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人工智能時(shí)代概述范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能；前景；趨勢

人工智能技術(shù)可以說是計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息論、心理學(xué)以及語言學(xué)等諸多學(xué)科彼此聯(lián)系與交叉之后形成的一門全新的學(xué)科。近年來，隨著全球范圍內(nèi)計(jì)算機(jī)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，計(jì)算機(jī)的形象也出現(xiàn)了新的變化。主要表現(xiàn)在人機(jī)交互的場景變得愈來愈普遍，計(jì)算機(jī)被人們賦予了更加多的智能性因素。因?yàn)槿藗儗⒆钚掠?jì)算機(jī)技術(shù)運(yùn)用到了諸多學(xué)科，對這部分學(xué)科的認(rèn)知也進(jìn)入到了全新的發(fā)展期，從而推動(dòng)了諸多新研究成果的持續(xù)出現(xiàn)。比如，圍棋人機(jī)大戰(zhàn)之中人工智能“阿爾法狗”的輕松取勝、人類大腦奧秘的發(fā)現(xiàn)、單一器官克隆的實(shí)現(xiàn)等。鑒于計(jì)算機(jī)這一人類誕生以來所發(fā)明的最為重要工具的持續(xù)發(fā)展，大量新知識、新理論持續(xù)涌現(xiàn)，促使人類一定要對其開展全面分析與研究。因?yàn)榻┠陙砩飳W(xué)、神經(jīng)生理學(xué)等各種新研究成果的產(chǎn)生，讓人工智能和人類智能的相互關(guān)系引發(fā)了人們越來越多的探討。

一、人工智能概述

人工智能（簡稱AI），又被稱為機(jī)器智能，是在上個(gè)世紀(jì)五十年代的Dartmouth學(xué)會(huì)當(dāng)中被首次提出的，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一。當(dāng)前能用以研究人工智能的重要物質(zhì)手段和能實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的主要設(shè)備即為計(jì)算機(jī)。人工智能是通過研究讓計(jì)算機(jī)全面模擬人類思維的過程以及學(xué)習(xí)、推理和思考等功能的學(xué)科，包含了計(jì)算機(jī)智能的產(chǎn)生原理、形成與人腦智能近似的電腦等，從而讓計(jì)算機(jī)能夠真正實(shí)現(xiàn)更加高層次、更加高水平的實(shí)踐運(yùn)用。人工智能的本質(zhì)其實(shí)是對人類思維中信息過程的一種模擬。對人類思維所進(jìn)行的模擬主要可通過兩條道路來開展，其一為實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)上的模擬，也就是模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)，從而制造出類似于人腦的一種智能化機(jī)器。這一設(shè)想在實(shí)踐中被證明為無法實(shí)現(xiàn)，這是由于人類對自身大腦和思維的過程還未能形成清晰而又明確的認(rèn)知；其二是實(shí)現(xiàn)功能上的模擬，也就是放棄對人類腦部結(jié)構(gòu)的仿真性模擬，轉(zhuǎn)而從功能角度對人類大腦的思考過程加以模擬。如今人工智能所進(jìn)行的努力就是對人腦功能的一種模擬。

二、人工智能發(fā)展?fàn)顩r分析

（一）全球人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在美國、歐洲以及日本等發(fā)達(dá)國家得到了迅速發(fā)展。在人工智能技術(shù)研究中非常突出的美國IBM 公司已為加利福尼亞州的勞倫斯？利弗摩爾實(shí)驗(yàn)室研制出了具有人腦智力能力的ASCII White電腦和藍(lán)色牛仔電腦。據(jù)披露，后者的智力水平大體上和人腦等同。美國麻省理工學(xué)院的人工智能實(shí)驗(yàn)室則在實(shí)施一個(gè)代號是cog的新型項(xiàng)目。該項(xiàng)目希望能夠給予人工智能以類似于人類的行為。這一項(xiàng)目的項(xiàng)目之一就是讓人工智能的研究成果來捕捉人類眼睛的移動(dòng)狀況以及面部的表情，而另外一個(gè)項(xiàng)目則是讓人工智能機(jī)器人抓住從其眼前所經(jīng)過的物體。此外，還有一個(gè)研究項(xiàng)目是讓機(jī)器人能夠?qū)W會(huì)傾聽音樂節(jié)奏，并且把其所聽到的音樂旋律通過樂器加以演奏。因?yàn)槿斯ぶ悄芫邆淞朔浅V闊的開發(fā)前景，其龐大的發(fā)展市場始終為全球各國以及各大企業(yè)所一致看好。除美國IBM公司繼續(xù)在人工智能技術(shù)上投入大量資金來確保其在這一領(lǐng)域具有全球領(lǐng)先的地位之外，別的跨國巨頭也在人工智能領(lǐng)域之中投入了相當(dāng)多的資金。比如，世界首富美國微軟公司前總裁比爾？蓋茨就曾經(jīng)在美國召開的人工智能國際會(huì)議之中作了人工智能方面的專題演講。其所演講的主要內(nèi)容是稱微軟公司正在致力于推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)技術(shù)和實(shí)用技術(shù)之研究，其主要研究領(lǐng)域涵蓋了自我決定、知識和信息檢索、數(shù)據(jù)搜集、自然語言以及語音筆跡識別等各項(xiàng)內(nèi)容。

（二）我國人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

可以說，相當(dāng)長一個(gè)時(shí)期以來，我國人工智能研究界的主要探究方向都是把研發(fā)具備了人類各種行為特點(diǎn)的高度類人性的機(jī)器人作為始終堅(jiān)持的奮斗目標(biāo)。在我國機(jī)械制造與自動(dòng)控制專家學(xué)者們的努力下，在國家863計(jì)劃以及國家自然科學(xué)基金的大力支持之下，我國的兩足步行機(jī)器人研究與類人性機(jī)器人研究均取得了相當(dāng)大的進(jìn)展。早在上個(gè)世紀(jì)九十年代初，我國就成功地研制出了國內(nèi)首臺兩足步行機(jī)器人，其后又通過長達(dá)十年時(shí)間的刻苦攻關(guān)，在本世紀(jì)初，終于成功地研發(fā)出了國內(nèi)首臺類人性機(jī)器人。這種機(jī)器人擁有和人一般大小的身軀、四肢以及眼睛等，而且還具備了相當(dāng)強(qiáng)的語言對話能力。其行走之頻率也從以往的每六秒鐘走一步發(fā)展到了每秒鐘能夠走兩步，從以往只能靜態(tài)地站立到如今能夠快速而又自如地進(jìn)行動(dòng)態(tài)行走，從以往只能夠在已知環(huán)境下步行到如今可以在不確定的環(huán)境中探索前行，而且還取得了人工智能機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生理視覺、雙手協(xié)調(diào)以及手指控制等系統(tǒng)開發(fā)的多項(xiàng)人工智能領(lǐng)域重大科研成果。

