時間：2022-11-05 11:03:27
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關鍵詞： 人工智能技術 智能建筑 應用
智能建筑越來越受到人們的關注，智能建筑的發展給人們的生活帶了更多的便利。但是大多數人并不了解智能建筑是什么，所謂智能建筑就是在建筑中運用智能信息控制技術，使建筑得到智能化管理，具體來講就是將建筑中的結構、系統、服務和管理結合起來，使它們得到優化。為了使用戶有一個高效率和一個舒適安全的生活環境，智能建筑將運用其內部的計算機系統，收取建筑綜合布線系統和檢測建筑內部的情況傳達情況，從而實現對建筑內部的智能化的管理。綜上所述這就是人們所說的智能建筑，但是智能建筑的發展仍會出現一些問題，這就需要人們對智能建筑進一步探究。
1.當前智能建筑發展的狀況
在智能建筑發展的數十年中，形成了一個較成熟的智能建筑的控制系統。這個系統中不僅融合了樓宇設備自動化系統而且將通信自動化系統和辦公自動化系統等智能系統運用到智能建筑控制系統中，隨著智能化建筑的發展，各種控制系統的運用要求也越來越高。但是仍有一些因素阻礙智能建筑的發展，主要可概括為兩大因素：第一，智能系統中存在許多泡沫是當前智能建筑中存在的一個主要缺陷，具體來說就是智能建筑所運用的樓宇自動化系統只具有順序邏輯判斷的能力，這就意味著樓宇自動化系統無法實現思維邏輯的判斷和自主學習。這一嚴重的缺陷加大了工作人員的工作難度，當建筑內部數據發生變化時，工作人員需要人工地對參考數據進行修改。不僅如此，樓宇自動化系統的這一缺陷還會導致維護系統的難度加大，使系統癱瘓的可能性增加。第二，在智能建筑中所運用的主系統和子系統都是獨立運行控制的，這就導致主系統和子系統之間相互脫節，降低智能建筑綜合優化的控制性，也會導致系統之間協作能力的減低。這一問題就需要管理人員對各個系統的技術達到充分了解的程度，否則會造成系統運行的效果弱化。
2.智能建筑發展中所出現的問題
智能建筑的發展已經取得一些成就，但是隨著我國智能化的發展，在建筑中運用智能化的要求越來越高，不僅要求服務質量的提高，而且要求管理職能的提升。下文對智能建筑中所產的問題進行具體分析。
2.1智能化水平較低
在我國科技的發展中，智能化系統發展也得到了有效提升。但是智能化系統仍處于起步階段，雖然在建筑中也運用到了許多智能化系統，但是隨著科技的發展，人們對于建筑的智能化也提出增高的要求，在智能建筑管理系統中，一些自動化系統的能力達不到建筑中所需要的標準，需要工作人員對自動系統進行輔助才能使智能建筑系統運行正常。這樣的智能化建筑得不到人們對于智能建筑的要求，所以要使智能建筑得到發展必須促進智能化的發展，只有這樣才能使智能建筑真正智能化。
2.2智能系統之間缺乏協調
在市場經濟的影響和技術水平的制約下，我國智能建筑中的主系統和子系統之間的聯系并不密切，在智能建筑的控制系統中并沒有實現內部系統之間的配合。這就導致整個智能建筑在發展中產生很大阻力，這一問題加大了管理人員的工作難度，使智能建筑并沒有得到理想的智能化管理。所以要想使智能建筑得到優化的控制，加強各系統之間的協作成為首要的考慮因素。
3.智能建筑中人工智能的應用
3.1專家系統技術在智能建筑的應用
隨著我國科技的發展，專家系統在人工智能領域的發展得到了很大提高，逐漸朝著商品化的方向發展。所謂專家系統就是在系統的運用和控制中以專家知識作為填充，從而形成一個完整的系統構架和功能。在智能建筑中運用這種人工智能，就相當于在建筑業中有專業知識的指導一樣，使智能建筑朝著科學化的方向發展。專家控制系統與傳統系統相比來說具有許多優勢，不僅能運用數學模型得到更加準確的計算，而且可以使決策更加智能化，實現控制技術與知識信息處理的有機統一。專家系統的運用不僅能使智能建筑的智能化水平得到提升，而且能給人們的生活帶來更多的便利。
3.2決策支持系統在智能建筑中應用
網絡技術的發展，使數據庫、計算機等運算能力方面得到了高速發展。隨著經濟的發展，人類進入信息大爆炸時代，所以人們對于數據庫的分析的要求也越來越多。在智能建筑中運用決策支持系統不僅推動了智能建筑的發展，而且使智能化朝著一個嶄新的方向發展。這種新興的技術不僅結合了計算機技術和管理技術，而且融合了人工智能技術。正是因為決策支持系統的出現，使智能建筑朝著更加智能化的方向發展。管理科學、控制論行為科學及運籌學是決策支持系統的主要理論，其中還包括信息技術和計算機技術的補助，使得決策支持系統能夠實現決策問題的幫助。智能決策系統的優勢在于為決策者提供更科學系統的幫助，也將為決策者提供用于決策的相關資料和必要分析情況。這就使決策者對于問題認識更加準確，使決策者能夠實行一套切實可行的決策。不僅如此，決策支持系統在現代化的管理中也需要智能系統的支持。隨著智能建筑的發展，越來越多的人工智能技術運用到智能建筑中，這樣不僅大大加強了智能建筑的智能化發展，而且為工作人員帶了極大便利。在智能建筑的發展中也需要考慮到可持續發展的需要，要使建筑朝著綠色化的方向發展，同時需要將控制和管理相結合，只有這樣才能促進智能建筑的發展。
3.3人工神經網絡在智能建筑的應用
我國智能化的高速發展，已經能將人工神經網絡運用到智能建筑的發展中。人工神經網絡優勢就在于具有語音識別、最優計算、信息處理等多種功能，不僅在智能建筑能看到人工神經網絡的身影，在工業發展的各個方面人工神經網絡運用的范圍也越來越大。隨著人們生活生活水平的提高，建筑內電氣設備的安裝也日益增加，這給智能建筑帶了新挑戰。面對智能建筑中產生的問題，不僅需要人工神經網絡的幫助，而且需要工作人員對人工神經網絡的具體熟悉。面對新的挑戰，智能建筑需要內部的系統具有精確性和靈敏性的特點，而人工神經系統恰恰能夠滿足智能建筑的要求，所以在智能建筑中運用人工神經網絡能夠使智能建筑進一步發展。
4.結語
科技的發展促進了社會發展，使人工智能技術得到提升。在建筑業中添加智能化的應用，不僅能滿足人們對于智能建筑的要求，而且能促進人們生活水平的提升。但是在智能建筑的發展中總是會出現一些意想不到的障礙阻礙智能建筑的發展。為了應對智能建筑中所出現的問題，對這些問題進行具體分析是解決這些問題的有效方法，人們進行多種實踐使得更多人工智能運用到智能建筑中，這樣不僅使智能建筑得到提升，而且促進我國智能化的發展。運用多種智能化技術，使智能建筑內部得到有效優化，同時降低智能建筑出現意外事故的概率，使智能建筑朝著科學健康的方向發展。
參考文獻：
[1]王樂彬.人工智能技術在智能建筑中的應用[J].城市建設理論研究（電子版），2014（20）：978.
