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人工智能的科學原理范文1
人工智能作為一門課程［1］，開設時間距今只有40多年，但發展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等，幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業的主修專業基礎課程，它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發展前景。自2003年起，國內諸多高等院校陸續開設“智能科學與技術”本科專業，同時也有更多高校在傳統信息類專業中加大了人工智能課程的課時比重，因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。?
本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐，對本課程的教學進行一些探討，以期改進人工智能課程教學方法，達到提高本課程教學質量的目的。??
一、兼顧課程內容的統一性和差異性??
人工智能課程的核心內容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應用的認識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內在聯系和規律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。?
知識表示、知識推理、知識應用是人工智能課程的三大內容，解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結構上就有了一個比較清晰的脈絡，即首先必然要學習各種知識表示方法，然后是利用這些知識進行推理，進而實現知識應用，最終達到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發式搜索、消解原理以及規則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃等屬于高級問題求解方法。?
同時，人工智能課程某些章節或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數據結構還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學派［2］，本課程往往同時會介紹不同學派的算法，這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。?
這些都要求我們在教學過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性，又要兼顧各學派的特點，尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學派為主線，兼顧引進其他學派的精華內容，具有較強的科學性。
??二、實施分層次教學??
各高校一般同時為計算機相關專業的本科生和研究生開設了人工智能課程，甚至有的非計算機類專業也開設有人工智能課程。不同層次的學生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計算機類專業學生的教學目的和教學內容，做到分層次設計人工智能課程教學?過程。?
本科階段的人工智能課程課時量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認識，少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設人工智能課程，這時已有不少學生準備繼續讀研或者已經被保研，因此在兼顧全體學生教學層次的同時，要注意給這部分學生足夠的相關參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法，老師在課后還應和他們進行充分討論，培養他們對人工智能的特別興趣。?
非計算機類專業的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業領域內的問題，因此在教學中要盡量有專業針對性地進行教學。例如針對農科類專業，在教學專家系統過程中，我們要求學生參考北京農業信息技術研究中心開發的農業專家系統開發平臺（paid5?0）理解并開發與本專業領域相關的簡易農業專家系統。?
給研究生開設人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例，并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養學生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結合，用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題，并撰寫相關的課程論文，以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升，成效突出。
??三、案例驅動，寓教于樂??
采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣，增強學生學習的自覺性［3］。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環境為背景進行闡述的，讓學生能在實際環境中理解概念和知識，學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例，體現理論聯系實際的特色，激發學生的興趣。?
例如，在講授“計算智能”內容時，我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統［4］進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型，分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。?
又例如為了讓學生走近機器人，我們進行了一場機器人展示課，將研究所現有的MOROCS?1（中南一號智能移動機器人）、ASR（廣茂達）、AmigoBot（自主移動機器人）、CanDroid（罐頭機器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機器人）、Hexapod Monster（六足爬行機器人）、Hubo（多機能歌舞機器人）等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機器人，同學們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。?
在進行案例教學時，引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習，讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時，引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據，什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。?
為了鞏固所學內容，可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學生學習的主動性，還有助于培養學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題，以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。?
此外，我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學生親手設計小型智能游戲軟件，在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學生學得會、用得上、記得牢。
??四、結語??
以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進一步提高人工智能課程的教學質量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業素質，要求他們在講授好人工智能課程的同時，努力提升出自身的專業素質，給學生一個良好的專業素質導向。其次，在人工智能課程教學過程中還需要有培養實用型人才的教學理念，特別是注重培養有創新意識的實用型人才。注重培養學生的質疑能力，只有通過質疑和提出問題，學生的創新意識才能夠得到不斷強化，創新思維能力才能夠得以不斷提高。?
人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學必然與其他計算機專業課程教學不同，需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗，進行廣泛的教學交流。
參考文獻?
［1］
蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(研究生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2004（8）: 1-4.?
［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(本科生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2003（8）:288-290.?
［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?
