人工智能的科學(xué)原理精選(九篇)

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第1篇：人工智能的科學(xué)原理范文

關(guān)鍵詞：信息觀；系統(tǒng)觀；生態(tài)觀；機(jī)制觀；信息轉(zhuǎn)換方法論

0 引言

智能科學(xué)是信息科學(xué)的制高點(diǎn)。從物質(zhì)科學(xué)演進(jìn)到信息與智能科學(xué)，研究的對(duì)象發(fā)生巨變，因此研究的理念和方法也必須隨之改變，這是不言自明的道理。然而，由于科學(xué)觀與方法論的抽象性（無形性），這種不言自明的道理卻往往在實(shí)踐中被人們視而不見。

我們對(duì)信息與智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展的歷史稍加考察就可以發(fā)現(xiàn)，由于科學(xué)觀與方法論具有抽象性或無形性特點(diǎn)以及人類的思維習(xí)慣存在惰性，數(shù)十年來信息與智能科學(xué)技術(shù)的研究依然沿用傳統(tǒng)的科學(xué)觀和方法論，由此導(dǎo)致一系列重大的學(xué)術(shù)研究失準(zhǔn)，在客觀上延緩了信息與智能科學(xué)的發(fā)展進(jìn)程。

在半個(gè)多世紀(jì)的科學(xué)研究實(shí)踐中，筆者曾經(jīng)在這方面反復(fù)經(jīng)歷失敗與成功，有過正反兩個(gè)方面的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，最終深切地感悟到：科學(xué)觀與方法論問題對(duì)于信息與智能科學(xué)領(lǐng)域的研究與教育具有特別重要的意義。于是，筆者常常不由自主地思考和總結(jié)信息與智能科學(xué)領(lǐng)域中的科學(xué)觀與方法論問題，得到一些初步的領(lǐng)悟，愿在此與讀者共享并歡迎批評(píng)指正。

1 傳統(tǒng)的科學(xué)觀與方法論

有什么樣的研究對(duì)象，就需要有與之相適應(yīng)的研究方法，而方法論又源于科學(xué)觀。換言之，有什么樣的科學(xué)觀，就會(huì)形成什么樣的方法論，科學(xué)觀和方法論是指引人們從事科學(xué)研究的世界觀和方法論。

傳統(tǒng)自然科學(xué)的研究對(duì)象是物質(zhì)系統(tǒng)和能量系統(tǒng)。物質(zhì)觀和能量觀便天然地成為傳統(tǒng)自然科學(xué)的科學(xué)觀，而對(duì)復(fù)雜物質(zhì)和能量系統(tǒng)實(shí)行分而治之、各個(gè)擊破、合成還原則成為傳統(tǒng)自然科學(xué)行之有效的方法論。

近幾百年來，面對(duì)越來越多的復(fù)雜物質(zhì)系統(tǒng)和能量系統(tǒng)，傳統(tǒng)自然科學(xué)的科學(xué)觀和方法論指導(dǎo)全球研究大軍頻繁出擊，戰(zhàn)無不勝，攻無不克，所向披靡，為近代自然科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與繁榮建立了歷史性的卓越功勛。

2 傳統(tǒng)科學(xué)觀與方法論對(duì)信息領(lǐng)域科學(xué)研究的誤導(dǎo)

傳統(tǒng)科學(xué)觀和方法論雖然在近代科學(xué)實(shí)踐中屢試不爽，但是在一類新的研究對(duì)象面前卻產(chǎn)生了一系列相當(dāng)嚴(yán)重的誤導(dǎo)作用。這類新的研究對(duì)象就是以信息為主導(dǎo)特征的復(fù)雜信息系統(tǒng)，而智能科學(xué)就是研究這類系統(tǒng)的代表性學(xué)科。

2.1 誤導(dǎo)案例之一：探究思維奧秘

一個(gè)最為明顯的誤導(dǎo)例證就是關(guān)于人類大腦思維奧秘的探究。按照傳統(tǒng)的物質(zhì)觀和能量觀，人類大腦系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的物質(zhì)系統(tǒng)，也是一個(gè)復(fù)雜的能量系統(tǒng)；為了探索大腦思維的奧秘，。應(yīng)當(dāng)對(duì)它實(shí)行分而治之、各個(gè)擊破、合成還原的研究。于是，研究者對(duì)人類大腦實(shí)行各種各樣的解剖研究，試圖查明大腦各個(gè)解剖單元的物質(zhì)結(jié)構(gòu)和能量關(guān)系，從而解開人類大腦思維的秘密。

令研究者大失所望的是，盡管通過解剖研究可以查明大腦各個(gè)局部組織的物質(zhì)結(jié)構(gòu)和能量關(guān)系，但是對(duì)于大腦為什么能夠思維以及大腦怎樣進(jìn)行思維這樣一些基本問題，仍然始終摸不著頭腦并且一籌莫展。

百戰(zhàn)百勝的傳統(tǒng)方法論出現(xiàn)了什么問題？原來，盡管大腦是復(fù)雜的物質(zhì)系統(tǒng)，也是復(fù)雜的能量系統(tǒng)，但它的本質(zhì)是以信息及其轉(zhuǎn)換為主導(dǎo)特征的復(fù)雜信息系統(tǒng)。研究者按照傳統(tǒng)科學(xué)方法論將大腦這個(gè)復(fù)雜信息系統(tǒng)分解為相對(duì)簡(jiǎn)單的解剖單元（分系統(tǒng)）時(shí)，就丟失了各個(gè)分系統(tǒng)之間相互聯(lián)系和相互作用的信息，而這些相互聯(lián)系和相互作用的信息正是復(fù)雜信息系統(tǒng)的生命線。舍棄了生命線，當(dāng)然就不可能通過各個(gè)分系統(tǒng)的合成還原“能夠思維”的大腦。

2.2 誤導(dǎo)案例之二：Shannon信息論

另一個(gè)非?；镜恼`導(dǎo)案例是關(guān)于信息概念和理論的研究。按照正常的理解，人們處理和利用的任何信息都是形式、內(nèi)容和效用的三位一體：形式只是信息的外表，效用是信息的價(jià)值，內(nèi)容才是信息的內(nèi)核。人們根據(jù)信息的形式感知它是否存在，根據(jù)信息的效用確定對(duì)它的取舍，根據(jù)信息的內(nèi)容達(dá)成對(duì)它的理解。如果只感知信息的形式而不了解它的內(nèi)容和價(jià)值，就無法據(jù)此做出正確的決策。

然而，在分而治之方法論的指導(dǎo)下，Shannon信息論僅僅根據(jù)通信過程的要求（而不是根據(jù)信息運(yùn)動(dòng)全部過程的要求），就針對(duì)信息的形式（而不考慮信息的內(nèi)容和價(jià)值）建立了后人所稱的信息理論。實(shí)際上，正如Shannon自己所說，它只是通信的數(shù)學(xué)理論（mathematical theory ofcommunication），而不是完全的信息理論。

這種誤導(dǎo)的結(jié)果使Shannon信息論雖然在通信等統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮了巨大作用，但對(duì)于整個(gè)信息科學(xué)（特別是對(duì)于其中的智能科學(xué)）領(lǐng)域而言卻難以有所作為。現(xiàn)今人們對(duì)于信息的煩惱便是網(wǎng)絡(luò)上信息的魚龍混雜，良莠難分，而Shannon信息論對(duì)此卻不能提供任何有效的解決方法，原因就在于它只是關(guān)于信息形式的統(tǒng)計(jì)理論，完全沒有考慮信息的內(nèi)容與效用。同樣，Shannon信息論對(duì)于智能科學(xué)的研究難有作為，這都是傳統(tǒng)科學(xué)方法論誤導(dǎo)信息研究所造成的結(jié)果。

2.3 誤導(dǎo)案例之三：智能模擬的方法

還有一個(gè)同樣基本的誤導(dǎo)案例是關(guān)于人類智能的機(jī)器模擬（人工智能）問題。按照分而治之的傳統(tǒng)科學(xué)方法論，人工智能研究者認(rèn)為：人類智能系統(tǒng)可以分解為結(jié)構(gòu)、功能、行為3個(gè)基本層面，因而可以分別從結(jié)構(gòu)、功能、行為3個(gè)不同的角度對(duì)人類智能進(jìn)行模擬。于是，基于結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究、基于功能模擬的物理符號(hào)系統(tǒng)研究、基于行為模擬的感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)研究隨之出現(xiàn)，成為人工智能研究的3大主流方法。

這樣引發(fā)的問題是，雖然3種研究方法都具有相同的研究目標(biāo)，即希望成功地在機(jī)器上模擬人類的智能，并且各自都取得了不少令人鼓舞的研究成果，但是人們卻不知如何才能把三者集成起來并形成和諧的合力，以便更好地促進(jìn)人工智能研究的進(jìn)步。

事實(shí)上，長(zhǎng)久以來，3種方法不僅沒有能夠形成和諧的合力，反而偶有互相否定、互相激烈抨擊的事件發(fā)生，終于形成三足鼎立的不和諧局面，這種狀態(tài)顯然很不利于人工智能研究的整體發(fā)展，這也是分而治之方法論誤導(dǎo)所產(chǎn)生的不良后果。

2.4 誤導(dǎo)案例之四：人工智能的理論模型

更為典型的誤導(dǎo)案例是人工智能的理論模型。常理告訴我們，意識(shí)是智能的直接基礎(chǔ)。如果一個(gè)人連意識(shí)的能力都沒有，他怎么可能具有智能呢？同樣的常理告訴我們，人的智能有兩個(gè)基本方面：情感與理智。如果一個(gè)人沒有情感，他怎么可能具有完整的智能呢？而且，意識(shí)、情感、理智是相互聯(lián)系、相互作用、密不可分的三位一體。

然而，按照分而治之的傳統(tǒng)科學(xué)方法論，人工智能理論的研究硬是把意識(shí)和情感因素從智能的研究領(lǐng)域中排除出來。于是，人工智能理論一方面長(zhǎng)期回避對(duì)意識(shí)的研究，另一方面又忽視對(duì)情感的探索，最終變成一個(gè)既不完整又不真實(shí)的人工智能理論模型。分而治之傳統(tǒng)科學(xué)方法論導(dǎo)致人們不能深入和完整地理解人工智能。

總之，面對(duì)以信息及其轉(zhuǎn)換為主導(dǎo)特征的開放復(fù)雜信息系統(tǒng)（智能系統(tǒng)是這類系統(tǒng)的典型代表）的研究，基于物質(zhì)觀和能量觀的分而治之方法論不但不再有效，而且還會(huì)產(chǎn)生許多后果相當(dāng)嚴(yán)重的誤導(dǎo)。

3 開放復(fù)雜信息系統(tǒng)需要的科學(xué)觀與方法論

正反兩方面的研究實(shí)踐啟示我們，以智能系統(tǒng)為代表的開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的研究，不能照搬我們?cè)人煜さ膫鹘y(tǒng)科學(xué)觀和方法論，而是迫切需要全新的科學(xué)觀和方法論。經(jīng)過長(zhǎng)期的實(shí)踐和探究，我們認(rèn)為開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的科學(xué)觀包括以下4個(gè)基本觀念。

1）信息觀。

既然貫穿開放復(fù)雜信息系統(tǒng)全局的主導(dǎo)因素是信息和信息運(yùn)動(dòng)過程，那么開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的研究首先就必須遵循信息觀，即研究的關(guān)注點(diǎn)必須聚焦于系統(tǒng)的信息和信息運(yùn)動(dòng)過程，而不應(yīng)當(dāng)只盯著系統(tǒng)的物質(zhì)結(jié)構(gòu)和能量關(guān)系。

2）系統(tǒng)觀。

開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的研究必須遵循明確的系統(tǒng)觀：一方面，人們所關(guān)注的信息應(yīng)當(dāng)是形式、內(nèi)容、價(jià)值三位一體內(nèi)涵完整的信息，而不是僅考慮形式因素的信息；另一方面，信息運(yùn)動(dòng)的時(shí)空過程必須保持完整性，人們不能只關(guān)注信息傳遞這樣一個(gè)局部的過程，也不能只關(guān)注理智這樣一個(gè)局部的方面。

3）生態(tài)觀。

開放復(fù)雜信息系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)是一種“活的系統(tǒng)”，因此人們必須遵循清晰的生態(tài)觀，也就是說必須把開放復(fù)雜信息系統(tǒng)中信息運(yùn)動(dòng)過程的來龍（本體論信息）去脈（知識(shí)、基礎(chǔ)意識(shí)、情感、理智、智能策略和智能行為）作為一個(gè)有序的生態(tài)過程進(jìn)行一體化的研究，而不應(yīng)當(dāng)把信息、知識(shí)、智能看作一個(gè)各行其是的拼盤。

