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【關鍵詞】人工智能；電氣自動化控制；應用

一、人工智能技術的定義及其技術特點

（1）人工智能技術是指通過計算機的算法對人腦控制人類的活動進行技術模擬，發出與人類行為相似的系統指令，從而能夠解決傳統學科難以解決的問題。人工智能技術作為一門新興的學科，不僅包含數學、計算機學等傳統學科，也包括了哲學、心理學、倫理學等學科。因此，人工智能技術可以說是全面地模擬人腦，以期達到人腦控制下的行為反應，最終達到單純依靠機械來完成高危險、復雜的工作。（2）人工智能最大的技術特點即為可以利用計算機模擬運算來達到人腦思考的效果。與人腦思考相比，人工智能技術能夠更有效地進行信息的采集、問題的分析與處理，在這種優勢的促進下，復雜的腦力活動將逐漸被計算機的智能運算所代替。通過這種方式，可以極大的減少人力勞動與人力成本的資源投入，同時提高工作效率，實現產業結構的優化配置，最終提高生產力的發展水平。

二、人工智能在電氣自動化控制中的應用

如何保證電氣設備有條不紊地運轉一直是電氣自動化領域中亟須解決的問題，然而這個問題本身具有極大的復雜性，電氣自動化控制領域中的人才培養十分不宜且后備力量嚴重不足。而人工智能技術的出現則有效的緩解了人才缺乏的壓力，通過計算機的智能運算，可以有效的代替人腦對電氣產品進行設計，而且當電氣自動化工作過程中出現問題時，計算機也會及時做出反應。在電氣自動化控制領域中實施人工智能技術，可以有效的降低生產成本，實現電氣系統控制下生產結構的優化。（1）電氣類產品設計時，人工智能可以對產品設計進行優化。由于傳統的設計方式在前期會有一個漫長的產品試驗過程，需通過歸納法得到相關設計經驗后再由產品設計師進行手工完成，而這一過程很難達到產品預期的效果，且前期的試驗與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財力，所以，這樣的生產方式顯然不適用于當今社會科技快速發展的需要。人工智能技術的加入極大的改善了這種情況，優化了產品的設計過程。首先，CAD等電腦設計系統軟件的出現，輔助人們進行前期產品的試驗，由于計算機相比于人腦具有準確率高、運算快速等特點，因此這一前期的試驗周期得到了極大的縮短。（2）面對電氣自動化控制過程中出現的故障與事故，人工智能技術可以及時預防與解決問題。人工智能技術的出現與發展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發動機等問題上，人工智能技術的表現尤為突出。例如，如果變壓器工作不暢，出現故障時，早期的解決方法一般是先對變壓器產生的氣體進行收集、提取，然后分析得到的氣體，最后根據分析得出的結論來判斷故障出現的原因。這種方法不僅耗費大量人力與財力，最重要的是分析問題的周期相當長，此外，這種解決方法并不能保持一個較高的準確率，一旦出現不到位的診斷，后果不堪設想。人工智能技術則不會出現這種問題，計算機會根據專家的技術指導與平常機器故障的樣本收集，對所產生的問題進行及時有效的分析，最終生成解決方案，不僅可以提高分析問題的準確率，也可以縮短分析問題的周期，全面的提高處理問題的效率。（3）人工智能技術可以簡化電氣自動化的控制流程。電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩定的運作，并在控制過程中盡量實現操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現與發展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發生事故時采取有效及時的措施，最大程度上保證社會的和諧發展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節約時間的同時，也降低運行成本。

三、總結

計算機技術的發展促進了人工智能技術的不斷創新與發展，這項技術已經在社會各個領域中起到了極大的作用，方便了人們的生活，并不斷促進社會進步。電氣自動化控制行業與居民的安定生活、社會的和諧發展息息相關，因此更應大力發展人工智能技術。本文主要闡述了人工智能技術的定義特點以及在電氣自動化控制中的具體應用，希望能為我國的電氣設備的發展上提供幫助。

參 考 文 獻

[1]朱子龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創新與應用.2012（7）

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關鍵詞：關鍵詞：人工智能；應用領域；發展趨勢

中途分類號：TP39    文獻標識碼：A     文章編號：

引言:

計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；麻省理工學院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現和擴展人類智能的一門科學與技術。

1. 人工智能技術的發展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發展。

2. 人工智能技術的應用

我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討：

2.1人工智能應用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。

2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應用之自然語言的處理

智能的另一表現就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內容是：如何利用計算機系統以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應用之模式的識別

如何使機器具有感知能力也是智能的表現。模式的識別是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術

在科學技術飛速發展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統檢索系統已經滿不足了對如今如此數量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續穩定發展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。

2.6人工智能應用之專家系統

我們常說的專家系統就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統，從而也被稱為知識基系統。專家系統是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域?，F在的專家系統尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應用之機器人學

機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，諸如農業、工業、商業、旅游業、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發展都起到了促進作用。

3. 人工智能技術發展趨勢

科學技術是第一生產力，但技術的發展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經驗來改善其性能。

3.2機器學習

人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能的重要特征，那么機器學習就是指機器自動獲取知識的過程。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學習主要研究內容為如何讓計算機模擬或實現人類的學習能力。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。

3.3模式識別

用計算機實現模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環境。依然是人工智能技術今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發智能機器的一個最關鍵的突破口。目前計算機模式識別系統的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統的用統計模式和結構模式的識別方法將會被近年來迅速發展起來的模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代，特別是神經網絡方法在模式識別中取得較大進展。

3.4專家系統

專家系統是根據某領域中一個或多個專家提供的知識或經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統。目前各種專家系統已遍布各個專業領域，因此專家系統還將是人工智能應用研究最廣泛和最活躍的應用領域之一。

3.5人工神經網絡

人工神經網絡，常被簡稱為神經網絡或類神經網絡。是未來人工智能應用的新領域，人工神經網絡是指由大量處理單元（神經元）互連而成的網絡。人工神經網絡具有很強的自學習能力，主要擅長處理復雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經網絡還具有大規模并行處理和分布的信息存儲能力?；蛟S未來智能計算機的構成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。

4. 結論語

人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用，對于人工智能技術未來的發展還有很多未知的可能，但無論如何發展都將推動人類在科學與生活領域的發展。

參考文獻：

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關鍵詞：人工智能計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破，人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能，人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說，就是將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式，也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統，計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊，體現了教學系統開發的全部內容，擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用，具有極大的科研和應用價值，它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題，作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上，早在1982年，美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果，由此，掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前，醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用，從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中，并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類；專家運用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全是我們關心的重點，因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級AI通用和專用語言，和應用環境以及開發專用機器，而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強大的問題求解能力，它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述，而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干，有直接來自周圍世界的經驗，他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置，也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前，國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣，足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統，是一個多機器人協作自治系統，同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻：

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[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程，2003.

