人工智能与科学技术精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇人工智能与科学技术，期待它们能激发您的灵感。

篇1

关键词：乐高教育机器人 创造性思维培养 课堂教学认识

最近几年，许多中小学把乐高教育机器人活动引入到课堂教学中，使机器人创意走进学生的学习生活。作为一种全新的教学内容，很多教师都在探索乐高教育机器人教学，这种跨学科、高操作性、极具挑战性的内容，非常适合课程整合、研究性学习和综合创新活动的需要，培养了学生的创新能力所需要的创造性思维，使学生在积极的学习兴趣中不断探索和研究，实现自己的新创意、新设想和新设计。

一、机器人和创造性思维

机器人是一种通过电脑编程，可以依靠程序自动完成一定操作或移动作业的机械装置，它可以有视觉、听觉、触觉等类似人的感觉功能，有识别功能和自主行动的功能。它是信息技术和工程机械发展的前沿领域，是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，蕴涵着极其丰富的教育资源。我校从2006年开始开设乐高教育机器人课程，在实际教学活动中，由于学生能充分体会到研究主题的趣味性和挑战性，以及提供给学生的解决开放性问题的机会多，因此对于学生的创新能力所需的创造性思维提供了发展平台。

创造性思维是一种具有开创意义的思维活动，是人类思维的精华，是引发创造活动的前提。一个发挥创造性思维的人，就能发挥自己的创造才能得心应手地解决矛盾、攻克难关。近年来随着科学技术的迅猛发展，创造性思维越来越受到重视，是学校教育和教学中必不可少的内容。

二、乐高教育机器人课堂教学与创造性思维

1、创造性思维的基础是兴趣

心理学研究表明，当人对某一事物感兴趣时，认识就快；如果毫无兴趣，认识就慢，或者不予接受。若想激发创造性思维，就必须首先激发学生的学习兴趣。那么学生的学习兴趣从何而来呢？苏霍姆林斯基曾说：“兴趣的源泉在于体会到智慧能统帅事实和现实，人的内心里有一种根深蒂固的需要――总要感到自己是发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。所以“兴趣”是一种推动学生学习的内在动力，它激发了学生强烈的求知欲望，从而为创造性思维的产生奠定基础。因此兴趣不是教学目的，而是教学的一个组成部分。实践证明学生对机器人不仅能够产生浓厚的兴趣，而且能够持久和巩固。

为了引发学生的学习兴趣，我校的乐高教育机器人技术课程将学习重点放在学习乐高硬件（例如RCX和各种传感器等）及其乐高应用软件（例如三维设计软件和编程软件）上。学生在学习过程中，积极主动地参与到教学过程中来，充分地展现了自己的想象空间，精心雕琢自己的作品。有的学生曾这样说：“我最喜欢用乐高积木块设计搭建乐高机器人了，特别是每当我编写程序成功时，我就觉得自己已经是一个机器人工程师，心里别提多高兴了！”。而乐高硬件及其乐高应用软件为学生提供了机会，使他们在教室、活动室和电脑上得以展现自己。可以说这些物质基础对学生产生了“诱惑力”。有了“诱惑力”，学生就有兴趣，有了兴趣，就自然而然地产生创造力了。

在乐高教育机器人教学中，精心设计任务是一个很重要的环节。因为“任务”设计的好与坏，直接影响到学生的学习兴趣的培养。一个好的任务，可以使学生在潜移默化中掌握知识，起到事半功倍的作用。教师讲的时候要少而精，要根据学生的认知水平和教学内容，在量上要少讲，把大量时间留给学生去自学、去思考；在质上要精讲排除学生已经掌握的和自己可以理解掌握的知识。在教学中给学生点明问题的关键，指导学生运用各种思维活动解决问题的方法，锻炼独立探讨问题的思维能力。比如，在讲“按钮”时，我只仔细地讲解了其中的一个按钮，其他的让学生自己去体会它的使用方法。在讲传感器时，在学生认识理解后自己到生活中去找、去发现传感器，品味生活中隐藏的科技，知道科技对我们生活的影响，在我们的身边科技无处不在也时刻陪伴着我们。教师的教学目的，绝不只是教会学生具体的科学知识，而是应该着眼于为学生创造一个合适的环境，通过知识的传授开发他们的智力，培养他们的学习能力，这样才能使他们收益终生。

人的创造能力的发挥离不开自信，而自信是实现自我和取得成功的必要前提。学生们正处于成长发展期，渴望别人对自己的尊重和信任，所以对学生恰如其分的鼓励，就会使学生满怀希望和自信心，增强兴趣，使兴趣从外在因素向内在因素的转化能够执行，从而巩固兴趣。在每堂课即将结束时，我都要进行作品展示。同学们总是要争先恐后地展示自己的作品，当自己的作品得到展示时，一种得意的表情便会在他的脸上呈现。当许多新的技巧和操作方法在作品中不断得到体现时，当学生们利用各种传感器设计出了许多具有可操作性的创意方案时，就会看到他们创造发明的信心和能力。兴趣引发了学生的创造性思维的产生，一幅幅作品、一个个设计图案，一个个创意程序都来自他们内心的“灵感”。

2、升华创造性思维离不开运用

学习兴趣的源泉在于学以致用，这时候人们才能真正感受到掌握知识的欢乐。知识运用可以促进学习和智力活动的兴趣。乐高教育机器人模仿于人，又帮助于人们的生活和服务于我们的人类，因此具有广泛的应用范围。

3、良好的多媒体手段是培养创造性思维的保证

篇2

关键词：电气工程自动化 人工智能 控制 检测与诊断

一、前言

随着科学技术的飞速发展，“人工智能”这个词在我们的生产生活中出现的频率越来越高。在2016年11月举行的世界互联网大会上，“人工智能”成为四大核心主题之一，可见科学技术领域已经将其视为未来科学发展的重要方向，加以前所未有的关注。

人工智能英文全称是Artificial Intelligence，缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机技术的一个分支。目前，科学界对人工智能的研究领域主要集中在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。

人工智能目前已经开始广泛运用于人类的生产生活，并且作为一种未来科学越来越展示出它光明的应用前景。它与其他专业领域的交叉运用，将让这些领域变得高效化、智能化，为这些领域的发展提供突破性的催化作用。

