人工智能发展前景
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人工智能发展前景范文第1篇
中图分类号：TP391 文献标识码：A
0.引言
2016年3月15日，备受瞩目的“人机大战”终于落下帷幕，最终Google公司开发的“AlphaGo”以4∶1战胜了韩国九段棋手李世h。毫无疑问，这是人工智能历史上一个具有里程碑式的大事件。大家一致认为，人工智能已经上升到了一个新的高度。
这次胜利与1997年IBM公司的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗不同。主要表现在两个方面：
（1）AlphaGo的胜利并非仅仅依赖强悍的计算能力和庞大的棋谱数据库取胜，而是AlphaGo已经拥有了深度学习的能力，能够学习已经对弈过的棋盘，并在练习和实战中不断学习和积累经验。
（2）围棋比国际象棋更加复杂，围棋棋盘有361个点，其分支因子无穷无尽，19×19格围棋的合法棋局数的所有可能性是幂为171的指数，这样的计算量相当巨大。英国围棋联盟裁判托比表示：“围棋是世界上最为复杂的智力游戏，它简单的规则加深了棋局的复杂性”。因此，进入围棋领域一直被认为是目前人工智能的最大挑战。
简而言之，AlphaGo取得胜利的一个很重要的方面就是它拥有强大的“学习”能力。深度学习是源于人工神经网络的研究，得益于大数据和互联网技术。本文就从人工智能的发展历程与现状入手，在此基础上分析了人工智能的未来发展前景。
1.人工智能的发展历程
AlphaGo的胜利表明，人工智能发展到今天，已经取得了很多卓越的成果。但是，其发展不是一帆风顺的，人工智能是一个不断进步，并且至今仍在取得不断突破的学科。回顾人工智能的发展历程，可大致分为孕育、形成、暗淡、知识应用和集成发展五大时期。
孕育期：1956年以前，数学、逻辑、计算机等理论和技术方面的研究为人工智能的出现奠定了基础。德国数学家和哲学家莱布尼茨把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。英国数学家图灵在1936年创立了自动机理论（亦称图灵机），1950年在其著作《计算机与智能》中首次提出“机器也能思维”，被誉为“人工智能之父”。总之，这些人为人工智能的孕育和产生做出了巨大的贡献。
形成期：1956年夏季，在美国达特茅斯大学举办了长达2个多月的研讨会，热烈地讨论用机器模拟人类智能的问题。该次会议首次使用了“人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生。其后的十几年是人工智能的黄金时期。在接下来的几年中，在众多科学家的努力下，人工智能取得了瞩目的突破，也在当时形成了广泛的乐观思潮。
暗淡期：20世纪70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解决问题中最简单的部分，发展遇到瓶颈也就是说所有的AI程序都只是“玩具”，无法解决更为复杂的问题。随着AI遭遇批评，对AI提供资助的机构也逐渐停止了部分AI的资助。资金上的困难使得AI的研究方向缩窄，缺少了以往的自由探索。
知识应用期：在80年代，“专家系统”（Expect System）成为了人工智能中一个非常主流的分支。“专家系统”是一种程序，为计算机提供特定领域的专门知识和经验，计算机就能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。不同领域的专家系统基本都是由知识库、数据库、推理机、解释机制、知识获取等部分组成。
集成发展期：得益于互联网的蓬勃发展、计算机性能的突飞猛进、分布式系统的广泛应用以及人工智能多分支的协同发展，人工智能在这一阶段飞速发展。尤其是随着深度学习和人工神经网络研究的不断深入，人工智能在近几十年中取得了长足的进步，取得了令人瞩目的成就。
人工智能发展到今天，出现了很多令人瞩目的研究成果。AlphaGo的胜利就是基于这些研究成果的一个里程碑。当前人工智能的研究热点主要集中在自然语言处理、机器学习、人工神经网络等领域。
2.人工智能l展现状与前景
