人工智能技术的含义精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术的含义范文

关键词：人工智能；电气信息类；教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用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。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

第2篇：人工智能技术的含义范文

【关键词】大数据时代；人工智能；计算机网络技术

引言

科学技术的飞速发展，使计算机网络成为人们生活和工作的重要组成部分。在计算机应用领域，将人工智能与大数据进行融合，可有效解决计算机网络管理中安全性的问题。然而，在大数据时代背景下，由于人工智能技术的发展仍处在探索阶段，在计算机网络技术中的应用还存在许多问题。基于此，深度探讨人工智能应用优势，并针对人工智能在计算机网络技术中的应用提出几点建议，具有十分重要的意义。

1大数据时代人工智能技术的含义及应用优势

1.1大数据下的人工智能技术

人工智能作为计算机技术体系下的分支，是一门融合开发和研究为一体，主要作用于开发人类智慧所应用的科学技术。在人工智能不断发展的历程中，对于人工智能的探索逐渐延伸至管理学、语言学、社会学等学科，使人工智能能够更好地接近人类大脑，完成对社会中存在各类要素和信息的采集，并模拟出人脑对图像和声音出现的反应。在大数据时代背景下，人工智能可借助大数据内容多和规模大的特征，替代人们完成部分工作，为人们生活和生产提供便利，以进一步增强人们的幸福感。人工智能与大数据的配合，可将人类思考习惯进行数字化处理，并完成对数据的储存。在未来发展中，人工智能可实现对人类日常生活的复制，实现机械化的自动操作和控制。通过大数据和人工智能的相互配合，可为人类和技术的发展提供更广阔的空间。1.2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用优势在大数据时代背景下，人工智能在计算机网络技术中应用所体现的优势，主要体现在以下几方面：①完成对信息的预测，在计算机网络运行中，要想提升运转速度就要及时处理系统中存在的模糊数据，但对于这部分信息价值的辨别存在一定的难度。如依照传统处理方法会增加系统运行成本，对系统造成影响。在大数据时代人工智能的干预，可依据模糊分析理论更有效辨别信息价值，完成对信息的预见，进而实现计算机网络运行效率的提高。②增加网络监管能力，计算机系统的快速发展使得计算机网络结构日趋复杂，为网络监管带来难度。而人工智能的参与可实现对网络的分类管理，不但提升管理的效果和能力，还为网络营造更加安全的环境。③人工智能强化数据整合，在人工智能和大数据相互协作下，对于计算机网络空间中存在的信息进行快速整合，完成对各类资源的有效配置。还可加快资源整合的速度，减少资源的消耗，降低计算机网络的运行成本。

2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用对策

2.1计算机网络安全管理中人工智能的参与

①在计算机网络网络安全入侵检测中应用人工智能。在大数据时代下，计算机网络环境日趋复杂，各类病毒和木马的入侵可对网络造成不可逆的影响。而在计算机网络管理中应用人工智能，可通过对以往入侵情况的分析，建立数据集成的系统，通过数据编码将入侵特征进行编码转换，在系统中储存完整的信息。一旦计算机网络出现入侵系统的情况，对网络安全造成威胁，系统就可依据设定对入侵类型进行辨别，并完成安全处理，保障计算机系统和网络的安全。②数据挖掘技术在计算机网络安全管理中的应用。数据挖掘主要是指将网络从主机会话中分离出来，并通过对网络控制实现计算的规范化，并将其产生的数据储存到数据库中，在遇到网络风险时就能完成数据的辨别。③人工神经模拟。人工智能的模拟技术可模仿人类大脑的思考和处理逻辑，在网络运行中，可对噪声等要素进行识别，并通过检测，完成对网络的安全性检查，提升网络运行安全性，提升检测的质量。④危险信息拦截和垃圾处理。在计算机网络安全管理中，人工智能可在网络系统中建立智能防火墙，对部分危险信息进行识别，并完成拦截。还可在系统设置访问权限，提升安全防控的效果。同时，在垃圾处理方面，人工智能和大数据的相互配合，可实现对网络遗留数据痕迹和垃圾的检测，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能处理模式下完成病毒的处理，消除网络中存在的安全隐患。另外，人工智能可完成对系统资源的扫描，通过对信息的分析和处理，将数字化数据反馈给用户，使用户更加直接地了解计算机网络的运行状况，为进一步保障计算机网络安全提供帮助。

2.2计算机网络管理系统中人工智能的导入

①系统数据库技术。在计算机网络系统中，利用人工智能技术将计算机系统运行的内容转化为数据，将简单内容在变为复杂的程序，在运行中对其进行不断的优化，找到有效的运行方式，实现对系统对有效的管理。这种人工智能和大数据的相互配合，可有效弥补传统数据加工在内容逻辑性方面的缺陷，并通过数据库的建立，使得计算机网络系统在运行速度和储存空间方面都得到提升。②智能问答技术。在计算机网络搜索功能中，人工智能技术的参与可使得用户利用部分有效信息就能获得海量的资源，提升网络资源的使用效率。这种智能问答方式主要以简单指令为核心，通过对关键词的识别在海量数据中快速筛选到相关的资料，获取到用户需要的内容。这种工作方式可减少搜索的时间，完成对资源的合理应用。比如，用户在搜索栏中输入“流行乐”，当下在音乐市场中流行的乐曲都能显示出来，并带出“流行乐”相关的搜索标签，找到更多相关的信息和数据，减少搜索的时间，并提升搜索的整体质量。③智能技术。计算机网络系统可完整记录用户的搜索数据，并从海量资源中挑选出相关内容，完成对用户的精准推送，这种服务的机制，可减低用户大量搜索的时间，并在短时间内找到更有效的相关信息，提升计算机网络系统的应用效果，带给人们更多的便利和帮助。

