人工智能新技术范文
时间：2024-04-29 17:55:50
导语：如何才能写好一篇人工智能新技术，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
关键词：新一代计算机；人工智能技术；发展趋势
“人工智能”是在1956年的Dartmouth学会上提出的，英文缩写是AI。它是计算机科学等多种学科互相渗透而发展起来的综合性、交叉性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何模拟人类智能活动，使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作，以延伸人类智能的科学。
二、人工智能技术的发展状况
随着计算机、信息和并行程序设计技术的发展，人工智能的研究已经发展成为智能体系的研究。到目前为止，人工智能程序已经知道考虑他们要解决的问题，从而寻找比较好的答案。智能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体的软件系统。在我国，智能体技术多被应用到处理具有异构、布、态、规模及自主性的系统中，如Internet，是人工智能技术的新应用。
目前，人工智能技术在美国等欧洲国家仍保持非常快的发展速度。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一智力能力的ASCIWhite电脑。据称，其正在开发的更为强大的blue jean电脑的智力水平将与人脑相当。
三、新一代计算机和人工智能技术的应用
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的技术发展都涉及到人工智能，人工智能已经被广泛应用到许多领域。
（一）人工智能技术在计算机符号计算中的应用
计算机最主要的用途之一就是科学计算，通常分为纯数值的计算和符号计算两种。其中符号计算是一种智能化的计算。随着新一代计算机的开发和普及以及人工智能技术的发展，多种功能计算机代数系统软件相继出现，都是用C语言写成的，可以在绝大多数计算机上使用。
（二）人工智能技术在计算机模式识别中的应用
计算机用数学方法研究模式的自动处理就是模式识别。用计算机实现模式的自动识别和判断，是利用人工智能技术开发智能机器的关键，计算机模式识别的特点是效率高，速度快，准确率高，也为人类认识自身智能提供了有利线索。
（三）计算机的机器翻译
计算机把一种语言转变为另一种语言的过程就是机器翻译。目前，我国的机器翻译软件的翻译特点，大致可以分为三类：词典翻译、汉化翻译和专业翻译。词典翻译软件可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供发音；汉化翻译软件提出“智能汉化”的概念，辅助翻译作用更加明显。
（四）人工智能技术在计算机机器学习中的应用
计算机的机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习能力。机器学习是机器具有智能能力的重要标志，也是机器获取知识的根本途径。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学和逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支也会起到重要的推动作用。
（五）人工智能技术在计算机问题求解中应用
人工智能技术在今天的计算机程序已能够达到各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手的表达能力和洞察能力等。人们通常都能根据具体问题找到思考问题和解决问题的办法，目前，人工智能技术已能通过计算机程序知道如何考虑要解决的问题，寻找较为准确的解答方法。
（六）人工智能技术在计算机推理证明中应用
逻辑推理在人工智能研究中是最持久的探究领域之一，其别重要的是，通过找到合理准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实上，关注可信证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。因此，在人工智能方法的研究中，定理证明是一个极其重要的论题。
（七）人工智能技术在计算机语言处理中的应用
自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
（八）人工智能技术在计算机专家系统中的应用
专家系统是人工智能技术中最活跃、最有成效的研究领域，是具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，已出现成功应用人工智能技术的趋势。计算机程序如果能体现和应用人类知识，就应该可以帮忙解决问题，而且能发现人类专家在推理过程中出现的差错。
四、新一代计算机和人工智能技术的发展趋势
新一代计算机和人工智能技术的发展潜力巨大，其作为一个整体的研究才刚刚开始。人工智能技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来，从目前一些前瞻性的研究中可以看出，未来人工智能技术可能会朝以下几个方向发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
（1）自动推理是新一代计算机和人工智能技术最经典的研究分支，其基本理论是新一代计算机和人工智能技术其它分支的共同基础。其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究，是最新的热点，很有可能取得突破。
（2）机器学习的研究使得许多新的学习方法相继问世，并获得了成功应用。但是也应看到，现有的机器学习方法尚不够有效，寻求一种新的方法，以解决新一代计算机和人工智能技术研究中的在线学习问题，是研究人员共同关心的问题。
（3）自然语言处理是新一代计算机和人工智能技术应用于实际领域的典型范例，这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。智能信息检索技术近年来已成为新一代计算机和人工智能技术的一个独立研究分支，将新一代计算机和人工智能技术应用于计算机科学与技术领域的研究，是人工智能走向应用的突破口。
五、结束语
很多新一代计算机和人工智能技术研究的成果已经进入人们的日常生活。未来，人工智能技术的发展将会给人类的知识、思考、生活、工作和教育产生巨大的影响，在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴。
参考文献：
[1]吴艳.关于“人工智能”技术发展的思考[J].和田师范专科学校学报.2010.
篇2
与此同时，现在的道路交通管理也越来越规范了，到处都有摄像头、测速系统，一旦被拍到就是扣分、罚款的事儿！然而，这些都只算是常规管理。
今天，道路交通安全管理的大杀器横空出世！全国司机们将彻底傻眼！
史上最严格的“海燕系统”正式来袭，不放过任何车辆违章，一周抓违规近3000起！你的分或不够扣了！
什么是海燕系统？先来看看下面这个图：
简单的说，“海燕系统”是最近才开始安装的交通辅助系统。也可以说其实是一个抓拍神器。
无论是白天还是晚上，开车不系安全带，边开车边抽烟、玩手机等作，海燕给你拍下来，而且一拍就是高清片。
即使在黑夜，系统对车牌的辨识率，也高达95%。
当然，如果海燕系统仅仅是一个违章拍照系统，那就没什么可说的了。但是，海燕恐怖的是在后台还有一个最强大脑：人工智能！
在最强大脑的指挥下，海燕系统不仅能够实现智能识别抓拍，而且还能对采集来的大数据进行二次深度分析。不仅可以专门对车牌号码分析，还可以对照片进行更深层次的识别，可识别的细分车型超过3000款。
传统的卡口系统，只能提供时间、地点、车牌号码这三个要素信息。
而通过“海燕系统”对车辆进行二次分析，就可分析出车辆的车标、细分车型、车身颜色、年检标、车摆物、是否系安全带、是否在开车打电话等一系列细节信息。
你开车玩手机或者不系安全带，实际上已经被“电子眼”全部记录下来了，看的一清二楚！
就算有些车搞了假牌套牌，海燕系统也能够实时对车辆信息进行比对分析，直接把它抓出来。
来看看更震撼的视频：
总结起来，海燕系统具备三大特点：拍摄清晰、识别能力强、处理速度快。
1、拍摄清晰
