人工智能技术的理解篇1
关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观
中图分类号：tp18
文献标识码：a
一、人工智能技术的发展及其影响
人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能alphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度Ceo李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。
随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、alphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如alphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。
二、人工智能技术发展面临的问题及其原因
随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。
调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。
第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。
第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。
第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈alphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。
三、人工智能技术的发展转向
人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。
1.技术层面
（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如DeepBlue在国际象棋中击败了GarryKasparov；watson战胜了Jeopardy的常胜冠军；alphaGo打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。
（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。
（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。
2.人类自身层面
（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。
（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。
（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。
3.道德法律用
（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。
（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。
此外，要确立以人为本的最高发展原则。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。
四、结语
科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。
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人工智能技术的理解篇2
【关键词】人工智能;网络技术;安全管理
一、人工智能概述
人工智能技术是通过运用语言学、生理学和心理学等多种学科来模仿人类智能的技术，其最终目的是超越人类智能。在人工智能技术中，通过多种学科技术的应用，可以使机器模拟人的视听说以及思维，从而使机器具有人的思维方式和能力。利用人工智能可以帮助人们解决工作和生活中遇到的问题，使人们的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技术的发展和计算机技术是密不可分的，二者是相辅相成的关系。人工智能技术在计算机网络技术中的应用可以大幅度的提升计算机的功能。通过人工智能技术可以提升计算机处理信息的能力，更加准确的掌握系统资源，并且对系统资源的变化做出迅速的反应，从而更好的处理信息和进行信息的防护。同时，人工智能技术在资源整合方面也具有巨大的优势，能够更好的实现用户之间的信息共享。人工智能还能够提高网络管理的效率，其具有的学习能力和推理能力使其在网络护理中具有重要的作用。通过利用人工智能技术可以使计算机处理信息的准确性和效率得到提升，与此同时还能够利用人工智能的记忆功能提升计算机的信息存储能力和效率。综上所述，人工智能的应用可以全面的提升计算机网络的管理水平。
二、人工智能在计算机网络技术中的应用
2.1人工智能在计算机网络安全管理上的应用
