人工智能的科学原理精选(九篇)

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第1篇：人工智能的科学原理范文

关键词：信息观；系统观；生态观；机制观；信息转换方法论

0 引言

智能科学是信息科学的制高点。从物质科学演进到信息与智能科学，研究的对象发生巨变，因此研究的理念和方法也必须随之改变，这是不言自明的道理。然而，由于科学观与方法论的抽象性（无形性），这种不言自明的道理却往往在实践中被人们视而不见。

我们对信息与智能科学技术发展的历史稍加考察就可以发现，由于科学观与方法论具有抽象性或无形性特点以及人类的思维习惯存在惰性，数十年来信息与智能科学技术的研究依然沿用传统的科学观和方法论，由此导致一系列重大的学术研究失准，在客观上延缓了信息与智能科学的发展进程。

在半个多世纪的科学研究实践中，笔者曾经在这方面反复经历失败与成功，有过正反两个方面的经验和教训，最终深切地感悟到：科学观与方法论问题对于信息与智能科学领域的研究与教育具有特别重要的意义。于是，笔者常常不由自主地思考和总结信息与智能科学领域中的科学观与方法论问题，得到一些初步的领悟，愿在此与读者共享并欢迎批评指正。

1 传统的科学观与方法论

有什么样的研究对象，就需要有与之相适应的研究方法，而方法论又源于科学观。换言之，有什么样的科学观，就会形成什么样的方法论，科学观和方法论是指引人们从事科学研究的世界观和方法论。

传统自然科学的研究对象是物质系统和能量系统。物质观和能量观便天然地成为传统自然科学的科学观，而对复杂物质和能量系统实行分而治之、各个击破、合成还原则成为传统自然科学行之有效的方法论。

近几百年来，面对越来越多的复杂物质系统和能量系统，传统自然科学的科学观和方法论指导全球研究大军频繁出击，战无不胜，攻无不克，所向披靡，为近代自然科学技术的发展与繁荣建立了历史性的卓越功勋。

2 传统科学观与方法论对信息领域科学研究的误导

传统科学观和方法论虽然在近代科学实践中屡试不爽，但是在一类新的研究对象面前却产生了一系列相当严重的误导作用。这类新的研究对象就是以信息为主导特征的复杂信息系统，而智能科学就是研究这类系统的代表性学科。

2.1 误导案例之一：探究思维奥秘

一个最为明显的误导例证就是关于人类大脑思维奥秘的探究。按照传统的物质观和能量观，人类大脑系统是一个复杂的物质系统，也是一个复杂的能量系统；为了探索大脑思维的奥秘，。应当对它实行分而治之、各个击破、合成还原的研究。于是，研究者对人类大脑实行各种各样的解剖研究，试图查明大脑各个解剖单元的物质结构和能量关系，从而解开人类大脑思维的秘密。

令研究者大失所望的是，尽管通过解剖研究可以查明大脑各个局部组织的物质结构和能量关系，但是对于大脑为什么能够思维以及大脑怎样进行思维这样一些基本问题，仍然始终摸不着头脑并且一筹莫展。

百战百胜的传统方法论出现了什么问题？原来，尽管大脑是复杂的物质系统，也是复杂的能量系统，但它的本质是以信息及其转换为主导特征的复杂信息系统。研究者按照传统科学方法论将大脑这个复杂信息系统分解为相对简单的解剖单元（分系统）时，就丢失了各个分系统之间相互联系和相互作用的信息，而这些相互联系和相互作用的信息正是复杂信息系统的生命线。舍弃了生命线，当然就不可能通过各个分系统的合成还原“能够思维”的大脑。

2.2 误导案例之二：Shannon信息论

另一个非常基本的误导案例是关于信息概念和理论的研究。按照正常的理解，人们处理和利用的任何信息都是形式、内容和效用的三位一体：形式只是信息的外表，效用是信息的价值，内容才是信息的内核。人们根据信息的形式感知它是否存在，根据信息的效用确定对它的取舍，根据信息的内容达成对它的理解。如果只感知信息的形式而不了解它的内容和价值，就无法据此做出正确的决策。

然而，在分而治之方法论的指导下，Shannon信息论仅仅根据通信过程的要求（而不是根据信息运动全部过程的要求），就针对信息的形式（而不考虑信息的内容和价值）建立了后人所称的信息理论。实际上，正如Shannon自己所说，它只是通信的数学理论（mathematical theory ofcommunication），而不是完全的信息理论。

这种误导的结果使Shannon信息论虽然在通信等统计领域发挥了巨大作用，但对于整个信息科学（特别是对于其中的智能科学）领域而言却难以有所作为。现今人们对于信息的烦恼便是网络上信息的鱼龙混杂，良莠难分，而Shannon信息论对此却不能提供任何有效的解决方法，原因就在于它只是关于信息形式的统计理论，完全没有考虑信息的内容与效用。同样，Shannon信息论对于智能科学的研究难有作为，这都是传统科学方法论误导信息研究所造成的结果。

2.3 误导案例之三：智能模拟的方法

还有一个同样基本的误导案例是关于人类智能的机器模拟（人工智能）问题。按照分而治之的传统科学方法论，人工智能研究者认为：人类智能系统可以分解为结构、功能、行为3个基本层面，因而可以分别从结构、功能、行为3个不同的角度对人类智能进行模拟。于是，基于结构模拟的人工神经网络研究、基于功能模拟的物理符号系统研究、基于行为模拟的感知动作系统研究随之出现，成为人工智能研究的3大主流方法。

这样引发的问题是，虽然3种研究方法都具有相同的研究目标，即希望成功地在机器上模拟人类的智能，并且各自都取得了不少令人鼓舞的研究成果，但是人们却不知如何才能把三者集成起来并形成和谐的合力，以便更好地促进人工智能研究的进步。

事实上，长久以来，3种方法不仅没有能够形成和谐的合力，反而偶有互相否定、互相激烈抨击的事件发生，终于形成三足鼎立的不和谐局面，这种状态显然很不利于人工智能研究的整体发展，这也是分而治之方法论误导所产生的不良后果。

2.4 误导案例之四：人工智能的理论模型

更为典型的误导案例是人工智能的理论模型。常理告诉我们，意识是智能的直接基础。如果一个人连意识的能力都没有，他怎么可能具有智能呢？同样的常理告诉我们，人的智能有两个基本方面：情感与理智。如果一个人没有情感，他怎么可能具有完整的智能呢？而且，意识、情感、理智是相互联系、相互作用、密不可分的三位一体。

然而，按照分而治之的传统科学方法论，人工智能理论的研究硬是把意识和情感因素从智能的研究领域中排除出来。于是，人工智能理论一方面长期回避对意识的研究，另一方面又忽视对情感的探索，最终变成一个既不完整又不真实的人工智能理论模型。分而治之传统科学方法论导致人们不能深入和完整地理解人工智能。

总之，面对以信息及其转换为主导特征的开放复杂信息系统（智能系统是这类系统的典型代表）的研究，基于物质观和能量观的分而治之方法论不但不再有效，而且还会产生许多后果相当严重的误导。

3 开放复杂信息系统需要的科学观与方法论

正反两方面的研究实践启示我们，以智能系统为代表的开放复杂信息系统的研究，不能照搬我们原先所熟悉的传统科学观和方法论，而是迫切需要全新的科学观和方法论。经过长期的实践和探究，我们认为开放复杂信息系统的科学观包括以下4个基本观念。

1）信息观。

既然贯穿开放复杂信息系统全局的主导因素是信息和信息运动过程，那么开放复杂信息系统的研究首先就必须遵循信息观，即研究的关注点必须聚焦于系统的信息和信息运动过程，而不应当只盯着系统的物质结构和能量关系。

