人工智能發(fā)展前景范文

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人工智能不僅可以用于操作機器人，也可以廣泛應用于社會生活中的各個領域中。文章闡述了人工智能的定義，簡要介紹了人工智能技術在模式識別、計算機網絡、遠程教育中的應用。并在機器情感和智能家居兩方面的應用中展望了人工智能在未來的前景和發(fā)展趨勢。

【關鍵詞】人工智能 應用 發(fā)展前景

現如今，科技的飛速發(fā)展使得人們生活的需求也在不斷的變化，單純的計算機技術似乎已經無法滿足人們的需求。計算機不僅要提供更加智能化的服務，而且還要提供更加人性化的服務，只有這樣才能逐漸滿足人們日益增長的需求。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展與完善，它在社會、生活等各個領域中的應用和影響也越來越大，而且相對于其他技術也有著更大的發(fā)展空間與發(fā)展前景。

1 人工智能的定義

人工智能并不是近些年才出現的新名詞。早在1956年美國計算機協會組織的達特莫斯（Dartmouth）學會上就已經提出了“人工智能”這個詞。美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能的定義是：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學科”。而美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使用計算機去做過去只有人才能做到的智能工作”。由于人類的智能存在并不是單方面的，對于智能的研究很可能是多方面共同作用的結果，而且不同學科有不同的研究背景和不同的研究環(huán)境，對人工智能的理解不同，提出的觀點也不同。這就導致了目前對人工智能的定義還沒有一個統一的標準。

人工智能作為一門學科，它綜合了計算機科學、心理學、生理學以及語言學等多種學科，是一門非常具有挑戰(zhàn)性的綜合型技術。人工智能技術的研究目的是為了讓機器等設備能夠代替人類或者人類專家來處理一些相對復雜的問題，因此也被稱為機器智能。人工智能是相對于人類智能和自然智能而言的智能，使機器設備等通過對人類智能活動的模仿、延伸和擴展，實現某些機器思維，完成操作者的命令。

2 人工智能的應用簡介

2.1 人工智能在模式識別中的應用

數字識別、漢字識別和語音識別使用的技術是人工智能中的神經網絡技術，神經網絡具有學習能力和快速并行實現的特點。漢字識別的難度相對于數字識別來說要復雜的多，困難的多，影響其正確識別的因素很多。以一套漢字識別系統為例――“漢王筆”，這是一套在手寫板上書寫的漢字聯機輸入計算機的漢字識別系統，是由中科院自動化研究所漢王公司開發(fā)的。語音識別在生活中并不陌生，目前很多移動端的應用程序中就有關于語音識別的應用。其中人工智能在語音識別中的應用代表之一是七國（英、日、意、德、法、韓、中）語言口語自動翻譯系統。

人臉識別也是人工智能在模式識別中的重要應用。人臉識別主要是機器等設備基于人臉特征進行身份驗證，相比其它人體生物特征的識別來說更加直接、精確度高。目前具有代表性的產品之一是漢王人臉通，它可以在無光線條件下進行人臉的識別，還可以利用高精度3D打印技術打印人臉的識別。漢王人臉通目前可以實現對易容的識別，同卵雙胞胎、同卵三胞胎的識別。

2.2 人工智能在計算機網絡技術中的應用

人工智能在計算機網絡技術中的應用基本滿足了人們對計算機等設備提出的智能化、人性化服務的需求。人工智能技術在計算機網絡技術中的應用不勝枚舉，此處僅是簡要介紹人工智能在網絡安全管理領域中的主要應用。下面以智能防火墻技術、入侵檢測、智能型反垃圾郵件系統對用戶郵箱的保護為例進行簡要說明。

智能化防火墻系統采用智能化識別技術，如記憶、統計、概率以及策略等方法對數據進行識別和處理。采用智能化識別技術的目的主要是為了減少了計算機在進行匹配檢查過程中所要進行的龐大計算。智能防火墻系統有效的解決了普通防御軟件拒絕服務等問題，并且還有效的遏制病毒傳播與入侵。

入侵檢測是防火墻技術核心組成部分，入侵檢測技術主要是通過采集數據、篩選數據、數據分類和處理等過程，及時向用戶報告當前安全狀態(tài)。人工智能技術在入侵檢測中較為廣泛的應用例子有專家系統、模糊識別系統以及人工神經網絡等。

智能型反垃圾郵件系統可以在不影響用戶信息安全的基礎上，對用戶郵件進行有效檢測，并及時提醒用戶存在可能危害系統的垃圾信息。

2.3 人工智能在遠程教育中的應用

新西蘭的研究人員制作出了一個“虛擬教師”――Dubbed Eve，“他”能根據遠程學生的情緒狀態(tài)做出適當的反應。Dubbed Eve三維動畫教師是計算機科學中人工智能技術的實踐應用。Eve的設計目的是以一對一的方式教8歲大小的孩子數學。Eve不僅可以接受孩子的提問、反饋、給出相應的答案，還能和孩子一起討論問題，并能表現相應的情感。也能使用響應系統的基本信息判斷孩子的反應，并從孩子的反應中相應的調整自己。為了制作出Eve，研究人員觀察了教師和學生之間在真實生活中的交互情形，抓取了數千張面部表情、手勢、身體語言等圖片，編制了Eve的響應系統程序。基于人工智能的響應系統程序與嵌入式設備配合，機器設備能感知學生的情緒和其它生物信號、識別面部表情以及身體語言等。

3 人工智能的發(fā)展前景

情感能力對于計算機與人的交互至關重要，如何賦予計算機情感能力將是人工智能技術的發(fā)展前景。當前國際人工智能領域對人工智能和認知領域的研究日趨活躍。有能力感知和適應人來情緒的計算機程序，將作為未來發(fā)展的必要趨勢。

智能家居也是未來人工智能技術在生活中應用的發(fā)展前景。基于人工智能技術的無線傳感裝置可以實現通過各類集成化的微型傳感器協作地實時監(jiān)測、感知和采集環(huán)境信息，可以更好的提升現代住房的安全、舒適。還可以通過物聯網等方式實現用戶在異地對智能家居系統的遠程查詢和調控。人工智能技術在生活中的應用很大程度上為人民提供了方便舒適的生活環(huán)境，也是未來的發(fā)展趨勢。

4 總結

人工智能技術除了在模式識別和計算機網絡技術中的應用之外，在工業(yè)生產、軍事、農業(yè)生產、企業(yè)等各個領域當中都有了廣泛的應用。人工智能技術不僅帶動了新型處理技術的推廣，而且還會延伸更多新型技術的發(fā)展。隨著人工智能技術的不斷完善與發(fā)展，它將在今后的社會、生活中發(fā)揮更大的作用。

參考文獻

[1] 張妮，徐文尚，王文文. 人工智能技術發(fā)展及應用研究綜述[J].煤礦機械，2009，30：4-6.

[2] 劉合鳴.論人工智能的研究與發(fā)展[J].科學實踐，2010，248-249.

[3] 曾雪峰. 論人工智能的研究與發(fā)展[J].現代商貿工業(yè)， 2009，13：248-249.

[4] 張彬.探討人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].軟件， 2012，11：265-266.

[5] 陜粉麗.人工智能在模式識別方面的應用[J].長治學院學報， 2007，24：39-32.

[6] 潘春華.人工智能研究與相關應用分析[J].電子技術與軟件工程，2013，238-239.

