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人工智能的發(fā)展速度范文第1篇

讀了下面這12個(gè)問(wèn)答，你就會(huì)對(duì)人工智能的未來(lái)發(fā)展有一個(gè)較為全面的了解。

人工智能的發(fā)展包括哪些階段？

人工智能的發(fā)展可分為三個(gè)階段：弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長(zhǎng)于單個(gè)方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會(huì)下圍棋。

強(qiáng)人工智能，達(dá)到了人類級(jí)別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。

超人工智能，即超級(jí)智能。牛津哲學(xué)家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級(jí)智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能?！背斯ぶ悄芸梢允歉鞣矫娑急热祟悘?qiáng)一點(diǎn)，也可以是各方面都比人類強(qiáng)萬(wàn)億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個(gè)話題這么火熱的緣故。

為什么說(shuō)我們正在越來(lái)越快地接近超人工智能？

通過(guò)觀察歷史，我們可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律，即人類出現(xiàn)以來(lái)所有技術(shù)發(fā)展都是以指數(shù)增長(zhǎng)。也就是說(shuō)，一開(kāi)始技術(shù)發(fā)展是小的，但是一旦信息和經(jīng)驗(yàn)積累到一定的基礎(chǔ)，發(fā)展開(kāi)始快速增長(zhǎng)，以指數(shù)的形式，然后是以指數(shù)的指數(shù)形式增長(zhǎng)。

未來(lái)學(xué)家瑞?庫(kù)茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報(bào)定律。之所以會(huì)存在這種規(guī)律，是因?yàn)橐粋€(gè)更加發(fā)達(dá)的社會(huì)，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強(qiáng)，發(fā)展的速度也更快。

李四光也曾經(jīng)寫(xiě)道：“人類的發(fā)展不是等速度運(yùn)動(dòng)，而是類似一種加速度運(yùn)動(dòng)，即愈到后來(lái)前進(jìn)的速度愈是成倍地增加。”

人工智能技術(shù)的關(guān)鍵難點(diǎn)是什么？

用計(jì)算機(jī)科學(xué)家高德納的說(shuō)法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過(guò)了人類，但是在那些人類和其它動(dòng)物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)?！币恍┪覀冇X(jué)得困難的事情――微積分、金融市場(chǎng)策略、翻譯等，對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)都太簡(jiǎn)單了。我們覺(jué)得容易的事情――視覺(jué)、動(dòng)態(tài)、移動(dòng)、直覺(jué)――對(duì)電腦來(lái)說(shuō)則太難了。

摩爾定律真的那么有效嗎？

摩爾定律認(rèn)為全世界的電腦運(yùn)算能力每?jī)赡昃头槐叮@一定律有歷史數(shù)據(jù)所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數(shù)級(jí)別的。我們用這個(gè)定律來(lái)衡量1000美元什么時(shí)候能買(mǎi)到1億億cps（每秒運(yùn)算次數(shù)）。現(xiàn)在1000美元能買(mǎi)到10萬(wàn)億cps，和摩爾定律的歷史預(yù)測(cè)相符合。瑞?庫(kù)茨維爾提出的加速回報(bào)定理，也就是摩爾定律的擴(kuò)展定理。

我們什么時(shí)候能用上和人腦一樣聰明的電腦？

現(xiàn)在1000美元能買(mǎi)到的電腦已經(jīng)強(qiáng)過(guò)了老鼠，并且達(dá)到了人腦千分之一的水平。1985年的時(shí)候，同樣的錢(qián)只能買(mǎi)到人腦萬(wàn)億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬(wàn)分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個(gè)速度，我們到2025年就能花1000美元買(mǎi)到可以和人腦運(yùn)算速度抗衡的電腦了。

我們?nèi)绾卧斐龀斯ぶ悄埽?/p>

第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡(jiǎn)單。

第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過(guò)程，讓計(jì)算機(jī)演化出智能，三是建造一個(gè)能進(jìn)行兩項(xiàng)任務(wù)的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進(jìn)自己的架構(gòu)了，我們直接把電腦變成了電腦科學(xué)家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務(wù)。

為什么說(shuō)強(qiáng)人工智能可能比我們預(yù)期的更早降臨？

因?yàn)?，一，指?shù)級(jí)增長(zhǎng)的開(kāi)端可能像蝸牛漫步，但是后期會(huì)跑的非?？?。二，軟件的發(fā)展可能看起來(lái)很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠(yuǎn)改變進(jìn)步的速度。就好像在人類還信奉地心說(shuō)的時(shí)候，科學(xué)家們沒(méi)法計(jì)算宇宙的運(yùn)作方式，但是日心說(shuō)的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個(gè)能自我改進(jìn)的電腦來(lái)說(shuō)，對(duì)我們來(lái)說(shuō)還很遠(yuǎn)，但是可能一個(gè)無(wú)意的變動(dòng)，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強(qiáng)大千倍，從而開(kāi)啟朝人類級(jí)別智能的沖刺。

超人工智能為什么會(huì)導(dǎo)致智能爆炸？

這里我們要引出一個(gè)概念――遞歸的自我改進(jìn)。這個(gè)概念是這樣的：一個(gè)運(yùn)行在特定智能水平的人工智能，比如說(shuō)腦殘人類水平，有自我改進(jìn)的機(jī)制。當(dāng)它完成一次自我改進(jìn)后，它比原來(lái)更加聰明了，我們假設(shè)它到了愛(ài)因斯坦水平。而這個(gè)時(shí)候它繼續(xù)進(jìn)行自我改進(jìn)，然而現(xiàn)在它有了愛(ài)因斯坦水平的智能，所以這次改進(jìn)會(huì)比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進(jìn)使得他比愛(ài)因斯坦還要聰明很多，讓它接下來(lái)的改進(jìn)進(jìn)步更加明顯。如此反復(fù)，這個(gè)強(qiáng)人工智能的智能水平越長(zhǎng)越快，直到它達(dá)到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報(bào)定律的終極表現(xiàn)。

我們還要多久才能迎來(lái)超人工智能？

著名人工智能專家、谷歌公司的技術(shù)總監(jiān)瑞?庫(kù)茲韋爾相信電腦會(huì)在2029年達(dá)成強(qiáng)人工智能，而等到2045年，我們不但會(huì)造出超人工智能，還會(huì)迎來(lái)一個(gè)完全不同的世界――奇點(diǎn)時(shí)代。

