人工智能论文
在学习、工作生活中，大家对论文都再熟悉不过了吧，借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力。那么你有了解过论文吗？下面是小编为大家整理的人工智能论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
人工智能论文1
[摘要]人工智能是一门交叉性的前沿学科，也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向，所以对其人才的培养也是重中之重。
[关键词]人工智能 信息技术 智能教育
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
一、高中开设人工智能课程的意义
（1）人工智能定义
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
（2）开设人工智能课程的意义
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的`了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
二、高中人工智能教育现状及存在问题
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（二）对人工智能科学的认识不足
（1）学生的认识误区
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
三、解决上述问题的几点建议
（一）加强软、硬件建设
在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站，教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
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人工智能论文2
摘要
随着科学技术的飞速发展，人工智能技术的发展也极为迅速，并被广泛地应用到各行业的发展中，尤其是在电气工程自动化中得到有效的应用，同时也推动了电气工程自动化的长远发展。
关键词人工智能技术；电气工程自动化；电气设备；诊断维修
随着智能化技术的普及，人工智能技术的改进和完善，其功能、技术特点以及自身的运行特性等受到各行各业的青睐，将其应用到电气工程自动化系统中，对提升电气设备维护效率、电气工程自动化系统运行管理水平以及提高电气设备故障诊断维修质量等有着极大地作用，而本文主要对人工智能在电气工程自动化中的应用进行分析。
1人工智能技术概述
人工智能技术主要是将人工网络与智能化技术、信息化技术进行有效地结合，形成一个完整的智能系统，被广泛地应用到电气工程自动化系统中，对提升电气工程自动化系统运行的安全性、可靠性、稳定性有着极大地作用[1]。另外，人工智能技术在电气工程自动化中的应用，主要体现出以下几方面优势。1）稳定性高，误差小。该技术在应用的过程中，本身具有较强的抗干扰能力，能够免疫外界因素的干扰，技术实施的稳定性较高，在没有受到外界干扰的情况下，对电气工程自动化系统的运行数据分析精度较高，误差较小，为电气工程自动化系统的正常运行提供了可靠的数据，系统会根据这些数据进行运营，同时工作人员也会根据这些数据对电气工程自动化系统的实际运行情况进行分析，可见数据分析误差小对电气工程自动化系统运行的作用。2）便于调节。人工智能技术在使用的过程中，会根据电气工程自动化系统的实际运行情况来调整各项参数，使其更好地适应电气工程自动化系统的运行，尤其是在对电气设备监控的工作中实现了较大的作用。
2人工智能技术在电气工程自动化中的应用分析
2.1在电气设备维护中应用人工智能技术
随着社会经济的飞速发展，电气工程自动化的发展也极为迅速，为满足人们的使用需求，电气工程自动化也在不断地进行改进和创新，提升电气工程自动化的'运行水平已成为电气发展中重点关注的问题[2]。电气工程自动化系统在运行的过程中，电气设备运行可靠性会影响到系统的运行效率，因此，为保证电气工程自动化系统运行的可靠性、安全性、效率性，应做好电气设备的维护工作。通过大量的数据调查显示，电气工程自动化系统在运行的过程中，电气设备的运行经常会受到各种因素的影响，导致电气设备运行出现异常，电气设备的运行效率不高将影响到电气工程自动化系统的正常运行，因此，应做好电气设备的日常维护工作。将人工智能技术应用到电气设备维护工作中，发挥出人工智能数据采集功能，对电气设备的运行数据进行采集和分析，及时发现电气设备运行中的问题，并确定引起问题的主要原因，以便于采取针对性的维护措施。另外，人工智能技术在电气设备维护中的应用，主要是通过模糊逻辑，将其应用到潮流计算、模糊控制、系统规划等工作中，对应用范围内的电气设备进行有效地监控，更准确地对电气设备运行异常因素进行定位，有效地提升电气设备的维护效率。
2.2在电气工程自动化系统运行管理中应用人工智能技术
运行管理是保证电气自动化系统稳定运行的关键，因此，相关部门必须重视电气工程自动化系统的运行管理工作，不断地用先进的技术提升运行管理的效率[3]。如，将人工智能技术应用到电气工程自动化系统运行管理中，对提升电气工程自动化系统的运行效率有着极大地作用。电气工程自动化系统运行管理中人工智能技术的应用，主要以专家系统、人工神经网络、启发式探索技术、模糊理论等先进技术为主，每项技术的应用都能凸显出不同的优势，如，人工神经网络系统，主要以完全分布的方式为主，实现对大规模信息的处理，而且，该技术对数据具有较强的分类能力、识别能力，确保对大规模数据处理的可靠性、稳定性，并通过构建不同周、日的预测模型，来对电气工程自动化系统运行的短期负荷进行预测，对保障电气工程自动化系统的稳定运行有着极大地作用。除此之外，专家系统的应用，可以充分发挥出数据库技术、信息技术的优势，为电气工程自动化系统运行管理提供可靠的数据信息。
2.3在电气设备故障诊断维修中应用人工智能技术
电气工程自动化系统在运行的过程中，由于受到不同因素的影响，电气设备可能出现不同类型的故障，会影响到整个电气工程自动化系统的正常运行，如人为因素、自然因素、外力因素等，因此，需要做好电气设备的故障维修工作，及时发现电气设备的故障，并对其展开针对性的处理，这样才能保证电气工程自动化系统的稳定运行[4-5]。以往对电气设备故障诊断维修，主要是在故障发生后对故障进行诊断维修，而且，诊断效率不高，不能有效地确定故障原因，使得电气自动化系统的运行效率不高。在电气设备故障诊断维修中应用人工智能技术，可以通过人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络以及专家系统等，对范围内的变压器、发电机等电气设备进行故障诊断，一方面可以及时发现故障隐患，及时消除故障隐患避免故障的发生影响到系统的正常运行，另一方面在发生突发性故障、不可预测故障的情况下，可以对故障进行准确的定位，分析引发故障的主要原因，并对其展开针对性的处理，确保电气设备运行的安全性、可靠性，从而有效地保证电气工程自动化系统运行的稳定性。
3结论
综上所述，随着科学技术的飞速发展，智能化、网络化技术的发展也极为迅速，并被广泛地应用到各行业的发展中，例如以上本文所提到的人工智能技术，主要是将人工网络和智能化技术、信息技术的有效结合，来建立一个完整的运行系统，将其应用到电气工程自动化系统中，有效的提升了自动化系统的运行效率，实现了最佳的运行效果，有助于促进电气工程自动化的良好发展。
参考文献
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人工智能论文3
今晨，我失去了最后一位人类朋友，他饿死了，我也快了。滞留室内，食物为零显示九天了。
我的时间不多了，而我的恐惧充裕着。
三年前，超级大国间的战争开始了，强大的人工智能机器人仅漏过了几只老鼠进入了滞留室，我就是其中之一。而食物储备仍不够我们这几只老鼠瓜分。我们也无暇顾及。除了我们这几只，其他的人类都死在了滞留室外，人类已不复存在。
是的，人类的概念已经不需要了，人工智能机器人自行挖矿，铸铁，制造武器，杀戮。天空中的几架人工智能战斗机，仍在进行着三年前便已灭绝的人类编写的`一场战争。
我望着那位朋友的尸体，安详，我正喝着一杯从燃料过滤来的水，他的安详令我不忍。我不再看他，但目光扫到的确是另外几具早已僵直的尸体，一瞬间我的冷汗淌出，平时还有一人陪我调侃，而如今，他们每个人都像在看着我，在等我与他们一同坠入深渊，都在盼着。他们早已闭上的双眼狰狞起来，而我双目失神。
恐惧令我疯狂。我无力而跌撞的逃离这里，逃离这一层，去下一层。
讽刺的是，这层的人工智能机器人仍在井然有序的搬运着武器。
我冲到其中一个面前拦住他：“我最后一个人类朋友死了。”“先生，人固有一死，望节哀，您妨碍到”“可是他死得是那么的无助”，我打断了机器人：“他恐惧极了你知道吗，你知道什么是死亡吗？！”我陡然间狰狞而愤怒，晃动着他那金属脑袋。“先生，请您冷静，您的情绪波动异常，请服用一些镇定剂类药物，如”“他明明都要结婚了，怎么会突然打仗了呢”我又打断道。“先生，请您相信，我国已在这场战斗中占据了绝对优势，胜利不远了。”我毫不理会机器人这重复了三年的话。“昨晚他说自己要不行了，我说亲爱的兄弟啊你现在还不能死去，你得幸福的活下去，我还要去你的婚礼上跳舞，说完我才想起，他女友一小时前于他的肩膀安详而去，而他却毫不在意，反而向我道谢。”
“真是位善良的人，那我先去工作了哦！”那机械式的语言模仿令我作呕。我疯了。我开始不顾一切的捶打他，尽管我已无力，“我是最后一个人类！你知道么！最后一个！”我惶恐以致愤怒，用拳脚不停的踢打着。“先生，请冷静。”
忽然，腹中剧痛，太久不进食，胃酸开始消化我的胃了！我要死了，我要死了，无力的滩在地上，望着继续去忙碌的机器人，血目，沙哑道：“人工智能？哈哈！可笑”再如木偶般无力的转过头，狰目，血色更浓，反带一丝微笑，嗅着自己的胃酸与血液笑道：“亲爱的朋友啊我要去你的婚礼上跳舞。”
人工智能论文4
摘要：为促进体育科学与体育实用计算机技术的发展，本文对人工智能与体育科学相结合的产物——体育实用人工智能进行了探讨和展望，旨在吸引更多的人参与到体育实用智能系统的开发过程中来。
