人工智能论文2000字范文（精选8篇）
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。本文精选了8篇最新"人工智能论文范文",以供大家参考和研究。
人工智能论文2000字范文一：浅谈人工智能与机器人的发展
摘要：随着社会经济的飞速发展，在当今信息时代，人工智能与机器人已经属于前沿研究领域。在大部分人的意识中，对机器人是有一定概念的。但是这种概念，更多的是通过科幻小说的描写和人们的想象得到的。在现实发展过程中，虽然也有机器人的身影，但是版本都太低，仅停留在表面，智能效果并不好，在发展阶段还处于突破阶段，人工智能也同样如此。人工智能与机器人发展这两者是相辅相成的，目前对机器人研究要发展，其突破方向就是培养高智商的机器人。该文从人工智能发展史、人工智能在发展中所遇到的困境以及人工智能在机器人领域中的发展三个方面来做具体阐述，为以后相关行业人员，提供参考订阅。 关键词：人工智能；机器人；自动化；发展趋势 人工智能与机器人都同属于计算机的分支，是从20世纪中叶兴起来的。从定义上来讲，理解起来还算简单，但是对工智能与机器人比较难定义。虽然大家都清楚这两者的意义，然而，如果是比较统一的文字定义，网络上或者是相关书籍上是无法查阅到明确定义的。在对人工智能和机器人的研究过程当中，其涉及学科多，以至于这两者的发展慢慢已经渗透到高中生的学习领域。在很多时候，包括笔者在内的很多人，都会把人工智能和机器人的定义搞混，单纯觉得两者说的是同一个东西。但实际上人工智能比机器人更加复杂。人工智能是通过计算机应用，对人大脑的思维和智能进行模仿；而机器人则是应用某些技术，造出与人的行为较为相似的机器做的人，模仿人类行为。对于高中生而言，不仅需要详细深入了解这两者的定义和区别，更需要从古至今了解这两者的发展以及现状，为将来的研究提供理论合基础，时刻准备着为祖国科技做出贡献。 1人工智能发展史 说起人工智能，发源时间是从20世纪中叶开始。在1956年的达特茅斯学院会议上"人工智能"这个词正式出现在世界上，科学家也是从这个时候开始真正踏上智能研究的道路。通过科学家的研究，10年的时间，人工智能迎来第一次发展高潮，计算机被应用于社会的各个领域。也是通过这个现象，在数学方面、自然语言方面领域的应用给了很多科学家希望，因此，各大项目都逐渐建立起来。 因为内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的"专家系统"的系统，处于冰冻期的人工智能迎来第二次发展高潮，这套专家系统主要用于商业模式，通过利用人工智能，建立了具备完善专业知识和经验的计算机智能系统。但是，好景不常在，没过多久又处于冰封状态了。 在1987年，专家系统并没有发展得那么好，在苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机后，专家系统光辉不在，开始走下坡路。尽管如此，人工智能的研究始终在继续。于1997年，IBM公司所生产的深蓝打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；在2009年，螺丝联邦理工学院发起又一计划"蓝脑计划",生产已经成功模拟了部分鼠脑；在今年，大家都关注的谷歌AlphaGO战胜韩国李世乭。这3个案例的成功，都展现出了人工智能方面的研究成果，其研究成果也跟随时间的推移在不断刷新。社会经济在发展，人们在智能科学技术上投入的资金和技术还有精力也越来越多，这一方面的发展只是时间问题。 2人工智能的发展困境 2.1人工智能的发展现状 目前，人工智能处于飞速发展的阶段，很多人工智能公司如雨后春笋般相继现世。在公司成立之后，相继被国际比较大型的IT企业收购，处在网络行业竞争激烈的时期，谁都在争夺行业的有利地位。在人工智能的发展进程中，当然，随着人工智能也兴起了很多新兴行业，象自然语言处理、智能机器人、虚拟私人助理、手势控制等。根据网络上相关报道以及部门统计，人工智能行业已经成为21世纪世界各国争相投资和创业的重要选择。据统计，在人工智能行业，全世界的投资金额接近50亿美元。虽然我国人工智能方面的研究相对于欧洲发达国家比较晚，但是随着社会经济的发展人工智能的发展速度较快。 2.2人工智能的发展困境 就目前所有研究资料显示，人工智能的研究困境主要体现在2个方面，分别是计算机博弈和机器翻译，而博弈说白了是竞争。计算机博弈分为多种多样，最为简单的博弈应该是只要操作就可以的，象联机作战游戏。但是实际上来说计算机的博弈主要体现在对技术的操作、应对措施以及智能模仿等方面。人与人之间的竞争涉及方方面面，主要都集中在脑力和体力2个方面，而计算机技术，它是无法根据人的思维和智能去演算出机器博弈的，而这个点就是计算机技术研究所面临的困境。而具体要解决这一世界性的难题，就必须加强人们对技术方面知识的研究，熟悉生物神经学科，不断加强对知识性学科的学习。 机器翻译很多人都会使用。如果某段话不会翻译，就打开某个软件，笔者平常会用几个软件综合一下，把你需要翻译的中文打在输入框内，然后在输入结束后按翻译按键，下框就会自动弹出所对应的英文句子，但是这是非常简单的翻译，而且个人觉得非常不准确，很多语法都无法把握，偏重于中式翻译。而在翻译过程中，实际起作用的还是程序，严格来说，并没有实现自动化翻译。笔者认为，最主要的还是要通过计算机对人类思维的了解和使用语言习惯和知识点进行比较深入地分析，才能够真正完成机器的自动化翻译。 目前来看，人工智能在计算机博弈和机器翻译出现障碍，在世界范围内，机器翻译还是比较广泛运用的，且具有良好的发展前景。 3人工智能在机器人领域中的发展 在现实生活当中，人们的认知方式和生活方式因为人工智能发生了改变。科学家们对于人工智能和计算机的完美结合给予高度重视，大家都把人工智能机器人作为研究的重要领域，而所谓的人工智能机器人，就是可以对人类行为和思维进行模仿，并且相似的机器人。但是就目前的研究状况而言，常常可以看见机器人搬运其物块或是移开物块等，机器人所做的只是在模仿人的行为。对于这些简单的行为机器人的制造并不难，但是难就难在无法将机器人赋予人的思维和智能，就像无法制造出能够与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对赛的智能机器人。人工智能运用在机器人当中主要表现在2个方面，第一是人工智能系统集成，第二则是多元信息采集。这样做的目的是，将计算机和系统综合起来，使利用率更高。需要认识到的是，单一的系统是无法让计算机得到发展和完善的，计算机必须满足同时拥有多个系统，才能对突发情况进行应对和解决，进而具备了"思维".对于机器人来说，多元信息采集是极其重要的。通过对IT系统的使用，将知识进行系统整理，从而得到更加广泛的知识，这样一来，机器人的智能就会得到提高。 结语 综合上述说法，我们可以看出，人工智能的发展还是比较曲折的，从20世纪中叶到现在，经历了3次高潮，也经历多次冰封时期，几经沉浮终于在世界的发展过程中占有极其重要的地位，且在未来的发展中也将会继续受到重视。尽管如此，我国人工智能的发展相对于欧洲发达国家而言，还是比较落后的。人工智能机器人的发展是一个国家技术经济发展的重要标志，对今后社会经济的发展和中国在全球的地位也具有非常重要的意义。 因此，对于智能机器人的发展，我国应该给予高度重视。中国应当明确发展目标、认清国际形势；培养相关技术人才，有效地运用人工智能技术，缩小中国与世界人工智能方面的水平差异。希望通过国家和科学技术人才的支持和努力，能让我国智能机器人的发展进入一个新台阶，发展达到新高度，在未来的发展过程中起到重要的作用。 参考文献 [1]孙静，张帆，王国庆，等。物联网时代人工智能机器人的发展趋势探讨[J].科技经济导刊，2017（31）：12-13. #p#分页标题#e#人工智能论文2000字范文二：人工智能技术在新冠病毒肺炎疫情防控中的应用
摘要：归纳了人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中的应用情况，分别从医疗辅助机器人、大数据分析、云平台、远程医疗、智能检测5个方面进行分析，阐明人工智能在疫情防控中的优势，剖析人工智能在医疗领域的发展前景，为今后人工智能在医疗领域的广泛应用提供参考。 关键词：新型冠状病毒肺炎；人工智能；大数据；机器人；云平台；远程医疗；智能检测 2019年12月，新型冠状病毒肺炎病例在武汉出现，2020年1月20日，国家卫生健康委员会将新型冠状病毒肺炎纳入《中华人民共和国传染病防治法》规定的乙类传染病，并采取甲类传染病的预防、控制措施[1,2].截至2020年2月12日24:00,全国新型冠状病毒肺炎确诊病例52526例，死亡1367例[3].面对疫情全面暴发的严峻形势，医疗防护物资紧缺，医护人员高强度负荷，疫苗和新药亟待研发，公众居家恐慌，疫区优质医疗资源匮乏等，人工智能（artificialintelligence,AI）利用虚拟现实技术，在疫情防控的关键作用逐渐显现，如机器人配送物资，5G网络查房问诊，大数据助力新药研发，远程医疗会诊，智能筛查疑似病例，云平台办公和在线学习。本研究对人工智能技术在此次疫情中的实际应用进行综述，旨在凸显人工智能在疫情防控中的优势，为今后人工智能在医学领域的广泛应用提供参考。 1概述 人工智能是计算机科学的一个分支，由计算机科学、信息学、语言学、控制论、心理学、语言学等多学科相互融合发展起来的，旨在对人的思维、学习、知识储存过程进行模拟和系统应用[4].人工智能技术企图通过挖掘智能的实质，生产出新的类似人脑且能做出快速反应的机器，涵盖算法、芯片、软硬件平台和应用[5].人工智能的核心是算法，基础是数据及计算能力，该领域的主要研究包括自然语言、机器学习、图像识别技术、语言识别技术、神经网络学习等[6,7].随着人工智能技术的逐渐成熟，开展智慧医疗成为医疗领域的热点，也是今后发展和优化医疗服务的趋势[8].