人工智能的应用范文 1
关键词：人工智能；机器人；智能系统
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.01.113
0 引言
智能机器人是指通过设备的安置和程序的设定，促使机械设备具有记忆、感知、推理等多种能力，能够向人脑一样对外界情况进行判断和分析，进而躲避障碍物，或者是按照要求完成具体的工作任务。人工智能化的研究是在工业生产和计算机技术发展的领域基础之上而开展的，本项研究内容有 50 多年的发展历程，将多种知识和技术进行有效的融合，将其应用到实践领域，进而推动生产的发展和技术的进步。
1 人工智能主要研究内容
（1）模式识别。在人工智能研究系统中，其所研究的模式识别就是充分利用计算机技术，通过计算机技术中所设定的程序来模拟人类对外界功能的感知，进而建立的智能识别系统。运用计算机系统来模拟人类的感知和识别能力，利用自身数据系统中所具有的资料信息来出俩相关的文字、表格、声音、图像等内容。模式识别主要经历信息采集、预处理、基元提取、模式分类等几个步骤。
（2）机器视觉。机器视觉是建立在模式识别的基础之上而发展的新的技术，其不仅模拟人的视觉中的识别功能，同时还模拟人的理解功能。在本阶段的研究中不仅攻克多个技术研究难题，同时也将其作为一个独立的学科，向更深、更广的领域进行研究。在机器视觉的研究阶段，其研究的主要内容是模拟人类的视觉，机器能够捕捉到外界的信息、自然景物等内容，对其进行分析进行形成图像[1]。机器视觉的研究是为了赋予机器具有人的视觉功能，通过立体视觉、视觉检验、动态图像分析等方式的运用，理解图像的内容并对其定位，进而向机器人运控控制系统反馈机器人的状态及目标等多种信息。
（3）机器学习。机器学习是其向智能化发展的关键技术，通过模拟人类的智能来获取知识，进而更好地满足应用的需求。随着生产的发展对机器人的工作提出了更高的要求，所以机器人想要在复杂的环境下完成多项任务要求就要学习，进而对自身的功能进行调整。首先机器学习是让其在环境交互的过程中获得大量的信息并对其进行分析，进而提高机器人适应环境的能力。其次是通过学习可以提高机器人的智能化水平，进而应付环境所带来的变化，解决突发状况下所出现的问题。再次是机器人学习可以弥补设计中所存在的缺陷，降低设计人员的劳动强度[2]。通过学习，机器人能够应对复杂多变的环境，自身进行调整，进而提高其运行效率。
（4）分布式人工智能。分布式人工智能是将分布式计算机与人工智能进行结合，提高其智能化的应用水平。此种系统的应用能够在快速变化的环境中捕捉到变化的信息，提高机械设备的协同工作能力。现阶段分布式人工智能系统尚不能独立工作，需要在团结写作的过程中来完成具体的工作内容，掌控规则和知识等内容，进而保证技术和动作的协调性。
2 人工智能在机器人领域的应用
2.1 人工神经网络在机器人定位与导航中的应用
人工神经网络是模拟人类的视觉神经系统，对其所收集的信息进行处理，其应用的优越性主要表现在如下几个方面：一是有效处理难以用规则和模型来描述的系统；二是其信息的融合能力较高；三是统一描述非线性系统。鉴于人工神经网络所具有的信息感应、传输、数据图形处理等方面的功能，将其应用到机器人系统中，促使机器人能够对自身进行精准定位，评估并避开障碍物[3]。在定位和导航系统中，充分运用人工神经网络所具有的功能，搜索数据信息并传输和处理数据信息，对空间物质精确测量，能够更好地抓取目标物质移动和运行的轨迹。
2.2 专家系统在机器人控制中的应用
在机器人的研究过程中，理论和实践均取得了较好的研究成果，但主要是建立在合适的数学模型技术之上所进行的控制理论研究。机器人虽然在人工的设定下模拟人脑在进行工作，但由于机器人动力学的时变性、非线性和变惯量等复杂现象的存在，很难确定其参数内容，并对其进行计算，所以减少计算方式，提高其智能性的专家系统出现，并应用到机器人控制系统中。采用专家系统的智能控制极大地减少了运算量，能够更好地面对复杂的外界环境，进而提高机器人对外界的反应速度[4]。同时专家系统比较使用，将其与常规的控制系统经重新给有效的结合，不仅提高了系统辨识模型的能力，具有较高的故障诊断能力，进而提高机器人的控制能力。
2.3 进化算法在机器人路径规划中的应用
路径规划是最近几年在机器人研究领域中比较活跃的内容，通过按照约束条件来所有相关信息，从起始状态逐渐过渡到最优状态。现阶段路径规划的研究中，主要应用遗传算法和蚁群算法，推动机器人向更加智能化的方向发展。遗传算法中采用了基于路点坐标值的可变长染色体编码方式来对路径进行规划，有效地排除障碍物，并将其应用到具体的路径规划问题中，提高路径搜索的效率，进而让移动机器人的路径规划取得较好的发展成果。
3 结论
随着生产的发展，智能机械设备逐渐应用到生产、生活的多个领域。智能设备的应用不仅提高了生产效率和产品质量，同时也解决了生产中人工难以攻克的技术难题，为企业创造了巨大的经济效益和社会效益。机器人作为人工智能研究领域的重要分支，其研究的深度和广度不断推进，随着理论研究和实践操作方式的进步，机器人已经从最初的替代手工作业的方式来从事简单、重复的工作内容逐渐向智能化过度，能够对环境进行分析和调整，从事更加复杂的工作内容，并且工作质量和工作效率高于人工的操作方式。随着机器人研究的深入并投入到实践领域，机器人必将有着更加广阔的发展前景。
