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人工智能技术在GIS应用中的研究

人工智能技术在GIS应用中的研究
人工智能技术在GIS应用中的研究

人工智能技术在GIS应用中的研究摘要:人工智能技术与GIS相结合,能够对海量空间地理数据中的结构化和非结构化知识进行表达推理,预测未来发展趋势,智能化的解决复杂的现实问题。文中阐述了人工智能与GIS结合的研究热点,在智能化知识推理中给出了详细解释,并以实例具体描述了专家系统中自然语言输入到结果输出的运行过程。

关键词:人工智能;人工神经元网络;专家系统

人工智能(Artificial Intelligence)是计算机科学、控制论、信息论、神经生物学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科;是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门综合性的边缘学科。它借助于计算机建造智能系统,完成诸如模式计算识别、自然语言理解、程序自动设计、定理自动证明、机器人、专家系统等应用活动;其主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统[1]。

当前普遍的GIS系统需要完成管理大量复杂的地理数据的任务,目前, GIS技术主要侧重于解决复杂的空间数据处理与显示问题,其推广应用遇到的最大困难是缺乏足够的专题分析模型,或者说GIS的数据分析能力较弱,而这一能力的提高从根本上依赖于人工智能中的知识工程、问题求解、规划、决策、自动推理技术等的发展与应用。从这一点上讲,在不久的将来, AI在GIS系统中的应用,尤其是其智能化分析功能将大大改善传统GIS应用范围,将GIS应用提高到一个新的层次。

将AI应用到GIS中,使之能够对结构化或非结构化的知识进行表

达与推理。以构成一个完整的智能化地理信息系统。通过增强其在问题求解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力,使得GIS的专题分析模型能自动地、智能化地解决复杂的现实问题,是GIS的重要发展方向之一[2]。

1AI在GIS应用领域

人工智能与地理信息系统的结合,其产生的专题分析模型可以增强问题求解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力,并能够智能化的解决复杂的现实问题。具体应用领域包括生态评估、环境保护、农林土地建设、地图制图及数据获取、交通运输、通讯电力网络规划、灾害预防、养殖副业、城市规划等等。按GIS应用中涉及的具体AI方法来分,又有GIS与专家系统(ExpertSystem, ES)或基于知识的专家系统(Knowledge-based ExpertSystem, KBES)的结合, GIS与模糊推理的结合, GIS与模式识别(Pattern Recognition, PR)的结合, GIS与决策支持系统(Decision Support Sys-tem, DSS)的结合等。

2AI在GIS中的研究热点

现实的需求要求GIS不仅要完成管理大量复杂的地理数据的任务,更为重要的是实现与地理数据相关的分析、评价、预测和辅助决策[3],从而解决复杂的规划和管理问题。所以,强化分析手段是拓展和深化地理信息系统应用的关键。

2.1空间信息智能化处理

空间分析的主要功能不是简单地从地理数据库中通过“检索”

和“查询”提取空间信息,而是利用各种空间分析模型及空间操作对空间数据进行处理,从而发现新的知识。传统的GIS模型经过智能化改进可用于描述各类地理因素主要特征并预测系统将来的发展趋势[4]。模型如图1所示:

人工神经网络是一种用计算机去模拟生物机制的方法,是一种不确定的方法。它们不要求对事物的机制有明确的了解,系统的输出取决于系统输入和输出之间的连接权,而这些连接权的数值则是根据历史上曾经发生过的事例训练得到的,这种方式对解决机理尚不明确的问题特别有效。与传统的统计模型相比,人工神经网络和遗传算法更适合分布不明确的非线形问题。目前,比较成形的人工神经网络模型有: BP网、SOM ( Sel-Organization FeatureMap)网、循环BP网、RBF ( Ra-dial Basic Function)网和PNN (ProbabilisticNeuraNetwork)等。BP网采用多层前向拓扑形状,由输人层、中间层和输出层组成,可用于分类、回归时间序列预测任务中。SOM神经网络模型适合对数据对象进行聚类,它的输入层由N个输人神经元组成,竞争层由m*m=M个输出神经元组成,输入层神

经元与竞争层神经元之间相互连接。

地学现象的复杂性和独特性使得建立在各种理想条件之上的理论模型很难应用于实际,确定性的模型需要随着地点和时间的改变而不断修改模型参数甚至模型结构,因而在很大程度上失去了模型的普遍性。自然、社会、经济各因素的耦合使得这个复杂的系统具有一定程度的非线性和混沌特点,人工神经元网络和遗传算法为建立新的空间模型提供了一条可行的方法。我们知道多层前向神经网络的最重要属性在于它能够学会任何复杂性的映射(线性、非线性),利用这一特性可以在没有或有很少关于研究对象的领域知识的前提下,通过对大量空间数据(样本)进行学习,来建立空间要素之间的依赖关系,以满足人们对空间数学模型的需求。智能空间分析重点要解决的问题是空间知识的发现、表达与推理问题。对于描述性知识来说,符号方法仍然是一种重要的知识表达与推理手段。而对于具有大规模并行分布式结构的知识,神经网络和遗传算法则具有其它方法无可替代的优越性。

