人工智能技术含义精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术含义范文

关键词：人工智能技术；电气自动化控制；应用；探讨

中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：

随着时代的进步与社会的发展以及人们生活水平的提升，对社会生产力的发展水平提出了更高更好地要求。而电气自动化产业作为推动社会经济发展的动力之一，在实际的发展过程中存在着一些问题，需要进行创新与改革，以提升电气自动化产业的生产力水平。将人工智能技术应用到电气自动化控制领域中，不仅有助于优化电气自动化产业的生产控制流程，降低企业的生产成本，而且有助于提升企业的生产效率，增强企业的市场竞争力。

关于人工智能技术的研究

(1)关于人工智能技术含义的研究

所谓人工智能（AI），是指研究开发用于延伸、模拟、扩展人的智能的方法、理论、技术以及应用系统的一门技术科学，属于计算机科学的分支。其意图了解并掌握智能的实质内容并开发生产出一种以人类智能相似的方式作出反应的职能及其，其内容包括语言识别、机器人、自然语言处理、图像识别、专家系统等。其涉及控制论、信息论、仿生学、自动化、心理学、生物学、语言学、数理逻辑、哲学以及医学等多门学科。人工智能技术是指以通过利用机器设备达到智能效果并依赖机器完成复杂性、危险性、难度高的工作的技术。

(2)关于人工智能技术特征的研究

人工智能技术的特征内容包括：人工智能技术伴随着计算机技术的产生与发展而产生，可以在生产生活中代替人类复杂性的脑力劳动，运用计算机设置的编程程序来有效解决难度高、复杂的问题，比如说信息的收集与识别、图形文字的识别，根据数据分析结果制定相应的解决方案，将人类从繁重的工作中解放，减轻人类的劳动强度，提升生产与生活水平。

针对电气自动化存在问题的研究

(1)问题之一——电气自动化的监视系统存在问题

电气自动化的监视系统存在问题的主要表现是：传统的电气自动化监视系统不能完全实现对企业内部电气自动装置与微机机电保护装置的故障报告的监视，操作人员不能直接检查这些信息，对装置设备的运转情况不能完全掌握。同时很多企业对电气自动化设备的监视主要采取中央信号光字牌的手段，但由于电气自动化设备的更新换代速度较快，监视系统对设备运转与故障信息的报告力度已经不能满足企业生产发展的需要。

(2)问题之二——电气自动化的控制系统存在问题

电气自动化的控制系统存在问题的主要表现是：一是很多发电厂的升压站隔离开关操作依然使用较为传统的按钮操作方式，一旦传统的开关接点出现异常状况，会影响整个生产操作流程无法进行；二是很多企业的断路器与隔离开关采取硬操作的方法，不仅无形中延长了操作时间，提升了操作成本，而且增加了操作技术难度与操作人员的工作量。

针对人工智能技术在电气自动化控制中应用的研究

(1)应用之一——人工智能技术在电气控制中的应用

人工智能技术在电气控制中的应用表现：电气控制在电气领域的生产发展过程中发挥着至关重要的促进作用，将人工智能技术应用其中有助于降低电气控制成本，提升日常工作效率。其中模糊控制、神经网络控制、专家系统控制属于人工智能技术在电气控制应用中的主要体现。模糊控制主要通过交流传动与直流传动在电气控制流程中的电气传动过程中发挥应有的作用，其中模糊控制器替代常规性控制器来解决交流传动中存在的难点，而模糊逻辑控制在电气直流传动控制过程中的应用拨款Mamdani 与Sugeno，前者在调速控制中应用最为广泛。而Mamdani控制器的内容包括反模糊化、知识库、模糊化、推理机等。

(2)应用之二——人工智能技术在电气设备中的应用

人工智能技术在电气设备中的应用表现：由于在电气自动化的生产过程中，电气自动化系统的正常运转需要涉及多方面的学科知识与领域，需要专业速度高、业务能力好、富有责任感的操作人员进行驾驭，以保障电气设备的安全运行。而将人工智能技术应用其中，主要通过计算机网络编程与程序进行操作，不仅有助于将操作人员从繁重的手动操作工作中解放出来，代替脑力劳动，而且有助于降低生产成本与人力资源成本，提升电气自动化生产工作效率，提升企业的经济效益。

(3)应用之三——人工智能技术在日常操作中的应用

人工智能技术在日常操作中的应用表现：传统的电气化设备操作流程与步骤十分严格与复杂，一旦出现操作失误会造成严重的操作故障，不仅影响企业的生产进度，而且影响人们正常的工作、学习与生活，甚至会影响社会的稳定与发展。将人工智能技术应用其中，有助于优化电气化领域的操作流程与步骤，或者对家用计算机进行改革以实现对家庭电气设备的远程操作。另外通过有效简化电气化领域的界面操作步骤，存储重要的资料信息，有助于为以后的电气化操了提供资料参考。

(4)应用之四——人工智能技术在故障与事故诊断中的应用

人工智能技术在故障与事故诊断中的应用表现：由于电气自动化领域在生产发展过程中会由于各种各样的原因产生各种类型的故障，如果不能及时地给予准确判断，会给企业或者个人造成较为严重的经济损失。但传统的故障与安全事故诊断方法的步骤相对较为繁琐，且诊断结果的精确率较低。比如说变压器出现故障，很多技术人员所采取的方法是从变压器的油箱中提取少部分油，对其进行分解提取其中的气体，运用化学方法对气体进行实验分析，根据实验结果判断故障的类型与位置。这种类型的方法不仅浪费时间又浪费精力，不利于故障的有效排除。同时在诊断的过程中还可能出现由于故障原因分析错误而导致巨大经济损失的问题。而神经网络、模糊理论、专家系统作为人工智能技术的重要内容，三者相互配合，不仅有助于避免传统诊断事故与故障方法中存在的问题，而且有助于提升故障与事故诊断的工作效率与降低人力资源成本。

(5)应用之五——人工智能技术在电气传动控制过程中的应用

人工智能技术在电气传动控制过程中的应用表现：人工智能技术在电气传动控制过程中的应用主要表现在直流传动与交流传动两个方面，前者包括人工神经网络与模糊逻辑控制，后者包括神经网络与模糊逻辑。其中人工神经网络具有一致性的非线性的函数估计器，在电气传动控制系统的应用过程中不需被控制系统的数学模型，对噪音不具有敏感性。再加上人工神经网络所特有的并行结构适应于各种传感器的输入，比如说诊断系统与监控系统。

(6)应用之六——人工智能技术在电气设备设计中的应用

人工智能技术在电气设备设计中的应用表现是：由于电气设备的设计工作涉及到电路、设计、电气等多个学科的理论知识，运用传统的老技工手工凭经验设计或者实验方法很难达到最好的设计效果。而将人工智能技术应用其中，采取优化设计的方法从产品的研发、设计、成品出售等各个环节进行优化，有助于优化配置企业的人力、物力、财力资源，减少设计时间与研发周期，全面提升产品的质量。其中优化设计的方法包括专家系统法与遗传算法，其中遗传算法以决策变量的编码作为运算的对象，以适应度作为搜索信息，自动获取与指导优化的搜索空间，有助于优化电气设备设计的方案与流程，促进电气自动化控制的发展。

四、结语：

随着科学技术的发展与生产力的进步，电气自动化控制系统在社会生产与生产各个方面中应用较为广泛，给人们的生产生活带来极大的便利。但在现实生活中，电气自动化控制系统在应用过程中存在着一些问题与矛盾，严重影响着电气自动化产业的发展进程。将人工智能技术应用其中，有助于降低电气自动化产业生产过程中的人力资源与物质成本，提升电气自动化产业的生产工作效率，推动电气自动化领域的创新与改革，增加企业的社会效益与经济效益。

参考文献：

[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷[J]，2012（08）

[2]赵勇.关于人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].城市建设理论研究，2011（13）

