人工智能与科学技术大全11篇

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引言

随着科学技术的高度发展，社会信息化进程的加快，人工智能技术得到了很大的发展。科学技术的发展，比如，智能芯片、信息处理技术等相关高新科技的完备，极大地影响了人工智能技术的发展，为人工智能技术的进步提供了科学技术支持。人工智能的发展，大大提高了人们的生产效率和工作效率，极大地保证了社会经济的发展，使得社会现代化速度越来越快，人工智能技术的高速发展，将会推动电子工程领域的发展进程，电子工程领域会因为人工智能在其领域的应用，使得自动管理水平得到显著的提升。

1人工智能与电子工程

人工智能的出现可以追溯到17世纪中期，历史上第一台计算机就是在17世纪被发明出来的，不过当时的计算机是非常巨大的，这种计算机的数据处理和运算能力在当时是数一数二，应用范围很广，造成了很大的社会反响，为后世人工智能技术奠定了理论基础。从那以后，计算机技术不断发展壮大，一直到17世纪中期，人工智能技术才获得了比较大的进步，在到后来的20世纪初期，人工智能技术才被正式命名，这为如今人工智能技术的高度发展奠定了基础，21世纪初期，随着社会现代化进程的加快，科学力量不断壮大，计算机对于数据的处理和运算越来越强大，互联网技术不断发展，为人工智能的发展提供了积极影响，人工智能技术的发展为高新技术产业提高了效率。电子工程是以提高企业工作效率为目的的科学技术，在过去，由于社会科学技术手段的落后，生产主要通过人工力量进行工作，生产效率低下，从而导致生产质量也得不到保证，随着科学技术的进步，如今人工智能技术的广泛应用，使得现代电子机械企业运用人工越来越少，极大地提升了生产力，加快了现代化社会进程。随着现代信息化进程的加快、互联网技术的发展、大数据技术、云计算技术的发展，人工智能技术的科学技术依托越来越多，电子工程领域获得了诸多的基础技术，极大地提升了生产力，可以有效地减少生产过程中的失误，并且能有效提升产品质量[1]。

2技术特点

（1）人工智能技术的特点。人工智能，顾名思义，人工智能就是利用科学技术手段模拟人类思考，不同于人脑的是，人工智能的思考是通过对于数据的处理与运算，进行比对与分析，从而不断完善自身的数据库做到与时俱进，人工智能作为人类创造出来的东西，它是建立在人类科学技术手段之上的一项高新技术，所以网络上很多人所谓的人工智能危害论都是无稽之谈，人类的智慧产物造就人工智能，人工智能不可能会超越人类社会的科技水平，人工智能是建立在当今科学技术的基础上的。从目前人工智能的发展状况来看，人工智能对于人类社会的帮助巨大，在我国各行各业都有应用，人工智能技术能够有效地代替人工，降低生产成本与人力成本，并且人工智能作为人类科技力量的体现，有着高度的智能化，普通人通过简单的学习就可以操作，极大提升了社会生产力[2]。

（2）电子工程的特点。电子工程领域覆盖面很广，主要包括机械工程、电子工程、计算机软件工程等多门技术，能够提高生产效率、降低成本，是一门综合性的学科。但是电子工程在实际运用中却有很多难点，因为电子工程领域覆盖面极广，涉及的学科很多，这让电子工程的日常维护工作的难度加深了很多，导致人们在电子工程领域的应用产生了负面影响。现代企业不断发展，为了适应社会以及自身的发展，电子工程也必须做到与时俱进，但是电子工程的升级非常复杂，需要专业人才进行研发并且要投入大量的资金，在一定程度上加深了企业人力物力的投入，可能会影响到企业的效益[2]。

3应用价值

（1）合理利用人工智能可以提高电子工程设备的精度。人工智能技术在数据处理与运算方面有着高度的自主性，能够显著的提高电子设备的精准度，从而帮助企业提高生产效率，提高企业整体效益。并且精准度的提高有效地减少了生产过程中的失误，提高了产品的合格率，节约了生产成本。并且通过人工智能操作的电子设备远高于人工控制，提升了产品精度，使得产品质量更加优越，更加适应市场需求。电子设备在日常生产过程中，随着时间的增加，往往会出现精度失准，造成非常规操作，按照传统模式的生产方式需要人工进行调试，定期对其设备进行检查维护，耗时耗力，通过人工智能技术操作的电子设备，相比于传统模式下的人工，效率要高很多，人工智能技术通过其强大的数据处理和运算功能，对电子设备定期自动维护，调整设备精准度，提高了产品的质量和生产效率[3]。

（2）合理利用人工智能可以促进自动化和智能化。电子工程领域涉及面极广，种类繁多技术复杂，设备相互之间都有关联性，在其日常维护工作中，对于维护人员的专业素养要求很高，这对于企业电子设备的日常维护造成了很大的困扰，传统模式下的设备维护工作费时费力，影响了企业的日常生产活动，针对这一情况，自动化以及智能化一直是企业想要达成的，人工智能技术如今在电子工程领域的应用中看，加速发展完全可以达到智能化及自动化，对于企业突破传统模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人们的重视。人工智能自身具备强大的数据处理和运算能力，并且人工智能有着类似于人类的学习能力，通过数据的整合与分析能够不断地吸收科学技术，完善自身，所以加快人工智能技术在电子工程领域的应用，可以实现电子设备自动化维护，通过人工智能的定期检查，做到电子设备的维护与管理。人工智能在设备维护中从两方面入手：①可以定期的排查设备故障与精度失准，快速查明人工无法分析的故障，高效完成设备故障排查工作。②在检查出故障的原因时，可以代替人工进行维护，一方面维护了设备，一方面完善了自身的维护水平，提高了维护的精准度[3]。

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1.引言

随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下，人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。

2.人工智能的诞生

人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。

人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络)等。

电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。

以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。

人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等)，创造第二自然(即人化自然，如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。

从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。

从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。

3.人工智能与人类智能的区别

人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：

（1）人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。

（2）人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。

（3）电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。

（4）人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。

4.总结

从以上分析不难看出，人工智能与人脑在功能上是局部超过，而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。

参考文献

[1]王万森.人工智能原理及应用[M].北京:电子工业出版社,2002.

