選擇合適的范本進(jìn)行學(xué)習(xí)和模仿，可以幫助寫作者培養(yǎng)自己的寫作風(fēng)格和獨特的表達(dá)方式。借鑒以下范文范本的寫作風(fēng)格和技巧，相信能夠提升大家的寫作能力和表達(dá)水平。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇一

摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個時代，第一個時代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代，第二個時代為弱方法時代，第三個時代為知識工程時代第四個時代為知識工業(yè)時代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計算機科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。

人工智能[1]（artificialintelligence，簡稱ai）是計算機學(xué)科的一個分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。

人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個國家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會涌現(xiàn)許多實力強大的企業(yè)，一些企業(yè)也會在某個領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競爭優(yōu)勢，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。

1.2人工智能研究的發(fā)展概況。

近年來，人臉識別技術(shù)得益于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計算機對具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達(dá)到同樣級別的水平，對于大量的人臉數(shù)據(jù)依然需要不斷地整理系統(tǒng)的統(tǒng)計，所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別，ocr、語音識別、機器翻譯等人工智能技術(shù)在現(xiàn)實的應(yīng)用中都會面臨準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)。也希望無論是企業(yè)還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造一個優(yōu)良的可持續(xù)發(fā)展環(huán)境。

人工智能應(yīng)用研究有許許多多的可行性。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗，經(jīng)過運用人類的知識和解決問題的途徑進(jìn)行推理、匯總、判斷、解決，來處理某個領(lǐng)域的疑難棘手問題。人工智能系統(tǒng)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用也都在促進(jìn)著人工智能的理論和技術(shù)的不斷發(fā)展。專家系統(tǒng)也是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。人工智能在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了原來越多的重視。并在機器人等中得到了很多的實際應(yīng)用。

人工智能是研究人類智能活動的可循規(guī)律，創(chuàng)建具有一定人類智能的電子系統(tǒng)，它主要是通過讓計算機去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術(shù)。例如：繁重的科學(xué)工程和數(shù)學(xué)計算本來是要人腦來承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計算機不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當(dāng)今社會也不再把這種程度的計算看成是“需要人類智慧高強度才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，由此可見，高強度復(fù)雜工作的定義隨著人類社會時代的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷變化，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著社會科學(xué)的變化而發(fā)展。它一方面不斷地通過科學(xué)技術(shù)獲得新的進(jìn)展，另一方面又勇敢的轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

2.1智能信息檢索技術(shù)。

現(xiàn)今社會，智能信息檢索技術(shù)的發(fā)展日新月異。而人工智能在信息檢索技術(shù)中的應(yīng)用，主要集中表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息的檢索。網(wǎng)絡(luò)信息檢索，也即網(wǎng)絡(luò)信息搜索，是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)終端，通過特定的網(wǎng)絡(luò)搜索工具或是通過瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運用人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確的在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上獲得所需信息。

2.2遺傳算法。

遺傳算法（geneticalgorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進(jìn)化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程進(jìn)行搜索找出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個集群開始的，而一個集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有本身特征的實體。比如，它決定了個體所要表現(xiàn)出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見，從一開始通過表象得到實際的基因的編碼程序為一種算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化，如二進(jìn)制編碼，在第一代種群產(chǎn)生之后，遵循適者生存，按照自然法則優(yōu)勝劣汰，選擇最優(yōu)的結(jié)果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優(yōu)秀，更加適者生存的種群。

人工智能對人類科學(xué)來說是一門極富挑戰(zhàn)性的科研究，想要從事這項研究工作必須懂得計算機知識，心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、哲學(xué)等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學(xué)，它包含了很多不同的領(lǐng)域，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺、軟件工程、操作系統(tǒng)等等，總而言之，人類科學(xué)對人工智能研究的一個主要目的是使機器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。在不同的時代、不同的社會環(huán)境、不同的人對這種“復(fù)雜”程度的理解是不一樣的，每個時代的科學(xué)發(fā)展也是不同的，希望在科學(xué)不斷發(fā)展的今天，人工智能的發(fā)展也會帶來許許多多的驚喜。

[1]元慧。議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[j]。福建電腦，2008（9）。

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最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇二

摘要：信息技術(shù)為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結(jié)了計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。

人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領(lǐng)域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達(dá)到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。

2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行。

現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個人、相關(guān)部門都要依賴計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強大的計算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。

2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷。

網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來越大，計算機技術(shù)更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。

2.3資源消耗小。

人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。

人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。

計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問題一直都是人們關(guān)心的重點。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，對其真實性無法準(zhǔn)確核實。計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒有有效的遏制手段。

5.1反垃圾郵件系統(tǒng)。

這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財產(chǎn)安全。

5.2智能防火墻技術(shù)。

防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計算機安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計算機的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個角度來說是最實用的應(yīng)用技術(shù)。

