人工智能实际应用论文摘要怎么写
人工智能实际应用论文摘要怎么写
人工智能课程报告 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点:学习行为一般具有明显的目的性,其结果是获取知识;学习系统中结构的变化是定向的,要么由学习算法决定,要么由环境决定;学习系统是构造智能系统的中心骨架,它是全面组织与保存系统知识的场所。因此,人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是,不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为,人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz,1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是:建立一种通用的符号语言,用这个语言中的符号表达“思想内容”,用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是,在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”,他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”:让一个人和一台计算机分别处于两个房间里,与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问,并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为,如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分,则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是,尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验,但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。 图灵和冯·诺依曼的上述工作,以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究,构成了人工智能的初创阶段,这其实也是人工智能学习的开始。 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿,与自动定理证明的研究意义不限于数学一样,搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点,人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程,因此可以转化为一个搜索问题,由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务,该任务包含很多不同的子任务,其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时,机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案,使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案,可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。 人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现,仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明,各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力,主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期,Feigenbaum提出知识工程概念,标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用;相应地,研究内容也划分为三个方面:知识获取,知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识;知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式;知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的,特别是知识利用,主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面,除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外,还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法,进而引入了框架表示法,概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同,知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括:(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。 (b)利用知识解决问题的推理机。 大型专家系统的开发周期往往长达10余年,其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题,却往往说不清自己是怎么解决的,使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括:归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是:让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能,从而提高解决问题的能力。 80年代以来,随着计算机网络的普及,特别是Internet的出现,各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测,人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化,同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。 在这个新的发展时期中,人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段,以支持分布式协同工作方式,现代生产是一种社会化大生产,来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持,更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行,子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是,子任务之间的协调(即对分布协同工作的支持)向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。 其次,网络化推进了信息化,使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体,即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助,这种帮助是远远不够的,以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面,信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目(比如某厂家生产出了某一新产品的信息),还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识(比如某个行业供求关系的变化趋势)。于是,数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展,研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人,以及能与其他机器人(包括人)协作的机器人。显然,这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作,因而包括相同的理论和技术问题。 由此可见,人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统,这种系统被称为Agent 。目前,正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究,并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中,人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作,还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如,Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统,可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能;类似地,也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体,开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室,这些都将促进我国人工智能的研究,为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程,可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟,以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合,数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的3个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络(ANN)、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术,其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能,希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