空间知识的自动获取是制约空间分析发展的瓶颈。从空间数据库中发现知识的能力是评价空间信息智能化的重要标志。神经网络与遗传算法的结合使其具有较强的知识学习能力成为可能。

2.2空间推理

空间推理是利用空间理论和人工智能技术对空间对象进行建模、描述与表示,并据此对空间对象间的空间关系进行定性或定量分析和处理的过程。空间推理有浅层推理和深层推理之分。深层次的推理结合了人工智能技术,涉及到空间知识的获取、表达与利用,也称为基于规则知识的空

间推理。知识可以是从空间数据本身内在的规律提取的事实性知识,也可以是人为规定的或常识性的认知知识[5]。

2.2.1知识表达

空间推理的首要前提是要讲规则知识进行识别,这就涉及到知识表达问题。在人工智能中有多种知识表达方法,如:谓词逻辑、产生式规则、单元、语义网络、概念从属、框架和脚本等。

本文中我们以框架为例实现地理知识的表达。基于框架网络结构模型的知识表达方法中心内容是采用知识的框架网络结构描述地学环境的实体单元,将各级专家知识的表示以指针链接,形成了由知识到语义的专家知识表示框架网络(图2)。该知识库由事实库、规则库和映射库组成,事实库用于存储推理需要的判断性知识以及构成信息实体的事实;规则库用于存储推理所用的专家知识和引导推理的元知识,可以用产生式规则表示;知识库中的事实和规则表面上是分开存储的,而在知识的内部表示中,使用映射库中的映射集反映规则对事实的引用和操作[6]。基于框架网络结构模型的知识表示方法适合表示以实体为中心的多层次地理专家知识,并且与GIS的数据模式相对应,同时框架的继承性和附属过程为信息动态获取提供了方便。

在框架系统中,框架的槽分为Structure、Function、Measurement、Estimation等几类, Structure类槽表示符号语义结构相关的属性, Function类槽表示功能相关的属性,Measurement类槽表示量度方面的属性, Estimation类槽表示评价相关的属性。

例如BusinessBuilding框架在知识库中的表示如下表所示:

Frame BusinessBuilding

2.2.2空间推理的关键属性

经过总结,空间推理具有多项属性,其中七条为必备之关键属性:

(1)空间推理是以空间和存在于空间中的空间对象为研究对象。我们不能脱离空间和存在于空间中的空间对象来研究空间推理。

(2)在空间推理过程中运用人工智能技术和方法。

(3)空间推理处理的是一个或几个推理的问题。

(4)空间推理是基于空间和存在于空间中的空间对象已经被建模的前提下。我们不能在没有模型的情况下讨论空间推理。

(5)空间推理必须能够给出关于空间和存在于空间中的空间对象的定性或定量的推理结果。

(6)空间推理必须能够描述空间行为。

(7)当空间推理模型把问题分解为几个组成部分时,必须能够描述这些组成部分的相互作用。

2.3地学专家系统

人工智能广泛应用于知识工程、专家系统、决策支持系统、模式识别、自然语言理解、智能机器人等方面。专家系统(ExpertSystem, ES)是其中应用最为成熟的一个领域[7]。专家系统在应用过程中,知识获取的瓶颈是最大的障碍之一。其核心内容是知识库和推理机制,主要组成部分是:知识库、推理机、工作数据库、用户界面、解释程序和知识获取程序,其一般结构如图3所示[8]。GIS与专家系统结合在一起,从数据库中提

取相应的数据,在知识库和规则库中提取相应的知识和规则,推理机就模拟专家的分析过程,自动处理,直到生成需要的结果。

如前所述,由于地理现象的复杂性和强烈的地域个性使系统地理学试图寻找普遍规律的努力只能停留在理论研究阶段,而区域地理学一般性描述无法确定性地揭示地理现象的内在规律亦无法让人们满意。地理信息系统建立的区域空间数据库是特定区域的定量反映,是个性和共性的统一,包含着大量的地学知识,可以在此基础上探讨普遍性和特殊性的地

