人工智能时代概述

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人工智能时代概述范文第1篇

关键词：人工智能；前景；趋势

人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来，随着全球范围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新研究成果的持续出现。比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。

一、人工智能概述

人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。

二、人工智能发展状况分析

（一）全球人工智能发展现状

目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。

（二）我国人工智能发展现状

可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。

三、人工智能的未来发展趋势

技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的努力，该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。

四、结束语

总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。

参考文献：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2007.

[2]周以真. 计算思维[J]. 中国计算机学会通讯，2007（3）.

[3]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（33）.

人工智能时代概述范文第2篇

关键词：机械电子工程；人工智能；信息技术；互联网；信息传输 文献标识码：A

中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

机械工程经过长期发展，逐步融合其他学科，其价值不断增加。综合比对机械电子工程和原有的机械工程可知，人工智能化是其最大的进步。在信息技术蓬勃发展的今天，人工智能技术日新月异，并被大范围应用在其他领域中，与此同时，机械电子工程也在广泛应用，且人们加大了对这两者内部关联上的研究力度。

1 机械电子工程概述

1.1 发展历程

从整体层面来说，机械电子工程主要包含以下三个发展时期：

1.1.1 萌芽时期。手工加工是该时期的主要操作手段，因人力资源的影响，生产力整体发展水平不高。为增强生产能力，慢慢向机械工业方面着手。

1.1.2 生产线发展时期。流水线是该时期的主要生产方式，此种方式具有一定的先进性，可显著提高生产力，以批量生产为主，并可节省较多的人力。在该时期也存在许多不足，例如某些生产线的要求较高，导致实际生产滞后于市场需求，灵活性不足。

1.1.3 产业化发展时期。在该时期，产品与市场需求处于一种平衡状态，可借助产业化发展有效满足生产需求，同时还出现了柔性制造系统，其中机械电子工程是该系统的主要组成部分。

1.2 特点

机械电子工程涵盖较广的范围，涉及较多的内容，具有综合性。它建立在原有的机械工程之上，并借助计算机来进行优化。机械电子工程隶属工程科学，其本质为跨学科专业，它建立在机械制造、电子工程等众多学科之上。将其与其他学科对比可知，它在设计环节应全面彰显科学性，同时确保系统配置满足设计标准。借助专业设计模板来优化机械电子设备，充分发挥模板的正面作用，进而确保设计的正常开展。从产品层面来说，它的产品结构相对简单，使用少量元件，在此种情形中应不断增强产品性能，确保产品质量良好，完善工程建设结构，既确保产品质量，又满足用户需求。

2 人工智能

2.1 内涵

人工智能也具有综合性，涉及多项内容，例如心理学、控制理论、计算机学科与哲学等。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”它是新世纪中最具代表性的学科之一，它可模仿人类的智能，并能有效利用计算机，具有广阔的发展前景。

2.2 发展历程

人工智能拥有漫长的发展历程，在刚刚应用计算机这门技术的阶段，人工智能的应用较少，尚不能对社会生产活动和时代进步产生影响。在17世纪出现了首部计算器，它可进行机械计算，并引起了较大的轰动。随后各国科学家纷纷投入这一项技术的探究中，不断优化首部计算机的性能，最终研发出了首台计算机。自此之后，人工智能的发展正式开始。伴随着互联网技术的进步和普及程度的提高，人工智能出现了根本性的变化，不断优化。而计算机技术的研发与普及是人工智能发展的直接动力，并对信息数据传输产生深刻影响，其具体发展历程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出现在1956年。在该时期，翻译和验证是人工智能的主要发展内容，并将人工智能博弈作为基本研究任务。

2.2.2 停滞期。在这一时期，人工智能也取得了一定的发展成绩，具体体现在语言理解等层面。然而在具体的研究进程中，伴随着研究深度的增加，人们面临更大的困扰，人工智能无法有效模仿人类思维，在很长一段时间内，人们的研究均停留在简单映射层面，在逻辑思维方面停滞不前。

