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引言

隨著科學技術的高度發展，社會信息化進程的加快，人工智能技術得到了很大的發展。科學技術的發展，比如，智能芯片、信息處理技術等相關高新科技的完備，極大地影響了人工智能技術的發展，為人工智能技術的進步提供了科學技術支持。人工智能的發展，大大提高了人們的生產效率和工作效率，極大地保證了社會經濟的發展，使得社會現代化速度越來越快，人工智能技術的高速發展，將會推動電子工程領域的發展進程，電子工程領域會因為人工智能在其領域的應用，使得自動管理水平得到顯著的提升。

1人工智能與電子工程

人工智能的出現可以追溯到17世紀中期，歷史上第一臺計算機就是在17世紀被發明出來的，不過當時的計算機是非常巨大的，這種計算機的數據處理和運算能力在當時是數一數二，應用范圍很廣，造成了很大的社會反響，為后世人工智能技術奠定了理論基礎。從那以后，計算機技術不斷發展壯大，一直到17世紀中期，人工智能技術才獲得了比較大的進步，在到后來的20世紀初期，人工智能技術才被正式命名，這為如今人工智能技術的高度發展奠定了基礎，21世紀初期，隨著社會現代化進程的加快，科學力量不斷壯大，計算機對于數據的處理和運算越來越強大，互聯網技術不斷發展，為人工智能的發展提供了積極影響，人工智能技術的發展為高新技術產業提高了效率。電子工程是以提高企業工作效率為目的的科學技術，在過去，由于社會科學技術手段的落后，生產主要通過人工力量進行工作，生產效率低下，從而導致生產質量也得不到保證，隨著科學技術的進步，如今人工智能技術的廣泛應用，使得現代電子機械企業運用人工越來越少，極大地提升了生產力，加快了現代化社會進程。隨著現代信息化進程的加快、互聯網技術的發展、大數據技術、云計算技術的發展，人工智能技術的科學技術依托越來越多，電子工程領域獲得了諸多的基礎技術，極大地提升了生產力，可以有效地減少生產過程中的失誤，并且能有效提升產品質量[1]。

2技術特點

（1）人工智能技術的特點。人工智能，顧名思義，人工智能就是利用科學技術手段模擬人類思考，不同于人腦的是，人工智能的思考是通過對于數據的處理與運算，進行比對與分析，從而不斷完善自身的數據庫做到與時俱進，人工智能作為人類創造出來的東西，它是建立在人類科學技術手段之上的一項高新技術，所以網絡上很多人所謂的人工智能危害論都是無稽之談，人類的智慧產物造就人工智能，人工智能不可能會超越人類社會的科技水平，人工智能是建立在當今科學技術的基礎上的。從目前人工智能的發展狀況來看，人工智能對于人類社會的幫助巨大，在我國各行各業都有應用，人工智能技術能夠有效地代替人工，降低生產成本與人力成本，并且人工智能作為人類科技力量的體現，有著高度的智能化，普通人通過簡單的學習就可以操作，極大提升了社會生產力[2]。

（2）電子工程的特點。電子工程領域覆蓋面很廣，主要包括機械工程、電子工程、計算機軟件工程等多門技術，能夠提高生產效率、降低成本，是一門綜合性的學科。但是電子工程在實際運用中卻有很多難點，因為電子工程領域覆蓋面極廣，涉及的學科很多，這讓電子工程的日常維護工作的難度加深了很多，導致人們在電子工程領域的應用產生了負面影響。現代企業不斷發展，為了適應社會以及自身的發展，電子工程也必須做到與時俱進，但是電子工程的升級非常復雜，需要專業人才進行研發并且要投入大量的資金，在一定程度上加深了企業人力物力的投入，可能會影響到企業的效益[2]。

3應用價值

（1）合理利用人工智能可以提高電子工程設備的精度。人工智能技術在數據處理與運算方面有著高度的自主性，能夠顯著的提高電子設備的精準度，從而幫助企業提高生產效率，提高企業整體效益。并且精準度的提高有效地減少了生產過程中的失誤，提高了產品的合格率，節約了生產成本。并且通過人工智能操作的電子設備遠高于人工控制，提升了產品精度，使得產品質量更加優越，更加適應市場需求。電子設備在日常生產過程中，隨著時間的增加，往往會出現精度失準，造成非常規操作，按照傳統模式的生產方式需要人工進行調試，定期對其設備進行檢查維護，耗時耗力，通過人工智能技術操作的電子設備，相比于傳統模式下的人工，效率要高很多，人工智能技術通過其強大的數據處理和運算功能，對電子設備定期自動維護，調整設備精準度，提高了產品的質量和生產效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促進自動化和智能化。電子工程領域涉及面極廣，種類繁多技術復雜，設備相互之間都有關聯性，在其日常維護工作中，對于維護人員的專業素養要求很高，這對于企業電子設備的日常維護造成了很大的困擾，傳統模式下的設備維護工作費時費力，影響了企業的日常生產活動，針對這一情況，自動化以及智能化一直是企業想要達成的，人工智能技術如今在電子工程領域的應用中看，加速發展完全可以達到智能化及自動化，對于企業突破傳統模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人們的重視。人工智能自身具備強大的數據處理和運算能力，并且人工智能有著類似于人類的學習能力，通過數據的整合與分析能夠不斷地吸收科學技術，完善自身，所以加快人工智能技術在電子工程領域的應用，可以實現電子設備自動化維護，通過人工智能的定期檢查，做到電子設備的維護與管理。人工智能在設備維護中從兩方面入手：①可以定期的排查設備故障與精度失準，快速查明人工無法分析的故障，高效完成設備故障排查工作。②在檢查出故障的原因時，可以代替人工進行維護，一方面維護了設備，一方面完善了自身的維護水平，提高了維護的精準度[3]。

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1.引言

隨著科學技術近年來突飛猛進的發展，計算機及相關智能化應用在各個領域中占據了越來越重要的地位。無論是日常生活、工業領域還是軍事領域，使用計算機的場合越來越多，而且不僅僅局限于最初的科學計算。在這種前提下，人工智能的概念應運而生。人工智能是20世紀中葉科學技術所取得的重大成果之一。它的誕生與發展對人類文明產生了巨大的影響和效益，同時，人類是否最終成為機器人的奴隸，人類社會會被計算機取代等等問題也被人提出并廣泛討論，這也就引起了哲學意識與人工智能的理論探討。

2.人工智能的誕生

人工智能是20世紀中葉科學技術所取得的重大成果之一。人工智能是相對于人類智能而言的。它是指用機械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智能也稱“機器智能”或“智能模擬”。當今人工智能主要是利用電子技術成果和仿生學方法，從大腦的結構方面模擬人腦的活動，即結構模擬。

人腦是智能活動的物質基礎，是由上百億個神經元組成的復雜系統。結構模擬是從單個神經元入手的，先用電子元件制成神經元模型，然后把神經元模型連接成神經網絡(腦模型)，以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學羅森布萊特等人設計的“感知機”，1975年日本的福島設計的“認知機”（自組織多層神經網絡)等。

