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人工智能的論文篇一
電氣自動化控制系統是由計算機控制系統對電氣設備的運行進行自動控制，電氣自動化控制系統的應用能夠大大提高電氣設備的工作效率，提高機械設備工作的精確性，為企業帶來了良好的經濟效益，但是隨著電氣設備自動化程度的不斷提高，要求電氣設備自動化控制系統要實現智能化操作。人工智能技術是通過計算機系統模擬人的智能，在計算機的控制下，實現電氣設備控制系統的模擬人的智能，例如進行圖像分析與處理、語音識別以及專家控制系統等等。可以說將人工智能技術應用在電氣自動化控制系統中是電氣自動化技術發展的必然趨勢。
人工智能技術是以計算機技術為基礎，融合多門學科的綜合性科學技術，其主要是通過計算機模擬構建人的智能，并且創建機器人系統和專家系統實現對電氣自動控制系統的智能化操作。人工智能技術的突出特點是：一是操作性。人工智能技術主要是依托計算機的控制實現對電氣設備的控制，因此人工智能技術具有很強的邏輯性，便于控制人員進行操作；二是價值大。人工智能技術不僅融合了計算機技術，而且其還實現了對電氣設備的自動化控制與監測，實現了以較小的投入獲得更大的經濟效益的目的。比如通過人工智能技術可以減少人工操作環節，進而為企業節省相當多的人力資源成本費用；三是準確性比較高。人工智能技術主要是計算機依據人的智能建立計算機控制系統，實現對電氣設備的精確性操作，比如利用人工智能技術可以對電氣設備的運行情況進行智能檢測與處理，避免了人工檢測所存在的弊端。
人工智能技術的最大優勢就是通過對電氣控制系統信息的收集、研究，制定出具體的有效處理措施，從而代替傳統的依靠人腦進行操作的模式。將人工智能技術應用到電氣自動化控制系統中具有重要的意義：
2.1能夠有效解決電氣自動化控制過程中存在的病態結構問題。
電氣自動化控制過程中因為電氣設備精密度越來越高，因此在運行過程中所出現的病態結構很難應用傳統的方式表達出來，而人工智能技術則可以有效解決此類問題，其完全有能力利用定量與定性相結合的控制方式對控制系統進行計算與分析。
2.2實現自動控制系統的數據采集與處理功能。
將人工智能技術應用到電氣自動化控制中能夠依托專家系統對電氣設備進行實時監視，并且對相關信息進行自動收集與儲存，一旦發現存在潛在故障或者存在事故的事件，人工智能技術就會自動采取相應的.控制方式，對故障進行自動處理，進而避免了電氣系統故障的進一步擴大化。
2.3簡化了人工操作過程，降低了人工操作造成的損失。
人工智能技術通過計算機設備就可以實現對電氣設備的自動化控制，比如電氣系統的人工智能化控制系統就可以通過鼠標對控制開關進行自動控制，并且對勵磁電流進行調整。同時電氣人工智能控制系統還設定了應用管理權限，限制了相應操作人員的權限，實現了專人專崗制度，細化了操作責任制度。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用。
我們知道電氣自動化控制系統屬于非常負責的控制系統，其不僅包含復雜的元件，而且還需要操作人員嚴格按照自動化控制系統的要求進行操作，而將人工智能技術應用到電氣設備中可以實現計算機的自動化操作，最重要的就是可以代替傳統的需要人工進行設備檢測的落后模式，實現了對電氣設備的運行狀態、故障檢測以及維修意見等一體的功能，降低了人工操作的失誤性，提高了電氣設備的應用壽命，為企業節省了大量的成本。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用。
將智能技術應用到電氣自動化控制過程中，是人工智能技術發展的重要動力，通過人工智能化的電氣控制系統不僅可以提高電氣設備的工作效率，而且還可以降低電氣自動化控制中的故障發生率。人工智能技術主要師模糊控制、專家控制以及神經網絡控制和集成智能控制。本文以專家控制為例，專家控制就是將專家系統的設計規范和運行機制與電氣控制劉楠相結合實現實時控制系統的設計，其主要是對自動控制的知識獲取、表示以及推理機制的建立。
3.3在事故和故障診斷中人工智能技術的應用分析。
人工智能技術在電氣設備故障中的作用是非常大的，尤其是對發動機的故障檢修是具有重要作用的，我們知道在電氣設備中由于其結構比較復雜，依靠人工很難對其進行深入的檢測，因此需要借助人工智能技術實現對設備的檢修。我們以變壓器為例，將智能技術應用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體，然后通過對油體氣體的分析，找出故障的原因，進而自動形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測所出現的失誤現象。另外人工智能技術在電氣設備操作中的應用價值也比較大。通過人工智能技術可以實現電氣自動化控制環節的簡單化，比如在機床加工中，如果運用人工智能技術則能夠有效降低機床操作的復雜性，并且能夠對機床的運行信息進行收集與儲存，便于日后對相關信息的查詢。
總之，人工智能技術在電氣化領域中應用，不但能夠最大限度的降低人工參與的程度，提升控制系統的數字化、智能化程度，還能夠大幅降低企業運營的成本，提高其利潤空間，并將生產效率提高到一個全新的層面。因此，相關部門應加強對人工智能技術的研究，使其能夠為企業的發展以及社會的進步發揮出更為突出的作用。
人工智能的論文篇二
人工智能和數字地球是計算機科學及信息科學發展中的重要領域。本文簡述了人工智能的概念及其在計算機上的實現方式，并提出了人工智能技術在數字地球發展中幾個方面的應用，最后總結了人工智能技術為數字地球的發展帶來的好處。
1前言。
美國副總統阿爾.戈爾在加利福尼亞科學中心作的演講中提出了“數字地球”這一新概念并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統給出數字地球可能的無比廣闊的應用前景人們可以通過數字地球技術指導仿真外交打擊和監測犯罪保護生態多樣性預測氣候變化增加作物產量等。
在數字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數據變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數據時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數據都是由計算機來處理的，在面對大量數據中的無用數據時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數據進行有效的處理。如今，人工智能技術在數字地球中有著廣泛的應用。通過這一技術，人們可以高效的處理和分析這些海量數據。
人工智能在計算機上有兩種不同的實現方式。一種是采用傳統的編碼技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach)，它要求實現方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現的算法：遺傳算法和神經網絡算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復制、交叉、突變等操作產生下一代解空間[3]，并通過適應函數度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應度函數值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優解的情況下，如函數優化、組合優化等。
神經網絡算法通過模擬人或動物的神經網絡傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型[4]。使用神經網絡算法使系統具有像人一樣學習的特征。初始時，系統模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經常犯錯，但是它可用通過學習，從錯誤中吸取教訓，下一次運行時就可能改正。
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學習機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數字地球中可以有以下幾個方面的應用：
當前我們主要使用gps技術來做定位和導航的。但是gps只能在室外及衛星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術進行智能導航，當不能獲得gps衛星信號時，系統會智能的使用基于通信基站定位、互聯網定位等來提供導航。同時，人工智能系統還可以實現最優路徑規劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互。
數字地球的建設依賴于互聯網、虛擬現實等技術，但是現在我們能做的僅僅是通過這些技術將我們所獲得的海量數據展現在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統。
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構成專家系統。專家系統使用人類專家推理的模型來處理現實世界中需要專家作出解釋的復雜問題，并得出與專家相同的結論[6]。
在氣象預測中，我們要處理大量的氣象數據。使用傳統的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結果做大量的分析。但是通過專家系統，不僅給出處理的數據結果，還可以給出分析的結果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結。
戈爾總統所提出的數字地球，不僅僅是數字化的地球，其未來的發展跟應該是在數字化的基礎之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來，電子設備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數據時，使用人工智能技術可以拓寬我們隊這些數據的處理能力。加快數據的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當人們走在城市街道上的時候，系統可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術還能提供智能導航、人機自然語言交互、專家系統等。未來人工智能技術將在數字地球的發展中起到更大的作用。
人工智能的論文篇三
是的，正如霍金預言：“全面化人工智能可能意味著人類的終結。”隨著人工智能日益滲透我們的生活，人類社會面臨著生存競爭、倫理逆境等方方面面的嚴峻挑戰，然而，冷靜想一想，ai其實本質上與互聯網、智能手機等科技相差無幾，其終極目標都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們為何要對ai的到來感到恐慌？私以為，面對人工智能全面化的大勢之趨，我們理應勇立潮頭，迎戰ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無可比較的學習速度，不知疲乏的高能運作，面面俱到的'系統分析，以及浩大繁雜的數據體系，勢必會占據了人類相當比重的生存空間，機器人種種優勢人類也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰勝人類，而是要讓人類不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰能想到如今的互聯網科技能徹底轉變我們的生活？同樣地，我們也無法否認將來在ai時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美妙將來的拒絕，唯有與ai同行，讓簡單的世界更簡潔，我們才能迎來更好的時代。
是的，無論是哪個時代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰，敗也挑戰，關鍵在于當洪流襲來，你是否有勇立潮頭，發覺機遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時代像篩子，篩得多數人流離失所，篩得少數人出類拔萃。”我信任，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱臣的人只會在社會中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機遇中大放異彩。
人工智能之大勢已成定局，然人類將來之命運猶未可知。面對ai洪流，是消沉，還是迎戰？由君定奪。
人工智能的論文篇四
1.1制訂本標準的目的是為了統一科學技術報告、學位論文和學術論文(以下簡稱報告、論文)的撰寫和編輯的格式，便利信息系統的收集、存儲、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標準適用于報告、論文的編寫格式，包括形式構成和題錄著錄，及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標準所指報告、論文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其復制品；也可以是印刷本，包括發表在期刊或會議錄上的論文及其預印本、抽印本和變異本；作為書中一部分或獨立成書的專著；縮微復制品和其他形式。1.3本標準全部或部分適用于其他科技文件，如年報、便覽、備忘錄等，也適用于技術檔案。2定義2.1科學技術報告科學技術報告是描述一項科學技術研究的結果或進展或一項技術研制試驗和評價的結果；或是論述某項科學技術問題的現狀和發展的文件。科學技術報告是為了呈送科學技術工作主管機構或科學基金會等組織或主持研究的人等。科學技術報告中一般應該提供系統的或按工作進程的充分信息，可以包括正反兩方面的結果和經驗，以便有關人員和讀者判斷和評價，以及對報告中的結論和建議提出修正意見。2.2學位論文學位論文是表明作者從事科學研究取得創造性的結果或有了新的見解，并以此為內容撰寫而成、作為提出申請授予相應的學位時評審用的學術論文。學士論文應能表明作者確已較好地掌握了本門學科的基礎理論、專門知識和基本技能，并具有從事科學研究工作或擔負專門技術工作的初步能力。
碩士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實的基礎理論和系統的專門知識，并對所研究課題有新的見解，有從事科學研究工作或獨立擔負專門技術工作的能力。博士論文應能表明作者確已在本門學科上掌握了堅實寬廣的基礎理論和系統深入的專門知識，并具有獨立從事科學研究工作的能力，在科學或專門技術上做出了創造性的成果。2.3學術論文學術論文是某一學術課題在實驗性、理論性或觀測性上具有新的科學研究成果或創新見解和知識的科學記錄；或是某種已知原理應用于實際中取得新進展的科學總結，用以提供學術會議上宣讀、交流或討論；或在學術刊物上發表；或作其他用途的書面文件。學術論文應提供新的科技信息，其內容應有所發現、有所發明、有所創造、有所前進，而不是重復、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字；外文稿必須用打字。可以用不褪色的復制本。報告、論文宜用(210mm×297mm)標準大小的白紙，應便于閱讀、復制和拍攝縮微制品。報告、論文在書寫、打字或印刷時，要求紙的四周留足空白邊緣，以便裝訂、復制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(訂口)應分別留邊25mm以上，下方(地腳)和右側(切口)應分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報告、論文章、條的編號參照國家標準gb1.1《標準化工作導則標準編寫的基本規定》第8章“標準條文的編排”的有關規定，采用阿拉伯數字分級編號。4.2報告、論文的構成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報告、論文的外表面，提供應有的信息，并起保護作用。封面不是必不可少的。學術論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分，無需封面；如作為預印本、抽印本等單行本時，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內容：a.分類號在左上角注明分類號，便于信息交換和處理。一般應注明《中國圖書資料分類法》的類號，同時應盡可能注明《國際十進分類法udc》的類號。
b.本單位編號一般標注在右上角。學術論文無必要。
c.密級視報告、論文的內容，按國家規定的保密條例，在右上角注明密級。如系公開發行，不注密級。
d.題名和副題名或分冊題名用大號字標注于明顯地位。
e.卷、分冊、篇的序號和名稱如系全一冊，無需此項。
f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版，無需此項。
人工智能的論文篇五
人工智能簡稱為ai。研究和開發模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統是一門新興的技術科學。以下是為大家整理的關于,歡迎品鑒！
隨著現代信息技術的迅猛發展，人工智能這個“技術英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術創新的第一梯隊。未來十年，我們將進入不可想象的智能化社會。智能機器人是信息技術發展的前沿領域，智能機器人教育具有實踐性強、探索性強和綜合性強的特點，有利于學生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機器人教學研究活動，讓小學生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學階段實現stem教育理念、提高學生動手能力、培養學生創新精神的最好途徑。
國務院在2017年印發的《新一代人工智能發展規劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點！人工智能正式上升為國家戰略。2018年7月，中國第二屆stem大會在深圳福田召開，大會邀請了國內外著名的專家學者開設主題講座，介紹最新的stem教學理論和實踐成果，掀起了福田stem教育的熱潮。在新一輪的教育規劃中，福田區加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發展方向，建立與中心區匹配的智能教育服務體系。stem是用科學、數學知識和先進技術，以工程思維解決現實世界的問題。其教育的核心是：發現問題—設計解決方法—利用科學、技術、數學知識實施解決方法—將解決方法傳達給大家。基于學校學科融合的辦學理念，我校積極探索stem教育的模式，開設機器人stem課程，開展教師的課題研究和學生的探究性小課題研究、積極組織學生參與區、市級機器人創客比賽活動，積極投身人工智能的教學研究行列，培養學生的stem素養。
機器人stem課程是一門激發學生學習人工智能知識興趣、培養學生綜合能力、挖掘學生潛能為統領，以設計、組裝、編程、運行機器人為主要學習內容，以培養學生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動手能力和提升學生的信息技術核心素養為主要目標的課程。機器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機械部分，大型電機、中型電機等動力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機器人的核心部件——控制器。學生通過動手創作，發揮自己的想象力和創造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實用功能的機器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學生的動手能力，培養了學生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學、在玩中學、在學中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機器人賦予運行的程序，機器人就是一堆塑料。因此，編程是機器人stem課程的核心。在編寫程序的過程中，學生需要把一個復雜的大問題，分解成一個個可以解決的小問題，循序漸進，逐步解決整個問題。在編寫程序的過程中，學生首先要要清楚機器人的搭建結構和運行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機器人感知外界的環境信息，并對感知到的信息做出決策和響應，以使機器人能夠順利完成指定的任務。
以筆者執教的《走進人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導入，播放了特奧機器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學生學習人工智能知識的好奇心，產生探究科學的勇氣，讓學生對機器人技術有強烈求知的欲望。接著，采用任務驅動法教學，讓學生通過微課程學習ev3編程技術，循序漸進地完成兩個任務：1.讓樂高機器人沿直線勻速運動;2.讓樂高機器人沿直線勻速運動并且到達指定地點;最后的終極挑戰環節，筆者讓學生用樂高的配件搭建機械臂，編寫程序，讓樂高機器人模擬宇航員調整太陽能電池板，學生在設計、編程、調試中學得開心，玩得快樂，創意飛揚。
課題研究是學校發展的源動力，是促進師生專業成長的重要途徑。機器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創新實踐性的學科，如何為學生學習的“思維體操”提供了一個嶄新的“表演舞臺”，使教學取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應，一直是我們在進行機器人教學研究中最為關注的問題。為此，我校信息技術教師申請了福田區教育科學“十三五”規劃課題《基于stem教育理念下的機器人搭建與編程教學研究》，學生申請了2018年深圳市中小學生探究性小課題《樂高機器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學習，敢于實踐，勇于創新，取得了很大的進步。