2.2.3 转折期。经过很长一段时间的发展，人工智能研究成果更加喜人，在顺利举办人工智能联合会后，它进入了新的发展时期，即知识基础发展时期，在这一时期，大部分知识工程均开始慢慢融入人工智能，使得知识工程迅速融入到人工智能中，并大大促进了人工智能的发展，拓展了人工智能的应用范围。

2.2.4 稳定发展时期。伴随着互联网技术的进步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也发生了改变，从原有的单个主体逐渐过渡到分布式主体，主要以分布式主体的研究为主，进入了稳定发展时期。经过长期发展和大量应用，网络普及对人工智能产生了重要影响。具体来说，网络的高度普及推动了信息社会，并加快了信息传输速度，拓展了信息传输范围，使得信息传输出现了根本性的改变。自人类步入信息时代以来，人工智能技术提升了信息处理的有效性，另外，在模型构建调控和故障诊断方面均发挥着深远影响。

3 二者的关系

在互联网日益普及的今天，互联网技术得到了人们的广泛应用，它已经成为传输信息资源的主要手段，显著增加了信息传输速率，拓展了信息传输范围，为生活及生产活动带来了便捷，而这一发展离不开人工智能技术。

3.1 人工智能初步应用机电系统

对于机械电子系统而言，在其实际应用过程中十分不稳定，其中在系统输入与输出中更加突出，在输入与输出这两者关系的描述环节存在较大的难度，以往的描述方法主要包含以下三种：其一，构建规则库；其二，论证数学方程；其三，学习并组建知识结构。原有的解析数学法虽然严谨、准确，但是仅仅能被应用在线性定常等简单系统中，不适用于相对繁琐的系统，即便应用在繁琐系统中，因不确定性等多种因素的制约，将会增加计算难度，有时甚至可能无法计算。在新时代下，社会生产以及日常生活对系统提出了更高的标准，系统更加复杂，常常需要在同一时间段处理多种信息。因人工智能的信息处理存在不确定和繁琐性的特点，与原有的解析数学手段相比更加先进，所以它将逐步取代解析数学。

3.2 人工智能在机电系统的具体改进

凭借数学方程构建模型，同时经由人工智能手段改进传统知识学习模式，且解析数学方式常常被应用在机械电子工程中。现代机械电子工程系统与原有系统相比更加繁琐，问题处理十分复杂，在实际处理过程中，要求配置多种系统，合理划分信息种类。对于机械电子工程而言，因人工智能技术的实际应用存在差异性，所以不能准确描述网络系统，且在构建系统资料库时，应进行严谨、合理的数学分析，在这一环节若出现问题将会阻碍网络系统构建工作的开展，不改进建设方式将会引发网络系统崩溃的现象，这将在很大程度上制约机械电子工程系统的可持续发展。为确保机电工程系统的有序开展，应积极改进工程方式，有效建设人工智能信息服务。另外，人工智能系统的应用具有不确定性。人工智能信息处理手段在分析研究机械电子工程时，一般借助解析数学措施实施功能性优化。对于机械电子工程而言，网络神经系统是人工系统的基本应用形式，可准确推理，神经系统近似成人脑结构，同时参照数字信号分析所搜集的信息资源，此种方式将会增加语言信号分析的准确性。然而，在系统完成的过程中，方式选择具有差异性，神经网络系统通常借助分布模式来模仿机械电子工程，这可有效采集、科学分析信息资源，切实保障系统内部的所有神经元均配有固定计算量，使机械电子工程顺利运转，减轻计算负担。

