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关键词: 人工智能技术 智能建筑 应用
智能建筑越来越受到人们的关注,智能建筑的发展给人们的生活带了更多的便利。但是大多数人并不了解智能建筑是什么,所谓智能建筑就是在建筑中运用智能信息控制技术,使建筑得到智能化管理,具体来讲就是将建筑中的结构、系统、服务和管理结合起来,使它们得到优化。为了使用户有一个高效率和一个舒适安全的生活环境,智能建筑将运用其内部的计算机系统,收取建筑综合布线系统和检测建筑内部的情况传达情况,从而实现对建筑内部的智能化的管理。综上所述这就是人们所说的智能建筑,但是智能建筑的发展仍会出现一些问题,这就需要人们对智能建筑进一步探究。
1.当前智能建筑发展的状况
在智能建筑发展的数十年中,形成了一个较成熟的智能建筑的控制系统。这个系统中不仅融合了楼宇设备自动化系统而且将通信自动化系统和办公自动化系统等智能系统运用到智能建筑控制系统中,随着智能化建筑的发展,各种控制系统的运用要求也越来越高。但是仍有一些因素阻碍智能建筑的发展,主要可概括为两大因素:第一,智能系统中存在许多泡沫是当前智能建筑中存在的一个主要缺陷,具体来说就是智能建筑所运用的楼宇自动化系统只具有顺序逻辑判断的能力,这就意味着楼宇自动化系统无法实现思维逻辑的判断和自主学习。这一严重的缺陷加大了工作人员的工作难度,当建筑内部数据发生变化时,工作人员需要人工地对参考数据进行修改。不仅如此,楼宇自动化系统的这一缺陷还会导致维护系统的难度加大,使系统瘫痪的可能性增加。第二,在智能建筑中所运用的主系统和子系统都是独立运行控制的,这就导致主系统和子系统之间相互脱节,降低智能建筑综合优化的控制性,也会导致系统之间协作能力的减低。这一问题就需要管理人员对各个系统的技术达到充分了解的程度,否则会造成系统运行的效果弱化。
2.智能建筑发展中所出现的问题
智能建筑的发展已经取得一些成就,但是随着我国智能化的发展,在建筑中运用智能化的要求越来越高,不仅要求服务质量的提高,而且要求管理职能的提升。下文对智能建筑中所产的问题进行具体分析。
2.1智能化水平较低
在我国科技的发展中,智能化系统发展也得到了有效提升。但是智能化系统仍处于起步阶段,虽然在建筑中也运用到了许多智能化系统,但是随着科技的发展,人们对于建筑的智能化也提出增高的要求,在智能建筑管理系统中,一些自动化系统的能力达不到建筑中所需要的标准,需要工作人员对自动系统进行辅助才能使智能建筑系统运行正常。这样的智能化建筑得不到人们对于智能建筑的要求,所以要使智能建筑得到发展必须促进智能化的发展,只有这样才能使智能建筑真正智能化。
2.2智能系统之间缺乏协调
在市场经济的影响和技术水平的制约下,我国智能建筑中的主系统和子系统之间的联系并不密切,在智能建筑的控制系统中并没有实现内部系统之间的配合。这就导致整个智能建筑在发展中产生很大阻力,这一问题加大了管理人员的工作难度,使智能建筑并没有得到理想的智能化管理。所以要想使智能建筑得到优化的控制,加强各系统之间的协作成为首要的考虑因素。
3.智能建筑中人工智能的应用
3.1专家系统技术在智能建筑的应用
随着我国科技的发展,专家系统在人工智能领域的发展得到了很大提高,逐渐朝着商品化的方向发展。所谓专家系统就是在系统的运用和控制中以专家知识作为填充,从而形成一个完整的系统构架和功能。在智能建筑中运用这种人工智能,就相当于在建筑业中有专业知识的指导一样,使智能建筑朝着科学化的方向发展。专家控制系统与传统系统相比来说具有许多优势,不仅能运用数学模型得到更加准确的计算,而且可以使决策更加智能化,实现控制技术与知识信息处理的有机统一。专家系统的运用不仅能使智能建筑的智能化水平得到提升,而且能给人们的生活带来更多的便利。
3.2决策支持系统在智能建筑中应用
网络技术的发展,使数据库、计算机等运算能力方面得到了高速发展。随着经济的发展,人类进入信息大爆炸时代,所以人们对于数据库的分析的要求也越来越多。在智能建筑中运用决策支持系统不仅推动了智能建筑的发展,而且使智能化朝着一个崭新的方向发展。这种新兴的技术不仅结合了计算机技术和管理技术,而且融合了人工智能技术。正是因为决策支持系统的出现,使智能建筑朝着更加智能化的方向发展。管理科学、控制论行为科学及运筹学是决策支持系统的主要理论,其中还包括信息技术和计算机技术的补助,使得决策支持系统能够实现决策问题的帮助。智能决策系统的优势在于为决策者提供更科学系统的帮助,也将为决策者提供用于决策的相关资料和必要分析情况。这就使决策者对于问题认识更加准确,使决策者能够实行一套切实可行的决策。不仅如此,决策支持系统在现代化的管理中也需要智能系统的支持。随着智能建筑的发展,越来越多的人工智能技术运用到智能建筑中,这样不仅大大加强了智能建筑的智能化发展,而且为工作人员带了极大便利。在智能建筑的发展中也需要考虑到可持续发展的需要,要使建筑朝着绿色化的方向发展,同时需要将控制和管理相结合,只有这样才能促进智能建筑的发展。
3.3人工神经网络在智能建筑的应用
我国智能化的高速发展,已经能将人工神经网络运用到智能建筑的发展中。人工神经网络优势就在于具有语音识别、最优计算、信息处理等多种功能,不仅在智能建筑能看到人工神经网络的身影,在工业发展的各个方面人工神经网络运用的范围也越来越大。随着人们生活生活水平的提高,建筑内电气设备的安装也日益增加,这给智能建筑带了新挑战。面对智能建筑中产生的问题,不仅需要人工神经网络的帮助,而且需要工作人员对人工神经网络的具体熟悉。面对新的挑战,智能建筑需要内部的系统具有精确性和灵敏性的特点,而人工神经系统恰恰能够满足智能建筑的要求,所以在智能建筑中运用人工神经网络能够使智能建筑进一步发展。
4.结语
科技的发展促进了社会发展,使人工智能技术得到提升。在建筑业中添加智能化的应用,不仅能满足人们对于智能建筑的要求,而且能促进人们生活水平的提升。但是在智能建筑的发展中总是会出现一些意想不到的障碍阻碍智能建筑的发展。为了应对智能建筑中所出现的问题,对这些问题进行具体分析是解决这些问题的有效方法,人们进行多种实践使得更多人工智能运用到智能建筑中,这样不仅使智能建筑得到提升,而且促进我国智能化的发展。运用多种智能化技术,使智能建筑内部得到有效优化,同时降低智能建筑出现意外事故的概率,使智能建筑朝着科学健康的方向发展。
参考文献:
[1]王乐彬.人工智能技术在智能建筑中的应用[J].城市建设理论研究(电子版),2014(20):978.