以學生的探究性小課題為例，學生采用pbl項目式學習方式開展小課題研究，學生的學習方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉變為學生間“合作、交流、探究”式學習，掌握了隱含在問題背后的科學知識，形成解決問題的技能和自主學習的能力。在研究的過程中，學生保持開放的心態，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經驗教訓，養成追求真理、鍥而不舍的科學態度，在課題研究中不斷優化算法和改進搭建模型，設計實用的機械臂，進一步提升機器人的穩定性和完成任務的數量和質量。團隊成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個個課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動的過程與方法，在探究中催生寶貴的創新意識。
雄鷹只有經過千百次的歷練，才能夠在蔚藍的天空中展翅翱翔。機器人比賽讓學生接軌前沿科技，開闊眼界，培養學生綜合素養，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機器人比賽活動，為學生搭建個性成長的平臺，創設真實的解決問題的情景，讓學生嚴格按照規則進行實戰對抗比賽，不斷修改機器人的設計，并對機器人重新進行編程，以期在合乎規則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。
通過參與各級各類機器人比賽，挖掘了學生的潛能，張揚了學生的個性，豐富了學生的學習生活，培養了學生的核心素養，促進學生人格的健全發展。隊員賈壹方談到參加機器人創意賽時，感觸良多：參加了機器人創意賽后，我受益無窮。我學到了許多關于編程、搭建的知識，更重要的是：我認識到了團體合作的重要性，一開始我們總是各執己見，可是，在陳秀老師的帶領下，我們認真地聽取他人意見，齊心協力地克服了一個又一個困難，感謝福民小學為我們提供了這樣一個學習和進步的機會。
未來，我們將繼續帶領學生行走在人工智能校本課程的探索和實踐道路上，完善課程內容，認真參與課題實驗，帶領學生參與各種展示活動，為學生探索科技搭建更完美的平臺，培養人工智能時代的信息技術精英。
參考文獻：
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[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養的小學機器人創客課程實踐研究[j].中國教育信息化，2018，1.
摘要：崔政博士的新著《科學技術知識的政治經濟學研究》以馬克思的“勞動”概念為中心，提供了一個劃定人工智能替代人類勞動的邊界框架。該書區分了重復性勞動與創造性勞動，提出創造性勞動是人類勞動的本質也是人工智能不可替代的。但需要進一步指出的是，機器學習已經在認識實踐中表現出對人類認知勞動的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。以上原因使得我們在創造性勞動中很難將人工智能排除在外，未來可能的創造性勞動方式應當是某種人機協作或人機融合。
關鍵詞：人工智能;創造性勞動;科學知識;默會知識;機器知識。
產業科學出現以來，科技創新對經濟增長的驅動作用已經成為全球性的共識。崔政博士的新著——《科學技術知識的政治經濟學研究》，試圖以“勞動”概念的歷史分析為切入點，討論科學技術在當代資本主義經濟中所扮演的角色，進而以一種動態的勞動價值論表明當代社會經濟運行的內在動因[1]2。該書以馬克思的“勞動”概念為核心構建了一個哲學空間，將科學知識、技術創新、資本運行納入其中，完整地闡述了科學技術對經濟社會的塑造作用。該書的敘事方式表達了兩個理論取向：第一，對科技創新的分析不同于傳統技術創新理論僅關注經濟“增長”，而是從更為基礎的社會分工出發關注經濟“發展”;第二，將科學知識的生產還原到馬克思的“科學勞動”概念，實際上已經使用了一種擴展了的“科學”概念，蘊含著當代科學知識生產所具有的實踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻在于討論了人工智能技術對于社會生產方式的挑戰和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應是建立在對人類勞動數據化和邏輯化的基礎上的，探索自在自然的創造性勞動是不可數據化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進行重復性生產，替代重復性勞動;而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術、建構新對象，進行創造性勞動。也就是說，機器所不能替代的人類勞動的‘硬核’是探索自在自然的勞動，是創造對象和掌握技術的‘創造性勞動’。”[1]25作者將馬克思的“勞動”概念區分為“重復性勞動”和“創造性勞動”，進而指出人工智能是對機器大工業的否定，它將替代人類勞動中可以重復、可以數據化的部分，但創造性勞動是人類勞動的本質，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復性勞動數據化的基礎上，對人類勞動進行模仿，從而取代任何形式的重復性勞動。但人工智能卻不能取代人類的創造性勞動，創造性勞動是通過探索自在自然，經過反復的摸索與實驗、征服反常和偶然、掌握技術、創造對象、實現對象從無到有的過程的勞動，這是一種原生性的勞動。”[1]27作者認為，創造性勞動是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現有認知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現其自身。然而，在認知實踐當中，機器學習已經可以幫助人類探索認知能力之外的“自然”，當然這種“自然”并不以反常或失敗的形式存在。作者也指出：“尤其是在大數據和云計算的背景之下，機器學習的速度遠超人類的認知極限，甚至可能在數據中找到人尚未發現的方法和規則。”[1]35因此，在認知勞動方面，我們可以在作者的概念框架下進一步區分出人工智能對人類“創造性勞動”的輔助作用，具體表現為三個方面：人工智能提高科學知識生產效率;人工智能擅于提取和傳遞默會知識;人工智能可以產生某種機器知識。
機器學習的廣泛使用可以提升科學知識生產的效率，主要表現在文獻研究和實驗室研究兩個方面。人工智能系統可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結所有相關文獻。例如，一個叫做iris的人工智能系統的運行方式是：從某個研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻，然后將相關研究文獻分組并進行可視化，再通過人工標注文獻使機器匹配精度增加，當機器能夠理解文獻的內容和結構時，可以幫助科研人員總結出該研究主題下的所有研究問題、假設、實驗結果等，從而將前人工作完整呈現。此外，機器學習的使用還能夠加快實驗研究的進程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學的研究團隊使用機器學習重復了物質的玻色—愛因斯坦凝聚態的實驗室發現過程，從反復設置調整實驗設備的各種參數到產生凝聚態物質，機器學習只用了一個小時，而憑借這一發現獲得諾貝爾獎的三位科學家是在直覺的基礎上經過多年實驗才制造出了物質的凝聚態。由此可見，作為技術的人工智能的進步已經開始反向促進作為基礎研究的科學知識的生產。
在當前人類社會所有已經產生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現，其中蘊含了大量需要通過親身體驗才能獲取的默會知識。如果有辦法將事物狀態用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機器學習從中萃取出知識。很多電影公司已經使用人工智能系統觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經典橋段，創作出新的配樂、臺詞和預告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統獲取的默會知識是以神經網絡參數集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統間傳播。例如，一臺掌握駕駛技能的自動駕駛汽車只要將參數集分享出來就可以快速讓所有汽車學會這項技能，而且可以實現機器間的協同行動。
機器知識與科學知識或默會知識的核心差別在于：機器知識依賴數據，科學知識或默會知識依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現。任何一個物體的信息量都非常大，要精確描述一個物體，就需要將其中所有基本粒子的形態以及它們之間的關系都描述出來，同時還要將該物體與周圍環境的關系都描述出來。而數據是已經描述出來的部分信息，關于一個物體的數據通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關系等。只有當信息經過適當的處理，當它被用來進行比較、得出結論和建立聯系時，它才會轉化為知識。而知識可以理解為伴隨著經驗、判斷、直覺和價值的信息，作為認知主體的人在其中扮演了關鍵角色。
相較之下，機器知識可以被刻畫為數據在時空中的關系，這些關系表現為某種模式，對模式的識別就是認知，識別出來的模式就是知識，用模式去預測就是知識的應用。這些數據在時空中的關系只在少數情況下才能用數學工具進行表達，而多數情況下知識表現為數據間的相關性的集合，這些相關性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經驗局限在三維的物理空間和一維的時間。因此，當數據無法被感知，它們之間的關系又無法用數學工具表達時，這些數據間的關系就超出了人類的理解能力之外而屬于機器知識。當前機器學習的主流形式——人工神經網絡的最大特點就是發現并記憶數據中的相關性，例如在看了很多汽車圖片后會發現汽車都有四個輪胎，人類對圖片這類直觀的數據間的相關性也能發現并記憶一部分，這就是默會知識。但當數據量很大且不直觀時，例如股票市場的數據或者核電站的內部數據，人類就無法應對了。而隨著人工神經網絡層級和數量的增加，人工智能系統能夠處理大規模的復雜數據，這就是機器知識。機器知識當前的主要表現形式類似于alphagozero中的神經網絡的全部參數。
概言之，科學知識和默會知識多是基于信息的因果性知識，而機器知識多是基于數據的相關性知識。此外，科學知識是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會知識是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機器知識則是可記錄、不可陳述、易于在機器間傳遞的。
當然，基于人工神經網絡的機器學習仍有兩個核心的局限性導致人工智能系統還不足以承擔創造性勞動。第一個局限是，人工神經網絡需要依賴特定領域的先驗知識，也就是需要特定場景下的訓練，這是因為人工神經網絡的學習本質上是對相關性的記憶，人工神經網絡將訓練數據中相關性最高的因素作為判斷標準。這個問題在自動駕駛汽車中表現的非常突出，鑒于道路交通情境的復雜性和交通標示的多樣性，自動駕駛系統難以避免很多交通事故。第二個局限是，人工神經網絡無法解釋產生某個結果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領域顯現的比較突出，例如在智能醫療中，人工神經網絡在影像識別和輔助診斷中都對其結果缺乏醫學上的解釋性，都需要專業醫生的復核。
基于人工神經網絡的人工智能系統在記憶和識別這兩個基礎智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠。與人類相比，人工智能無法承擔創造性勞動的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識、反事實假設和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識。自我意識的缺乏導致能夠產生機器知識的人工智能系統仍然無法被視為認知主體，其知識的“創造性勞動”是一種無意識認識活動。
人工智能系統在提升科學知識生產效率、處理默會知識以及產生機器知識方面的優勢，使得我們在創造性勞動中很難將其排除在外，未來可能的創造性勞動方式應當是某種人機協作或人機融合。腦機接口（brain-computerinterface）是當前一個重要的人機協作研究方向，而其中最激進的方式是馬斯克提出的neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經網絡上，neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經網絡的機器學習能力主要是對環境的識別能力，還遠沒有達到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進行溝通。這背后就隱含了人類的科學知識與人工智能系統的機器知識之間的不可通約，以上例子也表明基于人機協作的創造性勞動還有很大的技術障礙需要克服。
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（一）人工智能的發展。
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發表了一篇劃時代之作《制作機器會思考嗎？》里面提出了測試機器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達特茅斯學術會議上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術的一個完美表現。2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，這是我國首個面向2030年的人工智能技術的戰略發展藍圖，也表現出我國對發展人工智能技術的重視與支持，同時，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計算機科學的一個分支，可以對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能在會計、審計、稅務等行業的廣泛運用，使得傳統、簡單、重復性的基礎會計工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進會計行業轉型發展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會計師事務所通過利用財務機器人進行會計、審計等工作，使得數據的準確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會計工作的方方面面。
（一）會計工作效率提高了。人工智能技術與財務管理系統的對接，實現了系統自動識別票據、生成會計記賬憑證、記錄明細賬戶以及生成總賬和各類報表。作業過程中系統按時間順序記錄每筆業務，對每一筆賬務進行核實和驗證。財務機器人還實現了信息的語音、掃描錄入，財務軟件可自動生成證、帳、表，這將更加高效準確地完成基礎會計核算工作，提高此項工作的效率，會計人員因此節省了大量用于基礎核算工作的時間，從而能將更多的精力投入在企業內部管理型的工作上，同時又提高了管理工作的效率。
（二）會計信息質量提高了。受自身能力、專業素質以及外部環境等因素的影響，會計信息數據的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會計模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數據處理能力，工作重心逐漸轉向數據的挖掘、分析等重要環節和高附加值工作中，同時，會計檔案由紙質變成電子檔案更便于信息系統的管理、流程化的管理和監控，避免了人工作業的失誤以及造假的可能，數據信息和記錄的真實性和精準度得到保證。
（三）會計職能重心轉移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復性的基礎會計工作，但并不能完全替代會計人員，隨著人工智能與會計信息系統的不斷結合，從事簡單記賬工作的初級會計人員將會越來越少，而中高級會計人員將會集中于行業中涉及分析、預測和統籌的領域。因而會計職能的重心將向預測、決策、規劃、控制、評價等目前人工智能無法取代的管理會計的職能轉移。
（四）會計人員從業壓力加大了。隨著人工智能被引入到會計行業中，一方面，簡單的會計核算工作將被智能化財務軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會計人員面臨失業的壓力：另一方面，由于財務軟件能夠高效完成基礎財務工作，企業更需要財會人員發揮管理會計的職能，會計從業人員需要將工作重心轉移到決策分析和經營管理上，使其有從財務會計到管理會計轉型的壓力。
人工智能的發展與應用是社會經濟發展過程中的必然產物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會計行業整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會計人員的工作的。比如，智能化的設備無法完全替代充滿人情味的服務。李開復也指出，社交能力強、應變能力強、協商能力強的人，永遠不會被人工智能取代。人類的感情，想象、創造等特質也是人工智能所無法企及的。所以，對于會計從業人員而言，人工智能只是一種行業對于自身的探索以及進步，順應這種變化，會計人員應當認清挑戰，抓住機遇。
一方面，會計從業人員應調整好心態，快速適應行業的變革，重新找回自己的價值。努力提升自己的專業分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會計工作者。比如：財務戰略制定，納稅籌劃，風險控制，合理避稅、財務分析等。同時，向復合型人才發展。正如任正非所說，稱職的cfo應隨時可以接任ceo。會計人員應當開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應該了解工作其他崗位的工作內容，比如銷售類、生產類等部門的業務，提高自己的企業價值以及行業地位，做一名復合型人才。
另一方面，人工智能技術在財會領域的突破離不開懂會計知識的專業人員的配合，財務人員要努力學習新技能，加強計算機、信息技術的知識儲備，協助人工智能會計信息系統的研發，擔當人工智能會計系統的設計者和監督者。
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人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發展都是曲折的，人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。dendral化學質譜分析系統、mycin疾病診斷和治療系統、prospectior探礦系統、hearsay-ii語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經網絡飛速發展,。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統中的應用。
人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說，將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子，這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。
人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“prospector”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術研究中的應用。
人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全已經成了人們關心的重點,因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的ai技術,開發更高級的ai通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器,而人工智能技術則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經進入了21世紀，其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發展現狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離。
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂。
人工智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節。
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
[摘要]經濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構而言，傳統英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術的引入與應用成為大勢所趨。人工智能技術作為現代科技的重要產物，于近年來開始被嘗試應用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學的現實需求，如何構建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現人工智能技術在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關鍵問題。現由人工智能視野出發，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現教學效率及質量的優化。
