人工智能技术

人工智能技术（推荐12篇）

人工智能技术篇1

更多高级AI助手

随着亚马逊的Alexa，苹果的Siri以及其他类似设备的推出，人们看到了在家中从AI助手中受益匪浅的消费者。此类AI助手可用于获取天气报告，播放歌曲，关闭房间的灯，在线查找一些信息等等。

新的人工智能技术正在受到消费者的欢迎。根据Adobe Analytics的研究，据说拥有智能扬声器的人中约有71%的人每天至少使用一次，而拥有智能扬声器的人中约有44%的人每天承认多次使用智能扬声器。因此，在，我们将能够看到更多高级AI助手帮助家庭和工作场所以及影响其他生活领域。

如今，用户使AI助手执行基本任务，例如在线搜索信息或播放歌曲。在未来几年中，随着AI助手将执行更大的任务，变化将很大。仅通过识别用户的声音，他们就能为用户提供个性化的体验。

因此，不久后，您将与电视或冰箱通话，而不仅仅是像今天这样与人工智能设备通话。

人工智能支持的招聘工具

根据Indeed进行的调查，有42%的雇主不确定要找到合适的人才。对于企业而言，招聘过程是一项既费时又繁琐的任务。人工智能可以改变一切。这意味着在20，企业将能够使用基于AI的招聘工具，这将有助于他们进行招聘。

例如，像Mya这样的聊天机器人招聘代理(我的招聘助手)可以通过文本，电子邮件或Skype与候选人沟通。该应用程序可以帮助您完成第一级任务，并为您确定或拒绝候选人。

随着使用AI驱动的候选人交流和筛选工具的出现，大量的AI工具应运而生，这将帮助公司和组织节省更多的时间来选择候选人。

对话式AI搜寻

随着越来越多的人使用人工智能支持的助手，未来的趋势将是使用高级对话人工智能支持的搜索。随着语音搜索的推出，消费者在线搜索事物和答案的方式已经发生了很大变化。用户不必在搜索栏中输入单词，而是可以对设备说出搜索查询，而可以构成正常的通话内容。这显然意味着用户从搜索结果中获得答案的方式也将发生变化。

我们可以说，用户将不仅从基于AI的搜索引擎中获得答案。这将不仅仅是列表。答案之后将是更多的对话式答案。它将询问一些问题以弄清楚用户实际要寻找的内容。因此，通过回答这些问题，用户将可以通过搜索结果轻松找到他们想要的内容。由于人们正在改变他们搜索网络的方式，因此他们获得的答案的质量将会发生变化。人工智能将有助于在这方面采取行动。

更好的虚拟代理和会话聊天机器人

近年来，聊天机器人一直致力于改善不同类型企业的客户服务。在年，这一变化将变得更好，您将能够看到聊天机器人变得比以前更先进，更像人一样。通过使用自然语言处理，机器人对话将结束。就像在聊天中与实时座席交谈一样，人们将可以轻松地与聊天机器人交谈。企业将趋向于为其提供动画虚拟代理，而不是使用简单的聊天机器人来改善客户服务和AI聊天机器人的支持。

例如，Autodesk推出了名为Ava的虚拟代理。这个虚拟代理看起来像人，正在帮助人们进行结帐流程，回答他们的问题，将他们引导到内容以及根据情感信号与用户进行交互。

随着时间的流逝，越来越多的企业和零售商将寻求虚拟代理和对话式聊天机器人来联系消费者并通过客户服务解决他们的问题，而不必将它们传递给真实的代理。

工作变更

人工智能在帮助企业提高工作效率方面发挥了重要作用。出于同样的原因，就业机会将受到人工智能的负面影响。借助AI可以帮助企业简化不同的流程，人类可以填补的某些职位将被取消。随着AI的出现，在未来几年中，对工人进行技能再培训的过程将变得至关重要。该过程应尽早开始，这样人们就可以熟练掌握并准备好进行高级工作。

物流效率提高

机器人的使用正在增加，在供应链中尤其会看到它的使用。供应链执行常规执行的功能，主管人员正在寻找优化方法，降低成本并以更好的方式对其进行管理。通过利用AI，区块链和机器人等新兴技术，供应链有更好的机会来改善并取得成功。

将机器人引入供应链的公司之一是亚马逊。它于收购了Kiva Systems，以改变其供应链的发展方向。多年来，在25个配送中心中，引入了80,000个机器人。人工智能驱动的机器人在很大程度上帮助他们提高了效率并节省了成本。通过使用机器人，亚马逊能够将运营成本降低20%，每年节省约2200万美元。

客户互动与沟通

将AI引入工作场所将极大地帮助那些相信与客户保持持续沟通和互动的企业。可以使用AI应用程序和工具记录公司与客户之间的对话，以后可以将其用于分析和反馈，以备将来参考。根据客户的意见，公司高管在未来几天可以轻松做出更好的决策。

例如，一种名为Chorus.Ai的基于AI的工具可帮助自动记录和存储对话以及评估销售人员的表现。这有助于他们改善销售流程并进行有效的对话。

对数据科学家的高需求

从最新的趋势技术到增强现实，再到高级网络安全，数据都起着至关重要的作用。因此，随着AI的发展，数据科学家的作用也在增长。根据 IBM的估计，到，数据专业人员的职位数量将增加270万。有能力通过AI实施处理大量数据的候选人的需求量很大。IBM本身认为，数据专业人员的作用将很高，而像高级分析师和数据科学家这样的人将增加28%。

医疗突破

与人类相比，人工智能在医疗领域的作用正以其与数据交互的能力成倍增长。AI使医学研究人员得以实现许多我们认为无法实现的事情。未来几年，医疗领域对AI聊天机器人开发服务的需求将会激增。

