智能机器人论文篇1
【关键词】数字图书馆智能机器人研究趋势
随着科技发展和人们知识需求量增大，图书馆资源和服务逐渐趋向数字化和智能化。尤其大数据时代的到来在一定程度上推动图书馆向纯数字图书馆和智慧图书馆转化[1]。未来图书馆的数据资源丰富、结构复杂，需要通过云计算、数据聚类、相关分析等技术手段实现一站式搜索[2]。目前，CnKi数字图书馆作为国际上技术领先的数字化学习平台，为读者提供跨库检索、学术趋势、学术研究热点等功能，实现了资源的高度整合和智能交互，满足了不同人群对知识的个性化、多样化需求。目前，智能机器人是国家产业创新发展重点项目和科研热点项目，本文利用CnKi数字图书馆的学术研究热点、学术趋势搜索、指数等检索功能实现“智能机器人”学术热点和学术趋势研究，让读者对其有个整体认识。
一、智能机器人
机器人是一种可编程和多功能的，用来完成搬运、安装、焊接、切割等不同任务的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统[3]。智能机器人则是一个在感知、反应、思维方面全面模拟人的机器系统，融合了机械、电子、传感器、计算机、仿生学、自动控制、人工智能等多学科知识的复杂智能机械，可以代替人从事危险复杂的工作，例如在工业、农业、军事、航天、医疗等多个领域大显身手。目前，各国正加快智能机器人技术的创新与发展，如美国再工业化和工业互联网战略、德国工业4.0战略、日本机器人新战略、韩国机器人强国战略等，机器人技术引领当今科技和产业发展态势。中国通过制定“互联网+”行动计划、“中国制造2025”发展目标、“十三五”规划，，将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域[4][5]。
二、“智能机器人”和“智能控制”主题热点搜索
本文以“智能机器人”和“智能控制”为主题进行“学术研究热点”检索，检索结果显示了按照热度值排序的热点主题相关的主要知识点、主题学科名称、热度值、主要文献数、相关国家课题数、主要研究人员数和主要研究机构数。“智能机器人”相关知识点主要有移动机器人、工业机器人、仿人机器人、服务机器人、机器人导航、远程操作、人工智能、神经网络、模糊控制等知识点。
智能化是机器人控制和产业创新发展的重点。关于“智能控制”的热点知识主要包括模糊控制、神经网络、遗传算法、学习控制、自适应控制、变结构控制、预测控制、专家系统、非线性系统等知识点，这些知识点代表着“智能机器人”主要研究方向。
三、“智能机器人”和“智能控制”主题学术趋势和研究发展
CnKi数字图书馆提供“学术趋势”检索功能，为科研工作者了解“智能机器人”发展趋势提供了非常好的工具。本文通过“学术趋势”功能检索“智能机器人”和“智能控制”主题的学术趋势，图中不仅提供学术关注度，还提供热门被引文章供读者深度研究。图2显示智能机器人和智能控制方面的从1997年至2015年论文收录量逐年增大，2015年收录量达1343篇。读者可以从图2中及时掌握每年学术热点论文，从中深入学习“智能机器人”的具体研究方法和科研理论，为理论创新寻找突破口。
另外，CnKi数字图书馆还具有“指数”功能，通过对“智能机器人”和“智能控制”主题进行检索，得到以下各项信息：
“学术关注度”和“媒体关注度”是我们进行科学研究时比较关注的两个方面。通过对关注度的分析发现最近三年科研工作者和媒体对智能机器人的关注度剧增，预示着国家加大了“智能机器人”领域的投入和研究力度。
“关注文献”和“研究进展”搜索功能为读者提供了当前“智能机器人”领域高被引论文、下载量比较大的论文以及最新相关论文，为科研工作者迅速把握“智能机器人”研究的内容和研究趋势提供帮助。
“学科分布”为读者提供“智能机器人”和“智能控制”在不同学科领域的研究情况和“相关词”的统计情况。通过分析可知，移动机器人、智能制造、人工智能、路径规划、机器视觉、图像处理、虚拟现实、语音识别、声源定位等是分布在不同学科领域的“智能机器人”相关词，也是“智能机器人”目前重要的学术研究方向；单片机、模糊控制、神经网络、智能家居、智能电网、物联网、RFiD、ZigBee、无线传感器网络、智能交通等是分布在不同学科领域的“智能控制”的相关词。因此，我们通过它们可以了解到跨学科智能机器人的研究动向。
“机构分布”显示了哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、清华大学、浙江大学、中国科学院沈阳自动化研究所等多所研究机构是文献的主要提供单位，这为读者认识机器人研究机构提供参考。
结论
CnKi数字图书馆提供的“学术研究热点”、“学术趋势”和“指数”功能为我们展示了“智能机器人”和“智能控制”的研究热点和学术研究方向，为读者科研选题和科学研究提供学术参考。通过对“智能机器人”关键知识点的、经典科研论文和最新科研论文的深度分析，探索和挖掘智能机器人发展的技术空白点，发现最新研究方向。目前大学图书馆的资源整合和智能搜索功能还比较弱，需要进一步加强图书馆智能搜索引擎的构建和其他智能交互平台建设才能提高图书馆资源利用率和服务效能。
参考文献：
[1]陈臣.基于大数据的图书馆个性化智慧服务体系构建[J].情报资料工作，2013，06：75-79.
[2]王长全，艾.云计算环境下的数字图书馆信息资源整合与服务模式创新[J].图书馆工作与研究，2011，01：48-51.
[3]任福继，孙晓.智能机器人的现状及发展[J].科技导报，2015（21）.
