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人工智能技術的定義范文1
以上論證說明：人工智能技術可以在人類隱性智慧定義的工作框架內模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創建主客雙贏的策略解決各種復雜問題。而這是現今其他各類技術做不到的。不過，由于在人工智能系統工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現客觀規律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預設的求解目標也不見得完全合理，（3）中人工智能系統各個環節必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據的。無論是人工智能系統，還是其他各種機器系統，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發現應當解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產生淘汰人類或滅絕人類的行為。
2人工智能與信息技術的關系
圖2的人工智能系統模型表明，完整的人工智能技術系統必須具有如下環節：信息獲取（感知）、信息傳遞（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認知）、策略創建（決策）、策略執行（控制）以及反饋學習優化等基本技術系統，這正像“人”這個智能系統必須具有感覺器官（信息獲取）、傳輸神經系統（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創建）以及執行器官（策略執行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執行信息）等技術屬于信息技術?？梢姡斯ぶ悄芟到y是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術環節；這正像人這個智能系統是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經、丘腦和執行器官這些信息器官。如果把人工智能系統稱為完整的人工智能系統，而把其中的知識生成和策略創建稱為核心人工智能系統，那么，則有：完整的人工智能系統＝核心人工智能系統＋信息技術系統其中，核心人工智能系統處于完整人工智能系統的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術系統處于完整人工智能系統的外周，處理信息層次的問題，同時擔任核心系統與外部環境之間的兩端接口：一端是從環境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術系統提供給人類的服務主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認識事物本質的服務（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務（因為這需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技術
近十多年來，先后出現了大數據、云計算、物聯網、移動互聯網以及各種互聯網的應用技術。人們把它們稱為“新型”信息技術或“新一代”信息技術。深入分析可以發現，這些新型信息技術的核心技術正是核心人工智能系統的知識生成和策略創建技術。不妨以大數據技術為例加以說明。圖3表示了大數據技術系統的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數據通常是病態結構或不良結構的大規模數據集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數據技術的第一個環節就是智能分類：把無用的數據識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數據按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當的云計算（和云存儲）系統，進行相應的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結合求解目標）轉換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創建都是人工智能的基本技術?？梢姡绻麤]有這些人工智能技術，大數據就只能是數據，而不可能轉換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。