[關鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構建策略。
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應用能力的培養，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導致學生出現語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應用能力的構建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現代教學技術的引入與應用擴大空間。但由于長期受傳統教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現提出相應方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術是建立在計算機信息處理基礎上的一種智能化技術，能夠對人類行為邏輯、方式及習慣做出相應的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅使下更貼合人類的交互需求[1]。基于這一應用方向，人工智能技術主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構建，其中，理論研究工作旨在為后續工程研究的實踐奠定基礎，重點一般放在對現有技術經驗的總結探索、對相關理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現有人工智能技術獨立完成產品的開發與設計，重點一般放在人工智能系統與設備的應用、新產品的研發實驗與調整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統完成信息的存儲、提取及內部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現更為具體，如語言解析技術、語言識別技術、語言翻譯技術等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應用價值結合混合式教學模式在高校英語教學中的應用現狀來看，其教學價值大致體現在以下兩個方面：一是優勢整合價值。語言學習中，傳統課堂與網絡信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優勢與短板。通過應用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態下的主要優勢，使其相互補充、相互作用，進而發揮“1+12”的更優教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結構的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎。三是推進教學改革。混合式教學模式的深入開展，有助于實現教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據不同教學內容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調節課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
(一)聽力訓練———應用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎性部分，對于學生英語應用能力的構建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術作為打開聽力訓練資源廣度的關鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據資料內容，與人工智能設備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎、重點訓練方向等基本資料，由系統根據數據資料自動篩選、匹配相應的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統根據識別出的物品類別篩選出相關的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據聽力內容展開自主練習，從而規避千篇一律的重復訓練。
(二)寫作指導———應用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環節，但傳統英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創造能力的發揮，也容易導致學生對于自身英語寫作的優缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術展開英語寫作指導時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向學生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務，如“economicglobalization”，學生根據自身思路，在人工智能技術支持下的作文系統中進行寫作，系統則由此發揮框架搭建功能，結合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經過系統自動批改后的寫作內容與批改意見進行回顧，找出系統評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應用云平臺技術實現重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎的語言轉換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創設翻譯情境來使學生快速投入到語言環境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內容，自動化匹配并呈現與之相關的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統可自動提取“thunderstorm”這一關鍵詞，并在設備中播放關于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據翻譯內容，出具動態的評價鏈條，對翻譯結果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應用能力的構建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環節，關系著學生最終能否將課堂學習成果轉化為語言應用基礎。人工智能技術的出現，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關系，來解決師資有限而同學指導能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據想要練習的方向設置關鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態下激發出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調整，從而實現對話練習效果的提升。
(一)完善教學管理系統，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統作為依托，才能夠最大限度發揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結合內部教學需求與教學現狀，組織校內各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發揮監督與合作職能，在尋求改革發展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術為核心的混合式教學方案，將其應用于英語教學工作當中，動態化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發現方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環節評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發展的新模式。可以說，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統為先導的，必須要不斷地對教學管理系統進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質量的提升，為學生的成長和發展奠定堅實的基礎。
(二)優化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術的教學優勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高校可組建精于網課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數據、總結以往經驗的基礎上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優體驗;積極打造線上精品網課，帶給學生專業化的網絡課程內容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠實現學術交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導的實踐板塊，如互動對話環節、實時翻譯環節等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優質課件制作體系為先導，以課件優勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎上，可通過重建教學評價制度、設置多元化考核指標來進一步倒逼教學質量的提升。例如，除了平時表現，期末考試成績作為基礎考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術及網絡平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內容，如聽、說、讀、寫能力的構建情況等，從而保證考核結果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質量和教學效果，以便于為后續的教學改進創造基礎。
參考文獻：
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[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學英語口語教學與評價[c].外語教育與翻譯發展創新研究(第九卷).四川西部文獻編譯研究中心,2020:44-46.
作者：王欣單位：陜西警官職業學院。
摘要：時代是不斷發展的，對于電氣信息類專業的學生來說，社會崗位在綜合素質和專業能力方面提出了對學生諸多新的要求。因此為了促進學生能夠在畢業之后獲得良好的發展，在電氣信息類專業教育教學中，教師要對原有課程教育模式和課程教育手段進行有效的改革以及創新，從而促進學生專業能力的提高。為了使學生更加積極地進行知識內容的學習，教師要在電氣信息類專業教育教學中充分的發揮人工智能的優勢，提高課堂教學的效果。
關鍵詞：人工智能;電氣信息類;教學應用。
教師在電氣信息類專業教育教學中在運用人工智能技術進行教學時，要對人工智能技術的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業的育人目標和教學要求，將人工智能和電氣信息類專業教學進行有機的融合，為學生打造全新的教學課堂，從而使學生的專業素質和學習能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學生后續的發展提供更多的可能性。
人工智能(artificialintelligence，縮寫為ai)亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體(intelligentagent)的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰?麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯?卡普蘭(andreaskaplan)和邁克爾?海恩萊因(michaelhaenlein)將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學、認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業教育改革指明一個正確的方向，保證后續工作的科學性和有效性。在2016年的世界經濟報告中，人工智能被預測為第4次工業革命的主要技術代表，人工智能的發展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領域對于智能化技術的新要求和新需求。在人工智能技術發展的過程中，產生了大量的新技術和新產品，也形成了新的產業核心的發展模式[1]。我國經濟結構在人工智能時代下發生了重大的變革，由于人工智能技術獨特的技術形式和技術模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產力的提高，還有助于推動科學技術水平逐漸朝著智能化和數字化的方向而發展，從中可以看出人工智能技術的發展是時代發展的必然趨勢，并且發展前景是比較廣闊的。人工智能技術主要是指將多個學科技術進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學科、語言學科和心理學科，智能化特征是比較明顯的。在實際應用的過程中，由于融合了各種尖端的技術，能夠將技術能力和技術思維進行有機的結合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術得到了蓬勃的發展，但是人工智能技術的發展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關工作人員進行了機器人的研發，機器人可以在復雜的環境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續工作的過程中，相關工作人員進行了數據系統的開發，可以自動化和智能化的對計算機數據進行有效的處理以及分析，在較短時間內提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當前科學技術的不斷發展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術的研發力度和開發力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發現在計算機系統日常運行過程中所存在的故障。在當前時代下人工智能技術的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術的發展前景是非常廣闊的，在計算機網絡技術中發揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術和各行各業進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業領域中人工智能技術得到了廣泛的應用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創新。一些工作人員在實際工作的過程中構建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術完美的融入電氣信息領域中，不僅為我國電氣信息領域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術的水平。最后，人工智能技術的發展，在電氣信息領域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業的各個環節產生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應用不僅僅停留于行業的技術層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發展理念。作為電氣信息類專業的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業素質和專業水平，根據人工智能時代的特點以及發展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創新，并且還要掌握有關人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業影響力能夠得到有效的提高。但是從側面來看人工智能技術的發展對于電氣信息類專業?2?本刊特稿科學咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰，一些工作人員不得不提高自身的專業素養和專業素質，掌握更多的人工智能技術。在當前時代下這種影響和變革已經被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業行業能夠得到良好的發展。高校要對電氣信息類專業教育進行適當的改革以及創新，根據當前人工智能時代的發展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質和創新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發揮人工智能技術的優勢，提高電氣信息類專業的水平和質量，再一次加深人工智能和電氣信息行業的融合力度。相關負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養模式和課程教育重點進行適當的改革和創新，根據人工智能時代和電氣信息領域融合的背景，提高課堂教學的科學性和針對性，從而使學生在畢業之后能夠獲得良好的發展。
人工智能的論文篇六
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問:目前人工智能研究出現了新的高潮，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答:ai研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱:數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？
答:技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展:模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網絡堵塞。
我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的論文篇七
在航空業的發展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優化空中交通流量管理系統提供理論依據，更好地服務于空管系統。
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。但隨著民航業的飛速發展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統，擴大空域容量，優化空中交通流量，提升空管秩序。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數量。通過優化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的.利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰略流量管理，預戰術流量管理和戰術流量管理。當航空器數量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區規定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區域內或終端區的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區智能體發出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現的。空中交通管制員在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發送將流量限制的申請，發布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數量，控制航路交通流量。機場終端區智能體：在實際工作中，機場終端區的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監視、進離場等，難度較大。終端區智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發布流量控制，限制終端區的流量，通過控制進入或離開的航空器數量達到流量限制的目的。機場終端區智能體（塔臺）對終端區的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現擁堵機場終端區智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協同流量管理研究[j].科學與財富，2015（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創新與應用，2015（14）：57-57.
