時間：2023-06-06 09:32:04
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能的發(fā)展速度，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
讀了下面這12個問答，你就會對人工智能的未來發(fā)展有一個較為全面的了解。
人工智能的發(fā)展包括哪些階段？
人工智能的發(fā)展可分為三個階段：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能，比如“阿法狗”，只會下圍棋。
強人工智能，達到了人類級別的人工智能，也就是在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。
超人工智能，即超級智能。牛津哲學家，知名人工智能思想家尼克?博斯特羅姆把超級智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創(chuàng)新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個話題這么火熱的緣故。
為什么說我們正在越來越快地接近超人工智能？
通過觀察歷史，我們可以發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律，即人類出現(xiàn)以來所有技術(shù)發(fā)展都是以指數(shù)增長。也就是說，一開始技術(shù)發(fā)展是小的，但是一旦信息和經(jīng)驗積累到一定的基礎(chǔ)，發(fā)展開始快速增長，以指數(shù)的形式，然后是以指數(shù)的指數(shù)形式增長。
未來學家瑞?庫茲韋爾把這種人類的加速發(fā)展稱作加速回報定律。之所以會存在這種規(guī)律，是因為一個更加發(fā)達的社會，能夠繼續(xù)發(fā)展的能力也更強，發(fā)展的速度也更快。
李四光也曾經(jīng)寫道：“人類的發(fā)展不是等速度運動，而是類似一種加速度運動，即愈到后來前進的速度愈是成倍地增加。”
人工智能技術(shù)的關(guān)鍵難點是什么？
用計算機科學家高德納的說法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”一些我們覺得困難的事情――微積分、金融市場策略、翻譯等，對于電腦來說都太簡單了。我們覺得容易的事情――視覺、動態(tài)、移動、直覺――對電腦來說則太難了。
摩爾定律真的那么有效嗎？
摩爾定律認為全世界的電腦運算能力每兩年就翻一倍，這一定律有歷史數(shù)據(jù)所支持，這同樣表明電腦硬件的發(fā)展和人類發(fā)展一樣是指數(shù)級別的。我們用這個定律來衡量1000美元什么時候能買到1億億cps（每秒運算次數(shù)）。現(xiàn)在1000美元能買到10萬億cps，和摩爾定律的歷史預測相符合。瑞?庫茨維爾提出的加速回報定理，也就是摩爾定律的擴展定理。
我們什么時候能用上和人腦一樣聰明的電腦？
現(xiàn)在1000美元能買到的電腦已經(jīng)強過了老鼠，并且達到了人腦千分之一的水平。1985年的時候，同樣的錢只能買到人腦萬億分之一的cps，1995年變成了十億分之一，2005年是百萬分之一，而2015年已經(jīng)是千分之一了。按照這個速度，我們到2025年就能花1000美元買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了。
我們?nèi)绾卧斐龀斯ぶ悄埽?/p>
第一步：增加電腦處理速度。這步比較簡單。
第二步：讓電腦變得智能。這步比較難，有三種可能的途徑：一是模擬人腦，二是模擬生物演化過程，讓計算機演化出智能，三是建造一個能進行兩項任務的電腦――研究人工智能和修改自己的代碼。這樣它就不只能改進自己的架構(gòu)了，我們直接把電腦變成了電腦科學家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務。
為什么說強人工智能可能比我們預期的更早降臨？
因為，一，指數(shù)級增長的開端可能像蝸牛漫步，但是后期會跑的非常快。二，軟件的發(fā)展可能看起來很緩慢，但是一次頓悟，就能永遠改變進步的速度。就好像在人類還信奉地心說的時候，科學家們沒法計算宇宙的運作方式，但是日心說的發(fā)現(xiàn)讓一切變得容易很多。創(chuàng)造一個能自我改進的電腦來說，對我們來說還很遠，但是可能一個無意的變動，就能讓現(xiàn)在的系統(tǒng)變得強大千倍，從而開啟朝人類級別智能的沖刺。
超人工智能為什么會導致智能爆炸？
這里我們要引出一個概念――遞歸的自我改進。這個概念是這樣的：一個運行在特定智能水平的人工智能，比如說腦殘人類水平，有自我改進的機制。當它完成一次自我改進后，它比原來更加聰明了，我們假設(shè)它到了愛因斯坦水平。而這個時候它繼續(xù)進行自我改進，然而現(xiàn)在它有了愛因斯坦水平的智能，所以這次改進會比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改進使得他比愛因斯坦還要聰明很多，讓它接下來的改進進步更加明顯。如此反復，這個強人工智能的智能水平越長越快，直到它達到了超人工智能的水平――這就是智能爆炸，也是加速回報定律的終極表現(xiàn)。
我們還要多久才能迎來超人工智能？
著名人工智能專家、谷歌公司的技術(shù)總監(jiān)瑞?庫茲韋爾相信電腦會在2029年達成強人工智能，而等到2045年，我們不但會造出超人工智能，還會迎來一個完全不同的世界――奇點時代。
什么是奇點時代？
所謂奇點時代，指的是超人工智能的出現(xiàn)將世界帶入的一個新的時代。在這個時代中，人類將無法預測技術(shù)如何發(fā)展，因為超人工智能的行為將超出人類的理解能力。
超人工智能可能給人類帶來的最大益處是什么？
永生。在理論上，死亡并非是不可克服的，只不過這需要超人工智能在納米技術(shù)和生物技術(shù)方面取得我們難以想象的突破。超人工智能可以建造一個“年輕機器”，當一個60歲的人走進去后，再出來時就擁有了年輕30歲的身體。就算是逐漸糊涂的大腦也可能年輕化，只要超人工智能足夠聰明，能夠發(fā)現(xiàn)不影響大腦數(shù)據(jù)的方法來改造大腦就好了。一個90歲的失憶癥患者可以走進“年輕機器”，再出來時就擁有了年輕的大腦。這些聽起來很離譜，但是身體只是一堆原子罷了，只要超人工智能可以操縱各種原子結(jié)構(gòu)的話，這就完全不離譜。
超人工智能最值得我們?nèi)牡膯栴}是什么？
1）研究目標：人工智能研究的目標，應該是創(chuàng)造有益（于人類）而不是不受（人類）控制的智能。
2）研究經(jīng)費：投資人工智能應該有部分經(jīng)費用于研究如何確保有益地使用人工智能，包括計算機科學、經(jīng)濟學、法律、倫理以及社會研究中的棘手問題，比如：
如何使未來的人工智能系統(tǒng)高度健全（“魯棒性”），讓系統(tǒng)按我們的要求運行，而不會發(fā)生故障或遭黑客入侵。
如何通過自動化提升我們的繁榮程度，同時維持人類的資源和意志。
如何改進法制體系使其更公平和高效，能夠跟得上人工智能的發(fā)展速度，并且能夠控制人工智能帶來的風險。
人工智能應該歸屬于什么樣的價值體系？它該具有何種法律和倫理地位？
3）科學與政策的聯(lián)系：在人工智能研究者和政策制定者之間應該有建設(shè)性的、有益的交流。
4）科研文化：在人工智能研究者和開發(fā)者中應該培養(yǎng)一種合作、信任與透明的人文文化。
5）避免競爭：人工智能系統(tǒng)開發(fā)團隊之間應該積極合作，以避免安全標準上的有機可乘。
倫理與價值（Ethics and values）
6）安全性：人工智能系統(tǒng)在它們的整個運行過程中應該是安全和可靠的，而且其可應用性和可行性應當接受驗證。
7）故障透明性：如果一個人工智能系統(tǒng)造成了損害，那么造成損害的原因要能被確定。
8）司法透明性：任何自動系統(tǒng)參與的司法判決都應提供令人滿意的司法解釋，以被相關(guān)領(lǐng)域的專家接受。
9）責任：高級人工智能系統(tǒng)的設(shè)計者和建造者，是人工智能使用、誤用和行為所產(chǎn)生的道德影響的參與者，有責任和機會去塑造那些道德影響。
10）價值歸屬：高度自主的人工智能系統(tǒng)的設(shè)計，應該確保它們的目標和行為在整個運行中與人類的價值觀相一致。
11）人類價值觀：人工智能系統(tǒng)應該被設(shè)計和操作，以使其與人類尊嚴、權(quán)力、自由和文化多樣性的理想相一致。
12）個人隱私：在給予人工智能系統(tǒng)以分析和使用數(shù)據(jù)的能力時，人們應該擁有權(quán)力去訪問、管理和控制他們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
13）自由和隱私：人工智能在個人數(shù)據(jù)上的應用不能允許無理由地剝奪人們真實的或人們能感受到的自由。
14）分享利益：人工智能科技應該惠及和服務盡可能多的人。
15）共同繁榮：由人工智能創(chuàng)造的經(jīng)濟繁榮應該被廣泛地分享，惠及全人類。
16）人類控制：人類應該選擇如何和是否讓人工智能系統(tǒng)去完成人類選擇的目標。
17）非顛覆：高級人工智能被授予的權(quán)力應該尊重和改進健康的社會所依賴的社會和公民秩序，而不是顛覆。
18）人工智能軍備競賽：致命的自動化武器的軍備競賽應該被避免。
更長期的議題（Longer-term Issues）
19）能力警惕：我們應該避免關(guān)于未來人工智能能力上限的過高假設(shè)，但這一點還沒有達成共識。
20）重要性：高級人工智能能夠代表地球生命歷史的一個深刻變化，人類該有相應的關(guān)切和資源來進行計劃和管理。
21）風險：人工智能系統(tǒng)造成的風險，特別是災難性的或有關(guān)人類存亡的風險，必須有針對性地計劃和努力減輕其可預見的沖擊。
關(guān)鍵詞：機械電子工程；人工智能技術(shù)；應用
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A
在現(xiàn)代經(jīng)濟社會發(fā)展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會生產(chǎn)力水平明顯提高。對于我國而言，在工業(yè)機械工程發(fā)展過程中，現(xiàn)代電子技術(shù)的應用促進傳統(tǒng)機械工程逐步過渡至現(xiàn)代電子機械工程，而隨著計算機技術(shù)以及信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，機械工程開始呈現(xiàn)出智能化、自動化的發(fā)展方向。特別是人工智能技術(shù)發(fā)展以來，此項技術(shù)在機械電子工程領(lǐng)域中的應用日益廣泛，對提高生產(chǎn)力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機械電子工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的相關(guān)應用問題進行分析與探討，望能夠引起各方重視與關(guān)注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應用系統(tǒng)的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術(shù)所追求的是了解智能的本質(zhì)，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機器。從人工智能誕生以來，相關(guān)理論與應用技術(shù)不斷成熟，人工智能技術(shù)的應用范圍也明顯擴大。可以預見的是，未來人工智能技術(shù)下所帶來的一系列科技產(chǎn)品將成為人類智慧的“容器”。
二、人工智能技術(shù)的作用分析
人工智能技術(shù)的應用對意識結(jié)構(gòu)的變化有非常重要的影響，使意識論研究領(lǐng)域明顯擴大。人工智能終端作為一種全新形態(tài)的機器設(shè)備進入人意識器官范疇中。人工智能技術(shù)下，除了能夠完成人腦的一部分意識活動以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優(yōu)勢，如對信息進行處理，以及采取行動的速度，以及對動作和記憶的準確性等方面。除此以外，通過對人工智能技術(shù)的應用與發(fā)展，還為未來ICT等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了方向與指導，包括云計算、深度學習、以及智能算法等在內(nèi)的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應用成為ICT產(chǎn)業(yè)重要的發(fā)展方向之一，深度學習作為人工智能研究領(lǐng)域中的重點關(guān)注對象之一，可通過構(gòu)建模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，促進互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的飛躍式發(fā)展。
