计算机技术和人工智能精选(九篇)
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第1篇：计算机技术和人工智能范文
中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）04-0000-00
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它发展迅猛，逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成系统，在很多学科领域广泛应用，并取得了丰硕的成果。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这种说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。可以说，哪里有计算机应用，哪里就存在应用人工智能。
人工智能是研究使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，人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科在计算机方面的发展也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展，以便应用到计算机科学上。
人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具，相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的，这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。
计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变。人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
软件方面，新的开发工具不断出现，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。硬件方面，性能更好、价格更低的人工智能芯片，如模糊芯片、神经网络芯片甚至“知识芯片”将不断涌现，模糊计算机、神经计算机等新一代计算机将出现，以代替在该领域的数字计算机，这无疑又将给人工智能的实际应用带来彻底革命。人工智能与计算机图形学之间的相互结合和相互影响正在迅速地发展，新的智能自主图形角色开始普及到游戏、动画、多媒体、多用户虚拟世界、电子商务和其他基于web的活动领域。 智能自主图形角色建模是多方面努力的成果，从底层的几何模型、物理模型，中间层的生物力学模型到高层的行为模型。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于人工智能能够带动全新的计算机技术的发展。目前至少有三种技术有可能引发新的革命，他们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。根据推测，未来光子计算机的运算速度可能比今天的超级计算机快1000到1万倍。而一台具有5000个左右量子位的量子计算机可以在大约30秒内解决传统超级计算机需要100亿年才能解决的素数问题。相对而言，生物计算机研究更加现实，美国威斯康星*麦迪逊大学已研制出一台可进行较复杂运算的DNA计算机。据悉，一克DNA所能存储的信息量可与1万亿张CD光盘相当。如果未来上述三种技术能够成熟运用，那人工智能对计算机的发展起到决定性的作用。人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
参考文献
第2篇：计算机技术和人工智能范文
关键词：计算机技术；发展方向；应用探究
一、前言
科学技术是推动近代社会发展的主要力量，也是改变世界，改变人们生活方式和认知的重要技术，计算机技术在现代社会中占据着重要的位置，可以说失去计算机技术我们就将会与现代文明脱轨，社会各行各业将陷入瘫痪，所以加快研究计算机技术未来的发展方向，加快推广新技术在社会各行各业的应用，只有这样计算机在进步和应用两个方面同时发展，才能为现代文明进步提供源源不断的动力。