学规律。对于已经明确的规律,可以直接应用于模型分析而不必经过烦琐的推理,对机理不清的现象可以用专家系统的方法加以解决。同时地理信息系统提供的空间分析功能也为地学专家系统提供了有力的工具。

目前已有的地学专家系统如美国著名的PROSPECTOR地质勘探专家系统用于寻找矿藏;我国南京大学开发的用于寻找地下水的勘探地下水专家系统KCGW;美国石油勘探专家系统DIPMETER;暴雨预报专家系统WILLARD; YeeLeung等[9]。它们将地学专家的经验加以形式化表达并存储在知识库中,采用贝叶斯推理机制。当用户启动系统后,输入某一地区的观测事实及其可信度后,系统经过推理后将推理结果以及这个结果的可信度反馈给用户,当某一结论的可信度超过用户设置的阈值后,则认为已推导出满足用户要求的结论。这一类属于早期编写的人工智能专家系统。近年来如翁文斌等设计的汾河防洪专家系统采用了语义网络知识库、框架知识库、槽知识库、规则知识库和目标库等来表达和存储知识,提供知识库管理系统,除了普通推理机外还提供了专业推理机,是一种比较完善的地学专家系统。

2.4智能化规则知识推理过程

1)问题识别:对自然语言的理解。即将自然语言转变为机器指令。用户查询分析模块借助于词典的帮助,将用户查询转化为系统内部所需要的标准形式。即对用户查询进行特征属性抽取。

2)模型调用:识别出具体任务后通过查找模型库调用若干处理模型。

3)知识调用:根据模型要求的规则知识因子或内容知识因子从知识库中调用知识,如果该知识为规则控制知识,则可能会触发下一级模型的调用,

触发从空间数据库中提取地物类型、空间拓扑信息、空间位置等,为空间推理提供预备知识。具体表示为依据提取出的用户查询特征属性,在案例库中进行检索与匹配,利用模糊综合评判,计算相似度,寻找出最佳案例。如果最佳案例的相似度大于评判值(依据经验不断修正),则输出最佳案例的规划解决方案。否则,继续进行规划推理。

4)结果控制:上述过程循环得出推理结果,以文字或图形形式表示。

以上过程中,如何定位到各推理步骤所需要的相关知识及如何利用这些知识是问题的关键。规则知识以产生式方式出现,具有“if... then...”的格式,因而易于进行推理控制。

3实例研究

基于上述讨论,本文设计一个景点自动选择定位系统。用自然语言描述需要到达的景点性质进行查询,系统则给出最佳出行线路。

整个系统是基于案例推理的。案例库中的每个案例都包括问题特征属性描述,解决方案描述,专家评论。依据提取出的用户查询特征属性,在案例库中进行检索与匹配,利用模糊综合评判,计算相似度,寻找出最佳案例。如果最佳案例的相似度大于评判值(依据经验不断修正),则输出最佳案例的规划解决方案。否则,继续进行规划推理[10]。

知识库以含有多元、与、或、非、蕴含等多种关系的语义网的方式表达叙述性知识。依赖于此知识库,旅游线路选择模块将选出合理的目的场所,组合出若干旅游线路。同样地,使用综合评判的方法选出最佳的旅游线路。路况信息表中则存有来自交管部门的实时路况信息。

地理信息数据库库中则存放着交通道路等地理信息。系统设计如图4所

示:

该系统功能特点如此:如果用户对推荐方案和交通线路不满意,则将由用户查询分析模块重新对用户查询进行分析,开始下一轮处理。如果满意,则系统则对此过程进行学习。若是已有案例,则结束;否则,就是通过规划得到方案,则在案例库中检索与本解决方案达到了一定相似度的案例,进行内化整合,既加入了新的信息,又避免了案例库的无限扩大。

假设我们输入查询:“有革命历史意义,并能品尝到河南风味小吃的地方”,看看系统如何在知识库中推荐出行线路的。

在自然语言转换过程中,标准形式为: {景点要求:革命历史} & {饮食要求:河南风味}

在知识库中语义网络如图所示:

知识库查询定位之后,接下来在规则库中可以查询到用户所在地与目标地之间的行车线路。在搜索过程中,以目前位置与目的地的空间距离及连

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 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作出反应的智能机器,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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是50年代兴起的一门新兴边缘学科,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),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)。广义的讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器;另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演绎的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法

