人工智能發展前景
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人工智能發展前景范文第1篇
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A
0.引言
2016年3月15日，備受矚目的“人機大戰”終于落下帷幕，最終Google公司開發的“AlphaGo”以4∶1戰勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認為，人工智能已經上升到了一個新的高度。
這次勝利與1997年IBM公司的“深藍”戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現在兩個方面：
（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強悍的計算能力和龐大的棋譜數據庫取勝，而是AlphaGo已經擁有了深度學習的能力，能夠學習已經對弈過的棋盤，并在練習和實戰中不斷學習和積累經驗。
（2）圍棋比國際象棋更加復雜，圍棋棋盤有361個點，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局數的所有可能性是冪為171的指數，這樣的計算量相當巨大。英國圍棋聯盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復雜的智力游戲，它簡單的規則加深了棋局的復雜性”。因此，進入圍棋領域一直被認為是目前人工智能的最大挑戰。
簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強大的“學習”能力。深度學習是源于人工神經網絡的研究，得益于大數據和互聯網技術。本文就從人工智能的發展歷程與現狀入手，在此基礎上分析了人工智能的未來發展前景。
1.人工智能的發展歷程
AlphaGo的勝利表明，人工智能發展到今天，已經取得了很多卓越的成果。但是，其發展不是一帆風順的，人工智能是一個不斷進步，并且至今仍在取得不斷突破的學科。回顧人工智能的發展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應用和集成發展五大時期。
孕育期：1956年以前，數學、邏輯、計算機等理論和技術方面的研究為人工智能的出現奠定了基礎。德國數學家和哲學家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數理邏輯的基礎。英國數學家圖靈在1936年創立了自動機理論（亦稱圖靈機），1950年在其著作《計算機與智能》中首次提出“機器也能思維”，被譽為“人工智能之父”。總之，這些人為人工智能的孕育和產生做出了巨大的貢獻。
形成期：1956年夏季，在美國達特茅斯大學舉辦了長達2個多月的研討會，熱烈地討論用機器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標志著人工智能學科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當時形成了廣泛的樂觀思潮。
暗淡期：20世紀70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機構也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。
知識應用期：在80年代，“專家系統”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支。“專家系統”是一種程序，為計算機提供特定領域的專門知識和經驗，計算機就能夠依據一組從專門知識中推演出的邏輯規則在某一特定領域回答或解決問題。不同領域的專家系統基本都是由知識庫、數據庫、推理機、解釋機制、知識獲取等部分組成。
集成發展期：得益于互聯網的蓬勃發展、計算機性能的突飛猛進、分布式系統的廣泛應用以及人工智能多分支的協同發展，人工智能在這一階段飛速發展。尤其是隨著深度學習和人工神經網絡研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進步，取得了令人矚目的成就。
人工智能發展到今天，出現了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當前人工智能的研究熱點主要集中在自然語言處理、機器學習、人工神經網絡等領域。
2.人工智能l展現狀與前景
人工智能當前有很多重要的研究領域和分支。目前，越來越多的AI項目依賴于分布式系統，而當前研究的普遍熱點則集中于自然語言處理、機器學習和人工神經網絡等領域。
自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學與人工智能的交叉學科，其主要功能就是實現讓機器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉化為計算機能夠處理的機器語言。
自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結構、語法進行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態度。
