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关键词:智能技术;电气自动化;应用
中图分类号:TM76;TP18 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2014) 12-0000-01
人工智能技术是一种融合了多种学科的先进技术,在人工智能技术进入工业生产的很长时间内,使得我国的工业生产自动化水平得到了跨越式的提高。通过将人工智能技术应用于电气自动化控制的各个方面,最终实现了电气设备的“智能”操作,通过为电气设备赋予了如同大脑一般的逻辑思维,提高了电气控制的精确性和可靠性。因此,人工智能的出现,不仅可以帮助企业提高生产效率,更重要的是可以为未来电气自动化、智能化的发展趋势提供了新的思路。
一、人工智能技术的发展与特点
(一)人工智能技术的发展
人工智能技术是伴随着计算机技术发展而兴起来的一门综合性科学。“人工智能”的概念最早起源于1956年Dartmouth学会上,一批具有超前眼光的科学家,对于如何利用机器来模拟智能进行了广泛的讨论,使得“人工智能”作为一门新兴学科进入了人们的视野。随着时代的发展,人工智能技术越来越成熟和完善,在国内外众多科技企业和高校联合研究的努力之下,已经出现了智能语音、智能图像、语义理解等先进的人工智能技术,它不仅可以改变了人们的生产生活方式,更重要的是为人工智能技术的不断地创新和融合发展,逐渐形成一体化的人工智能技术链奠定基础。
(二)人工智能技术的特点
人工智能技术作为当前世界三大主流技术之一,不仅在应用范围上占据优势,还以其自身丰富的研究领域、跨学科的研究方法等特点,成为最具有挑战性的前沿科学,整体来说,智能技术在自动化控制方面的特点具体表现为:一是随着人工智能技术的完善,将工业生产的控制精度、效率都提高了一个新的层次,实现了工业生产控制的各种信息得到及时处理和调整,使得自动化生产流程变的更加柔性化;二是伴随着工业自动化生产的同步性和综合性趋势越来越显著,人工智能技术与自动化生产集成技术相互融合,以各种可操作、可编程的智能控制器,最终实现了电气自动化生产的多功能和稳定生产目的。
二、电气自动化中的人工智能技术探悉
工业自动化生产的顺利进行,要从自动化生产的目标入手,通过一定的控制程序完成每个生产流程的任务,因此,将人工智能技术运用到电气自动化生产时,能够自动、高速的处理来自于生产过程中的各类数据,从输入设备到存储运算器,再至智能控制器,人工职能技术的每个环节,都可以对工业自动化生产“了如指掌”,保证了生产的完整性,又提高了产品的质量,为电气自动化生产带来丰厚的收益,其具体应用可以从以下几个方面进行分析:
(一)保证了电气自动化设计的先进性
对于自动化控制来说,一套成熟的电气自动化控制从设计到正式投入使用的周期较长,而且在这个复杂而漫长的过程中,其设计电路的繁琐性、细致性都是令人难以想象的。由于在传统设计过程中,大部分设计工作都是依靠设计师的经验,以人工绘图布线的方式完成,这就拉长了自动控制的设计周期的同时,也使得电气设计不一定是最好的方案,由此可见,传统方式下的电气自动化控制的设计难度主要集中于此。而人工智能技术的出现,大大改变了电气自动化控制的设计过程,将设计变的更加高效和简单,从人工智能的技术层面分析,人工智能技术主要通过强大的计算机设计功能,将控制设计在人工智能技术的启发之下,充分显示出人工智能技术的透明性和灵活性,特别是人工智能技术的扩展性是一大特色,它可以将很多新知识纳入自己的存储系统中,将自动化控制设计的现在与未来需求结合在一起。从一定程度上可以认为,人工智能技术已经在几十年的发展中,将设计过程从理论变为实践,最终保证设计出来的电气自动化过程或产品能保持高质、高效的优良品质。
(二)将电气自动化控制能力提升到新的高度
电气自动化的控制过程充满了大量的数据和运算,人工智能技术的应用,可以通过模糊算法、遗传算法和专家系统对非线性函数进行计算,使得自动化控制变的更加精准,与以往控制理论相比,智能技术具有便于调节、一致性好、抗干扰能力强等优点。比如以人工智能技术中的模糊控制举例,这种结构简单、性能稳定的控制方式,让自动化控制的多维化变为现实,对控制模式识别和信号处理有着不可缺少的重要作用,比如在全自动轮胎钢丝圈的生产过程中,对不同产品的生产牵引速度采用模糊控制,不仅有利于生产速度的有效控制,还可以充分发挥人工智能技术中专家系统的优势,实现生产控制的简单、快速,使得工业自动化生产取得了良好的成效。
(三)满足了电气自动化故障的诊断需求
故障诊断也是电气自动化控制所不能忽略的重要环节,故障诊断的目的是为了确保自动化设备的安全性和准确性,随着我国工业自动化程度的不断提高,故障诊断对于自动化控制的重要性也将不言而喻,常见的人工智能诊断技术有专家系统、神经网络、分行几何等,每个故障检测技术都有自己独特的适用范围,它们都具备对故障信息的完全处理能力,包括对故障进行有效诊断并给出相应的解决措施,所以,智能诊断技术对推进我国电气自动化控制的发展意义重大,应该不断加强人工智能诊断技术的探索和研究。
三、结束语
综上所述,人工智能技术已经为电气自动化生产带来了创新的发展的灵感,特别是随着越来越多的理论和知识研究的深入,使得这项技术变的更为“智能化”,以最终满足日益复杂的现代工业的自动化生产的需求。
参考文献:
[1]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试,2014(03).
[2]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷,2012(08).
[3]刘冰.解析电气自动化控制中人工智能技术的运用[J].科技创业家,2014(08).
关键词:人工智能;电气信息类;教学应用
教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时,要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究,并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求,将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合,为学生打造全新的教学课堂,从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高,为学生后续的发展提供更多的可能性。
一、人工智能时代的概述
人工智能(ArtificialIntelligence,缩写为AI)亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligentagent)的研究与设计”,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰(AndreasKaplan)和迈克尔海恩莱因(MichaelHaenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学,它由不同的领域组成,它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中,需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究,这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向,保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中,人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表,人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合,从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中,产生了大量的新技术和新产品,也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革,由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式,深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高,还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展,从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势,并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合,其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科,智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中,由于融合了各种尖端的技术,能够将技术能力和技术思维进行有机的结合,模仿人的工作行为和思维,在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展,但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先,在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发,机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理,模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中,相关工作人员进行了数据系统的开发,可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析,在较短时间内提取出有效的信息,完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展,一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度,不仅可以提高计算机的使用效果,还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展,并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的,在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。