参考文献：
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人工智能的应用范文 2
人工智能的研究领域分支较多，从研究角度来分有三大分支：知识工程、模式识别与机器人学。当今社会，许多以机器人为题材的电影受到人们的喜爱，如《异形》，《终结者》，《银翼杀手》等。这些电影也表现出人们对机器人领域的重视。“机器人”一词起源于捷克语，意为强迫劳动力或奴隶。这个词是由剧作家 Karel Capek 引入的，他虚构创作的机器人很像 Frankenstein 博士的怪物 - 化学和生物学方法而不是机械方法创造的生物。但现在流行文化中的机械机器人和这些虚构的生物创作物没多大区别。基本上，一个机器人包括：机械设备，如可以与周围环境进行交互的车轮平台、手臂或其它构造；设备上或周围的传感器，可以感知周围环境并向设备提供有用的反馈；根据设备当前的情况处理传感输入，并按照情况指示系统执行相应动作的系统。在制造业领域，机器人的开发集中在执行制造过程的工程机器人手臂上。在航天工业中，机器人技术集中在高度专业的一种行星漫步者上。不同于一台高度自动化的制造业设备，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作-没有无线电通讯，可能碰到意外的情况。至少，一个行星漫步者必须具备某种传感输入源、某种解释该输入的方法和修改它的行动以响应改变着的世界的方法。此外，对感知和适应一个部分未知的环境的需求需要智能（换句话说就是人工智能）。从军事科技和空间探索到健康产业和商业，使用机器人的优势已经被认识到了这种程度 - 它们正在成为我们集体经验和日常生活的一部分。它们能把我们从危险和枯燥中解脱出来。智能机器人本身能够认识工作环境、工作对象及其状态，根据人给予的指令和自身的知识，独立决定工作方式，由操作机构和移动机构实现任务，并能适 应工作环境的变化。智能机器人只要告诉它做什么，而不用告诉怎么做。它共有四种基本功能，分别是：(1)运动功能，类似于人的手、臂和腿的基本功能，对外界环境施加作用。(2)感知功能，获取外界信息的功能。(3)思维功能，求解问题的认识、判断、推理的功能。(4)人机通信功能，理解指示，输出内部状态，与人进行信息交流的功能。智能机器人是以一种“认知——适应”方式进行操作的。著名的机器人和人工智能专家布拉迪 (Brady) 曾总结了机器人学当前面临的 30 个难题，包括传感器、视觉、机动性、设计、控制、典型操作、推理和系统等几个方面，指出了机器人学当 前急需解决的难题。只有在这些方面有所突破，机器人应用和机器人学才能更适应社会的要求，成为开发人类智力的帮手。今天，在仿真人各种外在功能的各个方面，机器人的设计都有很大的进展。现在有一些科学家在研究如何从生物工程的角度去研制高逼真度的仿真机器人。目前的机器人离人们心目中的能够做各种家务活，任劳任怨，并会揣摩主人心思的所谓“机器仆人”的目标还相去甚远。因为机器人所表现的智能行为都是由人预先编好的程序决定的，机器人只会做人要他做的事。人的创造性、意念、联想、随机应变乃至当机立断等都难以在机器人身上体现出来。要想使机器人融入人类的生活，看来还是比较遥远的事情。
2 相关理论研究现状
2.1 理论 1 机器学习
2.1.1 描述
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。目前，已有许多不同的机器学习方法。可将这些学习方法中体现的基本学习策略总结为机械式学习、指导式学习、类比学习、归纳学习、解释学习五种。
2.2 理论 2 模式识别
2.2.1 描述
在模式识别方面，主要研究方向有:①数据挖掘；②医学图像聚类分析；③视频图像的目标检测与跟踪；④视频事件语义分析；⑤人脸识别；⑥小波理论在图像信号处理中的应用。
目前，在国家自然科学基金及多个省部级基金项目的支持下，深化研究这些智能技术和模式识别技术，并将其应用到智能交通系统、基于内容的视频 / 图像检索系统、虚拟现实环境等问题中。特别是，近年来与镇江江滨医院合作采集了近两年来的 CT 图像和 MIR 图像，并按照人体部位分类构建了由头部、四肢等九部分组成的图像总数达 20 余万幅规模的分布式医学图像数据库。基于该数据库，开展了基于内容检索技术、基于医学图像感兴趣区域特征提取以及数据压缩等方面的研究，并开发了一个基于内容的腹部医学图像数据库管理系统。同时，研制开发了疲劳驾驶检测软件系统、电子病历书写器与嵌入式电子病历系统。这些系统可获得实际应用，有望产生较大的经济效益和社会效益。
2.3 理论 3 语音识别
2.3.1 描述