當前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規則的理性主義理論，該理論認為需要為計算機制定一系列的規則，計算機在規則下進行推理與判斷。因此其技術路線是一系列的人為的語料建設與規則制定。第二種是基于統計學習的經驗主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計算機自己通過學習并進行統計推斷的方式不停地從數據中“學習”語言，試圖刻畫真實世界的語言現象，從數據中統計語言的規律。
機器學習：機器學習（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領域。其主要是指通過讓計算機在數據中自動分析獲得規律，從而獲取“自我學習”的能力，并利用規律對未知數據進行判斷和預測的方法。
機器學致可以分為有監督的學習和無監督的學習。有監督的學習是從給定的訓練數據集中練出一個函數和目標，當有新的數據到來時，可以由訓練得到函數預測目標。有監督的學習要求訓練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標。而依據預測的結果是離散的還是連續的，將有監督的學習分為兩大問題，即統計分類問題和回歸分析問題。統計分類的預測結果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標是連續的，如天氣、股價等的預測。
無監督學習的訓練集則沒有人為標注的結果，這就需要計算機去發現數據間的聯系并用來分類等。一種常見的無監督學習是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數據對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數據對象進行分類。
機器學習還包括如半監督學習和增強學習等類別。總而言之，機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科，而其應用隨著人工智能研究領域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計算機視覺、語音識別、推薦算法等領域越來越廣泛地應用到了機器學習中。
人工神經網絡：在腦神經科學領域，人們認為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經網絡傳遞的，每個神經細胞通過突出與其他神經細胞連接，當通過突觸的信號強度超過某個閾值時，神經細胞便會進入激活狀態，向所連接的神經細胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經元的M-P模型的主要思想就是將神經元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數f對輸入x1，x2…，xn進行處理并模擬神經細胞的激活模式。主要的傳遞函數有階躍型、線性型和S型。
在此基礎上，對神經網絡算法的研究又有諸多進展。日本的福島教授于1983年基于視覺認知模型提出了卷積神經網絡計算模型。通過學習訓練獲取到卷積運算中所使用的卷積系數，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優化的計算結果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經網絡（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強了其對全盤決策和把握的能力。
3.人工智能的發展前景
總體來看，人工智能的應用經歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領域中，既是縱向發展的過程，也是橫向不斷改進的過程。
人工智能在博弈階段，主要是實現邏輯推理等功能，隨著計算機處理能力的進步以及深度學習等算法的改進，機器擁有了越來越強的邏輯與對弈能力。在感知領域，隨著自然語言處理的進步，機器已經基本能對人類的語音與語言進行感知，并且能夠已經對現實世界進行視覺上的感知。基于大數據的處理和機器學習的發展，機器已經能夠對周圍的環境進行認知，例如微軟的Kinect就能夠準確的對人的肢體動作進行判斷。該領域的主要實現還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎上，機器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環境進行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。
人工智能已經滲透到生活中的各個領域。機器已經能識別語音、人臉以及視頻內容等，從而實現各種人際交互的場景。在醫學領域，人工智能可以實現自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領域，機器也承擔了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領域，一方面無人車的發展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領域也有非常廣闊的發展前景。總之，人工智能在一些具有重復性的和具備簡單決策的領域已經是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創造價值。
參考文獻
[1]阮曉東.從AlphaGo的勝利看人工智能的未來[J].新經濟導刊，2016 （6）：69-74.
