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人工智能和生物技術范文第1篇

一、超智能社會的主要內涵

近年來，信息技術取得了突飛猛進的發展，使得全球迎來了經濟社會的大變革時代。物聯網、機器人、人工智能、生物醫學、腦科學等領域的技術的進步，已經給人們的生活帶來了重大改變。信息技術及網絡化的大時代潮流，也使得超智能社會5.0變得不再遙遠，人工智能也成為實現超智能社會的核心。谷歌的人工智能―阿爾法圍棋，戰勝前世界冠軍李世石；IBM人工智能醫生“華生”達到全球醫生的平均水平；美國風險投資企業收購NBA勇士隊，采用大數據和人工智能分析，使勇士在6年之內由全聯盟倒數第2變成總冠軍等，均顯示了人工智能取得的突破性進展。

超智能社會5.0是在當前物質和信息飽和且高度一體化的狀態下，以虛擬空間與現實空間的高度技術融合為基礎，人與機器人、人工智能共存，可超越地域、年齡、性別和語言等限制、針對諸多細節及時提供與多樣化的潛在需求相對應的物品和服務，是能夠實現經濟發展與社會問題解決相協調的社會形態，更是能夠滿足人們愉悅及高質量生活品質的、以人為中心的社會形態。

超智能社會5.0，也是在德國工業4.0強化產業競爭力、實現產業變革的基礎上，試圖通過智能化技術解決相關經濟和社會課題的全新的概念模式。具體而言，不論都市與地方，都可以確保方便使用自動駕駛汽車，實現分布式能源的自產自用，以及使用基于新一代通信系統的智能醫療體系等。

超智能社會不僅涵蓋能源、交通、制造、服務等多個系統組合，未來還將包括人員、商務、法律等管理機能，以及勞動力提供與理念創新等人類自我價值的實現。建設超智能社會不僅需要高速公路等交通智能化、能源價值鏈最優化、制造體系全新化等核心智能系統的開發，也需要跨區域的醫療健康系統、食品產業鏈、生產體系等新的智能價值鏈的創造與創新，以及導航衛星系統、數據綜合解析系統、公共基礎設施認證等方面的支持。

二、超智能社會的主要支撐技術

在2016年5月底頒布的《科學技術創新戰略2016》中，對支撐超智能社會建設的主要技術領域進行了詳細描述，主要涵蓋虛擬空間和現實空間兩大技術領域。

（一）虛擬空間技術領域

網絡安全技術：對物聯網技術而言，從系統的設計到最終生命周期結束的時間很長，需要以漏洞處理、加密及高存儲容量等技術為重點，構建相應的研發及信任體系，并確保相關系統成本的降低；

物網系統構建技術：在大規模系統運行過程中，對系統進行結構改造以及新舊設備的相互銜接，結構邊緣及服務器側的虛擬技術就成為關鍵；

大數據解析技術：從含有非結構化數據的各種大數據中，挖掘出有價值的信息，需要實時的高速信息處理技術的支撐；

人工智能技術：在對當前人工智能的深層學習技術繼續加強研發的基礎上，還要推進搜索型、知識型、計算型，以及統合型人工智能的研發；

設備技術：不僅要強化對大數據高速和實施處理的小型超低電力消耗設備的研制，也要努力實現強功能和高性能系統的開發，以及最新的材料和設計技術開發之間的相互融合；

網絡技術：在推進網絡虛擬化技術的同時，為實現龐大物聯網設備間無線通信，開發高容量的無線技術勢在必行；同時還要構建對大數據實時把握及進行高度分析判斷的網絡技術；

邊緣計算技術：面對信息的實時高速處理，需要同步推進分散處理技術，確保網關等終端設備安全，并建立無法確保情況下的防范架構。

（二）現實空間技術領域

機器人技術：為實現機器人在通信、社會工作支援、制造、老人及殘障人士幫扶等多個生產和生活領域應用，日本應積極推進相關技術研發，并引領安全評估的國際標準制訂；

傳感器技術：在獲取各種信息的基礎上，開發可遠程實施的遠程監控及性能更新技術；

處理器技術：推進與機理、驅動、控制等信賴評價及處理器的人工智能研發密切相關的基礎研究，強化微電機系統及生物處理器等領域的技術研發；

生物技術：加強生物傳感器、人體運動數據采集裝置、生物驅動器等的開發，強化生物基礎技術研究，特別是高度小型化及超低電量消費的傳感器技術；

人機交互技術：在加快推進虛擬現實與增強現實、感知工程、認知科學與腦科學等領域技術研發的同時，考慮到技術設備的進步，為實現以機器人為代表的人工智能與人類的共存，與人類平等或僅為工具等社會倫理問題也需要提上日程。

（三）綜合領域相關技術

納米等原材料技術：支撐能源、基礎設施、醫療健康等領域創新型結構材料和功能材料的研發，以及相關應用組件的升級，重點突破領域為：高效電力控制的半導體技術、工藝創新的觸媒技術，以及聲光控制技術、高端測量診斷和成像技術、生物材料和納米材料等新型原材料技術；