提起语音识别，最容易想到的例子可能是不会讲笑话的 Siri，而像 Siri 这类语音助手是科技巨头们竟相争夺的领域，Google 有 Assistant，亚马逊有 Alexa，微软有 Cortana，Facebook 有 Jarvis，它们当中已经与应用场深度结合的当属亚马逊配备智能助理 Alexa 的 Echo 音响。除了智能家居领域外，未来语音技术在很多应用场景都有很好的机会。在智能车载场景中，用语音代替手势来控制汽车中的功能（比如控制 GPS 导航、信息收发、电话接打、社交网络更新等），将可避免司机过度分散注意力，保证行车安全；教育领域，语音识别辅助英语教学和中英文同声翻译，你只需对着手机说出想要翻译的句子，即可得到中英文双重语音播读结果和可视的文本结果。
2.4 理论 4 人脸识别
2.4.1 描述
在人工智能中，人脸识别是其中发展较为成熟的应用领域。同时，人脸识别是符合国家政策趋势、惠及民生的领域，国家 863 计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都会拔出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。
如今，“刷脸”已经成了人们生活中的日常事务，从移动支付、解锁手机到学校、公司、小区门禁等，都运用到了人脸识别技术。人脸识别技术产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。
人脸识别在手机端行业中，掀起了人脸识别解锁技术热潮，各大手机厂商也蜂拥挤入，其中最有影响力的便是 iPhone X 的 Face ID。面对日益激烈的行业竞争，如何在强敌林立之下找到自身的立足之地，创新、突破技术显得尤为重要，在这一点上，旷视科技 Face++ 凭借其核心的人脸识别技术 ，成为行业中的“佼佼者”。
2.5 理论 5 机器视觉技术
2.5.1 描述
我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉作为全球智能的“慧眼”, 很大程度上影响着人工智能的进步，无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。作为人功能智能发展前提的机器视觉技术，其主要有五大典型应用：
(1) 图像识别应用：图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
(2) 图像检测应用：检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：2000 年 10 月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。
(3) 视觉定位应用：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
(4) 物体测量应用：机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC 元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。
(5) 物体分拣应用：实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
表 2 -1 机器视觉技术
图像识别应用
图像检测应用
视觉定位应用
物体测量应用
物体分拣应用
3 研究发展及应用
1 工业机器人
所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。如：机械手。能模仿人体某些器官的功能（主要是动作功能）、有独立的控制系统、可以改变工作程序和编程的多用途自动操作装置。工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调，频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。
2“先行者”类人型机器人
经过十年攻关，国防科技大学研制成功我国第一台仿人型机器人——“先行者”，实现了机器人技术的重大突破。“先行者”有人一样的身躯、头颅、眼睛、双臂和双足，有一定的语言功能，可以动态步行。
人类与动物相比，除了拥有理性的思维能力、准确的语言表达能力外，拥有一双灵巧的手也是人类的骄傲。正因如此，让机器人也拥有一双灵巧的手成了许多科研人员的目标。
在张启先院士的主持下，北京航空航天大学机器人研究所于 80 年代末开始灵巧手的研究与开发，最初研究出来的 BH-1 型灵巧手功能相对简单，但填补了当时国内空白。在随后的几年中又不断改进，现在的灵巧手已能灵巧地抓持和操作不同材质、不同形状的物体。它配在机器人手臂上充当灵巧末端执行器可扩大机器人的作业范围，完成复杂的装配、搬运等操作。比如它可以用来抓取鸡蛋，既不会使鸡蛋掉下，也不会捏碎鸡蛋。灵巧手在航空航天、医疗护理等方面有应用前景。
3 探索机器人