其次,随着人工智能技术的不断发展,人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用,并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台,将人工智能技术完美的融入电气信息领域中,不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向,也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后,人工智能技术的发展,在电气信息领域中的影响是迅速扩大的,人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响,甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面,更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平,根据人工智能时代的特点以及发展方向,对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新,并且还要掌握有关人工智能方面的新技能,从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑,给实际工作带来了新的挑战,一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质,掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可,因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新,根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求,对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育,从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势,提高电气信息类专业的水平和质量,再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解,对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新,根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景,提高课堂教学的科学性和针对性,从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。
二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析
人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟,具备一定程度的人类认知和分析问题的能力,人工智能是人类所制造的智能化技术,也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中,由于是计算机科学领域的一个分支,所以在人工智能研究的过程中,涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下,人工智能所形成的热点效应是比较广阔的,人工智能技术的应用,使得各行各业朝着智能化的方向而发展,对于电气信息类专业人才需求来说,也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学,主要是为了让学生能够在班级学习的过程中,将理论和实践进行有机的结合,提高学生的实践能力和操作能力,实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中,扩展了电气信息类专业的发展实力,并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念,随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化,这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下,电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说,要了解人工智能时代下先进的信息技术,并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点,树立新的工作模式和工作理念,从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面,要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新,融入人工智能方面的内容,对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育,高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响,从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
在人工智能技术中,所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的,这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中,教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇,从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术,也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中,教师要充分的发挥人工智能技术的优势,让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的,学生在日常学习的过程中,需要进行多个学科知识内容的学习,这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战,教师要结合课程教学的内容,对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中,要以计算机作为主要的辅助手段兼容,并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中,教师要充分的利用人工智能技术,对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究,并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景,对原有课程教育模式进行创新和调整,从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先,在实际工作的过程中,人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程,由于电气信息类的实用性是比较强的,在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合,教师可以充分发挥这些专业技术的优势,提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中,教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学,并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室,从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