什么是奇點(diǎn)時(shí)代？

所謂奇點(diǎn)時(shí)代，指的是超人工智能的出現(xiàn)將世界帶入的一個(gè)新的時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代中，人類將無(wú)法預(yù)測(cè)技術(shù)如何發(fā)展，因?yàn)槌斯ぶ悄艿男袨閷⒊鋈祟惖睦斫饽芰Α?/p>

超人工智能可能給人類帶來(lái)的最大益處是什么？

永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過(guò)這需要超人工智能在納米技術(shù)和生物技術(shù)方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個(gè)“年輕機(jī)器”，當(dāng)一個(gè)60歲的人走進(jìn)去后，再出來(lái)時(shí)就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發(fā)現(xiàn)不影響大腦數(shù)據(jù)的方法來(lái)改造大腦就好了。一個(gè)90歲的失憶癥患者可以走進(jìn)“年輕機(jī)器”，再出來(lái)時(shí)就擁有了年輕的大腦。這些聽(tīng)起來(lái)很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結(jié)構(gòu)的話，這就完全不離譜。

超人工智能最值得我們?nèi)?dān)心的問(wèn)題是什么？

人工智能的發(fā)展速度范文第2篇

1）研究目標(biāo)：人工智能研究的目標(biāo)，應(yīng)該是創(chuàng)造有益（于人類）而不是不受（人類）控制的智能。

2）研究經(jīng)費(fèi)：投資人工智能應(yīng)該有部分經(jīng)費(fèi)用于研究如何確保有益地使用人工智能，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、法律、倫理以及社會(huì)研究中的棘手問(wèn)題，比如：

如何使未來(lái)的人工智能系統(tǒng)高度健全（“魯棒性”），讓系統(tǒng)按我們的要求運(yùn)行，而不會(huì)發(fā)生故障或遭黑客入侵。

如何通過(guò)自動(dòng)化提升我們的繁榮程度，同時(shí)維持人類的資源和意志。

如何改進(jìn)法制體系使其更公平和高效，能夠跟得上人工智能的發(fā)展速度，并且能夠控制人工智能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

人工智能應(yīng)該歸屬于什么樣的價(jià)值體系？它該具有何種法律和倫理地位？

3）科學(xué)與政策的聯(lián)系：在人工智能研究者和政策制定者之間應(yīng)該有建設(shè)性的、有益的交流。

4）科研文化：在人工智能研究者和開(kāi)發(fā)者中應(yīng)該培養(yǎng)一種合作、信任與透明的人文文化。

5）避免競(jìng)爭(zhēng)：人工智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)之間應(yīng)該積極合作，以避免安全標(biāo)準(zhǔn)上的有機(jī)可乘。

倫理與價(jià)值（Ethics and values）

6）安全性：人工智能系統(tǒng)在它們的整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中應(yīng)該是安全和可靠的，而且其可應(yīng)用性和可行性應(yīng)當(dāng)接受驗(yàn)證。

7）故障透明性：如果一個(gè)人工智能系統(tǒng)造成了損害，那么造成損害的原因要能被確定。

8）司法透明性：任何自動(dòng)系統(tǒng)參與的司法判決都應(yīng)提供令人滿意的司法解釋，以被相關(guān)領(lǐng)域的專家接受。

9）責(zé)任：高級(jí)人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和建造者，是人工智能使用、誤用和行為所產(chǎn)生的道德影響的參與者，有責(zé)任和機(jī)會(huì)去塑造那些道德影響。

10）價(jià)值歸屬：高度自主的人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，應(yīng)該確保它們的目標(biāo)和行為在整個(gè)運(yùn)行中與人類的價(jià)值觀相一致。

11）人類價(jià)值觀：人工智能系統(tǒng)應(yīng)該被設(shè)計(jì)和操作，以使其與人類尊嚴(yán)、權(quán)力、自由和文化多樣性的理想相一致。

12）個(gè)人隱私：在給予人工智能系統(tǒng)以分析和使用數(shù)據(jù)的能力時(shí)，人們應(yīng)該擁有權(quán)力去訪問(wèn)、管理和控制他們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

13）自由和隱私：人工智能在個(gè)人數(shù)據(jù)上的應(yīng)用不能允許無(wú)理由地剝奪人們真實(shí)的或人們能感受到的自由。

14）分享利益：人工智能科技應(yīng)該惠及和服務(wù)盡可能多的人。

15）共同繁榮：由人工智能創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)繁榮應(yīng)該被廣泛地分享，惠及全人類。

16）人類控制：人類應(yīng)該選擇如何和是否讓人工智能系統(tǒng)去完成人類選擇的目標(biāo)。

17）非顛覆：高級(jí)人工智能被授予的權(quán)力應(yīng)該尊重和改進(jìn)健康的社會(huì)所依賴的社會(huì)和公民秩序，而不是顛覆。

18）人工智能軍備競(jìng)賽：致命的自動(dòng)化武器的軍備競(jìng)賽應(yīng)該被避免。

更長(zhǎng)期的議題（Longer-term Issues）

19）能力警惕：我們應(yīng)該避免關(guān)于未來(lái)人工智能能力上限的過(guò)高假設(shè)，但這一點(diǎn)還沒(méi)有達(dá)成共識(shí)。

20）重要性：高級(jí)人工智能能夠代表地球生命歷史的一個(gè)深刻變化，人類該有相應(yīng)的關(guān)切和資源來(lái)進(jìn)行計(jì)劃和管理。

21）風(fēng)險(xiǎn)：人工智能系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)，特別是災(zāi)難性的或有關(guān)人類存亡的風(fēng)險(xiǎn)，必須有針對(duì)性地計(jì)劃和努力減輕其可預(yù)見(jiàn)的沖擊。

人工智能的發(fā)展速度范文第3篇

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程；人工智能技術(shù)；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會(huì)生產(chǎn)力水平明顯提高。對(duì)于我國(guó)而言，在工業(yè)機(jī)械工程發(fā)展過(guò)程中，現(xiàn)代電子技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)傳統(tǒng)機(jī)械工程逐步過(guò)渡至現(xiàn)代電子機(jī)械工程，而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，機(jī)械工程開(kāi)始呈現(xiàn)出智能化、自動(dòng)化的發(fā)展方向。特別是人工智能技術(shù)發(fā)展以來(lái)，此項(xiàng)技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，對(duì)提高生產(chǎn)力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機(jī)械電子工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行分析與探討，望能夠引起各方重視與關(guān)注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸以及擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的全新學(xué)科。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一，人工智能技術(shù)所追求的是了解智能的本質(zhì)，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機(jī)器。從人工智能誕生以來(lái)，相關(guān)理論與應(yīng)用技術(shù)不斷成熟，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍也明顯擴(kuò)大。可以預(yù)見(jiàn)的是，未來(lái)人工智能技術(shù)下所帶來(lái)的一系列科技產(chǎn)品將成為人類智慧的“容器”。