關鍵詞：人工智能技術；教學方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。
人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。
通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。
《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。
2 教學與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學內容的選取
1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。
此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。
2） 配套的實驗教學內容。《人工智能技術》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學方法和手段的改革
人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。
1） 問題啟發式教學。《人工智能技術》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。
2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。
3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。
2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議
《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。
學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。
針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。
學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。
3 結論
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
關鍵詞：人工智能；智能化計算機輔助教學；專家系統；知識庫
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)12-21667-02
The Application of Artificial Intelligence in Education
HU Ji-li,YIN Yun-xia
( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)
Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.
Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base
1 引言
人工智能作為當今世界三大尖端技術(空間技術、能源技術和人工智能技術)之一，是計算機科學的一個分支，它的目標是構造能表現出一定智能行為的。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學、機器學習、計算機視覺等。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決定支持系統和人工神經網絡。它總的來說是面向應用的，隨著人工智能的誕生和發展， 人們開始把計算機用于教學領域。同時， 自七十年代以來， 有教學能力的專家系統得到研制。人工智能技術與專家系統的成就， 促使人們把問題求解、知識表示這些技術引入計算機輔助教學(CAI) ， 這便是智能型計算機輔助教學(CAI)。
近幾十年來， 隨著人工智能技術的日漸成熟， 它的一些研究成果被陸續應用到教學領域， 推進了教育發展改革和教學現代化進程。人工智能在教學系統的重要性也已形成共識。
2 人工智能在教育中的作用
目前在教育技術中涉及到AI的主要有以下領域：
2.1 知識的表示與訪問
基于人工智能的知識表示是以知識為對象，以計算機的軟硬件和計算機科學及人工智能和專家系統技術為工具，以哲學、心理學和邏輯學等為方法和指導，將知識表達成計算機可以直接處理的“知識庫”，使用“計算機的智能”來模擬人類專家或“人類智能”，對知識進行快速、精確、自動、科學的處理。它不屬于通常的“數據管理或信息管理”的“數據”層次，而是屬于“知識處理”或“知識”的智能化層次。其主要內容是對于知識進行形式化的表示、自動化的推理，智能化的教學或創造。計算機輔助教育是其中重要的組成部分。
2.2 符號計算
符號計算包括數值計算、符號計算和函數作圖。其代表軟件是Mathematica，當該軟件在1988年第一次，對科技及很多其他領域的計算機使用方式產生了深刻的影響。Mathematica 1.0時，商業周報將其列入當年最重要的十大新產品名單。這標志著現代科技計算的開始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的課程，從高中課程到研究生課程用它作基礎。隨著各種學生版的，Mathematica也已成為全世界各種不同專業學生的重要工具。
2.3 對學生錯誤的自動診斷
采用人工智能技術，使得教學過程中系統可以自動診斷學生的學習水平，不僅能發現學生的錯誤，而且能指出學生錯誤的根源，從而做出有針對性的輔導或學習建議。而且根據學生的特點自動選擇教學內容，自動調整教學進度，自動選擇教學策略與方法。
2.4 實現智能性超媒體教學系統
超媒體系統有理想的教學環境，容易激發學生的學習興趣和學習主動性，但不能保證達到預期的學習目的，而且由于不了解所要教的對象，所以不能做到有針對性的指導，不能因材施教。智能輔助教學系統正好與此相反。將二者結合起來，就可實現性能互補，從而研究制出新一代高性能的智能超媒體教學系統。
3 人工智能應用于教育的新方向：ICAI
3.1 傳統CAI的不足
傳統的CAI由于其集成性、交互性、多媒體性等特點，在教學中可以極大地激發學生的學習動機，提高教師的教學效率和學生的學習效率。但在使用過程中，CAI的一些弱點也逐漸暴露出來。主要表現有:
(1)缺乏人機交互能力
現有CAI 大多以光盤作為信息的載體， 將教材中的內容以多媒體的形式展現出來， 教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學生的， 學生接受起來很被動。而且在課堂教學中， 一般也只能通過教師按預定的課件流程進行操作， 無論學生還是教師都不能很好地參與教與學的過程， 因此人機交互沒有很好地實現。
(2)缺乏教師與學生的互動
現有的CAI 課件在學生自學、進行操作使用時，如何學習都是學生自己的事。教師不能完全了解學生的情況，學生在碰到問題時，也不能向教師求助，師生之間是互相封閉的，軟件所起的積極效果大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI 課件是在單機環境下運行的，它們無法利用網絡的優勢使知識內容快速更新，也更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。