次,在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中,由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的,这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一,也无法为学生打造标准化的课程教育体系,在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的,甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑,这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用,在课程教育的过程中,教师可以充分的发挥人工智能技术的优势,对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂,并且运用人工智能技术,还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究,提高课堂教学的针对性,从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习,实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势,提高人工智能技术的应用性效果,对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究,从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时,在课程教育的过程中,教师还可以进行课堂情景的构建,通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例,为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。
四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径
(一)转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中,由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了,所以在实际工作的过程中,要对电气信息类专业教育进行有效的改革,帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先,在对电气信息类专业教育进行改革时,要转变人才培养的目标,这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响,并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如,对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同,在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识,还要具备创新性的思维能力,能够面对当前变化多端的人工智能时代,具备新的技术和新的思维,灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养目标精准定位,实现良好的变革。其次,电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征,了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标,并且对原有课程教学进行改革和创新,从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解,提高学生的专业素质和创新能力。
(二)升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时,要在原有育人模式的基础上实现有效的升级,改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授,虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容,但是假如仍然向学生讲述这些课程的话,也没有将理论和实践进行相互的结合,使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展,因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求,对课程教育内容进行重新的调整。首先,在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术,技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中,教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视,教师在班级教学的过程中,也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例,提高学生的专业素质。在人工智能时代下,人机协作是当前主要的工作模式和发展模式,因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容,还要对课程进行有效的扩展,融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容,为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台,在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术,这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况,还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验,提高课程教学的针对性。其次,在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养,在人工智能背景下,电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中,为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才,并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术,根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求,从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中,教师要将专业和特色进行有机的融合,构建新的教育思路,过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下,信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展,在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息,所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中,要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质,从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息,提高电气信息类专业的有效性。
(三)引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时,教师要在保留原有学习项目的同时,立足于学生当前的理解能力,开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考,并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发,使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习,鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中,可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务,驱动式的教学模式主要是以学生为中心,教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务,实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时,要融入当前先进的人工智能技术,让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动,让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证,并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中,教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习,并且学生在学习和验证的过程中,教师还要加强和学生之间的互动和交流,从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导,使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习,并且也可以在班级中形成良好的互动。
