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关键词:人工智能;方法;争论;影响;前景
1. 概述
人工智能(Artificial Intelligence 以下称AI) 是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科(Schalkoff,1990)。可实现判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动的自动化(Bellman,1978)。半个世纪以来,AI的飞速发展令人瞠目。到了今天,可以说是各种学科都不可避免会用到AI。本文力图通过对AI的发展及其研究和应用领域的介绍,寻求AI发展的一般规律,以及AI产业化的可能趋势,最后展望面临的可能与挑战。
2. AI发展简史。
社会科学方面也是如此。在需要使用数学-计算机工具解决问题的学科(如经济学),AI带来的帮助不言而喻。
更重要的是,AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。在重新阐述知识历史的过程中,AI有望解决知识的模糊性,消除知识的不一致性。这将导致逻辑和哲学等等方面的改善,影响到心理学、认知学的核心理论,对于哲学社会学方面的理论也将带来彻底的变革。
此外,综合应用语法、语义和AI的形式知识表示方法,有可能改善知识的自然语言表达形式 ,与此同时,潜在的知识,直感灵感等等也能够阐述为适用的AI形式。从而扩大知识的领域,以及对现有知识进行提纯。
3.2 AI对经济的影响
AI应用领域甚广,专家系统更深入各行各业,带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时,也带来了劳务就业问题。由于AI 在科技和工程中的应用,能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动,将迫使人们工作方式的巨大改变,甚至造成失业。
3.3对社会的影响
AI通过对于劳务就业产业结构等方面的影响,会造成社会结构的剧烈变化。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的智力游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,即使是网络游戏这种雏形,对于年轻一代来说,也已取代了电视的老大地位。
另一方面,AI影响着人的思维方式和传统观念。给人们已有的观念/信仰带来巨大的冲击。甚至完全摧毁已有的价值体系。AI还会形成用户的依赖性。人们很可能不加分析地接受AI,失去对问题及其求解任务的责任感和敏感性。有可能这会增加错误,使其认知能力下降,甚至可能降低人类的平均智力水平。
4. AI的产业化可能
AI给多个产业带来了巨大的效益,然而,AI是否可能形成一个独立的产业呢?
“人工智能真的无所不能吗?”
“人工智能长得和人一样吗?”
“我能和人工智能谈恋爱吗?”
去年3月以来,借助AlphaGo 4:1战胜韩国名将李世石九段的东风,人工智能席卷了全球的注意力。
不过,时至今日,面对人工智能,公众最常见的表情依然是好奇、迷茫或讶异。我们真的知道什么是人工智能吗?我们真的准备好迎接人工智能浪潮了吗?
AI来袭!
近日,因争夺搜索引擎话语权而有过过节的两位大佬李彦宏和李开复又“杠”上了,这一次,他们争夺的焦点是人工智能的舆论话语权。
不是冤家不聚头。4月下旬,李彦宏的著作《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》正式出版。紧接着,5月初,李开复的《人工智能》一书开始签售。李彦宏到处宣讲,“互联网的下一幕就是人工智能。”李开复更加干脆,直接说,“我不是李开复,我是人工智能。”
虽然目标不同,但其实两人现阶段做的是同一件事――为人工智能时代的到来摇旗呐喊。
“人工智能来了!”
这句话对不同的人群有着完全不同的意义。计算机科学家将之誉为“第四次技术革命”;社会学家、经济学家将之视为已经或即将对人类经济结构、就业环境发起挑战的“洪荒之力”;商业巨头、创业精英、科幻作家、影视编导们则乐于肆无忌惮地展开想象,将之渲染成为人类未来的天堂或地狱。
不过,对于绝大多数不了解技术细节,或不具备丰富想象力的普通人而言,知道的人多,了解的人少。
什么是人工智能?打开百度百科,人们可以看到这样一段话:人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。它是计算机科学的一个分支,企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
对于普罗大众而言,百度百科的解释听起来有点过于专业,相比较而言,在人工智能领域的经典教材、出版于2013年的《人工智能:一种现代的方法(第3版)》中,著名人工智能专家罗素和诺威格给出的定义则较为通俗易懂,他们从四个方面对人工智能进行了定义,即:能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动的机器。
人工智能其实不是一个新概念,日前,首都图书馆刚刚举行了一场关于人工智能的科普讲座。据北京师范大学系统科学学院副院长韩战钢介绍,人工智能这一概念正式提出是在1956年的达特摩斯学会上,至今已有60多年的时间。
纵观这60多年,人工智能经历了两次红利期。
上世纪60年代,人工智能迎来了第一个红利期,当时的科学家们自信并且疯狂,“二十年内,机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。
上世纪90年代人工智能迎来第二个红利期,标志性事件是IBM的“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,当时造成的影响丝毫不亚于今天AlphaGo的围棋大战。
当下或是人工智能的又一个红利期。一方面,图像识别、深度学习等人工核心算法日渐成熟,另一方面,人工智能研究走出实验室,科技公司开始成为人工智能的主要推动者。
更重要的是,资本开始对人工智能表现出了前所未有的青睐。据有关机构数据统计,2016年底-2017年初,国内各大机构在关于今年投资方向的98篇讨论中,人工智能的提及次数占48次,是第二位“文化娱乐”的1.8倍。市场火热程度毋庸置疑。 好奇 去年3月以来,借助AlphaGo 4:1战胜韩国名将李世石九段的东风,人工智能席卷了全球的注意力。不过,时至今日,面对人工智能,公众最常见的表情依然是好奇、迷茫或讶异。
不只是炫技
看到“人工智能”这几个字,可能有的人立马会想到围棋、神经网络、深度学习等名词,也有的人会想到大学里的人脸识别、立体视觉建模等研究项目,还有的人会想到终结者、外太空等高大上的内容。但可能98%的人都会有这样的疑问:除了下棋,这些东西研究了到底对我有什么实际用途?