人工智能在计算机网络安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人们更加方便快捷的进行计算机网络的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墙、入侵检测系统以及智能反垃圾邮件等计算机网络安全管理技术方面有着重要的应用，在保护计算机网络安全方面发挥了重要的作用。智能防火墙技术相较于传统的防火墙，能够大幅度的提升安全监测的效率，更好的进行安全服务。通过智能防火墙中应用的智能识别技术可以高效的进行数据的识别和处理工作，能够迅速的发现网络中存在的风险并及时的进行处理。智能防护墙技还能够有效的抵御病毒的入侵以及其他一些计算机的安全威胁。入侵检测系统是保护计算机网络安全的一种重要方式，对保证计算机网络安全具有十分重要的作用。通过入侵检测系统，能够有效的保护计算机中的数据资源，保证数据的保密性、完整性、安全性。入侵检测系统通过进行数据的采集、筛选和分类，及时的向用户反映计算机网络的安全状态，从而使用户可以对自己计算机的安全状态有着充分的了解。目前人工智能在入侵检测系统应用主要在模糊识别、专家及人工神经网络等方面。将人工智能应用到反垃圾邮件中，能够在不影响用户使用的前提下对用户的邮件进行扫描、检测和及时的标记，使用户能够及时的处理掉存在安全风险的邮件，保护计算机的安全。
2.2人工智能agent技术推动计算机网络信息服务水平的提高
将人工智能应用到计算机网络系统中能够提高计算机网络信息服务水平，改善计算机的使用方式。人工智能（artificalintelligenceagent）技术，也就是人们常说的人工智能agent技术是一种实体软件，其主要包括知识域库、解释推理器、数据库、各个agent之间的通讯等部分，其主要功能是为用户提供人性化、个性化的服务。利用这种技术，能够帮助用户过滤、整理信息，并且快速的发现需要的信息，从而帮助用户提高效率，节约时间。除此之外，人工智能agent还能够实现信息的有效集成为知识域库，从而使信息的检索和管理变得更加简捷、便利，人工智能agent还能够实现知识的挖掘以及提供导航服务。通过人工智能agent可以帮助人们进行日程安排、网上购物以及邮件处理等工作，为人们提供更优质的服务，给人们的生活带来便利。
人工智能技术的理解篇3
关键词：智能科学与技术；科学研究；专业建设
中图分类号：G642 文献标识码：a
1 引言
智能科学与技术学科以计算机科学为基础，结合了认知科学、信息学、控制科学、生命科学、语言学等学科的相关理论和研究方法，是一门新兴的交叉学科，将成为21世纪信息科学研究的制高点和信息产业价值的主要提升点。
在国外，许多著名高校都设立了“人工智能”专业并授予智能科学专业学位：世界多数知名的理工类院校都设立有人工智能研究所或实验室，进行智能科学专业的研究生培养及科研工作。在国内，智能科学与技术专业起步则较晚：2003年12月5日，教育部正式批准北京大学信息科学技术学院设立“智能科学与技术”本科专业，这标志着我国“智能科学与技术”专业的诞生。
厦门大学在智能科学与技术领域已经有多年的研究积累和师资储备。2006年12月，教育部正式批准厦门大学设立“智能科学与技术”本科专业，2007年6月6日，厦门大学智能科学与技术系经学校批准成立，并于2007年9月迎来了第一届本科生。本文将简要介绍近几年来厦门大学“智能科学与技术”专业的建设情况。
2 厦门大学智能科学与技术相关领域的科学研究进展
厦门大学在智能科学与技术领域的研究已开展了多年。早在1988年，学校就成立了校级科研机构――“厦门大学人工智能与计算机研究所”，目前，经厦门大学批准，正式更名为“厦门大学人工智能研究所”。它是一个以实用智能技术研究为主、集基础研究与应用开发于一体的研究机构，是厦门大学组建智能科学与技术系的主要基础。
厦门大学智能科学与技术系面向国际学科发展趋势和国家发展的重大需求，利用人工智能研究的方法和手段，不断开辟新的研究领域，逐渐确立了语言信息处理、认知计算、智能信息检索、中医信息处理、视频图像处理、智能机器人等主要研究方向。在语言信息处理方面，现设手写汉字识别、自然语言理解、机器翻译、语料库技术等研究领域；在认知计算方面，现设觉知计算、脑机接口、机器感觉、隐喻逻辑等研究领域；在智能信息检索方面，现设文本信息过滤、信息检索、信息提取、智能数据挖掘、web挖掘等研究领域；在中医信息处理方面，现主要研究开发多媒体中草药智能查询系统、基于舌象中医智能体检系统；在视频图像处理方面，现设图像数据库、生物特征识别、遥感图像、地理信息系统等研究领域。2008年，系里引进了被称为“人工大脑之父”的著名学者HugodeGaris教授，并以他为首组建了人工大脑研究室，该研究室的目标是，经过三年左右的时间，建设中国首个人工大脑。
经过十几年的不懈努力，我们在上述研究领域均取得了一批有影响的重要研究成果，在我国学术界具有一定的学术地位，获得数十项国家和省部级项目经费的支持。目前在研的项目有国家自然科学基金项目3项、国家863项目2项、国家863子项目2项、福建省自然科学基金项目1项、福建省科技计划重点项目2项。在汉字识别、词语切分标注、语法分析、词义消歧、指代消解、语言神经基础、汉语理解策略、网上信息的选择翻译、统计机器翻译、语音识别与合成、计算机音乐、计琴学等诸多方面进行了有特色的研究，形成了具体的算法，并且还提出了一种系统性的协动计算理论，出版专著5部，数百篇，其中近三年被ei、SCi等检索的论文达200余篇。
在基础理论研究的基础上，智能科学与技术系还十分注重产学研结合，先后与北京德威特电力系统自动化有限公司和深圳名人电脑等公司进行合作研发，广泛开展应用系统的研制开发，主要包括：手写汉字机器识别系统、汉语分词和词性标注系统、机器翻译系统以及网上汉语文本分类和信息过滤系统。其中，手写汉字机器识别系统获浙江省教育厅科学技术进步三等奖：机器辅助汉英互翻系统获福建省科技厅科技进步三等奖；汉语分词和词性标注系统获得2003年863中文信息处理评测第二名：机器翻译系统(包括Xmmt汉英机器翻译系统、matrix英汉机器翻译系统、Light英汉机器翻译系统和neon英汉双向机器翻译系统)在863智能接口评测中多次名列前茅，形成多项产品，技术授权国内多家单位使用。
在科研平台建设方面，智能科学与技术系发挥厦门大学多学科交叉的优势，联合人文学院、外文学院和海外教育学院华文系的学术力量，于2003年成立了“厦门大学语言技术中心”，其中，汉外多语言机器翻译为主攻方向之一。2006年获批了“智能信息技术福建省高校重点实验室”；目前，以人工大脑相关内容为研究核心的“福建省仿脑智能系统重点实验室”也已获批。
