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人工智能的科學原理范文第1篇

關鍵詞：智能科學與技術；知識結構；應用型人才；人才培養(yǎng)；知識型能力本位教育

中圖分類號：G64文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內(nèi)容[1]：智能科學是以人如何認知和學習為研究對象，探索智能機器的實現(xiàn)機理和方法；智能技術則是將這種方法應用于人造系統(tǒng)，使之具有一定的智能或?qū)W習能力，讓機器系統(tǒng)為人類工作。目前，在本科專業(yè)目錄中，智能科學與技術專業(yè)是計算機類之下的特設專業(yè)，在現(xiàn)有的人工智能專業(yè)群中，除了新設的人工智能專業(yè)外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業(yè)建設資格），智能科學與技術專業(yè)與全球范圍大力推進與快速發(fā)展的人工智能關系最密切，契合度最高。一方面，智能科學與技術的專業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持，另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業(yè)發(fā)展和人才需求。

2人工智能時代對人才的需求

站在國家戰(zhàn)略的高度來看，人工智能將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，可以實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，因此人工智能將成為引領未來的戰(zhàn)略性技術，世界主要發(fā)達國家都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。

隨著人工智能時代的到來，許多企業(yè)對具有智能科學與技術專業(yè)背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業(yè)紛紛涉足智能科學領域，提高產(chǎn)品智能水平；其次，許多傳統(tǒng)制造業(yè)也在轉(zhuǎn)型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫(yī)療、通訊、交通等行業(yè)也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業(yè)的影響，充分體現(xiàn)了智能科技的高速發(fā)展，對人才數(shù)量和素質(zhì)要求也越來越高。

從人才的金字塔型分布來看，智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才，更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產(chǎn)、應用、裝配、服務等環(huán)節(jié)延伸，迫切需求大批專業(yè)技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監(jiān)管總局、國家統(tǒng)計局向社會了13個新職業(yè)信息，包括人工智能工程技術人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術人員、大數(shù)據(jù)工程技術人員等，這也從另外一個側(cè)面說明人工智能等技術推動了產(chǎn)業(yè)結構的升級，催生了相關專業(yè)技術類新職業(yè)，可形成相對穩(wěn)定的從業(yè)人群。

3應用型人才培養(yǎng)模式分析

《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調(diào)健全多層次人才培養(yǎng)體系，提到強化職業(yè)教育和技能培訓，引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉(zhuǎn)型，建立一批實訓基地，開展現(xiàn)代學徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。

通常而言，人才類型分為三類[2]：學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現(xiàn)代職業(yè)教育的發(fā)展和社會需求來看，應用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統(tǒng)稱為應用型人才，即把成熟的技術和理論應用到實際的生產(chǎn)、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看，為了適應人工智能時展，人才需求數(shù)量基數(shù)最多、缺口最大的就是應用型人才，這也對眾多高校培養(yǎng)人才的導向產(chǎn)生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養(yǎng)，可從職能、知識結構、能力結構、行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導向四個方面來分析。

3.1職能

智能科學與技術應用型人才是培養(yǎng)面向各類智能科學與技術的工程設計、開發(fā)及應用，掌握各類現(xiàn)代智能系統(tǒng)設計、研發(fā)、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術，具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創(chuàng)新能力的高素質(zhì)應用型工程技術人才。

3.2知識結構

智能科學與技術專業(yè)充分體現(xiàn)了跨學科的特點，其知識結構包含了三個并行的基礎領域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合，體現(xiàn)了智能感知與模式識別、智能系統(tǒng)設計與制造、智能信息處理三個方面的專業(yè)內(nèi)涵。

（1）智能感知與模式識別

屬于電子信息與計算機交叉領域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等。主要課程包括：電子技術基礎、信號系統(tǒng)與數(shù)字信號處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等。

（2）智能系統(tǒng)設計與制造

屬于控制工程領域，包括自動控制、無人系統(tǒng)與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括：機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統(tǒng)分析與設計等。

（3）智能信息處理

屬于計算機領域，包括交通大數(shù)據(jù)、汽車與道路安全大數(shù)據(jù)等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數(shù)據(jù)結構與算法、嵌入式系統(tǒng)設計等。

3.3能力結構

智能科學與技術應用型人才培養(yǎng)著眼于人工智能工程應用，要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析、應用的能力；具備智能系統(tǒng)的設計、開發(fā)、集成、運行與管理的能力；注重培養(yǎng)學生綜合運用所學的智能科學與技術專業(yè)的基礎理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結構可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。

CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養(yǎng)模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養(yǎng)的目標和評價標準，一切教學活動均圍繞綜合職業(yè)能力的培養(yǎng)展開，CBE人才培養(yǎng)模式主要有以下三方面的特色：能力導向的教學目標；模塊化的課程結構；能力為基準的目標評價體系。該模式所培養(yǎng)的本科應用型人才具有較強的專業(yè)綜合能力和職業(yè)能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養(yǎng)的需求，這是由于目前許多職業(yè)崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內(nèi)容均會產(chǎn)生動態(tài)變化，要求現(xiàn)階段的人才培養(yǎng)具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應對智能化浪潮，打好基礎，提高自學習能力。因此，智能科學與技術應用型人才培養(yǎng)有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內(nèi)容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學習能力，才能實現(xiàn)能力可持續(xù)增長，崗位的向上流動性以及知識和經(jīng)驗的進化，才能真正適應人工智能時展的需求。

自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構，需要CBE模式與知識結構的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養(yǎng)模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養(yǎng)過程中，將知識結構與能力結構放在并重的地位，既著眼于預期能力的培養(yǎng)，也必須讓學生筑牢學科專業(yè)基礎，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學習，具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。

3.4行業(yè)（產(chǎn)業(yè)）導向

從智能科學與技術專業(yè)的角度，培養(yǎng)的應用型人才以“智能化應用”為就業(yè)大方向，具體而言，包括：

（1）智能感知與模式識別領域

主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用，包括圖像處理、機器視覺、工業(yè)視頻檢測與識別、視頻監(jiān)控、傳感器設計及應用等。

（2）智能系統(tǒng)設計與制造領域

主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用，包括智能工廠、智能車間、智能生產(chǎn)線、智能物流、以及智能運營與服務等。

