人工智能技术的内涵
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人工智能技术的内涵范文第1篇
关键词：大数据时代人工智能计算机网络技术应用
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1674-098X（2018）01（a）-0157-02
人工智能是计算机和网络技术、通信技术三者结合的产物，在大数据时代成为爆炸性的数据处理工具。计算机网络中有很多漏洞，其效率也不够高，人工智能可以弥补这些缺点，对社会稳定和发展有着特殊的意义。
1人工智能的内涵
人工智能属于计算机技术，是一种可以模仿人类一些行为以及思维进行的综合性技术。人工智能的范围很广，包括语言学、心理学以及哲学，模拟人们对外界的声音和图像进行智能化处理，让人们对生活中遇到的问题具体化分析，从而提高人们的生活水平。人工智能作为将人类思维转化为数据的新型方式，只要将数据录入到计算机系统当中，机器就可以自动操作[1]。同时，随着计算机网络的发展，对人工智能的进步产生影响，二者互相依靠，将网络中的词义、数据进一步转化为机器操作，突出其重要性。人工智能的优越之处就是能够处理一些不够清晰的信息，从信息中取得有效数据并且进行处理，再将结论反馈给用户。
2人工智能的特征
2.1化繁为简
人工智能可以从根本上解决很多无法确定的问题，很多在生活中无法得到解答的问题，都能从人工智能中模拟具体的计算机运算，将难度很强的问题简单化，实现对很多不清晰数据的全面掌握。通过对人工智能的管理，让计算机网络管理得到安全保障。
2.2加快信息处理的速度
人工智能作为我国一项新兴技术，主要是对人类的思维和行为进行模仿，同时与计算机技术进行有效结合，加快了对信息和数据等处理的速度，从而提高了用户的工作效率，缩短了用户查找资料的时间。在使用计算机过程中，人工智能可以加快网络运行的速度，在网络管理当中也具有很强的实用性质。
3大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用
3.1保障网络安全
人工智能就像是人类的大脑进行自动化操作，对错误的数据进行初步筛选，能够体现出很强的优越性，尤其是噪声输入模式等网络安全管理。人工智能技术在计算机网络安全中有着重要的地位，在处理垃圾邮件、智能防火墙方面具有良好的效果[2]。人工智能技术在处理垃圾邮件的时候，可以先扫描用户的邮件，将一些不符合网络安全的邮件进行标注，用户就可以尽快发现问题并且处理，以免对自己的计算机产生危害。人工智能系统规避了垃圾邮件的骚扰行为，确保了计算机的安全。
智能防火墙系统可以提供拒绝服务等安全措施，智能防火墙不仅能够降低计算机的数据运算量，还可以及时发现入侵互联网程序的病毒，在分辨率极高的情况下防御病毒的传播。
在计算机连接网络的过程中，入侵检测十分关键，对网络的安全性也十分重要，入侵检测将会影响到计算机数据的完整性与安全性。通过分类处理形成数据报告，将计算机网络的安全状态反馈给用户，用户能在第一时间发现计算机出现的安全问题，人工智能相对于传统的模糊鉴别具有更高的安全系数，让用户的计算机时刻处于保护之中。
3.2管理与评价
在大数据的时代背景之下，计算机网络管理需要加快人工智能技术的应用。人工智能不但能够在网络安全管理上发挥作用，而且可以利用专家数据库进行综合管理。计算机网络技术想要不断进步，就要持续开发人工智能技术，将问题放在知识库当中进行管理。计算机网络在管理方面瞬息万变，工具类动态码也在不断变化，人工智能可以化繁为简，将复杂的程式变得简单，对综合管理来说十分有利。
人工智能模式在整个信息系统中扮演着重要的角色，就是因为系统中借鉴了很多专家的经验和知识，并且将更新的内容持续输入其中。完善系统内容可以汇聚专家的想法，将一些相似的问题通过人工智能系统在计算机网络管理中进行评价，使其在计算机网络中起到重要的作用。
人工智能系统在当前的企业管理当中也得到广泛应用，伴随着企业的经济发展，根据人工智能技术特点进行监控，让企业的管理更加现代化，不断提高工作效率。人工智能提供的智能化管理可以让企业管理更加便捷、减少成本。
3.3管理模式
人工智能系统其实是一个软件，由知识库和数据库等通讯部分组成，以知识库作为依托，对数据进行分析处理，为用户提供更好的服务。人工智能管理能够在用户自定义的模式上对信息进行探索，然后将数据传输至指定的位置，为用户提供最人性化的服务[3]。用户在查找数据的时候，人工智能管理技术可以通过计算机信息分析和查找，向用户传递有用的信息，为用户节省大量的查询时间。人工智能技术已经成为日常生活中不可缺少的应用，无论是网上购物还是收发邮件，都会为用户提供十分优质的服务。人工智能程序本身就有很多自主性，为用户直接分配任务，通过学习促进计算机网络技术的发展。
3.4人工免疫技术
人工免疫技术就像是人的免疫系统，用计算机程序体现基因库和各类选择，配合使用各类技术弥补传统入侵检测的不足，以及无法自动识别病毒等。而人工智能免疫系统可以将各类病毒自动识别，在系统中产生一串字符，将匹配的字符删除，如果能够通过检测就会进行下一步程序，这个技术的应用还有待改善，但具有较大的应用价值。
3.5数据融合技术
数据融合技术是以用户作为对象，将多个数据进行重新组合，在组合的基础之上挖掘出更多的信息。数据融合在网络安全的管理中，能够将多个传感器在系统中进行连接，提高计算机的系统性能，将传感器的入侵范围缩小，打破原有的局限模式，保证入侵检测系统的安全，多种技术融合之后会产生更好的效果。现阶段入侵檢测方面的技术很多，包含数据库和各类知识结构的拼接，构建了专家的知识系统，如果一旦受到系统的入侵就可以自动检测数据，确定入侵的种类和危害。专家知识库包含很多基本理论和经验，将已知的内容转化为各类编码，数据库中得到专家的支持并且采用各类管理方式，以便完成计算机的各项工作。
4结语
大数据时代中，人工智能在计算机网络技术中的运用越来越广泛，如果想要进一步加快人工智能的脚步，就需要明确它的优势以及应用现状，逐步深化人工智能技术的发展趋势。计算机技术的发展趋势决定了人工智能的发展程度，也会在很大程度上促进计算机网络的应用。只有将人工智能技术与计算机网络紧密地结合在一起，才能够让二者相互促进。人工智能的应用必须要满足当前科技的发展，只有保证计算机网络的安全运行，人们的生活才会更加便捷，网络安全的诸多问题也会减轻。只有不断地对计算机技术进行创新和优化配置，才能够让人工智能技术发挥得更好，为社会创造更高的价值。
参考文献
[1] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋，2017，2（16）：112.