目前，该技术在我国医疗健康领域的应用才刚刚起步，并未广泛投入使用，此次新型冠状病毒肺炎疫情的防控，给人工智能技术的开拓应用提供了一个实战平台，让我们看到了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和重大价值。 2人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控中的应用 2.1医疗辅助机器人 医疗辅助机器人的开发应用一直是人工智能在医疗领域应用中备受关注的一大领域[9].广东省人民医院在抗击新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中引进了2名机器人"新员工",主要承担送药、送餐、回收被服和医疗垃圾、实时影像监控病区动态等工作；它们集成先进的无人驾驶技术，可自主识别地图和工作环境，自主避开障碍物，实现点对点的物资配送，每台机器人相当于3名配送员，减少了医务人员进入隔离区的频次，在提高配送效率的同时降低了临床工作人员交叉感染的风险。火神山医院投入使用了一批医疗服务机器人--"豹小弟",它们分工明确，承担着红外测温、发热问诊、引领病人、初步诊疗、化验单递送、药品运输等工作，代替了医护过程中简单重复且耗力的工作，在减轻医护人员工作量的同时，减少了医护人员在诊疗过程中交叉感染的机会。这次疫情中投入使用的不止是医疗机器人，还有物流机器人，京东物流的智能配送机器人、苏宁的无人智慧物流仓在武汉市医疗物资的打包、分拣、配送中发挥了高效的作用。#p#分页标题#e# 2.2大数据分析 我国经历了严重急性呼吸综合征（SARS）、甲型H5N1禽流感、甲型H1N1流感疫情等突发公共卫生事件，此次新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作虽然挑战艰巨，但比以往任何一次疫情所能调动的科技资源的水平都高，大数据技术的应用为新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作提供了数据支撑，利于国家疫情防控工作制定精准、有效的决策，实时识别和监控高危人群，避免了疫情的进一步扩散。另一方面，疫情数据的实时动态更新和公开发布，避免了谣言及公众因不了解实情相互猜疑引起的恐慌。面对节后复工这一节点的来临，各省市政府机构都在积极利用大数据技术，精准掌握各疫区人员的流动动态，定向指导各类人群的风险识别，合理安排居家隔离及至医院就诊。此外，大量的数据分析也为此次新型冠状病毒肺炎新药和疫苗的研发提供了数据支持，利用人工智能的超大计算力，为大规模文献筛选、病毒基因测序、蛋白筛选等研发工作节省了研发时间。医疗卫生及互联网领域专家表示，利用互联网大数据对重大公共卫生突发事件进行群防群控，是未来疫情防控的关键手段和重要支撑。 2.3远程医疗 远程医疗以远程信息（包括影像、图片、文字、音视频）的传送和交流为主，从"互联网+"的概念来看不算新技术，但由于医疗体制和技术本身的限制，在医疗领域并未广泛应用[10].此次疫情下远程医疗系统的应用让我们看到了它不可估量的价值。面对新型冠状病毒肺炎疫情的不断蔓延，被隔离的病人陷入了极度的恐慌和焦虑情绪，将远程医疗系统引入病区，展现出不可估量的应用价值。（1）宽慰病人：隔离病人需要的更多是被安慰和关心，医生通过远程医疗设备进行远程查房，除了了解病人病情，更多的是同病人交流，给予适当人文关怀，减轻病人的恐慌和抵触情绪。（2）缓解物资紧缺：远程诊疗可以减少医务人员同病人的直接接触，减少防护用品的使用，缓解防护物资的紧缺。（3）远程会诊：基于5G网络，疫区的新型冠状病毒肺炎急重症病人通过远程医疗向其他省市临床医疗中心寻求帮助，获取了远程诊疗意见，实现了优质医疗资源的互通。由此可见，远程医疗的有序开展有利于优化隔离病房的病人管理，安抚隔离病人的紧张情绪，促进优质医疗资源下基层，更好地普及医学知识，进行专业的心理疏导，从而缓解公众的紧张情绪。 2.4人工智能检测 此次疫情防控期间，人工智能测温仪也因地制宜，投入使用。它通过温感摄像头、人脸识别、热成像体温检测系统，能够在2m内快速采集体温，并将身份信息和体温匹配形成数据表，一旦识别出疑似发热者，系统便会自动报警，帮助工作人员及时、准确锁定发热人员。人工智能测温仪可以在1min内实现200~300人同时通过单行道进行快速体温检测，同时升级了人脸识别系统，即使被检测者佩戴口罩，也能实现快速筛查。目前已在部分医院、火车站、机场等人群密集场所投入使用，具有高效、安全、可靠等特点，能够节省人力，减少体温监测人员的感染风险，满足了疫情防控的需要。此外，一些辅助诊断的智能评价体系也正式上线，如上海公共卫生临床中心应用的新型冠状病毒肺炎智能评价系统，从新型冠状病毒肺炎病人CT影像中提取智能参数，可对肺炎严重程度进行自动量化评估，为医生评估CT影像提供参考。 2.5云平台 当前疫情形势严峻，减少外出、避免人员聚集是对疫情传播最有效的遏制，在疫情防控的总体部署下，出现了新的办公和学习模式，众多企业在节后复工时采取远程办公模式，单位通过云平台组织网络会议，员工通过云平台进行居家办公；此外，教育部也连续下发通知，要求延期开学并开展网上教学，老师和学生通过线上教学、云课堂实现师生间的在线学习和交流。 3启示 此次新型冠状病毒肺炎的确诊人数已经超过了SARS,而且新型冠状病毒肺炎的潜伏期较长，传播力也较SARS强，但值得庆幸的是，我国现在的科学技术水平已远超SARS时期，可以调动更广阔、更先进的科技资源和技术力量。人工智能技术的应用在抗击新型冠状病毒肺炎疫情中发挥了积极作用，它不再只是停留在人们概念里的高新技术，从医疗辅助机器人、大数据分析、云计算、远程医疗、智能检测的设想到变为一个个切实可行的案例，人工智能彰显了它在医疗领域广阔的应用前景。随着人口老龄化的出现和慢性病病人数量的逐年上升，公众对医疗健康的需求不断增加，人工智能在临床的应用能够解放人力、提高效率，让有限的医疗资源发挥最大的价值。 参考文献 [1]国家卫生健康委员会。中华人民共和国国家卫生健康委员会公告（2020年第1号）[EB/OL].[2020-02-07]. [2]国务院应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控机制。关于印发近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案的通知[EB/OL].[2020-02-10]. [3]国家卫生健康委员会。新型冠状病毒肺炎疫情防控工作疫情通报[EB/OL].[2020-02-13]. [4]贺倩。人工智能技术发展研究[J].现代电信科技，2016,46（2）：18-21. [5]孔祥溢，王任直。人工智能及在医疗领域的应用[J].医学信息学杂志，2016,37（11）：2-5. [6]HAMETP,TREMBLAYJ.Artificialintelligenceinmedicine[J].Metabolism,2017,69:36-40.TAGS：人工智能人工智能技术人工智能论文数学建模论文写作方法
文章目录1.首页1.1.论文标题1.2.摘要1.3关键字2.问题重述3.问题分析4.模型假设5.符号说明6.模型的建立与求解7.模型的分析与检验8.模型的评价、改进与推广9.参考文献10.附录1.首页1.1.论文标题1.2.摘要概念：摘要是对论文内容的简短陈述，不得超过一页。
作用：使读者或评委在不阅读论文全文的情况下就能获得必要的信息。
三要素：解决了什么问题，应用了什么方法，得到了什么结果。
特点：摘要需充分概括论文内容，文字必须十分简练，书写时应当注意突出论文的新见解，新方法和特色，陈述要客观，不能带有主观性。
重要性：摘要是数模论文写作中最重要的一部分,因为评老师的时间有限（每篇15分钟）不会完整的从头读到尾。摘要一般是其他部分完成后再来书写，写完后需反复阅读反复修改。
摘要开头段写法
开头段：需要充分概括论文内容，一般两到三句话，长度在三至五行。
第一句话：交代题目背景（可选）。
第二句话：交代所做的事情（必须）。
第三句话：解决这个问题后的实际意义（少部分有）。
摘要中间段写法
中间段：需要对每个问题分别进行叙述，一般需要包含三要素。
（1）解决了什么问题（三种方式提出）：
【1】直接用一句话概括题目要求我们求解的问题。（较少见到）类
【2】不单独提出我们要解决什么问题，在后面的两个要素中会提到。（常见）
【3】可以指出题目中问我们的是类型什么问题，例如常见的有：预测类，评价类，规划优化类（极少建议）。
（2）应用了什么方法
这里写出你对这个问题的求解思路，并说明你应用的模型。一定要紧扣题目本身，不能脱离题目本身来描述模型。
（3）得到什么结果
在介绍完使用的建模方法后，一定加上通过这个方法或者模型得到的结果。一般有下面两种情况：
（i)需要计算出数值答案。例如物理题，规划类、预测类。
直接回答答案。（如果模型中有重要参数时，我们可以做灵敏度分析;如果涉及概率统计，可以考虑加上置信区间；如果是预测类或者数值计算类，可以加上误差分析）
（ii）开放类问题，例如评价类、提问题类、设计方案策略类。
对于较为开放的问题，例如评价类，提建议类，设计方案类。
对于较为开放的问题，我们在摘要中只需要写出主要的结论，下结论时一定要有明确支持的观点，不要模棱两可。如果有数值的描述结果更好，例如：采取某种建议或者方案后提高了多少、降低了多少。
此外，有时候问题的完整答案很长，这时候只需要在摘要中说出最主要的一部分结果，然后加一句话来引导读者在正文或者附录中查看完整的结果。
摘要结尾断写法（可选）
结尾段：可以总结下全文，也可以介绍下你的论文的亮点，也可以对类似问题进行适当的推广。（写不出来可不写）
ps:例1中带有自吹意味，不可取。
！！！
1.3关键字2.问题重述确定选题后开始写，只需将原问题进行整理，将问题背景和题目分开陈述即可。
注意：绝不可照抄原题（论文会查重）应为：在仔细理解了问题的基础上，用自己的语言重新将问题描述一遍。语言需要简明扼要。
常规做法：在原题基础上使用删除、替换等方式来重新组织语言。