（3）智能信息處理領域

主要從事計算機數(shù)據(jù)處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用，包括數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析與預測、交通大數(shù)據(jù)分析應用、道路與汽車安全大數(shù)據(jù)分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。

涉及的產(chǎn)業(yè)領域主要包括智能制造，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成應用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品等。其他的領域還包括智能農(nóng)業(yè)、智能物流、智能金融、智能商務等。

產(chǎn)業(yè)需求帶動人才培養(yǎng)，人才培養(yǎng)在滿足產(chǎn)業(yè)需求的同時推動技術進步，而技術進步又引燃了新的產(chǎn)業(yè)需求。產(chǎn)業(yè)需求與人才培養(yǎng)的相互作用，呈現(xiàn)出螺旋式上升的發(fā)展態(tài)勢，這在人工智能相關產(chǎn)業(yè)與智能科學與技術應用型本科人才培養(yǎng)之間表現(xiàn)的得尤為突出。

4KCBE模式人才培養(yǎng)的主要措施和途徑

智能科學與技術專業(yè)應用型本科人才的培養(yǎng)模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養(yǎng)應用型人才，應注重學生實踐能力，從教學體系建設體現(xiàn)“應用”二字，其核心環(huán)節(jié)是實踐教學。結合上述的KCBE培養(yǎng)模式，知識結構在能力培養(yǎng)過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養(yǎng)方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎，也要重實踐。

（1）筑牢智能科學與技術專業(yè)知識基礎，構建與智能化應用相關的知識體系

在本科的低年級階段，應注重公共基礎課，特別是數(shù)學和力學課程，還應充分了解智能科學與技術專業(yè)的內(nèi)涵，讓學生對所學專業(yè)有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業(yè)基礎，包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數(shù)據(jù)結構與算法等。歸納地說，應該筑牢數(shù)理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。

（2）增強智能科學與技術專業(yè)的實踐環(huán)節(jié)，構建以能力培養(yǎng)為重心的教學體系

按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據(jù)人工智能企業(yè)實際情況靈活設置實踐課程內(nèi)容，根據(jù)企業(yè)發(fā)展趨勢及時調(diào)整課程體系以避免教學內(nèi)容與企業(yè)需求相脫離。人工智能企業(yè)還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定，并為學校實踐教學提供各方面支持，從而提高人才培養(yǎng)的針對性。

人工智能的科學原理范文第2篇

關鍵詞：人工智能；認知；能量感知；缺陷設計

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)16-31117-02

The Artificial Intelligence Research Needs New Theories Breakthrough-The Theories Model that the Strong Artificial Intelligence Carries Out

ZHAO Jing-ming

(Training Centre of Peking BUCC,Beijing 102218 China)

Abstract：The development history and obtaining achievement of artificial intelligence about domestic and international is reviewed briefly.. Analyze existent problem of artificial intelligence studying present based of introducing artificial intelligence various cognize concepts, Putting forward people should knows the new theories breakthrough and practice project from the energy and the energy feeling and designs from the innovation and the faultiness design etc. and put forward the theories model of strong artificial intelligence to carry out on what

Key words:The artificial intelligence;cognition;energy feeling;faultiness design

1 引言

1956年夏季，人類歷史上第一次人工智能研討會在美國的達特茅斯(Dartmouth)大學舉行，標志著人工智能學科的誕生?！叭斯ぶ悄堋庇⑽臑閍rtificial intelligence簡寫ai，它的產(chǎn)生和發(fā)展是以計算機硬件與軟件技術的產(chǎn)生和發(fā)展為基礎的，而且一直都處于計算機技術的最前沿，它吸引了全世界無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，到日本的本田、sony等公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所等，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。經(jīng)過漫長的50年不懈的努力，人類已經(jīng)在人工智能領域取得了卓越的成就。從“旅居者”（1997年7月4日，美國國家航空與航天局的“旅居者”機器人完成了它到火星長達1290萬公里的旅行），到“會跳舞的機器人”（日本2007年最新產(chǎn)品），人類正用我們的智慧，在人工智能的領域，創(chuàng)造著一個又一個的奇跡。進入新世紀，特別是近二十年，由于計算機軟/硬件技術的快速發(fā)展，使得人工智能理論得以充分實踐，人工智能學科及其“智能制品”的重要作用已為人們普遍共識。隨著人工智能理論和技術的更進一步發(fā)展，作為一門廣泛的交叉和前沿科學，人工智能技術的發(fā)展情況已經(jīng)成為一個國家科技進步和科技實力的一個標志。人工智能科技新成果必將在更大的廣度和深度上造福于人類。

近些年，我國人工智能科學發(fā)展迅速，在這一領域已形成自主研究重大科學前沿的能力，并在一些重要研究領域走在了世界的前列，特別是一批創(chuàng)新成果的實際應用令人鼓舞。2005年7月，哈爾濱工業(yè)大學洪炳熔教授推出的機器人足球競賽系統(tǒng)在國際機器人足球聯(lián)盟（FIRA）世界杯機器人足球大賽中國隊選拔賽上，奪得全自主型、類人型、編隊型、追捕型4個項目比賽的冠軍和全自主型項目比賽的亞軍。2007年4月新華網(wǎng)消息，一種專門應用于反恐領域的“爬壁機器人”在哈爾濱工業(yè)大學誕生，它可以攜帶偵查設備悄無聲息地沿壁面爬到便于偵查的位置，為反恐人員準確判斷形勢、做出決斷提供現(xiàn)場依據(jù)。這種爬壁機器人采用負壓吸附、單吸盤、四輪移動結構方式，具有移動快、吸附可靠、適應多種墻壁表面、噪聲低、結構緊湊、控制方便靈活等特點，主要應用于反恐偵查領域。雖然我國在人工智能領域已經(jīng)取得了一定的成績，但是，我們?nèi)圆荒芑乇苣壳叭斯ぶ悄芾碚撘约凹夹g上存在的局限性，這些問題制約了人工智能技術的進一步發(fā)展。人工智能理論發(fā)展到現(xiàn)在，它的突破是首先我們研究人工智能不可回避問題。

