人工智能的科学原理

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人工智能的科学原理范文第1篇

关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育

中图分类号：G64文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。

2人工智能时代对人才的需求

站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。

从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。

3应用型人才培养模式分析

《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。

通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。

3.1职能

智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。

3.2知识结构

智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。

（1）智能感知与模式识别

属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。

（2）智能系统设计与制造

属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。

（3）智能信息处理

属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。

3.3能力结构

智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。

CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。

自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。

3.4行业（产业）导向

从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：

（1）智能感知与模式识别领域

主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。

（2）智能系统设计与制造领域

主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。

（3）智能信息处理领域

主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。

涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。

产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。

4KCBE模式人才培养的主要措施和途径

智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。

（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系

在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。

（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系

按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。

人工智能的科学原理范文第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.

人工智能的科学原理范文第3篇

【关键词】人工智能技术 认知无线电 应用

随着社会经济的快速发展，科学技术不断进步，近年来我国无线通信业务也出现了爆炸式的增长，在这样一个社会大背景下，近年来我国无线电通信领域获得了迅猛的发展，其不仅在无线电通信速度、稳定性、通信距离，及通讯效率方面，得到了极大的提高，随着人工智能技术在无线电通信领域的广泛应用，无线电通讯在智能性方面，也取得了极大的突破，其对于满足人们日益提高的需求，及适应社会发展的需要等，促进无线电通信领域的健康可持续发展等，都有着重要作用。认知无线电就是在这样一个大背景下应运而生的，认知无线电相对于以往的无线电，其本质区别在于其具有很高的智能性，使其具有自动感知周围通信环境，以及通过一系列的计算，实现系统参数的自动转换，及动态检测等功能。此外，融入了人工智能技术的认知无线电，其还有效的解决了传统无线电中存在的频谱短缺问题，有效的提升了其频谱的利用率，因此认知无线电在通信领域有着良好的应用前景。

1 人工智能技术在认知无线电中的应用

在认知引擎中，认知核是其的核心部分，而对于认知核来说，人工智能技术亦是其最为核心的部分。虽然人工智能技术在我国已有很长的一段发展时间，当前其也形成了一套相对十分科学完善的技术理论知识体系，然而该技术在认知无线电中应用情况，其尚处于初始阶段，因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究，有着积极意义。以下将就几种常见的人工智能技术在认知无线电中的应用情况进行详细探讨。

1.1 专家系统技术

在人工智能技术中，有一种应用十分广泛的技术系统，其即是专家系统，该系统不仅能够与其他众多人工智能技术联合使用，如人工神经网络技术，以及遗传算法人工智能技术等，其还能有效的应用于认知无线电中。该系统在结构上其主要有两个部分组成，一个是知识库，另一个是推理机。知识库中，其储存的内容，主要是专家的相关知识体系；推理机模块，则包含着专家在应对某一问题时，其运用已有知识解决问题的推理过程，及其决策。该系统的主要工作原理是，借助系统中储存的专家知识，并就相关问题进行推理，解决只有专家才能处理的问题，因而该系统具有较高的问题解决能力。将专家系统人工智能技术应用于认知无线电中，其可以实现问题的推理及决策功效，其具体原理是，认知无线电可以通过专家系统中，其储存的知识体系，来获取相关知识，并储存到数据库里面，但用户，及其无线电外部状况及需求发生变化时，其就可以从数据库中，查询到其需要的相关知识，同时借助推理机的作用，对其实施推理，并作出相应决策，以达到对无线电的相关参数，予以有效调整的目的，以及快速对环境予以适应。如GLIPS就是一种在认知无线电中，应用较为广泛的一种专家系统，其对于提升认知无线电的通讯效果，有着重要作用。

1.2 案例推理技术

在人工智能技术中，还有一种十分常见的技术，那就是案例推理技术，其也是当前使用最为广泛的一种人工智能技术之一。该技术是一种借鉴以往经历，并寻求与当前问题情境最为相似的案例，以找出问题解决方案的一种技术。该智能技术其主要工作原理是，在进行问题解决时，首先对以往的案例库进行查找，找出与当前问题情境最为接近的案例，与之相匹配，并借鉴该案例的成功经验，用于当前问题的解决中，其实质上是一种问题解决的优化过程。在新的问题解决后，其问题情境及解决方案也同样会被纳入到原有的案例库中，成为案例库的一份子。案例推理技术在认知无线电中的应用，其实质上就是认知无线电通过对周围通讯环境的感知，计算得到相关的工作参数，记录到案例库中，当其通讯环境发生变化时，其作出的工作参数调整情况，也会被记录到案例库中。这样一来，当认知无线电通讯环境出现变动时，其就可以从案例库中，找到与此时环境相类似的案例，然后再将其与当前环境予以匹配，对其工作参数予以优化，得到最优的工作参数，以保障认知无线电的高效运转。同时该通讯环境，及其工作参数，也将纳入到案例库中。如Soar就是一种当前使用较为广泛的案例推理智能技术，该技术在GUN Radio 软件无线电平台中，已有了一定程度的应用，并取得了良好的效果。

