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人工智能技术的定义范文1
以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，（1）中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，（2）中人类预设的求解目标也不见得完全合理，（3）中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也有可能不如人类自己求出的解答。换言之，人工智能系统所模拟的人类显性智慧能力，原则上不可能超过人类自己的显性智慧能力。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。至于一些人所宣传的机器超越人类甚至机器淘汰人类的说法，是没有根据的。无论是人工智能系统，还是其他各种机器系统，它们共同的问题之一是：机器没有生命，没有目的，不可能自主发现应当解决的实际问题，不可能自主形成机器的智慧，尤其不可能无中生有地形成超越人类和淘汰人类的荒唐愿望，因此更不可能产生淘汰人类或灭绝人类的行为。
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。
4结束语
人工智能技术的定义范文2
关键词：科技管理；企业；人工智能；能力投放
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：（2021）-9-290
引言：
随着计算机技术的不断向前发展，传统的数据处理方式以及应用流程已经无法满足企业各项活动正在进行中的实际需求。为了解决这一问题，研究人员经过多年的努力之后提出了一种科技管理概念。所谓的科技管理实际上是通过一系列科学方法的合理利用对企业内部有限的各类资源进行优化整合，从而实现更加高效的管理行为。当前科技管理工作在进行中不断向着信息化、智能化的方向靠拢，为了让智能技术作用得以全面发挥，有必要对企业人工智能能力投放策略进行全面的研究。
1建立人工智能能力投放动作准出标准
对于企业而言，要想使其科技管理工作进行得更加富有实效，在人工智能能力投放动作推出标准制定之前，首先应该结合企业各项工作的实际需求全面明确人工智能能力投放链。就我国当前情况而言，国内的电力计算机信息化企业要想跟上时代的发展，应该以更加多元化的方式将智能能力进行展示，从而让更多的受众对该技术进行认可；其次，企业应该全面明确人工智能能力投放的实际内容以及投放中所需要用到的载体。对于科技管理工作而言，电力计算机信息化企业在人工智能能力投放中所包含的主要内容有技术能力以及技术成果，根据这些展示内容的实际情况选择合理的投放载体。而投放载体根据其内容及形式的不同又可以更将其进一步划分为内部载体以及外部载体两种类型。对于企业而言，技术能力指的更多是人工智能技术。因此投放的具体标准是如何才能有效利用人工智能技术完成企业各项业务的赋能作业。在过去，企业管理工作在进行中无论是生产销售还是物流等环节其劳动都十分密集。在实际运作中普遍是以人力来换取产量，拿时间来换取利润。采用这种运营模式企业的生产效率相对较低，而且企业在运营中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放标准的有效制定可以使得这一问题得到妥善解决。因此，对于传统的电力计算机信息化企业而言，要想跟上时代的发展，使自身经济效益得到有效保障，就应该不断结合企业发展的需求，进一步加大人工智能技术的引入力度。使得人工智能能够在更多工作当中，代替传统的人工劳动。同时还需要引入更加先进的人工智能系统，辅助工作人员更好地完成各项工作，全面降低工作人员的劳动量。通过人工智能技术的合理投放，不仅可以使得企业各项工作的运行效率得到实质性的提高，同时还能够进一步降低企业在运行当中所需要投入的经济成本，使我国社会文明迈上一个台阶。对于电力计算机信息化企业而言，人工智能能力投放的实际标准应当根据载体的不同进行合理划分。具体来说，内部载体在人工智能技术实际投放的过程当中应该想方设法使其能够应用于科技研发领域。通过各类平台的有效搭建，使得企业内部工作人员的体验感得到切实加强。通过不同企业之间的交流培训以及员工之间的交流共同实现对企业内部开发人员的培训工作，使得各个部门的技术人员之间能力实现共享。同时积极召开研讨会议，使不同工作人员能够就自己的技术心得进行有效讨论，为公司带来更多的经济效益；应用于新闻宣传，通过人工智能技术使有关于企业的各类信息能够在员工之间实现实时传输，使信息的时效性得到有效保障，从而给企业带来更多的经济效益；