事实上,“人工智能”已经从很多方面对我们的日常生活产生影响。通过梳理乌镇智库、阿里云研究中心、艾媒咨询、麦肯锡等多家机构近期的人工智能专题报告,记者发现,目前人工智能发展较为火热的主要包括以下几个领域:
首先,个人助手。这是目前最为普及的一个领域。如果要诠释这个,看一遍电影《Her》就可以了,其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作,还能像朋友一样与之互动和交流。
现实中,这样的个人助手也正在在走入我们的生活中,如苹果的Siri、微软的Cortana 以及谷歌的Google Now,国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等,这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中,近年随着服务机器人的发展,它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外,还具备自主行动的能力,因此有望在其他方面帮助人类。
其次,无人驾驶。谷歌、特斯拉、苹果甚至是宝马,它们目前都在开发自己的无人驾驶汽车,谷歌的车已经在公司附近的山景城测试了无数次,虽然交通事故也发生过十多起,不过基本上都属于小摩擦,尚未造成严重损失。关于这些无人车何时能正式大量地上路载人,业内普遍的说法是2020年,目前它们在物体识别以及交通规则上仍在学习中。
再次,健康医疗。在AlphaGo与李世石比赛前,谷歌就已宣布这个创造出AlphaGo的Google DeepMind实验室将进军医疗技术领域。他们成立了DeepMind Health团队,与英国伦敦帝国理工学院和伦敦皇家自由医院展开合作。他们还推出了一款名为 Streams的移动端应用程序,医疗人员可以利用Streams更快地观察到医疗结果。
第四,金融投顾。“人工智能”的风潮在各行业涌动,金融领域也不例外,“智能投顾”成为金融科技的新宠儿,从华尔街投行到国内金融科技创业公司,纷纷涉足,给自己贴上“智能投顾”的时髦标签。 拥抱 虽然仍存诸多争议,但随着技术的进步,越来越多的人开始相信,人工智能就像很多大师所讲的,未来,将和水和电一样无处不在。
另外,艺术创作一直是人类精神活动的最高级形式,自古以来,人们认为只有人类的智慧才能创作出艺术作品,玄而又玄的艺术风格尤为深奥。但近些年来,人工智能的发展正对艺术创作产生了一些很微妙的影响。去年3月份,伦敦艺术家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一组GCHQ(英国通信总部的缩写)画作拍出了8000美元的高价;同年9月,索尼音乐的计算机科学研究实验室了两首完全由人工智能作曲的流行歌曲《Daddy's Car》和《The Ballad of Mr Shadow》。而最新消息显示,除了画画、作曲,人工智能创作的第一部诗集《阳光失了玻璃窗》也已于近日正式面市。
虽然仍存诸多争议,但随着技术的进步,越来越多的人开始相信,人工智能就像很多大师所讲的,未来,将和水和电一样无处不在。
中国不容错失的战略机遇
在多家中国科技巨头积极研发的推动下,中国已成为全球人工智能的发展中心之一。众多的人口和完整的产业结构给中国提供了创造海量数据和广阔市场的潜力。随着老龄化的加速,中国提升生产力的要求愈l迫切,因此人工智能技术的运用对中国未来的经济发展至关重要。
据麦肯锡近期的《中国人工智能的未来之路》报告书显示,中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。仅在2015年,两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份,而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。
并且,中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。得益于大量的搜索数据和丰富的产品线,一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。这些技术被整合应用于新产品中,如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。
麦肯锡表示,中国有充足的理由对其在人工智能领域的潜力感到乐观。庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济”也是中国的优势所在,广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。
