2023年人工智能的未来论文2(实用13篇)

通过总结，我们可以发现自己的优点和不足。写总结时要注意客观、全面、准确地表达自己的想法和认识。以下是一些总结写作技巧和注意事项，希望对大家有所帮助。

人工智能的未来论文2篇一

这个问题的回答，如果放在古代，就好比封建王朝，一定会被新的人类阶级划分方式所取代；而在现在又如信息碎片化，是人类从物质到精神文明的过度，它能够存在且必然存在，但同时也被人类反驳于它的某些浅层性如一元，固定的一些特点。由此可以推出如果的地球的形成是宇宙运行必然以及偶然中的结果，那么人工智能在人类发展的进程中也担当着这一辅助性的结果角色。

因而是人类创造并成就了人工智能。计算机会像人类一样思考，是被人类赋予了其世界观，价值观，人生观，而并非机器本身所有。美剧《疑犯追踪》讲述了一位天才编程员哈罗德为美国政府编制了一套24小时全天候监事在美人员的一切行动，并根据他所编入的算法，人工智能（在剧中被哈罗德称为机器）演算后判定此人是否具有犯罪嫌疑。后因政府的出卖哈罗德假死，并雇佣了前cia探员进行机器给定人员是否构成犯罪行为的最终判定。

当然，这部美剧反派从人上升为了人工智能（这里所说的并非主角，哈罗德经历40多次输入后，使机器拥有的正常人类三观的人工智能，即机器）而是哈罗德以前的挚友内森所设计的一套撒玛利亚人程序系统。因内森死后落入不法集团手中，撒玛利亚人程序系统在启动时未经过人类三观编入，而对世界进行机械化非人类的处理。例如：为控制全球人类粮食供应不足，自动保留精英人类上层人物，解决处理罪犯甚至普通人的生命；又或者是直接给定目标非黑即白的定义只要对国家有危险立刻派遣杀手解决潜在性威胁。

两大ai的对决，总是撒玛利亚人处于上风。并非它的系统是多么的先进，尖端，而是它拥有非人类理性的决断性。而机器被程序员哈罗德，输入了自身的情感经历后，从而也拥有了人类的感性，而处于下风。

其实如果把这两大人工智能具象化的成为人类本身又会怎样呢？人之所以是人，是因为人是一根有思想的芦苇。哲学意义上来说，人做任何事都被思想所左右，而思想由认知所决定及思想深度由认知深浅所左右，也正是思想构成了人类的三观。上文如果把撒玛利亚人比做一个卓越非凡，懵懂无知，只懂破坏的少年天才；那么机器就是一个能容忍包容一切，却又不失原则，不越界的成熟智者。

人生有三重境界：第一重，看山是山，看水是水；第二重，看山不是山，看水不是水；第三重，看山还是山，看水还是水。这句话表明了人生的三个阶段，年轻时朝气蓬勃，又有点直率鲁莽；中年时有了一定的人生经历，所以肤浅的认为认知程度有了显著的提升；等到老年回过头来静静体味才发现世界之大，人生之短，思想蔓延无边界，所有又回归了本我。

人类的未来，也即是如此太一定存在于人工智能的息息陪伴而又必然存在人类对于人生终极奥义的思考，这是机器所能无法达到的境界。人类花费了2000年才进化出阅读的能力。从1946年第一台计算机eniac的诞生到今年2017，短短不到100年的时间里机器就有了拥有超越人类的某些方面的能力。这些能力，被人类所放大，当然也被人类所限制。所以真正决定人类未来的还是人类本身。

但是人毕竟是人，你可以说这个世界上有好人与坏人，但也并非黑即白，也的确有少数反社会分子的存在，但人永远不会像机器一样思考。近年来，手机电脑等电子产品日益与人类的生活密不可分，碎片化信息成为世界主流推销与接受信息的方式。但与此同时，也产生的人对这种方式的批判与认知，越来越多的人倡议用自己的脑子思考，检索过后再将碎片化信息装入自己的知识体系。

