人工智能的申論范文匯編參考
隨著科學(xué)技術(shù)的進步，人工智能也不斷發(fā)展，并且對人類帶來了很大的影響。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享人工智能的申請范文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!
申論范文人工智能篇一
2017年兩會上，“人工智能”第一次被寫入了政府工作報告。雷軍、李彥宏等代表委員也帶來議案提案，讓人工智能維持高熱度。
國內(nèi)的人工智能領(lǐng)域“虛火”太盛，包括自然語言理解在內(nèi)的核心技術(shù)仍沒有解決，產(chǎn)業(yè)界就急于賺錢，過度跟風(fēng)。在今天舉行的2017第二屆語言與智能高峰論壇發(fā)布會上，美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校(UIC)劉兵教授等業(yè)內(nèi)人士批評了目前人工智能領(lǐng)域存在的上述問題。
[綜合分析]
新一代人工智能的迅速發(fā)展，正深刻改變著我們的生活。經(jīng)歷過人工智能興衰的科學(xué)家感慨，50多年前，當(dāng)人工智能破土萌芽之時，計算機科學(xué)家根本不曾想到，它會發(fā)展成現(xiàn)在大家都習(xí)以為常的樣子。
我國人工智能研究有聲有色，被認為能和發(fā)達國家一較短長。經(jīng)過多年的積累，我國在人工智能領(lǐng)域取得不少重要進展，國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量已居世界第二，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)重要突破。語音識別、視覺識別技術(shù)世界領(lǐng)先，工業(yè)機器人、服務(wù)機器人、無人駕駛逐步進入實際應(yīng)用。正是看到人工智能的重要性，為了搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，以最近發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為標(biāo)志，人工智能已經(jīng)上升為國家層面的戰(zhàn)略。
與此同時，也要清醒地看到，我國人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍存在差距，從基礎(chǔ)理論、核心算法，到關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片等，仍缺少重大原創(chuàng)成果;一流的本土企業(yè)和技術(shù)雖然有，但還沒有形成群體效應(yīng)，沒有建立起具有國際影響力的生態(tài)圈;人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求，目前頂尖的人工智能科學(xué)家主要都是“引智”而來。
盡管人工智能取得了一些進展，技術(shù)正變得越來越“聰明”，但人們也很清楚，現(xiàn)在尚處在人工智能工具與技術(shù)發(fā)展的初級階段。在當(dāng)前的人工智能熱潮面前，要更加注重人工智能的健康發(fā)展，去除各種“虛火”，尤其要避免早前互聯(lián)網(wǎng)、云計算等發(fā)展過程中一窩蜂“逐熱而上”或是以資本砸出“風(fēng)口”的短期逐利行為。
[參考對策]
確保人工智能的健康發(fā)展，首先要避免“混戰(zhàn)”。人工智能是一種綜合能力，背后是計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、語音和自然語言處理等基礎(chǔ)技術(shù)的支撐，有必要建立和完善適應(yīng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、政策法規(guī)、標(biāo)準體系，避免重復(fù)建設(shè)和技術(shù)標(biāo)準不統(tǒng)一所帶來的投入浪費。
其次，要預(yù)判風(fēng)險。人工智能是影響面廣的顛覆性技術(shù)，可能引發(fā)出改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私等問題，有必要進行前瞻預(yù)防，確保人工智能安全、可靠、可控發(fā)展。
申論范文人工智能篇二
人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用
摘 要：人工智能是由麥卡錫首次提出的智能化科學(xué)概念。隨著科學(xué)技術(shù)的進步，人工智能也不斷發(fā)展，逐漸形成了一套比較完整的綜合性科學(xué)。整個系統(tǒng)以計算機為中心，其中包含了自動化理論、信息化理論、心理學(xué)理論、生物學(xué)理論以及哲學(xué)等多方面的學(xué)科內(nèi)容。人工智能帶動了電信和機械領(lǐng)域的技術(shù)更新，解決了很多在生產(chǎn)和生活中遇到的難題。最近幾年，人工智能在電氣工程自動化中有著非常重要的作用。本文我們主要討論人工智能在電氣自動化中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：電氣工程;自動化;人工智能
現(xiàn)階段，人工智能已經(jīng)受到了電氣工程自動化工作人員的重視，人工智能是一項先進的新興學(xué)科，它擺脫了傳統(tǒng)電器自動化技術(shù)的束縛，同其他學(xué)科之間具有相容性。人工智能在實際運用過程中同傳統(tǒng)電器自動化控制技術(shù)相比有很多優(yōu)越性，在航空以及國防等多個領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。事實證明，人工智能可以有效的提高生產(chǎn)效率，節(jié)省人力資源，所以，如何把人工智能更好的應(yīng)用到電器自動化領(lǐng)域是我們下一步研究的重點內(nèi)容。
一、人工智能的概念
