人工智能發展前景精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能發展前景范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞：人工智能；傳統會計；影響分析；對策

引言

“人工智能”這個詞，在很久之前也許還只是存在于人們的腦海中，甚至根本不敢想象它的實現，而自2016年谷歌智能系統“阿爾法狗”戰勝韓國著名圍棋棋手李世石后[1]，引發了全球對人工智能的思考。21世紀以來，越來越多的行業正在逐步運用人工智能這一技術，在會計這一領域，突出表現的是財務機器人的出現，這意味著從事著簡單重復性工作的傳統會計從業人員將面臨被替代的風險。根據財政部最近數據顯示：截至2018年10月，累計有722萬余人通過考試取得了初、中級會計資格或高級會計師評審資格。其中，初級510萬余人，中級196萬余人，高級16萬余人。換句話說，在全國2000萬同行中，每4個會計中就有人持有一本初級會計證書；10個會計中就有一位持有中級會計職稱證書。這樣的數字顯得有些可怕，因此，在人工智能高速發展的時代下，會計職能的轉變顯得尤為重要，會計人員只有不斷改變自己，適應新時代的大浪潮，才能抓住機遇實現雙贏，將人工智能發揮出最大的效能。

人工智能時代下會計行業的發展背景

（一）人工智能在會計行業的現狀

就目前而言，人工智能在我國會計領域的應用還處于萌芽階段[7]，財務機器人是人工智能在會計領域中一個具體的應用。傳統會計有兩項基本職能：核算與監督，目前已問世的財務機器人，它們的功能都幾乎以會計核算為主，解放了手工賬，財務機器人在設定好程序后可以自動錄入數據、憑證，完成以前需要人工一步步煩瑣的工作，解放了會計最低層的勞動力，滿足了企業的日常會計信息需求，但是在會計系統中一些主觀的行為如審計、判斷等依然需要財務人員手動操作。會計核算的程序和七種會計核算方法的相互關系見圖1[5]。據國家統計局發表的數據顯示，2017年，我國大數據核心產業規模為236億元，同比增長40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能運用于會計行業的一大歷史里程碑。

（二）人工智能對會計行業的影響

人工智能對傳統會計有積極和消極兩個方面的影響。從積極影響來看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在會計工作中，傳統的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和時間，導致工作效率的低下，而人工智能擁有數據庫的支撐，能夠自動生成財務報表，提高工作效率，并且幫助企業降低了風險和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失誤和失真，人工完成煩瑣復雜的工作，難免會導致一些錯誤，例如登記手工賬出現筆誤，進而影響了企業的工作效率，而人工智能的運用，在很大程度上避免和遏制了這一現象。從消極方面來看，主要影響是傳統會計人員將面臨失業的風險[2]，人工智能在會計行業的應用，帶來的最直觀的影響就是取代了大量的簡單重復的工作，因而對傳統的會計從業人員需求減少，同時勢必會造成對會計人員能力要求的提高，那些不能適應這種變化的會計人員便面臨著失業的風險。同時，會計信息存在安全隱患[2]，人工智能技術的復雜性和高要求性將可能造成一定程度的企業會計信息安全風險，如果企業缺少相應的專業人員或系統維護不及時，很可能存在企業財務數據甚至商業機密泄漏的風險，對企業造成不可挽回的損失。人工智能與傳統會計對比分析人工智能與傳統會計相比在不同層面上存在著差異。見表1。

人工智能時代會計的發展方向

（一）傳統會計向管理會計轉型

在繁瑣的基礎性核算工作逐漸被人工智能替代后，企業對會計人員的管理型思維提出了更高的要求[4]，會計人員不僅要幫助企業制作報表等財物方面的事宜，更多的是要將財務知識結合企業各個部門現狀，為企業的長遠發展考慮，同時利用自身積累的經驗，對企業的經營發展提供全面預算、成本控制、風險評判等支持，積極參與企業未來發展戰略的制定，為企業創造出更高的價值。在此背景下，雖然傳統的會計功能被取代，但是管理會計反而能利用智能化，能夠對基礎的財務數據做出進一步分析，為企業的管理出謀劃策。面對目前瞬息萬變的市場，通過分析各項財務數據做出管理決策，整個過程都需要會計人員的參與，未來傳統會計也必向管理會計轉型，會計人員也不再僅僅記錄和核算過去的業務，更應該為企業未來的管理和發展出謀劃策。