5.3入侵檢測技術(shù)。

嚴(yán)格來說入侵檢測技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術(shù)的性能。

5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)。

網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計算機上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機進(jìn)行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進(jìn)行維護(hù)，提高計算機使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存，以便于隨時提取計算機中的數(shù)據(jù)。

5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)。

這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機制的優(yōu)點，計算機網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對已知的入侵特征設(shè)計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測范圍比較有限。

5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這種人工智能的應(yīng)用是以對人腦的學(xué)習(xí)機制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實用的應(yīng)用。

5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計程序為基礎(chǔ)，對一些主機會話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對計算機網(wǎng)絡(luò)的一些日常活動以及規(guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。

5.8人工免疫技術(shù)。

人工免疫是一種針對人體免疫的特征設(shè)計的應(yīng)用技術(shù)，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計算機入侵檢測技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補。在基因庫中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過程對于一些未知病毒進(jìn)行識別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實際應(yīng)用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統(tǒng)中會隨機產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。

5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

這項應(yīng)用是對人類的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計算機網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計算機網(wǎng)絡(luò)安全問題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計算機的安全性更高。

6結(jié)語。

人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。

[參考文獻(xiàn)]。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇三

摘要：隨著人工智能技術(shù)的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質(zhì)量的同時，許多新興的法律問題逐漸浮現(xiàn)，尤其對與人類社會生活聯(lián)系緊密的民法提出了挑戰(zhàn)。本文以人工智能技術(shù)為視角，探討民法制度在新的時代背景下的發(fā)展方向。

隨著舉世矚目的人機大戰(zhàn)在2016年3月15日落下帷幕，圍棋人機大戰(zhàn)中人工智能機器人以4比1的成績戰(zhàn)勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯(lián)想的新高潮。國內(nèi)的一部分科技公司已經(jīng)買下一些機器人公司，準(zhǔn)備搶占人工智能的市場先機。在一些企業(yè)中已經(jīng)開始大規(guī)模使用機器人代替工人。人工智能的發(fā)展必然對人們的社會生活產(chǎn)生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關(guān)的民法制度的沖擊。

第一回合，發(fā)生在第一次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命的標(biāo)志產(chǎn)物是珍妮紡紗機，它的產(chǎn)生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認(rèn)為是珍妮紡紗機奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機器。事件的態(tài)勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊進(jìn)行鎮(zhèn)壓才得以控制，這就是“路德事件”。

第二回合，發(fā)生在第三次工業(yè)革命。手機產(chǎn)生于第三次工業(yè)革命，它的出現(xiàn)使傳呼員的職業(yè)徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質(zhì)量。機器又一次戰(zhàn)勝了人類。

第三回合，發(fā)生在第四次工業(yè)革命。智能機械手的出現(xiàn)可以大幅度降低產(chǎn)品的不良率，設(shè)備的產(chǎn)能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)的車間工人。這也使得高危險系數(shù)以及高人工成本的工種消失。

第四回合，就是發(fā)生在不久之前的阿爾法圍棋對戰(zhàn)圍棋九段選手，最終人類以1比4的成績敗北人工智能。

雖然，最智能的機器也需要“老師”的指引，而人類就是機器的老師，但是不容否認(rèn)的是，在一些領(lǐng)域，人工智能和機器人技術(shù)已經(jīng)代替了人類，并震顫著人類的社會生活。

人工智能產(chǎn)業(yè)是近三十年涌現(xiàn)出的高新產(chǎn)業(yè)。早在“七五”時期政府就開始了對這一高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的攻關(guān)研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產(chǎn)品與人工智能應(yīng)用工程層出不窮。[1]近些年，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，其應(yīng)用也愈來愈廣，從之前傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展到軍事、公安、醫(yī)療和服務(wù)等眾多領(lǐng)域。

2012年由某公司的實驗室研發(fā)并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進(jìn)行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機、雷達(dá)感應(yīng)器和激光測距機來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細(xì)地圖來為前方的道路導(dǎo)航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因為它們能更迅速、更有效地作出反應(yīng)。這種人工智能汽車的出現(xiàn)，使得汽車的概念以及人們出行方式發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變，同時也體現(xiàn)著人工智能技術(shù)和機器人技術(shù)開始真正融入到人類現(xiàn)實生活中。人類可以預(yù)測到，下一代智能型機器人將更加廣泛的融入到社會運作中。然而這一高新技術(shù)的應(yīng)用，同時也使得如何避免人工智能機器人侵權(quán)或者被侵權(quán)以及如何規(guī)范機器人的制造、使用等法律問題更加突出。

在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能機器人在外科手術(shù)中得以應(yīng)用。美國曾于2000年上市一款醫(yī)療外科手術(shù)機器人。據(jù)統(tǒng)計，至今為止總共2500部機器人被投入市場。這種人工智能機器人的使用，一方面對于提高醫(yī)療水平起到了積極的作用，但是也出現(xiàn)了人工智能機器人侵權(quán)的事件發(fā)生。自2007年至2014年，美國政府就收到了兩百多件關(guān)于該人工智能機器人手術(shù)時發(fā)生燒傷或割傷以及感染等侵權(quán)事故報告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫(yī)治無效死亡。