(3)缺乏智能性
要想面對不同情況的學生進行不同程度的教學過程， 使學生的學習變為主動， 并能由系統自動地提供助學信息而有選擇地學習，要想使教師的教學能積極地參與進去并根據系統提供的信息按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容， 給予不同方式的教學模式與方法， 沒有智能性的CAI 課件系統， 是很難實現以上目的并達到良好教學效果的。由此可見，現有的CAI 隨著人們要求的提高， 已經不能盡如人意。因此以智能CAI 為代表的新的計算機輔助教學系統將是教師在教育技術上需要不斷探求、努力實現的發展方向索。
3.2 ICAI－人工智能與多媒體技術的結合
為了克服傳統CAI的缺點，需要在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用人工智能原理。因此很多專家提出了智能計算機輔助教學(ICAI)，智能計算機輔助教學(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以認知學為理論基礎。將人工智能技術應用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系統中，允許學生與計算機進行較自由的對話，學生的應答不限于數字或簡單的短語。系統能夠判定學生應答的正確程度，并給予適當的反饋，而不是簡單地說“對”或“錯”。ICAI的宗旨在于利用現有計算機技術實現較好的人工智能，模仿人類的交互方式、思維習慣及情緒流動，修飾和掩蓋計算機的缺陷。
3.3 ICAI的優點
(1)將教學內容與教學策略分開，根據學生的認知模型提供的信息，通過智能系統的搜索與推理，動態生成適合于個別化教學的內容與策略。
(2)通過智能診斷機制判斷學生的學習水平，分析學生產生錯誤的原因，同時向學生提出更改建議、以及進一步學習內容的建議。
(3)通過對全體學生出現的錯誤分布統計，智能診斷機制將向教師提供教學重點、方式、測試重點、題型的建議。
(4)為教師提供友好的教學內容、測試內容維護界面，無需改變軟件的結構即可調整教學策略。
(5)通過對學生認知模型、教學內容、測試結果的智能分析，向教學督導人員提供對任課教師教學業績評價的參考意見。可以說，一個理想、完美的ICAI系統就是一個自主、優秀的“教師”。
3.4 ICAI的標準
以現有的科學技術水平而言，短時期內顯然無法實現具備上述全部功能的ICAI系統。一般認為，只要具有下列一個或幾個特征的CAI系統就可以稱之為ICAI系統。
(1)能自動生成各種問題與練習。
(2)根據學生的學習水平與學習情況選擇與調整學習內容和進度。
(3)在了解教學內容的基礎上自動解決問題，生成解答。
(4)具有自然語言生成與理解能力，以便實現比較自由的教學問答系統，提高人機交互的主動性。
(5)對教學內容有解釋咨詢能力。
(6)能診斷學生錯誤，分析原因并采取糾正措施。
(7)能評價學生的學習行為。
(8)能評價教師的教學行為。
不難看出，ICAI與傳統的CAI相比，更加符合教育教學的規律，切合學生的認知習慣，具有明顯的優越性。
3.5 ICAI的結構
ICAI主要由三個模塊組成:專家系統模塊、教師模塊和學生模塊。
(1)知識庫
知識庫是實現知識推理與專家系統的基礎，而建造知識庫的前提則是要解決知識的形式化，人工智能技術在教育中的應用表示以及知識的訪問與調用問題。因此，知識的表示與訪問是人工智能的核心技術之一，也是將AI引入教育領域必須首先解決的一個難題。
ICAI中的資源庫應該包括以下一些內容:
①多媒體素材庫:包括所要呈現的知識的一些素材，包括:文本、圖像、聲音、動畫及數字影象等多媒體教學資源。這些用于多媒體數據庫管理，便于分類、增刪、修改及查詢等操作。
②教學內容庫:教學內容庫用于存放教學內容，包括領域知識庫(含輔助知識庫、提示幫助庫、練習題庫，和測試題庫)。這些教學內容，包括習題和試題分章、節、課及知識點等有序存貯。供專家決策系統調用。
(2)學生模塊
學生模塊主要包括以下三個模塊:學生登陸模塊、學生水平評價模塊和學生監督模塊。
①學生登陸模塊:利用該模塊主要用于學生使用ICAI時登錄，第一次登錄時學生輸人姓名、性別、年齡、學歷等相關信息，然后對學生進行詢問，選擇合適的測驗題對學生進行初測推薦學習計劃。當再次登錄時，系統根據保存的信息安排合適的學習內容。
②學生水平評價模塊:學生水平測試模塊用于評價某一教學單元學習完后測試成績。通過測試等因素分析，可以比較確切地了解學生的具體情況，從而制定出合理的教學策略和教學過程
③學習監測模塊:學習檢側模塊用于監測記錄學生的日常學習情況，記錄學生學習某教學單元時的參數值，并記錄在學生檔案中。包括:學生目前學習單元號；學習方式；正常學習、練習、提前瀏覽、學后復習；學習時間；學生提示問題的類型和次數；學生本次練習出錯次數。
(3)專家決策模塊
CAI中的專家決策系統可以看作專家系統中的推理機。專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它應用人工智能技術，模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內的各種問題，其水平可以達到甚至超過入類專家的水平。計算機中存有人類專家的知識并具有推理能力，從而可解決診斷、規劃、調度、預報、決策等要靠人類專家才能完成的任務。
成功的例子如:① DENDRL系統的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用;②MYCIN系統可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方而的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。
ICAI根據學生模塊提供的學生學習情況，通過智能系統的搜索與推理，得出智能化的教學方法與教學策略，能夠較科學地評估學生的學習水平，還可以通過分析學生以往的學習興趣和學習習慣，預測學生的知識需求和常犯錯誤，動態地將不同的學習內容、學習方法與不同的學生匹配，智能地分析學生錯誤的原因，進而有針對地提出合理的教學建議、學習建議以及改進方法，既提高了學生學習的滿意度，激發了學生的學習熱情，也對教師教學提供了客觀的依據和科學的方法。
4 結束語
由此可見人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。人工智能技術的發展也必將會對ICAI 的發展起到巨大推動作用。近幾年來，人工智能的研究者們嘗試著使學生脫離“輔導學習”的過程來接受新知識，而采用“通過活動進行學習”的方式。在教學的其他方面，人工智能技術還可以建立人類推理模型學習工具等諸多的運用， 展示出越來越好的實用性。隨著Internet 的發展，虛擬現實技術的廣泛應用， ICAI 也將得到進一步的完善。21 世紀的教育教學手段將是以智能化CAI 為主線，多學科、多方位發展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，使人類擴展了自己的能力，促進了教育領域方方面面的改革。
參考文獻：
[1]王萬森.人工智能原理及其應用[M].北京:電子工業出版社,2000.