自18世纪工业革命以来,每一次技术革命都重塑着全球竞争格局。中国曾经错失了前几次科技革命的历史机遇,这一次,人工智能是中国绝不能错失的战略机遇。麦肯锡认为,完成中国制造业“从汗水驱动到创新驱动”“从齿轮驱动到智能驱动”的升级,人工智能是中国实现转型升级的战略机遇之一。
对此政府部门已经开始行动,给予了有力的政策支持。3月5日上午,国务院总理发表2017政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。而在发改委印发的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中,也已明确了我国人工智能的总体思路、目标与主要任务。该方案指出,到2018年,将在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业,初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态,形成千亿级的人工智能市场应用规模。
再加上之前科技部新闻,“科技创新2030―重大项目”或将新增“人工智能2.0”,中国AI人最好的时代已经到来。
然而,目前,我国发展人工智能还存在一些短板,急需补齐。麦肯锡在研究报告中将中国人工智能发展瓶颈归为了数据、算法、计算力三大问题。
数据瓶颈。正如人类通过食物得到能量,人工智能也不能在没有稳定的数据来源的情况下运行。这些系统必须要有大量的数据,以供它们“训练”,不断改进和完善产出的结果。在数据方面,存在几个问题可能阻碍中国的AI发展。首先,中国的大技术公司通过它们专有的平台收集数据,中国在创建数据友好的生态系统方面落后于美国,缺少统一的标准和跨平台的共享。第二,世界各国都发现,开放政府数据有助于私营部门的创新,但中国的公共部门开放的数据相对较少。最后,限制跨国的数据流动也使中国处于全球合作中的不利地位。
算法瓶颈。得益于全球的开源平台,中国企业能够快速复制其他地方开发的最先进的算法。目前,中国的研究者在开发用于语音识别和定向广告的算法方面已经取得突破。然而,中国在基础研究方面落后于美国和英国。一个主要原因是人才短缺,招纳人才对中国的AI发展至关重要。据悉,美国超过一半的数据科学家有10多年的工作经验,而在中国,经验不足5年的研究人员高达40%。
计算力瓶颈。计算力不是中国人工智能商业发展直接的瓶颈。随着微处理在全球市场得到广泛使用,计算能力已经成为可以轻松获得的东西。但中国仍然不能忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。计算能力是AI的基础之一,具有战略上的重要性。中国历来严重依赖国外的微芯片供应商。对某些类型的高价值半导体,中国几乎完全依赖进口。但是,在2015年,美国政府禁止全球三大芯片供应商Intel、Nvidia和AMD向中国政府销售高端超级计算机芯片。对核心技术供应实现更强的控制有助于提高中国在未来更广泛地部署人工智能系统的能力。
未雨绸缪“全民基本收入”争议中前行
人工智能是中国加速生产力发展的一个重要机遇,也是解决人口老龄化的一个关键。虽然人工智能的崛起非常有可能会创造出新的产品和服务,进而催生出新的职业和生意。正如几十年前,没人可以想象,现在竟然有大量的工作与互联网经济有关一样,人工智能也有类似的变革效应。但是,目前,可预见的现实问题更多的还是就业替代问题。
据李开复估算,10-15年后,全球将有50%的就业被人工智能所取代,包括翻译、记者、助理、保安、司机、销售、客服、交易员、会计、保姆等工作。而中国这一问题将更加严峻。
对此,李开复也提出了自己的一套“解决方案”。首先,他建议所有大学生努力在所学领域垂直纵深发展,深到人工智能无法取代;其次,他认为跨领域发展将成为一种趋势,因为目前人工智能在单领域、大数据方面具有天然优势,但对于需要跨领域的、高深的、需要深度思考的内容,未来十年人工智能也无法完成;再次,由于计算机在艺术、幽默、电影和创造等“感性”领域的“无能”,文科涉及的领域或许会迎来新的发展机会;最后,也是最重要的是,我们需要做好未来走向服务业的准备。
“所谓的服务业,指的是涉及人与人之间的交流,人与人之间的同理心,以及如何自己更有爱、更受欢迎的行业……”李开复强调,“这其实是确保人类对人工智能保有竞争力的一种方法。”
这一问题也引起了经济学界、社会学界的高度关注,多位专家学者呼吁,政策制定者需要充分考虑人工智能可能带来的对劳动力市场的潜在破坏,并为此做好准备。
5月7日,在“中国经济真问题――‘中国的坎’研讨会”上,在谈论中国中等收入陷阱问题时,国务院发展研究中心研究员魏加宁特别强调,“科技创新本身也是拉大收入差距的一个重要因素。尤其是现在人工智能技术、机器人快速发展以后,很多人将会面临失业的问题。”
针对这一问题,目前一些国家已经开始未雨绸缪,其中芬兰的“全民基本收入”方案尤其值得关注。