进阶做法：丰富题目背景，结合自己的分析思路来重新描述问题。
3.问题分析、从实际问题到模型建立是一种从具体到抽象的思维过程，问题分析这一部分就是沟通这一过程的桥梁，因为它反应了建模者对于问题的认识程度如何，也体现了解决问题的雏形，起着呈上启下的作用，也很能反应出建模者的综合水平。
内容包括：题目中包含的信息和条件，利用信息和条件对题目做整体分析，确定用的什么方法建立模型，一般是每个问题单独分析一段，过程简明扼要，不需要放结论。
建议在文字说明时同时用图形或者图表（例如流程图）列出思维过程，使你的思维显得很清晰，让人觉得一目了然。
注意：问题分析这一部分放置的位置比较灵活，可以放在问题重述后面作为单独的以及一节（常见），也可以放在模型建设和符号说明后面作为单独的一节，还可以针对每个问题将其写在模型建立中。
建议这样写哦
4.模型假设模型假设是建立数学模型中非常关键的一步，关系到模型的成败与优劣。所以，应该细致的分析实际问题，从大量的变量中筛选出最能表达问题本质的变量，并简化他们的关系。注意：
（i）论文中的假设要以严格、准确的语言来表达，使读者不产生任何曲解。
（ii）所提出的假设确实是建立数学模型所必须的，包括求解模型所必须的假设和简化模型而做的假设。最终结果与假设之间会有很强的因果关系，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。
（iii）假设应验证其合理性。假设的合理性可以从分析问题的过程中得出，例如从问题的性质出发做出合乎常识的假设；或者由观察所给数据的图像，得到变量的函数形式；也可以参考其它资料推得，但需指出参考文献的相关内容。
模型假设的常见情况：
（I）题目明确给出的假设条件；
（II）排除生活中的小概率事件（例如黑天鹅事件、一些非正常情况）；
（III）仅考虑问题中的核心因素，不考虑次要因素的影响（注意：过于简化的模型会使得你的论文没有优势和亮点）；
（IV）使用的模型中要求的假设;
（v)对模型中的参数形式（或者分布）进行假设(注意：如果能在论文中用数据验证这些假设更好)；
（v)和题目联系的很紧密的一些假设，主要为了简化模型。
模型假设的两个问题：
（i)模型假设的合理性怎么保证？
如果需要论证的可以从两个角度开始考虑，第一：可以引用别人的文献或者资料，这样最有说服力；第二：如果要对模型中的参数形式（或者分布）进行假设，可以在正文中使用实际数据进行绘图或者进行假设检验来支持你的假设。
（ii）模型假设设置的太强怎么办？
可以在论文后面的模型评价与改进部分加上你的想法，这样可以在一定程度上弥补这个问题。
5.符号说明本部分是对模型中使用的重要变量进行说明，一般排版时就要放到一张表格中。
表格形式一般是**“三线表”**分别是符号、含义、单位。
注意！第一：不需要把所有变量都放在这张表格里，模型中的临时变量可以不放。第二：下文中首次出现这些变量时也要进行解释，不然会降低文章可读性。
ps：少见的有模型准备部分~
6.模型的建立与求解模型的建立：模型的建立是将问题抽象成数学语言的表达式，它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。因为比赛时间很紧，大多数时候我们都是使用别人已经建立好的模型。这一部分需要将题目问的问题和模型紧密结合起来，切记随意套用模型。我们还可以对已有的模型的某一方面进行改进或者优化，或者建立的不同模型解决同一个问题，这就是论文的创新和亮点。
模型求解：把实际问题归结为一定的数学模型后，就要利用数学模型求解所提出的问题了。一般需要借助计算机软件求解。求解完成后，得到的求解结果应该规范准确并且醒目，若求解过程过长，最好编入附录里。（注意：如果使用智能优化算法或者数值计算方法求解的话，需要阐明算法的计算步骤）。
模型求解的注意事项：
（i）国赛中常出现优化类问题，如果你用到了启发式算法求解的话，一定要简写明算法步骤，并要结合具体的问题来阐明计算的思路。
（ii）求解的结果应该在论文中突出的展示出来，有具体答案的问题比较简单，直接放上数值计算结果即可；如果是开放类问题的话，一定要对结果进行阐明和解释，如果能加上美观整洁的图表更好。
7.模型的分析与检验模型的分析：在建模比赛中模型分析主要有两种，一个是灵敏度分析，另一个是误差分析。灵敏度分析是研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。通用步骤（控制变量法）：控制其它参数不变的情况下，改变模型中某个重要参数的值，然后观察模型的结果的变化情况。
误差分析是指分析模型中的误差来源，或者估算模型中存在的误差，一般用于预测问题或者数值计算类问题。
模型的检验：模型的检验可以分为两种，一种是使用模型之前应该进行的检验，例如层次分析法中的一致性检验，灰色预测中的准指数规律的检验，这部分内容应当放在模型的建立部分；另一种是使用了模型后对模型的的结果的检验，最常见的稳定性检验（和灵敏度分析类似）。
8.模型的评价、改进与推广模型的评价：主要写模型的优缺点；
模型的改进：主要针对模型中缺点有哪些改进地方；
模型的推广：将原题的要求进行扩展，进一步讨论模型的实用性和可行性。
9.参考文献ps:所有引用他人或公开资料（包括网上资料）的成果必须按照科技论文的规范列出参考文献，并在正文引用处予以标注。
参考文献的作用：
(l)反应出真实的科学依据；
(ll)体现出严肃的科学态度，分清是自己的观点或成果还是别人的观点或成果；
(lll)对前人的科学成果表示尊重，同时也指明资料的引用出处，百年与检索。
常见的三种参考文献的表达方式（标准不唯一）：
书籍的表述形式为：【编号】作者，书名，出版社，出版年月；
期刊杂志论文的表述形式为：【编号】作者，论文名，杂志名，卷起号：起止页码，出版年；
网上资源（例如数据库、政府报告）的表述方式为：【编号】作者，资源标题，网址，访问时间。
参考文献的注意事项：
（i）引用的内容需要在正文中标注出来；
（ii）不要直接引用别人的博客；
（iii）不能直接引用前辈们论文中的内容.。
10.附录论文附录内容应包括支撑材料的文件列表，建模所用到的全部完整、可运行的源程序代码（含excel.spass等软件的交互命令）等。如果缺少必要的源程序、程序不能运行或运行结果与论文不符，都可能会被取消评奖资格。如果确实没有用到程序，应在论文中明确说明"本论文没有用到程序"。
支撑材料内容包括用于支撑模型、结果、结论所必要的材料，至少包含建模所用到的所有可运行的程序、自主查阅使用的数据资料（赛题中提供的原始数据除外）、较大篇幅中间结果的图表等。将所有支撑材料使用WinRAR软件压缩在一个文件中。支撑材料文件应放入论文附录中；如果确实没有需要提供的支撑材料，需注明“本论文没有需要提供的支撑材料”，同理，支撑材料文件需与论文内容相符。
科学网—人工智能背后的数学
人工智能背后的数学精选已有14113次阅读2020-8-2108:59|个人分类:读书札记|系统分类:海外观察
计算机会“思维”、Agent（智能体）能感知环境、机器可从经验中学习，其背后离不开数学——从线性代数、概率统计到拓扑学众多数学分支。这篇读书札记讨论人工智能背后的数学。
【人工智能离不开数学】
术语“人工智能（AI）”由两个词组成，“人工”和“智能”。“人工”一词意味着人造，而“智能”一词则意味着思维能力（如，学习、推理和解决问题）。因此，可以说，人工智能是人造的思维能力。有些人工智能教科书将这一领域定义为研究“Agent（智能体）”——任何能够感知环境并采取行动，以最大限度地提高成功实现目标的机会的设备。机器学习（ML）是近年来发展最为迅速的人工智能的一个子集。它研究通过经验自动改进的计算机算法，为系统提供从经验中学习的能力，其主要目标是让计算机在不受人类干预的情况下自动学习并进行相应的调整。这里所谓人工智能的学习、推理和解决问题的能力，Agent（智能体）感知环境和采取行动的能力，机器学习的通过经验自动改进算法的能力，其背后均离不开数学。
RichardE.Neapolitan和XiaJiang著的《ArtificialIntelligencewithanIntroductiontoMachinelearning(人工智能与机器学习导论)》一书第二版（参考资料[1]），由5个部分组成，讨论了人工智能的5个主要研究领域：逻辑智能、概率智能、涌出智能（EmergentIntelligence，基于群体智能的进化计算和方法）、神经智能(神经网络和深度学习)和语言理解。
人工智能早期的成功，是建立在逻辑推理模型的基础上的。基于这种逻辑推理的人工智能模型是该书的第一部分的重点。在20世纪70年代，越来越明显的是，人类做出的许多判断都涉及不确定或概率推断。到20世纪90年代，这种概率推理的建模，在人工智能中变得司空见惯。概率推理是该书的第二部分的重点。智能行为并不局限于人类的推理。基于自然选择模型开发了有用的算法。非智能实体在群体中的行为有时会产生一种称为群体智能的涌现智能。该书的第三部分讨论了基于涌现智能的算法。最近神经网络在被称为深度学习领域的应用得到了新生，它已经成功地应用于计算机视觉和语音识别等领域。该书的第四部分致力于神经网络和深度学习。最后，第五部分讨论了人工智能的一项重要工作，即自然语言理解。
显然，人工智能这五个主要研究领域背后的数学，不尽相同。所以，如果问“人工智能背后的数学是什么？”，从不同人工智能研究者，可能得到不同的答案。