大数据技术在人工智能中的应用研究

大数据技术在人工智能中的应用研究 集团文件发布号:(9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

大数据技术在人工智能中的应用研究摘要:人工智能是科学技术发展的最新成果,其的发展依靠相关的云技术和大数据技术的日渐成熟,本文对于大数据技术在人工智能中的应用进行了分析,供相关专业人士参考。 关键词:大数据人工智能应用研究云技术 在心理学、数学、信息学等各种知识的基础上人工智能得到了发展,其能够对于社会中的各种人类活动规律进行总结分析;大数据是基于海量的信息条件下工作的,经过科学的总结和分类,对于可能发生的事情进行预测,大数据在人工智能中的应用主要是实现数据到知识的转化,促进技术的进一步完善。 一、大数据核心技术 (一)数据的收集。由于计算机技术的不断发展,数量非常巨大的新数据也在时时刻刻的产生,目前的增长速度已经达到了每年百分之五十,应用大数据可以对于一些汽车的和设备的具体运动状况或是位置进行详细的分析,其加速了传统信息技术的发展,让数据处理工作消耗的人力以及物力资源更小,而人工智能对于相关的信息进行读取,通过概率分析或是统计等多种途径进行智能化的分析,总体的精确度提高。 (二)数据的存储。大数据存储应用的为并行数据库,经过对于多个节点并行进实现数据库任务的执行,由于性能比较高所以目前实际应用普遍。多年来系统性能的持续提高,具体的结果缓存、数据库索引等持续完善,由于其自身存在系列的问题,很多人选择在智能终端上进行数据的存储。应用人工智能机器人将核心的内容信息进行提取,可以节省大量的存储空间,减低存储风险。 (三)数据的表示、检索、随机访问。大数据自身具有一定的特性,数据的表示多并且比较复杂,以往的系统进行数据检索时候将关键词发布到各个服务器之中,实现平行的

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要:概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代,生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关,必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破,出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来,随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世,生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科,逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域,人工智能的发展尤为令人关注。 一.人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)这个术语。 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看,人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化,使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的,而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支,人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关的技术产品,建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科,主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为. 二.人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。 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DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、

人工智能系 工业机器人专业就业岗位介绍及前景

工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革,用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作,不仅可以节省人工费,还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量,也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了,工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世,工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子! ●那什么是工业机器人系统操作员呢? 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么? 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换; 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与

复位; 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备; 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求,使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配; 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调; 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作,遇到异常情况执行急停操作等; 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展,作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示,2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元,在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒,工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗? 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破,实况应用下,工业机器人维护人才的缺口较为突出,而机器人工程师的就业薪资也是

人工智能的研究与应用现状

人工智能的研究与应用现状 南开大学信息技术科学学院智能科学与技术师浩宸1010645 摘要 使机器具有自主能动能力这一愿望,从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今:亚里士多德(公元前384-322年)的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐;中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器;近代“人工智能”(Artificial Intelligence)这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth 学会,当时数字计算机研制成果显著,对编写有原始推理思想的程序有质的帮助;今天的各国在智能研究领域都有了重大发展,波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。因而,还可以认为,人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理,学习,思考和规划等思维活动。文章还介绍了早期的专家系统:大多数是用规则推理的方法,如DENDRAL专家系统、MYCIN专家系统、PROSPECTOR专家系统等。众所周知,人类大脑的组织结构和运行机制有其绝妙的特点,从模仿人脑智能的角度出发,来探寻新的信息表示、储存和处理方式,设计全新的计算机处理结构模型,构建一种更接近人类智能的信息处理系统来解决实际工程和科学研究领域中难以解决的问题,一定能够极大推动科研进步,这些促成了人工神经网络(ANN)的出现。 关键词:人工智能博弈专家系统人工神经网络模式识别自言语言理解翻译机 引言:这篇文章主要介绍了人工智能的产生与发展,并对人工智能领域一部分研究成果进行分析介绍。附录是观看网络公开课的笔记,作者希望通过学习进一步提升理解。 1.1人工智能简介 使机器具有自主能动能力这一愿望,从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今:亚里士多德(公元前384-322年)的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐;中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器;近代“人工智能”(Artificial Intelligence)这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth 学会,当时数字计算机研制成果显著,对编写有原始推理思想的程序有质的帮助;今天的各国在智能研究领域都有了重大发展,波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。 广义来讲,人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展,在不同的发展阶段,对于人工智能有不同的理解,其概念也随之拓展。 人工智能是计算机科学的一个分支,是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理,制造类似于人脑的智能计算机,以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。它涉及到计算机科学,心理学,哲学和语言学学科。总的目标是增强人的智能 进而我们需要了解什么是智能。 智能是一种能够认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。智能的四个特征:具有感知

人工智能技术在医学中的应用.