光學和量子技術：為推進對信息通信、醫療、環境、能源等領域給予綜合支撐的、具有高精度、高敏感度、大容量、節能又安全等特征的、高端社會及產業基礎設施的形成，必須加強計算技術、成像與傳感技術、信息和能源傳輸技術、高加工技術等相關基礎和應用技術的研究，特別是在大容量和高速光子傳輸等尖端光學和量子技術等前沿領域。

（四）2020年主要成果目標

在作為支撐平臺的網絡空間技術領域，實現創新性技術突破；

超小型、低電量消耗傳感設備的實用化；

量子信息處理和量子傳輸基礎技術的開發；

新一代電力電子技術的全面商業化；

開始進行綜合性新材料開發系統的中試；

進行生物性能技術材料的生產；

2030年前后實現基干化工產品新觸媒技術的實用化；

2030年前后實現結構性材料的飛躍，在汽車與飛機制造等領域普遍采用輕量化與超耐用的新材料。

被外界譽為日本的“巴菲特+蓋茨”的軟銀總裁孫正義在2014年底提出了用人工智能機器人拯救日本，使日本在2050年產業競爭力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000萬臺可24小時工作的人工智能產業機器人（相當于增加了9000萬制造業勞動人口），而支付給每臺機器人的“平均月薪”僅為1.7萬日元，這無疑將讓日本一舉兩得地扭轉在人口老齡化和勞動力成本過高方面的劣勢。

而日本新能源與產業技術綜合開發機構（NEDO）的研究報告《面向2035年的機器人產業未來市場預測》指出，日本國內的機器人產業市場規模2020年2.9萬億日元、2025年5.3萬億日元、2035年9.7萬億日元。

三、政策建議

當前我國經濟發展已經進入到新常態階段，勞動力成本增長明顯，2012年已過人口增長的劉易斯拐點，老齡化問題也日益見突出。為緩解相關壓力，將物聯網、大數據、云計算、人工智能、自動駕駛、共享經濟等技術與經濟、社會發展密切結合勢在必行。相關政策建議如下：

（一）提出“智慧中國2050”

為堅持以人為本的科學發展觀，深入貫徹五大發展理念的相關要求，應充分借鑒日本超智能社會5.0的科學內涵，研究提出諸如“智慧中國2050”的概念，并針對《國家創新驅動發展戰略綱要》提出了2020、2030、2050年我國科技創新戰略目標，今后在具體細則制定及實施上，融入“智慧中國2050”等內涵，將人工智能等技術與我國未來經濟社會發展需求相結合，引領未來社會經濟l展及模式轉變。

（二）注重“人工智能+物聯網”

將“人工智能+物聯網”融入新技術、新產業、新業態、新模式等四新發展理念之中，建立“人工智能+物聯網”國家實驗室，注重人工智能機器人等主要支撐技術的發展，以及“人工智能+物聯網”在創建與經濟社會密切相關的新產業、新業態、新模式中的重要作用，加快從網絡化、數字化向智能化轉變，大力發展數字化智能經濟，以人工智能為核心打造“智慧中國2050”。

（三）做好產業政策轉型，提高選擇性產業政策的聚焦度

在我國產業政策由選擇性為主向功能性為主轉變的情況下，將《中國制造2025》與經濟社會發展更為緊密地結合在一起，不僅使選擇性產業政策先中上游產業聚焦，在強化虛擬空間技術研發的同時，注重傳感器技術、生物技術、人機交互技術等現實空間技術，以及納米等原材料技術、光學和量子技術等綜合技術的研發，還應進一步加強與經濟社會的聯系，使產業和技術創新能夠真正服務于民。

（四）拓展大眾創新、萬眾創業的內涵，推進智能社會建設

進一步拓展大眾創新、萬眾創業的內涵，將支持范圍擴大至社會經濟領域，強化大數據、云計算、“人工智能+物聯網”等在經濟與社會領域的應用，關注自動駕駛、共享經濟等對經濟社會型態變革的影響，切實推動大眾創新、萬眾創業在技術與社會經濟發展相結合的綜合性領域的發展。