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關鍵詞：人工智能；現狀；前景；影響

中圖分類號：F49 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）028-000-01

一、引言

2016年上半年，最吸引眼球的新聞莫過于圍棋界的“人機大戰(zhàn)”，谷歌旗下的研發(fā)團隊開發(fā)的阿爾法狗圍棋（AlphaGo），竟然四比一大比分戰(zhàn)勝了當今最頂尖的圍棋選手之一、世界圍棋冠軍、職業(yè)九段棋手李世石。除了大比分勝出之外，對弈過程中，阿爾法狗圍棋所表現出來的學習能力、推理能力和圍棋實力更讓人震驚。這一標志性事件立即讓“人工智能”成為全球關注的焦點。

人工智能會給人類帶來哪些變革？它是否會引發(fā)第四次工業(yè)革命？它給人類帶來便利的同時，會不會也帶來某些潛在威脅？這些問題都需要我們進行前瞻研究，提前準備好應對的策略。

人工智能的定義有很多種，目前還未形成一個統一的、公認的定義。通俗的解釋，人工智能就是讓計算機系統具備類似于人類具有的推理能力、自主學習能力、自主解決問題的能力。

二、人工智能的發(fā)展現狀

早在幾年前，人工智能就已經吸引了全球科技巨頭紛紛競相投入巨資。從2013年開始，從國外的谷歌、推特、蘋果、英特爾、雅虎、IBM，到國內的百度、阿里、騰訊，等等這些國內外巨頭們競相發(fā)力布局該領域。例如，2013年3月，谷歌就在人工智能領域砸下重金，為聘請該領域的大咖亨頓而重金收購了DNN research公司。同年12月，Facebook新成立的人工智能實驗室聘請紐約大學終身教授、深度卷積神經網絡頂尖專家燕樂存。同樣是2013年，百度建立深度學習實驗室，2014年5月，“百度大腦”計劃聘請“谷歌大腦之父”吳恩達為首席科學家。百度基于人工智能的機器人秘書“度秘”和無人駕駛汽車、阿里巴巴推出的人工智能平臺“DTPAI”等等都是大手筆投入。已經走上流水線工作的富士康工業(yè)智能機器人Foxbot具有相當于人類3至6歲的智力，是人工智能在工業(yè)領域的成功范例。

2014年初，谷歌6.5億美元重金收購后來參與“人機大戰(zhàn)”的阿爾法狗圍棋的研發(fā)團隊DeepMind科技公司；自此次收購事件之后，全球嗅覺靈敏的風險投資也迅速跟進，風險投資在人工智能領域的投入增長非常迅速。以智能機器人為例，根據venture scanner公司的統計數據，該領域2011年全世界風險投資金額才僅僅1.94億美元，而2015年時投資額已暴增至9.23億美元。人工智能在中國國內也是投資熱點。2016年1月艾瑞咨詢的統計報告中，有65家中國的人工智能創(chuàng)業(yè)公司獲得投資，共獲得29.1億人民幣的投資；其中大疆科技是典型案例，獲得了7600萬美元投資。

三、人工智能的發(fā)展前景

關于人工智能的發(fā)展前景，人們并不全是樂觀的看待，而是分為截然相反的兩派。支持者認為，人工智能是新一輪科技革命的風暴眼，人工智能是互聯網和信息技術領域所有熱點的關鍵環(huán)節(jié)，比如：互聯網+、機器人、工業(yè)4.0、無人機、無人駕駛汽車、O2O、智能硬件、智能家居、虛擬現實等等。有人甚至認為，人工智能將引發(fā)人類歷史上第四次工業(yè)革命，將在許多領域給我們帶來顛覆性變化。

韓國總統樸槿惠的觀點在支持方中較具代表性：“人工智能可以為人類社會造福，這是第四次工業(yè)革命。”

盡管看好者眾多，但反對方也不少，他們對人工智能提出很多質疑甚至擔憂。認為人工智能會對人類構成威脅的人不在少數，其中包括許多著名科學家，有些人甚至認為人工智能會毀滅人類。例如，比爾蓋茨、史蒂芬霍金、埃隆馬斯克等名人都是屬于質疑陣營。反對者中，有些人認為人工智能會搶人類飯碗，會造成大規(guī)模失業(yè)，有學者甚至認為智能機器人未來幾十年內有可能徹底取代人力。另外一些反對者認為，人工智能的智力未來可能會超過人類，并可能反過來控制人類，從而給人類帶來威脅，甚至有可能導致人類的滅亡；又或者，像可穿戴智能設備若能直接連接人類大腦的神經信號，那么一旦這類與人類大腦神經系統直接連接的人工智能設備出現故障，也會給使用者帶來災難影響。

四、人工智能將會帶來哪些影響

未來，人工智能給人類帶來的潛在影響可能有許多方面，它可以滲透到社會的許多領域，可以滲透到人們生活和工作的方方面面。下面列舉的是可能受影響較大的若干方面：

第一，制造業(yè)。智能機器人和其它人工智能設備未來極可能給制造業(yè)帶來顛覆性變革。富士康的Foxbot就足以說明這一點。未來的工廠可能從數千員工縮減到一兩百人，或者是無人工廠。這一方面會提高勞動生產率，提高社會生產的效率，另一方面也會造成失業(yè)。因此，這需要社會和個人都要迅速調整，將失業(yè)人員轉移到新的、技能更高的行業(yè)中去。

第二，服務業(yè)。像餐廳服務員、銀行大堂經理、老年人護理員、火車票驗票員等服務性崗位實際上是體力高于腦力的工作職位，這類崗位未來較大可能會由人工智能取代。同制造業(yè)一樣，這也會造成兩方面影響：一方面是服務質量提升，另一方面是失業(yè)。同樣，這也需要將失業(yè)人員轉移到其它行業(yè)中再就業(yè)。

第三，交通運輸和物流業(yè)。人工智能必然給交通運輸和物流業(yè)帶來巨大變化，比如利用無人機或無人駕駛汽車送貨。同樣的，這會讓交通和物流的效率成倍提升，但也會造成部分失業(yè)。那么這也需要轉移失業(yè)人員再就業(yè)。

第四，日常生活。人工智能給人們的日常生活帶來的變革也將是巨大的，比如智能家居、機器人、可穿戴智能設備等等。

綜上所述，人工智能將會給我們的工作、生活、社會生產模式等等諸多方面帶來深刻變化。

五、結束語

盡管有負面影響，但技術進步是不可阻擋的時代潮流，所以我們決不能抵制技術進步，我們真正該做的是抓住這股潮流。如果我們沒有抓住，而其它國家抓住了，那么我們只會變得更被動、更落后，這對我們只有壞處，沒有好處。負面影響可以想辦法克服，但絕不可保守殘缺，錯失發(fā)展良機。

2016年5月23日，由國家發(fā)改委牽頭，聯合工業(yè)和信息化部、科技部、中央網信辦等部門共同制定了《“互聯網 +”人工智能三年行動實施方案》。這說明了中央決策層對人工智能非常重視。人工智能將是未來若干年引領中國經濟轉型升級的關鍵因素。

參考文獻：

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【關鍵詞】機械工程；人工智能；關系

1.前言

隨著科學技術的飛速發(fā)展，相對于傳統機械工程的發(fā)展過程來說，機械電子工程的起步是較晚的，但是在后者的發(fā)展過程中，這兩種產業(yè)在不斷的融合，在一定程度上使得新型的機械電子工程得到了更好的發(fā)展。而且在信息化時代的推動下，人工智能在相關技術支持下也取得了很大進步，所以，在我國大多數機械電子工程產業(yè)上有許多方面都運用了人工智能技術，這也大大地解放了勞動生產力，讓機械生產變得更加自動化、智能化。