基于人工智能機器人在社會生活中產(chǎn)生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經(jīng)開始著手制定規(guī)章或制度以確保社會穩(wěn)定以及人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。日本公布了《下一代機器人安全問題指導(dǎo)方針（草案）》，用于調(diào)整人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。[2]歐洲共同體在2012年推出了歐盟第七框架計劃項目，即機器人法研究，聚集了各個相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者，包括法學(xué)、哲學(xué)、仿生神經(jīng)工學(xué)等專業(yè)，討論并草擬機器人立法政策白皮書。韓國已經(jīng)擬定了機器人法，專門規(guī)定了人與機器人的關(guān)系。

除了對人工智能機器人的安全應(yīng)用進(jìn)行必要的法律規(guī)范以外，同時也應(yīng)對與人工智能機器人的應(yīng)用相關(guān)的法律，如民法制度進(jìn)行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認(rèn)定人工智能機器人的法律地位，如若發(fā)生侵權(quán)事故時該怎樣認(rèn)定相應(yīng)的法律責(zé)任以及適用怎樣的歸責(zé)原則等法律問題。若無人駕駛汽車發(fā)生交通事故該怎樣認(rèn)定事故責(zé)任。許多相關(guān)法律問題都隨著人工智能機器人廣泛而深入的進(jìn)入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關(guān)規(guī)章制度仍處于空白階段。因此，變革相關(guān)的法律制度對于平衡人工智能技術(shù)與社會的穩(wěn)定和諧具有重要的意義。

人工智能機器人在社會生活中的廣泛應(yīng)用，更加深刻的影響著人類文明，同時伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現(xiàn)。

2006年美國一個名叫《未來學(xué)家》的雜志曾這樣報道：2016年至2020年，人工智能實體可能會當(dāng)選為“國會議員”；2020年后，轉(zhuǎn)基因技術(shù)加上機器人技術(shù)，將制造出“有機機器人”。雖然這些設(shè)想都尚未實現(xiàn)，但是在社會生活中人工智能技術(shù)是確確實實得以廣泛應(yīng)用的。許多人工智能機器人已經(jīng)代替人類走向工作崗位，如迎賓機器人、送餐機器人，甚至在日本一款機器人可以向顧客提供推銷手機、簽訂合同等服務(wù)。

（一）人工智能技術(shù)與婚姻法律制度。

2016年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團(tuán)隊以一部講述主人公用人工智能機器人做女朋友來應(yīng)付父母的催婚，最后發(fā)現(xiàn)連主人公的父母都是人工智能機器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術(shù)對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現(xiàn)實生活中發(fā)生，英國人工智能學(xué)者戴維萊維曾推測：人類將和機器人結(jié)婚，這一切大約會在2050年實現(xiàn)。

人類與人工智能機器人的結(jié)婚能夠得到法律的認(rèn)可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機器人結(jié)婚的情況發(fā)生。因此，人工智能技術(shù)的發(fā)展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。

（二）人工智能技術(shù)與侵權(quán)責(zé)任法律制度。

人工智能技術(shù)的發(fā)展賦予了機器人更加類似于人類行為的功能。在2004年的伊拉克戰(zhàn)場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機器人操作的軍用飛機將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學(xué)家在2006年曾宣稱，新研發(fā)并投入軍用的機器人能夠自己檢測損傷并獨立思考出修復(fù)方法。如若這樣的機器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權(quán)法律制度進(jìn)行完善以維護(hù)社會穩(wěn)定。

早在1978年人工智能機器人侵權(quán)的事件事實上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機器人正切割鋼板，但突然轉(zhuǎn)身將其背后正在休息的工人抓住并當(dāng)做鋼板進(jìn)行切割，這是世界上第一起機器人侵權(quán)事件。[3]無獨有偶，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰(zhàn)早期的人工智能機器人，終以3比1的成績打敗機器人，但機器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向?qū)κ轴尫艔婋娏鳎@位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。

因此，隨著人工智能技術(shù)的日益精湛，人類不得不考慮機器人侵權(quán)的歸責(zé)原則、責(zé)任分配等一系列法律問題，更需要對侵權(quán)責(zé)任法律制度進(jìn)行一定的調(diào)整以適應(yīng)高科技時代的大背景。

人工智能技術(shù)的發(fā)展對與人們聯(lián)系緊密的民法制度提出了挑戰(zhàn)。如果民法不能適應(yīng)時代的要求，將無法使社會得以穩(wěn)定運作。因此對相關(guān)的民事法律規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，適應(yīng)人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，已經(jīng)是新世紀(jì)大勢所趨。

[1]金周英，白英。我國機器人發(fā)展的政策研究報告[j]。機器人技術(shù)與應(yīng)用，2009—3—30。

[2]肖尤丹。機器人需要“守法”嗎[n]。xxx，2014—7—21（20）。

[3]黃建民。我們要給機器人以“人權(quán)”嗎[j]。讀書與評論，2009（6）。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇四