3 厦门大学“智能科学与技术”专业建设情况
厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业(智能科学与技术)，三个学术型硕士学位授予专业(人工智能基础、模式识别与智能系统、计算机应用技术)，一个“计算机技术”工程硕士培养方向(智能工程及网络安全方向)，一个博士学位授予专业(人工智能基础)。现有在校本科生近90人，硕士研究生80多人，博士研究生25人，博士后2人。本系教职工近30人，其中：教授5人，副教授5人，80％具有博士学位或者博士在读，40岁以下的年轻教师占2／3。
3.1 本科生专业建设
在本科生培养方面，厦门大学智能科学与技术系的目标是要求学生能够有效和系统地掌握本学科的理论基础，比较深入地理解智能科学与技术理论；培养具有一定的分析、综合和创新能力，能够承当智能信息系统设计、开发和智能科学与技术学科教学任务的，德、智、体全面发展的科学技术工作者：毕业生适宜到科研机构、学校、技术或行政管理部门、公司、厂矿等企事业单位从事科技研究、应用开发、信息管理和教学工作，也可以进一步攻读该专业及相关专业的硕士学位。
为了实现上述目标，我们遵循“宽口径、厚基础、抓关键、重实践”四项基本原则，制定了较合理的教学计划，在本科一、二年级安排公共基本课程、校通识教育课程、院系通修课程；从二年级下学期开始结束院系通修课程，转而推出部分学科通修课程，向专业化过渡，三年级开始加入方向性选修课程。其中，公共基本课程621学时、33学分；校通识教育课程262学、15学分；学科通修课程1544学时、90学分；方向性课程120学时、分；学科跨方向性课程108学时、6学分。这样的安排能真正使学生在获得扎实而宽厚的理论基础、合理的知识结构的同时，培养较强的获取新知识的能力和创新精神。
为了能切实提高学生的动手实践能力，我们在办学过程中十分重视和强调实践环节的训练并倡导理论与实际相结合，已经规划建设一个特色实验室――“仿脑认知与智能机器人”实验室，可支撑仿脑认知与智能机器人两个方向相关课程的教学实验，总经费预算100万元。依托该实验室，结合相关课程，高年级本科生可以进行“心理物理测试实验”、“眼动测试实验”、“面部表情与脑电对照实验”、“行为学与智能关系测试实验”、“机器人避障行走路径规划”、“机器人目标识别与跟踪”、“机器人声控实验”、“机器人智能语言翻译”、“机器人足球比赛”等众多特色实验。
3.2 研究生专业建设
厦门大学智能科学与技术系的研究生培养以加强创新能力的培养为核心，以加强基础课、专业课，实验实践教学、论文创新写作、促进理论与实践相结合为重点，包含硕士研究生和博士研究生两个培养层次。其中，硕士研究生层次又分为学术型研究生和工程硕士两种类型，分别进行培养。
在学术型硕士研究生培养方面，我们的目标是培养适应智能科学与计算机科学的发展，适应国家社会发展与进步事业需要的，德、智、体、美全面发展，系统地掌握本学科基本概念、基本原理、基本方法、基本技能的，具有创新能力、理论联系实际的高级专门人才和能适应未来从事基础研究、应用基础研究、技术开发研究和工程应用研究之人才。毕业生适宜到科研部门、学校从事科学研究和教学工作；适宜到计算机产业相关的企事业单位从事智能科学与计算机科学技术的开发研究、应用与管理等工作；可以继续攻读智能科学与计算机科学及其相关学科的博士学位。目前包含“人工智能基础”、“模式识别与智能系统”和“计算机应用技术”三个专业。其中，“人工智能基础”专业包含如下培养方向：认知科学理论、认知逻辑学、计算语言学、智能计算方法、艺术认知与计算、脑高级功能成像等；“模式识别与智能系统”专业包含如下培养方向：计算机视觉、机器翻译系统、智能中医诊断系统、机器音乐、模式识别、音频信息处理等：“计算机应用技术”专业包含如下培养方向：人工智能应用技术、自然语言处理技术、智能信息检索技术、多媒体综合应用技术、图像与视频处理技术、虚拟现实技术等。
在工程硕士培养方面，目前智能系招收“计算机技术”工程硕士――B方向(智能工程及网络安全)的工程硕士研究生，目标是培养具有扎实的计算机学科专业知识和工程技术能力，掌握现代智能与网络科学前沿知识，在智能工程与网络安全方向具有一定研究深度和项目研发能力的高层次应用型人才。培养方向包括：嵌入式智能家居、视频图像处理、网络视觉监控、模式识别与智能系统、智能机器人、网络内容监管、黑客与网络攻防技术、网络信息安全、信息检索与信息过滤、自然语言处理、机器翻译、语音识别与合成、智能中医信息处理、人工大脑、虚拟现实技术等。
在博士研究生培养方面，设有“人工智能基础”博士学位授予专业，目标是培养基础扎实，具有创新意识，对某一领域有全面深入了解或对某一应用领域有独立解决实际问题的能力，能够解决前人未能解决的科学问题或社会发展中亟待解决的技术问题的高级专业人才：其研究工作对科学技术或社会经济的发展具有明显贡献，为人工智能技术发展和应用提供新的基础或新技术、新方法。培养方向包括：人工智能以及应用技术、艺术认知与计算、数据挖掘技术、认知神经科学、软计算方法及其应用、智能多媒体信息处理、脑功能成像技术等。
4 总结与展望
人工智能技术的理解篇4
1计算机网络技术中实践人工智能技术的必要性