[2]王文杰,叶世伟.人工智能原理与应用[M].北京:人民邮电出版社,2004.

[3]韦涛.未来与发展[N].2006(2).

[4]史忠植.高级人工智能[M].北京:科学出版社,1998.

[5]李陶深.人工智能[M].重庆:重庆大学出版社,2002.

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中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)13-3507-03

Artificial Intelligence Overview

HU Qin

(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)

Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence

人工智能是计算机学科的一个分支,是一门正在发展中的综合性的前沿学科,它是研究人类智能活动的规律,并用于模拟、延伸和扩展人类智能的一门新的技术科学,是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科[1]。人工智能目前已在指纹及人脸识别、专家系统、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计以及航空航天领域取得了广义的应用。

1 人工智能研究概况

当20世纪40年代数字计算机研制成功时,当时的研究者就采用启发式思维,运用领域知识,编写了能够完成复杂问题求解的计算机程序,包括可以下国际象棋和证明平面几何定理的计算机程序[2]。运用计算机处理这些复杂问题的方法具有显著人类智能的特色,从而导致了人工智能的诞生。1956年,McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名,开创了具有真正意义的人工智能的研究。

图灵(Alan Turing)所著的“计算机器与智能”[3]讨论了人类智能机械化的可能性,提出了图灵机的理论模型,为现代计算机的出现莫定了理论基础。同时该文中还提出了著名的图灵准则,在人工智能研究领域,“图灵检验”已成为最重要的智能机标准。同一时期,Warren McCullocli和Walter Pitts发表了“神经活动内在概念的逻辑演算”的开创之作[4],该文证明了:一定类型的可严格定义的神经网络,原则上能够计算一定类型的逻辑函数并开创了当前人工智能研究的两大类别:“符号论”和“联结论”。

从20世纪60年代至70年代初,人工智能领域有影响的工作是通用问题求解程序,主要包括:Robinson于1965年提出了归结原理,成为自动定理证明的基础[5] ;Feigenbaum于1968年研制成功了DENDRAL化学专家系统,是人工智能走向实用化的标志。Quillian于1968年提出了语义网络的知识表示等。20世纪70年代,人工智能研究以自然语言理解、知识表示为主。Winograd于1972年研制开发了自然语言理解系统Shrdlu,同时期Colmeraue创建了Prolog语言。Shank于1973年提出了概念从属理论。Minsky于1974年提出了框架知识表示法。1977年,Feigenbaum提出了知识工程,专家系统开始得到广泛应用。

20世纪80年代以来,以推理技术、知识获取机器视觉的研究为主。开始了不确定性推理和确定性推理方法的研究。日本计算机界推出了“第五代计算机研制计划”,该计划最终未能实现当初的目标―以非数字化方式在日常范围内全面的模仿人类行为,但该计划也为人工智能的进一步发展积累了很多经验。20世纪90年代,人工智能研究在博弈这一领域有了实质性的进展。1997年5月11日,一个名为“深蓝”的IBM计算机以2胜1负3平的成绩战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,这举世震惊的一步大大地振奋了整个人工智能界,而事实上“深蓝”打败卡斯帕罗夫仍是从专家系统提供的所有可能的走步中选择最优的,并未有理论上的实质性的突破。

中国人在人工智能领域的突出贡献主要有:1960年,华裔美国数理逻辑学家王浩提出了命题逻辑的机器定理证明的新算法,利用计算机证明了集合论中的300 多条定理。1977 年, 我国数学家、人工智能学家吴文俊提出了初等几何判定问题的机器定理证明方法,并进一步推广到初等微分几何、非欧几何领域,被称为“吴氏方法”。 80-90年代,我国高等院校和研究机构在智能控制与智能机器人的研究开发方面,取得了丰硕的成果。

回顾人工智能发展的历史进程,从科学方法论的角度分析,其发展有三条途径,分别是结构模拟、功能模拟和行为模拟。在学术观点上有人工神经网络、专家系统和智能机器人三大学派。

2 人工智能当前的热点研究

人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口[6]、智能信息处理[7]、主体及多主体系统[8]。

2.1 智能接口技术

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地使用计算机。这一目标的实现要求计算机能够看懂文字、听懂语言,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,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、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化,如:微软提出的云计算、百度提出的框计算都与智能接口技术有关。

2.2 智能信息处理

计算机的广泛应用是人类进入一个信息爆炸的时代,国民经济和社会信息化发展所面临的一个重要课题是如何把大量的数据转化为有用的知识,并将知识转化为智能,用于决策、管理、检索、过程控制等。智能信息处理使从海量数据中提起有用知识成为可能,当前,图形模式作为一种有效的智能数据处理手段正在引起人们的重视,图形模式具有多功能性、有效性及开放性等特征,能有效地转化数据为知识,并利用这些知识进行推理,以解决分类、聚类、预测和因果分析等问题,其有效性已在软件智能化、医疗故障诊断、金融风险分析、DNA 功能分析和 Web 采掘等方面得到验证。随着图形模式学习和基于图形模式推理等问题的解决,图形模式必将成为重要和有力的智能化数据分析与处理工具。

2.3 主体及多主体系统

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的智能性实体,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,同时又可以和环境交互,与其他主体通信,并通过规划达到目标。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。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、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