人工智能是近些年來新型的科學(xué)技術(shù)，隨著計算機行業(yè)的不斷進步而發(fā)展出來的一個科學(xué)分支，它和納米技術(shù)以及基因工程共同被稱為21世紀的三大尖端技術(shù)。人工智能主要是利用計算機來模擬人的工作或者是思維的一種學(xué)科，他主要應(yīng)用在圖像處理、機器人制造、智能控制以及專家系統(tǒng)等多個方面。一般來說人工智能的主要目的就是讓機器人代替人做一些比較復(fù)雜或者繁瑣的工作。人工智能系統(tǒng)主要包含了機器對外界的感知、機器的思維以及機器的行為三個方面，人工智能是自動化技術(shù)的一項重要應(yīng)用，他可以讓機器體現(xiàn)出人的思維和意識，通過對機器的控制來完成復(fù)雜的工作。雖然人工智能研究已經(jīng)取得了一些進步，但終究還無法和人類的智慧相比，還需要人的控制。
電器工程的傳統(tǒng)研究也只局限于電氣化方面，但是隨著計算機技術(shù)的不斷進步和發(fā)展，電器自動化領(lǐng)域也開始逐步使用人工智能。人工智能在電器自動化中的應(yīng)用可以模擬人的大腦，對數(shù)據(jù)進行采集和分析，并且及時做出應(yīng)對措施，實現(xiàn)生產(chǎn)的自動化，這樣可以大大提高生產(chǎn)效率，改變傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
二、人工智能在電器工程中應(yīng)用的優(yōu)點
(一)受外界因素影響較小
傳統(tǒng)的電器工程控制器在使用過程中受到很多不確定因素的影響，使用起來性能不夠穩(wěn)定，在計算過程中會有很多不同類型的數(shù)值以及參數(shù)。而人工智能的設(shè)計并不需要精確的動態(tài)模型，也不會受到上述提到的數(shù)值以及參數(shù)的影響，總體相比較而言，人工智能受到外界環(huán)境的影響更小。
(二)相關(guān)參數(shù)的調(diào)節(jié)更加便捷
人工智能對于使用中相關(guān)參數(shù)的調(diào)整同傳統(tǒng)工作方式相比更加便捷，它的系統(tǒng)操作更加簡便，方便工作人員學(xué)習(xí)，自身的適應(yīng)能力也比較強。人工智能控制器就算沒有專家在現(xiàn)場指導(dǎo)，它也能自動調(diào)整相關(guān)信息來設(shè)定參數(shù)，并且根據(jù)遇到的狀況進行自我修正，工作起來更加方便。
(三)具有較好的一致性
傳統(tǒng)的控制方法主要是針對特定的目標(biāo)來進行設(shè)計和使用的，因此對于一些特定的對象，控制效果會非常好，但是對于其他目標(biāo)來說，控制效果就無法確定了。人工智能具有較好的一致性，這就解決了這一問題，在系統(tǒng)里輸入任何未知數(shù)據(jù)都會產(chǎn)生很高的估計，這種工作模式也會減小一些因素對電器自動化工程的影響。除此之外，智能化的設(shè)定還會使產(chǎn)品更加統(tǒng)一，具有一致性的標(biāo)準。
(四)操作過程中的誤差相對較小
因為人工智能在工作過程中受到外界的影響比較小，自身的抗干擾性能也比較好，因此系統(tǒng)參數(shù)并不會隨著工作時間的延長而改變。理論上來說，這些參數(shù)都會保持一個固定值，所以大的誤差一般不會發(fā)生。
(五)可以有效的節(jié)省人力和物力資源
傳統(tǒng)的電器工作會有很多的線路、變壓器或者是機器等多方面電器工程操作。涉及到的設(shè)備眾多有可能會導(dǎo)致設(shè)備擺放較亂，這就需要很多的人力進行清理，長久以來就會成為一項非常繁重的工作。從這個角度上來說，人工智能和傳統(tǒng)電器操作相比，可以減少對變壓器和線路的需求，有效的降低人力物力資源的浪費。
三、人工智能在電器工程自動化中的應(yīng)用
(一)如何對電氣設(shè)備進行故障的診斷
電氣設(shè)備在實際工作中的作用是相當(dāng)大的，但是，一旦出現(xiàn)故障，解決起來會相當(dāng)棘手。所以學(xué)會如何對電氣設(shè)備進行故障的診斷非常重要，而智能故障診斷的技術(shù)恰好解決了這一難題。復(fù)雜性、非線性是這種電氣設(shè)備的故障特點，正是這些特點使以往的診斷技術(shù)風(fēng)險高、準確率不高、達不到我們預(yù)期的效果。我們將智能系統(tǒng)中的理論和專家系統(tǒng)相結(jié)合，就能夠保證高準確度的故障診斷。
(二)提高電氣設(shè)備的性能
我們目前所用的電氣設(shè)備的性能還不算太高，工作效率比較低，因此能夠提高電氣設(shè)備的性能是很重要的。在這項工作中，將科學(xué)的知識和豐富的經(jīng)驗有機的結(jié)合起來，使設(shè)備更加的實用、安全?，F(xiàn)如今，伴隨著現(xiàn)代社會的飛速發(fā)展，多媒體也受到人們的歡迎，利用人工的智能技術(shù)來設(shè)計電氣產(chǎn)品，從根本上解決勞動力問題，效率高。最重要的是它能夠減少工作的時間，節(jié)省原材料，是設(shè)計出的產(chǎn)品更加實用、環(huán)保、科學(xué)。
(三)利用電子技術(shù)控制設(shè)備運行
在很多國家利用電子技術(shù)控制設(shè)備運行是很流行的，人工的智能技術(shù)也是人類社會發(fā)展的一個重要的里程碑，為人們做出很大的貢獻，因此對它的要求也越來越高。利用電子技術(shù)控制設(shè)備是一個很復(fù)雜的工作，它可以運用專業(yè)的知識、擁有很高的科技水平，對大量的數(shù)據(jù)進行分析。模糊的控制、系統(tǒng)的控制、網(wǎng)絡(luò)控制與人工的智能技術(shù)有機的結(jié)合起來，就可能保證生產(chǎn)的安全性、高效性和實用性。
四、結(jié)束語
目前，人工的智能技術(shù)應(yīng)用于電氣設(shè)備中對人類資源來說是一種真正意義上的解放，它主要是由電子計算機控制，準確有效。這項技術(shù)盡可能的發(fā)揮出最大的作用，能夠準確的判斷出故障的位置進行維修，優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。雖然它也存在一些技術(shù)上的問題，但是相信在我們不斷的實踐和改進中，它將會更加的完善，為人類社會提供更多地幫助。