（五）密切關注人工智能對全球產業與經濟格局的影響

人工智能和生物技術范文第2篇

課程中文名稱 課程英文名稱

高等數理方法 Advanced Mathematical Method

彈塑性力學 Elastic-Plastic Mechanics

板殼理論 Theory of Plate and Shell

高等工程力學 Advanced Engineering Mechanics

板殼非線性力學 Nonlinear Mechanics of Plate and Shell

復合材料結構力學 Structural Mechanics of Composite Material

彈性元件的理論及設計 Theory and Design of Elastic Element

非線性振動 Nonlinear Vibration

高等土力學 Advanced Soil Mechanics

分析力學 Analytic Mechanics

隨機振動 Random Vibration

數值分析 Numerical Analysis

基礎工程計算與分析 Calculation and Analysis of Founda tionEngineering

結構動力學 Structural Dynamics

實驗力學 Laboratory Mechanics

損傷與斷裂 Damage and Fracture

小波分析 Wavelet Analysis

有限元與邊界元分析方法 Analytical Method of Finite Element andBoundary Element

最優化設計方法 Optimal Design Method

彈性力學 Elastic Mechanics

高層建筑基礎 Tall Building Foundation

動力學 Dynanics

土的本構關系 Soil Constitutive Relation

數學建模 Mathematical Modeling

現代通信理論與技術 Emerging Communications Theory and Technology

數字信號處理 Digital Signal Processing

網絡理論與多媒體技術 Multi-media and Network Technology

醫用電子學 Electronics for Medicine

計算微電子學 Computational Microelectronics

集成電路材料和系統電子學 Material and System Electronics for Integrated Circuits

網絡集成與大型數據庫 Computer Network Integrating Technology and Largescale Database

現代數字系統 Modern Digital System

微機應用系統設計 Microcomputer Application Design

計算機網絡新技術 Modern Computer Network Technologies

網絡信息系統 Network Information System

圖像傳輸與處理 Image Transmission and Processing

圖像編碼理論 Theory of Image Coding

遙感技術 Remote Sensing Techniques

虛擬儀器系統設計 Design of Virtual Instrument System

生物醫學信號處理技術 Signal Processing for Biology and Medicine

光纖光學 Fiber Optics

VLSI的EDA技術 EDA Techniques for VLSI

電子系統的ASIC技術 ASIC Design Technologies

VLSI技術與檢測方法 VLSI Techniques & Its Examination

專題閱讀或專題研究 The Special Subject Study

信息論 Information Theory

半導體物理學 Semiconductor Physics

通信原理 Principle of Communication

現代數理邏輯 Modern Mathematical Logic

算法分析與設計 Analysis and Design of Algorithms

高級計算機網絡 Advanced Computer Networks

高級軟件工程 Advanced Software Engineering

數字圖像處理 Digital Image Processing

知識工程原理 Principles of Knowledge Engineering

面向對象程序設計 Object-Oriented Programming

形式語言與自動機 Formal Languages and Automata

人工智能程序設計 Artificial Intelligence Programming

軟件質量與測試 Software Quality and Testing

大型數據庫原理與高級開發技術 Principles of Large-Scale Data-Bas e andAdvanced Development Technology