2）系统观。

开放复杂信息系统的研究必须遵循明确的系统观：一方面，人们所关注的信息应当是形式、内容、价值三位一体内涵完整的信息，而不是仅考虑形式因素的信息；另一方面，信息运动的时空过程必须保持完整性，人们不能只关注信息传递这样一个局部的过程，也不能只关注理智这样一个局部的方面。

3）生态观。

开放复杂信息系统应当是一种“活的系统”，因此人们必须遵循清晰的生态观，也就是说必须把开放复杂信息系统中信息运动过程的来龙（本体论信息）去脉（知识、基础意识、情感、理智、智能策略和智能行为）作为一个有序的生态过程进行一体化的研究，而不应当把信息、知识、智能看作一个各行其是的拼盘。

4）机制观。

既然开放复杂信息系统是一类生态系统，对它的研究就必须遵循机制观，即必须把关注点放在信息如何生成知识与如何生成智能的生成机制（即生长规律）上，而不应当把关注点放在系统的结构、功能和行为上。这是因为系统的结构和功能都是为实现生长机制而服务，行为则是系统机制实现的外显结果。

总之，信息观可以呈现开放复杂信息系统的生命脉络；系统观可以抓住开放复杂信息系统的信息全局特征；生态观可以把握开放复杂信息系统的有机联系；机制观可以理解开放复杂信息系统的生成规律，它们构成了开放复杂信息系统科学观的四位一体。

那么，开放复杂信息系统的科学研究方法论是什么呢？一般而言，有什么样的科学观就会形成什么样的方法论。科学观是认识所研究对象的基本观念，方法论是体现基本观念的研究方法，因此任何一种科学研究方法论都可以（而且应当）从科学观中自然引申出来。

根据这个基本原理，研究以智能系统为代表的开放复杂信息系统的科学方法论就可以表述为：遵循信息观、系统观、生态观和机制观的根本原则，考察信息资源（本体论信息）生成相关产品的生态转换规律。具体地说，就是要系统地（系统观）、联系地（生态观）、深刻地（机制观）考察本体论信息（信息观）生成认识论信息：知识和智能的规律，或者更简洁地说就是要系统地、联系地、深刻地考察信息转换的规律。：总之，信息转换是针对一切开放复杂信息系统研究都适用的科学方法论。

4 新的科学观方法论和研究成果

20世纪80年代以来，笔者逐渐领悟到信息观、系统观、生态观、机制观四位一体的科学观和信息转换方法论，并将其用于指导自己的信息科学和人工智能基础理论研究，获得了如下一些重要的创新成果。由于篇幅所限，笔者叙述从简。

4.1 全信息理论

传统方法论令Shannon信息论存在严重局限。我们根据新科学观提出语法信息、语义信息、语用信息三位一体的全信息概念，其中，语法信息用“肯定度”参数表征，用概率论和模糊集合理论描述；语义信息用“逻辑真实度”参数表征，用模糊逻辑理论描述；语用信息用“效用度”参数表征，用模糊集合理论描述。

这样，原先各自独立发展起来的信息获取（检测与识别）、信息传递（通信与存储）、信息处理（计算）、信息认知和信息决策（人工智能）、信息执行（控制）就得到了统一的描述和处理，形成了完整统一的信息科学理论。

4.2 本体论信息到全信息转换：第一类信息转换原理

根据新方法论，我们发现并阐明了图1所示

的由本体论信息到全信息的转换原理（又称第一信息转换原理），证明全信息理论不仅在理论上合理，而且在技术上可行。

图1表明，人们利用传感系统可以把本体论信息映射为相应的语法信息，利用语法信息可以从知识库检索l出（或者通过与目标进行相关运算计算出）与之相对应的语用信息，通过对语法信息和语用信息的逻辑运算可以演绎出语义信息。所有这些操作都在技术上可行。

4.3 知识的外生态学理论

知识在信息和智能科学中扮演着极其重要的角色，但是在分而治之传统方法论的影响下，知识被孤立地分割出来，在人工智能理论研究中没有得到应有的重视。在新科学观和方法论指导下，我们发现知识并不是一种孤立和静止的研究对象；恰恰相反，它是一个极其活跃的生态学系统。

一方面，知识不断由认识论信息的归纳而来；另一方面，知识又在系统目标的制导下通过演绎的方法向智能生长而去。换言之，“信息_÷知识_智能”转换是知识的外部生态系统。这一发现的意义不仅揭示了知识的生成机制，而且揭示了智能的生成机制，直接导致新的人工智能模拟方法问世。

4.4 信息一知识转换：第二类信息转换原理

知识外生态学原理表明：知识由全信息转换而来。信息是现象，知识是大量相关现象所蕴含的共同本质，因此实现由全信息到知识的转换算法，原则上是归纳型算法。由大量信息现象到知识本质的归纳过程是由量变到质变的过程，也称为“涌现”过程。这是知识外生态学提供的一项重要启发。

4.5 智能的共性核心生成机制

知识外生态学系统的发现不仅揭示了知识的生成规律（第二类信息转换原理），而且还启迪了智能的共性核心生成机制：信息知识智能的转换。具体来说就是在任何情形下，智能的核心生成机制都是由信息（关于问题的信息、关于问题求解目标的信息、关于先验知识的信息）到知识（求解问题所需要的专门知识）再到（求解问题的）智能策略的转换，显然，这是一切智能（包括人类智能和人工智能）的共性核心生成机制。

4.6 人工智能的机制模拟方法

受到智能共性核心生成机制的重要启发，我们提出人工智能的新的模拟方法，这就是机制模拟方法：信息_知识-÷智能的转换，这是区别于已有的结构模拟、功能模拟、行为模拟方法的全新方法。

众所周知，系统的生成机制统管系统全局，系统的结构和功能都为生成机制服务，而行为则是机制实现所产生的结果，因此人工智能的机制模拟方法比传统的结构模拟、功能模拟、行为模拟方法具有更深刻和更本质的意义。

4.7 知识的内生态系统

运用新的科学观和方法论，我们又发现了知识的内生态系统：知识内部不是如铁板一样凝固的对象，而是一个充满活力的生态系统；认识论信息（全信息）首先生长成为欠成熟的经验知识，接着后者通过验证和完善生长成为成熟的规范知识，经验知识和规范知识又进一步凝聚成为超成熟的常识知识。简而言之，经验知识规范知识常识知识是知识的内生态学系统。知识内生态学系统的发现直接导致人工智能3大主流方法的统一。

4.8 人工智能的统一理论

人工智能的结构模拟方法（人工神经网络，后来发展成为计算智能）利用的是训练得到的经验知识；功能模拟方法（物理符号系统，后来收缩成为专家系统）利用的是人工输入的规范知识；行为模拟方法（感知动作系统，后来发展成为机器人）利用的是人工输入的常识知识。知识的内生态学系统表明，经验知识、规范知识、常识知识是知识的3个相生（而不是相克）状态，因此原先鼎足三分的人工智能3大主流方法在机制模拟方法的框架内也呈现出相生关系，达到了和谐的统一。这显然是人工智能理论研究的重要进展。

4.9 全信息—智能转换：第三类信息转换原理

第一类信息转换原理是信息内部转换的原理，即由本体论信息到认识论信息（全信息）的转换；第二类信息转换原理是由全信息到知识的转换；第三类信息转换则是全信息向基础意识、情感和理智的转换。