人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。

事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：

第一階段：20世紀(jì)50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。

第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎趆opfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。

人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。

人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。

人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：

1、宏觀與微觀隔離。

一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。

2、全局與局部割裂。

人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理論與實際脫節(jié)。

大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?/p>

人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的。影響。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇五

機械電子工程與人工智能的有機統(tǒng)一，是運用傳統(tǒng)機械工程的理論，將人工智能的理念應(yīng)用到機械電子工程中，實現(xiàn)了機械電子工程的信息化，促進(jìn)了我國企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。本文對機械電子工程與人工智能的相關(guān)概念進(jìn)行分析，讓人們對這兩個概念有深入了解，然后對二者的結(jié)合進(jìn)行闡述，分析人工智能在機械電子工程中應(yīng)用的作用，在一定程度上促進(jìn)我國機械電子工程實現(xiàn)智能化。

機械電子工程是一項涵蓋各類科學(xué)的技術(shù)，其核心專業(yè)是機械電子，同時要結(jié)合信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)、智能化的相關(guān)知識，各類學(xué)科相互交叉形成的一類科學(xué)，這些學(xué)科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應(yīng)用。總體來說，機械電子工程包括計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，機械電子工程實現(xiàn)了技術(shù)的多元化和技術(shù)的融合，其在使用的過程中必須借助其他學(xué)科。在對機械電子工程進(jìn)行設(shè)計時，必須要將計算機技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及機械相關(guān)的技術(shù)融合，將機械中不同的元件組合，完善設(shè)計。機械電子工程在設(shè)計時運用的知識比較復(fù)雜，但是設(shè)計比較簡單，結(jié)構(gòu)不復(fù)雜，而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產(chǎn)時的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統(tǒng)的機械。

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

現(xiàn)在，隨著我國信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠?qū)Υ笮蜋C械進(jìn)行故障的診斷，在機械電子工程投入使用后，機械工程本身的穩(wěn)定性比較差，導(dǎo)致機械工程在使用的過程中會出現(xiàn)復(fù)雜的關(guān)系，如機械在進(jìn)行輸入或者輸出時，如果不能建立合適的模型，就會導(dǎo)致輸出困難。

在使用傳統(tǒng)的機械進(jìn)行生產(chǎn)時，信息系統(tǒng)的精確度比較高，如果系統(tǒng)出現(xiàn)了故障，不能正常的進(jìn)行輸入和輸出工作，就會導(dǎo)致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術(shù)在機械電子工程中使用，能夠?qū)C械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統(tǒng)發(fā)出的信號，在機械電子工程中，主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號，實現(xiàn)對數(shù)字信號的分析，從而確定信號的參考值。

模糊推理主要實現(xiàn)了對機械電子工程中模糊的系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的互補融合，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)有機地統(tǒng)一，使機械設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠自動的識別信號，進(jìn)行推理，使機械電子工程的系統(tǒng)能夠進(jìn)行復(fù)制，使其具備學(xué)習(xí)的能九這樣就使機械電子工程中系統(tǒng)的智能化水平有所提高。智能化技術(shù)實現(xiàn)了機械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運用模糊系統(tǒng)中的信號，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信號進(jìn)行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實現(xiàn)融合，從而可以提高系統(tǒng)的運作效率，簡化了運算的程序，在機械電子工程中的非線性的信號與系統(tǒng)中的函數(shù)進(jìn)行相似性的對比，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對系統(tǒng)中函數(shù)的優(yōu)化。在機械電子工程中，主要是通過非線性表達(dá)運行的，這樣能能夠?qū)崿F(xiàn)機械中網(wǎng)絡(luò)的強化能力，使機械中網(wǎng)絡(luò)的空間增大，使機械運行的效率更快。

本文通過介紹機械電子工程和人工智能的相關(guān)理論，從而分析人工智能在機械電子工程中應(yīng)用的好處，會能夠提高工業(yè)化進(jìn)程，提高生產(chǎn)九因此，智能化技術(shù)在機械電子工程中的應(yīng)用是很有必要的。在機械電子工程中，主要是通過對人腦結(jié)構(gòu)的分析從而確定數(shù)字信號，實現(xiàn)對數(shù)字信號的分析，從而確定信號的參考值。將人工智能技術(shù)在機械電子工程中使用，會能夠?qū)C械設(shè)備進(jìn)行自動化的控制，會能夠通過模糊的推理對系統(tǒng)進(jìn)行操作。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇六

摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學(xué)科。誕生時間為20世紀(jì)50年代左右，大概歷經(jīng)了四個時代，第一個時代為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代，第二個時代為弱方法時代，第三個時代為知識工程時代第四個時代為知識工業(yè)時代。它在發(fā)展過程中包含的基礎(chǔ)有計算機科學(xué)，信息論，神經(jīng)心理學(xué)，哲學(xué)，統(tǒng)計學(xué)等多種學(xué)科。至今為止，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法都已經(jīng)應(yīng)用于工業(yè)，軍事等領(lǐng)域。