1.1人工智能的含义。现代计算机科学中，人工智能是一大重要分支。人工智能即令计算机模拟人类的思维、行为，从而处理、解决人类难以处理、解决的复杂问题。人工智能处理问题时，除了人类输入的程序、数据部分，就极少受到人类自身主观因素的影响了。人工智能技术整合了计算机科学的自然规律与人类智慧，其功能、性能远超一般计算机组成部分。目前，人工智能技术已经产生了强大的数据分析、推理能力，而且可以从网络中自主学习。自人工智能在围棋对弈中先后战胜李世石、柯洁等人类中的顶尖围棋高手之后，谁也不能否认当今人工智能先进的比赛水平、对战经验、强大算力了[1]。1.2人工智能的优势特点。工作方式方面，对于危险性较大的工作，机械设备可以被人工智能指挥着去做，从而彻底取代人工操作，以免威胁到人类的生命安全，并且工作效率、质量还会更高。这种工作方式与人工操作方式截然不同。而且，对于数据量极大的工作，比如检测、控制网络资源，人工智能也比工作人员处理得更好。网络系统一直在高速运转，每时每刻都会产生新的变化，并且有着从宏观到细节的多个层面。这样的工作只有依赖人工智能才能及时完成[2]。与一般的机器程序相比，一方面，人工智能可以处理条件、模型不完全确定的困难问题；另一方面，人工智能可以机器学习，也就是自主学习一些比较低级、杂乱的信息，从中找出较高层次的逻辑和规律。1.3计算机网络技术的现存问题。第一，计算机网络技术中有许多安全隐患。这是因为，许多不法分子希望在网络空间中违法犯罪，并且逃脱惩处。虽然计算机网络中已经有了许多防范、打击违法犯罪的工作人员和工作程序（防火墙），但是，为了更严格地打击利用计算机网络技术进行的违法犯罪，我们还需要人工智能防火墙来灵敏地监控计算机网络，并且迅速地对网络中的异常行为作出反应，比如检测入侵、攻击、垃圾邮件，精准地揪出计算机网络中的违法犯罪分子。第二，计算机网络的数据资源太过庞杂，很难监视。虽然计算机网络技术可以根据逻辑分析、计算、处理数据，但是无法筛选出真实、有效、有用的信息，所以难以精确地监视和控制网络。因此，计算机网络技术中需要人工智能，来保障计算机网络的信息安全。
2计算机网络技术中实践人工智能技术
2.1检测计算机网络中的入侵。计算机网络的安全管理中，检测入侵的技术是非常重要的技术，也是防火墙技术中的核心技术。这是因为，只有检测出入侵计算机网络的现象，才可以保障计算机网络的安全性、可靠性，从而保证计算机网络中的资源依然安全、完整、保密、可用。目前，用人工智能来检测计算机网络中的入侵行为，就是分析计算机网络中的数据，按照一定的标准来过滤其中可疑的部分，并将这一部分编写为检测报告，反馈给计算机网络的管理者和用户，从而保证计算机网络的数据安全。在计算机网络中，人工智能技术可以实时监测计算机网络的运行状态，调整一些设置来提高计算机网络的性能，充分保护计算机网络的安全，防范着计算机网络遭受外部攻击，并且避免人为的失误操作给一些人带来损失。这方面的具体技术有人工神经网络、专家系统、模糊识别、数据融合等技术，它们都取得了很不错的防范效果。下面详细讲解一下人工智能技术中的数据融合技术。数据融合技术的作用有二，一方面是收获海量的数据，另一方面是达成数据信息的有效协同。数据融合技术需要多个传感器，这样数据融合技术就可以将这多个传感器汇集成一个传感系统，从而拓宽检测入侵行为的范围，更全面、更有效地检测入侵计算机网络的行为。是否开展检测的决定，人工智能可以根据模糊聚类算法来做出。这种算法的步骤包括：抗体群落初始化、开展克隆、免疫基因、克隆选择、克隆死亡，等等。2.2人工智能防火墙技术。为了计算机网络的安全，许多计算机、网络中都安装了一种防火墙。计算机网络运行时，防火墙的功能就是拦截计算机网络中的有害病毒、骚扰信息，以免这些病毒或信息进入计算机网络并构成破坏，或者打扰到计算机网络用户的正常使用。因此，防火墙能够减少很多计算机网络中的安全风险。而人工智能的防火墙技术，在计算机网络的拦截防范中更加自动、高效，解决其他软件中普遍存在的一种问题（拒绝服务），遏制病毒的入侵、传播。因此，在保护计算机网络信息安全、系统安全方面，人工智能防火墙技术具有重要意义。对于我们身处的信息技术时代而言，只有采用了人工智能防火墙技术，我们的日常生活、工作、学习才能顺利、健康、有序地开展。2.3人工智能反垃圾邮件信息技术。我们日常使用的邮箱中常常会收到垃圾邮件信息，运用人工智能反垃圾邮件技术，它含有识别垃圾邮件的程序，还可以自动学习哪些邮件被用户认为是垃圾邮件，从而自动阻挡计算机网络中的垃圾邮件，大大地帮助到我们的日常生活。人工智能反垃圾邮件技术将垃圾邮件自动地被分类到垃圾邮件中，不能再发出新邮件提醒。2.4管理和评价计算机网络系统。人工智能技术能够智能化地管理计算机网络，并且利用内部的专家知识库、求解技术建立一个综合管理系统。计算机网络的管理工作之所以需要人工智能技术，是因为计算机网络具有瞬间变动的动态特征，而计算机网络技术人员很难凭人工操作跟上。因此，计算机网络的技术人员需要采取人工智能技术，比如深度报文检测（Dpi）、探针等技术，加快推动计算机网络的智能化管理，从而提升计算机网络的管理质量。其中，专家系统是管理计算机网络系统时会用到的一种重要的人工智能技术，它也就是将一个领域专业内的专家、学者的知识、经验、理解录入到人工智能系统之中，从而将这些专家的智慧运用到计算机网络的分析、处理等管理工作当中。合理地运用专家系统这种人工智能技术，便可以加快计算机网络管理的智能化，以及计算机网络管理本身。另一类人工智能管理计算机网络系统的技术叫做“人工智能问题求解”，这类技术又包括结合谓词逻辑开展的推理技术、结合状态图开展的搜索技术、结合结构知识开展的求解技术，等等。不过，处理问题、处理状态这一类任务属于空间搜索任务，所以大多应用的是结合状态图开展的搜索技术。为了解决一项计算机网络系统管理问题，常常要用到多种搜索技术，所以搜索技术必须有序开展，而这就又用到了人工智能技术。总之，人工智能技术能够消耗更少的网络资源，高水平地管理计算机网络系统。2.5人工智能管理软件。人工智能管理，是一种实体化软件，也可以叫做“人工智能agent”技术。人工智能管理的依据是人工智能管理软件中的知识库，它可以用来分析、处理信息数据，从而迅速地完成相关的任务。详细地说，首先要由计算机网络的用户做一些自定义工作，然后人工智能管理就会搜索数据、信息，最后将搜索得到的数据、信息展示到一个特定的、方便用户的位置，从而让用户感到计算机网络技术服务的人性化、智能化。[3]在我们的日常生活、工作、学习中，人工智能管理软件也有非常广泛的应用，比如安排我们的会议时间、安排我们的行程、代替我们收发邮件、在合适的时候查询并提供天气、推荐我们可能喜欢的商品或服务，等等。