三、人工智能的未來發(fā)展趨勢

技術(shù)的不斷發(fā)展往往會(huì)超出人類最初的想象，要想能夠精確入微地得出人工智能的今后具體發(fā)展趨勢是不可能做到的任務(wù)。然而，從當(dāng)前人工智能研究界所實(shí)施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能會(huì)朝著智能模糊處理化、人工智能并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化與機(jī)器情感化等方向加以發(fā)展，人工智能具有非常大的發(fā)展空間與發(fā)展?jié)摿?。?shí)事求是地說，將人工智能作為整體加以研究尚處于起步階段，離人類所設(shè)定的目標(biāo)尚有相當(dāng)遙遠(yuǎn)的距離，人工智能在以下方面可能還會(huì)有新的更大的發(fā)展與突破。一是自動(dòng)推理取得新的發(fā)展。自動(dòng)推理是人工智能研究領(lǐng)域之中最為經(jīng)典的研究分支之一。其主要理論是人工智能別的分支所具有的十分重要的共同基礎(chǔ)。長時(shí)間以來，自動(dòng)推理均屬于人工智能研究領(lǐng)域最為熱門的研究項(xiàng)目，其中對機(jī)器人知識系統(tǒng)動(dòng)態(tài)化演化的特點(diǎn)和可行性的推理所進(jìn)行的研究，筆者覺得將會(huì)是全新的研究熱點(diǎn)，而且非常有可能在今后獲得新的成績，而且還會(huì)是相當(dāng)巨大的突破。二是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)研究能夠獲得長足的進(jìn)展。如今，諸多新型學(xué)習(xí)方法不斷出現(xiàn)，而且相繼獲得了研究的進(jìn)展，比如，增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，筆者也發(fā)現(xiàn)，如今研究中所得出的學(xué)習(xí)方法處理還存在不足之處，也就是具有更大的發(fā)展空間，尤其是在人工智能在線學(xué)習(xí)上顯得有效性不夠，十分需要找到一種全新的學(xué)習(xí)方法來解決諸多移動(dòng)機(jī)器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的問題。可以說，在線學(xué)習(xí)問題已經(jīng)成為人工智能研究界人士都十分關(guān)心的重要問題，相信隨著時(shí)間的推移和研究的深入，今后將會(huì)在以上這些方面獲得突破性進(jìn)展。三是自然語言處理。這一技術(shù)是人工智能技g運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域之中的一個(gè)典型示范例子。通過人工智能研究領(lǐng)域工作者艱苦卓絕的努力，該領(lǐng)域目前已經(jīng)獲得了諸多讓人矚目的理論和運(yùn)用成果。各類人工智能領(lǐng)域之中的新產(chǎn)品已進(jìn)到了各個(gè)領(lǐng)域之中。比如，智能信息檢索技術(shù)就在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大力影響下，近些年來得到了極其快速的發(fā)展，如今已成為了人工智能領(lǐng)域之中的重要的研究分支之一。因?yàn)樾畔⒌墨@取和純化精化技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前一個(gè)時(shí)期計(jì)算機(jī)研究技術(shù)之中十分需要深入探究的課題之一，所以，把人工智能技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容引入到該領(lǐng)域之中，將會(huì)是人工智能從理論研究轉(zhuǎn)為實(shí)踐運(yùn)用的一個(gè)重要契機(jī)和突破口。從近些年來我國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展實(shí)踐來看，在此方面的探究已經(jīng)取得了一些讓人激動(dòng)的成果。筆者相信通過今后的持續(xù)的研究，一定能夠取得更大的突破，讓人工智能能夠真正做到造福于民。

四、結(jié)束語

總之，人工智能始終處在計(jì)算機(jī)研究技術(shù)的前端，其研究進(jìn)展在相當(dāng)大的程度上會(huì)決定計(jì)算機(jī)技術(shù)今后的發(fā)展趨勢。人工智能只是人類工具的一種延長，無法替代人類的大腦，這一點(diǎn)從其誕生之日起就已確定。雖然人工智能無法對人類的智能造成挑戰(zhàn)，但是隨著人類對于人工智能的研究進(jìn)一步深化，人工智能還會(huì)越來越接近于人類的智能。人工智這一人類智能客體化后之產(chǎn)物，其功效依然會(huì)受到人類智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果進(jìn)入人類的現(xiàn)實(shí)生活之中。今后，人工智能的持續(xù)發(fā)展必然會(huì)對人類的生活與工作等帶來更加巨大的影響。

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人工智能時(shí)代概述范文第2篇

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程；人工智能；信息技術(shù)；互聯(lián)網(wǎng)；信息傳輸 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

機(jī)械工程經(jīng)過長期發(fā)展，逐步融合其他學(xué)科，其價(jià)值不斷增加。綜合比對機(jī)械電子工程和原有的機(jī)械工程可知，人工智能化是其最大的進(jìn)步。在信息技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，人工智能技術(shù)日新月異，并被大范圍應(yīng)用在其他領(lǐng)域中，與此同時(shí)，機(jī)械電子工程也在廣泛應(yīng)用，且人們加大了對這兩者內(nèi)部關(guān)聯(lián)上的研究力度。

1 機(jī)械電子工程概述

1.1 發(fā)展歷程

從整體層面來說，機(jī)械電子工程主要包含以下三個(gè)發(fā)展時(shí)期：

1.1.1 萌芽時(shí)期。手工加工是該時(shí)期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產(chǎn)力整體發(fā)展水平不高。為增強(qiáng)生產(chǎn)能力，慢慢向機(jī)械工業(yè)方面著手。

1.1.2 生產(chǎn)線發(fā)展時(shí)期。流水線是該時(shí)期的主要生產(chǎn)方式，此種方式具有一定的先進(jìn)性，可顯著提高生產(chǎn)力，以批量生產(chǎn)為主，并可節(jié)省較多的人力。在該時(shí)期也存在許多不足，例如某些生產(chǎn)線的要求較高，導(dǎo)致實(shí)際生產(chǎn)滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產(chǎn)業(yè)化發(fā)展時(shí)期。在該時(shí)期，產(chǎn)品與市場需求處于一種平衡狀態(tài)，可借助產(chǎn)業(yè)化發(fā)展有效滿足生產(chǎn)需求，同時(shí)還出現(xiàn)了柔性制造系統(tǒng)，其中機(jī)械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成部分。

1.2 特點(diǎn)

機(jī)械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內(nèi)容，具有綜合性。它建立在原有的機(jī)械工程之上，并借助計(jì)算機(jī)來進(jìn)行優(yōu)化。機(jī)械電子工程隸屬工程科學(xué)，其本質(zhì)為跨學(xué)科專業(yè)，它建立在機(jī)械制造、電子工程等眾多學(xué)科之上。將其與其他學(xué)科對比可知，它在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)應(yīng)全面彰顯科學(xué)性，同時(shí)確保系統(tǒng)配置滿足設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。借助專業(yè)設(shè)計(jì)模板來優(yōu)化機(jī)械電子設(shè)備，充分發(fā)揮模板的正面作用，進(jìn)而確保設(shè)計(jì)的正常開展。從產(chǎn)品層面來說，它的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應(yīng)不斷增強(qiáng)產(chǎn)品性能，確保產(chǎn)品質(zhì)量良好，完善工程建設(shè)結(jié)構(gòu)，既確保產(chǎn)品質(zhì)量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內(nèi)涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項(xiàng)內(nèi)容，例如心理學(xué)、控制理論、計(jì)算機(jī)學(xué)科與哲學(xué)等。美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！彼切率兰o(jì)中最具代表性的學(xué)科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計(jì)算機(jī)，具有廣闊的發(fā)展前景。