電子計算機是智能模擬的物質技術工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機器。它采用五個與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應功能。這五個部件是：(1)輸入設備，模擬人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外來的信息。人通過輸入設備將需要計算機完成的任務、課題、運算步驟和原始數據采用機器所能接受的形式告訴計算機，并經輸入設備把這些存放到存貯器中。(2)存貯器，模擬人腦的記憶功能，將輸入的信息存儲起來，供隨時提取使用，是電子計算機的記憶裝置。(3)運算器，模擬人腦的計算、判斷和選擇功能，能進行加減乘除等算術運算和邏輯運算。(4)控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個協調工作的控制功能，根據存貯器內的程序，控制計算機的各個部分協調工作。它是電腦的神經中樞。(5)輸出設備，模擬人腦的思維結果和對外界刺激的反映，把計算的結果報告給操作人員或與外部設備聯系，指揮別的機器動作。

以上五部分組成的電腦是電子模擬計算機的基本部分，稱為硬件。只有硬件還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應的軟件或軟設備。所謂軟件就是一套又一套事先編好的程序系統。

人工智能的產生是人類科學技術進步的結果，是機器進化的結果。人類的發展史是人們利用各種生產工具有目的地改造第一自然(自然造成的環境，如江河湖海、山脈森林等)，創造第二自然(即人化自然，如人造房屋、車輛機器等)的歷史。人類為了解決生理機能與勞動對象之間的矛盾，生產更多的財富，就要使其生產工具不斷向前發展。人工智能，是隨著科學技術的發展，在人們創造了各種復雜的機器設備，大大延伸了自己的手腳功能之后，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產生和發展起來的。

從哲學上看，物質世界不僅在本原上是統一的，而且在規律上也是相通的。不論是機器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規律，都是信息轉換系統，其活動都表現為一定信息輸入與信息輸出。人們認識世界與在實踐中獲取和處理信息的過程相聯系，改造世界與依據已有的信息對外界對象進行控制的過程相聯系。總之，一切系統都能通過信息交換與反饋進行自我調節，以抵抗干擾和保持自身的穩定。因此，可以由電子計算機運用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。

從其它科學上來說，控制論與信息論就是運用系統方法，從功能上揭示了機器、動物、人等不同系統所具有的共同規律。以此把實際的描述形式化，即為現象和行為建立一個數學模型；把求解問題的方式機械化，即根據數學模型，制定某種算法和規則，以便機械地執行；把解決問題的過程自動化，即用符號語言把算法和規則編成程序，交給知識智能機器執行某種任務，使電子計算機模擬人的某些思維活動。所以，控制論、信息論是“智能模擬”的科學依據，“智能模擬”是控制論、信息論在實踐中的最重要的實踐結果。

3.人工智能與人類智能的區別

人工智能是人類智能的必要補充，但是人工智能與人類智能仍存在著本質的區別：

（1）人工智能是機械的物理過程，不是生物過程。它不具備世界觀、人生觀、情感、意志、興趣、愛好等心理活動所構成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎上產生的心理活動，使人形成一個主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對于兩個智能機具有相同的信息量，而對于兩個不同的人從中獲取的信息量卻大不相同。“行家看門道，外行看熱鬧”就是這個道理。從信息的輸出方面看，兩臺機器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對于飽經風霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。

（2）人工智能在解決問題時，不會意識到這是什么問題，它有什么意義，會帶來什么后果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其機械的運行機能；而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。

（3）電腦必須接受人腦的指令，按預定的程序進行工作。它不能輸出未經輸入的任何東西。所謂結論，只不過是輸入程序和輸入數據的邏輯結果。它不能自主地提出問題，創造性地解決問題，在遇到沒有列入程序的“意外”情況時，就束手無策或中斷工作。人工智能沒有創造性。而人腦功能則能在反映規律的基礎上，提出新概念，做出新判斷，創造新表象，具有豐富的想象力和創造性。

（4）人工機器沒有社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應社會生活的需要而產生和發展的。人們的社會需要遠遠超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質文明與精神文明的發展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的教育和訓練，通過對歷史上積累下來的文化的吸收逐漸形成的。人的內心世界之所以豐富多彩，是由于人的社會聯系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現人的思想發展的整個歷史邏輯。這是無論多么“聰明”的電腦都做不到的。隨著科學技術的發展，思維模擬范圍的不斷擴大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。

4.總結

從以上分析不難看出，人工智能與人腦在功能上是局部超過，而整體上不及。由于人工智能是由人造機器而產生的，因此，人工智能永遠也不會趕上和超過人類智能。所謂“機器人將超過人奴役人”、“人將成為計算機思想家的或害蟲，……保存在將來的動物園”的“預言”是不能成立的。因為，它抹煞了人與機器的本質差別與根本界限。然而，在現代科學認識活動中，沒有人工智能，就不會有人類認識能力的突破性發展和認識范圍的不斷擴大。不僅電腦依賴于人，人也依賴于電腦。這就使得對人工智能的探討以及對人機互補的關系的探討成為一個新的課題。

參考文獻

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[5]李陶深.人工智能[M].重慶:重慶大學出版社,2002.

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中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2010)13-3507-03

Artificial Intelligence Overview

HU Qin

(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)

Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence

人工智能是計算機學科的一個分支,是一門正在發展中的綜合性的前沿學科,它是研究人類智能活動的規律,并用于模擬、延伸和擴展人類智能的一門新的技術科學,是在計算機、控制論、信息論、數學、心理學等多種學科相互綜合、相互滲透的基礎上發展起來的一門新興邊緣學科[1]。人工智能目前已在指紋及人臉識別、專家系統、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計以及航空航天領域取得了廣義的應用。

1 人工智能研究概況

當20世紀40年代數字計算機研制成功時,當時的研究者就采用啟發式思維,運用領域知識,編寫了能夠完成復雜問題求解的計算機程序,包括可以下國際象棋和證明平面幾何定理的計算機程序[2]。運用計算機處理這些復雜問題的方法具有顯著人類智能的特色,從而導致了人工智能的誕生。1956年,McCarthy決定把Dartmouth會議用人工智能來命名,開創了具有真正意義的人工智能的研究。

圖靈(Alan Turing)所著的“計算機器與智能”[3]討論了人類智能機械化的可能性,提出了圖靈機的理論模型,為現代計算機的出現莫定了理論基礎。同時該文中還提出了著名的圖靈準則,在人工智能研究領域,“圖靈檢驗”已成為最重要的智能機標準。同一時期,Warren McCullocli和Walter Pitts發表了“神經活動內在概念的邏輯演算”的開創之作[4],該文證明了:一定類型的可嚴格定義的神經網絡,原則上能夠計算一定類型的邏輯函數并開創了當前人工智能研究的兩大類別:“符號論”和“聯結論”。

