人工智能论文【实用】
在社会的各个领域，大家总免不了要接触或使用论文吧，论文是指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。那么一般论文是怎么写的呢？以下是小编为大家整理的人工智能论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
人工智能论文1
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2
【摘 要】随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能技术的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景。本文对人工智能技术在计算机网络教育中的应用进行了浅显地探析。
【关键词】计算机 人工智能技术 系统
人工智能(Artificial Intelligence)是研究使计算机模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为的学科，用过对计算机实现智能的原理的研究，制造出类似于人脑智能的计算机，使计算机实现更高层次的应用。随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景[1]。
一、人工智能技术概况
人工智能是通过研究人的智慧机理和思维过程，利用计算机体现和模拟人的智能行为。人工智能自其正式提出至今短短几十年内取得飞速的发展，已经成为一种成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在进行信息分析处理时可以采取语音识别，实现人机对话，所以其应用范围自其发展以来逐步向诸多领域扩展，如医学、建筑学、地质学、机械等，而其研究课题也不断深入，如专家系统、机器人、自然语言处理系统、博弈等。人工智能具有理解经验并从中学习、辨别模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地对新环境做出反应、在解决问题时使用推理进行有效的推导、能处理复杂的情况、应用知识控制环境等诸多能力。人工智能是一个知识信息系统，知识在人工智能中占据重要的地位，计算机的智能只有通过对知识的发现、储存、学习、推理和决策才能展现出来。人工智能主要有以下优势：首先，由于知识储存与计算机系统中，为人们知识传播和复制带来了极大的便利，计算机网络技术的发展，使知识的传播和复制突破时间和空间的限制，为人们带来无限的知识共享。其次，人工智能系统拓展了知识信息获取渠道，同时在某些任务处理的质量和速度上，人工智能展现的能力惊人的能力，远非人类所能及[2]。
二、人工智能技术在计算机网络教育中的应用
(一)智能决策支持系统
智能决策支持系统(IntelligentDecision Support System)是由决策支持系统与人工智能结合的.产物，在网络教育领域的应用展现出广阔的发展前景。智能决策支持系统在数字图书馆中的应用，则使得决策目标和进行问题的识别更加明确，帮助决策者建立起完善的决策模型，提供多种备选方案，同时对各种备选方案进行选择、优化、比较、分析，从而使决策者的决策更加准确、有效[3]。
(二)智能教学专家系统
智能教学专家系统ITES(Intelligent Teaching Expert System)是传统CAI系统转向的主要方向，是一种开放式交互教学系统，通过智能教学专家系统利用计算机对专家教授教学思维的模拟，从而为教学提供一个良好的智能环境。一方面，学生可以通过智能专家系统获取知识，另一方面，智能教学专家系统能根据学生的具体实际情况(包括知识储备、能力、学习方式等)进行知识传授，从而使教学效果大大提升。在智能教学专家系统中，智能计算机辅助教学占据重要地位，具有以下智能：首先，自动生成各种问题和练习，并在教学内容理解的基础上，形成问题解决方案，同时还能自动生成和理解自然语言;其次，能根据学生的自身实际情况，对学生的学习内容和教学进度进行合理调整，并对教学内容具有解释咨询的能力;再次，能对学生的错误进行判断，评价学生学习行为，并帮助学生纠正错误，同时使自身教学策略得到完善。
(三)智能导学系统
智能导学系统(Intelligent Induct-learning System)是现代继续安吉网络教育系统的重要组成部分，是实现计算机网络教育项目的保障。通过智能导学系统，能为学生提供一个良好的学习环境，并能快速地获取其所需要的各种资源，从而使学习者获得学习的全方位服务，进而达到学习的成功。智能Agent技术的智能导学系统，可根据学生的具体情况制定符合学生实际的导学策略，并为学生提供个性化、针对性的服务。在这种导学策略下，系统不仅能自动生成各种问题和解决方案，并且能合理规划、调整学习内容和进度，同时能针对信息反馈内容及时修正导学策略，使导学策略更加合理科学[4]。除了上述3各种系统在计算教学中的应用，还有智能仿真技术(Intelligent Simulation Technology)、智能硬件网络IHN(Intelligent Hardware Network)、智能网络组卷系统INES (Intelligent Network Examine System)、智能信息检索引擎 (Intelligence Information Retrieval Engine)等系统在计算机网络教学中应用，这些人工智能在计算机网络教学中的应用，共同推进了计算机网络教学的发展。
三、结语
计算机网络教育中加强对人工智能技术的引入，使我国现代计算机网络教育呈现蓬勃发展的态势，通过多种智能系统的应用，使计算机网络教育的学习环境得到极大的改善，计算机网络教育的时空制约进一步突破，大大延伸了计算机网络教育的服务领域。随着人工智能技术在计算机网络教育中应用的深入研究和发展，未来计算机网络教育的个性化将会更加突出，远程教育也将实现更好的发展。
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人工智能论文3
摘要：随着科技的不断进步与发展，电气工程自动化控制中的智能技术运用的越来越广泛，其主要功能是将数据和信息进行自动化操作和处理，提高电气工程运转效率，减少员工的压力和工作量。本文针对电气工程自动化控制展开探讨，分析其智能技术的实际运用与具体操作。
关键词：电气工程；自动化控制；智能技术；应用探析
随着科技的不断发展与进步，人们的日常生活与工作逐步向智能化、自动化、科学化转型，智能技术的广泛运用不但方便了人们的起居饮食，还被应用于工作科研中，提高工作效率和质量。在电气工程领域，智能技术用以协助自动化控制，进行数据、信息的采集、计算、统计、处理等工作，满足了电气工程的日常工作量，减少人工计算的出错率，提高信息交换效率的同时减少重大问题的出现，其操作技术越来越成熟，发展前景十分广阔。
1电气工程自动化控制中智能技术的具体特点
1.1无人化操控与自动性
电气工程的自动化操控中最显著的特征便是其自动性，而智能技术的充分运用，大大提高了无人化操控与自动性的工作效率，使自动化操控更具科学性。一方面，智能技术的运用能够满足电气工程自动化控制中无人操作的基本要求，并且比传统的人工作业效率高；另一方面，只需针对工程的基本工作内容编制智能程序，便能实现其自动化操作，降低了人力资源的使用成本，还能提高质量和效率，不光适用于电气工程的具体应用，还深受人们的喜爱和青睐。
1.2对数据的处理准确性高、一致性强
电气工程的自动化控制中，最主要的作业内容便是进行数据的处理和分析。面对大量的数据和信息流通，计算工作量庞大，信息评估分析复杂，传统的人工处理可能存在压力大、工作量多、出错率高等难题，但这在智能技术面前便是小菜一碟。通过运用智能化控制器，任何数据和信息的登记工作都不会被遗漏、出错，并能够进行准确高效的计算和评估，即使在面对不常使用的数据信息，依旧能够根据工作需求展开分析评估。由此可见，智能技术在电气工程自动化控制中的应用呈现出准确性高、一致性强、可控性高等特点，控制过程简单且方便，针对对象范围大，是帮助电气工程长久发展的有利技术。
1.3数据信息可视化
电气工程的自动化控制中经常打交道的对象便是各种流通传播的信息数据，对于庞大的数据内容，倘若不能直观地看出数据的变化与调整，工作人员便不能正确分析工作是否出现差错。而智能技术能够针对已收集的数据形成直观的图像或者文字，将难以理解的数据信息转变成简单易懂的图形，方便观察与分析。
2智能技术对电气工程自动化控制的意义与重要性
2.1智能技术为电气工程自动化控制提供理论基础
智能技术不单单运用于电气工程的自动化控制中，在其他行业领域中涉及面也颇多，因此其具有极强的综合性和科学性，不但帮助电气工程自动化控制有效运转，还是其理论基础的主要来源。一方面，智能技术在长期的电气工程发展过程中，积累了实际操作的经验和专属的理论基础，为其工作运转编制了专有的程序语言；另一方面，电气工程的自动化控制中积极采用智能技术的有利部分，根据其科学原理找出适用于自身领域的基本功能，对技术手段加以改良和优化，并主动借鉴其他领域中智能技术的优势。智能技术的益处不光在于减少了人力资源的成本投入，优化人力资源的配置，更重要的是为电气工程提供理论基础，有利于整个电气工程自动化控制的系统运行。
2.2智能技术使电气工程自动化更加简洁、准确
对于工作复杂、数据量庞大的电力系统，智能技术的运用能将其简洁化，并提高自动化控制的准确性。电气工程的自动化控制中常常会出现相关参数变化，这将影响电力系统的正常运作与有效管理，给其控制带来一定的困难。而智能技术的应用能简化电气系统的工作流程，优化、完善自动化控制性能，并在极大程度上提高数据信息的准确性，避免参数变化造成的工作事故，从源头上解决事情，才能减少电气工程工作出错率，优化自动化控制，有利于提高整个电力企业的工作效率和质量。
3电气工程自动化控制中智能技术的具体应用与操作
3.1对电气工程自动化控制的病因进行有效诊断
电气工程自动化控制常常会不可避免地出现一些工作事故，造成电气工程系统出现故障与损坏，无法正常工作。面对此种情况，倘若采取传统的人工诊断法是无法正确判断出事故病因的，不仅需要专业、经验丰富的工作人员，并且整个诊断过程难度大、过程复杂、要求严格，诊断过程如果出现偏差或者失误，前期的准备工作和检查工作便前功尽弃。因此，人工检测是无法满足高要求的电气工程自动化控制需求的，积极利用智能技术，充分发挥其高度的科学性与正确性，在诊断过程中能将失误和出错降低到最小，不仅大大提高诊断的正确性和科学性，还缩短检测时间，提高工作效率，减少电气企业的经济损失。
3.2优化电气工程自动化控制中的`整体设计
