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人工智能的科学原理范文1
人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。?
本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。??
一、兼顾课程内容的统一性和差异性??
人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。?
知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。?
同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。?
这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。
??二、实施分层次教学??
各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。?
本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。?
非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。?
给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。
??三、案例驱动，寓教于乐??
采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。?
例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。?
又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。?
在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。?
为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。?
此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。
??四、结语??
以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。?
人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。
参考文献?
［1］
蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.?
［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.?
［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?
人工智能的科学原理范文2
关键词：精品课程；视频公开课；课程建设；人工智能
一、引言
中南大学的人工智能课程是国内高校最早开设的该课程之一。1987年清华大学出版社出版了我校蔡自兴和清华大学徐光编著的《人工智能及其应用》，成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材，为人工智能课程提供了一部好教材，对人工智能在中国的传播和发展起到重大推动作用。
我校人工智能课程自开设以来已培养约30届学生，培养人数超过3000人。授课对象包括计算机、自动化专业的本科生和电子信息类等专业的研究生。2001年，我们研发的“人工智能网络课程”被评为优秀网络课程。2003年和2007年“人工智能”分别被评为首批国家精品课程和全国双语教学示范课程。同时，课程的相关网络资源和知识表示方法的课堂录像陆续上网，向全社会开放，成为学生复习和自学的有力手段和特色环境。
近年来随着国外名校的视频公开课风靡网络，建设我国自己的视频公开课已势在必行。在这种背景下，人工智能课程的等一批国家精品视频公开课应运而生。我们的“人工智能PK人类智能”的视频公开课入选国家精品视频公开课建设计划，已成为首批播出的课程之一，受到公众欢迎与好评。
二、讲授内容选定
