对共情的理解和应用
现代精神分析与人本主义的融合
----对共情的理解与应用
摘要由人本主义创始人罗杰斯提出的共情（Empathy）概念，指的是一种能深入他人主观世界，了解他人感受的能力。人本主义的共情为精神分析中的澄清、对质、解释等各种技术提供了更佳的表达态度与方式。而现代精神分析指出，没有潜意识层面的反移情就没有共情。对反移情的深入理解是一种更高级的共情。现代精神分析学者科胡特的自体心理学中所涉及的共情观点,体现着现代精神分析与人本主义的融合。
关键词：共情精神分析人本主义反移情
共情，由人本主义创始人罗杰斯所阐述的概念，却越来越出现在现代精神分析学者的著作中。不管是人性观还是心理失调的理论及治疗方法似乎都极为对立的两个理论流派，却在对共情的理解和应用上，逐步趋于一致。共情似乎为现代精神分析与人本主义的融合搭起了一所桥梁。
一、关于共情
共情（EMPATHY），指的是一种能深入他人主观世界，了解其感受的能力。罗杰斯认为良好的咨询与治疗关系本身就具有治疗的功能，而共情是建立良好咨询关系的三个充分必要条件之一。
对于共情，许多学者有着精辟的阐述。Mayeroff(1971)认为，共情就是“关怀一个人，必须能够了解他及他的世界，就好像我就是他，我必须能够好像用他的眼看他的世界及他自己一样，而不能把他看成物品一样从外面去审核、观察，必须能与他同在他的世界里，并进入他的世界，从内部去体认他的生活方式，及他的目标与方向。”
罗杰斯Rogers 对共情的解释是“咨询员能够正确地了解当事人内在的主观世界，并且能将有意义的讯息传达给当事人。明了或察觉到当事人蕴涵着的个人意义的世界，就好像是你自己的世界，但是没有丧失这‘好像’的特质。”
EGAN将共情分为初级两个水平，即初级共情和高级共情。初级共情跟上面的定义基本一致。高级共情1[1]包括表明自己的态度，影响来访者等。
近些年来，最新的观念强调，共情远远不只是一个单一的概念或技能（S. Cormier, 1998）
二、现代精神分析的发展中，共情为澄清、对质、解释等各种技术提供了更佳的表达态度与方式
作为心理咨询与治疗的鼻祖，弗洛依德本人及他所创建的精神分析理论其实一直不断受到批评与质疑。特别是在实际咨询与治疗实践工作中，传统的精神分析似乎给人以冷冰冰的感觉，治疗师象个“侦探”，是个高明的洞察者，探索着来访者深层的内心世界（潜意识层面）。弗洛依德自己
也谈道，他并不热衷于帮助人，他宁愿将自己看成是一个研究者，与病人在一起的时候，他表现得很没有人情味，很冷淡。弗洛依德曾对一个朋友坦言，我缺乏帮助人的热情（摘自于SXHULTS ）。
也许弗洛依德的缺陷正好是罗杰斯的财富，助人的热情贯穿了罗杰斯的一生。目前许多现代精神分析的方法仍保留着弗洛依德理论的核心内容，但这些方法也在很大程度上采用了罗杰斯的态度，以提高治疗关系，并对来访者（病人）实施充满尊重的治疗。
精神分析的基本治疗技术有澄清、对质、解释。现代精神分析治疗家将共情的态度运用于这些技术中。
1．用共情的方式行表达澄清
澄清代表着询问更进一步的讯息。指治疗师就来访者（或病人）已经能够面对的心理现象的产生过程，在更细节的层面加以观察（J. Sandler，1992）。例如:你可以告诉我你妈妈是怎么骂你的吗？你能多说一点吗？这样的问话，不带有“逼迫”性，而是用商量的口气。
2．用共情的方式使用对质技术
对质是向来访者（或病人）提出治疗者的观察。所谓观察是治疗师发现来访者出现的许多不一致。对质是使来访者认识到他在回避某些事物，而对此他必须予以理解（J. Sandler，1992）。不幸地是，对质带有攻击的涵义，而这部分并不是运用这种技巧的目的所在。因此把两件事情面对面摆在一起的对质方式，实为一种共情的方式。例如：我听到，一方面你说你有一个幸福的童年，但另一方面，你谈到在你小时候你的父亲常常殴打你。
3．用共情的态度使用解释技术
现代精神分析的解释技术是用来指出目前的感觉、态度或者行为是重复以前的感觉、态度或者行为。解释常被认为是解释因果关系，其实指出平行的关系也同样有效。例如：“你害怕如果你对我很生气，会使我拒绝你，就像你害怕母亲因为你做出不尊敬的行为而把你留在房间里一样。当然她的确真的做了。”这就是一种共情的态度下的解释。
三、对反移情的理解更有助于达到深层次的共情
人本主义的以人为中心的心理治疗理论中，强调的是咨询员、治疗师要站在来访者的角度去理解对方的内心世界及感受。这似乎意味着咨询员、治疗师对来访者（或病人）的内心世界的主动进入。然而这种主动进入，其实许多理解也仅停留在EGAN所讲的初级共情层面，基于许多原因，咨询员、治疗师并不一定想理解对方就能理解。另外一个问题是，忽略了来访者在这个过程中的作用，即他们也不自觉地在与咨询员、治疗师的互动中，期望咨询员理解自己深层的情感，这些情感可能难以用语言来表达，也可能连其自己也捉摸不定，存在潜意识过程中。
由此，现在精神分析的一些概念，如移情、反移情、投射性认同等，通过对认识来访者（或病人）与咨询员、治疗师之间的互动及情感联系的深刻洞察与理解，可以帮助咨询员、治疗师达到更高级的共情。
精神分析强调在咨询关系中咨询员、治疗师的情感卷入。咨询关系也常被成为是一种移情关系、反移情关系。情感的卷入不一定是主动的，许多时候是被动，在不知不觉中，在潜意识中发生。（以人为中心疗法，不强调此点）。
移情指的是来访者（或病人）将过去重要人物（客体）的情感投射到治疗师身上。反移情的定义现在有多种。经典精神分析认为治疗师将自己过去重要人物的情感体验投射在来访者身上的情感反应为反移情。现代一些精神分析学者认为，反移情包括了治疗师对病人的一切情感（海曼，1950，1960）。而一致性的反移情，是指治疗者与来访者的情感态度发生共情。比如病人愤怒（多潜意识层面），治疗师也因为病人感到同样的情绪--愤怒。这一反移情是来自病人，由病人激发出来的。海曼（1950）认为反移情是理解病人的钥匙。
如何理解移情、反移情与共情的关系，先来看一个个案：
在治疗接近尾声时，来访者说，我下星期不能来了，我和朋友有个约会。我想这也没有什么关系，因为我下两周有个假期，也不能来，所以早一点儿开始不来对治疗不会有什么伤害。
治疗者听后感觉有点灰心，他觉得好像被来访者丢在了一旁，自己对来访者无关紧要。治疗师想如果我是唯一对治疗许诺的人，治疗就不会有用。不如我们最好现在就终止，以后也不要再来了。
我们可以感受到治疗师在听了来访者的一番话后的情感反应。他不舒服，觉得被忽略，觉得自己无关紧要。这种情感反应被称之为反移情。不过这个反移情是来访者引起的。来访者通过投射性认同的防御机制使治疗师拥有与他一样的感觉。
治疗师领悟到，他所感受到的正是来访者目前的感觉。她这么做就是要激起治疗者和她一样被忽略的感觉。他现在可以深入地共情患者觉得如何被抛弃及她如何想要摆脱其他人，因为治疗中不可能有相互满足对方的关系存在。由此治疗师想他会等三个星期，直到来访者回来，再运用这更深入的洞察。他不会结束治疗。
