人工智能論文【實用】
在社會的各個領域，大家總免不了要接觸或使用論文吧，論文是指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章。那么一般論文是怎么寫的呢？以下是小編為大家整理的人工智能論文，僅供參考，大家一起來看看吧。
人工智能論文1
內容摘要：人工智能作為20世紀以來發展極為迅速的一個學科領域，其對社會的影響也越來越引起人們的重視。本文試圖從STS的角度著重說明人工智能對人類的經濟利益、社會和文化生活等方面的影響。
關鍵字：人工智能、經濟利益、社會和文化生活
人工智能，也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。人工智能的研究及應用領域包括問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動程序設計、專家系統、機器學習、人工神經網絡、機器人學、模式識別、機器視覺、智能控制、智能檢索和智能調度與指揮等等。自人工智能出現以來，科學家們在這些領域的研究已經取得了非常驚人的成果，同時，這些人工智能研究成果也證明了在某一特定方面計算機可以超越人的能力。人工智能的發展已對人類及其未來產生深遠影響，這里我們拋開其對科學技術發展中的作用不談，從STS的角度著重說明這一技術對人類的經濟利益、社會和文化生活等方面的影響。
一、人工智能對經濟發展的促進
人工智能系統的開發和應用，已為人類創造出可觀的經濟效益。科學家要發展人工智能技術是需要很大的投入的，咋看起來不僅沒有促進經濟的發展，反而是在大量消耗著資金。其實，在當今時代，技術的發展是以人類的意志為轉移的，人類開發人工智能最主要的目的還是要為人類服務，當然經濟利益的回報，無疑是最直接最有效的，尤其是對企業而言，如果這個技術能為其帶來高額的經濟利益，那無疑會得到優先的發展。 人工智能對經濟的促進作用不單是對個別企業和行業，隨著計算機系統價格的繼續下降，人工智能技術必將得到更大范圍的推廣，產生更大的經濟效益。專家系統的應用就是一個很好的例子。
一般的說，專家系統是一個智能計算機程序系統，其內部具有大量專家水平的某個領域的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來解決該領域的問題。①也就是說，專家系統是一個具有大量專門知識的系統，它應用人工智能技術，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。
成功的專家系統能為它的`建造者、擁有者和用戶帶來明顯的經濟效益。用機器執行任務而不需要有經驗的專家，可以極大地減少勞務開支和培養費用。由于軟件易于復制，所以專家系統能夠廣泛傳播專家知識和經驗，推廣應用數量有限的和昂貴的專業人員及其知識。而且如果保護得當，軟件能被長期地和完整地保存，并可根據該領域知識的發展及時更新。
專家系統在比較專業的領域有著十分光明的前景，比如醫療領域。即使是很專業的①蔡自興，徐光佑。人工智能及其應用。清華大學出版社。20xx年9月
醫生也難以同時保持最新的治療方案和方法，而專家系統卻能迅速地更新和保存這類建議，即提高了醫院的經濟效益，也讓病人可以得到最好的治療。
雖然現在的專家系統仍然只能是局限于某些領域，而且由于沒有固定的算法，還要在不完全、不精確或不確定的信息基礎上作出結論，準確性還有待保證。但是隨著人工智能的發展，專家系統也在不斷完善，相信將來這項技術就可以大規模，有可靠的應用在許多領域，可以讓最多的人享受到最好的服務。
二、人工智能對文化生活的影響
同時，人工智能也對人類的文化生活產生了深刻的影響。比如勞動就業方式的改變、社會結構的改變、以及思維方式的變革等等。
首先，在勞動就業問題上矛盾將會比較突出。由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動整個社會的勞動效率將會有極大地提高，但同時也會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業。尤其是人工智能在高科技和工程中的應用，會使一些高級人才也失去介入信息處理活動的機會，甚至不得不改變自己的工作方式。如果不能很好的處理人工智能和人類的合作關系，技術的進步不僅不會給人類帶來福音，帶來的反而是人類對自身價值的否定。
其次，是社會結構的變化。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔心它們的發展會引起新的社會問題。實際上，未來的社會結構將會由“人——機器”的社會結構，發展為“人——智能機器——機器”的社會結構。現在和將來的很多本來是由人承擔的工作將由機器人來擔任，因此，人們將不得不學會與有智能的機器相處，并適應這種變化了的社會結構。
再次，是思維方式與觀念的變化。人工智能的發展與推廣應用，將影響到人類的思維方式和傳統觀念，并使它們發生改變。例如，傳統知識一般印在書本報刊或雜志上，因而是固定不變的，而人工智能系統的知識庫的知識卻是可以不斷修改、擴充和更新的。又如，一旦專家系統的用戶開始相信智能系統的判斷和決定，那么他們就可能不愿多動腦筋，變得懶惰，并失去對許多問題及其求解任務的責任感和敏感性。那些過分依賴計算器的學生，他們的主動思維能力和計算能力也會明顯下降。過分地依賴計算機的建議而不加分析地接受，將會使智能機器用戶的認知能力下降，并增加誤解。因此在設計和研制智能系統時，應考慮到上述問題，盡量鼓勵用戶在問題求解中的主動性，讓他們的智力積極參與問題求解過程。
當前的“Net Generation”也是計算機與互聯網對人類文化及發展的影響的例子。“Net Generati on”這一代人是精通互聯網的一代，他們沿著科技進步的軌道，在日常生活的許多領域都超越了父輩，并且相信他們自己更能促進時代的快速發展。在人類教育過程中，這一代的思維模式及教育方式對以往的文化、價值觀教育模式都有著很大的沖擊，同時也對人類的社會進步、經濟發展和文化提高都有巨大的影響，隨著時間的推進和技術的進步，這種影響將越來越明顯地表現出來。
三、人工智能帶來的社會擔憂
人工智能在給它的創造者、銷售者和用戶帶來經濟利益的同時，就像任何新技術一樣，它的發展也引起或即將出現許多問題，并使一些人感到擔心和憂慮。美國科幻作家阿西莫夫1950年在《我是機器人》中提出了“機器人三守則 ”，即（1）機器人必須不危害人類，也不允許它眼看人類受害而袖手旁觀。（2）機器人必須絕對服從人類，除非
這種服從有害于人類。（3）機器人必須保護自身不受傷害，除非為了保護人類或者是人類命令它作出犧牲。雖然這只是科幻作家的希望與理念，但是在人工智能及認知科學研究中，這樣的守則也映射出人們對人工智能研究的期待與要求。
針對人工智能和人類的關系問題。出現了這樣的疑問：“誰將是未來地球上的支配物種，人工智能機器還是人類？”針對這一問題，也出現了兩種不同的聲音，即宇宙主義者和地球主義者。支持制造人工智能機器的集團，稱之為“宇宙主義者”（Cosmist），宇宙主義者認為，人工智能機器如果被制造出來，它們遲早會發現人類是如此的低等，像一個有害物，從而決定來滅絕我們，不論以什么樣的理由。因此，宇宙主義者已經準備接受人類被滅絕的風險。宇宙主義者試圖去最求整個宇宙的利益最大化而拋棄人類自身的重要性，這是一種很理想又偉大的自我犧牲精神，但是犧牲的結果如何，可能他們自己也不知道。
與此相反，強烈反對制造人工智能機器的集團，稱之為“地球主義者”（Terran），他們反對人工智能的開發，因為他們擔憂，人工智能的發展必定會發起對人類的清洗，從而導致人類的滅亡，這樣的結果是這群人類中心主義者所無法接受的。
現在的人工智能技術還遠沒有達到上面所講的程度，但是隨著它的發展，人和智能機器人的關系必定會是人類需要解決的問題之一。同時我也認為人工智能的一些影響，在現在是看不到的，也可能是我們現在難以預測的，但不管這種影響是積極的還是消極的，可以肯定，人工智能將對人類的物質文明和精神文明產生越來越大的影響。
人工智能論文2
【摘 要】隨著信息技術的發展和網絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網絡遠程教育迅速發展，然而由于計算機網絡遠程教育發展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能技術的引入，則使計算機網絡教育水平提升到一個全新的發展臺階，并展現了其廣闊的發展前景。本文對人工智能技術在計算機網絡教育中的應用進行了淺顯地探析。
【關鍵詞】計算機 人工智能技術 系統
人工智能(Artificial Intelligence)是研究使計算機模擬人的學習、推理、思考、規劃等思維過程和智能行為的學科，用過對計算機實現智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計算機，使計算機實現更高層次的應用。隨著信息技術的發展和網絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網絡遠程教育迅速發展，然而由于計算機網絡遠程教育發展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計算機網絡教育水平提升到一個全新的發展臺階，并展現了其廣闊的發展前景[1]。
一、人工智能技術概況
人工智能是通過研究人的智慧機理和思維過程，利用計算機體現和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內取得飛速的發展，已經成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進行信息分析處理時可以采取語音識別，實現人機對話，所以其應用范圍自其發展以來逐步向諸多領域擴展，如醫學、建筑學、地質學、機械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統、機器人、自然語言處理系統、博弈等。人工智能具有理解經驗并從中學習、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環境做出反應、在解決問題時使用推理進行有效的推導、能處理復雜的情況、應用知識控制環境等諸多能力。人工智能是一個知識信息系統，知識在人工智能中占據重要的地位，計算機的智能只有通過對知識的發現、儲存、學習、推理和決策才能展現出來。人工智能主要有以下優勢：首先，由于知識儲存與計算機系統中，為人們知識傳播和復制帶來了極大的便利，計算機網絡技術的發展，使知識的傳播和復制突破時間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統拓展了知識信息獲取渠道，同時在某些任務處理的質量和速度上，人工智能展現的能力驚人的能力，遠非人類所能及[2]。
二、人工智能技術在計算機網絡教育中的應用
(一)智能決策支持系統
智能決策支持系統(IntelligentDecision Support System)是由決策支持系統與人工智能結合的.產物，在網絡教育領域的應用展現出廣闊的發展前景。智能決策支持系統在數字圖書館中的應用，則使得決策目標和進行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時對各種備選方案進行選擇、優化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準確、有效[3]。
(二)智能教學專家系統
智能教學專家系統ITES(Intelligent Teaching Expert System)是傳統CAI系統轉向的主要方向，是一種開放式交互教學系統，通過智能教學專家系統利用計算機對專家教授教學思維的模擬，從而為教學提供一個良好的智能環境。一方面，學生可以通過智能專家系統獲取知識，另一方面，智能教學專家系統能根據學生的具體實際情況(包括知識儲備、能力、學習方式等)進行知識傳授，從而使教學效果大大提升。在智能教學專家系統中，智能計算機輔助教學占據重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習，并在教學內容理解的基礎上，形成問題解決方案，同時還能自動生成和理解自然語言;其次，能根據學生的自身實際情況，對學生的學習內容和教學進度進行合理調整，并對教學內容具有解釋咨詢的能力;再次，能對學生的錯誤進行判斷，評價學生學習行為，并幫助學生糾正錯誤，同時使自身教學策略得到完善。
(三)智能導學系統
智能導學系統(Intelligent Induct-learning System)是現代繼續安吉網絡教育系統的重要組成部分，是實現計算機網絡教育項目的保障。通過智能導學系統，能為學生提供一個良好的學習環境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學習者獲得學習的全方位服務，進而達到學習的成功。智能Agent技術的智能導學系統，可根據學生的具體情況制定符合學生實際的導學策略，并為學生提供個性化、針對性的服務。在這種導學策略下，系統不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規劃、調整學習內容和進度，同時能針對信息反饋內容及時修正導學策略，使導學策略更加合理科學[4]。除了上述3各種系統在計算教學中的應用，還有智能仿真技術(Intelligent Simulation Technology)、智能硬件網絡IHN(Intelligent Hardware Network)、智能網絡組卷系統INES (Intelligent Network Examine System)、智能信息檢索引擎 (Intelligence Information Retrieval Engine)等系統在計算機網絡教學中應用，這些人工智能在計算機網絡教學中的應用，共同推進了計算機網絡教學的發展。
三、結語
計算機網絡教育中加強對人工智能技術的引入，使我國現代計算機網絡教育呈現蓬勃發展的態勢，通過多種智能系統的應用，使計算機網絡教育的學習環境得到極大的改善，計算機網絡教育的時空制約進一步突破，大大延伸了計算機網絡教育的服務領域。隨著人工智能技術在計算機網絡教育中應用的深入研究和發展，未來計算機網絡教育的個性化將會更加突出，遠程教育也將實現更好的發展。
參考文獻：
[1]潘瑞玲，余輪.具有Agent功能的遠程教育系統的設計[J]. 福州大學學報(自然科學版). 20xx(03)：105-106.
[2]何丕廉，蘇成君，郝禎亮.網上虛擬教室中筆記系統的設計與實現[J]. 計算機工程與應用. 20xx(18)：239-241.