關鍵詞：人工智能，電子工程，應用價值
引言
隨著科學技術的高度發展，社會信息化進程的加快，人工智能技術得到了很大的發展。科學技術的發展，比如，智能芯片、信息處理技術等相關高新科技的完備，極大地影響了人工智能技術的發展，為人工智能技術的進步提供了科學技術支持。人工智能的發展，大大提高了人們的生產效率和工作效率，極大地保證了社會經濟的發展，使得社會現代化速度越來越快，人工智能技術的高速發展，將會推動電子工程領域的發展進程，電子工程領域會因為人工智能在其領域的應用，使得自動管理水平得到顯著的提升。
1人工智能與電子工程
人工智能的出現可以追溯到17世紀中期，歷史上第一臺計算機就是在17世紀被發明出來的，不過當時的計算機是非常巨大的，這種計算機的數據處理和運算能力在當時是數一數二，應用范圍很廣，造成了很大的社會反響，為后世人工智能技術奠定了理論基礎。從那以后，計算機技術不斷發展壯大，一直到17世紀中期，人工智能技術才獲得了比較大的進步，在到后來的20世紀初期，人工智能技術才被正式命名，這為如今人工智能技術的高度發展奠定了基礎，21世紀初期，隨著社會現代化進程的加快，科學力量不斷壯大，計算機對于數據的處理和運算越來越強大，互聯網技術不斷發展，為人工智能的發展提供了積極影響，人工智能技術的發展為高新技術產業提高了效率。電子工程是以提高企業工作效率為目的的科學技術，在過去，由于社會科學技術手段的落后，生產主要通過人工力量進行工作，生產效率低下，從而導致生產質量也得不到保證，隨著科學技術的進步，如今人工智能技術的廣泛應用，使得現代電子機械企業運用人工越來越少，極大地提升了生產力，加快了現代化社會進程。隨著現代信息化進程的加快、互聯網技術的發展、大數據技術、云計算技術的發展，人工智能技術的科學技術依托越來越多，電子工程領域獲得了諸多的基礎技術，極大地提升了生產力，可以有效地減少生產過程中的失誤，并且能有效提升產品質量[1]。
2技術特點
（1）人工智能技術的特點。人工智能，顧名思義，人工智能就是利用科學技術手段模擬人類思考，不同于人腦的是，人工智能的思考是通過對于數據的處理與運算，進行比對與分析，從而不斷完善自身的數據庫做到與時俱進，人工智能作為人類創造出來的東西，它是建立在人類科學技術手段之上的一項高新技術，所以網絡上很多人所謂的人工智能危害論都是無稽之談，人類的智慧產物造就人工智能，人工智能不可能會超越人類社會的科技水平，人工智能是建立在當今科學技術的基礎上的。從目前人工智能的發展狀況來看，人工智能對于人類社會的幫助巨大，在我國各行各業都有應用，人工智能技術能夠有效地代替人工，降低生產成本與人力成本，并且人工智能作為人類科技力量的體現，有著高度的智能化，普通人通過簡單的學習就可以操作，極大提升了社會生產力[2]。
（2）電子工程的特點。電子工程領域覆蓋面很廣，主要包括機械工程、電子工程、計算機軟件工程等多門技術，能夠提高生產效率、降低成本，是一門綜合性的學科。但是電子工程在實際運用中卻有很多難點，因為電子工程領域覆蓋面極廣，涉及的學科很多，這讓電子工程的日常維護工作的難度加深了很多，導致人們在電子工程領域的應用產生了負面影響。現代企業不斷發展，為了適應社會以及自身的發展，電子工程也必須做到與時俱進，但是電子工程的升級非常復雜，需要專業人才進行研發并且要投入大量的資金，在一定程度上加深了企業人力物力的投入，可能會影響到企業的效益[2]。
3應用價值
（1）合理利用人工智能可以提高電子工程設備的精度。人工智能技術在數據處理與運算方面有著高度的自主性，能夠顯著的提高電子設備的精準度，從而幫助企業提高生產效率，提高企業整體效益。并且精準度的提高有效地減少了生產過程中的失誤，提高了產品的合格率，節約了生產成本。并且通過人工智能操作的電子設備遠高于人工控制，提升了產品精度，使得產品質量更加優越，更加適應市場需求。電子設備在日常生產過程中，隨著時間的增加，往往會出現精度失準，造成非常規操作，按照傳統模式的生產方式需要人工進行調試，定期對其設備進行檢查維護，耗時耗力，通過人工智能技術操作的電子設備，相比于傳統模式下的人工，效率要高很多，人工智能技術通過其強大的數據處理和運算功能，對電子設備定期自動維護，調整設備精準度，提高了產品的質量和生產效率[3]。
（2）合理利用人工智能可以促進自動化和智能化。電子工程領域涉及面極廣，種類繁多技術復雜，設備相互之間都有關聯性，在其日常維護工作中，對于維護人員的專業素養要求很高，這對于企業電子設備的日常維護造成了很大的困擾，傳統模式下的設備維護工作費時費力，影響了企業的日常生產活動，針對這一情況，自動化以及智能化一直是企業想要達成的，人工智能技術如今在電子工程領域的應用中看，加速發展完全可以達到智能化及自動化，對于企業突破傳統模式的桎梏是十分有效的措施，需要得到人們的重視。人工智能自身具備強大的數據處理和運算能力，并且人工智能有著類似于人類的學習能力，通過數據的整合與分析能夠不斷地吸收科學技術，完善自身，所以加快人工智能技術在電子工程領域的應用，可以實現電子設備自動化維護，通過人工智能的定期檢查，做到電子設備的維護與管理。人工智能在設備維護中從兩方面入手：①可以定期的排查設備故障與精度失準，快速查明人工無法分析的故障，高效完成設備故障排查工作。②在檢查出故障的原因時，可以代替人工進行維護，一方面維護了設備，一方面完善了自身的維護水平，提高了維護的精準度[3]。
（3）合理利用人工智能可以促進人類思維的轉變。隨著人工智能技術的廣泛運用，各行各業深刻的意識到了人工智能技術的重要性，研究與發展人工智能技術的熱度越來越高，不斷有專業技術人才開發研究人工智能技術，一方面研發人工智能，另一方面也是推動了電子工程的發展速度，突破傳統模式的桎梏，轉變了人類固有的思考模式，讓人們明確了科學技術才是第一生產力，傳統模式的思想嚴重阻礙了時代的進步，落后就要挨打，只有不斷地順應時代潮流，才能在日益嚴峻的市場競爭中站穩腳跟，現代企業只有不斷利用人工智能技術完善自身生產模式，將人工智能技術融入電子工程領域中，才能緊跟時代步伐[4]。在電子工程初期，由于人工智能技術沒有應用在這一領域，人們通常會降低電子設備的精準度，從而降低設備的維護難度，這在企業初期有很好的效果，但是隨著企業的不斷發展，精準度低下的電子設備無法滿足企業的生產需求，嚴重影響了企業的效益。隨著人工智能技術的進步，電子工程領域利用人工智能技術能夠做到電子設備的自主維護與檢修，大大提高了設備的進準度，有效的增加了生產效率，所以從長遠利益來看，人工智能技術的研究必須要與時俱進，當今社會，各行各業已經無法離開人工智能技術，人工智能技術能夠給企業提供龐大的經濟效益[5]。
關鍵詞：電氣自動化；人工智能；控制