对于外部载体来说，在人工智能技术投放的过程当中应该将其应用于技术沙龙的建设。使企业的每一个节点运行专题实现分享，同时还应该特别针对各项工作进行中所存在的缺陷进行全面探讨，以期研究出合理方式使得这些问题得到解决；应用于产、学、研合作，实现企业于高校之间的互动创新。不断的将研究成果转化为实际成果；应用于企业和政府连接的渠道建设，使得企业内部的各个示范性项目得到及时的展示。
2实施基于科技管理视角的投放效果评估
为了保障各企业内部已经引入的人工智能技术能力得到更加全面地发挥，各大企业需要不断结合自身的科技管理理念对人工智能技术的实际投放效果进行有效的评估。为了保障评估最终结果的有效性，经过多年的发展当前企业的评估体系已然包含了4个。主要维度分别为产业贡献、技术价值、人才培养以及品牌影响力。根据不同维度的具体内容为其制定有针对性的评估指标，并且根据企业各项工作的实际完成情况对其进行量化性的评分工作。在这些内容当中，产业贡献主要包括企业所生产的具体产品，要求根据产品的实际名称进行有效填写产品成熟度。这项内容主要是参照技术成熟度TEL通用定义及等级划分，全面围绕不同项目所生得到的核心产品，从基本原理到实际应用设计9层评估等级。实现产品价值对各个项目成果已经产生的经济效益未来预期的产品价值。项目成果未来可能产生的经济效益技术价值主要包括技术水平。各个项目的最终成果对原有技术体系的改革或者是经过审定第三方评价达到国内领先技术水平，为本企业形成的技术壁垒，对企业长期发展所提供的支撑。企业在发展中所申请的专利数量、专利授权数等等。而人才培养重点包括新获高级职称人员数量，新获中级职称人员数量或本单位专家数量等等。评价的体系框架如图所示。
3制定企业人工智能能力投放持续改进机制
为了让电力计算机信息化企业在发展的过程当中，其人工智能能力投放实现可持续发展。需要根据评估的最终结果，制定出企业人工智能能力投放持续改进准则。通过这样的方式，可以及时对区技术在应用中所产生的问题进行改进。具体的改进流程分为以下4个内容：分别是确定改进目标、寻求可行方案、测定最终结果、正式采用。各单位需要根据自身实际情况，结合这4个总体步骤分别根据自身工作实际需求设计出相应的改进机制。
人工智能技术的定义范文3
【关键词】电子工程 机械工程 人工智能
电子机械工程产业对于传统的机械产业来说是一个新型的产业，随着国内的不断发展，两种产业逐渐融合，随着人工智能技术水平的不断提升，机械电子工程由信息链接逐渐代替了以前的能量链接和动能链接，使机械电子工程增加了部分人工智能技术。随着机械电子技术的更新和发展，人工智能技术也得到了很快的发展。
一、 什么是人工智能技术
所谓的人工智能是一门极富有挑战性的学科，从事人工智能学科的人必须要熟练计算机、哲学及心理学的应用，人工智能包含的科学范围是十分广泛的，它由不同的领域所组成，如机器技术，计算机应用等等，总体来说，人工智能所研究的主要目的就是为了使机械能够胜任一些需要人类智能才可以完成的工作。不同的年代对于不同工作的复杂程度理解是不同的，
本来复杂的科学和计算本应是用人的大脑来计算的，经过现代的发展，如今的计算机不仅可以完成这些计算，并且比人脑的计算速度要快几万倍，并且准确度相当高，由此可见，复杂工作的定义是随着时代的变化而变化的。人工智能这门科学也随着科技的不断变化而产生了改变，一方面不断地获取着新的进展，另一方面又向更加有难度的目标奋进。除此之外，人工智能技术还涉及信息论、自动化技术、控制论、仿生论、生物论、心理学、数学、哲学、语言学、医学等诸多学科。
二、 人工智能技术与电子机械之间应用的关系
我们社会发展的最初时候，人类社会发展的重要根源是物质和信息，当时各个方面的生产力水平还很低下，人类的生存主要以物质基础为主，那时的信息传递的方式还是最原始的“结绳记事”法。随着我国经济建设的不断发展，使生产力水平也不断提高。信息传递的重要性也随着我们思想观念的转变而变得尤为重要，因而，文字信息传递法由然而生。随着时代的发展，网络信息传递方式已经被广泛地应用于全国各地，给信息传递带来了新的革命，从此人类进入到了一个全新的信息化时代。信息化时代不能脱离人工智能技术发展，不管是任何行业，不管是控制技术或是模型建成、故障诊断或是故障报警，都离不开人工智能化技术的辅助，也可以说，人工智能化技术对于电子机械工程的发展与运作，起着不可忽视的作用。
