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第1篇：人工智能的科學原理范文

關鍵詞：信息觀；系統(tǒng)觀；生態(tài)觀；機制觀；信息轉換方法論

0 引言

智能科學是信息科學的制高點。從物質科學演進到信息與智能科學，研究的對象發(fā)生巨變，因此研究的理念和方法也必須隨之改變，這是不言自明的道理。然而，由于科學觀與方法論的抽象性（無形性），這種不言自明的道理卻往往在實踐中被人們視而不見。

我們對信息與智能科學技術發(fā)展的歷史稍加考察就可以發(fā)現(xiàn)，由于科學觀與方法論具有抽象性或無形性特點以及人類的思維習慣存在惰性，數(shù)十年來信息與智能科學技術的研究依然沿用傳統(tǒng)的科學觀和方法論，由此導致一系列重大的學術研究失準，在客觀上延緩了信息與智能科學的發(fā)展進程。

在半個多世紀的科學研究實踐中，筆者曾經在這方面反復經歷失敗與成功，有過正反兩個方面的經驗和教訓，最終深切地感悟到：科學觀與方法論問題對于信息與智能科學領域的研究與教育具有特別重要的意義。于是，筆者常常不由自主地思考和總結信息與智能科學領域中的科學觀與方法論問題，得到一些初步的領悟，愿在此與讀者共享并歡迎批評指正。

1 傳統(tǒng)的科學觀與方法論

有什么樣的研究對象，就需要有與之相適應的研究方法，而方法論又源于科學觀。換言之，有什么樣的科學觀，就會形成什么樣的方法論，科學觀和方法論是指引人們從事科學研究的世界觀和方法論。

傳統(tǒng)自然科學的研究對象是物質系統(tǒng)和能量系統(tǒng)。物質觀和能量觀便天然地成為傳統(tǒng)自然科學的科學觀，而對復雜物質和能量系統(tǒng)實行分而治之、各個擊破、合成還原則成為傳統(tǒng)自然科學行之有效的方法論。

近幾百年來，面對越來越多的復雜物質系統(tǒng)和能量系統(tǒng)，傳統(tǒng)自然科學的科學觀和方法論指導全球研究大軍頻繁出擊，戰(zhàn)無不勝，攻無不克，所向披靡，為近代自然科學技術的發(fā)展與繁榮建立了歷史性的卓越功勛。

2 傳統(tǒng)科學觀與方法論對信息領域科學研究的誤導

傳統(tǒng)科學觀和方法論雖然在近代科學實踐中屢試不爽，但是在一類新的研究對象面前卻產生了一系列相當嚴重的誤導作用。這類新的研究對象就是以信息為主導特征的復雜信息系統(tǒng)，而智能科學就是研究這類系統(tǒng)的代表性學科。

2.1 誤導案例之一：探究思維奧秘

一個最為明顯的誤導例證就是關于人類大腦思維奧秘的探究。按照傳統(tǒng)的物質觀和能量觀，人類大腦系統(tǒng)是一個復雜的物質系統(tǒng)，也是一個復雜的能量系統(tǒng)；為了探索大腦思維的奧秘，。應當對它實行分而治之、各個擊破、合成還原的研究。于是，研究者對人類大腦實行各種各樣的解剖研究，試圖查明大腦各個解剖單元的物質結構和能量關系，從而解開人類大腦思維的秘密。

令研究者大失所望的是，盡管通過解剖研究可以查明大腦各個局部組織的物質結構和能量關系，但是對于大腦為什么能夠思維以及大腦怎樣進行思維這樣一些基本問題，仍然始終摸不著頭腦并且一籌莫展。

百戰(zhàn)百勝的傳統(tǒng)方法論出現(xiàn)了什么問題？原來，盡管大腦是復雜的物質系統(tǒng)，也是復雜的能量系統(tǒng)，但它的本質是以信息及其轉換為主導特征的復雜信息系統(tǒng)。研究者按照傳統(tǒng)科學方法論將大腦這個復雜信息系統(tǒng)分解為相對簡單的解剖單元（分系統(tǒng)）時，就丟失了各個分系統(tǒng)之間相互聯(lián)系和相互作用的信息，而這些相互聯(lián)系和相互作用的信息正是復雜信息系統(tǒng)的生命線。舍棄了生命線，當然就不可能通過各個分系統(tǒng)的合成還原“能夠思維”的大腦。

2.2 誤導案例之二：Shannon信息論

另一個非常基本的誤導案例是關于信息概念和理論的研究。按照正常的理解，人們處理和利用的任何信息都是形式、內容和效用的三位一體：形式只是信息的外表，效用是信息的價值，內容才是信息的內核。人們根據(jù)信息的形式感知它是否存在，根據(jù)信息的效用確定對它的取舍，根據(jù)信息的內容達成對它的理解。如果只感知信息的形式而不了解它的內容和價值，就無法據(jù)此做出正確的決策。

然而，在分而治之方法論的指導下，Shannon信息論僅僅根據(jù)通信過程的要求（而不是根據(jù)信息運動全部過程的要求），就針對信息的形式（而不考慮信息的內容和價值）建立了后人所稱的信息理論。實際上，正如Shannon自己所說，它只是通信的數(shù)學理論（mathematical theory ofcommunication），而不是完全的信息理論。

這種誤導的結果使Shannon信息論雖然在通信等統(tǒng)計領域發(fā)揮了巨大作用，但對于整個信息科學（特別是對于其中的智能科學）領域而言卻難以有所作為。現(xiàn)今人們對于信息的煩惱便是網絡上信息的魚龍混雜，良莠難分，而Shannon信息論對此卻不能提供任何有效的解決方法，原因就在于它只是關于信息形式的統(tǒng)計理論，完全沒有考慮信息的內容與效用。同樣，Shannon信息論對于智能科學的研究難有作為，這都是傳統(tǒng)科學方法論誤導信息研究所造成的結果。

2.3 誤導案例之三：智能模擬的方法

還有一個同樣基本的誤導案例是關于人類智能的機器模擬（人工智能）問題。按照分而治之的傳統(tǒng)科學方法論，人工智能研究者認為：人類智能系統(tǒng)可以分解為結構、功能、行為3個基本層面，因而可以分別從結構、功能、行為3個不同的角度對人類智能進行模擬。于是，基于結構模擬的人工神經網絡研究、基于功能模擬的物理符號系統(tǒng)研究、基于行為模擬的感知動作系統(tǒng)研究隨之出現(xiàn)，成為人工智能研究的3大主流方法。

這樣引發(fā)的問題是，雖然3種研究方法都具有相同的研究目標，即希望成功地在機器上模擬人類的智能，并且各自都取得了不少令人鼓舞的研究成果，但是人們卻不知如何才能把三者集成起來并形成和諧的合力，以便更好地促進人工智能研究的進步。

事實上，長久以來，3種方法不僅沒有能夠形成和諧的合力，反而偶有互相否定、互相激烈抨擊的事件發(fā)生，終于形成三足鼎立的不和諧局面，這種狀態(tài)顯然很不利于人工智能研究的整體發(fā)展，這也是分而治之方法論誤導所產生的不良后果。

2.4 誤導案例之四：人工智能的理論模型

更為典型的誤導案例是人工智能的理論模型。常理告訴我們，意識是智能的直接基礎。如果一個人連意識的能力都沒有，他怎么可能具有智能呢？同樣的常理告訴我們，人的智能有兩個基本方面：情感與理智。如果一個人沒有情感，他怎么可能具有完整的智能呢？而且，意識、情感、理智是相互聯(lián)系、相互作用、密不可分的三位一體。

然而，按照分而治之的傳統(tǒng)科學方法論，人工智能理論的研究硬是把意識和情感因素從智能的研究領域中排除出來。于是，人工智能理論一方面長期回避對意識的研究，另一方面又忽視對情感的探索，最終變成一個既不完整又不真實的人工智能理論模型。分而治之傳統(tǒng)科學方法論導致人們不能深入和完整地理解人工智能。

總之，面對以信息及其轉換為主導特征的開放復雜信息系統(tǒng)（智能系統(tǒng)是這類系統(tǒng)的典型代表）的研究，基于物質觀和能量觀的分而治之方法論不但不再有效，而且還會產生許多后果相當嚴重的誤導。

3 開放復雜信息系統(tǒng)需要的科學觀與方法論

正反兩方面的研究實踐啟示我們，以智能系統(tǒng)為代表的開放復雜信息系統(tǒng)的研究，不能照搬我們原先所熟悉的傳統(tǒng)科學觀和方法論，而是迫切需要全新的科學觀和方法論。經過長期的實踐和探究，我們認為開放復雜信息系統(tǒng)的科學觀包括以下4個基本觀念。

1）信息觀。

既然貫穿開放復雜信息系統(tǒng)全局的主導因素是信息和信息運動過程，那么開放復雜信息系統(tǒng)的研究首先就必須遵循信息觀，即研究的關注點必須聚焦于系統(tǒng)的信息和信息運動過程，而不應當只盯著系統(tǒng)的物質結構和能量關系。

2）系統(tǒng)觀。

開放復雜信息系統(tǒng)的研究必須遵循明確的系統(tǒng)觀：一方面，人們所關注的信息應當是形式、內容、價值三位一體內涵完整的信息，而不是僅考慮形式因素的信息；另一方面，信息運動的時空過程必須保持完整性，人們不能只關注信息傳遞這樣一個局部的過程，也不能只關注理智這樣一個局部的方面。

3）生態(tài)觀。

開放復雜信息系統(tǒng)應當是一種“活的系統(tǒng)”，因此人們必須遵循清晰的生態(tài)觀，也就是說必須把開放復雜信息系統(tǒng)中信息運動過程的來龍（本體論信息）去脈（知識、基礎意識、情感、理智、智能策略和智能行為）作為一個有序的生態(tài)過程進行一體化的研究，而不應當把信息、知識、智能看作一個各行其是的拼盤。