总之，人工智能管理软件能够为计算机网络用户提供更高质量、更高效率的计算机网络服务。2.6人工智能识别面部与指纹目前，面部识别、指纹识别等生物识别技术在我们的生活中已经运用地比较广泛了。指纹或面部可以用来解锁用户自己的手机、在商店或银行代替密码来支付或转账、在网络营业厅采集身份信息、在火车站及飞机场自动验票，等等，效果都比较良好。这些应用的背后，都离不开人工智能技术。人工智能技术不仅能识别特定的人脸、指纹，还可以识别一张人脸的表情，以及其他各种东西。
人工智能技术的理解篇5
[关键词]Bim,智慧建造；建筑工程技术；植入
当前，Bim技术的发展和革新还处于推广应用阶段，Bim智慧建造技术人才不能够满足日益增长的建筑市场需求，现阶段需要大量的掌握Bim智慧建造技术的专业人才，来弥补智慧建造人才的空缺，而高职院校作为培养专业技术技能人才的大本营，应当承担起培养Bim智慧建造人才的重任，培养能够将Bim智慧建造技术应用于实际工程的建筑人才，对建筑工程施工技术和运营管理进行完善和改造[1-3]。
1Bim智慧建造的概念
智慧建造是鲁班软件有限公司创始人杨宝明博士提出来的新兴建造理念，也是建筑市场化信息化技术化的必然产物，杨宝明的智慧建造的概念可以从两个层面来理解其含义，第一个层面是从社会宏观层面而言的，是指在整个建筑产业里，要实现建筑行业的可持续发展，就需在建筑工程项目全寿命周期中优化资源配置，高效利用资源，降低能源消耗，减少环境污染；第二个层面的主要含义是充分利用技术化信息化的在建筑行业中的优势，将信息化智能化技术与Bim智慧建造技术有机的融合起来，为Bim智慧建造技术的学习、推广、应用、普及提供数字化功能化基础，推进建筑业向“智慧建造”迈进的步伐。
2Bim智慧建造的应用现状
在我国现阶段Bim推进应用过程中，在应用层面已开始从单体建筑到园区城区，到智慧城市，正实现从建筑设计、生产、施工到运维的全生命期的Bim应用贯通。在Bim智慧建造技术、云计算等高新技术的日趋成熟和快速发展的背景下，体现信息技术与先进绿色工程建造技术的深度有机融合，是建筑工程向智慧化、精益化、绿色化、装配化方向发展必然趋势，在工程设计及仿真、工厂化加工等典型应用的基础上，最终实现真正的数字化建造和智慧建造，使项目部式管理模式向企业总部集约化管理模式转变，基于“互联网思维”的商业模式和产业模式也将发生变革。实现真正意义上的数字建造必将带来整个建筑业商业模式与产业模式的变革，从根本上解决了建筑和城市基础设施的数字化问题，大力推进建筑业工业化、信息化、绿色化。而作为建筑人，应带着更加开放的“互联网思维”去迎接数字建造和智慧建造时代的到来。
3Bim智慧建造入课的必要性
Bim智慧建造技术对整个建筑行业的发展都具有非常重要的技术意义和现实意义，职业院校作为培养技术技能人才的主阵地，应当迎合建筑市场发展大背景，根据社会需求、行业需要、技术需用，不断完善改进人才培养标准，及时调整修改专业课程体系。Bim智慧建造技术正只有相关专业技术工作者掌握了Bim智慧建造技术才能生存发展，对于职业院校学生而言，只有掌握了该项技术，才能够在实习工作中游刃有余，始终处于有利地位，对于职业院校而言，将Bim智慧建造技术及时适时应时的融入到相关课程之中，为学生提前掌握该项技术打下坚实的技术。基于Bim智慧建造技术的专业课程体系改革，在学生培养过程中融入Bim智慧建造技术，实现单项岗位能力训练—综合岗位能力训练—顶岗实习三阶段岗位能力的衔接，确定融合创新意识与创业素质的专业培养目标，形成基于Bim技术的智慧建造课程体系，让学生更加适应行业新标准新要求的发展，Bim虚拟仿真、Bim5D、Revit、VR技术必将对学生学习兴趣产生极大的提升，必将为更好地培养智慧建造型人才，更好地服务企业行业，推动节能减排和绿色建筑提供技术技能型人才保障。
4结语
人工智能技术的理解篇6
关键词：人工智能；计算机网络技术；应用探究
关于人工智能技术，通过各领域的发展与应用逐步进入人们的视线，当下人工智能已经在市场上得到充分应用，该技术带给人类社会生活以一个全新的生活体验，教会人们如何正确利用计算机网络技术处理生活中的一些事情。人工智能技术以人性化、智能化为出发点，利用计算机网络技术的智能化运算，可以帮助人们完成一些程序较为繁琐、多重复性的计算工作。例如财务会计领域中的财务数据计算工作，利用人工智能技术可以高效、准确地计算出财务数据，在很大程度上帮助财务人员减轻工作负担。生活中的人工智能系统同样给着人类社会全新的体验。于此同时，人工智能在我国工业领域、计算机网络技术领域中都已经得到了广泛的应用，并已经受到了来自社会上多个领域的好评。人工智能一直以来都在计算机网络技术领域有着颇深的造诣，它在计算机网络技术中的具体应用一直以来都受到了来自各界的关注。
1人工智能的概念
人工智能这个词汇在当今时代背景下已经成为了一个常见词汇，该技术的出现给人类社会带来的作用是显然可见的。那么什么是人工智能呢？人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是集研究开发模拟人类行为以及思考能力的一种科学技术，该技术主要以研究人类具体行为为依据，对计算机进行编程，利用计算机网络技术来实现模仿人的行为、人的思维、人的语言交流能力、人的思考问题的能力等等。新时代背景下，以计算机网络技术为基础实现的人工智能在拥有人类智慧的同时还将具备计算机网络的强大计算能力和执行能力，与人类不同的是，人工智能在使用过程中并不会出现对饮食和睡眠的需求，强大的计算机执行程序使得他们可以长时间按照计算机指令去执行重复的工作。自人工智能诞生以来，伴随着计算机网络技术的不断成熟，人工智能理念与技术都在不断进步，人工智能所应用到的领域也在不断扩大。但需要意识到的是在研究人工智能的过程中，必须始终坚着最初的发展理念，坚持以造福人类社会为研究目的，明确人工智并不是人的智能，而是利用高新技术创造出可以像人类一样思考的智能。就目前的发展而言，人工智能在自我思考这一模块还缺乏一定的理论性与创造性。相信不久之后人工智能技术将会发展的更加成熟，给人类社会的发展带来更多的便利。