二、当前计算机技术的发展基本情况
经过多年计算机信息技术的历史性变革，技术革命，计算机变得更加实用，更加人性化，功能化。功能如今已然强大到生活中的点点滴滴都可能有计算机的参与，人们的衣食住行等方方面面都有计算机的功劳，可以看出计算机的现实重要性。在工业领域，计算机可用于数据处理速度，提高工作效率，并提高数据处理精度。高端计算机的开发和使用为工业数据分析和分析提供了可靠的技术支持。计算机中有许多应用程序，计算机出现在人们的工作，学习和生活中。由于应用程序字段相对复杂，因此会导致计算机应用程序的复杂性。现如今中国已经入计算机领域的强国中，国家对于这些严重影响计算机信息技术发展的事情，出台了一些列的制度与政策，培养了大批量高精尖技术型人才，在很大程度上排除了不利因素，中国计算机信息技术的发展将带来良好的发展道路，最终更好地为人类服务。
三、计算机信息技术发展的未来设想
（1）计算机信息技术具有更高的性能。信息技术是一种拥有强大信息资源的技术。应用信息技术，可在大量信息中快速查找所需信息，非常简单方便。在不断改进和更新信息系统的情况下，实施良好有序的信息管理非常重要。所以，信息管理系统应运而生。在信息管理系统中，人们将成为领导者，使用计算机软件和硬件，相同的信件设备和其他办公设备来有效地收集，处理和分析信息。最初，当人们设计和开发信息管理系统时，应用了这一原则。信息管理系统是生产管理的辅助手段，可以帮助企业实现高效，有序的发展。在社会经济高度发展的同时，对计算机信息技术的应用提出了越来越严格的要求，推动了计算机信息技术的全面发展。计算机信息技术得到了改进，因此生产出了一台超级计算机。虽然超级计算机在外观上与普通计算机没有太大差别，但计算和处理数据的能力非常强。相关性能无法与普通计算机相媲美，可应用在天象以及航天领域当中。（2）技术更加便捷化。信息处理效率高，大量的需求信息与产出信息不但需要大容量的信息储存空间，还需要具备高速度、高质量的信息处理水平，如今，互联网技术，物联网技术，大数据技术和云计算技术都是一致的。今后还会有更多高速度、高质量的信息处理技术被研发处理。信息高度互动，传统的计算机信息处理技术只能达到人机信息交互的目的。也就是说，客户使用计算机硬件设备通过客户终端访问和处理计算机信息。随着信息技术的不断发展，计算机信息技术的使用不再局限于人机交互。而是被广泛运用到物物联网、人人联网的信息处理工作中。信息技术的职能化。智能化是现代计算机信息处理发展的必然趋势。加强信息技术处理的逻辑，使个人化计算机信息技术。
四、计算机信息技术的应用领域
（1）人工智能技术的应用人工智能技术现已成为各大互联网公司的重点发展项目，面向智能计算机技术时代。通过在计算机技术中使用人工智能技术，可以实现对象的自我规划和远程控制的目的，例如，人工智能技术在航空航天领域的应用，实现航天器的智能化运行，有效促进中国航天事业的发展和进步。在现代社会的发展中，人工智能技术在人类的发展中起着重要的作用。为此，我国科研人员在开展人工智能技术研究与运用工作时，首先应该提升自身计算机信息技术水平，能够使用或使用计算机技术来模拟人类行为并实现人工智能技术的集成和重组。通过将机器学习技术应用于人工智能工作，它有助于提高人工智能技术的智能性。（2）信息技术在企业中的应用，企业在会议中我们经常采用视频会议，视频对话的方式。一路上应用计算机信息处理技术，信息处理技术可以大大节省通信时间，更多的企业或个人提供互动平台。从长远来看，这种视频信息处理技术使人际交往具有历史性的变革，是未来办公自动化的发展方向。近年来，无线网络成为一种新型的信息通信方式。该技术的不断发展改变了传统的企业办公布局。基于无线网络，任何地方都可以成为一个灵活的办公空间。企业可以利用无线网络的优势，深入分析和研究办公自动化。（3）信息技术在物流中的应用。随着现代社会的发展，人们的工作节奏越来越快。计算机信息技术为物流工作提供了一种方便快捷的模式。物流作为人们转移物品的重要媒介，一般来说是繁琐复杂的，但一些最新的信息技术可以提供便利。例如，条形码技术可以使物品的存储和管理更容易；GPS定位技术可以提供更快的路线选择；数据信息采集的自动化和智能化管理将给物流的繁琐工作带来极大的便利。计算机信息技术可以在物流工作的实际操作中慢慢挖掘出更多的便利。
