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人工智能科技的发展

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篇人工智能科技的发展范文,相信会为您的写作带来帮助,发现更多的写作思路和灵感。

人工智能科技的发展

人工智能科技的发展范文第1篇

在业内人士看来,人工智能不是一项单一的科技产业,而是将其他行业进行融合的工具,例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”,将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下,谁率先在应用上实现突破,谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势,“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。

发展迅猛

身体不舒服,想要打开手机淘宝问问医生,但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个?

阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎,可以回答普通用户的一般性医药健康问题,然后根据用户的需求进行选择,将用户自动匹配给相应的医生或者药师。

事上,目前,从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备,到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴,从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服,到应用在智能汽车的自驾技术,都能看到人工智能的身影。

人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如,人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用,通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情,能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。

“人工智能”一词,通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯(美国一所院校)会议上诞生的,61年来,人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今,人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴,创造出了一个无比广阔的市场,中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇,表现亮眼。有观察者认为,中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。

过去的一年里,长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品,希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。

不久前,搜狗公司2016全年财报,搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中,让用户表达和获取信息更简单,让人工智能真正惠及人类。

全球人工智能研发的脚步正在加快,中国也不甘示弱。近年来,百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室,并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上,“百度大脑”推出,该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。

在腾讯,人工智能研究项目包括WHAT LAB(微信-香港科技大学人工智能联合实验室)、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。

人工智能犹如新的科技革命,为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进,无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来,它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点,蓄势待发。

为发展更新“发动机”

人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命,对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。

众多研究表明,人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆,将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。

发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测,到2035年,人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。

对于中国而言,人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说,借助人工智能新技术实现自动化,将极大提高生产率,节省劳动成本;优化行业的现有产品和服务,提升其质量和劳动生产率;通过创造新市场、新就业等,将促进市场更加繁荣,开拓更广阔的市场空间。

而在产业升级方面,中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服,人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力,一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金;二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下,传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务,提高收益,降低企业成本。因此,制造业既是人工智能可以大有作为的领域,也是中国发展人工智能的优势领域。

《全球人工智能发展报告2016》显示,中国人工智能专利申请数累计达到15745项,列世界第二;人工智能领域投资达146笔,列世界第三。

据艾瑞咨询预计,2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;同期中国人工智能市场规模将达91亿元,年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。

就制造业而言,“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题,就可以通过深度学习,在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用,对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。

面向未来长远布局

在人工智能这场科技浪潮中,中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争,中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局,“人工智能+”的发展,需要面向未来,做出长远布局。

未来5到10年,人工智能将像水和电一样无所不在,可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。

目前,在驾驶领域,通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,电脑可以在无人主动操作下,自动进行操作;在个人助理领域,通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络,可以实现人机交互;在金融领域,通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息,人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务;在电商零售领域,主要是利用大数据分析技术,智能的管理仓储与物流、导购等方面,用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外,在安防、教育、医疗健康等众多领域,人工智能都有着广泛的用途。

人工智能科技的发展范文第2篇

关键词:人工智能;认知;能量感知;缺陷设计

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号: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,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。“人工智能”英文为artificial intelligence简写ai,它的产生和发展是以计算机硬件与软件技术的产生和发展为基础的,而且一直都处于计算机技术的最前沿,它吸引了全世界无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,到日本的本田、sony等公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所等,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。经过漫长的50年不懈的努力,人类已经在人工智能领域取得了卓越的成就。从“旅居者”(1997年7月4日,美国国家航空与航天局的“旅居者”机器人完成了它到火星长达1290万公里的旅行),到“会跳舞的机器人”(日本2007年最新产品),人类正用我们的智慧,在人工智能的领域,创造着一个又一个的奇迹。进入新世纪,特别是近二十年,由于计算机软/硬件技术的快速发展,使得人工智能理论得以充分实践,人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。随着人工智能理论和技术的更进一步发展,作为一门广泛的交叉和前沿科学,人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。人工智能科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。