由此可知，大數據技術的核心就是人工智能技術，可以把它比較確切地稱為面向大數據的智能技術。而把它稱為新型信息技術則沒有真正抓住大數據技術的要害和本質，模糊了人們對大數據技術和人工智能技術的認識，不利于大數據技術的研究和發展，也不利于人工智能的研究和應用。真正的智能物聯網模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內設置“對物控制的目標”，那么“外部世界的物”的信息就經由傳感器獲得，經過通信系統傳送到計算系統并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認知系統轉換成為知識，然后由決策系統根據控制目標把信息和知識轉換成為智能策略，智能策略再經通信系統傳到執行系統之后轉換成為智能行為反作用于所關注的“物”，使它的狀態符合預設的目標。近來人們在密切關注著“互聯網＋”。其實，“互聯網＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當前人們所關注的互聯網推廣，這里的“＋”就相當于信息化的“化”，就是互聯網的各種應用。另一種更有意義的理解則把“互聯網＋”理解為互聯網升級，就是把以計算機為終端的現有互聯網升級為以人工智能系統為終端的智能互聯網。這就是2015年全國兩會期間全國政協委員的“中國大腦”提案。應當認為，互聯網推廣,即把互聯網應用到各行各業是完全必要的，這是信息化建設的正常要求。但是，從信息化建設的發展大勢來看，互聯網升級即把當前常規互聯網升級為智能互聯網則更為必要，這將為中國信息化建設注入更為強大的新活力，是轉變經濟發展方式的需要，是國民經濟產業升級的需要。綜上所述，大數據技術、云計算技術、智能物聯網技術，其實都是人工智能技術的相關具體應用?？梢赃@么說，如果沒有人工智能技術，單憑信息技術很難有效地應對大數據和物聯網以及未來更多更復雜的技術挑戰。
4結束語
人工智能技術的定義范文2
關鍵詞：科技管理；企業；人工智能；能力投放
中圖分類號：G4文獻標識碼：A文章編號：（2021）-9-290
引言：
隨著計算機技術的不斷向前發展，傳統的數據處理方式以及應用流程已經無法滿足企業各項活動正在進行中的實際需求。為了解決這一問題，研究人員經過多年的努力之后提出了一種科技管理概念。所謂的科技管理實際上是通過一系列科學方法的合理利用對企業內部有限的各類資源進行優化整合，從而實現更加高效的管理行為。當前科技管理工作在進行中不斷向著信息化、智能化的方向靠攏，為了讓智能技術作用得以全面發揮，有必要對企業人工智能能力投放策略進行全面的研究。
1建立人工智能能力投放動作準出標準
對于企業而言，要想使其科技管理工作進行得更加富有實效，在人工智能能力投放動作推出標準制定之前，首先應該結合企業各項工作的實際需求全面明確人工智能能力投放鏈。就我國當前情況而言，國內的電力計算機信息化企業要想跟上時代的發展，應該以更加多元化的方式將智能能力進行展示，從而讓更多的受眾對該技術進行認可；其次，企業應該全面明確人工智能能力投放的實際內容以及投放中所需要用到的載體。對于科技管理工作而言，電力計算機信息化企業在人工智能能力投放中所包含的主要內容有技術能力以及技術成果，根據這些展示內容的實際情況選擇合理的投放載體。而投放載體根據其內容及形式的不同又可以更將其進一步劃分為內部載體以及外部載體兩種類型。對于企業而言，技術能力指的更多是人工智能技術。因此投放的具體標準是如何才能有效利用人工智能技術完成企業各項業務的賦能作業。在過去，企業管理工作在進行中無論是生產銷售還是物流等環節其勞動都十分密集。在實際運作中普遍是以人力來換取產量，拿時間來換取利潤。采用這種運營模式企業的生產效率相對較低，而且企業在運營中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放標準的有效制定可以使得這一問題得到妥善解決。因此，對于傳統的電力計算機信息化企業而言，要想跟上時代的發展，使自身經濟效益得到有效保障，就應該不斷結合企業發展的需求，進一步加大人工智能技術的引入力度。使得人工智能能夠在更多工作當中，代替傳統的人工勞動。同時還需要引入更加先進的人工智能系統，輔助工作人員更好地完成各項工作，全面降低工作人員的勞動量。通過人工智能技術的合理投放，不僅可以使得企業各項工作的運行效率得到實質性的提高，同時還能夠進一步降低企業在運行當中所需要投入的經濟成本，使我國社會文明邁上一個臺階。對于電力計算機信息化企業而言，人工智能能力投放的實際標準應當根據載體的不同進行合理劃分。具體來說，內部載體在人工智能技術實際投放的過程當中應該想方設法使其能夠應用于科技研發領域。通過各類平臺的有效搭建，使得企業內部工作人員的體驗感得到切實加強。通過不同企業之間的交流培訓以及員工之間的交流共同實現對企業內部開發人員的培訓工作，使得各個部門的技術人員之間能力實現共享。同時積極召開研討會議，使不同工作人員能夠就自己的技術心得進行有效討論，為公司帶來更多的經濟效益；應用于新聞宣傳，通過人工智能技術使有關于企業的各類信息能夠在員工之間實現實時傳輸，使信息的時效性得到有效保障，從而給企業帶來更多的經濟效益；
對于外部載體來說，在人工智能技術投放的過程當中應該將其應用于技術沙龍的建設。使企業的每一個節點運行專題實現分享，同時還應該特別針對各項工作進行中所存在的缺陷進行全面探討，以期研究出合理方式使得這些問題得到解決；應用于產、學、研合作，實現企業于高校之間的互動創新。不斷的將研究成果轉化為實際成果；應用于企業和政府連接的渠道建設，使得企業內部的各個示范性項目得到及時的展示。
2實施基于科技管理視角的投放效果評估