4）機制觀。

既然開放復雜信息系統(tǒng)是一類生態(tài)系統(tǒng)，對它的研究就必須遵循機制觀，即必須把關注點放在信息如何生成知識與如何生成智能的生成機制（即生長規(guī)律）上，而不應當把關注點放在系統(tǒng)的結構、功能和行為上。這是因為系統(tǒng)的結構和功能都是為實現(xiàn)生長機制而服務，行為則是系統(tǒng)機制實現(xiàn)的外顯結果。

總之，信息觀可以呈現(xiàn)開放復雜信息系統(tǒng)的生命脈絡；系統(tǒng)觀可以抓住開放復雜信息系統(tǒng)的信息全局特征；生態(tài)觀可以把握開放復雜信息系統(tǒng)的有機聯(lián)系；機制觀可以理解開放復雜信息系統(tǒng)的生成規(guī)律，它們構成了開放復雜信息系統(tǒng)科學觀的四位一體。

那么，開放復雜信息系統(tǒng)的科學研究方法論是什么呢？一般而言，有什么樣的科學觀就會形成什么樣的方法論。科學觀是認識所研究對象的基本觀念，方法論是體現(xiàn)基本觀念的研究方法，因此任何一種科學研究方法論都可以（而且應當）從科學觀中自然引申出來。

根據(jù)這個基本原理，研究以智能系統(tǒng)為代表的開放復雜信息系統(tǒng)的科學方法論就可以表述為：遵循信息觀、系統(tǒng)觀、生態(tài)觀和機制觀的根本原則，考察信息資源（本體論信息）生成相關產品的生態(tài)轉換規(guī)律。具體地說，就是要系統(tǒng)地（系統(tǒng)觀）、聯(lián)系地（生態(tài)觀）、深刻地（機制觀）考察本體論信息（信息觀）生成認識論信息：知識和智能的規(guī)律，或者更簡潔地說就是要系統(tǒng)地、聯(lián)系地、深刻地考察信息轉換的規(guī)律。：總之，信息轉換是針對一切開放復雜信息系統(tǒng)研究都適用的科學方法論。

4 新的科學觀方法論和研究成果

20世紀80年代以來，筆者逐漸領悟到信息觀、系統(tǒng)觀、生態(tài)觀、機制觀四位一體的科學觀和信息轉換方法論，并將其用于指導自己的信息科學和人工智能基礎理論研究，獲得了如下一些重要的創(chuàng)新成果。由于篇幅所限，筆者敘述從簡。

4.1 全信息理論

傳統(tǒng)方法論令Shannon信息論存在嚴重局限。我們根據(jù)新科學觀提出語法信息、語義信息、語用信息三位一體的全信息概念，其中，語法信息用“肯定度”參數(shù)表征，用概率論和模糊集合理論描述；語義信息用“邏輯真實度”參數(shù)表征，用模糊邏輯理論描述；語用信息用“效用度”參數(shù)表征，用模糊集合理論描述。

這樣，原先各自獨立發(fā)展起來的信息獲取（檢測與識別）、信息傳遞（通信與存儲）、信息處理（計算）、信息認知和信息決策（人工智能）、信息執(zhí)行（控制）就得到了統(tǒng)一的描述和處理，形成了完整統(tǒng)一的信息科學理論。

4.2 本體論信息到全信息轉換：第一類信息轉換原理

根據(jù)新方法論，我們發(fā)現(xiàn)并闡明了圖1所示

的由本體論信息到全信息的轉換原理（又稱第一信息轉換原理），證明全信息理論不僅在理論上合理，而且在技術上可行。

圖1表明，人們利用傳感系統(tǒng)可以把本體論信息映射為相應的語法信息，利用語法信息可以從知識庫檢索l出（或者通過與目標進行相關運算計算出）與之相對應的語用信息，通過對語法信息和語用信息的邏輯運算可以演繹出語義信息。所有這些操作都在技術上可行。

4.3 知識的外生態(tài)學理論

知識在信息和智能科學中扮演著極其重要的角色，但是在分而治之傳統(tǒng)方法論的影響下，知識被孤立地分割出來，在人工智能理論研究中沒有得到應有的重視。在新科學觀和方法論指導下，我們發(fā)現(xiàn)知識并不是一種孤立和靜止的研究對象；恰恰相反，它是一個極其活躍的生態(tài)學系統(tǒng)。

一方面，知識不斷由認識論信息的歸納而來；另一方面，知識又在系統(tǒng)目標的制導下通過演繹的方法向智能生長而去。換言之，“信息_÷知識_智能”轉換是知識的外部生態(tài)系統(tǒng)。這一發(fā)現(xiàn)的意義不僅揭示了知識的生成機制，而且揭示了智能的生成機制，直接導致新的人工智能模擬方法問世。

4.4 信息一知識轉換：第二類信息轉換原理

知識外生態(tài)學原理表明：知識由全信息轉換而來。信息是現(xiàn)象，知識是大量相關現(xiàn)象所蘊含的共同本質，因此實現(xiàn)由全信息到知識的轉換算法，原則上是歸納型算法。由大量信息現(xiàn)象到知識本質的歸納過程是由量變到質變的過程，也稱為“涌現(xiàn)”過程。這是知識外生態(tài)學提供的一項重要啟發(fā)。

4.5 智能的共性核心生成機制

知識外生態(tài)學系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)不僅揭示了知識的生成規(guī)律（第二類信息轉換原理），而且還啟迪了智能的共性核心生成機制：信息知識智能的轉換。具體來說就是在任何情形下，智能的核心生成機制都是由信息（關于問題的信息、關于問題求解目標的信息、關于先驗知識的信息）到知識（求解問題所需要的專門知識）再到（求解問題的）智能策略的轉換，顯然，這是一切智能（包括人類智能和人工智能）的共性核心生成機制。

4.6 人工智能的機制模擬方法

受到智能共性核心生成機制的重要啟發(fā)，我們提出人工智能的新的模擬方法，這就是機制模擬方法：信息_知識-÷智能的轉換，這是區(qū)別于已有的結構模擬、功能模擬、行為模擬方法的全新方法。

眾所周知，系統(tǒng)的生成機制統(tǒng)管系統(tǒng)全局，系統(tǒng)的結構和功能都為生成機制服務，而行為則是機制實現(xiàn)所產生的結果，因此人工智能的機制模擬方法比傳統(tǒng)的結構模擬、功能模擬、行為模擬方法具有更深刻和更本質的意義。

4.7 知識的內生態(tài)系統(tǒng)

運用新的科學觀和方法論，我們又發(fā)現(xiàn)了知識的內生態(tài)系統(tǒng)：知識內部不是如鐵板一樣凝固的對象，而是一個充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)；認識論信息（全信息）首先生長成為欠成熟的經驗知識，接著后者通過驗證和完善生長成為成熟的規(guī)范知識，經驗知識和規(guī)范知識又進一步凝聚成為超成熟的常識知識。簡而言之，經驗知識規(guī)范知識常識知識是知識的內生態(tài)學系統(tǒng)。知識內生態(tài)學系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)直接導致人工智能3大主流方法的統(tǒng)一。

4.8 人工智能的統(tǒng)一理論

人工智能的結構模擬方法（人工神經網絡，后來發(fā)展成為計算智能）利用的是訓練得到的經驗知識；功能模擬方法（物理符號系統(tǒng)，后來收縮成為專家系統(tǒng)）利用的是人工輸入的規(guī)范知識；行為模擬方法（感知動作系統(tǒng)，后來發(fā)展成為機器人）利用的是人工輸入的常識知識。知識的內生態(tài)學系統(tǒng)表明，經驗知識、規(guī)范知識、常識知識是知識的3個相生（而不是相克）狀態(tài)，因此原先鼎足三分的人工智能3大主流方法在機制模擬方法的框架內也呈現(xiàn)出相生關系，達到了和諧的統(tǒng)一。這顯然是人工智能理論研究的重要進展。

4.9 全信息—智能轉換：第三類信息轉換原理

第一類信息轉換原理是信息內部轉換的原理，即由本體論信息到認識論信息（全信息）的轉換；第二類信息轉換原理是由全信息到知識的轉換；第三類信息轉換則是全信息向基礎意識、情感和理智的轉換。

我們運用新的科學觀和方法論后發(fā)現(xiàn)：基礎意識的生成機制是在全信息的激勵下啟動，在本能知識和常識知識支持下展開，在系統(tǒng)目標導控下實現(xiàn)的轉換；情感的生成機制是在全信息的激勵下啟動，在本能知識、常識知識和經驗知識支持下展開，在系統(tǒng)目標導控下實現(xiàn)的轉換；理智的生成機制是在全信息的激勵下啟動，在本能知識、常識知識、經驗知識和規(guī)范知識支持下展開，在系統(tǒng)目標導控下實現(xiàn)的轉換。與全信息一知識轉換過程類似，這些轉換也存在量變到質變（涌現(xiàn)）的過程。

4.10 高等人工智能原理

受到傳統(tǒng)方法論的影響，現(xiàn)有人工智能理論的智能模型是一種既不完整又不真實的模型?；谏厦嫠龅牡谝?、第二、第三類信息轉換原理，我們提出圖2所示的高等人工智能理論的研究模型，圖中的符號G表示系統(tǒng)的目標；K1表示本能知識和常識知識的集合；K2表示本能知識、常識知識和經驗知識的集合；K3表示本能知識、常識知識、經驗知識和規(guī)范知識的集合；K4表示本能知識、常識知識、經驗知識、規(guī)范知識和決策藝術知識的集合。

從圖2中可以看出，高等人工智能系統(tǒng)直接面向開放的外部世界，后者不斷產生各種事物的本體論信息；感知系統(tǒng)（而不是簡單的傳感系統(tǒng)）按照第一類信息轉換原理把本體論信息轉換成為認識論信息（全信息）；認知系統(tǒng)按照第二類信息轉換原理把全信息轉換成為知識；基礎意識、情感和理智系統(tǒng)則分別在知識K1、K2、K3支持并在目標G導控下完成第三類信息轉換，把全信息分別轉換成為基礎意識、情感和理智；決策系統(tǒng)則在知識K4支持并在目標G導控下把情感表達和理智表達綜合成為解決問題的智能策略；執(zhí)行系統(tǒng)把智能策略轉換成為智能行為，反作用于外部世界。