机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。主要有 2 种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器一直是人类的研究难题，很多专家都在尽最大可能的使机器人自主化。最为出名的是水下机器人和空间机器人。随着海洋事业的发展，水下机器人可以代替人类在深海中进行探索，发现了好多不为人知的深海生物。空间机器人主要任务分为两大方面：1. 在月球、火星及其他星球等非人居住条件完成勘探；2. 在宇宙代替宇航员做卫星的服务（主要是捕捉、修理和补给能量），空间站上的服务及空间环境的应用试验。
4 总结
机器人技术领域已经创造了很多种具有基本的物理和导航功能的机器人。同时，社会发展的趋势也开始成为将机器人结合到从娱乐到卫生保健的日常生活中。而且，机器人可以将很多人从危险的情况中解脱出来，本质上就是让机器人作为人类的替代品来使用。AI 机器人技术研究人员所研究的很多应用程序已经开始实现这种可能了。另外，机器人还可以用于更普通的工作，如看门工作。然而机器人最初是开发用于肮脏、枯燥和危险的应用程序，现在它们已经被看作是人类的助手了。不管是什么应用程序，随着未来科技发展到一个新的境界，机器人将会需要更多而不是更少的智慧，从而会对我们的社会形成巨大的影响。
参考文献
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人工智能的应用范文 3
关键词：电气工程；自动化；人工智能
中图分类号：TM76 文献标识码：A
0. 引言
随着社会经济的发展，电气行业的重要性愈加显著，特别是其电气工程自动化，不仅保证生产质量，还降低生产成本。为了进一步提升电气工程自动化水平，人工智能技术得到了人们高度关注。目前，该技术在电气工程自动化中的应用优势显著，如：便于调节参数、缩小了操作误差、基本不受外界影响、节省了大量资源。在此基础上，本文主要阐述了人工智能在电气设备、电气控制过程、故障诊断等方面的应用，旨在指导实践，凸显人工智能的价值。
1. 人工智能的概况
人工智能是 20 世纪 50 年代由美国学者提出来的，其又称机器智能，其核心为计算机，经多学科共同作用，使其具备了推理、规划、交流、感知及操控等能力。它的本质为对人脑思维及处事方式等进行模拟，但其仅为无意识的机械物理操作，缺少创造性。目前，人工智能在电气工程自动化中的应用研究相对较少，因此，本文探讨了其应用意义及具体应用内容。
2. 在电气工程自动化中人工智能的应用
2.1 应用意义。一是便于调节参数，人工智能控制优点明显，如：操作简便、较强的适应力等，此外，它可借助有关数据，设计自动化模型参数，从而保证了参数调节效果；二是，缩小了操作误差，人工智能控制器具有较强的抗干扰性，参数设定后，实际运行中基本不会出现误差；三是，基本不受外界影响，对于传统电气工程控制器而言，在构建自动化模型时，极易受不确定因素的影响，如：模型参数改变、不同数值计算类型等，而借助人工智能后，无须精准动态模型，实际构建中不受参数、模型环境等因素影响，并明显提升了自动化水平；四是，节省了大量资源，传统控制器中涉及着诸多的电气设备，如：变压器、电缆、电线等，并要配备专业人员，以此实现管理与维修，在此情况下，其占用了大量的资源，与其相比，人工智能大幅度减少了资源占用率，控制了生产成本，保证了生产效益；五是，保证了电气产品性能，传统控制方法以特定目标为依据，而人工智能下的电气自动化系统，将未知数据输入系统后，便可获得规范性、一致性的产品。
2.2 应用内容
2.2.1 在电气设备方面。人工智能优化设计了电气设备，由于实际优化工作具有一定的复杂性，因此，对相关人员有着较高的要求，其不仅应具备完善的知识体系，对电磁场、电路、电器及电机等知识有充分的掌握与了解，此外，还应拥有丰富的设计经验以及良好的应变能力。以往设计多采用人工手工制作法，未能适应电器工程自动化的发展需求，因此，人工智能优化设计得到了各个企业高度关注，经实践可知，其缩短了开发周期，保证了设计质量与效率。目前，人工智能的应用主要体现在两方面，一是遗传算法，二是专家系统，前者应用频率偏高，其利用自动化模型实现了设计，不仅先进，而且精准；后者根据故障的征兆特点，充分考虑了电气设备故障的不确定性与非线性，有机结合了专家系统与人工智能，进而优化了产品设计，使其更加合理，大幅度提高了其整体性能。
2.2.2 在电气控制过程方面。在电气工程自动化发展中最为关键的便是电气控制过程，其直接关系着系统的稳定性与高效性。因此，实践中对电气控制过程有着严格的要求，但因控制过程过于烦琐，极易出现各种问题，一旦操作不当，则会引起设备故障，从而降低了其运行效率。而人工智能利用计算机技术，保证了操作精准性，通过界面化形式，简化了控制流程，同时及时、完整保存了有关信息、数据，可自动生成报表，节约了人力、物力，增强了数据查询的便捷性。现阶段，常见的控制方法为模糊控制，其优点为操作简便，此外，还包括专家系统控制、神经网络控制等。
2.2.3 在故障诊断方面。电气设备运行中极易出现各种故障，传统诊断方法是利用气体样本分析法实现的，此方法缺点明显，如：占用了大量维护人员及时间，效率偏低。虽然对设备展开了实时监测，但因其故障具有突然性与不确定性，从而增加了诊断难度。为了有效处理故障，实践中需要采用高效的诊断方法保证设备正常运行，减少损失。人工智能诊断方法采用模糊理论、神经网络及专家技术等，凭借先进技术保证了诊断效果及效率。
