人工智能技术论文大全11篇

人工智能技术论文篇（1）

2人工智能与信息技术的关系

图2的人工智能系统模型表明，完整的人工智能技术系统必须具有如下环节：信息获取（感知）、信息传递（通信）、信息处理（计算）、知识生成（认知）、策略创建（决策）、策略执行（控制）以及反馈学习优化等基本技术系统，这正像“人”这个智能系统必须具有感觉器官（信息获取）、传输神经系统（信息传递）、思维器官（信息处理、知识生成、策略创建）以及执行器官（策略执行）。 其中传感（感受信息）、通信（传递信息）、计算（处理信息）、控制（执行信息）等技术属于信息技术。可见，人工智能系统是一个全局整体，其中包含着传感、通信、计算、控制等信息技术环节；这正像人这个智能系统是一个全局整体，其中包含感觉器官、传输神经、丘脑和执行器官这些信息器官。如果把人工智能系统称为完整的人工智能系统，而把其中的知识生成和策略创建称为核心人工智能系统，那么，则有：完整的人工智能系统＝核心人工智能系统＋信息技术系统其中，核心人工智能系统处于完整人工智能系统的核心，处理知识和智能层次的问题；信息技术系统处于完整人工智能系统的外周，处理信息层次的问题，同时担任核心系统与外部环境之间的两端接口：一端是从环境获取本体论信息（传感），另一端是对环境施加智能行为（控制）。这就表明，信息技术系统提供给人类的服务主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何认识事物本质的服务（因为这需要知识），更不可能提供如何解决问题的服务（因为这需要智能策略）[2]。

3“新型”信息技术

近十多年来，先后出现了大数据、云计算、物联网、移动互联网以及各种互联网的应用技术。人们把它们称为“新型”信息技术或“新一代”信息技术。深入分析可以发现，这些新型信息技术的核心技术正是核心人工智能系统的知识生成和策略创建技术。不妨以大数据技术为例加以说明。图3表示了大数据技术系统的工作流程。由于有着多种来源、多种背景以及多种格式，大数据通常是病态结构或不良结构的大规模数据集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻击程序。因此，如图3所示，大数据技术的第一个环节就是智能分类：把无用的数据识别分类出来加以过滤和抑制，把有用的数据按照某些特征进行分类，再分门别类地送到恰当的云计算（和云存储）系统，进行相应的信息处理，为知识生成（知识挖掘）做好必要的准备。通过知识挖掘生成了足够的知识之后，才可以把这些知识（结合求解目标）转换成为用来解决问题的智能策略。其中，智能分类、知识挖掘和策略创建都是人工智能的基本技术。可见，如果没有这些人工智能技术，大数据就只能是数据，而不可能转换成为有用的知识和可以用来解决问题的智能策略。

由此可知，大数据技术的核心就是人工智能技术，可以把它比较确切地称为面向大数据的智能技术。而把它称为新型信息技术则没有真正抓住大数据技术的要害和本质，模糊了人们对大数据技术和人工智能技术的认识，不利于大数据技术的研究和发展，也不利于人工智能的研究和应用。真正的智能物联网模型不是别的，正是图2所示的模型。如图2所示，只要在综合知识库内设置“对物控制的目标”，那么“外部世界的物”的信息就经由传感器获得，经过通信系统传送到计算系统并在这里进行必要的处理即把信息变成适用的信息，接着由认知系统转换成为知识，然后由决策系统根据控制目标把信息和知识转换成为智能策略，智能策略再经通信系统传到执行系统之后转换成为智能行为反作用于所关注的“物”，使它的状态符合预设的目标。近来人们在密切关注着“互联网＋”。其实，“互联网＋”可以有两种不同的理解。一种理解是当前人们所关注的互联网推广，这里的“＋”就相当于信息化的“化”，就是互联网的各种应用。另一种更有意义的理解则把“互联网＋”理解为互联网升级，就是把以计算机为终端的现有互联网升级为以人工智能系统为终端的智能互联网。这就是2015年全国两会期间全国政协委员的“中国大脑”提案。应当认为，互联网推广,即把互联网应用到各行各业是完全必要的，这是信息化建设的正常要求。但是，从信息化建设的发展大势来看，互联网升级即把当前常规互联网升级为智能互联网则更为必要，这将为中国信息化建设注入更为强大的新活力，是转变经济发展方式的需要，是国民经济产业升级的需要。综上所述，大数据技术、云计算技术、智能物联网技术，其实都是人工智能技术的相关具体应用。可以这么说，如果没有人工智能技术，单凭信息技术很难有效地应对大数据和物联网以及未来更多更复杂的技术挑战。

人工智能技术论文篇（2）

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。

本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。

2　“智能科学与技术”的语义

尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。

智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。

科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。

基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。

支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。

3　关键概念的剖析

3.1　“智”对应于Intelligence

汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。

英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。

可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。

3.2　“智”的派生词

尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。

“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。

3.3　关键概念的文化比较

将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。

表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。

3.4　智能之“能”

前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。

(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。

(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。

(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。

图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。

6　“智能科学与技术”专业教育的课程体系

“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。

如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：

(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。

(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。

(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。

(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。

(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。

(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。

可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。

7　结论

(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。

(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。

(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。

(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。

(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。

(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。

(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。

(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。

人工智能技术论文篇（3）

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.

人工智能技术论文篇（4）

中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：

智能化是新崛起的高科技技术，它将人工智能理论和计算机技术结合在一起，应用于多个领域。智能化技术在电气工程领域可应用于优化产品设计、自动控制、系统运行、信息收集和故障诊断等方面，能够有效地提高控制精度和工作效率，弥补和改进电气工程中的缺陷和差错，大幅度地加快了电气自动化学科的发展，尤其是自动控制领域。设备的智能化，控制系统的稳定化，是电气工程技术的一次巨大革新。

一、智能化技术的应用理论基础

智能化技术应用是以一门涉及多学科知识、综合性较强的学科为理论基础的。智能化技术研究的方向是如何将人工智能应用到机器上，使机器能够完成高危工作等人类难以完成的工作。电气工程行业主要研究相关的信息收集处理、自动控制等科研和控制项目，将计算机技术应用于电气工程具有很强的实用性和适用性。智能化技术作为计算机的高端技术，已经在电气工程自动化控制工作中得到应用，并发挥了作用。在电气工程中应用智能技术，可以大幅度提高工作效率，减少资本投入，可以减少工程控制人员，实现资源的合理分配。

二、智能化控制技术的优势

1、快速高效

相比于低效且缓慢的传统控制方式，智能控制技术传达指令速度快，并且错误发生率极低。智能控制技术通过数字化手段向需要控制的设备发送精确的指令，高速到达后，设备就可以完成指令。

2、能够实现全天监控

电气工程通常需要全时段运行，而许多疏于监测、管理或在传统管理模式下难以监测、管理的时段和区段经常发生电气故障。而智能控制技术通过数字化手段能够对电气系统进行全方位、全时段监控，同时能够及时的将系统信息传送给控制中心，并将指令反馈到系统。智能化技术的应用实现了对电气工程的实时监察和控制。

3、安全性更高

高温、低温、潮湿等恶劣环境能够引发电气工程系统的一些机器故障，造成重大事故并极有可能造成人员伤亡。而智能控制系统通过远程遥控功能，可以实时监控、及时反应、大大降低事故发生率和减少恶劣环境下工作人员受到的安全威胁。

三、智能化技术在电气工程中的应用现状

人工技术的应用实现了以下控制功能：1、实时采集开关量与模拟量等数据信息，并加以储存和处理；2、通过模拟系统和设备的运行，以画面的形式真实的呈现出来，实时监测显示电压等数据，并进行模拟计算生成趋势图；3、在电气工程中使用专家系统能够生成报表、日志并储存数据等；4、能够实现实时记录故障、捕捉波形、记录顺序等工作；5、实现通过计算机对电气工程系统的控制，能够限制权限，加强值班管理；6、能够实时在线分析处理数据，设定修改参数；7、实现了智能监控，通过简单易于分辨的形式自动报警，并对故障进行记录。

四、电器工程自动化控制的智能应用前景

随着社会进步、科技发展，人工智能技术也越来越成熟，应用领域也愈加广阔。人工智能在电气化工程控制中的应用主要涉及优化产品设计、故障诊断、以及控制保护等方面。

1、产品设计优化中的智能化应用

电器产品的设计过程是一项集合了理论和经验知识、涉及多学科知识的的复杂工作。相比于采用经验结合大量实验手段、缺乏充足技术支持、工作效率低下的传统设计模式，人工智能在优化产品设计方面的优势十分突出。通过计算机的帮助，实现了设计的高效化、智能化，减少了构思到投入生产的时间。作为人工智能技术的主要算法之一的遗传算法，其拥有的全局寻优能力和自动适应调整搜索方向的能力十分适合产品的优化设计，而人工技术的另一主要算法---专家系统能够根据一个或多个该领域专家的知识和经验，推断、处理复杂的问题，这也是优化产品设计的重要手段。