（二）會計與人工智能相互融合，取長補短

未來智能化將是時代的發展趨勢，會計應該與人工智能更加深度融合，取長補短。一方面，在培養會計人才時加入人工智能知識的學習，注重培養綜合型的管理會計人員，利用人工智能技術促進會計行業的發展；另一方面，不能松懈對會計基礎理論的研究，同時也要培養會計人員獨立思考和解決問題的能力，人工智能只是一個工具，把握大局的還是會計工作者，企業不能過于依賴人工智能。

（三）會計從業人員提升自身綜合素質

會計從業人員在這一嚴峻的背景下，應該不斷提升自己的專業能力和綜合素質，積極轉變傳統的會計職能，達到能夠兼顧財務會計、財務審計和管理會計等多種工作，能夠完成人工智能無法實現的工作的程度，同時積極學習新領域的知識，例如現代的智能軟件，提高工作效率。通過本文研究，筆者認為人工智能的發展與應用在未來是必然的，會計人員只有積極順應時代的發展，不斷優化自身的職業水準，提高管理決策的水平，才能立于時展之巔。

參考文獻

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[2]郭昌榮,程永鵬.人工智能對會計行業的影響及對策[J].會計師,2020(15):1-2.

[3]李怡.會計人工智能存在的風險與對策研究[J].財會學習,2020(28):96-97.

[4]朱石玉.人工智能發展對會計行業的影響及應對措施[J].江蘇商論,2020(08):37-40.

[5]吳鐘山,焦棟.淺談“人工智能”背景下對傳統會計實務的影響[J].大眾投資指南,2019(02):162-163+165.

[6]劉潔.人工智能對會計行業發展的影響研究[J].財會研究,2018(06):33-35.

篇(2)

傳統的機械工程包括機械設備動力與制造工藝的研究，通過運用機械運動原理實現機械設備的正常運行。而機械電子工程重視實現傳統機械系統能量的連接，信息連接是信息連接的重點。隨著機械工程與電子工程的融合度越來越高，機械電子工程的智能化會成為未來的發展趨勢。

1 機械電子工程概述

1.1 機械電子工程的定義

機械電子工程與其他相關學科之間有著緊密的聯系，結合了各學科的優點，是一門比較復雜的綜合性學科。機械電子工程以電子、機械、計算機技術為核心，通過科學合理的設計將各個模塊優點發揮到最大。雖然機械電子技術需要運用各方面知識，但是機械電子產品的內部結構并不復雜，只需要將一些簡單的機械電子元件按照規劃進行科學的組合，就可以最大限度的提高產品的性能，減少成本的投入，在提高產品質量的同時提高企業的經濟效益。

1.2 機械電子工程的發展

在機械電子工程發展的初期，人們并沒有認識到機械電子工程的廣闊的發展前景，由于缺乏必要的資源支持，機械電子工程的技術水平也極低，機械電子產品主要以手工制作為主，其工業化水平十分低下，機械電子工程的發展受到了極大的限制。隨著機械電子工程的重要性日益凸顯和其市場需求的擴大，人們開始重視對機械電子工程技術的開發，為了進一步提高其生產效率，機械電子工程逐漸實現在機械工業中的應用，并獲得了飛速的發展。隨著機械電子工程與機械工業的結合，實現了機械電子產品的流水線的生產，促進了生產水平的提高，提高了生產效率，可以實現機械電子產品可以在短時間內投入市場。但是目前我國主要引進國外的標準生產線，產品的生產模式與我國實際的生產需求差距很多，生產線本身的靈活性極弱，生產出的產品并不能夠滿足國內市場的需求。為了促進機械電子工程的進一步發展，需要結合我國國內市場的實際需求，將機械電子工程與人工智能相結合，充分發揮機械電子工程的優點，逐步實現其產業化與智能化。