我们运用新的科学观和方法论后发现：基础意识的生成机制是在全信息的激励下启动，在本能知识和常识知识支持下展开，在系统目标导控下实现的转换；情感的生成机制是在全信息的激励下启动，在本能知识、常识知识和经验知识支持下展开，在系统目标导控下实现的转换；理智的生成机制是在全信息的激励下启动，在本能知识、常识知识、经验知识和规范知识支持下展开，在系统目标导控下实现的转换。与全信息一知识转换过程类似，这些转换也存在量变到质变（涌现）的过程。

4.10 高等人工智能原理

受到传统方法论的影响，现有人工智能理论的智能模型是一种既不完整又不真实的模型。基于上面所述的第一、第二、第三类信息转换原理，我们提出图2所示的高等人工智能理论的研究模型，图中的符号G表示系统的目标；K1表示本能知识和常识知识的集合；K2表示本能知识、常识知识和经验知识的集合；K3表示本能知识、常识知识、经验知识和规范知识的集合；K4表示本能知识、常识知识、经验知识、规范知识和决策艺术知识的集合。

从图2中可以看出，高等人工智能系统直接面向开放的外部世界，后者不断产生各种事物的本体论信息；感知系统（而不是简单的传感系统）按照第一类信息转换原理把本体论信息转换成为认识论信息（全信息）；认知系统按照第二类信息转换原理把全信息转换成为知识；基础意识、情感和理智系统则分别在知识K1、K2、K3支持并在目标G导控下完成第三类信息转换，把全信息分别转换成为基础意识、情感和理智；决策系统则在知识K4支持并在目标G导控下把情感表达和理智表达综合成为解决问题的智能策略；执行系统把智能策略转换成为智能行为，反作用于外部世界。

如果智能行为产生的结果与目标一致或可以接受，这种策略就作为一种正确的知识补充到知识库；如果智能行为产生的结果与目标之间存在比较明显的误差，那么这个误差就成为一种新的信息反馈到感知系统，经系统后续处理，补充知识，优化策略，使新的智能行为产生更好的结果，如此循环往复，直到满意为止。这是一个完整而真实的人工智能模型，对于人工智能未来的发展具有重要意义。

5 结语

研究不同的对象，需要有不同的科学观和方法论。基于物质观和能量观的分而治之、各个击破、合成还原方法论曾经指导人们在物质科学领域取得过历史性的辉煌成就，但是在以信息和信息转换为主导特征的开放复杂信息系统这类研究对象面前却显露出严重的缺陷。

第2篇：人工智能的科学原理范文

关键字：人工智能；案例教学；学科分支；双语教学

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学的一个重要分支，是当前科学技术发展中的一门前沿科学，它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，被认为是计算机发展的一个根本目标。

人工智能课程作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，其地位正在随着该技术的不断发展和广泛应用而得到迅速提高。目前，国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究，许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。

本文通过多年的人工智能教学实践，对人工智能教学的方法进行了初步的实践和探索。中央民族大学在人工智能课程建设和教学过程中，针对计算机学科的发展趋势，提出摈弃传统讲、学、考模式，注重学生能力培养的措施。在教学和实践过程中，不断进行探索，既从计算机学科本科的教学理念出发，从人工智能这门学科特点出发，以计算机学科分支的角度认知人工智能，组织教材的知识架构并进行教学。用计算机学科的观点分析人工智能的基本原理与方法时，重点强调的是这些基本原理与方法与其他的计算机分支的共同点和不同点。共同点是强调计算机学科的本质，不同点是强调人工智能的本质。本文就针对我校人工智能课程教学的一些基本问题加以初步总结。

2　从计算机学科分支的角度认知人工智能

人工智能属于计算机科学分支的学科，同时又是一门涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多学科交叉的课程。我国高等院校计算机学科的本科教学所设置的人工智能课程一般只有40课时左右，以什么角度组织教材内容，提高教学效果，才能使学生较容易地理解和掌握人工智能的原理与技术，是我们值得探索的问题。

人工智能处理的对象是知识，知识处理则需采用知识表示。因此，若以计算机分支的角度也就是用计算机学科的观点看待人工智能，人工智能课程的教学内容应以知识为主线，以知识表示和搜索为基石进行组织。反映到实际教学中，就是人工智能的各个分支的介绍，这包括知识库系统、自然语言理解、规划、机器人等。总之，教学内容可分成两个部分，第一部分是基础理论和基本方法，包括：逻辑表示与归结推理方法、搜索原理，知识表示(包括产生式系统、语义网络、框架)、推理(包括不确定性推理、非单调推理)、机器学习。第二部分是实用技术，包括知识库系统、高级搜索、自然语言理解。

3　优化和更新教学内容、加强双语教学

人工智能作为一门新学科，在1988年前，国内外均未见有教学大纲和教材，开设本课程面临的首要问题就是确定教学内容，包括人工智能的知识表示和推理以及人工智能的应用两个部分。前者是人工智能的重要基础，后者讨论几种人工智能应用系统，包括专家系统、机器学习、自动规划和机器视觉等系统。这些内容只是给出了人工智能课程的初步框架。

随着人工智能研究的进一步深入， 到20世纪90年代中期，人工智能也从符号(逻辑)主义一枝独秀发展到符号主义、连接主义和行为主义多家争鸣的新局面， 模糊计算和神经计算作为新内容列入到人工智能课程，充实了人工智能课程的内容。进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们及时对教学内容进一步优化和更新：把人工智能分为基础部分和扩展应用部分。

在教学和实践过程中，考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展， 在目前高校提倡双语教学的环境下，将《人工智能》教材逐步改为全英语教材，这样可以更快地掌握学科的发展动态， 掌握最先进的技术， 与国际发展趋势接轨。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美国Stanford大学计算机系本科教材，该教材体系比较符合学生的认知规律，便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识；同时这本书内容丰富、取材新颖，适合作为该课程的英文教材。

4　注重案例教学、改革教学方法

案例教学首创于哈佛大学商学院，在经贸、管理、法学等学科领域的相关专业得到应用并取得显著绩效，然而目前工科专业还较少运用案例教学方法。人工智能的每一部分内容均包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往被动“听讲”；并且涉及很多的数理逻辑知识，有些显得难以理解，并且往往让学生感到比较枯燥，学生的学习兴趣就渐渐淡薄，难以获得预期的教学效果。鉴于这一现实问题，我们将案例教学方法引入到该课程的教学之中。

例如在逻辑推理技术和搜索技术这两方面的教学过程中，我们使用参考教材《人工智能：一种现代方法》，并利用其中基于JAVA的教学开发工具包AIMA进行案例设计和实验教学，在教学过程中结合AIMA中的案例来讲解，使比较枯燥的知识以有效、实用和具体的形式表现出来，做到理论与实践相结合。在讲解搜索技术时，以“八皇后”问题为案例，结合AIMA中的设计实现，以讲解和讨论相结合的方式，学习盲目搜索、启发式搜索等算法，使学生不仅能理解状态空间的产生方法，而且能设计算法、实现算法，提高了学生的学习兴趣和实践能力。在学习神经网络、模糊逻辑、进化计算等方面的内容时，我们主要借助于Matlab提供的相关工具箱。

5　加强教学队伍建设、改革考核方法

建立一支爱岗敬业、富有战斗力的教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。教学人才资源是教学的第一资源。在学校有关部门的领导和学院的支持下，我们组成一支知识结构和年龄比较合理的教师队伍。