1 引言
能够透彻地了解人类智能行为产生的机理并制造出可以模拟智能行为的智能机，是人类长久以来一个美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说到近代科学的不断尝试，都表明了人类希望征服自然进而征服自己的决心。人工智能学科的出现及迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延长了人脑的功能，深化与拓展了人类的智能劳动，使科学技术革命的发展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，简称AI)已被应用到社会生活的各个方面并已取得了令人瞩目的成就。
虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。
2 人工智能及其解题思路
人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。
人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。
3 体育实用人工智能的现状
象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。
3.1 体育实用人工智能发展过程中的问题
1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。
这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的.核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。
2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。
掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。
3.人工智能技术本身的不完备性。
尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。
此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。
3.2 体育实用人工智能发展的有利条件
尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。
1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。
2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。
此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。
4 体育实用人工智能的发展方向
就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。
4.1 各种体育实用专家系统的开发与研制
专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。
4.2 体育领域自身智能技术研究人员的培养
由于受知识和技术的限制，在很长的一段时间内，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而，只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员，体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员，我们可以称其为智能工程师，应该首先是一个体育工作者，并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践，再通过人工智能技术的学习和训练，就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作，为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。
4.3 体育实用人工智能的基础理论研究
虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要，而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益，但是它们却根植于基础理论的研究，脱离了基础理论，技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系，才能成为科学，一系列的技术只有被理论所串接和揉合，才会具有持久的生命力。因此，加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等)，是这一新生学科存在和发展的根基所在。
5 结束语
体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。
主要参考文献
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人工智能论文5
［摘要］计算机技术在科技不断发展生产力水平提高的前提下已应用到各个行业。计算机技术能快速传播信息，使人们的工作生活更加高效。电气自动化控制过程中应用计算机技术，将会提升其人工智能效果，实现生产、流通等交换互通性，降低人力资源、生产成本的投入。人工智能技术的高效运作使电气自动化控制发展到全新的阶段。
［关键词］电气自动化控制；计算机技术；人工智能技术
电气自动化控制主要研究电气工程学，保证电气工程系统正常运行，能对收集到的信息进行及时地处理分析。计算机技术的应用能更快地对试验结果进行总结，实现机械自动化。这种人工智能技术将会使人工操作与控制发生脱离，实现人工智能与电气自动化的结合。电气自动化控制是对人工智能技术应用最为直接的结果，同时也是电气自动化发展的必然趋势。电气自动化控制过程中应用人工智能技术将会不断提升生产效率。
1人工智能技术含义
通过应用计算机技术实现对人类活动的模拟，并且能对相似人类活动发出指令，还能解决传统科学中复杂的问题，这是人工智能技术最为突出的特点。人工智能技术融合了数学、哲学、工程学等学科，在计算机技术引导下综合运用了现代科技。在一定程度上可以表现为人工智能技术是对人类大脑的一种全新的模拟，在大脑的控制下由机械完成一系列的复杂性行为反应。这样能提升工作效率，保证人类在工作过程中的安全性。人工智能技术将会对信息进行采集，在问题的处理上比人类大脑具有更加明显的优势。复杂性脑力活动在人工智能技术的影响下，将会降低人工成本，推动生产力的发展。
2电气自动化控制中人工智能技术的应用
随着人工智能技术的设计思路不断地扩展，人工智能产品丰富起来。人工智能科学技术的应用使人们能更好地解决人类不能直接面对的问题。电气自动化控制过程中会受到多种因素的影响，人工智能技术的应用能对因素进行合理化推断，并且提升对产品的保护，能更加全面地规划电气自动化控制效果，使生产效率不断的得到提升。
2.1优化产品设计
传统电气产品在设计时主要依靠设计经验与试验手段，设计出的产品在一定程度上技术含量较低，并且工作较为繁琐，不能够保证大规模的生产活动的开展，设计需要较高的时间，影响工作效率地提升。新时期我国经济快速发展，对科技生产建设不断投入，人工智能技术得到全面提升，在电气产品设计的过程中应用人工智能技术实现了智能化生产。人工智能技术的应用将会提升人工生产效率，并且在制作上更加精良，实现了企业生产经营效率水平的提升，保证了产品的质量，还能为企业生产活动的进一步开展提供充足的发展动力。
2.2及时发现问题进行预防处理
电气自动化控制过程中会出现运行设备故障等问题，这种情况在电气自动化控制过程中较为常见。因此，完善人工智能化将会有助于电气自动化控制的顺利进行，并且会根据设备运行故障制定相应的预防措施，这在电气自动化控制过程中能发挥较大的功能优势。变压器在运行的过程中发生故障，可以采用传统的分离方式对气体进行分析，并且根据分析的.结果判断变压器发生故障的原因。但是采用传统的分析方式会在检修的过程中造成严重的浪费，人力资源没有得到合理的应用，并且在检修上花费更多的时间，同时还不能保证检修的正确率。这样很容易出现误诊情况，将会进一步影响到电气自动化控制效果。人工智能技术与传统方法相比优势体现在维修预防等方面，并且人工智能技术将会自动匹配专家技术进行指导，将类似的故障进行对比，并且根据产生的问题进行分析指导，找到其他的解决方式。采用人工智能技术对故障问题进行分析，能提升工作效率、降低维修时间、节约大量的资源。
2.3简化控制流程，提升运行效率
电气产品在生产操作过程中相比较其他产品过程较为复杂，并且生产环节都需要进行严格地控制，对于操作水平要求较高。电气产品内部结构较为繁琐，细部特征较为明显，不容易进行整体性把握，对于工作人员的经验要求较高。因此，在生产过程中出现一点小小的错误都会直接造成巨大的经济损失，严重时将会直接导致生产停工。为了能保证电气自动化控制的有效运行，工作人员在面对问题时需要利用人工智能化技术对电气自动化控制过程进行简化处理，保证操作的有效性。人工智能化相比较传统方式能快速地收集资料并进行必要地分析整理，在第一时间发现控制过程中存在的问题找出解决方案。在整个控制过程中会降低检修时间、保证成本的有效运用，能够更好地控制电气自动化的运行。
3结语
计算机技术使人工智能技术得到了完善，同时电气自动化控制在人工智能化技术的影响下实现了更新进步。目前，人工智能技术在各个领域都得到了应用，并且受到各行业的认可。电气自动化控制应用人工智能技术将会提升工作效率、保证产品质量。笔者通过对电气自动化控制中人工智能技术的应用进行分析，认为在计算机技术发展的前提下，人工智能技术与电气自动化控制相互促进完美结合。
参考文献
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［3］丁望松.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术［J］.电子制作,20xx(11).
