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人工智能发展总结范文1
【关键词】人工智能 医学领域
1 引言
人工智能（AI）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于Newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。
2 人工智能的发展
全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。
3 人工智能在医学领域上的应用
3.1 在神经网络中人工智能的应用
在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。
人工智能领域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是AI分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ANN是学习和训练为一体来达到智能的。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。
3.2 在中医学中人工神经网络的应用
在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。
由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。 按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、BP网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的BP网络。这种前沿网络非 BP网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性 I/0映射关系。凭借 BP网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的 I/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。
3.3 人工智能在临床医疗诊断中的应用
计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。
3.4 人工智能技术在医学影像诊断中的应用
目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。
Geoffrey Hinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-Fei Li教授举办的ImageNet ILSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。 这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司Enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。
人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。
4 总结
人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。
参考文献
[1]冯伍，张俊兰.人工智能在医学上的应用[J].电子设计工程，2010（01）.
[2]杨琴，陈家荣.人工智能在医学领域中的应用[J].科技风，2012（12），100-101.
[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）.
[4]铅笔道.人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗，2016（03）.
人工智能发展总结范文2
关键词:人工智能；企业管理；挑战
一、引言
对于企业的经营管理来说，可以说是具有相当历史经验积累和理论研究积淀的工作之一，也可以说是领域之一。众多年来，企业的经营管理从纯粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的变化和发展，在企业的生存和发展过程中起到了最为重要的作用。但是人工智能的发展及其在各个领域的渗透，使得企业的经营管理面临着前所未有的变化，这种变化一方面是其全新的模式带来的不适，另一方面也是其带来的挑战。在众多的企业中，少数企业很早就已经意识到了这样的变化和挑战，也很好的基于企业自身的实际情况而做出了相应的应对措施，但是还是有大部分的企业在人工智能面前显得“无所适从”，没有做好适应趋势发展和应对挑战的充分准备。我们希望我们的研究和探索能够促进企业更好的面对和应对这样的挑战。
二、人工智能及企业管理概述
(一)人工智能概述
人工智能，就是我们平常所听所见的“AI”，顾名思义就是通过计算机科学的理论和方式让电脑或者程序能够模仿人类的行为方式，以期其能够在一定程度上代替人类的劳动。人工智能属于计算机科学，但是却不仅仅是计算机科学，其往往还包含了社会学、心理学、数学等等，甚至还还会涉及到具体应用领域的专业理论知识和技能，以及相关领域的人类经验积累。由此看来，人工智能在理论知识层面具有相当的综合性和复杂性，不会属于某一个学科领域。对于人工智能来说，其并不是一个新的领域或者概念，其实人工智能很早就已经下理论界出现，并且得到了一些较为初级的发展。近年来，由于算法的进步以及大数据和云计算的快速发展，才使得人工智能得以“重生”，在众多的领域越发的显示出具有划时代的意义和价值，也才有了当下非常火爆的“人工智能”。
(二)企业管理概述