在教师队伍的建设过程中，积极引导鼓励教师对考试方法的改革。一方面这样可以打破以往应试教育的弊病；另一方面，也可以使学生从繁重的死记硬背中解脱出来。结合这门课的特点，我们加强平时思维能力的考核，注重学生实验能力和动手能力的培养，在学习中大量采用写读书报告的形式。在此基础上加大平时成绩的比例，使得平时成绩占到总成绩的40％左右，杜绝依靠一次考试决定成绩的状况。这样，既迫使学生重视平时的学习思考，也减轻有些学生想通过考试作弊完成学习任务的侥幸心理。

第3篇：人工智能的科学原理范文

一、教学目标

知识与技能：

①了解智能信息处理的工作过程。

②了解智能信息处理的工作原理。

③感受智能信息处理的应用价值。

过程与方法：

①掌握几种智能信息处理工具的使用方法。

②掌握分析问题、呈现观点和交流思想的方法。

情感态度与价值观：

①在实践活动中领略智能信息处理的神奇魅力，形成对人工智能这一前沿技术的探索愿望。

②在应用智能信息处理工具的过程中体验人工智能这一前沿技术的实际应用价值。

③认识到人工智能是一门综合学科，像所有的新生事物一样，需要更多人为之投入与付出，明白自己作为一名学生下一步努力的方向是什么。

二、内容分析

1、本课内容选自上海科技教育出版社《信息技术基础》必修第三章信息加工与表达，随着信息技术的不断发展，人类自然会涉及到智能信息处理这一前沿技术，它是人工智能在日常应用中的体现。现在的高中生有必要也有兴趣追求和学习这一前沿技术。本节课的内容只是要求学生在使用智能信息处理工具（借助软件来模拟相关的工具）的过程中，初步体验智能信息处理的过程，并对其形成一个感性的认识。

2、本节的作用和地位：

沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。

三、重点与难点

教学重点：通过实践操作,让学生在活动中体验智能信息处理工具的工作过程、工作原理和实际应用价值，感受智能信息处理技术对日常生活的深刻影响。

教学难点：在活动中增强学生的问题意识，让他们在实践中掌握分析问题、解决问题、讨论交流和呈现观点的方法。

四、学情分析

作为高中生，好奇和强烈的求知欲对学习本课来说是很好的前提。同时通过前面阶段的信息技术课的学习，他们已初步掌握了一定的操作技能，具备根据任务需求，操作工具软件来处理信息的能力。

本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。

五、教学过程

一、导入新课：

播放歌曲中关于机器人的视频报道和科讯嘉联的机器人客服服务，给学生以未来人工智能的引领。

视频播放完毕后，教师通过询问学生该视频的主要内容，让学生了解今天最新的信息智能处理的成果，以激发学生对人工智能的兴趣，引入本课课题：

二、自学教材（P72-73）

（1）给3—5分钟时间让学生自主学习教材上关于智能信息处理的知识内容，让学生带着问题去学习。

1、什么是人工智能

2、人工智能的主要研究领域有哪些？

3、你用过（或了解）哪些智能信息处理？

（2）通过问答的方式，让学生说出上述问题的答案

1、人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。

2、人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能等。

3、常见的智能信息处理

模式识别：

语音输入、OCR光学字符识别、手写输入、指纹识别、脸部识别等；

机器翻译：金山快译、翻译网站等。

三、探究交流

（1）教师播放视频

（2）学生以“我看人机大战”为主题进行小组交流和讨论，并通过网络查找相关信息和观点，阐述“能不能让计算机完全代替人来处理信息？”。通过讨论，了解人工智能的实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观，让学生在智能处理工具的使用过程中感受其趣味性和喜悦。学生讨论后发言并总结。

播放无人驾驶相关视频，感受汽车技术中的人工智能。

四、拓展体验

（1）利用“金山快译”软件和手机端的“谷歌翻译”，翻译文章和通过“谷歌翻译”实现即时翻译的效果；

（2）学生获取有关“虚拟现实”的概念及应用，教师通过播放有关“虚拟现实”的视频，让学生更近距离的了解“虚拟现实”在“现实”中的应用。

1、虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

2、虚拟现实技术在医学、军事航天（模拟驾驶、训练）、室内设计（演示）、影视、生物工程

等方面有着广泛的运用。

五、学生活动

学生完成本节课内容有关的练习题；

六、课堂小结

人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。

人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能等。

第4篇：人工智能的科学原理范文

关键词：人工智能 电气自动化控制 应用

人工智能是一种新型技术，与传统技术相比，人工智能有着巨大的优势，该种技术主要是建立在计算机与网络技术中，能够解决很多传统技术难以解决的问题，目前，人工智能已经在经济建设与社会发展中得到了广泛的应用，也取得了良好的成效，但是，在一些主观与客观因素的限制之下，人工智能在电气自动化控制中的应用依然存在一些不足之处，下面就针对人工智能的特点及人工智能在电气自动化控制中的应用进行深入的分析和探讨。

1 .人工智能控制器特点分析

在电气自动化中使用的人工智能控制器多为非线性函数近似器，其中代表性的有遗传算法、模糊理论、神经算法与模糊神经算法等，使用非线性函数近似器有着巨大的优势，这主要表现在以下几个方面：

第一，在开展人工智能电器设计时并不需要应用精确的动态模型，不需要明白非线性与参数变化等因素就能够完成设计；

第二，只要适当的调整系统的下降时间、相应时间，就能够有效提升函数性能，产生的过冲也很小；

第三，人工智能控制器能够设计相应时间与语言，调节方式十分的简单，对于信息与数据也有着良好的适应性，抗干扰性能理想，容易实现；

第四，人工智能控制器的一致性良好，与驱动器无直接联系，即使输入的数据是未知的也可以获取到理想的预测结果。（以以太网为例的人工智能控制器原理示意图详见图1）

图1 以太网为例的人工智能控制器原理示意图

2 .人工智能在电气自动化控制中的应用分析

2.1 人工智能在电气自动化设计中的应用

自动化电气的设计十分的复杂，牵扯到很多专业，如变压器、电路、电力电子技术、电机等等，对设计人员专业技能水平的要求也较高，也需要用到大量的人力、物力与财力，利用人工智能技术就可以有效解决人力难以解决的问题，有效提升设计的精度与工作效率。

此外，在电气设备的设计过程中，需要根据不同的情况采取相应的算法，要想有效提升设计的质量与效率，工作人员必须要具有应用人工技能的经验与能力。

2.2 人工智能在电气控制中的应用

电气自动化控制是一个关节性环节，如果能够采取科学的措施提升整个系统的自动化水平，就可以有效降低人力、物力财力的投入，有效优化人工系能系统的运行质量。

人工智能技术在电气自动化设备中的应用包括神经网络控制、专家系统控制以及模糊控制几个方面，其中，模糊控制的应用范围最为广泛，究其根本原因，是由于该种方式简单，与生产的联系也更加的紧密。

而模糊控制在整电气自动化中的应用主要集中在交流传动与直流传动两个方面，其中，直流传动主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一个部分，Mamdani多应用在调速控制系统中，其规则库为if-then规则库。将模糊控制器应用在交流传统控制系可以代替传统PSI控制器与PI控制器，近年来，在科技水平的发展之下，模糊控制器也开始应用在全数字高动态性能传动系统之中，也取得了一定的成效。

2.3 人工智能在故障诊断系统中的应用

人工智能技术中的专家系统、模糊理论与神经网络已经在电气设备故障诊断系统中得到了广泛的应用，其中应用范围较广的就是发动机、发电机与变压器故障的诊断工作中。在诊断时，需要先从变压器油中将气体分离出来，再根据气体的情况分析故障的发生状态。如果使用传统的诊断方式是难以判断出故障的复杂性、非线性以及不确定性的，诊断结果并不理想。但是，使用人工智能技术即可有效提升诊断的成功率，就现阶段来看人工智能技术主要采取专家系统、神经网络与模糊逻辑集中诊断方式。

