是行動處理的基本單位,各個狀態根據所被賦予的條件可以轉化為其它狀態。例如,把一個怪獸的行動方式用FSM來表現的例子,怪獸的行動方式可以分為幾個狀態,根據現有狀態及條件可以決定對付外界各種變化的方法。FSM非常容易理解,其實現也不困難,對于那些不太需要大量人工智能技術的游戲來說都是經常使用的一種方法。但如果游戲相對比較復雜的話,其狀態的數量自然會增多,隨之想要整理狀態圖表就是一項比較困難的工作。相應的,可引起狀態變化的外部輸入即條件例程也會急劇復雜化。

尋找路徑,在游戲過程中最常見的問題之一就是如何正確尋找從現在位置到達目的地或目標物的通路或路徑的問題。例如,在戰略游戲中,如果用鼠標指明目的地的話,那如何快速找到最便利的捷徑移動到要求場所不僅僅是戰略游戲,同時也是幾乎所有游戲都面臨的問題。為解決這一問題使用的最為廣泛的方法就是A*算法。這種方法就是利用預想費用有效地限定通路的探索范圍。因為這種方法具有可以根據地圖的不同特性,運用多樣化的啟發性的加權值的優點,所以在尋找路徑方面得到了廣泛的應用。flocking是指模仿鳥或者蜜蜂、魚類等數量眾多的個體聚集成群后整體移動并描寫說明的方法。團隊人工智能,最近的游戲都特別重視網絡在線功能,因此,也就特別重視參與玩家間的團隊合作精神。在此基礎上,團隊人工智能作為人工智能技術的很重要的問題登場了。首先戰略層面上,圍繞整個團隊要達成的目標緊緊團結起來,在團隊層面上,圍繞要達成的各個目標所設立的計劃緊密團結,在個人層面上,要根據個人的行動規則來展開。LOD AI,LOD AI是指對顯示屏上可見的角色的人工智能處理使用具體的算法,不可見的角色的人工智能處理使用單純簡單的算法。人工生命,指模仿生命體的行動或行為,并適用于相關角色的技術。

四、結論

游戲中的人工智能正在逐漸發展,其必要性也顯得日趨重要。對于游戲領域來說,比起單純的勝負來,玩家們更喜歡通過各種不同的反應來體驗最大化的娛樂性,同時通過behavioural cloning等技術的應用來縮小人工智能NPC和實際使用者間的行動方式的差異。

游戲中使用的人工智能的主要技術不僅僅是在電腦游戲領域,在虛擬現實,數字電影,動畫,模擬實驗等各種領域中也可以得到廣泛的應用。對人工智能應用的研究不僅會提升電腦游戲層次,還會促進其他相關領域的發展。只有加大國內市場上仍處于初級階段的游戲人工智能技術研究的投資力度,以后才有可能在娛樂市場上與先進國家進行競爭。

參考文獻:

[1]于文莉.淺談游戲開發中的人工智能技術.商場現代化,2008,1

第4篇：對人工智能技術的理解范文

關鍵詞:電氣工程；自動化控制；智能化技術；應用

Abstract: This paper introduces the concept of the artificial intelligence application, analyzes its advantage, and puts forward the artificial intelligence application in the electrical engineering automation control.

Key words: electrical engineering; automatic control; intelligent technology; application

中圖分類號: S776.035文獻標識碼：A文章編號：2095-2104（2012）

社會的進步和人類的長壽要求生產力更加發達,要求人類的經濟生活更加智能化,以節省寶貴的人類時間去做其它有益的事情。電氣自動化控制領域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自動化控制方面的優勢在這個領域也確實能夠得到極大的發揮。促進自動化控制的發展進步,促進了智能理論在控制技術中的應用,以解決用傳統的方法難以解決的復雜系統的控制問題。人工智能主要包括思維能力、行為能力和感知能力三個方面。人工智能指的是人類制作的機器所表達出來的智能,體現了自動化的特征。因此智能化技術在電氣工程自動化控制中可以發揮最大的效用,促進電氣的優化設計、診斷故障和智能控制等。

1 人工智能的概念

人工智能的概念在1956年首次提出之后,在研究領域得到了飛速的發展,逐漸形成了一套以計算機為主,包含了自動化、控制論、信息論、生物學、仿生學、心理學、語言學、數理邏輯、哲學和醫學的一門綜合性的科學。在人工智能領域,使機器擁有與人類智能過程相類似的系統,能夠勝任人類智能所能完成的工作。人工智能理論是開發、研究如何延伸、模擬人的智能的理論。作為新興的計算機科學的一個分支,人工智能技術解釋了智能的實質,并在此基礎上生產出一種與人類智能有相類似反應的智能機器。在此領域的研究主要包括:圖像識別、語言識別、機器人、專家系統和自然語言處理等系統。電氣工程主要是研究和電氣工程有關的自動控制、系統運行、信息處理、電子電氣技術、研制開發、信息處理和計算機與電子應用等。隨著科學技術的不斷發展,計算機技術已經開始應用在我們生活的每個方面。飛速發展的計算機編程技術加快了傳播、自動化運輸和傳播的發展。人類大腦作為最精密的儀器,計算機編程也只能模仿其對信息進行分析、處理、交換、收集和回饋,所以對人類大腦技能的模仿會促進電氣工程自動化的發展。電氣自動化控制在增強交換、生產、分配和流通方面有重要的作用,實現電氣工程的自動化,會降低人力資本的投入,使運作的效率不斷提高。