人工智能当前有很多重要的研究领域和分支。目前，越来越多的AI项目依赖于分布式系统，而当前研究的普遍热点则集中于自然语言处理、机器学习和人工神经网络等领域。
自然语言处理：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），是语言学与人工智能的交叉学科，其主要功能就是实现让机器明白人类的语言，这需要将人类的自然语言转化为计算机能够处理的机器语言。
自然语言处理主要包括词法分析、句法分析和语义分析三大部分。词法分析的核心就是分词处理，即单词的边界处理。句法分析就是对自然语言中句子的结构、语法进行分析如辨别疑问句和感叹句等。而语义分析则注重情感分析和整个段落的上下文分析，辨别一些字词在不同的上下文定的语义和情感态度。
当前自然语言的处理主要有两大方向。一种是基于句法-语义规则的理性主义理论，该理论认为需要为计算机制定一系列的规则，计算机在规则下进行推理与判断。因此其技术路线是一系列的人为的语料建设与规则制定。第二种是基于统计学习的经验主义理论，这种理论在最近受到普遍推崇。该理论让计算机自己通过学习并进行统计推断的方式不停地从数据中“学习”语言，试图刻画真实世界的语言现象，从数据中统计语言的规律。
机器学习：机器学习（Machine Learning）是近20年来兴起的人工智能一大重要领域。其主要是指通过让计算机在数据中自动分析获得规律，从而获取“自我学习”的能力，并利用规律对未知数据进行判断和预测的方法。
机器学致可以分为有监督的学习和无监督的学习。有监督的学习是从给定的训练数据集中练出一个函数和目标，当有新的数据到来时，可以由训练得到函数预测目标。有监督的学习要求训练集同时有输入和输出，也就是所谓的特征和目标。而依据预测的结果是离散的还是连续的，将有监督的学习分为两大问题，即统计分类问题和回归分析问题。统计分类的预测结果是离散的，如肿瘤是良性还是恶性等；而回归分析问题目标是连续的，如天气、股价等的预测。
无监督学习的训练集则没有人为标注的结果，这就需要计算机去发现数据间的联系并用来分类等。一种常见的无监督学习是聚类分析（Cluster Analysis），它是将相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者是特定的子集，让同一个子集中的数据对象都有一些相似的属性，比较常用的聚类方法是简洁并快速的“K-均值”聚类算法。它基于K个中心并对距离这些中心最近的数据对象进行分类。
机器学习还包括如半监督学习和增强学习等类别。总而言之，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，而其应用随着人工智能研究领域的深入也变得越来越广泛，如模式识别、计算机视觉、语音识别、推荐算法等领域越来越广泛地应用到了机器学习中。
人工神经网络：在脑神经科学领域，人们认为人类的意识及智能行为，都是通过巨大的神经网络传递的，每个神经细胞通过突出与其他神经细胞连接，当通过突触的信号强度超过某个阈值时，神经细胞便会进入激活状态，向所连接的神经细胞一层层传递信号。于1943年提出的基于生物神经元的M-P模型的主要思想就是将神经元抽象为一个多输入单输出的信息处理单元，并通过传递函数f对输入x1，x2…，xn进行处理并模拟神经细胞的激活模式。主要的传递函数有阶跃型、线性型和S型。
在此基础上，对神经网络算法的研究又有诸多进展。日本的福岛教授于1983年基于视觉认知模型提出了卷积神经网络计算模型。通过学习训练获取到卷积运算中所使用的卷积系数，并通过不同层次与自由度的变化，可以得到较为优化的计算结果。而AlphaGo也正是采用了这种深度卷积神经网络（DCNN）模型，提高了AlphaGo的视觉分类能力，也就是所谓的“棋感”，增强了其对全盘决策和把握的能力。
3.人工智能的发展前景
总体来看，人工智能的应用经历了博弈、感知、决策和反馈这几个里程碑。在以上4个领域中，既是纵向发展的过程，也是横向不断改进的过程。
