人工智能技术的重要性

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人工智能技术的重要性范文第1篇

关键词：人工智能，电子工程，应用价值

引言

随着科学技术的高度发展，社会信息化进程的加快，人工智能技术得到了很大的发展。科学技术的发展，比如，智能芯片、信息处理技术等相关高新科技的完备，极大地影响了人工智能技术的发展，为人工智能技术的进步提供了科学技术支持。人工智能的发展，大大提高了人们的生产效率和工作效率，极大地保证了社会经济的发展，使得社会现代化速度越来越快，人工智能技术的高速发展，将会推动电子工程领域的发展进程，电子工程领域会因为人工智能在其领域的应用，使得自动管理水平得到显著的提升。

1人工智能与电子工程

人工智能的出现可以追溯到17世纪中期，历史上第一台计算机就是在17世纪被发明出来的，不过当时的计算机是非常巨大的，这种计算机的数据处理和运算能力在当时是数一数二，应用范围很广，造成了很大的社会反响，为后世人工智能技术奠定了理论基础。从那以后，计算机技术不断发展壮大，一直到17世纪中期，人工智能技术才获得了比较大的进步，在到后来的20世纪初期，人工智能技术才被正式命名，这为如今人工智能技术的高度发展奠定了基础，21世纪初期，随着社会现代化进程的加快，科学力量不断壮大，计算机对于数据的处理和运算越来越强大，互联网技术不断发展，为人工智能的发展提供了积极影响，人工智能技术的发展为高新技术产业提高了效率。电子工程是以提高企业工作效率为目的的科学技术，在过去，由于社会科学技术手段的落后，生产主要通过人工力量进行工作，生产效率低下，从而导致生产质量也得不到保证，随着科学技术的进步，如今人工智能技术的广泛应用，使得现代电子机械企业运用人工越来越少，极大地提升了生产力，加快了现代化社会进程。随着现代信息化进程的加快、互联网技术的发展、大数据技术、云计算技术的发展，人工智能技术的科学技术依托越来越多，电子工程领域获得了诸多的基础技术，极大地提升了生产力，可以有效地减少生产过程中的失误，并且能有效提升产品质量[1]。

2技术特点

（1）人工智能技术的特点。人工智能，顾名思义，人工智能就是利用科学技术手段模拟人类思考，不同于人脑的是，人工智能的思考是通过对于数据的处理与运算，进行比对与分析，从而不断完善自身的数据库做到与时俱进，人工智能作为人类创造出来的东西，它是建立在人类科学技术手段之上的一项高新技术，所以网络上很多人所谓的人工智能危害论都是无稽之谈，人类的智慧产物造就人工智能，人工智能不可能会超越人类社会的科技水平，人工智能是建立在当今科学技术的基础上的。从目前人工智能的发展状况来看，人工智能对于人类社会的帮助巨大，在我国各行各业都有应用，人工智能技术能够有效地代替人工，降低生产成本与人力成本，并且人工智能作为人类科技力量的体现，有着高度的智能化，普通人通过简单的学习就可以操作，极大提升了社会生产力[2]。

（2）电子工程的特点。电子工程领域覆盖面很广，主要包括机械工程、电子工程、计算机软件工程等多门技术，能够提高生产效率、降低成本，是一门综合性的学科。但是电子工程在实际运用中却有很多难点，因为电子工程领域覆盖面极广，涉及的学科很多，这让电子工程的日常维护工作的难度加深了很多，导致人们在电子工程领域的应用产生了负面影响。现代企业不断发展，为了适应社会以及自身的发展，电子工程也必须做到与时俱进，但是电子工程的升级非常复杂，需要专业人才进行研发并且要投入大量的资金，在一定程度上加深了企业人力物力的投入，可能会影响到企业的效益[2]。

3应用价值

（1）合理利用人工智能可以提高电子工程设备的精度。人工智能技术在数据处理与运算方面有着高度的自主性，能够显著的提高电子设备的精准度，从而帮助企业提高生产效率，提高企业整体效益。并且精准度的提高有效地减少了生产过程中的失误，提高了产品的合格率，节约了生产成本。并且通过人工智能操作的电子设备远高于人工控制，提升了产品精度，使得产品质量更加优越，更加适应市场需求。电子设备在日常生产过程中，随着时间的增加，往往会出现精度失准，造成非常规操作，按照传统模式的生产方式需要人工进行调试，定期对其设备进行检查维护，耗时耗力，通过人工智能技术操作的电子设备，相比于传统模式下的人工，效率要高很多，人工智能技术通过其强大的数据处理和运算功能，对电子设备定期自动维护，调整设备精准度，提高了产品的质量和生产效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促进自动化和智能化。电子工程领域涉及面极广，种类繁多技术复杂，设备相互之间都有关联性，在其日常维护工作中，对于维护人员的专业素养要求很高，这对于企业电子设备的日常维护造成了很大的困扰，传统模式下的设备维护工作费时费力，影响了企业的日常生产活动，针对这一情况，自动化以及智能化一直是企业想要达成的，人工智能技术如今在电子工程领域的应用中看，加速发展完全可以达到智能化及自动化，对于企业突破传统模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人们的重视。人工智能自身具备强大的数据处理和运算能力，并且人工智能有着类似于人类的学习能力，通过数据的整合与分析能够不断地吸收科学技术，完善自身，所以加快人工智能技术在电子工程领域的应用，可以实现电子设备自动化维护，通过人工智能的定期检查，做到电子设备的维护与管理。人工智能在设备维护中从两方面入手：①可以定期的排查设备故障与精度失准，快速查明人工无法分析的故障，高效完成设备故障排查工作。②在检查出故障的原因时，可以代替人工进行维护，一方面维护了设备，一方面完善了自身的维护水平，提高了维护的精准度[3]。

