时间：2023-06-22 09:32:53
导语：在人工智能工作方向的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
关键词：人工智能；人机交互；机器学习；深度学习；数据挖掘
中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌AlphaGo打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。
2 人机智能的研究方向
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：
2.1 逻辑推理与证明
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。
2.2 问题求解
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3 自然语言处理
自然语言处理也叫自然语言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。NLP是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是NLP的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4 专家系统
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。
专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5 机器学习
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。
3 人工智能的应用
人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
3.1 人工智能在各个行业的应用
人工智能已经运用到人类生产生活的各个方面，主要包括以下几点：（1）以智能汽车为代表的自动化交通方式。（2）种类繁多的家庭智能服务机器人。（3）用于临床支持和病人看护中的自动化智能设备及医疗器械。（4）智能教育辅导系统、线上学习和智能辅助学习设备的普及。（5）基于图像处理和自然语言处理的各类音乐社交软件及VR设备的兴起给互联网娱乐时代带来的巨大变革。（6）逻辑证明及智能分析在公共安全领域的预测及防范。（7）大量重复机械的劳动逐渐由智能机器取代，人类承担着更多的创新及实践工作。
3.2 人工智能生活应用实例
作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制I域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。
4 人工智能的发展历程
人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却异常迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：
（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的DARTMOUTH学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。
（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由Bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
（6）从1956年AI概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
5 人工智能的未来与发展趋势
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，简称ASI）时代下AI是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
6 结语
在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
参考文献
[1]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横，2007，36（5）：17-18.
人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代？
近年来，人工智能已经从科学的神坛走入了经济的大潮，成为了各大公司争相竞逐的新战场。
在中国，BAT纷纷在人工智能领域布局：李彦宏声称“互联网的未来在于人工智能”，百度的百度大脑、无人驾驶汽车初具规模；腾讯发挥微信、QQ的强大优势，在语音识别、图像识别、人脸支付领域发力；阿里巴巴则以阿里云为基础，将人工智能的基础――数据生态系统做大。而国外的谷歌、微软、FACEBOOK、IBM等巨头，也在人工智能领域全力推进，从当年IBM的深蓝到今天的阿尔法狗，仅仅是巨头们在人工智能领域尝试的冰山一角。 什么是人工智能
尽管随着人机大战，人工智能已经成为了一个耳熟能详的热词，但究竟什么是人工智能，却在行业内都难以有一个确定的定义。其实简单地说人工智能就是对人的意识、思维过程的模拟，但之所以人工智能的定义难以确认，关键在于对“智能”的定义难以确认，在人工智能领域经常有一句话说：我们连人的智能是什么都不知道，何谈人工智能？因此目前大家普遍认可的还是由约翰・麦卡锡（John Mccarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。简单地说，如果说机器人是要在完成人类四肢的工作，那么人工智能则是要完成人类大脑的工作。
人工智能为什么这么火
其实人工智能早在60年前就被正式提出，几十年来也一直在飞速发展，但似乎在过去的日子，普通人更多地是通过《终结者》、《我，机器人》等科幻电影了解到人工智能，但为什么今天人工智能突然成为了大家关注的焦点呢？来自微软研究院的芮勇认为，除了这些年所谓算法的演进和提升外，几个物质方面因素的发展也将人工智能的应用成为了可能。首先在于背后计算能力的飞速发展。人工智能背后需要有强大的计算能力的支撑，我们看到是阿尔法狗击败了李世石，其实阿尔法狗只是一个程序，在背后则是强大的超级计算机的运算。据中国最大的超级计算机制造者――浪潮公司的科学家刘军介绍，目前，超级计算机的性能发展迅速，一台超级计算机已经能够达到一百万台电脑的运算能力，因此，在计算能力上将人工智能需要的超级运算成为可能。其次，人工智能需要对海量的数据进行分析，就必须拥有海量的数据，而几十年的互联网的发展，让人类社会中海量数据的产生于收集成为了可能。第三，4G技术的普及，让数据随时随地的链接已经成为常态，也让大量数据的传输成为可能，使用场景的便利化，给人工智能走进日常生活提供了多种可能。如果说人工智能原来是一粒种子，但阳光、温度、湿度等外在条件还未具备，因此一直蛰伏在科学家的研究室里，那么今天，正是人工智能即将破土而出的时刻。