人工智能發展前景范文第2篇
首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。
點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。
6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。
人工智能發展前景范文第3篇
關鍵詞：智能電網；智能調度系統；電力電網
中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A
電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，在電力系統初具雛形時，由于科技落后，電力電網調度系統不是智能的，是由工作人員通過打電話的方法了解各個電力站的運行狀況，如果發現電力站的運行發生異常狀況，就會憑借工作人員的經驗，對發生的異常狀況進行處理。現如今，科技水平不斷發展，自動化技術也不斷地更新，電力電網的智能調度系統在電力系統中也得到了應用，并取得了一定的成效。與傳統電網系統相比，電力電網的智能調度系統不是孤立存在的，它是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。
一、電力電網智能調度系統概述
（一）電網調度系統自動化的現狀和前景
在科學技術不斷發展的今天，電網調度系統已由最初單純獲取電力系統的數據轉換為全面了解電力電網的運行狀況，成為了能量管理系統。雖然我國科學技術水平在不斷的發展，但是技術理論仍然不是很先進，導致電網調度系統的自動化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地運用現代科學技術，完善電力電網的智能調度系統，使電力電網的智能調度系統更加高效便捷，實現真正的智能，這將是電力系統的未來趨勢。
（二）電力電網系統智能調度的概念
電力電網系統智能調度就是指調度系統可以對電力系統的電網的每個狀態進行自動獲取，綜合了解其中的變化，協助電力調度員的管理，使電力調度員操作更加便捷精準，便于獲取最好的方案，從而保證電網的安全運作。電力電網系統智能調度系統的功能不單單是基礎的電力系統的穩態分析，在電力系統發生突如其來的故障時還應該具有一定的分析功能，可以及時幫助電力調度員解決故障，并且還應該可以兼容日益發展的運行系統。新型的電力電網系統智能系統比如今使用于電力系統中的調度系統更加復雜，更加龐大。新型的電力電網系統智能系統不單單需要電力系統中各個系統相互獨立，卻有相互統一，各個系統間可以互相幫助，除此之外，還要求新型的電力電網系統智能系統有兼容第三方軟件的能力，該系統的最終構架應該是一種開放式的軟件體系。
二、 人工智能在電網調度系統中的應用
（一）人工智能的概念
人工智能又名機器智能，融合了計算機科學、數理邏輯、控制論、信息論、神經生物學以及語言學等多門學科的知識理論，最終發展而成的一門綜合性學科。人工智能的主要目標就是運用人類的智慧，使計算機系統日益的先進，逐漸使計算機系統表現出人類的一些基本智能行為。科學家進行了大量的科研實驗，實驗結果表明，人工智能技術發展的速度也越來越快，已經廣泛地應用與各行各業，并發揮了顯著的效果。不可否認，人工智能必將是未來的發展趨勢。
（二）人工智能系統方法分類
二十世紀八十年代初，人工智能技術剛剛崛起，不斷地應用于電力系統以及電力系統的相關行業中，主要原因如下：
1電力系統在當時那個年代就已經擁有了很大的規模，數據處理十分的繁瑣，并且系統要求動態實時性，憑借當時的計算機水平根本沒有辦法快速獲取計算結果，嚴重拖累了電力系統的工作效率。
2電力系統的非線性根本沒有辦法憑借當時的計算機水平建立出精確的線性數學模型。
3由于當時科學技術水平不是很發達，大多數人對電力系統不是十分了解最終導致電力系統行業中存在很多模棱兩可的問題。
4由于當時科學技術水平不是很發達，很多電力系統的專家只能根據自己的經驗對電力系統進行分析，根本無法運用精確的數學進行描述。與傳統的計算不同，人工智能算法是以解決知識中所存在的問題的方法為基礎，解決了傳統計算方法的缺點。因此，人工智能應用于實際的電力系統中是十分必要的。
（三）人工智能在電網調度系統中的應用以及方法：
1 專家系統
在二十世紀六十年代，專家系統作為人工智能在電網調度系統中的應用的重要分支開始興起，專家系統顧名思義，這個系統擁有極其接近人類思維模式的智能系統，可以很好地進行分析和推理，就猶如一些擁有豐富經驗和淵博知識的專家，在特定的區域里憑借區域內固有的數據庫對問題進行合理的分析，最終提出適當的問題解決方案。在專家系統應用于電力電網調度系統中，應該包括電網的管理、對電力系統進行綜合的監測作用、對故障進行分析并及時提供解決意見等。
2 人工神經網絡
人工神經網絡顧名思義，就是一種類似于人類大腦的神經網絡，人工神經網絡可以對給與的信息進行適當合理的分析，并且處理，最終演變成數學模型，人工神經網絡的本身就是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是一種邏輯表達方式。人工智能神經網絡與人類的大腦十分相似，具有一定的自學和聯想能力，可以快速地根據特定的規律推算出大致的結果。人工神經網絡已經廣泛應用于人工電力電網系統的動態控制與診斷、狀態數據估計等很多的相關領域，并取得了一定的成效，而其中的人工神經網絡的預測估計分析技術已經十分的完善。
