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篇1
關(guān)鍵詞 益智醒腦方；短暫性腦缺血發(fā)作；輕度認(rèn)知功能損害；蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表；甲磺酸雙氫麥角毒堿；阿司匹林
[中圖分類號(hào)] R743.3 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1674-0742（2015）01（c）－0122-02
[作者簡介] 李瑞（1978.9-），男，內(nèi)蒙古巴彥淖爾人，本科，主治醫(yī)師，主要從事神經(jīng)內(nèi)科方面工作。
短暫性腦缺血發(fā)作（transient ischemic attacks ,TIA）所引起的腦缺血性損害，會(huì)導(dǎo)致認(rèn)知相關(guān)區(qū)域如海馬CA1區(qū)、丘腦、顳葉皮質(zhì)等的病理性損傷，導(dǎo)致認(rèn)知功能障礙[1-2]。且這種早期的認(rèn)知障礙很隱匿，臨床不易察覺，但可發(fā)展為癡呆，因此TIA可能是血管性癡呆和阿爾海默病癡呆的重要危險(xiǎn)因素，它可加速腦的退行性變和認(rèn)知功能下降的進(jìn)程[3]。因此對(duì)TIA后認(rèn)知損害的干預(yù)有重要意義。
臨床研究發(fā)現(xiàn)益智醒腦方對(duì)治療血管性癡呆有明顯效果 [4]，因此，該研究選取2010年7月—2013年7月在該院就診的90例以TIA后伴有的輕度認(rèn)知功能損害的患者為研究對(duì)象，觀察益智醒腦方對(duì)患者認(rèn)知功能的影響，并以臨床治療血管性認(rèn)知損害的西藥甲磺酸雙氫麥角毒堿，以及抑制血小板聚集、防治TIA的藥物阿司匹林作為對(duì)照，現(xiàn)報(bào)道如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選擇在該院門診就診和住院治療的明確診斷為伴有MCI的TIA患者90例。其中男64例，女56例，年齡65歲，所有患者均符合1995年我國第四屆腦血管病會(huì)議確定的TIA診斷標(biāo)準(zhǔn)并同時(shí)符合Petersen等[5]提出的MCI診斷標(biāo)準(zhǔn)。納入的患者TIA首次發(fā)作至該發(fā)作入組時(shí)的病程在24h~4年。經(jīng)頭顱CT或MRI檢查無異常，排除腦梗死、腦出血、癡呆和有精神病史者。患者分為A、B、C 3組，每組30例。A組，男17例，女13例，平均年齡為（63.3±8.2）歲，治療前發(fā)作次數(shù)為（5.2±6.2）次，B組，男16例，女14例，平均年齡為（62.5±8.6）歲，治療前發(fā)作次數(shù)為（4.7±5.4）次，C組，男16例，女14次，平均年齡為（61.9±9.8）歲，治療前發(fā)作次數(shù)為（4.9±4.6）次，經(jīng)比較，3組患者在性別、年齡和病情等一般資料，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）,具有可比性。
1.2 藥物治療
A組給予益智醒腦方和阿司匹林腸溶片、B組給予甲磺酸雙氫麥角毒堿片和阿司匹林腸溶片、C組僅給予阿司匹林腸溶片，療程60 d。所有組別中，阿司匹林腸溶片（由拜耳醫(yī)藥保健有限公司提供）按100 mg/次，1次/d，口服，連續(xù)治療60 d；益智醒腦方中藥顆粒劑按1袋/次，2次/d，連續(xù)治療60 d。甲磺酸雙氫麥角毒堿片（由天津華津制藥有限公司提供）按2 mg/次，2次/d給予，連續(xù)治療60 d。
1.3 認(rèn)知功能評(píng)估
分別于TIA發(fā)作后，治療的第30，60 d，采用蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表（MoCA）評(píng)價(jià)患者認(rèn)知功能狀態(tài)，共30 min，得分越高認(rèn)知功能越好。由兩名受過培訓(xùn)的評(píng)定員進(jìn)行面對(duì)面測量。
1.4 臨床療效評(píng)定
參照田金洲等提出的《血管性癡呆的診斷、辨證及療效判定標(biāo)準(zhǔn)》進(jìn)行臨床治療的療效評(píng)定。即顯效：療效指數(shù)≥50%；進(jìn)步（有效）：療效指數(shù)≥20%；無效：療效指數(shù)＜20%。療效指數(shù)=(治療后MoCA積分-治療前MoCA積分)/治療前MoCA積分×100%。
1.5 統(tǒng)計(jì)方法
用spss 16.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，計(jì)量資料組間樣本均數(shù)的比較采用F檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料組間率的比較采用χ2檢驗(yàn)。
2 結(jié)果
2.1 治療前后各組患者的MoCA評(píng)分改變
治療前3組患者的MoCA評(píng)分差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），藥物治療后30 d，60 d，3組患者的MoCA總分均較治療前均明顯提高，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.01）。與A組比較，B組治療60 d及C組治療30 d，60 d時(shí)的MoCA評(píng)分明顯降低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05或 P<0.01），見表2。
2.2 藥物治療的療效評(píng)價(jià)
對(duì)治療60 d的藥物療效分析發(fā)現(xiàn)，A組和B組的有效率和顯效率均明顯高于C組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.01或P<0.05），且A組的有效率和顯效率明顯高于B組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），見表3。
3 討論
自從1951年Fisher首次提出“短暫性腦缺血發(fā)作”的定義，隨著科技的進(jìn)步和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，人們對(duì)TIA的研究不斷深入，其定義也幾經(jīng)演變，2009年美國心臟協(xié)會(huì)/美國卒中協(xié)會(huì)將TIA定義為：腦、脊髓或視網(wǎng)膜局灶性缺血所致的，未伴發(fā)急性腦梗死的短暫性神經(jīng)功能障礙[6]。雖然TIA造成的運(yùn)動(dòng)和感覺神經(jīng)障礙在多時(shí)間內(nèi)能得以恢復(fù)，但近年來研究發(fā)現(xiàn)，TIA發(fā)作后病人會(huì)遺留記憶、言語、計(jì)算、推理等方面的認(rèn)知障礙，特別是記憶障礙最為明顯[7]，并且TIA發(fā)作次數(shù)越多，患者記憶損害程度越高[8]，因此提早測出認(rèn)知功能損害，及早進(jìn)行干預(yù)，對(duì)于改善TIA預(yù)后有重要意義。
益智醒腦方是以補(bǔ)腎化痰、化瘀為主的改善認(rèn)知功能的中藥驗(yàn)方，中醫(yī)認(rèn)為腎精不足則不能生髓，髓虛不能上沖于腦，從而導(dǎo)致精神離散，神昏健忘。益智醒腦方中山藥、枸杞、牛膝滋補(bǔ)肝腎，填精益髓；水蛭、穿山龍活血化瘀；石菖蒲醒神開竅，膽南星祛痰醒腦，諸藥合用，起到益腎填精、祛痰瀉濁、醒腦開竅之效。國內(nèi)牛敬憲[4]等應(yīng)用益智醒腦湯治療血管性癡呆患者，有效率達(dá)到80%，明顯優(yōu)于對(duì)照組，同時(shí)治療后患者的物體記憶測驗(yàn)、簡易精神狀態(tài)檢查量表和智力殘疾評(píng)分結(jié)果均有明顯提高。該研究中采用益智醒腦方與阿司匹林腸溶片聯(lián)合治療TIA發(fā)作后認(rèn)知障礙，結(jié)果顯示，3組患者經(jīng)治療后MoCA評(píng)分均有顯著改善，說明益智醒腦方、甲磺酸雙氫麥角毒堿片以及單獨(dú)應(yīng)用阿司匹林治療均可改善TIA后患者的認(rèn)知功能，但在療效比較上，益智醒腦方加用阿司匹林的效果優(yōu)于甲磺酸雙氫麥角毒堿片加阿司匹林及阿司匹林單獨(dú)使用。說明益智醒腦方比甲磺酸雙氫麥角毒堿改善認(rèn)知的范圍更廣，具有更好的綜合效應(yīng)。從療效指數(shù)比較分析，益智醒腦方的效果亦優(yōu)于甲磺酸雙氫麥角毒堿，說明益智醒腦方治療效果確切。
綜上所述，治療TIA后認(rèn)知功能損害，采用益智醒腦方比單獨(dú)使用阿司匹林和甲磺酸雙氫麥角毒堿治療的臨床效果更好，值得臨床推廣應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)
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[3] 李春蓮.短暫性腦缺血發(fā)作與血管認(rèn)知功能障礙的臨床研究[J].延邊醫(yī)學(xué),2014,124(6):38-39.