1.3 遗传算法技术

遗传算法技术也是一种十分主要的人工智能技术，该技术的主要理论依据的是遗传生物学原理，其主要可以适用于目标优化问题的解决。其具体机理是，结合目标问题，构建其适值函数，让原始的种群，通过变异及杂交等方法进行繁殖，并从中找到最优解，从而为最优繁殖提供解决方案。遗传算法技术在认知无线电中的应用，则可以帮助其作出有效决策，如将无线电当成某生物系统，而其特征则作为一个染色体来看待，而其基因者与无线电的变量，进行对应，如带宽，及发射功率等。由此借助遗传算法，就可以获得无线电不同通讯环境下，其最优的工作参数了。

2 结语

由以上可以看出，人工智能技术在认知无线电中的应用，能够有效地提升无线电通讯效率，提升其问题解决效率，因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究，有着深远意义。

参考文献

[1]刘怡静，李大白，魏政霞.人工智能技术在认知无线电中的应用[J].无线电通信技术，2011，（02）：51-54.

[2]柴新代，董旭，赵智涛.人工智能技术在认知无线电中的应用[J].价值工程，2011，（16）：3-5.

[3]赤伟，葛利嘉，陈世娥，张玉.认知无线电中的人工智能技术[J].移动通信，2010，（02）：15-20.

人工智能的科学原理范文第4篇

关键词 电气自动化；人工智能；技术；应用

中图分类号TM92 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）108-0069-02

1 电气自动化控制中人工智能技术的含义

人工智能技术作为一项新型科学技术，对哲学、数学、任职科学、计算机科学、心理学、不定性论以及控制学方面都有所涉及，在自然科学与社会科学中，存在范围较广的研究，例如：知识表现、推力、自然语言和处理、只能搜索、及其学习、感知问题、规划、知识获取、逻辑程序涉及、模式识别、人工生命、软计算、不精确及不确定的控制、语言及图像理解等，在遗传编程上相当于催化剂，促使工作能够合理有效的实施。现阶段，无论是生产方面，还是生活方面，最为重要的则是效率的提升。当今社会发展中，计算机技术的大范围应用作为有效保障，被大范围的普及。通过对人脑机能的模范，使其工作实现自动化操作，不仅将大量的人力资源得到减少，而且还便于生产、传播及运输。在电气自动化控制中，则是通过该原理实施生产等工作，进一步将其工作的效率得到提升，加快经济的发展。

2 电力自动化控制中人工智能技术的优势

通常情况下，人工智能控制的不同在讨论中会有不同的方法存在。而人工控制技术可将模糊、神经、遗传算法等看为一种非线性函数近似器。该分类方式能够使总结理解得到较好的接受，促使统一对控制策略实施开发。

与常规估算方法相比，人工智能控制有以下特点存在：

1）该设计无需对对象的模型进行控制。在大多数场合中，很难对实际控制对象的精确动态方程进行获取，在控制器设计时，实际对象有较多不确定性因素存在，例如：参数变化等；

2）通过实施有效调整，能够将其性能得到提升；

3）与古典控制方法相比，该方法更容易进行调节；

4）在缺乏专家指示时，可通过对数据进行响应的方法进行设计；

5）在设计时可通过语言和响应信息进行实现；

6）存在良好的一致性，和驱动器不存在联系；

7）对于新信息或新数据来说，有良好的适应性存在；

8）能够将常规无法有效解决的问题进行处理；

9）具有良好的抗干扰能力；

10）控制的实现具有较低成本，特别是在对最小配置进行使用时，对扩展和修改发挥着一定帮助。

也就是说，在对自适应模糊神经控制器进行运用时，在模糊化和反模糊化过程中，规则库及隶属函数能够进行自动实施确定。该过程的实现有许多方法能够进行，但最终还能通过系统技术对稳定的解进行获取，并将相对简单的结构配置进行找出，从而达到最终目的。