近些年,我国人工智能科学发展迅速,在这一领域已形成自主研究重大科学前沿的能力,并在一些重要研究领域走在了世界的前列,特别是一批创新成果的实际应用令人鼓舞。2005年7月,哈尔滨工业大学洪炳熔教授推出的机器人足球竞赛系统在国际机器人足球联盟(FIRA)世界杯机器人足球大赛中国队选拔赛上,夺得全自主型、类人型、编队型、追捕型4个项目比赛的冠军和全自主型项目比赛的亚军。2007年4月新华网消息,一种专门应用于反恐领域的“爬壁机器人”在哈尔滨工业大学诞生,它可以携带侦查设备悄无声息地沿壁面爬到便于侦查的位置,为反恐人员准确判断形势、做出决断提供现场依据。这种爬壁机器人采用负压吸附、单吸盘、四轮移动结构方式,具有移动快、吸附可靠、适应多种墙壁表面、噪声低、结构紧凑、控制方便灵活等特点,主要应用于反恐侦查领域。虽然我国在人工智能领域已经取得了一定的成绩,但是,我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性,这些问题制约了人工智能技术的进一步发展。人工智能理论发展到现在,它的突破是首先我们研究人工智能不可回避问题。

2 人工智能的起源与发展

人工智能的发展是以硬件与软件为基础的,经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界,发现了两件重要的事情:数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳(Wiener)、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想,为人工智能的形成产生了重要影响。

1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。

1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。

1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。

20世纪70~80年代,知识工程的提出与专家系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。

近十多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。

我国的人工智能研究起步较晚。纳入国家计划的“智能模拟”研究始于1978年;至今已有10来部国内编著的具有知识产权的人工智能专著和教材公开出版。中国的科技工作者,已在人工智能领域取得许多具有国际领先水平的创造性成果。其中,尤以吴文俊院士关于几何定理证明的“吴氏方法”最为突出,已在国际上产生重大影响。现在,我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能研究与学习。人工智能研究已在我国深入开展,它必将为促进其它学科的发展和我国的现代化建设做出新的重大贡献。

3 人工智能研究理论存在的问题

人类的智能过程是一个随着时间、地点、环境的不断变化而不断变化的全方位、极其复杂的心理和生理变化过程。在人工智能领域,人们的意图是希望用机器模仿人类智能,然而,我们人类对于自身的智能过程的了解并不完全,且不同的人对人工智能的理解也不同。这就造成目前在人工智能领域存在各家说法。而所有的说法都是基于对人类的智能过程简化的基础之上的。以下是传统理论对人类认知活动和计算机的比较:

图1 人类认知活动与计算机的比较

令T表示时间变量,x表示认知操作,x的变化x为当时机体状态S(机体生理和心理状态及脑子里的记忆等)和外界刺激R和函数。当外界刺激作用到某一特定状态的机体时便发生变化,用函数表示

为:

x=f(S,R)TT+1(3.1)

从某种意义上讲,这是一个成功的比较,因为它使得计算机模拟人类智能成为可能。长时间以来,人们并不怀疑这一比较,因为这一比较的基础之上人工智能领域取得了巨大的成绩,为社会和科技的发展作出了巨大贡献。

基于此比较基础上的前人工智能的主要学派有下列3家:

(1)符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。

(2)联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义 认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。

(3)行为主义(Actionism),又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知―动作型控制系统。行为主义 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人,它被看做新一代的“控制论动物”,是一个基于感知-动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。

无论是哪一种理论,其研究的方向始终没有脱离一个集中的点,即让机器模仿人类智能。三大学派从人类的对知识的认知过程的不同角度进行理论研究,试图实现机器的“人化”,侧重于“人化”的可行性。然而,无论是哪一种学派的理论,都忽略了人类的一些基本特点。笔者认为,前人对人类对与知识的认知过程的简化过于简单,从而造成目前人工智能领域的研究达到一定程度后就难以取得更进一步的进展。以下基本问题不容忽视:

(1)能量以及能量感知问题,人类智能的能量基础是食物。人类通过摄取食物,并通过复杂的消化和吸收过程转化为能量,供人类智能与体能消耗。人类的能量蓄积在人体的每一个细胞中,无论哪一部分发生刺激或是空气流动、温度变化和光线强弱变化,不管他(或她)的眼睛是否看到,在那里都会发生“条件反射”,这种“反射”可以先大脑一步避开危险和伤害或是适应,这里我们称为能量感知问题。现阶段在人工智能领域的研究中,大家几乎不约而同地想当然的将电能作为人工智能的能源问题,将“芯片”作为机器人的“大脑”全权处理一切问题和指令。在这种模式下,机器人只能依靠“眼睛”去识别外界条件的变化和刺激的发生,这种识别是不全面的而且是滞后的,它必须是经过“大脑”才能发生的。而电能也将成为人工智能的发展的障碍,试想,如果机器人登上了一个遥远的星球或来到一个渺无人烟的荒漠执行任务,那么当它储存的电能将要用尽时,它将不得不返回出发地,而不管它的任务是否已经圆满完成。目前,太阳能技术得到不断发展,将会使得人们将其作为人工智能的替代能源。利用太阳能转化成电能,将会使人工智能制品的能源得到源源不断的补充,我们可以不必再担心电能耗尽带来的诸多不便。然而,将太阳能能量转换技术和计算机技术结合起来,让机器人具有能量感知功能,即令它的每一组成部分都具有全方位立体即时感知和条件反射功能,这个过程的研究和实现还将是个漫长的过程。