2 人工智能控制器的優點

針對不同的人工智能控制,需要使用不同的方法進行討論。但是一些人工智能控制器,例如:模糊神經、模糊、遺傳算法和神經都是一種類非線形的函數近似器。采取這種的分類有利于對總體的了解,同時會促進對控制策略的綜合性開發。上述的人工智能函數近似器具有常規的函數估計器所不具備的優勢。首先,在很多情況中,精確的掌握控制對象的動態方程是很復雜的,因此控制器在設計實際控制對象的模型時,往往會產生很多不確定的因素,例如:非線性時、參數變化等,這新信息通常無法掌握。而人工智能控制器在設計的時候可以不需要控制對象的模型。依據下降時間、魯棒性和響應時間的不同,人工智能控制器通過適當的調整可以提高自身的性能。例如:在下降時間方面,模糊邏輯控制器比最優秀的PID控制器要快4倍。在上升時間方面,模糊邏輯控制器比最優秀的PID控制器要快2倍。與古典控制器相比,人工智能控制器具有更容易調節的特征。即使缺乏專家的現場指導,人工智能控制器也能夠使用響應數據來進行設計。還可以通過相應信息、運用語言等方式來進行設計。人工智能控制器具有很強的一致性,輸入陌生的數據就能夠產生很高的估計,可以忽略驅動器對它產生的影響。對于某些控制對象來說,雖然暫時沒有采用人工智能控制器也可以產生良好的效果,但是對其他的控制對象來說,不一定會產生相似的良好效果,因此在設計上必須堅持具體問題具體分析的原則。在反模糊化和模糊化的過程之中,如果采用規則庫、隸屬函數和適應模糊神經控制器,能夠精確的進行實時確定。在實現這個成果的眾多方法之中,只有通過系統技術的使用才能得到穩定的解,配合簡單的拓撲的結構配置,能夠實現迅速的自學習和快速收斂。

3 人工智能在電氣自動化中的應用

人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復雜的工作,電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力,人工智能的應用體現在問題求解,邏輯推理與定理證明,自然語言理解,自動程序設計,專家系統,機器人學等方面。而這諸多方面都體現了一個自動化的特征,表達了一個共同的主題,即提高機械人類意識能力,強化控制自動化。因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為,電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

隨著人工智能技術的不斷發展,很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究,例如:應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面,設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用,同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時,通常是在根據經驗和實驗的基礎上,通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展,逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變,使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后,更加促進了CAD技術的發展,大大提高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法,在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系,具有非線性、不確定性的特點,它的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由:專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中,變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。目前診斷變壓器故障的常用方法主要是分析變壓器油中分解出來的氣體,通過這種氣體分析找出變壓器的故障范圍。同時在電動機和發電機等方面,人工智能診斷故障技術也有了長足的發展。

4 總結

人工智能理論是開發、研究如何延伸、模擬人的智能的理論。作為新興的計算機科學的一個分支,人工智能技術解釋了智能的實質,并在此基礎上生產出一種與人類智能有相類似反應的智能機器。人工智能的研究主要包括:圖像識別、語言識別、機器人、專家系統和自然語言處理等系統。電氣工程主要是研究和電氣工程有關的自動控制、系統運行、信息處理、電子電氣技術、研制開發、信息處理和計算機與電子應用等領域。人工智能主要體現在邏輯推理、問題求解、理解自然語言、證明定理、專家系統、設計自動程序和機器人學等方面。因此智能化技術在電氣工程自動化控制中可以發揮最大的效用,促進電氣的優化設計、診斷故障和智能控制等。

參考文獻：

[1] 魏俊英, 曲煒．人工智能技術及應用[J]．上海:同濟大學出版社,2007．

[2] 鄒國劍．人工智能化技術的現狀、問題及建議[J]．上海:電子科技大學出版社,2009．

[3] 院丕文．淺談電氣自動化控制中的人工智能技術[J]．科技創業月刊.2010,8．

第5篇：對人工智能技術的理解范文

關鍵詞：人工智能；電氣自動化

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）29-6621-02

人工智能是近年來新興起來的一種技術，其與傳統方式的科學技術有著非常大的差異，它超越了傳統方式的限制，讓計算機扮演了非常核心的角色，通過對人類的智能行為進行模擬學習，然后用讓計算機按照人類的思維方式獨立地處理遇到的問題。人工智能新成果在實際工作中的應用使得電氣自動化，特別是自動控制領域得到了非常快速的發展，人們對電氣設備系統進行了升級改造，從而提高電氣設備運行的智能化程度，同時也加強了系統的穩定性，提高了生產效率。

1 人工智能研究現狀

隨著人工智能技術的飛速發展，人工智能慢慢地被大量運用在電氣產品的多個領域，比如優化設計、故障預測、控制與保護、故障診斷等。

1）優化設計

電氣自動化產品的優化設計程序非常復雜，它不僅涵蓋了電機、電路、電器、電磁場等相關內容，同時更要非常充分地利用電氣產品設計實踐過程中積累的經驗，比如要按照安全設計的基本要求進行設計開發等。我們所知道的傳統電氣產品設計方式是在工業圖紙上以手工設計為主，它的設計工程量非常大，而且周期比較長，特別是很難對其質量進行保證，且設計成本高昂。所以通過這種方式獲得最優的設計方案難度相當大。計算機技術的出現和飛速發展加速了產品設計從手工設計向計算機輔助設計發展的進程，并且使得產品設計質量大幅度地提升，其設計過程更加簡化、方便修改，整個研發產品的周期得到了大幅度地減少。近年來，人工智能技術的慢慢成熟，又促使電氣產品的設計過程有了質的飛躍，對傳統的計算機輔助設計技術進一步提升。人工智能技術對電氣產品設計的優劣性有著決定性的影響作用，它將電氣自動化產品的效率和質量都進行了全面的提高。