如果智能行為產生的結果與目標一致或可以接受，這種策略就作為一種正確的知識補充到知識庫；如果智能行為產生的結果與目標之間存在比較明顯的誤差，那么這個誤差就成為一種新的信息反饋到感知系統(tǒng)，經系統(tǒng)后續(xù)處理，補充知識，優(yōu)化策略，使新的智能行為產生更好的結果，如此循環(huán)往復，直到滿意為止。這是一個完整而真實的人工智能模型，對于人工智能未來的發(fā)展具有重要意義。

5 結語

研究不同的對象，需要有不同的科學觀和方法論?；谖镔|觀和能量觀的分而治之、各個擊破、合成還原方法論曾經指導人們在物質科學領域取得過歷史性的輝煌成就，但是在以信息和信息轉換為主導特征的開放復雜信息系統(tǒng)這類研究對象面前卻顯露出嚴重的缺陷。

第2篇：人工智能的科學原理范文

關鍵字：人工智能；案例教學；學科分支；雙語教學

中圖分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學的一個重要分支，是當前科學技術發(fā)展中的一門前沿科學，它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認為是計算機發(fā)展的一個根本目標。

人工智能課程作為計算機科學與技術專業(yè)課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術的不斷發(fā)展和廣泛應用而得到迅速提高。目前，國內外重點大學都非常重視該門課程的教學和研究，許多重點大學都有自己獨立的人工智能研究所。

本文通過多年的人工智能教學實踐，對人工智能教學的方法進行了初步的實踐和探索。中央民族大學在人工智能課程建設和教學過程中，針對計算機學科的發(fā)展趨勢，提出擯棄傳統(tǒng)講、學、考模式，注重學生能力培養(yǎng)的措施。在教學和實踐過程中，不斷進行探索，既從計算機學科本科的教學理念出發(fā)，從人工智能這門學科特點出發(fā)，以計算機學科分支的角度認知人工智能，組織教材的知識架構并進行教學。用計算機學科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調計算機學科的本質，不同點是強調人工智能的本質。本文就針對我校人工智能課程教學的一些基本問題加以初步總結。

2　從計算機學科分支的角度認知人工智能

人工智能屬于計算機科學分支的學科，同時又是一門涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數(shù)學、哲學等多學科交叉的課程。我國高等院校計算機學科的本科教學所設置的人工智能課程一般只有40課時左右，以什么角度組織教材內容，提高教學效果，才能使學生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術，是我們值得探索的問題。

人工智能處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。因此，若以計算機分支的角度也就是用計算機學科的觀點看待人工智能，人工智能課程的教學內容應以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。反映到實際教學中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃、機器人等?？傊?，教學內容可分成兩個部分，第一部分是基礎理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結推理方法、搜索原理，知識表示(包括產生式系統(tǒng)、語義網絡、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調推理)、機器學習。第二部分是實用技術，包括知識庫系統(tǒng)、高級搜索、自然語言理解。

3　優(yōu)化和更新教學內容、加強雙語教學

人工智能作為一門新學科，在1988年前，國內外均未見有教學大綱和教材，開設本課程面臨的首要問題就是確定教學內容，包括人工智能的知識表示和推理以及人工智能的應用兩個部分。前者是人工智能的重要基礎，后者討論幾種人工智能應用系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機器學習、自動規(guī)劃和機器視覺等系統(tǒng)。這些內容只是給出了人工智能課程的初步框架。

隨著人工智能研究的進一步深入， 到20世紀90年代中期，人工智能也從符號(邏輯)主義一枝獨秀發(fā)展到符號主義、連接主義和行為主義多家爭鳴的新局面， 模糊計算和神經計算作為新內容列入到人工智能課程，充實了人工智能課程的內容。進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發(fā)展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們及時對教學內容進一步優(yōu)化和更新：把人工智能分為基礎部分和擴展應用部分。

在教學和實踐過程中，考慮到本課程的多學科交叉性以及相關信息學科的快速發(fā)展， 在目前高校提倡雙語教學的環(huán)境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語教材，這樣可以更快地掌握學科的發(fā)展動態(tài)， 掌握最先進的技術， 與國際發(fā)展趨勢接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國Stanford大學計算機系本科教材，該教材體系比較符合學生的認知規(guī)律，便于學生接受、理解、掌握和鞏固所學知識；同時這本書內容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。

4　注重案例教學、改革教學方法

案例教學首創(chuàng)于哈佛大學商學院，在經貿、管理、法學等學科領域的相關專業(yè)得到應用并取得顯著績效，然而目前工科專業(yè)還較少運用案例教學方法。人工智能的每一部分內容均包含大量概念，內容抽象，算法復雜，學生往往被動“聽講”；并且涉及很多的數(shù)理邏輯知識，有些顯得難以理解，并且往往讓學生感到比較枯燥，學生的學習興趣就漸漸淡薄，難以獲得預期的教學效果。鑒于這一現(xiàn)實問題，我們將案例教學方法引入到該課程的教學之中。

例如在邏輯推理技術和搜索技術這兩方面的教學過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》，并利用其中基于JAVA的教學開發(fā)工具包AIMA進行案例設計和實驗教學，在教學過程中結合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識以有效、實用和具體的形式表現(xiàn)出來，做到理論與實踐相結合。在講解搜索技術時，以“八皇后”問題為案例，結合AIMA中的設計實現(xiàn)，以講解和討論相結合的方式，學習盲目搜索、啟發(fā)式搜索等算法，使學生不僅能理解狀態(tài)空間的產生方法，而且能設計算法、實現(xiàn)算法，提高了學生的學習興趣和實踐能力。在學習神經網絡、模糊邏輯、進化計算等方面的內容時，我們主要借助于Matlab提供的相關工具箱。

5　加強教學隊伍建設、改革考核方法

建立一支愛崗敬業(yè)、富有戰(zhàn)斗力的教學隊伍是出色完成教學任務和提高課程教學質量的根本保證。教學人才資源是教學的第一資源。在學校有關部門的領導和學院的支持下，我們組成一支知識結構和年齡比較合理的教師隊伍。

在教師隊伍的建設過程中，積極引導鼓勵教師對考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應試教育的弊??；另一方面，也可以使學生從繁重的死記硬背中解脫出來。結合這門課的特點，我們加強平時思維能力的考核，注重學生實驗能力和動手能力的培養(yǎng)，在學習中大量采用寫讀書報告的形式。在此基礎上加大平時成績的比例，使得平時成績占到總成績的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績的狀況。這樣，既迫使學生重視平時的學習思考，也減輕有些學生想通過考試作弊完成學習任務的僥幸心理。

第3篇：人工智能的科學原理范文

一、教學目標

知識與技能：

①了解智能信息處理的工作過程。

②了解智能信息處理的工作原理。

③感受智能信息處理的應用價值。

過程與方法：

①掌握幾種智能信息處理工具的使用方法。

②掌握分析問題、呈現(xiàn)觀點和交流思想的方法。

情感態(tài)度與價值觀：

①在實踐活動中領略智能信息處理的神奇魅力，形成對人工智能這一前沿技術的探索愿望。

②在應用智能信息處理工具的過程中體驗人工智能這一前沿技術的實際應用價值。

③認識到人工智能是一門綜合學科，像所有的新生事物一樣，需要更多人為之投入與付出，明白自己作為一名學生下一步努力的方向是什么。

二、內容分析

1、本課內容選自上?？萍冀逃霭嫔纭缎畔⒓夹g基礎》必修第三章信息加工與表達，隨著信息技術的不斷發(fā)展，人類自然會涉及到智能信息處理這一前沿技術，它是人工智能在日常應用中的體現(xiàn)?，F(xiàn)在的高中生有必要也有興趣追求和學習這一前沿技術。本節(jié)課的內容只是要求學生在使用智能信息處理工具（借助軟件來模擬相關的工具）的過程中，初步體驗智能信息處理的過程，并對其形成一個感性的認識。

2、本節(jié)的作用和地位：

沿著技術發(fā)展趨勢，信息技術自然會涉及到信息智能處理，這是前沿技術在日常應用中的體現(xiàn)。高中學生有必要也有興趣追求和學習前沿技術。本節(jié)內容只是要求學生在使用信息智能處理信息的過程中，對信息智能處理工具進行初步體驗，并形成感性認識。

三、重點與難點

教學重點：通過實踐操作,讓學生在活動中體驗智能信息處理工具的工作過程、工作原理和實際應用價值，感受智能信息處理技術對日常生活的深刻影響。

教學難點：在活動中增強學生的問題意識，讓他們在實踐中掌握分析問題、解決問題、討論交流和呈現(xiàn)觀點的方法。

四、學情分析

作為高中生，好奇和強烈的求知欲對學習本課來說是很好的前提。同時通過前面階段的信息技術課的學習，他們已初步掌握了一定的操作技能，具備根據(jù)任務需求，操作工具軟件來處理信息的能力。

本節(jié)教學主題是用部分智能工具處理信息，目標是體驗其工作過程，了解其實際應用價值，客觀認識人工智能技術對社會的影響，培養(yǎng)正確的科學技術應用觀。學生對生活中智能信息處理的工具和環(huán)境接觸很少，所以教學內容不易過深，過多，重在體驗，感悟、興趣激發(fā)。

