智能技術(shù)范文

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60年代以來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，許多控制技術(shù)新方法和技術(shù)進(jìn)入工程化產(chǎn)品化階段，顯著促進(jìn)了工業(yè)技術(shù)的進(jìn)步。其中包括促進(jìn)了智能理論在控制技術(shù)中的應(yīng)用，形成了智能控制技術(shù)。目前，信息革命席卷全球，并將導(dǎo)致一場(chǎng)智能革命。21世紀(jì)便是智能革命的世紀(jì)，并會(huì)出現(xiàn)社會(huì)智能化。因此，從現(xiàn)在起，我們就要面向智能時(shí)代，選取智能決策，實(shí)施科教興國(guó)戰(zhàn)略，發(fā)展以人工智能為核心、以生命科學(xué)為主導(dǎo)的高科技，使之成為新一代智能生產(chǎn)力——最強(qiáng)大的第一生產(chǎn)力，推進(jìn)以智能化為代表的現(xiàn)代化，迎接智能革命、創(chuàng)造未來。

1．智能技術(shù)的基本概念

智能理論是探索人類智慧的奧秘與規(guī)律及在機(jī)器中復(fù)現(xiàn)人類智能的科學(xué)，是現(xiàn)代科學(xué)研究的前沿。目前智能理論及技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域已得到廣泛的應(yīng)用。但對(duì)于智能理論的研究不外乎兩個(gè)方面，一方面是對(duì)智能的產(chǎn)生、形成和工作機(jī)制的立接研究；另一方面是研究如何用人工的方法模擬，以及研究如何提高機(jī)器，特別是計(jì)算機(jī)的科能水平，使機(jī)器成為且合感知、報(bào)理、決策的智能機(jī)器系統(tǒng)。前者稱為自然智能理論，主要是生理學(xué)和心理學(xué)研究者所從事的工作：而后者稱為人工智能(ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI)理論，主要是理工學(xué)研究者所從事的工作。因此，本文主要介紹后者——人工智能。

人工智能(ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱A1)是相對(duì)于自然智能(即人腦智能)而言．人工智能研究的是怎樣利用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考、學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決迄今認(rèn)為需由專家才能處理好的復(fù)雜問題。通俗一點(diǎn)說，就是：由計(jì)算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)。其目標(biāo)是利用各種自動(dòng)機(jī)器或智能機(jī)器，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)某些“機(jī)器思維”或腦力活動(dòng)自動(dòng)化。顯然，對(duì)于人工智能的這種定義，受到了當(dāng)前電子計(jì)算技術(shù)水平的制約，因此，它是一種暫時(shí)的、相對(duì)的定義。

AI是計(jì)算機(jī)研究和應(yīng)用發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，任何問題，用計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行計(jì)算分析，可以在很大程度上取代人的腦力勞動(dòng)，它可加快解題運(yùn)算速度和擴(kuò)大記憶存儲(chǔ)量，但這只能說是簡(jiǎn)單智能化。一個(gè)高水平的智能程序，應(yīng)該與人的思考、求解方式相仿。譬如，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)，能不斷修改、補(bǔ)充、構(gòu)造出所需的設(shè)計(jì)對(duì)象，它通過計(jì)算系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)與顯示裝置，配合輔助程序，與人一起完成設(shè)計(jì)工作。

2.制造智能技術(shù)的研究現(xiàn)狀

早期，智能制造系統(tǒng)大量運(yùn)用基于知識(shí)的專家系統(tǒng)來提高制造智能，例如基于ES的機(jī)床自適應(yīng)控制，其智能行為體現(xiàn)在符號(hào)推理上。這些ES多數(shù)屬于非實(shí)時(shí)型的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是靜止的且與外部環(huán)境沒有信息交互，是低水平的封閉式的智能系統(tǒng)。為了克服Es存在對(duì)領(lǐng)域?qū)＜业囊蕾囆浴⒅R(shí)獲取困難、現(xiàn)代計(jì)算機(jī)依據(jù)VanNeumann原理，用邏輯知識(shí)表達(dá)不靈活以及通用性較差等缺陷，AI的最新研究已向基于數(shù)值計(jì)算的計(jì)算智能方向發(fā)展。

