前言：中文期刊网精心挑选了人工智能技术的起源范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能技术的起源范文1
论文关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者？人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇？
1.你在和谁说话？
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢？人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗？隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类？
1.1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能毕业论文格式范文。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗？
机器真的可以思考吗？机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物；从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映；第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映；第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律；意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性毕业论文格式范文。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶？他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治？很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页
2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光祐人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.（美）Sternberg,R.J.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.（美）Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
人工智能技术的起源范文2
关键词：人工智能；认知；能量感知；缺陷设计
中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)16-31117-02
The Artificial Intelligence Research Needs New Theories Breakthrough-The Theories Model that the Strong Artificial Intelligence Carries Out
ZHAO Jing-ming
(Training Centre of Peking BUCC,Beijing 102218 China)
Abstract：The development history and obtaining achievement of artificial intelligence about domestic and international is reviewed briefly.. Analyze existent problem of artificial intelligence studying present based of introducing artificial intelligence various cognize concepts, Putting forward people should knows the new theories breakthrough and practice project from the energy and the energy feeling and designs from the innovation and the faultiness design etc. and put forward the theories model of strong artificial intelligence to carry out on what
Key words:The artificial intelligence;cognition;energy feeling;faultiness design
1 引言
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。“人工智能”英文为artificial intelligence简写ai，它的产生和发展是以计算机硬件与软件技术的产生和发展为基础的，而且一直都处于计算机技术的最前沿，它吸引了全世界无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，到日本的本田、sony等公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所等，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。经过漫长的50年不懈的努力，人类已经在人工智能领域取得了卓越的成就。从“旅居者”（1997年7月4日，美国国家航空与航天局的“旅居者”机器人完成了它到火星长达1290万公里的旅行），到“会跳舞的机器人”（日本2007年最新产品），人类正用我们的智慧，在人工智能的领域，创造着一个又一个的奇迹。进入新世纪，特别是近二十年，由于计算机软/硬件技术的快速发展，使得人工智能理论得以充分实践，人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。随着人工智能理论和技术的更进一步发展，作为一门广泛的交叉和前沿科学，人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。人工智能科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。
近些年，我国人工智能科学发展迅速，在这一领域已形成自主研究重大科学前沿的能力，并在一些重要研究领域走在了世界的前列，特别是一批创新成果的实际应用令人鼓舞。2005年7月，哈尔滨工业大学洪炳熔教授推出的机器人足球竞赛系统在国际机器人足球联盟（FIRA）世界杯机器人足球大赛中国队选拔赛上，夺得全自主型、类人型、编队型、追捕型4个项目比赛的冠军和全自主型项目比赛的亚军。2007年4月新华网消息，一种专门应用于反恐领域的“爬壁机器人”在哈尔滨工业大学诞生，它可以携带侦查设备悄无声息地沿壁面爬到便于侦查的位置，为反恐人员准确判断形势、做出决断提供现场依据。这种爬壁机器人采用负压吸附、单吸盘、四轮移动结构方式，具有移动快、吸附可靠、适应多种墙壁表面、噪声低、结构紧凑、控制方便灵活等特点，主要应用于反恐侦查领域。虽然我国在人工智能领域已经取得了一定的成绩，但是，我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性，这些问题制约了人工智能技术的进一步发展。人工智能理论发展到现在，它的突破是首先我们研究人工智能不可回避问题。
2 人工智能的起源与发展
人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。
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。
1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。
1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。
20世纪70～80年代，知识工程的提出与专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。
近十多年来，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。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。
我国的人工智能研究起步较晚。纳入国家计划的“智能模拟”研究始于1978年；至今已有10来部国内编著的具有知识产权的人工智能专著和教材公开出版。中国的科技工作者，已在人工智能领域取得许多具有国际领先水平的创造性成果。其中，尤以吴文俊院士关于几何定理证明的“吴氏方法”最为突出，已在国际上产生重大影响。现在，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研究与学习。人工智能研究已在我国深入开展，它必将为促进其它学科的发展和我国的现代化建设做出新的重大贡献。
3 人工智能研究理论存在的问题
人类的智能过程是一个随着时间、地点、环境的不断变化而不断变化的全方位、极其复杂的心理和生理变化过程。在人工智能领域，人们的意图是希望用机器模仿人类智能，然而，我们人类对于自身的智能过程的了解并不完全，且不同的人对人工智能的理解也不同。这就造成目前在人工智能领域存在各家说法。而所有的说法都是基于对人类的智能过程简化的基础之上的。以下是传统理论对人类认知活动和计算机的比较：
图1 人类认知活动与计算机的比较
令T表示时间变量，x表示认知操作，x的变化x为当时机体状态S（机体生理和心理状态及脑子里的记忆等）和外界刺激R和函数。当外界刺激作用到某一特定状态的机体时便发生变化，用函数表示