2.2 發(fā)展歷程

人工智能擁有漫長的發(fā)展歷程，在剛剛應(yīng)用計(jì)算機(jī)這門技術(shù)的階段，人工智能的應(yīng)用較少，尚不能對社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)和時(shí)代進(jìn)步產(chǎn)生影響。在17世紀(jì)出現(xiàn)了首部計(jì)算器，它可進(jìn)行機(jī)械計(jì)算，并引起了較大的轟動(dòng)。隨后各國科學(xué)家紛紛投入這一項(xiàng)技術(shù)的探究中，不斷優(yōu)化首部計(jì)算機(jī)的性能，最終研發(fā)出了首臺計(jì)算機(jī)。自此之后，人工智能的發(fā)展正式開始。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和普及程度的提高，人工智能出現(xiàn)了根本性的變化，不斷優(yōu)化。而計(jì)算機(jī)技術(shù)的研發(fā)與普及是人工智能發(fā)展的直接動(dòng)力，并對信息數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生深刻影響，其具體發(fā)展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現(xiàn)在1956年。在該時(shí)期，翻譯和驗(yàn)證是人工智能的主要發(fā)展內(nèi)容，并將人工智能博弈作為基本研究任務(wù)。

2.2.2 停滯期。在這一時(shí)期，人工智能也取得了一定的發(fā)展成績，具體體現(xiàn)在語言理解等層面。然而在具體的研究進(jìn)程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時(shí)間內(nèi)，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉(zhuǎn)折期。經(jīng)過很長一段時(shí)間的發(fā)展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯(lián)合會(huì)后，它進(jìn)入了新的發(fā)展時(shí)期，即知識基礎(chǔ)發(fā)展時(shí)期，在這一時(shí)期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進(jìn)了人工智能的發(fā)展，拓展了人工智能的應(yīng)用范圍。

2.2.4 穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發(fā)生了改變，從原有的單個(gè)主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進(jìn)入了穩(wěn)定發(fā)展時(shí)期。經(jīng)過長期發(fā)展和大量應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)普及對人工智能產(chǎn)生了重要影響。具體來說，網(wǎng)絡(luò)的高度普及推動(dòng)了信息社會(huì)，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現(xiàn)了根本性的改變。自人類步入信息時(shí)代以來，人工智能技術(shù)提升了信息處理的有效性，另外，在模型構(gòu)建調(diào)控和故障診斷方面均發(fā)揮著深遠(yuǎn)影響。

3 二者的關(guān)系

在互聯(lián)網(wǎng)日益普及的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了人們的廣泛應(yīng)用，它已經(jīng)成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產(chǎn)活動(dòng)帶來了便捷，而這一發(fā)展離不開人工智能技術(shù)。

3.1 人工智能初步應(yīng)用機(jī)電系統(tǒng)

對于機(jī)械電子系統(tǒng)而言，在其實(shí)際應(yīng)用過程中十分不穩(wěn)定，其中在系統(tǒng)輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關(guān)系的描述環(huán)節(jié)存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構(gòu)建規(guī)則庫；其二，論證數(shù)學(xué)方程；其三，學(xué)習(xí)并組建知識結(jié)構(gòu)。原有的解析數(shù)學(xué)法雖然嚴(yán)謹(jǐn)、準(zhǔn)確，但是僅僅能被應(yīng)用在線性定常等簡單系統(tǒng)中，不適用于相對繁瑣的系統(tǒng)，即便應(yīng)用在繁瑣系統(tǒng)中，因不確定性等多種因素的制約，將會(huì)增加計(jì)算難度，有時(shí)甚至可能無法計(jì)算。在新時(shí)代下，社會(huì)生產(chǎn)以及日常生活對系統(tǒng)提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)更加復(fù)雜，常常需要在同一時(shí)間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點(diǎn)，與原有的解析數(shù)學(xué)手段相比更加先進(jìn)，所以它將逐步取代解析數(shù)學(xué)。

3.2 人工智能在機(jī)電系統(tǒng)的具體改進(jìn)

憑借數(shù)學(xué)方程構(gòu)建模型，同時(shí)經(jīng)由人工智能手段改進(jìn)傳統(tǒng)知識學(xué)習(xí)模式，且解析數(shù)學(xué)方式常常被應(yīng)用在機(jī)械電子工程中?，F(xiàn)代機(jī)械電子工程系統(tǒng)與原有系統(tǒng)相比更加繁瑣，問題處理十分復(fù)雜，在實(shí)際處理過程中，要求配置多種系統(tǒng)，合理劃分信息種類。對于機(jī)械電子工程而言，因人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用存在差異性，所以不能準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且在構(gòu)建系統(tǒng)資料庫時(shí)，應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)、合理的數(shù)學(xué)分析，在這一環(huán)節(jié)若出現(xiàn)問題將會(huì)阻礙網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建工作的開展，不改進(jìn)建設(shè)方式將會(huì)引發(fā)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象，這將在很大程度上制約機(jī)械電子工程系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。為確保機(jī)電工程系統(tǒng)的有序開展，應(yīng)積極改進(jìn)工程方式，有效建設(shè)人工智能信息服務(wù)。另外，人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機(jī)械電子工程時(shí)，一般借助解析數(shù)學(xué)措施實(shí)施功能性優(yōu)化。對于機(jī)械電子工程而言，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的基本應(yīng)用形式，可準(zhǔn)確推理，神經(jīng)系統(tǒng)近似成人腦結(jié)構(gòu)，同時(shí)參照數(shù)字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會(huì)增加語言信號分析的準(zhǔn)確性。然而，在系統(tǒng)完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常借助分布模式來模仿機(jī)械電子工程，這可有效采集、科學(xué)分析信息資源，切實(shí)保障系統(tǒng)內(nèi)部的所有神經(jīng)元均配有固定計(jì)算量，使機(jī)械電子工程順利運(yùn)轉(zhuǎn)，減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)。