人工智能的論文篇八
智能機器人是人類智慧的結晶,它在一定程度上使人們從繁忙的工作中解脫出來。以下是為大家整理的關于,歡迎大家前來參考查閱！
[摘要]經濟全球化形勢下，英語教學需求增長，尤其對于高校教育機構而言，傳統英語教學模式的局限性弊端已逐漸顯露，新型教學技術的引入與應用成為大勢所趨。人工智能技術作為現代科技的重要產物，于近年來開始被嘗試應用于教學工作當中，在語言類教學課堂中發揮著尤為重要的輔助作用。基于高校英語教學的現實需求，如何構建有益于提升教學實效性的教學模式，并由此實現人工智能技術在英語教學課堂中的有效利用，成為亟待解決的關鍵問題。現由人工智能視野出發，嘗試在高校英語教學中擬建混合式課堂，以期實現教學效率及質量的優化。
[關鍵詞]人工智能;高校英語;混合式教學;構建策略。
從高校教育階段的英語教學目的來看，其核心主要在于語言應用能力的培養，要達成這一目標，僅僅依靠單一的課堂內教學遠遠不夠，在缺乏課外訓練的情況下容易導致學生出現語義理解、口語表達方面的短板，不利于全面應用能力的構建。因此，以“線上+線下”為特征的混合式教學模式在高校英語課堂逐漸興起，在很大程度上彌補了以往單一性教學模式的不足，也更有利于為人工智能等現代教學技術的引入與應用擴大空間。但由于長期受傳統教學模式影響，人工智能與混合式教學模式在高校英語課堂中的融合構建容易受阻，需要以科學合理的策略加以推進，現提出相應方案。
(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技術是建立在計算機信息處理基礎上的一種智能化技術，能夠對人類行為邏輯、方式及習慣做出相應的解析與模仿，使機器的運作能夠在智能程序的驅使下更貼合人類的交互需求[1]。基于這一應用方向，人工智能技術主要由理論研究與工程研究兩個方面共同推進完整體系的構建，其中，理論研究工作旨在為后續工程研究的實踐奠定基礎，重點一般放在對現有技術經驗的總結探索、對相關理論體系的整合提煉等方向;工程研究工作則旨在利用現有人工智能技術獨立完成產品的開發與設計，重點一般放在人工智能系統與設備的應用、新產品的研發實驗與調整改進等。從人工智能目前的主要功能來看，大致可分為以下三類：一是通過智能系統完成信息的存儲、提取及內部處理;二是通過智能化能力完成信息的符號化處理;三是建立與人類行為邏輯相近的程序邏輯，并利用這一能力對人類提出的問題予以解答或處理[2]。從語言學習的視角來看，人工智能的功能呈現更為具體，如語言解析技術、語言識別技術、語言翻譯技術等均較為常見，隨著人工智能普及率的增長，這些技術在語言教學課堂中的利用也更為廣泛，且目前仍處于不斷升級的進程當中，為語言教育方式的革新轉變帶來了巨大的契機。
(二)混合式教學模式的應用價值結合混合式教學模式在高校英語教學中的應用現狀來看，其教學價值大致體現在以下兩個方面：一是優勢整合價值。語言學習中，傳統課堂與網絡信息課堂所能夠提供的支持效果各不相同，且各有優勢與短板。通過應用混合式教學模式能夠有效提取并整合兩種教學狀態下的主要優勢，使其相互補充、相互作用，進而發揮“1+12”的更優教學效果。二是范圍拓展價值。語言類科目不僅對基礎知識體系具有較高要求，同時也有著明顯的實踐需求，而單一的課堂教學模式很難將教學范圍進行有效拓展[3]。在混合式教學模式支持下，這一問題得以解決，通過利用龐大的線上資源來突破線下教學范圍的局限性，能夠達到開辟新渠道、鞏固認知結構的教學目的，有助于為學生跨文化交際能力的提升奠定基礎。三是推進教學改革。混合式教學模式的深入開展，有助于實現教學方式的多元化和豐富性。充分借助于線上教學與線下教學的優勢，綜合運用多樣化的教學手段，根據不同教學內容的要求來選擇合適的混合式教學手法，這不僅可以為學生的學習活動提供良好的支持，同時還有助于調節課堂教學氛圍，讓教學實效性得以大大增強。
(一)聽力訓練———應用語料庫完成自動化資源匹配及交互聽力訓練屬于英語教學中的基礎性部分，對于學生英語應用能力的構建有著決定性影響，且聽力資源的廣度及與學習需求的匹配度在很大程度上決定著學習效果。因此，在構建高校英語混合式教學模式時，可將人工智能技術作為打開聽力訓練資源廣度的關鍵渠道，借助其特有的語料庫儲備來完成自動化匹配、交互，使學生能夠快速在龐大的英語聽力素材中獲取與自身學習需求相符的聽力資料，并根據資料內容，與人工智能設備展開具有針對性的自動化練習[4]。首先，學生可在線上人工智能系統中錄入自己的年齡、學段、英語聽力基礎、重點訓練方向等基本資料，由系統根據數據資料自動篩選、匹配相應的聽力材料，從而省略手動搜集資料的繁瑣工序。另外，為進一步增強線下課堂學習與情境的交互性，還可進一步利用人工智能的自動識別功能，由學生根據學習需求，隨機選取某物體進行掃描，再由系統根據識別出的物品類別篩選出相關的聽力練習資料，使學生能夠在自動且隨機的語言場景中獲得更良好的學習體驗。例如，當學生選擇“手機”這一物品進行識別后，語料庫便可自動篩選出與“手機”有關的聽力材料，整理出類似主題：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，學生再根據聽力內容展開自主練習，從而規避千篇一律的重復訓練。
(二)寫作指導———應用自動批改功能完成查漏補缺英語教學中，寫作是用于鍛煉學生詞句表述水平、語法運用水平的重要環節，但傳統英語寫作教學課堂常受困于題材范圍狹窄、批改過于主觀等因素，既不利于學生創造能力的發揮，也容易導致學生對于自身英語寫作的優缺點難以客觀把握[5]。因此，在利用人工智能技術展開英語寫作指導時，同樣可由線上、線下兩個不同角度出發，分別借助框架搭建功能與自動批改功能完成的自我審視與查漏補缺，進一步夯實英語書面表述能力。線上教學中，首先可由教師向學生布置以某一話題或某一詞匯為主題的寫作任務，如“economicglobalization”，學生根據自身思路，在人工智能技術支持下的作文系統中進行寫作，系統則由此發揮框架搭建功能，結合主題與基本思路提供大致的框架模板，以及用作參考的相關詞匯、句式，使學生能夠跟隨框架的指導，形成更為清晰的寫作邏輯鏈條，達到深化表達的訓練目的。線下教學中，首先可針對經過系統自動批改后的寫作內容與批改意見進行回顧，找出系統評測下的亮點與不足所在，梳理出寫作過程中的存疑之處，通過與他人交流和詢問教師的形式找出解決辦法，并于課堂上完成習作修改，最后由教師根據寫作主題，給出主觀意見，從而達到主客觀相結合的綜合評定目的，使反饋成果更具輔助改進意義。
(三)翻譯練習———應用云平臺技術實現重難點突破英語翻譯是以足夠的詞句積累、聽力練習為基礎的語言轉換過程，對于學習者的語法運用水平、實時解析能力、組織表達能力都具有較高要求，因此學習過程中的重、難點也相對更多，如何提高翻譯精準性成為教學過程中的重要問題[6]。人工智能支持下的云平臺應用能夠為英語翻譯教學帶來新的渠道，一方面可通過創設翻譯情境來使學生快速投入到語言環境當中，另一方面也可透過知識模塊拆分功能來理順語句間的聯系，從而使得翻譯精確性提升。首先，可在線下課堂當中借助人工智能技術來營造身臨其境的語言氛圍，如通過追蹤文本內容，自動化匹配并呈現與之相關的場景，給人以身臨其境之感，如在進行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻譯時，系統可自動提取“thunderstorm”這一關鍵詞，并在設備中播放關于“暴雨雷鳴”的音像，將學生引入語言情境當中[7]。在情景背景下完成翻譯練習后，學生可各自將翻譯成果上傳至線上云平臺，由云平臺根據翻譯內容，出具動態的評價鏈條，對翻譯結果進行量化評定，使學生更快地從中厘清重點、難點，并結合不同的知識模塊展開針對性補充練習。
(四)口語對話———應用人工智能機器人展開一對一對話高校教育階段，英語教學的最終訴求在于實際語言應用能力的構建，因此，口語對話練習成為貫穿教學始終的必要環節，關系著學生最終能否將課堂學習成果轉化為語言應用基礎。人工智能技術的出現，在很大程度上打破了以往英語課堂中對話組織困難的僵局，學生可通過與人工智能機器人建立起一對一的對話關系，來解決師資有限而同學指導能力不足的問題，同時取得訓練成效與查漏補缺成效。學生在進行線上自主練習時，可根據想要練習的方向設置關鍵詞或主題，再將人工智能機器人作為對話對象，圍繞主題展開聊天式對話，從而達到口語訓練目的，同時還可避免與真人對話時羞于啟齒的情況，有助于在放松狀態下激發出更良好的表達水平[8]。線下課堂教學中，同樣可利用人工智能機器人來催化練習效果，例如，在組織小組口語練習時，為避免話題匱乏、接話困難的情況，可利用智能機器人來提供一些固定的框架或句式搭配，并根據不同成員的薄弱點，對對話的層級與難度進行適當智能化調整，從而實現對話練習效果的提升。
(一)完善教學管理系統，拓寬混合式教學范圍無論是人工智能技術還是混合式教學模式的利用，都需要以完善的教學管理系統作為依托，才能夠最大限度發揮其價值與成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在構建高校英語混合式教學模式的同時，還需要緊密結合內部教學需求與教學現狀，組織校內各部門共同參與到教學管理工作中來，積極發揮監督與合作職能，在尋求改革發展契機的同時進一步拓寬混合式教學的應用范圍[9]。一方面，打造以融入人工智能技術為核心的混合式教學方案，將其應用于英語教學工作當中，動態化觀察各階段教學成果，并用作后期修改教學管理方向的依據，同時積極舉辦教學比賽及教學研討會議，以便及時發現方案中的問題所在;另一方面，將混合教學范圍逐步擴大，如嘗試通過校外拓展實踐來探索人工智能的新應用渠道，同時建立綜合線上、線下兩個教學環節評價指標的教學反饋體系，以便于及時由反饋體系當中獲取新的教學動向，并由此探索更利于發展的新模式。可以說，人工智能背景下的英語混合式教學，是以完善的教學管理系統為先導的，必須要不斷地對教學管理系統進行完善，有效地拓展并延伸混合教學范圍，才能夠最大化地提升混合式英語教學的實際意義，真正促進教學質量的提升，為學生的成長和發展奠定堅實的基礎。
(二)優化課件制作體系，突出合作互動功能除混合式教學方法的應用外，英語教學課件的制作也直接影響著最終教學成效。為突出人工智能技術的教學優勢，在后期英語混合式教學課件的制作中，可進一步強調學習過程中的合作與互動，通過留置更大的交互空間來激發個體的主觀能動性，從而達到強化訓練效果的目的。一方面，高校可組建精于網課制作的教師隊伍，在分析人工智能教學數據、總結以往經驗的基礎上，盡可能地豐富素材、去粗取精，使學生在線上學習中獲得更優體驗;積極打造線上精品網課，帶給學生專業化的網絡課程內容，使之可以從中收獲知識的積累和能力的提升，此外還可以將精品網課作為范本在其他高校進行推廣，這既可以進行課程推廣還能夠實現學術交流，以此來更好地強化課件制作效果;另一方面，在線下課件的制作中，更多地增加由學生作為主導的實踐板塊，如互動對話環節、實時翻譯環節等，從根源上提高學生在混合式課堂中的參與度[10]。總而言之，在人工智能背景下，積極開展英語混合式教學，必須要以優質課件制作體系為先導，以課件優勢來促進學生對于知識的吸收，這樣有助于最大化發揮混合式英語教學的意義，強化教學實效性。
(三)重建教學評價制度，設置多元考核指標在混合式教學模式踐行基礎上，可通過重建教學評價制度、設置多元化考核指標來進一步倒逼教學質量的提升。例如，除了平時表現，期末考試成績作為基礎考核以外，可另外增加線上教學評價板塊，即將學生在線資源學習情況、線上線下課堂活躍度以及師生互動情況等都納入評價考核范圍。借助人工智能技術及網絡平臺，將學生的學習情況細化為多個考核內容，如聽、說、讀、寫能力的構建情況等，從而保證考核結果更加公正、有效，能夠真實反映學生的學習情況以及英語應用水平，并幫助學生完成針對性改進。此外，為了進一步延伸教學評價效果，可以通過線上師生互評、學生互評、小組評價、學生自我評價等方式來實施多元化評價，這樣通過多維度、多元化的混合式評價，有助于實現最真實、最客觀、最全面的教學評價，能夠全面衡量教學質量和教學效果，以便于為后續的教學改進創造基礎。
參考文獻：
[3]郭璽平.混合式教學模式下的高校英語演講課程設計與實踐———以內蒙古師范大學為例[j].內蒙古師范大學學報(教育科學版)，2018，31(3)：87-90.