2、诊断故障中的智能化应用

采用传统方法诊断具有非线性、不确定性等特点的电气设备故障效率和准确率都很低。人工智能技术通过模糊逻辑、专家系统等方法诊断故障能够大大提高效率和准确率。例如利用结合模糊理论和神经网络的方法诊断发单机的故障，既使用了模糊性又利用了神经网络强大的学习能力。双管齐下，提高了故障诊断的准确率。

3、控制中的智能化应用

人工智能控制技术已经较为成熟的应用在电气自动化上。主要控制方法如下：1、专家控制能够模拟人类专家，根据相关的知识和经验解决问题；2、模糊控制具有较强的控制力，能够应用于复杂或者是难以精确描述的系统；3、神经网络控制能够解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题。采用人工智能技术能够降低投入，提高系统的工作效率和质量，当前最常用的控制方法是模糊控制，简单并与实际紧密相关。智能化控制器能够提高控制的精密度，避免不确定因素的产生。智能化控制能够进行远程调控和根据相关数据来自行调节，无需工作人员时时刻刻都守在设备旁边。目前这三种控制方法主要应用于以下几方面：采集开关量和模拟量的实时数据，并加以处理；对电气工程系统的运作状态智能监视；通过计算机控制电气系统；记录、诊断、分析发生的故障。

五、结论

人工智能理论是研究如何将人的智能转移到机器上的理论。人工智能研究的主要目标之一是使机器完成原本只有人类智能才能完成的任务，甚至在一些人类不能进行工作的环境（高温高压等恶劣环境、微小环境）下能够智能的完成工作。人工智能技术作为计算机科学新的分支诠释了智能的涵义。人工智能技术主要研究图像识别、机器人和专家系统等。电气工程主要研究相关的系统运行、电力电子技术、自动控制、信息采集处理、研究开发、计算机技术应用等领域的工作。所以人工智能的模糊理论、神经网络、专家控制等理论十分适合应用于电气工程的多项领域，而电气工程的一些特殊性也需要人工智能技术的服务。如今，人工智能技术在电气工程自动化中的应用已经取得一定成果，实现了对电气工程系统的全天候实时监控、优化产品设计以及智能诊断故障等。但是要实现系统化和规模化还有较大难度，但是只要努力探索和学习，相信电气工程自动化的智能应用能够迎来发展的春天。

参考文献

人工智能技术论文篇（5）

计算机辅助工艺设计(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以来，其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程，智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分，是计算机集成制造系统(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、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。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的，它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。

将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中，使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式，解决复杂的工艺规程设计问题，使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP，是AI在CAPP中的一种应用。

CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发，针对性强，具有较好的实用性，但对系统进行功能扩展困难;后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发，可以实现更多的柔性和开放性，这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。

CAPP设计理论目前研究的很少，机械产品设计理论研究的较多，有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架，即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性，特别在智能化设计方法方面有较大的差别，因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成，即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。

在机械产品工艺设计中，存在大量的不确定因素，许多问题需要靠经验来解决，早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统，不能很好地解决这些离散知识的获取问题，只能设计出检索式或派生式系统。近年来，人工智能技术在CAPP系统

开发中的应用，使CAPP技术得到了较大的发展，人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成，具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性;多层前馈网络误差反向传播(ErrorBack Propagation，简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：第一遍向前推算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量;第二遍向后推算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。

AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS：Rough Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具，在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力，通常采用二维决策表来描述论域的信息，其中列表示属性，行表示对象，每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性，论域中的对象根据条件属性的不同，被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中，可以用RS理论构建专家系统，对知识进行获取及优化，其基本思路是：将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式，一行表示一种零件，多种零件构成一个二维表，对属性进行量化，组织决策表，再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简，去掉冗余的条件属性和决策规则，得到最小化决策规则集，当输入待加工的零件加工特征时，就可得到优化的加工工艺。

遗传算法，AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法，实际应用中，往往将多种智能技术相互结合，综合运用，发挥各自的特长，如人工神经网络具有知觉形象思维的特性，而模糊推理等具有逻辑思维的特性，将这些方法相互渗透和结合，可起到互补的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势，但从目前的人工智能技术水平来看，不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破，因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力，不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力，而CAPP系统不仅要有推理的功能，还要有“联想”的功能， CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平，必须在人工智能技术方面有新的发展，要解决人工智能技术方面的问题，必须在一些基础

理论和基础科学方面有新的突破，如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见，在可以预见的将来，智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上，综合应用各种人工智能技术，实现CAPP系统的智能化。

通过以上论述，相信大家对计算机辅助工艺设计与人工智能以及AI在CAPP中的应用有了一定的了解。人工智能技术的不断发展，智能化CAPP系统必将在知识获取、表达和处理的灵活性和有效性上得到进一步的发展，提高CAPP系统的智能化水平，从而提高现代制造技术水平，是我国由制造大国成为制造强国。

人工智能技术论文篇（6）

Abstract：　Smartphone technologies are related to the development,the production,the sales,and the use of smartphones,with features such as subjectivity,intentionality,mobility,multi-functionality,and incompleteness nature of ownership transition,etc.The social attribute of smartphone technology is defined as the attribute of human interaction reflected in above activities.The subjectivity and mobility of smartphone technologies extend the sense organs,the nervous system,and the brain of human,enhancing people’s cognitive and thinking ability;the mobility and multi-functionality extend temporal and spatial boundaries of human interaction,improving the efficiency of work and enriching our lives;the incompleteness nature of ownership transition determines the special diversity of subjects,demonstrating the complexity of social interaction.The social attributes of smartphone are generated by the permeation through the whole procedure of its running process,which present as the nationality,the economy and the value orientation ability and so on.

Keyword：　Smartphone technology; Social attribute; Generation mechanism; Implementation path;

在智能化、网络化、信息化浪潮的推动下，智能手机成为日常生活和工作中不可或缺的部分。智能手机不仅普及率高，而且被使用时间长。据2021年《第十八次全国国民阅读调查成果》的结果显示，“2020年我国成年国民人均每天手机接触时长为100.75分钟，比2019年的100.41分钟增加了0.34分钟”。[1]反过来说，智能手机作为一种多功能的网络移动平台，进一步加速了智能化、网络化、信息化发展，延伸了人的感觉器官、神经系统和大脑，增加了人与人交往的时空边界，增加了人与人关系的复杂性。智能手机独特的技术特征将有利于深化人们对其社会性的认识，促进其规范使用和有序发展。

一、技术与智能手机技术

1. 技术的内涵与特征

芬伯格（Andrew Feenberg）同时依据两个标准（是否受人控制和是否价值中立）把技术理论分为四类：工具论、决定论、实体论和批判理论。其中，工具论和决定论是价值中立的，实体论和批判理论是价值负载的；决定论和实体论都强调技术的自主性，工具论和批判理论都认为技术是受人控制的。[2]前三类理论都是从技术产品，即人造物的角度分析技术。而最后一类（即技术批判理论），将关注的焦点集中到技术设计的源头。他认为，技术从设计阶段便融入了利益主体的意图、目的及价值观，主张批判现存技术去寻找可替代的技术。

伊德（Don Ihde）认为，“技术是我们在环境中以各种方式形成使用的那些物质文化的人工物。”[3]这种人工物不仅仅是一种工具和手段，而且其结构和功能还隐含着制造者的目的和意图。“通过人造物的结构，可以把人造物与人的因素，与人的意向和人所生活的具体情景（环境）联系起来。”[4]技术是生活世界的技术，人造物处在生活世界的大背景或某个具体情景之下，必然会依赖或聚集生活世界中自然、社会、历史等各方面的内容，对人与社会乃至整个世界的关系产生多维度的影响。

基于以上分析，本文对技术的概念界定如下：技术是以人造物为主要研究对象，联结人的意向和实践并对生活世界各要素聚集和反映的过程。其特征主要有：（1）主体性。技术不能脱离人单独存在，而且在技术过程中常有多个主体参与，他们都有可能影响技术发展的方向；（2）意向性。人造物中包含了技术主体的经济、社会、政治、文化和生态等方面的意向，这也是人造物产生的动力和原因；（3）物质性。技术最终会外化为一个人造物，或搭载在相应的工具或设备上。

2. 智能手机技术的内涵与特征

关于智能手机的内涵，大体有三种观点，一是认为智能手机是一种服务于媒体传播的移动媒介；[5]二是认为智能手机是一种携带方便的用于语音通讯和信息交流的工具；[6]三是认为智能手机是一种中心文化，反映了经济状况、社交活动及背后的权力关系等文化内容。[7]

