人工智能的发展速度

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能的发展速度范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能的发展速度范文第1篇

读了下面这12个问答，你就会对人工智能的未来发展有一个较为全面的了解。

人工智能的发展包括哪些阶段？

人工智能的发展可分为三个阶段：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，比如“阿法狗”，只会下围棋。

强人工智能，达到了人类级别的人工智能，也就是在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。

超人工智能，即超级智能。牛津哲学家，知名人工智能思想家尼克・博斯特罗姆把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故。

为什么说我们正在越来越快地接近超人工智能？

通过观察历史，我们可以发现一个规律，即人类出现以来所有技术发展都是以指数增长。也就是说，一开始技术发展是小的，但是一旦信息和经验积累到一定的基础，发展开始快速增长，以指数的形式，然后是以指数的指数形式增长。

未来学家瑞・库兹韦尔把这种人类的加速发展称作加速回报定律。之所以会存在这种规律，是因为一个更加发达的社会，能够继续发展的能力也更强，发展的速度也更快。

李四光也曾经写道：“人类的发展不是等速度运动，而是类似一种加速度运动，即愈到后来前进的速度愈是成倍地增加。”

人工智能技术的关键难点是什么？

用计算机科学家高德纳的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”一些我们觉得困难的事情――微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了。我们觉得容易的事情――视觉、动态、移动、直觉――对电脑来说则太难了。

摩尔定律真的那么有效吗？

摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps（每秒运算次数）。现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律的历史预测相符合。瑞・库茨维尔提出的加速回报定理，也就是摩尔定律的扩展定理。

我们什么时候能用上和人脑一样聪明的电脑？

现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平。1985年的时候，同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一，2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了。按照这个速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了。

我们如何造出超人工智能？

第一步：增加电脑处理速度。这步比较简单。

第二步：让电脑变得智能。这步比较难，有三种可能的途径：一是模拟人脑，二是模拟生物演化过程，让计算机演化出智能，三是建造一个能进行两项任务的电脑――研究人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务。

为什么说强人工智能可能比我们预期的更早降临？

因为，一，指数级增长的开端可能像蜗牛漫步，但是后期会跑的非常快。二，软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电脑来说，对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动，就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺。

超人工智能为什么会导致智能爆炸？

这里我们要引出一个概念――递归的自我改进。这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平――这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极表现。

我们还要多久才能迎来超人工智能？

著名人工智能专家、谷歌公司的技术总监瑞・库兹韦尔相信电脑会在2029年达成强人工智能，而等到2045年，我们不但会造出超人工智能，还会迎来一个完全不同的世界――奇点时代。

什么是奇点时代？

所谓奇点时代，指的是超人工智能的出现将世界带入的一个新的时代。在这个时代中，人类将无法预测技术如何发展，因为超人工智能的行为将超出人类的理解能力。

超人工智能可能给人类带来的最大益处是什么？

永生。在理论上，死亡并非是不可克服的，只不过这需要超人工智能在纳米技术和生物技术方面取得我们难以想象的突破。超人工智能可以建造一个“年轻机器”，当一个60岁的人走进去后，再出来时就拥有了年轻30岁的身体。就算是逐渐糊涂的大脑也可能年轻化，只要超人工智能足够聪明，能够发现不影响大脑数据的方法来改造大脑就好了。一个90岁的失忆症患者可以走进“年轻机器”，再出来时就拥有了年轻的大脑。这些听起来很离谱，但是身体只是一堆原子罢了，只要超人工智能可以操纵各种原子结构的话，这就完全不离谱。