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關鍵詞；人工智能；物聯網應用；互聯網

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）30-0194-02

目前，物聯網的定義已經從傳感器網絡逐漸發展到萬物互聯時代。隨著萬物互聯時代的發展和信息量的逐步擴大，對物聯網設備、信息和數據的處理、監控和分析將面臨很大的問題?；谖锫摼W應用的這些實際問題就需要開發一項核心技術。能夠解決傳統通信技術所擅長問題的基礎上，進一步解決在物聯網領域的實際應用問題。人工智能相關技術就是基于通信技術的研發基礎上對物聯網及其他網絡的內在驅動力進行改善。人工智能相關軟件的開發和應用為物聯網提供了極大的網絡能力、計算能力和存儲能力。使網絡具有獨特的靈活性和運維性。本文就對面向物聯網應用的人工智能相關技術的概念及應用情況做以下分析。

1 關于物聯網技術的概念及物聯網的應用發展

物聯網泛指無處不在的末端設備和設施，通過無線或有線的通訊網絡實現互聯互通、應用大集成和基于云計算的SaaS營運模式等，在內網、專網和互聯網的環境下采用適當的信息安全保障機制，提供安全可控以及個性化的實時在線監測、定位追溯、報警聯動、調度指揮、運城監控和決策支持等等服務功能。以實現對萬物的高效、節能和安全環保的管控一體化模式。

物聯網技術是通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃器等信息傳感設備按照約定協議將任何物品和互聯網進行連接，通過信息交換和通信的方式實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網絡技術。物聯網技術的應用在中國受到了極大的關注和重視，在網絡迅速發展的未來世界中物聯網技術的應用也將得到進一步的開發和廣泛應用。

2人工智能的概念和相P技術分析

通俗講，人工智能使對人的意識、思維的信息過程進行模擬，使基于人的思維而逐漸超越人的能力的一種概念。用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論和技術。人工智能是模擬人類智能方式以作出相應反應動作的智能機器，在實際生活中我們可以認識到的有機器人、語音識別、圖像識別、自然語言識別和專家系統等等。人工智能的最終研究目標就是能夠讓機器勝任一些通常需要人類智能才能實現的復雜工作。人工智能在計算機領域得到了廣泛的應用，并在機器人、經濟政治決策、控制系統和仿真系統中得以應用。

人工智能技術主要包括智能化的問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術和專家系統等等方面的應用技術。而人工智能技術的核心基礎就是對自然語言的處理技術，也稱之為自然語言理解技術。這項技術的開發和研究是人工智能能夠在實踐中得到應用和推廣的基礎。自然語言處理技術包括語義理解、機器翻譯、語音識別、語音合成等。其中語音識別和語義理解的技術在現代化網絡科技的飛速進步和發展中得到了更深層次的開發和利用。在語義理解技術實踐應用的基礎之上，相關技術領域對智能語音識別技術加強投入研發和應用，時智能語音識別系統在應用中得到廣泛的提升和認可，并為通訊信息的識別、應用和處理奠定了基礎，成為信息網絡時展的重要核心技術。

3物聯網應用與人工智能相結合的技術分析

基于對物聯網概念的了解以及對人工智能相關技術的分析，將人工智能相關技術應用到物聯網領域，可以有效加強其內部驅動力和信息處理能力。物聯網應用與人工智能相結合的技術有以下幾種。

3.1物聯網的核心關鍵技術

基于物聯網的應用范圍和技術應用概念，物聯網的核心關鍵技術包括RFID技術、傳感器技術、無線網絡技術、人工智能技術、云計算技術等。RFID技術主要是實現物品的自動識別功能。傳感器技術主要是負責接收物品的識別信息和內容，對信息進行處理和識別等活動。無線網絡技術即包括遠距離無線連接全球語音和數據網絡，也包括近距離的藍牙技術和紅外線技術。人工智能技術是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的技術。主要負責將物品的識別信息內容進行智能分析實現計算機自動處理技術。而云計算激素則是對物聯網的海量信息進行存儲和計算的應用技術。

3.2基于物聯網應用的人工智能發展技術

基于物聯網的相關核心技術，隨著科技的進步和人類思維模式的發展，人類對于未來的構想也指引者人類社會科技和文明的迅速發展。針對于物聯網應用的人工智能未來發展的技術，包括自動駕駛技術、3D全息投影技術和視網膜屏幕技術等等。這些技術在深度的研發和初步實踐的基礎上，對人工智能相關技術做了相應的完善和提升，將智能語音識別、視覺識別和智能操作技術都做了進一步改善，在原有智能操作的基礎上將整體變得更加自動化和智能化。這些人工智能技術也是和物聯網緊密結合的應用技術。

1）自動駕駛技術的結構包括視頻攝像頭、雷達傳感器和激光測距器等，這些設備能夠對周圍的交通情況進行全面了解，通過地圖對道路進行智能導航，通過谷歌的數據中心來處理和識別汽車收集的大量信息，通過對信息識別和分析，對道路進行精準導航，從而實現自動駕駛的目的。汽車的自動駕駛技術也是物聯網技術應用之一。盡管這項技術還正在初步實驗階段，但也展示了人類智能和計算機技術相結合的交通方式對社會發展的積極作用。

2）3D全息投影技術；3D全息投影是一種利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維圖像，體驗者無需佩戴3D眼睛就可以立體的虛擬任務。3S動漫正式利用這種全新的技術改變了人們對傳統舞臺的聲光電技術的審美態度。3D全息立體投影技術是將不同角度影像投影到進口的MP全息投影膜上，以各種角度呈現立體觀影效果。此技術的應用主要是汽車服裝會、舞臺節目、互動、酒吧娛樂、場所互動投影等等。這項技術的實現將智能化更加貼近實際生活。讓我們突破傳統的視覺和聽覺模式，接收未來更加智能化和多元化的技術創新。

3）視網膜屏幕技術；視網膜屏幕是一種具備超高像素密度的液晶屏，可以將960×640的分辨率壓縮到一個3.5英寸的顯示屏內。使屏幕像素高達326像素/英寸。已經超越了人類肉眼的辨別極限。此技術的應用更加提升了人們對品質的需求。這也是人工智能技術在物聯網領域的發展應用前景。

4結束語

綜上所述，在網絡時代，人工智能技術的發展得到了更大的擴展空間，在技術提升和新思路開發的過程中，人工智能的相關技術在物聯網領域的應用和實踐成為提升人工智能技術，改善未來智能化應用的重要依據。人工智能將物聯網和互聯網融合的大數據進行智能化分析，以實現物聯網應用的便捷、普及和推廣。所以，面向物聯網應用的人工智能相關技術在未來將具有更加廣泛的研發和應用前景。

參考文獻：

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關鍵詞：人工智能；計算機輔助教學；智能計算機輔助教學系統

隨著現代科學技術的飛速發展，先進的技術在教學領域得到了廣泛的應用，并對教學過程產生了深刻的影響。其中，人工智能技術產生的影響最為深刻。它將先進的教學手段引入教學過程，在營造理想的學習環境、激發學生的學習興趣以及提高教學效率等方面起到了重要作用。

一、人工智能

1. 人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、語言學等多種學科相互滲透發展起來的一門綜合性的交叉學科和前沿學科。其精確定義是：一個電腦系統具有人類知識和行為，并具有學習、推斷、判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力。