既然人工智能时代已经到来，那么无论是科学层面、经济层面，还是我们生活中的人工智能三大猜想就无可回避地出现在我们的面前，让我们看看中外人工智能专家将给出什么样的答案。 人工智能是否会比人聪明？
在硅谷的美国宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就声名显赫的大学―“奇点大学”。其校长雷・库兹韦尔认为，伴随生物基因、纳米、机器人技术几何级的加速度发展，2045年左右，人工智能将来到一个“奇点”，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代。那么，人工智能真的将比人类聪明吗？
对于这个问题，科大讯飞董事长刘庆峰坚决认为，人工智能一定能够超越人类，因为通过互联网万物互联，可以把所有人类的智慧汇聚到后台，通过深度神经网络来展现，所以人工智能到时候不是跟单个人比，它是把所有人的智慧汇聚在后台，来跟单个人比，所以它在绝大部分场合下会表现得比人类更聪明。微软亚洲研究院院长洪小文则认为人工智能在大多数情况下比人类更具有能力，但它仍旧无法与人类的智能相比，因为，人类最可贵的能力在于创造力，而这一点上人工智能无法与人类抗衡。被称为中国人工智能布道者的搜狗创始人王小川指出，原来我们都认为人工智能缺乏创造力，但现在人工智能的发展已经否定了这一点。拿阿尔法狗在人机大战中的表现来看，它的很多招法都是传统围棋理论所难以接受，对人类棋手而言匪夷所思的。因为以前是人类告诉机器方法该怎么做，到阿尔法狗的时候，人类开始不用告诉计算机方法，只告诉人工智能目标：就是要赢，这个方法和答案让它自己找。但即便如此，也不能认为机器能够比人聪明，因为必须要人类为人工智能设立一个目标，它才能够产生后面的学习。
所以对于人工智能而言，可以在很多时候轻松击败人类，但它仍受到两方面的限制，第一条是它只能从人类已有的各种各样的行为和判断的数据中去学习，创造不了人类没有经历过的全新的方向。第二是机器设计不了规则，必须由人来设立规则或者说是算法。 人工智能是否会取代人类？
当机器有了智能，自然而然就会让人们想到他与人类的关系，所以在《终结者》中出现了“审判日之战”，在《黑客帝国》中出现了人与MATRIX（矩阵）的对决，而科幻作家阿西莫夫则防患于未然地提出了“机器人三定律”，那么，人工智能的发展真的会取代人类吗？
小I机器人的创造者袁辉对此持悲观态度，他认为整个目前人类文明是在走向一个下滑的阶段，所以在这种阶段下面，人类最后会被终结，这可能是一个时间的问题。从本质上说，这是人类自己的问题，人类创造了人工智能这样的一个物种，这个物种与人类是和谐共存还是竞争，完全取决于人类的发展。而搜狗董事长王小川则预测当人类面对人工智能的时候，会与人工智能共同进化，人工智能将最终会成为人类的一部分，人工智能既会帮助人类，也会约束人类，二者将是一种合体的关系，最终人会变成新人类，会进化成新的物种。
科大讯飞董事长刘庆峰承认因为人工智能可以在后台汇聚人类的各种智慧，所以在很多的复杂的活动中可以超越人类，但是最终是被人类所管理和控制的。因为机器没法自己设定规则，所以它一定是在人类定的大规则下来为人类服务的。最后人和机器会相互耦合在一起，推动整个世界的进程。
其实，在人类发展的进程当中，每一个新技术的出现总会伴随着争议、误解甚至是担忧或者是恐惧，在十九世纪工业革命的时候，英国的产业工人担心机器抢了自己的工作，于是纷纷去烧机器、毁机器；两百年前，在美国大约70%的人口都是农业人口，而大型机器和生产线出现后，几乎抢夺了所有的农业人口的工作。但现在美国只有1%的农业人口，而那69%的人并没有因此而失去他们的生活或者是工作，反而在机器创造的更多的新领域创造了新的工作，寻找到了新的生活。相比那个时候，人类进化了，因此人类就是在不断认知自我的过程当中，去拥抱越来越美好的新生活。 人机大PK
尽管有预言人工智能将逐渐地接管人类的种种职业，但那毕竟是未来，现在，人工智能在一些常见的领域到底达到了什么样的水准？让我们看看人机在几个职业上的PK。
项目：语音识别
规则：由人工智能和人类速录师同时听一段声音，并将其转化为汉字，看谁的准确率高。
结果：
1、速度：双方速度几乎一样，都是在语音播放的同时完成了录入。
2、准确率：准确率都达到99%以上。
应用场景：目前，语音技术主要应用领域是：导航和音响系统、智能可穿戴设备、制造业、智能家居、电信领域、医疗领域、教育等领域。预计在2017年以前，全球语音识别市场将达到1330亿美元。
视角延伸
1、在嘈杂的环境，多人对话的情况下，人工智能尚缺乏足够的辨别能力。
2、对于方言，人工智能的准确率明显降低，需要专门的数据库予以支撑。
3、人工智能的语音识别已经拓展到多种语言，已经初步达成了实时翻译功能。
4、在未来万物互联时代，语音识别将成为人机对话、打通各个平台的接口。
项目：驾驶
规则：无人驾驶汽车在高峰期于北京东三环行驶，看行驶的平稳度与安全性；无人驾驶汽车在专业赛车场进行18米S弯绕桩跑，就是赛车手考赛车水平的时候，会有这一段考试，从头到尾如果是人驾驶一般要14分钟，用智能机器人可以做到13分钟多一点，就是说比赛车手还少一点时间。
结果：
1、实地无人驾驶顺利完成，放置于车顶的打火机，硬币等物件没有掉落。
2、专业赛车场进行的18米S弯绕桩跑，人驾驶一般要14分钟，人工智能可以做到13分钟。
应用场景：当前，世界大型汽车制造商都在致力研究无人驾驶汽车技术。该技术在减少拥堵和安全隐患等方面大有作为。根据业内预测到2020年，无人驾驶汽车市场将达到6亿美元。
视角延伸
1、人工智能还不能处理很多复杂的情况，在技术上仍然具有很大挑战。
2、无人驾驶的目标第一是解决因为人为的因素造成的安全性；其次能够将人类从驾驶的烦琐中解脱出来。
3、专家预测，未来五年无人驾驶的发展方向将是“增强驾驶”，即汽车同时具有人类驾驶与无人驾驶功能并存，人与车的关系就如同当年人与马的关系一样。
4、无人驾驶设备能否小型化将成为无人驾驶能否走向应用的一大门槛。
项目：图像识别
规则：由人工智能和人类同时识别三张明星在不同化妆、衣物时的图像，看谁能准确地认出；同时识别三种长得相似的普通人的照片，看是否能够辨认出这是否是同一个人。
结果：
第一次辨认结果人工智能胜过了人类。
第二次因为有一张图片面部有头发遮挡，人工智能表示无法识别。