2.4 人工智能在电力系统中的应用

目前，人工智能在电力系统中的应用包括神经网络、专家系统、启发式搜索、模糊集理论几个方面，其中，专家系统是一种集经验、规则与专业知识一体的程序性系统，该种系统需要依赖一定领域的知识与经验进行推理，并模拟专家的决策对各个难题来处理。专家系统主要包括六个部分，即推理机、知识库、人机接口、知识获取、咨询解释、数据库。在整个系统的使用过程中，需要根据实际情况的变化来更新规则库，以便获取到最及时的要求。

目前，很多训练算法与神经网络都在电力系统中得到了一定程度的应用，神经系统的储存方式与学习方式都十分的灵活，也有着强大的状态分类能力以及识别能力，在负荷预测的过程中，神经网络能够对模型进行科学合理的分类，并实现对输入的选择，构建出日预测模型以及周预测模型，将人工神经网络与元件关联进行有机结合即可实现对复杂系统的诊断，识别是不同的故障。

2.5 人工智能在日常操作中的应用

电力系统不仅对电力系统自身的自动化水平有着直接的影响，对于管理工作也有一定的影响，将人工智能技术应用在日常操作中可以对加用电脑进行实时操作，可以实现报表自动生成、日志生成、日志储存等多种功能。这不仅可以简化操作，也能够有效提升操作的可视性与简便性，可以看出，将人工智能系统应用在日常操作中可以有效提升电气自动化系统的工作效率，这也是未来阶段下我国电力系统发展的重要方向。

3. 结语

总而言之，在科技水平的发展之下，电力自动化控制系统也得到了完善的发展，与此同时，人工智能系统在电气自动化控制中的应用也取得了一定的成效，将人工智能应用在电气自动化控制系统中可以有效提升设备的使用效率与使用质量，但是由于一些客观因素的限制，人工智能技术还存在一些不足，相信在不久的将来，这一问题定可以得到完美的解决。

参考文献：

[1]王金亮.人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用研究[J]. 科技致富向导，2012（10）

[2]龙，曲利，董洪潮.人工智能在电气自动化控制中的应用[J]. 科技传播，2013（09）

[3]胡蝶.人工智能在电气自动化控制中的应用[J]. 中小企业管理与科技（下旬刊），2010（09）

第5篇：人工智能的科学原理范文

论文关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学

 

人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者？人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇？

1.你在和谁说话？

“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢？人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗？隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类？

1.1. 人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。

1.2. 人工智能技术的发展

几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能毕业论文格式范文。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。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）。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。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。

1.3. 人工智能的研究领域

人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。

现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。

2.机器真的可以思考吗？

机器真的可以思考吗？机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。

2.1. 人类意识的本质

意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。

2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。

意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。

2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物；从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。

意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映；第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映；第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律；意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。

2.2. 人类意识与人工智能的关系

认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：

l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。

l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性毕业论文格式范文。

l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。

随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。

3. 人工智能的未来

人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。

在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶？他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治？很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。

人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。

【参考文献】

1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页

2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页

3.蔡自兴，徐光祐人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年

4.（美）Sternberg,R.J.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年

5.（美）Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年

第6篇：人工智能的科学原理范文

基于4MAT系统模式案例设计

4MAT系统模式又称为自然学习模式，它是由美国“学习公司”总裁麦卡锡博士在1979年创立的一个新型有效的学习框架。该模式将学习风格与脑科学研究结合起来，并根据人们感知和处理信息的方式，形成一种独特的、顺应个性学习需求的教学模式。图1为学习者以4MAT学习的一个简单实例。

第一阶段，Johnny看到他的哥哥们是骑自行车去学校。他注意看他们是怎样骑自行车的，骑自行车看上去很容易；第二阶段，他请他的哥哥们（骑自行车的专家）展示他是怎样骑自行车的；第三阶段，Johnny骑上自行车，并尝试骑行，他发现骑自行车并不像看上去那么容易；第四阶段，他调整了自己，回过来再次尝试骑自行车。在上述学习过程中，学习者的大脑经历观察反映、抽象假设、行动试验、形成具体经验四个阶段，即4MAT模式的四个象限，整个学习过程组成一个循环圆圈。

4MAT模式以关注学习者为出发点，结合左右脑的不同特点，将教学分解为八个环节（如图2所示），可较好地为学习者提供有意义的学习内容，学生有足够的练习机会，且可“灵活调整”学习内容，并在这一过程中发掘所学在生活中的应用价值。高中信息技术课程内容大致可分为“动手做、如何做、为何做及做了何”四个方面，与4MAT模式四个象限的特点较切合。现以高中信息技术必修模块中“信息的加工与表达――用智能工具处理信息”为主题，进行4MAT模式教学环节设计。

1.本课时教学目标。人工智能研究处于信息技术发展的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。高中人工智能课程目标的基本点定位在了解和体验上，让学生了解信息技术发展的前沿，体验若干典型人工智能技术的应用，感受人工智能对学习和生活的影响，激发对信息技术未来的追求。

2.本课时教学任务。《信息加工与表达》课程标准对应要求：通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值。通过课堂讨论、观看媒体资料、网络搜索、操作实践、学习教材等手段，学生能够：①了解人工智能技术的含义及智能工具的应用范围；②列举人工智能技术在社会、生活中的应用实例；③按功能对常见的智能应用进行分类；④在操作实践活动中，了解智能工具的基本工作原理及其应用价值；⑤树立辩证思想，客观看待人工智能技术对社会的影响，培养正确的信息技术运用观。

3.本课时教学内容：①人工智能、模式识别、自然语言理解、机器翻译；②智能工具的应用范围；③常见智能工具的操作（“小灵鼠”软件、OCR软件、在线翻译软件、机器人小I等）；④人工智能对人类生活、社会的影响及存在问题。

4.本课时教学安排见图3。

①联系，即让学习者将学习内容与相关生活经验建立联系。设计活动来表明人工智能就在我们身边以及它与信息技术学科前沿研究的联系。活动内容：以小组为单位研讨我们身边的人工智能应用例子。通过讨论，说明人工智能对人类生活、社会的影响。这个讨论有助于让学生将身边的经验与学习内容联系起来。教师提供自主学习资源网站，引导并帮助学生联系各人的经历了解人工智能的应用范围；通过让学生观看相关应用视频，让他们获得直观的感性认识。

②注意，即让学生注意个人体验以及与其他同学的经验分享。分析经验，小组讨论并将经验绘制成图表。分小组分享经验并用概念图示描述人工智能的含义。

③想象，即在向学生传授呈现概念时，让学生先将自己的理解描述出来。整合经验：在学习日记中描述人工智能对你及社会生活环境的影响。每个学生要在自己的日志中说明某一人工智能应用如何对个人生活和环境造成影响。

④告知，即由教师告知内行知识，学生接受内容并进行研究。学习内容：教师通过演示文稿介绍图灵测试及人工智能小故事，帮助学生了解人工智能含义。教师带领全班学生利用前面活动中获得的信息，创建人工智能思维导图，其中要包括人工智能含义、应用领域及它对人类社会产生的正面及负面影响。学生通过看视频、听讲、课堂讨论及小组研究等学习形式学习新知识。思维导图会逐渐发展为一个动态的图示。学生可随时添加其他信息和实例。比如，随着对人工智能技术的深入了解，其他内容也可以被添加到思维导图中，在不断形成的过程中，学生将学会如何有条理地收集信息。