人工智能在博弈阶段，主要是实现逻辑推理等功能，随着计算机处理能力的进步以及深度学习等算法的改进，机器拥有了越来越强的逻辑与对弈能力。在感知领域，随着自然语言处理的进步，机器已经基本能对人类的语音与语言进行感知，并且能够已经对现实世界进行视觉上的感知。基于大数据的处理和机器学习的发展，机器已经能够对周围的环境进行认知，例如微软的Kinect就能够准确的对人的肢体动作进行判断。该领域的主要实现还包括苹果的Siri，谷歌大脑以及无人驾驶汽车中的各种传感器等。在以上两个阶段的基础上，机器拥有了一定的决策和反馈的能力。无人驾驶汽车的蓬勃发展就是这两个里程碑很好的例证。Google的无人驾驶汽车通过各种传感器对周围的环境进行感知并处理人类的语言等指令，利用所收集的信息进行最后的决策，比如操作方向盘、刹车等。
人工智能已经渗透到生活中的各个领域。机器已经能识别语音、人脸以及视频内容等，从而实现各种人际交互的场景。在医学领域，人工智能可以实现自动读片和辅助诊断以及个性化t疗和基因排序等功能。在教育领域，机器也承担了越来越多的辅助教育，智能交互的功能。在交通领域，一方面无人车的发展表明无人驾驶是一个可以期待的未来，另一方面人工智能能够带来更加通畅和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等领域也有非常广阔的发展前景。总之，人工智能在一些具有重复性的和具备简单决策的领域已经是一种非常重要的工具，用来帮助人们解决问题，创造价值。
参考文献
[1]阮晓东.从AlphaGo的胜利看人工智能的未来[J].新经济导刊，2016 （6）：69-74.
人工智能发展前景范文第2篇
首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。
点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。
6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。
人工智能发展前景范文第3篇
关键词：智能电网；智能调度系统；电力电网
中图分类号：TM73 文献标识码：A
电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，在电力系统初具雏形时，由于科技落后，电力电网调度系统不是智能的，是由工作人员通过打电话的方法了解各个电力站的运行状况，如果发现电力站的运行发生异常状况，就会凭借工作人员的经验，对发生的异常状况进行处理。现如今，科技水平不断发展，自动化技术也不断地更新，电力电网的智能调度系统在电力系统中也得到了应用，并取得了一定的成效。与传统电网系统相比，电力电网的智能调度系统不是孤立存在的，它是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。
一、电力电网智能调度系统概述
（一）电网调度系统自动化的现状和前景
在科学技术不断发展的今天，电网调度系统已由最初单纯获取电力系统的数据转换为全面了解电力电网的运行状况，成为了能量管理系统。虽然我国科学技术水平在不断的发展，但是技术理论仍然不是很先进，导致电网调度系统的自动化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地运用现代科学技术，完善电力电网的智能调度系统，使电力电网的智能调度系统更加高效便捷，实现真正的智能，这将是电力系统的未来趋势。
（二）电力电网系统智能调度的概念
电力电网系统智能调度就是指调度系统可以对电力系统的电网的每个状态进行自动获取，综合了解其中的变化，协助电力调度员的管理，使电力调度员操作更加便捷精准，便于获取最好的方案，从而保证电网的安全运作。电力电网系统智能调度系统的功能不单单是基础的电力系统的稳态分析，在电力系统发生突如其来的故障时还应该具有一定的分析功能，可以及时帮助电力调度员解决故障，并且还应该可以兼容日益发展的运行系统。新型的电力电网系统智能系统比如今使用于电力系统中的调度系统更加复杂，更加庞大。新型的电力电网系统智能系统不单单需要电力系统中各个系统相互独立，却有相互统一，各个系统间可以互相帮助，除此之外，还要求新型的电力电网系统智能系统有兼容第三方软件的能力，该系统的最终构架应该是一种开放式的软件体系。
二、 人工智能在电网调度系统中的应用
（一）人工智能的概念