3 人工智能未来的研究方向

当前,人工智能学科已从学派分歧的、传统的、狭义的人工智能,走向多学派兼容、多层次结合现代的广义人工智能,并将发展成为人机集成的、群体协同的、未来的智能科学技术 [9]。广义人工智能学科的理论基础是广义智能信息系统论,主要包括广义智能论、智能信息论和智能系统论。

3.1 广义人工智能的概念涵义和学科体系

多学派人工智能是指模拟、延伸与扩展人的智能及其它动物智能,既研究机器智能,也开发智能机器。多层次人工智能是指不仅研究专家系统,而且研究人工神经网络、模式识别、智能机器人等。多智体人工智能研究群体的、网络的多智体、分布式人工智能。研究如何使分散的个体人工智能协调配合,形成协同的群体人工智能,模拟、延伸与扩展人的群体智能或其它动物的群体智能。

广义人工智能的研究对象是自然智能、人工智能、集成智能和协同智能,根据广义智能学的研究对象,广义人工智能学的学科体系主要包括四个方面:①自然智能学:自然智能学研究人的智能及其他生物智能的个体智能、群体智能的基本概念和特性。②人工智能学:人工智能学研究机器智能与智能机器二方面,思维、感知、行为三层次的广义人工智能的基本概念和特性,分析设计、协调协同、进化开拓、评价测度、信息处理、系统构成、管理控制的理论和方法。③集成智能学:集成智能学研究自然智能与人工智能,主要是人的智能与机器智能如何协调配合、取长补短、合理分工、智能结合,形成集成智能、构成人机和谐集成智能系统的基本理论和方法。④协同智能学:协同智能学研究智能个体如何相互协调、友好协商、分工协作,组成智能群体,组成分布式网络群体协同智能系统的基本理论和方法。

3.2 广义人工智能的科学方法

①多学科协同:广义人工智能是跨学科的综合性边缘学科,必须需要包含信息科学、生物科学、系统科学等多学科协同的科学研究方法。② 多途径结合:广义人工智能是对广义自然智能的模拟、延伸和扩展,需要采取功能模拟、结构模拟、行为模拟等定性研究与定量分析,综合集成的多途径相结合的科学方法。③多学派兼容:广义人工智能的研究应当也需要采取符号主义,联结主义,行为主义等多学派兼容的科学方法。

3.3 广义人工智能的科学意义

研究发展广义智能学具有重要科学意义和应用价值,广义人工智能协同地、综合地研究自然智能、人工智能,开发人机集成智能、群体协同智能的基础理论和方法,如:协同研究自然智能与人工智能;研究开发人机集成智能;研究开发群体协同智能;广义人工智能为研究人工智能和自热智能提供新思路和新方法,并为发展智能科学技术提供新理论。

4 结论

本文全面综述了人工智能的发展过程、研究热点和研究趋势,介绍了广义人工智能的基础理论和方法,认识到广义人工智能将为智能科学技术提供宽广、深厚的理论基础,并将有力促进智能科学技术的迅速发展与广泛应用。

参考文献:

[1] 马少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2004.

[2] 石纯一,黄吕宁,土家钦.人工智能原理[M].北京:清华大学出版社,1993.

[3] L.A. Zadeh, Fuzzy Sets[J].Information and Control,1965(8).

[4] Bord M A. 人工智能哲学[M].刘西瑞,王汉琦,译.上海:上海译文出版社,2001.

[5] 刘叙华.基于归结方法的自动推理[M].北京:科学出版社,1994.

[6] 顾明.基于模糊ART神经网络的在线人脸识别模型的设计和实现[J].计算机科学,2007(8):92-94.

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近些年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术这种新兴的科技产物也正在逐渐走入到人们的生活之中。但是尽管科技的发展已经非常迅速了，人们对于人工智能技术的应用依然停留在十分浅显的层面上。本文中，笔者将对人工智能技术的优缺点和应用方向等方面进行浅要的分析与研究，希望能够对人工智能开发者和各行各业的研究者们对于人工智能的应用方向获得更多的灵感。

1 人工智能的概念和应用现状

现如今，人们的生活水平已经得到了非常大的提高，我国的工业水平，科技水平等等都在不断的提高。在这样的背景之下，人工智能技术也开始受到越来越多的人的重视。尽管人工智能技术现在发展的还不完善，但还是有很多先行者，再将人工智能技术付诸于应用化的方向上踏出了关键性的一步。

1.1 人工智能的概念

说起人工智能，很多人第一印象都是影视大片之中的智能机器人，什么终结者之类的往往能给人们留下很深的印象。其实人工智能本身也可以被称作机器智能，它是人们对于人工机器赋予的拟人形态的思维和运动方式。在某种意义上来说，所谓的人工智能，就是沿用人类的方法和技术手段，将人类原本的智慧和思维模式作为原型，最终实现机器的智能化发展。可以说，人工智能技术是人类科技发展的必然产物，也是未来科技发展的必经之路。在未来的发展道路上，人工智能技术必然成为一门起源于计算机技术，并最终超脱于计算机技术的高等学科。

1.2 人工智能技术的核心

笔者认为，人工智能技术的核心，实际上就是机器的自主学习与思考能力。在现在的网络技术之中，这种观念正在被逐渐的突出，并被更多的人注意到。譬如很多网络应用于服务之中，大家都能够感到越来越知心，互联网会根据使用者过去的行为以及正在进行的新的行为与事件，不断的更改现有的服务策略。使用者浏览网页的内容，浏览时长，下载内容等等数据，将成为这些软件自主学习的资料和教科书，被互联网自动进行收录与分析，并在今后的服务之中将这些分析结果付诸应用。这种感觉就好像互联网已经逐渐变成了一个真真正正能够自主思考的智能机器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而这正是人工智能技术的核心追求。