人工智能是一门前沿交叉学科，也是一门与人类生活息息相关和公众颇感兴趣的科学。网络视频公开课是以大学生为服务主体，同时面向社会大众，是免费开放的科学与文化素质教育的网络视频课程与学术讲座。由于人工智能属于专业基课程，如何在有限的时间内讲述一个完整的专题，避免艰深的专业知识，让大多数人都能听懂并感兴趣，是安排视频课程内容时需要首先考虑的问题。为此，在内容安排上将重点放在专业史和热点研究介绍上，其目的是通过介绍学科的发展史和一些经典或热点问题的研究情况，激发大家对人工智能研究的兴趣，增进对人工智能知识的了解，认识到前沿科学其实离现实并不遥远。
在上述理念指导下，本视频课程并没有照搬平时上课的内容，而是精选了人工智能领域中一些具有代表性的内容进行介绍。首先概述人工智能的起源与发展历史，以及人工智能领域影响最大的三大流派及其认知观等。然后介绍人工智能中几种经典技术，包括推理证明技术、问题求解技术等。此外，对人工智能中公众最感兴趣的一个应用领域――机器人学进行阐述。最后，对人工智能的一些最新研究发展领域，如计算智能和群智能技术等进行讨论。具体内容安排如下：
第一讲：人工智能的诞生
长期以来人工智能充满了激烈争论，其发展过程不是一帆风顺的，在中国也历经了质疑、批评甚至打压，直至出现希望的曙光，形成今天的可喜局面，其过程可谓艰辛。该讲从不同角度对人工智能的定义进行介绍，分析其异同，介绍人工智能的起源与发展过程，特别是在中国的发展情况，让听众对什么是人工智能有个大致的了解。
第二讲：人工智能的学派
从符号主义为代表的经典人工智能到连接主义、行为主义，人工智能的研究可以说是从一家独秀走向百家争鸣。该讲介绍人工智能的主要学派，各自的理论基和认知观，并论述人工智能对社会、文化、经济等层面的影响。
第三讲：经典人工智能的推理技术
经典人工智能的有关推理技术和方法是早期人工智能研究的主要手段，用于研究基于经典逻辑的自动定理证明等问题，对人工智能学科的发展产生了深远的影响。本讲主要介绍基于数理逻辑方法的推理证明技术，尤其是定理证明方法的代表之一――消解原理。
第四讲：问题求解与搜索
问题求解技术是人工智能研究领域的一个核心问题，涉及问题表示和求解搜索两部分内容。这一讲主要介绍问题求解中的一种常用方法――状态空间法，阐述图搜索方法和求解策略，特别是引入启发式信息的启发式搜索方法。
第五讲：机器人学
机器人是人们听到人工智能时几乎第一时间联想到的事物。机器人学作为一门学科，该讲介绍机器人学的发展过程和机器人的分类，探讨机器人学与人工智能的关系，说明研究开发机器人技术的动机。
第六讲：人工智能的新领域――计算智能
经典人工智能虽在早期占有统治地位，但目前已经不再是研究热点。而计算智能则异军突起，成为智能学科中新的增长点。本讲主要介绍计算智能的几个主要分支神经计算、进化计算、模糊计算和人工生命的一些基知识。
第七讲：人工智能中的仿生学――群智能
人工智能是一门信息科学与生命科学等高度交叉的科学，不仅涉及到计算机、自动化、数学、信息学等学科，还涉及到心理学、脑科学、仿生学等各种学科。群智能就是仿生学在人工智能中应用的典型。该讲主要介绍受到蚁群和鸟群社会行为启发而构建的蚁群算法和粒群算法，将其转换为可计算模型，引入到问题优化求解中。
三、课程建设经验
由于授课对象的不同和授课时间的限制，在只有30分钟的一讲一主题情况下，要像平时上课那样详细讲解是不可能的，为此需要对视频公开课的材料进行重新组织。我们的人工智能课程作为首批国家精品课程，其教学资源还是比较丰富的，具有一定优势。
首先，使用主讲人编著的《人工智能及其应用》作为课程教材。根据教学对象不同，编撰了不同类型的教材，以适应不同层次学生的要求。2003年和2004年在清华大学出版社先后出版了《人工智能及其应用》第三版“本科生用书”和“研究生用书”。2005年在高等教育出版社出版了面向大专院校和网络课程的《人工智能基》，以及在国防科技大学出版社出版了面向管理类学生的《人工智能及其在决策系统中的应用》。2010年又出版了“十一五”规划教材《人工智能及其应用》第四版及《人工智能基》第二版，使教材与时俱进，不断创新，更好地为人工智能教学改革和人才培养服务。这些教材已为高水平课程建设和学科建设做出了重要贡献，也为视频网络课程提供了丰富的素材。
其次，教学资源丰富，知识融会沟通。课程主讲人也是国家级教学团队“智能科学基系列课程教学团队”的负责人，团队成员除承担人工智能课程教学外，还负责智能控制、机器人学等相关课程的教学。这些课程也都有对应的自编优秀教材，都可直接作为课程的参考资料。