[3]李力.關于采用AGENT技術構建遠程教育智能導學系統的研究[J]. 電化教育研究. 20xx(05)：177-178.
[4]地麗熱巴克依木，劉界，黃冠. 人工智能技術在遠程教育中的應用現狀與前景[J]. 新疆師范大學學報(哲學社會科學版). 20xx(04)：301-302.
人工智能論文3
摘要：隨著科技的不斷進步與發展，電氣工程自動化控制中的智能技術運用的越來越廣泛，其主要功能是將數據和信息進行自動化操作和處理，提高電氣工程運轉效率，減少員工的壓力和工作量。本文針對電氣工程自動化控制展開探討，分析其智能技術的實際運用與具體操作。
關鍵詞：電氣工程；自動化控制；智能技術；應用探析
隨著科技的不斷發展與進步，人們的日常生活與工作逐步向智能化、自動化、科學化轉型，智能技術的廣泛運用不但方便了人們的起居飲食，還被應用于工作科研中，提高工作效率和質量。在電氣工程領域，智能技術用以協助自動化控制，進行數據、信息的采集、計算、統計、處理等工作，滿足了電氣工程的日常工作量，減少人工計算的出錯率，提高信息交換效率的同時減少重大問題的出現，其操作技術越來越成熟，發展前景十分廣闊。
1電氣工程自動化控制中智能技術的具體特點
1.1無人化操控與自動性
電氣工程的自動化操控中最顯著的特征便是其自動性，而智能技術的充分運用，大大提高了無人化操控與自動性的工作效率，使自動化操控更具科學性。一方面，智能技術的運用能夠滿足電氣工程自動化控制中無人操作的基本要求，并且比傳統的人工作業效率高；另一方面，只需針對工程的基本工作內容編制智能程序，便能實現其自動化操作，降低了人力資源的使用成本，還能提高質量和效率，不光適用于電氣工程的具體應用，還深受人們的喜愛和青睞。
1.2對數據的處理準確性高、一致性強
電氣工程的自動化控制中，最主要的作業內容便是進行數據的處理和分析。面對大量的數據和信息流通，計算工作量龐大，信息評估分析復雜，傳統的人工處理可能存在壓力大、工作量多、出錯率高等難題，但這在智能技術面前便是小菜一碟。通過運用智能化控制器，任何數據和信息的登記工作都不會被遺漏、出錯，并能夠進行準確高效的計算和評估，即使在面對不常使用的數據信息，依舊能夠根據工作需求展開分析評估。由此可見，智能技術在電氣工程自動化控制中的應用呈現出準確性高、一致性強、可控性高等特點，控制過程簡單且方便，針對對象范圍大，是幫助電氣工程長久發展的有利技術。
1.3數據信息可視化
電氣工程的自動化控制中經常打交道的對象便是各種流通傳播的信息數據，對于龐大的數據內容，倘若不能直觀地看出數據的變化與調整，工作人員便不能正確分析工作是否出現差錯。而智能技術能夠針對已收集的數據形成直觀的圖像或者文字，將難以理解的數據信息轉變成簡單易懂的圖形，方便觀察與分析。
2智能技術對電氣工程自動化控制的意義與重要性
2.1智能技術為電氣工程自動化控制提供理論基礎
智能技術不單單運用于電氣工程的自動化控制中，在其他行業領域中涉及面也頗多，因此其具有極強的綜合性和科學性，不但幫助電氣工程自動化控制有效運轉，還是其理論基礎的主要來源。一方面，智能技術在長期的電氣工程發展過程中，積累了實際操作的經驗和專屬的理論基礎，為其工作運轉編制了專有的程序語言；另一方面，電氣工程的自動化控制中積極采用智能技術的有利部分，根據其科學原理找出適用于自身領域的基本功能，對技術手段加以改良和優化，并主動借鑒其他領域中智能技術的優勢。智能技術的益處不光在于減少了人力資源的成本投入，優化人力資源的配置，更重要的是為電氣工程提供理論基礎，有利于整個電氣工程自動化控制的系統運行。
2.2智能技術使電氣工程自動化更加簡潔、準確
對于工作復雜、數據量龐大的電力系統，智能技術的運用能將其簡潔化，并提高自動化控制的準確性。電氣工程的自動化控制中常常會出現相關參數變化，這將影響電力系統的正常運作與有效管理，給其控制帶來一定的困難。而智能技術的應用能簡化電氣系統的工作流程，優化、完善自動化控制性能，并在極大程度上提高數據信息的準確性，避免參數變化造成的工作事故，從源頭上解決事情，才能減少電氣工程工作出錯率，優化自動化控制，有利于提高整個電力企業的工作效率和質量。
3電氣工程自動化控制中智能技術的具體應用與操作
3.1對電氣工程自動化控制的病因進行有效診斷
電氣工程自動化控制常常會不可避免地出現一些工作事故，造成電氣工程系統出現故障與損壞，無法正常工作。面對此種情況，倘若采取傳統的人工診斷法是無法正確判斷出事故病因的，不僅需要專業、經驗豐富的工作人員，并且整個診斷過程難度大、過程復雜、要求嚴格，診斷過程如果出現偏差或者失誤，前期的準備工作和檢查工作便前功盡棄。因此，人工檢測是無法滿足高要求的電氣工程自動化控制需求的，積極利用智能技術，充分發揮其高度的科學性與正確性，在診斷過程中能將失誤和出錯降低到最小，不僅大大提高診斷的正確性和科學性，還縮短檢測時間，提高工作效率，減少電氣企業的經濟損失。
3.2優化電氣工程自動化控制中的`整體設計
傳統的電氣工程自動化控制需要專業的設計人員進行工程的設計與配置，他們在設計過程中需要反復進行人工測量和改進，不僅消耗了大量的人力，而且工作效率低、質量不高。為保障電力工程的高效運用，電力企業便提高了對設計人員的專業素質要求，不光需要專業的設計知識還要具備高度的計算能力。而智能技術的運用能夠減少設計人員的工作壓力，利用專業的軟件設備進行電氣工程自動化控制的基礎設計，將人工化轉為智能化、科學化，將智能機器測量替代傳統的人工測量，不僅大大提高了設計過程中數據的準確性與精密度，還減少工作人員的工作壓力和工作量，增加工作效益與質量，增多設計樣式和內容，保障電氣工程自動化控制的正常高效運轉。
3.3通過PLC技術加強電力工程系統安全度
電力工程的自動化控制中經常運用到PLC系統這一項智能技術，作為主要的輔助系統，其協助控制室進行自動控制或者手動控制，并能夠通過其他的傳感設備和機器進行遠程傳輸，根據現場的傳感器內容進行顯示屏的實際監控和操作，是協助電力工程自動化控制的有利技術之一。一方面，該技術的運用極大程度上提高了電氣系統的自動操作性，并且實現了遠程控制與數據傳輸，方便操作和提高工作效率；另一方面，PLC技術的監管功能能夠監測電力系統工作是否正常運行，提高其安全性。
3.4神經網絡系統的控制
電氣工程的自動化控制常與大量的數據“打交道”，有效利用神經網絡系統能夠針對以往提供的數據進行分析，并采用反向學習法進行電氣驅動系統的監管與測量，得出具有前瞻性的數據反饋。另外，神經網絡系統還具備極好的抗噪性能，面對數據與信息的處理工作，能夠在沒有控制模型的狀況之下展開分析。除此之外，高度的可靠性也是神經網絡系統的一大優勢，面對大規模的數據與信息，系統的多個傳感器能夠進行同時工作，保證工作效率的前提下不會出現系統故障、紊亂現象。
4電氣工程自動化控制中智能技術的未來發展趨勢
4.1智能技術應更加科學化、實用化
當前，我國各行各業紛紛采用電氣工程自動化控制技術，不單單局限于汽車等交通設備建設領域，還包括一些機器、電器的生產制造，其涉及面廣、運用范圍大、適用對象多。因此，在今后的電氣工程自動化控制中應積極運用智能技術，根據不同行業的不同需求，具體問題具體分析，設置適用于各行各業的智能技術，開發新型智能管理系統，將智能技術的運用范圍進一步擴大，實現其科學化、實用化。推動電氣自動化控制的發展，將其與計算機技術有機結合，摒棄不符合實際需求的不合理設計，使智能技術逐步向人性化轉型，服務于大眾的基本需求，滿足市場企業的發展要求，才能實現多樣化發展。
4.2智能技術應更加廣泛化、商業化
電氣工程的自動化控制倘若想要在激烈的市場浪潮中長久發展，單獨依靠智能技術是遠遠不夠的，還要將智能技術廣泛推廣，促成其面向市場，更加商業化，具備效益性。首先，電氣工程的自動化控制應廣泛融入于市場大眾的生產生活中，不能局限在單一的電力工作內容中，應提高眼界，開闊發展前景。企業能夠開發新型自動化控制系統，例如交通控制自動化系統、經濟管理自動化系統等等，轉換思維，將電氣工程自動化控制中的智能技術有效利用于其他領域，并將生產產品進行大力推廣和銷售，實現二次利用，增加經濟效益和社會效益。
5結語
綜上所述，電氣工程的自動化控制中智能技術的運用不斷發展成熟，作為電氣工程最主要的環節之一，智能技術優化了自動化控制的工作質量與效益。智能技術的自動性與高度的一致性保證了電氣工程數據采集、評估的高效性，數據的可視化方便了工作人員直觀的分析與評價。除此之外，在電氣工程自動化控制智能技術的實際操作過程中，能對事故病因進行高效的診斷，提高整體的設計效率與質量，還能利用PLC技術、神經網絡系統進行數據的整體把握和分析，保證系統的安全性。今后的電氣工程自動化控制中智能技術運用范圍大、發展前景廣闊。
參考文獻：
[1]王紅梅,李曉鋒,黃華飛.探析智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用探討[J].經營管理者,20xx，(25).
[2]韓福琴.探析智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用發展[J].環球市場,20xx，(1):90.
[3]吳鷹.淺談智能化技術在電氣工程自動化控制中的具體應用探析[J].科研,20xx，(12):00052.