3 遺傳算法
遺傳算法就是根據達爾文生物種族進化論中遺傳機制和自然選擇學機理的生物進化過程進行模擬最終獲取相應的計算模型，遺傳算法可以通過模擬自然進化過程分析獲取最好的解決方案。具體方法如下：
（1）選取一定數量的候選集。
（2）根據一定的條件，計算出這些候選集的應用范圍。
（3）根據計算所得的應用范圍適來確定符合應用范圍的候選集。
（4）加工處理符合應用范圍的候選集，最終形成新的候選集。
在整個遺傳學算法中，達爾文自然選擇學機理中的“適者生存”一直貫穿始終，遺傳算法憑借自身十分優異的計算和處理功能，已經廣泛地應用于電力電網系統中。
4 Agent技術
Agent技術是一種智能計算實體，在分布式系統中擁有靈活性、主動性、反應性、交互性和自主性。Agent體系結構是一種自主行為實體，單純憑借現今的計算機水平，很難準確對Agent體系結構進行描述，其大略可分為三種類型，是混合式體系結構、反應式體系結構和審慎式體系結構。如今，反應式體系結構是其中主要的研究對象，事件處理系統、方法集合和內部狀態集組成了反應式體系結構。具備良好適應性和開放性的Agent技術作為在新一代調度自動化系統，發展前景不可小視。
對于同類發電機組而言，綜合考量其安全性能、經濟效益和環保指標等要素，可以分別表示出機組的可靠性能R、經濟效益標準E、環境標準D，以及熱電比例H，依次用a表示其權值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每個權值的和為1。
設定機組工作的經濟程度與出力之間的關系為函數E（P），那么用來指代系統經濟性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。
系統的環保性指標可以用單位排放的污染氣體總量來表示；系統的熱電比是將單位出力表示為熱量數值，設定熱電之間轉化的關系函數H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。
（四）Agent技術的發展前景
分布式的Agent技術就是將能量管理系統模塊封裝成Agent，使智能電網調度擁有更強的自治性和可移植性，從而在一定程度上解決了智能電網調度的一些問題。現如今，學者對人工智能技術不斷深入地研究，從而使其更加廣泛地應用于電力系統中，并取得了一定的效果。在科學技術不斷發展的背景下，Agent技術一定會擁有更廣闊的前景。
三、 國內外電力電網智能調度系統的研究現狀
在二十世紀九十年代，Dy-Liacco作為“現代能量控制中心”概念的創始人，十分全面地論述建立了電力電網智能調度系統的文獻，在文中提到想要解決電力系統中存在的一些問題，應該用智能機器調度員替代人工調度員，除此之外，文中還提到要綜合仿真培訓和自動學習等功能，從而使電力電網自動運行。在我國，盧強院士最先提出了“數字電力系統”的概念，主要講訴的是正常情況下電力電網智能調度系統對電力系統的監管的分析的功能等；華北電力大學的楊以涵教授則帶領自己的科研組進行電力系統的研究，基于“數字電力系統”的概念，分析電力系統中電網會出現的故障，以及安全方面等進行了探討，最終形成了建立以分析和解決電網故障的“調度機器人”的思維模式。
結語
綜上所述，電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，電力電網的智能調度系統是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。本文對電力電網智能調度系統做了簡單的介紹，對電力電網智能調度系統的具體應用進行了探討，希望本文可以給相關電力電網工作者甚至是研究者帶來一定的參考作用，使電力電網的智能調度系統更加完善，可以更好地應用于電力系統中。
參考文獻
[1]狄以偉.面向未來智能電網的智能調度研究[D].濟南：山東大學，2010.
人工智能發展前景范文第4篇
在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。
【關鍵詞】
人工智能；計算機網絡技術；運用
引言
到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。
1人工智能簡介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。
1.2接口技術研究
為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。
2人工智能在網絡技術中的應用
在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。
3結論
綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。
作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院
參考文獻
[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.