從20世紀60年代至70年代初,人工智能領域有影響的工作是通用問題求解程序,主要包括:Robinson于1965年提出了歸結原理,成為自動定理證明的基礎[5] ;Feigenbaum于1968年研制成功了DENDRAL化學專家系統,是人工智能走向實用化的標志。Quillian于1968年提出了語義網絡的知識表示等。20世紀70年代,人工智能研究以自然語言理解、知識表示為主。Winograd于1972年研制開發了自然語言理解系統Shrdlu,同時期Colmeraue創建了Prolog語言。Shank于1973年提出了概念從屬理論。Minsky于1974年提出了框架知識表示法。1977年,Feigenbaum提出了知識工程,專家系統開始得到廣泛應用。

20世紀80年代以來,以推理技術、知識獲取機器視覺的研究為主。開始了不確定性推理和確定性推理方法的研究。日本計算機界推出了“第五代計算機研制計劃”,該計劃最終未能實現當初的目標―以非數字化方式在日常范圍內全面的模仿人類行為,但該計劃也為人工智能的進一步發展積累了很多經驗。20世紀90年代,人工智能研究在博弈這一領域有了實質性的進展。1997年5月11日,一個名為“深藍”的IBM計算機以2勝1負3平的成績戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫,這舉世震驚的一步大大地振奮了整個人工智能界,而事實上“深藍”打敗卡斯帕羅夫仍是從專家系統提供的所有可能的走步中選擇最優的,并未有理論上的實質性的突破。

中國人在人工智能領域的突出貢獻主要有:1960年,華裔美國數理邏輯學家王浩提出了命題邏輯的機器定理證明的新算法,利用計算機證明了集合論中的300 多條定理。1977 年, 我國數學家、人工智能學家吳文俊提出了初等幾何判定問題的機器定理證明方法,并進一步推廣到初等微分幾何、非歐幾何領域,被稱為“吳氏方法”。 80-90年代,我國高等院校和研究機構在智能控制與智能機器人的研究開發方面,取得了豐碩的成果。

回顧人工智能發展的歷史進程,從科學方法論的角度分析,其發展有三條途徑,分別是結構模擬、功能模擬和行為模擬。在學術觀點上有人工神經網絡、專家系統和智能機器人三大學派。

2 人工智能當前的熱點研究

人工智能學科研究的主要內容包括:知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口[6]、智能信息處理[7]、主體及多主體系統[8]。

2.1 智能接口技術

智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地使用計算機。這一目標的實現要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言,甚至能夠進行不同語言之間的翻譯,而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此,智能接口技術的研究既有巨大的應用價值,目前,智能接口技術已經取得了顯著成果,文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化,如:微軟提出的云計算、百度提出的框計算都與智能接口技術有關。

2.2 智能信息處理

計算機的廣泛應用是人類進入一個信息爆炸的時代,國民經濟和社會信息化發展所面臨的一個重要課題是如何把大量的數據轉化為有用的知識,并將知識轉化為智能,用于決策、管理、檢索、過程控制等。智能信息處理使從海量數據中提起有用知識成為可能,當前,圖形模式作為一種有效的智能數據處理手段正在引起人們的重視,圖形模式具有多功能性、有效性及開放性等特征,能有效地轉化數據為知識,并利用這些知識進行推理,以解決分類、聚類、預測和因果分析等問題,其有效性已在軟件智能化、醫療故障診斷、金融風險分析、DNA 功能分析和 Web 采掘等方面得到驗證。隨著圖形模式學習和基于圖形模式推理等問題的解決,圖形模式必將成為重要和有力的智能化數據分析與處理工具。

2.3 主體及多主體系統

主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇等心智狀態的智能性實體,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務,同時又可以和環境交互,與其他主體通信,并通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為,最終實現問題求解。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。

3 人工智能未來的研究方向

當前,人工智能學科已從學派分歧的、傳統的、狹義的人工智能,走向多學派兼容、多層次結合現代的廣義人工智能,并將發展成為人機集成的、群體協同的、未來的智能科學技術 [9]。廣義人工智能學科的理論基礎是廣義智能信息系統論,主要包括廣義智能論、智能信息論和智能系統論。

3.1 廣義人工智能的概念涵義和學科體系

多學派人工智能是指模擬、延伸與擴展人的智能及其它動物智能,既研究機器智能,也開發智能機器。多層次人工智能是指不僅研究專家系統,而且研究人工神經網絡、模式識別、智能機器人等。多智體人工智能研究群體的、網絡的多智體、分布式人工智能。研究如何使分散的個體人工智能協調配合,形成協同的群體人工智能,模擬、延伸與擴展人的群體智能或其它動物的群體智能。

廣義人工智能的研究對象是自然智能、人工智能、集成智能和協同智能,根據廣義智能學的研究對象,廣義人工智能學的學科體系主要包括四個方面:①自然智能學:自然智能學研究人的智能及其他生物智能的個體智能、群體智能的基本概念和特性。②人工智能學:人工智能學研究機器智能與智能機器二方面,思維、感知、行為三層次的廣義人工智能的基本概念和特性,分析設計、協調協同、進化開拓、評價測度、信息處理、系統構成、管理控制的理論和方法。③集成智能學:集成智能學研究自然智能與人工智能,主要是人的智能與機器智能如何協調配合、取長補短、合理分工、智能結合,形成集成智能、構成人機和諧集成智能系統的基本理論和方法。④協同智能學:協同智能學研究智能個體如何相互協調、友好協商、分工協作,組成智能群體,組成分布式網絡群體協同智能系統的基本理論和方法。

3.2 廣義人工智能的科學方法

①多學科協同:廣義人工智能是跨學科的綜合性邊緣學科,必須需要包含信息科學、生物科學、系統科學等多學科協同的科學研究方法。② 多途徑結合:廣義人工智能是對廣義自然智能的模擬、延伸和擴展,需要采取功能模擬、結構模擬、行為模擬等定性研究與定量分析,綜合集成的多途徑相結合的科學方法。③多學派兼容:廣義人工智能的研究應當也需要采取符號主義,聯結主義,行為主義等多學派兼容的科學方法。

3.3 廣義人工智能的科學意義

研究發展廣義智能學具有重要科學意義和應用價值,廣義人工智能協同地、綜合地研究自然智能、人工智能,開發人機集成智能、群體協同智能的基礎理論和方法,如:協同研究自然智能與人工智能;研究開發人機集成智能;研究開發群體協同智能;廣義人工智能為研究人工智能和自熱智能提供新思路和新方法,并為發展智能科學技術提供新理論。

4 結論

本文全面綜述了人工智能的發展過程、研究熱點和研究趨勢,介紹了廣義人工智能的基礎理論和方法,認識到廣義人工智能將為智能科學技術提供寬廣、深厚的理論基礎,并將有力促進智能科學技術的迅速發展與廣泛應用。

參考文獻:

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[6] 顧明.基于模糊ART神經網絡的在線人臉識別模型的設計和實現[J].計算機科學,2007(8):92-94.