智能机器人论文篇2
【关键词】智能控制机器人现代控制
1智能控制的发展
智能控制是自动控制技术发展的高级产物，它集合了人工智能、系统控制、信息通信、神经物理学、计算机技术等多种学科，是当前科技领域一种新型的高级的学科。随着智能控制的不断发展，该技术所显现出来的优势已经得到了广泛认可。现阶段有关智能控制的定义尚未达成统一，ieee控制系统协会归纳总结为：智能控制系统是一种高度集成的系统，它能够实现模拟人类学习和自适应等功能，能够完成控制者设定工作。从智能控制性质上来讲，它具有一定的学习与记忆能力，能够在一定程度上自我适应周围环境的变化；能够更为有效的处理多种信息和数据，最大限度的降低信息处理不确定性；能够自我选择更为有效和准确的处理方式，完成预定工作和生产内容，并达到要求目标。
从总体上来看，智能控制共经历了四个发展阶段：萌芽、发展初期、迅速发展时期、新时期。
2传统控制理论的弊端
相较于一些发达国家而言，我国智能控制理论尚处于起步阶段。为了能够更好的适应当前工业发展的需求，我国政府在近些年也出台了一系列政策，围绕我国工业实际情况来支持智能控制的进步。现阶段，我国智能控制领域的研究主要集中在自动化理论、技术及应用几个方面，重点发展具有一定优势的技术，以优势带动劣势，尽可能的在较短时间内缩小与先进国家智能控制的差距。传统控制理论在工业生产中所存在的弊端主要有以下几个方面：
（1）传统控制理论基础是线性系统，对于工业生产中经常出现的复杂、非线性等变量无法得以可靠控制，也不便于构建数学模型来解决实际问题。
（2）传统控制理论更多是在理想条件下所得出的，而实际生产环境与之有着根本性的区别。
（3）基于传统控制理论研发的机器人无法自我获取有效的数学模型，进而在运行过程中的动作与实际存在着一定程度的偏差。传统控制理论在这些方面存在的弊端直接限制了工业水平的发展，因此深入研究现代控制理论，发展智能控制成为必然。智能控制理论可以采用matlab来进行数学建模，结合一系列约束条件，将“人”的思想传递给模型进而实现可靠控制，完成预定目标。这种建模过程可以分为两大步骤：首先是模型的建立与形式化，能够真是反应实际情况的模型，通过人为思考来对实际工作环境与内容进行充分理解；其次是形式化模型的分析与操作，以便可靠控制整个生产流程。
随着现代控制理论的不断发展，数学建模已经得到了非常广泛的应用，尤其是在人工智能与仿真的结合上，模型的概念已经根深蒂固。从某种意义上来说，智能控制就是人工智能与控制工程的深入结合。
3智能控制在机器人领域中的应用
传统工业生产线主要依靠人工操作，受控制技术的限制这种传统生产方式效率低下而且成本高，无法满足现代工业生产的要求。近些年来，随着计算机技术、通信技术、控制理论的不断发展，自动化程度已经成为评定一个国家工业化水平的标准，智能机器人正在逐步取代人工成为生产线上的主导。通过给机器人预先设定程序算法，控制其执行所指定的工作。
3.1机器人视觉伺服控制
从当前实际情况来看，智能控制已经是控制理论发展的高级阶段，将智能控制技术与机器人视觉伺服系统相结合是该领域的重要课题之一。研究人员well将四点特征、傅里叶算子与几何矩阵作为机器人神经网络的输入参数，并在六自由度机器中中进行了全面定位实验。从实验结果来看，机器人能够进行全局图像分析，更好的去适应实际工业生产环境，提高整个工作过程中的定位精度。Sun采用Kohonen网络和Bp网络来实现机器人视觉控制。Kohonen网络通过两个摄像机实时记录周围环境变化，并将这些信息转换为视觉信号来进行全局控制；Bp网络则是通过安装在机器人手臂上的两个末端摄像机来采集视觉信号，实现机器人的局部控制。F.L.Lewis基于无源理论进行了FunctionalLinkneuralnetwork网络研究，从机器人动力学的角度出发，深入谈老了该网络的自实行控制算法。这种算法能够从根本上逼近实际误差，进而避免机器人在工作中可能出现的控制震颤。国内唐润宏等研究人员在视觉伺服系统中加入了FCmaC控制算法，这种算法的主要特点就是能够对动态目标进行可靠跟踪，对静态目标进行准确定位。谢冬梅等研究人员采用Bp神经网络来代替图像雅克比矩阵和机器人雅克比矩阵，进而简化机器人控制系统中的冗余变量，更好的实现机器人操作定位于跟踪效果。
3.2机器人运动规划控制
实际工业生产过程中需要多个不同功能的机器人相互协作，这就需要对机器人的运动进行规划设置。现阶段主要采用集中与分布相结合的方法来控制路径和速度分解。机器人运动规划系统分为上下两级，上级系统主要是用来对机器人运动路径进行集中规划，下级系统主要是对机器人运动路径进行分布控制。所谓集中规划，即是只为生产过程中所使用的每一个机器人制定相应的路径规则，规划其运动的起点位置和终点目标。但集中规划控制需要设定一个前提，即假定机器人运动路线上没有任何障碍。同时机器人运动规划控制还需要一套完整的交通规则，运动范围内要制定优先级策略，就是说不同功能机器人在运动过程中相遇哪一个优先通过，这种规则还可以协调和规划机器人的运动速度，避免相互之间形成干扰。
4结束语
机器人是当前自动控制领域的一个重要研究内容，工业控制中机器人的广泛应用极大地提高了工作效率和质量。智能控制理论的不断发展给机器人应用提供了更为广阔的想象空间，笔者在今后的工作中将继续致力于该领域的研究工作，以期能够获得更多更有价值的研究成果。
参考文献
[1]林祥勇.智能控制在机器人中的应用[J].哈尔滨师范大学自然科学学报，2013（06）：37-40.
[2]路浩，吕安松.焊接机器人及其在高速列车智能制造中的应用[J].焊接技术，2015（11）：53-56.
[3]孙凤英，王珊珊.论智能控制在机器人领域应用研究[J].科技展望，2016（14）：14.