為了保障各企業內部已經引入的人工智能技術能力得到更加全面地發揮，各大企業需要不斷結合自身的科技管理理念對人工智能技術的實際投放效果進行有效的評估。為了保障評估最終結果的有效性，經過多年的發展當前企業的評估體系已然包含了4個。主要維度分別為產業貢獻、技術價值、人才培養以及品牌影響力。根據不同維度的具體內容為其制定有針對性的評估指標，并且根據企業各項工作的實際完成情況對其進行量化性的評分工作。在這些內容當中，產業貢獻主要包括企業所生產的具體產品，要求根據產品的實際名稱進行有效填寫產品成熟度。這項內容主要是參照技術成熟度TEL通用定義及等級劃分，全面圍繞不同項目所生得到的核心產品，從基本原理到實際應用設計9層評估等級。實現產品價值對各個項目成果已經產生的經濟效益未來預期的產品價值。項目成果未來可能產生的經濟效益技術價值主要包括技術水平。各個項目的最終成果對原有技術體系的改革或者是經過審定第三方評價達到國內領先技術水平，為本企業形成的技術壁壘，對企業長期發展所提供的支撐。企業在發展中所申請的專利數量、專利授權數等等。而人才培養重點包括新獲高級職稱人員數量，新獲中級職稱人員數量或本單位專家數量等等。評價的體系框架如圖所示。
3制定企業人工智能能力投放持續改進機制
為了讓電力計算機信息化企業在發展的過程當中，其人工智能能力投放實現可持續發展。需要根據評估的最終結果，制定出企業人工智能能力投放持續改進準則。通過這樣的方式，可以及時對區技術在應用中所產生的問題進行改進。具體的改進流程分為以下4個內容：分別是確定改進目標、尋求可行方案、測定最終結果、正式采用。各單位需要根據自身實際情況，結合這4個總體步驟分別根據自身工作實際需求設計出相應的改進機制。
人工智能技術的定義范文3
【關鍵詞】電子工程 機械工程 人工智能
電子機械工程產業對于傳統的機械產業來說是一個新型的產業，隨著國內的不斷發展，兩種產業逐漸融合，隨著人工智能技術水平的不斷提升，機械電子工程由信息鏈接逐漸代替了以前的能量鏈接和動能鏈接，使機械電子工程增加了部分人工智能技術。隨著機械電子技術的更新和發展，人工智能技術也得到了很快的發展。
一、 什么是人工智能技術
所謂的人工智能是一門極富有挑戰性的學科，從事人工智能學科的人必須要熟練計算機、哲學及心理學的應用，人工智能包含的科學范圍是十分廣泛的，它由不同的領域所組成，如機器技術，計算機應用等等，總體來說，人工智能所研究的主要目的就是為了使機械能夠勝任一些需要人類智能才可以完成的工作。不同的年代對于不同工作的復雜程度理解是不同的，
本來復雜的科學和計算本應是用人的大腦來計算的，經過現代的發展，如今的計算機不僅可以完成這些計算，并且比人腦的計算速度要快幾萬倍，并且準確度相當高，由此可見，復雜工作的定義是隨著時代的變化而變化的。人工智能這門科學也隨著科技的不斷變化而產生了改變，一方面不斷地獲取著新的進展，另一方面又向更加有難度的目標奮進。除此之外，人工智能技術還涉及信息論、自動化技術、控制論、仿生論、生物論、心理學、數學、哲學、語言學、醫學等諸多學科。
二、 人工智能技術與電子機械之間應用的關系
我們社會發展的最初時候，人類社會發展的重要根源是物質和信息，當時各個方面的生產力水平還很低下，人類的生存主要以物質基礎為主，那時的信息傳遞的方式還是最原始的“結繩記事”法。隨著我國經濟建設的不斷發展，使生產力水平也不斷提高。信息傳遞的重要性也隨著我們思想觀念的轉變而變得尤為重要，因而，文字信息傳遞法由然而生。隨著時代的發展，網絡信息傳遞方式已經被廣泛地應用于全國各地，給信息傳遞帶來了新的革命，從此人類進入到了一個全新的信息化時代。信息化時代不能脫離人工智能技術發展，不管是任何行業，不管是控制技術或是模型建成、故障診斷或是故障報警，都離不開人工智能化技術的輔助，也可以說，人工智能化技術對于電子機械工程的發展與運作，起著不可忽視的作用。
電子機械系統本身就存在著不穩定的成分，于是電子機械輸入系統和輸出系統的描述就顯得比較困難。而其傳統的電子機械描述系統分為：推導數學方程的方法、學習并生成知識法和規則庫建設方法這三種形式。盡管傳統數學解析法精準度和嚴密度都很高，卻并不適合復雜的機械系統運算，只能應用在那些簡單機械系統運算中。復雜機械輸入輸出系統運算采取傳統數學解析法很難給出正確的數學解析。隨著社會的發展，當代社會對多樣和精密的機械分析計算系統的需求越來越大，它可以處理多種多樣的不同的信息數據種類。例如：電子機械運行的傳感器傳輸的信息可以分成兩大類：語言信息、數字信息，但在人工智能技術處理信息時出現了復雜性和不確定性的成分，導致以知識為基礎的人工智能技術在數據傳輸中處理信息的時候，不知不覺的成了數學信息解析的替代手段。
電子機械運行過程構建的人工智能大體可以分為兩類，即模糊推理系統和神經網絡系統。
神經網絡系統就像是人的大腦結構一樣，先對機械系統傳輸的數字信號進行分析整理，然后及時分析參考數值；模糊推理系統則是人大腦功能的模擬，模擬大腦功能去分析機械傳輸的語言信號。而這兩大輸入輸出數據的處理方式間的關系有相同的地方，也有不同的地方。神經網絡系統與模糊推理系統的相似之處是：它們都是通過任意的精準度，用對網絡結構的模擬去形成連續的函數。而兩者不同點則是：神經網絡系統具有不清晰的意義，模糊推理系統卻具有清晰的意義；神經網絡系統是從點到點的映射方式，而模糊推理系統則是整理域到域的映射方式；神經網絡系統儲存信息的方式是分布式的，而模糊推理系統儲存信息的方式則是規則式的。主要是神經網絡系統輸入的每個神經元都有固定的聯系，計算量相對比較大；模糊推理系統的連接有不穩定的因素，計算量相對來說比較小。而神經網絡系統的信息輸入輸出階段有著很高的精度，表現為光滑的曲面狀態。但是模糊推理系統的信息輸入輸出階段精準度很低，并且呈現出臺階的形狀。
三、結語
隨著社會科技水平的不斷發展和進步，單純的獨立的人工智能技術已經不能滿足我們和當代社會的要求了，因此，我們要秉承不斷發展與進步的思想理念，在工人智能開發技術上進行不斷的研究與探索，使人工智能技術能夠與電子機械工程完美地結合在一起，實現電子機械工程與人工智能的共同發展目標。
參考文獻：
[1]傅麗凌、楊平，機械專業綜合型試驗平臺的建設[J].電子科技大學學報社科版，2005，7（增刊）.