2）故障預測

電氣自動化設備的故障常常表現出來的現象非常多，人們很難在這些表象上找到它嚴格的線性和確定性關系。如果我們通過人工智能技術來控制電氣設備，這樣就可以很好的解決這類難題。現階段的人工智能技術在電氣產品故障預測的運用主要是通過神經網絡、專家系統、模糊邏輯等方法對電氣設備的故障進行預測和診斷。比如電力系統中非常常見的變壓器故障診斷，傳統方式是收集和分析變壓器油中分解的氣體來完成對變壓器的故障原因的診斷。這種傳統診斷方法不僅效率低，而且費時又費力，并且故障診斷的準確性也有偏差。而我們如果通過人工智能技術將神經網絡、專家系統、模糊理論等方法相結合運用在故障預測系統種，不僅能夠快速準確地診斷出社保故障的起因，而且同時還可以提供合理的故障解決方法。

3）智能控制

人工智能技術在自動化的控制領域的研究已經非常成熟，但是電氣自動化設備的控制領域里人工智能技術的運用目前還是比較少。這是整個行業非常期待和研究的一個大方向。人工智能技術在控制領域的應用主要有下面三種：神經網絡控制、模糊控制、專家系統控制。我們以專家系統為例，它是一個對專業知識要求非常高的程序系統，其儲存著大量某個專業技術領域的專家知識，這些知識經過預先學結和分析，然后按照一種特定的模式記錄，同時該系統還有模擬領域專家對實際問題解決時所用的推理機制。專家系統首先對錄入的數據通過預先總結的專家知識進行推理，最后給出決策和判斷，所以在理論上，它解決問題的能力在一定程度上可以達到該領域專家的水平。專家系統的研究是人工智能技術中非常活躍的一個領域，它可以涉及到社會中各個領域，只要需要領域專家工作的地方，就可以對專家進行模擬，對專家知識進行總結，開發出專家系統提高工作效率。

人工智能控制技術的實現大致有下面幾步：第一步，數據信息的采集和處理：首先采集設備端的開關量和模擬量等數據，然后對這些數據進行處理或者按照某種格式進行存儲。第二步，界面展現：對設備和系統的運行狀態進行顯示，同時顯示電壓、電流、隔離開關、模擬量開關狀態和一些掛牌檢修的功能。第三步，系統監控和事件報警：對系統中的設備模擬量的大小、開關量的狀態等進行實時地智能監控。一旦有事故發生就向操作人員進行報價。包含越限、狀態變化等報警事件。同時可以對事件進行順序記錄，對事故的處理方式進行提示或者可以自動處理某類報警事件。另外，報警的方式可以有多方式，比如語音、電話、聲光、圖像報警等功能。第四步，操作控制的實現：操作人員可以通過鼠標、鍵盤等終端對斷路器、電動隔離開關等進行遠程智能控制。某一個操作可以同時完成多種復雜功能，簡化了操作人員的操作流程，同時也減少了人為的生產事故。控制系統還可以對操作人員的控制權限進行設置，不同級別的人員可以做不同的操作，這樣就可以達到各級人員按權限值班管理的目的。第五步，設備故障的錄波：包含開關量變位，模擬量故障錄波，順序記錄，波形捕捉等。

2 人工智能控制的優勢

非線性控制器主要包括下面幾種：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法。通過這種分類方法，我們能得清晰的總體理解。同時對控制策略的統一開發有著很好的幫助。和常規的函數相比，AI函數近似器優勢，首先，它不需要知道它控制的對象的具體模型。在很多場景下，因為實際控制對象模型在控制器的開發設計時，具有非常多的不確定性因素，所以設計時很難找到控制對象的正確的動態方程。其次，我們可以通過適當地調整下降時間、魯棒性能等模式，在提高性能的同時，還可以提高計算所得結果的準確性。它與傳統工業中用到的控制器相比較而言，調節方式更加簡介方便。另外，如果它達不到專業領域的專家知識，我們可以通過響應數據設計AI函數近似器、通過運用語言和響應信息設計等方法對系統進行提升，這就使得該技術有更廣泛的運用，同時也可以讓更多的人參與設計。對技術的宣傳也有著一定的意義。最后，系統能保持較為穩定的一致性，該一致性與驅動器的特征沒有關系。所以，如果我們在設計的時候，加入新的未知數據也能保證數據的準確性，而且系統也可以很好地適應新的未知數據或信息，從而達到解決常規方法所不能解決的問題的目的。此外，它的設計價格非常低廉、抗噪聲干擾能力強、設計容易修改。

3 結束語

人工智能技術是一門科技含量非常高的新興發展科學領域，它是人類智力的延伸和應用。隨著科學技術的日新月異，人們在人工智能技術領域的科研碩果必定會越來越多。而且人工智能技術必定會被大范圍地應用到電氣自動化技術中。同時，在日益成熟的人工智能技術支持下，電氣自動化控制將會獲得更好的發展。

參考文獻：

[1] 翟輝.淺談人工智能在電氣自動化控制中應用[J].科技創新導報，2009（27）.

[2] 陳洪峰.國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J].科技創新導報，2009（1）.

[3] 楊狀元，林建中.人工智能的現狀及今后發展趨勢展望[ J ].科技信息，2009（4）.