（3）合理利用人工智能可以促进人类思维的转变。随着人工智能技术的广泛运用，各行各业深刻的意识到了人工智能技术的重要性，研究与发展人工智能技术的热度越来越高，不断有专业技术人才开发研究人工智能技术，一方面研发人工智能，另一方面也是推动了电子工程的发展速度，突破传统模式的桎梏，转变了人类固有的思考模式，让人们明确了科学技术才是第一生产力，传统模式的思想严重阻碍了时代的进步，落后就要挨打，只有不断地顺应时代潮流，才能在日益严峻的市场竞争中站稳脚跟，现代企业只有不断利用人工智能技术完善自身生产模式，将人工智能技术融入电子工程领域中，才能紧跟时代步伐[4]。在电子工程初期，由于人工智能技术没有应用在这一领域，人们通常会降低电子设备的精准度，从而降低设备的维护难度，这在企业初期有很好的效果，但是随着企业的不断发展，精准度低下的电子设备无法满足企业的生产需求，严重影响了企业的效益。随着人工智能技术的进步，电子工程领域利用人工智能技术能够做到电子设备的自主维护与检修，大大提高了设备的进准度，有效的增加了生产效率，所以从长远利益来看，人工智能技术的研究必须要与时俱进，当今社会，各行各业已经无法离开人工智能技术，人工智能技术能够给企业提供庞大的经济效益[5]。

人工智能技术的重要性范文第2篇

【关键词】电子工程 机械工程 人工智能

电子机械工程产业对于传统的机械产业来说是一个新型的产业，随着国内的不断发展，两种产业逐渐融合，随着人工智能技术水平的不断提升，机械电子工程由信息链接逐渐代替了以前的能量链接和动能链接，使机械电子工程增加了部分人工智能技术。随着机械电子技术的更新和发展，人工智能技术也得到了很快的发展。

一、 什么是人工智能技术

所谓的人工智能是一门极富有挑战性的学科，从事人工智能学科的人必须要熟练计算机、哲学及心理学的应用，人工智能包含的科学范围是十分广泛的，它由不同的领域所组成，如机器技术，计算机应用等等，总体来说，人工智能所研究的主要目的就是为了使机械能够胜任一些需要人类智能才可以完成的工作。不同的年代对于不同工作的复杂程度理解是不同的，

本来复杂的科学和计算本应是用人的大脑来计算的，经过现代的发展，如今的计算机不仅可以完成这些计算，并且比人脑的计算速度要快几万倍，并且准确度相当高，由此可见，复杂工作的定义是随着时代的变化而变化的。人工智能这门科学也随着科技的不断变化而产生了改变，一方面不断地获取着新的进展，另一方面又向更加有难度的目标奋进。除此之外，人工智能技术还涉及信息论、自动化技术、控制论、仿生论、生物论、心理学、数学、哲学、语言学、医学等诸多学科。

二、 人工智能技术与电子机械之间应用的关系

我们社会发展的最初时候，人类社会发展的重要根源是物质和信息，当时各个方面的生产力水平还很低下，人类的生存主要以物质基础为主，那时的信息传递的方式还是最原始的“结绳记事”法。随着我国经济建设的不断发展，使生产力水平也不断提高。信息传递的重要性也随着我们思想观念的转变而变得尤为重要，因而，文字信息传递法由然而生。随着时代的发展，网络信息传递方式已经被广泛地应用于全国各地，给信息传递带来了新的革命，从此人类进入到了一个全新的信息化时代。信息化时代不能脱离人工智能技术发展，不管是任何行业，不管是控制技术或是模型建成、故障诊断或是故障报警，都离不开人工智能化技术的辅助，也可以说，人工智能化技术对于电子机械工程的发展与运作，起着不可忽视的作用。

电子机械系统本身就存在着不稳定的成分，于是电子机械输入系统和输出系统的描述就显得比较困难。而其传统的电子机械描述系统分为：推导数学方程的方法、学习并生成知识法和规则库建设方法这三种形式。尽管传统数学解析法精准度和严密度都很高，却并不适合复杂的机械系统运算，只能应用在那些简单机械系统运算中。复杂机械输入输出系统运算采取传统数学解析法很难给出正确的数学解析。随着社会的发展，当代社会对多样和精密的机械分析计算系统的需求越来越大，它可以处理多种多样的不同的信息数据种类。例如：电子机械运行的传感器传输的信息可以分成两大类：语言信息、数字信息，但在人工智能技术处理信息时出现了复杂性和不确定性的成分，导致以知识为基础的人工智能技术在数据传输中处理信息的时候，不知不觉的成了数学信息解析的替代手段。

电子机械运行过程构建的人工智能大体可以分为两类，即模糊推理系统和神经网络系统。

神经网络系统就像是人的大脑结构一样，先对机械系统传输的数字信号进行分析整理，然后及时分析参考数值；模糊推理系统则是人大脑功能的模拟，模拟大脑功能去分析机械传输的语言信号。而这两大输入输出数据的处理方式间的关系有相同的地方，也有不同的地方。神经网络系统与模糊推理系统的相似之处是：它们都是通过任意的精准度，用对网络结构的模拟去形成连续的函数。而两者不同点则是：神经网络系统具有不清晰的意义，模糊推理系统却具有清晰的意义；神经网络系统是从点到点的映射方式，而模糊推理系统则是整理域到域的映射方式；神经网络系统储存信息的方式是分布式的，而模糊推理系统储存信息的方式则是规则式的。主要是神经网络系统输入的每个神经元都有固定的联系，计算量相对比较大；模糊推理系统的连接有不稳定的因素，计算量相对来说比较小。而神经网络系统的信息输入输出阶段有着很高的精度，表现为光滑的曲面状态。但是模糊推理系统的信息输入输出阶段精准度很低，并且呈现出台阶的形状。

三、结语

随着社会科技水平的不断发展和进步，单纯的独立的人工智能技术已经不能满足我们和当代社会的要求了，因此，我们要秉承不断发展与进步的思想理念，在工人智能开发技术上进行不断的研究与探索，使人工智能技术能够与电子机械工程完美地结合在一起，实现电子机械工程与人工智能的共同发展目标。

参考文献：

[1]傅丽凌、杨平，机械专业综合型试验平台的建设[J].电子科技大学学报社科版，2005，7（增刊）.

人工智能技术的重要性范文第3篇

关键词：人工智能；智能化计算机辅助教学；专家系统；知识库

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)12-21667-02

The Application of Artificial Intelligence in Education

HU Ji-li,YIN Yun-xia

( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)

Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.

Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base

1 引言

人工智能作为当今世界三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能技术)之一，是计算机科学的一个分支，它的目标是构造能表现出一定智能行为的。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学、机器学习、计算机视觉等。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络。它总的来说是面向应用的，随着人工智能的诞生和发展， 人们开始把计算机用于教学领域。同时， 自七十年代以来， 有教学能力的专家系统得到研制。人工智能技术与专家系统的成就， 促使人们把问题求解、知识表示这些技术引入计算机辅助教学(CAI) ， 这便是智能型计算机辅助教学(CAI)。

近几十年来， 随着人工智能技术的日渐成熟， 它的一些研究成果被陆续应用到教学领域， 推进了教育发展改革和教学现代化进程。人工智能在教学系统的重要性也已形成共识。

2 人工智能在教育中的作用

目前在教育技术中涉及到AI的主要有以下领域：

2.1 知识的表示与访问

基于人工智能的知识表示是以知识为对象，以计算机的软硬件和计算机科学及人工智能和专家系统技术为工具，以哲学、心理学和逻辑学等为方法和指导，将知识表达成计算机可以直接处理的“知识库”，使用“计算机的智能”来模拟人类专家或“人类智能”，对知识进行快速、精确、自动、科学的处理。它不属于通常的“数据管理或信息管理”的“数据”层次，而是属于“知识处理”或“知识”的智能化层次。其主要内容是对于知识进行形式化的表示、自动化的推理，智能化的教学或创造。计算机辅助教育是其中重要的组成部分。

2.2 符号计算

符号计算包括数值计算、符号计算和函数作图。其代表软件是Mathematica，当该软件在1988年第一次，对科技及很多其他领域的计算机使用方式产生了深刻的影响。Mathematica 1.0时，商业周报将其列入当年最重要的十大新产品名单。这标志着现代科技计算的开始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的课程，从高中课程到研究生课程用它作基础。随着各种学生版的，Mathematica也已成为全世界各种不同专业学生的重要工具。

2.3 对学生错误的自动诊断

采用人工智能技术，使得教学过程中系统可以自动诊断学生的学习水平，不仅能发现学生的错误，而且能指出学生错误的根源，从而做出有针对性的辅导或学习建议。而且根据学生的特点自动选择教学内容，自动调整教学进度，自动选择教学策略与方法。

2.4 实现智能性超媒体教学系统

超媒体系统有理想的教学环境，容易激发学生的学习兴趣和学习主动性，但不能保证达到预期的学习目的，而且由于不了解所要教的对象，所以不能做到有针对性的指导，不能因材施教。智能辅助教学系统正好与此相反。将二者结合起来，就可实现性能互补，从而研究制出新一代高性能的智能超媒体教学系统。

3 人工智能应用于教育的新方向：ICAI

3.1 传统CAI的不足

传统的CAI由于其集成性、交互性、多媒体性等特点，在教学中可以极大地激发学生的学习动机，提高教师的教学效率和学生的学习效率。但在使用过程中，CAI的一些弱点也逐渐暴露出来。主要表现有:

(1)缺乏人机交互能力

现有CAI 大多以光盘作为信息的载体， 将教材中的内容以多媒体的形式展现出来， 教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学生的， 学生接受起来很被动。而且在课堂教学中， 一般也只能通过教师按预定的课件流程进行操作， 无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程， 因此人机交互没有很好地实现。

(2)缺乏教师与学生的互动

现有的CAI 课件在学生自学、进行操作使用时，如何学习都是学生自己的事。教师不能完全了解学生的情况，学生在碰到问题时，也不能向教师求助，师生之间是互相封闭的，软件所起的积极效果大打折扣。同时由于缺乏网络支持，现有的绝大多数CAI 课件是在单机环境下运行的，它们无法利用网络的优势使知识内容快速更新，也更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。

(3)缺乏智能性

要想面对不同情况的学生进行不同程度的教学过程， 使学生的学习变为主动， 并能由系统自动地提供助学信息而有选择地学习，要想使教师的教学能积极地参与进去并根据系统提供的信息按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容， 给予不同方式的教学模式与方法， 没有智能性的CAI 课件系统， 是很难实现以上目的并达到良好教学效果的。由此可见，现有的CAI 随着人们要求的提高， 已经不能尽如人意。因此以智能CAI 为代表的新的计算机辅助教学系统将是教师在教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向索。

3.2 ICAI－人工智能与多媒体技术的结合

为了克服传统CAI的缺点，需要在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用人工智能原理。因此很多专家提出了智能计算机辅助教学(ICAI)，智能计算机辅助教学(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以认知学为理论基础。将人工智能技术应用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系统中，允许学生与计算机进行较自由的对话，学生的应答不限于数字或简单的短语。系统能够判定学生应答的正确程度，并给予适当的反馈，而不是简单地说“对”或“错”。ICAI的宗旨在于利用现有计算机技术实现较好的人工智能，模仿人类的交互方式、思维习惯及情绪流动，修饰和掩盖计算机的缺陷。

3.3 ICAI的优点

(1)将教学内容与教学策略分开，根据学生的认知模型提供的信息，通过智能系统的搜索与推理，动态生成适合于个别化教学的内容与策略。

(2)通过智能诊断机制判断学生的学习水平，分析学生产生错误的原因，同时向学生提出更改建议、以及进一步学习内容的建议。

(3)通过对全体学生出现的错误分布统计，智能诊断机制将向教师提供教学重点、方式、测试重点、题型的建议。

(4)为教师提供友好的教学内容、测试内容维护界面，无需改变软件的结构即可调整教学策略。

(5)通过对学生认知模型、教学内容、测试结果的智能分析，向教学督导人员提供对任课教师教学业绩评价的参考意见。可以说，一个理想、完美的ICAI系统就是一个自主、优秀的“教师”。