“人工智能网络课程”具有明显特色(网络化、智能化和个性化)，得到专家和同行的认可和肯定，被教育部评为国家级优秀网络课程。特别是更新后的向导学习、个性化以及算法实验，采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程，具有显著的特色和先进性。网站上课程的教学大纲、教案、课件、实验指导书、课堂录像和参考文献一应俱全。人工智能相关的网络资源，如网站、新闻组、BBS等，包括了大量的文献资料、讨论、本领域研究的前沿动态、人工智能课程相关的演示动画
和实验等。
虽然有相当丰富的教学资源，但为了适应视频公开课的需要，在视频公开课材料的组织上仍然花费了大量的时间和精力。本视频公开课课程具有下列主要特色：
(1)材料翔实、图文并茂
人工智能的发展经过几代人的努力奋斗，其在中国的发展尤其曲折。在课程资料组织过程中，对许多重要理论与方法的提出者以及一些会议与纪念活动等介绍，基本上都配以图片。这些图片有的是自己的第一手资料，有些则是从网络搜索得到。这些图片的引入，给本来相当枯燥无味的文字和概念增加了趣味性和对观众的吸引力，也是视频教学优势的一个体现。
(2)深入浅出、直观生动
人工智能作为一门讲述前沿理论的专业基课，其复杂的技术、算法、理论是一般观众很难理解的。视频课程不可能在较短时间内将这些问题讲透，而是通过形象的动画说明基本原理和概念，激发学生进一步学习的兴趣，真正起到带“入门”的作用。这也是视频课程的优势所在。
(3)精选题材、注重趣味
人工智能是一门高度交叉的科学，涉及面极广。为了让观众尽可能全面地了解这门学科，公开课着力于讲授内容的精选。从人工智能的起源开始，分别介绍了经典人工智能的搜索推理技术、当前的研究热点计算智能和群智能技术，以及人们对人工智能最直观的印象――机器人学，形成一定的体系。在这些题材中包括了逻辑学、生物学、脑科学、神经学乃至仿生学等不同的学科交叉，力求使枯燥的科学理论变成美味的知识盛宴。
四、问题与体会
经过紧张的准备和拍摄过程，“人工智能PK人类智能”精品视频公开课终于上网与广大观众见面了。由于时间仓促和经验不足等原因，本视频课程仍存在一些不足之处，值得今后弥补。
(1)考虑到比较通俗易懂的要求，使没有相关专业基的公众也能够基本上听懂，因而将很大一部分内容的重点放在了专业史上，其专业深度不够。
(2)由于每讲必须在30分钟内讲完一个专题，因此难以对相关技术进行深入探讨，只能简要介绍其原理和概念，使观众能知其然，却没法知其所以然。
(3)国外的公开课基本上都是随堂录像，视频课讲的内容就是平时课堂讲授的内容。而我国的视频公开课课程却强调普及性，相应的牺牲了部分专业性，在定位上仍有犹豫。这可能是我们的公开课与国外公开课的一个重要差别。
要把我国的视频公开课建设好，不能盲目追求观看率和点击率。从课程性质上看，文史类课程由于受众面广，容易被更多的人群接受和理解，观看的人就自然会多。理工类课程由于受限于领域基知识，受众面相对较窄，其接受程度肯定较低。要真正建设一门好的视频公开课，还是应该明确定位，内容贵精不贵多，完整清晰的讲述好若干知识点，让观众真正有所收获就是成功的。
参考文献：
[1]傅京孙，蔡自兴，徐光，人工智能及其应用，北京：清华大学出版社，1987
[2]宋健，学科前沿的最精彩成就[C]，见蔡自兴，徐光编著的人工智能及其应用(第四版)[M]，北京：清华大学出版社，2010
[3]蔡自兴，徐光，人工智能及其应用(第三版)，本科生用书[M]，北京：清华大学出版社，2003
[4]蔡自兴，徐光，人工智能及其应用(第三版)，研究生用书[M]，北京：清华大学出版社，2004
[5]蔡自兴，蒙祖强，人工智能基[M]，北京：高等教育出版社，2005
[6]蔡自兴，人工智能及其在决策系统中的应用[M]，长沙：国防科学技术大学出版社，2005
人工智能的科学原理范文3
关键词：人工智能 科学方法 创新
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）03-0093-01
人工智能是一门涉及较广的边沿学科，它涉及哲学、数学、心理学、计算机科学等学科，其本身的性质也就需要从事这项工作的人必须要对人工智能所涉及的学科有一定的了解。近几年，我国在人工智能的理论和技术方面都有所突破，但是时代在快速发展着，这就需要人工智能研究不能一直保持原有的状态，还要有所创新，以顺应时代的变迁。
1 人工智能的发展历程