例如将人工智能与电气工程自动化这两个领域进行有机结合，就能大大推动电气工程自动化的发展，在具体的生产实践上取得突破性的效果。

二、人工智能技术与电气工程自动化结合的必然性

小到一个开关、一个手机，大到航天飞机、宇宙飞船都离不开电。电能对于我们人类的生产生活实在太重要了，所以作为控制电能、电气设备的电气工程和自动化技术的重要性就不言而喻。电是怎么来的？人类如何能够顺利、安全地使用电能？如何通过发电、变电、输电、配电，把电能送入千家万户？如何让电能乖乖地为我们的生产生活服务，这都是电气工程自动化要研究和解决的领域和问题。

作为一个传统而核心的社会工业分支领域，电气工程自动化必将随着科学技术的发展而不断发展，这是科学技术发展的必然规律。

首先，人类对电能控制和使用的历史，就是一部由落后到进步、由原始到智能的历史，电气工程自动化技术实现自然人控制到人工智能的控制、从有人到无人的控制，这都体现了科学技术的进步和发展。

其次，人工智能的无人化、仿真化、系统化和准确性，可以在电气控制方面让工作变得更加简单、方便，搜集的数据也更加精确，并且可以节约大量成本。

三、现阶段人工智能技术在电气工程自动化领域的实际运用

基于人工智能技术的优势与特点，它与电气工程自动化的结合，在电气工程领域具有广大的应用空间。

那么，在现阶段，人工智能在电气工程自动化领域具体有哪些运用呢？

（一）电气控制中的人工智能。

传统的电气工程自动化的控制技术表现为流程繁琐，操作步骤复杂，人为干预过多，需要投入成本较高，人为控制容易犯错等，这些问题随着人工智能的运用而能够得到非常完美的解决。在引入人工智能的控制手段以后，整个工作流程可以通过事先设置好的、仿照人为控制流程设计的程序有条不紊地运转，避免了人为操控的一系列弊端。

（二）电气故障诊断中的人工智能。

电气故障诊断是以模式识别和信号处理为基本的方法和理论，以技术检测和故障机理为基础，通过电气设备运行中的信息，去识别其运行的状态，然后找出故障的起因，确定故障的部位与性质，最后提出与之相对应的对策。

随着电气系统与设备变得日渐的复杂，随之也带来了较多的问题，如设备的可用性、可靠性、安全性、可维修性等，因此，这也推动了电气设备诊断技术与故障机理技术的研究。并且伴随着数字信号处理技术与计算机技术的不断发展，人工智能在电气故障诊断技术中也得到了广泛的应用，其中，模糊理论、专家系统等在人工智能处理电气故障诊断中，应用的最为广泛，其优点也是显而易见的。

（三）电气优化设计中的人工智能。

众所周知，在电气优化设计中，人为依赖是比较重的――传统的方法，要做好一项优化设计，需要一个经验丰富的工程师经过大量的实验，花费很多时间和精力才能达到满意的效果。现代的电气优化设计越来越复杂，需要的设计单元越来越多，人为的优化设计已经越来越不能满足实际的需求。这个时候，就需要人工智能的介入。人工智能的电气优化辅助设计，可以代替大X做很多组的记忆和计算，优化出来的结果既精确又实用，很容易达到预期的效果。

（四）电气系统预警中的人工智能。

现阶段，人工智能在电气工程中的运用还体现在系统预警上。当电气系统出现故障甚至是危险的时候，通过人工智能触发的预警系统及时报警，可以节约宝贵的应急时间，从而大大挽回相应损失。

四、人工智能在电气工程自动化领域的运用前景展望

由于人工智能已经在电气工程自动化领域显示了自己巨大的作用，我们有理由相信，未来它在电气工程自动化领域的应用，在深度和广度上都还有更大的空间。

具体来讲，智能技术未来必将广泛地运用于电气工程远程监控技术、现场总线监控技术、集中监控技术等方面。未来，电气工程要向统一集成化、对接标准化、系统安全化方向发展，那么，人工智能就将在这些方向大显身手。单纯靠人的知识和经验来控制、检测、诊断、预警的传统电气工程自动化技术已经不能适合未来电气工程发展需求了，人工智能与电气工程自动化的结合，必将迎来发展的春天！

参考文献：

[1]李末.电气工程自动化中人工智能的应用探析[J].中国新技术新产品，2014，24：5.

篇3

关键词：人工智能 科学技术 伦理问题

一.人工智能的背景

人工智能是计算机科学的分支，它企图了解智能的实质，并研制出一种新型的以人类思维相似的方式做出相应反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨。十九世纪，英国数学家布尔和摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。（1）50年代至70年代，人工智能相继出现了一批显著的成果，这一阶段的特点是重视问题求解的方法，忽视知识重要性。（2）随着第五代计算机的研制进入了80年代，人工智能得到迅猛发展。它的研制形成了一股研究人工智能的热潮。（3）90年代，由于国际互连网的技术发展，将人工智能更面向实用。研究人工智能出现新的。

二.人工智能的发展给人类带来伦理问题

（1）人工智能的情感问题。情感问题是千百年来人们一直在谈论的话题。明斯基认为，通过把我们的身体部分看做是大脑可以使用的资源，就可以改变它们的精神状态。因此，现在人工智能界的一种观点认为情感是一种特别的思维方式，我们可以利用它来增加我们的机智。智能机器人毕竟是一个赋予一种人类情感程序的机器，实质上还是没有人类的意识，只有固定的程序。

（2）人工智能机器的责任问题。人类不断向前发展，社会不断进步，人类把人工智能机器研制出来，赋予一定的程序，帮助老人，照顾小孩等；爱，不仅是男女之间的爱，也有父母对子女，这种爱是相互的。人们要面对智能机器的情感控制，我们不能把它视为一台机器，应该视为人类其中的一员，他们是一个种族，我们要对研制出来的人工智能机器负责。智能机器赋予人类的情感，我们也要给予同等的情感。我们不仅要研制智能机器，我们也要爱护和保护他们。

三.人工智能的问题对策

（1）人工智能情感问题研究。我们可以看出人工智能的机器情感是一个极其复杂的问题，这不仅涉及到人工智能的技术层面，同时情感是一种特殊的思维方式，机器是同样可以具有情感的。人类可能赋予人工智能一定的情感程序，我们要把人工智能的看成一类种族，让人工智能与我们共同创建美好的大家庭。

（2）人工智能的责任问题研究。随着人类社会的不断发展和进步，人工智能技术研究将成为人类不可避免，人类研究人工智能不仅会给人类带来帮助，也会给人们的带来一些困惑。我们在研究人工智能机器要考虑到，智能机器发展到一定程度的时，智能机器可以自己转变程序，人类要研究一种机器人的法律规范，也要赋予研究机器人的科学家一定的法律法规。