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篇2
人工智能概念。1956年在Dartmouth學(xué)會(huì)上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一詞。它是集研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)為一體的一門新的技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。應(yīng)避免一個(gè)誤區(qū)，就是認(rèn)為人工智能就是機(jī)器人，實(shí)際情況是機(jī)器人只是人工智能的容器。機(jī)器人有時(shí)候是人形，有時(shí)候不是，但是人工智能自身只是機(jī)器人體內(nèi)的電腦。
人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是大腦的話，機(jī)器人就是身體，但這個(gè)身體不一定是必需的。人工智能的概念很寬，所以人工智能也分很多種，一般分成三大類：弱人工智能、強(qiáng)人工智能、超人工智能。
弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅長于單個(gè)方面的人工智能。它依賴于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力和重復(fù)性的邏輯，看似聰明，其實(shí)只能做一些精密的體力活。比如有能戰(zhàn)勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會(huì)下象棋，如果問它如何能更好地在硬盤上儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，它就回答不了。另外在汽車生產(chǎn)線上也有很多是弱人工智能。可以看到的是，在弱人工智能發(fā)展的時(shí)代，對(duì)于一些重復(fù)性機(jī)械性的工作崗位來說，人類確實(shí)可能會(huì)迎來失業(yè)潮。
強(qiáng)人工智能（AGI）：人類級(jí)別的人工智能。強(qiáng)人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，百度的百度大腦和微軟的小冰，都算是通往強(qiáng)人工智能的探索，通過龐大的數(shù)據(jù)，幫助強(qiáng)人工智能逐漸學(xué)習(xí)。
超人工智能（ASI）： 牛津哲學(xué)家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強(qiáng)一點(diǎn)，也可以是各方面都比人類強(qiáng)萬億倍的。當(dāng)人工智能學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，并及時(shí)自我糾錯(cuò)之后，在加速學(xué)習(xí)過程中是否能產(chǎn)生意識(shí)，尚不能確定，但可以肯定其能力會(huì)得到極大的提高。比如，阿爾法狗會(huì)根據(jù)棋手的棋路調(diào)整策略就是最淺層的創(chuàng)新體現(xiàn)，普通手機(jī)版的圍棋棋路其實(shí)就是固定的幾種模式。
人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。現(xiàn)階段人類對(duì)弱人工智能的掌握比較多，弱人工智能無處不在。但更高一階的研究更加吸引人類的探索。人工智能革命是從弱人工智能開始，通過強(qiáng)人工智能的過渡，最終到達(dá)超人工智能的過程。這段旅途到底會(huì)給人類帶來更好的未來還是災(zāi)難，無法簡單判斷。但是無論如何，世界將會(huì)因此變得完全不一樣。
篇3
雖然體育實(shí)用計(jì)算機(jī)科學(xué)在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進(jìn)了體育事業(yè)的進(jìn)步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實(shí)用計(jì)算機(jī)技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，在以“知識(shí)工程”為主的人工智能諸學(xué)科取得巨大成功的時(shí)候，體育實(shí)用計(jì)算機(jī)技術(shù)還在堅(jiān)持“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)＋算法＝程序”的傳統(tǒng)程序設(shè)計(jì)方式，顯然已是大大落后于時(shí)代了。怎樣在系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上有步驟、有順序地將計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新發(fā)展成果應(yīng)用到體育領(lǐng)域中來，從更大程度上挖掘計(jì)算機(jī)科學(xué)的潛能從而促進(jìn)體育科學(xué)再上新臺(tái)階，就成了體育科研工作者一個(gè)重要的課題。本文分析了體育實(shí)用人工智能的現(xiàn)狀，展望了體育實(shí)用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對(duì)體育實(shí)用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項(xiàng)工作中來。
2 人工智能及其解題思路
人工智能是一門前沿學(xué)科，是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、系統(tǒng)科學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產(chǎn)業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個(gè)關(guān)于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器(智能計(jì)算機(jī))或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機(jī)器具有能聽、會(huì)說、會(huì)看、會(huì)寫、可思維、會(huì)學(xué)習(xí)等人類思維能力的一門科學(xué)。
人工智能的研制者通過知識(shí)獲取過程將專家知識(shí)變成計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的代碼(知識(shí)庫)，然后通過計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)使計(jì)算機(jī)模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識(shí)的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個(gè)專家的知識(shí)并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗(yàn)，所以，人工智能更適合于解決現(xiàn)實(shí)中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對(duì)于體育領(lǐng)域而言，不論是運(yùn)動(dòng)員的選材、訓(xùn)練計(jì)劃的安排、運(yùn)動(dòng)處方的制訂還是運(yùn)動(dòng)技術(shù)的診斷，體育專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對(duì)體育科學(xué)的發(fā)展將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
3 體育實(shí)用人工智能的現(xiàn)狀
象所有處于發(fā)展之初的學(xué)科與研究方向一樣，人工智能與體育科學(xué)的完全交匯融合還有相當(dāng)長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實(shí)事求是的系統(tǒng)分析方法來對(duì)待它。惟有如此，我們才會(huì)既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實(shí)用人工智能的發(fā)展進(jìn)程。
3.1 體育實(shí)用人工智能發(fā)展過程中的問題
1.對(duì)大多數(shù)體育工作者而言，人工智能技術(shù)還相當(dāng)高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項(xiàng)知識(shí)，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對(duì)缺乏計(jì)算機(jī)操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的科研人員，對(duì)知識(shí)工程理論與方法的缺乏也會(huì)使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)是人類的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計(jì)算為中心的程序設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)變到以知識(shí)符號(hào)處理為中心的程序設(shè)計(jì)上來。這種思維與觀念的轉(zhuǎn)變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個(gè)復(fù)雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當(dāng)?shù)募夹g(shù)和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內(nèi)取得成果的研究方向相比，體育實(shí)用人工智能技術(shù)的研究可能更容易被人們所忽略。
2.人工智能與體育科學(xué)兩學(xué)科發(fā)展的相對(duì)獨(dú)立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術(shù)的科研人員還沒有看到其在體育領(lǐng)域應(yīng)用的廣闊天地，人工智能的應(yīng)用成果還集中在工業(yè)控制領(lǐng)域、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)或軍事決策過程——相對(duì)來說，這些領(lǐng)域更易取得明顯的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。體育實(shí)用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時(shí)，相當(dāng)一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗(yàn)技能”為主的教學(xué)、訓(xùn)練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發(fā)展的新成果，這就加大了體育實(shí)用人工智能普及的難度。總的來說，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學(xué)仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個(gè)強(qiáng)有力的橋梁和紐帶。
3.人工智能技術(shù)本身的不完備性。盡管自80年代以來，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式人工智能、知識(shí)表示、常識(shí)推理等基礎(chǔ)性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當(dāng)長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室和書面報(bào)告里，并沒有轉(zhuǎn)化到應(yīng)用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識(shí)獲取這一“瓶頸”技術(shù)也阻礙了它的進(jìn)一步發(fā)展。
此外，我們也不得不考慮一下計(jì)算機(jī)軟、硬件和資金方面的限制。一般一個(gè)大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強(qiáng)有力的計(jì)算機(jī)軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個(gè)人微機(jī)為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費(fèi)可能會(huì)從很大程度上限制著體育實(shí)用人工智能的發(fā)展。
3.2 體育實(shí)用人工智能發(fā)展的有利條件
盡管一系列理論與實(shí)際問題阻礙了體育實(shí)用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對(duì)體育實(shí)用人工智能產(chǎn)生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了道路。
1.計(jì)算機(jī)技術(shù)在體育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用以及它對(duì)運(yùn)動(dòng)成績的巨大推動(dòng)力，已經(jīng)使越來越多的人們認(rèn)識(shí)到程序設(shè)計(jì)的美妙前景。顯然，體育實(shí)用計(jì)算機(jī)程序的設(shè)計(jì)就是對(duì)體育工作者腦力勞動(dòng)的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設(shè)計(jì)甜頭的教練員和運(yùn)動(dòng)員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。
2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進(jìn)展，培養(yǎng)出一大批年富力強(qiáng)、有很強(qiáng)科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力和學(xué)習(xí)能力，對(duì)他們來說，掌握人工智能技術(shù)也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實(shí)用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身計(jì)劃”的推廣與實(shí)施，不僅使我國的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動(dòng)中來。這其中當(dāng)然包括人工智能領(lǐng)域的研究人員，他們會(huì)在鍛煉中逐漸認(rèn)識(shí)體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領(lǐng)域的技術(shù)方法來解決它(事實(shí)上，許多行之有效的體育實(shí)用方法和技術(shù)都是非體育專業(yè)科研人員引進(jìn)到體育領(lǐng)域中來的)。人工智能會(huì)象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的灰色理論、模糊數(shù)學(xué)、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認(rèn)、理解和接受，進(jìn)而逐漸滲透到訓(xùn)練、選材、規(guī)劃、教學(xué)等日常的體育工作中。因此，“全民健身計(jì)劃”的出臺(tái)與推廣，又為體育實(shí)用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。