精神分析师（包括其他心理治疗师）内心活动的进程是精神分析治疗的核心,分析者随时准备接受并理解病人的投射，并且运用他本人成熟的性格系统将这些投射进行加工处理，使得这些投射在经过消化吸收后，通过分析治疗中的交流与相互影响，重新进入并固定在病人的内心世界（1979年版，P 362）。这就要求分析者（治疗师）容许并接纳那些产生在内心的情绪，这些情绪同病人作为对其内心痛苦的回应的情绪是完全一样的。同时，分析者（治疗师）应该熟悉并掌握自己的反移情，只有这样，心理医生才能对病人的情绪做出相应的反应，而不是拒绝接受或误解它们。
那种与来访者（或病人）完全一样的情绪反应就是共情，是真的有了来访者的感受。这就是我们常说的感受同身。这种体会是一种潜意识的过程，治疗师似乎很被动。仅用罗杰斯的观点似乎不能完全解释这种现象。
斯皮茨(Spitz.R,1956)和利特尔(Little M, 1960b)认为“没有潜意识层面的反移情就没有共情，也就没有分析本身。”马尼-基尔德(Money-Kyrle R E,1956)将共情视为“正常的”反移情。
当反移情反应成为一种潜在的“共情发生器”时，对治疗关系是非常有利的。
按照克恩贝格的观点，分析师（治疗师）对病人的共情，是因为他具有可以被病人的投射所激
活的原始客体关系。文字有限，本文对此不再赘述。
笔者认为，没有对一致性反移情的理解，是很难达到罗杰斯所阐述的真正的共情。只是在心理咨询与治疗实践中，需要咨询员、治疗师能对此反移情有很敏锐的洞察，并将其作为理解来访者（或病人）的重要方式或途径。
四、KOHUT的自体心理学中所涉及的共情观点,体现着现代精神分析与人本主义的融合
科胡特（Kohut H）是自体心理学（Self Psychology）理论的创建者，他在与各种求助者的相处中发展出自己的共情观点（S. Cormier,1998）。对科胡特来说，其理论的转折点来自一个咨询个案。
一个求助者在每次访谈中都激烈地指责他。当他不再试着解释和说明求助者的行为，并开始倾听时,他意识到这些指责是求助者试图展示一个事实，即他早年由于与不称职的监护人生活在一起，她一直不能得到监护人的照顾。科胡特猜测，求助者通过治疗中的行为向我们展示他们的需要，给我们提供了这样一些线索：即他们早年没有从监护人那里得到能够使他们建立起自我意识的东西，因此他们需要从治疗师那里得到。
当一个孩子的需要没有被满足或受到伤害时，它只是被阻止了，但并没有消失。它通常以原始的形式保留于一个人的身上，这种原始的形式解释了为什么一些成年求助者在治疗中表现出非常幼稚的行为。
科胡特假设了五种需要，分别为被赞赏，并使自己的梦境、希望和幻想被认可的需要；被关爱、被喜欢的需要；被安慰、使某人倾听并作出共情反应的需要；被激励和被关注的需要；被原谅的需要。
科胡特认为如果这些需要持续受到阻止和压制，孩子长大后就会缺乏自信，自我结构就会受到损伤。而且，自我会分割为真实的自我----与自身和他人建立关系的能力，和虚假的自我----顺从最初监护人的需要、否认自我真实需要的谦卑自我。
科胡特认为自恋性人格障碍是源于母亲的共情失败（Failure of Maternal Empathy）。小孩需要能共情他需求的成熟且有回应的双亲。
父母长期的共情失败造成所谓的自恋型脆弱（Narcissistic Vulnerabilities），而这是治疗者必须提供具有共情的回应来协助患者克服的。
科胡特（1984）认为，共情的核心在于为求助者提供“矫正情感体验”，重要的是治疗师对求助者及其情感的接纳。要避免任何使求助者听起来像是批评的评论。最初的监护人缺乏共情接纳，因而使得求助者自我中的某些部分受到压抑。在咨询中切不可重复这一压抑过程，相反，治疗师需要创造一种氛围，使求助者以前被埋没的自我得以浮现、受到接纳、并被整合。达到这个目的的途径就是让求助者知道，他们看待自己和世界的方式“并没有受到批评，从他们自己特殊的个人发展史出发，他们的方式是最有可能被接受的方式”。
这与罗杰斯的无条件接纳有着多么相似之处。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。
为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取
2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文
相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.doczj.com/doc/a62370670.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)
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自然语言处理的关键技术 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、常用技术分类 1、模式匹配技术 模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。 2、语法驱动的分析技术
语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。但其具有较大的不确定性。ATN文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。3、语义文法 语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。 4、格框架约束分析技术
中国西部科技
２００９年１０月（下旬）第０８卷第３０期 总第１９１期
浅谈人工智能
李轶博
（吉林石化信息网络公司软信公司，吉林 １３２０２１） 摘 要： 人工智能作为计算机学科的一个分支，有其自身的特点，现已在社会生活各个领域都有应用，并将有更为广阔 的发展前景。 关键词： 人工智能；ＡＩ；模拟