自然智能與人工智能 Natural Intelligence and Artificial Intelligence

Unix操作系統分析 Analysis of Unix System

計算機圖形學 Computer Graphics

Internet與Intranet技術 Internet and Intranet Technology

多媒體技術 Multimedia Technology

數據倉庫技術與聯機分析處理 Data Warehouse and OLAP

程序設計方法學 Methodology of Programming

計算機信息保密與安全 Secrecy and Security of Computer Information

電子商務 Electronic Commerce

分布式系統與分布式處理 Distributed Systems and Distributed Processing

并行處理與并行程序設計 Parallel Processing and Parallel Programming

模糊信息處理技術 Fuzzy Information Processing Technology

人工神經網絡及應用 Artificial Intelligence and Its Applications

Unix編程環境 Unix Programming Environment

計算機視覺 Computer Vision

高級管理信息系統 Advanced Management Information Systems

信息系統綜合集成理論及方法 Theory and Methodology of Information nSystemIntegration

計算機科學研究新進展 Advances in Computer Science

離散數學 Discrete Mathematics

操作系統 Operating System

數據庫原理 Principles of Database

編譯原理 Principles of Compiler

程序設計語言 Programming Language

數據結構 Data Structure

計算機科學中的邏輯學 Logic in Computer Science

面向對象系統分析與設計 Object-Oriented System Analysis and Design

高等數值分析 Advanced Numeric Analysis

人工智能技術 Artificial Intelligence Technology

軟計算理論及應用 Theory and Application of Soft-Computing

邏輯程序設計與專家系統 Logic Programming and Expert Systems

模式識別 Pattern Recognition

軟件測試技術 Software Testing Technology

高級計算機網絡與集成技術 Advanced Computer Networks and IntegrationTechnology

語音信號處理 Speech Signal Processing

系統分析與軟件工具 System Analysis and Software Tools

計算機仿真 Computer Simulation

計算機控制 Computer Control

圖像通信技術 Image Communication Technology

人工神經網絡及應用 Artificial Intelligence and Its Applications

計算機技術研究新進展 Advances in Computer Technology

環境生物學 Environmental Biology

水環境生態學模型 Models of Water Quality

環境化學 Environmental Chemistry

環境生物技術 Environmental Biotechnology

水域生態學 Aquatic Ecology

環境工程 Environmental Engineering

環境科學研究方法 Study Methodology of Environmental Science

藻類生理生態學 Ecological Physiology in Algae

水生動物生理生態學 Physiological Ecology of Aquatic Animal

專業文獻綜述 Review on Special Information

廢水處理與回用 Sewage Disposal and Re-use

生物醫學材料學及實驗 Biomaterials and Experiments

現代測試分析 Modern Testing Technology and Methods

生物材料結構與性能 Structures and Properties of Biomaterials

計算機基礎 Computer Basis

醫學信息學 Medical Informatics

計算機匯編語言 Computer Assembly Language

學科前沿講座 Lectures on Frontiers of the Discipline

組織工程學 Tissue Engineering

生物醫學工程概論 Introduction to Biomedical Engineering

高等生物化學 Advanced Biochemistry

光學與統計物理 Optics and Statistical Physics

圖像分析 Image Treatment

數據處理分析與建模 Data Analysis and Constituting Model

高級數據庫 Advanced Database

計算機網絡 Computer Network

多媒體技術 Technology of Multimedia

軟件工程 Software Engineering

藥物化學 Pharmaceutical Chemistry

功能高分子 Functional Polymer

InternetIntranet（英） InternetIntranet

程序設計方法學 Methods of Programming InternetIntranet

高分子化學與物理 Polymeric Chemistry and Physics

醫學電子學 Medical Electronics

現代儀器分析 Modern Instrumental Analysis

儀器分析實驗 Instrumental Analysis Experiment

食品添加劑 Food Additives Technology

高級食品化學 Advanced Food Chemistry

食品酶學 Food Enzymology

現代科學前沿選論 Literature on Advances of Modern Science

波譜學 Spectroscopy

波譜學實驗 Spectroscopic Experiment

食品貯運與包裝 Food Packaging

液晶化學 Liquid Crystal Chemistry

高等有機化學 Advanced Organic Chemistry

功能性食品 Function Foods

食品營養與衛生學 Food Nutrition and Hygiene

食品生物技術 Food Biotechnology

食品研究與開發 Food Research and Development

有機合成化學 Synthetic Organic Chemistry

食品分離技術 Food Separation Technique

精細化工裝備 Refinery Chemical Equipment

食品包裝原理 Principle of Food Packaging

表面活性劑化學及應用 Chemistry and Application of Surfactant

天然產物研究與開發 Research and Development of Natural Products

食品工藝學 Food Technology

生物化學 Biochemistry

食品分析 Food Analysis

人工智能和生物技術范文第3篇

（蘭州資源環境職業技術學院信息管理系，甘肅蘭州730000）

摘要：進入21世紀，隨著信息技術的不斷發展，將人工智能技術應用于兒童玩具當中是人工智能技術應用的一個趨勢，基于人工智能的語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等領域的研究，使用計算機程序，以效仿人類大腦為主要目的，包含采集、分析、處理、反饋等功能，設計出模擬人類的智能玩具。本文通過對人工智能技術進行分析得出，將此技術應用于智能玩具當中會使玩具具有更加廣泛的應用前景。

關鍵詞 ：人工智能；學習型數據庫；智能玩具；兒童玩具

DOI：10.16083/j.cnki.22-1296/g4.2015.05.054

中圖分類號：G614 文獻標識碼：A 文章編號：1671—1580（2015）05—0122—02

收稿日期：2014—12—10

作者簡介：康筱彬（1982— ），女，甘肅蘭州人。蘭州資源環境職業技術學院信息管理系，講師，碩士，研究方向：移動互聯網開發及應用。

計算機科學之父圖靈在1950年發表的論文《計算的機器和智能》中提出了機器智能的設想，并提出了著名的“圖靈測試（Turing Test）”，用以驗證機器是否擁有智能。測試指出讓機器和人進行交流，如果人無法判斷交流的對象是人還是機器，就說明這個機器擁有智能。著名導演斯皮爾伯格在經典電影《人工智能》中講述了一個不僅擁有思維更具備情感的機器人，通過這部電影，觀眾對于人工智能這一學科的研究目的有了清晰的認識：讓機器模擬人的思維方式。影片雖然是虛構的，但是隨著智能技術的發展以及數據挖掘等技術研究的不斷深入，智能玩具已經悄然出現。

2014年1月6日至9日，在第40屆香港玩具展中智能玩具已經占有一席之地。有別于以往的數碼玩具，智能玩具不僅有精密的設計、絢麗的外表，同時，其具備的多種功能應用能夠充分地滿足兒童的好奇心，智能技術的應用讓每個兒童都擁有了一個個性化的玩具。而且不少智能玩具還具有特定的功能，比如治療型玩具，其主要目的是幫助孩童和老人舒緩壓力，或解決其他相關問題。許多傳統玩具也通過App與智能裝置合二為一，可見，將智能技術應用于兒童玩具之中也是未來發展的趨勢之一。

一、人工智能的定義

人工智能（Artificial Intelligence，AI）相對于自然人的天然智能而言，是指通過研究和構造智能機器或智能系統，來模擬和擴展人類的智能，讓機器具有某些思維。人工智能是計算機科學領域的一個分支，屬于綜合性的前沿學科。它的目標是了解智能的實質，并生產出一種全新的、可以以與人類智能類似的方式作出反應的智能型機器。該領域結合了計算機科學、信息論、心理學等多種學科。

