人工智能的发展总结

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篇人工智能的发展总结范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能的发展总结范文第1篇

【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用；优化

【中图分类号】TP393【文献标志码】A【文章編号】1673-1069（2020）08-0180-02

1引言

人工智能技术与大数据技术是新时期计算机网络技术快速发展的产物，在这一背景下，人工智能技术、大数据技术应用水平得到了很大提升，各个行业都需要将人工智能技术、大数据技术、计算机技术进行有效融合，积极探索先进技术的应用形式，明确计算机网络技术发展趋势，为技术研发控制工作的开展提供支持，满足计算机网络技术的科学发展需求。基于此，文章阐述了人工智能技术的相关内容，介绍了人工智能在计算机网络技术中的应用，总结了实践应用及优化措施。

2人工智能技术概述

人工智能技术将计算机科学、心理学、生理学、语言学等进行了有效融合，这项技术赋予了机器人工智能功能，机器可以针对复杂、危险的工作进行有效处理，既能够提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技术呈现出综合性特点，为计算机科学技术的进步、发展提供了技术支持，技术人员需要将人工智能技术作为核心，针对数值计算、问题求解进行优化，可以将其发展成知识处理，人工智能还可以处理各项不确定信息，加深对系统资源状态的实时了解、追踪，以获取更多有效的信息内容，向用户提供更多的信息。人工智能技术的写作能力比较强，能够针对很多资源、信息进行整合，用户可以共享、传输各项信息，根据多写作的分布式人工智能思想、网络管理，提高网络管理工作效率、效益。在网络智能化管理过程中，人工智能具有很大优势，具备很强的学习能力、推理能力，其在网络管理中的应用能够快速、准确处理各项信息，还具备记忆功能，可以存储更多信息，构建信息库，针对信息进行总结，产生高级的信息。

3计算机网络技术中人工智能应用现状

在科学技术的快速发展中，计算机网络涉及范围日益扩大，人工智能技术和计算机网络进行有效融合，人民群众越来越关注人工智能技术优势及发展。在日常工作、生活过程中，人们可以利用人工智能技术，有效地处理模糊信息，改善了传统计算机网络技术局限性的影响，人工智能技术还能够根据网络环境强化信息监控力度，提高工作的准确性。同时，人工智能技术能够确保各项管理工作的协调性，利用人工智能技术可以制定信息约束管理系统，配合人工智能技术全面监测各项网络信息，突出各个管理层相互协作的特征。现阶段，人工智能技术的应用范围更加广泛，并处于快速发展时期，在未来社会的发展中人工智能技术水平也将提升，为人民群众的生活、工作提供更多便利。

4人工智能在计算机网络技术中的应用

4.1网络安全管理

在信息技术的快速发展中，网络安全管理是完善、探索过程中的关键管理工作，网络安全管理工作为提升网络技术应用提供了基础保障，通过确保网络技术应用安全，可以为生产工作的有效性提供支持。在这一背景下，技术人员利用大数据技术、人工智能技术，可以有效地规划网络安全管理工作要点，满足网络安全管理中的各项技术应用需求，其主要原因是大数据技术、人工智能技术的应用，有效地提升了网络安全管理系统的防护能力，为网络安全管理提供了防护保障。例如，在大数据时代，为了满足计算机网络技术、人工智能技术应用需求，应建立网络安全防护中的人工智能防护体系，可以将智能拦截防护技术、人工智能技术进行融合，组建技术控制中的核心防护网络体系，将其作为计算机网络技术传输的信息防护形式。另外，在网络安全管理过程中，利用人工智能技术、大数据技术，可以有效地整合网络安全防护体系，提升网络安全防护技术水平。

4.2数据采集与分析

现阶段，在数据采集分析过程中，技术人员需要强化人工智能技术的应用，工作人员在应用计算机技术的过程中，会产生庞大的数据量，需要挖掘更多的数据，大数据时代信息逐渐呈现出多样性、数据总量大等特点，单纯地依赖传统技术采集数据压力相对较大，而利用人工智能技术可以有效地解决数据采集问题，科学、合理地采集、分析更多数据，有效地提升数据分析效率。