论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念,概括了人工智能的发展与起源,细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就,最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨,并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词:人工智能;医学;发展;前景。 1什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)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一门综合性很强的交叉学科,是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来,人工智能获得了迅速的发展,并取得了惊人的成就,引起了人们的高度重视,受到了很高的评价,它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命,认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能,把人类从繁重的体力劳动中放出来,而人工智能则是延伸了人脑的功能,实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义,早在它正式提出之前,就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》(Computing Machinery and Intelligence)的论文,文章以“机器机能思维吗?”开始,论述并提出了著名的“图灵测试”,形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准,现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维,而是要看它能否通过如下测试:分别让人与机器位于两个房间里,他们可以通话,但彼此都看不到对方,如果通过对话,作为人的一方不能分辨对方是人还是机器,那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试,图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容,称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能

2019年度专业技术人员公需科目人工智能与健康考试

2019 年度人工智能与健康 1.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。( 2.0 分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案: C √答对 2.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变,可以推断出()。(2.0 分) A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案: A √答对 3.在()年,AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。( 2.0 分) A.2006 B.2012 C.2016 D.2017

我的答案: C √答对 4.在中国现有的心血管病患中,患病人数最多的是()。( 2.0 分) A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案: C √答对 5.当前人工智能重点聚焦()大领域。( 2.0 分) A.6 B.7 C.8 D.9 我的答案: B √答对 6.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第()百分位数,医学上称之为矮小。(2.0 分) A.1 B.2 C.3 D.4

我的答案:C√答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案:D√答对 8.()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。(2.0分) A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案:C√答对 9.据2005年美国一份癌症统计报告表明,在男性的所有死亡原因中,排在第二 位的是()。( 2.0分) A.肺癌 B.肝癌 C.前列腺癌

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

人工智能在计算机网络技术中的应用研究 摘要人工智能技术是对人们的工作和生活影响极大的现代化技术。人工智能技术的应用带给我们的便利更多的还是表现在计算机网络技术上,其在计算机网络技术领域已经有了很好的发展和应用,本文为提高对人工智能在计算机网络技术中的应用的认识,推动计算机网络技术不断提升,针对人工智能在计算机网络技术中的应展开研究。 关键词人工智能;计算机网络技术;网络技术问题 二十一世纪是个日新月异的时代,人工智能作为一项应用前景广泛的技术,遍布人们的工作、日常生活及娱乐活动。从智能电视机至机器专家系统,满足着人们对智能生活的向往,推动社会跨越发展,同时也在助推着计算机技术的跨越发展。人工智能技术的研究与运用,开创了许多全新技术领域,并在社会各个行业,特别是计算机网络技术中,得到了广泛的应用。 1 人工智能的概念 人工智能即机器智能,即对人的意识、行为、思维信息过程等进行模拟,使及其具有人工智能功能,进而代替人完成危险性、复杂性或机械性突出的任务,提升工作的效率和质量,将人工智能应用于计算机网络技术中与人工智能自身的优势具有密切的关系。人工智能,也可以说是计算机科学的一个分支,它是一个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,由此可以得出,人工智能是一门非常具有挑战性的科学[1]。 人工智能在计算机网络技术的应用中有多方面的优势:能够更加精准的掌握系统资源的整体和局部情况,可以更好地通过人工智能处理技术信息,为用户提高更好的信息防护能力;人工智能具有较好的资源数据整合能力,能够更好地实现用户和用户之间的资源共享;人工智能具有相应的学习能力和推理能力,因此运用人工智能可以实现网络管理水平的全面的提高。 2 计算机网络技术问题 计算机的应用日益广泛,网络信息安全问题成为重点关注对象。网络监视和网络控制,成为网络管理系统最重要的组成部分。早期的计算机只能对数据进行逻辑化分析和处理,无法对数据的真实性进行判断,也难以实现从海量信息中迅速筛选出有效信息,于是建立在对信息的获取和及时处理的基础之上的网络监视和控制功能的全面发挥至关重要。此外,用户的信息安全也有待于网络安全管理为其提供保障,当前软件开发速度突飞猛进,网络犯罪十分猖獗,若计算机网络缺乏灵敏的观测力和迅速的反应力,则难以应付层出不穷的侵犯用户信息安全的违法犯罪活动。要实现网络的安全管理,需要建立一套反应灵敏的智能化管理系统,对故障进行诊断和性能、趋势分析,当故障产生时能够迅速做出反应、采取应对措施,恢复计算机网络系统的正常运行。人工智能技术便能建立一套健全的