2人工智能在计算机网络技术中应用的可行性分析
人工智能之所以能够被应用到计算机网络技术领域中，其根本原因在于人工智能具有高度的可行性。它自身具有的独特特点，使得其可以在运行过程中弥补计算机网络技术中存在的一些不足和缓解计算机网络技术存在的局限性问题。首先，人工智能能够从真正意义上实现对计算机网络中的一些不确定信息的高效处理，该处理模式更加符合实际情境中的根本需求，使得应用结果较为理想。一旦计算机网络系统因为一些原因系统资源发生变化时，单一依靠计算机网络技术很难找到有效的信息，进而获取到准确的信息数据。但是依靠人工智能就可以解决计算机网络技术中存在的缺陷，当系统资源发生变化时，利用人工智能可以在短时间内完成对系统资源的掌握和跟踪任务，进而获取到相关的系统数据信息，根据查询到的信息的详细程度，复原发生变化的系统资源，给客户提供更具有时效性和真实性的信息化数据。人工智能具备的另一特性是协作能力，这一能力的开发使得人工智能在信息整合处理环节将一些工作中相对其他信息较为有效的信息筛选出来，进而实现信息共享，完成信息传输工作，这将会在很大程度上提高日常工作效率。给以人类社会以更好的服务体验，这种高效的协作能力正是当今时代背景所需要的。人工智能主要以模仿人的思维能力和行为能力为创作源头，在制作过程中我们对人工智能的要求往往是非常高的，这种情况之下使得当今时代背景之下的人工智能已经具备了特别强大的学习能力与运算能力，这使得人工智能在计算机网络技术中可以得到更好的应用，在计算机网络技术中引入人工智能，可以在很大程度上提高计算机网络程序的推算能力，加强计算机网络技术中信息处理的效率。人工智能具备了强大的处理问题的能力，这一能力的出现将会给计算机网络技术的发展带来很大的促进作用。在日常网络运营过程中，要想构建一个安全的用网环境，就必须做好系统的安全防护工作。人工智能可以在实现提高网络管理工作高效性的同时，还能够有效地检测好各个网络环节中的资源应用的安全性，做好系统安全管理工作，使得计算机网络在保证安全环境的同时提高网络管理工作的工作质量，这对计算机技术有着很高的要求标准。
3人工智能在计算机网络技术中的具体应用
3.1人工智能在计算机网络安全方面的应用
3.1.1在智能防火墙中的应用目前，人工智能在计算机网络安全方面得到了很好的应用，同传统的计算机网络安全防火墙相比利用人工智能所形成的智能防火墙在网络安全维护工作方面上能够更好地发挥其智能防护作用。智能防火墙也具备着更高的安检效率。利用人工智能，我们可以在智能计算机防火墙的设置中增设智能识别技术，这一技术可以更高效率地识别出系统内部的一些数据，进而做好网络安全防护作用，防止病毒的传播。
3.1.2入侵检测的应用作用计算机网络所处的环境是一个复杂性偏高的环境，入侵检测往往是计算机网络安全防护工作的重要组成部分。之所以要提出入侵检测这一安全防护环节，其目的是为了检测一些进入网络系统的信息是否安全，营造一个安全的网络运行环境。人工智能能够强化计算机网络系统的入侵检测技术，在检测入侵的过程中，能够自动对系统内部的进行进行筛选、检测，并及时形成分析完善的入侵检测报告。
3.2人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用
3.2.1人工智能问题求解技术人工智能问题求解技术的出现可以更好地帮助计算机网络做好系统管理和评价工作，从根本上改变传统计算机网络技术中存在的一些不足，进而提高网络资源的管理效率，增强网络资源的利用率。在这一环节，智能求解技术可以帮助计算机网络技术实现自动搜索、分析、求解操作，提高计算机网络的搜索效率与搜索信息的准确度。能够从多种同类信息中筛选出更加精确的信息，进而辅助用户选择出最优解。
3.2.2专家知识库技术专家知识库技术的出现主要是利用现代化人工智能与互联网技术，将传统的计算机网络系统管理和评价经验进行数据更新化处理，并重新进行网络编码、建立全新的数据库，为了使得数据库中的知识库能够更加专业化，需要同一些经验成熟的专业进行协商，进而获取到他们的支持，一同完成健全的计算机网络系统管理及评价工作的构建工作。
人工智能技术的理解篇7
摘要：简要地介绍了人工智能技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模
糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
关键词：人工智能、电力系统、应用
中图分类号：tm76文献标识码：a文章编号：1007-9416（2012）03-0000-00
1、人工智能技术
人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍[1][2]。
1.1专家系统(eS)
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。
1.2人工神经网络(ann)
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3遗传算法(Ga)
遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4模糊逻辑(FL)
当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5混合技术