4.3计算机网络系统管理及评价

为了满足大数据时代的多元化功能、服务需求，需要将计算机网络技术、人工智能技术进行融合。在计算机网络安全管理过程中，技术人员需要将人工智能渗透到计算机网络技术中，确保网络管理的安全性，其具备的问题求解技术、专家知识库能够促使计算机网络综合管理。现阶段，计算机网络呈现出瞬变性、动态性、复杂性特点，人工智能技术的应用可以将复杂的计算机网络综合管理进行简单化处理，为综合管理提供便利[2]。同时，以人工智能技术基础发展的专家决策、支持方法，已在信息系统管理中得到了有效应用，并取得了很大效果，专家系统可以自主吸收、总结专家的经验、知识，将更多的经验、知识录入系统中，针对系统知識进行完善，能够利用汇集的专家经验自主解决、处理更多相似问题。另外，人工智能技术在计算机网络管理、系统评价中的应用，可以有效地解决复杂工作。

5人工智能在计算机网络技术中的优化措施

5.1提升人工智能的智能化程度

现阶段，技术人员需要强化人工智能技术研究力度，不断提升智能化水平，充分发挥出人工智能在计算机网络中的作用，为了提升人工智能技术的智能水平，需要针对场景、数据模拟效果进行强化，如人工智能技术的应用可以根据计算机网络技术特点，创新、优化人工智能系统。

5.2政府与企业参与技术创新

人工智能技术属于高新技术，在应用、推广过程中，工作人员需要进行改革创新，政府、企业是人工智能技术的创新主体，对于政府部门来说，企业创新具有很大优势。政府部门需要根据人工智能技术研发相应的政策支持，营造良好的环境，在人工智能技术创新过程中，需要大量资金、优秀人才作为支持，政府部门需要发挥领导作用，鼓励企业进行创新，还需要加大资金投入力度，促使人工智能技术向高层次进行发展。

5.3强化网络安全维护人工智能应用环境

人工智能在计算机网络技术中的应用，需要强化网络安全维护工作，促使人工智能技术更好地应用到计算机网络技术中，相关部门需要强化网络安全维护工作，营造良好的人工智能技术应用环境，重视信息泄露问题，确保各个部门放心使用人工智能技术，实现人工智能技术应用的预期效果[3]。

6结语

人工智能的发展总结范文第2篇

[关键词]人工智能；计算机网络；网络安全；网络管理

中图分类号：TP393；TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）21-0394-01

0引言

随着科技的进步，人们对计算机网络的需求在不断的发生变化，单纯的数值计算与问题求解功能已经无法满足人们对计算机网络的要求，计算机要提供更为智能化、人性化的服务工作，是计算机及网络技术高速发展环境下，人们给计算机网络提出的新要求。目前计算机网络存在的问题，尤

其是安全方面的问题，也在强调人工智能在计算机网路技术中应用的必要性。

1 计算机网络技术存在的问题

随着计算机应用范围的不断扩大，网络信息的安全问题越来越受到人们的关注，网络控制和网络监视成为了用户在应用网络管理系统中最为关注的两大功能，但网络控制和网络监视功能的正常发挥，要建立在信息的获取与处理及时准确的基础上，通过网络传输的数据大多具有不规则性、不连续性的特点，而早期的计算机只能实现数据的逻辑化分析以及处理，无法实现数据真实性的判断，要从大量的信息中筛选出真实有效的信息，需要计算机网络具有智能化。计算机应用深度和广度上的发展，使得用户的安全信息需要网络安全管理提供可靠的保障，软件开发技术的发展和网络犯罪的增多，使得计算机如果不具有较为灵敏的观察力以及迅速反应的能力，则较难真正的遏制侵犯用户信息安全的各种违法行为，要想真正实现网络的安全管理，就要依托人工智能技术建立起反应灵敏、科学完善的智能化的管理系统，实现数据的自动收集、运行故障及时诊断以及性能、趋势的在线分析等，当计算机网络发生故障时，能够准确快速的做出反应，并采取相应的措施使计算机网络系统恢复正常。人工智能就能够实现在计算机网络内建立起科学完善的网络防御系统和管理系统，确保用户各类网络信息的安全。