三、機械電子工程及人工智能分析
1.機械電子工程特點
機械電子工程是將電子工程、機械工程以及自動化工程結(jié)合起來的綜合性學科，在機械電工工程中占據(jù)非常重要的地位。現(xiàn)階段機械電子工程主要具有以下幾個方面的特點：（1）機械電子產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對簡單。機械電子產(chǎn)品構(gòu)造復雜程度不高，產(chǎn)品占地面積有限，能夠改變傳統(tǒng)意義上機械電子產(chǎn)品占地面積大且外觀笨拙復雜的特點，對優(yōu)化機械電子產(chǎn)品工作性能也有重要意義；（2）機械電子工程設(shè)計方案合理性高。在電子工程、機械工程以及自動化工程相互融合的背景下，設(shè)計人員能夠更為全面的決策設(shè)計方案，促進機械電子工程的不斷進步與發(fā)展。如，將機械電子工程技術(shù)與管理技術(shù)相結(jié)合，一來能夠促進機械電子工程在管理體制層面的發(fā)展革新，二來能夠促進機械電子技術(shù)在管理層面的發(fā)展進步，綜合價值突出。
2.人工智能特點
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應用系統(tǒng)的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術(shù)所追求的是了解智能的本質(zhì)，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機器，研究對象包括圖像識別、語言識別、機器人、自然語言處理以及專家系統(tǒng)等多個部分。人工智能技術(shù)的應用具有以下幾個方面的特點：（1）人工智能技術(shù)使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術(shù)作為高新科學技術(shù)，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實現(xiàn)與不同群體的溝通，在促進人類社會進步的同時還對人工智能技術(shù)的改革創(chuàng)新提供動力；（2）人工智能技術(shù)對促進經(jīng)濟增長有重要意義。應用人工智能技術(shù)能夠促進社會消費，擴大國內(nèi)市場需求，對實現(xiàn)經(jīng)濟平穩(wěn)健康發(fā)展有積極價值；（3）人工智能技術(shù)的應用有助于企業(yè)經(jīng)濟目標的快速實現(xiàn)。人工智能技術(shù)大量應用會促進行業(yè)市場的擴大，吸引投資，提高企業(yè)經(jīng)濟效益。
四、機械電子工程中人工智能應用
1.機械電子工程與人工智能的關(guān)系
不穩(wěn)定性是機械電子工程普遍面臨的問題之一，該特點的存在導致機械電子工程系統(tǒng)信息輸入與信息輸出之間的關(guān)系難以準確地描述出來。由于建設(shè)規(guī)則庫方法、學習并生成知識描述法以及數(shù)學方式推導法這3種傳統(tǒng)機械電子工程系統(tǒng)描述方法在嚴密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機械電子工程系統(tǒng)日益復雜的描述需求。但從信息處理的角度上來說，人工智能技術(shù)的應用及其與機械電子工程系統(tǒng)的融合對于解決系統(tǒng)不穩(wěn)定性、不確定性以及復雜性問題有非常確切的優(yōu)勢。從這一角度上來說，將人工智能技術(shù)與機械電子工程相結(jié)合已成為機械電子工程領(lǐng)域發(fā)展的必然方向與趨勢之一。
2.模糊系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)
模糊系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與模糊集合，設(shè)計工具為模糊理論。模糊推理系統(tǒng)具有模糊信息的處理功能，在自動化控制、數(shù)字處理等諸多領(lǐng)域中得到了大量的應用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統(tǒng)創(chuàng)建模擬人腦的相關(guān)功能，并分析語言信號，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的依托下無限接近連續(xù)函數(shù)，并遵循域至域的映射規(guī)則對信息進行儲存。但模糊推理系統(tǒng)在應用中具有連接性不固定的特點，計算量偏小，因此應用范圍存在一定的限制。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的關(guān)鍵分支之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信息分布于網(wǎng)絡(luò)上的主要模式是神經(jīng)元的興奮模式。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)干預下，可實現(xiàn)對信息的分布儲存以及對動態(tài)信息的協(xié)同處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡結(jié)構(gòu)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)功能直接模擬大腦結(jié)構(gòu)，并分析數(shù)字信號，在各個神經(jīng)元間構(gòu)成點對點的映射關(guān)系，進而達到提高信息數(shù)據(jù)輸入、輸出精度，并提高計算量的目的。
結(jié)語
綜上所述，人工智能技術(shù)的應用與人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建、發(fā)展在很大程度上促進了現(xiàn)代機械電子工程的快速發(fā)展與進步。現(xiàn)代機械電子工程設(shè)計必須以人工智能技術(shù)的合理應用為依托，達成雙贏的理想局面。在這一過程中，相關(guān)人員必須充分關(guān)注機械電子工程與人工智能技術(shù)的融合，不斷開拓全新的人工智能技術(shù)，把握兩者發(fā)展中的相通點與共同點，以促進兩者的共同發(fā)展與進步。
參考文獻
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Abstract： Since 1956， when Dartmouth institute put forward the AI （Artificial Intelligence）， Artificial Intelligence in the past 50 years has achieved great development. Artificial Intelligence gradually formed with the three factions-symbol school， behaviorism school， connectionism school-led by the situation， each school has its own unique opinion. Based on the unique angle of view， the paper puts forward some opinions on the development of Artificial Intelligence.
關(guān)鍵詞： 人工智能；研究現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢；社會力量
Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）28-0005-03
0 引言
人工智能是自1956 Dartmouth學會后發(fā)展起來的新型學科，其有著涉及學科廣、需要技術(shù)高端、使用范圍廣等特點。在過去的50多年時間中人工智能經(jīng)歷了學科發(fā)展中都會遇到的發(fā)展——否定——否定的否定階段，現(xiàn)在人工智能大致分成了符號主義學派、行為主義學派、聯(lián)結(jié)主義學派三大學派。其各有優(yōu)勢，獨樹一幟。一直以來重大前沿科學研究都是以國家牽頭，等到時機成熟了再轉(zhuǎn)為民用。這樣無形中浪費了很多社會中的人才，比如android智能機的問世，當開發(fā)商源代碼公布后android智能機獲得了飛速的發(fā)展。這是社會資源集體作用的結(jié)果，人工智能能否通過這種方式獲得飛速的發(fā)展呢，文中給出了問題的答案。
1 人工智能的現(xiàn)狀
1.1 人工智能的發(fā)展過程 人工智能是由“人工”與“智能”組成。“人工”十分容易理解，也就是我們常說的人類開發(fā)研究出來的事物。“智能”則是十分復雜的一個詞匯，是指如由意識（Consciousness）、自我（Self）、思維（Mind）（包括無意識的思維（Unconscious_mind））等等組成的有機集合。通常我們所說的人工智能是指人本身的智能。總體來說人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。關(guān)于人工智能的傳說一直可以追述到埃及，直到電子計算機的問世才使人們真正具備了發(fā)展人工智能的基本技術(shù)，而直到1956年的Dartmouth學會之后“人工智能”才逐漸地被大家所熟知接受。人工智能作為一門自然科學、社會科學、技術(shù)科學交叉的邊沿學科，涉及哲學和數(shù)學，認知科學，心理學，神經(jīng)生理學，計算機科學，控制論，不定性論，信息論，社會結(jié)構(gòu)學，仿生學與科學發(fā)展觀等眾多前沿學科。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能），也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術(shù)之一[1]。
人工智能在其過去的50多年時間里，有了長足的發(fā)展，但并不是十分順利。目前人們大致將人工智能的發(fā)展劃分成了五個階段：
第一階段：萌芽期（1956年之前）
自古以來，人類一直在尋找能夠提高工作效率、減輕工作強度的工具。只是受限于當時的科學技術(shù)水平，人們只能制作一些簡單的物品來滿足自身的需求。而人類的歷史上卻因此留下了很多膾炙人口的傳說。傳說可以追溯到古埃及時期，人們制造出了可以自己轉(zhuǎn)動的大門，自動涌出的圣泉。我國最早的記載是在公元前900多年，出現(xiàn)了能歌能舞的機器人。這一時期出現(xiàn)了各種大家：法國十七世紀的物理學家、數(shù)學家B.Pascal、德國十八世紀數(shù)學家、哲學家Leibnitz以及二十世紀的圖靈、馮·諾伊曼等。他們?yōu)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展做出了十分重要的貢獻。
第二階段：第一次期（1956年-1966年）
1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在Dartmouth學會上引發(fā)一場歷史性事件——人工智能學科的誕生。Dartmouth會議結(jié)束后，人工智能進入了一個全新的時代。會議上誕生了幾個著名的項目組：Carnegie-RAND協(xié)作組、IBM公司工程課題研究組和MIT研究組。在眾多科學家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理證明工作中首先取得突破，開啟了以計算機程序來模擬人類思維的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計語言LISP。此時出現(xiàn)的大量專家系統(tǒng)直到現(xiàn)在仍然被人使用，人工智能學科在這樣的氛圍下正在茁壯的成長。