電氣自動化技術作為新時期的科學技術發展的重要產物，其主要是電子信息自動化、信息處理自動化、系統運行自動化、實現分析、電力電子技術以及計算機科學技術的綜合技術。電氣自動化運行的過程中主要是讓控制的機器能夠自行運行，且不受到人工的實時控制，用人工智能技術代替人工控制機器。人工智能技術應用到電氣自動化生產過程中，使得人工智能技術與電氣自動化技術相互交融，使得電氣自動化技術出現了很大的飛躍。本文針對電氣自動化控制過程中對于人工智能技術的應用研究，分析人工智能技術對于自動化控制的影響情況。
一、人工智能技術概述
隨著計算機科學技術不斷深入發展，計算機的運算速度較之人腦更加快速和準確，而且可以承擔大量的重復性計算工作，因此計算機代替人工進行工作也就應運而生[1]。人工智能技術產生于1956年，其涉及到計算機科學。心理學、數學。、哲學、認知科學等多門學科。人工智能技術的主要研究目標就是控制機械進行自動化生產，在人工智能技術下完成實時控制，能夠完成大量的重復性工作，解決人類的勞動強度問題。人工智能技術主要是基于計算機技術，通過計算機來實現人腦仿真，使得計算機能夠滿足更高層次的應用。
人工智能技術在發展的過程中存在著很大的差異，不同的人工智能技術其具有的優點也不一樣。人工智能化技術可以具有社會能力、自治性、響應性以及能動性等幾個重要的人工智能特色，復雜的人工系統之中運用人工智能技術實現建模，并且完成對人類的仿真。人工智能技術通過自身復雜的系統完成機械之間的融合和交流，并且形成了其基本元素的結合。另外人工智能技術對于自身的狀態和行為具有一定的控制能力，完成相應的建模和仿真任務之后就不需要人類給予實時干預，所以人工智能技術具有一定的自治性。當然人工智能技術對于周圍的環境還具有一定的響應能力，對于環境之中的事物作出相應的反應。
二、電氣自動化中人工智能技術的應用
（一）數據采集和處理。電氣自動化控制過程中人工智能技術可實現對系統的數據采集和處理，此項過程均屬于智能化處理過程，在具體的應用中人工智能系統完成了對電氣設備、系統運行的實時監測和響應。人工智能技術在電氣化自動控制系統中針對全部開關量、模擬量等進行智能數據采集，并按照相應規則完成對所有數據的甄選，然后將數據進行保存或者對數據做出響應執行另外指令。人工智能技術還可對采集的數據進行整理，完成分類、篩選、備份以及垃圾數據刪除等[2]。
（二）圖像層次管理。對于電氣自動化控制企業往往存在著圖像管理流程，尤其是對于一些大型的電氣企業或者運行比較復雜的系統，很多類型的設備都需要進行圖像層次管理。那么人工智能技術則實現了對系統中的圖像層次管理，利用計算機技術實現對系統的圖像層次管理，為工作人員提供方便，使得他們能夠及時查看圖像并且作出選擇。通過人工智能技術實現對系統的圖像層次管理，有效的提升了對電氣自動化系統的管理效率。
（三）可輸出自動化控制過程。在電氣自動化控制過程中，人工智能技術可以實現對控制過程記錄，并且可以圖像記錄的方式來呈現出整個控制過程。人工智能技術實現了對電氣自動化控制中的某一階段或者是全部過程的運行管理，通過對控制過程中的圖片輸出來反應控制的成果，方便工作人員能夠準確、完整的掌握電氣自動化過程中人工智能技術控制情況，方便查看以及及時了解系統運行信息。
（四）保存系統運行各項資料。電氣自動化控制過程中采用人工智能技術可以有效、完整的保存系統的運行資料，為尋找故障問題源提供相應的信息情報。電氣自動化控制過程中，采用人工智能技術實現精細化管理，可以導出各個時間段、生產區間中自動化生產的各項資料。人工智能技術為相關記錄工作者減少了麻煩，提高了工作的效率，同時人工智能技術可極大限度的節約人力、物力以及財力，對電力企業降低成本加強管理具有非常重要的作用。
（五）實時跟蹤控制。人工智能技術屬于人類一項先進的研究成果，其具有一定的智能化，能夠自行完成生產工作。當然，人工智能技術最為重要的作用還是對于電力企業的自動化生產實現了跟蹤控制。利用人工智能技術實現對引進的先進電子設備進行控制，通過輸出的圖像、保存的錄像以及相關記錄等來完成對相應設備的評估。
結語：隨著科學技術的快速發展，人工智能技術正在不斷的創新和進步之中，尤其是當前人工智能技術在電氣自動化企業中的應用越來越廣泛，使得人們對于人工智能技術的研究需要進一步加強，同時對于其工作的原理以及具體的應用應該具有更深層次的認識。這樣電氣自動化企業才能夠及時跟上時代的步伐，及時調整企業的戰略目標，利用人工智能技術提升企業的生產效率，利用人工智能技術降低企業的生產成本，利用人工智能技術實現企業強化企業核心競爭力。
參考文獻：
關鍵詞：電氣 自動化 人工智能
全面應用人工智能技術的最新成就，充分推動電氣設備自動化的進一步深化發展，提高其系統運行趨于智能化的同時，人工智能技術的應用還利于強化系統工作的安全性、穩定性，有利于企業生產效率的提升以及市場競爭力的增強。
一、人工智能技術研究與應用的現實情況
近年來，大量科研單位以及專業院校都在人工智能技術的創新與研究以及其電氣設備控制系統中的應用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設備系統的結構設計、故障診斷、預警、監控以及自動保護等方面都達到了一定的水平。
以結構設計方面為例，因電氣設備系統結構設計復雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機電器應用等等大量的學科專業知識，更要求工作人員有豐富的實踐經驗。目前，在數字技術空前創新發展的背景下，電氣產品及其控制系統的設計工作業已轉向了CAD，使得新產品新系統的構建周期顯著縮短。在此基礎上加入人工智能技術，系統設計的質量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技術在進行電氣設備系統故障控制與預警方面也有非常獨特的優勢。電氣控制系統出現故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術中的模糊邏輯、神經網絡等等部分可以充分發揮其優勢。
最后是人工智能技術在電氣自動化控制系統中的運用，主要的技術方法有、神經網絡、專家系統以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術最為簡便，可應用性最強。人工智能技術在電氣自動化控制系統中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數近似器。與一般的函數估計設備相比較，AI控制系統在進行設計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設計時需要考慮控制對象模型本身的參數變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調節，一致性強，對于新的數據信息適應性良好；配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強。