3人工智能技术在电气自动化领域中的应用

3.1对电气设备的设计原理进行优化

不仅对应用电路、电气电器以及电磁场等专业知识进行涉及，而且还对传统产品设计中存在的经验进行运用，具有极其复杂的过程存在。它是几何传统的试验方式与手工方法相结合进行使用的，因此，要想对最佳设计方案进行获取，还需进行不断的探索来实现。其次，随着计算机技术的逐渐发展，通过运用CAD技术（计算机辅助技术）能够促使电器产品设计的难度得到较大程度的减少，缩短产品的开发周期。通过引进人工和智能技术，进一步将CAD技术与现阶段的时代需求相结合，大大增长了产品的数量及质量。在人工智能技术中，最常运用的优化设计技术则是遗传算法和专家系统，在该类优化设计技术应用中，遗传算法作为先进且与产品优化设计相适宜的一项技术被得到使用。因此，在电气自动化控制中人工智能技术的应用较为广泛。

3.2在电气自动化控制中，人工智能对故障进行诊断

从人类社会向工业化阶段发展以后，越来越多的复杂及其设备逐渐产生，设备故障诊断作为一项重要的研究课题被广泛关注。从诊断方法进行分析，现阶段，诊断中除了传统的单一参数和单一故障的技术方法以外，多故障、多参量也被大范围的应用。随着科学技术发展的逐渐兴起，故障诊断技术及方法也被逐渐完善，从而向智能化阶段发展。在故障诊断中，人工智能的发展作为一种智能化的诊断方法，不仅在理论上故障诊断被逐渐应用，而且还在实际操作中被有效使用。同时，人工神经网络的探索也逐渐朝故障诊断方向发展，逐渐成为故障诊断中的一项研究热点被逐渐关注。通过结合人工神经网络和专家系统，将其自身独特的优势得以展现。

3.3实现智能控制的目的

3.3.1处理数据的收集

在所有模拟量、开关量以及人工智能控制器中都可对数据进行采集，确保在要求明确的状况下，人工智能控制器能够实时自动存贮或处理。

3.3.2界面的显示

当设备和系统处于运行状态时，都会真实的在模拟画面上进行显示，从而可以对计算量、模拟量、断路器以及隔离开关的实际状况进行了解。当出现问题时，画面上会出现挂牌检修功能，还能将其对应的历史趋势图进行形成。

3.3.3运行过程中的监视

当设备出现开关量状态、模拟数值等问题时，智能监视的目的则会逐渐发挥，出现自动报警的现象，还会将事件发生的整个过程进行记录。

3.3.4人工控制

良好人机界面，操作人员可通过键盘或鼠标对断路器及电动隔离开关进行控制，操作人员会受到系统的操作限制，对值班过程发挥着重要效果。

3.3.5故障录波

故障录波的记录及其详细，主要包括记录开关量、波形以及顺序等。

3.3.6对不对称的应用进行分析，并对负序量进行计算

3.3.7对参数的设定及修改进行及时处理，并实施合理保护

3.3.8在人工智能控制中，神经网络控制、模糊控制以及专家系统控制作为三种主要方法被得到运用

4结论

总之，在特种设备开发制造以及运行控制的自动化系统中，人工智能技术的应用存在较好的发展前景。随着特种设备发展的逐渐加快，特种设备开发制造以及运行控制系统数据总量也在持续增长，大幅度增加了管理的复杂程度，加大特种设备市场的竞争影响，促使在特种设备开发制造以及运行控制系统中人工智能技术的应用提供条件。因此，在特种设备开发制造中人工智能科学技术应用及科研的加强，进一步将特种设备安全、经济及稳定效果得以实现。

参考文献

[1]耿英会.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2012（2）.

人工智能的科学原理范文第5篇

关键词：人工智能；网络技术；实际应用；

一、人工智能概述

“人工智能”这一词的来源可以追溯到1952年，约翰・麦卡锡在接触了“自动机”这种模拟生物生长的程序后，这种自动程序给他留下了深刻的印象，他开始在头脑中勾画出了“人工智能”这一形象，直到四年后人工智能这一词出现。