(2)自创新问题,人类历经世世代代的发展,不断创新才有今天的面貌,机器如果只是依据设计好的程序存储、搜索、推理、执行相应的逻辑或条件,其反映出的智能只是人类智能的复制与模拟,尽管有时它甚至可以超过人类,如“博弈”。目前在人工智能领域有学者将人工智能划分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类:类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。目前的主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。这里的强人工智能从某种意义上讲,即机器的自创新问题。那么,如何解决机器的自创新问题即成为强人工智能研究的关键问题。本文中笔者就此问题提出自己的观点:

首先,强人工智能是可能的。下面是人类创新过程与机器创新过程的比较。

从图2与图3的比较中我们发现,如果能够使计算机进行逻辑组合并实现完全自存储功能,那么具有自主意识的强人工智能机器是完全可以实现的。

图2 人类对知识的认知与创新过程的简单模型

图3 计算机对知识的认知与创新过程的简单模型

其次,强人工智能机器需要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题,如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题。这些问题的研究应作为未来强人工智能的研究方向。

(3)忠诚问题,人类一旦创造出可以自创新的真正意义上的机器人,也就是说机器人一旦拥有了自己的意识,那么如何控制“它” 使“它”忠诚于人类,将是摆在人类面前的又一难题。弱人工智能机器只是按照人类设计好的程序和指令执行某一方面的特定任务,比如,“会跳舞的机器人”只会跳舞,“它”可以伴随音乐节奏与人合作跳各种舞蹈,但“它”却不能创造新的舞蹈。对于弱人工智能机器,我们不必担心“它“的忠诚问题,因为“它“不会摆脱程序的控制。由于自创新机器人,或者说“强智能机器人”存在意识,“它”可能会拒绝人类的建议和改变并可能按照“自己的意愿”自身完成改变,“它”甚至有可能变成人类的敌人。要解决机器人

的忠诚问题,唯一的途径就是进行“缺陷设计”。人类认知过程中的缺陷是“遗忘”和“生老病死”,这是机器人所不具备的。强人工智能机器人如果能够依照“自己的意愿”完善自己,那么人类赋予机器的缺陷应该是机器人自身难以实现的。

4 结束语

21世纪是信息化在全球普遍开展的时代,作为现代信息技术的精髓,人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。我国人工智能研究已经从学习国外为主的时期进入自主研究为主的时期,形成了自主研究重大科学前沿和转化科技成果的新局面。但是,我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性,而要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题,如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题,赋予机器真正意义上的智能,这些问题的研究应将是未来人工智能研究人员需要长期面对的问题。

参考文献:

[1]蔡自兴, 徐光v. 人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[2]何华灿. CAAI-7全国人工智能会议论文集[D]. 中国人工智能学会,1992,4.

[3]朱淼良, 潘云鹤.中国人工智能学会第八届年会暨第八届全国人工智能学术讨论会论文集[D].杭州:浙江大学出版社, 1994.

[4]中国人工智能学会.中国人工智能进展[M]. 北京邮电大学出版社,2001.

[5]郑守淇, 钱德沛, 曾明.`98人工智能进展――第五届中国人工智能联合学术会议论文集[D].西安交通大学出版社,1998.

人工智能科技的发展范文第3篇

【关键词】人工智能 发去趋势 信息

人工智能并非人的智能,其更像是人的思考,甚至有可能超过人的智能。通过阅读大量的资料可以发现,人工智能在发展过程中遇到过很多问题,由于现代人们还为完全掌握人脑的复杂度,因此人工智能的发展正在一步一步缓慢前行。

1 国内外研究现状

1.1 国内研究

我国对人工智能的研究与发达国家相比较为落后,具体研究主要集中在软件方面,特别是在仿生学领域的应用,目前已经处于设计领先行列,为世界人工智能发展做出了巨大贡献。但是,由于发展较晚,与美国等发达国家相比,还存在一定差距,因此要对发达国家的成功经验进行借鉴。