四.人工智能的影响

（1）人工智能带来负面影响。随着现代科学技术的发展，人工智能给人类带来帮助，也给人们带来了一些问题，像气候变暖，生物物种的灭绝，新型细菌的出现等。

（2）研究人工智能涉及的学科领域。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程的智能行为学科，主要包括如下领域：专家系统、机器学习能力、模式识别、人工神经网络。在智能领域里最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习能力，人类的未来发展难以预料！

（3）人工智能的积极影响及美好前景。人工智能的发展还没有到达一定水平，人工智能机器就可以和人做朋友，可以作为家里的一份子出现，进入人们的生活。我们在未来要研究人工智能的发展，也要研究人工智能出现以后所带来的问题，把人工智能的优势发挥的更好，给人类带来更美好的未来。

结束语：

篇4

关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观

中图分类号：TP18

文献标识码：A

一、人工智能技术的发展及其影响

人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。

随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。

二、人工智能技术发展面临的问题及其原因

随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。

调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。

第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。

第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。

第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。

三、人工智能技术的发展转向

人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。

1.技术层面

（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。

（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。

（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。

2.人类自身层面

（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。

（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。

（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。

3.道德法律用

（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。

（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。

此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。

四、结语

科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。

参考文献：

[1]王文杰，叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京：人民邮电出版社，2004.

[2]甘绍平.人权伦理学[M].北京：中国发展出版社，2009.

[3]杨怀中.现代科技伦理学概论：高科技伦理研究[M].武汉：湖北人民出版社，2004.

[4]王志良.人工情感[M].北京：机械工业出版社，2009.

[5]邹 蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）.

[6]王 毅.基于仿人机器人的人机交互与合作研究[D].北京：北京科技大学，2015.

[7]田金萍.人工智能发展综述[J].科技广场，2007（1）.

[8]郝勇胜.对人工智能研究的哲学反思[D].太原：太原科技大学，2012.

[9]龚 园.关于人工智能的哲学思考[D].武汉：武汉科技大学，2010.

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1　引言

能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机，是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试，都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能，深化与拓展了人类的智能劳动，使科学技术革命的发展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，简称AI)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。

虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。

2　人工智能及其解题思路

人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。

人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。

3　体育实用人工智能的现状

象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。

3.1　体育实用人工智能发展过程中的问题

1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。

2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。

3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。

此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。

3.2　体育实用人工智能发展的有利条件

尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。

1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。

2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。

此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。

4　体育实用人工智能的发展方向

就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。

4.1　各种体育实用专家系统的开发与研制

专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。

4.2　体育领域自身智能技术研究人员的培养

由于受知识和技术的限制，在很长的一段时间内，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而，只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员，体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员，我们可以称其为智能工程师，应该首先是一个体育工作者，并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践，再通过人工智能技术的学习和训练，就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作，为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。

4.3　体育实用人工智能的基础理论研究

虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要，而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益，但是它们却根植于基础理论的研究，脱离了基础理论，技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系，才能成为科学，一系列的技术只有被理论所串接和揉合，才会具有持久的生命力。因此，加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等)，是这一新生学科存在和发展的根基所在。

5　结束语

体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。

主要参考文献

1　刘泉宝，等.关于人工智能的哲学思考.计算机科学，1995(2)

2　石纯一，等.人工智能原理.北京：清华大学出版社，1993

3　陆汝钤.专家系统开发环境.北京：科学出版社，1994

4　王永庆.人工智能—原理*方法*应用.西安：西安交通大学出版社，1995

5　刘有才，等.模糊专家系统原理与设计.北京：北京航空航天大学出版社，1995

6　Ming Rao，等.智能工程与控制技术：历史、发展与未来.控制与决策，1994(1)

7　高扬.体育院校课表计算机辅助编排系统的开发与应用.体育数学与体育.系统工程，1995(1～2)

8　程勇民，等.射击运动员肤纹特征及计算机选材模型的研究.体育科学，1995(5)

9　邵桂华，等.体育领域专家系统外壳的开发与研制.体育科学，1997(3)

10　邵桂华，等.赛艇项目技术诊断专家系统的开发与研制.系统工程，1997(4)

篇6

【关键词】机械电子;人工智能;科学技术;关系分析

进入21世纪，社会获得了快速的发展，科学技术得到了极大地进步，尤其是计算机技术更是获得了突飞猛进，正是在计算机技术的带动之下，人工智能技术也得到了快速的发展与进步。于此同时，机械电子工程技术也在若火如荼的发展之中，在机械电子工程发展的过程之中，机械电子工程与人工智能之间起到了相互促进与相互影响的作用，也正是这两种技术的相互影响成就了两者的共同发展与共同进步。本文正是基于这种情况，针对机械电子工程与人工智能的关系进行了系统的分析与介绍。

1.现代社会中机械电子工程的特点

20世纪以来，科学技术获得了巨大的飞跃，很多新兴学科也开始逐步的出现，更多的交叉学科也如同雨后春笋般出现于发展，各个学科之间的相互联系也显的更加密切，正是在这种环境之下，机械电子工程学应运而生。顾名思义，机械电子工程就是传统机械工程与现代电子信息技术相结合的一个学科，该学科将电子信息技术与机械工程进行了有机的结合，实现了两个学科之间的相互促进与相互融合，实现了物理学与信息技术的有效连接，这种跨学科的结合，实现了机械工程的人工智能化，由此可见，该学科有着自己的特点：

1.1 不同的设计方法

与传统的机械工程相比，机械电子工程已经超越了单一的学科，显而易见，机械电子工程是一个交叉学科，它充分的融合机械技术与信息技术，这就要求其在进行设计的过程之中必须充分考虑和应用自己的设计方法，在实际的设计过程之中，设计人员往往采用自上而下的设计方法，这种设计方法是机械电子工程设计之有的方法。

1.2 产品上的差异

机械电子工程的另一个特点就是其产品上的与众不同，与一般的产品不同，机械电子产品的结构看似简单，但是在实际的设计与开发过程之中却融入了很多先进的技术与理念，这就远远的超越了传统的机械，这就是产品的外观更加的轻盈小巧，同时可以实现更加的智能化与现代化，是生产力飞跃的具体体现。

2.机械电子工程的发展过程

前文已经讲过，机械电子工程并不是一个简单的孤立学科，它是一个涉及机械与信息技术的交叉学科，又受到人工智能理念的影响，因此是一个典型的交叉学科。正是由于该学科的复杂性造成该学科在形成的过程之中并不是一蹴而就的，相反，该学科在形成的过程之中经过了很多阶段，经过相关的发展才最终形成现阶段的机械电子工程：