有许多数学分支有助于人工智能和机器学习。例如，拓扑学是一门纯数学的学科，然而，拓扑数据分析（TDA）是一种利用数据中的拓扑特征，寻找数据集结构的应用数学方法。顾名思义，TDA利用了拓扑学的思想。TDA为数据分析提供了一个通用的框架，其优点是能够从大量高维数据中提取信息，并具有抗噪声的稳定性。TDA在短短的几年内得到了长足的发展，包括：聚类、流形估计、非线性降维、理解时间序列、模式估计和岭估计等。TDA已经成功地发现了许多大型复杂数据集中的信息。TDA结合了代数拓扑和统计学习的工具，为研究数据的“形状”提供了定量基础。拓扑数据分析技术正在与我们今天所熟悉的人工智能技术相结合。早期的例子是计算机视觉拓扑学（参考资料[2]）。拓扑数据分析量化了大原始噪声数据中隐藏的拓扑结构,将拓扑数据分析和机器学习结合起来，可用于解决计算机视觉实际问题，以及更深入的理解数字图像。又如，深度神经网络的拓扑学。深度神经网络是一种强大而迷人的方法，用于研究各种数据（包括图像、文本、时间序列和其他许多数据）取得了巨大成功。然而，限制其适用性的一个问题是，人们对其内部的工作原理缺乏任何详细的了解。对卷积深神经网络的内部状态进行拓扑数据分析，可以了解它们所执行的计算（参考资料[3]）。神经网络还可以通过改变拓扑结构来运行，将拓扑结构复杂的数据集，转换为拓扑简单的数据集（参考资料[4]）。TDA是一个快速发展的领域，在机器学习、应用和计算拓扑学领域吸引了越来越多的实践者和研究者的兴趣。因此，有人称：“拓扑数据分析可以说是机器学习趋势的先锋，因为它的细粒度模式分析取代了传统的有监督或无监督学习”（参考资料[5]）。也许“拓扑智能”也会成为未来的一个重要的研究领域。
没有人精通所有数学（即使是数学家，也不一定精通全部所有数学知识），更不可能要求实际工作者掌握全部所有数学知识，但应该掌握有关研究领域的数学基础知识。微积分、代数、线性代数、概率统计的基础知识，将会很重要。
【机器学习中的数学基础新书】
数学是机器学习的基础，对理解这个领域的基础至关重要。机器学习涉及哪些基本数学工具呢？约书亚•本吉奥等著的《深度学习》（被称为“深度学习”的圣经）一书（参考资料[6]）中，介绍理解深度学习所需的基本数学概念包括：线性代数、概率与信息论、数值计算三个应用数学基础。而莎朗·萨克塞纳（SharonSaxena）在一篇题为《机器学习背后的数学-你需要知道的核心概念》（参考资料[7]）文章中，则提出线性代数、多元微积分和概率统计三个应用数学基础。两者都列有线性代数和概率统计。下面介绍三种机器学习中的数学基础新书，这些书尤其适合自学。
[应用线性代数导论——向量、矩阵和最小二乘法]
线性代数是研究线性方程组及其变换性质的学科。线性代数可用于分析空间中的旋转，最小二乘拟合，求解耦合微分方程，以及许多其他数学、物理和工程问题。例如，线性代数是现代几何的基础，包括定义基本对象，如直线、平面和旋转。这个数学分支涉及方程，有助于获得关于不同变量如何影响机器学习中需要预测的值。然而，由于线性代数是一种连续形式而非离散形式的数学，许多计算机科学家对此没有经验。对线性代数的良好理解对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法至关重要。
斯坦福大学教授斯蒂芬·博伊德（StephenBoyd）的新书《IntroductiontoAppliedLinearAlgebra——Vectors,Matrices,andLeastSquares（应用线性代数导论——向量、矩阵和最小二乘法）》（参考资料[8]），本书简称VMLS，提供对应用线性代数的基本主题——向量，矩阵和最小二乘法的介绍。目标学习线性代数的基础理论和技能，并了解它们的应用，包括数据拟合、机器学习和人工智能、断层扫描、导航、图像处理、金融，自动控制系统。
VMLS下载地址：https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/
VMLS提供配套的《JuliaLanguageCompanion》，可以在复习数学概念的同时，学习最新的Julia语言。实际上，我去年读VLMS，是为了学习利用Julia语言数据分析编程。学习Julia语言主要有三个原因：性能、简单性和灵活性。在人工智能社区，现在主流编程语言是Python。但是，Python的运行效率慢，因而，许多大型科学与计算软件仍然使用C++或Fortran编写。现在Julia将Python和Matlab的高生产率和易用性与C++和Fortran的闪电般速度相结合，正在迅速成为科学与工程计算、人工智能和机器学习领域主要的有竞争力的语言。由于Julia语言是新推出的语言（2018年8月MIT正式发布编程语言Julia1.0），有关与之配套的应用数学书籍不多见。
[Julia统计学：数据科学、机器学习和人工智能基础]
统计学是一组工具的集合，可以使用这些工具来获得有关数据的重要问题的答案。可以使用统计方法将原始观察结果转换为可以理解和共享的信息，可以使用统计推断方法从小样本数据推理到整个领域。统计学通常被认为是应用机器学习领域的先决条件。机器学习和统计学是两个密切相关的研究领域。概率统计方法的使用，为机器学习提供了利用、分析和呈现原始数据的正确途径。机器学习应用统计方法，导致了语音分析和计算机视觉等领域的成功实现。
上述的VMLS是我读到的第一本具有Julia配套示例的应用数学教科书。另外一本正在读的是关于统计学的，约尼·纳扎拉西（YoniNazarathy）和海登·克洛克（HaydenKlok）著，题为《StatisticswithJulia:FundamentalsforDataScience,MachineLearningandArtificialIntelligence（Julia统计学：数据科学、机器学习和人工智能基础）》。预计这本书将于2020年底通过斯普林格（Springer）出版，不过，其草稿可以在如下网址下载（草稿预先发布的做法，有利于提前交流和完善书稿）：
https://statisticswithjulia.org/StatisticsWithJuliaDRAFT.pdf
这本书的草稿包括：介绍Julia、基本概率、概率分布、数据处理与汇总、统计推断概念、置信区间、假设检验、线性回归、机器学习基础和动态模型仿真等十章，具有完整的内容结构和使用juliav1.4和近40个包的完整代码库，以及总共212个代码示例。
掌握人工智能背后的数学，不同于传统的数理研究。17世纪牛顿-胡克数学家之战时代的数学，要用笔和纸来钻研定理、推导和问题，然后第二天互相挑战。20世纪上半叶爱因斯坦-玻尔思想实验之争的时代，通过使用想象力进行的实验，说服对方。在21世纪，这些并非是学习新概念的唯一方法，更非最佳方式。研究人工智能中的数学，应该更加关注任何给定表达式的直觉和几何解释，理解这些令人费解的表达式背后的含义，关注发生了什么，为什么会发生。利用像NumPy这样的计算库，帮助进行计算试验，往往更有意义。所以，机器学习的实践者在学习数学的同时，离不开如同Python或Julia这样计算机编程语言。
[机器学习中的数学]
2019年，剑桥大学出版社出版了一本MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng著的新书《MathematicsforMachineLearning（机器学习中的数学）》（参考资料[9]）。根据作者的说法，《机器学习中的数学》的目标是提供必要的数学技能，以便随后阅读有关更高级机器学习主题的书籍。
该书把基础（数学）概念从应用中分离出来，分成两个部分。第一部分涵盖了纯数学概念，包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率和统计学，没有涉及到机器学习。第二部分将重点放在利用这些概念推导出四种主要的机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。对于学生和其他有数学背景的人来说，这些推导为学习机器学习提供了一个起点。对于第一次学习数学的人来说，这些方法有助于建立运用数学概念的直觉和实践经验。本书采用模块化编写的方式，可以用两种方式阅读：自下而上——从基础到更高级的概念；自上而下——从实际需求深入到更基本的需求。下图表示在这本书中所涵盖的机器学习的四个支柱和在第一部分介绍的数学基础。
来源：参考资料[9]图1.1
下图截取自书中，表示第2章介绍的线性代数概念有关概念及其与书中其它部分关系：
来源：参考资料[9]图2.2
每一章都包含了测试理解力的实例和练习（第一部分提供的练习主要是用笔和纸来完成的）。该书的网站上还提供了在第二部分中讨论的机器学习算法编程教程（jupyter笔记本）。
剑桥大学出版社支持免费下载本书，网址为：
https://mml-book.com
这里介绍的三本教科书，具有注重数学理论基础和应用实践结合，并伴随有编程示例的特点。
【结语】
国内去年一度盛传的“徐匡迪之问”——“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”引发过共鸣，不但为学术界所关注，也推动业界重视数学模型的研究和算法设计的创新。
据报道，2020年8月11日，著名科学家姚期智在受聘同济大学名誉教授举行的学术报告会上，分享了对当前人工智能（AI）研究（人工智能的科学基础、神经拓扑结构——神经网络研究的新视角、隐私保护学习、可控超级智能等）和相关人才培养的思考。报导强调，“AI离不开数学，但AI面临的问题不全是数学问题”（参考资料[10]）。
在海外的一些大学里，计算机科学系的学生通常在接受数学和统计学方面的培训并不多。目前的机器学习教科书，也主要集中在机器学习的算法和方法上，并假设读者已经掌握数学和统计学，因此，这些书只花一两章介绍背景数学，或在书的开头或作为附录。许多人想深入研究基本机器学习方法的基础，就需要补充阅读机器学习所需的数学知识。所以，加强数学和统计学基础训练非常必要。
参考资料：
[1]RichardE.Neapolitan,XiaJiang.ArtificialIntelligence.Taylor&FrancisGroup,LLC2018
[2]GerhardX.Ritter.TOPOLOGYOFCOMPUTERVISION.TopologyProceedings.Volume12,1987Pages117–158