⑤练习，即让学生通过练习来学习，以达到对知识、技能的熟练掌握。实践拼接活动：以“它”怎样看、“它”如何懂两组活动，制作设计新的思维导图。归纳智能工具的工作原理和存在的不足。各小组通过实践操作智能工具，分享有关知识和体验，以思维导图的形式描述模式识别及自然语言理解的工作原理并提出技术改进建议。教师在整个过程中对学生的表现给予反馈和建议。

⑥延伸，即是学生创新的开始，学生对所学的灵活调整，迁移运用。设计“人工智能会取代人类吗”游戏中要用的问题。在课堂内外以学习小组的形式开展活动收集更多信息。每个小组根据他们了解的情况设计10个问题，在“人工智能会取代人类吗”游戏中使用。比如，未来你心中的人工智能是什么样、机器人具有真正的智能吗、未来的智能工具将具备怎样的功能，等等。

⑦提炼，即学生进行自我适应、调整、修改和评价其学习是否适当。学生复习课堂记录、个人日志、实践体验、互联网上学习到的内容等，小组完成研究报告，为最后阶段做准备。

⑧展现，即让学生表现自己。帮助学生将所学与更广泛的知识联系起来。设计一个总结主要观点的演示文稿（用例子和视觉画面对人工智能应用作出说明）。为学校设计一个普及人工智能知识的网站。撰写一份“智能工具应用启示”的研究的可行性报告，并设计完成一个未来智能工具或提出一个智能应用的想法。

基于Feden-Vogel教学模式的案例设计

普莱斯顿・D・费德恩，罗伯特・M・沃格尔结合信息加工论，在4MAT系统及教师实践经验的基础上，提出了Feden-Vogel教学设计模式。该模式包含三个不同的工具：计划组织图、教学计划模板、教案格式。其教学分五个步骤进行设计：步骤一，引起学生注意并激活先前知识；步骤二，教授陈述性知识，不仅包含课时内容，还应涉及一些核心概念等；步骤三，给学生提供足够的时间和实践机会，形成程序性知识；步骤四，让学生运用所学知识解决不同问题，帮助他们以新的或不同的方式运用所学；步骤五，结束当前教学并启发学生关注知识和连续性，过渡到下一教学主题。在Feden-Vogel模式中，是从步骤二开始教学设计（即在课程目标与学习标准中让学生学习的陈述性知识），教学实施从步骤一开始。现仍以高中信息技术必修模块中“信息加工与表达”为主题，进行Feden-Vogel模式教学设计，课时教学目标与上例同。

1.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel计划组织图（见图4）。

2.《用智能工具处理信息》Feden-Vogel教学五步骤设计。

步骤一，呈现先行组织图，让学生回顾先前的知识，提问前面几类信息加工与表达的特征及应用价值。这个练习可以让学生准备好学习下一个主题，即用智能工具处理信息。让学生联系和此问题相关的现实生活情境：如果你在写一份研究报告时，需要一本资料书上的三页内容，或者你想通过录音将你说的话转化成文字时，你将采用什么办法来完成？向学生提出这个问题，让他们设想解决的方案。通过这个问题可以将情境与新主题联系在一起。为了帮助学生解决此问题，可展示触屏手机手写输入信息的过程，让学生上网搜索相关资料。同时为学生提供多种体验工具软件（“小灵鼠”软件、OCR软件，语音识别软件等）。

步骤二，播放有关我们身边人工智能应用的视频，让学生上网查找人工智能应用领域及实例。介绍图灵测试，向学生提问，人工智能的含义是什么？学生建立人工智能概念图，并添加智能应用领域及实例。

步骤三，将学生异质分组，提出小组体验计划。当学生制定好计划后，就可以开始试着用智能处理工具（模式识别）进行操作实践。等他们完成体验后提问学生：识别的准确率高吗？影响识别率高低的主客观因素有哪些？接下来，引导学生思考分析模式识别工具处理信息的工作原理，引导他们针对体验中存在的问题提出改进建议。在建立模式识别思维导图过程中，通过提问学生生活中或未来还有哪些信息可以通过模式识别来处理，进一步加深学生对相关内容的了解。

步骤四，让全班一起讨论在进行模式识别智能工具体验中的感受。教师使用提问策略来帮助他们进入下一人工智能应用领域：自然语言理解。比如，可以问学生是否能通过工具将一段中文诗词翻译成其他语言，或者和机器人聊天时应该怎样设计智能处理工具。学生讨论，形成小组设计报告，并通过上网查找出相关工具软件名称。学生选择教师提供的工具软件进行体验操作，总结出其工作原理及存在的问题。

第7篇：人工智能的科学原理范文

关键词：人工智能控制器的优势

中图分类号： S776.035

人工智能与电气运动控制是集电机、电子、自动化、计算机、智能控制和知识工程为一体的新兴交叉学科，其知识、技术和产品在工业、国防、交通、运输、民用等行业应用十分广泛。当前，电气运动控制系统运行条件的复杂化不断提高，同时对控制的智能化与精确化要求也越来越高，因此深入研究智能运动系统的设计、制造、运行规律，探索该方面的高层次科学研究、工程技术应用成为当务之急。

1.人工智能的概述

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门新的技术科学，它的研究、开发是为了模拟、延伸和扩展人的智能，这是一种理论、方法、技术及应用系统。电气自动化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、信息处理等领域的一门学科。随着现代技术的发展，为了减少运行成本，提高工作效率，把人工智能的先进研究成果与电气自动化控制相结合，实现了技术的又一次突破。

2.电气工程中智能控制的功能实现

（1）收集处理数据：对于所有开关量、模拟量，人工智能控制器都能对其进行实时采集，在要求明确的情况下，人工智能控制器能自动处理或存贮。（2）界面显示：设备和系统的运行状态都会在模拟画面上真实的显示出来，可从中了解到模拟量、计算量、隔离开关、断路器等实际的状况。有问题时，画面上会挂牌检修功能，还会形成对应得历史趋势图。（3） 运行监视：在设备的模拟数值、开关量状态出现问题时，智能监视就起到了很大的作用，它会自己报警，还会记录下事件的过程。（4）人工控制：操作人员只需要通过键盘或鼠标就可以对断路器及电动隔离开关进行控制，系统会对操作人员进行限制性的操作，对值班起到很大作用。（5）故障录波：故障录波较为详细，包括波形、开关量和顺序记录等。（6）分析不对称的应用，进行负序量计算等。（7）及时进行参数的设定和修改从而定值得到保护。（8）模糊控制、神经网络控制、专家系统控制是人工智能控制的主要的三种方法。

3.电气自动化技术中人工智能的应用分析

（1）电气设备设计中人工智能的应用。由于电气设备的具体设计是综合性、复杂性、专业性的过程，其涉及的范围也十分广，包括了电磁场、电子技术、变压器、电机、专业电路等领域，另一方面，这对其设计者也提出了更高的要求。通过人工智能方面的技术，能够实现大批较难迅速解决处理的模拟过程与相关繁琐计算，这就加强了设计过程内的工作精度和效率。当然，在电气设备设计进行的时候还要区别不同的情况与具体算法，比如说遗传算法会用在优化设计中，而专家系统总是用在开发性设计中。

（2）电气控制技术中人工智能的应用。电气自动化的控制技术可以实现强化分配、交换、流通、生产等关键环节，在加大财力投入的同时尽可能减少人力，以便提高电气系统中的运作质量与效率。电气设备控制系统里面人工智能技术的应用包含了神经网络控制、专家系统控制与模糊控制等，而在实际的应用过程中，使用最多的则是模糊控制，这主要是源于其简单化的控制，同时又和现实情况联系密切。