3.4 ICAI的标准

以现有的科学技术水平而言，短时期内显然无法实现具备上述全部功能的ICAI系统。一般认为，只要具有下列一个或几个特征的CAI系统就可以称之为ICAI系统。

(1)能自动生成各种问题与练习。

(2)根据学生的学习水平与学习情况选择与调整学习内容和进度。

(3)在了解教学内容的基础上自动解决问题，生成解答。

(4)具有自然语言生成与理解能力，以便实现比较自由的教学问答系统，提高人机交互的主动性。

(5)对教学内容有解释咨询能力。

(6)能诊断学生错误，分析原因并采取纠正措施。

(7)能评价学生的学习行为。

(8)能评价教师的教学行为。

不难看出，ICAI与传统的CAI相比，更加符合教育教学的规律，切合学生的认知习惯，具有明显的优越性。

3.5 ICAI的结构

ICAI主要由三个模块组成:专家系统模块、教师模块和学生模块。

(1)知识库

知识库是实现知识推理与专家系统的基础，而建造知识库的前提则是要解决知识的形式化，人工智能技术在教育中的应用表示以及知识的访问与调用问题。因此，知识的表示与访问是人工智能的核心技术之一，也是将AI引入教育领域必须首先解决的一个难题。

ICAI中的资源库应该包括以下一些内容:

①多媒体素材库:包括所要呈现的知识的一些素材，包括:文本、图像、声音、动画及数字影象等多媒体教学资源。这些用于多媒体数据库管理，便于分类、增删、修改及查询等操作。

②教学内容库:教学内容库用于存放教学内容，包括领域知识库(含辅助知识库、提示帮助库、练习题库，和测试题库)。这些教学内容，包括习题和试题分章、节、课及知识点等有序存贮。供专家决策系统调用。

(2)学生模块

学生模块主要包括以下三个模块:学生登陆模块、学生水平评价模块和学生监督模块。

①学生登陆模块:利用该模块主要用于学生使用ICAI时登录，第一次登录时学生输人姓名、性别、年龄、学历等相关信息，然后对学生进行询问，选择合适的测验题对学生进行初测推荐学习计划。当再次登录时，系统根据保存的信息安排合适的学习内容。

②学生水平评价模块:学生水平测试模块用于评价某一教学单元学习完后测试成绩。通过测试等因素分析，可以比较确切地了解学生的具体情况，从而制定出合理的教学策略和教学过程

③学习监测模块:学习检侧模块用于监测记录学生的日常学习情况，记录学生学习某教学单元时的参数值，并记录在学生档案中。包括:学生目前学习单元号；学习方式；正常学习、练习、提前浏览、学后复习；学习时间；学生提示问题的类型和次数；学生本次练习出错次数。

(3)专家决策模块

CAI中的专家决策系统可以看作专家系统中的推理机。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过入类专家的水平。计算机中存有人类专家的知识并具有推理能力，从而可解决诊断、规划、调度、预报、决策等要靠人类专家才能完成的任务。

成功的例子如:① DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用;②MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方而的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。

ICAI根据学生模块提供的学生学习情况，通过智能系统的搜索与推理，得出智能化的教学方法与教学策略，能够较科学地评估学生的学习水平，还可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯，预测学生的知识需求和常犯错误，动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配，智能地分析学生错误的原因，进而有针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法，既提高了学生学习的满意度，激发了学生的学习热情，也对教师教学提供了客观的依据和科学的方法。

4 结束语

由此可见人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中，与教学现代化有着密切的关系。人工智能技术的发展也必将会对ICAI 的发展起到巨大推动作用。近几年来，人工智能的研究者们尝试着使学生脱离“辅导学习”的过程来接受新知识，而采用“通过活动进行学习”的方式。在教学的其他方面，人工智能技术还可以建立人类推理模型学习工具等诸多的运用， 展示出越来越好的实用性。随着Internet 的发展，虚拟现实技术的广泛应用， ICAI 也将得到进一步的完善。21 世纪的教育教学手段将是以智能化CAI 为主线，多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念，使人类扩展了自己的能力，促进了教育领域方方面面的改革。

参考文献：

[1]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社,2000.

人工智能技术的重要性范文第4篇

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，不仅对人工智能的发展做出了战略性部署，还确立了“三步走”的政策目标，力争到2030年将我国建设成为世界主要的人工智能创新中心。[1]值得注意的是，此次规划不仅仅只是技术或产业发展规划，还同时包括了社会建设、制度重构、全球治理等方方面面的内容。之所以如此，是由于人工智能技术本身具有通用性和基础性。换句话说，为助推人工智能时代的崛起，我们面对的任务不是实现某一个专业领域或产业领域内的颠覆性技术突破，而是大力推动源于技术发展而引发的综合性变革。

也正因为如此，人工智能发展进程中所面临的挑战才不仅仅局限于技术或产业领域，而更多体现在经济、社会、政治领域的公共政策选择上。首先，普遍建立在科层制基础上的公共事务治理结构，是否能够适应技术发展和应用过程中所大规模激发的不确定性和不可预知性?再者，长久以来围绕人类行为的规制制度，是否同样能够适应以数据、算法为主体的应用环境?最后，如何构建新的治理体系和治理工具来应对伴随人工智能发展而兴起的新的经济、社会、政治问题?

应对上述挑战并不完全取决于技术发展或商业创新本身，而更多依赖于我们的公共政策选择。本文试图在分析人工智能发展逻辑及其所引发的风险挑战的基础上，对人工智能时代的公共政策选择做出分析，并讨论未来改革的可能路径，这也就构成了人工智能治理的三个基本问题。具体而言，人工智能本身成为治理对象，其发展与应用构成了治理挑战，而在此基础上如何做出公共政策选择便是未来治理变革的方向。

全文共分为四个部分：第一部分将探讨人工智能的概念及特征，并进而对其发展逻辑进行阐述。作为一项颠覆性技术创新，其本身的技术门槛对决策者而言构成了挑战，梳理并捋清人工智能的本质内涵因而成为制定相关公共政策的前提;第二部分将着重分析人工智能时代崛起所带来的治理挑战，主要包括三个方面，即传统科层治理结构应对人工智能新的生产模式的滞后性、建基于行为因果关系之上的传统治理逻辑应对人工智能新主体的不适用性，以及人工智能发展所引发的新议题的治理空白;面对上述挑战，各国都出台了相关政策，本文第三部分对此进行了综述性对比分析，并指出了其进步意义所在。需要指出的是，尽管各国的政策目标都试图追求人工智能发展与监管的二维平衡，但由于缺乏对人工智能内涵及其发展逻辑的完整认识，当前的公共政策选择有失综合性;本文第四部分将提出新的治理思路以及公共政策选择的其他可能路径，以推动围绕人工智能治理的相关公共政策议题的深入讨论。