超人工智能最值得我们去担心的问题是什么？

人工智能的发展速度范文第2篇

1）研究目标：人工智能研究的目标，应该是创造有益（于人类）而不是不受（人类）控制的智能。

2）研究经费：投资人工智能应该有部分经费用于研究如何确保有益地使用人工智能，包括计算机科学、经济学、法律、伦理以及社会研究中的棘手问题，比如：

如何使未来的人工智能系统高度健全（“鲁棒性”），让系统按我们的要求运行，而不会发生故障或遭黑客入侵。

如何通过自动化提升我们的繁荣程度，同时维持人类的资源和意志。

如何改进法制体系使其更公平和高效，能够跟得上人工智能的发展速度，并且能够控制人工智能带来的风险。

人工智能应该归属于什么样的价值体系？它该具有何种法律和伦理地位？

3）科学与政策的联系：在人工智能研究者和政策制定者之间应该有建设性的、有益的交流。

4）科研文化：在人工智能研究者和开发者中应该培养一种合作、信任与透明的人文文化。

5）避免竞争：人工智能系统开发团队之间应该积极合作，以避免安全标准上的有机可乘。

伦理与价值（Ethics and values）

6）安全性：人工智能系统在它们的整个运行过程中应该是安全和可靠的，而且其可应用性和可行性应当接受验证。

7）故障透明性：如果一个人工智能系统造成了损害，那么造成损害的原因要能被确定。

8）司法透明性：任何自动系统参与的司法判决都应提供令人满意的司法解释，以被相关领域的专家接受。

9）责任：高级人工智能系统的设计者和建造者，是人工智能使用、误用和行为所产生的道德影响的参与者，有责任和机会去塑造那些道德影响。

10）价值归属：高度自主的人工智能系统的设计，应该确保它们的目标和行为在整个运行中与人类的价值观相一致。

11）人类价值观：人工智能系统应该被设计和操作，以使其与人类尊严、权力、自由和文化多样性的理想相一致。

12）个人隐私：在给予人工智能系统以分析和使用数据的能力时，人们应该拥有权力去访问、管理和控制他们产生的数据。

13）自由和隐私：人工智能在个人数据上的应用不能允许无理由地剥夺人们真实的或人们能感受到的自由。

14）分享利益：人工智能科技应该惠及和服务尽可能多的人。

15）共同繁荣：由人工智能创造的经济繁荣应该被广泛地分享，惠及全人类。

16）人类控制：人类应该选择如何和是否让人工智能系统去完成人类选择的目标。

17）非颠覆：高级人工智能被授予的权力应该尊重和改进健康的社会所依赖的社会和公民秩序，而不是颠覆。

18）人工智能军备竞赛：致命的自动化武器的军备竞赛应该被避免。

更长期的议题（Longer-term Issues）

19）能力警惕：我们应该避免关于未来人工智能能力上限的过高假设，但这一点还没有达成共识。

20）重要性：高级人工智能能够代表地球生命历史的一个深刻变化，人类该有相应的关切和资源来进行计划和管理。

21）风险：人工智能系统造成的风险，特别是灾难性的或有关人类存亡的风险，必须有针对性地计划和努力减轻其可预见的冲击。

人工智能的发展速度范文第3篇

关键词：机械电子工程；人工智能技术；应用

中图分类号：TP18 文献标识码：A

在现代经济社会发展速度不嗉涌斓谋尘跋拢社会生产力水平明显提高。对于我国而言，在工业机械工程发展过程中，现代电子技术的应用促进传统机械工程逐步过渡至现代电子机械工程，而随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文即围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器。从人工智能诞生以来，相关理论与应用技术不断成熟，人工智能技术的应用范围也明显扩大。可以预见的是，未来人工智能技术下所带来的一系列科技产品将成为人类智慧的“容器”。

二、人工智能技术的作用分析

人工智能技术的应用对意识结构的变化有非常重要的影响，使意识论研究领域明显扩大。人工智能终端作为一种全新形态的机器设备进入人意识器官范畴中。人工智能技术下，除了能够完成人脑的一部分意识活动以外，甚至在部分功能上较人脑有着更为明显的优势，如对信息进行处理，以及采取行动的速度，以及对动作和记忆的准确性等方面。除此以外，通过对人工智能技术的应用与发展，还为未来ICT等网络技术的发展提供了方向与指导，包括云计算、深度学习、以及智能算法等在内的大规模网络应用成为ICT产业重要的发展方向之一，深度学习作为人工智能研究领域中的重点关注对象之一，可通过构建模拟人脑进行分析学习的神经网络的方式，促进互联网领域的飞跃式发展。