五、教學過程

一、導入新課：

播放歌曲中關于機器人的視頻報道和科訊嘉聯(lián)的機器人客服服務，給學生以未來人工智能的引領。

視頻播放完畢后，教師通過詢問學生該視頻的主要內容，讓學生了解今天最新的信息智能處理的成果，以激發(fā)學生對人工智能的興趣，引入本課課題：

二、自學教材（P72-73）

（1）給3—5分鐘時間讓學生自主學習教材上關于智能信息處理的知識內容，讓學生帶著問題去學習。

1、什么是人工智能

2、人工智能的主要研究領域有哪些？

3、你用過（或了解）哪些智能信息處理？

（2）通過問答的方式，讓學生說出上述問題的答案

1、人工智能：人工智能是相對人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。

2、人工智能的主要研究領域：問題求解、自然語言處理、模式識別、智能數(shù)據(jù)庫、智能機器人、博弈、自動程序設計、自動定理證明、智能等。

3、常見的智能信息處理

模式識別：

語音輸入、OCR光學字符識別、手寫輸入、指紋識別、臉部識別等；

機器翻譯：金山快譯、翻譯網站等。

三、探究交流

（1）教師播放視頻

（2）學生以“我看人機大戰(zhàn)”為主題進行小組交流和討論，并通過網絡查找相關信息和觀點，闡述“能不能讓計算機完全代替人來處理信息？”。通過討論，了解人工智能的實際應用價值，客觀認識人工智能技術對社會的影響，培養(yǎng)正確的科學技術應用觀，讓學生在智能處理工具的使用過程中感受其趣味性和喜悅。學生討論后發(fā)言并總結。

播放無人駕駛相關視頻，感受汽車技術中的人工智能。

四、拓展體驗

（1）利用“金山快譯”軟件和手機端的“谷歌翻譯”，翻譯文章和通過“谷歌翻譯”實現(xiàn)即時翻譯的效果；

（2）學生獲取有關“虛擬現(xiàn)實”的概念及應用，教師通過播放有關“虛擬現(xiàn)實”的視頻，讓學生更近距離的了解“虛擬現(xiàn)實”在“現(xiàn)實”中的應用。

1、虛擬現(xiàn)實技術是一種可以創(chuàng)建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統(tǒng)它利用計算機生成一種模擬環(huán)境是一種多源信息融合的交互式的三維動態(tài)視景和實體行為的系統(tǒng)仿真使用戶沉浸到該環(huán)境中。

2、虛擬現(xiàn)實技術在醫(yī)學、軍事航天（模擬駕駛、訓練）、室內設計（演示）、影視、生物工程

等方面有著廣泛的運用。

五、學生活動

學生完成本節(jié)課內容有關的練習題；

六、課堂小結

人工智能：人工智能是相對人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統(tǒng)來模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。

人工智能的主要研究領域：問題求解、自然語言處理、模式識別、智能數(shù)據(jù)庫、智能機器人、博弈、自動程序設計、自動定理證明、智能等。

第4篇：人工智能的科學原理范文

關鍵詞：人工智能 電氣自動化控制 應用

人工智能是一種新型技術，與傳統(tǒng)技術相比，人工智能有著巨大的優(yōu)勢，該種技術主要是建立在計算機與網絡技術中，能夠解決很多傳統(tǒng)技術難以解決的問題，目前，人工智能已經在經濟建設與社會發(fā)展中得到了廣泛的應用，也取得了良好的成效，但是，在一些主觀與客觀因素的限制之下，人工智能在電氣自動化控制中的應用依然存在一些不足之處，下面就針對人工智能的特點及人工智能在電氣自動化控制中的應用進行深入的分析和探討。

1 .人工智能控制器特點分析

在電氣自動化中使用的人工智能控制器多為非線性函數(shù)近似器，其中代表性的有遺傳算法、模糊理論、神經算法與模糊神經算法等，使用非線性函數(shù)近似器有著巨大的優(yōu)勢，這主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

第一，在開展人工智能電器設計時并不需要應用精確的動態(tài)模型，不需要明白非線性與參數(shù)變化等因素就能夠完成設計；

第二，只要適當?shù)恼{整系統(tǒng)的下降時間、相應時間，就能夠有效提升函數(shù)性能，產生的過沖也很?。?/p>

第三，人工智能控制器能夠設計相應時間與語言，調節(jié)方式十分的簡單，對于信息與數(shù)據(jù)也有著良好的適應性，抗干擾性能理想，容易實現(xiàn)；

第四，人工智能控制器的一致性良好，與驅動器無直接聯(lián)系，即使輸入的數(shù)據(jù)是未知的也可以獲取到理想的預測結果。（以以太網為例的人工智能控制器原理示意圖詳見圖1）

圖1 以太網為例的人工智能控制器原理示意圖

2 .人工智能在電氣自動化控制中的應用分析

2.1 人工智能在電氣自動化設計中的應用

自動化電氣的設計十分的復雜，牽扯到很多專業(yè)，如變壓器、電路、電力電子技術、電機等等，對設計人員專業(yè)技能水平的要求也較高，也需要用到大量的人力、物力與財力，利用人工智能技術就可以有效解決人力難以解決的問題，有效提升設計的精度與工作效率。

此外，在電氣設備的設計過程中，需要根據(jù)不同的情況采取相應的算法，要想有效提升設計的質量與效率，工作人員必須要具有應用人工技能的經驗與能力。

2.2 人工智能在電氣控制中的應用

電氣自動化控制是一個關節(jié)性環(huán)節(jié)，如果能夠采取科學的措施提升整個系統(tǒng)的自動化水平，就可以有效降低人力、物力財力的投入，有效優(yōu)化人工系能系統(tǒng)的運行質量。

人工智能技術在電氣自動化設備中的應用包括神經網絡控制、專家系統(tǒng)控制以及模糊控制幾個方面，其中，模糊控制的應用范圍最為廣泛，究其根本原因，是由于該種方式簡單，與生產的聯(lián)系也更加的緊密。

而模糊控制在整電氣自動化中的應用主要集中在交流傳動與直流傳動兩個方面，其中，直流傳動主要集中在模糊控制器之中，如Sugeno、Mamdani，而Sugeno是Mamdani的一個部分，Mamdani多應用在調速控制系統(tǒng)中，其規(guī)則庫為if-then規(guī)則庫。將模糊控制器應用在交流傳統(tǒng)控制系可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)PSI控制器與PI控制器，近年來，在科技水平的發(fā)展之下，模糊控制器也開始應用在全數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)之中，也取得了一定的成效。

2.3 人工智能在故障診斷系統(tǒng)中的應用

人工智能技術中的專家系統(tǒng)、模糊理論與神經網絡已經在電氣設備故障診斷系統(tǒng)中得到了廣泛的應用，其中應用范圍較廣的就是發(fā)動機、發(fā)電機與變壓器故障的診斷工作中。在診斷時，需要先從變壓器油中將氣體分離出來，再根據(jù)氣體的情況分析故障的發(fā)生狀態(tài)。如果使用傳統(tǒng)的診斷方式是難以判斷出故障的復雜性、非線性以及不確定性的，診斷結果并不理想。但是，使用人工智能技術即可有效提升診斷的成功率，就現(xiàn)階段來看人工智能技術主要采取專家系統(tǒng)、神經網絡與模糊邏輯集中診斷方式。

2.4 人工智能在電力系統(tǒng)中的應用

目前，人工智能在電力系統(tǒng)中的應用包括神經網絡、專家系統(tǒng)、啟發(fā)式搜索、模糊集理論幾個方面，其中，專家系統(tǒng)是一種集經驗、規(guī)則與專業(yè)知識一體的程序性系統(tǒng)，該種系統(tǒng)需要依賴一定領域的知識與經驗進行推理，并模擬專家的決策對各個難題來處理。專家系統(tǒng)主要包括六個部分，即推理機、知識庫、人機接口、知識獲取、咨詢解釋、數(shù)據(jù)庫。在整個系統(tǒng)的使用過程中，需要根據(jù)實際情況的變化來更新規(guī)則庫，以便獲取到最及時的要求。

目前，很多訓練算法與神經網絡都在電力系統(tǒng)中得到了一定程度的應用，神經系統(tǒng)的儲存方式與學習方式都十分的靈活，也有著強大的狀態(tài)分類能力以及識別能力，在負荷預測的過程中，神經網絡能夠對模型進行科學合理的分類，并實現(xiàn)對輸入的選擇，構建出日預測模型以及周預測模型，將人工神經網絡與元件關聯(lián)進行有機結合即可實現(xiàn)對復雜系統(tǒng)的診斷，識別是不同的故障。

2.5 人工智能在日常操作中的應用

電力系統(tǒng)不僅對電力系統(tǒng)自身的自動化水平有著直接的影響，對于管理工作也有一定的影響，將人工智能技術應用在日常操作中可以對加用電腦進行實時操作，可以實現(xiàn)報表自動生成、日志生成、日志儲存等多種功能。這不僅可以簡化操作，也能夠有效提升操作的可視性與簡便性，可以看出，將人工智能系統(tǒng)應用在日常操作中可以有效提升電氣自動化系統(tǒng)的工作效率，這也是未來階段下我國電力系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。

3. 結語

總而言之，在科技水平的發(fā)展之下，電力自動化控制系統(tǒng)也得到了完善的發(fā)展，與此同時，人工智能系統(tǒng)在電氣自動化控制中的應用也取得了一定的成效，將人工智能應用在電氣自動化控制系統(tǒng)中可以有效提升設備的使用效率與使用質量，但是由于一些客觀因素的限制，人工智能技術還存在一些不足，相信在不久的將來，這一問題定可以得到完美的解決。

參考文獻：

[1]王金亮.人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用研究[J]. 科技致富向導，2012（10）

[2]龍，曲利，董洪潮.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J]. 科技傳播，2013（09）

[3]胡蝶.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J]. 中小企業(yè)管理與科技（下旬刊），2010（09）

第5篇：人工智能的科學原理范文

論文關鍵詞：人類智能，人工智能，認知，心理學

 

人工智能技術無論是在過去，現(xiàn)在還是將來，都作為科學研究的熱點問題之一。人類對自己本身的秘密充滿好奇，隨著生物技術的飛速發(fā)展，人類不斷破譯人體的生命密碼。而以生物科學為基礎的人工智能技術也得到了長足的發(fā)展。人們希望通過某種技術或者某些途徑能夠創(chuàng)造出模擬人思維和行為的“替代品”，幫助人們從事某些領域的工作。為了讓計算機能夠從事一些只有人腦才能完成的工作，解脫人的繁重的腦力勞動，人類對自身的思維和智能不斷地研究探索。但是，科學技術是一柄雙刃劍，人們對人工智能技術的飛速發(fā)展存在著恐慌。如果機器真的具有了人類的智能，在未來的某一天，他們會不會取代人類而成為地球的主宰者？人類智能和人工智能，誰才是未來的傳奇？