人工智能应用技术课程标准

《人工智能应用技术》课程标准 一、课程定位与目标 (一)课程定位 《人工智能应用技术》是一门综合性前沿学科,是信号与系统与计算机的交叉学科。机电一体化技术专业培养方案中“职业能力与素质”模块中的一门专业核心课。培养学生程序设计能力、软件开发能力、硬件开发能力、数字信号处理能力、机器算法能力以及神经网络算法能力。 先修课程:《C语言程序设计》、《Java程序设计》、《Android编程》、《Linux操作系统》、《嵌入式技术与应用》。 后续课程:《工业机器人应用技术》和《机电一体化技术》 (二)课程目标 通过本课程的学习和训练,使学生掌握人工智能技术的基本原理;了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术;增强学生的逻辑思维与实验能力,为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。 二、设计理念与思路 (一)设计理念 1.以职业教育模式为中心,突出教师的主导作用和学生的主体地位。 教师的教授应以学生为主体,以学生的学习为中心进行课程教学活动的设计。 2.注重学生的素质教育和能力培养 作为计算机网络技术专业的一门应用性很强的专业基础课,要紧紧扣住技术应用这一主线,进行课程内容的改革,帮助学生“学其所用,用其所学”。 3.课程设计充分体现了职业性、实践性和开放性的要求 体现职业岗位的能力要求,使课程设计与职业岗位能力紧密对应。让企业参与到专业建设及课程设置的各个环节中,在校企合作中创新人才培养模式。

(二)设计思路 1.理解和记忆算法基本结构 在整个课程所涉及的教学内容的学习过程中都按照“算法基本结构的理解和记忆-简单C++程序算法设计-上机调试程序技能训练-实际应用”这条主线来进行。也就是说对人工智能的各种算法主要内容的学习,以理解加记忆为主,通过上机调试程序加深理解和记忆;要求学生熟记常用的典型算法。 2.熟练上机调试技能,灵活掌握编程技巧 本课程安排有多媒体理论课和上机实践课,理论课力求让学生掌握编程基本思想;上机课通过编辑程序、运行程序、查看程序结果,改正程序错误再运行、观察结果等方法掌握编程技能。本课程是一个实践操作很强的课程,要求学生熟练根据各种错误信息提示迅速解决程序中出现的各种错误。加强编程逻辑思维能力的锻炼,力求让学生能够掌握灵活的编程技巧。 3.以赛促学 建议学生在学习完本课程后参加各类人工智能相关的技能大赛,通过这种方式起到“以赛促学”的目的。 4.“活动导向设计”的教学方法 在课程教学中融入案例教学法、启发教学法、互动式教学法等多种教学方法的组合。适时选用提问、讨论等生动花样的形式,营造师生互动、生生互动的学习氛围。 5.注重过程考核 考核方式突出“四个注重”。考核内容“注重”能力,考核形式“注重”多样化,考核评价“注重”过程,考核机制“注重”多种奖励。注重过程考核,坚持全面评价,强调知行统一,对学生掌握知识起到积极作用。 三、典型工作任务 根据职业岗位的需求,总结归纳如下典型工作任务: (一)基于谓词逻辑的机器推理 1.一阶谓词逻辑 2.归结演绎推理 3.应用归结原理求取问题答案

人工智能技术在游戏中的应用解读

人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日

人工智能技术在游戏中的应用 前言: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,研究成果已经广泛地用于了各行各业,当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏,主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味,游戏的主题能够吸引玩家深入,游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中,人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要:本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况,阐述了游戏AI的应用技术,并列举。 关键词:游戏;人工智能;有限状态自动机;模糊逻辑;产生式系统;决策树;人工生命; 专家系统;神经网络;遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来,由于其强大的模拟现实作用,越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展,游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形,并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑,从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏,游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激,得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候,也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足,它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而,这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力,玩家会有很强烈的挫败感,之后便会放弃这样的游戏。所以,人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中,太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢?回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念,他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实,在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述:当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时,如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家,哪个是机器的线程,那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说,通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行,我觉得,网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本,这在里,大量需要各种处理问题的知识与技巧,需要各种类