“海燕”均采用了高清摄像头，不系安全带、玩手机、抽烟、摸副驾大腿或其他地方等等，任何你在车上做的动作，只要能拍到，就能看得很清晰。车牌号码就不用说了，连你在车内做个鬼脸，眯下眼睛，它都能把你拍得一清二楚。所以以后如果想通过买分来处理违章，肯定是行不通的了。
2、识别能力强
“海燕系统”可以识别3000多种车型、近200种车标，车型识别率超过98.6%。这就意味着大街上跑的车基本都能够被识别，一旦违章的话，不管你跑到哪都能被认出来。
这一点，对于打击套牌车是一个很有力的武器，对于使用套牌的违法行为也应该加大处罚措施。
3、处理速度快
“海燕系统”服务器每秒可以处理15张以上的图片，平均每天可以处理超过100万张图片。这样一来，将会加快违法信息的分析和确定，可以提高违章处理的效率。
换句话说，只要你在安装了“海燕系统”的路上违章了，肯定会一次不漏地被拍下来，然后一条条的违章信息就会向你飞来。
当然除此之外，海燕系统还有其他积极的作用，比如多维度搜车、追踪肇事逃逸的、罪犯逃跑等。简直太厉害了！
这就是令车主闻风丧胆的“海燕系统”。
无论白天还是黑夜，24小时远程监视过往所有车辆！占用应急车道、超速、变线。。。。。全都都能拍摄到！
（所有违章一个都逃不了！！！）
据查证，现在苏州公安和厦门公安已经部署了海燕系统。据苏州交警部门统计，“海燕”上线一周时间，就抓拍到近3000起违章行为，其中开车未系安全带的1828起，开车玩手机或打电话的1074起。
刚刚，中央电视台对苏州交警使用的“海燕系统”做了报道。
一旦海燕系统全面推广，后果有多严重？至少有以下几点：
1、代扣更困难了，因为海燕系统能清晰至人脸，面容与驾照相对不上号想扣都扣不了。
2、套牌车将更容易被监控发现。
3、不扣安全带，开车时接打电话的，这下能被海燕系统分析出来，是要扣2分罚50元的。
4、手脚不规矩摸隔壁的，也是绝对不行的了。
最后，还有一个更坏的消息，就是有苏州企业正在开发“空中海燕”系统，用无人机随时随地随心所欲进行流动抓拍。我听到已经抓狂的司机高呼：企业为了营利，真是丧心病狂啊！
没办法，还是不要吐槽“海燕系统”了，及早养成良好的驾驶习惯才是正道。
篇3
关键词：人工智能技术；数字图书馆；个性化信息服务系统
随着社会的不断发展和进步，人工智能技术更具发展潜力，应用范畴不断拓展，其在搜索、获取以及系统方面更加突出。人工智能技术在图书馆个性化信息服务系统中的应用属于推理类，成为人工智能发展的重要方面。
1 在数字图书馆个性化信息服罩杏τ萌斯ぶ悄芗际醯募壑
1.1 实现对个性化信息需求的智能收集和分析
在当前个性化信息服务体系中，使用者能够结合自己的实际需求，对图书馆内的资源进行选择和明确。但是，鉴于图书馆内资源的规模性，涉猎全球领域内数字化的网络资源，因此，很难在海量信息中进行最快和最准确的选择。人工智能技术恰好能够应对这一问题，发挥神经网络技术的作用，结合用户需求，实现对其目的和意图的预测，有效提升个性化信息服务系统的效率，进一步满足用户个性化需求。
1.2 推动个性化服务的智能分类和推送
在目前的个性化信息服务中，需要对信息的种类进行逐层选择，而后对选择进行提交，结合信息类别，实现信息的有效匹配，这种系统效率不高，给整个系统增大了压力，尤其是面对网络时代的服务系统，在线需求人数巨大，存在选择和提交过于集中的问题，很可能造成系统崩溃。在人工智能技术的支持下，借助智能化的信息收集和分析，而后进行合理分类和展示。
1.3 推动智能人工服务模式的发展
针对智能化服务，其应用的前提是对用户不了解，根据系统自身掌握的信息，分析其操作模式，实现对用户操作的替代。为此，要发挥人工技能的作用。在这种系统的操作下，能够对用户操作进行评定，对其需求进行判定。在人工智能技术的应用下，数字化图书馆信息服务水平得以提升。
2 人工智能技术应用中需要面对的关键性问题
2.1 个性化信息的收集和获取
对于个性化新的收集和获取，需要应用两种模式，一种是静态模式，主要结合的是图书馆现有的读者信息，是用户在首次使用系统后留下的基本信息，进行推理。另外一种是动态化的方式，主要模式是跟踪和记录，满足个性化需求的推理，构建个性化信息需求库。
2.2 重视个性化信息的智能筛选
在个性化智能筛选服务系统的应用中，重要的内容是掌握用户的基本信息，实现对网络信息的智能化选择。借助用户的基本信息，进行初步筛选，形成具有针对性的知识库，而后结合操作动态，实现个性化信息的明确，构建兴趣知识库。之所以选择层次化的筛选，主要原因是网络信息的海量特征，同时，变化性较大，存在诸多重复性。在海量信息中定位所需本部分，同时进行分类呈现，难度极大，同时，信息面临着更新，信息筛选难度更大。人工智能技术需要应用神经网络算法，发挥其作用，完成智能化操作的过程。另外，在整个系统跟踪中，主要是由显式和隐式跟踪组成。在第一种中，需要用户的积极参与，实现有效的反馈，而后完成推送，直到客户满意为止。第二种是隐式跟踪，主要针对用户的操作进行跟踪，实现需求的推断，这种方式更具效率性和智能化。
2.3 对用户模型构建的介绍
在目前的数字图书馆个中，被动模式应用较多，对信息分析的不够深入，信息服务功能不突出。为此，要重视智能服务信息知识库模型的构建，达到对信息的智能获取和筛选。同时，实现对知识库的完善，提升服务能力和水平。
3 全面分析人工智能技术环境下数字图书馆个性化信息服务系统的构建
3.1 对总体架构的介绍
在数字化图书馆个性化信息服务系统中，主要分为三个层次，即客户、中间层以及后台数据库层。客户层的作用是提供信息浏览的功能。中间层是对信息进行获取、分类及推送。后台数据库对数据进行存储和管理。在三层体系结构的支持下，能够在同一计算机上进行运行。通常，客户层与后台数据层不进行直接数据交换，借助中间层进行处理，实现了服务系统效率的提升，达到了对数据库的有效保护。
3.2 对个性化信息服务系统整体功能的介绍
在整个个性化服务系统中，其依据的是信息服务智能化，与传统系统的区别是能够满足个性化需求，需要发挥个性化信息需求库的功能，实现对信息的准确输送，同时，也能够实现对信息的智能选取、筛选和分类。其功能主要体现在，首先，完成智能定制的目的，其次，完成智能搜索，再次，实现对用户基本信息的管理。第四，满足个性化页面设置的需求。
3.3 对个性化信息服务系统模块设计的分析
在人工智能化的数字图书馆个性信息服务中，发挥三层结构模块的作用。在客户层中，发挥登陆、搜索和展示的作用。中间层主要是完成数据信息的分析和分类。后台数据层实现用户和系统数据的应用。
4 基于人工智能技术的数字图书馆个性化信息服务模式的创新
4.1 重视个性化信息智能推送
对于信息智能化推送，主要是结合读者的意图，自动进行数据信息的推送。主要通过两种方式实现，一种是频道方式，主要是结合读者的想法进行推测，与选频道相似，在选定的站点进行信息的浏览。第二种方式是邮件，发挥邮箱的作用，进行信息的推送。读者可以通过两个方式进行信息的获取，一种是推测读者意图，一种是读者输入所需信息，在海量信息中进行智能分类和筛选，以主动的方式进行传递。
4.2 发挥个性化智能定制服务的作用
在整个数字化网络资源中，个性化智能定制的出发点是读者的实际需求，应用信息服务系统的功能。在这一功能的支持下，能够实现对读者意图的推断，满足读者自动化信息搜索的需求，摆脱了手动操作的束缚。同时，读者也可以根据需求，进行信息的调整。
4.3 应用个性化智能服务
智能是智能化的服务方式，依据智能信息系统和平台，完成对虚拟信息的处理。在这种服务中，突破目标和需求的限制，根据读者的操作实际，完成信息自动化推介的目标。在这种服务模型下，信息查找的速度更快。
4.4 提升智能定制服务的专业化水平
随着信息技术的不断发展和进步，人工智能更具发展速度，尤其是在图书馆中的额营业，使得其不受馆藏资源的约束，更好地发挥网络数字信息资源的功能。当前，图书馆资源不断增大，涉及更多领域的知识，尤其是面对海量的数字信息，传统服务模式很难满足现代化的需求。在人工智能的应用下，与信息服务系统相结合，能够在规模信息中进行智能化的搜索，满足用户真正需求，形成特定的专业化的智能定制服务。
5 结束语
综上，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在数字化图书馆个性化信息服务系统中的应用将不断拓展，尤其是有效解决了数字化图书馆个性化信息服务系统中个性需求的问题。同时，在这种技术的支持下，提升了整个系统的智能化水平，满足系统的服务功能。
参考文献
[1]夏秀双.大数据环境下高校图书馆个性化信息服务研究[D].曲阜师范大学，2015.
