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人工智能技術(shù)論文范文第1篇

以上論證說明：人工智能技術(shù)可以在人類隱性智慧定義的工作框架內(nèi)模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創(chuàng)建主客雙贏的策略解決各種復(fù)雜問題。而這是現(xiàn)今其他各類技術(shù)做不到的。不過，由于在人工智能系統(tǒng)工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現(xiàn)客觀規(guī)律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預(yù)設(shè)的求解目標(biāo)也不見得完全合理，（3）中人工智能系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統(tǒng)對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統(tǒng)提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統(tǒng)所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統(tǒng)確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質(zhì)。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據(jù)的。無論是人工智能系統(tǒng)，還是其他各種機器系統(tǒng)，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發(fā)現(xiàn)應(yīng)當(dāng)解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產(chǎn)生淘汰人類或滅絕人類的行為。

2人工智能與信息技術(shù)的關(guān)系

圖2的人工智能系統(tǒng)模型表明，完整的人工智能技術(shù)系統(tǒng)必須具有如下環(huán)節(jié)：信息獲取（感知）、信息傳遞（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認(rèn)知）、策略創(chuàng)建（決策）、策略執(zhí)行（控制）以及反饋學(xué)習(xí)優(yōu)化等基本技術(shù)系統(tǒng)，這正像“人”這個智能系統(tǒng)必須具有感覺器官（信息獲?。?、傳輸神經(jīng)系統(tǒng)（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創(chuàng)建）以及執(zhí)行器官（策略執(zhí)行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執(zhí)行信息）等技術(shù)屬于信息技術(shù)?？梢姡斯ぶ悄芟到y(tǒng)是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術(shù)環(huán)節(jié)；這正像人這個智能系統(tǒng)是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經(jīng)、丘腦和執(zhí)行器官這些信息器官。如果把人工智能系統(tǒng)稱為完整的人工智能系統(tǒng)，而把其中的知識生成和策略創(chuàng)建稱為核心人工智能系統(tǒng)，那么，則有：完整的人工智能系統(tǒng)＝核心人工智能系統(tǒng)＋信息技術(shù)系統(tǒng)其中，核心人工智能系統(tǒng)處于完整人工智能系統(tǒng)的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術(shù)系統(tǒng)處于完整人工智能系統(tǒng)的外周，處理信息層次的問題，同時擔(dān)任核心系統(tǒng)與外部環(huán)境之間的兩端接口：一端是從環(huán)境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環(huán)境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術(shù)系統(tǒng)提供給人類的服務(wù)主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認(rèn)識事物本質(zhì)的服務(wù)（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務(wù)（因為這需要智能策略）[2]。

3“新型”信息技術(shù)

近十多年來，先后出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)以及各種互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用技術(shù)。人們把它們稱為“新型”信息技術(shù)或“新一代”信息技術(shù)。深入分析可以發(fā)現(xiàn)，這些新型信息技術(shù)的核心技術(shù)正是核心人工智能系統(tǒng)的知識生成和策略創(chuàng)建技術(shù)。不妨以大數(shù)據(jù)技術(shù)為例加以說明。圖3表示了大數(shù)據(jù)技術(shù)系統(tǒng)的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數(shù)據(jù)通常是病態(tài)結(jié)構(gòu)或不良結(jié)構(gòu)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數(shù)據(jù)技術(shù)的第一個環(huán)節(jié)就是智能分類：把無用的數(shù)據(jù)識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數(shù)據(jù)按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當(dāng)?shù)脑朴嬎悖ê驮拼鎯Γ┫到y(tǒng)，進行相應(yīng)的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準(zhǔn)備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結(jié)合求解目標(biāo)）轉(zhuǎn)換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創(chuàng)建都是人工智能的基本技術(shù)?？梢?，如果沒有這些人工智能技術(shù)，大數(shù)據(jù)就只能是數(shù)據(jù)，而不可能轉(zhuǎn)換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。

