人工智能总结
总结就是把一个时间段取得的成绩、存在的问题及得到的经验和教训进行一次全面系统的总结的书面材料，它是增长才干的一种好办法，因此十分有必须要写一份总结哦。我们该怎么写总结呢？以下是小编收集整理的人工智能总结，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
人工智能总结1
一、引言
2011年，南京信息职业技术学院正式成立物联网应用技术专业，2012年该专业成为国家骨干高职院校重点建设专业。按照《教育部、财政部关于确定“国家示范性高等职业院校建设计划”骨干高职院校立项建设单位的通知》（教高函[2010]27号）文件要求，国家骨干高职院校应着力推进办学体制机制创新，增强办学活力，以专业建设为核心，强化内涵建设，提高人才培养质量，带动本地区高等职业教育整体水平提升。高职专业建设的理念最终要通过课程来实现，专业核心课程的建设水平，是衡量专业建设水平的一个重要指标。同时教育部《关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》（教高[2006]16号文件）指出：高等职业院校要积极与行业企业合作开发课程，根据技术领域和职业岗位（群）的任职要求，参照相关的职业资格标准，改革课程体系和教学内容。建立突出职业能力培养的课程标准，规范课程教学的基本要求，提高课程教学质量。由此可见，高职的课程标准建设是课程建设的关键，是高职院校提高人才培养质量，带动本地区高等职业教育整体水平提升的一项重要任务。“物联网项目综合实务”课程作为物联网应用技术专业的专业核心课程之一，在大三学年第一期开设，是重要的岗位能力课程，是对前序课程的综合运用，也是对毕业生职业能力的提升。该课程首次在全国开设，具有较强的探索性。
二、物联网项目综合实务课程标准制定原则
1.以职业能力培养为导向，融入职业标准。课程面向学校所在区域培养物联网技术专业群应用型人才，在课程标准建设中坚持以就业为导向，紧紧围绕学生未来的职业岗位，着眼于从事具体职业岗位工作所需的核心职业能力，根据能力要求来设计具体课程内容，保证教学内容与岗位核心能力的要求相吻。同时课程以项目为依托导向、采取一体化的教学模式，保证职业资格证书考试标准与课程标准全面接轨。
2.基于工作过程，突出工学结合。课程开发要基于工作过程，充分体现工学结合的特点，以真实的工作任务为载体来实施课程整体设计。
3.校企合作、共同开发。企业合作进行课程及课程标准的开发，根据企业实际需求，制定课程教学内容，从而保证培养一线实用型技术人才的质量。
4.立足现实，保证可实施性。课程标准开发立足专业基础、实训条件和教学团队力量，确保课程的可实施性。
三、课程标准开发流程
为保证课程标准科学和有效，需要对开发过程进行控制，课程标准开发的控制流程如下：市场需求调研岗位分析工作任务分析职业能力要求分析课程标准编写课程标准审核课程标准修订。在课程标准开发过程中，积极与行业、企业、合作办学单位开展调研合作，始终遵循课程标准制定原则和课程标准开发流程。
四、物联网项目综合实务课程标准
物联网项目综合实务的.课程标准基本框架构成如下：课程定位、课程目标、课程设计思路、课程内容与教学要求、考核评价、课程实施等。
1.课程定位。本课程是物联网应用技术专业的岗位能力课程。通过本课程的学习，学生可以了解物联网项目建设相关岗位所需的基本概念和工程管理基础知识，能够根据客户需求编写物联网项目设计方案，能够进行物联网设备的选型和采购，能够完成物联网工程施工和调试，能够完成对物联网项目的功能测试，能够进行系统故障判断与维修，为将来从事物联网工程项目相关工作打下坚实的基础。课程学习后应达到“物联网应用工程师”资格证书的基本要求。物联网是一个综合的领域，所涉及的行业种类繁多，确定课程建设的方向尤为重要，基于物联网应用领域和学院基础的分析，我们选取了智能家居这个行业作为本课程的建设内容落脚点。课程以一个真实的智能家居系统项目入手，按照物联网项目的建设进度流程，依次引入物联网项目的立项，物联网设备或产品的采购，物联网设备的安装，物联网设备的调试，物联网系统的维护和管理等几个工作任务。