作者简介
王敏（1982-），女，山东省诸城市人。研究生学历。现为天津中德应用技术大学讲师。研究方向为控制理论与控制工程。
智能机器人论文篇3
【关键词】物联网；智能化；智能生成共性核心机制
虽然传说中有宝玉通灵、钨盆说话的故事；古代有关于模拟钟馗捉鬼的捕鼠机关人、①指南车上的“机关人”②的记载，但是，客观世界中物是不具有智能的。物联网能够实现“随时随地，何人何物”的“互联互通”，特别是实现社会生活与物质生产的远程智能控制。实现这个目标的基础是物联网中物的智能化。而物理世界中的实体不具备智能条件，这就必须嵌入一个能够“智能化”的小物件，如：洗衣机中的定时器、心脏患者具有遥测功能的起搏器等。这类小物件一般称为“智能物件”（smartobject）。这类“智能物件”的智能化正是物联网的核心。因此，本文主要分析物联网中“智能物件”智能化（intelligentize）的内涵、智能生成共性核心机制及其需要解决的问题，从而为物联网的“互联互通”和远程智能控制提供理论支持。
一、物联网中“智能物件”的智能化由来、内涵构成及其主要功能
（一）“智能物件”的由来
虽然“智能物件”（smartobject）出现有很长的历史，如：我国古代的指南车上“机关人”的发明等，但是，“智能物件”发展主要与计算机技术和通信技术的发展密切相关。当前人们经常提到的嵌入式系统、普适计算、移动计算、移动通信、遥测技术（telemetry）、计算机网络等计算机技术、电话技术、无线电话等技术成就与“智能物件”密切相关。
“智能物件”引人注意和快速发展——21世纪的物联网数字革命。20世纪经历了两次数字革命：第一次是人们发明了计算机并把它用于办公和家庭；第二次是人们发明了因特网，并从根本上改变了人们同数字世界交互的方式。21世纪的物联网数字革命将物理世界和数字世界连接起来。物理世界的实体在嵌入了必要的芯片和软件等“智能物件”后，具备了一定的感知能力、计算能力和执行能力，成为“智能物体”。工业界预言：在未来十年里，基于物联网“智能物件”的数量将以10亿为单位计数。因此，“智能物件”（smartobject）的认识与了解是一个重要的问题。
（二）“智能物件”的内涵与构成
一般来说，智能物件可定义为：智能物件是装备了传感器或制动器、未处理器、通信装置和电源等硬件与智能软件的设备，如图1。
智能物件的硬件主要包括传感器或制动器、微处理器、通信装置和电源等4个部分。
传感器或制动器（感应器）：它们赋予智能物件与物理世界交互的能力。
通信设备：通常是一个带有天线的无线收发器或有线接口，使得智能物件能够将其传感器读取的数据传输给外界，并接收来自其他智能物件的数据，主要为智能物件提供通信能力。
微处理器：保证智能物件即使是在有限的速度和复杂度上，也能够对传感器捕获的数据进行交换，运行智能物件软件的微处理器，实现智能物件的智能功能。
电源：电源与各个部件相连，为智能物件的电路供电。最常用的电源就是电池，还有压电式电源，通过将压力转换成电能供电，或者小型的太阳能电池，利用光能来供电。
智能物件的软件是由微控制器上运行的软件所决定的，运行的软件与通用计算机运行的软件类似，都使用操作系统。程序由编程语言通过编译器将代码编译成微控制器可以运行的机器语言。当智能物件开启时，微控制器运行软件。由于功耗和成本的限制，与一般计算机相比，智能物件的内存明显更小。智能物件的软件有如下特点：一是操作系统程序小：比较计算机上的操作系统来说，智能物件操作系统更小，占用资源更少，大型的操作系统无法在智能物件上使用。二是操作系统简单，由于这些操作系统用途更专一，它们的复杂度也明显更小。三是不同环境下智能物件的软件功能不一样：对于通用计算机和智能物件，由于需求和限制不同，所以操作系统是不同的。
（三）“智能物件”的功能
虽然“智能物件”在不同环境下，应用到物理世界的不同物体上，它们所发挥的功能各异，比如：模仿鸽眼的电子眼与模仿水母的超声电子耳的功能不同；监视集装箱温度的智能物件与监视停车位的智能物件在功用上是有所差异的。但是，“智能物件”都有三个基本功能：与现实世界的交互能力、通信能力和智能处理信息能力。
传感器和制动器与外部物理世界进行交互。“智能物件”通过传感器从物理世界获取信息，利用制动器（感应器）作用于物理世界，实现与现实世界的交互。传感器感应外界变化，如：温度传感器、摄像头设备等；制动器进行响应，如LeD指示灯、用于高压电源开关切换的继电器等。
通信是智能物件发挥功效的基本要素。对于“智能物件”来说，“智能物件”的通信能力意义重大。在智能家庭中，当车库门打开时意味着主人到家，控制车库门的智能物件通过物联网“告知”家庭其他智能物件“主人到家”的信息，而被告知的其他智能物件则可以打开家庭里的灯、暖气等设备。智能物件的通信模式分为三种：一对一（one-to-one）、一对多（one-to-many）以及多对一（many-to-one）。每种通信模式适用于不同的情况，许多应用会将几个模式组合起来使用。
智能处理信息能力是“智能物件”智能水平的集中表现。如何在体积小、功效低的基础上发挥微处理器的信息智能处理分析能力是当前智能物件要解决的核心问题。普适计算（ubiquitouscomputing）、移动计算（mobilecomputing）、分布计算（distributingcomputing）都逐渐应用到微处理器中实现“智能物件”智能处理信息的能力。
二、“智能物件”的智能生成共性核心机制
探索人类智能的神奇，揭示人类思维奥妙，把人类的智慧能力移植（哪怕只是部分的移植）给机器，制造出能够善解人意并能与人和谐合作的智能机器，是人类梦寐以求的事情。因此，研究探索“智能物件”的智能生成共性核心机制不仅是“让物联网飞起来”的核心问题，更是人类科学技术发展的目标。
不仅人类智能是一个奥密，人类关于智能的认识也是众说纷纭③。无意于概念的争论，这里引用钟义信的一种相对公认的概念：智能，就是在给定问题、问题的环境约束和求解问题的目标前提下，有效地获得相关信息、把信息提炼成为相应的知识和解决问题的策略、利用策略来解决问题，从而在满足约束条件下成功地达到目的的能力。
智能不是神秘的东西，它是一种特殊物质的功能，是可以被逐渐认识的。机器（这里特指“智能物件”）本身不会自发产生智能，但它可以被赋予智能。正如人的智能有高有低，“智能物件”被赋予智能也有不同等级。但是所有“智能物件”一般具有智能生成共性核心机制。正如上述智能概念所述，智能是一种利用知识和信息来解决问题和达到目的的能力。这里以人的智能作为自然智能生成范例，智能生成过程可以图2来描述。本文就是要利用机器人理论与人工智能理论来研究探索物的智能化以及物联网下物的智能生成共性核心机制。