此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質(zhì)的不斷提高和人工智能技術(shù)的不斷完善，都會(huì)在一定程度上加快體育實(shí)用人工智能的步伐。
4 體育實(shí)用人工智能的發(fā)展方向
就目前人工智能領(lǐng)域而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點(diǎn)。前者是以研究大腦的結(jié)構(gòu)和認(rèn)知模型為主，用以對(duì)智力活動(dòng)進(jìn)行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)值計(jì)算軟件包和圖形處理程序進(jìn)行有機(jī)集成，以解決復(fù)雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實(shí)用人工智能的研究方向，但對(duì)當(dāng)前體育領(lǐng)域而言，應(yīng)用性研究，即將各種已經(jīng)成熟的智能技術(shù)應(yīng)用到體育實(shí)踐中來，有著更加重大的現(xiàn)實(shí)意義。
4.1 各種體育實(shí)用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制
專家系統(tǒng)是利用具有相當(dāng)數(shù)量的權(quán)威性知識(shí)來解決特定領(lǐng)域?qū)嶋H問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理判斷，最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實(shí)用人工智能研究的突破口，是因?yàn)椴徽搹睦碚撋稀⒓夹g(shù)上，還是從應(yīng)用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個(gè)分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實(shí)例(包括已開發(fā)的體育實(shí)用專家系統(tǒng))可以提供技術(shù)支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實(shí)用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實(shí)用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導(dǎo)體育工作者循序漸進(jìn)地了解和掌握智能技術(shù)，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律，才能保證體育實(shí)用人工智能健康、有序地發(fā)展。
4.2 體育領(lǐng)域自身智能技術(shù)研究人員的培養(yǎng)
由于受知識(shí)和技術(shù)的限制，在很長的一段時(shí)間內(nèi)，體育實(shí)用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領(lǐng)域人員的引導(dǎo)。然而，只有培養(yǎng)出體育領(lǐng)域自身的智能技術(shù)研究人員，體育實(shí)用人工智能才會(huì)有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應(yīng)該首先是一個(gè)體育工作者，并已具有相當(dāng)程度的體育專業(yè)知識(shí)和體育運(yùn)動(dòng)實(shí)踐，再通過人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，就可以單獨(dú)開發(fā)出自身領(lǐng)域高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術(shù)向體育領(lǐng)域的滲透提供了必要的前提條件。
4.3 體育實(shí)用人工智能的基礎(chǔ)理論研究
雖然體育實(shí)用人工智能技術(shù)和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時(shí)間內(nèi)取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎(chǔ)理論的研究，脫離了基礎(chǔ)理論，技術(shù)和方法就會(huì)變成無源之水、無本之木。體育實(shí)用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識(shí)只有形成體系，才能成為科學(xué)，一系列的技術(shù)只有被理論所串接和揉合，才會(huì)具有持久的生命力。因此，加強(qiáng)體育實(shí)用人工智能的基礎(chǔ)理論研究(包括運(yùn)動(dòng)智能和競技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識(shí)的表達(dá)方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識(shí)的傳遞方式研究等)，是這一新生學(xué)科存在和發(fā)展的根基所在。
5 結(jié)束語
體育實(shí)用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時(shí)又充滿著希望，為迎接這一機(jī)遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。
主要參考文獻(xiàn)
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篇4
一、人工智能的概念
什么是人工智能呢？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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這個(gè)說法通俗地反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。
二、人工智能發(fā)展的歷程及在生活中的運(yùn)用
人工智能的發(fā)展，不斷更新著人們的生活觀念，改變?nèi)藗兊纳盍?xí)慣。可以說，未來的時(shí)代是屬于人工智能的時(shí)代。那么，人工智能是如何發(fā)展到今天這樣的格局、而且展示出未來無可限量的使用前途的呢？我們先來回顧一下人工智能的發(fā)展歷程。
人工智能學(xué)科的誕生與發(fā)展，是以計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步成熟為基礎(chǔ)的。人工智能的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)時(shí)期：
（一）第一階段：上世紀(jì)四十年代至五十年代中期。這個(gè)時(shí)期是以控制論、信息論和系統(tǒng)論為理論基礎(chǔ)，是人工智能探索的前期。1950年，英國數(shù)學(xué)家圖靈提出機(jī)器可以思維的問題，直接推動(dòng)了現(xiàn)代人工智能的發(fā)展。
（二）第二階段：二十世紀(jì)五十年代中期至八十年代末。這個(gè)時(shí)期被稱為經(jīng)典符號(hào)時(shí)期，人工智能開始與認(rèn)知心理學(xué)融合發(fā)展。
（三）第三階段：二十世紀(jì)八十年代末到現(xiàn)在，這個(gè)時(shí)期又被稱為人工智能發(fā)展的聯(lián)結(jié)主義時(shí)期，主要通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的智力活動(dòng)，當(dāng)然也開始朝向多元化的方向發(fā)展。
目前，人工智能在生活中的運(yùn)用在逐漸普及，人類已經(jīng)開始享受到人工智能帶來的便利。采用人工智能技術(shù)，讓機(jī)器具備一些人工智能，并且能做人無法完成的工作，這種雙重屬性，讓人工智能技術(shù)擁有廣泛的運(yùn)用空間。
首先，人工智能的“覺”技術(shù)應(yīng)用廣泛。在醫(yī)學(xué)上，可以運(yùn)用人工智能進(jìn)行預(yù)測、檢測、診斷和治療；在高端安防和監(jiān)測領(lǐng)域，指紋識(shí)別和人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠成熟運(yùn)用。
其次，人工智能已經(jīng)運(yùn)用于互聯(lián)網(wǎng)尤其是搜索引擎技術(shù)當(dāng)中。比如大家都知道的谷歌搜索，表面上是一個(gè)搜索引擎，實(shí)際上里面的搜索機(jī)理跟人工智能程序相同。我們現(xiàn)在覺得搜索引擎是越來越“聰明”，越來越人性化，就是這個(gè)道理。
另外，我們通俗意義上理解的機(jī)器人，正在變得越來越“聰明”。它們可以帶著“人”的特征，做一些我們真正的人做不到的事情，或者為我們?nèi)祟愄峁┥钌系姆?wù)。比如航空航天領(lǐng)域的機(jī)器人、地質(zhì)勘探中使用的機(jī)器人設(shè)備、游戲博弈領(lǐng)域的機(jī)器人棋手等。隨著科技技術(shù)的發(fā)展，人工智能的發(fā)展已經(jīng)開啟了新的篇章，很多以前只能在科幻片里看到的場景，已經(jīng)開始變成了現(xiàn)實(shí)。
三、人工智能對(duì)人類未來生活的影響
人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和展示出來的未來遠(yuǎn)景，讓人相信它必將為人類的未來帶來翻天覆地的變化。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為，隨著智能科技的發(fā)展，或許有一天人工智能設(shè)備將對(duì)人類的生存帶來挑戰(zhàn)甚至是危險(xiǎn)。那么，人工智能對(duì)人類未來的生活將有哪些影響呢？
（一）人工智能的發(fā)展，可以讓我們?nèi)祟惛踩１热纾喝斯ぶ悄軝C(jī)器人的發(fā)展，未來可以代替人來照顧老人和病弱者，讓人生活得更長久，并且可以把更多的人手解放出來；車禍和天災(zāi)將會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)的使用變得更少，人們可以根據(jù)危險(xiǎn)情況采取更有效的扼制手段。
（二）人工智能技術(shù)將使人變得更能干，工作效率更高。把人工智能技術(shù)和人的智慧結(jié)合，相輔相成，可以讓人類的思想認(rèn)知得到延伸；同時(shí)，依靠人工智能技術(shù)，我們?nèi)祟悓⒆兊酶鼮閺?qiáng)大，完成為我們?nèi)祟愖陨憩F(xiàn)在還不能完成的事情；依靠人工智能技術(shù)，也許未來人類將變成我們現(xiàn)在想象當(dāng)中的“超人”，擁有超出目前視覺、聽覺和操控力的超能力。
（三）人工智能技術(shù)將解決許多我們?nèi)祟惸壳盁o法解決的一些難題。比如現(xiàn)在人類面臨的大氣變化、環(huán)境污染等世界性難題，可能會(huì)因?yàn)橹悄芸萍嫉陌l(fā)展而在某一天得到徹底解決。如果說，人工智能在未來可能會(huì)拯救世界，這絕對(duì)不是一種奪人眼球的夸夸之談。
（四）人工智能的發(fā)展，可以讓我們?nèi)祟惿畹目臻g得到大大的拓展。我們?nèi)祟愒趲资昵熬鸵呀?jīng)開始進(jìn)行外太空的探索。人工智能的發(fā)展，對(duì)于宇宙空間探索事業(yè)而言無異于如虎添翼。
（五）最后，人工智能的發(fā)展，讓我們?nèi)祟惗嗔艘晃弧芭笥选薄Ｖ灰龊脤?duì)智能設(shè)備的控制，那么人工智能就能夠最大限度地為人類生活服務(wù)，并且風(fēng)險(xiǎn)降到最低。
四、結(jié)語
人工智能的發(fā)展，是人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。面對(duì)這一趨勢，我們應(yīng)該保持積極樂觀的態(tài)度，不斷拓展，銳意創(chuàng)新，真正讓人工智能促進(jìn)社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展，最大化地惠及我們的生產(chǎn)生活。
篇5
1人工智能的發(fā)展
人工智能的概念起源于工業(yè)時(shí)代。隨著科技的發(fā)展，大量的機(jī)器開始取代人力進(jìn)行生產(chǎn)工作。無論是以蒸汽為動(dòng)力的機(jī)器，還是以電力為動(dòng)力的機(jī)器，都可以周而復(fù)始地重復(fù)一樣工作，從而大幅度地解放人力資源。但是，由于機(jī)器的局限性，它們只能固定地重復(fù)某一動(dòng)作或者某一套動(dòng)作，而不會(huì)自我進(jìn)行改變。當(dāng)外界環(huán)境改變的時(shí)候，它們依舊會(huì)重復(fù)這些動(dòng)作。因此，人們急切需要一種可以針對(duì)外部條件進(jìn)行自我改變的機(jī)器。隨著電子管和計(jì)算機(jī)的應(yīng)用與普及，特別是隨后的晶體管和集成電路的發(fā)展，為人工智能的出現(xiàn)提供了契機(jī)。人工智能的定義是指某一樣機(jī)器在執(zhí)行某一項(xiàng)指令時(shí)，如果外部條件發(fā)生改變，它也會(huì)自行改變自己的行動(dòng)方式，從而適應(yīng)外部條件的改變。但機(jī)器畢竟是機(jī)器，它們并不具有人類的思維。它們能夠?qū)Νh(huán)境作出判斷和對(duì)自身做出改變，是因?yàn)槿祟愄崆霸谒鼈儍?nèi)部設(shè)置好了相應(yīng)的程序。而晶體管和集成電路的大規(guī)模普及，和機(jī)械電子工程的成熟應(yīng)用，為人工智能的應(yīng)用與發(fā)展提供了新的成長土壤。
2機(jī)械電子工程與人工智能的相關(guān)性分析