人工智能技术的内涵范文第2篇
关键词：智能；智能科学与技术；语义分析；知识体系；课程体系
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。
本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。
2 “智能科学与技术”的语义
尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。
智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。
科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。
基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。
支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。
3 关键概念的剖析
3.1 “智”对应于Intelligence
汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。
英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。
可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。
3.2 “智”的派生词
尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。
智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。
“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。
“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。
3.3 关键概念的文化比较
将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。
表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。
3.4 智能之“能”
前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。
(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。
(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。
(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。
图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。
6 “智能科学与技术”专业教育的课程体系
“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。
如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：
(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。
(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。
(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。
(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。
(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。
(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。
可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。
7 结论
(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。
(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。
(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。
(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。
(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。
(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。
(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。
(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。
(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。
(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。
(11)智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。智能科学与技术的知识体系涉及关于人类智能的科学、关于人工智能的科学、应用人工智能的技术，具体有脑科学理论、机器推理理论、机器感知技术、知识发现技术、专家系统技术、机器人技术。
人工智能技术的内涵范文第3篇
新技术、数字化趋势催生管理变革
当前，我们处在一个快速发展的时代，一个技术井喷的时代，一个日新月异、充满变革的时代，技术的发展极大地推动了社会的进步。没有任何时候比当前更能体现“科学技术是第一生产力”，在诸多新兴技术中，智能化无疑代表了当前技术发展的趋势，是现代通信与信息技术、工业技术、智能控制技术的集大成者。
智能化已经渗透到了经济和社会发展的方方面面，能源、交通、医疗、公共安全、建筑、基础设施等行业迎来了深刻的变革，社会的发展催生了智能化技术的快速应用，智能化技术的进步又推动了社会形态的演变。
企业管理从泰勒的科学管理开始进入现代管理时代，历经诸多演化和变革。企业形态从独立的个体组织，到上下游价值链整合，到平台化演进和生态关系的构筑，其组织形态和内部管理架构一直在演变。任何管理思想都有其生存的土壤和产生的时代背景，在工业化高度发达，社会分工益发精细，企业发展和社会、环境之间的联系益发紧密的今天，要求企业管理者深刻认识价值创造的本质，以及探索应该用什么样的思维方式、管理系统和工具方法来应对这样的挑战。工业时代以生产线、价值链为代表的线性思维在推动企业规模发展的同时，导致了大量内外部的问题包括环境问题、社会问题和企业管理问题。近年来，平台化、生态化等新型社会理念已经成为社会发展的新观念，企业管理者必须运用复杂系统管理思维应对快速变化、多维交织的时代挑战。
信息技术的发展和互联网的深度应用已经成为企业发展的重要推动力。信息互联网，移动互联网和物联网技术的应用已经为企业铺就了数字化的康庄大道。在互联网上，阿尔法狗已经证明了人工智能在某些专业领域能够超越人类最优秀的选手，这昭示着在企业领域，智能化亦将创新变革传统企业的方方面面，包括企业管理变革。
IT/OT/MT技术融合推动智慧企业诞生
机械化、电气化、自动化、信息化代表了工业革命的四个阶段，我们看到在信息网络和信息技术推动下，信息技术应用已经从单点应用向多技术集成和跨领域融合迈进，信息处理大步向知识挖掘和创造演进。
在两化融合应用方面，工业化和信息化的融合促进了各类工业系统从自动化向智能化的发展。智能机器人、数控机床、智能工厂、智能电网、智能电站等新概念和技术的应用已经预示了大的方向和前景，其意义在于实现工业系统层级的智能化。
现代信息技术和工业技术的融合不仅促进了工业系统从自动化向智能化的发展，同时也促进了管理技术的发展。而现代管理技术也越来越依赖现代信息技术和工业技术的进步。
信息技术（IT）、工业技术（OT）、管理技术（MT）三者融合，使企业在社会组织系统层面，通过将工业系统、企业组织、流程体系、人等要素的有机组合而发生深刻变革，流程体系、制度建设、集团管控等管理概念在新技术、数字化的趋势面前即将发生深刻的变化，层级制、管控型的组织范式将让位于扁平化、自主决策的的新型组织范式，超大规模的企业组织管理挑战将因内部生态化、动态组织而大大简化流程，信息技术的高度应用将大大提升自主决策的效率，从而实现一种更高效、智慧的企业组织形态和管理模式，本文称之为智慧企业。
在日趋激烈多变的市场竞争环境下，面对信息技术革命的又一次冲击，企业的竞争力主要表现在对企业内外部信息的处理能力和对数据价值的发掘能力之上，企业必须突变求生，才能迅速有效地处理大量信息，沉淀“知识资本”，打造“智慧企业”。
智慧是“对事物能迅速、灵活、正确地理解和解决的能力”（引自《新华字典》）。此处所指的智慧是一个相对概念，是在信息化发展到了一个较高阶段的历史背景下提出来的，其含义是通过传感、网络、数据处理等信息技术的广泛深入应用，使社会生产、生活以更便捷、更高效、更健康、更环保、更安全、更可持续的方式向前发展。
我们通过业界同仁的若干描述可以一窥智慧企业的概念：
所谓智慧企业，是指以企业内外部数据为基础，充分利用ERP、CRM、BI等信息化系统建立集企业信息流、资金流、物流、工作流于一体的网络平台，能将海量的云数据变为信息，将信息加工成知识，再从知识中提炼出智慧，最终转化为“道”的企业。（清华大学博士：吴镝）
智慧企业是利用智能科学的理论、技术、方法和信息、通信及自动化技术工具，通过智能感知、云计算、物联网、移动互联、大数据挖掘、专家系统等手段，实现企业核心I务智能化（工业企业实现产品智能化、研发设计智能化、生产过程与机械装备智能控制）、经营管理、决策和服务智能化、企业各种资源获得智能调配和优化利用，实现信息流、资金流、物流、业务工作流的高度集成与融合，实现社会经济效益双丰收的企业。智慧企业是数字化企业、信息化企业发展的结果，是高度现代化企业，信息化与产业化深度融合的企业，是具有创新力、生命力和竞争力的企业，是有智慧的领导和职工可持续发展和基业常青的企业。（中国电子信息产业集团公司六所研究员：龚炳铮）
智慧企业体系框架设计的核心和建设目标是打造智慧的企业管理能力，根据企业属性不同，发展环境和条件不同，各有其适应的对象和阶段，智慧企业管理模型可分为以下两类。