电子机械系统本身就存在着不稳定的成分，于是电子机械输入系统和输出系统的描述就显得比较困难。而其传统的电子机械描述系统分为：推导数学方程的方法、学习并生成知识法和规则库建设方法这三种形式。尽管传统数学解析法精准度和严密度都很高，却并不适合复杂的机械系统运算，只能应用在那些简单机械系统运算中。复杂机械输入输出系统运算采取传统数学解析法很难给出正确的数学解析。随着社会的发展，当代社会对多样和精密的机械分析计算系统的需求越来越大，它可以处理多种多样的不同的信息数据种类。例如：电子机械运行的传感器传输的信息可以分成两大类：语言信息、数字信息，但在人工智能技术处理信息时出现了复杂性和不确定性的成分，导致以知识为基础的人工智能技术在数据传输中处理信息的时候，不知不觉的成了数学信息解析的替代手段。
电子机械运行过程构建的人工智能大体可以分为两类，即模糊推理系统和神经网络系统。
神经网络系统就像是人的大脑结构一样，先对机械系统传输的数字信号进行分析整理，然后及时分析参考数值；模糊推理系统则是人大脑功能的模拟，模拟大脑功能去分析机械传输的语言信号。而这两大输入输出数据的处理方式间的关系有相同的地方，也有不同的地方。神经网络系统与模糊推理系统的相似之处是：它们都是通过任意的精准度，用对网络结构的模拟去形成连续的函数。而两者不同点则是：神经网络系统具有不清晰的意义，模糊推理系统却具有清晰的意义；神经网络系统是从点到点的映射方式，而模糊推理系统则是整理域到域的映射方式；神经网络系统储存信息的方式是分布式的，而模糊推理系统储存信息的方式则是规则式的。主要是神经网络系统输入的每个神经元都有固定的联系，计算量相对比较大；模糊推理系统的连接有不稳定的因素，计算量相对来说比较小。而神经网络系统的信息输入输出阶段有着很高的精度，表现为光滑的曲面状态。但是模糊推理系统的信息输入输出阶段精准度很低，并且呈现出台阶的形状。
三、结语
随着社会科技水平的不断发展和进步，单纯的独立的人工智能技术已经不能满足我们和当代社会的要求了，因此，我们要秉承不断发展与进步的思想理念，在工人智能开发技术上进行不断的研究与探索，使人工智能技术能够与电子机械工程完美地结合在一起，实现电子机械工程与人工智能的共同发展目标。
参考文献：
[1]傅丽凌、杨平，机械专业综合型试验平台的建设[J].电子科技大学学报社科版，2005，7（增刊）.
人工智能技术的定义范文4
1计算机网络技术中实践人工智能技术的必要性
1.1人工智能的含义。现代计算机科学中，人工智能是一大重要分支。人工智能即令计算机模拟人类的思维、行为，从而处理、解决人类难以处理、解决的复杂问题。人工智能处理问题时，除了人类输入的程序、数据部分，就极少受到人类自身主观因素的影响了。人工智能技术整合了计算机科学的自然规律与人类智慧，其功能、性能远超一般计算机组成部分。目前，人工智能技术已经产生了强大的数据分析、推理能力，而且可以从网络中自主学习。自人工智能在围棋对弈中先后战胜李世石、柯洁等人类中的顶尖围棋高手之后，谁也不能否认当今人工智能先进的比赛水平、对战经验、强大算力了[1]。1.2人工智能的优势特点。工作方式方面，对于危险性较大的工作，机械设备可以被人工智能指挥着去做，从而彻底取代人工操作，以免威胁到人类的生命安全，并且工作效率、质量还会更高。这种工作方式与人工操作方式截然不同。而且，对于数据量极大的工作，比如检测、控制网络资源，人工智能也比工作人员处理得更好。网络系统一直在高速运转，每时每刻都会产生新的变化，并且有着从宏观到细节的多个层面。这样的工作只有依赖人工智能才能及时完成[2]。与一般的机器程序相比，一方面，人工智能可以处理条件、模型不完全确定的困难问题；另一方面，人工智能可以机器学习，也就是自主学习一些比较低级、杂乱的信息，从中找出较高层次的逻辑和规律。1.3计算机网络技术的现存问题。第一，计算机网络技术中有许多安全隐患。这是因为，许多不法分子希望在网络空间中违法犯罪，并且逃脱惩处。虽然计算机网络中已经有了许多防范、打击违法犯罪的工作人员和工作程序（防火墙），但是，为了更严格地打击利用计算机网络技术进行的违法犯罪，我们还需要人工智能防火墙来灵敏地监控计算机网络，并且迅速地对网络中的异常行为作出反应，比如检测入侵、攻击、垃圾邮件，精准地揪出计算机网络中的违法犯罪分子。第二，计算机网络的数据资源太过庞杂，很难监视。虽然计算机网络技术可以根据逻辑分析、计算、处理数据，但是无法筛选出真实、有效、有用的信息，所以难以精确地监视和控制网络。因此，计算机网络技术中需要人工智能，来保障计算机网络的信息安全。
