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人工智能發展總結范文1
【關鍵詞】人工智能 醫學領域
1 引言
人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設計方法，第二類是采用自下而上設計的“字符號”方法。
2 人工智能的發展
全球對人工智能的研發經歷了已經有70年的發展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數據支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現，尤其是在摩爾定律、大數據、互聯網和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。
3 人工智能在醫學領域上的應用
3.1 在神經網絡中人工智能的應用
在醫學診斷中人工智能的應用會出現一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應變化能力弱。研究人腦連接發現了以人工神經為特點可以解決在獲取知識中所出現的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經網絡在醫學專家系統中的快速發展。
人工智能領域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統的結構上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數據就可以完成。迄今為止，醫學領域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現種類復雜多變。在醫學的日常實踐中，疾病相應的治療只能以經驗為基礎來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結為一體的人工智能服務，在醫學領域有很好的應用發展趨勢。
3.2 在中醫學中人工神經網絡的應用
在中醫學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫的診斷方法和治療手段與醫師的經驗水平有很大聯系。數年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經驗總結上，都有著對“證”的研究思想的深入調查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經網絡來替換使用。恰當的中醫癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經網絡模型，人工神經網絡能夠根據以往的學習“經驗”來進行綜合分析，從而提出中醫診斷方法。
由神經元結構模型、網絡連接模型、網絡學習算法等幾個要素組成了人工神經網絡。具有某些智能系統的功能。 按照網絡結構來劃分，人工神經網絡有很多不同的種類，例如感知器、BP網絡、Hopfield網絡等，目前應用最為廣泛的神經網絡就是其中的BP網絡。這種前沿網絡非 BP網絡所屬，網絡的結構與權值能夠表達復雜的非線性 I/0映射關系。憑借 BP網絡優良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復進行訓練，也可以調整網絡的權值，直到網絡的 I/0關系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。
3.3 人工智能在臨床醫療診斷中的應用
計算機編寫的程序主要根據專家系統的設計原理和方法來模擬醫生的醫學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫療專家系統是臨床醫療診斷中人工智能的很好體現，不僅能夠處理較為復雜的醫學治療問題，還能當做醫生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫學治療經驗。
3.4 人工智能技術在醫學影像診斷中的應用
目前，在醫學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫學影像技術領域人工智能的應用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫學影像大數據所進行的數據上的挖掘和應用。這兩個方面所進行的數據挖掘及其應用都是依據醫學影像大數據來完成的。
Geoffrey Hinton教授是神經網絡領域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關的期刊上發表了論文，第一次提出了“深度信念網絡”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規模圖像識別評測任務是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經網絡結構，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術，讓神經網絡深度學習以迅速的速度進入了醫療和工業的領域范圍，隨后這一技術被陸續出現的醫療影像公司使用。例如：國際知名的醫學影像公司Enlitic和國內剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數據和診斷數據，繼續對神經元網絡進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫生診斷的準確率。
人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫生的讀片時間，提升了醫生的工作效率，降低誤診率。
4 總結
人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數據的模式和相似性，還能有效幫助醫生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發展及其在醫學領域的逐漸普及和應用，兩者的互相融合在未來必定成為醫學發展的重要方向。
參考文獻
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[4]鉛筆道.人工智能與影像診斷相結合的醫生界阿爾法狗，2016（03）.