（3）人工智能对日常操作的影响。电力系统不仅影响着电力系统建设的自动化水平，对日常的管理工作的影响也十分重大。人工智能技术应用于日常操作中，可以帮助实现以家用电脑操作进行系统操作，简化电流调整、设备操作界面，并且可自动进行日志生成和储存、报表自动生成等功能。电气系统日常操作中引进人工智能技术，不仅能够简化各种操作、规范各种文件样式和规格，并且能够实现操作的简便性和可视性。

（4）电气故障诊断中人工智能的应用。在电气设备的故障诊断过程中，使用最为广泛的即是神经网络、专家系统、模糊理论等人工智能技术，尤其是对电气电动机、发电机进行的故障诊断。当前，电气系统中变压器的故障诊断通常适用方法为分析气体和分解变压器油中分解的气体，借助人工智能法可以有效提高相关诊断的准确性，其中人工智能技术通过结合模糊理论与神经网络，来完成故障诊断知识的神经网络以及模糊性的共同诊断过程，这样就可以从根本上提高诊断故障的全面性与准确性。

4.结束语

电气自动化控制革新离不开人工智能的大力支持。人工智能在自动化控制方面的优势越发的突显。促进人工智能在电气自动化控制中的应用以解决传统方法不能解决的复杂系统控制问题。

在电气自动化领域，人工智能应用集中体现于专家系统、自动程序设计、定理证明、逻辑推理、各类问题求解等方面，因此，在电气自动化技术中充分挖掘并利用人工智能的功能与效力，这样才能使工作更加顺畅、高效。

依据国内需要及本学科在国际上的发展趋势，今后人工智能与电气结合的研究方向及内容是：⑴智能控制理论与技术；⑵电气驱动自动化；⑶智能控制理论在电气运动系统中的应用；等。

参考文献

1.罗兵。人工智能原理及应用[M]，机械工业出版社，2011-08-01

2.杨波.应用人工智能技术提高电气自动化控制水平[j].大观周刊，2011，（16）.

第8篇：人工智能的科学原理范文

关键词：人工智能；自动化控制软件；交互模型

人工智能是一种新兴技术，是在控制软件自动化操作的基础上，通过模拟人类行为，将简单重复的工作进行模块化，并根据智能化模糊实现较高的容错率，从而有效替代人工操作的一门技术。在科技的不断发展下，人工智能已经广泛应用于社会的各个方面，极大的促进各行各业发展。但是从目前我国整体发展看，人工智能的应用还处于比较低级的阶段，为了促进自动化控制软件的高效率应用，进一步解放人工，提高生产力，需要在自动化控制软件优化人工智能交互流程，构建一种新的控制交互模型，使自动化控制软件能够最大限度利用资源，更加科学有效的实现目标任务，节省人力资源成本。自动化控制软件中人工智能交互模型研究是一项涉及计算机软硬件、人体工程学、心理学、信息学等多门学科，经过长期发展，已经具有了基本成效，主要有多通道交互、以逻辑程序设计交互、以用户为中心等交互方法，各有优势领域。在未来还需要不断进行研究，实现人工智能在自动化控制软件中的高效应用。

1人工智能工作原理

人工智能虽然已经在人们生活的各个方面得到广泛应用，但是作为一种高新技术，人们对它的了解还不够深刻，在人工智能的利用上也是简单的实现自动化和智能化操作等功能，还处于比较起步的研究阶段。人工智能的最终目的是通过科技实现一种类似于人类智能的反应逻辑程序，目前对人工智能的研究集中在语言识别、图像识别、数据分析、自然语言处理等方面，虽然现在人工智能发展还比较低级，无法自主解决复杂问题，但是随着科技发展，人工智能也将会在外部接受声音、画面信息输入等集成众多感知系统，结合内部神经网络工程计算，形成具备超机械能力的智能化操作。从当前的人工智能理论看，其工作原理是通过基础元件模拟人类神经网络，涉及数理逻辑、仿生学、自动化、生物学、心理学、语言学和哲学等多门学科。最基本的人工智能的实现需要软硬件协同工作，而实现人工智能交互则要求感知生物信息特征和输入信息，利用大量基础数据进行分析。由于交互存在各种各样情况，并且内容和特点各不相同，数据处理和分析十分复杂，交互反馈的精确程度较差，因此，有必要在自动化控制软件的应用中设计人工智能交互模型，优化数据处理和反馈。

2人工智能技术在自动化控制软件中的优点

2.1控制不定性参数

在自动化控制软件中，常见故障是由于数据错误导致系统计算出现偏差，造成突出故障，而数据作为计算内容必须十分精准，软件才能正常运行，对此应用人工智能技术，可以有效避免此类突发性问题。人工智能是借助工程元件模拟人类神经，下达相对指令，并对反馈数据进行分析，建立误差区间校正，可以在交互时减少不定性参数造成的影响，使得在交互过程中更具准确和智能。对比人工操作以及自动化控制，人工智能技术的安全程度更高，稳定性更强，并且在未来成长空间也更大。

2.2有效降低人工成本

人工智能的发展本身就是为了降低人工操作，解放人力资源，节省人工成本。在人工智能应用中，可以对相对复杂的情况进行准确应对，依据目标反馈信息，进行分析，并模拟人类神经系统反馈处理结果，达到预期目的。例如在极端环境中救援任务，人类由于环境恶劣无法进行的任务，可以由人工智能程序控制的机械进行救援，不受环境、位置和空间影响，在具体生产生活中，也能够有效替代人工，现在发达的物流体系，便借助了人工智能进行包裹分类和运输，极大便利人们生活。

3构建自动化控制软件的人工智能交互模型

3.1多传感器数据融合

人工智能的实现需要对现实信息进行采集分析，这就需要多个传感器共同工作，实现数据互通融合。具体可以使用关联分析进行数据计算，根据各个传感器之间数据影响系数，对传感器之间进行关联计算，融合数据，首先是判断传感器之间的数据组异同情况，确定每一个传感器的具体参考数列，并比较其他传感器数据，分析出数据的接近程度，为了确保在不同运行模式下，实现融合数据准确性，需要通过主成分分析法计算权重，代入样本指标、综合变量个数与方差矩阵来获取影响系数。

3.2构建人工智能交互架构

交互架构的构建用到了以下几种表示方法：（1）框架表示，是系统性整体性的表示方法，主要用于过程性表达，能够将抽象对象转换为有序数组，但是需要的节点较多，维护和优化程序繁琐。（2）网络语义表示，实现不确定性表达方式，模块性清晰直观，通过替换字符串构建模型，但是后期修改困难，工程量大。（3）产生表示，根据事物关系进行表达，联想性好，但是表示范围较小。（4）空间状态表示，用于结构知识表达，具备很强的适应性和概括性，但是个性化突出，难以通用。通过以上表示方法构建的人工智能交互架构，包含了表示模块、接口模块、控制模块三部分，其中表示部件又包括了动作转化部件、词语反馈部件、管理输入设备部件、生成图形部件以及生成屏幕部件。接口模块对应应用API接口，通过固定模块对计算机内部程序运行结果进行数据交换和使用，该模块能够对输入信息进行分析，判断其语句规则，分析类型和需求。控制模块对用户请求进行数据传输和检验，具有协调用户和程序的作用。