企业管理是企业发展过程中的必要过程和手段，也是企业保持健康发展的重要基础。总的来说，企业管理就是企业要将自身的生产经营、业务拓展等等活动通过计划、组织、实施、监督、总结等等方式的总和，是企业自身具有综合性和统筹性的管理过程和运营过程。企业管理更加是一个较老的话题，自大有了企业以来，企业管理就是必不可少的研究对象。经过多年的发展，企业管理也经过不断的实践和总结，得到了不断的优化和提升。其中，现代企业管理是符合当下众多企业的管理现状和理念升级的。企业管理的目标是实现经济效益最大化，意在通过更好的进行资源配置而实现企业各种资源使用效率的不断提升，进而促进企业的长期可持续健康发展。
三、人工智能在现代企业管理中的运用分析
(一)打破信息孤岛的智能系统
在人工智能之前的信息化时代，系统化是企业管理发展的重要方向。因此，在企业管理的众多方面都逐步的建立起的系统或者平台，诸如财务系统、OA办公系统等等。相比信息化之前，信息化已经极大的促进了企业内部各个部门或者环节之间的信息流通，也使得各个环节由于系统化和流程化的加持而更加的高效和高质。但是随着而来的缺失各个环节和部门之间的信息被禁锢在自己的系统里面，形成了众多的信息孤岛。这些信息孤岛对于企业的管理决策来说也是极其不利的因素。人工智能的到来，使得企业在众多的系统之上能够架设一个统领的系统或者平台，也就能够很好的解决了信息孤岛的问题。同时，在信息化时代，企业部署众多的系统往往需要实实在在的购进和部署相关的硬件设施，这对于一些中小企业来说在成本上会产生巨大的压力。但是在人工智能时代，由于云计算的飞速发展，企业的众多管理系统部署并不一定需要购买相关的基础硬件，而是可以通过云计算的方式来解决。其实，这也是能够实现上文提到的建立解决信息孤岛的统一平台或者系统的重要原因之一。
(二)人工智能辅助企业管理决策
结合上文所提到的信息孤岛，传统企业在进行管理决策的时候，往往会面临着众多类型或者环节的数据难以形成有效的统一和整合，作为决策支撑的数据在数量和质量上都会呈现出相当的不足。对此，人工智能技术一方面能够通过搭建统一化的系统平台来打破信息孤岛，提升相关数据的统一化和全面化；另一方面，基于人工智能技术，企业能够实现智能化的数据抓取、整理和分析，甚至在一定程度上给出相应的智能决策建议，以供企业的管理者做出管理决策是进行参考。这一切都要得益于人工智能技术中的大数据分析、自然语言处理、机器学习等等核心技术，才能够实现企业管理过程中的众多高效过程。
(三)人工智能代替重复性工作
人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术，其中的机器人技术是综合视觉处理、听觉处理、数据处理、机器学习等等众多技术的重要体现。也正是这些技术的加持，使得人工智能能够实现在众多的场景中很好的模仿人类的工作方式，以至于能够在一定程度上代替人类而更加高效高质的完成相关工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动的模仿，代替人类进行该项工作。同样的道理，对于众多的生产企业来说，车间管理更加具有这类的特点，因此也是现阶段人工智能能够发挥巨大作用的地方。人工智能分担人类的工作，总体来说能够促进工作更加高效高质的完成，让人类的智慧更加集中于创新和创造，更加集中于思维探索层面。
四、人工智能对现代企业管理的挑战
(一)人才管理的挑战
人工智能能够在很多方面协助甚至是带来人类的工作，并且往往能够更加高效和高质的完成该工作。这就给企业的人才管理带来的极大的挑战。一个最为直接的挑战就是企业以后或许不再需要没有创造性和创造能力的员工。简单重复的工作能够有人工智能来完成，那么企业招聘来的人才就主要将精力集中与思维的创造过程中。这对于企业传统的人才观念和管理方式非常不同，会产生很大的冲击。企业以后的人才管理应该更加注重其创造性的培养和提升，而不是像当下一样仅仅集中于流程化和标准化的培养。值得一提的是，这其实不仅仅是对企业管理的挑战，也是对人才自身的挑战。只有很好的适应人工智能时代的发展趋势，才是使得人才自身更好的融入企业的管理工作，赢得企业的发展机遇。
(二)决策管理的挑战
上文已经提及，在人工智能的支撑之下，企业的管理决策会以汇集全面而实时的数据为基础，通过相关的分析方式来作为辅助。总而言之，这种决策方式是一种集中式决策机制。这主要得益于管理界的这样一种思想：我们拥有越多的信息往往能够做出更加科学正确的决策。但是随着而来的挑战就是随着更多的信息被收集整理出来，使得企业所面临着的决策环境会变得异常复杂，至少相比于之前的环境是如此的。这也就给企业管理者在切实的管理决策过程中失误了增加、变动性增大，为企业的健康稳定发展带来一定的冲击。人工智能时代的管理的不确定性急剧增大，使得众多的管理者感到管理工作十分困难和束手无策，或者有一天真的将企业管理决策完全交给人工智能的时候，企业的管理工作也就无法再称之为企业管理了，真不知道这是好还是坏！
(三)管理方式的挑战
当人工智能时代开始到来的时候，众多的研究者或者企业管理者都在探讨和研究：未来的企业管理者或者企业管理工作会不会被人工智能所取代？或者说会在多大程度上被取代？我们认为，人工智能必定会在一定程度上代替管理者的企业管理活动，或者是更加准确地说是协助，而不会完全的代替企业管理者的企业管理工作。对于企业管理来说，其带来的管理方式的挑战是巨大的。例如对于传统的企业管理来说，财务上的三大表是十分重要的基础资料之一，甚至可以说是仅有的可以相对全面的反应企业经营情况的基础资料。但是在人工智能时代，正如德勤所开发的“第四张报表”一样，通过非财务信息的数据化，通过以用户为核心，建立起来涵盖用户、产品、渠道三个维度的企业价值评估体系，为企业管理层的管理工作和相关决策提供重要的补充支撑。诸如类似的冲击和变化还有很多，都将给企业管理的方式发展带来挑战。
五、结语
人工智能的时展趋势不可逆转，企业唯有很好的适应和应对才能更好的保持其市场竞争力和长期可持续的发展。同时，企业要正视人工智能在人才、决策等管理方式方面带来的冲击，积极应对和应用，促进自身的稳定发展。
参考文献：
[1]程浩.人工智能的六重关系[J].企业管理，2018(1).