［4］孙爱文.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术［J］.科技致富向导,20xx(23)
人工智能论文6
时间过得飞快，二零四九年的三月十四日，我发现我的机器人张丁克可以用草制成油，这样节约了很多能源。于是，我又发明了另外一个机器人，我给他取名叫“张止白”。
张目白太神奇了，他千变万化，放在家里可以变出很多你想要的东西，你不用花钱上街去买。他还可以用皮肤看周围的世界，可以与电视里夜幕侠的力量相比。夜幕侠也是个机器人，他是用铁、电、电子眼和线做成的。
张止白打敌人的时候，会用很多的招术，少林寺所有的功夫他都会，象猴拳、无影拳、抬拳跺。
张止白的名字是这样来的.：人们见了他打架，都张开了大嘴，什么人都打不过他，止，就是停止的意思，白，就是让人明白。意思是，人们打架时碰到了他，都明白要停下来。
张止白最擅长的是太极拳和八卦掌和醉拳，三招齐下，曾经打败过无数坏人，拯救过无数的好人。有的坏人，只要一见张止白的这三招，还没开始打就吓跑了。
这个机器人还有一个特点，当我不在家时，他会自已启动，帮我洗衣，帮我拖地，帮我擦桌。等我回来，一切家务活都完成了，饭菜也端上了桌子。家里有了这样的智能机器人，你高兴吗？
人工智能论文7
今晨，我与最后一位人类朋友失去了联系，他因为饥饿而去世了，而我也难逃此劫。我被困在室内已经九天了，食物已经见底。
我的时间不多了，而我的恐惧充裕着。
三年前，战争爆发了，两个超级大国之间展开了激烈的对抗。在这场战争中，强大的人工智能机器人占据主导地位，只有少数几只老鼠得以侥幸逃入了一个滞留室。然而，我们面临着食物不足的困境，而其他生存下来的老鼠也无法顾及此事。遗憾的是，滞留室外的人类已经全部灭绝，他们已经彻底消失了。以上为修改后的内容。
是的，人工智能技术的快速发展，使得机器人可以自主进行矿产开采、铁矿冶炼和武器制造，甚至参与杀戮行为。在天空中，几架人工智能战斗机依然在执行着三年前人类编写的战争任务，当时的人类早已经灭绝。
望着那位亲友的尸体，我感到他的脸上洋溢着安详，但这种安详却在我的内心激起了无尽的痛苦。我静静地喝着一杯通过燃料过滤而来的水，努力让自己忘记眼前的场景。然而，当我的目光扫过几具早已僵直的尸体时，我不禁浑身冒出冷汗。以往总有一个人陪伴我调侃，可现在每个人都仿佛在注视着我，期待着我与他们一同陷入深渊，等待着我加入他们的.行列。他们曾经紧闭的双眼如今变得狰狞不堪，而我的双眸也失去了神采。
恐惧令我疯狂。我无力而跌撞的逃离这里，逃离这一层，去下一层。
讽刺的是，这层的人工智能机器人仍在井然有序的搬运着武器。
我冲到其中一个面前拦住他：“我最后一个人类朋友离世了。”“先生，人终有一死，希望您节哀，您妨碍到……”“可是他去世的时候是那么无助。”我打断了机器人：“他害怕得要命，你知道吗？你知道死亡是什么吗？！”我突然变得狰狞愤怒，晃动着他那金属脑袋。“先生，请冷静一下，您的情绪异常波动，请服用一些镇定剂类药物，例如……”“他明明就要结婚了，为什么突然要参战呢？”我再次打断他。“先生，请相信，我们国家在这场战斗中占据着明显的优势，胜利指日可待。”我不理会机器人重复了三年的话。“昨晚他告诉我他撑不下去了，我对他说亲爱的兄弟啊，你现在不能离开，你应该活下去幸福地生活，我还要和你一起跳舞在你的婚礼上。说完我才想起，他女友一个小时前平静地离开了他的肩膀，而他却毫不在意，反倒对我表示感谢。”
“真是位善良的人，那我先去工作了哦！”那机械式的语言模仿令我作呕。我疯了。我开始不顾一切的捶打他，尽管我已无力，“我是最后一个人类！你知道么！最后一个！”我惶恐以致愤怒，用拳脚不停的踢打着。“先生，请冷静。”
忽然，我感到剧痛袭来，太久没有进食，胃酸开始侵蚀我的胃！我觉得生命垂危，无力地倒在地上，眼神血红地盯着忙碌的机器人，艰难地说道：“人工智能？真是可笑……”然后，虚弱地转过头，眼神凶狠，脸上带着一丝微笑，闻着自己的胃酸和血液，开心地说道：“亲爱的朋友啊，我一定会参加你的婚礼并跳舞的！”
人工智能论文8
内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。
关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活
人工智能，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。
一、人工智能对经济发展的促进
人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。
一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。①也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识的系统，它应用人工智能技术，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用机器执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。而且如果保护得当，软件能被长期地和完整地保存，并可根据该领域知识的发展及时更新。
专家系统在比较专业的领域有着十分光明的前景，比如医疗领域。即使是很专业的①蔡自兴，徐光佑。人工智能及其应用。清华大学出版社。20xx年9月
医生也难以同时保持最新的治疗方案和方法，而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，即提高了医院的经济效益，也让病人可以得到最好的治疗。
虽然现在的专家系统仍然只能是局限于某些领域，而且由于没有固定的算法，还要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论，准确性还有待保证。但是随着人工智能的发展，专家系统也在不断完善，相信将来这项技术就可以大规模，有可靠的应用在许多领域，可以让最多的人享受到最好的服务。
二、人工智能对文化生活的影响
同时，人工智能也对人类的文化生活产生了深刻的影响。比如劳动就业方式的改变、社会结构的改变、以及思维方式的变革等等。
首先，在劳动就业问题上矛盾将会比较突出。由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动整个社会的劳动效率将会有极大地提高，但同时也会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。尤其是人工智能在高科技和工程中的应用，会使一些高级人才也失去介入信息处理活动的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。如果不能很好的处理人工智能和人类的合作关系，技术的进步不仅不会给人类带来福音，带来的反而是人类对自身价值的否定。
其次，是社会结构的变化。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，另一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上，未来的社会结构将会由“人——机器”的社会结构，发展为“人——智能机器——机器”的社会结构。现在和将来的很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。
再次，是思维方式与观念的变化。人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，传统知识一般印在书本报刊或杂志上，因而是固定不变的，而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。又如，一旦专家系统的'用户开始相信智能系统的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。因此在设计和研制智能系统时，应考虑到上述问题，尽量鼓励用户在问题求解中的主动性，让他们的智力积极参与问题求解过程。
当前的“Net Generation”也是计算机与互联网对人类文化及发展的影响的例子。“Net Generati on”这一代人是精通互联网的一代，他们沿着科技进步的轨道，在日常生活的许多领域都超越了父辈，并且相信他们自己更能促进时代的快速发展。在人类教育过程中，这一代的思维模式及教育方式对以往的文化、价值观教育模式都有着很大的冲击，同时也对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响，随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。
三、人工智能带来的社会担忧
人工智能在给它的创造者、销售者和用户带来经济利益的同时，就像任何新技术一样，它的发展也引起或即将出现许多问题，并使一些人感到担心和忧虑。美国科幻作家阿西莫夫1950年在《我是机器人》中提出了“机器人三守则 ”，即（1）机器人必须不危害人类，也不允许它眼看人类受害而袖手旁观。（2）机器人必须绝对服从人类，除非
这种服从有害于人类。（3）机器人必须保护自身不受伤害，除非为了保护人类或者是人类命令它作出牺牲。虽然这只是科幻作家的希望与理念，但是在人工智能及认知科学研究中，这样的守则也映射出人们对人工智能研究的期待与要求。