[2]左素素.基于智能过滤的数字图书馆个性化信息服务研究[J].图书馆学研究，2016，03：80-84.
[3]陈静.基于多Agent的高校数字图书馆个性化信息服务系统模型研究[D].西安电子科技大学，2011.
篇4
关键词：空中交通管理；人工智能技术；航班流量；飞行冲突；系统构成
一、研究背景及意义
现阶段，计算机在我国各行各业中都扮演着重要角色，计算机技术的发展为各行业的生产运行提供了坚实有效的保障。与此同时，人工智能技术也取得了惊人的进步，为我国航空航天行业发展做出了巨大贡献。改革开放以来，在我国市场经济不断发展，综合国力不断提升的背景下，民航业发展迅猛，乘坐飞机出行从以前的高不可攀变成如今的大众化出行方式，只用了40年的时间。在这40年里，我国航班架次大幅增涨，现有的空域资源也日趋紧张，在这关键时刻，人工智能技术的出现，为航空事业快速高效的发展带来了新的曙光。空中交通管理的主要目的是防止航空器与航空器相撞以及航空器与障碍物相撞，维护和加快空中交通的有序流动[1]，因此，飞行流量管理和飞行冲突探测、解脱便成了空中交通管理中至关重要的任务。一方面，在空中交通流量接近或达到空中交通管制能力上限时，适时地进行调整，保证空中交通量最佳地流入或通过相应区域，尽可能提高机场、空域可用容量的利用率[1]。另一方面，飞行冲突的探测，能够帮助管制员及早发出指令，使用许可和信息防止航空器相撞，保障空中交通顺畅或控制空域内各航班的间隔，从而保证飞行安全[1]。空中交通管理人工智能辅助系统的运用，不仅能够加速空中交通流量，提高空域利用率，而且能够进行飞行冲突的判断、解除，最大程度的提高航班运行的安全性，为管制员节省大量的时间和精力监控运行，降低工作负荷，提高综合管制服务水平。
二、人工智能与空中交通管理人工智能辅助系统概述
（一）人工智能概述
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究、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[2]。人工智能技术通俗的讲，就是使机器模拟人的智能行为，代替人从事那些人为操作容易出错、速度慢、效率低或者超出能力范围的复杂工作的新技术。它通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，指导计算机去完成以往需要、甚至超越人的智能才能胜任的工作[2]。当前，全球科技革命和产业革命方兴未艾，新技术行业融合创新不断，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等新理论新技术以及社会发展相关的强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，逐渐成为了产业革命和行业融合的关键技术。人工智能可以通过对数据的采集、分析和挖掘，形成有价值的信息和知识模型，实现对人类智力智能行为的模拟，具备一定环境下的自适应特性和学习能力[3]。现阶段，人工智能经成为与计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透的一门新兴学科，在许多领域有着广泛的运用，变得和我们的生活息息相关[4]。
（二）空中交通管理人工智能辅助系统概述
人工智能技术在空中交通管理中的应用主要依靠人工智能辅数据分析和决策系统实现。利用人工智能技术，可以建立智能化流量管理模块系统，科学判断空中交通存在的问题，全面监控空中交通流量并对其进行智能化管理，提高空域的利用率，以及建立智能冲突探测和解脱模块系统,进行飞行冲突的探测，通过引导飞行员采取速度控制、高度调整、航向改变等措施实现避让，解除可能的飞行冲突，实现安全飞行的目标。借助空中交通管理人工智能辅助系统，全面提升空中交通管理水平[5]。
三、人工智能技术在空中交通管理中的具体应用及建议
（一）人工智能技术在飞行流量管理中的应用及建议
空中交通流量管理的目标是根据气象条件、航路结构、扇区容量等限制条件和资源的统筹规划，使航班流量尽可能达到最优状态，从而在保障安全的前提下，提高运行效率。在引入人工智能辅助系统后，可以形成天气预测，流量预测，限制建议和超容告警等模块，通过气象条件探测，各航路各时段航班量预测和生成航班间隔调整预案等方法，为流量管理者在短时间内提供有效的决策参考，从而大大降低流量管理者的工作负荷。其中，气象条件的探测需要民航气象部门提供气象数据源接口，利用计算机模拟技术预测未来各时段的气象变化情况及其对各航线的影响程度。各航路的航班量预测需要接入综合电报处理系统，利用飞行动态电报来判断在未来各时段各航路的航班架次以及航路交汇点可能存在的飞行冲突。得到这些数据信息之后，需要对航班进行排序，合理安排并确定尚未起飞航班的离港时间，从而达到各管制扇区容流匹配，空域资源最优化利用。除此之外，航班排序还要依据接收到的外区限制，并结合专机、要客等优先级信息做出合理安排，对外区限制较大的航路可给出改航建议，并模拟、计算改航后各条航路的流量和交汇点冲突情况，进行进一步优化。对优先级高的航班可自动豁免并给出直飞建议，对确实需要延误的航班，同时模拟航班取消后的损失情况给出合理化延误建议，通过人工智能技术做出合理化安排。完善、及时的数据库信息维护可以保证飞行数据和气象数据的及时、准确，保证流量信息等数据的完整性和可靠性，对于人工智能辅助系统做出正确、有效的建议有着重要而直接的影响，进而对各航路、各扇区的流量管理方案的有效性产生关键影响。因此，人工智能辅助系统的管理人员应及时维护数据库，尽量避免由于数据不完整、不及时而导致的决策错误，减少因航班延误对社会生产生活带来的负面影响。
（二）人工智能技术在飞行冲突探测及解决上的应用及建议
在解决航班飞行冲突上，人工智能技术主要是通过分析航班存在冲突的概率及可能的状况，根据飞行动态信息做出合理化冲突解脱建议，并且在这一过程中找到最有效，最经济和最安全的确定方案。另外，在最终方案选择中，通过对管制员选择结果的智能学习，建立系统自己的飞行冲突处置预案库，利用最短路径算法和偏好路由算法，在数据库系统中精确查找解决方案，并根据最终实施情况进行反馈，实现闭环处理。为了在工作中放心的依照人工智能系统提供的方案，及时发现潜在冲突，解决安全隐患，人工智能辅助系统管制员需要做好数据库维护工作。对于典型的飞行冲突处置案例，如果系统学习有偏差，可人工校正，并及时更新，最大限度的帮助系统提高推理的效率和能力。此外，管制员在实践中可以及时发现人工智能决策系统提供决策能力的不足和尚需改进之处，针对这个问题，他们可以从以下两个方面入手，一是思考什么样的冲突解决方案是最优化的，并提炼出所需遵循的原则，并将这些原则告知人工智能辅助系统的管理人员并协助他们进行完善系统。二是在实践中发现系统的问题和不足并及时反馈给系统管理人员，协助管理人员查找问题根源，更进一步提升系统可靠性。
四、结语
如今，人工智能辅助下的流量管理、飞行冲突调配和系统智能学习技术已经进入三期实验阶段。因此通过建立空中交通管理辅助系统，不断完善人工智能技术，解决系统自动学习的偏差和失误，达成系统学习能力多维度、多层次，才能推动我国航空业得到繁荣发展。综上所述，本文主要围绕着人工智能技术概念、空中交通管理人工智能辅助系统构成、人工智能技术在空气交通管理中的具体应用及建议三个方面展开了论述与探讨。目的是希望通过人工智能技术的加入，提高空管自动化系统的智能化水平和安全性，进一步增强系统的可靠性和建议合理性，切实减轻管制员的工作负荷，为我国民航事业的发展提供技术支持，推动空中交通管理工作不断向安全、高效的方向迈进，推动我国由民航大国向民航强国转变。
【参考文献】
[1]潘卫军.空中交通管理系列教材:空中交通管理基础[M].西安:西南交通大学出版社,2013:367.