2计算机网络技术中实践人工智能技术
2.1检测计算机网络中的入侵。计算机网络的安全管理中，检测入侵的技术是非常重要的技术，也是防火墙技术中的核心技术。这是因为，只有检测出入侵计算机网络的现象，才可以保障计算机网络的安全性、可靠性，从而保证计算机网络中的资源依然安全、完整、保密、可用。目前，用人工智能来检测计算机网络中的入侵行为，就是分析计算机网络中的数据，按照一定的标准来过滤其中可疑的部分，并将这一部分编写为检测报告，反馈给计算机网络的管理者和用户，从而保证计算机网络的数据安全。在计算机网络中，人工智能技术可以实时监测计算机网络的运行状态，调整一些设置来提高计算机网络的性能，充分保护计算机网络的安全，防范着计算机网络遭受外部攻击，并且避免人为的失误操作给一些人带来损失。这方面的具体技术有人工神经网络、专家系统、模糊识别、数据融合等技术，它们都取得了很不错的防范效果。下面详细讲解一下人工智能技术中的数据融合技术。数据融合技术的作用有二，一方面是收获海量的数据，另一方面是达成数据信息的有效协同。数据融合技术需要多个传感器，这样数据融合技术就可以将这多个传感器汇集成一个传感系统，从而拓宽检测入侵行为的范围，更全面、更有效地检测入侵计算机网络的行为。是否开展检测的决定，人工智能可以根据模糊聚类算法来做出。这种算法的步骤包括：抗体群落初始化、开展克隆、免疫基因、克隆选择、克隆死亡，等等。2.2人工智能防火墙技术。为了计算机网络的安全，许多计算机、网络中都安装了一种防火墙。计算机网络运行时，防火墙的功能就是拦截计算机网络中的有害病毒、骚扰信息，以免这些病毒或信息进入计算机网络并构成破坏，或者打扰到计算机网络用户的正常使用。因此，防火墙能够减少很多计算机网络中的安全风险。而人工智能的防火墙技术，在计算机网络的拦截防范中更加自动、高效，解决其他软件中普遍存在的一种问题（拒绝服务），遏制病毒的入侵、传播。因此，在保护计算机网络信息安全、系统安全方面，人工智能防火墙技术具有重要意义。对于我们身处的信息技术时代而言，只有采用了人工智能防火墙技术，我们的日常生活、工作、学习才能顺利、健康、有序地开展。2.3人工智能反垃圾邮件信息技术。我们日常使用的邮箱中常常会收到垃圾邮件信息，运用人工智能反垃圾邮件技术，它含有识别垃圾邮件的程序，还可以自动学习哪些邮件被用户认为是垃圾邮件，从而自动阻挡计算机网络中的垃圾邮件，大大地帮助到我们的日常生活。人工智能反垃圾邮件技术将垃圾邮件自动地被分类到垃圾邮件中，不能再发出新邮件提醒。2.4管理和评价计算机网络系统。人工智能技术能够智能化地管理计算机网络，并且利用内部的专家知识库、求解技术建立一个综合管理系统。计算机网络的管理工作之所以需要人工智能技术，是因为计算机网络具有瞬间变动的动态特征，而计算机网络技术人员很难凭人工操作跟上。因此，计算机网络的技术人员需要采取人工智能技术，比如深度报文检测（DPI）、探针等技术，加快推动计算机网络的智能化管理，从而提升计算机网络的管理质量。其中，专家系统是管理计算机网络系统时会用到的一种重要的人工智能技术，它也就是将一个领域专业内的专家、学者的知识、经验、理解录入到人工智能系统之中，从而将这些专家的智慧运用到计算机网络的分析、处理等管理工作当中。合理地运用专家系统这种人工智能技术，便可以加快计算机网络管理的智能化，以及计算机网络管理本身。另一类人工智能管理计算机网络系统的技术叫做“人工智能问题求解”，这类技术又包括结合谓词逻辑开展的推理技术、结合状态图开展的搜索技术、结合结构知识开展的求解技术，等等。不过，处理问题、处理状态这一类任务属于空间搜索任务，所以大多应用的是结合状态图开展的搜索技术。为了解决一项计算机网络系统管理问题，常常要用到多种搜索技术，所以搜索技术必须有序开展，而这就又用到了人工智能技术。