人工智能的科學原理范文2
關鍵詞：精品課程；視頻公開課；課程建設；人工智能
一、引言
中南大學的人工智能課程是國內高校最早開設的該課程之一。1987年清華大學出版社出版了我校蔡自興和清華大學徐光編著的《人工智能及其應用》，成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材，為人工智能課程提供了一部好教材，對人工智能在中國的傳播和發展起到重大推動作用。
我校人工智能課程自開設以來已培養約30屆學生，培養人數超過3000人。授課對象包括計算機、自動化專業的本科生和電子信息類等專業的研究生。2001年，我們研發的“人工智能網絡課程”被評為優秀網絡課程。2003年和2007年“人工智能”分別被評為首批國家精品課程和全國雙語教學示范課程。同時，課程的相關網絡資源和知識表示方法的課堂錄像陸續上網，向全社會開放，成為學生復習和自學的有力手段和特色環境。
近年來隨著國外名校的視頻公開課風靡網絡，建設我國自己的視頻公開課已勢在必行。在這種背景下，人工智能課程的等一批國家精品視頻公開課應運而生。我們的“人工智能PK人類智能”的視頻公開課入選國家精品視頻公開課建設計劃，已成為首批播出的課程之一，受到公眾歡迎與好評。
二、講授內容選定
人工智能是一門前沿交叉學科，也是一門與人類生活息息相關和公眾頗感興趣的科學。網絡視頻公開課是以大學生為服務主體，同時面向社會大眾，是免費開放的科學與文化素質教育的網絡視頻課程與學術講座。由于人工智能屬于專業基課程，如何在有限的時間內講述一個完整的專題，避免艱深的專業知識，讓大多數人都能聽懂并感興趣，是安排視頻課程內容時需要首先考慮的問題。為此，在內容安排上將重點放在專業史和熱點研究介紹上，其目的是通過介紹學科的發展史和一些經典或熱點問題的研究情況，激發大家對人工智能研究的興趣，增進對人工智能知識的了解，認識到前沿科學其實離現實并不遙遠。
在上述理念指導下，本視頻課程并沒有照搬平時上課的內容，而是精選了人工智能領域中一些具有代表性的內容進行介紹。首先概述人工智能的起源與發展歷史，以及人工智能領域影響最大的三大流派及其認知觀等。然后介紹人工智能中幾種經典技術，包括推理證明技術、問題求解技術等。此外，對人工智能中公眾最感興趣的一個應用領域――機器人學進行闡述。最后，對人工智能的一些最新研究發展領域，如計算智能和群智能技術等進行討論。具體內容安排如下：
第一講：人工智能的誕生
長期以來人工智能充滿了激烈爭論，其發展過程不是一帆風順的，在中國也歷經了質疑、批評甚至打壓，直至出現希望的曙光，形成今天的可喜局面，其過程可謂艱辛。該講從不同角度對人工智能的定義進行介紹，分析其異同，介紹人工智能的起源與發展過程，特別是在中國的發展情況，讓聽眾對什么是人工智能有個大致的了解。
第二講：人工智能的學派
從符號主義為代表的經典人工智能到連接主義、行為主義，人工智能的研究可以說是從一家獨秀走向百家爭鳴。該講介紹人工智能的主要學派，各自的理論基和認知觀，并論述人工智能對社會、文化、經濟等層面的影響。
第三講：經典人工智能的推理技術
經典人工智能的有關推理技術和方法是早期人工智能研究的主要手段，用于研究基于經典邏輯的自動定理證明等問題，對人工智能學科的發展產生了深遠的影響。本講主要介紹基于數理邏輯方法的推理證明技術，尤其是定理證明方法的代表之一――消解原理。
第四講：問題求解與搜索
問題求解技術是人工智能研究領域的一個核心問題，涉及問題表示和求解搜索兩部分內容。這一講主要介紹問題求解中的一種常用方法――狀態空間法，闡述圖搜索方法和求解策略，特別是引入啟發式信息的啟發式搜索方法。
第五講：機器人學
機器人是人們聽到人工智能時幾乎第一時間聯想到的事物。機器人學作為一門學科，該講介紹機器人學的發展過程和機器人的分類，探討機器人學與人工智能的關系，說明研究開發機器人技術的動機。
