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科学技术与人工智能的论文【优质10篇】

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科学技术与人工智能的论文【第一篇】

以前我们谈科技进步,谈网络应用,总说是一把双刃剑,有利有弊。现在,面对日益发达的人工智能,我想说:现在,摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。

把人工智能变成一把双刃剑,需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样,他说:人机大战并没有让我感受到失败的痛苦,反而让我更好地理解了象棋,这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说:阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展,我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀,多无敌,不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是,阿尔法狗只是一台机器,是人类创造的玩具。他没有头脑,没有情感,甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码,不需要自大,也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的,有时候它们可以成为我们的工具。

要把人工智能变成一把单刃剑,我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说,如果人工智能获得了人类的意识,那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界,让人恐慌。首先,人类还没有能够让一台机器拥有意识,很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测,没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律,了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱,而不是看着他的面纱漫天要价。

要把人工智能变成一把单刃剑,最重要的是扬长避短。是的,任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样,在自律性差的人手里,手机是用不好的,而在头脑清醒、自律性强的人手里,才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己,人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用,让它们的缺点得到融化,优势得到彰显。只有这样,人工智能才能得到它的天赋,并充分利用它们。

问:如何让人工智能成为一把双刃剑?回答:以正确的态度面对他,以积极的方式认识他,然后扬长避短,是运用人工智能的好方法。

科学技术与人工智能的论文【第二篇】

人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式,并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用,最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。

1前言。

美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景人们可以通过数字地球技术指导仿真外交打击和监测犯罪保护生态多样性预测气候变化增加作物产量等。

在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义,即让它们能过被人们所理解。但是,在面对这些海量的数据时,我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的,在面对大量数据中的无用数据时,计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧,将这些数据进行有效的处理。如今,人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术,人们可以高效的处理和分析这些海量数据。

人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach),它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法:遗传算法和神经网络算法。

遗传算法借鉴生物进化论,将要解决的问题模拟成一个生物体,通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3],并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体,这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下,如函数优化、组合优化等。

神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时,系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂,而且会经常犯错,但是它可用通过学习,从错误中吸取教训,下一次运行时就可能改正。

人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力,使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制,降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用:

当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此,在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。

使用人工智能技术进行智能导航,当不能获得gps卫星信号时,系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时,人工智能系统还可以实现最优路径规划,周边信息搜索等功能。

智能的人机交互。

数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术,但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等,这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互,而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。

专家系统。

计算机较人强的地方在于它的计算速度快,将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论[6]。

在气象预测中,我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式,我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统,不仅给出处理的数据结果,还可以给出分析的结果,以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。

总结。

戈尔总统所提出的数字地球,不仅仅是数字化的地球,其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球,正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来,电子设备将会更加智能化,人机交互将会更友好化。

同时在面对海量的地理空间数据时,使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索,可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样,当人们走在城市街道上的时候,系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。

科学技术与人工智能的论文【第三篇】

人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技,其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大,涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究,其科技成果也层出不群,被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式,能够大大降低劳动成本,提高生产效率的同时还能保证产品质量,因此被众多企业用于生产实践中,而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术,可谓是如虎添翼,保障了生产环节控制的高效性和科学性。

1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。

受干扰程度低。

以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的,管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析,套入固定的问题处理软件上,选择指令发布,不具备具体问题具体分析的能力,会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能,不需要精确的动态模型和具体参数的设置,就能够有效处理生产信息,调控电气化生产设备。除此之外,人工智能技术能够实现调控的一致性,掌控全局进行智能调控,根据生产信息作出有效应答,而不会局限于某一固定生产指令,只调控某一环节的生产设备。

操作误差小。

人工智能本身的运行条件没有太多的限制,与因此与传统的控制器相比,本身的操作误差更小,基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说,人工智能技术在电气自动化控制体系中应用,会现根据实际生产需求设置参数,随后又人工智能系统进行统一的调控,而在实际应用过程中,这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的,这也就保证了人工之能够系统的管控质量,不会因为本身的故障而引起决策的失误,大大降低了操作误差,使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小,是人工调控与传统控制都不具备的特点,完全符合机械化自动生产的理念。

调节效率高。

人工智能其数据处理分析能力更为强大,因此在实际应用过程中,即使生产环节发生了变化,需要调整人工智能控制系统的一些参数,其难度也是相对更低的,不需要专门的技术专家来进行指导,只要调整部分参数,人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化,执行调整管控模式。例如,在生产环节中,产品种类发生了变化,如果是传统的电气自动化控制体系,就可能要重新输入控制参数,调整控制程序,而人工智能系统能够根据收集到的生产信息,进行合理的自我调整,操作简便快捷[3].