络,就象教一个小孩子一样,在训练结束后,这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习,修改了知识库和推理机的结构,达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域,就是模型识别,我想它应该在知识挖掘中应用不小,因为现在工程中的获得的数据越来越多,要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易,更不要说在这些数据中发现新规律了,因此有必要进行数据挖掘,它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考,人工智能也需要思考,这就是推理;人可以学习,人工智能也就需要学习;人可以拥有知识,那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的,人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能,只要模拟了人的大脑,人就可以完成人工生命的研究工作,人创造自己,这不但在科学上,而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化,它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来,ANN的学习机制再次得到人们的重视,基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点,提出了竞争学习,进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点,这是一种最简单的,最原始的学习方法,也是机器的强项,人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议,系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中,在学习过程中要对反复对知识进行评价,使其不断完善。 归纳学习。我们看到,机器所善长的不是归纳,而是演绎,它适用于从特殊到一般,而不太适应从一般到特殊,从特殊到一般的归纳是人类所特有的,是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多,但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理,也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较,如果发现它们之间有些属性是相同的,那么可以(假定地)推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习,而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习,并最终生成这个目标概念的一般描述,这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习(ReinforcementLearning)是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类,一类是上文提到的基于模型的,在这种方法,智能体需要环境确切的模型,具有较高的智能,但不适合于不确定的动态环境;另一种是基于行为的方法,在这种方法中,不需要环境的确切模型,采用分层结构,高层行为可以调整和抑制低层的行为能力,但每层中都具有其自主的确定权,如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点,故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5],但是这些都只是理论上的研究,因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性,且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中,使用“Ethogenetics(行为遗传)”的思想,突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识,而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 通过以上的学习方法就是为了得到知识,通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了,因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处,因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识,也不失为机器学习的目标之一。 人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。 由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命,它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。 结束语 许多科学家断言,机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为,就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样,智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多,计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势,但是在一般的学习中,使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的;文中介绍了几种强化学习方法的变形,并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上,他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的,真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后,我们来总结一下,人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展,人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社, 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年
基本格式: 文章题目(一般不超过20个汉字)→下附(作者姓名、单位全称、所在省市及邮编) 内容摘要(用第三人称写法,200字内为宜)→关键词(3-5个) 正文(五号字、宋体,段落空格作者需有一定排版技术,文章不宜过乱) 参考文献(10-15个重点即可,不用将所有的参考部分都标明参考文献)可以发你一份参考
最多追加100好吧,怎么都喜欢骗人啊 微型机器人的发展和研究现状 摘要: 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支, 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业, 近几十年来受到了广泛的关注。本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人, 在分析了其特点和性能的基础上, 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题, 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。 关键词: 微型机器人; 微驱动器 近年来, 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行 器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前 景和军民两用的战略意义。因此, 作为微机电系统技 术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术 研究已成为国际上的一个热点, 这方面的研究不仅有 强大的市场推动, 而且有众多研究机构的参与。以日 本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究, 重点 是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空 间医疗微系统和微型工厂。国内在国家自然科学基 金、863 高技术研究发展计划等的资助下, 有清华大 学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大 学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系 统进行了大量研究, 并分别研制了原理样机。目前国 内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器 人。(2) 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器 人。(3) 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器 人。 1 微型机器人的发展和研究状况 根据国内开展微型机器人研究的实际情况, 我们 着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和 特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人 微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提 出的, 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进 行检测, 维修等作业。由于与常规条件下管内作业环 境有明显不同, 其行走方式及结构原理与常规管道机 器人也不同, 因此按照常规技术手段对管道机器人按 比例缩小是不可行的。有鉴于此, 微型管道机器人的 行走方式应另辟蹊径。近年来随着微电子机械技术的 发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合 技术应用的发展, 使新型微驱动器的出现和应用成为 现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重 要发展基础[1] 。 