人工智能发展总结范文3
在我国的科技发展领域，人工智能的出现带来了新的发展前景和发展动力。伴随着科技大发展的信息化时代的到来，现在涉及到人们生产生活的各个领域都开始实现了人工智能技术的研究和尝试性应用，通过实践应用表明，人工智能确实发挥了巨大的技术推动作用。本文从人工智能的概念入手，详细阐述了人工智能在计算机网络技术中的运用和未来发展方向，最后对人工智能的科技发展措施进行了完整总结。
【关键词】
人工智能；计算机网络技术；运用
引言
到目前为止，我国的很多领域都已经开始了人工智能技术的应用，人工智能的技术应用大大方便了我们的生活，同时，也实现了生产和服务领域的革新和进步，对我国整体的科技进步和发展发挥了重要作用。
1人工智能简介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步兴起和开始被大家熟知的技术名词，人工智能主要应用在人工模拟操控以及实现人的智能性扩展和延伸，人工智能综合了相关领域的智能性技术、智能操作方法以及智能技术应用，属于一门综合性较强的技术类应用科学。属于一门独立的新型技术学科。人工智能主要的应用载体为计算机，通过技术研究尝试实现计算机实体发挥出人的智能，实现对人的智能性模拟应用，智能性延伸和扩展。从根本上来讲就是寻求高应用技能的计算机，通过科学的设计和新型的建造方式实现计算机应用系统的高智能水平发挥。人工智能的概念是以人类智能为参考的，主要的应用方法是利用人工技术，通过人类智能行为的计算机开发和引入，综合性研究的科学载体。近些年来，伴随着计算机软硬件的技术更新发展速度不断加快，计算机的实际应用速度和效率不断提高、实际的资源存储能力不断提高，同时，实际的网络技术普及促使电子类产品价格不断下降，许多人工无法短时间内快速完成的任务通过计算机已经可以轻松搞定，人工智能也由此拥有了更多的现实应用能力和基础。目前，我国的人工智能研究主要集中在三个重要领域，其中包括了智能化的接口设计、智能化的数据搜索以及智能化的主体系统研究[1]。
1.2接口技术研究
为了实现更加便捷自然的人工智能交流技术应用，智能接口技术的研究在近些年来越来越受到关注。数据的提炼和有效信息的挖掘技术需要从大量模糊和随机的数据中进行有效信息提取，从而实现对潜在和隐含信息中有价值数据的搜索和提炼的过程。所以，这一过程就需要搜索的主体具有一定的意念、选择性能力以及辨识方法，属于一个智能化的概念主体。同时具有明显的自主性特征。通过对人类大脑智能化识别以及模糊数据处理功能模仿，实现智能化计算机的应用。未来，人工智能将会在人工神经网络中进一步应用和普及，成为未来可具发展潜力的全新领域。在人工智能技术应用过程中，包含了语言信息自动处理、定理化的自动证明以及智能化信息检索和问题解答等等。所以，人工智能应用中人机关系的变化将会进一步对人们生活方式以及生产模式产生重要影响，成为整体信息技术发展的新方向和新课题。在新的发展阶段，人工智能也将拥有新的应用领域需要出现[2]。
2人工智能在网络技术中的应用
在网络安全领域，人工智能技术应用也逐步广泛发展起来。互联网信息时代人们的交流和联系日益密切起来。人们的生产生活也因此大为便捷。但是，信息交流沟通的便利性加大的同时也必然引起网络信息的安全系数降低，网络安全隐患多种多样。所以，人工智能技术的网络安全维护应用将成为重要的突破口，大大提高网络安全系数，同时实现网络安全性能的提高，对用户的信息安全进行充分保护。人工智能最突出的特点就是对于不确定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力较高，这些都是可利用在网络安全维护中的重要技术优势。能够很好的对入网访问者进行智能识别，提高信息的安全和稳定性[3]。同时，人工智能技术还可以很好的应用到计算机网络信息服务领域中，一般被称为智能信息处理技术，通过这一技术的融合可以有效提高人工智能的个性化任务设置，丰富实用方式，提高综合服务水平。在软件方面，各类新型开发工具都在不断应用，人工智能的领域化拓展速度不断加快，在硬件方面，技术革新带来了性能的不断提高，同时价格也在不断降低。
3结论
综上所述，我国的人工智能科学技术在很多领域的应用已经得到了很大的突破，科学技术与计算机网络都是在人工智能发展过程中得到自身应用拓展的重要组成。通过以人工智能计算机网络应用模式的分析和研究，进一步为人工智能的未来发展提供理论研究和参考价值。
作者：谷世红 毕然 单位：石家庄信息工程职业学院
参考文献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，02：20.