语音识别

在，亚马逊的Alexa最终在消费者中大受好评。它帮助他们在家中做许多事情以及在网上搜索信息。在2019年，您将能够看到更多此类语音识别工具。据说到2019年，约有6660万美国人将出于各种目的使用语音或语音识别技术。LG，惠而浦和三角洲等许多家电制造公司已经挺身而出，利用Alexa的语音识别功能来控制不同的家电。许多公司将在新的一年中挺身而出，以利用这种AI趋势来取得成功。

图像识别

借助AI，计算机已经可以理解语音并进行往复运动，但是现在它可以对图像进行相同的处理。通过图像识别，可以处理和分析从不同视觉源收集的数据。

通过图像识别，可以完成许多任务，例如检测车牌，诊断疾病以及通过照片分析完成付款。这也可以帮助企业改善营销。在2019年，我们可以预期图像识别会越来越大。有些技术可以扫描网络上不同页面上的图像，以提供可以吸引用户的相关广告。

网络防御

今天，企业所有者正处于艰难时期，因为网络犯罪分子非常针对软件即服务，云基础架构以及由IoT提供支持的设备。在2019年，人工智能将通过防止黑客攻击来应对网络威胁。

通过使用人工智能和机器学习，一些公司正试图在威胁扩散之前识别威胁，并在他们进行任何攻击之前实时检测在线敌人。AI能够尽早发现异常活动，并在事情变得不可控制之前保护系统。

智慧零售建议

在不同商店(尤其是在Amazon)上在线购物时，您会看到根据您购买或浏览的产品而提出的产品推荐。产品推荐将在2019年变得更加智能。

人工智能技术篇2

1 游戏AI的系统需求

图像的质量是长久以来销售视频类游戏的主要卖点, 如果游戏的NPC能以自然的方式出现, 使他们看起来更加接近生活、更加真实, 这是一款游戏获得成功和能够被玩家所推崇的关键因素。

我们面临了新的问题, 很多新的技术没有成功运用, 例如NPC需要在很短的时间内做出反应, 如果NPC做出反应需要很长时间, 那这款游戏的可玩性将会大幅下降。

另外一个面临的问题是AI不得不和除AI以外的系统资源, 包括图像、输入进程、声音、网络资源等来共享系统进程资源。

2 游戏AI发展过程

60年代以前的第一款游戏例如打砖块游戏 (Pong) , 这类游戏AI没有路径跟踪, 只有模式和算法。随后, 星际迷航出现, 该游戏是基于脚本实现的, 敌人运动取决于存储的模式。

随着微处理器的到来, 改进之后的计算机允许更快和更复杂的计算。第一个运用所谓的人工智能的游戏是计算机操控的棋类游戏。这款游戏使用大型数据库的概率, 根据实际的位置, 计算机能够预见到不同状态并选择最合适的位置。计算机仍然局限于它所实现的数据库, 这其实不算是真正的人工智能, 这是游戏AI走出的第一步, 尽管它很缓慢而且需要大量的计算机资源。

3 游戏中常用到的AI技术

3.1 AI的有限状态机

在90年代初, 大多数游戏不再使用基本的AI (由大量脚本控制的行为) 技术, 这个年代被定义为Atari/C64/NES年代。接下来游戏迎来了更加先进的游戏平台, 包括Amiga、新一代PC、SNES等。

游戏行业已经趋向于运用新的系统来创建游戏中的AI。这个系统强调运用合适的AI工具例如有限状态机 (FSM) 。FSM是游戏中最常用的AI技术。

逻辑状态用来控制NPC在一个状态中的每一个可能发生的行为, 用布尔值变量的真、假, 激活、非激活, 开、关标志位来控制某一时间所处的状态。触发器常常需要用来控制状态转换, 当一系列条件满足之后就会发生状态转换。FSM非常简单, 能够比较容易地创建和实现。FSM最主要的缺点是他们很容易变得地非常复杂, 而且很难维护。另一方面, 由太过于简单的FSM生成的一些行为很容易被预测出来。为了克服这个问题, 我们常常需要使用分层状态机, 这种状态机的每一个子状态都是一个有限状态机FSM。

3.2 模糊状态机

模糊状态机用一种模糊的逻辑来代替布尔型逻辑。它的优势在于可以设置一些中间值, 模糊状态机并不局限于0/1或者开/关, 所以在任何时间内都有一个以上的状态处于激活状态, 或者在某种程度上处于开/关的状态。这使得创建模糊状态机的结构有一定的难度, 但同时存在状态的可能性大大减小了NPC行为的可预测性。它也减小了状态机的复杂度, 因为可以用更少的状态来控制更多不同的行为。模糊状态机是一种较新的游戏AI技术, 它几乎可以用到所有用到状态机的地方。

3.3 神经网络

神经网络是一种原始的模拟动物大脑的使用节点建模的神经元, 这个节点使得神经网络可以学习和提高自己, 并与大脑建立联系。使用神经网络可以使游戏能够适应玩家在游戏期间更新自身的方式。神经系统经常用在策略游戏中, 也经常用在冒险类游戏和动作类游戏中, 例如“重装机甲”游戏, 这款游戏由玩家操控的机器人, 它就是使用神经网络来提高技能。

3.4 决策树

决策树是通过让他们学习新信息来不断壮大的技术, 是用于电脑游戏的另一种机器学习方法。决策树普遍用于决策分析, 帮助分析某种策略最有可能达到的目的。决策树的另一个用途是作为一个描述性的方法计算条件概率。他们是最可靠和健壮的学习方法之一, 如果游戏AI需要预测未来结果或分类情况, 那么它通常作为首选技术。它可以把结果存储起来, 允许它“记住”采取该行为的原因, 以防将来遇到类似的情况。