传统的电气工程自动化控制需要专业的设计人员进行工程的设计与配置，他们在设计过程中需要反复进行人工测量和改进，不仅消耗了大量的人力，而且工作效率低、质量不高。为保障电力工程的高效运用，电力企业便提高了对设计人员的专业素质要求，不光需要专业的设计知识还要具备高度的计算能力。而智能技术的运用能够减少设计人员的工作压力，利用专业的软件设备进行电气工程自动化控制的基础设计，将人工化转为智能化、科学化，将智能机器测量替代传统的人工测量，不仅大大提高了设计过程中数据的准确性与精密度，还减少工作人员的工作压力和工作量，增加工作效益与质量，增多设计样式和内容，保障电气工程自动化控制的正常高效运转。
3.3通过PLC技术加强电力工程系统安全度
电力工程的自动化控制中经常运用到PLC系统这一项智能技术，作为主要的辅助系统，其协助控制室进行自动控制或者手动控制，并能够通过其他的传感设备和机器进行远程传输，根据现场的传感器内容进行显示屏的实际监控和操作，是协助电力工程自动化控制的有利技术之一。一方面，该技术的运用极大程度上提高了电气系统的自动操作性，并且实现了远程控制与数据传输，方便操作和提高工作效率；另一方面，PLC技术的监管功能能够监测电力系统工作是否正常运行，提高其安全性。
3.4神经网络系统的控制
电气工程的自动化控制常与大量的数据“打交道”，有效利用神经网络系统能够针对以往提供的数据进行分析，并采用反向学习法进行电气驱动系统的监管与测量，得出具有前瞻性的数据反馈。另外，神经网络系统还具备极好的抗噪性能，面对数据与信息的处理工作，能够在没有控制模型的状况之下展开分析。除此之外，高度的可靠性也是神经网络系统的一大优势，面对大规模的数据与信息，系统的多个传感器能够进行同时工作，保证工作效率的前提下不会出现系统故障、紊乱现象。
4电气工程自动化控制中智能技术的未来发展趋势
4.1智能技术应更加科学化、实用化
当前，我国各行各业纷纷采用电气工程自动化控制技术，不单单局限于汽车等交通设备建设领域，还包括一些机器、电器的生产制造，其涉及面广、运用范围大、适用对象多。因此，在今后的电气工程自动化控制中应积极运用智能技术，根据不同行业的不同需求，具体问题具体分析，设置适用于各行各业的智能技术，开发新型智能管理系统，将智能技术的运用范围进一步扩大，实现其科学化、实用化。推动电气自动化控制的发展，将其与计算机技术有机结合，摒弃不符合实际需求的不合理设计，使智能技术逐步向人性化转型，服务于大众的基本需求，满足市场企业的发展要求，才能实现多样化发展。
4.2智能技术应更加广泛化、商业化
电气工程的自动化控制倘若想要在激烈的市场浪潮中长久发展，单独依靠智能技术是远远不够的，还要将智能技术广泛推广，促成其面向市场，更加商业化，具备效益性。首先，电气工程的自动化控制应广泛融入于市场大众的生产生活中，不能局限在单一的电力工作内容中，应提高眼界，开阔发展前景。企业能够开发新型自动化控制系统，例如交通控制自动化系统、经济管理自动化系统等等，转换思维，将电气工程自动化控制中的智能技术有效利用于其他领域，并将生产产品进行大力推广和销售，实现二次利用，增加经济效益和社会效益。
5结语
综上所述，电气工程的自动化控制中智能技术的运用不断发展成熟，作为电气工程最主要的环节之一，智能技术优化了自动化控制的工作质量与效益。智能技术的自动性与高度的一致性保证了电气工程数据采集、评估的高效性，数据的可视化方便了工作人员直观的分析与评价。除此之外，在电气工程自动化控制智能技术的实际操作过程中，能对事故病因进行高效的诊断，提高整体的设计效率与质量，还能利用PLC技术、神经网络系统进行数据的整体把握和分析，保证系统的安全性。今后的电气工程自动化控制中智能技术运用范围大、发展前景广阔。
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人工智能论文4
摘要：二十一世纪以来，以人工智能为代表的计算机科学技术取得了飞速发展。人工智能的诞生，颠覆了人们的传统观念，生活方式以及思维方式。目前，社会生活的方方面面都已经离不开计算机技术，而人工智能技术也在以迅猛之势进入人们的日常生活。本文将从社会生活的几个方面简单分析以人工智能为代表的计算机技术对智能生活的影响。
关键词：人工智能；社会生活；计算机技术
一、生活中的计算机科学技术
在现代社会，计算机已经进入到社会生活的方方面面，与老百姓的生活息息相关。人类目前已经开始逐渐从工业时代步入计算机时代。在学习上，计算机技术已经进入到了学校的各个角落，越来越多的教师和学生使用现代技术，教师在教学中使用的技术类型也越来越多。计算机发挥了其重大的作用。随着远程教育的兴起，学生们即使在家中也可以获得优质的教学资源；在工作中，各行各业、各个领域的工作都越来越离不开计算机，比如统计数据，财务审计，物流管理等等。随着笔记本电脑的普及化，人们甚至可以将工作地点迁移到家中。计算机技术发展的越快，人们对于计算机应用的要求也越来越高。人工智能作为计算机技术的一个分支，由于其高效，自动，可操作性强等特点，越来越受到工业界的青睐。自人工智能诞生以来，应用领域不断扩大，不难设想，未来生活的方方面面都会受到人工智能的影响。
二、人工智能的现状
人工智能这项技术是属于信息科学技术发展的产物其主要是通过计算机作为手段或者中介来模拟人类的思维和行为方式，这样通过计算机让人们的思维活动得以让计算机来代替。人工智能作为新时期最具发展潜力的技术领域其已经在金融等众多领域得以运用和发展，例如围棋中的人机大战以及阿尔法狗等都是人工智能的应用，可以毫不夸张的说人工智能已经越来越得到推广其前景不可限量。但是，我们不得不承认人工智能技术的发展还没有达到一个非常成熟的阶段，用计算机模拟的人工神经网络无法与真正的大脑相比。虽然目前人工智能在图像识别方面取得了不错的成绩，工业界也出现了不少成熟的产品，但在自然语言处理上，人工智能受限于模型的缺陷，还无法真正的实现完美的机器翻译，模式识别等应用。尽管人工智能的发展仍处于初始阶段，但在人类世界中已经无法忽视智能化产品对生活的影响，想要完整的描绘生活中的任何智能化方式是不太现实的，本文将尽量以几个生活中常见的例子来阐述人工智能这一计算机技术对生活的影响。
三、人工智能对智能生活的影响
（一）人工智能对教育的影响
改革开放以来，在人们的不断探索中，中国的教学水平不断提高，教学质量也得到了明显的改善。随着信息化时代的来临，传统而单一的教学方式已经不能满足现代教育的需求，人工智能作为计算机的一个充满潜力的发展方向，在教学系统实践中发挥出了很大作用。以英语教学为例，中国的传统英语教学不太注重听说，很多学生变得只会阅读不懂交流，这其实与教学环境有很大关系。随着远程教育与智能化的结合，学生们可以融入真正的英语环境，不仅可以与外教零距离，也可以通过在线交流练习听力，通过软件矫正发音，通过趣味性学习方式，真正的爱上语言学习。而自然语言处理研究的发展对英语语法和词法学习有很大帮助。人工智能在教学上的长远目标是能真正实现无人授课，真正的智能化需要具备高级的信息处理能力，但目前这种技术尚不成熟。一些高端的大学或研究机构也在不断致力于这方面的研究。20xx年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson系统创建了一个在线机器人JillWatson。这个机器人作为助教将在论坛中回答学生的问题。教授们发现JillWatson的回答能够达到97%的正确率。目前机器人助教甚至可以与人直接交流。这项人工智能在教育中的使用，解决了助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣。这只是人工智能在教育上的一些初步发展，智能教育作为一个整体的研究才刚刚起步未来还有很大的发展空间。例如其中一个短板就是人工智能无法和学习者进行情感上的互动实现情感教育。所以未来人工智能在教育上的一个突破方向就是拥有机械情感，在教学的过程中可以和学生进行情感上的交流。
（二）人工智能对家居的影响
“智能家居”是以住宅为平台，集结构、服务、管理、系统、控制于一体的家居平台。它利用先进的通讯技术、自动化技术、计算机技术、无线电技术，将与居家生活有关的各种设备有机地结合起来，通过网络综合管理家中设备，创造出一个优质、高效、便利的居住生活环境。它兴起于上世纪80年代的欧美和日本，并在90年代末进入国内，经过十年的不断发展，特别是由于住宅产业的进步，智能家居系统在中国已经显示出了强大的发展机遇。随着21世纪的到来，现代家庭正在追求住宅智能化带来的多元化信息共享和安全、舒适与便利的`生活环境。目前的智能家居平台包括能够与互联网合为一体的机顶盒；其次还包括能控制家用电器系统的计算机；最后就是模块式无线遥控，通过遥控控制不同的家居系统，将多个功能集成到一个模组。智能家居系统为人们提供了更加轻松、有序、高效的现代生活方式。科技的发展让人们追求更加高质量的生活，而智能家居则是其中十分重要的组成部分。这种老式的智能家居系统依然显得不是那么智能，因为缺少了人工智能中最重要的交互能力。随着图像处理，语音识别，无线技术，自动化等技术的发展，目前机器人已经逐渐成为了智能家居的成员。智能机器人在家居中的主要功能包括有移动，避障，人脸识别，运动检测，语音交互，皮肤感知等。这些丰富的功能使得机器人与人之间的交互更加简单，机器人为人类提供的服务更加丰富。智能家居机器人之所以被称为智能家居机器人，是由于它有一个智能化的家居系统“大脑”。可以想象，随着这个“大脑”的不断升级，某一天人类真的能实现在家中享受全方位，全自动的服务。
（三）人工智能对出行的影响
在传统的出行中，人们需要自己驾驶交通工具或者与依靠其他交通方式出行。随着人工智能的发展，无人汽车已经不再是梦想。目前谷歌，百度等大型企业在无人汽车上的研究发展都十分引人注目。大多汽车厂商都表示到20xx年半自动驾驶汽车将会上路。无人驾驶汽车可以大大降低事故的发生，因为机器并不会出现疲劳等情况；温室气体的排量也会大幅度减少；无人汽车也将催生共享汽车的繁荣，人们将会减少对私家车的购买，节省人们的开支；同时也会大幅降低交通拥堵，每个人将拥有更多自由时间。除了无人汽车之外，人工智能在旅行预测方面也有很好的应用。之前人们的旅行大多依靠自己搜集资料，安排路线，而随着人工智能的兴起，越来越多的出行推荐应用开始根据用户的历史数据，根据大数据的总体分析给每个用户推荐最佳的旅行安排，利用机器学习的模型来预测用户的旅游需求。随着人工智能的不断发展，人类未来的出行方式将呈现全自动，自由化的局面，相信这天的来临不会太远。
（四）人工智能对交流的影响
读懂人类的语言，识别人类的命令并做出相应的反馈，是人工智能技术最基本直观的体现。我们以图灵测试为例，让机器人模仿人类进行问答，当30%以上的回答被测试者认为是人类回答时就意味着该机器通过了图灵测试。目前智能问答已经发展的十分迅速，比如百度和搜狗旗下的输入法，已经具备了输入推测功能，微软的小冰，苹果的siri初步具备了对话功能。语音识别就是人工智能在影响人们交流改变交流方式最突出的表现。最常见的就是移动终端例如智能手机发送短信可以采用用普通话进行表述通过语音识别功能就会自动转化成汉字，通过这样的方式就不需要人们通过打字来发送信息极大的节约了人们的时间让交流变得十分便利。目前各大网络公司纷纷投入大量财力人力进行此方面的研究从而希望实现占据市场和客户。我们可以想象未来随着语音技术的成熟其识别度会更加精确、识别的范围会越来越广那么人们的交流必然更加便捷。我们甚至可以使输入法具备对话能力，比如当你不知道如何回答一个问题时，输入法将自动提供相应的答案。这意味着输入法具备了一定的模仿功能，如果完整完成每段对话，这将是一件充满先驱意义的技术突破。利用人工智能模拟人类思考，摆脱手动打字，可以主动的将你的思想呈现在输入法中，可以预见，在未来，人类的交流方式将发生一次翻天覆地的变化。