以上三种观点谈论的是智能手机，所以关注的是智能手机的使用和由此导致的各种问题，而智能手机技术除了智能手机的使用外，还包括智能手机的研发、生产和销售等环节，其中手机的研发或设计至关重要：作为手机技术的源头，它潜藏着手机技术的目的、意向和本质。智能手机技术是技术的一种，其特征除了前文提到的技术的三个特征外还包括：（1）移动性。智能手机的最大特点是体积小且轻便，易于携带，成为了人们生活、工作的有力助手，几乎与人们形影不离。据统计，截至2020年12月，我国手机网民规模达9.86亿，网民通过手机接入互联网的比例高达99.7%,[8]且呈逐年上升的态势。（2）多功能性。智能手机除了可以接打电话、收发信息外，还可以上网、照相、导航等，理论上讲可以有无穷多的功能，这全看手机自身携带或安装的应用软件而定。（3）所有权让渡的不完全性。所有权是指所有者对实体占有、控制和使用的权利。一个完全的所有权让渡是指一旦实体的所有者发生了变更，则接受者完全拥有占有、控制和使用该实体的权利；同时，未经允许，其他主体则不具有上述相应权利。但是对手机这种智能产品，消费者在购买后并没有获得该手机的完全使用权限，因为其生产企业，甚至企业背后的政府或其他主体，可通过硬件或软件后门对手机实行远程控制。也就是说手机卖给你了，但企业仍然是手机的主人，甚至是手机的真正主人。这也是手机这种高智能产品与普通产品（如锤子）的重大区别。据此，可以把智能手机定义为：一种携带方便、具有多种功能的智能型人造物；而智能手机技术则可以定义为：关于智能手机的研发、生产、销售和使用的活动。

二、智能手机技术社会性的表现形式和生成机制

1. 智能手机技术社会性的内涵和表现形式

关于社会的概念，从描述意义上可分为广义与狭义两种。广义的社会指的是一种人与人或人与社会的互动关系。社会学家齐美尔在《社会学的问题》中指出：“在大量个人进入互动的地方，社会才存在”。[9]它包括了人类社会的各个方面，如经济、政治和文化等。狭义的社会仅指人们生存与发展的社会公共生活领域。本文采用的是广义的社会概念。

技术的社会性（即社会属性）是相对于其自然属性而言的。技术的自然属性是指技术活动所反映出来的人与自然关系的属性，如技术的合规律性、可行性和生态性等；技术的社会性是指技术活动所反映出来的人与人关系的属性。其表现主要有两方面：一方面，技术的产生、发展和应用要受到社会历史条件的制约；[10]另一方面，技术的产生也是为了满足社会发展的需要。技术的社会性具有经济性、阶级性、民族性等特质。[11]

因此，可以把智能手机技术的社会性定义为：人们在智能手机技术的研发、生产、销售和使用过程中所反映出来的人与人、人与社会关系的属性。具体表现在如下几个方面：（1）智能手机技术延伸了人的感觉器官、神经系统和大脑的功能，增强了人的感知和思维能力。智能手机不仅是人们的千里眼、顺风耳，还通过物联网自动“感知”各类设备信息。同时，通过融合人工智能算法，智能手机成为了人的“第二大脑”，在居家、出行、娱乐、社交、工作等领域实时自动发出相关指令，辅助人们拟定相关安排。（2）智能手机技术拓展了人与人交往的时空边界，提高了工作效率，增添了生活情趣。人们通过网络化的手机平台可以随时参与各种丰富多彩的活动，如通信、支付、购物、网页浏览等，扩展了人与人、人与物之间的时空边界，极大提高了人与人、人与物之间交流的自动化程度和效率。（3）智能手机技术的多元主体性展现了人与人关系的复杂性。智能手机技术所有权让渡的不完全性决定了智能手机具有同时被多个不同类型主体占有、控制和使用的可能性。这里可能的主体有：手机智能技术的开发者、所有者（如企业或与企业利益相关者）、销售后的所有者、使用者、相关应用程序的开发者、所有者和使用者等。这些多元化的主体都有可能通过硬件或软件后门监控手机的运行，而这些主体的目标和意向可能不同，甚至相互矛盾或冲突，这就反映了人与人关系的错综复杂性。

智能手机技术的社会性可分为内部社会性和外部社会性。内部社会性是指智能手机技术在研发、生产和销售过程中实现的社会性，如国家性、经济性等。其外部社会性是指智能手机作为一种携带方便的移动终端，在使用过程中实现的社会性，如观念引导性等。其中，内部社会性融入到智能手机的研发、生产和销售之中，在使用阶段难以更改；而外部社会性是后来附加上去的，基本上是由对智能手机的不同使用决定的：不同的主体可以利用智能手机宣传不同的社会文化。

2. 智能手机技术社会性的生成机制

智能手机技术社会性的生成过程就是其社会性在智能手机技术的研发、生产、销售和使用等各个环节的渗透过程。首先，在设计阶段，技术主体的目标和意向指引手机的设计，在设计中嵌入技术主体的价值目标，使之更好地为技术主体服务。其次，在生产阶段，制造者依据设计蓝图对手机的各要素（如智能要素、实体要素和过程要素等）进行适当、有效地整合，形成一定的技术结构（即手机产品）。显然，这一生产过程必须贯彻设计阶段的目标和意向。再次，在销售阶段，产品的销售过程一方面是对手机品牌背后承载的文化符号和价值理念的传播，另一方面也是实现其经济效益的重要方式。最后，在使用阶段，由于智能手机技术的多元主体性，决定了其使用目标和意向的多元性。一般消费者用于通信、娱乐、学习和工作，企业用于广告的精准推送，政府（或政党）用于主流价值观的宣传等。

三、智能手机技术社会性的实现路径

技术主体通过智能手机技术的意向性、移动性和所有权让渡的不完全性对智能手机的软硬件进行调控，以实现其相关的国家性、政治性和经济性等社会属性（属内部社会性）；同时，智能手机作为一种携带方便的具备多功能性的移动终端，也是一部高效宣传社会文化的媒介，体现为观念导向性（属外部社会性）。

1. 国家性的实现路径

智能手机技术的国家性是指智能手机在设计、生产、销售和使用等方面为国家或政府服务的属性。主要表现在两个方面：一方面，政府通过与企业合作可以凭借手机软件或应用程序的使用获取大量相关信息，再通过大数据挖掘和智能算法等方式得到相关风险提示，有助于维护国家安全，保障人民群众的根本利益。在当前我国新冠肺炎疫情“外防输入、内防反弹”的严峻形势下，基于我国地域广阔、人口数量大、部分地区人口密度高等特点，为了快速应对疫情，在政府引导、企业参与下，搭建了“健康码”“大数据行程卡”等疫情防控小程序。这些程序搭载在智能手机上，每一个手机用户进出各类场所必须扫码登记，便于各个省、市、县、村或社区对人们的出行管理。这些措施大大提高了我国面对突发事件的应急效率，保障了我国人民的生命健康安全。另一方面，智能手机技术一旦被一些别有用心的企业控制，那么该企业（或与其利益相关方）就可能运用该技术所有权让渡的不完全性，非法监控、盗取人们的邮件、聊天记录、视频照片、文件等私人信息，从而可能严重侵犯个人隐私，并威胁到国家的信息安全。“斯诺登事件”的发生就说明这种侵犯和威胁是现实存在的。

2. 经济性的实现路径

智能手机技术的经济性在于提升企业的经济效益，促进社会经济发展。首先，企业在设计阶段可以对手机硬件作出调整，以影响消费者的选择范围和购买决策，提升其利润空间。以手机内存设计为例，从最早的16GB、32GB和64GB到现在将近1TB的版本，新款手机容量呈现持续向上增长的趋势。理论上企业可以提供给用户更多的选择，但实际上企业在设计过程中往往通过取消32GB的版本，仅支持16GB、64GB和128GB（甚至更大容量的内存）来引导消费者选择更贵的机型，从而使手机销量和企业利润大幅提升。其次，企业在设计时往往会将手机的耐久度按照一定的周期减损，从而控制手机的使用寿命，促进新品的销售。如一台手机的核心部件的预期寿命往往被设计为3-5年，相应的材料和工艺也会被严格控制。再次，手机企业可以通过设置手机应用商店限制人们对应用程序的使用，并对部分应用程序实行有偿使用政策。这样，既增加了一部分应用程序企业的经济收入，也使手机企业因此获取额外的中间费用。最后，企业（或其利益相关方）可以利用手机软件和应用程序，获取用户相关信息，采取相应行动，以维护经济安全，提升经济效益。如国家或政府能够通过企业监控手机的操作，打击金融诈骗、等经济犯罪行为，从而维护经济安全，防范经济风险；对于手机应用程序企业而言，可以通过所有权让渡不完全性收集用户偏好、以及生活习惯等信息，实施商品广告的精准推送，从而提高商品销量，创造更大的经济效益。

3. 观念引导性的实现路径

基于智能手机技术的多功能性和移动性，智能手机成为思想观念传播的重要工具。一方面，智能手机的软件设计有较大的弹性和张力，人们能通过各类软件平台接收不同的思想观念，从而使智能手机技术具备了承载多元价值观的能力。同时，许多应用程序借助智能算法还实现了精准化、智能化、定制化的信息推送，极大地增强了其观念引导的效能。另一方面，手机硬件提供了多种渠道（如声音、图像和视频等），以更生动地实现价值观传播的功能。现在，各国政府或政党都认识到了智能手机技术在观念引导中的重要作用。一方面利用各种新闻应用程序及时推送政府或政党的相关政策，或有利于政府或政党观念的新闻；另一方面通过各类学习应用程序加强对主流价值观的学习引导。这类推送和引导，充分利用了手机的移动性、便携性和智能性，扩展了观念引导的时间和空间，极大提高了观念引导的有效性。

参考文献

[1]国家新闻出版署第十八次全国国民阅读调查成果[DB/OLT.