4）機(jī)制觀。

既然開放復(fù)雜信息系統(tǒng)是一類生態(tài)系統(tǒng)，對(duì)它的研究就必須遵循機(jī)制觀，即必須把關(guān)注點(diǎn)放在信息如何生成知識(shí)與如何生成智能的生成機(jī)制（即生長(zhǎng)規(guī)律）上，而不應(yīng)當(dāng)把關(guān)注點(diǎn)放在系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和行為上。這是因?yàn)橄到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能都是為實(shí)現(xiàn)生長(zhǎng)機(jī)制而服務(wù)，行為則是系統(tǒng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)的外顯結(jié)果。

總之，信息觀可以呈現(xiàn)開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的生命脈絡(luò)；系統(tǒng)觀可以抓住開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的信息全局特征；生態(tài)觀可以把握開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的有機(jī)聯(lián)系；機(jī)制觀可以理解開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的生成規(guī)律，它們構(gòu)成了開放復(fù)雜信息系統(tǒng)科學(xué)觀的四位一體。

那么，開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的科學(xué)研究方法論是什么呢？一般而言，有什么樣的科學(xué)觀就會(huì)形成什么樣的方法論。科學(xué)觀是認(rèn)識(shí)所研究對(duì)象的基本觀念，方法論是體現(xiàn)基本觀念的研究方法，因此任何一種科學(xué)研究方法論都可以（而且應(yīng)當(dāng)）從科學(xué)觀中自然引申出來。

根據(jù)這個(gè)基本原理，研究以智能系統(tǒng)為代表的開放復(fù)雜信息系統(tǒng)的科學(xué)方法論就可以表述為：遵循信息觀、系統(tǒng)觀、生態(tài)觀和機(jī)制觀的根本原則，考察信息資源（本體論信息）生成相關(guān)產(chǎn)品的生態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)律。具體地說，就是要系統(tǒng)地（系統(tǒng)觀）、聯(lián)系地（生態(tài)觀）、深刻地（機(jī)制觀）考察本體論信息（信息觀）生成認(rèn)識(shí)論信息：知識(shí)和智能的規(guī)律，或者更簡(jiǎn)潔地說就是要系統(tǒng)地、聯(lián)系地、深刻地考察信息轉(zhuǎn)換的規(guī)律。：總之，信息轉(zhuǎn)換是針對(duì)一切開放復(fù)雜信息系統(tǒng)研究都適用的科學(xué)方法論。

4 新的科學(xué)觀方法論和研究成果

20世紀(jì)80年代以來，筆者逐漸領(lǐng)悟到信息觀、系統(tǒng)觀、生態(tài)觀、機(jī)制觀四位一體的科學(xué)觀和信息轉(zhuǎn)換方法論，并將其用于指導(dǎo)自己的信息科學(xué)和人工智能基礎(chǔ)理論研究，獲得了如下一些重要的創(chuàng)新成果。由于篇幅所限，筆者敘述從簡(jiǎn)。

4.1 全信息理論

傳統(tǒng)方法論令Shannon信息論存在嚴(yán)重局限。我們根據(jù)新科學(xué)觀提出語(yǔ)法信息、語(yǔ)義信息、語(yǔ)用信息三位一體的全信息概念，其中，語(yǔ)法信息用“肯定度”參數(shù)表征，用概率論和模糊集合理論描述；語(yǔ)義信息用“邏輯真實(shí)度”參數(shù)表征，用模糊邏輯理論描述；語(yǔ)用信息用“效用度”參數(shù)表征，用模糊集合理論描述。

這樣，原先各自獨(dú)立發(fā)展起來的信息獲?。z測(cè)與識(shí)別）、信息傳遞（通信與存儲(chǔ)）、信息處理（計(jì)算）、信息認(rèn)知和信息決策（人工智能）、信息執(zhí)行（控制）就得到了統(tǒng)一的描述和處理，形成了完整統(tǒng)一的信息科學(xué)理論。

4.2 本體論信息到全信息轉(zhuǎn)換：第一類信息轉(zhuǎn)換原理

根據(jù)新方法論，我們發(fā)現(xiàn)并闡明了圖1所示

的由本體論信息到全信息的轉(zhuǎn)換原理（又稱第一信息轉(zhuǎn)換原理），證明全信息理論不僅在理論上合理，而且在技術(shù)上可行。

圖1表明，人們利用傳感系統(tǒng)可以把本體論信息映射為相應(yīng)的語(yǔ)法信息，利用語(yǔ)法信息可以從知識(shí)庫(kù)檢索l出（或者通過與目標(biāo)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算計(jì)算出）與之相對(duì)應(yīng)的語(yǔ)用信息，通過對(duì)語(yǔ)法信息和語(yǔ)用信息的邏輯運(yùn)算可以演繹出語(yǔ)義信息。所有這些操作都在技術(shù)上可行。

4.3 知識(shí)的外生態(tài)學(xué)理論

知識(shí)在信息和智能科學(xué)中扮演著極其重要的角色，但是在分而治之傳統(tǒng)方法論的影響下，知識(shí)被孤立地分割出來，在人工智能理論研究中沒有得到應(yīng)有的重視。在新科學(xué)觀和方法論指導(dǎo)下，我們發(fā)現(xiàn)知識(shí)并不是一種孤立和靜止的研究對(duì)象；恰恰相反，它是一個(gè)極其活躍的生態(tài)學(xué)系統(tǒng)。

一方面，知識(shí)不斷由認(rèn)識(shí)論信息的歸納而來；另一方面，知識(shí)又在系統(tǒng)目標(biāo)的制導(dǎo)下通過演繹的方法向智能生長(zhǎng)而去。換言之，“信息_÷知識(shí)_智能”轉(zhuǎn)換是知識(shí)的外部生態(tài)系統(tǒng)。這一發(fā)現(xiàn)的意義不僅揭示了知識(shí)的生成機(jī)制，而且揭示了智能的生成機(jī)制，直接導(dǎo)致新的人工智能模擬方法問世。

4.4 信息一知識(shí)轉(zhuǎn)換：第二類信息轉(zhuǎn)換原理

知識(shí)外生態(tài)學(xué)原理表明：知識(shí)由全信息轉(zhuǎn)換而來。信息是現(xiàn)象，知識(shí)是大量相關(guān)現(xiàn)象所蘊(yùn)含的共同本質(zhì)，因此實(shí)現(xiàn)由全信息到知識(shí)的轉(zhuǎn)換算法，原則上是歸納型算法。由大量信息現(xiàn)象到知識(shí)本質(zhì)的歸納過程是由量變到質(zhì)變的過程，也稱為“涌現(xiàn)”過程。這是知識(shí)外生態(tài)學(xué)提供的一項(xiàng)重要啟發(fā)。

4.5 智能的共性核心生成機(jī)制

知識(shí)外生態(tài)學(xué)系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)不僅揭示了知識(shí)的生成規(guī)律（第二類信息轉(zhuǎn)換原理），而且還啟迪了智能的共性核心生成機(jī)制：信息知識(shí)智能的轉(zhuǎn)換。具體來說就是在任何情形下，智能的核心生成機(jī)制都是由信息（關(guān)于問題的信息、關(guān)于問題求解目標(biāo)的信息、關(guān)于先驗(yàn)知識(shí)的信息）到知識(shí)（求解問題所需要的專門知識(shí)）再到（求解問題的）智能策略的轉(zhuǎn)換，顯然，這是一切智能（包括人類智能和人工智能）的共性核心生成機(jī)制。

4.6 人工智能的機(jī)制模擬方法

受到智能共性核心生成機(jī)制的重要啟發(fā)，我們提出人工智能的新的模擬方法，這就是機(jī)制模擬方法：信息_知識(shí)-÷智能的轉(zhuǎn)換，這是區(qū)別于已有的結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬方法的全新方法。

眾所周知，系統(tǒng)的生成機(jī)制統(tǒng)管系統(tǒng)全局，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能都為生成機(jī)制服務(wù)，而行為則是機(jī)制實(shí)現(xiàn)所產(chǎn)生的結(jié)果，因此人工智能的機(jī)制模擬方法比傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬方法具有更深刻和更本質(zhì)的意義。

4.7 知識(shí)的內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)

運(yùn)用新的科學(xué)觀和方法論，我們又發(fā)現(xiàn)了知識(shí)的內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)：知識(shí)內(nèi)部不是如鐵板一樣凝固的對(duì)象，而是一個(gè)充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)；認(rèn)識(shí)論信息（全信息）首先生長(zhǎng)成為欠成熟的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，接著后者通過驗(yàn)證和完善生長(zhǎng)成為成熟的規(guī)范知識(shí)，經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和規(guī)范知識(shí)又進(jìn)一步凝聚成為超成熟的常識(shí)知識(shí)。簡(jiǎn)而言之，經(jīng)驗(yàn)知識(shí)規(guī)范知識(shí)常識(shí)知識(shí)是知識(shí)的內(nèi)生態(tài)學(xué)系統(tǒng)。知識(shí)內(nèi)生態(tài)學(xué)系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)直接導(dǎo)致人工智能3大主流方法的統(tǒng)一。

4.8 人工智能的統(tǒng)一理論

人工智能的結(jié)構(gòu)模擬方法（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后來發(fā)展成為計(jì)算智能）利用的是訓(xùn)練得到的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)；功能模擬方法（物理符號(hào)系統(tǒng)，后來收縮成為專家系統(tǒng)）利用的是人工輸入的規(guī)范知識(shí)；行為模擬方法（感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)，后來發(fā)展成為機(jī)器人）利用的是人工輸入的常識(shí)知識(shí)。知識(shí)的內(nèi)生態(tài)學(xué)系統(tǒng)表明，經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、規(guī)范知識(shí)、常識(shí)知識(shí)是知識(shí)的3個(gè)相生（而不是相克）狀態(tài)，因此原先鼎足三分的人工智能3大主流方法在機(jī)制模擬方法的框架內(nèi)也呈現(xiàn)出相生關(guān)系，達(dá)到了和諧的統(tǒng)一。這顯然是人工智能理論研究的重要進(jìn)展。

4.9 全信息—智能轉(zhuǎn)換：第三類信息轉(zhuǎn)換原理

第一類信息轉(zhuǎn)換原理是信息內(nèi)部轉(zhuǎn)換的原理，即由本體論信息到認(rèn)識(shí)論信息（全信息）的轉(zhuǎn)換；第二類信息轉(zhuǎn)換原理是由全信息到知識(shí)的轉(zhuǎn)換；第三類信息轉(zhuǎn)換則是全信息向基礎(chǔ)意識(shí)、情感和理智的轉(zhuǎn)換。

我們運(yùn)用新的科學(xué)觀和方法論后發(fā)現(xiàn)：基礎(chǔ)意識(shí)的生成機(jī)制是在全信息的激勵(lì)下啟動(dòng)，在本能知識(shí)和常識(shí)知識(shí)支持下展開，在系統(tǒng)目標(biāo)導(dǎo)控下實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換；情感的生成機(jī)制是在全信息的激勵(lì)下啟動(dòng)，在本能知識(shí)、常識(shí)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)支持下展開，在系統(tǒng)目標(biāo)導(dǎo)控下實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換；理智的生成機(jī)制是在全信息的激勵(lì)下啟動(dòng)，在本能知識(shí)、常識(shí)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和規(guī)范知識(shí)支持下展開，在系統(tǒng)目標(biāo)導(dǎo)控下實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換。與全信息一知識(shí)轉(zhuǎn)換過程類似，這些轉(zhuǎn)換也存在量變到質(zhì)變（涌現(xiàn)）的過程。

4.10 高等人工智能原理

受到傳統(tǒng)方法論的影響，現(xiàn)有人工智能理論的智能模型是一種既不完整又不真實(shí)的模型?；谏厦嫠龅牡谝?、第二、第三類信息轉(zhuǎn)換原理，我們提出圖2所示的高等人工智能理論的研究模型，圖中的符號(hào)G表示系統(tǒng)的目標(biāo)；K1表示本能知識(shí)和常識(shí)知識(shí)的集合；K2表示本能知識(shí)、常識(shí)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的集合；K3表示本能知識(shí)、常識(shí)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和規(guī)范知識(shí)的集合；K4表示本能知識(shí)、常識(shí)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、規(guī)范知識(shí)和決策藝術(shù)知識(shí)的集合。

從圖2中可以看出，高等人工智能系統(tǒng)直接面向開放的外部世界，后者不斷產(chǎn)生各種事物的本體論信息；感知系統(tǒng)（而不是簡(jiǎn)單的傳感系統(tǒng)）按照第一類信息轉(zhuǎn)換原理把本體論信息轉(zhuǎn)換成為認(rèn)識(shí)論信息（全信息）；認(rèn)知系統(tǒng)按照第二類信息轉(zhuǎn)換原理把全信息轉(zhuǎn)換成為知識(shí)；基礎(chǔ)意識(shí)、情感和理智系統(tǒng)則分別在知識(shí)K1、K2、K3支持并在目標(biāo)G導(dǎo)控下完成第三類信息轉(zhuǎn)換，把全信息分別轉(zhuǎn)換成為基礎(chǔ)意識(shí)、情感和理智；決策系統(tǒng)則在知識(shí)K4支持并在目標(biāo)G導(dǎo)控下把情感表達(dá)和理智表達(dá)綜合成為解決問題的智能策略；執(zhí)行系統(tǒng)把智能策略轉(zhuǎn)換成為智能行為，反作用于外部世界。