模型一
特点：层级管控与自动管理相结合。
适应对象：集团管控型智慧企业建设的初级阶段，国有或有特殊要求的企业。
模型二
特点：企业自动管理。部门围绕各种人工智能脑发挥科技研发、服务保障、战略规划等作用。
适应对象：单一生产型企业、小型企业、集团管控型企业的高级阶段等。
关键路径
在企业从当前企业向智慧企业转型过程中，重点是要建立基于数字化的采集能力和构筑分层的以智慧为导向的业务能力。
在转型过程中其核心关键路径是建立数字化模型和支撑数字化模型的采集、传输、存储、应用和服务的智慧技术架构。其关键路径包括如下四个方面：
业务量化
通过科学设定标准、量化工作任务，实现精益化企业管理；运用智能设备和物联网技术，实时采集、传输、处理各类信息数据，实现对企业各种要素的动态感知。
统一平台
运用无边界网络技术、云计算技术、移动互联技术，创建员工协同工作、数据实时交换、信息实时处理的信息化基础平台。
集成集中
通过整体规划、系统整合、数据集中、集成运行等策略，消除业务系统分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，构筑企业级统一服务平台。
智慧协同
在相关数据、平台、应用的支撑下，实现人、系统、设备之间的高效协作；在人工智能和大数据技术的支撑下，实现自动风险识别和智能决策管理。
关键技术
“云大物移智”（云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能）等信息技术为构建企业神经系统和大脑提供了关键技术支撑。
云计算技术
云计算技术是信息技术发展的最新进展。云计算作为一种概念，既代表了计算机科学层面对计算资源进行虚拟化和自动化资源调度的专业技术，同时又代表了以云计算技术构建的各类云服务平台，包括公有云、私有云等，本文特别强调，云计算在企业层面表征了企业在未来数字世界里的数字化服务的抽象，是企业在数字世界的数字实体。
大数据技术
大数据，或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合。大数据技术是数据科学的前沿技术，是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
大数据反映了人类测量、记录和分析世界的渴望，忠实地反映了世界中各类对象的状态、行为记录，故也承载了这些状态和行为后面的各种相关性和规律，通过合适的大数据分析和应用，可以获得极大的现实价值。
通过大数据技术的应用，将有助于企业获得某种智慧的能力，借助数据分析和人工智能技术的发展，将促进企业实现快速的业务决策、持续的业务优化和良好的风险应对。
物联网技术
物联网技术是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术，其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。
物联网技术在各行各业均具有丰富的应用，是企业对象数字化的重要手段，在智慧企业的建设过程中，将极大丰富数字化信息采集能力。
移动互联技术
移动互联技术是在传统互联网的基础上，充分利用无线通讯网络和智能移动终端实现更广泛范围内的信息沟通、工作协同和业务应用的一系列技术。尤其是在智能手机/平板等终端爆发式增长后，大量的移动应用被开发出来，极大延伸了人们处理信息的能力。
通过移动终端，原本必须在PC端处理的各种信息，可以随时随地在移动互联网的支持下实现信息计算，进一步加大了人们沟通、协作的效率。同样也为企业在业务运转，员工沟通和协作，外部信息共享等多个方面提供了有效的支撑。
人工智能技术
人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究，例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。对人的意识、思维的信息过程的模拟，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。
人工智能技术的应用，已经对社会经济的发展形成了积极的影响，就如机器人和汽车解放了人类的四肢一样，人工智能将在一定程度上解放人的大脑。
在企业的各类涉及人的规划、决策、预测、评估等业务过程中，通^人工智能技术的应用，将有助于实现更加快捷、高效和准确的业务逻辑。
智慧企业实践的核心是实现企业管理自动化
智慧企业不是传统的数字化、信息化、智能化，它是在企业实现业务量化的基础上，将先进的信息技术、工业技术和管理技术高度融合，从而产生的一种全新的、具备自动管理能力的企业组织形态和管理模式。
智慧企业实践的核心是形成企业智慧管理能力，在数字化技术支撑下，实现企业管理自动化。在企业数字化基础上，基于扁平化、平台化组织架构，在自动化流程机制下，重点解决企业在规划、预测、评估、决策等环节的管理自动化问题，通过打造分层级的“单元脑”、“专业脑”和“决策脑”实现自动预判、自主决策、自我演进。
自动预判：企业风险识别自动化。指企业通过业务量化，采集并生成大数据，应用最前沿的大数据分析处理技术，实现企业各类风险全过程识别、判定，并自动预警。
自主决策：企业决策管理智能化。指企业针对自动预判的不同层级的问题及风险，运用信息技术、人工智能技术，由企业各类“专业脑”自动生成应对问题及风险的方案，提交企业“决策脑”进行决策。
自我演进：企业变革升级智慧化。指企业随着各类原始数据和决策数据的不断累积，通过记忆认知、计算认知、交互认知三位一体的认知网络，实现自我评估、自我纠偏、自我提升、自我引领。企业逐渐呈现出数据驱动的管理形态和人工智能的特点。
结语
人工智能技术的内涵范文第4篇
关键词：数据挖掘 ICAI 智能化 辅助教学
中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）11-0077-01
1、引言
伴随着计算机技术、信息技术的飞速发展，各行各业逐步进入了信息化的发展时期，而高校教育事业也不例外。由于社会经济、文化的高速发展，人们对教育质量的追求日益高涨，而传统的教学手段和模式已经无法适应这种快速增长的需求，教学环节逐步和信息化技术相结合，比如计算机辅助教学系统。然而，传统的计算机辅助教学系统依旧存在多种弊端，比如个性化、智能化性能不足。而随着数据挖掘技术、人工智能技术的快速崛起，人们将数据挖掘技术应用到ICAI中，实现了个性化、智能化的应用，大大提高了ICAI的性能和效率。
2、智能计算机辅助教学系统
2.1 概念及意义
智能计算机辅助教学系统ICAI主要依托丰富的教学资源，为学生提供不同层次的学习服务，为教师提供教学工作的管理平台。学生可以根据需要制定学习计划，然后进行有针对性的学习，教师可以对学生进行辅导工作，学生还可以根据学习进度和效果进行调整。ICAI不同于以往的计算机辅助教学系统，它具备更多个性化、智能化的功能。
2.2 系统结构
ICAI系统通常主要包括四大功能模块：知识库、教师管理模块、学生学习模块、智能管理接口。
3、数据挖掘概述
数据挖掘简单理解为“数据库中的发现”，主要是从海量的数据中提取、分析、挖掘有用的知识信息，通过发现可用的模式，来发觉可用的内涵信息，用于提供未来发展趋势的决策信息。数据挖掘的分析方法主要包括四种：分类分析法、预测、关联规则、聚集分析法。
4、数据挖掘应用于CAI
4.1 数据挖掘在知识库中的应用
数据挖掘在知识库中的应用主要表现在下述几个方面：形成知识表示、改进教学模式与策略。
（1）形成知识表示。该过程主要将知识库中的课程信息、技能信息进行分析、拆解、建模，形成一定的知识体系，然后采用人工智能技术将这些知识库转换为ICAI系统可识别的表达模式，从而形成知识表示。在此过程中，使用聚类分析法将知识信息归类，同类的知识间距大，否则间距小；同时确定知识点的类标记，方便查找。需要注意的是，此过程要符合教学规律的需要，便于为个性化教学、启发式教学提供知识信息储备。接着，通过关联规则建立知识点、题目库、项目集的关联信息。
（2）改进教学模式与策略。对学生信息库中的数据进行样本训练，将学生对知识点学习的情况作为分类依据进行分类，标记每一个学生，并且描述学生的分类特征。根据这些分类数据，可以改进教学模式和策略，比如控制学生的学习进度，还可以直接向学生提出学习建议。同时，老师可以通过从学生的聚类分析中发现规律，找出学生成绩优异、认知能力强、学习能力差、学习能力一般等级别的学生，实施个别辅导。
4.2 据挖掘在教师模块中的应用
首先使用聚类分析法对学生的学习能力、成绩进行分类，方便老师为学生提供个性化辅导，而重点就是如何进行分类。主要使用主成分分析法、聚类分析法对学生的信息进行提取、分析、描述，从而确定学生的能力分类，可以继续分解为多个能力属性的分组，形成若干小类，大类可供参考的信息包括：学生成绩信息、考核信息等。对于学生成绩来说，小类可能包括：单一科目、综合成绩等；考核信息可能包括：单一科目考核、综合考核等。综合课程的重难点特点来分析、归类学生的学习能力趋势，据此建立每类学生和对应学习指导知识库的关联关系。但是考虑到学生的基础以及课程彼此间的关联性，因此对于刚入学的学生成绩参考性意义不大，必须要借助成分分析法对学生成绩实施预处理，使用其它的分类指标进行分类，更具有科学性；同时，还可以使用样本训练中的“马氏距离”规则进行聚类分析。最终的目的是形成学生综合能力的分类，然后建立学生类分组和教学指导知识库的关联关系，方便教师为学生提供个性化辅导。
4.3 据挖掘在学生模块中的应用
学生信息的内涵较为丰富，包括基础信息、个人高考成绩信息、个人履历信息、个人喜好信息等，丰富了知识库信息。可以对这些信息进行分类，对这些类分组进行关联分析，对于综合考评学生的综合能力具有指导意义。另外，需要考虑到影响学生学习能力、成绩的因素较多，因此需要发掘潜在的因素并进行归类。可以使用数据挖掘技术中的决策树算法、关联分析法建立影响因素的实例，进行分析，然后形成关联模型。比如，个人喜好表示个人对某方面事物、知识的特别偏好，在一定程度上反应了此人对该领域的知识掌握程度，直接影响到学生综合能力的认定结果。通过对学生进行能力分组以后，然后建立学生类分组和其它知识库的关联关系，从而方便教师对学生进行有效的辅导。
5、结语
ICAI系统在未使用数据挖掘技术之前，无法适应学生个性化、智能化学习的需求。但是将数据挖掘技术应用到ICAI以后，学生可以进行自主学习的同时，还可以由老师提供个性化的辅导，可以有效提高学生的学习效果，同时还可以优化教学模式。ICAI和数据挖掘技术的融合是未来高校教学管理信息化的主流发展趋势。
参考文献
[1]贾丽媛，张弛，周翠红.数据挖掘在网络教学评价中的应用[J].湖南城市学院学报（自然科学版），2011（02）.