第三階段：低谷發(fā)展期（1967年-八十年代初期）
1967年之后，人工智能在進行進一步的研究發(fā)展的時候遇到了很大的阻礙。這一時期沒有比上一時期更重要的理論誕生，人們被之前取得的成果沖昏了頭腦，低估了人工智能學科的發(fā)展難度。一時之間人工智能受到了各種責難，人工智能的發(fā)展進入到了瓶頸期。盡管如此，眾多的人工智能科學家并沒有灰心，在為下一個時期的到來積極的準備著。
第四階段：第二次期（八十年代中期-九十年代初期）
隨著其他學科的發(fā)展，第五代計算機的研制成功，人工智能獲得了進一步的發(fā)展。人工智能開始進入市場，人工智能在市場中的優(yōu)秀表現(xiàn)使得人們意識到了人工智能的廣闊前景。由此人工智能進入到了第二次期，并且進入發(fā)展的黃金期。
第五階段：平穩(wěn)發(fā)展期（九十年代之后）
國際互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展使得人工智能的開發(fā)研究由之前的個體人工智能轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能，之前出現(xiàn)的問題在這一時期得到了極大的解決。Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應用再度出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已經(jīng)滲入到了我們生活的方方面面。
1.2 人工智能的主要學派 人工智能發(fā)展的50多年時間里，經(jīng)歷了符號主義學派、行為主義學派和聯(lián)結(jié)主義學派，三大學派各有特點，各自從不同的角度研究人工智能，為人工智能的發(fā)展做出了卓越的貢獻，在人工智能的發(fā)展史上留下了濃重的一筆。
1.2.1 符號主義學派 符號主義學派，又稱為邏輯主義、計算機學派或心理學派。符號主義學派理論基礎(chǔ)是物理符號系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理，他們認為人類的認知基元是符號，認知的過程是對符號的計算與推理的過程。人與計算機均可以看做物理符號系統(tǒng)，因此人們可以使用計算機來模擬人的行為。符號主義學派認為人的認知基元可以通過計算機上的數(shù)學邏輯方法表示，然后通過計算機自身的邏輯運算方法模擬人類所具備的認知系統(tǒng)的機能和功能，進而實現(xiàn)人工智能[2]。
符號主義學派無視了認知基元的本質(zhì)，對于所有的認知基元均使用數(shù)學邏輯方法表示。符號主義學派重點研究認知基元的邏輯表示以及計算機的推理技術(shù)，早期的眾多人工智能的研究都是在這一思想的推動下進行的。符號主義學派在歸結(jié)推理、翻譯、數(shù)學問題證明以及專家系統(tǒng)和知識工程做出了十分巨大的貢獻，為后期的人工智能研究打下了基礎(chǔ)。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)更是將人工智能的研究推上了一個頂峰，其在礦業(yè)探究、醫(yī)療診查、教育推廣、工業(yè)設(shè)計的應用帶來了巨大的社會效益。
1.2.2 行為主義學派 行為主義又被稱作進化主義或控制論學派。行為主義學派認為智能取決于感知和行動，不需要像符號主義學派的邏輯知識以及推理。行為主義學派認為人的本質(zhì)能力是行為能力、感知能力和維持生命及自我繁殖的能力，智能行為是人與現(xiàn)實世界環(huán)境的交互作用體現(xiàn)出來的。人工智能應像人類智能一樣通過逐步進化而實現(xiàn)，而與知識的表示和知識的推理無關(guān)[3]。行為主義學派的與傳統(tǒng)人工智能截然不同的觀點吸引了眾多的科學家，雖然到現(xiàn)在還沒有獨立完善的知識理論系統(tǒng)，但其在人工智能領(lǐng)域的獨樹一幟還是奠定了其霸主地位。該學派重點研究人類的控制行為，目前已有的機器昆蟲已經(jīng)證明了行為主義學派的理論正確性。雖然大部分人認為機器昆蟲不能導致高級行為，但是行為主義學派的崛起標志著控制論在人工智能領(lǐng)域有著獨樹一幟的作用。
1.2.3 聯(lián)結(jié)主義學派 聯(lián)結(jié)主義學派是近年來最熱門的一個學派，又被成為仿生學派或心理學派，建立于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)基礎(chǔ)之上模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)和工作模式。聯(lián)結(jié)主義學派主要研究能夠進行非程序的，可適應環(huán)境變化的，類似人類大腦風格的信息處理方法的本質(zhì)和能力，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)間的連接機制和學習算法的人工智能學派。持這種觀點的學者認為，認知的基本元素不是符號是神經(jīng)細胞（神經(jīng)元），認知過程是大量神經(jīng)元的聯(lián)接，而大腦是一切智能活動的基礎(chǔ)，因而從大腦神經(jīng)元及其連接機制出發(fā)進行研究，搞清楚大腦的結(jié)構(gòu)以及它進行信息處理的過程和機理，就有望揭示人類智能的奧秘，從而真正實現(xiàn)人類智能在機器上的模擬。[4]
聯(lián)結(jié)主義學派通過模擬人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類的認知行為，由此進行人工智能的學習記憶、模式識別。聯(lián)結(jié)主義學派構(gòu)建了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，方便在不同的情景模式下選擇相應的模型，進而快速的得出答案。聯(lián)結(jié)主義學派采用分布式存儲數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行并行處理，這樣使得人工智能在處理問題的時候的速度有了明顯的提升，由此聯(lián)結(jié)主義學派在人工智能領(lǐng)域中受到大家的一致熱捧。
三大學派在人工智能的發(fā)展史上有著舉足輕重的作用，每一個學派的興起都代表人工智能的一個新高峰。三大學派各有優(yōu)缺點，在人工智能領(lǐng)域三者相輔相成，人工智能學科在三大學派的帶領(lǐng)下正在茁壯成長。
2 對人工智能主要理論學派的評述
在過去的50多年時間中，人工智能獲得了巨大的發(fā)展，基本實現(xiàn)了從無到有的過程，構(gòu)建了基本完善的理論知識體系，構(gòu)建了各種模型，形成各種技術(shù)方法，但是人工智能的發(fā)展依然任重道遠，前景依然不容樂觀。三大主義學派有著自身獨到的優(yōu)點，同時也有著各自的缺點，符號主義學派將人的認知基元符號用數(shù)學邏輯表示，通過計算機邏輯處理系統(tǒng)分析得出結(jié)果，但是在面對沒有明確結(jié)果的非確定問題時經(jīng)常不能得出令人滿意的答案，它對信息要求十分精確完整，現(xiàn)實生活中的很多問題都不能滿足條件，因此符號主義學派的發(fā)展受到了一定的限制。行為主義學派認為智能取決于感知與行動，但是缺乏足夠的理論知識支撐學派觀點，而且缺乏足夠的成果表明理論的正確性。學派認為人工智能與知識的表達和知識推理無關(guān)，與人類認知的發(fā)展是不相符的。聯(lián)結(jié)主義學派采用仿生學的方法，模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過類似人腦的結(jié)構(gòu)和運行機制模仿人類智能。這一觀點十分有吸引力，在提出之后馬上就有大量的支持者，但是人腦神經(jīng)系統(tǒng)的復雜性遠遠超出人們的預知，現(xiàn)階段人們對人腦的構(gòu)造以及運行機制還沒有深入的理解，在此基礎(chǔ)上想模擬出人腦的神經(jīng)系統(tǒng)顯然是有些不不切實際。聯(lián)結(jié)主義學派的發(fā)展更多的受制于對人腦結(jié)構(gòu)和運行機制的研究，因此其發(fā)展相對緩慢。綜上，三大學派固然有著自身的優(yōu)勢，各自的成果，但是其同樣有著明顯的局限性，人工智能要想進一步發(fā)展必須要對現(xiàn)有的發(fā)展方式進行創(chuàng)新。
另一方面，人工智能在經(jīng)歷了兩次期后再次回落到了平穩(wěn)發(fā)展時期，社會公眾對人工智能的熱度有了明顯的降溫。人工智能的研究再次變成了國家以及一些超級公司的工作，擁有的資源有了大幅度的縮水，研究的進度也受到干擾。在此狀態(tài)下沒有重大的技術(shù)創(chuàng)新，人工智能恐怕很難再有重大的突破。
3 對人工智能發(fā)展的評述
3.1 對人工智能涵義的認識 同樣的詞匯在不同時期的有著不同的解釋，人工智能也不例外，大家都認可的人工智能是指在人類制造的機器工具上實現(xiàn)人類智能，即實現(xiàn)人類的認知能力、行為能力以及解決問題的能力。人類智能有著一個明確的特點，在面對未知問題時，人類智能能夠得出自身想要的答案，也就是消除答案的不確定性。符號主義學派的邏輯解決方式、行為主義學派模擬人的行為能力、聯(lián)結(jié)主義學派的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三大主義學派各自以自身的方式實現(xiàn)了對問題消除或減弱不確定性。可見減弱甚至消除問題的不確定性也將是人工智能的一個研究方向。
3.2 人工智能研究模式的發(fā)展 目前人工智能領(lǐng)域中，符號主義學派通過數(shù)學邏輯表示人類的認知基元，對數(shù)學邏輯經(jīng)過解讀分析，得到答案，進而實現(xiàn)智能。該學派重點運用還原思想，將人類的認知基元全部使用數(shù)學邏輯表示。行為主義學派認為人工智能取決于感知和行動，不需要學習知識與知識推理，是一步步，由低級到高級慢慢進化的。聯(lián)結(jié)主義學派是通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式模仿人類智能，理論上講該方法是最符合人類智能的運行方式的。而在一系統(tǒng)中，最重要的是系統(tǒng)的運行機制，如何將接受到的信息轉(zhuǎn)化為我們的知識并通過表述、行為展示出來，在了解了人類智能的運行機制之后，人工智能將會更加符合人們的需求。
3.3 人工智能研究方法的發(fā)展 人工智能的目的是消除答案的不確定性，然后做出相應的反應。在消除答案不確定性的時候便有了各種方法，其中有一種便是突出解決問題的目標，在有明確目標的前提下會削弱干擾問題解決的條件，提高人工智能解決問題的效率。明確問題的目標便需要引入目標函數(shù)，在動態(tài)目標函數(shù)的引導下會減弱答案的不確定性。而在已有的人工智能基礎(chǔ)上設(shè)立人工智能模型，通過人工智能自身的計算結(jié)果結(jié)合目前的研究成果去優(yōu)化目前的人工智能系統(tǒng)，則會提升人工智能的發(fā)展速度。
3.4 人工智能時期的發(fā)展 人工智能自發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了五個時期，在兩次期中人工智能均獲得了迅速的發(fā)展。然而現(xiàn)在人工智能的發(fā)展步入到了緩慢發(fā)展時期，如何將人工智能的發(fā)展緩慢時期加速度過同樣是十分嚴肅的問題，傳統(tǒng)說來需要重大的科學進步。我們往往認為人工智能屬于頂端科技只能由國家和超級公司研究，卻忽略了社會所擁有的重大的力量。小小的android智能手機在問世的短短時間內(nèi)變改變了之前的市場格局，其中固然有著android智能手機的特點，但是我想他的市場策略同樣給與了莫大的助力。人工智能應該向android一樣，適當?shù)拈_放出來一部分根基，放開其研究門檻，甚至鼓勵民間研究。量變引發(fā)質(zhì)變，當有足夠?qū)＜以谘芯咳斯ぶ悄軙r，人工智能的研究會加快的。而且民間的研究成果也會作為經(jīng)驗反作用于人工智能的進一步研究，實現(xiàn)科學與社會的雙贏。
4 結(jié)論
人工智能是人們長久以來的夢想，同時也是一門很有挑戰(zhàn)性的學科。像所有的學科一樣，人工智能會經(jīng)歷各種各樣的挫折，但是，只要我們有信心、有毅力，我們相信人工智能終將會成為現(xiàn)實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來極大的改變。
參考文獻：
[1]朱祝武.人工智能發(fā)展綜述[J].中國西部科技，2011，10（17）：8-10.