2 人工智能技术的应用方向

未来的人工智能技术必然有更加广阔的应用天地，就目前针对人工智能技术的应用来看，在很多领域，已经取得了颇为不俗的成绩。虽然受限于目前尚不成熟的人工智能技术，但是这些技术已经足够人们取长补短，在各自的学科和领域取得非凡的成绩了。

2.1 人工智能技术在智能建筑领域中的应用

人们正在尝试着通过人工智能的手段，构建智能化的建筑，不断的拓展建筑现有功能，以期为人们提供更好的服务。在现有的智能建筑中，专家系统技术已经越来越多的崭露头角。近些年，知识库专家系统凭借着它在人工智能领域无与伦比的优势，实现了非常大的发展，并且逐渐呈现出商品化趋势。这种专家系统实际上是将系统的运行和构造建立在控制对象与控制规律的基础上，以庞大的知识库体系作为支撑，最终形成完整的系统功能与构架。应用这种系统，就相当于在某个专业领域拥有了一名专家，可以从容的解决该专业领域内的相关问题。这种系统的存在，针对不同的专业领域，建立了详实完善的数据库，将多位专家的意见进行了有机的整合与分析，大大的提升了建筑智能化水平，实现了人们生活的智能化。

2.2 人工智能技术在电气工程自动化控制技术中的应用

以火力发电技术为例，人工智能技术起到了非常大的作用，不但能够被用来计算电力系统所需要的产品规格，提高工作效率，缩短设计周期。还能够用来进行火力发电各系统之间的有机监控，利用人工智能计算出火力发电中各个系统的运行功率，各系统所需的燃料，蒸汽系统的水温变化，还有发电成效等等，将所有涉及到的子系统有机的调控起来，从而保证整个发电厂的经济运行。

2.3 人工智能系统在机械设备的控制中的应用

现代化的生产方式正在逐渐朝向着高科技生产，高密度生产，高集成化生产的方向发展，工业核心已经逐渐从劳动力密集型产业发展为了技术密集型产业。越来越多的企业开始使用由计算机操控的各种机械装置，代替原本的人工控制，尽可能的将劳动人员从繁重重复的劳动之中解放出来。这其中人工智能技术功不可没，而这一点也是未来人工智能技术的重要发展方向之一，那就是让机器自己学会生产。

3 结束语

随着我国科技水平的不断提高，人工智能技术正在经历飞速发展的过程，并逐渐走向成熟，被广泛的应用于各种领域之中。在市场化的经济之中，人工智能技术必然会被更多的人认知与熟识，真正感受到人工智能带来的便利。我们有理由期待着人工智能真正成熟起来，并走入每一个人生活之中的那一天。

参考文献

[1]刘波.人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用[J].山东工业技术，2014（11）.

[2]铁生.当机器学会了学习人类该怎么玩[J].计算机与网络，2014（16）.

作者简介

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1.1机械电子工程的发展史

20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。

机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。

1.2机械电子工程的特点

机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：

1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。

机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。

2人工智能

2.1人工智能的定义

人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：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。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。

2.2人工智能的发展史

2.2.1萌芽阶段

17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2.2.2第一个发展阶段

在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。

2.2.3挫折阶段

60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。

2.2.4第二个发展阶段

以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

2.2.5平稳发展阶段

由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

3人工智能在机械电子工程中的应用

物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。

由于机械电子系统与生倶来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法；2)建设规则库的方法；3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。

通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值；而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数；不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义；神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式；神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息；神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小；神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。

随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。

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中图分类号：TP18 文献标识码：A

在早年的科幻电影中，总是会出现机器和人的_突，在不少该题材的电影中，机器人因为人工智能技术被赋予了生命，从而引发了一系列的问题。时至今日，该场面似乎已经成为现实，计算机人工智能技术已经得到非常广泛的发展和应用，已经不单单应用在机器人领域，还在社会学、工业发展、哲学、游戏业等多种学科和行业中得到极为广泛的应用。伴随着互联网技术的不断发展和各种智能设备的“平民化”，人工智能技术在未来相当长一段时间内都还会是一个较为热门的话题和学科。

1计算机人工智能技术概述

1.1人工智能技术的概念和提出

2016年，在世界范围内有一个新闻被人们津津乐道。AlphaGo挑战人类围棋高手，并且以4：1的比分战胜了世界围棋冠军李在石。这个被人们爱称为“阿尔法狗”的人工智能机器人就涉及到了当下非常流行的一个话题：人工智能。

人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它指的是利用计算机的运行，使原本不具备自主意识的计算机硬件设备能够以类似人类反应的方式，使计算机硬件实现表面上的“智能化”，从而使人类生活更加便捷的一种技术。传统的人工智能技术被人们熟知和了解主要是在智能机器人领域，而我们这里所要讨论的人工智能技术是范围更加广泛的，包括有虚拟现实技术、语音识别技术、自动处理技术、机器博弈技术、计算机神经网络等多个分支、多个方面的技术总称，并且随着科学技术的发展和进步，人工智能技术的内涵和外延还将不断拓展。

1.2人工智能技术的发展沿革

人工智能技术依托于计算机技术的发展而诞生，所以人工智能技术迄今为止仍然是一项“年轻”的技术，它在上个世纪五十年代由美国的“人工智能之父”麦卡锡提出，是一门涉及到了计算机技术、信息学、心理学、哲学等多个学科的综合性学科。人工智能技术可谓命途多舛，在刚刚提出不到十年的时期，就进入了瓶颈期，直到上个世纪八十年代末才得以发展。在上个世纪八十年代后，随着计算机技术的民用普及化以及互联网的出现与发展，人工智能技术才得到长足的发展，在诸多分支领域中取得了不小的成就。