为：
x＝f（S,R）TT+1（3.1）
从某种意义上讲，这是一个成功的比较，因为它使得计算机模拟人类智能成为可能。长时间以来，人们并不怀疑这一比较，因为这一比较的基础之上人工智能领域取得了巨大的成绩，为社会和科技的发展作出了巨大贡献。
基于此比较基础上的前人工智能的主要学派有下列3家：
（1）符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
（2）联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义 认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
（3）行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知―动作型控制系统。行为主义 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。
无论是哪一种理论，其研究的方向始终没有脱离一个集中的点，即让机器模仿人类智能。三大学派从人类的对知识的认知过程的不同角度进行理论研究，试图实现机器的“人化”，侧重于“人化”的可行性。然而，无论是哪一种学派的理论，都忽略了人类的一些基本特点。笔者认为，前人对人类对与知识的认知过程的简化过于简单，从而造成目前人工智能领域的研究达到一定程度后就难以取得更进一步的进展。以下基本问题不容忽视：
（1）能量以及能量感知问题，人类智能的能量基础是食物。人类通过摄取食物，并通过复杂的消化和吸收过程转化为能量，供人类智能与体能消耗。人类的能量蓄积在人体的每一个细胞中，无论哪一部分发生刺激或是空气流动、温度变化和光线强弱变化，不管他（或她）的眼睛是否看到，在那里都会发生“条件反射”，这种“反射”可以先大脑一步避开危险和伤害或是适应，这里我们称为能量感知问题。现阶段在人工智能领域的研究中，大家几乎不约而同地想当然的将电能作为人工智能的能源问题，将“芯片”作为机器人的“大脑”全权处理一切问题和指令。在这种模式下，机器人只能依靠“眼睛”去识别外界条件的变化和刺激的发生，这种识别是不全面的而且是滞后的，它必须是经过“大脑”才能发生的。而电能也将成为人工智能的发展的障碍，试想，如果机器人登上了一个遥远的星球或来到一个渺无人烟的荒漠执行任务，那么当它储存的电能将要用尽时，它将不得不返回出发地，而不管它的任务是否已经圆满完成。目前，太阳能技术得到不断发展，将会使得人们将其作为人工智能的替代能源。利用太阳能转化成电能，将会使人工智能制品的能源得到源源不断的补充，我们可以不必再担心电能耗尽带来的诸多不便。然而，将太阳能能量转换技术和计算机技术结合起来，让机器人具有能量感知功能，即令它的每一组成部分都具有全方位立体即时感知和条件反射功能，这个过程的研究和实现还将是个漫长的过程。
（2）自创新问题，人类历经世世代代的发展，不断创新才有今天的面貌，机器如果只是依据设计好的程序存储、搜索、推理、执行相应的逻辑或条件，其反映出的智能只是人类智能的复制与模拟，尽管有时它甚至可以超过人类，如“博弈”。目前在人工智能领域有学者将人工智能划分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。这里的强人工智能从某种意义上讲，即机器的自创新问题。那么，如何解决机器的自创新问题即成为强人工智能研究的关键问题。本文中笔者就此问题提出自己的观点：
首先，强人工智能是可能的。下面是人类创新过程与机器创新过程的比较。
从图2与图3的比较中我们发现，如果能够使计算机进行逻辑组合并实现完全自存储功能，那么具有自主意识的强人工智能机器是完全可以实现的。
图2 人类对知识的认知与创新过程的简单模型
图3 计算机对知识的认知与创新过程的简单模型
其次，强人工智能机器需要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题，如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题。这些问题的研究应作为未来强人工智能的研究方向。
（3）忠诚问题，人类一旦创造出可以自创新的真正意义上的机器人，也就是说机器人一旦拥有了自己的意识，那么如何控制“它” 使“它”忠诚于人类，将是摆在人类面前的又一难题。弱人工智能机器只是按照人类设计好的程序和指令执行某一方面的特定任务，比如，“会跳舞的机器人”只会跳舞，“它”可以伴随音乐节奏与人合作跳各种舞蹈，但“它”却不能创造新的舞蹈。对于弱人工智能机器，我们不必担心“它“的忠诚问题，因为“它“不会摆脱程序的控制。由于自创新机器人，或者说“强智能机器人”存在意识，“它”可能会拒绝人类的建议和改变并可能按照“自己的意愿”自身完成改变，“它”甚至有可能变成人类的敌人。要解决机器人
的忠诚问题，唯一的途径就是进行“缺陷设计”。人类认知过程中的缺陷是“遗忘”和“生老病死”，这是机器人所不具备的。强人工智能机器人如果能够依照“自己的意愿”完善自己，那么人类赋予机器的缺陷应该是机器人自身难以实现的。