近年来,“全民基本收入”方案在全球尤其是欧洲进入一些国家的政治议程,一个重要背景就是生产自动化的快速发展,以及失业率在全球金融危机时期居高不下。人工智能近年来的突破性发展,及其在可见未来对生产自动化的强有力推动,使得人们越来越忧虑未来失业率继续攀升的前景。众多研究人工智能及其社会影响的专家,都将“全民基本收入”视为应对人工智能时代就业状况的主要策略之一。
“全民基本收入”方案的关键是,在一国或一个地区之内,所有公民无论贫富,无差别地获得数量相同的基本收入。2016年6月底,芬兰政府宣布就“全民基本收入计划”进行试验。2017年1月,芬兰正式给2000名随机抽选的民众发放每月560欧元的“基本收入”。芬兰政府的试验计划是目前欧洲国家在这一领域走得最远的。
关键字:电气自动化;自动化控制;人工智能技术
中图分类号:TP18文献标识码:A
1 人工智能技术探究及运用实际状况
最近几年,不少的科研组织及相关院校对于人工智能技术的革新及探究以及电器设备控制的运用问题上都进行了深入的探究,促使人工智能技术在电气设备系统结构设计、故障诊断、预警、监控及自动保护上都达到了一定的层次。
从电气设备结构设计中人工智能技术运用方面来分析:由于电气设备系统结构设计是非常复杂的,关乎到很多方面的知识比如电磁、电路及电机电器运用等,这就对有关工作人员的专业技能及相关知识掌握有着很高的要求。当下,数字化信息技术得到了前所未有的发展,推动了电气产品及控制体系设计逐渐转入了CAD,这就造成一些新产品、新系统的创建时间缩短了很多,在这个大环境下,人工智能技术系统设计质量及速度将获得全方位的提高。
除此之外,人工智能技术对于电气设备故障掌控及预警有着独特的优势。通常,如果电气控制系统有故障的形成那么会在故障形成早期呈现出非线性,为此,人工智能技术独特的模糊逻辑及神经网络等方面优势就可以完全展现出来。
而电气自动化中人工智能技术的运用通常有以下几种技术方式:神经网络、专家系统及模糊控制。而模糊控制技术非常便捷,具有超强的可运用性。通常电气自动化控制系统中人工智能技术是以AI控制器为中心的,可以把它当做一个非线性函数近似器。跟平常的函数估计设备进行对比,AI控制系统在进行设计的时候其目标并不是完全要求是具体的模型,这种方式就可以完全预防了在设计的过程中需兼顾到模型自身参数不确定性的问题。除此之外,人工智能技术有着非常广阔的发展空间,并且非常容易调节,有较强的一直性能,针对全新信息数据有着很好的适应性。进行配置的时候所需耗费的成本低、方便便捷、对外界的抗干扰性能强。
2 电气自动化控制系统中人工智能技术的具体运用
电气自动化控制系统中人工智能技术通常有两种方式的运用:直流传动控制系统和效流传动控制系统。
直流传动控制系统当中,推理机是模糊控制设备的重心,它承载着人脑智能化决策逐渐向模糊控制命令推理。此外,还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分,模糊化部分是经过很多种形式的函数对变量值进行的测量,同时把它逐渐模糊化、量化;知识库部分是由数据规则及语言控制库共同组成的知识库,知识库设计的过程中需运用相关专家的成功经验以及专业知识对电气设备进行有效的控制。
人工神经网络控制技术是人工智能技术的另外一种形式,该技术通常使用在不同模式的判别及对多种信息的处理,能够在电气传动控制当中展现出很好的作用。人工神经网络控制技术以并行结构为主,可以在很大范围内所运用,能够在很大程度上提高条件监控、诊断系统的精准性;这种控制技术通常是运用在学习策略差别较小的反向传播当中,这就是说在网络状况非常充裕的隐藏层、结点及适合的激励函数影响下,多层人工神经网络唯有运用反向传播句能够推算出与之相对应的非线性函数的近似参数,这将在很大的程度上提升运行速度。
当进行交流传动控制的过程当中,人工智能技术的采用通常也包括模糊逻辑及神经网络两方面的具体方式。
针对模糊逻辑来讲,截止到现在,大都用模糊控制器将之前的普通速度控制设备完全代替,但在国外一所大学中探究出一种高性能的具备多个模糊控制器的全数字化传动控制系统,这种系统具有的模糊控制器能够完全的代替之前的普通速度控制设备,同时能够很好的完全控制任务。
从人工神经网络控制技术来讲,在现实的探究工作上以对交流电气设备及所驱动的客观环境参数的监测及诊断为最终标准。当人工神经网络对电动机进行控制的时候,可以选用反向转拨的计算方式,经过相关实验数据的运用,通过电机负载转矩以及电机的最初速度来最后确定智能监控体系能够检测的在最大速度的前提下所产生的增加数值。此设计方案的运用,要求神经网络具备辨别三维图形映射的功能,以此才可以促使其以梯形控制计算模式具备超强的控制功效。在这种模式中,人工神经网络控制技术能够很好的缩小电气自动化系统定位工作所花费的时间,同时增强对负载转矩及非初始速度变化范围的控制。人工神经网络的结构通常是以多层前馈型常见,通常将其划分为两个系统:一种是在分辨电气动态参数的前提下针对经过定子的电流开展自行调节与掌控;一种是在分辨机电体系运行参数前提下对于转子速度开展自行调节及掌控。