[3]GunnarCarlssonandRickardBrüelGabrielsson.TopologicalApproachestoDeepLearning.TopologicalDataAnalysis.TheAbelSymposium2018(EditedbytheNorwegianMathematicalSociety).SpringerNatureSwitzerlandAG2020
[4]GREGORYNAITZAT,ANDREYZHITNIKOV,ANDLEK-HENGLIM.TOPOLOGYOFDEEPNEURALNETWORKS.arXiv:2004.06093v1[cs.LG]13Apr2020
https://arxiv.org/pdf/2004.06093.pdf
[5]insidebigdata.Tomorrow’sMachineLearningToday:TopologicalDataAnalysis,Embedding,andReinforcementLearning.February14,2020
https://insidebigdata.com/2020/02/14/tomorrows-machine-learning-today-topological-data-analysis-embedding-and-reinforcement-learning/
[6]伊恩·古德费洛，(加)约书亚·本吉奥，亚伦·库维尔.深度学习.人民邮电出版社.2010
[7]SharoonSaxena.MathematicsbehindMachineLearning–TheCoreConceptsyouNeedtoKnow.AnalyticsVidhya.October15,2019
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/mathematics-behind-machine-learning/
[8]StephenBoydandLievenVandenberghe.IntroductiontoAppliedLinearAlgebra–Vectors,Matrices,andLeastSquares.CambridgeUniversityPress.2018
[9]MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng.MathematicsforMachineLearning.Cambridge.2018
[10]吴金娇.AI离不开数学，但AI面临的问题不全是数学问题.文汇报.2020-08-12.《科学网》转载地址：
http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/8/444052.shtm
https://blog.sciencenet.cn/blog-3005681-1247238.html上一篇：人工智能的下一个应用领域：E&P数据分析下一篇：GPT-3：人工智能的新突破收藏IP:223.20.60.*|热度|
人工智能论文2000字范文（精选7篇）
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。本文提供几篇有关于人工智能论文范文，供大家参考学习。
第一篇关于人工智能论文：
《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。
第二篇关于人工智能论文：
《电气工程自动化中人工智能技术的应用》
文章摘要：随着社会的不断发展，人们的生活水平也在不断的提升，工业化也向着智能化的方向进行发展。在电气工程自动化中使用人工智能技术能够有效的提高电气工程的工作效率，对电气工程设备进行自动化的控制，明显的提高电气自动化的工作效率。因此，对电气工程自动化中人工智能技术的运用进行综合性的分析，使得人工智能技术能够更好的服务于电气工程。
关键词：电气工程；自动化；人工智能技术；应用
现阶段，我国的工业企业在进行工作的过程中，运用电气工程自动化技术较为广泛，并且随着人工智能化技术的不断提高，促进了电气工程自动化产业的发展，还可以模拟人体大脑进行工作，对庞大的数据信息进行分析、处理和搜集，从而实现电气工作的自动化生存，这样一来，不但能够提供电气工程的工作效率，而且还能对产业结构进行优化。同时，智能化技术的运用不仅仅提高了电气工程自动化控制系统的工作效率，而且还有效的减少了问题的出现。
1.人工智能化技术的基本概述
人工智能化技术是指借助人力所制造的智能化设备来代替人力进行工作的机器被称为人工智能化机器。目前，人工智能化设备主要借助计算机来作为基础，结合人工的方法和科学技术，将人类的思维和智慧融入设备中，使得制造出来的机器更加的智能化和自动化。人工智能化技术的发展离不开科学技术的发挥。随着社会的不断进步，科学技术也在不断的发展，从传统的自动化机器向人工智能化的方式进行转变，其中运用到的知识不仅仅是单纯的计算机知识，还包含其他学科的知识。比如，心理学、物理学、计算机学等。与此同时，电气工程自动化技术为工业化生产提供了监督管理能力和控制能力。
2.人工智能技术在电气工程自动化中的应用所占的优势
2.1、能够帮助企业实现人力资源的最优化配置
传统的电气工程项目中，设备的操作程序较为繁琐，并且由于电气工程项目中也包含一些电气设备，如变压器、电路电线等。在这种情况下，需要安排专业的人员来对电气设备进行管理。与人工智能技术相比较，包含的电气设备较少，大大减少了企业的资金投入，实现资源的最大化。
2.2、人工智能技术受到外界环境的影响因素较小
传统的电气工程中，控制器在建立模型的过程中会遇到诸多的不确定因素，并且直接影响了控制器的构建，甚至会都控制器的正常运行和工作产生营销。比如，在控制器模型建立的过程中，由于重要参数的变化，使得控制器的正常运行无法达到预期目标。与人工智能化技术进行比较，人工智能化技术在设计控制器的过程中，以建立动态模型为理念，大大降低了人工智能化技术对外部环境的影响，确保了系统的正常运行。
2.3、大大的简化了电气设备参数的调节方式
在电气工程自动化工作中运用人工智能技术，在对参数进行调整的过程中，工作人员需要对人工智能化设备进行具体的参数设置，从而才能实现电气工程自动化的控制，简化了工作流程。除此之外，与传统的控制器进行比较，人工智能化技术的优势还体现在以下几方面：（1）较好的适应能力，能够满足多变的情况下自动化系统的正常运行；（2）简化操作流程。在没有专业技术人员在场的情况下，整体系统也能正常的进行工作，帮助企业降低了对人力、物力方面的资金投入。除此之外，人工智能技术还能根据实际工作的情况，科学合理的设定参数，大大减轻了工作人员的工作压力和工作量；（3）对现有设定的参数进行综合性的分析，并且根据实际的情况来进行数据的修改，从而提高工作效率。
3.对电气工程自动化中人工智能的具体应用进行分析
3.1、人工智能在电气产品设计方面的应用
在电气工程自动化系统中，产品的设计过程较为复杂，并且设计方案较为繁琐。设计人员在进行产品的设计过程中，需要选择科学合理的方法来进行产品的设计，并且对现有的设计技术和设计经验进行借鉴，确保设计出来的产品具有实用性。但是，在科学技术和计算机技术发展的过程中，借助人工智能技术来对产品进行设计，将设计过程从传统的设计方式向着人工智能设计方向进行转变。这样不但能够有效的缩短电器产品的设计时间，而且还需要提高产品的质感。
3.2、大大缩短电气工程自动化机器故障的检测周期
电气设备在进行正常的运作过程中，由于工作时间较长，工作人员缺乏专业的保养技术和维修设备的技术。一旦设备发生故障，需要浪费大量的时间来进行故障的检修，然而，人工智能技术在电气工作自动化工作中的运用，能够有效的缩短设备的维修和保养时间。除此之外，可以借助网络技术在设备发生故障时，可以详细的记录设备出现故障的时间、原因等内容，缩短了故障检修的周期，增加故障检修的安全性和可靠性。
3.3、人工智能技术在设备故障诊断方面的应用
在电气设备进行运作的过程中，由于一些突发情况导致设备发生故障。工作人员在对故障进行诊断的过程中，需要借助新型的诊断技术来对设备发生的问题进行分析。人工智能技术对故障的分析已经应用在很多方面，比如：发电器故障的检修、变压器故障的检修、电动机故障的检修等。但是，借助传统的人工技术来对设备的故障进行分析和诊断，不仅仅浪费的人力、物力，增加了企业的资金投入，并且无法提高故障的诊断效率。将人工智能技术运用在电气设备故障检测过程中，可以在最短时间内诊断出设备发生故障的原因，并且将人工智能技术与其他理论相结合，大大提高了电气设备故障的诊断效率和准确性。
3.4、人工智能技术在电气控制方面的应用
随着社会的不断发展，对企业的要求也逐渐的提高。电力企业也在逐步提高电气自动化水平，不断的扩大人工智能技术的应用范围，这也是电气企业发展的必然趋势。目前，在电气设备控制中最核心的工作是提高电气系统的工作效率，从而促进电力企业的发展。为了更好的实现制定的目标，需要对现有的电气自动化控制技术进行提高，有效的将人工智能技术运用在电气设备的控制中，实现电气控制自动化的发展，从而提高电气设备的运行效率。除此之外，还能帮助企业节约人力和物力。现阶段，人工智能技术在电气设备的运用主要包含以下几个方面：专家系统的控制、神经网络的控制、模糊控制等。在电气设备控制的过程中，使用最为频繁的是模糊控制，主要由于其操作较为简单，并且与实际的工作目标相符合。
4.结语
随着社会的不断发展，科学技术也在不断的发展过程中，并且对企业的要求也逐渐的提高。电力企业也在逐步提高电气自动化水平，不断的扩大人工智能技术的应用范围，这也是电气企业发展的必然趋势。因此，需要对人工智能技术在电气工程自动化的具体应用进行分析，确保其满足电气设备的正常运作需求，提高电气工程自动化的运作效率。总而言之，人工智能技术在电气工程自动化中具有良好的发展前景，能够有效的促进企业的发展，减少企业在人力、物力和财力方面的投资，降低企业的生产成本。
参考文献
[1]张雪,马青强,高健.智能化技术在电气工程自动化控制中的具体应用探析[J].科技畏望,2015,25(5):94-95.