歸根結(jié)底，人工智能依舊屬于機(jī)器。既然是機(jī)器，便離不開電子電路與機(jī)械的支撐。無論是多復(fù)雜，多精密的人工智能機(jī)器，當(dāng)我們進(jìn)行仔細(xì)分析的時(shí)候，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它們其實(shí)就是一個(gè)個(gè)電路所組成的。機(jī)械電子工程在電氣時(shí)代就已經(jīng)得到大規(guī)模發(fā)展。經(jīng)過這么多年的應(yīng)用，機(jī)械電子工程無論是在理論上的成熟性，還是在應(yīng)用上的廣泛性，都有著眾多學(xué)科無可比擬的優(yōu)勢。而人工智能是在晶體管與集成電路發(fā)展成熟后，尤其是微型電子計(jì)算機(jī)發(fā)展成熟后，才得到快速發(fā)展的一門技術(shù)。換而言之，人工智能就是機(jī)械電子工程所延伸出來的一種產(chǎn)物。只是它包含了眾多其它學(xué)科的知識(shí)，才是兩者有了一定的區(qū)別。人工智能是機(jī)械電子工程的一種延伸性產(chǎn)物，但并不是完全性的機(jī)械電子工程產(chǎn)物。正如前文所言，人工智能除了包含了機(jī)械電子工程學(xué)，還包括了仿生學(xué)、物理學(xué)甚至數(shù)學(xué)等眾多學(xué)科。所以，從嚴(yán)格定義上來說，人工智能與機(jī)械電子工程是不同的兩個(gè)學(xué)科。但這兩個(gè)學(xué)科并不是完全獨(dú)立的，正如數(shù)學(xué)和物理學(xué)、物理學(xué)和化學(xué)。從表面上看，兩者似乎并不相干；從嚴(yán)格定義上看，彼此也是分屬不同的學(xué)科。但是當(dāng)我們仔細(xì)分析的時(shí)候，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些學(xué)科是彼此交叉的，互相聯(lián)系的。所以，我們?cè)趯?duì)它們進(jìn)行分析的時(shí)候，需要互相聯(lián)系彼此，進(jìn)行綜合性分析。我們?cè)诎l(fā)展人工智能的時(shí)候，必然是離不開機(jī)械電子工程的相應(yīng)技術(shù)的支撐。因此，我們應(yīng)該從更高的層面，綜合分析，將它們聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)綜合性發(fā)展。
3機(jī)械電子工程的智能發(fā)展
現(xiàn)在，人們的生活中越來越追求便利。無論是智能手機(jī)的發(fā)展，還是掌上電腦的應(yīng)用，都充分體現(xiàn)了這一點(diǎn)。機(jī)械電子工程起源于電氣時(shí)代，發(fā)展的成熟性和實(shí)用性都很高。但是，它已經(jīng)無法完全適用于現(xiàn)代的生產(chǎn)生活。而隨著智慧城市的提出和各種人工智能產(chǎn)品的大規(guī)模應(yīng)用，人們對(duì)機(jī)械電子工程的發(fā)展提出了新的要求，即“智能化、微型化、實(shí)用化”。例如現(xiàn)在常見的一種“智能家居”。這種東西已經(jīng)不再僅僅是一種概念產(chǎn)品，而是已經(jīng)發(fā)展出實(shí)物。它們可以根據(jù)人們的需求，對(duì)人們的生活環(huán)境進(jìn)行適應(yīng)性改變。“智能家居”從實(shí)物上而言，就是一些電子產(chǎn)品在微型計(jì)算機(jī)的整體控制下，進(jìn)行對(duì)相應(yīng)工作的分析和處理。這也就是機(jī)械電子工程的未來發(fā)展方向。隨著微型計(jì)算機(jī)的大規(guī)模普及和應(yīng)用，尤其是各種高性能的微型計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，需要機(jī)械電子工程為它們提供相應(yīng)的電子電路來支撐，從而使得它們能夠正常工作。因此，機(jī)械電子工程應(yīng)該把握住時(shí)代的前沿，追隨著時(shí)展的腳步，根據(jù)自身獨(dú)有的成熟性優(yōu)勢，進(jìn)一步發(fā)展，從而適應(yīng)新時(shí)代的“智能化、微型化、實(shí)用化”的要求。
4結(jié)束語
人工智能雖然都得到了長足的發(fā)展，但綜合來看，人工智能的發(fā)展仍舊十分不成熟，還有著很大的發(fā)展空間。機(jī)械電子工程作為人工智能的基礎(chǔ)，也會(huì)隨著人工智能的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)自身理論的進(jìn)一步成熟和相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展。綜合分析來看，人工智能雖然是機(jī)械電子工程的延伸產(chǎn)物，卻已經(jīng)和機(jī)械電子工程有了很大的不同。當(dāng)我們?cè)诎l(fā)展人工智能的時(shí)候，必然是離不開機(jī)械電子工程的相應(yīng)技術(shù)的支撐。如果我們真的要對(duì)它們進(jìn)行分析的話，我們就應(yīng)該從更高的層面，綜合分析，將它們聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)綜合性發(fā)展。
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篇6
一、人工智能的發(fā)展與實(shí)際意義
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)與信息普遍是用數(shù)字、符號(hào)、文字等文本形式進(jìn)行展現(xiàn)，在此過程中需要其達(dá)到較高的表達(dá)能力、判斷能力等方面的標(biāo)準(zhǔn)，而人工智能為加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現(xiàn)，能豐富計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力，憑借其獨(dú)特的編輯、處理、操作技術(shù)以及超高的分析能力，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)對(duì)信息進(jìn)行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發(fā)展的意義主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是人工智能的發(fā)展增加了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實(shí)現(xiàn)了人的行為，同時(shí)由提升了人的謹(jǐn)慎、全面與系統(tǒng)等方面相關(guān)能力；二是人工智能的發(fā)展開拓了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在處理信息的空間與路徑，將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所涉及到的眾多工程信息進(jìn)行有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了集中控制的目標(biāo)，完成智能化的操作。
二、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用
2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多種渠道信息的處理與集成
網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代高新技術(shù)參與到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)之后，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實(shí)現(xiàn)方式與實(shí)現(xiàn)方向。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，由傳統(tǒng)的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數(shù)據(jù)信息處理的工作所轉(zhuǎn)變[2]。人工智能的這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在多種方面，例如，在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營安全管理中，可實(shí)現(xiàn)預(yù)先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠?qū)崿F(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)中流傳的不良信息等進(jìn)行自動(dòng)攔截，且能夠?qū)硗鶄鬟f信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對(duì)信息進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了高等人工智能技術(shù)。
2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)管理一直是一項(xiàng)繁重的工作，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)以及變化速度快等特點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)管理工作行程了一定的難度，而為實(shí)現(xiàn)更為高效的網(wǎng)絡(luò)管理，人工智能技術(shù)也顯示出了一定的效用。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠利用人工智能專家知識(shí)庫、問題求解技術(shù)，達(dá)到對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合管理的效果。專家系統(tǒng)是一種相對(duì)智能的計(jì)算機(jī)程序，將某種領(lǐng)域中的專家知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行累計(jì)，將其進(jìn)行有效的匯總并錄入到相關(guān)系統(tǒng)中，由此在某特定領(lǐng)域中匯集多為專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高效性與全面性，完成對(duì)此領(lǐng)域內(nèi)各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)問題的解析[3]。
2.3人工智能在企業(yè)管理與教學(xué)方面的應(yīng)用
現(xiàn)代普遍企業(yè)管理中均會(huì)應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，而在參與了人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中則更為有效的提升了企業(yè)管理的安全性與高效性。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)管理系統(tǒng)的自動(dòng)防御系統(tǒng)與健康系統(tǒng)，是企業(yè)管理實(shí)現(xiàn)高度智能化。在教學(xué)方面，教師可以在教學(xué)過程中，利用人工智能技術(shù)的知識(shí)庫，在知識(shí)庫中定義教育知識(shí)內(nèi)容，并對(duì)知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行推理，是學(xué)生能夠更為直觀的接受教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)效率。
結(jié)論：綜合上文所述，人工智能是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、辦公安全、信息化教學(xué)等多個(gè)方面。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的有效應(yīng)用，推動(dòng)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)向高效智能化的發(fā)展，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了重要支持與保障。
參 考 文 獻(xiàn)
篇7
第一個(gè)發(fā)展方向是基因測序。比如某公司打造了遺傳病智能化解讀系統(tǒng)，首先提取和處理DNA數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行測序分析，最后根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果完成對(duì)疾病的關(guān)聯(lián)分析。
第二個(gè)發(fā)展方向是輔助診斷。通過讓機(jī)器學(xué)習(xí)海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻(xiàn)、醫(yī)學(xué)教材，模擬醫(yī)生問診流程，采集、匯總和整理病人癥狀描述，與用戶進(jìn)行反復(fù)交流和多重驗(yàn)證，最終給出治療建議。
第三個(gè)發(fā)展方向是醫(yī)學(xué)影像。機(jī)器可根據(jù)病人拍攝的醫(yī)學(xué)影像資料，對(duì)病人病情進(jìn)行確認(rèn)診斷。
第四個(gè)發(fā)展方向是藥物研發(fā)。某公司依托智能分析技術(shù)，可以在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中評(píng)估出820萬種候選化合物，減少了研發(fā)成本，并縮短了研發(fā)周期。
智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈主要由智能硬件、診斷工具、醫(yī)聯(lián)平臺(tái)、自診平臺(tái)、健康管理、醫(yī)藥電商等環(huán)節(jié)構(gòu)成。
在智能硬件方面，醫(yī)療智能硬件主要有手環(huán)、手表、智能鞋等運(yùn)動(dòng)健康類監(jiān)控設(shè)備，以及血壓、血糖、腦電等病患監(jiān)測設(shè)備。
在診斷工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司開發(fā)的沃森（Waston）醫(yī)療平臺(tái)。
在健康管理方面，WellTok公司與IBM公司聯(lián)合打造智慧醫(yī)療平臺(tái)，以數(shù)據(jù)分析服務(wù)加強(qiáng)個(gè)人健康管理和改善生活習(xí)慣，還融合了醫(yī)療硬件、醫(yī)療保險(xiǎn)、健康內(nèi)容、健康應(yīng)用等，豐富了平臺(tái)生態(tài)。AiCure公司利用手機(jī)終端為患者提供按時(shí)用藥的健康提醒服務(wù)。
未來，人工智能技術(shù)與智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的融合力度將不斷加大，同時(shí)將進(jìn)一步促進(jìn)智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、診斷工具、醫(yī)聯(lián)平臺(tái)等于一體的智能云平臺(tái)企業(yè)。
篇8
“人工智能”這個(gè)詞，在很久之前也許還只是存在于人們的腦海中，甚至根本不敢想象它的實(shí)現(xiàn)，而自2016年谷歌智能系統(tǒng)“阿爾法狗”戰(zhàn)勝韓國著名圍棋棋手李世石后[1]，引發(fā)了全球?qū)θ斯ぶ悄艿乃伎肌?1世紀(jì)以來，越來越多的行業(yè)正在逐步運(yùn)用人工智能這一技術(shù)，在會(huì)計(jì)這一領(lǐng)域，突出表現(xiàn)的是財(cái)務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)，這意味著從事著簡單重復(fù)性工作的傳統(tǒng)會(huì)計(jì)從業(yè)人員將面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)財(cái)政部最近數(shù)據(jù)顯示：截至2018年10月，累計(jì)有722萬余人通過考試取得了初、中級(jí)會(huì)計(jì)資格或高級(jí)會(huì)計(jì)師評(píng)審資格。其中，初級(jí)510萬余人，中級(jí)196萬余人，高級(jí)16萬余人。換句話說，在全國2000萬同行中，每4個(gè)會(huì)計(jì)中就有人持有一本初級(jí)會(huì)計(jì)證書；10個(gè)會(huì)計(jì)中就有一位持有中級(jí)會(huì)計(jì)職稱證書。這樣的數(shù)字顯得有些可怕，因此，在人工智能高速發(fā)展的時(shí)代下，會(huì)計(jì)職能的轉(zhuǎn)變顯得尤為重要，會(huì)計(jì)人員只有不斷改變自己，適應(yīng)新時(shí)代的大浪潮，才能抓住機(jī)遇實(shí)現(xiàn)雙贏，將人工智能發(fā)揮出最大的效能。