篇（4）

近些年來，隨著科學技術的飛速發展，人工智能技術這種新興的科技產物也正在逐漸走入到人們的生活之中。但是盡管科技的發展已經非常迅速了，人們對于人工智能技術的應用依然停留在十分淺顯的層面上。本文中，筆者將對人工智能技術的優缺點和應用方向等方面進行淺要的分析與研究，希望能夠對人工智能開發者和各行各業的研究者們對于人工智能的應用方向獲得更多的靈感。

1 人工智能的概念和應用現狀

現如今，人們的生活水平已經得到了非常大的提高，我國的工業水平，科技水平等等都在不斷的提高。在這樣的背景之下，人工智能技術也開始受到越來越多的人的重視。盡管人工智能技術現在發展的還不完善，但還是有很多先行者，再將人工智能技術付諸于應用化的方向上踏出了關鍵性的一步。

1.1 人工智能的概念

說起人工智能，很多人第一印象都是影視大片之中的智能機器人，什么終結者之類的往往能給人們留下很深的印象。其實人工智能本身也可以被稱作機器智能，它是人們對于人工機器賦予的擬人形態的思維和運動方式。在某種意義上來說，所謂的人工智能，就是沿用人類的方法和技術手段，將人類原本的智慧和思維模式作為原型，最終實現機器的智能化發展。可以說，人工智能技術是人類科技發展的必然產物，也是未來科技發展的必經之路。在未來的發展道路上，人工智能技術必然成為一門起源于計算機技術，并最終超脫于計算機技術的高等學科。

1.2 人工智能技術的核心

筆者認為，人工智能技術的核心，實際上就是機器的自主學習與思考能力。在現在的網絡技術之中，這種觀念正在被逐漸的突出，并被更多的人注意到。譬如很多網絡應用于服務之中，大家都能夠感到越來越知心，互聯網會根據使用者過去的行為以及正在進行的新的行為與事件，不斷的更改現有的服務策略。使用者瀏覽網頁的內容，瀏覽時長，下載內容等等數據，將成為這些軟件自主學習的資料和教科書，被互聯網自動進行收錄與分析，并在今后的服務之中將這些分析結果付諸應用。這種感覺就好像互聯網已經逐漸變成了一個真真正正能夠自主思考的智能機器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而這正是人工智能技術的核心追求。

2 人工智能技術的應用方向

未來的人工智能技術必然有更加廣闊的應用天地，就目前針對人工智能技術的應用來看，在很多領域，已經取得了頗為不俗的成績。雖然受限于目前尚不成熟的人工智能技術，但是這些技術已經足夠人們取長補短，在各自的學科和領域取得非凡的成績了。

2.1 人工智能技術在智能建筑領域中的應用

人們正在嘗試著通過人工智能的手段，構建智能化的建筑，不斷的拓展建筑現有功能，以期為人們提供更好的服務。在現有的智能建筑中，專家系統技術已經越來越多的嶄露頭角。近些年，知識庫專家系統憑借著它在人工智能領域無與倫比的優勢，實現了非常大的發展，并且逐漸呈現出商品化趨勢。這種專家系統實際上是將系統的運行和構造建立在控制對象與控制規律的基礎上，以龐大的知識庫體系作為支撐，最終形成完整的系統功能與構架。應用這種系統，就相當于在某個專業領域擁有了一名專家，可以從容的解決該專業領域內的相關問題。這種系統的存在，針對不同的專業領域，建立了詳實完善的數據庫，將多位專家的意見進行了有機的整合與分析，大大的提升了建筑智能化水平，實現了人們生活的智能化。

2.2 人工智能技術在電氣工程自動化控制技術中的應用

以火力發電技術為例，人工智能技術起到了非常大的作用，不但能夠被用來計算電力系統所需要的產品規格，提高工作效率，縮短設計周期。還能夠用來進行火力發電各系統之間的有機監控，利用人工智能計算出火力發電中各個系統的運行功率，各系統所需的燃料，蒸汽系統的水溫變化，還有發電成效等等，將所有涉及到的子系統有機的調控起來，從而保證整個發電廠的經濟運行。

2.3 人工智能系統在機械設備的控制中的應用

現代化的生產方式正在逐漸朝向著高科技生產，高密度生產，高集成化生產的方向發展，工業核心已經逐漸從勞動力密集型產業發展為了技術密集型產業。越來越多的企業開始使用由計算機操控的各種機械裝置，代替原本的人工控制，盡可能的將勞動人員從繁重重復的勞動之中解放出來。這其中人工智能技術功不可沒，而這一點也是未來人工智能技術的重要發展方向之一，那就是讓機器自己學會生產。

3 結束語

隨著我國科技水平的不斷提高，人工智能技術正在經歷飛速發展的過程，并逐漸走向成熟，被廣泛的應用于各種領域之中。在市場化的經濟之中，人工智能技術必然會被更多的人認知與熟識，真正感受到人工智能帶來的便利。我們有理由期待著人工智能真正成熟起來，并走入每一個人生活之中的那一天。

參考文獻

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作者簡介

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1.1機械電子工程的發展史

20世紀是科學發展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術、管理技術相結合而成的新的理論體系和發展領域。隨著科學技術的不斷發展，機械電子工程也變的日益復雜。

機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現在我們常見的現代機械電子產業階段，現代社會生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產周期短、產品質量高的高科技生產方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動化的基礎之上實現物料流和信息流的自動化。

1.2機械電子工程的特點

機械電子工程是機械工程與電子技術的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點：

1)設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術，如：管理技術、生產加工技術、制造技術等。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；2)產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。

機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術優化機械工程與電子技術之間聯系的人，在實際應用當中，優化兩者之間的聯系代表了生產力的革新，人工智能的發展使得這一想法變成可能。

2人工智能

2.1人工智能的定義

人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。

2.2人工智能的發展史

2.2.1萌芽階段

17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。

2.2.2第一個發展階段

在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語，從而引領了人工智能第一個興旺發展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發展使人們相信只要通過科學研究就可以總結人類的邏輯思維方式并創造一個萬能的機器進行模仿。

2.2.3挫折階段

60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。

2.2.4第二個發展階段

以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。不久之后，人工智能在商業化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。

2.2.5平穩發展階段

由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

3人工智能在機械電子工程中的應用

物質和信息是人類社會發展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產力水平低，人類社會以物質為首要基礎，僅靠“結繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產力的不斷發展，信息的重要性不斷被人們發現，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網絡的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發展離不開人工智能技術的發展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。

由于機械電子系統與生倶來的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關系就變得困難重重，傳統上的描述方法有以下幾種：1)推導數學方程的方法；2)建設規則庫的方法；3)學習并生成知識的方法。傳統的解析數學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統，如線性定常系統，對于那些復雜的系統由于無法給出數學解析式，就只能通過操作來完成。現代社會所需求的系統日益復雜，經常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學方式的替代手段。

通過人工智能建立的系統一般使用兩類方法：神經網絡系統和模糊推理系統。神經網絡系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值；而模糊推理系統是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網絡結構的形式以任意精度逼近一個連續函數；不同之處是：神經網絡系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義；神經網絡系統運用點到點的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式；神經網絡系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息；神經網絡系統輸入時由于每個神經元之間都有固定聯系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較小；神經網絡系統輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。