[2]芬伯格技术批判理论[M].韩连庆、曹观法译,北京:北京大学出版社，2005,3-21.

[3]伊德技术与生活世界一-从伊 甸园到尘世[M] .韩连庆译,北京:北京大学出版社, 2012,1.

[4]舒红跃技术与生活世界[M].北京中国社会科学出版社, 2006,3.

[5]秦艳华、路英勇.全媒体时代的手机媒介研究[M]北京:北京大学出版社, 2013,18.

[6]匡文波手机媒体概论[M].北京:中国人民大学出版社，2012,17.

[7]Goggin,G. Cell Phone Culture.Mobile Technology in Everyday Life[M].New York:Routledge Publisher,2006,2.

[8]中国互联网络信息中心等.第47次中国互联网络发展状况统计报告[DB/OL]

人工智能技术论文篇（7）

人工智能的发展经历了漫长的历程。特别是20世纪30年代和40年代,智能界发现了数理逻辑和关于计算的新思想。1956年夏季,人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行,标志着人工智能学科的诞生。多年来,机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展,形成高潮。同时,不同人工智能学派间的争论也非常热烈,这些都推动人工智能研究的进一步发展[1]。人工智能技术已经可以担当信息化和信息社会建设所赋予的重任。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习,人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大交叉的前沿学科[2]。

人工智能与计算机领域的其他方向有一个比较显著的特点,即以符号处理为主,而其他方向是以数值计算为主。从理论上说,人工智能领域担负着一个极富挑战的任务――揭示智能的本质,从应用上说,人工智能的目标是开发更有用的计算机程序[3]。人工智能课程是智能科学与技术专业的重要基础课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,为以后高级课程的学习、在人工智能领域的进一步研究和开发工作,奠定良好的基础。

本文以首都师范大学开设的人工智能原理精品课程的教学实践为基础,介绍我们针对不同专业、不同层次学生所开设的相关系列课程。

1课程知识点

人工智能是由脑科学、认知科学、逻辑学、信息科学技术等多学交叉所形成的一个新兴边缘学科。目前,国内外对人工智能的研究存在着狭义和广义两种观点。狭义人工智能通常是指以符号智能为主体的传统人工智能概念。广义人工智能通常是指包含自然智能、符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术概念。本课程主要基于广义人工智能的概念,从原理、方法、技术、系统和应用等不同方面,对人工智能进行科学的探讨。人工智能的主要特点是注重知识和推理,强调启发式和不确定性,提倡多学派融合和多技术综合。同时,它又是一个开拓性领域,其新思想和新技术层出不穷,因此,应鼓励学生的创新和实践。这门课程的主要内容包括:人工智能基础、知识表示、确定性推理和搜索、计算智能和不确定性人工智能、机器学习与自然语言理解、分布智能和专家系统等。其主要知识点有:

1) 了解人工智能发展简史、研究目标;了解人工智能的研究方向;理解人工智能的定义、人工智能成功的标志。重点是掌握物理符号系统假设、图灵测试和启发式等概念。

2) 知识表示和推理。要求了解和掌握时间和空间的表示、事件和行动的表示技术;了解和掌握概率推理、Bayes定理方法;了解和掌握谓词演算和归结定理证明。

3) 搜索和优化方法。这部分内容主要介绍启发式搜索策略(A,A*算法)、局部搜索策略(盲人爬山,模拟退火,遗传搜索);了解和掌握博弈方法(min-max搜索, ― 剪枝)。

4) 机器学习。主要讨论机器学习的基本该概念和一些非连接主义的机器学习方法。

5) 神经网络。主要讨论基于神经网络的连接学习机制。

6) 专家系统。专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。这部分内容主要是让学生了解专家系统的构成、分类和相关开发工具。

2系列课程设置

2.1两个系列五门课程

为了适应人工智能技术日益广泛的需要,国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程。本科阶段开设人工智能课程,主要是为了让学生对人工智能的发展、原理和应用领域有初步了解,启发学生对智能学科的兴趣;而研究生阶段的学习则是要求学生能够掌握人工智能的基本技术和前沿研究内容。为此,针对不同层次、不同专业的教学对象,我校分别开设了两个层次的五门相关课程。从2003年开始为第一届智能科学与技术专业本科生开设了人工智能原理课程。该课程由54学时的课堂讲授和18学时的实验教学组成,是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一。

从2009年开始,我们又将人工智能课程中的实验教学部分独立出来,安排36个机时,单独作为一门1个学分的人工智能实验课。该实验课也是智能科学与技术专业的必修课程和核心课程之一,目前已完整地开设了两届,受到了学生的欢迎与好评。

同时,我院软件工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业及计算机科学与技术专业等信息类专业开设了人工智能概论选修课程,进行36学时的课堂教学,也已经成为这些专业本科生的一门重要的技术基础课程。

2010年我们又面向包括人文社科等全校所有专业开设了人工智能导论这一校公选课(36学时),其目的是使学生了解人工智能的基本概念、原理以及智能技术在不同领域的成功应用,具有一定的科普意义。

在研究生教育中,我们又针对研究生的特点,开设了高级人工智能课程,对研究生进行更深层的理论讲授和前沿研究课题的介绍。

由于人工智能是交叉学科,涉及面广、内容抽象、不易理解,学生往往有曲高和寡、望而生畏的感觉,加之不同专业、不同层次的学生对智能技术的要求有所差别,因此,为了更好地实现差别化教学的目标,提高该课程的教学质量,我们根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验,针对不同教学对象,提供不同的教学深度、教学内容、教学方法和考核方式,力争使智能科学惠及更多的学生。

2.2优选教材与教学内容

在教材选用方面,我们主要采用了首都师范大学王万森教授主编的教材《人工智能原理及其应用》。该教材同时为普通高等教育“十一五”部级规划教材和北京市精品教材,反映了人工智能研究和学科的最新发展,是王万森教授多年的教学与科研经验的结晶。由于广受好评,2007年出版了第2版,该书前后两版目前已印刷了16次,印量5.6万册,已成为国内多所大学的人工智能课程教材和教学参考书。此外,我们还为学生提供N. J. Nilsson的《Artificial Intelligence:A New Synthesis》、蔡自兴教授的《人工智能及其应用》、李德毅教授的《不确定性人工智能》及马少平教授的《人工智能》等教学参考书。

作为课程建设一个重要组成部分,我们十分重视教材建设。除上述王万森教授主编的《人工智能原理》教材外,另一本侧重基础与应用的《人工智能基础及应用》教材正在人民邮电出版社的编辑出版中;还有一本在人工智能实验课基础上,包括教学指导、习题解析和实验指导等内容的北京市精品教材立项,《人工智能习题解析、学习与实践指导》也即将交稿,由电子工业出版社出版。

在人工智能课程教学过程中,针对智能科学与技术专业的学生,我们不仅进行理论讲授,同时还利用人工智能实验课,开展了36个机时的相关实验教学,学生在学习人工智能理论的同时,还能够得到智能软件开发方面的实验训练。该实验课设立了5个基本实验和3个综合实验。其中,5个基本实验分别是:实验1,基于规则的简单动物识别系统;实验2,基于极大极小算法的一字棋游戏;实验3,简单的遗传优化;实验4,简单的可信度推理;实验5,简单的单层感知器学习。对每个基本实验,在给定实验程序框架的前提下,安排了5个实验机时。3个综合实验分别是:实验1,双机对弈五子棋游戏;实验2,基于BP网络的预测与评价系统;实验3,基于Web的不确性推理专家系统。对综合实验,要求每个学生选作其中的一个,安排10个实验机时。人工智能实验课程的设立,强化了学生的知识,激发了学生的学习兴趣,促进了学生对学习内容的理解,提高了学生对智能技术的简单应用能力。为后续课程如智能机器人、智能游戏及智能管理等课程奠定了坚实的基础。