3.3 人工智能優(yōu)化機(jī)電系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)是構(gòu)建人工智能系統(tǒng)最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統(tǒng)性和實(shí)用性，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)模仿人腦構(gòu)造，經(jīng)由系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字信號接收操作，分析并檢驗(yàn)數(shù)字信號，獲得參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)負(fù)責(zé)模仿人腦功能，借助系統(tǒng)進(jìn)行語言信號接收操作，分析數(shù)字信號。在人工智能系統(tǒng)中，這兩種方法在其輸入輸出關(guān)系處理中具有一定的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要借助分布式手段進(jìn)行信息存儲(chǔ)操作，在輸入環(huán)節(jié)，位于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的所有神經(jīng)元緊密相連，計(jì)算任務(wù)繁重，然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)則方式進(jìn)行信息存儲(chǔ)操作，在輸入環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)數(shù)量關(guān)系銜接不穩(wěn)定，計(jì)算任務(wù)較輕。在處理輸入輸出準(zhǔn)確度處理環(huán)節(jié)，這兩種方法各不相同，其中前者的準(zhǔn)確度高且光滑，后者的準(zhǔn)確度相對低且呈現(xiàn)階梯狀。雖然上述兩種方式均可調(diào)控結(jié)構(gòu)繁瑣的機(jī)械電子系統(tǒng)，但是其繁瑣程度若進(jìn)一步增加，則模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加理想，它是上述這兩種方法的有效結(jié)合，憑借邏輯推理規(guī)則可準(zhǔn)確描述系統(tǒng)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鞏固模型推理系統(tǒng)，通過各自優(yōu)勢來完善人工智能內(nèi)系統(tǒng)，全面促進(jìn)機(jī)電工程系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的逐步優(yōu)化，一定會(huì)出現(xiàn)模型推理系統(tǒng)。借助網(wǎng)絡(luò)信息資源準(zhǔn)確、系統(tǒng)描述人工智能，可加大機(jī)電與人工智能的關(guān)聯(lián)，同時(shí)邏輯推理規(guī)則也將促進(jìn)這兩者的融合。人工智能將會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)電工程，科技進(jìn)步將會(huì)增加兩者的融合度，而這一融合是推動(dòng)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程的主要?jiǎng)恿ΑC(jī)電與人工智能的相互作用，將會(huì)有效彌補(bǔ)各自缺陷，實(shí)現(xiàn)共同發(fā)展，全面滿足人們?nèi)找娑鄻拥南到y(tǒng)需求。這兩者關(guān)系的強(qiáng)化是技術(shù)發(fā)展的主要表現(xiàn)，并可大大促進(jìn)機(jī)電工程。

4 結(jié)語

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術(shù)更加先進(jìn)，而這兩者間的結(jié)合在時(shí)代進(jìn)步中發(fā)揮著指導(dǎo)作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現(xiàn)代行業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，自動(dòng)化為發(fā)展主流。機(jī)械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關(guān)系的增強(qiáng)將會(huì)推動(dòng)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 馮哲.關(guān)于機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系的探討[J].現(xiàn)代交際，2013，（11）.

[2] 趙宏博.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系探究[J].建筑?建材?裝飾，2014，（2）.

人工智能時(shí)代概述范文第3篇

1列舉人工智能的研究內(nèi)容

1.1模式識別

在對人工智能系統(tǒng)研究的過程中，對其模式識別版塊的研究，實(shí)質(zhì)上就是借用計(jì)算機(jī)技術(shù)，將人體對外界環(huán)境的感知功能以某種程序規(guī)整到計(jì)算機(jī)體系中，從而構(gòu)建出智能化識別系統(tǒng)。[1]計(jì)算機(jī)體系可以將個(gè)體感知與識別能力呈現(xiàn)出來，在自體數(shù)據(jù)庫信息資源的協(xié)助下，將文字、表格、聲音以及圖式等內(nèi)容顯現(xiàn)出來。人工智能系統(tǒng)中的模式識別通常要經(jīng)歷數(shù)據(jù)信息收集、預(yù)處理、基元提取、模式分類等流程。

1.2機(jī)器視覺

這一人工智能技術(shù)是在模式識別基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，其最大的功效是可以將人體視覺的識別功能虛擬化構(gòu)建出來，在模仿人類對事物的理解功能上也體現(xiàn)出一定的優(yōu)越性。對機(jī)器視覺功能的深入，在打破原有技術(shù)局限性方面有所建樹，同時(shí)也使其演變成一門獨(dú)立性較強(qiáng)的學(xué)科，在發(fā)展的進(jìn)程中向更深層次延展。在對機(jī)器視覺研究過程中，工作運(yùn)行的方向大多數(shù)是對個(gè)體視覺的模擬，確保機(jī)器人系統(tǒng)順利的洞察與掌握生態(tài)景觀等不同信息，對其進(jìn)行深度探究從而構(gòu)建出具有圖像機(jī)器視覺效應(yīng)，此時(shí)機(jī)器人自體具備了人的視覺功效，在立體視覺、視覺檢驗(yàn)、動(dòng)態(tài)圖像分析等形式運(yùn)行的進(jìn)程中，機(jī)器人能夠自行的對外部圖像的內(nèi)涵進(jìn)行理解與挖掘，繼而將反映機(jī)器人運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)的信息資源提供給機(jī)器人運(yùn)控控制系統(tǒng)。

1.3機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)可以被視為智能化發(fā)展的重要技術(shù)，最大的特色是對個(gè)體智力進(jìn)行模仿從而達(dá)到獲取知識資源的目標(biāo)，此時(shí)機(jī)器人能夠?yàn)槿祟愄峁└鼮閮?yōu)質(zhì)的服務(wù)。在經(jīng)濟(jì)全球化時(shí)代中，人類對機(jī)器人工作質(zhì)量提出更高的標(biāo)準(zhǔn)，這就要求機(jī)器人不斷的學(xué)習(xí)新知，對自體屬性進(jìn)行科學(xué)的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜化環(huán)境中高效運(yùn)轉(zhuǎn)這一偉大目標(biāo)。機(jī)器學(xué)習(xí)的功效可以在以下幾個(gè)方面體現(xiàn)出來：一是強(qiáng)化機(jī)器人在多變環(huán)境中的適應(yīng)能力，順利的采集大批量的信息資源并對其進(jìn)行精確分析；三是借助學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)機(jī)器人可以強(qiáng)化自體智能化檔次，對多變的環(huán)境做出科學(xué)的回應(yīng)，及時(shí)處理緊急問題；三是機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的啟動(dòng)，可以協(xié)助機(jī)器人設(shè)計(jì)者實(shí)現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)效果這一目標(biāo)，節(jié)省了人力資源，降低了生產(chǎn)成本，最終輔助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)優(yōu)化運(yùn)行效率這一終極目標(biāo)。

2人工智能在智能機(jī)械人領(lǐng)域中的具體應(yīng)用

2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人定位與導(dǎo)航中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在生物神經(jīng)系統(tǒng)之上發(fā)展起來的一種對信息資源處理的方式，其獨(dú)特之處在于能夠處理那些無法用模型或者是相關(guān)規(guī)范概述的程序與體系，在解說非線性系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與性能等方面體現(xiàn)出一定的統(tǒng)一性；具備著融合多元信息資源的性能，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常見的結(jié)構(gòu)如圖1所示。該類人工智能在移動(dòng)機(jī)器人定位和導(dǎo)向環(huán)節(jié)具有較高的應(yīng)用頻率，主要得力于移動(dòng)機(jī)器人多傳感器信息整合借助了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多性質(zhì)，此時(shí)機(jī)器人外部傳感器的信息資源演變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳送處理目標(biāo)體，這樣操縱人員就可以順利的獲取到與移動(dòng)機(jī)器人自體方位相關(guān)的信息資料，同時(shí)對阻礙物的位置、形狀以及大小有一個(gè)較為確切的評估，在人工智能的協(xié)助下移動(dòng)機(jī)器人順利的躲避障礙物并且自置也明確化。

