前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能的發(fā)展速度范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現更多的寫作思路和靈感。

人工智能的發(fā)展速度范文第1篇

讀了下面這12個問答，你就會對人工智能的未來發(fā)展有一個較為全面的了解。

人工智能的發(fā)展包括哪些階段？

人工智能的發(fā)展可分為三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會下圍棋。

強人工智能，達到了人類級別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現在還做不到。

超人工智能，即超級智能。牛津哲學家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創(chuàng)新、通識和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘娨稽c，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個話題這么火熱的緣故。

為什么說我們正在越來越快地接近超人工智能？

通過觀察歷史，我們可以發(fā)現一個規(guī)律，即人類出現以來所有技術發(fā)展都是以指數增長。也就是說，一開始技術發(fā)展是小的，但是一旦信息和經驗積累到一定的基礎，發(fā)展開始快速增長，以指數的形式，然后是以指數的指數形式增長。

未來學家瑞?庫茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報定律。之所以會存在這種規(guī)律，是因為一個更加發(fā)達的社會，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強，發(fā)展的速度也更快。

李四光也曾經寫道：“人類的發(fā)展不是等速度運動，而是類似一種加速度運動，即愈到后來前進的速度愈是成倍地增加。”

人工智能技術的關鍵難點是什么？

用計算機科學家高德納的說法，“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”一些我們覺得困難的事情――微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了。我們覺得容易的事情――視覺、動態(tài)、移動、直覺――對電腦來說則太難了。

摩爾定律真的那么有效嗎？

摩爾定律認為全世界的電腦運算能力每兩年就翻一倍，這一定律有歷史數據所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps（每秒運算次數）?，F在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴展定理。

我們什么時候能用上和人腦一樣聰明的電腦？

現在1000美元能買到的電腦已經強過了老鼠，并且達到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了。

我們如何造出超人工智能？

第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡單。

第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過程，讓計算機演化出智能，三是建造一個能進行兩項任務的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構了，我們直接把電腦變成了電腦科學家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務。

為什么說強人工智能可能比我們預期的更早降臨？

因為，一，指數級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非常快。二，軟件的發(fā)展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠改變進步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發(fā)現讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進的電腦來說，對我們來說還很遠，但是可能一個無意的變動，就能讓現在的系統(tǒng)變得強大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。

超人工智能為什么會導致智能爆炸？

這里我們要引出一個概念――遞歸的自我改進。這個概念是這樣的：一個運行在特定智能水平的人工智能，比如說腦殘人類水平，有自我改進的機制。當它完成一次自我改進后，它比原來更加聰明了，我們假設它到了愛因斯坦水平。而這個時候它繼續(xù)進行自我改進，然而現在它有了愛因斯坦水平的智能，所以這次改進會比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進使得他比愛因斯坦還要聰明很多，讓它接下來的改進進步更加明顯。如此反復，這個強人工智能的智能水平越長越快，直到它達到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報定律的終極表現。

我們還要多久才能迎來超人工智能？

著名人工智能專家、谷歌公司的技術總監(jiān)瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達成強人工智能，而等到2045年，我們不但會造出超人工智能，還會迎來一個完全不同的世界――奇點時代。

什么是奇點時代？

所謂奇點時代，指的是超人工智能的出現將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預測技術如何發(fā)展，因為超人工智能的行為將超出人類的理解能力。

超人工智能可能給人類帶來的最大益處是什么？

永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過這需要超人工智能在納米技術和生物技術方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個“年輕機器”，當一個60歲的人走進去后，再出來時就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發(fā)現不影響大腦數據的方法來改造大腦就好了。一個90歲的失憶癥患者可以走進“年輕機器”，再出來時就擁有了年輕的大腦。這些聽起來很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結構的話，這就完全不離譜。