日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人, 可 用于细小管道的检测, 在生物医学领域的小空间内作 微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱 动, 而无须以电缆供电。日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人, 在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s , 最 大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用 于Φ16mm的蠕动式机器人, 此种微型机器人的最大 运动速度为5mm/ s , 负载可达20N , 具有很高的运动 精度, 负载大, 但运动速度较慢且结构复杂。 国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性 冲击式管道微机器人, 上海交通大学的微机器人采用 层叠型压电驱动器驱动; 上海大学的微机器人驱动器 有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压 电薄膜微小管道机器人其运动机理, 该机器人采用双 压电薄膜驱动器, 相对于单压电薄膜, 增大了驱动 力, 提高了承载能力。该机构的最大移动速度可以达 到15mm/ s , 具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展 近几年来, 医疗机器人技术的研究与应用开发进 展很快, 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用 领域, 据日本科学技术政策研究所预测, 到2017 年 医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部 医疗手术的一半。因此日本制定了采用“机器人外科 医生”的计划, 并正在开发能在人体血管中穿行、用 于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州 的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”, 实际 上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置, 吞入体内, 可以将体内的温度信息发给记录器。瑞典 科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人, 未 来可移动单一细胞或捕捉细菌, 进而在人体内进行各 种手术。 国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型 医疗机器人的研究, 取得了一些成果。无损伤医用机 器人主要应用于人体内腔的疾病医疗, 它可以大大减 轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内 送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛 苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下 研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手 术术微型机器人, 该机器人将CCD 摄像系统, 手术 器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部, 通过开在患者腹部的小口, 伸入腹腔进行手术。其特 点是响应速度快, 运动精度高, 作用力与动作范围 大, 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅 捷而灵活的动作, 图2 所示的是利用腹腔手术机器人 进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用 微型机器人的原理样机, 该微型机器人以悬浮方式进 入人体内腔(如肠道, 食道) , 可避免对人体内腔有 机组织造成损伤, 运行速度快, 速度控制方便。 113 特殊作业微型机器人的发展 除了上述提到的微型管道机器人和无创伤微型 医疗机器人以外, 国内外一些科研工作者广泛开展了 进行特殊作业微型机器人的研究。这种微型机器人配 备相应的传感器和作业装置, 在军事和民用方面具有 非常好的发展前景。 美国国家安全实验室制造出了有史以来世界上 最小的机器人, 这部机器人重量不到28g , 体积为 411cm3 , 腿机构为皮带传送装置, 该机器人可以代替 人去完成许多危险的工作。美国海军发明了一种微型 城市搜救机器人, 该机器人曾在2001 年“9111”事 件发生后的世贸废墟搜救现场大显身手。日本三菱电 子公司、松下东京研究所和Sumitomo 电子公司联合研 制出只有蚂蚁大小的微型机器人, 该机器人可以进入 空间非常狭小的环境从事修理工作, 身体两侧有两个 圆形的连接器可以与其他机器人相连接完成一些特殊 的任务。 由于自然界中的生物具有人类无法比拟的某些机 能, 因此近年来利用自然界生物的运动行为和某些机 能进行机器人设计、实现其灵活控制、受到了机器人 学者的广泛重视。国内已有多所高校和科研院所在开 展微型仿生机器人方面的研究。上海交通大学基于仿 生学原理, 利用六套并联平面四连杆机构、微型直流 电动机及相应的减速增扭机构研制出了微型六足仿生 机器人, 体积微小, 具有良好的机动性。该机器人长 30mm, 宽40mm, 高20mm, 重613 克, 其步行速度达 到3mm/ s[2] 。上海大学也进行了一些微型仿生机器人 的研究工作。 2 微型机器人发展中面临的问题 (1) 驱动器的微型化 微驱动器是MEMS 最主要的部件, 从微型机器人 的发展来看, 微驱动技术起着关键作用, 并且是微机 器人水平的标志, 开发耗能低、结构简单、易于微型 化、位移输出和力输出大, 线性控制性能好, 动态响 应快的新型驱动器(高性能压电元件、大扭矩微马 达) 是未来的研究方向。 (2) 能源供给问题 许多执行机构都是通过电能驱动的, 但是对于微 型移动机器人而言, 供应电能的导线会严重影响微型 机器人的运动, 特别是在曲率变化比较大的环境中。 微型机器人发展趋势应是无缆化, 能量、控制信号以 及检测信号应可以无缆发送、传输。微型机器人要真 正实用化, 必须解决无缆微波能源和无缆数据传输技 术, 同时研究开发小尺寸的高容量电池。 (3) 可靠性和安全性 目前许多正在研制和开发的微型机器人是以医 疗、军事以及核电站为应用背景, 在这些十分重要的 应用场合, 机器人工作的可靠性和安全性是设计人员 必须考虑的一个问题, 因此要求机器人能够适应所处 的环境, 并具有故障排除能力[4] 。 (4) 新型的微机构设计理论及精加工技术 微型机器人和常规机器人相比并不是简单的结 构上比例缩小, 其发展在一定程度上和微驱动器和精 加工技术的发展是密切相关的。同时要求设计者在机 构设计理论上进行创新, 研究出适合微型机器人的移 动机构和移动方式。 (5) 高度自治控制系统 微机器人要完成特定的作业, 其自身定位和环境 的识别能力是关键, 开发微视觉系统, 提高微图象处 理速度, 采用神经网络及人工智能等先进的技术来解 决控制系统的高度自治难题是最终实现实用化的关 键。 3 结论 微机器人还处于实验室理论探索时期, 离实用化 还有相当的距离。存在许多关键的技术没有得到解 决, 这些问题的解决过程中同时会带动许多相关学科 的发展。只有当这些问题解决以后, 微型机器人的实 用化才会成为可能。我们要勇于创新, 抓住这个前沿 课题, 将微型机器人技术应用到国民经济建设发展影 响较大的领域。
人工智能实际应用论文摘要
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容,是选修模块。 通过本模块的学习,学生应能描述人工智能的基本概念,会使用一种人工智能语言解决简单问题,把握其基本特点;能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统;知道人工智能对人类学习、生活的影响;通过感受人工智能技术的丰富魅力,增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用;要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学;要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求,可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一)知识及其表达1.内容标准(1)能描述人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。(2)列举人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。例1 符号运算: 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别:声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明:这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。(3)掌握知识的概念;学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2.活动建议(1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?具有哪些优点?(2)对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。(3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(SETI@home)项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义,学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念,了解SETI@home项目的具体内容,感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 (二)推理与专家系统1.内容标准(1)演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。(2)通过实例分析,知道专家系统正向、反向推理的基本原理;会描述一种常用的不精确推理的基本过程。(3)了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。