二、人工智能技術(shù)的作用分析

人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)意識(shí)結(jié)構(gòu)的變化有非常重要的影響，使意識(shí)論研究領(lǐng)域明顯擴(kuò)大。人工智能終端作為一種全新形態(tài)的機(jī)器設(shè)備進(jìn)入人意識(shí)器官范疇中。人工智能技術(shù)下，除了能夠完成人腦的一部分意識(shí)活動(dòng)以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優(yōu)勢(shì)，如對(duì)信息進(jìn)行處理，以及采取行動(dòng)的速度，以及對(duì)動(dòng)作和記憶的準(zhǔn)確性等方面。除此以外，通過(guò)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，還為未來(lái)ICT等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了方向與指導(dǎo)，包括云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、以及智能算法等在內(nèi)的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用成為ICT產(chǎn)業(yè)重要的發(fā)展方向之一，深度學(xué)習(xí)作為人工智能研究領(lǐng)域中的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一，可通過(guò)構(gòu)建模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的飛躍式發(fā)展。

三、機(jī)械電子工程及人工智能分析

1.機(jī)械電子工程特點(diǎn)

機(jī)械電子工程是將電子工程、機(jī)械工程以及自動(dòng)化工程結(jié)合起來(lái)的綜合性學(xué)科，在機(jī)械電工工程中占據(jù)非常重要的地位?，F(xiàn)階段機(jī)械電子工程主要具有以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：（1）機(jī)械電子產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單。機(jī)械電子產(chǎn)品構(gòu)造復(fù)雜程度不高，產(chǎn)品占地面積有限，能夠改變傳統(tǒng)意義上機(jī)械電子產(chǎn)品占地面積大且外觀笨拙復(fù)雜的特點(diǎn)，對(duì)優(yōu)化機(jī)械電子產(chǎn)品工作性能也有重要意義；（2）機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方案合理性高。在電子工程、機(jī)械工程以及自動(dòng)化工程相互融合的背景下，設(shè)計(jì)人員能夠更為全面的決策設(shè)計(jì)方案，促進(jìn)機(jī)械電子工程的不斷進(jìn)步與發(fā)展。如，將機(jī)械電子工程技術(shù)與管理技術(shù)相結(jié)合，一來(lái)能夠促進(jìn)機(jī)械電子工程在管理體制層面的發(fā)展革新，二來(lái)能夠促進(jìn)機(jī)械電子技術(shù)在管理層面的發(fā)展進(jìn)步，綜合價(jià)值突出。

2.人工智能特點(diǎn)

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸以及擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的全新學(xué)科。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一，人工智能技術(shù)所追求的是了解智能的本質(zhì)，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機(jī)器，研究對(duì)象包括圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理以及專家系統(tǒng)等多個(gè)部分。人工智能技術(shù)的應(yīng)用具有以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：（1）人工智能技術(shù)使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術(shù)作為高新科學(xué)技術(shù)，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實(shí)現(xiàn)與不同群體的溝通，在促進(jìn)人類社會(huì)進(jìn)步的同時(shí)還對(duì)人工智能技術(shù)的改革創(chuàng)新提供動(dòng)力；（2）人工智能技術(shù)對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有重要意義。應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠促進(jìn)社會(huì)消費(fèi)，擴(kuò)大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求，對(duì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展有積極價(jià)值；（3）人工智能技術(shù)的應(yīng)用有助于企業(yè)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的快速實(shí)現(xiàn)。人工智能技術(shù)大量應(yīng)用會(huì)促進(jìn)行業(yè)市場(chǎng)的擴(kuò)大，吸引投資，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

四、機(jī)械電子工程中人工智能應(yīng)用

1.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系

不穩(wěn)定性是機(jī)械電子工程普遍面臨的問(wèn)題之一，該特點(diǎn)的存在導(dǎo)致機(jī)械電子工程系統(tǒng)信息輸入與信息輸出之間的關(guān)系難以準(zhǔn)確地描述出來(lái)。由于建設(shè)規(guī)則庫(kù)方法、學(xué)習(xí)并生成知識(shí)描述法以及數(shù)學(xué)方式推導(dǎo)法這3種傳統(tǒng)機(jī)械電子工程系統(tǒng)描述方法在嚴(yán)密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機(jī)械電子工程系統(tǒng)日益復(fù)雜的描述需求。但從信息處理的角度上來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用及其與機(jī)械電子工程系統(tǒng)的融合對(duì)于解決系統(tǒng)不穩(wěn)定性、不確定性以及復(fù)雜性問(wèn)題有非常確切的優(yōu)勢(shì)。從這一角度上來(lái)說(shuō)，將人工智能技術(shù)與機(jī)械電子工程相結(jié)合已成為機(jī)械電子工程領(lǐng)域發(fā)展的必然方向與趨勢(shì)之一。

2.模糊系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

模糊系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與模糊集合，設(shè)計(jì)工具為模糊理論。模糊推理系統(tǒng)具有模糊信息的處理功能，在自動(dòng)化控制、數(shù)字處理等諸多領(lǐng)域中得到了大量的應(yīng)用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統(tǒng)創(chuàng)建模擬人腦的相關(guān)功能，并分析語(yǔ)言信號(hào)，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的依托下無(wú)限接近連續(xù)函數(shù)，并遵循域至域的映射規(guī)則對(duì)信息進(jìn)行儲(chǔ)存。但模糊推理系統(tǒng)在應(yīng)用中具有連接性不固定的特點(diǎn)，計(jì)算量偏小，因此應(yīng)用范圍存在一定的限制。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的關(guān)鍵分支之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信息分布于網(wǎng)絡(luò)上的主要模式是神經(jīng)元的興奮模式。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)干預(yù)下，可實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的分布儲(chǔ)存以及對(duì)動(dòng)態(tài)信息的協(xié)同處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)功能直接模擬大腦結(jié)構(gòu)，并分析數(shù)字信號(hào)，在各個(gè)神經(jīng)元間構(gòu)成點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的映射關(guān)系，進(jìn)而達(dá)到提高信息數(shù)據(jù)輸入、輸出精度，并提高計(jì)算量的目的。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建、發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了現(xiàn)代機(jī)械電子工程的快速發(fā)展與進(jìn)步。現(xiàn)代機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)必須以人工智能技術(shù)的合理應(yīng)用為依托，達(dá)成雙贏的理想局面。在這一過(guò)程中，相關(guān)人員必須充分關(guān)注機(jī)械電子工程與人工智能技術(shù)的融合，不斷開(kāi)拓全新的人工智能技術(shù)，把握兩者發(fā)展中的相通點(diǎn)與共同點(diǎn)，以促進(jìn)兩者的共同發(fā)展與進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]梁國(guó)強(qiáng).試論人工智能技術(shù)在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用[J].中小企業(yè)管理與科技，2015（27）：252.