超人工智能最值得我們去擔心的問題是什么？

人工智能的發(fā)展速度范文第2篇

1）研究目標：人工智能研究的目標，應該是創(chuàng)造有益（于人類）而不是不受（人類）控制的智能。

2）研究經費：投資人工智能應該有部分經費用于研究如何確保有益地使用人工智能，包括計算機科學、經濟學、法律、倫理以及社會研究中的棘手問題，比如：

如何使未來的人工智能系統(tǒng)高度健全（“魯棒性”），讓系統(tǒng)按我們的要求運行，而不會發(fā)生故障或遭黑客入侵。

如何通過自動化提升我們的繁榮程度，同時維持人類的資源和意志。

如何改進法制體系使其更公平和高效，能夠跟得上人工智能的發(fā)展速度，并且能夠控制人工智能帶來的風險。

人工智能應該歸屬于什么樣的價值體系？它該具有何種法律和倫理地位？

3）科學與政策的聯(lián)系：在人工智能研究者和政策制定者之間應該有建設性的、有益的交流。

4）科研文化：在人工智能研究者和開發(fā)者中應該培養(yǎng)一種合作、信任與透明的人文文化。

5）避免競爭：人工智能系統(tǒng)開發(fā)團隊之間應該積極合作，以避免安全標準上的有機可乘。

倫理與價值（Ethics and values）

6）安全性：人工智能系統(tǒng)在它們的整個運行過程中應該是安全和可靠的，而且其可應用性和可行性應當接受驗證。

7）故障透明性：如果一個人工智能系統(tǒng)造成了損害，那么造成損害的原因要能被確定。

8）司法透明性：任何自動系統(tǒng)參與的司法判決都應提供令人滿意的司法解釋，以被相關領域的專家接受。

9）責任：高級人工智能系統(tǒng)的設計者和建造者，是人工智能使用、誤用和行為所產生的道德影響的參與者，有責任和機會去塑造那些道德影響。

10）價值歸屬：高度自主的人工智能系統(tǒng)的設計，應該確保它們的目標和行為在整個運行中與人類的價值觀相一致。

11）人類價值觀：人工智能系統(tǒng)應該被設計和操作，以使其與人類尊嚴、權力、自由和文化多樣性的理想相一致。

12）個人隱私：在給予人工智能系統(tǒng)以分析和使用數據的能力時，人們應該擁有權力去訪問、管理和控制他們產生的數據。

13）自由和隱私：人工智能在個人數據上的應用不能允許無理由地剝奪人們真實的或人們能感受到的自由。

14）分享利益：人工智能科技應該惠及和服務盡可能多的人。

15）共同繁榮：由人工智能創(chuàng)造的經濟繁榮應該被廣泛地分享，惠及全人類。

16）人類控制：人類應該選擇如何和是否讓人工智能系統(tǒng)去完成人類選擇的目標。

17）非顛覆：高級人工智能被授予的權力應該尊重和改進健康的社會所依賴的社會和公民秩序，而不是顛覆。

18）人工智能軍備競賽：致命的自動化武器的軍備競賽應該被避免。

更長期的議題（Longer-term Issues）

19）能力警惕：我們應該避免關于未來人工智能能力上限的過高假設，但這一點還沒有達成共識。

20）重要性：高級人工智能能夠代表地球生命歷史的一個深刻變化，人類該有相應的關切和資源來進行計劃和管理。

21）風險：人工智能系統(tǒng)造成的風險，特別是災難性的或有關人類存亡的風險，必須有針對性地計劃和努力減輕其可預見的沖擊。

人工智能的發(fā)展速度范文第3篇

關鍵詞：機械電子工程；人工智能技術；應用

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

在現代經濟社會發(fā)展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會生產力水平明顯提高。對于我國而言，在工業(yè)機械工程發(fā)展過程中，現代電子技術的應用促進傳統(tǒng)機械工程逐步過渡至現代電子機械工程，而隨著計算機技術以及信息技術的蓬勃發(fā)展，機械工程開始呈現出智能化、自動化的發(fā)展方向。特別是人工智能技術發(fā)展以來，此項技術在機械電子工程領域中的應用日益廣泛，對提高生產力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機械電子工程領域中人工智能技術的相關應用問題進行分析與探討，望能夠引起各方重視與關注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統(tǒng)的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機器。從人工智能誕生以來，相關理論與應用技術不斷成熟，人工智能技術的應用范圍也明顯擴大?？梢灶A見的是，未來人工智能技術下所帶來的一系列科技產品將成為人類智慧的“容器”。

二、人工智能技術的作用分析

人工智能技術的應用對意識結構的變化有非常重要的影響，使意識論研究領域明顯擴大。人工智能終端作為一種全新形態(tài)的機器設備進入人意識器官范疇中。人工智能技術下，除了能夠完成人腦的一部分意識活動以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優(yōu)勢，如對信息進行處理，以及采取行動的速度，以及對動作和記憶的準確性等方面。除此以外，通過對人工智能技術的應用與發(fā)展，還為未來ICT等網絡技術的發(fā)展提供了方向與指導，包括云計算、深度學習、以及智能算法等在內的大規(guī)模網絡應用成為ICT產業(yè)重要的發(fā)展方向之一，深度學習作為人工智能研究領域中的重點關注對象之一，可通過構建模擬人腦進行分析學習的神經網絡的方式，促進互聯(lián)網領域的飛躍式發(fā)展。