2 人工智能的起源與發(fā)展

人工智能的發(fā)展是以硬件與軟件為基礎的，經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。特別是20世紀30年代和40年代的智能界，發(fā)現(xiàn)了兩件重要的事情：數(shù)理邏輯和關于計算的新思想。以維納（Wiener）、弗雷治、羅素等為代表對發(fā)展數(shù)理邏輯學科的貢獻及丘奇(Church)、圖靈和其它一些人關于計算本質(zhì)的思想，為人工智能的形成產(chǎn)生了重要影響。

1956年夏季，人類歷史上第一次人工智能研討會在美國的達特茅斯(Dartmouth)大學舉行，標志著人工智能學科的誕生。

1969年召開了第一屆國際人工智能聯(lián)合會議(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每兩年召開一次。

1970年《人工智能》國際雜志(International Journal of AI)創(chuàng)刊。這些對開展人工智能國際學術活動和交流、促進人工智能的研究和發(fā)展起到積極作用。

20世紀70～80年代，知識工程的提出與專家系統(tǒng)的成功應用，確定了知識在人工智能中的地位。

近十多年來，機器學習、計算智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等和行為主義的研究深入開展，形成。同時，不同人工智能學派間的爭論也非常熱烈。這些都推動人工智能研究的進一步發(fā)展。

我國的人工智能研究起步較晚。納入國家計劃的“智能模擬”研究始于1978年；至今已有10來部國內(nèi)編著的具有知識產(chǎn)權的人工智能專著和教材公開出版。中國的科技工作者，已在人工智能領域取得許多具有國際領先水平的創(chuàng)造性成果。其中，尤以吳文俊院士關于幾何定理證明的“吳氏方法”最為突出，已在國際上產(chǎn)生重大影響?，F(xiàn)在，我國已有數(shù)以萬計的科技人員和大學師生從事不同層次的人工智能研究與學習。人工智能研究已在我國深入開展，它必將為促進其它學科的發(fā)展和我國的現(xiàn)代化建設做出新的重大貢獻。

3 人工智能研究理論存在的問題

人類的智能過程是一個隨著時間、地點、環(huán)境的不斷變化而不斷變化的全方位、極其復雜的心理和生理變化過程。在人工智能領域，人們的意圖是希望用機器模仿人類智能，然而，我們?nèi)祟悓τ谧陨淼闹悄苓^程的了解并不完全，且不同的人對人工智能的理解也不同。這就造成目前在人工智能領域存在各家說法。而所有的說法都是基于對人類的智能過程簡化的基礎之上的。以下是傳統(tǒng)理論對人類認知活動和計算機的比較：

圖1 人類認知活動與計算機的比較

令T表示時間變量，x表示認知操作，x的變化x為當時機體狀態(tài)S（機體生理和心理狀態(tài)及腦子里的記憶等）和外界刺激R和函數(shù)。當外界刺激作用到某一特定狀態(tài)的機體時便發(fā)生變化，用函數(shù)表示

為：

x＝f（S,R）TT+1（3.1）

從某種意義上講，這是一個成功的比較，因為它使得計算機模擬人類智能成為可能。長時間以來，人們并不懷疑這一比較，因為這一比較的基礎之上人工智能領域取得了巨大的成績，為社會和科技的發(fā)展作出了巨大貢獻。

基于此比較基礎上的前人工智能的主要學派有下列3家：

（1）符號主義(Symbolicism)，又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學派(Psychlogism)或計算機學派(Computerism)，其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設和有限合理性原理。符號主義 認為人工智能源于數(shù)理邏輯。符號主義仍然是人工智能的主流派。這個學派的代表有紐厄爾、肖、西蒙和尼爾遜(Nilsson)等。

（2）聯(lián)結主義(Connectionism)，又稱為仿生學派(Bionicsism)或生理學派(Physiologism)，其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡間的連接機制與學習算法。聯(lián)結主義 認為人工智能源于仿生學，特別是人腦模型的研究。

（3）行為主義(Actionism)，又稱進化主義(Evolutionism)或控制論學派(Cyberneticsism)，其原理為控制論及感知―動作型控制系統(tǒng)。行為主義 認為人工智能源于控制論。這一學派的代表作首推布魯克斯(Brooks)的六足行走機器人，它被看做新一代的“控制論動物”，是一個基于感知－動作模式的模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。

無論是哪一種理論，其研究的方向始終沒有脫離一個集中的點，即讓機器模仿人類智能。三大學派從人類的對知識的認知過程的不同角度進行理論研究，試圖實現(xiàn)機器的“人化”，側(cè)重于“人化”的可行性。然而，無論是哪一種學派的理論，都忽略了人類的一些基本特點。筆者認為，前人對人類對與知識的認知過程的簡化過于簡單，從而造成目前人工智能領域的研究達到一定程度后就難以取得更進一步的進展。以下基本問題不容忽視：

（1）能量以及能量感知問題，人類智能的能量基礎是食物。人類通過攝取食物，并通過復雜的消化和吸收過程轉(zhuǎn)化為能量，供人類智能與體能消耗。人類的能量蓄積在人體的每一個細胞中，無論哪一部分發(fā)生刺激或是空氣流動、溫度變化和光線強弱變化，不管他（或她）的眼睛是否看到，在那里都會發(fā)生“條件反射”，這種“反射”可以先大腦一步避開危險和傷害或是適應，這里我們稱為能量感知問題。現(xiàn)階段在人工智能領域的研究中，大家?guī)缀醪患s而同地想當然的將電能作為人工智能的能源問題，將“芯片”作為機器人的“大腦”全權處理一切問題和指令。在這種模式下，機器人只能依靠“眼睛”去識別外界條件的變化和刺激的發(fā)生，這種識別是不全面的而且是滯后的，它必須是經(jīng)過“大腦”才能發(fā)生的。而電能也將成為人工智能的發(fā)展的障礙，試想，如果機器人登上了一個遙遠的星球或來到一個渺無人煙的荒漠執(zhí)行任務，那么當它儲存的電能將要用盡時，它將不得不返回出發(fā)地，而不管它的任務是否已經(jīng)圓滿完成。目前，太陽能技術得到不斷發(fā)展，將會使得人們將其作為人工智能的替代能源。利用太陽能轉(zhuǎn)化成電能，將會使人工智能制品的能源得到源源不斷的補充，我們可以不必再擔心電能耗盡帶來的諸多不便。然而，將太陽能能量轉(zhuǎn)換技術和計算機技術結合起來，讓機器人具有能量感知功能，即令它的每一組成部分都具有全方位立體即時感知和條件反射功能，這個過程的研究和實現(xiàn)還將是個漫長的過程。