人工智能又名机器智能，融合了计算机科学、数理逻辑、控制论、信息论、神经生物学以及语言学等多门学科的知识理论，最终发展而成的一门综合性学科。人工智能的主要目标就是运用人类的智慧，使计算机系统日益的先进，逐渐使计算机系统表现出人类的一些基本智能行为。科学家进行了大量的科研实验，实验结果表明，人工智能技术发展的速度也越来越快，已经广泛地应用与各行各业，并发挥了显著的效果。不可否认，人工智能必将是未来的发展趋势。
（二）人工智能系统方法分类
二十世纪八十年代初，人工智能技术刚刚崛起，不断地应用于电力系统以及电力系统的相关行业中，主要原因如下：
1电力系统在当时那个年代就已经拥有了很大的规模，数据处理十分的繁琐，并且系统要求动态实时性，凭借当时的计算机水平根本没有办法快速获取计算结果，严重拖累了电力系统的工作效率。
2电力系统的非线性根本没有办法凭借当时的计算机水平建立出精确的线性数学模型。
3由于当时科学技术水平不是很发达，大多数人对电力系统不是十分了解最终导致电力系统行业中存在很多模棱两可的问题。
4由于当时科学技术水平不是很发达，很多电力系统的专家只能根据自己的经验对电力系统进行分析，根本无法运用精确的数学进行描述。与传统的计算不同，人工智能算法是以解决知识中所存在的问题的方法为基础，解决了传统计算方法的缺点。因此，人工智能应用于实际的电力系统中是十分必要的。
（三）人工智能在电网调度系统中的应用以及方法：
1 专家系统
在二十世纪六十年代，专家系统作为人工智能在电网调度系统中的应用的重要分支开始兴起，专家系统顾名思义，这个系统拥有极其接近人类思维模式的智能系统，可以很好地进行分析和推理，就犹如一些拥有丰富经验和渊博知识的专家，在特定的区域里凭借区域内固有的数据库对问题进行合理的分析，最终提出适当的问题解决方案。在专家系统应用于电力电网调度系统中，应该包括电网的管理、对电力系统进行综合的监测作用、对故障进行分析并及时提供解决意见等。
2 人工神经网络
人工神经网络顾名思义，就是一种类似于人类大脑的神经网络，人工神经网络可以对给与的信息进行适当合理的分析，并且处理，最终演变成数学模型，人工神经网络的本身就是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是一种逻辑表达方式。人工智能神经网络与人类的大脑十分相似，具有一定的自学和联想能力，可以快速地根据特定的规律推算出大致的结果。人工神经网络已经广泛应用于人工电力电网系统的动态控制与诊断、状态数据估计等很多的相关领域，并取得了一定的成效，而其中的人工神经网络的预测估计分析技术已经十分的完善。
3 遗传算法
遗传算法就是根据达尔文生物种族进化论中遗传机制和自然选择学机理的生物进化过程进行模拟最终获取相应的计算模型，遗传算法可以通过模拟自然进化过程分析获取最好的解决方案。具体方法如下：
（1）选取一定数量的候选集。
（2）根据一定的条件，计算出这些候选集的应用范围。
（3）根据计算所得的应用范围适来确定符合应用范围的候选集。
（4）加工处理符合应用范围的候选集，最终形成新的候选集。
在整个遗传学算法中，达尔文自然选择学机理中的“适者生存”一直贯穿始终，遗传算法凭借自身十分优异的计算和处理功能，已经广泛地应用于电力电网系统中。
4 Agent技术
Agent技术是一种智能计算实体，在分布式系统中拥有灵活性、主动性、反应性、交互性和自主性。Agent体系结构是一种自主行为实体，单纯凭借现今的计算机水平，很难准确对Agent体系结构进行描述，其大略可分为三种类型，是混合式体系结构、反应式体系结构和审慎式体系结构。如今，反应式体系结构是其中主要的研究对象，事件处理系统、方法集合和内部状态集组成了反应式体系结构。具备良好适应性和开放性的Agent技术作为在新一代调度自动化系统，发展前景不可小视。
对于同类发电机组而言，综合考量其安全性能、经济效益和环保指标等要素，可以分别表示出机组的可靠性能R、经济效益标准E、环境标准D，以及热电比例H，依次用a表示其权值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每个权值的和为1。