[2]何美琼.试论电气工程及其自动化的智能化技术应用[J].2015,(11):213-215.
[3]李志琴.电气工程自动化控制中智能化技术的应用研究[J].山东工业技术,2016,(15):90.
第三篇关于人工智能论文：
《电气自动化控制中的人工智能技术》
摘要:电气设备也在人工智能技术的应用下实现了电气自动化,本文将围绕着电气自动化控制中的人工智能技术展开探讨。
关键词:电气自动化人工智能应用
电气自动化是比较重视实践的一门科学，主要对电力系统的开发与运行进行研究。在社会发展的过程中，大部分的人类现代文明都离不开自动化与智能化。在电气工程中，热工智能化的实现.对于电气系统的运行具有非常大的影响，不仅提高了运行效率而且方便管理，节约大量的人工，在一定程度上降低了运行成本。
1、人工智能技术
毫无疑问，人工智能技术的出现是社会与科技发展的必然成果，并且随着人工智能技术的成熟，其在社会各个行业的应用也越来越多。人工智能技术是以计算机技术理论为基础，其他多个专业学科共同作用下共同构建出的。
人工智能技术的出现，让人类的智慧得以延伸，使只有人类可以完成的工作可以找到替代设备。
2、人工智能技术在电气自动化过程中的应用
2.1、在电气设备中的应用
在电气工程中，人工智能技术主要应用在电气设备的设计方面。电气设备的设计程序繁多、复杂，进行设计的时候，不仅要熟练掌握电路、电磁场、电机、电器等等相关理论知识，还应该有足够的判断能力和设计经验，能够处理一些临时的变化。按照传统的设备设计方法，设计程序主要依靠人工编制，这种方式远远不能满足电气自动化的标准设计，但是，如果加以计算机辅助，就会大大缩减设计时间，同时还可以在很大程度上提高产品质量以及其工作效率。
2.2、平常操作中的应用
随着社会的不断进步，人们的生活水平有了很大的提升，无论是平常的生活，还是工作，学习，都已经不能缺少电气设备，所以说，电气设备安全、稳定的运行，在一定意义上，就是社会生产，人们生活的安全与稳定。在利用电气设备的时候，应该按照设计说明书，遵循操作规范进行操作使用。传统的操作方法不仅复杂，而且操作程序比较死板，一个环节出错就可能引发重大失误，带来严重后果。而人工智能化的出现，在很大程度上改变了这些问题，不仅简化了设备的操作程序，提高了操作效率，而且可以智能化的识别错误、提示错误，进而更正错误，降低错误率，甚至在一定程度上将错误发生率降至零。大大提高了电气设备的安全与稳定，对电气设备的运行具有很大的促进作用，提高了设备的实用性。
2.3、应用于事故及故障诊断
电气自动化中事故与故障诊断，就是指对相关机械设备进行信息确定，对其运行状态进行判断.杳看是否正常，一旦发现异常，能够快速对故障进行准确的定位，并分析故障类型，然后有针对性的找出对策。电气设备的运行受到各种干扰因素的影响，特别容易出现故障或者事故，如果没有及时的进行处理，就有可能小故障变大故障，甚至引发安全事故，对工作人员、电气系统以及企业都造成重要的损害，同时带来不良的社会影响。所以，对于电气设备的故障进行准确而又及时的判断，是非常重要的。
2.4、电气控制工作中的应用
在电气系统中，对电气设备的控制同样是非常重要的一部分工作。现如今，实现电气设备的自动化与智能化已经是一个大的趋势，智能化的实现主要就是通过对设备的控制。不仅能够在很大程度上提高工作效率，适当降低成本，还可以减少人员用工。例如，在人工智能技术中，比较先进的技术有模糊控制、神经网络控制、专家系统等，他们都可以实现对电气设备的智能化控制，而且非常精确，控制效果非常不错。就拿模糊控制来说，最常用的方法就是Sugeno与Mamdani,Mamdani技术主要是对设备的速度进行调节，其主要是一种高效率的交流传动控制技术，在很大程度上提高了电气设备的工作质量和工作效率。
2.5、在产品设计中应用人工智能技术
在传统的电气设备设计中，主要是依靠设计人员的经验，缺乏一定的技术性，同时设计工序比较简单，设计质量不高。然而，当经济水平与科技力量都有所提高，国家也开始注重这方面的开发，加大了资金的投人。随着研究力度的加大，我国在这方面的成就也逐渐显现出来，人工智能技术也逐渐被应用于产品设计。人工智能化的应用，提高了产品的自动化程度，提高了生产效率，加大了产品的智能化，对产品质量来说是一个巨大的保障。
3、结束语
综上所述，随着科学技术的不断发展，人工智能技术已经逐渐成熟，其精度与控制力都有了很大的提高，将其应用在电气工程中，不仅提高了系统的运行效率，还极大的方便了管理，提高了电气设备的安全与稳定，在很大程度上提高了企业的经济效益，带来了很大的社会效益，所以说，在电气工程中使用人工智能化技术是值得推广的。
参考文献
[1]纪文革.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析田.电子浏试，2014(03):137-138.
[2]任博.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析田.科技视界，2015(09):108-109.
第四篇关于人工智能论文：
《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。
第五篇关于人工智能论文：
《当人工智能应用于黑色产业》
请各位同学想象一下这个场景：你老妈打电话跟你说她把银行密码忘记了，让你告诉她银行卡密码。想必你也知道了，跟你通话的其实不是她本人，而是电脑合成的声音，只是听起来很像而已，这就是人工智能技术的杰作。
人工智能技术正在不断发展
虽然利用人工智能在电话中伪装某人的这种技术仍然只会出现在科幻电影中，但这种高科技犯罪手法在未来很可能会成为现实。目前，这种伪装技术所需要的软件组件正在飞速发展之中。例如，最近Alphabet公司旗下的子公司DeepMind（该公司开发了一款能打败顶尖棋手的人工智能围棋程序Al-phaGo）宣布，他们已经设计出了一款能够模仿人类声音的新程序，而且声音听起来比目前最好的文本语音转换系统更自然，并且成功将机器语音与人类声音的差异缩小了50%以上。
需要注意的是，年收入高达750亿美元的计算机安全行业已开始讨论机器学习这个话题了。因为信息安全研究人员打算通过机器学习和模式识别技术来改善目前计算机安全方面的糟糕状况。
人工智能的阿喀琉斯之踵
虽然一切听起来十分美好，但人工智能技术也有其自身的缺陷。MarcGoodman是某执法机构的一名顾问，同时他也是《FutureCrimes》的作者，他表示：“可能很多人现在还没有意识到，网络犯罪正趋向于自动化，而且扩张速度惊人。现在已经不是MatthewBroderick躲在地下室去攻击别人计算机的年代了（电影《战争游戏》1983年版中的情节）。”
今年年初，美国国家情报局的负责人JamesR.Clapper发出了关于恶意使用人工智能技术的警告。Clapper在他的年度安全报告中强调，虽然人工智能系统可以让我们的生活变得更加简单，但与此同时网络世界中的“薄弱之处”也会因为人工智能的出现而不断被放大。
如今计算机犯罪活动日益复杂化，从不断升级更新的攻击工具身上就可以看出了。比如目前得到了广泛使用的恶意软件Blackshades，这款恶意软件的开发者叫Goodman，他是个瑞典人。不过悲剧的是，他已于2015年在美国被定罪了。
这款恶意软件在地下黑市的销量非常高，据Goodman所说，由于Blackshades可以为犯罪分子提供很多强大的功能，因此这款恶意软件也被大家称为“网络犯罪分子的潘多拉魔盒”。在Blackshades的帮助下，使用者压根不需要懂得任何的黑客技术，用户只需要点击几下鼠标便可以实现攻击。这款恶意软件不仅可以轻易地让目标计算机感染勒索软件，而且还能对目标进行视频和音频监控。
人工智能领域的研究人员目前正在研究如何提升机器学习的能力，因为他们希望改善计算机视觉、语音理解、语音合成和自然语言理解的处理质量。但这也会带来一些不好的影响，因为犯罪分子也可以在下一代恶意软件中增加这种机器学习的能力。有一些安全研究专家则认为，其实早在五年前就已经有犯罪分子在利用人工智能技术进行网络犯罪活动了。
安全保护技术与人工智能的博弈
现在，几乎所有的互联网+服务都会要求用户在使用前输入验证码，而犯罪分子们一直都在试图破解验证码技术。验证码的全称是“全自动区分计算机和人类的图灵测试”，这项技术是美国卡内基梅隆大学的研究员于2003年发明的，网站运营者可以利用这项技术来防止自动化程序盗取用户的网络账户数据。
来自加利福尼亚大学的计算机安全研究专家StefanSavage表示：“近五年来，人工智能专家和网络犯罪分子都在尝试使用计算机视觉软件来破解验证码技术。如果你两年来都没有更改过你的验证码，那么你的验证码肯定会被计算机视觉算法搞定。”
社会工程学
毫无疑问，随着科技的不断发展，网络犯罪分子肯定会尝试利用新兴的技术来进行犯罪活动。像苹果的Siri和微软的Cortana这样的语音识别技术目前已经得到了广泛使用。亚马逊的声控智能音箱Echo和Facebook的人工智能聊天机器人也成为了电商与顾客之间的沟通工具。与以前一样，每当类似语音识别技术这样的新型技术成为了市场上的主流之后，犯罪分子一定会利用这项技术去大做文章。
调查记者BrianKrebs在krebsonsecurity.com上发表文章称：“在我看来，那些为客户提供了智能聊天服务的公司绝对忽略了一个问题：在信息安全领域中，想要获得便捷性，往往就会以牺牲安全性作为代价。通过聊天机器人来服务客户，这一切看似非常方便，但这也使得攻击者有可能通过社会工程学技术来攻击这些网络服务。”