2.1 机械电子工程学的开端

机械电子工程学的起步阶段是传统的手工生产，在这个阶段，机械电子工程学的发展十分的缓慢，这是由于此社会的平均劳动生产率相对较为低下，劳动力资源相对也较为匮乏，生产力的发展与进步比较缓慢，但是在一次次的尝试之中，机械电子工程还是逐步的发展起来了。

2.2 机械电子工程学的高速发展阶段

机械电子工程学的高速发展阶段主要是流水线生产线的成功应用，这一时期的生产过程已经具有了相应的标准，在很大程度上促进了生产力的发展与进步，并不断的拓展机械电子工程产品的种类，逐步满足社会的发展与需求。

2.3 机械电子工程的成熟阶段

进入21世纪，机械电子工程逐步走入其成熟阶段，逐步的形成了其特有的生产体系与发展体系，并实现了与现代信息技术与人工智能技术的完美融合，进入了现代机械电子工程的成熟阶段，不断的促进现代生产的发展与社会的进步。

3.人工智能的发展史

3.1 萌芽阶段

人工智能的萌芽阶段起源于法国，当时法国科学家首先研制出了第一部计算器，从此世界开始了人工智能的研究之路，直至冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在其萌芽阶段和其他技术一样，发展打偶较为缓慢，但是却为后来的发展积累了丰富的经验，为之后的发展奠定了坚实的基础。

3.2 第一个发展阶段

1956年美国人第一次提出“人工智能”的命题，并进行了相关的研究，这是引起人工智能第一发展高峰期的标志。这一阶段的人工智能属于较为简单的发展阶段，主要针对的的任务是：博弈、计算以及证明等任务。在这一阶段的确取得了一定的成就，这一阶段的主要贡献是大大的解放了人们的思想，使人们认识并了解了人工智能的可行性，对人工智能后期的发展起到了巨大的促进作用。

3.3 第二个发展阶段

1977年全球召开了第五届人工智能会议，这是人工智能发展的第二个阶段的开始，由此之后，人们认识到知识工程对于人工智能领域的重要意义与价值，并不断的进行相关的发展与研究，促使人工智能与实际生产相结合，逐步的推进了人工智能的快速发展与进步。也正是在这个阶段，人工智能获得了巨大的飞跃，并表现出广阔的市场前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

4.机械电子工程与人工智能的关系

机械电子系统具有不稳定性，这就使得机械电子系统在输入与输出关系的处理上比较困难。推导数学方程的方、建设规则库的方法以及学习并生成知识的传统方法，虽然在解析数学方面具有精密性，但是这些传统的方法还只能适用于一些相对简单的系统。然而现代社会所需求的系统是纷繁复杂的，往往会需要一个系统能够处理多种信息类型。

人工智能建立系统所采取的方法中，主要使用的是神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统能够实现对人脑结构的模拟人，能够分析数字信号并给出参考数值。而模糊推理系统则是通过模拟人脑的功能，来实现对语言信号的有效分析。在处理输入输出的关系上，这两种方法既有共同之处，也存在各自的差异性。神经网络系统在信息的储存上是采用分布式的方式，而模糊推理系统则采用规则方式实现信息的储存。神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系所以计算量一般都很大，而模糊推理系统的连接是不固定的，所以其计算量相对较小。

人工智能系统的建立于发展在很大程度上促进了现代机械电子工程发展与进步。在实际的机械电子工程的设计工作之中，我们必须依靠相应的人工智能技术植入，只有这样才能更好的促进机械电子工程的发展，与此同时最大限度的促进人工智能功能的实现。很显然这个过程相互促进的过程，只有在发展之中充分的考虑两只之间的相互结合，不断的开拓出全新的技术，促进两者之间的更好的融合才能不断的促进两者的共同发展，不断的促进其进步，实现机械电子工程的不断发展，推进人工智能的持续进步。

5.结束语

机械电子工程对于现代社会的发展有着极为重要的意义和价值，可以极大地提高现代社会的社会生产力，改善人们的生活条件与生产条件，促进人们生活方式与生产方式的变革。在实际的发展之中，我们必须充分的认识到人工智能与机械电子工程之间的关系，抓住两者发展的共同点与相通点，只有这样才能促进两者的共同发展。

参考文献

[1]王孙安.机械电子工程系统设计[D].西安交通大学机械工程学院，2006，10.

篇7

网友提问：连日来，世界冠军李世石与“阿狗”力战3局，战况可谓空前激烈、惊心动魄，最终李世石以0：3不敌“阿狗”。此一战，人类遭遇完败，我们该如何看待这场人类智能与人工智能的巅峰对决？

刘慈欣：1997年IBM的超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋冠军弗加里・卡斯帕罗夫；2015年10月“阿狗”以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾；这次“围棋人机大战”中“阿狗”再度力克世界冠军李世石。实际上，前两次的比赛就已经能够证明计算机在棋类方面超越人类，结果属于意料之中。虽然围棋在复杂程度和组成数量上远超国际象棋，它最多有3361种局面，这个数字大概是10170，比已观测到的宇宙中的原子数量还多。但不管怎样，计算机下棋的思维方式没有发生根本变化，可以说本质上是一样的。

计算机在很多方面超越人类已经是不争的事实，这点毋庸置疑。相较于前两次人类与计算机的对决，这次比赛的进步之处在于计算机的处理速度、数据库容量、检索和分类速度都有巨大提高。但总体来看，仍属于量变，而不是质变。对于人工智能技术而言，想要实现计算机模拟人的意识、思维以及信息判断，还需要计算机技术从本质上发生变化。举个例子，人工智能技术中包括模式识别功能，当前计算机能够识别出人的面孔，但是还不能理解表情，更无法通过人的肢体动作获取人类内心的想法。

网友提问：据谷歌公司介绍，“阿狗”已经拥有了极强的学习能力。“围棋人机大战”中，面对李世石“奇招”，“阿狗”从容应对，似乎看出它除了有超强的计算能力之外，还具备了一定的学习能力。如果它具备了这种能力，那成熟的人工智能技术离我们还远吗？ 李世石（中）

刘慈欣：从“阿狗”的表现来看，它主要展示出的能力还是计算机基本逻辑推理能力，至于谷歌所说的学习能力还没有得到完全验证。从人工智能的角度来讲，计算机最需要向人类学习的能力是基于有限信息基础上所产生的想象力和判断力，当计算机的逻辑推理能力和这些能力实现完美结合时，才意味着人工智能进入成熟阶段。