[2]韓斌.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系分析[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2013（6）：254-254.

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人工智能的發(fā)展速度范文第4篇

Abstract： Since 1956， when Dartmouth institute put forward the AI （Artificial Intelligence）， Artificial Intelligence in the past 50 years has achieved great development. Artificial Intelligence gradually formed with the three factions-symbol school， behaviorism school， connectionism school-led by the situation， each school has its own unique opinion. Based on the unique angle of view， the paper puts forward some opinions on the development of Artificial Intelligence.

關(guān)鍵詞： 人工智能；研究現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢(shì)；社會(huì)力量

Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2013）28-0005-03

0 引言

人工智能是自1956 Dartmouth學(xué)會(huì)后發(fā)展起來(lái)的新型學(xué)科，其有著涉及學(xué)科廣、需要技術(shù)高端、使用范圍廣等特點(diǎn)。在過(guò)去的50多年時(shí)間中人工智能經(jīng)歷了學(xué)科發(fā)展中都會(huì)遇到的發(fā)展——否定——否定的否定階段，現(xiàn)在人工智能大致分成了符號(hào)主義學(xué)派、行為主義學(xué)派、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派三大學(xué)派。其各有優(yōu)勢(shì)，獨(dú)樹(shù)一幟。一直以來(lái)重大前沿科學(xué)研究都是以國(guó)家牽頭，等到時(shí)機(jī)成熟了再轉(zhuǎn)為民用。這樣無(wú)形中浪費(fèi)了很多社會(huì)中的人才，比如android智能機(jī)的問(wèn)世，當(dāng)開(kāi)發(fā)商源代碼公布后android智能機(jī)獲得了飛速的發(fā)展。這是社會(huì)資源集體作用的結(jié)果，人工智能能否通過(guò)這種方式獲得飛速的發(fā)展呢，文中給出了問(wèn)題的答案。

1 人工智能的現(xiàn)狀

1.1 人工智能的發(fā)展過(guò)程 人工智能是由“人工”與“智能”組成?！叭斯ぁ笔秩菀桌斫?，也就是我們常說(shuō)的人類開(kāi)發(fā)研究出來(lái)的事物。“智能”則是十分復(fù)雜的一個(gè)詞匯，是指如由意識(shí)（Consciousness）、自我（Self）、思維（Mind）（包括無(wú)意識(shí)的思維（Unconscious_mind））等等組成的有機(jī)集合。通常我們所說(shuō)的人工智能是指人本身的智能?？傮w來(lái)說(shuō)人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。關(guān)于人工智能的傳說(shuō)一直可以追述到埃及，直到電子計(jì)算機(jī)的問(wèn)世才使人們真正具備了發(fā)展人工智能的基本技術(shù)，而直到1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)之后“人工智能”才逐漸地被大家所熟知接受。人工智能作為一門(mén)自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)交叉的邊沿學(xué)科，涉及哲學(xué)和數(shù)學(xué)，認(rèn)知科學(xué)，心理學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，控制論，不定性論，信息論，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)，仿生學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀等眾多前沿學(xué)科。二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一[1]。

人工智能在其過(guò)去的50多年時(shí)間里，有了長(zhǎng)足的發(fā)展，但并不是十分順利。目前人們大致將人工智能的發(fā)展劃分成了五個(gè)階段：

第一階段：萌芽期（1956年之前）

自古以來(lái)，人類一直在尋找能夠提高工作效率、減輕工作強(qiáng)度的工具。只是受限于當(dāng)時(shí)的科學(xué)技術(shù)水平，人們只能制作一些簡(jiǎn)單的物品來(lái)滿足自身的需求。而人類的歷史上卻因此留下了很多膾炙人口的傳說(shuō)。傳說(shuō)可以追溯到古埃及時(shí)期，人們制造出了可以自己轉(zhuǎn)動(dòng)的大門(mén)，自動(dòng)涌出的圣泉。我國(guó)最早的記載是在公元前900多年，出現(xiàn)了能歌能舞的機(jī)器人。這一時(shí)期出現(xiàn)了各種大家：法國(guó)十七世紀(jì)的物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家B.Pascal、德國(guó)十八世紀(jì)數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz以及二十世紀(jì)的圖靈、馮·諾伊曼等。他們?yōu)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展做出了十分重要的貢獻(xiàn)。

第二階段：第一次期（1956年-1966年）

1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的年輕科學(xué)家在Dartmouth學(xué)會(huì)上引發(fā)一場(chǎng)歷史性事件——人工智能學(xué)科的誕生。Dartmouth會(huì)議結(jié)束后，人工智能進(jìn)入了一個(gè)全新的時(shí)代。會(huì)議上誕生了幾個(gè)著名的項(xiàng)目組：Carnegie-RAND協(xié)作組、IBM公司工程課題研究組和MIT研究組。在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理證明工作中首先取得突破，開(kāi)啟了以計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬人類思維的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言LISP。此時(shí)出現(xiàn)的大量專家系統(tǒng)直到現(xiàn)在仍然被人使用，人工智能學(xué)科在這樣的氛圍下正在茁壯的成長(zhǎng)。

第三階段：低谷發(fā)展期（1967年-八十年代初期）

1967年之后，人工智能在進(jìn)行進(jìn)一步的研究發(fā)展的時(shí)候遇到了很大的阻礙。這一時(shí)期沒(méi)有比上一時(shí)期更重要的理論誕生，人們被之前取得的成果沖昏了頭腦，低估了人工智能學(xué)科的發(fā)展難度。一時(shí)之間人工智能受到了各種責(zé)難，人工智能的發(fā)展進(jìn)入到了瓶頸期。盡管如此，眾多的人工智能科學(xué)家并沒(méi)有灰心，在為下一個(gè)時(shí)期的到來(lái)積極的準(zhǔn)備著。