三、機械電子工程及人工智能分析

1.機械電子工程特點

機械電子工程是將電子工程、機械工程以及自動化工程結合起來的綜合性學科，在機械電工工程中占據非常重要的地位。現階段機械電子工程主要具有以下幾個方面的特點：（1）機械電子產品結構相對簡單。機械電子產品構造復雜程度不高，產品占地面積有限，能夠改變傳統(tǒng)意義上機械電子產品占地面積大且外觀笨拙復雜的特點，對優(yōu)化機械電子產品工作性能也有重要意義；（2）機械電子工程設計方案合理性高。在電子工程、機械工程以及自動化工程相互融合的背景下，設計人員能夠更為全面的決策設計方案，促進機械電子工程的不斷進步與發(fā)展。如，將機械電子工程技術與管理技術相結合，一來能夠促進機械電子工程在管理體制層面的發(fā)展革新，二來能夠促進機械電子技術在管理層面的發(fā)展進步，綜合價值突出。

2.人工智能特點

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統(tǒng)的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機器，研究對象包括圖像識別、語言識別、機器人、自然語言處理以及專家系統(tǒng)等多個部分。人工智能技術的應用具有以下幾個方面的特點：（1）人工智能技術使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術作為高新科學技術，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實現與不同群體的溝通，在促進人類社會進步的同時還對人工智能技術的改革創(chuàng)新提供動力；（2）人工智能技術對促進經濟增長有重要意義。應用人工智能技術能夠促進社會消費，擴大國內市場需求，對實現經濟平穩(wěn)健康發(fā)展有積極價值；（3）人工智能技術的應用有助于企業(yè)經濟目標的快速實現。人工智能技術大量應用會促進行業(yè)市場的擴大，吸引投資，提高企業(yè)經濟效益。

四、機械電子工程中人工智能應用

1.機械電子工程與人工智能的關系

不穩(wěn)定性是機械電子工程普遍面臨的問題之一，該特點的存在導致機械電子工程系統(tǒng)信息輸入與信息輸出之間的關系難以準確地描述出來。由于建設規(guī)則庫方法、學習并生成知識描述法以及數學方式推導法這3種傳統(tǒng)機械電子工程系統(tǒng)描述方法在嚴密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機械電子工程系統(tǒng)日益復雜的描述需求。但從信息處理的角度上來說，人工智能技術的應用及其與機械電子工程系統(tǒng)的融合對于解決系統(tǒng)不穩(wěn)定性、不確定性以及復雜性問題有非常確切的優(yōu)勢。從這一角度上來說，將人工智能技術與機械電子工程相結合已成為機械電子工程領域發(fā)展的必然方向與趨勢之一。

2.模糊系統(tǒng)及神經網絡系統(tǒng)

模糊系統(tǒng)的理論基礎與模糊集合，設計工具為模糊理論。模糊推理系統(tǒng)具有模糊信息的處理功能，在自動化控制、數字處理等諸多領域中得到了大量的應用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統(tǒng)創(chuàng)建模擬人腦的相關功能，并分析語言信號，在網絡結構的依托下無限接近連續(xù)函數，并遵循域至域的映射規(guī)則對信息進行儲存。但模糊推理系統(tǒng)在應用中具有連接性不固定的特點，計算量偏小，因此應用范圍存在一定的限制。

神經網絡系統(tǒng)是人工智能技術領域中的關鍵分支之一，神經網絡將信息分布于網絡上的主要模式是神經元的興奮模式。在神經網絡系統(tǒng)干預下，可實現對信息的分布儲存以及對動態(tài)信息的協(xié)同處理。神經網絡系統(tǒng)可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡結構，利用神經網絡系統(tǒng)功能直接模擬大腦結構，并分析數字信號，在各個神經元間構成點對點的映射關系，進而達到提高信息數據輸入、輸出精度，并提高計算量的目的。

結語

綜上所述，人工智能技術的應用與人工智能系統(tǒng)的構建、發(fā)展在很大程度上促進了現代機械電子工程的快速發(fā)展與進步?，F代機械電子工程設計必須以人工智能技術的合理應用為依托，達成雙贏的理想局面。在這一過程中，相關人員必須充分關注機械電子工程與人工智能技術的融合，不斷開拓全新的人工智能技術，把握兩者發(fā)展中的相通點與共同點，以促進兩者的共同發(fā)展與進步。

參考文獻

[1]梁國強.試論人工智能技術在供水設備機械電氣自動化控制中的應用[J].中小企業(yè)管理與科技，2015（27）：252.

[2]韓斌.機械電子工程與人工智能的關系分析[J].數字技術與應用，2013（6）：254-254.

[3]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創(chuàng)新與應用，2014（7）：70-70.