眾所周知，攝像機(jī)標(biāo)定為移動(dòng)機(jī)器人視覺體系的重要版塊，攝像機(jī)參數(shù)明確的過程便是智能機(jī)器人內(nèi)部幾何和光電參數(shù)整合的過程，同時(shí)其自體坐標(biāo)系和外界坐標(biāo)系兩者的相對方位也體現(xiàn)出明確性，國內(nèi)相關(guān)學(xué)者借用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)順利實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。具體是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)助下，直接采集到智能機(jī)器人攝像機(jī)呈現(xiàn)的圖像信息資源，繼而建設(shè)三維坐標(biāo)系（x，y，z），從而明確攝像機(jī)內(nèi)部幾何與光電參數(shù)、自體坐標(biāo)系與外界坐標(biāo)系之間的關(guān)聯(lián)性。如圖1所示，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首層為輸入層，次層為隱含層，末層為輸出層。[2]隱含層與輸出層神經(jīng)元的類型分別是S型激活函數(shù)以及線性激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)輸入層則是移動(dòng)機(jī)器人目的點(diǎn)在3個(gè)攝像機(jī)內(nèi)所有的圖像信息資源，輸出層構(gòu)建的坐標(biāo)系類型為三維世界坐標(biāo)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)作進(jìn)程中的應(yīng)用，能夠使操作人員獲得到與目標(biāo)物在三維空間內(nèi)較為精確的位置信息資料，在人工智能的協(xié)助下，智能機(jī)器人在方向引導(dǎo)過程中能夠使障礙點(diǎn)的方位更加明確化，軌跡追蹤這一目標(biāo)也得以實(shí)現(xiàn)。

2.2專家系統(tǒng)在機(jī)器人控制中的應(yīng)用

人類對機(jī)器人控制理論的研究腳步從未停歇過，也取得了令人欣慰的科研成績，致使大部分機(jī)器人控制方法均是在某些數(shù)學(xué)模型上發(fā)展起來的?；谥悄軝C(jī)器人具有非線性、順變性、多關(guān)節(jié)耦合性等動(dòng)力學(xué)特性，為數(shù)學(xué)模型參數(shù)與類別的確定設(shè)置了較大的難度系數(shù)。并且在動(dòng)態(tài)式數(shù)學(xué)模型在應(yīng)用過程中準(zhǔn)確性受到智能機(jī)器人位置變動(dòng)而發(fā)生變更的現(xiàn)狀，導(dǎo)致龐大的計(jì)算任務(wù)難以在該方法的協(xié)助下完成。在這種局勢下，智能控制理念被提出來了，其能夠?qū)€(gè)體行為方式進(jìn)行模擬，而不需要大批量數(shù)學(xué)模型與公式的協(xié)助。目前智能控制與人工智能領(lǐng)域的多個(gè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，常見的有專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等。

2.3進(jìn)化算法在機(jī)器人路徑設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

路徑設(shè)計(jì)是智能機(jī)器人領(lǐng)域一直被研究的專題?；诼窂皆O(shè)計(jì)是智能機(jī)器人構(gòu)建的重要成分這一實(shí)況，路徑設(shè)計(jì)的宗旨是協(xié)助移動(dòng)機(jī)器人在某些因素的制約下，能夠順利探尋出一條從初始狀態(tài)到終極狀態(tài)的優(yōu)良型、無碰撞型的路徑。在智能機(jī)器人路徑的設(shè)計(jì)方面，眾多學(xué)者開展了大量的探究工作，并研發(fā)出一些方式方法。

在人工智能領(lǐng)域不斷延展的進(jìn)程中，計(jì)算智能與進(jìn)化智能法先后被開發(fā)出來，遺傳算法與蟻群等算法也陸續(xù)被提出與應(yīng)用，從而使智能機(jī)器人路徑設(shè)計(jì)工作的實(shí)效性有所保障。特別是遺傳算法在機(jī)器人路徑設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中的運(yùn)用，使機(jī)器人智能化水平更上一層樓，此時(shí)其運(yùn)行的軌跡基本上與預(yù)期效果相吻合。有研究人員應(yīng)用遺傳算法的過程中不斷對其實(shí)施改良措施，并積極在陌生環(huán)境中，借用動(dòng)態(tài)化手段對機(jī)器人路徑進(jìn)行設(shè)計(jì)規(guī)劃，此時(shí)其借用遺傳算法體系中路點(diǎn)坐標(biāo)值可變長染色體編碼方法，創(chuàng)建出涵蓋障礙物排斥子函數(shù)項(xiàng)的代價(jià)函數(shù)。這一人工智能形式在智能機(jī)器人領(lǐng)域中的應(yīng)用，確保路徑設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中的地圖信息資源順利融合進(jìn)遺傳操縱進(jìn)程中。在對遺傳算法不斷應(yīng)用與改進(jìn)的過程中，研究人員積極對被設(shè)計(jì)的機(jī)器人路徑應(yīng)用形式進(jìn)行深層次的研究，開發(fā)出兩種遺傳算子，即交叉算子與變異算子，在多樣化進(jìn)化算法的協(xié)助下，智能機(jī)器人在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中在對路徑探尋之時(shí)取得了最佳效果，從而使移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)行的效率得到切實(shí)的保障，當(dāng)然，使移動(dòng)機(jī)器人路徑設(shè)計(jì)工作獲得更大的發(fā)展空間也是毋庸置疑的事實(shí)。

3人工智能的發(fā)展前景

在知識經(jīng)濟(jì)一體化時(shí)代中，人工智能發(fā)展體現(xiàn)出高效性，應(yīng)用環(huán)節(jié)上體現(xiàn)出管理廣泛性，這不在人類預(yù)期范圍之內(nèi)的，所以說人類在預(yù)測電子科技、人工智能以及機(jī)器人發(fā)展趨勢上存在較大的難度系數(shù)?，F(xiàn)階段，人工智能機(jī)器人的推理功能水平已經(jīng)提高到一定的檔次，但是機(jī)器人學(xué)習(xí)與想象功能的研制依然處于開發(fā)階段，在智能機(jī)器人的創(chuàng)造方面，科研人員工作的難點(diǎn)是仿照人腦右腦模糊功能以及整個(gè)大腦的處理功能。[4]現(xiàn)階段，人工智能領(lǐng)域不斷被拓寬，可以間接的推測出其在機(jī)器人中的應(yīng)用比例不斷加大，眾多人工智能產(chǎn)品已經(jīng)在人類實(shí)際生活中得到切實(shí)的應(yīng)用，并取得了良好的應(yīng)用成效?？梢酝茰y的是，在未來的發(fā)展中，電子科技人工智能的開發(fā)與應(yīng)用將使給人類的生產(chǎn)生活發(fā)生巨大的變化。人工智能在發(fā)展的進(jìn)程中將會(huì)積極借鑒計(jì)算機(jī)技術(shù)，從而確保人工智能理論等方面研究的深入性。國內(nèi)一人工智能企業(yè)也將會(huì)不斷強(qiáng)化自體實(shí)力自身實(shí)力，從多個(gè)方面強(qiáng)化智能機(jī)器人實(shí)效性，使其為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供更大的能量。