问题与思考同步进行，机器可能以后才会渐渐实现。可人从古至今就一直这么思考着，推崇时而又能进行的批驳，才让社会有了质的飞跃展。而又因人类创造成就的机器，所以人类决定了人类自己的未来，进而最终可以得到人不是机器，机器不是人，机器可以接受人类感性与理性的输入，而人不会像机器一样，程序化地思考。

人工智能的未来论文2篇二

如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的最后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来，计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种。

库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

在库兹韦尔看来，人工智能的关键，并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。

在本书中，库兹韦尔用4章的篇幅（第3章：大脑新皮质模型；第4章：人类的大脑新皮质；第5章：旧脑；第6章：卓越的能力），精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分，与旧脑区别开来。

智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间最了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。唯有人类能够做到这一点。

人类智能之所以能够产生与发展，源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定，否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑，更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是，物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展。

我们的第一个发明是口语，它使我们能够用不同的话语来表达想法。随后发明的书面语言，使我们能够用不同形式来表达我们的想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础，这是一种递归结构化的思想。

我们还开发了其他工具，通过利用这些工具，我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息，包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。

现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的最好范例――人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制，然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，而与本书最密切相关的，就是创造出更加智能的机器。以前专属于人类智能的许多任务以及活动，现在能完全由电脑控制，更加精确，范围也扩大了。

理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程，而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。

大脑也是这样。它有一个类似的巨大的冗余组织，尤其是在新皮质结构中。化繁为简，揭开人脑最基本的力量，包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复，产生了各种不同的想法。

人工智能的未来论文2篇三

趁着alphago掀起的热潮，这周看完了《人工智能的未来》，一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。

关于人工智能的定义，技术上和哲学上都颇具争议。

图灵测试提供了一种技术的、可衡量的手段；但在哲学上，人工智能永远回避不了关于意识或自由意志的问题。

关于自由意志，叔本华提出：“你可以做你想做的，但在生活中任何给定的时刻，你只能想做一件确定的事情，除此之外，绝对没有任何其它事情。”这种决定论的思想，和我们认为我们可以选择我所爱、做我所选大相径庭。

而作者认为，当机器说出它们的感受和感知经验，而我们相信它们所说的是真的时，它们就真正成了有意识的人。

作者通过思维模式识别理论、隐马尔可夫层级模型、遗传算法等人工智能技术，阐述了人工职能领域的进展，同时基于信息科技遵循指数增长的规律，提出了加速回报定律，乐观预计智能机器人在未来几十年内会出现。

从最初的人工耳蜗、人工眼球到人工大脑的扩展，非生物系统的引入（特别是人工大脑技术），是否会产生另外的我，而我们大部分思想（甚至全部）存在云端，是否就可以得到“永生”。

数学家斯坦·乌拉姆说过：“技术的加速发展和对人类生活模式的改变的进展在朝着人类历史上某种类似奇点的方向发展，在这个奇点之后，我们现在熟知的社会将不复存在”。

人工智能的未来论文2篇四

智能交通系统(intelligenttransportationsystems，简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。

交通仿真是智能交通领域的重要分支，它是利用最先进的计算机技术，通过仿真模拟的方法来分析交通问题，辅助交通管理人员做决策。传统上，数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说，由于参与交通的人很多，影响交通出行的因素也很多，人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时，由于安全、法规，以及开销方面的原因，进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。

然而，传统的交通仿真由于设计理念上的原因，并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为，交通系统是一个庞大的复杂系统，必须用对付复杂系统的方法来处理，也就是要用综合的方法，而不是还原分解的方法来处理。

1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果，必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如，不能为例城市交通问题的解决，而导致城市生态恶化，危害人居环境；不能为了城市交通的畅通，阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上，突破传统思维，探索研究此类复杂系统的新途径，而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。

2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化，本身也在不断变化和发展之中，不可避免地需要一个不断深化地认识过程，这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此，无法“一劳永逸”地解决城市交通问题，我们需要基于“不断探索和改善”的'原则，研究建立有效可行的计算实验方法体系，为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。