申論范文人工智能篇三
人工智能在工程技術(shù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用研究
[摘 要]人工智能工程應(yīng)用系統(tǒng)的發(fā)展及其背景是在人類科技與革新的大爆發(fā)乃是本世紀的特點。由總體而言，在本世紀內(nèi)，各門科技學(xué)科的理論體系得到了充實和完善。到本世紀下半葉則體現(xiàn)為各類技術(shù)的集成與綜合。由此，人類的社會生產(chǎn)力水平得到了史無前例的迅速增長。近四五十年發(fā)展尤為迅速。
[關(guān)鍵詞]人工智能，工程技術(shù)應(yīng)用
首先，介紹下人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一門綜合了計算機科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。人工智能的研究課題涵蓋面很廣，從機器視覺到專家系統(tǒng)，包括了許多不同的領(lǐng)域。 其中特點是讓機器學(xué)會“思考”
人工智能學(xué)科是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個分支。
1.20世紀80年代，專家系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟及計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，使得智能控制和決策的研究也取得了較大進展。計算智能是一種仿生計算方法，它從生物底層對智能行為進行模擬和研究，拓展了傳統(tǒng)的計算模式，為復(fù)雜問題的求解提供了新的解決辦法。為了提高計算智能的應(yīng)用效率，本文分析了二進制遺傳算法中早熟收斂的成因，指出了傳統(tǒng)的變異算子在防止早熟收斂方面的不足，提出了一種能有效預(yù)防早熟現(xiàn)象的二元變異算子，并在此基礎(chǔ)上提出了一種便于用常規(guī)邏輯門電路實現(xiàn)的遺傳算法。鑒于參數(shù)選擇對于遺傳算法求解效率的影響。
2.人工智能在工程技術(shù)各行各業(yè)的應(yīng)用
(1)工業(yè)過程中的智能控制。生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。
(2)機械制造中的智能控制。在現(xiàn)代先進制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。
(3)電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制。電力系統(tǒng)中發(fā)電機、變壓器、電動機等電機電器設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果 。
(4)人工智能在水利工程中應(yīng)用。大壩安全監(jiān)測自動化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和大壩安全智能決策支持系統(tǒng)(DSIDSS)。
1)針對大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性問題，將現(xiàn)場總線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和基于現(xiàn)場總線的通信網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)中，提高了系統(tǒng)的可靠性和系統(tǒng)組網(wǎng)的靈活性，使大壩安全監(jiān)測自動化系統(tǒng)可根據(jù)現(xiàn)場條件靈活組網(wǎng)，增加了系統(tǒng)的實用性。重點研究了監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)通訊模式和功能分布。
2)針對自動化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)真實性和合理性檢驗問題，研究了大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論和過程突變理論建立了監(jiān)測數(shù)據(jù)的在線檢驗?zāi)Ｐ?，有效地解決了自動化系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的合理性和真實性的在線檢驗問題。
3)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究了大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析方法，建立了基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)即網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模型，為大壩安全監(jiān)控模型的建立和預(yù)測提供了新的思路和方法。
4)針對合理處理DSIDSS中的不確定因素問題，采用模糊測度和模糊積分理論的基本思想和方法進行了處理。結(jié)合模糊集和可能性理論，提出了大壩安全等級劃分和安全判據(jù)的表示方法。應(yīng)用模糊測度和模糊積分理論，較好地解決了大壩安全綜合評價中不確定性因素的計算機表示和處理方法。
5)探討了DSIDSS中的知識表示和推理技術(shù)，應(yīng)用知識的語義網(wǎng)絡(luò)和模糊產(chǎn)生式規(guī)則表示方法，建立了大壩安全智能決策支持系統(tǒng)的知識庫。所采用的模糊推理方法克服了傳統(tǒng)Bayes推理方法的部分缺陷，在實際應(yīng)用中表明是合理有效的一種推理模式。
人工智能的過程及在工程技術(shù)轉(zhuǎn)化的順序包含：
1.機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新