4 结语

在本文中, 主要介绍了一些关键的游戏AI技术。游戏产业经过长期的发展, 已经从简单的程序发展为各种复杂的网络游戏。在不久的将来, 我们相信, 具有更高的拟人化游戏AI技术会得以实现, 给玩家带来更多的乐趣, 也将极大地促进人工智能技术的进一步发展[2]。

参考文献

[1]Brian Schwab.A1 Game Engine Programming[J].Charles River Media, 2004

游戏中的人工智能技术篇3

关键词:人工智能;电脑游戏

中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-01

Game Artificial Intelligence Technologies

Ma Zilong

(Civil Aviation University of China,Tianjin300300,China)

Abstract:This paper describes the game's artificial intelligence technology is the application status at home and abroad,and analyzed the major artificial intelligence game.

Keywords:Artificial intelligence;Computer game

一、绪论

初期的电脑游戏,因受到硬件,显卡及声卡等条件的限制,所使用的人工智能几乎全部都是依赖于编程者的编程水平,处理非常简单。但随着显卡及声卡技术的发展,游戏玩家们就期望更加自然更加有趣味性的游戏。因此,从1990年代后期开始,人工智能技术在游戏中所起的作用越来越重要了。以游戏中CPU的占有率为例,1997年只占5%以下,从进入2000年以来,其占有率增加到30%左右。

人工智能指的是可以自主思考并且根据周边环境或经验进行智能性行动,具有自律性的角色或是agent。那么人工智能在游戏中到底起着一种什么样的作用呢?游戏中的人工智能作为实现登场角色智能性动作的方式,可以实现玩家不必操作的NPC的自然移动或者起到玩家对手或是协助人的作用,游戏的核心部分就是与人工智能的对决。人工智能的目标并不是无条件战胜玩家,而是必须要起到跟玩家差不多水平的对象的作用。

二、国内外现状

(一)国外技术现状

美国开发的虚拟人生游戏中,登场人物使用了人工生命的技术,取得了极大的成功,由此也使得人工智能的重要性顯现出来。在虚拟人生游戏的开发过程中,人工智能技术从初始阶段就受到了极大的重视,当然这也为游戏的成功打下了坚实的基础。美国艺电公司开发的NBA,FIFA,MVP等球类运动系列游戏也因人工智能技术的使用在游戏市场引起了很好的反响。与此同时,日本的KONAMI公司研发的“胜利十一人”系列游戏也因人工智能技术的应用取得了不错的成绩。

(二)国内技术现状

国内开发的大部分游戏基本都属于MMORPG系列,相对来说,运动系列的游戏在国内市场的开发不太活跃,也没有引起足够的关注。战略游戏的开发曾经非常盛行,但由于国内Package游戏市场的不确定性及网络游戏的上升趋势使得战略游戏逐渐没落,战略游戏是一种与别的玩家的一种对决,而不是与受电脑控制的人工智能间的一种对决。战略游戏中的人工智能角色难以构思大量的战略技巧,玩家可以很轻易地掌握人工智能角色的弱点。初期开发的运动类游戏也是如此,它最初也是被开发成一种休闲游戏。在运动类游戏中,人工智能起到非常重要的作用,但国内开发的同类游戏中人工智能技术使用非常缺乏,因此主要是玩家相互间的一种竞技。

国内到目前为止,运动类游戏一直没有得到应有的关注,开发工作也处于不活跃的状态。但随着MMORPG游戏市场到达饱和状态,需要开拓新的游戏市场领域,也开始需要把运动类游戏开发成网络游戏形态。。

三、游戏中的人工智能技术

FSM是现在广泛使用的人工智能技术中的一种。它是利用有限数量的状态来表现NPC的行动方式或管理游戏体系的方法。所谓的状态,就是行动处理的基本单位,各个状态根据所被赋予的条件可以转化为其它状态。例如,把一个怪兽的行动方式用FSM来表现的例子,怪兽的行动方式可以分为几个状态,根据现有状态及条件可以决定对付外界各种变化的方法。FSM非常容易理解,其实现也不困难,对于那些不太需要大量人工智能技术的游戏来说都是经常使用的一种方法。但如果游戏相对比较复杂的话,其状态的数量自然会增多,随之想要整理状态图表就是一项比较困难的工作。相应的,可引起状态变化的外部输入即条件例程也会急剧复杂化。

寻找路径,在游戏过程中最常见的问题之一就是如何正确寻找从现在位置到达目的地或目标物的通路或路径的问题。例如,在战略游戏中,如果用鼠标指明目的地的话,那如何快速找到最便利的捷径移动到要求场所不仅仅是战略游戏,同时也是几乎所有游戏都面临的问题。为解决这一问题使用的最为广泛的方法就是A*算法。这种方法就是利用预想费用有效地限定通路的探索范围。因为这种方法具有可以根据地图的不同特性,运用多样化的启发性的加权值的优点,所以在寻找路径方面得到了广泛的应用。flocking是指模仿鸟或者蜜蜂、鱼类等数量众多的个体聚集成群后整体移动并描写说明的方法。团队人工智能,最近的游戏都特别重视网络在线功能,因此,也就特别重视参与玩家间的团队合作精神。在此基础上,团队人工智能作为人工智能技术的很重要的问题登场了。首先战略层面上,围绕整个团队要达成的目标紧紧团结起来,在团队层面上,围绕要达成的各个目标所设立的计划紧密团结,在个人层面上,要根据个人的行动规则来展开。LOD AI,LOD AI是指对显示屏上可见的角色的人工智能处理使用具体的算法,不可见的角色的人工智能处理使用单纯简单的算法。人工生命,指模仿生命体的行动或行为,并适用于相关角色的技术。