电气自动化控制系统的设计
(1) 集中监控方式
集中监控方式的最大特点是维护非常便捷,针对控制站,防护级别不用特别高,其设计的完成是非常简单的。但由于是集中式监控,它的工作原理是将所有性能有效的结合在同一个处理器,以顺利的完成处理工作。为此,针对处理器来讲其所承受着很大的工作压力,这主要是由于电气设备大多是在监控下开展的工作,假设监控对象时常显现出来,必然会造成主机冗余减少,然而电缆所产生的改变就会浪费很多的成本,距离比较长的电缆,若形成干扰的状况就会造成该系统出现不稳定的情况。同时,隔离刀闸的操作闭锁和断路器的联锁运用硬接线,由于在分隔刀闸接点的方位有缺陷的存在,就会造成设备正常运行起来非常艰难,以此不能够顺利的进行二次接线。由于线与线之间的连接非常复杂,设备操作起来非常困难,这就会给维护工作造成更大的难度。
(2) 现场总线监控方式
当下,以太网(Ethernet)、现场总线等计算机网络技术逐渐运用在变电站综合自动化系统当中,同时具备了较为丰富的动作指令,而智能电器设备目前也已经得到了迅速的发展,所有的这些有利情况的出现促使了网络监控及发电厂相互间的联系更为紧密。总线监控令设计标准更为鲜明,就间隔的不同,在性能上会展现出很大的不同,为此,我们能够作为间隔进行有关设计。运用此监控方法,包括了目前所有远程监控方法的独特优点,同时可以很好的减少隔离设备的总数量,也包含了隔离设备、端子柜、I/0卡件、模拟量变送器等。针对智能设备一定要及时的进行有关装配,假如运用通信线及监控系统相互间进行连接,那么就可以节省很多的控制电缆,节约投资。除此之外,装置相互间的性能是不会相干扰的,装置相互间是由网络联系在一起形成的,因网络组织较为轻松,为此就促使系统更加稳定坚固。如果其中一个装置有问题出现,那么其他的配件也会受到牵连,但却不会造成系统整体停止。为此,现场总线监控可以当做今后发电厂网络监控的一种有效的使用方法。
3 电气自动化控制系统的未来发展
OPC(OLE for Process Control)技术的涌现,IEC61131的颁布及Microsoft的Windows平台的范围运用,很好的为计算机带来了一个全新的运用方向,因电气技术具有优越的融合性能,为此有着很大的发展空间。目前在步入国际化时代下,多种控制系统开始得到非常广泛的运用,这被越来越多的商家所注重以及运用起来。Pc 客户机/服务器体系结构、以太网和Internet技术推动了电气自动化的每一场新的革命。在日益变化的市场需求下,自动化与IT平台的融和,电子商务的广泛使用推动其不断的发展。Internet/Intranet技术和多媒体技术也在自动化上有着非常宽阔的发展空间,企业管理人员采用平常的浏览器就能够顺利的将有关储存及提取信息的工作很好的完成,同样可以把当下企业的生产流程当做监控目标,可以获取较为精准、全面的各方面信息。随着虚拟技术与视频技术的巧妙运用,对人机界面及维修体系带来了非常显著的影响,运用对应功能强的软件,将会对通讯成果及组合氛围的准求更加显著,软件性能增强,从某一种设备开始向集成的方向转变。
总体上来讲,电气自动化控制系统为今后的发展创造了很大的空间,为了能够很好的面对未来更为复杂化的各方面需求,我们一定要兼顾电气自动化的发展特点,适时为企业选择专业化的高技术人才来推动企业的进步与发展,为此,与之有关联的企业将有了更为宽广的就业前景。但需要特别关注的是,这种行业要求必须要具备超强的专业技术,在进行装置配合工作中,需要将自动化与智能化看作工作的首要工作,逐渐促使有关设备与国外发达国家水平相接轨,独创行业的领头团队。
4 结束语
电气自动化控制系统是提升电气设备的生产性能、流通交换速度的关键性方面,在完全‘放弃’人工操作控制的前提下,最大程度的实现了智能化操控。不单单能够为企业节约人力、物力及企业成本,并且有助于提升企业生产效率。人工智能技术是探究人类智能模拟的学科,其最大的特点就是自动化。这就是说电气自动化控制系统中,人工智能技术的运用前景是异常宽广的,在数字控制理念的科学指导之下,之前所运用的控制器设计技术必然会慢慢的被具有良好控制成果的人工智能软件设计所代替。为此,相关企业及单位一定要加强在电气自动化控制上的人工智能技术的探究,以便于为企业未来的健康、快速发展提供足够的技术支持。
参考文献
关键词:机械制造 自动化 概况 影响
一、引言