(四)利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中,教师在利用人工智能技术进行教学时,要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势,从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如,在实际教学的过程中,教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合,提高课堂教学的真实性和有效性,在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习,教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场,让学生全面的感受工作的环境,不仅有助于提高课堂教学的效果,还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观,促进学生学习效率的提高。
(五)在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中,人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是,当电气设备出现问题或故障时,总是表现出比较复杂的症状,采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找,人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征,传统论断方法准确率非常低,而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用,能大大提高故障论断的准确率。
关键词:人工智能;电脑游戏
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-01
Game Artificial Intelligence Technologies
Ma Zilong
(Civil Aviation University of China,Tianjin300300,China)
Abstract:This paper describes the game's artificial intelligence technology is the application status at home and abroad,and analyzed the major artificial intelligence game.
Keywords:Artificial intelligence;Computer game
一、绪论
初期的电脑游戏,因受到硬件,显卡及声卡等条件的限制,所使用的人工智能几乎全部都是依赖于编程者的编程水平,处理非常简单。但随着显卡及声卡技术的发展,游戏玩家们就期望更加自然更加有趣味性的游戏。因此,从1990年代后期开始,人工智能技术在游戏中所起的作用越来越重要了。以游戏中CPU的占有率为例,1997年只占5%以下,从进入2000年以来,其占有率增加到30%左右。
人工智能指的是可以自主思考并且根据周边环境或经验进行智能性行动,具有自律性的角色或是agent。那么人工智能在游戏中到底起着一种什么样的作用呢?游戏中的人工智能作为实现登场角色智能性动作的方式,可以实现玩家不必操作的NPC的自然移动或者起到玩家对手或是协助人的作用,游戏的核心部分就是与人工智能的对决。人工智能的目标并不是无条件战胜玩家,而是必须要起到跟玩家差不多水平的对象的作用。
二、国内外现状
(一)国外技术现状
美国开发的虚拟人生游戏中,登场人物使用了人工生命的技术,取得了极大的成功,由此也使得人工智能的重要性显现出来。在虚拟人生游戏的开发过程中,人工智能技术从初始阶段就受到了极大的重视,当然这也为游戏的成功打下了坚实的基础。美国艺电公司开发的NBA,FIFA,MVP等球类运动系列游戏也因人工智能技术的使用在游戏市场引起了很好的反响。与此同时,日本的KONAMI公司研发的“胜利十一人”系列游戏也因人工智能技术的应用取得了不错的成绩。
(二)国内技术现状
国内开发的大部分游戏基本都属于MMORPG系列,相对来说,运动系列的游戏在国内市场的开发不太活跃,也没有引起足够的关注。战略游戏的开发曾经非常盛行,但由于国内Package游戏市场的不确定性及网络游戏的上升趋势使得战略游戏逐渐没落,战略游戏是一种与别的玩家的一种对决,而不是与受电脑控制的人工智能间的一种对决。战略游戏中的人工智能角色难以构思大量的战略技巧,玩家可以很轻易地掌握人工智能角色的弱点。初期开发的运动类游戏也是如此,它最初也是被开发成一种休闲游戏。在运动类游戏中,人工智能起到非常重要的作用,但国内开发的同类游戏中人工智能技术使用非常缺乏,因此主要是玩家相互间的一种竞技。
国内到目前为止,运动类游戏一直没有得到应有的关注,开发工作也处于不活跃的状态。但随着MMORPG游戏市场到达饱和状态,需要开拓新的游戏市场领域,也开始需要把运动类游戏开发成网络游戏形态。。
三、游戏中的人工智能技术
FSM是现在广泛使用的人工智能技术中的一种。它是利用有限数量的状态来表现NPC的行动方式或管理游戏体系的方法。所谓的状态,就是行动处理的基本单位,各个状态根据所被赋予的条件可以转化为其它状态。例如,把一个怪兽的行动方式用FSM来表现的例子,怪兽的行动方式可以分为几个状态,根据现有状态及条件可以决定对付外界各种变化的方法。FSM非常容易理解,其实现也不困难,对于那些不太需要大量人工智能技术的游戏来说都是经常使用的一种方法。但如果游戏相对比较复杂的话,其状态的数量自然会增多,随之想要整理状态图表就是一项比较困难的工作。相应的,可引起状态变化的外部输入即条件例程也会急剧复杂化。
寻找路径,在游戏过程中最常见的问题之一就是如何正确寻找从现在位置到达目的地或目标物的通路或路径的问题。例如,在战略游戏中,如果用鼠标指明目的地的话,那如何快速找到最便利的捷径移动到要求场所不仅仅是战略游戏,同时也是几乎所有游戏都面临的问题。为解决这一问题使用的最为广泛的方法就是A*算法。这种方法就是利用预想费用有效地限定通路的探索范围。因为这种方法具有可以根据地图的不同特性,运用多样化的启发性的加权值的优点,所以在寻找路径方面得到了广泛的应用。flocking是指模仿鸟或者蜜蜂、鱼类等数量众多的个体聚集成群后整体移动并描写说明的方法。团队人工智能,最近的游戏都特别重视网络在线功能,因此,也就特别重视参与玩家间的团队合作精神。在此基础上,团队人工智能作为人工智能技术的很重要的问题登场了。首先战略层面上,围绕整个团队要达成的目标紧紧团结起来,在团队层面上,围绕要达成的各个目标所设立的计划紧密团结,在个人层面上,要根据个人的行动规则来展开。LOD AI,LOD AI是指对显示屏上可见的角色的人工智能处理使用具体的算法,不可见的角色的人工智能处理使用单纯简单的算法。人工生命,指模仿生命体的行动或行为,并适用于相关角色的技术。
四、结论
游戏中的人工智能正在逐渐发展,其必要性也显得日趋重要。对于游戏领域来说,比起单纯的胜负来,玩家们更喜欢通过各种不同的反应来体验最大化的娱乐性,同时通过behavioural cloning等技术的应用来缩小人工智能NPC和实际使用者间的行动方式的差异。
游戏中使用的人工智能的主要技术不仅仅是在电脑游戏领域,在虚拟现实,数字电影,动画,模拟实验等各种领域中也可以得到广泛的应用。对人工智能应用的研究不仅会提升电脑游戏层次,还会促进其他相关领域的发展。只有加大国内市场上仍处于初级阶段的游戏人工智能技术研究的投资力度,以后才有可能在娱乐市场上与先进国家进行竞争。
参考文献:
[1]于文莉.浅谈游戏开发中的人工智能技术.商场现代化,2008,1
“互联网化”的智能停车
城市是人类社会高度进步,工业、现代化高度发展的集中体现之一。当城市规模扩大、人口密集度越来越高,城市本身因土地资源的稀缺无法随之扩大时,城市曾经给人们带来的便捷生活、舒适体验也会随之变成烦恼。
这万千的烦恼里,停车难算是人们在都市生活中最有感触也最为普遍遭遇的问题:伴随着传统停车场规划车位少、过道空间狭隘、地下空间照明不足、环境差等现状,带来了大流量时期无空位停车或进场等待时间长、车辆刮擦事故等问题。
泊车机器人的概念在迪拜首先被提出,在德国得以发展,而全球首个最终落地实施的项目就是在浙江乌镇第三届世界互联网大会会场试运行的海康威视智能泊车机器人。2016年11月16日,来自全球各地的嘉宾在乌镇亲身体验了智能停车场的方便与快捷。作为全球首个机器人智能停车应用案例,海康威智能泊车机器人呈现出真正“互联网化”的智能停车体验。