2.2.4 在电力系统方面。在电力系统自动化中广泛应用着人工神经网络及专家系统，前者拥有灵活的学习方法及分布式的存储方式，满足了海量数据的处理需求，此外，其合理分类了模型，借助季性时间模型，有效预测了电力系统短期负荷状况，全面分析了可能出现故障的环节；后者作为程序系统，融入大量经验、知识及规则等，使其具有一定的复杂性，其分析了电力系统问题，通过模拟专家决策过程，实现了有关问题的有效处理。
结语
综上所述，人工智能作为先进技术，将其应用于电气工程自动化的各个方面，提升了自动化水平，为电力行业稳定与健康发展提供了可靠的保障。日后，人工智能技术将趋于成熟，其应用范围也将进一步扩展。
人工智能的应用范文 4
人工智能作为一项综合性应用技术，其研发的主要目的便是为了模仿人类的思维与行为，从而代替人们去完成一些难度较大、复杂繁琐的工作，以此为人们节省出大量时间，提高人们的日常工作效率。现今，我们日常生活中随处可见的智能化产品便是人工智能技术的重要体现，这些智能化产品的出现在方便我们日常生活的同时，也使生活变得更加丰富多彩起来。除此之外，目前人工智能技术的应用极为广泛，与计算机网络技术有着十分密切的联系，包括自动程序设计、智能控制等等，都是人工智能在计算机网络技术中的应用。
二、人工智能应用在计算机网络技术中的优势
（一）更具实用性
随着计算机网络技术的使用覆盖率不断扩大，当前各个领域乃至生活的各个细节都难以离开计算机网络技术。而人工智能技术的出现，从此使计算机网络技术变得更具实用性。智能与科技相结合，人工智能利用对新知识的学习能力，进而实现了对一些较难数据的推理核算工作。这样不仅极大程度的节省了网络查找的时间，还有效改善了人们的工作与生活，促进了工作效率与生活质量的双重提升。正因如此，人工智能技术的开发与应用更具实用性。
（二）便于网络管理
计算机网络技术的发展，让人们进行信息交流和讨论也变得更加方便快捷，同时也对世界各国之间建立良好的国际关系产生了极大帮助。随着人们对计算机网络技术的应用越来越广泛，因此对其要求也开始不断提升。而在人工智能的作用下，计算机网络技术也从此变得更具优势，对于人们无法处理或难度系数较大的问题，人工智能都能一一进行妥善处理。同时，人工智能还能加强对大数据的监控，实现智能化的网络安全管理，也使人们的交流与联系变得更具有安全性。由此可以看出，人工智能在计算机网络技术中的应用极为重要。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用
（一）智能防火墙防护体系
防火墙的主要功能是抵御黑客攻击，防止计算机系统中的潜在风险对其造成破坏。人工智能技术与计算机系统中的防火墙技术相互融合，这样计算机的防护系统就相当于拥有了一位智能管家。如此一来，计算机系统不仅多了一重安全保障，同时给人们的使用也带来更为便捷、高效的体验。由于人工智能技术具备极强的数据分析能力，对于各行各业时常出现的计算机网络安全问题，人工智能防护都能及时对其进行全面优化与处理。比如目前现有的一些人工智能杀毒软件，即使没有网络连接，同样也能为计算机系统保驾护航，帮助其免受攻击。同时智能防火墙的研发，还有效避免了以往的防火墙技术频繁进行网络运行控制的弊端，只会在不确定的情况下进行报警询问和访问控制，而在计算机程序正常运行或者智能防火墙已判定病毒的情况下是不会对用户进行访问控制的。由此可以看出，智能防火墙增加了智能化识别技术，其在计算机系统中的识别力更加敏锐，更为高效的实现了预防病毒侵害的目的。
（二）智能信息检索
网络时代的到来，人们需要了解和掌握信息时都可以通过计算机网络技术来实现，而正因为人们对各类信息的需求越来越广泛，也因此导致了网络上的信息呈现出繁多、复杂的局面。此种情况下，当人们需要获取信息时也变的无从下手，海量的信息中开始很难筛选出能满足其需求的内容。而当计算机网络技术中科学应用人工智能技术后，智能信息检索的出现不仅有效弥补了传统搜索方式的非个性化搜索功能，还实现了传统搜索所没有的分布式智能搜索。如果用户采用其搜索所需信息，智能搜索将会自动对用户所需的信息的相关领域进行搜集、筛选、过滤，最终对用户提供其感兴趣且有价值的信息内容，以此大大节省用户获取信息的时间，并提高其工作效率。
（三）智能过滤系统
日常生活中，当我们利用计算机网络技术进行学习或工作时，常常会因为电脑中大量占用内存的垃圾信息而影响到工作效率。比如一些垃圾邮件等，它们占用了电脑内存，长期下来就会导致电脑无法正常运行，最终导致我们的工作效率大大降低。而当计算机网络技术中应用到人工智能后，其具有的智能化识别技术就如同为计算机系统配备了一个人工大脑，不仅能自动拦截用户使用过程中出现的垃圾信息，还能对各类信息进行分类处理。如用户收到邮件后，其智能过滤系统便会自动开启扫描，将垃圾信息筛选出来提醒用户尽快进行清理操作，有效保护用户使用过程中的安全。这样一来，人工智能与计算机网络技术完美融合后产生的智能过滤系统就为人们节省了大量的时间，同时也保障了工作和学习的效率。
（四）智能机器人