第3篇：计算机技术和人工智能范文
不只是围棋
击败李世石的AlphaGo是一种围棋人工智能，但按研发者的观点，它不仅仅能够应用于围棋领域，而是可以胜任多种不同的工作。
人工智能从20世纪70年代至今，已经发展了近半个世纪。这是一种依托于计算机的模拟人类思维的技术。AlphaGo在围棋中的胜出只是一个标志，意味着人工智能已经准备好了接受复杂的人类世界的挑战，并最终成为人类社会的一分子。
它已学会了学习
AlphaGo在与人类对弈的过程中，表现出了一项惊人的能力――学习。这是真正的人工智能，没有人知道人工智能学到了什么，以及能够学到多少。没错，就连开发者也不知道。AlphaGo可以通过与自己下棋来学习，每下一盘只需要0.2秒，这样一来，在很短的时间里，它就能研习几千万盘棋。
面对学习能力如此强大的人工智能，人类在纯智力领域败下阵来是不可避免的！更惊人的是，以AlphaGo为代表的新一代人工智能，属于更先进的“通用型人工智能”，也就是说，AlphaGo今天在围棋界成为顶尖高手，明天也许就能在钓鱼大赛中夺魁！
人工智能还能干啥？
科学家预测，在不远的未来，一半以上的人类工作，都将被人工智能替代。在过去的半个多世纪里，工业制造和装配领域，已经成了机器人的天下，但这些机器人都是编程性机器人，只能按照程序设定做某一件事。人工智能型机器人将很快取代它们，成为工业生产中的多面手。它们不再只是机器，而是像产业工人一样――当然喽，不用领工资！
对了，现在已经有很多新闻媒体在采用机器人撰写新闻稿件了。连写文章这种事儿人工智能都能干，还有什么是它们办不到的吗？
扔掉驾照吧
你没看错，未来驾车已经不再是现代人必备技能了。有了人工智能，自动驾驶汽车很快就会涌向大街小巷。
实际上，以谷歌公司为首的多家科技巨头，已经在人工智能驾车技术中取得了突破性进展。谷歌、奔驰、特斯拉公司的无人驾驶汽车，都已经能顺顺溜溜地在高速公路上飞驰，而且绝对安全。
只不过，如果人工智能面对的是路况复杂、充满各种突发事件的城市街道，还稍微有点力不从心。这是人工智能下一步需要克服的技术难题――如何更像一个人那样思考？
人工智能大时代
科学家认为，目前的计算机技术可能是人工智能迎来爆发的最后障碍。更加复杂的计算和思维能力，需要下一代计算机技术――量子计算机来实现。量子计算机比传统计算机速度快得多，传统计算机需要几百年才能完成的运算，量子计算机可能只需要10秒！
当量子计算机技术成熟，人工智能将“进化”成和人类一样的“高等智慧生命体”，到那时，人类将如何与它们平起平坐呢？
人工智能是威胁吗？
在经典科幻电影《终结者》中，未来的世界被人工智能把持，人类已经没有立足之地。人工智能成为一种新的生命形式，而它们认为，人类的存在会威胁它们的生存与发展，于是到处“捕杀”人类。
人工智能真的会成为人类的敌人吗？
第4篇：计算机技术和人工智能范文
【关键词】电气工程 自动化 智能化技术
一、智能化技术概述
随着科技的发展与进步，计算机编程技术可模仿人类的大脑，例如分析、收集、回馈、处理以及交换信息，因而，计算机以模仿人类大脑的形式，在一定的程度上促进电气工程的自动化发展的步伐。在日常生产、分配、流通与交换中，均需电气工程的自动化控制，并且通过电气工程自动化的控制，可有效实现自动化电气工程，提高工作的效率，进而促使生产与工作总体的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具备三种能力：行为能力、感知能力以及思维能力，因而，人工智能发展的潜力无限大。电气工程自动化作为一门电气信息类的新兴学科，主要应用于信息处理、控制运动、管理及决策、电子电力的技术、工业过程的控制、检测及自动化的仪表与电子及计算机技术等领域。
二、人工智能的应用现状