（2）自創(chuàng)新問題，人類歷經(jīng)世世代代的發(fā)展，不斷創(chuàng)新才有今天的面貌，機器如果只是依據(jù)設計好的程序存儲、搜索、推理、執(zhí)行相應的邏輯或條件，其反映出的智能只是人類智能的復制與模擬，盡管有時它甚至可以超過人類，如“博弈”。目前在人工智能領域有學者將人工智能劃分為強人工智能和弱人工智能。強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智能可以有兩類：類人的人工智能，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智能，即機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解決問題（Problem_solving）的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認為這一研究領域已經(jīng)取得可觀的成就。強人工智能的研究則出于停滯不前的狀態(tài)下。這里的強人工智能從某種意義上講，即機器的自創(chuàng)新問題。那么，如何解決機器的自創(chuàng)新問題即成為強人工智能研究的關鍵問題。本文中筆者就此問題提出自己的觀點：

首先，強人工智能是可能的。下面是人類創(chuàng)新過程與機器創(chuàng)新過程的比較。

從圖2與圖3的比較中我們發(fā)現(xiàn)，如果能夠使計算機進行邏輯組合并實現(xiàn)完全自存儲功能，那么具有自主意識的強人工智能機器是完全可以實現(xiàn)的。

圖2 人類對知識的認知與創(chuàng)新過程的簡單模型

圖3 計算機對知識的認知與創(chuàng)新過程的簡單模型

其次，強人工智能機器需要解決如何自動無限接收外界信息與能量感知問題，如何進行信息自動分揀、歸類、邏輯推理、如何進行完全自存儲以及邏輯整合與組合等問題。這些問題的研究應作為未來強人工智能的研究方向。

（3）忠誠問題，人類一旦創(chuàng)造出可以自創(chuàng)新的真正意義上的機器人，也就是說機器人一旦擁有了自己的意識，那么如何控制“它” 使“它”忠誠于人類，將是擺在人類面前的又一難題。弱人工智能機器只是按照人類設計好的程序和指令執(zhí)行某一方面的特定任務，比如，“會跳舞的機器人”只會跳舞，“它”可以伴隨音樂節(jié)奏與人合作跳各種舞蹈，但“它”卻不能創(chuàng)造新的舞蹈。對于弱人工智能機器，我們不必擔心“它“的忠誠問題，因為“它“不會擺脫程序的控制。由于自創(chuàng)新機器人，或者說“強智能機器人”存在意識，“它”可能會拒絕人類的建議和改變并可能按照“自己的意愿”自身完成改變，“它”甚至有可能變成人類的敵人。要解決機器人

的忠誠問題，唯一的途徑就是進行“缺陷設計”。人類認知過程中的缺陷是“遺忘”和“生老病死”，這是機器人所不具備的。強人工智能機器人如果能夠依照“自己的意愿”完善自己，那么人類賦予機器的缺陷應該是機器人自身難以實現(xiàn)的。

4 結束語

21世紀是信息化在全球普遍開展的時代，作為現(xiàn)代信息技術的精髓，人工智能技術的發(fā)展情況已經(jīng)成為一個國家科技進步和科技實力的一個標志。我國人工智能研究已經(jīng)從學習國外為主的時期進入自主研究為主的時期，形成了自主研究重大科學前沿和轉(zhuǎn)化科技成果的新局面。但是，我們?nèi)圆荒芑乇苣壳叭斯ぶ悄芾碚撘约凹夹g上存在的局限性，而要解決如何自動無限接收外界信息與能量感知問題，如何進行信息自動分揀、歸類、邏輯推理、如何進行完全自存儲以及邏輯整合與組合等問題，賦予機器真正意義上的智能，這些問題的研究應將是未來人工智能研究人員需要長期面對的問題。

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人工智能的科學原理范文第3篇

【關鍵詞】人工智能技術 認知無線電 應用

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，科學技術不斷進步，近年來我國無線通信業(yè)務也出現(xiàn)了爆炸式的增長，在這樣一個社會大背景下，近年來我國無線電通信領域獲得了迅猛的發(fā)展，其不僅在無線電通信速度、穩(wěn)定性、通信距離，及通訊效率方面，得到了極大的提高，隨著人工智能技術在無線電通信領域的廣泛應用，無線電通訊在智能性方面，也取得了極大的突破，其對于滿足人們?nèi)找嫣岣叩男枨?，及適應社會發(fā)展的需要等，促進無線電通信領域的健康可持續(xù)發(fā)展等，都有著重要作用。認知無線電就是在這樣一個大背景下應運而生的，認知無線電相對于以往的無線電，其本質(zhì)區(qū)別在于其具有很高的智能性，使其具有自動感知周圍通信環(huán)境，以及通過一系列的計算，實現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的自動轉(zhuǎn)換，及動態(tài)檢測等功能。此外，融入了人工智能技術的認知無線電，其還有效的解決了傳統(tǒng)無線電中存在的頻譜短缺問題，有效的提升了其頻譜的利用率，因此認知無線電在通信領域有著良好的應用前景。

1 人工智能技術在認知無線電中的應用

在認知引擎中，認知核是其的核心部分，而對于認知核來說，人工智能技術亦是其最為核心的部分。雖然人工智能技術在我國已有很長的一段發(fā)展時間，當前其也形成了一套相對十分科學完善的技術理論知識體系，然而該技術在認知無線電中應用情況，其尚處于初始階段，因此加大對人工智能技術在認知無線電中的應用的相關研究，有著積極意義。以下將就幾種常見的人工智能技術在認知無線電中的應用情況進行詳細探討。