2 人工智能在计算机网络技术中的应用

人工智能在计算机网络中的应用，较大程度上满足了人们希望计算机能够为使用者提供更为智能化、人性化的服务

的需求，计算机网络的智能化需求主要体现在智能化的人机界面、智能化的信息服务、智能化的系统开发以及支撑环境

三个主要的方面，这些需求全面推动了人工智能在计算机网络技术中的应用进程，尤其是人工智能在系统的管理与评价、网络安全以及智能人机界面等主要方面的应用。

2.1 人工智能在网络安全管理中的应用

人工智能在计算机网络技术中的应用非常广泛，在网络安全管理的领域内，人工智能的主要应用体现在三个方面，智能防火墙技术，入侵检测技术，智能型反垃圾邮件系统对用户邮箱所具有的保护功能。

智能化防火墙系统与其他的防御系统存在较大的差别，智能防火墙是采用智能化的识别技术，例如记忆、统计、概率以及决策的方法来对数据进行识别和处理，减少了计算机在进行匹配检查过程中所要进行的庞大的计算，提高了针对网络有害行为的发现效率，实现对有害信息的拦截以及限制访问等功能；智能防火墙系统的安检效率要明显的高于传统的防御软件，有效的解决了普通防御软件发生较为普遍的拒绝服务共计问题，有效的遏制了病毒的传播以及高级应用的入侵。

入侵检测是计算机网络技术安全管理的重要环节，也是保证网络安全最具有关键性作用的环节，是防火墙技术核心组成部分。计算机网络系统入侵监测功能的正常发挥，将直接影响着系统资源的安全性、保密性、完整性以及可用性。入侵检测技术主要是通过数据的采集筛选、数据的分类以及处理等形成最终的报告，及时的向用户反映出网络信息当前的安全状态。目前，人工智能较广泛的应用于专家系统、模糊识别系统以及人工神经网络等系统的入侵检测工作中。

智能型反垃圾邮件系统是运用了人工智能技术所研发出的针对垃圾邮件的防护技术，该技术可以在小影响客户信息的安全性的基础上，对客户的邮件进行有效的监测，对邮箱内的垃圾邮件进行开启式的扫描，并向客户提供针对垃圾邮件的分类信息，提醒用户及早处理可能危害系统或对自身小利的信息，从而保证整个邮箱系统的整体安全性。

2.2 人工智能在网络管理和系统评价中的应用

网络管理方面的智能化发展，主要依赖于电信技术以及人工智能技术的发展。人工智能除了在计算机网络安全管理中的应用外，还可以充分利用人工智能中的专家知识库、问题求解技术，实现计算机网络的综合管理。网络的动态性以及瞬变性给网络管理工作增加了难度，使得现代化的网络管理工作也向着智能化方向上发展，专家级决策和支持方法就是在人工智能理论基础上发展起来的，并在信息系统管理中得到了广泛的应用，专家系统是种智能的计算机程序，实现将某领域内尽可能多的专家的知识、经验进行积累，并在总结归纳的基础上形成资源录入相关系统，进而可以利用汇集了特定领域内多位专家经验的系统，来处理该领域内其他相类似的问题。就计算机网络的管理和系统评价，就可以通过很多的计算机网络管理内相应的专家系统，来进行网络管理以及系统评价的诸多工作。