2. 人工智能的研究內容

人工智能作為一門綜合性學科，其研究內容涉及到許多方面，其中與教學實際關系較為密切的是以下四個方面：

（1） 問題解決。問題解決（Problem Solving）是人工智能研究初期的主要研究內容之一，也是其他內容的研究基礎，它主要研究計算機的知識表達和推理技術。

在教育領域中，研究問題解決的實際意義在于，把人類解決問題的基本過程賦予計算機，使其能夠按照人類的思維規律進行問題解決，幫助學生進行有效的學習。

（2）模式識別。模式識別（Pattern Recognition）是近三十年來在信息科學與計算機科學的基礎上發展起來的新興科學，后期它又受到了人工智能科學的影響，得到了新的發展。因此，常被作為人工智能學科的一個分支。

簡單地說，模式識別就是研究用電子計算機代替人來識別事物和環境的方法。所謂模式是指那些供參照模仿用的理想化的標本。因此，具體來說，模式識別的含義就是識別出給定的事物與哪一個標本相同或相似。模式識別有時可以理解為模式分類，即判別給定的事物應該屬于哪一類標本。被識別的給定事物通常是字母、符號、漢字、圖像、聲音、語言、景物，也可以是統計數字、圖表、教授狀態、學習狀態等，應用于教育時則稱為教育模式識別和學習模式識別。

（3）自然語言理解。對自然語言理解（Natural Language Processing，簡稱NLP）的研究能為實現人機自然語言直接通信提供可能，并減少軟件生產的負擔，從而間接地推動計算機的廣泛應用，提高自動化操作效率。因此，它已經成為人工智能研究中最為棘手的問題。

自然語言是人機對話的最方便的語言，其發展的最終目標是把自然語言作為程序語言來使用，使計算機直接執行自然語言，不需要中間的解釋過程。

在教育領域中，計算機對自然語言的理解有助于人機對話的實現，從而能夠增進計算機與學生之間的交互作用，把原有的計算機輔助教學條件下的計算機主動變為智能計算機輔助教學條件下的人機交互主動。

（4）專家系統。所謂專家系統是指一個（或一組）能在某特定領域內，以人類專家的水平去解決該領域中困難問題的計算機系統。其特點在于能把人類專家在解決問題過程中使用的啟發性知識、判斷性知識分成事實與規則，以適當形式存儲到計算機中，建立知識庫，并基于知識庫采用合適的產生式系統，按輸入的原始數據選擇合適的規則進行推理、演繹，作出判斷和決策，可起到專家的作用，因此稱為專家系統。

專家系統是人工智能中最為重要的研究內容，在教育領域中的應用也最為廣泛與活躍。教學專家系統的任務是根據學生的特點，以最合適的教案和教學方法對學生進行教學輔導。

二、計算機輔助教學

1. 計算機輔助教學的定義

計算機輔助教學（Computer Aided Instruction，簡稱CAI）是在計算機輔助下進行的各種教學活動，以對話方式與學生討論教學內容、安排教學進程、進行教學訓練的方法與技術。CAI能為學生提供一個良好的個人化學習環境。通過綜合應用多媒體、超文本、人工智能和知識庫等計算機技術，克服了傳統教學方式上單一、片面的缺點，有利于激發學生的學習興趣和認知主體作用的發揮。同時，它所提供外部刺激的多樣性有助于知識的獲取與保持。因此，使用CAI能有效地縮短學習時間、提高教學質量和教學效率，實現最優化的教學目標。

2. 計算機輔助教學的現狀

盡管計算機輔助教學要比傳統的教學模式先進不少，但并不是最完善的，它還存在許多不足，主要表現在以下幾方面：

（1） 缺乏人機交互能力。在教學過程中，CAI課件的教學信息是按預先設置的教學流程機械式地提供，教師只能按預定的課件流程進行操作，學生的學習也是被動的，不能很好地參與教學過程。因此，人機交互能力沒有很好地體現出來。

（2）缺乏師生互動。學生在自學及使用現有的CAI課件時，大多采用的是自主學習的方式。使用這種方式時鮮有師生互動，因此課件的效果會大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI課件都是在單機環境下運行的，無法使用網絡來快速更新知識內容，更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。

（3） 缺乏智能性。現有的CAI系統很多都沒有智能性，無法進行有針對性的教育。學生的學習是被動的，他們不能根據自身情況調整學習進度。對教師而言，教學參與度太低，他們不能按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容，更不能給予不同的教學模式與方法。

（4） 缺乏廣泛性。CAI系統的設計都是圍繞某一知識領域，對于教學內容、問題的設計和答案的呈現，都必須在原設計系統允許范圍內實現,無法根據具體教學、學習情況提出新的方案。

由此可見，傳統的CAI系統本身具有無法克服的缺點。隨著人工智能技術的發展，人工智能技術將會越來越多地應用在教育領域。把人工智能技術引入CAI系統，使CAI系統能合理安排教學內容，變化教學方法來滿足個性化教學的需要，因此就產生了智能計算機輔助教學系統。

三、智能計算機輔助教學系統

隨著計算機科學和人工智能技術的不斷發展和成熟，將AI引入CAI中，使CAI系統可以理解教什么、教誰以及如何教，因而也就能合理安排教學內容、改變教學方法，去滿足個別教學的需要，這就是以AI技術和認知科學理論為基礎而形成的智能計算機輔助教學系統(Intelligent Computer Assisted Instruction，簡稱ICAI)。它是計算機應用技術的一個新領域，代表了一種新的教學思想和教學方式。智能計算機輔助教學系統的出現，提高了教學質量，改善了教學的效率。

1. 智能計算機輔助教學系統的基本結構

ICAI系統主要是在知識表示、推理方法和自然語言理解等三方面應用人工智能技術。其本質上是一個基于知識的教學專家系統，通常由專家模塊、學生模塊、教師模塊和智能接口模塊組成。它的組成結構如下圖所示：

（1）專家模塊（知識庫）。專家模塊是由題域知識構成，它包括兩方面的知識：一是教材內容、提問信息、教材重點、難點、評價等有關課程的知識；二是有關應用這些知識來生成問題，推理解題的知識。其功能有：作為系統全部知識的來源，為系統其他模塊頻繁調用，以實時完成用戶行為響應，通過知識庫知識，生成相應的問題、任務以及解釋；通過同步問題解答，并通過預期學生行為與實際學生行為之間的比較，評價學生知識掌握程序以及學習狀態、學習方式偏好等。這個部分相當于一個根據事實進行演繹推理求出解答的專家部件。

（2）學生模塊。系統通過學生模塊建立對學生的了解，通過比較學生行為與專家行為，對學生進行智能模擬，包括學生的知識狀態、認知特點和個性特點等。學生模塊用來表示學生的學習歷史、當前知識水平、解題行為等方面的知識。其任務是：表示學生對所學知識的理解程度，反映學生已掌握和未掌握的部分，通過發現錯誤并作出錯誤根源的假設，為進一步指導提供依據。