对于非智能科学与技术专业的学生,我们则开展更为灵活多样的教学形式,如展开师生间的讨论,让学生看到问题从提出、分析到解决的全过程。让学生自己去查阅资料,发现智能技术与他们所学专业的关系或在其中的应用。让学生进行课程讲演与展示,如“地理学”专业的学生就讲解了智能技术在地理信息系统中的应用,“戏剧文学”专业的学生讲解了智能动画技术在影视作品中的作用,“法语”专业的学生发现原来机器翻译是这样有趣。采取这样的教学方法,学生普遍反映课堂学习令人印象深刻,整个过程让人回味无穷。

3课程教改

在教学内容改革方面,能适应智能科学技术发展和应用普及的需要,在保持人工智能基本理论和方法的核心地位的前提下,我们不断增加人工智能的新技术。例如,计算智能、分布智能、先进专家系统、新的机器学习方法等。

在教学方法改革方面,积极采用启发与互动、讨论与研究的教学方法。其中,对理论性知识我们多采取启发与互动的教学方法,这种方法有助于对学生理解能力和学习能力的培养。对技能性知识更多的是要求实践,而在课堂上则可采用讨论与研究的教学方法,这种方法有助于培养学生的思维能力和创新能力。

在教学实训方面,我们十分注重实验、实践和训练对人工智能教学和学生能力培养的重要性,积极探索把人工智能实验作为人工智能教学一个重要环节的理论和方法。在国内公开出版发行的所有人工智能教材中,首次把人工智能实验作为一个独立部分写进教材(本课程负责人独著出版的“普通高等教育‘十一五’部级规划教材”《人工智能原理及其应用》第2版)之后,又在国内高校中首次把人工智能实验作为一门独立课程开设,走出了我国人工智能实验的开创性的一步。

在课件建设方面,人工智能多媒体课件,获北京市高校首届多媒体教育软件大赛二等奖。相关课程智能科学技术导论多媒体课件,又获北京市高校第二届多媒体教育软件大赛优秀奖。

4结语

本文是以我校精品课程人工智能原理建设为基础,对系列相关课程在教学内容、教材、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行的探讨,总结了该课程在教学和实践方面的一些教改举措。这些举措使得人工智能教学更贴合学生的学习需求。通过认真落实这些举措,使各个层面上的学生都能更好地掌握人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,提高实践动手能力,达到本课程预期的教学效果。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2010.

Building the Curriculum System of Artificial Intelligence

PENG Yan, WANG Wan-sen, XIE Da

人工智能技术论文篇（8）

    

      近年来，智能信息处理技术获得了突飞猛进的发展，该技术有机融合了控制技术、电子技术、计算机技术等多种先进技术，能够高效实现信息的采集和处理任务。开展信息的智能化处理技术研究具有非常重要的意义，能够全方位的了解和掌握智能信息处理技术的发展及运用状况，并发挥该技术的优势和作用，为今后的研究提供依据。 

1 信息的智能化处理技术的产生与发展 

1.1信息的智能化处理技术的产生 

早在1930年就产生了信息的智能化处理技术，然而因为运算功能强大的工具，致使智能化信息处理技术的功能无法得到全面体现，这在一定程度上限制了信息的智能化处理技术的发展和成熟。计算机技术的广泛应用为信息的智能化处理技术的进一步发展提供了坚实的基础保障，研发出多种智能信息处理产品，在人们的工作和生活中得到了大规模的应用，为人们提供了极大的便利，同时也产生了较大的社会及经济效益。针对当前医学领域中的GT机而言，该机器充分运用了智能化信息处理技术的优势[1]；同时美国科学家J. W.Coolev领导多位研究人员共同研制出先进的FFT算法，极大地推动了科学研究领域的创新发展。随后硬件电路就借助FFT算法对智能监测仪器进行开发研究，推出多种自动化和智能化程度较高的检测设施，获得了很大的成功[2]。科学技术的实时发展使信息的智能化处理技术也不断更新，科技水平逐步提升，智能化信息处理技术在信息处理系统中发挥的作用越发重要。 

1.2信息的智能化处理技术的发展 

信息处理技术顺应着通信技术、计算机技术的发展潮流，已经进入到一个全新的发展阶段，不仅更新了传统的发展理论及方式，在研究领域方面也获得了进一步的拓展，构建出全新的研究理论及方法。在信息处理技术最初发展阶段，线性、最小相位及因果等系统是几大关键研究内容，在不断的发展过程中已经逐渐转向非最小相位、非因果和非线性等研究领域，能够结合信息的变化开展针对性的处理工作。能够处理可靠性和稳定性较差的信息是智能化信息处理技术最显著的特征，能够使其转变为可靠和确定的信息。在智能化信息处理技术的支撑下，能够在确定性较差的信息内获取相对精确的结果，能够对信息进行有效、充分的利用，显著改善了信息的整体利用率。 

构建具有良好判断能力、理解能力和学习能力的人工智能系统是开展智能化信息技术研究的根本目标，信息的智能化处理技术主要借助不同算法对信息进行采集和利用，最终达到智能化管控的效果。由此得知，信息的智能化处理技术主要研究内容为：1）环境、机器同人的彼此智能化交互协作。该技术能够对语音或文字开展自动识别研究，并尝试理解自然语言，对图像、视觉信息进行自主化的加工和处理，确保环境、机器同人三者能够实现信息的互动沟通、交流[3]；2）将有价值、有效信息从数据库内进行提取，并总结基本规律。智能化信息处理技术的根本研究内容为机器学习及简约数据，需要借助已经掌握的模式识别理论、知识，针对数据信息进行简化处理，通过可阅读的方式将信息呈献给决策人员，便于制定出科学的决策。也能够自动化的学习多种数据，进而进行数据的评价和分类处理工作，对结果进行准确的预测；3）合理规划和优化智能系统，发挥系统的协作、决策功能。应对计算机决策系统、辅助规划系统进行构建，参考优化指标改善社会及经济效益。还应对系统建模内容进行探究，对智能决策、规划、体系协作的基础理论和方式进行进一步的优化。 

2 信息的智能化处理技术理论及方法 

信息的智能化处理技术涵盖多个研究领域，融合了通信技术、控制技术和计算机技术等先进技术，涉及多个信息科学技术学科。综合当前的研究及发展情况，可以将信息的智能化处理技术归为以下几类： 

2.1模糊理论 

若需要对无法确定对现象进行探究和分析，就必须要借助模糊理论来实现。由于事物本身拥有不确定的特性，同数学理论下的二元性原则没有直接关系，属于对象差异的中间过渡状态，无法进行准确的划分，从而不能明确对象类型。模糊系统具有模糊性特征，能够结合模糊理论发挥模糊信息处理功能，是一种动态化的模型。一般在模糊系统内，输入、输出彼此对应，能够将其视为连续函数的通用逼近器，主要包括模糊推理机、反模糊化器、模糊产生器及模糊规则库[4]。建立在神经网络、模糊系统之上的模糊神经网络，有效整合了模糊系统机理、神经网络，将二者的优势进行了整合，同时也融合了多种理论，包括动力学、逻辑计算、处理方式及语言等。模糊神经网络不仅具有较强的联想能力、识别能力和学习能力，同时还拥有良好的模糊信息处理性能。在普通神经网络内，对模糊输入信号、权值进行添加是模糊神经网络的核心所在，在优势互补的原理下，能够使神经网络、模糊系统的优势和功能充分展示出来，同时也弥补了二者各自的弊端和不足。构建的模糊神经网络使信息的智能化处理技术发展迈向一个全新的发展层面，具有非常重要的意义。 

2.2 人工神经网络法 

网络模型、数学模型是构建人工神经网络的关键，基于网络模型内，基础构成就是人工神经元，需要结合特定结构对其进行组合，最终打造出完整的模型；而在数学模型内，依据大脑神经元构建的人工神经是处理信息的单元体，借助组合而成的人工神经元，能够形成神经网络结构。独立人工神经元、神经元间的基本连接结构就是神经网络结构。就信息的智能化处理技术发展研究结果进行分析，当前已经成功研制出多达十几种的人工神经元网络模型，依据信息流动方向、连接途径，能够将人工神经元网络模型划分为多种不同的种类[5]。相互结合型（反馈型）网络、前向型网络是构成人工神经元网络模型的两大类，前者具有反馈信息的功能，而后者无法对信息进行反馈处理。