2.课程目标。总体目标面向物联网应用系统集成和调试工程师、物联网设备销售经理工程师、物联网设备安装工程师、物联网项目运营师、物联网高级监理师等工作岗位，针对“智能家居”物联网工程项目的项目设计、设备选型与采购、设备安装与调试、系统维护等典型工作任务，着力培养学生物联网工程项目相关岗位的职业能力，培养正确的工作态度，养成良好的职业习惯。课程目标分为知识目标、技能目标和素质培养目标。（1）知识目标。了解物联网工程项目的建设过程、熟悉物联网工程项目各个阶段的特点及任务，了解物联网工程项目产品选型与采购的相关知识，熟悉物联网工程项目的安装调试和运行维护方法，了解施工图的识读方法。（2）技能目标。①能够根据客户需求和现场勘测设计项目方案；②能够进行物联网设备的选型；③能够根据需求进行设备的采购；④能够根据相关的技术标准在工程现场对设备进行安装；⑤能够对设备进行调试，对一般故障进行现场排查与处理；⑥能够根据设计方案和验收标准对工程进行测试和验收；⑦能够根据工程图纸指导施工；⑧能够使用相关软硬件设备和工具对系统运行状态进行检测与维护；⑨对物联网系统的日常数据进行统计与汇总，并能根据数据判断物联网项目的运行状态。（3）素质养成目标。国家教育部在教高[2006]16号文件中指出，高职的培养目标规定为“为社会主义现代化建设培养千百万高素质技能型专门人才”，因此在注重培养职业技能的同时，还应该注重职业素质的培养。因此课程的素质目标确定为：良好的精神状态和乐观进取的工作生活态度，良好的职业道德素质、敬业精神、良好的团队协作精神和意识，永不满足的创新精神以及良好的自我身心调控能力等。
3.课程内容。课程在内容设计方面突出体现职业能力培养，紧紧围绕完成工作任务的需要来选择课程内容，从“任务与职业能力”分析出发，打破传统的知识传授方式，以“项目”为主线，构建工作情景。课程内容以南京信息职业技术学院新技术体验中心（别墅）智能家居项目案例构建了七个项目，分别是：项目一智能家居项目建设方案、项目二照明项目、项目三智慧家电项目、项目四智慧安防项目、项目五智慧监控项目、项目六智慧门禁系统和智能家居管理项目。课程内容的每一个项目又有具体要求，表1是项目二智慧照明项目的具体实施要求。表1教学活动的设计既有利于教师教学的实施，具有切实的指导作用，同时有利于学生培养各种职业能力。
4.课程的教学评价。由于是任务引领下的学习方式，在完成任务的过程中，学习相关知识和职业技能，所以考核必须结合课程的授课特点，变一次性考核为过程考核，即在学生的整个学习过程中考察学生。总评成绩由课堂表现、项目实操、项目报告和理论考试综合构成。具体考核内容和权重分配见下页表2。
以上各项独立评分，按比例记入课程总成绩，对考核结果及时进行统计分析。
5.课程建设的保障。①教材及教学方法。通过文献检索和调研，目前本课程没有现成的实例可以借鉴，需要根据市场调研、企业调研和参考相关资料编写教材。在教材编写过程中北京凌阳爱普科技有限公司和北京中讯威易科技有限公司的工程师给予了指导建议，并参与了部分内容的编写。本课程授课时要注意理论和实际有机结合，采取一体化教学方法，在智能家居实训室和智能家居体验中心的环境中让学生融入工作情景。同时还可以带学生体验物联网实训基地的煤矿人员定位系统及不停车系统，带领学生分析讨论。教师在授课时应注意调动学生的积极性，让学生自主学习，多采取分组布置任务、小组讨论、任务驱动等教学手段，教师的任务主要是归纳、总结，知识的系统讲解。②教师。教师需要通过自身的学习和培训提高专业知识水平，可通过与物联网企业的合作、实习提高教师的实践能力。由于课程的工程性较强，课程内由企业工程师现场讲解设备的安装和调试的相关知识。企业工程师授课学时数不少于课程总学时的50%，企业工程师授课时校内教师作为助理，从而保证课程效果。③智能家居综合实训基地。作为课程实施的有力保障，智能家居综合实训基地分为智能家居实训室和智能家居体验中心两部分。智能家居实训室拥有9套物联网工程实训平台，采用结构化实训架作为实训项目的“柔性工位”，实验所用产品均接近实际应用系统，能够组建具有行业特色的物联网工程实训项目，确保学生可利用智能家居实训室设备搭建真实物联网项目。智能家居展示体验中心是一套两居室的样板房，完全按照实际的家居环境设计，智能家居体验中心将当前热门和最有市场潜力的智能家居产品方案引进实训基地，为高校师生接触和研究当前先进技术搭建桥梁，让学生了解所学习的专业知识在实际工程项目中的应用。