1.1 專家系統(tǒng)技術

在人工智能技術中，有一種應用十分廣泛的技術系統(tǒng)，其即是專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅能夠與其他眾多人工智能技術聯(lián)合使用，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，以及遺傳算法人工智能技術等，其還能有效的應用于認知無線電中。該系統(tǒng)在結構上其主要有兩個部分組成，一個是知識庫，另一個是推理機。知識庫中，其儲存的內(nèi)容，主要是專家的相關知識體系；推理機模塊，則包含著專家在應對某一問題時，其運用已有知識解決問題的推理過程，及其決策。該系統(tǒng)的主要工作原理是，借助系統(tǒng)中儲存的專家知識，并就相關問題進行推理，解決只有專家才能處理的問題，因而該系統(tǒng)具有較高的問題解決能力。將專家系統(tǒng)人工智能技術應用于認知無線電中，其可以實現(xiàn)問題的推理及決策功效，其具體原理是，認知無線電可以通過專家系統(tǒng)中，其儲存的知識體系，來獲取相關知識，并儲存到數(shù)據(jù)庫里面，但用戶，及其無線電外部狀況及需求發(fā)生變化時，其就可以從數(shù)據(jù)庫中，查詢到其需要的相關知識，同時借助推理機的作用，對其實施推理，并作出相應決策，以達到對無線電的相關參數(shù)，予以有效調(diào)整的目的，以及快速對環(huán)境予以適應。如GLIPS就是一種在認知無線電中，應用較為廣泛的一種專家系統(tǒng)，其對于提升認知無線電的通訊效果，有著重要作用。

1.2 案例推理技術

在人工智能技術中，還有一種十分常見的技術，那就是案例推理技術，其也是當前使用最為廣泛的一種人工智能技術之一。該技術是一種借鑒以往經(jīng)歷，并尋求與當前問題情境最為相似的案例，以找出問題解決方案的一種技術。該智能技術其主要工作原理是，在進行問題解決時，首先對以往的案例庫進行查找，找出與當前問題情境最為接近的案例，與之相匹配，并借鑒該案例的成功經(jīng)驗，用于當前問題的解決中，其實質(zhì)上是一種問題解決的優(yōu)化過程。在新的問題解決后，其問題情境及解決方案也同樣會被納入到原有的案例庫中，成為案例庫的一份子。案例推理技術在認知無線電中的應用，其實質(zhì)上就是認知無線電通過對周圍通訊環(huán)境的感知，計算得到相關的工作參數(shù)，記錄到案例庫中，當其通訊環(huán)境發(fā)生變化時，其作出的工作參數(shù)調(diào)整情況，也會被記錄到案例庫中。這樣一來，當認知無線電通訊環(huán)境出現(xiàn)變動時，其就可以從案例庫中，找到與此時環(huán)境相類似的案例，然后再將其與當前環(huán)境予以匹配，對其工作參數(shù)予以優(yōu)化，得到最優(yōu)的工作參數(shù)，以保障認知無線電的高效運轉(zhuǎn)。同時該通訊環(huán)境，及其工作參數(shù)，也將納入到案例庫中。如Soar就是一種當前使用較為廣泛的案例推理智能技術，該技術在GUN Radio 軟件無線電平臺中，已有了一定程度的應用，并取得了良好的效果。

1.3 遺傳算法技術

遺傳算法技術也是一種十分主要的人工智能技術，該技術的主要理論依據(jù)的是遺傳生物學原理，其主要可以適用于目標優(yōu)化問題的解決。其具體機理是，結合目標問題，構建其適值函數(shù)，讓原始的種群，通過變異及雜交等方法進行繁殖，并從中找到最優(yōu)解，從而為最優(yōu)繁殖提供解決方案。遺傳算法技術在認知無線電中的應用，則可以幫助其作出有效決策，如將無線電當成某生物系統(tǒng)，而其特征則作為一個染色體來看待，而其基因者與無線電的變量，進行對應，如帶寬，及發(fā)射功率等。由此借助遺傳算法，就可以獲得無線電不同通訊環(huán)境下，其最優(yōu)的工作參數(shù)了。

2 結語

由以上可以看出，人工智能技術在認知無線電中的應用，能夠有效地提升無線電通訊效率，提升其問題解決效率，因此加大對人工智能技術在認知無線電中的應用的相關研究，有著深遠意義。

參考文獻

[1]劉怡靜，李大白，魏政霞.人工智能技術在認知無線電中的應用[J].無線電通信技術，2011，（02）：51-54.

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人工智能的科學原理范文第4篇

關鍵詞 電氣自動化；人工智能；技術；應用

中圖分類號TM92 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2014）108-0069-02

1 電氣自動化控制中人工智能技術的含義

人工智能技術作為一項新型科學技術，對哲學、數(shù)學、任職科學、計算機科學、心理學、不定性論以及控制學方面都有所涉及，在自然科學與社會科學中，存在范圍較廣的研究，例如：知識表現(xiàn)、推力、自然語言和處理、只能搜索、及其學習、感知問題、規(guī)劃、知識獲取、邏輯程序涉及、模式識別、人工生命、軟計算、不精確及不確定的控制、語言及圖像理解等，在遺傳編程上相當于催化劑，促使工作能夠合理有效的實施?，F(xiàn)階段，無論是生產(chǎn)方面，還是生活方面，最為重要的則是效率的提升。當今社會發(fā)展中，計算機技術的大范圍應用作為有效保障，被大范圍的普及。通過對人腦機能的模范，使其工作實現(xiàn)自動化操作，不僅將大量的人力資源得到減少，而且還便于生產(chǎn)、傳播及運輸。在電氣自動化控制中，則是通過該原理實施生產(chǎn)等工作，進一步將其工作的效率得到提升，加快經(jīng)濟的發(fā)展。

2 電力自動化控制中人工智能技術的優(yōu)勢

通常情況下，人工智能控制的不同在討論中會有不同的方法存在。而人工控制技術可將模糊、神經(jīng)、遺傳算法等看為一種非線性函數(shù)近似器。該分類方式能夠使總結理解得到較好的接受，促使統(tǒng)一對控制策略實施開發(fā)。