(4)了解专家系统外壳的概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。2.活动建议(1)针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。(2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 (三)人工智能语言与问题求解1.内容标准(1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,掌握相关概念,知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/,考察它的实例程序。(2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。(3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。(4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年,“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上,“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2.活动建议(1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。(2)观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
目前,军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义,有的广义一些,有的狭义一些,但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上,具有部分人脑(特定)功能,不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进,就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标,有的还具有辨别自然语言的能力,是一种“会思考”的武器系统。例如,智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的,它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理,根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击,消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击,可在目标区上空持续战斗60分钟。又如,广域智能引信地雷带有多功能传感器,可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时,即由微机控制发射智能子弹药,先以35°仰角将子弹药射出,尔后子弹药在空中主动寻找目标,攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战,则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为,智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计,装有智能系统的制导武器,在战场条件不变的情况下,弹药的命中精度将提高3倍;智能化的辅助指挥系统,由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征,因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此,许多国家在建设21世纪军队的计划中,都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种,并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是,一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况,另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战,因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合,其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”,从而从根本上掌握战略主动权,既可以争取“不战”而屈人之兵,又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统,还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远,完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟,并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟,既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署,也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟,智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了,完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴,它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别,也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况,历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例,现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比,仍是很有限、零散、或然的,原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如,只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力,才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情,而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如,由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达,才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述,大国和大军事集团之间的博弈,总体战的特征尤为突出;现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别,也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此,军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统,而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域,在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方,但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时,并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上,现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变,出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征,而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在,对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制,已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用,显然也是不现实的,相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”,同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用,它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征,就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候,它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度,但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程,并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现,因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的,而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远,所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”,帮助实现很大的战略企图。因此,这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响,这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起,值得思考。又如,“星球大战”计划和外层空间军事化的开启,实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为,它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身,并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容,这是不争的事实。但也应看到,无论是在战略的层面还是在战术的层面,它们仍然只是一种手段,并不能代替作战意志、作战经验等等,也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间,可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷(以一颗子弹垂直固定在硬物上,下边用一枚铁钉做撞针,人踩上去就被击穿脚掌)等作战手段和作战样式,因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。