4 结束语
21世纪是信息化在全球普遍开展的时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。我国人工智能研究已经从学习国外为主的时期进入自主研究为主的时期，形成了自主研究重大科学前沿和转化科技成果的新局面。但是，我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性，而要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题，如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题，赋予机器真正意义上的智能，这些问题的研究应将是未来人工智能研究人员需要长期面对的问题。
参考文献：
[1]蔡自兴, 徐光v. 人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]何华灿. CAAI-7全国人工智能会议论文集[D]. 中国人工智能学会，1992,4.
[3]朱淼良, 潘云鹤.中国人工智能学会第八届年会暨第八届全国人工智能学术讨论会论文集[D].杭州：浙江大学出版社, 1994.
[4]中国人工智能学会.中国人工智能进展[M]. 北京邮电大学出版社，2001.
[5]郑守淇, 钱德沛, 曾明.`98人工智能进展――第五届中国人工智能联合学术会议论文集[D].西安交通大学出版社，1998.
人工智能技术的起源范文3
【关键词】自动化智能化技术；电气工程；实施应用
引言
做为一门新兴高端技术，智能化技术的发展十分迅速，由于实用性好，其应用面越来越广泛，特别是应用实施于电气工程自动化领域中。而电气工程最主要的日常运行管理内容就是整个系统运行、各种信息的获取与加工、电气自动化监督与操作等，正因为智能化技术运用其中，能更好地解决电气工程系统操控中遇到的许多问题，使整体运行效果更佳，大大促进了电气工程行业的发展。
1 智能化技术研究的现状
智能化技术起源于上世纪中期，随着上世纪末计算机技术的快速发展而发展，目前借助计算机技术、精密微电子技术、人工智能技术等领域的相关技术，包含了语言逻辑、自动控制、模拟仿生、信息处理等众多高新技术并在电气工程自动化控制中运用自如。具体分析如下：
（1）智能化技术的具体优势。随着经济的快速发展，智能化的优势在实际生产管理操作中得到很好的发挥，其体现在：优化了操作人员的工作环境质量，降低了工作强度；提高了工作质量和效率；降低了工作的危险度；解决了重点难点的施工；保护了环境；实现了节能减排；提高了操作的自动化程度及可靠性；降低了生产、管理、维护成本等。
（2）智能化技术的研究方向。由于智能化技术的运用使得机械设备逐渐具备了与人类思维模式相近的控制系统，完成一些智能化程度较高的任务。智能化技术做为计算机技术的一个新兴分支，很大程度上，可以说智能化技术是计算机技术融合了人工智能理论的研究成果，并在生产实践中进行的不断模拟开发与研究。最终开发出类似于人类思维模式的智能化系统。智能化技术的研究方向包含了声音感应、语言识别、动作识别、图像识别等多个系统。
（3）智能化技术的发展趋势。智能化技术的发展趋势主要体现在性能、功能、结构这三大发展方向上。其中性能发展方向采用了高速高质的CPU芯片、RISC芯片等精密元件，达到或者超过电气工程方面就相关速度、精度和效率所需要的关键性能指标。功能发展方向利用集计算机、声像和通信技术于一体的多媒体技术，实现获得识别加工声音、文字、图像和视频信息的综合能力，并为方便操作各功能提供简明的科学计算可视界面和友好的用户图形界面。结构发展方向体现在使用科技含量高、功耗低、体积小、重量轻、方便拆装等的硬件设备实现集成化、模块化、网络化。
2 智能化技术在电气工程自动化控制中的应用
电气工程自动化控制中涉及的研究内容有系统运行、信息采集、传输、加工、自动控制、微电子应用、智能化等。如今科学技术不断发展进步，使得计算机技术得到广泛应用，人们日常生活的各方面都离不开它。受益于计算机程序技术的迅猛发展，运输、传播自动化均得到了良好的进步与发展。计算机程序技术通过模仿人类大脑这台拥有奇特思维方式的高精密的仪器，来完成收集、处理、交换、分析及回馈等各种不同的信息。因此，这种融合了人工智能技术的计算机科学技术，再运用到电气工程的自动化智能控制中，使其在生产、交换、分配、流通方面得到进一步的发展，对降低运行成本和提高运作效率都十分重要的作用。
在电气工程自动化控制中，智能化技术的应用形式主要有：设备结构优化设计、智能化监督与控制、设备故障自动诊断。
2.1 设备结构优化设计
设计人员在对电气自动化设备配制结构进行设计时，通常需要熟悉计算机、电气、物理等相关学科的理论知识，同时要有丰富的设计实践经验才能完成实际的电气自动化设备的设计工作。传统的设计方法为实验结果手工设计与设计经验相结合，效率低且问题较多。而当借助强大的智能化技术，采用计算机CAD软件辅助设计等手段，对电气工程自动化相关设备配制进行结构上设计优化时，能极大地提高设计效率，很好地把握好设备运行的性能和质量，最后获很好的经济效益。在设备结构优化设计过程中，智能化技术的应用实用性极高，特别是遗传算法。