四、结语
工智能已经从很多方面开始影响我们的生活方式，比如给我们提供新型的教育方式，提高教育效率；提供多种功能的智能家居，方便人们的家庭生活；提供更加节能，更加简易的出行方式，减少人们的时间财力支出；提供十分新颖的交流方式，给人与人之间的交流展现一个充满幻想的未来。人工智能作为计算机技术中十分重要的一个分支，目前仍处于发展阶段，需要我们不断的努力，研究出更多更完美的应用，这样才能将技术造福于我们的生活，创建一个更加智能化的明天。
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人工智能论文5
在现在这样一个科技进展突飞猛进的社会，我们身边的电子产品渐渐变得人工智能化，它们正变得像人类大脑一样敏捷、聪慧。思维脱去了以往的死板，按程序行事而是更加贴近人类生活，有了感情颜色，不再冷漠。
然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和便利时，他们的思维
正在缓慢地消逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思索方式以及力量，让人类步入失去价值观和怜悯心的危急地步，同时让其后果变得极其严峻。
电子产品的人工智能化当然能够推动我们社会的进展，便利了我们的`生活，科普了我们的学问，兴旺了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在沟通时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否认词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮忙时，不经过大脑思索直接无视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和怜悯心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，渐渐地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思索的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难过，无奈。
就犹如苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担忧人工能会让计算机像人类一样思索，我更担忧人类像计算机一样思索，失去了价值观和怜悯心罔顾后果。”我们应当理性的思索，人与人之间多一点儿关怀、关注，不要让这个社会失去颜色，失去暖和，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丧失了正确的价值观和人们本该拥有的怜悯心。我们不应当受人工智能的影响和掌握，发自内心的去怜悯他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美妙的方向进展。
人工智能论文6
摘要：人工智能技术作为一门研究人的智能模拟、扩展、延伸的新兴学科，其本身就属于计算机科学的分支，并与计算机网络存在着密切的联系，而随着大数据时代的到来，计算机网络技术对于人工智能的依赖也变得越来越大。笔者对人工智能这一学科进行了简单的介绍，并从计算机网络信息安全、系统管理、数据库技术等方面入手，对人工智能在计算机网络技术中的应用进行了分析。
关键词：人工智能；计算机网络技术；网络安全管理
随着我国信息化建设的不断深入，计算机与互联网逐渐进入了人们的工作与生活之中，而计算机网络技术在现代社会也已得到了非常广泛的应用，但与此同时，人们对于计算机网络的要求也变得越来越高，仅凭数据运算等传统功能已远远无法满足人们愈加多样化的需求，而人工智能作为优化计算机网络的重要途径，其在计算机网络技术中的应用也开始得到越来越多的关注。
1人工智能及其在计算机网络技术中的优势
从概念上来讲，人工智能可以被认定为一门研究如何通过计算机对人的某些思维过程和智能行为进行模拟、延伸、拓展的学科。这门学科虽然属于计算机科学的一个重要分支，但同时也包含了统计学、语言学、社会科学、心理学等多个学科领域，属于综合性学科。从目前来看，人工智能已在短短数十年间迅速发展起来，并在诸多领域中都得到了非常广泛的应用，而计算机网络技术正是其中最为主要的领域之一。相比于其他传统科技，人工智能在计算机网络技术中的优势是非常明显的，首先，人工智能的研究范围涵盖了专家系统、神经网络、模糊控制法等等，而其中的模糊控制法使得计算机网络的'数据运算速度实现了极大的提升。其次，存在庞大的信息量，信息和概念处于不同的层次，所有的信息都有其自身的价值和意义，人工智能可以对已有的训练数据实现有效利用，并通过数据挖掘的方式来对海量的数据信息进行学习、分析与推理，从而获取其中有价值的信息，提高数据分析的准确性，而在这一过程中，人工智能强大的学习能力就得以体现出来，这对于大数据时代的计算机网络技术发展具有非常重要的意义。最后，人工智能中的控制算法能够选择最优的计算任务，并迅速实现对数据信息的一次性计算，整个过程十分高效，这使得计算机网络节省大量的计算资源，而计算机网络的管理工作也会得到更好的处理。此外，由于人工智能具有良好的模糊逻辑能力，因此，基于人工智能的计算机网络技术还能够以非准确性需求条件为基础描述系统数学模型，从而加强对不确定性因素与未知问题的有效管控。
2人工智能在计算机网络技术中的应用
2.1人工智能在网络安全管理中的应用
人工智能在网络安全管理方面的尝试已并不新鲜，而经过近些年的探索，以人工智能为基础的网络安全防范措施也变得更加多样化，如智能防火墙、智能入侵检测、网络监测、智能反垃圾邮件等都已取得了不小的成果。其中智能防火墙主要是利用统计、记忆、概率、决策等智能方法来实现对数据的自动识别，并通过过滤技术与代理技术来实现访问控制。相比于传统防火墙，智能防火请系统不仅解决了频繁报警、拦截准确性较差等问题，同时，还具有降低数据运算量、拓宽监控范围等优势，能够更好防护网络安全[1]。智能反垃圾邮件同样是通过智能方法对用户邮件内容进行扫描，一旦发现其中具有敏感信息，就可以将其定义为恶意邮件并及时拦截，从而使用户免受垃圾邮件的骚扰。人工智能还更新了传统的入侵检测技术，基于专家系统、模糊识别等智能方法，计算机系统能够实现对海量数据的分类处理与综合分析，并对其中的可疑数据进行过滤，避免系统受到外部攻击。同时，智能入侵检测技术还可以以报告的形式将计算机网络系统的运行情况呈现出来，以便于用户了解。另外不得不提的是，入侵检测技术还可以在网络监测中实现同样的功能，即借助人工智能的推理能力、逻辑能力对收集来的网络流量数据信息展开全面分析，筛选其中的异常信息并及时应对，这对于网络病毒攻击、人为恶意入侵等都能够起到非常好的防范作用。
2.2人工智能在网络综合管理中的应用
人工智能在计算机网络技术的应用中，网络管理的智能化是一个非常重要的方向。基于人工智能中的问题解决技术与专家系统，能够建立起网络综合管理系统，从而为网络综合管理工作以及系统评定工作的开展奠定基础。具体来看，网络综合管理系统是借助专家系统对某个行业领域中的专业技术与专家经验进行分析、总结，最终将其录入知识库之中，并形成一段智能程序。这样在进行逻辑处理时，就可以调取知识库中的专家知识进行诊断评估，借助问题解决技术来制订解决方案，这在瞬变性、动态性愈加明显的网络环境中具有非常高的价值[2]。
2.3人工智能代理技术的应用
人工智能代理技术又被称为Agent技术，是一种具有自主性、社会能力与反应特征的计算机软件或硬件系统，与传统智能技术相比，Agent技术作为一种新兴智能技术能够感知其所处环境，并根据自身的目标作用于环境的计算实体，从而在没有人为干预的情况下自主完成给定任务。而在计算机网络技术中，人工智能代理技术则主要集中在对新生数据的沟通与处理上，它不仅能够提供信息的自定义搜索功能，同时，还可以进行指定位置的信息传输，计算机网络系统能够提供更加智能化、人性化的服务[3]。因此，在近几年来，人工智能代理技术已在教育、电子商务、仿真环境等多个领域之中得到应用，如在用户电子商务领域，人工智能代理技术就能够为信息发布者提供相关信息要点的注册功能，同时，为信息查询者提供相关信息需求要点的注册功能，而通过对这些信息的综合，系统就可以对符合用户需求的信息要点进行匹配，并为用户提供与其需求相对应的用户发布者的基本信息，或是向信息发布者提供对其发布信息存在需求的需求者信息，使用户的需求得到更好的满足。
2.4人工智能与数据库技术的融合
在大数据时代，随着数据信息的重要性不断提高，有关人工智能与数据库技术间融合的研究也变得越来越多，其中有很多已初具效果。第一，是将专家系统应用到传统的关系数据库中，从而建立起面向知识的问题求解系统，借助这一系统，数据库信息能够实现高度共享，对于很多领域的实际问题解决都能够起到很好的效果。第二，是将应用程序中的知识分离出来，并添加到数据库之中，建立一个类似于传统数据库的新型数据库。第三，是基于人工智能的推理能力，将智能算法融入数据库系统中，从而实现规则的随机激发，并对规则激活时的数据库装填以及状态恢复、一致性维护等进行记录，从而为一些特殊应用提供启发式的搜索查询服务。第四，是基于数据库系统与人工智能系统对应用中的查询搜索任务进行最优化分解，并将数据库搜索技术与基于人工智能的高阶搜索技术结合起来，这样在人工智能进行信息搜索时，其搜索空间就会大大减少，而搜索的效率与资源损耗也会大大降低。第五，是要应用人工智能中的知识获取技术与机器学习理论，即抽取数据库中的隐性逻辑蕴涵关系和应用程序中数据操纵间的隐性因果联系，并构建一个语义网络，从而实现对数据库重实体关系的描述，同时，语义网络中的语义知识也可提供给推理机，从而提高数据推理的合理性与准确性。
3结语
总而言之，人工智能在逻辑推理能力、协调处理能力、学习能力等方面都有着非常显著的优势，能够在计算机网络技术的多个领域中得到有效运用，而随着人工智能的不断完善与发展，其在计算机网络技术中必然会得到更加广泛的应用，并发挥出更加重要的作用。因此，人们必须要充分认识到人工智能在计算机网络技术中的作用，同时，促进二者的不断融合，从而为人类社会的发展作出更大的贡献。
参考文献
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[2]周艳芳.浅析计算机网络技术中人工智能的应用[J].科技风,20xx(15):130.