降低生产成本。

在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前,生产虽然已经不要使用人力,但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成,这样不仅耗费时间,而且产生了一定的人工费用,一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测,实现工业生产的全方位管理,确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作,消除了生产过程中一些常见的生产问题。

2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。

人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论,这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来,人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力,具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展,使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标,但是要想这一管控体系进一步发展,还需要更为先进的机器调控技术,人工智能正好符合这一发展要求,为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。

电气产品的优化设计。

一直以来,电气产品的优化设计是一项巨大的工程,受限你要掌握市场行情,融合更为先进的科学技术,根据以往的产品设计经验,进一步优化产品的性能,才能确保产品的销售额度,保证企业的市场占有率。这一研发环节,不能过长,因为如今的市场雪球变化极快,而且市场竞争较大,必须抢占先机,但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用,目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计,大大缩短了产品的研发周期,并且在人工智能的帮助下,产品参数的设置更为合理,数据精确度大大提升。

电气设备的故障诊断。

在工业生产过程中,往往是多个生产环节数千台机器一同运转,单靠人工或者是笨拙的控制器,是无法找出具体故障设备的,需要花费大量的时间,而为了保证生产安全,就必须停下可疑范围内的所有电器设备,对于电器自动化生产来说,时间就是金钱,这样会严重耽误产品的生产,给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用,很好地解决了这一难题,通过专家系统和模糊理论的结合,分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息,系统能有效掌握全部的生产信息,实现电气自动化生产的智能控制,及时发现设备故障问题,停止故障设备,将生产损失降低到最小,切实保障企业的生产效益。

运行过程的智能控制。

社会在不断发展,数年前机械化生产代替了人工生产,而随着社会需求的不断扩大,企业生产效率也必须不断提高,才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展,为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下,工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的,人工无法快速处理这些信息作出有效决策,智能依靠计算机技术的使用,而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息,只有将二者结合,才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统,具有计算速度快的优点,能够在短时间内处理大量信息,得出正确的结果,及时作出生产决策。

3结语。

机械技术与计算机信息技术的结合,实现了工业生产的电气自动化控制,大部分的生产过程都是有机械完成的,然而在生产实践中,还是需要人工进行调控,及时调整机器的运行状态,定期检修器械,以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现,实现了电气自动化的智能控制,与传统人工控制相比,其调控效率更高,能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题,而且基本上不会受到外界因素的干扰,决策科学,管理高效,绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用,能够保证生产质量的统一性,优化产品设计,在生产过程中,及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理,实现了电气化生产的实时动态管控。

参考文献:

[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx(08):76.

[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx(20):150.

科学技术与人工智能的论文【第四篇】

简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍,并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。

人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动,解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面,以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍。

专家系统(es)。

专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法,输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理,采用启发式方法模拟专家的推理过程,通过推理,利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力,能修改原来知识,适合于电力系统问题的分析。

人工神经网络(ann)。

人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络,是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力,能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。

遗传算法(ga)。

遗传算法是一种进化论的数学模型,借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。

模糊逻辑(fl)。

当输入是离散的变量,难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。

混合技术。

以上各种智能控制方法各有局限性,有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势,采用人工智能混合技术。其中包括:模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。

在电能质量研究中的应用。

人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改,便于用户的.掌握[3]。

此外,专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形,有利于提高运行人员的操作技能。

变压器状态监测与故障诊断专家系统。

变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中,必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时,根据异常程度结合试验进行分析,决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障,需立即退出运行,则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。

变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制,能诊断出变压器的故障并提出相应对策,提高了变压器内部故障的诊断水平,实现了电力变压器状态检修和在线监测。

人工智能技术在低压电器中的应用。

低压电器的设计以实验为基础,需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计,对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练,建立变化规律预测模型,降低了开发成本。

低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法,从考虑产品性能的角度出发,将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值,能够建立评估电器性能的模糊识别模型。

人工智能在电力系统无功优化中的应用。

无功优化是保证电力系统安全,提高运行经济性的手段之一。通过无功优化,可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题。

人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法,在求解高中压配电网的无功优化问题中,采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性,能够以较大概率获得全局最优解,提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快,在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的,模型简单,适用范围广。

人工智能在电力系统继电保护中应用。

自适应型继电保护装置能地适应各种变化,改善保护的性能,使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息,获得可靠的保护。

借助于人工智能技术不但能够提取故障信息,还能利用其自学习和自适应能力,根据不同运行工况,自适应地调整保护定值和动作特性。

人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用。

大规模电网互联易产生低频振荡,严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究,为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。

作为一门交叉学科,人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题,或促进各种方法的融合,保持简单的数学模型和全局寻优情况下,寻求到更少的运算量,提高算法效率,将是未来发展的趋势。

随着电力系统的发展,电力系统的复杂性不断增加,不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高,利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。