第6篇：對人工智能技術的理解范文

關鍵詞：人工智能；信息素養；信息技術

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：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 信息素養的定義及其內涵

“信息素養”一詞最早產生于信息技術和信息產業發達的美國, 是隨著現代信息社會的逐漸形成而對國民提出的一種兼跨人文和科學范疇的綜合性個人素養要求的描述。隨著研究的深入，人們對信息素養的認識也在不斷深化。

1974年美國信息產業協會主席保羅?澤考斯基最先提出信息素養的概念, 他認為信息素養是“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及技能”。1992年美國圖書館協會提出：“信息素養是人能夠判斷何時需要信息, 并且能夠對信息進行檢索、評價和有效利用的能力。”同年, 道爾在《信息素養全美論壇的終結報告》中給出了一個較為全面的定義：一個具有信息素養的人, 他能夠認識到精確和完整的信息是作出合理決策的基礎, 他能夠確定對信息的需求, 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, 從包括基于計算機的和其他的信息源中獲取信息、評價信息、組織信息用于實際的應用, 將新的信息與原有的知識體系進行融合以及在批判性思考和問題解決過程中使用信息。

綜上所述, 雖然研究人員從不同的視角界定了信息素養的定義, 但可看出, 信息素養既包括認知態度層面上的內容, 也包括技術層面、操作層面和能力層面上的內容。概括起來講, 信息素養主要包括信息意識、信息能力和信息道德三個方面：

1) 信息意識。信息意識是信息素養的首要因素, 主要指人們對信息及其交流活動在社會中的地位、價值、功能和作用的認識, 換句話說, 就是指人們對信息的判斷、捕捉的能力。信息意識的強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,才有可能有信息的需求, 進一步去尋找信息和利用信息, 并主動學習與信息處理有關的技術。

2) 信息能力。信息能力是信息素養的重要方面, 是指人們獲取信息、處理信息、利用信息、創造信息、交流信息的技術和能力。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, 有效地利用信息和創造信息, 充分發揮信息的價值, 變信息為動力和優勢。

3) 信息道德。信息道德是指人們在整個信息交流活動過程中表現出來的信息道德品質。它是對信息生產者、信息加工者、信息傳播者及信息使用者之間相互關系的行為進行規范的倫理準則, 是信息社會每個成員都應該自覺遵守的道德標準。

2 人工智能的研究領域

人工智能的研究領域非常廣泛, 而且涉及的學科也非常多。目前,人工智能的主要研究領域包括：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、智能決策支持系統及人工神經網絡等。下面主要介紹在網絡教育環境中常用的智能技術。

2.1 專家系統

所謂專家系統就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統, 它能運用該領域專家多年積累的經驗與知識, 模擬人類的思維過程,求解需要專家才能解決的困難問題。

2.2 機器學習

“學習”是一個有特定目的的知識獲取過程, 其內在行為是獲取知識、積累經驗、發現規律; 外部表現是改進性能、適應環境、實現系統的自我完善。所謂機器學習, 就是要使計算機能模擬人的學習行為, 自動地通過學習獲取知識和技能, 不斷改善性能, 實現自我完善。機器學習主要研究學習的機理、學習的方法以及針對相應的學習系統建立學習系統。

2.3 模式識別

所謂模式識別,是指研究一種自動技術。計算機通過運用這種技術,就可自動地或者人盡可能少干預地把待識別模式歸入到相應的模式類中去。也就是說,模式識別研究的主要內容就是讓計算機具有自動獲取知識的能力,能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說,模式識別需要經歷模式信息采集、預處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。

2.4 人工神經網絡

人工神經網絡是指模擬人腦神經系統的結構和功能, 運用大量的處理部件, 由人工方式建立起來的網絡系統。它是在生物神經網絡研究的基礎上建立起來的,是對腦神經系統的結構和功能的模擬, 具有學習能力、記憶能力、計算機能力以及智能處理功能。其中學習是神經網絡的主要特征之一, 可以根據外界環境來修改自身的行為。學習的過程即是對網絡進行訓練的過程和不斷調整它的連接權值, 以使它適應環境變化的過程。學習可分為有教師(或稱有監督)學習與無教師(無監督)學習兩種類型。對神經網絡的研究使人們對思維和智能有了進一步的了解和認識,開辟了另一條模擬人類智能的道路。

3 人工智能技術在教育中的應用

3.1 智能搜索引擎

隨著互聯網站點和頁面的激增以及網絡用戶隊伍的不斷壯大,信息檢索成為人們利用Internet的重要途徑。但是在浩瀚的網頁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,如檢索到的無關信息過多以及檢索結果排序較混亂。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科。它在對內容的分析理解、內容表達、知識學習等基礎上實現檢索的智能化,這樣可以節省學習者在檢索中花費的時間,幫助學習者提高檢索效率。智能化信息檢索所用到的人工智能技術有專家系統、自然語言處理和知識表示。

3.2 智能體(agent)

agent技術早在70年代出現在人工智能領域,通過感知、學習、推理以及行動能夠基于知識庫的訓練模仿人類社會的行為。隨著其進一步發展,它在遠程教育領域發揮著越來越重要的作用。一套完整的遠程教育系統中包含許多子系統,如答疑、作業、考試、交互等等子系統。這些子系統都有各自的數據庫用來存儲信息。為了提高整個系統的智能性,可以引入智能技術,把眾多子系統的數據庫鏈接起來,實現信息資源的共享。通過分析這些信息,智能技術可以發現學習者的個別特征(如興趣愛好信息、點擊知識點信息統計、交互日志等等),并根據這些特征量身訂做出適合學習者的學習方案,也有助于教師及時掌握學習者學習過程中的動態信息。