三、机械电子工程及人工智能分析

1.机械电子工程特点

机械电子工程是将电子工程、机械工程以及自动化工程结合起来的综合性学科，在机械电工工程中占据非常重要的地位。现阶段机械电子工程主要具有以下几个方面的特点：（1）机械电子产品结构相对简单。机械电子产品构造复杂程度不高，产品占地面积有限，能够改变传统意义上机械电子产品占地面积大且外观笨拙复杂的特点，对优化机械电子产品工作性能也有重要意义；（2）机械电子工程设计方案合理性高。在电子工程、机械工程以及自动化工程相互融合的背景下，设计人员能够更为全面的决策设计方案，促进机械电子工程的不断进步与发展。如，将机械电子工程技术与管理技术相结合，一来能够促进机械电子工程在管理体制层面的发展革新，二来能够促进机械电子技术在管理层面的发展进步，综合价值突出。

2.人工智能特点

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器，研究对象包括图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理以及专家系统等多个部分。人工智能技术的应用具有以下几个方面的特点：（1）人工智能技术使人与人之间的沟通交流更加密切。人工智能技术作为高新科学技术，为大众间的沟通交流提供了极大便利，实现与不同群体的沟通，在促进人类社会进步的同时还对人工智能技术的改革创新提供动力；（2）人工智能技术对促进经济增长有重要意义。应用人工智能技术能够促进社会消费，扩大国内市场需求，对实现经济平稳健康发展有积极价值；（3）人工智能技术的应用有助于企业经济目标的快速实现。人工智能技术大量应用会促进行业市场的扩大，吸引投资，提高企业经济效益。

四、机械电子工程中人工智能应用

1.机械电子工程与人工智能的关系

不稳定性是机械电子工程普遍面临的问题之一，该特点的存在导致机械电子工程系统信息输入与信息输出之间的关系难以准确地描述出来。由于建设规则库方法、学习并生成知识描述法以及数学方式推导法这3种传统机械电子工程系统描述方法在严密性与精确度方面存在一定的局限，因此往往难以满足机械电子工程系统日益复杂的描述需求。但从信息处理的角度上来说，人工智能技术的应用及其与机械电子工程系统的融合对于解决系统不稳定性、不确定性以及复杂性问题有非常确切的优势。从这一角度上来说，将人工智能技术与机械电子工程相结合已成为机械电子工程领域发展的必然方向与趋势之一。

2.模糊系统及神经网络系统

模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。

神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。

结语

综上所述，人工智能技术的应用与人工智能系统的构建、发展在很大程度上促进了现代机械电子工程的快速发展与进步。现代机械电子工程设计必须以人工智能技术的合理应用为依托，达成双赢的理想局面。在这一过程中，相关人员必须充分关注机械电子工程与人工智能技术的融合，不断开拓全新的人工智能技术，把握两者发展中的相通点与共同点，以促进两者的共同发展与进步。

参考文献

[1]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2015（27）：252.

[2]韩斌.机械电子工程与人工智能的关系分析[J].数字技术与应用，2013（6）：254-254.

[3]孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用，2014（7）：70-70.

人工智能的发展速度范文第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.