3.3 人工智能优化机电系统

神经网络和模糊推理系统是构建人工智能系统最主要的两种方式，它们映射着人工智能的系统性和实用性，其中神经网络系统主要负责模仿人脑构造，经由系统进行数字信号接收操作，分析并检验数字信号，获得参考数值；模糊推理系统负责模仿人脑功能，借助系统进行语言信号接收操作，分析数字信号。在人工智能系统中，这两种方法在其输入输出关系处理中具有一定的优势，神经网络系统主要借助分布式手段进行信息存储操作，在输入环节，位于神经网络系统中的所有神经元紧密相连，计算任务繁重，然而模糊推理系统主要借助规则方式进行信息存储操作，在输入环节，该系统数量关系衔接不稳定，计算任务较轻。在处理输入输出准确度处理环节，这两种方法各不相同，其中前者的准确度高且光滑，后者的准确度相对低且呈现阶梯状。虽然上述两种方式均可调控结构繁琐的机械电子系统，但是其繁琐程度若进一步增加，则模糊神经网络系统更加理想，它是上述这两种方法的有效结合，凭借逻辑推理规则可准确描述系统信息，借助神经网络系统巩固模型推理系统，通过各自优势来完善人工智能内系统，全面促进机电工程系统。随着网络系统的逐步优化，一定会出现模型推理系统。借助网络信息资源准确、系统描述人工智能，可加大机电与人工智能的关联，同时逻辑推理规则也将促进这两者的融合。人工智能将会进一步优化机电工程，科技进步将会增加两者的融合度，而这一融合是推动社会发展进程的主要动力。机电与人工智能的相互作用，将会有效弥补各自缺陷，实现共同发展，全面满足人们日益多样的系统需求。这两者关系的强化是技术发展的主要表现，并可大大促进机电工程。

4 结语

随着科学技术的进步，机械电子工程取得了一定的成绩，人工智能技术更加先进，而这两者间的结合在时代进步中发挥着指导作用，并为日常生活带来了新的便利。在现代行业发展进程中，自动化为发展主流。机械电子工程与人工智能紧密相连，这两者关系的增强将会推动社会的进一步发展。

参考文献

[1] 冯哲.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].现代交际，2013，（11）.

[2] 赵宏博.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].建筑・建材・装饰，2014，（2）.

人工智能时代概述范文第3篇

1列举人工智能的研究内容

1.1模式识别

在对人工智能系统研究的过程中，对其模式识别版块的研究，实质上就是借用计算机技术，将人体对外界环境的感知功能以某种程序规整到计算机体系中，从而构建出智能化识别系统。[1]计算机体系可以将个体感知与识别能力呈现出来，在自体数据库信息资源的协助下，将文字、表格、声音以及图式等内容显现出来。人工智能系统中的模式识别通常要经历数据信息收集、预处理、基元提取、模式分类等流程。

1.2机器视觉

这一人工智能技术是在模式识别基础上发展起来的，其最大的功效是可以将人体视觉的识别功能虚拟化构建出来，在模仿人类对事物的理解功能上也体现出一定的优越性。对机器视觉功能的深入，在打破原有技术局限性方面有所建树，同时也使其演变成一门独立性较强的学科，在发展的进程中向更深层次延展。在对机器视觉研究过程中，工作运行的方向大多数是对个体视觉的模拟，确保机器人系统顺利的洞察与掌握生态景观等不同信息，对其进行深度探究从而构建出具有图像机器视觉效应，此时机器人自体具备了人的视觉功效，在立体视觉、视觉检验、动态图像分析等形式运行的进程中，机器人能够自行的对外部图像的内涵进行理解与挖掘，继而将反映机器人运转状态的信息资源提供给机器人运控控制系统。

1.3机器学习

机器学习可以被视为智能化发展的重要技术，最大的特色是对个体智力进行模仿从而达到获取知识资源的目标，此时机器人能够为人类提供更为优质的服务。在经济全球化时代中，人类对机器人工作质量提出更高的标准，这就要求机器人不断的学习新知，对自体属性进行科学的调整，实现在复杂化环境中高效运转这一伟大目标。机器学习的功效可以在以下几个方面体现出来：一是强化机器人在多变环境中的适应能力，顺利的采集大批量的信息资源并对其进行精确分析；三是借助学习环节机器人可以强化自体智能化档次，对多变的环境做出科学的回应，及时处理紧急问题；三是机器学习环节的启动，可以协助机器人设计者实现优化设计效果这一目标，节省了人力资源，降低了生产成本，最终辅助机器人实现优化运行效率这一终极目标。