人工智能技術的定義范文4
1計算機網絡技術中實踐人工智能技術的必要性
1.1人工智能的含義。現代計算機科學中，人工智能是一大重要分支。人工智能即令計算機模擬人類的思維、行為，從而處理、解決人類難以處理、解決的復雜問題。人工智能處理問題時，除了人類輸入的程序、數據部分，就極少受到人類自身主觀因素的影響了。人工智能技術整合了計算機科學的自然規律與人類智慧，其功能、性能遠超一般計算機組成部分。目前，人工智能技術已經產生了強大的數據分析、推理能力，而且可以從網絡中自主學習。自人工智能在圍棋對弈中先后戰勝李世石、柯潔等人類中的頂尖圍棋高手之后，誰也不能否認當今人工智能先進的比賽水平、對戰經驗、強大算力了[1]。1.2人工智能的優勢特點。工作方式方面，對于危險性較大的工作，機械設備可以被人工智能指揮著去做，從而徹底取代人工操作，以免威脅到人類的生命安全，并且工作效率、質量還會更高。這種工作方式與人工操作方式截然不同。而且，對于數據量極大的工作，比如檢測、控制網絡資源，人工智能也比工作人員處理得更好。網絡系統一直在高速運轉，每時每刻都會產生新的變化，并且有著從宏觀到細節的多個層面。這樣的工作只有依賴人工智能才能及時完成[2]。與一般的機器程序相比，一方面，人工智能可以處理條件、模型不完全確定的困難問題；另一方面，人工智能可以機器學習，也就是自主學習一些比較低級、雜亂的信息，從中找出較高層次的邏輯和規律。1.3計算機網絡技術的現存問題。第一，計算機網絡技術中有許多安全隱患。這是因為，許多不法分子希望在網絡空間中違法犯罪，并且逃脫懲處。雖然計算機網絡中已經有了許多防范、打擊違法犯罪的工作人員和工作程序（防火墻），但是，為了更嚴格地打擊利用計算機網絡技術進行的違法犯罪，我們還需要人工智能防火墻來靈敏地監控計算機網絡，并且迅速地對網絡中的異常行為作出反應，比如檢測入侵、攻擊、垃圾郵件，精準地揪出計算機網絡中的違法犯罪分子。第二，計算機網絡的數據資源太過龐雜，很難監視。雖然計算機網絡技術可以根據邏輯分析、計算、處理數據，但是無法篩選出真實、有效、有用的信息，所以難以精確地監視和控制網絡。因此，計算機網絡技術中需要人工智能，來保障計算機網絡的信息安全。
2計算機網絡技術中實踐人工智能技術
2.1檢測計算機網絡中的入侵。計算機網絡的安全管理中，檢測入侵的技術是非常重要的技術，也是防火墻技術中的核心技術。這是因為，只有檢測出入侵計算機網絡的現象，才可以保障計算機網絡的安全性、可靠性，從而保證計算機網絡中的資源依然安全、完整、保密、可用。目前，用人工智能來檢測計算機網絡中的入侵行為，就是分析計算機網絡中的數據，按照一定的標準來過濾其中可疑的部分，并將這一部分編寫為檢測報告，反饋給計算機網絡的管理者和用戶，從而保證計算機網絡的數據安全。在計算機網絡中，人工智能技術可以實時監測計算機網絡的運行狀態，調整一些設置來提高計算機網絡的性能，充分保護計算機網絡的安全，防范著計算機網絡遭受外部攻擊，并且避免人為的失誤操作給一些人帶來損失。這方面的具體技術有人工神經網絡、專家系統、模糊識別、數據融合等技術，它們都取得了很不錯的防范效果。下面詳細講解一下人工智能技術中的數據融合技術。數據融合技術的作用有二，一方面是收獲海量的數據，另一方面是達成數據信息的有效協同。數據融合技術需要多個傳感器，這樣數據融合技術就可以將這多個傳感器匯集成一個傳感系統，從而拓寬檢測入侵行為的范圍，更全面、更有效地檢測入侵計算機網絡的行為。是否開展檢測的決定，人工智能可以根據模糊聚類算法來做出。這種算法的步驟包括：抗體群落初始化、開展克隆、免疫基因、克隆選擇、克隆死亡，等等。2.2人工智能防火墻技術。為了計算機網絡的安全，許多計算機、網絡中都安裝了一種防火墻。計算機網絡運行時，防火墻的功能就是攔截計算機網絡中的有害病毒、騷擾信息，以免這些病毒或信息進入計算機網絡并構成破壞，或者打擾到計算機網絡用戶的正常使用。因此，防火墻能夠減少很多計算機網絡中的安全風險。而人工智能的防火墻技術，在計算機網絡的攔截防范中更加自動、高效，解決其他軟件中普遍存在的一種問題（拒絕服務），遏制病毒的入侵、傳播。因此，在保護計算機網絡信息安全、系統安全方面，人工智能防火墻技術具有重要意義。對于我們身處的信息技術時代而言，只有采用了人工智能防火墻技術，我們的日常生活、工作、學習才能順利、健康、有序地開展。2.3人工智能反垃圾郵件信息技術。