人工智能論文4
摘要：二十一世紀以來，以人工智能為代表的計算機科學技術取得了飛速發展。人工智能的誕生，顛覆了人們的傳統觀念，生活方式以及思維方式。目前，社會生活的方方面面都已經離不開計算機技術，而人工智能技術也在以迅猛之勢進入人們的日常生活。本文將從社會生活的幾個方面簡單分析以人工智能為代表的計算機技術對智能生活的影響。
關鍵詞：人工智能；社會生活；計算機技術
一、生活中的計算機科學技術
在現代社會，計算機已經進入到社會生活的方方面面，與老百姓的生活息息相關。人類目前已經開始逐漸從工業時代步入計算機時代。在學習上，計算機技術已經進入到了學校的各個角落，越來越多的教師和學生使用現代技術，教師在教學中使用的技術類型也越來越多。計算機發揮了其重大的作用。隨著遠程教育的興起，學生們即使在家中也可以獲得優質的教學資源；在工作中，各行各業、各個領域的工作都越來越離不開計算機，比如統計數據，財務審計，物流管理等等。隨著筆記本電腦的普及化，人們甚至可以將工作地點遷移到家中。計算機技術發展的越快，人們對于計算機應用的要求也越來越高。人工智能作為計算機技術的一個分支，由于其高效，自動，可操作性強等特點，越來越受到工業界的青睞。自人工智能誕生以來，應用領域不斷擴大，不難設想，未來生活的方方面面都會受到人工智能的影響。
二、人工智能的現狀
人工智能這項技術是屬于信息科學技術發展的產物其主要是通過計算機作為手段或者中介來模擬人類的思維和行為方式，這樣通過計算機讓人們的思維活動得以讓計算機來代替。人工智能作為新時期最具發展潛力的技術領域其已經在金融等眾多領域得以運用和發展，例如圍棋中的人機大戰以及阿爾法狗等都是人工智能的應用，可以毫不夸張的說人工智能已經越來越得到推廣其前景不可限量。但是，我們不得不承認人工智能技術的發展還沒有達到一個非常成熟的階段，用計算機模擬的人工神經網絡無法與真正的大腦相比。雖然目前人工智能在圖像識別方面取得了不錯的成績，工業界也出現了不少成熟的產品，但在自然語言處理上，人工智能受限于模型的缺陷，還無法真正的實現完美的機器翻譯，模式識別等應用。盡管人工智能的發展仍處于初始階段，但在人類世界中已經無法忽視智能化產品對生活的影響，想要完整的描繪生活中的任何智能化方式是不太現實的，本文將盡量以幾個生活中常見的例子來闡述人工智能這一計算機技術對生活的影響。
三、人工智能對智能生活的影響
（一）人工智能對教育的影響
改革開放以來，在人們的不斷探索中，中國的教學水平不斷提高，教學質量也得到了明顯的改善。隨著信息化時代的來臨，傳統而單一的教學方式已經不能滿足現代教育的需求，人工智能作為計算機的一個充滿潛力的發展方向，在教學系統實踐中發揮出了很大作用。以英語教學為例，中國的傳統英語教學不太注重聽說，很多學生變得只會閱讀不懂交流，這其實與教學環境有很大關系。隨著遠程教育與智能化的結合，學生們可以融入真正的英語環境，不僅可以與外教零距離，也可以通過在線交流練習聽力，通過軟件矯正發音，通過趣味性學習方式，真正的愛上語言學習。而自然語言處理研究的發展對英語語法和詞法學習有很大幫助。人工智能在教學上的長遠目標是能真正實現無人授課，真正的智能化需要具備高級的信息處理能力，但目前這種技術尚不成熟。一些高端的大學或研究機構也在不斷致力于這方面的研究。20xx年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson系統創建了一個在線機器人JillWatson。這個機器人作為助教將在論壇中回答學生的問題。教授們發現JillWatson的回答能夠達到97%的正確率。目前機器人助教甚至可以與人直接交流。這項人工智能在教育中的使用，解決了助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣。這只是人工智能在教育上的一些初步發展，智能教育作為一個整體的研究才剛剛起步未來還有很大的發展空間。例如其中一個短板就是人工智能無法和學習者進行情感上的互動實現情感教育。所以未來人工智能在教育上的一個突破方向就是擁有機械情感，在教學的過程中可以和學生進行情感上的交流。
（二）人工智能對家居的影響
“智能家居”是以住宅為平臺，集結構、服務、管理、系統、控制于一體的家居平臺。它利用先進的通訊技術、自動化技術、計算機技術、無線電技術，將與居家生活有關的各種設備有機地結合起來，通過網絡綜合管理家中設備，創造出一個優質、高效、便利的居住生活環境。它興起于上世紀80年代的歐美和日本，并在90年代末進入國內，經過十年的不斷發展，特別是由于住宅產業的進步，智能家居系統在中國已經顯示出了強大的發展機遇。隨著21世紀的到來，現代家庭正在追求住宅智能化帶來的多元化信息共享和安全、舒適與便利的`生活環境。目前的智能家居平臺包括能夠與互聯網合為一體的機頂盒；其次還包括能控制家用電器系統的計算機；最后就是模塊式無線遙控，通過遙控控制不同的家居系統，將多個功能集成到一個模組。智能家居系統為人們提供了更加輕松、有序、高效的現代生活方式。科技的發展讓人們追求更加高質量的生活，而智能家居則是其中十分重要的組成部分。這種老式的智能家居系統依然顯得不是那么智能，因為缺少了人工智能中最重要的交互能力。隨著圖像處理，語音識別，無線技術，自動化等技術的發展，目前機器人已經逐漸成為了智能家居的成員。智能機器人在家居中的主要功能包括有移動，避障，人臉識別，運動檢測，語音交互，皮膚感知等。這些豐富的功能使得機器人與人之間的交互更加簡單，機器人為人類提供的服務更加豐富。智能家居機器人之所以被稱為智能家居機器人，是由于它有一個智能化的家居系統“大腦”。可以想象，隨著這個“大腦”的不斷升級，某一天人類真的能實現在家中享受全方位，全自動的服務。
（三）人工智能對出行的影響
在傳統的出行中，人們需要自己駕駛交通工具或者與依靠其他交通方式出行。隨著人工智能的發展，無人汽車已經不再是夢想。目前谷歌，百度等大型企業在無人汽車上的研究發展都十分引人注目。大多汽車廠商都表示到20xx年半自動駕駛汽車將會上路。無人駕駛汽車可以大大降低事故的發生，因為機器并不會出現疲勞等情況；溫室氣體的排量也會大幅度減少；無人汽車也將催生共享汽車的繁榮，人們將會減少對私家車的購買，節省人們的開支；同時也會大幅降低交通擁堵，每個人將擁有更多自由時間。除了無人汽車之外，人工智能在旅行預測方面也有很好的應用。之前人們的旅行大多依靠自己搜集資料，安排路線，而隨著人工智能的興起，越來越多的出行推薦應用開始根據用戶的歷史數據，根據大數據的總體分析給每個用戶推薦最佳的旅行安排，利用機器學習的模型來預測用戶的旅游需求。隨著人工智能的不斷發展，人類未來的出行方式將呈現全自動，自由化的局面，相信這天的來臨不會太遠。
（四）人工智能對交流的影響
讀懂人類的語言，識別人類的命令并做出相應的反饋，是人工智能技術最基本直觀的體現。我們以圖靈測試為例，讓機器人模仿人類進行問答，當30%以上的回答被測試者認為是人類回答時就意味著該機器通過了圖靈測試。目前智能問答已經發展的十分迅速，比如百度和搜狗旗下的輸入法，已經具備了輸入推測功能，微軟的小冰，蘋果的siri初步具備了對話功能。語音識別就是人工智能在影響人們交流改變交流方式最突出的表現。最常見的就是移動終端例如智能手機發送短信可以采用用普通話進行表述通過語音識別功能就會自動轉化成漢字，通過這樣的方式就不需要人們通過打字來發送信息極大的節約了人們的時間讓交流變得十分便利。目前各大網絡公司紛紛投入大量財力人力進行此方面的研究從而希望實現占據市場和客戶。我們可以想象未來隨著語音技術的成熟其識別度會更加精確、識別的范圍會越來越廣那么人們的交流必然更加便捷。我們甚至可以使輸入法具備對話能力，比如當你不知道如何回答一個問題時，輸入法將自動提供相應的答案。這意味著輸入法具備了一定的模仿功能，如果完整完成每段對話，這將是一件充滿先驅意義的技術突破。利用人工智能模擬人類思考，擺脫手動打字，可以主動的將你的思想呈現在輸入法中，可以預見，在未來，人類的交流方式將發生一次翻天覆地的變化。
四、結語
工智能已經從很多方面開始影響我們的生活方式，比如給我們提供新型的教育方式，提高教育效率；提供多種功能的智能家居，方便人們的家庭生活；提供更加節能，更加簡易的出行方式，減少人們的時間財力支出；提供十分新穎的交流方式，給人與人之間的交流展現一個充滿幻想的未來。人工智能作為計算機技術中十分重要的一個分支，目前仍處于發展階段，需要我們不斷的努力，研究出更多更完美的應用，這樣才能將技術造福于我們的生活，創建一個更加智能化的明天。
參考文獻：
[1]王艷敏.淺談計算機網絡技術在生活中的應用[J].計算機光盤軟件與應用,20xx(17).
[2]鄒蕾,張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全,20xx(2).
[3]朱澤豐.人工智能在生活中的應用[J].工業b,20xx(7).
[4]胡祖奎,張渝江.人工智能在教育中的應用[J].中國信息技術教育,20xx(7).
[5]徐文旺,陳惠靜,林家鑄等.智能家居機器人的設計及實現[J].電子技術,20xx(4).
[6]吳季泳,張佳軒.機器人技術在智能家居行業中的應用與前景[J].數字社區&智能家居,20xx(3).
[7]凌春霞,劉勁華.谷歌無人汽車:人工智能快速占領交通高地[J].汽車運用,20xx(10).
[8]楊立勛,殷書爐.人工智能方法在旅游預測中的應用及評析[J].統計與信息論壇,20xx(4).
人工智能論文5
在現在這樣一個科技進展突飛猛進的社會，我們身邊的電子產品漸漸變得人工智能化，它們正變得像人類大腦一樣敏捷、聰慧。思維脫去了以往的死板，按程序行事而是更加貼近人類生活，有了感情顏色，不再冷漠。
然而，與之相反卻是正在使用它們的人們，在享受它們帶來的樂趣和便利時，他們的思維
正在緩慢地消逝著。人工智能正一步步地吞噬著人們的思索方式以及力量，讓人類步入失去價值觀和憐憫心的危急地步，同時讓其后果變得極其嚴峻。
電子產品的人工智能化當然能夠推動我們社會的進展，便利了我們的`生活，科普了我們的學問，興旺了我們的商業，加強了我們的軍事，這是一個極好的現象。但是當我看到人與人在溝通時失去了溫度，只是刻意地去做出應答；無情地一個“不”，一個否認詞帶來的無限殺傷力；甚是在人們真正需要幫忙時，不經過大腦思索直接無視等等，都能給我們重重一擊。這是冷漠無情，毫無溫情所言，失去了價值觀和憐憫心的一幕幕。人們只會拿著人工智能不停地滑動、點擊、長按，一個個動作變得機械化，眼神始終在光源處停滯，漸漸地人們就不會關注身邊的點點滴滴，它們的思維也就變得機器化，思索的方式和機器一樣只會按程序套路來，僵硬的思維變得普遍化，現象變得廣泛，那種人與人明明相識卻擦肩而過，明明可以互幫互助卻冷眼相待，讓我感到心底里的難過，無奈。
就猶如蘋果公司總裁庫克認為的一樣：“我不擔憂人工能會讓計算機像人類一樣思索，我更擔憂人類像計算機一樣思索，失去了價值觀和憐憫心罔顧后果。”我們應當理性的思索，人與人之間多一點兒關懷、關注，不要讓這個社會失去顏色，失去暖和，失去它本該有的溫馨和諧，不要讓我們喪失了正確的價值觀和人們本該擁有的憐憫心。我們不應當受人工智能的影響和掌握，發自內心的去憐憫他人，面對事物的價值觀要正確，我想這個世界會朝著更美妙的方向進展。
人工智能論文6
摘要：人工智能技術作為一門研究人的智能模擬、擴展、延伸的新興學科，其本身就屬于計算機科學的分支，并與計算機網絡存在著密切的聯系，而隨著大數據時代的到來，計算機網絡技術對于人工智能的依賴也變得越來越大。筆者對人工智能這一學科進行了簡單的介紹，并從計算機網絡信息安全、系統管理、數據庫技術等方面入手，對人工智能在計算機網絡技術中的應用進行了分析。
關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；網絡安全管理
隨著我國信息化建設的不斷深入，計算機與互聯網逐漸進入了人們的工作與生活之中，而計算機網絡技術在現代社會也已得到了非常廣泛的應用，但與此同時，人們對于計算機網絡的要求也變得越來越高，僅憑數據運算等傳統功能已遠遠無法滿足人們愈加多樣化的需求，而人工智能作為優化計算機網絡的重要途徑，其在計算機網絡技術中的應用也開始得到越來越多的關注。
1人工智能及其在計算機網絡技術中的優勢
從概念上來講，人工智能可以被認定為一門研究如何通過計算機對人的某些思維過程和智能行為進行模擬、延伸、拓展的學科。這門學科雖然屬于計算機科學的一個重要分支，但同時也包含了統計學、語言學、社會科學、心理學等多個學科領域，屬于綜合性學科。從目前來看，人工智能已在短短數十年間迅速發展起來，并在諸多領域中都得到了非常廣泛的應用，而計算機網絡技術正是其中最為主要的領域之一。相比于其他傳統科技，人工智能在計算機網絡技術中的優勢是非常明顯的，首先，人工智能的研究范圍涵蓋了專家系統、神經網絡、模糊控制法等等，而其中的模糊控制法使得計算機網絡的'數據運算速度實現了極大的提升。其次，存在龐大的信息量，信息和概念處于不同的層次，所有的信息都有其自身的價值和意義，人工智能可以對已有的訓練數據實現有效利用，并通過數據挖掘的方式來對海量的數據信息進行學習、分析與推理，從而獲取其中有價值的信息，提高數據分析的準確性，而在這一過程中，人工智能強大的學習能力就得以體現出來，這對于大數據時代的計算機網絡技術發展具有非常重要的意義。最后，人工智能中的控制算法能夠選擇最優的計算任務，并迅速實現對數據信息的一次性計算，整個過程十分高效，這使得計算機網絡節省大量的計算資源，而計算機網絡的管理工作也會得到更好的處理。此外，由于人工智能具有良好的模糊邏輯能力，因此，基于人工智能的計算機網絡技術還能夠以非準確性需求條件為基礎描述系統數學模型，從而加強對不確定性因素與未知問題的有效管控。
2人工智能在計算機網絡技術中的應用
2.1人工智能在網絡安全管理中的應用
人工智能在網絡安全管理方面的嘗試已并不新鮮，而經過近些年的探索，以人工智能為基礎的網絡安全防范措施也變得更加多樣化，如智能防火墻、智能入侵檢測、網絡監測、智能反垃圾郵件等都已取得了不小的成果。其中智能防火墻主要是利用統計、記憶、概率、決策等智能方法來實現對數據的自動識別，并通過過濾技術與代理技術來實現訪問控制。相比于傳統防火墻，智能防火請系統不僅解決了頻繁報警、攔截準確性較差等問題，同時，還具有降低數據運算量、拓寬監控范圍等優勢，能夠更好防護網絡安全[1]。智能反垃圾郵件同樣是通過智能方法對用戶郵件內容進行掃描，一旦發現其中具有敏感信息，就可以將其定義為惡意郵件并及時攔截，從而使用戶免受垃圾郵件的騷擾。人工智能還更新了傳統的入侵檢測技術，基于專家系統、模糊識別等智能方法，計算機系統能夠實現對海量數據的分類處理與綜合分析，并對其中的可疑數據進行過濾，避免系統受到外部攻擊。同時，智能入侵檢測技術還可以以報告的形式將計算機網絡系統的運行情況呈現出來，以便于用戶了解。另外不得不提的是，入侵檢測技術還可以在網絡監測中實現同樣的功能，即借助人工智能的推理能力、邏輯能力對收集來的網絡流量數據信息展開全面分析，篩選其中的異常信息并及時應對，這對于網絡病毒攻擊、人為惡意入侵等都能夠起到非常好的防范作用。