第六講：人工智能的新領域――計算智能
經典人工智能雖在早期占有統治地位，但目前已經不再是研究熱點。而計算智能則異軍突起，成為智能學科中新的增長點。本講主要介紹計算智能的幾個主要分支神經計算、進化計算、模糊計算和人工生命的一些基知識。
第七講：人工智能中的仿生學――群智能
人工智能是一門信息科學與生命科學等高度交叉的科學，不僅涉及到計算機、自動化、數學、信息學等學科，還涉及到心理學、腦科學、仿生學等各種學科。群智能就是仿生學在人工智能中應用的典型。該講主要介紹受到蟻群和鳥群社會行為啟發而構建的蟻群算法和粒群算法，將其轉換為可計算模型，引入到問題優化求解中。
三、課程建設經驗
由于授課對象的不同和授課時間的限制，在只有30分鐘的一講一主題情況下，要像平時上課那樣詳細講解是不可能的，為此需要對視頻公開課的材料進行重新組織。我們的人工智能課程作為首批國家精品課程，其教學資源還是比較豐富的，具有一定優勢。
首先，使用主講人編著的《人工智能及其應用》作為課程教材。根據教學對象不同，編撰了不同類型的教材，以適應不同層次學生的要求。2003年和2004年在清華大學出版社先后出版了《人工智能及其應用》第三版“本科生用書”和“研究生用書”。2005年在高等教育出版社出版了面向大專院校和網絡課程的《人工智能基》，以及在國防科技大學出版社出版了面向管理類學生的《人工智能及其在決策系統中的應用》。2010年又出版了“十一五”規劃教材《人工智能及其應用》第四版及《人工智能基》第二版，使教材與時俱進，不斷創新，更好地為人工智能教學改革和人才培養服務。這些教材已為高水平課程建設和學科建設做出了重要貢獻，也為視頻網絡課程提供了豐富的素材。
其次，教學資源豐富，知識融會溝通。課程主講人也是國家級教學團隊“智能科學基系列課程教學團隊”的負責人，團隊成員除承擔人工智能課程教學外，還負責智能控制、機器人學等相關課程的教學。這些課程也都有對應的自編優秀教材，都可直接作為課程的參考資料。
“人工智能網絡課程”具有明顯特色(網絡化、智能化和個性化)，得到專家和同行的認可和肯定，被教育部評為國家級優秀網絡課程。特別是更新后的向導學習、個性化以及算法實驗，采用了人工智能技術本身來實現人工智能網絡課程，具有顯著的特色和先進性。網站上課程的教學大綱、教案、課件、實驗指導書、課堂錄像和參考文獻一應俱全。人工智能相關的網絡資源，如網站、新聞組、BBS等，包括了大量的文獻資料、討論、本領域研究的前沿動態、人工智能課程相關的演示動畫
和實驗等。
雖然有相當豐富的教學資源，但為了適應視頻公開課的需要，在視頻公開課材料的組織上仍然花費了大量的時間和精力。本視頻公開課課程具有下列主要特色：
(1)材料翔實、圖文并茂
人工智能的發展經過幾代人的努力奮斗，其在中國的發展尤其曲折。在課程資料組織過程中，對許多重要理論與方法的提出者以及一些會議與紀念活動等介紹，基本上都配以圖片。這些圖片有的是自己的第一手資料，有些則是從網絡搜索得到。這些圖片的引入，給本來相當枯燥無味的文字和概念增加了趣味性和對觀眾的吸引力，也是視頻教學優勢的一個體現。
(2)深入淺出、直觀生動
人工智能作為一門講述前沿理論的專業基課，其復雜的技術、算法、理論是一般觀眾很難理解的。視頻課程不可能在較短時間內將這些問題講透，而是通過形象的動畫說明基本原理和概念，激發學生進一步學習的興趣，真正起到帶“入門”的作用。這也是視頻課程的優勢所在。
(3)精選題材、注重趣味
人工智能是一門高度交叉的科學，涉及面極廣。為了讓觀眾盡可能全面地了解這門學科，公開課著力于講授內容的精選。從人工智能的起源開始，分別介紹了經典人工智能的搜索推理技術、當前的研究熱點計算智能和群智能技術，以及人們對人工智能最直觀的印象――機器人學，形成一定的體系。在這些題材中包括了邏輯學、生物學、腦科學、神經學乃至仿生學等不同的學科交叉，力求使枯燥的科學理論變成美味的知識盛宴。
