人工智能的申論范文匯編參考
隨著科學技術的進步，人工智能也不斷發展，并且對人類帶來了很大的影響。以下是學習啦小編整理分享人工智能的申請范文的相關文章，歡迎閱讀!
申論范文人工智能篇一
2017年兩會上，“人工智能”第一次被寫入了政府工作報告。雷軍、李彥宏等代表委員也帶來議案提案，讓人工智能維持高熱度。
國內的人工智能領域“虛火”太盛，包括自然語言理解在內的核心技術仍沒有解決，產業界就急于賺錢，過度跟風。在今天舉行的2017第二屆語言與智能高峰論壇發布會上，美國伊利諾伊大學芝加哥分校(UIC)劉兵教授等業內人士批評了目前人工智能領域存在的上述問題。
[綜合分析]
新一代人工智能的迅速發展，正深刻改變著我們的生活。經歷過人工智能興衰的科學家感慨，50多年前，當人工智能破土萌芽之時，計算機科學家根本不曾想到，它會發展成現在大家都習以為常的樣子。
我國人工智能研究有聲有色，被認為能和發達國家一較短長。經過多年的積累，我國在人工智能領域取得不少重要進展，國際科技論文發表量和發明專利授權量已居世界第二，部分領域核心關鍵技術實現重要突破。語音識別、視覺識別技術世界領先，工業機器人、服務機器人、無人駕駛逐步進入實際應用。正是看到人工智能的重要性，為了搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，以最近發布的《新一代人工智能發展規劃》為標志，人工智能已經上升為國家層面的戰略。
與此同時，也要清醒地看到，我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距，從基礎理論、核心算法，到關鍵設備、高端芯片等，仍缺少重大原創成果;一流的本土企業和技術雖然有，但還沒有形成群體效應，沒有建立起具有國際影響力的生態圈;人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求，目前頂尖的人工智能科學家主要都是“引智”而來。
盡管人工智能取得了一些進展，技術正變得越來越“聰明”，但人們也很清楚，現在尚處在人工智能工具與技術發展的初級階段。在當前的人工智能熱潮面前，要更加注重人工智能的健康發展，去除各種“虛火”，尤其要避免早前互聯網、云計算等發展過程中一窩蜂“逐熱而上”或是以資本砸出“風口”的短期逐利行為。
[參考對策]
確保人工智能的健康發展，首先要避免“混戰”。人工智能是一種綜合能力，背后是計算機視覺、深度學習、語音和自然語言處理等基礎技術的支撐，有必要建立和完善適應人工智能發展的基礎設施、政策法規、標準體系，避免重復建設和技術標準不統一所帶來的投入浪費。
其次，要預判風險。人工智能是影響面廣的顛覆性技術，可能引發出改變就業結構、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私等問題，有必要進行前瞻預防，確保人工智能安全、可靠、可控發展。
申論范文人工智能篇二
人工智能在電氣工程自動化中的應用
摘 要：人工智能是由麥卡錫首次提出的智能化科學概念。隨著科學技術的進步，人工智能也不斷發展，逐漸形成了一套比較完整的綜合性科學。整個系統以計算機為中心，其中包含了自動化理論、信息化理論、心理學理論、生物學理論以及哲學等多方面的學科內容。人工智能帶動了電信和機械領域的技術更新，解決了很多在生產和生活中遇到的難題。最近幾年，人工智能在電氣工程自動化中有著非常重要的作用。本文我們主要討論人工智能在電氣自動化中的應用。
關鍵詞：電氣工程;自動化;人工智能
現階段，人工智能已經受到了電氣工程自動化工作人員的重視，人工智能是一項先進的新興學科，它擺脫了傳統電器自動化技術的束縛，同其他學科之間具有相容性。人工智能在實際運用過程中同傳統電器自動化控制技術相比有很多優越性，在航空以及國防等多個領域都有重要的應用。事實證明，人工智能可以有效的提高生產效率，節省人力資源，所以，如何把人工智能更好的應用到電器自動化領域是我們下一步研究的重點內容。
一、人工智能的概念