第2篇：人工智能技术含义范文

关键词 电气自动化；人工智能；技术；应用

中图分类号TM92 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）108-0069-02

1 电气自动化控制中人工智能技术的含义

人工智能技术作为一项新型科学技术，对哲学、数学、任职科学、计算机科学、心理学、不定性论以及控制学方面都有所涉及，在自然科学与社会科学中，存在范围较广的研究，例如：知识表现、推力、自然语言和处理、只能搜索、及其学习、感知问题、规划、知识获取、逻辑程序涉及、模式识别、人工生命、软计算、不精确及不确定的控制、语言及图像理解等，在遗传编程上相当于催化剂，促使工作能够合理有效的实施。现阶段，无论是生产方面，还是生活方面，最为重要的则是效率的提升。当今社会发展中，计算机技术的大范围应用作为有效保障，被大范围的普及。通过对人脑机能的模范，使其工作实现自动化操作，不仅将大量的人力资源得到减少，而且还便于生产、传播及运输。在电气自动化控制中，则是通过该原理实施生产等工作，进一步将其工作的效率得到提升，加快经济的发展。

2 电力自动化控制中人工智能技术的优势

通常情况下，人工智能控制的不同在讨论中会有不同的方法存在。而人工控制技术可将模糊、神经、遗传算法等看为一种非线性函数近似器。该分类方式能够使总结理解得到较好的接受，促使统一对控制策略实施开发。

与常规估算方法相比，人工智能控制有以下特点存在：

1）该设计无需对对象的模型进行控制。在大多数场合中，很难对实际控制对象的精确动态方程进行获取，在控制器设计时，实际对象有较多不确定性因素存在，例如：参数变化等；

2）通过实施有效调整，能够将其性能得到提升；

3）与古典控制方法相比，该方法更容易进行调节；

4）在缺乏专家指示时，可通过对数据进行响应的方法进行设计；

5）在设计时可通过语言和响应信息进行实现；

6）存在良好的一致性，和驱动器不存在联系；

7）对于新信息或新数据来说，有良好的适应性存在；

8）能够将常规无法有效解决的问题进行处理；

9）具有良好的抗干扰能力；

10）控制的实现具有较低成本，特别是在对最小配置进行使用时，对扩展和修改发挥着一定帮助。

也就是说，在对自适应模糊神经控制器进行运用时，在模糊化和反模糊化过程中，规则库及隶属函数能够进行自动实施确定。该过程的实现有许多方法能够进行，但最终还能通过系统技术对稳定的解进行获取，并将相对简单的结构配置进行找出，从而达到最终目的。

3人工智能技术在电气自动化领域中的应用

3.1对电气设备的设计原理进行优化

不仅对应用电路、电气电器以及电磁场等专业知识进行涉及，而且还对传统产品设计中存在的经验进行运用，具有极其复杂的过程存在。它是几何传统的试验方式与手工方法相结合进行使用的，因此，要想对最佳设计方案进行获取，还需进行不断的探索来实现。其次，随着计算机技术的逐渐发展，通过运用CAD技术（计算机辅助技术）能够促使电器产品设计的难度得到较大程度的减少，缩短产品的开发周期。通过引进人工和智能技术，进一步将CAD技术与现阶段的时代需求相结合，大大增长了产品的数量及质量。在人工智能技术中，最常运用的优化设计技术则是遗传算法和专家系统，在该类优化设计技术应用中，遗传算法作为先进且与产品优化设计相适宜的一项技术被得到使用。因此，在电气自动化控制中人工智能技术的应用较为广泛。

3.2在电气自动化控制中，人工智能对故障进行诊断

从人类社会向工业化阶段发展以后，越来越多的复杂及其设备逐渐产生，设备故障诊断作为一项重要的研究课题被广泛关注。从诊断方法进行分析，现阶段，诊断中除了传统的单一参数和单一故障的技术方法以外，多故障、多参量也被大范围的应用。随着科学技术发展的逐渐兴起，故障诊断技术及方法也被逐渐完善，从而向智能化阶段发展。在故障诊断中，人工智能的发展作为一种智能化的诊断方法，不仅在理论上故障诊断被逐渐应用，而且还在实际操作中被有效使用。同时，人工神经网络的探索也逐渐朝故障诊断方向发展，逐渐成为故障诊断中的一项研究热点被逐渐关注。通过结合人工神经网络和专家系统，将其自身独特的优势得以展现。

3.3实现智能控制的目的

3.3.1处理数据的收集

在所有模拟量、开关量以及人工智能控制器中都可对数据进行采集，确保在要求明确的状况下，人工智能控制器能够实时自动存贮或处理。

3.3.2界面的显示

当设备和系统处于运行状态时，都会真实的在模拟画面上进行显示，从而可以对计算量、模拟量、断路器以及隔离开关的实际状况进行了解。当出现问题时，画面上会出现挂牌检修功能，还能将其对应的历史趋势图进行形成。

3.3.3运行过程中的监视

当设备出现开关量状态、模拟数值等问题时，智能监视的目的则会逐渐发挥，出现自动报警的现象，还会将事件发生的整个过程进行记录。

3.3.4人工控制

良好人机界面，操作人员可通过键盘或鼠标对断路器及电动隔离开关进行控制，操作人员会受到系统的操作限制，对值班过程发挥着重要效果。

3.3.5故障录波

故障录波的记录及其详细，主要包括记录开关量、波形以及顺序等。

3.3.6对不对称的应用进行分析，并对负序量进行计算

3.3.7对参数的设定及修改进行及时处理，并实施合理保护

3.3.8在人工智能控制中，神经网络控制、模糊控制以及专家系统控制作为三种主要方法被得到运用

4结论

总之，在特种设备开发制造以及运行控制的自动化系统中，人工智能技术的应用存在较好的发展前景。随着特种设备发展的逐渐加快，特种设备开发制造以及运行控制系统数据总量也在持续增长，大幅度增加了管理的复杂程度，加大特种设备市场的竞争影响，促使在特种设备开发制造以及运行控制系统中人工智能技术的应用提供条件。因此，在特种设备开发制造中人工智能科学技术应用及科研的加强，进一步将特种设备安全、经济及稳定效果得以实现。

参考文献

[1]耿英会.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2012（2）.

第3篇：人工智能技术含义范文

关键词：智能制造 机械 启示

随着信息技术的不断发展，现代制造业向着以智能制造为核心的新一代工业发展，社会对机械人才的需求量越来越大，但同时对人才的质量和综合素质也提出了与以往不同的新要求。笔者将从智能制造基础和内涵出发分析智能制造高职院校机械教学影响和启示。

一、智能制造的含义及关键技术

制造是从概念到实物的过程，通过制造活动把原材料加工成适用的产品，智能制造是在网络化、数字化基础上融入人工智能和机器人技术形成的人、机、物之间相互交互与深度融合的新一代制造系统。智能制造系统的本质特征是分布于各个地方的单个制造者自主性和整个制造系统的自组织能力，实质就是应用快速可靠的通信传输网络建立的分布式多自主体智能系统。

智能制造系统的基础技术。

1.数控机床技术

数控机床技术是智能制造的基础，智能制造系统最终产品的生产都依赖于数据机床技术。

2.计算机技术

计算机辅助设计能够提高产品的质量和缩短产品生产周期，在制造过程综合利用计算机技术使生产从概念、设计到制造联成一体，做到直接面向市场进行生产，可以从事大小规模并举的多样化的生产。

3.工业控制技术、微电子技术

利用工业控制技术、微电子技术结合人工智能技术发明的机器人开创了工业智能新局面，使生产结构发生重大变化，使制造过程更富于柔性，扩展了人类工作范围。

4.人工智能技术

人工智能的目的是为了用技术系统来突破人的自然智力的局限性，达到对人脑的部分代替、延伸和加强的目的，使那些单靠人的天然智能无法进行或带有危险性的工作得以完成，从而使人类的智慧能集中到那些更富于创造性的工作中去。人是制造智能的重要来源，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。

5.通信网络技术

构成智能制造系统的基础就是高可靠实时通信网络，通过通信网络高速可靠实时传输智能制造系统中各个制造者所需要的所有信息，通信网络技术主要包括嵌入式网络技术、高可靠无线网络技术，网络信息安全技术和异构网络间无缝交换技术。