[2]陳慶霞.人工智能研究綱領(lǐng)的發(fā)展歷程和前景[J].科技信息，2008，20（33）：49，234.
關(guān)鍵詞：機械電子；人工智能；安全生產(chǎn)；融合分析
1 機械電子工程特點
機械電子工程從產(chǎn)生到現(xiàn)在總共經(jīng)歷三個發(fā)展階段：第一階段-手工加工時期，在這個階段產(chǎn)品生產(chǎn)主要依靠人力，產(chǎn)品生產(chǎn)效率直接由人力資源決定。這種情況下人們不斷通過提高技術(shù)水平促進生產(chǎn)力提高，實現(xiàn)機械工程的發(fā)展；第二階段-流水線生產(chǎn)時期，主要標志是產(chǎn)品生產(chǎn)開始使用流水線模式，大幅度提高生產(chǎn)效率，實現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)，但流水線生產(chǎn)模式要求零部件具有統(tǒng)一標準，不能滿足個性化需求；第三階段-集約化生產(chǎn)時期，這個階段也是現(xiàn)在加工制造業(yè)正采用的發(fā)展模式，該模式下縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，滿足個性化需求，提高企業(yè)核心競爭力。
機械電子工程各學科存在物理上的關(guān)聯(lián)性，同時還存在信息與功能的協(xié)整性。傳統(tǒng)機械電子工程與智能化機械電子工程相比，后者具有明顯優(yōu)勢：首先設(shè)計的差異性，傳統(tǒng)機械電子工程注重機械結(jié)構(gòu)與力學設(shè)計，而智能化機械電子工程則將核心調(diào)整為機械與電子，設(shè)計過程中充分融合其他學科理論強調(diào)智能應用，利用機電技術(shù)模塊化與集成化的特點，提高性能加大應用范圍，近年在安全生產(chǎn)及管理領(lǐng)域得到了廣泛應用。
2 人工智能特點分析
人工智能技術(shù)依托計算機技術(shù)誕生的綜合性學科，該學科中涵蓋計算機科學、信息化及人文科學等。人工智能也是計算機科學技術(shù)的一個分支，試圖通過研究智能的本質(zhì)，據(jù)此生產(chǎn)出能夠模擬人類大腦、肢體等活動方式的智能機器，具體包括圖像識別、自然語言處理、語音識別和專家系統(tǒng)等內(nèi)容。有人曾設(shè)想，在未來，人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將有可能超越人體智能。這個并不是異想天開，在2016年3月15日，由谷歌公司研發(fā)的機器人阿爾法狗在圍棋比賽中戰(zhàn)勝韓國圍棋高手李世石，就充分說明了人工智能的強大性。現(xiàn)在人們愈發(fā)重視人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析應用的人工智能將在生活與工作中發(fā)揮越來越重要的作用。
與機械電子工程類似，人工智能也經(jīng)歷過三個發(fā)展階段：初級階段，該階段還沒有廣泛使用計算機，社會也沒有接納機械化大生產(chǎn)模式。這個階段主要還是手工生產(chǎn)，只是偶爾使用機械化手段。部分大型工業(yè)企業(yè)開始探索人工智能，但受到總體科技水平的限制，成果有限；第二階段，機械化大生產(chǎn)廣泛普及，計算機科學開始發(fā)展。生產(chǎn)需求與生活需求不斷增加，這個階段開始使用人工智能，但受到經(jīng)濟因素影響，人工智能僅在一些大型工廠中使用；第三階段，這個階段中人工智能得到普及，發(fā)展速度不斷加快，開始興起物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)。這正是我們所處的階段，人工智能的應用將工作和生活變得簡單與便利，促進人類社會快速發(fā)展。
3 整合機械電子工程與人工智能的措施
3.1 兩者相關(guān)性分析
隨著科技進步與社會發(fā)展，電子化信息迅速發(fā)展，機械電子工程作為基礎(chǔ)性學科在生活中得到廣泛應用。但機械電子工程也有不足的地方，比如系統(tǒng)復雜不穩(wěn)定、功能多變等，這些問題的根本還是電子信息系統(tǒng)不夠完善。人工智能本身具有的信息快速傳遞與及時處理信息等特點可以有效彌補這一情況。機械電子工程輸入與輸出過程中，電子信息系統(tǒng)會出現(xiàn)很多困難與阻力，如果輸入信息過于復雜，電子信息系統(tǒng)極有可能出現(xiàn)失誤，這時就需要人工操作進行解決。如果可以將兩者融合起來，就可以解決機械電子工程中存在的不足與缺陷。
3.2 分析具體應用
3.2.1 機械電子技術(shù)中的模糊推理系統(tǒng)要點。模糊推理系統(tǒng)作為一個相對完整的系統(tǒng)，本身具有極強的信息處理能力，加上其結(jié)構(gòu)簡單，因此有著較強的實用性。目前社會上已經(jīng)在廣泛使用模糊推理系統(tǒng)，主要應用在自動化控制及數(shù)據(jù)處理。當機械電子系統(tǒng)運行時，該系統(tǒng)會模擬人腦分析語言并下達處理指令，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中產(chǎn)生一組與處理指令相對性的函數(shù)。模糊推理系統(tǒng)主要運用的方式是域到域，實現(xiàn)儲備信息規(guī)則的目的。但實際運行中也存在一些問題，比如：計算量不能滿足實際需求、連接方式不夠固定等，造成該系統(tǒng)在輸入與輸出環(huán)節(jié)存在誤差，這正是人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，目前的趨勢是融合人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)到機電模糊推理系統(tǒng)中取長補短，綜合應用。
3.2.2 人工智能技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)要點。人工智能主要研究如何通過計算機模擬人的行為與思維過程。計算機使用人工智能可以大幅度提高應用層次，擴大應用范圍。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種通過神經(jīng)元成立的模式，將其分布在網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)人機互動。人工神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、功能不足，但也有顯著優(yōu)勢：神經(jīng)元構(gòu)成模式可以最大程度地發(fā)揮神經(jīng)系統(tǒng)的功能與效用，完成高難度的行為模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析數(shù)字信號是主要通過模擬結(jié)果進行，根據(jù)分析出的結(jié)果設(shè)定相應參數(shù)值，最后通過網(wǎng)絡(luò)計算出關(guān)聯(lián)函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所運用的方式較為簡單，在信息輸入過程中，所有的神經(jīng)元之間有著固定的聯(lián)系，且計算量會很大，不管是在信息輸出還是信息輸入方面，都具有非常高的精準度。該領(lǐng)域的技術(shù)完美的補充了機械電子模糊推理系統(tǒng)計算能力及信息輸入輸出的不足，兩項技術(shù)的融合應用前景非常看好。
4 智能信息化機械電子的發(fā)展應用趨勢
在我國的生產(chǎn)和安全監(jiān)管中，機械電子工程的應用也呈現(xiàn)出智能化的發(fā)展趨勢，主要體現(xiàn)在研發(fā)效率高、機械化程度高的技術(shù)，特別是在煤礦、非煤礦山等安全生產(chǎn)、監(jiān)管領(lǐng)域，智能化的機電技術(shù)可以提高安全性、增加效率，有效防止人員誤操作導致的生產(chǎn)安全事故，例如：瓦斯自動斷電系統(tǒng)，絞車自動防跑車系統(tǒng)，煤礦智能監(jiān)控平臺都已經(jīng)普遍運用到了生產(chǎn)中，另外目前事故比例最大的交通運輸行業(yè)也在普及智能機電技術(shù)，全國均已建立了客運信息監(jiān)控平臺，未來的趨勢是強化平臺功能性、智能化，更好地避免交通事故的發(fā)生。在機加工領(lǐng)域紅外遙感結(jié)合的智能機電技術(shù)已經(jīng)逐步應用于生產(chǎn)，防止人員過界事故。以往發(fā)生的生產(chǎn)安全事故有過慘痛的教訓，如果使用智能機電技術(shù)進行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特別重大爆炸事故，這是一起粉塵濃度過大引起的爆炸，如果當時安裝有粉塵濃度傳感器及自動報警停線系統(tǒng)，那么這起事故完全可以避免，目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于煤礦行業(yè)的瓦斯監(jiān)控中。機械化智能化水平不斷提高是當前科技發(fā)展的大勢所趨，特別是在安全生產(chǎn)及監(jiān)管中更應該努力研究并推廣。
5 結(jié)束語
總而言之，智能信息化電子工程具有顯著優(yōu)勢，其本身也將成為工業(yè)制造發(fā)展的必然趨勢。文章中作者以機械電子工程及人工智能的概念、特點入手，詳細分析兩者之間的相關(guān)性，探討兩者融合發(fā)展的可行性，最后給出整合機械電子工程與人工智能運用于生產(chǎn)及監(jiān)管的思路。希望通過文章論述，可以為從業(yè)者提供一定的借鑒，共同努力促進行業(yè)技術(shù)進步發(fā)展。
參考文獻
前沿六：小數(shù)據(jù)
另外一個領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄軄碚f是小數(shù)據(jù)。那些大公司，他們處于領(lǐng)先的地位，像百度、谷歌、微軟這些公司擁有大量的數(shù)據(jù)。人工智能的一個課程就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程，其實需要很多的培訓，需要很多的數(shù)據(jù)點、很多的例子，甚至數(shù)十億的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)它的存在有60年了，直到我們能夠大規(guī)模利用它們的時候，利用這些數(shù)十億樣品培訓人工智能，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才變成有用的。