2.3计算机网络运营系统中人工智能的支持

目前，计算机网络与行业领域的深度融合，奠定了计算机网络的发展基础。同时计算机网络所支持的各类平台，可为整体网络管理工作的开展提供对接渠道，依托于信息传输机制，可有效提高数据传输的时效性，进一步为行业的发展提供保障。（1）在企业管理方面。大多数企业在运行过程中，将产生大量的数据信息，有价值与无价值的信息将呈现出同步传输的模式，计算机网络系统的应用，则是对此类数据信息进行有效整合与分类，为管理人员提供一定的信息决策支持。人工智能的融合，对于原有的计算机网络运营系统来讲，则可有效建立起一种基于人工智能实现的运算环境，通过大数据技术的价值信息挖掘、神经网络与模糊网络的精密算法等，可有效提高数据信息的统计能力，以此来节约企业资金成本的投入。此类人工之能的导入可为企业经济管理建立一种数据运营框架，在相关信息的输入下，可按照有序性的运算模式实现数据的分析，进而提高企业自身的运营质量。（2）在教育教学方面。计算机网络与教育领域的结合，是我国教育改革的一个重要实现载体，通过网络海量资源的支持，可为学生提供更为全面的信息。例如，以人工智能技术为载体的信息分配机制，其可有效建立起一智能化数据体系，学生通过网络进行作答时，计算机系统的分配机制可依据学生作答情况，将各类信息进行精准记录。同时，平台本身还可依据学生的作答信息进行学习行为方面的预期分析，然后针对某一时间点下数据信息呈现出的异常特性来分析出学生学习行为的发展方向，并将此类信息及时反馈到系统中。通过此类信息的正确界定，可对教师的教学行为以及学生的学习行为等进行有效规范。人工智能的支持下，可令计算机网络呈现出智能化运作的特性，对于当前信息时代的发展态势来讲，智能化、自动化的运营模式在行业领域中属于一种必然导向，为此，应针对行业本身的需求，界定出技术的应用形式，以此来发挥出技术应有的价值效果。

第3篇：人工智能技术的含义范文

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：人工智能技术的含义范文

    标识码:A

    收录日期:2012年8月6日

    随着网络技术和通讯技术的发展,人工智能以它强大的渗透力走进了社会生活的各个领域,极大地改变了社会面貌,深刻地改变了人们的思想和行为。探讨人工智能对人类进步的影响,对促进人工智能发展和对人类的进步有着重要意义。

    一、人工智能的含义

    人工智能也称机器智能,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。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人类智能的科学。

    人工智能领域的研究是从1956年正式开始的。这一年,在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语音理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统。例如,能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语音,进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

    当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。但是,随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长。同时,网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件,而且,现在的AI具备了更多的现实应用的基础。1990年以来,人工智能研究又出现了新的。一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。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。

    人工智能在发展过程中形成了几个学派,最主要的两个学派是符号主义和联接主义。符号主义,又称为逻辑广义、心理学派或计算机学派。其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理,代表人物是纽厄尔和西蒙。大量传统的人工智能研究是在这个学派的思想推动下进行的。联接主义认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨创立的脑模型,即MP模型,开创电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。在这个学派中,有着名的模式识别理论。20世纪八十年代末神经网络迅速崛起,在声音识别、图像处理等方面取得很大成功。

    二、人工智能研究和应用的领域

    (一)模式识别。计算机硬件的迅速发展,计算机应用领域的不断开拓,急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但目前计算机却无法直接感知它们,键盘、鼠标等外部设备,对于这样五花八门的外部世界显得无能为力,即使是电视摄像机和话筒等,由于识别技术不高,计算机并未真正知道所采录的究竟是什么信息,计算机对外部世界感知能力的低下,成为开拓计算机应用的狭窄瓶颈。于是,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科——模式识别得到了迅速发展。

    (二)自然语言理解与机器翻译系统。语言处理是人工智能最早期的研究领域之一。人们之间用语言互通信息是一件非常简单的事情,而建立一个能够生成和“理解”哪怕是只言片语的计算机系统却是非常困难的。因为传递某一点的“思维结构”需要庞大的与该思维结构相关的公共思维结构,犹如一个人一样,需要有上下文知识并能根据这些知识进行推理。自然语言理解最重要的成果是机器翻译。现在,机器翻译真正推向市场还面临两大问题:一是准确性。由于科技文献和文学作品有许多专业术语,所以需要专家来进行译前处理和译后校正工作;二是翻译速度问题。翻译需要有庞大的字库系统,有效快速搜索是需解决的问题之一,如何减少翻译前的处理和翻译后的校正工作时间也是需解决的问题。 