2人工智能在智能机械人领域中的具体应用

2.1人工神经网络在机器人定位与导航中的应用

人工神经网络是在生物神经系统之上发展起来的一种对信息资源处理的方式，其独特之处在于能够处理那些无法用模型或者是相关规范概述的程序与体系，在解说非线性系统的结构与性能等方面体现出一定的统一性；具备着融合多元信息资源的性能，人工神经网络最常见的结构如图1所示。该类人工智能在移动机器人定位和导向环节具有较高的应用频率，主要得力于移动机器人多传感器信息整合借助了神经网络的诸多性质，此时机器人外部传感器的信息资源演变人工神经网络的传送处理目标体，这样操纵人员就可以顺利的获取到与移动机器人自体方位相关的信息资料，同时对阻碍物的位置、形状以及大小有一个较为确切的评估，在人工智能的协助下移动机器人顺利的躲避障碍物并且自置也明确化。

众所周知，摄像机标定为移动机器人视觉体系的重要版块，摄像机参数明确的过程便是智能机器人内部几何和光电参数整合的过程，同时其自体坐标系和外界坐标系两者的相对方位也体现出明确性，国内相关学者借用人工神经网络顺利实现上述目标。具体是在人工神经网络的协助下，直接采集到智能机器人摄像机呈现的图像信息资源，继而建设三维坐标系（x，y，z），从而明确摄像机内部几何与光电参数、自体坐标系与外界坐标系之间的关联性。如图1所示，人工神经网络首层为输入层，次层为隐含层，末层为输出层。[2]隐含层与输出层神经元的类型分别是S型激活函數以及线性激活函数，网络输入层则是移动机器人目的点在3个摄像机内所有的图像信息资源，输出层构建的坐标系类型为三维世界坐标。人工神经网络在移动机器人运作进程中的应用，能够使操作人员获得到与目标物在三维空间内较为精确的位置信息资料，在人工智能的协助下，智能机器人在方向引导过程中能够使障碍点的方位更加明确化，轨迹追踪这一目标也得以实现。

2.2专家系统在机器人控制中的应用

人类对机器人控制理论的研究脚步从未停歇过，也取得了令人欣慰的科研成绩，致使大部分机器人控制方法均是在某些数学模型上发展起来的。基于智能机器人具有非线性、顺变性、多关节耦合性等动力学特性，为数学模型参数与类别的确定设置了较大的难度系数。并且在动态式数学模型在应用过程中准确性受到智能机器人位置变动而发生变更的现状，导致庞大的计算任务难以在该方法的协助下完成。在这种局势下，智能控制理念被提出来了，其能够对个体行为方式进行模拟，而不需要大批量数学模型与公式的协助。目前智能控制与人工智能领域的多个结构产生关联，常见的有专家系统、神经网络、模糊控制等。

2.3进化算法在机器人路径设计中的应用

路径设计是智能机器人领域一直被研究的专题。基于路径设计是智能机器人构建的重要成分这一实况，路径设计的宗旨是协助移动机器人在某些因素的制约下，能够顺利探寻出一条从初始状态到终极状态的优良型、无碰撞型的路径。在智能机器人路径的设计方面，众多学者开展了大量的探究工作，并研发出一些方式方法。

在人工智能领域不断延展的进程中，计算智能与进化智能法先后被开发出来，遗传算法与蚁群等算法也陆续被提出与应用，从而使智能机器人路径设计工作的实效性有所保障。特别是遗传算法在机器人路径设计环节中的运用，使机器人智能化水平更上一层楼，此时其运行的轨迹基本上与预期效果相吻合。有研究人员应用遗传算法的过程中不断对其实施改良措施，并积极在陌生环境中，借用动态化手段对机器人路径进行设计规划，此时其借用遗传算法体系中路点坐标值可变长染色体编码方法，创建出涵盖障碍物排斥子函数项的代价函数。这一人工智能形式在智能机器人领域中的应用，确保路径设计环节中的地图信息资源顺利融合进遗传操纵进程中。在对遗传算法不断应用与改进的过程中，研究人员积极对被设计的机器人路径应用形式进行深层次的研究，开发出两种遗传算子，即交叉算子与变异算子，在多样化进化算法的协助下，智能机器人在运转的过程中在对路径探寻之时取得了最佳效果，从而使移动机器人运行的效率得到切实的保障，当然，使移动机器人路径设计工作获得更大的发展空间也是毋庸置疑的事实。