第四階段：第二次期（八十年代中期-九十年代初期）

隨著其他學(xué)科的發(fā)展，第五代計(jì)算機(jī)的研制成功，人工智能獲得了進(jìn)一步的發(fā)展。人工智能開(kāi)始進(jìn)入市場(chǎng)，人工智能在市場(chǎng)中的優(yōu)秀表現(xiàn)使得人們意識(shí)到了人工智能的廣闊前景。由此人工智能進(jìn)入到了第二次期，并且進(jìn)入發(fā)展的黃金期。

第五階段：平穩(wěn)發(fā)展期（九十年代之后）

國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展使得人工智能的開(kāi)發(fā)研究由之前的個(gè)體人工智能轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能，之前出現(xiàn)的問(wèn)題在這一時(shí)期得到了極大的解決。Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用再度出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已經(jīng)滲入到了我們生活的方方面面。

1.2 人工智能的主要學(xué)派 人工智能發(fā)展的50多年時(shí)間里，經(jīng)歷了符號(hào)主義學(xué)派、行為主義學(xué)派和聯(lián)結(jié)主義學(xué)派，三大學(xué)派各有特點(diǎn)，各自從不同的角度研究人工智能，為人工智能的發(fā)展做出了卓越的貢獻(xiàn)，在人工智能的發(fā)展史上留下了濃重的一筆。

1.2.1 符號(hào)主義學(xué)派 符號(hào)主義學(xué)派，又稱為邏輯主義、計(jì)算機(jī)學(xué)派或心理學(xué)派。符號(hào)主義學(xué)派理論基礎(chǔ)是物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理，他們認(rèn)為人類的認(rèn)知基元是符號(hào)，認(rèn)知的過(guò)程是對(duì)符號(hào)的計(jì)算與推理的過(guò)程。人與計(jì)算機(jī)均可以看做物理符號(hào)系統(tǒng)，因此人們可以使用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的行為。符號(hào)主義學(xué)派認(rèn)為人的認(rèn)知基元可以通過(guò)計(jì)算機(jī)上的數(shù)學(xué)邏輯方法表示，然后通過(guò)計(jì)算機(jī)自身的邏輯運(yùn)算方法模擬人類所具備的認(rèn)知系統(tǒng)的機(jī)能和功能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人工智能[2]。

符號(hào)主義學(xué)派無(wú)視了認(rèn)知基元的本質(zhì)，對(duì)于所有的認(rèn)知基元均使用數(shù)學(xué)邏輯方法表示。符號(hào)主義學(xué)派重點(diǎn)研究認(rèn)知基元的邏輯表示以及計(jì)算機(jī)的推理技術(shù)，早期的眾多人工智能的研究都是在這一思想的推動(dòng)下進(jìn)行的。符號(hào)主義學(xué)派在歸結(jié)推理、翻譯、數(shù)學(xué)問(wèn)題證明以及專家系統(tǒng)和知識(shí)工程做出了十分巨大的貢獻(xiàn)，為后期的人工智能研究打下了基礎(chǔ)。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)更是將人工智能的研究推上了一個(gè)頂峰，其在礦業(yè)探究、醫(yī)療診查、教育推廣、工業(yè)設(shè)計(jì)的應(yīng)用帶來(lái)了巨大的社會(huì)效益。

1.2.2 行為主義學(xué)派 行為主義又被稱作進(jìn)化主義或控制論學(xué)派。行為主義學(xué)派認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)，不需要像符號(hào)主義學(xué)派的邏輯知識(shí)以及推理。行為主義學(xué)派認(rèn)為人的本質(zhì)能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，智能行為是人與現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的交互作用體現(xiàn)出來(lái)的。人工智能應(yīng)像人類智能一樣通過(guò)逐步進(jìn)化而實(shí)現(xiàn)，而與知識(shí)的表示和知識(shí)的推理無(wú)關(guān)[3]。行為主義學(xué)派的與傳統(tǒng)人工智能截然不同的觀點(diǎn)吸引了眾多的科學(xué)家，雖然到現(xiàn)在還沒(méi)有獨(dú)立完善的知識(shí)理論系統(tǒng)，但其在人工智能領(lǐng)域的獨(dú)樹(shù)一幟還是奠定了其霸主地位。該學(xué)派重點(diǎn)研究人類的控制行為，目前已有的機(jī)器昆蟲(chóng)已經(jīng)證明了行為主義學(xué)派的理論正確性。雖然大部分人認(rèn)為機(jī)器昆蟲(chóng)不能導(dǎo)致高級(jí)行為，但是行為主義學(xué)派的崛起標(biāo)志著控制論在人工智能領(lǐng)域有著獨(dú)樹(shù)一幟的作用。

1.2.3 聯(lián)結(jié)主義學(xué)派 聯(lián)結(jié)主義學(xué)派是近年來(lái)最熱門(mén)的一個(gè)學(xué)派，又被成為仿生學(xué)派或心理學(xué)派，建立于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)基礎(chǔ)之上模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)和工作模式。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派主要研究能夠進(jìn)行非程序的，可適應(yīng)環(huán)境變化的，類似人類大腦風(fēng)格的信息處理方法的本質(zhì)和能力，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制和學(xué)習(xí)算法的人工智能學(xué)派。持這種觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為，認(rèn)知的基本元素不是符號(hào)是神經(jīng)細(xì)胞（神經(jīng)元），認(rèn)知過(guò)程是大量神經(jīng)元的聯(lián)接，而大腦是一切智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機(jī)制出發(fā)進(jìn)行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)以及它進(jìn)行信息處理的過(guò)程和機(jī)理，就有望揭示人類智能的奧秘，從而真正實(shí)現(xiàn)人類智能在機(jī)器上的模擬。[4]

聯(lián)結(jié)主義學(xué)派通過(guò)模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類的認(rèn)知行為，由此進(jìn)行人工智能的學(xué)習(xí)記憶、模式識(shí)別。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派構(gòu)建了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，方便在不同的情景模式下選擇相應(yīng)的模型，進(jìn)而快速的得出答案。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派采用分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理，這樣使得人工智能在處理問(wèn)題的時(shí)候的速度有了明顯的提升，由此聯(lián)結(jié)主義學(xué)派在人工智能領(lǐng)域中受到大家的一致熱捧。