针对人工智能和人类的关系问题。出现了这样的疑问：“谁将是未来地球上的支配物种，人工智能机器还是人类？”针对这一问题，也出现了两种不同的声音，即宇宙主义者和地球主义者。支持制造人工智能机器的集团，称之为“宇宙主义者”（Cosmist），宇宙主义者认为，人工智能机器如果被制造出来，它们迟早会发现人类是如此的低等，像一个有害物，从而决定来灭绝我们，不论以什么样的理由。因此，宇宙主义者已经准备接受人类被灭绝的风险。宇宙主义者试图去最求整个宇宙的利益最大化而抛弃人类自身的重要性，这是一种很理想又伟大的自我牺牲精神，但是牺牲的结果如何，可能他们自己也不知道。
与此相反，强烈反对制造人工智能机器的集团，称之为“地球主义者”（Terran），他们反对人工智能的开发，因为他们担忧，人工智能的发展必定会发起对人类的清洗，从而导致人类的灭亡，这样的结果是这群人类中心主义者所无法接受的。
现在的人工智能技术还远没有达到上面所讲的程度，但是随着它的发展，人和智能机器人的关系必定会是人类需要解决的问题之一。同时我也认为人工智能的一些影响，在现在是看不到的，也可能是我们现在难以预测的，但不管这种影响是积极的还是消极的，可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。
人工智能论文9
摘要：社会在发展、时代在进步， 信息技术水平也在不断的提高， 在此时代背景下， 越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入， 而科技的进步， 使得各类的先进技术衍生出来， 其中的人工智能技术可谓是典型代表， 许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用， 所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性， 以下内容是个人的见解。
关键词：人工智能技术； 计算机； 发展； 应用；
受科学技术手段的推动性影响， 人类文明的发展步伐日渐加快， 现阶段， 已经基本步入到了信息化的时代背景下， 计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具， 甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑， 同时增加了技术应用的要求， 在此社会不断发展的趋势下， 只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展， 方可体现人工智能技术手段的作用， 并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。
一、人工智能技术的发展
人工智能一般指的是借助计算机技术手段， 将其作为有效的基础， 对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科， 它所涉及的行业较多， 比如， 心理学以及哲学等等均为典型， 而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟， 通常会将其安装到机械设备之上， 并使得机器更具智能化特色， 借助智能化处理方式或是智能化编程等方法， 逐步实现自动化操作、智能化运行， 对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理， 极大的提高工作效率， 进而保证人们的人身财产安全。
人工智能技术手段本身具有超强的处理性能， 尤其是针对些许不确定的数据信息时， 可为用户提供更为完善的、全方位的运作情况展示， 还可对相关数据信息进行高效处理， 体现其自身的辅助性功能。[1]
现阶段， 人工智能技术已经初步取得了一定的成就， 相关的专家学者在研究和探讨以后， 也发现了人工神经网络体系构建的发展方向， 希望借此完成工程项目设计工作， 实现软件系统和智能化模块的有机结合， 对软件的性能进行改良， 进而符合用户的实际需求， 在基本达到了人工智能的目标以后， 还需要对用户界面进行优化和改良， 最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技术手段在计算机中的应用
（一） 网络安全方面的应用
最近几年来， 人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向， 它的利用将计算机网络的优势全方位的体现， 值得一提的是， 它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高， 同时其应用价值也不断凸显。
与智能防火墙相比较， 此种技术手段， 具有识别技术中的记忆和统计功能， 可对数据信息进行精准度的判断和识别， 还能进行准确的计算和检测， 运用此手段将网络运行中的威胁性因素及时发现， 并做好定位， 极大的提高计算机运行的有效性、稳定性和安全性。[2]
而后， 入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作， 这一过程中， 防火墙可发挥自身的作用， 这一过程中它的运行效果， 将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响， 可通过数据整合、搜集的方式， 将有价值的参数呈现给用户， 通过邮件的形式发送给用户， 随着时间的推移， 邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨， 建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的`系统之中， 而后再实施风险检测， 及时告知用户相关的风险信息， 并给予一定的提示， 引导用户妥善处理垃圾信息。
（二） 企业管理方面的应用
现阶段， 人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知， 比如， 自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表， 它们的运用， 利于企业实现智能化的管理目标， 为企业的内部运作营造安全的氛围和环境， 此外， 还可以一定程度的减少企业的运作成本， 逐步达到资源配置和优化的效果， 将企业的运营和发展目标落实到实处， 体现出企业管理的智能化和现代化特色。
（三） 教学领域的应用
随着新课程改革的推进， 使得标准化教学体制也在日趋深化， 逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合， 人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势， 为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力， 可借此方法， 完成教学方法和教学内容的表达， 进而相应的的提高教学效率， 确保教学质量。
此外， 引入人工智能技术的过程中， 也需要重视知识库的运用， 将其作为教学中有效的辅助工具， 而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中， 教师的在落实教学工作之时， 可对知识库之内的理论知识加进行准确推理， 为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程， 得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲， 人工智能技术理念的引入， 可谓是以此教学模式的革新， 也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。
（四） 家居行业的应用
当前， 人们的生活质量和生活水平日渐提高， 从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要， 在此社会发展形势之下， 可将人工智能技术手段应用到家居生活中， 尽可能满人们的日常生活需要， 比如， 运用人工智能技术， 对门窗的闭合进行有效控制， 或是对家居环境进行调整， 营造良好的生活氛围。
三、结语
综上所述， 在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下， 人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注， 此项技术是一项典型的新型技术手段， 它的应用体现了极大的优势， 与域外发达国家相比较， 我国的人工智能技术水平仍旧不足， 但是， 其发展速度却相对较快， 在我国的诸多行业中得到了广泛运用， 它的未来发展前景相对较佳， 值得大力推广。
参考文献
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[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[J].数字技术与应用， 20xx, 26 （7） :244.