关于人工智能的定义众说不一，美国斯坦福大学人工 智能研究中心尼尔逊教授下过这样的一个定义：“人工智 能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎么样获得知 识并使用知识的科学。”而麻省理工学院的温斯顿教授认 为：人工智能就是如何使用计算机去做过去只有人才能做的 工作。”人们普遍认为人工智能，它是研究、开发用于模 拟、延伸和扩展人的智能的理念、方法技术以及应用系统 的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出 发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟 人类智能活动能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的 模拟，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，对 于人的思维模拟可是结构模拟，仿照人脑的结构机制，暂 时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以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和解决问题的智能 机器，并且，这样的奇迹将被认为是有知觉的，有自我意 识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正的地推理 和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能 的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 １ 人工智能研究的历史与现状 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：２０世纪５０年代人工智能的兴起和冷落。人工
此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的 热潮。 第四阶段：２０世 纪 ８０年代末，精神网络飞速发展。 １９８７年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一 新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增 大，精神网络迅速发展起来。 第五阶段：２０世纪９０年代，人工智能出现新的研究高 潮。由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智 能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式 人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求 解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智 能面向实用。 人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能 搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式 识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理， 人工生命，精神网络，复杂系统等。 ２ 人工智能是与具体领域相结合 目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有 如下领域：①专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的 知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早、最 活跃、成就最多的领域。②机器学习。主要在三个方面进 行：首先是研究人类学习的机理、人脑思维的过程。其次 是机器学习的方法。最后是建立针对具体任务的学习系 统。③模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研 究听觉模式和视觉模式的识别。④理解自然语言，计算机 如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机， 这将给人们带来极大的便利。⑤机器人学。机器人是一种 模拟人的行为的机械，对它的研究历经三代发展过程：第 一代机器人只能按程序完成工作。第二代机器人配备了像 样的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信 息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人 的动作。第三代机器人具有类似人的智能，它装备了高灵 敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、嗅觉、触觉 的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处 理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学 习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。⑥智能决策支 （下转第４１页）
智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理 证明、跳棋程序、ＬＩＳＰ表处理语言等。但由于揭发推理能力 有限，以及其翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段 的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：２０世纪６０年代末到７０年代，专家系统出现使 人工智能研究出现新高潮，ＤＥＮＤＡＬ化 学 质 谱 分 析 系 统 、 ＭＴＣＩＮ疾 病 诊 断 和 治 疗 系 统 、 ＰＲＯＳＰＥＣＴＩＯＲ探 矿 系 统 ， Ｈｅａｒｓａｙ－ＩＩ语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工 智能引向了实用化。１９６９年成立了国际人工智能联合会。 第三阶段：２０世纪 ８０年代，随着第五代计算机的研 制，人工智能得到了很大发展。日本１９８２年开始了“第五 代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 ＬＩＰＳ”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然
收稿日期： ２００９－０９－０６ 修回日期：２００９－１０－１６
作者简介： 李轶博（１９８２－），男，吉林籍，本科，助理工程师，主要研究方向为信息技术应用和管理。