应用场景：目前，图象识别技术主要应用在：导航、遥感图象识别、天气预报、环境检测、通信、军事和公安刑侦、临床诊断和病理研究等领域。
视角延伸
1、使用图像识别技术，在大量摄像头拍摄的画面中无论要找罪犯还是要找失踪的人口，效率将会比人类识别高出很多。
2、跟人脸识别和语音识别相结合起来，将极大地提高对个人身份的辨识度，在金融支付领域具有广阔前景。
3、图像识别将进一步发展成表情识别，可以在第一时间感知人类情绪，并采取相应措施。如在驾驶中如果智能摄像头能够感知司机情绪不稳定，可以提前采取措施，减少事故发生可能性。 观点大碰撞
对于人工智能，过去很多人定义过，它要有比较高的自感知能力、自主决策和控制能力、对安全和意外的自动预警和防范处理能力等，它要能在较少人为干预的条件下完成工作和服务。但要强调的是未来人工智能跟过去不同的地方，未来的人工智能一定是终端跟云端协同创新实现的智能控制与服务的。有了网络以后，人工智能就不仅是靠机器内的软件硬件系统来操纵，还可以在使用终端和云端之间实施交互协同来实现，它的水平和能力会远远超过历史上单部机器的智能行为。其实阿尔法狗也有很多东西是在云端计算，而不在终端。所以这是一个未来的方向。
人工智能技术可应用的领域是非常广泛的，可以说是无处不在。它可以应用在生产制造业，还可以应用在各种服务领域。比如金融服务、医疗服务等都可以用人工智能技术；学习方面，也可以用来提升学习效率；还有农业领域，可以借助人工智能技术判断施什么样的肥料、怎么样防治病虫害等，快到收获季节还可以通过人工智能技术预测预判市场销售，这对农产品的行销也都会有大的帮助。
“中国制造2025”提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本，智能制造是核心。制造经历过不同的时代，第一次工业革命以后是机械制造时代；第二次工业革命以后是机电结合了起来；后工业阶段，上世纪80年代以后又加了电子、机械电子一体化；而信息网络出现以后，现在和未来的制造是网络智能的时代的网络协同智能制造，制造过程、运行服务过程都将数字化、网络化、智能化，这是制造业发展的方向和技术创新的核心。
邬贺铨：中国在人工智能应用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代，那时候中国还没有开始研究。不过，人工智能在前50年里还停留在科学家的圈子里，没有走向应用。这些年中国人工智能的研究跟其他新生领域的研究一样，取得一些好的成果，但是总体上与国外还是有差距的，在一些有影响的文章发表、人工智能原创的技术，包括支撑人工智能的产业等方面我们还有差距。
不过，应该说中国的人工智能在个别领域做的还是很不错的。比如说，科大讯飞在中文的语音识别上是领先的，百度、阿里、腾讯也在关注人工智能，不但自己在培养专家，也从海外引入一些高端人才，努力缩短我们与国外的差距。
中国机器人也做的不错，严格来说，我们机器人是广义的机器人，传统讲的机器人是工业机器人。我们的机器人产品以面向社会消费应用为主，产能产量已经占到世界较大市场。沈阳自动化所和新松机器人等公司从事机器人研究很长时间了，他们在做工业的机器人，也取得了不少的成绩和应用。但是在大型生产线上，目前应用的工业机器人还是以国外产品为主。
中国在无人驾驶车的应用方面跟美国相比也不会差距很远。现在百度的无人驾驶车，按照现在的水平也有望在未来的一两年内应用了。不过，无人驾驶需要很多技术，而现在国产车内的车载电子系统还是进口的，如果说不能在汽车总线上突破，我们的无人驾驶车在核心技术上还是有不少差距。
总体来说，在人工智能的应用上中国走得很快，展望未来不仅会缩小与国际的差距，也会走在前面。中国正处于经济发展方式转变和两化融合的重要阶段，需要大量的生产自动化手段，中国的人工智能的市场非常大。
张潼：人工智能的核心技术就是让机器学习
现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。把一个原材料变成你真正所需要的系统或者产品，这是它的能力。从机器学习的技术来讲，如何实现规模更大、创新还有实时更新的效果，这一系列的技术能力使得所有公司都非常感兴趣。
总体来讲，数据处理的核心能力就是机器学习能力，还有高性能计算。处理大数据也要有计算平台，最后是一系列应用，包括广告、无人车，包括其他行业的探索。
此外，现在的医疗有各个环节，其中一个环节和互联网紧密相连，当病人患病的时候，去医院之前往往会自己看看是什么毛病，会有自我诊断或者自我询查信息的过程，但是百度搜索信息不太足够，因为只能找到相关网页，并不直接相关。其他的一系列互联网公司也会有这样的平台去帮助查询者对接，像对接医生和对接专业的知识一样。
从我们的角度来讲，实际上可以利用人工智能的能力去做这种系统，这种系统有几个形式，比如说病人会用口语化的形式表达，医生比较专业，病人不知道很多专业名词。如何把口语化和专业知识对接需要设定自然语言的病症，这也是病人希望交流的形式。
从机器智能角度上要有交互、引导以及对话，另外还要把信息综合起来，这样会有更好的理解。如互联网+零售业，百度怎么和零售业相结合，这是研究院思考的问题。如果打通线上线下，就知道这些客户线上的行为和喜好，以帮助线下的商家找新客户。而利用机器学习建模技术把这些人的喜好或者类别分列出来。
如何理解大数据和人工智能的关系，大数据是它的源泉。世界上很多国家很重视收集数据的能力，因此也使得它在下一阶段将有大大提升。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。
Jim Lawton：机器人需要更加智能化
长时间以来，机器人只能在不变的工作环境下工作。我们需要为机器人定制适合的工作环境，这个安排在一些工厂行得通，但是大部分工厂的工作环境不一定能配合。
我们通过编程让机器人执行一些任务，机器人会按照设定好的程序工作，但这不是智能机器人。更加智能的机器人是这个行业重要的突破和创新。我们现在拥有更优秀的机器人――能够在不完美的环境下工作。操作任务自动化进程不断地在创新。此外，随着机器自主学习及深度学习等人工智能的进步，认知任务的变化也是日新月异。
人机协作将主要在两个方面发生变化。一方面，以往我们需要请专家为机器人编程，然后执行任务。现在则通过演示来培训机器人。在未来，人类员工将“告诉”机器人去做什么，机器人只需要“看”着去学，从人类那里学习，也可以从另一台机器人那里学习。另一方面，我们深信只有人类能自主工作。制造业的新趋势是结合传达实时遥测数据的机器人和能累积结构化和半结构化数据的软件数据平台，然后供人类理解及诠释信息、并且做出明智的决定以提升工作流程，促进持续创新。
因此来说，人类和机器人将并肩工作，共同解决问题，提升工作流程，并能一起处理更多的任务。操作任务和认知技术自动化相结合是制造业创新时代的必然趋势。