2 人工智能概述

2.1 人工智能的學科定義

人工智能通過計算機的使用極大的延伸了自身的智能，主要通過對計算機功能的深入研究得到的一門學科，這門學科具有極大的發展前景，是21世紀的最重要的學科之一。計算機技術的發展是人工智能學科得以發展的關鍵，因此計算機技術是人工智能學科的基礎。但是人工智能學科并不是單一涉及到一門學科，此外還與信息論、心理學、控制論等多個學科存在著交叉關系，因此，人工智能學科吸收了其他各個學科的優點，具有極強的發展潛力。

2.2 人工智能的發展階段

2.2.1 萌芽階段

隨著世界第一臺計算器的誕生標志著人工智能研究之路的開始，但是這個階段的發展十分緩慢，但是這個階段為人工智能的研究積累了大量的經驗。直到世界第一臺計算機誕生之后，加快了人工智能研究的角度，依舊沒有取得實質性進展。所以這個階段屬于經驗積累階段，為之后發展奠定基礎。

2.2.2 第一個發展階段

1956年“人工智能”命題的提出標志著人工智能的發展進入了第一個高峰期。這個階段主要是博弈、和基本原理的證明，這個階段最大的貢獻大大解放了人們的思想，為之后的發展提供了理論支持。

2.2.3 第二個發展階段

人工智能第二個發展階段的標志是1977年全球第五屆人工智能會議的召開，經過這個會議逐漸促使了人工智能與實際生產的結合，使人工智能獲得了一個巨大的飛躍，使其進入了知識層面的發展。

3 機械電子工程與人工智能的關系

隨著社會信息化的進一步推進，為機械電子工程技術的發展帶來了契機，人工智能的加入為了機械電子工程的發展開拓了巨大的發展空間。傳統的機械電子系統，缺乏必要的穩定性，面對逐漸增多的信息量，單純通過人工的方式進行處理顯得力不從心，急需要一種可以處理多種不同類別信息的技術。在這種情況下人工智能的加入為機械電子工程的發展提供了巨大支持。人工智能通過建立相關模型、控制模型，實現對信息的處理，最終根據處理的信息能夠很好的完成故障的診斷。除此之外人工智能使用模糊推力系統和神經網絡系統這兩種方法實現了對系統的數據信息進行全面的描述，最終實現對機械電子系統的科學合理的控制。

在人工智能漫長的發展過程中，每個階段的發展都十分緩慢，并沒有實現人工智能的實質性的變革。但是隨著人工智能與機械電子工程逐漸結合之后，形成了由量變到質變的巨大飛躍，使世界進入了機械電子工程時代。隨著人工智能在機械電子工程領域的廣泛應用，人工智能逐漸形成了神經網絡系統和模糊邏輯系統，通過這兩個系統對人類的思維模式進行模擬來解決多變的工程應用問題。人工智能在機械電子工程中的廣泛應用過程中逐步完善了自身的缺陷，為自身的發展提供了一個新的發展路徑。

從以上可以看出發展過程機械電子工程與人工智能二者具有密不可分的聯系。一方面在機械電子工程的發展過程中正是由于人工智能的加入是機械電子工程的發展帶來新的契機。另一方面，人工智能通過在機械工程領域的應用，為自身的發展提供了一個新的路徑。

篇(3)

人工智能的發展歷程

人工智能經過60年的發展，經歷了不同的發展階段，在50年代末60年代初，當時的預測是，2020年上個世紀末機器人可能達到人的水平，到目前來看我們已經取得了很大的進步。當時看似不切實際的期望，后來有了初步的進展，進而研討如何使得人工智能更加有活力，后來發現還是應該與應用相結合，因此才有了各種發展歷程。到了70年代，開創了人工智能新應用的局面，解決了一些大的問題，后來也經歷過低迷的發展期。今天，人工智能進入了蓬勃發展期，這是我個人對于人工智能近60年的劃分，可以劃分為六個階段。