人工智能的發(fā)展速度范文第4篇

Abstract： Since 1956， when Dartmouth institute put forward the AI （Artificial Intelligence）， Artificial Intelligence in the past 50 years has achieved great development. Artificial Intelligence gradually formed with the three factions-symbol school， behaviorism school， connectionism school-led by the situation， each school has its own unique opinion. Based on the unique angle of view， the paper puts forward some opinions on the development of Artificial Intelligence.

關鍵詞： 人工智能；研究現狀；發(fā)展趨勢；社會力量

Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）28-0005-03

0 引言

人工智能是自1956 Dartmouth學會后發(fā)展起來的新型學科，其有著涉及學科廣、需要技術高端、使用范圍廣等特點。在過去的50多年時間中人工智能經歷了學科發(fā)展中都會遇到的發(fā)展——否定——否定的否定階段，現在人工智能大致分成了符號主義學派、行為主義學派、聯(lián)結主義學派三大學派。其各有優(yōu)勢，獨樹一幟。一直以來重大前沿科學研究都是以國家牽頭，等到時機成熟了再轉為民用。這樣無形中浪費了很多社會中的人才，比如android智能機的問世，當開發(fā)商源代碼公布后android智能機獲得了飛速的發(fā)展。這是社會資源集體作用的結果，人工智能能否通過這種方式獲得飛速的發(fā)展呢，文中給出了問題的答案。

1 人工智能的現狀

1.1 人工智能的發(fā)展過程 人工智能是由“人工”與“智能”組成?！叭斯ぁ笔秩菀桌斫?，也就是我們常說的人類開發(fā)研究出來的事物?！爸悄堋眲t是十分復雜的一個詞匯，是指如由意識（Consciousness）、自我（Self）、思維（Mind）（包括無意識的思維（Unconscious_mind））等等組成的有機集合。通常我們所說的人工智能是指人本身的智能?？傮w來說人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。關于人工智能的傳說一直可以追述到埃及，直到電子計算機的問世才使人們真正具備了發(fā)展人工智能的基本技術，而直到1956年的Dartmouth學會之后“人工智能”才逐漸地被大家所熟知接受。人工智能作為一門自然科學、社會科學、技術科學交叉的邊沿學科，涉及哲學和數學，認知科學，心理學，神經生理學，計算機科學，控制論，不定性論，信息論，社會結構學，仿生學與科學發(fā)展觀等眾多前沿學科。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能），也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一[1]。

人工智能在其過去的50多年時間里，有了長足的發(fā)展，但并不是十分順利。目前人們大致將人工智能的發(fā)展劃分成了五個階段：

第一階段：萌芽期（1956年之前）

自古以來，人類一直在尋找能夠提高工作效率、減輕工作強度的工具。只是受限于當時的科學技術水平，人們只能制作一些簡單的物品來滿足自身的需求。而人類的歷史上卻因此留下了很多膾炙人口的傳說。傳說可以追溯到古埃及時期，人們制造出了可以自己轉動的大門，自動涌出的圣泉。我國最早的記載是在公元前900多年，出現了能歌能舞的機器人。這一時期出現了各種大家：法國十七世紀的物理學家、數學家B.Pascal、德國十八世紀數學家、哲學家Leibnitz以及二十世紀的圖靈、馮·諾伊曼等。他們?yōu)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展做出了十分重要的貢獻。

第二階段：第一次期（1956年-1966年）

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在Dartmouth學會上引發(fā)一場歷史性事件——人工智能學科的誕生。Dartmouth會議結束后，人工智能進入了一個全新的時代。會議上誕生了幾個著名的項目組：Carnegie-RAND協(xié)作組、IBM公司工程課題研究組和MIT研究組。在眾多科學家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理證明工作中首先取得突破，開啟了以計算機程序來模擬人類思維的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序設計語言LISP。此時出現的大量專家系統(tǒng)直到現在仍然被人使用，人工智能學科在這樣的氛圍下正在茁壯的成長。

第三階段：低谷發(fā)展期（1967年-八十年代初期）

1967年之后，人工智能在進行進一步的研究發(fā)展的時候遇到了很大的阻礙。這一時期沒有比上一時期更重要的理論誕生，人們被之前取得的成果沖昏了頭腦，低估了人工智能學科的發(fā)展難度。一時之間人工智能受到了各種責難，人工智能的發(fā)展進入到了瓶頸期。盡管如此，眾多的人工智能科學家并沒有灰心，在為下一個時期的到來積極的準備著。

第四階段：第二次期（八十年代中期-九十年代初期）

隨著其他學科的發(fā)展，第五代計算機的研制成功，人工智能獲得了進一步的發(fā)展。人工智能開始進入市場，人工智能在市場中的優(yōu)秀表現使得人們意識到了人工智能的廣闊前景。由此人工智能進入到了第二次期，并且進入發(fā)展的黃金期。