由此可知，大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心就是人工智能技術(shù)，可以把它比較確切地稱為面向大數(shù)據(jù)的智能技術(shù)。而把它稱為新型信息技術(shù)則沒有真正抓住大數(shù)據(jù)技術(shù)的要害和本質(zhì)，模糊了人們對大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的認(rèn)識，不利于大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究和發(fā)展，也不利于人工智能的研究和應(yīng)用。真正的智能物聯(lián)網(wǎng)模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內(nèi)設(shè)置“對物控制的目標(biāo)”，那么“外部世界的物”的信息就經(jīng)由傳感器獲得，經(jīng)過通信系統(tǒng)傳送到計算系統(tǒng)并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認(rèn)知系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成為知識，然后由決策系統(tǒng)根據(jù)控制目標(biāo)把信息和知識轉(zhuǎn)換成為智能策略，智能策略再經(jīng)通信系統(tǒng)傳到執(zhí)行系統(tǒng)之后轉(zhuǎn)換成為智能行為反作用于所關(guān)注的“物”，使它的狀態(tài)符合預(yù)設(shè)的目標(biāo)。近來人們在密切關(guān)注著“互聯(lián)網(wǎng)＋”。其實，“互聯(lián)網(wǎng)＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當(dāng)前人們所關(guān)注的互聯(lián)網(wǎng)推廣，這里的“＋”就相當(dāng)于信息化的“化”，就是互聯(lián)網(wǎng)的各種應(yīng)用。另一種更有意義的理解則把“互聯(lián)網(wǎng)＋”理解為互聯(lián)網(wǎng)升級，就是把以計算機為終端的現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)升級為以人工智能系統(tǒng)為終端的智能互聯(lián)網(wǎng)。這就是2015年全國兩會期間全國政協(xié)委員的“中國大腦”提案。應(yīng)當(dāng)認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)推廣,即把互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到各行各業(yè)是完全必要的，這是信息化建設(shè)的正常要求。但是，從信息化建設(shè)的發(fā)展大勢來看，互聯(lián)網(wǎng)升級即把當(dāng)前常規(guī)互聯(lián)網(wǎng)升級為智能互聯(lián)網(wǎng)則更為必要，這將為中國信息化建設(shè)注入更為強大的新活力，是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的需要，是國民經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)升級的需要。綜上所述，大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，其實都是人工智能技術(shù)的相關(guān)具體應(yīng)用?？梢赃@么說，如果沒有人工智能技術(shù)，單憑信息技術(shù)很難有效地應(yīng)對大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)以及未來更多更復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)。

4結(jié)束語

人工智能技術(shù)論文范文第2篇

【關(guān)鍵詞】計算機；人工智能技術(shù)；應(yīng)用

1引言

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為目前最受社會關(guān)注的新興科技之一，隨著該技術(shù)在各行業(yè)和領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發(fā)展，工作和學(xué)習(xí)效率都得到了質(zhì)的飛躍，未來，人工智能技術(shù)也必然會獲得更加廣闊的發(fā)展前景。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，這門學(xué)科的主要目標(biāo)是了解人類智能的本質(zhì)，并通過將人類智能轉(zhuǎn)移到智能機器中，使智能機器能在不同應(yīng)用場景下做出類人思維的反應(yīng)。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學(xué)科，包含5項核心技術(shù)，分別是計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器人技術(shù)和生物識別技術(shù)。其中，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)計算機人工智能技術(shù)的核心技術(shù)，該技術(shù)使智能機器在算法復(fù)雜度理論、凸分析、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經(jīng)發(fā)表的機器學(xué)習(xí)策略主要包括模擬人腦的機器學(xué)習(xí)和采用數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法2種策略。其中模擬人腦的機器學(xué)習(xí)策略又可細(xì)分為符號學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，符號學(xué)習(xí)是以認(rèn)知心理原理為基礎(chǔ)，在機器中輸入符號數(shù)據(jù)，用推理過程在圖或狀態(tài)空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規(guī)則性知識的學(xué)習(xí)能力較為突出，如示例學(xué)習(xí)、記憶學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數(shù)結(jié)構(gòu)模型代替人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以函數(shù)結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)運算，并在數(shù)據(jù)迭代過程中在系數(shù)向量空間中搜索，對函數(shù)型問題具有較好的學(xué)習(xí)能力，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、修正學(xué)習(xí)等。采用數(shù)學(xué)方法的機器學(xué)習(xí)主要是利用統(tǒng)計機器，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，擬定超參數(shù)，輸入樣本數(shù)據(jù)后根據(jù)不同的運算策略對模型進行訓(xùn)練，最后根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果進行結(jié)果預(yù)測。

3人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程

3.1人工智能技術(shù)的興起

雖然新興技術(shù)的興起獲得了廣泛的關(guān)注，但由于人工智能技術(shù)涵蓋的學(xué)科和技術(shù)范圍過大，興起階段的該技術(shù)的理論知識、產(chǎn)品應(yīng)用、發(fā)展應(yīng)用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術(shù)在當(dāng)時也并不成熟，當(dāng)時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當(dāng)時的技術(shù)水平來說實現(xiàn)較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術(shù)在興起階段并未得到快速發(fā)展。

3.2人工智能技術(shù)的高速發(fā)展

人工智能技術(shù)這一概念在提出后近20年的時期中其發(fā)展始終處于停滯狀態(tài)，直至20世紀(jì)70年代，該領(lǐng)域的專家研發(fā)出全新的人工智能專家系統(tǒng)DENDRAL，該系統(tǒng)的誕生帶動人工智能技術(shù)邁向新的發(fā)展階段，并且在這之后進入高速發(fā)展時期。日本始終重視本國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，并且在20世紀(jì)80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經(jīng)濟得到迅速恢復(fù)和發(fā)展。在1982年，日本國內(nèi)對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應(yīng)用效果，這一創(chuàng)新進一步促進了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展建立在多項先進學(xué)科共同發(fā)展的基礎(chǔ)上，與其他技術(shù)相比，人工智能技術(shù)在處理數(shù)據(jù)、整合資源方面具有更大優(yōu)勢。