以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2、人工智能技术的在电力自动化的应用
2.1在电能质量研究中的应用
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的掌握[3]。
此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。
2.2变压器状态监测与故障诊断专家系统
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3人工智能技术在低压电器中的应用
低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型[5]。
2.4人工智能在电力系统无功优化中的应用
无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题[6]。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。
2.5人工智能在电力系统继电保护中应用
自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用
大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、Ga等人工智能技术应用于FaCtS控制器和自适应pSS的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
3、人工智能在电力系统中存在的前景
作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
4、结语
随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。
参考文献：
[1]马少平,朱小燕.人工智能[m]．北京：清华大学出版社，2004
人工智能技术的理解篇8
关键词：建筑施工，智能化建筑，楼宇智能化
引言
在国内建筑智能化虽然不能算是一个新生事物，但是由于对它的认识和研究不足，系统集成商在技术上的不足导致了智能化项目施工不规范，发展中仍存在着以下一些问题，影响着建筑智能化的健康发展。论文参考网。工程施工是设计成果的体现，也是设计作品成败的关键。如何将设计和施工这两者融合在一起，是当前智能建筑行业应该引起重视的问题。作为建筑领域的智能化系统集成商，要注重的是综合技术实力及总包服务管理等方面。以下主要介绍了智能建筑施工中存在的问题，并提出了相应的解决建议。
1建筑智能化工程施工中存在的问题
很多较大的设计单位没有建筑智能化系统的设计资质，有的具有资质的设计院又缺少智能化系统设计技术人才，对智能化系统设计不重视，将很多设计的技术问题遗留给集成商或施工单位，造成了智能化系统设计不合理，设计质量低等问题，例如系统集成性差、监控点、信息点配置不合理、设备配置方面技术性能差、控制精度低、综合布线不规范等。
建筑智能化行业急需解决的问题就是缺乏专业的施工队伍。目前，很多智能建筑的智能化系统的工程都是由系统集成商来承担。论文参考网。但有大部分集成商除有几名不懂工程管理只负责智能化各个系统调试的技术人员外，基本上没有什么施工力量。承接工程后将安装工程转包或分包给其他单位或群体施工，而这些施工单位又不懂什么技术，其结果就是工程质量差甚至不合格，工程存在很多质量隐患，可能会给开发商或业主造成.很大损失。目前，在建筑智能化专业施工队伍问题上存在以下三个方面的问题:
（1）智能系统的系统集成商虽有少数的智能系统调试的技术人员，但这些技术人员大多数对工程管理缺乏了解，加之缺少基本的施工力量，难以承担智能化系统工程的施工。
（2）大多数施工单位虽然有一定的项目管理人员但又缺少建筑智能化系统专业技术人才，对建筑智能化缺乏综合的实施能力。
（3）政府主管部门对建筑智能化专业施工队伍没有完善管理制度，只有搞好行业管理，建立完善的施工资质审批、审查制度，才能依法治理建筑智能化专业施工队伍的混乱状况。
另外诸如管理和审批体制不协调，加之有些行业不合理的规定，使之有些系统单独设置，造成建筑智能化整体功能不完善，达不到整体智能化的效果；建筑智能化的配套产品绝大多数是进口产品，国内具有竞争力的产品还很少，且有些产品技术性能差，集成化不良，使各系统不能相互协调动作，难以达到理想的智能化效果；虽然工程实行监理制，但国内的大多监理公司缺乏智能建筑智能系统工程专业监理人员，使工程质量难以得到有效地控制；由于物业管理或业主部分缺乏对建筑智能化管理的技术管理人才，对己投入运行的设备管理不善、维护不良而使系统不能正常运行等问题是国内建筑智能化工程实施中较为普遍的问题。论文参考网。
2建筑智能化工程实施问题的解决办法
为使建我省的筑智能化健康有序地发展，针对工程实施中的问题要研究相应的对策，制订切实可行的管理办法和制度，使建筑智能化纳入法治和规范化的轨道。
（1）由政府建设相关主管部门组织牵头，建立由有关部门和行业参加的建筑智能化施工技术培训机构，加强对建筑智能化的知识和技术教育，以扩大建筑智能化的设计、施工、监理和维护的技术队伍。建立经政府主管部门批准的综合实力比较强的建筑智能化技术、经济咨询机构。
（2）政府要建立健全智能.建筑的管理体系，完善设计单位、施工单位、系统集成商、工程监理单位及专业咨询机构的资质审批、审查制度和工程规划、设计方案审批制度及工程验收制度。协调政府有关部门和有关行业对建筑智能化进行政府统一分工管理，并制订相应的法规和管理办法，使之有法可依，有章可循。依据国家颁布的有关建筑智能化的分类和分级规定来制订和修改设计标准、工程验收标准及设计、施工规范，使建筑智能化的设计、施工、监理和工程验收都有据可查。