人工智能是近些年來新型的科學技術，隨著計算機行業的不斷進步而發展出來的一個科學分支，它和納米技術以及基因工程共同被稱為21世紀的三大尖端技術。人工智能主要是利用計算機來模擬人的工作或者是思維的一種學科，他主要應用在圖像處理、機器人制造、智能控制以及專家系統等多個方面。一般來說人工智能的主要目的就是讓機器人代替人做一些比較復雜或者繁瑣的工作。人工智能系統主要包含了機器對外界的感知、機器的思維以及機器的行為三個方面，人工智能是自動化技術的一項重要應用，他可以讓機器體現出人的思維和意識，通過對機器的控制來完成復雜的工作。雖然人工智能研究已經取得了一些進步，但終究還無法和人類的智慧相比，還需要人的控制。
電器工程的傳統研究也只局限于電氣化方面，但是隨著計算機技術的不斷進步和發展，電器自動化領域也開始逐步使用人工智能。人工智能在電器自動化中的應用可以模擬人的大腦，對數據進行采集和分析，并且及時做出應對措施，實現生產的自動化，這樣可以大大提高生產效率，改變傳統的產業結構。
二、人工智能在電器工程中應用的優點
(一)受外界因素影響較小
傳統的電器工程控制器在使用過程中受到很多不確定因素的影響，使用起來性能不夠穩定，在計算過程中會有很多不同類型的數值以及參數。而人工智能的設計并不需要精確的動態模型，也不會受到上述提到的數值以及參數的影響，總體相比較而言，人工智能受到外界環境的影響更小。
(二)相關參數的調節更加便捷
人工智能對于使用中相關參數的調整同傳統工作方式相比更加便捷，它的系統操作更加簡便，方便工作人員學習，自身的適應能力也比較強。人工智能控制器就算沒有專家在現場指導，它也能自動調整相關信息來設定參數，并且根據遇到的狀況進行自我修正，工作起來更加方便。
(三)具有較好的一致性
傳統的控制方法主要是針對特定的目標來進行設計和使用的，因此對于一些特定的對象，控制效果會非常好，但是對于其他目標來說，控制效果就無法確定了。人工智能具有較好的一致性，這就解決了這一問題，在系統里輸入任何未知數據都會產生很高的估計，這種工作模式也會減小一些因素對電器自動化工程的影響。除此之外，智能化的設定還會使產品更加統一，具有一致性的標準。
(四)操作過程中的誤差相對較小
因為人工智能在工作過程中受到外界的影響比較小，自身的抗干擾性能也比較好，因此系統參數并不會隨著工作時間的延長而改變。理論上來說，這些參數都會保持一個固定值，所以大的誤差一般不會發生。
(五)可以有效的節省人力和物力資源
傳統的電器工作會有很多的線路、變壓器或者是機器等多方面電器工程操作。涉及到的設備眾多有可能會導致設備擺放較亂，這就需要很多的人力進行清理，長久以來就會成為一項非常繁重的工作。從這個角度上來說，人工智能和傳統電器操作相比，可以減少對變壓器和線路的需求，有效的降低人力物力資源的浪費。
三、人工智能在電器工程自動化中的應用
(一)如何對電氣設備進行故障的診斷
電氣設備在實際工作中的作用是相當大的，但是，一旦出現故障，解決起來會相當棘手。所以學會如何對電氣設備進行故障的診斷非常重要，而智能故障診斷的技術恰好解決了這一難題。復雜性、非線性是這種電氣設備的故障特點，正是這些特點使以往的診斷技術風險高、準確率不高、達不到我們預期的效果。我們將智能系統中的理論和專家系統相結合，就能夠保證高準確度的故障診斷。
(二)提高電氣設備的性能
我們目前所用的電氣設備的性能還不算太高，工作效率比較低，因此能夠提高電氣設備的性能是很重要的。在這項工作中，將科學的知識和豐富的經驗有機的結合起來，使設備更加的實用、安全。現如今，伴隨著現代社會的飛速發展，多媒體也受到人們的歡迎，利用人工的智能技術來設計電氣產品，從根本上解決勞動力問題，效率高。最重要的是它能夠減少工作的時間，節省原材料，是設計出的產品更加實用、環保、科學。
(三)利用電子技術控制設備運行
在很多國家利用電子技術控制設備運行是很流行的，人工的智能技術也是人類社會發展的一個重要的里程碑，為人們做出很大的貢獻，因此對它的要求也越來越高。利用電子技術控制設備是一個很復雜的工作，它可以運用專業的知識、擁有很高的科技水平，對大量的數據進行分析。模糊的控制、系統的控制、網絡控制與人工的智能技術有機的結合起來，就可能保證生產的安全性、高效性和實用性。
四、結束語