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浅谈人工智能与计算机 王晨浩 计算机1506班201526810617 摘要人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向.人工智能作为计算机学科的一个分支,有其自身的特点,现已在社会生活各个领域都有应用,并将有更为广阔的发展前景。 关键词人工智能 / 发展 / 应用 / 机器人 / 智能研究 / 计算机学科 1．引言 在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。2．人工智能的发展概述 人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：20世纪50年代人T智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。但由于揭发推理能力有限，以及其翻泽失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮，DENDAI。化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统，Hearsay-II语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会。第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统LIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮一第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。第五阶段：20世纪90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是嗣际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研
浅谈人工智能的现状与未来 摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。 关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景； 什么是人工智能 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。 人工智能与机电一体化系统的统一 近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。 专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。 一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。 （1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得 可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的 第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元 （2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功 的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应 用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家 系统，用来精确定位系统故障。 （3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成 功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。 最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采 用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。 5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到 80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m
内容大概分为：自然语言处理的简介、关键技术、流程及应用。 首先，介绍一下什么是自然语言处理（也叫自然语言理解）： 语言学家刘涌泉在《大百科全书》（2002）中对自然语言处理的定义为：“自然语言处理是人工智能领域的主要内容，即利用电子计算机等工具对人类所特有的语言信息（包括口语信息和文字信息）进行各种加工，并建立各种类型的人-机-人系统，自然语言理解是其核心，其中包括语音和语符的自动识别以及语音的自动合成。” 从微观上讲,自然语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。 从宏观上看,自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括： ①回答有关提问；计算机正确地回答用自然语言输入的有关问题 ②提取材料摘要；机器能产生输入文本的摘要 ③同词语叙述；机器能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息 ④不同语言翻译。机器能把一种语言翻译成另外一种语言 自然语言处理的关键技术 自然语言处理的关键技术包括：词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语句分析。 1．词法分析 词法分析的主要目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个词素，并确定其词义。 词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。 不同的语言对词法分析有不同的要求，例如英语和汉语就有较大的差距 汉语中的每个字就是一个词素，所以要找出各个词素是相当容易的，但要切分出各个词就非常难。 如”我们研究所有东西“，可以是“我们——研究所——有——东西”也可是“我们——研究——所有——东西”。