四、结论

游戏中的人工智能正在逐渐发展,其必要性也显得日趋重要。对于游戏领域来说,比起单纯的胜负来,玩家们更喜欢通过各种不同的反应来体验最大化的娱乐性,同时通过behavioural cloning等技术的应用来缩小人工智能NPC和实际使用者间的行动方式的差异。

游戏中使用的人工智能的主要技术不仅仅是在电脑游戏领域,在虚拟现实,数字电影,动画,模拟实验等各种领域中也可以得到广泛的应用。对人工智能应用的研究不仅会提升电脑游戏层次,还会促进其他相关领域的发展。只有加大国内市场上仍处于初级阶段的游戏人工智能技术研究的投资力度,以后才有可能在娱乐市场上与先进国家进行竞争。

参考文献:

[1]于文莉.浅谈游戏开发中的人工智能技术.商场现代化,2008,1

[2]Mark DeLoura,Game Programming Gems 3,Cha¬rles Rivermedia,2002

人工智能技术篇4

人工智能技术在航天器数据监视中的应用研究

通过对航天器数据监视需求的`分析,指出了智能监视是航天器数据监视的必然趋势,并对航天器数据智能监视的可行性进行了分析.在深入探讨人工智能技术研究成果的基础上,给出了基于人工智能技术的航天器数据智能监视系统(SDIMS)方案.

作者：朱维宝李砥擎孙波 ZHU Weibao LI Diqing SUN Bo 作者单位：北京空间飞行器总体设计部,北京,100094 刊名：航天器工程 ISTIC英文刊名：SPACECRAFT ENGINEERING 年，卷(期)： 16(3) 分类号：V556.3 关键词：航天器智能监视综合测试在轨运行管理

智能家居三大技术篇5

1、集中布线技术：

需要重新额外布设弱电控制线来实现对家电或灯光的控制，比较适合于楼宇和小区智能化等大区域范围的控制，现开始部分应用于别墅智能化，但一般设置安装比较复杂，造价较高，工期较长，只适用新装修用户。

2、无线射频技术：

无需重新布线，利用点对点的射频技术，实现对家电和灯光的控制，安装设置都比较方便，主要应用于实现对某些特定电器或灯光的控制，但系统功能比较弱，控制方式比较单一，且易受周围无线设备环境及阻碍物干扰；适用于新装修户和已装修户。

3、X10电力载波：

智能交通技术综述论文篇6

智能交通技术综述论文

摘要：随着网络和信息技术的快速发展，我国城市信息化建设不断推进。作为智慧城市发展的重要组成部分，构建智能交通具有很重要的意义。文章分析了构建智能交通系统的体系结构及其关键技术，明确了智能交通是未来交通发展的必然趋势。

关键词：智能交通车联网智能科学

全面提升城市生活品质，解决城市发展中的交通、安全、能耗等问题，已成为关键。“智慧城市”顺应了当前全球先进城市发展演进和技术变革的时代潮流，是当今世界推进战略性新兴产业和城市信息化进程中的前沿理念，是我国新一轮城市发展与转型的客观要求，是提升城市品质和竞争力的必然途径，也是更好地保障和改善民生的重大举措[ ]。建设智能交通体系是智慧城市建设中不可或缺的重要内容之一。

智能交通系统是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、计算机技术及智能车辆技术等综合运用于整个交通运输管理体系，通过对交通信息的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，对各种交通情况进行协调和处理，建立起一种实时、准确、高效的综合运输管理体系，从而使交通设施得以充分利用，提高交通效率和安全，最终使交通运输服务和管理智能化，实现交通运输的集约式发展[ ]。智能交通是集智能调度、视频监控、定位管理、运营分析等应用服务为主要内容的交通发展新模式。

1、体系结构

从技术层面分析，实现智能交通的体系结构分为三个层次：感知层、传输层和应用层，如图1所示。

通过感知，获得车辆、道路和行人等全方位的信息，将采集到的信息通过传输层“运送”到服务端，根据不同的应用和业务需求，进行相应的服务端计算，对信息进行分析、处理、融合，实施重要信息的存储管理及其相关信息（如公交指示信息、交通诱导信息等）的及时发布。

2、关键技术

智能交通建设过程中，从信息的收集，数据的分析处理，到信息的管理和信息的发布，涉及很多关键技术。

2.1车联网技术

车联网，是指利用装载在车内和车外的感知设备，通过无线射频等识别技术，获取所有车辆及其环境的静、动态属性信息，再由网络传输通信设备与技术进行信息交换和通信，最终经智能信息处理设备与技术对相关信息进行处理，根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的高效能、智能化网络。

车联网是物联网技术在智能交通中的应用。车联网系统发展主要通过传感器技术、开放智能的车载终端系统平台、无线传输技术、语音识别技术、海量数据处理技术以及数据整合等技术相辅相成配合实现。在国际上，欧洲的CVIS、美国的IVHS、日本的VICS等系统通过车辆和道路之间建立有效的信息通信，已经实现了智能交通的管理和信息服务。

2.2云计算技术

云计算是一种基于互联网的新一代计算模式和理念。云计算通过互联网提供、面向海量信息处理，把大量分散、异构的IT资源和应用统一管理起来，组成一个大的虚拟资源池（共享的软硬件资源和信息），通过网络，以服务形式、按需提供给用户。

云计算的特点之一是分散资源集中使用。与传统互联网数据中心（IDC）相比，云计算比较容易平稳整体负载，因而大大提高资源利用率，同时，弹性伸缩的运行环境增强了业务的灵活度。云计算的另一个特点是集中资源分散服务，把IT资源、数据、应用作为服务通过网络、按需提供给用户。

