引論：我們為您整理了13篇人工智能語言與倫理范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

一、采礦方法選擇的概況

礦產資源是一個國家經濟起飛的首要條件及經濟實力的重要標志。采礦方法在礦山生產中占有十分重要的地位。因為它對礦山的安全生產、提高礦石產量、降低礦石損失率和貧化率、提高勞動生產率和降低成本等有重大影響,采礦方法選擇的合理與否對礦山的效益至關重要,甚至關系到礦山的生存與發展。采礦方法的選擇又是一項復雜的系統工程,礦床地質條件和礦體賦存條件與采礦方法之間是一個復雜的非線性關系。它涉及的因素眾多,其中許多因素都具有模糊性和不確定性,并且采礦方法選擇本身的內在機理我們也不是很清楚。同時,采礦方法選擇的準則也不同,因而采礦方法選擇又是一種多目標,多層次決策。以上這些因素和不完整的采礦知識、礦床地質信息的缺乏,造成了采礦方法選擇的困難性和復雜性。

二、傳統的采礦方法選擇技術

傳統的采礦方法選擇一般分三步進行,即采礦方法初選,技術經濟分析和綜合分析比較。也就是說,根據礦床地質特征和采礦技術條件,初選可行方案,然后進行技術經濟分析,如果比較的方案之間差異不明顯,還需進行細致的綜合分析方可做出決策。其對人的經驗依賴性較強,受限于人的能力,且主觀隨意性較大,容易得出主觀,片面的結果。這就需要吸取多人,特別是采礦領域專家的經驗和人的思維中的優點并進行升華使經驗決策上升到定量、科學化的決策水平,以實現采礦方法的優化選擇。為此,近年來,國內外學者進行了許多探索,引入了許多新理論、新方法用于采礦方法的選擇。

三、應用數學方法對采礦方法進行優選的條件

綜合比較之前敘述的多種數學優選方法,可以發現,它們具有如下一些相同或類似的共同特點。計算無量綱化:數學優選法與傳統方法一樣,也列舉一些與需要研究的礦床開采技術條件相類似的采礦方法,并精確地選定某些技術經濟指標,如礦房生產能力、采礦損失率、貧化率、采切工程量、炸藥單耗、采礦工效、采礦直接成本等。然而這些指標是有量綱的,如t/d、%、m/kt、kg/t。在傳統的方法中,這些有量綱的技術經濟指標不用任何處理,而在數學優選時,則需要對其進行無量綱化,即去掉量綱,只用數字參與計算,以消除各因素指標量綱不同而帶來的影響。賦予權重:權重也叫權數,是模糊數學中的一個名詞。所謂權重就是表征因子相對重要性大小的表征量度值。采礦方法研究中的數學優選,除上述需要引入的各種技術經濟指標外,還有一些無法計量的因素也需用數值參與計算。例如:采礦方法結構的穩定性、礦體賦存條件的適應性、作業條件與安全程度、生產可靠性、開采集中化程度、設計規模保證性、環境保護和施工難易程度、通風條件、充填體可靠性系數、生產管理難易程度等。上述這些因素舉足輕重,有時甚至是決定性指標。用傳統方法選擇需研究或設計的采礦方法時,在多方案比較中只能以定性分析,無法也不可能化為定量指標加以綜合比較。采用數學優選后,上述這些非定量化指標,可通過各種手段給其賦予權重值。

計算機編程計算:凡是數學優選采礦方法,都可用計算機進行運算。上述這些方法計算過程相對比較簡單,一般可用MMatlab軟件等編制程序。而且,利用計算機計算可以提高速度數十倍至上百倍,并且能極大提高計算精度。

1、模糊數學選擇采礦方法的優勢

在采礦過程中,影響采礦方法選擇的因素很多。如礦巖性質、礦體產狀、礦石價值、有用成份分布等。這些因素的描述往往是模糊的。模糊數學中所指的模糊現象,是指某些客觀事物之間的差異,在中間過渡時所呈現的“不分明性”,這種客觀事物之間的“不分明性”,在模糊數學上稱之為“模糊約束”或“模糊目標”如礦體形態、產狀、規模、礦巖物理力學性質、礦石價值、水文地質條件、采礦過程中的安全和對地表的影響程度等都具有模糊性,反過來采礦方法不僅對地下資源的回收程度、投資大小、勞動生產率高低和礦石開采成本等主要技術經濟指標有影響,而且還影響著工作安全、生產規模、礦石加工的經濟效果。因此,采礦方法的選擇是一個典型的模糊決策問題。采礦工作者對采礦方法的選擇,通常采用技術經濟評價法,在分析對比采礦方法技術經濟指標時,只能按同類指標單一地評估其優劣程度,而難以從定量的角度,分析和驗證各項指標對采礦方法產生的綜合影響。在采礦方法評價過程中,特別是當礦體開采技術條件比較復雜,可供選擇的采礦方法在技術經濟上優劣不明顯時,選擇者因受本人知識水平、業務能力、經驗豐富程度的影響所做出的決策,不可避免地帶有個人的主觀意念,有時甚至做出錯誤決策。由于采礦工程特殊復雜的客觀條件,采用技術經濟評價法作為采礦方法選擇的最終手段,有其局限性,要達到全面。準確的擇優效果是困難的。模糊數學原理,則提出了新的決策方法,為采礦方法的選擇提供了一種新的途徑。礦體處于復雜的構造應力場中,其開采技術條件具有極大的模糊性、隨機性和未知性,因而,在進行采礦方法方案選擇時,也存在著諸多影響因素的模糊性和隨機性。運用模糊數學對采礦方法進行優選,將采礦過程中的各種模糊或主觀因素轉化為數學形式,量化分析各方案的評價指標,使方案的評價和選擇更科學、合理、可靠。同任何新學科的產生一樣,模糊數學也是客觀實際發展的必然。