[2]洪洁，蒋晓川.Apriori算法在学生系统中的实现与应用[J].硅谷，2011（07）.
[3]袁燕，李慧.基于数据挖掘的教学评价系统研究[J].计算机与现代化.2009（11）.
人工智能技术的内涵范文第5篇
关键词 分布式数据库；发展趋势；面向对象；人工智能
中图分类号：TP311.13
计算机技术的迅猛发展带动着与其相关技术的发展，数据库技术就是其中之一。数据库技术自六十年代中末期产生，到现在已有近40年的历史了。在这40年时间里，数据库技术已经经历了三展，显示出了惊人发展速度，这是其他技术所无法比拟的。第一代层次型、网状数据库系统产生于20世纪70年代，第二代关系型数据库产生于20世纪80年代。在各自的时代里，数据库技术都为当时的众多领域带来了巨大的贡献、成就。然而，随着数据库技术在更多的领域被应用、被扩展，相应的不足与问题也逐渐凸显出来。近些年，科学技术得到了飞速的发展，数据库技术与其他各项技术的相互结合，如网络技术、并行计算技术、多媒体技术、人工智能技术和面向对象技术等，成为了数据库研究的新方向和发展趋势，也为数据库开拓了更为广阔的使用空间[1，2]。
1 传统数据库
1.1 层次数据库系统
整个数据库发展历程中最早出现的系统就是层次数据库管理系统，该模型的主要思想是通过层次结构组织事务进而模拟现实世界。从本质上讲，层次数据库管理系统采用了树状结构，即整个数据模型是由一个个基本的层次结构集合、整合而成。这样的结构比较符合人们的思维习惯，具有层次清晰、便于理解等优势。
1.2 网状数据库系统
网状数据库采用了网状结构模型，其模型的结构图为有向图。这样的结构从一定程度上克服了层次数据库模型的缺陷。网状数据库的特点为：并不是所有结点都有双亲结点；拥有双亲结点的结点，可以拥有多余一个的结点。正是基于这样一种结构模型，保证了数据库管理系统能够处理m：n这样的实体联系，也为解决实体之间更为复杂的联系提供了可能性。
1.3 关系数据库系统
在三种传统的数据库模型中，关系数据库模型是影响最深远的一个，也是使用最广泛且目前仍被利用的数据结构模型。关系数据库模型的优势在于它有严格的数据基础，因为这种模型中最基本的理论为关系数据。这种严格的数据基础是层次模型和网状模型不可及的。通常，在关系模型中，数据的逻辑独立性非常高，模型简单明了，使用方便。
2 分布式数据库系统
分布式数据库系统是物理上分布而逻辑上集中的数据库系统。其物理上分布指的是数据库系统中的数据分布在地理位置分散的不同站点上，但通过网络连接起来；其逻辑上集中指的是不同数据库站点之间在逻辑上是一个整体，且由统一的数据库管理系统管理，与此同时不同站点之间又具有管理本地数据的能力。分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合体，但是，它并不是简单的数据库系统加上计算机网络[3]。
分布式数据库系统包含了两个重要组成部分：分布式数据库和数据库管理系统。分布式数据库是网络环境中各节点数据库的逻辑集合。而分布式数据库管理系统与集中式数据库管理系统一样，为分布式数据库系统中的一组软件，主要负责管理逻辑集成数据的存储、有效性、一致性、完整性等。但是，因为分布式数据库的分布性，它还必须具有计算机网络通讯协议上的分布管理特性。
3 分布式数据库发展趋势
数据库技术的产生，主要是为了方便人们自动化管理和使用日常生活中的海量数据。利用数据库系统对数据进行自动化地管理、分析，能够有效提供人们的工作效率。而随着传统的人工管理数据文件的方式逐渐被取代，它也逐渐被广泛应用到各个领域。数据库技术发展的历程中，每一个管理方式都是前一个管理方式的补充、优化、完善，其中的推动力则是数据库系统对于数据独立性和共享性的更高要求。正是基于这两点，数据库理论的逐渐完善，而对于分布式数据而言，与人工智能的有机结合、与面向对象技术的结合、应用并行计算机、高性能工作站对其影响显著，也引导着分布式数据库的发展趋势[4，5]。
人工智能和分布式数据库的相结合是数据库技术发展的重要方向之一，这种结合能够使分布式数据库更加智能化，即数据挖掘和知识工程。两技术的结合能够旨在发现大量数据中的新信息、所蕴含的知识，而这些内容将为人们的生活提供便利与帮助。传统的数据库技术仅仅是一种数据处理、分析方面的技术，它的优势在于对数据进行存储、管理、检索，而逻辑推理能力是数据库技术所不具备的。另一方面，人工智能则可以通过计算机模拟人的大脑思维过程，逻辑推理和判断是人工智能技术的主要特征。智能化的分布式数据库应该是人工智能和分布式数据库技术的有机结合，同时具有两者的优点且避免他们的缺点，而这也就是分布式知识库系统。知识库是存储事实的外延数据库和存储常用知识的内涵数据库的联合体。
以关系代数为理论基础的关系数据库管理系是非常严格的数据库系统。目前，它已经能够满足现实生活中的众多应用。然而，随着近些年软件工程技术的发展，传统的结构化的软件编程方法已经逐步进入到基于面向对象的编程时代，这一点也逐渐渗透到数据库技术领域，也推动着分布式数据库的应用发展由传统领域往面向对象领域的扩展。分布式面向对象数据库具有以下几个优点，高性能和高可用性，能够很好的适应面向对象数据库的高度分布，同时，它还支持异构数据库，也拥有隐藏信息的特性。
随着数据库技术的迅猛发展，新一代数据库必将具有数据量大和结构复杂的特点，而新的数据库应用则需要具有复杂数据处理操作和高效事物处理能力，这也就需要高性能的数据库系统支持。近些年，并行计算机系统发展迅猛，而并行计算机机群为高性能数据库系统的实现带来了强有力的支持。在这个基础上建立的数据库系统称为并行数据库系统。并行数据服务器系统和分布式数据库相比，具有以下三点重要的不同：应用目标不同，并行数据服务器中并不苛求最大程度的本地处理能力；实现方式不同，在并行服务器系统中，站点间工作负载主要利用高速网络相互调节；各站点的地位不同，即并行服务器系统中不存在局部应用和全局应用的概念，站点之间是完全不独立的。
4 结束语
分布式数据库技术被公认为下一代数据库系统的发展方向，它仍将是一项会不断完善的技术。数据库已经深入到人们生活中的各个领域，而随着众多科学技术的发展，如网络技术、人工智能、面向对象等技术，分布式数据库技术与这些技术进行有机结合所能产生的巨大推动力、影响力，也必将更贴近人们的需要，给人们的生活带来更大的便利。
参考文献：
[1]吕玲玲.数据库技术的发展现状与趋势[J].信息与电脑，2011，8：118-120.