3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解，更不存在唯一的最优解。首先，基于解析模型的最优解与假设条件直接相关，具有条件敏感性，但对于城市交通这样的问题，假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次，解决这些问题一般不存在单一的优化指标，而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案，就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者，对于这类复杂系统，有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难，特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性，试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此，我们应当接受有效解决方案的概念，而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下，我们应该利用平行系统方法，追求具有动态适应能力的有效解决方案。

基于以上分析，中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法，把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术，“生长”和“培育”交通系统，即“人工交通系统”。

利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多，不断探索和改善，使过程、方法更科学化、系统化、综合化，不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。

三是平行管理运行，虚拟交通系统与实际交通系统相结合，直接采集现实交通数据，进行超前运算，以判断可能发生的交通事件，提前采取预防措施，为交通的高效畅通提供保障。

1)在宏观认识上，人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反，人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统，与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位，并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。

2)在仿真方法上，人工交通系统属于微观仿真的范畴，但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究，采用复杂性科学中“涌现”的原理，在底层建立单个交通出行元素的代理模型，通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用，“涌现”出宏观的交通现象。

3)在实现手段上，人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真，要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性，必须采用先进的分布式计算方法，如网格和p2p等，在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统，并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来，以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。

4)在仿真目的上，人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外，人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象，用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。

人工系统说起来有一点抽象，其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展，第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化，使人工影响现实，虚拟影响实在。

人工交通系统完善之后，人们可以像玩网络游戏一样，作为一个行人或司机加入到系统中，不必出门即可体验交通；交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通，而不必担心造成拥堵；交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响，而不必担心人民的生命财产受到威胁；交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案，而不必承担决策失败的风险。

人工智能的未来论文2篇五

尽管它是一本20xx年老教科书，从目录上看，其归纳总结有特色，例如，ai历史性里程碑事件及概念总结。真想了解一个行业，不是只当砖家，还需要挖根刨底，饮水思源，观全局，足以为谋。

对于ai非专业读者，显然，它值得一试，就当看小说，不喜欢情节就练三级跳，反正不是靠其谋生。手中有书卡，走马观花，骑马看码农干啥活，试一下ai的水有多深，能否随便书海捞一把？呵呵，拭目以待。

这本书的最大优点是知识内容高度集中，都是干货。读一章胜读许多书，特别是它总结ai历史，数理逻辑学应用等部分，绝不拖泥带水。例如，介绍很多实际问题都可以抽象转化成最优化问题，然后从数学的角度求解其最优解。即对于给出的实际问题，从众多的选择中选出符合条件的最优方案。另外，像还有高级知识表示和知识推理技术部分，包括模糊逻辑、模态逻辑、非单调逻辑、时间与空间推理、定性推理、描述逻辑等部分文字介绍都像非常专业，是书的重点核心内容之一。另外，就是有关于agent有关介绍。例如，“计算机和人工智能领域中，agent可以看做是一个实体，它通过传感器感知环境，通过执行器作用于环境。对于人类agent，眼睛、耳朵等器官如同传感器，手、脚和嘴等如同执行器”......它介绍了“规划技术基本概念”......

当然，它介绍了自然语言，机器学习理解。nl一直是人工智能界所关注的核心课题之一。意外收获是了解到乔姆斯基体系在nl及机器翻译中的应用。怪不得他名气如此之大，mit书店与他有关系书有几排。

当然书中会是有些难明白的地方，例如，它介绍“人工生命致力于通过试图在生物学现象中抽取基本的动力学原理来理解生命，并把这些原理用到其他的物理媒体上，如计算机，使它们成为新的实验操作和测试对象。蚁群优化算法模拟蚂蚁的行为，向蚂蚁的协作方式学习。粒群优化算法基于鸟群捕食行为的研究。免疫计算是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造优化搜索算法。”

问题是其中各种算法能够解决什么样问题？为什么要用此法或者用这些算法的局限性是什么？这些好像是黑箱作业，如此等等…。因为，吃瓜读者不仅仅想知其然，而且想知其所以然。

人工智能的未来论文2篇六

趁着alphago掀起的热潮，这周看完了《人工智能的未来》，一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。