今天，你要做人工智能的話，你需要很多的樣品和很多的數(shù)據(jù)。如果你想讓人工智能學習，比如說讓它能識別貓狗差別，你其實做的方法就是給它數(shù)百萬這樣的例子，像貓狗這樣百萬的例子，數(shù)百萬的貓狗的照片。成千上萬之后，它就開始能夠識別了。它看到這個貓就能夠識別它是一個貓，所以你要有很多的數(shù)據(jù)教育它。
但是非常有意思，如果是一個剛剛學走路的小孩，也許他只知道十二個這樣的例子，他能夠馬上知道貓狗之間的差異。他只知道十二個例子就能夠進行判斷了。前沿是什么呢？就是我們讓人工智能只需要小數(shù)據(jù)就能夠?qū)W習。這確實是一個顛覆性的，能夠讓我們現(xiàn)在的技術(shù)有顛覆型轉(zhuǎn)變。大公司沒有優(yōu)勢了，創(chuàng)業(yè)公司，用小數(shù)據(jù)就可以，有人工感知了，這是另外一個前沿，十二個例子，人所需要的這些例子，如果我們能夠模仿人類的話就是非常有利的一個變化。
前沿七：人工智能的創(chuàng)造力
在人工智能另外一個領(lǐng)域就是創(chuàng)造力，我們認為創(chuàng)造力只是人的，大家可以從故事當中可以看到，不僅僅是人能做，有很多的信息，我們培訓機器人以及人工智能也能夠做到。谷歌有Alphago，Alphago是一個人工智能，它希望能夠打敗其他游戲玩家，因此它還會有一些深入的算法，教會電腦如何學習。
以Alphago來講，大家可能也會記得在第三場，第37步棋時候，Alphago會說這樣一個棋會打敗他，它打敗了李世石。這對于人工智能也是有創(chuàng)造性的，對于這招棋，大家會同意，可能沒有哪個人會下出來，它有創(chuàng)意，但是是以不同的方式，跟我們?nèi)耸窃趧?chuàng)意上有所差異的。
前沿八：跟人工智能溝通
還有一個就是界面，我們?nèi)绾胃斯ぶ悄軠贤ǎ鼈冊趺锤覀儨贤ā?/p>
大家可以想象一下，你能夠使用自己的身體調(diào)節(jié)姿勢，一些大的姿勢可以調(diào)節(jié)大的數(shù)據(jù)集。可以看下，不僅僅是大的體態(tài)姿勢，也可以有小的體態(tài)姿勢，能夠讓我們的納米級的雷達感受到，一些小的體態(tài)也能夠感受到，這個時候大體態(tài)和小體態(tài)可以調(diào)整我們數(shù)據(jù)，我們有不同的方式，能夠與我們的人工智能和相關(guān)機器人進行互動。
好了，這是我們一個及時的翻譯，這是我們的所謂的中英文的同聲傳譯，大家也可以看到現(xiàn)場，你能聽到我說英文，你說中文。在十年時間之后這將會另外一個人工智能界面。我們認為，這些最終的終極界面會是虛擬現(xiàn)實。我們實際上可以能夠用我們一些體態(tài)進一步進入我們電腦的內(nèi)部，我們可以創(chuàng)造出虛擬現(xiàn)實。
我這里要補充一點，人們會奇怪當我們的設(shè)備、汽車正在進行無人駕駛的時候我們怎么做，我們實際上可以在汽車內(nèi)部進行虛擬現(xiàn)實。所以蘋果的汽車這塊還是有限，當你進行蘋果汽車駕駛過程，你可能需要一個界面，這個界面能夠和你電腦相連，那時我們車上的寬帶可能要比家里寬帶還要多，比你家里還大，才可以實現(xiàn)我們?nèi)绾魏驮O(shè)備溝通？不僅僅是溝通、講話，還是有體態(tài)，包括身體語言的溝通，這是一個前沿。
前沿九：充分利用機器人
還有一個大家非常關(guān)注的就是利用，我們?nèi)绾伟讶斯ぶ悄芎蜋C器人利用充分，包括我們的一些家庭的工作、國家的事業(yè)都可以用機器人來做。
我最喜歡一個新的機器人就是種生菜機器人，這個機器人做的是精準農(nóng)業(yè)。精準農(nóng)業(yè)，當然能夠替代很多的農(nóng)場勞動力，但是我們的想法，就是我們可以能夠把個體的職務跟單個植物管理對應，我們逐個關(guān)注農(nóng)場當中的植物，記住每個植物生產(chǎn)的位置，這樣的情況可以定制化的，并且降低我們化學農(nóng)藥以及水、化肥和其他材料使用量，沒有哪個農(nóng)戶可以達到關(guān)注植物的個體層面，可以想象這會帶來顛覆式革命。我們還可以意識到，機器人它也會承擔其他任務，那個時候，這些任務效率是第一的。所以很多的一些崗位，很多的一些人所做的崗位，這些崗位過程中，效率是非常重要的，那么這些任務，會被機器人取代。
對于我們的生產(chǎn)力來講，是機器人所擅長的，我們將來會有更多類似這樣的崗位。對于人能做的一些崗位，比如科學創(chuàng)新，實際上是不利于機器發(fā)揮它的效率的。機器人不會處理它的關(guān)系，因此，它可能效率相對比較低一點。復雜、解決效率比較高的任務交給機器人，其他的任務交給人解決，我們崗位更多的是能夠創(chuàng)新一些新的東西，一開始的時候我們將會嘗試我們不斷的開發(fā)，能夠更習以為常，習以為常之后我們進一步交給機器人。與此同時，我們讓人做主要創(chuàng)新的事情，其他效率的事情交給機器人做。
所以這個方面，它的力量就是從軍方角度來講會有這樣的士兵，這些士兵能夠?qū)崿F(xiàn)人機混合組隊，這種情況將會是我們未來發(fā)展的一個重要的方向，是部署我們工作重要的發(fā)展方向。我們與機器攜手，而不是與機器對抗。
前沿十：從人工智能到人工智能
最后一點，就是這樣一個想法，我把它稱之為人工智能到人工智能。
我們從這個邊界角度來講，我們需要構(gòu)建人工智能的網(wǎng)絡(luò)，尤其是有相似功能的人工智能，我要強調(diào)一點，我們說到共享經(jīng)濟，我們說到互相合作，但是對我們未來20年，我們將會有全球?qū)用娴暮献鳌Ｏ衲樧V網(wǎng)有20億人的鏈接，這種合作達到一定的層級，它的分享，分享圖片，分享一些小的八卦消息，這也是星球?qū)用孢M行的合作和共享。所以我們將會有20億的人，再加上我們剩下50億人，加到一起之后我們得到了所謂的人工智能的一個網(wǎng)絡(luò)。這將是一個真正的一個前沿，我們開始考慮到，可能能夠進行構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，并且和人工智能，和另外一個人工智能，人工智能和人類溝通，人和人工智能，人工智能和人工智能，都可以溝通。
這是一個前沿，我們從來沒有到那里去過，我們也可以看到我們?nèi)粘Ｉ町斨校覀兡軌蚴褂眉夹g(shù)工具，互相合作，互相協(xié)作，更大規(guī)模實施動態(tài)協(xié)作，這是20年前所不可能想象的。
3月15日，在韓國首爾舉行的“人機大戰(zhàn)”最后一場對弈中，韓國棋手李世石九段再次負于“阿爾法圍棋”，以總比分1比4落敗，這場對決成為橫跨體育和科技界，蔓延至壘球的爆炸話題，
然而，比賽的結(jié)果更是引起了業(yè)界尖銳的討論：人類棋手輸給人工智能，代表了圍棋的失敗嗎？一直B上來，人們都認為圍棋中蘊含著深刻的內(nèi)涵，甚至引申為哲學、軍事理論。這次，“阿爾法圍棋”雖然沒能橫掃獲勝，但其遠超人腦的計算能力已經(jīng)讓人震驚。也有韓國的專業(yè)人士稱：這場對戰(zhàn)其實是一場騙局，谷歌人工智能程序“阿爾法圍棋”通過網(wǎng)絡(luò)可隨時無限收集和利用相關(guān)信息，這意味著它擁有無數(shù)的“指教者”。言論的真實性我們無法考證，但是至少有一點是明確的，計算機科技已經(jīng)加入到了圍棋這種神秘的游戲當中，它是否能攻克圍棋的神秘點，我們只能拭目以待。
雖然比賽輸了，但是我個人認為比賽的意義遠比比賽的輸贏重要，在當今世界上，圍棋一直是中日韓三國爭霸的境地，很多人甚至擔心這種運動在不久的將來會不會消失。這次人機大戰(zhàn)沒有刻意的宣傳，便在壘球范圍內(nèi)引起了強烈的關(guān)注，這也讓圍棋人士看到了這項運動在歐美地區(qū)得到普及的可能，
同時，我們從比賽的結(jié)果也能看出，在短短十幾年里，人工智能技術(shù)的發(fā)展速度堪稱飛躍。賽后李世石在接受采訪時也表示，阿爾法機器人的優(yōu)勢在于：當它處于不利的局面時，它的心態(tài)不會出現(xiàn)明顯的波動，會時刻處于一種平穩(wěn)的狀態(tài)，這也讓科學家和棋手都堅信：“即使人工智能機器甘前不能超越人類棋手，但完成超越一定是時間的問題。”
也有一部分人擔心，當電腦的水平超過人腦，人類會不會反被電腦統(tǒng)治。甚至就像科幻小說、電影里的描述，電腦構(gòu)建起自己的“帝國”，人類淪為奴隸？在這里我只想引用總理的一句話：“我不想評論這個輸贏，因為不管輸贏如何，這個機器還是人造的。”
因此，這個比賽結(jié)果甚至能讓人類有一絲慶幸，至少到目前為止，人類還沒做到的事情電腦做到了。我們也完全有理由相信，在不久的將來，人類還無法解決的難題，可以由電腦得到完美的答案。
（選自“中國青年網(wǎng)”2016年3月17日，有刪改）
1、娛樂行業(yè)：現(xiàn)在娛樂行業(yè)的發(fā)展速度非常快速，娛樂行業(yè)的人都創(chuàng)新的不同符合人們的節(jié)目，每個時代人們的想法和需求都會有變化。娛樂行業(yè)現(xiàn)在也出現(xiàn)了很多的直播平臺，都很賺錢。
2、教育行業(yè)：教育行業(yè)很吃香，家長們在給孩子報班的時候，都非常的舍得花錢，而且對老師的態(tài)度，一般家長都會把自己掙的大部分錢都用于孩子教育上，能夠想象出家長們對自己孩子教育上的重視。
3、智能行業(yè)：智能行業(yè)其實和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是有一定的關(guān)聯(lián)的，如果你能夠把行業(yè)做得很好，那么你在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也會很吃香，人工智能一旦能夠成功，它的價值和賺錢的程度，都是很可觀的。
（來源：文章屋網(wǎng) ）
到今天為止，IT產(chǎn)業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了四個十年。
第一個十年（1980年～1990年）的關(guān)鍵詞是硬件，這個階段的王者是IBM。第二個十年是從1990年到2000年，關(guān)鍵詞是軟件，全球王者是微軟。中國在這個十年里找到了機會，因為軟件帶動了PC的發(fā)展。中國的第一家IT企業(yè)就在這個時候誕生了，就是我之前服務過的聯(lián)想公司，聯(lián)想抓住了PC的十年。
第三個十年是從2000年到2010年，關(guān)鍵詞是互聯(lián)網(wǎng)， Google超越微軟成為了新一代的霸主。從人力資源的角度看，Google和微軟招聘的多數(shù)都是工程師，但這兩家公司是完全不同的兩代公司——一家是軟件公司，一家是互聯(lián)網(wǎng)公司。中國抓住這“十年機會”的是“三座大山”——百度、騰訊、阿里巴巴，從市值上看，這三家公司位居全球前十大互聯(lián)網(wǎng)公司之列。