如果智能行為產(chǎn)生的結(jié)果與目標(biāo)一致或可以接受，這種策略就作為一種正確的知識(shí)補(bǔ)充到知識(shí)庫(kù)；如果智能行為產(chǎn)生的結(jié)果與目標(biāo)之間存在比較明顯的誤差，那么這個(gè)誤差就成為一種新的信息反饋到感知系統(tǒng)，經(jīng)系統(tǒng)后續(xù)處理，補(bǔ)充知識(shí)，優(yōu)化策略，使新的智能行為產(chǎn)生更好的結(jié)果，如此循環(huán)往復(fù)，直到滿意為止。這是一個(gè)完整而真實(shí)的人工智能模型，對(duì)于人工智能未來的發(fā)展具有重要意義。

5 結(jié)語(yǔ)

研究不同的對(duì)象，需要有不同的科學(xué)觀和方法論?；谖镔|(zhì)觀和能量觀的分而治之、各個(gè)擊破、合成還原方法論曾經(jīng)指導(dǎo)人們?cè)谖镔|(zhì)科學(xué)領(lǐng)域取得過歷史性的輝煌成就，但是在以信息和信息轉(zhuǎn)換為主導(dǎo)特征的開放復(fù)雜信息系統(tǒng)這類研究對(duì)象面前卻顯露出嚴(yán)重的缺陷。

第2篇：人工智能的科學(xué)原理范文

關(guān)鍵字：人工智能；案例教學(xué)；學(xué)科分支；雙語(yǔ)教學(xué)

中圖分類號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1　引言

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展中的一門前沿科學(xué)，它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)發(fā)展的一個(gè)根本目標(biāo)。

人工智能課程作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用而得到迅速提高。目前，國(guó)內(nèi)外重點(diǎn)大學(xué)都非常重視該門課程的教學(xué)和研究，許多重點(diǎn)大學(xué)都有自己獨(dú)立的人工智能研究所。

本文通過多年的人工智能教學(xué)實(shí)踐，對(duì)人工智能教學(xué)的方法進(jìn)行了初步的實(shí)踐和探索。中央民族大學(xué)在人工智能課程建設(shè)和教學(xué)過程中，針對(duì)計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)，提出擯棄傳統(tǒng)講、學(xué)、考模式，注重學(xué)生能力培養(yǎng)的措施。在教學(xué)和實(shí)踐過程中，不斷進(jìn)行探索，既從計(jì)算機(jī)學(xué)科本科的教學(xué)理念出發(fā)，從人工智能這門學(xué)科特點(diǎn)出發(fā)，以計(jì)算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能，組織教材的知識(shí)架構(gòu)并進(jìn)行教學(xué)。用計(jì)算機(jī)學(xué)科的觀點(diǎn)分析人工智能的基本原理與方法時(shí)，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的是這些基本原理與方法與其他的計(jì)算機(jī)分支的共同點(diǎn)和不同點(diǎn)。共同點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)學(xué)科的本質(zhì)，不同點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)人工智能的本質(zhì)。本文就針對(duì)我校人工智能課程教學(xué)的一些基本問題加以初步總結(jié)。

2　從計(jì)算機(jī)學(xué)科分支的角度認(rèn)知人工智能

人工智能屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)分支的學(xué)科，同時(shí)又是一門涉及控制論、信息論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多學(xué)科交叉的課程。我國(guó)高等院校計(jì)算機(jī)學(xué)科的本科教學(xué)所設(shè)置的人工智能課程一般只有40課時(shí)左右，以什么角度組織教材內(nèi)容，提高教學(xué)效果，才能使學(xué)生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術(shù)，是我們值得探索的問題。

人工智能處理的對(duì)象是知識(shí)，知識(shí)處理則需采用知識(shí)表示。因此，若以計(jì)算機(jī)分支的角度也就是用計(jì)算機(jī)學(xué)科的觀點(diǎn)看待人工智能，人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以知識(shí)為主線，以知識(shí)表示和搜索為基石進(jìn)行組織。反映到實(shí)際教學(xué)中，就是人工智能的各個(gè)分支的介紹，這包括知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、規(guī)劃、機(jī)器人等?？傊?，教學(xué)內(nèi)容可分成兩個(gè)部分，第一部分是基礎(chǔ)理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結(jié)推理方法、搜索原理，知識(shí)表示(包括產(chǎn)生式系統(tǒng)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調(diào)推理)、機(jī)器學(xué)習(xí)。第二部分是實(shí)用技術(shù)，包括知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、高級(jí)搜索、自然語(yǔ)言理解。

3　優(yōu)化和更新教學(xué)內(nèi)容、加強(qiáng)雙語(yǔ)教學(xué)

人工智能作為一門新學(xué)科，在1988年前，國(guó)內(nèi)外均未見有教學(xué)大綱和教材，開設(shè)本課程面臨的首要問題就是確定教學(xué)內(nèi)容，包括人工智能的知識(shí)表示和推理以及人工智能的應(yīng)用兩個(gè)部分。前者是人工智能的重要基礎(chǔ)，后者討論幾種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃和機(jī)器視覺等系統(tǒng)。這些內(nèi)容只是給出了人工智能課程的初步框架。

隨著人工智能研究的進(jìn)一步深入， 到20世紀(jì)90年代中期，人工智能也從符號(hào)(邏輯)主義一枝獨(dú)秀發(fā)展到符號(hào)主義、連接主義和行為主義多家爭(zhēng)鳴的新局面， 模糊計(jì)算和神經(jīng)計(jì)算作為新內(nèi)容列入到人工智能課程，充實(shí)了人工智能課程的內(nèi)容。進(jìn)入21世紀(jì)以來，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時(shí)反映人工智能研究和學(xué)科的最新進(jìn)展，我們及時(shí)對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新：把人工智能分為基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。

在教學(xué)和實(shí)踐過程中，考慮到本課程的多學(xué)科交叉性以及相關(guān)信息學(xué)科的快速發(fā)展， 在目前高校提倡雙語(yǔ)教學(xué)的環(huán)境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語(yǔ)教材，這樣可以更快地掌握學(xué)科的發(fā)展動(dòng)態(tài)， 掌握最先進(jìn)的技術(shù)， 與國(guó)際發(fā)展趨勢(shì)接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國(guó)Stanford大學(xué)計(jì)算機(jī)系本科教材，該教材體系比較符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，便于學(xué)生接受、理解、掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)；同時(shí)這本書內(nèi)容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。

4　注重案例教學(xué)、改革教學(xué)方法

案例教學(xué)首創(chuàng)于哈佛大學(xué)商學(xué)院，在經(jīng)貿(mào)、管理、法學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)得到應(yīng)用并取得顯著績(jī)效，然而目前工科專業(yè)還較少運(yùn)用案例教學(xué)方法。人工智能的每一部分內(nèi)容均包含大量概念，內(nèi)容抽象，算法復(fù)雜，學(xué)生往往被動(dòng)“聽講”；并且涉及很多的數(shù)理邏輯知識(shí)，有些顯得難以理解，并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄，難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。鑒于這一現(xiàn)實(shí)問題，我們將案例教學(xué)方法引入到該課程的教學(xué)之中。

例如在邏輯推理技術(shù)和搜索技術(shù)這兩方面的教學(xué)過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，并利用其中基于JAVA的教學(xué)開發(fā)工具包AIMA進(jìn)行案例設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，在教學(xué)過程中結(jié)合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識(shí)以有效、實(shí)用和具體的形式表現(xiàn)出來，做到理論與實(shí)踐相結(jié)合。在講解搜索技術(shù)時(shí)，以“八皇后”問題為案例，結(jié)合AIMA中的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，以講解和討論相結(jié)合的方式，學(xué)習(xí)盲目搜索、啟發(fā)式搜索等算法，使學(xué)生不僅能理解狀態(tài)空間的產(chǎn)生方法，而且能設(shè)計(jì)算法、實(shí)現(xiàn)算法，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和實(shí)踐能力。在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、進(jìn)化計(jì)算等方面的內(nèi)容時(shí)，我們主要借助于Matlab提供的相關(guān)工具箱。

5　加強(qiáng)教學(xué)隊(duì)伍建設(shè)、改革考核方法

建立一支愛崗敬業(yè)、富有戰(zhàn)斗力的教學(xué)隊(duì)伍是出色完成教學(xué)任務(wù)和提高課程教學(xué)質(zhì)量的根本保證。教學(xué)人才資源是教學(xué)的第一資源。在學(xué)校有關(guān)部門的領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)院的支持下，我們組成一支知識(shí)結(jié)構(gòu)和年齡比較合理的教師隊(duì)伍。

在教師隊(duì)伍的建設(shè)過程中，積極引導(dǎo)鼓勵(lì)教師對(duì)考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應(yīng)試教育的弊??；另一方面，也可以使學(xué)生從繁重的死記硬背中解脫出來。結(jié)合這門課的特點(diǎn)，我們加強(qiáng)平時(shí)思維能力的考核，注重學(xué)生實(shí)驗(yàn)?zāi)芰蛣?dòng)手能力的培養(yǎng)，在學(xué)習(xí)中大量采用寫讀書報(bào)告的形式。在此基礎(chǔ)上加大平時(shí)成績(jī)的比例，使得平時(shí)成績(jī)占到總成績(jī)的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績(jī)的狀況。這樣，既迫使學(xué)生重視平時(shí)的學(xué)習(xí)思考，也減輕有些學(xué)生想通過考試作弊完成學(xué)習(xí)任務(wù)的僥幸心理。

第3篇：人工智能的科學(xué)原理范文

一、教學(xué)目標(biāo)

知識(shí)與技能：

①了解智能信息處理的工作過程。

②了解智能信息處理的工作原理。

③感受智能信息處理的應(yīng)用價(jià)值。

過程與方法：

①掌握幾種智能信息處理工具的使用方法。

②掌握分析問題、呈現(xiàn)觀點(diǎn)和交流思想的方法。

情感態(tài)度與價(jià)值觀：

①在實(shí)踐活動(dòng)中領(lǐng)略智能信息處理的神奇魅力，形成對(duì)人工智能這一前沿技術(shù)的探索愿望。

②在應(yīng)用智能信息處理工具的過程中體驗(yàn)人工智能這一前沿技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

③認(rèn)識(shí)到人工智能是一門綜合學(xué)科，像所有的新生事物一樣，需要更多人為之投入與付出，明白自己作為一名學(xué)生下一步努力的方向是什么。

二、內(nèi)容分析

1、本課內(nèi)容選自上海科技教育出版社《信息技術(shù)基礎(chǔ)》必修第三章信息加工與表達(dá)，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人類自然會(huì)涉及到智能信息處理這一前沿技術(shù)，它是人工智能在日常應(yīng)用中的體現(xiàn)。現(xiàn)在的高中生有必要也有興趣追求和學(xué)習(xí)這一前沿技術(shù)。本節(jié)課的內(nèi)容只是要求學(xué)生在使用智能信息處理工具（借助軟件來模擬相關(guān)的工具）的過程中，初步體驗(yàn)智能信息處理的過程，并對(duì)其形成一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)。

2、本節(jié)的作用和地位：

沿著技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，信息技術(shù)自然會(huì)涉及到信息智能處理，這是前沿技術(shù)在日常應(yīng)用中的體現(xiàn)。高中學(xué)生有必要也有興趣追求和學(xué)習(xí)前沿技術(shù)。本節(jié)內(nèi)容只是要求學(xué)生在使用信息智能處理信息的過程中，對(duì)信息智能處理工具進(jìn)行初步體驗(yàn)，并形成感性認(rèn)識(shí)。

三、重點(diǎn)與難點(diǎn)

教學(xué)重點(diǎn)：通過實(shí)踐操作,讓學(xué)生在活動(dòng)中體驗(yàn)智能信息處理工具的工作過程、工作原理和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，感受智能信息處理技術(shù)對(duì)日常生活的深刻影響。

教學(xué)難點(diǎn)：在活動(dòng)中增強(qiáng)學(xué)生的問題意識(shí)，讓他們?cè)趯?shí)踐中掌握分析問題、解決問題、討論交流和呈現(xiàn)觀點(diǎn)的方法。

四、學(xué)情分析

作為高中生，好奇和強(qiáng)烈的求知欲對(duì)學(xué)習(xí)本課來說是很好的前提。同時(shí)通過前面階段的信息技術(shù)課的學(xué)習(xí)，他們已初步掌握了一定的操作技能，具備根據(jù)任務(wù)需求，操作工具軟件來處理信息的能力。

本節(jié)教學(xué)主題是用部分智能工具處理信息，目標(biāo)是體驗(yàn)其工作過程，了解其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，客觀認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響，培養(yǎng)正確的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用觀。學(xué)生對(duì)生活中智能信息處理的工具和環(huán)境接觸很少，所以教學(xué)內(nèi)容不易過深，過多，重在體驗(yàn)，感悟、興趣激發(fā)。