人工智能發展前景范文第5篇
【關鍵詞】智能化技術；電氣工程；自動化
1、前言
人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力的技術、工業過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術等領域。智能化技術的應用促進電氣工程自動化學科尤其是自動控制的領域發展，提升電氣設備的運行智能化，有效增強控制系統穩定的性能，是生產技術又一次巨大的革新。
2、人工智能運用的理論
人工智能概念在1956年的時候首次提出后，其發展的狀態一直良好，并且逐漸形成以計算機為核心，包括哲學、醫學、生物學、心理學、自動化、控制論、信息論與數理邏輯的綜合性科學，其屬于計算機科學中重要的分支，對智能本質有較好的闡述，且生產了與人類的智能機器相仿的機器，實現了多種研究。隨著科技的發展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發展的步伐。在日常生產、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且通過電氣工程自動化的控制，可有效實現自動化電氣工程，提高工作的效率，進而促使生產與工作總體的效率有所提升[1]。
3、人工智能的控制優勢
對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法均屬于類非線形函數的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人工智能控制策略綜合性的開發，以上人工智能的函數近似器具備常規函數的估計器不具有的優點。
首先，在多數情況下，精確了解控制對象動態方程是相對比較復雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現許多不確定因素，例如參數變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經過適當調整以提升自身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調節的特點。盡管缺少專家現場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應數據進行設計。
此外，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智能的控制器一致性極強，輸入陌生數據便可以出現很高的估測，還可忽視驅動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數、規則庫以及適合模糊神經的控制器，便可精確進行實時的確定[2]。
4、智能化技術的運用
由人工智能的技術不斷發展，運用智能化技術控制的領域也逐漸廣闊，包含人工智能運用在電氣產品的優化設計、控制及保護、故障的預測與診斷等方面。
4.1電氣產品的優化設計
電氣產品優化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方面內容：理論學科的知識與經驗知識。電氣產品傳統的設計方式主要是設計經驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅速發展，以及人工智能的技術應用，電氣產品設計逐漸從手工轉入計算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產品從構思至設計至生產時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優質化以及高效化的時代。
在人工智能的技術運用在優化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內在隱并行性與全局尋優的能力；可指導優化與自動獲取搜索空間，以及自行調整搜索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產品的優化設計，進而其廣泛運用在電氣產品人工智能的優化設計之中。專家系統運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據某領域的一個或是多個專家提供經驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產品的優化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比較少，未來的發展前景較大。
4.2故障的診斷
電氣設施故障具備非線性、復雜性以及不確定性等特征，運用傳統方式進行的診斷效率較低、準確率低。人工智能的方式引進極大提升了故障的診斷準確率，而人工智能的技術運用在故障的診斷方式主要有三種：神經網絡、模糊邏輯以及專家系統。例如，運用人工智能的技術，對電動機與發電機進行故障診斷的時候，結合神經網絡與模糊理論，不但保留故障診斷的模糊性，更結合神經網絡的學習能力強優勢，共同對電機故障進行診斷，極大提升了故障的診斷準確率。
4.3人工智能控制技術
人工智能的控制技術將是未來生產的發展趨勢，并且目前在電氣工程的自動化方面也已廣泛運用。控制的方式主要有模糊的控制、專家系統的控制以及神經網絡的控制，主要運用的方面是：記錄故障且實行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關量實時的數據；實時智能的監視各個主要的設施與系統運行的狀態；通過鼠標或是鍵盤達到控制系統的目的[3]。
5、小結
總而言之，人工智能的理論是經過對人的智能實行模擬、開發與延伸實現的理論，其體現電氣自動化的特點。因而智能化技術運用于電氣工程的自動化中，可發揮巨大的作用，促進電氣優化的設計，及時診斷故障，并且還可實現智能控制，不斷提升電氣工程的效率，更好地服務于社會。
參考文獻
[1]婭.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技致富向導，2012（27）：217-217.