第四個十年就是我們現(xiàn)在正在經(jīng)歷的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，目前才剛進入第3個年頭，行業(yè)整體還存在著變數(shù)，而UC也是在其中奮斗的一員。
移動互聯(lián)網(wǎng)和PC互聯(lián)網(wǎng)有一個很重要的差異點，就是核心市場的不同。在PC互聯(lián)網(wǎng)，全球的中心是在美國。我記得2000年時，中國的互聯(lián)網(wǎng)軍團都要去美國學習，因為美國是潮流的創(chuàng)造者和領(lǐng)導者。那個時候，一直有句話叫“Copy to China”（復制到中國）。但我在美國跟行業(yè)交流的時候一直在修正這個觀點，我說不是“Copy to China”，而是“Copy to Global”（復制到全球）。
不只是中國沒有誕生全球性的領(lǐng)導企業(yè)，全球化發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還有除美國之外的其他國家的企業(yè)嗎？沒有歐洲的企業(yè)，沒有日本的企業(yè)，沒有澳大利亞的企業(yè)，他們都是區(qū)域的，都是在本地。如果有一天美國出現(xiàn)了一個新業(yè)務，比如團購，第二天日本、德國、澳大利亞都會出現(xiàn)他們自己的團購網(wǎng)站——中國和他們的區(qū)別可能只是第二天會出現(xiàn)1000個團購網(wǎng)站，所以這不是“Copy to China”，而是“Copy to Global”。
雖然過去所有的非美國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的全球化都不成功，但這個現(xiàn)象不會在移動互聯(lián)網(wǎng)重復，很關(guān)鍵的一點是跟生活方式息息相關(guān)。移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度最快的地方是在亞洲，而非美國——美國的移動互聯(lián)網(wǎng)是從2007年蘋果iPhone開始的，日本的移動互聯(lián)網(wǎng)從2001年就開始了，中國的移動互聯(lián)網(wǎng)則是從2004年開始的。
為什么移動互聯(lián)網(wǎng)不再由美國帶動？原因很簡單，美國是生活在車輪上的國家，他們每天上下班是開私家車，雙手被綁在方向盤上，而整個亞洲不管是日本、韓國、中國，還是印度、印尼，都是出行以公共交通工具為主的國家。這些國家的用戶每天大概有兩到三個小時是在公共交通工具上，沒有其他事情能干，主要就是拿著手機在玩。生活方式的不同，導致整個亞洲在手機上的業(yè)務比美國的業(yè)務要快得多。
而在整個亞洲，很多地方是跨越式發(fā)展的——PC互聯(lián)網(wǎng)還沒有發(fā)達起來，移動通信就得以迅速發(fā)展，導致整個移動互聯(lián)網(wǎng)對它而言就是互聯(lián)網(wǎng)。比如印度，手機網(wǎng)民很早就超過了PC網(wǎng)民；到了中東的沙特、阿聯(lián)酋，你同樣會看到他們的互聯(lián)網(wǎng)其實就是移動互聯(lián)網(wǎng)。
而中國的移動互聯(lián)網(wǎng)市場，誕生沒多久就成為了全球最大的移動互聯(lián)網(wǎng)市場，因為人口太龐大了。
在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，我相信十年之后形成的格局一定是“中國企業(yè)和美國企業(yè)共同主宰全球市場”，其中，中國是市場中心，美國是創(chuàng)新中心。那時，可能有很多非美國企業(yè)走向全球，領(lǐng)導產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
因此，如果現(xiàn)在再來談互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，就需要審視一下整個移動互聯(lián)網(wǎng)目前在全球的格局。理論上，在美國或亞洲創(chuàng)業(yè)都有它的道理。它不像PC互聯(lián)網(wǎng)，如果現(xiàn)在還是十年前，我肯定建議大家在美國創(chuàng)業(yè)。但移動互聯(lián)網(wǎng)不一樣，我強烈建議有創(chuàng)業(yè)想法的人跟我一起回到亞洲去創(chuàng)業(yè)。Go East（到東方去），因為那里也會成為整個移動互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)導市場。
接下來是“第五個十年”，我認為這段時間的關(guān)健詞是“人工智能”。本質(zhì)上說，前面的“四個十年”都是在為人工智能做準備，比如硬件、軟件等都屬于基礎(chǔ)設(shè)施，而互聯(lián)網(wǎng)解決了數(shù)據(jù)化的問題——原來不是數(shù)據(jù)的，現(xiàn)在全部放到了網(wǎng)上，可以進行數(shù)據(jù)的集中分析。而移動互聯(lián)網(wǎng)最重要的則是解決了時空的障礙。
現(xiàn)在很流行的無人駕駛汽車，其實都是人工智能。你要做出無人駕駛汽車這種產(chǎn)品，就必須讓硬件、軟件、互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)達到一個高度，現(xiàn)在一些很熱的概念比如大數(shù)據(jù)、機器學習，其實都是為了人工智能。未來，無人汽車可能會首先應用到物流行業(yè)。
關(guān)鍵詞：智能科學與技術(shù)；專業(yè)；發(fā)展戰(zhàn)略；思考；大聯(lián)合；大發(fā)展
1現(xiàn)狀分析
我國的智能科學與技術(shù)(intelligence science and technology，ist)專業(yè)創(chuàng)辦至今已有8年歷史了。它從無到有，逐步壯大，現(xiàn)在全國已有近20所大學試辦這個新專業(yè)[1-2]。應該說，智能科學與技術(shù)專業(yè)的8年征途并不平坦，開拓者們也為之付出了艱辛和心血。現(xiàn)在，我們至少可以說，智能科學與技術(shù)專業(yè)已再不是“嬰兒”，而是“小學生”了。然而，我們需要繼續(xù)努力，上好中學、大學以及研究生課程，邁上專業(yè)建設(shè)的新征途，攀登學科建設(shè)的新高峰。
在ist專業(yè)建設(shè)上，北京大學信息科學技術(shù)學院等起了重要的帶頭作用，中國人工智能學會及其教育工作委員會等工作委員會和專業(yè)委員會發(fā)揮了很好的組織作用[3-4]。他們齊心協(xié)力，默默奉獻，做了大量有目共睹的開創(chuàng)性工作，值得充分肯定。現(xiàn)已有北京大學、首都師范大學、北京郵電大學、南開大學、西安電子科技大學等高校培養(yǎng)出ist專業(yè)的畢業(yè)生。也就是說，我們有了ist專業(yè)的第一代“產(chǎn)品”了。然而，我們的ist專業(yè)還是有些不盡人意之處，特別是發(fā)展速度比預料的要慢，發(fā)展規(guī)模不如預期的大，發(fā)展目標還有待進一步明確。筆者試圖概括我國ist專業(yè)發(fā)展的喜與憂，探討發(fā)展戰(zhàn)略，為ist的專業(yè)建設(shè)和學科發(fā)展出謀獻策，供同行討論與參考。
2喜憂參半
如上所說，我國ist專業(yè)的發(fā)展既取得可喜成果，又存在某些憂慮，即喜憂參半。下面擬就ist專業(yè)的辦學成績和存在問題進行探討。
2.1主要成績
歸納起來，8年來，我國ist專業(yè)建設(shè)取得的主要成績包括下列各點。
1) 申報并獲準試辦ist專業(yè)，促進信息科學和智能科學的發(fā)展，為國內(nèi)外信息科學學科建設(shè)開辟了一個新的增長點。
2) 在調(diào)查研究和科學分析的基礎(chǔ)上，制定了ist專業(yè)教學大綱和教學計劃，為專業(yè)建設(shè)建立了基本框架[5-6]。
3) 結(jié)合ist的專業(yè)特點和教育發(fā)展要求，初步規(guī)范了ist專業(yè)課程設(shè)置，開展專業(yè)建設(shè)和課程教學等方面的改革，取得一大批成果[7-8]。
4) 編寫了一批具有明顯特色的相關(guān)教材，為新專業(yè)教學和學科建設(shè)提供必要的資源，起到較好的示范和輻射作用[7,9]。許多學校在實驗教學上進行了一些探討，并積累了不少經(jīng)驗，值得推廣與借鑒[10-12]。
5) 聚集了一群有志于智能科學技術(shù)教育的教師，形成了一支熱愛教育、樂于奉獻、熟悉業(yè)務的師資隊伍，為ist專業(yè)的人才培養(yǎng)和學科發(fā)展打下重要基礎(chǔ)。
6) 經(jīng)常組織本專業(yè)的教育與教學研討會和座談會，進行全國性或校際間的交流，總結(jié)心得體會，共同提高，使ist專業(yè)沿著正確的方向發(fā)展。
7) 培養(yǎng)出一批基本掌握智能科學技術(shù)基礎(chǔ)理論和專門知識，具有從事本專業(yè)工作能力的本科畢業(yè)生，為國家輸送有特色的急需的建設(shè)人才。
8) 為爭取我國智能科學與技術(shù)一級學科博士學位授予權(quán)做了大量工作，并取得重要進展，為ist學科的進一步發(fā)展創(chuàng)造重要條件[13]。
2.2瓶頸問題
概括地說，ist專業(yè)建設(shè)和發(fā)展面臨的問題主要涉及如下幾點。
1) 專業(yè)規(guī)模和發(fā)展速度沒有達到預期結(jié)果，仍停留在“試辦”狀態(tài)。
到目前為止，全國試辦ist專業(yè)的學校已近20所，已初具規(guī)模，“閃亮登場”[2]。然而，本專業(yè)的規(guī)模和發(fā)展速度不盡人意，離“大發(fā)展”的預期結(jié)果尚有較大差距。
2) 辦學主體存在一定的局限性，缺乏跨學科大聯(lián)合的氛圍。
如前所述，北京大學和中國人工智能學會等對ist專業(yè)建設(shè)發(fā)揮了重要的帶頭和組織作用。由于ist專業(yè)具有高度跨學科等重要特點，單純依靠某一兩個現(xiàn)有專業(yè)來“派生”和由一兩個學會來“催生”ist新專業(yè)，是難以快速發(fā)展和如愿以償?shù)摹，F(xiàn)有專業(yè)或?qū)W會都有一定的局限性，與其他學會間的交流合作也需要有改進之處。
3) 教學大綱與《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要》要求存在差距，有待更新。
《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要》[14](以下簡稱《綱要》)是我國“優(yōu)先發(fā)展教育，建設(shè)人力資源強國”的重要戰(zhàn)略部署。《綱要》中許多新思路是我們以前沒有想過的。ist的教學大綱需要按《綱要》的要求進行大刀闊斧的修訂，力求符合《綱要》精神。