人工智能发展总结范文4
关键词：电气自动化；人工智能；控制
近年来，我国科学技术飞速发展，人工智能技术的优势凸显出来，而自动化技术在各个领域中广泛运用，特别是电气工程自动化更是由于操作简单、针对性强等优势，在很多领域发挥重要作用。从1956年第一次提出人工智能的概念后，对于人工智能的研究就不断跟进，逐渐形成一个较为完善的科学体系，涉及计算机、自动化、信息技术、仿生学、语言学、控制技术、逻辑、哲学、生物学等多个学科。将其运用到电气自动化控制中，实现精准控制，推动电气自动化工程健康发展。
1人工智能技术概述
经历了三次信息产业改革，计算机快速成为21世纪重要的基础技术类型，为各领域技术发展提供重要的帮助。而在计算机信息技术支撑下，自动化发展、智能化发展以及数字化发展已经成为当今社会中耳熟能详的名词，也是行业已经实现或未来所追求的方向。人工智能在这一背景下应运而生，集合多种信息化技术类型，通过拓展、开发、研究等方式，以相关理论、技术与设备糅合起来，赋予研究对象智能化功能。当然，人工智能也是计算机领域中的一个重要分支内容，能够实现智能化发展，创造出更多有利于人类发展和使用的工具，例如，语言图像识别工具、机械人等都在生活工作中发挥了较大的作用。人工智能的概念是从二十世纪50年代初起提出，对人工智能的研究建立在计算机技术基础之上，同时不断将别的学科理论、技术引入其中。可以说，人工智能技术是一项系统性工程，融合了各个学科知识，对其的研究必须考虑各方面因素，才能实现与人类智能相类似的功能。当然，人工智能技术的发展，是在对人脑工作机制深入研究基础上提出的，借助于计算机编程技术、程序控制技术，对人体大脑信息处理功能模仿，但同时也具有了大脑无法达到的计算功能，将其用于电气自动化控制领域中，可以实现更加便捷的生产模式，控制成本，提升效率。
2人工智能技术在电气自动化控制中的有效应用
2.1分析电气控制的整个过程
电气控制作为电气工程自动化中关键环节，对实现自动化控制做出了巨大贡献。而现代化信息技术发展推动下，人工智能早已经占据了电气控制领域的半壁江山。利用人工智能计算机程序，通过设定相关运行程序参数，就能够实现对电气控制整个过程。在具体电气自动化系统运行当中，需要根据实际情况，选择针对性的控制程序，对各环节进行有效控制，不断减少控制误差的发生，避免对系统运行造成不利影响。人工智能对电气控制过程应用，主要是通过对模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。在模糊控制中，主要是指通过电气传统中交流、直流传动作用下实现。通常情况下，电气直流传动控制中模拟逻辑控制包括Sugeno、Mamdani。具体应用当中，Mamdani主要是实施调速控制，而Sugeno属于Mamdani的一个例外情况。在交流传动中，通常利用模糊控制器实现调速，从而对电气工程施工实现有效控制。
2.2有效实现控制及保护功能
利用人工智能技术，能够自动采集所有的开关量、模拟量，并对这些数据进行处理，按照预先设计方案中的要求整合和存储。同时，还能够利用图像生成软件，对电气系统历史运转情况用真实画面模拟并显示出来，这样能够直观地看到断路器、电机、电压设备、隔离开关等运行状态。操作人员能够根据这些具体情况，结合收集到的数据建立图表。但值得注意的是，由于图像画面比字符数据占用的系统资源大，必须考虑到计算机设备、硬件条件等能否符合条件，避免由于图像数据消耗运算资源大而导致系统稳定性受阻。另外，采用人工智能控制界面，能够实现对电气系统远程控制操作，对提升生产效率意义重大，还能够提升电气系统运行的安全性。人工智能技术利用，能够对各个主要的设备模拟量数值、开关状态等进行智能化的挂牌检修，同时对于状态变化、故障报警等问题也会给出有效警报，按照顺序将系统中各项数据都记录下来，在线对负序量计算进行分析。通过电话图像、语音、声光等综合性模式，或通过选择性报警，在具体操作过程中，利用鼠标、键盘能够对隔离开关进行实时的控制，实现远程控制功能。将模拟量故障按照一定顺序进行录波，捕捉相关波形，进行开关量变位、在线参数设置调整等。在运行管理操作系统当中，能够自动保存运行日志，可以实现随时备查，自动生成的报表需要进行及时打印、存储，描绘系统运行曲线。