随着人工智能技术的不断发展， 很多研究人员展开了针对人工智能在电气工程自动化控制方面的研究，例如：应该如何将人工智能系统应用于故障的诊断和预测、电气产品设计优化和保护与控制等领域。在优化设计方面， 设计电气设备是很繁琐的工作。它需要对电磁场、电路、电器电机等学科的知识综合性的运用， 同时还要使用以往设计中的经验。设计以往的产品时，通常是在根据经验和实验的基础上， 通过手工的方式开展的。这样的设计过程很难取得最优的设计方案。电气产品的设计随着计算机技术的发展， 逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变， 使开发产品的周期大大减少。尤其是在引进了人工智能技术之后，更加促进了CAD技术的发展，大大提高了设计产品的质量和效率。人工智能技术在电气设计方面的应用主要包括专家系统和遗传算法。其中的遗传算法是一种优化的先进算法，在产品的设计优化上有举足轻重的作用。因此电气产品的人工智能化设计很多都采用了这种方式进行优化。电气设备的故障征兆和故障之间有着很多必然和偶然的关系，具有非线性、不确定性的特点， 它的优势能够通过人工智能的方式得到最大的发挥。人工智能技术在电气设备诊断故障方面的应用主要由：专家系统、模糊逻辑和神经网络等。在电力系统之中， 变压器因为重要的地位而受到很多研究者的关注。
三、智能化技术控制的优势分析
对于不同人工智能的控制，需运用不同方式进行探讨，由于部分人工智能的控制器，例如神经、模糊、模糊神经以及遗传算法均属于类非线形函数的近似器；采用此分类有利于了解总体，以及促进对人工智能控制策略综合性的开发，以上人工智能的函数近似器具备常规函数的估计器不具有的优点。
第一，在多数情况下，精确了解控制对象动态方程是相对比较复杂的，所以控制器设计实际的控制对象模型，通常会出现许多不确定因素，例如参数变化与非线性时等，往往无法掌握新的信息。但人工智能的控制器设计，可不需参照控制对象模型。按照鲁棒性、响应时间与下降的时间不一样，人工智能的控制器可经过适当调整以提升自身性能，例如，在下降的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快四倍；在上升的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快两倍。同古典的控制器比较，人工智能的控制器更具备易调节的特点。尽管缺少专家现场的指引，人工智能的控制器也可以采取响应数据进行设计。
第二，还可由相应的信息以及语言等形式开展设计工作，人工智能的控制器一致性极强，输入陌生数据便可以出现很高的估测，还可忽视驱动器对控制器的影响。针对部分控制对象而言，尽管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不过对其他控制的对象而言，不一定能产生良好的效果，因而，设计时需遵守具体问题应具体分析原则。在模糊化与反模糊化的过程中，若运用隶属函数、规则库以及适合模糊神经的控制器，便可精确进行实时的确定。
四、智能化技术的运用
（一）电气产品的优化设计。
电气产品优化设计的工作是相对比较复杂的，其主要综合了两方面内容：理论学科的知识与经验知识。电气产品传统的设计方式主要是设计经验综合大量实验手段的验证，缺少相关技术的支持，效率比较低，工作量比较大，难以设计出科学合理的方案。由计算机技术迅速发展，以及人工智能的技术应用，电气产品设计逐渐从手工转入计算机辅助的设计，从一定程度上而言，减少产品从构思至设计至生产时间，并使得设计逐渐迈向智能化、优质化以及高效化的时代。在人工智能的技术运用在优化设计中，主要有两种主要方法：遗传算法与专家系统。遗传算法特征是直接操作结构对象，具备内在隐并行性与全局寻优的能力；可指导优化与自动获取搜索空间，以及自行调整搜索的方向，不需标准的要求。这些遗传算法的特征特别适合产品的优化设计，进而其广泛运用在电气产品人工智能的优化设计之中。专家系统运用于计算机技术与人工智能的技术，主要是依据某领域的一个或是多个专家提供经验与知识，进行合理的判断与推理，模仿人类专家决策的过程，以此处理需人类专家处理复杂的问题，并且其更是产品的优化设计重要的方式，但目前尚处于研究的阶段，实际的应用比较少，未来的发展前景较大。
（二）人工智能控制技术。
人工智能的控制技术将是未来生产的发展趋势，并且目前在电气工程的自动化方面也已广泛运用。控制的方式主要有模糊的控制、专家系统的控制以及神经网络的控制，主要运用的方面是：记录故障且实行在线分析；采集及处理全部模拟量与开关量实时的数据；实时智能的监视各个主要的设施与系统运行的状态；通过鼠标或是键盘达到控制系统的目的。