二、智能制造对机械教学影响及启示

机械专业是现代工业的基础，机械专业的人才将是工业4.0时代弄潮儿，为了适应智能制造工业发展的需要，在机械人才培养方面必须要适应时代的发展，作为机械专业人才培养主要摇篮，高职院校培养的人才只有满足智能制造的需求，才能立足于未来工业发展，否则培养的人才将被现代工业社会所淘汰。因此在机械专业人才培养方面对教学模式、教学内容和教学方法等方面进行改革创新是大势所趋。

1.不断完善机械专业教学内容

智能制造所需要的机械人才已经不再是仅仅懂得机械专业的人才，而应该是对计算机技术、工业控制技术、网络技术、人工智能技术等智能制造基础技术都要熟悉和了解的人才，这就需要学校在进行机械专业课程设计时要在加强传统机械专业课程的同时，增加计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的相关课程，老师在教授传统机械课程的同时，把计算机技术、工业控制技术和人工智能技术融入到教学中，从而使学生熟悉在机械制造工业中如何应用计算机、人工智能等技术，充实学生的技术储备，为学生的就业打好基础。

2.在机械专业教学中不断创新应用教学方法

智能制造对机械专业人才提出了新的要求，学生不仅要加强对机械知识的掌握和运用，还要熟悉了解计算机技术、工业控制和微电子技术和人工智能知识，这就产生老师传统教授机械知识的教学方法不一定适用于这些新知识教学的问题，因此教师应该深入研究计算机技术、工业控制和微电子技术以及人工智能技术的教学方法，并结合适用于机械专业教学方法不断创新新的教学方法， 培养学生学习的主动性、创造性、理论实践能力和学习的方法习惯。同时要不断提高任职教师能力素质，加强学习智能制造关键技术相关知识。

3.逐步完善改进教学模式

智能制造需要新的理论知识体系，原来的机械专业知识的教学模式可能已经不再适应新知识的教学，这就要求我们的老师不断研究新知识理论，探索尝试新的教学模式，使得学生能够牢固、快速掌握新知识。

三、小结

第4篇：人工智能技术含义范文

关键词：智能；智能科学与技术；语义分析；知识体系；课程体系

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。

本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。

2　“智能科学与技术”的语义

尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。

智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。

科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。

基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。

支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。

3　关键概念的剖析

3.1　“智”对应于Intelligence

汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。

英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。

可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。

3.2　“智”的派生词

尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。

“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。

3.3　关键概念的文化比较

将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。

表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。

3.4　智能之“能”

前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。

(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。

(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。

(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。

图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。

6　“智能科学与技术”专业教育的课程体系

“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。

如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：

(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。

(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。

(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。

(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。

(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。

(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。

可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。

7　结论

(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。

(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。

(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。

(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。

(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。

(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。

(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。

(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。

(11)智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。智能科学与技术的知识体系涉及关于人类智能的科学、关于人工智能的科学、应用人工智能的技术，具体有脑科学理论、机器推理理论、机器感知技术、知识发现技术、专家系统技术、机器人技术。

第5篇：人工智能技术含义范文

这些前后端的人工智能技术在应用又可分为四类：语音识别、图像识别、自然语言处理和用户画像。那么在这四类具体应用的实现上AI技术给我们生活带来哪些便利，同时存在哪些局限？下面一一来解构：

一、语音识别

语音识别

语音识别有两个技术方向，一个是语音的识别，另一个是语音的合成。

语音识别是指我们自然发出的声音需要机器转换成语言符号，通过识别和理解过程把语音信号转变为响应的文本或命令，然后再与我们交互。语音识别技术可以应用在电话销售上，例如：公司新人特别多，没有经验，拿到单子的可能性很低。怎么才能让新人也能有很优秀的销售能力呢？过去的做法是，把经验总结成册子，让新人去背，很容易就忘了。但如果有了高精度的语音识别能力，就能识别出客户在问什么，然后在屏幕上告诉新人，该怎么回答这个问题。

语音识别的第二个方向是语音的合成，是指机器把文字转换成语音，并且能够根据个人需求定制语音，然后念出来。以前的声音是那种匀速的、没有语调起伏的机器声音，现在能用比较自然的人声。语音合成能模拟任何一个你喜欢的人的说话方式，可以做到每个人听的东西都不一样。我们驾车经常使用的百度导航里李彦宏的声音就是语音合成的结果。

尽管深度学习被引入语音识别后，识别率迅速提升到95%，但要将ASR（自动语音识别）从仅在大部分时间适用于一部分人发展到在任何时候适用于任何人，仍然是不现实的。一个无法突破的问题就是语义错误。例如：生活在南京的人都知道有个地方叫卡子门（kazimen），但是百度导航在理解卡子门的时候，会分词为：“卡子-门”，结果卡子门（kazimen）就被读成了卡子门（qiazimen）。

二、图像识别

计算机视觉

图像识别就是我们常说的计算机视觉（CV）。常用在：印刷文字识别、人脸识别、五官定位、人脸对比与验证、人脸检索、图片标签、身份证光学字符识别（OCR）、名片OCR识别等领域。

人类认识了解世界的信息中大部分来自视觉，同样，计算机视觉也成了机器认知世界的基础，其终极目的就是让计算机能像人一样“看懂世界”。目前计算机视觉在人脸识别、图像识别、增强现实等方面有很好的应用，但也存在一定的挑战。我们就拿谷歌的无人驾驶来说，通过机器视觉识别的技术路径在现阶段，仍有完全无法逾越的技术难题。

不谈算法，图像的摄取精度就是难关，即使最顶级的摄像设备都无法达到人眼的细节获取能力，看看最顶级的哈苏相机配合最顶级镜头，在夜晚街头短曝光时间下拍的照片，对比人眼看到的图像就能看到差异，这还不谈经济上可行的低成本摄像设备，视觉识别自动驾驶这个系统，眼睛就是近视眼。

而且如果下雨，灰尘等对分辨的影响都是很难解决的bug。如果配合雷达的话又有逻辑判断优先的问题，信摄像头，还是信雷达？会不会误报？而作为激光雷达，如果单纯的车身自己也有同样的逻辑判断的问题，什么样的东西是有威胁的，什么是无威胁的。什么是潜在的威胁，这都不是计算机视觉这种单一智能所能解决的。因为预测未来的感知能力，是人与机器最大的区别。

三、自然语言处理（NLP）

贤二机器僧

自然语言是人类智慧的结晶。自然语言处理（NLP）是人工智能中最为困难的问题之一。由于理解自然语言，需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力，自然语言认知，同时也被视为一个人工智能完备（AI-complete）的问题。

举个例子，我们以前用键盘，鼠标，触摸屏去和设备互动。但是现在你操作设备，只需冲着智能音箱说：请给我的手机充值100元即可。虽然这种功能在阿里的天猫精灵上已经实现了，但实现的前提是天猫精灵APP上已经录有你的声纹，并且你的手机号码，及支付密码已经预先在APP端设置好，否则机器没有办法理解我是谁、给谁的手机充值100元话费。

其次，自然语言处理背后所依赖的是传统的问答系统技术，即Question Answering（QA）。QA技术是自然语言处理中非常重要的一个研究方向，原理是：对于输入的问题首先做句法分析，从而理解问题或者指令的结构和意图。比如如果用户问的问题是某人出生在哪儿，那么机器需要先对这句话进行解析，进而了解所要回答的应当是一个地点，并且这个地点应当满足某人出生与此的条件。

当我们能够准确地了解到用户提问的意图并能根据机器可以理解的方式重新组织之后，就需要寻找答案。为了实现这一目的，QA系统的背后都存在一个庞大的数据库（也就是知识库），这个数据库中存储着所有的指令对应的行为或者问题对应的答案，当系统在数据库中搜索到了自己要做什么或者回答什么的时候，就可以将答案反馈给用户，或者直接实现用户的指令。当然，如果数据库的规模实在有限，有一个兜底的方法就是基于信息检索来返回答案，即将用户的输入提取出关键词然后求助于搜索引擎返回相关的内容再返回给用户，由于互联网无所不包，因此结果一般也尚可接受。