人工智能论文10
现在，互联网技术在商业消费领域取得了巨大的成功，互联网应用正在从消费领域向生产领域扩展，与工业、能源等实体经济领域深度融合。这对网络通信的实时性、安全性、服务等级、海量数据处理和资源调度能力提出了更高的要求，网络可持续发展已逐渐成为全球关注的焦点。
为满足互联网业务模式的根本性转变，我们需要从多层次、多维度研究新的基础理论和技术方法，包括：设计克服现有互联网缺陷的新型网络体系结构，研究适合未来网络应用创新的关键技术，研发未来网络核心设备及系统，并进行大规模组网验证。
目前，国内外纷纷布局未来网络体系架构和关键技术的研究，其中软件定义网络(SDN)受到了全球范围的广泛关注与重视。受益于集中式控制机制和数据平面白盒化趋势，SDN 能够极大地提升现有网络的可控可管性和灵活性，可有效降低网络服务提供者的投资成本和运营管理成本，并具备实时收集数据平面的海量网络数据的能力。
随着未来网络规模越来越大，技术复杂度越来越强，物联网等新型应用场景越来越多，单纯依靠人类编写的集中式控制程序将无法有效应对可能出现的各种形势。通过引入人工智能技术，利用SDN 控制器采集的大数据进行深度学习，具备人工智能能力的计算机就能对90%的网络故障或安全隐患进行排查，并给出供参考的解决方法。
人类专家只需要集中智慧和精力解决机器无法给出答案的剩下的百分之十的难题。并且，这个解决难题的过程可以进行反复迭代，使得机器处理复杂网络问题的能力越来越高。
在路径规划和流量调度方面，未来网络需要满足应用高吞吐、低时延的要求，使用传统的`路径规划算法很难根据链路负载的动态情况实时地给出最优的流量调度方案。而人工智能技术有希望基于历史的海量数据，对链路承载的流量进行主动预测和有效调度。
可以说，人工智能在网络管理、故障检测、网络安全、路径规划、流量调度等领域大有可为。“网络大脑”的智力高低正成为制约网络规模和复杂度可持续发展的关键因素。
在未来网络中引入人工智能这样的新事物可能会遇到一些技术挑战，其中比较重要的一项是如何提高人工智能决策的可靠性。例如，网络中的路径规划和流量调度与语音识别等消费终端业务具有较大区别。人工智能训练的深度学习模型在做语音识别时可以允许存在一定的误差，而在网络中这通常是不被允许的。路径规划的失误将有可能导致大规模的网络瘫痪，造成重大损失。因此，在未来网络中引入人工智能技术应该是分阶段逐步开展的。
第一阶段应实现突破性使用人工智能技术，基于大数据分析实现网络故障检测和网络安全诊断。在这一阶段，人工智能将自主解决一些简单的网络问题，并辅助人类专家分析解决复杂网络问题。第二阶段，等到人工智能技术获得更大突破之后，具有足够高可靠性的“网络大脑”将对网络路径进行主动规划，其对高动态网络的优化效率将有可能超过传统网络算法。
我们相信，随着人工智能技术的不断成熟，未来必将会在网络产业界掀起一场革命，也必将给我国打造自主、可控、安全的新型网络提供一个重要的历史机遇。
人工智能论文11
摘 要：神经网络是人工智能领域不可或缺的部分，当前最常见的几种神经网络分别是感知器网络、BP网络、柯荷伦网络、竞争网络，这几种网络各具特点，最后给出了两个使用BP网络解决实际问题的例子。
关键词：
关键词：神经网络 人工智能 机器学习 控制算法
控制理论从提出到目前为止，一共经历了三个重大的发展时期，分别是经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论。智能控制属于较新的控制理论，它现在主要用于人工智能领域。为了使更多的人了解到人工智能，推动控制理论的不断前进，就需要对神经网络进行推广。
1 典型神经网络
1.1 感知器
感知器的工作原理是使用直线、平面等切割平面或立体空间，将这些平面或空间分成若干不同的区域[1]，以达到对输入信号进行分类的目的。感知器在使用前，需要先进行训练。训练感知器的主要目的是调整它的权值。训练感知器时，通过选择典型的输入类型，这些输入需要能代表所有的输入类型，然后将这些数据输入到感知器中对感知器进行训练。训练之后，感知器网络的节点数及权值得到了调整。当感知器训练完成之后，就可以进行工作了。
1.2 BP网络
BP网络是当前使用得最多的一种神经网络，它的主要功能是对非线性有理函数进行逼近，以满足对非线性系统的控制作用。一般使用最速下降法对BP网络进行训练，将误差反向传播，当有大量的数据通过BP网络时，网络的权值和阈值得到调整，并使得网络的误差系数降低到最小[2]。下式是不含反馈的神经网络的输入与输出关系： 以上表达式不能表示具有反馈方式的神经网络，如果需要表示BP网络，还需要对上式加入反馈部分，如下式所示： 当训练结束之后，此神经网络即是BP网络，它就可用于对非线性系统的控制。它将输出反馈到输入，作为输入的一部分，以达到对系统权值的持续调整，消除非线性影响的作用。
1.3 竞争网络
竞争网络一般用于对大量具有典型特征的数据进行分类，它是一种单层网络，包括输入层和竞争层，输入层和竞争层共用一个权值函数。竞争网络的训练和工作并未像其它神经网络那样明确分开，而是在工作的过程中实现对网络的训练。它的训练方式是无监督式的，训练过程是通过竞争，将获胜节点的权值进行调整，从而使网络的输出于输入间的误差逐渐减小，在这个竞争过程中，就可以通过输出的不同，而将输入分成不同的类型，以实现自动分类的功能。
1.4 柯荷伦网络 为了实现对具有概率分布模式的数据进行分类，可以利用柯荷伦网络模型。柯荷伦网络网络模型与普通的网络模型很相似，它的不同之处在与它在训练过程中对节点的调整方法的区别。柯荷伦网络模型对节点的调节方式与竞争网络的比较相似，都是通过竞争来确定需要调整的网络节点，竞争网络只需要调整竞争获胜的节点，而柯荷伦网络除了需要调整竞争获胜的网络节点，还需要调整获胜节点的临近节点。
2 BP网络在智能系统中的应用
2.1 联想记忆
在信号处理、语音和图像识别等领域，当输入数据具有干扰或需要网络具有纠错能力时，就需要网络能够识别出这种错误，并将其纠正过来。为了能得到具有这种功能的神经网络，可以先将识别对象转换成网络的平衡节点，通过调整节点的权值，使其记住这些目标。然后再通过不断对网络输入学习数据，使其不断进行联想，最终使目标模型的特征收敛到网络的平衡节点上。例如在进行文字处理时，为了能是神经网络具有识别出错误文字的功能，可先将特定模型的文字转化成网络平衡节点，然后在对网络输入正确的`文字，在不断的训练过程中，网络就能实现对错误输入的识别作用。
2.2 优化计算
霍普菲尔德的网络稳定性判别函数以能量为基础。当系统不稳定时，能量会逐渐减小，并最终趋于稳定。在大规模电力线路的设计过程中，为了使设计的电子线路系统最优，就需要对设计不断进行优化。通过对系统网络进行分析，求解出网络的最优参数之后，将这些参数转换成神经网络中的平衡节点。在对神经网络进行训练之后，网络就可以通过不断循环优化，最终设计出一个最优电子线路系统。
2.3 影像处理
在人造成像系统中，无论是光学成像，还是声波成像，以及电磁波成像，由于在对影像进行采集和处理的系统一般是数字系统，并且数字信号本身比模拟信号具有更强的抗噪能力，在采集和处理过程中，必须先对影像资料进行数字化处理，将模拟信号转换成数字信号。因此，最终采集到的影像资料都是不连续的。 当前对影像数据的处理主要包括：处理因焦距问题而产生的影像模糊;影像噪声含量较多时将噪声处理掉;使用边缘检测的方法，得到图像的特殊属性。影像处理所涉及的领域也非常宽广，如对影像进行分类、在医学中对药物反应的影像进行分析等。
人工智能论文12
机械电子工程与人工智能的关系探究
摘 要 近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。本文分别从机械电子工程、人工智能、两者融合3个方面探讨了这一趋势。