隨著社會的不斷發展，單純的一種人工智能方法已經不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統。綜合性的人工智能系統采用神經網絡系統與模糊推理系統相結合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經網絡系統便是一成功范例。模糊神經網絡系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網絡各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點函數，為神經網絡系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。

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中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

在早年的科幻電影中，總是會出現機器和人的_突，在不少該題材的電影中，機器人因為人工智能技術被賦予了生命，從而引發了一系列的問題。時至今日，該場面似乎已經成為現實，計算機人工智能技術已經得到非常廣泛的發展和應用，已經不單單應用在機器人領域，還在社會學、工業發展、哲學、游戲業等多種學科和行業中得到極為廣泛的應用。伴隨著互聯網技術的不斷發展和各種智能設備的“平民化”，人工智能技術在未來相當長一段時間內都還會是一個較為熱門的話題和學科。

1計算機人工智能技術概述

1.1人工智能技術的概念和提出

2016年，在世界范圍內有一個新聞被人們津津樂道。AlphaGo挑戰人類圍棋高手，并且以4：1的比分戰勝了世界圍棋冠軍李在石。這個被人們愛稱為“阿爾法狗”的人工智能機器人就涉及到了當下非常流行的一個話題：人工智能。

人工智能技術是計算機科學的一個重要分支，它指的是利用計算機的運行，使原本不具備自主意識的計算機硬件設備能夠以類似人類反應的方式，使計算機硬件實現表面上的“智能化”，從而使人類生活更加便捷的一種技術。傳統的人工智能技術被人們熟知和了解主要是在智能機器人領域，而我們這里所要討論的人工智能技術是范圍更加廣泛的，包括有虛擬現實技術、語音識別技術、自動處理技術、機器博弈技術、計算機神經網絡等多個分支、多個方面的技術總稱，并且隨著科學技術的發展和進步，人工智能技術的內涵和外延還將不斷拓展。

1.2人工智能技術的發展沿革

人工智能技術依托于計算機技術的發展而誕生，所以人工智能技術迄今為止仍然是一項“年輕”的技術，它在上個世紀五十年代由美國的“人工智能之父”麥卡錫提出，是一門涉及到了計算機技術、信息學、心理學、哲學等多個學科的綜合性學科。人工智能技術可謂命途多舛，在剛剛提出不到十年的時期，就進入了瓶頸期，直到上個世紀八十年代末才得以發展。在上個世紀八十年代后，隨著計算機技術的民用普及化以及互聯網的出現與發展，人工智能技術才得到長足的發展，在諸多分支領域中取得了不小的成就。

2計算機人工智能技術的實際應用

2.1人工智能技術的主要分類

人工智能技術是一項內涵非常豐富的技術，它并不僅僅指的是字面上的單純“智能”。人工智能技術從大的框架上分類主要包括四個方面的主要內容：（1）智能感知。智能感知顧名思義就是以計算機技術賦予無生命的設備模擬感知的功能，使機器能夠自主識別出人類常常通過感官感知的周圍事物；（2）智能學習。學習能力一直是人類區別于其他生物的最重要的能力，而人工智能技術在近些年也在該領域取得了突破性的進展；（3）智能推理。“阿爾法狗”能夠與人類對弈，固然有許多非常復雜的機制，但是其中最主要的一點就是其具備了一定的智能運算和推理能力；（4）智能運動。這項人工智能技術也就是一般人理解的狹義上的人工智能，最具代表性的就是智能機器人的發明和進步。

2.2當前人工智能技術的實際應用

當前人工智能技術在社會生活的各個領域和各個層面都得到了較為蓬勃的發展，受限于文章篇幅本文不可能將其一一列舉，這里筆者將具有代表性的幾項人工智能技術的應用進行簡要的羅列和分析。

2.2.1游戲人工智能技術

在當前時代中，“游戲”已經成為橫跨各個年齡段的一個非常熱門的詞語，在當前時代幾乎沒有人不知道計算機游戲，也基本上不存在沒有聽說過或沒有玩過游戲的人，尤其是青少年群體，盡管我們一直在詬病游戲對其的消極影響，但是不能否認，游戲已經成為當前不少人們生活當中不可或缺的重要組成部分。

經常接觸游戲的人都知道，游戲中有一個看不見、摸不著的事物，叫做”AI”，這個英文縮寫即是Artificial Intelligence，直譯過來就是“人工智能”。這里的AI人們常常理解為“游戲系統”。當然，游戲人工智能和學術上的人工智能還是存在一定的差異的，但是它在很多方面與學術人工智能是相得益彰的。例如，游戲AI與學術AI都具有一定的可信性，特別是游戲營造的虛擬空間中，人們幾乎感覺不到自己是在跟計算機交流，而總是身臨其境地認為自身在與其他的玩家進行溝通交流。

2.2.2工業生產應用

人工智能技術在工業生產中的應用非常廣泛，其在工業生產中主要應用到的人工智能分支技術是人工神經網絡。嚴格意義上來說神經網絡學科的誕生要比人工智能技術更早，但是隨著人工智能理論的誕生和發展，賦予了神經網絡技術更加廣闊的發揮空間。

當然，由于工業是一個非常龐大的概念，所以我們截取工業生產中的一個小的領域――鍋爐燃燒技術中的人工智能進行簡要的介紹。在鍋爐燃燒技術優化過程中，最重要的一點就是要進行算法上的優化。當前已經趨于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技術的重要類型之一。人工蜂群算法是一種仿生的算法，模仿蜂群在復雜環境中的活動，產生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多種算法，通過檢測鍋爐燃燒的狀態分析出燃燒的最佳運行狀態，并進行實時的調整。

當然，除了生產行業之外，令很多人都意想不到的是，在公共設施建設領域人工智能技術也發揮著非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建設中，常常用到故障樹分析法。這種方法是一種運用邏輯的方式來進行復雜分析，從而以許許多多基本的事件集合來體現總體系統的狀態。通過故障樹的建立，在出現問題的時候，公路內的隧道智能監控系統首先會發現異常，并且分析出具體的異常情形，分別分析和排除車檢器、CO/VI傳感器、火災感應器、FS/FX傳感器、風機、車道燈和照明等的異常，并將這些異常分支連接成完整的故障樹，在故障出現時能夠及時有效地預警并加以解決。

3計算機人工智能技術發展趨勢探析

3.1技術上會不斷有大的突破且應用領域更廣

人工智能技術是一項綜合性極強的學科，它主要依托于計算機技術的發展，并且涉及到多個學科和領域的內容。而計算機技術在經歷了剛剛誕生之后的大爆炸式發展之后，也會趨于平緩；與其他學科和領域的融合也在不斷地進行和深入當中，所以在當前科技背景下人工智能技g的發展趨于平緩是非常正常也合乎邏輯的。