1.你在和誰說話？

“先進的人工智能機器人不但擁有可以亂真的人類外表，而且還能像人類一樣感知自己的存在。”這是人工智能發(fā)展到高級階段的目標和任務。那么，我們在不久的未來能否實現(xiàn)這樣一個目標呢？人類真的能發(fā)明出足以亂真的智能人類嗎？隔著一堵墻，我們是否能分辨出正在與我們對話的是一部機器還是人類？

1.1. 人工智能的定義

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是相對于人的智能而言的。正是由于意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據(jù)控制論理論，運用功能模擬的方法心理學，制造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智能。人工智能的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能發(fā)展的過程歸納為機器不斷取代人的過程。

1.2. 人工智能技術的發(fā)展

幾個世紀以來，人類依靠智慧，發(fā)明了許多機器，使人類能夠從許多體力勞動中解放出來。從1956年正式提出人工智能學科算起，40多年來取得長足的發(fā)展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。科學家發(fā)明了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是這些不能模仿人類大腦的功能畢業(yè)論文格式范文。當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。1997年5月，IBM公司研制的深藍（Deep Blue）計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發(fā)揮著它的作用。計算機的出現(xiàn)，使得人工智能有了突破性的進展。計算機不僅能代替人腦的某些功能，而且在速度和準確性上大大超過人腦，它不僅能模擬人腦部分分析和綜合的功能，而且越來越顯示某種意識的特性。真正成了人腦的延伸和增強。

1.3. 人工智能的研究領域

人工智能是一種外向型的學科，也是一門多領域綜合學科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。而人工智能的最根本目的是模擬人類的思維，因此，它的研究領域與人類活動息息相關。什么地方只要有人在工作，他就可以運用到那個領域。

現(xiàn)階段主要研究領域有專家系統(tǒng)，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動程序設計心理學，機器人學，博弈，智能決定支持系統(tǒng)和人工神經網絡等等。

2.機器真的可以思考嗎？

機器真的可以思考嗎？機器的思考歸根結底還是模仿人類的思維模式，正是“思考”這一人類的本質屬性，使得人工智能和心理學從最初就緊密地聯(lián)系在一起。心理學研究人腦中信息的輸入、輸出、存儲和加工，并研究人腦各個部位的功能。最早的雙核計算機模仿人的左右腦，在人腦不同區(qū)域主管各個不同功能這一原理的基礎上，來設計負責不同功能的芯片。以此為出發(fā)點，心理學家和計算機學者進一步合作，通過研究人解決問題的方法來研究開發(fā)人工智能。隨著人工智能的發(fā)展，所要求實現(xiàn)的職能愈加復雜，但最基本的方式還是邏輯推理和歸納，這正是心理學家和邏輯學家的專業(yè)領域。心理學家以研究探討人類邏輯思維方式為人工智能提供了基本原理和原則。

2.1. 人類意識的本質

意識是世界的內在規(guī)定、一般規(guī)律和組成部分，是具有客觀實在性同世界的其它組成部分處在對立統(tǒng)一關系中的事物。意識普遍存于世界和萬物之中，世界是包含意識的世界，萬物是包含意識的萬物。沒有意識存在于其中的世界不是我們現(xiàn)實生活中的世界，沒有意識存在于其中的萬物也不是我們天天眼見手觸的萬物。有了意識的存在，世界和萬物就有了生機和活力。

2.1.1. 意識是與物質相對應的哲學范疇，與物質既相對立又相統(tǒng)一的精神現(xiàn)象。

意識是自然界長期發(fā)展的產物，由無機物的反應特性，到低等生物的刺激感應性，再到動物的感覺和心理這一生物進化過程是意識得以產生的自然條件。意識是社會的產物，人類社會的物質生產勞動在意識的產生過程中起決定的作用。辯證唯物主義在強調物質對意識起決定作用的前提下肯定意識對于物質具有能動的反作用，在意識活動中人們從感性經驗抽象出事物的本質、規(guī)律形成理性認識，又運用這些認識指導自己有計劃、有目的地改造客觀世界。

2.1.2. 從意識的起源看，意識是物質世界發(fā)展到一定階段的產物；從意識的本質來看，意識是客觀存在在人腦中的反映。

意識是人腦對客觀存在的反映：第一，正確的思想意識與錯誤的思想意識都是客觀存在在人腦中的反映；第二，無論是人的具體感覺還是人的抽象思維，都是人腦對客觀事物的反映；第三，無論是人們對現(xiàn)狀的感受與認識，還是人們對過去的思考與總結，以至人們對未來的預測，都是人腦對客觀事物的反映。 意識的能動作用首先表現(xiàn)在，意識不僅能夠正確反映事物的外部現(xiàn)象，而且能夠正確反映事物的本質和規(guī)律；意識的能動作用還突出表現(xiàn)在，意識能夠反作用于客觀事物，以正確的思想和理論為指導心理學，通過實踐促進客觀事物的發(fā)展。

2.2. 人類意識與人工智能的關系

認知心理學和人工智能，是認知科學的兩個組成部分。人工智能使用了心理學的理論，心理學又借用了人工智能的成果。人類意識與人工智能兩者具有以下關系：

l人工智能是研究用機器模擬和擴展人的智能的科學。它撇開了人腦的內在結構和意識的社會性，而只是把人腦作為一種信息處理的過程，包括信息的接收、記憶、分析、控制和輸出五部分?，F(xiàn)代科學技術用相應的部件來完成著五個過程，就構成了人工智能或電腦。

l人工智能可以代替人的某些腦力勞動，甚至可以超過人的部分思維能力，隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展，它發(fā)揮著越來越重要的作用。人工智能的出現(xiàn)不僅解放了人的智力，而且為研究人腦的意識活動提供了新的方法和途徑。它說明了人的意識活動不管多么復雜，都是以客觀物質過程為基礎的，而不是什么神秘的超物質的東西，人們完全可以用自然科學的精確方法來加以研究和模擬，它進一步證實了辯證唯物主義意識論的科學性畢業(yè)論文格式范文。

l人工智能的產生和發(fā)展，深化了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維即人工智能表明，思維形式在思維活動中對于思維內容具有相對獨立性，它可從人腦中分化出來，物化為機械的、物理的運動形式，部分地代替人的思維活動。

隨著科學技術的發(fā)展，人工智能將向更高水平發(fā)展，反過來推動科學技術、生產力和人類智慧向更高水平發(fā)展，對人類社會進步將起著巨大的推動作用。

3. 人工智能的未來

人工智能是為了模擬人類大腦的活動而產生的科學，人類已經可以用許多新技術新材料模擬人體的許多功能，諸如皮膚，毛發(fā)，骨骼等等，也就是說，人類可以創(chuàng)造出“類人體”。只要能夠模擬人的大腦的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人創(chuàng)造自己，這不但在科學上，而且在哲學上都具有劃時代的意義。這就是人工智能承擔的歷史使命。

在科學技術日新月異的今天，知識爆炸，科技的增長超出了人類承受的速度。各種新科技的出現(xiàn)層出不窮，隨之而來的成果簡直讓人瞠目結舌，克隆、基因芯片、轉基因等等，人類自身的秘密開始一層一層的揭開。我們人腦的復雜結構，人體的基因鏈也逐漸被科學技術解剖。我們希望將來的人工智能機器能將我們從繁重的體力勞動和腦力勞動中解放出來心理學，例如機器人做家務，帶孩子，做司機，秘書等等一系列我們不愿意花太多精力或者有太多限制條件的工作。然而，人類由于多種“性能”都不如機器人，反而退化成為機器人的奴隸？他們會不會有一天無法忍受人類對他們的“剝削”和“壓迫”，挑戰(zhàn)人類的統(tǒng)治？很多的科幻作品和電影中都預言了這樣的場景，未來的智能機器人和人類爭奪有限的地球資源，并最終打敗人類，成為新的地球統(tǒng)治者。這也正是絕大多數(shù)心理學家和哲學家對人工智能的發(fā)展憂心忡忡的原因。

人工智能的發(fā)展，也只能無限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因為人工智能技術的本質，是模擬人類的思維過程，是為人類服務的。我們在進行發(fā)明創(chuàng)造的同時，擔心被我們所發(fā)明的物質所毀滅。正如人類發(fā)明了原子能，用于取代正在逐漸消逝的礦物能源，然而當原子能用于軍事領域的時候，他產生的力量也足以毀滅人類文明?？萍急旧聿⒉皇菃栴}，人類如何運用自己掌握的技術，才是問題的關鍵。我們最大的敵人不是我們發(fā)明的技術，而是我們自己本身。

【參考文獻】

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2.鄭南寧認知過程的信息處理和新型人工智能系統(tǒng)[J]. 中國基礎科學.科學前沿2008年 9-18頁

3.蔡自興，徐光祐人工智能及其應用(第三版)[M].北京.清華大學出版社 2004年

4.（美）Sternberg,R.J.認知心理學[M] .北京.中國輕工業(yè)出版社 2006年

5.（美）Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 機械工業(yè)出版社 2004年

第6篇：人工智能的科學原理范文

基于4MAT系統(tǒng)模式案例設計

4MAT系統(tǒng)模式又稱為自然學習模式，它是由美國“學習公司”總裁麥卡錫博士在1979年創(chuàng)立的一個新型有效的學習框架。該模式將學習風格與腦科學研究結合起來，并根據(jù)人們感知和處理信息的方式，形成一種獨特的、順應個性學習需求的教學模式。圖1為學習者以4MAT學習的一個簡單實例。

第一階段，Johnny看到他的哥哥們是騎自行車去學校。他注意看他們是怎樣騎自行車的，騎自行車看上去很容易；第二階段，他請他的哥哥們（騎自行車的專家）展示他是怎樣騎自行車的；第三階段，Johnny騎上自行車，并嘗試騎行，他發(fā)現(xiàn)騎自行車并不像看上去那么容易；第四階段，他調整了自己，回過來再次嘗試騎自行車。在上述學習過程中，學習者的大腦經歷觀察反映、抽象假設、行動試驗、形成具體經驗四個階段，即4MAT模式的四個象限，整個學習過程組成一個循環(huán)圓圈。