五、教學(xué)過程

一、導(dǎo)入新課：

播放歌曲中關(guān)于機(jī)器人的視頻報(bào)道和科訊嘉聯(lián)的機(jī)器人客服服務(wù)，給學(xué)生以未來人工智能的引領(lǐng)。

視頻播放完畢后，教師通過詢問學(xué)生該視頻的主要內(nèi)容，讓學(xué)生了解今天最新的信息智能處理的成果，以激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能的興趣，引入本課課題：

二、自學(xué)教材（P72-73）

（1）給3—5分鐘時(shí)間讓學(xué)生自主學(xué)習(xí)教材上關(guān)于智能信息處理的知識(shí)內(nèi)容，讓學(xué)生帶著問題去學(xué)習(xí)。

1、什么是人工智能

2、人工智能的主要研究領(lǐng)域有哪些？

3、你用過（或了解）哪些智能信息處理？

（2）通過問答的方式，讓學(xué)生說出上述問題的答案

1、人工智能：人工智能是相對(duì)人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)智能行為和“機(jī)器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。

2、人工智能的主要研究領(lǐng)域：?jiǎn)栴}求解、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、智能數(shù)據(jù)庫(kù)、智能機(jī)器人、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、自動(dòng)定理證明、智能等。

3、常見的智能信息處理

模式識(shí)別：

語(yǔ)音輸入、OCR光學(xué)字符識(shí)別、手寫輸入、指紋識(shí)別、臉部識(shí)別等；

機(jī)器翻譯：金山快譯、翻譯網(wǎng)站等。

三、探究交流

（1）教師播放視頻

（2）學(xué)生以“我看人機(jī)大戰(zhàn)”為主題進(jìn)行小組交流和討論，并通過網(wǎng)絡(luò)查找相關(guān)信息和觀點(diǎn)，闡述“能不能讓計(jì)算機(jī)完全代替人來處理信息？”。通過討論，了解人工智能的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，客觀認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響，培養(yǎng)正確的科學(xué)技術(shù)應(yīng)用觀，讓學(xué)生在智能處理工具的使用過程中感受其趣味性和喜悅。學(xué)生討論后發(fā)言并總結(jié)。

播放無人駕駛相關(guān)視頻，感受汽車技術(shù)中的人工智能。

四、拓展體驗(yàn)

（1）利用“金山快譯”軟件和手機(jī)端的“谷歌翻譯”，翻譯文章和通過“谷歌翻譯”實(shí)現(xiàn)即時(shí)翻譯的效果；

（2）學(xué)生獲取有關(guān)“虛擬現(xiàn)實(shí)”的概念及應(yīng)用，教師通過播放有關(guān)“虛擬現(xiàn)實(shí)”的視頻，讓學(xué)生更近距離的了解“虛擬現(xiàn)實(shí)”在“現(xiàn)實(shí)”中的應(yīng)用。

1、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是一種可以創(chuàng)建和體驗(yàn)虛擬世界的計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)它利用計(jì)算機(jī)生成一種模擬環(huán)境是一種多源信息融合的交互式的三維動(dòng)態(tài)視景和實(shí)體行為的系統(tǒng)仿真使用戶沉浸到該環(huán)境中。

2、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)、軍事航天（模擬駕駛、訓(xùn)練）、室內(nèi)設(shè)計(jì)（演示）、影視、生物工程

等方面有著廣泛的運(yùn)用。

五、學(xué)生活動(dòng)

學(xué)生完成本節(jié)課內(nèi)容有關(guān)的練習(xí)題；

六、課堂小結(jié)

人工智能：人工智能是相對(duì)人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)智能行為和“機(jī)器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。

人工智能的主要研究領(lǐng)域：?jiǎn)栴}求解、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、智能數(shù)據(jù)庫(kù)、智能機(jī)器人、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、自動(dòng)定理證明、智能等。

第4篇：人工智能的科學(xué)原理范文

關(guān)鍵詞：人工智能 電氣自動(dòng)化控制 應(yīng)用

人工智能是一種新型技術(shù)，與傳統(tǒng)技術(shù)相比，人工智能有著巨大的優(yōu)勢(shì)，該種技術(shù)主要是建立在計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，能夠解決很多傳統(tǒng)技術(shù)難以解決的問題，目前，人工智能已經(jīng)在經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會(huì)發(fā)展中得到了廣泛的應(yīng)用，也取得了良好的成效，但是，在一些主觀與客觀因素的限制之下，人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用依然存在一些不足之處，下面就針對(duì)人工智能的特點(diǎn)及人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用進(jìn)行深入的分析和探討。

1 .人工智能控制器特點(diǎn)分析

在電氣自動(dòng)化中使用的人工智能控制器多為非線性函數(shù)近似器，其中代表性的有遺傳算法、模糊理論、神經(jīng)算法與模糊神經(jīng)算法等，使用非線性函數(shù)近似器有著巨大的優(yōu)勢(shì)，這主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

第一，在開展人工智能電器設(shè)計(jì)時(shí)并不需要應(yīng)用精確的動(dòng)態(tài)模型，不需要明白非線性與參數(shù)變化等因素就能夠完成設(shè)計(jì)；

第二，只要適當(dāng)?shù)恼{(diào)整系統(tǒng)的下降時(shí)間、相應(yīng)時(shí)間，就能夠有效提升函數(shù)性能，產(chǎn)生的過沖也很??；

第三，人工智能控制器能夠設(shè)計(jì)相應(yīng)時(shí)間與語(yǔ)言，調(diào)節(jié)方式十分的簡(jiǎn)單，對(duì)于信息與數(shù)據(jù)也有著良好的適應(yīng)性，抗干擾性能理想，容易實(shí)現(xiàn)；

第四，人工智能控制器的一致性良好，與驅(qū)動(dòng)器無直接聯(lián)系，即使輸入的數(shù)據(jù)是未知的也可以獲取到理想的預(yù)測(cè)結(jié)果。（以以太網(wǎng)為例的人工智能控制器原理示意圖詳見圖1）

圖1 以太網(wǎng)為例的人工智能控制器原理示意圖

2 .人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用分析

2.1 人工智能在電氣自動(dòng)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

自動(dòng)化電氣的設(shè)計(jì)十分的復(fù)雜，牽扯到很多專業(yè)，如變壓器、電路、電力電子技術(shù)、電機(jī)等等，對(duì)設(shè)計(jì)人員專業(yè)技能水平的要求也較高，也需要用到大量的人力、物力與財(cái)力，利用人工智能技術(shù)就可以有效解決人力難以解決的問題，有效提升設(shè)計(jì)的精度與工作效率。

此外，在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)過程中，需要根據(jù)不同的情況采取相應(yīng)的算法，要想有效提升設(shè)計(jì)的質(zhì)量與效率，工作人員必須要具有應(yīng)用人工技能的經(jīng)驗(yàn)與能力。

2.2 人工智能在電氣控制中的應(yīng)用

電氣自動(dòng)化控制是一個(gè)關(guān)節(jié)性環(huán)節(jié)，如果能夠采取科學(xué)的措施提升整個(gè)系統(tǒng)的自動(dòng)化水平，就可以有效降低人力、物力財(cái)力的投入，有效優(yōu)化人工系能系統(tǒng)的運(yùn)行質(zhì)量。

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制以及模糊控制幾個(gè)方面，其中，模糊控制的應(yīng)用范圍最為廣泛，究其根本原因，是由于該種方式簡(jiǎn)單，與生產(chǎn)的聯(lián)系也更加的緊密。

而模糊控制在整電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用主要集中在交流傳動(dòng)與直流傳動(dòng)兩個(gè)方面，其中，直流傳動(dòng)主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一個(gè)部分，Mamdani多應(yīng)用在調(diào)速控制系統(tǒng)中，其規(guī)則庫(kù)為if-then規(guī)則庫(kù)。將模糊控制器應(yīng)用在交流傳統(tǒng)控制系可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)PSI控制器與PI控制器，近年來，在科技水平的發(fā)展之下，模糊控制器也開始應(yīng)用在全數(shù)字高動(dòng)態(tài)性能傳動(dòng)系統(tǒng)之中，也取得了一定的成效。

2.3 人工智能在故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)中的專家系統(tǒng)、模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在電氣設(shè)備故障診斷系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，其中應(yīng)用范圍較廣的就是發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)與變壓器故障的診斷工作中。在診斷時(shí)，需要先從變壓器油中將氣體分離出來，再根據(jù)氣體的情況分析故障的發(fā)生狀態(tài)。如果使用傳統(tǒng)的診斷方式是難以判斷出故障的復(fù)雜性、非線性以及不確定性的，診斷結(jié)果并不理想。但是，使用人工智能技術(shù)即可有效提升診斷的成功率，就現(xiàn)階段來看人工智能技術(shù)主要采取專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯集中診斷方式。

2.4 人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用

目前，人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、啟發(fā)式搜索、模糊集理論幾個(gè)方面，其中，專家系統(tǒng)是一種集經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則與專業(yè)知識(shí)一體的程序性系統(tǒng)，該種系統(tǒng)需要依賴一定領(lǐng)域的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理，并模擬專家的決策對(duì)各個(gè)難題來處理。專家系統(tǒng)主要包括六個(gè)部分，即推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)、人機(jī)接口、知識(shí)獲取、咨詢解釋、數(shù)據(jù)庫(kù)。在整個(gè)系統(tǒng)的使用過程中，需要根據(jù)實(shí)際情況的變化來更新規(guī)則庫(kù)，以便獲取到最及時(shí)的要求。

目前，很多訓(xùn)練算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都在電力系統(tǒng)中得到了一定程度的應(yīng)用，神經(jīng)系統(tǒng)的儲(chǔ)存方式與學(xué)習(xí)方式都十分的靈活，也有著強(qiáng)大的狀態(tài)分類能力以及識(shí)別能力，在負(fù)荷預(yù)測(cè)的過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行科學(xué)合理的分類，并實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入的選擇，構(gòu)建出日預(yù)測(cè)模型以及周預(yù)測(cè)模型，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與元件關(guān)聯(lián)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合即可實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的診斷，識(shí)別是不同的故障。

2.5 人工智能在日常操作中的應(yīng)用

電力系統(tǒng)不僅對(duì)電力系統(tǒng)自身的自動(dòng)化水平有著直接的影響，對(duì)于管理工作也有一定的影響，將人工智能技術(shù)應(yīng)用在日常操作中可以對(duì)加用電腦進(jìn)行實(shí)時(shí)操作，可以實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)生成、日志生成、日志儲(chǔ)存等多種功能。這不僅可以簡(jiǎn)化操作，也能夠有效提升操作的可視性與簡(jiǎn)便性，可以看出，將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用在日常操作中可以有效提升電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的工作效率，這也是未來階段下我國(guó)電力系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。

3. 結(jié)語(yǔ)

總而言之，在科技水平的發(fā)展之下，電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)也得到了完善的發(fā)展，與此同時(shí)，人工智能系統(tǒng)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用也取得了一定的成效，將人工智能應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中可以有效提升設(shè)備的使用效率與使用質(zhì)量，但是由于一些客觀因素的限制，人工智能技術(shù)還存在一些不足，相信在不久的將來，這一問題定可以得到完美的解決。

參考文獻(xiàn)：

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第5篇：人工智能的科學(xué)原理范文

論文關(guān)鍵詞：人類智能，人工智能，認(rèn)知，心理學(xué)

 

人工智能技術(shù)無論是在過去，現(xiàn)在還是將來，都作為科學(xué)研究的熱點(diǎn)問題之一。人類對(duì)自己本身的秘密充滿好奇，隨著生物技術(shù)的飛速發(fā)展，人類不斷破譯人體的生命密碼。而以生物科學(xué)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)也得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。人們希望通過某種技術(shù)或者某些途徑能夠創(chuàng)造出模擬人思維和行為的“替代品”，幫助人們從事某些領(lǐng)域的工作。為了讓計(jì)算機(jī)能夠從事一些只有人腦才能完成的工作，解脫人的繁重的腦力勞動(dòng)，人類對(duì)自身的思維和智能不斷地研究探索。但是，科學(xué)技術(shù)是一柄雙刃劍，人們對(duì)人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展存在著恐慌。如果機(jī)器真的具有了人類的智能，在未來的某一天，他們會(huì)不會(huì)取代人類而成為地球的主宰者？人類智能和人工智能，誰(shuí)才是未來的傳奇？

1.你在和誰(shuí)說話？

“先進(jìn)的人工智能機(jī)器人不但擁有可以亂真的人類外表，而且還能像人類一樣感知自己的存在。”這是人工智能發(fā)展到高級(jí)階段的目標(biāo)和任務(wù)。那么，我們?cè)诓痪玫奈磥砟芊駥?shí)現(xiàn)這樣一個(gè)目標(biāo)呢？人類真的能發(fā)明出足以亂真的智能人類嗎？隔著一堵墻，我們是否能分辨出正在與我們對(duì)話的是一部機(jī)器還是人類？