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人工智能实际应用论文摘要写什么
屌丝和高富帅幸福的生活在一起
不是的! 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上,让设计目标更立体化,更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉,但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上,较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用,包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容,是选修模块。 通过本模块的学习,学生应能描述人工智能的基本概念,会使用一种人工智能语言解决简单问题,把握其基本特点;能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统;知道人工智能对人类学习、生活的影响;通过感受人工智能技术的丰富魅力,增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用;要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学;要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求,可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一)知识及其表达1.内容标准(1)能描述人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。(2)列举人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。例1 符号运算: 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别:声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明:这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。(3)掌握知识的概念;学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2.活动建议(1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?具有哪些优点?(2)对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。(3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(SETI@home)项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义,学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念,了解SETI@home项目的具体内容,感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 (二)推理与专家系统1.内容标准(1)演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。(2)通过实例分析,知道专家系统正向、反向推理的基本原理;会描述一种常用的不精确推理的基本过程。(3)了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。(4)了解专家系统外壳的概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。2.活动建议(1)针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。(2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 (三)人工智能语言与问题求解1.内容标准(1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,掌握相关概念,知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/,考察它的实例程序。(2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。(3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。(4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年,“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上,“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2.活动建议(1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。(2)观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
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VeryCD上的电子书 书名:SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,AI)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落…… 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence,AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件,而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮,那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢? 答: AI研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年,参与了许多国家重点研究课题,非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何? 答: 我国开始"863计划"时,正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统",其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈",用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是: 课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走; 立项论证时,惯于考虑国外怎么做; 落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全; 再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。 今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展? 答: 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是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能? 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑,是IBM制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
学校又要求规定的啊 看各个学校的
最多追加100好吧,怎么都喜欢骗人啊 微型机器人的发展和研究现状 摘要: 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支, 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业, 近几十年来受到了广泛的关注。本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人, 在分析了其特点和性能的基础上, 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题, 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。 关键词: 微型机器人; 微驱动器 近年来, 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行 器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前 景和军民两用的战略意义。因此, 作为微机电系统技 术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术 研究已成为国际上的一个热点, 这方面的研究不仅有 强大的市场推动, 而且有众多研究机构的参与。以日 本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究, 重点 是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空 间医疗微系统和微型工厂。国内在国家自然科学基 金、863 高技术研究发展计划等的资助下, 有清华大 学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大 学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系 统进行了大量研究, 并分别研制了原理样机。