[3]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J].网络安全技术与应用,20xx(1):70,74.
人工智能论文7
1前言
随着科学技术的快速发展，机械工程由传统的机械工程项机械电子工程方向转变，同时机械电子工程和人工智能的有效结合，不断的向自动化、智能化、数字化方向发展。机械电子工程与人工智能的整合，为社会生产力的发展带来了历史性的变革，对于推动党建社会的发展和进步具有非常重要的作用。因此，文章针对机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究具有非常重要的现实意义。
2机械电子工程与人工智能的特点分析
2.1机械电子工程的特点分析
机械电子工程是指在信息技术快速发展的背景下，发展起来的以机械电子工程为核心的柔性制造系统，是以计算机技术、机械工程与电子工程为核心的综合性学科，机械电子工程的特点主要包括以下几个方面：（1)性能丰富，结构简单，机械电子产品与其他产品最大的区别在于不仅性能丰富，而且结构比较简单，传统的机械产品虽然具有较高的性能，但是外形比较笨重，因此机械电子工程在未来具有非常好的应用前景；（2)多技术融合的设计，电子机械工程是综合计算机技术、机械工程以及电子工程等多个相关技术融合设计的，工程师在进行机械电子工程设计的过程中，需要对各种技术、策略进行考虑，并将所有的技术、策略进行整合，以此完成相关产品的设计。
2.2人工智能的特点分析
人工智能是复杂、综合的学科，主要包括哲学、控制论、心理学、信息论以及计算机等，人工智能在社会生产与生活中发挥了非常重要的作用，具有非常广阔的应用前景。人工智能分为不同的发展阶段：（1)初级阶段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、证明以及翻译等方面，此阶段在机器人、专家系统、自然语言理解、计算机视觉等方面获得了非常大的成就；（2)第二发展阶段，该阶段主要集中在商业化产品以及知识工程的应用领域，在智能机器、计算机视觉、基础常识、不确定推理以及分布式人工智能等方面获得了很大的成就，第二发展阶段相对平稳，但是平稳的发展阶段已经从原来的单个体向分布式方向发展。在当今社会，人工智能已经成为一种复杂、系统的技术，并且在人类生产和生活中发挥了至关重要的作用，作为一门使用的技术，在推动时代的发展中占据着非常重要的地位。
3机械电子工程和人工智能的整合思路分析
3.1机械电子工程与人工智能的关系分析
机械电子工程具有一定的不稳定性，描述机械电子系统的输入和输出的关系相对困难，传统的描述方式包括：学习并生成知识描述法、建设规则库方法以及数学方程推导法三种，由于传统的描述方法的严密性和精确度不高，并不能够满足曰益复杂系统的实际要求。人工智能在处理信息中具有很大的优势，能够有效解决传统机械电子系统不确定性、不稳定性、复杂性等问题。因此，机械电子工程与人工智能的整合已经成为一种必然趋势。机械电子工程中人工智能技术的应用存在一定的差异性，并不能够对网络系统进行有效的描述，并且系统资料库创建过程中需要进行严密的数学分析，在分析的过程中会出现许多问题，导致网络系统的建设存在许多问题，导致网络系统出现崩溃的现象，这对于机械电子工程系统的发展是非常不利的。人工智能技术创新的工程方式能够帮助机械电子工程系统创建系统资料库，机械电子工程和人工智能之间存在的密切关系，对现代科学技术进行了强化，对于促进机械电子工程的发展具有非常重要的作用。
3.2人工智能技术在机械电子工程中的应用分析人工智能技术在机械电子工程中的应用，创建了两大系统：其一，模糊推理系统，基于模糊集合理论的模糊推理系统，以模糊理念为设计工具，具有处理模糊信息的功能，模糊推理系统已经被广泛的推广和应用在数据处理、自动化控制等领域，并且获得了良好的效果，机械电子工程中的模糊推理系统，创建了模拟人脑的功能，进行语言信号的分析，通过网络结构接近一个连续函数，并运用域到域的映射方式规则的储存信息，具有非常明确的物力意义，但是模糊推理系统连接不固定，并且计算量相对较小，应用范围相对有限；其二，神经网络系统，神经网络系统是人工智能的重要分支，神经网络以神经元的兴奋模式将信息分布在网络上，并进行动态的相互作用，人工神经网络系统的特点是对信息进行分布式的储存，并且能够进行动态的协同处理，神经网络系统不仅具有丰富的行为，而且结构非常简单，神经网络系统能够模拟大脑的.结构，对数字信号进行分析，采用点到点的映射方式联系各个神经元，具有输入输出精度高，计算量大等特点，与模糊推理系统相比，神经网络系统的应用范围更广泛。创建基于模糊推理系统与神经网络系统的智能系统后，其在机械电子工程领域的应用越来越广泛。神经网络与模糊逻辑系统的融合通常采用以下两种方式：功能相似的融合，利用模糊变量隶属函数和神经网络中神经元的非线性映射部分功能相似的融合，对神经元输出特性进行调整，能够实现对隶属函数的优化与修正;利用神经网络与模糊系统算子相似性的融合，合理的选择算子，既能够保证足够的信息量，又能够简化运算；功能互补的融合，将神经网络的学习能力融于模糊系统的分布式储存规则中，能够有效的提高模糊系统的智能;将模糊系统的逻辑推理功能融入到神经网络系统中，能够有效的提高神经网络系统的逻辑推理能力。
3.3应用实例分析
人工智能技术在机械电子工程中的应用，以飞机动力地面模糊系统为例，探析机械电子工程与人工智能的融合，两个系统在融合时，利用飞机动力地面模拟原理，创建包括了液压、机械、电气等技术为一体的综合试验模型，采用液压伺服系统代替飞机打洞机，对飞机的整体性能进行检测，融合了两个系统的综合系统，在运行后获得最终的推力，具体原理表现为：因为两个系统融合形成的综合系统结构复杂，不能满足控制的实际要求，需要采用神经网络系统与模糊推理系统融合的方式进行共同控制，最终满足专业控制要求，通过两者的有机融合，能够创建一个完善的飞机动力模型。
人工智能论文8
简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。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。
1、人工智能技术
人工智能技术(AI artificial intelligence)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。
人工智能论文9
摘要：人工智能技术是一种科技的自动化技术，在电气工程的自动化技术中有着十分重要的重要作用，我们可以利用人工智能技术提升电气工程的自动化水平，确保我国电力系统的稳定发展。电气工程自动化作为不必可少的一项重要技术,对各行各业生产效率的提高有着巨大的影响,在对于人工智能的应用中能够实现提高自动化的效率。所以,加强对于电气工程自动化当中人工智能化技术水平的提高是很重要的。本文主要就电气自动化人工智能技术的应用进行分析探讨。
【关键词】人工智能;自动化;电气工程
工程师们将人工智能技术运用于电气工程自动化中，可以随时监控和分析电气工程自动化中的数据，方便我们做出及时有效的处理，确保电力系统运行的稳定与安全运行。
1电气自动化人工智能技术的应用优势
1.1受外界因素干扰程度小
在构建电气自动化模型时，传统的电气工程的控制器一般会受到很多因素的影响，比如，模型的参数变化、数值计算的不同数据和类型等，而如果运用人工智能的电气工程自动化，那么就可以避免外界因素的干扰，受影响程度比较小。同时，人工智能化的电气工程控制器没有必要或得十分精确的动态数据模型，对模型环境及相关参数的要求程度不高。
1.2自动化控制能力比较强
智能化技术有着十分强大的控制功能，可以对形式不同的数据进行多方位的分析评估与处理，并得到相比人工计算出来的数据更加的精确。人工智能化的控制系统对数据的处理有着相对一致性的特点，由于具有不同的控制对象，其具体的内容呈现出丰富的多样性变化，根据现实的问题的需要，进行智能化技术的集中精确处理，以便于合理地解决所遇到的问题。
1.3参数的调整更为方便
相对于传统的电气自动化技术来说，人工智能技术对参数的调整及方式的控制更为简单方便快捷，在实际的应用中，人工智能系统较为简单，易于操作与学习。人工智能技术在具体的应用中适应能力极强，可以在无人操作成为未来的可能，无需工作人员到现场进行控制，便可以实现对电气系统的故障排查与处理，并自动调整电气工程运行中出现的不确定性参数。电气系统的参数出现的现象，往往是无法避免的。由于测量的不是非常精准，参数的实际值将会与其设计值有所偏差，电气系统在运行中受环境的影响，会引起参数的大幅度的不一致。利用抗变换性的变化、下降的时间与响应的时间，能够十分有效地节省电气工程系统的人力、物力和财务。
1.4计算具有超高的精确性