2.2人工智能在網絡綜合管理中的應用
人工智能在計算機網絡技術的應用中，網絡管理的智能化是一個非常重要的方向。基于人工智能中的問題解決技術與專家系統，能夠建立起網絡綜合管理系統，從而為網絡綜合管理工作以及系統評定工作的開展奠定基礎。具體來看，網絡綜合管理系統是借助專家系統對某個行業領域中的專業技術與專家經驗進行分析、總結，最終將其錄入知識庫之中，并形成一段智能程序。這樣在進行邏輯處理時，就可以調取知識庫中的專家知識進行診斷評估，借助問題解決技術來制訂解決方案，這在瞬變性、動態性愈加明顯的網絡環境中具有非常高的價值[2]。
2.3人工智能代理技術的應用
人工智能代理技術又被稱為Agent技術，是一種具有自主性、社會能力與反應特征的計算機軟件或硬件系統，與傳統智能技術相比，Agent技術作為一種新興智能技術能夠感知其所處環境，并根據自身的目標作用于環境的計算實體，從而在沒有人為干預的情況下自主完成給定任務。而在計算機網絡技術中，人工智能代理技術則主要集中在對新生數據的溝通與處理上，它不僅能夠提供信息的自定義搜索功能，同時，還可以進行指定位置的信息傳輸，計算機網絡系統能夠提供更加智能化、人性化的服務[3]。因此，在近幾年來，人工智能代理技術已在教育、電子商務、仿真環境等多個領域之中得到應用，如在用戶電子商務領域，人工智能代理技術就能夠為信息發布者提供相關信息要點的注冊功能，同時，為信息查詢者提供相關信息需求要點的注冊功能，而通過對這些信息的綜合，系統就可以對符合用戶需求的信息要點進行匹配，并為用戶提供與其需求相對應的用戶發布者的基本信息，或是向信息發布者提供對其發布信息存在需求的需求者信息，使用戶的需求得到更好的滿足。
2.4人工智能與數據庫技術的融合
在大數據時代，隨著數據信息的重要性不斷提高，有關人工智能與數據庫技術間融合的研究也變得越來越多，其中有很多已初具效果。第一，是將專家系統應用到傳統的關系數據庫中，從而建立起面向知識的問題求解系統，借助這一系統，數據庫信息能夠實現高度共享，對于很多領域的實際問題解決都能夠起到很好的效果。第二，是將應用程序中的知識分離出來，并添加到數據庫之中，建立一個類似于傳統數據庫的新型數據庫。第三，是基于人工智能的推理能力，將智能算法融入數據庫系統中，從而實現規則的隨機激發，并對規則激活時的數據庫裝填以及狀態恢復、一致性維護等進行記錄，從而為一些特殊應用提供啟發式的搜索查詢服務。第四，是基于數據庫系統與人工智能系統對應用中的查詢搜索任務進行最優化分解，并將數據庫搜索技術與基于人工智能的高階搜索技術結合起來，這樣在人工智能進行信息搜索時，其搜索空間就會大大減少，而搜索的效率與資源損耗也會大大降低。第五，是要應用人工智能中的知識獲取技術與機器學習理論，即抽取數據庫中的隱性邏輯蘊涵關系和應用程序中數據操縱間的隱性因果聯系，并構建一個語義網絡，從而實現對數據庫重實體關系的描述，同時，語義網絡中的語義知識也可提供給推理機，從而提高數據推理的合理性與準確性。
3結語
總而言之，人工智能在邏輯推理能力、協調處理能力、學習能力等方面都有著非常顯著的優勢，能夠在計算機網絡技術的多個領域中得到有效運用，而隨著人工智能的不斷完善與發展，其在計算機網絡技術中必然會得到更加廣泛的應用，并發揮出更加重要的作用。因此，人們必須要充分認識到人工智能在計算機網絡技術中的作用，同時，促進二者的不斷融合，從而為人類社會的發展作出更大的貢獻。
參考文獻
[1]孫曉霞.人工智能在計算機網絡技術中的應用探究[J].網絡安全技術與應用,20xx(3):99,101.
[2]周艷芳.淺析計算機網絡技術中人工智能的應用[J].科技風,20xx(15):130.
[3]吳振宇.試析人工智能在計算機網絡技術中的運用問題[J].網絡安全技術與應用,20xx(1):70,74.
人工智能論文7
1前言
隨著科學技術的快速發展，機械工程由傳統的機械工程項機械電子工程方向轉變，同時機械電子工程和人工智能的有效結合，不斷的向自動化、智能化、數字化方向發展。機械電子工程與人工智能的整合，為社會生產力的發展帶來了歷史性的變革，對于推動黨建社會的發展和進步具有非常重要的作用。因此，文章針對機械電子工程與人工智能整合思路構建的研究具有非常重要的現實意義。
2機械電子工程與人工智能的特點分析
2.1機械電子工程的特點分析
機械電子工程是指在信息技術快速發展的背景下，發展起來的以機械電子工程為核心的柔性制造系統，是以計算機技術、機械工程與電子工程為核心的綜合性學科，機械電子工程的特點主要包括以下幾個方面：（1)性能豐富，結構簡單，機械電子產品與其他產品最大的區別在于不僅性能豐富，而且結構比較簡單，傳統的機械產品雖然具有較高的性能，但是外形比較笨重，因此機械電子工程在未來具有非常好的應用前景；（2)多技術融合的設計，電子機械工程是綜合計算機技術、機械工程以及電子工程等多個相關技術融合設計的，工程師在進行機械電子工程設計的過程中，需要對各種技術、策略進行考慮，并將所有的技術、策略進行整合，以此完成相關產品的設計。
2.2人工智能的特點分析
人工智能是復雜、綜合的學科，主要包括哲學、控制論、心理學、信息論以及計算機等，人工智能在社會生產與生活中發揮了非常重要的作用，具有非常廣闊的應用前景。人工智能分為不同的發展階段：（1)初級階段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、證明以及翻譯等方面，此階段在機器人、專家系統、自然語言理解、計算機視覺等方面獲得了非常大的成就；（2)第二發展階段，該階段主要集中在商業化產品以及知識工程的應用領域，在智能機器、計算機視覺、基礎常識、不確定推理以及分布式人工智能等方面獲得了很大的成就，第二發展階段相對平穩，但是平穩的發展階段已經從原來的單個體向分布式方向發展。在當今社會，人工智能已經成為一種復雜、系統的技術，并且在人類生產和生活中發揮了至關重要的作用，作為一門使用的技術，在推動時代的發展中占據著非常重要的地位。
3機械電子工程和人工智能的整合思路分析
3.1機械電子工程與人工智能的關系分析
機械電子工程具有一定的不穩定性，描述機械電子系統的輸入和輸出的關系相對困難，傳統的描述方式包括：學習并生成知識描述法、建設規則庫方法以及數學方程推導法三種，由于傳統的描述方法的嚴密性和精確度不高，并不能夠滿足曰益復雜系統的實際要求。人工智能在處理信息中具有很大的優勢，能夠有效解決傳統機械電子系統不確定性、不穩定性、復雜性等問題。因此，機械電子工程與人工智能的整合已經成為一種必然趨勢。機械電子工程中人工智能技術的應用存在一定的差異性，并不能夠對網絡系統進行有效的描述，并且系統資料庫創建過程中需要進行嚴密的數學分析，在分析的過程中會出現許多問題，導致網絡系統的建設存在許多問題，導致網絡系統出現崩潰的現象，這對于機械電子工程系統的發展是非常不利的。人工智能技術創新的工程方式能夠幫助機械電子工程系統創建系統資料庫，機械電子工程和人工智能之間存在的密切關系，對現代科學技術進行了強化，對于促進機械電子工程的發展具有非常重要的作用。
3.2人工智能技術在機械電子工程中的應用分析人工智能技術在機械電子工程中的應用，創建了兩大系統：其一，模糊推理系統，基于模糊集合理論的模糊推理系統，以模糊理念為設計工具，具有處理模糊信息的功能，模糊推理系統已經被廣泛的推廣和應用在數據處理、自動化控制等領域，并且獲得了良好的效果，機械電子工程中的模糊推理系統，創建了模擬人腦的功能，進行語言信號的分析，通過網絡結構接近一個連續函數，并運用域到域的映射方式規則的儲存信息，具有非常明確的物力意義，但是模糊推理系統連接不固定，并且計算量相對較小，應用范圍相對有限；其二，神經網絡系統，神經網絡系統是人工智能的重要分支，神經網絡以神經元的興奮模式將信息分布在網絡上，并進行動態的相互作用，人工神經網絡系統的特點是對信息進行分布式的儲存，并且能夠進行動態的協同處理，神經網絡系統不僅具有豐富的行為，而且結構非常簡單，神經網絡系統能夠模擬大腦的.結構，對數字信號進行分析，采用點到點的映射方式聯系各個神經元，具有輸入輸出精度高，計算量大等特點，與模糊推理系統相比，神經網絡系統的應用范圍更廣泛。創建基于模糊推理系統與神經網絡系統的智能系統后，其在機械電子工程領域的應用越來越廣泛。神經網絡與模糊邏輯系統的融合通常采用以下兩種方式：功能相似的融合，利用模糊變量隸屬函數和神經網絡中神經元的非線性映射部分功能相似的融合，對神經元輸出特性進行調整，能夠實現對隸屬函數的優化與修正;利用神經網絡與模糊系統算子相似性的融合，合理的選擇算子，既能夠保證足夠的信息量，又能夠簡化運算；功能互補的融合，將神經網絡的學習能力融于模糊系統的分布式儲存規則中，能夠有效的提高模糊系統的智能;將模糊系統的邏輯推理功能融入到神經網絡系統中，能夠有效的提高神經網絡系統的邏輯推理能力。
3.3應用實例分析
人工智能技術在機械電子工程中的應用，以飛機動力地面模糊系統為例，探析機械電子工程與人工智能的融合，兩個系統在融合時，利用飛機動力地面模擬原理，創建包括了液壓、機械、電氣等技術為一體的綜合試驗模型，采用液壓伺服系統代替飛機打洞機，對飛機的整體性能進行檢測，融合了兩個系統的綜合系統，在運行后獲得最終的推力，具體原理表現為：因為兩個系統融合形成的綜合系統結構復雜，不能滿足控制的實際要求，需要采用神經網絡系統與模糊推理系統融合的方式進行共同控制，最終滿足專業控制要求，通過兩者的有機融合，能夠創建一個完善的飛機動力模型。
人工智能論文8
簡要地介紹了人工智能科技技術的基本概念。對專家系統、人工神經網絡、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統中的應用和存在問題進行了分析。
1、人工智能技術
人工智能技術(AI artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等最為普遍[1][2] 。
1.1 專家系統(ES)
專家系統是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統程序需要固定程序和復雜算法，輸入數據并得出結果。專家系統集中大量的符號處理，采用啟發式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統問題的分析。
1.2 人工神經網絡(ANN)
人工神經網絡是大量處理單元廣泛互聯而成的網絡，是一種模擬動物神經系統的技術。神經網絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統應用人工神經網絡可以進行實時控制、狀態評估等。
1.3 遺傳算法(GA)
遺傳算法是一種進化論的數學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4 模糊邏輯(FL)
當輸入是離散的變量，難以建立數學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統規劃、故障診斷等電力系統問題。
1.5 混合技術
以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統實際問題。因此需要結合各個算法的優勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統、神經網絡模糊系統、神經網絡專家系統等技術。
2、人工智能技術的在電力自動化的`應用
2.1在電能質量研究中的應用
人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網諧波等電能質量參數進行在線監測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統方法的缺陷。專家系統隨著經驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的掌握[3] 。
此外，專家系統和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態監測與故障診斷專家系統
變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監測和診斷專家系統首先對油中氣體進行分析。異常時，根據異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經分析發現變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。
變壓器監測和診斷專家系統通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現了電力變壓器狀態檢修和在線監測。
2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用
低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態模型和動態過程。人工智能技術能進行分段過程的動態設計，對變化規律進行曲線擬合并進行人工神經網絡訓練，建立變化規律預測模型，降低了開發成本。
低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產品性能的角度出發，將動態測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型[5] 。
2.4 人工智能在電力系統無功優化中的應用
無功優化是保證電力系統安全，提高運行經濟性的手段之一。通過無功優化，可以使各個性能指標達到最優。但是無功優化是一個復雜的非線性問題[6] 。