我們日常使用的郵箱中常常會收到垃圾郵件信息，運用人工智能反垃圾郵件技術，它含有識別垃圾郵件的程序，還可以自動學習哪些郵件被用戶認為是垃圾郵件，從而自動阻擋計算機網絡中的垃圾郵件，大大地幫助到我們的日常生活。人工智能反垃圾郵件技術將垃圾郵件自動地被分類到垃圾郵件中，不能再發出新郵件提醒。2.4管理和評價計算機網絡系統。人工智能技術能夠智能化地管理計算機網絡，并且利用內部的專家知識庫、求解技術建立一個綜合管理系統。計算機網絡的管理工作之所以需要人工智能技術，是因為計算機網絡具有瞬間變動的動態特征，而計算機網絡技術人員很難憑人工操作跟上。因此，計算機網絡的技術人員需要采取人工智能技術，比如深度報文檢測（DPI）、探針等技術，加快推動計算機網絡的智能化管理，從而提升計算機網絡的管理質量。其中，專家系統是管理計算機網絡系統時會用到的一種重要的人工智能技術，它也就是將一個領域專業內的專家、學者的知識、經驗、理解錄入到人工智能系統之中，從而將這些專家的智慧運用到計算機網絡的分析、處理等管理工作當中。合理地運用專家系統這種人工智能技術，便可以加快計算機網絡管理的智能化，以及計算機網絡管理本身。另一類人工智能管理計算機網絡系統的技術叫做“人工智能問題求解”，這類技術又包括結合謂詞邏輯開展的推理技術、結合狀態圖開展的搜索技術、結合結構知識開展的求解技術，等等。不過，處理問題、處理狀態這一類任務屬于空間搜索任務，所以大多應用的是結合狀態圖開展的搜索技術。為了解決一項計算機網絡系統管理問題，常常要用到多種搜索技術，所以搜索技術必須有序開展，而這就又用到了人工智能技術?？傊?，人工智能技術能夠消耗更少的網絡資源，高水平地管理計算機網絡系統。2.5人工智能管理軟件。人工智能管理，是一種實體化軟件，也可以叫做“人工智能Agent”技術。人工智能管理的依據是人工智能管理軟件中的知識庫，它可以用來分析、處理信息數據，從而迅速地完成相關的任務。詳細地說，首先要由計算機網絡的用戶做一些自定義工作，然后人工智能管理就會搜索數據、信息，最后將搜索得到的數據、信息展示到一個特定的、方便用戶的位置，從而讓用戶感到計算機網絡技術服務的人性化、智能化。[3]在我們的日常生活、工作、學習中，人工智能管理軟件也有非常廣泛的應用，比如安排我們的會議時間、安排我們的行程、代替我們收發郵件、在合適的時候查詢并提供天氣、推薦我們可能喜歡的商品或服務，等等。
總之，人工智能管理軟件能夠為計算機網絡用戶提供更高質量、更高效率的計算機網絡服務。2.6人工智能識別面部與指紋目前，面部識別、指紋識別等生物識別技術在我們的生活中已經運用地比較廣泛了。指紋或面部可以用來解鎖用戶自己的手機、在商店或銀行代替密碼來支付或轉賬、在網絡營業廳采集身份信息、在火車站及飛機場自動驗票，等等，效果都比較良好。這些應用的背后，都離不開人工智能技術。人工智能技術不僅能識別特定的人臉、指紋，還可以識別一張人臉的表情，以及其他各種東西。
人工智能技術的定義范文5
【摘要】2016年是“十三五”的開局之年，也是全面建成小康社會決勝階段的開局之年，設施農業產業將面臨更多的機遇和挑戰。在以往的研究中，針對物聯網對設施農業影響的研究比較多，本文將以人工智能在設施農業領域應用為視角，分析人工智能對設施農業的潛在發展優勢。
施農業是集種植、農業裝備等多領域為一體的系統工程，是一種在人為可控環境下進行的高效農業生產方式，具有成套的生產技術、完整的設施裝備和生產規范[1]。近幾年，隨著信息技術的發展，物聯網技術逐漸被應用到農業生產和科研中，這是現代農業依托新型信息化應用的一次進步[2]。本文結合人工智能研究成果，著重介紹人工智能技術在設施農業種植領域方面的應用前景，根據設施農業產前、產中、產后3個階段，對現有研究成果進行了闡述。
人工智能概述
“人工智能”一詞是1956年在Dartmouth學會上提出。從那以后，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，它是研究用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的新型科學技術[3]。