（3）教師模塊（教學策略模塊）。在CAI 課件的交互作用中，教學策略是與教學內容融合在一起，通過教學的分支來體現的。這樣做的不足是，某一教學內容只能按某一種（或幾種）固定的教學策略來教。而在ICAI中，教學策略與教學內容是分開的。這樣在教學過程中，系統可隨時根據教學的需要，選擇不同的教學策略。

教師模塊的主要任務是在一定的教學原理的指導下，選擇適當的教學內容，并通過接口以適當的表達形式，在適當的時刻展示給學生。該模塊的主要功能有：為學生提供學習環境；指導學生的學習活動；解釋現象、過程和原因；為學生提供幫助和學習材料；監視和評價學生學習活動。

（4） 智能接口模塊。智能接口模塊的作用是處理學生與系統間的信息交流。模塊要完成兩項任務，一是在教學模塊作出教學決策后，智能接口模塊要以一定的形式把教學內容發送出去；二是建立學生輸入信息的方式，接收學生輸入的信息。

2. 智能計算機輔助教學系統的發展方向

ICAI系統在發展中不是孤立、單一的，它是伴隨著多種技術以及人工智能在多種領域應用的不斷發展而發展的。其未來的發展方向表現為以下幾方面：

（1）與網絡技術的結合。隨著多媒體技術和Internet網絡的飛速發展，多媒體教育應用與Internet網進一步融合，CAI 不僅僅只在智能上單一發展，它不可避免地還要向多維的網絡空間發展。目前，已有不少基于Internet網的多媒體教育系統在使用，它們借助網絡的優勢，完成在線學習、實時討論、網上測試等多種教學任務。將網絡CAI與智能CAI有機結合，互相補充，能構建成一個新的系統工程。

（2）智能（Intelligent Agent）技術的使用。人工智能（AI）技術在ICAI中的應用，除了體現在對多媒體教學系統中引入學生模塊和知識推理機制以外，還可以起到在“智能導航”瀏覽中，使用“智能”技術代替教師、學生進行指導學習和搜索學習的作用。

在CAI中，學生學習查詢有效知識可以使用進行搜索、導引，由于它自身具備的學習功能，能夠主動、高效地從Internet中發現和收集用戶所需要的信息。因此，它有助于解決使用單一關鍵字匹配查詢、搜索引擎引起的大量無關信息的涌現、信息檢索的精確度不高等問題。將“智能”技術引入到ICAI中，將使得教師和學生在教與學的過程中，提高知識選取效率、加強交互學習和自主能動性學習。

（3）遠程教學。結合網絡CAI、智能CAI以及多協作，可以實現真正意義上的遠程教學模式。ICAI系統不僅可以作為教師，為學生學習提供指導，也可以作為學生，輔助學生學習，還可以成為學生學習、交流、協作過程中多方面的。因此,具有多種特性優勢的遠程教學具有廣闊的發展前景。

（4）虛擬現實（Virtual Reality）的應用。虛擬現實也叫人工現實（Artificial Reality）,是由多媒體技術與仿真技術以及計算機技術相結合而生成的一種交互式人工世界。它的根本目標就是達到真實體驗和基于自然技能的人機交互。在教學輔助中，使用創建的虛擬環境，在一般人所不能親身體驗的情景中，達到演示、操作的教學目的。目前在教學中使用的有：基于Web的火電廠的虛擬實景建構學習、建筑設計的實景化學習、醫學內消化道實景教學等。

四、結語

到目前為止，人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。隨著人工智能技術的發展，智能計算機輔助教學系統的成效將更加明顯。新世紀的教學手段將是以智能化CAI為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，大大擴展了人類的能力，促進了教育事業的進一步發展。

參考文獻：

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[3]劉志勇,王阿利,張偉斌.人工智能在計算機輔助教學中應用研

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關鍵詞：計算機網絡技術；人工智能；Agent技術；

引言

隨著我國步入信息化時代進程的不斷加快，人們對計算機網絡技術的應用需求越來越大。人工智能是改進計算機網絡技術設計運行效率、功能以及智能化數據庫建立效果的主要方向。為此，研究人員應在明確計算機網絡技術應用發展現狀的情況下，找出其優化建設的方向途徑，從而使人工智能在其中發揮出更大的優勢。這是豐富國現代化經濟建設產業結構的重要課題內容，相關建設人員應將其重視起來，以加快全面信息化的發展建設進程。

1研究人工智能應用于計算機網絡技術的重要性

人工智能具有涉及學科較廣的特點，因此，研究人員應將語言學、心理學、生理學以及計算機科學等功能作用發揮出來，從而實現我國當前的科技發展目標。然而，在實際應用過程中，尤其是計算機網絡技術方面，作用系統本身具有復雜性大、運行危險性高的特點，要想使人工智能真正落實于其中，需不斷完善人工智能的應用手段。這里指的計算機網絡系統運行問題主要體現在安全性方面，即網絡技術的飛速發展，使得網絡犯罪量也在隨之增加，因此，相關建設人員應處理模糊、不完全以及其他問題的控制中，應用人工智能，從而通過提高信息獲取和后期處理的時效性，來提高網絡系統監控的效果。具體來說，計算機網絡技術可將人工智能作為核心控制技術，從而將系統運行過程中出現的問題影響以及數值計算問題通過轉變化知識方式，來進行處理。這是實現計算機網絡技術健康發展目標的關鍵，研究人員應將現有的科學技術充分利用起來，以作用于實踐。

2計算機網絡技術中人工智能應用特點優勢

研究表明，人工智能主要是以網絡技術作為載體進行發展應用的，其能夠保證網絡系統運行環境的安全穩定性。其作用于計算機網絡技術中的特點，主要集中在三個方面，即不確定信息處理、便于網絡智能化管理以及寫作能力強。對于不確定信息的處理，是利用網絡分析模糊處理方式打破原有的固定程度限制，從而實現對人類智能活動的模擬。這樣一來，計算機網絡技術人員就能對系統資源有個全面的了解，進而為用戶提供更為精準的信息數據。而計算機網絡的智能化處理，就是利用人工智能的記憶功能來建立起完整的信息數據庫，從而提高信息存儲、總結、解釋以及綜合分析能力，以為計算機網絡系統提供更為科學準確的平臺。對于寫作能力的應用特點，人工智能因其具有資源整合優勢，使得各個用戶之間資源的傳輸與共享更為高效。具體來說，此目標是通過有機整合寫作與網絡管理方式來實現的?；谏鲜鋈斯ぶ悄茏饔锰攸c及優勢，研究人員應在明確計算機網絡技術應用發展現狀及需求的情況下，將人工智能作用于其中，從而加快當前科學技術發展的信息化進程。