鉴于人工智能技术受外部因素影响不是很大，有着十分强烈的抗干扰性。工程师们提前对电气系统的参数进行设定，在实际的`操作中不用过多的考虑参数的变化，这些参数会在划分在一个固定的范围内，不会出现差值较大的情况，在一定程度上提升了计算的精确度。工程师们在实际的电气工程控制中，借助参数模型对一些常见的故障进行简单的模拟处理，科学合理地预防故障。比如高铁故障程序的精确计算和科学预防。
2电气自动化人工智能技术的应用
2.1智能控制
运用智能化的一些技术手段，可实现电气工程的无人化操作，实行对电气项目的远程化管理与监控，节省了较多的人力与物力，同时使得电气项目得以更加便捷有效的开展。人工智能于电气设备控制方面的一些具体应用，涉及到模糊控制、专家系统控制以及神经网络控制，简化设备的操作与电流的简单调整，实现报表的自动化生成与存储，更好地规范不同类型文件的格式，减轻工作人员后期对数据查找、筛选的负担。除此之外，工作者们通过传统控制过程的直、交流传动，有效控制整个电气工程系统，这些大多体现在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善电气工程自动化的操作效率、简化操作的流程、降低人力的工作量等方面有着较为显著的成效。
2.2故障诊断
我们通常所说的电气工程故障诊断，是根据电气工程的设备在工作中的有关信息，来判断其状态是否有异常，对故障进行准确的定性，确定发生故障的位置，探查故障的发生的原因，预测故障的发展趋势，寻求相应的解决措施。电气工程故障的诊断以故障机理与技术检测为根本，以信号的处理与模式的识别为基本方法。在电气系统的实际运行中，变压器、发电机等电气设备出现故障是不可避免的，我们传统的故障诊断方法存在诸多问题，比如说耗时多、诊断难等。基于人工智能的神经网络、专家系统和模糊理论的运用，检测并诊断电气工程可能存在的故障，最大限度地避免差错的发生，来达到出错率降最低。
2.3优化设计
对电气工程自动化设备的优化设计，涵盖许多方面的内容，举个简单的例子，电压、电动机、变压器等，这是一个覆盖面广、复杂性高、耗时耗力的过程，需要设计人员具备丰富的电气自动化知识、相关经验及动手操作的能力。由于人工智能与计算机技术的快速发展，电气工程自动化设备的完善设计，已经由原来的手工设计转变为计算机自动化辅助设计，减少了产品开发的周期。人工智能借助CAD技术与计算机辅助技术进行自动化设备的优化设计，通常采用比较先进的计算方法，在操作结构的对象方面更加直接，在计算方面有着准确性与高效性。电气设备所发生的故障多数设计的十分复杂，只有明确地把握问题出现的预兆与隐患，才能使得电气设备的设计更加优化。
3结论
综上所述，人工智能技术作为新兴的电气工程自动化技术，其作用是不容忽视的，在具体的实践中得到较好的验证。人工智能技术于工程自动化中的应用，是对系统的感知、分析、判断与行动，使得机械化的电气系统如同人类一般，有着一定的逻辑思维，可以取代人的位置来完成一些特定的工作。通过人工智能技术对电气工程的智能控制、故障诊断、优化设计，加强其稳定性与安全性，推动电力产业的结构调整，实现经济效益与社会效益的统一。
参考文献
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[3]陈薇.人工智能在电气工程自动化中的应用分析[J].无线互联科技,20xx.
人工智能论文10
摘要人工智能正在成为下一个10年的大风口，大部分传统报业却仍在从事着“刀耕火种”，采访靠“嘴巴子”“笔头子”，新闻线索主要靠政府发通知、腿勤跑行业、热线和网络舆情。一线记者疲于奔命，却深感常常抓不住热点，视野不够开阔，垂直不够深度；夜班编辑战战兢兢，越怕犯错误，越容易在版面上出错。好不容易见报的稿子，又时常苦于反馈寥寥，与读者无从交流……而在互联网新闻业，仍然存在着大量低效的人工劳动，制作一个新闻专题，往往需要2天的时间搜集各种信息和材料；遇到经济类新闻，一大堆数据算来算去，恨不得手脚并用，还容易出错……
关键词人工智能；新闻；报纸；互联网
中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708（20xx）189-0006-02
有人会说，“今日头条”等公司已经实现了内容算法的智能抓取，新闻业还需要跟着在后面跑吗？我们必须搞清楚，“今日头条”等平台开发的智能，目前仅限于已有内容的抓取和分发，并没有对新闻内容的生产提供实质的帮助，而这正是新时代赋予新闻业的社会责任，也是我们安身立命之本。那么新闻业当前急需哪些人工智能的研发？如何加强高科技在传统行业的应用，是纸媒转型的重要拐点。
1纸媒记者需要“智能秘书”
“智能秘书”并不是一个实体机器人，而是一款软件，可以定制服务，为记者搜集、分析和处理大量的基础工作，将记者的精力解放出来，投入到创造性的创意和思考中去，提升新闻的报道水平。
以一名市级媒体的科技口记者为例，通过软件的提前设定，首先，“智能秘书”每天可以为记者抓取本市所有市级、区级科技主管部门和各级科协的当日公开内容；抓取本地所有科研机构、大学、企业研发等当日公开信息；抓取本省、全国、乃至世界主要国家当日最前沿的科研发布。抓取的大量线索，可以自动生成目录，每天早晚两次向记者分发，由记者根据新闻性决定是否深入采访，从而生产出原创性新闻作品。
其次，“智能秘书”还可以为记者提供简单的分析处理服务。比如，记者在撰写一篇经济报道时，需要比对该市近10年的人均可支配收入和人均GDP同步增长情况，“智能秘书”在深度学习相关资料后，迅速生成人均可支配收入和人均GDP增长的曲线，应用到报道中，令人一目了然。
最后，“智能秘书”应该具备深度学习的能力，在记者所负责的行业中大量阅读海量数据资料，成为“专家型秘书”，从而帮助记者成为“专家型记者”。让记者在报道每一个选题时，都站在前人的基础上更上一层楼，大大提高新闻的水准。
2人工智能应成为媒体中央厨房标配
媒体发展到当今的融媒体时代，“中央厨房”成为龙頭工程，意在推进媒体深度融合。作为升级版的编辑部改造模式，“中央厨房”标志着媒体编辑指挥系统的重大转型。过去，同一媒体集团的报、网、微、端各自为政，现在媒体负责人则可以依靠这个“超级枢纽”，常态化地调控、指挥“媒体矩阵”。传统媒体和新兴媒体的工作人员在此协同作业，实现全媒体产品的采集、制作与发布。笔者多次到各地媒体的“中央厨房”参观学习，印象颇深。一块块大屏幕上滚动播放着各地新闻，后方编辑一边与前方记者沟通，一边搜集信息补充稿件，值班总编像作战一样快速签发一条条
新闻……
快则快矣，但遇到大事件，“中央厨房”快速生产的新闻又容易缺乏深度，萝卜快了不洗泥，由于减少了把关的关口，在数据和新闻事实上还容易出差错。事实证明，一般媒体的“中央厨房”，往往是原有资源和技术的流程再造，但缺乏智能软件的有利支撑，一圈电视屏幕盯紧新闻，那是20世纪90年代的常见场景。
首先，从指挥中枢来说，技术发展到今天，值班总编和主任完全可以通过前方记者的`视频设备实时看到现场情况，而不是电话汇报，根据现场实际情况指挥和保障采访。
其次，编辑在后方可以根据新闻需要和记者的请求，利用智能软件为记者提供资料。比如，记者赶赴现场采访一栋起火的大楼，后方编辑可以利用智能软件快速检索、分析和整理这座大楼的信息：隶属单位、建设年代、户数、建筑风格构造和以往险情等，让稿子立即全面丰富起来。
再次，后方编辑通过智能软件提前获得新闻的数据，比如记者前去采访一场经济形势的发布会，后方编辑通过大数据整理分析获得的数据，与记者提供稿件比对，很容易发现错误或可以提高的地方。比如，某记者写了一篇GDP发布的快速新闻，笔误将GDP形成了9000亿元，增速8%，而编辑获得的大数据是去年本市GDP为8600亿元，已经比对立即发现数据有误。
3人工智能应成为打击虚假新闻的利器
当前，传统媒体寻求突破、传统网络媒体遭遇瓶颈，新式算法媒体平台和自媒体信息繁杂，如何更好地掌握规律、制定规则，让人工智能能够更有效地甄别虚假和低俗内容并控制其传播，是当前业界和学界要重点研究的问题。
甄别和控制网络虚假信息传播已经成为一个世界性话题，虚假信息往往经过网络和自媒体出现爆炸式传播，辟谣的信息反而达不到传播的效果，等于受众看到了虚假信息却看不到辟谣信息。
互联网企业的反应，却是更多地借助技术手段。如脸谱推出“事实核查工具”，邀请用户通过下拉菜单将他们看到的可疑新闻报道在该平台上进行标记。第三方事实核查人员随后分析标出的报道，并判定其为真实报道还是虚假新闻；谷歌新闻实验室发起成立了一个名为“FDN”的新闻学术和技术联盟，研究方向主要是社交媒体新闻的原创判断和真实性认证。我国的互联网平台也做出了多方努力。例如，北京字节跳动科技公司在“今日头条”平台上，依靠人工智能技术，模仿人脑机制，对低俗图片的拦截率较之前纯人工拦截提高了73.71%；针对“标题党”现象，一些网站构建了“人工+机器”的模式构建防火墙，对敏感词、标题党和虚假信息进行技术性拦截。