根据钟义信的研究成果，智能的共性生成机制表现为“由信息到知识和由知识到智能的转换机制”，它包括认知机制与行为机制两个转换机制，每个转换机制又有两个重要转换环节。
（一）智能生成的认识机制
智能生成的认识机制是指“智能物件”的信息——知识的转换机制，它包括“智能物件”信息获取过程环节的由本体论信息到认识论信息转换和认知环节的由认识论到知识的转换。
转换一：由本体论信息到认识论信息
“智能物件”信息获取过程主要解决“在给定条件下获得相关信息”的问题，也就是本体论信息转换为认识论信息的问题。本体论信息是指事物对其运动状态及其变化方式的自述；事物的认识论信息则是认识主体关于该事物运动状态及其变化方式的表述，它包括语法信息、语义信息和语用信息。从本体论信息到认识论信息的信息转换就是“智能物件”的信息获取过程。
转换二：由认识论到知识的转换
“智能物件”认知环节主要解决如何从信息提炼知识的问题。事物的认识是认识主体关于事物运动状态及其变化规律的表述。信息经过规律化提炼才能够成为知识。从信息提炼知识的过程，就是“从具体现象到抽象规律”的去伪存真的归纳过程，即从同类事物的大量具体“状态变化方式”经过归纳处理，抽象出反映其中“状态变化规律”的过程。“智能物件”认知环节获取的知识有形式化知识、内容性知识和价值性知识。
（二）智能生成的行为机制
智能生成的行为机制是指“智能物件”的信息——行为的转换机制，它包括“智能物件”决策环节由知识到策略的转换和执行环节由策略到智能行为的转换。
转换一：由知识到策略的转换
“智能物件”在决策环节主要解决知识如何转换成策略的问题。知识仅是关于事物的规律性认识，而策略则是根据在目标的引导下把知识激活为求解问题的对策。
转换二：由策略到智能行为的转换
“智能物件”在执行环节主要解决如何把策略转换为执行的问题，因为智能不仅是智能的生成过程，更重要的是智能应用的过程，只有把智能策略转换成智能行为，才能使实际问题得到真正的解决。
三、物联网中“智能物件”的智能化需要关注的问题
任何新生事物的发展都不是一帆风顺的，都会碰到各种各样的问题，物联网“智能物件”的智能化过程同样有技术性与非技术性的挑战。这里只是简单提出，以引起关注，从而促进物联网事业的发展。
（一）“智能物件”的能耗、体积大小、成本问题
“智能物件”一般是嵌入式系统，都被希望如吹风机、汽车窗户中隐藏的电动机一样隐藏在所嵌入的实体中，都要求是体积小的物件。但是，“智能物件”的维持智能化过程的电源一般都希望能够持续、稳定，有的甚至时间长度是年、十年等生命周期，它又要求“智能物件”的体积大。当然，成本问题是越低越好。因此，对“智能物件”的材料、能耗、体积大小、成本是在物联网建设中需要认真解决的实际问题。
（二）“智能物件”通信畅通中的网络化、标准化问题
物联网中通信畅通是“智能物件”智能生成的关键保障。“智能物件”本难于相互联系，它们必须通过网络进行相互沟通。因此，“智能物件”的网络化便是个首要问题。同时，由于“智能物件”数量众多，是个海量级的数量，同时，因为所处环境与应用性质不同，“智能物件”呈现差异性状态。“智能物件”通信畅通存在网络化、标准化的问题。
“智能物件”的通信主要是解决如何加入网络，特别是因特网。“智能物件”内部构件与数量、“智能物件”形成的网络结构与机制、“智能物件”网络的规模与稳定性，特别是“智能物件”网络与因特网联接中网络协议（internetprotocol，ip）如何由传统的ipv4过渡到ipv6等都是“智能物件”网络化需要考虑与解决的问题。同时，物联网中感知层、网络层、应用层所涉及的大量数据必须通过相应的接口按统一的标准来进行连接，这些技术标准、数据和信息的管理标准、应用标准都是“智能物件”通信畅通中的难点之一。
（三）“智能物件”智能化过程中交互与协同的智能控制问题
“智能物件”智能化是物联网建设的基点与核心。但是，基于感应层、网络层、应用层“智能物件”智能化过程并不是一个自发完成的过程，它存在着许许多多“人—机—物”三要素之间的交互作用过程，这就需要进行协同的控制。而且，这个协同的控制必须是一个由人或“智能物件”或计算机共同协同的智能控制过程。因此，必须对“人—机—物”控制模式、“人—机—人”控制模式、“物—机—物”控制模式、“物—机—人”控制模式等进行智能化，同时，探索它们之间的协同智能控制。这些都是当前面临的主要问题。
【参考文献】
［1］钟义信.机器知行学原理：信息、知识、智能的转换与统一理论［m］.北京：科学出版社，2007：176.
智能机器人论文篇4
【关键词】人工智能；人脑智能
1.引言
随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下，人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
2.人工智能的诞生
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络)等。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等)，创造第二自然(即人化自然，如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
3.人工智能与人类智能的区别
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
（1）人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
（2）人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
（3）电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
（4）人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
4.总结
从以上分析不难看出，人工智能与人脑在功能上是局部超过，而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。
参考文献
[1]王万森.人工智能原理及应用[m].北京:电子工业出版社,2002.
[2]王文杰,叶世伟.人工智能原理与应用[m].北京:人民邮电出版社,2004.
[3]韦涛.未来与发展[n].2006(2).
[4]史忠植.高级人工智能[m].北京:科学出版社,1998.