3計算機網絡技術應用發展現狀

就目前來說，計算機設備應用范圍呈現出不斷增加的趨勢，而用戶的增加在一定程度上影響了網絡信息管理的安全性。要想對其進行優化控制，需通過網絡管理控制與網絡監控功能來進行實現，但這兩個目標的實現，需通過實時的信息獲取與處理來完成的。然而，當前計算機網絡技術的運行環境導致網路數據傳輸存在不規則性以及不連續性，這就阻礙了網絡監控管理控制作用的發揮。對于計算機網絡控制的初期階段，技術人員僅通過網絡邏輯化分析和處理，來進行網絡環境安全性的優化控制，但這并不能保證數據存在狀態判斷的真實性。因此，要想提高計算機網絡數據信息處理的真實性，需朝著智能化的方向發展，從而從大量的網絡信息數據中篩選出具有真實性、有效性的信息內容。此外，隨著計算機網絡技術的不斷進步，軟件開發技術的發展應用衍生出了諸多網絡犯罪現象，這就為實現用戶數據信息提供安全性保障增加難度。這種市場環境中，要想遏制侵犯計算機用戶信息安全問題的現象出現，需采用人工智能技術系統建立的反應快捷以及科學完善優勢，實現計算機網絡數據信息的自動收集以及運行故障診斷與分析的運行功能。這樣一來，當計算機網絡系統出現故障時，基于人工智能的系統功能就能快速而準確地找出故障發生節點，進而對其采取必要的措施方法，從而恢復計算機網絡系統運行的正常狀態。這是未來，計算機網絡技術應用發展的主要方向，研究人員應極大人工智能在此過程中的功能系統建立，從而實現確保計算機網絡用戶數據信息安全性的目標。

4優化計算機網路技術中人工智能應用策略

當前階段，人工智能在計算機網絡技術中的應用主要集中在三個方面，即網絡安全管理、系統評價與網絡管理以及Ag-ent人工智能技術應用。

4.1網絡安全管理

首先，在應用人工智能作用計算機網絡系統的入侵檢測時，即應作為系統防火墻技術的核心部分，這是保證網絡系統信息數據安全可靠性的關鍵。入侵監測功能主要是通過對數據信息進行分類處理以及綜合分析操作，來進行實現的。具體來說，就是可疑的數據進行過濾，從而將生產的計算機網絡系統運行情況報告給用戶，從而提高系統技術應用的安全性。此外，在應用人工智能的入侵檢測功能進行網絡運行狀態監測過程中，為不影響網絡性能，應以避免操作失誤與保護網絡外部與內部不受攻擊，作為系統構建原則。現階段，計算機網絡技術人員已經將人工智能作用于人工神經網絡系統、專家系統以及模糊識別系統的入侵檢測過程中。其次，在智能防火墻方面的應用，其與其他計算機網絡防御系統不同，智能防火墻能夠將實現智能化的識別技術來處理相關數據信息。這里的數據信息識別采用的處理方式為：統計、決策、概率以及記憶等。這一系統的應用，不僅降低了計算機網絡安全管理系統構建的計算量，還能及時限制有害信息甚至是無效信息的訪問，最大程度的提高了數據信息的安全性。這里的有害信息包括：計算機網絡系統的病毒攻擊和黑客攻擊。此外，對于智能防火墻系統來說，人工智能作用于計算機網絡系統的安檢效率要遠高于傳統防御系統軟件，解決了拒絕服務等共計問題。最后，對于計算機網絡系統中反垃圾郵件的人工智能應用，其目標為對用戶郵箱加以有效監測，即通過自動掃描和識別垃圾郵件，來保證網絡系統用戶信息數據的安全性。其應用系統的過程為，當垃圾郵件進入到計算機網絡郵箱后，人工智能作用下的系統就能夠為用戶發送相關垃圾郵箱的分類信息，從而提高用戶處理垃圾郵件的便捷性，并最終達成保證系統郵箱的安全性。

4.2系統評價和網絡管理

對于計算機網絡系統技術應用環境來說，其智能化目標的實現，離不開人工智能技術以及電信技術的發展應用。在人工智能技術方面，其不僅能夠作用于計算機網絡系統的安全管理，還能通過建立計算機網絡系統運行問題的求解與專家知識庫等綜合管理體系，來為計算機網絡用戶提供安全穩定的使用環境。此外，由于計算機網絡技術系統具有動態性和瞬變性特點，這就為系統進行智能化評價與網絡管理帶來一定難度。而人工智能技術條件下的專家知識庫系統建立，就能將專業領域人員使用計算機的經驗與知識信息數據，納入到計算機網絡系統安全管理環境中。這樣一來，計算機網絡技術系統就能有效處理相關領域內的運行不穩定問題。對于計算機網絡的系統評價和網絡管理而言，能夠利用網絡管理中的專家系統來開展評價和管理工作，促進網絡管理水平的提升。

4.3Agent人工智能技術

Agent技術又被稱為人工智能技術。其就是通過作為一種軟件實體，能夠構建出為計算機網絡系統的通訊部分、知識域庫以及數據庫。具體來說，就是對網絡系統中新產生的信息數據進行處理與溝通，從而完成相應的工作任務。因Agent技術能夠在用戶自定義的基礎上自動搜索信息，并將其傳輸至指定位置，所以，其是實現為計算機網絡系統用戶提供智能化以及人性化服務目標的關鍵。這種情況下，用戶在利用計算機對信息進行查找時，人工智能Agent技術可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進用戶查找時間的節省。此外，人工智能Agent技術在人們日常生活中得到了廣泛的應用，如郵件的收發、會議的安排、日程的安排以及網上購物等，能夠為人們提供優質服務。同時，該技術具有一定的學習性和自主性，能夠使計算機對用戶分配的任務進行自動完成，促進計算機技術和網絡技術的有序發展。

5結語

綜上所述，人工智能應用是未來現代化經濟快速發展環境中，實現計算機網絡系統高效運行管理功能的主要方向。具體來說，其作為提高計算機網絡系統防火墻設置、故障處理以及系統構建項目功能細化等作用效果的重要組成部分，相關建設人員應將其重視起來，以推動信息化建設的發展步伐。事實證明，在應用人工智能中的Agent技術后，成果實現了計算機網絡系統的分區管理，優化了大量網絡數據信息的處理效率，這就實現計算機網絡系統發展有序性目標的關鍵，研究人員將其重視起來，從而不斷細化計算機系統的運行管理內容。

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關鍵詞：信息檢索；人工智能；基于知識工智能技術應用

一、信息檢索機制及其發展

信息檢索Information Retrieval（IR）是一門致力于如何對大容量信息進行有效地存儲與獲取的科學。廣義的IR通常是指在一定的技術設備環境條件下，對以某種方式組織的信息資源按其表達方式，依據特定用戶的需求，制訂構造策略，構造檢索表達方式以實現檢索目標過程的總稱。而Information Retrieval System（IRS）則是借助計算機技術手段來存儲信息以滿足日后信息查詢需要的一種檢索工具。這里的信息可以是文本的、視頻或音頻的，但現行的大多數的信息檢索系統仍只能以存儲與檢索文本的信息和文獻為主。雖然IR 技術日新月異，但IR的本質自始自終都沒有變，變動的只是信息媒體形式、信息檢索系統IRS的吞吐能力以及IRS存儲與匹配的方法而已。