3 总结

随着人工智能技术自身的不断完善发展，以及在计算机网络中应用需求的增多，人工智能在计算机网络技术中的应

用会越来越广泛，在促进计算机网络的安全管理工作以及系统评级工作中发挥更大作用。

参考文献：

[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J]吕梁高等专科学校学报，2010 （04）

[2]宋绍云.人工智能在计算机网络技术中的应用[J]玉溪师范学院学报，2001（02）

人工智能的发展总结范文第3篇

如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。

人工智能的发展总结范文第4篇

关键词：计算机；人工智能；电气自动化控制

在人工智能技术发展的前提下，为新时代的生产创新提供了基础，将人工智能运用于电气自动化控制中，有利于矿山在开采过程中更加科学与合理，在提升工作效率的同时有利于保持工作水准的稳定。因此深入研究人工智能对电气自动化控制的影响有利于促进社会生产的升级与发展，最终加快我国各行各业与电气自动化控制的融合，为我国智能化社会生产提供有力条件。

1计算机人工智能技术特点与发展现状

1.1计算机人工智能技术的特点

（1）参数调整便捷。计算机与人工智能技术的机器操作对比传统的控制器，主要的特征是操作更加简单，更容易学习，同时对于机器的参数具有相关的资料进行解释，对于各个参数之间的关系可以通过一体化的参数模型清晰可见，在调整参数时，能够清晰了解对于机器操作的影响以及对于其他参数的影响。降低了实际工作中的操作难度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性较高。对比传统的控制器，人工智能的控制器能够根据自动化的模型，对于数据的输入进行高效的计算与分析，使得工作人员在实际操作过程中，控制更加灵活,产品的规范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的体验感不断提升[1]。（3）计算分析能力突出。对比传统的矿山自动化控制器，计算器人工智能技术能够在较短的时间内建立自动化模型，对于参数的变化，其他相关联数值能够迅速被更新，有效提升了自动化控制水平，为电气自动化的发展提供了较高的促进作用。（4）操作简便。计算机技术的发展促进了信息处理与数理处理的速度，能够降低操作的难度使得普通的工作人员在工作过程中能够充分发挥机器自动化的作用，降低对于相关的专家的依赖程度，只有工作效率不断提升，才能为电气自动化控制进一步发展提供了有利条件。

1.2计算机人工智能技术的意义

人工智能技术的含义是利用互联网技术发展的新技术，借助互联网技术与其他计算机知识降低重复性的工作，降低人力成本同时提升工作效率的技术[2]。计算机技术与人工智能技术的区别是计算机技术需要人为操作才能发挥其自身的技术，而人工智能可以独立自主的完成部分工作，人工智能技术对于未来社会的发展与进步提供了基础。

1.3计算机人工智能技术的应用现状

人工智能技术的功能强大能够包含多个处理器，并且针对不同的处理器提供不同的开发策略。在传统的电气控制系统中，其控制器一般情况下只能包含较少的处理器，所以处理控制器的功能受到限制。而人工智能的处理器丰富，最常见的包括模糊处理器、神经处理器等。正是由于人工智能的多处理器共同运行的优势，从而改变了传统的由于处理器问题影响行业发展运转质量的现状。例如在电力行业中，变压器的性能指标与发电器的性能指标，随着计算机人工智能的不断发展，电力系统处理器的容量不断的扩大，电网中需要的电气设备与种类也变得更加丰富，这是人工智能在其中发挥了重要的作用，人工智能技术不仅运用在矿山的开采中，同时涉及到我国的各行各业，例如医疗、航空、电力等。这些行业的系统运行较为复杂，从前期的智能化设备的设计到后期的生产使用与反馈，每个环节都需要结合调整改进与升级，保障各行业在使用人工智能技术的同时，行业发展更加迅速。

2计算机与人工智能技术在电气自动化控制中的主要功能分析

2.1数据采集与处理功能

计算机与人工智能技术使得工作人员在实际工作中只需要掌握对电气自动化控制面板的操作，工作人员不需要通过脑力开展大量的分析与计算，只需要对人工智能采集的数据进行及时的观察与搜集即可，最终实现电气自动化设备的进一步发展。