关键词:人工智能技术;教学方法;编程能力
中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)16-3865-02
1 概述
2008年11月16日,中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上,“五个10”系列评选活动,即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是:基因修饰技术;未来家庭机器人;新型电池;人工智能技术;超高速交通工具;干细胞技术;光电信息技术;可服用诊疗芯片;感冒疫苗;无线能量传输技术。
人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为,诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动,可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。
通过《人工智能技术》课程的学习,使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握,并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究,启发学生对人工智能技术的兴趣,培养知识创新和技术创新能力,并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。
《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程,其涵盖范围广,涉及知识点多,知识更新快,内容抽象,不容易理解,理论性强,而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科,怎样将理论运用到实践中,使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题,这也是该课程需要解决的问题之一。
因此,对《人工智能技术》课程教学来说,我们要了解课程的最新信息,把握课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的创新思维能力,提高学习兴趣,该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。
2 教学与实践的探索
2.1 教材和实验教学内容的选取
1) 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快,知识更新最快,最前沿的学科之一。在教材选用方面,我们采用了蔡自兴教授等主编,由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写,借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处,该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术,材料新,易于理解,兼顾基础及应用[2]。
此外,我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料,其中包括参考书目,如:Russel S, Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书,人工智能技术国内外期刊,如电子学报,计算机学报,人工智能与模式识别,Artificial Intelligence,Journal of Artificial Intelligence Research,Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence,AAAI: American Association for AI National Conference等人工智能技术会议,使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态,提高学习兴趣。
2) 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程,实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外,还注重实验教学,培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先,每个章节设置相应的实验,而实验内容经过严格的考虑,如:五子棋游戏,产生式系统,旅行商问题,传教士和野人问题,BP神经网络实现简单的分类,遗传算法、人工生命程序等,要求学生运用所学章节的知识,独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法,给出程序设计流程图,源程序清单,实验结果及分析等内容,通过这种方式,进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。
2.2 教学方法和手段的改革
人工智能技术课程交叉性强,涉及面广,传统的教学方法手段单一,缺少交流,课堂气氛沉闷,激发不起学生的学习兴趣,教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象,如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题,也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学,以此来激发学生的学习兴趣。
1) 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题,主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中,有目的的提出这些问题,鼓励学生思考,提出自己的想法和解决方案,并进行分析和比较,这样强化学生的主动学习意识,提高学习积极性[3]。
2) 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别,由于他们每个人的基础不同,有的计算机知识比较匮乏,因此有必要针对每个学生的学习进度,课堂作业和实验报告情况进行及时评估,对学生提出个性化的教学。例如:在实验教学中,要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验,从而引导学生发挥个性的空间,而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验,更注重基础知识的学习和夯实,这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析,进一步提出学习建议,并进行有针对性的指导。
3) 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂,提纲挈领,便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合,注重课程中的关键词用英文表示,并适当指定英文参考书,使学生能够接触国外文献资料,加深对学习内容的理解,获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术,如动画、声音、图像,通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程,使人工智能技术中抽象的知识形象化,在课件中融入了文学,历史等其他学科的相关知识,便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。
4) 师生互动和课内外答疑。在教学中,改变了传统的老师讲,学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性,适当提问,收集学生学习情况,尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程,对于实验的讲解,学生可以提出疑问,然后在课堂上展开讨论,学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程,让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题,还设有课后答疑,使学生能将所有的问题都理解透彻。
5) 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上,注重学生的理论研究和动手能力,适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文,可以培养学生钻研问题的兴趣; 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能,可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践,使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点,也能了解算法的设计具体运行过程,并对其进行验证,提高了学生的编程能力和和学习兴趣。
6) 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题,本课程应采用多种综合考试方法,注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩,实验实践教学成绩、提交课程论文成绩,以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法,促进学生主动学习,提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性,论文结构、思路是否严谨,论文内容科学性、正确性,能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。
2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议
《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程,学生如何学习这么课程,也是我们应该探讨的问题。
学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代,形成于60、70年代,发展至今,人工智能技术只有短短60多年的历史,它是一门不断发展和完善的崭新学科,还有许多课题处于探索中,理论和技术还远未成熟,我们应该对它有科学的认识。
针对非计算机专业本科毕业的学生,除了课堂听讲之外,还应该课下自学该课程的先修课程,如:数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识,如:模式识别需要具有较好的概率论,数理统计知识,另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程,编程语言的掌握必不可少,涉及到SVM算法,粒子群算法,免疫算法神经网络,遗传算法等算法,实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。
学生应该多读,多查阅资料,特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文,多了解人工智能技术最前沿的信息,理论联系实际,加深对基本算法的理解,并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域,以做到学以致用。
3 结论
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨,教学与实践效果有了显著提高,但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。
参考文献:
[1] 蔡自兴,徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京: 清华大学出版社,2003.
[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学,2004(1):28-29.
关键词:人工智能;智能化计算机辅助教学;专家系统;知识库
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2007)12-21667-02
The Application of Artificial Intelligence in Education
HU Ji-li,YIN Yun-xia
( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)
Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.
Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base
1 引言
人工智能作为当今世界三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能技术)之一,是计算机科学的一个分支,它的目标是构造能表现出一定智能行为的。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学、机器学习、计算机视觉等。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的,主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络。它总的来说是面向应用的,随着人工智能的诞生和发展, 人们开始把计算机用于教学领域。同时, 自七十年代以来, 有教学能力的专家系统得到研制。人工智能技术与专家系统的成就, 促使人们把问题求解、知识表示这些技术引入计算机辅助教学(CAI) , 这便是智能型计算机辅助教学(CAI)。
近几十年来, 随着人工智能技术的日渐成熟, 它的一些研究成果被陆续应用到教学领域, 推进了教育发展改革和教学现代化进程。人工智能在教学系统的重要性也已形成共识。
2 人工智能在教育中的作用
目前在教育技术中涉及到AI的主要有以下领域:
2.1 知识的表示与访问
基于人工智能的知识表示是以知识为对象,以计算机的软硬件和计算机科学及人工智能和专家系统技术为工具,以哲学、心理学和逻辑学等为方法和指导,将知识表达成计算机可以直接处理的“知识库”,使用“计算机的智能”来模拟人类专家或“人类智能”,对知识进行快速、精确、自动、科学的处理。它不属于通常的“数据管理或信息管理”的“数据”层次,而是属于“知识处理”或“知识”的智能化层次。其主要内容是对于知识进行形式化的表示、自动化的推理,智能化的教学或创造。计算机辅助教育是其中重要的组成部分。
2.2 符号计算
符号计算包括数值计算、符号计算和函数作图。其代表软件是Mathematica,当该软件在1988年第一次,对科技及很多其他领域的计算机使用方式产生了深刻的影响。Mathematica 1.0时,商业周报将其列入当年最重要的十大新产品名单。这标志着现代科技计算的开始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的课程,从高中课程到研究生课程用它作基础。随着各种学生版的,Mathematica也已成为全世界各种不同专业学生的重要工具。
2.3 对学生错误的自动诊断
采用人工智能技术,使得教学过程中系统可以自动诊断学生的学习水平,不仅能发现学生的错误,而且能指出学生错误的根源,从而做出有针对性的辅导或学习建议。而且根据学生的特点自动选择教学内容,自动调整教学进度,自动选择教学策略与方法。
2.4 实现智能性超媒体教学系统
超媒体系统有理想的教学环境,容易激发学生的学习兴趣和学习主动性,但不能保证达到预期的学习目的,而且由于不了解所要教的对象,所以不能做到有针对性的指导,不能因材施教。智能辅助教学系统正好与此相反。将二者结合起来,就可实现性能互补,从而研究制出新一代高性能的智能超媒体教学系统。
3 人工智能应用于教育的新方向:ICAI
3.1 传统CAI的不足
传统的CAI由于其集成性、交互性、多媒体性等特点,在教学中可以极大地激发学生的学习动机,提高教师的教学效率和学生的学习效率。但在使用过程中,CAI的一些弱点也逐渐暴露出来。主要表现有:
(1)缺乏人机交互能力
现有CAI 大多以光盘作为信息的载体, 将教材中的内容以多媒体的形式展现出来, 教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学生的, 学生接受起来很被动。而且在课堂教学中, 一般也只能通过教师按预定的课件流程进行操作, 无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程, 因此人机交互没有很好地实现。
(2)缺乏教师与学生的互动
现有的CAI 课件在学生自学、进行操作使用时,如何学习都是学生自己的事。教师不能完全了解学生的情况,学生在碰到问题时,也不能向教师求助,师生之间是互相封闭的,软件所起的积极效果大打折扣。同时由于缺乏网络支持,现有的绝大多数CAI 课件是在单机环境下运行的,它们无法利用网络的优势使知识内容快速更新,也更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。
(3)缺乏智能性
要想面对不同情况的学生进行不同程度的教学过程, 使学生的学习变为主动, 并能由系统自动地提供助学信息而有选择地学习,要想使教师的教学能积极地参与进去并根据系统提供的信息按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容, 给予不同方式的教学模式与方法, 没有智能性的CAI 课件系统, 是很难实现以上目的并达到良好教学效果的。由此可见,现有的CAI 随着人们要求的提高, 已经不能尽如人意。因此以智能CAI 为代表的新的计算机辅助教学系统将是教师在教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向索。
3.2 ICAI-人工智能与多媒体技术的结合
为了克服传统CAI的缺点,需要在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用人工智能原理。因此很多专家提出了智能计算机辅助教学(ICAI),智能计算机辅助教学(Intelligence Computer Assisted Instruction-ICAI)以认知学为理论基础。将人工智能技术应用于CAI,是智能化的CAI。在ICAI系统中,允许学生与计算机进行较自由的对话,学生的应答不限于数字或简单的短语。系统能够判定学生应答的正确程度,并给予适当的反馈,而不是简单地说“对”或“错”。ICAI的宗旨在于利用现有计算机技术实现较好的人工智能,模仿人类的交互方式、思维习惯及情绪流动,修饰和掩盖计算机的缺陷。
3.3 ICAI的优点
(1)将教学内容与教学策略分开,根据学生的认知模型提供的信息,通过智能系统的搜索与推理,动态生成适合于个别化教学的内容与策略。
(2)通过智能诊断机制判断学生的学习水平,分析学生产生错误的原因,同时向学生提出更改建议、以及进一步学习内容的建议。
(3)通过对全体学生出现的错误分布统计,智能诊断机制将向教师提供教学重点、方式、测试重点、题型的建议。
(4)为教师提供友好的教学内容、测试内容维护界面,无需改变软件的结构即可调整教学策略。
(5)通过对学生认知模型、教学内容、测试结果的智能分析,向教学督导人员提供对任课教师教学业绩评价的参考意见。可以说,一个理想、完美的ICAI系统就是一个自主、优秀的“教师”。
3.4 ICAI的标准
以现有的科学技术水平而言,短时期内显然无法实现具备上述全部功能的ICAI系统。一般认为,只要具有下列一个或几个特征的CAI系统就可以称之为ICAI系统。
(1)能自动生成各种问题与练习。
(2)根据学生的学习水平与学习情况选择与调整学习内容和进度。
(3)在了解教学内容的基础上自动解决问题,生成解答。
(4)具有自然语言生成与理解能力,以便实现比较自由的教学问答系统,提高人机交互的主动性。
(5)对教学内容有解释咨询能力。
(6)能诊断学生错误,分析原因并采取纠正措施。
(7)能评价学生的学习行为。
(8)能评价教师的教学行为。
不难看出,ICAI与传统的CAI相比,更加符合教育教学的规律,切合学生的认知习惯,具有明显的优越性。
3.5 ICAI的结构
ICAI主要由三个模块组成:专家系统模块、教师模块和学生模块。
(1)知识库