关于人工智能的定义，技术上和哲学上都颇具争议。

图灵测试提供了一种技术的、可衡量的手段；但在哲学上，人工智能永远回避不了关于意识或自由意志的问题。

关于自由意志，叔本华提出：“你可以做你想做的，但在生活中任何给定的时刻，你只能想做一件确定的事情，除此之外，绝对没有任何其它事情。”这种决定论的思想，和我们认为我们可以选择我所爱、做我所选大相径庭。

而作者认为，当机器说出它们的感受和感知经验，而我们相信它们所说的是真的时，它们就真正成了有意识的人。

作者通过思维模式识别理论、隐马尔可夫层级模型、遗传算法等人工智能技术，阐述了人工职能领域的进展，同时基于信息科技遵循指数增长的规律，提出了加速回报定律，乐观预计智能机器人在未来几十年内会出现。

从最初的人工耳蜗、人工眼球到人工大脑的扩展，非生物系统的引入（特别是人工大脑技术），是否会产生另外的我，而我们大部分思想（甚至全部）存在云端，是否就可以得到“永生”。

数学家斯坦・乌拉姆说过：“技术的加速发展和对人类生活模式的改变的进展在朝着人类历史上某种类似奇点的方向发展，在这个奇点之后，我们现在熟知的社会将不复存在”。

人工智能的未来论文2篇七

以前我们谈科技进步，谈网络应用，总说是一把双刃剑，有利有弊。现在，面对日益发达的人工智能，我想说：现在，摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。

把人工智能变成一把双刃剑，需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样，他说：人机大战并没有让我感受到失败的痛苦，反而让我更好地理解了象棋，这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展，我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀，多无敌，不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是，阿尔法狗只是一台机器，是人类创造的玩具。他没有头脑，没有情感，甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的，有时候它们可以成为我们的工具。

要把人工智能变成一把单刃剑，我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说，如果人工智能获得了人类的意识，那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界，让人恐慌。首先，人类还没有能够让一台机器拥有意识，很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测，没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律，了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱，而不是看着他的面纱漫天要价。

要把人工智能变成一把单刃剑，最重要的是扬长避短。是的，任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样，在自律性差的人手里，手机是用不好的，而在头脑清醒、自律性强的人手里，才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己，人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用，让它们的缺点得到融化，优势得到彰显。只有这样，人工智能才能得到它的天赋，并充分利用它们。

问：如何让人工智能成为一把双刃剑？回答：以正确的态度面对他，以积极的方式认识他，然后扬长避短，是运用人工智能的好方法。

人工智能的未来论文2篇八

机器人技术从本质上来说是一门多学科交叉的科学。例如自主导航的研究融合了物理学、电子学、力学和计算机科学的知识。对于交通行业来说，发展无人驾驶汽车是为了提高道路安全，改善交通管理，以及提高能源使用效率。然而随着技术的进步，未来自主导航的研究在其他领域也会起到重要作用。

就硬件来说，自主导航涉及高运算能力，测距法，传感技术（譬如：全球定位系统，激光测距仪，超声波，红外传感技术）和3d地图。从软件的角度看，自主导航涉及图像识别、色彩、特征、形状、障碍物信息收集以及为判断制定提供持续的统计分析。而这种技术未来在医疗、制造、能源、农业、环境或空间探索等领域都将起到主要作用。

在医疗领域，人工智能和图像处理会成为医疗诊断和外科手术的关键工具。计算算法能帮助识别受损的组织器官，并预测在一个生命周期中可能会出现什么情况。机器在处理大量的信息时表现会更好，在健康医疗领域提供多一种诊断方法可能会成为“实际上的标准”。随着机器人的敏捷度和准确性的'提高，及其在高难度手术中可以辅助外科医生，未来手术治疗的效果将变得更好。

在制造业，图像处理技术将会重新构造现有的生产方案。随着计算机视觉的敏捷度变得更高，有望诞生新的生产模式和组装线/拆卸线。这些新的模式很可能补足工厂的劳动力，对于工厂的工作内容，机器人更适合从事生产类的工作，而人类更适合做质量检验、管理、产品设计和创新。