社会工程学技术针对的是人性的弱点，而这也是计算机安全链中最薄弱的一个环节，网络犯罪分子通常会把那些容易轻信别人或乐于助人的人们作为攻击目标。假如犯罪分子有能力去研发人工智能恶意软件，并利用这种恶意软件在网上进行犯罪活动的话，那么计算机安全形势将会变得更加严峻。
话虽如此，但是智能聊天机器人目前仍然得到了广泛的应用。例如政府在进行某些宣传时，或者在政治选举之类的活动中，我们都可以看到智能聊天机器人的身影。值得一提的是，政治聊天机器人在英国脱欧公投中可是扮演了一个非常重要的角色啊！
总之，网络犯罪分子迟早会利用人工智能技术来进行攻击，一切只是时间问题。但值得庆幸的是，目前还没有人利用机器学习技术来进行网络犯罪活动。
第六篇关于人工智能论文：
《人工智能不是未来派概念》
Pelican公司的创始人兼首席执行官帕尔特·德赛（ParthDesai）认为，人工智能已是事实，而非幻想，银行业现如今的重中之重是在交易与支付上实现人工智能的实际应用。
根据Gartner预计，到2020年，人工智能将普遍存在于新产品中。帕尔特说：“现在大家都在讨论人工智能在金融服务上的潜力，以及它将如何帮助精简程序并提高附加价值，但我们必须从现实的角度了解哪些是具有可能性和操作性的。”
循序渐进的迭代过程
无疑，人工智能正通过计算能力和机器学习来模仿人类的智能行为，尤其是在军用和民用领域。尽管各行各业对它的炒作热度有增无减，人工智能也不应被视为解决任何问题的灵丹妙药，甚至它还有较长的一段路要走。
在帕尔特看来，人工智能是游戏规则的改变者。金融服务业的早期采用者则认为这是一个循序渐进的迭代过程，随着时间的推移，人工智能将戏剧性地改变银行业的用户体验。在某些交易银行和支付合规领域，已经可以在劳动密集型的环节中看到人工智能应用的身影，例如最低成本的路由维修等。银行业下一步将集中在产品创新领域，并减少市场投放时间。人工智能的应用案例几乎都证明了，人工智能确实有助于减少甚至取代一直以来由人类劳力担任的知识密集型、单调性和重复性的工作。
但问题的关键在于，目前人工智能仅仅提高了高水平人工环节的附加价值。人工智能技术能在先前的经验、事件和行为数据的基础上，提供理解交互能力并智能化地挖掘这种能力，使计算机在类似事件重复发生时能自动执行过去的行为指令。
在金融领域，深度学习必须受到一定的控制和监督，人工智能的见解及其行为背后的原因分析应继续安排专人审查，以确保应用程序自动化的准确性和一致性。这样做的好处是，一旦更好地、准确地理解了上下文和操作，机器学习也将获得改善知识发现的新方法。
在这种方式下，人工智能的情报能力通过经验和行为的变化与调整，获得了持续发展。
智能支付管理
金融行业迫切需要改变，这也是智能支付管理概念出现的原因。根据对人工智能20多年来的沉浸式研究，帕尔特认为智能支付管理有潜力改变每一个金融机构的运营方式，并且最终所有金融机构都能开展这项业务。人工智能以深度学习、自然语言处理和基础知识系统这3个关键领域为支撑，而智能支付管理可确保计算机精确处理每个支付环节，并充分理解每笔模仿人类推理而达成的交易背后的目的。
据帕尔特了解，几乎每一家银行在交易银行和支付领域采用的都是效率低下并且高度依赖人为干预的处理方式，这也成为银行智能化的主要阻滞剂。许多银行正疲于应对这种复杂低效且扼杀创新的大环境，这反过来严重限制了银行快速高效的业务处理能力，难以满足日益苛刻的客户群的需求。
目前仍存在这种状况，不少人认为，人与机器之间的交互通过人工智能得以丰富起来，但同时也认为人工智能基本上仍是一个未来派的概念。尽管人工智能还远远不够智能，一个小孩子轻易能够完成的动作对机器人来说，都几乎是难于逾越的挑战，但在帕尔特看来，人工智能不是一个未来派的概念。
他认为，根据现有的应用经验，智能支付管理与传统高度依赖人工的支付系统有所不同，它能从根本上降低成本，加快产品创新，大大减少投放市场的时间。因此，基于人工智能技术之上的智能支付管理将解放银行生产力，使他们能够快速高效地开发下一代产品，提供更高水平的客户服务，提高盈利能力，从而在日趋激烈且拥挤的市场竞争上占据明显优势。
第七篇关于人工智能论文：
《计算机人工智能识别技术的应用瓶颈探赜》
【摘要】21世纪以来，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展，人工智能识别技术应运而生，成为一种新兴计算机技术，在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大，为经济增长、社会发展提供重要基础保障。然而，就当前应用情况来看，计算机人工智能识别技术的应用面临一系列瓶颈问题。基于此，文章通过研究和探析计算机人工智能识别技术应用瓶颈问题，为计算机人工智能识别技术的应用和发展奠定坚实基础。
【关键词】计算机人工智能识别技术应用瓶颈
作为一种自动化、智能化、科学化计算机技术，计算机人工智能识别技术通过将人类思维模式从抽象化到具体化，进行准确识别、科学判断和准确模拟，最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域，与其他计算机技术相比，人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来，计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效，然而由于发展时间较短，尚未形成一套完整的运行体系，整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。因此，本文研究具备一定的实践意义。
1、计算机人工智能识别技术的含义及类型
1．1、人工智能识别技术的含义
人工智能识别技术，实质上指的是基于计算机技术和人工智能平台所衍生出来的一种科学技术，人工智能识别技术能够对人类各种思维模式、行为方式进行准确识别和完整模拟，经过智能化、自动化，所形成的一种自动智能化机器。在实际应用过程中，计算机人工智能识别技术装置可以对相关物品信息进行扫描、识别。比如:超市中所利用的扫描装置，就是一种人工智能识别装置，通过扫描产品上的条形码，产品的质量、单价、名称等相关信息便会完整呈现出来，售货员进行数量的录入，便可以进行总价的计算，作为计算机人工智能识别技术的一种典型应用案例［1］。此外，计算机人工智能识别技术还能够被应用于企业办公自动化、生产智能化等方面，从而有利于人们办事效率、工作水平的大幅提高。
1．2、人工智能识别技术的类型
按照人工智能化特征进行划分，我们可以将人工智能化识别技术划分为机械化识别技术和人工化识别技术两种类型。
1．2．1、机械化识别技术
机械化识别技术，顾名思义，就是通过识别无生命特征的物体信息，主要涉及到的技术有以下三种:
第一，智能卡技术。作为一种集成电路卡，与计算机系统紧密关联起来，共同完成信息数据的采集、管理、传输、加密和处理。通常情况下，智能卡识别技术被广泛运用于物品验证、车辆识别、信息跟踪等方面。
第二，条形码识别技术。一般而言，条形码识别技术可以划分为两种:一是一维条码技术;二是二维条码技术。二维条码技术是一维条码技术的衍生物，在一维条码技术的改进和优化之上所形成，所以二维条码技术更为先进，能够进行数据信息的采集、识别，并能够准确、即时显示出来，被广泛运用于条码扫描和信息识别等方面。
第三，射频识别技术。射频识别技术与智能卡、条形码识别技术应用原理不同，它不需要与物体进行零距离接触，只需要借助无线电磁波进行信息的采集和识别。射频识别技术主要对物品信息进行有效标识，从一定程度上可以取代传统条形码识别技术，将有可能成为物品标识管理最为有效和先进的一项技术。
1．2．2、人工化识别技术
人工化识别技术，是针对人体所设计的一项智能识别技术，主要涉及到的核心技术有以下三种:
第一，人脸识别技术。对人脸进行扫描，进而进行身份信息的识别和判断，通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大，自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别，通过调节亮度，提高识别结果的精准性。
第二，声音识别技术。通过对人的声音进行有效识别，以此来判断声音主体身份。声音识别技术运作原理为，从音色、音调、音质等层面，进行声音的辨别，并在系统中进行特征的记录和匹配，进而实现识别目的［2］。
第三，指纹识别技术。通过扫描人的指纹，进而进行身份的识别和判定。由于每个人与其他人的指纹并不相同，所以指纹识别技术十分先进，能够准确识别和判断个人身份信息。
2、计算机人工智能识别技术应用领域
20世纪60年代之后，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速革新，人工智能识别技术因此得到快速发展，其应用范围和领域不断扩大，逐步发展成为各行各业、各个领域的核心技术。
2．1、应用于机器人技术领域
研究表明，机器人技术源自于20世纪70年代，成为一种专业学科。同时，机器人技术被各个领域所使用，取得一系列显着应用成效。比如:机器人技术运用于外科手术中，机器人助手能够帮助外科手术医生进行手术，其应用范畴不断扩大。究其原因，机器人人工智能识别技术不仅能够减少组织成本性资金投入，而且有利于组织内外部风险的预防和规避。当然，尽管人工智能识别技术在机器人产业中的应用力度较大、范围较广，但是依然需要改进和完善。
2．2、应用于语音识别技术领域
语音识别，顾名思义就是通过某种特别手段和人工智能识别技术，让机器对人类的语言有一定的理解，并且能够产生识别、交互行为。长期以来，语音识别技术深受国内外学术界的高度重视。