[9]王璐.淺議人工智能背景下的大學英語口語教學與評價[c].外語教育與翻譯發展創新研究(第九卷).四川西部文獻編譯研究中心,2020:44-46.
作者：王欣單位：陜西警官職業學院。
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發展都是曲折的，人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段:20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。dendral化學質譜分析系統、mycin疾病診斷和治療系統、prospectior探礦系統、hearsay-ii語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末，神經網絡飛速發展,。1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統中的應用。
人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說，將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子，這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。
人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“prospector”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3、人工智能在技術研究中的應用。
人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全已經成了人們關心的重點,因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的ai技術,開發更高級的ai通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器,而人工智能技術則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經進入了21世紀，其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發展現狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離。
一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂。
人工智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節。
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
摘要：隨著社會的飛速發展,科學技術不斷進步,工業領域生產模式發生變化,人工智能時代勢不可擋,尤其是機器人得到更大范圍的推廣與應用。工業機器人的突出優勢是精準度較高,工作效率高,能夠承受較大工作強度,為整個工業領域產量的提升以及質量的提高創造更加優質的條件。由此可見,工業機器人已成為現代工業發展的趨勢與方向。文章基于行業發展,詳細闡述了工業機器人的特征,探討其未來發展趨勢與方向,以期為整個工業行業的持續性發展提供更大的技術支撐。
abstract：
withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.
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隨著人工智能時代的到來,互聯網技術取得巨大突破,大數據技術成為核心,為工業機器人產品性能的提升提供更加先進的技術支持。在工業機器人發展進程中,其操作趨于簡易化,精準度更高,能夠廣泛應用在諸多領域,投入成本呈現不斷降低的趨勢。立足工業領域,機器人應用于產品檢測、焊接以及搬運等環節。工業機器人的出現強化對人力應用的緩解,在優勢上主要體現為較高的生產效率與較高品質的操作,同時,操作持久性更加突出。
從構成上分析,工業機器人主要包含三個部分,即本體、驅動以及控制三個系統。從功能上分析,一種機器人的作用體現在對人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化,有效發揮仿生學的特征,能力更顯多樣化,自由度更高。在當前的工業領域,之所以選擇工業機器人,主要源于其較低的單機價格,便于維修,應用效率較高。
2.1工業機器人以高精度減速機為核心構成,涉及多種技術類型,要求較高。
在工業機器人中,關鍵性結構組成為高精度減速機,涉及多種技術類型。首先,材料成型控制技術十分關鍵,尤其對減速機減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求,目的是保證運行的高精度標準。在材料構成方面,要強化對金相組織、材料化學元素以及含量的科學控制。其次,加工技術不容忽視。在減速器中,非標特殊軸承是必不可少的組成部分,結構極具特殊性,需要減速器零件加工尺寸來確認間隙標準,工人技術要求更高。
2.2以電機與高精度伺服驅動器為核心,實現對工業機器人的全方位控制。
對于工業機器人的控制,電機與高精度伺服驅動器作用突出,強化對控制系統的管理,尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標準。首先,快響應伺服控制技術能實現對位置環、電流環以及速度的有序控制,合理運用干擾觀測以及前饋補償算法。具體講,要采用指標預測法來構建內部預測模型,達到閉環優化的目的。其次,為了保證工業機器人能夠有效發揮識別功能,要依托在線參數自整定技術,強化轉動慣量以及pid參數的在線優化,達到參數的精準判定。另外,在線慣量辨識算法明確伺服驅動器的實際工況,強化參數的智能化控制,以現場實際為要求,合理進行參數的調整。
2.3以實時性為要求,強化控制操作系統的穩定性與精確性。
在工業機器人中,運動學控制系統對實時性要求較高。目前,機器人運動控制卡以定制方式為主,同時,強調與操作系統的密切配合,強化數據傳輸、數據精確性以及穩定性的實現,尤其是對于操作系統的消息處理機制,更要關注穩定性與快速響應的需要,增強實時性,為機器人產業化道路的發展創造條件。
3.1工業機器人的發展更顯系統性特征,整體性能增強,適用范圍更廣。
立足新時期的發展,工業領域的機器人更顯多樣性,如焊接機器人、清潔機器人等逐漸投入使用,工程自動化程度顯著增強。隨著技術水平的不斷提升,機器人的造價呈現下降的趨勢,但是,性能卻不斷增強。例如,對于工業領域的機械手,其主要原理是進行人手及手臂的模仿,實現靈活抓取以及搬運的功能,滿足自動化操作的目標。縱觀當前,機械手應用最為廣泛的領域是工業制造業、包裝業等。機械手能夠在既定的時間內較為準確與高效地完成操作動作,這也成為工業機器人發展的主要方向。目前,信息技術發展迅速,尤其是人工智能技術影響力不斷擴大,加之互聯網技術的支持,工業機器人發展更顯系統性特征,強化在控制系統、診斷系統以及維護系統功能的提升。同時,依托仿真模擬化程序設計,切實增強智能化與自動化水平,整體性能不斷提升,在應用方面更顯可靠性,適用范圍更廣。
立足工業生產,很多環節與環境保護相矛盾,對從業者身心健康產生不利影響,有些操作人類很難完成,這也成為工業機器人得以推廣應用的重要因素。例如,對于真空機器人,其之所以在工業中應用,主要原因是半導體工業中,真空傳輸晶圓這一環節人類無法完成,而真空機器人的引進實現這一問題的解決。另外,在一些惡劣環境中,如適應無阻運動的蛇形機器人,滿足水下作業的仿生魚機器人等,都處于不斷研發之中,備受矚目。也就是說,在工業機器人的發展進程中,更加關注其仿生性與生物性的特征,能夠有效實現對人類行為的模仿與替代,成為新時期工業機器人研發的新動向。
在機器人內部,核心構成為控制系統,是發揮功能的重要保障,強化對記憶、示教、通信連接以及坐標設置功能的支持。當前,計算機技術不斷升級更新,為工業機器人控制系統的優化與完善提供強大動力,整體控制水平顯著提升。具體講,在控制器方面,由專用封閉式發展為開放式。也就是說,計算機水平的提升使得工業機器人的控制系統突破專供的束縛,更顯統一化與標準化的趨勢,網絡化特征明顯。基于此,工業機器人的操作更顯便捷性,具備簡單的操作常識即可,無需投入人力物力進行培訓,在很短的時間內就可以對機器人進行模塊功能調整,在根本上使機器人的使用更加方便與快捷,維護管理工作也易于進行。
3.4綜合傳感器融合配置技術日趨成熟與完善,實現對人類思維與神經的多功能仿生。
立足信息時代,人工智能的發展勢不可擋,智能化成為工業機器人在未來的發展方向。智能化的機器人,即強調機器人對人類模仿的更高層次,需要具備更高層級的仿生,既要能夠模仿人類的動作行為,同時,還需要具有人類的思維與神經。基于此,傳感器成為智能工業機器人的重要構成部分,尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現,加快工業機器人智能化的發展速度。例如,對于從事電弧焊接的機器人,采用多傳感器融合配置,融電弧傳感器、視覺傳感器以及機器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下,機器人能夠憑借激光視覺掃描功能,獲取焊接過程中所需要的焊炬等數據信息,保證電弧焊接的精準性。另外,遠距離遙控機器人的出現代表了綜合性傳感器融合配置技術上了新的臺階。這種技術在機器人未來發展中將得到更大范圍的推廣與應用,處于不斷完善與成熟中。
首先,我國工業機器人起步較晚,發展時間較短,資金投入方面彰顯不足,在技術與經驗方面彰顯無力性,處于不斷摸索與提升階段,研發力度亟待增強。其次,對于我國機器人的發展,在生產技術與可靠性方面相對薄弱,尤其是機器人很多關鍵部件需要進口,生產成本大幅增加,機器人市場仍需不斷擴大,尤其是過高的成本支出,使得工業機器人在生產研發方面缺乏較高的積極性。再次,工業機器人標準化生產的實現需要以規模優勢為前提,但是,我國在生產與研發方面的投入尚未達標,給推廣與應用造成巨大阻力。
隨著時代的不斷進步,智能機器人技術處于不斷創新升級中,因此,工業智能機器人在未來的發展要集中做好如下幾個方面的工作。首先,從理論研究方面分析,要重視加強指揮制造技術的探究,尤其是針對機器人中相關零部件的生產,要切實提升產品生產質量,有效應對生產難題,借助新型制造技術與制造模式,縮短機器人生產與推廣時間。其次,要結合社會需求,合理增加智能機器人科研項目資金投入,設置專項資金,尤其是面對工業轉型發展的新階段,要擴大對機器人及相關產業的投資量,在根本上為工業智能機器人技術的進步創造條件。再次,立足新時期,要對工業機器人相關條例、規則等進行完善,加快核心技術研發速度,同時,做好研發技術與成功經驗的總結分析,推動智能機器人工業化發展進程的加快,構建更加完善的標準體系,強化對人機交互準則的合理優化。
6結束語。
綜上,工業機器人是多學科相互融合與發展的產物,對工業行業的發展意義巨大。因此,要立足信息時代,在人工智能技術的支撐下,準確掌握工業機器人發展趨勢,明確技術特征,促使工業機器人生產制造成本的不斷降低,性能逐步增強。同時,要重視仿生學在工業機器人領域的研究與應用,強化控制系統功能的不斷升級改造,加快多傳感器融合配置技術的發展,大幅提升工業機器人的智能化水平,推動整個行業標準化與統一化建設,拓展機器人應用領域,以便更好發揮工業機器人在人工智能時代的價值。
參考文獻。
人工智能的論文篇九
摘要:在航空業的發展中，人工智能技術起著積極的促進作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運用，為優化空中交通流量管理系統提供理論依據，更好地服務于空管系統。
關鍵詞:人工智能；空中交通；管理。
人工智能，即artificialintelligence，是計算機科學的一個分支，研究對人的意識及思維的信息過程的模擬并對其進行延伸和擴展，通過了解人類智能，研究出類似的反應的智能機器。隨著計算機技術的發展，人工智能越來越多的運用于民航的各個方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預測，飛行沖突的調配。但隨著民航業的飛速發展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術有效運用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統，擴大空域容量，優化空中交通流量，提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討。
在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時間和空間通過的航空器數量。通過優化空中交通流量，將空中交通管制服務與機場、航路有效結合，減少延誤，提高機場和空域的利用率。從時間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機場終端區流量管理兩部分，從時間上又可劃分為戰略流量管理，預戰術流量管理和戰術流量管理。當航空器數量飽和時就要對航空器進行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對地面航空器的起飛時間進行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區規定的等待點或沒有沖突的臨時等待點進行盤旋等待；3）更改航路等待，當航路航線的容量飽和時，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對航空器進入空域的間隔進行限制，來達到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。
agent在人工智能的研究中，指能自主活動的軟件或者硬件實體，目前國內普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設計關鍵智能體，對于研究人工智能的應用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設計如下關鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機場終端區智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機場、目的地等。航班智能體可以與區域內或終端區的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結合周圍環境與自身狀況，指導控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應的調整如改變高度航向等，需要給上級的航路智能體或機場終端區智能體發出申請，上級智能體批準后，航班智能體才能采取相應的調整，作出相應的控制行為，才能通過交互環境反饋相應結果。在實際工作中，這個過程是通過空中交通管制員指揮航空器實現的。空中交通管制員在實際指揮工作中，需要結合當時的空中交通狀況和自身的經驗知識。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對航班智能體進行指揮，管理航路上的智能體，同時與其他航路智能體和機場終端區智能體進行通信，對航班智能體進入和離開航路的時機進行協調，記錄流量信息并報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的指令。在航班智能體進入航路之前首先要進行容量評估。通過評估后的航班智能體回收到航路智能體發出的放行許可才能進入航路。如果沒有通過容量評估，則要向上級智能體發送將流量限制的申請，發布流量限制后航路就不能批準航班智能體的進入，通過減少航班智能體的數量，控制航路交通流量。機場終端區智能體：在實際工作中，機場終端區的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場面監視、進離場等，難度較大。終端區智能體（通常運行中為塔臺管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達信息、地面運行信息和情報信息等等，結合已有知識開展機場的容量評估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時可以調低終端區/機場容量，對進入離開的航空器進行限制。通過容量評估，塔臺會給航班智能體一個slottime，航班智能體按照塔臺的slottime起飛或降落，從而達到流量控制。如果沒有通過容量評估，則需要通過上級的智能體批準，發布流量控制，限制終端區的流量，通過控制進入或離開的航空器數量達到流量限制的目的。機場終端區智能體（塔臺）對終端區的航空器進行管理，還需要與航路智能體和平級的終端去智能體進行通信，對航班進出的slottime進行協調，并將流量管理信息報告給上級流量管理部門，接收上級智能體的命令。如果出現擁堵機場終端區智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結論。
綜上所述，以往在模擬空中交通流量進行研究的時候，首先制定流量控制信息，再在系統模擬航班飛行計劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設定流控信息，再次進行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運用，可以在模擬中不斷調整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。
參考文獻。
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協同流量管理研究[j].科學與財富，20xx（30）：278.