2.機械電子工程

機械電子工程是集機械、電子、自動控制、檢測、傳感、信息處理、人工智能等技術為一體的一門綜合性學科，在這個產業(yè)里所包涵的種類和技能也是非常的廣泛，而且專業(yè)程度也是相對較高的,它不是一門獨立的體系。機械電子工程在設計過程中一定要遵循以機械工程為主要核心，一切的設計理念都要圍繞著機械工程展開，在此基礎上還要將計算機信息技術以及電子工程等多方面的技術運用到相關產業(yè)的生產當中，這樣才能在一定的程度上把設計工作做到科學的處理。而且還滿足了在系統的配置以及目標設計等各個方面的設計要求。相關的設計工作者在設計期間要合理的將機械工程板塊做到科學的處理，然后進行板塊化綜合起來，這樣不僅可以充分的將每個板塊的優(yōu)點發(fā)揮出來，同時也做到了讓設計工作能夠順利進行下去[3]。在目前的機械電子市場，所設計的相關機械電子產品在結構上相對比較簡單，在使用方面比較單一，所以不需要使用太多的元件來組裝，這樣也更好的將產品的性能有所提高，而且在體積和重量上也做出了很好的優(yōu)化，消費者對于這樣的設計也就很容易接受。

3.人工智能的發(fā)展史

眾所周知，人工智能概念提出的時間是比較久的，而且發(fā)展過程較為漫長，在這一發(fā)展的過程可以分為以下五個階段。第一個階段就是萌芽階段，其主要體現在第一部計算機的發(fā)明，這個階段主要是為以后發(fā)展奠定了理論基礎[4]。在此基礎之上，人工智能發(fā)展的第二個階段，就是人們開始使用人工智能這個新的名詞，相關的科學家也給出了確定的定義。但是在這個過程當中人們發(fā)現讓人工智能去模仿人類的思維方式還是存在一些問題，這就是人工智能的第三個階段，挫折階段。然后就是第四個階段，這個階段人工智能取得較好的發(fā)展，在各國科學家共同努力和合作下，人工智能也步入了知識基礎的發(fā)展階段，許多方面的知識也應用到了這個領域上，這讓人工智能在實際的生產當中取得了很大進步。第五個階段就是平穩(wěn)的發(fā)展階段，這個階段里互聯網技術已經相當的普及，同時也改變了人們的生活方式。

4.機械電子工程和人工智能的特點

機械電子工程具有綜合性和多層次性的特點。機械電子工程是將電子技術、機械技術、計算機技術以及微電子技術相結合的一項極為復雜的學科。具有較強的綜合性。從另一個角度講機械電子工程將多種學科的產品進行較為完整的整合，是將各種系統進行相互的聯系，對其采用較多控制的方式，來達到生產的系統化目標，具有多層次性。人工智能本質上是人類思維方式的模擬。人工智能是一種數據處理、知識處理和數據符號的系統。隨著科學技術的不斷發(fā)展和前行，人工智能已經有先進的信息處理、整合的高效作用，所以該技術能有效地促進現代社會發(fā)展的速度。

5.機械電子工程和人工智能的關系

5.1人工智能在機械電子工程中的應用

人工智能所涉及的領域較多，在當前的機械電子工程中也已經占據了十分重要的主導地位。人工智能技術對目前大型設備機械進行了較好的自動化控制，提高了信息系統的準確過程，降低了不穩(wěn)定性。在對電子工程進行計算的過程中，人工智能信息的處理主要采取的方法為解析數學法，此方法的實現主要是依賴于神經網絡系統和模糊推理系統的支持。在機械工程的實際使用中，人工智能系統可以對人腦的結構進行模擬，可以分析系統輸出以及輸入的信號，這有助于數字的信息化處理，將參考值的可靠性提高。模糊推理系統一般是將人的推理邏輯進行模擬，通過數字的排列方式完成實際的函數程序，對于機械系統所發(fā)出的信號進行較好的分析。目前這種技術已經在實際的生產過程中得到了極為廣泛的應用與發(fā)展。人工智能的神經網絡系統可以對收到的信號進行自動分析，同時自動識別和處理，保證電子系統進行儲存和整理，從而使得總體的智能化水平得到了綜合化的發(fā)展。智能化技術的應用，使具有相似性的部件統一融合，對于機械系統的運行效率有較好的保障，同時簡化了數字運算的程序，達到了對系統優(yōu)化的目的與成果。兩種通過人工智能建立的系統，都可以對生產過程中的效率得到提升，增大機械操作中的網絡意識，建立起更加有效的網絡系統。

5.2人工智能在機械電子工程領域應用時存在的問題

機械電子系統由于在運行時會存在一定的不穩(wěn)定性，所以造成機械電子系統在輸入和輸出之間的轉換也就存在一些問題。在這種狀況下通過數學模型的建立，可以通過人工智能的應用來達到對傳統知識學習更新的目的，在相關技術不斷成熟的狀態(tài)下，利用人工智能對機械工程進行更新的做法將會越來越普遍，相關人員必須加強重視。傳統機械電子工程的應用是非常簡單的，但隨著社會的不斷發(fā)展，機械電子工程所涉及問題的難度以及復雜程度越來越高，系統在對問題處理的過程中會通過對多種系統的配置來達到對信息類型進行區(qū)分的目的，就目前人工智能在機械電子的應用狀況來看，還存在不確定因素，人工智能在機械電子工程中的應用主要是建立在網絡系統的基礎上，這決定了人工智能無法通過一般的應用方法在機械電子工程中實現應用。而應當將網絡系統進行人工化指令轉變，才能實現智能控制。所以，不同的人工智能在機械電子工程中的應用還是存在一定差異性的，這種差異性正是人工智能的重要特點之一。如果相關技術不能夠對網絡系統進行有效的描述，或者不能在系統資料庫建設過程中對數學進行嚴密的分析，那么在分析過程中所產生的錯誤將會直接對網絡系統的建立產生影響。總而言之，加強人工智能信息服務建設的推進是確保機械電子工程能夠順利進行的重要前提[6]。

6.結束語

隨著科學技術的飛速發(fā)展，各個學科之間也逐步的形成了相互融合的趨勢，這就為機械電子工程和人工智能的相互融合提供了一個大的環(huán)境，也為這些技術的發(fā)展提供了更好的發(fā)展空間。人工智能和機械電子工程的發(fā)展都會更好的服務人們的生活。

參考文獻

[1]史紹許,劉松杰.基于機械電子工程與人工智能的關系探究[J].城市建設理論研究:電子版,2015,5(24).

[2]曹豫斌.機械電子工程與人工智能關系探究[J].工程技術:全文版,2017(2):00306-00306.

[3]吳寶強.機械電子工程與人工智能關系探究[J].城市建設理論研究:電子版,2015(22).