2.3 进化算法 

依据生物界遗传定律、自选选择定律，形成了进化算法，该算法在机器学习、优化等研究方面发挥着极其重要的作用。进化算法的基本原理即为通过对生物遗传模型进行模拟的方式，优化索索全局，获取最佳的结果。进化算法的适用范围较广，运用方式簡便，能够并行开展信息处理工作，其主要对象为个体，能够实施变异、交叉及选择等处理任务，明显优于传统算法，具有其特有的特征。在长期的钻研和探究过程中，进化算法不断完善，当前在机器学习、识别图像和自动化管控等领域占据着极高的地位，该算法在信息的智能化处理技术中有着普遍的运用。

 

2.4 信息融合技术 

信息融合技术的关键研究对象为：怎样加工处理、运用不同的信息，达到信息互补的效果，确保最终获取信息的精确性和真实性。信息融合技术建立在多传感器系统的基础上，能够准确监测目标，对无法明确的信息进行排除，有效提升了信息的可靠程度。通过分析、模拟人类大脑对信息进行综合性处理的功能，形成了信息融合技术的基础工作原理。大量传感器存在于系统内，传感器所发信息具有一定的差异，基于多传感器的信息融合系统能够根据大脑处理信息的方式开展相应的信息处理工作。多传感器信息融合系统能够综合性的处理多种不同的信息资源，并整合大量信息，并科学支配、运用这些信息，系统还可以高效组合冗余信息，显著改善了信息的准确性和可靠性[6]。在上述工作原理下，由多个子集组成的信息系统具有非常强大的功能，性能更加优越。低层次处理、高层次处理是信息融合技术的两大关键类型，其中前者主要指的是数据的预先处理工作，包括数据分类、检测目标等；而后者主要指的是集威胁估计、态势和全部融合过程为一体的提取处理。功能型模型、数据型模型是当前信息融合模型的两大关键种类，在实际运用中发挥着重要作用。 

3 信息的智能化处理技术的应用及发展趋势 

在实践生活中，信息的智能化处理技术有着较高的运用价值和实用性：1）智能化信息处理技术能够提高工作效率，能够开展自动化和智能化的处理工作，有效减轻了人们的脑力劳动任务；2）智能化信息处理技术能够针对不同的对象进行识别，包括影像、语音及文字等，借助机器能够进行翻译和分析等操作；3）当前互联网覆盖范围非常广阔，借助路由器，信息的智能化处理技术能够分析数据传输途径，获取优化路径，有效处理网路堵塞等故障[7]；4）目前实践生产中计算机技术已经实现了普遍运用，计算机技术发展速度日益加快，存储量也逐渐扩大，大大节约了成本资源，在智能化信息处理技术不断发展的过程中会进一步加快计算机技术的发展进程。 

从模拟数字到人工神经网络的发展转向，信息的智能化处理技术对混沌理论、小波分析理论、遗传算法及模糊数学理论进行了有效的整合，不断研发和创新出全新的智能化信息处理思路、算法及理论。信息的智能化发展技术拥有非常广阔的发展前景，迎合了未来信息时代的发展需求，这就要求必须要强化对智能信息处理技术的研发力度，提高对技术研发的重视度。在推动智能化信息处理技术发展的过程中，应将其发展与实践运用和科研课题进行综合，运用创新思想整合多种不同的信息处理技术，满足更加复杂的运用需求，使智能化信息处理技术与其它领域密切结合起来，促进信息学科的发展。 

4 结束语 

综上所述，信息的智能化处理技术经过不断地发展日趋成熟，然而将该技术运用到实践生活中时仍然会出现一系列的问题，还需要加大研发力度，使智能化信息处理技术更加完善。在今后的发展过程中，要将科技前沿同信息的智能化处理技术进行整合，创新研发思路及方式，结合实践运用需求来总结智能化信息处理技术的理论。同时，为了迎合信息的智能化处理技术的复杂化发展趋势，还应将该技术与多种信息处理方式进行紧密结合，有效推动智能化信息处理技术的快速发展。 

参考文献： 

[1] 张晓孪.基于语义的智能信息处理技术的研究[J].微型电脑应用，2014（11）. 

[2] 宋伟，霍广明.智能信息处理技术的现状及发展[J].科技信息，1998（12） . 

[3] 齐小刚，杨永安.智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究[J].系统工程与电子技术，2000（01） . 

[4] 杜亚军.智能信息处理及其在搜索引擎中的应用[J].西华大学学报（自然科学版），2007（02）. 

人工智能技术论文篇（9）

中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：

一、人工智能应用理论

人工智能提出至今，其快速地被各行各业接纳，并被广泛应用及推广。何谓人工智能？它是一种科学技术，即对用于模拟、扩展、延伸人的智能的技术、理论、方法等进行研究、开发。人工智能的最终目的是模仿人类智能，并基于模仿的基础上，设计出与人类智能相似的机器人。人工智能在相关研究领域实现了快速发展，且逐步形成了以计算机为主导的智能化技术。智能化技术属于一门综合性的学科门类，其包含了心理学、医学、哲学、语言学、仿生学、自动化、控制论、信息论。就人工智能领域而言，应该实现机器人具备同人类智能化工程相类似的系统，以此确保机器人承担起只有人类才能完成的工作。

人工智能理论能够解释智能的本质含义，且基于对智能本质的阐释，研制出与人类智能相类似的机器。就人工智能领域而言，其研究的内容主要有自然语言处理系统、专家系统、图像识别、机器人等。而电气工程研究的主要内容有信息处理、电气电气技术、系统运行等。随着技术时代的带来，及我国科学技术的快速发展，计算机技术在人类工作生活中的应用愈加普遍。在进行计算机编程时，唯一的办法是通过模仿人类大脑，从而实现对信息进行收集处理交换回馈。综上可以得出一个结论：模仿人类大脑技能有助于电气工程自动化的持续、快速发展。

二、人工智能控制的优点

针对不同的人工智能控制，最有效的讨论办法是采取不同的方法。现阶段出现具备部分人工智能的控制器，例如：模糊的神经、遗传算法等均为非线性函数近似器，该种分类法的意义在于有助于对人工智能总体进行探析；推动控制策略综合性的研发。可以很明确的一点是：人工智能函数近似器优于常规函数估计器。

如果想对对象动态方程进行精确控制，其算得上是一件难度性极高的事情，所以，在设计控制对象模型时，往往会出现众多不确定性因素，其主要有非线性、参数变化等。随着科技的发展，在设计智能控制器时，亦可以放弃传统的控制对象模型，而是参考不同因素对智能控制器进行合理调整，例如：智能控制器下降时，鲁棒性及响应时间存在不同等。在调整控制器时，需要注意的事项包括：通常情况下，就下降时间而言，相对于 PID 控制器，模糊逻辑控制器要快出两倍；相对于古典控制器，调整人工智能控制器的难度系数更小。与此同时，在设计人工智能时，允许借助相关信息及语言，且人工智能控制器的统一性更强，这样有助于估算输入的某些陌生数据，亦可以将驱动器的负面影响忽视。就相关控制对象而言，在没有人工智能控制器的情况下，其产生的效果同样相当好。

若在反模糊化与模糊化的过程中，坚持使用规则库、隶属函数控制器，其有助于精确地开展实时确定。通常情况下，相对于常规函数估算器，人工智能函数近似器的优点更为明显，其主要优点包括：

（一）设计人工智能函数近似器的工序更简洁，即不必要进行控制对象模型；

（二）适当调整人工智能函数，有助于人工智能函数近似器性能提高；

（三）相对于古典控制，调节人工智能函数近似器的难度系数相对更低；

（四）在设计人工智能函数近似器时，可以借助相应数据；

（五）在设计人工智能函数近似器时，可以借助语言信息及相应信息；

（六）人工智能函数近似器的统一性更好；

（七）人工智能函数近似器可以快速适应新数据及新信息；

（八）人工智能函数近似器能够解决常规方法无法解决的问题；

（九）人工智能函数近似器抗噪声干扰性能极高；

（十）人工智能函数近似器容易被扩展或修改。

三、我国人工智能技术应用现状

随着人工智能技术在世界范围内的快速发展，其亦推动了电气工程自动化的人工智能技术的发展，且从事技术研究的队伍在不断壮大。我国电气工程自动化人工智能技术研究的内容包括：如何将人工智能系统应用于电气工程故障预测、诊断、维修；如何将人工智能系统应用于电器产品优化、设计；如何将人工智能系统应用于电器产品控制、保护。人工智能系统要求综合应用电机电器学科知识、电磁场、电路等，及充分利用先前设计经验进行新设计。在设计以往的电器产品时，应该立足于经验与实验的基础上，并采取手工的方式，实践证明，该种设计方法在制定优秀设计方案时，其设计效率不高。