[5]陳言俊，劉甜甜.人工智能與機器人.[6]黃昱斌.基于multi-agent的空中交通流量的探究[j].科技創新與應用，20xx（14）：57-57.
人工智能的論文篇十
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機技術的最前沿，經歷了幾起幾落。
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問:目前人工智能研究出現了新的高潮，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答:ai研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱:數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？
答:技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展:模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的`新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
ai理論的實用性。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網絡堵塞。
我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產品。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能的論文篇十一
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數學家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國數學家圖靈提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，在定義智慧時，圖靈做出了解釋，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的測試，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質就是讓人在不看外型的情況下不能區別是機器的行為還是人的行為。（2）上世紀三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數理邏輯，和丘奇、圖靈的數字功用以及計算機處理發展促使了1956年夏dartmouth會議上人工智能學科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是stanford人工智能實驗室主任）的誕生20世紀60年代以來，采用生物模仿來建立功能強大的算法，包括進化計算等，人工生命以進化計算為基礎，研究自組織、自復制、自修復以及形成這些特征的進化和環境適應。70年代以來，conrad等研究人工仿生系統中的自適應、進化和群體動力學，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經網絡再度興起促進人工生命的發展。（3）1992年貝茲德克提出計算智能。專家系統在90年代興起，模擬人類專家解決領域問題。
強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。弱人工智能的觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。現在主流科研集中在弱人工智能上，強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態下。
目前人工智能主要研究內容是：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面，分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命應用等等。未來人工智能可能會向以下幾個方面發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
ibm公司“deepblue”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現實”實驗室，擬通過數據頭盔和數據手套實現更友好的人機交互。國際各大計算機公司相繼開始將人工智能作為其研究內容，幾乎包括所有it企業，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產業部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時代。
mit開發出了shrdlu，student系統可以解決代數問題，而sir系統則開始理解簡單的英文句子了，sir的出現導致了新學科的出現：自然語言處理。在70年代出現的.專家系統成了一個巨大的進步，它頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行工作。在理論方面，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語言prolog語言誕生了，它和lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。（2）人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。ai也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于ai在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環境發生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研制的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。
當然，雖然人工智能一直都處于計算機技術的最前沿，但人工智能的發展也并不是一帆風順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次高而抽象；另一方面ai邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對中間機制知之甚少，這種背景下提出的各種ai理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠，同時在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的ai框架和理論體系。盡管如此，多學科的聯合協作研究也帶來了足夠引人注目的增長。因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產生等一系列問題。但經過這幾十年的發展，我們相信它會給世界帶來難以預料的變化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一種現代的方法（第3版）.
[3]游戲人工智能編程案例精粹[美]matbuckland.
[4]機器人學導論[美]克來格（craig，j.j）.
[5]計算智能導論（第2版）（南非）英吉布雷切特.
人工智能的論文篇十二
當今世界，人工智能、虛擬現實等技術快速發展，各種各樣的機器人正一步步走進我們的世界。是欣然接受，還是退避三舍？我認為，不論態度如何，機器人永遠無法取代人類。
但與此同時，隨著機器人不斷“擬人化”，不少人開始深思：我們的生活將要被機器人主宰了嗎？阿爾法狗擊敗李世石余溫未散，又有高度仿真的機器人索菲亞橫空出世，我們擔心未來的某一天，電影中機器人統治世界的局面成為現實。于是有人用消極的態度負隅頑抗。我認為，我們應在這之間保持理智：不使物役我，而使我役物。
小時候我們常常為這個問題困擾——電腦強大還是人腦強大？答案是絕對的——人腦。不論是怎樣的機器人，都是人的創造。正如法國科學家蘇埃爾所說，“機器人高度擬人化，將重新定義人的價值”。我們要做的，就是明白人的價值。帕斯卡爾在《人是一棵會思想的蘆葦》中這樣定義人的價值——人的偉大，我們對于人的靈魂具有一種偉大的觀念，以致我們不能忍受人的蔑視，或不受別的靈魂尊敬。所以，在柯潔對戰阿爾法狗時，我們看到他的皺眉，或扯頭發，或有汗珠沁出眉間，雖然柯潔沒有贏得比賽，但這就是人的價值，正是這種價值讓我們不被機器人役使。
不久之前，諾貝爾文學獎獲得者莫言在被問到“如何看待機器人寫的詩歌作品”時，他答道：“從技術上講沒有問題，但就是沒有感情，沒有個性，這樣產生的東西，不是真正的文學。”針對機器人，他又說：“一個活人寫的詩，哪怕平仄全錯了，至少還有一種要表達的感覺。機器人是不會犯錯的，作者寫的不如機器快，但這是人寫的東西，是有‘人氣’的。”所以即使機器人可能思考，可能更好地完成任務，但他們始終缺乏了一種叫“人氣”的東西，正是這種“人氣”，才保證我們在機器人愈發人化的同時，不被機器人同化。誠如蘋果公司ceo庫克所說：“我并不擔心機器人像人一樣思考，我只擔心人像機器人一樣思考。”我們應保有這樣的人氣，機器是死的，可人是活的。“機智者會跳出思維定式去思考，想象所有可能的辦法去達到目標。”哈維·麥凱如是說。這大概就是人之所以為人的意義吧。若完全沉浸于科技帶給我們的方便中，我們就可能被它奴役。
人工智能的論文篇十三
1.1工程名稱：_________小區智能化系統工程。
1.3工程內容。
1）本次智能化系統工程建設包括：閉路監控子系統、可視對講子系統、周界防范子系統、家庭智能化及家庭安防子系統、一卡通管理子系統、停車場管理系統、綜合布線子系統、小區局域網系統、背景音樂子系統、物業管理子系統、設備控制子系統、信息發布子系統、視頻點播子系統、網站發布系統。
2）本次合同未涉及_________小區樣板房智能化演示系統和單列的智能化演示系統（模擬展板），雙方另行協商解決，不包含在本合同中。
3）本次工程建設包括很多可選項目或設備（可建設、可不建設），可選項目或設備如需要建設則作為增項工程進行，雙方另外單獨結算，補簽合同，如有爭議，雙方協商解決。可選項目或設備包括：閉路監控系統中的遠程監控中心、一卡通系統中消費系統、e-a服務器、背景音樂子系統中節目定時器報警信號發生器、電子巡更子系統、家庭智能化及安防系統中的紅外發射器、家電控制繼電器、無線遙控器、無線接收器等。
4）還有部分建議自購項目或設備，建議自購項目或設備是本智能化系統工程有機構成部分，不可缺，由甲方負責采購。建議自購項目或設備包括：機房子系統、卡座廣播系統。
5）本次智能化系統工程一卡通子系統中的智能卡是必選項目，因為價格、型號、印刷不確定，未包含在總報價中，需要另外簽訂合同，不包含在本合同中。
第二部分工程承包范圍。
2、工程承包范圍。
2.1承包范圍：工程承包內容同招標文件，設計要求及工程地質情況，詳見本工程施工圖紙及設計說明。
第三部分合同總額、承包方式及合同文件組成。
3、合同總額及承包方式。
3.1合同總額（或者稱為工程總造價）即委托乙方建設_________小區智能化系統工程全部子系統所簽訂合同總額之和，總額為_________萬元（_________元整）。
3.2承包方式：該項目采取由乙方包工、包料、包工期、包質量、包安全文明施工的方式進行總承包。
3.3特別說明。
1）在本次智能化系統建設中，所有子系統中所涉及的顧地牌c管價格均由甲方提供，若價格發生變化，以最終價格為準，補差價（如單價高于合同價，甲方補高出部分差價）。
2）在本次工程中，未考慮智能化系統工程主干路由，由甲方為乙方提供室外電信干線管道2孔80c管道。
3）合同中有不可預見因素，若發生增減項，雙方補簽增、減項合同，一起構成本合同的有效組成部分。
4、組成合同的文件。
4.1本合同。
4.2_________小區智能化系統招標書。
4.3_________小區智能化系統工程技術解決方案書。
4.4_________小區智能化系統工程設備清單及報價。
4.5_________小區智能化系統工程施工組織方案。
4.6中標通知書。
4.7圖紙。
4.8雙方有關工程的洽商、變更等書面協議或文件視為本合同的組成部分。
第四部分詞語定義。
5、詞語定義。
5.1甲方（發包人）：指在合同中約定，具有工程發包主體資格和支付工程價款能力的當事人以及取得該當事人資格的合法繼承人。
5.2乙方（承包人）：指在合同中約定，被發包人接受的具有工程施工承包主體資格的當事人以及取得該當事人資格的合法繼承人。
5.3項目經理：指承包人在合同中指定的負責施工管理和合同履行的代表。
5.4監理單位：指發包人委托的負責本工程監理并取得相應工程監理資質等級證書的單位。
5.5工程師：指本工程監理單位委派的總監理工程師或發包人指定的履行本合同的代表，其具體身份和職權由發包人承包人在合同中約定。
5.6工程：指發包人承包人在協議書中約定的承包范圍內的工程。
5.7合同價款：指發包人承包人在協議書中約定，發包人用以支付承包人按照合同約定完成承包范圍內全部工程并承擔質量保修責任的款項。
5.8追加合同價款：指在合同履行中發生需要增加合同價款的情況，經發包人確認后按計算合同價款的方法增加的合同價款。
5.9費用：指不包含在合同價款之內的應當由發包人或承包人承擔的經濟支出。