关键词： 人工智能；研究现状；发展趋势；社会力量

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

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）28-0005-03

0 引言

人工智能是自1956 Dartmouth学会后发展起来的新型学科，其有着涉及学科广、需要技术高端、使用范围广等特点。在过去的50多年时间中人工智能经历了学科发展中都会遇到的发展——否定——否定的否定阶段，现在人工智能大致分成了符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派三大学派。其各有优势，独树一帜。一直以来重大前沿科学研究都是以国家牵头，等到时机成熟了再转为民用。这样无形中浪费了很多社会中的人才，比如android智能机的问世，当开发商源代码公布后android智能机获得了飞速的发展。这是社会资源集体作用的结果，人工智能能否通过这种方式获得飞速的发展呢，文中给出了问题的答案。

1 人工智能的现状

1.1 人工智能的发展过程 人工智能是由“人工”与“智能”组成。“人工”十分容易理解，也就是我们常说的人类开发研究出来的事物。“智能”则是十分复杂的一个词汇，是指如由意识（Consciousness）、自我（Self）、思维（Mind）（包括无意识的思维（Unconscious_mind））等等组成的有机集合。通常我们所说的人工智能是指人本身的智能。总体来说人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。关于人工智能的传说一直可以追述到埃及，直到电子计算机的问世才使人们真正具备了发展人工智能的基本技术，而直到1956年的Dartmouth学会之后“人工智能”才逐渐地被大家所熟知接受。人工智能作为一门自然科学、社会科学、技术科学交叉的边沿学科，涉及哲学和数学，认知科学，心理学，神经生理学，计算机科学，控制论，不定性论，信息论，社会结构学，仿生学与科学发展观等众多前沿学科。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一[1]。

人工智能在其过去的50多年时间里，有了长足的发展，但并不是十分顺利。目前人们大致将人工智能的发展划分成了五个阶段：

第一阶段：萌芽期（1956年之前）

自古以来，人类一直在寻找能够提高工作效率、减轻工作强度的工具。只是受限于当时的科学技术水平，人们只能制作一些简单的物品来满足自身的需求。而人类的历史上却因此留下了很多脍炙人口的传说。传说可以追溯到古埃及时期，人们制造出了可以自己转动的大门，自动涌出的圣泉。我国最早的记载是在公元前900多年，出现了能歌能舞的机器人。这一时期出现了各种大家：法国十七世纪的物理学家、数学家B.Pascal、德国十八世纪数学家、哲学家Leibnitz以及二十世纪的图灵、冯·诺伊曼等。他们为人工智能的发展做出了十分重要的贡献。

第二阶段：第一次期（1956年-1966年）

1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在Dartmouth学会上引发一场历史性事件——人工智能学科的诞生。Dartmouth会议结束后，人工智能进入了一个全新的时代。会议上诞生了几个著名的项目组：Carnegie-RAND协作组、IBM公司工程课题研究组和MIT研究组。在众多科学家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理证明工作中首先取得突破，开启了以计算机程序来模拟人类思维的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。此时出现的大量专家系统直到现在仍然被人使用，人工智能学科在这样的氛围下正在茁壮的成长。

第三阶段：低谷发展期（1967年-八十年代初期）

1967年之后，人工智能在进行进一步的研究发展的时候遇到了很大的阻碍。这一时期没有比上一时期更重要的理论诞生，人们被之前取得的成果冲昏了头脑，低估了人工智能学科的发展难度。一时之间人工智能受到了各种责难，人工智能的发展进入到了瓶颈期。尽管如此，众多的人工智能科学家并没有灰心，在为下一个时期的到来积极的准备着。

第四阶段：第二次期（八十年代中期-九十年代初期）

随着其他学科的发展，第五代计算机的研制成功，人工智能获得了进一步的发展。人工智能开始进入市场，人工智能在市场中的优秀表现使得人们意识到了人工智能的广阔前景。由此人工智能进入到了第二次期，并且进入发展的黄金期。

第五阶段：平稳发展期（九十年代之后）

国际互联网的迅速发展使得人工智能的开发研究由之前的个体人工智能转换为网络环境下的分布式人工智能，之前出现的问题在这一时期得到了极大的解决。Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用再度出现了欣欣向荣的景象。人工智能已经渗入到了我们生活的方方面面。