人工智能發展總結范文2
關鍵詞:人工智能；企業管理；挑戰
一、引言
對于企業的經營管理來說，可以說是具有相當歷史經驗積累和理論研究積淀的工作之一，也可以說是領域之一。眾多年來，企業的經營管理從純粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的變化和發展，在企業的生存和發展過程中起到了最為重要的作用。但是人工智能的發展及其在各個領域的滲透，使得企業的經營管理面臨著前所未有的變化，這種變化一方面是其全新的模式帶來的不適，另一方面也是其帶來的挑戰。在眾多的企業中，少數企業很早就已經意識到了這樣的變化和挑戰，也很好的基于企業自身的實際情況而做出了相應的應對措施，但是還是有大部分的企業在人工智能面前顯得“無所適從”，沒有做好適應趨勢發展和應對挑戰的充分準備。我們希望我們的研究和探索能夠促進企業更好的面對和應對這樣的挑戰。
二、人工智能及企業管理概述
(一)人工智能概述
人工智能，就是我們平常所聽所見的“AI”，顧名思義就是通過計算機科學的理論和方式讓電腦或者程序能夠模仿人類的行為方式，以期其能夠在一定程度上代替人類的勞動。人工智能屬于計算機科學，但是卻不僅僅是計算機科學，其往往還包含了社會學、心理學、數學等等，甚至還還會涉及到具體應用領域的專業理論知識和技能，以及相關領域的人類經驗積累。由此看來，人工智能在理論知識層面具有相當的綜合性和復雜性，不會屬于某一個學科領域。對于人工智能來說，其并不是一個新的領域或者概念，其實人工智能很早就已經下理論界出現，并且得到了一些較為初級的發展。近年來，由于算法的進步以及大數據和云計算的快速發展，才使得人工智能得以“重生”，在眾多的領域越發的顯示出具有劃時代的意義和價值，也才有了當下非?；鸨摹叭斯ぶ悄堋?。
(二)企業管理概述
企業管理是企業發展過程中的必要過程和手段，也是企業保持健康發展的重要基礎。總的來說，企業管理就是企業要將自身的生產經營、業務拓展等等活動通過計劃、組織、實施、監督、總結等等方式的總和，是企業自身具有綜合性和統籌性的管理過程和運營過程。企業管理更加是一個較老的話題，自大有了企業以來，企業管理就是必不可少的研究對象。經過多年的發展，企業管理也經過不斷的實踐和總結，得到了不斷的優化和提升。其中，現代企業管理是符合當下眾多企業的管理現狀和理念升級的。企業管理的目標是實現經濟效益最大化，意在通過更好的進行資源配置而實現企業各種資源使用效率的不斷提升，進而促進企業的長期可持續健康發展。
三、人工智能在現代企業管理中的運用分析
(一)打破信息孤島的智能系統
在人工智能之前的信息化時代，系統化是企業管理發展的重要方向。因此，在企業管理的眾多方面都逐步的建立起的系統或者平臺，諸如財務系統、OA辦公系統等等。相比信息化之前，信息化已經極大的促進了企業內部各個部門或者環節之間的信息流通，也使得各個環節由于系統化和流程化的加持而更加的高效和高質。但是隨著而來的缺失各個環節和部門之間的信息被禁錮在自己的系統里面，形成了眾多的信息孤島。這些信息孤島對于企業的管理決策來說也是極其不利的因素。人工智能的到來，使得企業在眾多的系統之上能夠架設一個統領的系統或者平臺，也就能夠很好的解決了信息孤島的問題。同時，在信息化時代，企業部署眾多的系統往往需要實實在在的購進和部署相關的硬件設施，這對于一些中小企業來說在成本上會產生巨大的壓力。但是在人工智能時代，由于云計算的飛速發展，企業的眾多管理系統部署并不一定需要購買相關的基礎硬件，而是可以通過云計算的方式來解決。其實，這也是能夠實現上文提到的建立解決信息孤島的統一平臺或者系統的重要原因之一。
(二)人工智能輔助企業管理決策
結合上文所提到的信息孤島，傳統企業在進行管理決策的時候，往往會面臨著眾多類型或者環節的數據難以形成有效的統一和整合，作為決策支撐的數據在數量和質量上都會呈現出相當的不足。對此，人工智能技術一方面能夠通過搭建統一化的系統平臺來打破信息孤島，提升相關數據的統一化和全面化；另一方面，基于人工智能技術，企業能夠實現智能化的數據抓取、整理和分析，甚至在一定程度上給出相應的智能決策建議，以供企業的管理者做出管理決策是進行參考。這一切都要得益于人工智能技術中的大數據分析、自然語言處理、機器學習等等核心技術，才能夠實現企業管理過程中的眾多高效過程。