算法没有价值观，目前还不具有超越人脑的能力，如何更好地掌握规律、制定规则，给算法提供正确指引，让人工智能能够更有效地甄别虚假和低俗内容并控制其传播，是当前热点问题。媒体应该拥有智能工具，通过对网络平台上虚假及低俗内容传播者生产的内容进行文本分析，对其传播行为进行跟踪研究，以掌握其心理特征及行为特征，支持识别模型的构建。通过对人们网络信息接收和接受的心理特征及行为的分析，建立模型，探索如何通过算法干预这一过程，阻断虚假及低俗内容的传播，减低其传播效果。此外，针对虚假嫌疑的新闻源，可以利用智能软件进行多个方向的搜集分析，降低虚假新闻上线见报的可能。
4结论
总之，“中央厨房”再造了新闻生产和传播流程，但在工具的具体应用上，还需要一场深刻的智能软件革命。懂技术的往往不懂新闻流程，懂新闻流程的往往不懂新技术，需要对两个领域的人才融合，充满为新闻业革新技术的激情，愿意在此领域建功立业，才能实现新闻业智能的突破。
参考文献
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人工智能论文11
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12
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13
1前言
人工智能技术是近年来新兴的一门学科，是伴随计算机的发展而发展起来的科学分支，与纳米技术、基因工程并成为21世纪的三大尖端技术。人工智能的研究已经涉入到不同的学科领域，如哲学、数学、神经生理学、仿生学等，不同学科的交叉更是促进了人工智能技术的发展，从某一意义上来看，人工智能是自然学科和社会学科的交叉。本文主要研究人工智能技术在电气化控制中的应用，通过对人工智能概念的解读，分析了人工智能的优势，并对当前人工智能在电气自动化中的应用进行了阐述。
2人工智能的概念人工智能的概念
在1956年就已经被科学家提出，经过半个多世纪的发展，已经在不同的学科上得到了深入应用，并取得了令人瞩目的成就，人工智能的具体应用可以简单概括为人工神经网络、模糊集理论、专家系统、启发式搜索。在人工智能领域追求的目标就是让机器能够最大程度的代替人脑工作。现在的人工智能在智能控制和机器人语言上有着突飞猛进的进步，可以让机器智能化，尽可能的感知人的思维和行为，乃至意识。电气工程的人工智能控制主要电气自动化控制领域，引入人工智能模拟人脑进行数据和信息的处理、分析、处理和反馈，这样可以大大的提高效率，实现产业结构的优化。
3人工智能在电气工程中的优势
人工智能在电气工程中有着传统模型不可取代的优势，人工智能相比传统控制系统更加不容易受到外界因素的干扰，方便了人们参数的调节，而且具有优良的一致性，同时还兼有误差较小，节约成本的优势。
3. 1不易受到其他因素的干扰
传统古典控制器在模型构建时容易受到不同因素的干扰，比如模型设置参数的干扰，比如不同数值的类型干扰，但人工智能的设计不需要获得精准的模型，也不需要指定参数或者环境，这就提高了人工智能技术的精确度，无论是在模型的设计、还是设备的运行过程中，遇到的参数可以直接输入，不必考虑特定的环境，可以直接进行参数设计，这就大大减少了干扰因素，提高了人工智能的使用范围和使用效果，对人工智能的普及有着很好的推广效果。
3. 2参数调节方便
对人工智能的参数适当的调整，可以提高智能函数的性能，相比以前的控制器，人工智能更加简单，便于调节，即使专家不在，普通人员也很容易对语言和信息进行设定，而不同的参数设定也可以根据实际情况进行改变，这就解放了专家和操作人员，操作人员在进行人工智能控制时，可以拥有更强的灵活性。参数调节是人工智能科技的核心所在，人工智能简化了操作方式，可以为企业节约人工成本，还可以提高产品的精度，这也是人工智能科技改革的方向。
3. 3具有优良的一致性
传统的控制是基于特定目标的设计，针对特定对象非常好，但换个对象的话就难以保证其效果。而电气工程中的人工智能则具有更好的适应性，对系统输入的任何数据都可以产生精确的结果，不会受到特定环境的干扰，智能化的程序也将提升产品的规范性，利于产品的生产，对于不同精度的产品，通过人工智能的干预，可以保证生产产品的误差很小，保证流水线生产产品的一致性和精度。
人工智能除了上述优势之外，还有自身其它的优势，比如误差较小，节约人力和电力等诸多优势，因此，人工智能在电气工程自动化中应用的非常广泛。
4人工智能在电气工程自动化中的应用
人工智能在电气工程自动化工程中应用广泛，就目前的情况来看，最突出的应用是在设计、故障检修和运行控制三个环节上的应用。
4. 1电气产品的优化设计
电气产品优化设计需要科学的设计和长期经验的积累，才能使产品科学而实用。近些年来，随着计算机技术的发展，利用人工智能技术对电气产品进行设计已经逐渐开始流行，人工智能的应用可以大大的缩短设计周期，还可以使设计出的产品更加实用、科学，对于在设计阶段需要修改的产品，也可以根据设计需要利用智能设计辅助软件随时进行修改，提高了设计效率。
电气产品的设计和其他产品设计不同，其自身的重要性不言而喻，电气产品设计精度和设计难度也要求电气产品必须走向人工智能化，电气产品自身的复杂性更是加重了传统设计人员的负担，人工智能的出现大大解放了电气产品的设计人员，为电气设计的发展做出突出贡献。
4. 2人工智能在电气产品故障中的应用
电气设备出现问题后，所表现出来的症状是十分复杂的，有时候很难根据经验去判断和查找，人工智能的.出现成功的解决了这个问题，由于人工智能技术自身的模糊理论和专家系统比较精确，可以将故障的不确定性和复杂性降低，确保诊断结果的快速，精确，对于出现的问题，人工智能立即报警并指示出故障位置，便于维修工作的开展。由于人工智能可以大大减少维修时间，提高维修效率，对企业来说，可以减少无效工作时间，提高产品生产效率，人工智能的出现也为企业的发展带来了更大的效益。
4. 3人工智能在运行过程中的控制
随着电气自动化水平的提高，人工智能控制技术必然成为未来的发展趋势，电气设备的控制是一个辅助的工作，对技术要求比较高，还要有各种不同的专业知识和工作经验，能够应用理论知识对数据进行分析，通过人工智能技术的发展，结合模糊控制、神经网络等一系列的知识，可以确保最终计算的速度、精度，不但节约了大量的人力物力，还可以解放劳动力，降低企业成本。在机械操作过程中，一旦发现操作失误，会有可能造成严重的后果，但电气化操作通过人工智能，可以大大提高操作效率，降低操作人员失误造成的影响，杜绝生产过程中的隐患，提高生产安全性和稳定性。
5结语
科学技术的发展造就了人工智能技术的发展，人工智能推动者我国电气工程的发展，人工智能技术自身所具有的先天优势，已经发展成为跨领域、多学科、多应用的成功典范，引用人工智能技术到电气工程中，掀起了传统电气控制领域翻天覆地的变化，也提高了电气工程领域的效率，促进电气工程领域成本的降低，效率的提高和自动化的发展。我们相信，随着人工智能技术的进一步完善，人工智能技术在电气领域的会得到更广、更多的发展。
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人工智能论文14
【摘要】人工智能技术全面影响社会结构、经济结构和人类生活方式，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。人工智能技术的发展促使新旧产业更迭、新旧岗位交替出现，于我国就业而言，意味着机遇和挑战并存，政府、企业、劳动者三方面都需积极应对，看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
【关键词】人工智能技术；就业；积极应对
人工智能技术被称为第四次科技革命的核心驱动力。当前，该技术炙手可热，掀起了全球新一轮技术革命变革浪潮，已对经济结构、社会结构和人类生活方式产生了颠覆性的改变和影响，全面渗透到生产、生活的方方面面。对劳动手段的影响演进到自动化和智能化阶段，对不同行业、不同群体的劳动就业产生根本性改变。
一、人工智能技术在各个方面的初步应用
人工智能技术已在工业、信息安全、金融、医疗、教育、社会生活等各个领域有了初步的应用。在工业领域，人工智能技术具有无可比拟的优势，具备高效率、可靠稳定、重复精度好等特点。可以在制造业中的智能装备、智能工厂、智能服务等方面承担劳动强度大、危险系数高的作业，用机器人来取代传统工人难以完成或不能承受的工作，将人工智能与制造业融合已是大势所趋。在信息安全领域，受技术发展所限，信息泄露时有发生，用户对信息安保要求越来越高，信息安全问题越来越被大众所关注。当人工智能和生物识别技术深度融合发展后，信息安全领域得到了全新的发展和提高，为实现信息认证、保障信息安全提供了坚实的理论基础。人工智能技术应用在医疗领域也已被大面积推广，垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，可为病人提供诊前健康状况的初步分析和评估、诊中的病情研判和手术辅助、诊后的预后跟踪等医疗服务。人工智能技术在指导病人就医、缓解就医难，帮助医生看病、减少医务人员的工作强度，节约医疗资源的紧张局面等方面还大有可为。人工智能凭借大数据库、云计算、区块链等技术，在金融领域上演残酷大清洗。将传统的客户获取、身份识别、风险控制、投资顾问、客户服务等金融事务大面积地用机器取代，作为纯数字交易的金融领域也是人工智能渗透最早、最全面的行业。在教育领域，AI和教育的融合，通过人机交互，给师生提供了更有效率的学习方式。随着人工智能技术的开发及普及，社会生活领域的方方面面也都出现了人工智能的影子。代表性的领域有智能家居、智能零售、智能物流、智能交通等，这些领域的人工智能技术应用，深刻地改变着人们的生产生活方式。