云计算技术为智能交通中海量信息的存储、智能计算提供重要的使能技术与服务。

2.3智能科学技术

智能科学，是研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能[ ]。通过多学科的交叉、融合，不仅从功能上进行仿真, 而且从机理上研究、探索智能的新概念、新理论、新方法，最终达到应用的目的。

目前，具有重要应用的智能科学关键技术包括：主体技术、机器学习与数据挖掘、语意网格和知识网格、自主计算、认知信息学和内容计算等[ ]。

智能科学为智能交通提供智慧的技术基础，支持对智能交通中海量信息的智能识别、融合、运算、监控和处理等功能。

2.4建模仿真技术

仿真技术是一门多学科的综合性技术，它以控制论、系统论、相似原理和信息技术为基础，以计算机系统和物理效应设备及仿真器等专用设备为工具，根据研究目标，建立并运行模型，对研究对象（已有的或设想的）进行动态试验、运行、分析、评估认识与改造的一门综合性、交叉性技术。

仿真由三类基本活动组成：建立研究对象模型，建立并运行仿真系统，分析与评估仿真结果。汽车驾驶训练模拟器，就是应用仿真技术的成果。

仿真技术对智能交通各功能领域和运营活动进行建模仿真研究、试验、分析和论证，为智能交通体系的构建和各类业务项目实施运行提供决策依据和不可或缺的关键技术支撑。

智能交通是一个综合性的系统工程。在智能交通建设过程中，还涉及统一的标准，需要系统工程技术、高性能计算技术、数据安全技术和各种应用技术等技术支撑。

3、结语

随着基础设施建设的不断完善，各种相关理论和技术的不断成熟，智能交通发展日趋完善，那时的交通将会是人、车、路、环境达到和谐统一的新景象。

参考文献

人工智能引发的科学技术伦理问题篇7

人工智能是计算机科学的分支, 它企图了解智能的实质, 并研制出一种新型的以人类思维相似的方式做出相应反应的智能机器, 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。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨。十九世纪, 英国数学家布尔和摩尔根提出了“思维定律”, 这些可谓是人工智能的开端。 (1) 50年代至70年代, 人工智能相继出现了一批显著的成果, 这一阶段的特点是重视问题求解的方法, 忽视知识重要性。 (2) 随着第五代计算机的研制进入了80年代, 人工智能得到迅猛发展。它的研制形成了一股研究人工智能的热潮。 (3) 90年代, 由于国际互连网的技术发展, 将人工智能更面向实用。研究人工智能出现新的高潮。

二.人工智能的发展给人类带来伦理问题

(1) 人工智能的情感问题。情感问题是千百年来人们一直在谈论的话题。明斯基认为, 通过把我们的身体部分看做是大脑可以使用的资源, 就可以改变它们的精神状态。因此, 现在人工智能界的一种观点认为情感是一种特别的思维方式, 我们可以利用它来增加我们的机智。智能机器人毕竟是一个赋予一种人类情感程序的机器, 实质上还是没有人类的意识, 只有固定的程序。

(2) 人工智能机器的责任问题。人类不断向前发展, 社会不断进步, 人类把人工智能机器研制出来, 赋予一定的程序, 帮助老人, 照顾小孩等;爱, 不仅是男女之间的爱, 也有父母对子女, 这种爱是相互的。人们要面对智能机器的情感控制, 我们不能把它视为一台机器, 应该视为人类其中的一员, 他们是一个种族, 我们要对研制出来的人工智能机器负责。智能机器赋予人类的情感, 我们也要给予同等的情感。我们不仅要研制智能机器, 我们也要爱护和保护他们。

三.人工智能的问题对策

(1) 人工智能情感问题研究。我们可以看出人工智能的机器情感是一个极其复杂的问题, 这不仅涉及到人工智能的技术层面, 同时情感是一种特殊的思维方式, 机器是同样可以具有情感的。人类可能赋予人工智能一定的情感程序, 我们要把人工智能的看成一类种族, 让人工智能与我们共同创建美好的大家庭。

(2) 人工智能的责任问题研究。随着人类社会的不断发展和进步, 人工智能技术研究将成为人类不可避免, 人类研究人工智能不仅会给人类带来帮助, 也会给人们的带来一些困惑。我们在研究人工智能机器要考虑到, 智能机器发展到一定程度的时, 智能机器可以自己转变程序, 人类要研究一种机器人的法律规范, 也要赋予研究机器人的科学家一定的法律法规。

四.人工智能的影响

(1) 人工智能带来负面影响。随着现代科学技术的发展, 人工智能给人类带来帮助, 也给人们带来了一些问题, 像气候变暖, 生物物种的灭绝, 新型细菌的出现等。

(2) 研究人工智能涉及的学科领域。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程的智能行为学科, 主要包括如下领域:专家系统、机器学习能力、模式识别、人工神经网络。在智能领域里最关键的问题之一, 就是机器学习的问题。一旦机器有了学习能力, 人类的未来发展难以预料!