一、人工智能的概念及技术发展逻辑：算法与数据

伴随着人工智能技术的快速发展，尤其是其近年来在棋类对弈、自动驾驶、人脸识别等领域的广泛应用，围绕人工智能所可能引发的社会变革产生了激烈争论。在一方面，以霍金[2]、马斯克[3]、比尔-盖茨[4]、赫拉利[5]为代表的诸多人士呼吁加强监管，警惕“人工智能成为人类文明史的终结”;在另一方面，包括奥巴马[6]在内的政治家、学者又认为应该放松监管，充分释放人工智能的技术潜力以造福社会。未来发展的不确定性固然是引发当前争论的重要原因之一，但围绕“人工智能”概念内涵理解的不同，以及对其发展逻辑认识的不清晰，可能也同样严重地加剧了人们的分歧。正因为此，廓清人工智能的概念内涵和发展逻辑不仅是回应争论的需要，也是进一步提出公共政策建议的前提。

就相关研究领域而言，人们对于“人工智能”这一概念的定义并未形成普遍共识。计算机领域的先驱阿兰-图灵曾在《计算机器与智能》一文中提出，重要的不是机器模仿人类思维过程的能力，而是机器重复人类思维外在表现行为的能力。[7]正是由此理解出发，著名的“图灵测试”方案被提出。但如同斯坦福大学计算机系教授约翰·麦卡锡所指出的，“图灵测试”仅仅只是“人工智能”概念的一部分，不模仿人类但同时也能完成相关行为的机器同样应被视为“智能”的。[8]事实上，约翰·麦卡锡正是现代人工智能概念的提出者。在他看来，“智能”关乎完成某种目标的行为“机制”，而机器既可以通过模仿人来实现行为机制，也可以自由地使用任何办法来创造行为机制。[9]由此，我们便得到了人工智能领域另一个非常重要的概念——“机器学习”。

人工智能研究的目标是使机器达到人类级别的智能能力，而其中最重要的便是学习能力。[10]因此，尽管“机器学习”是“人工智能”的子域，但很多时候我们都将这两个概念等同起来。[11]就实现过程而言，机器学习是指利用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当模型，并利用此模型对新的情境给出判断，从而完成行为机制的过程。此处需要强调一下机器学习算法与传统算法的差异。算法本质上就是一系列指令，告诉计算机该做什么。对于传统算法而言，其往往事无巨细地规定好了机器在既定条件下的既定动作;机器学习算法却是通过对已有数据的“学习”，使机器能够在与历史数据不同的新情境下做出判断。以机器人行走的实现为例，传统算法下，程序员要仔细规定好机器人在既定环境下每一个动作的实现流程;而机器学习算法下，程序员要做的则是使计算机分析并模拟人类的行走动作，以使其即使在完全陌生的环境中也能实现行走。

由此，我们可以对“人工智能”设定一个“工作定义”以方便进一步的讨论：人工智能是建立在现代算法基础上，以历史数据为支撑，而形成的具有感知、推理、学习、决策等思维活动并能够按照一定目标完成相应行为的计算系统。这一概念尽管可能仍不完善，但它突出了人工智能技术发展和应用的两大基石——算法与数据，有助于讨论人工智能的治理问题。

首先，算法即是规则，它不仅确立了机器所试图实现的目标，同时也指出了实现目标的路径与方法。就人工智能当前的技术发展史而言，算法主要可被划分为五个类别：符号学派、联接学派、进化学派、类推学派和贝叶斯学派。[12]每个学派都遵循不同的逻辑、以不同的理念实现了人工智能(也即“机器学习”)的过程。举例而言，“符号学派”将所有的信息处理简化为对符号的操纵，由此学习过程被简化(抽象)为基于数据和假设的规则归纳过程。在数据(即历史事实)和已有知识(即预先设定的条件)的基础上，符号学派通过“提出假设-数据验证-进一步提出新假设-归纳新规则”的过程来训练机器的学习能力，并由此实现在新环境下的决策判断。

从对“符号学派”的描述中可以发现，机器学习模型成功的关键不仅是算法，还有数据。数据的缺失和预设条件的不合理将直接影响机器学习的输出(就符号学派而言，即决策规则的归纳)。最明显体现这一问题的例子便是罗素的“归纳主义者火鸡”问题：火鸡在观察10天(数据集不完整)之后得出结论(代表预设条件不合理，超过10个确认数据即接受规则)，主人会在每天早上9点给它喂食;但接下来是平安夜的早餐，主人没有喂它而是宰了它。

所有算法类型尽管理念不同，但模型成功的关键都聚焦于“算法”和“数据”。事实上，如果跳出具体学派的思维束缚，每种机器学习算法都可被概括为“表示方法、评估、优化”这三个部分。[13]尽管机器可以不断的自我优化以提升学习能力，且原则上可以学习任何东西，但评估的方法和原则(算法)以及用以评估的数据(数据)都是人为决定的——而这也正是人工智能治理的关键所在。算法与数据不仅是人工智能发展逻辑的基石，其同样是治理的对象和关键。

总而言之，围绕“人工智能是否会取代人类”的争论事实上并无太大意义，更重要的反而是在廓清人工智能的内涵并理解其发展逻辑之后，回答“治理什么”和“如何治理”的问题。就此而言，明确治理对象为算法和数据无疑是重要的一步。但接下来的重要问题仍然在于，人工智能时代的崛起所带来的治理挑战究竟是什么?当前的制度设计是否能够对其做出有效应对?如果答案是否定的，我们又该如何重构治理体系以迎接人工智能时代的崛起?本文余下部分将对此做进一步的阐述。

二、人工智能时代崛起的治理挑战

不同于其他颠覆性技术，人工智能的发展并不局限于某一特定产业，而是能够支撑所有产业变革的通用型技术。也正因为此，其具有广泛的社会溢出效应，在政治、经济、社会等各个领域都会带来深刻变革，并将同时引发治理方面的挑战。具体而言，挑战主要体现在以下三个方面。