知识库是实现知识推理与专家系统的基础,而建造知识库的前提则是要解决知识的形式化,人工智能技术在教育中的应用表示以及知识的访问与调用问题。因此,知识的表示与访问是人工智能的核心技术之一,也是将AI引入教育领域必须首先解决的一个难题。
ICAI中的资源库应该包括以下一些内容:
①多媒体素材库:包括所要呈现的知识的一些素材,包括:文本、图像、声音、动画及数字影象等多媒体教学资源。这些用于多媒体数据库管理,便于分类、增删、修改及查询等操作。
②教学内容库:教学内容库用于存放教学内容,包括领域知识库(含辅助知识库、提示帮助库、练习题库,和测试题库)。这些教学内容,包括习题和试题分章、节、课及知识点等有序存贮。供专家决策系统调用。
(2)学生模块
学生模块主要包括以下三个模块:学生登陆模块、学生水平评价模块和学生监督模块。
①学生登陆模块:利用该模块主要用于学生使用ICAI时登录,第一次登录时学生输人姓名、性别、年龄、学历等相关信息,然后对学生进行询问,选择合适的测验题对学生进行初测推荐学习计划。当再次登录时,系统根据保存的信息安排合适的学习内容。
②学生水平评价模块:学生水平测试模块用于评价某一教学单元学习完后测试成绩。通过测试等因素分析,可以比较确切地了解学生的具体情况,从而制定出合理的教学策略和教学过程
③学习监测模块:学习检侧模块用于监测记录学生的日常学习情况,记录学生学习某教学单元时的参数值,并记录在学生档案中。包括:学生目前学习单元号;学习方式;正常学习、练习、提前浏览、学后复习;学习时间;学生提示问题的类型和次数;学生本次练习出错次数。
(3)专家决策模块
CAI中的专家决策系统可以看作专家系统中的推理机。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,它应用人工智能技术,模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过入类专家的水平。计算机中存有人类专家的知识并具有推理能力,从而可解决诊断、规划、调度、预报、决策等要靠人类专家才能完成的任务。
成功的例子如:① DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平,可供数百人在化学结构分析方面的使用;②MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见经正式鉴定结果,对患有细菌血液病、脑膜炎方而的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
ICAI根据学生模块提供的学生学习情况,通过智能系统的搜索与推理,得出智能化的教学方法与教学策略,能够较科学地评估学生的学习水平,还可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯,预测学生的知识需求和常犯错误,动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配,智能地分析学生错误的原因,进而有针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法,既提高了学生学习的满意度,激发了学生的学习热情,也对教师教学提供了客观的依据和科学的方法。
4 结束语
由此可见人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中,与教学现代化有着密切的关系。人工智能技术的发展也必将会对ICAI 的发展起到巨大推动作用。近几年来,人工智能的研究者们尝试着使学生脱离“辅导学习”的过程来接受新知识,而采用“通过活动进行学习”的方式。在教学的其他方面,人工智能技术还可以建立人类推理模型学习工具等诸多的运用, 展示出越来越好的实用性。随着Internet 的发展,虚拟现实技术的广泛应用, ICAI 也将得到进一步的完善。21 世纪的教育教学手段将是以智能化CAI 为主线,多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念,使人类扩展了自己的能力,促进了教育领域方方面面的改革。
参考文献:
[1]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社,2000.
关键词:人工智能,电子工程,应用价值
引言
随着科学技术的高度发展,社会信息化进程的加快,人工智能技术得到了很大的发展。科学技术的发展,比如,智能芯片、信息处理技术等相关高新科技的完备,极大地影响了人工智能技术的发展,为人工智能技术的进步提供了科学技术支持。人工智能的发展,大大提高了人们的生产效率和工作效率,极大地保证了社会经济的发展,使得社会现代化速度越来越快,人工智能技术的高速发展,将会推动电子工程领域的发展进程,电子工程领域会因为人工智能在其领域的应用,使得自动管理水平得到显著的提升。
1人工智能与电子工程
人工智能的出现可以追溯到17世纪中期,历史上第一台计算机就是在17世纪被发明出来的,不过当时的计算机是非常巨大的,这种计算机的数据处理和运算能力在当时是数一数二,应用范围很广,造成了很大的社会反响,为后世人工智能技术奠定了理论基础。从那以后,计算机技术不断发展壮大,一直到17世纪中期,人工智能技术才获得了比较大的进步,在到后来的20世纪初期,人工智能技术才被正式命名,这为如今人工智能技术的高度发展奠定了基础,21世纪初期,随着社会现代化进程的加快,科学力量不断壮大,计算机对于数据的处理和运算越来越强大,互联网技术不断发展,为人工智能的发展提供了积极影响,人工智能技术的发展为高新技术产业提高了效率。电子工程是以提高企业工作效率为目的的科学技术,在过去,由于社会科学技术手段的落后,生产主要通过人工力量进行工作,生产效率低下,从而导致生产质量也得不到保证,随着科学技术的进步,如今人工智能技术的广泛应用,使得现代电子机械企业运用人工越来越少,极大地提升了生产力,加快了现代化社会进程。随着现代信息化进程的加快、互联网技术的发展、大数据技术、云计算技术的发展,人工智能技术的科学技术依托越来越多,电子工程领域获得了诸多的基础技术,极大地提升了生产力,可以有效地减少生产过程中的失误,并且能有效提升产品质量[1]。
2技术特点
(1)人工智能技术的特点。人工智能,顾名思义,人工智能就是利用科学技术手段模拟人类思考,不同于人脑的是,人工智能的思考是通过对于数据的处理与运算,进行比对与分析,从而不断完善自身的数据库做到与时俱进,人工智能作为人类创造出来的东西,它是建立在人类科学技术手段之上的一项高新技术,所以网络上很多人所谓的人工智能危害论都是无稽之谈,人类的智慧产物造就人工智能,人工智能不可能会超越人类社会的科技水平,人工智能是建立在当今科学技术的基础上的。从目前人工智能的发展状况来看,人工智能对于人类社会的帮助巨大,在我国各行各业都有应用,人工智能技术能够有效地代替人工,降低生产成本与人力成本,并且人工智能作为人类科技力量的体现,有着高度的智能化,普通人通过简单的学习就可以操作,极大提升了社会生产力[2]。
(2)电子工程的特点。电子工程领域覆盖面很广,主要包括机械工程、电子工程、计算机软件工程等多门技术,能够提高生产效率、降低成本,是一门综合性的学科。但是电子工程在实际运用中却有很多难点,因为电子工程领域覆盖面极广,涉及的学科很多,这让电子工程的日常维护工作的难度加深了很多,导致人们在电子工程领域的应用产生了负面影响。现代企业不断发展,为了适应社会以及自身的发展,电子工程也必须做到与时俱进,但是电子工程的升级非常复杂,需要专业人才进行研发并且要投入大量的资金,在一定程度上加深了企业人力物力的投入,可能会影响到企业的效益[2]。
3应用价值