在计算机网络技术的迅速发展下，人工智能技术也在不断发展，而智能机器人也正是其共同发展的产物。如今的智能机器人相比传统机器人在思维、感知等方面都得到了极大完善，其通过全面模拟人类的智慧与能力，已经逐渐应用于社会各个领域。比如许多人类自身难以完成的高难度危险作业等，智能机器人都可以代替其高效完成任务。此外，智能机器人在商业管理、救火救灾、军事、医疗等方方面面都有涉及，比如自动驾驶、识别生物体征等等。正因为有了计算机网络的发展，人工智能的作业才得以高效发挥，因此，不仅是人工智能方便了人们的生活，计算机网络技术也对人们的生活作出了巨大贡献。
（五）智能人机交互
人工智能在计算机网络技术中的另一重大应用便是智能人机交互，其主要体现在智能家电家居、自动驾驶、人机对弈、管理培训、机器教学、医疗服务等方面。据相关研究表明，相比人类，机器核算往往更能准确无误的完成人类指定的各项操作，因此智能人机交互的发展也将会得到越来越广泛的应用，从而对人类未来的日常生活带来极其重要的影响。
（六）智能数据挖掘
大数据挖掘主要指的是通过对现有的数据进行分析和提取，最终筛选出其中具有实用价值的信息，从而为人们学习和使用提供便捷，既为用户节省了大量时间，也使其工作起来更为高效。人工智能利用相应技术充分模拟人类大脑的运行过程及状态，并在大数据挖掘过程中得以应用，目前已经逐步体现在医疗、工业、司法等多个领域，未来给人类生活的方方面面也将会提供极大的帮助。
人工智能的应用范文 5
关键词：人工智能 计算机 信息技术 应用
中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）12-0118-01
近年来，其初步成果已经在我们的生活中得到了运用。科学家们借助一台计算机或者是一个机器人载体通过输入代码等方式，对计算机作出指令让其代替人们完成一些需要人们亲自动手或者是动脑的工作，既包括对人生命健康安全存在隐患的高危工作，也包括是毫无技术水平，重复枯燥的体力劳动。随着人工智能技术应用越来越具备挑战性，作为实现平台的计算机更是发挥了不可忽视的作用。因此，讨论探究人工智能在计算机中的应用就显得尤为的重要。
1 人工智能的含义
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。该词于 1956 年在 Dartmouth 学会上被科学家们提出，最早是研究、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。现在被当作为计算机科学的一个分支，它进一步的深化智能，并以生产出一种能做出与人类相似反应的智能程序为目标，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。人工智能在计算机中的应用不是简单的机器制造，是模拟人类智力活动和反应能力的系统创造，是信息时代高科技不断发展的代表产物，人工智能的发展在现代信息社会的发展中占据着越来越重要的地位。
2 人工智能在计算机应用中存在的问题
2.1 语言智能存在缺陷
在计算机语言智能虽然取得了一定程度的成果，但是在具体应用方面仍旧存在着一定缺陷。由于在实际生活中使用环境的限制，使用者不能保证在任何使用情况下周围安静无噪音，再加上用户不同的口音、停顿、语言习惯等等，这都给计算机接受指令作出智能反应带来了极大的挑战，需要科学家和技术人员不断提高计算机语言智能智能能力，另外计算机语言正处于起步阶段，虽然计算机对于人们发出的指令智能进行简单的翻译，但是对于句子意义的理解稍显不足，容易在语序语法上出现低级错误，计算机语言理解能力还有待加强，翻译和理解的能力在实际应用中也需要大幅度提升。
2.2 缺少词汇量和互动环节
词汇量决定计算机系统接受语音信息和指令的完整程度，互动环节的多少决定计算机系统智能水平的高低。一方面使用者语言的多样性增添了系统语音识别难度，由于系统缺乏世界语言的不足，在搜索计算法效率的不断提升和搜索词汇量的不断增加的情况下，如用户引用的词汇超出系统存储范围时，系统很有可能出现混乱、奔溃等情况。这都给用户在计算机人工智能语音应用方面造成了极大的困扰；另一方面人们生活水平不断提高，对应用的人性化和趣味化要求也在同步提升，但是从现实状况来看，计算机人工智能互动模式和内容太过死板和枯燥，难以吸引用户使用兴趣，要想促进人工智能在计算机的不断应用，就得不断创新，研究开发新模式吸引用户注意。
3 人工智能在计算机中的具体应用
3.1 进入生产领域，节省人力资本
随着人工智能与计算机的高度结合，越来越多的企业将目光投向于人工智能在生产领域的研究，一方面对于一些事故发生率较高、财产损失规模较大、且对工作者生命安全造成极大威胁的高危行业，企业的管理者可以运用计算机控制，以机器代替人工进行作业，如地下采煤、高空作业、爆破工作等等，既将工人的生命威胁降至最低，又能提高生产工作效率，促 M 企业的发展乃至行业的整体进步，另一方面，由于我国国情存在着大量的劳动密集型产业，人工智能促进了流水线生产，电脑系统化解放了大批劳动力，节省了大量企业资本，促使企业将更多的资源运用进人工智能和产品的研发，从而对计算机人工智能的进一步发展起着积极的作用。