在能源领域，计算机技术也能发挥很多作用。随着可再生能源成为现实，我们同样需要在全球范围内为发电/能源转换和配电网建设基础设施。这里应用的概念是分散化（从更多不同的来源收集更多不同种类的能源）。我们将应用人工智能，模式识别和决策算法控制能量流，并解决发电商和用户之间信息不对等的问题。这种高效的能源管理方式（智能电网）有可能扩大能源的来源，最终降低发电/能源转换/用电的成本。

农业是另一个受人工智能影响很大的领域。随着世界人口的不断增加，我们需要寻找新的食物生产方式。举个例子，自动驾驶车辆的技术可以转化为能应用在农业领域的自动行走车。人工智能和图像处理技术能帮助实现拖拉机的自动控制，令其不间歇地在农场根据农作物生产情况执行灌溉、施肥、投放农药等任务。播种和灌溉将会成为自动农用机器的日常工作，同理，无人飞行器（uavs）将在未来应用于农业检查、处理和制图。这些技术进步将促使农业的成本下降，从而降低粮食价格。

在航天机器人方面，太空探索的自动化程度将提高，这将使轨道机器人得以协助宇航员完成更多任务，譬如发射卫星，开启/关闭舱门或设备清洗等。

同样，机器人也可能成为废料收集和回收利用的重要工具。应用机器人和人工智能技术将使公园、甚至是海洋或其他区域的清洁成为现实，这样的功能会对环境产生积极影响。

看到这里，大家应该知道，当我们进行自主导航的研究时，受益的不仅是自动驾驶汽车，实际上，也在推动机器人和人工智能技术延伸到人类生活的其他方面。

人工智能的未来论文2篇九

人工智能是一门交叉性的前沿学科，也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向，所以对其人才的培养也是重中之重。

人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。

人工智能(ai，artificialintelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。

将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。

目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：

（一）教学条件参差不齐。

开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。

（1）对硬件性能的要求。

人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的'上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。

（2）对软件性能的要求。

为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。

（1）学生的认识误区。

提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。

（2）教师对人工智能学科开设存在偏见。

一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。

（三）一线教师经验不足。

在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。

（一）加强软、硬件建设。

在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合ai教学的网站，教师应整理出和ai相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。

（二）端正认识，增强支持。

作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。

作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。

校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。

总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。

参考文献：

［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［j］.中小学信息技术教育，2003(10).

［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［j］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.

［3］教育部.普通高中技术课程标准（实验稿）.人民教育出版社，2003年4月.

［4］张家华，张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策［j］.

人工智能的未来论文2篇十

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。

1图像识别技术的引入。

图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。

1.1图像识别技术原理。

其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。

1.2模式识别。

模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

2图像识别技术的过程。

既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。

特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。

分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

3图像识别技术的分析。

随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。

3.1神经网络的图像识别技术。

神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

3.2非线性降维的图像识别技术。

计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。

3.3图像识别技术的应用及前景。

计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。

4总结。

图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。

人工智能的未来论文2篇十一

：随着社会信息技术和计算机网络技术的发展，人们对网络应用的需求也原来越多，这就需要不断研究计算机网络技术，由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域，所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义，然后研究其在应用过程中的作用，提出以下内容。

目前由于人工智能的不断成熟，人们在生活方面以及工作的过程中，智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高，同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术，只有对计算机网络技术进行相应的依靠，才能够让人工智能研究出更多的成果。

由于计算机技术的快速发展，网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中，其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能，信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以，对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用，在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高，对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多，计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下，才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术，建立起相对较系统化的管理，让其不仅对信息进行自动的收集，同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断，对网络故障及时遏制，运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复，保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用，人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息，为用户提供准确的信息资源。总的来说，计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能，对网络管理水平进行不断的提高。