第5篇：计算机技术和人工智能范文
人工智能是信息时代的一大特点之一，也是人类认识世界和改变世界的一大成果，是人类客观能力发展的高峰。本文的研究旨在从理论的角度对人工智能的相关概念和发展历程进行阐述，对人工智能的现阶段研究进行介绍，对已有的人工智能研究成果进行简要的分析。以期能够更好地促进人工智能的阶段性发展，帮助其在社会中的应用和发展。
【关键词】人工智能 发展 应用
人工智能是产生于20世纪50年代的一门综合高科技学科，它将机器智能和智能机器的概念和技术进行了融合，应用过程涉及了信息科学、心理学、思维科学、生物科学、认知科学以及系统科学等多种学科，随着近些年的不断发展和进步，已经在社会中的很多地方得以应用，向着多元化的方向发展，例如，在博弈、智能机器人、模式识别、自动程序设计、知识处理、自然语言处理、专家系统、自动定理证明、知识库等方面，人工智能都已经取得了很高的成就，备受世人关注。
1 人工智能概述
人工智能，又称为AI，是Artificial Intelligence的简称。可以算作是计算机科学的一个分支，是在1956年的Dartmouth 学会上由McCarthy正式提出的，之后便跻身于世界三大尖端技术之一。很多学者都将人工智能定义为通过研究使计算机来完成之前只有人才能完成的智能属性较高的工作。但是关于人工智能的最完整定义，当前业内还存在一定的正义，尚未形成统一的结果，但是所有的这些说法都能够反映出人工智能的基本内容和基本思想，因此在本文中，笔者将其概念整理为：研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。
2 人工智能的发展
人工智能的发展最早始于20世纪50年代，并在20世纪60年代更加壮大，形成了人工智能的初级阶段。这一时期的研究偏向于运用领域知识和启发式思维发展，编写相关的智能计算机程序，为现代的计算机理论奠定一定的基础。从1963年之后，人工智能便进入了研究的第二阶段，人类尝试用自然语言通讯，实现了计算机对自然语言的理解，并将分析图像和图形处理变得可行。70年代中，在进行了大量的研究和探索后，一些专家级的程序系统相继出现，在各个领域得到运用。80年代，人工智能进入到以知识为中心的发展阶段，更多的人开始注意到模拟智能中知识的重要性，围绕这一现象进行了更多的研究和探索。现如今，人工智能的发展正在朝着大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。
3 人工智能的研究与应用
3.1 问题求解
求解问题往往是人工智能发展的第一步。一般过程是将复杂问题分成一些较简单的子问题，通过解决子问题的基本技术完成人工智能基本技术的组成。当前依然存在一些未真正解决额问题，例如问题的表示也成为问题的原概念在表述时往往存在解决不了的问题，这边构成了人类发展人工智能过程中的主要工作内容。
3.2 专家系统
专家系统也是研究人工智能的重要分支，这一理论能够将所研究的问题转化为知识求解的专门问题，从而实现人工智能从理论研究到实际应用的重要过度。专家系统可以看作是一种智能的软件，通过启发式方法对一般难以解决的问题进行求解，在不完全、不精确的信息背景下做出结论。专家系统的基本结构如图1所示。
3.3 机器学习
机器学习是对计算机模拟人类活动并实现人类活动而进行研究的过程。它是在专家系统之后出现的人工智能另一重要领域，是计算机能够有智能属性的根本途径，具有很高的重要性。
3.4 神经网络
人工神经网络是由数量巨大的神经元互相连接组成的，也可称作类神经网络或神经网络。神经网络通过大量节点之间的相互连接构成运算模型，通过模拟人的大脑的基本运算机制和机理来实现特定方面的功能。
3.5 模式识别
模式识别是指通过计算机技术让计算机代替人类进行感知和识别。计算机模式识别系统能够让计算机在模拟人类感觉器官功能的帮助下对外界形成感知能力。随着模式识别的发展和壮大，量子计算机技术也已经在模式识别系统中得到运用。早期的模式识别系统仅仅是针对文字或二维图像，但是随着技术的进步，对三维景物的识别方面也已经有了重大突破，并已经延伸到活动物体的识别和分析，取得了长足的进步。
4 结束语