四、問題與體會
經過緊張的準備和拍攝過程，“人工智能PK人類智能”精品視頻公開課終于上網與廣大觀眾見面了。由于時間倉促和經驗不足等原因，本視頻課程仍存在一些不足之處，值得今后彌補。
(1)考慮到比較通俗易懂的要求，使沒有相關專業基的公眾也能夠基本上聽懂，因而將很大一部分內容的重點放在了專業史上，其專業深度不夠。
(2)由于每講必須在30分鐘內講完一個專題，因此難以對相關技術進行深入探討，只能簡要介紹其原理和概念，使觀眾能知其然，卻沒法知其所以然。
(3)國外的公開課基本上都是隨堂錄像，視頻課講的內容就是平時課堂講授的內容。而我國的視頻公開課課程卻強調普及性，相應的犧牲了部分專業性，在定位上仍有猶豫。這可能是我們的公開課與國外公開課的一個重要差別。
要把我國的視頻公開課建設好，不能盲目追求觀看率和點擊率。從課程性質上看，文史類課程由于受眾面廣，容易被更多的人群接受和理解，觀看的人就自然會多。理工類課程由于受限于領域基知識，受眾面相對較窄，其接受程度肯定較低。要真正建設一門好的視頻公開課，還是應該明確定位，內容貴精不貴多，完整清晰的講述好若干知識點，讓觀眾真正有所收獲就是成功的。
參考文獻：
[1]傅京孫，蔡自興，徐光，人工智能及其應用，北京：清華大學出版社，1987
[2]宋健，學科前沿的最精彩成就[C]，見蔡自興，徐光編著的人工智能及其應用(第四版)[M]，北京：清華大學出版社，2010
[3]蔡自興，徐光，人工智能及其應用(第三版)，本科生用書[M]，北京：清華大學出版社，2003
[4]蔡自興，徐光，人工智能及其應用(第三版)，研究生用書[M]，北京：清華大學出版社，2004
[5]蔡自興，蒙祖強，人工智能基[M]，北京：高等教育出版社，2005
[6]蔡自興，人工智能及其在決策系統中的應用[M]，長沙：國防科學技術大學出版社，2005
人工智能的科學原理范文3
關鍵詞：人工智能 科學方法 創新
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）03-0093-01
人工智能是一門涉及較廣的邊沿學科，它涉及哲學、數學、心理學、計算機科學等學科，其本身的性質也就需要從事這項工作的人必須要對人工智能所涉及的學科有一定的了解。近幾年，我國在人工智能的理論和技術方面都有所突破，但是時代在快速發展著，這就需要人工智能研究不能一直保持原有的狀態，還要有所創新，以順應時代的變遷。
1 人工智能的發展歷程
人工智能（Artificial Intelligence）一詞最早是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，這也就標志著人工智能的誕生。在1969年召開了第一屆人工智能聯合會議，以后每兩年召開一次。1970年出現了《人工智能》國際雜志，推動了人工智能的學術研究及發展，從此以后，人工智能的研究形成熱潮，不同人工智能學派的爭論非常激烈，這使得人工智能得以進一步發展。而我國的人工智能研究開始的比較晚，在1978年“智能模擬”正式納入國家計劃開展研究。而且現在我國從事人工智能研究工作的除了科技人員還有很多的大學師生，從人工智能的發展前景來看，人工智能定會為我國的現代化建設做出重大貢獻。
2 人工智能的突破及科學方法
2.1 對人工智能采用分散式的研究
由于人工智能的研究是很復雜的，很難進行整體性的研究，所以只能把它分成幾個層面再各個擊破。人類認為結構、功能、行為是系統能力的三個基本要素，所以對于人工智能的研究也可以分為結構模擬、功能模擬、行為模擬三種模擬方式。下面對人工智能的三種模擬方式進行舉例分析[1]：