回顧人工智能60年的發展，我總結了五點啟示。第一，聽起來好像是高大上的說法，任何一個學科發展都有規律，尊重學科的發展規律是科學技術發展的前提。第二，基礎研究是科技可持續發展的基石，這是顯而易見的。第三，應用需求是科技創新的不竭之源。沒有各種專家的出現，不可能有70年代到80年代人工智能的發展。第四，學科交叉是創新突破的捷徑，第五，寬容失敗，創新應該寬容，因為創新不可能每次都成功。這是我回顧60年人工智能發展得到的啟示。所以盡管人工智能近60年的發展道路非常曲折和坎坷，但是發展到今天無論是理論創新還是各種應用，尤其是今天，應該說精彩紛呈。其實現在大家用的手機都有人工智能，所以人工智能發展前景非常好。人工智能的發展現狀

第一，互聯網和大數據推動人工智能已經進入了新的春天，這是現狀。所以大數據對人工智能既有取巧，又提供了深度學習所需要的眾多數據，通俗的講就是人類學習的越多，見的越多，創新就會越多，機器學習也是一樣。

第二，有人把大數據比喻成石油，我覺得不太貼切，只是原油加汽油。大數據本身并沒有價值，只有通過深加工以后才能升值。如果不對大數據進行及時處理，它就會起負作用。怎么處理，我認為人工智能是對互聯網大數據的一個破解。人工智能是新的發展，內部都有科學發展規律。專業人工智能突破，我把專業人工智能定義為面向特定領域的人工智能，比如說它就是圖像識別，或者用來識別語音，這個領域的知識比較豐富，功能需求比較單一，發展會很好。

除了人工智能還有智能控制技術。比如自動化、Google的無人駕駛汽車。智能機器人用的是語音識別，語音技術，他們說中文，英文、少數民族語都沒問題。語言方面，會說、會聽、語音翻譯、理解。視覺方面也不錯，人臉識別，這還是好幾年的CS系統，甚至把燈關了，它的識別效果也不錯。人臉識別現在比較火，前不久馬云在德國說用人臉識別來刷臉支付。當然不是說人臉識別不好，有時候雙胞胎識別不了，兒子和父親也區別不開。

第三，通用人工智能依然任重道遠。人工智能機器很難說比人還聰明，人的大腦既可以識別圖像，也可以識別聽音樂和語音。既可以擦地、拖地，也可以擦桌子，一腦同用?，F有的人工智能系統，可以說有智能沒智慧。智慧是比智能更高的、有悟性的。有智商沒有情商，對任何情感沒有察覺。

第四，人工智能產業化應用蓬勃發展，短短5年時間內，在這個領域的投資已將近1900多萬美元，這個領域好找工作。

第五，企業巨頭搶灘布局人工智能產業鏈，大家都在找前景，說明它很火。

第六，人工智能已經上升到國家戰略高度。德國工業4.0是2013年提出來的，它的主題就是三個智能，智能工場、智能工業、智能布局。

第七，人工智能的社會影響已引起廣泛關注，被認為是本世紀最偉大的科學家之一――霍金，他說人工智能或將威脅人類生存。他是人工智能最直接的受益者。因為身體的原因，他的發聲完全通過語音合成。

人工智能的發展趨勢

第一，人工智能將使原來的不能變為可能，人類社會形態從農業社會進入工業社會到信息社會是三個階段，下一階段進入更高的系統就是智能系統。這是引領，是人類文明發展的趨勢，也是社會形態的發展方向，所以我認為人工智能將是大勢所趨。

第二，人工智能引領機器革命。第一次機器革命是大數據。第二次機器革命是拓展。

第三，人工智能將重塑產業格局。這是大的發展趨勢?！爸悄?X”將成為萬眾創新的時尚和潮流。

第四，人工智能將對社會結構產生重大影響，人機協作與共存將成為人類社會結構的新常態。

第五，人工智能將促進信息科技與腦認知科學的深度交叉。對人腦進一步的挖掘和發現，這里面孕育著信息科技的重大變革。

第六，人工智能將與人類智能互補融合，人工智能和人類智能僅一字之差，混合智能將在未來有廣闊的應用前景，或者說混合智能是未來智能科學的發展方向。

最后，人工智能社會學將提上議事日程。水能載舟，亦能覆舟，甚至有的時候是魔鬼，走的好把握的好了魔鬼就不會出現。盡管在我們看到的未來人工智能還難以超越人類，但是它對人類社會影響反響很大，這是大的科技革命。