1.1. 人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是相對(duì)于人的智能而言的。正是由于意識(shí)是一種特殊的物質(zhì)運(yùn)動(dòng)形式，所以根據(jù)控制論理論，運(yùn)用功能模擬的方法心理學(xué)，制造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動(dòng)機(jī)械化，叫人工智能。人工智能的本質(zhì)是對(duì)人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能發(fā)展的過程歸納為機(jī)器不斷取代人的過程。

1.2. 人工智能技術(shù)的發(fā)展

幾個(gè)世紀(jì)以來，人類依靠智慧，發(fā)明了許多機(jī)器，使人類能夠從許多體力勞動(dòng)中解放出來。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，40多年來取得長(zhǎng)足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學(xué)?？茖W(xué)家發(fā)明了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是這些不能模仿人類大腦的功能畢業(yè)論文格式范文。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（Deep Blue）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。在一些地方計(jì)算機(jī)幫助人進(jìn)行其它原來只屬于人類的工作，計(jì)算機(jī)以它的高速和準(zhǔn)確為人類發(fā)揮著它的作用。計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，使得人工智能有了突破性的進(jìn)展。計(jì)算機(jī)不僅能代替人腦的某些功能，而且在速度和準(zhǔn)確性上大大超過人腦，它不僅能模擬人腦部分分析和綜合的功能，而且越來越顯示某種意識(shí)的特性。真正成了人腦的延伸和增強(qiáng)。

1.3. 人工智能的研究領(lǐng)域

人工智能是一種外向型的學(xué)科，也是一門多領(lǐng)域綜合學(xué)科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。而人工智能的最根本目的是模擬人類的思維，因此，它的研究領(lǐng)域與人類活動(dòng)息息相關(guān)。什么地方只要有人在工作，他就可以運(yùn)用到那個(gè)領(lǐng)域。

現(xiàn)階段主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，自然語(yǔ)言理解，自動(dòng)定理證明，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)心理學(xué)，機(jī)器人學(xué)，博弈，智能決定支持系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

2.機(jī)器真的可以思考嗎？

機(jī)器真的可以思考嗎？機(jī)器的思考?xì)w根結(jié)底還是模仿人類的思維模式，正是“思考”這一人類的本質(zhì)屬性，使得人工智能和心理學(xué)從最初就緊密地聯(lián)系在一起。心理學(xué)研究人腦中信息的輸入、輸出、存儲(chǔ)和加工，并研究人腦各個(gè)部位的功能。最早的雙核計(jì)算機(jī)模仿人的左右腦，在人腦不同區(qū)域主管各個(gè)不同功能這一原理的基礎(chǔ)上，來設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)不同功能的芯片。以此為出發(fā)點(diǎn)，心理學(xué)家和計(jì)算機(jī)學(xué)者進(jìn)一步合作，通過研究人解決問題的方法來研究開發(fā)人工智能。隨著人工智能的發(fā)展，所要求實(shí)現(xiàn)的職能愈加復(fù)雜，但最基本的方式還是邏輯推理和歸納，這正是心理學(xué)家和邏輯學(xué)家的專業(yè)領(lǐng)域。心理學(xué)家以研究探討人類邏輯思維方式為人工智能提供了基本原理和原則。

2.1. 人類意識(shí)的本質(zhì)

意識(shí)是世界的內(nèi)在規(guī)定、一般規(guī)律和組成部分，是具有客觀實(shí)在性同世界的其它組成部分處在對(duì)立統(tǒng)一關(guān)系中的事物。意識(shí)普遍存于世界和萬(wàn)物之中，世界是包含意識(shí)的世界，萬(wàn)物是包含意識(shí)的萬(wàn)物。沒有意識(shí)存在于其中的世界不是我們現(xiàn)實(shí)生活中的世界，沒有意識(shí)存在于其中的萬(wàn)物也不是我們天天眼見手觸的萬(wàn)物。有了意識(shí)的存在，世界和萬(wàn)物就有了生機(jī)和活力。

2.1.1. 意識(shí)是與物質(zhì)相對(duì)應(yīng)的哲學(xué)范疇，與物質(zhì)既相對(duì)立又相統(tǒng)一的精神現(xiàn)象。

意識(shí)是自然界長(zhǎng)期發(fā)展的產(chǎn)物，由無機(jī)物的反應(yīng)特性，到低等生物的刺激感應(yīng)性，再到動(dòng)物的感覺和心理這一生物進(jìn)化過程是意識(shí)得以產(chǎn)生的自然條件。意識(shí)是社會(huì)的產(chǎn)物，人類社會(huì)的物質(zhì)生產(chǎn)勞動(dòng)在意識(shí)的產(chǎn)生過程中起決定的作用。辯證唯物主義在強(qiáng)調(diào)物質(zhì)對(duì)意識(shí)起決定作用的前提下肯定意識(shí)對(duì)于物質(zhì)具有能動(dòng)的反作用，在意識(shí)活動(dòng)中人們從感性經(jīng)驗(yàn)抽象出事物的本質(zhì)、規(guī)律形成理性認(rèn)識(shí)，又運(yùn)用這些認(rèn)識(shí)指導(dǎo)自己有計(jì)劃、有目的地改造客觀世界。

2.1.2. 從意識(shí)的起源看，意識(shí)是物質(zhì)世界發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物；從意識(shí)的本質(zhì)來看，意識(shí)是客觀存在在人腦中的反映。

意識(shí)是人腦對(duì)客觀存在的反映：第一，正確的思想意識(shí)與錯(cuò)誤的思想意識(shí)都是客觀存在在人腦中的反映；第二，無論是人的具體感覺還是人的抽象思維，都是人腦對(duì)客觀事物的反映；第三，無論是人們對(duì)現(xiàn)狀的感受與認(rèn)識(shí)，還是人們對(duì)過去的思考與總結(jié)，以至人們對(duì)未來的預(yù)測(cè)，都是人腦對(duì)客觀事物的反映。 意識(shí)的能動(dòng)作用首先表現(xiàn)在，意識(shí)不僅能夠正確反映事物的外部現(xiàn)象，而且能夠正確反映事物的本質(zhì)和規(guī)律；意識(shí)的能動(dòng)作用還突出表現(xiàn)在，意識(shí)能夠反作用于客觀事物，以正確的思想和理論為指導(dǎo)心理學(xué)，通過實(shí)踐促進(jìn)客觀事物的發(fā)展。

2.2. 人類意識(shí)與人工智能的關(guān)系

認(rèn)知心理學(xué)和人工智能，是認(rèn)知科學(xué)的兩個(gè)組成部分。人工智能使用了心理學(xué)的理論，心理學(xué)又借用了人工智能的成果。人類意識(shí)與人工智能兩者具有以下關(guān)系：

l人工智能是研究用機(jī)器模擬和擴(kuò)展人的智能的科學(xué)。它撇開了人腦的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和意識(shí)的社會(huì)性，而只是把人腦作為一種信息處理的過程，包括信息的接收、記憶、分析、控制和輸出五部分。現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)用相應(yīng)的部件來完成著五個(gè)過程，就構(gòu)成了人工智能或電腦。

l人工智能可以代替人的某些腦力勞動(dòng)，甚至可以超過人的部分思維能力，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，它發(fā)揮著越來越重要的作用。人工智能的出現(xiàn)不僅解放了人的智力，而且為研究人腦的意識(shí)活動(dòng)提供了新的方法和途徑。它說明了人的意識(shí)活動(dòng)不管多么復(fù)雜，都是以客觀物質(zhì)過程為基礎(chǔ)的，而不是什么神秘的超物質(zhì)的東西，人們完全可以用自然科學(xué)的精確方法來加以研究和模擬，它進(jìn)一步證實(shí)了辯證唯物主義意識(shí)論的科學(xué)性畢業(yè)論文格式范文。

l人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展，深化了我們對(duì)意識(shí)相對(duì)獨(dú)立性和能動(dòng)性的認(rèn)識(shí)。機(jī)器思維即人工智能表明，思維形式在思維活動(dòng)中對(duì)于思維內(nèi)容具有相對(duì)獨(dú)立性，它可從人腦中分化出來，物化為機(jī)械的、物理的運(yùn)動(dòng)形式，部分地代替人的思維活動(dòng)。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能將向更高水平發(fā)展，反過來推動(dòng)科學(xué)技術(shù)、生產(chǎn)力和人類智慧向更高水平發(fā)展，對(duì)人類社會(huì)進(jìn)步將起著巨大的推動(dòng)作用。

3. 人工智能的未來

人工智能是為了模擬人類大腦的活動(dòng)而產(chǎn)生的科學(xué)，人類已經(jīng)可以用許多新技術(shù)新材料模擬人體的許多功能，諸如皮膚，毛發(fā)，骨骼等等，也就是說，人類可以創(chuàng)造出“類人體”。只要能夠模擬人的大腦的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人創(chuàng)造自己，這不但在科學(xué)上，而且在哲學(xué)上都具有劃時(shí)代的意義。這就是人工智能承擔(dān)的歷史使命。

在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天，知識(shí)爆炸，科技的增長(zhǎng)超出了人類承受的速度。各種新科技的出現(xiàn)層出不窮，隨之而來的成果簡(jiǎn)直讓人瞠目結(jié)舌，克隆、基因芯片、轉(zhuǎn)基因等等，人類自身的秘密開始一層一層的揭開。我們?nèi)四X的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，人體的基因鏈也逐漸被科學(xué)技術(shù)解剖。我們希望將來的人工智能機(jī)器能將我們從繁重的體力勞動(dòng)和腦力勞動(dòng)中解放出來心理學(xué)，例如機(jī)器人做家務(wù)，帶孩子，做司機(jī)，秘書等等一系列我們不愿意花太多精力或者有太多限制條件的工作。然而，人類由于多種“性能”都不如機(jī)器人，反而退化成為機(jī)器人的奴隸？他們會(huì)不會(huì)有一天無法忍受人類對(duì)他們的“剝削”和“壓迫”，挑戰(zhàn)人類的統(tǒng)治？很多的科幻作品和電影中都預(yù)言了這樣的場(chǎng)景，未來的智能機(jī)器人和人類爭(zhēng)奪有限的地球資源，并最終打敗人類，成為新的地球統(tǒng)治者。這也正是絕大多數(shù)心理學(xué)家和哲學(xué)家對(duì)人工智能的發(fā)展憂心忡忡的原因。

人工智能的發(fā)展，也只能無限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的本質(zhì)，是模擬人類的思維過程，是為人類服務(wù)的。我們?cè)谶M(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的同時(shí)，擔(dān)心被我們所發(fā)明的物質(zhì)所毀滅。正如人類發(fā)明了原子能，用于取代正在逐漸消逝的礦物能源，然而當(dāng)原子能用于軍事領(lǐng)域的時(shí)候，他產(chǎn)生的力量也足以毀滅人類文明?？萍急旧聿⒉皇菃栴}，人類如何運(yùn)用自己掌握的技術(shù)，才是問題的關(guān)鍵。我們最大的敵人不是我們發(fā)明的技術(shù)，而是我們自己本身。

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第6篇：人工智能的科學(xué)原理范文

基于4MAT系統(tǒng)模式案例設(shè)計(jì)

4MAT系統(tǒng)模式又稱為自然學(xué)習(xí)模式，它是由美國(guó)“學(xué)習(xí)公司”總裁麥卡錫博士在1979年創(chuàng)立的一個(gè)新型有效的學(xué)習(xí)框架。該模式將學(xué)習(xí)風(fēng)格與腦科學(xué)研究結(jié)合起來，并根據(jù)人們感知和處理信息的方式，形成一種獨(dú)特的、順應(yīng)個(gè)性學(xué)習(xí)需求的教學(xué)模式。圖1為學(xué)習(xí)者以4MAT學(xué)習(xí)的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)例。

第一階段，Johnny看到他的哥哥們是騎自行車去學(xué)校。他注意看他們是怎樣騎自行車的，騎自行車看上去很容易；第二階段，他請(qǐng)他的哥哥們（騎自行車的專家）展示他是怎樣騎自行車的；第三階段，Johnny騎上自行車，并嘗試騎行，他發(fā)現(xiàn)騎自行車并不像看上去那么容易；第四階段，他調(diào)整了自己，回過來再次嘗試騎自行車。在上述學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)者的大腦經(jīng)歷觀察反映、抽象假設(shè)、行動(dòng)試驗(yàn)、形成具體經(jīng)驗(yàn)四個(gè)階段，即4MAT模式的四個(gè)象限，整個(gè)學(xué)習(xí)過程組成一個(gè)循環(huán)圓圈。