当前距离实现成熟的人工智能技术还很遥远，甚至可以说，未来能不能实现还是个谜。因为有两个重要的技术屏障无法突破，一是当前冯・诺依曼型计算机还不具备模拟人脑的强大能力；二是脑科学的发展速度仍然缓慢，人类对于自身大脑详细的深层结构和运作方式知之甚少。如果脑科学无法实现重大突破，那产生真正意义上的人工智能就是天方夜谭。

如《三体》中所说，当半人马座α星人发现地球存在生命体后，派出智子将人类的基础科学锁死，因为只要基础科学不能实现重大突破，那么应用型科学的发展是有瓶颈的。同样，人工智能技术的发展也遵循这个道理，在人工智能技术之下还有更为基础的计算机科学、脑科学等领域，只有这些科学技术取得重大突破后，人工智能技术才能迎刃而解。

另外，有些网友对人工智能心怀恐惧，这是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技术真的诞生了，人类还是有很多办法可以对它进行约束的。 李世石专心参赛

网友提问：作为人工智能程序的“阿狗”还需要进一步提升、完善，谷歌公司的负责人也表示，希望通过“围棋人机大战”找出它的弱点。不过经此一战，人类已经见识到了人工智能技术的强大能量，那么未来当这种技术成熟后，人类生活会发生哪些变化呢？

刘慈欣：这个现在还无法进行预测，不过可以肯定的是，人工智能的出现，意味着人类所做的很多事情都可以完全被计算机、机器人所替代。而且可以断定，计算机、机器人能凭借它们强大的能力帮助人类做出更多出色的成绩。到那时，机器人会走入家庭，像朋友一样与人类相处，甚至还可能为成为人类家庭中的一员。

将思路拉回现实，“围棋人机大战”再次让科技成为舆论热点，并引发公众对基础科学的高度关注，对于科学推广与普及有着积极的意义，会让越来越多的人真实感受到科学技术的魅力，从而产生浓厚的兴趣。同时，对于国家一直以来倡导的科技创新理念也有助推意义，相信人工智能技术会因此受到各方面的关注，吸引更多国家、企业与个人投入力量进行研究。

延伸阅读：

AlphaGo赢了之后 人工智能的必然

20年前，IBM的计算机“深蓝”打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，当时引起不少讨论与关注。而被视为“智力巅峰”的围棋，却是计算机所遇到的一个壁垒，一直无法攻破。如今历史终于被打破，当学习了人类职业棋手和顶尖棋手上万份的棋谱，并且进行了上千万场次自我博弈的AlphaGo出现时，不得不说这是一次质的飞跃。《自然》杂志总结了AlphaGo具备的四套重要算法，如走棋网络、快速走子、估值网络、蒙特卡罗树搜索等，已然具备了高水平的智能决策。

有人质疑AlphaGo没有情感，没有创造力，那么试想如果在比赛前不告诉人类，他对战的是AlphaGo，人类多半会肯定对方棋手的创造力。因为此前，机器的创造力一直不被人类认可，它们看上去死板而且麻烦。但是随着技术的发展，它们变得越来越简易而又快速，甚至成了必不可缺的“助手”。在大量工作中，按照固定流程处理的步骤正在变得完全自动化，而且这些自动化的流程还会像AlphaGo那样，在多种算法与自我博弈中寻求最佳优化。虽然不是每一个公司都像世界级棋手那样高超得屈指可数，但还是有大量公司对人工智能带来的智能水平优化趋之若鹜。

说到这里，不得不提一下，人类对于人工智能的恐惧也是有道理的。技术不一定带来大面积的失业，但是却会带来大量工作转移。大量的白领工作正在被人工智能优化，大量的机械生产管理有了全新的智能流程，大量的市场调查与分析具备新的智能水平，这是一种必然。

篇8

“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为ArtificialIntelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。对于“人工”，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。诞生对于“智能”，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的实现方式有2种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

2人工智能的发展

对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969年成立。第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。

3对人工智能的思考

3.1人工智能与人的智能

从哲学上的量变引起质变的角度来讲，人工智能在不断的发展过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能，但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具，其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。还有人认为人工智能是人类创造出来的，所以它一定存在着致命的弱点，也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响，而机器只是受到程序的影响，它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷，那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题，但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。

3.2对机器人三大定律的困惑

美国最著名的科普作家艾萨克．阿西莫夫提出过比较著名的机器人三大定律：第一定律，机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为；第二定律，机器人应服从人的一切命令，但命令与第一定律相抵触时例外；第三定律，机器人必须保护自身的安全，但不得与第一、第二定律相抵触。虽然这只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人类对与人工智能发展的一种期望与担心。人们害怕自己所创造出来的人工智能会伤害人类自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人类为中心的，而忽视了人工智能本身。或许这是人类的一种天性，世间所有的事物都应该围绕人类自身来定义、发展。就好像人类自以为掌控了能够改变大自然的力量，最终却被大自然反噬一样。同时，随着科学技术的发展，人工智能已经不单单需要逻辑思维与模仿，同时还应该将情感赋予人工智能。因为随着科学家对人类大脑和精神系统的研究的深入，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人类的自我中心又是否会伤害到人类自己创造出来的人工智能。

3.3对人工智能未来的思考

人工智能有着十分巨大的发展潜力，对于人工智能的研究虽然经过了很多年，但是这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。自动推理是人工智能最经典的一个研究分支，它的基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来人工智能最热门的研究内容里面就有自动推理，同时在该知识系统中的动态演化特征及可行性推理的研究是一个十分热门的研究内容，很有可能取得大的突破。机器学习一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果。但是许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分的说明在这方面的研究已经有了很大的进步。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进人了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。

篇9

关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术；应用

一、大数据时代与人工智能含义

（一）大数据时代

大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业中已经被应用多时，但是大数据这一概念真正被广泛熟知还是因为互联网技术以及信息行业的高速发展，大数据通常指在信息爆炸时代所产生的海量数据，在大数据时代人们获取信息、储存信息、利用信息的能力飞速提升，数据自身所拥有的价值被更深的挖掘，人们处理信息的方式和理念也斐然生了极大的变化，通常云技术与大数据这一概念是密切关联的，我们在应用大数据的过程中经常以云技术来建立相关数据库并实现对海量数据的科学管理，在大数据概念中，首先数据总量是极其庞大的，其次要求我们拥有科学高效的信息管理系统，由于数据量庞大，所以大数据时代下的数据信息呈现较低的价值密度，想要合理采集有价值信息，我们必须拥有科学的信息管理技术。这是大数据时代下信息数据的基本特征[1]。（二）人工智能人工智能概念的提出是比较早的，我们当前仍将其作为计算机科学的一个分支，我们想要了解人工智能，首先可以从字面意思来分析，首先是“人工”学术界对于“人工”的概念还是比较明确的，人工即为人工系统，就是通过人类科学技术所实现的相应技术能力，而“智能”一词就存在较多的解释和理解了，有人认为智能技术应该是类似于人类智能的一种高端科学技术，它应该具备类似于人类的意识，在面对各种问题的情况下做出“思考”并给出相对正确的答案，而诸如“自我”“思维”等一些其他对智能的解释也能够在一定程度上解释智能技术。我们自身对于智能的认知也只是人类本身的智能，那么当前人工智能技术可以认为是通过人类科学技术来实现一种类似于人类智能的电子系统，让其在工作中能够良好的对各种信息进行搜集并且根据自身逻辑算法达成与人类思维类似的思考过程，进而实现通过信息判断情况进而发出指令。这是我们当前对于人工智能技术的理解。