2.3对电气设备实施优化设计
人工智能技术运用到电气工程设备当中，能够有效提升自动化控制效果，而这一效果的实现主要体现在设备设计层当中。电气设备设计具有复杂性较大的特点，在具体设计过程中会涉及多方面知识内容，包括电机、电路以及电磁学等，且必须具有丰富的经验。传统电气设备设计工作开展中，有时候会依靠简单实验结合手工经验，导致最终的设计方案确定难度大，方案有效性有待商榷，很难找到最优化的设计方案。而利用人工智能技术，通过计算机系统的相关智能功能，将计算机设计和人工设计结合起来，能够缩短设备设计与开发的周期，有效提升电气设备的设计质量与效率。通过人工智能技术，还能够有效提升电气设备运行的整体效率。电气自动化设备运行效率是电气自动化工程发展最为关注的问题之一，而传统电气自动化控制系统作为一个极其复杂过程，涉及多个领域知识内容。人工智能的利用，不仅模拟人脑思维方式，同时更能完成人脑无法完成的复杂工序，能有效提升电气设备运行的精准性，提高整体运行效率。人工智能技术的使用，正好能够实现对故障点的定位工作，还能根据故障点具体情况，对故障设备实现自动化隔离，保证设备系统能够继续运动，避免造成更大的故障发生。利用模糊控制以及神经网络系统等，都能够实现对电气设备系统运行当中故障的诊断。变压器是电气工程重要的设备之一，利用人工智能技术能够对变压器油液砌体进行有效的检测分析，以便于能够准确判断变压器发生故障类型，得到相关的故障信息，对维护整体设备运行效率与稳定做出了巨大的贡献。
人工智能发展总结范文5
一、计算机网络技术存在的问题
随着计算机技术的不断的发展，现在不论是在我们的日常的生活当中还是在我们的工作当中，计算机网络技术的应用都是的广泛的，人们对于计算机网络技术的引用越来越广泛也就意味着现在人们对于计算机网络安全方面的问题采取了更多的关注，也就是说在现在计算机网络的监视以及网络控制会成为现在人们都比较关注的两个方面。人们都认为计算机网络管理系统应该具有着这两个方面的问题，但是由于我们想在计算机网络安仝管理系统当中更好的实现网络监视以及网络控制这两个方面的功能，我们就必须要对网络当中的信息进行及时的获取以及处理，但是现在我们通过网络来迸行信息的传递的时候经常性的会出现不连续或者是不规则的情况，并且在计算机网络技术发展的早起，人们只是能够使用计算机来对数据进行一个简单的处理，不能够通过计算机来对数据的真实性来进行一定的分析以及判断，同时更加不能够实现住海量的网络信息当中有效的信息来进行迅速的筛选的，除此之外就是现在的计算机网络用户的信息安全网路安全管理也是应该为其提供更加完善的保障的。现在的计算机软件的开发速度是非常迅猛的，同时计算机网络犯罪也是十分的猖獗的，如果说计算机的网络安全系统自身没有足够的灵敏性以及足够迅速的反应速度的话，完全不能眵应付现在计算机网络当中频发的侵犯用户信息安全等各种违法的网络犯罪活动想要更好的实现计算机网络安全管理，我们就必须要建立一套完整的，并且有着灵敏反应速度的智能化管理系统，这一套智能化的管理系统能够自动的对数据来进行手机并且对故障及时的做出诊断依据分析，并且，及时的进行处理，恢复计算机网络系统的正常的运行。