二、電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體應用
電氣自動化控制系統當中，人工智能技術的應用有兩種，一是直流傳動控制；另一種是效流傳動控制。
在直流傳動控制中，人工智能技術的應用有模糊邏輯控制技術為主，有Mamdani與兩種可用于調速控制系統。它們均具備規則庫部分，規則庫實質上是一個if-them的模糊規則集合。以后者為例，它最主要的規則就是“if x=A，且y=B，則z=f（x，y）z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設備以推理機為核心部分，它負責模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化；第二部分就是由數據規則以及語言控制庫構成所構成的知識庫，本庫設計時就是應用專家的知識與經驗對電氣設備進行控制，在建立設備模型時，模型操作設備依據人工神經網絡系統的推理機制進行模型建設；最后是以模型參數量化與中間平均技術等模糊化技術的應用。
除了模糊邏輯控制技術以外，還有人工神經網絡控制技術。這種技術主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發揮有效作用。這種技術以并行結構為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監控、診斷系統的準確性；該控制技術最常用的學習策略是誤差反向傳播，也就是說在網絡具備充足的隱藏層、結點和恰當的激勵函數的情況下，多層人工神經網絡只要利用反向傳播就可以計算出對應的非線性函數近似參數，大大提高網絡運行速度。
在交流傳動控制中，人工智能技術的應用也同樣有模糊邏輯與神經網絡兩種具體運用。
就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設備為主，不過西方某大學研發了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設備，又可以用于執行它控制任務。
就人工神經網絡控制技術而言，實踐研究中以其對交流電氣設備及其驅動環境參數監測及診斷為主。人工神經網絡用作步進電動機控制時，可采用一般的反向轉波計算方法，就是通過實驗數據的應用，通過電機負載轉矩以及電機的初始速度最終確定智能監控系統可監測的最大速度增加值。這種設計方案的實現，要求神經網絡具備識別三維圖形映射的能力，以便達到比常規梯形控制計算模式強的控制成效。在此模式下，人工神經網絡可以大大縮減電氣自動化系統定位所需要的時間，并且強化對于負載轉矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經網絡的結構以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統：系統一是在辨識電氣動態參數的基礎上對通過定子的電流進行自動調節與控制，系統二是在辨識機電系統的運行參數基礎上對轉子速度進行自動調節與控制。
【關鍵詞】計算機發展 人工智能技術 微型應用
人工智能是用來研究、開發，擴展人的智能理論的綜合性科學。人工智能發展到現在從理論到技術也是不斷的成熟，應用的范圍也是越來越廣闊。而現如今人工智能在計算機游戲當中的應用也是非常的普遍，在游戲當中它打破了傳統的游戲模式，使得游戲玩家更好的得到游戲當中的體驗。在游戲當中應用人工智能技術不僅可以使用戶得到更好的游戲體驗，而且還大大提升了該游戲的知名度，進一步改善游戲的開發過程，改變傳統的游戲制作技術。
1 人工智能
人工智能近幾年在計算機方面取得成就是有目共睹的，在應用計算機方面主要用它來實現和模仿人的智能行為，使它能夠做到人所能做到的一些事，減輕人們的負擔，人工智能在發展過程中也遇到了許多的阻力，但在這些阻力和困難面前不斷的完善并且得到了充分的發展。人工智能在其他學科方面也是不斷發揮其用處，例如在研究機器自動推理方面、建模、神經元網絡方面近幾年也是取得了長足的發展。人工智能在其他方面所取得的成就從另一個角度來說它改變了人們的生活習慣，為人們的生活提供了許許多多的便利。可以說人工智能的發展是20世紀以來最偉大的成就之一。
2 人工智能在計算機游戲當中的應用
電腦游戲自從誕生以來就受到了廣大游戲玩家的喜愛，而隨著計算機跟人工智能技術的不斷向前發展，使得游戲虛擬化越來越逼真，而這些技術的改變給予游戲玩家的體驗也是前所未有的。人工智能技術與游戲的結合無論玩家在游戲當中屬于哪個級別都可以體驗到現實生活當中所無法體驗到的刺激。玩家在玩游戲的時候剛開始并不知道他們自己想要玩的是什么游戲，而通過人工智能技術應用到游戲當中后，玩家在看到一個精美的游戲后，自然而然就會對這個游戲產生興趣，在即戰力方面也能夠自己判斷。而這些全新的應用正是其他沒有應用人工智能技術所不能比擬的。
3 人工智能系統下計算機游戲的工作原理
在人工智能系統工作的原理當中記憶存儲是非常重要的，通過記憶存儲可以將一些重要的信息跟數據都收集在里面。游戲玩家在玩游戲的過程當中有時候一些信息是很混亂的，而通過記憶存儲這種方式它可以將一些混亂的信息進行整合，當玩家需要的時候隨時就可以調取出來，給用戶帶來了許多的便利。例如，在游戲當中通過記憶存儲這種方式計算機就會自動的算出游戲當中的地方在哪個位置，哪個方向，以及它行走的路線，從而進行綜合的比較給游戲玩家具體的參數，這樣玩家就可以在游戲當中充分的感受到人工智能最真實的感受。
3 計算機游戲中的人工智能技術
3.1 作弊手段的運用
在計算機游戲中作弊是使用比較普遍的一種手段，游戲玩家通過作弊可以知道對手的信息，以及對方的一些裝備情況，以此來應對其他玩家的攻擊。以前玩家在玩游戲過程當中由于并不了解對手的信息，在游戲中有時候由于不理解對方給玩家帶來的損失也是非常大的，而通過作弊這個手段則很好的解決了這個問題，幫助玩家應對各種復雜的條件。
3.2 有限狀態機
除了記憶存儲跟作弊這兩個應用之外，有限狀態機的使用也是非常普遍的一個人工智能。首先，它通過建立一個抽象的建模方式，將游戲當中一些非常復雜的程序進行簡單化處理，將那些存在內部聯系的進行組合交換，從而構成一條游戲的主線。有限狀態機的功能也是很多的，例如在：管理游戲世界、模擬NPC的思維、維護游戲的一個狀態方面也是表現的很突出。有限狀態機由于它很好理解，而且也非常容易實現它的各個目標，因此在人工智能系統當中得到了充分的應用。
3.3 模糊狀態機