人工智能[1]（artificialintelligence，簡稱ai）是計算機學(xué)科的一個分支，屬于為世界三大尖端技術(shù)空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發(fā)展非常的迅速，在很多的地方都得到了應(yīng)用，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。

人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務(wù)于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個人，也就像沒有一家服務(wù)企業(yè)可以滿足一個國家人的所有要求一樣，人工智能產(chǎn)業(yè)中也會涌現(xiàn)許多實力強大的企業(yè)，一些企業(yè)也會在某個領(lǐng)域內(nèi)形成自己的競爭優(yōu)勢，甚至?xí)霈F(xiàn)壟斷型企業(yè)。人工智能產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)外都還是處于剛剛發(fā)展階段，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業(yè)也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質(zhì)而不斷進(jìn)步，不斷完善自身。

1.2人工智能研究的發(fā)展概況。

近年來，人臉識別技術(shù)得益于機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)，又有了非常令人欣喜的進(jìn)步，擁有足夠的多的人力模型數(shù)據(jù)，計算機對具體提供的數(shù)量足夠多的人臉模型數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性訓(xùn)練，就可以達(dá)到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達(dá)到同樣級別的水平，對于大量的人臉數(shù)據(jù)依然需要不斷地整理系統(tǒng)的統(tǒng)計，所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別，ocr、語音識別、機器翻譯等人工智能技術(shù)在現(xiàn)實的應(yīng)用中都會面臨準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)。也希望無論是企業(yè)還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態(tài)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造一個優(yōu)良的可持續(xù)發(fā)展環(huán)境。

人工智能應(yīng)用研究有許許多多的可行性。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗，經(jīng)過運用人類的知識和解決問題的途徑進(jìn)行推理、匯總、判斷、解決，來處理某個領(lǐng)域的疑難棘手問題。人工智能系統(tǒng)在很多領(lǐng)域的應(yīng)用也都在促進(jìn)著人工智能的理論和技術(shù)的不斷發(fā)展。專家系統(tǒng)也是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。人工智能在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了原來越多的重視。并在機器人等中得到了很多的實際應(yīng)用。

人工智能是研究人類智能活動的可循規(guī)律，創(chuàng)建具有一定人類智能的電子系統(tǒng)，它主要是通過讓計算機去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術(shù)。例如：繁重的科學(xué)工程和數(shù)學(xué)計算本來是要人腦來承擔(dān)的，但是，現(xiàn)今，計算機不但能高效準(zhǔn)確的完成這種計算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當(dāng)今社會也不再把這種程度的計算看成是“需要人類智慧高強度才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，由此可見，高強度復(fù)雜工作的定義隨著人類社會時代的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步而不斷變化，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著社會科學(xué)的變化而發(fā)展。它一方面不斷地通過科學(xué)技術(shù)獲得新的進(jìn)展，另一方面又勇敢的轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。

2.1智能信息檢索技術(shù)。

現(xiàn)今社會，智能信息檢索技術(shù)的發(fā)展日新月異。而人工智能在信息檢索技術(shù)中的應(yīng)用，主要集中表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息的檢索。網(wǎng)絡(luò)信息檢索，也即網(wǎng)絡(luò)信息搜索，是指互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)終端，通過特定的網(wǎng)絡(luò)搜索工具或是通過瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運用人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確的在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上獲得所需信息。

2.2遺傳算法。

遺傳算法（geneticalgorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進(jìn)化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程進(jìn)行搜索找出最優(yōu)解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個集群開始的，而一個集群群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有本身特征的實體。比如，它決定了個體所要表現(xiàn)出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見，從一開始通過表象得到實際的基因的編碼程序為一種算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化，如二進(jìn)制編碼，在第一代種群產(chǎn)生之后，遵循適者生存，按照自然法則優(yōu)勝劣汰，選擇最優(yōu)的結(jié)果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優(yōu)秀，更加適者生存的種群。

人工智能對人類科學(xué)來說是一門極富挑戰(zhàn)性的科研究，想要從事這項研究工作必須懂得計算機知識，心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、哲學(xué)等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學(xué)，它包含了很多不同的領(lǐng)域，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺、軟件工程、操作系統(tǒng)等等，總而言之，人類科學(xué)對人工智能研究的一個主要目的是使機器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。在不同的時代、不同的社會環(huán)境、不同的人對這種“復(fù)雜”程度的理解是不一樣的，每個時代的科學(xué)發(fā)展也是不同的，希望在科學(xué)不斷發(fā)展的今天，人工智能的發(fā)展也會帶來許許多多的驚喜。

[1]元慧。議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[j]。福建電腦，2008（9）。

[2]劉玉然。談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用[j]。價值工程，2013（9）。

[3]焦加麟，徐良賢，戴克昌。人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用[j]。計算機仿真，2013（7）。