3.3 智能CAI(ICAI)

隨著計算機技術的飛速發展,計算機輔助教學(CAI)已受到教育界的重視,成為學科教學改革的一種重要手段。許多學校都在開發CAI課件,但大多數CAI課件只是機械地按照教學設計者事先設計好的教學模式和內容向學生傳授知識,并沒有體現出個性化學習,無法做到因材施教。

智能CAI是以人工智能技術為核心,使CAI系統能夠根據學生的學習情況等因素分析學生的特征,合理安排教學內容、變化教學方法去滿足個別教學的需要。使用智能CAI進行教學能夠克服傳統CAI的不足,顯著提高教學效果,是CAI課件發展的趨勢。

3.4 智能教學系統ITS

智能教學系統(intelligent tutoring system,ITS)是涉及人工智能、計算機科學、認知科學、教育學、心理學和行為科學的綜合性課題,其研究的最終目標是由計算機負擔起人類教育的主要責任,即賦予計算機系統以智能,由計算機系統在一定程度上代替人類教師實現最佳教學。我國ITS的研究起步較晚,但近幾年隨著計算機的普及和教育軟件需求增大,ITS的發展較快。ITS按照功能分為四個模塊:專家知識模塊、學生模塊、教師模塊、人機接口模塊。

4 人工智能教育對學生信息素養的作用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。換言之,它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,來解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題。人工智能也是一門涉及數學、計算機科學、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和邊緣學科。與一般的信息處理技術相比,人工智能技術在求解策略和處理手段上都有其獨特的風格。人工智能研究處于信息技術的前沿,它的研究、應用和發展在一定程度上決定著計算機技術的發展方向。同時,信息技術的廣泛應用也對人工智能技術的發展提出了急切的需求。今天,人工智能的不少研究領域如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入人們的生活、學習和工作中,并對人類的發展產生了重要影響。

綜上所述,作為信息技術一個不可缺少的重要組成部分,人工智能的基本內容在中學信息技術課程中是不能不專門提及的,以往某些教材中用一兩頁篇幅作個簡單介紹的方法根本不足以反映人工智能學科的全貌。因此,十分有必要在高中階段的信息技術課程中專門設立人工智能選修課。我們認為,高中階段開設人工智能課程可以在以下幾個方面對學生的信息素養培養產生積極作用：

1) 多種思維方式的培養和信息素養的綜合鍛煉。

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;半結構化問題則介于上述兩者之間。一般說來,中學階段開設的傳統意義上的信息技術課程中所介紹的信息技術,例如多媒體技術、網絡技術、數據庫技術、算法與程序設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的一類有效技術。

把人工智能課程引入我國現行的高中信息技術教育,可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解,從而培養學生的多種思維方式,達到提高信息素養的目的。通過人工智能課程的學習,學生還將了解人工智能語言的基本特征,學到智能化問題求解的最為基本的策略。

2) 體驗人類專家解決復雜問題的思路,提高學生的邏輯思維能力。

這里以人工智能學科中“專家系統”技術的體驗、學習與應用過程為例進行說明。在專家系統的應用過程中,一個實際的專家系統不僅能夠為用戶給出相關領域的專家水平建議或決策,而且能夠通過解釋機制,以用戶容易理解的方式解釋專家系統的具體推理過程。學生可以向專家系統提出諸如“為什么(Why)”、“如何(How)”、“如果……會怎么樣”等問題,系統接受用戶的問題指令后,可以根據推理的邏輯進程,即時將答案呈現給用戶,整個過程如同教師與學生在進行面對面的教學。在該過程中,學生可以充分體驗人類專家的求解思路和推理風格,有助于提高他們的分析、思維與判斷能力。

另一方面,在專家系統的教學過程中,可以要求學生自行構建由產生式規則組成的知識庫,或進一步利用工具軟件來開發簡單的實用型專家系統。為了完成該項工作,學生一開始就要編制開發規劃、制定知識獲取策略,并具體付諸實施,這是一個不斷深化的過程。學生還得明確與系統有關的所有變量或相關的因素,并且將這些變量和因素轉化為問題求解,得出相應的結論。在進行一系列問題求解分析之后,運用產生式規則來表示知識,以此建立起來的專家系統還可以讓其他學生去運用和體驗,具有一定的實用價值。

由于專家系統中的知識組織與推理過程是對人類專家思維方式的一種模擬,因此上述知識庫的組織和系統的推理過程能夠較好地體現學生的思維過程。在建造知識庫過程中,學生需要將原來零碎的未成型的知識概念化、形式化和條理化,從而內化為學生自己的東西。所以,建造知識庫的過程不但能反映學生的學習過程,而且有助于學生對該領域知識的深層思考并有利于長久記憶,同時也學會了專家系統的基本開發技術。正如美國著名的學習論專家Jonassen所指出的：那些自行設計專家系統的學生將會在這種活動中受益匪淺,因為這是一個對所學知識進行深度加工的過程。

3) 了解信息技術發展的前沿,激發對信息技術未來的追求。

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿,通過人工智能知識、技術的學習與體驗,高中學生能夠對信息技術發展的前沿知識有一定程度的了解,這樣有助于他們開闊視野,培養興趣,激發對信息技術美好未來的追求,從而為今后進入大學或走向社會奠定良好的基礎。

5 結束語

中學生的信息素養的培養是當前信息技術課的一個重要目標，而在現有的中學信息技術課程中，關于人工智能的知識只作了簡單的介紹，學生們對于人工智能研究的廣大領域不能有詳細的概念，這對于中學生的信息化認識和信息素養的培養不夠全面。因此在中學信息技術課中加大人工智能的知識介紹是信息技術課改革的重要內容。

參考文獻：

[1] 雷曉慶.網絡環境下大學生的信息素養及其培養[J].太原大學學報, 2004(2):38.