2计算机人工智能技术的实际应用

2.1人工智能技术的主要分类

人工智能技术是一项内涵非常丰富的技术，它并不仅仅指的是字面上的单纯“智能”。人工智能技术从大的框架上分类主要包括四个方面的主要内容：（1）智能感知。智能感知顾名思义就是以计算机技术赋予无生命的设备模拟感知的功能，使机器能够自主识别出人类常常通过感官感知的周围事物；（2）智能学习。学习能力一直是人类区别于其他生物的最重要的能力，而人工智能技术在近些年也在该领域取得了突破性的进展；（3）智能推理。“阿尔法狗”能够与人类对弈，固然有许多非常复杂的机制，但是其中最主要的一点就是其具备了一定的智能运算和推理能力；（4）智能运动。这项人工智能技术也就是一般人理解的狭义上的人工智能，最具代表性的就是智能机器人的发明和进步。

2.2当前人工智能技术的实际应用

当前人工智能技术在社会生活的各个领域和各个层面都得到了较为蓬勃的发展，受限于文章篇幅本文不可能将其一一列举，这里笔者将具有代表性的几项人工智能技术的应用进行简要的罗列和分析。

2.2.1游戏人工智能技术

在当前时代中，“游戏”已经成为横跨各个年龄段的一个非常热门的词语，在当前时代几乎没有人不知道计算机游戏，也基本上不存在没有听说过或没有玩过游戏的人，尤其是青少年群体，尽管我们一直在诟病游戏对其的消极影响，但是不能否认，游戏已经成为当前不少人们生活当中不可或缺的重要组成部分。

经常接触游戏的人都知道，游戏中有一个看不见、摸不着的事物，叫做”AI”，这个英文缩写即是Artificial Intelligence，直译过来就是“人工智能”。这里的AI人们常常理解为“游戏系统”。当然，游戏人工智能和学术上的人工智能还是存在一定的差异的，但是它在很多方面与学术人工智能是相得益彰的。例如，游戏AI与学术AI都具有一定的可信性，特别是游戏营造的虚拟空间中，人们几乎感觉不到自己是在跟计算机交流，而总是身临其境地认为自身在与其他的玩家进行沟通交流。

2.2.2工业生产应用

人工智能技术在工业生产中的应用非常广泛，其在工业生产中主要应用到的人工智能分支技术是人工神经网络。严格意义上来说神经网络学科的诞生要比人工智能技术更早，但是随着人工智能理论的诞生和发展，赋予了神经网络技术更加广阔的发挥空间。

当然，由于工业是一个非常庞大的概念，所以我们截取工业生产中的一个小的领域――锅炉燃烧技术中的人工智能进行简要的介绍。在锅炉燃烧技术优化过程中，最重要的一点就是要进行算法上的优化。当前已经趋于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技术的重要类型之一。人工蜂群算法是一种仿生的算法，模仿蜂群在复杂环境中的活动，产生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多种算法，通过检测锅炉燃烧的状态分析出燃烧的最佳运行状态，并进行实时的调整。

当然，除了生产行业之外，令很多人都意想不到的是，在公共设施建设领域人工智能技术也发挥着非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建设中，常常用到故障树分析法。这种方法是一种运用逻辑的方式来进行复杂分析，从而以许许多多基本的事件集合来体现总体系统的状态。通过故障树的建立，在出现问题的时候，公路内的隧道智能监控系统首先会发现异常，并且分析出具体的异常情形，分别分析和排除车检器、CO/VI传感器、火灾感应器、FS/FX传感器、风机、车道灯和照明等的异常，并将这些异常分支连接成完整的故障树，在故障出现时能够及时有效地预警并加以解决。

3计算机人工智能技术发展趋势探析

3.1技术上会不断有大的突破且应用领域更广

人工智能技术是一项综合性极强的学科，它主要依托于计算机技术的发展，并且涉及到多个学科和领域的内容。而计算机技术在经历了刚刚诞生之后的大爆炸式发展之后，也会趋于平缓；与其他学科和领域的融合也在不断地进行和深入当中，所以在当前科技背景下人工智能技g的发展趋于平缓是非常正常也合乎逻辑的。

但是未来，人工智能技术将会在技术上迎来不断的大的突破。一方面，计算机技术还在不断发展过程中，相对来说发展较为低级的人工智能技术有非常大的发展空间，在技术达到一定的积淀之后一定会迎来非常迅猛的发展；另一方面，当前人工智能技术在不少领域都处于浅尝辄止的融合状态，其并没有达到紧密结合的状态，所以在未来也有非常大的发展潜力。

另外，计算机诞生之初，体型非常庞大，其主要的功能是为了进行研究以及军事用途。人工智能技术亦是如此，当前的科学技术条件下，人工智能技术还难以走进千家万户，现在所谓的“智能家居”也仅仅是“智能化”的初级阶段而已，完全担负不起“人工智能”的名头。而随着技术的发展，人工智能技术将会更加地“平民化”，将会真正走进千家万户，科幻电影中的智能机器人与人类和谐相处的画面相信在不久的将来一定能够实现。除了人们的日常生活之外，人工智能技术对人类社会影响最大的或许就会使交通和医疗领域，通过人工智能技术，未来的交通和医疗等将会真正实现全自动化，大大提升效率。

3.2伦理问题将会越来越受到人们的关注

从人工智能技术诞生之初，科学家就从来没有停止过对该项技术的哲学思辨。科学家们在对人工智能技术不断发展的情况下，也开始注意研究人类思维到底是什么样的存在？机器到底是否能够思考？未来人工智能如何跟人类和谐相处？这些问题直到现在也并没有确定的答案。当前限于人工智能技术的发展水平依然并不太高，所以伦理问题即便被注意，也并没有得到过多的重视，但是随着人工智能技术在未来的不断发展和进步，伦理问题将会成为一个绕不开的话题。该不该赋予智能机器人以适当的“人权”、谁来负责机器人的过错、如何定位机器人的道德地位都将会是摆在科学家和每一个社会成员面前的重要课题。