4MAT模式以關(guān)注學(xué)習(xí)者為出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合左右腦的不同特點(diǎn)，將教學(xué)分解為八個(gè)環(huán)節(jié)（如圖2所示），可較好地為學(xué)習(xí)者提供有意義的學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)生有足夠的練習(xí)機(jī)會(huì)，且可“靈活調(diào)整”學(xué)習(xí)內(nèi)容，并在這一過程中發(fā)掘所學(xué)在生活中的應(yīng)用價(jià)值。高中信息技術(shù)課程內(nèi)容大致可分為“動(dòng)手做、如何做、為何做及做了何”四個(gè)方面，與4MAT模式四個(gè)象限的特點(diǎn)較切合?，F(xiàn)以高中信息技術(shù)必修模塊中“信息的加工與表達(dá)――用智能工具處理信息”為主題，進(jìn)行4MAT模式教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)。

1.本課時(shí)教學(xué)目標(biāo)。人工智能研究處于信息技術(shù)發(fā)展的前沿，它的研究、應(yīng)用和發(fā)展在一定程度上決定著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。高中人工智能課程目標(biāo)的基本點(diǎn)定位在了解和體驗(yàn)上，讓學(xué)生了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿，體驗(yàn)若干典型人工智能技術(shù)的應(yīng)用，感受人工智能對(duì)學(xué)習(xí)和生活的影響，激發(fā)對(duì)信息技術(shù)未來的追求。

2.本課時(shí)教學(xué)任務(wù)。《信息加工與表達(dá)》課程標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)要求：通過部分智能信息處理工具軟件的使用，體驗(yàn)其基本工作過程，了解其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過課堂討論、觀看媒體資料、網(wǎng)絡(luò)搜索、操作實(shí)踐、學(xué)習(xí)教材等手段，學(xué)生能夠：①了解人工智能技術(shù)的含義及智能工具的應(yīng)用范圍；②列舉人工智能技術(shù)在社會(huì)、生活中的應(yīng)用實(shí)例；③按功能對(duì)常見的智能應(yīng)用進(jìn)行分類；④在操作實(shí)踐活動(dòng)中，了解智能工具的基本工作原理及其應(yīng)用價(jià)值；⑤樹立辯證思想，客觀看待人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)的影響，培養(yǎng)正確的信息技術(shù)運(yùn)用觀。

3.本課時(shí)教學(xué)內(nèi)容：①人工智能、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器翻譯；②智能工具的應(yīng)用范圍；③常見智能工具的操作（“小靈鼠”軟件、OCR軟件、在線翻譯軟件、機(jī)器人小I等）；④人工智能對(duì)人類生活、社會(huì)的影響及存在問題。

4.本課時(shí)教學(xué)安排見圖3。

①聯(lián)系，即讓學(xué)習(xí)者將學(xué)習(xí)內(nèi)容與相關(guān)生活經(jīng)驗(yàn)建立聯(lián)系。設(shè)計(jì)活動(dòng)來表明人工智能就在我們身邊以及它與信息技術(shù)學(xué)科前沿研究的聯(lián)系?；顒?dòng)內(nèi)容：以小組為單位研討我們身邊的人工智能應(yīng)用例子。通過討論，說明人工智能對(duì)人類生活、社會(huì)的影響。這個(gè)討論有助于讓學(xué)生將身邊的經(jīng)驗(yàn)與學(xué)習(xí)內(nèi)容聯(lián)系起來。教師提供自主學(xué)習(xí)資源網(wǎng)站，引導(dǎo)并幫助學(xué)生聯(lián)系各人的經(jīng)歷了解人工智能的應(yīng)用范圍；通過讓學(xué)生觀看相關(guān)應(yīng)用視頻，讓他們獲得直觀的感性認(rèn)識(shí)。

②注意，即讓學(xué)生注意個(gè)人體驗(yàn)以及與其他同學(xué)的經(jīng)驗(yàn)分享。分析經(jīng)驗(yàn)，小組討論并將經(jīng)驗(yàn)繪制成圖表。分小組分享經(jīng)驗(yàn)并用概念圖示描述人工智能的含義。

③想象，即在向?qū)W生傳授呈現(xiàn)概念時(shí)，讓學(xué)生先將自己的理解描述出來。整合經(jīng)驗(yàn)：在學(xué)習(xí)日記中描述人工智能對(duì)你及社會(huì)生活環(huán)境的影響。每個(gè)學(xué)生要在自己的日志中說明某一人工智能應(yīng)用如何對(duì)個(gè)人生活和環(huán)境造成影響。

④告知，即由教師告知內(nèi)行知識(shí)，學(xué)生接受內(nèi)容并進(jìn)行研究。學(xué)習(xí)內(nèi)容：教師通過演示文稿介紹圖靈測(cè)試及人工智能小故事，幫助學(xué)生了解人工智能含義。教師帶領(lǐng)全班學(xué)生利用前面活動(dòng)中獲得的信息，創(chuàng)建人工智能思維導(dǎo)圖，其中要包括人工智能含義、應(yīng)用領(lǐng)域及它對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生的正面及負(fù)面影響。學(xué)生通過看視頻、聽講、課堂討論及小組研究等學(xué)習(xí)形式學(xué)習(xí)新知識(shí)。思維導(dǎo)圖會(huì)逐漸發(fā)展為一個(gè)動(dòng)態(tài)的圖示。學(xué)生可隨時(shí)添加其他信息和實(shí)例。比如，隨著對(duì)人工智能技術(shù)的深入了解，其他內(nèi)容也可以被添加到思維導(dǎo)圖中，在不斷形成的過程中，學(xué)生將學(xué)會(huì)如何有條理地收集信息。

⑤練習(xí)，即讓學(xué)生通過練習(xí)來學(xué)習(xí)，以達(dá)到對(duì)知識(shí)、技能的熟練掌握。實(shí)踐拼接活動(dòng)：以“它”怎樣看、“它”如何懂兩組活動(dòng)，制作設(shè)計(jì)新的思維導(dǎo)圖。歸納智能工具的工作原理和存在的不足。各小組通過實(shí)踐操作智能工具，分享有關(guān)知識(shí)和體驗(yàn)，以思維導(dǎo)圖的形式描述模式識(shí)別及自然語(yǔ)言理解的工作原理并提出技術(shù)改進(jìn)建議。教師在整個(gè)過程中對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)給予反饋和建議。

⑥延伸，即是學(xué)生創(chuàng)新的開始，學(xué)生對(duì)所學(xué)的靈活調(diào)整，遷移運(yùn)用。設(shè)計(jì)“人工智能會(huì)取代人類嗎”游戲中要用的問題。在課堂內(nèi)外以學(xué)習(xí)小組的形式開展活動(dòng)收集更多信息。每個(gè)小組根據(jù)他們了解的情況設(shè)計(jì)10個(gè)問題，在“人工智能會(huì)取代人類嗎”游戲中使用。比如，未來你心中的人工智能是什么樣、機(jī)器人具有真正的智能嗎、未來的智能工具將具備怎樣的功能，等等。

⑦提煉，即學(xué)生進(jìn)行自我適應(yīng)、調(diào)整、修改和評(píng)價(jià)其學(xué)習(xí)是否適當(dāng)。學(xué)生復(fù)習(xí)課堂記錄、個(gè)人日志、實(shí)踐體驗(yàn)、互聯(lián)網(wǎng)上學(xué)習(xí)到的內(nèi)容等，小組完成研究報(bào)告，為最后階段做準(zhǔn)備。

⑧展現(xiàn)，即讓學(xué)生表現(xiàn)自己。幫助學(xué)生將所學(xué)與更廣泛的知識(shí)聯(lián)系起來。設(shè)計(jì)一個(gè)總結(jié)主要觀點(diǎn)的演示文稿（用例子和視覺畫面對(duì)人工智能應(yīng)用作出說明）。為學(xué)校設(shè)計(jì)一個(gè)普及人工智能知識(shí)的網(wǎng)站。撰寫一份“智能工具應(yīng)用啟示”的研究的可行性報(bào)告，并設(shè)計(jì)完成一個(gè)未來智能工具或提出一個(gè)智能應(yīng)用的想法。

基于Feden-Vogel教學(xué)模式的案例設(shè)計(jì)

普萊斯頓?D?費(fèi)德恩，羅伯特?M?沃格爾結(jié)合信息加工論，在4MAT系統(tǒng)及教師實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提出了Feden-Vogel教學(xué)設(shè)計(jì)模式。該模式包含三個(gè)不同的工具：計(jì)劃組織圖、教學(xué)計(jì)劃模板、教案格式。其教學(xué)分五個(gè)步驟進(jìn)行設(shè)計(jì)：步驟一，引起學(xué)生注意并激活先前知識(shí)；步驟二，教授陳述性知識(shí)，不僅包含課時(shí)內(nèi)容，還應(yīng)涉及一些核心概念等；步驟三，給學(xué)生提供足夠的時(shí)間和實(shí)踐機(jī)會(huì)，形成程序性知識(shí)；步驟四，讓學(xué)生運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決不同問題，幫助他們以新的或不同的方式運(yùn)用所學(xué)；步驟五，結(jié)束當(dāng)前教學(xué)并啟發(fā)學(xué)生關(guān)注知識(shí)和連續(xù)性，過渡到下一教學(xué)主題。在Feden-Vogel模式中，是從步驟二開始教學(xué)設(shè)計(jì)（即在課程目標(biāo)與學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)中讓學(xué)生學(xué)習(xí)的陳述性知識(shí)），教學(xué)實(shí)施從步驟一開始。現(xiàn)仍以高中信息技術(shù)必修模塊中“信息加工與表達(dá)”為主題，進(jìn)行Feden-Vogel模式教學(xué)設(shè)計(jì)，課時(shí)教學(xué)目標(biāo)與上例同。

1.《用智能工具處理信息》Feden-Vogel計(jì)劃組織圖（見圖4）。

2.《用智能工具處理信息》Feden-Vogel教學(xué)五步驟設(shè)計(jì)。

步驟一，呈現(xiàn)先行組織圖，讓學(xué)生回顧先前的知識(shí)，提問前面幾類信息加工與表達(dá)的特征及應(yīng)用價(jià)值。這個(gè)練習(xí)可以讓學(xué)生準(zhǔn)備好學(xué)習(xí)下一個(gè)主題，即用智能工具處理信息。讓學(xué)生聯(lián)系和此問題相關(guān)的現(xiàn)實(shí)生活情境：如果你在寫一份研究報(bào)告時(shí)，需要一本資料書上的三頁(yè)內(nèi)容，或者你想通過錄音將你說的話轉(zhuǎn)化成文字時(shí)，你將采用什么辦法來完成？向?qū)W生提出這個(gè)問題，讓他們?cè)O(shè)想解決的方案。通過這個(gè)問題可以將情境與新主題聯(lián)系在一起。為了幫助學(xué)生解決此問題，可展示觸屏手機(jī)手寫輸入信息的過程，讓學(xué)生上網(wǎng)搜索相關(guān)資料。同時(shí)為學(xué)生提供多種體驗(yàn)工具軟件（“小靈鼠”軟件、OCR軟件，語(yǔ)音識(shí)別軟件等）。

步驟二，播放有關(guān)我們身邊人工智能應(yīng)用的視頻，讓學(xué)生上網(wǎng)查找人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及實(shí)例。介紹圖靈測(cè)試，向?qū)W生提問，人工智能的含義是什么？學(xué)生建立人工智能概念圖，并添加智能應(yīng)用領(lǐng)域及實(shí)例。

步驟三，將學(xué)生異質(zhì)分組，提出小組體驗(yàn)計(jì)劃。當(dāng)學(xué)生制定好計(jì)劃后，就可以開始試著用智能處理工具（模式識(shí)別）進(jìn)行操作實(shí)踐。等他們完成體驗(yàn)后提問學(xué)生：識(shí)別的準(zhǔn)確率高嗎？影響識(shí)別率高低的主客觀因素有哪些？接下來，引導(dǎo)學(xué)生思考分析模式識(shí)別工具處理信息的工作原理，引導(dǎo)他們針對(duì)體驗(yàn)中存在的問題提出改進(jìn)建議。在建立模式識(shí)別思維導(dǎo)圖過程中，通過提問學(xué)生生活中或未來還有哪些信息可以通過模式識(shí)別來處理，進(jìn)一步加深學(xué)生對(duì)相關(guān)內(nèi)容的了解。

步驟四，讓全班一起討論在進(jìn)行模式識(shí)別智能工具體驗(yàn)中的感受。教師使用提問策略來幫助他們進(jìn)入下一人工智能應(yīng)用領(lǐng)域：自然語(yǔ)言理解。比如，可以問學(xué)生是否能通過工具將一段中文詩(shī)詞翻譯成其他語(yǔ)言，或者和機(jī)器人聊天時(shí)應(yīng)該怎樣設(shè)計(jì)智能處理工具。學(xué)生討論，形成小組設(shè)計(jì)報(bào)告，并通過上網(wǎng)查找出相關(guān)工具軟件名稱。學(xué)生選擇教師提供的工具軟件進(jìn)行體驗(yàn)操作，總結(jié)出其工作原理及存在的問題。

第7篇：人工智能的科學(xué)原理范文

關(guān)鍵詞：人工智能控制器的優(yōu)勢(shì)