SEARI在去年11月成为Rethink Robotics在华首家分销合作伙伴。协作机器人是Rethink Robotics的核心优势，Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作，从而不断革新制造业的生产方式。
协作机器人和传统的工业机器人有很大的区别。传统机器人对精准定位、速度、精度、刚性等方面有硬性要求，相对而言，易用性、操作灵活性及安全性正是协作机器人的优势，国内很多企业对两者的比较已经有一定的了解。
在过去几个月，我们的销售团队已经走访一百多家企业，向它们推广Rethink Robotics的方案，获得非常好的反响。但协作机器人真正进入中国市场还需要有一个磨合的过程，现在不少国内制造业的工厂都是几年前、甚至十多年前建好的，当时的厂房设计是按照人手操作的思路来设计的，完全没有把机器人的元素考虑在内。
关键字：电气工程人工智能计算机技术
中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：
智能化是新崛起的高科技技术，它将人工智能理论和计算机技术结合在一起，应用于多个领域。智能化技术在电气工程领域可应用于优化产品设计、自动控制、系统运行、信息收集和故障诊断等方面，能够有效地提高控制精度和工作效率，弥补和改进电气工程中的缺陷和差错，大幅度地加快了电气自动化学科的发展，尤其是自动控制领域。设备的智能化，控制系统的稳定化，是电气工程技术的一次巨大革新。
一、智能化技术的应用理论基础
智能化技术应用是以一门涉及多学科知识、综合性较强的学科为理论基础的。智能化技术研究的方向是如何将人工智能应用到机器上，使机器能够完成高危工作等人类难以完成的工作。电气工程行业主要研究相关的信息收集处理、自动控制等科研和控制项目，将计算机技术应用于电气工程具有很强的实用性和适用性。智能化技术作为计算机的高端技术，已经在电气工程自动化控制工作中得到应用，并发挥了作用。在电气工程中应用智能技术，可以大幅度提高工作效率，减少资本投入，可以减少工程控制人员，实现资源的合理分配。
二、智能化控制技术的优势
1、快速高效
相比于低效且缓慢的传统控制方式，智能控制技术传达指令速度快，并且错误发生率极低。智能控制技术通过数字化手段向需要控制的设备发送精确的指令，高速到达后，设备就可以完成指令。
2、能够实现全天监控
电气工程通常需要全时段运行，而许多疏于监测、管理或在传统管理模式下难以监测、管理的时段和区段经常发生电气故障。而智能控制技术通过数字化手段能够对电气系统进行全方位、全时段监控，同时能够及时的将系统信息传送给控制中心，并将指令反馈到系统。智能化技术的应用实现了对电气工程的实时监察和控制。
3、安全性更高
高温、低温、潮湿等恶劣环境能够引发电气工程系统的一些机器故障，造成重大事故并极有可能造成人员伤亡。而智能控制系统通过远程遥控功能，可以实时监控、及时反应、大大降低事故发生率和减少恶劣环境下工作人员受到的安全威胁。
三、智能化技术在电气工程中的应用现状
人工技术的应用实现了以下控制功能：1、实时采集开关量与模拟量等数据信息，并加以储存和处理；2、通过模拟系统和设备的运行，以画面的形式真实的呈现出来，实时监测显示电压等数据，并进行模拟计算生成趋势图；3、在电气工程中使用专家系统能够生成报表、日志并储存数据等；4、能够实现实时记录故障、捕捉波形、记录顺序等工作；5、实现通过计算机对电气工程系统的控制，能够限制权限，加强值班管理；6、能够实时在线分析处理数据，设定修改参数；7、实现了智能监控，通过简单易于分辨的形式自动报警，并对故障进行记录。
四、电器工程自动化控制的智能应用前景
随着社会进步、科技发展，人工智能技术也越来越成熟，应用领域也愈加广阔。人工智能在电气化工程控制中的应用主要涉及优化产品设计、故障诊断、以及控制保护等方面。
1、产品设计优化中的智能化应用
电器产品的设计过程是一项集合了理论和经验知识、涉及多学科知识的的复杂工作。相比于采用经验结合大量实验手段、缺乏充足技术支持、工作效率低下的传统设计模式，人工智能在优化产品设计方面的优势十分突出。通过计算机的帮助，实现了设计的高效化、智能化，减少了构思到投入生产的时间。作为人工智能技术的主要算法之一的遗传算法，其拥有的全局寻优能力和自动适应调整搜索方向的能力十分适合产品的优化设计，而人工技术的另一主要算法---专家系统能够根据一个或多个该领域专家的知识和经验，推断、处理复杂的问题，这也是优化产品设计的重要手段。
2、诊断故障中的智能化应用
采用传统方法诊断具有非线性、不确定性等特点的电气设备故障效率和准确率都很低。人工智能技术通过模糊逻辑、专家系统等方法诊断故障能够大大提高效率和准确率。例如利用结合模糊理论和神经网络的方法诊断发单机的故障，既使用了模糊性又利用了神经网络强大的学习能力。双管齐下，提高了故障诊断的准确率。
3、控制中的智能化应用
人工智能控制技术已经较为成熟的应用在电气自动化上。主要控制方法如下：1、专家控制能够模拟人类专家，根据相关的知识和经验解决问题；2、模糊控制具有较强的控制力，能够应用于复杂或者是难以精确描述的系统；3、神经网络控制能够解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题。采用人工智能技术能够降低投入，提高系统的工作效率和质量，当前最常用的控制方法是模糊控制，简单并与实际紧密相关。智能化控制器能够提高控制的精密度，避免不确定因素的产生。智能化控制能够进行远程调控和根据相关数据来自行调节，无需工作人员时时刻刻都守在设备旁边。目前这三种控制方法主要应用于以下几方面：采集开关量和模拟量的实时数据，并加以处理；对电气工程系统的运作状态智能监视；通过计算机控制电气系统；记录、诊断、分析发生的故障。
五、结论
人工智能理论是研究如何将人的智能转移到机器上的理论。人工智能研究的主要目标之一是使机器完成原本只有人类智能才能完成的任务，甚至在一些人类不能进行工作的环境（高温高压等恶劣环境、微小环境）下能够智能的完成工作。人工智能技术作为计算机科学新的分支诠释了智能的涵义。人工智能技术主要研究图像识别、机器人和专家系统等。电气工程主要研究相关的系统运行、电力电子技术、自动控制、信息采集处理、研究开发、计算机技术应用等领域的工作。所以人工智能的模糊理论、神经网络、专家控制等理论十分适合应用于电气工程的多项领域，而电气工程的一些特殊性也需要人工智能技术的服务。如今，人工智能技术在电气工程自动化中的应用已经取得一定成果，实现了对电气工程系统的全天候实时监控、优化产品设计以及智能诊断故障等。但是要实现系统化和规模化还有较大难度，但是只要努力探索和学习，相信电气工程自动化的智能应用能够迎来发展的春天。
参考文献
[1]宋昱良.浅谈电气工程的自动控制技术.电脑知识与技术.Vol.7,No.2，January 2011，pp.460-461.