所以在接下来人工智能技术将会在科学技术各个领域取得突破性进展的背景下，在研究人工智能技术的时候一定要注意技术和其他方面的内容一起提升、一起发展：（1）要坚持哲学观念，以的观点寄到技术的发展。要坚持科技是人类的造物，科技是人类认识世界和改造世界的手段，坚持人的主观能动性和主体作用，以人为本，消除错误和不坚定的思想；（2）要提升民众的科学知识素养。要想正视人工智能技术带来的一系列问题，必须要在民众中普及科学文化知识，让人们对该项技术都有深层次的了解，就可以避免很多问题；（3）建立起健康的人工智能发展标准，合理规划人工智能技术的未来发展方向和实际应用，将很多问题遏制在萌芽状态。

4结语

不管我们是否承认，不管我们是否接受，计算机人工智能技术已经悄然走进我们的生活中，给我们的生活带来越来越多的便捷。放眼未来，在经历了三次工业及科学技术革命之后，下一次产业革命说不定就是以人工智能技术的更加成熟及广泛应用为标志，或许在未来的某个时间，“人工智能+”将会取代当前的“互联网+”，成为计算机科学技术领域的全新核心词语。当然，在其发展过程中我们也必须要清醒地意识到人工智能技术并不是万能的，它也存在致命的缺陷并且很可能对我们现存的伦理观念产生颠覆性的冲击和影响，所以我们有必要未雨绸缪，对计算机人工智能技术应用和发展的方方面面进行总结和研究，为该项技术的未来发展和人类的未来发展提供一个更为安全、稳定、和谐的技术环境，从而引领人类的向前进步。

参考文献

[1] 曹少中，涂序彦.人工智能与人工生命[M].北京：电子工业出版社，2011.

[2] [英]玛格丽特・A・博登编著.刘西瑞，王汉琦译.人工智能哲学[M].上海：上海译文出版社，2005.

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一、 机械电子工程的发展史

20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。

机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。

二、机械电子工程的特点

机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：

（1）设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；

（2）产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。

机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。

三、人工智能

人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：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。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。

四、人工智能的发展史

1 萌芽阶段

17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2 第一个发展阶段

在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼整理佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。

3 挫折阶段

60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。

4 第二个发展阶段

以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

5 平稳发展阶段

由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

五、人工智能在机械电子工程中的应用

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人们对于意识的探索和研究已有悠久的历史，近年来对意识的研究更受到了科学界越来越多的关注，但遗憾的是，在今天的科学中，对于意识许多问题仍是十分模糊的。诸如意识是如何起源的，意识的本质特性究竟是什么，意识对人的作用到底有哪些，意识的各种作用又是以什么方式实现的等一系列的问题，在现有的科学理论中是说不清的。这些都是意识研究的重要内容。

在本篇文章中，笔者主要是想介绍些意识研究中的人工智能问题，人工智能与人类智能的比较，以及笔者对人工智能是否能具有人类意识进行独立思维的想法。

1关于人工智能

“人工智能”一词最初在1956年Dartmouth学会上被提出的，后被研究者们发展和延伸出了众多的理论，人工智能的概念也不断地被扩展和丰富。人工智能是一门富有挑战性的科学，涉及到计算机、心理学和哲学等多个领域。就本质来说，人工智能是对人的思维的过程和程序的一种模拟。对人的思维的模拟可从两方面来进行模拟：一是结构模拟，仿照人类脑结构机制而制造出的“类人脑”的机器，但是由于人类对于自身的大脑和思维过程至今还没有一个明确的认识，所以这种可能性并不大，仍需要不断地探索；二是功能模拟，不是从人脑的内部结构上，而是从人脑的功能过程上来进行的模拟，现代电子计算机就是此种类型的模拟。

人工智能发展的50年间，人们对人工智能的认识经历了多次变化和范式转化过程，从符号主义、联结主义到行为主义，人工智能研究中智能思想的行成以及认识的变化吸取多元学科理论和方法，在假说和实证、改变和重构的经验积累和实践选择中发展。模拟人类思维、心灵复杂现象的人工智能学科研究势必遵循多元的研究取向和方式，并逐步向实体智能化发展，即逼近人体智能的发展。

2人类智能和人工智能的比较研究

人类智能和机器智能的比较研究是意识科学研究的一个重要的必不可少的方面。我们对于人工智能的研究，可通过继续探讨和研究意识科学，将意识科学中的一些原理应用到设定的程序里，他们之间的原理是互通的，作用是互相的。对于人类智能和人工智能的比较研究，可以从3个层次来进行。

一是物质层次。考察人脑和智能机在物质结构和物质运动上的特点和规律以及它们的相通和相异点。

二是信息和程序层次。考察人脑和智能机在信息形式和程序结构及程序运作上的特点和规律，并对它们进行比较。

三是意识层次。考察人脑和智能机在概念、命题和命题系统方面的建构机制及其不同的特点，分析和比较人脑和智能机在学习和记忆上的过程、方法及机制，考察和比较人脑和智能机在问题解决的策略和方法上的优劣等。

就意识和智能研究来说，研究的重心应该是在第3个层次，前两个层次的研究都应该围绕第3个层次的研究进行。

考虑到人类智能与机器智能的类似性和人类智能研究的各种现实困难，所以在意识科学研究中加强人工智能与人类智能的比较研究不仅十分有意义，也十分必要，而且这种研究也必将大大促进人类意识科学和人工智能学的发展。

3人工智能能否超过人的智能

人工智能从科学理论上来说，虽然具有超强的记忆能力，快速处理数据、搜索信息的能力，以及准确的执行能力，但是它不能够进行自主的学习，它没有想象力，它没有属于自己的灵魂。从哲学量变质变的角度讲，人工智能的发展必定会产生质的飞跃，发展越来越完善。但是究竟能不能实现人工智能的思维和意识，这也没有绝对的答案。世界还是充满了神秘和奇迹的，笔者相信人类再怎么发展也不会揭开所有的谜团，总有谜存在。宇宙会出现什么奇迹、发展成什么样子，并不能都会为人所控制和预料的。