[4]周明正。人工智能在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用[j]。科技信息，2014（7）。

[5]張海燕，劉鎮(zhèn)清。人工智能及其在超聲無損檢測中的應(yīng)用[j]。無損檢測，2011（5）。

[6]馬秀榮，王化宇。簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用[j]。呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報，2015（7）。

[7]曾雪峰。論人工智能的研究與發(fā)展[j]。現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（8）。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇七

：信息技術(shù)為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結(jié)了計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。

人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領(lǐng)域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達(dá)到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。

2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行。

現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個人、相關(guān)部門都要依賴計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強大的計算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。

2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷。

網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來越大，計算機技術(shù)更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。

2.3資源消耗小。

人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。

人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。

計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問題一直都是人們關(guān)心的重點。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，對其真實性無法準(zhǔn)確核實。計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒有有效的遏制手段。

5.1反垃圾郵件系統(tǒng)。

這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財產(chǎn)安全。

5.2智能防火墻技術(shù)。

防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計算機安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計算機的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個角度來說是最實用的應(yīng)用技術(shù)。

5.3入侵檢測技術(shù)。

嚴(yán)格來說入侵檢測技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術(shù)的性能。

5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)。

網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計算機上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機進(jìn)行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進(jìn)行維護(hù)，提高計算機使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存，以便于隨時提取計算機中的數(shù)據(jù)。

5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)。

這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機制的優(yōu)點，計算機網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對已知的入侵特征設(shè)計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測范圍比較有限。

5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這種人工智能的應(yīng)用是以對人腦的學(xué)習(xí)機制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實用的應(yīng)用。

5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計程序為基礎(chǔ)，對一些主機會話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對計算機網(wǎng)絡(luò)的一些日常活動以及規(guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。

5.8人工免疫技術(shù)。

人工免疫是一種針對人體免疫的特征設(shè)計的應(yīng)用技術(shù)，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計算機入侵檢測技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補。在基因庫中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過程對于一些未知病毒進(jìn)行識別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實際應(yīng)用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統(tǒng)中會隨機產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。

5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

這項應(yīng)用是對人類的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計算機網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計算機網(wǎng)絡(luò)安全問題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計算機的安全性更高。

人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇八

人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實踐中，而在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。

1人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢。

1.1受干擾程度低。

以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。

1.2操作誤差小。

人工智能本身的運行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點，完全符合機械化自動生產(chǎn)的理念。

1.3調(diào)節(jié)效率高。

人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強大，因此在實際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].

1.4降低生產(chǎn)成本。

在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費時間，而且產(chǎn)生了一定的人工費用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。

2人工智能在電氣自動化控制中的實際應(yīng)用。

人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計算機技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)了初步實現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無限的可能。

2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計。

一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。

2.2電氣設(shè)備的故障診斷。

在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機器一同運轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費大量的時間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時間就是金錢，這樣會嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。

2.3運行過程的智能控制。

社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機技術(shù)的使用，而計算機信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機械系統(tǒng)，具有計算速度快的優(yōu)點，能夠在短時間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時作出生產(chǎn)決策。

3結(jié)語。

機械技術(shù)與計算機信息技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機械完成的，然而在生產(chǎn)實踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時調(diào)整機器的運行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，在生產(chǎn)過程中，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運行故障的問題并進(jìn)行有效處理，實現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實時動態(tài)管控。

參考文獻(xiàn)：

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[6]姜關(guān)勝.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用問題探討[j].電子技術(shù)與軟件工程,20xx（20）：150.

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇九

智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems，簡稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計算機處理技術(shù)等有效地集成運用于整個地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的，實時、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并以推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。

交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支，它是利用最先進(jìn)的計算機技術(shù)，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上，數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實驗是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時，由于安全、法規(guī)，以及開銷方面的原因，進(jìn)行現(xiàn)場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。

然而，傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為，交通系統(tǒng)是一個龐大的復(fù)雜系統(tǒng)，必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。

1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化，危害人居環(huán)境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經(jīng)濟(jì)活動的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上，突破傳統(tǒng)思維，探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑，而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。

2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會的動態(tài)變化，本身也在不斷變化和發(fā)展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認(rèn)識過程，這類系統(tǒng)實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計算實驗方法體系，為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。

3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解，更不存在唯一的最優(yōu)解。首先，基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān)，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設(shè)條件與實際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo)，而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個甚至無數(shù)個解決方案，就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者，對于這類復(fù)雜系統(tǒng)，有時甚至連確定一個量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難，特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長期行為的不可預(yù)測性，試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下，我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法，追求具有動態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。

基于以上分析，中國科學(xué)研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接嬎愕确椒ê图夹g(shù)，“生長”和“培育”交通系統(tǒng)，即“人工交通系統(tǒng)”。