随着科技时代的带来，尤其是计算机的发展与普及，计算机辅助设计应运而生，其应该逐步将传统的手工设计取缔，其意义在于：缩短了电器产品研发周期。尤其是人工智能技术得到推广和应用以来，电器产品设计质量及效率也得到了质的提高，同时也推动了 CAD 技术的快速发展。专家系统及遗传算法属于电气设计人工智能技术应用的主要方面：遗传算法——源于对先进算法的优化所得，其主要作用于电器产品优化设计方面，且其作用相当明显。因此，人工智能化设计电器产品时，其开展优化设计工作的惯用手段便为遗传算法。人工智能技术有助于将电气设备故障间优势及预兆最大化发挥出来，其主要被应用于专家系统、模糊逻辑、神经网络等方面。

变压器在电力系统中的地位一直未曾改变，因此，众多研究人员往往会对其进行高度关注。总结现阶段变压器故障诊断手段，最常见的方法便为分析变压器油内气体含量，通过分析油内气体，有助于将变压器故障出现的范围明确在一定范围内。与此同时，发电机及电动机方面的人工智能诊断技术也取得了相当大的突破。

人工智能技术论文篇（10）

中图分类号：T017 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）01（b）-0204-02

近年来，智能建筑在我国得到了迅猛的发展，并且已经成为全球规模最大的智能建筑市场。伴随着智能建筑市场的兴起，市场对智能建筑技术人才需求也迅速增长。然而，我国在智能建筑这方面的人才极度缺乏，在人才培养方面也明显滞后智能建筑业的发展。因此培养智能建筑技术人才成为当务之急。为了满足社会对智能建筑人才的急切需求，同时结合学校的特色，桂林电子科技大学建筑环境设备与工程专业在建环专业指导委员会提出的《建筑环境与设备工程专业本科（四年制）培养计划总体框架》的基础上，以建筑环境与设备工程为主干学科，加大了自动化学科的课程。在此背景下，我们“智能建筑设备系统”是建环专业专业主干课程，计划学时为48学时。开课时间为第7个学期。

自课程开设开始，建环专业的同学就表现出对“智能建筑设备系统”的浓厚兴趣。由于课程开设时间较短，并且是涉及多学科的一门交叉课程，因此到现在为止还没有教学大纲以及教材能很好地适用于该学科。所以，要更进一步的对该学科进行深入研究，直至有该学科的系统教学体系建立。本文从理论体系建设、实践体系建设、课程设计体系建设等三个方面进行探讨“智能建筑设备系统”的课程建设，希望起到抛砖引玉的作用，共同建设好这门新课程。

1 理论体系建设

智能建筑是以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等，集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。从智能建筑的定义可知，智能建筑设备系统主要表现为现代信息技术在建筑领域中的具体应用，因而“智能建筑设备系统”课程具有多学科交叉的典型特点，不仅涉及计算机技术、现代控制控制、网络通讯技术，而且涉及建筑技术、建筑环境技术、建筑设备技术等诸多技术，是多学科的典型结合。

根据智能建筑设设备系统的多学科交叉的特点，本课程的理论体系分为基础理论、专业理论和工程技术三大部分。基础理论是针对智能建筑设备自动化领域之中析取的理论部分，主要包括自动控制原理和计算计算机控制与网络等内容。基础理论具有承前启后的功能，起到温故和铺垫的作用。专业理论则是面向建筑设备自动化领域在基础理论上形成的具有本课程特色的专有理论，具有创新的功能，起到知识延伸和扩展的作用。专业理论主要包括智能建筑集成技术、建筑建设监控技术和综合布线技术。专业理论是本课程的核心内容，体现了本课程的特色。工程技术具有理论与实践相结合的功能，起到学以致用的作用。工程技术主要包括智能建筑、智能小区的设计以及智能建筑设备系统的运行和管理。智能建筑设备自动化的理论体系框架如图1所示。根据上述理论体系，就可以进行教学大纲和讲义、课本、电子课件、参考书和实验指导书等立体化教材的建设。

课程具体讲授的内容如下。

（1）智能建筑设备系统概述。建筑与建筑智能化的基本概念；智能建筑的体系结构；建筑智能化技术；智能建筑的发展趋势。

（2）智能建筑的信息传输与网络。信息的分类和表示、传输介质和方式，PABX通讯网络、公用电信通讯网络。

（3）智能化建筑内的计算机网络与控制信号网络。建筑内的信息交换平台、建筑内的Internet；建筑内电话网及相关技术。

（4）智能建筑综合布线技术。综合布线系统的组成、典型综合布线系统。

（5）智能建筑设备及其控制特性。供配电系统、照明系统、空气的物理性质、空调系统、给排水系统、冷热源系统。

（6）智能建筑设备自动化技术。建筑设备自动化系统的功能、集散控制、建筑设备自动化系统的体系结构。

（7）智能建筑的安防技术。门禁管制系统、防盗报警系统、电视监视系统、智能建筑防盗报警系统。

（8）消防及联动控制技术。火灾控测器、火灾报警控制器、消防联动控制、智能消防系统。

（9）智能建筑的系统集成技术。将智能化系统从功能到应用进行开发和整合，从而实现对智能建筑全面和完善的综合管理。

（10）工程实例。培养学生的工程概念，介绍1～2座典型的楼宇设备控制系统。

2 实验体系的建设

实验体系是综合培养学生知识、能力和素质的重要环节，可以培养学生的动手能力、创新能力和理论联系实际的能力。因此实验体系应避免验证性和演示性的内容，应是具有设计性、综合性和创新性的内容。“智能建筑设备系统”是一门实践性很强的课，为了加强学生的实践能力，我们很注重实验体系的建设。在本课程中实验课程约占总学时的20%，其中综合设计性的内容占70%以上，实验内容基本覆盖了理论课的授课内容。在安排上也围绕住专业理论进行，使理论课和实验课成为有机的整体，其目的要求如表1所示。通过这些实验，学生基本上达到以下的要求：（1）具备能熟练操作本专业常用仪器仪表进行测试的能力；（2）具备熟练测试本专业常规参数的能力；（3）具备能独立进行实验设计，对系统、设备及环境进行综合实验测试、研究和数据处理方面的能力。

3 课程设计体系的建设

课程设计是实践教学的关键环节之一，是学生综合应用所学理论知识和基本技能分析解决实际问题，促使其学习深化与升华的重要过程；是强化工程意识，进行工程训练，培养学生创新能力和科研能力的重要途径，进行综合素质教育必不可少的环节。同时，通过课程设计的训练，为今后的毕业设计的顺利进行奠定基础，同时也为学生参加实际的设计和管理工作奠定良好基础。

通过课程设计，学生应达到的要求为：（1）熟悉有关智能建筑和智能小区工程设计与施工的国家标准和规范；（2）掌握对设计对象功能进行分析和研究的基本方法；（3）掌握确定智能建筑设备系统方案，并进行技术和经济分析的基本方法；（4）学习和掌握选择智能建筑设备的型号和规格的计算方法；（5）学习绘制智能建筑设备自动化施工图及编制设计、施工、运行维护和使用说明书。

4 结语

以上是笔者通过学习建环专业培养目标，结合我们电子院校的特色，根据多年来的教学经验，对建环专业核心课程“智能建筑设备系统”的课程教学体系建设的点滴看法，仅起着抛砖引玉的作用，以供同仁们参考。

参考文献

[1] 高等学校建筑环境与设备工程专业指导委员会.全国高等学校土建类专业本科教育培养目标和培养方案及主干课程教学基本要求[M].北京：中国建筑工业出版社，2004.