5.10工期：指發包人承包人在協議書中約定，按總日歷天數（包括法定節假日）計算的承包天數。
5.11開工日期：指發包人承包人在協議書中約定，承包人開始施工的絕對或相對的日期。
5.12竣工日期：指發包人承包人在協議書約定，承包人完成承包范圍內工程的絕對或相對的日期。
5.13圖紙：指由發包人提供或由承包人提供并經發包人批準，滿足承包人施工需要的所有圖紙（包括配套說明和有關資料）。
5.14施工場地：指由發包人提供的用于工程施工的場所以及發包人在圖紙中具體指定的供施工使用的任何其他場所。
5.15書面形式：指合同書、信件、傳真等可以有形地表現所載內容的形式。
5.16違約責任：指合同一方不履行合同義務或履行合同義務不符合約定所應承擔的責任。
5.17索賠：指在合同履行過程中，對于并非自己的過錯，而是應由對方承擔責任的情況造成的實際損失，向對方提出經濟補償和（或）工期順延的要求。
5.18不可抗力：指不能預見、不能避免并不能克服的客觀情況。
第五部分施工組織計劃及工期。
6、施工組織計劃及工期。
6.1根據工期定額及使用需要，確定本工程總工期為____日歷天（公歷日）。開工日期：________年____月____日（以開工報告為準）；竣工日期：________年____月____日（一次預埋隨土建；二次預埋及安裝調試隨裝修）。
6.2進度計劃。
1）甲乙雙方簽訂合同后，乙方在____日內做出工程項目計劃書、工程施工組織計劃書（已提供），經甲方確認后方可施工。
2）承包人（乙方）應在每月____日前，將當月的工程進度計劃提交工程師，工程師應在日內予以確認或提出修改意見，逾期不確認也不提出書面意見的，視為同意。
3）承包人必須配合土建主體工程進度計劃組織施工，接受工程師對進度的檢查、監督。
7、開工及延期開工。
7.1承包人應當按照協議書約定的開工日期開工。承包人不能按時開工，應當不遲于協議書約定的開工日期前5天，以書面形式向工程師提出延期開工的理由和要求。工程師應當在接到延期開工申請后48小時內以書面形式答復承包人。工程師在接到延期開工申請后48小時內不答復，視為同意承包人要求，工期相應順延。工程師不同意延期要求或承包人未在規定時間內提出延期開工要求，工期不予順延。
7.2因發包人原因不能按照協議書約定的開工日期開工，工程師應以書面形式通知承包人，推遲開工日期。發包人賠償承包人因延期開工造成的損失，并相應順延工期。
8、暫停施工。
9、工期延誤。
9.1因以下原因造成工期延誤，經工程師確認，工期相應順延：
1）發包人未能按合同的約定批準乙方提供的圖紙；
2）發包人未能按合同的約定提供開工條件；
3）發包人未能按約定日期支付工程進度款，致使施工不能正常進行；
4）工程師未按合同約定提供所需指令、批準等，致使施工不能正常進行；
5）設計變更和工程量增加；
6）一周內非承包人的原因停水、停電、停氣造成停工累計超過8小時；
7）由于土建或相關聯施工單位原因導致工期延誤；
8）不可抗力；
9）雙方協商約定或工程師同意工期順延的其他情況。
9.2承包人在上述條款規定的工期延誤情況發生后14天內，就延誤的工期以書面形式向工程師提出報告。工程師在收到報告后3天內予以確認，逾期不予確認也不提出修改意見，視為同意順延工期。
10、工程竣工。
10.1承包人必須按照協議書約定的竣工日期或工程師或發包人同意順延的工期竣工。
10.3施工中發包人如需提前竣工，雙方協商一致后應簽訂提前竣工協議，作為合同文件組成部分。提前竣工協議應包括承包人為保證工程質量和安全采取的措施、發包人為提前竣工提供的條件以及提前竣工所需的追加合同價款等內容。
第六部分雙方一般權利和義務。
1
1、工程師權利與義務。
1
1.1如實行工程監理的，發包人應在實施監理前將委托的監理單位名稱、監理內容及監理權限以書面形式通知承包人。
姓名：_________職務：_________。
發包人委派的職權：_________。
需要取得發包人批準才能行使的職權：_________。
工程師應按合同約定行使職權，發包人在合同中要求工程師在行使某些職權前需要征得發包人批準的，工程師應征得發包人批準。
1
1.3發包人派駐施工場地履行合同的代表在本合同中也稱工程師：
姓名：_________職務：_________。
發包人委派的職權：_________（其職權不得與監理單位委派的總監理工程師職權相互交叉。雙方職權發生交叉或不明確時，由發包人予以明確，并以書面形式通知承包人。）。
1
1.4合同履行中，發生影響發包人承包人雙方權利或義務的事件時，負責監理的工程師應依據合同在其職權范圍內客觀公正地進行處理。一方對工程師的處理有異議時，按本合同關于爭議的約定處理。
1.5除本合同內有明確約定或經發包人同意外，負責監理的工程師無權解除本合同約定的承包人的任何權利與義務。
1
2、工程師的委派和指令。
1
2.1工程師可委派工程師代表，行使合同約定的自己的職權，并可在認為必要時撤回委派。委派和撤回均應提前7天以書面形式通知承包人，負責監理的工程師還應將委派和撤回通知發包人。委派書和撤回通知作為本合同附件。
工程師代表在工程師授權范圍內向承包人發出的任何書面形式的函件，與工程師發出的函件具有同等效力。承包人對工程師代表向其發出的任何書面形式的函件有疑問時，可將此函件提交工程師，工程師應進行確認。工程師代表發出指令有失誤時，工程師應進行糾正。
除工程師或工程師代表外，發包人派駐工地的其他人員均無權向承包人發出任何指令。
承包人認為工程師指令不合理，應在收到指令后24小時內向工程師提出修改指令的書面報告，工程師在收到承包人報告后24小時內做出修改指令或繼續執行原指令的決定，并以書面形式通知承包人。緊急情況下，工程師要求承包人立即執行的指令或承包人雖有異議，但工程師決定仍繼續執行的指令，承包人應予執行。因指令錯誤發生的追加合同價款和給承包人造成的損失由發包人承擔，延誤的工期相應順延。
本款規定同樣適用于由工程師代表發出的指令、通知。
1
2.3工程師應按合同約定，及時向承包人提供所需指令、批準并履行約定的其他義務。由于工程師未能按合同約定履行義務造成工期延誤，發包人應承擔延誤造成的追加合同價款，并賠償承包人有關損失，順延延誤的工期。
1
2.4如需更換工程師，發包人應至少提前7天以書面形式通知承包人，后任繼續行使合同文件約定的前任的職權，履行前任的義務。
1
3、項目經理。
1
3.1項目經理的姓名：_________職務：_________。
1
第三人，由發包人承擔由此發生的追加合同價款，相應順延工期；責任在承包人，由承包人承擔費用，不順延工期。
1
3.4承包人如需要更換項目經理，應至少提前7天以書面形式通知發包人，并征得發包人同意。后任繼續行使合同文件約定的前任的職權，履行前任的義務。
1
4、甲方責任。
1
4.1甲方責任：
6）確定水準點與坐標控制點，以書面形式交給承包人，進行現場交驗；
9）向乙方（承包人）提供器材保管庫房；
10）向乙方（承包人）提供施工場地辦公和生活的房屋及設施。
1
5、乙方（承包人）工作。
1
5.1乙方責任：
1）施工前將相關的設計、施工組織方案送甲方審查；
2）向工程師提供月度工程進度計劃及相應進度統計報表；
5）工程器材進場未交給甲方（發包人）之前，承包人負責保管，在承包人保管期間發生損壞，承包人負責出資維修；如因發包人提前使用造成損壞，由發包人承擔維修費用。
第七部分質量和檢驗。
1
6、工程質量。
1
6.2雙方對工程質量有爭議，由雙方同意的工程質量檢測機構鑒定，所需費用及因此造成的損失，由責承擔。雙方均有責任，由雙方根據其責任分別承擔。
1
7、檢查和返工。
1
7.1承包人應認真按照標準、規范和設計圖紙要求以及工程師依據合同發出的指令施工，隨時接受工程師的檢查檢驗，為檢查檢驗提供便利條件。
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7.3工程師的檢查檢驗不應影響施工正常進行。如影響施工正常進行，檢查檢驗不合格時，影響正常施工的費用由承包人承擔。除此之外影響正常施工的追加合同價款由發包人承擔，相應順延工期。
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7.4因工程師指令失誤或其他非承包人原因發生的追加合同價款，由發包人承擔。
1
8、隱蔽工程和中間驗收。
1
8.1工程具備隱蔽條件或達到約定的中間驗收部位，承包人進行自檢，并在隱蔽或中間驗收前48小時以書面形式通知工程師驗收。通知包括隱蔽和中間驗收的內容、驗收時間和地點。承包人準備驗收記錄，驗收合格，工程師在驗收記錄上簽字后，承包人方可進行隱蔽和繼續施工。驗收不合格，承包人在工程師限定的時間內修改后重新驗收。
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8.3經工程師驗收，工程質量符合標準、規范和設計圖紙等要求，驗收12小時后，工程師不在驗收記錄上簽字，視為工程師已經認可驗收記錄，承包人可進行隱蔽或繼續施工。
1
9、重新檢驗。
1
9.1如承包人未通知發包人驗收隱蔽工程，發包人有權要求重新驗收，無論有無質量問題，所發生的費用均由承包方承擔；如承包人通知發包人驗收隱蔽工程，發包人未進行驗收，或發包人已進行驗收而要求重新驗收時，無論有無質量問題，所發生的費用由發包人承擔，與此同時發包人應賠償承包人損失，并相應順延工期。
第八部分安全施工。
20、安全施工與檢查。
20.1承包人應遵守工程建設安全生產有關管理規定，嚴格按安全標準組織施工，并隨時接受行業安全檢查人員依法實施的監督檢查，采取必要的安全防護措施，消除事故隱患。由于承包人安全措施不力造成事故的責任和因此發生的費用，由承包人承擔。
20.2發包人應對其在施工場地的工作人員進行安全教育，并對他們的安全負責。發包人不得要求承包人違反安全管理的規定進行施工。因發包人原因導致的安全事故，由發包人承擔相應責任及發生的費用。
2
1、安全防護。
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1.1承包人在動力設備、輸電線路、地下管道、密封防震車間、易燃易爆地段以及臨街交通要道附近施工時，施工開始前應向工程師提出安全防護措施，經工程師認可后實施，防護措施費用由發包人承擔。
2
2、事故處理。
2
2.1發生重大傷亡及其他安全事故，承包人應按有關規定立即上報有關部門并通知工程師，同時按政府有關部門要求處理，由事故責承擔發生的費用。
2
2.2發包人承包人對事故責任有爭議時，應按政府有關部門的認定處理。
第九部分付款方式及工程量計算。
2
3、付款方式。
2
3.1本工程實行工程總費用包干，無預付款，每月按照經核實的工程實際進度的85%支付工程進度款，竣工驗收后，支付至已完實際工程量的95%，質保期滿后支付剩下的5%款。
2
3.2工程因甲方原因進行重大調整（重大調整條款雙方另行約定）所產生的追加合同價款或減少的合同價款，應與工程款（進度款）同時調整支付。
2
4、工程量的計量。
2
4.2工程師收到承包人報告后3天內未進行計量，從第4天起，承包人報告中開列的工程量即視為被確認，作為工程價款支付的依據。工程師不按約定時間通知承包人，致使承包人未能參加計量，計量結果無效。
2
4.3對承包人超出設計圖紙范圍和因承包人原因造成返工的工程量，工程師不予計量。
第十部分工程變更。
2
5、工程設計變更。
2
5.1施工中發包人需對原工程設計變更，應提前14天以書面形式向承包人發出變更通知。
因變更導致合同價款的增減及造成的承包人重大損失，由發包人承擔，延誤的工期相應順延。
2
5.2施工中承包人不得對原工程設計進行變更。因承包人擅自變更設計發生的費用和由此導致發包人的直接損失，由承包人承擔，延誤的工期不予順延。
2
5.3承包人在施工中提出的合理化建議涉及到對設計圖紙或施工組織設計的更改及對材料、設備的換用，須經工程師同意。未經同意擅自更改或換用時，承包人承擔由此發生的費用，并賠償發包人的有關損失，延誤的工期不予順延。
工程師同意采用承包人合理化建議，所發生的費用和獲得的收益，發包人承包人另行約定分擔或分享。
2
6、其他變更。
2
6.1合同履行中發包人要求變更工程質量標準及發生其他實質性變更，由雙方協商解決。
2
7、確定變更價款。
2
7.1承包人在工程變更確定后14天內，提出變更工程價款的報告，經工程師確認后調整合同價款。
2
7.2工程師應在收到變更工程價款報告之日起7天內予以確認，工程師無正當理由不確認時，自變更工程價款報告送達之日起7天后視為變更工程價款報告已被確認。
2
7.3工程師不同意承包人提出的變更價款，按本合同關于爭議的約定處理。
2
7.4工程師確認增加的工程變更價款作為追加合同價款，與工程款同期支付。
第十一部分竣工驗收。
2
8、竣工驗收。
2
8.1工程具備竣工驗收條件，承包人按國家工程竣工驗收有關規定，向發包人提供完整竣工資料及竣工驗收報告；工程驗收以發包人確認的工程施工圖紙、設備說明書、項目施工方案及整體調試和驗收計劃、有關變更的書面文件為依據驗收。
2
8.2發包人收到竣工驗收報告后5天內組織有關單位驗收，并在驗收后5天內給予認可或提出修改意見。承包人按要求修改，并承擔由自身原因造成修改的費用。
2
8.3發包人收到承包人送交的竣工驗收報告后5天內不組織驗收，或驗收后5天內不提出修改意見，視為竣工驗收報告已被認可。
2
8.4工程竣工驗收通過，承包人送交竣工驗收報告的日期為實際竣工日期。工程按發包人要求修改后通過竣工驗收的，實際竣工日期為承包人修改后重新遞交竣工驗收報告的日期。
2
8.5發包人收到承包人竣工驗收報告后5天內不組織驗收，從第6天起承擔工程保管及一切意外責任。
2