二、人工智能技术的优势

人工智能技术之所以在近年来受到广泛关注就是因为其技术概念的优势性非常大，我们在现代社会已经广泛实现了各种领域的自动化，但是这种自动化水平仅仅是在人工控制或者人为编写运行程序的情况下，通过系统或者机械来自动执行人的意识，那么这种自动化就仍然不是我们在自动化发展过程中的最终形态。人工智能技术的优势就是通过自身系统对相关运行环境和周边态势进行感知，同时依靠自身强大的信息处理能力和逻辑运算能力来实现对各种情况的自我判断，并且根据数据分析来得出一个相对正确的执行命令，从而实现真正意义上的自动化。虽然当前我们的人工智能技术还没能达到理想化的技术水平，但是我们已经能够让人工智能系统在一定的设计范围内实现对多种不同情况的自我处理了，以计算机网络技术为例，我们在使用计算机网络的情况下网络系统面对海量的相关数据是需要进行分层处理的，但是如何分层要取决于人们对于网络的具体使用情况，而人们使用网络的情况非常复杂，存在众多不确定的情况，何进行网络分层就是当前人工智能技术在强化网络优化服务上做能够提供的优势能力[2]。

三、人工智能在计算机网络技术中的应用

大数据时代下我们对于信息利用处理的依赖程度更高，可以说我们当前的生活过程中无时无刻不需要各种信息来支撑我们了解情况并作出决定，所以我们在生活中广泛的应用计算机网络技术来实现对海量数据的科学管理，在一计算机网络技术实现对海量数据科学管理的过程中，我们需要妥善利用人工智能技术来实现更好的管理效率和管理质量。

（一）人工智能在计算机网络安全上的应用

随着人们生活中对于计算机网络的依赖程度不断提升，我们对于网络安全也更加重视。计算机网络技术给人们带来的不仅有无限的便利，同时也有更加严峻的网络安全考验，在计算机网络安全保障上，人工智能技术能够发挥非常重要的作用。先进的网络安全问题来自于木马病毒入侵、垃圾信息等等方面，应用传统意义上的防火墙系统只能通过不断更新自身数据来实现对有限范围内的安全保护，而应用人工智能技术则可以让防火墙系统变得更加“聪明”，智能防火墙系统在使用过程中不断掌握正常的网络信息情况并且进行学习记忆，如果在日常使用中出现了异常情况，智能防火墙首先会对问题进行识别，从多角度去分析并识别先关情况，如果只是使用者的正常操作内容反馈则允许建立连接，如果存在高位风险则直接隐藏IP或者组织连接，实现智能化的网络安全管理[3]。在计算机网络安全上的应用主要是突显了人工智能技术的智能特性，人工智能技术在实际工作中能实现类似于人类思考的数据处理能力，通过对情况的辨别来达到有效区分各种不同情况，针对有危害的相关情况进行阻止，同时我们在整个计算机网络安全系统构建的过程中也需要妥善应用人公布智能技术，从多角度来实现对网络安全的维护作用。

（二）计算机网络系统管控中人工智能的运用

我们在应用计算机网络系统实现数据智能分析的过程中，必须将人工智能技术应用于计算机网络技术之中，首先凭借计算机网络提供的高速网络通道来实现超大体积数据的快速传递，进而实现良好的传递、储存，而对于数据的实际管理和分析上，则需要应用人工智能技术。我们在进行信息分析和信息管理的过程中经常使用专家系统实现问题的有效解决，这其中不仅要利用计算机网络技术，同时也要应用人工智能技术，我们能在实际进行信息应用的过程中，必须根据相关问题对数据库所有信息进行分析，压缩其价值密度，筛选更贴近于答案的相关信息，并且合理利用专家系统来获得最优解答[4]。

篇10

人工智能的含义于1956年第一次问世以后，于科研行业里快速兴起，不断发展成了一系列把计算机作为主导，涉及到生物学、心理学、语言学、数学逻辑、医学、信息论、控制论与自动化等覆盖面较广的新科技。与人工智能结合，让机器具有和人们智能阶段相似的体系，可以成功实现人类智能可以做完的任务。人工智能机理为讨论、研制怎样拓展、仿真人的智能的机理。人工智能技术是新发展起来的计算机科学其中的一个领域，它诠释了智能的本质，且于这个基础之上加工出一系列和人类智能相似的智能机器。这个行业的探究涉及机器人、语言分辨、图像分辨、自然语言处理等多个体系。电气工程主要探究的是与电气工程相关的信息处理、信息处理与计算机、体系运作、开发研究、自动控制及电子电气技术等。由于科学技术进步越来越快，计算机技术现已在人们生活里无处不在。快速进步的计算机编程技术有利于宣传、自动化输送及宣传。人们的大脑是非常精密的仪器，计算机编程不仅可以模仿它给信息实施研究、解决、互换、采集与答复，因此对人类大脑技术的研究可以有利于电气工程自动化的进步。电气自动化控制对于加大互换、加工、配置及运输等起着关键的作用，完成电气工程的自动化，能够减少投资的人力费用，节约更多时间。