首先，治理结构的僵化性，即传统的科层制治理结构可能难以应对人工智能快速发展而形成的开放性和不确定性。之所以需要对人工智能加以监管，原因在于其可能成为公共危险的源头，例如当自动驾驶技术普及之后，一旦出现问题，便可能导致大规模的连续性伤害。但不同机、大型水坝、原子核科技等二十世纪的公共危险源，人工智能的发展具有极强的开放性，任何一个程序员或公司都可以毫无门槛的进行人工智能程序的开发与应用。这一方面是由于互联网时代的到来，使得基于代码的生产门槛被大大降低[14];另一方面，这也是人工智能本身发展规律的需要。正如前文所提到，唯有大规模的数据输入才可能得到较好的机器学习结果，因此将人工智能的平台(也即算法)以开源形式公开出来，以使更多的人在不同场景之下加以利用并由此吸收更多、更完备的数据以完善算法本身，就成为了大多数人工智能公司的必然选择。与此同时，人工智能生产模式的开放性也必然带来发展的不确定性，在缺乏有效约束或引导的情况下，人工智能的发展很可能走向歧途。面对这一新形势，传统的、基于科层制的治理结构显然难以做出有效应对。一方面，政府试图全范围覆盖的事前监管已经成为不可能，开放的人工智能生产网络使得监管机构几乎找不到监管对象;另一方面，由上至下的权威结构既不能传递给生产者，信息不对称问题的加剧还可能导致监管行为走向反面。调整治理结构与治理逻辑，并形成适应具有开放性、不确定性特征的人工智能生产模式，是当前面临的治理挑战之一。

再者，治理方法的滞后性，即长久以来建立在人类行为因果关系基础上的法律规制体系，可能难以适用于以算法、数据为主体的应用环境。人工智能的价值并不在于模仿人类行为，而是其具备自主的学习和决策能力;正因为如此，人工智能技术才不能简单地理解为其创造者(即人)意志的表达。程序员给出的只是学习规则，但真正做出决策的是基于大规模数据训练后的算法本身，而这一结果与程序员的意志并无直接因果关联。事实上也正由于这个特点，AlphaGo才可能连续击败围棋冠军，而其设计者却并非围棋顶尖大师。也正是在这个意义上，我们才回到了福柯所言的“技术的主体性”概念。在他看来，“技术并不仅仅是工具，或者不仅仅是达到目的的手段;相反，其是政治行动者，手段与目的密不可分”。[15]就此而言，长久以来通过探究行为与后果之因果关系来规范人的行为的法律规制体系，便可能遭遇窘境：如果将人工智能所造成的侵权行为归咎于其设计者，无疑不具有说服力;但如果要归咎于人工智能本身，我们又该如何问责一个机器呢?由此，如何应对以算法、数据为核心的技术主体所带来的公共责任分配问题，是当前面临的第二个治理挑战。

最后，治理范围的狭隘性，即对于受人工智能发展冲击而引发的新的社会议题，需要构建新的治理体系和发展新的治理工具。人工智能发展所引发的治理挑战不仅仅体现在现有体系的不适应上，同时还有新议题所面临的治理空白问题。具体而言，这又主要包括以下议题：算法是否能够享有言论自由的宪法保护，数据的权属关系究竟如何界定，如何缓解人工智能所可能加剧的不平等现象，以及如何平衡人工智能的发展与失业问题。在人工智能时代之前，上述问题并不存在，或者说并不突出;但伴随着人工智能的快速发展和应用普及，它们的重要性便日渐显著。以最为人所关注的失业问题为例，就技术可能性来说，人工智能和机器人的广泛应用代替人工劳动，已是一个不可否定的事实了。无论是新闻记者，还是股市分析员，甚至是法律工作者，其都有可能为机器所取代。在一个“充分自动化(Full Automation)”的世界中，如何重新认识劳动与福利保障的关系、重构劳动和福利保障制度，便成为最迫切需要解决的治理挑战之一。[16]

上述三方面共同构成了人工智能时代崛起所带来的治理挑战。面对这些挑战，各国也做出了相应的公共政策选择。本文第三部分将对各国人工智能的治理政策进行对比性分析。在此基础上，第四部分将提出本文的政策建议。

三、各国人工智能治理政策及监管路径综述

人工智能时代的崛起作为一种普遍现象，其所引发的治理挑战是各国面临的共同问题，各国也陆续出台了相关公共政策以试图推动并规范人工智能的快速发展。

美国于2016年同时颁布了《国家人工智能研究与发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》两个国家级政策框架，前者侧重从技术角度指出美国人工智能战略的目的、愿景和重点方向，而后者则更多从治理角度探讨政府在促进创新、保障公共安全方面所应扮演的角色和作用。就具体的监管政策而言，《为人工智能的未来做好准备》提出了一般性的应对方法，强调基于风险评估和成本-收益考量的原则以决定是否对人工智能技术的研发与应用施以监管负担。[17]日本同样于2016年出台了《第五期(2016～2020年度)科学技术基本计划》，提出了“超智能社会5.0”的概念，强调通过推动数据标准化、建设社会服务平台、协调发展多领域智能系统等各方面工作促进人工智能的发展和应用。[18]

尽管美国和日本的政策着力点不同，但其共有的特点是对人工智能的发展及其所引发的挑战持普遍的包容与开放态度。就当前的政策框架而言，美日两国的政策目标更倾斜于推动技术创新、保持其国家竞争力的优势地位;当涉及对人工智能所可能引发的公共问题施以监管时，其政策选择也更倾向于遵循“无需批准式(permissionless)”的监管逻辑，即强调除非有充分案例证明其危害性，新技术和新商业模式默认为都是被允许的。[19]至于人工智能的发展对个人数据隐私、社会公共安全的潜在威胁，尽管两国的政策框架都有所涉及，却并非其政策重心——相比之下，英国、法国则采取了不同的政策路径。