五、总结
提出了基于职业能力培养的物联网项目综合实务课程标准开发方案。该方案有利于提高学生的职业技能和职业素质。由于物联网专业开设时间不长，在课程建设方面还有很多问题，如师资问题、教材问题等还需进一步的深入研究。
人工智能总结2
改革开放30多年来，我国发生了翻天覆地的变化，带动了社会经济的繁荣，随之带来了第三产业的发展。20xx年左右，酒店行业进入黄金发展阶段，酒店数量及行业规模迅速提升。然而，在迅猛发展的背后，行业本身也暴露出诸多问题，譬如缺乏市场定位、前期投资过度、产品大众化，酒店管理模式同质化等问题。近年来，中央政府遏制公款消费支出导致酒店业因公收入大幅下降；现今此类饭店的经营效益如断崖般下降。同时，受国内经济发展减速、新技术爆发、消费市场更新换代的影响，消费需求与消费行为都有了新的改变。在新形势下意味着酒店不再是“皇帝女儿不愁嫁”，其暴利时代已经成过去式，整个行业面临重新洗牌的境地。新形势下，通过强化管理，提升服务，改变以往一味重“硬件”轻“软件”的状况，人才的挖掘与培养显得尤为重要。所以，设计一套系统、专业的员工培训体系已成为星级饭店业发展的重中之重。本文试图引入近年来在基础教育研究中广泛推崇的多元智能理论，为酒店类企业培训课程设计与人才挖掘提供全新的思路和多样的选择。
一、酒店类企业培训员工需求调查
目前我国星级饭店培训环节中，普遍存在着培训目标不清晰、培训课程不连贯、员工需求与培训内容不吻合、培训教学方法陈旧、培训评价单一等诸多问题。多元智能理论强调根据个体差异，因材施教，着重培养和发挥员工的智能强项，因此，多元智能理论引入势必会对现行的酒店类员工培训课程设计体系产生深远的影响。为了酒店培训课程设计的科学性与有效性，基于多元智能理论特点，我们首先应当对酒店及其员工的培训需求做深入的调查分析。调查研究分为两个层次：第一层次为企业层次，采取访谈调查法；第二层次为员工层次，采取问卷调查法。根据不同层次的不同需要，分别采取访谈调查和问卷调查两种方式，以获得更真实、更科学的数据资料。通过对笔者所在城市——荆州当地两家星级酒店晶崴国际大酒店、金九龙大酒店8名管理层人员的访谈总结出，星级饭店组织培训的最终目标是为了提高员工解决问题的能力，现整理出所需的培训内容共20项（如表1所示）。受整体经济与政策大环境的影响，从以往拼“外在奢华”到更看重“内在服务”、从“标准化”到更倾向于“定制化”的转变，反映出只有卓越的服务，才能赢得顾客的口碑。目前，由于酒店从业人员年龄跨度大、学历不高、稳定性低等因素造成培训难度大、培训效果低。所以，根据饭店与员工的实际需求，结合员工智能潜质，设计一套以多元智能理论为指导依据的星级饭店培训课程体系，将对星级酒店新时代下的改革与转型提供人才保障。
二、多元智能理论引入及对其课程设计的影响
1983年，加德纳提出多元智能理论认为：人的智能呈现多元化，是由多种能力构成，并且各种智能是以相对独立的形式存在的。他认为评定一个人能力应从语言智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际关系智能、自我认识智能、自然观察者智能等八种智能综合评定的。多元智能理论强调解决实际问题的能力和创造力的重要性，强调发挥人的特长，重视个别差异，发现并培养人的智能强项等主张，这对于纠正和克服上述我国星级饭店类企业培训课程体系设计中所存在的突出问题，无疑具有重要的'理论借鉴价值和实践指导意义。
1.课程目标多元化以多元化智能理论为基础的培训课程，其培训目标不光只重视单一能力的培训。课程目标呈现多元化、个性化，针对各个岗位要求及其学员特点设定相应最终标准，注重培养学生解决问题的能力和创新能力，课程目标更加体现实用性。