人工智能算法能應用于電力系統無功優化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網的無功優化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優以增加獲得全局最優解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優解，提高了收斂穩定性。禁忌搜索方法尋優速度較快，在跳出局部最優解方面有較大優勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統繼電保護中應用
自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。
借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統低頻振蕩的應用
大規模電網互聯易產生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統的安全。人工智能為電力系統低頻振蕩的控制提供了技術支持。神經網絡、模糊理論、GA等人工智能技術應用于FACTS控制器和自適應PSS的研究，為抑制電力系統低頻振蕩提供了新的手段。
3、人工智能在電力系統中存在的前景
作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發展而進入新的發展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數學模型和全局尋優情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發展的趨勢。
隨著電力系統的發展，電力系統的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統的問題將會受到越來越多的重視。
4、結語
隨著我國電力系統的持續穩步發展，電力系統數據量不斷增加，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統的應用提供了廣闊前景。
但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。
人工智能論文9
摘要：人工智能技術是一種科技的自動化技術，在電氣工程的自動化技術中有著十分重要的重要作用，我們可以利用人工智能技術提升電氣工程的自動化水平，確保我國電力系統的穩定發展。電氣工程自動化作為不必可少的一項重要技術,對各行各業生產效率的提高有著巨大的影響,在對于人工智能的應用中能夠實現提高自動化的效率。所以,加強對于電氣工程自動化當中人工智能化技術水平的提高是很重要的。本文主要就電氣自動化人工智能技術的應用進行分析探討。
【關鍵詞】人工智能;自動化;電氣工程
工程師們將人工智能技術運用于電氣工程自動化中，可以隨時監控和分析電氣工程自動化中的數據，方便我們做出及時有效的處理，確保電力系統運行的穩定與安全運行。
1電氣自動化人工智能技術的應用優勢
1.1受外界因素干擾程度小
在構建電氣自動化模型時，傳統的電氣工程的控制器一般會受到很多因素的影響，比如，模型的參數變化、數值計算的不同數據和類型等，而如果運用人工智能的電氣工程自動化，那么就可以避免外界因素的干擾，受影響程度比較小。同時，人工智能化的電氣工程控制器沒有必要或得十分精確的動態數據模型，對模型環境及相關參數的要求程度不高。
1.2自動化控制能力比較強
智能化技術有著十分強大的控制功能，可以對形式不同的數據進行多方位的分析評估與處理，并得到相比人工計算出來的數據更加的精確。人工智能化的控制系統對數據的處理有著相對一致性的特點，由于具有不同的控制對象，其具體的內容呈現出豐富的多樣性變化，根據現實的問題的需要，進行智能化技術的集中精確處理，以便于合理地解決所遇到的問題。
1.3參數的調整更為方便
相對于傳統的電氣自動化技術來說，人工智能技術對參數的調整及方式的控制更為簡單方便快捷，在實際的應用中，人工智能系統較為簡單，易于操作與學習。人工智能技術在具體的應用中適應能力極強，可以在無人操作成為未來的可能，無需工作人員到現場進行控制，便可以實現對電氣系統的故障排查與處理，并自動調整電氣工程運行中出現的不確定性參數。電氣系統的參數出現的現象，往往是無法避免的。由于測量的不是非常精準，參數的實際值將會與其設計值有所偏差，電氣系統在運行中受環境的影響，會引起參數的大幅度的不一致。利用抗變換性的變化、下降的時間與響應的時間，能夠十分有效地節省電氣工程系統的人力、物力和財務。
1.4計算具有超高的精確性
鑒于人工智能技術受外部因素影響不是很大，有著十分強烈的抗干擾性。工程師們提前對電氣系統的參數進行設定，在實際的`操作中不用過多的考慮參數的變化，這些參數會在劃分在一個固定的范圍內，不會出現差值較大的情況，在一定程度上提升了計算的精確度。工程師們在實際的電氣工程控制中，借助參數模型對一些常見的故障進行簡單的模擬處理，科學合理地預防故障。比如高鐵故障程序的精確計算和科學預防。
2電氣自動化人工智能技術的應用
2.1智能控制
運用智能化的一些技術手段，可實現電氣工程的無人化操作，實行對電氣項目的遠程化管理與監控，節省了較多的人力與物力，同時使得電氣項目得以更加便捷有效的開展。人工智能于電氣設備控制方面的一些具體應用，涉及到模糊控制、專家系統控制以及神經網絡控制，簡化設備的操作與電流的簡單調整，實現報表的自動化生成與存儲，更好地規范不同類型文件的格式，減輕工作人員后期對數據查找、篩選的負擔。除此之外，工作者們通過傳統控制過程的直、交流傳動，有效控制整個電氣工程系統，這些大多體現在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善電氣工程自動化的操作效率、簡化操作的流程、降低人力的工作量等方面有著較為顯著的成效。
2.2故障診斷
我們通常所說的電氣工程故障診斷，是根據電氣工程的設備在工作中的有關信息，來判斷其狀態是否有異常，對故障進行準確的定性，確定發生故障的位置，探查故障的發生的原因，預測故障的發展趨勢，尋求相應的解決措施。電氣工程故障的診斷以故障機理與技術檢測為根本，以信號的處理與模式的識別為基本方法。在電氣系統的實際運行中，變壓器、發電機等電氣設備出現故障是不可避免的，我們傳統的故障診斷方法存在諸多問題，比如說耗時多、診斷難等。基于人工智能的神經網絡、專家系統和模糊理論的運用，檢測并診斷電氣工程可能存在的故障，最大限度地避免差錯的發生，來達到出錯率降最低。
2.3優化設計
對電氣工程自動化設備的優化設計，涵蓋許多方面的內容，舉個簡單的例子，電壓、電動機、變壓器等，這是一個覆蓋面廣、復雜性高、耗時耗力的過程，需要設計人員具備豐富的電氣自動化知識、相關經驗及動手操作的能力。由于人工智能與計算機技術的快速發展，電氣工程自動化設備的完善設計，已經由原來的手工設計轉變為計算機自動化輔助設計，減少了產品開發的周期。人工智能借助CAD技術與計算機輔助技術進行自動化設備的優化設計，通常采用比較先進的計算方法，在操作結構的對象方面更加直接，在計算方面有著準確性與高效性。電氣設備所發生的故障多數設計的十分復雜，只有明確地把握問題出現的預兆與隱患，才能使得電氣設備的設計更加優化。
3結論
綜上所述，人工智能技術作為新興的電氣工程自動化技術，其作用是不容忽視的，在具體的實踐中得到較好的驗證。人工智能技術于工程自動化中的應用，是對系統的感知、分析、判斷與行動，使得機械化的電氣系統如同人類一般，有著一定的邏輯思維，可以取代人的位置來完成一些特定的工作。通過人工智能技術對電氣工程的智能控制、故障診斷、優化設計，加強其穩定性與安全性，推動電力產業的結構調整，實現經濟效益與社會效益的統一。
參考文獻
[1]劉振鵬.電氣自動化控制人工智能技術的應用分析[J].科技資訊,20xx.
[2]孥磊.淺談電氣自動化控制系統中智能化技術的應用[J].大科技科學之謎,20xx.
[3]陳薇.人工智能在電氣工程自動化中的應用分析[J].無線互聯科技,20xx.
人工智能論文10
摘要人工智能正在成為下一個10年的大風口，大部分傳統報業卻仍在從事著“刀耕火種”，采訪靠“嘴巴子”“筆頭子”，新聞線索主要靠政府發通知、腿勤跑行業、熱線和網絡輿情。一線記者疲于奔命，卻深感常常抓不住熱點，視野不夠開闊，垂直不夠深度；夜班編輯戰戰兢兢，越怕犯錯誤，越容易在版面上出錯。好不容易見報的稿子，又時常苦于反饋寥寥，與讀者無從交流……而在互聯網新聞業，仍然存在著大量低效的人工勞動，制作一個新聞專題，往往需要2天的時間搜集各種信息和材料；遇到經濟類新聞，一大堆數據算來算去，恨不得手腳并用，還容易出錯……
關鍵詞人工智能；新聞；報紙；互聯網
中圖分類號G2文獻標識碼A文章編號1674-6708（20xx）189-0006-02
有人會說，“今日頭條”等公司已經實現了內容算法的智能抓取，新聞業還需要跟著在后面跑嗎？我們必須搞清楚，“今日頭條”等平臺開發的智能，目前僅限于已有內容的抓取和分發，并沒有對新聞內容的生產提供實質的幫助，而這正是新時代賦予新聞業的社會責任，也是我們安身立命之本。那么新聞業當前急需哪些人工智能的研發？如何加強高科技在傳統行業的應用，是紙媒轉型的重要拐點。
1紙媒記者需要“智能秘書”
“智能秘書”并不是一個實體機器人，而是一款軟件，可以定制服務，為記者搜集、分析和處理大量的基礎工作，將記者的精力解放出來，投入到創造性的創意和思考中去，提升新聞的報道水平。
以一名市級媒體的科技口記者為例，通過軟件的提前設定，首先，“智能秘書”每天可以為記者抓取本市所有市級、區級科技主管部門和各級科協的當日公開內容；抓取本地所有科研機構、大學、企業研發等當日公開信息；抓取本省、全國、乃至世界主要國家當日最前沿的科研發布。抓取的大量線索，可以自動生成目錄，每天早晚兩次向記者分發，由記者根據新聞性決定是否深入采訪，從而生產出原創性新聞作品。
其次，“智能秘書”還可以為記者提供簡單的分析處理服務。比如，記者在撰寫一篇經濟報道時，需要比對該市近10年的人均可支配收入和人均GDP同步增長情況，“智能秘書”在深度學習相關資料后，迅速生成人均可支配收入和人均GDP增長的曲線，應用到報道中，令人一目了然。
最后，“智能秘書”應該具備深度學習的能力，在記者所負責的行業中大量閱讀海量數據資料，成為“專家型秘書”，從而幫助記者成為“專家型記者”。讓記者在報道每一個選題時，都站在前人的基礎上更上一層樓，大大提高新聞的水準。
2人工智能應成為媒體中央廚房標配
媒體發展到當今的融媒體時代，“中央廚房”成為龍頭工程，意在推進媒體深度融合。作為升級版的編輯部改造模式，“中央廚房”標志著媒體編輯指揮系統的重大轉型。過去，同一媒體集團的報、網、微、端各自為政，現在媒體負責人則可以依靠這個“超級樞紐”，常態化地調控、指揮“媒體矩陣”。傳統媒體和新興媒體的工作人員在此協同作業，實現全媒體產品的采集、制作與發布。筆者多次到各地媒體的“中央廚房”參觀學習，印象頗深。一塊塊大屏幕上滾動播放著各地新聞，后方編輯一邊與前方記者溝通，一邊搜集信息補充稿件，值班總編像作戰一樣快速簽發一條條
新聞……
快則快矣，但遇到大事件，“中央廚房”快速生產的新聞又容易缺乏深度，蘿卜快了不洗泥，由于減少了把關的關口，在數據和新聞事實上還容易出差錯。事實證明，一般媒體的“中央廚房”，往往是原有資源和技術的流程再造，但缺乏智能軟件的有利支撐，一圈電視屏幕盯緊新聞，那是20世紀90年代的常見場景。
首先，從指揮中樞來說，技術發展到今天，值班總編和主任完全可以通過前方記者的`視頻設備實時看到現場情況，而不是電話匯報，根據現場實際情況指揮和保障采訪。
其次，編輯在后方可以根據新聞需要和記者的請求，利用智能軟件為記者提供資料。比如，記者趕赴現場采訪一棟起火的大樓，后方編輯可以利用智能軟件快速檢索、分析和整理這座大樓的信息：隸屬單位、建設年代、戶數、建筑風格構造和以往險情等，讓稿子立即全面豐富起來。
再次，后方編輯通過智能軟件提前獲得新聞的數據，比如記者前去采訪一場經濟形勢的發布會，后方編輯通過大數據整理分析獲得的數據，與記者提供稿件比對，很容易發現錯誤或可以提高的地方。比如，某記者寫了一篇GDP發布的快速新聞，筆誤將GDP形成了9000億元，增速8%，而編輯獲得的大數據是去年本市GDP為8600億元，已經比對立即發現數據有誤。
3人工智能應成為打擊虛假新聞的利器
當前，傳統媒體尋求突破、傳統網絡媒體遭遇瓶頸，新式算法媒體平臺和自媒體信息繁雜，如何更好地掌握規律、制定規則，讓人工智能能夠更有效地甄別虛假和低俗內容并控制其傳播，是當前業界和學界要重點研究的問題。
甄別和控制網絡虛假信息傳播已經成為一個世界性話題，虛假信息往往經過網絡和自媒體出現爆炸式傳播，辟謠的信息反而達不到傳播的效果，等于受眾看到了虛假信息卻看不到辟謠信息。
互聯網企業的反應，卻是更多地借助技術手段。如臉譜推出“事實核查工具”，邀請用戶通過下拉菜單將他們看到的可疑新聞報道在該平臺上進行標記。第三方事實核查人員隨后分析標出的報道，并判定其為真實報道還是虛假新聞；谷歌新聞實驗室發起成立了一個名為“FDN”的新聞學術和技術聯盟，研究方向主要是社交媒體新聞的原創判斷和真實性認證。我國的互聯網平臺也做出了多方努力。例如，北京字節跳動科技公司在“今日頭條”平臺上，依靠人工智能技術，模仿人腦機制，對低俗圖片的攔截率較之前純人工攔截提高了73.71%；針對“標題黨”現象，一些網站構建了“人工+機器”的模式構建防火墻，對敏感詞、標題黨和虛假信息進行技術性攔截。
算法沒有價值觀，目前還不具有超越人腦的能力，如何更好地掌握規律、制定規則，給算法提供正確指引，讓人工智能能夠更有效地甄別虛假和低俗內容并控制其傳播，是當前熱點問題。媒體應該擁有智能工具，通過對網絡平臺上虛假及低俗內容傳播者生產的內容進行文本分析，對其傳播行為進行跟蹤研究，以掌握其心理特征及行為特征，支持識別模型的構建。通過對人們網絡信息接收和接受的心理特征及行為的分析，建立模型，探索如何通過算法干預這一過程，阻斷虛假及低俗內容的傳播，減低其傳播效果。此外，針對虛假嫌疑的新聞源，可以利用智能軟件進行多個方向的搜集分析，降低虛假新聞上線見報的可能。
4結論
總之，“中央廚房”再造了新聞生產和傳播流程，但在工具的具體應用上，還需要一場深刻的智能軟件革命。懂技術的往往不懂新聞流程，懂新聞流程的往往不懂新技術，需要對兩個領域的人才融合，充滿為新聞業革新技術的激情，愿意在此領域建功立業，才能實現新聞業智能的突破。
參考文獻
[1]賈峰.深度報道——傳統媒體突圍之道[J].中國報業，20xx（15）：78-79.