但是未來，人工智能技術將會在技術上迎來不斷的大的突破。一方面，計算機技術還在不斷發展過程中，相對來說發展較為低級的人工智能技術有非常大的發展空間，在技術達到一定的積淀之后一定會迎來非常迅猛的發展；另一方面，當前人工智能技術在不少領域都處于淺嘗輒止的融合狀態，其并沒有達到緊密結合的狀態，所以在未來也有非常大的發展潛力。

另外，計算機誕生之初，體型非常龐大，其主要的功能是為了進行研究以及軍事用途。人工智能技術亦是如此，當前的科學技術條件下，人工智能技術還難以走進千家萬戶，現在所謂的“智能家居”也僅僅是“智能化”的初級階段而已，完全擔負不起“人工智能”的名頭。而隨著技術的發展，人工智能技術將會更加地“平民化”，將會真正走進千家萬戶，科幻電影中的智能機器人與人類和諧相處的畫面相信在不久的將來一定能夠實現。除了人們的日常生活之外，人工智能技術對人類社會影響最大的或許就會使交通和醫療領域，通過人工智能技術，未來的交通和醫療等將會真正實現全自動化，大大提升效率。

3.2倫理問題將會越來越受到人們的關注

從人工智能技術誕生之初，科學家就從來沒有停止過對該項技術的哲學思辨。科學家們在對人工智能技術不斷發展的情況下，也開始注意研究人類思維到底是什么樣的存在？機器到底是否能夠思考？未來人工智能如何跟人類和諧相處？這些問題直到現在也并沒有確定的答案。當前限于人工智能技術的發展水平依然并不太高，所以倫理問題即便被注意，也并沒有得到過多的重視，但是隨著人工智能技術在未來的不斷發展和進步，倫理問題將會成為一個繞不開的話題。該不該賦予智能機器人以適當的“人權”、誰來負責機器人的過錯、如何定位機器人的道德地位都將會是擺在科學家和每一個社會成員面前的重要課題。

所以在接下來人工智能技術將會在科學技術各個領域取得突破性進展的背景下，在研究人工智能技術的時候一定要注意技術和其他方面的內容一起提升、一起發展：（1）要堅持哲學觀念，以的觀點寄到技術的發展。要堅持科技是人類的造物，科技是人類認識世界和改造世界的手段，堅持人的主觀能動性和主體作用，以人為本，消除錯誤和不堅定的思想；（2）要提升民眾的科學知識素養。要想正視人工智能技術帶來的一系列問題，必須要在民眾中普及科學文化知識，讓人們對該項技術都有深層次的了解，就可以避免很多問題；（3）建立起健康的人工智能發展標準，合理規劃人工智能技術的未來發展方向和實際應用，將很多問題遏制在萌芽狀態。

4結語

不管我們是否承認，不管我們是否接受，計算機人工智能技術已經悄然走進我們的生活中，給我們的生活帶來越來越多的便捷。放眼未來，在經歷了三次工業及科學技術革命之后，下一次產業革命說不定就是以人工智能技術的更加成熟及廣泛應用為標志，或許在未來的某個時間，“人工智能+”將會取代當前的“互聯網+”，成為計算機科學技術領域的全新核心詞語。當然，在其發展過程中我們也必須要清醒地意識到人工智能技術并不是萬能的，它也存在致命的缺陷并且很可能對我們現存的倫理觀念產生顛覆性的沖擊和影響，所以我們有必要未雨綢繆，對計算機人工智能技術應用和發展的方方面面進行總結和研究，為該項技術的未來發展和人類的未來發展提供一個更為安全、穩定、和諧的技術環境，從而引領人類的向前進步。

參考文獻

[1] 曹少中，涂序彥.人工智能與人工生命[M].北京：電子工業出版社，2011.

[2] [英]瑪格麗特?A?博登編著.劉西瑞，王漢琦譯.人工智能哲學[M].上海：上海譯文出版社，2005.

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一、 機械電子工程的發展史

20世紀是科學發展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術、管理技術相結合而成的新的理論體系和發展領域。隨著科學技術的不斷發展，機械電子工程也變的日益復雜。

機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現在我們常見的現代機械電子產業階段，現代社會生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產周期短、產品質量高的高科技生產方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動化的基礎之上實現物料流和信息流的自動化。

二、機械電子工程的特點

機械電子工程是機械工程與電子技術的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點：

（1）設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術，如：管理技術、生產加工技術、制造技術等。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；

（2）產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。

機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術優化機械工程與電子技術之間聯系的人，在實際應用當中，優化兩者之間的聯系代表了生產力的革新，人工智能的發展使得這一想法變成可能。

三、人工智能

人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。

四、人工智能的發展史

1 萌芽階段

17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。

2 第一個發展階段

在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語，從而引領了人工智能第一個興旺發展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼整理佼者。人工智能在這一階段的飛速發展使人們相信只要通過科學研究就可以總結人類的邏輯思維方式并創造一個萬能的機器進行模仿。

3 挫折階段

60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。

4 第二個發展階段

以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。不久之后，人工智能在商業化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。

5 平穩發展階段

由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

五、人工智能在機械電子工程中的應用

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人們對于意識的探索和研究已有悠久的歷史，近年來對意識的研究更受到了科學界越來越多的關注，但遺憾的是，在今天的科學中，對于意識許多問題仍是十分模糊的。諸如意識是如何起源的，意識的本質特性究竟是什么，意識對人的作用到底有哪些，意識的各種作用又是以什么方式實現的等一系列的問題，在現有的科學理論中是說不清的。這些都是意識研究的重要內容。

在本篇文章中，筆者主要是想介紹些意識研究中的人工智能問題，人工智能與人類智能的比較，以及筆者對人工智能是否能具有人類意識進行獨立思維的想法。

1關于人工智能

“人工智能”一詞最初在1956年Dartmouth學會上被提出的，后被研究者們發展和延伸出了眾多的理論，人工智能的概念也不斷地被擴展和豐富。人工智能是一門富有挑戰性的科學，涉及到計算機、心理學和哲學等多個領域。就本質來說，人工智能是對人的思維的過程和程序的一種模擬。對人的思維的模擬可從兩方面來進行模擬：一是結構模擬，仿照人類腦結構機制而制造出的“類人腦”的機器，但是由于人類對于自身的大腦和思維過程至今還沒有一個明確的認識，所以這種可能性并不大，仍需要不斷地探索；二是功能模擬，不是從人腦的內部結構上，而是從人腦的功能過程上來進行的模擬，現代電子計算機就是此種類型的模擬。

人工智能發展的50年間，人們對人工智能的認識經歷了多次變化和范式轉化過程，從符號主義、聯結主義到行為主義，人工智能研究中智能思想的行成以及認識的變化吸取多元學科理論和方法，在假說和實證、改變和重構的經驗積累和實踐選擇中發展。模擬人類思維、心靈復雜現象的人工智能學科研究勢必遵循多元的研究取向和方式，并逐步向實體智能化發展，即逼近人體智能的發展。