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關鍵詞：計算機技術；人工智能

1 人工智能的發(fā)展歷史

1.1萌芽階段

1956年以前，英國數學家圖靈為人工智能做了開拓性的貢獻。圖靈機的出現是人工智能乃至整個計算機科學發(fā)展進入新階段的標志，1961年以后，人工智能主要內容涉及知識工程、自然語言理解等。人們研究人工智能方法也分為結構模擬派和功能模擬派，分別從腦的結構和腦的功能入手研究。

1.2成長階段

20世紀80年代，人工智能的研究進入成長階段。1984年，Astrom明確提出建立專家控制的新概念，專家系統是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，其水平可以達到甚至超過人類專家的水平，專家控制系統是目前人工智能中最活躍最有效的一個研究領域，專家系統可分為解釋型、診斷型等類型，1986年，中國蔡自興提出把人工智能、控制論、信息論和運籌學結合起來，用于構造不同領域的智能控制系統，有效地促進專家系統進一步發(fā)展。與此同時，人工神經網絡的研究也因為人工智能的發(fā)展再度掀起熱潮；對于模糊理論的研究，以及其他分支也都開始迅速開展研究。這些標志著智能控制已從研制開發(fā)階段轉向應用階段。

1.3快速發(fā)展階段

20世紀80年代末，人工智能開始逐步向多技術、多方法的綜合集成與多學科、多領域的綜合應用型發(fā)展，人工智能進入了快速發(fā)展階段。人工智能既然是多個自然科學和社會科學交叉的結晶，那么每一個學科的研究成果都可以成為另外一個學科的研究基礎或輔助手段。可以預見，作為創(chuàng)新思想的源泉，學科交叉將催生更多的研究成果，學科交叉也必將孕育人工智能未來的大突破。對于人工智能學科整體而言，要有所突破，需要多個學科合作協同，在交叉學科研究中實現創(chuàng)新。

2 當前的研究和市場應用

艾瑞《2015年中國人工智能應用市場研究報告》，從“發(fā)展現狀”“應用現狀”“發(fā)展前景及市場機會”三方面對目前國內人工智能應用市場做出分析判斷，并對未來國內外人工智能市場的發(fā)展做出預測。報告透露，以BAT為首的互聯網巨頭已在人工智能領域布局，同時，上百家創(chuàng)業(yè)企業(yè)開始滲透并構架起產業(yè)基礎層、技術層、應用層，形成產業(yè)鏈模型。

3 人工智能與人的智能對比

3.1第一回合：人類險勝

人與計算機的對抗可以上溯至20世紀70年代，最早是計算機技術人員在實驗室一種休閑娛樂。1996年2月，由IBM開發(fā)的超級電腦深藍（Deep Blue）挑戰(zhàn)國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，在經過7天的比賽之后，深藍以2∶4的失敗告終。這是歷史上第一次由人工智能挑戰(zhàn)世界頂級棋類選手，深藍輸了比賽，卻引起全球對人工智能發(fā)展的高度關注，這臺冷冰冰的機器在比賽中并沒有讓世界冠軍好受，卡斯帕羅夫雖然最終贏得比賽，但也宣告了人機對抗中人類勝利的歷史的結束。

3.2第二回合：人類完敗

1996―2016年的二十年，人類與機器之間進行了三次標志性的競賽，均以人類失敗告終。1997年，IBM深藍再次挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫，并以3.5∶2.5的優(yōu)勢贏得比賽，成為首個在標準比賽時限內擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統，同時也標志著人機智力對抗中，機器已經實現逆轉。

2011年，IBM開發(fā)的集成服務器沃森（Watson）參加美國《危險邊緣》，并最終擊敗最高獎金得主魯特爾和連勝紀錄保持者詹寧斯，獲得了100萬美元獎金。這是人工智能在綜藝節(jié)目上第一次擊敗人類選手獲得最高獎金。相對于深藍，沃森需要處理的信息更加復雜，盡管在一些提示信息相對較少的問題面前表現明顯不如人類，但是依靠強大數據處理能力和運算速度上的優(yōu)勢，戰(zhàn)勝人類。

然而這一切到了2016年，發(fā)生了改變。2016年伊始，谷歌宣布其倫敦子公司Deep Mind開發(fā)的AlphaGo機器人以5∶0大勝歐洲圍棋冠軍樊麾，隨后又以4∶1比分戰(zhàn)勝世界冠軍韓國圍棋國手李世石。2016年底，AlphGo化名Master在圍棋網絡平臺上所向披靡，將中日韓的一個個頂尖棋手斬于馬下，取得了60連勝輝煌戰(zhàn)果。因為圍棋是迄今為止最復雜的棋類游戲，那么機器能夠在圍棋上戰(zhàn)勝人類頂尖選手則意味著至少在棋類游戲上實現了對人類的全面超越。

3.3第三回合：休戰(zhàn)、共贏

無論是深藍、沃森還是AlphaGo，其研發(fā)的目的遠不止贏得一場比賽那么簡單。IBM早已將深藍和沃森系統應用于藥物研發(fā)、金融風險計算等領域。至于輸給深藍的卡斯帕羅夫，也并沒有因為失敗而從此一蹶不振，相反他又拿下了幾乎所有著名的國際象棋比賽的冠軍，最后退出國際象棋界后，轉身又進軍政界。輸給AlphaGo的李世石從此人氣大漲，參加了各種訪談和綜藝節(jié)目，圍棋在韓國年輕人中進一步升溫。雖然人機大戰(zhàn)在比分上表現為人類的完敗，但最終的結果是：雙方都從中受益。

4未來發(fā)展方向

雖然人工智能有二十多年的發(fā)展歷史，但仍然處于研究階段，它仍然面臨一些問題。人工智能的發(fā)展是力求讓智能系統做出自己的決定。深度學習是機器學習的新浪潮，也是人工智能發(fā)展的一個里程碑，雖然深度學習已經在語音識別、圖像識別等領域小試身手，但客觀上講還處于襁褓階段，無論是理論研究還是工程化都還面臨巨大的難題。誰也不能保障深度學習在未來能否成為人工智能最基礎的方法，也許會有新的更好的技術替代深度學習，但是可以肯定的是，人工智能的夢想不再遙遠，機器將在不久的將來像人類一樣思考。

5結語

人工智能是社會發(fā)展的需要，也是社會發(fā)展的必然產物。伴隨著人工智能的發(fā)展，一方面學科在不斷細分，高度分化，另一方面，學科在不斷融合，呈現出交叉和綜合的趨勢。在備受關注的機器人領域，人工智能也具有無限的發(fā)展空間，雖然現在機器人的發(fā)展已經讓人矚目，但是相信人工智能會給我們帶來更加震撼的成果。

對人工智能的研究是人類一直以來的愿望，同時也是一項極其具有挑戰(zhàn)性的研究學科，和其他研究一樣，必定障礙重重，但是有信心與毅力恰好是人類勝過人工智能的一個方面，所以我們要敢于挑戰(zhàn)，敢于創(chuàng)新，讓人工智能取得新的突破性成就。

參考文獻：

[1]于新生，劉德華.控制理論與人類智能[J].周口師范學院報，2006，23（2）：65-67.