關于結構模擬就以人工神經網絡的研究為例。根據結構模式的思想，人工智能的研究人員嘗試建造人工的神經網絡模擬人類的思維能力。20世紀50年代，出現了感知機，它是用人工神經元電路構造的，這也說明了人工神經網絡的智能性。后期也出現人類利用少數神經元的網絡設計模擬高等動物反射能力的實例，展現了人工神經網絡的發展前景。但是，在人工神經網絡的研究中如果想有效的模擬人類的思維能力就需要有接近人類大腦新皮層的人工神經網絡，在制造技術上存在很大的困難；如果降低人工神經網絡的復雜程度，那它的智能化就會退化?；诠δ苣Ｊ降奈锢矸栂到y研究實例?；诠δ苣M的物理符號系統的研究也取得了很多的成果，比如：通過圖靈測試的血液感染疾病診斷專家系統和戰勝過國際象棋世界冠軍的“深蘭”專家系統。但是專家系統需要擁有專業的高水平知識，但是這種知識的獲取是很困難的，不僅如此，就現在的邏輯理論而言，就算獲得了必要的知識，也不能支持知識的推理與表達。
2.2 發現了智能生成的核心機制和知識的生態學結構在本能知識下的知識轉換
人工智能的定義是非常復雜的，簡單來說，人工智能是為了實現人類改善生存與發展條件的目的，面對具體環境時，根據現有的知識去發現問題、確定解決問題的目標；再針對問題和已定的目標獲得必要的信息，進而利用所獲得的信息和現有的知識想出解決問題的智能方法，并實施這個方法，以達到解決問題的目的。人工智能實際上模擬的是人類智能“確定解決問題的目標、獲得信息、找出解決辦法”的能力。也就是說可以說，人工智能工作前提是“給出有待解決的問題、知識和明確的目標”，工作內容是“獲得必要的信息，進而利用所獲得的信息和現有的知識想出解決問題的智能方法”，因為找到解決問題的方法是智能的表現，所以可以理解為，人工智能的核心就是在給定條件的制約下信息知識的智能轉換。在這種方法的引導下就可以建立人工智能新的機制模擬方法了。
我們已經發現人工智能的核心機制是：信息知識的智能轉換，也就是說，信息和知識在人工智能的研究中發揮著很重要的作用。研究發現，知識并不是固定不變的，它具有自己的生態學結構。在本能和外界信息的刺激下，人類不斷的學習并不成熟的經驗知識，然后根據自己本身的理解和思考把經驗知識變成規范知識最后成為常識性知識。發現知識的生態學結構不只是可以加深對知識的理解，還拓展了人工智能的研究視野，對人工智能的研究有著很重要的意義[2]。
2.3 把智能生成的機制與知識的生態學結構相結合
把智能生成的核心機制與知識的生態學結構相結合建立新的模擬方法，就會發現一直處在獨立發展的結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬方法的特例。比如：結構模擬可以說是，信息與經驗知識的經驗型智能轉換；功能模擬就是把信息與規范知識的規范型智能轉換；行為模擬是信息與常識性知識的智能轉換，而且經驗知識、規范知識、常識知識之間在機制模擬中是相繼環節，所以結構模擬、功能模擬、行為模擬也應是機制模擬中的相繼環節[3]。在“以信息觀、系統觀、機制觀為主要標志的系統科學方法論”的觀念下，原來看似無關的人工智能的三種模擬方式，竟然有著相互的關系，把原來看不到的本質給展示出來，就是科學方法的厲害之處。
3 結語
通過研究發現，在人工智能的模擬研究中一直處在獨立發展的結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬方法的特例。這也就說明智能生成的機制與知識的生態學結構的結合是人工智能研究的統一理論和方法。這一結果為人工智能的發展開辟了一條新的道路，人工智能的研究的這一突破主要依靠科學方法的創新。所以，在今后的人工智能研究方面應注重科學方法的研究、應用和創新，以使人工智能研究事業在未來的發展道路上越走越遠。
參考文獻
[1]鐘義信.人工智能的突破與科學方法的創新[J].模式識別與人工智能，2012（3）：456-461.