利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。

三是平行管理運行，虛擬交通系統(tǒng)與實際交通系統(tǒng)相結(jié)合，直接采集現(xiàn)實交通數(shù)據(jù)，進(jìn)行超前運算，以判斷可能發(fā)生的交通事件，提前采取預(yù)防措施，為交通的高效暢通提供保障。

1)在宏觀認(rèn)識上，人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統(tǒng)將交通看作社會整體的一個子系統(tǒng)，與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位，并將各個子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。

2)在仿真方法上，人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究，采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區(qū)域內(nèi)單個代理模型之間的相互作用，“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。

3)在實現(xiàn)手段上，人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計算機上進(jìn)行仿真，要使人工交通系統(tǒng)具備真實交通系統(tǒng)的分散性和社會性，必須采用先進(jìn)的分布式計算方法，如網(wǎng)格和p2p等，在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng)，并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實人吸引到人工交通系統(tǒng)的運行中來，以使每一個代理模型具有逼近現(xiàn)實的社會屬性。

4)在仿真目的上，人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外，人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象，用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。

人工系統(tǒng)說起來有一點抽象，其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術(shù)的發(fā)展，第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗與知識的數(shù)字化、動態(tài)化和即時化，使人工影響現(xiàn)實，虛擬影響實在。

人工交通系統(tǒng)完善之后，人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣，作為一個行人或司機加入到系統(tǒng)中，不必出門即可體驗交通；交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通，而不必?fù)?dān)心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響，而不必?fù)?dān)心人民的生命財產(chǎn)受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗交通政策和方案，而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇十

長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實驗。不久前，著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。

在本期技術(shù)專題中，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領(lǐng)域。

"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進(jìn)行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇，進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀(jì)之后，新技術(shù)已使我們所建立的機器的復(fù)雜性大為提高。1936年，24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進(jìn)了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。

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

當(dāng)然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā)展，計算機的運算能力在以指數(shù)級增長，同時網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起，確保計算機已經(jīng)具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來，人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。

我們有幸采訪了中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。

問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮，那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點和實際應(yīng)用呢？

答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統(tǒng)"，其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計算機潛力的基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有計算機在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術(shù)克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。

但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應(yīng)用項目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經(jīng)費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應(yīng)用價值。

今后，基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高，同時人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

問:請您預(yù)測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？

答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器情感。

目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。

人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

人工智能也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。

在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。

這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現(xiàn)實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協(xié)作能力。我們知道，internet是由無數(shù)臺服務(wù)器和無數(shù)臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作，就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑，從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。

我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機器人足球賽，有很多學(xué)校組隊參加，引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。

安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現(xiàn)在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的"藍(lán)色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。

麻省理工學(xué)院的ai實驗室進(jìn)行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇十一

摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。

關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題。

引言。

隨著時代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。

1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析。

電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。

2我國電氣工程及其自動化中存在的問題。

2.1電氣工程能源損耗問題。

在電氣工程及其自動化的實際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。

2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。

現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當(dāng)前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。

2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。

為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。

2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求。

電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質(zhì)量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實際的要求，質(zhì)量管理效率不高。

3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施。

3.1合理對電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計。

在當(dāng)前的時代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設(shè)計優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平。

提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設(shè)計成本的支出，以滿足當(dāng)前時代的需求。

3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。

構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。

3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理。

重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。

4結(jié)論。

綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋海南.電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].南方農(nóng)機,20xx,47(11):134+148.

[2]閆海東,程世偉.淺析電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(06):69.

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇十二

隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國逐漸進(jìn)入到智能化階段。

(一）發(fā)展歷程。

在機械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機械工業(yè)方向發(fā)展。

在生產(chǎn)線階段，機械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。

在機械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場的需求，對于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。

(二）機械電子工程主要特征。

機械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機械電子工程發(fā)展要以計算機、電子以及機械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計。在設(shè)計的過程中，要求每一個模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機結(jié)合，進(jìn)而使得各個模塊都能將其最大優(yōu)勢發(fā)揮出來。機械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費市場。

人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實現(xiàn)了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑＨ斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個階段。

初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進(jìn)行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對這項技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實踐的過程中積累與總結(jié)知識，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

發(fā)展初始階段。美國人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。

發(fā)展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。

起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國際人工智能聯(lián)合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會結(jié)合相應(yīng)的知識工程，在這個階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實際工程中。

穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計方面，機械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。

隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會不斷的進(jìn)步，對于信息人們越來越重視。在21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進(jìn)，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機械電子工程設(shè)計方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚長補短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢得到最大程度的發(fā)揮。

智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰颉Ｆ浯坞S著機械電子工程發(fā)展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發(fā)展。在將機械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會生產(chǎn)力發(fā)展，同時也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會對整個社會產(chǎn)生一定影響，使我國經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇十三

簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹，并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。

人工智能技術(shù)(aiartificialintelligence)是一項將人類知識轉(zhuǎn)化為機器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計、思考和學(xué)習(xí)等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面，以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍。

1.1專家系統(tǒng)(es)。

專家系統(tǒng)是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法，輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號處理，采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統(tǒng)問題的分析。