设定机组工作的经济程度与出力之间的关系为函数E（P），那么用来指代系统经济性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。
系统的环保性指标可以用单位排放的污染气体总量来表示；系统的热电比是将单位出力表示为热量数值，设定热电之间转化的关系函数H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。
（四）Agent技术的发展前景
分布式的Agent技术就是将能量管理系统模块封装成Agent，使智能电网调度拥有更强的自治性和可移植性，从而在一定程度上解决了智能电网调度的一些问题。现如今，学者对人工智能技术不断深入地研究，从而使其更加广泛地应用于电力系统中，并取得了一定的效果。在科学技术不断发展的背景下，Agent技术一定会拥有更广阔的前景。
三、 国内外电力电网智能调度系统的研究现状
在二十世纪九十年代，Dy-Liacco作为“现代能量控制中心”概念的创始人，十分全面地论述建立了电力电网智能调度系统的文献，在文中提到想要解决电力系统中存在的一些问题，应该用智能机器调度员替代人工调度员，除此之外，文中还提到要综合仿真培训和自动学习等功能，从而使电力电网自动运行。在我国，卢强院士最先提出了“数字电力系统”的概念，主要讲诉的是正常情况下电力电网智能调度系统对电力系统的监管的分析的功能等；华北电力大学的杨以涵教授则带领自己的科研组进行电力系统的研究，基于“数字电力系统”的概念，分析电力系统中电网会出现的故障，以及安全方面等进行了探讨，最终形成了建立以分析和解决电网故障的“调度机器人”的思维模式。
结语
综上所述，电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，电力电网的智能调度系统是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。本文对电力电网智能调度系统做了简单的介绍，对电力电网智能调度系统的具体应用进行了探讨，希望本文可以给相关电力电网工作者甚至是研究者带来一定的参考作用，使电力电网的智能调度系统更加完善，可以更好地应用于电力系统中。
参考文献
[1]狄以伟.面向未来智能电网的智能调度研究[D].济南：山东大学，2010.
人工智能发展前景范文第4篇
在我国的科技发展领域，人工智能的出现带来了新的发展前景和发展动力。伴随着科技大发展的信息化时代的到来，现在涉及到人们生产生活的各个领域都开始实现了人工智能技术的研究和尝试性应用，通过实践应用表明，人工智能确实发挥了巨大的技术推动作用。本文从人工智能的概念入手，详细阐述了人工智能在计算机网络技术中的运用和未来发展方向，最后对人工智能的科技发展措施进行了完整总结。
【关键词】
人工智能；计算机网络技术；运用
引言
到目前为止，我国的很多领域都已经开始了人工智能技术的应用，人工智能的技术应用大大方便了我们的生活，同时，也实现了生产和服务领域的革新和进步，对我国整体的科技进步和发展发挥了重要作用。
1人工智能简介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步兴起和开始被大家熟知的技术名词，人工智能主要应用在人工模拟操控以及实现人的智能性扩展和延伸，人工智能综合了相关领域的智能性技术、智能操作方法以及智能技术应用，属于一门综合性较强的技术类应用科学。属于一门独立的新型技术学科。人工智能主要的应用载体为计算机，通过技术研究尝试实现计算机实体发挥出人的智能，实现对人的智能性模拟应用，智能性延伸和扩展。从根本上来讲就是寻求高应用技能的计算机，通过科学的设计和新型的建造方式实现计算机应用系统的高智能水平发挥。人工智能的概念是以人类智能为参考的，主要的应用方法是利用人工技术，通过人类智能行为的计算机开发和引入，综合性研究的科学载体。近些年来，伴随着计算机软硬件的技术更新发展速度不断加快，计算机的实际应用速度和效率不断提高、实际的资源存储能力不断提高，同时，实际的网络技术普及促使电子类产品价格不断下降，许多人工无法短时间内快速完成的任务通过计算机已经可以轻松搞定，人工智能也由此拥有了更多的现实应用能力和基础。目前，我国的人工智能研究主要集中在三个重要领域，其中包括了智能化的接口设计、智能化的数据搜索以及智能化的主体系统研究[1]。