3人工智能的发展前景

在知识经济一体化时代中，人工智能发展体现出高效性，应用环节上体现出管理广泛性，这不在人类预期范围之内的，所以说人类在预测电子科技、人工智能以及机器人发展趋势上存在较大的难度系数。现阶段，人工智能机器人的推理功能水平已经提高到一定的档次，但是机器人学习与想象功能的研制依然处于开发阶段，在智能机器人的创造方面，科研人员工作的难点是仿照人脑右脑模糊功能以及整个大脑的处理功能。[4]现阶段，人工智能领域不断被拓宽，可以间接的推测出其在机器人中的应用比例不断加大，众多人工智能产品已经在人类实际生活中得到切实的应用，并取得了良好的应用成效。可以推测的是，在未来的发展中，电子科技人工智能的开发与应用将使给人类的生产生活发生巨大的变化。人工智能在发展的进程中将会积极借鉴计算机技术，从而确保人工智能理论等方面研究的深入性。国内一人工智能企业也将会不断强化自体实力自身实力，从多个方面强化智能机器人实效性，使其为社会经济的发展提供更大的能量。

4结束语

总之，在电子科技迅猛发展的时代中，人工智能将会在智能计算机领域获得更大的应用空间。相关技术开发部门也应该紧随时展的脚步，对人工智能系统进行改造与优化，从而确保机器人能够在复杂多变的环境中协助人类完成高难度的工作任务，为社会经济的保值增值贡献力量。

参考文献 

[1] 赵绍充.基于人工智能的流水线智能机器人设计与验证[J].中国战略新兴产业，2016（28）：71-75. 

[2] 沈小波，韩舒淋.人工智能等技术重塑机器人产业后者迎来大机会[J].信息与电脑（理论版），2016（17）：8-14. 

[3] 吴伟国.面向作业与人工智能的仿人机器人研究进展[J].哈尔滨工业大学学报，2015（7）：1-19. 

人工智能时代概述范文第4篇

关键词：关键词：人工智能；应用领域；发展趋势

中途分类号：TP39    文献标识码：A     文章编号：

引言:

计算机学科的一个重要分支就是人工智能，它与基因工程、纳米科学被列为二十一世纪三大尖端技术、同时人工智能是一门汇集了多种学科相互渗透发展起来的交叉学科。对于人工智能的定义，至今尚未统一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为：人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。除此之外，还有很多种不同的观点，但这些说法都形象地反映了人工智能学科的基本内容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在计算机上模拟、实现和扩展人类智能的一门科学与技术。

1. 人工智能技术的发展

人工智能（(Artificial Intelligence)从上世纪50年展到现在，有也有低迷的时期。研究的方法和研究的态度也有多种，不管是何观点,它们都推动着人工智能技术的发展。今天人工智能技术已渗透到人类生活的方方面面，实实在在的影响着科学技术的发展。

2. 人工智能技术的应用

我们可以看到，当今社会很多领域的各种技术的发展都涉及到了人工智能技术。下面就人工智能的几种典型应用做如下探讨：

2.1人工智能应用之问题的求解

人工智能中的问题解求，就是如何让机器去解决人类会遇到的问题，如何根据某一具体问题找到思考问题并解决这个问题的方法。目前，人工智能技术已经可以通过计算机程序解决了如何考虑要解决的问题，并能寻求较为准确的解决方案。

2.2人工智能应用之逻辑的推理与定理的证明

人工智能研究中最持久的探究领域之一就是逻辑推理。有关定理的证明就是让机器证明非数值性的真假。其中比较重要的是，通过找到合理、准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实，关注可信度证明，并在出现新信息时适时修改这些证明。