(3) 人工智能的积极影

响及美好前景。人工智能的发展还没有到达一定水平, 人工智能机器就可以和人做朋友, 可以作为家里的一份子出现, 进入人们的生活。我们在未来要研究人工智能的发展, 也要研究人工智能出现以后所带来的问题, 把人工智能的优势发挥的更好, 给人类带来更美好的未来。

结束语:

计算机技术的前沿一直由人工智能所占据, 在我们生活的现实生活中有很多人工智能的成果已经进入人们的日常生活中。将来, 人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

摘要：人类正向信息化的时代迈进, 信息化是当前时代发展的主题。人工智能已经广泛而深入到科学技术的各门学科以及社会的各个领域中, 人工智能的概念, 方法和技术正在各行各业广泛渗透。

人工智能技术篇8

关鍵词：人工智能电气自动化

人工智能是研究、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。电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制，电力电子技术、信息处理、试验分析研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化，让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是电气自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展．也有利于提高电气设各运行的智能化水平．对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性．加快生产效率都有重大意义。

1、人工智能应用理论分析

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。自从1956年“人工智能一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．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、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。

当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面．计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产．流通、交换、分配等关键一环．实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

2、人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但Al控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解．也有利于控制策略的统一开发。这些Al函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势．这些优势如下：

(1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道)。

(2)通过适当调整(根据响应时间下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。

(3)它们比古典控制器的调节容易。

(4)在没有必须专家知识时．通过响应数据也能设计它们。

(5)运用语言和响应信息可能设计它们。

总而言之，当采用自适应模糊神经控制器、规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置．自学习迅速，收敛快速。

3、人工智能的应用现状

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。

3.1 优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

3.2 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

3．3智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开．但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法．因而它的应用实例最多。

4、结语

人类智能主要包括三个方面．即感知能力．思维能力行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解．逻辑推理与定理证明，自然语言理解自动程序设计．专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征．表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化．因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。

参考文献：

[1]陆伟民．人工智能技术及应用[M].上海：同济大学出版社,1998．

酒店智能电视升级——技术革命篇9

酒店服务升级——电视智能化

酒店宾客的服务体验已成为各品牌酒店口碑的重要标准之一，也直接影响着宾客对于酒店的相关评价。酒店早已不再是单纯地提供住宿餐饮服务，而是更加注重为宾客提供高端舒适的入住体验和强大的信息交流平台。据行业系统调查：目前各中高端星级及经济连锁酒店客房的电视多以传统有线电视播放形式存在，其电视节目内容单调匮乏逐渐成为酒店客房服务摆设，其视频服务价值无法得到充分的利用。面对竞争激烈的酒店市场，不论高端、中端还是经济型酒店，大家都在处心积虑地寻找服务差异化、个性化的竞争优势。如今柠檬视讯“酒店互联网自媒体商务服务交互式互联网电视应用平台”的出现，即为酒店客房服务寻求到了一个全新的智能化竞争亮点。从个性视觉UI的设计，到系统自定义应用功能的选择，都可根据酒店需求而量身定制，打造独一无二的数字化智能应用酒店品牌服务。此外，柠檬视讯酒店互联网电视也是整合酒店营销资源的一个智能互动平台，让酒店客房电视可以真正成为酒店商务运营多元化的应用，给予酒店服务在宣传模式和数字化互动营销模式带来跨时代的变革。

酒店电视设备作为酒店内必需的专业影音设备，越来越受到酒店的重视，成为聚拢回头客、吸引潜在客人的重要部分。电视是否足够智能化，直接影响了宾客的体验，对酒店品牌也将产生影响。

人工浮岛技术应用前景篇10

摘要：人工浮岛技术是近年来发展迅速的一种生态污水处理技术,在国内外有许多报道.本文概括了人工浮岛技术的最新国内外研究进展,对人工浮岛技术存在的问题进行了分析,并对人工浮岛技术的应用前景进行了展望.作者：王刘阳王泽民胡筱敏作者单位：王(东北大学资源与土木工程学院,110004;振兴环保产业集团有限公司,沈阳,110014)

刘阳(振兴环保产业集团有限公司,沈阳,110014;清华大学环境科学与工程系,北京,100084)

王泽民(振兴环保产业集团有限公司,沈阳,110014)

胡筱敏(东北大学资源与土木工程学院,110004)

人工智能技术篇11

关键词：人工智能；计算机网络教学；现状；运用

中图分类号：TP393-4

所谓人工智能，就是利用人工方法在计算机上实现智能，也可以说是人工智能在计算机上的一种模拟。人工智能广泛融合了神经学、语言学、信息论和通讯科学等众多学科和领域。目前主要存在三条人工智能研究途径：一是以生物学理论为支撑，掌握人类智能的本质规律；二是以计算机科学为支撑，通过人工神经网络进行智能模拟，实现人机互动；三是以生物学理论为支撑。

1 人工智能技术的特征

智能技术主要分为两类，人类和计算机智能，两者存在相辅相成的关系。利用人工智能技术能够实现人类智能向机器智能的转化，相反，机器智能也能够利用智能教学转化为人类智能。

1.1 人工智能的技术特征。首先，人工智能具备非常强的搜索功能。该功能是利用相关搜索搜索技术实现对海量信息的快速检索，满足个性化信息需求；其次，人工智能具备很强的知识表示能力。具体来讲，就是人工智能对信息的行为，能够像人类智能一样，对模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有较强的语音识别和抽象功能。前者主要是为了对模糊信息加以处理。而后者主要是为了对信息重要度加以区分，以便提高信息处理效率。用户只需要智能机器提出具体要求便可，至于复杂的解决方案就交给智能程序了。

1.2 智能多媒体技术。首先，人机对话更加灵活。传统多媒体在人机对话方面极为欠缺，导致教学单调乏味，不能取得预期良好效果，但智能多媒体却不然，他能够实现人机自由对话和互动，同时还能结合学生实际对学生的问题给出不同层次的答案。其次，教学可行性更强。由于学生在认知能力和个人素养方面都存在差异，而且学习主动性也不尽相同，人工智能必须要结合学生实际学习状况，为每一位学生设计制定个性化的学习计划和学习目标，对学生进行针对性较强的教学，真正实现因材施教。再次，具有强大的创造性和纠错性。前者属于人工智能的显著特征，而后者属于人工智能的重要表现方面。最后，智能多媒体具有老师特征。在实际教学过程中，智能多媒体可以对教学双方的行为进行智能评价，以便能够及时发现教学中的薄弱点，有助于实现教学相长，全面提高教学质量和教学效果。