當(dāng)前，用計(jì)算手段實(shí)現(xiàn)智能的較新方法和新理論，如FL，NN，GA，混沌，分形以及粗一集理論等科學(xué)，都屬于計(jì)算智能的范疇。計(jì)算智能的靈活性、通用性及嚴(yán)密性明顯優(yōu)于基于知識(shí)的徑。ES更能提高制造智能水平。現(xiàn)今，計(jì)算智能的研究應(yīng)用重點(diǎn)在FL，NN，GA等方面，其在IM的研究領(lǐng)域主要有：智能傳感器，加工過程的智能控制，制造系統(tǒng)的智能檢測(cè)與監(jiān)控，切削參數(shù)的智能優(yōu)化，機(jī)械零件可靠性分析及最優(yōu)化設(shè)計(jì)，機(jī)械故障智能診斷，智能學(xué)習(xí)、決策與預(yù)測(cè)等多個(gè)方面。

1943年，心理學(xué)家McCalloch與數(shù)學(xué)家Pitts合作提出了NN的第1個(gè)數(shù)學(xué)計(jì)算模型——MP模型，從而開創(chuàng)了NN理論研究的新時(shí)代。五十多年來，NN的研究雖一度陷入低谷，但自從1982年J．Hopfield提出HopfieldNN模型成功地解決了“旅行商問題以來，NN的研究再次進(jìn)入高潮階段，涌現(xiàn)了許多研究成果，并向自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等方向發(fā)展

綜合NN幾十年的發(fā)展，其典型特征如下：并行處理機(jī)制具有眾多可調(diào)參數(shù)，可以描述較為復(fù)雜的系統(tǒng)；神經(jīng)之間的連接強(qiáng)度可調(diào)，具有自適應(yīng)能力}信息存儲(chǔ)是分布的，具有記憶和聯(lián)想能力；集體計(jì)算，有較強(qiáng)的計(jì)算能力；高度的冗余能力，具有一定的容錯(cuò)能力；具有自組織和協(xié)調(diào)能力；學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)；多層前饋型NN具有高度的非線性映射能力，能完成較為復(fù)雜的非線性系統(tǒng)的建模}組成NN的人工神經(jīng)元較為簡(jiǎn)單，能用硬件實(shí)現(xiàn)；黑箱型工作模式，邏輯分析難；傳統(tǒng)BP學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)，易局部收斂，學(xué)習(xí)不穩(wěn)定等。

進(jìn)化計(jì)算(EvolutionaryComputation，EC)，也稱為行為主義的AI，是自60年代開始發(fā)展的一門新興學(xué)科。它仿照生物的進(jìn)化過程，按優(yōu)勝劣汰的自然選擇優(yōu)化規(guī)律和方法，來解決難以用傳統(tǒng)方法解決的優(yōu)化計(jì)算問題。其中GA是應(yīng)用最普遍的一種EC技術(shù)。GA是根據(jù)生物進(jìn)化的模型提出的一種優(yōu)化算法，是一種全局意義上的自適應(yīng)啟發(fā)式搜索技術(shù)它依照自然界優(yōu)勝劣汰的自然選擇規(guī)律，經(jīng)過遺傳、變異演變出滿足給定精度的較優(yōu)解GA的中心問題是魯棒性(Robustness)。所謂魯捧性，是指能在許多不同環(huán)境中通過效率及功能之間的協(xié)調(diào)平衡以求生存的能力。

3.智能研究途徑和方法

智能是腦，特別是人腦所具有的。那么，要實(shí)現(xiàn)人工智能，自然就離不開入人腦的借鑒，其中包括對(duì)人腦的結(jié)構(gòu)、功能相人腦具有智能的原因、過程等的借鑒。于是就產(chǎn)生了如下幾種人工智能研究途徑和方法。

（1）．結(jié)構(gòu)模擬，神經(jīng)計(jì)算

所謂結(jié)構(gòu)模擬，就是根據(jù)人腦的生理結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的智能，即人工智能。就是用人工神經(jīng)元(神經(jīng)細(xì)胞)組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來作為信息和知識(shí)的載體，用所謂神經(jīng)計(jì)算的方法實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別和推理等功能，從而來模擬人腦的智能行為，使計(jì)算機(jī)表現(xiàn)出某種智能。