目前，人工的智能技術應用于電氣設備中對人類資源來說是一種真正意義上的解放，它主要是由電子計算機控制，準確有效。這項技術盡可能的發揮出最大的作用，能夠準確的判斷出故障的位置進行維修，優化系統結構。雖然它也存在一些技術上的問題，但是相信在我們不斷的實踐和改進中，它將會更加的完善，為人類社會提供更多地幫助。
申論范文人工智能篇三
人工智能在工程技術領域的具體應用研究
[摘 要]人工智能工程應用系統的發展及其背景是在人類科技與革新的大爆發乃是本世紀的特點。由總體而言，在本世紀內，各門科技學科的理論體系得到了充實和完善。到本世紀下半葉則體現為各類技術的集成與綜合。由此，人類的社會生產力水平得到了史無前例的迅速增長。近四五十年發展尤為迅速。
[關鍵詞]人工智能，工程技術應用
首先，介紹下人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。人工智能的研究課題涵蓋面很廣，從機器視覺到專家系統，包括了許多不同的領域。 其中特點是讓機器學會“思考”
人工智能學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。
1.20世紀80年代，專家系統技術的逐漸成熟及計算機技術的迅速發展，使得智能控制和決策的研究也取得了較大進展。計算智能是一種仿生計算方法，它從生物底層對智能行為進行模擬和研究，拓展了傳統的計算模式，為復雜問題的求解提供了新的解決辦法。為了提高計算智能的應用效率，本文分析了二進制遺傳算法中早熟收斂的成因，指出了傳統的變異算子在防止早熟收斂方面的不足，提出了一種能有效預防早熟現象的二元變異算子，并在此基礎上提出了一種便于用常規邏輯門電路實現的遺傳算法。鑒于參數選擇對于遺傳算法求解效率的影響。
2.人工智能在工程技術各行各業的應用
(1)工業過程中的智能控制。生產過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。
(2)機械制造中的智能控制。在現代先進制造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智能技術為解決這一難題提供了有效的解決方案。
(3)電力電子學研究領域中的智能控制。電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果 。
(4)人工智能在水利工程中應用。大壩安全監測自動化系統結構和大壩安全智能決策支持系統(DSIDSS)。
1)針對大壩安全監測系統的可靠性問題，將現場總線監測網絡結構和基于現場總線的通信網絡模型應用于大壩安全監測系統中，提高了系統的可靠性和系統組網的靈活性，使大壩安全監測自動化系統可根據現場條件靈活組網，增加了系統的實用性。重點研究了監控網絡的系統結構、網絡通訊模式和功能分布。
2)針對自動化監控系統的數據真實性和合理性檢驗問題，研究了大壩安全監測數據的預處理方法，應用灰色系統理論和過程突變理論建立了監測數據的在線檢驗模型，有效地解決了自動化系統監測數據的合理性和真實性的在線檢驗問題。
3)應用人工神經網絡技術研究了大壩監測數據的分析方法，建立了基于自學習神經元的自學習即網絡監控模型，為大壩安全監控模型的建立和預測提供了新的思路和方法。
4)針對合理處理DSIDSS中的不確定因素問題，采用模糊測度和模糊積分理論的基本思想和方法進行了處理。結合模糊集和可能性理論，提出了大壩安全等級劃分和安全判據的表示方法。應用模糊測度和模糊積分理論，較好地解決了大壩安全綜合評價中不確定性因素的計算機表示和處理方法。
5)探討了DSIDSS中的知識表示和推理技術，應用知識的語義網絡和模糊產生式規則表示方法，建立了大壩安全智能決策支持系統的知識庫。所采用的模糊推理方法克服了傳統Bayes推理方法的部分缺陷，在實際應用中表明是合理有效的一種推理模式。
人工智能的過程及在工程技術轉化的順序包含：
1.機器學習
機器學習(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新