中圖分類號(hào)： S776.035

人工智能與電氣運(yùn)動(dòng)控制是集電機(jī)、電子、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、智能控制和知識(shí)工程為一體的新興交叉學(xué)科，其知識(shí)、技術(shù)和產(chǎn)品在工業(yè)、國(guó)防、交通、運(yùn)輸、民用等行業(yè)應(yīng)用十分廣泛。當(dāng)前，電氣運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)運(yùn)行條件的復(fù)雜化不斷提高，同時(shí)對(duì)控制的智能化與精確化要求也越來越高，因此深入研究智能運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)行規(guī)律，探索該方面的高層次科學(xué)研究、工程技術(shù)應(yīng)用成為當(dāng)務(wù)之急。

1.人工智能的概述

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能是一門新的技術(shù)科學(xué)，它的研究、開發(fā)是為了模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，這是一種理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。電氣自動(dòng)化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行、自動(dòng)控制、電力電子技術(shù)、信息處理等領(lǐng)域的一門學(xué)科。隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，為了減少運(yùn)行成本，提高工作效率，把人工智能的先進(jìn)研究成果與電氣自動(dòng)化控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)的又一次突破。

2.電氣工程中智能控制的功能實(shí)現(xiàn)

（1）收集處理數(shù)據(jù)：對(duì)于所有開關(guān)量、模擬量，人工智能控制器都能對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，在要求明確的情況下，人工智能控制器能自動(dòng)處理或存貯。（2）界面顯示：設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)都會(huì)在模擬畫面上真實(shí)的顯示出來，可從中了解到模擬量、計(jì)算量、隔離開關(guān)、斷路器等實(shí)際的狀況。有問題時(shí)，畫面上會(huì)掛牌檢修功能，還會(huì)形成對(duì)應(yīng)得歷史趨勢(shì)圖。（3） 運(yùn)行監(jiān)視：在設(shè)備的模擬數(shù)值、開關(guān)量狀態(tài)出現(xiàn)問題時(shí)，智能監(jiān)視就起到了很大的作用，它會(huì)自己報(bào)警，還會(huì)記錄下事件的過程。（4）人工控制：操作人員只需要通過鍵盤或鼠標(biāo)就可以對(duì)斷路器及電動(dòng)隔離開關(guān)進(jìn)行控制，系統(tǒng)會(huì)對(duì)操作人員進(jìn)行限制性的操作，對(duì)值班起到很大作用。（5）故障錄波：故障錄波較為詳細(xì)，包括波形、開關(guān)量和順序記錄等。（6）分析不對(duì)稱的應(yīng)用，進(jìn)行負(fù)序量計(jì)算等。（7）及時(shí)進(jìn)行參數(shù)的設(shè)定和修改從而定值得到保護(hù)。（8）模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制是人工智能控制的主要的三種方法。

3.電氣自動(dòng)化技術(shù)中人工智能的應(yīng)用分析

（1）電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中人工智能的應(yīng)用。由于電氣設(shè)備的具體設(shè)計(jì)是綜合性、復(fù)雜性、專業(yè)性的過程，其涉及的范圍也十分廣，包括了電磁場(chǎng)、電子技術(shù)、變壓器、電機(jī)、專業(yè)電路等領(lǐng)域，另一方面，這對(duì)其設(shè)計(jì)者也提出了更高的要求。通過人工智能方面的技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)大批較難迅速解決處理的模擬過程與相關(guān)繁瑣計(jì)算，這就加強(qiáng)了設(shè)計(jì)過程內(nèi)的工作精度和效率。當(dāng)然，在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)進(jìn)行的時(shí)候還要區(qū)別不同的情況與具體算法，比如說遺傳算法會(huì)用在優(yōu)化設(shè)計(jì)中，而專家系統(tǒng)總是用在開發(fā)性設(shè)計(jì)中。

（2）電氣控制技術(shù)中人工智能的應(yīng)用。電氣自動(dòng)化的控制技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化分配、交換、流通、生產(chǎn)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在加大財(cái)力投入的同時(shí)盡可能減少人力，以便提高電氣系統(tǒng)中的運(yùn)作質(zhì)量與效率。電氣設(shè)備控制系統(tǒng)里面人工智能技術(shù)的應(yīng)用包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制與模糊控制等，而在實(shí)際的應(yīng)用過程中，使用最多的則是模糊控制，這主要是源于其簡(jiǎn)單化的控制，同時(shí)又和現(xiàn)實(shí)情況聯(lián)系密切。

（3）人工智能對(duì)日常操作的影響。電力系統(tǒng)不僅影響著電力系統(tǒng)建設(shè)的自動(dòng)化水平，對(duì)日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術(shù)應(yīng)用于日常操作中，可以幫助實(shí)現(xiàn)以家用電腦操作進(jìn)行系統(tǒng)操作，簡(jiǎn)化電流調(diào)整、設(shè)備操作界面，并且可自動(dòng)進(jìn)行日志生成和儲(chǔ)存、報(bào)表自動(dòng)生成等功能。電氣系統(tǒng)日常操作中引進(jìn)人工智能技術(shù)，不僅能夠簡(jiǎn)化各種操作、規(guī)范各種文件樣式和規(guī)格，并且能夠?qū)崿F(xiàn)操作的簡(jiǎn)便性和可視性。

（4）電氣故障診斷中人工智能的應(yīng)用。在電氣設(shè)備的故障診斷過程中，使用最為廣泛的即是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論等人工智能技術(shù)，尤其是對(duì)電氣電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)進(jìn)行的故障診斷。當(dāng)前，電氣系統(tǒng)中變壓器的故障診斷通常適用方法為分析氣體和分解變壓器油中分解的氣體，借助人工智能法可以有效提高相關(guān)診斷的準(zhǔn)確性，其中人工智能技術(shù)通過結(jié)合模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來完成故障診斷知識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊性的共同診斷過程，這樣就可以從根本上提高診斷故障的全面性與準(zhǔn)確性。

4.結(jié)束語(yǔ)

電氣自動(dòng)化控制革新離不開人工智能的大力支持。人工智能在自動(dòng)化控制方面的優(yōu)勢(shì)越發(fā)的突顯。促進(jìn)人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用以解決傳統(tǒng)方法不能解決的復(fù)雜系統(tǒng)控制問題。

在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用集中體現(xiàn)于專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、邏輯推理、各類問題求解等方面，因此，在電氣自動(dòng)化技術(shù)中充分挖掘并利用人工智能的功能與效力，這樣才能使工作更加順暢、高效。

依據(jù)國(guó)內(nèi)需要及本學(xué)科在國(guó)際上的發(fā)展趨勢(shì)，今后人工智能與電氣結(jié)合的研究方向及內(nèi)容是：⑴智能控制理論與技術(shù)；⑵電氣驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化；⑶智能控制理論在電氣運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用；等。

參考文獻(xiàn)

1.羅兵。人工智能原理及應(yīng)用[M]，機(jī)械工業(yè)出版社，2011-08-01

2.楊波.應(yīng)用人工智能技術(shù)提高電氣自動(dòng)化控制水平[j].大觀周刊，2011，（16）.

第8篇：人工智能的科學(xué)原理范文

關(guān)鍵詞：人工智能；自動(dòng)化控制軟件；交互模型

人工智能是一種新興技術(shù)，是在控制軟件自動(dòng)化操作的基礎(chǔ)上，通過模擬人類行為，將簡(jiǎn)單重復(fù)的工作進(jìn)行模塊化，并根據(jù)智能化模糊實(shí)現(xiàn)較高的容錯(cuò)率，從而有效替代人工操作的一門技術(shù)。在科技的不斷發(fā)展下，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)方面，極大的促進(jìn)各行各業(yè)發(fā)展。但是從目前我國(guó)整體發(fā)展看，人工智能的應(yīng)用還處于比較低級(jí)的階段，為了促進(jìn)自動(dòng)化控制軟件的高效率應(yīng)用，進(jìn)一步解放人工，提高生產(chǎn)力，需要在自動(dòng)化控制軟件優(yōu)化人工智能交互流程，構(gòu)建一種新的控制交互模型，使自動(dòng)化控制軟件能夠最大限度利用資源，更加科學(xué)有效的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)，節(jié)省人力資源成本。自動(dòng)化控制軟件中人工智能交互模型研究是一項(xiàng)涉及計(jì)算機(jī)軟硬件、人體工程學(xué)、心理學(xué)、信息學(xué)等多門學(xué)科，經(jīng)過長(zhǎng)期發(fā)展，已經(jīng)具有了基本成效，主要有多通道交互、以邏輯程序設(shè)計(jì)交互、以用戶為中心等交互方法，各有優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。在未來還需要不斷進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)人工智能在自動(dòng)化控制軟件中的高效應(yīng)用。

1人工智能工作原理

人工智能雖然已經(jīng)在人們生活的各個(gè)方面得到廣泛應(yīng)用，但是作為一種高新技術(shù)，人們對(duì)它的了解還不夠深刻，在人工智能的利用上也是簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化操作等功能，還處于比較起步的研究階段。人工智能的最終目的是通過科技實(shí)現(xiàn)一種類似于人類智能的反應(yīng)邏輯程序，目前對(duì)人工智能的研究集中在語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言處理等方面，雖然現(xiàn)在人工智能發(fā)展還比較低級(jí)，無法自主解決復(fù)雜問題，但是隨著科技發(fā)展，人工智能也將會(huì)在外部接受聲音、畫面信息輸入等集成眾多感知系統(tǒng)，結(jié)合內(nèi)部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程計(jì)算，形成具備超機(jī)械能力的智能化操作。從當(dāng)前的人工智能理論看，其工作原理是通過基礎(chǔ)元件模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，涉及數(shù)理邏輯、仿生學(xué)、自動(dòng)化、生物學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。最基本的人工智能的實(shí)現(xiàn)需要軟硬件協(xié)同工作，而實(shí)現(xiàn)人工智能交互則要求感知生物信息特征和輸入信息，利用大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于交互存在各種各樣情況，并且內(nèi)容和特點(diǎn)各不相同，數(shù)據(jù)處理和分析十分復(fù)雜，交互反饋的精確程度較差，因此，有必要在自動(dòng)化控制軟件的應(yīng)用中設(shè)計(jì)人工智能交互模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和反饋。

2人工智能技術(shù)在自動(dòng)化控制軟件中的優(yōu)點(diǎn)

2.1控制不定性參數(shù)

在自動(dòng)化控制軟件中，常見故障是由于數(shù)據(jù)錯(cuò)誤導(dǎo)致系統(tǒng)計(jì)算出現(xiàn)偏差，造成突出故障，而數(shù)據(jù)作為計(jì)算內(nèi)容必須十分精準(zhǔn)，軟件才能正常運(yùn)行，對(duì)此應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以有效避免此類突發(fā)性問題。人工智能是借助工程元件模擬人類神經(jīng)，下達(dá)相對(duì)指令，并對(duì)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立誤差區(qū)間校正，可以在交互時(shí)減少不定性參數(shù)造成的影響，使得在交互過程中更具準(zhǔn)確和智能。對(duì)比人工操作以及自動(dòng)化控制，人工智能技術(shù)的安全程度更高，穩(wěn)定性更強(qiáng)，并且在未來成長(zhǎng)空間也更大。

2.2有效降低人工成本

人工智能的發(fā)展本身就是為了降低人工操作，解放人力資源，節(jié)省人工成本。在人工智能應(yīng)用中，可以對(duì)相對(duì)復(fù)雜的情況進(jìn)行準(zhǔn)確應(yīng)對(duì)，依據(jù)目標(biāo)反饋信息，進(jìn)行分析，并模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)反饋處理結(jié)果，達(dá)到預(yù)期目的。例如在極端環(huán)境中救援任務(wù)，人類由于環(huán)境惡劣無法進(jìn)行的任務(wù)，可以由人工智能程序控制的機(jī)械進(jìn)行救援，不受環(huán)境、位置和空間影響，在具體生產(chǎn)生活中，也能夠有效替代人工，現(xiàn)在發(fā)達(dá)的物流體系，便借助了人工智能進(jìn)行包裹分類和運(yùn)輸，極大便利人們生活。

3構(gòu)建自動(dòng)化控制軟件的人工智能交互模型

3.1多傳感器數(shù)據(jù)融合

人工智能的實(shí)現(xiàn)需要對(duì)現(xiàn)實(shí)信息進(jìn)行采集分析，這就需要多個(gè)傳感器共同工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通融合。具體可以使用關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，根據(jù)各個(gè)傳感器之間數(shù)據(jù)影響系數(shù)，對(duì)傳感器之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)計(jì)算，融合數(shù)據(jù)，首先是判斷傳感器之間的數(shù)據(jù)組異同情況，確定每一個(gè)傳感器的具體參考數(shù)列，并比較其他傳感器數(shù)據(jù)，分析出數(shù)據(jù)的接近程度，為了確保在不同運(yùn)行模式下，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，需要通過主成分分析法計(jì)算權(quán)重，代入樣本指標(biāo)、綜合變量個(gè)數(shù)與方差矩陣來獲取影響系數(shù)。