作为一门伟大的科学成就，人工智能的诞生无疑成为20世纪最重要的技术之一，而它也必将成为未来发展的主导学科之一。当前，人工智能的一些研究成果已经在国民生活和生产中得到了广泛的应用，随着信息时代网络技术和知识经济的不断发展，人工智能的技术成果必将受到更多的重视，得到更广泛的应用，更多的推动社会和科技的进步和发展，为人类的生活发挥更多的作用。
参考文献
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第6篇：计算机技术和人工智能范文
关键词：人工智能技术；电气自动化；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A
电气自动化是一门新兴的学科，在电气信息领域中发展较快，真正实现了现代化科学技术与电气信息技术的有机结合，与人们日常的生活、生产息息相关，而将人工智能化技术与电气自动化结合起来可以大幅度提高电气设备的智能化水平，提高系统控制的稳定性以及生产效率等，成为近几年电气自动化学科中研究的热点问题。
1 人工智能化与电气自动化
人工智能化技术到目前为止还没有一个统一的定义。一般认为，人工智能化技术就是利用计算机技术对人类的思维、意识和信息过程进行模拟，使机器能够完成一些通常只能由人的智能才能完成的复杂工作。人工智能技术以计算机技术为基础，并关联信息技术、控制技术、自动化技术、仿生学、哲学、心理学、逻辑学以及生物学等，可以说，人工智能化技术是一个应用极为广泛、高度前沿、综合性很强的学科。
电气自动化技术是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。电气自动化技术在设备控制上需要一定的人力投入，因此在工作中容易出现人为差错，并且工作效率较为低下。因此，将人工智能化技术用在电气自动化中，使电气控制系统具备一定人类的思维判断能力，可有效弥补当前电气自动化技术的不足，增加设备控制的智能化，提高工作效率，有利于产业结构的优化与调整。
2 人工智能化技术在电气自动化中应用的优势
人工智能化技术是将预先设定好的计算机语言和程序输入到计算机内，使计算机根据逻辑运算法则对设备进行发号施令，因此在电气自动化领域的应用中，人工智能化技术具有传统技术所不具备的优势。
2.1 将人为因素的影响降为最低
在传统的电气自动化设备操作中，由于要建立一个系统需要数量庞大的电气设备，同时需要对系统在运行过程中的实时状态进行监测以及数据采集，对数据进行运算分析等，这个系统的建立需要外接大量的线缆，因此整个过程中都需要人的参与，由于人的劳动偶然性较大，一旦失误可能会影响整个电气自动化系统的运行。而人工智能化技术在电气自动化中不需要外接线缆，可以部分替代人类的脑力劳动，根据系统运行的实时监控数据应用计算机程序对其作出自主的分析和判断，从而确定设备下一步要进行的工作，完全或部分解放人脑劳动，将人对系统运行的影响程度降为最低，确保系统有效运行。
2.2 简化了操作方法
相对于传统电气自动化控制技术来说，人工智能电气自动化控制比较容易调整，而且操作方法简便，对信息和数据的适应能力和应变能力较强，不需要复杂的专业知识，仅通过信息和数据即可对系统进行设计。
2.3 使电气自动化控制系统运行更精确
传统的自动化控制系统是根据控制对象来设计控制器模型，由于电气自动化控制系统复杂程度较高，因此其不可控因素较多，而在实际工作中控制对象的参数是时刻变化的，不可能得出一个精确的动态方程，使得自动化控制系统的运行也不可能精确无误，从一定程度上降低了系统的工作效率。而人工智能化电气控制系统不需要根据控制对象来设计模型，因而不受其他因素的影响，使其在运行过程中较为精确，工作效率较高。
2.4 可有效提高产品一致性
在人工智能化电气控制系统的控制下，电气产品的生产过程是依靠预先设定好的机器语言来操作，操作过程严格按照设定的参数来执行，在重复的生产过程中机器的动作可达到完全的精确，从而确保了电气产品的一致性。即便在生产过程中出现一定的误差，通过监测系统监测到的数据将会及时反馈到控制系统，控制系统根据当前反馈的信息和数据及时作出调整，以适应新的生产条件。
3人工智能化技术在电气自动化控制中的实际应用
3.1 人工智能化技术促进电气的产品优化设计