的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹機器學習的研究是根據生理學、認知科學等對人類學習機理的了解，建立人類學習過程的計算模型或認識模型，發展各種學習理論和學習方法，研究通用的學習算法并進行理論上的分析，建立面向任務的具有特定應用的學習系統。這些研究目標相互影響相互促進。
2.模式識別
1). 模式識別概述
模式識別(Pattern Recognition)是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出現以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。(計算機)模式識別在20世紀60年代初迅速發展并成為一門新學科。
模式識別(Pattern Recognition)是指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析，以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程，是信息科學和人工智能的重要組成部分。應用計算機對一組事件或過程進行辨識和分類，所識別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對象，也可以是狀態、程度等抽象對象。這些對象與數字形式的信息相區別，稱為模式信息。
2).模式識別的應用(1)文字識別(2)語音識別(3)圖像識別(4)醫學診斷
3.專家系統
1).專家系統概述
專家系統是一個智能計算機程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。
2).發展歷史
專家系統的發展已經歷了3個階段，正向第四代過渡和發展。 第一代專家系統(dendral、macsyma等)以高度專業化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結構的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。
第二代專家系統(mycin、casnet、prospector、hearsay等)屬單學科專業型、應用型系統
第三代專家系統屬多學科綜合型系統，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略
3. 專家系統的基本結構
專家系統的基本結構如圖所示，其中箭頭方向為數據流動的方向。專家系統通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等6個部分構成。知識庫用來存放專家提供的知識。專家系統的問題求解過程是通過知識庫中的知識來模擬專家的思維方式的，因此，知識庫是專家系統質量是否優越的關鍵所在，即知識庫中知識的質量和數量決定著專家系統的質量水平。
人工智能在物聯網的應用
物聯網智能是利用人工智能技術服務于物聯網絡的技術是將人工智能的理論方法和技術通過具有智能處理功能的軟件部署在網絡服務器中去服務于接入物聯網的物品設備和人。
1.智能物聯網
1)智能物聯網概念
智能物聯網就是對接入物聯網的物品設備產生的信息能夠實現自動識別和處理判斷，并能將處理結果反饋給接入的物品設備，同時能根據處理結果對物品設備進行某種操作指令的下達使接入的物品設備作出某種動作響應.而整個處理過程無需人類的參與。
2)智能物聯網的實現途徑
要實現物聯網智能化就必須讓人工智能成為物聯知終端、傳輸網絡、具有人工智能的數據處理服務器。
2.物聯網需要的人工智能技術
1)物聯網中需要來自人工智能技術的研究成果.如問題求解、邏輯推理證明、專家系統、數據挖掘、模式識別、自動推理、機器學習、智能控制等技術。
2)物聯網的智能控制
在物聯網的應用中.控制將是物聯網的主要環節.如何在物聯網中實現智能控制將是物聯網發展的關鍵。
3.物聯網智能模型
基于對人工智能技術的認識和研究.依據人工智能模型.推演出了智能物聯網智能化模型。智能物聯網被分為五個層次機器感知交互層、通信層、數據層、智能處理層、人機交互層，共五層。
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