[5]李陶深.人工智能[m].重庆:重庆大学出版社,2002.
[6]廉师友.人工智能技术导论[m].西安:西安电子科技大学出版社,2002.
智能机器人论文篇5
或问：当我们的身体里有着大量的智能设备，就好像人工智能一样，那我们还是人吗？这个问题就像古希腊的“忒修斯之船”一般，其现实意义已经远远小于哲学意义。
在一家主营孵化器的创投基金支持下，南京成立了一个名为“奇思会”的组织，名字来源于“奇奇怪怪的思考的会”。这个会有不少创业者参加，大部分时候讨论一些所谓的务实话题，但偶尔也会讨论一些很虚无缥缈的事。比如在不久前，作为这个组织的理事之一，我就参与了一场题为“谁会逆袭，人还是人工智能”的pK式讨论。
这场讨论有些漫无边际，因为这事儿本身听着就有点漫无边际。很难想象，在当今还活着的人的生命中，会真正面临人工智能逆袭人的时代。虽然在《人与机器共同进化》这一书中，有人提出了相当激进的观点：30年内，技术奇点会来到。但这种说法，显然尚不足以成为共识。
《人与机器共同进化》是一本文集，由二十多篇文章组成，其中最重要的八篇文章共同组成了一个同名专题，专门探讨人与人工智能。这八篇文章立场不一，有的地方也有激烈的观点冲突，可以为试图了解这个虚无缥缈的话题的人提供一个全景式的扫描。这本书亦是“1024”系列中的一本，1024是东西网一个雄心勃勃的项目，试图译介大量海外前沿话题的讨论文章，当下，已经面世了好几册。
我的观点非常清晰明了：人工智能总有一天会发展到超出人类智能，而且，到了那一天后，人工智能压根不需要人类智能。这个观点其实和凯文·凯利有些类似，不过我这样考虑有我的出发点。至少在凯文·凯利的三本中译著中，没有发现他是这样考虑的。
一个很重要的问题是：机器再怎么发展，它未必有人性。人性是什么东西？人性的核心就是两样：贪婪，以及恐惧。小到个体行为，大到各种主义，统统扎根于这两个基本人性上。因为我们贪婪，所以我们要征服自然；同样也因为我们恐惧，所以我们要征服自然。
但机器会吗？机器会有贪婪吗？机器会有恐惧吗？如果机器没有贪婪与恐惧，它为什么要逆袭人类？如果机器会有贪婪与恐惧，它又会有何种贪婪与恐惧，以及，它为什么要拥有贪婪与恐惧？
人作为一种动物，“延续”是最根本的需求：个体延续与整个物种的延续。于是我们有了贪婪和恐惧，但有趣的是，机器有没有延续这种需求？机器的再生，想象中比任何一种动物都简单。更进一步的问题是：机器需要物种延续吗？机器本身是物种么？
比尔·乔伊在《为什么未来不需要我们》一文中已经描绘了一种景象：人类，已经成为这个世界无足轻重的一部分。当机器毁灭人类时，就好像人类毁灭某种动物时“纯属无意”：我们并不是要故意毁灭它们的，它们也根本不在我们贪婪与恐惧的范畴中。就如同一个人一不小心踩死一只蚂蚁一样，一个物种毁灭另外一个物种，却毫无目的。很悲哀的一件事就是，在机器的眼里，我们就像人类眼中的蚂蚁。也许被毁灭，也许不会。但总体来说，根本不重要，直接被无视。这件事让我们十分沮丧。
不过，这样的思考方式忽略了一点。拜大量的科幻小说和电影所赐，人工智能总是人类制造出来的另外一样事物，是人类将机器予以智能化。但现实有可能是这样发展的：人类自身加以机械化，从而变成一种以人类本身为基础的人工智能。
事实上，从桌上的电脑，到可携带的智能设备（手机、平板），到可穿戴的智能设备，再到可植入的智能设备，这条路径正在展开。我们正处于第三个阶段，即可穿戴设备大规模普及的前夜，也零星有一些可植入智能设备的问世。而在未来，一旦可植入设备大规模问世之后，我们，就是人工智能。我们，就是机器人。而这一天，也许就是二三十年的事。
如果把这种进路考虑进来，就意味着这样生成的人工智能具有人的最根本特性：贪婪、恐惧，也就意味着他们对未能升级的人类具有攻击毁灭的可能：因为到底还是一种动物，需要更多的资源。这种攻击毁灭并非是直接消灭，而是采用淘汰的方式。比如一个未能植入大脑芯片的学生，在高考之类的考试中，毫无疑问会被淘汰，在社会中也毫无竞争力。这会驱使更多的人寻求各种可能，成为“人工智能”。而真正意义上所谓的纯种人，将不复存在。
这样的未来，是好是坏？是足以乐观还是需要悲观？我倒是以为，这样的问题毫无必要。每个时代都有每个时代的道德感和准则，用今天的道德感去衡量古人会很可笑，去衡量未来，同样可笑。杞人又何需忧天？
或问：当我们的身体里有着大量的智能设备，就好像人工智能一样，那我们还是人吗？这个问题就像古希腊的“忒修斯之船”一般，其现实意义，已经远远小于哲学意义。
链接
1、《人工智能——一种现代方法》
作者：[美]拉塞尔，[美]诺文著，姜哲等译
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2010-8-1
本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。
2、《互联网进化论》
作者：刘锋著
出版社：清华大学出版社
出版时间：2012-9-1
通过互联网进化论的提出，作者将云计算、物联网、移动互联网与传统互联网有机地结合在一起。本书全方位地介绍了互联网的技术要点和商业模式，深入探讨了互联网的未来发展趋势。
3、《信息简史》
作者：[美]詹姆斯·格雷克著，高博译
出版社：人民邮电出版社
智能机器人论文篇6
关键词：人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(itS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的miller就发表了著名的作为内科医生咨询的internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“pRoSpeCtoR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(nDt)与无损评价(nDe)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(Ut)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级ai通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.Soar是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。
参考文献：
[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.
[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).
[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.
[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).
[6]马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2005，(4).