2.3人工智能应用之自然语言的处理

智能的另一表现就是进行自然语言的交流，自然语言处理就是让机器与人类进行无阻碍的沟通，这正是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。目前此领域的主要研究内容是：如何利用计算机系统以主题和对话情境为基础，生成和理解自然语言。

2.4人工智能应用之模式的识别

如何使机器具有感知能力也是智能的表现。模式的识别是利用人工智能技术开发智能机器的关键，主要是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，让计算机实现“看见”，“听见”等功能。计算机模式识别的主要特点是速度快，准确率高，效率高，计算机模式识别也为人类认识自身智能提供了有利帮助。

2.5人工智能应用之智能信息的检索技术

在科学技术飞速发展的今天，人类已进入了“知识爆炸”的时代。传统检索系统已经满不足了对如今如此数量巨大以及种类繁多的文献检索要求。人工智能科技持续稳定发展的重要前提就是智能检索模块，可以说，智能信息的检索技术的运用势在必行。

2.6人工智能应用之专家系统

我们常说的专家系统就是指从人类专家那里获取的知识，并用来解决只有专家才能解决的疑难问题。这是一种基于知识的系统，从而也被称为知识基系统。专家系统是人工智能技术中研究最活跃，最有成效的一个领域。现在的专家系统尤其特殊的模仿了专家在处理故障时的思维方式，其水平有时甚至可以超过人类专家的水平。

2.7人工智能应用之机器人学

机器人对我们并不陌生，已在多个领域获得了越来越普遍的应用，诸如农业、工业、商业、旅游业、航空和海洋等。那么，机器人学所研究的问题主要包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法。机器人和机器人学的研究对人工智能思想的发展都起到了促进作用。

3. 人工智能技术发展趋势

科学技术是第一生产力，但技术的发展往往是远远超越我们的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能技术的发展有如下几大趋势：

3.1问题求解

问题求解一般包括两种，一种是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。正在逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术；另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起。其性能已达到非常高的水平，并正在被许多工程师和科学家应用，甚至还有些程序能够用经验来改善其性能。

3.2机器学习

人工智能研究的核心课题之一就是机器学习。我们知道学习是人类智能的重要特征，那么机器学习就是指机器自动获取知识的过程。机器学习是机器获取知识的根本途径，也是机器智能的重要标志。计算机的机器学习主要研究内容为如何让计算机模拟或实现人类的学习能力。今后机器学习的研究主要是研究人脑思维的过程、人类学习的机理等。

3.3模式识别

用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。依然是人工智能技术今后研究的重要方向。因为模式识别能为人类认识自身智能提供线索，也是开发智能机器的一个最关键的突破口。目前计算机模式识别系统的研究热点主要为三维景物、活动目标的识别和分析方面。传统的用统计模式和结构模式的识别方法将会被近年来迅速发展起来的模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代，特别是神经网络方法在模式识别中取得较大进展。

3.4专家系统

专家系统是根据某领域中一个或多个专家提供的知识或经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题的智能软件，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。目前各种专家系统已遍布各个专业领域，因此专家系统还将是人工智能应用研究最广泛和最活跃的应用领域之一。

3.5人工神经网络

人工神经网络，常被简称为神经网络或类神经网络。是未来人工智能应用的新领域，人工神经网络是指由大量处理单元（神经元）互连而成的网络。人工神经网络具有很强的自学习能力，主要擅长处理复杂的多维的非线 性问题，不但可以解决定量的问题，还可以解决定性的问题，同时人工神经网络还具有大规模并行处理和分布的信息存储能力。或许未来智能计算机的构成可能就是作为主机的冯•诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。

4. 结论语

人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用，对于人工智能技术未来的发展还有很多未知的可能，但无论如何发展都将推动人类在科学与生活领域的发展。