人工智能的科學原理范文4
關鍵詞：電氣自動化；人工智能；控制
電氣自動化技術作為新時期的科學技術發展的重要產物，其主要是電子信息自動化、信息處理自動化、系統運行自動化、實現分析、電力電子技術以及計算機科學技術的綜合技術。電氣自動化運行的過程中主要是讓控制的機器能夠自行運行，且不受到人工的實時控制，用人工智能技術代替人工控制機器。人工智能技術應用到電氣自動化生產過程中，使得人工智能技術與電氣自動化技術相互交融，使得電氣自動化技術出現了很大的飛躍。本文針對電氣自動化控制過程中對于人工智能技術的應用研究，分析人工智能技術對于自動化控制的影響情況。
一、人工智能技術概述
隨著計算機科學技術不斷深入發展，計算機的運算速度較之人腦更加快速和準確，而且可以承擔大量的重復性計算工作，因此計算機代替人工進行工作也就應運而生[1]。人工智能技術產生于1956年，其涉及到計算機科學。心理學、數學。、哲學、認知科學等多門學科。人工智能技術的主要研究目標就是控制機械進行自動化生產，在人工智能技術下完成實時控制，能夠完成大量的重復性工作，解決人類的勞動強度問題。人工智能技術主要是基于計算機技術，通過計算機來實現人腦仿真，使得計算機能夠滿足更高層次的應用。
人工智能技術在發展的過程中存在著很大的差異，不同的人工智能技術其具有的優點也不一樣。人工智能化技術可以具有社會能力、自治性、響應性以及能動性等幾個重要的人工智能特色，復雜的人工系統之中運用人工智能技術實現建模，并且完成對人類的仿真。人工智能技術通過自身復雜的系統完成機械之間的融合和交流，并且形成了其基本元素的結合。另外人工智能技術對于自身的狀態和行為具有一定的控制能力，完成相應的建模和仿真任務之后就不需要人類給予實時干預，所以人工智能技術具有一定的自治性。當然人工智能技術對于周圍的環境還具有一定的響應能力，對于環境之中的事物作出相應的反應。
二、電氣自動化中人工智能技術的應用
（一）數據采集和處理。電氣自動化控制過程中人工智能技術可實現對系統的數據采集和處理，此項過程均屬于智能化處理過程，在具體的應用中人工智能系統完成了對電氣設備、系統運行的實時監測和響應。人工智能技術在電氣化自動控制系統中針對全部開關量、模擬量等進行智能數據采集，并按照相應規則完成對所有數據的甄選，然后將數據進行保存或者對數據做出響應執行另外指令。人工智能技術還可對采集的數據進行整理，完成分類、篩選、備份以及垃圾數據刪除等[2]。
（二）圖像層次管理。對于電氣自動化控制企業往往存在著圖像管理流程，尤其是對于一些大型的電氣企業或者運行比較復雜的系統，很多類型的設備都需要進行圖像層次管理。那么人工智能技術則實現了對系統中的圖像層次管理，利用計算機技術實現對系統的圖像層次管理，為工作人員提供方便，使得他們能夠及時查看圖像并且作出選擇。通過人工智能技術實現對系統的圖像層次管理，有效的提升了對電氣自動化系統的管理效率。
（三）可輸出自動化控制過程。在電氣自動化控制過程中，人工智能技術可以實現對控制過程記錄，并且可以圖像記錄的方式來呈現出整個控制過程。人工智能技術實現了對電氣自動化控制中的某一階段或者是全部過程的運行管理，通過對控制過程中的圖片輸出來反應控制的成果，方便工作人員能夠準確、完整的掌握電氣自動化過程中人工智能技術控制情況，方便查看以及及時了解系統運行信息。
（四）保存系統運行各項資料。電氣自動化控制過程中采用人工智能技術可以有效、完整的保存系統的運行資料，為尋找故障問題源提供相應的信息情報。電氣自動化控制過程中，采用人工智能技術實現精細化管理，可以導出各個時間段、生產區間中自動化生產的各項資料。人工智能技術為相關記錄工作者減少了麻煩，提高了工作的效率，同時人工智能技術可極大限度的節約人力、物力以及財力，對電力企業降低成本加強管理具有非常重要的作用。
（五）實時跟蹤控制。人工智能技術屬于人類一項先進的研究成果，其具有一定的智能化，能夠自行完成生產工作。當然，人工智能技術最為重要的作用還是對于電力企業的自動化生產實現了跟蹤控制。利用人工智能技術實現對引進的先進電子設備進行控制，通過輸出的圖像、保存的錄像以及相關記錄等來完成對相應設備的評估。
