人工智能的憂慮論文(2)
人工智能的憂慮論文篇二
摘要：機械工程行業(yè)是我國的傳統(tǒng)工業(yè)，長久以來都是以人工為主要生產手段進行操作的。而現(xiàn)代社會科技高度發(fā)達，知識和信息已經(jīng)成為了第一生產力，為了適應社會的發(fā)展，機械工程大量的應用電子信息技術，與人工智能系統(tǒng)相結合，大大的提高了生產效率，滿足了社會的發(fā)展需要。
關鍵詞：機械電子;人工智能系統(tǒng);發(fā)展
中圖分類號：F407文獻標識碼： A
引言
電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比來言是較新的學科，兩者于上世紀逐漸結合在一起。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，機械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。人工智能技術伴隨著機械電子工程的日益復雜，也得到了長足的發(fā)展。
1機械電子工程的特點和發(fā)展
1.1機械電子工程的特點
機械電子工程是由機械工程、電子工程和信息工程所共同組成的多學科機械活動。機械工程和電子技術的相互結合,不僅是物理上的結合,還是功能上的信息連接包含了能夠智能化處理所有機械電子信息的計算機系統(tǒng)。與傳統(tǒng)機械工程不同的地方在于,機械電子產品結構相對簡單,沒有那么多的運動部件和元件,占用的空間或面積相對較少,雖然擁有較復雜的內部結構,但通過合理的設計,沒有了傳統(tǒng)的笨重的面貌,卻提高了產品的性能。機械電子工程是一個非獨立的學科,在進行設計的時候,人們會根據(jù)不同的標準和要求,進行相關的設計工作。而這些設計,需要不同方向的專業(yè)知識。正是由于這些學科之間的相互結合,也讓由此設計出的產品更加具有實用性。
1.2機械電子工程的發(fā)展
作為一門多學科的機械活動,機械電子工程由機械工程,電子工程和信息工程三個方面共同組成。社會的發(fā)展,科技的發(fā)展,也不斷推動著機械電子工程。機械電子工程的歷史可以根據(jù)其發(fā)展分為三個階段。首先是開始階段。在這個階段,機械電子工程最主要的是依靠人力進行手工作業(yè),這也是限制生產力的主要原因之一.,由于生產力極低,推動了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段是工業(yè)革命技術的改革。生產設備的不斷更新,大規(guī)模的流水線作業(yè),不僅大大提高了社會生產力,也解放了一部分人力。但是在當時,這樣的技術遠達不到社會要求,生產模式老化,缺乏靈活性。轉型時期的到來,讓機械電子工程有了質的改變。隨著新的科學技術的發(fā)展,現(xiàn)代社會正在經(jīng)歷著巨大的變化,更加講究效率的時代拐上靈活性的要求也在增加。這就導致了機械電子工程的不斷革新,一種高適應性、靈活性和高質量的生產方式就此出現(xiàn),大大提高了現(xiàn)代工業(yè)生產的工作效率,也帶來了更大的利益。
2人工智能的特點和發(fā)展史
2.1人工智能的特點
人工智能是一門融合了計算機技術,信息技術,控制技術及心理學等多項技術的綜合學科。作為二十一世紀最重要的三門學科之.,人工智能在人們的發(fā)展過程中具有重要的作用。通過高科技的運用,人工智能使得人們間的交流越來越便利,讓人們能夠通過網(wǎng)絡,計算機就能了解所有的事情,加強了信息的流通。同時,高科技給人們帶來的不僅是交流的便利,消費同樣變得更加方便。新技術的出現(xiàn),讓企業(yè)的吸引力變得更強,隨之而來的,企業(yè)的利益也會得到提高。
2.2人工智能技術的發(fā)展史
在十七世紀到十九世紀這一發(fā)展過程中,人工智能技術發(fā)展緩慢,但是正是由于這一時間段的發(fā)展,積累了一定的經(jīng)驗,為后來的進步取得了一定的基礎,也是為技術的革新作出了準備。二十世紀中期,在美國舉行的“侃談會”首次提出了‘次工智能”的概念,同時規(guī)定了人工智能的范圍,這樣使技術的發(fā)展更加規(guī)范。這一階段的人工智能發(fā)展迅速。最后,隨著人工智能發(fā)展的逐漸穩(wěn)定,科技革命,互聯(lián)網(wǎng)技術的普及,讓人工智能在為人們服務右面更加方便,也在人們的日常生活中發(fā)揮著越來越大的作用。
3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(fā)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(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)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(fā)展離不開人工智能技術的發(fā)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。
由于機械電子系統(tǒng)與生俱來的不穩(wěn)定性，描述機械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：(1)推導數(shù)學方程的方法;(2)建設規(guī)則庫的方法;(3)學習并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)，如線性定常系統(tǒng)，對于那些復雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學解析式，就只能通過操作來完成。現(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復雜，經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學方式的替代手段。
通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以模擬人腦的結構，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值;而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網(wǎng)絡結構的形式以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù);不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義;神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)運用點到點的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺階狀。
隨著社會的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規(guī)則能夠對增強節(jié)點函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)提供函數(shù)連結，使兩者的功能達到最大化。
結束語
科學的不斷發(fā)展帶來的不僅是學科的高度細化、深化，而且是學科間的高度融合。人工智能就是各學科交叉與綜合之后的結果，秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領域的發(fā)展必將引領世界潮流，促進生產力的飛速發(fā)展。
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1.人工智能利弊論文