[2]百度百科.[DB/OL]网上数据百度百科
[3]张滨.人工智能在安全领域的应用[J].电信工程技术与标准化.2018,31(255).
篇5
大众一般认为，新技术的研发是难度最大的，应用及监管与研发相比难度就会低很多。但对于将深远影响人类社会运营方式的人工智能来说，情况或许正好相反。
人工智能的潜在缺陷与控制
目前基于人工智能科技所开发的自动控制、模式识别和机器学习系统，其实都是人工智能领域非常初级的部分，往往需要研发团队针对实际应用场景设置重要先决条件，以降低人工智能系统的判别难度并提高准确率。当各种极客型的技术人员大开脑洞采用人工智能技术研发各种黑科技时，他们的关注范围是非常聚焦的，即按照最优条件下设想人工智能的应用范围和场景，较少考虑相关技术在复杂条件甚至人为滥用的情况下面临的困境。这往往也为人工智能潜在的不当使用埋下了伏笔。
人工智能作为信息化系统，一定会受到自身设计的局限和开发质量的影响。再加上人工智能在识别和判断时需要基于人工设置和历史数据，通过精心设计的训练过程才能得到基于概率的判别结果。所以对于人工智能系统，在特定前提或应用场景下作出错误决策是100%会出现的。作为政府和监管部门，面临的第一个重要问题就是系统错误决策所引起的财产损失甚至人身伤亡该如何判定责任与承担赔偿，甚至要能够提出合理的原则，区分哪些错误决策是小概率事件本身引发的，哪些错误决策是由于系统设计、训练数据和训练过程存在问题所导致的。
2016年2月14日，上路试验已经六年的谷歌自动驾驶汽车第一次由于系统“误判”导致了交通事故。谷歌公司表示自动驾驶汽车在这次轻微车祸中承担“部分责任”。由此可见，当时的谷歌自动驾驶系统在特定场景下触发了一个错误决策。可以想象，当自动驾驶汽车全面行驶在大街小巷时，系统的微小错误导致的责任事故会基于巨大的汽车保有量而放大成为一个引人注目的数字。由此而引起的责任划定和赔偿也会由于人工智能和人类行为的混合作用而变得异常复杂。
另一个广为人知的应用缺陷就是公平性问题。2016年哈佛大学肯尼迪学院的分析报告指出，目前针对犯罪倾向性预测的人工智能系统，无论技术人员如何调整机器学习的策略和算法，人种肤色都成为无法抹去的高优先识别变量。人工智能系统评估结果出现了明显的对黑人群体的偏见，这是现阶段人工智能技术手段无法避免的，也是人工智能系统广泛应用于现有社会环境并为社会大众所接受的一个重要的障碍。
在以上问题没有经过实践验证的法律支持和监管框架管理下，人工智能的全面应用很有可能带来相关领域社会活动的混乱并造成意想不到的后果。
逐步建立的人工智能监管
美国政府对于人工智能的广泛应用和相关监管框架一直保持关注，并在特定领域开始小范围的实践。
以人工智能领域目前相对成熟且应用前景广阔的自动驾驶为例，企业能够尽快推进自动驾驶技术开发的重要原因，是在制度方面得到了美国政府的大力支持。
2012年5月，美国内华达州汽车管理局为谷歌自动驾驶汽车发放了美国首张自动驾驶车辆许可证，此前内华达州议会通过了允许自动驾驶车辆上路的法条。八个月后谷歌又在加利福尼亚州取得了许可证。随之而来，奥迪和丰田也先后在美国的一些州拿到了实验许可证并开展公路测试。一时间，美国成为各国企业争先开展自动驾驶的试验田，加速了自动驾驶技术的成熟。
虽然美国交通管理部门积极配合自动驾驶技术的测试和路试，但是对于正式的应用许可还是采用非常审慎的态度。2014年10月，加州车辆管理局同时颁发了29张自动驾驶汽车公共道路测试许可证，分别给了谷歌、戴姆勒、大众三家公司，获得许可的条件之一是人可以随时干预汽车驾驶，以确保在人工智能广泛测试和安全性之间取得平衡。
加州车辆管理局2015年12月提出了一项监管草案，要求所有自动驾驶汽车的驾驶座上必须始终乘坐一名拥有驾照的人士，并要求汽车在设计方面必须拥有方向盘、油门踏板、制动踏板等传统机动车具备的基本操控装置，以便具有驾驶资质的人在无人驾驶汽车失灵时可随时接管汽车的操作。在草案细则中，加州还规定了自动驾驶的三年试用期。消费者可以通过租赁的方式从制造商处获得自动驾驶汽车，但制造商需要跟踪记录消费者的驾驶情况，把汽车性能指标和驾驶记录递交机动车辆管理局。
可以看到，美国的交通部门在放行自动驾驶技术时是逐步进行，并尽量确保过渡阶段监管规则的连续性。尽管谷歌等自动驾驶技术公司向公众抱怨，政府过于严厉的监管和相对谨慎的态度阻碍了自动驾驶技术向实用水平的快速发展，但这是监管部门职责所在，他们必须保护公众在享受新技术成果的同时，避免潜在技术缺陷导致的伤害。今年1月，美国运输部长Anthony Foxx表示，将在六个月内出台自动驾驶汽车指导原则。美国高速公路交通安全管理局(NTHSA)也表示，为了加速自动驾驶汽车的发展，该机构将放弃一些目前针对自动驾驶汽车的安全要求。
收益和风险前瞻
2016年5月3日，白宫的副首席技术官埃德·费尔顿宣布，白宫将组织一系列有关人工智能收益与风险的研讨，“为人工智能的未来而准备”。
此次人工智能领域的系列研讨包括以下内容：
2016年5月24日，西雅图：与人工智能相关的法律与监管事务;
2016年6月7日，华盛顿：人工智能与社会福利;
2016年6月28日，匹兹堡：人工智能的安全与控制;
2016年7月7日，纽约：近期的人工智能技术对社会和经济的影响。
此次人工智能领域的研讨，一方面涵盖了从立法到监管原则的确定，为政府全面管理人工智能确立法理依据和管理边界;另一方面，也将深入探讨人工智能有可能存在的缺陷以及相应的安全控制原则。此外，研讨视角不仅面向具体的监管框架，同时还包含了对就业、社会福利、经济发展的长远影响的分析。
中国目前侧重于打造平台、培育企业、构建市场、激励创新等方面，对于监管原则、监管体系和监管机构建设，基本没有部署。
大众一般认为，新技术的研发是难度最大的，应用及监管与研发相比难度就会低很多。但对于将深远影响人类社会运营方式的人工智能来说，情况或许正好相反。
人工智能的潜在缺陷与控制
目前基于人工智能所开发的自动控制、模式识别和机器学习系统，其实都是人工智能领域非常初级的部分，往往需要研发团队针对实际应用场景设置重要先决条件，以降低人工智能系统的判别难度并提高准确率。当各种极客型的技术人员大开脑洞采用人工智能技术研发各种黑科技时，他们的关注范围是非常聚焦的，即按照最优条件下设想人工智能的应用范围和场景，较少考虑相关技术在复杂条件甚至人为滥用的情况下面临的困境。这往往也为人工智能潜在的不当使用埋下了伏笔。
