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人工智能论文3000字篇1
摘要：随着社会的飞速发展, 科学技术不断进步, 工业领域生产模式发生变化, 人工智能时代势不可挡, 尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高, 工作效率高, 能够承受较大工作强度, 为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见, 工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展, 详细阐述了工业机器人的特征, 探讨其未来发展趋势与方向, 以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。
关键词：人工智能时代; 工业机器人; 趋势;
Abstract：
With the rapid development of society, the continuous progress of science and technology, industrial production mode changes, the era of artificial intelligence is unstoppable, especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy, high work efficiency, able to withstand a greater intensity of work, for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry, this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail, and discusses its future development trend and direction, in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry.
Keyword：
era of artificial intelligence; industrial robot; trend;
随着人工智能时代的到来, 互联网技术取得巨大突破, 大数据技术成为核心, 为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中, 其操作趋于简易化, 精准度更高, 能够广泛应用在诸多领域, 投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域, 机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解, 在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作, 同时, 操作持久性更加突出。
1 工业机器人的构成以及类型
从构成上分析, 工业机器人主要包含三个部分, 即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析, 一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化, 有效发挥仿生学的特征, 能力更显多样化, 自由度更高。在当前的工业领域, 之所以选择工业机器人, 主要源于其较低的单机价格, 便于维修, 应用效率较高。
2 人工智能时代工业机器人核心技术分析
2.1 工业机器人以高精度减速机为核心构成, 涉及多种技术类型, 要求较高
在工业机器人中, 关键性结构组成为高精度减速机, 涉及多种技术类型。首先, 材料成型控制技术十分关键, 尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求, 目的是保证运行的高精度标准。在材料构成方面, 要强化对金相组织、材料化学元素以及含量的科学控制。其次, 加工技术不容忽视。在减速器中, 非标特殊轴承是必不可少的组成部分, 结构极具特殊性, 需要减速器零件加工尺寸来确认间隙标准, 工人技术要求更高。
2.2 以电机与高精度伺服驱动器为核心, 实现对工业机器人的全方位控制
对于工业机器人的控制, 电机与高精度伺服驱动器作用突出, 强化对控制系统的管理, 尤其是在瞬间力、功率输出方面面临更高的标准。首先, 快响应伺服控制技术能实现对位置环、电流环以及速度的有序控制, 合理运用干扰观测以及前馈补偿算法。具体讲, 要采用指标预测法来构建内部预测模型, 达到闭环优化的目的。其次, 为了保证工业机器人能够有效发挥识别功能, 要依托在线参数自整定技术, 强化转动惯量以及PID参数的在线优化, 达到参数的精准判定。另外, 在线惯量辨识算法明确伺服驱动器的实际工况, 强化参数的智能化控制, 以现场实际为要求, 合理进行参数的调整。
2.3 以实时性为要求, 强化控制操作系统的稳定性与精确性
在工业机器人中, 运动学控制系统对实时性要求较高。目前, 机器人运动控制卡以定制方式为主, 同时, 强调与操作系统的密切配合, 强化数据传输、数据精确性以及稳定性的实现, 尤其是对于操作系统的消息处理机制, 更要关注稳定性与快速响应的需要, 增强实时性, 为机器人产业化道路的发展创造条件。
3 结合工业机器人应用实际准确掌握发展趋势与方向
3.1 工业机器人的发展更显系统性特征, 整体性能增强, 适用范围更广
立足新时期的发展, 工业领域的机器人更显多样性, 如焊接机器人、清洁机器人等逐渐投入使用, 工程自动化程度显著增强。随着技术水平的不断提升, 机器人的造价呈现下降的趋势, 但是, 性能却不断增强。例如, 对于工业领域的机械手, 其主要原理是进行人手及手臂的模仿, 实现灵活抓取以及搬运的功能, 满足自动化操作的目标。纵观当前, 机械手应用最为广泛的领域是工业制造业、包装业等。机械手能够在既定的时间内较为准确与高效地完成操作动作, 这也成为工业机器人发展的主要方向。目前, 信息技术发展迅速, 尤其是人工智能技术影响力不断扩大, 加之互联网技术的支持, 工业机器人发展更显系统性特征, 强化在控制系统、诊断系统以及维护系统功能的提升。同时, 依托仿真模拟化程序设计, 切实增强智能化与自动化水平, 整体性能不断提升, 在应用方面更显可靠性, 适用范围更广。