1.2 人工智能的主要学派 人工智能发展的50多年时间里，经历了符号主义学派、行为主义学派和联结主义学派，三大学派各有特点，各自从不同的角度研究人工智能，为人工智能的发展做出了卓越的贡献，在人工智能的发展史上留下了浓重的一笔。

1.2.1 符号主义学派 符号主义学派，又称为逻辑主义、计算机学派或心理学派。符号主义学派理论基础是物理符号系统假设和有限合理性原理，他们认为人类的认知基元是符号，认知的过程是对符号的计算与推理的过程。人与计算机均可以看做物理符号系统，因此人们可以使用计算机来模拟人的行为。符号主义学派认为人的认知基元可以通过计算机上的数学逻辑方法表示，然后通过计算机自身的逻辑运算方法模拟人类所具备的认知系统的机能和功能，进而实现人工智能[2]。

符号主义学派无视了认知基元的本质，对于所有的认知基元均使用数学逻辑方法表示。符号主义学派重点研究认知基元的逻辑表示以及计算机的推理技术，早期的众多人工智能的研究都是在这一思想的推动下进行的。符号主义学派在归结推理、翻译、数学问题证明以及专家系统和知识工程做出了十分巨大的贡献，为后期的人工智能研究打下了基础。专家系统的出现更是将人工智能的研究推上了一个顶峰，其在矿业探究、医疗诊查、教育推广、工业设计的应用带来了巨大的社会效益。

1.2.2 行为主义学派 行为主义又被称作进化主义或控制论学派。行为主义学派认为智能取决于感知和行动，不需要像符号主义学派的逻辑知识以及推理。行为主义学派认为人的本质能力是行为能力、感知能力和维持生命及自我繁殖的能力，智能行为是人与现实世界环境的交互作用体现出来的。人工智能应像人类智能一样通过逐步进化而实现，而与知识的表示和知识的推理无关[3]。行为主义学派的与传统人工智能截然不同的观点吸引了众多的科学家，虽然到现在还没有独立完善的知识理论系统，但其在人工智能领域的独树一帜还是奠定了其霸主地位。该学派重点研究人类的控制行为，目前已有的机器昆虫已经证明了行为主义学派的理论正确性。虽然大部分人认为机器昆虫不能导致高级行为，但是行为主义学派的崛起标志着控制论在人工智能领域有着独树一帜的作用。

1.2.3 联结主义学派 联结主义学派是近年来最热门的一个学派，又被成为仿生学派或心理学派，建立于网络联结基础之上模仿人类大脑的结构和工作模式。联结主义学派主要研究能够进行非程序的，可适应环境变化的，类似人类大脑风格的信息处理方法的本质和能力，是基于神经网络及网络间的连接机制和学习算法的人工智能学派。持这种观点的学者认为，认知的基本元素不是符号是神经细胞（神经元），认知过程是大量神经元的联接，而大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机理，就有望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。[4]

联结主义学派通过模拟人类神经网络模仿人类的认知行为，由此进行人工智能的学习记忆、模式识别。联结主义学派构建了大量的神经网络模型，方便在不同的情景模式下选择相应的模型，进而快速的得出答案。联结主义学派采用分布式存储数据，对数据进行并行处理，这样使得人工智能在处理问题的时候的速度有了明显的提升，由此联结主义学派在人工智能领域中受到大家的一致热捧。

三大学派在人工智能的发展史上有着举足轻重的作用，每一个学派的兴起都代表人工智能的一个新高峰。三大学派各有优缺点，在人工智能领域三者相辅相成，人工智能学科在三大学派的带领下正在茁壮成长。