2 计算机网络教育的现状

随着现代科学的进步，网络信息的发达，人们的教学观念和学习观念都发生了前所未有的改变，网络时代正全面到来。为了满足现代社会对人才的实际需求，培养大量现代化优秀人才，计算机网络教学模式业已成型并不断完善。目前，高校正规教学模式依然是现代教学主流，尽管在系统传授知识和规范培养人才方面具有无可比拟的优势，但在资金投入、效益创收和时空限制等方面具有很大的弊端，灵活性不足，无法有效满足现代教育的发展要求。

计算机网络教学对传统教学形成了巨大挑战，并产生了深远影响。它不仅有效弥补了传统教学的时空限制缺陷，而且赋予了教学极大的乐趣性，吸引了越来越多的人积极投身到网络教学建设中去，任何人无论何时何地都能够通过网络课堂去学习和提高。但目前计算机网络教学发展仍处于探索期，在实际运用方面还存在许多问题：第一，计算机网络教学中的学习支持服务体系尚不健全，导学手段和答疑方法还非常落后，由于各种原因，在服务方式上缺乏针对性、策略性和积极性；第二，计算机网络实验教学中存在着空间分散、时间流动和自主性差等问题和弊端；第三，计算机网络的系统承载能力和信息查询能力还十分有限；第四，如何实现计算机网络考试的开放性，确保考试的客观性、公正性、权威性，已经成为网络教学发展的瓶颈；第五，计算机网络教学中的核心支撑系统——CAI，还无法有效满足和适应网络教学的实际需求和发展要求。

主流CAI课件主要有两种，一种是单机版的初级课件，包括简单的Authorware课件、PPT幻灯片和图文网页等。一种是高级的网络版课件。该类课件主要以静态图文和动态演示组成的网页为主，以聊天室、电子邮件和QQ群等形式为辅，实现师生互动、网络答疑的一种改进型课件。初级课件在实际教学中以操作容易、更新及时和维护方便著称，但实际上就是传统教学手段的变相挪用。还有些课件，尽管在互动性方面有着不错的效果，但是制作繁琐、更新较慢和维护复杂。因此，高级网络课件是目前网络教学中的主流课件，已经成为了计算机网络课件的固定模板。改进型的网络课件有效地解决了传统多媒体在师生互动不足的问题。上述两类课件是现在最为常见的两种CAI课件，尽管两者都有各自的优势，但作为网络教学的重要手段，仍存在许多问题和弊端：无法实现因材施教，无法开展层次教学；作为教学的一大主体，学生在个性化交互操作方面仍有很大不足；对学习过程中出现的普遍问题无法进行智能统计、分析和评价等。

3 人工智能技术在计算机网络教学中的运用

3.1 人工智能多媒体系统。（1）知识库。智能多媒体已经不再是用来进行纸质媒体数字转化的工具了，它应该具备相应完善的知识库，而知识库里的教学内容要结合教学实际和学生现状进行针对性、个性化设计。同时，要实现知识库资源的高度共享，并及时加以更新和补充，如此才能充分发挥知识库的教学服务作用。（2）教学板块。教学板块的设计主要是出于教学综合性考虑的，教学方法的创新是其关注的重点内容。该模块的实现要以掌握专业知识、教学策略和人机对话等领域的知识为前提，结合学生实际学习现状和特点，利用智能系统的现代化技术手段对知识和相关教育措施加以高效搜索。（3）学生板块。及时掌握学生心理动态和学习状况是智能网络教学的一大特征，结合学生实际状况加以智能评判，进而加以针对性指导和个性化辅导，实现因人施教和因材施教，全面提高学习效率和学习质量。（4）用户模块。用户模块是智能系统无法忽视和省略的关键模块，整个智能系统的正常运行离不开人工程序操作，用户需要通过用户终端将教学内容上传到网络教学平台，才能顺利完成教学。

3.2 人工智能多媒体教学的发展。（1）加强与网络的结合。随着网络技术的成熟，智能网络教学与网络之间的关系日益紧密，多元化、多维度网络空间日益成为一种趋势。互联网具有信息量大、更新速度快、超时空性等优势，加强与网络的结合是人工智能计算机网络教学未来发展的重要方向。（2）加强智能代理的应用。人机对话、机器指导的教学模式将成为未来网络教学的核心模式，传统教师的角色将逐渐被计算机取代。最为典型的就是现代智能导航系统。（3）加强系统软件的研发。系统软件的更新日新月异，旧的系统软件已经无法有效满足网络发展的时代要求，加强系统软件的研发以便充分满足网络要求，更好地帮助学生解决实际问题，进而提高学习效率和教学质量。

4 结束语

人工智能技术在计算机网络教学中的运用将为现代化教育提供新的发展思路，将全面改善网络教学环境，拓展学习服务渠道，提高计算机网络教学质量，并有可能彻底打破计算机网络教育的时空限制，全面加强网络教学的开放性，实现网络学习的个性化、人性化和智能化，充分落实以学生为本的教学理念。未来CAI技术的进一步成熟将全面提高网络教学的整体格局，我们有理由相信，智能网络教学将迎来全新的发展春天。

参考文献：

[1]刘广钟，高军，刘旻，李吉彬.报文分析技术在计算机网络教学中的应用[J].计算机教育，2014（01）.

[2]赵冉，朱西方.仿真技术在高职计算机网络教学中的应用探讨[J].河南科技，2014（01）.