三大學(xué)派在人工智能的發(fā)展史上有著舉足輕重的作用，每一個(gè)學(xué)派的興起都代表人工智能的一個(gè)新高峰。三大學(xué)派各有優(yōu)缺點(diǎn)，在人工智能領(lǐng)域三者相輔相成，人工智能學(xué)科在三大學(xué)派的帶領(lǐng)下正在茁壯成長(zhǎng)。

2 對(duì)人工智能主要理論學(xué)派的評(píng)述

在過(guò)去的50多年時(shí)間中，人工智能獲得了巨大的發(fā)展，基本實(shí)現(xiàn)了從無(wú)到有的過(guò)程，構(gòu)建了基本完善的理論知識(shí)體系，構(gòu)建了各種模型，形成各種技術(shù)方法，但是人工智能的發(fā)展依然任重道遠(yuǎn)，前景依然不容樂(lè)觀。三大主義學(xué)派有著自身獨(dú)到的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也有著各自的缺點(diǎn)，符號(hào)主義學(xué)派將人的認(rèn)知基元符號(hào)用數(shù)學(xué)邏輯表示，通過(guò)計(jì)算機(jī)邏輯處理系統(tǒng)分析得出結(jié)果，但是在面對(duì)沒(méi)有明確結(jié)果的非確定問(wèn)題時(shí)經(jīng)常不能得出令人滿意的答案，它對(duì)信息要求十分精確完整，現(xiàn)實(shí)生活中的很多問(wèn)題都不能滿足條件，因此符號(hào)主義學(xué)派的發(fā)展受到了一定的限制。行為主義學(xué)派認(rèn)為智能取決于感知與行動(dòng)，但是缺乏足夠的理論知識(shí)支撐學(xué)派觀點(diǎn)，而且缺乏足夠的成果表明理論的正確性。學(xué)派認(rèn)為人工智能與知識(shí)的表達(dá)和知識(shí)推理無(wú)關(guān)，與人類認(rèn)知的發(fā)展是不相符的。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派采用仿生學(xué)的方法，模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)類似人腦的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制模仿人類智能。這一觀點(diǎn)十分有吸引力，在提出之后馬上就有大量的支持者，但是人腦神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們的預(yù)知，現(xiàn)階段人們對(duì)人腦的構(gòu)造以及運(yùn)行機(jī)制還沒(méi)有深入的理解，在此基礎(chǔ)上想模擬出人腦的神經(jīng)系統(tǒng)顯然是有些不不切實(shí)際。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派的發(fā)展更多的受制于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制的研究，因此其發(fā)展相對(duì)緩慢。綜上，三大學(xué)派固然有著自身的優(yōu)勢(shì)，各自的成果，但是其同樣有著明顯的局限性，人工智能要想進(jìn)一步發(fā)展必須要對(duì)現(xiàn)有的發(fā)展方式進(jìn)行創(chuàng)新。

另一方面，人工智能在經(jīng)歷了兩次期后再次回落到了平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期，社會(huì)公眾對(duì)人工智能的熱度有了明顯的降溫。人工智能的研究再次變成了國(guó)家以及一些超級(jí)公司的工作，擁有的資源有了大幅度的縮水，研究的進(jìn)度也受到干擾。在此狀態(tài)下沒(méi)有重大的技術(shù)創(chuàng)新，人工智能恐怕很難再有重大的突破。

3 對(duì)人工智能發(fā)展的評(píng)述

3.1 對(duì)人工智能涵義的認(rèn)識(shí) 同樣的詞匯在不同時(shí)期的有著不同的解釋，人工智能也不例外，大家都認(rèn)可的人工智能是指在人類制造的機(jī)器工具上實(shí)現(xiàn)人類智能，即實(shí)現(xiàn)人類的認(rèn)知能力、行為能力以及解決問(wèn)題的能力。人類智能有著一個(gè)明確的特點(diǎn)，在面對(duì)未知問(wèn)題時(shí)，人類智能能夠得出自身想要的答案，也就是消除答案的不確定性。符號(hào)主義學(xué)派的邏輯解決方式、行為主義學(xué)派模擬人的行為能力、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三大主義學(xué)派各自以自身的方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)問(wèn)題消除或減弱不確定性?？梢?jiàn)減弱甚至消除問(wèn)題的不確定性也將是人工智能的一個(gè)研究方向。

3.2 人工智能研究模式的發(fā)展 目前人工智能領(lǐng)域中，符號(hào)主義學(xué)派通過(guò)數(shù)學(xué)邏輯表示人類的認(rèn)知基元，對(duì)數(shù)學(xué)邏輯經(jīng)過(guò)解讀分析，得到答案，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能。該學(xué)派重點(diǎn)運(yùn)用還原思想，將人類的認(rèn)知基元全部使用數(shù)學(xué)邏輯表示。行為主義學(xué)派認(rèn)為人工智能取決于感知和行動(dòng)，不需要學(xué)習(xí)知識(shí)與知識(shí)推理，是一步步，由低級(jí)到高級(jí)慢慢進(jìn)化的。聯(lián)結(jié)主義學(xué)派是通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式模仿人類智能，理論上講該方法是最符合人類智能的運(yùn)行方式的。而在一系統(tǒng)中，最重要的是系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，如何將接受到的信息轉(zhuǎn)化為我們的知識(shí)并通過(guò)表述、行為展示出來(lái)，在了解了人類智能的運(yùn)行機(jī)制之后，人工智能將會(huì)更加符合人們的需求。

3.3 人工智能研究方法的發(fā)展 人工智能的目的是消除答案的不確定性，然后做出相應(yīng)的反應(yīng)。在消除答案不確定性的時(shí)候便有了各種方法，其中有一種便是突出解決問(wèn)題的目標(biāo)，在有明確目標(biāo)的前提下會(huì)削弱干擾問(wèn)題解決的條件，提高人工智能解決問(wèn)題的效率。明確問(wèn)題的目標(biāo)便需要引入目標(biāo)函數(shù)，在動(dòng)態(tài)目標(biāo)函數(shù)的引導(dǎo)下會(huì)減弱答案的不確定性。而在已有的人工智能基礎(chǔ)上設(shè)立人工智能模型，通過(guò)人工智能自身的計(jì)算結(jié)果結(jié)合目前的研究成果去優(yōu)化目前的人工智能系統(tǒng)，則會(huì)提升人工智能的發(fā)展速度。