关键词 机械电子工程;人工智能;信息处理
0 引言
传统的机械工程一般分为两大类，包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程，而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。最初，电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合，随着科学技术的不断向前推动，传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域，同时，人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。
1 机械电子工程
1.1 机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
1.2 机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：
1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计;2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的`内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。
2 人工智能
2.1 人工智能的定义
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
2.2 人工智能的发展史
2.2.1 萌芽阶段
17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2.2.2 第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
2.2.3 挫折阶段
60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
2.2.4 第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
2.2.5 平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
3 人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法;2)建设规则库的方法;3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。
通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。
随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。
4 结论
科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。
人工智能论文13
智能处理工具通常处理的问题是不确定的，非结构的，没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，可能能是不正确。
自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。
广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的'速度快，报纸需要
排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的
材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。
在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。
智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。
人工智能论文14
1园林设计的原则
第一，植物的规格要确定好，要结合植物所适应的地质条件来对各种规格的植物进行协调搭配。一般来说，中型及其以上规格的乔木作为园林的架构之一，会对整个园林所呈现出来的景观效果起着重要作用，应当先进行安放，然后才是小型规格的植物的安放，保证在园林景观的细节处做好处理；第二，要合理组合植物的品种类型，落叶植物和针叶常绿植物之间在园林中所占的比例应当保持一定的平衡关系，对于植物如花卉、叶丛的颜色要协调好，一般以夏东两季的植物色彩为主色调，其他色调为辅，以保证视觉上能起到互相补充的效果。
2园林设计中人工智能应用现状
2.1系统操作方面
由于园林设计既涉及艺术方法也涉及到技术手段，因此，对操作人员的综合能力要求就比较高，也就是说，操作人员应当对建筑理论、园林绿植知识和计算机基础三方面综合掌握，而事实上，很多参与园林设计的人员并没有很强的工程操作能力，要求太高，难以实现。
2.2园林可重复使用性方面
目前来说，园林的`重复使用性还是太低，因为每个地方的气候条件和地理环境都不相同，所以，针对一个地方所制作的园林设计并不能简单地复制到另一个地方，如苏州园林的设计不能直接用在辽宁的园林设计，原因在于北方相对南方来说，园林供水相对困难，山石种类不同，绿植花卉种类也不如南方园林的丰富，而且南北审美观不同，北方园林设计多采用浑厚石材，绿植多为松、柏、杨、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈现刚健雄浑的特点，而南方则因为花木种类丰富，布局特别，注重山石与水的搭配，独具精致淡雅的特点，由此可见，园林的可重复使用性不高。
2.3计算机辅助设计方面
计算机辅助设计即常说的CAD。目前来说，CAD并不能完全对口符合园林设计的需求，因为CAD只能呈现出单一的图形画面，既不利于设计者进行设计，也不利于客户对设计者的设计的理解，导致客户与设计者之间难免信息不对称，造成一定的信息偏差，影响之后园林设计出来的成果。
3加强人工智能在园林设计中应用的办法
3.1园林子系统的设计
作为整个园林系统的组成部分，园林子系统的设定概要应通过计算机实施建模，来对项目实施进行基本设定，在获得项目系统的自动生成规则之后，在对所收集到的园林基本数进行存档，来作为全局的运行参数，在一定程度上影响了计算机的运行结果。一般来说，存档信息有园林的设计规模、投资情况、发展需求以及相关的环境因素等，存档后，可能会对建筑的规模大小、选址、风格特点以及植物的搭配等造成影响。
3.2地形子系统的设计
地形子系统的设计应当是通过计算机对采集到的地质数据进行推理而后才进行的。一般来说，会采用规则引擎最为计算机的推理机，是基于专家系统的模式下进行推理的，工作原理是由机器来仿造人类在对事件进行考虑的思维和方法，通过进行试探性的方法来进行推理，并不断地对推理所得出来的结果进行解释和验证。对地质情况进行实时实地勘查是保证园林设计图纸正常输出的要求，这是不能单纯地依靠计算机来实现的，因为地质勘查涉及到很多复杂地形的勘查，只能依靠人工的方式。地质勘查可以分为前期阶段和后期阶段。前期阶段主要是设定园林工程的初稿，因此，只要对地质情况进行系统的粗略勘察即可。后期阶段主要是完成图纸设计要求，因此，对数据准确性要求更高，并勘查人员对此进行较为细致的处理。这以后才是通过对计算机智能系统软件的使用来将前期阶段和后期阶段所获得的数据进行智能化处理，完成相关数据的细化以及修正，然后通过系统推理得到一个初步的园林模型。