作者簡介：

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[關鍵詞]計算機網絡技術；大數據時代；人工智能應用

1人工智能定義詳解與發(fā)展

1.1人工智能定義詳解

人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI智能。人工智能的主要作用是用于模擬、延伸以及拓展人類智能的理論、方式、技術以及應用系統的全新技術科學，它同時屬于計算機科學的一個分支技術。作為計算機技術的一個分支，人工智能試圖理解智能的實質意義，且產生一種新型的、能夠以人類思維相似的方式作出相對的反應的智能機器，基于此，雖然人工智能無法真正擁有人類智慧，但是人工智能在未來的創(chuàng)新發(fā)展過程中，極有可能會超越人類的智慧，具備更先進的思維方式。

1.2人工智能的發(fā)展

目前國內的計算機網絡中所產生的數據和信息一般使用數字、符號、文字等形式呈現在人們的眼前，在數據信息進行轉化的過程中對其自身的表達能力、判斷能力等方面具有較高的要求，逐漸成熟的人工智能技術可以幫助計算機網絡對該方面的能力進行有效加強，以此為基礎，保障數據信息的高效轉化。隨著信息化時代的來臨，國家對人工智能實施進一步的創(chuàng)新研發(fā)，現階段國內的人工智能已經能夠街互助自身特殊的編輯、數據處理、操作技術以及較高的分析能力，提前實現了信息翻譯、信息處理以及信息管理等方面的自動化革新。國家相關科研部門之所以重視起人工智能的創(chuàng)新發(fā)展的根本原因就是因為其自身具備先進的科技性和一定的合理性，能夠幫助工業(yè)領域、生產領域以及科研領域等領域有效提高工作效率，其發(fā)展意義主要體現在兩個方面上；首先是人工智能的快速成長強化了計算機網絡信息表達的圖標、音頻、視頻等表現形式，通過對人類思維的模仿，實現了模擬人類行為的目標，除此之外，還能夠很大程度上提高人們謹慎、全面以及系統等方面的相關能力；其次是其快速的發(fā)展對計算機網絡的信息處理空間產生了積極影響，拓展了計算機網絡中信息處理的場所與途徑，能夠將與計算機網絡相關的多項工程信息進行有機融合應用，真正實現了集成管控的應用目標，以此為基礎，達到智能化操作標準[1]

2人工智能在計算機網絡技術中的實際應用

2.1計算機網絡多種途徑信息的處理與集成

諸如網絡技術與計算機應用技術之類的現代先進技術介入了計算機網絡的創(chuàng)新發(fā)展后，為計算機網絡的未來發(fā)展前景帶來巨大的機遇，基于此，國內相關部門對人工智能的體現方式和研究方向進行革新。人工智能隨著在計算機網絡中應用時間的增加，對自身的數據處理方式進行了自我調整，由傳統的定向數據處理模式逐漸轉型向大批量、高密度、高頻率的數據處理模式發(fā)展。人工智能數據處理方式的轉變在日常的計算機網絡信息數據處理工作上等方面都有體現，例如，目前國內的網絡運營安全管理工作中，實現了人們對人工智能管理系統中添加防火墻功能的預期目標，相關安全系統就可以通過防火墻功能對存在與網絡中的各種不良信息進行自動攔截，并對往來信息數據進行高效的自動化識別與判斷[2]。

2.2人工智能在網絡管理方面的應用

計算機網絡數據管理工作具有一定的復雜性，所以計算機網絡的數據管理系統一般比較繁瑣，計算機網絡的管理工作之所以實施困難的原因主要是網絡的實時動態(tài)和變化速度較快，為保證對網絡數據的管理工作效率，人工智能技術應用將會發(fā)揮關鍵作用。一般情況下，人工智能技術可以通過對人工智能專家知識庫、問題求解技術的靈活運用實現對計算機網絡的綜合管理效率的提升。相關專家系統是一種較之傳統計算機技術具有更高智能化的計算機程序，通過對各領域的相關專業(yè)知識的累積，對其進行有效梳理后錄入至專家系統。以此為基礎，完成整個計算機系統的高效性與全面性的創(chuàng)新發(fā)展任務[3]。

3結語

篇6

孫 鋒 沈陽地鐵集團有限公司運營分公司 遼寧沈陽 110141

【文章摘要】

在機械制造中機械自動化技術屬于先進技術，在機械產品制造中使用該技術可促使機械生產制造能力獲得大幅度提升，進而有效提升企業(yè)經濟效益。一個國家機械自動化的應用情況可充分體現其機械設備制造水平。本文主要探討在機械制造中應用機械自動化技術的具體情況，而后分析其發(fā)展前景，為我國機械制造業(yè)明確未來發(fā)展方向提供指導，拓寬發(fā)展空間并接軌于國際市場。

【關鍵詞】

機械制造；機械自動化技術；應用； 發(fā)展前景

機械自動化技術即在機械制造業(yè)中對自動化技術進行使用以連續(xù)自動生產加工對象，加快原料投入到生產過程中的流動與加工變換速度，在極大程度上可減少資源消耗。機械自動化的優(yōu)勢主要表現可促使產品質量與生產率得到極大提升， 同時縮短生產周期，加快更新速度，減少成本，增強效益，減輕勞動強度，優(yōu)化工作環(huán)境并促使其他技術也得到相應帶動發(fā)展等。因此，機械制造業(yè)實現技術升級、優(yōu)化以及發(fā)展的重點為機械自動化技術的發(fā)展。本文現探討機械制造中機械自動化技術的應用及未來發(fā)展前景。

1 機械制造中機械自動化技術的應用

1.1 集成化應用

在機械制造業(yè)中主要使用自動化、微電子以及計算機等高科技，且具有持續(xù)性，進而形成很多新型技術，例如計算機輔助設計、測試、評估、制造、工藝、信息管理系統、數控加工以及柔性制造系統等。要對級別不一的集成制造系統予以構造可系統集成一些技術，這樣最為簡便。集成制造即對信息技術予以充分利用以對企業(yè)制造過程進行全面優(yōu)化，其主要指導為系統工程理論，手段主要為精簡機構與過程重組，強調內容為適度自動化，而后基于工程數據庫系統與計算機網絡支持下集成制造企業(yè)所有經營活動與相關要素，實現柔性化生產且堅持以人為本，促使制造企業(yè)在開發(fā)新產品、提升產品質量、降低生產成本、提供優(yōu)良服務、環(huán)境保護、減少交貨時間等方面效果更優(yōu)。

1.2 柔性自動化應用

市場經濟的不斷變化要求制造企業(yè)具備快速反應與優(yōu)良應變能力，以滿足用戶多樣化需求，同時還要結合市場變化與科技更新隨時調整機械產品結構或種類， 在此形勢下就一定要使用柔性自動化系統并確保其具有高級靈活性。該系統重在對人機界面進行優(yōu)化，對于自動化沒有過高要求，而后構建相對完善的信息系統， 促使計算機管理效益得到充分發(fā)揮。系統中包含普通設備與自動化設備，某些環(huán)節(jié)需要人工干預。柔性化應用可適應外界不同因素，同時也能提升商品對市場變化的適應性。這種能力主要基于認真調查市場并進行準確分析，而后經過有限的內部組織改良后實現。這樣一來柔性加工系統會向柔性制造系統轉變，繼而促使生產、制造以及設置相互聯系。

1.3 敏捷化應用

計算機敏捷化即快速反應于用戶需求。機械制造企業(yè)敏捷化的實現基礎為企業(yè)競爭力與信譽度，對計算機技術進行充分利用可構建虛擬公司，同時在企業(yè)內部實行分工合作制，促使企業(yè)整體競爭力得以提升。因此，需強化管理計算機敏捷化， 培訓計算機操作員，以提升敏捷化水平。當前機械制造企業(yè)中已經普遍形成全自動化制造觀念，且逐漸重視在自動化系統中人作用的發(fā)揮，這樣一來就對人提出了更高的要求，使其在開展計算機敏捷化的相關流程時執(zhí)行力更強且水平更高，進而促使機械制造效率得到提升。