自然语言处理这块相关落地的产品就很多啦。典型的代表就是聊天机器人，其中一类是以Siri、Amazon Echo、微软小娜、阿里天猫精灵、小米小AI音箱等为代表，偏向于工具性的服务型机器人。另一类则是以微软小冰为代表的娱乐型机器人。第一类聊天机器人，以完成任务或回答事实性问题为导向，譬如你问天猫精灵“今天的天气如何？”，或者给“小爱同学”下达“关闭卧室台灯”等指令。第二类则以闲聊为导向，并不需要给出某一个事实性问题的解答，只要交谈自如、博君一笑即可。比如：北京龙泉寺的贤二机器僧。

四、用户画像

碟中谍6：全面瓦解

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息/数据而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”——用数据来描述人的行为和特征，而标签是通过对用户信息分析而来的高度简练的特征标识。

用户画像在商业领域应用的非常广泛。拿百度举例。百度现在识别了将近10亿用户，用了几千万个细分标签给用户分类，比如性别、年龄、地理位置，还有这个人在金融领域的情况，在旅游方面有什么爱好等等。这些东西合在一起，就组成了用户画像。百度就知道你是什么样的人，喜欢什么样的东西。比如，今年暑期档将要上映的电影《碟中谍6：全面瓦解》，在宣传的时候把人群分成了三类，一类是不管怎样都要看的，一类是不管怎么都不会看的，第三类是可能会进电影院的。宣传方就会使用百度大脑的用户画像功能，识别出第三类人群，对这类观众进行定向宣传。

人工智能在用户画像里最重要的作用就是找到相关性，给用户打标签。用户标签是表达人的基本属性、行为倾向、兴趣偏好等某一个维度的数据标识，它是一种相关性很强的关键字，可以简洁的描述和分类人群。比如好人和坏人、90后80后，星座、白领等。具体流程一般是从纷乱复杂、琐碎的用户行为流（日志）中挖掘用户在一段时间内比较稳定的特征，即给用户打上标签。

举例来说，如果你经常购买一些纸尿裤，那么电商网站即可根据母婴购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有1-4岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签组，就成了你的用户画像，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。但是今天的人工智能虽然能够找到相关性，但是却无法找到内在的逻辑，因此容易把前提和结论搞反了。比如根据大数据的统计，喝咖啡的人比不喝咖啡的人长寿。但大数据没告诉大家喝咖啡是不是原因，或许是生活水平高的人才有钱、有时间喝咖啡。所以真实的情况是长寿的人喝咖啡。

五、人工智能算法

深度学习算法

说完了语音识别、图像识别和自然语言处理这些涉及交互的前端人工智能技术， 我们再来说说后端人工智能技术。后端的人工智能技术指的就是人工智能的核心算法，包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。

首先，我们来说说深度学习算法。我们知道2016年是人工智能爆发的一年，先有AlphaGo战胜李世石，到了年底又有Master连胜60场，横扫中日韩围棋高手，一时间舆论为之震惊。这个Alpha Go背后的DeepMind团队，用的就是深度增强式学习，这是深层神经网络用于决策领域的成果。深度学习是机器学习的一个新领域，普遍认为深度学习的开创者是加拿大多伦多大学一位叫Geoffrey Hinton的教授，他是一位“神经科学家+计算机科学家”，他认为大脑是用全息的方式存储外界世界信息的，并且从上世纪80年代就开始研究用计算机系统架构来模拟人类大脑，就是我们今天说的深度学习的原型。

今天我们可以这样理解深度学习算法，深度学习就是运用神经网络一层又一层的计算来找到最优的参数，再结合参数去做出未来的决定。出发点在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习的整个学习过程中，几乎可以做到直接把海量数据投放到算法中，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。从输入到输出是一个完全自动的过程。深度学习算法现在被设计成实现设计者既定目标的工具。比如，AlphaGo的目标就是去赢得围棋比赛，而不是去开车或干其他事情。AlphaGo不能自己设定自己的目标，如果要完成另一个目标，就需要设计另一种机器。当然人工智能有N多条路，深度学习算法是目前人工智能算法里表现最好的。但深度学习并不是一上来就好的，让深度学习崛起还有两个华人：

一个就是斯坦福的教授，也是后来谷歌大脑的创始人吴恩达教授，因为他发现深度学习需要有更强的计算能力，所以他找到了英伟达的GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元），使得计算能力提升了上百倍。

另外一个人也是斯坦福的教授李飞飞，她建立了一个图像识别资料库。而且这个库里面的所有的图像都是标注过的，也就是说，如果图里有山就会标注出山，如果有树就标注出树。这样的话，你可以用这个图形库来训练人工智能系统，看它能不能识别出来这个图形库上面所标注的这些元素。经过这个图像库的训练，就可以训练出视觉能力超过人的人工智能系统。

但是千万不要以为深度学习达到今天的水平就是无敌了，甚至可以超越人类了。深度学习发展起来的人工智能系统存在一个明显的缺陷，就是他的过程无法描述，机器不能用人的语言说出来它是怎么做到的。例如，Alpha Go打败了李世石，你要问AlphaGo是为什么走这步棋，它是答不上来的。也就是说，我们没办法知道机器做事情的动机和理由。

要想更好的认识到人工智能算法的局限性，需要引入一个概念，就是认知复杂度。什么是认知复杂度呢？就是指你建构“客观”世界的能力。认知复杂度高的人，善于同时用互补，或者互不相容的概念来理解客观世界，因为真实世界本身就不是非黑即白的。那么对于机器来说，“认知计算”和“人工智能”有啥关系呢？人工智能的未来一般被分为三个发展方向：人搞定机器、机器搞定人和“人机共生”。而以“人机共生”为目标的人工智能，就是认知计算。IBM在认知计算领域获得了大量经验，并且总结了认知计算的三个能力，分别是交流、决策，和发现。

（1）交流

第一个能力是交流，认知计算可以处理非结构性的问题。很多用Siri的人，只会把这当成娱乐功能，因为它不能保证交流内容的准确性，有时Siri根本接不上你的话，因为你的话对它来说太复杂了。这个只能算作人工智能比较初始的状态。

而认知计算可以完全模仿人类的认知，你可以把它当做一个孩子。就好像孩子周围有一群逗他玩的大人，有人告诉孩子1+1=2，也有人说1+1=3。但是随着孩子的成长，他自己会明白1+1=2才是对的。这就是非结构性问题。早期的人工智能只能学会别人教给他的知识，但是认知计算可以处理模糊的，甚至是自相矛盾的信息。

（2）决策

第二个能力是决策，我们都知道人工智能可以分析复杂的逻辑，然后做出决策。认知计算可以更进一步，根据新的信息来调整自己的决策。更厉害的是，认知系统所做的决策是没有偏见的，而“毫无偏见的决策”对人类来说几乎是一件不可能的事。比如说治疗癌症，这是典型的医疗决策场景。

癌症之所以难治，一方面由于这种疾病太过复杂，另一方面，医生如果不能及时发现患者的癌症信号，可能会延误患者的治疗，或者导致诊断错误。而认知计算可以综合分析复杂的医疗数据，还可以在医生语言的上下文中解析含义，最后提出它的建议。

这就大大减少了医生查病历的时间，让医生能将更多的时间用在患者身上。2016年8月，《东京新闻》报道说，IBM研发的认知计算机器人“沃森”，就学习了海量的医学论文，只用了10分钟，就为一名患者诊断出了很难判断的白血病类型，还向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案。

（3）发现

第三个能力是发现，认知计算能发现新事物和新连接，填补人类思维的空白。比如在竞争激烈的餐饮业，怎样才能做出令顾客满意的新菜品呢？

认知系统可以整合区域知识、文化知识，还有各种食物搭配理论，帮助用户发现想象不到的美食搭配。比如突然有一天，它会告诉你：用卤煮的配方做个披萨，可能很合你的胃口。你照着一做，发现还不错！实际上，从2015年开始，IBM开发的“沃森大厨”，就已经学习了35000多种经典食谱，然后通过分析海量的食材搭配，结合化学、营养学等方面数据，为厨师和美食家带来了超出人类想象的新型食谱。