传统的电气产品设计一般是手工来完成，利用实验法与设计经验相结合的方式来进行产品设计，因此一般设计的过程较为漫长，工作效率不高，并且设计方案无法达到最优。而随着人工智能化技术的应用，一些原本靠经验、靠实验、靠手工的设计将由计算机技术代为完成，可以有效缩短设计的时间，极大增加了设计效率。人工智能化技术可以将专家的经验和知识输入到计算机中建立自己的智能专家系统，通过这个专家系统可以模拟专家的思维、判断过程，而不需要真正的专家在场，对设计方案进行智能比对，给出修改意见，对方案进行取长补短，实现电器产品的最优化设计。
3.2 简化电气自动化控制的流程
传统的电气自动化控制流程较为复杂，在工作过程中要求严格按照流程顺序操作，任何一个环节出现问题都会导致出现故障，严重影响电气设备的正常运行。应用人工智能技术，可以使电气自动化控制流程更为简单，因此在自动化控制的整个过程中出现故障的概率大为降低，保证设备的正常运行。
3.3 人工智能化技术对电气设备的故障的诊断
在电气设备出现故障时，传统的故障诊断技术耗时较长，效率较低，而且无法对潜在的故障进行分析和预判。而人工智能化技术集合了专家系统、模糊逻辑和神经网络等三种故障诊断方法，一旦电气设备出现故障，系统经过快速的分析和运算及时找到故障所在，因此故障诊断效率极高，并且通过专家系统可实现对故障的预判，以便及时采取有效措施，实现故障的事前控制，将故障消除在最初状态，有效保证系统的运行，提高了工作效率。
结语
将人工智能化技术用在电气自动化生产中可以有效提高系统运行的可靠性，降低人为因素对生产的干扰，并可提高设备的生产效率和产品的一致性，除此之外，人工智能化技术还在不断发展的过程中，在可预见的将来在电气自动化生产中会发挥更大的作用。
第7篇：计算机技术和人工智能范文
【关键词】 计算机技术 网络技术 人工智能应用
前言：人工智能是计算机科学的一个部分，是随着信息化技术发展所衍生出一门独的特技术科学，其实质上是对人意识与思维信息过程的模拟。人工智能的发展是为了能够代替更多的人力操作，将信息技术转化为高效生产力，也正是基于此，人工智能技术的发展受到了社会公众的广泛关注。人工智能技术是基于信息的处理与编辑特征而实现，其与计算机网络在应用中存在着相对较高的可融合性，而两者之间的协调也将会产生更为全面与高新的技术，为此特在本文中对计算机网络技术中的人工智能应用展开了全面研究。
一、人工智能的发展与实际意义
计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出现，能丰富计算机网络的信息表达能力，凭借其独特的编辑、处理、操作技术以及超高的分析能力，实现了自动对信息进行翻译、管理、处理等多方面的工作[1]。人工智能发展的意义主要表现在以下两个方面：一是人工智能的发展增加了计算机网络信息表达的图表、图像、影音等形式，依托于人脑的思维与行为方式，实现了人的行为，同时由提升了人的谨慎、全面与系统等方面相关能力；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。
二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用
2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成
网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。
2.2人工智能在网络管理方面的应用
计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。
2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用
现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。
结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办公安全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。
参 考 文 献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，03（02）：20.