(三)人工智能代替重復性工作
人工智能包含了諸如機器學習、自然語言處理等幾大核心技術，其中的機器人技術是綜合視覺處理、聽覺處理、數據處理、機器學習等等眾多技術的重要體現。也正是這些技術的加持，使得人工智能能夠實現在眾多的場景中很好的模仿人類的工作方式，以至于能夠在一定程度上代替人類而更加高效高質的完成相關工作。例如企業的行政工作，其有一部分具有重復、機械的特性，人工智能技術就能夠很容易通過相關技術學習到其內在的關聯或者趨勢，進而實現自動的模仿，代替人類進行該項工作。同樣的道理，對于眾多的生產企業來說，車間管理更加具有這類的特點，因此也是現階段人工智能能夠發揮巨大作用的地方。人工智能分擔人類的工作，總體來說能夠促進工作更加高效高質的完成，讓人類的智慧更加集中于創新和創造，更加集中于思維探索層面。
四、人工智能對現代企業管理的挑戰
(一)人才管理的挑戰
人工智能能夠在很多方面協助甚至是帶來人類的工作，并且往往能夠更加高效和高質的完成該工作。這就給企業的人才管理帶來的極大的挑戰。一個最為直接的挑戰就是企業以后或許不再需要沒有創造性和創造能力的員工。簡單重復的工作能夠有人工智能來完成，那么企業招聘來的人才就主要將精力集中與思維的創造過程中。這對于企業傳統的人才觀念和管理方式非常不同，會產生很大的沖擊。企業以后的人才管理應該更加注重其創造性的培養和提升，而不是像當下一樣僅僅集中于流程化和標準化的培養。值得一提的是，這其實不僅僅是對企業管理的挑戰，也是對人才自身的挑戰。只有很好的適應人工智能時代的發展趨勢，才是使得人才自身更好的融入企業的管理工作，贏得企業的發展機遇。
(二)決策管理的挑戰
上文已經提及，在人工智能的支撐之下，企業的管理決策會以匯集全面而實時的數據為基礎，通過相關的分析方式來作為輔助?？偠灾@種決策方式是一種集中式決策機制。這主要得益于管理界的這樣一種思想：我們擁有越多的信息往往能夠做出更加科學正確的決策。但是隨著而來的挑戰就是隨著更多的信息被收集整理出來，使得企業所面臨著的決策環境會變得異常復雜，至少相比于之前的環境是如此的。這也就給企業管理者在切實的管理決策過程中失誤了增加、變動性增大，為企業的健康穩定發展帶來一定的沖擊。人工智能時代的管理的不確定性急劇增大，使得眾多的管理者感到管理工作十分困難和束手無策，或者有一天真的將企業管理決策完全交給人工智能的時候，企業的管理工作也就無法再稱之為企業管理了，真不知道這是好還是壞！
(三)管理方式的挑戰
當人工智能時代開始到來的時候，眾多的研究者或者企業管理者都在探討和研究：未來的企業管理者或者企業管理工作會不會被人工智能所取代？或者說會在多大程度上被取代？我們認為，人工智能必定會在一定程度上代替管理者的企業管理活動，或者是更加準確地說是協助，而不會完全的代替企業管理者的企業管理工作。對于企業管理來說，其帶來的管理方式的挑戰是巨大的。例如對于傳統的企業管理來說，財務上的三大表是十分重要的基礎資料之一，甚至可以說是僅有的可以相對全面的反應企業經營情況的基礎資料。但是在人工智能時代，正如德勤所開發的“第四張報表”一樣，通過非財務信息的數據化，通過以用戶為核心，建立起來涵蓋用戶、產品、渠道三個維度的企業價值評估體系，為企業管理層的管理工作和相關決策提供重要的補充支撐。諸如類似的沖擊和變化還有很多，都將給企業管理的方式發展帶來挑戰。
五、結語
人工智能的時展趨勢不可逆轉，企業唯有很好的適應和應對才能更好的保持其市場競爭力和長期可持續的發展。同時，企業要正視人工智能在人才、決策等管理方式方面帶來的沖擊，積極應對和應用，促進自身的穩定發展。
參考文獻：
[1]程浩.人工智能的六重關系[J].企業管理，2018(1).