二、人工智能技术发展对我国就业的影响
对未来就业而言，人工智能技术既是机遇，又是挑战。伴随着人工智能、新职业、新岗位大量涌现，给劳动者就业提供了更多的可能；但传统的行业、岗位大量地被人工智能替代，使得低端操作技能人才面临失业、收入下滑等困境。
（一）人工智能技术发展给劳动者带来的挑战1.失业规模扩大。翻阅人类科技进程图可知，每一次重大的技术创新和迭代必然带来一场产业革命。人工智能技术裹挟着自动化、智能化等显著特征，将其嫁接到传统产业后，传统产业技术得到了优化升级。随着智能机器人逐步取代传统工人的工作后，相当一部分工作岗位将会消失，企业用工量需求渐趋减少，导致部分劳动力人口失业，给就业市场带来巨大压力。据麦肯锡全球研究院预测，到本世纪中叶，全球有近49%的工作岗位将会被人工智能所取代，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。随着人工智能技术的持续发展和应用，全球各个行业的劳动者面临的就业压力会越来越大，对拥有庞大人口基数的中国第一、第二乃至第三产业中的就业人员而言，失业压力无疑更大。2.就业门槛提高。伴随人工智能技术的演进和普及，原先的体力、脑力劳动以及少部分的智力劳动逐步被人工智能技术替代。劳动力结构发生巨大转变，体力劳动者的比重减少，智力劳动者所占比重逐渐增加，智力劳动成为重要的就业门槛，这对很多体力、脑力工作者产生颠覆性的影响。劳动者身处不断推陈出新的科技环境中，时刻感受到劳动形式和劳动方式的巨大变化。人工智能技术将就业门槛大幅度提高，具备创造性、灵活性等素质将成为劳动者重要的竞争力和软实力。为应对人工智能技术发展，劳动者需要顺应科技潮流，深度学习人工智能技术相关知识，具备对应的专业技能，拥有智能机器人不可替代性的本领。3.收入差距拉大。人工智能技术促使就业结构发生变化，导致不同类型劳动者间的薪酬也随之变化，他们之间的薪酬获得差距逐渐被拉大。比较而言，掌握人工智能技术的管理型、技术型、专业型的人才拥有较高的薪资水平，而那些从事基础性、服务类工作的劳动者，其薪资水平通常偏低。随着人工智能技术在各个方面的深度应用，将会使得劳动力市场形成“工作极化”，进而导致“工资极化”现象，在工厂里，那些熟练操控高端智能设备的技术人员和普通工人之间收入差距被进一步拉大，呈现两极分化。两极分化在各个领域广泛存在，拉大了社会阶层间的收入差距，引发失业潮，社会稳定面临严峻考验。
（二）人工智能技术发展给劳动者带来的机遇1.催生新的就业形式，增加就业机会。人工智能引领未来技术的发展，产品的技术研发、场景应用、服务配套等方面处处体现出智能文化。在人工智能技术扑面而来的当下，企业会更重视研发，投入更多经费建设新型研发机构，增设研发岗位，聘请研发科技人员。同时，新技术促进新行业、新部门的出现，围绕新兴产业新增的就业岗位不断涌现，刺激产生数量众多的新工作机会。社会分工越来越细，集约化程度越来越高，按需组织项目、借助外脑完成临时项目任务而雇佣临时自由职业者的机会增多，为兼职工作、非固定工作提供更多的发展空间。人工智能技术催生的新产业生态将创造大量新就业岗位，可吸纳劳动力充分就业。2.有助于提高劳动生产率，降低生产成本。产业领域注入人工智能元素后，为其转型升级提供了强劲的动力。基于万物互联，用人工智能技术全部或部分取代劳动者的工作，将极大地提升劳动生产率。随着机器换人的大面积推广，生产流程自动化改造的深入，企业的生产成本将大幅降低，劳动生产率会成倍的提高。除了生产领域外，人工智能技术在其他领域，诸如医疗保健、养老服务领域的应用，也会极大地降低医疗成本和养老服务成本。面对人口老龄化危机，适龄工人减少，人口红利逐渐消失，人工智能技术的广泛应用，必将为我国未来经济持续增长注入强劲动力。据麦肯锡全球研究院预测，按照应用速度的不同，基于人工智能的劳动生产率提升，每年可为中国贡献0.8%~1.4%的经济增长。3.提升劳动者的劳动技能，增强劳动能力。在人工智能时代，人作为技术的发明者、使用者，要正确恰当地使用这些技术，通常需要掌握多种“硬”技能和“软”实力。劳动者为了顺应变革潮流，及时跟踪人工智能技术的发展，迫使自己不断地追踪新技术，学习新技能。随着劳动力市场的细分变化，劳动者满足工作岗位所要具备的技能越发复杂和多元，促使劳动者的整体能力必须不断增强。工作岗位需具备的人工智能新技术能力要求会很快传递到劳动力市场，在市场上寻找工作机会的劳动者必须面对岗位的新要求，对自身的.知识、能力结构等进行合适的调整，以适应市场的不断变化。
三、我国应对人工智能技术就业影响的对策建议
面对人工智能技术的蓬勃发展，政府、企业、劳动者三方面都要积极应对。
（一）政府层面1.出台相关政策，推进人工智能伦理建设。人工智能技术涉及到生产、生活的各个方面，人类已习惯新技术给生产、生活带来的便利。在享受新技术便利的同时，人工智能带来的信息泄露等风险和挑战不容忽视，因此应确保人工智能安全、可靠、可控发展，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险。在制定相关政策、加强制度建设上应具有前瞻性和统筹性。将跨学科、跨领域的法律和政策研究置于优先地位。一方面，本着开放接纳的原则，大力鼓励人工智能技术的发展，为使其绿色健康的发展，要出台法律政策给予规范引导，规划出伦理边界，让人工智能技术更好地服务人类社会；另一方面，对人工智能相关法律伦理和社会问题应该深入探讨，加强对人工智能带来的影响进行伦理评估，完善已有的政策和制度，以适应人工智能的发展。2.完善保障制度，降低失业带来的冲击。人工智能的高速发展，使劳动者面临失业的压力越来越大，必然会造成一部分工人存在失业风险，而且这种趋势会越来越严重。对于短暂失业的劳动者，政府出台一些扶持性政策，安排一些过渡性支援，为其增加收入，兹事体大，可使这部分劳动者顺利渡过难关，重拾就业信心。同时，为有效缓解劳动者因失业带来的社会压力，政府要完善社保体系，可创造大量公益工作岗位让他们继续工作，给予社会补贴，使他们分享以人工智能为代表的高技术成果。对不同失业人群采取积极就业援助，以适应社会发展、实现再就业。应该加紧制定与就业收入分配保障相关的政策措施，完善劳动者权益保护制度，营造公平的就业环境。健全适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，对失业人员进行充分的人工智能技术培训和指导，确保因人工智能失业人员顺利转岗，降低失业率。3.加强人工智能技能教育，提高就业能力。要很好地、持久地发展及运用人工智能，高素质人才必不可少。政府应大力提倡人工智能教育，积极推动学校教育改革，在教学内容中提高人工智能技术教育份额的比重，为人工智能技术发展提供连绵不绝的人力资源供给。根据人工智能发展的层次和类型不同，分别为市场输送理论研究、实践应用、技术技能操作等不同层面的智能型劳动者。针对人工智能技术对中低端从业者的冲击更大的现状，更应加紧完善这部分劳动力的职业技能培训，重点强化中低端专业技能素质培训，全面提升其人工智能素养。为避免学校教育和企业需求脱节问题，可由政府牵头，采用校企双元合作，产教融合、市场化运作方式，鼓励校企有针对性地设定培训方式和内容，确保人工智能技术培训与时展同步。4.调整产业结构，培育人工智能的就业增长点。对于传统产业而言，接受人工智能技术改造，是一个被动的过程。如何让这些产业产生彻底变革，克服人工智能发展初期面临的障碍，政府的引导和帮助十分重要。政府应全面推进人工智能新兴产业开发建设，落实支持对企业利用人工智能开发和技术改造的支持力度，引导产业转型升级，朝着智能化方向发展。促进传统产业智能化升级，提升国产人工智能技术研发水平，加快传统产业的智能化升级和关键技术转化应用。打造具有我国优势的人工智能新兴产业，开辟人工智能新天地，发挥人工智能的创造效应，创造更多就业机会，积极培育人工智能的就业增长点。