2 对人工智能主要理论学派的评述

在过去的50多年时间中，人工智能获得了巨大的发展，基本实现了从无到有的过程，构建了基本完善的理论知识体系，构建了各种模型，形成各种技术方法，但是人工智能的发展依然任重道远，前景依然不容乐观。三大主义学派有着自身独到的优点，同时也有着各自的缺点，符号主义学派将人的认知基元符号用数学逻辑表示，通过计算机逻辑处理系统分析得出结果，但是在面对没有明确结果的非确定问题时经常不能得出令人满意的答案，它对信息要求十分精确完整，现实生活中的很多问题都不能满足条件，因此符号主义学派的发展受到了一定的限制。行为主义学派认为智能取决于感知与行动，但是缺乏足够的理论知识支撑学派观点，而且缺乏足够的成果表明理论的正确性。学派认为人工智能与知识的表达和知识推理无关，与人类认知的发展是不相符的。联结主义学派采用仿生学的方法，模拟人脑的神经网络，通过类似人脑的结构和运行机制模仿人类智能。这一观点十分有吸引力，在提出之后马上就有大量的支持者，但是人脑神经系统的复杂性远远超出人们的预知，现阶段人们对人脑的构造以及运行机制还没有深入的理解，在此基础上想模拟出人脑的神经系统显然是有些不不切实际。联结主义学派的发展更多的受制于对人脑结构和运行机制的研究，因此其发展相对缓慢。综上，三大学派固然有着自身的优势，各自的成果，但是其同样有着明显的局限性，人工智能要想进一步发展必须要对现有的发展方式进行创新。

另一方面，人工智能在经历了两次期后再次回落到了平稳发展时期，社会公众对人工智能的热度有了明显的降温。人工智能的研究再次变成了国家以及一些超级公司的工作，拥有的资源有了大幅度的缩水，研究的进度也受到干扰。在此状态下没有重大的技术创新，人工智能恐怕很难再有重大的突破。

3 对人工智能发展的评述

3.1 对人工智能涵义的认识 同样的词汇在不同时期的有着不同的解释，人工智能也不例外，大家都认可的人工智能是指在人类制造的机器工具上实现人类智能，即实现人类的认知能力、行为能力以及解决问题的能力。人类智能有着一个明确的特点，在面对未知问题时，人类智能能够得出自身想要的答案，也就是消除答案的不确定性。符号主义学派的逻辑解决方式、行为主义学派模拟人的行为能力、联结主义学派的神经网络，三大主义学派各自以自身的方式实现了对问题消除或减弱不确定性。可见减弱甚至消除问题的不确定性也将是人工智能的一个研究方向。

3.2 人工智能研究模式的发展 目前人工智能领域中，符号主义学派通过数学逻辑表示人类的认知基元，对数学逻辑经过解读分析，得到答案，进而实现智能。该学派重点运用还原思想，将人类的认知基元全部使用数学逻辑表示。行为主义学派认为人工智能取决于感知和行动，不需要学习知识与知识推理，是一步步，由低级到高级慢慢进化的。联结主义学派是通过人工神经网络的形式模仿人类智能，理论上讲该方法是最符合人类智能的运行方式的。而在一系统中，最重要的是系统的运行机制，如何将接受到的信息转化为我们的知识并通过表述、行为展示出来，在了解了人类智能的运行机制之后，人工智能将会更加符合人们的需求。

3.3 人工智能研究方法的发展 人工智能的目的是消除答案的不确定性，然后做出相应的反应。在消除答案不确定性的时候便有了各种方法，其中有一种便是突出解决问题的目标，在有明确目标的前提下会削弱干扰问题解决的条件，提高人工智能解决问题的效率。明确问题的目标便需要引入目标函数，在动态目标函数的引导下会减弱答案的不确定性。而在已有的人工智能基础上设立人工智能模型，通过人工智能自身的计算结果结合目前的研究成果去优化目前的人工智能系统，则会提升人工智能的发展速度。