1.4 智能化應用

當前制造技術不再是商品概念體系， 而是經過分析、推理、判斷、規(guī)劃以及決策等一系列智能活動后對智能機械與操作人員的作用進行充分發(fā)揮，進而形成人機一體化智能系統。在制造全過程中智能制造技術均融入了人工智能，通過對專家智能活動進行模擬對制造中人腦力活動進行延伸或者替代。智能化系統可對運行狀態(tài)進行自動檢測，受到內外部激勵時可對參數進行自動調節(jié)，確保工作狀態(tài)最優(yōu)， 因此擁有自組織能力。智能制造系統化還會不斷交換于信息、能量、環(huán)境物質，該組織系統具有開放性，且主要依賴于強制耗散與磨損，其耗散結構遠離平衡態(tài)。在制造時應用模塊化法可促使其柔和性得以提升。在此過程中需注意的是：智能制造對于人應該注重友好性與安全性；對于環(huán)境應該充分保護，確保無污染，同時可回收資源與能源；對于社會則倡導競爭與協作。

1.5 虛擬化應用

在機械制造中有虛擬制造技術，主要為計算機圖形學、多媒體技術、并行工程、現代機械制造工藝、信息技術以及人工智能等，同時主要基于系統建模與仿真技術形成的包含多學科的綜合系統技術。機械虛擬制造主要對仿真技術與信息技術進行充分使用，以仿真機械制造流程，將其中包含的問題及時找出來，并確保機械產品制造的成功性，同時促使成本降低，對開發(fā)周期進行縮短，最終促使機械產品競爭力得以提升。

2 機械制造中機械自動化技術的發(fā)展前景

2.1 實用化

機械制造中機械自動化技術獲得開發(fā)與發(fā)展的基本目的在于充分應用并確保經濟效益最大化。當前我國機械自動化技術現狀為規(guī)模較小且水平較低，因此在未來機械制造中需注重緊密結合機械自動化與技術生產要求，堅持步步深入原則，為推動我國機械自動化邁入更高水平做好鋪墊。

2.2 綠色化

在機械制造中無可避免的問題為生態(tài)環(huán)境污染，因此一定要找到機械制造發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的平衡機制。在機械制造中會消耗大量原材料與能耗，導致資源浪費嚴重，同時還會產生大量噪音與污染排放物，不利于生態(tài)環(huán)境的建設。未來一定要注重機械制造系統的綠色化。

2.3 配套化

在機械制造中發(fā)展自動化技術不僅要注重主機，還要注重配套的控制系統與綜合元件。機械自動化未來發(fā)展的主要技術基礎包括微處理機、新型刀具、傳感器、控制系統軟件、可編程控制器以及電子計算機等。未來注重機械自動化技術的配套化發(fā)展才能研發(fā)出自動化水平高以及性能優(yōu)良的機電產品。

2.4 低成本

為使機械制造企業(yè)有更廣闊的發(fā)展前景且自動化程度更高，就一定要降低自動化成本。未來在發(fā)展機械自動化時一定要與我國國情充分結合，研發(fā)出見效快且成本低的自動化技術以滿足我國實際所需。

3 結束語

當前我國科學技術水平在不斷提升， 促使機械制造業(yè)獲得質的飛躍。全球工業(yè)對于機械制造予以高度重視，因自動化技術水平對國家機械制造業(yè)整體水平有著較大影響。因此，我國一定要強化建設機械自動化，與我國國情充分結合，并引入國外先進技術，推動我國機械自動化技術向低成本、綠色化、配套化以及實用化的方向發(fā)展，進而對自動化生產過程進行優(yōu)化，增強機械產品的可靠性與安全性。

【參考文獻】

[1] 劉沖, 李廣學, 李佳亮等. 機械自動化技術在機械制造業(yè)中的應用[J]. 科技資訊,2011(26)

[2] 王英. 機械自動化技術應用與發(fā)展前景[J]. 科技傳播,2010(24)

[3] 董玫. 機械自動化技術的應用與發(fā)展前景的探索[J]. 機械設計與制造工程,2013(2)

[4] 胡闊海. 機械自動化技術及其在機械制造中的應用探討[J]. 機電信息,2012(30).

篇7

【關鍵詞】機械；智能診斷；設備故障

近幾年來，為了適應更加高要求的運作，機械設備的功能變得非常強大，與此同時，其結構也更加的復雜。機械的不同部分之間聯系更加緊密，只要一個部分出現問題，整個機器都將停止運作，甚至會發(fā)生破壞性更大的連鎖反應。而使用常規(guī)的診斷方法需要較長的時間，甚至都無處下手或造成人員傷亡。所以現在人們都在追求人工智能診斷方法，利用軟件和計算機技術，將診斷的過程系統化，從而達到診斷的快速性和準確性。本文就根據目前已有的一些人工智能方法簡要做些分析，并探討智能診斷方法的發(fā)展前景。

1.主要智能診斷方法

1.1人工神經網絡法

人工神經網絡法是根據生物神經學方面的研究成果而提出的一個人工智能方面的概念，其主要含義是對人腦中神經結構和行為進行類似模擬[1]。因為該法是高度并行的，所以在對故障的處理中速度極快，并且能夠根據環(huán)境自動辨識，以線性的方法處理問題。

其基本原理為機發(fā)生故障的機器通過震動發(fā)出不同狀態(tài)的信號，然后該信號被神經網絡識別，通過對應特征的選擇以及公式模型的套用，找出對于故障中反映最強烈最敏感的信號，然后將其作為一個輸入向量，在神經網絡中建立故障模式樣本，對網絡進行長期訓練，排除其中影響準確性的因素；在確定訓練結束后，將每一個重新輸入的信息進行分類整理，網絡會根據所輸入的信息迅速判斷，并給出分類的結果，最后進行自我診斷。

人工神經網絡法的主要優(yōu)點在于其具有自動學習、聯想、記憶和推測的功能；該方法是分布處理的，同時有并行處理復雜問題的強大功能；其非線性的映射很強，可以處理多故障的問題；其有能夠進行多種因素預報的能力且其預測準確度非常高。

人工神經網絡法的主要缺點為：算法相當復雜，需要預測的模型有一部分是無法用公式表達出來的；在訓練的過程中需要樣本數量較大，并且當樣本不足時，診斷的效果會大打折扣；應用之前所需訓練的時間過長。

1.2專家系統診斷法

當機械系統比較難以用數學模型來建立或者沒有較為精確的數學模型時，我們可以使用專家系統診斷法。該種診斷的方法主要有三個不同的階段，從第一代中基于淺知識的智能診斷到第二代中基于深知識的專家診斷，以及最近的將二者結合起來的復合式故障診斷系統[2]。

1.2.1基于淺知識

淺知識主要是指經驗知識，不是系統結構或者在行為過程中產生的知識。該種診斷法以專家的經驗知識為基礎，在演繹推理后得出診斷的最終結果，為故障原因得出一個最佳的解釋。基于淺知識的專家診斷系統主要運用到兩類知識，其一為機械設備故障導致各種征兆的因果知識；其二為能夠反映因果關系的可能性數值知識。主要的缺點就是診斷對象數量以及復雜性逐漸增多時，基于淺知識的故障智能專家系統會出現知識不太完備以及依賴性太強。

1.2.2基于深知識

深知識主要是指一些模型的知識包括機械系統中存在的結構、功能、過程或者是因果關系的模型。該種方法主要通過診斷對實際輸出和預計輸出之間的偏差值用第一定律知識以及一定的算法過程找出潛在的故障源。該種方法獲取數據較為方便，且形成的知識庫會比較一致和完備；但是該法所需搜索的空間過大，且推理的過程不是非常簡便和快速。