2人類智能和人工智能的比較研究

人類智能和機器智能的比較研究是意識科學研究的一個重要的必不可少的方面。我們對于人工智能的研究，可通過繼續探討和研究意識科學，將意識科學中的一些原理應用到設定的程序里，他們之間的原理是互通的，作用是互相的。對于人類智能和人工智能的比較研究，可以從3個層次來進行。

一是物質層次。考察人腦和智能機在物質結構和物質運動上的特點和規律以及它們的相通和相異點。

二是信息和程序層次。考察人腦和智能機在信息形式和程序結構及程序運作上的特點和規律，并對它們進行比較。

三是意識層次。考察人腦和智能機在概念、命題和命題系統方面的建構機制及其不同的特點，分析和比較人腦和智能機在學習和記憶上的過程、方法及機制，考察和比較人腦和智能機在問題解決的策略和方法上的優劣等。

就意識和智能研究來說，研究的重心應該是在第3個層次，前兩個層次的研究都應該圍繞第3個層次的研究進行。

考慮到人類智能與機器智能的類似性和人類智能研究的各種現實困難，所以在意識科學研究中加強人工智能與人類智能的比較研究不僅十分有意義，也十分必要，而且這種研究也必將大大促進人類意識科學和人工智能學的發展。

3人工智能能否超過人的智能

人工智能從科學理論上來說，雖然具有超強的記憶能力，快速處理數據、搜索信息的能力，以及準確的執行能力，但是它不能夠進行自主的學習，它沒有想象力，它沒有屬于自己的靈魂。從哲學量變質變的角度講，人工智能的發展必定會產生質的飛躍，發展越來越完善。但是究竟能不能實現人工智能的思維和意識，這也沒有絕對的答案。世界還是充滿了神秘和奇跡的，筆者相信人類再怎么發展也不會揭開所有的謎團，總有謎存在。宇宙會出現什么奇跡、發展成什么樣子，并不能都會為人所控制和預料的。

在2001年發行的電影《人工智能》產生了很大的影響，這是著名導演斯皮爾伯格的作品。影片不僅敘述了一個感人的故事，而且向觀眾展示了不可思議的未來的“人工智能”，這些目前看來尚可稱為“奇觀”的世界。

影片內容是說在21世紀的中期，由于全球氣候變暖，導致南極和北極冰雪熔化，形成一片片大海，地球上的很多城市均被淹沒，在此時科學技術已經達到了非常高的水平，人工智能機器人業已被發明出來，用以應對惡劣的自然環境，這是應對惡劣自然環境的現代科技手段之一。這種先進的機器人，擁有著人類一樣的外表，擁有著人類的喜怒哀樂，還可以像人類一樣感知自己的存在。影片中的主角大衛就是一個像人類一樣擁有著正常思維、思想和感情豐富的機器人，但它不會像人一樣自然地成長及死亡，他擁有人鮮活的外表和思想，身體內部卻是機器零件。他始終不能像人一樣得到人類的愛，于是渴望變成真正的人類，踏上了尋找藍仙女的旅程。

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一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

篇（10）

檔案管理是一項重復繁瑣、枯燥乏味、并容易出錯的工作，但在人工智能時代，這種局面在未來將會有較大的改觀。人工智能在檔案管理領域的應用將推動檔案資源數字化、管理網絡化、智能化、用戶使用便利化，對檔案管理和社會服務的影響會是革命性的，呈現一種完全不同的情景。

一是存儲數字化，檔案柜架消失。這包括檔案的數字化采集和數據庫建設。檔案數字化采集指使用專業化的數字設備，將實物與聲像檔案中的圖文，轉化為數字化信息，實現檔案采集的目標;數據庫建設則是用數據庫將收集和編碼的檔案數據存儲和管理起來。概括起來就是檔案生產資料的智能化。

二是無人檔案館，檔案的收集、整理、分類、歸檔智能化，這包括網絡檔案信息資源智能收集、數字檔案信息資源智能分類與檢索、智能化檔案價值鑒定和智能化檔案安全管理。在檔案工作中可以應用人工智能，包括應用自然語言處理、模式識別和機器學習的相關科學技術對數字檔案信息資源進行智能分類，以及應用神經網絡算法來讓計算機做檔案開放鑒定，它通過模仿人腦的機制來解釋和處理數據，建立大腦神經網絡系統傳遞信息，分析圖像、聲音和文本。機器鑒定檔案會有以下三個優點：鑒定標準統一，效率高， 無須相關專業知識即可鑒定。簡單說，人工智能將使檔案管理生產力大幅度提升。

三是檔案管理關系將被重新定義，呈現的是全時空機器關系。常言說“生產力決定生產關系，生產關系反作用生產力，生產力與生產關系需要相互適應，并且在矛盾中相互促進發展”。人工智能進入檔案管理領域，也將帶來檔案 管理關系的重大變化，這種關系的解讀可以從人工智與檔案工作者、人工智能與檔案服務、人工智有與檔案使用者。任何一種新技術在檔案工作中應用的初期都會使檔案工作者產生一定的抵觸情緒，特別像人工智能這樣的技術，可以應用到檔案工作的方方面面，勢會顛覆檔案工作者的原始認知，這需要通過教育來改變。

近年來，隨著大數據的快速發展，人工智能技術已經被廣泛應用于人們的生活生產中，其應用也將為檔案管理工作帶來了一系列歷史性變革與發展。人工智能技術應用于檔案管理中可以實現智能分類檢索與智能安全管理，滿足用戶對檔案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省檔案館與國家級AI+檔案聯合實驗室（國家檔案局檔案科學技術研究所和科大訊飛股份有限公司聯合成立）（以下簡稱“聯合實驗室”）共同簽訂戰略合作協議，同時為“國家級成果應用示范基地”揭牌。一項用于檔案管理的“黑科技”—科大訊飛檔案機也在今天正式亮相。AI賦能，成效顯著。目前實驗室成功利用智能語音識別和實時轉寫技術實現口述征集，實現了智能語音檔案著錄，音、視頻數字檔案檢索利用等這些革命性成果，極大的提升了檔案工作的效率;用OCR技術識別民國繁體文書類檔也取得突破性進展，識別率85%以上，達到可用級別;尤為重要的是，基于機器學習的檔案數字化加工系統研制及知識庫建設，利用OCR識別與智能語音“雙結合”方式以及檔案行業規則和知識庫學習，對數字化加工應用的創新，整體效能提升40%以上。這些先進成果和技術應用，為聯合實驗室和浙江省檔案館的合作奠定了堅實的基礎。雙方合作以后，聯合實驗室將利用自身的技術、人才、產品、服務等核心優勢，浙江省檔案館提供權威、專業的檔案管理研究資源支持，雙方共同制訂“人工智能+檔案”科研成果應用及推廣的可行性方案規劃設計，共同推動相關成果在區域性國家重點檔案保護（華東）中心和浙江省檔案館的國家重點檔案保護與開發、口述歷史采集室建設運行、音視頻檔案整理利用、檔案開放鑒定、檔案著錄等工作中的成果轉化及推廣，創新檔案管理工作模式，提升“智慧檔案”建設水平。聯合實驗室首款產品—訊飛檔案機，以檔案信息安全為基礎，具備高保密性。可隨時隨地進行口述史的征集整理;重大活動全過程記錄建檔。產品上手簡單，操作便捷，是實驗室首款既有顏值又有才華的檔案專業人工智能創新型產品。浙江省檔案館目前正在進行一系列口述歷史的搶救性采集整理工作，從此前走訪浙江籍名人，到接下來走訪浙籍老藝術家、抗戰老兵，包括檔案機在內的人工智能黑科技都將發揮巨大的作用。