随着我国电力系统的持续稳步发展,电力系统数据量不断增加,管理上复杂程度大幅度增长,市场竞争的加大,为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。

但人工智能技术的基本理论还不成熟,只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程,需要不断改进和完善,并在实际应用中接受检验。

科学技术与人工智能的论文【第五篇】

随着科学技术的不断发展,人工智能被广泛的应用于各个行业,计算机领域就是其中之一。目前,计算机的功能已经从数值计算发展到问题的求解和知识处理等方面,计算机功能的转变依靠的核心技术就是人工智能。本文对人工智能的基本概念进行了介绍,并分析了人工智能在计算机网络技术中的应用。

人工智能技术是通过运用语言学、生理学和心理学等多种学科来模仿人类智能的技术,其最终目的是超越人类智能。在人工智能技术中,通过多种学科技术的应用,可以使机器模拟人的视听说以及思维,从而使机器具有人的思维方式和能力。利用人工智能可以帮助人们解决工作和生活中遇到的问题,使人们的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技术的发展和计算机技术是密不可分的,二者是相辅相成的关系。人工智能技术在计算机网络技术中的应用可以大幅度的提升计算机的功能。通过人工智能技术可以提升计算机处理信息的能力,更加准确的掌握系统资源,并且对系统资源的变化做出迅速的反应,从而更好的处理信息和进行信息的防护。同时,人工智能技术在资源整合方面也具有巨大的优势,能够更好的实现用户之间的信息共享。人工智能还能够提高网络管理的效率,其具有的`学习能力和推理能力使其在网络护理中具有重要的作用。通过利用人工智能技术可以使计算机处理信息的准确性和效率得到提升,与此同时还能够利用人工智能的记忆功能提升计算机的信息存储能力和效率。综上所述,人工智能的应用可以全面的提升计算机网络的管理水平。

人工智能在计算机网络安全管理上的应用。

人工智能在计算机网络安全管理方面具有重要的作用,利用人工智能可以使人们更加方便快捷的进行计算机网络的安全管理工作。目前,人工智能在智能防火墙、入侵检测系统以及智能反垃圾邮件等计算机网络安全管理技术方面有着重要的应用,在保护计算机网络安全方面发挥了重要的作用。智能防火墙技术相较于传统的防火墙,能够大幅度的提升安全监测的效率,更好的进行安全服务。通过智能防火墙中应用的智能识别技术可以高效的进行数据的识别和处理工作,能够迅速的发现网络中存在的风险并及时的进行处理。智能防护墙技还能够有效的抵御病毒的入侵以及其他一些计算机的安全威胁。入侵检测系统是保护计算机网络安全的一种重要方式,对保证计算机网络安全具有十分重要的作用。通过入侵检测系统,能够有效的保护计算机中的数据资源,保证数据的保密性、完整性、安全性。入侵检测系统通过进行数据的采集、筛选和分类,及时的向用户反映计算机网络的安全状态,从而使用户可以对自己计算机的安全状态有着充分的了解。目前人工智能在入侵检测系统应用主要在模糊识别、专家及人工神经网络等方面。将人工智能应用到反垃圾邮件中,能够在不影响用户使用的前提下对用户的邮件进行扫描、检测和及时的标记,使用户能够及时的处理掉存在安全风险的邮件,保护计算机的安全。

人工智能agent技术推动计算机网络信息服务水平的提高。

将人工智能应用到计算机网络系统中能够提高计算机网络信息服务水平,改善计算机的使用方式。人工智能代理(artificalintelligenceagent)技术,也就是人们常说的人工智能agent技术是一种实体软件,其主要包括知识域库、解释推理器、数据库、各个agent之间的通讯等部分,其主要功能是为用户提供人性化、个性化的服务。利用这种技术,能够帮助用户过滤、整理信息,并且快速的发现需要的信息,从而帮助用户提高效率,节约时间。除此之外,人工智能agent还能够实现信息的有效集成为知识域库,从而使信息的检索和管理变得更加简捷、便利,人工智能agent还能够实现知识的挖掘以及提供导航服务。通过人工智能agent可以帮助人们进行日程安排、网上购物以及邮件处理等工作,为人们提供更优质的服务,给人们的生活带来便利。

应用人工智能可以实现计算机网络的综合管理,通过利用人工智能中的专家知识库可以解决遇到的问题。由于计算机网络具有动态性和瞬变性,因此进行计算机网络的管理非常困难,而基于人工智能技术发展起来的专家级决策和支持方法可以有效的进行计算机网络系统的管理。通过将各领域的专家的知识经验进行总结,并将其录入到系统之中可以使领域内专家的经验汇集,在出现问题时可以通过专家的经验进行快速的解决。在计算机网络管理和评价中应用专家系统,可以提高网络管理和系统评价水平。