4MAT模式以關注學習者為出發(fā)點，結合左右腦的不同特點，將教學分解為八個環(huán)節(jié)（如圖2所示），可較好地為學習者提供有意義的學習內容，學生有足夠的練習機會，且可“靈活調整”學習內容，并在這一過程中發(fā)掘所學在生活中的應用價值。高中信息技術課程內容大致可分為“動手做、如何做、為何做及做了何”四個方面，與4MAT模式四個象限的特點較切合?，F(xiàn)以高中信息技術必修模塊中“信息的加工與表達――用智能工具處理信息”為主題，進行4MAT模式教學環(huán)節(jié)設計。

1.本課時教學目標。人工智能研究處于信息技術發(fā)展的前沿，它的研究、應用和發(fā)展在一定程度上決定著計算機技術的發(fā)展方向。高中人工智能課程目標的基本點定位在了解和體驗上，讓學生了解信息技術發(fā)展的前沿，體驗若干典型人工智能技術的應用，感受人工智能對學習和生活的影響，激發(fā)對信息技術未來的追求。

2.本課時教學任務。《信息加工與表達》課程標準對應要求：通過部分智能信息處理工具軟件的使用，體驗其基本工作過程，了解其實際應用價值。通過課堂討論、觀看媒體資料、網絡搜索、操作實踐、學習教材等手段，學生能夠：①了解人工智能技術的含義及智能工具的應用范圍；②列舉人工智能技術在社會、生活中的應用實例；③按功能對常見的智能應用進行分類；④在操作實踐活動中，了解智能工具的基本工作原理及其應用價值；⑤樹立辯證思想，客觀看待人工智能技術對社會的影響，培養(yǎng)正確的信息技術運用觀。

3.本課時教學內容：①人工智能、模式識別、自然語言理解、機器翻譯；②智能工具的應用范圍；③常見智能工具的操作（“小靈鼠”軟件、OCR軟件、在線翻譯軟件、機器人小I等）；④人工智能對人類生活、社會的影響及存在問題。

4.本課時教學安排見圖3。

①聯(lián)系，即讓學習者將學習內容與相關生活經驗建立聯(lián)系。設計活動來表明人工智能就在我們身邊以及它與信息技術學科前沿研究的聯(lián)系。活動內容：以小組為單位研討我們身邊的人工智能應用例子。通過討論，說明人工智能對人類生活、社會的影響。這個討論有助于讓學生將身邊的經驗與學習內容聯(lián)系起來。教師提供自主學習資源網站，引導并幫助學生聯(lián)系各人的經歷了解人工智能的應用范圍；通過讓學生觀看相關應用視頻，讓他們獲得直觀的感性認識。

②注意，即讓學生注意個人體驗以及與其他同學的經驗分享。分析經驗，小組討論并將經驗繪制成圖表。分小組分享經驗并用概念圖示描述人工智能的含義。

③想象，即在向學生傳授呈現(xiàn)概念時，讓學生先將自己的理解描述出來。整合經驗：在學習日記中描述人工智能對你及社會生活環(huán)境的影響。每個學生要在自己的日志中說明某一人工智能應用如何對個人生活和環(huán)境造成影響。

④告知，即由教師告知內行知識，學生接受內容并進行研究。學習內容：教師通過演示文稿介紹圖靈測試及人工智能小故事，幫助學生了解人工智能含義。教師帶領全班學生利用前面活動中獲得的信息，創(chuàng)建人工智能思維導圖，其中要包括人工智能含義、應用領域及它對人類社會產生的正面及負面影響。學生通過看視頻、聽講、課堂討論及小組研究等學習形式學習新知識。思維導圖會逐漸發(fā)展為一個動態(tài)的圖示。學生可隨時添加其他信息和實例。比如，隨著對人工智能技術的深入了解，其他內容也可以被添加到思維導圖中，在不斷形成的過程中，學生將學會如何有條理地收集信息。

⑤練習，即讓學生通過練習來學習，以達到對知識、技能的熟練掌握。實踐拼接活動：以“它”怎樣看、“它”如何懂兩組活動，制作設計新的思維導圖。歸納智能工具的工作原理和存在的不足。各小組通過實踐操作智能工具，分享有關知識和體驗，以思維導圖的形式描述模式識別及自然語言理解的工作原理并提出技術改進建議。教師在整個過程中對學生的表現(xiàn)給予反饋和建議。

⑥延伸，即是學生創(chuàng)新的開始，學生對所學的靈活調整，遷移運用。設計“人工智能會取代人類嗎”游戲中要用的問題。在課堂內外以學習小組的形式開展活動收集更多信息。每個小組根據(jù)他們了解的情況設計10個問題，在“人工智能會取代人類嗎”游戲中使用。比如，未來你心中的人工智能是什么樣、機器人具有真正的智能嗎、未來的智能工具將具備怎樣的功能，等等。

⑦提煉，即學生進行自我適應、調整、修改和評價其學習是否適當。學生復習課堂記錄、個人日志、實踐體驗、互聯(lián)網上學習到的內容等，小組完成研究報告，為最后階段做準備。

⑧展現(xiàn)，即讓學生表現(xiàn)自己。幫助學生將所學與更廣泛的知識聯(lián)系起來。設計一個總結主要觀點的演示文稿（用例子和視覺畫面對人工智能應用作出說明）。為學校設計一個普及人工智能知識的網站。撰寫一份“智能工具應用啟示”的研究的可行性報告，并設計完成一個未來智能工具或提出一個智能應用的想法。

基于Feden-Vogel教學模式的案例設計

普萊斯頓?D?費德恩，羅伯特?M?沃格爾結合信息加工論，在4MAT系統(tǒng)及教師實踐經驗的基礎上，提出了Feden-Vogel教學設計模式。該模式包含三個不同的工具：計劃組織圖、教學計劃模板、教案格式。其教學分五個步驟進行設計：步驟一，引起學生注意并激活先前知識；步驟二，教授陳述性知識，不僅包含課時內容，還應涉及一些核心概念等；步驟三，給學生提供足夠的時間和實踐機會，形成程序性知識；步驟四，讓學生運用所學知識解決不同問題，幫助他們以新的或不同的方式運用所學；步驟五，結束當前教學并啟發(fā)學生關注知識和連續(xù)性，過渡到下一教學主題。在Feden-Vogel模式中，是從步驟二開始教學設計（即在課程目標與學習標準中讓學生學習的陳述性知識），教學實施從步驟一開始?，F(xiàn)仍以高中信息技術必修模塊中“信息加工與表達”為主題，進行Feden-Vogel模式教學設計，課時教學目標與上例同。

1.《用智能工具處理信息》Feden-Vogel計劃組織圖（見圖4）。

2.《用智能工具處理信息》Feden-Vogel教學五步驟設計。

步驟一，呈現(xiàn)先行組織圖，讓學生回顧先前的知識，提問前面幾類信息加工與表達的特征及應用價值。這個練習可以讓學生準備好學習下一個主題，即用智能工具處理信息。讓學生聯(lián)系和此問題相關的現(xiàn)實生活情境：如果你在寫一份研究報告時，需要一本資料書上的三頁內容，或者你想通過錄音將你說的話轉化成文字時，你將采用什么辦法來完成？向學生提出這個問題，讓他們設想解決的方案。通過這個問題可以將情境與新主題聯(lián)系在一起。為了幫助學生解決此問題，可展示觸屏手機手寫輸入信息的過程，讓學生上網搜索相關資料。同時為學生提供多種體驗工具軟件（“小靈鼠”軟件、OCR軟件，語音識別軟件等）。

步驟二，播放有關我們身邊人工智能應用的視頻，讓學生上網查找人工智能應用領域及實例。介紹圖靈測試，向學生提問，人工智能的含義是什么？學生建立人工智能概念圖，并添加智能應用領域及實例。

步驟三，將學生異質分組，提出小組體驗計劃。當學生制定好計劃后，就可以開始試著用智能處理工具（模式識別）進行操作實踐。等他們完成體驗后提問學生：識別的準確率高嗎？影響識別率高低的主客觀因素有哪些？接下來，引導學生思考分析模式識別工具處理信息的工作原理，引導他們針對體驗中存在的問題提出改進建議。在建立模式識別思維導圖過程中，通過提問學生生活中或未來還有哪些信息可以通過模式識別來處理，進一步加深學生對相關內容的了解。

步驟四，讓全班一起討論在進行模式識別智能工具體驗中的感受。教師使用提問策略來幫助他們進入下一人工智能應用領域：自然語言理解。比如，可以問學生是否能通過工具將一段中文詩詞翻譯成其他語言，或者和機器人聊天時應該怎樣設計智能處理工具。學生討論，形成小組設計報告，并通過上網查找出相關工具軟件名稱。學生選擇教師提供的工具軟件進行體驗操作，總結出其工作原理及存在的問題。

第7篇：人工智能的科學原理范文

關鍵詞：人工智能控制器的優(yōu)勢

中圖分類號： S776.035

人工智能與電氣運動控制是集電機、電子、自動化、計算機、智能控制和知識工程為一體的新興交叉學科，其知識、技術和產品在工業(yè)、國防、交通、運輸、民用等行業(yè)應用十分廣泛。當前，電氣運動控制系統(tǒng)運行條件的復雜化不斷提高，同時對控制的智能化與精確化要求也越來越高，因此深入研究智能運動系統(tǒng)的設計、制造、運行規(guī)律，探索該方面的高層次科學研究、工程技術應用成為當務之急。

1.人工智能的概述

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能是一門新的技術科學，它的研究、開發(fā)是為了模擬、延伸和擴展人的智能，這是一種理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統(tǒng)運行、自動控制、電力電子技術、信息處理等領域的一門學科。隨著現(xiàn)代技術的發(fā)展，為了減少運行成本，提高工作效率，把人工智能的先進研究成果與電氣自動化控制相結合，實現(xiàn)了技術的又一次突破。