[2] 杜玉霞.美國信息素養教育與研究的啟示[J].電化教育研究, 2005(10):42.

[3] 王永慶.人工智能原理與方法[M].西安:西安交通大學出版社,2002,1-53.

[4] 潘瑞玲,余輪.Agent技術在遠程教育系統中應用的研究[J].微型電腦應用,2002,18(4):28-30.

[5] 吳戰杰，秦健.Agent技術及其在網絡教育中的應用研究[J].電化教育研究，2003(3):32-36.

[6] 張劍平.關于人工智能教育的思考[J].電化教育研究，2003(1):24-28.

第7篇：對人工智能技術的理解范文

關鍵詞：人工智能；建筑領域；計算機；應用。

1 引言

所謂人工智能技術，是指一門由控制論、計算機科學、神經生理學、信息論、心理學等學科相互滲透所和發展所形成的綜合性學科。雖然學術界對于人工智能的定義在經過長久的爭論之后仍然沒有得出一個準確的定義，但是從本質上來看，人工智能技術就是通過研究和制造人工智能系統和機器來模擬人類智能行為，從而使人類智能得到延伸的一門學科。該學科通過計算機來完成智能系統的構建，并以此來實現定理的自動證明、程序的自動射擊、語言的自動理解、模式的自動識別等智能活動。由于研究者對于人工智能的理解存在差異，所以就形成了不同的人工智能研究途徑，其主要有三種，分別是聯接主義途徑、符號主義途徑和行為主義途徑。

其中，聯接主義途徑于1943年提出，它主要通過神經元來對腦模型和神經網絡模型進行研究，不過目前仍處于基礎性的研究階段。符號主義途徑是基于物理符號系統假設提出的，從上世紀30年代開始應用于智能行為的描述中，目前很多的自然語言理解系統、專家系統都是基于該觀點研制的。行為主義途徑的支持者則認為人工智能源于控制論，在該理論的指導下，研究人員于上世紀80年代成功構建了智能機器人系統，布魯克斯的六足行走機器人是其中的杰出代表。

2 人工智能技術在建筑領域的應用

2.1 在建筑設計中的應用

在過去相當長的一段時間內，建筑設計師們都通過AutoCAD軟件來完成有關繪圖工作，但是這并不能從真正意義上體現出建筑設計，設計師們的靈感、創意、創新也無法通過AutoCAD得到更加全面的體現。隨著人工智能技術在建筑設計行業中應用的不斷深入，現在的設計師中的絕大多數都開始應用能夠在設計全稱提供二維圖形描述和三維空間表現的理論及技術來完成日常工作，不僅提高了工作效率，也使得建筑設計的特點得到了更好的體現。

例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002―2010平臺的，專為建筑設計工作而量身打造的CAD系統，它集人性化、數字化、可視化、參數化、智能化于一身，將建筑構件作為最基本的設計單元，采用了非常先進的自定義對象核心技術，實現了二維圖形與三維模型的同步。

此類系統的使用讓建筑設計師再也不必趴在桌子上完成繪圖工作，讓他們的創意和設想能夠得到更完美的發揮和實現。工程圖檔也不再是以往那種抽象的線條堆積，而是通過數字化技術轉化成了直觀的、可視的建筑模型，真正做到了構件關聯智能化、構件創建參數化以及設計過程可視化。

2.2 在施工管理中的應用

工作人員在以往開展建筑工程施工管理工作的時候，主要是依靠手寫、手繪的方式來完成有關施工檔案的記錄和施工平面圖的繪制，而隨著人工智能技術在建筑領域里應用范圍的不斷擴大，綜合采用數理邏輯學、運籌學、人工智能等手段來進行施工管理已經得到了認可和普及。目前比較流行的基于C/S環境開發的建筑施工管理系統，已經涵蓋了包括分包合同管理、施工人員管理、原材料供應商管理、固定資產管理、企業財務管理、員工考勤管理、施工進度管理等方方面面，使對供應商和分包商的管理工作得到了進一步的細化，從而使原材料的進離場、分包商及員工管理工作更加科學、準確、快捷，實現了資金流、物資流、業務流的有機結合。

另外，建筑施工管理系統的數據庫也非常強大，具有極為強勁的數據處理和儲存能力，不僅性能穩定，升級和日常維護也非常快捷方便。另外，針對建筑施工人流復雜、密集的特點，系統還相應設置了權限管理功能，保障了施工管理數據的安全和準確性。

2.3 在建筑施工中的應用

人工智能技術在建筑施工中的應用主要集中在砼強度分析的工作中。一般來說，28天抗壓強度是衡量砼自身性能的重要指標，如果能夠提前對砼的28天強度值進行預測，工作人員就可以采取相應的措施對其進行控制，進而提高砼的質量。在以往的工作中，工作人員往往采用基于數理統計的線性回歸方式對砼的28天強度進行預測，但是對于商品砼來說，由于其中摻雜了大量的粉煤灰，因此砼各組材料與抗壓強度之間的關系往往表現為明顯的非線性關系，通過傳統方式所得到的預測結果存在著很大的誤差。

在人工神經網絡技術應用于砼性能預測方面，我國天津大學的張勝利將傳統的BP網絡模型的預測結果與3中不同輸入模型的RBF網絡預測結果進行了比較和分析，最終證明了RBF網絡模型具有較強的泛化能力和極高的預測精確度，是一種新型的、有效的分析商品砼性能的方法。