人工智能（Artificial Intelligence）一词最早是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，这也就标志着人工智能的诞生。在1969年召开了第一届人工智能联合会议，以后每两年召开一次。1970年出现了《人工智能》国际杂志，推动了人工智能的学术研究及发展，从此以后，人工智能的研究形成热潮，不同人工智能学派的争论非常激烈，这使得人工智能得以进一步发展。而我国的人工智能研究开始的比较晚，在1978年“智能模拟”正式纳入国家计划开展研究。而且现在我国从事人工智能研究工作的除了科技人员还有很多的大学师生，从人工智能的发展前景来看，人工智能定会为我国的现代化建设做出重大贡献。
2 人工智能的突破及科学方法
2.1 对人工智能采用分散式的研究
由于人工智能的研究是很复杂的，很难进行整体性的研究，所以只能把它分成几个层面再各个击破。人类认为结构、功能、行为是系统能力的三个基本要素，所以对于人工智能的研究也可以分为结构模拟、功能模拟、行为模拟三种模拟方式。下面对人工智能的三种模拟方式进行举例分析[1]：
关于结构模拟就以人工神经网络的研究为例。根据结构模式的思想，人工智能的研究人员尝试建造人工的神经网络模拟人类的思维能力。20世纪50年代，出现了感知机，它是用人工神经元电路构造的，这也说明了人工神经网络的智能性。后期也出现人类利用少数神经元的网络设计模拟高等动物反射能力的实例，展现了人工神经网络的发展前景。但是，在人工神经网络的研究中如果想有效的模拟人类的思维能力就需要有接近人类大脑新皮层的人工神经网络，在制造技术上存在很大的困难；如果降低人工神经网络的复杂程度，那它的智能化就会退化。基于功能模式的物理符号系统研究实例。基于功能模拟的物理符号系统的研究也取得了很多的成果，比如：通过图灵测试的血液感染疾病诊断专家系统和战胜过国际象棋世界冠军的“深兰”专家系统。但是专家系统需要拥有专业的高水平知识，但是这种知识的获取是很困难的，不仅如此，就现在的逻辑理论而言，就算获得了必要的知识，也不能支持知识的推理与表达。
2.2 发现了智能生成的核心机制和知识的生态学结构在本能知识下的知识转换
人工智能的定义是非常复杂的，简单来说，人工智能是为了实现人类改善生存与发展条件的目的，面对具体环境时，根据现有的知识去发现问题、确定解决问题的目标；再针对问题和已定的目标获得必要的信息，进而利用所获得的信息和现有的知识想出解决问题的智能方法，并实施这个方法，以达到解决问题的目的。人工智能实际上模拟的是人类智能“确定解决问题的目标、获得信息、找出解决办法”的能力。也就是说可以说，人工智能工作前提是“给出有待解决的问题、知识和明确的目标”，工作内容是“获得必要的信息，进而利用所获得的信息和现有的知识想出解决问题的智能方法”，因为找到解决问题的方法是智能的表现，所以可以理解为，人工智能的核心就是在给定条件的制约下信息知识的智能转换。在这种方法的引导下就可以建立人工智能新的机制模拟方法了。
我们已经发现人工智能的核心机制是：信息知识的智能转换，也就是说，信息和知识在人工智能的研究中发挥着很重要的作用。研究发现，知识并不是固定不变的，它具有自己的生态学结构。在本能和外界信息的刺激下，人类不断的学习并不成熟的经验知识，然后根据自己本身的理解和思考把经验知识变成规范知识最后成为常识性知识。发现知识的生态学结构不只是可以加深对知识的理解，还拓展了人工智能的研究视野，对人工智能的研究有着很重要的意义[2]。
2.3 把智能生成的机制与知识的生态学结构相结合
把智能生成的核心机制与知识的生态学结构相结合建立新的模拟方法，就会发现一直处在独立发展的结构模拟、功能模拟、行为模拟都是机制模拟方法的特例。比如：结构模拟可以说是，信息与经验知识的经验型智能转换；功能模拟就是把信息与规范知识的规范型智能转换；行为模拟是信息与常识性知识的智能转换，而且经验知识、规范知识、常识知识之间在机制模拟中是相继环节，所以结构模拟、功能模拟、行为模拟也应是机制模拟中的相继环节[3]。在“以信息观、系统观、机制观为主要标志的系统科学方法论”的观念下，原来看似无关的人工智能的三种模拟方式，竟然有着相互的关系，把原来看不到的本质给展示出来，就是科学方法的厉害之处。
3 结语
通过研究发现，在人工智能的模拟研究中一直处在独立发展的结构模拟、功能模拟、行为模拟都是机制模拟方法的特例。这也就说明智能生成的机制与知识的生态学结构的结合是人工智能研究的统一理论和方法。这一结果为人工智能的发展开辟了一条新的道路，人工智能的研究的这一突破主要依靠科学方法的创新。所以，在今后的人工智能研究方面应注重科学方法的研究、应用和创新，以使人工智能研究事业在未来的发展道路上越走越远。
参考文献
[1]钟义信.人工智能的突破与科学方法的创新[J].模式识别与人工智能，2012（3）：456-461.