8.7因特殊原因，發包人要求部分單位工程或工程部位甩項竣工的，雙方另行簽訂甩項竣工協議，明確雙方責任和工程價款的支付方法。
2
8.8工程未經竣工驗收或竣工驗收未通過的，發包人不得使用。發包人強行使用時，由此發生的質量問題及其他問題，由發包人承擔責任。
2
8.9工程竣工驗收符合合同規定的驗收標準后，發包方不得因其他經濟糾紛拒絕付款給承包人。
2
9、質量保修。
2
9.1本工程保修期自通過竣工驗收之日起計算，保修期為________年；設備或子系統按廠方提供的保修條款執行，合同另附部分原廠家質保和售后服務說明。
2
9.2保修責任范圍：凡屬于承包方施工及承包方負責的器材質量原因造成的系統故障，屬承包方保修責任范圍，承包方維修。
第十二部分違約、索賠和爭議。
30、違約。
30.1發包人（甲方）違約。當發生下列情況時，發包人應承擔違約責任，并賠償因其違約給承包人造成的經濟損失，順延延誤的工期：
2）本合同第23條提到的發包人無正當理由不支付工程竣工結算價款；
3）發包人不履行合同義務或不按合同約定履行義務的其他情況。
4）發包人沒有按照合同付款條件及時付款給承包人工程款項，每拖延____日，按照應付款項的萬分之一支付給承包人利息。
30.2承包人（乙方）違約。當發生下列情況時，承包人承擔違約責任，并賠償因其違約給發包人造成的損失：
1）因承包人原因不能按照合同約定的竣工日期或工程師同意順延的工期竣工；
2）因承包人原因工程質量達不到合同約定的質量標準；
3）承包人不履行合同義務或不按合同約定履行義務的其他情況。
4）承包人不按工期竣工的，每逾期____日，按未竣工工程造價的萬分之一支付違約金，但違約金額總金額不超過本合同總金額。
30.3一方違約后，另一方要求違約方繼續履行合同時，違約方承擔上述違約責任后仍應繼續履行合同。
3
1、索賠。
3
1.1當一方向另一方提出索賠時，要有正當索賠理由，且有索賠事件發生時的有效證據。
1）索賠事件發生后7天內，向工程師發出索賠意向通知；
3
1.2款確定的時限向承包人提出索賠。
3
2、爭議。
3
2.1發包人承包人在履行合同時發生爭議，可以和解或者要求有關主管部門調解。當事人不愿和解、調解或者和解、調解不成的，雙方約定向_________仲裁委員會提請仲裁或向人民法院提起訴訟。
3
2.2發生爭議后，除非出現下列情況的，雙方都應繼續履行合同，保持施工連續：
1）單方違約導致合同確已無法履行，雙方協議停止施工；
2）調解要求停止施工，且為雙方接受；
3）仲裁機構要求停止施工；
4）法院要求停止施工。
第十三部分合同解除、生效與終止。
3
3、合同解除。
3
3.1發包人承包人協商一致，可以解除合同。
3
3.2發包人不按合同的約定支付工程款（進度款），雙方又未達成延期付款協議，導致施工無法進行，停止施工超過7天，發包人仍不支付工程款（進度款），承包人有權解除合同。
3
3.3有下列情形之一的，發包人承包人可以解除合同：
1）因不可抗力致使合同無法履行；
2）因一方違約致使合同無法履行。
3
3.5合同解除后，承包人應妥善做好已完工程和已購材料、設備的保護和移交工作，按發包人要求將自有機械設備和人員撤出施工場地。發包人應為承包人撤出提供必要條件，支付以上所發生的費用，并按合同約定支付已完工程價款。已經訂貨的材料、設備由訂貨方負責退貨或解除訂貨合同，不能退還的貨款和因退貨、解除訂貨合同發生的費用，由發包人承擔，因未及時退貨造成的損失由責承擔。除此之外，有過錯的一方應當賠償因合同解除給對方造成的損失。
3
3.6合同解除后，不影響雙方在合同中約定的結算和清理條款的效力。
3
4、合同生效與終止。
3
4.1本合同雙方簽字蓋章后生效。
3
4.2除。
第十一部分第29款外，發包人承包人履行合同全部義務，竣工結算價款支付完畢后，本合同即告終止。
3
4.3合同的權利義務終止后，發包人承包人應當遵循誠實信用原則，履行通知、協助、保密等義務。
第十四部分其他。
3
5、合同文件及解釋順序。
3
5.1合同文件應能相互解釋，互為說明。組成本合同的文件及優先解釋順序如下：
1）合同書。
2）圖紙。
3）投標書（包括技術解決方案書、施工組織方案書、設備清單及報價）及其附件。
4）招標文件。
5）工程質量保修條款。
6）標準、規范及有關技術文件。
合同履行中，發包人承包人有關工程的洽商、變更等書面協議或文件視為本合同的組成部分。
3
5.2當合同文件內容含糊不清或不相一致時，在不影響工程正常進行的情況下，由發包人承包人協商解決。雙方也可以提請負責監理的工程師做出解釋。雙方協商不成或不同意負責監理的工程師的解釋時，按本協議書關于爭議的約定處理。
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6、語言文字和適用法律、標準及規范。
3
6.1語言文字：本合同文件使用漢語語言文字書寫、解釋和說明。
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6.2適用法律和法規：本合同文件適用國家的法律和行政法規。需要明示的法律、行政法規是：《中華人民共和國民法典》、《中華人民共和國招投標法》、《建筑法》。
3
6.3適用標準、規范。
1）適用標準、規范的名稱：《居住小區智能化系統建設要點與技術導則》（修訂稿）、《智能建筑工程質量驗收規范》(征求意見稿）、《智能建筑設計標準》、《建筑通用布線國際標準》、《商用建筑布線標準》、《建筑與建筑群綜合布線系統工程設計規范》、《建筑與建筑群綜合布線系統工程驗收規范》及地方現行的工程施工驗收規范。
2）發包人提供標準、規范的時間：開工前。
3）所發生的購買、翻譯標準、規范或制定施工工藝的費用，由發包人承擔。
3
7、圖紙。
3
7.1發包人應在簽訂合同時向承包人提供一套最終版電子版建筑平面圖，承包人在開工前一周內向發包人提供兩套圖紙。發包人需要增加圖紙套數的，承包人應代為復制，復制費用由發包人承擔。發包人對工程有保密要求的，應在協議書中提出保密要求，保密措施費用由發包人承擔，承包人在約定保密期限內履行保密義務。
3
7.2承包人未經發包人同意，不得將本工程圖紙轉給。
第三人。工程質量保修期滿后，除承包人存檔需要的圖紙外，應將全部圖紙退還給發包人。
3
7.3承包人應在施工現場保留一套完整圖紙，供工程師及有關人員進行工程檢查時使用。
3
8、不可抗力。
3
8.1不可抗力包括因戰爭、動亂、空中飛行物體墜落或其他非發包人承包人責任造成的爆炸、火災，以及雙方約定的風雨、雪、洪、震等自然災害。
3
8.2不可抗力事件發生后，承包人應立即通知工程師，并在力所能及的條件下迅速采取措施，盡力減少損失，發包人應協助承包人采取措施。工程師認為應當暫停施工的，承包人應暫停施工。不可抗力事件結束后48小時內承包人向工程師通報受害情況和損失情況，及預計清理和修復的費用。不可抗力事件持續發生，承包人應每隔7天向工程師報告一次受害情況。不可抗力事件結束后14天內，承包人向工程師提交清理和修復費用的正式報告及有關資料。
3
8.3因不可抗力事件導致的費用及延誤的工期由雙方按以下方法分別承擔：
1）工程本身的損害、因工程損害導致。
2）發包人承包人人員傷亡由其所在單位負責，并承擔相應費用；
3）承包人機械設備損壞及停工損失，由承包人承擔；
5）工程所需清理、修復費用，由發包人承擔；
6）延誤的工期相應順延。
3
8.4因合同一方遲延履行合同后發生不可抗力的，不能免除遲延履行方的相應責任。
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9、合同份數。
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乙方（蓋章）：_________地址：_________。
地址：_________法定代表人：_________。
法定代表人：_________委托代理人：_________。
委托代理人：_________電話：_________。
電話：_________傳真：_________。
傳真：_________開戶銀行：_________。
開戶銀行：_________賬號：_________。
賬號：________年____月____日。
________年____月____日簽訂地點：_________。
簽訂地點：_________。
返
人工智能的論文篇十四
之前我曾看見過一條科技視頻，是一群科學家正在測試一個人工智能機器人，測試員手拿板磚、頭戴鐵頭盔，面對想要幫忙機器人一板磚就拍了上去。看到這里，我還以為這僅僅是一場無聊的小測試而已，只是為了看看機器人的堅固度，但誰曾想那機器人竟硬生生的把頭擰了過來，然后反手一巴掌打到了測試員的臉上。
人工智能的論文篇十五
據報道，對于機器人的崛起，專家們曾發出警告，“機器取代人類勞動力可能致使人口冗余”，他們擔心“這種超能技術的發展已經超越了人類的駕馭能力，”如今，一些人表示擔憂，如果人工智能繼續進化，我們會失去賴以為生的工作、喪失存在感，甚至會被“終結者”們趕盡殺絕，人工智能利弊共存。但事實上，這些恐懼與兩個世紀以前人們對機械化和蒸汽機發展的討論如出一轍，那時，人們針對機器威脅展開一場名為“機器問題”的討論。而現在，一場關于人工智能利弊的辯論正在悄然興起。
誕生初期，人工智能技術(ai)也經歷過大起大落，但在過去幾年的發展黃金期，ai技術突飛猛進，這都得益于“深度學習”技術開啟的新篇章。深度學習旨在模擬人腦結構建立大規模（或者“深度”）神經網絡，在充沛的數據支持下，神經網絡可以通過訓練來處理各種各樣的事情。
其實所謂深度學習技術已經默默為我們服務多年了，谷歌搜索的自動圖片標記功能、蘋果的siri語音助手、亞馬遜推送的購物清單，甚至特斯拉的自動駕駛汽車都是深度學習的產物。但是這種快速的發展也引發了人們對于安全和失業問題的擔憂。霍金、馬斯克等科技大佬都公開發聲，擔心人工智能會失去控制，上演科幻小說中人機大戰的情節，其他人則害怕認知工作的自動化會將會導致大面積的失業。兩個世紀以后的今天，曾經的“機器問題”卷土重來，我們需要找出可行的解決方案。
啟示人們最為擔憂的是人工智能技術會破開牢籠，變得邪惡而不可控。早在工業革命浪潮席卷全球時，人機矛盾已經出現，現在的矛盾不過是披上了人工智能的新外衣，人類的焦慮依舊，《科學怪人》及此后類似的文學作品都是這種擔憂的映射。然而，盡管人工智能技術已成為一門顯學，但是它們只能完成特定的任務。想在智商上戰勝人類，ai還差得遠呢。此外，ai是否真能超越人類還未可知。名為安德魯的ai研究人員表示，對人工智能的恐懼無異于在火星殖民還未實現時就擔心人口膨脹的問題。在“機器問題”上，人們更加關注人工智能對人類就業和生活方式的影響。
失業恐懼由來已久。“科技性失業”的恐慌在20世紀60年代（公司開始安裝計算機和使用機器人）和80年代（個人電腦開始上市）都曾彌漫開來，似乎大規模的自動化辦公馬上就要到來，讓人類下崗。
但事實上，每一次恐慌之后，科技進步為社會創造的就業崗位遠多于它殺死的過時職位，我們需要更多人從事全新的工作。舉例來說，atm機替代了一些銀行柜員，為銀行設立分行節約了成本，讓雇員進入了機器不能做的銷售和客服領域。同樣地，電子商務的出現增加了零售商的生存空間。而在辦公中引進電腦則不是為了取代員工的位置，員工習得新技能后，會成為電腦的輔助。盡管此前曾有報道稱，未來10年或20年間，美國47%的崗位將面臨自動化，但是我們的研究顯示，這一數值恐怕連10%都不到。
盡管短期內一些工作消失的弊端會被全新職位出現的長期影響完全抵消且帶來更大的好處，但是19世紀工業革命的經驗表明，轉變的過程極其痛苦。從停滯不前的生活水平上反映出經濟的增長需要幾百年，而從顯著的收入變化上來看只需幾十年。人口從鄉村大量涌入城市工廠，在當時的歐洲引發動蕩。各國政府花費了整整一百年的時間構建新的教育和福利體系適應這種轉變。
這一次的轉變似乎更為迅速，當前科技傳播的速度可比200多年前快多了。得益于技術的輔助，高技術工作者的薪資會更高，因此收入不平等的現象正在不斷加深。這給用人公司和政府帶來了兩大挑戰：如何幫助工作者學習掌握新技能；如何讓后代做好準備，在滿世界都是人工智能的社會求得工作機會。
技術的發展使得崗位的需求產生變化，工作者必須適應這種轉變。這意味著要調整教育和訓練模式，使其足夠靈活，從而快速、高效地教授全新的技能。終生學習和在職培訓的重要性更加凸顯，在線學習和電子游戲式的仿真模擬會更加普遍。而人工智能可以幫助制定個性化計算機學習計劃，依照工作者技能差距提供新技術培訓機會。
此外，社會交往技能也會變得更加重要。由于工作崗位的更迭變快，技術革新的腳步也逐漸加快，人類的工作年限越來越長，社交技能成了社會的基石。它能在人工智能主導的社會保持人類的優勢，幫助人類完成基于情感和人際往來的工作，這是機器無法擁有的優越性。
對人工智能和自動化的擔憂也催生了人們對“安全網”的渴望，有了它普通人就能免受勞動力市場動亂影響。一些人認為應該革新福利系統，讓每個人都享有保障生存的“基本收入”。但是在沒有充足證據表明技術革命會導致勞動力需求銳減的形勢下，這種做法并不可齲反之，各國應該學習丹麥的“靈活安全系統”制度，讓企業裁員更加容易，但是在被裁員的職工接受再培訓和再求職期間提供保障。這種制度下，福利、養老金、醫保等應該跟隨個體本身，而不是與職員身份掛鉤。
盡管技術快速進步，工業時代的教育和福利系統并沒有完全實現現代化，相關制度也不夠靈活。革新勢在必行，決策者必須行動起來，否則當前福利系統會面臨更大的壓力。19世紀40年代，約翰·穆勒（johnstuartmill，英國著名經濟學家）寫道，“沒有什么比立法者對這類人的照顧更為正當了”，他們的生活被技術的發展所累。在蒸汽時代，這是真理，在人工智能的時代，同樣也是。