4結(jié)束語

總之，在電子科技迅猛發(fā)展的時(shí)代中，人工智能將會(huì)在智能計(jì)算機(jī)領(lǐng)域獲得更大的應(yīng)用空間。相關(guān)技術(shù)開發(fā)部門也應(yīng)該緊隨時(shí)展的腳步，對人工智能系統(tǒng)進(jìn)行改造與優(yōu)化，從而確保機(jī)器人能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中協(xié)助人類完成高難度的工作任務(wù)，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的保值增值貢獻(xiàn)力量。

參考文獻(xiàn) 

[1] 趙紹充.基于人工智能的流水線智能機(jī)器人設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2016（28）：71-75. 

[2] 沈小波，韓舒淋.人工智能等技術(shù)重塑機(jī)器人產(chǎn)業(yè)后者迎來大機(jī)會(huì)[J].信息與電腦（理論版），2016（17）：8-14. 

[3] 吳偉國.面向作業(yè)與人工智能的仿人機(jī)器人研究進(jìn)展[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（7）：1-19. 

人工智能時(shí)代概述范文第4篇

關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域；發(fā)展趨勢

中途分類號：TP39    文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A     文章編號：

引言:

計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學(xué)被列為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)、同時(shí)人工智能是一門匯集了多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來的交叉學(xué)科。對于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授認(rèn)為：人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)；麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點(diǎn)，但這些說法都形象地反映了人工智能學(xué)科的基本內(nèi)容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計(jì)算機(jī)上模擬、實(shí)現(xiàn)和擴(kuò)展人類智能的一門科學(xué)與技術(shù)。

1. 人工智能技術(shù)的發(fā)展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀(jì)50年展到現(xiàn)在，有也有低迷的時(shí)期。研究的方法和研究的態(tài)度也有多種，不管是何觀點(diǎn),它們都推動(dòng)著人工智能技術(shù)的發(fā)展。今天人工智能技術(shù)已滲透到人類生活的方方面面，實(shí)實(shí)在在的影響著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

2. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

我們可以看到，當(dāng)今社會(huì)很多領(lǐng)域的各種技術(shù)的發(fā)展都涉及到了人工智能技術(shù)。下面就人工智能的幾種典型應(yīng)用做如下探討：

2.1人工智能應(yīng)用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機(jī)器去解決人類會(huì)遇到的問題，如何根據(jù)某一具體問題找到思考問題并解決這個(gè)問題的方法。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)可以通過計(jì)算機(jī)程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準(zhǔn)確的解決方案。

2.2人工智能應(yīng)用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領(lǐng)域之一就是邏輯推理。有關(guān)定理的證明就是讓機(jī)器證明非數(shù)值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準(zhǔn)確的方法，集中注意力在大型數(shù)據(jù)庫中的有效事實(shí)，關(guān)注可信度證明，并在出現(xiàn)新信息時(shí)適時(shí)修改這些證明。

2.3人工智能應(yīng)用之自然語言的處理

智能的另一表現(xiàn)就是進(jìn)行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機(jī)器與人類進(jìn)行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例。目前此領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容是：如何利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以主題和對話情境為基礎(chǔ)，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應(yīng)用之模式的識別

如何使機(jī)器具有感知能力也是智能的表現(xiàn)。模式的識別是利用人工智能技術(shù)開發(fā)智能機(jī)器的關(guān)鍵，主要是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動(dòng)處理和判讀，讓計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)“看見”，“聽見”等功能。計(jì)算機(jī)模式識別的主要特點(diǎn)是速度快，準(zhǔn)確率高，效率高，計(jì)算機(jī)模式識別也為人類認(rèn)識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應(yīng)用之智能信息的檢索技術(shù)

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人類已進(jìn)入了“知識爆炸”的時(shí)代。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)滿不足了對如今如此數(shù)量巨大以及種類繁多的文獻(xiàn)檢索要求。人工智能科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術(shù)的運(yùn)用勢在必行。

2.6人工智能應(yīng)用之專家系統(tǒng)

我們常說的專家系統(tǒng)就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統(tǒng)，從而也被稱為知識基系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中研究最活躍，最有成效的一個(gè)領(lǐng)域?，F(xiàn)在的專家系統(tǒng)尤其特殊的模仿了專家在處理故障時(shí)的思維方式，其水平有時(shí)甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應(yīng)用之機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人對我們并不陌生，已在多個(gè)領(lǐng)域獲得了越來越普遍的應(yīng)用，諸如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、航空和海洋等。那么，機(jī)器人學(xué)所研究的問題主要包括從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究對人工智能思想的發(fā)展都起到了促進(jìn)作用。

3. 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，但技術(shù)的發(fā)展往往是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術(shù)的發(fā)展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動(dòng)中由于意外引起的非預(yù)期效應(yīng)或與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差。正在逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術(shù)；另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學(xué)公式符號匯編在一起。其性能已達(dá)到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學(xué)家應(yīng)用，甚至還有些程序能夠用經(jīng)驗(yàn)來改善其性能。

3.2機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能研究的核心課題之一就是機(jī)器學(xué)習(xí)。我們知道學(xué)習(xí)是人類智能的重要特征，那么機(jī)器學(xué)習(xí)就是指機(jī)器自動(dòng)獲取知識的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器獲取知識的根本途徑，也是機(jī)器智能的重要標(biāo)志。計(jì)算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究內(nèi)容為如何讓計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)能力。今后機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學(xué)習(xí)的機(jī)理等。

3.3模式識別

用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動(dòng)識別，彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。依然是人工智能技術(shù)今后研究的重要方向。因?yàn)槟Ｊ阶R別能為人類認(rèn)識自身智能提供線索，也是開發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)最關(guān)鍵的突破口。目前計(jì)算機(jī)模式識別系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)主要為三維景物、活動(dòng)目標(biāo)的識別和分析方面。傳統(tǒng)的用統(tǒng)計(jì)模式和結(jié)構(gòu)模式的識別方法將會(huì)被近年來迅速發(fā)展起來的模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識別中取得較大進(jìn)展。

3.4專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是根據(jù)某領(lǐng)域中一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識或經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題的智能軟件，它是一個(gè)具有大量的專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。目前各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，因此專家系統(tǒng)還將是人工智能應(yīng)用研究最廣泛和最活躍的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量處理單元（神經(jīng)元）互連而成的網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，主要擅長處理復(fù)雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有大規(guī)模并行處理和分布的信息存儲(chǔ)能力?；蛟S未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成可能就是作為主機(jī)的馮•諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。

4. 結(jié)論語

人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用，對于人工智能技術(shù)未來的發(fā)展還有很多未知的可能，但無論如何發(fā)展都將推動(dòng)人類在科學(xué)與生活領(lǐng)域的發(fā)展。