總體來講，我們應該瞄準國際人工智能發展趨勢，立足我國近年來社會發展實際需求，整合國內相關資源，科學設定發展目標，有組織的進行謀劃，效果會更好。建設開放共享的人工智能創新發展平臺，做到資源設施共享。重視和加強人工智能前瞻性基礎研究。重點攻克人工智能信息處理技術，這是信息和語言進入智能戰略化的制高點，也是人工智能最有可能突破的切入點。

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關鍵詞：發展趨勢；研究應用；人工智能

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 簡介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一門新的技術科學，主要用于模擬、延伸以及擴展人類的智能的方法、理論、技術以及應用系統。人工智能主要就是對人類的思維、意識的信息過程的合理化的模擬。人工智能它并不是人的智能，但是，它卻能像人那樣的思考，而且也可能會超過人類的智能?？偟恼f來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些復雜工作。

1 人工智能的運用現狀

目前，在很多方面人工智能有著運用，其中一個主要表現就是全球人工智能公司數量在急劇的增加，專家系統在目前來看是在人工智能各領域中最為活躍，且最為有成效的一個領域。它是一類基于知識的系統，并可以解決那些一般僅有專家才能夠解決的復雜問題。我們這樣定義專家系統：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，它是基于程序系統依靠人工智能技術，來模擬人類專家求解復雜問題的過程，大多情況下，專家系統的水平甚至可以超過人類專家。專家系統的基本結構圖如下圖所示：

2 人工智能的影響

人工智能對經濟的影響：人工智能的的確確會影響到社會、生活、文化的方方面面，特別是對于實體經濟將來會有巨大的影響。以后，每個行業幾乎都會產生顛覆性的變化。在人工智能的研究上，中國并不落后，將來的中國一定可以從中獲得非常大的收益。一成功的專家系統可以為它的用戶帶來很明顯的經濟效益。用比較經濟的辦法執行任務而不需要具有經驗的專家，從而極大地減少開支。專家系統深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益，促進了IT網絡工業的發展。

人工智能對文化的影響：在人工智能原理的基礎上，人們通常情況下會應用人工智能的概念來描述他們的日常狀態和求解問題的過程。人工智能可以擴大人們知識交流的概念集合，描述我們所見所聞的方法以及描述我們信念的新方法；人工智能技術為人類的文化生活提供了巨大的便利。如圖像處理技術必將會對圖形藝術和社會教育部門等產生深遠影響。比如現有的智力游戲機將會發展成具有更高智能的一種文化娛樂手段。隨著技術的進步，這種影響會越來越明顯地表現出來。當然，還有一些影響可能是我們目前難以預測的。但可以肯定，人工智能將對人類的物質文明以及精神文明產生更大的影響。

人工智能對社會的的影響：一方面，AI為人類文化生活提供了一種新的模式?，F有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。另一方面，人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，所以，從某種意義上來講，這將會使一部分人失去發展的機遇，甚至可能失業。由于人工智能在科技以及工程中的應用，一部分人可能會失去介入信息處理活動的機會，甚至不得已而改變自己的工作方式；人工智能還可能會威脅到人類的精神。一般人們覺得人類與機器的區別就是人類具有感知精神，但如果有一天，這些相信只有人才具有感知精神的人也開始相信機器能夠思維和創作，那他們就會感到失望，甚至于感到威脅。他們會擔心：有朝一日，智能機器的人工智能可能會超過人類的自然智能，從而使人類淪為智能機器的奴隸。