“将汽车驶入停车场入口处的指定位置后,拉上手刹、熄火、锁好车门,剩下的事情就全都让机器人去完成。”这是体验者对智能泊车系统的描述。车主只需通过智能停车场的App点击取码,当智能停车系统确认车辆熄火、车内无人后,系统将自动生成取车码,并为泊车机器人规划泊车位置和最优路径,调度泊车机器人驶出,进行车辆停泊,整个过程可在 2分钟内完成。
智能泊车机器人可以同时调度500辆汽车,让同等面积停车场的车位数量增加20%~40%。比如此次乌镇物联网街的智能停车场,通过改造后,将此前的64个车位增加到了89个。
人工智能作用凸显
作为以视频为核心的物联网解决方案和数据运营服务提供商,海康威视是全球视频监控数字化、网络化、高清智能化的见证者、践行者和推动者。数字化、网络化、智能化,这是海康威视凭着对技术的敏锐开拓和市场的前瞻性研究捕捉到的产业发展趋势。
如果说数字化时代的关键技术是视频压缩编码,网络化时代的关键技术是视频编码、网络传输、SOC技术,那么智能化时代的关键技术,现在来看无疑就是深度学习、云计算、云存储、大数据、深度学习协处理器设计技术。
关于智能化,海康威视在最初成立智能分析团队,聚焦研究如何快速实现背景建模和提取移动目标,以降低运动检测的误报,针对特定的场景做专用产品,成为诸多特定产品的领导者,比如常见的交通抓拍系列产品,获得了很好的市场回报。最近几年,不同于之前讲的“智能化”也就是VCA的建模方法,人工神经网络的深度学习快速兴起,把人工智能技术推向一个新的高度。视频智能分析是人工智能一个非常重要的应用方向,深度学习已经在视频智能分析应用上取得了实质性突破。
人工智能的重要作用正逐步显现。当前,比如用户面对海量的视频数据已无法简单利用人海战术进行“人眼”检索和分析,需要人工智能作为助手或专家,实时分析视频内容,探测异常信息,进行风险预测。在这一领域,海康威视有一定的技术沉淀和积累,但是能否尽快抓住智能化时代,打开这个窗口期,在这一波技术浪潮中占领一席之地,则需要对这个行业更进一步深刻理解,研究适用于行业发展的人工智能技术新方向,制造出本行业的技术优势。
海康威视把当前的人工智能研发重点聚焦在视频结构化处理和大数据技术两方面,并已经推出了一系列基于人工智能、深度学习技术的产品。2015年推出后端产品“刀锋”“脸谱”系列,2016年推出前端智能感知产品“深眸”系列,已经在很多行业得以应用,不仅在前端实现各种复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测,还能后端模仿人脑的记忆及思考,集目标提取、检索、分析、存储及行业应用于一体。
视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术,是理解视频内容的基石;大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力,是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑,其包含海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘三大部分。
视频的结构化处理,让视频大数据所包含的价值爆发出来,为更多行业的“可视化”管理和智能应用提供了很好的数据依据。小到一个商城的客流客情分析,大到一个城市的人、车、物等属性分析,在这样的技术应用下,“智慧城市”所能真正带给人们的安全、便捷、智能不再遥远。
人工智能任重道远
当前,视频结构化技术和大数据技术已经在公安、楼宇、交通、工厂、民用安防领域得到广泛应用,但由于人工智能在当前国内的基础还比较薄弱,总体上人工智能的发展,也面临一定的困难。
从人工智能本身看,当前数据资源分散,开放和共享程度低,难以开展多维数据融合分析,使得人工智能缺乏更多有效的数据支撑;行业领域专业知识的积累还存在一定的薄弱环节,因而会出现对视频内容的理解能力偏弱,同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析,没有积累有效的经验知识用于异常分析和风险预测;当前很多的智能只是一种反应式智能,根据输入条件进行自动判断而已,并不具备成长能力,这是人工智能技术在行业应用中需要解决的问题。
新技术的融合应用,对企业提出更高的要求。产业的智能化发展必然面临“应用结构复杂,涉及的外部资源多、事务密集、数据量、用户数多”等问题,如何为不同层次的客户提供不同产品与解决方案也是对企业综合实力的一个挑战,需要能够将云计算、云服务、大数据、物联网技术更好地融合。
1 引言
能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机,是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试,都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展,为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能,深化与拓展了人类的智能劳动,使科学技术革命的发展速度空前。目前,人工智能(Artifical Intelligence,简称AI)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。
虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步,但是,我们也不得不冷静地看到,体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展,在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候,体育实用计算机技术还在坚持“数据结构+算法=程序”的传统程序设计方式,显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来,从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶,就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状,展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣,吸引更多的人参与到这项工作中来。
2 人工智能及其解题思路
人工智能是一门前沿学科,是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此,目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解:人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲,人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。
人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库),然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程),从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验,所以,人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言,不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断,体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用,如果智能系统可以完成这些工作,对体育科学的发展将产生深远的影响。
3 体育实用人工智能的现状
象所有处于发展之初的学科与研究方向一样,人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走,还需要我们保持清醒的头脑,采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此,我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观,又能看到有利条件而不至于悲观失望,才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。
3.1 体育实用人工智能发展过程中的问题
1.对大多数体育工作者而言,人工智能技术还相当高深,它需要开发者不仅具备专项知识,还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻,即便是具有一定计算机应用水平的科研人员,对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验,要想开发智能系统,就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外,智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程,不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持,而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比,体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。