二、人工智能的研究內容

人工智能經過近60年的發展，研究領域獲得了進一步的擴展，加之計算機技術的迅速發展，研究領域已經擴展到了自然語言處理、模式識別、圖像識別、數據挖掘、機器學習、智能接口技術、智能信息處理等。其中，數據挖掘、模式識別、機器學習和信息處理是構成智能玩具的核心技術，實現信息的采集、分析、處理和反饋等功能。

（一）數據挖掘。數據挖掘（Data Mining，DM）技術是指從海量的數據或者信息中獲取知識的過程。應用于人工智能則需要對設備接收到的所有知識進行表示、推理和搜索等三個方面的處理。通過這三個方面的處理，實現將接收到的知識與原有知識相關聯，借助推理技術中的各種推理演繹方法獲取新的知識。在知識的查找過程中，根據實際問題借助盲目式或啟發式兩種搜索方式，不斷地尋找可以利用的知識構造推理路線，最終獲得最優解。

（二）模式識別。人工智能涉及的模式識別通常是指用計算機代替人類或者協助人類進行感知的模式，是對人類感知外界功能的一種模擬。將人工智能應用于兒童玩具，就是要讓玩具能夠自動地獲取外界的知識，自動地對文字、聲音、圖像等信息進行識別。

（三）機器學習。學習能力是計算機模擬人類智能的重要標志，也是計算機獲取知識的主要途徑，是人工智能研究中最重要和最突出的一個方面。香農曾經說過：“一臺計算機如果不會學習，就不能稱之為具有智能的計算機。”由此可以引申出對智能玩具的判別標準，即其是否具有學習能力。智能玩具領域中主要采用兩種學習方法，即無監督學習和有監督學習。有監督學習是指在可以提供輸入和輸出時使用的學習方法，如決策樹學習、神經網絡等。無監督學習是指在不能提供有效輸入和輸出時使用的學習方法，如強化學習、進化學習等。

（四）智能信息處理。在如今這個信息爆炸的時代，更需要從海量的數據中獲取有價值的信息，從而利用這些信息進行決策、管理、檢索以及過程控制等。當前，具備多功能性、開放性和有效性等特征的圖形模式作為一種有效的智能數據處理手段引起了人們的重視。

三、人工智能應用于兒童玩具中所起的作用

游戲是兒童喜歡的活動，玩具是孩子游戲的物質基礎，它能讓孩子在游戲中獲得身心的同步發展。比如：益智類玩具主要用于發展孩子的智力，體能類玩具則主要用于增強孩子的體質。智能玩具在兒童成長過程中所起的作用大致可以歸結為以下幾點：

（一）提高孩子的言語能力。智能玩具中植入了智能芯片，使得它們能說會道，能歌善舞，可以與兒童進行交流。兒童在玩耍的過程中，有了可以對話的伙伴，便有了可以表達自己想法和情感的機會，這對提高其語言能力能夠起到很大的幫助作用。同時，當孩子有了表達的欲望和表達的渠道時，家長就能夠給予孩子語言方面的表達技巧。

（二）提高孩子的辨認能力。智能玩具一般具有與孩子互動的功能。比如：會教孩子辨認其左右手、進行簡單的四則運算、辨認簡單的物品（如水果、蔬菜）等。孩子在與這些玩具互動的過程中，聽到伙伴交待下來的“任務”，會產生好奇心并且積極思考，在此過程中，孩子的辨認能力會進一步得到提高，對智力的增長也會起到幫助作用。

（三）提高孩子的肢體協調能力。孩子在與智能玩具做游戲的過程中會有互動，比如：孩子將一盒積木砌出圖形，或者學習玩具的一些動作等，在此過程中，除了會運用到大腦外，還需要手等其他身體部位的配合，對孩子的肌肉運動、腦部發育以及身體機能的發展都具有很大的裨益。

（四）調節孩子的情緒。孩子的世界同樣也伴隨著喜、恕、哀、樂這些情緒，當負面情緒來臨時需要相應的發泄方式。對于孩子來說，玩具就是伙伴，就是朋友，他（她）們可以通過玩具來發泄這些負面情緒。同時，玩具所具有的音樂播放、故事講述等功能，又能起到調節兒童情緒的作用。

（五）提高孩子的社交能力。大人有社交，孩子同樣也有，同學、朋友、老師都是他（她）們的玩伴，如果一個孩子從小就缺少溝通的機會，就容易養成不愛說話或者不敢說話的性格。而智能玩具就具備能說會道的功能，孩子們與玩具進行交流就避免了不愛說話或者不敢說話的狀況，即使對待陌生人，也可以很快進行交流了。

四、展望

人工智能學科的出現與發展不是偶然、孤立的，它與整個科學體系的發展與演變密不可分。21世紀，各學科蓬勃發展，高新科技層出不窮，人工智能也一定能夠在時代的要求下實現多學科的交叉研究，通過與信息技術、軟件技術、生物技術、腦科學、電子技術、網絡技術等研究領域更加緊密地結合，研制出與人類智能水平相當的智能軟件和智能機器。21世紀將成為智能技術快速發展的世紀，信息時代的特征也促使人工智能學科形成三個分支，即行為主義、聯結主義和符號主義，在信息論的啟示下形成統一。人工智能在多學科的交叉發展與研究中，一定會掀起一場智能技術的革命，走向人機協同解決問題的新紀元。

［

參考文獻］

［1］徐志國.人工智能在電力系統中的應用［J］.現代電子技術，2006（21）.