模糊狀態機是計算機游戲中常見的人工智能，而模糊狀態機又是有限狀態機的一個延伸。模糊狀態機在表達上也是更加的細致同時也非常的豐富，通過它可以更好的進行推理，相對于有限狀態機來說模糊狀態機可以存儲多個內容為用戶省去了很多麻煩。游戲玩家在玩游戲的過程當中可能需要掌握多個對手的信息而模糊狀態機由于他有多個存儲功能，為玩家省去了很多時間，從而得到更好的游戲體驗。模糊狀態機在游戲的使用中更多的是幫玩家出謀劃策，計算其他玩家的信息進一步加強了游戲的娛樂性，給玩家帶來不一樣的游戲感受。在其他一些競技游戲當中可以運用模糊狀態機這種形式記錄他人的信息從而使得游戲更為逼真，可玩性進一步提高。
3.4 人工神經網絡
人工神經網絡是進行信息處理的一個數學模型，不僅具有強大的信息處理能力而且還具備了其他系統所不能擁有的學習識別功能。傳統的技術通常只具備簡單的信息處理功能，而人工神經網絡將其他一些分支部分進行整合結算，不僅節省了大量的時間而且還能夠準確的將雜亂無章的信息識別開來，聯合起來進行結算。在游戲中有時候會出現一些比較復雜的場面，而玩家并不能很好的辨別出來，而通過人工神經網絡則能進行簡單化處理，改善玩家的游戲角色，給玩家帶來不一樣的游戲感受。
3.5 遺傳算法
遺傳算法是一種全新的優化搜索方法，對于那些比較難并且復雜的數據首先進行模擬計算，然后將那些需要研究的對象直接進行計算，大大省去了不必要的時間。玩家在玩游戲中通常并不能很好的辨別敵方方位，而通過遺傳算法就可以自行搜索出敵方的方位，對自身的裝備進行優化，通過自動學習，使整個游戲的畫面更加真實。遺傳算法在使用的過程中用的最多的可能是它取代了一些比較傳統的學習算法，遺傳算法將進一步優化人工神經網絡可以說是在其基礎上得到進一步提升。當然在遺傳算法上也有它不足的一面，尤其在數學基礎上有著一定的缺陷，而這些不足的一面我們有理由相信隨著理論研究的不斷深入，最終將會得到完善。
參考文獻
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作者單位
在計算機網絡技術迅速發展和人類社會不斷進步的帶動下，人工智能也與時俱進，并得到迅速傳播和發展，進而直接或間接地推動著其他學科領域的進步和發展。網絡安全問題也在日漸成為人們的關注焦點，如何才能有效的利用人工智能技術對網絡數據進行安全防護呢？本文首先介紹了人工智能與網絡安全問題的特點與聯系，進而提出在網絡安全中引入人工智能技術，防護網絡安全的策略，希望能對維護網絡起到一部分作用。
關鍵詞：
網絡安全；計算機；人工智能；信息安全
引言
人工智能是一門將計算機科學與語言學、控制論、神經生理學等多種學科的理論和應用相互結合、相互滲透，逐漸產生發展的綜合性學科，是計算機科學領域內有關研究、設計和利用現代智能工具的一個重要分支。目前網絡技術的急速發展，使得人們早就已經習慣運用網絡處理各類事宜，如娛樂、聊天、辦公等，網絡的個人隱私信息也越來越多，傳統的網絡安全維護辦法早已捉襟見肘，人工智能的出現，為網絡安全管理提供了一個新的契機。
1.我國網絡安全現狀
網絡安全是每個人都應該了解與維護的職責，人們享受著網絡帶來的便利，同樣也會遭受到個人信息與財產的威脅。而目前的網絡安全現狀卻是：很多時候，當使用者一打開網頁時，網頁就自動會彈出一些雜亂無章的廣告信息，鋪天滿地的向使用者“傳達”無用的信息來麻痹使用者的視野，擾亂使用者的心智。或許，當使用者在下載信息時很容易下載病毒，如果把下載的是病毒當著有用信息保存到電腦中后，除了得不到使用外，還會損害電腦的硬件設備，讓電腦長時間的處于“危險”狀態。或者是一些人為因素的誤操作：有意“種植”木馬病毒、編寫病毒代碼、對電腦硬件不加以保護所造成的。這些不良信息，會是代碼病毒、蠕蟲等，它們都會擾亂信息源代碼，侵染網頁，電腦會崩潰。種種原因表明，這些不良信息的大量出現，是一些不法分子以及商家為了謀取暴利而上傳在網絡上的，來吸引正在使用網絡的人們眼球，給使用網絡的人帶來更多的痛苦。從而產生密碼被泄露、數據被篡改、用戶難以登錄、網絡端口故障等現象。這些現象的發生，給現在的網絡安全帶來危險，使計算機網絡安全機制難以“愈合”。病毒的不斷涌入、蠕蟲的不斷產生、黑客的間斷性攻擊、間諜的蜂擁出現、人為的誤操作，給網絡的安全問題帶來巨大的威脅。
2.人工智能技術特點與優勢
將人工智能應用到網絡安全管理領域可以幫助網絡管理員提高工作效率，相較于傳統的網絡安全技術，不論是從速度，效率以及可操作性都顯著提高，其具體的優勢如下所示：
2.1具有處理模糊信息能力
人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用模糊邏輯的推理方式，不用非常準確的描述數據模型。網絡中存在大量不確定也不可知的模糊信息，處理這些信息比較困難。在計算機網絡安全管理中應用人工智能技術，可以提高處理信息的能力。
2.2具備學習能力和處理非線性能力
人工智能不同于傳統的網絡安全處理模式，它最大的特點是它具有一定的學習能力，這一點的優勢在處理信息時表現得尤為明顯，因為網絡中的信息量往往是龐大的，但是許多信息都是簡單的，及其容易理解，卻可能有有效信息，想要從海量的信息中挖掘出有效的信息，首先要做的就是學習，推理這些簡單的信息，人工智能的優勢就在于這里。人工智能具有處理非線性能力。
2.3計算成本低
傳統網絡安全技術消耗的能源量驚人，人工智能在這一方面則有很大的改善，它對于能源消耗速率特別低。因為人工智能采用的是新的算法，即控制算法。這種算法可以利用最優解可以一次性完成計算任務，有效減少資源消耗力度，實現綠色節能。另外，使用這種方法可以保證網絡技術的高速性。
3.人工智能技術
在網絡安全中的運用在網絡安全管理過程中，運用得最廣泛的就是防火墻，其中最具有技術含量的核心部分為入侵檢測，入侵是指任何可能損害信息的完整性和保密性的所有活動，而入侵檢測主要就是識別這些活動，后續再采取其他手段對網絡安全進行維護。本文的重心主要在于人工智能技術在這一階段的運用。
3.1建立規則產生式專家系統
目前網絡安全領域運用得最為廣泛的人工智能技術就是專家系統。專家系統，顧名思義就是以專家所擁有的經驗性知識為基礎而設立的入侵檢測系統。該系統的管理員可以通過將目前已經了解的入侵特點編碼成規則，通過系統自動檢測這些特征從而來判斷系統的安全性是否到位，同時，專家系統的建立也使得日后的入侵檢測工作量減輕。
3.2人工神經網絡系統
在網絡安全管理中的運用人工神經網絡具有較強分辨能力，它可以識別一些帶有噪音或者暗藏畸變的入侵模式，這套系統的開發是相關的科研隊伍經過長時間的模擬人腦學習技能的而形成的。除了有上訴的優勢，它還具備一定的學習能力和高適應能力，能夠快速識別入侵行為。人工神經系統在網絡安全中的運用，大大提高了面對入侵時管理員的應對速度，對保證網絡安全的意義重大。