人工智能發展總結范文3
在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。
【關鍵詞】
人工智能；計算機網絡技術；運用
引言
到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。
1人工智能簡介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。
1.2接口技術研究
為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。
2人工智能在網絡技術中的應用
在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。
3結論
綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。
作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院
參考文獻
[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.
人工智能發展總結范文4
關鍵詞：電氣自動化；人工智能；控制
近年來，我國科學技術飛速發展，人工智能技術的優勢凸顯出來，而自動化技術在各個領域中廣泛運用，特別是電氣工程自動化更是由于操作簡單、針對性強等優勢，在很多領域發揮重要作用。從1956年第一次提出人工智能的概念后，對于人工智能的研究就不斷跟進，逐漸形成一個較為完善的科學體系，涉及計算機、自動化、信息技術、仿生學、語言學、控制技術、邏輯、哲學、生物學等多個學科。將其運用到電氣自動化控制中，實現精準控制，推動電氣自動化工程健康發展。
1人工智能技術概述
經歷了三次信息產業改革，計算機快速成為21世紀重要的基礎技術類型，為各領域技術發展提供重要的幫助。而在計算機信息技術支撐下，自動化發展、智能化發展以及數字化發展已經成為當今社會中耳熟能詳的名詞，也是行業已經實現或未來所追求的方向。人工智能在這一背景下應運而生，集合多種信息化技術類型，通過拓展、開發、研究等方式，以相關理論、技術與設備糅合起來，賦予研究對象智能化功能。當然，人工智能也是計算機領域中的一個重要分支內容，能夠實現智能化發展，創造出更多有利于人類發展和使用的工具，例如，語言圖像識別工具、機械人等都在生活工作中發揮了較大的作用。人工智能的概念是從二十世紀50年代初起提出，對人工智能的研究建立在計算機技術基礎之上，同時不斷將別的學科理論、技術引入其中?？梢哉f，人工智能技術是一項系統性工程，融合了各個學科知識，對其的研究必須考慮各方面因素，才能實現與人類智能相類似的功能。當然，人工智能技術的發展，是在對人腦工作機制深入研究基礎上提出的，借助于計算機編程技術、程序控制技術，對人體大腦信息處理功能模仿，但同時也具有了大腦無法達到的計算功能，將其用于電氣自動化控制領域中，可以實現更加便捷的生產模式，控制成本，提升效率。
2人工智能技術在電氣自動化控制中的有效應用
2.1分析電氣控制的整個過程
電氣控制作為電氣工程自動化中關鍵環節，對實現自動化控制做出了巨大貢獻。而現代化信息技術發展推動下，人工智能早已經占據了電氣控制領域的半壁江山。利用人工智能計算機程序，通過設定相關運行程序參數，就能夠實現對電氣控制整個過程。在具體電氣自動化系統運行當中，需要根據實際情況，選擇針對性的控制程序，對各環節進行有效控制，不斷減少控制誤差的發生，避免對系統運行造成不利影響。人工智能對電氣控制過程應用，主要是通過對模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。在模糊控制中，主要是指通過電氣傳統中交流、直流傳動作用下實現。通常情況下，電氣直流傳動控制中模擬邏輯控制包括Sugeno、Mamdani。具體應用當中，Mamdani主要是實施調速控制，而Sugeno屬于Mamdani的一個例外情況。在交流傳動中，通常利用模糊控制器實現調速，從而對電氣工程施工實現有效控制。
2.2有效實現控制及保護功能