3.3人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

3.3.1專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)指的是一種智能計算機程序系統(tǒng)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛也最為重要的領(lǐng)域之一，系統(tǒng)中涵蓋大量某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗，通過應(yīng)用人類在該領(lǐng)域中的專家級別知識來為用戶解決在該領(lǐng)域中遇到的問題。專家系統(tǒng)有效地將人類智能延伸到專業(yè)領(lǐng)域中，實現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用方向過渡的目標(biāo)，大幅提高了人類對專業(yè)問題的處理效率，并且專家系統(tǒng)依托復(fù)雜的算法能對專業(yè)問題未來發(fā)展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至?xí)热祟悓＜腋咝?、更?zhǔn)確。隨著對專家系統(tǒng)研究的不斷深入，目前很多專家系統(tǒng)都能依據(jù)對人類行為的模擬在不同的應(yīng)用場景中作出智能化的反應(yīng)和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復(fù)雜問題的內(nèi)在聯(lián)系。專家系統(tǒng)已經(jīng)在多個領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，幫助企業(yè)更客觀地摸索市場規(guī)律，從而作出正確的生產(chǎn)決策、調(diào)度規(guī)劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營的科學(xué)性，使企業(yè)能在節(jié)省生產(chǎn)成本的同時，獲得更好的經(jīng)濟效益。

3.3.2模式識別

模式識別是利用計算機技術(shù)將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術(shù)在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網(wǎng)絡(luò)組等，希望通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)對復(fù)雜信息的識別和處理，這一應(yīng)用能促進多個行業(yè)向智能化方向發(fā)展，如軍事領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等。

3.3.3機器人學(xué)

機器人學(xué)的主要研究方向是機器人的設(shè)計、制造和應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的成熟與應(yīng)用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設(shè)備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機器學(xué)習(xí)

機器設(shè)備并不具備自主思考能力，在不同應(yīng)用場景下的反應(yīng)主要是依托計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優(yōu)化，能對不同問題進行處理。機器學(xué)習(xí)是一項涵蓋多個學(xué)科且復(fù)雜程度很高的科學(xué)，包含統(tǒng)計學(xué)、概率學(xué)、算法復(fù)雜度理論等，是人工智能的核心技術(shù)，也是推動計算機向智能化方向發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

3.3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)自進入高速發(fā)展時期后廣泛研究的重點內(nèi)容。利用計算機算法將人腦神經(jīng)元進行簡單化、抽象化、模式化，并構(gòu)建成與人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟與發(fā)展為專家系統(tǒng)、模式識別、機器人學(xué)、生物、經(jīng)濟等多個學(xué)科的發(fā)展提供了技術(shù)支持，解決了很多人工智能技術(shù)發(fā)展中的實際難題。

4人工智能技術(shù)的應(yīng)用

4.1人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

4.1.1計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理

人工智能技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互相依存、互相促進、共同發(fā)展，在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的多個方面都有深入的應(yīng)用。其中，在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面主要有如下應(yīng)用：①智能防火墻技術(shù)。防火墻技術(shù)隨著計算機的普迅速發(fā)展，應(yīng)用人工智能技術(shù)的防火墻技術(shù)比傳統(tǒng)防火墻技術(shù)的性能更加優(yōu)異。智能防火墻技術(shù)具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續(xù)應(yīng)用過程中依據(jù)記錄直接優(yōu)化計算機匹配環(huán)節(jié)，減少計算機數(shù)據(jù)量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結(jié)合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權(quán)限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設(shè)備創(chuàng)造安全的運行環(huán)境，保證系統(tǒng)和內(nèi)部數(shù)據(jù)不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎(chǔ)功能模塊，對提高計算機數(shù)據(jù)的安全性和可靠性具有直接的影響。應(yīng)用人工智能技術(shù)的入侵檢測功能，能對計算機系統(tǒng)進行智能化分析和處理，根據(jù)預(yù)定算法將處理數(shù)據(jù)整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設(shè)備的安全狀態(tài)。③垃圾郵件智能化處理。該技術(shù)依托人工智能技術(shù)中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發(fā)現(xiàn)垃圾郵件后直接將其標(biāo)注為垃圾郵件，為用戶發(fā)出風(fēng)險警告，避免用戶因誤操對計算機系統(tǒng)造成損害。

4.1.2計算機網(wǎng)絡(luò)管理

人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用促進計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)向智能化方向發(fā)展。在實際應(yīng)用中，除計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理模塊外，還能解決多種網(wǎng)絡(luò)管理問題。隨著計算機技術(shù)的普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，網(wǎng)絡(luò)管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，能大幅提高計算機網(wǎng)絡(luò)管理效率，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理效能。