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［3］胡勤.人工智能概述［J］.電腦知識與技術，2010（13）.

［4］陳建平，任斌，張會章.人工智能在智能機器人領域中的研究與應用［J］.東莞理工學院學報，2008（3）.

人工智能和生物技術范文第4篇

關鍵詞：決策支持系統人工智能專家系統

一、智能決策技術概述

1.決策支持系統的形成

隨著計算機技術和應用的發展，如科學計算、數據處理、管理信息系統的發展以及運籌學和管理科學的應用，為決策支持系統的形成打下了基礎。決策支持系統(DecisionSupportSystem—DDS)是80年代迅速發展起的新型計算機學科。70年代初由美國M.S.ScottMorton在《管理決策系統》一文中首先提出決策支持系統的概念。

DSS實質上是在管理信息系統和運籌學的基礎上發展起來的。管理信息系統重點在對大量數據的處理。運籌學在運用模型輔助決策體現在單模型輔助決策上。隨著新技術的發展，所需要不得不解決的問題會愈來愈復雜，所涉及的模型會愈來愈多，模型類型也由數學模型擴充數據處理模型。模型數量也愈來愈多。這樣，對多模型輔助決策問題，在決策支持系統出現之前是靠人來實現模型間的聯合和協調。決策支持系統的出現就是要解決由計算機自動組織和協調多模型運行，對大量數據庫中數據的存取和處理，達到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統的新特點就是增加了模型庫和模型庫管理系統，它把眾多的模型(數學模型和數據處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲起來，并且建立了模型庫和數據庫的有機結合。這種有機結合適應人機交互功能，自然促使新型系統的出現，即DDS的出現。它不同于MIS數據處理，也不同于模型的數值計算，而是它們的有機集成。它既有數據處理功能又具有數值計算功能。

決策支持系統概念及結構。決策支持系統是綜合利用大量數據，有機組合眾多模型(數學模型與數據處理模型等)，通過人機交互，輔助各級決策者實現科學決策的系統。

DSS使人機交互系統、模型庫系統、數據庫系統三者有機結合起來。它大大擴充了數據庫功能和模型庫功能，即DSS的發展使管理信息系統上升到決策支持系統的新臺階上。DSS使那些原來不能用計算機解決的問題逐步變成能用計算機解決。

2.人工智能概念和研究范圍

(1)人工智能定義。由計算機來表示和執行人類的智能活動(如判斷、識別、理解、學習、規劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴大機器智能，使計算機逐步向人的智能靠近。

(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動程序設計、學習、專家系統、機器人學、機器視覺、智能檢索系統、組合高度問題、系統與表達語言等；其主要研究領域有：自然語言處理、機器人學、知識工程。

自然語言處理：語音的識別與合成，自然語言的理解和生成，機器翻譯等。

機器人學：從操縱型、自動型轉向智能型。在重、難、險、害等工作領域中推廣使用機器人。

知識工程：研究和開發專家系統。目前人工智能的研究中，最接近實用的成果是專家系統。專家系統在符號推理、醫療診斷、礦床勘探、化學分析、工程設計、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

3.決策支持新技術

(1)數據倉庫的興起和概念。數據倉庫(DataWarehouse—DW)的概念是PrismSolutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數據倉庫》(BuildingtheDataWarehouse)中提出的。數據倉庫的提出是以關系數據庫，并行處理和分布式技術的飛速發展為基礎，它是解決信息技術在發展中一方面擁有大量數據，另一方面有用信息卻很貧乏(Datarich—Informationpoor)這種不正常現象的綜合解決方案。

W.H.Inmon在《建立數據倉庫》一書中，對數據倉庫定義為：數據倉庫是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用于支持經營管理中決策制定過程。

傳統數據庫用于事務處理，也叫操作型處理，是指對數據庫聯機進行日常操作，即對一或一組記錄的查詢和修改，主要為企業特定的應用服務的。用戶關心的是響應時間，數據的安全性和完整性。數據倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統的基礎。

(2)數據倉庫的特點。數據倉庫是面向主題的：主題是數據歸類的標準，每一個主題基本對應一個宏觀的分析領域。

數據倉庫是集成的：數據進入數據倉庫之前，必須經過加工與集成。對不同的數據來源進行統一數據結構和編碼。統一原始數據中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統一，字長不一致等。總之將原始數據結構作一個從面向應用到面向主題的大轉變。