作為計算機科學的一個重要分支，人工智能技術著眼于探索智能的實質，模擬智能行為，最終制造出能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科，即怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一位美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“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?！盄些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。人工智能自誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域不斷擴大，可以設想，未來應用了人工智能的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
隨著人工智能技術的日益成熟，人們意識到人類已經具備了設計和建造智慧型設施農業所需的硬件和軟件技術條件，結合設施農業高投入高產出，資金、技術、勞動力密集型的特點，完成工廠化農業生產已經不是夢想[4]。依靠人工智能技術，作物可以在適宜的溫度、濕度、光照、水肥等設施環境下，生產優質、高產的農產品，擺脫對自然環境的依賴，實現設施生產的高度智能化，提高農業生產的效率，降低勞動成本[5]。
人工智能在設施農業領域的應用
人工智能技術在產前階段的應用
在設施農業產前階段，憑借人工智能技術可對土壤、灌溉水量需求、作物品種質量鑒別等方面做出分析和評估，為農民做出科學指導，對后續的農業生產起到很好的保障作用。
土壤分析是農業產前階段最重要的工作之一，是實現定量施肥、宜栽作物選擇、經濟效益分析等工作的重要前提[6]。在土壤分析等農業生產智能分析系統中，應用最廣泛的技術就是人工神經網絡（簡稱ANN）。ANN是模擬人腦神經元連接的，由大量簡單處理單元經廣泛并互連形成的一種網絡系統，它可以實現對人腦系統的簡化、抽象和模擬，具有人腦功能的許多基本特征。目前可以通過該技術分析土壤性質特征，并將其與宜栽作物品種間建立關聯模型。土壤性質特征的探測主要是借助非侵入性的探地雷達成像技術，然后利用神經網絡技術在無人指導的情況下對土壤進行分類研究，進而建立起土壤類別與宜栽作物的關聯關系；土壤表層的黏土含量也可通過人工智能方法預測，該技術通過分析電磁感應土壤傳感器獲取的信號，使用深度加權方法從中提取土壤表層質地信息，然后使用ANN預測土壤表層的黏土含量。
傳統農業對灌溉用水的使用量往往依靠經驗，無法根據環境變化進行精確調節，對多目標灌溉規劃問題也無能為力。人工智能技術可幫助人們選擇合適的水源對作物進行灌溉，保證作物用水量，大大減輕灌溉問題對作物產量造成的不良影響。在美國，有專家研制出一個隱層的反饋前向ANN模型和一個位于科羅拉多州地區阿肯色河流域的消費使用模型，使用它們可勘察區域氣候變化對灌溉用水供應和需求可能產生的影響。在灌溉項目研究中，為了選擇最好的折中灌溉規劃策略，還可基于多目標線性規劃優化，利用神經網絡將非支配的灌溉規劃策略加以分類，將這些策略分為若干個小類別。結果表明，在對多目標灌溉規劃問題加以建模時，綜合模型方法是有效的。
人工智能技術在產中階段的應用
在設施農業產中階段，主要應用是農業專家系統、人工神經網絡技術、農業機器人等。這些技術能夠幫助農民更科學地種植農作物并對溫室大棚進行合理的管理，指導農民科學種植，提高作物產量。這些人工智能技術的使用推進了農業現代化的發展，提高了農業生產的效率，使農業生產更加機械化、自動化、規范化。
專家系統是指應用于某一專門領域，擁有該領域相當數量的專家級知識，能模擬專家的思維，能達到專家級水平，能像專家一樣解決困難和復雜問題的計算機（軟件）系統。國際上農業專家系統的研究始于20世紀70年代末期的美國，1983年日本千葉大學研制出MTCCS（番茄病蟲害診斷專家系統），到了20世紀80年代中期，農業專家系統不再是單一的病蟲害診斷系統，美國、日本、中國等國家也相繼轉向開發涉及農業生產管理、經濟分析、生態環境等方面的農業專家系統。農業科研人員把人工智能中的專家系統技術應用到農業生產中，開發出了農業專家系統。它可代替農業專家走進生產溫室，在各地區具體指導農民科學種植農作物，這是科技普及的一項重大突破。
在設施生產中可以使用機器人來代替農民進行作物采收，不僅可以降低勞動成本，也可以提高工作效率。Wolfgang Heinemann等人研發出的具有獨特設計結構的采收機器人，該機器人可以在無需人類干擾的情況下自動采收白蘆筍。為了保證機器人能夠精確行進，它使用了2個獨立的速度控制輪和級聯控制結構（其中包含了一個內部的定位誤差控制器和一個外部的橫向偏置控制器）。借助PID算法①，機器人系統可以分析自己的運動軌跡，優化驅動電機的控制參數，保證系統能夠穩定自主的運行。