3 人工智能的發展趨勢

有機構預測，2017年人工智能投資將同比增長300%以上，在技術上將會更迅猛發展，工控自動化商城的智能語音、智能圖像、自然語言以及深度學習等技術越來越成熟，就像空氣和水一樣將會逐步地滲透到我們的日常生活。行業專家關于2017年人工智能的發展方向主要有以下幾點：（1）機器學習目前正在被應用在更復雜的任務以及更多領域中，且被更多的人作為挖掘數據的方式。無監督的學習會取得更多進展，但也存在很大的挑戰，故在這一方面離人類的能力還是差得很遠的。計算機在理解和生成自然語言方面，預計最先會在聊天機器人和其他對話系統上落地。 （2）深度學習、其他的機器學習、人工智能技術的混用，是成熟技術的典型標志。將深度學習應用到醫療領域中（醫療圖像、臨床數據、基因組數據等），各種類型數據上的研究以及成果將會大大的增加。 （3）聊天機器人和自動駕駛汽車可能會取得較大的進展，預計更多人類基準將會被打破，特別是那些基于視覺以及適合卷積神經網絡的挑戰。而非視覺特征創建和時間感知方法將會變得更加頻繁、更加富有成果。

4 結論

人工智能是人類長久以來的夢想，同時也是一門富有挑戰性的學科。盡管人工智能帶來很多問題，但當人類堅持把人工智能只用于造福人類，人工智能推動人類社會文明進步將毋庸置疑。就像所有的學科一樣，人工智能也會經歷各種挫折，但只要我們有信心、 有毅力，人工智能終將成為現實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來更大的改變。

參考文獻：

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[2]肖斌.對人工智能發展新方向的思考[J].信息技術，2009，37（12）：166-169.

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【關鍵詞】電氣工程 自動化 智能化技術

一、智能化技術概述

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。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。

二、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的不斷發展， 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面， 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用， 同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時，通常是在根據經驗和實驗的基礎上， 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展， 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變， 使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后，更加促進了CAD技術的發展，大大提高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法，在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系，具有非線性、不確定性的特點， 它的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由：專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中， 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。

三、智能化技術控制的優勢分析

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。

第一，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。

第二，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。

四、智能化技術的運用

（一）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。

（二）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?？刂频姆绞街饕心：目刂?、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。

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關鍵詞：人工智能 機器學習 機器人情感獲得 發展綜述

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人類自從工業革命結束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質，實際上就是對人的思維進行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統能夠像人一樣思考。在20世紀五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學科，并吸引了大批的學者投入到該領域的研究當中。經過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學習的相關理論和算法等等。進入二十一世紀以來，隨著深度學習與卷積神經網絡的發展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術與基因過程、納米科學并列為二十一世紀的三大尖端技術， 并且人工智能涉及的學科多，社會應用廣泛，對其原理和本質的理解也更為復雜。 一、人工智能的發展歷程

回顧人工智能的產生與發展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發展階段和應用階段。

1.初期形成階段

人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經元模型的抽象。其早期工作被認為是由美國的神經學家和控制論學者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學的研究生制造出了第一臺人工神經元計算機。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學科。1969年的國際人工智能聯合會議標志著人工智能得到了國際的認可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數學、生物、計算機、神經科學等相關學科的學者參與該領域的研究。

2.綜合發展階段

1.7 7年， 費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應的專家系統得到發展，許多智能系統紛紛被推出，并應用到了人類生活的方方面面。20世紀80年代以來，專家系統逐步向多技術、多方法的綜合集成與多學科、多領域的綜合應用型發展。大型專家系統開發采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機制和多種控制策略相結合的方式， 并開始運用各種專家系統外殼、專家系統開發工具和專家系統開發環境等等。在專家系統的發展過程中，人工智能得到了較為系統和全面的綜合發展，并能夠在一些具體的任務中接近甚至超過人類專家的水平。

3.應用階段

進入二十一世紀以后，由于深度人工神經網絡的提出，并在圖像分類與識別的任務上遠遠超過了傳統的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學的Geoffery Hinton及其學生在《Science》雜志上發表文章，其中首次提到了深度學習這一思想，實現對數據的分級表達，降低了經典神經網絡的訓練難度。并隨后提出了如深度卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN），以及區域卷積神經網絡（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網絡訓練結構，使得訓練和測試的效率得到大幅提升，識別準確率也顯著提高。