作者:张春柏单位:北京联合大学生物化学工程学院。

科学技术与人工智能的论文【第六篇】

摘要:随着工业领域的迅猛发展,自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用,本文概括了人工智能技术,阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例,以此期望对有关工作人员能有帮助。

关键词:电气控制;自动化控制;人工智能。

近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展,越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术,所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用,特别是在现代工业的领域,在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持,但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用,我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。

国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展,各种新技术竞相展现,人工智能技术也逐渐成熟了,而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立,不仅要有计算机技术知识进行有效支持,还与其他学科知识息息相关,人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人,将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异,科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片,并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中,已有非常多的范围都使用了人工智能技术,而且它们的现实使用效率非常高。

2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景。

电气自动化中应用人工智能技术,不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备,还极大地减少了电气自动化的使用成本,这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。

电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性。

人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势,例如人工智能对于数字和程式非常敏感,可以长时间的集中于处理同一个问题,这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作,所以电气自动化控制中应用人工智能技术后,它一定可以为人类创造更大的价值[3]。

人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势。

因为电气设备的复杂性和连贯性的要求,所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求,除了具备非常扎实的专业知识以外,还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后,会带来很多便利性,具体表现为下面这4点:(1)数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现,因为拥有了这一作用,以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集,还可立即对数据进行运算,因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。(2)人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。(3)人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控,因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵,以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间,还能让控制效率得以提升,这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。(4)差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点,人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池,以此来调试设备使其达到最佳的状态,这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度,使其更好的为人类服务。

3人工智能技术在电气自动化中的应用分析。

因为目前从根本上升级了人工智能技术,加上它技术的逐渐完备,越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩,为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性,笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。

人工智能技术在电气自动化设备中的应用。

电气自动化系统有极大的繁杂性,它主要牵扯到许多范围与科目,这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求,他们应该拥有很高的职业素养,而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂,所以在现实操控中的效率性要加强,这样才能极大程度地降低因为不合理使用,导致出现非常规错误,有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成,就人工智能技术自身来看,其系统中心主要是计算机系统,经由编辑每种操控系统,能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。

人工智能技术在电气控制过程中的应用。

就电气自动化的管控流程来看,人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中,引入人工智能的现金技术后,能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升,还能使得整个操作过程实现无人化监管,这样一来达到了企业节约成本的目的,尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看,人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制,专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。

4总结。

科技的发展让人类的生活更加便利与美好,人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点,它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术,它在实际应用中有巨大的使用效率,不仅在电气自动化控制中,加入人工智能技术后,极大程度上提高了电气设备的控制度,让它能更好的的服务人类生产活动;同时电气设备上结合了人工智能技术,让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁,提高了员工操控效率;降低了企业的人力物力成本,使得生产流程更加科学、连贯,所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。

参考文献:

[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02).。

科学技术与人工智能的论文【第七篇】

随着数字智能技术的不断进步,人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此,在电气自动化控制系统中,为提高生产力水平、方便人们日常生活,需要加大对人工智能技术的应用研究,实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手,具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策,最终提高经济效益和社会效益。

电气自动化是一门实践性较强的应用性科学,主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步,主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用,有助于推动电气系统自动化的进一步发展,实现系统运行的智能化,使得其更加安全稳定,最终提高企业的生产效率,提高市场竞争力。

人工智能是一门新型的计算机科学,介于自然科学和社会科学边缘之间,研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程,主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟,制造出类似人脑的机器设备;后者模拟主要是从人脑的功能角度出发,对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机,顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。

人工智能不是人的智能,更不是对人的智力功能的超越,其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面:是机械的无意识的物理过程;无社会性;不具备人类意识的创造力;功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中,可以极大地节省人力资源,降低成本。同时,不控制目标模型就可以提高操作的准确度,降低误差。此外,这样还能保证产品的规范,提高性能。

近年来,人工智能技术得到了公众的高度重视,大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作,现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先,在电气自动化系统中电气设备的设计方面,设备的结构设计较为繁琐复杂,涉及面较广,要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次,在事故及故障诊断方面,人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势,做好预警监控工作。最后,在电气控制过程中应用人工智能技术,主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式,其中模糊控制应用较为普遍,以ai控制为主。

根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状,可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性,对策主要有以下三个方面:应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。

应用于电气设备设计。

根据诸多电气工程的实践证明,只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性,使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术,可以简化工作,降低人力成本。因此,企业拥有一批素质高的设计团队,这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外,企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作,尤其是结构设计工作。具体来说,人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统,全面提高产品的研发、设计和生产,优化设计产品。