1.2.3復合式

復合式的診斷專家系統就是將淺知識和深知識兩者有效的結合起來。前一部分運用淺知識診斷法，推理出產生故障的可能原因和位置，其后再運用深知識診斷系統去做進一步的確認和解釋。兩種方法之間的銜接我們采用一種相互照應的方式，將淺知識中的假設對象和深知識中推理點一一對應起來。所以該種方法將故障的解決過程更加優(yōu)化，也使得解決的方法更加快速和方便。它適合人類的思維，且修改較為方便；但是其缺點在于建立知識庫比較麻煩，缺少主動學習的能力。

1.3遠程分布式智能診斷法

遠程分布式法主要是將故障的診斷和目前的網絡即時通訊結合在一起[3]。主要有兩種診斷系統運行的方式，其一為實時監(jiān)控的診斷，另一種為電子信函的會診。第一種就是將機械故障的實際情況通過視頻等通訊工具傳給并不在現場的專家們，讓他們根據自己的經驗將采集到的信號進行相關專業(yè)的處理，并通過通訊工具和其他專家進行相互的交流與探討，形成一種網絡狀態(tài)下的會議形式，共同研究出一個最優(yōu)的處理方案。其主要缺點在于，信號的采集可能會有些偏差，并且要協調好各位專家同時在線的時間也是比較麻煩的。第二種就是通過現場檢測人員將數據進行采集與整理，然后把所有的相關數據全部以信函的方式傳給有關專家，當專家做好分析之后，再用電子信函的方式傳回給現場，現場進行下一步的處理。這一種方法把系統中的資源與實際專家的經驗有效的利用起來，為設備的故障處理與維護提供了方便有效的遠程服務，對生產系統的可靠性有了極大的保證。

2.智能診斷方法前景分析

由于目前設備故障診斷的技術已經和非線性原理、傳感技術、信號處理技術相融合，智能診斷的方法正在不斷的完善和科技化。其發(fā)展的趨勢大概如下[4]：多種知識以及各種方法相結合；相關原理知識與實際的經驗知識更加緊密融合；診斷系統的能力越來越接近人類專家；專家系統診斷法會與神經網絡診斷法在診斷過程中融合；大量的虛擬技術將會得到重用；數據庫的技術和人工智能技術會相互結合……

總之，智能診斷機械設備故障的趨勢就是將各種不同的智能技術進行有效的結合起來，形成一種功能強大的混合診斷系統。但是在智能化處理的趨勢下，仍然有一些問題是需要我們迫切去解決和研究的，所以在以后，我們要不斷的新的技術，前沿的學科方法運用到機械故障解決中去，用新的思維和新的方法從實際的應用提出新的問題，并加以解決和完善，將智能話診斷機械設備提升到理論方法一致的高度之上。

【參考文獻】

［1］王宇杰,龐兵.機械故障智能診斷方法研究[J].黑龍江科技信息,2011,6(6):42.

［2］楊光.機械設備故障的智能診斷及預測維修系統的研究[J].科學之友,2011,2(20):41-42.

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以下為報告詳細內容：

中國手機出貨量同比下降12.3%

2017年中國手機市場出貨量為4.91億部，相比2016年下降12.3%。上市新機型1054款，4G手機占比94.1%。艾媒咨詢分析師認為，隨著智能手機市場覆蓋率提高，市場需求已漸趨飽和。

人工智能方興未艾 投資將趨于理性

國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，核心產業(yè)規(guī)模超過1萬億元。艾媒咨詢分析師認為，2017年，中國人工智能研究高速發(fā)展，吸引了大量資金投入，在多個領域有較好發(fā)展，初步的應用場景得到實現。未來人工智能技術商業(yè)化進程將進一步展開，資本投資也將趨于理性。

智能投顧規(guī)模擴大 大數據助力市場發(fā)展

隨著互聯網金融的發(fā)展，大眾互聯網理財的觀念漸漸普及。智能投顧運用大數據及算法模型等手段，對理財用戶進行合理分類，提出針對性投資組合，輔以傳統投顧加以分析咨詢建議，讓投資更理性，更全面。

無人貨架便利性強 發(fā)展前景值得期待

艾媒咨詢分析師認為，相比其他無人零售模式，無人貨架更加貼近消費者，便利性也更加強，發(fā)展前景值得期待。如何解決規(guī)模化配送問題和拓展商業(yè)盈利模式，成為企業(yè)發(fā)展首要問題。

小程序依托微信社交性 線上線下結合更加緊密

艾媒咨詢分析師認為，小程序電商最大的優(yōu)點是利用微信的社交性來降低獲客成本，其次把電商的技術平臺格式化，降低了賣家的技術門檻，減少了開發(fā)和維護成本。小程序電商可實現線上線下結合，吸引實體店鋪加入，進一步擴大小程序電商市場規(guī)模。

移動母嬰發(fā)展?jié)摿Υ螅掌奉愅卣钩申P鍵

艾媒咨詢分析師認為，基于人們對于品質生活的追求，移動母嬰有較好的發(fā)展機會。在備孕，懷孕，生產，產后的過程中，移動母嬰廠商可結合不同階段的特征，充分挖掘商業(yè)機會，進行服務品類拓展，在胎教，產后保健等眾多可關聯產業(yè)形成對應品牌，形成全周期服務體系，提高用戶粘性。

鮮花市場消費升級 供應、配送為發(fā)展關鍵因素

隨著人們消費觀念的升級，鮮花消費需求提升，鮮花電商市場受到了資本追捧，行業(yè)競爭加劇。強化供應鏈管控，提升配送水平，提高服務質量和品牌格調是提高企業(yè)綜合實力的關鍵因素。

知識付費時代到來 知識內容專業(yè)性增強

艾媒咨詢分析師認為，移動支付解決了知識付費的工具問題。隨著中國高等教育普及，高素質人才增多，對知識產權重視程度日益提升，對內容進行消費的觀念逐漸養(yǎng)成，知識付費發(fā)展基礎良好。各行各業(yè)對于知識的專業(yè)化要求提高，未來知識付費將繼續(xù)發(fā)力專業(yè)化內容生產。

移動電競職業(yè)化 VR/AR促進行業(yè)發(fā)展

移動電競市場處于發(fā)展黃金期，產業(yè)鏈不斷升級，眾多移動電競廠商先后加入，移動電競市場競爭更加激烈，預計2018年中國移動電競市場規(guī)模達461.5億元。隨著移動電競的職業(yè)化、國際化，電競賽事方興未艾，與VR/AR結合技術不斷探索，未來的移動電競行業(yè)會得到更多的關注。

短視頻商業(yè)變現能力強 優(yōu)質內容爭奪戰(zhàn)開始

艾媒咨詢分析師認為，4G網絡進一步成熟，為短視頻行業(yè)發(fā)展提供良好條件。短視頻集合了視頻播放、拍攝、編輯、分享互動等功能，承載內容形式多樣化，充分利用了用戶碎片時間。優(yōu)質內容至關重要，是提高平臺競爭力的關鍵因素，內容應往多元化、垂直化、精細化發(fā)展。短視頻商業(yè)變現能力強，未來商業(yè)模式還需進行更多嘗試。

市場格局基本定調 提高管理效率是工作重點

2017年是共享單車市場角逐激烈的一年，多家共享單車倒閉，行業(yè)市場格局基本定調。隨著共享單車市場往二三線城市擴張，用戶規(guī)模將持續(xù)增長，預計2019年中國共享單車用戶規(guī)模達2.76億人。未來隨著用戶增速逐漸放緩，后續(xù)市場競爭將圍繞用戶體驗打造及企業(yè)車輛運營管理效率提升進一步展開。