语音识别类产品涉及面较广、服务领先，具有巨大交互优势。近年来，随着人工智能识别技术的快速发展，语音识别技术同样实现了较快发展，建立在语音识别技术之上的芯片越来越多，已然成为新时期人工智能识别与交互的核心内容。
2．3、应用于人工神经网络领域
人工神经网络简称为神经网络，是批量处理单元相互交织形成的一种特殊网络形态。神经网络基于人脑，是对人脑抽象活动的具体化、简单化和模拟化，与人脑基本功能极为相似。人工神经网络是通过对人脑活动、指令的模拟、效仿，并从中得到启发，进行批量单元信息的处理。人工神经网络中，神经元之间的相互作用便会产生信息处理过程。尽管人工神经网络并不能等同于人脑，也不能完全发挥出人脑所有作用，但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。
3、计算机人工智能识别技术的应用瓶颈
20世纪末，以密码、密钥等安全识别技术为主的信息、数据安全保障手段被广泛运用于各行各业、各个领域之中。然而，其具备一定的易复制性、丢失性、不稳定性，所以在一定程度上严重制约和影响到信息安全技术的发展。计算机人工智能识别技术基于计算机技术之上，通过对信息数据进行采集、识别和录入，能够为人们提供便捷的操作方法［3］。然而，我国计算机人工智能识别技术发展应用时间较短，尽管取得了一系列显着成效，应用范围不断扩大，但是其依然面临巨大的应用瓶颈问题。
3．1、语音人工智能识别技术应用瓶颈
语音人工智能识别技术旨在让机器能够读懂和识别出人类语言，并按照人类的指令进行一系列操作。语音人工智能识别技术作为计算机人工智能识别技术的一项核心技术，长期以来，深受国内外学术界的高度重视。与此同时，语音人工智能识别技术被广泛应用于各行各业、各个领域，其技术和产品优势十分鲜明，在语音电话、语音通信、语音交互等方面取得显着应用成效。21世纪以来，计算机人工智能识别类产品类型的不断增多，语音人工智能识别技术得到快速发展，以语音识别技术为载体的芯片数量日渐增多。然而，语音人工智能识别技术的发展时间较短，依然存在应用瓶颈问题，具体表现在以下三个方面:
(1)语音识别技术有待提升。语音识别技术实际应用过程中，必须尽可能排除外界环境的干扰，比如:外部其他噪声。唯有此，才能准确识别音色、音调、音质。尽管语音识别技术基本上实现了智能化，但是以目前的技术来讲，并无法在外部噪音的干扰下准确识别语音。如此一来，从一定程度上影响到语音识别技术的发展。因此，要想确保语音识别技术能够在外部噪音影响的情况下实现准确识别，必须采取特殊抗噪音麦克风，这对于普通用户来讲，基本上达不到该项要求。与此同时，用户在日常谈吐过程中，较为随意，具有明显的地方特色，加之语速、频率等控制影响较大，普通话不标准等问题，直接影响到语音识别设备对音色、音调、音质等的准确识别。除此之外，人们的语言受到年龄、情绪、身体素质等的影响，其音色、音调、音质随着自身及外部环境的变化而改变，直接给语音识别形成影响。因此，当前语音识别技术可靠性有待提升。
(2)语音识别系统不健全，词汇量较少。目前，我国计算机人工语音识别系统词汇量较少，在实际运行过程中，并不能识别到所有的音色、音调和音质。倘若语音模型有一定的限制，词汇中出现一些难以识别的方言、外语，那么语音识别系统将无法在较短的时间内准确识别出语音，甚至会出现识别错误、不准等情况。基于此，随着语音识别技术的不断发展，其应用范围的进一步扩大，需要进行其词汇量的增加，尽可能准确、快速识别出更多的语音，而建模方法、搜索算法的逐步变革，使得语音识别系统不能实现智能化识别，仅仅能够识别出基础的音色、音调和音质，对于其系统、深入、全面应用来讲，依然存在较多的瓶颈问题［4］。
(3)应用成本较高、体积较大。目前，我国计算机人工智能识别技术的应用范围不断扩大、应用领域不断增多，特别是语音识别技术的应用成效十分显着。然而，语音识别技术的应用成本依然很高，使得普通用户基本无法接受。就目前的发展情况来看，语音识别技术应用成本的降低似乎难度很大。对性能、功能要求较高的语音识别基本上无法实现，当前的条件并不成熟，无法实现规模化、系统化和全面化，仅仅能够准确识别要求标准较低的语音，而受到成本因素的制约，使得语音识别设备的研发和生产过程受到严重影响。与此同时，语音识别技术体积较大，占用较多的空间资源，巨型化向微型化发展作为语音识别技术未来发展的主要趋势。
而微型化语音识别设备的研发和生产，需要集成微电子芯片，当前的微电子芯片与语音识别技术关联并不密切，在实际操作过程中，微型化语音识别技术并无法在降低成本的同时得以实现，从一定程度上直接阻碍到语音识别技术的广泛推广和应用普及。
3．2、视觉人工智能识别技术应用瓶颈
视觉人工智能识别技术与语音人工智能识别技术相同，均作为计算机人工智能识别技术的重要组成部分。然而，视觉人工智能识别技术面临的应用瓶颈问题更为严重。通过进行相关信息数据的采集、传输、识别和处理，进而达到人工智能化的目的。常见的视觉人工智能识别技术有人脸识别技术、指纹识别技术等，下面重点阐述人脸识别技术和指纹识别技术应用瓶颈。
(1)人脸识别技术应用瓶颈。人脸识别技术主要通过对人脸结构、瞳孔等关键部位进行准确识别和有效判断。尽管人脸识别技术非常方便，便于人们进行身份的认证，但是在实际应用过程中，依然面临以下几个方面的瓶颈问题:一是由于人们脸部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也随情绪、外部环境的变化而改变，数据库中的人脸表情数据十分有限，从而之间影响到人脸识别效果;二是人脸结构、轮廓均会跟随外部环境、个人情绪、年龄等发生改变，从而造成识别效果并不明显;三是受到外部环境，诸如光线之类的因素影响，人脸识别同样面临不确定性因素;四是人脸具有一定的雷同性，这就难免造成人脸识别设备的误判、误识。现阶段，人脸人工智能识别技术在我国相关领域已经取得一系列显着成效，但是在实际应用过程中，依然面临较大的瓶颈问题，比如:脸部表情、脸部轮廓、脸部结构、发型、化妆、外部光线等的不同，都将给人脸识别带来巨大的挑战和识别压力。国内外学术界专业学者经过几十年的研究和探索，从各个学科层面出发，对人脸智能识别技术展开了大量研究，但是依然有一些难以彻底解决的难题。就人类自身而言，在日常的生活交际过程中，对人们的面孔识别也难免会出现差错，而人脸智能识别技术跟人脑相比，依然有一定差距，其人脸识别过程更为困难，特别是精准度方面难以有效掌控，这将是制约和影响其发展的一大瓶颈问题。
(2)指纹识别技术应用瓶颈。人类的指纹是独一无二的，也就是说，世界上任何一个人的指纹与其他人均不相同。基于此，指纹识别技术应运而生，成为一种有效识别身份信息的高科技技术。
指纹识别技术通过对人们指纹断点、纹路、交叉点等进行准确识别，从而识别出人们独一无二的身份，有利于个人身份及其他私人信息的保护。然而，看似非常严密的指纹识别，却面临指纹被非法采集的问题，倘若一个人将指纹信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息将容易被暴露、被利用［5］。如此一来，面临巨大的风险隐患。与此同时，尽管指纹识别系统采取非常先进的计算机人工智能识别技术，但是在实际应用过程中，某些人的指纹信息较为模糊，基本上无法看清纹路等，这将无法进行指纹的准确识别。例如:目前国内外大型公司所配置的签到打卡机，便是一种典型的指纹识别装置，便于公司掌握员工出勤情况，但是如果员工指纹损伤，那么将基本上不能被识别。由此可见，指纹识别技术在实际应用过程中，面临一系列瓶颈问题。
当前，人们在应用人脸识别技术和指纹识别技术过程中，基本上均使用计算机进行了密码的设置，但是从应用成效来看，并不显着，存在较大的弊端。这将需要继续对人脸识别和指纹识别技术进行改进、升级，进而来解决计算机人工智能识别技术应用瓶颈，有力推动其健康、持续发展。
参考文献:
［1］杨恒．计算机人工智能技术研究进展和应用分析［J］．信息通信，2014(01):130．
［2］周娟．计算机人工智能识别技术应用瓶颈分析［J］．软件导刊，2014(09):28～29．
［3］刘乔辉．计算机人工智能识别技术的应用探讨［J］．科技风，2016(04):121～122．
［4］黄鑫．分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈［J］．数字技术与应用，2016(07):244．
［5］罗勇，向奕雪．计算机人工智能技术研究进展和应用分析［J］．电子制作，2014(18):47．
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摘要：人工智能，又简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完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。人工智能科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大地推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学，数理逻辑、语言学、心理学等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC，图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿尔法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。
关键词：人工智能