关键词：智能技术；电气自动化；应用
中图分类号：TM76；TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 12-0000-01
人工智能技术是一种融合了多种学科的先进技术，在人工智能技术进入工业生产的很长时间内，使得我国的工业生产自动化水平得到了跨越式的提高。通过将人工智能技术应用于电气自动化控制的各个方面，最终实现了电气设备的“智能”操作，通过为电气设备赋予了如同大脑一般的逻辑思维，提高了电气控制的精确性和可靠性。因此，人工智能的出现，不仅可以帮助企业提高生产效率，更重要的是可以为未来电气自动化、智能化的发展趋势提供了新的思路。
一、人工智能技术的发展与特点
（一）人工智能技术的发展
人工智能技术是伴随着计算机技术发展而兴起来的一门综合性科学。“人工智能”的概念最早起源于1956年Dartmouth学会上，一批具有超前眼光的科学家，对于如何利用机器来模拟智能进行了广泛的讨论，使得“人工智能”作为一门新兴学科进入了人们的视野。随着时代的发展，人工智能技术越来越成熟和完善，在国内外众多科技企业和高校联合研究的努力之下，已经出现了智能语音、智能图像、语义理解等先进的人工智能技术，它不仅可以改变了人们的生产生活方式，更重要的是为人工智能技术的不断地创新和融合发展，逐渐形成一体化的人工智能技术链奠定基础。
（二）人工智能技术的特点
人工智能技术作为当前世界三大主流技术之一，不仅在应用范围上占据优势，还以其自身丰富的研究领域、跨学科的研究方法等特点，成为最具有挑战性的前沿科学，整体来说，智能技术在自动化控制方面的特点具体表现为：一是随着人工智能技术的完善，将工业生产的控制精度、效率都提高了一个新的层次，实现了工业生产控制的各种信息得到及时处理和调整，使得自动化生产流程变的更加柔性化；二是伴随着工业自动化生产的同步性和综合性趋势越来越显著，人工智能技术与自动化生产集成技术相互融合，以各种可操作、可编程的智能控制器，最终实现了电气自动化生产的多功能和稳定生产目的。
二、电气自动化中的人工智能技术探悉
工业自动化生产的顺利进行，要从自动化生产的目标入手，通过一定的控制程序完成每个生产流程的任务，因此，将人工智能技术运用到电气自动化生产时，能够自动、高速的处理来自于生产过程中的各类数据，从输入设备到存储运算器，再至智能控制器，人工职能技术的每个环节，都可以对工业自动化生产“了如指掌”，保证了生产的完整性，又提高了产品的质量，为电气自动化生产带来丰厚的收益，其具体应用可以从以下几个方面进行分析：
（一）保证了电气自动化设计的先进性
对于自动化控制来说，一套成熟的电气自动化控制从设计到正式投入使用的周期较长，而且在这个复杂而漫长的过程中，其设计电路的繁琐性、细致性都是令人难以想象的。由于在传统设计过程中，大部分设计工作都是依靠设计师的经验，以人工绘图布线的方式完成，这就拉长了自动控制的设计周期的同时，也使得电气设计不一定是最好的方案，由此可见，传统方式下的电气自动化控制的设计难度主要集中于此。而人工智能技术的出现，大大改变了电气自动化控制的设计过程，将设计变的更加高效和简单，从人工智能的技术层面分析，人工智能技术主要通过强大的计算机设计功能，将控制设计在人工智能技术的启发之下，充分显示出人工智能技术的透明性和灵活性，特别是人工智能技术的扩展性是一大特色，它可以将很多新知识纳入自己的存储系统中，将自动化控制设计的现在与未来需求结合在一起。从一定程度上可以认为，人工智能技术已经在几十年的发展中，将设计过程从理论变为实践，最终保证设计出来的电气自动化过程或产品能保持高质、高效的优良品质。
（二）将电气自动化控制能力提升到新的高度
电气自动化的控制过程充满了大量的数据和运算，人工智能技术的应用，可以通过模糊算法、遗传算法和专家系统对非线性函数进行计算，使得自动化控制变的更加精准，与以往控制理论相比，智能技术具有便于调节、一致性好、抗干扰能力强等优点。比如以人工智能技术中的模糊控制举例，这种结构简单、性能稳定的控制方式，让自动化控制的多维化变为现实，对控制模式识别和信号处理有着不可缺少的重要作用，比如在全自动轮胎钢丝圈的生产过程中，对不同产品的生产牵引速度采用模糊控制，不仅有利于生产速度的有效控制，还可以充分发挥人工智能技术中专家系统的优势，实现生产控制的简单、快速，使得工业自动化生产取得了良好的成效。
（三）满足了电气自动化故障的诊断需求
故障诊断也是电气自动化控制所不能忽略的重要环节，故障诊断的目的是为了确保自动化设备的安全性和准确性，随着我国工业自动化程度的不断提高，故障诊断对于自动化控制的重要性也将不言而喻，常见的人工智能诊断技术有专家系统、神经网络、分行几何等，每个故障检测技术都有自己独特的适用范围，它们都具备对故障信息的完全处理能力，包括对故障进行有效诊断并给出相应的解决措施，所以，智能诊断技术对推进我国电气自动化控制的发展意义重大，应该不断加强人工智能诊断技术的探索和研究。
三、结束语
综上所述，人工智能技术已经为电气自动化生产带来了创新的发展的灵感，特别是随着越来越多的理论和知识研究的深入，使得这项技术变的更为“智能化”，以最终满足日益复杂的现代工业的自动化生产的需求。
参考文献：
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中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）04-0000-00
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它发展迅猛，逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成系统，在很多学科领域广泛应用，并取得了丰硕的成果。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“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。”这种说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。可以说，哪里有计算机应用，哪里就存在应用人工智能。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用，人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科在计算机方面的发展也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展，以便应用到计算机科学上。
人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具，相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的，这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。
计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变。人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