4) 實驗教學和網(wǎng)絡(luò)教學亟待加強。
在新專業(yè)建設(shè)初期，實驗室建設(shè)投入經(jīng)費有限，這對開展實驗教學有些不利影響。一些學校的實驗未能滿足ist專業(yè)各課程教學的基本要求。
5)ist專業(yè)的產(chǎn)學研結(jié)合模式急需探討與建立。
產(chǎn)學研結(jié)合是高等教育的一項經(jīng)驗。《綱要》也強調(diào)“創(chuàng)立高校與科研院所、行業(yè)、企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)人才的新機制”對本科生教育的重要性。雖然有許多企事業(yè)行業(yè)適合ist專業(yè)就業(yè)，但該專業(yè)不像機電、化工、通信、冶金等專業(yè)那樣有比較對口的實習和就業(yè)企業(yè)。因此，探討與建立ist專業(yè)的產(chǎn)學研結(jié)合模式，也是一項比較艱難的急需解決的問題。
3發(fā)展策略
針對上述存在問題，以下特就智能科學與技術(shù)專業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略提出若干思考。
1) 樹立“大智能科學技術(shù)”思想，突破單個學會的局限性，通過大聯(lián)合、大合作，實現(xiàn)大團結(jié)、大發(fā)展。
一個專業(yè)要在全國產(chǎn)生較大影響，發(fā)揮該專業(yè)的特有作用，沒有足夠大的規(guī)模是不行的。例如，自動化、計算機、通信、電子信息等專業(yè)，全國有數(shù)以千計的大學開設(shè)。我們是否可以設(shè)定ist專業(yè)發(fā)展規(guī)模的第一個目標，即爭取在5～10年內(nèi)，有50～100所大學開設(shè)該專業(yè)？如果能夠?qū)崿F(xiàn)這個目標，ist專業(yè)就走上了“可持續(xù)發(fā)展”的大道。到那時或者更早一些時日，“試辦”也就必然被“正辦”所取代。
值得指出的是，目前大多數(shù)大學強調(diào)“辦學資源有限”，不大愿意支持申報新的專業(yè)，這對ist專業(yè)的發(fā)展也產(chǎn)生一定的負面影響。我校的ist專業(yè)就是經(jīng)過3年努力，才向國家教育部呈交《高等學校增設(shè)專業(yè)申請表》的。
我們需要把圈子搞大些，進行跨學科的大聯(lián)合，集思廣益，合作共贏，謀求ist專業(yè)的發(fā)展大計。基于中國人工智能學會(caai)的學科特色，由caai牽頭組織申報ist專業(yè)及其一級學科博士學位授予權(quán)，是順理成章的。同時，單個學會也有局限性，雖不能說是“勢單力薄”，但力量不如合作的強大。提倡和實現(xiàn)多學會聯(lián)合舉辦智能科學技術(shù)教育教學研討會，以及多學科聯(lián)合申報與建設(shè)ist專業(yè)，將克服原有局限性，并以大聯(lián)合促進大發(fā)展，應視為一種可行策略。在今后的ist辦學過程中，我們需要主動加強與相關(guān)學會(含一級學會和二級學會)和高等學校(含重點學校和一般學校)的聯(lián)系與合作，力爭辦好已有的ist專業(yè)，創(chuàng)造經(jīng)驗，擴大輻射作用和積極影響，爭取有更多的高校申報與加入ist專業(yè)行列。
2) 再接再厲申報一級學科博士學位授予權(quán)，力爭獲得批準。
在全國同行及多個學會有代表性的專家建議和支持下，中國人工智能學會及其教育工作委員會積極組織一批有識之士，從事“智能科學與技術(shù)”博士學位一級學科授予權(quán)的論證和申報工作，并取得重大進展。由于一些原因，申報工作在最后階段未獲通過與批準，需要大家繼續(xù)努力。“智能科學與技術(shù)”博士學位一級學科授予權(quán)的獲得，必將為ist專業(yè)提供更為寬闊的發(fā)展空間，使ist專業(yè)攀登新的高峰。
3) 申報成立“高等學校智能科學與技術(shù)教學指導委員會”，并爭取改“試辦”為“正辦”。
目前，國家教育部的專業(yè)設(shè)置分為“一般”專業(yè)和“試辦”專業(yè)兩種。絕大多數(shù)專業(yè)屬于“一般”專業(yè)，只有少數(shù)專業(yè)為“試辦”專業(yè)。顧名思義，“試辦”者為“試驗辦學”，經(jīng)過一定時間的試驗后，成功者就可“轉(zhuǎn)正”為一般專業(yè)；不成功者就可能被取消“試辦”資格。當務之急，是要把“試辦”的ist專業(yè)辦好，辦出水平，辦出特色，力爭早日去掉“試辦”帽子。同時，作好必要和充分的準備，盡早向國家教育部申報成立“高等學校智能科學與技術(shù)教學指導委員會”，以便得到教育部相關(guān)部門的更多指導，并通過“教指委”與兄弟專業(yè)交流，更好地學習兄弟專業(yè)的辦學經(jīng)驗。
4) 高標準嚴要求，全面修訂ist專業(yè)的教學大綱和教學計劃，以適應國家對智能科學和智能自動化高層人才的需要。
《綱要》中提出的“優(yōu)化學科專業(yè)、類型、層次結(jié)構(gòu)，促進多學科交叉和融合”；“重點擴大應用型、復合型、技能型人才培養(yǎng)規(guī)模”；“促進高校、科研院所、企業(yè)科技教育資源共享，推動高校創(chuàng)新組織模式，培育跨學科、跨領(lǐng)域的科研與教學相結(jié)合的團隊”以及“促進科研與教學互動、與創(chuàng)新人才培養(yǎng)相結(jié)合”等思想和教改措施，對于我們轉(zhuǎn)變辦學觀念和進行教學改革都具有很強的針對性。我們需要以高屋建瓴的姿態(tài)認真深入學習，聯(lián)系ist的專業(yè)實際，注重創(chuàng)新，進一步修訂教學大綱和課程體系，以期更好地滿足國家對專業(yè)人才培養(yǎng)的要求。各校在修訂專業(yè)教學大綱和教學計劃時，要注意保持不同學校的共性與本校的個性特色。
5) 樹立精品意識，創(chuàng)建更多的精品課程，編寫富有特色和體現(xiàn)創(chuàng)新的ist各類教材。
由于辦學歷史較短，辦學規(guī)模較小，ist專業(yè)的教材建設(shè)遠未達到精品境界。隨著時間的推進和辦學規(guī)模的不斷擴大，加上在教材使用中積累的經(jīng)驗和吸取其他相關(guān)專業(yè)精品課程教材的編寫經(jīng)驗，這個問題可望逐步獲得解決。我們一定要對ist專業(yè)的精品課程建設(shè)及其教材建設(shè)，包括基礎(chǔ)教材、專業(yè)基礎(chǔ)教材、專業(yè)教材和實驗教材等給予高度重視。
6) 下大力氣加強實驗教學和網(wǎng)絡(luò)教學。
ist專業(yè)是一門前沿交叉學科，也是一門理論密切聯(lián)系實際的學科。無論是學習和深入理解課程的基本理論知識，還是培養(yǎng)學生的實際動手能力，都離不開實驗教學和網(wǎng)絡(luò)教學。我們可以把網(wǎng)絡(luò)教學看做是一種更加先進的實驗教學，它對學生提出了更高要求，能夠讓學生獲取更多的知識，獲取更強的能力。
在新專業(yè)建設(shè)初期，實驗室建設(shè)的投入經(jīng)費有限對開展實驗教學有些不利影響。為了解決這個問題，我們一方面要因地制宜地設(shè)計好實驗項目，充分發(fā)揮有限的實驗室建設(shè)經(jīng)費的作用，盡可能開設(shè)出本專業(yè)教學急需的實驗內(nèi)容；另一方面要積極利用其他“傳統(tǒng)”專業(yè)實驗室或公共實驗室，以彌補現(xiàn)有ist專業(yè)實驗室的不足。
建設(shè)與發(fā)展智能科學與技術(shù)專業(yè)，還有許多需要考慮的問題，如建設(shè)一流教師隊伍、轉(zhuǎn)變教學觀念、改進教學方法、改善教學管理、探索產(chǎn)學研結(jié)合模式、加強校際交流與合作等。這些問題也是十分重要的，都是ist專業(yè)發(fā)展值得思考的內(nèi)容。
4結(jié)語
我國智能科學與技術(shù)學科建設(shè)和專業(yè)建設(shè)已取得可喜成績，但與整個學科和專業(yè)的長遠發(fā)展目標相比，仍存在較大差距和不少問題。如果能夠突破現(xiàn)有中國人工智能學會和智能科學與技術(shù)專業(yè)的局限性，樹立智能科學技術(shù)大學科思想，實現(xiàn)更廣泛的大聯(lián)合，并采取切實措施擴展智能科學與技術(shù)專業(yè)，我們的學科和專業(yè)就有望獲得更快的發(fā)展。
一級學科博士點對于學科的發(fā)展至關(guān)重要。我們要群策群力，集思廣益，繼續(xù)申報智能科學與技術(shù)一級學科博士點授予權(quán)，并在申報過程中最廣泛地團結(jié)相關(guān)學科和學會的專家學者，爭取理解與支持。
上述兩方面是相輔相成的關(guān)鍵問題，需要我們轉(zhuǎn)變觀念，樹立本專業(yè)的科學發(fā)展觀。如果在這兩方面
能夠取得突破性進展，那么專業(yè)發(fā)展的其他問題，如改變專業(yè)“試辦”為“正辦”、申報成立智能科學與技術(shù)專業(yè)教學指導委員會、貫徹執(zhí)行《國家中長期教育改革和發(fā)展綱要》以及課程與教材改革等，就可能迎刃而解。
只要我們再接再厲，團結(jié)一心，求真務實，科學發(fā)展，我們的ist專業(yè)就一定能夠越辦越強，越辦越好，辦成有特色、有影響的專業(yè)，辦成一流的專業(yè)。
注：本研究得到國家教育部精品課程“人工智能”(2003年)和“智能控制”(2006年)、全國雙語教學示范課程“人工智能”(2007年)、國家級“智能科學基礎(chǔ)系列課程教學團隊”(2008年)、國家級精品視頻公開課“人工智能”(2011)以及湖南省和中南大學精品課程和其他教改項目的支持，謹表感謝。
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應用最早的3S技術(shù)即遙感系統(tǒng)(RS)、全球定位系統(tǒng)(GPS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)。3S技術(shù)是將空間技術(shù)、遙感技術(shù)、人造衛(wèi)星測量定位技術(shù)與計算機技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)互相滲透、互相推動而發(fā)展起來的。