在中國，應用人工智能技術的智能雜草識別噴霧系統已經得到了長足發展。圖像分析系統通過分析田間圖像的顏色模型，根據色差分量②顏色特征實現雜草實時識別，并基于Canny算子對識別到的雜草進行邊緣檢測，提取其特征參數，配合超生測距等技術可以精確控制噴頭位置及用藥量[7]。該技術的應用可以大大提高除草劑的經濟性，對保護環境也大有益處。
人工智能技術在產后階段的應用
人工智能技術在設施農業產后階段也有相當多的應用前景。
在農產品分類方面人工智能技術能提供很好的支持。張嘏偉[8]等提出了一種基于圖像識別的番茄分類方法，該方法根據番茄的表面缺陷、顏色、形狀和大小，使用遺傳算法訓練的多層前饋神經網絡對番茄進行分類，并與BP訓練神經網絡③進行了比較。結果表明，遺傳算法在訓練次數和準確性上都具有優勢。謝靜[9]等對圖像識別分類中的圖像預處理方法進行了研究，包括圖像噪聲去除方法、圖像分割方法、邊緣提取方法等。提出了使用改進的canny算法④和當量直徑法相結合來檢測水果大小的新思路，并使用模糊聚類方法處理gabor濾波器提取水果表面缺陷特征，對水果表面缺陷進行了分類。
隨著社會的發展，人民生活水平的提高，廣大消費者及國家都對食品安全問題越來越重視，農產品質量檢測方法也在不斷進步。圖像識別、電子鼻等技術都應用在了農產品檢測中。李洪濤[10]等利用人工嗅覺裝置，模擬人的嗅覺形成過程分析、識別和檢測農產品在腐敗過程中釋放的不同特征氣體。其制作了小型化的傳感器陣列并利用半導體制冷片搭建了一個PID溫度控制系統，保證傳感器正常工作的溫度及濕度。在當前技術的發展下，科學家們以彩色計算機視覺系統為重要技術手段，綜合運用圖像處理、人工神經網絡、遺傳算法、模擬退火算法以及決策樹、專家系統等人工智能領域的技術，研究出了眾多實現農產品品質檢測和自動分級的新方法。
草莓、葡萄等農產品很容易破損和受傷，依靠人工采摘和搬運，不僅增加了勞動成本，也影響農產品采摘后的品質。結合磁流變（MR）流體技術，工程師們設計出了一種可用于搬運農產品的磁機器人手爪，該手爪經過精確設計，可以搬運胡蘿卜、草莓、西蘭花和葡萄等不同形狀食品，而且不會在食物表面留下任何淤痕和凹陷。為了讓機器人手爪更為快速、準確地工作，在磁流變手爪的基礎上結合力傳感技術開發出了更為靈活、智能的新型手爪。該手爪可在410～530 ms內抓握50～700 g重量的農作物，還能顯著減少細菌的交叉感染。
人工智能發展前景
近年來，人工智能技術已經取得了長足的進步，語音識別、自然語言識別、計算機視覺、自動推理、數據挖掘、機器學習以及機器人學都在蓬勃發展。人工智能的未來就是在智能感知的前提下，結合大數據技術自主學習，橢人們做出決策、代替重復性工作。在農業方面出現全天候全自動平臺，實現農業生產的全自動化[11]。物聯網技術在設施農業中已經得到普及，在溫室大棚中的大量智能傳感器是機器感知的基礎，而感知則是智能實現的前提之一，通過感知，農業數據源源不斷地匯集在一起。云計算的發展為大數據存儲和大規模并行計算提供了可能[12]，而數據則是機器學習的書本。設施農業是物聯網、云計算、人工智能三大技術結合應用的領域之一，它們的結合顛覆了傳統農業生產方式。
面對眾多的新技術、新成果，把它們投入到生產中去才是關鍵。如何讓技術能夠適應中國復雜的農業生產環境，同時還要面對不同知識水平的用戶，這些都是人工智能技術、云計算技術等高新技術在農業生產中所面臨的問題。設施農業高產出高投入的特點，正適合應用這些新技術，這樣既可以讓新技術有實踐的機會，又可以讓其他涉農用戶對新技術有直觀的感知，這對技術進步和技術推廣都很有幫助[13]。
人工智能技術雖然前景光明，但其應用的研究才剛剛起步，離目標還很遠。未來，人工智能技術可以更好地為人們服務，改善人們的生活，并帶來巨大的社會和經濟效益[14]。在人工智能的引領下，農業已邁入數字和信息化的嶄新時代，借助其技術優勢來提高農業生產的經濟效益，是全面實現農業生產現代化、智能化、信息化的必由之路。
參考文獻
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[10]李洪濤.基于農產品品質檢測的專用電子鼻系統的設計與研究[D].杭州：浙江大學，2010.
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[12]施連敏.物聯網在智慧農業中的應用[J].農機化研究，2013（6）：250-252.