总之，人工智能技术能够消耗更少的网络资源，高水平地管理计算机网络系统。2.5人工智能管理软件。人工智能管理，是一种实体化软件，也可以叫做“人工智能Agent”技术。人工智能管理的依据是人工智能管理软件中的知识库，它可以用来分析、处理信息数据，从而迅速地完成相关的任务。详细地说，首先要由计算机网络的用户做一些自定义工作，然后人工智能管理就会搜索数据、信息，最后将搜索得到的数据、信息展示到一个特定的、方便用户的位置，从而让用户感到计算机网络技术服务的人性化、智能化。[3]在我们的日常生活、工作、学习中，人工智能管理软件也有非常广泛的应用，比如安排我们的会议时间、安排我们的行程、代替我们收发邮件、在合适的时候查询并提供天气、推荐我们可能喜欢的商品或服务，等等。
总之，人工智能管理软件能够为计算机网络用户提供更高质量、更高效率的计算机网络服务。2.6人工智能识别面部与指纹目前，面部识别、指纹识别等生物识别技术在我们的生活中已经运用地比较广泛了。指纹或面部可以用来解锁用户自己的手机、在商店或银行代替密码来支付或转账、在网络营业厅采集身份信息、在火车站及飞机场自动验票，等等，效果都比较良好。这些应用的背后，都离不开人工智能技术。人工智能技术不仅能识别特定的人脸、指纹，还可以识别一张人脸的表情，以及其他各种东西。
人工智能技术的定义范文5
【摘要】2016年是“十三五”的开局之年，也是全面建成小康社会决胜阶段的开局之年，设施农业产业将面临更多的机遇和挑战。在以往的研究中，针对物联网对设施农业影响的研究比较多，本文将以人工智能在设施农业领域应用为视角，分析人工智能对设施农业的潜在发展优势。
施农业是集种植、农业装备等多领域为一体的系统工程，是一种在人为可控环境下进行的高效农业生产方式，具有成套的生产技术、完整的设施装备和生产规范[1]。近几年，随着信息技术的发展，物联网技术逐渐被应用到农业生产和科研中，这是现代农业依托新型信息化应用的一次进步[2]。本文结合人工智能研究成果，着重介绍人工智能技术在设施农业种植领域方面的应用前景，根据设施农业产前、产中、产后3个阶段，对现有研究成果进行了阐述。
人工智能概述
“人工智能”一词是1956年在Dartmouth学会上提出。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新型科学技术[3]。
作为计算机科学的一个重要分支，人工智能技术着眼于探索智能的实质，模拟智能行为，最终制造出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科，即怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一位美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“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。”@些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来应用了人工智能的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
随着人工智能技术的日益成熟，人们意识到人类已经具备了设计和建造智慧型设施农业所需的硬件和软件技术条件，结合设施农业高投入高产出，资金、技术、劳动力密集型的特点，完成工厂化农业生产已经不是梦想[4]。依靠人工智能技术，作物可以在适宜的温度、湿度、光照、水肥等设施环境下，生产优质、高产的农产品，摆脱对自然环境的依赖，实现设施生产的高度智能化，提高农业生产的效率，降低劳动成本[5]。
人工智能在设施农业领域的应用
人工智能技术在产前阶段的应用
在设施农业产前阶段，凭借人工智能技术可对土壤、灌溉水量需求、作物品种质量鉴别等方面做出分析和评估，为农民做出科学指导，对后续的农业生产起到很好的保障作用。