[2]姜雷，陳珂.傳統媒體碎片化閱讀利弊探討[J].中國報業，20xx，8（上）：72.
[3]趙哲龍.創新傳媒融合，做好“百姓故事”[J].新聞研究導刊，20xx，9（17）：197.
[4]劉海龍.新聞內容是媒體的“生命線”[J].新聞研究導刊，20xx，9（17）：197.
[5]周傳虎，謝錫文.精確新聞的“新聞精確性”[J].青年記者，20xx（20）：28.
人工智能論文11
機械電子工程與人工智能的關系探究
摘 要 近年來，世界各個發達國家競相發展機械電子工程，以提高本國的成產力水平，機械電子工程也不斷向智能化、網絡化、柔性化發展，機械電子工程與人工智能的完美融合給這一產業帶來了革命性的變革和驚人的經濟效益。本文分別從機械電子工程、人工智能、兩者融合3個方面探討了這一趨勢。
關鍵詞 機械電子工程;人工智能;信息處理
0 引言
傳統的機械工程一般分為兩大類，包括動力和制造。制造類工程包括機械加工、毛坯制造和裝配等生產過程，而動力類工程包括各式發電機。電子工程與傳統的機械工程相比來言是較新的學科，兩者于上世紀逐漸結合在一起。最初，電子工程與機械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結合，隨著科學技術的不斷向前推動，傳統的機械工程與現代的電子工程通過信息技術有機的結合起來，形成了現在的機械電子工程學科。隨著人工智能技術的不斷發展，機械電子工程由傳統的能量連接、動能連接逐步發展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。傳統的機械電子工程通過現代的科學技術進入到一個新的發展領域，同時，人工智能技術伴隨著機械電子工程的日益復雜，也得到了長足的發展。
1 機械電子工程
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俱來的不穩定性，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。
4 結論
科學的不斷發展帶來的不僅是學科的高度細化、深化，而且是學科間的高度融合。人工智能就是各學科交叉與綜合之后的結果，秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領域的發展必將引領世界潮流，促進生產力的飛速發展。
人工智能論文12
摘 要：神經網絡是人工智能領域不可或缺的部分，當前最常見的幾種神經網絡分別是感知器網絡、BP網絡、柯荷倫網絡、競爭網絡，這幾種網絡各具特點，最后給出了兩個使用BP網絡解決實際問題的例子。
關鍵詞：
關鍵詞：神經網絡 人工智能 機器學習 控制算法
控制理論從提出到目前為止，一共經歷了三個重大的發展時期，分別是經典控制理論、現代控制理論和智能控制理論。智能控制屬于較新的控制理論，它現在主要用于人工智能領域。為了使更多的人了解到人工智能，推動控制理論的不斷前進，就需要對神經網絡進行推廣。
1 典型神經網絡
1.1 感知器
感知器的工作原理是使用直線、平面等切割平面或立體空間，將這些平面或空間分成若干不同的區域[1]，以達到對輸入信號進行分類的目的。感知器在使用前，需要先進行訓練。訓練感知器的主要目的是調整它的權值。訓練感知器時，通過選擇典型的輸入類型，這些輸入需要能代表所有的輸入類型，然后將這些數據輸入到感知器中對感知器進行訓練。訓練之后，感知器網絡的節點數及權值得到了調整。當感知器訓練完成之后，就可以進行工作了。
1.2 BP網絡
BP網絡是當前使用得最多的一種神經網絡，它的主要功能是對非線性有理函數進行逼近，以滿足對非線性系統的控制作用。一般使用最速下降法對BP網絡進行訓練，將誤差反向傳播，當有大量的數據通過BP網絡時，網絡的權值和閾值得到調整，并使得網絡的誤差系數降低到最小[2]。下式是不含反饋的神經網絡的輸入與輸出關系： 以上表達式不能表示具有反饋方式的神經網絡，如果需要表示BP網絡，還需要對上式加入反饋部分，如下式所示： 當訓練結束之后，此神經網絡即是BP網絡，它就可用于對非線性系統的控制。它將輸出反饋到輸入，作為輸入的一部分，以達到對系統權值的持續調整，消除非線性影響的作用。
1.3 競爭網絡
競爭網絡一般用于對大量具有典型特征的數據進行分類，它是一種單層網絡，包括輸入層和競爭層，輸入層和競爭層共用一個權值函數。競爭網絡的訓練和工作并未像其它神經網絡那樣明確分開，而是在工作的過程中實現對網絡的訓練。它的訓練方式是無監督式的，訓練過程是通過競爭，將獲勝節點的權值進行調整，從而使網絡的輸出于輸入間的誤差逐漸減小，在這個競爭過程中，就可以通過輸出的不同，而將輸入分成不同的`類型，以實現自動分類的功能。
1.4 柯荷倫網絡 為了實現對具有概率分布模式的數據進行分類，可以利用柯荷倫網絡模型。柯荷倫網絡網絡模型與普通的網絡模型很相似，它的不同之處在與它在訓練過程中對節點的調整方法的區別。柯荷倫網絡模型對節點的調節方式與競爭網絡的比較相似，都是通過競爭來確定需要調整的網絡節點，競爭網絡只需要調整競爭獲勝的節點，而柯荷倫網絡除了需要調整競爭獲勝的網絡節點，還需要調整獲勝節點的臨近節點。
2 BP網絡在智能系統中的應用
2.1 聯想記憶
在信號處理、語音和圖像識別等領域，當輸入數據具有干擾或需要網絡具有糾錯能力時，就需要網絡能夠識別出這種錯誤，并將其糾正過來。為了能得到具有這種功能的神經網絡，可以先將識別對象轉換成網絡的平衡節點，通過調整節點的權值，使其記住這些目標。然后再通過不斷對網絡輸入學習數據，使其不斷進行聯想，最終使目標模型的特征收斂到網絡的平衡節點上。例如在進行文字處理時，為了能是神經網絡具有識別出錯誤文字的功能，可先將特定模型的文字轉化成網絡平衡節點，然后在對網絡輸入正確的文字，在不斷的訓練過程中，網絡就能實現對錯誤輸入的識別作用。
2.2 優化計算
霍普菲爾德的網絡穩定性判別函數以能量為基礎。當系統不穩定時，能量會逐漸減小，并最終趨于穩定。在大規模電力線路的設計過程中，為了使設計的電子線路系統最優，就需要對設計不斷進行優化。通過對系統網絡進行分析，求解出網絡的最優參數之后，將這些參數轉換成神經網絡中的平衡節點。在對神經網絡進行訓練之后，網絡就可以通過不斷循環優化，最終設計出一個最優電子線路系統。
2.3 影像處理
在人造成像系統中，無論是光學成像，還是聲波成像，以及電磁波成像，由于在對影像進行采集和處理的系統一般是數字系統，并且數字信號本身比模擬信號具有更強的抗噪能力，在采集和處理過程中，必須先對影像資料進行數字化處理，將模擬信號轉換成數字信號。因此，最終采集到的影像資料都是不連續的。 當前對影像數據的處理主要包括：處理因焦距問題而產生的影像模糊;影像噪聲含量較多時將噪聲處理掉;使用邊緣檢測的方法，得到圖像的特殊屬性。影像處理所涉及的領域也非常寬廣，如對影像進行分類、在醫學中對藥物反應的影像進行分析等。
人工智能論文13
1前言
人工智能技術是近年來新興的一門學科，是伴隨計算機的發展而發展起來的科學分支，與納米技術、基因工程并成為21世紀的三大尖端技術。人工智能的研究已經涉入到不同的學科領域，如哲學、數學、神經生理學、仿生學等，不同學科的交叉更是促進了人工智能技術的發展，從某一意義上來看，人工智能是自然學科和社會學科的交叉。本文主要研究人工智能技術在電氣化控制中的應用，通過對人工智能概念的解讀，分析了人工智能的優勢，并對當前人工智能在電氣自動化中的應用進行了闡述。
2人工智能的概念人工智能的概念
在1956年就已經被科學家提出，經過半個多世紀的發展，已經在不同的學科上得到了深入應用，并取得了令人矚目的成就，人工智能的具體應用可以簡單概括為人工神經網絡、模糊集理論、專家系統、啟發式搜索。在人工智能領域追求的目標就是讓機器能夠最大程度的代替人腦工作。現在的人工智能在智能控制和機器人語言上有著突飛猛進的進步，可以讓機器智能化，盡可能的感知人的思維和行為，乃至意識。電氣工程的人工智能控制主要電氣自動化控制領域，引入人工智能模擬人腦進行數據和信息的處理、分析、處理和反饋，這樣可以大大的提高效率，實現產業結構的優化。
3人工智能在電氣工程中的優勢
人工智能在電氣工程中有著傳統模型不可取代的優勢，人工智能相比傳統控制系統更加不容易受到外界因素的干擾，方便了人們參數的調節，而且具有優良的一致性，同時還兼有誤差較小，節約成本的優勢。
3. 1不易受到其他因素的干擾
傳統古典控制器在模型構建時容易受到不同因素的干擾，比如模型設置參數的干擾，比如不同數值的類型干擾，但人工智能的設計不需要獲得精準的模型，也不需要指定參數或者環境，這就提高了人工智能技術的精確度，無論是在模型的設計、還是設備的運行過程中，遇到的參數可以直接輸入，不必考慮特定的環境，可以直接進行參數設計，這就大大減少了干擾因素，提高了人工智能的使用范圍和使用效果，對人工智能的普及有著很好的推廣效果。
3. 2參數調節方便
對人工智能的參數適當的調整，可以提高智能函數的性能，相比以前的控制器，人工智能更加簡單，便于調節，即使專家不在，普通人員也很容易對語言和信息進行設定，而不同的參數設定也可以根據實際情況進行改變，這就解放了專家和操作人員，操作人員在進行人工智能控制時，可以擁有更強的靈活性。參數調節是人工智能科技的核心所在，人工智能簡化了操作方式，可以為企業節約人工成本，還可以提高產品的精度，這也是人工智能科技改革的方向。
3. 3具有優良的一致性
傳統的控制是基于特定目標的設計，針對特定對象非常好，但換個對象的話就難以保證其效果。而電氣工程中的人工智能則具有更好的適應性，對系統輸入的任何數據都可以產生精確的結果，不會受到特定環境的干擾，智能化的程序也將提升產品的規范性，利于產品的生產，對于不同精度的產品，通過人工智能的干預，可以保證生產產品的誤差很小，保證流水線生產產品的一致性和精度。
人工智能除了上述優勢之外，還有自身其它的優勢，比如誤差較小，節約人力和電力等諸多優勢，因此，人工智能在電氣工程自動化中應用的非常廣泛。
4人工智能在電氣工程自動化中的應用
人工智能在電氣工程自動化工程中應用廣泛，就目前的情況來看，最突出的應用是在設計、故障檢修和運行控制三個環節上的應用。
4. 1電氣產品的優化設計
電氣產品優化設計需要科學的設計和長期經驗的積累，才能使產品科學而實用。近些年來，隨著計算機技術的發展，利用人工智能技術對電氣產品進行設計已經逐漸開始流行，人工智能的應用可以大大的縮短設計周期，還可以使設計出的產品更加實用、科學，對于在設計階段需要修改的產品，也可以根據設計需要利用智能設計輔助軟件隨時進行修改，提高了設計效率。
電氣產品的設計和其他產品設計不同，其自身的重要性不言而喻，電氣產品設計精度和設計難度也要求電氣產品必須走向人工智能化，電氣產品自身的復雜性更是加重了傳統設計人員的負擔，人工智能的出現大大解放了電氣產品的設計人員，為電氣設計的發展做出突出貢獻。
4. 2人工智能在電氣產品故障中的應用
電氣設備出現問題后，所表現出來的癥狀是十分復雜的，有時候很難根據經驗去判斷和查找，人工智能的.出現成功的解決了這個問題，由于人工智能技術自身的模糊理論和專家系統比較精確，可以將故障的不確定性和復雜性降低，確保診斷結果的快速，精確，對于出現的問題，人工智能立即報警并指示出故障位置，便于維修工作的開展。由于人工智能可以大大減少維修時間，提高維修效率，對企業來說，可以減少無效工作時間，提高產品生產效率，人工智能的出現也為企業的發展帶來了更大的效益。
4. 3人工智能在運行過程中的控制
隨著電氣自動化水平的提高，人工智能控制技術必然成為未來的發展趨勢，電氣設備的控制是一個輔助的工作，對技術要求比較高，還要有各種不同的專業知識和工作經驗，能夠應用理論知識對數據進行分析，通過人工智能技術的發展，結合模糊控制、神經網絡等一系列的知識，可以確保最終計算的速度、精度，不但節約了大量的人力物力，還可以解放勞動力，降低企業成本。在機械操作過程中，一旦發現操作失誤，會有可能造成嚴重的后果，但電氣化操作通過人工智能，可以大大提高操作效率，降低操作人員失誤造成的影響，杜絕生產過程中的隱患，提高生產安全性和穩定性。
5結語
科學技術的發展造就了人工智能技術的發展，人工智能推動者我國電氣工程的發展，人工智能技術自身所具有的先天優勢，已經發展成為跨領域、多學科、多應用的成功典范，引用人工智能技術到電氣工程中，掀起了傳統電氣控制領域翻天覆地的變化，也提高了電氣工程領域的效率，促進電氣工程領域成本的降低，效率的提高和自動化的發展。我們相信，隨著人工智能技術的進一步完善，人工智能技術在電氣領域的會得到更廣、更多的發展。
參考文獻：
[1]朱金芳。人工智能在電氣工程自動化中的運用[J].化學工程與裝備，20xx（05） :175 ~ 177,183.