4.2人工智能技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用

企業(yè)是市場經(jīng)濟活動的主要參與主體，是維持市場經(jīng)濟穩(wěn)定運行和發(fā)展的關(guān)鍵要素，在企業(yè)生產(chǎn)活動中科學(xué)地應(yīng)用人工智能技術(shù)，能有效提高企業(yè)的生產(chǎn)能力，促進企業(yè)獲得更高的經(jīng)濟效益和社會效益。具體應(yīng)用渠道如機械自動化、智能監(jiān)控、推薦系統(tǒng)、用戶購物行為分析、零售分析、數(shù)據(jù)提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細(xì)微之處實現(xiàn)工作效率上的提升，進而提升企業(yè)整體的運行效率。對工業(yè)行業(yè)來說，應(yīng)用機械自動化技術(shù)還能有效降低傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中對人工的依賴性，大幅提高工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，在行業(yè)發(fā)展的過程中起到了非常積極的促進作用。

4.3人工智能技術(shù)在航空航天技術(shù)中的應(yīng)用

航空航天技術(shù)是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學(xué)科，如信息技術(shù)、衛(wèi)星技術(shù)、生物技術(shù)、天文學(xué)、生命科學(xué)等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經(jīng)濟增長都具有非常重要的意義。航天器設(shè)計是航空航天領(lǐng)域中的關(guān)鍵工作之一，而遠(yuǎn)程控制又是航空航天技術(shù)長久發(fā)展以來研究的重點，因我國對該技術(shù)的研發(fā)起步較晚，我國對航空航天技術(shù)的研發(fā)存在重重困難，但經(jīng)過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術(shù)已處于世界先進水平。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于航天遠(yuǎn)程控制中，利用智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質(zhì)量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業(yè)獲得進一步發(fā)展。

4.4人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用

目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，使醫(yī)護人員的工作內(nèi)容不斷得到優(yōu)化，提高工作效率，還有效提高了國家醫(yī)療水平。具體應(yīng)用包括以下幾項內(nèi)容：①在電子病歷中的應(yīng)用。傳統(tǒng)就醫(yī)診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據(jù)病例詳細(xì)列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應(yīng)用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫(yī)療系統(tǒng)中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現(xiàn)階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性。②在健康管理中的應(yīng)用。在現(xiàn)代醫(yī)療中應(yīng)用人工智能技術(shù)，對病患的病情進行智能化分析，能使醫(yī)生對疑難病癥的分析更加全面準(zhǔn)確，制定針對性更強的醫(yī)療方案，提高醫(yī)療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結(jié)語

綜上所述，計算機人工智能技術(shù)的應(yīng)用，對社會各行業(yè)都產(chǎn)生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優(yōu)化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術(shù)的研究，推動人工智能技術(shù)在各個行業(yè)中的應(yīng)用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發(fā)展具有非常重要的意義。

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人工智能技術(shù)論文范文第3篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機器人技術(shù)，虛擬與增強現(xiàn)實技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對智能醫(yī)學(xué)教育新模式進行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環(huán)節(jié)。實驗教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時間內(nèi)難以進行準(zhǔn)確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負(fù)面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進步也是非常困難的，因為基因規(guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時的時間來檢查一個病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對于新時代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計算機可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強了學(xué)生的感性認(rèn)識，加強了對所學(xué)知識的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺可使教學(xué)擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學(xué)、南開大學(xué)等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學(xué)本科教育，旨在彌補上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當(dāng)為醫(yī)學(xué)生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。該專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)，電子技術(shù)、計算機技術(shù)和信息科學(xué)的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用的訓(xùn)練，具有智能醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