2.2系统的实时监控与警报功能

在电气设备制造过程中，一般缺乏对于生产的实时监控，导致安全事故的发生时无法总结其他的问题，既为后期避免类似的问题提供参考依据，同时对于即将发生的异常问题，也无法触发警报，因此需要对安全隐患进行及时的排查。而计算机人工智能技术的主要特点之一就是开展实时监控与警报功能，在生产过程中开展对于设备的实时监控，在发生异常情况时，能够及时发出警报，通知工作人员对于电气设备进一步运维与检修，降低事故发生的概率。而对于没有及时控制的事故，人工智能系统也能记录事故发生的数据变化，为后期避免同类问题提供数据支持，为后期的生产升级提高基础。

2.3操作系统控制功能

传统的机械控制台操作主要是依靠工作人员在控制台的值班，轮流查看相关数据的情况。而人工智能技术主要借助计算机通过智能设备操作，不仅可以远程操作而且可以对操作的人员实现不限区域、不限人员数量的操作，降低传统电力控制台对于操作人员的人数限制、位置限制等，为电气设备自动化发展贡献重要的技术。

3计算机与人工智能技术在矿山电气自动化控制中的实际应用

3.1计算机与人工智能技术在矿山电气自动化运用中的优势

计算机与人工智能应用为矿山的开采带来了较大的技术升级。其主要的优势包括了以下几个方面，其一是人工智能技术的控制台可以借助编程语言，根据实际工作内容设置相关的控制台，在实际操作过程中能够快速索引到相关的信息与数据，对参数进行及时的调整；其二是能够对相关的操作与作业现场进行实时的监控，监控的内容与范围不断扩大，同时监控的开展不会受到天气与人员的影响，抗干扰能力突出；其三是人工智能技术可以结合其自身的技术特点能够开启更加优质的控制模式同时降低人力物力的损失。最后体现在对设备异常模式的控制，能在机器产生异常时及时出现报警与调整的模式，提升稳定性同时能够协调人工智能的一致性。

3.2优化电气设备的设计

矿山的开采需要随着社会经济的发展而不断扩大，在矿山开采过程中借助电气设备能够高效的完成开采工作，满足社会生产的需求。而现代化的开采设备需求对于矿山的开采具有重要意义。利用计算机和人工智能技术对于矿山开采的设备进行了设计优化升级，其中包括了从电子科学、机械设计等内容，而在设备的设计过程中，必须要缩短设计周期，抢占市场份额，将设计的成果投入到实际的矿山开采过程中。需要注意的另一个重点是由于开采设备设计到矿山开采的整体工作链条较长同时研发难度较大，但在技术研发过程中不能为了研发速度而忽视了对于技术优化的高标准，降低对于人工的依赖，减少人力资源的投入，有利于人工智能技术能够集中力量优化设计，参数设置根据实际工作需要设计更加合理，提高数据准确性的同时提升的产品的性能。

3.3加强电气系统运行的智能控制

智能化的机械设备能够有效提高矿山生产的效率，先进的矿山开采效率与质量是现代矿产企业竞争力的重要来源，因此现代矿产企业想要保持竞争力，则必须使用将计算机人工智能技术与机械技术相互融合的电气系统。在传统设备控制器的基础上，结合人工智能，工业生产中的数据处理与信息决策使用人工智能技术，提升人工智能技术对矿山开采的进一步发展。再通过人工智能技术做出相关开采的指令，实时掌握开采的情况与电气设备的运行情况，一方面提升了矿山开采的效率，另一方面人工智能系统降低了大量重复性的工作内容，为人力资源的整合做出了重要贡献。最后人工智能结合了计算机运算速度较快的优势，使得系统能够短时间内对信息进行批量化处理并做出正确的决策，为矿山自动化技术的进一步发展做出贡献。