行業(yè)喜獲資本青睞 盈利能力有待提高

2017年，中國共享經濟的風口轉移到共享充電寶上，共享充電寶市場獲得資本投資后急劇升溫，市場競爭格局仍不穩(wěn)定。當前市場針對共享充電寶業(yè)務盈利模式仍抱有保留態(tài)度，行業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力仍有待市場校驗。

兒童智能穿戴設備發(fā)展放緩

隨著兒童智能穿戴設備技術進一步成熟，80后、90后群體逐漸晉升為家長，對新型產品的認可度高。兒童穿戴設備市場持續(xù)受利好因素刺激，在過去兩年用戶規(guī)模保持高增長率，現進入緩和期。

智能音箱發(fā)展?jié)摿Υ?智能技術為核心競爭要素

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人工智能作為一門課程［1］，開設時間距今只有40多年，但發(fā)展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等，幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前，國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業(yè)的主修專業(yè)基礎課程，它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發(fā)展前景。自2003年起，國內諸多高等院校陸續(xù)開設“智能科學與技術”本科專業(yè)，同時也有更多高校在傳統信息類專業(yè)中加大了人工智能課程的課時比重，因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。? 

本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐，對本課程的教學進行一些探討，以期改進人工智能課程教學方法，達到提高本課程教學質量的目的。?? 

一、兼顧課程內容的統一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應用的認識和理解上，盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系，但是它們之間又存在著許多內在聯系和規(guī)律。從這一點來看，人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的，這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識表示、知識推理、知識應用是人工智能課程的三大內容，解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟，即知識表示和問題求解。由此，人工智能課程從總體結構上就有了一個比較清晰的脈絡，即首先必然要學習各種知識表示方法，然后是利用這些知識進行推理，進而實現知識應用，最終達到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發(fā)式搜索、消解原理以及規(guī)則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規(guī)劃等屬于高級問題求解方法。? 

同時，人工智能課程某些章節(jié)或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如，各種不同的知識表示方法不管是數據結構還是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有許多不同的學派［2］，本課程往往同時會介紹不同學派的算法，這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術路線等方面是完全不同的，甚至是對立的。? 

這些都要求我們在教學過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性，又要兼顧各學派的特點，尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點，我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應用》系列教材［1,2］，該教材以邏輯主義學派為主線，兼顧引進其他學派的精華內容，具有較強的科學性。 

??二、實施分層次教學?? 

各高校一般同時為計算機相關專業(yè)的本科生和研究生開設了人工智能課程，甚至有的非計算機類專業(yè)也開設有人工智能課程。不同層次的學生對人工智能課程要求掌握的程度不同，我們首先明確本科生和研究生以及非計算機類專業(yè)學生的教學目的和教學內容，做到分層次設計人工智能課程教學?過程。? 

本科階段的人工智能課程課時量較少，本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認識，少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級（三年級下期或者四年級上期）開設人工智能課程，這時已有不少學生準備繼續(xù)讀研或者已經被保研，因此在兼顧全體學生教學層次的同時，要注意給這部分學生足夠的相關參考書目，讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法，老師在課后還應和他們進行充分討論，培養(yǎng)他們對人工智能的特別興趣。? 

非計算機類專業(yè)的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業(yè)領域內的問題，因此在教學中要盡量有專業(yè)針對性地進行教學。例如針對農科類專業(yè)，在教學專家系統過程中，我們要求學生參考北京農業(yè)信息技術研究中心開發(fā)的農業(yè)專家系統開發(fā)平臺（paid5?0）理解并開發(fā)與本專業(yè)領域相關的簡易農業(yè)專家系統。? 

給研究生開設人工智能課程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例，并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養(yǎng)學生分析問題與解決問題的能力，要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結合，用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題，并撰寫相關的課程論文，以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明，我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升，成效突出。 

??三、案例驅動，寓教于樂?? 

采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣，增強學生學習的自覺性［3］。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化，可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環(huán)境為背景進行闡述的，讓學生能在實際環(huán)境中理解概念和知識，學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例，體現理論聯系實際的特色，激發(fā)學生的興趣。? 

例如，在講授“計算智能”內容時，我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統［4］進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型，分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。? 

又例如為了讓學生走近機器人，我們進行了一場機器人展示課，將研究所現有的MOROCS?1（中南一號智能移動機器人）、ASR（廣茂達）、AmigoBot（自主移動機器人）、CanDroid（罐頭機器人）、MD?375 Rover（人控漫游車）、Fokker D7（人控飛機，1:72）、Rockit OWI?769K（聲按、壓控火牛機器人）、Hexapod Monster（六足爬行機器人）、Hubo（多機能歌舞機器人）等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示［5］。親眼看到這么多機器人，同學們都非常興奮，對人工智能課程的興趣高漲。? 

在進行案例教學時，引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習，讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時，引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據，什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。? 

為了鞏固所學內容，可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論，分小組闡述自己的觀點，這樣有助于提高學生學習的主動性，還有助于培養(yǎng)學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題，以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。? 

此外，我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲，讓學生親手設計小型智能游戲軟件，在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識，讓學生學得會、用得上、記得牢。 

??四、結語?? 

以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面，以供探討。事實上，要進一步提高人工智能課程的教學質量，還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業(yè)素質，要求他們在講授好人工智能課程的同時，努力提升出自身的專業(yè)素質，給學生一個良好的專業(yè)素質導向。其次，在人工智能課程教學過程中還需要有培養(yǎng)實用型人才的教學理念，特別是注重培養(yǎng)有創(chuàng)新意識的實用型人才。注重培養(yǎng)學生的質疑能力，只有通過質疑和提出問題，學生的創(chuàng)新意識才能夠得到不斷強化，創(chuàng)新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科，有其自身的突出特點，人工智能課程教學必然與其他計算機專業(yè)課程教學不同，需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗，進行廣泛的教學交流。 

 

參考文獻? 

［1］ 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(研究生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(本科生用書)［M］. 北京: 清華大學出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷煥貴, 段云青. 中美案例教學的比較［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.? 

篇10

關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革

中圖分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學與技術學科類各專業(yè)重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發(fā)揮更大的作用。

由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務。

本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。

2　本科高年級的教學特點

中國的本科教育，由于歷史和經濟發(fā)展水平等諸多原因，目前的定位還是培養(yǎng)某方面專業(yè)人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業(yè)基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業(yè)的應用領域和發(fā)展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業(yè)性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業(yè)生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業(yè)設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業(yè)設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學科特點

與信息類其它專業(yè)課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發(fā)展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發(fā)出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發(fā)展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發(fā)展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們?yōu)槿斯ぶ悄芴岢隽嗽S多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發(fā)展。

4　人工智能教學的三點思考及對策

4.1　注重應用性和介紹性

在教學實踐中，筆者發(fā)現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節(jié)不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養(yǎng)具備較強應用性和基礎科研素質的專業(yè)人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發(fā)展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發(fā)展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容。考慮到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。

4.2　注重科研引導性

本科教學不僅要培養(yǎng)學生的應用能力，還要培養(yǎng)學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養(yǎng)了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業(yè)培養(yǎng)后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規(guī)模逐年增大，本科高年級學生打算繼續(xù)讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發(fā)學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優(yōu)點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優(yōu)點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發(fā)現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學內容與畢業(yè)設計相結合

本科畢業(yè)設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業(yè)研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業(yè)設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業(yè)設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業(yè)設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業(yè)設計題目，可謂一舉兩得。