智能机器人论文篇7
关键词:电气工程；自动化控制；智能化技术；应用
abstract:thispaperintroducestheconceptoftheartificialintelligenceapplication,analyzesitsadvantage,andputsforwardtheartificialintelligenceapplicationintheelectricalengineeringautomationcontrol.
Keywords:electricalengineering;automaticcontrol;intelligenttechnology;application
中图分类号:S776.035文献标识码：a文章编号：2095-2104（2012）
社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥。促进自动化控制的发展进步,促进了智能理论在控制技术中的应用,以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。人工智能主要包括思维能力、行为能力和感知能力三个方面。人工智能指的是人类制作的机器所表达出来的智能,体现了自动化的特征。因此智能化技术在电气工程自动化控制中可以发挥最大的效用,促进电气的优化设计、诊断故障和智能控制等。
1人工智能的概念
人工智能的概念在1956年首次提出之后,在研究领域得到了飞速的发展,逐渐形成了一套以计算机为主,包含了自动化、控制论、信息论、生物学、仿生学、心理学、语言学、数理逻辑、哲学和医学的一门综合性的科学。在人工智能领域,使机器拥有与人类智能过程相类似的系统,能够胜任人类智能所能完成的工作。人工智能理论是开发、研究如何延伸、模拟人的智能的理论。作为新兴的计算机科学的一个分支,人工智能技术解释了智能的实质,并在此基础上生产出一种与人类智能有相类似反应的智能机器。在此领域的研究主要包括:图像识别、语言识别、机器人、专家系统和自然语言处理等系统。电气工程主要是研究和电气工程有关的自动控制、系统运行、信息处理、电子电气技术、研制开发、信息处理和计算机与电子应用等。随着科学技术的不断发展,计算机技术已经开始应用在我们生活的每个方面。飞速发展的计算机编程技术加快了传播、自动化运输和传播的发展。人类大脑作为最精密的仪器,计算机编程也只能模仿其对信息进行分析、处理、交换、收集和回馈,所以对人类大脑技能的模仿会促进电气工程自动化的发展。电气自动化控制在增强交换、生产、分配和流通方面有重要的作用,实现电气工程的自动化,会降低人力资本的投入,使运作的效率不断提高。
2人工智能控制器的优点
针对不同的人工智能控制,需要使用不同的方法进行讨论。但是一些人工智能控制器,例如:模糊神经、模糊、遗传算法和神经都是一种类非线形的函数近似器。采取这种的分类有利于对总体的了解,同时会促进对控制策略的综合性开发。上述的人工智能函数近似器具有常规的函数估计器所不具备的优势。首先,在很多情况中,精确的掌握控制对象的动态方程是很复杂的,因此控制器在设计实际控制对象的模型时,往往会产生很多不确定的因素,例如:非线性时、参数变化等,这新信息通常无法掌握。而人工智能控制器在设计的时候可以不需要控制对象的模型。依据下降时间、鲁棒性和响应时间的不同,人工智能控制器通过适当的调整可以提高自身的性能。例如:在下降时间方面,模糊逻辑控制器比最优秀的piD控制器要快4倍。在上升时间方面,模糊逻辑控制器比最优秀的piD控制器要快2倍。与古典控制器相比,人工智能控制器具有更容易调节的特征。即使缺乏专家的现场指导,人工智能控制器也能够使用响应数据来进行设计。还可以通过相应信息、运用语言等方式来进行设计。人工智能控制器具有很强的一致性,输入陌生的数据就能够产生很高的估计,可以忽略驱动器对它产生的影响。对于某些控制对象来说,虽然暂时没有采用人工智能控制器也可以产生良好的效果,但是对其他的控制对象来说,不一定会产生相似的良好效果,因此在设计上必须坚持具体问题具体分析的原则。在反模糊化和模糊化的过程之中,如果采用规则库、隶属函数和适应模糊神经控制器,能够精确的进行实时确定。在实现这个成果的众多方法之中,只有通过系统技术的使用才能得到稳定的解,配合简单的拓扑的结构配置,能够实现迅速的自学习和快速收敛。
3人工智能在电气自动化中的应用
人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能完成的复杂的工作,电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力,人工智能的应用体现在问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器人学等方面。而这诸多方面都体现了一个自动化的特征,表达了一个共同的主题,即提高机械人类意识能力,强化控制自动化。因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为,电气自动化控制也需要人工智能的参与。
随着人工智能技术的不断发展,很多研究人员展开了针对人工智能在电气工程自动化控制方面的研究,例如:应该如何将人工智能系统应用于故障的诊断和预测、电气产品设计优化和保护与控制等领域。在优化设计方面,设计电气设备是很繁琐的工作。它需要对电磁场、电路、电器电机等学科的知识综合性的运用,同时还要使用以往设计中的经验。设计以往的产品时,通常是在根据经验和实验的基础上,通过手工的方式开展的。这样的设计过程很难取得最优的设计方案。电气产品的设计随着计算机技术的发展,逐渐由手工设计向计算机辅助设计不断转变,使开发产品的周期大大减少。尤其是在引进了人工智能技术之后,更加促进了CaD技术的发展,大大提高了设计产品的质量和效率。人工智能技术在电气设计方面的应用主要包括专家系统和遗传算法。其中的遗传算法是一种优化的先进算法,在产品的设计优化上有举足轻重的作用。因此电气产品的人工智能化设计很多都采用了这种方式进行优化。电气设备的故障征兆和故障之间有着很多必然和偶然的关系,具有非线性、不确定性的特点,它的优势能够通过人工智能的方式得到最大的发挥。人工智能技术在电气设备诊断故障方面的应用主要由:专家系统、模糊逻辑和神经网络等。在电力系统之中,变压器因为重要的地位而受到很多研究者的关注。目前诊断变压器故障的常用方法主要是分析变压器油中分解出来的气体,通过这种气体分析找出变压器的故障范围。同时在电动机和发电机等方面,人工智能诊断故障技术也有了长足的发展。
4总结
人工智能理论是开发、研究如何延伸、模拟人的智能的理论。作为新兴的计算机科学的一个分支,人工智能技术解释了智能的实质,并在此基础上生产出一种与人类智能有相类似反应的智能机器。人工智能的研究主要包括:图像识别、语言识别、机器人、专家系统和自然语言处理等系统。电气工程主要是研究和电气工程有关的自动控制、系统运行、信息处理、电子电气技术、研制开发、信息处理和计算机与电子应用等领域。人工智能主要体现在逻辑推理、问题求解、理解自然语言、证明定理、专家系统、设计自动程序和机器人学等方面。因此智能化技术在电气工程自动化控制中可以发挥最大的效用,促进电气的优化设计、诊断故障和智能控制等。