第五階段：平穩(wěn)發(fā)展期（九十年代之后）

國際互聯(lián)網的迅速發(fā)展使得人工智能的開發(fā)研究由之前的個體人工智能轉換為網絡環(huán)境下的分布式人工智能，之前出現的問題在這一時期得到了極大的解決。Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用再度出現了欣欣向榮的景象。人工智能已經滲入到了我們生活的方方面面。

1.2 人工智能的主要學派 人工智能發(fā)展的50多年時間里，經歷了符號主義學派、行為主義學派和聯(lián)結主義學派，三大學派各有特點，各自從不同的角度研究人工智能，為人工智能的發(fā)展做出了卓越的貢獻，在人工智能的發(fā)展史上留下了濃重的一筆。

1.2.1 符號主義學派 符號主義學派，又稱為邏輯主義、計算機學派或心理學派。符號主義學派理論基礎是物理符號系統(tǒng)假設和有限合理性原理，他們認為人類的認知基元是符號，認知的過程是對符號的計算與推理的過程。人與計算機均可以看做物理符號系統(tǒng)，因此人們可以使用計算機來模擬人的行為。符號主義學派認為人的認知基元可以通過計算機上的數學邏輯方法表示，然后通過計算機自身的邏輯運算方法模擬人類所具備的認知系統(tǒng)的機能和功能，進而實現人工智能[2]。

符號主義學派無視了認知基元的本質，對于所有的認知基元均使用數學邏輯方法表示。符號主義學派重點研究認知基元的邏輯表示以及計算機的推理技術，早期的眾多人工智能的研究都是在這一思想的推動下進行的。符號主義學派在歸結推理、翻譯、數學問題證明以及專家系統(tǒng)和知識工程做出了十分巨大的貢獻，為后期的人工智能研究打下了基礎。專家系統(tǒng)的出現更是將人工智能的研究推上了一個頂峰，其在礦業(yè)探究、醫(yī)療診查、教育推廣、工業(yè)設計的應用帶來了巨大的社會效益。

1.2.2 行為主義學派 行為主義又被稱作進化主義或控制論學派。行為主義學派認為智能取決于感知和行動，不需要像符號主義學派的邏輯知識以及推理。行為主義學派認為人的本質能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，智能行為是人與現實世界環(huán)境的交互作用體現出來的。人工智能應像人類智能一樣通過逐步進化而實現，而與知識的表示和知識的推理無關[3]。行為主義學派的與傳統(tǒng)人工智能截然不同的觀點吸引了眾多的科學家，雖然到現在還沒有獨立完善的知識理論系統(tǒng)，但其在人工智能領域的獨樹一幟還是奠定了其霸主地位。該學派重點研究人類的控制行為，目前已有的機器昆蟲已經證明了行為主義學派的理論正確性。雖然大部分人認為機器昆蟲不能導致高級行為，但是行為主義學派的崛起標志著控制論在人工智能領域有著獨樹一幟的作用。

1.2.3 聯(lián)結主義學派 聯(lián)結主義學派是近年來最熱門的一個學派，又被成為仿生學派或心理學派，建立于網絡聯(lián)結基礎之上模仿人類大腦的結構和工作模式。聯(lián)結主義學派主要研究能夠進行非程序的，可適應環(huán)境變化的，類似人類大腦風格的信息處理方法的本質和能力，是基于神經網絡及網絡間的連接機制和學習算法的人工智能學派。持這種觀點的學者認為，認知的基本元素不是符號是神經細胞（神經元），認知過程是大量神經元的聯(lián)接，而大腦是一切智能活動的基礎，因而從大腦神經元及其連接機制出發(fā)進行研究，搞清楚大腦的結構以及它進行信息處理的過程和機理，就有望揭示人類智能的奧秘，從而真正實現人類智能在機器上的模擬。[4]

聯(lián)結主義學派通過模擬人類神經網絡模仿人類的認知行為，由此進行人工智能的學習記憶、模式識別。聯(lián)結主義學派構建了大量的神經網絡模型，方便在不同的情景模式下選擇相應的模型，進而快速的得出答案。聯(lián)結主義學派采用分布式存儲數據，對數據進行并行處理，這樣使得人工智能在處理問題的時候的速度有了明顯的提升，由此聯(lián)結主義學派在人工智能領域中受到大家的一致熱捧。

三大學派在人工智能的發(fā)展史上有著舉足輕重的作用，每一個學派的興起都代表人工智能的一個新高峰。三大學派各有優(yōu)缺點，在人工智能領域三者相輔相成，人工智能學科在三大學派的帶領下正在茁壯成長。