二、人工智能

近30年來因特網規模呈幾何級數飛速發展，人們迫切需要適合于網絡時代的先進的信息檢索技術。適應快速、準確地檢索有關信息，并且能夠從大量的網上數據中發現隱含的、有價值的信息，各種智能檢索技術、尤其是人工智能技術浮出水面。人工智能學科是涉及數學、計算機科學、控制論、心理學、哲學等學科的交叉學科和邊緣學科，其應用領域包括問題求解、專家系統、機器學習、模式識別、自動定理證明、自然語言理解、人工神經網絡和智能檢索等。人工智能用于信息檢索主要有基于本體論、神經網絡、遺傳算法、自然語言理解和ID3算法等的智能檢索方法。

三、人工智能技術在信息檢索中的應用

人工智能研究機器模擬人腦所從事的感覺、認知、記憶、學習、聯想、計算、推理、判斷、決策、抽象、概括等思維活動，解決人類專家才能處理的復雜問題。它的研究和應用領域包括問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動程序設計、專家系統、機器學習、模式識別、機器視覺、智能控制、智能檢索，以及智能調度與指揮等。

（一）信息過濾技術

過濾包括兩方面的含義：一是信息檢索技術中的過濾，一般稱為信息過濾，如搜索引擎過濾，數據挖掘等。二是網絡安全方面的過濾。傳統的過濾主要有基于包的過濾、基于應用的過濾和基于文本的過濾等幾種。基于文本的過濾實現簡單，但缺少靈活性，只能對達到匹配的文本一刀切，無法對文章的語義進行分析。引入了人工智能技術的智能過濾技術能夠識別文檔內容實現智能化的過濾，同時能減少網絡管理員維護過濾系統的負擔。神經網絡是人工智能范疇中機器學習的一種應用，在許多技術中都有應用。

（二）異構信息整合與全息檢索

異構信息檢索技術發展的特點包括支持各種格式化文件，如TBXT、HTML、XML、RTF、MS Office、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等處理和檢索；支持多語種信息的檢索；支持結構化數據、半結構化數據及非結構化數據的統一處理；和關系數據庫檢索的無縫集成以及其他開放檢索接口的集成等。所謂“全息檢索”的概念就是支持一切格式和方式的檢索，從目前實踐來講，發展到異構信息整合檢索的層面，基于自然語言理解的人機交互以及多媒體信息檢索整合等方面尚有待取得進一步突破。

四、應用人工智能算法的視頻圖像檢索系統

目前存在一個新的實現視頻圖像檢索系統的方法。在這個系統中，成熟的人工智能算法將被應用到視頻圖像的分類、索引與檢索中。在本系統中，視頻圖像的特征選取包括了顏色直方圖的計算、紋理的分析及應用運動跟蹤算法KLT對局部視頻數據進行運動跟蹤，這些特征構成了圖像特征向量。人工智能算法，包括反饋式人工智能神經網及自適應匹配算法，將會根據這些特征向量對視頻片斷進行分類和檢索。系統的工作區域是一個二維平面，各種視頻片斷將會根據特征向量的不同，被人工智能系統聚類到不同的區域， 從而實現視頻片斷的分類和聚集。用戶在查詢的時候，只要在特定的區域進行放大操作，就可以把視頻檢索限定在一個較小的區域，從而快速的實現視頻片斷的檢索查詢。具體的工作流程可以分為五個階段：

（一）系統訓練階段

在這個階段中，系統的人工神經系統將被初始化，并且在系統與用戶的交互操作中進行訓練，使之適應具體的圖像特征向量，更好地實現視頻片斷的分類與聚集。

（二）視頻片斷的聚集操作

經過訓練的人工神經系統將被應用到視頻片斷的聚集分類操作中，具有相似的特征向量的視頻片斷將會被聚集到相近的區域中，不同的片斷將會被區域的遠近程度來區分開來。

（三）視頻片斷的檢索操作

因為視頻片斷在上一階段已經進行了分類和聚集，用戶只要在局部區域進行放大檢索操作就可以查詢到所需的視頻片斷。從以上的工作流程可以得知，系統對視頻的分類與檢索有兩個核心的環節：第一是特征的提取，即如何選取合適的特征用于表征視頻圖像；第二是分類使用的人工智能算法，即根據提取的視頻特征快速準確地對視頻圖像進行分類和檢索。

（四）特征提取算法

本系統應用的特征提取算法包括顏色直方圖，用于分析圖像的基本顏色信息，獲得圖像的顏色分布狀況；紋理分析算法，用于圖像模式的分析； 然后對于局部聚集的圖像應用運動跟蹤算法KLT，進一步提高圖像的分類準確率。

（五）用于分類和檢索的人工智能算法

本系統采用了兩種成熟的人工智能算法：反饋式人工神經網，利用分類結果的準確程度對系統的參數進行反饋式調節；自適應匹配算法，利用輸入向量對最相似的系統向量進行調節。實驗表明自適應匹配算法具有高速準確的效用。

五、人工智能在網絡信息檢索中的應用

人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在：如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。目前，人工智能在網絡信息檢索領域的應用主要是在以下兩個方面：

（一）網絡智能知識服務系統

網絡智能知識服務系統的設計開發是專門為了解決目前網絡信息資源浩瀚而獲取難的矛盾。網絡智能知識服務系統可分為知識采集系統、智能知識處理系統、智能知識服務系統和知識庫四部分。

1、知識采集系統。知識采集系統的主要任務是完成資源的加工整理，完成信息到知識之間的轉換功能。

2、智能知識處理系統。該系統是將采集來的知識與知識庫中已有的知識進行智能的分類和匹配操作，然后將符合入庫條件的知識傳入庫中。

3、智能知識庫存儲系統。這是知識庫建設的最主要組成部分，同時也關系到知識服務的效果和質量。

（二）智能技術

智能（Intelligent Agent，IA）技術，起始于20世紀80年代，是人工智能技術的一個重要研究領域目前，國外從事智能技術研究的不僅有大學、研究機構和諸多信息技術公司。并且有些智能產品或嵌入智能技術的產品已經投入使用，這些情況表明發展智能技術是一個趨勢，它將是克服現有網絡檢索問題的有效手段。

1、定義。智能是一種軟件程序，它使用戶通過通信協議進行信息交換，以實現問題的自動解決。一般來說，智能具有如下特點：智能性、性、自治性、主動性、移動性、協作性。

2、智能的作用。智能有著強大的功能，用途也是十分廣泛的，通常可分為網絡管理、信息管理和優化用戶界面。

（三）智能搜索的原理

智能搜索是智能在信息檢索中的一種應用，它以用戶需求為先導來進行信息搜集和信息加工，根據用戶特定的需求以及在一段時期內的偏好為衡量標準來篩選信息。用戶界面提供友好的自然語言查詢，當用戶的查詢請求不明確時，智能搜索會利用知識庫中的推理機制推斷用戶的潛在要求，選擇與用戶習慣最相近的需求進行檢索。

六、結束語

人工智能技術的發展是時代對社會智能化需求的體現，而人工智能與信息檢索的結合則是人們對信息獲取智能化的有益嘗試。在信息檢索系統中納入人工智能技術將使傳統的信息檢索系統具有更好的用戶界面、更高的檢索效率和更豐富的檢索手段。人工智能技術的引入正在使傳統的信息檢索系統發生了巨大的變化。以兩者作為結合點的智能信息檢索系統，也將隨著這兩方面研究的不斷發展而更加完善、強大。