人工智能時(shí)代下會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展背景
（一）人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的現(xiàn)狀
就目前而言，人工智能在我國會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于萌芽階段[7]，財(cái)務(wù)機(jī)器人是人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域中一個(gè)具體的應(yīng)用。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)有兩項(xiàng)基本職能：核算與監(jiān)督，目前已問世的財(cái)務(wù)機(jī)器人，它們的功能都幾乎以會(huì)計(jì)核算為主，解放了手工賬，財(cái)務(wù)機(jī)器人在設(shè)定好程序后可以自動(dòng)錄入數(shù)據(jù)、憑證，完成以前需要人工一步步煩瑣的工作，解放了會(huì)計(jì)最低層的勞動(dòng)力，滿足了企業(yè)的日常會(huì)計(jì)信息需求，但是在會(huì)計(jì)系統(tǒng)中一些主觀的行為如審計(jì)、判斷等依然需要財(cái)務(wù)人員手動(dòng)操作。會(huì)計(jì)核算的程序和七種會(huì)計(jì)核算方法的相互關(guān)系見圖1[5]。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)表的數(shù)據(jù)顯示，2017年，我國大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模為236億元，同比增長40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能運(yùn)用于會(huì)計(jì)行業(yè)的一大歷史里程碑。
（二）人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響
人工智能對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)有積極和消極兩個(gè)方面的影響。從積極影響來看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在會(huì)計(jì)工作中，傳統(tǒng)的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和時(shí)間，導(dǎo)致工作效率的低下，而人工智能擁有數(shù)據(jù)庫的支撐，能夠自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)表，提高工作效率，并且?guī)椭髽I(yè)降低了風(fēng)險(xiǎn)和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失誤和失真，人工完成煩瑣復(fù)雜的工作，難免會(huì)導(dǎo)致一些錯(cuò)誤，例如登記手工賬出現(xiàn)筆誤，進(jìn)而影響了企業(yè)的工作效率，而人工智能的運(yùn)用，在很大程度上避免和遏制了這一現(xiàn)象。從消極方面來看，主要影響是傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員將面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)[2]，人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用，帶來的最直觀的影響就是取代了大量的簡單重復(fù)的工作，因而對(duì)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)從業(yè)人員需求減少，同時(shí)勢必會(huì)造成對(duì)會(huì)計(jì)人員能力要求的提高，那些不能適應(yīng)這種變化的會(huì)計(jì)人員便面臨著失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，會(huì)計(jì)信息存在安全隱患[2]，人工智能技術(shù)的復(fù)雜性和高要求性將可能造成一定程度的企業(yè)會(huì)計(jì)信息安全風(fēng)險(xiǎn)，如果企業(yè)缺少相應(yīng)的專業(yè)人員或系統(tǒng)維護(hù)不及時(shí)，很可能存在企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)甚至商業(yè)機(jī)密泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)企業(yè)造成不可挽回的損失。人工智能與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)對(duì)比分析人工智能與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)相比在不同層面上存在著差異。見表1。
人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)的發(fā)展方向
（一）傳統(tǒng)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型
在繁瑣的基礎(chǔ)性核算工作逐漸被人工智能替代后，企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人員的管理型思維提出了更高的要求[4]，會(huì)計(jì)人員不僅要幫助企業(yè)制作報(bào)表等財(cái)物方面的事宜，更多的是要將財(cái)務(wù)知識(shí)結(jié)合企業(yè)各個(gè)部門現(xiàn)狀，為企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展考慮，同時(shí)利用自身積累的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展提供全面預(yù)算、成本控制、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判等支持，積極參與企業(yè)未來發(fā)展戰(zhàn)略的制定，為企業(yè)創(chuàng)造出更高的價(jià)值。在此背景下，雖然傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)功能被取代，但是管理會(huì)計(jì)反而能利用智能化，能夠?qū)A(chǔ)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)做出進(jìn)一步分析，為企業(yè)的管理出謀劃策。面對(duì)目前瞬息萬變的市場，通過分析各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)做出管理決策，整個(gè)過程都需要會(huì)計(jì)人員的參與，未來傳統(tǒng)會(huì)計(jì)也必向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型，會(huì)計(jì)人員也不再僅僅記錄和核算過去的業(yè)務(wù)，更應(yīng)該為企業(yè)未來的管理和發(fā)展出謀劃策。
（二）會(huì)計(jì)與人工智能相互融合，取長補(bǔ)短
未來智能化將是時(shí)代的發(fā)展趨勢，會(huì)計(jì)應(yīng)該與人工智能更加深度融合，取長補(bǔ)短。一方面，在培養(yǎng)會(huì)計(jì)人才時(shí)加入人工智能知識(shí)的學(xué)習(xí)，注重培養(yǎng)綜合型的管理會(huì)計(jì)人員，利用人工智能技術(shù)促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展；另一方面，不能松懈對(duì)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)理論的研究，同時(shí)也要培養(yǎng)會(huì)計(jì)人員獨(dú)立思考和解決問題的能力，人工智能只是一個(gè)工具，把握大局的還是會(huì)計(jì)工作者，企業(yè)不能過于依賴人工智能。
（三）會(huì)計(jì)從業(yè)人員提升自身綜合素質(zhì)
會(huì)計(jì)從業(yè)人員在這一嚴(yán)峻的背景下，應(yīng)該不斷提升自己的專業(yè)能力和綜合素質(zhì)，積極轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)職能，達(dá)到能夠兼顧財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)審計(jì)和管理會(huì)計(jì)等多種工作，能夠完成人工智能無法實(shí)現(xiàn)的工作的程度，同時(shí)積極學(xué)習(xí)新領(lǐng)域的知識(shí)，例如現(xiàn)代的智能軟件，提高工作效率。通過本文研究，筆者認(rèn)為人工智能的發(fā)展與應(yīng)用在未來是必然的，會(huì)計(jì)人員只有積極順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，不斷優(yōu)化自身的職業(yè)水準(zhǔn)，提高管理決策的水平，才能立于時(shí)展之巔。
參考文獻(xiàn)
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篇9
很多人都不知道，田納西大學(xué)諾克斯維爾分校是人工智能專業(yè)發(fā)展最快的學(xué)校。十年之內(nèi)，該專業(yè)擺脫了當(dāng)初只有幾名教授的困境，一躍成為美國人工智能領(lǐng)域最具領(lǐng)導(dǎo)力的科研機(jī)構(gòu)。
學(xué)校的智能系統(tǒng)和機(jī)械學(xué)習(xí)中心成立于2010年，如今已擁有40多名高素質(zhì)科研工作者，其中還包括8名來自國立橡樹嶺研究所（美國能源部所屬的大型國家實(shí)驗(yàn)室）的科研人員，可謂是科研力量雄厚。
該中心為在校學(xué)習(xí)人工智能的碩士研究生開設(shè)了一個(gè)獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目，學(xué)生可以在學(xué)習(xí)之余，輔助科研工作者進(jìn)行深度調(diào)研，其中就包括擔(dān)任國立橡樹嶺研究所科研人員的助手。當(dāng)然，在該中心工作是記學(xué)分的，最高可抵12學(xué)分，并且能享受獎(jiǎng)學(xué)金的優(yōu)待，這也算是研究生的一個(gè)特別福利。
第2名 華盛頓大學(xué)
華盛頓大學(xué)位于西雅圖，地理位置優(yōu)越，微軟、亞馬遜、波音等知名企業(yè)都駐扎在此。該校人工智能專業(yè)將科學(xué)和藝術(shù)相結(jié)合，學(xué)生選擇范圍寬廣，他們可以從16個(gè)研究方向中挑選一個(gè)感興趣的進(jìn)行學(xué)習(xí)。
不少研究方向都涉及到跨學(xué)科，學(xué)生在人工智能的同時(shí)，還要從藝術(shù)學(xué)院、設(shè)計(jì)和編程學(xué)院、交互設(shè)計(jì)項(xiàng)目選修相關(guān)課程。
該校的人工智能專業(yè)教授都屬于明星級(jí)別，他們頻繁地出席研討會(huì)，他們的名字也時(shí)常出現(xiàn)在學(xué)術(shù)雜志上。
第3名 斯坦福大學(xué)
斯坦福大學(xué)的人工智能專業(yè)是將學(xué)術(shù)學(xué)位和研究項(xiàng)目結(jié)合最好的學(xué)校。本科生的學(xué)習(xí)課程需要極高的理解力，難度并不低于研究生課程，如電腦生物、言語識(shí)別、認(rèn)知、機(jī)械學(xué)習(xí)等；研究生的學(xué)習(xí)則更側(cè)重接觸人工智能前沿動(dòng)態(tài)。許多學(xué)生畢業(yè)后都選擇進(jìn)入斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室工作。
第4名 喬治亞大學(xué)
喬治亞大學(xué)富蘭克林藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院設(shè)立了獨(dú)立的人工智能研究機(jī)構(gòu)，該校的人工智能研究生階段的課程重在深入研究，讓學(xué)生在本科的基礎(chǔ)上得到更多的探索，如學(xué)習(xí)遺傳算法、邏輯程序設(shè)計(jì)、認(rèn)知模型、微電子學(xué)等。
第5名 賓夕法尼亞大學(xué)
賓夕法尼亞大學(xué)是美國大學(xué)里唯一提供人工智能雙學(xué)位的學(xué)校，學(xué)生需要同時(shí)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)。該校對(duì)學(xué)生的要求很高，在錄取時(shí)會(huì)側(cè)重學(xué)生對(duì)于人工智能的興趣與熱情，并要求學(xué)生有良好的職業(yè)道德，如責(zé)任感，責(zé)任感關(guān)乎專業(yè)度，這代表著學(xué)生對(duì)科研學(xué)習(xí)的態(tài)度；如榮譽(yù)感和道德感，包括尊重科研學(xué)術(shù)成果、不剽竊、不抄襲等。
第6名 加利福尼亞大學(xué)伯克利分校
加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的人工智能專業(yè)名為“認(rèn)知科學(xué)里的技術(shù)研究”，以研究認(rèn)知和觀念的計(jì)算模型、思想和語言的神經(jīng)基礎(chǔ)為主。該校的人工智能研究非常有名，經(jīng)費(fèi)十分充足，共有近30名教授和講師致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言語識(shí)別等。
第7名 密歇根大學(xué)
密歇根大學(xué)的人工智能專業(yè)隸屬于文學(xué)、科學(xué)和藝術(shù)學(xué)院，因?yàn)樵撔?qiáng)調(diào)跨學(xué)科學(xué)習(xí)，這意味著學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的同時(shí)，還要學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等。該專業(yè)有10個(gè)不同的研究小組，學(xué)生可以選擇將人工智能和心理學(xué)或哲學(xué)相結(jié)合，進(jìn)而開闊思路，不斷創(chuàng)新。