2 對人工智能主要理論學派的評述

在過去的50多年時間中，人工智能獲得了巨大的發(fā)展，基本實現了從無到有的過程，構建了基本完善的理論知識體系，構建了各種模型，形成各種技術方法，但是人工智能的發(fā)展依然任重道遠，前景依然不容樂觀。三大主義學派有著自身獨到的優(yōu)點，同時也有著各自的缺點，符號主義學派將人的認知基元符號用數學邏輯表示，通過計算機邏輯處理系統(tǒng)分析得出結果，但是在面對沒有明確結果的非確定問題時經常不能得出令人滿意的答案，它對信息要求十分精確完整，現實生活中的很多問題都不能滿足條件，因此符號主義學派的發(fā)展受到了一定的限制。行為主義學派認為智能取決于感知與行動，但是缺乏足夠的理論知識支撐學派觀點，而且缺乏足夠的成果表明理論的正確性。學派認為人工智能與知識的表達和知識推理無關，與人類認知的發(fā)展是不相符的。聯(lián)結主義學派采用仿生學的方法，模擬人腦的神經網絡，通過類似人腦的結構和運行機制模仿人類智能。這一觀點十分有吸引力，在提出之后馬上就有大量的支持者，但是人腦神經系統(tǒng)的復雜性遠遠超出人們的預知，現階段人們對人腦的構造以及運行機制還沒有深入的理解，在此基礎上想模擬出人腦的神經系統(tǒng)顯然是有些不不切實際。聯(lián)結主義學派的發(fā)展更多的受制于對人腦結構和運行機制的研究，因此其發(fā)展相對緩慢。綜上，三大學派固然有著自身的優(yōu)勢，各自的成果，但是其同樣有著明顯的局限性，人工智能要想進一步發(fā)展必須要對現有的發(fā)展方式進行創(chuàng)新。

另一方面，人工智能在經歷了兩次期后再次回落到了平穩(wěn)發(fā)展時期，社會公眾對人工智能的熱度有了明顯的降溫。人工智能的研究再次變成了國家以及一些超級公司的工作，擁有的資源有了大幅度的縮水，研究的進度也受到干擾。在此狀態(tài)下沒有重大的技術創(chuàng)新，人工智能恐怕很難再有重大的突破。

3 對人工智能發(fā)展的評述

3.1 對人工智能涵義的認識 同樣的詞匯在不同時期的有著不同的解釋，人工智能也不例外，大家都認可的人工智能是指在人類制造的機器工具上實現人類智能，即實現人類的認知能力、行為能力以及解決問題的能力。人類智能有著一個明確的特點，在面對未知問題時，人類智能能夠得出自身想要的答案，也就是消除答案的不確定性。符號主義學派的邏輯解決方式、行為主義學派模擬人的行為能力、聯(lián)結主義學派的神經網絡，三大主義學派各自以自身的方式實現了對問題消除或減弱不確定性。可見減弱甚至消除問題的不確定性也將是人工智能的一個研究方向。

3.2 人工智能研究模式的發(fā)展 目前人工智能領域中，符號主義學派通過數學邏輯表示人類的認知基元，對數學邏輯經過解讀分析，得到答案，進而實現智能。該學派重點運用還原思想，將人類的認知基元全部使用數學邏輯表示。行為主義學派認為人工智能取決于感知和行動，不需要學習知識與知識推理，是一步步，由低級到高級慢慢進化的。聯(lián)結主義學派是通過人工神經網絡的形式模仿人類智能，理論上講該方法是最符合人類智能的運行方式的。而在一系統(tǒng)中，最重要的是系統(tǒng)的運行機制，如何將接受到的信息轉化為我們的知識并通過表述、行為展示出來，在了解了人類智能的運行機制之后，人工智能將會更加符合人們的需求。

3.3 人工智能研究方法的發(fā)展 人工智能的目的是消除答案的不確定性，然后做出相應的反應。在消除答案不確定性的時候便有了各種方法，其中有一種便是突出解決問題的目標，在有明確目標的前提下會削弱干擾問題解決的條件，提高人工智能解決問題的效率。明確問題的目標便需要引入目標函數，在動態(tài)目標函數的引導下會減弱答案的不確定性。而在已有的人工智能基礎上設立人工智能模型，通過人工智能自身的計算結果結合目前的研究成果去優(yōu)化目前的人工智能系統(tǒng)，則會提升人工智能的發(fā)展速度。