利用人工智能技術，能夠自動采集所有的開關量、模擬量，并對這些數據進行處理，按照預先設計方案中的要求整合和存儲。同時，還能夠利用圖像生成軟件，對電氣系統歷史運轉情況用真實畫面模擬并顯示出來，這樣能夠直觀地看到斷路器、電機、電壓設備、隔離開關等運行狀態。操作人員能夠根據這些具體情況，結合收集到的數據建立圖表。但值得注意的是，由于圖像畫面比字符數據占用的系統資源大，必須考慮到計算機設備、硬件條件等能否符合條件，避免由于圖像數據消耗運算資源大而導致系統穩定性受阻。另外，采用人工智能控制界面，能夠實現對電氣系統遠程控制操作，對提升生產效率意義重大，還能夠提升電氣系統運行的安全性。人工智能技術利用，能夠對各個主要的設備模擬量數值、開關狀態等進行智能化的掛牌檢修，同時對于狀態變化、故障報警等問題也會給出有效警報，按照順序將系統中各項數據都記錄下來，在線對負序量計算進行分析。通過電話圖像、語音、聲光等綜合性模式，或通過選擇性報警，在具體操作過程中，利用鼠標、鍵盤能夠對隔離開關進行實時的控制，實現遠程控制功能。將模擬量故障按照一定順序進行錄波，捕捉相關波形，進行開關量變位、在線參數設置調整等。在運行管理操作系統當中，能夠自動保存運行日志，可以實現隨時備查，自動生成的報表需要進行及時打印、存儲，描繪系統運行曲線。
2.3對電氣設備實施優化設計
人工智能技術運用到電氣工程設備當中，能夠有效提升自動化控制效果，而這一效果的實現主要體現在設備設計層當中。電氣設備設計具有復雜性較大的特點，在具體設計過程中會涉及多方面知識內容，包括電機、電路以及電磁學等，且必須具有豐富的經驗。傳統電氣設備設計工作開展中，有時候會依靠簡單實驗結合手工經驗，導致最終的設計方案確定難度大，方案有效性有待商榷，很難找到最優化的設計方案。而利用人工智能技術，通過計算機系統的相關智能功能，將計算機設計和人工設計結合起來，能夠縮短設備設計與開發的周期，有效提升電氣設備的設計質量與效率。通過人工智能技術，還能夠有效提升電氣設備運行的整體效率。電氣自動化設備運行效率是電氣自動化工程發展最為關注的問題之一，而傳統電氣自動化控制系統作為一個極其復雜過程，涉及多個領域知識內容。人工智能的利用，不僅模擬人腦思維方式，同時更能完成人腦無法完成的復雜工序，能有效提升電氣設備運行的精準性，提高整體運行效率。人工智能技術的使用，正好能夠實現對故障點的定位工作，還能根據故障點具體情況，對故障設備實現自動化隔離，保證設備系統能夠繼續運動，避免造成更大的故障發生。利用模糊控制以及神經網絡系統等，都能夠實現對電氣設備系統運行當中故障的診斷。變壓器是電氣工程重要的設備之一，利用人工智能技術能夠對變壓器油液砌體進行有效的檢測分析，以便于能夠準確判斷變壓器發生故障類型，得到相關的故障信息，對維護整體設備運行效率與穩定做出了巨大的貢獻。
人工智能發展總結范文5
一、計算機網絡技術存在的問題
隨著計算機技術的不斷的發展，現在不論是在我們的日常的生活當中還是在我們的工作當中，計算機網絡技術的應用都是的廣泛的，人們對于計算機網絡技術的引用越來越廣泛也就意味著現在人們對于計算機網絡安全方面的問題采取了更多的關注，也就是說在現在計算機網絡的監視以及網絡控制會成為現在人們都比較關注的兩個方面。人們都認為計算機網絡管理系統應該具有著這兩個方面的問題，但是由于我們想在計算機網絡安仝管理系統當中更好的實現網絡監視以及網絡控制這兩個方面的功能，我們就必須要對網絡當中的信息進行及時的獲取以及處理，但是現在我們通過網絡來迸行信息的傳遞的時候經常性的會出現不連續或者是不規則的情況，并且在計算機網絡技術發展的早起，人們只是能夠使用計算機來對數據進行一個簡單的處理，不能夠通過計算機來對數據的真實性來進行一定的分析以及判斷，同時更加不能夠實現住海量的網絡信息當中有效的信息來進行迅速的篩選的，除此之外就是現在的計算機網絡用戶的信息安全網路安全管理也是應該為其提供更加完善的保障的。現在的計算機軟件的開發速度是非常迅猛的，同時計算機網絡犯罪也是十分的猖獗的，如果說計算機的網絡安全系統自身沒有足夠的靈敏性以及足夠迅速的反應速度的話，完全不能眵應付現在計算機網絡當中頻發的侵犯用戶信息安全等各種違法的網絡犯罪活動想要更好的實現計算機網絡安全管理，我們就必須要建立一套完整的，并且有著靈敏反應速度的智能化管理系統，這一套智能化的管理系統能夠自動的對數據來進行手機并且對故障及時的做出診斷依據分析，并且，及時的進行處理，恢復計算機網絡系統的正常的運行。
二、人工智能技術的特點以及優勢
我們在對人工智能進行使用的過程當中1能夠有效的通過人工只能來對一些不確定性的信息進行處理，汴且我們能夠通過人工智能來對整個的系統當中的局部的狀態或者是全局的狀態來進行進行料及而并且對其變化進行跟蹤，能夠及時的來對系統當中的信息來進行適當的處理，并且我們還能夠及時的將用戶需要的信息及時的提供給用戶。