人工智能技術(shù)論文范文第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)改革；教學(xué)方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領(lǐng)域?qū)W科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術(shù)。由于信息環(huán)境巨變與社會新需求的爆發(fā)，人工智能技術(shù)的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的應(yīng)用也愈發(fā)廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學(xué)習(xí)，不斷將人工智能技術(shù)與管理知識結(jié)合起來，對其未來職業(yè)生涯的發(fā)展有著重要作用。人工智能是一門前沿學(xué)科，管理學(xué)院開設(shè)人工智能課程的目的是為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)創(chuàng)新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應(yīng)用需求空間巨大的學(xué)科特點，通過概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機編程語言、數(shù)據(jù)庫原理等基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，加強學(xué)生解決實際問題的能力，為就業(yè)打下基礎(chǔ)。本文基于社會對于人工智能領(lǐng)域的人才需求，結(jié)合諸多長期從事經(jīng)管類專業(yè)課程教學(xué)的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學(xué)改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學(xué)現(xiàn)狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應(yīng)用性很強的理論技術(shù)學(xué)科，人工智能課程內(nèi)容及內(nèi)涵及其豐富，外延極其廣泛。學(xué)習(xí)這門課程，需要較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學(xué)過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學(xué)氛圍枯燥目前，中國大多數(shù)大學(xué)仍采用傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式，在教學(xué)過程中照本宣科，忽略與學(xué)生的互動，并且缺乏能夠有效引起學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與加深知識理解的教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)置，如此一來大大降低了學(xué)生自主思考的能力。在進行人工智能相關(guān)課程知識講解時，隨著章節(jié)的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學(xué)方式無法反映人工智能學(xué)科的全貌，課堂講解難以同時給以學(xué)生感性和理性的認(rèn)知，部分學(xué)生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學(xué)進度，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足。(2)基礎(chǔ)課程掌握不牢管理類專業(yè)的學(xué)生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學(xué)科的素養(yǎng)，但這也導(dǎo)致很多學(xué)生所學(xué)知識雜而不精。學(xué)生在基礎(chǔ)不夯實的情況下去學(xué)習(xí)更高層面的知識，給學(xué)生學(xué)習(xí)與老師教學(xué)都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多內(nèi)容，概念抽象，不易學(xué)習(xí)。一些管理類專業(yè)的學(xué)生未能熟練掌握高等數(shù)學(xué)、運籌學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等先修課程，缺乏一定的關(guān)聯(lián)思考和研究意識，導(dǎo)致課程學(xué)習(xí)難度增加，產(chǎn)生學(xué)時不足和教學(xué)內(nèi)容難點過多的問題。(3)教學(xué)與實際應(yīng)用脫節(jié)當(dāng)下，人工智能廣泛應(yīng)用于機器視覺、智能制造等各個領(lǐng)域，給學(xué)生提供了大量的現(xiàn)實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現(xiàn)實中可以觸及的內(nèi)容。例如，在機械學(xué)科領(lǐng)域，人工智能技術(shù)是電氣工程、機械設(shè)計制造、車輛工程等方向的重要技術(shù)來源；在醫(yī)療領(lǐng)域，是醫(yī)療器械的創(chuàng)新生產(chǎn)源動力；在能動領(lǐng)域，是高端能源裝備與新能源發(fā)展的重要驅(qū)動；在光電信息與計算機工程領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展時刻推動著智能科學(xué)與技術(shù)核心價值的提升。然而，對于管理類專業(yè)的學(xué)生來說，現(xiàn)階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關(guān)理論，在教學(xué)過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復(fù)雜算法，書本中的應(yīng)用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業(yè)知識與人工智能技術(shù)相結(jié)合的教學(xué)實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導(dǎo)學(xué)生將人工智能算法應(yīng)用于現(xiàn)實生活。另外，大學(xué)生對知識的理解能力差異很大，教師采用統(tǒng)一的方式教給他們，這使一些學(xué)生無法跟上和理解，教師也無法控制學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，導(dǎo)致學(xué)生缺乏動力。因此，如何結(jié)合學(xué)生的現(xiàn)實情況，提高他們的動手能力和實踐經(jīng)驗也是人工智能課程教學(xué)要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學(xué)改進策略

課程教學(xué)改革是一項提高大學(xué)教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段。如何在時代背景下應(yīng)用新技術(shù)和新思想進行實施課程教學(xué)改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學(xué)工作而言，教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的變化不再是課程資源的簡單數(shù)字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優(yōu)勢的新型教學(xué)模式。針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)過程中存在的問題，可以從教學(xué)方法改進和教學(xué)內(nèi)容設(shè)置兩個方面進行課程教學(xué)改進。