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人工智能時(shí)代概述范文第5篇

關(guān)鍵詞:智能時(shí)代;管理會(huì)計(jì);制度;數(shù)據(jù)分析

管理會(huì)計(jì)雖然開始較早，但是因?yàn)樨?cái)務(wù)會(huì)計(jì)更符合市場發(fā)展需要，所以管理會(huì)計(jì)長期不被重視，技術(shù)和方法也缺少創(chuàng)新，這在一定程度上影響管理會(huì)計(jì)作用的發(fā)揮，也間接影響企業(yè)發(fā)展。再加上市場競爭愈加激烈，企業(yè)把更多資源投入到市場開拓和產(chǎn)品研發(fā)，在管理會(huì)計(jì)上的投入越來越少造成管理會(huì)計(jì)發(fā)展困難。但是從作用上看，管理會(huì)計(jì)是分析企業(yè)過去發(fā)展、調(diào)控當(dāng)下、計(jì)劃未來，這些作用決定企業(yè)必須依靠管理會(huì)計(jì)完成決策。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)開始出現(xiàn)，其中的AI智能對財(cái)務(wù)管理工作起到明顯的作用。財(cái)務(wù)工作人員可以使用人工智能技術(shù)分析、控制、判斷、掌握企業(yè)各時(shí)期的發(fā)展情況，并根據(jù)市場環(huán)境給企業(yè)決策者提供參考，管理會(huì)計(jì)在這種背景下迎來新發(fā)展。

一、管理會(huì)計(jì)應(yīng)用概述

管理會(huì)計(jì)最早開始于西方國家，是會(huì)計(jì)和管理兩者的結(jié)合。管理會(huì)計(jì)運(yùn)用會(huì)計(jì)知識分析企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用管理知識分析企業(yè)發(fā)展環(huán)境并結(jié)合所分析的數(shù)據(jù)提供具有參考價(jià)值的方案，幫助企業(yè)管理者作出正確的判斷，制訂更符合企業(yè)發(fā)展的計(jì)劃。此外，企業(yè)管理者還能通過管理會(huì)計(jì)分析的數(shù)據(jù)了解企業(yè)發(fā)展不足，在激烈的市場環(huán)境中制訂科學(xué)的發(fā)展計(jì)劃。目前，我國市場經(jīng)濟(jì)復(fù)雜多變，企業(yè)競爭開始白熱化，部分企業(yè)雖然外部發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好，但是內(nèi)部管理水平較低，企業(yè)發(fā)展不均衡。管理會(huì)計(jì)可以從財(cái)務(wù)和管理角度處罰，分析、預(yù)測企業(yè)發(fā)展過程中已經(jīng)出現(xiàn)或者將會(huì)出現(xiàn)的問題，給企業(yè)決策者提供參考，間接提高企業(yè)內(nèi)部管理水平，促進(jìn)企業(yè)健康發(fā)展。

二、企業(yè)管理會(huì)計(jì)應(yīng)用的限制因素

(一)企業(yè)對管理會(huì)計(jì)不重視我國企業(yè)有兩種發(fā)展模式:西方引進(jìn)的現(xiàn)代化管理模式和傳統(tǒng)的家族管理模式，這兩種企業(yè)都把管理會(huì)計(jì)當(dāng)作基礎(chǔ)的會(huì)計(jì)人員，很少體現(xiàn)在企業(yè)管理中，很大一部分原因是因?yàn)槠髽I(yè)管理者沒有認(rèn)識到管理會(huì)計(jì)的作用，粗略地把管理會(huì)計(jì)劃分到傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的范疇。他們不相信管理會(huì)計(jì)能夠分析并指出企業(yè)發(fā)展的不足，否定管理會(huì)計(jì)的作用。還有一些管理者雖然一開始認(rèn)識到管理會(huì)計(jì)的作用，但是因?yàn)槭袌龈偁幱绊懓涯壳胺诺阶非蠖唐诶嫔?，不重視管理?huì)計(jì)的作用。

(二)管理會(huì)計(jì)和企業(yè)管理難以融合改革開放之后我國各行業(yè)獲得發(fā)展空間，實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模和質(zhì)量的增長。但是只有極少數(shù)企業(yè)把會(huì)計(jì)和管理聯(lián)系，通過專業(yè)的管理會(huì)計(jì)為企業(yè)發(fā)展做決策。其他企業(yè)依舊沿用傳統(tǒng)方式，會(huì)計(jì)和管理相分離，兩者負(fù)責(zé)不同的區(qū)域沒有實(shí)現(xiàn)融合。在這種情況下，即使企業(yè)具備管理會(huì)計(jì)人員，也會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)管理方式不當(dāng)不能全面發(fā)揮作用。還有部分企業(yè)更重視短期的盈虧，很少花精力在企業(yè)管理上，管理會(huì)計(jì)自然缺少發(fā)揮的空間，也不能實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)和企業(yè)管理的融合。

(三)企業(yè)管理系統(tǒng)不完善企業(yè)管理者通過管理會(huì)計(jì)提供的數(shù)據(jù)了解企業(yè)發(fā)展的不足，并找出改進(jìn)重點(diǎn)，優(yōu)化企業(yè)管理水平。企業(yè)管理制度是發(fā)揮管理會(huì)計(jì)作用的基礎(chǔ)，所以如果企業(yè)制度不科學(xué)，即便運(yùn)用管理會(huì)計(jì)也無法幫助管理者做出恰當(dāng)?shù)臎Q策。

三、智能時(shí)代管理會(huì)計(jì)發(fā)展機(jī)遇

(一)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型，人才聚集在人工智能時(shí)代軟件可以取代部分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的基礎(chǔ)工作，讓財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有更多時(shí)間學(xué)習(xí)管理知識，完成從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)到管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。加上部分會(huì)計(jì)崗位被人工智能取代，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)需求量降低，會(huì)計(jì)從業(yè)人員會(huì)重新規(guī)劃職業(yè)發(fā)展，這也給管理會(huì)計(jì)提供了發(fā)展機(jī)遇。國際資訊統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，智能機(jī)器人財(cái)務(wù)計(jì)算的速度是人工的16倍，并且可以24小時(shí)不間斷操作，完美克服人類作息缺陷。目前，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)80%以上的工作可被智能機(jī)器人取代，低層次財(cái)務(wù)人員生存空間越來越小。由此可知，在智能技術(shù)的不斷發(fā)展下，基礎(chǔ)會(huì)計(jì)人員會(huì)以越來越快的速度被代替，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員需要尋找新的發(fā)展。管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作有部分相同，且管理會(huì)計(jì)是企業(yè)在市場競爭中取勝的關(guān)鍵之一，這勢必形成財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的趨勢，形成人才聚集效應(yīng)，彌補(bǔ)我國管理會(huì)計(jì)人才的空缺。