1.2 国外研究

欧美在人工智能的研究上处于世界领先行列,在世界人工智能上具有领导作用。以Google企业代表,其在人工智能上的发展,一次又一次的刷新了人们对人工智能的认识。

2 人工智能的应用领域

2.1 问题求解

从近几年人工智能的发展情况来看,其一项重要的突破就是发展了能够对问题进行求解的程序。下棋程度中应用的一些技术手段,例如,在下棋过程中,向前看几步,将一个复杂的问题进行分解,从而成一个容易解决的小问题。一些程序甚至可以通过实战经验对自身的性能进行改良。

2.2 自动程序设计

程序设计是人工智能的一个关键研究分支,人们从未停止对该项内容的研究。现阶段,人们已经研究出了可以依据不同目的描述,编写微机程序的自动程序设计系统,但是目前在该方面取得成绩有限。在研究自动程序过程中,一方面可以有效的促进半自动软件开发系统的发展,另一方面也可以通过改进自身编码进行学习的人工智能系统,从而使其能够有更加长远的发展。通过自动完成一个特定程度的编写,证明一个给定程序获得的某些制定结果与指定结果的任务两者之间有着紧密联系。

2.3 机器学习

人工智能研究的一个最为关键的方面就是机器的学习能力,同时其也是人工智能最为突出的一个表现手段。从人工智能出现至今,人们对在机器学习方面的研究取得了很大发展。获取知识的根本方式就是学习,同时学习也是人类智能的一项关键途径。而机器学习,则是使微机具有机器智能的途径。

2.4 智能检索

科技飞速发展的今天,人类已经进入到了大数据时代,大量的数据给人们的生活和工作带来的一定的改变。一方面,大量的数据可以为人们的生活和工作提供更支持,另一方面也增加了使用难度,主要集中体现在检索上。针对海量数据的检索,采用传统的人力检索和传统检索系统,显然已经无法完成检索工作。通过阅读资料可以发现,研究人工智能检索模块已经成为了确保科技持续稳定发展的一个关键前提。例如,目前已经比较成熟的技术――数据库系统,其就是一个能够存储大量指定科学知识的微机软件系统,通过对其进行应用,能够回答用户提出的关于本学科的大量问题。

3 人工智能未来的发展趋势

3.1 语言翻译

在计算机网络快速发展背景下,可以通过对人工智能进行应用,实现对语言的翻译。但是,通过了解可以发现,目前语言技术并不成熟,在具体应用过程中还存在一定问题,无法完全克服语言障碍,也就说还无法将任意输入的语言,转换为高质量的译文,无法体现体现自然语言中的暧昧、模糊成份,更加无法实现对整片文章的理想化翻译,但是,相信随着人们对该内容研究的不断深入,以及人工智能和语言技术两者的不断进步与发展,理想的语言翻译在不久的将来会得以实现。

3.2 自适应系统

通过自适应系统不仅能够对完整的信息进行处理,而且也可以实现对残缺信息的处理,甚至可以通过智能化完成对残缺信息的补充。此外,通过对目前人工智能研究的大量资料进行阅读可以发现,在进行自适应系统发展过程中,还需要大量的相关信息的支撑。有学者认为,首先,要发展理解上下文以及相应的处理技术,从而数据、信息等各项内容的处理变得更加准确、成熟、稳定;其次,适当的发展多路学习机制,通过该方式,可以使自适应系统能够在日常的运行过程,吸取更多的经验,通过经验的积累,适应不断变化的环境;最后,应当在现有技术的支持下,努力发展自动进化机制,通过该方式使人工智能可以在应用过程中,能够不断学习,使其能够有传统单一被动处理信息变为主动智能处理,甚至使其在应用中能够具有一定预判能力。

3.3 服务人类

人工智能是由人类创造的,人们创造人工智能的最初目的就是使其为人类服务。人工智能在未来的发展过程中,也要朝着这一趋势进行,这是大量从事人工智能研究工作人员总结的经验。从人们对人工智能的研究情况来看,也正朝着这个方向进行探索,因为这是人类发展人工智能的初衷。例如,在社会生产中可以对人工智能进行应用,在工厂生产中,对全自动化智能生产线进行合理应用,一方面可以提高生产的安全性,另一方面也可以使生产效率得到进一步提升。目前,在人们的日常生活中,人工智能也随处可见,例如医疗辅助机器人,扫地机器人等,人工智能在这些方面的应用,使人们的生活变得更加便利,因此日后人们在对人工智能的研究上,应当朝着该方面进行。

4 结束语

人工智能自从被提出以来,就得到了全世界的重视,长期以来都处于世界科技发展的前沿,其在具体发展过程中并非独立进行的,在一定程度上依赖网路、信息、计算机、精密制造等多项技术,并且对不同领域的发展也会造成一定影响,在一定程度上对社会的发展有着促进作用。

参考文献

[1]万邦睿,黄应红.人工智能在物联网发展中的应用前景分析[J].中国新通信,2014(24):73.