人工智能作为信息化系统，一定会受到自身设计的局限和开发质量的影响。再加上人工智能在识别和判断时需要基于人工设置和历史数据，通过精心设计的训练过程才能得到基于概率的判别结果。所以对于人工智能系统，在特定前提或应用场景下作出错误决策是100%会出现的。作为政府和监管部门，面临的第一个重要问题就是系统错误决策所引起的财产损失甚至人身伤亡该如何判定责任与承担赔偿，甚至要能够提出合理的原则，区分哪些错误决策是小概率事件本身引发的，哪些错误决策是由于系统设计、训练数据和训练过程存在问题所导致的。
2016年2月14日，上路试验已经六年的谷歌自动驾驶汽车第一次由于系统“误判”导致了交通事故。谷歌公司表示自动驾驶汽车在这次轻微车祸中承担“部分责任”。由此可见，当时的谷歌自动驾驶系统在特定场景下触发了一个错误决策。可以想象，当自动驾驶汽车全面行驶在大街小巷时，系统的微小错误导致的责任事故会基于巨大的汽车保有量而放大成为一个引人注目的数字。由此而引起的责任划定和赔偿也会由于人工智能和人类行为的混合作用而变得异常复杂。
另一个广为人知的应用缺陷就是公平性问题。2016年哈佛大学肯尼迪学院的分析报告指出，目前针对犯罪倾向性预测的人工智能系统，无论技术人员如何调整机器学习的策略和算法，人种肤色都成为无法抹去的高优先识别变量。人工智能系统评估结果出现了明显的对黑人群体的偏见，这是现阶段人工智能技术手段无法避免的，也是人工智能系统广泛应用于现有社会环境并为社会大众所接受的一个重要的障碍。
在以上问题没有经过实践验证的法律支持和监管框架管理下，人工智能的全面应用很有可能带来相关领域社会活动的混乱并造成意想不到的后果。
逐步建立的人工智能监管
美国政府对于人工智能的广泛应用和相关监管框架一直保持关注，并在特定领域开始小范围的实践。
以人工智能领域目前相对成熟且应用前景广阔的自动驾驶为例，企业能够尽快推进自动驾驶技术开发的重要原因，是在制度方面得到了美国政府的大力支持。
2012年5月，美国内华达州汽车管理局为谷歌自动驾驶汽车发放了美国首张自动驾驶车辆许可证，此前内华达州议会通过了允许自动驾驶车辆上路的法条。八个月后谷歌又在加利福尼亚州取得了许可证。随之而来，奥迪和丰田也先后在美国的一些州拿到了实验许可证并开展公路测试。一时间，美国成为各国企业争先开展自动驾驶的试验田，加速了自动驾驶技术的成熟。
虽然美国交通管理部门积极配合自动驾驶技术的测试和路试，但是对于正式的应用许可还是采用非常审慎的态度。2014年10月，加州车辆管理局同时颁发了29张自动驾驶汽车公共道路测试许可证，分别给了谷歌、戴姆勒、大众三家公司，获得许可的条件之一是人可以随时干预汽车驾驶，以确保在人工智能广泛测试和安全性之间取得平衡。
加州车辆管理局2015年12月提出了一项监管草案，要求所有自动驾驶汽车的驾驶座上必须始终乘坐一名拥有驾照的人士，并要求汽车在设计方面必须拥有方向盘、油门踏板、制动踏板等传统机动车具备的基本操控装置，以便具有驾驶资质的人在无人驾驶汽车失灵时可随时接管汽车的操作。在草案细则中，加州还规定了自动驾驶的三年试用期。消费者可以通过租赁的方式从制造商处获得自动驾驶汽车，但制造商需要跟踪记录消费者的驾驶情况，把汽车性能指标和驾驶记录递交机动车辆管理局。
可以看到，美国的交通部门在放行自动驾驶技术时是逐步进行，并尽量确保过渡阶段监管规则的连续性。尽管谷歌等自动驾驶技术公司向公众抱怨，政府过于严厉的监管和相对谨慎的态度阻碍了自动驾驶技术向实用水平的快速发展，但这是监管部门职责所在，他们必须保护公众在享受新技术成果的同时，避免潜在技术缺陷导致的伤害。今年1月，美国运输部长Anthony Foxx表示，将在六个月内出台自动驾驶汽车指导原则。美国高速公路交通安全管理局(NTHSA)也表示，为了加速自动驾驶汽车的发展，该机构将放弃一些目前针对自动驾驶汽车的安全要求。
收益和风险前瞻
2016年5月3日，白宫的副首席技术官埃德·费尔顿宣布，白宫将组织一系列有关人工智能收益与风险的研讨，“为人工智能的未来而准备”。
此次人工智能领域的系列研讨包括以下内容：
2016年5月24日，西雅图：与人工智能相关的法律与监管事务;
2016年6月7日，华盛顿：人工智能与社会福利;
2016年6月28日，匹兹堡：人工智能的安全与控制;
2016年7月7日，纽约：近期的人工智能技术对社会和经济的影响。
此次人工智能领域的研讨，一方面涵盖了从立法到监管原则的确定，为政府全面管理人工智能确立法理依据和管理边界;另一方面，也将深入探讨人工智能有可能存在的缺陷以及相应的安全控制原则。此外，研讨视角不仅面向具体的监管框架，同时还包含了对就业、社会福利、经济发展的长远影响的分析。
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关键词 电能质量；治理；新技术
中图分类号 TM712 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)052-0216-02
1 电能质量与治理新技术的应用背景
随着我国经济建设的飞速发展，对电能的依赖程度也在逐渐加深，电能技术也迎来大发展的契机。在目前的电能质量与治理过程中，电力负荷发生了非常大的变化，由于工业企业的不断发展和民用电力结构的变化，电力系统出现了非线性用电情况增多，冲击性情况增多的现象。正是这种现象的不断增多，使得电力网络系统中的电压和电流经常发生异常的变化和波动，造成了输变电线路的供电不平衡，使电能质量受到干扰和污染，因此，我们必须研究与开发出电能质量与治理的新技术，使电能质量得到有效的测量和控制，取得良好的治理效果。
从另外一个角度来说，人们开始对电能质量给予了高度的关注，这主要是因为，随着电子科技的发展，高科技企业对于电能的需求已经从过去的粗放型方式向集约式方向转变，电能质量已经成为了影响企业产品质量的重要因素。目前多数高科技企业的生产线都是微电脑控制系统，电能质量直接影响系统的稳定性，所以，企业和用户开始对电能质量提出了新的要求。在这种大背景之下，为了满足电能质量与治理的现实要求，开发电能质量与治理新技术，成为了未来发展的必然趋势。所以，在这种背景之下，电能质量与治理新技术的研究和开发成为了电力事业发展的必然出路。