认知计算可以帮助我们更好的交流、决策和发现。但是人工智能依然有很多做不到的。例如：抽象能力，自我意识，审美，情感等。

第6篇：人工智能技术含义范文

懒人推动了科技的发展，因为懒人很多，而迎合懒人需求的新技术和新产品总是能不出意外地火起来，成为人们生活中的必备品，小到遥控器、数码相机，大到洗衣机、电梯。无一例外，它们都是用聪明的点子去成全懒人的懒法。

人工智能是这么个套路，从20世纪50年代一路走来，它一直是计算机科学的一个重要分支――1956年，美国达特茅斯大学助教、后被人尊为“人工智能之父”的约翰・麦卡锡、哈佛大学马文・明斯基、贝尔实验室香农、IBM信息研究中心内森・罗切斯特一起发起了著名的“达特茅斯会议”，正式确定了人工智能的概念，从此，一个崭新的学科诞生。人工智能越来越具备人脑的思维能力，直接的后果就是机器越来越聪明了，人类可以偷懒少操心了。从理论转化为实践，从实验室走到流水线，当人工智能与消费类电子产品完美地结合起来，人们期待着它能从实验室里冷冰冰的机器人变成身边贴心的帮手。

远不止语音识别的Siri

10月5日，在iPhone 4S的会上，苹果把Siri语音助理放在压轴的位置，与会的主题“Let’s Talk iPhone”丝丝相扣。苹果iOS软件高级副总裁斯科特・佛斯特在台上的演示过程很简单――他问Siri：“今天天气如何？”Siri回答：“以下是今天的天气预报……”

有人把对iPhone 5没有出现的失望迁怒到Siri身上，说它不过就是一个语音识别程序，并预言iPhone 4S会反响平平，销量会让苹果很失望。可事实并非如此，Siri成了网络红人，各种“调戏”Siri的段子层出不穷，越来越多的人惊叹Siri怎么这么聪明和能干，而iPhone 4S的首批发货数量高达400万台，创下了iPhone出货量的记录。

所以，千万别以为Siri和之前IBM ViaVoice、Android系统里鼎鼎大名的Voice Action，以及国产的金立语音王一样，尽管这些语音识别模块的识别引擎很强大，识别度很高，但它门仍然要求被识别的语音符合特定的语法，基于常用对话的记录而进行模糊识别和匹配。Siri则不同，它能根据语句的含义而不仅仅是字面意思做出合乎人类逻辑的回答和反应。

来看看苹果粉丝以各种话来逗Siri的结果――“我想自杀！”“我找到了4家精神健康机构，其中3家在你附近”；“你会和我结婚吗？”“我的终端用户授权协议中可不包含结婚哦，我道歉。”在一笑过后，用户必须承认，Siri已经具备了相当的逻辑推理能力。

Siri的本事不限于回答问题。首个iPhone 4S的广告显示出，Siri在现实生活中的应用很广，它会通过谷歌地图查找到用户附近医院的位置，教用户如何系领带，为用户查询天气情况，对用户进行方位提醒，使用iPhone的应用播放音乐，设置闹铃，发送短信等。看来尽管苹果出于谨慎，在揭幕Siri时，给它打上了Beta的标签，但Siri成为苹果产品的主打牌已是昭然的事实。

值得一提的是，Siri已经有了模仿者，目前已经有一款Android版的类似应用Iris。明眼人肯定能看出来Iris就是倒序的Siri。暂且不论这么做是否合法，但如此紧随脚步的模仿，说明Siri极有可能让人工智能成为消费电子设备必备的功能：用户懒得去做什么，交给Siri就好了。

后续的可能

Siri如此厉害，是因为它背后不仅仅是苹果，还有维基百科和智能搜索引擎Wolfram Alpha。而且，Siri实际上是苹果蓄谋已久的长远规划。

翻出25年前， 苹果播放的视频“What if”，可以发现Knowledge Navigator的身影。按照苹果的描述，Knowledge Navigator能够提醒用户赴约，帮助用户查找和共享文件，支持双向视频会议。Knowledge Navigator承载了苹果的太多梦想。

2010年4月28日，苹果提交给联邦贸易委员会的材料，显示苹果已经收购应用开发商Siri。在这笔收购中，苹果支付给Siri的费用约为2亿美元――Siri成员在接受《华尔街日报》采访时称“苹果的出价高得让人无法拒绝”。

当时就有分析师罗伯特斯・科博认为，Siri提供的服务是“网络的未来”。Siri样进行自我介绍：“把事情搞定的新方法，就是问Siri。没有无止境的点击链接，直接返回结果。把任务交给Siri，然后休息。”

有必要介绍下Wolfram Alpha，它是Siri的强大后盾。2009年，它就被称为知识引擎，当别的搜索引擎是按照“打开搜索引擎主页 输入查询关键字 搜索引擎返回网页链接 在一堆网页链接里找到想要的信息”这么个流程为用户提供搜素服务时，Wolfram Alpha能够直接返回针对问题的有效答案。这种模式被业界认为是下一代搜索引擎的发展方向，也难怪它被称为“谷歌杀手”，足以让谷歌心有戚戚焉。

Siri有了Wolfram Alpha的支持，就具备语音搜索的功能了。搜索流程简化为“跟 Siri 对话 得到结果”，尽管在后台的工作依然很繁复：语音识别 智能分析 了解用户意图 调用本地应用或者网络服务的应用 整合结果，把最合适的内容呈现给用户。

业界流传着苹果与谷歌的恩怨：按照心照不宣的默契，苹果没有涉足搜索，而谷歌却咄咄逼人，侵占终端操作系统疆土。这下，苹果真正反击了。

分析师山农・克劳斯在一份研究报告中指出，不出意外的话， Siri不久后还可能被应用到Macintosh、Apple TV和iPad等多款苹果产品中。

而乔布斯对他自传的授权作者沃尔特・艾萨克森说：“我希望创造一款这样的电视机，整合DVD播放机、有线电视频道，还能与用户各种设备及云存储账户同步。这款电视还会呈现出最简洁的用户界面……总之，能超出你的想像。我终于实现了。”以乔布斯极度追求完美的个性，他的宣言“我实现了”意味着什么不言自明。一个简单的猜想是，苹果TV不会有遥控器，取而代之的是Siri。

有人工智能有胜算

“达特茅斯会议”聚集了当时最有名的人工智能学者，衣钵相传，至今人工智能领域重要的研究基地仍与那次会议的参与者息息相关：麻省理工学院（马文・明斯基创建麻省理工学院人工智能实验室）、斯坦福（约翰・麦卡锡曾任斯坦福人工智能实验室主任）、卡内基・梅隆大学（1975年，图灵奖授予卡内基・梅隆教授艾伦・纽厄尔和赫伯特・西蒙）以及IBM（内森・罗切斯特）。

1997年，IBM“深蓝”超级计算机和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的比赛吸引了足够多人的眼球。2011年，IBM超级计算机沃森在美国电视智力答题节目《危险边缘》（Jeopardy）中上演了人机大战，并最终击败两位人类冠军，赢得最后的胜利。不过这些人工智能的成果目前还停留在实验室阶段，是让人来开眼界的。

另一个在消费电子领域成功结合人工智能技术的当属微软Kinect。不同于Siri，Kinect只认用户的动作输入，让用户直接用身体控制游戏，之前的游戏手柄统统可以丢掉。这一点很关键，史蒂芬・斯皮尔伯格说过，只要玩家手中还有一个控制器，就无法在感情上被完全调动起来。

第7篇：人工智能技术含义范文

在本文中，我们将重点关注在市场上取得良好发展的技术趋势，一起讨论2018年下半年的重大技术突破。

1.人工智能将重塑市场战略

人工智能为业务运营带来大改变，利用先进技术与软件的力量重塑整个行业。一些公司现在特别赞赏他们的业务实施人工智能战略的价值，并且AI的重大技术飞跃也正在进行中。拥有超过100，000名员工的巨头公司更希望实施人工智能战略，但对他们来说，该过程更具挑战性与价值。 2018年将成为领先企业将人工智能应用纳入其战略和组织发展的一年。此外，算法市场也有潜力，工程师或公司创建的最佳解决方案可以共享，购买和部署，供组织个人使用。