第8名 伊利諾伊大學(xué)香檳分校
伊利諾伊大學(xué)香檳分校電力與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院設(shè)立了人工智能專業(yè)，目的是解決當(dāng)下人工智能領(lǐng)域所出現(xiàn)的問題。學(xué)生需要學(xué)習(xí)的課程都是以解決問題為導(dǎo)向的，如“運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與虛擬現(xiàn)實(shí)”、“計(jì)算機(jī)視覺分析”、“神經(jīng)影像”等。
第9名 麻省大學(xué)艾默斯特校區(qū)
麻省大學(xué)艾默斯特校區(qū)的人工智能專業(yè)從本科、研究生到博士都很受歡迎，學(xué)生們通過學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)、自然語言過程、嵌入式系統(tǒng)、運(yùn)算法則等課程，可以發(fā)現(xiàn)自己的興趣點(diǎn)所在，進(jìn)而參與到研究中。
該校的20多名人工智能專業(yè)教授和講師有一定知名度，他們研究機(jī)械學(xué)、電腦視覺和認(rèn)知計(jì)算等，同時(shí)也為學(xué)生提供豐富的研究調(diào)查機(jī)會(huì)。
第10名 印第安納大學(xué)
印第安納大學(xué)是美國少數(shù)的將人工智能專業(yè)列為獨(dú)立專業(yè)的學(xué)校。本科生側(cè)重學(xué)習(xí)智能化系統(tǒng)工程，倡導(dǎo)“以小見大”，即從小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)技術(shù)入手，進(jìn)而研究宏觀的系統(tǒng)工程，這樣的課程包括生物工程、計(jì)算機(jī)工程、網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)、分子與納米工程等。研究生則是將技術(shù)與創(chuàng)新融合，專注學(xué)習(xí)以解決問題為導(dǎo)向的人機(jī)互動(dòng)設(shè)計(jì)。
國家大型科研機(jī)構(gòu)比較青睞該校學(xué)生，因?yàn)樵谖④浿鬓k的針對(duì)學(xué)生的“想象杯”開發(fā)人員設(shè)計(jì)大賽中，該校學(xué)生奪魁的次數(shù)最多。
第11名 俄勒岡州立大學(xué)
俄勒岡州立大學(xué)的人工智能專業(yè)是全美里最自由的，學(xué)生入學(xué)時(shí)可以選擇多種研究方向，比如其中之一是人機(jī)互動(dòng)，課程包括編程、認(rèn)知、心理學(xué)等，都是幫助學(xué)生了解人工智能里“界面”的意義。
第12名 西北大學(xué)
西北大學(xué)的人工智能專業(yè)共有20門課程供學(xué)生選擇，如“自然語言處理”、“知識(shí)表現(xiàn)和推理”、“計(jì)算機(jī)幾何學(xué)”等。這里還有一門課程由IBM公司贊助，學(xué)生可以用IBM公司開發(fā)出的智能電腦――認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的代表Watson來制造出下一代人工智能設(shè)備。
第13名 羅切斯特大學(xué)
在羅切斯特大學(xué)，本科生有兩個(gè)方向選擇，分別是注重?cái)?shù)據(jù)挖掘和機(jī)械視覺的“機(jī)械學(xué)習(xí)和機(jī)器人”，注重網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的“人機(jī)互動(dòng)與網(wǎng)絡(luò)”。研究生的課程包括運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)語言、認(rèn)知過程、數(shù)據(jù)挖掘等。該校的教授在人工領(lǐng)域?qū)I(yè)很有名，所以學(xué)生的研究機(jī)會(huì)很多。
第14名 俄亥俄州立大學(xué)
俄亥俄州立大學(xué)的人工智能專業(yè)有不同的側(cè)重，學(xué)生可以選擇研究神經(jīng)式網(wǎng)絡(luò)、電腦視覺或其他。人工智能的研究項(xiàng)目也有細(xì)分，如應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，聽覺、言語和語言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)理論和認(rèn)知系統(tǒng)等。該校的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室早在1970年成立，如今以研究成果顯著而聲譽(yù)良好。
第15名 哈佛大學(xué)
哈佛大學(xué)的人工智能專業(yè)名為“心智，大腦和行為”，從專業(yè)名就可以看出這是跨學(xué)科學(xué)習(xí)，且學(xué)生在畢業(yè)前要完成相關(guān)研究。這里的“人工智能研究小組”是一支高水平的師資隊(duì)伍，他們?cè)谘芯咳斯ぶ悄軙r(shí)，結(jié)合了社會(huì)計(jì)算、計(jì)算語言學(xué)等方面。
第16名 倫斯勒理工學(xué)院
倫斯勒理工學(xué)院的人工智能專業(yè)隸屬于認(rèn)知科學(xué)院，這就意味著學(xué)生將側(cè)重于學(xué)習(xí)認(rèn)知科學(xué)，研究人類和動(dòng)物的思想，“心智與機(jī)器”、“機(jī)器與計(jì)算學(xué)習(xí)”等課程都較受歡迎。倫斯勒人工智能和推理實(shí)驗(yàn)室很有名，不過，有人開玩笑，這里的教授和學(xué)生在研究的過程中，總會(huì)有“我們自己也是機(jī)器嗎”的困惑。
第17名 哥倫比亞大學(xué)
在美國東海岸，哥倫比亞大學(xué)的人工智能專業(yè)擁有最完備的實(shí)驗(yàn)室，學(xué)生在實(shí)驗(yàn)室里可以感受機(jī)器人原理、自然語言處理過程、計(jì)算機(jī)視覺，還可以操作可穿戴計(jì)算機(jī)原型和3D圖形工作站，甚至是IBM公司開發(fā)出的機(jī)械臂，這些都增加了課程的趣味性。
第18名 普渡大學(xué)
普渡大學(xué)的人工智能專業(yè)名為“機(jī)器智能跟蹤”，隸屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)院，課程內(nèi)容包括人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人研究。該專業(yè)的主要研究領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)和信息檢索。
第19名 喬治亞州立大學(xué)
篇10
一、人工智能運(yùn)用的理論
在上世紀(jì)50年代第一次有了人工智能這一概念，隨著時(shí)間的推移，人工智能的發(fā)展也十分的迅速，時(shí)至今日，智能化技術(shù)已經(jīng)形成了以計(jì)算機(jī)為核心，包括各種學(xué)科在內(nèi)，具有極強(qiáng)綜合性的一門學(xué)科，通過制作模擬人的智能行為的機(jī)器，到達(dá)研究智能本質(zhì)的目的。近些年來，智能化技術(shù)有了長足的進(jìn)步，并且隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，已經(jīng)能夠在一定程度上通過計(jì)算機(jī)模仿人的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，正是由于這種進(jìn)步，才讓智能技術(shù)能夠更加廣泛的應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中。
二、利用智能化技術(shù)進(jìn)行控制的優(yōu)勢
對(duì)于不同人工智能的控制，需運(yùn)用不同方式進(jìn)行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法均屬于類非線形函數(shù)的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進(jìn)對(duì)人工智能控制策略綜合性的開發(fā)，以上人工智能的函數(shù)近似器具備常規(guī)函數(shù)的估計(jì)器不具有的優(yōu)點(diǎn)。首先，在多數(shù)情況下，精確了解控制對(duì)象動(dòng)態(tài)方程是相對(duì)比較復(fù)雜的，所以控制器設(shè)計(jì)實(shí)際的控制對(duì)象模型，通常會(huì)出現(xiàn)許多不確定因素，例如參數(shù)變化與非線性時(shí)等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設(shè)計(jì)，可不需參照控制對(duì)象模型。按照魯棒性、響應(yīng)時(shí)間與下降的時(shí)間不一樣，人工智能的控制器可經(jīng)過適當(dāng)調(diào)整以提升自身性能。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調(diào)節(jié)的特點(diǎn)。盡管缺少專家現(xiàn)場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。
三、電氣工程自動(dòng)化中智能化技術(shù)的運(yùn)用
隨著科技的高速發(fā)展，越來越多的新工藝、新技術(shù)被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，智能化技術(shù)也因此有了長足的進(jìn)步，其應(yīng)用范圍也更加寬廣，就電氣工程自動(dòng)化而言，智能化技術(shù)的應(yīng)用能夠優(yōu)化電氣的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，并且做到時(shí)刻監(jiān)控和診斷設(shè)備故障，做到智能控制，進(jìn)而提高電氣工程的建設(shè)水平。具體有以下幾個(gè)方面：
1.電氣的優(yōu)化設(shè)計(jì)
在整個(gè)電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域當(dāng)中，其產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)與其他相比還是較為復(fù)雜的，現(xiàn)在進(jìn)行電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)主要有兩個(gè)方面可以借鑒，一是日益豐富和完善的理論體系，二是過往設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，而傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)對(duì)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)過于依賴，往往采用進(jìn)行大量數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行修改和優(yōu)化，這樣的做法不僅效率低下，還會(huì)浪費(fèi)大量的資源，并且優(yōu)化過后的產(chǎn)品也難以讓人滿意。但是，信息技術(shù)和智能化技術(shù)的發(fā)展，很好的解決了這一問題，通過計(jì)算機(jī)的輔助模擬，電氣工程產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)正在一改往日的諸多問題，朝著智能、高效的方向不斷前進(jìn)著。
現(xiàn)在主要利用遺傳算法和專家系統(tǒng)這兩種方法實(shí)現(xiàn)電氣優(yōu)化設(shè)計(jì)中智能技術(shù)的應(yīng)用，通過智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的模擬，替代相關(guān)工作人員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最終使得優(yōu)化方案可靠、有效。
2.故障的監(jiān)控和診斷
電氣工程由于其自身的特點(diǎn)，使用的工藝和技術(shù)復(fù)雜、繁多，傳統(tǒng)的診斷和監(jiān)控措施不僅效率低下，檢測故障的準(zhǔn)確率也難以讓人滿意，這就需要充分利用智能化技術(shù)的優(yōu)勢，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯以及專家系統(tǒng)等模式，大幅度的提高故障監(jiān)控和診斷的效率，例如，運(yùn)用人工智能的技術(shù)，對(duì)電動(dòng)機(jī)與發(fā)電機(jī)進(jìn)行故障診斷的時(shí)候，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論，不但保留故障診斷的模糊性，更結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力強(qiáng)優(yōu)勢，共同對(duì)電機(jī)故障進(jìn)行診斷，極大提升了故障的診斷準(zhǔn)確率。
3.實(shí)現(xiàn)智能控制
實(shí)現(xiàn)智能控制不僅是電氣行業(yè)發(fā)展的必然要求，也是各個(gè)領(lǐng)域未來的發(fā)展方向，現(xiàn)階段電氣工程自動(dòng)化已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了部分智能控制，正朝著提高智能控制覆蓋率的方向不斷前進(jìn)著。目前實(shí)現(xiàn)智能控制的方式主要有模糊的控制、專家系統(tǒng)的控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制，其主要的職能就是做到設(shè)備故障的及時(shí)記錄、分析故障原因、各項(xiàng)數(shù)據(jù)收集和保存、通過監(jiān)控反映設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況、利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)的控制等等。
4.發(fā)展趨勢
筆者認(rèn)為未來智能化技術(shù)的發(fā)展趨勢應(yīng)該朝著集成化、網(wǎng)絡(luò)化等方向發(fā)展，通過高度集成化，將原本體積較大、運(yùn)算速度較慢、運(yùn)行響應(yīng)不良的進(jìn)行進(jìn)行繼承，提高各項(xiàng)性能指標(biāo)，同時(shí)集成化不僅能夠提高效率，也能在很大程度節(jié)約成產(chǎn)成本，同時(shí)能讓系統(tǒng)的可靠性有顯著的提高。而網(wǎng)絡(luò)化是未來科技發(fā)展的必然要求，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們已經(jīng)深刻的認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)為我們生活、工作帶來的改變，實(shí)現(xiàn)智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化能夠通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行電氣系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操控，模擬相應(yīng)的操作進(jìn)行無人管理，利用網(wǎng)絡(luò)在任意機(jī)床實(shí)現(xiàn)對(duì)其他機(jī)床的控制， 從而節(jié)約大量的人力資源。