[2]庞惠，翟正利.论分布式数据库[J].电脑知识与技术，2011，2：271-273.
[3]张伟.分布式数据库查询优化算法的研究[D].辽宁工程技术大学，2009.
人工智能技术的内涵范文第6篇
关键词：人工智能；全英文教学；教学内容改革；教学模式改革
1 实施全英文教学的必要性
随着国际学术交流的日益活跃以及国际化办学的趋势发展，借鉴国外著名大学的办学理念和管理模式，利用世界优质教育资源，提升教育教学水平，造就具有国际竞争能力的复合型创新人才，正成为我国教育改革与发展的新方向。
智能化是人类社会技术发展的必然趋势。作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，人工智能的地位正随着该学科的不断发展和其技术的广泛应用迅速提高，而且在非计算机领域，具有不同专业背景的学者也通过这个年轻的领域发现新思想和新方法。由于人工智能课程内容涉及计算机科学以及边缘学科的新理论、新方法与新技术，因此在该课程中开展全英文教学不仅可以让学生充分了解人工智能日新月异的发展，还可以促进本科教学与国际接轨，在培养国际化创新人才方面具有十分积极的现实意义。
2 当前国内全英文教学存在的主要问题
笔者对当前国内高校人工智能课程全英文教学的现状进行调查分析，调查对象为软件工程专业本科三年级学生，调研问卷共58份。调查项目、内容及结果见表1。
从项目1和2的调查结果看，大部分学生认为开展全英文教学有必要，其在提高英语应用能力、增强自己的就业竞争力以及了解国际前沿等方面有很大帮助。然而，由于全英语教学在我国尚处于起步阶段，进行全英语教学的效果并不十分理想，其教学试点与实践尚存在一些亟待解决的问题，主要表现在如下几个方面。
（1）对全英文教学的理解存在偏差。从项目3～5的调查结果看，教师不能正确处理好全英文教学与专业英语课教学的关系，使全英文教学变为纯英语课教学或专业英语课的翻版。大部分学生还是希望教学授课语言以双语为主或以中文为主、英文为辅，多媒体课件形式为中英文相结合。
（2）全英文教学达不到预期的教学效果。从项目6和7的调查结果看，虽然一些大学花了很大代价邀请国外一流教授专家讲授课程，但由于人工智能课程理论性强、难度大，学生很难适应全英文课程教学。
（3）缺乏内容全面和难度适中的教材。从项目8和9的调查结果看，一些大学在实施人工智能课程全英语教学时直接引进原版英文教材，但这对本科生来说，原版英文教材内容偏多、难度较大，学生学习时不免有诸多畏难情绪。
（4）师资匮乏。从项目10的调查结果看，学生对承担全英文教学教师的满意程度普遍不高。实际上，全英文教学对承担课程教学的教师要求很高，他们不仅需要具备专业知识，而且还要掌握英语应用技能，而现阶段国内高校中能承担全英语教学的师资仍然十分匮乏。
综上所述，如何改革全英文教学模式，讲授哪些教学内容，采用何种科学的教学方法与手段，是值得我们思考和关注的教学改革重点和难点。
针对以上这些问题，我们深入研究人工智能课程的特点，对现有教学模式、内容及方法进行全方位探索和改革，制订全英文教学计划，对促进教学工作、提高教学质量、培养国际创新型人才起重要作用，其重要意义具体体现在以下3个方面。
（1）探索如何将理论知识传授、综合能力培养与英语交流运用三者有机结合，建立全英文教学的新型模式，这将对更新教学理念和探索适合于计算机软件人才培养的教学方法产生深远影响。
（2）全英文课程教学能够让学生掌握最先进的人工智能国际前沿技术，开阔国际视野，有利于培养复合型、实用型、具有国际竞争力的高层次创新人才。
（3）全英文教学改革的探索与实践能够促进国内教育向国际教育迈进。
3 全英文教学内容改革
建立完善的全英语教学体系，需要有系统而完整的教学内容。我国计算机科学与技术本科专业人工智能课程课时一般只有36学时，因此我们需要考虑从什么角度组织教学内容，才能让学生比较容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法与技术，从而显著提高教学效果。
与国内教学内容相比，国外教学更注重分析问题的思维方法和解决问题的应用能力，对提高学生的学习兴趣以及培养学生的创新能力十分有益，但是原版内容过多，且大多以国外政治、经济、文化、社会和生活为背景，对于我国学生来说，理解某些内容和背景比较困难。因此直接套用原版教学内容往往存在一定问题，我们需要在引进、消化和吸收国外经典教材内容的基础上，有选择性地挑选合适内容。国外经典教材编写思路不尽相同，一些经典人工智能教材及主要内容见表2。
人工智能的基本思想和主要内容是研究人类智能活动规律和用于模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。从表2中可以看出它们的共同点，即人工智能应围绕“智能”这个核心，但由于智能本身非常复杂，难以用单一的理论与方法描述，需要从不同的抽象层次刻画智能这个主题。我们认为，人工智能的主要内容可按图1所示划分为不同层次并确定讲授顺序。
在最底层，神经网络与演化计算（适应性原理与仿生机制等）辅助感知以及与物理世界的交互；抽象层反映知识在智能中的角色和创建以及围绕问题求解的知识的抽象、表示和理解；更高层则提出学习、规划、推理的模型和方式；应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统，让计算机实现以往需要人的智力才能完成的工作。除了将人工智能课程的教学内容划分为这4个层次，为保证教学内容的循序渐进性，还可按照抽象层更高层最底层应用层顺序安排教学内容。
4 全英文教学模式改革的实施关键
针对以上国内全英文教学中存在的主要问题，我们提出人工智能课程全英文教学模式改革的实施关键，包括全英文课堂教学模式的重定位，“二三二”模式教学方法的改革，集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新以及全专业英语教学团队的打造。
4.1 全英文课堂教学模式的重定位
人工智能课程教学以培养学生掌握专业基础知识、培养实践动手与应用能力以及提高英语交流水平三者相结合为主要目标，分两个阶段进行，国内教师与国外教师共同授课。首先，国内主讲教师讲授人工智能课程的基础原理、模型和方法，可采用集中授课、案例教学和课堂实践等教学方式，使学生掌握人工智能的一般基础知识；在此基础上，再邀请国际知名外籍教师为学生讲授人工智能国际前沿技术，包括集中授课和专题研讨。经过基础学习，学生一般已掌握人工智能基础知识，因此对于外籍教师所讲授的学科前沿等内容能够准确理解和把握。与单纯采用全英文教学或单纯邀请外籍教师授课相比，该模式能收到较好的预期效果。“1+1”全英文双课堂教学模式如图2所示。
4.2 “二三二”模式教学方法的改革
实行全英语教学后，由于使用英文教材及中外教育背景存在差异等因素，我们在教学过程中对教学方法进行一定程度的调整和改进，包括全英文授课形式、案例教学、教学内容以及教学手段等方面；配合“1+1”全英文双课堂教学模式，提出图3所示的“二三二”模式教学方法，培养学生成为具有综合能力、创新能力、国际视野和英语技能的复合型人才。
该教学方法模式包括：（1）过渡式全英文与沉浸式全英语两大英语教学方式；（2）激励自主式、启发互动式、体验学习式三大学习法，激发学生学习兴趣，使学生牢固掌握人工智能基础理论与方法；（3）参与学习式和自我展示式两大学习法，培养学生综合运用知识的能力和创新能力。