“BIM+”9大技术集成应用 HYswareBIM 前天 一、BIM+PM PM是项目管理的英文缩写，是在限定的工期、质量、费用目标内对项目进行综合管理以实现预定目标的管理工作。 BIM与PM集成应用，是通过建立BIM应用软件与项目管理系统之间的数据转换接口，充分利用BIM的直观性、可分析性、可共享性及可管理性等特性，为项目管理的各项业务提供准确及时的基础数据与技术分析手段，配合项目管理的流程、统计分析等管理手段，实现数据产生、数据使用、流程审批、动态统计、决策分析的完整管理闭环，以提升项目综合管理能力和管理效率。 BIM与PM集成应用，可以为项目管理提供可视化管理手段。 1 如，二者集成的4D管理应用，可直观反映出整个建筑的施工过程和形象进度，帮助项目管理人员合理制订施工计划、优化使用施工资源。同时，二者集成应用可为项目管理提供更有效的分析手段。 2 如，针对一定的楼层，在BIM集成模型中获取收入、计划成本，在项目管理系统中获取实际成本数据，并进行三算对比分析，辅助动态成本管理。此外，二者集成应用还可以为项目管理提供数据支持。
3 如，利用BIM综合模型可方便快捷地为成本测算、材料管理以及审核分包工程量等业务提供数据，在大幅提升工作效率的同时，也可有效提高决策水平。 针对超高层施工难度大、多专业施工立体交叉频繁等问题，广州周大福国际金融中心项目与广联达软件股份有限公司合作开发了东塔BIM综合项目管理系统，实现了BIM模型与项目管理中各种数据的互联互通，有效降低了成本，缩短了工期，项目管理水平提升，成为了BIM与PM集成应用于超高层建筑施工的典范。 据预测，基于BIM的项目管理系统将越来越完善，甚至完全可代替传统的项目管理系统。基于BIM的项目管理也会促进新的工程项目交付模式IPD得到推广应用。 IPD是项目集成交付的英文缩写，是在工程项目总承包的基础上，要求项目参与各方在项目初期介入，密切协作并承担相应责任，直至项目交付。参与各方着眼于工程项目的整体过程，运用专业技能，依照工程项目的价值利益做出决策。 二、BIM+云计算 云计算是一种基于互联网的计算方式，以这种方式共享的软硬件和信息资源可以按需提供给计算机和其他终端使用。 BIM与云计算集成应用，是利用云计算的优势将BIM应用转化为BIM云服务，目前在我国尚处于探索阶段。 基于云计算强大的计算能力，可将BIM应用中计算量大且复杂的工作转移到云端，以提升计算效率；基于云计算的大规模数据存储能力，可将BIM模型及其相关的业务数据同步到云端，方便用户随时随地访问并与协作者共享；
3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1 全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2 自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211 词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212 句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复
模式识别与智能系统 摘要：人工智能(Artifical Intelligence)是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个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。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科。由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。 关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 ①、人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。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——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而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。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
自然语言处理一些相关技术以及相关任务浅析 本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理（nlp）一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。 发展 一般认为1950 年图灵提出著名的“图灵测试”是自然语言处理思想的开端。20 世纪50 年代到70 年代自然语言处理主要采用基于规则的方法。基于规则的方法不可能覆盖所有语句，且对开发者的要求极高。这时的自然语言处理停留在理性主义思潮阶段。 70 年代以后随着互联网的高速发展，语料库越来越丰富以及硬件更新完善，自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡，基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。 从2008 年到现在，由于深度学习在图像识别、语音识别等领域不断取得突破，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究，由最初的词向量到2013 年word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮，并且在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。再到最近的emlo、bert等，也许正在揭开下一个篇章。 定义 自然语言是指汉语、英语等人们日常使用的语言，是随着人类社会发展自然而然的演变而来的语言，不是人造的语言，自然语言是人类学习生活的重要工具。或者说，自然语言是指人类社会约定俗成的，区别于人工语言，如程序设计的语言。 处理包含理解、转化、生成等过程。自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字（如果是英文即为字符）、词、句、段落、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流，是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。所以自然语言处理也被誉为人工智能的掌上明珠。 可以说，自然语言处理就是要计算机理解自然语言，自然语言处理机制涉及两个流程，包