2.1教學(xué)方法改進

教師對學(xué)生具有引領(lǐng)作用，其教學(xué)方法的改進能夠帶動學(xué)生改進自身學(xué)習(xí)方法。(1)啟發(fā)式案例教學(xué)案例教學(xué)法就是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)要求，通過安排一些具體的教學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學(xué)方法。啟發(fā)式案例教學(xué)以自主、合作、探究為主要特征，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，并緊密結(jié)合人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論與方法，有效理解知識要點及其關(guān)聯(lián)性，適用于管理類專業(yè)學(xué)生的教學(xué)。具體而言，高?；谄鋯栴}啟發(fā)性、教學(xué)互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫，雖然這項建設(shè)將極具挑戰(zhàn)性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養(yǎng)學(xué)生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學(xué)，讓學(xué)生掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識原理及應(yīng)用；通過一題多解的案例使學(xué)生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設(shè)計，啟發(fā)學(xué)生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學(xué)研討互動式的各個教學(xué)環(huán)節(jié)是逐漸遞進、有機結(jié)合的。研討是基于學(xué)生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學(xué)生做出評判，從而對不同類型的學(xué)生開展針對性的教學(xué)?；觿t是在研討的基礎(chǔ)上，通過老師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生的互動，讓學(xué)生主動參與到課堂教學(xué)的過程中來。在人工智能課程教學(xué)過程中，教師通過課堂討論了解學(xué)生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設(shè)計教學(xué)內(nèi)容，例如，對于學(xué)校積極性不強的學(xué)生，將人工智能理論內(nèi)容與學(xué)生個人興趣范疇、社會產(chǎn)業(yè)發(fā)展及研究現(xiàn)狀聯(lián)系起來，能夠極大程度地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的自主能力；對于基礎(chǔ)知識較為薄弱的學(xué)生，可以在教師的指導(dǎo)下查閱相關(guān)文獻資料，根據(jù)自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結(jié)合的模式。有助于增強學(xué)生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學(xué)習(xí)氛圍。(3)有效激勵式教學(xué)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人才需求量極大，對教師的教學(xué)水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學(xué)生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設(shè)置相應(yīng)項目獎學(xué)金，吸引學(xué)生參與實踐，調(diào)動學(xué)生做研究、發(fā)論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽，圍繞新一代人工智能創(chuàng)新主題，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識，提高學(xué)生的創(chuàng)新實踐能力，為人工智能領(lǐng)域健康發(fā)展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學(xué)院乃至全校開展此類競賽項目，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學(xué)生加入到人工智能課程的學(xué)習(xí)中來，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學(xué)生課程制定、課堂與課外作業(yè)、課程項目和論文指導(dǎo)等看作教學(xué)任務(wù)的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學(xué)科滲透式教學(xué)人工智能學(xué)科知識融合程度較高，學(xué)科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W(xué)科交叉性特點，增強管理類人才對學(xué)科應(yīng)用的領(lǐng)悟，可以采取開展學(xué)科滲透式教學(xué)的方法。從2015年起，國務(wù)院和教育部先后印發(fā)了《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見教育》、《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》等文件，“互聯(lián)網(wǎng)+”、“智能+”已經(jīng)滲透到各個領(lǐng)域，人類進入數(shù)字經(jīng)濟時代，社會需求“技術(shù)+管理”的高端復(fù)合人才。例如，基于工業(yè)4.0和強國戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)在智能制造的應(yīng)用極為廣泛。上海理工大學(xué)非常重視少數(shù)民族預(yù)科班的教育質(zhì)量。為增強少數(shù)民族管理類人才對該領(lǐng)域應(yīng)用的認(rèn)識，我們請機械工程、能源動力領(lǐng)域的相關(guān)專家以授課或講座的形式，進行相關(guān)領(lǐng)域知識和發(fā)展趨勢的講解，使學(xué)生理解更為透徹。此外，在教學(xué)實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業(yè)間老師、學(xué)生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學(xué)習(xí)，從而推動人工智能課程教學(xué)的改進。

2.2教學(xué)內(nèi)容設(shè)置

世界一流大學(xué)在人工智能課程內(nèi)容設(shè)置根據(jù)不同國家的教育體系設(shè)置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學(xué)經(jīng)驗，針對管理類專業(yè)人工智能課程教學(xué)內(nèi)容進行研究，結(jié)合中國教育體系設(shè)置，認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面進行改進。(1)核心內(nèi)容設(shè)置為避免學(xué)生因為知識點過多而出現(xiàn)雜而不精的問題，勢必要精化教學(xué)內(nèi)容。在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網(wǎng)絡(luò)課程相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘和豐富教學(xué)資源，并在整合課程資源的基礎(chǔ)上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內(nèi)容設(shè)置方面，可以通過收集到的數(shù)據(jù)資料，選擇人工智能領(lǐng)域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學(xué)生能夠在有限的學(xué)時內(nèi)掌握人工智能的知識脈絡(luò)。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內(nèi)容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的同時，重點增加相應(yīng)知識點在管理上的應(yīng)用案例，加強學(xué)生對知識點的理解。同時，根據(jù)管理類專業(yè)偏向領(lǐng)域，開設(shè)關(guān)聯(lián)程度較大、應(yīng)用較廣泛的人工智能選修課程，以便學(xué)生根據(jù)自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學(xué)生的數(shù)理及編程基礎(chǔ)良好的數(shù)理及編程基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能的前提。只有具備了這些基礎(chǔ)，才能搞清楚人工智能模型的數(shù)量關(guān)系、空間形式和優(yōu)化過程等，才能將數(shù)學(xué)語言轉(zhuǎn)化為程序語言，并應(yīng)用于實驗。管理學(xué)院人才的數(shù)理及編程基礎(chǔ)相對薄弱，因此，在安排學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能課程之前，建議開設(shè)面向全體管理類專業(yè)學(xué)生的微積分、線性代數(shù)、概率論等專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)課程以及C語言、python等編程基礎(chǔ)課程，使學(xué)生具備數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)與一定編程基礎(chǔ)，為學(xué)習(xí)人工智能課程打下堅實的基礎(chǔ)。另外，可以推進MOOC平臺建設(shè)，在平臺上開設(shè)人工智能網(wǎng)絡(luò)課程，幫助學(xué)生掌握人工智能知識基礎(chǔ)及專業(yè)技能。(3)實驗建設(shè)為了加強學(xué)生對于人工智能知識點間的關(guān)聯(lián)性理解，可以基于不同的應(yīng)用模塊，設(shè)計具有前后鋪墊、上下關(guān)聯(lián)的綜合性實驗，設(shè)計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學(xué)生分組對實驗課題進行攻克，并設(shè)置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學(xué)過程中反映出的不同進度，讓教師能對學(xué)生的學(xué)習(xí)水平做出準(zhǔn)確評判，及時進行教學(xué)反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應(yīng)用中很廣的遺傳算法，在某一管理規(guī)劃的具體應(yīng)用上設(shè)置理解－實現(xiàn)－參數(shù)分析－具體應(yīng)用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規(guī)定必做項與可選項，讓學(xué)生基于同一實驗課題進行合作學(xué)習(xí)，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養(yǎng)學(xué)生的自主思考能力。