[2]李勇.人工智能发展推动信息安全范式转移――基于百度无人驾驶汽车的案例分析[J].信息安全研究,2016(11):958-968.

[3]陈娟.基于人工智能Agent技术发展现状分析[J].电脑知识与技术,2016(03):195-196.

人工智能科技的发展范文第4篇

(讯)自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以来,人工智能一直未能实现突破性进展。直到近10年,由于技术的突飞猛进和商业应用的快速推广,人工智能才插上了腾飞的翅膀。如今,人工智能已成为各国之间的竞争新赛道。在中国,今年7月,《新一代人工智能发展规划》从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。中国应如何用好这一经济新引擎变成全球引领者?AI将如何为企业创造价值?而传统企业又该如何布局转型?本辑《人工智能的未来之路》就以上相关问题展开了思考。

经过60多年的演进,现今的人工智能进入到一个以大数据为基础的新阶段,AI正在掀起新一波的数字革命浪潮。但除了科技领域,AI在大部分行业中的应用仍处于早期阶段,只有极少数先行者开展了规模化部署。麦肯锡全球研究院的产业数字化指数(IDI)排名前列的高科技、电信和金融服务也是AI应用和投资的领军行业。后来者若想追赶,别无捷径,只能加快数字化转型的步伐,提升自身的人工智能技术发展。同时,人工智能也向企业、开发者、政府和劳动者提出了严峻的挑战,相关各方应认真思考,加以应对。

2017年3月,麦肯锡全球总裁鲍达民来京参加中国发展高层论坛年会,并递交了关于中国人工智能发展的主题报告,我们将其节选为两篇。《人工智能对中国意味着什么?》认为,中国现已成为全球人工智能研发领域的领头羊,但数据、算法和计算能力仍存在着挑战。而随着人口老龄化的加速,中国提升生产力的要求愈发迫切,因此人工智能对未来经济发展至关重要。同时,它对社会和地缘政治的影响更为深远。《中国人工智能的未来之路》一文则进一步指出,如果中国要把人工智能作为可持续的增长引擎,政府应精心制定一整套战略,打牢根基,鼓励私营部门创新。在具体做法上,可按照三个维度的框架共五个战略重点进行考虑。

相比科技公司和互联网新兴企业,中国的传统行业还没有准备好如何利用好人工智能技术,且大多数企业都没有将其视作战略重点。在《人工智能战略:CEO应回答的九个问题》一文,作者唐睿思(ChristopherThomas)和梁刚就人工智能的潜在影响对80家在华企业做了调查,结果表明,大多数传统行业公司都未将其视作战略重点。两位作者建议,CEO可从三个方面入手,认真思考九个问题,以便尽快制定适合自身的人工智能战略。(来源:麦肯锡研究所 编选:)

人工智能科技的发展范文第5篇

随着科技的发展,在工业领域的科学技术发展越来越先进。电气自动化控制是在工业发展过程中,提高电气管理水平和生产效率的重要控制执行机构。人工智能技术的发展进步,使电气自动化控制中复杂的技术控制和操作的精确性和高效性成为可能。人工智能技术在电气自动化控制中的应用,成为当前工业发展和技术进步的要求和趋势。

【关键词】人工智能 电气 自动化控制 应用

随着科技的飞速发展,当前人类的技术水平得到了飞速的提升,随着人类对工业化发展技术的研究和对工业生产水平的巨大需求,人类通过科学技术的发展进步,逐渐通过智能技术的发展,去代替和解决以往的工业技术发展中,传统的技术手段所无法解决的问题,提高发展的效率和生产的水平,促进技术问题解决的有效性和及时性。电气自动化控制是用电气的可编程控制器,控制继电器,带动执行机构,完成预期设计动作的过程。其运行过程中需要进行复杂的信息和编程控制,对智能化、自动化的要求较高。人工智能在电气自动化控制中的应用,对提高电气自动化水平,促进工业生产效率的提高有重要的意义。