1.2接口技术研究
为了实现更加便捷自然的人工智能交流技术应用，智能接口技术的研究在近些年来越来越受到关注。数据的提炼和有效信息的挖掘技术需要从大量模糊和随机的数据中进行有效信息提取，从而实现对潜在和隐含信息中有价值数据的搜索和提炼的过程。所以，这一过程就需要搜索的主体具有一定的意念、选择性能力以及辨识方法，属于一个智能化的概念主体。同时具有明显的自主性特征。通过对人类大脑智能化识别以及模糊数据处理功能模仿，实现智能化计算机的应用。未来，人工智能将会在人工神经网络中进一步应用和普及，成为未来可具发展潜力的全新领域。在人工智能技术应用过程中，包含了语言信息自动处理、定理化的自动证明以及智能化信息检索和问题解答等等。所以，人工智能应用中人机关系的变化将会进一步对人们生活方式以及生产模式产生重要影响，成为整体信息技术发展的新方向和新课题。在新的发展阶段，人工智能也将拥有新的应用领域需要出现[2]。
2人工智能在网络技术中的应用
在网络安全领域，人工智能技术应用也逐步广泛发展起来。互联网信息时代人们的交流和联系日益密切起来。人们的生产生活也因此大为便捷。但是，信息交流沟通的便利性加大的同时也必然引起网络信息的安全系数降低，网络安全隐患多种多样。所以，人工智能技术的网络安全维护应用将成为重要的突破口，大大提高网络安全系数，同时实现网络安全性能的提高，对用户的信息安全进行充分保护。人工智能最突出的特点就是对于不确定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力较高，这些都是可利用在网络安全维护中的重要技术优势。能够很好的对入网访问者进行智能识别，提高信息的安全和稳定性[3]。同时，人工智能技术还可以很好的应用到计算机网络信息服务领域中，一般被称为智能信息处理技术，通过这一技术的融合可以有效提高人工智能的个性化任务设置，丰富实用方式，提高综合服务水平。在软件方面，各类新型开发工具都在不断应用，人工智能的领域化拓展速度不断加快，在硬件方面，技术革新带来了性能的不断提高，同时价格也在不断降低。
3结论
综上所述，我国的人工智能科学技术在很多领域的应用已经得到了很大的突破，科学技术与计算机网络都是在人工智能发展过程中得到自身应用拓展的重要组成。通过以人工智能计算机网络应用模式的分析和研究，进一步为人工智能的未来发展提供理论研究和参考价值。
作者：谷世红 毕然 单位：石家庄信息工程职业学院
参考文献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，02：20.
人工智能发展前景范文第5篇
【关键词】智能化技术；电气工程；自动化
1、前言
人工智能特殊性是由于其具备三种能力：行为能力、感知能力以及思维能力，因而，人工智能发展的潜力无限大。电气工程自动化作为一门电气信息类的新兴学科，主要应用于信息处理、控制运动、管理及决策、电子电力的技术、工业过程的控制、检测及自动化的仪表与电子及计算机技术等领域。智能化技术的应用促进电气工程自动化学科尤其是自动控制的领域发展，提升电气设备的运行智能化，有效增强控制系统稳定的性能，是生产技术又一次巨大的革新。
2、人工智能运用的理论
人工智能概念在1956年的时候首次提出后，其发展的状态一直良好，并且逐渐形成以计算机为核心，包括哲学、医学、生物学、心理学、自动化、控制论、信息论与数理逻辑的综合性科学，其属于计算机科学中重要的分支，对智能本质有较好的阐述，且生产了与人类的智能机器相仿的机器，实现了多种研究。随着科技的发展与进步，计算机编程技术可模仿人类的大脑，例如分析、收集、回馈、处理以及交换信息，因而，计算机以模仿人类大脑的形式，在一定的程度上促进电气工程的自动化发展的步伐。在日常生产、分配、流通与交换中，均需电气工程的自动化控制，并且通过电气工程自动化的控制，可有效实现自动化电气工程，提高工作的效率，进而促使生产与工作总体的效率有所提升[1]。
3、人工智能的控制优势
对于不同人工智能的控制，需运用不同方式进行探讨，由于部分人工智能的控制器，例如神经、模糊、模糊神经以及遗传算法均属于类非线形函数的近似器；采用此分类有利于了解总体，以及促进对人工智能控制策略综合性的开发，以上人工智能的函数近似器具备常规函数的估计器不具有的优点。