在2001年发行的电影《人工智能》产生了很大的影响，这是著名导演斯皮尔伯格的作品。影片不仅叙述了一个感人的故事，而且向观众展示了不可思议的未来的“人工智能”，这些目前看来尚可称为“奇观”的世界。

影片内容是说在21世纪的中期，由于全球气候变暖，导致南极和北极冰雪熔化，形成一片片大海，地球上的很多城市均被淹没，在此时科学技术已经达到了非常高的水平，人工智能机器人业已被发明出来，用以应对恶劣的自然环境，这是应对恶劣自然环境的现代科技手段之一。这种先进的机器人，拥有着人类一样的外表，拥有着人类的喜怒哀乐，还可以像人类一样感知自己的存在。影片中的主角大卫就是一个像人类一样拥有着正常思维、思想和感情丰富的机器人，但它不会像人一样自然地成长及死亡，他拥有人鲜活的外表和思想，身体内部却是机器零件。他始终不能像人一样得到人类的爱，于是渴望变成真正的人类，踏上了寻找蓝仙女的旅程。

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一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献

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档案管理是一项重复繁琐、枯燥乏味、并容易出错的工作，但在人工智能时代，这种局面在未来将会有较大的改观。人工智能在档案管理领域的应用将推动档案资源数字化、管理网络化、智能化、用户使用便利化，对档案管理和社会服务的影响会是革命性的，呈现一种完全不同的情景。

一是存储数字化，档案柜架消失。这包括档案的数字化采集和数据库建设。档案数字化采集指使用专业化的数字设备，将实物与声像档案中的图文，转化为数字化信息，实现档案采集的目标;数据库建设则是用数据库将收集和编码的档案数据存储和管理起来。概括起来就是档案生产资料的智能化。

二是无人档案馆，档案的收集、整理、分类、归档智能化，这包括网络档案信息资源智能收集、数字档案信息资源智能分类与检索、智能化档案价值鉴定和智能化档案安全管理。在档案工作中可以应用人工智能，包括应用自然语言处理、模式识别和机器学习的相关科学技术对数字档案信息资源进行智能分类，以及应用神经网络算法来让计算机做档案开放鉴定，它通过模仿人脑的机制来解释和处理数据，建立大脑神经网络系统传递信息，分析图像、声音和文本。机器鉴定档案会有以下三个优点：鉴定标准统一，效率高， 无须相关专业知识即可鉴定。简单说，人工智能将使档案管理生产力大幅度提升。

三是档案管理关系将被重新定义，呈现的是全时空机器关系。常言说“生产力决定生产关系，生产关系反作用生产力，生产力与生产关系需要相互适应，并且在矛盾中相互促进发展”。人工智能进入档案管理领域，也将带来档案 管理关系的重大变化，这种关系的解读可以从人工智与档案工作者、人工智能与档案服务、人工智有与档案使用者。任何一种新技术在档案工作中应用的初期都会使档案工作者产生一定的抵触情绪，特别像人工智能这样的技术，可以应用到档案工作的方方面面，势会颠覆档案工作者的原始认知，这需要通过教育来改变。

近年来，随着大数据的快速发展，人工智能技术已经被广泛应用于人们的生活生产中，其应用也将为档案管理工作带来了一系列历史性变革与发展。人工智能技术应用于档案管理中可以实现智能分类检索与智能安全管理，满足用户对档案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省档案馆与国家级AI+档案联合实验室（国家档案局档案科学技术研究所和科大讯飞股份有限公司联合成立）（以下简称“联合实验室”）共同签订战略合作协议，同时为“国家级成果应用示范基地”揭牌。一项用于档案管理的“黑科技”—科大讯飞档案机也在今天正式亮相。AI赋能，成效显著。目前实验室成功利用智能语音识别和实时转写技术实现口述征集，实现了智能语音档案著录，音、视频数字档案检索利用等这些革命性成果，极大的提升了档案工作的效率;用OCR技术识别民国繁体文书类档也取得突破性进展，识别率85%以上，达到可用级别;尤为重要的是，基于机器学习的档案数字化加工系统研制及知识库建设，利用OCR识别与智能语音“双结合”方式以及档案行业规则和知识库学习，对数字化加工应用的创新，整体效能提升40%以上。这些先进成果和技术应用，为联合实验室和浙江省檔案馆的合作奠定了坚实的基础。双方合作以后，联合实验室将利用自身的技术、人才、产品、服务等核心优势，浙江省档案馆提供权威、专业的档案管理研究资源支持，双方共同制订“人工智能+档案”科研成果应用及推广的可行性方案规划设计，共同推动相关成果在区域性国家重点档案保护（华东）中心和浙江省档案馆的国家重点档案保护与开发、口述历史采集室建设运行、音视频档案整理利用、档案开放鉴定、档案著录等工作中的成果转化及推广，创新档案管理工作模式，提升“智慧档案”建设水平。联合实验室首款产品—讯飞档案机，以档案信息安全为基础，具备高保密性。可随时随地进行口述史的征集整理;重大活动全过程记录建档。产品上手简单，操作便捷，是实验室首款既有颜值又有才华的档案专业人工智能创新型产品。浙江省档案馆目前正在进行一系列口述历史的抢救性采集整理工作，从此前走访浙江籍名人，到接下来走访浙籍老艺术家、抗战老兵，包括档案机在内的人工智能黑科技都将发挥巨大的作用。

人工智能是研究、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。自诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于技术革命的大胆预测，未来人工智能带来的科技变革，将会是人类智慧的一大挑战。综上所述，传统的档案提供利用服务方式一般包括阅览服务、展览服务和咨询服务等被动方式实现，而新型的档案提供利用服务方式主要是网站服务、新媒体服务、精准推送服务等主动方式实现。人工智能可以应用大数据人工智能对使用者的需求进行深度挖掘，及时准确地掌握使用者的个性化需求，真正地实现“以用户为中心”的现代档案服务，包括“万物互联”“万物智能”“无时不在”“无处不联” “无所不有”的等智能服务特点。

参考文献

[1]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J];决策探索（下）;2018 年08 期.