二、人工智能技术的特点以及优势
我们在对人工智能进行使用的过程当中1能够有效的通过人工只能来对一些不确定性的信息进行处理，汴且我们能够通过人工智能來对整个的系统当中的局部的状态或者是全局的状态來进行进行料及而并且对其变化进行跟踪，能够及时的来对系统当中的信息来进行适当的处理，并且我们还能够及时的将用户需要的信息及时的提供给用户。除了这些能力之外，我们能够利用人工智能来进行写作，也就是说现在的人工智能的自身是有着非常良好的写作能力的，能够通过人工智能自身来对经得到的各种的信息以及资源来进行处理、并且能够实现将这些信息在不同的用户之间来进行相互的穿束以及共亨，再就是现在我们将人工智能应用到计算机网络智能方面，主要就是为了能够更好的使现在我国的计算机网络系统能够有着足够的学习能力以及更好的推理能力，我们在对网络进行管理的过程中采用人工智能的话不仅仅能够提高对于信息的处理的销量，而且还能够凭着人工智能的记忆能力将信息进行储存，通过对这些信息的储存，人工智能能够自动的利用这些己经储存的信息来构建一套完善的信息库，然后在这个信息库的苺础之外，在对信息进行一个信息的总结以及结束，然后通过总结以及解释的这个过程形成一个高级的信息，然后将这个高级信息提供给网络给网络管理者。所以说我们在进行计算机网络管理的过程当中采用人工智能进行管理的话，计算机网络的管理人员其实也就是相当于雇佣个非常的聪明并且任劳任怨的秘书，这个秘书不仅仅说能够对自己的指令进行无条件的服从，并且这个秘书还能眵根据管理者的意愿来灵活的对自己将要进行完成的任务来进行一个创新，自动的来寻求一个更加快捷并目有效的方法来进行任务的完成，这样就能够不断的提卨现在我w网络信息管理的效率。
三、人工智能在计算机网络技术当中的应用
(一）人工智能在计算机网络安全管理当中的应用
第一个方面就是一个智能型的反垃圾邮件系统，我们能够在现在的计算机网络当中通过这么个系统来对现在的客户的邮箱来进行一个十分有效的安全保护，所谓的智能型的反垃圾邮件系统就是利用人工智能技术来幵发的一个系统，通过这套系统我们能够对用户的来及邮件来进行防护，并且我们在刈电子邮件来进行监测以及防护的过程当屮，这一个系统是不会对我们的用户来产牛任何的信息安全的威胁的，并M我们还能够自动的形成一个来及邮件的分类信息.并且及时的将这t信息传递给客户，然后客户就能够根据这一个分类信息来对邮箱当中的垃圾邮件来进行处理了。
第二个方面，智能防火墙技术，人工智能防火墙系统与现在我们正在使用的众多的防火墙系统是有着很大的区別的，这种防火墙系统能眵利用自身的人工智能的优势宋对需要处理的各种的数据进行自动的收集以及处理，能够充分有效的提高信息处理的速度以及效率，认而能够更好的提高防火墙发现现在的计算机网络当中的各种危害行为的能力，能够更好的组织各种病毒：我国的计算机网络系统当中的传播第三个方向，入侵监测技术人侵计策是计算机网络安全管理当中的首要环节，也是其中最为关键的一个环节，是整个的计算机防火墙系统的核心部分。
(二）人工智能在网络管理以及系统评价当中的应用
我们现在在对人工智能技术进行应用的过程当中不仅仅可以应用他的人工智能1还可以对观在人工智能当中的专家知识库来进行应用，专家系统其实就是一个职能化的计算机系统，这个系统就是将某一个领域当屮的专家的知识以及经验进行了总结以及归纳，将这些知识以及经验变成有效的资源来输入系统当中。
四、结束语
人工智能发展总结范文6
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倶来的不稳定性，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