3.3人工免疫技術
在網絡安全領域中的運用人工免疫技術也是人工智能技術的一個分支，它的技術原理是人體免疫之后人體自發的出現一系列的自我防御的現狀，運用在信息安全管理上就是基于自然防御機理的學習技術，兩種人工免疫技術原理相似。前者保護人體免受病毒打擾，后者保護信息不被入侵，保證信息的完整性、保密性。
4.結束語
將人工智能運用在網絡安全還是一個較為新穎的領域。事實上，可以用到網絡安全中的人工智能技術并不止上訴提及的幾種，它還有待我們去發展和探索，另外，在網絡功能如此強大的今天，不少人的日常生活都已經無法離開網絡，網絡安全正在逐漸成為一個越來越熱的話題，對于各類新技術，并不只限于人工智能技術，我們都應該將其靈活運用到網絡中來，保障網絡的安全性，使網絡更好的服務于大眾。
參考文獻：
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近年來人工智能高速發展，計算機視覺、自然語言處理、機器人技術、語音識別等人工智能技術逐漸走入我們的視野，這些技術在改變人類生活方式的同時也極大的影響了當前的金融行業，本文將簡要介紹人工智能技術，并分析和探討人工智能技術在金融行業的一些應用狀況。
【關鍵詞】人工智能 金融
人工智能作為計算機科學的一個重要分支，近年來得到了廣泛的社會關注。計算機視覺、自然語言處理、機器人、語音識別等人工智能技術為逐漸走入我們的視野，例如前不久Alphago與李世石的人機大戰，此外還有近年來興起的智能聊天機器人（如微軟小冰、Siri等）、無人駕駛技術等，這些技術在一定程度上提高了人們生活的便捷度，為人們略顯單調的生活增添了樂趣，同時也給各個行業帶來巨大的變革。在這個過程中，作為與人們生活息息相關的金融行業也開始步入了智能時代，隨著互聯網金融平臺和金融科技公司的興起，人工智能技術被廣泛應用在銀行、保險、投資理財等金融行業中，如智能投資顧問、股票交易預測、金融支付驗證、投資理財推薦、貸款審批等等。
1 人工智能技術概述
1.1 什么是人工智能
人工智能是指使計算機擁有人類智能系統，令其具備一定的自主計算、思考、學習能力，從而高效地完成一些復雜的任務。由于人工智能是基于計算機系統運作，與人相比其受環境的影響也大大降低。同時人工智能技術使得計算機擁有人類難以企及的大數據分析功能，其處理海量、非結構化數據以及推斷和演繹問題的能力，使人工智能被廣泛啟用在圖像、視頻、語音、文本等數據處理中。
1.2 人工智能主要研究領域介紹
1.2.1 機器視覺
機器視覺是指利用成像系統代替人類的視覺器官，通過計算機程序對各類圖像進行分析、處理和解釋。借助設定的算法，計算機能夠對圖像中所蘊含的視覺信息，如物體的形狀、位置、姿態、運動數據進行快速地分析評估，例如拍照相機中的人臉檢測、自然場景圖像中的文字定位和識別等。近年來機器視覺已經在公共安全監控、金融支付驗證以及醫療圖像診斷等領域有著重要的應用。
1.2.2 自然語言處理
自然語言處理是研究在人與人交際中以及在人與計算機交際中的語言問題的一門學科，它通過算法或規則對龐多復雜的語言、文字信息來進行各類分析、處理或理解。該領域研究的問題主要有機器翻譯、信息檢索、自動文摘、文檔分類、問答系統等，如通過機器翻譯實現從一種語言到另一種語言的自動翻譯；通過文檔分類實現垃圾郵件的自動過濾，此外，百度、谷歌等搜索引擎通過信息檢索技術使得知識通過問答的方式得到普及。
1.2.3 語音識別技術
語音處理是指運用特定程序使得機器具備識別人的語音的功能，從而完成人類所的各項任務。這三個研究領域作為人工智能最主要的分支，近年來吸引了許多的學者來進行研究，并且各大互聯網公司也基于這些領域做出了很多應用產品。除此之外，人工智能還有專家系統、神經網絡等重要的研究領域。
2 人工智能在金融業的一些應用
2.1 金融支付驗證
首先是金融支付方面，相比于比較常見的密碼輸入驗證的方法，生物特征識別技術可以使得密碼驗證的安全性大大提高。目前基于生物特征驗證的金融支付方式主要有三類：指紋驗證、人臉驗證和虹膜驗證。
第一類是指紋驗證，它是通過將采集的指紋圖像與備份指紋圖像來進行對比驗證，近年來許多智能手機開始支持指紋驗證支付，該驗證方式相比于傳統的密碼支付更為安全快捷；第二類是人臉驗證，其通過提取人臉圖像的特征，形成一個描述該面像的特征向量，將之與原先采集的人臉屬性進行比對驗證，在今年的CeBIT上馬云演示了螞蟻金服的人臉驗證支付功能。第三類便是虹膜驗證，也稱視網膜圖像驗證，一個虹膜圖像中約有266個單位的讀取點，其復雜程度遠遠超過了其他生物特征，是目前公認的安全性和保險性最高的身份驗證方法，目前一些發達國家已開始把這種身份驗證技術用于銀行提款機。
2.2 智能客服
在銀行服務方面，可以通過語音識別技術、自動問答技術來構建金融領域專用的自動問答機器人來實現遠程客戶服務、業務咨詢和業務辦理等，這樣不僅可以使得用戶能夠及時得到滿意的答復，提升用戶的滿意度，而且可以減輕人工服務的壓力，降低企業的運營成本。在2015年雙十一期間，螞蟻金服95%客戶服務已經由智能問答機器人完成，并且實現了自動語音識別。
此外，在銀行網點安放可交互型的機器人來替代大堂經理，對客戶進行語音交流、業務咨詢和辦理等，這樣在一定程度上可以增強銀行服務的科技感、提升客戶體驗，并且減輕工作人員壓力。例如交通銀行推出的機器人“嬌嬌”、民生銀行退出的機器人“ONE”、農業銀行推出的機器人“智慧小達人”等。
2.3 智能投資顧問
智能投資顧問是指根據理財客戶的一些指標如年齡、經濟實力、消費行為、理財需求、風險偏好等，通過機器學習算法以及現代資產組合優化理論來構建標準化的數據模型，并利用網絡平臺和人工智能技術對客戶提供個性化的理財顧問服務。這種智能推薦服務類似于目前電商網站的個性化產品推薦服務，相比于傳統的個人投資顧問，智能投Y顧問更加的可信、客觀和可靠。近年來，國內外從事智能投顧的企業也越來越多，如：德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”、京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問等。隨著這些歷史數據的不斷增大以及算法模型的不斷完善，智能投顧將會個性化和智能化。
3 結論
隨著互聯網金融平臺和金融科技公司的興起，現如今的金融行業已經廣泛的與人工智能技術相結合，除了上述介紹的三種應用外，人工智能技術還可以用于算法交易、銀行貸款風險分析、客戶分析和聚類、行業景氣程度分析等等。我們有理由相信隨著人工智能技術的不斷提高，必定會給金融行業帶來廣泛而深刻的變革。
參考文獻
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