2.1安全管理应用。

网络安全所具有的漏洞相对比较多，用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时，可以对人工智能技术进行充分的运用，在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为：一是，智能防火墙的应用；二是，智能反应垃圾邮件方面；三是，入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术，通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别，同时还能对其相应的处理，对匹配检查过程中需要的计算进行消除，充分认识网络行为特征值，访问可以直接进行控制，把存在的网络及时发现，拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击，遏制病毒传播，对相关局域网进行相应的管理和控制，反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中，比较重要的就是入侵检测，它属于防护墙后的.第二安全闸门，在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言，主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析，并且对其进行及时的处理，把部分数据过滤出去，数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络，为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言，其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测，对邮箱进行相应识别，把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后，就会进行扫描邮箱，在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户，提醒用户要对其进行及时的处理，避免给邮箱安全带来影响。

针对人工智能agent技术而言，它属于人工智能代理的一种技术，属于不同部分所组成的软件实体，包括：一是，知识域库；二是数据库；三是解释推理器；四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理，并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索，然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如：用户在用电脑查相关信息时，该技术不仅能对信息进行处理，同时还能够进行有效的分析，最后把有用的信息出题给用户，充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务，例如：在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性，让计算机对用户所分配的任务自动完成，进一步推动机计算机网络技术的发展。

2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。

针对网络管理系统来说，其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中，不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用，同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性，所以，网络在管理的过程中会面临着困难，这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中，其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来，录入系统中，只有这样才能形成比较完善的知识库系统，促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中，要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时，对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。

科学技术在发展的同时，也促进人工智能技术的提高，计算机在网络技术中得到了比较多的需求，在一定程度上提高其应用范围和领域，因此可以看出，人工智能其应用发展前景是比较广泛的，人类对人工智能技术的进一步研究，会在未来开创出更多的应用领域。

人工智能的未来论文2篇十二

因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络，所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断，通过输入层，中间层，输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱，里面具体运算方式其实很复杂，就像人类大脑，思考了哪些、信号怎么传递的，其实一般人也是不知道的，但就是能做出决策来。

这本书介绍了人工智能的历史，基本原理，需要关注的地方，对人类社会的挑战，以及各国做出的策略。

但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野，原来只是去考虑机器怎么思考，是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律)，伦理问题(是否要给机器人以人的地位)，道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题)，法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身)，对人类工作的挑战，可能会导致大多数人失业等问题。

我觉得对于人工智能的时代，目前来看还是炒概念，不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步，但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用，尤其在仅仅靠系统判断的领域，比如预测，投资等。因为真正需要作业的工作，不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期，十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面，我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说，就是我的想法，当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错，有人驾驶的车能判断出来谁的责任，但是该撞还是撞了，汽车出现了100多年了，规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题，很多人找不到工作的事情，这是肯定的，就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人，现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了？时代会进步的，有些岗位自然会被取代，但是人作为可以适应不同环境的智慧生物，肯定可以适应新时代的。

总之科技的进步是无人可以阻挡的，为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。

人工智能的未来论文2篇十三

电气自动化控制系统是由计算机控制系统对电气设备的运行进行自动控制，电气自动化控制系统的应用能够大大提高电气设备的工作效率，提高机械设备工作的精确性，为企业带来了良好的经济效益，但是随着电气设备自动化程度的不断提高，要求电气设备自动化控制系统要实现智能化操作。人工智能技术是通过计算机系统模拟人的智能，在计算机的控制下，实现电气设备控制系统的模拟人的智能，例如进行图像分析与处理、语音识别以及专家控制系统等等。可以说将人工智能技术应用在电气自动化控制系统中是电气自动化技术发展的必然趋势。

人工智能技术是以计算机技术为基础，融合多门学科的综合性科学技术，其主要是通过计算机模拟构建人的智能，并且创建机器人系统和专家系统实现对电气自动控制系统的智能化操作。人工智能技术的突出特点是：一是操作性。人工智能技术主要是依托计算机的控制实现对电气设备的控制，因此人工智能技术具有很强的逻辑性，便于控制人员进行操作；二是价值大。人工智能技术不仅融合了计算机技术，而且其还实现了对电气设备的自动化控制与监测，实现了以较小的投入获得更大的经济效益的目的。比如通过人工智能技术可以减少人工操作环节，进而为企业节省相当多的人力资源成本费用；三是准确性比较高。人工智能技术主要是计算机依据人的智能建立计算机控制系统，实现对电气设备的精确性操作，比如利用人工智能技术可以对电气设备的运行情况进行智能检测与处理，避免了人工检测所存在的弊端。