过去很难相信的想法正在变得真实，机器学习与人工智能技术使每个企业都变成数据驱动，每个行业都变得更加智能化。

经过多年的原型和创意背景研究，新的解决方案将令人叹为观止。为患病的人们提供虚拟援助，计算药理药药以及遗传学研究让人们看到了医学中更令人惊奇的案例。不同行业的自动化，机器人化和数据管理给行业带来重大变化。医疗保健、建筑、银行、金融、制造业等等，每个现有之行业都将被重塑。

2.区块链将为行业提供新机遇

现在每个人都在谈论区块链，这是一种革命性的分布式技术，可以存储和交换加密货币的数据块。区块链是一个分布式数据库，其中包含交易和智能合约的数字存储器。区块链存储一个不断增长的有序记录序列，这称为块，每个记录包含一个时间戳和前一个块的哈希链接。区块链在数字交易领域具有令人无限想像的空间，这一切将在2018年开辟新的商业机会。

该项技术打开了在其它领域中的各种应用，更多新的可能性。由于社会责任和安全性在互联网上的需求日益增强，区块链技术变得越来越重要。在使用区块链的系统中，几乎不可能伪造任何数字交易，所以这种系统的可信度肯定最高的。这种方法可以成为企业和初创公司中颠覆性数字业务的基础，以前在线下运营的公司将能把流程完全转化为数字化环境。（来源微信号数字化企业）

业务需要考虑区块链风险和机会，并分析该技术如何影响用户（客户）之行为。

随着在金融服务行业中区块链的炒作将放缓，我们将看到更多政府机构，医疗保健，制造业和其它行业的潜在实例出现。例如，区块链对知识产权管理有着巨大的影响，在防止版权侵权方面开辟了新的见解。 Blockai，Pixsy，Mediachain和Exof of Existence等网站平台打算将区块链技术应用于到该领域。

3.隐私安全的新方法即将来临

“道高一尺，魔高一丈”。技术发展提升了数据的重要性，因此黑客技术也变得越来越先进。连接到互联网的设备数量的增加，这会产生更多的数据，使其更容易受到攻击的机率更多。物联网中的小工具越来越受欢迎并被广泛使用，但它们在数据隐私方面仍然不是很安全。任何大型企业都经常受到黑客攻击的威胁，就像Uber和Verizon在2017年发生的那种问题。

幸运的是，这些解决方案是可以达成的，今年我们将看到数据保护服务的巨大改进。机器学习将确保数据安全，概率性预测方法是下一步的安全趋势。实施行为分析等技术可以检测和阻止能够绕过保护系统的攻击。 另外，区块链将我们的注意力引向一个名为Zero Knowledge Proof的新技术，此技术将在2018年进一步发展，它使用数学技术确保用户隐私的交易。另一种新的安全方法称为CARTA（持续适应风险和信任评估），它基于对潜在风险和信任程度的持续评估，以适应各种情况。该方法适用于所有业务参与者：从公司的开发人员到合作伙伴。

虽然我们的安全性仍比较脆弱，但有很多有前景的解决方案可以为我们的生活带来更好的隐私保护。

4.物联网将更加智能

智能物品将成为日常设备普及，它与人、环境进行更智能的互动。这些东西在不受控制的现实条件下半自动或自主地运行，而无需人为干预。

很多年来，智能产品一直备受关注，并且不断扩展和增强，它们将影响另一个全球趋势，这就是物联网。

未来将有一个协作智能网络，其中多个智能设备将协同工作，充分发挥物联网的潜力。通过有线和无线通信渠道连接到全球互联网，物联网设备将变成一个大型集成系统，推动人机交互的重大转变。人工智能与物联网的融合带来了创造智能家居和智慧城市的全新技术。

5.深度学习将更快，大数据收集更好

如今，深度学习面临着大数据收集和计算复杂性相关的技术挑战。目前业界正在开发硬件创新技术以加速深度学习实验，例如具有更多内核和不同架构形式的新GPU。根据GE研究院的高级信息科学家Marc Edgar的说法，深度培训将在未来 3到5年内将软件解决方案的开发时间从几个月缩短到几天，这将改善功能特性，提高生产率并有效降低产品成本。

目前，大多数大公司都意识到大数据收集的重要性及其对业务有效性的价值影响。在未来一年内，更多公司将开始使用更多数据，这取决于结合不同数据的能力。（来源微信号数字化企业）

2018年，更多公司将通过CRM，任务系统，BMP和DMP以及全渠道平台收集客户数据，像LIDAR这样的专用传感器上收集数据的普及也在增加。将现有系统与所有类型的客户数据集成到一个信息池中肯定会有趋势。初创公司将继续创建收集和使用数据的新方法，从而进一步降低成本。

6. AI模型能自动构建与优化

自Google去年推出AutoML以来，使用人工智能工具加速构建和调整模型的过程正在迅速普及。这种人工智能开发的新方法允许自动化机器学习模型的设计，并且无需人工输入即可构建模型，从而让其中一个AI成为另一个AI的架构师。

2018年下半年，预计商业AutoML软件包的普及和AutoML集成到大型机器学习平台将进一步增长。

在AutoML之后，有一个名为NASNet的计算机视觉算法，用于实时识别视频流中的对象。使用AutoML实现的NASNet上的“强化学习”可以训练模型，与需要人工输入的算法相比，人类显示更好的结果变得无关紧要。

这些技术发展，明显拓宽了机器学习的视野，并将在未来几年完全重塑模型建设的方法。

7. CDO职位持续走高

首席数据官（CDO）和其它专业人员越来越多地参与公司高层管理，从而改变他们的数据管理方法。 CDO将是创新和差异化的驱动力：会彻底改变现有的商业模式，改善与目标受众与企业沟通，并探寻改善业务绩效的新机会。虽然这个角色很新，但不论在国内外它已向主流迈进。据Gartner公司调查称，到2019年，CDO职位将出现在90％的大型组织中，因为是新角色，也许只有一半的人会成功。这需要强大的个人品质，对责任的深度理解和突破潜在障碍，这才是取得成功的关键。还有一个重要的步骤来释放CDO的全部潜力：企业可以考虑将IT部门分别划分为“I”和“T”两部分，CDO应该在负责信息管理的团队中起带头作用。（来源微信号数字化企业）

8.AI道德争论会爆发

随着人工智能行业在日常生活中执行各种任务和行动方面取得重大进展，人们就道德，责任和人际交流提出了问题。如果人工智能使用了非法行为，谁将受到指责？AI机器人是否需要遵守法律规定？它们要接管所有人类工作吗？

前两个问题中，假设有一天机器人被法律承认为人类，可以承担责任或因其行为而受到惩罚，这种观点还需要几年的时间，但关于AI道德的争论已经在升温，考虑到不同的可能性，科学家们正试图找到关于机器人权利与责任的妥协方案。

大可放心，机器人占领所有工作场所的可能性接近于零。当然，人工智能行业的发展速度非常快，但是它仍然处于起步阶段。

2018年下半年，围绕这个问题的讨论还会持续。当我们深入讨论这个主题，了解如何与人工智能互动，并忠于这个事实，关于机器人接管地球的神话相信会被驱散。

9.没有具体的命令：增长的NLP

在客户服务中使用聊天机器人即将到来，这是2018年的主要趋势之一。在2018年下半年，机器将需要能够识别用户访问的细微差别，用户希望通过提问和以自然语言发出命令来获得聊天软件的响应，而无需考虑“正确”的询问方式。 NLP的发展与计算机程序的整合将是2018年最激动人心的挑战之一，我们对此抱有很高的期望。

对于习惯于理解特定命令语言的计算机来说，对于人类来说，理解语音语调，情感色彩和多重含义的语言似乎是一项艰巨的任务。这些复杂的算法需要许多预测模型和计算步骤，所有步骤都在一秒钟内完成，这些计算都发生在云中。