国外人工智能教学应用研究综述

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/d512164769.html, 国外人工智能教学应用研究综述 作者:郭炯荣乾郝建江 来源:《电化教育研究》2020年第02期 [摘; ;要] 人工智能技术在教育教学中的应用日渐丰富,国内关于人机协同的研究多偏向于宏观理论探索,实践研究较少。鉴于此,研究以近三年三本具有国际影响力的期刊中人工智能教学应用相关文献为样本,以人工智能局部替代教学、赋能教学为焦点,分析国外人工智能教学应用研究现状。从中可以看出,当前国外研究者在探索认知特征、学习本质和教育规律的基础上,关注将机器学习、逻辑推理、自然语言理解等人工智能技术嵌入各类教学、学习、决策等工具、系统、平台中,支持构建体验学习情境、规范学习行为、评估学业水平和能力结构、制定个性化学习路径和内容等研究,旨在通过人机协同优化教学方式与路径,为学习者提供个性化学习服务。这些研究成果对开发人工智能教学产品、理解学习的本质、探索教学规律等提供了方法指导和可供借鉴的研究范式,但也存在人工智能教学应用研究狭窄化、碎片化、微观化等问题,后期还需从宏观、中观层面开展人工智能与教学的关系研究、人工智能教学应用关键技术研究、人工智能赋能教师的理论基础研究、人工智能与教学融合形态研究、人机协同背景下的教师人工智能教学应用素养研究等。 [关键词] 人工智能; 教学应用; 人机协作; 研究综述; 替代教师; 赋能教师 [中图分类号] G434; ; ; ; ; ; [文獻标志码] A 一、引; ;言 人工智能(Artificial Intelligence,AI)在教育教学中的应用越来越受到重视,大量基于 AI的教育教学工具应用在不同的场景中,逐步被教育者和学习者接纳。研究者也开始对其在教学过程中引发的变革进行积极探讨。国内学者从人工智能对教师职业的再造、人工智能教师在未来教育教学中代替人类所承担的角色、智能时代的教师工具、人工智能时代教师角色与思维的转变等方面进行了研究。主流观点认为,人工智能在可预见的未来并不会完全替代教师,但未来将会是教师与人工智能协作共存的教育新生态[1-4]。但此类研究多偏向于理论探讨、宏观分析,结合案例的教学实证研究较少。国外人工智能教育研究起步早,且更加注重实证研究,可为国内人工智能教学应用的研究与实践提供借鉴。本研究从国外文献入手,选取在国际教育技术领域影响力较大的三本期刊(Computers & Education、International Journal of Artificial Intelligence in Education、Journal of Educational Technology and Society)作为文献来源,从人机协作的视角关注近三年与人工智能教学应用相关的研究。 二、人工智能教学应用研究概述 (一)人工智能教学研究的发展

未来人工智能的十大应用方向

未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善,应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来,人工智能虽然不能向人类一样,拥有自己的意识和思维方式,但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来,人工智能带来的产品,或许将是人类智慧的“容器”。由此,对于未来人工智能应用方向,也将会成为热点。 关键字:人工智能机器视觉 人工智能(ArtificialIntelligence),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。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能,能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。正因为如此,人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策,要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算,还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境,并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用,如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等,机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用,如零件识别与定位,产品的检验,移动机器人导航遥感图像分析,安全减半、监视与跟踪,国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来,通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较,就可以验证他的真实身份。每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,也就是说,是唯一的,并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性,我们才能创造指纹识别技术。

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ,给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