在全英文课堂授课过程中，我们需要注重把握英语与专业的比例。首先，不能一味地追求全英文授课的形式而忽视教学效果；其次，还需要为学生提供一个良好的语言学习环境，在实际教学中注重培养学生良好的英语思维习惯，从根本上提高学生的英语水平。
人工智能课程包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往难以理解与掌握。将案例教学方法引入课程教学能有效提高学生的学习兴趣，获得较好的预期教学效果，但要达到理想的教学目标，仅仅靠课堂教学远远不够，还需要拓展第二课堂。有计划地邀请国外人工智能专家和教授到大学进行专题讲座，鼓励学生参加相关的课外科研/科技活动，使得学生能够体验式地、自主地学习，更好地了解人工智能新技术，从而进一步激发学生的学习热情。构建案例教学和课堂实践的双课堂教学模式，不仅能够丰富教学内涵，而且可以充实学科前沿知识并拓宽学生的国际视野。
4.3 集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新
除了引进、消化和吸收国外经典教材内容以外，我们还需要逐步建立起具有自身特色的教学内容，以保证教学内容集先进性、前沿性和实用性为一体。
（1）先进性。我们提出教学与科研相结合，以科研带动教学发展的新思路。教师可结合自己的人工智能及其相关领域的科研项目，将科研最新研究成果以及学科前沿知识进行梳理与优化并有机融入课程教学中，确保教学内容的先进性，有效提高教学改革的质量。
（2）前沿性。对人工智能发展较快的领域，如智能计算、数据挖掘等，还需更新和补充全英文教学内容，同时可以邀请国际知名大学教授共同研究与探讨教学内容，保证课程内容具有一定的前沿性，通过实现全英语教学保证课程与国际接轨。
（3）实用性。在讲授基础理论知识的基础上，还应注重实践的应用，增强学生的动手操作能力，以符合素质教育必须注重实践的要求。教师可结合教学中的基本理论知识，适当补充案例与实例，使得教学内容与实际相联系，丰富课程内涵并提高教学效果。
4.4 全专业英语教学团队的打造
师资力量直接影响教学效果。师资的匮乏是现阶段全英语教学面临的主要问题之一。虽然一些教师具有较扎实的人工智能学科功底，但不能熟练地运用英语进行授课，而有些教师则知识结构单一，缺少人工智能及其相关学科间的交叉与融合，因此我们需要多渠道、多层次地打造既具备专业知识，又具有学科交叉与融合能力，同时掌握英语技能的全英语教师队伍。将科研与教学相结合，利用与国外人工智能及相关领域学术带头人建立的合作关系优势加强交流与合作，争取申请国际合作科研项目，利用科研提高教师的教学质量、专业水平和英语技能。
5 全英文教学的具体实施
我们在软件工程专业本科三年级学生的人工智能课堂上实施全英文教学，具体实施过程如下。
（1）国际软件学院成立教学主管部门领导小组、从事教学研究的骨干教师组成的全英文教学工作小组以及由教学督导组成的监管小组，三者之间相互配合并共同促进，保障全英文教学工作的顺利推进与落实。领导小组对全英文教学的师资培训、人才引进、多媒体网络资源开发、实验室建设、教材编写等予以政策支持；教学工作小组制订全英文教学工作规划和年度计划；监管小组定期对工作小组的教学完成情况进行评估。
（2）在课程教学中，打破国内常规教学方式，建立开放式全英文教学模式，教学形式多种多样。教学方式以“1+1”双课堂教学模式为核心，以讲授与专题讨论相结合的方式，围绕基本原理、方法与技术展开教学，激发学生自主学习与创新学习的热情。
（3）国际软件学院在人工智能相关领域承担并完成了一批国家与省部级科研课题，而且取得了一些有影响的研究成果，形成了自己的学科特色和优势。2006年，国际软件学院聘请被誉为世界“人工大脑”领域先驱的美国犹他州州立大学计算机系Hugo de Gaffs教授担任武汉大学全职教授和学院国际人工智能研究室主任。
（4）聘请与国际软件学院有合作协议的国立首尔大学计算机科学与工程学院Bob McKay教授专职来校为本科生讲授人工智能技术前沿。同时，利用国外学者来武汉大学顺访的机会，请其为学生作学术报告，使学生了解国际最新人工智能技术，如邀请曾经在麻省理工学院从事过7年博士后研究的宋森研究员进行“理解大脑与仿制大脑”的讲座等。
（5）国际软件学院在遴选教师到与学院有教学和科研合作的国外大学进修时，优先考虑给本科生授课的全英文教师，并将全英文教学能力作为选拔条件，以教师的学术进修带动全英文教学建设，使学科和专业建设与全英语教学队伍打造相结合，全面推进全英语教学工作的开展。
6 结语
人工智能是计算机科学与技术专业的重要课程，目前正面临着知识更新和教学改革的紧迫任务。笔者以实施全英文教学为契机，针对目前国内全英文教学中存在的亟待解决的主要问题，提出人工智能全英文教学内容与教学模式改革的新思路。
（1）以智能为核心，从不同抽象层次刻画智能主题，构造人工智能最底层、抽象层、更高层以及应用层4大模块内容。
（2）突破传统教学模式，对全英文教学模式进行重定位，提出“1+1”全英文双课堂教学模式。
（3）提出“二三二”模式教学方法的改革方案，培养具有综合能力、创新能力、国际视野、英语技能的复合型人才。
（4）提出教学与科研相结合，以科研带动教学发展的新思路，进行集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新。
人工智能技术的内涵范文第7篇
关键词造船企业；安全管理；物联网
0引言
造船行业是资金、技术、人员、工种密集型行业，涉及机械切割、装配、气割、焊接、电气、起重、冲砂、油漆等十多个工种类型，高空、临边、密闭空间、立体交叉、水陆交通等多种空间作业类型，火灾、爆炸、触电、高处坠落、物体打击、机械伤害、起重伤害等安全事故频发［1］，安全管理形势十分严峻。梁文艳［2］指出：智能化是船舶行业发展的必然趋势，作为船舶行业的重要组成部分，安全管理也必然要走向智能化。物联网融合了各种现代化感知技术、信息技术、智能控制技术，能够实现人、物、环境之间高效信息交互［3］，是现代社会智能化应用的典型代表，为造船行业安全管理智能化升级指明了方向。2016年3月，国务院的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出“广泛开展物联网集成应用和模式创新，丰富物联网应用服务”。探究物联网在造船行业的应用对推动产业升级，助力“中国制造2025”具有积极作用。物联网技术的应用对提高整个造船行业安全管理水平具有重大意义。
1物联网介绍
