人工智能的忧虑论文(2)
人工智能的忧虑论文篇二
摘要：机械工程行业是我国的传统工业，长久以来都是以人工为主要生产手段进行操作的。而现代社会科技高度发达，知识和信息已经成为了第一生产力，为了适应社会的发展，机械工程大量的应用电子信息技术，与人工智能系统相结合，大大的提高了生产效率，满足了社会的发展需要。
关键词：机械电子;人工智能系统;发展
中图分类号：F407文献标识码： A
引言
电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。
1机械电子工程的特点和发展
1.1机械电子工程的特点
机械电子工程是由机械工程、电子工程和信息工程所共同组成的多学科机械活动。机械工程和电子技术的相互结合,不仅是物理上的结合,还是功能上的信息连接包含了能够智能化处理所有机械电子信息的计算机系统。与传统机械工程不同的地方在于,机械电子产品结构相对简单,没有那么多的运动部件和元件,占用的空间或面积相对较少,虽然拥有较复杂的内部结构,但通过合理的设计,没有了传统的笨重的面貌,却提高了产品的性能。机械电子工程是一个非独立的学科,在进行设计的时候,人们会根据不同的标准和要求,进行相关的设计工作。而这些设计,需要不同方向的专业知识。正是由于这些学科之间的相互结合,也让由此设计出的产品更加具有实用性。
1.2机械电子工程的发展
作为一门多学科的机械活动,机械电子工程由机械工程,电子工程和信息工程三个方面共同组成。社会的发展,科技的发展,也不断推动着机械电子工程。机械电子工程的历史可以根据其发展分为三个阶段。首先是开始阶段。在这个阶段,机械电子工程最主要的是依靠人力进行手工作业,这也是限制生产力的主要原因之一.,由于生产力极低,推动了机械工业的发展。第二阶段是工业革命技术的改革。生产设备的不断更新,大规模的流水线作业,不仅大大提高了社会生产力,也解放了一部分人力。但是在当时,这样的技术远达不到社会要求,生产模式老化,缺乏灵活性。转型时期的到来,让机械电子工程有了质的改变。随着新的科学技术的发展,现代社会正在经历着巨大的变化,更加讲究效率的时代拐上灵活性的要求也在增加。这就导致了机械电子工程的不断革新,一种高适应性、灵活性和高质量的生产方式就此出现,大大提高了现代工业生产的工作效率,也带来了更大的利益。
2人工智能的特点和发展史
2.1人工智能的特点
人工智能是一门融合了计算机技术,信息技术,控制技术及心理学等多项技术的综合学科。作为二十一世纪最重要的三门学科之.,人工智能在人们的发展过程中具有重要的作用。通过高科技的运用,人工智能使得人们间的交流越来越便利,让人们能够通过网络,计算机就能了解所有的事情,加强了信息的流通。同时,高科技给人们带来的不仅是交流的便利,消费同样变得更加方便。新技术的出现,让企业的吸引力变得更强,随之而来的,企业的利益也会得到提高。
2.2人工智能技术的发展史
在十七世纪到十九世纪这一发展过程中,人工智能技术发展缓慢,但是正是由于这一时间段的发展,积累了一定的经验,为后来的进步取得了一定的基础,也是为技术的革新作出了准备。二十世纪中期,在美国举行的“侃谈会”首次提出了‘次工智能”的概念,同时规定了人工智能的范围,这样使技术的发展更加规范。这一阶段的人工智能发展迅速。最后,随着人工智能发展的逐渐稳定,科技革命,互联网技术的普及,让人工智能在为人们服务右面更加方便,也在人们的日常生活中发挥着越来越大的作用。
3人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：(1)推导数学方程的方法;(2)建设规则库的方法;(3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。
通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。
随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。
结束语
科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。
参考文献：
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