數據倉庫是穩定的：數據倉庫中包括了大量的歷史數據。數據經集成進入數據倉庫后是極少或根本不更新的。

數據倉庫是隨時間變化的：數據倉庫內的數據時限在5-10年，故數據的鍵碼包含時間項，標明數據的歷史時期，這適合DSS進行時間趨勢分析。

數據倉庫中數據很大：通常的數據倉庫的數據量為10GB級，大型的是一個TB級數據量。數據中索引和綜合數據占2/3，原始數據占1/3。

數據倉庫軟、硬件要求：需要一個巨大的硬件平臺和一個并行的數據庫系統。

(3)數據開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識發現(KnowledgeDiscoveryinDatabase—KDD)和數據開采(DataMining—DM)國際學術會議以后，“數據開采”開始流行，它是“知識發現”概念的深化，知識發現與數據開采是人工智能、機器學習與數據庫技術相結合的產物。KDD一詞是在1989年8月于美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上正式形成的。

知識發現被認為是從數據中發現有用知識的整個過程。數據開采被認為是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數據中抽取模式。

數據開采的主要方法和技術有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術、公式發現、統計分析方法及其它方法。

二、智能決策技術原理

要能做出智能決策需要在智能決策支持系統的輔助下才能實現。因而要知道智能決策技術的原理就須要知道智能決策支持系統的原理及構造。

智能決策支持系統(IDSS)是在決策支持系統(DSS)的基礎上集成人工智能專家系統(ES)而形成的。決策支持系統主要是由問題處理與人機交互系統(由語言系統和問題處理系統組成)、模型庫系統(由模型庫管理系統和模型庫組成)、數據庫系統(由數據庫管理系統和數據庫組成)等組成。專家系統主要由知識庫、推理機和知識庫管理系統三者組成。決策支持系統和專家系統集成為智能決策支持系統。

IDSS中DSS和ES的結合主要體現在兩個方面：

(1)DSS和ES的總體結合。由集成系統把DSS和ES有機結合起來(將兩者一體化)。

KB和MB的結合。模型庫中的數學模型和數據處理模型作為知識的一種形式，即過程性知識，加入到知識推理過程中去，或者將知識庫和推理機結合起來，形成知識推理模型加入到模型庫中去。

(2)DB和動態DB的結合。DSS中的DB可以看成是相對靜態的數據庫，它為ES中的動態數據庫提供初始數據，ES推理結束后，動態DB中的結果再送回到DSS中的DB去。由DSS和ES這三種結合形式，也說形成了三種IDSS集成形式。

智能決策支持系統是以大量的信息收集和大量的知識為基礎，將它們存儲在數據庫和知識庫中，為問題處理系統服務。將實際問題轉換成計算機能進行求解的過程，就是通過對問題的分解和分析，建立問題求解的總框架模型，根據這個總框架模型的各組成部分的目標、功能、數據和求解的要求來決定各組成部分是建立新模型，還是選擇已有的成熟模型；多模型如何組合；需要利用哪些數據；是采用數值計算模型還是采用知識推理模型進行各種處理方法選擇，然后對其進行求解。將求解的結果或得到的支持決策的信息反回給決策用戶。

三、智能決策技術的應用

決策支持系統自70年代初產生以來，在這20年間逐步應用于各個領域和部門，在發展中不斷融入人工智能的技術使之成為智能決策支持系統，并得到更加廣泛的應用。主要有以下部門：

1.企業(包括工業、農業、商業等)

(1)生產部門；(2)財務部門；(3)銷售部門；

(4)運輸、后勤部門；(5)勞動人事部門；(6)外貿部門，等等。

2.事業單位

(1)城市管理部門；(2)衛生保健部門；

(3)資源管理部門；(4)教育文化部門，等等。

3.國防軍事領域

4.研究開發領域

在我國，目前已開發應用的有：全國宏觀經濟發展決策支持系統，省區整體發展決策支持系統，縣區發展戰略研究決策支持系統，各行業的發展決策支持系統，公司一級的、廠一級生產經營決策支持系統，流域管理決策支持系統，運輸經營管理決策支持系統，人口發展與控制決策支持系統，作戰指揮決策支持系統，后勤保障決策支持系統等等。

可見決策支持系統的應用已經深入到生活的各個方面。由于人們在日常生活中，隨時都要作出選擇和決定，這種選擇和決定就是決策。現代化的社會經濟生活規模宏大，變化和進展迅速，各種關系錯綜復雜，不論是對個人、集體、地區、國家，決策的正確與否，影響是巨大的；一念之差，影響到事業的成敗，組織的興亡盛衰。而正確有效的決策在于充分掌握信息和根據信息作出正確判斷，因此采集、整理和分析信息是決策聽首要任務。決策支持系統正是基于計算機上的交互式信息系統，主要目的是為決策者提供有價值的信息，能幫助決策者解決半結構和非結構決策問題。隨著決策支持系統和人工智能技術的不斷發展，由決策支持系統和人工智能技術融合的智能決策支持系統將不斷完善，應用的范圍將加廣泛和深入人們的生活。