    (三)自动程序设计。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展,而且也使通过修正自身代码进行学习的人工智能系统得到发展。程序理论方面的有关研究工作,对人工智能的所有研究工作都是很重要的。我们所指的自动程序设计是某种“超级编译程序”,或者能够对程序要实现什么目标进行非常高级描述的程序,并能够由

    这个程序产生出所需要的新程序。这种高级描述可能是采用形式语言的一条精辟语句,也可能是一种松散的描述,这就要求在系统和用户之间进一步对话澄清语言的模糊,自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。

    (四)专家系统。专家系统是一个具有专门知识的智能计算机程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,解决该领域需要由专家才能解决的问题,专家系统一般由数据库和推理机构成。近年来,在专家系统的研究中已经出现了应用人工智能技术解决实际问题的成功范例。如“故障诊断系统”,这种系统设计了一个计算机界面,可以进行人—机“对话”,用户与专家系统进行咨询对话就像用户与具有这方面知识与经验的专家对话一样,解释和回答用户的问题。此外,还有情报检索系统、数据分析系统和结构优化设计系统等。

    发展专家系统的关键是如何表达和运用专家知识即构筑数据库,如何将那些来自人类专家的并已经被证明了的对解决有关问题有帮助的典型事例符号化后输入计算机。专家系统与过去的一些计算机系统不同,它是以符号处理为主的计算机程序系统,一般没有算法解,经常要在一些不完全、不精确、不确定的信息基础上做出结论。   (五)智能机器人。智能机器人是人工智能研究的另一个重要领域,其中包括对操作机器人装置程序的研究。至今,尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统,工业上也运行着成千上万台机器人,但这都是一些按预先编好程序执行某些重复作业的简单装置,大多数机器人只能“干”不能“看”,不具备“智慧”。如何摄取并处理视觉信息,研制能进行图像声音识别并进行拟人推理的机器人是人工智能的又一个十分活跃的领域。人工智能的研究促进了机器人研究和机器人学的发展;另一方面,智能机器人研究又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。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。

    (六)智能控制。人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需人的干预就能独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。它是自动控制的最新发展阶段,也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程,往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程,并以知识进行推理来引导求解过程。

    三、人工智能对人类社会的影响

    随着计算机技术的快速发展和广泛应用,人工智能的思想和技术对人类的影响与日俱增,人工智能的发展将会对人类社会产生深远的影响,并将深入到人类社会的各个方面。

    (一)人工智能的发展改变了人类的社会面貌

    1、财富迅速增加。从财富的数量看,由于计算机、控制论和自动化技术的发展,正在迅速提高自动化的程度。同样数量的劳动力在同样的劳动时间里可以生产比过去多几十倍、几百倍的产品。从财富的质量看,由于计算机的推广应用,新兴产业以前所未闻的速度和前所未有的规模发展起来。

    2、人际联系日益紧密。现在,任何社会制度的国家,由于人工智能的发展,生产社会化程度日益提高,使人际联系频度提高,距离缩短,Internet把整个世界联为一个整体。在这种条件下,生产国际化、贸易国际化、金融国际化、教育国际化、政治国际化和信息国际化,人们之间的往来将更加紧密。

    3、信息快速增加和更新。人工智能发展为人们储存和处理信息提供了方便。一方面人们利用计算机每天输入大量的信息,使信息以几何级数增加;另一方面使信息更新加速,人们利用计算机大量输入、生成和输出的信息,使储存在载体上的信息加速折旧,人们不断期待正在传输中的最新信息,为满足这种需要,越来越多的人进一步搜集和输入新的信息。

    (二)人工智能的发展,改变了社会的结构。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动,一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上,近十多年来,社会结构正在发生一种静悄悄的变化。人—机器的社会结构,终将为人—智能机器—机器的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。从发展角度看,从医院里看病的“医生”、护理病人的“护士”、旅馆、饭店和商店的服务员、办公室的“秘书”、指挥交通的“警察”,到家庭的“勤杂工”和“保姆”等,将均由机器人担任。因此,人们将不得不学会与有智能的机器和睦相处,并适应这种变

第5篇：人工智能技术的含义范文

一、人工智能机器人

随着信息技术以及人工智能技术的迅猛发展，机器人无论是在技术上还是在外形上都显著提高，并且，不断的进行功能延伸。将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人，这是一个概括的、含义广泛的概念。这一划时代的概念产生，为机器人技术的发展，也为信息技术的发展，拓开了巨大的想象空间和新的创造天地。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，蕴涵着极其丰富的教育资源。