四、結(jié)束語
隨著科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)也有了十分巨大的進(jìn)步，在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用也有了可喜的成績，不僅能夠節(jié)約資源，還能提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量，尤其是對(duì)電氣工程自動(dòng)化而言，能夠優(yōu)化電氣工程的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，并且做到時(shí)刻監(jiān)控和診斷設(shè)備故障，實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的智能控制。同時(shí)，我們要需要明確智能化技術(shù)未來集成化、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展方向，努力提高智能化水平，充分發(fā)揮智能化技術(shù)的作用，促進(jìn)各行各業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步。
參考文獻(xiàn)：
[1]馮亮.淺談智能化技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用[J].科技與企業(yè)，2013（01）
篇11
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)已經(jīng)成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn)，它不但給人們的工作生活帶來快捷和便利，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。把人工智能運(yùn)用到公共管理當(dāng)中，可以創(chuàng)新管理理念和管理模式，提高公共管理和社會(huì)治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府為核心的公共部門，把科學(xué)管理理念、功能、組織及手段應(yīng)用到公共事務(wù)。公共管理的特征：其一，公共管理主要把實(shí)現(xiàn)公共利益當(dāng)作主要目標(biāo)，促使社會(huì)整體朝著更加良好的方向發(fā)展；其二，積極履行社會(huì)公共責(zé)任是公共管理重要職能；其三，公共管理能夠結(jié)合實(shí)際發(fā)展需要，協(xié)調(diào)與控制各項(xiàng)公共事務(wù)，并不斷創(chuàng)新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基礎(chǔ)上主動(dòng)實(shí)行公權(quán)力，科學(xué)合理地運(yùn)用各項(xiàng)公共資源才能順利實(shí)現(xiàn)最終管理目標(biāo)。目前，社會(huì)對(duì)公共管理者的專業(yè)能力及綜合素養(yǎng)要求越來越高，公眾在整個(gè)過程中賦予公共管理者較多的期望和責(zé)任。此外，公共管理也具備技術(shù)掌控職能、社會(huì)協(xié)調(diào)職能及預(yù)測職能等，這些都是新時(shí)代對(duì)公共管理者提出的新要求，公共管理者必須全面掌握各方面技能，了解并掌握公眾的實(shí)際需求與時(shí)代的發(fā)展趨勢，才能成為一名符合時(shí)展的高素養(yǎng)公共管理者。
二、人工智能對(duì)公共管理的主要影響
（一）人工智能對(duì)公共管理的促進(jìn)作用
公共管理指通過使用管理理論、技術(shù)及方法等知識(shí)，系統(tǒng)化、專業(yè)化地管理公共事業(yè)，不斷優(yōu)化公共資源分配，使公共事業(yè)為人民服務(wù)。傳統(tǒng)公共管理模式在公共管理信息收集及資源管理配置方面，需耗費(fèi)大量人力、物力及財(cái)力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，傳統(tǒng)的管理模式已無法適應(yīng)新時(shí)期公共事業(yè)管理需求。將人工智能運(yùn)用到公共管理中，尤其在收集處理公共管理信息方面效果較為明顯。其一，智能化管理系統(tǒng)能夠全面提升收集信息的效率和質(zhì)量；其二，人工智能管理模式更為精準(zhǔn)有效。人工智能對(duì)于問題與數(shù)據(jù)分析更具針對(duì)性，分析結(jié)果更加科學(xué)合理，可以準(zhǔn)確把握社會(huì)個(gè)體需求，做到管理精準(zhǔn)化、個(gè)性化；其三，在公共管理中運(yùn)用人工智能可以節(jié)約成本，并實(shí)現(xiàn)更加優(yōu)化的管理目標(biāo)，提升公共管理效益；其四，在公共管理中運(yùn)用人工智能，使資源配置更加符合公眾需求，采用人工智能化、科學(xué)化資源配置模式，能夠使資源合理利用，發(fā)揮最大效能。
（二）人工智能給公共管理帶來的風(fēng)險(xiǎn)
人工智能作為新興信息技術(shù)，為公共管理事業(yè)帶來了較多機(jī)遇，推動(dòng)了公共管理事業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展。然而人工智能也給公共管理事業(yè)帶來了相應(yīng)的機(jī)遇和風(fēng)險(xiǎn)。人工智能給公共管理帶來的機(jī)遇在于人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以完整的保存海量數(shù)據(jù)，并挖掘與分析有價(jià)值的信息。網(wǎng)絡(luò)安全性使得人工智能技術(shù)存在諸多未知性，人工智能是否能夠確保信息資源安全，包括信息存儲(chǔ)、授權(quán)使用，行為軌跡等管理問題[1]。信息安全對(duì)公共管理十分重要，要確保信息安全才能使公共事業(yè)管理中資源配置更加科學(xué)合理，最終實(shí)現(xiàn)提升公共管理效率。通過以往的案例證明，人工智能技術(shù)的自我安全性還不足，因此，要想使人工智能在公共管理事業(yè)中得到普及，就必須盡快解決這一問題。
三、人工智能在公共關(guān)系管理當(dāng)中的具體運(yùn)用
當(dāng)前，人工智能快速發(fā)展，能給人們的工作生活帶來巨大改變，幫助人們完成了許多高難度、高強(qiáng)度、復(fù)雜化的公共工作，推動(dòng)智能社會(huì)發(fā)展。人工智能能夠代替人開展腦力勞動(dòng)工作，可以改變?cè)S多工作模式。但是人工智能屬于輔助工具，人們要正確認(rèn)識(shí)并科學(xué)合理地利用它，才能充分發(fā)揮它在公共管理中的真正價(jià)值。在人類社會(huì)不斷進(jìn)步與發(fā)展過程中，公共管理者必須不斷學(xué)習(xí)、掌握先進(jìn)技術(shù)，才能提升對(duì)人工智能的利用效率，把具有明確規(guī)則卻復(fù)雜、耗時(shí)耗力的工作交給人工智能。
（一）公共事業(yè)方面。有人認(rèn)為人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已經(jīng)運(yùn)用到了人們生活的方方面面。2016年共享單車方便了出行，各年齡段的人安裝了共享單車APP。共享單車具有明顯優(yōu)勢，快捷便利、綠色環(huán)保，是人們出行的首選。共享單車?yán)萌斯ぶ悄芷脚_(tái)，來科學(xué)的預(yù)測騎行的行程、路況及停放等，從而有效整合了天氣、時(shí)間等各項(xiàng)變量工作，合理分析了其需求量和供給量，進(jìn)一步提升了共享單車管理效率和效益。由此可見，人工智能已經(jīng)越來越多地進(jìn)入到了人們的日常生活當(dāng)中，改變了人們的生活模式，使人們的生活朝著智能化方向發(fā)展。
（二）社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面
運(yùn)用人工智能能夠把消費(fèi)者具體需求反饋給企業(yè)，企業(yè)根據(jù)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)可以制定出更加優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品，提供高效服務(wù)[2]。當(dāng)前電子支付是人們生活中重要的內(nèi)容，人們出行不用帶大量現(xiàn)金，運(yùn)用支付寶或微信就能夠進(jìn)行支付。同樣在電商物流整個(gè)過程中，分揀機(jī)器人就屬于人工智能，其每天能夠完成大于20萬的工作量，很好地解決了困擾電商的物流問題，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能運(yùn)用包含教育管理，通過智能化學(xué)習(xí)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析，教師能根據(jù)學(xué)生具體情況，如學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、知識(shí)點(diǎn)掌握等制定相應(yīng)的個(gè)性化教育方案，提高了育人效果。從當(dāng)前人工智能在教育領(lǐng)域運(yùn)用情況看，在遠(yuǎn)程教育中同樣獲得了良好效果。在運(yùn)用人工智能后，學(xué)生獲得了個(gè)性化教育，創(chuàng)建了新的教學(xué)、內(nèi)容研發(fā)和師資管理等形態(tài)。運(yùn)用人工智能可以更準(zhǔn)確、有針對(duì)性地協(xié)助教學(xué)，使日常教學(xué)效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的應(yīng)用措施
（一）改變?nèi)瞬排囵B(yǎng)方式
人工智能技術(shù)的運(yùn)用，還可以推動(dòng)人才培養(yǎng)方式的變革和發(fā)展，能夠創(chuàng)建健全的新型教育方式。首先，加強(qiáng)編程教育普及，設(shè)置人工智能方面的課程，把人工智能和其他學(xué)習(xí)的教育結(jié)合起來，健全人才培養(yǎng)方式。其次，組織多元化、多層面的人工智能科普活動(dòng)，使社會(huì)大眾能夠進(jìn)一步認(rèn)識(shí)和了解人工智能。最后，加大人工智能基礎(chǔ)設(shè)施方面的建設(shè)。
（二）重新構(gòu)建組織形式
隨著人工智能的出現(xiàn)和廣泛運(yùn)用，管理主體要結(jié)合自身特點(diǎn)，積極主動(dòng)運(yùn)用人工智能，不斷發(fā)展完善管理結(jié)構(gòu)。
在日后的工作當(dāng)中，管理主體要和普通員工、智能機(jī)器有效合作，全面發(fā)揮潛在優(yōu)勢。另外，運(yùn)用人工智能技術(shù)的時(shí)候，管理者要精心設(shè)計(jì)各種組織形式，才能確保信息傳遞真實(shí)、高效。
（三）創(chuàng)新工作模式
篇12
一、對(duì)人工智能理論的具體分析
人工智能研究了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)，所涉及的知識(shí)面非常廣，不僅包括哲學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)，除此之外，還包括控制學(xué)、心理學(xué)和不定性論等。我們由此可以看出，對(duì)于這種技術(shù)的研究，內(nèi)容是較為復(fù)雜的。但是這種主要在遺傳編程、智能控制和機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域中有所運(yùn)用。而在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用則沒有很好地開展。因而我們要進(jìn)行持續(xù)的探索，讓這門技術(shù)在電氣領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，促進(jìn)電氣領(lǐng)域的發(fā)展。
二、人工智能控制器的特點(diǎn)
在以往的電氣自動(dòng)化實(shí)踐中中，我們應(yīng)用大多數(shù)是人工智能控制器，其中主要利用的是是非線性函數(shù)近似器，如：神經(jīng)算法、模糊理論、模糊神經(jīng)算法和遺傳算法等。目前較先進(jìn)的是采用AI函數(shù)近似器擁有比常規(guī)函數(shù)估計(jì)器更多優(yōu)良的特點(diǎn)，例如：
1．在進(jìn)行人工智能電氣設(shè)計(jì)時(shí)不需要得到實(shí)際控制對(duì)象精確的動(dòng)態(tài)模型，也不需要知道參數(shù)變化、非線性等具體因素；
2．人工智能控制器擁有良好的一致性，即使在輸入新的未知數(shù)據(jù)時(shí)也能得到很好的預(yù)測結(jié)果；
3．人工智能控制器可以應(yīng)用語言和響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行設(shè)計(jì)，且調(diào)節(jié)更容易，對(duì)數(shù)據(jù)和信息的適應(yīng)性更好，易于擴(kuò)展和修改，抗干擾性能好，并且便于實(shí)現(xiàn)。
三、人工智能在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用
1．人工智能在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。
在實(shí)踐中我們都知道，電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜過程，其中會(huì)涉及到電氣自動(dòng)化專業(yè)中電路、電機(jī)、變壓器、電力電子技術(shù)、電磁場等多門學(xué)科內(nèi)容；對(duì)設(shè)計(jì)者的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)要求很高，需要大量的人力、物力和財(cái)力。而借助于人工智能技術(shù)，可以解決很多人腦難以快速解決的繁瑣計(jì)算和模擬過程，大大地提高了設(shè)計(jì)中的工作效率和精度。電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意不同的算法使用與不同的實(shí)際情況，要進(jìn)行高效率、高質(zhì)量的設(shè)計(jì)工作，要求工作人員具有高水平的人工智能軟件應(yīng)用能力和豐富的工作經(jīng)驗(yàn)。
2．人工智能在電氣控制中的應(yīng)用。
在我們的生產(chǎn)生活中，提高自動(dòng)化水平，就能夠減少人力、物力、財(cái)力投入，提高系統(tǒng)的運(yùn)作效率和質(zhì)量。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備控制中的應(yīng)用主要包括模糊控制、專家系統(tǒng)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。在實(shí)際應(yīng)用中，用得最多的是模糊控制。下面以人工智能控制在電氣傳動(dòng)控制中的應(yīng)用為例進(jìn)行介紹。