世界机械制造业作为世界经济的一个重要组成部分,其发展状况与其所处的环境有着紧密的关系,并受制于经济周期变动的影响,既表现为对经济周期的敏感性,又表现出一定的滞后性。上世纪90年代至今,世界性机械制造业突出表现为在大波动中发展,显示其在国民经济尤其是在工业发展中的特殊地位,是防止经济“泡沫化”的基础;机械制造业贸易呈现极强的地区性,发达国家和发展中国家之间存在很大的贸易差距,发达国家在机械生产和贸易领域继续其霸主地位。从美国、日本、德国等发达国家重视装备制造业的发展情况来看,不仅在于其在本国工业中生产、出口、积累、就业等方面的贡献率均占前列,更在于装备制造业为新技术、新产品的开发和生产提供重要的物质技术,是经济结构高级化不可或缺的战略性产业。
二、机械制造业的影响及发展
世界机械制造业作为世界经济的一个重要组成部分,其发展状况与其所处的环境有着紧密的关系,并受制于经济周期变动的影响,既表现为对经济周期的敏感性,又表现出一定的滞后性。上世纪90年代至今,世界性机械制造业突出表现为在大波动中发展,显示其在国民经济尤其是在工业发展中的特殊地位,是防止经济“泡沫化”的基础;机械制造业贸易呈现极强的地区性,发达国家和发展中国家之间存在很大的贸易差距,发达国家在机械生产和贸易领域继续其霸主地位。从美国、日本、德国等发达国家重视装备制造业的发展情况来看,不仅在于其在本国工业中生产、出口、积累、就业等方面的贡献率均占前列,更在于装备制造业为新技术、新产品的开发和生产提供重要的物质技术,是经济结构高级化不可或缺的战略性产业。
现在随着世界的发展和人口的剧增,地球的各种资源不断的减少,有些资源甚至已经开发殆尽了,资源问题是世界性的难题。故此机械业应尽一份义务,应和世界的需要,朝着绿色化的方向发展。如此,便有了绿色理念,绿色创想,绿色设计,绿色制造,绿色生产和绿色处理等新的研究方向。就我个人而言,似乎又一股潜在的力量推动着我我对绿色机械和回收再利用有极大的兴趣和热情。我想有可能的话我以后会从事绿色化方向的研究。
三、自动化技术的概况
机械制造自动化技术始终是机械制造中最活跃的一个研究领域,也是制造企业提高生产率和赢得市场竞争力的主要手段。机械制造自动化技术自20世纪20年代出现以来,逐渐走向集成化、智能化、敏捷化、虚拟化、清洁化等五个方向。综合自动化常常与计算机辅助制造,计算机集成制造等概念相联系,它是制造技术、控制技术、现代管理技术和信息技术的综合,旨在全面提高制造企业的劳动生产率和对市场的响应速度。
机械制造自动化技术向集成化方向发展。计算机集成制造(CIMS)是2l世纪制造企业的主要生产方式。CIMS是由若干个相互联系的分系统组成,通常划分为以下5个分系统:工程技术信息分系统、管理信息分系统(MIS)、制造自动化分系统(MAS)、质量信息分系统、计算机网络和数据库分系统(Network & DB)。
机械制造自动化技术向智能化方向发展。智能化制造系统可理解为由智能机械和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,智能系统在制造过程中能进行智能活动,如分析、推理、判断、构思、决策等。
在智能系统中,“智能”主要体现在系统具有极好的“软”特性(适应性和友好性)。在设计和制造过程中,采用模块化方法,使之具有较大的柔性;对于人,智能制造强调安全性和友好性;对于环境,要求做到无污染,且能源和资源充分回收,对于社会,提倡合理协作与竞争。
机械制造自动化技术向敏捷化方向发展。敏捷制造是以竞争力和信誉度为基础,选择合作者组成虚拟公司,分工合作,为同一目标共同努力来增强整体竞争能力,对用户需求做出快速反应,以满足用户的需要。为了达到快速应变能力,虚拟企业的建立是关键技术,其核心是虚拟制造技术,敏捷制造是以虚拟制造技术为基础的。敏捷制造是现代集成制造系统从信息集成发展到企业集成的必由之路,它的发展水平代表了现代集成制造系统的发展水平,是现代集成制造系统的发展方向。
机械制造自动化技术向虚拟化方向发展。“虚拟制造”的概念是20世纪90年代初提出的。虚拟制造是以系统建模和计算机仿真技术为基础,集现代制造工艺、计算机图形学、信息技术、并行工程、人工智能、多媒体技术等高新技术为一体,是一项由多学科知识形成的综合系统技术。虚拟制造利用信息技术,仿真计算机技术对现实制造活动中的人、物、信息及制造过程进行全面的仿真,以发现制造中可能出现的问题,在产品实际生产前就采取预防的措施,从而达到产品一次性制造成功,来达到降低成本、缩短产品开发周期,增强产品竞争力的目的。
机械制造自动化技术向清洁化方向发展。清洁生产是指:将综合预防的环境战略,持续应用于生产过程和产品中,以便减少对人类和环境的风险。清洁生产的两个基本目标是:资源的综合利用和环境保护。
关键词:智能科学与技术;实践环节;改革与建设
我校智能科学与技术本科专业于2007年申请设立,2008年开始招生。经过两年的实践和探索,我们认为当初的培养方案还有不完善的地方,特别是实验环节有待进一步改进和完善。本文主要结合我校在专业实验环节实践与建设过程中的一些实际问题谈一些改进和设想。
1实践环节改进与加强的必要