目前国 内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器 人。(2) 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器 人。(3) 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器 人。 1 微型机器人的发展和研究状况 根据国内开展微型机器人研究的实际情况, 我们 着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和 特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人 微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提 出的, 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进 行检测, 维修等作业。由于与常规条件下管内作业环 境有明显不同, 其行走方式及结构原理与常规管道机 器人也不同, 因此按照常规技术手段对管道机器人按 比例缩小是不可行的。有鉴于此, 微型管道机器人的 行走方式应另辟蹊径。近年来随着微电子机械技术的 发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合 技术应用的发展, 使新型微驱动器的出现和应用成为 现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重 要发展基础[1] 。 日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人, 可 用于细小管道的检测, 在生物医学领域的小空间内作 微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱 动, 而无须以电缆供电。日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人, 在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s , 最 大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用 于Φ16mm的蠕动式机器人, 此种微型机器人的最大 运动速度为5mm/ s , 负载可达20N , 具有很高的运动 精度, 负载大, 但运动速度较慢且结构复杂。 国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性 冲击式管道微机器人, 上海交通大学的微机器人采用 层叠型压电驱动器驱动; 上海大学的微机器人驱动器 有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压 电薄膜微小管道机器人其运动机理, 该机器人采用双 压电薄膜驱动器, 相对于单压电薄膜, 增大了驱动 力, 提高了承载能力。该机构的最大移动速度可以达 到15mm/ s , 具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展 近几年来, 医疗机器人技术的研究与应用开发进 展很快, 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用 领域, 据日本科学技术政策研究所预测, 到2017 年 医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部 医疗手术的一半。因此日本制定了采用“机器人外科 医生”的计划, 并正在开发能在人体血管中穿行、用 于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州 的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”, 实际 上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置, 吞入体内, 可以将体内的温度信息发给记录器。瑞典 科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人, 未 来可移动单一细胞或捕捉细菌, 进而在人体内进行各 种手术。 国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型 医疗机器人的研究, 取得了一些成果。无损伤医用机 器人主要应用于人体内腔的疾病医疗, 它可以大大减 轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内 送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛 苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下 研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手 术术微型机器人, 该机器人将CCD 摄像系统, 手术 器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部, 通过开在患者腹部的小口, 伸入腹腔进行手术。其特 点是响应速度快, 运动精度高, 作用力与动作范围 大, 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅 捷而灵活的动作, 图2 所示的是利用腹腔手术机器人 进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用 微型机器人的原理样机, 该微型机器人以悬浮方式进 入人体内腔(如肠道, 食道) , 可避免对人体内腔有 机组织造成损伤, 运行速度快, 速度控制方便。 113 特殊作业微型机器人的发展 除了上述提到的微型管道机器人和无创伤微型 医疗机器人以外, 国内外一些科研工作者广泛开展了 进行特殊作业微型机器人的研究。这种微型机器人配 备相应的传感器和作业装置, 在军事和民用方面具有 非常好的发展前景。 美国国家安全实验室制造出了有史以来世界上 最小的机器人, 这部机器人重量不到28g , 体积为 411cm3 , 腿机构为皮带传送装置, 该机器人可以代替 人去完成许多危险的工作。美国海军发明了一种微型 城市搜救机器人, 该机器人曾在2001 年“9111”事 件发生后的世贸废墟搜救现场大显身手。日本三菱电 子公司、松下东京研究所和Sumitomo 电子公司联合研 制出只有蚂蚁大小的微型机器人, 该机器人可以进入 空间非常狭小的环境从事修理工作, 身体两侧有两个 圆形的连接器可以与其他机器人相连接完成一些特殊 的任务。 由于自然界中的生物具有人类无法比拟的某些机 能, 因此近年来利用自然界生物的运动行为和某些机 能进行机器人设计、实现其灵活控制、受到了机器人 学者的广泛重视。国内已有多所高校和科研院所在开 展微型仿生机器人方面的研究。上海交通大学基于仿 生学原理, 利用六套并联平面四连杆机构、微型直流 电动机及相应的减速增扭机构研制出了微型六足仿生 机器人, 体积微小, 具有良好的机动性。该机器人长 30mm, 宽40mm, 高20mm, 重613 克, 其步行速度达 到3mm/ s[2] 。上海大学也进行了一些微型仿生机器人 的研究工作。 2 微型机器人发展中面临的问题 (1) 驱动器的微型化 微驱动器是MEMS 最主要的部件, 从微型机器人 的发展来看, 微驱动技术起着关键作用, 并且是微机 器人水平的标志, 开发耗能低、结构简单、易于微型 化、位移输出和力输出大, 线性控制性能好, 动态响 应快的新型驱动器(高性能压电元件、大扭矩微马 达) 是未来的研究方向。 (2) 能源供给问题 许多执行机构都是通过电能驱动的, 但是对于微 型移动机器人而言, 供应电能的导线会严重影响微型 机器人的运动, 特别是在曲率变化比较大的环境中。 微型机器人发展趋势应是无缆化, 能量、控制信号以 及检测信号应可以无缆发送、传输。微型机器人要真 正实用化, 必须解决无缆微波能源和无缆数据传输技 术, 同时研究开发小尺寸的高容量电池。 (3) 可靠性和安全性 目前许多正在研制和开发的微型机器人是以医 疗、军事以及核电站为应用背景, 在这些十分重要的 应用场合, 机器人工作的可靠性和安全性是设计人员 必须考虑的一个问题, 因此要求机器人能够适应所处 的环境, 并具有故障排除能力[4] 。 (4) 新型的微机构设计理论及精加工技术 微型机器人和常规机器人相比并不是简单的结 构上比例缩小, 其发展在一定程度上和微驱动器和精 加工技术的发展是密切相关的。同时要求设计者在机 构设计理论上进行创新, 研究出适合微型机器人的移 动机构和移动方式。 (5) 高度自治控制系统 微机器人要完成特定的作业, 其自身定位和环境 的识别能力是关键, 开发微视觉系统, 提高微图象处 理速度, 采用神经网络及人工智能等先进的技术来解 决控制系统的高度自治难题是最终实现实用化的关 键。 3 结论 微机器人还处于实验室理论探索时期, 离实用化 还有相当的距离。存在许多关键的技术没有得到解 决, 这些问题的解决过程中同时会带动许多相关学科 的发展。只有当这些问题解决以后, 微型机器人的实 用化才会成为可能。我们要勇于创新, 抓住这个前沿 课题, 将微型机器人技术应用到国民经济建设发展影 响较大的领域。
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屌丝和高富帅幸福的生活在一起
你搜下这本书:人工智能与机器人研究,里面有一些这个领域的文章
用相关的事物代替所要表达的事物。借代种类:特征代事物、具体代抽象、部分代全体、整体代部分。如:不拿群众一针一线。(《三大纪律八项注意》)先生,给现钱,袁世凯,不行么?(叶圣陶《多收了三五斗》)对比是把两种不同事物或者同一事物的两个方面,放在一起相互比较的一种修辞。例如:有的人活着,他已经死了;有的人死了,他还活着。(臧克家《有的人》)(编录人教版小学语文六年级上册)运用对比,必须对所要表达的事物的矛盾本质有深刻的认识。对比的两种事物或同一事物的两个方面,应该有互相对立的关系,否则是不能构成对比的。
不是的! 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上,让设计目标更立体化,更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉,但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上,较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用,包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。