3.4 人工智能时期的发展 人工智能自发展到现在已经经历了五个时期，在两次期中人工智能均获得了迅速的发展。然而现在人工智能的发展步入到了缓慢发展时期，如何将人工智能的发展缓慢时期加速度过同样是十分严肃的问题，传统说来需要重大的科学进步。我们往往认为人工智能属于顶端科技只能由国家和超级公司研究，却忽略了社会所拥有的重大的力量。小小的android智能手机在问世的短短时间内变改变了之前的市场格局，其中固然有着android智能手机的特点，但是我想他的市场策略同样给与了莫大的助力。人工智能应该向android一样，适当的开放出来一部分根基，放开其研究门槛，甚至鼓励民间研究。量变引发质变，当有足够专家在研究人工智能时，人工智能的研究会加快的。而且民间的研究成果也会作为经验反作用于人工智能的进一步研究，实现科学与社会的双赢。

4 结论

人工智能是人们长久以来的梦想，同时也是一门很有挑战性的学科。像所有的学科一样，人工智能会经历各种各样的挫折，但是，只要我们有信心、有毅力，我们相信人工智能终将会成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来极大的改变。

参考文献：

[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.

[2]陈庆霞.人工智能研究纲领的发展历程和前景[J].科技信息，2008，20（33）：49，234.

人工智能的发展速度范文第5篇

关键词：机械电子；人工智能；安全生产；融合分析

1 机械电子工程特点

机械电子工程从产生到现在总共经历三个发展阶段：第一阶段-手工加工时期，在这个阶段产品生产主要依靠人力，产品生产效率直接由人力资源决定。这种情况下人们不断通过提高技术水平促进生产力提高，实现机械工程的发展；第二阶段-流水线生产时期，主要标志是产品生产开始使用流水线模式，大幅度提高生产效率，实现规模化生产，但流水线生产模式要求零部件具有统一标准，不能满足个性化需求；第三阶段-集约化生产时期，这个阶段也是现在加工制造业正采用的发展模式，该模式下缩短产品生产周期，满足个性化需求，提高企业核心竞争力。

机械电子工程各学科存在物理上的关联性，同时还存在信息与功能的协整性。传统机械电子工程与智能化机械电子工程相比，后者具有明显优势：首先设计的差异性，传统机械电子工程注重机械结构与力学设计，而智能化机械电子工程则将核心调整为机械与电子，设计过程中充分融合其他学科理论强调智能应用，利用机电技术模块化与集成化的特点，提高性能加大应用范围，近年在安全生产及管理领域得到了广泛应用。

2 人工智能特点分析

人工智能技术依托计算机技术诞生的综合性学科，该学科中涵盖计算机科学、信息化及人文科学等。人工智能也是计算机科学技术的一个分支，试图通过研究智能的本质，据此生产出能够模拟人类大脑、肢体等活动方式的智能机器，具体包括图像识别、自然语言处理、语音识别和专家系统等内容。有人曾设想，在未来，人工智能带来的科技产品，将有可能超越人体智能。这个并不是异想天开，在2016年3月15日，由谷歌公司研发的机器人阿尔法狗在围棋比赛中战胜韩国围棋高手李世石，就充分说明了人工智能的强大性。现在人们愈发重视人工智能技术，结合大数据分析应用的人工智能将在生活与工作中发挥越来越重要的作用。

与机械电子工程类似，人工智能也经历过三个发展阶段：初级阶段，该阶段还没有广泛使用计算机，社会也没有接纳机械化大生产模式。这个阶段主要还是手工生产，只是偶尔使用机械化手段。部分大型工业企业开始探索人工智能，但受到总体科技水平的限制，成果有限；第二阶段，机械化大生产广泛普及，计算机科学开始发展。生产需求与生活需求不断增加，这个阶段开始使用人工智能，但受到经济因素影响，人工智能仅在一些大型工厂中使用；第三阶段，这个阶段中人工智能得到普及，发展速度不断加快，开始兴起物联网大数据技术。这正是我们所处的阶段，人工智能的应用将工作和生活变得简单与便利，促进人类社会快速发展。