2.4 在建筑結構中的應用

汶川地震的發生以及這場地震所造成的嚴重危害，讓建筑結構控制及健康診斷工作得到了前所未有的關注，以往建筑行業所采用的結構系統辨識方法存在著抗噪聲能力差、適用范圍較窄、難以進行線性識別的缺點，讓此項工作的有效開展受到了極大的限制。近年來，隨著人工智能技術的發展，出現了一種新型的基于人工神經網絡的系統辨識方法，該方法通過模糊神經網絡所具有的學習及非線性映射能力來獲得實測結構動力響應數據，并以此構建起建筑結構的動力特征模型。模糊神經網絡能夠對建筑結構在任意動力荷載情況下的動力響應進行非常準確的預測，因此廣泛的應用于建筑結構的健康診斷以及振動控制當中，具有很強的實用性和可擴展性。

2.5 在建筑電氣中的應用

隨著我國建筑業的迅速發展，行業的總體能耗急劇攀升，有一段時間在總能耗中所占的比例甚至超過了30%，所以，實行建筑節能對于實現我國的節能減排目標無疑具有巨大的促進作用，而電氣節能技術則是當前效果最為顯著的節能方式之一。

電氣節能的評估模型建立之后，可以使用人工神經網絡對其進行訓練，提升其評估的準確性和網絡泛化性，使建筑節能改造工作的實施能夠具有更多的科學依據。其中，BP神經網絡算法就是一種能夠將輸入/輸出問題轉化為線性問題的學習方法。傳統的BP網絡采用的是梯度下降法，該方法的學習速率是保持不變的，同時訓練所需的時間較長，且在學習過程中可能發生局部收斂的情況；改進型的BP算法和L-M反算法則增加了動量因子，無論是在穩定性還是收斂性方面，都要優于傳統的BP算法，因此廣泛的應用于當前建筑電氣節能評估模型的構建工作中。

使用該方法構建的建筑電氣節能評估模型的權重，能夠以相對聯系的方式隱藏于網絡當中，這種評價方式更加科學、簡單、適用，所評估模型的適用范圍也更為廣泛。

第8篇：對人工智能技術的理解范文

    標識碼:A

    收錄日期:2012年8月6日

    隨著網絡技術和通訊技術的發展,人工智能以它強大的滲透力走進了社會生活的各個領域,極大地改變了社會面貌,深刻地改變了人們的思想和行為。探討人工智能對人類進步的影響,對促進人工智能發展和對人類的進步有著重要意義。

    一、人工智能的含義

    人工智能也稱機器智能,它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發,人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力,以延伸人類智能的科學。

    人工智能領域的研究是從1956年正式開始的。這一年,在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了“人工智能”(AI)這個術語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語音理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究,已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統。例如,能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語音,進行情報檢索,提供語音識別、手寫體識別的多模式接口,應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的“深藍”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

    當然,人工智能的發展也并不是一帆風順的,也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。但是,隨著硬件和軟件的發展,計算機的運算能力在以指數級增長。同時,網絡技術蓬勃興起,確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的AI軟件,而且,現在的AI具備了更多的現實應用的基礎。1990年以來,人工智能研究又出現了新的。一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展,一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展,許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。

    人工智能在發展過程中形成了幾個學派,最主要的兩個學派是符號主義和聯接主義。符號主義,又稱為邏輯廣義、心理學派或計算機學派。其原理主要為物理符號系統(即符號操作系統)假設和有限合理性原理,代表人物是紐厄爾和西蒙。大量傳統的人工智能研究是在這個學派的思想推動下進行的。聯接主義認為人工智能源于仿生學,特別是人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學家麥卡洛克和數學邏輯學家皮茨創立的腦模型,即MP模型,開創電子裝置模仿人腦結構和功能的新途徑。在這個學派中,有著名的模式識別理論。20世紀八十年代末神經網絡迅速崛起,在聲音識別、圖像處理等方面取得很大成功。

    二、人工智能研究和應用的領域

    (一)模式識別。計算機硬件的迅速發展,計算機應用領域的不斷開拓,急切地要求計算機能更有效地感知諸如聲音、文字、圖像、溫度、震動等人類賴以發展自身、改造環境所運用的信息資料。但目前計算機卻無法直接感知它們,鍵盤、鼠標等外部設備,對于這樣五花八門的外部世界顯得無能為力,即使是電視攝像機和話筒等,由于識別技術不高,計算機并未真正知道所采錄的究竟是什么信息,計算機對外部世界感知能力的低下,成為開拓計算機應用的狹窄瓶頸。于是,著眼于拓寬計算機的應用領域,提高其感知外部信息能力的學科——模式識別得到了迅速發展。

    (二)自然語言理解與機器翻譯系統。語言處理是人工智能最早期的研究領域之一。人們之間用語言互通信息是一件非常簡單的事情,而建立一個能夠生成和“理解”哪怕是只言片語的計算機系統卻是非常困難的。因為傳遞某一點的“思維結構”需要龐大的與該思維結構相關的公共思維結構,猶如一個人一樣,需要有上下文知識并能根據這些知識進行推理。自然語言理解最重要的成果是機器翻譯。現在,機器翻譯真正推向市場還面臨兩大問題:一是準確性。由于科技文獻和文學作品有許多專業術語,所以需要專家來進行譯前處理和譯后校正工作;二是翻譯速度問題。翻譯需要有龐大的字庫系統,有效快速搜索是需解決的問題之一,如何減少翻譯前的處理和翻譯后的校正工作時間也是需解決的問題。 