2.電氣工程中智能控制的功能實現(xiàn)

（1）收集處理數(shù)據(jù)：對于所有開關量、模擬量，人工智能控制器都能對其進行實時采集，在要求明確的情況下，人工智能控制器能自動處理或存貯。（2）界面顯示：設備和系統(tǒng)的運行狀態(tài)都會在模擬畫面上真實的顯示出來，可從中了解到模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際的狀況。有問題時，畫面上會掛牌檢修功能，還會形成對應得歷史趨勢圖。（3） 運行監(jiān)視：在設備的模擬數(shù)值、開關量狀態(tài)出現(xiàn)問題時，智能監(jiān)視就起到了很大的作用，它會自己報警，還會記錄下事件的過程。（4）人工控制：操作人員只需要通過鍵盤或鼠標就可以對斷路器及電動隔離開關進行控制，系統(tǒng)會對操作人員進行限制性的操作，對值班起到很大作用。（5）故障錄波：故障錄波較為詳細，包括波形、開關量和順序記錄等。（6）分析不對稱的應用，進行負序量計算等。（7）及時進行參數(shù)的設定和修改從而定值得到保護。（8）模糊控制、神經網絡控制、專家系統(tǒng)控制是人工智能控制的主要的三種方法。

3.電氣自動化技術中人工智能的應用分析

（1）電氣設備設計中人工智能的應用。由于電氣設備的具體設計是綜合性、復雜性、專業(yè)性的過程，其涉及的范圍也十分廣，包括了電磁場、電子技術、變壓器、電機、專業(yè)電路等領域，另一方面，這對其設計者也提出了更高的要求。通過人工智能方面的技術，能夠實現(xiàn)大批較難迅速解決處理的模擬過程與相關繁瑣計算，這就加強了設計過程內的工作精度和效率。當然，在電氣設備設計進行的時候還要區(qū)別不同的情況與具體算法，比如說遺傳算法會用在優(yōu)化設計中，而專家系統(tǒng)總是用在開發(fā)性設計中。

（2）電氣控制技術中人工智能的應用。電氣自動化的控制技術可以實現(xiàn)強化分配、交換、流通、生產等關鍵環(huán)節(jié)，在加大財力投入的同時盡可能減少人力，以便提高電氣系統(tǒng)中的運作質量與效率。電氣設備控制系統(tǒng)里面人工智能技術的應用包含了神經網絡控制、專家系統(tǒng)控制與模糊控制等，而在實際的應用過程中，使用最多的則是模糊控制，這主要是源于其簡單化的控制，同時又和現(xiàn)實情況聯(lián)系密切。

（3）人工智能對日常操作的影響。電力系統(tǒng)不僅影響著電力系統(tǒng)建設的自動化水平，對日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術應用于日常操作中，可以幫助實現(xiàn)以家用電腦操作進行系統(tǒng)操作，簡化電流調整、設備操作界面，并且可自動進行日志生成和儲存、報表自動生成等功能。電氣系統(tǒng)日常操作中引進人工智能技術，不僅能夠簡化各種操作、規(guī)范各種文件樣式和規(guī)格，并且能夠實現(xiàn)操作的簡便性和可視性。

（4）電氣故障診斷中人工智能的應用。在電氣設備的故障診斷過程中，使用最為廣泛的即是神經網絡、專家系統(tǒng)、模糊理論等人工智能技術，尤其是對電氣電動機、發(fā)電機進行的故障診斷。當前，電氣系統(tǒng)中變壓器的故障診斷通常適用方法為分析氣體和分解變壓器油中分解的氣體，借助人工智能法可以有效提高相關診斷的準確性，其中人工智能技術通過結合模糊理論與神經網絡，來完成故障診斷知識的神經網絡以及模糊性的共同診斷過程，這樣就可以從根本上提高診斷故障的全面性與準確性。

4.結束語

電氣自動化控制革新離不開人工智能的大力支持。人工智能在自動化控制方面的優(yōu)勢越發(fā)的突顯。促進人工智能在電氣自動化控制中的應用以解決傳統(tǒng)方法不能解決的復雜系統(tǒng)控制問題。

在電氣自動化領域，人工智能應用集中體現(xiàn)于專家系統(tǒng)、自動程序設計、定理證明、邏輯推理、各類問題求解等方面，因此，在電氣自動化技術中充分挖掘并利用人工智能的功能與效力，這樣才能使工作更加順暢、高效。

依據(jù)國內需要及本學科在國際上的發(fā)展趨勢，今后人工智能與電氣結合的研究方向及內容是：⑴智能控制理論與技術；⑵電氣驅動自動化；⑶智能控制理論在電氣運動系統(tǒng)中的應用；等。

參考文獻

1.羅兵。人工智能原理及應用[M]，機械工業(yè)出版社，2011-08-01

2.楊波.應用人工智能技術提高電氣自動化控制水平[j].大觀周刊，2011，（16）.

第8篇：人工智能的科學原理范文

關鍵詞：人工智能；自動化控制軟件；交互模型

人工智能是一種新興技術，是在控制軟件自動化操作的基礎上，通過模擬人類行為，將簡單重復的工作進行模塊化，并根據(jù)智能化模糊實現(xiàn)較高的容錯率，從而有效替代人工操作的一門技術。在科技的不斷發(fā)展下，人工智能已經廣泛應用于社會的各個方面，極大的促進各行各業(yè)發(fā)展。但是從目前我國整體發(fā)展看，人工智能的應用還處于比較低級的階段，為了促進自動化控制軟件的高效率應用，進一步解放人工，提高生產力，需要在自動化控制軟件優(yōu)化人工智能交互流程，構建一種新的控制交互模型，使自動化控制軟件能夠最大限度利用資源，更加科學有效的實現(xiàn)目標任務，節(jié)省人力資源成本。自動化控制軟件中人工智能交互模型研究是一項涉及計算機軟硬件、人體工程學、心理學、信息學等多門學科，經過長期發(fā)展，已經具有了基本成效，主要有多通道交互、以邏輯程序設計交互、以用戶為中心等交互方法，各有優(yōu)勢領域。在未來還需要不斷進行研究，實現(xiàn)人工智能在自動化控制軟件中的高效應用。

1人工智能工作原理

人工智能雖然已經在人們生活的各個方面得到廣泛應用，但是作為一種高新技術，人們對它的了解還不夠深刻，在人工智能的利用上也是簡單的實現(xiàn)自動化和智能化操作等功能，還處于比較起步的研究階段。人工智能的最終目的是通過科技實現(xiàn)一種類似于人類智能的反應邏輯程序，目前對人工智能的研究集中在語言識別、圖像識別、數(shù)據(jù)分析、自然語言處理等方面，雖然現(xiàn)在人工智能發(fā)展還比較低級，無法自主解決復雜問題，但是隨著科技發(fā)展，人工智能也將會在外部接受聲音、畫面信息輸入等集成眾多感知系統(tǒng)，結合內部神經網絡工程計算，形成具備超機械能力的智能化操作。從當前的人工智能理論看，其工作原理是通過基礎元件模擬人類神經網絡，涉及數(shù)理邏輯、仿生學、自動化、生物學、心理學、語言學和哲學等多門學科。最基本的人工智能的實現(xiàn)需要軟硬件協(xié)同工作，而實現(xiàn)人工智能交互則要求感知生物信息特征和輸入信息，利用大量基礎數(shù)據(jù)進行分析。由于交互存在各種各樣情況，并且內容和特點各不相同，數(shù)據(jù)處理和分析十分復雜，交互反饋的精確程度較差，因此，有必要在自動化控制軟件的應用中設計人工智能交互模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和反饋。

2人工智能技術在自動化控制軟件中的優(yōu)點

2.1控制不定性參數(shù)

在自動化控制軟件中，常見故障是由于數(shù)據(jù)錯誤導致系統(tǒng)計算出現(xiàn)偏差，造成突出故障，而數(shù)據(jù)作為計算內容必須十分精準，軟件才能正常運行，對此應用人工智能技術，可以有效避免此類突發(fā)性問題。人工智能是借助工程元件模擬人類神經，下達相對指令，并對反饋數(shù)據(jù)進行分析，建立誤差區(qū)間校正，可以在交互時減少不定性參數(shù)造成的影響，使得在交互過程中更具準確和智能。對比人工操作以及自動化控制，人工智能技術的安全程度更高，穩(wěn)定性更強，并且在未來成長空間也更大。

2.2有效降低人工成本

人工智能的發(fā)展本身就是為了降低人工操作，解放人力資源，節(jié)省人工成本。在人工智能應用中，可以對相對復雜的情況進行準確應對，依據(jù)目標反饋信息，進行分析，并模擬人類神經系統(tǒng)反饋處理結果，達到預期目的。例如在極端環(huán)境中救援任務，人類由于環(huán)境惡劣無法進行的任務，可以由人工智能程序控制的機械進行救援，不受環(huán)境、位置和空間影響，在具體生產生活中，也能夠有效替代人工，現(xiàn)在發(fā)達的物流體系，便借助了人工智能進行包裹分類和運輸，極大便利人們生活。

3構建自動化控制軟件的人工智能交互模型

3.1多傳感器數(shù)據(jù)融合

人工智能的實現(xiàn)需要對現(xiàn)實信息進行采集分析，這就需要多個傳感器共同工作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通融合。具體可以使用關聯(lián)分析進行數(shù)據(jù)計算，根據(jù)各個傳感器之間數(shù)據(jù)影響系數(shù)，對傳感器之間進行關聯(lián)計算，融合數(shù)據(jù)，首先是判斷傳感器之間的數(shù)據(jù)組異同情況，確定每一個傳感器的具體參考數(shù)列，并比較其他傳感器數(shù)據(jù)，分析出數(shù)據(jù)的接近程度，為了確保在不同運行模式下，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)準確性，需要通過主成分分析法計算權重，代入樣本指標、綜合變量個數(shù)與方差矩陣來獲取影響系數(shù)。