（2）．功能模擬，符號(hào)推演

具體來講，功能模擬法就是以人腦的心理模型，將問題或知識(shí)表示成某種邏輯網(wǎng)絡(luò)、采用符號(hào)推演的方法，實(shí)現(xiàn)搜索、推理、學(xué)習(xí)等功能，從宏觀上來模擬人腦的思維，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。基于功能模擬的符號(hào)推演，是人工智能研究中最早使用且直至目前還主要使用的方法。

以上兩種方法，是當(dāng)前人工智能研究的兩條主要途徑。它們各有所長(zhǎng)，也各有所短。從這兩種方法所擅長(zhǎng)處理的問題來看，它們都有一定的局限性，而且剛好互為補(bǔ)充。從當(dāng)前的研究現(xiàn)狀來看，人們將模糊推理與神經(jīng)計(jì)算相結(jié)合，已展現(xiàn)出相得益彰的喜人前景。因此，將功能模擬與結(jié)構(gòu)模擬相結(jié)合是當(dāng)前人工智能研究的總趨勢(shì)，

（3）．行為模擬，控制進(jìn)化

除了上述兩和研究途徑和方法外，還有一種基于感知行為模型的研究途徑和方法。我們稱其為行為模擬法。這種方法是模擬人在控制過程中的智能活動(dòng)和行為特性，如自尋優(yōu)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織等，來研究和實(shí)現(xiàn)人工智能。

4.智能技術(shù)的未來

智能革命的時(shí)空動(dòng)力是網(wǎng)絡(luò)革命，使信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為智能網(wǎng)絡(luò)。智能網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)：一是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的智能化，二是建造智能機(jī)網(wǎng)絡(luò)——真正意義上的智能網(wǎng)絡(luò)。顯然，當(dāng)計(jì)算機(jī)發(fā)展為智能機(jī)，智能機(jī)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。

工廠智能化的關(guān)鍵是采用智能制造系統(tǒng)(IMS)。隨著計(jì)算機(jī)向智能機(jī)發(fā)展，計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)必然要發(fā)展為智能機(jī)集成制造系統(tǒng)(IIMS)，成為真正的智能制造系統(tǒng)。目前，一般是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)的智能化，即將人工智能技術(shù)、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人運(yùn)用于計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，使之成為智能化的計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(ICIMS)。這樣的制造系統(tǒng)，也是一種智能制造系統(tǒng)。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也能像未來工廠那樣，那么農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也可由自動(dòng)控制進(jìn)入智能控制，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化。現(xiàn)在，日本已經(jīng)出現(xiàn)了植物工廠，展示了農(nóng)業(yè)工廠化、自動(dòng)化，乃至智能化的廣闊前景。

智能機(jī)器不僅進(jìn)入工廠和田間，還要進(jìn)入辦公室和家庭，現(xiàn)在已經(jīng)在建造“智能大廈”和“智能住宅”，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)控制、機(jī)器人服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)通訊，使辦公室和家庭自動(dòng)化推而廣之，最終實(shí)現(xiàn)城市智能化。

正像蒸汽機(jī)的能量革命魔術(shù)般地創(chuàng)造出工業(yè)社會(huì)一樣，智能機(jī)的智能革命也會(huì)奇跡般地創(chuàng)造出智能社會(huì)。智能機(jī)、智能機(jī)器人和智能網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)社會(huì)智能化，一個(gè)全面智能化的社會(huì)，便是智能社會(huì)。

結(jié)束語(yǔ)：

作為高技術(shù)核心的智能技術(shù)(如人工智能、智能計(jì)算機(jī)、智能機(jī)器人等)，其關(guān)鍵是人工智能。它們的相互作用會(huì)引發(fā)智能“核爆炸”，把人工智力和人類智力的潛能爆發(fā)出來，導(dǎo)致智能革命；也會(huì)奇跡般地創(chuàng)造出一個(gè)智能社會(huì)。因此，工業(yè)社會(huì)之后不是“信息社會(huì)”。“信息社會(huì)”無非是由工業(yè)社會(huì)向智能社會(huì)轉(zhuǎn)變過程中的一個(gè)過渡階段，而不是一種獨(dú)立的社會(huì)形態(tài)。

摘要：介紹人工智能理論的基本理論體系和智能技術(shù)的應(yīng)用概況，追索其理論的本原和發(fā)展現(xiàn)狀，并就主要智能理論的應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行論述。

關(guān)鍵詞：智能技術(shù)；智能革命