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。自誕生以來，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，基于技術革命的大膽預測，未來人工智能帶來的科技變革，將會是人類智慧的一大挑戰。綜上所述，傳統的檔案提供利用服務方式一般包括閱覽服務、展覽服務和咨詢服務等被動方式實現，而新型的檔案提供利用服務方式主要是網站服務、新媒體服務、精準推送服務等主動方式實現。人工智能可以應用大數據人工智能對使用者的需求進行深度挖掘，及時準確地掌握使用者的個性化需求，真正地實現“以用戶為中心”的現代檔案服務，包括“萬物互聯”“萬物智能”“無時不在”“無處不聯” “無所不有”的等智能服務特點。

參考文獻

[1]張江.淺析人工智能技術在檔案管理中的應用與發展[J];決策探索（下）;2018 年08 期.

[2]楊洋.人工智能技術的發展及其在教學中的應用[J];軟件導刊（教育技術）;2018 年07 期.

篇（11）

一、引言

隨著計算機技術的不斷發展與普及，依賴于計算機技術而發展起來的人工智能技術也在各個領域內得到了較大的發展。現階段，將人工智能技術與電氣工程自動化相結合，已經得到了人們的廣泛關注。將人工智能技術應用到電氣工程自動化中，不僅可以增強控制系統的穩定性，改造電氣設備系統；而且還可以提高電氣設備的智能化水平，加快其生產效率。因此，智能化與自動化的結合已經發展成為了一個新領域，有待于我們去開發研究。所以，本文就將人工智能在電氣工程自動化中的應用做了簡要的探討，為大家提供一些建議。

二、人工智能技術的優點

人工智能技術主要是指那些用于延伸、模擬、擴展的關于人類的一些智能的技術、方法和理論，并且把它們用于開發與研究新的科學領域的一門較為新興的科學技術。人工智能的研究目標就是讓機器可以完成一些需要人類的智能參與才可能實現或者是完成的工作，其本質上來講，還在計算機科學的范圍之內，是其一個分支。目前，這個領域需要研究：語言識別、機器人、自然語言處理、專家系統、圖像識別等問題，將其應用到電氣工程自動化領域還是有比較大的優點的。

（一）調節操作更為便捷

傳統的電氣工程自動化領域內的電其系統與設備在其運行的過程中總是會出現許多的不可控因素，并且其系統也變得越來越復雜。利用傳統的控制器，很難實現對其進行精確控制，因此，自動化的控制效率也不太高。而將人工智能技術引入電氣工程自動化領域內，控制器不再設計關于被控對象的模型，所以，在源頭上杜絕了出現不可控因素的可能性，使新型的控制器在其精密度上得到了不斷地提高。而且，即便是缺乏應有的技術、操作經驗較少的人，也可以通過設計相應的數據去操作它們，所以其運用的語言、運行的環境都較為的簡單，調節、操作起來都比較的方便。

（二）削減了人力投入

在傳統的電氣工程自動化中總是需要依托許多的電氣設備，其操作的過程也是比較的復雜，倘若想要檢測實時的數據，檢測系統的運行狀態則需要外接線路，因此需要大量的人力資源其保證復雜的電力系統可以正常的運行。

而將人工智能技術引入其中，它可以部分替代或者是全部替代人類的腦力勞動，并且還可以實現及時地將有效信息進行采集、傳輸等，而且還不需要外接許多線路，同時還能可以完成數據的處理與分析。在這之間可以省去許多的繁瑣工作，削減了人力資源的投入，進而節約了投資的成本[1]。

三、人工智能在電氣工程自動化中的應用

（一） 在電氣故障診斷中的應用

電氣故障診斷是以模式識別和信號處理為基本的方法和理論，以技術檢測和故障機理為基礎，通過電氣設備運行中的信息，去識別其運行的狀態，然后找出故障的起因，確定故障的部位與性質，最后提出與之相對應的對策。

隨著電氣系統與設備變得日漸的復雜，隨之也帶來了較多的問題，如設備的可用性、可靠性、安全性、可維修性等，因此，這也推動了電氣設備診斷技術與故障機理技術的研究。并且伴隨著數字信號處理技術與計算機技術的不斷發展，人工智能在電氣故障診斷技術中也得到了廣泛的應用，其中，模糊理論、專家系統等在人工智能處理電氣故障診斷中，應用的最為廣泛，其優點也是顯而易見的。

（二）在電氣控制中的應用

傳統的電氣工程自動化控制的日常操作往往擁有較為繁瑣的操作步驟，并且還擁有較為嚴格的操作過程，需要投入大量的人力資源，在這個過程中還難免會出現一些原本可以避免的人為的差錯。

然而將人工智能技術應用于電氣控制中，不僅可以降低電氣控制中的人們的工作量，而且還可以簡化操作流程，提高其操作的效率。人工智能技術是根據早已在計算機中設定好的程序，去控制電氣工程的正常運行。有時，在智能機器的內部會出現好幾個環節同時運行的情況，此時，則需要好幾個不同的編程程序，去控制電氣工程這一整個的運行情況。這時人工智能就可以及時地對運行數據與理論情況進行對比與分析，最大限度地降低差錯出現的可能性；對各個環節實現嚴格的控制，及時地報警可能出現的差錯[2]。

（三）在電氣優化設計中的應用

傳統的設計電氣的方式是采取將人工豐富的經驗與實驗方法相結合的方式進行的，這是一項極其復雜的工作，不僅需要掌握有關電路、電氣的專業知識，而且還需要較長時間的工作經驗以及上時間在設計上的積累，即便是擁有了以上這兩個方面的因素，也很難達到預計的效果。

但是，由于計算機的發展和人工智能的不斷突破，電氣設計中計算機輔助設計的組分越來越多，人為的手工設計占據的分量越來越小了，這樣便致使產品的開發周期不斷地被縮短。在人工智能中，最常用的方法就是遺傳算法了，它可以改進和優化電氣的設計，很適合產品的優化設計，是一種比較先進的優化算法[3]。

四、結語

將人工智能應用到電氣工程自動化中，組建了一個全新的應用系統，該系統可以模擬出人類大腦的判斷活動，提高電氣工程自動化的穩定性與控制精度，不斷地提高其工作的效率和質量，有利于我國電氣自動化朝著健康有效的方向不斷地發展。

參考文獻：