二、人工智能控制器的好处

对于不一样的人工智能控制，必须采用不一样的措施来分析。然而部分人工智能控制器，比如：遗传算法、神经、模糊与模糊神经全部为一类不是线性的函数近似器。使用以上区分的方法有益做整体的分析，而且能够有利于为控制方案做整体性的研究。上面提到的人工智能函数近似器拥有普通的函数近似器而没有的好处。第一，大部分情形下，准确地知道控制物体的动态方程是相当繁杂的，所以控制器规划现实控制物体的模板的时候，常常能够出现许多无法预料的原因，比如参数改变和非线性时等，这些往往不能够掌控。但是人工智能控制器规划时能够无需控制物体的模板。按照降下的时间与回复的时间不一样，人工智能控制器经过一定的调节能够加强本身的功能。比如从降下的时间角度分析，模糊逻辑控制器优于PID控制器的四倍；从升起的时间角度分析，模糊逻辑控制器优于PID控制器的两倍。和传统的控制器比较，人工智能控制器拥有容易调整的特点。虽然没有专业人员的实时引导，人工智能控制器也可以采用回复数据以实施规划。还能够经过使用语言和有关信息等形式实施规划。人工智能控制拥有非常大的同一性，键入以前没有见过的数据便可以出现非常高的数值，能够减少驱动器给其造成的不良反应。针对一些控制物体，即使现在未使用人工智能控制器也能够有非常好的影响，然而针对别的控制物体，并不确定是否有类似的非常好的影响，所以对于规划需要根据实际问题制定具体的解决方案。对于模糊化与反模糊化，假如使用适应模糊神经控制器与隶属函数，可以准确地实施定期核实。对于完成此成果的多种方案里面，唯有经过体系工艺的应用才可以获得固定的数值，加上简便的拓扑组构，可以达到非常快的自学程度。

三、人工智能于电气自动化里的应用

人工智能探究的重要目的是让机器可以完成部分一般要人类智能胜任的繁杂任务，电气自动化为分析和电气工程相关的体系运作。人工智能的组成部分包含逻辑推导、定理证明、机器人学、专家体系、自然语言理解，人工智能的使用表现在问题解答、自动程序规划、行为功能、思维功能与感知功能等。但是以上方面全部表现了自动化的特点，传达了同一个主旨内容，那就是加强机械人们意识功能，提高控制自动化。所以人工智能对于电气自动化行业将会起到非常重要的作用，电气自动化控制同时也需要人工智能的加入。由于人工智能技术进步地越来越快，许多科研工作者开展了对于人工智能在电气工程自动化控制中的探讨，比如：怎样把人工智能体系使用到问题的判断及预料、电气产品规划及爱护或控制等。从如何更好地规划产品角度讲，规划电气装置是相当复杂的任务。需应用电器、电路、电机和磁场等多课程的专业知识，还需应用传统规划里的经验。

四、结语

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关键词：学科学习网站；人工智能与模式识别；.NET

中图分类号：TP393.092 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 04-0000-01

.net-based Disciplines Website Design and Development

Ma Manli

(Hainan Normal University,Haikou571158,China)

Abstract:According to the features of campus net,combine to the web construction of our school,to put up the website design process under the internet environment,it specifics to Artificial Intelligence and Pattern Recognition for an example,design a subject website system based on .net for learing,this system build bridges with information technology network construction and subject courses,in a word,it combinned to the information technology and course disciplines together.

Keywords: Disciplines learning website;Artificial Intelligence and Pattern Recognition;.NET

近年来，随着科学技术日新月异的发展，人工智能与模式识别技术已逐渐上升为计算机学科的重要分支。与此同时，也衍生出很多和人工智能与模式识别有关的重要学科，如《人工智能原理与方法》、《现代模式识别》、《人工智能与专家系统》、《人工智能及其应用》等等。然而，这一内容可以说在计算机方面还是一个年轻、稚嫩的领域。如何让学生了解并快速掌握这些技术，以及如何实现教师与学生的互动的问题迫在眉睫。而学科网站开发技术的应用正好可以实现这个目的，学科网站的本质是一个基于网络资源的学科研究、协作式学习系统，它通过网络学习环境，向学习者提供大量的学科学习资源和协作学习交流工具，从而让学习者体验和了解科学探索过程，提高学习者获取信息、分析信息、加工信息的实践能力和培养良好的创新意识与信息素养。

一、网站系统的需求分析

需求分析实质上是一个建模过程。是用户向开发者提出需求，开发者满足用户需求的过程。是为最终用户所看到的系统建立一个概念模型，是对需求的抽象描述；它主要包括系统功能需求和基本业务模块2部分内容；

（一）系统功能需求

1.系统管理员可以对网站进行维护和批准用户的注册申请，以及对用户所上传的资料进行审核工作；2.普通注册用户可以浏览网页、下载相关资料、进行在线学习等操作；3.游客只能浏览网页，也可以进行用户注册，但是无权限上传或者下载题库资料。

满足上述需求的系统主要包括下面几个模块：

（1）数据库管理模块：提供使用者录入、修改并维护数据的途径。

（2）基本业务模块：注册用户可以浏览网页、上传或者下载题库资料、进行在线学习，其中管理员还可以对网站进行维护和批准用户的注册申请；

（二）基本业务模块

1.浏览网页：注册用户（包括管理员和普通用户）可以浏览网页；2.上传题库资料：普通用户注册登录之后可以通过链接等方式上传关于人工智能与模式识别的学科资料；3.下载题库资料：普通用户注册登录之后有权限下载关于人工智能与模式识别的学科资料；4.在线学习：普通用户登录之后可以进行在线学习操作；5.页面维护：管理员可以使用此模块对网站的页面进行更新或者维护；6.用户注册批准：管理员可以使用此模块批准用户注册。

二、网站系统的概要设计

这个环节是对网站中每个模块要实现的功能进行规划，重点完成网站的框架设计、数据库设计、网络环境设计等；

（一）网站的框架设计

（二）网络运行环境设计

该网站主要用于教辅教学工作，所以可以确定其采用ACCESS2003作为数据库服务器，IIS作为测试服务器，另外采用基于WEB技术的B/S框架结构，以为开发语言，采用SQLSERVER数据库，运行于服务器端，结合软件项目管理，系统分析与技术、数据库设计等有关理论设计实现专题。

（三）数据库设计

该网站的数据库包含很多信息，可以将这些信息抽象为下列系统所需要的数据项和数据结构；

1.用户USER（用户姓名，身份，密码，性别，专业，年龄，QQ）；2.学科内容（学科标题，资料上传时间，学科课程资料来源）；3.学科内容表（用来保存学科信息）

三、结束语

利用网站开发技术提供和展现教学资源很有必要，它使信息技术对人类学习方式的变革具有深刻的影响，换言之，进行学科教学与信息技术的无缝结合，是未来学校教学的趋势之一，对当前学校教育教学改革具有一定意义。相信今后学科学习网站的建设会有更为广阔的发展空间。