软件方面，新的开发工具不断出现，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。硬件方面，性能更好、价格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神经网络芯片甚至“知识芯片”将不断涌现，模糊计算机、神经计算机等新一代计算机将出现，以代替在该领域的数字计算机，这无疑又将给人工智能的实际应用带来彻底革命。人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于web的活动领域。 智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于人工智能能够带动全新的计算机技术的发展。目前至少有三种技术有可能引发新的革命，他们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。根据推测，未来光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到1万倍。而一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约30秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。相对而言，生物计算机研究更加现实，美国威斯康星*麦迪逊大学已研制出一台可进行较复杂运算的DNA计算机。据悉，一克DNA所能存储的信息量可与1万亿张CD光盘相当。如果未来上述三种技术能够成熟运用，那人工智能对计算机的发展起到决定性的作用。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
参考文献
不^，除上述力挺「人工智能派外，互W、u造II域仍有多企I大佬Ξ下人工智能的l展提出了不同^c。人工智能到底楹挝铮槭颤N不同企IΥ人工智能的B度不同？它⒔o企I砟男C遇，都o「老蛐鲁人工智能砹酥T多疑。
人工智能「老蛐鲁
「人工智能是智能家居的重要M成部分，但它只是一工具，K不是人。智能家居公司深圳W瑞博子有限公司CEO王雄x表示。
人工智能近赡曛耸挚幔2017年「期g缀醴耆吮卣。然而，人工智能K不是新概念，它Q生於1956年，迄今已有60年的v史。然而直到F在，大部分消M者於人工智能也仍是一知半解。王雄xM一步U述，人θ斯ぶ悄艿恼`解主要是不理解，人工智能主要碓挫，通^大碇匦滤茉鹘y的u造I。
Y料@示，人工智能英文sAI，是研究、_l用於模M、延伸和U展人的智能理、方法、技g及用系y的一T新的技g科W。作殡X科W的一分支，它企D了解智能的|，K生a出一N新的能以人智能相似的方式做出反的智能C器，I域的研究包括C器人、Z言Re、D像Re、自然Z言理和＜蚁到y等。
aI^察家洪仕斌表示，人工智能的十分V泛，由不同的I域M成，如C器W、XX等M成，的f恚人工智能研究的一主要目耸鞘C器能偃我恍┩ǔP枰人智能才能完成的}s工作。但不同的r代、不同的人@N「}s工作的理解是不同的。
具w到用用妫人工智能出F在包括目前涫荜P注的智能家居等多I域。例如，通^a品ca品之g的M以及ν饨绲母兄，智能空{可以感知到室瓤囟冗^低或者^高自娱_⒒蜿P]，似的有h程操控崴器、煲等，@些正在通^手C端成楝F。
在工Iu造I域，人工智能也往往和智能u造P在一起。2017年3月9日_幕的AWE（中家及消M子博[），目前包括海、美的、格力等企I，都在大力推M人工智能u造。格力器董事L董明珠表示，⒋罅Πl展b溲u造I，取到2020年，全面Fo人化生a。
另外，在tI域，推出首款t生名C器人的f物ZBCEOR英鼙硎荆t生名C器人就是一款工具型a品，集合了人工智能、J知物W、大、算等互W3.0核心技g，以「C器人的形式，提供υ、看o功能和O漭o助方案，椭t生完成院前和院後90%以上的重}性、可替代的工作。
大I企I戎夭灰
於人工智能，大I企I也存在不同的看法，同r，各I域在大力推V人工智能的^程中也出F了NN}。
在互WI域，以v、阿里巴巴、百度槭椎木揞^都θ斯ぶ悄鼙憩F出非常eO的B度。v集F副裁、人工智能室人姚星曾表示，v有自己的AI部T，目前有30多科W家，90%以上的人都是博士Wv，碜怨佛、麻省理工、哥比大W等高校。vWC器W、自然Z言理、Z音Re和XX4方向的基A研究，o密@热荨⑸缃弧⑦[蛉核心用鼍罢归_。
阿里巴巴t2015年_始就在eO用人工智能。2015年7月，阿里巴巴便l蚜巳斯ぶ悄苜物助理MC器人「阿里小蜜，而支付峋也早已F了智能Z音客服。2016年，阿里c杭州市政府合作了「城市大X，\用人工智能、大技g逐步解Q交通矶碌}。
百度更是⑽硌涸谌斯ぶ悄苌稀0俣始人李┖暝多次表示，未硎侨斯ぶ悄艿r代，在2016年的百度世界大上，更是定{人工智能是百度核心的核心。早在2014年，百度就在矽谷人工智能室，邀世界人工智能＜摇⑺固垢4WX科W系教授嵌鬟_出任百度首席科W家，力邀人工智能I域先h、前微全球绦懈笨裁奇槠浒衙}。
不^，360始人周t於人工智能的看法，tc上述企I有所不同。在2016中企I家I袖年上，周t就直言：「互W下半龅娘L口不是人工智能，而是物W。他表示，]有大，人工智能就是空中情w，未5年物W是鹘yu造I@取大的一巨大C。
「在人工智能I域，我到更多的是故事，而不是真正的用。一位不具名的行I人士表示。王雄xtJ椋人工智能l展不能一蹴而就，如今在某些分I域，人工智能已取得了很多成就。
除互W巨^之外，人工智能如今也遍迅I域，不管是手C、等a品，人工智能似乎成樾I潮流。但洪仕斌指出，有些企I蔚赝ㄟ^一移z像^，再拼接上一D片Y理的缶b置，就Q是人工智能，@也是е履壳叭斯ぶ悄芨拍罨y的一大原因。
抓C遇 重用 促蓬勃
人工智能是信息时代的一大特点之一，也是人类认识世界和改变世界的一大成果，是人类客观能力发展的高峰。本文的研究旨在从理论的角度对人工智能的相关概念和发展历程进行阐述，对人工智能的现阶段研究进行介绍，对已有的人工智能研究成果进行简要的分析。以期能够更好地促进人工智能的阶段性发展，帮助其在社会中的应用和发展。
【关键词】人工智能 发展 应用
人工智能是产生于20世纪50年代的一门综合高科技学科，它将机器智能和智能机器的概念和技术进行了融合，应用过程涉及了信息科学、心理学、思维科学、生物科学、认知科学以及系统科学等多种学科，随着近些年的不断发展和进步，已经在社会中的很多地方得以应用，向着多元化的方向发展，例如，在博弈、智能机器人、模式识别、自动程序设计、知识处理、自然语言处理、专家系统、自动定理证明、知识库等方面，人工智能都已经取得了很高的成就，备受世人关注。
1 人工智能概述
人工智能，又称为AI，是Artificial Intelligence的简称。可以算作是计算机科学的一个分支，是在1956年的Dartmouth 学会上由McCarthy正式提出的，之后便跻身于世界三大尖端技术之一。很多学者都将人工智能定义为通过研究使计算机来完成之前只有人才能完成的智能属性较高的工作。但是关于人工智能的最完整定义，当前业内还存在一定的正义，尚未形成统一的结果，但是所有的这些说法都能够反映出人工智能的基本内容和基本思想，因此在本文中，笔者将其概念整理为：研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。
2 人工智能的发展
人工智能的发展最早始于20世纪50年代，并在20世纪60年代更加壮大，形成了人工智能的初级阶段。这一时期的研究偏向于运用领域知识和启发式思维发展，编写相关的智能计算机程序，为现代的计算机理论奠定一定的基础。从1963年之后，人工智能便进入了研究的第二阶段，人类尝试用自然语言通讯，实现了计算机对自然语言的理解，并将分析图像和图形处理变得可行。70年代中，在进行了大量的研究和探索后，一些专家级的程序系统相继出现，在各个领域得到运用。80年代，人工智能进入到以知识为中心的发展阶段，更多的人开始注意到模拟智能中知识的重要性，围绕这一现象进行了更多的研究和探索。现如今，人工智能的发展正在朝着大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。