在现代的计算机网络技术中，融合了心理学、语言学、生理学和计算机科学等多种学科知识，具有非常综合性的特征，也是当代科学技术面临的巨大挑战，为了让计算机具有人工智能的作用，来完成人类较难完成的困难和复杂的工作，减少人进行危险工作时发生意外事故的概率，从而有效提高了危险性、复杂性工作的工作效率，这种具有人类智能的新的计算机功能被称之为人工智能。人工智能不同于自然智能和人类智能，能够根据命令者的指令，通过一系列复杂系统来模拟人类智慧完成工作，是一项能够运用到各种学科中的实际性技术，需要结合多种学科原理，其中最重要的学科是计算机科学技术，能够直接影响到人工智能技术的发展，而随着人工智能技术的发展，也在一定程度上促进了计算机网络技术的发展，计算机技术从原来简单的数值计算慢慢转化为对知识原理的处理，这就是人工智能最核心的内容。人工智能在对信息进行处理时，不仅能够及时处理局部信息，更能够从整体出发，及时掌握和了解全局状况，并对信息和问题进行追踪了解，对使用者提供充分的信息和数据。除此以外，人工智能能够有效对网络信息进行管理，这主要因为人工智能具备一定的推理能力和学习能力，能够通过自身的学习将相关运算程序进行记忆，模拟人类活动对网络上的信息进行管理，不仅能够提高管理的效率和准确程度，还能够建立一个完善的信息旖数据和信息存储其中，并对相关数据信息进行优化整合，通过人工智能的分析得到更加准确和科学的高级信息，这是人工进行管理较难做到的，通过人工智能技术提高了网络管理的水平。

总的说来，人工智能技术具有以下优势和特点：第一，面对不可知和不确定的问题，人工智能通过模拟人类计算和对模糊信息的把握，及时处理和解决这些未知问题；第二，能够与人类顺利开展合作；第三，人工智能技术能够通过学习获得记忆，并具有推理能力和解释能力，这种对新知识较强的学习能力能够充分应用于网络管理方面，提高网络管理的层次性和管理水平，促进网络运行的速度加快；第四，人工智能技术能够准确解决非线性问题；第五，人工智能技术在对非常复杂的问题进行计算分析时，能够对算法进行控制并一次性找出最优解决方法，摒弃了传统进行多次和多方面的计算过程，减少了计算机运行消耗的资源，同时也提高了计算机的运行速度。

二、计算机网络技术的现状

随着经济的发展，计算机技术被运用到人们生活的方方面面中，但随之而来的是网络信息的安全问题，网络信息的安全性成为全社会密切关注的热点问题，网络漏洞和信息安全威胁着用户的个人数据隐私和财产安全。为了维护网络信息的安全，通常会使用网络监视和网络控制两大技术进行网络信息管理，但这两种技术会受到各方面条件的制约，例如要快速、实时的获得信息，及时解决处理问题，但是网络信息具有跳跃性和不连续性的特征，信息的传输也没有什么规律，早期对数据的分析只能够进行一种逻辑化的计算，不能够准确判断数据信息是否准确，所以在进行信息筛选工作时，效率比较低，筛选出的信息也不全都是真实的，这就需要计算机网络技术发展迈向智能化。

为了将计算机网络技术的运用更加深刻和广泛，为使用者提供更加安全的网络信息管理，减少网络犯罪和黑客入侵、网络谣言散播，就必须要求计算机具有快速反应能力和灵活的处理能力，不具有智能化的计算机技术不能够准确判断违法信息是否侵犯了使用者的信息安全，无法进行有效的网络信息管理。为了完善对数据的筛选和判断能力，计算机网络技术向着智能化方向的发展，即人工智能技术，建立一套科学合理的网络管理机制和防御体系，从而能够及时、高效的采取各种措施维护使用者的网络信息安全。

三、人工智能技术在计算机网络技术中的实际应用

（一）在网络安全管理中的实际运用

随着网络信息技术的发展，人工智能的运用十分广泛，总的来说主要运用在三个方面。第一，是智能化防火墙系统，这种系统与其他系统有着明显的差异性，运用人工智能中的识别技术，这包括计算机对信息的记忆和整合，进行概率统计从而做出判断，对数据信息采取处理方法，降低了一般计算机在进行运算时的大量计算环节，明显提高了处理问题的效率，能够实时、快速的发现危害网络安全的违法行为和入侵行为，及时限制非法访问，拦截下具有病毒的信息或者钓鱼网站，这种智能化防火墙系统能够比一般的防火墙软件提供更好的安全服务功能，高效地处理了拒绝服务共计问题，能够防止病毒扩散和黑客入侵。第二，是在入侵检测方面充分运用了人工智能技术，这是对网络进行安全管理最重要的部分，是维护网络信息安全的基础，也是防火墙技术最核心的内容，通过监控对网络系统的入侵行为，保证系统信息和数据的完整性、可用性、保密性以及安全性，它的工作原理是对手机的信息进行选择，再将信息划分为不同的类型，最终进行信息处理并生成数据报告，向使用者报告当前网络信息的安全状况，人工智能在当前一般运用于人工神经网络系统、专家系统和模糊识别系统的入侵检测工作，保证网络系统不受侵犯；第三，将人工智能技术运用到对垃圾邮件的防御体系中，由于目前垃圾邮件经常会骚扰计算机用户，产生大量垃圾信息并包含病毒和钓鱼网站，运用人工智能技术防护垃圾邮件具有重要的安全作用，能够对使用者的邮箱进行实时监控，并对受到的邮件进行安全扫描并进行分类，自动辨别出是否是垃圾邮件，如果计算分析出是垃圾邮件，自动进行删除或者阻拦邮件进入用户邮箱，并对使用者进行提醒，这样就有效的阻挡了有害信息和病毒文件，保证了整个邮箱在使用过程中的安全性。