3.4提高电气设备的故障诊断效率

矿山开采的过程中依赖多个设备同时运转，且各个设备都是开采链条中不可缺少的因素，因此当某个设备发生故障则会影响到整体矿产开采的正常运转，而依靠人工和传统的控制器，故障排查工作的效率较低，不仅影响了生产安全同时也会影响企业的经济效益。在此基础上，发挥人工智能技术对于电气设备的故障诊断升级对于矿山开采具有重要的作用，一方面人工智能能够通过其专家系统与模糊理论相互结合，迅速掌握所有生产相关的实时数据，另一方面通过对系统进行智能化控制，找到故障产生的位置，对故障设备进行替换，降低设备故障对于矿山开采产生的影响，降低企业的经济效益损失。

4结语

计算机与人工智能的发展，使得传统的社会生产行业将机械技术与智能技术进一步的融合，推动了工业生产电气自动化控制，提升了工作效率与工作质量。在传统的控制器中，需要人工不断操控控制台调整机器的运行状态，同时需要定期对于机器进行检验与维修，避免机器故障影响社会生产的正常运转。人工智能的机器控制对于电气自动化的发展是更科学高效的技术。计算机人工智能技术在矿山电气自动化控制中的进一步运用，不仅能够提升对于矿山开采的实时监控水平，同时能够提高开采的效率与安全性，为矿山开采企业的发展提供了技术支持，最终为机器自动化控制应用提供了有利条件。

参考文献

[1]徐小云.人工智能技术在矿山计算机电气自动化控制系统设计中的应用研究[J].科技资讯,2020,18(09):5-6.

人工智能的发展总结范文第5篇

【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用

1前言

信息化时代背景下，人们对于信息处理提出了许多新的要求，作为信息处理主力的计算机技术也因此得到了突破性的发展，开始逐渐向着智能化及人性化的网络服务技术转变。将人工智能应用到计算机网络技术中，可以实现对于网络信息的智能化跟踪，对于提升网络信息安全管理水平有着非常积极的意义。

2人工智能的概念和优势

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)属于一种新的技术科学，是对模拟、延伸以及拓展人的智能的相关理论和方法进行研究的科学，属于计算机科学的分支。人工智能学科的基本思想及目标，是通过对人类智能活动规律的研究，构筑起相应的人工智能系统，利用计算机来完成原本需要借助人的智慧才能够胜任的工作，简单来讲，就是利用计算机硬件和软件系统的相互配合，实现对于人类某些智能行为的模拟［1］。人工智能的发展与计算机网络技术的发展是密切相关的，两者可以相互影响，相互促进，而将人工智能应用到计算机网络技术中，具有相当显著的优势:首先，人工智能可以完成对于不规则、不确定信息的有效处理，帮助人们更好的掌握系统资源的局部和整体状况，及时应对系统资源的变化，为用户提供可靠的信息支持;其次，人工智能具备较好的资源整合能力，可以实现网络资源的高度共享，其本身所具备的协作及网络管理能力可以有效提高计算机网络管理的效率和水平;然后，人工智能具备较好的学习和推理能力，将其应用到计算机网络管理中，能够提高信息处理的准确性及效率，结合记忆功能，可以构建相应的信息库来完成信息的收集、整合和处理，结合得到高级信息来进一步提升网络管理的层次。

3人工智能在计算机网络技术中的应用

计算机网络在信息化技术的带动下得到了广泛的普及，在人们的日常工作及生活中扮演着越发重要的角色。而与此同时，网络信息安全也成为了社会各界关注的热点问题。大数据的出现，不仅使得计算机网络中的数据量呈现出了几何递增的趋势，同时也进一步增大了数据的不规则性和不确定性，单纯依靠早期的计算机逻辑分析，并不能对数据的真实性做出准确判断，也无法从海量的数据中筛选出有用信息，在这种情况下，想要保证计算机网络信息安全，真正实现计算机网络的安全管理就变得非常困难。人工智能技术的应用，可以构建起完的智能化管理系统，完成对于数据的自动收集和整理分析，也能够及时对计算机网络运行中存在的故障做出诊断，通过自动处理实现网络的恢复。因此，将人工智能应用到计算机网络技术中，是非常必要的［2］。