2.2 智能化监督与控制
将智能化技术应用实施到电气工程的自动化控制中，实现了可视化、高效化、自动化、无人化、远程化的运行控制管理，同时也为智能化控制技术提供了难得的发展机遇。另外，智能化技术应用到电气工程自动化控制中，是对其技术的有效证明和肯定，同样也为该技术的应用扩展到其他各个领域中提供一个参考。两者在实施中能够互辅互助、相互促进，能积极有效的促进电气工程的发展。例如：在计算机自动化智能化控制系统中，采用GPS 定位功能，对整个电气工程的电气设备、线路以及装置配件等实施实时定位，再利用信息传送技术将电气工程的运行状况传输到计算机控制系统，然后利用储存设备中已有的电气设备、电磁以及电路等相关学科知识对目标数据进行比对分析，再按照预定的程序，针对不同的数据情况，做出相应控制指令。
2.3 设备故障自动诊断
在电气工程系统日常运行过程中，由于设备众多、结构复杂、操作频繁等等，难免会出现设备故障。过去电气工程设备故障诊断的方法，一般是该领域专家利用其自身的感官和专业经验得出诊断结果，受到个人的生理条件和经验水平的限制，极大地影响到诊断结果的准确度和效率。而如果此时利用智能化技术来分析比对，特别是针对故障出现前的状况分析，进而对该设备可能发生的故障进行自动诊断，最终采取可行的处理方法来排除故障，维护了系统正常运行。
具体实例：因电气工程系统中的变压器具有非常重要功能，因此许多人都十分关注变压器的正常运行情况，并积极运用不同手段对其给予有效的维护，从而提高其综合性能水平以及使用寿命。但实际运行中还是不可避免出现了相关的电气故障。而当智能化技术的应用普及，电气设备故障的诊断手段有了全新的发展空间。目前通过智能化技术手段对变压器故障进行诊断时，采用检测其中渗出油挥发出来的气体，可以很快定位变压器的故障范围，通过不断缩小故障范围最终确定故障原因并采取最有效的方法来消除故障。通过对设备故障的高效诊断和有效排除，保证了整个电气工程系统运行的效率和安全，避免许多严重的设备故障的发生，使整个电气工程的经济效益实现最大化。此外，还有针对发电机、电动机等常见的重要电气设备的智能化故障诊断技术的应用，都能将复杂的问题简单化并很好地消除和处理掉，最大限度的保障了整体系统设备的安全运行。
3 结束语
在实施电气工程自动化智能化控制中，总结已有的经验，不断完善相关智能化措施，不断探讨该技术领域的研究方向，提高自动化智能化技术的水平，让理论在实践中得到进一步验证，才能促进电气工程行业的可持续发展，同时促进智能化技术的发展。
参考文献：
[1]耿英会.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2012（02）.
[2]沈医卫.浅谈电子工程自动化控制中的智能技术[J].机电信息，2013 （36）.
[3]孙强.分析在电气工程自动化控制中智能化技术的应用价值[J].中小企业管理与科技（上旬刊），2013（06）.
[4]丁望松.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].电子制作，2015 （06）.
人工智能技术的起源范文4
关键词：自然语言处理 语言翻译 人工智能
一、引言
近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。
二、自然语言信息处理技术简介
自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
三、智能应用
通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。
（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用
在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。
如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
人工智能技术的起源范文5
论文摘要：自然语言信息处理是人机交互的关键技术，已得到高速的发展。论文首先简单的论述了该技术的起源以及发展，然后重点研究了该技术在文本和语音方面的广泛应用。可以预测随着计算机技术的进一步发展，自然语言信息处理技术将被应用到更加广泛的领域。
一、引言
近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。
二、自然语言信息处理技术简介
自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
三、智能应用
通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。
（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用