二、机器人教学的教学现状

2000年，机器人教学处于起步阶段，第一届“广茂达杯”中国智能机器人大赛在长沙举行。其目的是刺激机器人新技术的发展；鼓励年轻学生投身机器人技术。2002年，机器人竞赛得到了进一步的发展。2003年，机器人竞赛达到热潮。2004到2009年，机器人竞赛成为了主流，第四届至第九届中国青少年机器人竞赛分别在河南、广西、陕西、云南、重庆、湖南、青海举行，竞赛规模不断扩大，规格不断提高，经验不断丰富，成绩不断攀升。同时，第五届至第十届“广茂达杯”中国智能机器人大赛也取得了丰厚的成绩。2011年广东省的虚拟机器人竞赛，全省共有12个地市和顺德区报名参赛，参赛队伍106支，参赛学生148人。比赛形式新颖，要求学生现场编写虚拟足球比赛和虚拟灭火比赛的程序，然后进行投影演示，所有的同学都可以观看和学习。2012年的“乐博杯”青少年机器人世界杯中国竞赛在西安举行，汇聚了众多的参赛者。同学们秉着重在参与、学习交流的态度，经过两天紧张激烈的比赛，比赛成绩优异，涌现了一大批优秀的编程人员。其中最为突出的是兴围小学代表队，他们突出重围赢得了冠军，即将代表中国队去墨西哥参加世界级机器人大赛。

机器人竞赛已成为国内科技、教育界一致认同的一项青少年科技创新的重要赛事，作为一项富有时代性、创新性、参与性和普及性，适应当代青少年需求，深受当代青少年欢迎的智力开发活动，在全国各地产生了广泛的社会影响。

三、存在的问题

（一）教学方面

1、智能机器人缺少科学、可行、实效的教学目标。按照学制的阶段性划分不明确，存在重复学校相同知识的现象，从而导致机器人教材特色不明显。

2、智能机器人教育往往没有固定的教学设计和规划。导致许多教学只能按照产品使用说明书进行教学，不能按照学生接受能力有秩序的开展知识体系教学。

3、目前学校教育使用的机器人很纷杂，缺少规范。并且绝大部分并不兼容，开放度低。还有就是教学用机器人单机价格偏高原因是销售数量上不去，导致厂商只能太高价格。

（二）教育资源方面。由于我国各省市之间的贫富差距不断加大，从而导致在教育资源投入方面也是参差不齐，很多欠发达地区软硬件教学设备都严重不足，智能机器人的教学活动很难正常开展。

四、改进措施

（一）资源环境建设方面。积极探索信息技术条件下人工智能机器人进课堂教育环境的构建策略。建立完善系统的小学教育人工智能机器人进课堂资源的开发、应用的管理运行机制。同时，应该加大对中小学智能机器人教学资源投入力度，以确保所有孩子都能够享受到同等级的教学资源。

（二）学科教学方面。对于小学的人工智能机器人教学工作来讲，教师的培训工作应该是非常重要的。由于目前该门学科在小学教学当中仍属于一种新型的学科，相关教师之前并没有进行系统的学习过相关理论，同时，实践经验也是严重不足。因此，这就无形中增加了教师的教学难度，因此，对教师进行适当的教学培训是十分必要的。

目前，我国开展的“校校通”工程已经在全国的中小学基本完成，各地区小学已经具备了计算机房，而开展机器人教学工作还需要进一步购置教学使用的机器人，从而建立起以信息技术为核心的现代化教学环境，即“机器人”实验室。另外，教学资源的进一步开发与收集也是一项关键任务。学校可以统一添置一批有关机器人的教学信息资源，例如：教学光盘、教学软件等等。同时，还可以充分利用网络资源收集相关的机器人教学课件，教案等。丰富教师教学参考资料。

第6篇：人工智能技术的含义范文

互联时代和懒人经济是推动人工智能发展的催化剂，而真实的用户体验可以是如山东司机的恼羞成怒，也可以是完美无缝的“上帝”感受，其背后核心是人工智能交互技术的储备实力。正如灵聚科技创始人张胜所言：“深度语义识别是每个智能应用必须具备的基础功能，因技术不同而效果不同。”

做机器人的“大脑”

在人工智能领域，微软Cortana、苹果Siri、Google Now备受瞩目，一部分源于其“东家”的光环。而拿技术说事的张胜带领着灵聚科技，凭何与其抗衡？

张胜的法宝是“灵聚人工大脑”。这一智能引擎整合了几十项国内外最先进的技术和学术研究成果，并贯通语言学、心理学、哲学等多学科知识，将算法、数据处理技术与中文语言学融合，支持自动造句，将机器人主动服务、与人会话的能力提升至新的高度。

在一个典型的应用场景中，“你知道从广州到北京的火车有哪些么？”“你知道杜海涛的年龄有多大么？”“你知道湖南有多大么？”针对第一条语音提问，在其中识别出关键词、理解含义、搜索结果，必须依托智能语音交互技术。后两条语音提问同样问“多大”，一个是年龄，一个是面积，如果没有较强的智能语音技术支撑，展现的搜索结果往往是前言不搭后语。

在上下文识别方面，张胜认为灵聚也有独到优势。“灵聚人工大脑”可以通过记忆上文出现的关键词，来识别当前讨论的话题是否是同一话题，或当前缺省的关键词是否是上文关键词。