参考文献：

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人工智能时代概述范文第5篇

关键词:智能时代;管理会计;制度;数据分析

管理会计虽然开始较早，但是因为财务会计更符合市场发展需要，所以管理会计长期不被重视，技术和方法也缺少创新，这在一定程度上影响管理会计作用的发挥，也间接影响企业发展。再加上市场竞争愈加激烈，企业把更多资源投入到市场开拓和产品研发，在管理会计上的投入越来越少造成管理会计发展困难。但是从作用上看，管理会计是分析企业过去发展、调控当下、计划未来，这些作用决定企业必须依靠管理会计完成决策。随着互联网技术的发展，人工智能技术开始出现，其中的AI智能对财务管理工作起到明显的作用。财务工作人员可以使用人工智能技术分析、控制、判断、掌握企业各时期的发展情况，并根据市场环境给企业决策者提供参考，管理会计在这种背景下迎来新发展。

一、管理会计应用概述

管理会计最早开始于西方国家，是会计和管理两者的结合。管理会计运用会计知识分析企业财务数据，运用管理知识分析企业发展环境并结合所分析的数据提供具有参考价值的方案，帮助企业管理者作出正确的判断，制订更符合企业发展的计划。此外，企业管理者还能通过管理会计分析的数据了解企业发展不足，在激烈的市场环境中制订科学的发展计划。目前，我国市场经济复杂多变，企业竞争开始白热化，部分企业虽然外部发展状态良好，但是内部管理水平较低，企业发展不均衡。管理会计可以从财务和管理角度处罚，分析、预测企业发展过程中已经出现或者将会出现的问题，给企业决策者提供参考，间接提高企业内部管理水平，促进企业健康发展。

二、企业管理会计应用的限制因素

(一)企业对管理会计不重视我国企业有两种发展模式:西方引进的现代化管理模式和传统的家族管理模式，这两种企业都把管理会计当作基础的会计人员，很少体现在企业管理中，很大一部分原因是因为企业管理者没有认识到管理会计的作用，粗略地把管理会计划分到传统会计的范畴。他们不相信管理会计能够分析并指出企业发展的不足，否定管理会计的作用。还有一些管理者虽然一开始认识到管理会计的作用，但是因为市场竞争影响把目前放到追求短期利益上，不重视管理会计的作用。

(二)管理会计和企业管理难以融合改革开放之后我国各行业获得发展空间，实现企业规模和质量的增长。但是只有极少数企业把会计和管理联系，通过专业的管理会计为企业发展做决策。其他企业依旧沿用传统方式，会计和管理相分离，两者负责不同的区域没有实现融合。在这种情况下，即使企业具备管理会计人员，也会因为企业管理方式不当不能全面发挥作用。还有部分企业更重视短期的盈亏，很少花精力在企业管理上，管理会计自然缺少发挥的空间，也不能实现管理会计和企业管理的融合。

(三)企业管理系统不完善企业管理者通过管理会计提供的数据了解企业发展的不足，并找出改进重点，优化企业管理水平。企业管理制度是发挥管理会计作用的基础，所以如果企业制度不科学，即便运用管理会计也无法帮助管理者做出恰当的决策。

三、智能时代管理会计发展机遇

(一)财务会计向管理会计转型，人才聚集在人工智能时代软件可以取代部分财务会计的基础工作，让财务会计有更多时间学习管理知识，完成从财务会计到管理会计的转型。加上部分会计岗位被人工智能取代，财务会计需求量降低，会计从业人员会重新规划职业发展，这也给管理会计提供了发展机遇。国际资讯统计发现，智能机器人财务计算的速度是人工的16倍，并且可以24小时不间断操作，完美克服人类作息缺陷。目前，财务会计80%以上的工作可被智能机器人取代，低层次财务人员生存空间越来越小。由此可知，在智能技术的不断发展下，基础会计人员会以越来越快的速度被代替，传统的财务会计人员需要寻找新的发展。管理会计和财务会计工作有部分相同，且管理会计是企业在市场竞争中取胜的关键之一，这势必形成财务会计向管理会计转型的趋势，形成人才聚集效应，弥补我国管理会计人才的空缺。