2.课程内容多样化多元智能理论认为，个体的智能结构是多元的，每个个体均存在着八种智能。根据员工智能的特点，我们可以去伪存真，对传统的课程内容进行删减，并加入其他所缺失的多元化课程内容。企业员工可以根据不同智能发展的需要选择不同的课程内容，以达到更好的培训效果。
3.课程实施情景化多元智能课程真正做到了因材施教，讲授法不是主导教学方法。各种智能都有着多元化和个体化课程实施方法，以此来适应学生不同的智能结构。课程还将为学生创造各种智能环境，教师也将以“智能小组”方式上岗，从而促进多元智能课程的实施。
4.课程评价多元化在多元智能理论的课程评价中，呈现多元评价主体，包括酒店、顾客、培训师、同事及员工自我评价；评价内容全面化，打破以往以课程为总结性评分的特点，更注重课程结合工作的过程性评价；在评价方式上，改变以往以考试结果评价的片面化，还纳入表现性评价、真实性评价等方式的多元化评价体系。
三、基于多元智能理论的企业职业培训课程设计策略
1.基于多元智能理论的酒店类培训课程目标设定策略多元智能理论其特点主要是多元化与多样性。课程设计将以多元智能理论为指导，从全新的多元视角去探讨星级酒店类员工培训课程目标。酒店培训课程目标是针对其职工在从事的岗位上应具备的智能方面而提出的要求，是在培养上期望职工所达到的程度。课程设计者应当从职工需求出发，结合社会和企业的需要。以“整体和长期观”来设置课程目标，考虑员工的岗位变动及晋升渠道，既要满足其目前职业岗位要求，更要顾及到未来工作的需要。根据多元智能理论，如果员工中一种或两种智能要高于或突出于其他智能，因着重结合岗位需求发挥其所长，做到不同岗位和不同职工的“因智施教”。多元智能理论要求我们发挥其长项的同时，也要兼顾各智能的协调发展。设置培训目标应当深刻理解学以致用，重点突出员工解决实际问题的能力。
2.基于多元智能理论的酒店类培训课程内容的选择与组织策略由于星级饭店人员分工明确，管理职责清晰，在课程体系的建设方面要充分考虑到不同层面所需设置培训课程项目的不同。在战略方面，星级饭店需要大量职业化的管理人员与专业技术型人才，方能促进星级饭店的快速发展，因此职业化与专业性是这一层面需要重点关注的。在战术方面，星级饭店需要通过培养大量的关键性岗位员工，才能确保星级饭店经营管理的常态化，因此岗位模型是这一层面需要重点关注的。另外，这一层次的员工流动性大，更难评估培训效果。根据培训项目需求的不同，整理出5项培训项目，分别是新员工培训、岗位模型培训、通用素质培训、管理能力培训、专项能力培训（如表2～3所示）。企业通过提高员工技能，使其获得更多知识与能力，通过对员工智能的分类，采取因材施教的方法，为企业培育一批多技能员工，结合企业绩效发展机制，在员工晋升与发展方面提供有效支持。同时，可为企业的长期稳健发展奠定坚实的基础。
3.基于多元智能理论的酒店类企业培训课程实施策略课程实施是指把课程计划付诸实践的过程，是达到预期课程目标的基本途径。将多元智能理论作为课程实施指导依据，根据员工兴趣与职业发展，结合岗位需求与企业目标，通过因材施教的方法，加强培训效果，运用和掌控好影响课程实施的种种因素。以酒店人力资源培训为例，培训实施应围绕六个模块，分别是人力资源战略、人事招聘、培训与开发、企业绩效管理、薪酬福利、员工关怀。通过对人力资源管理相关概念进行界定，明确人力资源管理的特点、服务对象与结构，同时还涉及非人力资源管理部门的人事管理要求。根据服务行业员工流动性大、管理层次鲜明、岗位分工明确、过程管理困难、服务标准程度高等特点，提出只有构建一套培养与开发人才体系，才能为酒店的长期发展奠定坚定的人才基础。酒店类培训课程实施应该创立适合多元智能发展职业培训的学习环境。我们在抛弃传统教学中常采用固定桌椅，更多设置U形、L形桌椅，圆形等布置座位模式，以课桌形成小组单位。多元智能活动中心的创立也是我们创建多元智能培训环境的重要方式，以此来满足职工对不同课程内容的学习和不同智能的培养需要。对于培训课程实施而言，多元智能教师的培养也是我们课程成功的关键，应当组建培训师智能小组。