3 人工智能的研究与应用
3.1 问题求解
求解问题往往是人工智能发展的第一步。一般过程是将复杂问题分成一些较简单的子问题，通过解决子问题的基本技术完成人工智能基本技术的组成。当前依然存在一些未真正解决额问题，例如问题的表示也成为问题的原概念在表述时往往存在解决不了的问题，这边构成了人类发展人工智能过程中的主要工作内容。
3.2 专家系统
专家系统也是研究人工智能的重要分支，这一理论能够将所研究的问题转化为知识求解的专门问题，从而实现人工智能从理论研究到实际应用的重要过度。专家系统可以看作是一种智能的软件，通过启发式方法对一般难以解决的问题进行求解，在不完全、不精确的信息背景下做出结论。专家系统的基本结构如图1所示。
3.3 机器学习
机器学习是对计算机模拟人类活动并实现人类活动而进行研究的过程。它是在专家系统之后出现的人工智能另一重要领域，是计算机能够有智能属性的根本途径，具有很高的重要性。
3.4 神经网络
人工神经网络是由数量巨大的神经元互相连接组成的，也可称作类神经网络或神经网络。神经网络通过大量节点之间的相互连接构成运算模型，通过模拟人的大脑的基本运算机制和机理来实现特定方面的功能。
3.5 模式识别
模式识别是指通过计算机技术让计算机代替人类进行感知和识别。计算机模式识别系统能够让计算机在模拟人类感觉器官功能的帮助下对外界形成感知能力。随着模式识别的发展和壮大，量子计算机技术也已经在模式识别系统中得到运用。早期的模式识别系统仅仅是针对文字或二维图像，但是随着技术的进步，对三维景物的识别方面也已经有了重大突破，并已经延伸到活动物体的识别和分析，取得了长足的进步。
4 结束语
作为一门伟大的科学成就，人工智能的诞生无疑成为20世纪最重要的技术之一，而它也必将成为未来发展的主导学科之一。当前，人工智能的一些研究成果已经在国民生活和生产中得到了广泛的应用，随着信息时代网络技术和知识经济的不断发展，人工智能的技术成果必将受到更多的重视，得到更广泛的应用，更多的推动社会和科技的进步和发展，为人类的生活发挥更多的作用。
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关键词：电气自动化；人工智能；促进；应用
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.11.135
机器人的畅想不是凭空而来的，而是随着科学技术的快速发展，人们的生活节奏变得越来越快，在这种电气自动化惠及人民的大前提下，人们才大胆地相信人工智能的机器人迟早都会到来。机器人实现电气自动化与人工智能相结合，给人们带来更多的便利。在20世纪末，人工智能开始慢慢走上正轨，逐渐地把人的思维、心理活动等赋予电子计算机，实现对机器的人工智能控制。但目前的人工智能技术的应用拥有很多的控制方法，如何把不同的人工智能相应地实施一对一的控制方法，尽量做到“因材施教”的程度还需很长一段路要走。
1 人工智能的优点
电气自动化的到来给人们带来了惊喜和过高的期待，其实并没有实现人民想象中的便利高度，但是在人工智能的出现以后，两者的结合让人们又看到了对未来的无限憧憬。通过人工智能技术，把死板、没有活力、单纯靠人类操作的计算机变成了差不多10岁的“小孩”，会一些基本的人类思维，虽然仍显得有些生硬，但已经在电气自动化的发展道路上更进一步了。
（1）控制能力更强。使用人工智能的控制力变得更强，从响应时间、下降时间等方面的调整，增强了控制的性能，提高了工作效率。传统的PID控制器可能工作效率是1，人工智能的模糊逻辑控制器工作效率可能达到了3，并且过冲非常小，实现了控制性能的提升。
（2）使用方法更便捷。不可否认，之前的控制器调节能力比较差，对控制模型的工作过程比较繁琐，但是人工智能控制器的使用方法更加简单，只是通过稍微的改善，更加容易的控制器使用可以对应各种各样的信息和数据。并且不需要很难的专业知识，就可以实现基本的控制。
（3）灵活的控制性。过去的电气自动化的控制方法比较单一，一种控制方法仅仅能对应制定的控制对象，显得比较笨拙，没有办法实现对别的对象的控制。然而，在实际的很多情况下，要想得到控制对象的准确方程式比较困难的一件事情，控制对象的不确定性会严重影响控制器的设计。在人工智能面前，这个问题就迎刃而解了，函数近似器的设计不考虑控制对象的模型，有很强的灵活性。
2 人工智能与电气化自动化结合的应用
（1）产品的设计与优化。固定的产品生产已经是一项主要的费时费力工作了，更别说产品的设计与优化，不仅对设计者的专业知识和经验有更高的要求，更是一项繁琐费时的工作。人工智能的应用很好地解决了这一问题，遗传算法使简单的编程语言就可以实现运行的合理与高效，人工智能拥有非常高的精确性，不会出现人工的设计与优化过程中的人为干扰现象，在很大程度上解放了重复无效设计与优化的工作人员。人工智能中另外一个高效方法就是专家系统，比如说变压器中的专家系统，根据电压的需要转化不同的电压，极大地节省了人力物力。电气自动化控制中的人工智能提高了产品的设计与优化效率，从而把企业的生产效率与质量又推送到了更高的平台，实现了企业的升华。
（2）预防与处理故障。单纯的电气自动化使用是一项极易出现故障的工作，人工智能更好地避免了这个忧虑。电气自动化中的人工只能拥有不可想象的计算能力，通过输入的编程案例，对容易出现的大量问题进行精确的计算与判断，统计出现故障的各项数据，并且快速分析出现故障的相应原因，找出解决办法。人工智能的故障诊断和处理技术在电气自动化中较为活跃，这样高效精确的自动预防与处理故障能力是人们最希望看到的，在很大程度上超越了人工的工作效率，保障了电气自动化的正常运行。
（3）单化控制流程。传统的电气自动化控制流程比较复杂，在电气自动化中增添了人工智能就将控制变得简化很多。人工智能保证原有的操作过程严格精确地执行，是整个工作流程系统化，保持在一个固定不变且高质量的生产状态下。传统的控制方法可能控制过程麻烦效果还不好，人工智能的控制经常只需要一个简单的指令，整个系统就会智能地运行，不仅仅可以避免简单生硬地完成命令，当出现问题时还会自动地停止工作诊断处理，在原来的控制流程上取得了长足的进步。
3 电气化控制住人工智能的发展趋势
目前，电气自动化控制中的人工智能发挥了非常显著的作用，提高生活质量和效率，给人类的生产生活提供了很大程度上的方便。中的人工智能与电气自动化的结合还没有达到完全契合的地步，仍然需要不断地研究与开发，为人类生活提供更便利的服务。人工智能是一项非常先进而且复杂的专业领域，要想实现固定语言、思维的编程移植已经非常困难了，更别说在电气自动化的基础上加以随机应变的信息处理，更加有难度，不过相信在不久的未来，一定可以实现这一项壮举，一定可以实现高智能的机器人为人类服务。
4 总结
科学技术在不断地更新换代，电气自动化已经给人类生活带来了很大的改变，提高了生产效率，加快了生活节奏，还是有很多不足。然而存在的多问题在引用人工智能技术之后有了很明显的改观，人力物力用的更少了，工作效率也提高了，对人们身体的威胁也越来越小了，确实更推进了社会生产的发展。希望各行各业齐心协力，共同为电气自动化的发展出主意，为生活生产的发展奉献自己的力量，实现我国经济的进一步发展。
参考文献：
[1]贾刚，张萌.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2011，10（09）：45-46.