英国政府2016年了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，对人工智能的变革性影响以及如何利用人工智能做出了阐述与规划，尤其关注到了人工智能发展所带来的法律和伦理风险。在该报告中，英国政府强调了机器学习与个人数据相结合而对个人自由及隐私等基本权利所带来的影响，明确了对使用人工智能所制定出的决策采用问责的概念和机制，并同时在算法透明度、算法一致性、风险分配等具体政策方面做出了规定。[20]与英国类似，法国在2017年的《人工智能战略》中延续了其在2006年通过的《信息社会法案》的立法精神，同样强调加强对新技术的“共同调控”，以在享有技术发展所带来的福利改进的同时，充分保护个人权利和公共利益。[21]与美日相比，英法的公共政策更偏向于“审慎监管(precautionary)”的政策逻辑，即强调新技术或新的商业模式只有在开发者证明其无害的前提下才被允许使用。[22]

在本文看来，无论是“无需批准式监管”还是“审慎监管”，在应对人工智能时代崛起所带来的治理挑战方面都有其可取之处：前者侧重于推动创新，而后者则因重视安全而更显稳健。但需要指出的是，这两种监管路径的不足却也十分明显。正如前文第二部分所指出，一方面，快速迭代的技术发展与商业模式创新必将引发新的社会议题，无论是算法是否受到言论自由的权利保护还是普遍失业对社会形成的挑战，它们都在客观上要求公共政策做出应对，而非片面的“无需批准式监管”能够处理。更重要的是，“无需批准式监管”的潜在假设是事后监管的有效性;然而，在事实上，正如2010年5月6日美国道琼斯工业指数“瞬间崩盘”事件所揭示的，即使单个电子交易程序合规运行，当各个系统行为聚合在一起时反而却造成了更大的危机。[23]在此种情形下，依赖于合规性判断的“事后监管”基本上难以有效实施。另一方面，人工智能本身的自主性和主体性使得建立在人类行为因果关系基础上的“审慎监管”逻辑存在天然缺陷：既然人类无法预知人工智能系统可能的行为或决策，开发者又如何证明人工智能系统的无害性?

正如本文所反复强调的，人工智能与其他革命性技术的不同之处，正是在于其所带来的社会冲击的综合性和基础性。人工智能并非单个领域、单个产业的技术突破，而是对于社会运行状态的根本性变革;人工智能时代的崛起也并非一夜之功，而是建立在计算机革命、互联网革命直至数字革命基础上的“奇点”变革。因此，面对人工智能时代崛起所带来的治理挑战，我们同样应该制定综合性的公共政策框架，而非仅仅沿袭传统治理逻辑，例如只是针对具体议题在“创新”与“安全”这个二元维度下进行艰难选择。本文在第四部分从承认技术的主体性、重构社会治理制度、推进人工智能全球治理这三方面提出了政策建议，并希望以此推动更深入地围绕人工智能时代公共政策选择的研究与讨论。

四、人工智能时代的公共政策选择

《新一代人工智能发展规划》明确提出了到2030年我国人工智能发展的“三步走”目标，而在每一个阶段，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系的逐步建立与完善都是必不可少的重要内容。面对人工智能时代崛起的治理挑战，究竟应该如何重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具，是摆在决策者面前的重要难题。本文基于对人工智能基本概念和发展逻辑的梳理分析，结合各国已有政策的对比分析，提出以下三方面的改革思路，以为人工智能时代的公共选择提供参考。

第一，人工智能发展的基石是算法与数据，建立并完善围绕算法和数据的治理体系与治理机制，是人工智能时代公共政策选择的首要命题，也是应对治理挑战、赋予算法和数据以主体性的必然要求。(1)就算法治理而言，涉及的核心议题是算法的制定权及相应的监督程序问题。算法作为人工智能时代的主要规则，究竟谁有权并通过何种程序来加以制定，谁来对其进行监督且又如何监督?长久以来公众针对社交媒体脸书(Facebook)的质疑正体现了这一问题的重要性：公众如何相信脸书向用户自动推荐的新闻内容不会掺杂特殊利益的取向?[24]当越来越多的人依赖定制化的新闻推送时，人工智能甚至会影响到总统选举。也正因为此，包括透明要求、开源要求在内的诸多治理原则，应当被纳入到算法治理相关议题的考虑之中。(2)就数据治理而言，伴随着人工智能越来越多地依赖于大规模数据的收集与利用，个人隐私的保护、数据价值的分配、数据安全等相关议题也必将成为公共政策的焦点。如何平衡不同价值需求、规范数据的分享与应用，也同样成为人工智能时代公共政策选择的另一重要抓手。

第二，创新社会治理制度，进一步完善社会保障体系，在最大程度上缓解人工智能发展所可能带来的不确定性冲击。与历史上的技术革命类似，人工智能的发展同样会导致利益的分化与重构，而如何保证技术革命成本的承受者得到最大限度的弥补并使所有人都享有技术发展的“获得感”，不仅是社会发展公平、正义的必然要求，也是促进技术革命更快完成的催化剂。就此而言，在人工智能相关公共政策的考量中，我们不仅应该关注产业和经济政策，同时也应该关注社会政策，因为只有后者的完善才能够控制工人或企业家所承担的风险，并帮助他们判断是否支持或抵制变革的发生。就具体的政策设计来说，为缓解人工智能所可能带来的失业潮，基本收入制度的普遍建立可能应该被提上讨论议程了。“基本收入”是指政治共同体(如国家)向所有成员不加任何限制条件地支付一定数额的收入，以满足其基本生活的需求。尽管存在“养懒汉”的质疑，但有研究者已指出，自18世纪就开始构想的基本收入制度很有可能反过来促进就业。[25]芬兰政府已经于2017年初开始了相关实验，美国的一些州、瑞士也做出了一定探索。在人工智能时代尚未完全展现其“狰容”之前，创新社会治理机制、完善社会保障体系，可能是平衡技术创新与社会风险的最佳路径。