[2]杨洋.人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J];软件导刊（教育技术）;2018 年07 期.

篇（11）

一、引言

随着计算机技术的不断发展与普及，依赖于计算机技术而发展起来的人工智能技术也在各个领域内得到了较大的发展。现阶段，将人工智能技术与电气工程自动化相结合，已经得到了人们的广泛关注。将人工智能技术应用到电气工程自动化中，不仅可以增强控制系统的稳定性，改造电气设备系统；而且还可以提高电气设备的智能化水平，加快其生产效率。因此，智能化与自动化的结合已经发展成为了一个新领域，有待于我们去开发研究。所以，本文就将人工智能在电气工程自动化中的应用做了简要的探讨，为大家提供一些建议。

二、人工智能技术的优点

人工智能技术主要是指那些用于延伸、模拟、扩展的关于人类的一些智能的技术、方法和理论，并且把它们用于开发与研究新的科学领域的一门较为新兴的科学技术。人工智能的研究目标就是让机器可以完成一些需要人类的智能参与才可能实现或者是完成的工作，其本质上来讲，还在计算机科学的范围之内，是其一个分支。目前，这个领域需要研究：语言识别、机器人、自然语言处理、专家系统、图像识别等问题，将其应用到电气工程自动化领域还是有比较大的优点的。

（一）调节操作更为便捷

传统的电气工程自动化领域内的电其系统与设备在其运行的过程中总是会出现许多的不可控因素，并且其系统也变得越来越复杂。利用传统的控制器，很难实现对其进行精确控制，因此，自动化的控制效率也不太高。而将人工智能技术引入电气工程自动化领域内，控制器不再设计关于被控对象的模型，所以，在源头上杜绝了出现不可控因素的可能性，使新型的控制器在其精密度上得到了不断地提高。而且，即便是缺乏应有的技术、操作经验较少的人，也可以通过设计相应的数据去操作它们，所以其运用的语言、运行的环境都较为的简单，调节、操作起来都比较的方便。

（二）削减了人力投入

在传统的电气工程自动化中总是需要依托许多的电气设备，其操作的过程也是比较的复杂，倘若想要检测实时的数据，检测系统的运行状态则需要外接线路，因此需要大量的人力资源其保证复杂的电力系统可以正常的运行。

而将人工智能技术引入其中，它可以部分替代或者是全部替代人类的脑力劳动，并且还可以实现及时地将有效信息进行采集、传输等，而且还不需要外接许多线路，同时还能可以完成数据的处理与分析。在这之间可以省去许多的繁琐工作，削减了人力资源的投入，进而节约了投资的成本[1]。

三、人工智能在电气工程自动化中的应用

（一） 在电气故障诊断中的应用

电气故障诊断是以模式识别和信号处理为基本的方法和理论，以技术检测和故障机理为基础，通过电气设备运行中的信息，去识别其运行的状态，然后找出故障的起因，确定故障的部位与性质，最后提出与之相对应的对策。

随着电气系统与设备变得日渐的复杂，随之也带来了较多的问题，如设备的可用性、可靠性、安全性、可维修性等，因此，这也推动了电气设备诊断技术与故障机理技术的研究。并且伴随着数字信号处理技术与计算机技术的不断发展，人工智能在电气故障诊断技术中也得到了广泛的应用，其中，模糊理论、专家系统等在人工智能处理电气故障诊断中，应用的最为广泛，其优点也是显而易见的。

（二）在电气控制中的应用

传统的电气工程自动化控制的日常操作往往拥有较为繁琐的操作步骤，并且还拥有较为严格的操作过程，需要投入大量的人力资源，在这个过程中还难免会出现一些原本可以避免的人为的差错。

然而将人工智能技术应用于电气控制中，不仅可以降低电气控制中的人们的工作量，而且还可以简化操作流程，提高其操作的效率。人工智能技术是根据早已在计算机中设定好的程序，去控制电气工程的正常运行。有时，在智能机器的内部会出现好几个环节同时运行的情况，此时，则需要好几个不同的编程程序，去控制电气工程这一整个的运行情况。这时人工智能就可以及时地对运行数据与理论情况进行对比与分析，最大限度地降低差错出现的可能性；对各个环节实现严格的控制，及时地报警可能出现的差错[2]。

（三）在电气优化设计中的应用

传统的设计电气的方式是采取将人工丰富的经验与实验方法相结合的方式进行的，这是一项极其复杂的工作，不仅需要掌握有关电路、电气的专业知识，而且还需要较长时间的工作经验以及上时间在设计上的积累，即便是拥有了以上这两个方面的因素，也很难达到预计的效果。

但是，由于计算机的发展和人工智能的不断突破，电气设计中计算机辅助设计的组分越来越多，人为的手工设计占据的分量越来越小了，这样便致使产品的开发周期不断地被缩短。在人工智能中，最常用的方法就是遗传算法了，它可以改进和优化电气的设计，很适合产品的优化设计，是一种比较先进的优化算法[3]。

四、结语

将人工智能应用到电气工程自动化中，组建了一个全新的应用系统，该系统可以模拟出人类大脑的判断活动，提高电气工程自动化的稳定性与控制精度，不断地提高其工作的效率和质量，有利于我国电气自动化朝着健康有效的方向不断地发展。

参考文献：