(1)合理利用人工智能可以提高电子工程设备的精度。人工智能技术在数据处理与运算方面有着高度的自主性,能够显著的提高电子设备的精准度,从而帮助企业提高生产效率,提高企业整体效益。并且精准度的提高有效地减少了生产过程中的失误,提高了产品的合格率,节约了生产成本。并且通过人工智能操作的电子设备远高于人工控制,提升了产品精度,使得产品质量更加优越,更加适应市场需求。电子设备在日常生产过程中,随着时间的增加,往往会出现精度失准,造成非常规操作,按照传统模式的生产方式需要人工进行调试,定期对其设备进行检查维护,耗时耗力,通过人工智能技术操作的电子设备,相比于传统模式下的人工,效率要高很多,人工智能技术通过其强大的数据处理和运算功能,对电子设备定期自动维护,调整设备精准度,提高了产品的质量和生产效率[3]。
(2)合理利用人工智能可以促进自动化和智能化。电子工程领域涉及面极广,种类繁多技术复杂,设备相互之间都有关联性,在其日常维护工作中,对于维护人员的专业素养要求很高,这对于企业电子设备的日常维护造成了很大的困扰,传统模式下的设备维护工作费时费力,影响了企业的日常生产活动,针对这一情况,自动化以及智能化一直是企业想要达成的,人工智能技术如今在电子工程领域的应用中看,加速发展完全可以达到智能化及自动化,对于企业突破传统模式的桎梏是十分有效的措施,需要得到人们的重视。人工智能自身具备强大的数据处理和运算能力,并且人工智能有着类似于人类的学习能力,通过数据的整合与分析能够不断地吸收科学技术,完善自身,所以加快人工智能技术在电子工程领域的应用,可以实现电子设备自动化维护,通过人工智能的定期检查,做到电子设备的维护与管理。人工智能在设备维护中从两方面入手:①可以定期的排查设备故障与精度失准,快速查明人工无法分析的故障,高效完成设备故障排查工作。②在检查出故障的原因时,可以代替人工进行维护,一方面维护了设备,一方面完善了自身的维护水平,提高了维护的精准度[3]。
(3)合理利用人工智能可以促进人类思维的转变。随着人工智能技术的广泛运用,各行各业深刻的意识到了人工智能技术的重要性,研究与发展人工智能技术的热度越来越高,不断有专业技术人才开发研究人工智能技术,一方面研发人工智能,另一方面也是推动了电子工程的发展速度,突破传统模式的桎梏,转变了人类固有的思考模式,让人们明确了科学技术才是第一生产力,传统模式的思想严重阻碍了时代的进步,落后就要挨打,只有不断地顺应时代潮流,才能在日益严峻的市场竞争中站稳脚跟,现代企业只有不断利用人工智能技术完善自身生产模式,将人工智能技术融入电子工程领域中,才能紧跟时代步伐[4]。在电子工程初期,由于人工智能技术没有应用在这一领域,人们通常会降低电子设备的精准度,从而降低设备的维护难度,这在企业初期有很好的效果,但是随着企业的不断发展,精准度低下的电子设备无法满足企业的生产需求,严重影响了企业的效益。随着人工智能技术的进步,电子工程领域利用人工智能技术能够做到电子设备的自主维护与检修,大大提高了设备的进准度,有效的增加了生产效率,所以从长远利益来看,人工智能技术的研究必须要与时俱进,当今社会,各行各业已经无法离开人工智能技术,人工智能技术能够给企业提供庞大的经济效益[5]。
关键词:电气自动化;人工智能;控制
电气自动化技术作为新时期的科学技术发展的重要产物,其主要是电子信息自动化、信息处理自动化、系统运行自动化、实现分析、电力电子技术以及计算机科学技术的综合技术。电气自动化运行的过程中主要是让控制的机器能够自行运行,且不受到人工的实时控制,用人工智能技术代替人工控制机器。人工智能技术应用到电气自动化生产过程中,使得人工智能技术与电气自动化技术相互交融,使得电气自动化技术出现了很大的飞跃。本文针对电气自动化控制过程中对于人工智能技术的应用研究,分析人工智能技术对于自动化控制的影响情况。
一、人工智能技术概述
随着计算机科学技术不断深入发展,计算机的运算速度较之人脑更加快速和准确,而且可以承担大量的重复性计算工作,因此计算机代替人工进行工作也就应运而生[1]。人工智能技术产生于1956年,其涉及到计算机科学。心理学、数学。、哲学、认知科学等多门学科。人工智能技术的主要研究目标就是控制机械进行自动化生产,在人工智能技术下完成实时控制,能够完成大量的重复性工作,解决人类的劳动强度问题。人工智能技术主要是基于计算机技术,通过计算机来实现人脑仿真,使得计算机能够满足更高层次的应用。
人工智能技术在发展的过程中存在着很大的差异,不同的人工智能技术其具有的优点也不一样。人工智能化技术可以具有社会能力、自治性、响应性以及能动性等几个重要的人工智能特色,复杂的人工系统之中运用人工智能技术实现建模,并且完成对人类的仿真。人工智能技术通过自身复杂的系统完成机械之间的融合和交流,并且形成了其基本元素的结合。另外人工智能技术对于自身的状态和行为具有一定的控制能力,完成相应的建模和仿真任务之后就不需要人类给予实时干预,所以人工智能技术具有一定的自治性。当然人工智能技术对于周围的环境还具有一定的响应能力,对于环境之中的事物作出相应的反应。
二、电气自动化中人工智能技术的应用
(一)数据采集和处理。电气自动化控制过程中人工智能技术可实现对系统的数据采集和处理,此项过程均属于智能化处理过程,在具体的应用中人工智能系统完成了对电气设备、系统运行的实时监测和响应。人工智能技术在电气化自动控制系统中针对全部开关量、模拟量等进行智能数据采集,并按照相应规则完成对所有数据的甄选,然后将数据进行保存或者对数据做出响应执行另外指令。人工智能技术还可对采集的数据进行整理,完成分类、筛选、备份以及垃圾数据删除等[2]。
(二)图像层次管理。对于电气自动化控制企业往往存在着图像管理流程,尤其是对于一些大型的电气企业或者运行比较复杂的系统,很多类型的设备都需要进行图像层次管理。那么人工智能技术则实现了对系统中的图像层次管理,利用计算机技术实现对系统的图像层次管理,为工作人员提供方便,使得他们能够及时查看图像并且作出选择。通过人工智能技术实现对系统的图像层次管理,有效的提升了对电气自动化系统的管理效率。
(三)可输出自动化控制过程。在电气自动化控制过程中,人工智能技术可以实现对控制过程记录,并且可以图像记录的方式来呈现出整个控制过程。人工智能技术实现了对电气自动化控制中的某一阶段或者是全部过程的运行管理,通过对控制过程中的图片输出来反应控制的成果,方便工作人员能够准确、完整的掌握电气自动化过程中人工智能技术控制情况,方便查看以及及时了解系统运行信息。
(四)保存系统运行各项资料。电气自动化控制过程中采用人工智能技术可以有效、完整的保存系统的运行资料,为寻找故障问题源提供相应的信息情报。电气自动化控制过程中,采用人工智能技术实现精细化管理,可以导出各个时间段、生产区间中自动化生产的各项资料。人工智能技术为相关记录工作者减少了麻烦,提高了工作的效率,同时人工智能技术可极大限度的节约人力、物力以及财力,对电力企业降低成本加强管理具有非常重要的作用。
(五)实时跟踪控制。人工智能技术属于人类一项先进的研究成果,其具有一定的智能化,能够自行完成生产工作。当然,人工智能技术最为重要的作用还是对于电力企业的自动化生产实现了跟踪控制。利用人工智能技术实现对引进的先进电子设备进行控制,通过输出的图像、保存的录像以及相关记录等来完成对相应设备的评估。
结语:随着科学技术的快速发展,人工智能技术正在不断的创新和进步之中,尤其是当前人工智能技术在电气自动化企业中的应用越来越广泛,使得人们对于人工智能技术的研究需要进一步加强,同时对于其工作的原理以及具体的应用应该具有更深层次的认识。这样电气自动化企业才能够及时跟上时代的步伐,及时调整企业的战略目标,利用人工智能技术提升企业的生产效率,利用人工智能技术降低企业的生产成本,利用人工智能技术实现企业强化企业核心竞争力。
参考文献:
关键词:电气 自动化 人工智能
全面应用人工智能技术的最新成就,充分推动电气设备自动化的进一步深化发展,提高其系统运行趋于智能化的同时,人工智能技术的应用还利于强化系统工作的安全性、稳定性,有利于企业生产效率的提升以及市场竞争力的增强。