此外，“灵聚人工大脑”还可以根据程序构建的关系网来推导两个元素的关系、进行多个元素属性的对比、对已有数据进行关系的判断等，通过技术可以拓展到日常更多的应用场景，如可通过对话操控硬件设备，可通过对话完成购物订票流程，可通过对话完成记录分享等互联网体验等，完成机器与人之间更流畅的对话。

抓住移动终端入口

2014年，灵聚科技推出APP灵聚音乐，以此示范通用的灵聚智能引擎如何通过优化支持特定应用的。“它不是一个完整和完美的产品，只是一个演示作品。”张胜强调，“该版本仅针对点播音乐和点读新闻做了功能优化，还有很多应用场景和功能需求有待发掘、完善。”目前，灵聚音乐这款APP只在腾讯应用宝中了体验版。

在智能语音交互这个领域，市场一度鱼龙混杂，一些企业或自我标榜在做大数据、云计算、“互联网+”等，但实际更多停留在概念炒作阶段。只有耐得住寂寞，经得起诱惑的公司才能成为大浪淘沙之后的金子。

同样是做语音助手，张胜在分析现有市场及各家产品特点后，得出结论：“当前基于搜索技术返回结果，这种方式已趋于成熟，接下来应该要基于移动互联网的特点去做产品。”

这也是灵聚科技未来研发的方向。基于移动互联网时代特点，灵聚科技首先一定是做精准搜索；其次，未来智能时代，人机交互未必要依赖屏幕，更多的应该是解放人们的眼睛。因而灵聚科技会做无屏化智能交互。“我们最大的优势就是为目前和可以预见的未来数年做实用性的技术研发，那些无助于解决实际问题的思路或者学术研究，我们都只是膜拜，而不会去跟着走。”张胜表示。

人工智能的科幻未来

在一家光伏企业的厂房中，工人“悠闲”地操作数台智能机床。机床上的机械手忙碌不停，重复着抓起电池板放到自动流水线上焊接的动作。解放人力，替代工人去做危险或重复性工作，是现阶段人工智能应用的典型场景之一。这样人的智慧将得以解放，用于阅读、发想、创新，去做更有创意的事。

鞋子可以成为终端接听电话，牙齿嵌入芯片就能实现语音传输。这未必是007电影中才有的场景，而是未来人工智能发展的影子。

“大部分人认为手机是未来各项应用的入口。”张胜表示，“但这种格局有可能被打破。新的信息交互方式可依托全息影像技术，可基于手表、眼镜这些终端实现，或者像科幻片中的太空飞船操控界面一样。”

张胜介绍，灵聚智能助理将是他们即将的新品，是其布局灵聚家用机器人市场的“热身战”。

这款APP新品能够实现这些功能：一句话提醒、一句话记账、不依赖屏幕拨打电话等。“未来，我们还会加入更多的主动服务，不需要用户开口命令才被动响应，而是依据用户的状态主动提供服务。目前，我们的产品内置程序，可每天主动为用户制作一期音乐专辑。”

“或许有人认为人的作用逐步被机器替代，而实际上，在机器人时代，人的价值会越大，懒虫除外……”张胜笑谈。

创业语录

凡走过的必留下痕迹。从媒体到投入游戏行业，再转身钻研人工智能，张胜在这一过程不断总结教训、收获经验。

十几年前那会儿，就有人说，在中关村，听说过叫认识，见过一面叫做熟悉，吃过一顿饭叫做铁哥们。

在信息量过大和机会过多的时候，我们反过来要学会寻找到一个对自己来讲真正是机会的方面，去抓住它聚焦它，然后沉下心去做去研究。

几乎每天都会有炒股的朋友告诉我可以买这只可以买那只，其实我想，买哪只也许现在都可以，但也可能买哪只都不行，因为你去买什么，什么有可能就该跌了。

创业需要耐得住寂寞，只有做出成绩了，这些别人嘴上的谈资才会自动出现在你面前。资源和人脉只能在你做好基础后，才会发芽、开花。

其实机器人时代，人的价值会越大，懒虫除外……

北京创业氛围非常热烈，但是同时，我也觉得这种热烈的氛围对年轻人既是一种激励，也可能会过犹不及。

很多时候我们可能需要得到一些思想，但更多的是要去落实。

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Siri背后的机遇和机会

说到智能聊天机器人，大家的第一反映是Siri。在她诞生的年代，背后还没有太多可供在线连接的服务。而今天，你除了跟她闲聊，也终于可以对Siri说：“给我派个美甲师来。”

第7篇：人工智能技术的含义范文

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8篇：人工智能技术的含义范文

关键词：机械一体化；技术；现状；产品；制造技术；发展趋势

现代科学技术的不断发展，极大地推动了不同学科的交叉与渗透，导致了工程领域的技术革命与改造。在机械工程领域，由于微电子技术和计算机技术的迅速发展及其向机械工业的渗透所形成的机械一体化，使机械工业的技术结构、产品机构、功能与构成、生产方式及管理体系发生了巨大变化，使工业生产由“机械电气化”迈入了“机械一体化”为特征的发展阶段。