相较于传统培训，多元智能的企业职业培训师提出了更高的要求，教师除了具备一般的职业素质和能力外，还必须充分发挥自己的智能特点及潜能。酒店类企业培训教师应该具备以下素质：一是具有观察和区分酒店员工个体智能差异的能力；二是掌握多元智能教学的技能，能够激发酒店员工的智能强项。在课程实施中，每个培训教师根据自己的智能强项和教学特点，负责其中的某项或者某几项智能的课程培训。企业的职业培训师应该包括知识与学者型、表演与激励型、讨论咨询型、启发活动型、教练引导型等不同类型。不同类型的培训师具有不同的智能强项，这样他们可以优势互补、相互学习、相互促进，从而为企业职工智能的发展和培养提供更多机会。
人工智能总结3
1、引言
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(A、I、)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。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。
一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。
2、人工智能的形成与发展
说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：
第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；
第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；
第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段
智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任
务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。
3、模糊控制
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：
(1)定义变量：也就是决定程序被观察的.状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE，而控制变量
则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。
(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。
(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4、专家系统
专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和
环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
5、神经网络
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T、Koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
6、小结
关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。
人工智能总结4
智能变电站概述
智能变电站概念
所谓智能变电站，也即采用先进、可靠、集成、低碳、环保的智能设备，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级功能，实现与相邻变电站、电网调度等互动的变电站。
智能变电站特征
图1给出了传统变电站与智能站的结构对比。从系统架构上，智能变电站分为3层：过程层、间隔层、站控层，下面将详细介绍。