土壤分析是农业产前阶段最重要的工作之一，是实现定量施肥、宜栽作物选择、经济效益分析等工作的重要前提[6]。在土壤分析等农业生产智能分析系统中，应用最广泛的技术就是人工神经网络（简称ANN）。ANN是模拟人脑神经元连接的，由大量简单处理单元经广泛并互连形成的一种网络系统，它可以实现对人脑系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。目前可以通过该技术分析土壤性质特征，并将其与宜栽作物品种间建立关联模型。土壤性质特征的探测主要是借助非侵入性的探地雷达成像技术，然后利用神经网络技术在无人指导的情况下对土壤进行分类研究，进而建立起土壤类别与宜栽作物的关联关系；土壤表层的黏土含量也可通过人工智能方法预测，该技术通过分析电磁感应土壤传感器获取的信号，使用深度加权方法从中提取土壤表层质地信息，然后使用ANN预测土壤表层的黏土含量。
传统农业对灌溉用水的使用量往往依靠经验，无法根据环境变化进行精确调节，对多目标灌溉规划问题也无能为力。人工智能技术可帮助人们选择合适的水源对作物进行灌溉，保证作物用水量，大大减轻灌溉问题对作物产量造成的不良影响。在美国，有专家研制出一个隐层的反馈前向ANN模型和一个位于科罗拉多州地区阿肯色河流域的消费使用模型，使用它们可勘察区域气候变化对灌溉用水供应和需求可能产生的影响。在灌溉项目研究中，为了选择最好的折中灌溉规划策略，还可基于多目标线性规划优化，利用神经网络将非支配的灌溉规划策略加以分类，将这些策略分为若干个小类别。结果表明，在对多目标灌溉规划问题加以建模时，综合模型方法是有效的。
人工智能技术在产中阶段的应用
在设施农业产中阶段，主要应用是农业专家系统、人工神经网络技术、农业机器人等。这些技术能够帮助农民更科学地种植农作物并对温室大棚进行合理的管理，指导农民科学种植，提高作物产量。这些人工智能技术的使用推进了农业现代化的发展，提高了农业生产的效率，使农业生产更加机械化、自动化、规范化。
专家系统是指应用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级水平，能像专家一样解决困难和复杂问题的计算机（软件）系统。国际上农业专家系统的研究始于20世纪70年代末期的美国，1983年日本千叶大学研制出MTCCS（番茄病虫害诊断专家系统），到了20世纪80年代中期，农业专家系统不再是单一的病虫害诊断系统，美国、日本、中国等国家也相继转向开发涉及农业生产管理、经济分析、生态环境等方面的农业专家系统。农业科研人员把人工智能中的专家系统技术应用到农业生产中，开发出了农业专家系统。它可代替农业专家走进生产温室，在各地区具体指导农民科学种植农作物，这是科技普及的一项重大突破。
在设施生产中可以使用机器人来代替农民进行作物采收，不仅可以降低劳动成本，也可以提高工作效率。Wolfgang Heinemann等人研发出的具有独特设计结构的采收机器人，该机器人可以在无需人类干扰的情况下自动采收白芦笋。为了保证机器人能够精确行进，它使用了2个独立的速度控制轮和级联控制结构（其中包含了一个内部的定位误差控制器和一个外部的横向偏置控制器）。借助PID算法①，机器人系统可以分析自己的运动轨迹，优化驱动电机的控制参数，保证系统能够稳定自主的运行。
在中国，应用人工智能技术的智能杂草识别喷雾系统已经得到了长足发展。图像分析系统通过分析田间图像的颜色模型，根据色差分量②颜色特征实现杂草实时识别，并基于Canny算子对识别到的杂草进行边缘检测，提取其特征参数，配合超生测距等技术可以精确控制喷头位置及用药量[7]。该技术的应用可以大大提高除草剂的经济性，对保护环境也大有益处。
人工智能技术在产后阶段的应用
人工智能技术在设施农业产后阶段也有相当多的应用前景。
在农产品分类方面人工智能技术能提供很好的支持。张嘏伟[8]等提出了一种基于图像识别的番茄分类方法，该方法根据番茄的表面缺陷、颜色、形状和大小，使用遗传算法训练的多层前馈神经网络对番茄进行分类，并与BP训练神经网络③进行了比较。结果表明，遗传算法在训练次数和准确性上都具有优势。谢静[9]等对图像识别分类中的图像预处理方法进行了研究，包括图像噪声去除方法、图像分割方法、边缘提取方法等。提出了使用改进的canny算法④和当量直径法相结合来检测水果大小的新思路，并使用模糊聚类方法处理gabor滤波器提取水果表面缺陷特征，对水果表面缺陷进行了分类。