2 电能质量与治理新技术的介绍与探讨
电能质量与治理新技术的研究与开发成为了电力科技的主攻方向，目前电能质量与治理技术主要在以下几个方面实现了
创新。
2.1 电能质量与治理在电能质量分析方面实现了创新
在电能质量与治理技术发展的过程中，需要对电能质量进行分析，而电能质量的分析计算主要依靠分析软件和数学手段来实现。对于电能质量进行分析的意义在于，不但可以分析出影响电能质量的具体因素，也可以找出解决电能质量问题的具体措施，所以，从实用的角度来说，电能质量与治理技术必须要在电能质量分析方面实现创新。在电能质量与治理技术在电能质量分析方面创新的过程中，通过研究我们发现，影响电能质量的主要因素就是干扰源，发生干扰的频段比较宽，涵盖了0HZ到GHZ这样一个广泛的范围，所以要在这样宽的范围内找到干扰源并建立数学模型，难度非常大。而在此过程中，影响分析结果准确性的因素除了数学模型建立难度大之外，对于前期电网提供的基础数据的准确性也有一定的要求。因此，建立可靠地数学模型和提高电网基础数据的准确性是实现电能质量分析创新的关键。经过了不断的测试与实验，目前已经完善了几种电能质量分析方法。
1）谐波网络分布法。
2）扰动源畸变分析法。
3）电能质量控制装置分析法。
4）多装置协调法。
2.2 电能质量与治理应用了人工智能技术
随着我国微电子技术及人工智能技术的广泛应用，在电能质量与治理领域应用人工智能技术已经成为一种趋势，人工智能技术的优点在于可以实现对多个目标和对象进行系统的分析与研究。人工智能技术主要包括神经网络、模糊计算控制单元和进化计算控制单元，这些技术都是与电能质量与治理技术紧密相关的，并且能很好的实现电能质量与治理过程中的计算和分析功能，所以，电能质量与治理过程中应用人工智能技术是符合现实需要的。电能质量与治理主要实现了与人工智能技术的有效融合，主要包括以下几个方面。
1）电能质量与治理主要实现了与神经网络的融合，神经网络的特点是能够对影响电能质量的因素进行有效识别，防范可能形成的电路风险。
2）电能质量与治理实现了模糊计算控制单元的融合，模糊计算控制单元的作用是对电能质量与治理中可能出现的数据进行快速计算，保证计算结果准确。
3）电能质量与治理实现了与进化计算控制单元的融合，保证了系统能够有效成长，并对成长过程中出现的问题进行预判与解决。
2.3 电能质量与治理在电能监控方面取得了突破
电能质量与治理要想取得良好的效果，就要在电能监控方面下功夫，通过对电能实现有效的监控，来达到提高电能质量，优化电能治理效果的目的。目前电能质量与治理在电能监控方面主要实现了智能化和远程化。这两项新技术的应用，解决了电能监控方面的突出问题，提高了电能监控的质量和水平，使电能监控能够更好的为电能质量与治理服务。
目前在电能监控智能化方面，主要是采取了电脑设备对电能进行监控和计量，这样不但提高了电能监控的准确度，也使电能监控从传统的人工抄表走向了自动化计量，使电力工人从繁重的抄表工作中解放出来。此外，电能监控智能化，还促进了电能质量与治理的智能化发展，使电能质量与治理的整体水平得以提高。
在电能监控远程化方面，主要的方式是借助于远程传输设备，将远端的电能质量信号传回总控制室，实现对远端电能信号的有效监控。这一技术的运用，解决了电能质量的监控问题，使得在电能质量与治理过程中，可以轻松的实现电能质量与治理功能。综合以上的分析，电能质量与治理的新技术从不同侧面和角度对原有技术进行了创新，保证了电能质量与治理功能的实现。
3 电能质量与治理新技术的发展与应用前景
通过以上的分析我们可以知道，电能质量与治理新技术在三个方面取得了突破和创新，随着我国电能技术的不断发展，电能质量与治理的作用将会越来越重要，电能质量与治理新技术将会得到大力度的开发和运用。综合目前我国的电力形势，电能质量与治理新技术将会在以下几个方面实现较大程度的发展与应用。
1）电能质量与治理新技术将重点发展人工智能技术，将在电能质量监控领域得到广泛的应用。
在电能质量与治理新技术中，人工智能技术的应用取得了良好的效果，不但发展了神经网络、模糊计算控制单元和进化计算控制单元技术，也使得整个电能质量与治理过程得到了提高与优化。基于人工智能技术的这些优点，电能质量与治理新技术将重点发展人工智能技术。应用了人工智能技术之后，在电能质量监控领域实现了对电能质量的有效监控，提高了监控质量和监控效率，因此，电能质量与治理新技术将在电能质量监控领域得到广泛的应用。
2）电能质量与治理新技术将侧重于电能质量分析方向，将大面积应用在电能质量分析领域。
电能质量与治理的过程实际上就是对电能质量进行分析的过程，因此，电能质量与治理新技术必然会侧重于电能质量分析的方向，必然会大力发展电能质量分析技术，保证对电能质量进行准确的分析，达到提高电能质量，找出电能质量干扰源，做好电能质量治理的目的。基于这种原因，电能质量与治理新技术将侧朝着侧重电能质量分析的方向发展，在电能质量分析领域，将会采用电能质量与治理新技术。由此可见，电能质量与治理新技术的目的是实现对电能质量的有效分析，从实用的角度来讲，电能质量与治理新技术在实际的应用会取得良好的效果。
3）电能质量与治理新技术将着力于发展电能质量的计算，将在电能质量与治理领域得到充分的利用。
在电能质量与治理领域，对电能质量进行计算是一个主要的目的，而要想实现对电能质量的有效计算，就要利用电能质量与治理新技术，大力发展电能质量计算的技术和方法，使电能计算朝着智能化和精确化方向发展。
从实用性的角度来说，电能质量与治理的新技术在目前的电力系统中，得到了充分的发展和运用，在未来的电力系统发展中，电能质量与治理新技术将成为主要的发展方向，不但促进了整个电力系统的发展，也对电力系统的整体技术发展有着较大的促进作用，所以，对电能质量与治理的新技术发展进行研究和讨论是十分必要的。
参考文献
[1]何金强,李达人,冯国庆.简述电能质量与治理的新技术应用与发展[J].电工技术学报,2011,10(1):52-53.