第8篇：计算机技术和人工智能范文
关键词： 人工智能 发展过程 研究热点 应用领域 未来发展
一、人工智能概述
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。
二、人工智能的发展过程
人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统；第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。
三、人工智能的研究热点
AI研究出现了新的，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低，以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
1.智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
2.数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现及网上数据挖掘等。
3.主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习及多主体系统应用等方面。
四、人工智能的应用领域
1.专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，涉及社会各个方面。
2.知识库系统
知识库系统也叫数据库系统，是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实，已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题，包括对自然语言的理解，根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。
3.物景分析
计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示，以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
4.模式识别
模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果，在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点，同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业，对人类社会作出了巨大的贡献。
5.机器人
机器人学所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的程序执行某些重复作业的简单装置，大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。
五、人工智能的未来发展
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前，无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看，Soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就，处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代，以NewellA为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30多种搜索方法，实现了若干知识密集型任务（专家系统），如RI等。对于人工智能未来的发展方向，专家们通过一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络及其情感。
目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯・诺依曼型机与作为智能的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
根据这些前瞻性研究我们也可以通过想象模拟勾画出人工智能未来发展的三个阶段。
1.融合时期（2010―2020年）
（1）用语言操纵和控制的智能化设备十分普及，像远程医疗这样的服务也更为完善。
（2）以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及，在家就可以上大学。
（3）在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇。
（4）量子计算机和DNA计算机会有更大发展，新材料不断问世。
（5）抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
2.自信时期（2020―2030年）
（1）智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行研究、生产产品。
（2）一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
（3）有了高水准智能化技术的协助，人们“定居火星梦”可能性大增。
3.非神秘时期（2030―2040年）
（1）新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。
（2）人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。
（3）人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。
第9篇：计算机技术和人工智能范文
国内数字媒体制作手法仍然处在一个摸索借鉴的艰难转折期。依赖直接的计算机编程手段来实现，许多逼真的三维动画角色的设计、动态网页设计的Java语言、Xml数据库语言、Maya角色动画设计的Mel语言等都要运用到计算机编程。由此来看，目前的数字当然也可以利用“艺术家+程序员”强强合作的方式来实现。随着计算机高度智能化和程序员对自然语言的深入理解，未来的计算机说不定可像人造机器人、变形金刚一样在艺术家的指导下从事“自主开发”的艺术创作活动，那时，数字艺术手段将会实现质的飞跃。
二、时下最流行的三种创作方法
算法式数字媒体艺术、交互式数字媒体艺术和基于人工智能的数字媒体艺术，构成了时下最基本的三种方法。这三种数字媒体艺术在操作方法、作品的内容形式、普及程度和影响面上均有所不同。
（一）算法式数字媒体艺术是指用某一公式或算法
这个公式或这个算法中带以不同的参数，来直接产生一个系列的数字媒体艺术作品。此类作品的特点归纳起来就是主题比较抽象、图案赏心悦目，可在服装设计和工业品设计等领域大显身手。这种方法的使用者主要是一些对计算机编程语言较为熟悉，具备理工科背景的艺术家所采用的方法。分形艺术和非真实感绘画渲染是目前最有代表性的算法式数字媒体艺术。“分形（Fractal）”这一术语其实最初是源于数学范畴，从形而上学的角度来看，对于这个词，巴洛克的解释为不圆的珠子，分形指的是无规则、几何所不能描述的无规则的几何对象。比如，复杂的生命理解、流光溢彩的都市霓虹灯，与几何图形相比，显得如此不规则和支离破碎，这些极不规则的对象简单来说就是分形。分形艺术展现着无穷变化的抽象图案，蕴藏着宇宙的奥秘，可通过计算机编程产生，许多数学家、几何学家和艺术家沉迷其中。这些图案不仅在科学研究上有很大的价值（如说明宇宙的演化和生物有机体的特征），而且可以直接应用到服装、印染、喷绘和装饰设计中。
（二）数字媒体艺术创作借助软件来实现
是一个不断实践的过程，不断发展的计算机技术已为创作活动提供了一个互动的平台，光电鼠标等外设工具，操作环境也变得越来越人性化，艺术家借助这一界面和程序，进行更加专业化、更直接的应用。中国对3D很感兴趣，但是观望的居多，愿意真正大胆尝试的却不多，而整体技术经验也很欠缺。数字影视对从业人员的专业水平要求比较高，既要能熟练操作各种软件设备，又要能研发各种人物形象。
（三）人工智能化的数字媒体艺术
所谓智能化，可以形象地理解为，不借助人机界面控制，计算机可自行根据带有反馈功能的软件，自主完成视觉艺术的创作。计算机在绘画创作过程中，不需要操作者给出提示或是不给任何提示，或编程人员加以部分操控计算机绘画过程，或不需要任何人工指令输入，完全是计算机的自主行为，是人工智能的产物。
三、结语