1.1遙感技術(shù)（RS）。是快速獲取大面積空間信息的主要技術(shù)手段。在園林綠化領(lǐng)域的應用有以下幾方面：（1）城市綠化、森林資源的調(diào)查與監(jiān)測。遙感技術(shù)能快速、準確地獲取某一區(qū)域內(nèi)城市綠化、森林資源的遙感圖象、圖片和能直接獲取作物耕層的土壤質(zhì)地、土壤水分含量等信息。（2）自然災害及病蟲監(jiān)測。借助于遙感技術(shù)的動態(tài)監(jiān)測功能，可以有效地進行澇災、旱災、土壤污染和作物病蟲害的預測預報及災情的動態(tài)監(jiān)測，為制定防災、救災等應急措施提供決策信息。（3）大田苗木種植面積、產(chǎn)量與長勢監(jiān)測。遙感系統(tǒng)多時相圖象信息，能夠反映出宏觀植被生長發(fā)育的節(jié)律特征，通過判讀解譯影象信息，結(jié)合地理信息系統(tǒng)技術(shù)，就可進行作物種植面積、產(chǎn)量與長勢監(jiān)測。
1.2全球定位系統(tǒng)（GPS）。可以對任意一個地面點位給出精度在厘米數(shù)量級的坐標值，目前已在精準園藝上廣泛應用。例如：通過大田布設(shè)全球定位系統(tǒng)定位點，在田間拖拉機上安裝GPS接收機，根據(jù)RS獲取的作物長勢實時信息和GIS提供的電子地圖，指揮拖拉機行走.使拖拉機自動完成耕地、播種、施肥、鋤草、灌溉、收割等工作。還可根據(jù)局部田間作物的長勢，精確定量地噴施不同計量的肥水、藥劑，保證盡可能減少對環(huán)境的污染。
1.3地理信息系統(tǒng)（GIS）。是一個用于輸人、存儲、檢索、分析、處理和表達地理空間數(shù)據(jù)的計算機軟件平臺，與計算機技術(shù)有機結(jié)合，可對作物生長過程中出現(xiàn)的病蟲害進行動態(tài)預測和診斷，進而達到綜合治理的目的。國外于20世紀80年代末就已開始應用GIS和RS等技術(shù)對草地蝗蟲的種群動態(tài)進行監(jiān)測，并對其大面積發(fā)生做出預測和報警的研究。
2.人工智能、專家系統(tǒng)
人工智能是研究人類智能規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能行為，以實現(xiàn)用電腦部分地取代人的腦力勞動的綜合性科學。專家系統(tǒng)是以知識為基礎(chǔ)，在特定問題領(lǐng)域內(nèi)能象專家那樣解決復雜現(xiàn)實問題的計算機系統(tǒng)。國外從20世紀70年代后期就把人工智能、專家系統(tǒng)技術(shù)應用于農(nóng)、林業(yè)，目前已在作物栽培、經(jīng)濟效益分析、產(chǎn)品市場、銷售管理等方面研制出不少專家系統(tǒng)，有些系統(tǒng)已成為商品進入市場。我國也在作物的引種與良種推薦、合理施肥、節(jié)水灌溉、病蟲害綜合防治、綜合栽培調(diào)控等方面進行了研制和開發(fā)，取得了較好的效果。
3.計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
Internet在園林花卉方面也發(fā)展迅速，就以我國與園林花卉相關(guān)的中文網(wǎng)站為例，據(jù)查，2014年2月份搜狐網(wǎng)站上登記有620個，4月份為710個，而8月份則達到930個，比2月份增加了50%；開始做網(wǎng)站電子商務的也從5~6家驟增至20余家。
4.多媒體技術(shù)
利用計算機技術(shù)把文字、聲音、圖形、圖象等多種媒體綜合為一體，使之建立起邏輯關(guān)系，并進行加工處理的技術(shù)。該項技術(shù)使園林綠化進一步社會化、普及化，為園林綠化的深入普及、提高廣大職工的文化素質(zhì)等創(chuàng)造了有利條件。
5.數(shù)據(jù)庫技術(shù)
是一種有組織和動態(tài)地存貯、管理、重復利用一系列有密切聯(lián)系的數(shù)據(jù)集合的計算機系統(tǒng)。近10年來，我國建成了一系列與園林綠化有關(guān)的數(shù)據(jù)庫，如：中國農(nóng)林文摘數(shù)據(jù)庫、中國農(nóng)業(yè)文摘數(shù)據(jù)庫、中國苗木種質(zhì)資源數(shù)據(jù)庫、植物檢疫病蟲草害名錄數(shù)據(jù)庫等。
6.結(jié)語
關(guān)鍵字：機電一體化技術(shù)發(fā)展方向
中圖分類號：TH-39 文獻標識碼：A 文章編號：
一、引言
現(xiàn)代科學技術(shù)的不斷發(fā)展，極大地推動了不同學科的交叉與滲透，造就了工程領(lǐng)域的技術(shù)革命與改造。機電一體化技術(shù)始于電子技術(shù)的發(fā)展及電子技術(shù)與機械技術(shù)的結(jié)合，尤其是大規(guī)模集成電路出現(xiàn)，促進機電一體化技術(shù)發(fā)展并引起廣泛注意。數(shù)控機床的問世寫下機電一體化技術(shù)新篇章；微電子技術(shù)為機電一體化技術(shù)帶來勃勃生機；可編程序控制器“電力電子”的發(fā)展為機電一體化技術(shù)提供堅實基礎(chǔ)；激光技術(shù)模糊技術(shù)、信息技術(shù)等高新技術(shù)的發(fā)展使機電一體化技術(shù)躍上新臺階。
二、機電一體化的發(fā)展狀況
機電一體化的發(fā)展大體可以分為3個階段。20世紀60年代以前為第一階段，這一階段稱為初級階段。在這一時期，人們自覺不自覺地利用電子技術(shù)的初步成果來完善機械產(chǎn)品的性能。由于技術(shù)的局限性已經(jīng)開發(fā)的產(chǎn)品也無法大量推廣。20世紀70-80年代為第二階段，可稱為蓬勃發(fā)展階段。這一時期，計算機技術(shù)、控制技術(shù)、通信技術(shù)的發(fā)展，為機電一體化的發(fā)展奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。大規(guī)模、超大規(guī)模集成電路和微型計算機的迅猛發(fā)展，為機電一體化的發(fā)展提供了充分的物質(zhì)基礎(chǔ)。機電一體化技術(shù)和產(chǎn)品得到了極大發(fā)展。20世紀90年代后期，開始了機電一體化技術(shù)向智能化方向邁進的新階段，機電一體化進入深入發(fā)展時期。由于人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及光纖技術(shù)等領(lǐng)域取得的巨大進步，為機電一體化技術(shù)開辟了發(fā)展的廣闊天地。我國是從20世紀80年代初才開始在這方面進行研究和應用。但與日本等先進國家相比仍有相當差距。
三、機電一體化的技術(shù)分類
1.網(wǎng)絡(luò)計算機信息技術(shù)。各種信息資料之間交換、運算、存儲、判斷和決定以及專家系統(tǒng)和智能網(wǎng)絡(luò)都是計算機信息處理技術(shù)。
2.機械技術(shù)。機電一體化的基礎(chǔ)技術(shù)就是機械技術(shù)。它和機電一體化相互促進，完成了結(jié)構(gòu)和功能上的改革，同時它的重量減輕，體積相對以前更小，精度也得到了提高，它的性能指標也更加的適應人類的需要，努力地利用高科技來更新著機電一體化的概念。
3.自動化技術(shù)。自動化技術(shù)是在自動控制理論的基礎(chǔ)上，先進性系統(tǒng)的設(shè)計然后再經(jīng)過仿真調(diào)試，它可以進行高精度和速度的控制，還能進行自我的調(diào)制、診斷和修補。
4.系統(tǒng)技術(shù)。系統(tǒng)技術(shù)是以整體趨勢和目標為基礎(chǔ)，利用整體概念組織和各種相關(guān)的技術(shù)，利用總分的觀念來將整體分成為好多有一定關(guān)聯(lián)的小單元，其中的接口技術(shù)是紐扣是實現(xiàn)各小部分進行連接的保證。
5.感應技術(shù)。現(xiàn)在的感應技術(shù)在社會生活中的應用十分普遍，機電一體化也應用了感應檢測技術(shù)。要想實現(xiàn)系統(tǒng)的自動控制和自動調(diào)節(jié)，傳感檢測技術(shù)是必不可少的，它向人類的皮膚那樣，是整個系統(tǒng)的感受器官，而且他的功能越是強大那么系統(tǒng)的自動化程度就越高。
四、機電一體化的發(fā)展方向
1.智能化。人工智能在機電一體化中越來越受到人們的重視，它是在理論得以控制上，讓機電一體化的產(chǎn)品具有一定的智能，在這其中還有人工智能、計算機學、生命科學等一些新的思想和新的方法，它雖然不能達到人類那樣的水平，但也可以進行一些簡單的推理判斷和邏輯決策。當然，要想真正的像人一樣是不可能的，它只能進行低級智能或人的部分智能。
2.模塊化。模塊化的工程任重而道遠。實現(xiàn)機電一體不僅可以利用標準單元迅速開發(fā)出新產(chǎn)品，還可以擴大生產(chǎn)規(guī)模，從這一點來說不管是對于任何機電一體化化的企業(yè)，模塊化將帶來一個美好的前景，并且它的潛力是無窮的。
3.網(wǎng)絡(luò)化。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展給社會各方面的發(fā)展都帶來了巨大的變革，全球化的趨勢也無可阻擋，機電一體化新產(chǎn)品無疑會暢銷全球，而且網(wǎng)絡(luò)化可以在一定基礎(chǔ)上促進智能化的應用，他可以以計算機為中心把一系列的家用電器連成一個系統(tǒng)，讓人們真切的感受到現(xiàn)代高科技帶來的便利，因此機電一體化的網(wǎng)絡(luò)化是發(fā)展的必然結(jié)果。
4、微型化。現(xiàn)在社會上大多數(shù)的產(chǎn)品都在走向微型化，機電一體化也是順應時代的潮流。機電一體化正在向微型精確的方面發(fā)展它在生物醫(yī)療、軍事、信息等方面具有不可比擬的優(yōu)勢。
5.綠色化。綠色環(huán)保是世界的主題，現(xiàn)在的環(huán)境狀態(tài)是資源減少，生態(tài)環(huán)境受到嚴重污染，于是人們呼吁保護環(huán)境資源的呼聲更加高漲，時展的要求是可以設(shè)計一不污染環(huán)境的綠色化的機電一體化產(chǎn)品，讓綠色路線在產(chǎn)品中一路暢通，這也就成為了機電一體化最符合人類社會發(fā)展的一個發(fā)展方向。
6.人性化。人性化是各類產(chǎn)品的必然發(fā)展方向。機電一體化的產(chǎn)品在具有一定完整性能的基礎(chǔ)上，對于外觀設(shè)計以及它的外觀視覺也有著相應的要求，這可以讓產(chǎn)品與外在環(huán)境更加的適應，讓人們使用產(chǎn)品更加的貼心，更加的自然，更接近生活習慣。
機電一體化與電子之間深度結(jié)合，并且與各種技術(shù)相互融合的趨勢將越來越明顯，機電一體化技術(shù)是國民經(jīng)濟發(fā)展所急需的優(yōu)勢學科方向。機電一體化技術(shù)的廣闊發(fā)展前景也將越來越光明。所以要緊緊抓住人才需求變化的大趨勢，準確定位，嚴謹制定人才培養(yǎng)計劃，使教學緊跟機電一體化技術(shù)發(fā)展變化的趨勢，為培養(yǎng)出符合機電一體化技術(shù)崗位實際需要的、高素質(zhì)、強能力的合格人才。