[2]杨旭,李大鹏.论电能新技术中的自适应检测方法[J].科技与发展,2010,5(2):
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中国人工智能产业发展迅速，科技巨头博弈激烈
报告指出，中国人工智能产业蓬勃发展，已成为人工智能发展极为迅速的国家之一。人工智能在中国高速发展的驱动力主要来自计算力的显著提升、多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。同时，科技巨头生态链博弈正在展开，初创企业则积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经在基础设施和技术方面占据优势。
人工智能在各领域应用场景发展差异明显，制造业潜力仍被低估
德勤通过对金融、汽车、医疗、零售、政务及制造等行业的调查中发现，人工智能在几大应用场景的发展特色鲜明。其中，人工智能在金融领域的应用最为深入，在应用场景方面也逐步由以交易安全为主，向变革金融经营全过程扩展；就汽车行业行业，无人驾驶和共享汽车等新兴概念的出现，将引发整个产业链的革新；医疗行业人工智能应用发展快速，新技术的出现将帮助行业解决医疗资源短缺和分配不均等众多民生问题；在零售行业，人工智能应用多点开花，呈现出由个别应用到整合应用的局面；政府端仍是目前智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道，实力企业优势也逐渐显现。值得注意的是，在制造业领域，人工智能目前尚未充分施展拳脚，应用潜力仍待开发。
京沪深领跑全国，杭越发展逐步加速
就地理位置而言，由于人才与技术资源的绝对优势，北京、上海、深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置。而杭州、广州地区则依靠阿里巴巴、科大讯飞等当地巨头企业处于第二梯队。目前杭州通过出台专项政策、搭建校企合作平台、举办高端会议等方式整合产业发展要素，取得了一定的发展成果，形成以阿里巴巴为核心，众多初创企业与人工智能平台集聚的格局。下一步，应该针对现有政策不足，继续优化人工智能产业格局。
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当今，企业“上云”节奏正在加速，特别是在以人工智能技术为代表的新一波浪潮推动下，企业一方面通过云技术增强了自身的数据存储连接、计算以及智能应用能力；另一方面，利用基于云计算之上的大数据、人工智能等新技术，企业又可以以较小的成本、更高效地挖掘出快速提升企业业务的数据与方法，实现云、数、智的自然融合和协力发展。
CSDN、极客帮创投、AI100创始人蒋涛表示，云和大数据是深度学习成功的基础，人工智能时代的云将是行业AI的云、物联网的云、价值和信任的云以及开发者的云。开源中国CEO马越阐述了云时代下为开发者精心打造的 “码云”，作为软件开发的PaaS+SaaS门户，“码云”可以将软件工程的整个生命周期云化。
来自Mesosphere联合创始人兼CTO Tobias Gunter Knaup、Rancher Labs联合创始人兼CEO梁胜将演讲重点聚焦在容器领域，分别带来了“容器资源管理和调度最佳实践”和“如何用‘简单易用’解锁容器云的真正力”的主题分享，详细剖析Mesos和Rancher两大容器编排技术的最新进展。
人工智能大潮下，作为企业来说，如何利用人工智能技术，来自普元的CTO焦烈焱也为现场参会者做了详细阐释；在勒索病毒WannaCry肆虐全球的大背景下，来自UCloud 块存储研发总监彭晶鑫分享的如何重新定义云数据保护显得尤为及时；另外，值得一提的是，来自京东集团运营研发部的高级总监涛重点介绍了京东在物流大数据领域的应用实践。
人工智能技术的发展趋势，在语音、图像识别以及金融领域的应用备受关注。阿里巴巴iDST资深专家孙健以及京东集团感知识别研发总监陈宇分别带来阿里和京东在人工智能领域的最新研究进展以及应用情况。
PPmoney大数据算法总监黄文坚则带来深度学习、TensorFlow在金融科技领域的应用；对于人工智能领域的老牌玩家，IBM GBS Watson高级顾问金杰详细介绍基于Watson的人工智能与认知计算的应用。另外，第四范式算法研发工程师涂威威详细介绍大规模分布式机器学习系统设计的技术经验等。
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为向AlphaGo在围棋领域所取得的巨大成就致意，中国围棋协会向AlphaGo授予中国职业九段称号。“棋圣”聂卫平表示：“AlphaGo的水平相当于职业围棋二十段。”
AlphaGo从诞生至今，横扫棋盘，向全人类展示了AI（人工智能）的魅力和强大，也引发了人类关于人工智能可以做些什么的讨论。
在双方对战的前夜，柯洁在微博上表示，“无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局。”令人意外的是，AlphaGo在战胜柯洁后选择转身离开，这也是它与人类棋手的最后三盘对弈。
AlphaGo之父哈萨比斯宣布：“比聚集了围棋起源地最优秀的棋手参与，是AlphaGo作为一个竞赛系统能对弈的最高级别对手。因此，本次中国乌镇围棋峰会是AlphaGo参加的最后对弈比赛。以后它和人类将以其他形式互动，回馈人类。”
在电竞领域，AlphaGo又顶着外界的质疑上路了。
去年，DeepMind就已经宣布《星际争霸2》将会是AlphaGo想要征服的下一个目标。去年11月，DeepMind还曾与暴雪娱乐公司联手打造一款免费的API（应用程度编程接口），来帮助研究人员测试《星际争霸2》人工智能算法。
此外，AlphaGo的研发团队将把精力放到其他重大挑战中，研发出高级通用算法，为科学家们解决最复杂的问题提供帮助，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。“如果人工智能能在上述领域发现新的知识和策略，那在这些领域的突破将十分可观。我们已经迫不及待地想看到这一切的发生。”哈萨比斯说。
不过哈萨比斯也坦言，围绕AlphaGo背后的技术包括图像处理、大数据分析等，这些技术目前在其他领域的使用还在早期探索阶段，但他们的目标是实现人工智能科学家或人工智能辅助科学。
“虽然AlphaGo屡次战胜围棋大师，但目前深度学习人工智能技术还远不能与人脑相比。”类脑智能技术及应用国家工程实验室主任、中国科大信息学院执行院长吴枫教授指出，现有的科研水平对人大脑的认识只有百分之几。人脑经过数百万年进化，具有超强的智能和超高的稳定性。如果能探明并掌握人脑运行的机理与规律，对人工智能的发展有极大推动作用。
“现在的深度学习人工智能是人工智能的一个重要发展方向。”吴枫介绍，近年来，深度学习人工智能取得了很多的成就，但也具有很多局限性――深度学习需要大量的数据和限定应用场景的学习，一旦数据量不够充分或者应用场景变数太多，就无法表现出令人满意的性能。
“比如，在《星际争霸2》游戏比赛中，人工智能至今无法达到最低级别的专业选手水平。”吴枫说，相比于“完全信息博弈”的围棋，《星际争霸2》作为一款实时类策略类游戏，玩家要根据不完全的信息评估并及时作出一系列策略实施。
“能耗过高也是一个重大缺陷。”在吴枫看来，人脑是自然界进化的高级智能产物，具有强大的新环境适应能力、新信息与新技能自动获取能力、复杂环境下稳定有效的决策能力和低功耗的复杂任务处理能力等。而人工智能采用的主流GPU服务器能耗通常则高达几千瓦。