3.2構(gòu)建人工智能交互架構(gòu)

交互架構(gòu)的構(gòu)建用到了以下幾種表示方法：（1）框架表示，是系統(tǒng)性整體性的表示方法，主要用于過程性表達(dá)，能夠?qū)⒊橄髮?duì)象轉(zhuǎn)換為有序數(shù)組，但是需要的節(jié)點(diǎn)較多，維護(hù)和優(yōu)化程序繁瑣。（2）網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義表示，實(shí)現(xiàn)不確定性表達(dá)方式，模塊性清晰直觀，通過替換字符串構(gòu)建模型，但是后期修改困難，工程量大。（3）產(chǎn)生表示，根據(jù)事物關(guān)系進(jìn)行表達(dá)，聯(lián)想性好，但是表示范圍較小。（4）空間狀態(tài)表示，用于結(jié)構(gòu)知識(shí)表達(dá)，具備很強(qiáng)的適應(yīng)性和概括性，但是個(gè)性化突出，難以通用。通過以上表示方法構(gòu)建的人工智能交互架構(gòu)，包含了表示模塊、接口模塊、控制模塊三部分，其中表示部件又包括了動(dòng)作轉(zhuǎn)化部件、詞語(yǔ)反饋部件、管理輸入設(shè)備部件、生成圖形部件以及生成屏幕部件。接口模塊對(duì)應(yīng)應(yīng)用API接口，通過固定模塊對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)部程序運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和使用，該模塊能夠?qū)斎胄畔⑦M(jìn)行分析，判斷其語(yǔ)句規(guī)則，分析類型和需求。控制模塊對(duì)用戶請(qǐng)求進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和檢驗(yàn)，具有協(xié)調(diào)用戶和程序的作用。

3.3人工智能交互模型的構(gòu)建

在交互構(gòu)架的基礎(chǔ)上，通過自動(dòng)化控制軟件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、圖像識(shí)別、通信控制等功能，從而建立人工智能交互模型。為了確保模型功能完善穩(wěn)定，需要在模型中集成數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、圖像處理模塊、管理交互數(shù)據(jù)模塊、管理通信指令模塊、管理交互者模塊、語(yǔ)音模塊、管理用戶模塊以及登錄模塊等功能。各個(gè)模塊負(fù)責(zé)對(duì)應(yīng)功能的實(shí)現(xiàn)，操作數(shù)據(jù)庫(kù)模塊的主要功能是將各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)交互，包括界面層、邏輯層、訪問層。圖像處理模塊可以對(duì)圖像進(jìn)行存儲(chǔ)、壓縮和采集。管理交互數(shù)據(jù)模塊主要對(duì)人工智能在交互過程中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行記錄、分析以及處理。通信指令模塊負(fù)責(zé)對(duì)交互中的通信指令與通信數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。管理交互者模塊面對(duì)用戶，負(fù)責(zé)用戶個(gè)人信息的記錄與管理。語(yǔ)音模塊能夠根據(jù)用戶需求分析語(yǔ)音內(nèi)容，并提供交互結(jié)果的語(yǔ)音反饋。管理用戶模塊則主要負(fù)責(zé)管理、記錄用戶信息，并設(shè)置權(quán)限來管理用戶賬戶。登錄模塊控制用戶登錄權(quán)限，確保用戶使用軟件的合法性，同時(shí)還能夠確保模型數(shù)據(jù)真實(shí)有效性。

3.4人工智能交互模型應(yīng)用結(jié)果對(duì)比分析

根據(jù)交互模型構(gòu)建結(jié)果，對(duì)人工智能在交互模型中的應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行具體分析。應(yīng)用過程中計(jì)算機(jī)硬件方面主要針對(duì)網(wǎng)卡、顯卡、CPU、內(nèi)存、硬盤等硬件，選用當(dāng)前主流配置。軟件則構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)、使用主流編程語(yǔ)言和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。并將基于組織符號(hào)人工智能、基于偏好度模型人工智能和基于定制模型人工智能，與本文設(shè)計(jì)的基于自動(dòng)化控制軟件的人工智能交互模型進(jìn)行人工智能語(yǔ)言交互對(duì)比實(shí)驗(yàn)。根據(jù)結(jié)果分析可知，本文設(shè)計(jì)的人工智能交互模型能夠準(zhǔn)確讀取用戶需求，并反饋適合的信息，在語(yǔ)言交互方面優(yōu)于其他類型人工智能交互。

第9篇：人工智能的科學(xué)原理范文

【摘要】人工智能是20世紀(jì)50年代中期興起的一項(xiàng)科研領(lǐng)域，在21世紀(jì)人工智能作為未來信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性和前瞻性的產(chǎn)業(yè)，廣泛受到世界各國(guó)科技領(lǐng)域的青睞。那么，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能在未來是否能成為一類社會(huì)成員融入人類生活？筆者通過了解現(xiàn)代人工智能發(fā)展成果，以及人工智能未來發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)未來人工智能發(fā)展成新型智能集體的可能性進(jìn)行了探討。

【關(guān)鍵詞】人工智能 情感認(rèn)知 智械群體

在2013年有一部名叫《Her》的電影，影片講述的就是關(guān)于人工智能與人類相愛的科幻故事，這其中就對(duì)人工智能與人類進(jìn)行感情互動(dòng)的場(chǎng)景進(jìn)行了大膽的假設(shè)和模擬。這就給現(xiàn)代科學(xué)提出了一個(gè)設(shè)想，人類能否通過自身的情感認(rèn)知的邏輯方式，去模擬出能執(zhí)行情感邏輯的機(jī)器大腦。英國(guó)伯明翰大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院榮譽(yù)教授斯洛曼先生就提出：“為什么機(jī)器人能夠具有感情？”，他結(jié)合情感的基本原理和心靈的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)和研究方法將人工智能情感化從空想階段帶入可研究范疇。因此，研究人工智能的情感化問題，首先要從人類心靈出發(fā)，構(gòu)造出一種能夠解釋人類心靈的情感結(jié)構(gòu)，并將這種結(jié)構(gòu)賦予C器。

一、人類情感的定義

機(jī)器的情感問題是人工智能能否成為一名所謂的“人”的重要門檻。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)在邏輯思維方面展現(xiàn)出巨大的威力，那么不得不提出一個(gè)疑問，機(jī)器能否具備情感？機(jī)器要如何獲得認(rèn)知能力？當(dāng)把人工智能與精神情感聯(lián)系在一起，就產(chǎn)生了一個(gè)十分復(fù)雜的科學(xué)問題，要想解決這個(gè)問題，人們就首先要從人的思維方式入手，要從自然科學(xué)上升到哲學(xué)層面。人們往往會(huì)無法形容自己的感覺，這確實(shí)有深層次的科學(xué)依據(jù)在其中，從大腦的結(jié)構(gòu)和功能分區(qū)上就可以得出結(jié)論，因?yàn)樨?fù)責(zé)感情、信任、決策以及行為的那部分大腦是不具備語(yǔ)言和邏輯能力的，這就導(dǎo)致人們無法通過語(yǔ)言描述來詮釋自己的所見所感，而大腦負(fù)責(zé)語(yǔ)言、邏輯的那一部分，雖然它可以處理大量的信息，但是卻不負(fù)責(zé)支配我們的決策和行為，所以人們無法對(duì)情感進(jìn)行很深刻的定義，這也給人工智能裝備“情感”提出了一大難題。

二、機(jī)器情感模擬的可能性

人類的情感是否就無法通過科學(xué)進(jìn)行解釋？如果人類能夠通過科學(xué)對(duì)情感進(jìn)行解釋，那么人類就可以通過模擬仿真出一套機(jī)器可執(zhí)行的情感系統(tǒng)。而這種感情的增長(zhǎng)是稱之“智能”中的實(shí)質(zhì)部分，一個(gè)機(jī)器的智能化離不開情感。

1.化學(xué)激素模擬情感的可能性

最早人們想通過化學(xué)的方式對(duì)情感系統(tǒng)進(jìn)行模擬，神經(jīng)學(xué)家通過將情感中的理性因素翻譯成了一大堆的化學(xué)名詞，例如多巴胺、苯乙胺、腎上腺素、催產(chǎn)素等等，這些專家聲稱這些化學(xué)元素基本就負(fù)責(zé)了人們?cè)谇楦兄畜w會(huì)到的一切東西，比如心跳加速、手心出汗、緊張、亢奮、性沖動(dòng)等等，所以從這些專家的角度來看，化學(xué)物質(zhì)的分泌解釋了人們情感產(chǎn)生的緣由。因此，科學(xué)家們就希望通過直接或者間接的手段刺激人們?cè)谀撤N場(chǎng)合下分泌的某種激素，并且將這種激素應(yīng)用到人工智能上，這似乎是讓人工智能產(chǎn)生感情的絕佳方式。然而，這種方法存在著很嚴(yán)重的邏輯錯(cuò)誤，因?yàn)槿祟惒]辦法區(qū)分這些化學(xué)物質(zhì)究竟是情感產(chǎn)生的原因還是情感產(chǎn)生的結(jié)果，這就類似于因?yàn)樘鞘翘鸬?，人們才喜歡吃糖，換句話說，不能因?yàn)樘鞘翘鸬?，就說明所有人都愛吃。因此，從生理去逆推情感，是說不通的。那么，回到機(jī)器與人類進(jìn)行情感互動(dòng)這個(gè)大命題上，同樣的建模推演，兩個(gè)人在共同和周邊的環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)，共同生活共同經(jīng)歷，產(chǎn)生共同的認(rèn)知，最后將這種高級(jí)的心里訴求寄托在這種認(rèn)知之上，兩個(gè)就有了情感的聯(lián)系，所以，這些激素僅僅是產(chǎn)生情感之后的結(jié)果，并不是產(chǎn)生情感的原因，人們將認(rèn)知到感情寄托的過程忽略掉，直接進(jìn)入生理反應(yīng)，這是不符合邏輯的。

2.機(jī)器情感產(chǎn)生的前提

人工智能能具備人類的情感，并與人類進(jìn)行情感上的互動(dòng)，最大的難點(diǎn)還在于怎么通過語(yǔ)言和情感的交流首先建立認(rèn)知。但是從目前的只能語(yǔ)音系統(tǒng)發(fā)展情況來看，不容樂觀。雖然目前的人工智能技術(shù)已經(jīng)有許多突破，例如一種具有長(zhǎng)短時(shí)記憶能力的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為語(yǔ)音識(shí)別的標(biāo)配，但是以蘋果Siri為代表的語(yǔ)音助手的語(yǔ)言能力就能明白，目前人們也只能通過這些初級(jí)人工智能完成定鬧鐘、查天氣等簡(jiǎn)單行為，想要進(jìn)行流暢的復(fù)雜溝通，首先就需要具備非常高級(jí)的語(yǔ)音識(shí)別和處理能力，其次，還需要具備決策的行為能力和強(qiáng)大的邏輯行為能力，還需要閱歷、教育、家庭以及周圍人的耳濡目染，而這些最多只能通過大數(shù)據(jù)和網(wǎng)上已存在的信息來豐富自身，所以這并不是一個(gè)非常深刻的溝通。

3.短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)人工智能情感化的可能性

如今的人工智能有以下三種重要的分支，分別是自然語(yǔ)言處理NLP（Natural Language Processing）、增強(qiáng)學(xué)習(xí)RL（Reinforcement Learning）、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這些技術(shù)都是把人這種有自我意識(shí)的個(gè)體，所具備的各種能力拆解開來，在每一個(gè)子項(xiàng)上通過技術(shù)去實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)化，而想要真正的擬人，通過其中單一的技術(shù)去實(shí)現(xiàn)都是不可能的，必須是多項(xiàng)技術(shù)的綜合運(yùn)用。可惜的是，目前這些技術(shù)的進(jìn)步速度并沒有人們期待的那么快。在有了自我意識(shí)之后，還有很重要的一點(diǎn)就是明辨是非的能力，這種道德標(biāo)準(zhǔn)和閱歷的養(yǎng)成要通過程序去體現(xiàn)出差異性還是有很大的困難，簡(jiǎn)單來說，每個(gè)人都有不同的世界觀，如果用程序單純的一刀切，這種人工智能等于失去了自我，就如同一個(gè)只會(huì)說話沒有三觀的廢鐵。

三、結(jié)語(yǔ)

如果把未來的定義放得更長(zhǎng)遠(yuǎn)些，有一天技術(shù)成熟了，人工智能不再只是簡(jiǎn)單的下棋等活動(dòng)，與人類可以正常溝通，能夠去感知去學(xué)習(xí)這個(gè)世界的時(shí)候，人們就可以通過教育人類的方式來逐步建立人工智能的世界觀，通過長(zhǎng)期與人類的互動(dòng)，使之與人類建立起相似的普世價(jià)值觀，這樣才能使人工智能與人類有正常的情感互動(dòng)，做到真正的融入人類社會(huì)。

參考文獻(xiàn)：