一、人工智能技术研究与应用的现实情况
近年来,大量科研单位以及专业院校都在人工智能技术的创新与研究以及其电气设备控制系统中的应用上开展了大量工作,人工智能用于电气设备系统的结构设计、故障诊断、预警、监控以及自动保护等方面都达到了一定的水平。
以结构设计方面为例,因电气设备系统结构设计复杂性高,涉及到诸如电路、电磁、电机电器应用等等大量的学科专业知识,更要求工作人员有丰富的实践经验。目前,在数字技术空前创新发展的背景下,电气产品及其控制系统的设计工作业已转向了CAD,使得新产品新系统的构建周期显著缩短。在此基础上加入人工智能技术,系统设计的质量以及速度都可得到全面提升。
此外,人工智能技术在进行电气设备系统故障控制与预警方面也有非常独特的优势。电气控制系统出现故障之前征兆呈非线性,因此人工智能技术中的模糊逻辑、神经网络等等部分可以充分发挥其优势。
最后是人工智能技术在电气自动化控制系统中的运用,主要的技术方法有、神经网络、专家系统以及模糊控制三种,其中以最后一种控制技术最为简便,可应用性最强。人工智能技术在电气自动化控制系统中以AI控制器为主,其可以视为非线性函数近似器。与一般的函数估计设备相比较,AI控制系统在进行设计时不一定必须工作对象的具体模型,这就避免在设计时需要考虑控制对象模型本身的参数变等不确定性。此外,其性能提升的空间比较大,而且易于调节,一致性强,对于新的数据信息适应性良好;配置成本低而且更新简便、抗干扰能力强。
二、电气自动化控制系统中人工智能技术的具体应用
电气自动化控制系统当中,人工智能技术的应用有两种,一是直流传动控制;另一种是效流传动控制。
在直流传动控制中,人工智能技术的应用有模糊逻辑控制技术为主,有Mamdani与两种可用于调速控制系统。它们均具备规则库部分,规则库实质上是一个if-them的模糊规则集合。以后者为例,它最主要的规则就是“if x=A,且y=B,则z=f(x,y)z则z”。其中的都是模糊集。模糊控制设备以推理机为核心部分,它负责模仿人脑的智能化决策以及模糊控制命令的推理。除此以外还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分,第一个部分是通过多种不同形式的函数对所输入的变量做出测量,并将其量化、模糊化;第二部分就是由数据规则以及语言控制库构成所构成的知识库,本库设计时就是应用专家的知识与经验对电气设备进行控制,在建立设备模型时,模型操作设备依据人工神经网络系统的推理机制进行模型建设;最后是以模型参数量化与中间平均技术等模糊化技术的应用。
除了模糊逻辑控制技术以外,还有人工神经网络控制技术。这种技术主要用于不同模式的识别以及各种信号的处理,可以在电气传动控制工作中发挥有效作用。这种技术以并行结构为主,适用范围比较广,可以大大提升条件监控、诊断系统的准确性;该控制技术最常用的学习策略是误差反向传播,也就是说在网络具备充足的隐藏层、结点和恰当的激励函数的情况下,多层人工神经网络只要利用反向传播就可以计算出对应的非线性函数近似参数,大大提高网络运行速度。
在交流传动控制中,人工智能技术的应用也同样有模糊逻辑与神经网络两种具体运用。
就模糊逻辑而言,到目前为止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制设备为主,不过西方某大学研发了一种高性能的带有多个模糊控制器的全数字化传动控制体系,该体系所带有的模糊控制器即可以用来代替普通的速度控制设备,又可以用于执行它控制任务。
就人工神经网络控制技术而言,实践研究中以其对交流电气设备及其驱动环境参数监测及诊断为主。人工神经网络用作步进电动机控制时,可采用一般的反向转波计算方法,就是通过实验数据的应用,通过电机负载转矩以及电机的初始速度最终确定智能监控系统可监测的最大速度增加值。这种设计方案的实现,要求神经网络具备识别三维图形映射的能力,以便达到比常规梯形控制计算模式强的控制成效。在此模式下,人工神经网络可以大大缩减电气自动化系统定位所需要的时间,并且强化对于负载转矩以及非初始速度变化范围的控制工作。人工神经网络的结构以多层前馈型为主,具体可分为两个系统:系统一是在辨识电气动态参数的基础上对通过定子的电流进行自动调节与控制,系统二是在辨识机电系统的运行参数基础上对转子速度进行自动调节与控制。
【关键词】计算机发展 人工智能技术 微型应用
人工智能是用来研究、开发,扩展人的智能理论的综合性科学。人工智能发展到现在从理论到技术也是不断的成熟,应用的范围也是越来越广阔。而现如今人工智能在计算机游戏当中的应用也是非常的普遍,在游戏当中它打破了传统的游戏模式,使得游戏玩家更好的得到游戏当中的体验。在游戏当中应用人工智能技术不仅可以使用户得到更好的游戏体验,而且还大大提升了该游戏的知名度,进一步改善游戏的开发过程,改变传统的游戏制作技术。
1 人工智能
人工智能近几年在计算机方面取得成就是有目共睹的,在应用计算机方面主要用它来实现和模仿人的智能行为,使它能够做到人所能做到的一些事,减轻人们的负担,人工智能在发展过程中也遇到了许多的阻力,但在这些阻力和困难面前不断的完善并且得到了充分的发展。人工智能在其他学科方面也是不断发挥其用处,例如在研究机器自动推理方面、建模、神经元网络方面近几年也是取得了长足的发展。人工智能在其他方面所取得的成就从另一个角度来说它改变了人们的生活习惯,为人们的生活提供了许许多多的便利。可以说人工智能的发展是20世纪以来最伟大的成就之一。
2 人工智能在计算机游戏当中的应用
电脑游戏自从诞生以来就受到了广大游戏玩家的喜爱,而随着计算机跟人工智能技术的不断向前发展,使得游戏虚拟化越来越逼真,而这些技术的改变给予游戏玩家的体验也是前所未有的。人工智能技术与游戏的结合无论玩家在游戏当中属于哪个级别都可以体验到现实生活当中所无法体验到的刺激。玩家在玩游戏的时候刚开始并不知道他们自己想要玩的是什么游戏,而通过人工智能技术应用到游戏当中后,玩家在看到一个精美的游戏后,自然而然就会对这个游戏产生兴趣,在即战力方面也能够自己判断。而这些全新的应用正是其他没有应用人工智能技术所不能比拟的。
3 人工智能系统下计算机游戏的工作原理
在人工智能系统工作的原理当中记忆存储是非常重要的,通过记忆存储可以将一些重要的信息跟数据都收集在里面。游戏玩家在玩游戏的过程当中有时候一些信息是很混乱的,而通过记忆存储这种方式它可以将一些混乱的信息进行整合,当玩家需要的时候随时就可以调取出来,给用户带来了许多的便利。例如,在游戏当中通过记忆存储这种方式计算机就会自动的算出游戏当中的地方在哪个位置,哪个方向,以及它行走的路线,从而进行综合的比较给游戏玩家具体的参数,这样玩家就可以在游戏当中充分的感受到人工智能最真实的感受。
3 计算机游戏中的人工智能技术
3.1 作弊手段的运用
在计算机游戏中作弊是使用比较普遍的一种手段,游戏玩家通过作弊可以知道对手的信息,以及对方的一些装备情况,以此来应对其他玩家的攻击。以前玩家在玩游戏过程当中由于并不了解对手的信息,在游戏中有时候由于不理解对方给玩家带来的损失也是非常大的,而通过作弊这个手段则很好的解决了这个问题,帮助玩家应对各种复杂的条件。
3.2 有限状态机
除了记忆存储跟作弊这两个应用之外,有限状态机的使用也是非常普遍的一个人工智能。首先,它通过建立一个抽象的建模方式,将游戏当中一些非常复杂的程序进行简单化处理,将那些存在内部联系的进行组合交换,从而构成一条游戏的主线。有限状态机的功能也是很多的,例如在:管理游戏世界、模拟NPC的思维、维护游戏的一个状态方面也是表现的很突出。有限状态机由于它很好理解,而且也非常容易实现它的各个目标,因此在人工智能系统当中得到了充分的应用。
3.3 模糊状态机