在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。
如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
（二）自然语言信息处理在语音方面的智能应用
在语音方面，自然语言处理技术主要应用在自动同声传译、机器人聊天系统、语音挖掘与多媒体挖掘以及特定人群智能辅助系统等方面。其中，自动同声传译主要涉及到语音建模、识别以及语言翻译等方面，采用自然语言处理技术可以对自动同声传译的每个方面都能得到提高，最直接的部分就是语言翻译部分，同时还可能涉及到语音与文本的转换。特别是在语音和文本的转换方面，目前在中文出来中出现的一个问题是音似问题，即音似字不同的情况，对这种情况如果能采用自然语言处理技术来对其进行校验，将能提高其转换的效果，从而提高转换的质量和准确性。机器人聊天系统涉及到更加广泛的内容，如自动回答系统。在机器人聊天系统中不可避免的涉及到语音与文本的转换、自动回答以及逻辑推理，通过自然语言处理技术将能在意义理解、逻辑推理和知识应用等方面得到明显提高，从而使得应答的速度和回复的针对性和准确性等方面都得到一定的提高，从而提高聊天系统的应用性。在语音挖掘与多媒体挖掘方面，自然语言处理技术的应用主要体现在增强意义理解和提高检索速度这两个方面。通过该技术一方面能根据准确的获取语音所包含的意义，从而为搜集信息提供基础。同时，由于采用该技术也有助于数据挖掘中的对相关信息的检索和归纳。
随着人工智能、计算机视觉等技术的快速发展、自然语言处理技术将能应用于诸如自动场景解说系统等。也就是自然语言处理技术再结合图像理解技术和逻辑推理技术，就能准确的描述当前场景发生了什么事情，如果能和上一个场景进行比较就能及时的描述场景的变化，并通过有效的组织就能实现对场景的自动描述。再进一步利用人工智能技术、知识库及语音生成技术就能实现场景的自动解说，甚至能实现如自动足球运动这样快速场景变换的解说。同时，还能对特定人群提供辅助，如为盲人提供辅助的系统，帮助盲人识别物体以及其他的一些帮助。也可以应用于语音控制，语音控制目前也具有广泛的需求，可以应用在很多方面，将自然语言处理技术、语音建模技术、计算机技术以及控制技术相结合就能实现语音控制，甚至能应用于工厂的智能控制和管理。
四、结论
近年来自然语言处理获得了巨大的发展，其关键技术也获得了突破。该技术所开发的新技术能对文本处理与语音业务处理产生广泛而深远的影响。目前，可以肯定的是自然语言处理技术能对文本处理与语音处理在建模、识别、理解方面将产生极大的作用，甚至可以预测随着该技术的进一步发展，将对多媒体技术及应用起到重大的作用。如果经过进一步的开发，该技术将能对目前控制方式产生较大的影响。
参考文献：
[1]王丁，李向宏，王鑫.机器翻译转换生成研究[J].信息技术，2002，6:68-70
人工智能技术的起源范文6
[关键词] Agent 电子商务 JADE 查询 协商
一、Agent简介
Agent的研究起源于人工智能领域。Agent是指模拟人类行为与关系、具有一定智能并能够自主运行和提供相应服务的程序。与现在流行的软件实体(如对象、构件)相比，Agent的粒度史大、智能化程度更高。移动Agent是一个能在异构网络中自主地从一台主机移到另一台主机。井可与其他Agent或资源交互的程序，它拥有一定的智能和判断能力，可以在网络中的主机之间迁移，以此来执行某个特定的任务。当它在某个实现环境中被启动后，这个Agent就可以带着它的状态和代码去另一个网络主机的实现环境中，在那里它会被重新启动并根据迁移策略继续迁移。
Agent像是一个黑盒子，其结构模型如图1所示。
Agent通过接口感知外部环境，与之进行交互，通过传感器接受外部信息，并对输入信息进行过滤和分类。把信息传递给推理机，推理机根据知识库的知识和规则进行推理并做出决策把动作指令交给效应器通过接口对外部环境产生动作。
二、B2C电子商务系统模型
1.设计目标
本系统的设计目标是利用移动Agent技术，设计一个基于Agent的电子商务系统。该系统为顾客和商家提供更加方便快捷的服务，节省带宽，提高信息的检索效率，提供智能化的交易环境，实现多Agent的协同工作和电子商务的智能化协商机制。该系统具体应具备以下功能：
查询功能：现有的电子商务系统普遍采用的是基于web技术的解决方案。而随着Internet网的蓬勃发展，电子商务网站和网络用户数量不断增加，网上信息量的更是呈指数级增长。网络技术以及人工智能技术的发展，使得电子商务的自动化和智能化成为可能。基于移动Agent技术的电子商务系统将提高客户在网上的搜索效率，同时对搜索结果进行优化。
协商功能：在传统的商品交易中，无论是个人还是企业，在商品交易的过程中，都要与销售商进行谈判、协商，最终达成一致的协议完成交易。而对于目前的电子商务系统，对协商并没有实现。客户从网上购买商品，没有讨价还价的余地，只能按照网上的标价来被动地购买商品。为了使客户在交易中有一定的主动性，结合移动Agent技术的特点，在电子商务系统中引入协商的功能，从而使客户把握商品交易的主动性。