首先，在多数情况下，精确了解控制对象动态方程是相对比较复杂的，所以控制器设计实际的控制对象模型，通常会出现许多不确定因素，例如参数变化与非线性时等，往往无法掌握新的信息。但人工智能的控制器设计，可不需参照控制对象模型。按照鲁棒性、响应时间与下降的时间不一样，人工智能的控制器可经过适当调整以提升自身性能，例如，在下降的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快四倍；在上升的时间上，模糊逻辑的控制器可比PID控制器还要快两倍。同古典的控制器比较，人工智能的控制器更具备易调节的特点。尽管缺少专家现场的指引，人工智能的控制器也可以采取响应数据进行设计。
此外，还可由相应的信息以及语言等形式开展设计工作，人工智能的控制器一致性极强，输入陌生数据便可以出现很高的估测，还可忽视驱动器对控制器的影响。针对部分控制对象而言，尽管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不过对其他控制的对象而言，不一定能产生良好的效果，因而，设计时需遵守具体问题应具体分析原则。在模糊化与反模糊化的过程中，若运用隶属函数、规则库以及适合模糊神经的控制器，便可精确进行实时的确定[2]。
4、智能化技术的运用
由人工智能的技术不断发展，运用智能化技术控制的领域也逐渐广阔，包含人工智能运用在电气产品的优化设计、控制及保护、故障的预测与诊断等方面。
4.1电气产品的优化设计
电气产品优化设计的工作是相对比较复杂的，其主要综合了两方面内容：理论学科的知识与经验知识。电气产品传统的设计方式主要是设计经验综合大量实验手段的验证，缺少相关技术的支持，效率比较低，工作量比较大，难以设计出科学合理的方案。由计算机技术迅速发展，以及人工智能的技术应用，电气产品设计逐渐从手工转入计算机辅助的设计，从一定程度上而言，减少产品从构思至设计至生产时间，并使得设计逐渐迈向智能化、优质化以及高效化的时代。
在人工智能的技术运用在优化设计中，主要有两种主要方法：遗传算法与专家系统。遗传算法特征是直接操作结构对象，具备内在隐并行性与全局寻优的能力；可指导优化与自动获取搜索空间，以及自行调整搜索的方向，不需标准的要求。这些遗传算法的特征特别适合产品的优化设计，进而其广泛运用在电气产品人工智能的优化设计之中。专家系统运用于计算机技术与人工智能的技术，主要是依据某领域的一个或是多个专家提供经验与知识，进行合理的判断与推理，模仿人类专家决策的过程，以此处理需人类专家处理复杂的问题，并且其更是产品的优化设计重要的方式，但目前尚处于研究的阶段，实际的应用比较少，未来的发展前景较大。
4.2故障的诊断
电气设施故障具备非线性、复杂性以及不确定性等特征，运用传统方式进行的诊断效率较低、准确率低。人工智能的方式引进极大提升了故障的诊断准确率，而人工智能的技术运用在故障的诊断方式主要有三种：神经网络、模糊逻辑以及专家系统。例如，运用人工智能的技术，对电动机与发电机进行故障诊断的时候，结合神经网络与模糊理论，不但保留故障诊断的模糊性，更结合神经网络的学习能力强优势，共同对电机故障进行诊断，极大提升了故障的诊断准确率。
4.3人工智能控制技术
人工智能的控制技术将是未来生产的发展趋势，并且目前在电气工程的自动化方面也已广泛运用。控制的方式主要有模糊的控制、专家系统的控制以及神经网络的控制，主要运用的方面是：记录故障且实行在线分析；采集及处理全部模拟量与开关量实时的数据；实时智能的监视各个主要的设施与系统运行的状态；通过鼠标或是键盘达到控制系统的目的[3]。
5、小结
总而言之，人工智能的理论是经过对人的智能实行模拟、开发与延伸实现的理论，其体现电气自动化的特点。因而智能化技术运用于电气工程的自动化中，可发挥巨大的作用，促进电气优化的设计，及时诊断故障，并且还可实现智能控制，不断提升电气工程的效率，更好地服务于社会。
参考文献
[1]娅.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技致富向导，2012（27）：217-217.