人工智能技术论文篇（11）

0引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI），又称为机器智能或计算机智能，是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。人工智能近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，而远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。

1来之不易的大好机遇

比起国际上人工智能的发展情况，我国的人工智能研究起步较晚，发展道路曲折坎坷，经过质疑、批判甚至压制的艰难发展历程。直到20世纪80年代初期，中国的人工智能研究才开始活跃起来，但由于当时社会上把“人工智能”与“特异功能”混为一谈，对两者一起批判，并一并斥之为“伪科学”，使中国人工智能经历过一段弯路。

中国人工智能学会于1981年在长沙成立后，长期得不到中国科学技术协会和国内科技界的认同，只能挂靠到中国社会科学院哲学研究所，直到2004年，才得以挂靠到中国科学技术协会。这足以表明中国人工智能学会成立后经历的20多年岁月是多么艰辛。因此，在这个时期内，有比较多的中国人工智能学者研究人工智能哲学问题是有历史原因的。

直到改革开放之后，我国的人工智能才逐渐走上发展之路。近两年来，国家领导人对人工智能高度评价，并对我国人工智能的发展提出重要指示，有关部门了《中国制造2025》《机器人产业发展规划（2016―2020年）》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。这些文件体现了我国已把人工智能技术提升到国家发展战略的高度，为中国人工智能的发展创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命。

2016年4月，中国人工智能学会联合20余家国家一级学会，在北京举行“2016全球人工智能技术大会暨人工智能60周年纪念活动启动仪式”。这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌Alpha Go与世界围棋冠军李世石上演“世纪人机大战”，将人工智能的关注度推到了前所未有的高度。启动仪式共同庆祝国际人工智能诞辰60周年，传承和弘扬人工智能的科学精神，开启智能化时代的新征程。

2大力发展智能科学与技术教育

包括人工智能教育在内的智能科学技术教育是智能科技和智能产业赖以发展的强化剂和推动力，也是高素质智能科技人才培养及智能科技与产业可持续发展的根本保证。我国的智能科技教育已初步形成学科教育与课程教学体系，并在大学计算机、智能科学与技术、电子信息、自动化等专业开设不同层次的人工智能类课程。中国智能科技的进一步发展和人工智能的基础建设问题，都与智能科技人才培养密不可分。只有培养足够多的高素质智能科技人才，才能保证我国智能科技的顺利发展，进而攀登国际智能科技的高峰。

智能科技教育和人才培养是智能科技学科发展的重要基础。我国自20世纪80年代中期开始在少数高校开设各种人工智能类课程以来，经过推广与提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之势，数以百计的高校开设了各种层次的人工智能类课程，有些课程已成为我国高校教育园地上的名花。例如，中南大学的人工智能课程已成为首批部级精品课程、教育部新世纪优秀网络课程、部级全国双语示范课程、首批部级精品视频公开课和部级资源共享课程。全国已有20门智能类课程入选部级质量工程。尽管为数不多，但这些智能类课程在改革中不断发展壮大，已为国家培养了成千上万的智能科技专门人才。虽然这些课程只占数以千计的部级质量工程课程的冰山一角，但也表明智能科技课程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用，产生了非常大的影响。

全国智能科学与技术教育暨教学学术研讨会是我国人工智能教育与教学领域具有特色的最权威的学术盛会，自2002年起已成功举办了13次，对于智能科技及其相关学科的教育教学、学科建设和人才培养发挥了十分重要的作用。

2004年在北京大学开设的智能科学与技术专业，已发展到全国近30所大学，仅这些大学的“智能”专业每年就培养大约2 000名人工智能专业人才。据估计，近30年来，全国高校已培养人工智能及其相关学科的硕士和博士数以千计，本科毕业生数以万计。这些高层次的人工智能专门人才是我国发展人工智能的最为宝贵的财富。这些年轻的智能人有幸遇上千载难逢的人工智能大好发展机遇，必将成为我国智能科技跨越式发展的中坚力量。

3客观评价我国人工智能科技水平

无论是智能科技学科建设或是智能科技类课程建设，都离不开对我国人工智能水平与国际先进水平差距的深刻认识。

有些学者或企业家认为，我国的人工智能科技水平已经与美国不相上下。我们需要科学客观地评估已有成绩，既不要妄自菲薄，又不能夜郎自大，既要充分肯定成绩，又要深刻认识差距。过高地估计我国现有人工智能成果既不实事求是，又不利于人工智能学科与产业的健康发展。

美国是世界上人工智能科技整体水平最高的国家。分析中美两国在人工智能方面的差距，有助于我们保持清醒的认识。许多人工智能界内专家指出：我们在人工智能方面一直跟踪美国的理论，然后应用并在一些地方有所创新，应用上的追赶很快，但是，在基础理论研究方面和美国还是差距很大的。国内做人工智能基础理论研究的人很少，这是学术环境问题造成的。例如，美国把脑科学和类脑科学排在研究的最前面，而我国在这方面的自主研发能力却比较薄弱，在突破和创新上也有所差距。又如，国内在深度学习方面发表了不少论文，但真正有理论创新或具备重要应用价值的研究并不多。

美国人已经在构思下一个人工智能是什么，而我们这里还没有动静，这是我们面临的最大挑战。这个难题牵涉面很广，不是一两个团队投入进去就能解决的。这种差距在很大程度上源于我们学术评价体系以及以实际应用为导向有关。我们可能要通过10～20年的努力才能在人工智能方面全面赶上美国。

许多有识之士认为，我国当前的人工智能基础研究和应用开发与国际先进水平存在很大差距，国际影响力有待提高。然而，国内有一部分人工智能研究与开发人员却过高地估计成绩，认为我国的人工智能已经在很多方面甚至全面超过国际先进水平。评价一门学科是否达到或超过国际先进水平，不但要有客观标准和国际同行普遍认可，而且要有一批令人信服的标志性成果。这里笔者不准备具体讨论或争论这个问题，而是试图从以国际人工智能之父图灵命名的国际计算机学科科技最高奖图灵奖的获奖情况来说明我国人工智能的发展水平。

自1969年以来，美国计算机学会先后举行过48届图灵奖评审与颁奖，图灵奖得主共计64位。其中，美籍华裔计算机科学家姚期智2000年获得图灵奖，他是图灵奖设立48年以来获得该奖项的唯一华裔学者。在64位图灵奖得主中，有12位杰出人工智能专家获此殊荣，但当中没有一个是中国人。

4坚持人工智能研究及教育的正确方向

国际人工智能在过去60年历程里，取得举世瞩目的进展和公认成果，但其发展也是极其曲折与坎坷的。之所以艰难前行，除了由于科学发展的必然性外，社会上对人工智能的误解与偏见及人工智能内部的偏激争论，特别是在人工智能哲学与方法论方面的争论都是不争的事实。人工智能三大不同学派之间势不两立的争论持续了约30年，直到本世纪初才平静下来。人工智能学界已形成共识，即面对现代社会科技、经济和人民生活的重大问题，任何一种人工智能方法，无论是符号主义、连接主义或行为主义，均不可能单枪匹马打天下，而需要各个学派之间携手合作，走综合集成、优势互补、共同发展的康庄大道。尤其是今天的中国，人工智能面对大数据、机器人、“互联网+”等国家重大战略所带来的机遇与挑战，探索大规模深度学习、类脑神经计算、智能机器人、智能互联网、智能物联网、智能移动终端、产业智能化升级等重大理论和技术问题，推进社会智能化进程，提升社会文明程度，才是人工智能研究与发展的主流，至于学派和方法之争已不是人工智能研究的关键。

在人工智能与哲学的关系方面，应该说人工智能有哲学和方法论问题需要研究，但人工智能不属于哲学。有一些人从信息哲学或人工智能哲学角度进行人工智能研究，既是需要的，也是值得支持的，但不应该过分夸大哲学和方法论问题对人工智能的作用，必须强调智能实现理论、方法、技术在人工智能研究中的核心地位，必须注重人工智能是一门具有较强理论基础的新兴技术学科的这一基本属性。

人工智能作为一门新兴技术学科，特别需要就其发展和应用中的一系列重大理论和技术问题进行踏踏实实的研究。吴文俊先生曾经语重心长地告诫我们：“我们真正的意图绝不在于口舌之争，在字面上夸夸其谈。真正应该做的事是实干巧干，借计算机时代来临的大好契机，率先在全世界推行脑力劳动机械化，以具体成就和我们的成功来向世人表明我们的主张。”

前面提到，人工智能诞生60年走过了极其曲折与坎坷的历程，但我们不愿意更多地回忆与评论国内外人工智能发展过程中的种种艰难往事，只是希望大家能记住历史教训。过激的、势不两立的学派争论和过于浓厚的哲学色彩都不利于人工智能学科全面与健康的发展。今天，在进行人工智能/智能科技研究与教育时，一定要把握人工智能作为一门自然科学新兴学科的方向，从获得国际人工智能学界认同和经受应用检验两个角度，创造中国人工智能的新成果和新品牌。

智能科学与技术专业抓住教材建设和师资队伍建设作为专业建设的突破口，这是非常正确的，尤其是教材，作为课程教学环节的重要资源，不仅是专业建设和教学活动的重要载体，而且对学生的课程认知和能力培养都具有十分重要的导向和启迪作用，因此需要用十分严谨和科学的态度去对待。实际上，入选普通高等教育“十二五”部级规划教材的4本人工智能教材中，有3本书的作者为现有智能科学与技术专业的教授，这至少从一个侧面说明，智能科学与技术专业还是有着较好的人工智能教材基础的。

当然，由于智能科学与技术本科专业在开设人工智能课程之前，一般会有智能科学技术导论和脑与认知基础这两门前导课程，因此作为智能科学与技术专业的人工智能教材，应在结构和内容上有别于其他信息类专业的同类教材。但作为人工智能的主流理论、方法和技术，仍然应该是该教材应该坚持的基本架构和内容主线，而不应该偏离。