拍卖功能：拍卖也是电子商务活动的重要方式，但目前的电子商务系统中大多只支持查询或交易功能，本文所实现的电子商务模型商家可以根据需要实现自助拍卖。
个性化服务：在现代社会竞争激烈的情况下，客户希望得到更加方便、快捷的服务，用户希望根据自身需求定制个性化的服务以提高效益，节省时间和成本。
2.系统体系结构
本系统以Internet为网络环境，采用B/S结构。在B/S体系结构系统中，用户通过浏览器向分布在网络上的许多服务器发出请求，服务器对浏览器的请求进行处理，将用户所需信息返回到浏览器。B/S结构简化了客户机的工作，客户机上只需配置少量的客户端软件。服务器将担负更多的工作，对数据库的访问和应用程序的执行将在服务器上完成。浏览器发出请求，而其余如数据请求、加工、结果返回以及动态网页生成等工作全部由WebServers完成。
三、系统设计
本系统由CIC (Client Information Center)系统、卖方系统、卖方系统、三个子系统构成。该系统具有搜索，交易，协商拍卖功能。有一定的安全性，智能性。
1.买方子系统
买方子系统包含Client Agent和Buy Agent两类Agent。买方用户通过浏览器登录买方子系统。可以进行商品的搜索，购买和修改/增加/删除买方策略等基本操作。同时为用户提供个性化服务，用户可以自定义自己的购买策略。Client Agent为智能Agent，会记录交易的过程和结果，构建自己的知识库，动态改变购买模型。例如Client Agent连续多次向某一Shop Agent发送派遣Buy Agent请求时均遭到拒绝时，Client Agent便在适当时候从目录中将该Shop Agent的ID删除。Buy Agent为移动Agent，由Client Agent创建，被派遣到卖方子系统代表买方用户参与交易。买方子系统流程如下表。
(1)用户登录系统，自动向CIC Agent注册。
(2)用户根据需求修改增加删除策略
(3)根据用户的需求，Client Agent向CIC Agent发出查询请求，查找其上的电子目录，得到相应的货物信息和卖方站点信息，Client Agent把查找结果返回给用户。
(4)用户决定有必要进行协商的商家个数及站点地址，把决策结果发送给Client Agent。
(5)Client Agent根据做出的结果，生成多个Buy Agent，把他们派送到相应的卖方站点进行协商。
(6)Client Agent根据结果，做出相应操作。如果被拒绝就直接注销该Buy Agent;如果请求买方策略就将用户定义好的策略发给指定的Buy Agent;如果收到预定结果的消息，将结果通知用户，等待用户的指令。该过程所有结果都将被存储到知识库中。Client Agent定期根据这些结果修改策略模板。
(7)交易结束，Client Agent注销所有Buy Agent，等待用户指令。
2.卖方子系统
卖方子系统包含Shop Agent，Warehouse Agent，Gatekeeper Agent和Selleragent四类Agent。用户通过浏览器登录卖方子系统。可以进行商品的注册，撤消售货和修改/增加删除卖方策略等操作。Shop Agent为智能Agent，会记录交易的过程和结果，构建自己的知识库，动态改变售卖模型。例如某Client Agent连续不听地向Shop Agent发送派遣Buy Agent请求，Shop Agent会智能作出判断，如果得出该Client Agent为恶意Agent时，就将该Client Agent记录下来，并拒绝该Client Agent的请求或禁止该Client Agent所在的Ip。
(1)用户登录系统，生成Shop Agent，同时由Shop Agent生成WarehouseAgent和Gatekeeper Agent，自动向CIC Agent注册。
(2)用户根据需求修改增加删除卖方策略。
(3)根据用户的需求，向CIC Agent发出消息，修改，添加，删除货物及其数量。
(4)用户选定货物，通过Shop Agent向CIC Agent发送信息进行售货，自动存储该过程中所有信息并存储到知识库中，定期修改策略模板。
(5)运行结束，Shop Agent向CIC Agent发送消息注销服务。
3.CIC子系统
CIC ( Client Information Center)子系统中的CIC Agent相当于一个中介Agent，每个系统只有一个CIC Agent。它的主要功能是存储和管理参与该系统的各个Shop Agent和Client Agent的信息，并向其他Agent提供查询服务。所有想参与交易的Shop Agent和Client Agent必须向CIC Agent注册。CIC Agent将信息存储在CICDB中。CICDB主要有两个功能:一是通过存储用户的ID来实现Client Agent和Shop Agent的注册功能;二是通过存储所有Shop Agent的信息来提供黄页服务。
参考文献：
[1]张云勇:移动Agent技术[M].清华大学出版社，2003年9月