3.2 投放科学领域，促进时代进步
人工智能在计算机中的应用典型例子就不能忽略超级计算机的研发和使用，所谓的超级计算机是以计算机为载体，具有代替人们进行任务规划和强大计算、处理数据的能力，主要特点表现为高速度和大容量，配有多种外部和设备及丰富的、高功能的软件系统。现有的超级计算机运算速度大都可以达到每秒一太（万亿）次以上。例如我国“天河二号”，它工作一秒钟相当于我们每个国民加起来全年无休工作 1000 年的计算量。因此，其多应用于国家高科技领域和尖端技术研究，人工智能与计算机的有机结合、相互作用、相互影响、其所表现出来的科学产物，不仅体现了一个国家的科研实力，同时对国家安全，经济和社会发展具有举足轻重的意义。
3.3 运用实际生活，提高生活水平
随着电子信息技术和计算机的发展，人工智能影响到我们的方方面面，通过搜索引擎就能查找我们所需要的图片和信息，点击人工语音选项我们便能对电脑程序发出指令，图搜商品导购、摄像头智能识别等等，被我们所熟悉的还有由谷歌公司研发创造的围棋人工智能程序阿尔法与微软互联网工程院于 2014 年的人工智能机器人“小冰”。前者在 2016 年 3 月以 4：1 的总比分战胜李世石，后者则拥有人工智能聊天，具有“陪你数羊”能人性化功能。由此可见，人工智能在计算机中的应用在给我们的生活带来挑战的同时，极大地提高了我们的生活水平、扩宽了娱乐方式。
4 结语
随着信息时代和高科技技术的高速发展，人工智能近年来所表现的迅猛势头不容小觑。虽然人工智能在计算机领域应用起步较晚，但它逐渐显现出其独特的发展潜力，对我们的生活和工作也发挥着越来越重要的影响。就目前人工智能发展状况来看离不开与计算机的结合和使用，因此我们不断学习和研究，不断促进人工智能在计算机领域中的应用和发展。
参考文献
人工智能的应用范文 6
关键词：人工智能；教育；应用；问题
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）03-0159-02
人工智能是研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。随着人工智能的理论与技术在社会各个领域的广泛应用，其在教育领域内的应用也越来越受到重视，并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育应用的主要形式
人工智能在教育领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的，它是以学生为中心，以计算机为媒介，利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交互系统。目前，智能教学系统已成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用了人工智能原理。由于它综合了知识专家、教师与学生三者的活动，因此，与之相对应的，智能教学系统一般分成知识库、教学策略和学生模型三个基本模块，再加上一个自然语言智能接口。智能教学系统的功能具体来说有以下几条：了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平；能根据学生的不同特点选择适当的教学内容和教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导；允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅要有计算机科学的知识，还需要有教育科学的理论指导。
二、人工智能在教育中应用的局限性分析
1. 阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中，一直存在着对“计算机是否能代替人脑甚至超过人脑”的问题的讨论，实际上，以电子计算机为主要工具模拟人的某些思维活动而产生的人工智能是有局限的。①计算机处理问题的根本原理。要计算机解决某种问题，有三个基本的前提：必须把问题形式化；问题还必须是可计算的，即要有一定的算法；问题必须有合理的复杂度，即要避免指数爆炸。由于人的智能活动不能完全形式化，因此，机器就不能将人脑的智力活动全部复制出来。电子计算机最终只能把握 0、1 这两个开关代码，遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任务，计算机则难以执行。②人和机器之间的根本区别。智能模拟利用了人和机器的共性，即两者都是一个信息转换系统，但两者之间存在着不容忽视的本质区别。智能模拟与天然智能属于两种不同的进化系统，人类的智能是人类社会实践的产物，机器的智能是机械制造的结果。大脑和电脑的组织结构也不相同，两者属于两种不同的运动过程，前者是复杂的生理 – 心理过程，后者是机械 – 物理过程。智能模拟可以在局部上超过天然智能，但是，模拟的根本方法是功能模拟法，两个系统在结构和实际过程上是不一样的。智能模拟不具有人的思维的社会性，不具有主观世界。