在電氣傳動(dòng)控制中，模糊控制的應(yīng)用主要分為在直流傳動(dòng)和交流傳動(dòng)中的應(yīng)用。直流傳動(dòng)控制中模糊邏輯控制主要應(yīng)用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于調(diào)速控制，其規(guī)則庫是一個(gè)if－then模糊規(guī)則集；而Sugeno控制器實(shí)際上是Mamdani控制器的特例，其典型的規(guī)則是：如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z＝f（x，y）。
這里，A和B是兩個(gè)模糊集。在交流傳動(dòng)控制中模糊控制器主要用于取代常規(guī)的PI或者PID控制器，另外最新研究中，還將模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字的高動(dòng)態(tài)性能傳動(dòng)系統(tǒng)中，得到了一些新的研究成果。
3．人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。
在實(shí)際生產(chǎn)中，人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用主要有4個(gè)方面——其中包括了專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論和啟發(fā)式搜索。專家系統(tǒng)ES是一個(gè)集大量規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)于一身的復(fù)雜程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要是依靠某個(gè)特定領(lǐng)域的專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，進(jìn)行推理判斷，并模擬專家的決策過程，對(duì)各種需要專家進(jìn)行決策的難題進(jìn)行處理。專家系統(tǒng)由6個(gè)部分組成，即知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、咨詢解釋、知識(shí)獲取和人機(jī)接口。
除此之外，現(xiàn)有許多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練算法在電力系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有靈活的學(xué)習(xí)方式和完全分布式的存儲(chǔ)方式，在大規(guī)模信息處理中得到廣泛應(yīng)用；并且其識(shí)別能力和復(fù)雜狀態(tài)分類能力都很強(qiáng)大。在電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測中，BP神經(jīng)網(wǎng)路能夠在足夠的馴良樣本中，對(duì)模型急怒攻心合理分類，對(duì)輸入進(jìn)行選擇，構(gòu)建不同季節(jié)的周預(yù)測和日預(yù)測模型；將元件關(guān)聯(lián)分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行復(fù)雜電力系統(tǒng)故障診斷，采用ANN面向元件的模型，可以對(duì)每類元件進(jìn)行故障報(bào)警和定位操作，還可以對(duì)同一跳閘區(qū)域中的不同故障進(jìn)行識(shí)別。模糊理論在電力系統(tǒng)的潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃和模糊控制等方面的應(yīng)用得到了飛速發(fā)展，因?yàn)槟：壿嬆軌蛲瓿筛唠y度的數(shù)學(xué)近似計(jì)算，對(duì)負(fù)荷變化和電力生產(chǎn)等不確定因素建立隸屬函數(shù)，以構(gòu)建電力系統(tǒng)的最優(yōu)化潮流模型。
4．人工智能在故障診斷中的應(yīng)用。
人工智能技術(shù)中的模糊理論、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電氣設(shè)備故障診斷中應(yīng)用較廣泛，特別是在變壓器故障診斷、發(fā)電機(jī)和電動(dòng)機(jī)故障診斷中。傳統(tǒng)的故障診斷方法無法針對(duì)設(shè)備故障的不確定性、非線性和復(fù)雜性等特點(diǎn)進(jìn)行診斷，診斷效率較低。而人工智能方法的應(yīng)用提高了診斷準(zhǔn)確率。人工智能技術(shù)主要使用模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)三種故障診斷方法。如在電動(dòng)機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷中使用人工智能化的故障診斷技術(shù)，結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，實(shí)現(xiàn)了故障診斷知識(shí)模糊性與較強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同的診斷，相對(duì)提高了故障的針對(duì)準(zhǔn)確率。
5．人工智能對(duì)日常操作的影響。
電力系統(tǒng)不僅影響著電力系統(tǒng)建設(shè)的自動(dòng)化水平，對(duì)日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術(shù)應(yīng)用于日常操作中，可以幫助實(shí)現(xiàn)以家用電腦操作進(jìn)行系統(tǒng)操作，簡化電流調(diào)整、設(shè)備操作界面，并且可自動(dòng)進(jìn)行日志生成和儲(chǔ)存、報(bào)表自動(dòng)生成等功能。電氣系統(tǒng)日常操作中引進(jìn)人工智能技術(shù)，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?qū)崿F(xiàn)操作的簡便性和可視性。人工智能化技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，大大提高了工作效率和工作準(zhǔn)確率。它已經(jīng)成為我國未來電氣自動(dòng)化的主要發(fā)展方向，是我國電氣產(chǎn)業(yè)的一大改革和進(jìn)步
四、總結(jié)：
從目前的科技發(fā)展水平看來，以前需要通過人控制機(jī)器去完成的重大任務(wù)，到現(xiàn)在位置完全可以交由人工智能來完成。人工只能通過計(jì)算機(jī)來模擬人類智能活動(dòng)的方式，不但是理論研究上的突破，還能夠極大地節(jié)省人力、物力、財(cái)力，獲得很高的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。總之，人工智能在電氣自動(dòng)化方面具有極大地潛力，我們應(yīng)當(dāng)不斷地推動(dòng)其完善和前進(jìn)。
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篇13
（一）客觀層面
（1）社會(huì)面。當(dāng)前社會(huì)發(fā)展處于轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期，高職教育迎來全新發(fā)展機(jī)遇，對(duì)人才培養(yǎng)質(zhì)量不斷提高。傳統(tǒng)思想中，家長學(xué)生都帶著有色眼鏡看待高職教育。隨著社會(huì)給技術(shù)技能型人才提供很多高薪崗位，部分學(xué)生主動(dòng)選擇高職院校進(jìn)修學(xué)業(yè)，提高自身技能水平。高職院校必須以社會(huì)發(fā)展趨勢為導(dǎo)向，及時(shí)調(diào)整自身發(fā)展戰(zhàn)略。（2）政策面。在新課程改革視域下，政府高度重視高職教育的發(fā)展，出臺(tái)了多項(xiàng)扶持政策，如《國家職業(yè)教育改革實(shí)施方案》《職業(yè)學(xué)校專業(yè)頂崗實(shí)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)》《關(guān)于推進(jìn)高等職業(yè)教育改革創(chuàng)新引領(lǐng)職業(yè)教育科學(xué)發(fā)展的若干意見》等，極大的推動(dòng)了高職教育的穩(wěn)定發(fā)展。
（二）主觀層面
（1）教學(xué)理念。高職教師受傳統(tǒng)思想影響，往往重視成績和理論知識(shí)，亟需引進(jìn)新的教學(xué)理念，并落實(shí)在實(shí)際教學(xué)中。高職院校已經(jīng)意識(shí)到人工智能時(shí)代，自身轉(zhuǎn)型創(chuàng)新的必要性，正積極將全新的教學(xué)理念貫穿在人才培養(yǎng)過程中。（2）教學(xué)方式。高職教育逐漸創(chuàng)新教學(xué)方式，將頂崗實(shí)習(xí)、校企合作、實(shí)訓(xùn)教學(xué)等應(yīng)用在常規(guī)教學(xué)中，適應(yīng)時(shí)展，彰顯職教特色。但在實(shí)際教學(xué)中，教師理念未發(fā)生變化，能力無法滿足新型教學(xué)方式需求，存在亟需改進(jìn)優(yōu)化的地方。（3）教學(xué)體系。只有完善的教學(xué)體系，才能為高職教育的改革創(chuàng)新提供依據(jù)參考。當(dāng)前高職教育體系中含有諸多不足，如學(xué)科單一、理論與實(shí)踐比重不協(xié)調(diào)、知識(shí)內(nèi)容陳舊等。高職教育要想適應(yīng)新時(shí)展趨勢，應(yīng)積極完善教學(xué)體系。
二、人工智能現(xiàn)狀
（1）國家戰(zhàn)略。近年來，國家高度重視人工智能發(fā)展，國務(wù)院《關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔2017〕35號(hào)），提出科技創(chuàng)新的主要方向是人工智能，提倡積極構(gòu)建全新的人工智能科技創(chuàng)新協(xié)同機(jī)制，進(jìn)一步完善人工智能教育體系，實(shí)現(xiàn)人才儲(chǔ)備和梯隊(duì)建設(shè)的目標(biāo)，推動(dòng)智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。各部委也積極頒布一系列政策，如《智能制造2025》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》等[2]。可見，國家為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了充足動(dòng)力，人工智能已成為國家戰(zhàn)略的一部分。（2）產(chǎn)業(yè)發(fā)展。多年的探索，人工智能技術(shù)有了明顯提升，在問題求解、泛邏輯理論、不確定推理、拓?fù)鋵W(xué)、圖像處理、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)等方面有了顯著研究成果，一部分成果甚至領(lǐng)先世界水平。例如我國在模式識(shí)別領(lǐng)域的研究，文字識(shí)別、語言識(shí)別、虹膜識(shí)別都取得優(yōu)異成果，被廣泛應(yīng)用在生物醫(yī)藥、機(jī)器人視覺研究、衛(wèi)星遙感、自主導(dǎo)航、軍事等領(lǐng)域。企業(yè)十分關(guān)注人工智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技術(shù)的深度研究，使應(yīng)用和商業(yè)價(jià)值最大化。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2017年人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造700億元市場價(jià)值，預(yù)計(jì)在2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1600億元。
三、人工智能推動(dòng)新時(shí)代高職教育轉(zhuǎn)型發(fā)展的必要性
（一）技術(shù)技能型人才的需求
高職教育發(fā)展的目的是培養(yǎng)適合崗位需求的技術(shù)技能型人才。人工智能時(shí)代，先進(jìn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大部分崗位對(duì)人才的需求發(fā)生明顯變化，逐漸形成了“機(jī)器換人”的局面。企業(yè)中簡單、重復(fù)、勞動(dòng)強(qiáng)度大的崗位，都由智能機(jī)器人予以代替。例如在京東電商的物流中，出現(xiàn)無人機(jī)配送方式，直接沖擊了傳統(tǒng)人工物流配送模式。相信在不久的將來，會(huì)有更多的智能機(jī)器人走向物流配送的工作崗位，形成全新的工作體系。此外，在生產(chǎn)制造的質(zhì)檢環(huán)節(jié)，由于傳統(tǒng)人工監(jiān)測方式存在諸多不足，應(yīng)用人工智能的圖像識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的動(dòng)態(tài)檢測。可見，人工智能時(shí)代會(huì)有大批崗位“消失”，取而代之的是智能化機(jī)器人。高職教育必須轉(zhuǎn)變以往的教育模式，順應(yīng)時(shí)展趨勢，結(jié)合社會(huì)崗位對(duì)技能人才的需求，調(diào)整高職教育方向，實(shí)現(xiàn)高職教育價(jià)值。
（二）國家發(fā)展戰(zhàn)略的要求
以往的發(fā)展致力于“中國制造”，但新時(shí)代“中國制造”已無法提升綜合國力，國家必須調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略。人工智能時(shí)代將“中國制造”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸袊鴦?chuàng)造”“中國智造”。這一發(fā)展戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變，能看出先進(jìn)科學(xué)技術(shù)在國家發(fā)展中的重要地位。為了2025年實(shí)現(xiàn)“中國智造”的目標(biāo)，高職院校創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，順應(yīng)國家發(fā)展戰(zhàn)略的調(diào)整。同時(shí)，高職教育轉(zhuǎn)型過程中，轉(zhuǎn)變以往以理論、成績?yōu)橹鞯乃枷胗^念，對(duì)人才進(jìn)行更加系統(tǒng)的培養(yǎng)，調(diào)整理論知識(shí)、實(shí)習(xí)實(shí)踐之間的關(guān)系比例。人工智能時(shí)代的高職教育轉(zhuǎn)變與創(chuàng)新，可以加大對(duì)學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)的培養(yǎng)力度，使人才綜合素養(yǎng)得到更好提升，滿足“中國創(chuàng)造”的需求。
（三）學(xué)生自身價(jià)值實(shí)現(xiàn)的需求