参考文献：

[1]朱成,刘成智,陈明.基于WEB的精品课程网站管理系统的设计[J].广西工学院学报,2008,9:38-41

[2]谢幼如,尹睿.专题学习网站的教学设计[J].电化教育研究,2003,(1):34-38

[3]金雪云,简明教程（C#）篇[M].北京清华大学出版社,2005:150-243

[4]李陶深.人工智能.重庆:重庆大学出版社,2002

[5]戴汝为,王珏,陈兆莹.关于可视知识的讨论.模式识别与人工智能,1998,1(2):52-57

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关键词 机械电子工程；人工智能；信息处理

中图分类号TP391 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）58-0114-02

0 引言

传统的机械工程一般分为两大类，包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程，而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。最初，电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合，随着科学技术的不断向前推动，传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域，同时，人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。

1 机械电子工程

1.1 机械电子工程的发展史

20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。

机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。

1.2 机械电子工程的特点

机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：

1）设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；2）产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。

机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。

2 人工智能

2.1 人工智能的定义

人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。

2.2 人工智能的发展史

2.2.1 萌芽阶段

17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2.2.2 第一个发展阶段

在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。

2.2.3 挫折阶段

60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。

2.2.4 第二个发展阶段

以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

2.2.5 平稳发展阶段

由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

3 人工智能在机械电子工程中的应用

物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。

由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1）推导数学方程的方法；2）建设规则库的方法；3）学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。

通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值；而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数；不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义；神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式；神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息；神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小；神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。

随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。

4 结论

科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。

参考文献

[1]傅丽凌.杨平.机械专业综合型试验平台的建设[J].电子科技大学学报社科版，2005，7（增刊）.

[2]陈庆霞.人工智能研究纲领的发展历程和前景[J].科技信息，2009，33.

[3]史忠植.高级人工智能[M].科学出版社，2006.

篇13

关键词：智能化技术；电气机械工程；应用

自从我国加入世界贸易组织之后，我国社会经济得到了快速发展，有效推动了我国工业的发展。现阶段，我国正处于社会主义市场经济体制下，市场竞争促使企业对自身的市场竞争力尤为重视。就电气机械工程领域而言，智能化技术的应用能够提高电气机械行业的工作效率，有效提升了市场竞争力。智能化技术随着科学技术的发展，不断更新发展，有效的提升了电气机械工程自动化效率。鉴于此，本文对“智能化技术在电气机械工程中的应用”进行深入探究意义重大。

1. 人工智能概述

对于人工智能，其主要是通过机器代替人工进行操作，从而实现节约人力资源这一目的，有效的增加了经济效益。现阶段的人工智能不仅仅能够代替人工工作，还能够完成一些人工不能完成的工作，由于机器操作完全受到精确的程序控制，并不会出现工作疲惫状态，能够使得工作效率得到有效的提高[1]。

随着社会经济的发展以及科技的不断进步，人工智能同样在实践中不断完善，并在人们日常生活中得到有效的推广应用，极大的便利了人们的生活。近年来人工智能发挥的作用逐渐增大，呈现出人工智能与人们生活相互促进以及发展的新局面。

2. 智能化技术在电气化工程中的发展现状

对于智能化发展，是市场竞争加剧以及科学技术发展的必然产物，其主要是由于社会需求与人工生产力之间的矛盾。智能化技术在电气化工程中的应用，有效提高了产业生产效率。近年来，随着科学技术的不断进步，智能化技术逐渐成熟，并且在电气机械工程当中发挥的作用越发重要。当前智能化技术已经在社会各领域中得到有效的推广应用，诸如农业灌溉、信息处理以及电气化工程等，不仅仅有效节约了人了资源，还创造了客观的社会经济财富[2]。换一种说法，智能化技术为社会经济发展提供了强大的技术基础。

3. 智能化技术在电气机械工程领域中的应用

对于智能化技术的应用，其主要是由于我国社会的需求的不断增加。对于电气机械工程而言，电气技术具有较强的专业性以及技术性，要想提高工作效率，必须实现自动化，才能够有效保障企业的经济利益最大化。与此同时，智能化技术的应用还能够保证电气机械工程的安全运行。现对智能化技术在电气机械工程中应用进行深入分析，具体内容如下：

3.1电气机械工程中变电站的自动化

电气机械工程工作效率直接关系到人们的生产生活质量，同时对人们日益增长的物质文化需求具具有重大影响。变电站作为电气机械工程的最为重要的一部分，其直接关系到电气机械工程安全运行，智能化技术在变电站当中的应用，能够避免人工操作的误差，从而有效提高操作准确度以及工作效率。此外，智能化技术的应用，可以依据变电站的实际运行情况可以实现自动的职能变动，其主要是采用微机设备代替电磁装置，利用电缆代替电力信号，从而实现了数据传输的自动化，有效提高了生产效率。

3.2机器故障检测实现自动化

众所周知，机械设备在长期的使用过程中，会由于老化、磨损等原因出现故障。在智能化技术应用之前，一旦机械设备出现故障，必须通过人工查找故障点，不仅仅效率低下，还对故障位置拿捏不准确，促使电气机械工程的运行效率低下。智能化技术的应用，促使这一问题得到有效的解决。智能化可以在电气设备运行时，自动记录运行数据，一旦出现故障，只要根据不正常数据，就可以快速查询故障位置，有效减少了故障排查时间，从而有效增加了电气机械工程效益[3]。

3.3对控制系统的自动化建设。

控制系统在电气机械工程中尤为重要，其实现自动化能够避免不必要的资源浪费，从而有效增加电气机械工程经济利益。此外，智能化技术的应用，能够实现资源的优化配置，利从而实现经济型办公。最橹饕的是在日常的机械故障处理、数据控制等均可以实现经济节约型，同时在人力资源上也会有所节约，最终实现经济效益。

4. 结语

综上所述，随着社会经济的快速发展以及科学技术的不断进步发展，市场竞争的加剧，企业有必要加强智能化技术的应用，从而有效提升企业办公水平，进而实现企业经济利益最大化。智能化技术在电气机械工程中的应用，能够实现自动化管理，从而使得调控作用得到充分发挥，有效提升了电气机械工程的工作效率，有利于社会发展。

参考文献：

[1]杨宇博.电气工程自动化中智能化技术的应用探究[J].中国新通信，2015，02：92.

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关键词：智能科学与技术；科学研究；专业建设

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。

在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。

厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。

2　厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展

厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。

厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、Web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者Hugo de Garis教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。

经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被EI、SCI等检索的论文达200余篇。

在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括XMMT汉英机器翻译系统、Matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和Neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。

在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。

3　厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况

厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。

3.1　本科生专业建设

在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。

为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。

为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际 相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。

3.2　研究生专业建设

厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。

在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。

在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。

在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。

4　总结与展望