的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹機器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認知科學(xué)等對人類學(xué)習(xí)機理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計算模型或認識模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進。
2.模式識別
1). 模式識別概述
模式識別(Pattern Recognition)是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們當(dāng)然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。(計算機)模式識別在20世紀60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學(xué)科。
模式識別(Pattern Recognition)是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。應(yīng)用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對象。這些對象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。
2).模式識別的應(yīng)用(1)文字識別(2)語音識別(3)圖像識別(4)醫(yī)學(xué)診斷
3.專家系統(tǒng)
1).專家系統(tǒng)概述
專家系統(tǒng)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。
2).發(fā)展歷史
專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。 第一代專家系統(tǒng)(dendral、macsyma等)以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。
第二代專家系統(tǒng)(mycin、casnet、prospector、hearsay等)屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)
第三代專家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略
3. 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖所示，其中箭頭方向為數(shù)據(jù)流動的方向。專家系統(tǒng)通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分構(gòu)成。知識庫用來存放專家提供的知識。專家系統(tǒng)的問題求解過程是通過知識庫中的知識來模擬專家的思維方式的，因此，知識庫是專家系統(tǒng)質(zhì)量是否優(yōu)越的關(guān)鍵所在，即知識庫中知識的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。
人工智能在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用
物聯(lián)網(wǎng)智能是利用人工智能技術(shù)服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)是將人工智能的理論方法和技術(shù)通過具有智能處理功能的軟件部署在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中去服務(wù)于接入物聯(lián)網(wǎng)的物品設(shè)備和人。
1.智能物聯(lián)網(wǎng)
1)智能物聯(lián)網(wǎng)概念
智能物聯(lián)網(wǎng)就是對接入物聯(lián)網(wǎng)的物品設(shè)備產(chǎn)生的信息能夠?qū)崿F(xiàn)自動識別和處理判斷，并能將處理結(jié)果反饋給接入的物品設(shè)備，同時能根據(jù)處理結(jié)果對物品設(shè)備進行某種操作指令的下達使接入的物品設(shè)備作出某種動作響應(yīng).而整個處理過程無需人類的參與。
2)智能物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)途徑
要實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能化就必須讓人工智能成為物聯(lián)知終端、傳輸網(wǎng)絡(luò)、具有人工智能的數(shù)據(jù)處理服務(wù)器。
2.物聯(lián)網(wǎng)需要的人工智能技術(shù)
1)物聯(lián)網(wǎng)中需要來自人工智能技術(shù)的研究成果.如問題求解、邏輯推理證明、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、自動推理、機器學(xué)習(xí)、智能控制等技術(shù)。
2)物聯(lián)網(wǎng)的智能控制
在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中.控制將是物聯(lián)網(wǎng)的主要環(huán)節(jié).如何在物聯(lián)網(wǎng)中實現(xiàn)智能控制將是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵。
3.物聯(lián)網(wǎng)智能模型
基于對人工智能技術(shù)的認識和研究.依據(jù)人工智能模型.推演出了智能物聯(lián)網(wǎng)智能化模型。智能物聯(lián)網(wǎng)被分為五個層次機器感知交互層、通信層、數(shù)據(jù)層、智能處理層、人機交互層，共五層。
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