第三，构建人工智能全球治理机制，以多种形式促进人工智能重大国际共性问题的解决，共同应对开放性人工智能生产模式的全球性挑战。人工智能的发展具有开放性和不确定性的特征，生产门槛的降低使得人工智能技术研发的跨国流动性很强，相关标准的制定、开放平台的搭建、共享合作框架的形成，无不要求构建相应的全球治理机制。另一方面，跨境数据流动在广度和深度上的快速发展成为了人工智能技术进步的直接推动力，但各国数据规制制度的巨大差异在制约跨境数据流动进一步发展的同时，也将影响人工智能时代的全面到来。[26]故此，创新全球治理机制，在承认各国制度差异的前提下寻找合作共享的可能性，便成为人工智能时代公共政策选择的重要考量之一。就具体的机制设计而言，可以在人工智能全球治理机制的构建中引入多利益相关模式;另一方面，为防止巨头垄断的形成，充分发挥主权国家作用的多边主义模式同样不可忽视。作为影响深远的基础性技术变革，互联网全球治理机制的经验和教训值得人工智能发展所借鉴。

上述三方面从整体上对人工智能时代的公共政策框架做出了阐述。与传统政策局限于“创新”与“安全”之间做出二维选择不同，本文以更综合的视角提出了未来公共政策选择的可能路径。就其内在联系来讲，建立并完善围绕算法和数据的治理体系是起点，其将重构人工智能时代的规则与制度;创新社会治理机制并完善社会保障体系是底线，其将缓解人工智能所带来的影响与波动;构建全球治理机制则成为了制度性的基础设施，推动各国在此之上共同走向人工智能时代的“人类命运共同体”。

五、结语

在经历了60余年的发展之后，人工智能终于在互联网、大数据、机器学习等诸多技术取得突破的基础上实现了腾飞。在未来的人类生活中，人工智能也必将扮演越来越重要的角色。对于这样的图景，我们自不必惊慌，但却也不可掉以轻心。对于人工智能的治理，找到正确的方向并采取合理的措施，正是当下所应该重视的政策议题。而本文的主旨也正在于此：打破长久以来人们对于人工智能的“笼统”式担忧，指出人工智能技术发展的技术逻辑及其所引发的治理挑战，并在此基础上提出相应的政策选择。人工智能治理的这三个基本问题，是重构治理体系、创新治理机制、发展治理工具所必须思考的前提。伴随着我国国家层面战略规划的出台，我国人工智能的发展也必将跃上新台阶。在此背景下，深入探讨人工智能治理的相关公共政策议题，对于助推一个人工智能时代的崛起而言，既有其必要性，也有其迫切性。（来源：中国行政管理 文/贾开 蒋余浩 编选：中国电子商务研究中心）

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人工智能技术的重要性范文第5篇

1人工智能概念

人工智能研究的主要内容是通过使用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能实现机器的智能化发展。人工智能是人类科技进步、发展到一定阶段的产物。人类的发展史是人们借助各种生产工具对第一自然进行改造，创造第二自然的历史。为了能够有效解决生理机能和劳动对象间的矛盾问题，进而创造更多的财富价值，那么就必须要不断地对生产工具进行改变。人工智能是在科学技术高速发展背景下，人们创造了多种复杂机器设备的基础上，延伸人类的手脚功能后，为了解决延伸思维器官和放大智力功能要求条件下产生并发展而来的。在人类社会快速发展的今天，人工智能也获得了快速发展。人工智能在人们生活和生产中的应用大大提高了生活质量和生产效率。随着科技的不断发展，人工智能的发展速度已经远远地超过了计算机技术发展速度。人工智能融合了计算机学科、哲学以及物理等多种学科，该技术是人们在长期的社会活动中理论和实践有机相结合的产物。人工智能技术是对人类逻辑思维和行为举止等方面的技术延伸。随着人工智能在社会领域中的应用范围不断扩大，人工智能逐渐同数学这门学科相结合，利用数学高逻辑思维能力，使人工智能的发展迈向了新的台阶。

2智能化技术在电气工程自动化中的应用

随着经济社会的不断发展和市场经济体制的不断完善，提升生产经济效益和获得市场竞争优势地位成为了众多企业的终极目标。目前，许多的企业都认识运用科学技术对企业改革发展的重要性，加大了生产方面的技术投入。电力企业作为社会经济建设的重要行业，担负了人们生产生活安全可靠用电的重任，为了能够确保电力系统的安全可靠运行，提高供电质量，在电气工程方面加大对自动化的研究力度。智能化技术是电力工程自动化中的核心技术，在电气工程自动化中应用智能化技术为实现电气工程自动化提供了重要的技术支持。电气工程作为一项技术性和专业性要求都极高的设施工程，为了能够满足电网建设和改造的需求，相应地地电气工程自动化系统的技术也提出了更高要求。而智能化技术基于自身强大的优势功能，有效地解决了电气自动化安全可靠运行问题。对提升电气工程自动化运行效率和安全性有着十分重要的现实意义。

2.1电气工程中变电站的自动化变电站是个电气工程的核心组成部分。电气工程中应用智能化技术，取代了传统的人工监视和人工操作，根据变电站运行的实际情况做出相应的动作；利用微机设备取代传统的电磁装置，实现了电气工程控制的网络化和信息化；利用计算机取代传统的电力信号，有效提高了数据传输效率和准确度。

2.2实现自动化的机器故障检测电气工程中的机器设备通常运行的时间比较长，基本上是不间断的运行，如果平时对机器设备保养工作不到位，一旦发生故障很难在短时间内确定故障原因和故障位置。而将智能化技术应用到电气工程自动化中，利用计算机技术对电气工程的机器设备进行实时监控，当机器设备出现故障问题时智能化装置能够及时对故障部位进行定位，并做好故障的详尽记录，方便维修人员快速针对故障制定有效的故障排除方案。

2.3电气工程中控制系统自动化在构建节约型社会大背景下，电气工程的发展必将会走资源优化配置的道路。将智能化技术应用到电气工程中能够实现办公智能化。并对各种机器故障进行故数据的采集、分析和处理，实现电气工程控制系统的自动化。

2.4优化电气工程的产品设计电气工程是是一项极其复杂的工程。在整个工程系统中所需要的产品种类比较多。就我国的电气工程而言，电气产品的设计往往是通过理论知识和经验来完成，缺乏相关技术的支持，使得产品设计过程中，工作效率低，设计质量不过关，使得电气产品质量得不到保障，进而影响电力系统的安全可靠运行。将智能化技术应用到电气工程产品设计中，利用人工智能技术和相关计算方法对电气工程中所需要的产品的规格进行精密计算，解决了产品设计效率低等问题。

3结语