应用于事故及故障诊断。

电气故障诊断,指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定,判断技术和运行状况是否正常,如果出现异常,可以及时确定故障的具体内容和性质部位,找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时,不确定因素较多,使得系统容易出现各种类型的故障和事故,如果无法及时确定故障的性质和部位,将会给员工的人身安全带来威胁,企业也会承受较大的经济损失。因此,及时判断分析事故并做好故障诊断工作,是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中,采取一些新型的.人工智能技术进行诊断。比如说,在诊断变压器的故障中,我们可以引入人工智能技术进行诊断,在节省人力物力的同时保证诊断的精确性,也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术,提高精确度,以达到良好的工作效果,实现企业的经济效益。

应用于电气控制过程。

人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用,是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化,有助于降低工作成本,提高工作效率,实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中,由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误,而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制,通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为surgeno和mamdan两种表现形式,前者是后者的特殊情况,两者均用来调速控制。

在电气领域里,人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说,是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程,实现设备智能化,及时掌控全局。

综上所述,电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究,既能实现工作效率的提高,还能降低运行成本,更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外,随着科学技术的飞速发展,人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战,需要学者们不断研究和完善,使其得到更好的应用。

科学技术与人工智能的论文【第八篇】

:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。

目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。

由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。

安全管理应用。

网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的.第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。

针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。

在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。

针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。

科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。

科学技术与人工智能的论文【第九篇】

〔摘要〕人工智能飞速发展,正在改变人类生活,推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究,但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础,哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究,才能理解人工智能的理论基础,以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。

人工智能发展如火如荼,学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外,还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思,也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出:“在科学家族中,没有一门学科比ai与哲学的关系更密切。”〔1〕3人工智能与哲学紧密联系,特别是心灵哲学与语言哲学,认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止,对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系,学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨,从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。

人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义(symbolicism)学派的代表,他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言,这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来,数是万物的本原,万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中,‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想,与其说水、火、土等都是万物的本原,不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。

“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义,不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素,科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如,物理学是研究事物运动方面的数量关系,几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律,认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看,毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因,又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料,就好比建造房屋用的砖木石瓦,形式因即构成事物的样式和原型,就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家(毕达哥拉斯主义学派)认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此,数对于事物来说,既是质料因又是形式因。

毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成,并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的,并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思,认为世界存在内在秩序与内在规律,人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。

毕达哥拉斯的“万物皆数,数之和谐”思想既具有本体论含义,也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展,亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此,毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器,自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者,他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者,他认为“自然之书是用数学语言书写的”,自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想,就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则,把日常问题转变成理想语言,利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上,莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机,他设计出一种二进制计算法,用二进制数代替原来的十进制数,二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器,但其只能进行简单的算术计算,还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此,莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。

图灵与冯·诺依曼的人工智能机器也受毕达哥拉斯主义数论的影响,他们运用数的和谐以及数量关系的计算尝试让“莱布尼兹之梦”在现实生活中得以实现。图灵通过基本的数学运算将数学运算符号化为运算符,并用一个无限长纸带来表述计算过程,制造出了图灵机,这就是莱布尼茨所说的“通用机”。图灵认为人脑类似通用机,图灵提出一台计算机在多大程度上可以模仿人的活动,进而提出“机器能否思维”这个哲学问题。图灵坚持通过特定算法程序,把可计算的数量关系都转化为由一台图灵机来计算。冯·诺依曼指导发明第一台基于运算器与存储器的计算机,他为图灵通用机设计出一个物理模型——edvac,edvac可以执行加、减、乘、除等数学操作。与图灵一样,冯·诺依曼把人脑与机器类比,机器通过存储器储存数据,通过数学规则设计出把思维当成数据的程序,通过简单、和谐的数字制造出能进行复杂数字处理的机器。不管是图灵的通用机还是冯·诺依曼的edvac都是为了解决“莱布尼兹之梦”,其哲学思想均根源于毕达哥拉斯的“数论”哲学思想。除了图灵与莱布尼茨,纽维尔与西蒙等符号主义人工智能先驱也认为,不管是人类智能还是机器智能都是根据确定的或者规范的规则来进行符号操作的。不但如此,基于认知模拟的强人工智能也把心理状态作为计算状态,所谓认知就是计算,这是对基于数论的计算主义教条的信仰,人类智能类似于信息处理系统。联结主义人工智能不同于符号主义人工智能,它否认智能行为来自于在形式规则下对符号进行操作的观点,“符号主义人工智能中的信息处理包括明确的应用和形式规则,但是联结主义人工智能没有这样的规则”〔4〕1366-1367。与符号主义人工智能不同,联结主义人工智能的工作原理是寻找神经网络及其间的联结机制及学习算法。虽然联结主义与符号主义人工智能有区别,但联结主义人工智能与符号主义人工智能的共同假设都是把认知看作信息处理,且信息处理都具有可计算性。可见,毕达哥拉斯的“万物皆数,数之和谐”思想为符号主义人工智能与联结主义人工智能的发展奠定了基础。