3.3人工智能交互模型的构建

在交互构架的基础上，通过自动化控制软件，实现数据管理、图像识别、通信控制等功能，从而建立人工智能交互模型。为了确保模型功能完善稳定，需要在模型中集成数据库模块、图像处理模块、管理交互数据模块、管理通信指令模块、管理交互者模块、语音模块、管理用户模块以及登录模块等功能。各个模块负责对应功能的实现，操作数据库模块的主要功能是将各个模块的数据进行存储和数据交互，包括界面层、逻辑层、访问层。图像处理模块可以对图像进行存储、压缩和采集。管理交互数据模块主要对人工智能在交互过程中的数据信息进行记录、分析以及处理。通信指令模块负责对交互中的通信指令与通信数据进行管理。管理交互者模块面对用户，负责用户个人信息的记录与管理。语音模块能够根据用户需求分析语音内容，并提供交互结果的语音反馈。管理用户模块则主要负责管理、记录用户信息，并设置权限来管理用户账户。登录模块控制用户登录权限，确保用户使用软件的合法性，同时还能够确保模型数据真实有效性。

3.4人工智能交互模型应用结果对比分析

根据交互模型构建结果，对人工智能在交互模型中的应用结果进行具体分析。应用过程中计算机硬件方面主要针对网卡、显卡、CPU、内存、硬盘等硬件，选用当前主流配置。软件则构建数据库、使用主流编程语言和网络服务器。并将基于组织符号人工智能、基于偏好度模型人工智能和基于定制模型人工智能，与本文设计的基于自动化控制软件的人工智能交互模型进行人工智能语言交互对比实验。根据结果分析可知，本文设计的人工智能交互模型能够准确读取用户需求，并反馈适合的信息，在语言交互方面优于其他类型人工智能交互。

第9篇：人工智能的科学原理范文

【摘要】人工智能是20世纪50年代中期兴起的一项科研领域，在21世纪人工智能作为未来信息技术产业的战略性和前瞻性的产业，广泛受到世界各国科技领域的青睐。那么，随着大数据、云计算等新兴技术的高速发展，人工智能在未来是否能成为一类社会成员融入人类生活？笔者通过了解现代人工智能发展成果，以及人工智能未来发展趋势，对未来人工智能发展成新型智能集体的可能性进行了探讨。

【关键词】人工智能 情感认知 智械群体

在2013年有一部名叫《Her》的电影，影片讲述的就是关于人工智能与人类相爱的科幻故事，这其中就对人工智能与人类进行感情互动的场景进行了大胆的假设和模拟。这就给现代科学提出了一个设想，人类能否通过自身的情感认知的逻辑方式，去模拟出能执行情感逻辑的机器大脑。英国伯明翰大学计算机科学学院荣誉教授斯洛曼先生就提出：“为什么机器人能够具有感情？”，他结合情感的基本原理和心灵的计算机结构和研究方法将人工智能情感化从空想阶段带入可研究范畴。因此，研究人工智能的情感化问题，首先要从人类心灵出发，构造出一种能够解释人类心灵的情感结构，并将这种结构赋予C器。

一、人类情感的定义

机器的情感问题是人工智能能否成为一名所谓的“人”的重要门槛。现代计算机在逻辑思维方面展现出巨大的威力，那么不得不提出一个疑问，机器能否具备情感？机器要如何获得认知能力？当把人工智能与精神情感联系在一起，就产生了一个十分复杂的科学问题，要想解决这个问题，人们就首先要从人的思维方式入手，要从自然科学上升到哲学层面。人们往往会无法形容自己的感觉，这确实有深层次的科学依据在其中，从大脑的结构和功能分区上就可以得出结论，因为负责感情、信任、决策以及行为的那部分大脑是不具备语言和逻辑能力的，这就导致人们无法通过语言描述来诠释自己的所见所感，而大脑负责语言、逻辑的那一部分，虽然它可以处理大量的信息，但是却不负责支配我们的决策和行为，所以人们无法对情感进行很深刻的定义，这也给人工智能装备“情感”提出了一大难题。

二、机器情感模拟的可能性

人类的情感是否就无法通过科学进行解释？如果人类能够通过科学对情感进行解释，那么人类就可以通过模拟仿真出一套机器可执行的情感系统。而这种感情的增长是称之“智能”中的实质部分，一个机器的智能化离不开情感。

1.化学激素模拟情感的可能性

最早人们想通过化学的方式对情感系统进行模拟，神经学家通过将情感中的理性因素翻译成了一大堆的化学名词，例如多巴胺、苯乙胺、肾上腺素、催产素等等，这些专家声称这些化学元素基本就负责了人们在情感中体会到的一切东西，比如心跳加速、手心出汗、紧张、亢奋、性冲动等等，所以从这些专家的角度来看，化学物质的分泌解释了人们情感产生的缘由。因此，科学家们就希望通过直接或者间接的手段刺激人们在某种场合下分泌的某种激素，并且将这种激素应用到人工智能上，这似乎是让人工智能产生感情的绝佳方式。然而，这种方法存在着很严重的逻辑错误，因为人类并没办法区分这些化学物质究竟是情感产生的原因还是情感产生的结果，这就类似于因为糖是甜的，人们才喜欢吃糖，换句话说，不能因为糖是甜的，就说明所有人都爱吃。因此，从生理去逆推情感，是说不通的。那么，回到机器与人类进行情感互动这个大命题上，同样的建模推演，两个人在共同和周边的环境进行互动，共同生活共同经历，产生共同的认知，最后将这种高级的心里诉求寄托在这种认知之上，两个就有了情感的联系，所以，这些激素仅仅是产生情感之后的结果，并不是产生情感的原因，人们将认知到感情寄托的过程忽略掉，直接进入生理反应，这是不符合逻辑的。

2.机器情感产生的前提

人工智能能具备人类的情感，并与人类进行情感上的互动，最大的难点还在于怎么通过语言和情感的交流首先建立认知。但是从目前的只能语音系统发展情况来看，不容乐观。虽然目前的人工智能技术已经有许多突破，例如一种具有长短时记忆能力的递归神经网络已经成为语音识别的标配，但是以苹果Siri为代表的语音助手的语言能力就能明白，目前人们也只能通过这些初级人工智能完成定闹钟、查天气等简单行为，想要进行流畅的复杂沟通，首先就需要具备非常高级的语音识别和处理能力，其次，还需要具备决策的行为能力和强大的逻辑行为能力，还需要阅历、教育、家庭以及周围人的耳濡目染，而这些最多只能通过大数据和网上已存在的信息来丰富自身，所以这并不是一个非常深刻的沟通。

3.短期内实现人工智能情感化的可能性

如今的人工智能有以下三种重要的分支，分别是自然语言处理NLP（Natural Language Processing）、增强学习RL（Reinforcement Learning）、神经元网络系统。这些技术都是把人这种有自我意识的个体，所具备的各种能力拆解开来，在每一个子项上通过技术去实现计算机化，而想要真正的拟人，通过其中单一的技术去实现都是不可能的，必须是多项技术的综合运用。可惜的是，目前这些技术的进步速度并没有人们期待的那么快。在有了自我意识之后，还有很重要的一点就是明辨是非的能力，这种道德标准和阅历的养成要通过程序去体现出差异性还是有很大的困难，简单来说，每个人都有不同的世界观，如果用程序单纯的一刀切，这种人工智能等于失去了自我，就如同一个只会说话没有三观的废铁。

三、结语

如果把未来的定义放得更长远些，有一天技术成熟了，人工智能不再只是简单的下棋等活动，与人类可以正常沟通，能够去感知去学习这个世界的时候，人们就可以通过教育人类的方式来逐步建立人工智能的世界观，通过长期与人类的互动，使之与人类建立起相似的普世价值观，这样才能使人工智能与人类有正常的情感互动，做到真正的融入人类社会。

参考文献：