随着社会的发展，人民生活水平的提高，广大消费者及国家都对食品安全问题越来越重视，农产品质量检测方法也在不断进步。图像识别、电子鼻等技术都应用在了农产品检测中。李洪涛[10]等利用人工嗅觉装置，模拟人的嗅觉形成过程分析、识别和检测农产品在腐败过程中释放的不同特征气体。其制作了小型化的传感器阵列并利用半导体制冷片搭建了一个PID温度控制系统，保证传感器正常工作的温度及湿度。在当前技术的发展下，科学家们以彩色计算机视觉系统为重要技术手段，综合运用图像处理、人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法以及决策树、专家系统等人工智能领域的技术，研究出了众多实现农产品品质检测和自动分级的新方法。
草莓、葡萄等农产品很容易破损和受伤，依靠人工采摘和搬运，不仅增加了劳动成本，也影响农产品采摘后的品质。结合磁流变（MR）流体技术，工程师们设计出了一种可用于搬运农产品的磁机器人手爪，该手爪经过精确设计，可以搬运胡萝卜、草莓、西兰花和葡萄等不同形状食品，而且不会在食物表面留下任何淤痕和凹陷。为了让机器人手爪更为快速、准确地工作，在磁流变手爪的基础上结合力传感技术开发出了更为灵活、智能的新型手爪。该手爪可在410～530 ms内抓握50～700 g重量的农作物，还能显著减少细菌的交叉感染。
人工智能发展前景
近年来，人工智能技术已经取得了长足的进步，语音识别、自然语言识别、计算机视觉、自动推理、数据挖掘、机器学习以及机器人学都在蓬勃发展。人工智能的未来就是在智能感知的前提下，结合大数据技术自主学习，椭人们做出决策、代替重复性工作。在农业方面出现全天候全自动平台，实现农业生产的全自动化[11]。物联网技术在设施农业中已经得到普及，在温室大棚中的大量智能传感器是机器感知的基础，而感知则是智能实现的前提之一，通过感知，农业数据源源不断地汇集在一起。云计算的发展为大数据存储和大规模并行计算提供了可能[12]，而数据则是机器学习的书本。设施农业是物联网、云计算、人工智能三大技术结合应用的领域之一，它们的结合颠覆了传统农业生产方式。
面对众多的新技术、新成果，把它们投入到生产中去才是关键。如何让技术能够适应中国复杂的农业生产环境，同时还要面对不同知识水平的用户，这些都是人工智能技术、云计算技术等高新技术在农业生产中所面临的问题。设施农业高产出高投入的特点，正适合应用这些新技术，这样既可以让新技术有实践的机会，又可以让其他涉农用户对新技术有直观的感知，这对技术进步和技术推广都很有帮助[13]。
人工智能技术虽然前景光明，但其应用的研究才刚刚起步，离目标还很远。未来，人工智能技术可以更好地为人们服务，改善人们的生活，并带来巨大的社会和经济效益[14]。在人工智能的引领下，农业已迈入数字和信息化的崭新时代，借助其技术优势来提高农业生产的经济效益，是全面实现农业生产现代化、智能化、信息化的必由之路。
参考文献
[1]李雪，肖淑兰，赵文忠，等.信息技术在农业领域的应用分析[J].东北农业大学学报，2008，39（3）：125-128.
[2]施连敏，陈志峰，盖之华，等.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.
[3]刘现，郑回勇，施能强，等.人工智能在农业生产中的应用进展[J].福建农业学报，2013，28（6）：609-614.
[4]姜芳，曾碧翼.设施农业物联网技术的应用探讨与发展建议[J].农业网络信息，2013（5）：10-12.
[5]陈超，张敏，宋吉轩，等.我国设施农业现状与发展对策分析[J].河北农业科学，2008，12（11）：99-101.
[6]邹承俊.物联网技术在蔬菜温室大棚生产中的应用[J].物联网技术，2013（8）：18-24.
[7]石礼娟.基于可见光/近红外光谱的稻米质量快速无损检测研究[D].武汉：华中农业大学，2011.
[8]张嘏伟.计算机视觉系统在番茄品质识别与分类中的研究[D].保定：河北农业大学，2005.
[9]谢静.基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究[D].合肥：安徽农业大学，2011.
[10]李洪涛.基于农产品品质检测的专用电子鼻系统的设计与研究[D].杭州：浙江大学，2010.
[11]张震，刘学瑜.我国设施农业发展现状与对策[J].农业经济问题，2015（5）：64-70.
[12]施连敏.物联网在智慧农业中的应用[J].农机化研究，2013（6）：250-252.