物联网，最早可追溯到1991年剑桥大学科学家研制的“咖啡壶观测系统”。1995年，比尔盖茨在他的《未来之路》中提出了构想。1998年，美国麻省理工学院的凯文艾什顿首次提出物联网的概念，并将其定义为：把所有物品通过射频识别（RadioFrequencyIDentification，RFID）等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。2005年，国际电信联盟（InternationalTelecommunica－tionsUnion，ITU）《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出“物联网（InternetofThings，IoT）”这一概念，并将其扩展为：未来广泛应用RFID技术、传感器技术、纳米技术与智能嵌入的物联网将无处不在，能够使万物通过互联网主动进行数据交换［4］。2010年3月，物联网被正式写进政府工作报告，引起中国广泛关注。当下物联网一般指按照约定的协议，通过RFID装置、传感器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备将网络连接起来，进行信息通信和交换，以实现智能化实时自动识别、定位、跟踪、监控和管理［5］。物联网主要架构有感知层、网络层和应用层。感知层是物联网基础层，通过各种RFID、传感器、生物识别、图像识别、嵌入式智能模块、可穿戴设备等装置识别感知对象，收集静态、动态属性信息后传输给网络层。网络层是物联网的神经和中枢，它又可以细分为传输层和处理层。传输层利用ZigBee、Blue－tooth、Wi－Fi、WLAN、2／3／4／5G等无线网络、光线通信网络、工业以太网等有线网络将数据传输至处理层。处理层运用大数据、云计算、人工智能等技术手段对海量数据信息进行存储、挖掘，做出智能化决策，并将处理结果通过传输层传输给应用层。应用层是网络通信技术与其他领域的融合，通过将来自网络层的决策信息进行转换和处理，指导相关人、机、料、系统等做出高效、智能化动作，实现人机互动、机器交流，最终有机融合为智能安防系统、智慧医疗、智慧工厂、智慧城市等大型或超大型智能系统。
2造船企业安全管理物联网
造船企业安全管理的难点主要如下：（1）现场工况复杂，危险源繁多，作业人员难以全面掌握，难以做到事故预防。（2）作业人员、工种、分布广泛，安全管理人员相对较少，难以全面、实时管控和预测预警。（3）造船行业安全管理信息量十分巨大，传统人为的信息收集、传递和处理过程缓慢，甚至滞后。（4）一线员工多数文化水平不高，流动性大，不利于安全管理策略连续开展，主要依赖监管者的业务能力和水平，个人风格强烈，安全管理稳定性差。（5）缺乏对员工工作过程的全程监管，违章、违反劳动纪律现象普遍。（6）传统说教式岗位、安全教育培训作用效果有限。（7）缺少对设备、设施关键部件的精细化管理，维护和检修不及时。基于上述原因，传统的造船行业安全管理模式越来越难以应对当下日益严峻的安全情势，寻找更加全面、高效的安全管理手段迫在眉睫。根据造船企业安全管理提升的迫切需要，可建设安全管理物联网（以下简称“船安网”）。文章将“船安网”定义为通过智能手环、智能安全帽、智能机器人等船用传感设备对造船过程中影响安全的要素（人员、设备、设施、物料、环境）进行全方位感知，通过企业无线、有线互联网络进行传输、存储、提取、分析以及决策，从而实现智能化安全管理的系统性监控平台。“船安网”感知的是人员、机械、环境、设施的状态，安全生产管理中的关键环节、工序、部位和指标等，以及企业中的供配电、排水、通风空调等保障系统及其他安全管理中需要注意的方面。传输层需要传输的是实时数据、文档数据、历史数据、图像数据、视频数据、传感器数据等实时数据。处理层需要通过数据清洗、建模分析、数据挖掘、信息处理、耦合分析、信息融合等手段处理海量数据。应用层可实现安全评估、安全预警、自动控制、专家系统、违章预判与纠正、最优化决策等目标。“船安网”创新了造船企业安全管理模式，能够克服传统安全管理的局限性，实现精确性、全面性、实时性、本质安全性、稳定性与自主性安全管理。
2．1精确性安全管理
应用“船安网”的造船企业，可通过感知层精确地识别、跟踪各安全要素的静态和动态信息。精确识别是“船安网”高效安全管理的基础。
2．2全面性安全管理
由于感知层设备装置将各个安全生产要素的所有重要信息都转化为数据信息传入网络，并24h工作，全过程不间断，传入通过云计算技术、大数据技术、人工智能技术等手段进行分析、处理，“船安网”可全面掌控所有接入网络生产要素的各种状态信息。
2．3实时性安全管理
实时性有两方面的体现：一是由于“船安网”每时每刻都在动态地收集、传输、处理各安全要素的文档数据、历史数据、图像数据、视频数据等状态数据，因此管理者可以在任何时候掌握所有生产要素的状态信息；二是由于“船安网”是智能性网络，信息的收集、传输、处理、决策几乎同时完成，一旦安全要素出现问题或者偏差，立即就能得到解决或纠正。
2．4本质安全性安全管理
通过智能可穿戴设备感知一线工人的体温、心跳、脑电波、肌肉松弛程度等内部数据，通过激光扫描、人脸识别、步态识别等手段获取外在状态数据，“船安网”中枢可智能评估作业前员工的心理状态、身体状况、健康状况等，决定作业人员是否适合前往现场工作，推荐工作的最佳时长，提醒进行工具、工装的检查，针对不同作业工况建议选择穿戴合适的劳防用品，提供详细的工艺技术交底和规范的操作程序，及时识别环境中的危险源并及时反馈等，作业中全程跟踪操作，判断可能会出现的违章，及时纠正、发现环境中的危险因素，提前预测预警，作业后组织人员消除隐患，安全撤离。对于设备设施，特别是关键设备设施，从投入使用开始，建立动态电子档案，综合评估设备设施的自身损耗和环境影响，确定最佳维护保养和修理时机，直至完全报废，对使用的全过程进行动态安全管控。依靠人工智能、大数据等技术，“船安网”中控平台可以科学组织生产、合理布置工艺流程，使人、机、物、环境都达到最佳状态，最大限度地避免了事故的发生。大量自动化场景的实现可有效避免人身伤亡事故的发生，例如：自动化智能机器人可以代替人类进行有触电、爆炸、高坠、窒息等危险性的焊接、喷砂、涂装作业；自动驾驶技术可以实现无人驾驶；自动化机床、生产线可减少机械伤害；自动塔吊、行车可有效避免发生起重伤害事故。在人员岗前、岗位安全教育培训方面，可以利用增强现实等技术保证员工在与现实世界几乎一样的虚拟场景中根据正确的方法反复操作练习至熟练掌握，经平台严格评估后上岗，不损耗资源且安全环保，
2．5稳定性安全管理
通过大数据、机器学习、人工智能等技术，“船安网”可不断积累、储存、学习、优化安全生产管理水平，形成智能化专家系统，为各层级员工、管理人员提供详细、最优化决策，有利于一线员工、管理人员突破自身业务、管理水平限制，形成稳定而高效的安全管理。
2．6自主性安全管理
在“船安网”中，从感知层的自主收集、转化、发送各类安全生产过程中的信息数据，至网络层自主传输、存储、处理、分析数据并做出最优化决策，应用层最终自主执行网络层的决策，形成人员、机器、物料、环境完美交互。自主性是“船安网”全面性、实时性等特点的基础。
3结语
将物联网的概念引入造船企业安全管理领域，探讨利用物联网解决当下造船企业安全管理所面临的主要困境的构想。然而，安全管理物联网的实现却还有相当长的路要走，主要原因在于：（1）物联网的核心技术有待突破，例如：作为行业基础的物联网标准体系不健全，传感器技术、智能机器人技术、大数据技术、自动控制技术、人工智能技术等都需要长足的发展。（2）物联网传感、控制、服务器、网络设施等设备设施造价高，云技术、大数据技术、人工智能等核心技术研发成本高，导致物联网建设投入过高。（3）由于物联网基于互联网建设，终端数量多，信息系统之间交互要求高，易造成物联网遭受信息泄露、黑客入侵、病毒致瘫等，安全问题突出。结合当下实际情况，建议：（1）加强国内物联网研究机构技术交流合作，打破国际间技术封锁，集中力量突破制约物联网发展核心技术。（2）与造船企业智能化管理平台共同建设，共用基础设施设备，促进融合发展，降低安全管理物联网成本；做好国家资本、民营资本导流，引导更多人参与物联网建设，同时防止物联网产业低端化发展和恶性竞争。（3）加强开发物联网安全防护技术，倡导树立良好的网络道德，建立健全国家网络安全法律法规。