[2]劉建廷。淺析智能化技術在電氣工程自動化中的應用[J].科技致富向導，20xx（12） :188.
[3]吳桂林。淺談電氣控制技術的應用及其發展[J].企業技術開發，20xx（05） :37 ~ 39.
人工智能論文14
【摘要】人工智能技術全面影響社會結構、經濟結構和人類生活方式，對不同行業、不同群體的勞動就業產生根本性改變。人工智能技術的發展促使新舊產業更迭、新舊崗位交替出現，于我國就業而言，意味著機遇和挑戰并存，政府、企業、勞動者三方面都需積極應對，看清人工智能的發展趨勢，迎接智能革命的到來。
【關鍵詞】人工智能技術；就業；積極應對
人工智能技術被稱為第四次科技革命的核心驅動力。當前，該技術炙手可熱，掀起了全球新一輪技術革命變革浪潮，已對經濟結構、社會結構和人類生活方式產生了顛覆性的改變和影響，全面滲透到生產、生活的方方面面。對勞動手段的影響演進到自動化和智能化階段，對不同行業、不同群體的勞動就業產生根本性改變。
一、人工智能技術在各個方面的初步應用
人工智能技術已在工業、信息安全、金融、醫療、教育、社會生活等各個領域有了初步的應用。在工業領域，人工智能技術具有無可比擬的優勢，具備高效率、可靠穩定、重復精度好等特點。可以在制造業中的智能裝備、智能工廠、智能服務等方面承擔勞動強度大、危險系數高的作業，用機器人來取代傳統工人難以完成或不能承受的工作，將人工智能與制造業融合已是大勢所趨。在信息安全領域，受技術發展所限，信息泄露時有發生，用戶對信息安保要求越來越高，信息安全問題越來越被大眾所關注。當人工智能和生物識別技術深度融合發展后，信息安全領域得到了全新的發展和提高，為實現信息認證、保障信息安全提供了堅實的理論基礎。人工智能技術應用在醫療領域也已被大面積推廣，垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，可為病人提供診前健康狀況的初步分析和評估、診中的病情研判和手術輔助、診后的預后跟蹤等醫療服務。人工智能技術在指導病人就醫、緩解就醫難，幫助醫生看病、減少醫務人員的工作強度，節約醫療資源的緊張局面等方面還大有可為。人工智能憑借大數據庫、云計算、區塊鏈等技術，在金融領域上演殘酷大清洗。將傳統的客戶獲取、身份識別、風險控制、投資顧問、客戶服務等金融事務大面積地用機器取代，作為純數字交易的金融領域也是人工智能滲透最早、最全面的行業。在教育領域，AI和教育的融合，通過人機交互，給師生提供了更有效率的學習方式。隨著人工智能技術的開發及普及，社會生活領域的方方面面也都出現了人工智能的影子。代表性的領域有智能家居、智能零售、智能物流、智能交通等，這些領域的人工智能技術應用，深刻地改變著人們的生產生活方式。
二、人工智能技術發展對我國就業的影響
對未來就業而言，人工智能技術既是機遇，又是挑戰。伴隨著人工智能、新職業、新崗位大量涌現，給勞動者就業提供了更多的可能；但傳統的行業、崗位大量地被人工智能替代，使得低端操作技能人才面臨失業、收入下滑等困境。
（一）人工智能技術發展給勞動者帶來的挑戰1.失業規模擴大。翻閱人類科技進程圖可知，每一次重大的技術創新和迭代必然帶來一場產業革命。人工智能技術裹挾著自動化、智能化等顯著特征，將其嫁接到傳統產業后，傳統產業技術得到了優化升級。隨著智能機器人逐步取代傳統工人的工作后，相當一部分工作崗位將會消失，企業用工量需求漸趨減少，導致部分勞動力人口失業，給就業市場帶來巨大壓力。據麥肯錫全球研究院預測，到本世紀中葉，全球有近49%的工作崗位將會被人工智能所取代，多以低成本、勞動密集型的崗位為主。隨著人工智能技術的持續發展和應用，全球各個行業的勞動者面臨的就業壓力會越來越大，對擁有龐大人口基數的中國第一、第二乃至第三產業中的就業人員而言，失業壓力無疑更大。2.就業門檻提高。伴隨人工智能技術的演進和普及，原先的體力、腦力勞動以及少部分的智力勞動逐步被人工智能技術替代。勞動力結構發生巨大轉變，體力勞動者的比重減少，智力勞動者所占比重逐漸增加，智力勞動成為重要的就業門檻，這對很多體力、腦力工作者產生顛覆性的影響。勞動者身處不斷推陳出新的科技環境中，時刻感受到勞動形式和勞動方式的巨大變化。人工智能技術將就業門檻大幅度提高，具備創造性、靈活性等素質將成為勞動者重要的競爭力和軟實力。為應對人工智能技術發展，勞動者需要順應科技潮流，深度學習人工智能技術相關知識，具備對應的專業技能，擁有智能機器人不可替代性的本領。3.收入差距拉大。人工智能技術促使就業結構發生變化，導致不同類型勞動者間的薪酬也隨之變化，他們之間的薪酬獲得差距逐漸被拉大。比較而言，掌握人工智能技術的管理型、技術型、專業型的人才擁有較高的薪資水平，而那些從事基礎性、服務類工作的勞動者，其薪資水平通常偏低。隨著人工智能技術在各個方面的深度應用，將會使得勞動力市場形成“工作極化”，進而導致“工資極化”現象，在工廠里，那些熟練操控高端智能設備的技術人員和普通工人之間收入差距被進一步拉大，呈現兩極分化。兩極分化在各個領域廣泛存在，拉大了社會階層間的收入差距，引發失業潮，社會穩定面臨嚴峻考驗。
（二）人工智能技術發展給勞動者帶來的機遇1.催生新的就業形式，增加就業機會。人工智能引領未來技術的發展，產品的技術研發、場景應用、服務配套等方面處處體現出智能文化。在人工智能技術撲面而來的當下，企業會更重視研發，投入更多經費建設新型研發機構，增設研發崗位，聘請研發科技人員。同時，新技術促進新行業、新部門的出現，圍繞新興產業新增的就業崗位不斷涌現，刺激產生數量眾多的新工作機會。社會分工越來越細，集約化程度越來越高，按需組織項目、借助外腦完成臨時項目任務而雇傭臨時自由職業者的機會增多，為兼職工作、非固定工作提供更多的發展空間。人工智能技術催生的新產業生態將創造大量新就業崗位，可吸納勞動力充分就業。2.有助于提高勞動生產率，降低生產成本。產業領域注入人工智能元素后，為其轉型升級提供了強勁的動力。基于萬物互聯，用人工智能技術全部或部分取代勞動者的工作，將極大地提升勞動生產率。隨著機器換人的大面積推廣，生產流程自動化改造的深入，企業的生產成本將大幅降低，勞動生產率會成倍的提高。除了生產領域外，人工智能技術在其他領域，諸如醫療保健、養老服務領域的應用，也會極大地降低醫療成本和養老服務成本。面對人口老齡化危機，適齡工人減少，人口紅利逐漸消失，人工智能技術的廣泛應用，必將為我國未來經濟持續增長注入強勁動力。據麥肯錫全球研究院預測，按照應用速度的不同，基于人工智能的勞動生產率提升，每年可為中國貢獻0.8%~1.4%的經濟增長。3.提升勞動者的勞動技能，增強勞動能力。在人工智能時代，人作為技術的發明者、使用者，要正確恰當地使用這些技術，通常需要掌握多種“硬”技能和“軟”實力。勞動者為了順應變革潮流，及時跟蹤人工智能技術的發展，迫使自己不斷地追蹤新技術，學習新技能。隨著勞動力市場的細分變化，勞動者滿足工作崗位所要具備的技能越發復雜和多元，促使勞動者的整體能力必須不斷增強。工作崗位需具備的人工智能新技術能力要求會很快傳遞到勞動力市場，在市場上尋找工作機會的勞動者必須面對崗位的新要求，對自身的.知識、能力結構等進行合適的調整，以適應市場的不斷變化。
三、我國應對人工智能技術就業影響的對策建議
面對人工智能技術的蓬勃發展，政府、企業、勞動者三方面都要積極應對。
（一）政府層面1.出臺相關政策，推進人工智能倫理建設。人工智能技術涉及到生產、生活的各個方面，人類已習慣新技術給生產、生活帶來的便利。在享受新技術便利的同時，人工智能帶來的信息泄露等風險和挑戰不容忽視，因此應確保人工智能安全、可靠、可控發展，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低風險。在制定相關政策、加強制度建設上應具有前瞻性和統籌性。將跨學科、跨領域的法律和政策研究置于優先地位。一方面，本著開放接納的原則，大力鼓勵人工智能技術的發展，為使其綠色健康的發展，要出臺法律政策給予規范引導，規劃出倫理邊界，讓人工智能技術更好地服務人類社會；另一方面，對人工智能相關法律倫理和社會問題應該深入探討，加強對人工智能帶來的影響進行倫理評估，完善已有的政策和制度，以適應人工智能的發展。2.完善保障制度，降低失業帶來的沖擊。人工智能的高速發展，使勞動者面臨失業的壓力越來越大，必然會造成一部分工人存在失業風險，而且這種趨勢會越來越嚴重。對于短暫失業的勞動者，政府出臺一些扶持性政策，安排一些過渡性支援，為其增加收入，茲事體大，可使這部分勞動者順利渡過難關，重拾就業信心。同時，為有效緩解勞動者因失業帶來的社會壓力，政府要完善社保體系，可創造大量公益工作崗位讓他們繼續工作，給予社會補貼，使他們分享以人工智能為代表的高技術成果。對不同失業人群采取積極就業援助，以適應社會發展、實現再就業。應該加緊制定與就業收入分配保障相關的政策措施，完善勞動者權益保護制度，營造公平的就業環境。健全適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業培訓體系，對失業人員進行充分的人工智能技術培訓和指導，確保因人工智能失業人員順利轉崗，降低失業率。3.加強人工智能技能教育，提高就業能力。要很好地、持久地發展及運用人工智能，高素質人才必不可少。政府應大力提倡人工智能教育，積極推動學校教育改革，在教學內容中提高人工智能技術教育份額的比重，為人工智能技術發展提供連綿不絕的人力資源供給。根據人工智能發展的層次和類型不同，分別為市場輸送理論研究、實踐應用、技術技能操作等不同層面的智能型勞動者。針對人工智能技術對中低端從業者的沖擊更大的現狀，更應加緊完善這部分勞動力的職業技能培訓，重點強化中低端專業技能素質培訓，全面提升其人工智能素養。為避免學校教育和企業需求脫節問題，可由政府牽頭，采用校企雙元合作，產教融合、市場化運作方式，鼓勵校企有針對性地設定培訓方式和內容，確保人工智能技術培訓與時展同步。4.調整產業結構，培育人工智能的就業增長點。對于傳統產業而言，接受人工智能技術改造，是一個被動的過程。如何讓這些產業產生徹底變革，克服人工智能發展初期面臨的障礙，政府的引導和幫助十分重要。政府應全面推進人工智能新興產業開發建設，落實支持對企業利用人工智能開發和技術改造的支持力度，引導產業轉型升級，朝著智能化方向發展。促進傳統產業智能化升級，提升國產人工智能技術研發水平，加快傳統產業的智能化升級和關鍵技術轉化應用。打造具有我國優勢的人工智能新興產業，開辟人工智能新天地，發揮人工智能的創造效應，創造更多就業機會，積極培育人工智能的就業增長點。