3.2 以工业发展需求为基础, 更显生物性与仿生性特点, 强化不良工作环境生产效率的提升
立足工业生产, 很多环节与环境保护相矛盾, 对从业者身心健康产生不利影响, 有些操作人类很难完成, 这也成为工业机器人得以推广应用的重要因素。例如, 对于真空机器人, 其之所以在工业中应用, 主要原因是半导体工业中, 真空传输晶圆这一环节人类无法完成, 而真空机器人的引进实现这一问题的解决。另外, 在一些恶劣环境中, 如适应无阻运动的蛇形机器人, 满足水下作业的仿生鱼机器人等, 都处于不断研发之中, 备受瞩目。也就是说, 在工业机器人的发展进程中, 更加关注其仿生性与生物性的特征, 能够有效实现对人类行为的模仿与替代, 成为新时期工业机器人研发的新动向。
3.3 基于不断升级与更新的计算机信息技术, 工业机器人控制系统更加完善, 加快统一化与标准化的实现
在机器人内部, 核心构成为控制系统, 是发挥功能的重要保障, 强化对记忆、示教、通信连接以及坐标设置功能的支持。当前, 计算机技术不断升级更新, 为工业机器人控制系统的优化与完善提供强大动力, 整体控制水平显著提升。具体讲, 在控制器方面, 由专用封闭式发展为开放式。也就是说, 计算机水平的提升使得工业机器人的控制系统突破专供的束缚, 更显统一化与标准化的趋势, 网络化特征明显。基于此, 工业机器人的操作更显便捷性, 具备简单的操作常识即可, 无需投入人力物力进行培训, 在很短的时间内就可以对机器人进行模块功能调整, 在根本上使机器人的使用更加方便与快捷, 维护管理工作也易于进行。
3.4 综合传感器融合配置技术日趋成熟与完善, 实现对人类思维与神经的多功能仿生
立足信息时代, 人工智能的发展势不可挡, 智能化成为工业机器人在未来的发展方向。智能化的机器人, 即强调机器人对人类模仿的更高层次, 需要具备更高层级的仿生, 既要能够模仿人类的动作行为, 同时, 还需要具有人类的思维与神经。基于此, 传感器成为智能工业机器人的重要构成部分, 尤其是视觉、力觉、触觉传感器的出现, 加快工业机器人智能化的发展速度。例如, 对于从事电弧焊接的机器人, 采用多传感器融合配置, 融电弧传感器、视觉传感器以及机器传感器于一体。在视觉传感器的支持下, 机器人能够凭借激光视觉扫描功能, 获取焊接过程中所需要的焊炬等数据信息, 保证电弧焊接的精准性。另外, 远距离遥控机器人的出现代表了综合性传感器融合配置技术上了新的台阶。这种技术在机器人未来发展中将得到更大范围的推广与应用, 处于不断完善与成熟中。
4 我国工业机器人发展存在的不足与凸显的问题
首先, 我国工业机器人起步较晚, 发展时间较短, 资金投入方面彰显不足, 在技术与经验方面彰显无力性, 处于不断摸索与提升阶段, 研发力度亟待增强。其次, 对于我国机器人的发展, 在生产技术与可靠性方面相对薄弱, 尤其是机器人很多关键部件需要进口, 生产成本大幅增加, 机器人市场仍需不断扩大, 尤其是过高的成本支出, 使得工业机器人在生产研发方面缺乏较高的积极性。再次, 工业机器人标准化生产的实现需要以规模优势为前提, 但是, 我国在生产与研发方面的投入尚未达标, 给推广与应用造成巨大阻力。
5 如何推动人工智能时代工业机器人的快速发展
随着时代的不断进步, 智能机器人技术处于不断创新升级中, 因此, 工业智能机器人在未来的发展要集中做好如下几个方面的工作。首先, 从理论研究方面分析, 要重视加强指挥制造技术的探究, 尤其是针对机器人中相关零部件的生产, 要切实提升产品生产质量, 有效应对生产难题, 借助新型制造技术与制造模式, 缩短机器人生产与推广时间。其次, 要结合社会需求, 合理增加智能机器人科研项目资金投入, 设置专项资金, 尤其是面对工业转型发展的新阶段, 要扩大对机器人及相关产业的投资量, 在根本上为工业智能机器人技术的进步创造条件。再次, 立足新时期, 要对工业机器人相关条例、规则等进行完善, 加快核心技术研发速度, 同时, 做好研发技术与成功经验的总结分析, 推动智能机器人工业化发展进程的加快, 构建更加完善的标准体系, 强化对人机交互准则的合理优化。
6 结束语
综上, 工业机器人是多学科相互融合与发展的产物, 对工业行业的发展意义巨大。因此, 要立足信息时代, 在人工智能技术的支撑下, 准确掌握工业机器人发展趋势, 明确技术特征, 促使工业机器人生产制造成本的不断降低, 性能逐步增强。同时, 要重视仿生学在工业机器人领域的研究与应用, 强化控制系统功能的不断升级改造, 加快多传感器融合配置技术的发展, 大幅提升工业机器人的智能化水平, 推动整个行业标准化与统一化建设, 拓展机器人应用领域, 以便更好发挥工业机器人在人工智能时代的价值。
参考文献
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人工智能论文3000字篇2
《基于当前社会的人工智能初探》
本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能;2.强人工智能;3.超人工智能。
弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。
人类是属于强人工智能层次的生物，而且是这一层次中顶端的存在。强人工智能，已经可以同人类一样进行各种脑力活动。但很遗憾，至今它还未曾问世。从弱人工智能到强人工智能的过渡是漫长的，从地球弱人工智能层次的氨基酸等有机物进化至生命，耗费的时间以亿计数。但是随着社会的进步，发展的能力、速度都会极大地提升，所以强人工智能的出现不会耗费太多时间，短则十年长则百年。由弱到强，需要有两方面的改变。
第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。
人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。
第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上;2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为?