国家中长期教育改革和发展规划纲要提出要提高学生的学习能力、实践能力、创新能力。总理在十一届三次人大政府工作报告中指出“教育学生学会知识技能,学会动手动脑,勇于探索的创新精神和善于解决问题的实践能力”。实践环节的重要性可见一斑。
实践环节包含各类课程实验、课程设计和各类实习(含毕业设计)等。课程实验是基础,它不仅涵盖了理论课的内容,而且比理论课更为复杂。学生通过实验既能活跃思维,又能加深对课堂上学到的理论知识的理解、巩固和提高,并最终具备对客观世界的观察能力、分析能力和解决问题的能力。课程设计和各类
实习一般是学生在老师的指导下,综合运用一门或多门知识进行动手学习、实践和创新并接触社会实际的过程。就学生实践动手能力和创新能力的提高而言,课程设计和各类实习比单纯的课程实验还要重要。
智能科学与技术本科专业从2004年设立至今,全国只有17所大学开办该本科专业,目前一级学科和二级学科还没有完全建立,培养方案的理论体系和实验体系还有待进一步探索和完善[1-2]。因此,作为处于起步和探索阶段的本科专业,学生实践动手能力的加强,对其就业率提高很重要,而就业率的高低关系到专业的生存与发展。多年来,我校参加过电子设计大赛训练和获奖学生的就业率一般都为100%。即使在去年全国就业形势比较严峻的情况下,我校一次就业率仍达到92.57%,连续多年就业率稳居90%以上,获省级“毕业生就业工作先进集体”。实践证明,对一般工科院校的本科生而言,只要我们抓好各类实验、课程设计等实践环节,积极改革,并扎实让学生参与各类基地的实践与创新活动,使其实际动手能力与应用能力加强或提高,学生的一次就业率就完全还会有进一步上升的空间。
基金项目:广西实验教学示范中心专项教改项目(JGS201005)。
作者简介:陈以(1963-),男,副教授,硕士,主要研究方向为智能控制、计算机应用技术;王改云(1964-),女,教授,硕士,研究方向为智能控制、非线性控制;杨青(1976-),女,讲师,硕士,主要研究方向为人工智能、自动控制。
2专业实践环节设置及存在的问题
根据近来中国人工智能学会教育工作委员会制定的智能科学与技术作为一级学科,智能理论与方法、知识处理技术、智能系统与应用为一级学科下设的3个二级学科的思路,我们已初步进行了智能科学与技术专业实验平台建设[3]。该实验平台建设主要含实验体系建设和实验管理平台建设两大块,目标和思路是将基础实验、设计性与综合性实验与课程设计、毕业设计等相结合,理论课程的实验教学与智能科学技术相结合,增加学生创新性的实验与实践,培养学生扎实的理论基础及实践与创新的基本技能。实验体系建设含层次化的实验教学体系建立和实验教学与生产实际、科研相结合的实践体系。实验层次安排主
要体现实验教学的层次由简单到复杂、由单一到综合、由学习到创新的科学过程,形成由“验证性实验设计性实验综合性实验课程设计创新实践”的实验层次设置方法与形式。实验管理平台建设主要是针对实验老师与学生建立一个集网络化、开放式于一体的实验教学与管理体系。学生通过实验管理平台以及在平台的设备和环境下,可以自主预约想做的实验,自主选择实验内容、实验时间,并通过网络与实验教师互动交流,既可完成某门课程的验证性实验、综合性实验和设计性实验,也可基本完成多门课的交叉性实验或课程设计。
我们参考各兄弟院校的智能科学与技术专业计划设置后,前阶段修订的专业培养计划总学时、学分及实践环节总学时、学分等情况统计如表1和表2所示。
表1专业培养计划学时、学分情况统计表
课程类别 课内教育 课外
教育 总学分数
学时数 学分数 学分比例 8学分 198
理论教学 2204 137.75 72.5%
实践环节 836 52.25 27.5%
合计 3040 190 100%
表2专业培养计划实践环节总学时、学分情况统计表
课程类别 课内实践 课外实践 总学
分数
学时数 学分数 学分比例 8学分
(兴趣学分) 60.25
公共课程 72 4.5 9%
专业基础课程 308 19.25 37%
专业课程 152 9.5 18%
综合 304 19 36%
合计 836 52.25 100%
从表1可以看出,专业实践环节的学分占整个专业的学分比例是基本合理的。但从表2看,专业课程的实践环节学分只占整个专业实践环节的18%或只占整个专业学分的5%,是相对较低的。此外,据我们初步统计,专业基础课程的实验(含课程设计),其验证性实验内容相对过多,设计性和综合性实验内容比例相对较少,不足1/2;专业课程的实验(含课程设计),其设计性和综合性实验内容比例也只占一半。如我校智能科学与技术专业的主干课程――人工智能课程,现总学时为64课时,其中实践(验)课程时数为8课时。目前其实践(验)考核要求主要是使学生了解和掌握LISP语言的基本知识与应用开发能力,以实现简单的专家系统和知识获取功能,验证性内容占半数,设计性或综合性内容实验略少。类似梵塔问题、模糊假言推理器等实验没有开设,这些实验的理论比较抽象、空洞,学生难以理解,效果并不理想。