3.4 人工智能時(shí)期的發(fā)展 人工智能自發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了五個(gè)時(shí)期，在兩次期中人工智能均獲得了迅速的發(fā)展。然而現(xiàn)在人工智能的發(fā)展步入到了緩慢發(fā)展時(shí)期，如何將人工智能的發(fā)展緩慢時(shí)期加速度過(guò)同樣是十分嚴(yán)肅的問(wèn)題，傳統(tǒng)說(shuō)來(lái)需要重大的科學(xué)進(jìn)步。我們往往認(rèn)為人工智能屬于頂端科技只能由國(guó)家和超級(jí)公司研究，卻忽略了社會(huì)所擁有的重大的力量。小小的android智能手機(jī)在問(wèn)世的短短時(shí)間內(nèi)變改變了之前的市場(chǎng)格局，其中固然有著android智能手機(jī)的特點(diǎn)，但是我想他的市場(chǎng)策略同樣給與了莫大的助力。人工智能應(yīng)該向android一樣，適當(dāng)?shù)拈_(kāi)放出來(lái)一部分根基，放開(kāi)其研究門(mén)檻，甚至鼓勵(lì)民間研究。量變引發(fā)質(zhì)變，當(dāng)有足夠?qū)＜以谘芯咳斯ぶ悄軙r(shí)，人工智能的研究會(huì)加快的。而且民間的研究成果也會(huì)作為經(jīng)驗(yàn)反作用于人工智能的進(jìn)一步研究，實(shí)現(xiàn)科學(xué)與社會(huì)的雙贏。

4 結(jié)論

人工智能是人們長(zhǎng)久以來(lái)的夢(mèng)想，同時(shí)也是一門(mén)很有挑戰(zhàn)性的學(xué)科。像所有的學(xué)科一樣，人工智能會(huì)經(jīng)歷各種各樣的挫折，但是，只要我們有信心、有毅力，我們相信人工智能終將會(huì)成為現(xiàn)實(shí)，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來(lái)極大的改變。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱祝武.人工智能發(fā)展綜述[J].中國(guó)西部科技，2011，10（17）：8-10.

[2]陳慶霞.人工智能研究綱領(lǐng)的發(fā)展歷程和前景[J].科技信息，2008，20（33）：49，234.

人工智能的發(fā)展速度范文第5篇

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子；人工智能；安全生產(chǎn)；融合分析

1 機(jī)械電子工程特點(diǎn)

機(jī)械電子工程從產(chǎn)生到現(xiàn)在總共經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展階段：第一階段-手工加工時(shí)期，在這個(gè)階段產(chǎn)品生產(chǎn)主要依靠人力，產(chǎn)品生產(chǎn)效率直接由人力資源決定。這種情況下人們不斷通過(guò)提高技術(shù)水平促進(jìn)生產(chǎn)力提高，實(shí)現(xiàn)機(jī)械工程的發(fā)展；第二階段-流水線生產(chǎn)時(shí)期，主要標(biāo)志是產(chǎn)品生產(chǎn)開(kāi)始使用流水線模式，大幅度提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)，但流水線生產(chǎn)模式要求零部件具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，不能滿足個(gè)性化需求；第三階段-集約化生產(chǎn)時(shí)期，這個(gè)階段也是現(xiàn)在加工制造業(yè)正采用的發(fā)展模式，該模式下縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，滿足個(gè)性化需求，提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

機(jī)械電子工程各學(xué)科存在物理上的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)還存在信息與功能的協(xié)整性。傳統(tǒng)機(jī)械電子工程與智能化機(jī)械電子工程相比，后者具有明顯優(yōu)勢(shì)：首先設(shè)計(jì)的差異性，傳統(tǒng)機(jī)械電子工程注重機(jī)械結(jié)構(gòu)與力學(xué)設(shè)計(jì)，而智能化機(jī)械電子工程則將核心調(diào)整為機(jī)械與電子，設(shè)計(jì)過(guò)程中充分融合其他學(xué)科理論強(qiáng)調(diào)智能應(yīng)用，利用機(jī)電技術(shù)模塊化與集成化的特點(diǎn)，提高性能加大應(yīng)用范圍，近年在安全生產(chǎn)及管理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

2 人工智能特點(diǎn)分析

人工智能技術(shù)依托計(jì)算機(jī)技術(shù)誕生的綜合性學(xué)科，該學(xué)科中涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息化及人文科學(xué)等。人工智能也是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)分支，試圖通過(guò)研究智能的本質(zhì)，據(jù)此生產(chǎn)出能夠模擬人類大腦、肢體等活動(dòng)方式的智能機(jī)器，具體包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別和專家系統(tǒng)等內(nèi)容。有人曾設(shè)想，在未來(lái)，人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將有可能超越人體智能。這個(gè)并不是異想天開(kāi)，在2016年3月15日，由谷歌公司研發(fā)的機(jī)器人阿爾法狗在圍棋比賽中戰(zhàn)勝韓國(guó)圍棋高手李世石，就充分說(shuō)明了人工智能的強(qiáng)大性?，F(xiàn)在人們愈發(fā)重視人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的人工智能將在生活與工作中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

與機(jī)械電子工程類似，人工智能也經(jīng)歷過(guò)三個(gè)發(fā)展階段：初級(jí)階段，該階段還沒(méi)有廣泛使用計(jì)算機(jī)，社會(huì)也沒(méi)有接納機(jī)械化大生產(chǎn)模式。這個(gè)階段主要還是手工生產(chǎn)，只是偶爾使用機(jī)械化手段。部分大型工業(yè)企業(yè)開(kāi)始探索人工智能，但受到總體科技水平的限制，成果有限；第二階段，機(jī)械化大生產(chǎn)廣泛普及，計(jì)算機(jī)科學(xué)開(kāi)始發(fā)展。生產(chǎn)需求與生活需求不斷增加，這個(gè)階段開(kāi)始使用人工智能，但受到經(jīng)濟(jì)因素影響，人工智能僅在一些大型工廠中使用；第三階段，這個(gè)階段中人工智能得到普及，發(fā)展速度不斷加快，開(kāi)始興起物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)。這正是我們所處的階段，人工智能的應(yīng)用將工作和生活變得簡(jiǎn)單與便利，促進(jìn)人類社會(huì)快速發(fā)展。