3.4 人工智能時期的發(fā)展 人工智能自發(fā)展到現在已經經歷了五個時期，在兩次期中人工智能均獲得了迅速的發(fā)展。然而現在人工智能的發(fā)展步入到了緩慢發(fā)展時期，如何將人工智能的發(fā)展緩慢時期加速度過同樣是十分嚴肅的問題，傳統(tǒng)說來需要重大的科學進步。我們往往認為人工智能屬于頂端科技只能由國家和超級公司研究，卻忽略了社會所擁有的重大的力量。小小的android智能手機在問世的短短時間內變改變了之前的市場格局，其中固然有著android智能手機的特點，但是我想他的市場策略同樣給與了莫大的助力。人工智能應該向android一樣，適當的開放出來一部分根基，放開其研究門檻，甚至鼓勵民間研究。量變引發(fā)質變，當有足夠專家在研究人工智能時，人工智能的研究會加快的。而且民間的研究成果也會作為經驗反作用于人工智能的進一步研究，實現科學與社會的雙贏。

4 結論

人工智能是人們長久以來的夢想，同時也是一門很有挑戰(zhàn)性的學科。像所有的學科一樣，人工智能會經歷各種各樣的挫折，但是，只要我們有信心、有毅力，我們相信人工智能終將會成為現實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來極大的改變。

參考文獻：

[1]朱祝武.人工智能發(fā)展綜述[J].中國西部科技，2011，10（17）：8-10.

[2]陳慶霞.人工智能研究綱領的發(fā)展歷程和前景[J].科技信息，2008，20（33）：49，234.

人工智能的發(fā)展速度范文第5篇

關鍵詞：機械電子；人工智能；安全生產；融合分析

1 機械電子工程特點

機械電子工程從產生到現在總共經歷三個發(fā)展階段：第一階段-手工加工時期，在這個階段產品生產主要依靠人力，產品生產效率直接由人力資源決定。這種情況下人們不斷通過提高技術水平促進生產力提高，實現機械工程的發(fā)展；第二階段-流水線生產時期，主要標志是產品生產開始使用流水線模式，大幅度提高生產效率，實現規(guī)?；a，但流水線生產模式要求零部件具有統(tǒng)一標準，不能滿足個性化需求；第三階段-集約化生產時期，這個階段也是現在加工制造業(yè)正采用的發(fā)展模式，該模式下縮短產品生產周期，滿足個性化需求，提高企業(yè)核心競爭力。

機械電子工程各學科存在物理上的關聯(lián)性，同時還存在信息與功能的協(xié)整性。傳統(tǒng)機械電子工程與智能化機械電子工程相比，后者具有明顯優(yōu)勢：首先設計的差異性，傳統(tǒng)機械電子工程注重機械結構與力學設計，而智能化機械電子工程則將核心調整為機械與電子，設計過程中充分融合其他學科理論強調智能應用，利用機電技術模塊化與集成化的特點，提高性能加大應用范圍，近年在安全生產及管理領域得到了廣泛應用。

2 人工智能特點分析

人工智能技術依托計算機技術誕生的綜合性學科，該學科中涵蓋計算機科學、信息化及人文科學等。人工智能也是計算機科學技術的一個分支，試圖通過研究智能的本質，據此生產出能夠模擬人類大腦、肢體等活動方式的智能機器，具體包括圖像識別、自然語言處理、語音識別和專家系統(tǒng)等內容。有人曾設想，在未來，人工智能帶來的科技產品，將有可能超越人體智能。這個并不是異想天開，在2016年3月15日，由谷歌公司研發(fā)的機器人阿爾法狗在圍棋比賽中戰(zhàn)勝韓國圍棋高手李世石，就充分說明了人工智能的強大性。現在人們愈發(fā)重視人工智能技術，結合大數據分析應用的人工智能將在生活與工作中發(fā)揮越來越重要的作用。

與機械電子工程類似，人工智能也經歷過三個發(fā)展階段：初級階段，該階段還沒有廣泛使用計算機，社會也沒有接納機械化大生產模式。這個階段主要還是手工生產，只是偶爾使用機械化手段。部分大型工業(yè)企業(yè)開始探索人工智能，但受到總體科技水平的限制，成果有限；第二階段，機械化大生產廣泛普及，計算機科學開始發(fā)展。生產需求與生活需求不斷增加，這個階段開始使用人工智能，但受到經濟因素影響，人工智能僅在一些大型工廠中使用；第三階段，這個階段中人工智能得到普及，發(fā)展速度不斷加快，開始興起物聯(lián)網大數據技術。這正是我們所處的階段，人工智能的應用將工作和生活變得簡單與便利，促進人類社會快速發(fā)展。