人工智能技術(shù)論文范文第5篇

【Abstract】Based on the general situation of artificial intelligence， this paper puts forward the application significance of artificial intelligence in aerospace measurement and control technology according to the equipment requirements in aerospace measurement and control technology. According to the feasibility of the application of artificial intelligence in aerospace measurement and control technology， this paper analyzes the intelligence of the space measurement and control technology， finally puts forward the application environment and target of artificial intelligence in aerospace measurement and control technology.

【關(guān)鍵詞】人工智能；航天測控技術(shù)；應(yīng)用探究；智能化

【Keywords】artificial intelligence； aerospace measurement and control technology； application inquiry； intelligent

【中圖分類號】V55 【文獻標(biāo)志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）05-0141-02

1 引言

人工智能在航天領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大潛能。航天測控技術(shù)實際上是通過測控，實現(xiàn)對衛(wèi)星的控制，這是一份較為復(fù)雜的工作過程。隨著衛(wèi)星功能的不斷增多，航天測控技術(shù)要求也越來越高。雖然我國已經(jīng)在航天事業(yè)方面位于先進的水平，但是航天測控設(shè)備多只是實現(xiàn)遙控與測控的自動化，與智能化的實現(xiàn)還有一段距離。因此，人工智能的應(yīng)用還有待挖掘，人工智能在航天測控技術(shù)中的應(yīng)用還有待研究。

2 人工智能的應(yīng)用概述

近年來，我國在人工智能的研究領(lǐng)域也有了較大的進展，不少國內(nèi)學(xué)者發(fā)表了有實用價值的研究著作。人工智能在醫(yī)學(xué)診療方面取得了廣泛的應(yīng)用。隨著航天器的多功能發(fā)展，智能化的轉(zhuǎn)變，成為發(fā)揮航天事業(yè)多用途、系統(tǒng)化的決定性因素。因此，我國逐步加大了人工智能在航天測控技術(shù)中的研究，希望航天測控技術(shù)能夠自動處理探測故障、自行進行飛行規(guī)劃和路線設(shè)計等[1]。

3 航天測控技術(shù)中的設(shè)備應(yīng)用要求

第一，衛(wèi)星軌道測試及其引導(dǎo)系統(tǒng)。第二，航天側(cè)控技術(shù)的安全控制。第三，根據(jù)航天側(cè)控任務(wù)要求對衛(wèi)星的形態(tài)進行分析，對其衛(wèi)星軌道實施控制。第四，航天側(cè)控系統(tǒng)要實時監(jiān)測衛(wèi)星內(nèi)部的設(shè)備工作情況。第五，航天側(cè)控技術(shù)要求能夠?qū)πl(wèi)星上設(shè)備發(fā)生的故障，及時采取定位、排除和檢修。航天的側(cè)控應(yīng)用，對設(shè)備的響應(yīng)速度與可靠性都具有很高的要求，不僅要具有極強的通用性質(zhì)，還要能夠在規(guī)定時間內(nèi)完成對相關(guān)設(shè)備的檢測與通信，使設(shè)備間保持聯(lián)系，保證遙測技術(shù)數(shù)據(jù)正常處理流程。對設(shè)備故障等任務(wù)提出控制指令，進而進行執(zhí)行[2]。

4 人工智能在航天測控技術(shù)中的應(yīng)用意義

傳統(tǒng)的航天y控軟件是通過算法結(jié)構(gòu)和計算機而實現(xiàn)推理功能的，對于很多問題還無法提供最精確的答案和描述，數(shù)值的計算能力也不夠強，有時只能定性推理。而人工智能的應(yīng)用，可以提升其生存能力，包括航天器的自主檢修能力、故障排除能力、定位能力等。對于航天器的軌道設(shè)計，自動化網(wǎng)絡(luò)智能預(yù)先對故障檢測的定位等設(shè)置好，用編程進行控制。隨著航天測控技術(shù)要求的不斷提升，傳統(tǒng)的編程控制已經(jīng)不能滿足當(dāng)代的應(yīng)用需求，若不向智能化測控技術(shù)進行靠攏，其航天測繪中的數(shù)據(jù)與通信的可靠性與有效性都會受到不同程度的影響，導(dǎo)致接收到的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整。因此，我國很多專家專門成立研究小組，對航天測控技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析，分析其指令的序列、故障檢修、定位等信息，將人為的管理逐漸轉(zhuǎn)化為智能化管理。