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關鍵詞 計算機網絡技術；人工智能；具體應用

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）181-0021-02

計算機原有系統中存在的一系列簡單的求和計算等功能，已在新技術的不斷帶動下開始進行新的更新，在網絡計算機技術日益提升的同時，人們開始對計算機網絡技術中人工智能化需求等各項服務功能有一個更高的要求，來滿足自身的工作需要。但是現行計算機網絡技術在發展中還存有許多亟待解決的問題，特別是近些年來世人較為關注的網絡安全問題，而在計算機應用中采用人工智能技術可以跟蹤及綁定系統信息，因此實現了對計算機網絡信息的安全管理。

1 計算機網絡技術中人工智能技術的實踐優點

首先，計算機網絡技術中的人工智能實際上就是智能化機器設備，在具體應用中可以根據人的情感意識，模擬出其較為復雜的思維、行為等信息過程，最大限度取代人工所要完成的一系列復雜的工序，進而全面增強工作質量及效率；其次，人工智能在實踐應用中不僅可對較為簡單的計算機數據信息進行充分理解后實施最大限度的模仿，同時還能針對信息內容實行推理計算。基于計算機網絡系統中人工智能技術自身具有較強的推理識別能力，因此被廣泛應用到網絡信息安全控制及管理工作之中；最后，計算機網絡系統中的人工智能在具體應用中，其自身的內存較小，不會出現占用較多系統資源的現象，同時借助計算機模糊運算法，可以在第一時間鎖定目標，繼而提高了計算機網絡技術自身的運算效率。

2 新時期人工智能在計算機網絡技術中的應用策略分析

在信息技術時代的大背景下，當代計算機網絡安全管理技術在實踐應用中，主要展現出以下3種特征，分別是入侵檢測技術、智能防火墻技術以及反垃圾郵件技術。在此我們來進行依次說明。

2.1 入侵檢測技術

在計算機網絡安全管理中，處于核心位置的當屬于入侵檢測環節，同時該項環節技術也是在防火墻技術應用中十分重要的部分之一。入侵檢測技術在實踐應用中，通過進行收集數據信息、數據信息篩選、數據信息處理以及系統自動將信息合成信息報告等一系列的環節后，再將最后的結果提交給用戶，這樣可以便于用戶能夠在較短的時間內對網絡狀態進行準確掌握。當前在對入侵檢測進行應用過程中會涉及到如下幾方面：

其一，Agent應用技術。在應用該項技術前，需要擁有較為完善的知識庫以及推力器等設備。在具體實踐操作中，在儲存及處理信息問題上借助系統操作流程，在對數據信息進行識別辨認上，充分利用相關推力器來實施。與此同時，計算機網絡系統會對通訊網絡進行積極的調用，以此在Agent正在處于工作狀態的情況下，來對其進行充分的溝通，進而全面、有效的將任務完成好。

另外，Agent技術在人工智能上面還具備一定的自動定義特征，具體來說，可對用戶切身要求進行系統化推理。以此來選擇出最貼近用戶的需求信息，并將需求信息發送到準確位置上來。用戶通過不斷使用人工智能Agent技術，逐步推動用戶自身的個性化需求得到全面的完善。例如：計算機用戶在利用引擎搜索相關信息時，可促進信息整合效率的快速增強。

其二，大數據挖掘技術。該項技術在具體應用中實現網絡與主機之間的有效連接，并對其產生的對話信息所傳遞出的內容進行正確讀取，隨后大數據挖掘技術可以通過計算機系統設備中存在的入侵模式以及系統常規活動規律進行研讀，使之加深印象，這樣的好處在于，當計算機網絡在具體連接時一旦出現任何不良情況時，可以做到及時發現，對該計算機系統設備中的入侵模式進行有效識別，因此可以說該項技術對計算機網絡安全管理中發揮出積極作用。

其三，人工免疫技術。該項技術是設置于計算機人體免疫系統設備之上，其系統運作機制主要由否定選擇、基因庫以及克隆選擇3方面構成。在實踐應用中可對傳統計算機入侵檢測技術設備中現存的未知病毒識別以及殺毒功效等自身欠缺的地方進行有效改進。例如：在進行基因庫的實踐操作中高效完成基因片段突變及重組的過程，促使該項技術可以對基因庫中存在的未知病毒類型有一個大致的識別，但是當前若想全面實現人工免疫技術在基因庫中的有效應用還存在著一定的困難。

2.2 智能防火墻技術

在計算機網絡安全技術管理中，智能防火墻是較為重要的管理手段。該項技術在進行數據處理及識別上面，可以提前攔截所識別出的有害信息，以此對用戶訪問實行限制，在不斷的實踐應用中，我們可以得出該項技術針對入侵計算機系統當中的病毒可以做到切斷病源，遏制其繼續傳播。同時，智能防火墻技術與計算機其他防御系統相比較而言，其自身在實踐中可以有效地將決策、運算、統計以及記憶等智能識別技術進行數據處理，進而可以在計算機正常運行期間，檢查出哪些設備占用資源最小，將對網絡系統產生出的有害設備及時清理出去，最大限度制止了病毒的入侵行為，保障了計算機網絡的運行安全。

2.3 智能反垃圾郵件技術

該項技術是建立在傳統反垃圾郵件技術的程序之上，最大程度上不影響用戶網絡信息安全的狀態下，充分借助于人工智能技術來對郵件系統中的垃圾郵件進行阻擋和清理的一項新型技術。在進行具體實踐操作中，智能反垃圾郵件技術不再對垃圾清理實施單一的手段，是高效借助人工智能系統中的處理未知問題、存儲記憶和學習功能，并對用戶郵件內容進行高效的監管，將計算機系統中的垃圾郵件進行系統化分類及清除，為此來防止因垃圾郵件自身問題而導致安全隱患問題的發生。

3 計算機網絡系統中的人工智能在其系統管理及系統評價中的應用

基于計算機互聯網系統中所具有的不穩定性及不可控性等因素特征，因此為實際的網絡系統管理帶來一定的工作難度。在此期間，人工智能技術在計算機系統管理中應用最廣泛的就是通過人工智能技術所創造出的高效決策及其有效應對方法。通過建立這樣一個高智能化的系統環境，可以對網絡系統中存在的問題進行有效解答，進而更好地完成計算機網絡系統中的應用管理及評價工作。

4 結論

在計算機網絡中添加人工智能化及人性化服務功能，可以在具體實踐中增進計算機人工智能技術的不斷完善。隨著計算機網絡科研人員們的共同研究，總結出在計算機未來的發展進程中，人工智能技術會起到積極作用，會在計算機網絡管理及系統安全中起到重要的影響。

參考文獻

[1]馬越.探討人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2014（22）：43-44.