浅析人工智能技术发展及应用研究

Technology Application 技术应用 DCW 211 数字通信世界 2019.10 人工智能简称AI ,是一种通过开发新的理论、技术来推动人类智能发展的科学技术。就人工智能当下的发展状况而言,因得益于现代计算机技术的快速发展,同时也为人工智能技术的优化提供了强大的动力。在21世纪,人工智能也被列为了本世界最先进的三大技术之一,其标志着人类文明于当代社会的发展高度。不仅如此,人工智能本身还横跨众多的学科领域,故其内容亦十分丰富。至于当代人们对人工智能的认知,大多是以科学家制造的AI 机器人为主。当然,该机器人并非普通的机械,而是与人类同样有着公民的身份,且因智能AI 还同时具有独立思考的能力,故也能与人类展开活动交流。这无疑是当前时代最具挑战性的成就之一。 1 计算机人工智能技术的发展历程 1.1 兴起阶段 人类对人工智能的探索实则可追溯至20世纪。早在20世纪50年代,人工智能的改变便已提出,而随着越来越多的研究人员开始对人工智能的发展给予了极高的关注力度,并纷纷投入到人工智能的研究之中,因而使得人工智能在后续的几十年间有了极其显著的发生。而就人工智能的发展过程而言,由于该技术涉及众多的学科领域而使得研究过程有着较大的局限性,这不仅需要研究者为此花费大量的时间,且同时还对相关配套技术的发展有着较高要求。倘若无法解决与该项技术相关领域的相应问题,则势必将阻挠人工智能技术的发展。1.2 应用阶段 针对人工智能技术的运用始于上世纪70年代,具体则是在知识工程概念提出后逐步形成了商品化的专家及智能系统,此为人工智能技术的发展基础。然而,由于专家系统中不仅存在一系列问题,且问题迟迟未能得到有效解决,故也再对对人工智能技术发展带来了较大阻碍。1.3 集成阶段 基于各学科快速发展的时代背景,使得专家系统的集成度与完善度均较之早前有了明显提升,也因此而为人工智能与相关功能的融合奠定了良好基础。当前因智能语言的快速发展使得人工智能技术在人类生活中的运用变得十分普及,继而也极大促进了专家系统的有效发展。但从整体上来看,人工智能的理论与实践仍处于发展的初级阶段,各方面理论与实践仍有所不足。对此,针对人工智能的实际运用,相关专家还应继续加大研究力度,并从方法、技术的角度来对人工智能予以合理改进。 2 计算机人工智能技术的应用 2.1 远程自主控制 当前,计算机人工智能技术于远程控制方面的运用效果最为突出。借助计算机人工智能技术,不仅能个控制远在百万公立以上的外太空的航天器,且能对航空器所搭载的相关仪器予以精细化操作。此无疑为人类探索未知世界提供了强劲动力。2.2 通过计算机网络进行自主控制以及目标配置 无人驾驶技术自出现之日其便受到了社会的广泛关注。若该技术能可得以完善,将能极大提升驾驶的安全性,从而避免交通事故的发生。至于无人驾驶技术,其便是运用了计算机网络来对人工智能予以自主控制。当然,这其中也包含了诸多其他领域的先进技术,诸如自动识别技术可帮助无人驾驶汽车于行使过程中自动识别障碍物,从而绕道而行;又如对人体的检测可辨别路上行人以避免车祸的发生。除此之外,自动控制技术还在其他领域占据着极其重要的地位,如在工厂中对机器设备的自主控制,不仅能有效提升机械设备的生产效率,且能同时保证生产的安全性。当前,诸多城市在分配无姿势亦是依靠人工智能来进行。由此可见,人工智能对当代社会的巨大帮助。 人工智能于工业建设方面发挥着无可替代的重要作用,诸如人工智能技术于城市公路隧道建设过程中的具体运用,将能帮助施工队伍在最短的时间内找到故障的发生位置,继而方便维修人员及时予以修复,从而减少不必要的损失。人工智能技术在这个项目中,会运用极具逻辑的方法来分析复杂的情况,在出现故障的时候,公路内的隧道智能监控系统会首先发现异常情况,进行针对照明、风机、车道灯、火灾传感器等的分析,并将分析后的异常的分支连接在一起,形成故障树,就能够进行及时的预警,快速地解决问题。创新策略。2.3 人工智能可以提高医疗水平,实现准确地疾病诊断 在当代医疗行业中,人工智能在诊断疾病方面的作用更是不容小觑。由于人工智能可十分准确的判断除患者所患疾病及其所属类型,故不仅突破了传统医疗的弊端,且能促进专家实践水平的全面提升。不仅如此,人工智能还帮助我国医疗行业解决了以往尚未能得到良好解决的疑难杂症,这使得我国的医疗研发水平也有了明显的提升。 3 结束语 总之,人工智能科学技术的不断发展是人类智能的补充。人工智能这种逻辑性的推导在一定程度上标志着现代人们已经进入到了AI 时代中,其不仅解放了人类的智力劳动,而且也为现代社会伦理的道德形成产生了较大的影响。这样人工智能技术在不断发展的过程中将成为行业竞争的中坚力量,其独特的人工模拟技术将代替人类的思维助力社会前行。因此,人工智能技术将在今后的各个领域中更好的发展和应用。 参考文献 [1] 李桂珍.计算机网络发展中的人工智能技术运用[J].微型电脑应用,2018,34(05):76-78. [2] 丁波涛.人工智能技术在新型智库建设中的应用初探[J].数字图书馆论坛,2018(3). [3] 李涵天.以AlphaGo 为例看人工智能的发展及无人驾驶的利弊[J].科技传播,2018(1):90-91,120. 浅析人工智能技术发展及应用研究 丛 凯,陈 宏,苏 征 (四川省经济和信息化厅,成都 610015) 摘要:时代在不断地进步与发展,人工智能技术的发展促进着人类的发展,最大的表现就是日常生活越来越便捷。在各种科学技术中,计算机的应用给人类的生活带来的便利不言而喻,不仅方便了我们的日常办公学习,而且也在一定程度上推动了我国第二产业和第三产业发展。本文通过具体论述人工智能技术发展及应用策略,旨在扩大人工智能技术的应用范围提供可参考的资料。 关键词:人工智能;应用;发展doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.10.167中图分类号:TP18 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)10-0211-01

人工智能的研究与发展论文

人工智能的研究与发展 论文 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

人工智能的研究与发展论文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。下面是小编为大家整理的人工智能的研究与发展论文,欢迎阅读。 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。着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。 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(XX)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh 大学Miller发表了着名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但

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