参考文献
［1］杨创远．船舶制造业的本质安全问题研究［J］．广船科技，2008（04）：31－35．
［2］梁文艳．智能化船舶业发展的必然趋势［N］．中国产经新闻，2018－09－07．
［3］姚万华．关于物联网的概念及基本内涵［J］．中国信息界，2010（05）：22－23．
人工智能技术的内涵范文第8篇
关键词：智能控制；机电一体化；有机融合
当今科学技术的不断进步，智能控制和机电一体化也在不断发展，而且两者之间的相互关系也在不断地进行融合，随着机电一体化技术的不断应用，对其实际应用要求也在逐渐提升。智能控制就是在这一环境中不断发展与完善的，在机电一体化发展的大背景下，本文着重强调智能控制在此影响下与机电一体化的有机融合。
一、智能控制和机电一体化的概念介绍
（一）智能控制的概念内涵
智能控制是指将人工智能、信息论、自动控制和运筹学等相关学科的研究成果进行综合的发展形成的具有针对性的控制理念，主要面向比传统控制更为复杂、多样的控制任务和控制目的，为当今社会的发展带来了更为广泛的适应空间，解决了传统控制无法实现的发杂系统的控制。也就是说，智能控制要求实现无人控制，要在人力控制因素上大量减少对人工的使用，是一种完全自动化的技术。
（二）智能控制系统类别形式
1.分级控制系统。分级控制又称“分级递阶智能控制”，该控制的运行主要依靠自适应控制、自组织控制等前提条件。在分级递阶智能控制中涉及到3 个方面，即：组织级、协调级、执行级，每个级都有自己的作用。
2.学习控制系统。对于人类大脑而言，学习是智慧能力的表现形式。学习控制系统一般通过对内部结构进行辨别、认知、调整后，利用对信号的循环输入和数据处理来保证良好的运行效果。学习控制系统还能结合一些非预知信息进行自动控制。
3.专家控制系统。该智能系统实际上是将人的经验、知识、技能融合在计算机系统中的一种形式。其根据对应的程序指令运行操作。在专家系统中，常常囊括了很多理论知识，这就为智能系统在处理实际问题时提供了帮助，让处理结果具备诸多高性能。
4.神经网络系统。目前，运用最多的则是人工神经网络控制系统。这种智能网络结构形式主要运用了神经细胞、人工神经元等构成的模式。智能控制与模仿真人是神经网络系统的主要功能，该系统是现代技术研究领域中的新课题内容。
(三)机电一体化系统中的智能控制
机电一体化系统中，智能控制的主要特点是对环境的识别和符合的识别上，而在传统的控制技术中，则主要是对运动学方程以及函数等数学模型进行描述，在这一点上，智能控制有了很大地改变。另外，智能控制能够实现混合控制形式，不但能够实现传统控制技术中的主要技术特点，而且能够实现开闭环控制及定量控制等手段，大大地提高效率。
二、智能控制与机电一体化融合的必要性
从20世纪末开始，世界上许多国家的机电一体化技术已经有了智能控制发展的新阶段。这些发展取得了巨大成果。其一，把先进的通信技术和光学技术等应用到机电一体化中，使得加工技术得到了很大的提高，其精细度更加深入，而且随之而出现了诸如微机电一体化和光电一体化等最新的技术结构；其二，对于机电一体化的研究也更加深入了，对于机电一体化的系统研究，如其系统建模分析、设计和集成等方法，而且在机电一体化学科体系上的研究也更加深入了。另外，机电一体化的应用也更加广泛，在神经网络技术和人工智能控制以及光纤技术等很多的创新领域都得到了广泛的应用和发展。这些表现都说明了机电一体化技术的发展具有广泛的应用价值和发展空间。
机电一体化的未来发展是以智能化作为主要方向的，智能控制的优劣直接决定机电一体化系统的整体水平。而且智能控制目前已经被用在很多方面，包括各种行业，凡是能够使用机电一体化的地方，都能够与智能控制技术相结合。
三、智能控制对机电一体化的影响
（一）能够优化控制效能
由于智能控制能够实现的功能非常全面，特别是在模块化设计中，剪裁性的应用也比较广泛。所以，机电一体化中结合使用智能控制技术，能够使智能控制实现的功能在机电一体化中顺利实现，这样就能够保证机电一体化系统达到原有设计目的。
（二）可以提高加工精度
与旧的系统相比较，智能控制系统融合了各种高速芯片与交流数字系统，促使机床实践的精度得到了大大的提高。数控机床中的核心技术指标就是其加工精度，精度是决定机床产品是否合格的最直接的影响因素。
（三）对程序的控制有效性
操作程序是系统运行的主要指令，根据加工产品的尺寸、精度来编制操作程序才能使产品加工后达到智能效果。所以程序的有效控制是智能生产的核心与关键。
（四）能够较好地改进生产方式
智能控制在生产实践体现最为明显的作用是，缩短加工实践、优化操作的流程，最后实现复合式的加工生产方式。借此来满足了多控制加工的需要，可以有效的减少人工操作的次数，加工程序的优化得到了更大的满足于体现。
四、智能控制与机电一体化融合的具体体现
（一）智能控制与数控领域的融合
数控是从属于机电一体化的领域，主要应用于模具制造、机械加工等行业。数控技术是一种全新的技术，由于其主要应用于机械加工以及模具制造等方面，所以对智能控制技术要求也比较高，在加工运动推理和决策等方面要求具有一定的延伸性和模拟性，在网络通信制造能力方面则要求其扩展的知识处理功能。智能控制技术能够有效的弥补经典控制理论可能带来的多方面的不足，如信息模糊等状况，这样就能使最终效果达到最好。
（二）工业生产中应用智能控制
智能控制应用在工业生产中能够极大地提高工业生产效率。在工业工艺过程中，如专家控制器和神经元网络控制器等控制器的设计中，就可以引进智能控制。工业生产过程是一个庞大复杂的生产过程，单单利用人工是难以完成的，对整个工艺的操作和控制、以及对整个过程故障的诊断等都需要智能控制的参与，而且智能控制在未来的工业生产中将占据绝对主导地位。
（三）智能控制在交流伺服系统中的运用
在机电一体化产品中，伺服系统是其主要组成部分，而伺服系统的合理性将决定产品的最终质量、性能等，而伺服系统又是一种非常复杂的整体结构，所以其参数的改变非常频繁，容易受到各种因素的影响，这就容易导致很多不确定的因素 ，而智能控制能够减少这些不确定因素，使交流伺服系统更加稳定的工作，所以把智能控制应用于交流伺服系统中，能够有效地促进交流私服系统的工作效率。
（四）智能控制在机械制造中的应用
在现有的机械制造中，人力占据了很重的一部分，但是随着现代科技的发展，这越来越不符合时代的要求。机械制造的未来发展方向是智能化的新技术方向，所以，应当按照现在的现实情况把原有的经典机械理论和现代的计算机技术以及智能控制技术进行有机结合，这样能够是机械制造效率和准确度都大大提高，而且同时能够节省很大一部分人力。
总而言之，智能控制是未来的发展趋势，而机电一体化也是未来的发展趋势。智能控制的发展并不同于机电一体化，两者虽然有着某些区别，更重要的是两者之间存在着重要的联系，所以智能控制和机电一体化的相互融合也将成为未来的发展方向。在科学技术不断进步的今天，采用适当的方法做到使智能控制和机电一体化之间的相互融合是决定我国科技发展的重要内容。
参考文献：
[1] 左武峰.试探机电一体化技术未来的发展[J].中小企业管理与科技.2010(6).