人工智能技术的最大优势就是通过对电气控制系统信息的收集、研究，制定出具体的有效处理措施，从而代替传统的依靠人脑进行操作的模式。将人工智能技术应用到电气自动化控制系统中具有重要的意义：

2.1能够有效解决电气自动化控制过程中存在的病态结构问题。

电气自动化控制过程中因为电气设备精密度越来越高，因此在运行过程中所出现的病态结构很难应用传统的方式表达出来，而人工智能技术则可以有效解决此类问题，其完全有能力利用定量与定性相结合的控制方式对控制系统进行计算与分析。

2.2实现自动控制系统的数据采集与处理功能。

将人工智能技术应用到电气自动化控制中能够依托专家系统对电气设备进行实时监视，并且对相关信息进行自动收集与储存，一旦发现存在潜在故障或者存在事故的事件，人工智能技术就会自动采取相应的.控制方式，对故障进行自动处理，进而避免了电气系统故障的进一步扩大化。

2.3简化了人工操作过程，降低了人工操作造成的损失。

人工智能技术通过计算机设备就可以实现对电气设备的自动化控制，比如电气系统的人工智能化控制系统就可以通过鼠标对控制开关进行自动控制，并且对励磁电流进行调整。同时电气人工智能控制系统还设定了应用管理权限，限制了相应操作人员的权限，实现了专人专岗制度，细化了操作责任制度。

3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。

我们知道电气自动化控制系统属于非常负责的控制系统，其不仅包含复杂的元件，而且还需要操作人员严格按照自动化控制系统的要求进行操作，而将人工智能技术应用到电气设备中可以实现计算机的自动化操作，最重要的就是可以代替传统的需要人工进行设备检测的落后模式，实现了对电气设备的运行状态、故障检测以及维修意见等一体的功能，降低了人工操作的失误性，提高了电气设备的应用寿命，为企业节省了大量的成本。

3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。

将智能技术应用到电气自动化控制过程中，是人工智能技术发展的重要动力，通过人工智能化的电气控制系统不仅可以提高电气设备的工作效率，而且还可以降低电气自动化控制中的故障发生率。人工智能技术主要师模糊控制、专家控制以及神经网络控制和集成智能控制。本文以专家控制为例，专家控制就是将专家系统的设计规范和运行机制与电气控制刘楠相结合实现实时控制系统的设计，其主要是对自动控制的知识获取、表示以及推理机制的建立。

3.3在事故和故障诊断中人工智能技术的应用分析。

人工智能技术在电气设备故障中的作用是非常大的，尤其是对发动机的故障检修是具有重要作用的，我们知道在电气设备中由于其结构比较复杂，依靠人工很难对其进行深入的检测，因此需要借助人工智能技术实现对设备的检修。我们以变压器为例，将智能技术应用到变压器的故障检修中首先就是先收集电压器油体中分解的气体，然后通过对油体气体的分析，找出故障的原因，进而自动形成解决措施。这样有效避免了人工检测所出现的失误现象。另外人工智能技术在电气设备操作中的应用价值也比较大。通过人工智能技术可以实现电气自动化控制环节的简单化，比如在机床加工中，如果运用人工智能技术则能够有效降低机床操作的复杂性，并且能够对机床的运行信息进行收集与储存，便于日后对相关信息的查询。

总之，人工智能技术在电气化领域中应用，不但能够最大限度的降低人工参与的程度，提升控制系统的数字化、智能化程度，还能够大幅降低企业运营的成本，提高其利润空间，并将生产效率提高到一个全新的层面。因此，相关部门应加强对人工智能技术的研究，使其能够为企业的发展以及社会的进步发挥出更为突出的作用。