除了這些能力之外，我們能夠利用人工智能來進行寫作，也就是說現在的人工智能的自身是有著非常良好的寫作能力的，能夠通過人工智能自身來對經得到的各種的信息以及資源來進行處理、并且能夠實現將這些信息在不同的用戶之間來進行相互的穿束以及共亨，再就是現在我們將人工智能應用到計算機網絡智能方面，主要就是為了能夠更好的使現在我國的計算機網絡系統能夠有著足夠的學習能力以及更好的推理能力，我們在對網絡進行管理的過程中采用人工智能的話不僅僅能夠提高對于信息的處理的銷量，而且還能夠憑著人工智能的記憶能力將信息進行儲存，通過對這些信息的儲存，人工智能能夠自動的利用這些己經儲存的信息來構建一套完善的信息庫，然后在這個信息庫的苺礎之外，在對信息進行一個信息的總結以及結束，然后通過總結以及解釋的這個過程形成一個高級的信息，然后將這個高級信息提供給網絡給網絡管理者。所以說我們在進行計算機網絡管理的過程當中采用人工智能進行管理的話，計算機網絡的管理人員其實也就是相當于雇傭個非常的聰明并且任勞任怨的秘書，這個秘書不僅僅說能夠對自己的指令進行無條件的服從，并且這個秘書還能眵根據管理者的意愿來靈活的對自己將要進行完成的任務來進行一個創新，自動的來尋求一個更加快捷并目有效的方法來進行任務的完成，這樣就能夠不斷的提卨現在我w網絡信息管理的效率。
三、人工智能在計算機網絡技術當中的應用
(一）人工智能在計算機網絡安全管理當中的應用
第一個方面就是一個智能型的反垃圾郵件系統，我們能夠在現在的計算機網絡當中通過這么個系統來對現在的客戶的郵箱來進行一個十分有效的安全保護，所謂的智能型的反垃圾郵件系統就是利用人工智能技術來幵發的一個系統，通過這套系統我們能夠對用戶的來及郵件來進行防護，并且我們在刈電子郵件來進行監測以及防護的過程當屮，這一個系統是不會對我們的用戶來產牛任何的信息安全的威脅的，并M我們還能夠自動的形成一個來及郵件的分類信息.并且及時的將這t信息傳遞給客戶，然后客戶就能夠根據這一個分類信息來對郵箱當中的垃圾郵件來進行處理了。
第二個方面，智能防火墻技術，人工智能防火墻系統與現在我們正在使用的眾多的防火墻系統是有著很大的區別的，這種防火墻系統能眵利用自身的人工智能的優勢宋對需要處理的各種的數據進行自動的收集以及處理，能夠充分有效的提高信息處理的速度以及效率，認而能夠更好的提高防火墻發現現在的計算機網絡當中的各種危害行為的能力，能夠更好的組織各種病毒：我國的計算機網絡系統當中的傳播第三個方向，入侵監測技術人侵計策是計算機網絡安全管理當中的首要環節，也是其中最為關鍵的一個環節，是整個的計算機防火墻系統的核心部分。
(二）人工智能在網絡管理以及系統評價當中的應用
我們現在在對人工智能技術進行應用的過程當中不僅僅可以應用他的人工智能1還可以對觀在人工智能當中的專家知識庫來進行應用，專家系統其實就是一個職能化的計算機系統，這個系統就是將某一個領域當屮的專家的知識以及經驗進行了總結以及歸納，將這些知識以及經驗變成有效的資源來輸入系統當中。
四、結束語
人工智能發展總結范文6
1機械電子工程
1.1機械電子工程的發展史
20世紀是科學發展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術、管理技術相結合而成的新的理論體系和發展領域。隨著科學技術的不斷發展，機械電子工程也變的日益復雜。
機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現在我們常見的現代機械電子產業階段，現代社會生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產周期短、產品質量高的高科技生產方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動化的基礎之上實現物料流和信息流的自動化。
1.2機械電子工程的特點
機械電子工程是機械工程與電子技術的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點：
1)設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術，如：管理技術、生產加工技術、制造技術等。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；2)產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。
機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術優化機械工程與電子技術之間聯系的人，在實際應用當中，優化兩者之間的聯系代表了生產力的革新，人工智能的發展使得這一想法變成可能。
2人工智能
2.1人工智能的定義
人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。
2.2人工智能的發展史
2.2.1萌芽階段
17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。