與常規(guī)估算方法相比，人工智能控制有以下特點存在：

1）該設計無需對對象的模型進行控制。在大多數(shù)場合中，很難對實際控制對象的精確動態(tài)方程進行獲取，在控制器設計時，實際對象有較多不確定性因素存在，例如：參數(shù)變化等；

2）通過實施有效調(diào)整，能夠?qū)⑵湫阅艿玫教嵘?/p>

3）與古典控制方法相比，該方法更容易進行調(diào)節(jié)；

4）在缺乏專家指示時，可通過對數(shù)據(jù)進行響應的方法進行設計；

5）在設計時可通過語言和響應信息進行實現(xiàn)；

6）存在良好的一致性，和驅(qū)動器不存在聯(lián)系；

7）對于新信息或新數(shù)據(jù)來說，有良好的適應性存在；

8）能夠?qū)⒊Ｒ?guī)無法有效解決的問題進行處理；

9）具有良好的抗干擾能力；

10）控制的實現(xiàn)具有較低成本，特別是在對最小配置進行使用時，對擴展和修改發(fā)揮著一定幫助。

也就是說，在對自適應模糊神經(jīng)控制器進行運用時，在模糊化和反模糊化過程中，規(guī)則庫及隸屬函數(shù)能夠進行自動實施確定。該過程的實現(xiàn)有許多方法能夠進行，但最終還能通過系統(tǒng)技術對穩(wěn)定的解進行獲取，并將相對簡單的結構配置進行找出，從而達到最終目的。

3人工智能技術在電氣自動化領域中的應用

3.1對電氣設備的設計原理進行優(yōu)化

不僅對應用電路、電氣電器以及電磁場等專業(yè)知識進行涉及，而且還對傳統(tǒng)產(chǎn)品設計中存在的經(jīng)驗進行運用，具有極其復雜的過程存在。它是幾何傳統(tǒng)的試驗方式與手工方法相結合進行使用的，因此，要想對最佳設計方案進行獲取，還需進行不斷的探索來實現(xiàn)。其次，隨著計算機技術的逐漸發(fā)展，通過運用CAD技術（計算機輔助技術）能夠促使電器產(chǎn)品設計的難度得到較大程度的減少，縮短產(chǎn)品的開發(fā)周期。通過引進人工和智能技術，進一步將CAD技術與現(xiàn)階段的時代需求相結合，大大增長了產(chǎn)品的數(shù)量及質(zhì)量。在人工智能技術中，最常運用的優(yōu)化設計技術則是遺傳算法和專家系統(tǒng)，在該類優(yōu)化設計技術應用中，遺傳算法作為先進且與產(chǎn)品優(yōu)化設計相適宜的一項技術被得到使用。因此，在電氣自動化控制中人工智能技術的應用較為廣泛。

3.2在電氣自動化控制中，人工智能對故障進行診斷

從人類社會向工業(yè)化階段發(fā)展以后，越來越多的復雜及其設備逐漸產(chǎn)生，設備故障診斷作為一項重要的研究課題被廣泛關注。從診斷方法進行分析，現(xiàn)階段，診斷中除了傳統(tǒng)的單一參數(shù)和單一故障的技術方法以外，多故障、多參量也被大范圍的應用。隨著科學技術發(fā)展的逐漸興起，故障診斷技術及方法也被逐漸完善，從而向智能化階段發(fā)展。在故障診斷中，人工智能的發(fā)展作為一種智能化的診斷方法，不僅在理論上故障診斷被逐漸應用，而且還在實際操作中被有效使用。同時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的探索也逐漸朝故障診斷方向發(fā)展，逐漸成為故障診斷中的一項研究熱點被逐漸關注。通過結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡和專家系統(tǒng)，將其自身獨特的優(yōu)勢得以展現(xiàn)。

3.3實現(xiàn)智能控制的目的

3.3.1處理數(shù)據(jù)的收集

在所有模擬量、開關量以及人工智能控制器中都可對數(shù)據(jù)進行采集，確保在要求明確的狀況下，人工智能控制器能夠?qū)崟r自動存貯或處理。

3.3.2界面的顯示

當設備和系統(tǒng)處于運行狀態(tài)時，都會真實的在模擬畫面上進行顯示，從而可以對計算量、模擬量、斷路器以及隔離開關的實際狀況進行了解。當出現(xiàn)問題時，畫面上會出現(xiàn)掛牌檢修功能，還能將其對應的歷史趨勢圖進行形成。

3.3.3運行過程中的監(jiān)視

當設備出現(xiàn)開關量狀態(tài)、模擬數(shù)值等問題時，智能監(jiān)視的目的則會逐漸發(fā)揮，出現(xiàn)自動報警的現(xiàn)象，還會將事件發(fā)生的整個過程進行記錄。

3.3.4人工控制

良好人機界面，操作人員可通過鍵盤或鼠標對斷路器及電動隔離開關進行控制，操作人員會受到系統(tǒng)的操作限制，對值班過程發(fā)揮著重要效果。

3.3.5故障錄波

故障錄波的記錄及其詳細，主要包括記錄開關量、波形以及順序等。

3.3.6對不對稱的應用進行分析，并對負序量進行計算

3.3.7對參數(shù)的設定及修改進行及時處理，并實施合理保護

3.3.8在人工智能控制中，神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊控制以及專家系統(tǒng)控制作為三種主要方法被得到運用

4結論

總之，在特種設備開發(fā)制造以及運行控制的自動化系統(tǒng)中，人工智能技術的應用存在較好的發(fā)展前景。隨著特種設備發(fā)展的逐漸加快，特種設備開發(fā)制造以及運行控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)總量也在持續(xù)增長，大幅度增加了管理的復雜程度，加大特種設備市場的競爭影響，促使在特種設備開發(fā)制造以及運行控制系統(tǒng)中人工智能技術的應用提供條件。因此，在特種設備開發(fā)制造中人工智能科學技術應用及科研的加強，進一步將特種設備安全、經(jīng)濟及穩(wěn)定效果得以實現(xiàn)。

參考文獻

[1]耿英會.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技創(chuàng)新導報，2012（2）.