3．1人工智能在计算机网络安全管理中的应用

在计算机网络安全管理中，人工智能的应用非常广泛，主要体现在以下三个方面:(1)智能防火墙系统:智能防火墙是利用人工智能技术构建的防火墙，因此与常规的防火墙在结构上存在的较大的差别，主要是基于智能识别技术，如统计、记忆、决策、概率等方法，对网络中的数据信息进行智能化识别和处理，不仅有效降低了数据匹配检查工作对于计算机内存的占用，而且可以更好的发现网络有害行为，对有害信息予以拦截，并且做好相应的访问限制。相比较传统的防御软件，智能防火墙系统在功能、安全性以及效率等方面有着非常明显的优势，可以有效的解决传统防御软件在运行中出现的拒绝服务共计等问题，对计算机病毒的传播以及黑客入侵等都有着可靠的防范能力。(2)反垃圾邮件系统:智能化的反垃圾邮件系统主要是在传统反垃圾邮件系统的基础上，引入了人工智能技术，并不只是单纯的对系统中的垃圾邮件进行清除，而是充分利用了人工智能技术的学习和记忆功能，在不影响用户体验以及用户信息安全的前提下，对所有发往用户邮件系统的邮件进行实时监测，对垃圾邮件进行分类并且提醒用户及时将之清除，有效规避了垃圾邮件带来的安全问题［3］。(3)入侵检测系统:入侵检测是对防火墙的一种补充，可以在防火墙无法完成对有害信息的完全过滤时，实现对入侵信息的检测和拦截。同时，入侵检测技术可以对拦截的入侵方式和病毒类型进行总结，建立相应的数据库，使得计算机在遭遇相同类型的入侵时，能够迅速做出反应。计算机网络入侵检测系统的正常运行直接影响着计算机网络资源的完整性、可靠性和安全性。入侵检测系统的基本原理，是对数据信息的采集、整理、分类和总结等进行智能化识别与检测，形成完整的报告，向用户反映计算机网络信息所处的安全状态。人工智能在入侵检测系统中的应用，主要集中在人工神经网络、专家系统以及模糊识别系统中。

3．2人工智能在计算机网络系统管理中的应用

人工智能在计算机网络管理和网络系统评价中的应用，需要与信息技术相互结合，以保证良好的管理效果。例如，运用人工职能技术中的问题求解技术或者专家知识库，可以完成对于计算机网路的综合管理。在计算机网络管理中，网络本身所具备的瞬变性以及动态性的特征，使得管理工作变得越发困难，要求管理的及时性。在这种情况下，传统的管理方法暴露出许多问题，计算机网络管理开始向着智能化的方向发展，以专家级决策及支持方法为例，其就是在人工智能的基础上产生和发展起来的，并且在计算机网络管理中得到了应用和普及。专家系统属于一种智能化的计算机程序，主要是通过对某一个专业领域中尽可能多的专家学者的理论知识和经验进行整理，经归纳总结后，形成相应的信息资源，存储到系统中，使得系统可以利用这些知识与经验，对相应的专业问题进行分析和解决，达到类似专家分析的效果。因此，在进行计算机网络管理以及系统评价的过程中，可以运用相应的专家系统实现，在提供工作效率和工作水平的同时，也能够在很大程度上节约管理成本［4］。

4结语

总而言之，伴随着信息技术的飞速发展，计算机网络在越来越多的行业和领域得到了普及，也面临着许多新的要求，需要能够为人们提供更加智能化、人性化的网络服务。对此，相关技术人员不仅需要加快对于计算机网络技术的开发和研究，还必须重视人工智能技术的完善，并将其应用到计算机网络的安全管理和系统评价中，推动计算机网络的智能化发展。

参考文献:

［1］熊英．人工智能及其在计算机网络技术中的应用［J］．技术与市场，2011，18(2):20．

［2］张彬．探讨人工智能在计算机网络技术中的应用［J］．软件，2012，33(11):265～266．

［3］李阳．人工智能及其在计算机网络技术中的运用［J］．通讯世界，2015(6):100．