結語：隨著科學技術的快速發展，人工智能技術正在不斷的創新和進步之中，尤其是當前人工智能技術在電氣自動化企業中的應用越來越廣泛，使得人們對于人工智能技術的研究需要進一步加強，同時對于其工作的原理以及具體的應用應該具有更深層次的認識。這樣電氣自動化企業才能夠及時跟上時代的步伐，及時調整企業的戰略目標，利用人工智能技術提升企業的生產效率，利用人工智能技術降低企業的生產成本，利用人工智能技術實現企業強化企業核心競爭力。
參考文獻：
人工智能的科學原理范文5
關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發揮更大的作用。
由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。
本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。
2 本科高年級的教學特點
中國的本科教育，由于歷史和經濟發展水平等諸多原因，目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。
3 人工智能課程的學科特點
與信息類其它專業課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。
4 人工智能教學的三點思考及對策
4.1 注重應用性和介紹性
在教學實踐中，筆者發現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容?？紤]到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。
4.2 注重科研引導性
本科教學不僅要培養學生的應用能力，還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規模逐年增大，本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非?；钴S的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。
4.3 教學內容與畢業設計相結合
本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業設計題目，可謂一舉兩得。
人工智能的科學原理范文6
在計算機網絡技術迅速發展和人類社會不斷進步的帶動下，人工智能也與時俱進，并得到迅速傳播和發展，進而直接或間接地推動著其他學科領域的進步和發展。網絡安全問題也在日漸成為人們的關注焦點，如何才能有效的利用人工智能技術對網絡數據進行安全防護呢？本文首先介紹了人工智能與網絡安全問題的特點與聯系，進而提出在網絡安全中引入人工智能技術，防護網絡安全的策略，希望能對維護網絡起到一部分作用。
關鍵詞：
網絡安全；計算機；人工智能；信息安全
引言
人工智能是一門將計算機科學與語言學、控制論、神經生理學等多種學科的理論和應用相互結合、相互滲透，逐漸產生發展的綜合性學科，是計算機科學領域內有關研究、設計和利用現代智能工具的一個重要分支。目前網絡技術的急速發展，使得人們早就已經習慣運用網絡處理各類事宜，如娛樂、聊天、辦公等，網絡的個人隱私信息也越來越多，傳統的網絡安全維護辦法早已捉襟見肘，人工智能的出現，為網絡安全管理提供了一個新的契機。
1.我國網絡安全現狀