用人工智能控制航天測控技術(shù)，不僅能夠提升航天工作的安全系數(shù)，還能夠減少航天器的使用壽命，降低人工控制費用，減少人工管理精力，具有很明顯的優(yōu)勢。第一，人工智能能夠代替測控專家進行智能化操作與工作，減少專家的腦力勞動。第二，人工智能中收藏了所有測控專業(yè)的各項經(jīng)驗，整合了測控技術(shù)的專業(yè)知識。第三，人工智能使航天系統(tǒng)離開了人操控的固定模式，提高了操作的變通性和實時性，降低了人為操控影響因素。第四，人工智能使航天機械更容易操控，提升了工作效率。第五，人工智能使航天系統(tǒng)的解決問題能力提升。第六，節(jié)約了航天器測控的維持狀態(tài)的人力和物力，配置速度加快[3]。

5 人工智能在航天測控技術(shù)中應(yīng)用的可行性

人工智能的應(yīng)用過程，實際上是將人的思維活動進行機械化，使機械具有類似人工的處理問題的能力。人工智能在航天測控技術(shù)中的應(yīng)用，是航天系統(tǒng)模仿測控專家的思維和操作，進行推理判斷，使操控程序能夠如同專家處理問題的規(guī)則一樣，及時提供解決措施，根據(jù)我國現(xiàn)有條件可知，人工智能在航天測控任務(wù)中的應(yīng)用是可行的。測控系統(tǒng)的功能有數(shù)據(jù)庫和知識庫。前者包含遙測數(shù)據(jù)、指令和故障信息。后者包括用戶的接口、知識獲取、知識表達等。通過外部輸入數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)能夠識別的信息，進行格式壓縮和處理，實現(xiàn)對航天器的控制，利用人工智能實現(xiàn)測控技術(shù)控制，減輕了人為負(fù)擔(dān)，也能夠提升航天測控能力。

6 航天測控技術(shù)任務(wù)中的智能化應(yīng)用分析

我國傳統(tǒng)的航天測控技術(shù)是采用一般算法實現(xiàn)自動化，該種方式具有封閉性，不利于技術(shù)的發(fā)展和擴充，故障維護方面也要采用人工方式進行解決，不適用航天事業(yè)發(fā)展。根據(jù)我國航天測控技術(shù)現(xiàn)狀，我們首先要確定測控設(shè)備智能化系統(tǒng)，選擇有針對性的部位，融合測控專家的思維，實現(xiàn)人工智能操作[3]。其次，使用智能化系統(tǒng)，還要將專家測控系統(tǒng)嵌入到設(shè)備中，再改變原本的算法與結(jié)構(gòu)，使其逐漸適應(yīng)航天事業(yè)的改變與發(fā)展。對于智能化測控系統(tǒng)中，可以確定的系統(tǒng)由遙測信息處理系統(tǒng)、通信跟蹤系統(tǒng)、故障診斷系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)等。這些都是容易實現(xiàn)人工智能的部分，能夠使遙測信息處理中，清楚航天器的軌道等情況。

7 人工智能在航天測控技術(shù)中的應(yīng)用環(huán)境與目標(biāo)

為了使人工智能在航天測控技術(shù)中具有可靠的應(yīng)用，要遵循一定的應(yīng)用環(huán)境和目標(biāo)。在開發(fā)環(huán)境上，要選取經(jīng)驗豐富的建造及測控專家進行系統(tǒng)融合，先借助小型機進行專家智能系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用，再根據(jù)需求進行專家系統(tǒng)開發(fā)。在目標(biāo)方面，不僅要開發(fā)全面、智能化的航天測控大系統(tǒng)，還要在開發(fā)通訊上更加便捷，統(tǒng)一通訊接口，面向廣大用戶，逐步升級系統(tǒng)故障排除方案。真正實現(xiàn)系統(tǒng)在線實時工作。同時，人工智能在航天測控技術(shù)中的最終目標(biāo)是將地面測控設(shè)備小型化，再將其移植到航天事業(yè)中，提升衛(wèi)星的控制能力。

8 結(jié)論

人工智能在航天側(cè)控技術(shù)中的應(yīng)用與開發(fā)，有利于我國智能化的進一步發(fā)展研究，對于提升航天測控設(shè)備的可靠性具有重要意義。希望本文的研究，能為提升我國人工智能在航天測控技術(shù)中的應(yīng)用水平提供借鑒。

【參考文獻】

【1】錢卓昊.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用探究[J].中國高新技術(shù)企業(yè)，2016（16）：51-52.