人工智能的科学原理范文4
关键词：电气自动化；人工智能；控制
电气自动化技术作为新时期的科学技术发展的重要产物，其主要是电子信息自动化、信息处理自动化、系统运行自动化、实现分析、电力电子技术以及计算机科学技术的综合技术。电气自动化运行的过程中主要是让控制的机器能够自行运行，且不受到人工的实时控制，用人工智能技术代替人工控制机器。人工智能技术应用到电气自动化生产过程中，使得人工智能技术与电气自动化技术相互交融，使得电气自动化技术出现了很大的飞跃。本文针对电气自动化控制过程中对于人工智能技术的应用研究，分析人工智能技术对于自动化控制的影响情况。
一、人工智能技术概述
随着计算机科学技术不断深入发展，计算机的运算速度较之人脑更加快速和准确，而且可以承担大量的重复性计算工作，因此计算机代替人工进行工作也就应运而生[1]。人工智能技术产生于1956年，其涉及到计算机科学。心理学、数学。、哲学、认知科学等多门学科。人工智能技术的主要研究目标就是控制机械进行自动化生产，在人工智能技术下完成实时控制，能够完成大量的重复性工作，解决人类的劳动强度问题。人工智能技术主要是基于计算机技术，通过计算机来实现人脑仿真，使得计算机能够满足更高层次的应用。
人工智能技术在发展的过程中存在着很大的差异，不同的人工智能技术其具有的优点也不一样。人工智能化技术可以具有社会能力、自治性、响应性以及能动性等几个重要的人工智能特色，复杂的人工系统之中运用人工智能技术实现建模，并且完成对人类的仿真。人工智能技术通过自身复杂的系统完成机械之间的融合和交流，并且形成了其基本元素的结合。另外人工智能技术对于自身的状态和行为具有一定的控制能力，完成相应的建模和仿真任务之后就不需要人类给予实时干预，所以人工智能技术具有一定的自治性。当然人工智能技术对于周围的环境还具有一定的响应能力，对于环境之中的事物作出相应的反应。
二、电气自动化中人工智能技术的应用
（一）数据采集和处理。电气自动化控制过程中人工智能技术可实现对系统的数据采集和处理，此项过程均属于智能化处理过程，在具体的应用中人工智能系统完成了对电气设备、系统运行的实时监测和响应。人工智能技术在电气化自动控制系统中针对全部开关量、模拟量等进行智能数据采集，并按照相应规则完成对所有数据的甄选，然后将数据进行保存或者对数据做出响应执行另外指令。人工智能技术还可对采集的数据进行整理，完成分类、筛选、备份以及垃圾数据删除等[2]。
（二）图像层次管理。对于电气自动化控制企业往往存在着图像管理流程，尤其是对于一些大型的电气企业或者运行比较复杂的系统，很多类型的设备都需要进行图像层次管理。那么人工智能技术则实现了对系统中的图像层次管理，利用计算机技术实现对系统的图像层次管理，为工作人员提供方便，使得他们能够及时查看图像并且作出选择。通过人工智能技术实现对系统的图像层次管理，有效的提升了对电气自动化系统的管理效率。
（三）可输出自动化控制过程。在电气自动化控制过程中，人工智能技术可以实现对控制过程记录，并且可以图像记录的方式来呈现出整个控制过程。人工智能技术实现了对电气自动化控制中的某一阶段或者是全部过程的运行管理，通过对控制过程中的图片输出来反应控制的成果，方便工作人员能够准确、完整的掌握电气自动化过程中人工智能技术控制情况，方便查看以及及时了解系统运行信息。
（四）保存系统运行各项资料。电气自动化控制过程中采用人工智能技术可以有效、完整的保存系统的运行资料，为寻找故障问题源提供相应的信息情报。电气自动化控制过程中，采用人工智能技术实现精细化管理，可以导出各个时间段、生产区间中自动化生产的各项资料。人工智能技术为相关记录工作者减少了麻烦，提高了工作的效率，同时人工智能技术可极大限度的节约人力、物力以及财力，对电力企业降低成本加强管理具有非常重要的作用。