2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地,人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说,这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时,相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式,保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果,这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说,相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势,但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地,两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。
3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来,对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果,特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破,但是从总体上来看,人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到,人工智能的大部分分支,如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟,许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里,并没有转化到应用上来,即使是在专家系统中,专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。
此外,我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入,基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。
3.2 体育实用人工智能发展的有利条件
尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展,但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪,更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。
1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力,已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然,体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求,也是广大体育科研人员的努力方向。
2.近年来,我国的体育教育,特别是高层次的体育教育取得了很大的进展,培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力,对他们来说,掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大,为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身计划”的推广与实施,不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路,而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员,他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上,许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样,逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受,进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此,“全民健身计划”的出台与推广,又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。
此外,体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善,都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。
4 体育实用人工智能的发展方向
就目前人工智能领域而言,人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主,用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境,即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成,以解决复杂问题,是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向,但对当前体育领域而言,应用性研究,即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来,有着更加重大的现实意义。
4.1 各种体育实用专家系统的开发与研制
专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断,最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口,是因为不论从理论上、技术上,还是从应用上,专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持,各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发,能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体,引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术,逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此,才能符合事物发展的客观规律,才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。
4.2 体育领域自身智能技术研究人员的培养
由于受知识和技术的限制,在很长的一段时间内,体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而,只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员,体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员,我们可以称其为智能工程师,应该首先是一个体育工作者,并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践,再通过人工智能技术的学习和训练,就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作,为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。
4.3 体育实用人工智能的基础理论研究
虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要,而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益,但是它们却根植于基础理论的研究,脱离了基础理论,技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系,才能成为科学,一系列的技术只有被理论所串接和揉合,才会具有持久的生命力。因此,加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等),是这一新生学科存在和发展的根基所在。
5 结束语
体育实用人工智能离成熟还有很长的距离,还存在着一系列的问题,但同时又充满着希望,为迎接这一机遇与希望共存的挑战,广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。
主要参考文献
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