網絡安全是每個人都應該了解與維護的職責，人們享受著網絡帶來的便利，同樣也會遭受到個人信息與財產的威脅。而目前的網絡安全現狀卻是：很多時候，當使用者一打開網頁時，網頁就自動會彈出一些雜亂無章的廣告信息，鋪天滿地的向使用者“傳達”無用的信息來麻痹使用者的視野，擾亂使用者的心智?；蛟S，當使用者在下載信息時很容易下載病毒，如果把下載的是病毒當著有用信息保存到電腦中后，除了得不到使用外，還會損害電腦的硬件設備，讓電腦長時間的處于“危險”狀態?；蛘呤且恍┤藶橐蛩氐恼`操作：有意“種植”木馬病毒、編寫病毒代碼、對電腦硬件不加以保護所造成的。這些不良信息，會是代碼病毒、蠕蟲等，它們都會擾亂信息源代碼，侵染網頁，電腦會崩潰。種種原因表明，這些不良信息的大量出現，是一些不法分子以及商家為了謀取暴利而上傳在網絡上的，來吸引正在使用網絡的人們眼球，給使用網絡的人帶來更多的痛苦。從而產生密碼被泄露、數據被篡改、用戶難以登錄、網絡端口故障等現象。這些現象的發生，給現在的網絡安全帶來危險，使計算機網絡安全機制難以“愈合”。病毒的不斷涌入、蠕蟲的不斷產生、黑客的間斷性攻擊、間諜的蜂擁出現、人為的誤操作，給網絡的安全問題帶來巨大的威脅。
2.人工智能技術特點與優勢
將人工智能應用到網絡安全管理領域可以幫助網絡管理員提高工作效率，相較于傳統的網絡安全技術，不論是從速度，效率以及可操作性都顯著提高，其具體的優勢如下所示：
2.1具有處理模糊信息能力
人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用模糊邏輯的推理方式，不用非常準確的描述數據模型。網絡中存在大量不確定也不可知的模糊信息，處理這些信息比較困難。在計算機網絡安全管理中應用人工智能技術，可以提高處理信息的能力。
2.2具備學習能力和處理非線性能力
人工智能不同于傳統的網絡安全處理模式，它最大的特點是它具有一定的學習能力，這一點的優勢在處理信息時表現得尤為明顯，因為網絡中的信息量往往是龐大的，但是許多信息都是簡單的，及其容易理解，卻可能有有效信息，想要從海量的信息中挖掘出有效的信息，首先要做的就是學習，推理這些簡單的信息，人工智能的優勢就在于這里。人工智能具有處理非線性能力。
2.3計算成本低
傳統網絡安全技術消耗的能源量驚人，人工智能在這一方面則有很大的改善，它對于能源消耗速率特別低。因為人工智能采用的是新的算法，即控制算法。這種算法可以利用最優解可以一次性完成計算任務，有效減少資源消耗力度，實現綠色節能。另外，使用這種方法可以保證網絡技術的高速性。
3.人工智能技術
在網絡安全中的運用在網絡安全管理過程中，運用得最廣泛的就是防火墻，其中最具有技術含量的核心部分為入侵檢測，入侵是指任何可能損害信息的完整性和保密性的所有活動，而入侵檢測主要就是識別這些活動，后續再采取其他手段對網絡安全進行維護。本文的重心主要在于人工智能技術在這一階段的運用。
3.1建立規則產生式專家系統
目前網絡安全領域運用得最為廣泛的人工智能技術就是專家系統。專家系統，顧名思義就是以專家所擁有的經驗性知識為基礎而設立的入侵檢測系統。該系統的管理員可以通過將目前已經了解的入侵特點編碼成規則，通過系統自動檢測這些特征從而來判斷系統的安全性是否到位，同時，專家系統的建立也使得日后的入侵檢測工作量減輕。
3.2人工神經網絡系統
在網絡安全管理中的運用人工神經網絡具有較強分辨能力，它可以識別一些帶有噪音或者暗藏畸變的入侵模式，這套系統的開發是相關的科研隊伍經過長時間的模擬人腦學習技能的而形成的。除了有上訴的優勢，它還具備一定的學習能力和高適應能力，能夠快速識別入侵行為。人工神經系統在網絡安全中的運用，大大提高了面對入侵時管理員的應對速度，對保證網絡安全的意義重大。
3.3人工免疫技術
在網絡安全領域中的運用人工免疫技術也是人工智能技術的一個分支，它的技術原理是人體免疫之后人體自發的出現一系列的自我防御的現狀，運用在信息安全管理上就是基于自然防御機理的學習技術，兩種人工免疫技術原理相似。前者保護人體免受病毒打擾，后者保護信息不被入侵，保證信息的完整性、保密性。
4.結束語
將人工智能運用在網絡安全還是一個較為新穎的領域。事實上，可以用到網絡安全中的人工智能技術并不止上訴提及的幾種，它還有待我們去發展和探索，另外，在網絡功能如此強大的今天，不少人的日常生活都已經無法離開網絡，網絡安全正在逐漸成為一個越來越熱的話題，對于各類新技術，并不只限于人工智能技術，我們都應該將其靈活運用到網絡中來，保障網絡的安全性，使網絡更好的服務于大眾。
參考文獻：
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