一、概要

机械一体化是指在机构得主功能、动力功能、信息处理功能和控制功能上引进电子技术，将机械装置与电子化设计及软件结合起来所构成的系统的总称。

机械一体化发展至今也已成为一门有着自身体系的新型学科，随着科学技术的不但发展，还将被赋予新的内容。但其基本特征可概括为：机械一体化是从系统的观点出发，综合运用机械技术、微电子技术、自动控制技术、计算机技术、信息技术、传感测控技术、电力电子技术、接口技术、信息变换技术以及软件编程技术等群体技术，根据系统功能目标和优化组织目标，合理配置与布局各功能单元，在多功能、高质量、高可靠性、低能耗的意义上实现特定功能价值，并使整个系统最优化的系统工程技术。由此而产生的功能系统，则成为一个机械一体化系统或机械一体化产品。

二、发展状况

20世纪60年代以前为第一阶段，这一阶段称为初级阶段。在这一时期，人们自觉不自觉地利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能。特别是在第二次世界大战期间，战争刺激了机械产品与电子技术的结合，这些机械结合的军用技术，战后转为民用，对战后经济的恢复起了积极的作用。那时研制和开发从总体上看还处于自发状态。由于当时电子技术的发展尚未达到一定水平，机械技术与电子技术的结合还不可能广泛和深入发展，已经开发的产品也无法大量推广。

20世纪90年代后期，开始了机械一体化技术向智能化方向迈进的新阶段，机械一体化进入深入发展时期。一方面，光学、通信技术等进入了机械一体化，微细加工技术也在机械一体化中崭露头脚，出现了光机械一体化和微机械一体化等新分支；另一方面对机械一体化系统的建模设计、分析和集成方法，机械一体化的学科体系和发展趋势都进行了深入研究。同时，由于人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域取得的巨大进步，为机械一体化技术开辟了发展的广阔天地。这些研究，将促使机械一体化进一步建立完整的基础和逐渐形成完整的科学体系。

三、发展趋势

1、智能化、模块化

智能化是21世纪机械一体化技术发展的一个重要发展方向。人工智能在机械一体化建设者的研究日益得到重视，机器人与数控机床的智能化就是重要应用。这里所说的“智能化”是对机器行为的描述，是在控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学和混沌动力学等新思想、新方法，模拟人类智能，使它具有判断推理、逻辑思维、自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。诚然，使机械一体化产品具有与人完全相同的智能，是不可能的，也是不必要的。但是，高性能、高速的微处理器使机械一体化产品赋有低级智能或人的部分智能，则是完全可能而又必要的。

模块化是一项重要而艰巨的工程。由于机械一体化产品种类和生产厂家繁多，研制和开发具有标准机械接口、电气接口、动力接口、环境接口的机械一体化产品单元是一项十分复杂但又是非常重要的事。如研制集减速、智能调速、电机于一体的动力单元，具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的控制单元，以及各种能完成典型操作的机械装置。这样，可利用标准单元迅速开发出新产品，同时也可以扩大生产规模。这需要制定各项标准，以便各部件、单元的匹配和接口。由于利益冲突，近期很难制定国际或国内这方面的标准，但可以通过组建一些大企业逐渐形成。

2、网络化、系统化

20世纪90年代，计算机技术等的突出成就是网络技术。网络技术的兴起和飞速发展给科学技术、工业生产、政治、军事、教育义举人么日常生活都带来了巨大的变革。各种网络将全球经济、生产连成一片，企业间的竞争也将全球化。机械一体化新产品一旦研制出来，只要其功能独到，质量可靠，很快就会畅销全球。由于网络的普及，基于网络的各种远程控制和监视技术方兴未艾，而远程控制的终端设备本身就是机械一体化产品。

系统化的表现特征之一就是系统体系结构进一步采用开放式和模式化的总线结构。系统可以灵活组态，进行任意剪裁和组合，同时寻求实现多子系统协调控制和综合管理。表现之二是通信功能的大大加强，一般除RS232外，还有RS485、DCS人格化。未来的机械一体化更加注重产品与人的关系，机械一体化的人格化有两层含义。一层是，机械一体化产品的最终使用对象是人，如何赋予机械一体化产品人的智能、情感、人性显得越来越重要，特别是对家用机器人，其高层境界就是人机一体化。另一层是模仿生物机理，研制各种机械一体花产品。事实上，许多机械一体化产品都是受动物的启发研制出来的。

综上所述，机械一体化的出现不是孤立的，它是许多科学技术发展的结晶，是社会生产力发展到一定阶段的必然要求。当然，与机械一体化相关的技术还有很多，并且随着科学技术的发展，各种技术相互融合的趋势将越来越明显，机械一体化技术的广阔发展前景也将越来越光明。

参考文献

[1]李建勇.机械一体化技术.北京：科学出版社，2004.

第9篇：人工智能技术的含义范文

关键词:智能;人工智能;自组织;开放性;智能体

Abstract: Article proceed from self-organization theory of systematic science，to traditional artificial intelligence and new Artificial intelligence has analysed，points out the key thought of new artificial intelligence——mutual between intellectual body and environment，it is the breach of artificial intelligence great development，emphasize traditional recognizing know——The road to modeling and new developing combination based on robotics of the behavior.