2. 人工智能在教育中应用的局限。就目前人工智能的发展水平以及人工智能本身的特点而言，它在教育中的应用也是有其局限性的。①与学生之间无法畅通交流。教育本质上是一种“交互”活动，而智能教学系统无法实现最充分、最真实的交互。目前自然语言理解的研究成果非常有限，远不能达到人人交流的要求。此外，就态度、品德、情感等教育问题而言，机器只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度，而无法像人类教师通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况，因此，“机器智能”很容易被蒙蔽“双眼”，无法做到像人与人之间那样自然畅通的交流。②决策和推理机制不完善。智能教学系统的关键智能所在是其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况通过推理做出灵活决策，这种决策基于学生模块提供的有关学生的知识水平、认知特点和学习风格，而这些不能完全被形式化。同时，随着教育理念的不断更新以及教学模式和教学方法的不断改进，系统所应用的教学策略模块用于评估和判断学生学习过程的能力是有限的。③人工智能并非适合所有的学习领域。根据加涅的学习结果分类，学习分为言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五类。言语信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，这些属于可形式化内容，适用于智能教学系统；智慧技能分为辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则属于复杂――形式化内容，部分内容不适用于智能教学系统；动作技能和态度领域的学习，在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非形式化内容，则难以用智能教学系统来实现。因此，并不是所有的学习领域都适用于智能教学系统。智能教学系统在教育中应用的重点应放在认知领域中的符号学习、事实学习和有组织的知识学习、辨别、具体概念、定义性概念以及规则这些学习内容上。
三、人工智能教育应用的发展方向
近年来，随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及现代教育教学理论的发展，人工智能在教育中应用的发展呈现出以下几个趋势。
1. 开始突破单一的个别化教学模式。长期以来，计算机辅助教学系统和智能教学系统都是强调个别化教学模式，这种模式在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人而异的指导等方面确实有许多优点。但是，随着认知学习理论研究的进展，人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中只强调个别化是不够的，在某些场合（例如问题求解）采用协作方式往往更能奏效。因此，近年来在智能教学系统中，协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。
2. 智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境、灵活方便的用户界面以及图、文、声并茂的特点，而且其信息的组织方式与人类认知的联想记忆习惯相符，已成为目前一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与信息管理技术，在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。把超媒体技术引入智能教学系统，从而发展成为智能超媒体辅助教学系统，可以大大改善计算机辅助教学系统的教学环境，激发学生的学习积极性，从而显著提高教学效果。
3. 智能教学系统与网络的关系日益密切。网络的应用和普及为远程教育和终身教育提供了一个良好的空间。当前，智能教学与多媒体网络的结合成为人工智能在教育中应用的一个势不可挡的发展趋势。
4. 传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度开展认知模拟，可以部分地模拟人类的逻辑思维过程，而神经网络模糊决策机制从微观方面进行认知模拟，着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。今后将探索一种新的智能处理模型：把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来，利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用，那将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。
参考文献：
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