二、人工智能核心技術

人工智能由于其涉及的領域較多，內容復雜，因此在不同的應用場景涉及到許多核心技術，這其中如專家系統、機器學習、模式識別、人工神經網絡等是最重要也是發展較為完善的幾個核心技術。

1.專家系統

專家系統是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由專家才能解決的復雜問題，達到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統且已經取得廣泛應用的技術。許多成熟而先進的專家系統已經被應用在如醫療診斷、地質勘測、文化教育等方面。

2.機器學習

機器學習是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學習被大量應用在圖像識別等學習任務中，后來，機器學習不再限于識別字符、圖像中的某個目標，而是將其應用到機器人、基因數據的分析甚至是金融市場的預測中。在機器學習的發展過程中，先后誕生了如凸優化、核方法、支持向量機、Boosting算法等等一系列經典的機器學習方法和理論。機器學習也是人工智能研究中最為重要的核心方向。

3.模式識別

模式識別是研究如何使機器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發展起來應用模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代傳統的基于統計學習的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細胞等技術已經進入實際應用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術是人工智能的一大應用領域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。

4.人工神經網絡

人工神經網絡是在研究人腦的結構中得到啟發， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。而近年來發展的深度卷積神經網絡（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復雜的網絡結構，與經典的機器學習算法相比在大數據的訓練下有著更強的特征學習和表達能力。含有多個隱含層的神經網絡能夠對輸入原始數據有更抽象喝更本質的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實現“逐層初始化”這一方法，實現對輸入數據的分級表達，可以有效降低神經網絡的訓練難度。目前的神經網絡在圖像識別任務中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術也一直是學術界與工業界一致追捧的熱點。

三、機器人情感獲得

1.智能C器人現狀

目前智能機器人的研究還主要基于智能控制技術，通過預先定義好的機器人行動規則，編程實現復雜的自動控制，完成機器人的移動過程。而人類進行動作、行為的學習主要是通過模仿及與環境的交互。從這個意義上說，目前智能機器人還不具有類腦的多模態感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，目前幾乎所有的智能機器人都不具備類人的外周神經系統，其靈活性和自適應性與人類運動系統還具有較大差距。

2.機器人情感獲得的可能性

人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發達的神經系統的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學習和大數據處理中，中樞處理系統不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進化歷程，也就是說，智能機器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。

3.機器人獲得情感的利弊

機器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機器人可以帶來更多人性化的服務，人機合作也可進行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗和享受。人類或可與智能機器人攜手共創一個和諧世界。但是另一方面，在機器人獲得情感時，機器人是否能徹底貫徹人類命令及協議的擔憂也迎面而來。

4.規避機器人情感獲得的風險

規避智能機器人獲得情感的風險應預備強制措施。首先要設計完備的智能機器人情感協議，將威脅泯滅于未然。其次，應控制智能機器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強行停止運行、回收、甚至銷毀智能機器人。

三、總結

本文梳理了人工智能的發展歷程與核心技術，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應用前景，但也伴隨著極大的風險。回顧其發展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領域之一，在合理有效規避其風險的同時，獲得情感的智能機器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。

參考文獻

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篇(7)

關鍵詞：人工智能化；電氣自動化控制；應用

中圖分類號：TB文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2013）07-0194-01

1引言

在計算機技術極大普及的科學技術背景下，智能化和自動化控制技術的應用也越來越廣泛。這一新興的科技相比于傳統的電氣方面的技術具有工作效率高、規范程度高、出錯率低等優點。目前這一科技的應用還沒有全面覆蓋企業和工廠，但是其廣闊的發展前景決定智能化和自動化技術將成為未來各個領域內的發展方向。同時，隨著這一技術越來越普及，應用越來越廣泛，專業技術也越來越成熟。

2人工智能控制的優點

人工智能化控制主要是依賴計算機的操作系統，利用在計算機的程序內設定好的函數公式和計算法則自動對機器進行操作，與傳統的人工控制技術相比人工智能化控制技術有以下幾個優點。