    (三)自動程序設計。對自動程序設計的研究不僅可以促進半自動軟件開發系統的發展,而且也使通過修正自身代碼進行學習的人工智能系統得到發展。程序理論方面的有關研究工作,對人工智能的所有研究工作都是很重要的。我們所指的自動程序設計是某種“超級編譯程序”,或者能夠對程序要實現什么目標進行非常高級描述的程序,并能夠由

    這個程序產生出所需要的新程序。這種高級描述可能是采用形式語言的一條精辟語句,也可能是一種松散的描述,這就要求在系統和用戶之間進一步對話澄清語言的模糊,自動程序設計研究的重大貢獻之一是作為問題求解策略的調整概念。

    (四)專家系統。專家系統是一個具有專門知識的智能計算機程序系統,它應用人工智能技術,根據某個領域一個或多個專家提供的知識和經驗進行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,解決該領域需要由專家才能解決的問題,專家系統一般由數據庫和推理機構成。近年來,在專家系統的研究中已經出現了應用人工智能技術解決實際問題的成功范例。如“故障診斷系統”,這種系統設計了一個計算機界面,可以進行人—機“對話”,用戶與專家系統進行咨詢對話就像用戶與具有這方面知識與經驗的專家對話一樣,解釋和回答用戶的問題。此外,還有情報檢索系統、數據分析系統和結構優化設計系統等。

    發展專家系統的關鍵是如何表達和運用專家知識即構筑數據庫,如何將那些來自人類專家的并已經被證明了的對解決有關問題有幫助的典型事例符號化后輸入計算機。專家系統與過去的一些計算機系統不同,它是以符號處理為主的計算機程序系統,一般沒有算法解,經常要在一些不完全、不精確、不確定的信息基礎上做出結論。   (五)智能機器人。智能機器人是人工智能研究的另一個重要領域,其中包括對操作機器人裝置程序的研究。至今,盡管已經建立了一些比較復雜的機器人系統,工業上也運行著成千上萬臺機器人,但這都是一些按預先編好程序執行某些重復作業的簡單裝置,大多數機器人只能“干”不能“看”,不具備“智慧”。如何攝取并處理視覺信息,研制能進行圖像聲音識別并進行擬人推理的機器人是人工智能的又一個十分活躍的領域。人工智能的研究促進了機器人研究和機器人學的發展;另一方面,智能機器人研究又促進了許多人工智能思想的發展。智能機器人的研究和應用體現出廣泛的學科交叉,涉及眾多課題。機器人已在各種工業、農業、商業、旅游業、空中和海洋以及國防等領域獲得越來越普遍的應用。

    (六)智能控制。人工智能的發展促進自動控制向智能控制發展。智能控制是一類無需人的干預就能獨立地驅動智能機器實現其目標的自動控制。它是自動控制的最新發展階段,也是用計算機模擬人類智能的一個重要研究領域。智能控制是同時具有以知識表示的非數學廣義世界模型和數學公式模型表示的混合控制過程,往往是含有復雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數學過程,并以知識進行推理來引導求解過程。

    三、人工智能對人類社會的影響

    隨著計算機技術的快速發展和廣泛應用,人工智能的思想和技術對人類的影響與日俱增,人工智能的發展將會對人類社會產生深遠的影響,并將深入到人類社會的各個方面。

    (一)人工智能的發展改變了人類的社會面貌

    1、財富迅速增加。從財富的數量看,由于計算機、控制論和自動化技術的發展,正在迅速提高自動化的程度。同樣數量的勞動力在同樣的勞動時間里可以生產比過去多幾十倍、幾百倍的產品。從財富的質量看,由于計算機的推廣應用,新興產業以前所未聞的速度和前所未有的規模發展起來。

    2、人際聯系日益緊密。現在,任何社會制度的國家,由于人工智能的發展,生產社會化程度日益提高,使人際聯系頻度提高,距離縮短,Internet把整個世界聯為一個整體。在這種條件下,生產國際化、貿易國際化、金融國際化、教育國際化、政治國際化和信息國際化,人們之間的往來將更加緊密。

    3、信息快速增加和更新。人工智能發展為人們儲存和處理信息提供了方便。一方面人們利用計算機每天輸入大量的信息,使信息以幾何級數增加;另一方面使信息更新加速,人們利用計算機大量輸入、生成和輸出的信息,使儲存在載體上的信息加速折舊,人們不斷期待正在傳輸中的最新信息,為滿足這種需要,越來越多的人進一步搜集和輸入新的信息。

    (二)人工智能的發展,改變了社會的結構。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動,一方面又擔心它們的發展會引起新的社會問題。實際上,近十多年來,社會結構正在發生一種靜悄悄的變化。人—機器的社會結構,終將為人—智能機器—機器的社會結構所取代。智能機器人就是智能機器之一。從發展角度看,從醫院里看病的“醫生”、護理病人的“護士”、旅館、飯店和商店的服務員、辦公室的“秘書”、指揮交通的“警察”,到家庭的“勤雜工”和“保姆”等,將均由機器人擔任。因此,人們將不得不學會與有智能的機器和睦相處,并適應這種變

第9篇：對人工智能技術的理解范文

10月21日，2016英特爾中國行業峰會在珠海召開，來自醫療、金融、交通、零售、能源、教育等行業的企業代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一。現在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型。”

作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”。可見人工智能已經成為英特爾公司的未來戰略方向之一。

人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。

對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。