3.2構建人工智能交互架構

交互架構的構建用到了以下幾種表示方法：（1）框架表示，是系統(tǒng)性整體性的表示方法，主要用于過程性表達，能夠將抽象對象轉換為有序數(shù)組，但是需要的節(jié)點較多，維護和優(yōu)化程序繁瑣。（2）網絡語義表示，實現(xiàn)不確定性表達方式，模塊性清晰直觀，通過替換字符串構建模型，但是后期修改困難，工程量大。（3）產生表示，根據(jù)事物關系進行表達，聯(lián)想性好，但是表示范圍較小。（4）空間狀態(tài)表示，用于結構知識表達，具備很強的適應性和概括性，但是個性化突出，難以通用。通過以上表示方法構建的人工智能交互架構，包含了表示模塊、接口模塊、控制模塊三部分，其中表示部件又包括了動作轉化部件、詞語反饋部件、管理輸入設備部件、生成圖形部件以及生成屏幕部件。接口模塊對應應用API接口，通過固定模塊對計算機內部程序運行結果進行數(shù)據(jù)交換和使用，該模塊能夠對輸入信息進行分析，判斷其語句規(guī)則，分析類型和需求?？刂颇K對用戶請求進行數(shù)據(jù)傳輸和檢驗，具有協(xié)調用戶和程序的作用。

3.3人工智能交互模型的構建

在交互構架的基礎上，通過自動化控制軟件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、圖像識別、通信控制等功能，從而建立人工智能交互模型。為了確保模型功能完善穩(wěn)定，需要在模型中集成數(shù)據(jù)庫模塊、圖像處理模塊、管理交互數(shù)據(jù)模塊、管理通信指令模塊、管理交互者模塊、語音模塊、管理用戶模塊以及登錄模塊等功能。各個模塊負責對應功能的實現(xiàn)，操作數(shù)據(jù)庫模塊的主要功能是將各個模塊的數(shù)據(jù)進行存儲和數(shù)據(jù)交互，包括界面層、邏輯層、訪問層。圖像處理模塊可以對圖像進行存儲、壓縮和采集。管理交互數(shù)據(jù)模塊主要對人工智能在交互過程中的數(shù)據(jù)信息進行記錄、分析以及處理。通信指令模塊負責對交互中的通信指令與通信數(shù)據(jù)進行管理。管理交互者模塊面對用戶，負責用戶個人信息的記錄與管理。語音模塊能夠根據(jù)用戶需求分析語音內容，并提供交互結果的語音反饋。管理用戶模塊則主要負責管理、記錄用戶信息，并設置權限來管理用戶賬戶。登錄模塊控制用戶登錄權限，確保用戶使用軟件的合法性，同時還能夠確保模型數(shù)據(jù)真實有效性。

3.4人工智能交互模型應用結果對比分析

根據(jù)交互模型構建結果，對人工智能在交互模型中的應用結果進行具體分析。應用過程中計算機硬件方面主要針對網卡、顯卡、CPU、內存、硬盤等硬件，選用當前主流配置。軟件則構建數(shù)據(jù)庫、使用主流編程語言和網絡服務器。并將基于組織符號人工智能、基于偏好度模型人工智能和基于定制模型人工智能，與本文設計的基于自動化控制軟件的人工智能交互模型進行人工智能語言交互對比實驗。根據(jù)結果分析可知，本文設計的人工智能交互模型能夠準確讀取用戶需求，并反饋適合的信息，在語言交互方面優(yōu)于其他類型人工智能交互。

第9篇：人工智能的科學原理范文

【摘要】人工智能是20世紀50年代中期興起的一項科研領域，在21世紀人工智能作為未來信息技術產業(yè)的戰(zhàn)略性和前瞻性的產業(yè)，廣泛受到世界各國科技領域的青睞。那么，隨著大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術的高速發(fā)展，人工智能在未來是否能成為一類社會成員融入人類生活？筆者通過了解現(xiàn)代人工智能發(fā)展成果，以及人工智能未來發(fā)展趨勢，對未來人工智能發(fā)展成新型智能集體的可能性進行了探討。

【關鍵詞】人工智能 情感認知 智械群體

在2013年有一部名叫《Her》的電影，影片講述的就是關于人工智能與人類相愛的科幻故事，這其中就對人工智能與人類進行感情互動的場景進行了大膽的假設和模擬。這就給現(xiàn)代科學提出了一個設想，人類能否通過自身的情感認知的邏輯方式，去模擬出能執(zhí)行情感邏輯的機器大腦。英國伯明翰大學計算機科學學院榮譽教授斯洛曼先生就提出：“為什么機器人能夠具有感情？”，他結合情感的基本原理和心靈的計算機結構和研究方法將人工智能情感化從空想階段帶入可研究范疇。因此，研究人工智能的情感化問題，首先要從人類心靈出發(fā)，構造出一種能夠解釋人類心靈的情感結構，并將這種結構賦予C器。

一、人類情感的定義

機器的情感問題是人工智能能否成為一名所謂的“人”的重要門檻?，F(xiàn)代計算機在邏輯思維方面展現(xiàn)出巨大的威力，那么不得不提出一個疑問，機器能否具備情感？機器要如何獲得認知能力？當把人工智能與精神情感聯(lián)系在一起，就產生了一個十分復雜的科學問題，要想解決這個問題，人們就首先要從人的思維方式入手，要從自然科學上升到哲學層面。人們往往會無法形容自己的感覺，這確實有深層次的科學依據(jù)在其中，從大腦的結構和功能分區(qū)上就可以得出結論，因為負責感情、信任、決策以及行為的那部分大腦是不具備語言和邏輯能力的，這就導致人們無法通過語言描述來詮釋自己的所見所感，而大腦負責語言、邏輯的那一部分，雖然它可以處理大量的信息，但是卻不負責支配我們的決策和行為，所以人們無法對情感進行很深刻的定義，這也給人工智能裝備“情感”提出了一大難題。

二、機器情感模擬的可能性

人類的情感是否就無法通過科學進行解釋？如果人類能夠通過科學對情感進行解釋，那么人類就可以通過模擬仿真出一套機器可執(zhí)行的情感系統(tǒng)。而這種感情的增長是稱之“智能”中的實質部分，一個機器的智能化離不開情感。

1.化學激素模擬情感的可能性

最早人們想通過化學的方式對情感系統(tǒng)進行模擬，神經學家通過將情感中的理性因素翻譯成了一大堆的化學名詞，例如多巴胺、苯乙胺、腎上腺素、催產素等等，這些專家聲稱這些化學元素基本就負責了人們在情感中體會到的一切東西，比如心跳加速、手心出汗、緊張、亢奮、性沖動等等，所以從這些專家的角度來看，化學物質的分泌解釋了人們情感產生的緣由。因此，科學家們就希望通過直接或者間接的手段刺激人們在某種場合下分泌的某種激素，并且將這種激素應用到人工智能上，這似乎是讓人工智能產生感情的絕佳方式。然而，這種方法存在著很嚴重的邏輯錯誤，因為人類并沒辦法區(qū)分這些化學物質究竟是情感產生的原因還是情感產生的結果，這就類似于因為糖是甜的，人們才喜歡吃糖，換句話說，不能因為糖是甜的，就說明所有人都愛吃。因此，從生理去逆推情感，是說不通的。那么，回到機器與人類進行情感互動這個大命題上，同樣的建模推演，兩個人在共同和周邊的環(huán)境進行互動，共同生活共同經歷，產生共同的認知，最后將這種高級的心里訴求寄托在這種認知之上，兩個就有了情感的聯(lián)系，所以，這些激素僅僅是產生情感之后的結果，并不是產生情感的原因，人們將認知到感情寄托的過程忽略掉，直接進入生理反應，這是不符合邏輯的。

2.機器情感產生的前提

人工智能能具備人類的情感，并與人類進行情感上的互動，最大的難點還在于怎么通過語言和情感的交流首先建立認知。但是從目前的只能語音系統(tǒng)發(fā)展情況來看，不容樂觀。雖然目前的人工智能技術已經有許多突破，例如一種具有長短時記憶能力的遞歸神經網絡已經成為語音識別的標配，但是以蘋果Siri為代表的語音助手的語言能力就能明白，目前人們也只能通過這些初級人工智能完成定鬧鐘、查天氣等簡單行為，想要進行流暢的復雜溝通，首先就需要具備非常高級的語音識別和處理能力，其次，還需要具備決策的行為能力和強大的邏輯行為能力，還需要閱歷、教育、家庭以及周圍人的耳濡目染，而這些最多只能通過大數(shù)據(jù)和網上已存在的信息來豐富自身，所以這并不是一個非常深刻的溝通。

3.短期內實現(xiàn)人工智能情感化的可能性

如今的人工智能有以下三種重要的分支，分別是自然語言處理NLP（Natural Language Processing）、增強學習RL（Reinforcement Learning）、神經元網絡系統(tǒng)。這些技術都是把人這種有自我意識的個體，所具備的各種能力拆解開來，在每一個子項上通過技術去實現(xiàn)計算機化，而想要真正的擬人，通過其中單一的技術去實現(xiàn)都是不可能的，必須是多項技術的綜合運用?？上У氖?，目前這些技術的進步速度并沒有人們期待的那么快。在有了自我意識之后，還有很重要的一點就是明辨是非的能力，這種道德標準和閱歷的養(yǎng)成要通過程序去體現(xiàn)出差異性還是有很大的困難，簡單來說，每個人都有不同的世界觀，如果用程序單純的一刀切，這種人工智能等于失去了自我，就如同一個只會說話沒有三觀的廢鐵。

三、結語

如果把未來的定義放得更長遠些，有一天技術成熟了，人工智能不再只是簡單的下棋等活動，與人類可以正常溝通，能夠去感知去學習這個世界的時候，人們就可以通過教育人類的方式來逐步建立人工智能的世界觀，通過長期與人類的互動，使之與人類建立起相似的普世價值觀，這樣才能使人工智能與人類有正常的情感互動，做到真正的融入人類社會。

參考文獻：