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关键词：科技管理；企业；人工智能；能力投放
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：（2021）-9-290
引言：
随着计算机技术的不断向前发展，传统的数据处理方式以及应用流程已经无法满足企业各项活动正在进行中的实际需求。为了解决这一问题，研究人员经过多年的努力之后提出了一种科技管理概念。所谓的科技管理实际上是通过一系列科学方法的合理利用对企业内部有限的各类资源进行优化整合，从而实现更加高效的管理行为。当前科技管理工作在进行中不断向着信息化、智能化的方向靠拢，为了让智能技术作用得以全面发挥，有必要对企业人工智能能力投放策略进行全面的研究。
1建立人工智能能力投放动作准出标准
对于企业而言，要想使其科技管理工作进行得更加富有实效，在人工智能能力投放动作推出标准制定之前，首先应该结合企业各项工作的实际需求全面明确人工智能能力投放链。就我国当前情况而言，国内的电力计算机信息化企业要想跟上时代的发展，应该以更加多元化的方式将智能能力进行展示，从而让更多的受众对该技术进行认可；其次，企业应该全面明确人工智能能力投放的实际内容以及投放中所需要用到的载体。对于科技管理工作而言，电力计算机信息化企业在人工智能能力投放中所包含的主要内容有技术能力以及技术成果，根据这些展示内容的实际情况选择合理的投放载体。而投放载体根据其内容及形式的不同又可以更将其进一步划分为内部载体以及外部载体两种类型。对于企业而言，技术能力指的更多是人工智能技术。因此投放的具体标准是如何才能有效利用人工智能技术完成企业各项业务的赋能作业。在过去，企业管理工作在进行中无论是生产销售还是物流等环节其劳动都十分密集。在实际运作中普遍是以人力来换取产量，拿时间来换取利润。采用这种运营模式企业的生产效率相对较低，而且企业在运营中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放标准的有效制定可以使得这一问题得到妥善解决。因此，对于传统的电力计算机信息化企业而言，要想跟上时代的发展，使自身经济效益得到有效保障，就应该不断结合企业发展的需求，进一步加大人工智能技术的引入力度。使得人工智能能够在更多工作当中，代替传统的人工劳动。同时还需要引入更加先进的人工智能系统，辅助工作人员更好地完成各项工作，全面降低工作人员的劳动量。通过人工智能技术的合理投放，不仅可以使得企业各项工作的运行效率得到实质性的提高，同时还能够进一步降低企业在运行当中所需要投入的经济成本，使我国社会文明迈上一个台阶。对于电力计算机信息化企业而言，人工智能能力投放的实际标准应当根据载体的不同进行合理划分。具体来说，内部载体在人工智能技术实际投放的过程当中应该想方设法使其能够应用于科技研发领域。通过各类平台的有效搭建，使得企业内部工作人员的体验感得到切实加强。通过不同企业之间的交流培训以及员工之间的交流共同实现对企业内部开发人员的培训工作，使得各个部门的技术人员之间能力实现共享。同时积极召开研讨会议，使不同工作人员能够就自己的技术心得进行有效讨论，为公司带来更多的经济效益；应用于新闻宣传，通过人工智能技术使有关于企业的各类信息能够在员工之间实现实时传输，使信息的时效性得到有效保障，从而给企业带来更多的经济效益；
对于外部载体来说，在人工智能技术投放的过程当中应该将其应用于技术沙龙的建设。使企业的每一个节点运行专题实现分享，同时还应该特别针对各项工作进行中所存在的缺陷进行全面探讨，以期研究出合理方式使得这些问题得到解决；应用于产、学、研合作，实现企业于高校之间的互动创新。不断的将研究成果转化为实际成果；应用于企业和政府连接的渠道建设，使得企业内部的各个示范性项目得到及时的展示。
2实施基于科技管理视角的投放效果评估
为了保障各企业内部已经引入的人工智能技术能力得到更加全面地发挥，各大企业需要不断结合自身的科技管理理念对人工智能技术的实际投放效果进行有效的评估。为了保障评估最终结果的有效性，经过多年的发展当前企业的评估体系已然包含了4个。主要维度分别为产业贡献、技术价值、人才培养以及品牌影响力。根据不同维度的具体内容为其制定有针对性的评估指标，并且根据企业各项工作的实际完成情况对其进行量化性的评分工作。在这些内容当中，产业贡献主要包括企业所生产的具体产品，要求根据产品的实际名称进行有效填写产品成熟度。这项内容主要是参照技术成熟度TEL通用定义及等级划分，全面围绕不同项目所生得到的核心产品，从基本原理到实际应用设计9层评估等级。实现产品价值对各个项目成果已经产生的经济效益未来预期的产品价值。项目成果未来可能产生的经济效益技术价值主要包括技术水平。各个项目的最终成果对原有技术体系的改革或者是经过审定第三方评价达到国内领先技术水平，为本企业形成的技术壁垒，对企业长期发展所提供的支撑。企业在发展中所申请的专利数量、专利授权数等等。而人才培养重点包括新获高级职称人员数量，新获中级职称人员数量或本单位专家数量等等。评价的体系框架如图所示。
3制定企业人工智能能力投放持续改进机制
为了让电力计算机信息化企业在发展的过程当中，其人工智能能力投放实现可持续发展。需要根据评估的最终结果，制定出企业人工智能能力投放持续改进准则。通过这样的方式，可以及时对区技术在应用中所产生的问题进行改进。具体的改进流程分为以下4个内容：分别是确定改进目标、寻求可行方案、测定最终结果、正式采用。各单位需要根据自身实际情况，结合这4个总体步骤分别根据自身工作实际需求设计出相应的改进机制。
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