3 整合機(jī)械電子工程與人工智能的措施

3.1 兩者相關(guān)性分析

隨著科技進(jìn)步與社會(huì)發(fā)展，電子化信息迅速發(fā)展，機(jī)械電子工程作為基礎(chǔ)性學(xué)科在生活中得到廣泛應(yīng)用。但機(jī)械電子工程也有不足的地方，比如系統(tǒng)復(fù)雜不穩(wěn)定、功能多變等，這些問(wèn)題的根本還是電子信息系統(tǒng)不夠完善。人工智能本身具有的信息快速傳遞與及時(shí)處理信息等特點(diǎn)可以有效彌補(bǔ)這一情況。機(jī)械電子工程輸入與輸出過(guò)程中，電子信息系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)很多困難與阻力，如果輸入信息過(guò)于復(fù)雜，電子信息系統(tǒng)極有可能出現(xiàn)失誤，這時(shí)就需要人工操作進(jìn)行解決。如果可以將兩者融合起來(lái)，就可以解決機(jī)械電子工程中存在的不足與缺陷。

3.2 分析具體應(yīng)用

3.2.1 機(jī)械電子技術(shù)中的模糊推理系統(tǒng)要點(diǎn)。模糊推理系統(tǒng)作為一個(gè)相對(duì)完整的系統(tǒng)，本身具有極強(qiáng)的信息處理能力，加上其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，因此有著較強(qiáng)的實(shí)用性。目前社會(huì)上已經(jīng)在廣泛使用模糊推理系統(tǒng)，主要應(yīng)用在自動(dòng)化控制及數(shù)據(jù)處理。當(dāng)機(jī)械電子系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，該系統(tǒng)會(huì)模擬人腦分析語(yǔ)言并下達(dá)處理指令，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中產(chǎn)生一組與處理指令相對(duì)性的函數(shù)。模糊推理系統(tǒng)主要運(yùn)用的方式是域到域，實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)備信息規(guī)則的目的。但實(shí)際運(yùn)行中也存在一些問(wèn)題，比如：計(jì)算量不能滿足實(shí)際需求、連接方式不夠固定等，造成該系統(tǒng)在輸入與輸出環(huán)節(jié)存在誤差，這正是人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，目前的趨勢(shì)是融合人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)到機(jī)電模糊推理系統(tǒng)中取長(zhǎng)補(bǔ)短，綜合應(yīng)用。

3.2.2 人工智能技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)要點(diǎn)。人工智能主要研究如何通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人的行為與思維過(guò)程。計(jì)算機(jī)使用人工智能可以大幅度提高應(yīng)用層次，擴(kuò)大應(yīng)用范圍。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種通過(guò)神經(jīng)元成立的模式，將其分布在網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)。人工神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、功能不足，但也有顯著優(yōu)勢(shì)：神經(jīng)元構(gòu)成模式可以最大程度地發(fā)揮神經(jīng)系統(tǒng)的功能與效用，完成高難度的行為模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析數(shù)字信號(hào)是主要通過(guò)模擬結(jié)果進(jìn)行，根據(jù)分析出的結(jié)果設(shè)定相應(yīng)參數(shù)值，最后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出關(guān)聯(lián)函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所運(yùn)用的方式較為簡(jiǎn)單，在信息輸入過(guò)程中，所有的神經(jīng)元之間有著固定的聯(lián)系，且計(jì)算量會(huì)很大，不管是在信息輸出還是信息輸入方面，都具有非常高的精準(zhǔn)度。該領(lǐng)域的技術(shù)完美的補(bǔ)充了機(jī)械電子模糊推理系統(tǒng)計(jì)算能力及信息輸入輸出的不足，兩項(xiàng)技術(shù)的融合應(yīng)用前景非常看好。

4 智能信息化機(jī)械電子的發(fā)展應(yīng)用趨勢(shì)

在我國(guó)的生產(chǎn)和安全監(jiān)管中，機(jī)械電子工程的應(yīng)用也呈現(xiàn)出智能化的發(fā)展趨勢(shì)，主要體現(xiàn)在研發(fā)效率高、機(jī)械化程度高的技術(shù)，特別是在煤礦、非煤礦山等安全生產(chǎn)、監(jiān)管領(lǐng)域，智能化的機(jī)電技術(shù)可以提高安全性、增加效率，有效防止人員誤操作導(dǎo)致的生產(chǎn)安全事故，例如：瓦斯自動(dòng)斷電系統(tǒng)，絞車(chē)自動(dòng)防跑車(chē)系統(tǒng)，煤礦智能監(jiān)控平臺(tái)都已經(jīng)普遍運(yùn)用到了生產(chǎn)中，另外目前事故比例最大的交通運(yùn)輸行業(yè)也在普及智能機(jī)電技術(shù)，全國(guó)均已建立了客運(yùn)信息監(jiān)控平臺(tái)，未來(lái)的趨勢(shì)是強(qiáng)化平臺(tái)功能性、智能化，更好地避免交通事故的發(fā)生。在機(jī)加工領(lǐng)域紅外遙感結(jié)合的智能機(jī)電技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于生產(chǎn)，防止人員過(guò)界事故。以往發(fā)生的生產(chǎn)安全事故有過(guò)慘痛的教訓(xùn)，如果使用智能機(jī)電技術(shù)進(jìn)行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特別重大爆炸事故，這是一起粉塵濃度過(guò)大引起的爆炸，如果當(dāng)時(shí)安裝有粉塵濃度傳感器及自動(dòng)報(bào)警停線系統(tǒng)，那么這起事故完全可以避免，目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于煤礦行業(yè)的瓦斯監(jiān)控中。機(jī)械化智能化水平不斷提高是當(dāng)前科技發(fā)展的大勢(shì)所趨，特別是在安全生產(chǎn)及監(jiān)管中更應(yīng)該努力研究并推廣。

5 結(jié)束語(yǔ)

總而言之，智能信息化電子工程具有顯著優(yōu)勢(shì)，其本身也將成為工業(yè)制造發(fā)展的必然趨勢(shì)。文章中作者以機(jī)械電子工程及人工智能的概念、特點(diǎn)入手，詳細(xì)分析兩者之間的相關(guān)性，探討兩者融合發(fā)展的可行性，最后給出整合機(jī)械電子工程與人工智能運(yùn)用于生產(chǎn)及監(jiān)管的思路。希望通過(guò)文章論述，可以為從業(yè)者提供一定的借鑒，共同努力促進(jìn)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)