在NLP的帮助下，人们提出更多问题，都会快速获得机器返回合适的答案，甚至比人的回答有更好的见解。

10.没有人类数据，AI自学更加自信

当人工智能第一次发明以来，该领域的发展速度超出了人们的预期。专家们曾经预测，到2027年人工智能将在围棋游戏中击败人类，但是它提前发生了10年 - 2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成为人类历史上最好的围棋玩家，它在没有任何人类数据输入的情况下进行自我学习，并且制定了人类玩家无法实现的策略。

2019年，一个更发达的，自学成才的人工智能与人类的竞赛会继续展开。我们期待AI在解决许多人类问题方面取得更多突破，如决策，业务开发和科学模型，识别对象，情感与演讲，以及重新塑造客户体验。

此外，我们更希望AI能够比人们做得更好，更快，成本更低地应对这些任务。算法之自学能力能将AI应用到人类生活的更多领域。（来源微信号数字化企业）

总体上讲，2018年在技术创新方面会取得重大进展。开发者将见证更快，更精确的机器学习和AI应用程序，包括一些新的令人兴奋的发展。

第8篇：人工智能技术含义范文

而万众瞩目的人机世纪大决战在今天中午正式拉开帷幕，由谷歌派出的人工智能界选手AlphaGo将开始对弈人类派出的韩国棋手李世石，他们将在首尔四季酒店举行五盘比赛。据悉，AlphaGo一共将与李世石进行5场比赛，首场比赛于北京时间3月9日中午12点在韩国首尔四季酒店举行。第二场到第五场比赛分别将在10日、12日、13日、15日举行。除了设有100万美元的奖金外，如果AlphaGo胜出，这意味着人工智能真正里程碑式的胜利。

目前第一场比赛已经结束，AlphaGO取得人机大战首局的胜利，取得1-0的领先。

先来了解一下对弈双方的资料：

机器人代表方——AlphaGo

AlphaGo是谷歌Google DeepMind实验室出品的一款机器人。事实上，它并不是普通意义上的智能机器人，而是一个拥有自我学习和进化能力的智能系统。

“阿尔法”的核心是两种不同的深度神经网络——“决策网络”和“价值网络”。其中，“决策网络”负责减少搜索宽度，排除明显的错误，选择下一步走法；“价值网络”则负责减少搜索深度，通过对局势的判断，在明显劣势下果断抛弃某些路线，不用每条道算到黑。通过这两个网络分析局面，“阿尔法”会更像一个人类棋手，会在下棋时分析每一步的风险系数，比如在未来20步的N种情况下，它立即就能判断出如何落子的胜率最高。

“阿尔法”还拥有像人类一样的学习和进化能力，一个棋手可能一年只能下1000多盘棋，而“阿尔法”一天就能下100万盘。

人类代表方——李世石

作为最近10年来获得世界冠军头衔最多的围棋棋手，李世石被看做最能代表人类挑战电脑的顶尖棋手。截至目前，李世石共获得14个个人赛世界冠军，仅次于获得18个冠军的李昌镐，遥遥领先其他国家的棋手。

出生于1983年的李世石已经33岁了，对于一名棋手来说，33岁显然已经不年轻了，但李世石依然活跃在世界棋坛的第一线，任何棋手面对他，都不敢轻言取胜，即使李世石刚输了农心杯世界围棋团体赛。

此次比赛意味着什么？

棋类游戏一直被视为顶级人类智力的试金石。人工智能与人类棋手的对抗一直在上演，此前在三子棋、跳棋和国际象棋等棋类上，计算机程序都曾打败过人类，从上世纪90年代中期战胜全世界跳棋顶尖高手的Chinook程序，到IBM公司研发的超级计算机“深蓝”在1997年第一次战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。

但相比拥有2500多年历史的围棋而言，国际象棋的算法要简单得多。围棋每回合的可能性更多，共有250种可能，一盘棋可以长达150回合。同时，围棋有“3的361次方”种局面，而可观测到的宇宙，原子数量才“10的80次方”。

按照技术的发展速度，一般认为至少还需要10年才能实现人工智能在围棋上战胜人类职业选手，所以AlphaGo此次能否战胜李世石有着历史性的意义。

双方怎么看胜负？

Google：终究都是人类的胜利

3月8日，对弈“双方”在首尔举行了赛前最后一场记者见面会。会上相关方对这场比赛是怎么期待的呢？

谷歌董事会执行主席埃里克·施密特说：“这次对决无论哪方笑到最后，终究都是人类的胜利，人类的智慧又向前迈出一步，我们的世界将更加美好。”

“正因为人类的努力，才让机器学习有了现在的进展和突破。当前，我们已经在通过多种方式利用人工智能技术，如图片搜索、在线翻译和视频等。”

谷歌“深度思维”公司CEO德米什·哈萨比斯说：“‘阿尔法围棋’的优点是不会疲劳和害怕。它经过多次测试，性能出众，但应该还存在没被发现的弱点。我希望通过此次比赛暴露出它的弱点。”

李世石：有信心取胜，但要格外小心

李世石在记者会上表示，他认为到目前为止还是人类比人工智能强。李世石说：“即使‘阿尔法围棋’战胜了欧洲冠军，但我认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过听到人工智能具有了类似人类的直觉判断能力，我倒感到有些紧张，恐怕我以5比0战胜它有点儿够呛，因为人类下棋时会有失误。”李世石还表示，“阿尔法”模仿人类的直觉判断程度约为80%，但运算速度优于自己，所以要格外小心。

当被问及如果输掉首盘接下来比赛会不会受影响，李世石回答，在与人对局中首盘输掉的时候很多，这次与人工智能对弈即使输掉首盘也不太会对接下来的比赛有影响，自己也肯定会从与人工智能的对弈中学到很多。

他表示，“之所以接受机器的挑战，是因为听到欧洲冠军被击败感到震惊。如果我失败，可能会对围棋的流行造成影响，但人工智能击败人类是不可避免的事情。”

总之，从以上三位的言论似乎可以看出，尽管是双方激烈对弈，但李世石与谷歌方面似乎有一种深层的共识，那就是——AlphaGo现在无疑还有很多弱点，但是假以时日，它肯定能战胜人类选手。

最后，创客君带大家普及一下什么是人工智能？

人工智能(Artificial Intelligence，英文缩写为AI)其实就是对人的意识、思维的信息过程的模拟，而人工智能机器人就是像人类一样具有自我意识的机器人。它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论及应用系统的技术科学，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。

人工智能是计算机科学的一个重要分支，是一个极富挑战性的科学领域，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等，是一门包括十分广泛的科学，今天我们就来着重聊聊它其中一个重要分支，人工智能机器人。

20世纪50年代中期：人工智能学诞生

要说人工智能机器人，那不得不提阿西莫夫，他提出“机器人三定律”，后来成为学术界默认的研发原则。

定律1：机器人必须遵循人的命令，除非违背第一定律。

定律2：机器人不得伤害人，亦不得因不作为而致人伤害。

定律3：机器人必须保护自己，除非违背第一或第二定律。

1956年达特茅斯会议：AI的诞生

1956年夏天，众多行业科学家在美国达特莫斯大学举行了为期两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语，达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。

50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系

虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一，最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器，它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。这项发现对早期AI的发展影响很大。

第一代机器人：示教再现型机器人

这类机器人是通过一个计算机来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以根据人当时示教的结果，再现这种动作，该类机器人的特点是它对外界的环境没有感知。

1962年，掀起了全世界对机器人研究的热潮

1962年，美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运)，与Unimation公司生产的Unimate成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人研究的热潮。

1965年，兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发

1965年，约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。

(1965年，约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人)

第二代智能机器人：带感觉的机器人

这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉。比如：力觉、触觉和听觉，来判断力的大小和滑动的情况。

1968年，世界第一台智能机器人诞生

1968年，美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大，可以算是世界第一台智能机器人。

1978年，美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。

(1978年，美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，标志工业机器人技术完全成熟)

不演化崭新能力：二代人工智能机器人

2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba

2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量较大的家用机器人。

(2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba)