除了毕达哥拉斯的数论思想,古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派,可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯,也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来,符号主义人工智能的基础是逻辑学,是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机,“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德,“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人,他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具,逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理,特别重视三段论推理,他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式,它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础,都可以归结为逻辑或者演绎推理。

集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉,分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础,数学的基础也是逻辑学,数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初,代表人物是石里克与卡尔纳普等人,其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是:哲学的任务是对知识进行分析,强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题,认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发,哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念,分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义,通过语义上升,抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言,把自然语言的语句转换成逻辑命题,通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题,达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析,强调语言分析的重要性,分析哲学把科学的任务界定为发现真理,而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学,哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来,哲学和科学只有程度之分,没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题,逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后,如果这个问题是逻辑问题,则它是哲学问题,否则就不是哲学问题。因此,逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言,那么,所有哲学问题命题都是语言表达式,语言结构是逻辑结构,是科学命题的真正的逻辑形式。

罗素的逻辑原子论从本体论角度坚持奥卡姆剃刀的最小化原则,从语言角度上坚持思维经济原则,语言表述坚持最小词汇量原则。“如无必要,勿增实体”。罗素从逻辑学角度坚持逻辑前提或者公理最小化原则,“宁可构造,勿要推论”。根据公理与推理规则建构的逻辑学公理系统影响了图灵、冯·诺依曼及其以后的人工智能专家。冯·诺依曼致力于为新机器设计逻辑方案,戈德斯坦把冯·诺依曼看成将逻辑应用于计算机的第一人,“据我所知,冯·诺依曼是一个清楚地懂得计算机本质上执行的是逻辑功能的人”〔7〕69。冯·诺依曼在edvac的报告中也提到,不但从数学的观点,而且从工程史和逻辑学家的观点来探讨大规模计算的机器。在人工智能哲学先驱德雷福斯看来,自从古希腊人发明了逻辑与几何,就把一切推理归结为计算。人工智能中符号主义的基础是逻辑学,是哲学中的理性主义、还原论传统。他们把计算机看成操作思想符号的系统,试图用计算机来表达对世界的形式表述。心灵与计算机都是物理符号系统。在德雷福斯看来,“伽利略发现人们可以忽略的品质和技术上的考虑,从而能找到一种用来描写物质运动的纯形式化系统,同样我们可以设想,一位研究人类行为的伽利略可能会把所有语义上的考虑(对意义的依赖),变成为句法(形式化)操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物数理逻辑学家皮茨与生理学家麦卡洛克撰写了《神经活动中内在观念的逻辑运算》,他们的思想受到罗素与怀特海《数学原理》的启发,坚持把一切数学还原为逻辑,甚至神经网络也可以用逻辑来表达。德雷福斯认为人工智能的发展建立在四种假设之上,即生物学假设、心理学假设、本体论假设以及认识论假设。其中认识论假设指的是一切知识都可被形式化,可以被编码成数字形式;本体论假设指的是存在一组在逻辑上相互独立的事实,知识可以被编入计算机程序。纽维尔认为:“人工智能科学家把计算机看成操作符号的机器,他们认为,重要的是每一样东西都可以经编码成为符号,数字也不例外。”〔9〕196在符号主义者看来,符号是人类认识外部世界的基本单元。人工智能的逻辑学派将人的认识对象通过数学逻辑的方式抽象为符号,利用计算机的程序符号来模拟人认知世界的过程。符号主义学派主要依靠计算机的逻辑符号来模拟人的认知过程。人工智能的重量级人物纽维尔与西蒙构造了第一个真正意义的人工智能程序,称之为“逻辑专家”,可见人工智能专家受逻辑学思想影响之深,“任何表现出一般智能的系统,都可以证明是一个物理符号系统”〔10〕41。西蒙与纽维尔认为,作为一般的智能行为,物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。纽维尔与西蒙把其理论来源追溯到分析哲学家弗雷格、罗素与怀特海,“该假设的起源要追溯到弗雷格、怀特海与罗素就形式化逻辑提出的方案:以逻辑方式获取基本的概念式数学观念,把证明和演绎观念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯认为,真正的专家解决问题是诉诸直觉与整体性,在此基础上对人工智能的认识论假设与本体论假设进行批判,但他同意专家系统必须使用某种类型的概论度量的逻辑标准,“认知模拟的先驱者们——已经继承了霍布斯推理就是计算的主张,笛卡尔的心理表述、莱布尼兹的‘普遍文字’的思想——所有知识都可以在一组初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言,“人工智能就是试图找到主体(人或计算机)中的哲学本原元素和逻辑关系”〔12〕。可见,人工智能与逻辑学特别是分析哲学紧密相关,逻辑学与分析哲学是人工智能的一个重要思想来源。