Key words: intelligence;artificial intelligence;self-organization;opening;intellectual body

1 人工智能研究概况

1.1 人工智能的含义

要解析人工智能的定义，必须对智能这个概念进行澄清。一般来说，智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的的行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。

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，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综合性学科。人工智能领域的研究正式开始于1956年，人工智能(Artificial Intelligence，AI)这个术语就是在当年于达特茅斯大学召开的会议上确定的。会上探讨了人类各种学习和其他智能的特征，以及如何对人的智能进行精确的描述和用计算机进行模拟。这次会议标志着人工智能这门学科的正式诞生。此后，人们沿着人工智能的研究方向，在利用计算机模拟人的智能这一领域取得了一系列重要成果。

1.2 人工智能的学派

人工智能的主要学派有以下3家:符号主义、联结主义和行为主义。

(1)符号主义。也被称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)、计算机学派(computerism)，该学派的代表人物是西蒙(H.A.Simen)和纽厄尔(A.Newell)。其主要思想是物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。传统的人工智能研究大多以该学派的思想为指导。

(2)联结主义。也被称为生理学派(physiologism)、仿生学派(bionicsism)，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法，研究的主要方向是人工神经网络。联结主义的研究开始于20世纪40年代，神经生理学专家卡洛克(W.S.McCulloch)与数学家皮兹(W.Pitts)共同提出了形式神经元的数学模型。20世纪80年代末，随着计算机硬件水平的飞速发展，联结主义迅速崛起，在其擅长的领域如声音识别、图像处理等方面取得了很大成就。

(3)行为主义。也被称为进化主义(evolutionism)或控制论学派(cyberneticsism)，其代表人物是布鲁克斯(R.Brooks)。该学派的代表思想是认为智能行为可以在没有明显推理系统的情况下产生，其主要原理为控制论和感知-动作型控制系统。他们的研究是从复制动物的智能开始的，其代表作是罗德尼·布鲁克斯研制的6腿“机器昆虫”。

2 从自组织理论分析人工智能的发展

自组织(self-organization)理论是复杂系统的演化理论，即研究客观事物自身的结构化、有机化、有序化和系统化过程的理论，它主要从系统、突变、分岔等角度探索复杂系统的自组织形成机制、条件和规律。20世纪50年代，阿什比首先提出自组织系统这一概念，20世纪60年代以来，一批关于进化机制的自组织理论相继而生，其中最著名的有普里高津(I.Prigogine，1967)的耗散结构(Dissipative Structure)理论，哈肯(H.Haken，1971)的协同学(Synergetics)和艾根(M.Eigen，1970)的超循环(HyPercycle)理论。自组织系统理论是一组新的横断学科群，各个理论的知识背景与对象有很大差别，但它们都试图解决有序和无序相互转化的机制与条件问题，这些理论从不同角度说明了各种物质系统如何从较低级的结构功能形式演化为较高级的形式。自组织理论的研究对自然科学、社会科学、自动控制系统都有重要意义，成为当代探索世界复杂性问题的新的科学观念和新的科学思潮。

2.1 传统人工智能

人工智能是一门从计算机科学中分离出来的横断学科。受计算机科学的影响，符号主义成为早期人工智能的主流，传统人工智能的发展主要是基于符号主义学派的推动。1956年，西蒙、纽厄尔和另一位著名学者约翰·肖(John Cliff Shaw)一起，成功开发了世界上最早的启发式程序“逻辑理论家”LT(1ogic Theorist)，从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。在卡内基·梅隆大学的计算机实验室，西蒙和纽厄尔从分析人类解答数学题的技巧入手，让一些人对各种数学题作周密的思考，要求他们不仅写出求解的答案，而且要说出自己推理的方法和步骤。通过对实例的大量观察，西蒙和纽厄尔广泛收集了人类求解一般性问题的各种方案。他们发现，人们求解数学题时，通常采用试凑的办法。试凑时并不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索的范围。人类证明数学定理也有类似的思维规律，通过把一个复杂问题分解成几个简单的子问题，以及利用已知常量代入未知变量等方法，用已知的公理、定理或解题规则进行试探性推理，直到所有的子问题最终都变成已知的，然后根据记忆中的公理和已被证明的定理，运用代入法、替换法来解决子问题，最终解决整个问题。人类求证数学定理同样也是一种启发式搜索，与电脑下棋的原理有异曲同工之妙。在这一基础上，他们利用“逻辑理论家”程序向数学定理发起挑战，建立了机器证明数学定理的启发式搜索法，并用计算机证明了罗素、怀特海的数学名著《数学原理》一书第二章52个定理中的38个定理(1963年，经过改进的“逻辑理论家”程序在一台更大的电脑上，最终完成了第二章全部52条数学定理的证明)。基于这一成功，西蒙和纽厄尔把“逻辑理论家”程序扩充到了人类求解一般问题的过程，设想用机器模拟具有普遍意义的人类思维活动。此后，人工智能技术进一步发展，归结原理推动了定理证明技术的发展，专家系统和知识工程技术已应用到各种计算机应用系统中，出现了智能管理信息系统、智能决策支持系统、智能控制系统、智能CAD系统、智能CAI系统、智能数据库系统和智能多媒体系统等等。