人工智能技术的定义范文6
【关键词】人工智能；计算机网络技术；运用分析
1人工智能的概况
我国经济水平在高速发展的同时也带动了计算机技术水平的提高，计算机技术的应用对于人们的生活品质和生活质量具有重要的意义。随着人们生活水平的不断提高，对于互联网技术的要求也在不断提高，人们对于计算机网网络使用也越来与熟练，应用水平也越来越高。如今，在一些高精尖的行业中，一些专业性较高、数据性强的工作传统的计算机技术已经不能满足工作需求，计算机网络技术改革是时展的必然趋势，因此人工智能计算机技术就出现在人们的视线中并且得到了广泛运用。机器的智能使用是人工智能使用的第一结果，将智能机器运用到人们生活中可以有效提升人们的生活质量和生活品质，同时也为人们解决了一些复杂烦琐的工作，简化工作程序，提高工作效率。基于人们对计算机需求量的增加以及计算机的应用满足不了人们生活的背景下，人工智能计算机网络技术就此产生，是时展的必然趋势，是满足人们生活要求的重要保障。人工智能计算机网络技术比传统的计算机技术更具有人性化以及智能化，功能也更加多样化，比如对表格、音频、图形的识别等。为了有效促进我国科技水平以及经济水平的不断提高，应该充分发挥人工智能计算机网络技术优势，切实保障人们的生活质量和生活品质。
2人工智能的特性
人工智能计算机网络技术比大脑储存的知识内容更丰富，数据处理更便捷、知识储存容量更大等，在工作中人们的大脑知识储备量是有限的，而且储备的知识层次也有限，处理工作时可能会碰到知识盲区，人工智能的应用便可以很好地解决这一问题。针对一些数据型或者是复杂性的工作，人工智能可以通过自身系统进行数据型处理从而交付一份满意的答卷，将人工智能运用到生活中可以有效提高人们的工作效率。其次，人工智能还具有拟人化的学习能力，通过自主学习不断丰富自身的知识储备量，这样在人们遇到一些难度较大的问题可以用有效用过人工智能计算机网络技术找到针对性的答案，而且人工智能计算机网络技术提供的答案往往是具有专业性的。最后，在数据整理工作中运用人工智能计算机网络技术可以有效简化数据整理工作。在传统的数据整合工作中，会占据大量的内存，造成资源浪费的情况，但是人工智能计算机网络技术的应用可以通过压缩的方式将复杂的数据简化，并且还可以在短时间内将数据整理、分析和核对，一样的工作内容，不同的工作方式，人工智能计算机网络技术不仅可有减少资源浪费的情况，还可以简化人们的工作内容，提高工作效率[1]。
3人工智能在计算机网络技术优势
基于全球科技迅速发展的背景下，互联网技术也得到了快速发展，成为人们生活的一部分。网络管理技术的要求因为网络的构造以及数据信息的繁杂也越来越高，因此，网络管理技术人员在进行网络技术管理时也具有一定的难度。在进行网络管理的时候传统的分级管理因为缺乏沟通已经不能满足数据管理的要求，人工智能技术便在这种背景下产生，在数据管理中运用人工智能技术可以有效解决数据管理难题，人工智能计算机网络技术的应用可帮助增加分级管理人员之间的沟通交流，经过多个部门之间的沟通协作实现人工智能计算机网络技术的管理，充分发挥人工智能在计算机网络技术运用。统筹在整体领域的学习具有重要的优势，人们的大脑知识储备量是有限的，而且储备的知识层次也有限，处理工作时可能会碰到知识盲区，这样会影响人们的工作效率，但是人工智能的应用可以很好地解决这一难题。人工智能本身具有储备量较大的知识库，而且知识库中储备的内容具有准确性和科学性，因此，人们可以直接使用数据信息。使用数据信息主要流程就是人们通过自定义检索，检索自身需要查找的内容，后台数据就会反映筛选，最后呈现的就是需要查找的内容。人工智能中的数据库是不断更新，自主学习，统筹各类专业知识，充分发挥人工智能在人类知识盲区的作用[2]。
4计算机互联网人工智能技术的应用
4.1计算机网络的人工智能识别应用优势
随着我国经济的高速发展，互联网技术已经和人们的生活密切相关，互联网技术在提高人们的生活水平和生活质量的同时也会被一些不怀好意的人利用，科学技术延伸生活的初衷是方便于人们，但是会被一些心理扭曲的人们恶意利用。互联网的使用使社会生产力获得了一定的解放，人类的生活方式在根本上发生了翻天覆地的改变，但是凡事的发展都会有双面性，互联网在改变生活的同时也产生了一些新的网络犯罪。网络犯罪对比于其他传统犯罪具有一定的智能性，在进行网络犯罪时，犯罪主体必须具有高智能的犯罪技巧才能运用网络科技手段进入他人或者是企业的系统窃取一些比较私密的信息，比如个人信息、企业的财务报表、企业的员工档案等。
4.2人工智能在计算机网络管理运用分析
计算机可以实现一些专业性知识和问题分析有效融合，以人工智能和信息技术为基础，充分实现智能化的管理模式，将人工和智能和信息技实现充分融合可以有效保障网络运行安全。计算机网络系统会随着时展需求而不断改变，并不是一成不变，因此，对计算机网络管理和系统评定工作会具有一定的难度，而人工智能的应用可以有效降低系统评定工作难度，提高工作效率。
4.3人工智能技术的运用
人工智能技术涵盖了计算机中的数据库、专业知识库等数据统计，它的另一个简称就是人工智能Agent技术，人们通过Agent技术之间的信息联系，运用数据处理功能将需要的检索数据进行分析和筛选，将需要的数据信息呈现，数据检索可以有效快速找到人们需要的内容，充分体现了人工智能计算机网络技术的人性化以及智能性，极大地缩短了人们检索数据的时间，提高了人们的工作效率[3]。