人工智能的科學原理范文第5篇

關鍵詞：人工智能；網(wǎng)絡技術；實際應用；

一、人工智能概述

“人工智能”這一詞的來源可以追溯到1952年，約翰?麥卡錫在接觸了“自動機”這種模擬生物生長的程序后，這種自動程序給他留下了深刻的印象，他開始在頭腦中勾畫出了“人工智能”這一形象，直到四年后人工智能這一詞出現(xiàn)。

在現(xiàn)代的計算機網(wǎng)絡技術中，融合了心理學、語言學、生理學和計算機科學等多種學科知識，具有非常綜合性的特征，也是當代科學技術面臨的巨大挑戰(zhàn)，為了讓計算機具有人工智能的作用，來完成人類較難完成的困難和復雜的工作，減少人進行危險工作時發(fā)生意外事故的概率，從而有效提高了危險性、復雜性工作的工作效率，這種具有人類智能的新的計算機功能被稱之為人工智能。人工智能不同于自然智能和人類智能，能夠根據(jù)命令者的指令，通過一系列復雜系統(tǒng)來模擬人類智慧完成工作，是一項能夠運用到各種學科中的實際性技術，需要結合多種學科原理，其中最重要的學科是計算機科學技術，能夠直接影響到人工智能技術的發(fā)展，而隨著人工智能技術的發(fā)展，也在一定程度上促進了計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，計算機技術從原來簡單的數(shù)值計算慢慢轉(zhuǎn)化為對知識原理的處理，這就是人工智能最核心的內(nèi)容。人工智能在對信息進行處理時，不僅能夠及時處理局部信息，更能夠從整體出發(fā)，及時掌握和了解全局狀況，并對信息和問題進行追蹤了解，對使用者提供充分的信息和數(shù)據(jù)。除此以外，人工智能能夠有效對網(wǎng)絡信息進行管理，這主要因為人工智能具備一定的推理能力和學習能力，能夠通過自身的學習將相關運算程序進行記憶，模擬人類活動對網(wǎng)絡上的信息進行管理，不僅能夠提高管理的效率和準確程度，還能夠建立一個完善的信息旖數(shù)據(jù)和信息存儲其中，并對相關數(shù)據(jù)信息進行優(yōu)化整合，通過人工智能的分析得到更加準確和科學的高級信息，這是人工進行管理較難做到的，通過人工智能技術提高了網(wǎng)絡管理的水平。

總的說來，人工智能技術具有以下優(yōu)勢和特點：第一，面對不可知和不確定的問題，人工智能通過模擬人類計算和對模糊信息的把握，及時處理和解決這些未知問題；第二，能夠與人類順利開展合作；第三，人工智能技術能夠通過學習獲得記憶，并具有推理能力和解釋能力，這種對新知識較強的學習能力能夠充分應用于網(wǎng)絡管理方面，提高網(wǎng)絡管理的層次性和管理水平，促進網(wǎng)絡運行的速度加快；第四，人工智能技術能夠準確解決非線性問題；第五，人工智能技術在對非常復雜的問題進行計算分析時，能夠?qū)λ惴ㄟM行控制并一次性找出最優(yōu)解決方法，摒棄了傳統(tǒng)進行多次和多方面的計算過程，減少了計算機運行消耗的資源，同時也提高了計算機的運行速度。

二、計算機網(wǎng)絡技術的現(xiàn)狀

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，計算機技術被運用到人們生活的方方面面中，但隨之而來的是網(wǎng)絡信息的安全問題，網(wǎng)絡信息的安全性成為全社會密切關注的熱點問題，網(wǎng)絡漏洞和信息安全威脅著用戶的個人數(shù)據(jù)隱私和財產(chǎn)安全。為了維護網(wǎng)絡信息的安全，通常會使用網(wǎng)絡監(jiān)視和網(wǎng)絡控制兩大技術進行網(wǎng)絡信息管理，但這兩種技術會受到各方面條件的制約，例如要快速、實時的獲得信息，及時解決處理問題，但是網(wǎng)絡信息具有跳躍性和不連續(xù)性的特征，信息的傳輸也沒有什么規(guī)律，早期對數(shù)據(jù)的分析只能夠進行一種邏輯化的計算，不能夠準確判斷數(shù)據(jù)信息是否準確，所以在進行信息篩選工作時，效率比較低，篩選出的信息也不全都是真實的，這就需要計算機網(wǎng)絡技術發(fā)展邁向智能化。

為了將計算機網(wǎng)絡技術的運用更加深刻和廣泛，為使用者提供更加安全的網(wǎng)絡信息管理，減少網(wǎng)絡犯罪和黑客入侵、網(wǎng)絡謠言散播，就必須要求計算機具有快速反應能力和靈活的處理能力，不具有智能化的計算機技術不能夠準確判斷違法信息是否侵犯了使用者的信息安全，無法進行有效的網(wǎng)絡信息管理。為了完善對數(shù)據(jù)的篩選和判斷能力，計算機網(wǎng)絡技術向著智能化方向的發(fā)展，即人工智能技術，建立一套科學合理的網(wǎng)絡管理機制和防御體系，從而能夠及時、高效的采取各種措施維護使用者的網(wǎng)絡信息安全。