(二)人工智能分析数据能力强，管理会计应用效能提高管理会计是在财务会计工作的基础上，再加工、分析数据，预测企业发展，为管理者提供参考依据。在传统工作中，虽然已经存在信息分析技术，但是缺少这些分析技术，缺少人类思维，分析结果比较简单、机械，且错误频发，影响分析结果的可靠性和精准度。人工智能出现之后，AI机器人能仿照人类思维把握数据科学、数据学习，建立分析模式，帮助财务人员完成基础工作。

(三)智能时代管理会计价值突出，受到重视随着全球化进程加速、国内外市场相继开放，市场竞争越来越激烈。在这种情况下，企业管理者需要更多、更全面的参考资料来制定企业发展规划，财务会计的工作已经难以支持。从大量的数据中挖掘、分析对企业发展有价值的内容是会计行业的新任务，而这些内容都需要管理会计来实现。在以往，因为技术水平不够，所以会计人员无法对市场环境、行业发展及企业自身做出精确分析，但是人工智能技术发展之后，会计人员可以把未来财务数据和非财务数据做结合，提高分析效果。管理会计的作用被更多企业管理者发觉，在这方面投入也越来越多，管理会计遇到前所未有的发展机遇。

四、智能时代下企业管理会计发展路径

(一)加快管理会计制度建设制度是发展的保障，所以必须建立更完善的管理会计发展规划。目前，我国管理会计在理论研究和实务应用上都比较落后，这些影响管理会计发展的关键内容具体策略如下。第一，有监管部门牵头成立专业的国家管理会计协会(目前我国虽然已有管理会计协会，但是属于山寨组织)，制定科学的管理会计发展规划，科学指导企业管理会计的实务应用、管理。制定管理会计的具体流程、要求，拔高人才标准。第二，详细研究管理会计相关理论，结合我国企业发展情况调整、完善、鼓励企业运用管理会计流程，提高企业内部控制水平。第三，主动向先进国家、企业学习管理开机的经验，并邀请学者到企业授课。第四，分析智能技术和管理会计结合点，探索管理会计发展途径，优化我国管理会计的应用效率和效能。

(二)培养管理会计人才，重视创新人才是发展的基础，管理会计人才资源充足是智能时代管理会计发展的基础，也是管理会计稳定、高效发展的保障。所以，我国想要做到管理会计可持续发展就必须培育充足的人才。第一，鼓励高校、企业研究管理会计相关基础理论，在原有经费的基础上加大投入，为管理会计发展提供充足的空间。鼓励财务会计学习管理知识，尽快完成智能时代下财务会计到管理会计的转型。第二，更新管理会计培训内容，把智能技术融合到管理会计发展中去，提高从业人才信息化水平。第三，我国要从国外引入人才，举办学术交流会，充实我国管理会计队伍。

(三)强化管理会计数据分析体现，提高管理效能对管理会计而言数据分析能力是核心内容，也是发挥管理会计效能的保障。首先，要制定统一的会计数据和非会计数据信息标准，方便管理会计做分析比较;提高从业人员数据分析能力，建立管理会计数据分析机构，如管理会计信息分享中心等，为汇聚、分析信息提供基础。其次，重视智能技术和管理会计技术的研发和使用，建立中国管理会计发展协会，制定行业标准和要求，鼓励企业把创新型的管理会计运用到企业发展中，提高企业内控水平和信息处理能力。最后，制定有可行性的管理会计分析框架，给企业提供管理会计运用参考，扩大管理会计运用范围。

五、结语

在智能时代，各行业技术、人员将会得到新变革，传统财务会计优势逐渐消失，管理会计成为发展新需要。管理会计遇到空前的发展机遇和价值展现空间，但是向真正实现管理会计快速、可持续发展还有很长的道路。国家和高校要建立管理会计发展协会、数据分析体系，从制度上给予保障;重视管理会计培育、加大资金投入，为管理会计提供发展空间。企业要充分认识到管理会计对企业发展的作用，扩大管理会计的运用范围和实际使用效能，才能让管理会计成为企业管理、运用和发展的工具。

参考文献:

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