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關鍵詞：機械 電子工程 電子技術 電子信息

一、 機械電子工程的發展史

20世紀是科學發展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術、管理技術相結合而成的新的理論體系和發展領域。隨著科學技術的不斷發展，機械電子工程也變的日益復雜。

機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現在我們常見的現代機械電子產業階段，現代社會生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產周期短、產品質量高的高科技生產方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動化的基礎之上實現物料流和信息流的自動化。

二、機械電子工程的特點

機械電子工程是機械工程與電子技術的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點：

（1）設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術，如：管理技術、生產加工技術、制造技術等。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；

（2）產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。

機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術優化機械工程與電子技術之間聯系的人，在實際應用當中，優化兩者之間的聯系代表了生產力的革新，人工智能的發展使得這一想法變成可能。

三、人工智能

人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。

四、人工智能的發展史

1 萌芽階段

17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。

2 第一個發展階段

在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語，從而引領了人工智能第一個興旺發展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼整理佼者。人工智能在這一階段的飛速發展使人們相信只要通過科學研究就可以總結人類的邏輯思維方式并創造一個萬能的機器進行模仿。

3 挫折階段

60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。

4 第二個發展階段

以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。不久之后，人工智能在商業化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。

5 平穩發展階段

由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

五、人工智能在機械電子工程中的應用

物質和信息是人類社會發展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產力水平低，人類社會以物質為首要基礎，僅靠“結繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產力的不斷發展，信息的重要性不斷被人們發現，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網絡的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發展離不開人工智能技術的發展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。

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虛擬大腦 谷歌AI創新高

自1956年，人工智能（Artificial Intelligence）的理念被提出后，人們對人工智能的研究就從未停止過，人們期待人工智能幫助他們更快、更準確地完成原本需要大量人工才能完成的任務，從而解放人力。正如美國麻省理工學院的溫斯頓教授所說的：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！?/p>

但與此同時，對于人工智能的爭議也從未停止過，人們既期待又恐懼、既渴望又害怕。不少科幻作品中都提出設想，當人工智能發展到極致就有可能產生自我意識，真正替代人類或是干脆消滅人類。盡管這可以看作是文人藝術家的空想之談，但不可否認，這也是人們潛意識中隱隱的恐懼。

50多年來，世界各國的科學家從未放松過在人工智能領域的研究，雖然取得了一定的成果，但顯然還處于研究發展的初步階段，因此倒是不必現在就杞人憂天、因噎廢食，放棄人工智能的研究。

谷歌、蘋果、IBM等科技巨頭也堅持將大量資金人力投入人工智能研究，蘋果的語音智能Siri、IBM的超級計算機沃森（Watson）等都是具有代表性的科研成果。谷歌也毫不落后，今年夏天，谷歌Google X實驗室開發出了一項新型人工智能技術：一款模擬人腦并具備自我學習功能的軟件，可以稱之為谷歌虛擬大腦。

據悉，谷歌的“虛擬大腦”是模擬人腦細胞之間的相互交流、影響而設計的——模擬人腦中一群又一群相互連接、相互溝通、相互影響的“神經元”，由1000臺計算機、16000個處理器、10億個內部節點相連接，形成一個“神經網絡”。當有數據被送達這個神經網絡的時候，不同神經元之間的關系就會發生改變，這種關系的變化使得該系統形成某“概念”，對某些特定的數據形成反應機制，從而讓系統具備了學習能力，并且能夠在新輸入的數據中找出與學到的概念對應的部分，以達到識別的效果。

研究過程中，Google X的科研人員曾進行一項意義特殊的實驗——在沒有預先輸入“貓”的概念的情況下，這個虛擬大腦分析了1000萬幀從Youtube上隨機抓取的無標簽視頻剪輯圖片，利用10天時間，終于“領悟”了什么是貓，并在接下來輸入的2萬張圖片中準確找出了有貓的照片。

這款有著自學功能的軟件在人工智能領域有著劃時代的意義，研究人員無需預先輸入某一概念，它就可以自己決定關注數據的哪部分特征、注意哪些模式，從而自動從輸入的大片數據中“領悟”這一概念，十分類似人腦的學習過程，也意味著人工智能領域對人工干預的需求進一步降低。

AI提高 智能產品受益

谷歌虛擬大腦不僅可作為研究示范使用，更是可以應用于商業，此前就有消息稱這項技術即將投入使用，谷歌的產品也將隨之受益，變得更加智能化，而語音識別很可能將最先獲益。

兩年前谷歌推出了一款語音識別應用Voice Actions，通過它，用戶可以使用聲音來進行搜索、發送信息、撥打電話、播放音樂甚至給自己留一個郵件備忘錄，既快速又準確。谷歌為之收集聲音數據達數年之久，但在用戶中的反饋，Voice Actions卻不如稍后蘋果推出的Siri，原因便在于Voice Actions在人機互動、語義識別上的體驗遠遜于Siri。

語義識別是即將到來的下一場人機互動偉大革命，而人機互動對科技未來發展的影響也讓諸多科技巨頭投身這一領域。

蘋果Siri作為一款“革命性的產品”，對語音控制和人工智能技術的發展起了非常大的推進作用。喬布斯曾說：“虛擬個人助理（VPA）代表著下一代互聯網交互方式?！敝?，人們通過搜索引擎或網址來獲得內容或服務，而VPA可以通過分析交互歷史，得出個人偏好，來聯結眾多服務和信息源以幫助人們解決具體的事務，就像一個真實的助理。

IBM也不落于后，他們將沃森超級計算機應用于智能手機，研制出一個超級版的Siri。IBM負責創新業務的副總裁伯尼·梅爾森稱，“這一應用未來可以想象成為一個帶有語音功能的‘沃森’實時回答你的問題，雖然沃森目前在移動設備上會消耗過多電力，但IBM正在積極開發沃森2.0，希望降低耗電量，并為這款超級計算機增加更多‘意識’。”

谷歌一直在開發的新一代語音軟件“Majel”，Majel是Voice Actions的革新版本，增加了對自然語言的處理能力，力爭在智能程度上與蘋果Siri抗衡，而虛擬大腦技術的應用很可能幫助谷歌實現這一愿望。谷歌語音識別部門負責人文森特表示，“通過使用我們最新的神經網絡，以前識別錯誤的情況，20%至25%已經得到改善，也就是說，這些提升能夠讓更多的用戶擁有完美的、沒有錯誤的使用體驗?！?/p>

AI技術的提高，也讓谷歌的一些其他產品得到改善，如谷歌的圖像搜索工具，可以更好地理解圖片內容，而不再僅僅是依靠文字的描述；谷歌的無人駕駛汽車，可以更全面地獲得周圍的音像、數據，大大增加無人駕駛的識別度和安全性。

美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授曾對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”谷歌虛擬大腦研究成果的取得，無疑在人工智能怎樣獲得知識的研究上邁出了一大步，讓人類離人工智能的終極目標又進了一步。

加拿大蒙特利爾大學的一位研究機器學習的教授Yoshua Bengio表示，“Google的這個虛擬人腦有點類似于哺乳動物大腦中一個叫做視覺皮層的部位，能夠通過視覺發現物體。該系統的運行模式已經和哺乳動物、甚至人類大腦的某些工作模式有些像了?！?/p>