参考文献：
[1]魏俊英,曲炜．人工智能技术及应用[J]．上海:同济大学出版社,2007．
[2]邹国剑．人工智能化技术的现状、问题及建议[J]．上海:电子科技大学出版社,2009．
[3]院丕文．浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J]．科技创业月刊.2010,8．
智能机器人论文篇8
刚刚过去的2015年10月21日，是一个对美国电影迷、科幻迷们来说具有历史意义的一天。在30年前，在那部科幻穿越电影鼻祖《回到未来》(BacktotheFuture)中，主角马蒂·麦克弗莱(martymcFly)和布朗博士(DocBrown)乘坐时光机穿越到的未来，正是这一天。时至今日，影迷们纷纷致敬经典，同时科技界又一次掀起了对前沿科技——人工智能的讨论。
人工智能无疑是2015年科技圈、投资圈最热门的话题之一，同时，围绕着人工智能总是有很多富有争议的话题：比如，有人认为人工智能的未来是工程师的消失；但是又有人认为人工智能的未来是人人都是工程师。
那么，到底什么是人工智能？我们又该如何解读这两方观点？为此记者专访了硅谷著名早期基金teeCangelFund的几位投资合伙人Jinlinwang、wenxiangma以及XuhuiShao。
“超人工智能”引发最多争议
在讨论未来工程师会不会被机器取代这一问题之前，首先需要明确的是人工智能的定义以及分类。事实上，自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。teeCangelFund的几位受访合伙人向记者介绍，根据人工智能的实力不同，目前业界一般将人工智能技术分为三大类：
首先，弱人工智能artificialnarrowintelligence(ani):弱人工智能是擅长于单一方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
其次，强人工智能artificialGeneralintelligence(aGi):人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。LindaGottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
再次，超人工智能artificialSuperintelligence(aSi):牛津哲学家、知名人工智能思想家nickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍。
“事实上，超人工智能正是为什么‘人工智能’这一话题总能引起业界热议的最重要的原因，同样它也是引发‘人工智能的未来是工程师的消失的还是人人都是工程师’这一争论的本质源泉。”teeCangelFund投资合伙人Jinlinwang向记者表示。
正方观点：工程师将会消失？
对于未来工程师会不会被机器取代这一问题，Jinlinwang认为，或许存在这样的可能性。
目前，即使计算机软件不断发展，但是对于工程师而言，一个非常出色的工程师和一个一般的工程师之间的差距也是非常巨大的，这正是硅谷各大公司之间人才战的原因——找到一个好的工程师是很不容易的。但未来，当人工智能发展到一定阶段，机器足够强大到可以独立自发地完成软件开发从架构到前后端等的整体过程，那么，或者到那时人类将不再需要软件工程师。
“目前，硅谷各大公司都十分关心未来软件发展战略的问题，未来5至10年，或许人工智能可以发展到一个阶段，目前仍旧依靠人工出产的软件可以由机器自动完成，”Jinlinwang表示，“虽然目前，机器能不能强大到设计出更强大的机器我们尚未可知，但是一旦在未来做到了这一点，那么工程师或许就将集体消失在历史舞台了。”
对此，Jinlinwang还强调，机器自动完成软件设计虽然目前看起来有些不切实际，但是并不意味着没有这样的可能性。“目前，随着计算机计算能力等性能的不断提升，以往很多看似不可能的事情正在变为现实，比如，以往纯手动完成的日程安排等工作，在未来有望借助机器自动完成——硅谷某家做SchedulingSoftware的创业公司正在致力于用机器解决这样的事情，未来或许借助于人工智能软件，公司可以自动化地安排和调整日程计划，假设公司的一个员工突然生病了，两秒之后软件可以重新把公司人员日程重新进行调整和安排。”
的确，如果未来，智能机器自己可以设计出更加智能的机器，那么也许我们将不再需要任何工程师了。对此，连比尔·盖茨也认为如果按照现在人工智能的发展程度，那么未来可能所有的人类都会集体失业。
反方观点：人人都是工程师？
同时，对于“未来工程师会不会被机器取代”这一问题，wenxiangma告诉记者，在硅谷，目前有另一派学者却认为答案是否定的，他们认为机器有其自身局限性，无法完全替代人类，于此同时，随着各种软件架构(Framework)以及工具的出现，未来编程门槛将进一步降低，届时人人都将成为软件工程师。
“对于机器取代工程师，反对派们认为，现在提及‘文盲’这个词，大家会理解为这个人没有读过书、不识字，但是可能未来的文盲或者就是指这个人不懂编程，”wenxiangma表示，“事实上，未来不论人工智能怎样先进，都仍要依靠人为来定义软件的逻辑——短时间看，机器无法完全脱离人类的指导而自行完成软件设计和开发过程。这是因为，机器本身就是人的产物，是人编写出来的，因此它们自身具有局限性，也必须依靠人来帮助机器进化。”
与此同时，另一个趋势是，过去几年的发展使得软件开发的门槛越来越低，很多公司研发了很多架构(Framework)以及工具，例如Google的angularJS、Facebook的React等，使得编程变得越来越容易。目前很多公司正在使用这些架构，仅需1到3个月就可以完成他们的软件开发。“这是以前不可能发生的事情。事实上，目前的架构仍不足够先进，等到这些架构先进到一定程度的时候，编程的门槛将前所未有地降低，届时所有人都将变为工程师，未来有一天，编程也将变得像小孩搭积木一样简单。”
问题关键：机器是否具备自我学习能力
那么，对于上述正反两方的观点，问题的关键或者症结在哪里呢？对此，teeCangelFund的投资合伙人XuhuiShao认为，转折点或者在于机器是否在未来的某一天具备自我学习和进化的能力。
XuhuiShao表示：“举例，一个三岁的小孩，家长教育他走路要看路不然就会摔倒，那么只要他摔倒几次，今后就会从中学到这个教训并作出改进的举措，而作为大人，我们并不需要在今后的每一次孩子走路中都手把手地教导他应该怎么走——也就是说，人类与生俱来是具备自我学习和自我修正的能力的。”
智能机器人论文篇9
【关键词】自动化；人工智能；应用
一、人工智能应用基础理论
同一些热门的学科相比，人工智能作为一门比较边沿的学科，融合了社会科学与自然科学的相关知识体系，也可以表示为机器智能。早在1956年，人工智能的概念就被提出，人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现人类的智能，或者说人类让机器具有人类的智能、也可以说是人类的智能在机器上的模拟。电气自动化技术领域中人工智能的应用主要是集中在通过模拟人脑相关的机能来对目标信息进行有效的回馈、处理、收集、交换、分析等，并且还可以实现对生产进行处理与判断的能力，通过人工智能，电气自动化可以实现其生产上的全方位自动化，极大提高其生产过程的效率，以实现产业结构的调整与优化。