3 整合机械电子工程与人工智能的措施

3.1 两者相关性分析

随着科技进步与社会发展，电子化信息迅速发展，机械电子工程作为基础性学科在生活中得到广泛应用。但机械电子工程也有不足的地方，比如系统复杂不稳定、功能多变等，这些问题的根本还是电子信息系统不够完善。人工智能本身具有的信息快速传递与及时处理信息等特点可以有效弥补这一情况。机械电子工程输入与输出过程中，电子信息系统会出现很多困难与阻力，如果输入信息过于复杂，电子信息系统极有可能出现失误，这时就需要人工操作进行解决。如果可以将两者融合起来，就可以解决机械电子工程中存在的不足与缺陷。

3.2 分析具体应用

3.2.1 机械电子技术中的模糊推理系统要点。模糊推理系统作为一个相对完整的系统，本身具有极强的信息处理能力，加上其结构简单，因此有着较强的实用性。目前社会上已经在广泛使用模糊推理系统，主要应用在自动化控制及数据处理。当机械电子系统运行时，该系统会模拟人脑分析语言并下达处理指令，在网络结构中产生一组与处理指令相对性的函数。模糊推理系统主要运用的方式是域到域，实现储备信息规则的目的。但实际运行中也存在一些问题，比如：计算量不能满足实际需求、连接方式不够固定等，造成该系统在输入与输出环节存在误差，这正是人工智能技术的优势，目前的趋势是融合人工智能神经网络系统到机电模糊推理系统中取长补短，综合应用。

3.2.2 人工智能技术的神经网络系统要点。人工智能主要研究如何通过计算机模拟人的行为与思维过程。计算机使用人工智能可以大幅度提高应用层次，扩大应用范围。神经网络则是一种通过神经元成立的模式，将其分布在网络上实现人机互动。人工神经系统结构简单、功能不足，但也有显著优势：神经元构成模式可以最大程度地发挥神经系统的功能与效用，完成高难度的行为模式。神经网络系统分析数字信号是主要通过模拟结果进行，根据分析出的结果设定相应参数值，最后通过网络计算出关联函数。神经网络系统所运用的方式较为简单，在信息输入过程中，所有的神经元之间有着固定的联系，且计算量会很大，不管是在信息输出还是信息输入方面，都具有非常高的精准度。该领域的技术完美的补充了机械电子模糊推理系统计算能力及信息输入输出的不足，两项技术的融合应用前景非常看好。

4 智能信息化机械电子的发展应用趋势

在我国的生产和安全监管中，机械电子工程的应用也呈现出智能化的发展趋势，主要体现在研发效率高、机械化程度高的技术，特别是在煤矿、非煤矿山等安全生产、监管领域，智能化的机电技术可以提高安全性、增加效率，有效防止人员误操作导致的生产安全事故，例如：瓦斯自动断电系统，绞车自动防跑车系统，煤矿智能监控平台都已经普遍运用到了生产中，另外目前事故比例最大的交通运输行业也在普及智能机电技术，全国均已建立了客运信息监控平台，未来的趋势是强化平台功能性、智能化，更好地避免交通事故的发生。在机加工领域红外遥感结合的智能机电技术已经逐步应用于生产，防止人员过界事故。以往发生的生产安全事故有过惨痛的教训，如果使用智能机电技术进行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特别重大爆炸事故，这是一起粉尘浓度过大引起的爆炸，如果当时安装有粉尘浓度传感器及自动报警停线系统，那么这起事故完全可以避免，目前该技术已经广泛应用于煤矿行业的瓦斯监控中。机械化智能化水平不断提高是当前科技发展的大势所趋，特别是在安全生产及监管中更应该努力研究并推广。

5 结束语

总而言之，智能信息化电子工程具有显著优势，其本身也将成为工业制造发展的必然趋势。文章中作者以机械电子工程及人工智能的概念、特点入手，详细分析两者之间的相关性，探讨两者融合发展的可行性，最后给出整合机械电子工程与人工智能运用于生产及监管的思路。希望通过文章论述，可以为从业者提供一定的借鉴，共同努力促进行业技术进步发展。

参考文献