1 人工智能技术的特点和优势

人工智能技术是人类科学技术不断发展进步的必然结果,也是工业发展过程中,促进工业自动化科学化发展的重要推动力量。在人工智能技术的发展中,科技的发展和工业技术的进步会促进人工智能技术的发展;反之,人工智能技术的进步,可以完成那些人类自身无法办到、技术条件效果不好的生产技术操作。当前的人工智能主要是计算机技术的发展结果,随着计算机技术的飞速发展,通过对计算机信息特点和操作性能的了解和设计,使计算机操作系统具有更多更先进的人工化反应,并在实际的信息技术处理过程中,通过其系统内部的人工化、智能化识别和处理系统,对电气自动化控制和其他工业技术领域在运行中的问题进行自主解决。

如今,人工智能技术已经取得了较大的进步,其研究发展项目也越来越多,越来越先进,实用性越来越强。人工智能技术已经广泛运用与工业自动化、过程控制和电子信息处理等先进的技术领域。人工智能技术通过模糊理论算法、遗传算法和模糊神经算法等方式,可以在电气自动化控制中,采取更灵活多变的控制方式,对电气自动化设备运行中的不稳定因素和动态变化进行自主的调整,从而保障其运行的准确和高效,减少出错率。人工智能技术的运用,可以大大减少在电气自动化控制等领域的人力成本,并且能够解决一些工作人员无法有效监控和解决的问题,做到及时有效。

2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用

2.1 人工智能控制实现了数据的采集及处理功能

在电气设备的运行过程中,数据的采集和处理是了解电气设备自动化控制情况,发现运行过程中的问题和提出解决办法的重要依据。在传统的自动化控制中,由于技术水平和实际运行中的动态变化,数据的采集和传输无法做到准确和稳定,保存数据容易出现丢失的情况。人工智能技术的使用,可以保障电气自动化运行过程中对动态信息的及时收集和稳定传输,对相关数据的保存工作也更安全,这就提高了电气自动化的控制水平,充分保障了电气运行中的安全性和稳定性。

2.2 人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能

电气自动化控制是用电气的可编程控制器,控制继电器,带动执行机构,完成预期设计动作的过程。在此过程中,系统内部各部分之间的运行都要严格按照设计模型和函数计算的基础上进行,如果系统中的一点出现问题,就会造成整个自动控制系统的故障。在以往的自动化控制系统运行中,对系统内部各部分之间的运行数据和运行状态进行实时监测,对运行中的特殊情况进行及时的报警处理,帮助自动化系统及时处理可能出现的故障,提醒电气管理人员加强对电气系统的管理。

2.3 人工智能控制实现了操作控制功能

电气自动化控制的主要特征之一就是通过计算机的一键操作,就可以实现对电气系统的整体控制,保障电气自动化运行符合现实的需要。传统的自动化系统的操作,需要靠人工对系统各个环节进行人工操作,从而促进自动化系统内部的协调和配合,这种方式既降低了自动化运行的效率,也增加了自动化系统的故障发生频率。人工智能技术对电气自动化系统的控制,是通过各种先进的算法,按照电气自动化的需求,对自动化系统进行自动化和智能化设计,从而实现对电气自动化控制系统的同时操作,大大提高了自动化控制的效率,减少了单独指令操作中容易出现的不协调情况的发生。

3 人工智能技术在电气自动化控制中的控制方式

3.1 模糊控制

模糊控制以模糊推理和模糊语言变量等为理论基础,并以专家经验作为模糊控制的规则。模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上,运用模糊控制器,实现对电气控制系统的控制。在实际控制设计过程中,通过对计算机控制系统的使用,使电气自动化系统形成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统,从而达到对电气自动化系统的科学控制。

3.2 专家控制

专家控制是指在进行电气自动化控制过程中,利用相关的系统控制理论和控制技术的结合,通过对以往控制经验的模拟和学习,实现电气自动化控制中智能控制技术的实施。这种控制方式具有很强的灵活性,在实际运行中,面对控制要求和系统运行情况,专家控制可以自觉选取控制率,并通过自我调整,强化对工作环境的适应。

3.3 网络神经控制

网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟,以逼近原理为依据的网络建模。神经控制是有学习能力的,属于学习控制,对电气自动化控制中出现的新问题可以及时提出有效的解决办法,并通过对相关技术问题的分析解决,提高自身的人工智能水平。

4 结语

人工智能技术是科技发展到一定程度的必然结果,也是促进科技继续发展和工业自动化技术更加进步的重要推动力量。电气自动化控制的操作要求使人工智能在电气自动化中的运用越来越广,随着人工智能技术的发展,电气自动化控制技术也将逐渐提高,系统运行效率也会不断增强。

参考文献

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