（二）企业层面员工是企业最宝贵的资源，在人工智能技术的冲击下，企业应该为员工提供完备的人工智能知识培训，有针对性地制定人才培养体系。1.透析人工智能对就业的创造效应，促进劳动力结构持续升级。人工智能技术的渗透对就业结构产生极大的冲击，对工作岗位和组织结构产生重大影响，企业需要积极开展新技术对就业岗位替代的监测与评估。企业应从自身定位出发，找准人工智能和传统技术的结合点，合理使用智能技术。结合企业特点，以新技术为突破口，分析劳动力结构的变化，重视对员工的再培训，以便员工跟上技术进步的步伐。确定智能化工作岗位所需的技能、能力要求，为员工有效择业提供针对性的帮扶。在企业的帮扶下，不断提高员工的整体素质，促进劳动力结构持续升级。2.加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。人工智能发展势如破竹，要更好地拥抱人工智能，智能人才的储备至关重要。对于企业而言，应该积极搭建平台，加强智能人才的引进和培育。针对人工智能对就业提出的挑战及要求，根据企业的业务类型，提升存量人才能力，帮助此类员工快速适应智能化转型的挑战，有效帮助员工顺利过渡，平稳转岗。要积极整合智能时代多样化人才获取渠道，提高人力资本利用效益，主动为人才赋能。依托相关高校，鼓励校企合作，加强员工职业培训与技能提升，构建不同层次的人才体系，有针对性地培养、造就更多适应人工智能发展需要的各类人才。
（三）劳动者层面劳动者应该积极面对人工智能技术浪潮，提高相关职业技能，做好个人职业生涯规划，争取更多的就业机会。1.优化劳动者技能结构，实现劳动价值。人工智能时代，新技术层出不穷，对劳动者的技能水平、职业素养等提出了更高的考验。为了更好地适应人工智能技术，劳动者须有积极主动的学习能力，具备丰富的知识储备、较强的创新能力和自我管理能力，无法被技术取代的人才和技能的重要性愈发凸显。随着智能化的发展，技术的进步，劳动者自身的不断学习，劳动技能得到不断提升，劳动结构得到了优化。作为个人价值体现的劳动付出，在人工智能时代同样重要。虽然劳动方式和劳动形态发生了巨大变化，但是人工智能时代的劳动价值实现，还是每位劳动者追求的目标。2.奉行终身学习理念，提升职业技能水平。人工智能浪潮席卷下，每一个劳动者都面临着巨大的知识结构挑战，而能快速接受、适应并引领这一变革的人，将成为最终的赢家。为提升人工智能技术技能，紧跟时代潮流，劳动者需奉行终身学习理念，不断更新专业技能。需要随时关注并参与人工智能相关的技术培训，掌握对智能化技术和智能机器人的操作能力。除了学习如何操作机器人技能外，还要重点学习一些机器人不能取代的岗位技能，如逻辑思维能力、创新能力等。以便提升自己的智力资源价值，更好地从事技术难以替代的工作岗位，应对失业危机。人工智能时代，劳动者更要具备机器不可取代的核心竞争力，通晓未来智能发展方向，从劳动力市场角度，做好自己的职业规划。随着人工智能技术时代的到来，新技术对劳动者就业的影响面广度深，总体而言利大于弊。劳动者要勇于接受新技术革命的挑战，练好内功，充分开发和利用自身的智力资源，提高就业能力。政府要出台相关政策，为劳动者适应人工智能的冲击保驾护航，迅速提高劳动力队伍的整体水平，最大限度地利用现有劳动力的智力资源。企业应该为员工提供完善的人工智能知识培训，促进劳动力结构持续升级；加强人才储备，提高人工智能对就业的吸纳效应。无论是劳动者个人，还是政府和企业，必须看清人工智能的发展趋势，迎接智能革命的到来。
【参考文献】
[1]朱巧玲，李敏.人工智能的发展与未来劳动力结构变化趋势———理论、证据及策略[J].改革与战略，20xx（12）：172-177.
[2]朱敏，纪雯雯，高春雷，等.人工智能与劳动力市场变革:机遇和挑战[J].教育经济评论，20xx（3）.
[3]亓红强.智能技术对就业影响几何[J].人民论坛，20xx（21）：74-75.
[4]刘晓莉，许艳丽.技能偏好型技术进步视阈下人工智能对技能人才就业的影响[J].中国职业技术教育，20xx（15）.
[5]沈于.对人工智能就业效应的评析[J].中国商论，20xx（11）：238-239.
人工智能论文15
和传统机械工程相比，机械电子工程是在传统机械工程基础上，融合了电子工程及信息工程技术，并充分发挥了两者的优点和长处，从而逐渐将机械功能转变为智能化。以下是“机械电子工程与人工智能关系论文”希望能够帮助的到您！
机械电子工程中人工智能的融入，使得机械电子工程更加智能化，促使其获得了更好的发展。
1 机械电子工程
一般常说的机械工程大概有两类，一类是制造，一类是动力。第一类的制造机械工程主要包括了装配、制造毛坯和进行机械的加工等工艺内容。第二类的动力类机械工程主要是发电机相关的。而电子工程比起常规机械工程来说，还含有其他的更多的高科技元素[1]。机械电子工程则有效利用了两者的优势，形成机械电子工程。
机械电子工程从其发展历程来看可以分为三个发展阶段：
第一阶段，主要是手工加工，由于生产力较低，且受制于人力资源因此生产力发展受到一定的限制，并由此促进了机械工艺的发展。
第二阶段，是流水线的批量生产阶段，生产规模开始扩大，生产力得到一定程度的提高，出现大批量的生产，但这一阶段的产品质量并不高，产品类型缺乏灵活性，不能很好的满足社会的对商品质量的要求。
第三阶段，是目前的机械电子工程发展阶段，随着社会的发展进步，进入快节奏发展社会，因此也要求机械电子工程同样具备较强的适应性、灵活性，要求产品的转产时间要快，产品质量要高，要包含高科技生产工艺，其中最为成功的是柔性制造系统。这一系统主要是由信息、物流和加工三个方面构成，通过信息化手段实现自动化加工，并实现信息流和物料流的自动化。
2 人工智能
人工智能的发展也分为三个主要的发展阶段：
第一阶段，是人工智能的初始发展阶段，起源于1956年，由美国首次发明并提出人工智能这一说法。在这一时期人工智能大部分用于知识证明、博弈和翻译，不能模仿人类进行逻辑思考[2]。即使在60年代中期，美国继续对人工智能进行开发和研究，但仍然没有解决机器模仿人类思维的问题，这一时期的开发没有让机械脱离简单的映射方式，使得机械无逻辑分析能力。
第二阶段，是自1977年开始人工智能出现了一个发展的转折点，人工智能开始以知识作为发展的动力，这一时期人工智能知识工程很快被普及到人类工作生活的各个领域，人工智能的`实用性得到有效提高。同时人工智的商业化也开始逐渐发展起来，呈现出强有力的发展势头。
最后阶段，就是现阶段的人工智能的平稳发展阶段。人工智能不仅是单独的个体，开始向分布式的主体发展，到现在人工智能的实用性已经被得到广泛应用，其系统更加科学和复杂化。
3 机械电子工程与人工智能的关系
人类实现发展的两大基本因素是信息和物质，当人类社会科技还不够发达时，生产能力不高，物质是人类生存和发展的根本。但随着生产力的不断发展和进步，信息的重要性越来越明显，文字曾一度为信息传递的“纽带”[3]。但是近几十年随着计算机技术及网络的普及应用，信息传递具备了更大的技术基础，使得人类进入了信息化时代，在信息社会人类更加离不开人工智能技术。
在机械电子系统发展中，由于其系统有着一定的不稳定性，使得机械电子系统中的输出和输入关系的描述较为困难，在描述方面其实现方式主要有三种：第一，建立规则库；第二，学习并生成知识的方式；第三，推导数学方程的方式。第三种方式，相对来说较为稳定和精确，但是智能应用于较为简单的系统中，如线性定常的系统，不能应用于复杂的系统，复杂的系统智能通过操作来完成，但是操作有着非精确和严谨的缺点。
随着社会进步，对系统的要求也越来越高，而且需要同时处理多类型的数据。因此出现了应用人工智能来处理更多的信息，提高处理的复杂性和精确性。通过人工智能构建的系统可以两种：第一种是模糊推理系统，主要是借助模拟人脑来分析数据、语言；第二种是神经网络系统，主要模拟人脑结构，对信号和数据进行分析，并给出相对的参考数据。这两种系统既有相同的输出输入关系，也具备不同的输出输入关系。其不同之处在于前者有明确的物理意义，而后者不具备准确的物理意义；二者的相同之处是都具备相同的网络结构形式以任意精度逼近相应的连续性函数。
但是随着社会的发展和进步，单纯的人工智能不能完全满足社会的日常需求，很多的研发机构开始研发和制造综合性的人工智能系统。将上述两种系统形成综合性的人工智能系统，充分利用两种系统的优点和长处，取长补短，以获得更为精准、全面、科学的描述方式，其最为成功的例子就是模糊神经网络系统。这一系统把两种系统相互结合，让信息在该网络系统中获得最为完美的表达空间，从而解决多变量的工程应用问题[4]。人工智能技术在机械电子工程中的有效应用，解决了传统系统的缺点，为机械电子工程提供了更为宽广的发展路径。
4 结语
随着科学技术的不断进步，高科技层出不穷，人工智能也是科技发展的产物。人工智能是各学科相互交叉融合发展的产物。把人工智能有效的融入机械电子工程发展中，有效解决了机械电子工程发展中遇到的一些问题，促进其在更加宽广的领域发展，使机械工程产业产生了革命性变化，为其获得更大的经济利益提供技术支撑。作为学生，我们不仅需要了解一个行业的技术，还需要多行业多角度的接触和学习最新的技术知识，做到相互融会贯通，促进不同知识和技术之间的完美融合，促进社会技术的创新发展。
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