2.2.2第一個發展階段
在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語，從而引領了人工智能第一個興旺發展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發展使人們相信只要通過科學研究就可以總結人類的邏輯思維方式并創造一個萬能的機器進行模仿。
2.2.3挫折階段
60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。
2.2.4第二個發展階段
以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。不久之后，人工智能在商業化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。
2.2.5平穩發展階段
由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。
3人工智能在機械電子工程中的應用
物質和信息是人類社會發展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產力水平低，人類社會以物質為首要基礎，僅靠“結繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產力的不斷發展，信息的重要性不斷被人們發現，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網絡的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發展離不開人工智能技術的發展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。
由于機械電子系統與生倶來的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關系就變得困難重重，傳統上的描述方法有以下幾種：1)推導數學方程的方法；2)建設規則庫的方法；3)學習并生成知識的方法。傳統的解析數學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統，如線性定常系統，對于那些復雜的系統由于無法給出數學解析式，就只能通過操作來完成?，F代社會所需求的系統日益復雜，經常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學方式的替代手段。
通過人工智能建立的系統一般使用兩類方法：神經網絡系統和模糊推理系統。神經網絡系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值；而模糊推理系統是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網絡結構的形式以任意精度逼近一個連續函數；不同之處是：神經網絡系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義；神經網絡系統運用點到點的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式；神經網絡系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息；神經網絡系統輸入時由于每個神經元之間都有固定聯系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較?。簧窠浘W絡系統輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。
隨著社會的不斷發展，單純的一種人工智能方法已經不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統。綜合性的人工智能系統采用神經網絡系統與模糊推理系統相結合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經網絡系統便是一成功范例。模糊神經網絡系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網絡各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點函數，為神經網絡系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。
4結論