3 整合機械電子工程與人工智能的措施

3.1 兩者相關性分析

隨著科技進步與社會發(fā)展，電子化信息迅速發(fā)展，機械電子工程作為基礎性學科在生活中得到廣泛應用。但機械電子工程也有不足的地方，比如系統(tǒng)復雜不穩(wěn)定、功能多變等，這些問題的根本還是電子信息系統(tǒng)不夠完善。人工智能本身具有的信息快速傳遞與及時處理信息等特點可以有效彌補這一情況。機械電子工程輸入與輸出過程中，電子信息系統(tǒng)會出現很多困難與阻力，如果輸入信息過于復雜，電子信息系統(tǒng)極有可能出現失誤，這時就需要人工操作進行解決。如果可以將兩者融合起來，就可以解決機械電子工程中存在的不足與缺陷。

3.2 分析具體應用

3.2.1 機械電子技術中的模糊推理系統(tǒng)要點。模糊推理系統(tǒng)作為一個相對完整的系統(tǒng)，本身具有極強的信息處理能力，加上其結構簡單，因此有著較強的實用性。目前社會上已經在廣泛使用模糊推理系統(tǒng)，主要應用在自動化控制及數據處理。當機械電子系統(tǒng)運行時，該系統(tǒng)會模擬人腦分析語言并下達處理指令，在網絡結構中產生一組與處理指令相對性的函數。模糊推理系統(tǒng)主要運用的方式是域到域，實現儲備信息規(guī)則的目的。但實際運行中也存在一些問題，比如：計算量不能滿足實際需求、連接方式不夠固定等，造成該系統(tǒng)在輸入與輸出環(huán)節(jié)存在誤差，這正是人工智能技術的優(yōu)勢，目前的趨勢是融合人工智能神經網絡系統(tǒng)到機電模糊推理系統(tǒng)中取長補短，綜合應用。

3.2.2 人工智能技術的神經網絡系統(tǒng)要點。人工智能主要研究如何通過計算機模擬人的行為與思維過程。計算機使用人工智能可以大幅度提高應用層次，擴大應用范圍。神經網絡則是一種通過神經元成立的模式，將其分布在網絡上實現人機互動。人工神經系統(tǒng)結構簡單、功能不足，但也有顯著優(yōu)勢：神經元構成模式可以最大程度地發(fā)揮神經系統(tǒng)的功能與效用，完成高難度的行為模式。神經網絡系統(tǒng)分析數字信號是主要通過模擬結果進行，根據分析出的結果設定相應參數值，最后通過網絡計算出關聯(lián)函數。神經網絡系統(tǒng)所運用的方式較為簡單，在信息輸入過程中，所有的神經元之間有著固定的聯(lián)系，且計算量會很大，不管是在信息輸出還是信息輸入方面，都具有非常高的精準度。該領域的技術完美的補充了機械電子模糊推理系統(tǒng)計算能力及信息輸入輸出的不足，兩項技術的融合應用前景非?？春谩?/p>

4 智能信息化機械電子的發(fā)展應用趨勢

在我國的生產和安全監(jiān)管中，機械電子工程的應用也呈現出智能化的發(fā)展趨勢，主要體現在研發(fā)效率高、機械化程度高的技術，特別是在煤礦、非煤礦山等安全生產、監(jiān)管領域，智能化的機電技術可以提高安全性、增加效率，有效防止人員誤操作導致的生產安全事故，例如：瓦斯自動斷電系統(tǒng)，絞車自動防跑車系統(tǒng)，煤礦智能監(jiān)控平臺都已經普遍運用到了生產中，另外目前事故比例最大的交通運輸行業(yè)也在普及智能機電技術，全國均已建立了客運信息監(jiān)控平臺，未來的趨勢是強化平臺功能性、智能化，更好地避免交通事故的發(fā)生。在機加工領域紅外遙感結合的智能機電技術已經逐步應用于生產，防止人員過界事故。以往發(fā)生的生產安全事故有過慘痛的教訓，如果使用智能機電技術進行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特別重大爆炸事故，這是一起粉塵濃度過大引起的爆炸，如果當時安裝有粉塵濃度傳感器及自動報警停線系統(tǒng)，那么這起事故完全可以避免，目前該技術已經廣泛應用于煤礦行業(yè)的瓦斯監(jiān)控中。機械化智能化水平不斷提高是當前科技發(fā)展的大勢所趨，特別是在安全生產及監(jiān)管中更應該努力研究并推廣。

5 結束語

總而言之，智能信息化電子工程具有顯著優(yōu)勢，其本身也將成為工業(yè)制造發(fā)展的必然趨勢。文章中作者以機械電子工程及人工智能的概念、特點入手，詳細分析兩者之間的相關性，探討兩者融合發(fā)展的可行性，最后給出整合機械電子工程與人工智能運用于生產及監(jiān)管的思路。希望通過文章論述，可以為從業(yè)者提供一定的借鑒，共同努力促進行業(yè)技術進步發(fā)展。

參考文獻