2006年6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快

(2006年6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio)

2012年，机器宇航员

“发现号”航天飞机(Discovery)的最后一项太空任务是将首台人形机器人送入国际空间站。这位机器宇航员被命名为“R2”，它的活动范围接近于人类，并可以执行那些对人类宇航员来说太过危险的任务。

第三代机器人：最高阶段智能机器人

理想中所追求的最高阶段，智能机器人，只要告诉它做什么，它就能完成，目前的发展还是相对的只是在局部的概念和含义。

2014年6月7日首次通过了图灵测试

英国的计算机科学之父阿兰·图灵在1950年提出了著名的“图灵测试”理论，能够通过测试的就是人工智能机器人，之后虽然无数的机器人在测试中失败，但是在2014年6月7日阿兰·图灵逝世60周年纪念日那天，在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”(Eugene Goostman)首次通过了图灵测试。

(2014年6月7日首次通过了图灵测试，预示着人工智能进入全新时代)

从现实的角度讲，人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来如电影中人工智能机器人的出现，并非天方夜谭。

(裘·德洛在电影《人工智能》里演了一个机器情人，迷倒了大批的少女)

(去年大热的《机械姬》讲的就是人工智能如何复仇的故事)

可是你是否细想过你需要的人工智能是不是真的越接近人越好？

如果说“智能”意味着特有的自觉意识、疯狂的自省循环以及凌乱的自我意识流，那么人工智能将很可能造成一系列的混乱状况。

在去年大热的《必然》一书中，凯文·凯利在其中的“知化”章节专门提及了人工智能未来的发展方向。他认为随着人工智能的发展，可能要设计一些手段阻止它们拥有意识，而未来宣传最优质的人工智能时，很可能给它打上“无意识”的标签。

第9篇：人工智能技术含义范文

关键词：智能建筑；工程监理

近年来随着智能建筑的迅猛发展，智能建筑工程监理也日益成为工程监理的一个课题，成为工程建设的一个焦点。同时，智能建筑工程涉及管理部门多，跨专业多，新技术、新产品推出快，监理人员应如何应对？下面笔者结合自己的一些工程监理经验及思考谈一下智能建筑工程监理的几个重点。

一、监理人员应深刻理解智能建筑和智能建筑工程的含义。

1.智能建筑的由来

1984年1月，美国哈特福德市将一座旧金融大厦进行改建，实质是在传统建筑的基础上增加了大量的自动化系统。改建后的大厦，称之为都市大厦。智能建筑这一名称从此出现。从第一座智能建筑诞生到现在，世界范围内，包括中国，智能建筑得到了长足的发展。

2.什么是智能建筑

智能建筑是通过信息技术、自动控制技术、人工智能技术等与传统建筑技术的结合，使传统建筑具备一定程度的自动化和人工智能化，能够自动或智能化地实现和提高安全、便捷、舒适、节能、环保、美观等传统建筑要求的建筑物，以及提供传统建筑物所不能提供的服务。智能建筑是建筑技术与信息技术、自动控制技术、人工智能技术等结合的产物,是有智能化集成系统的建筑。

3.智能建筑与传统建筑的区别

因为无论哪种建筑物都是供人使用的，而对安全、便捷、舒适等的要求内在的存在于建筑的使用要求、建设、设计、施工等内容中，并非智能建筑所特有。智能建筑与传统建筑的根本区别在于实现这些功能的方式和能力的不同。

从理论上说，智能建筑是具备一定程度的自动化和人工智能的建筑。若把智能建筑比作一个人的话，目前建筑中的信息中心机房就是大脑，综合布线是神经系统，各类监视系统和传感器类似于人类的感官系统，各类执行机构则相当于人类的手和脚。

4.什么是智能建筑工程？

智能建筑工程是使传统建筑具备智能化的的工程，是整个建筑工程的一个有机组成部分。在（GB50300-2001）中，智能建筑工程被列为建筑工程的九个分部工程之一，包含通信网络系统、办公自动化系统、建筑设备监控系统、火灾报警及消防联动系统、安全防范系统、综合布线系统、智能化集成系统、电源与接地、环境、住宅（小区）智能化系统共10个子分部工程，每个子分部工程又包含若干分项工程，共38项。其功能是实现建筑物的智能化，或增加传统建筑所无法实现的智能化功能。

5.智能建筑工程与信息工程的区别

智能建筑工程和信息工程都包含大量的信息技术和设备，但智能建筑工程是建筑工程的有机组成部分，应该是一个与结构、装饰、安装等专业并列的专业，这是智能建筑工程与信息工程的根本区别，不具备这个特点的弱电工程不能称之为智能建筑工程，而应当归于其它行业，如信息产业工程、机器人产业工程等。

二、专业监理人员要具备一定的综合素质。

1.要具备较强的弱电专业知识。由于智能建筑工程涉及大量的弱电设备及软件，作为专业监理人员必须具备较强的弱电专业知识。当然，监理工程师很难做到样样精通，主要应掌握各系统、设备和软件的外部特性，重点是功能特点、调试方法、安装要求、接口界面和安装环境、系统接地等内容。

2.要具备一定的土建、安装、装饰等建筑施工知识。由于智能建筑工程施工必然伴随与其它建筑专业的交叉配合施工，因此，要求监理人员还要具备一定的土建、安装、装饰等建筑施工知识。

3.要具有较为丰富的工程实践经验。

4.要具备较强的工程综合管理能力。

三、监理人员要了解所监理项目的具体智能化功能需求。

智能建筑依据使用功能不同可以分为办公建筑、商业建筑、文化建筑、媒体建筑、体育建筑、医院建筑、学校建筑、交通建筑、住宅建筑、通用工业建筑等若干类，就算同一类建筑对建筑的智能化需求也不尽相同。监理人员必须深入了解所监理项目的设计意图、业主要求，掌握项目的功能特点。只有这样才能有针对性地做好智能建筑工程的监理工作。

四、监理人员应了解智能建筑工程的特点。

智能建筑工程有着与传统建筑工程不同的一些特点，工程监理人员只有充分了解这些特点，才能有针对性地高效率地进行监理工作。

1.设计单位与施工单位的一体化

由于智能建筑工程专业性强、发展快，一般设计院对此类专业人才较为缺乏，往往将此专业设计留待施工单位深化设计，施工招标也往往将设计和施工一起发包。因此实际施工时设计和施工经常是一个单位。施工单位有可能从自身的利益出发进行设计，这要求监理人员站在业主的角度对工程设计进行审核把关。

2.涉及管理部门多

智能建筑工程建设除按照传统工程一样要接受建设主管部门管理、遵守相关建设法律法规外，部分专业还要接受一些其它部门的管理。

消防工程的设计、施工、验收要接受当地消防局的管理，消防验收要由消防局按照相关法律、法规的要求进行消防验收，合格后方可使用；

安全防范工程的设计、施工、验收要接受当地公安局的管理，安全防范工程验收要由公安局按照相关法律、法规的要求验收合格后方能投入使用。

卫星电视按照《卫星电视广播地面接收设施管理规定》（国务院第129号令）申请验收。

监理人员应积极协助业主按照相关要求履行建设程序，以免业主因不了解相关要求而造成不必要的损失。

3.专业性系统功能检测多

智能建筑工程的系统多、功能复杂，且专业性强，其功能是否达标需要由专业人员并配备专门仪器检测。根据检测要求，一般将智能建筑工程大致分为以下系统：

通信网络系统、办公自动化系统、建筑设备监控系统、火灾报警及消防联动系统、安全防范系统、综合布线系统、智能化集成系统、电源与接地、环境、住宅（小区）智能化系统等。每一系统又可能包含若干个子系统。

监理人员必须通过对一个个系统进行专业化的检测来检验工程是否合格，不能仅凭感官认识来判断。

4.系统复杂，调试运行周期长，工作量大。

智能建筑系统往往功能复杂、涉及其它专业多，因此往往需要较长的时间调试运行。

监理人员必须充分考虑到智能建筑系统的复杂性和系统调试周期长的特点对工程工期的影响，积极采取必要措施以免影响整个工程的竣工验收。