（五）实时跟踪控制。人工智能技术属于人类一项先进的研究成果，其具有一定的智能化，能够自行完成生产工作。当然，人工智能技术最为重要的作用还是对于电力企业的自动化生产实现了跟踪控制。利用人工智能技术实现对引进的先进电子设备进行控制，通过输出的图像、保存的录像以及相关记录等来完成对相应设备的评估。
结语：随着科学技术的快速发展，人工智能技术正在不断的创新和进步之中，尤其是当前人工智能技术在电气自动化企业中的应用越来越广泛，使得人们对于人工智能技术的研究需要进一步加强，同时对于其工作的原理以及具体的应用应该具有更深层次的认识。这样电气自动化企业才能够及时跟上时代的步伐，及时调整企业的战略目标，利用人工智能技术提升企业的生产效率，利用人工智能技术降低企业的生产成本，利用人工智能技术实现企业强化企业核心竞争力。
参考文献：
人工智能的科学原理范文5
关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。
由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
2 本科高年级的教学特点
中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。
3 人工智能课程的学科特点
与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科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，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
4 人工智能教学的三点思考及对策
4.1 注重应用性和介绍性
在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。
4.2 注重科研引导性
本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
4.3 教学内容与毕业设计相结合
本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。
人工智能的科学原理范文6
在计算机网络技术迅速发展和人类社会不断进步的带动下，人工智能也与时俱进，并得到迅速传播和发展，进而直接或间接地推动着其他学科领域的进步和发展。网络安全问题也在日渐成为人们的关注焦点，如何才能有效的利用人工智能技术对网络数据进行安全防护呢？本文首先介绍了人工智能与网络安全问题的特点与联系，进而提出在网络安全中引入人工智能技术，防护网络安全的策略，希望能对维护网络起到一部分作用。
关键词：
网络安全；计算机；人工智能；信息安全
引言
人工智能是一门将计算机科学与语言学、控制论、神经生理学等多种学科的理论和应用相互结合、相互渗透，逐渐产生发展的综合性学科，是计算机科学领域内有关研究、设计和利用现代智能工具的一个重要分支。目前网络技术的急速发展，使得人们早就已经习惯运用网络处理各类事宜，如娱乐、聊天、办公等，网络的个人隐私信息也越来越多，传统的网络安全维护办法早已捉襟见肘，人工智能的出现，为网络安全管理提供了一个新的契机。
1.我国网络安全现状
网络安全是每个人都应该了解与维护的职责，人们享受着网络带来的便利，同样也会遭受到个人信息与财产的威胁。而目前的网络安全现状却是：很多时候，当使用者一打开网页时，网页就自动会弹出一些杂乱无章的广告信息，铺天满地的向使用者“传达”无用的信息来麻痹使用者的视野，扰乱使用者的心智。或许，当使用者在下载信息时很容易下载病毒，如果把下载的是病毒当着有用信息保存到电脑中后，除了得不到使用外，还会损害电脑的硬件设备，让电脑长时间的处于“危险”状态。或者是一些人为因素的误操作：有意“种植”木马病毒、编写病毒代码、对电脑硬件不加以保护所造成的。这些不良信息，会是代码病毒、蠕虫等，它们都会扰乱信息源代码，侵染网页，电脑会崩溃。种种原因表明，这些不良信息的大量出现，是一些不法分子以及商家为了谋取暴利而上传在网络上的，来吸引正在使用网络的人们眼球，给使用网络的人带来更多的痛苦。从而产生密码被泄露、数据被篡改、用户难以登录、网络端口故障等现象。这些现象的发生，给现在的网络安全带来危险，使计算机网络安全机制难以“愈合”。病毒的不断涌入、蠕虫的不断产生、黑客的间断性攻击、间谍的蜂拥出现、人为的误操作，给网络的安全问题带来巨大的威胁。