二、电气领域人工智能化控制的特点
在电气自动化的领域中，人工智能控制技术运用最多的就是包含了遗传算法、模糊形神经算法、模糊理论、神经算法等内容的非线性函数的近似器，其中ai函数的特点也十分显著：（1）在进行电气自动化人工智能相关设计的时候并不需要取得实际控制对象中精准的动态化模型，同时也不需要指明非线性或是参数变化等其他具体因素。（2）按照鲁棒特性、下降时间或是响应时间来进行相应的调整，便能够有效强化智能函数的性能：运用人工智能调整后，电气模糊逻辑的控制器具备的上升时间是一般控制器的1.5倍之多，并且下降时间也比一般控制器快了4倍，其中过冲也比较小。（3）由于电气人工智能的控制器具备一致性，同时不会与驱动器的相关特性产生直接联系，那么运行新的未知信息数据的时候也可以获取准确的预测结果。（4）电气人工智能的控制器能够通过应用时间和语言来设计，同时也比较容易调节，这就使得对信息与数据相关性更好，也易于进行修改与扩展，其抗干扰性能也较好，可以便于实现。
三、电气自动化技术中人工智能的应用分析
（1）电力系统中人工智能的应用。电力系统中人工智能技术相关应用主要集中于启发式搜索、模糊集理论、神经网络、专家系统这四个方面。专家系统作为一个集许多专业知识、经验、规则于一体的综合性程序系统，主要依靠的是某一特定领域相关的专家丰富知识与经验。对其进行具体操作时，要依照新的现实情况来对专家系统中的规则库以及知识库进行及时更新，这样才能适应发展的需求。神经网络则具备了全面的学习形式与完全分布式的基础存储方式，因此它在对大规模信息数据进行处理时加以应用，同时它具备了较强的复杂状态中相关分类能力和识别能力。那么在电力系统内进行短期负荷的预测时，Bp神经网络就可以在充足的信息样本中开展对模型的合理分类工作，对输入数据进行分析选择，这样便可以构建出不同季节性的日预测与周预测模型。（2）电气控制技术中人工智能的应用。电气自动化的控制技术可以实现强化分配、交换、流通、生产等关键环节，在加大财力投入的同时尽可能减少人力，以便提高电气系统中的运作质量与效率。电气设备控制系统里面人工智能技术的应用包含了神经网络控制、专家系统控制与模糊控制等，而在实际的应用过程中，使用最多的则是模糊控制，这主要是源于其简单化的控制，同时又和现实情况联系密切。（3）电气设备设计中人工智能的应用。由于电气设备的具体设计是综合性、复杂性、专业性的过程，其涉及的范围也十分广，包括了电磁场、电子技术、变压器、电机、专业电路等领域，另一方面，这对其设计者也提出了更高的要求。通过人工智能方面的技术，能够实现大批较难迅速解决处理的模拟过程与相关繁琐计算，这就加强了设计过程内的工作精度和效率。当然，在电气设备设计进行的时候还要区别不同的情况与具体算法，比如说遗传算法会用在优化设计中，而专家系统总是用在开发性设计中。（4）电气故障诊断中人工智能的应用。在电气设备的故障诊断过程中，使用最为广泛的即是神经网络、专家系统、模糊理论等人工智能技术，尤其是对电气电动机、发电机进行的故障诊断。当前，电气系统中变压器的故障诊断通常适用方法为分析气体和分解变压器油中分解的气体，借助人工智能法可以有效提高相关诊断的准确性，其中人工智能技术通过结合模糊理论与神经网络，来完成故障诊断知识的神经网络以及模糊性的共同诊断过程，这样就可以从根本上提高诊断故障的全面性与准确性。
在电气自动化领域，人工智能应用集中体现于专家系统、自动程序设计、定理证明、逻辑推理、各类问题求解等方面，因此，在电气自动化技术中充分挖掘并利用人工智能的功能与效力，这样才能使工作更加顺畅、高效。
参考文献
智能机器人论文篇10
关键词：人工智能；计算机科学；发展方向
中图分类号：tp18
文献标识码：a
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1 人工智能的定义
人工智能(artificialintelligence，ai)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2 人工智能的应用领域
2.1 人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
2.2 人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是mYCin专家系统。1982年，美国pittsburgh大学miller发表了著名的作为内科医生咨询的internist2i内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为internist2Ⅱ，经过改进后成为现在的CaU-CeUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DeX-pLain，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统pRoSpeCtoR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
2.3 人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(nDt)与无损评价(nDe)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(Ut)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类；专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3 人工智能的发展方向
3.1 人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，ai技术在美国、欧洲和日本发展很快。在ai技术领域十分活跃的iBm公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“aSCiiwhite”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(bluejean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了iBm等公司继续在ai技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的ai(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于ai的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
3.2 人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。