以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。
强人工智能即指超过人类的层次，它可能超过一点，也可能超过几千万倍，跨度极大。也正是因为它的不可控性，人们才会认为这是一个潘多拉魔盒，会毁灭人类，但是这也同样可能使人类真正永生。那么有什么办法能使超人工智能受到人类的控制呢?答案是没有，起码在我们当前的认知中是不切实际的。自然界创造了人类，可人类却近乎脱离了自然界的控制。那么，人工智能是不是该停止呢?我认为不该。前面提到了递变演化，超人工智能的层次提高是人类插不上手的，只能靠它自身的递变演化。但是递变演化却不是只出现在人工智能身上，人类也有自己的递变演化，而且根据加速回报理论，递变的单位所需时间是会逐渐缩短的，如果我们能从人工智能那里取得这样的经验，发展的就不会只是人工智能。再者，从强人工智能到超人工智能的层次质变，同样可以被借鉴用于人类的发展，这就意味着人类自身是会永远领先人工智能一步。难道人类担心过被猴子毁灭吗?没有。同样人工智能就好比比我们智能层次低的猴子，也不会导致我们的毁灭。并且我们可利用人工智能为我们自身服务。当然，这只局限于理论推导、假设猜想，很可能未来的走向会与之大相径庭。
人工智能的发展不应是单方面的，视野必须拓宽出去。对于人工智能的研究其实等同于对人自身的研究，它不仅仅只是一门计算机科学，更是一门生命科学。如果能将它的研究与生命科学的研究结合起来，人们对它的了解就可能更透彻。比如说，对于大脑的研究，一定会牵扯到思维的研究，而对思维研究的深入，可以让我们更好地设计智能的思维，甚至于我们可以将人类的心理在不影响性能的情况下导入其中。人类的心理会使它们站在人类的角度思考，甚至可以说智能便成了人类的另一种存在形式。在这里，就又引出一个问题：安全和性能，我们应更注重哪一个。答案非常明确，安全。如果连安全都保证不了，那它就没有存在的价值。原子能，人类可以控制，所以才有了核电的存在。人工智能同样如此，虽然我希望人工智能能造福人类，但若能证实它对人类的弊大于利，那就应该终止有关的研究，让它成为历史。
有人说人工智能是人类最后的一项发明，因为一旦超人工智能出现，人类便会灭绝，未免太过悲观了。生物与生物之间最纯粹的关系是利益关系，人工智能与人类之间也可以通过利益关系关联起来，并且让人类处于主导的地位。那么人类可以为人工智能提供什么利益呢?目标。人类是已知唯一有独立意识的存在，我们可以提供给人工智能目标，这就需要我们再设计时不能让它产生独立意识，如果这能实现，就意味着我们拥有了超越人类层次却对人类无比忠诚的存在，人类社会的发展必因此得到更大的进步。
人工智能是一个很好的发展机遇，我们不应畏手畏脚。人工智能的未来是不可控的，但是人类的发展也同样是不可控的。走得太稳不见得能真地走得太远，试一次或许会有不一样的结果。
人工智能论文3000字篇3
《电脑人工智能日趋成熟》
电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”
舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
人工智能论文3000字篇4
一、人工智能的定义解读
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。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。
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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，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,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
二、人工智能的发展历程
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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。但是由于消解法推理能力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，而忽视了知识的重要性。
第二阶段: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、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音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。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。
第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在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KIPS”，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。
第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展,。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段: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连网技术的发展，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，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。
三、人工智能的多元应用
1、人工智能在管理系统中的应用
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。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。也就是说，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，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2、人工智能在工程领域中的应用
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在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“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程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、人工智能在技术研究中的应用
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,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此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,开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。
四、人工智能的未来思考
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：
1、宏观与微观隔离
一方面是 哲学、认知科学、思维科学和 心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经 网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
2、全局与局部割裂
人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理论与实际脱节
大脑的实际 工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只 是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。
五、结语
人工智能一直处于 计算机技术的前沿，其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。人工智能研究与 应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和 教育等带来更大的影响。
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