但是，传统人工智能在“知识工程”和“专家系统”之后，再没有大的突破性进展，长期处于沉寂状态。

2.1.1 传统人工智能是过度开放的

系统的开放不仅是自组织形成的条件，而且是系统得以在动态之中保持稳定并继续发展的前提。系统的开放性即系统与环境之间不断交换物质、能量和信息，使系统的总熵不断降低，熵值负增长，从而使系统走向有序。所以开放是系统自组织的一个必要条件。

实际上，传统人工智能不过是一组组计算机代码，是计算机系统的软件，所以对它的开放性的考察，必须放到整个计算机系统中来分析。

首先，我们必须承认，计算机系统是开放的。这是因为:①它的运行有赖于外界的能量输入(主要是电能);②人类为了提升计算机的功能，不断地为其升级，于是其物理组成也在持续更新。然而对自组织系统来说，仅仅具有开放性是不够的，还必须保持适当的开放度。如果系统与外界的物质、能量、信息的交换毫无限制不加选择，那么系统就是对于外界过度开放了。过度开放的系统实际上已丧失了自己的相对独立性，变成了环境或另一个系统的组成部分，当然也就无从谈起自组织了。

其次，计算机系统对于人类是开放的，同时它对人类又是过度开放的。这主要表现在两个方面:①计算机的功能和结构皆是由人设定的，计算机从选材、制造到发挥作用，从硬件到软件的各个方面都离不开人类，它是人类实践活动的的产物，是人类大脑的工具性的延伸。②计算机的生产、运行是在人类的全程精确监控下进行的。有时候计算机的运行会脱离人们的预期，但那只是由固有的软件或硬件缺陷造成的，最终人类总能找到解决的办法。

2.1.2 传统人工智能是相对封闭的，根基不牢

用简化的微观世界来评判理论是人工智能研究中普遍采用的方法。研究人员把他们认为的真实环境的重要属性提炼到虚拟环境中。但是微观世界并非真正意义上的世界，而是一个个无意义的、孤立的范畴。它们无法结合起来扩展成人们日常生活的世界，这一点已日趋明朗。所以说，传统人工智能是相对封闭的，因为它被关在一个虚拟的微观世界中，不能接触到我们日常生活的世界，顶多也就能让人类对这个微观世界修修补补而已。

传统人工智能的基础也并非人们想象的那么牢靠。传统人工智能的成就大多数应该归功于“从上到下”的人工智能研究途径。“从上到下”的人工智能是建立在逻辑基础上的，也就是说建立在对整个世界进行描述的符号系统之上。如果对整个世界的数学证明获得成功的话，传统人工智能的基础就扎实了。但是，哥德尔不完备定律证明:不可能探求到完美无缺的数学定理，其中一个结论就是逻辑推理不可能完全正确。数学家已经做了无数尝试，但还是不能只用数学逻辑来描述世界。这就对人工智能的逻辑基础提出了疑问。

2.2 新人工智能

格里高利·贝特森认为:“我们过去一直在争论机器是否能思考。答案是不能。进行思考的是一个整体，可能包括计算机、人及环境。同样，我们可能会问人脑本身能否思考，答案仍旧是‘不能’。进行思考的是包括环境和人在内的整个系统中的人脑。”这个结论产生了一整套新原理，我们通常将其称为新人工能。

新人工智能主要体现于以下3条原则:

(1)实体化。该原则认为，拥有一个躯体在理论上具有重要意义，躯体对智能体的限制对于智能体与外界的交互是至关重要的。

(2)现场性。它是指将智能体置于复杂的环境中，而不是高度抽象的微观世界中。真实环境的复杂性与抽象的“微观世界”不可同日而语。事实上，智能体被置于现实环境之中，就可以充分利用环境中的结构成分，从而减轻内部表示的负担。

(3)自下而上设计。传统人工智能通常采用的方法是自上而下的建造，也就是先把推理和知识这样较高级的功能设定为目标，然后再设定“清洁地面”之类的一些简单功能。新人工智能则相反，一切从最基本的开始。

新人工智能渗透着进化论、生物学、仿生学和系统科学的闪光点。从自组织理论的角度来看，新人工智能设计的智能体符合适度开放的原则，它与真实环境交互作用，人类不再对其进行直接和精确的干预;进化是层层叠加的，是增量的过程。它对现有的设计进行巧妙地调整和充实，从而生成新的设计，新智能体是仿生学指导下的产物，它很好地模仿了自然界的进化机制，故此非线性相互作用是其有序演化的内在依据;人类通过对它的了解和对人工环境的控制使其远离平衡态，并促进其内部正反馈机制的运行，在一定程度上控制其内部涨落。新人工智能是自组织和他组织的的结合，人工控制的外部参量可以及时纠正进化误区，大大加快新人工智能体的进化速度，使其朝着人们所希望的方向发展。