古希腊先哲用简单的物质元素探索世界的本原。例如,泰勒斯把世界的本原归结为水,赫拉克利特把世界的本原归结为火,德谟克利特把世界的本原归结为原子,认为世界由不可分的原子构成。他认为,万事万物都可以还原为不可分最小微粒——原子,世界是由原子构成的。复杂的事物由简单的事物构成,万事万物都由不可分的基本粒子构成。世界由最基本的粒子构成,复杂对象由基本粒子构成,基本粒子决定了宇宙的性质。

简单性哲学原则不但用简单元素追溯世界的本原,还致力于用力学解释自然现象。不管是物理规律、化学规律、生物规律,甚至是社会规律都可以用力学解释。哥白尼的日心说体系之所以取得科学界的支持也不是因为其解释力强,而是因为其遵循了简单性原则,从而取代了托勒密繁琐的本轮-均轮模型。牛顿的力学三定律就立足于简单性原则,用力来解释所有运动。按照简单性哲学原则,人与动物都是由简单的粒子构成,人与动物没有根本区别,人与机器也没有本质区别,甚至可以说“人就是机器”。1747年,拉·梅特里发表了《人是机器》这一哲学巨著,提出“人是动物,因而也是机器,不过是更复杂的机器罢了”〔14〕69。笛卡尔把人体看作是与机械相类似,用机械的旋涡来解释天体运动问题,他认为宇宙是一架机器,机械运动是唯一的运动规律。牛顿、开普勒、伽利略等都力图建立严密的力学体系来正确描述宏观物理运动,甚至是天体运动。爱因斯坦试图用公理化方法把自然界描绘成物质在时空中运动的统一体,德国物理学家海森堡也认为简单性原则可以作为科学假说可接受性的标准。

不仅自然界的规律可以用力学表示,而且社会关系也可以用力学表示。孔德提出社会动力学和社会静力学概念,社会动力学又称为社会物理学,立足于运用力学规律分析社会关系。1950年,斯宾塞出版《社会静力学》,把事物的基本规律看作“力的恒久性规律”(thelawofpersistenceofforce)。“人是机器”的观点启发人工智能先驱开始了构造具有人类智能机器的探索。

主体与客体的关系在哲学史上占居重要地位,是哲学研究中的核心問题,也是哲学史上诸多学派的思想源头。古希腊米利都学派的泰勒斯探索万物本源的时候就开始关注主体如何认识客体,关注主体与客体的关系,普罗泰戈拉提出的命题“人是万物的尺度”包括了主客二分思维的萌芽,笛卡尔的精神和物质相互独立的二元论思想暗含着主体和客体截然二分的思想。人们一般认为,只有人类才能成为主体,人之外的世界是客体。那主客二分的标准是什么呢?人之所以为主体的标准又是什么呢?有的学者认为只有主体才具有意向性,客体不具有意向性,客体只是主体认识的对象。主体一般具有独立意识或者个体经验。哲学意义的认识论指的是个体对知识和知识获得所持有的信念,主要包括知识结构、知识本质、知识来源和知识判断的信念等内容,主体与客体的关系问题是哲学的核心问题。认识论中的可知论与不可知论是研究主体之外的客体是否可知,唯心主义与唯物主义的区分以及各种不同的哲学流派的分野都基于主体与客体截然二分的哲学基础,哲学史上,各大流派都曾经把主客关系作为研究的切入点。

人工智能是赋予机器智能,让机器可以模拟或者代替人类的某种智能。人工智能基于不同的哲学理念有不同的研究进路,人工智能发展史上不同思想的对立也是基于对于主体与客体关系的哲学思考。一般来讲,人工智能可分为三种进路,即符号主义进路、联结主义进路以及行为主义进路。人工智能符号主义进路把人类的认知过程看成符号计算过程,人类认知是物理符号系统,人工智能先驱德雷福斯(s)认为,人工智能研究者其实与炼金术师一样,也是对一些符号进行不同的处理。因此,在人工智能的符号主义看来,人与机器没有本质区别,人类的心智同样可以还原成符号计算。德雷福斯在《计算机不能做什么:人工智能的极限》中提出,人工智能机器是基于生物学假设、心理学假设、认识论假设以及本体论假设基础之上的。“生物学假设:在某一运算水平上,大脑与计算机一样,以离散的运算方式加工信息;心理学假设:大脑被看作一种按照形式规则加工信息单位的装置;认识论假设:一切知识都可被形式化,可以被编码成数字形式;本体论假设:存在是一组在逻辑上相互独立的事实,知识可以被编入计算机程序”〔17〕156。从德雷福斯关于人工智能的四个假设中我们可以看出,人工智能与人类一样都是对信息加工和处理的工具,从这个意义上讲,主体与客体之间没有本质的区别。主体与客体不能截然二分,之所以对主体和客体进行区分,表明人类对于自身的认知规律和智能结构没有真正揭示。