（二）企業層面員工是企業最寶貴的資源，在人工智能技術的沖擊下，企業應該為員工提供完備的人工智能知識培訓，有針對性地制定人才培養體系。1.透析人工智能對就業的創造效應，促進勞動力結構持續升級。人工智能技術的滲透對就業結構產生極大的沖擊，對工作崗位和組織結構產生重大影響，企業需要積極開展新技術對就業崗位替代的監測與評估。企業應從自身定位出發，找準人工智能和傳統技術的結合點，合理使用智能技術。結合企業特點，以新技術為突破口，分析勞動力結構的變化，重視對員工的再培訓，以便員工跟上技術進步的步伐。確定智能化工作崗位所需的技能、能力要求，為員工有效擇業提供針對性的幫扶。在企業的幫扶下，不斷提高員工的整體素質，促進勞動力結構持續升級。2.加強人才儲備，提高人工智能對就業的吸納效應。人工智能發展勢如破竹，要更好地擁抱人工智能，智能人才的儲備至關重要。對于企業而言，應該積極搭建平臺，加強智能人才的引進和培育。針對人工智能對就業提出的挑戰及要求，根據企業的業務類型，提升存量人才能力，幫助此類員工快速適應智能化轉型的挑戰，有效幫助員工順利過渡，平穩轉崗。要積極整合智能時代多樣化人才獲取渠道，提高人力資本利用效益，主動為人才賦能。依托相關高校，鼓勵校企合作，加強員工職業培訓與技能提升，構建不同層次的人才體系，有針對性地培養、造就更多適應人工智能發展需要的各類人才。
（三）勞動者層面勞動者應該積極面對人工智能技術浪潮，提高相關職業技能，做好個人職業生涯規劃，爭取更多的就業機會。1.優化勞動者技能結構，實現勞動價值。人工智能時代，新技術層出不窮，對勞動者的技能水平、職業素養等提出了更高的考驗。為了更好地適應人工智能技術，勞動者須有積極主動的學習能力，具備豐富的知識儲備、較強的創新能力和自我管理能力，無法被技術取代的人才和技能的重要性愈發凸顯。隨著智能化的發展，技術的進步，勞動者自身的不斷學習，勞動技能得到不斷提升，勞動結構得到了優化。作為個人價值體現的勞動付出，在人工智能時代同樣重要。雖然勞動方式和勞動形態發生了巨大變化，但是人工智能時代的勞動價值實現，還是每位勞動者追求的目標。2.奉行終身學習理念，提升職業技能水平。人工智能浪潮席卷下，每一個勞動者都面臨著巨大的知識結構挑戰，而能快速接受、適應并引領這一變革的人，將成為最終的贏家。為提升人工智能技術技能，緊跟時代潮流，勞動者需奉行終身學習理念，不斷更新專業技能。需要隨時關注并參與人工智能相關的技術培訓，掌握對智能化技術和智能機器人的操作能力。除了學習如何操作機器人技能外，還要重點學習一些機器人不能取代的崗位技能，如邏輯思維能力、創新能力等。以便提升自己的智力資源價值，更好地從事技術難以替代的工作崗位，應對失業危機。人工智能時代，勞動者更要具備機器不可取代的核心競爭力，通曉未來智能發展方向，從勞動力市場角度，做好自己的職業規劃。隨著人工智能技術時代的到來，新技術對勞動者就業的影響面廣度深，總體而言利大于弊。勞動者要勇于接受新技術革命的挑戰，練好內功，充分開發和利用自身的智力資源，提高就業能力。政府要出臺相關政策，為勞動者適應人工智能的沖擊保駕護航，迅速提高勞動力隊伍的整體水平，最大限度地利用現有勞動力的智力資源。企業應該為員工提供完善的人工智能知識培訓，促進勞動力結構持續升級；加強人才儲備，提高人工智能對就業的吸納效應。無論是勞動者個人，還是政府和企業，必須看清人工智能的發展趨勢，迎接智能革命的到來。
【參考文獻】
[1]朱巧玲，李敏.人工智能的發展與未來勞動力結構變化趨勢———理論、證據及策略[J].改革與戰略，20xx（12）：172-177.
[2]朱敏，紀雯雯，高春雷，等.人工智能與勞動力市場變革:機遇和挑戰[J].教育經濟評論，20xx（3）.
[3]亓紅強.智能技術對就業影響幾何[J].人民論壇，20xx（21）：74-75.
[4]劉曉莉，許艷麗.技能偏好型技術進步視閾下人工智能對技能人才就業的影響[J].中國職業技術教育，20xx（15）.
[5]沈于.對人工智能就業效應的評析[J].中國商論，20xx（11）：238-239.
人工智能論文15
和傳統機械工程相比，機械電子工程是在傳統機械工程基礎上，融合了電子工程及信息工程技術，并充分發揮了兩者的優點和長處，從而逐漸將機械功能轉變為智能化。以下是“機械電子工程與人工智能關系論文”希望能夠幫助的到您！
機械電子工程中人工智能的融入，使得機械電子工程更加智能化，促使其獲得了更好的發展。
1 機械電子工程
一般常說的機械工程大概有兩類，一類是制造，一類是動力。第一類的制造機械工程主要包括了裝配、制造毛坯和進行機械的加工等工藝內容。第二類的動力類機械工程主要是發電機相關的。而電子工程比起常規機械工程來說，還含有其他的更多的高科技元素[1]。機械電子工程則有效利用了兩者的優勢，形成機械電子工程。
機械電子工程從其發展歷程來看可以分為三個發展階段：
第一階段，主要是手工加工，由于生產力較低，且受制于人力資源因此生產力發展受到一定的限制，并由此促進了機械工藝的發展。
第二階段，是流水線的批量生產階段，生產規模開始擴大，生產力得到一定程度的提高，出現大批量的生產，但這一階段的產品質量并不高，產品類型缺乏靈活性，不能很好的滿足社會的對商品質量的要求。
第三階段，是目前的機械電子工程發展階段，隨著社會的發展進步，進入快節奏發展社會，因此也要求機械電子工程同樣具備較強的適應性、靈活性，要求產品的轉產時間要快，產品質量要高，要包含高科技生產工藝，其中最為成功的是柔性制造系統。這一系統主要是由信息、物流和加工三個方面構成，通過信息化手段實現自動化加工，并實現信息流和物料流的自動化。
2 人工智能
人工智能的發展也分為三個主要的發展階段：
第一階段，是人工智能的初始發展階段，起源于1956年，由美國首次發明并提出人工智能這一說法。在這一時期人工智能大部分用于知識證明、博弈和翻譯，不能模仿人類進行邏輯思考[2]。即使在60年代中期，美國繼續對人工智能進行開發和研究，但仍然沒有解決機器模仿人類思維的問題，這一時期的開發沒有讓機械脫離簡單的映射方式，使得機械無邏輯分析能力。
第二階段，是自1977年開始人工智能出現了一個發展的轉折點，人工智能開始以知識作為發展的動力，這一時期人工智能知識工程很快被普及到人類工作生活的各個領域，人工智能的`實用性得到有效提高。同時人工智的商業化也開始逐漸發展起來，呈現出強有力的發展勢頭。
最后階段，就是現階段的人工智能的平穩發展階段。人工智能不僅是單獨的個體，開始向分布式的主體發展，到現在人工智能的實用性已經被得到廣泛應用，其系統更加科學和復雜化。
3 機械電子工程與人工智能的關系
人類實現發展的兩大基本因素是信息和物質，當人類社會科技還不夠發達時，生產能力不高，物質是人類生存和發展的根本。但隨著生產力的不斷發展和進步，信息的重要性越來越明顯，文字曾一度為信息傳遞的“紐帶”[3]。但是近幾十年隨著計算機技術及網絡的普及應用，信息傳遞具備了更大的技術基礎，使得人類進入了信息化時代，在信息社會人類更加離不開人工智能技術。
在機械電子系統發展中，由于其系統有著一定的不穩定性，使得機械電子系統中的輸出和輸入關系的描述較為困難，在描述方面其實現方式主要有三種：第一，建立規則庫；第二，學習并生成知識的方式；第三，推導數學方程的方式。第三種方式，相對來說較為穩定和精確，但是智能應用于較為簡單的系統中，如線性定常的系統，不能應用于復雜的系統，復雜的系統智能通過操作來完成，但是操作有著非精確和嚴謹的缺點。
隨著社會進步，對系統的要求也越來越高，而且需要同時處理多類型的數據。因此出現了應用人工智能來處理更多的信息，提高處理的復雜性和精確性。通過人工智能構建的系統可以兩種：第一種是模糊推理系統，主要是借助模擬人腦來分析數據、語言；第二種是神經網絡系統，主要模擬人腦結構，對信號和數據進行分析，并給出相對的參考數據。這兩種系統既有相同的輸出輸入關系，也具備不同的輸出輸入關系。其不同之處在于前者有明確的物理意義，而后者不具備準確的物理意義；二者的相同之處是都具備相同的網絡結構形式以任意精度逼近相應的連續性函數。
但是隨著社會的發展和進步，單純的人工智能不能完全滿足社會的日常需求，很多的研發機構開始研發和制造綜合性的人工智能系統。將上述兩種系統形成綜合性的人工智能系統，充分利用兩種系統的優點和長處，取長補短，以獲得更為精準、全面、科學的描述方式，其最為成功的例子就是模糊神經網絡系統。這一系統把兩種系統相互結合，讓信息在該網絡系統中獲得最為完美的表達空間，從而解決多變量的工程應用問題[4]。人工智能技術在機械電子工程中的有效應用，解決了傳統系統的缺點，為機械電子工程提供了更為寬廣的發展路徑。
4 結語
隨著科學技術的不斷進步，高科技層出不窮，人工智能也是科技發展的產物。人工智能是各學科相互交叉融合發展的產物。把人工智能有效的融入機械電子工程發展中，有效解決了機械電子工程發展中遇到的一些問題，促進其在更加寬廣的領域發展，使機械工程產業產生了革命性變化，為其獲得更大的經濟利益提供技術支撐。作為學生，我們不僅需要了解一個行業的技術，還需要多行業多角度的接觸和學習最新的技術知識，做到相互融會貫通，促進不同知識和技術之間的完美融合，促進社會技術的創新發展。
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