人工智能技術的定義范文6
【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；運用分析
1人工智能的概況
我國經濟水平在高速發展的同時也帶動了計算機技術水平的提高，計算機技術的應用對于人們的生活品質和生活質量具有重要的意義。隨著人們生活水平的不斷提高，對于互聯網技術的要求也在不斷提高，人們對于計算機網網絡使用也越來與熟練，應用水平也越來越高。如今，在一些高精尖的行業中，一些專業性較高、數據性強的工作傳統的計算機技術已經不能滿足工作需求，計算機網絡技術改革是時展的必然趨勢，因此人工智能計算機技術就出現在人們的視線中并且得到了廣泛運用。機器的智能使用是人工智能使用的第一結果，將智能機器運用到人們生活中可以有效提升人們的生活質量和生活品質，同時也為人們解決了一些復雜煩瑣的工作，簡化工作程序，提高工作效率?；谌藗儗τ嬎銠C需求量的增加以及計算機的應用滿足不了人們生活的背景下，人工智能計算機網絡技術就此產生，是時展的必然趨勢，是滿足人們生活要求的重要保障。人工智能計算機網絡技術比傳統的計算機技術更具有人性化以及智能化，功能也更加多樣化，比如對表格、音頻、圖形的識別等。為了有效促進我國科技水平以及經濟水平的不斷提高，應該充分發揮人工智能計算機網絡技術優勢，切實保障人們的生活質量和生活品質。
2人工智能的特性
人工智能計算機網絡技術比大腦儲存的知識內容更豐富，數據處理更便捷、知識儲存容量更大等，在工作中人們的大腦知識儲備量是有限的，而且儲備的知識層次也有限，處理工作時可能會碰到知識盲區，人工智能的應用便可以很好地解決這一問題。針對一些數據型或者是復雜性的工作，人工智能可以通過自身系統進行數據型處理從而交付一份滿意的答卷，將人工智能運用到生活中可以有效提高人們的工作效率。其次，人工智能還具有擬人化的學習能力，通過自主學習不斷豐富自身的知識儲備量，這樣在人們遇到一些難度較大的問題可以用有效用過人工智能計算機網絡技術找到針對性的答案，而且人工智能計算機網絡技術提供的答案往往是具有專業性的。最后，在數據整理工作中運用人工智能計算機網絡技術可以有效簡化數據整理工作。在傳統的數據整合工作中，會占據大量的內存，造成資源浪費的情況，但是人工智能計算機網絡技術的應用可以通過壓縮的方式將復雜的數據簡化，并且還可以在短時間內將數據整理、分析和核對，一樣的工作內容，不同的工作方式，人工智能計算機網絡技術不僅可有減少資源浪費的情況，還可以簡化人們的工作內容，提高工作效率[1]。
3人工智能在計算機網絡技術優勢
基于全球科技迅速發展的背景下，互聯網技術也得到了快速發展，成為人們生活的一部分。網絡管理技術的要求因為網絡的構造以及數據信息的繁雜也越來越高，因此，網絡管理技術人員在進行網絡技術管理時也具有一定的難度。在進行網絡管理的時候傳統的分級管理因為缺乏溝通已經不能滿足數據管理的要求，人工智能技術便在這種背景下產生，在數據管理中運用人工智能技術可以有效解決數據管理難題，人工智能計算機網絡技術的應用可幫助增加分級管理人員之間的溝通交流，經過多個部門之間的溝通協作實現人工智能計算機網絡技術的管理，充分發揮人工智能在計算機網絡技術運用。統籌在整體領域的學習具有重要的優勢，人們的大腦知識儲備量是有限的，而且儲備的知識層次也有限，處理工作時可能會碰到知識盲區，這樣會影響人們的工作效率，但是人工智能的應用可以很好地解決這一難題。人工智能本身具有儲備量較大的知識庫，而且知識庫中儲備的內容具有準確性和科學性，因此，人們可以直接使用數據信息。使用數據信息主要流程就是人們通過自定義檢索，檢索自身需要查找的內容，后臺數據就會反映篩選，最后呈現的就是需要查找的內容。人工智能中的數據庫是不斷更新，自主學習，統籌各類專業知識，充分發揮人工智能在人類知識盲區的作用[2]。
4計算機互聯網人工智能技術的應用
4.1計算機網絡的人工智能識別應用優勢
隨著我國經濟的高速發展，互聯網技術已經和人們的生活密切相關，互聯網技術在提高人們的生活水平和生活質量的同時也會被一些不懷好意的人利用，科學技術延伸生活的初衷是方便于人們，但是會被一些心理扭曲的人們惡意利用。互聯網的使用使社會生產力獲得了一定的解放，人類的生活方式在根本上發生了翻天覆地的改變，但是凡事的發展都會有雙面性，互聯網在改變生活的同時也產生了一些新的網絡犯罪。網絡犯罪對比于其他傳統犯罪具有一定的智能性，在進行網絡犯罪時，犯罪主體必須具有高智能的犯罪技巧才能運用網絡科技手段進入他人或者是企業的系統竊取一些比較私密的信息，比如個人信息、企業的財務報表、企業的員工檔案等。
4.2人工智能在計算機網絡管理運用分析
計算機可以實現一些專業性知識和問題分析有效融合，以人工智能和信息技術為基礎，充分實現智能化的管理模式，將人工和智能和信息技實現充分融合可以有效保障網絡運行安全。計算機網絡系統會隨著時展需求而不斷改變，并不是一成不變，因此，對計算機網絡管理和系統評定工作會具有一定的難度，而人工智能的應用可以有效降低系統評定工作難度，提高工作效率。
4.3人工智能技術的運用
人工智能技術涵蓋了計算機中的數據庫、專業知識庫等數據統計，它的另一個簡稱就是人工智能Agent技術，人們通過Agent技術之間的信息聯系，運用數據處理功能將需要的檢索數據進行分析和篩選，將需要的數據信息呈現，數據檢索可以有效快速找到人們需要的內容，充分體現了人工智能計算機網絡技術的人性化以及智能性，極大地縮短了人們檢索數據的時間，提高了人們的工作效率[3]。