2.人工智能技术特点与优势
将人工智能应用到网络安全管理领域可以帮助网络管理员提高工作效率，相较于传统的网络安全技术，不论是从速度，效率以及可操作性都显著提高，其具体的优势如下所示：
2.1具有处理模糊信息能力
人工智能技术具有处理未知问题的能力。人工智能技术一般采用模糊逻辑的推理方式，不用非常准确的描述数据模型。网络中存在大量不确定也不可知的模糊信息，处理这些信息比较困难。在计算机网络安全管理中应用人工智能技术，可以提高处理信息的能力。
2.2具备学习能力和处理非线性能力
人工智能不同于传统的网络安全处理模式，它最大的特点是它具有一定的学习能力，这一点的优势在处理信息时表现得尤为明显，因为网络中的信息量往往是庞大的，但是许多信息都是简单的，及其容易理解，却可能有有效信息，想要从海量的信息中挖掘出有效的信息，首先要做的就是学习，推理这些简单的信息，人工智能的优势就在于这里。人工智能具有处理非线性能力。
2.3计算成本低
传统网络安全技术消耗的能源量惊人，人工智能在这一方面则有很大的改善，它对于能源消耗速率特别低。因为人工智能采用的是新的算法，即控制算法。这种算法可以利用最优解可以一次性完成计算任务，有效减少资源消耗力度，实现绿色节能。另外，使用这种方法可以保证网络技术的高速性。
3.人工智能技术
在网络安全中的运用在网络安全管理过程中，运用得最广泛的就是防火墙，其中最具有技术含量的核心部分为入侵检测，入侵是指任何可能损害信息的完整性和保密性的所有活动，而入侵检测主要就是识别这些活动，后续再采取其他手段对网络安全进行维护。本文的重心主要在于人工智能技术在这一阶段的运用。
3.1建立规则产生式专家系统
目前网络安全领域运用得最为广泛的人工智能技术就是专家系统。专家系统，顾名思义就是以专家所拥有的经验性知识为基础而设立的入侵检测系统。该系统的管理员可以通过将目前已经了解的入侵特点编码成规则，通过系统自动检测这些特征从而来判断系统的安全性是否到位，同时，专家系统的建立也使得日后的入侵检测工作量减轻。
3.2人工神经网络系统
在网络安全管理中的运用人工神经网络具有较强分辨能力，它可以识别一些带有噪音或者暗藏畸变的入侵模式，这套系统的开发是相关的科研队伍经过长时间的模拟人脑学习技能的而形成的。除了有上诉的优势，它还具备一定的学习能力和高适应能力，能够快速识别入侵行为。人工神经系统在网络安全中的运用，大大提高了面对入侵时管理员的应对速度，对保证网络安全的意义重大。
3.3人工免疫技术
在网络安全领域中的运用人工免疫技术也是人工智能技术的一个分支，它的技术原理是人体免疫之后人体自发的出现一系列的自我防御的现状，运用在信息安全管理上就是基于自然防御机理的学习技术，两种人工免疫技术原理相似。前者保护人体免受病毒打扰，后者保护信息不被入侵，保证信息的完整性、保密性。
4.结束语
将人工智能运用在网络安全还是一个较为新颖的领域。事实上，可以用到网络安全中的人工智能技术并不止上诉提及的几种，它还有待我们去发展和探索，另外，在网络功能如此强大的今天，不少人的日常生活都已经无法离开网络，网络安全正在逐渐成为一个越来越热的话题，对于各类新技术，并不只限于人工智能技术，我们都应该将其灵活运用到网络中来，保障网络的安全性，使网络更好的服务于大众。
参考文献：
[1]吴元立,司光亚,罗批.人工智能技术在网络空间安全防御中的应用[J].计算机应用研究,2015,32(8):2241-2244.
[2]储美芳.基于人工智能理论的网络安全管理关键技术的研究[J].计算机光盘软件与应用,2012(23):95.