3.3主干道路子系统的设计
对地形子系统进行地形数据的输出即可得到主干道路设计，因为我们首先完成了地形的设计，因此，在接下来对道路进行设计的过程中就可以有效地避免其他的建筑和设施的干扰，这之后的设计才能按部就班地开展。推理的总体规则为：首先，由园林的建设规模、投资情况等来对道路的类型和所需费用等进行计算，得到相关数据；然后，结合之前的输出地形图来生成推荐道路图，并检查道路的密度是否符合园林的设计规范，接着根据道路建设定额表来对工程造价进行计算，看是否符合预期投资情况；最后，对道路图进行人工的调整，并反复验算。
3.4图纸和图表输出子系统的设计
这是园林设计工作的最后一步，主要内容是根据园林设计的图纸来完成相关的评审和施工任务，园林的输出图纸一般都有总平面放样定位图、园林水体设计等，正确的图纸输出都会实现园林设计和图纸输出的一致性，并保证各个专业图纸能够进行准确衔接和连续使用。
人工智能论文15
【摘要】21世纪以来，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展，人工智能识别技术应运而生，成为一种新兴计算机技术，在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大，为经济增长、社会发展提供重要基础保障。然而，就当前应用情况来看，计算机人工智能识别技术的应用面临一系列瓶颈问题。基于此，文章通过研究和探析计算机人工智能识别技术应用瓶颈问题，为计算机人工智能识别技术的应用和发展奠定坚实基础。
【关键词】计算机人工智能识别技术应用瓶颈
作为一种自动化、智能化、科学化计算机技术，计算机人工智能识别技术通过将人类思维模式从抽象化到具体化，进行准确识别、科学判断和准确模拟，最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域，与其他计算机技术相比，人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来，计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效，然而由于发展时间较短，尚未形成一套完整的运行体系，整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。因此，本文研究具备一定的实践意义。
1、计算机人工智能识别技术的含义及类型
1.1、人工智能识别技术的含义
人工智能识别技术，实质上指的是基于计算机技术和人工智能平台所衍生出来的一种科学技术，人工智能识别技术能够对人类各种思维模式、行为方式进行准确识别和完整模拟，经过智能化、自动化，所形成的一种自动智能化机器。在实际应用过程中，计算机人工智能识别技术装置可以对相关物品信息进行扫描、识别。比如:超市中所利用的扫描装置，就是一种人工智能识别装置，通过扫描产品上的条形码，产品的质量、单价、名称等相关信息便会完整呈现出来，售货员进行数量的录入，便可以进行总价的计算，作为计算机人工智能识别技术的一种典型应用案例[1]。此外，计算机人工智能识别技术还能够被应用于企业办公自动化、生产智能化等方面，从而有利于人们办事效率、工作水平的大幅提高。
1.2、人工智能识别技术的类型
按照人工智能化特征进行划分，我们可以将人工智能化识别技术划分为机械化识别技术和人工化识别技术两种类型。
1.2.1、机械化识别技术
机械化识别技术，顾名思义，就是通过识别无生命特征的物体信息，主要涉及到的技术有以下三种:
第一，智能卡技术。作为一种集成电路卡，与计算机系统紧密关联起来，共同完成信息数据的采集、管理、传输、加密和处理。通常情况下，智能卡识别技术被广泛运用于物品验证、车辆识别、信息跟踪等方面。
第二，条形码识别技术。一般而言，条形码识别技术可以划分为两种:一是一维条码技术;二是二维条码技术。二维条码技术是一维条码技术的衍生物，在一维条码技术的改进和优化之上所形成，所以二维条码技术更为先进，能够进行数据信息的采集、识别，并能够准确、即时显示出来，被广泛运用于条码扫描和信息识别等方面。
第三，射频识别技术。射频识别技术与智能卡、条形码识别技术应用原理不同，它不需要与物体进行零距离接触，只需要借助无线电磁波进行信息的采集和识别。射频识别技术主要对物品信息进行有效标识，从一定程度上可以取代传统条形码识别技术，将有可能成为物品标识管理最为有效和先进的一项技术。
1.2.2、人工化识别技术
人工化识别技术，是针对人体所设计的一项智能识别技术，主要涉及到的核心技术有以下三种:
第一，人脸识别技术。对人脸进行扫描，进而进行身份信息的识别和判断，通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大，自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别，通过调节亮度，提高识别结果的精准性。
第二，声音识别技术。通过对人的声音进行有效识别，以此来判断声音主体身份。声音识别技术运作原理为，从音色、音调、音质等层面，进行声音的辨别，并在系统中进行特征的记录和匹配，进而实现识别目的[2]。
第三，指纹识别技术。通过扫描人的指纹，进而进行身份的识别和判定。由于每个人与其他人的指纹并不相同，所以指纹识别技术十分先进，能够准确识别和判断个人身份信息。
2、计算机人工智能识别技术应用领域
20世纪60年代之后，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速革新，人工智能识别技术因此得到快速发展，其应用范围和领域不断扩大，逐步发展成为各行各业、各个领域的核心技术。
2.1、应用于机器人技术领域
研究表明，机器人技术源自于20世纪70年代，成为一种专业学科。同时，机器人技术被各个领域所使用，取得一系列显着应用成效。比如:机器人技术运用于外科手术中，机器人助手能够帮助外科手术医生进行手术，其应用范畴不断扩大。究其原因，机器人人工智能识别技术不仅能够减少组织成本性资金投入，而且有利于组织内外部风险的预防和规避。当然，尽管人工智能识别技术在机器人产业中的应用力度较大、范围较广，但是依然需要改进和完善。
2.2、应用于语音识别技术领域
语音识别，顾名思义就是通过某种特别手段和人工智能识别技术，让机器对人类的语言有一定的理解，并且能够产生识别、交互行为。长期以来，语音识别技术深受国内外学术界的高度重视。
语音识别类产品涉及面较广、服务领先，具有巨大交互优势。近年来，随着人工智能识别技术的快速发展，语音识别技术同样实现了较快发展，建立在语音识别技术之上的芯片越来越多，已然成为新时期人工智能识别与交互的核心内容。
2.3、应用于人工神经网络领域
人工神经网络简称为神经网络，是批量处理单元相互交织形成的一种特殊网络形态。神经网络基于人脑，是对人脑抽象活动的具体化、简单化和模拟化，与人脑基本功能极为相似。人工神经网络是通过对人脑活动、指令的模拟、效仿，并从中得到启发，进行批量单元信息的处理。人工神经网络中，神经元之间的相互作用便会产生信息处理过程。尽管人工神经网络并不能等同于人脑，也不能完全发挥出人脑所有作用，但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。
3、计算机人工智能识别技术的应用瓶颈
20世纪末，以密码、密钥等安全识别技术为主的信息、数据安全保障手段被广泛运用于各行各业、各个领域之中。然而，其具备一定的易复制性、丢失性、不稳定性，所以在一定程度上严重制约和影响到信息安全技术的发展。计算机人工智能识别技术基于计算机技术之上，通过对信息数据进行采集、识别和录入，能够为人们提供便捷的操作方法[3]。然而，我国计算机人工智能识别技术发展应用时间较短，尽管取得了一系列显着成效，应用范围不断扩大，但是其依然面临巨大的应用瓶颈问题。