人工智能的联结主义进路,又称为仿生学派或生理学派,认为人工智能源于仿生学,特别是对人脑模型的研究,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。联结主义起初是用软件模拟神经网络,后来发展到用硬件模拟神经网络。其理论假设是人与机器如果具有同样的结构应该具有同样的功能,可以通过研究人脑的物理结构从而制造出类似人脑的机器。在联结主义看来,人与机器结构相同,人脑与计算机程序运行模式相同,则功能相同。纽维尔(allennewell)认为,智能的计算机程序可以被用来模拟人类的思维过程。联结主义失败的原因是人脑的结构并不像人工智能研究者们在电脑上模拟一样,人类的大脑是将物理事实与知觉过程所连接的客观事实,而不只是对信息进行加工的一台机器。人与机器不同,机器不具有人类的精神状态和意识。人类的精神状态和意识是否由人脑结构决定呢?人类精神状态和意识是先验存在还是后天习得仍然是认知科学研究的难题。因此,通过神经网络让机器模拟人类智能行不通。通过对人工智能的符号主义和联结主义的分析我们发现,主体与客体区别的必要性得以彰显,人的主体性地位不能动摇。

人工智能的行为主义进路,又称为人工智能的进化主义或控制论学派,其原理为维纳和麦克洛克等学者的控制论思想及感知-动作型控制系统。研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用,如对自适应、自组织和自学习等的研究。人工智能行为主义学派的代表布鲁克斯(rodneybrooks)研制的“六足机器人”实质上是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统,能够适应外界的环境,但这样的机器人也不具有人类的感知与认知能力,主体与客体之间还是可以严格区分。人工智能的目标从技术层面来讲是制造出对人类有益的智能机器,从哲学层面来讲,就是利用人工智能概念和模型,通过机器模拟人类智能来推动哲学核心思想主客二分问题的研究,借此解决哲学上的身心问题、意识难题等问题。哲学的核心问题与人工智能的研究是相互促进的。

综上所述,人工智能技术的发展有其哲学根源,根源于数是万物本源思想、万物皆数思想以及数的简单、和谐思想,还根源于亚里士多德的逻辑思想以及分析哲学的逻辑分析研究方法。在众多哲学思想中,简单性原则是人工智能的哲学思想源泉。人工智能就是计算机用逻辑方法把思维还原为简单数字来模拟人脑的过程。人工智能发展是思维的革命,人工智能涉及信息与计算的本体地位和方法论问题,人工智能的发展迫使哲学家们对思维的存在形式进行深入研究,从而把形而上的论证变成可操作的过程。人工智能的目标是通过计算机实现机器模仿人类智能,人工智能的发展直接指向哲学的中心问题。例如,意向性问题、形式化问题、身心问题等。对于人工智能的哲学基础溯源有利于推动哲学的进步与发展,也可以拓展对于传统哲学问题的研究。只有对人工智能的哲学思想基础进行追溯与探源,才能为人工智能工作者提供思想源泉,从而更好地理解与把握人工智能的理论基础、发现人工智能的发展规律以及预测人工智能的发展趋势、把握人工智能的发展方向。

参考文献:

〔1〕玛格丽特·博登.人工智能哲学〔m〕.刘西瑞,王汉琦,译.上海:上海译文出版社,2001.

〔2〕汪子嵩,等.希腊哲学史〔m〕.北京:人民出版社,2004.

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〔6〕davis,soflogic:mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔m〕.newyork:&,2001.

科学技术与人工智能的论文【第十篇】

人工智能(artificialintelligence,ai)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落……。

----长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前,着名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》()对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。

----在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

----“智能”源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。

----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”(artificialintelligence,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、自然语言理解、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、合成人类自然语言,而进行情报检索,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。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。

----我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

----答:ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面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。目前人工智能研究的3个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

----智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显着成果,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。

----数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

----主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

----答:我国开始“863计划“时,正值全世界的人工智能热潮。”863-306“主题的名称是”智能计算机系统“,其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和”瓶颈”,用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。

----但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是:课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走;立项论证时,惯于考虑国外怎么做;落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全;再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。

----今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。

----问:请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展?

----答:技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

----目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

----人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的`生活、工作和教育等带来更大的影响。

----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人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

ai理论的实用性。

----在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的“球员”都装备上了ai软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。

----这种ai机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。

----我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

未来的ai产品。

----安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asciwhite电脑,是ibm制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔”(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于4年后诞生的“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。

----麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。

----/报道,比利时的starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于制作完程。

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