（1）智能化設定的程序會提升產品的規范性保證相同產品的性能的一致性。由于智能化的技術是依靠智能機器內的同一個運算程序進行生產的產品，所以產品的模式和性能不會出現差別，都是按照統一標準制作出來的，規范性也很高。

（2）誤差小。由于人工智能化的技術在運行的過程中很少有工作人員的參與，所以其之前設定好的參數一直不會發生人為地變動，數據的顯示一直是理論上的真實數據，所以在操作時如果不是機器性能出現問題，一般不會出現實際數據和理論數據差別太大的現象。

（3）減少人力資源的使用。在傳統的電氣操作中要涉及到很多的電氣設備，機器、線路、變壓器等，甚至是一個車間布滿了各種性質的電線或電纜等，雜亂無章，這每臺機器都有需要工作人員的看管和調制才能正常的發揮功能，這些線路也只有梳理才能各盡其能，是一個很復雜的整體，所以這就需要大量的人力資源，而人工智能化技術，機器的本身就具有數據分析能力不用外接很多線路利用其他設備來檢測其性能，并且在技術人員的控制下都是自動化運行省去了很多繁瑣的工作，所以解放了人力資源。

3人工智能化在電氣自動化中的應用

（1）人工智能技術在電氣設備中的應用。電氣設備的合理安裝是一個復雜而有技術含量的工作。由于涉及到很多的電氣設備，機器、線路、變壓器等，往往是一個車間布滿了各種性質的電線或電纜等，顯得雜亂無章。這里的每臺機器都有需要工作人員的看管和調制才能正常的發揮功能，而這些線路也只有梳理才能各盡其能。電氣設備安裝是一個很復雜的整體，其中要綜合運用到各種專業的知識，還有大量的計算和數據分析，對工作人員的專業能力也是一種挑戰，所以這就需要大量的人力資源。通過應用人工智能化技術，因機器的本身就具有數據分析能力不用外接很多線路利用其他設備來檢測其性能，并且計算速度快，計算準確率高，可以是人工作效率的幾十倍甚至幾百倍。那么這種人工自動化技術就省去了大量的工作人員做的很多繁瑣的工作，大大的解放了人力資源。

但是在電氣設備的設計中要注意不同型號的機器，不同的算法適用于不同的實際情況，不能把一個計算公式生搬硬套到其他的機器和產品上，這樣就會使得人工智能化的技術起到反作用。

（2）人工智能化在電氣控制中的應用。自動化技術全是依賴于計算機的預設程序的控制來進行正常的工作，所以說，控制是自動化技術的核心部分。在智能化的機器內部會根據各個環節的要求同時有幾個不同編程的程序來控制整個成產過程，所以各個環節的控制掌握要嚴謹，及時對運行中顯示的數據進行分析和與正常情況下的情況對比，不能出現一點差錯，在控制系統內如果出現差錯就會使得一大批的產品都按照錯誤的數據生產，造成產品的批量不合格。

（3）人工智能化在電氣控制故障診斷中的應用。人工智能技術中的專家系統、模糊理論在電氣設備故障診斷中應用較廣泛，尤其是在變壓器發電機和電動機故障診斷中。傳統的診斷方法是利用變壓器分解出來的油氣體來診斷故障，準確率低，人工智能智能化監測是利用專家系統、模糊理論兩個系統的結合來綜合診斷變壓器的故障，準確率高。

4結語

人工智能化在電氣控制中的應用技術是一種現代化的高科技計算機控制技術，它會在未來的短時間內快速的應用到電氣控制中，并為這一領域的發展和改造帶來一些新的想法和改革的理念以及在技術改進方面提供理論和實際的支持。這一現代化技術的應用將有效提高工作的質量和效率，規范操作流程。但是這一新興的技術在應用方面還有很大的提升空間，這就有有賴于在未來的實踐工作中不斷地發現問題總結問題，來更好地指導以后人工智能化在電氣控制中的應用。

參考文獻

[1]石磊，李國棟.電氣自動化控制系統及設計[J].黑龍江科技信息，2011，（20）.