參考文獻：

人工智能和生物技術范文第5篇

隨著數字化和虛擬儀器的快速發展,對傳感器的綜合能力要求越來越高,而傳統的傳感器根本不能適應現代化的需求,加之微處理智能技術和微機械加工技術的引入,于是智能傳感器誕生了。雖然智能傳感器是當前高新技術,但是目前為止還沒有一個規范化的定義形成。隨著人們對智能傳感器技術的不斷研究,各個專家對其都有不同的定義。本文主要傾向于以下這個定義:智能傳感器就是帶微處理器、兼有信息檢測和信息處理功能的傳感器。智能傳感器的主要特征主要包括:(1)具有自動補償功能;(2)校零、標定、校正都可以實現自動化;(3)采集數據也能夠實現自動采集,并且可以預處理數據;(4)數據存儲、記憶與信息處理功能;(5)檢驗、自選里程、自尋故障都能夠實現自動化;(6)具有判斷、決策處理功能。實現智能傳感器的主要途徑主要有以下幾種:(1)非集成化實現是將傳統的經典傳感器、信號調理電路、帶數字接口的微處理器組合為一整體,而構成的一個智能傳感器系統;(2)集成化實現的傳感器系統是采用微機械加工技術和大規模集成電路工藝技術,利用硅作為基本材料制作敏感元件、信號調理電路、微處理單元,并把其集成到一塊芯片上構成。故又稱為集成智能傳感器;(3)混合實現是根據需要,將系統各個集成化環節,如:敏感單元、信號調理電路、微處理單元、數字總線接口,以不同的組合方式集成在兩塊或三塊芯片上,并裝在一個外殼里。這里采用非集成化實現的方式。

2智能傳感器的發展狀況

智能傳感器的發展狀況主要從物理轉化機理、數據融合理論、傳感器的微型化、CMOS工藝兼容這幾個方面進行分析。(1)物理轉化機理。由于集成智能傳感器可以很容易對非線性的傳遞函數進行校正,得到一個線性度非常好的輸出結果,從而消除了非線性傳遞對傳感器應用的制約。該機理具有穩定性好、精確度高、靈敏度高的特點。利用同一硅片上集成的智能檢測電路,可以迅速提取頻率信號,使得諧振式微機械傳感器成為國際上傳感器領域的一個研究熱點。(2)數據融合理論。數據融合是集成智能傳感器理論的重要領域,也是各國研究的熱點,對于多個傳感器組成的陣列,數據融合技術能夠充分發揮各個傳感器的特點,利用其互補性、冗余性,提高測量信息的精度和可靠性,延長系統的使用壽命。(3)傳感器的微型化。集成智能傳感器的微型化決不僅是尺寸上的縮微與減少,而且是一種具有新機理、新結構、新作用和新功能的高科技微型系統,并在智能程度上與先進科技融合。(4)CMOS工藝兼容。目前,國外在研究二次集成技術的同時,集成智能傳感器在工藝上的研究熱點集中在研制與CMOS工藝兼容的各種傳感器結構及制造工藝流程,探求在制造工藝和微機械加工技術上有所突破。

3智能傳感器的發展方向

無論是現今還是未來的若干年,智能傳感器和人工智能材料都是人們關注的一門科學。雖然目前智能傳感器已經取得了一定的成效,但是智能化的實現還處于研究的初級階段。人們對智能傳感器的研究還需從以下幾個方面進行:(1)智能傳感器的重要發展方向仍然是微型結構。“微型”技術包括了多種科學的多種微型機構,它是一個廣泛的應用領域。(2)傳感器將會利用生物技術及納米技術。分子和原子生物傳感器到目前還是一門高新學科。目前,一些發達國家已經利用納米技術研制出分子級的電器。(3)智能材料繼續的研制開發,使智能器件原理進一步完善。在這項工作中,將信息注入材料的主要方式和有效途徑進行研發,對在人工智能材料內部的功能效應和信息流轉換機制進行研究。(4)人工腦系統的開發。對高級智能機器人和完善人工腦系統進一步進行發展。

傳統的傳感器在工業生產中的應用是無法快速直接測量某些產品質量指標的,并且也無法進行在線控制。但是智能傳感器的應用就不一樣了,其應用不僅可以對與產品質量指標有函數關系的生產過程中的某些量進行直接測量,而且利用神經網絡來建立數學模型,通過數學模型來進行準確的計算,這樣可以使產品質量得以確保。智能傳感器進一步完善的主要方向就是虛擬化、網絡化和信息融合技術。智能傳感器是軀感網的前端,它能收集到很多有特征的數據。用于軀感網的傳感器一般可分為兩種,一種是可以移植到人體之內的;一種是佩戴在體表的,譬如對脈搏、血壓、心跳運動的監測。從外觀上看,傳感器的形態也非常簡單,有的傳感器類似于手表戴在手腕上,有的則像耳機一樣戴在耳朵上,有的放在鞋里,還有的像創可貼一樣貼在身體的某個部位上。如在醫學領域中,血糖水平對于糖尿病患者而言是非常重要的,糖尿病患者需要隨時掌握自己的血糖水平,根據具體情況來對自己的飲食和注射胰島素進行調整,以防病情加重,或者其他病出現。針對這個情況美國公司生產了一種“葡萄糖手表”,這種外觀類似手表的測糖儀能夠實現無疼、無血、連續的血糖測試。

參考文獻

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