作者简介：刘芳（1983-），男，安徽枞阳人，硕士研究生，主要从事计算机技术与教育资源研究。

人工智能技术在煤矿中的应用篇12

1 矿业专家系统

1.1 专家系统

专家系统是一种“基于知识”的人工智能诊断系统, 在20世纪80年代中, 专家系统是重要的人工智能解决方案, 专家系统飞速地发展被广泛应用到各个领域之中。在计算机技术中, 它依靠着自身所拥有的经验与知识, 对所对应的的系统模拟人类专家的一些决策过程去解决那些需要人类专家处理的一些复杂的问题, 进行着推理与判断。

一般完整地专家系统主要有六个部分组成, 知识库, 推理机, 综合数据库, 知识获取机制, 解释器, 人机交互界面。

1.2 专家系统在煤矿中的应用

在采矿工业中, 为了提高生产效率、改善环境以及降低成本, 国内外工业部门都在采用高新技术, 是采矿工业超智能化方向发展。在采矿工程中, 简单的数据流动或者是精确地逻辑判断在这个大系统中不能给很多问题一个确定的答案, 而专家系统则成为了解决这一类问题的有效途径。采矿专家系统是采矿工业应用中计算机技术的一种应用, 在庞大的采矿工业系统中, 专家系统主要应用于开采方案的决策以及参数优化, 对于煤矿中灾害的预测防治, 井下故障预测及诊断等方面。

1.3 国内外矿业专家系统的一些实例

近年来, 采矿技术以及设备有了很大的发展, 井下开采的巷道断面以及采掘面控顶距的增大, 煤层顶底板岩性发生了较大的变化, 针对这一问题, 国内外采用专家系统对巷道和顶板控制进行了设计。有安徽理工大学开发的港巷锚杆支护设计专家决策系统, 重庆建筑大学开发的锚喷网支护设计专家系统, 山东科技大学研发的基于WEB的顶板控制设计决策支持系统, 中国矿业大学开发的基于松动圈理论;在国外也对此设计了许多相关的专家系统, 例如英国煤炭公司开发的巷道支护设计专家系统等。

专家系统能够根据专家经验给出合适的决策, 因此在煤矿开采方案决策以及参数的优化上, 大多采用专家系统, 在国内外煤矿工程上面也有了许多的研发以及应用。澳大利亚西部矿业学院研制了爆破对策选择以及参数最优化设计的专家系统, 在国内, 为了实现煤矿井下开采面爆破掘进方案决策智能化推理, 杨仁树等开发协庄煤矿巷道爆破设计的专家系统。

煤矿工程比较复杂, 是一项大规模的工程, 在煤矿井下进行开采, 不仅要最大限度地提高采矿的经济效益, 而且要对生产环境, 生产安全进行考虑。煤矿井下设备多, 复杂程度高, 当出现故障时, 能及时排查也成为井下生产的重中之重。而专家系统利用人工智能技术, 可以对井下的故障进行判断, 并及时排查问题。

2 神经网络应用于煤矿电路故障诊断

2.1 神经网络

人工神经网络也可以称作为神经网络或者是连接模型, 神经网络拥有着复杂的内部结构, 通过调整内部大量节点之间相互连接的关系, 从而达到处理信息的目的。它是一种数学模型, 是种进行分布式并行信息处理的算法数学模型。神经网络利用现有的数据找出输入与输出中间得权值关系, 即成为经过训练后的神经网络, 如果当输入的数据属于训练时得出的数据范畴之内, 则可得到判断结果。

2.2 在煤矿中神经网络的应用

煤炭工程是一项巨大且复杂的工程, 其主要有六大系统, 监测监控系统、井下人员定位系统、井下紧急避险系统、矿井压风自救系统、矿井供水施救系统和矿井通信联络系统。而在这些系统中, 机电设备极为重要, 随着机电设备的复杂化集成化, 对于机电设备的故障诊断也尤为复杂, 而传统的煤矿设备维修方式大多都是通过维修工人凭借经验进行人工检查, 这种检测方式由于受到人为等因素的影响, 其可靠性较差。及早地发现机电设备故障可以有效避免人员的伤亡、环境的污染和造成巨大的经济损失, 目前机电设备故障诊断技术迅速发展, 在矿业工程中占据重要地位。而神经网络具有强大的非线性映射, 大规模并行处理能力, 有着自训练学习、容错能力强的优点, 将神经网络用于矿井机电设备的故障诊断, 可快速、准确地发现故障处, 提高效率, 节省成本。

2.3 BP神经网络算法

1986年由Rumelhart和Mc Celland为首的科学家小组首先提出了BP神经网络, 它不需要事前揭示描述某种映射关系, 并且能够学习以及存储大量的输入-输出模式映射关系。BP神经网络是目前泛用性最强的神经网络模型之一, 是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络, 学习的规则是使用最速下降法, 不断调整网络的权值和阈值, 使网络的误差平方和最小。BP网络模型的拓扑结构一共包括三层, 分别是输入层、隐藏层、输出层。

2.3.1 BP算法的数学模型

BP算法是一种按误差逆传播算法, 其学习的过程即是不停调整权值的过程, 首先定义其输入向量

其为向输入层神经端的输入信号, 定义向隐藏层向量为

输出层向量定义为

而期望输出向量定义为

其中有输入层到隐藏层的权值矩阵定义为

其中VVi表示隐藏层的第j个神经元所对应的权向量隐藏层到输出成权向量矩阵

W= (w1, w2, K wk…wl) 其中为输出层中的

第k个神经元所对应的权向量

输入向量与隐藏层向量之间的关系为

而隐藏层与输出层之间也有一种映射关系可表示为

之间的映射关系