“人工智能和所有强大的新技术一样，在伦理和责任的约束中造福人类。”哈萨比斯说。这意味着人工智能应该是应用于科学、制药等领域，而不是应用于研发武器、战争上。此外，人工智能不能只为少数几家公司使用，而是要为全人类所共享。
浙江大学管理学院教授汪蕾的观点和哈萨比斯如出一辙。在汪蕾看来，随着技术发展、科技进步，人工智能的应用领域会更加宽广。在那些需要依赖于大量信息、数据以及环境是动态变化的领域，需要人脑处理各种信息来研判、决策、博弈以及竞争的地方，人工智能都有可能得到应用。
汪蕾认为，人工智能在更多领域的成功应用，依赖于对大脑的彻底解读，而这还有相当漫长的路要走。
篇10
关键词：人工智能技术；电气；自动化控制
引言
人工智能技术是以信息技术和网络技术为基础的一项新型产物，随着社会生产力的极大提高，人工智能技术在越来越多的社会生产领域得到了广泛的推广和使用。在以往传统的工业生产当中，由于人力和生产力受到较大的局限性，无法满足人们对于物质层面的质量需求，这也成为当前电气产业发展的目标和自我要求。因此，如何在当前社会通过技术改进提高工业生产的产能是我们应当思考和研究的问题。必须要将人工智能技术和电气自动化控制进行完美的结合，促进人工智能技术不断推动电气自动化控制的发展。
1 人工智能技术概述
人工智能技术应用范围较广包括机械管控技术、自动化控制技术等，借助计算机系统对机械装置的运行情况进行控制、监视和管理，并用之处理技术事故。未来电气自动化控制系统将会朝着智能化的方向发展，在机械产品设计中越来越重视人工智能技术的应用。人工智能化技术是一种综合学科，充分综合了计算机技术、运筹学和人工智能技术，模仿人类的语言和行为，赋予机器逻辑思维以及判断推理的能力，并增加了机械设备的新功能，能够代替人类在危险的环境中开展工作，或者进行一些重复性较大的工作，极大地提高了工作效率，降低了安全事故的发生几率，使人类从繁重的体力劳动中解脱出来进行更有创造性的工作。未来电气自动化控制系统将朝着人工智能化为主的方向发展，赋予人工智能的机械发展前景广阔，创新技术推动着人工智能化的发展进程，与此同时要注意知识产权的申报和保护，防止技术向外泄露。在电气自动化控制系统的应用中尤其要注重模块的整合应用。模块化的发展给技术整合上带来较大的优势是未来发展的必然趋势，应用前景广阔。
2 人工智能技术在电气自动化中的应用现状
电气自动化领域本身就是一个较为复杂的工作领域，独特的工作性质就要求相关技术人员必须具备良好的职业素养和专业能力。电气自动化领域不仅需要相关人员掌握很多的理论知识，如电路、电磁场等，还需要具备一定的设计从事经验。根据以往的设计经验来看，大多数情况下采用的设计方法通常是最简单的，设计人员根据自己往常的经验展开设计。近年来，计算机软件硬件的各项高新技术发展迅速，也推动电气自动化设计发生了全新的变化，电气产品不再只是单单依靠传统的人工劳动展开设计，而是通过计算机进行更加精密的设计，有效缩短了设计周期，也方便了后期的故障维护环节，而且可以根据实际情况确定出最佳的设计方案。将人工智能技术应用在电气自动化中的同时，也使一些技术得到了前所未有的发展，如CAD，加快了电气产品的设计效率，提高了电气产品的生产质量。显而易见，人工智能技术早已成为当代社会各个领域不可或缺的必备条件。另一方面，人工智能技术所具备的控制功能，其优势在于能够分析处理和储存采集到的各项数据，还能实时监控电气设备的运行，具备时间报警的功能，其优势主要在于能够实时汇总并上传给系统电气设备的模拟量数值，还能根据事件的前后进行记录，自动过滤掉已经处理过的事件。
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1 电气自动化系统的保护和控制功能
当前，人工智能技术的应用实现了对电气自动化工作过程中大量数据、开关量的计算和储存以及实时对信息进行处理和采集，同时还可以根据人工输入的具体要求，对数据信息批量化地定时进行存贮和整理，此外结合图像生成软件，模拟电气自动化系统实际工作下的运行情况，工作人员可以直观地看到隔离开关、电流等设备和参数的动态变化，再根据收集的信息编制专业图表，实现对电气自动化的保护与控制功能。另外，应用人工智能后的电气自动化系统，可以大大节省工作人员找错纠错的时间，在发现问题时，工作人员可以利用计算机远程操作，制断路器和隔离开关，避免问题的扩大，从而提高电气自动化系统运行的可靠性和稳定性。
3.2 电气设备优化设计
在电气自动化的控制中，电气设备是重要的部分，想要实现电气自动化，需要电气设备发挥良好的作用，因此需要做好电气设备设计。但电气设备设计十分复杂与繁琐，在传统的设计中往往是通过实验和经验相结合的方式实施设计，此设计方案可能会存在一定的不合理，而借助人工智能就能够借助计算机来实现智能化的设计效果。在电气设备设计中，使用人工智能能够把大量复杂性计算的过程以及模拟过程借助计算机完成，来对设计实现直观化和动态化的呈现，对设备运行的状态实施仿真模拟，来验证设备设计的效果，这样就能够确保设计过程的合理性。
3.3 故障诊断方面的应用
智能化技术在电气工程自动化系统内的运用有着十分重要的实际意义，这是由于智能化技术的运用不但极大提升了电气工程智能化系统的管控能力，并且在对于电气工程智能化系统的问题判断作业之中一样起到重要作用。由于在电气工程智能化系统的正常运转过程中，难免会使电气工程设备在运转过程中出现问题，而这类问题常常将影响电气工程智能化的有序运转。一旦电气工程智能化的部分电气设备存在了问题，对于问题的诊断操作需要依靠专业的人员进行检查，不但会消耗大量的时间，并且也很难确保检查的精准性。而且只要智能化技术在使用过程中出现问题，就能够在智能管控装置的帮助下自动的对问题展开检查，很显然在智能化技术这一方面上可以对设备所存在的问题及时进行检查，从而大大缩减了故障诊断所需的时间；另一方面极大的提升了问题检查的精准性。可得出智能化技术在电气自动化系统的问题诊断作业之中有着十分关键的作用。
3.4 电气控制过程智能化
随着功能的增加，电气设备管理变得更加复杂。要想实现高性能、高质量的电气控制目标，人们需要采用人工智能技术，完全掌握整个电气控制过程。因此，要将人工智能技术集成到电气控制过程中，优化专家系统的模糊控制功能和神经网络的控制功能，确保控制内容的完整性和准确性，提高电气自动化控制质量。例如，根据电气设备的模糊控制要求，人工智能的模糊逻辑被用于模拟人工控制，以减少控制数据搜索的复杂性，提高故障控制质量，有效预防故障。同时，将人工神经网络系统合理地应用于电气自动化管理中，有效传输和处理数据信息，这些信息可用于创建电气工程模型，分析电气系统的安全性，及时、有效地识别问题。这种智能控制模式可以确保发电的安全性和稳定性，不断优化生产区域的工作效率，强化误差推算和控制，实现电气控制过程的智能化。
结语
综上所述，将人工智能技术应用于电气自动化控制系统，对于各个领域的发展至关重要。在电气自动化控制当中，必须要加强人工智能的推广和使用，改进生产技术，提高生产效率，减少误操作的风险，提高工业电气自动化生产的智能化水平，持续加强电气系统的智能化自动化控制能力。
参考文献
[1]王亚萍，孙丽萍，杨景超.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].计算机产品与流通，2020(04):75-76.
[2]张爽.电气工程及其自动化中智能化技术的应用探析[J].科技资讯，2018，(21):244，246.