1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種模擬動物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實時控制、狀態(tài)評估等。

1.3遺傳算法(ga)。

遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。

1.4模糊邏輯(fl)。

當(dāng)輸入是離散的變量，難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。

1.5混合技術(shù)。

以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實際問題。因此需要結(jié)合各個算法的優(yōu)勢，采用人工智能混合技術(shù)。其中包括：模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。

2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用。

人工智能技術(shù)可以對電壓波動、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識別電能質(zhì)量擾動時能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的積累、擾動類型變化而不斷擴(kuò)充和修改，便于用戶的.掌握[3]。

此外，專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。

2.2變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)。

變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中，必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進(jìn)行分析。異常時，根據(jù)異常程度結(jié)合試驗進(jìn)行分析，決定變壓器的停運檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障，需立即退出運行，則要結(jié)合電氣試驗手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。

變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策，提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平，實現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。

2.3人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用。

低壓電器的設(shè)計以實驗為基礎(chǔ)，需要分析靜態(tài)模型和動態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動態(tài)設(shè)計，對變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，建立變化規(guī)律預(yù)測模型，降低了開發(fā)成本。

低壓電器需要通過試驗進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評價。模糊識別方法，從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā)，將動態(tài)測得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型。

2.4人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用。

無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全，提高運行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化，可以使各個性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個復(fù)雜的非線性問題。

人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法，在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快，在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。

2.5人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用。

自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化，改善保護(hù)的性能，使之適應(yīng)各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護(hù)。

借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息，還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，根據(jù)不同運行工況，自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動作特性。

2.6人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用。

大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究，為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。

作為一門交叉學(xué)科，人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題，或促進(jìn)各種方法的融合，保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發(fā)展的趨勢。

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高，利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會受到越來越多的重視。

隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加，管理上復(fù)雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。

但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發(fā)是一個長期的過程，需要不斷改進(jìn)和完善，并在實際應(yīng)用中接受檢驗。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇十四

圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。

1圖像識別技術(shù)的引入。

圖像識別是人工智能科技的一個重要領(lǐng)域。圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進(jìn)行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會，人類自身識別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時，就會產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。

1.1圖像識別技術(shù)原理。

其實，圖像識別技術(shù)背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實現(xiàn)的。計算機的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當(dāng)看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術(shù)也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率。總之，在計算機的視覺識別中，圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。

1.2模式識別。

模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。

計算機的圖像識別技術(shù)就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進(jìn)行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產(chǎn)生了。簡單地說，模式識別就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計。模式識別主要分為三種：統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。

2圖像識別技術(shù)的過程。

既然計算機的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。

信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器能夠認(rèn)識的信息。

預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。

特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。

分類器設(shè)計是指通過訓(xùn)練而得到一種識別規(guī)則，通過此識別規(guī)則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術(shù)能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進(jìn)行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。

3圖像識別技術(shù)的分析。

隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準(zhǔn)測試中，電腦系統(tǒng)識別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯誤率。”從這則新聞中我們可以看出圖像識別技術(shù)在圖像識別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優(yōu)勢，也正是因為這樣，圖像識別技術(shù)才能為人類社會帶來更多的應(yīng)用。

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設(shè)備會有所感應(yīng)。此時檢測設(shè)備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進(jìn)行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進(jìn)行識別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

3.2非線性降維的圖像識別技術(shù)。

計算機的圖像識別技術(shù)是一個異常高維的識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗證，這種線性的降維策略計算復(fù)雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。

3.3圖像識別技術(shù)的應(yīng)用及前景。

計算機的圖像識別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識別技術(shù)等。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化，其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關(guān)的圖像識別技術(shù)必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角，它的應(yīng)用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術(shù)。

4總結(jié)。

圖像識別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù)，但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且，圖像識別技術(shù)也在不斷地成長，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識也會更加深刻。未來圖像識別技術(shù)將會更加強大，更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中，為人類社會的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術(shù)以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項技術(shù)。

最優(yōu)人工智能的應(yīng)用論文（匯總15篇）篇十五

人工智能和數(shù)字地球是計算機科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現(xiàn)方式，并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個方面的應(yīng)用，最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。

1前言。

美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應(yīng)用前景人們可以通過數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交打擊和監(jiān)測犯罪保護(hù)生態(tài)多樣性預(yù)測氣候變化增加作物產(chǎn)量等。

在數(shù)字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。

人工智能在計算機上有兩種不同的實現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

遺傳算法借鑒生物進(jìn)化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過適應(yīng)函數(shù)度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過模擬人或動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學(xué)習(xí)，從錯誤中吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正。

人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應(yīng)用：

當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。

使用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導(dǎo)航。同時，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。

3.2智能的人機交互。

數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實生活中人們通過對話的形式交互。

3.3專家系統(tǒng)。

計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論[6]。

在氣象預(yù)測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。

總結(jié)。

戈爾總統(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設(shè)備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。

同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。