（3）建筑智能化的系统集成商是建筑智能化不可缺少的一支力量，为规范建筑智能化的管理体制，政府应对系统集成商进行良好的行业管理，对其进行监督、检查，使集成商的经营行为合法化、规范化。建筑智能化的施工过程中将由多专业、多工种、多个施工单位的配合协调。因此，该阶段必须进行优化施工管理，以确保工程质量和施工进度。优化施工管理，首先必须选择信誉好、重质量、技术力量强的施工单位承担工程的施工，采用科学的施工方法组织施工。施工过程中，必须严格按施工规范和设计施工，应将试验检查工作作为头等大事来抓。工程监理单位应严格按施工规范、设计和监理工作程序做好工序和质量控制、中间验收和竣工验收的质量把关工作。
（4）系统集成商应该充实自己的技术实力，培养一些优秀的项目管理人员，能够真正的做到对项目的顺利实施，安全，质量及工期等方面的严格控制。培养一些优秀的技术人才，时刻关注行业的发展，对新产品新技术不断学习，使得能够把智能化的新技术从理论变为实践，更好的应用到建筑智能化的项目当中去。系统集成商还应当提高自己的总包服务管理的水平，大多数的系统集成商没有足够的施工力量，也不适合建立庞大的施工队伍，总包服务管理水平的高低就体现了系统集成商的真正实力，很多大型的系统集成企业都是把工程分系统、分项目的包干给其他的企业，如何保证施工质量，如何提高管理水平，就是体现企业实力的重要因素。
3结论
系统集成商必须具备足够的技术力量，包括对产品性能和工艺水平的把握能力。只有在自身技术实力的基础上，才能真正基于客户的需求提出先进全面的解决方案，并选择适合用户需要的设备产品。未来的智能建筑系统服务商应该重视it技术的应用给客户带来的价值。从国内众多大型工程的服务经验来看，大型综合智能化项目建设，不仅需要满足客户提出的要求，还需要服务商帮助挖掘更多对智能化应用的需求，需要服务商以整体规划意识为指导去发现并满足这些需求。只有这样，智能建筑系统服务商才会在激烈的市场竞争中不断发展壮大。
参考文献
[1]吴栋,葛宝荣.关于智能建筑楼宇自控系统的研究[J].中国新技术新产品,2010,(06):165
[2]王浩,魏旻.智能建筑控制网络安全探讨[J].建设科技,2010,(01):74-75
[3]文方,孙敏.集散型楼宇自控系统的实现[J].科技广场,2010,(01):159-161
[4]张久.新技术在智能建筑中的应用[J].中国新技术新产品,2010,(02):159
[5]朱占琴,李学革.对智能建筑系统建设、构成的探讨[J].民营科技,2010,(01):207
[6]谢后贤.建筑智能化系统安全技术实施[J].建设科技,2010,(01):73
人工智能技术的理解篇9
关键词：人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(itS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的miller就发表了著名的作为内科医生咨询的internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“pRoSpeCtoR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(nDt)与无损评价(nDe)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(Ut)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术,开发更高级ai通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.Soar是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
参考文献:
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人工智能技术的理解篇10
关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想
教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FaD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。
一、目前医学教育以及医学人才培养状况
智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。
而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。
二、智能+医学教育的必要性探究
2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助
以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。
上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的ai技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。
2.2智能医学对于新时代医生培养的影响
人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。
教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。
三、交叉医学人才的培养
3.1建立智能医学人才培养体系的必要性
目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。
3.2医学人才培养体系初步构想
据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。