(二)人工智能分析數(shù)據(jù)能力強(qiáng)，管理會(huì)計(jì)應(yīng)用效能提高管理會(huì)計(jì)是在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的基礎(chǔ)上，再加工、分析數(shù)據(jù)，預(yù)測企業(yè)發(fā)展，為管理者提供參考依據(jù)。在傳統(tǒng)工作中，雖然已經(jīng)存在信息分析技術(shù)，但是缺少這些分析技術(shù)，缺少人類思維，分析結(jié)果比較簡單、機(jī)械，且錯(cuò)誤頻發(fā)，影響分析結(jié)果的可靠性和精準(zhǔn)度。人工智能出現(xiàn)之后，AI機(jī)器人能仿照人類思維把握數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，建立分析模式，幫助財(cái)務(wù)人員完成基礎(chǔ)工作。

(三)智能時(shí)代管理會(huì)計(jì)價(jià)值突出，受到重視隨著全球化進(jìn)程加速、國內(nèi)外市場相繼開放，市場競爭越來越激烈。在這種情況下，企業(yè)管理者需要更多、更全面的參考資料來制定企業(yè)發(fā)展規(guī)劃，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作已經(jīng)難以支持。從大量的數(shù)據(jù)中挖掘、分析對企業(yè)發(fā)展有價(jià)值的內(nèi)容是會(huì)計(jì)行業(yè)的新任務(wù)，而這些內(nèi)容都需要管理會(huì)計(jì)來實(shí)現(xiàn)。在以往，因?yàn)榧夹g(shù)水平不夠，所以會(huì)計(jì)人員無法對市場環(huán)境、行業(yè)發(fā)展及企業(yè)自身做出精確分析，但是人工智能技術(shù)發(fā)展之后，會(huì)計(jì)人員可以把未來財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)做結(jié)合，提高分析效果。管理會(huì)計(jì)的作用被更多企業(yè)管理者發(fā)覺，在這方面投入也越來越多，管理會(huì)計(jì)遇到前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

四、智能時(shí)代下企業(yè)管理會(huì)計(jì)發(fā)展路徑

(一)加快管理會(huì)計(jì)制度建設(shè)制度是發(fā)展的保障，所以必須建立更完善的管理會(huì)計(jì)發(fā)展規(guī)劃。目前，我國管理會(huì)計(jì)在理論研究和實(shí)務(wù)應(yīng)用上都比較落后，這些影響管理會(huì)計(jì)發(fā)展的關(guān)鍵內(nèi)容具體策略如下。第一，有監(jiān)管部門牽頭成立專業(yè)的國家管理會(huì)計(jì)協(xié)會(huì)(目前我國雖然已有管理會(huì)計(jì)協(xié)會(huì)，但是屬于山寨組織)，制定科學(xué)的管理會(huì)計(jì)發(fā)展規(guī)劃，科學(xué)指導(dǎo)企業(yè)管理會(huì)計(jì)的實(shí)務(wù)應(yīng)用、管理。制定管理會(huì)計(jì)的具體流程、要求，拔高人才標(biāo)準(zhǔn)。第二，詳細(xì)研究管理會(huì)計(jì)相關(guān)理論，結(jié)合我國企業(yè)發(fā)展情況調(diào)整、完善、鼓勵(lì)企業(yè)運(yùn)用管理會(huì)計(jì)流程，提高企業(yè)內(nèi)部控制水平。第三，主動(dòng)向先進(jìn)國家、企業(yè)學(xué)習(xí)管理開機(jī)的經(jīng)驗(yàn)，并邀請學(xué)者到企業(yè)授課。第四，分析智能技術(shù)和管理會(huì)計(jì)結(jié)合點(diǎn)，探索管理會(huì)計(jì)發(fā)展途徑，優(yōu)化我國管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用效率和效能。

(二)培養(yǎng)管理會(huì)計(jì)人才，重視創(chuàng)新人才是發(fā)展的基礎(chǔ)，管理會(huì)計(jì)人才資源充足是智能時(shí)代管理會(huì)計(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，也是管理會(huì)計(jì)穩(wěn)定、高效發(fā)展的保障。所以，我國想要做到管理會(huì)計(jì)可持續(xù)發(fā)展就必須培育充足的人才。第一，鼓勵(lì)高校、企業(yè)研究管理會(huì)計(jì)相關(guān)基礎(chǔ)理論，在原有經(jīng)費(fèi)的基礎(chǔ)上加大投入，為管理會(huì)計(jì)發(fā)展提供充足的空間。鼓勵(lì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)學(xué)習(xí)管理知識，盡快完成智能時(shí)代下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)到管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。第二，更新管理會(huì)計(jì)培訓(xùn)內(nèi)容，把智能技術(shù)融合到管理會(huì)計(jì)發(fā)展中去，提高從業(yè)人才信息化水平。第三，我國要從國外引入人才，舉辦學(xué)術(shù)交流會(huì)，充實(shí)我國管理會(huì)計(jì)隊(duì)伍。

(三)強(qiáng)化管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)，提高管理效能對管理會(huì)計(jì)而言數(shù)據(jù)分析能力是核心內(nèi)容，也是發(fā)揮管理會(huì)計(jì)效能的保障。首先，要制定統(tǒng)一的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)和非會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息標(biāo)準(zhǔn)，方便管理會(huì)計(jì)做分析比較;提高從業(yè)人員數(shù)據(jù)分析能力，建立管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析機(jī)構(gòu)，如管理會(huì)計(jì)信息分享中心等，為匯聚、分析信息提供基礎(chǔ)。其次，重視智能技術(shù)和管理會(huì)計(jì)技術(shù)的研發(fā)和使用，建立中國管理會(huì)計(jì)發(fā)展協(xié)會(huì)，制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和要求，鼓勵(lì)企業(yè)把創(chuàng)新型的管理會(huì)計(jì)運(yùn)用到企業(yè)發(fā)展中，提高企業(yè)內(nèi)控水平和信息處理能力。最后，制定有可行性的管理會(huì)計(jì)分析框架，給企業(yè)提供管理會(huì)計(jì)運(yùn)用參考，擴(kuò)大管理會(huì)計(jì)運(yùn)用范圍。

五、結(jié)語

在智能時(shí)代，各行業(yè)技術(shù)、人員將會(huì)得到新變革，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)優(yōu)勢逐漸消失，管理會(huì)計(jì)成為發(fā)展新需要。管理會(huì)計(jì)遇到空前的發(fā)展機(jī)遇和價(jià)值展現(xiàn)空間，但是向真正實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)快速、可持續(xù)發(fā)展還有很長的道路。國家和高校要建立管理會(huì)計(jì)發(fā)展協(xié)會(huì)、數(shù)據(jù)分析體系，從制度上給予保障;重視管理會(huì)計(jì)培育、加大資金投入，為管理會(huì)計(jì)提供發(fā)展空間。企業(yè)要充分認(rèn)識到管理會(huì)計(jì)對企業(yè)發(fā)展的作用，擴(kuò)大管理會(huì)計(jì)的運(yùn)用范圍和實(shí)際使用效能，才能讓管理會(huì)計(jì)成為企業(yè)管理、運(yùn)用和發(fā)展的工具。

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