模糊状态机是计算机游戏中常见的人工智能,而模糊状态机又是有限状态机的一个延伸。模糊状态机在表达上也是更加的细致同时也非常的丰富,通过它可以更好的进行推理,相对于有限状态机来说模糊状态机可以存储多个内容为用户省去了很多麻烦。游戏玩家在玩游戏的过程当中可能需要掌握多个对手的信息而模糊状态机由于他有多个存储功能,为玩家省去了很多时间,从而得到更好的游戏体验。模糊状态机在游戏的使用中更多的是帮玩家出谋划策,计算其他玩家的信息进一步加强了游戏的娱乐性,给玩家带来不一样的游戏感受。在其他一些竞技游戏当中可以运用模糊状态机这种形式记录他人的信息从而使得游戏更为逼真,可玩性进一步提高。
3.4 人工神经网络
人工神经网络是进行信息处理的一个数学模型,不仅具有强大的信息处理能力而且还具备了其他系统所不能拥有的学习识别功能。传统的技术通常只具备简单的信息处理功能,而人工神经网络将其他一些分支部分进行整合结算,不仅节省了大量的时间而且还能够准确的将杂乱无章的信息识别开来,联合起来进行结算。在游戏中有时候会出现一些比较复杂的场面,而玩家并不能很好的辨别出来,而通过人工神经网络则能进行简单化处理,改善玩家的游戏角色,给玩家带来不一样的游戏感受。
3.5 遗传算法
遗传算法是一种全新的优化搜索方法,对于那些比较难并且复杂的数据首先进行模拟计算,然后将那些需要研究的对象直接进行计算,大大省去了不必要的时间。玩家在玩游戏中通常并不能很好的辨别敌方方位,而通过遗传算法就可以自行搜索出敌方的方位,对自身的装备进行优化,通过自动学习,使整个游戏的画面更加真实。遗传算法在使用的过程中用的最多的可能是它取代了一些比较传统的学习算法,遗传算法将进一步优化人工神经网络可以说是在其基础上得到进一步提升。当然在遗传算法上也有它不足的一面,尤其在数学基础上有着一定的缺陷,而这些不足的一面我们有理由相信随着理论研究的不断深入,最终将会得到完善。
参考文献
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作者单位
在计算机网络技术迅速发展和人类社会不断进步的带动下,人工智能也与时俱进,并得到迅速传播和发展,进而直接或间接地推动着其他学科领域的进步和发展。网络安全问题也在日渐成为人们的关注焦点,如何才能有效的利用人工智能技术对网络数据进行安全防护呢?本文首先介绍了人工智能与网络安全问题的特点与联系,进而提出在网络安全中引入人工智能技术,防护网络安全的策略,希望能对维护网络起到一部分作用。
关键词:
网络安全;计算机;人工智能;信息安全
引言
人工智能是一门将计算机科学与语言学、控制论、神经生理学等多种学科的理论和应用相互结合、相互渗透,逐渐产生发展的综合性学科,是计算机科学领域内有关研究、设计和利用现代智能工具的一个重要分支。目前网络技术的急速发展,使得人们早就已经习惯运用网络处理各类事宜,如娱乐、聊天、办公等,网络的个人隐私信息也越来越多,传统的网络安全维护办法早已捉襟见肘,人工智能的出现,为网络安全管理提供了一个新的契机。
1.我国网络安全现状
网络安全是每个人都应该了解与维护的职责,人们享受着网络带来的便利,同样也会遭受到个人信息与财产的威胁。而目前的网络安全现状却是:很多时候,当使用者一打开网页时,网页就自动会弹出一些杂乱无章的广告信息,铺天满地的向使用者“传达”无用的信息来麻痹使用者的视野,扰乱使用者的心智。或许,当使用者在下载信息时很容易下载病毒,如果把下载的是病毒当着有用信息保存到电脑中后,除了得不到使用外,还会损害电脑的硬件设备,让电脑长时间的处于“危险”状态。或者是一些人为因素的误操作:有意“种植”木马病毒、编写病毒代码、对电脑硬件不加以保护所造成的。这些不良信息,会是代码病毒、蠕虫等,它们都会扰乱信息源代码,侵染网页,电脑会崩溃。种种原因表明,这些不良信息的大量出现,是一些不法分子以及商家为了谋取暴利而上传在网络上的,来吸引正在使用网络的人们眼球,给使用网络的人带来更多的痛苦。从而产生密码被泄露、数据被篡改、用户难以登录、网络端口故障等现象。这些现象的发生,给现在的网络安全带来危险,使计算机网络安全机制难以“愈合”。病毒的不断涌入、蠕虫的不断产生、黑客的间断性攻击、间谍的蜂拥出现、人为的误操作,给网络的安全问题带来巨大的威胁。
2.人工智能技术特点与优势
将人工智能应用到网络安全管理领域可以帮助网络管理员提高工作效率,相较于传统的网络安全技术,不论是从速度,效率以及可操作性都显著提高,其具体的优势如下所示:
2.1具有处理模糊信息能力
人工智能技术具有处理未知问题的能力。人工智能技术一般采用模糊逻辑的推理方式,不用非常准确的描述数据模型。网络中存在大量不确定也不可知的模糊信息,处理这些信息比较困难。在计算机网络安全管理中应用人工智能技术,可以提高处理信息的能力。
2.2具备学习能力和处理非线性能力
人工智能不同于传统的网络安全处理模式,它最大的特点是它具有一定的学习能力,这一点的优势在处理信息时表现得尤为明显,因为网络中的信息量往往是庞大的,但是许多信息都是简单的,及其容易理解,却可能有有效信息,想要从海量的信息中挖掘出有效的信息,首先要做的就是学习,推理这些简单的信息,人工智能的优势就在于这里。人工智能具有处理非线性能力。
2.3计算成本低
传统网络安全技术消耗的能源量惊人,人工智能在这一方面则有很大的改善,它对于能源消耗速率特别低。因为人工智能采用的是新的算法,即控制算法。这种算法可以利用最优解可以一次性完成计算任务,有效减少资源消耗力度,实现绿色节能。另外,使用这种方法可以保证网络技术的高速性。
3.人工智能技术
在网络安全中的运用在网络安全管理过程中,运用得最广泛的就是防火墙,其中最具有技术含量的核心部分为入侵检测,入侵是指任何可能损害信息的完整性和保密性的所有活动,而入侵检测主要就是识别这些活动,后续再采取其他手段对网络安全进行维护。本文的重心主要在于人工智能技术在这一阶段的运用。
3.1建立规则产生式专家系统
目前网络安全领域运用得最为广泛的人工智能技术就是专家系统。专家系统,顾名思义就是以专家所拥有的经验性知识为基础而设立的入侵检测系统。该系统的管理员可以通过将目前已经了解的入侵特点编码成规则,通过系统自动检测这些特征从而来判断系统的安全性是否到位,同时,专家系统的建立也使得日后的入侵检测工作量减轻。
3.2人工神经网络系统
在网络安全管理中的运用人工神经网络具有较强分辨能力,它可以识别一些带有噪音或者暗藏畸变的入侵模式,这套系统的开发是相关的科研队伍经过长时间的模拟人脑学习技能的而形成的。除了有上诉的优势,它还具备一定的学习能力和高适应能力,能够快速识别入侵行为。人工神经系统在网络安全中的运用,大大提高了面对入侵时管理员的应对速度,对保证网络安全的意义重大。
3.3人工免疫技术
在网络安全领域中的运用人工免疫技术也是人工智能技术的一个分支,它的技术原理是人体免疫之后人体自发的出现一系列的自我防御的现状,运用在信息安全管理上就是基于自然防御机理的学习技术,两种人工免疫技术原理相似。前者保护人体免受病毒打扰,后者保护信息不被入侵,保证信息的完整性、保密性。
4.结束语
将人工智能运用在网络安全还是一个较为新颖的领域。事实上,可以用到网络安全中的人工智能技术并不止上诉提及的几种,它还有待我们去发展和探索,另外,在网络功能如此强大的今天,不少人的日常生活都已经无法离开网络,网络安全正在逐渐成为一个越来越热的话题,对于各类新技术,并不只限于人工智能技术,我们都应该将其灵活运用到网络中来,保障网络的安全性,使网络更好的服务于大众。
参考文献:
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近年来人工智能高速发展,计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野,这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业,本文将简要介绍人工智能技术,并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。