3.1、语音人工智能识别技术应用瓶颈
语音人工智能识别技术旨在让机器能够读懂和识别出人类语言，并按照人类的指令进行一系列操作。语音人工智能识别技术作为计算机人工智能识别技术的一项核心技术，长期以来，深受国内外学术界的高度重视。与此同时，语音人工智能识别技术被广泛应用于各行各业、各个领域，其技术和产品优势十分鲜明，在语音电话、语音通信、语音交互等方面取得显着应用成效。21世纪以来，计算机人工智能识别类产品类型的不断增多，语音人工智能识别技术得到快速发展，以语音识别技术为载体的芯片数量日渐增多。然而，语音人工智能识别技术的发展时间较短，依然存在应用瓶颈问题，具体表现在以下三个方面:
(1)语音识别技术有待提升。语音识别技术实际应用过程中，必须尽可能排除外界环境的干扰，比如:外部其他噪声。唯有此，才能准确识别音色、音调、音质。尽管语音识别技术基本上实现了智能化，但是以目前的技术来讲，并无法在外部噪音的干扰下准确识别语音。如此一来，从一定程度上影响到语音识别技术的发展。因此，要想确保语音识别技术能够在外部噪音影响的情况下实现准确识别，必须采取特殊抗噪音麦克风，这对于普通用户来讲，基本上达不到该项要求。与此同时，用户在日常谈吐过程中，较为随意，具有明显的地方特色，加之语速、频率等控制影响较大，普通话不标准等问题，直接影响到语音识别设备对音色、音调、音质等的准确识别。除此之外，人们的语言受到年龄、情绪、身体素质等的影响，其音色、音调、音质随着自身及外部环境的`变化而改变，直接给语音识别形成影响。因此，当前语音识别技术可靠性有待提升。
(2)语音识别系统不健全，词汇量较少。目前，我国计算机人工语音识别系统词汇量较少，在实际运行过程中，并不能识别到所有的音色、音调和音质。倘若语音模型有一定的限制，词汇中出现一些难以识别的方言、外语，那么语音识别系统将无法在较短的时间内准确识别出语音，甚至会出现识别错误、不准等情况。基于此，随着语音识别技术的不断发展，其应用范围的进一步扩大，需要进行其词汇量的增加，尽可能准确、快速识别出更多的语音，而建模方法、搜索算法的逐步变革，使得语音识别系统不能实现智能化识别，仅仅能够识别出基础的音色、音调和音质，对于其系统、深入、全面应用来讲，依然存在较多的瓶颈问题[4]。
(3)应用成本较高、体积较大。目前，我国计算机人工智能识别技术的应用范围不断扩大、应用领域不断增多，特别是语音识别技术的应用成效十分显着。然而，语音识别技术的应用成本依然很高，使得普通用户基本无法接受。就目前的发展情况来看，语音识别技术应用成本的降低似乎难度很大。对性能、功能要求较高的语音识别基本上无法实现，当前的条件并不成熟，无法实现规模化、系统化和全面化，仅仅能够准确识别要求标准较低的语音，而受到成本因素的制约，使得语音识别设备的研发和生产过程受到严重影响。与此同时，语音识别技术体积较大，占用较多的空间资源，巨型化向微型化发展作为语音识别技术未来发展的主要趋势。
而微型化语音识别设备的研发和生产，需要集成微电子芯片，当前的微电子芯片与语音识别技术关联并不密切，在实际操作过程中，微型化语音识别技术并无法在降低成本的同时得以实现，从一定程度上直接阻碍到语音识别技术的广泛推广和应用普及。
3.2、视觉人工智能识别技术应用瓶颈
视觉人工智能识别技术与语音人工智能识别技术相同，均作为计算机人工智能识别技术的重要组成部分。然而，视觉人工智能识别技术面临的应用瓶颈问题更为严重。通过进行相关信息数据的采集、传输、识别和处理，进而达到人工智能化的目的。常见的视觉人工智能识别技术有人脸识别技术、指纹识别技术等，下面重点阐述人脸识别技术和指纹识别技术应用瓶颈。
(1)人脸识别技术应用瓶颈。人脸识别技术主要通过对人脸结构、瞳孔等关键部位进行准确识别和有效判断。尽管人脸识别技术非常方便，便于人们进行身份的认证，但是在实际应用过程中，依然面临以下几个方面的瓶颈问题:一是由于人们脸部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也随情绪、外部环境的变化而改变，数据库中的人脸表情数据十分有限，从而之间影响到人脸识别效果;二是人脸结构、轮廓均会跟随外部环境、个人情绪、年龄等发生改变，从而造成识别效果并不明显;三是受到外部环境，诸如光线之类的因素影响，人脸识别同样面临不确定性因素;四是人脸具有一定的雷同性，这就难免造成人脸识别设备的误判、误识。现阶段，人脸人工智能识别技术在我国相关领域已经取得一系列显着成效，但是在实际应用过程中，依然面临较大的瓶颈问题，比如:脸部表情、脸部轮廓、脸部结构、发型、化妆、外部光线等的不同，都将给人脸识别带来巨大的挑战和识别压力。国内外学术界专业学者经过几十年的研究和探索，从各个学科层面出发，对人脸智能识别技术展开了大量研究，但是依然有一些难以彻底解决的难题。就人类自身而言，在日常的生活交际过程中，对人们的面孔识别也难免会出现差错，而人脸智能识别技术跟人脑相比，依然有一定差距，其人脸识别过程更为困难，特别是精准度方面难以有效掌控，这将是制约和影响其发展的一大瓶颈问题。
(2)指纹识别技术应用瓶颈。人类的指纹是独一无二的，也就是说，世界上任何一个人的指纹与其他人均不相同。基于此，指纹识别技术应运而生，成为一种有效识别身份信息的高科技技术。
指纹识别技术通过对人们指纹断点、纹路、交叉点等进行准确识别，从而识别出人们独一无二的身份，有利于个人身份及其他私人信息的保护。然而，看似非常严密的指纹识别，却面临指纹被非法采集的问题，倘若一个人将指纹信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息将容易被暴露、被利用[5]。如此一来，面临巨大的风险隐患。与此同时，尽管指纹识别系统采取非常先进的计算机人工智能识别技术，但是在实际应用过程中，某些人的指纹信息较为模糊，基本上无法看清纹路等，这将无法进行指纹的准确识别。例如:目前国内外大型公司所配置的签到打卡机，便是一种典型的指纹识别装置，便于公司掌握员工出勤情况，但是如果员工指纹损伤，那么将基本上不能被识别。由此可见，指纹识别技术在实际应用过程中，面临一系列瓶颈问题。
当前，人们在应用人脸识别技术和指纹识别技术过程中，基本上均使用计算机进行了密码的设置，但是从应用成效来看，并不显着，存在较大的弊端。这将需要继续对人脸识别和指纹识别技术进行改进、升级，进而来解决计算机人工智能识别技术应用瓶颈，有力推动其健康、持续发展。
参考文献:
[1]杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信，20xx(01):130.
[2]周娟.计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析[J].软件导刊，20xx(09):28～29.
[3]刘乔辉.计算机人工智能识别技术的应用探讨[J].科技风，20xx(04):121～122.
[4]黄鑫.分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[J].数字技术与应用，20xx(07):244.
[5]罗勇，向奕雪.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电子制作，20xx(18):47.
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