三、人工智能技術在計算機網(wǎng)絡技術中的實際應用

（一）在網(wǎng)絡安全管理中的實際運用

隨著網(wǎng)絡信息技術的發(fā)展，人工智能的運用十分廣泛，總的來說主要運用在三個方面。第一，是智能化防火墻系統(tǒng)，這種系統(tǒng)與其他系統(tǒng)有著明顯的差異性，運用人工智能中的識別技術，這包括計算機對信息的記憶和整合，進行概率統(tǒng)計從而做出判斷，對數(shù)據(jù)信息采取處理方法，降低了一般計算機在進行運算時的大量計算環(huán)節(jié)，明顯提高了處理問題的效率，能夠?qū)崟r、快速的發(fā)現(xiàn)危害網(wǎng)絡安全的違法行為和入侵行為，及時限制非法訪問，攔截下具有病毒的信息或者釣魚網(wǎng)站，這種智能化防火墻系統(tǒng)能夠比一般的防火墻軟件提供更好的安全服務功能，高效地處理了拒絕服務共計問題，能夠防止病毒擴散和黑客入侵。第二，是在入侵檢測方面充分運用了人工智能技術，這是對網(wǎng)絡進行安全管理最重要的部分，是維護網(wǎng)絡信息安全的基礎，也是防火墻技術最核心的內(nèi)容，通過監(jiān)控對網(wǎng)絡系統(tǒng)的入侵行為，保證系統(tǒng)信息和數(shù)據(jù)的完整性、可用性、保密性以及安全性，它的工作原理是對手機的信息進行選擇，再將信息劃分為不同的類型，最終進行信息處理并生成數(shù)據(jù)報告，向使用者報告當前網(wǎng)絡信息的安全狀況，人工智能在當前一般運用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)、專家系統(tǒng)和模糊識別系統(tǒng)的入侵檢測工作，保證網(wǎng)絡系統(tǒng)不受侵犯；第三，將人工智能技術運用到對垃圾郵件的防御體系中，由于目前垃圾郵件經(jīng)常會騷擾計算機用戶，產(chǎn)生大量垃圾信息并包含病毒和釣魚網(wǎng)站，運用人工智能技術防護垃圾郵件具有重要的安全作用，能夠?qū)κ褂谜叩泥]箱進行實時監(jiān)控，并對受到的郵件進行安全掃描并進行分類，自動辨別出是否是垃圾郵件，如果計算分析出是垃圾郵件，自動進行刪除或者阻攔郵件進入用戶郵箱，并對使用者進行提醒，這樣就有效的阻擋了有害信息和病毒文件，保證了整個郵箱在使用過程中的安全性。

（二）在系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理中的實際運用

基于目前電信技術飛速發(fā)展，網(wǎng)絡管理也邁向了智能化的發(fā)展道路，充分運用了人工智能技術，除了在網(wǎng)絡安全管理中發(fā)揮重要作用，還在系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理中具有十分重要的現(xiàn)實意義，通過運用職工智能技術，根據(jù)人工智能建立的專家知識庫和優(yōu)化整合的信息資料庫，模擬出解決問題的最佳方案，從而完成在計算機網(wǎng)絡中的綜合管理。由于網(wǎng)絡中的信息變化具有非常快速的特點，信息數(shù)據(jù)也是瞬息萬變，這使得在原來的人工網(wǎng)絡管理中存在著較大的管理問題，不能夠應對具有動態(tài)性的網(wǎng)絡，需要消耗較多的人力、物力資源對網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)進行篩選和管理，在現(xiàn)代化的網(wǎng)絡管理中運用人工智能技術，依據(jù)人工智能理論，在信息系統(tǒng)實際管理中充分運用，通過專家系統(tǒng)決策這種智能計算機程序，將某領域所有專家的研究成果和理論依據(jù)進行整合和記憶，在總結歸納后形成一套人工智能分析體系，從而對網(wǎng)絡信息中出現(xiàn)的問題根據(jù)專家經(jīng)驗進行處理和解決，并模擬人類專家對相關問題提出解決方案，有效解決了系統(tǒng)評價和網(wǎng)絡管理的錯綜復雜的工作。

（三）Agent技術的實際運用

在運用人工智能技術時，運用Agent技術對數(shù)據(jù)信息建立數(shù)據(jù)庫和知識資料庫，通過各部分的通訊和解釋推理進行處理，從而達到使用者命令的任漳勘輳這種技術可以有效用于使用者的自定義信息搜索，自動在網(wǎng)絡中搜尋相關信息和資料庫，并進行數(shù)據(jù)傳輸，將數(shù)據(jù)存儲在制定文件夾中，具有非常高的智能性和人性化，為使用者提供高水平的服務，在日常生活中運用Agent技術能夠根據(jù)使用者的信息和搜索記錄對使用者行為進行分析，從而模擬出使用者要搜尋的可能性數(shù)據(jù)，將最重要的信息傳遞給使用者，節(jié)省使用者的搜索時間，提高搜索成本，這種技術日益融入人們的日常生活中，例如在瀏覽購物網(wǎng)站時，Agent技術會根據(jù)消費者的消費記錄分析計算出消費者的消費習慣、消費喜好，從而推薦出消費者有可能購買的商品，這種技術還充分運用于郵件歸納和會議籌劃中，為使用者的生活帶來便利。

（四）智能家居系統(tǒng)的實際運用

隨著計算機網(wǎng)絡技術時代的來臨，經(jīng)濟、社會高速發(fā)展，人民對于生活品質(zhì)的要求越來越高，為了滿足人民日益增長的物質(zhì)需求，人工智能技術發(fā)揮了重要的作用，尤其是在智能家居這一方面，例如智能掃地機、智能電視、智能手機、智能診療機器人、智能空調(diào)、智能化控制門窗閉合、浴室中智能化系統(tǒng)，隨著計算機網(wǎng)絡技術被運用到人民生活的方方面面，人工智能技術也得以在人民生活的各方面發(fā)揮作用，拓寬了人工智能技術的使用渠道。

（五）人工智能在企業(yè)管理中的實際運用

在企業(yè)管理中，人工智能可以通過自動化監(jiān)控系統(tǒng)對企業(yè)進行高效、可靠、安全的管理，有利于企業(yè)上下傳達相關信息和資料，節(jié)省較多的人力計算和成本消耗，避免出現(xiàn)投入較多但達不到預期目標的局面，使企業(yè)的管理系統(tǒng)變得更為簡潔和高校，引領企業(yè)向著現(xiàn)代化和智能化方向發(fā)展。

四、結語

隨著計算機網(wǎng)絡信息技術的發(fā)展和人工智能技術的發(fā)展，人工智能被越來越廣泛地應用于計算機網(wǎng)絡技術中，并且影響計算機網(wǎng)絡技術的方方面面，尤其在網(wǎng)絡安全管理、系統(tǒng)評價、網(wǎng)絡信息管理中發(fā)揮了重要的作用，并且在人民生活中日益處于重要地位，在將來對人民生活的影響會越來越大，深刻改變著人民的生活方式，隨著人工智能技術的運用，會更加有利于計算機網(wǎng)絡信息技術的發(fā)展。

參考文獻：

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