【关键词】人工智能 金融
人工智能作为计算机科学的一个重要分支,近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野,例如前不久Alphago与李世石的人机大战,此外还有近年来兴起的智能聊天机器人(如微软小冰、Siri等)、无人驾驶技术等,这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度,为人们略显单调的生活增添了乐趣,同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中,作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代,随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起,人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中,如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。
1 人工智能技术概述
1.1 什么是人工智能
人工智能是指使计算机拥有人类智能系统,令其具备一定的自主计算、思考、学习能力,从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作,与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能,其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力,使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。
1.2 人工智能主要研究领域介绍
1.2.1 机器视觉
机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官,通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法,计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息,如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估,例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。
1.2.2 自然语言处理
自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科,它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等,如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译;通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤,此外,百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。
1.2.3 语音识别技术
语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能,从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支,近年来吸引了许多的学者来进行研究,并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外,人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。
2 人工智能在金融业的一些应用
2.1 金融支付验证
首先是金融支付方面,相比于比较常见的密码输入验证的方法,生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类:指纹验证、人脸验证和虹膜验证。
第一类是指纹验证,它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证,近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付,该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷;第二类是人脸验证,其通过提取人脸图像的特征,形成一个描述该面像的特征向量,将之与原先采集的人脸属性进行比对验证,在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证,也称视网膜图像验证,一个虹膜图像中约有266个单位的读取点,其复杂程度远远超过了其他生物特征,是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法,目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。
2.2 智能客服
在银行服务方面,可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等,这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复,提升用户的满意度,而且可以减轻人工服务的压力,降低企业的运营成本。在2015年双十一期间,蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成,并且实现了自动语音识别。
此外,在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理,对客户进行语音交流、业务咨询和办理等,这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验,并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。
2.3 智能投资顾问
智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等,通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型,并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务,相比于传统的个人投资顾问,智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来,国内外从事智能投顾的企业也越来越多,如:德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善,智能投顾将会个性化和智能化。
3 结论
随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起,现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合,除了上述介绍的三种应用外,人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高,必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。
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