设计性和综合性实验内容比例的偏低,是影响学生实践动手能力和创新能力提高的主要因素之一。因为学生从中学到大学,多数只是完成一个学习阶段形式的转变,并未真正做到理论联系实际,大一到大三开始的专业基础课程实验和专业课程实验,是他们真正做到理论联系实际,实现自我实践和创新的基础,有了这个基础,大四的实践综合训练等就是他们创新提升的保证。
就我们的调查而言,一般的工科院校智能科学与技术专业实践环节的实践内容情况跟我校情况类似,一些偏理科方面的兄弟院校,其设计性、综合性的实验比例还会更少。
3改革设想
针对以上的问题分析,我们拟提出以下的改进与建设思路。
一是以“质量工程”标志性成果为龙头,深化教育改革和创新。从建校近50年发展至今,我校一直
重视“质量工程”的建设和学生实践环节及动手能力的培养。目前,我校已获得2个国家级和6个省级实验教学建设示范中心或建设单位,3个国家级特色专业建设点,2个国家级和7个省级教学团队,1个国家大学生创新性实验计划项目实施单位等。因此,我们要充分发挥国家和省级实验教学建设示范中心及国家大学生创新性实验计划项目实施单位的示范和龙头作用,并以此为契机,实施实践教学理念的更新和提升。
二是依托我校现有的各类等级中心基地构成的实践创新平台,不断地改进和完善专业的实践环节和实验内容。经过长期的努力和积累,我校近期已完成构建自己的大学生公共创新平台体系,如图1所示。该平台呈现实践环节由低到高的金字塔结构,能为各阶段、各类或各等级的学生提供一个自我不断实践与创新的发展空间,也满足和保证了不同阶段的学生,随着低年级到高年级实验与实践进程的发展,提供需求的环境和施展的平台。为此,我校为加强学生课外实践,提高学生动手能力,同时也为满足学生实践的需要,特意增加了8个课外实践学分。这8个学分的增加,目前我校还在试行阶段。
图1大学生公共实践创新平台体系金字塔图
三是紧密结合我校电子信息类学科优势突出、创新实践教育特色鲜明的特点,进行新一轮实验项目、内容、性质等的改革和完善。众所周知,一个专业要办出有生命力,在既符合专业发展方向,又满足社会需求的同时,还必须有自身的特色。我校作为以工为主,电子信息类学科优势突出,创新实践教育特色鲜明的多科性大学,其特色在广西和华南地区具备较高的影响力,甚至在全国也有一定知名度。经过近50年的积累和沉淀,我校目前还有和全国青年联合颁发的“青年科技创新教育基地”,以及创新型的机器人中心、飞思卡尔智能车中心、电子设计训练基地等多个企业级或校级中心或基地。机器人中心、飞思卡尔智能车中心及电子设计训练基地等集中体现了“智能”方面的设计与技术,是智能科学与技术专业内涵最好的演绎。
在电子设计比赛等方面,我校每次都在广西区和全国有出色的表现,2001年还获得最高奖“索尼杯”等。我们要在继续发扬这一特色传统优势及继续做好各类基地建设的同时,审思当前实践环节(含实验项目、内容等)存在的问题,探讨如何根据实践教学的根本目的,加大设计性、综合性等实践
环节与实验内容的比例和要求,力求在专业的实践环节建设和专业的“智能科学”与“技术”方面有自己的特色。
四是做好实验环境和实验平台的建设和管理。这是实践环节发展、提高与创新的持续保证。这方面的内容就是要稳定实验教学队伍,不断地提高教师的实践知识与技能;加强实践环节过程的管理与监督,增强实践教师的责任感;及时更新和合理利用各类仪器设备,做大做强传统优势的各类示范中心、实践创新基地,坚持特色建设与创新。
4结语
一个新专业建设的好坏,除了接受领导专家部门的指导外,还应结合社会的需求与自身院校的背景和实际,依靠院校的特点、特色进行建设,这样的专业才能具有持续的生命力,培养出来的学生才能得到社会和公众的认可。
本文只是结合我校自身的实际情况,就智能科学与技术专业实践环节的改进进行了初步探讨,还有待在实践中不断完善、继续提高,同时也期待与兄弟院校共同分享。
参考文献:
[1] 王万森,钟义信,韩力群,等.我国智能科学技术教育的现状与思考[J].计算机教育,2009(11):10-14.
[2] 钟义信.设置“智能科学与技术”博士学位一级学科:必要性、可行性、紧迫性[J].计算机教育,2009(11):5-9.
[3] 陈以.谈“智能科学与技术”专业实验平台建设[J].计算机教育,2009(15):174-176.
Reform and Development Advices for the Practical Content of Intelligence Science and Technology
CHEN Yi, WANG Gai-yun, YANG Qing
(Electronic Engineering and Automation School, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China)