（二）在系统评价和网络管理中的实际运用

基于目前电信技术飞速发展，网络管理也迈向了智能化的发展道路，充分运用了人工智能技术，除了在网络安全管理中发挥重要作用，还在系统评价和网络管理中具有十分重要的现实意义，通过运用职工智能技术，根据人工智能建立的专家知识库和优化整合的信息资料库，模拟出解决问题的最佳方案，从而完成在计算机网络中的综合管理。由于网络中的信息变化具有非常快速的特点，信息数据也是瞬息万变，这使得在原来的人工网络管理中存在着较大的管理问题，不能够应对具有动态性的网络，需要消耗较多的人力、物力资源对网络信息数据进行筛选和管理，在现代化的网络管理中运用人工智能技术，依据人工智能理论，在信息系统实际管理中充分运用，通过专家系统决策这种智能计算机程序，将某领域所有专家的研究成果和理论依据进行整合和记忆，在总结归纳后形成一套人工智能分析体系，从而对网络信息中出现的问题根据专家经验进行处理和解决，并模拟人类专家对相关问题提出解决方案，有效解决了系统评价和网络管理的错综复杂的工作。

（三）Agent技术的实际运用

在运用人工智能技术时，运用Agent技术对数据信息建立数据库和知识资料库，通过各部分的通讯和解释推理进行处理，从而达到使用者命令的任漳勘辏这种技术可以有效用于使用者的自定义信息搜索，自动在网络中搜寻相关信息和资料库，并进行数据传输，将数据存储在制定文件夹中，具有非常高的智能性和人性化，为使用者提供高水平的服务，在日常生活中运用Agent技术能够根据使用者的信息和搜索记录对使用者行为进行分析，从而模拟出使用者要搜寻的可能性数据，将最重要的信息传递给使用者，节省使用者的搜索时间，提高搜索成本，这种技术日益融入人们的日常生活中，例如在浏览购物网站时，Agent技术会根据消费者的消费记录分析计算出消费者的消费习惯、消费喜好，从而推荐出消费者有可能购买的商品，这种技术还充分运用于邮件归纳和会议筹划中，为使用者的生活带来便利。

（四）智能家居系统的实际运用

随着计算机网络技术时代的来临，经济、社会高速发展，人民对于生活品质的要求越来越高，为了满足人民日益增长的物质需求，人工智能技术发挥了重要的作用，尤其是在智能家居这一方面，例如智能扫地机、智能电视、智能手机、智能诊疗机器人、智能空调、智能化控制门窗闭合、浴室中智能化系统，随着计算机网络技术被运用到人民生活的方方面面，人工智能技术也得以在人民生活的各方面发挥作用，拓宽了人工智能技术的使用渠道。

（五）人工智能在企业管理中的实际运用

在企业管理中，人工智能可以通过自动化监控系统对企业进行高效、可靠、安全的管理，有利于企业上下传达相关信息和资料，节省较多的人力计算和成本消耗，避免出现投入较多但达不到预期目标的局面，使企业的管理系统变得更为简洁和高校，引领企业向着现代化和智能化方向发展。

四、结语

随着计算机网络信息技术的发展和人工智能技术的发展，人工智能被越来越广泛地应用于计算机网络技术中，并且影响计算机网络技术的方方面面，尤其在网络安全管理、系统评价、网络信息管理中发挥了重要的作用，并且在人民生活中日益处于重要地位，在将来对人民生活的影响会越来越大，深刻改变着人民的生活方式，随着人工智能技术的运用，会更加有利于计算机网络信息技术的发展。

参考文献：

[1]吴镇宇，试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J]，网络安全技术与应用，2015（1）：70

[2]纪鸿旭，李璐，探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J]，工程技术：文摘版，2016（7）：188