四、用BP絡進行采礦方法技術經濟分析的原因

神經網絡的主要特點是:

1、式存儲信息。其信息的存儲分布在不同的位置,神經網絡是用大量神經元之間的連接及對各連接權值的分布來表示特定的信息,從而使網絡在局部網絡受損或輸入信號因各種原因發生部分畸變時,仍然能夠保證網絡的正確輸出,提高網絡的容錯性和魯棒性。

2、協同處理信息。神經網絡中的每個神經元都可根據接收到的信息進行獨立的運算和處理,并輸出結果,同一層中的各個神經元的輸出結果可被同時計算出來,然后傳輸給下一層做進一步處理,這體現了神經網絡并行運算的特點,這一特點使網絡具有非常強的實時性。雖然單個神經元的結構及其簡單,功能有限,但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為是及其豐富多彩的。

3、處理與存儲合二為一。神經網絡的每個神經元都兼有信息處理和存儲功能,神經元之間連接強度的變化,既反映了對信息的一記憶,同時又與神經元對激勵的響應一起反映了對信息的處理。

4、信息的處理具有自組織、自學習的特點,便于聯想、綜合和推廣。神經網絡的神經元之間的連接強度用權值大小來表示,這種權值可以通過對訓練樣本的學習而不斷變化,而且隨著訓練樣本量的增加和反復學習,這些神經元之間的連接強度會不斷增加,從而提高神經元對這些樣本特征的反映靈敏度。有理論證明,在不限制隱層神經元個數的條件下,神經網絡可以實現對任意非線性問題的逼近。

結束語

由于各層礦體形態、技術適應條件各異,采礦方法的選擇是迭代的,每次迭代都與資源開發各個階段有關。要開采的礦體將經過大約以下5個階段:初步發現礦化帶;礦體鉆探圈定儲量和可行性研究;礦體的設計與開拓;生產過程中修正與提高;礦山服務期結束。在搜集地質數據的過程中不難發現,目前有些礦山的相關數據還是比較豐足的,但是部分地區對己有地質數據運用得并不充分(不成體系)，因此采礦方法的選擇還是很重要的。

篇2

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。

1 人工智能的發展歷程

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數學家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國數學家圖靈提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，在定義智慧時，圖靈做出了解釋，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的測試，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質就是讓人在不看外型的情況下不能區別是機器的行為還是人的行為。（2）上世紀三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數理邏輯，和丘奇、圖靈的數字功用以及計算機處理發展促使了1956年夏Dartmouth會議上人工智能學科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是Stanford人工智能實驗室主任）的誕生20世紀60年代以來，采用生物模仿來建立功能強大的算法，包括進化計算等，人工生命以進化計算為基礎，研究自組織、自復制、自修復以及形成這些特征的進化和環境適應。70年代以來，Conrad等研究人工仿生系統中的自適應、進化和群體動力學，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經網絡再度興起促進人工生命的發展。（3）1992年貝茲德克提出計算智能。專家系統在90年代興起，模擬人類專家解決領域問題。

2 人工智能的研究

強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。弱人工智能的觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。現在主流科研集中在弱人工智能上，強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態下。

目前人工智能主要研究內容是：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面，分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命應用等等。未來人工智能可能會向以下幾個方面發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

3 人工智能的應用

IBM公司“deep blue”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國Sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現實”實驗室，擬通過數據頭盔和數據手套實現更友好的人機交互。國際各大計算機公司相繼開始將人工智能作為其研究內容，幾乎包括所有IT企業，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產業部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時代。

MIT開發出了SHRDLU，STUDENT系統可以解決代數問題，而SIR系統則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現導致了新學科的出現：自然語言處理。在70年代出現的專家系統成了一個巨大的進步，它頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行工作。在理論方面，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語言Prolog語言誕生了，它和Lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

4 人工智能的影響及發展必須注意的問題

（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。（2）人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。

伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

5 智能機器人

智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環境發生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研制的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。

6 結語

當然，雖然人工智能一直都處于計算機技術的最前沿，但人工智能的發展也并不是一帆風順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次高而抽象；另一方面AI邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對中間機制知之甚少，這種背景下提出的各種AI理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠，同時在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的AI框架和理論體系。盡管如此，多學科的聯合協作研究也帶來了足夠引人注目的增長。因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產生等一系列問題。但經過這幾十年的發展，我們相信它會給世界帶來難以預料的變化。

參考文獻：

[1][美]StuartJ.Russell[美]PeterNorvig人工智能：一種現代的方法（第3版）.

[2]人工智能及其應用蔡自興徐光佑.