过程层（设备层）包含由一次设备和智能组件构成的智能设备、合并单元和智能终端。智能设备主要有智能变压器、智能高压开关设备、电子式互感器等。目前由于技术的局限或稳定性因素，智能一次设备大多还处于过渡状态。一些智能站仍然采用传统式互感器，以保证可靠性。合并单元，根据种类不同，可将传统电压、电流互感器的输出模拟数据转换成数字信号，也可直接接收电子互感器传送的数字采样值，统一合并同步后，通过光纤上传至二次设备，从而取代传统站中纷繁复杂的电缆线路。智能终端用于采集和传送各种开关、刀闸开入开出状态、保护控制信息等。其与一次设备采用电缆连接，与保护、测控等二次设备采用光纤连接。间隔层设备一般指继电保护装置、测控装置等二次设备，与各种远方输入/输出、智能传感器和控制器通信。二次设备之间的连接全部采用高速的网络通信，而不再出现常规功能装置重复的I/O现场接口，通过网络真正实现数据、资源共享。站控层包含自动化系统、站域控制、通信系统、对时系统等子系统，实现面向全站的测量控制、数据采集、监视控制、操作闭锁、电能量采集、保护信息管理等相关功能。整个变电站各设备之间以及调度中心都将采用统一的IEC61850规约进行信息交互共享，最终实现跨系统间的数据无缝交换。
综上所述智能变电站典型特征在于：一次设备智能化，二次设备网络化、信息平台一体化。
智能变电站实训基地简介
为方便教学培训，武汉电力职业技术学院从20xx年初开始在校内构思筹建110kV智能变电站实训基地，并于20xx年底通过项目验收。考虑到该基地教学用途以及校内场地、项目资金的局限，该智能站结构设计较简单。
图2为基地一次系统接线方案。实训基地本着“同步建设，适度超前”的原则，选取110kVSF6断路器、隔离开关、电流、电压互感器、氧化锌、避雷器母线等设备建设一个出线间隔和一个电压互感器间隔。在此基础上，引入智能电气二次组件及后台系统。后台控制室主要布置交直流电源屏、控制屏、监控后台及工器具、仪表柜等。其具体实施方案如下：
（1）110kV采用智能终端+常规一次设备方式实现一次设备智能化，智能终端就地安装在各间隔智能组件柜内。
（2）110kV采用常规互感器，通过合并单元输出数字量采样信号。互感器的输出模拟信号经合并单元A/D转换后，通过IEC61850-9-2或IEC60044-8协议送至各IED。
（3）操作控制方式。变电站监控系统按无人值班要求，操作控制功能按站控层、间隔层、设备级的分层操作原则考虑。操作权限由站控层、间隔层、设备级的顺序层层下放。在监控系统运行正常的情况下，任何一层的操作、设备的运行状态和选择切换开关的状态都应处于计算机监控系统的监视之中。在任何一层的操作时，其他操作级均应处于被闭锁状态。
（4）系统网络结构。鉴于基地线路结构简单，为节约成本，此处系统站控层与间隔层直接经过站控层网络连接，未设置过程层网络。将保护设备直接融合在一次设备场内的智能终端柜中。同时为满足学员对比观测常规站与智能站，该实训基地智能终端柜做了特殊处理。常规综自站方式配置1套110kV线路保护装置、1套110kV线路测控装置、1套母线测控装置，采用常规模拟电气量对实验间隔进行保护、控制。智能变电站方式配置1套110kV线路智能终端合并单元一体化装置和1套110kV线路保护测控一体化装置，采用数字信号经智能终端合并单元一体化装置对实验间隔进行保护、控制。
总之，该实训基地的建设与现场高度一致，可营造出真实的职业环境，与变电站“零距离”接轨。同时具有一定的超前性，将国外最新设备及技术引入高校，尽可能体现了专业领域的新技术、新工艺。既满足了学生技能训练的要求，贴近生产，又满足了职工培训和社会服务的`需要，避免重复投资。对于高职教育与职工培训具有重要意义。
职前职后双模式教学探讨
实训基地的建设，不仅有利于提高学院师资力量，更有助于职前教学方式的改革以及开拓发展职后培训特色，实现应用型人才培养和充实学院工作双赢的目的。
职前教学改革
武汉电力职业技术学院作为一所有着60年办学历史的职业高校，数年来为电力系统培养了无数人才。其主打系部电力工程系，始终以应用型人才培养为导向，每年向社会输送大量优质毕业生。学生多数从事电力相关行业：电力系统、企业、能源、建筑单位等。故对于电力设备的基本认知和动手能力必须具备。变电站作为电力行业中的至关重要一环，其了解必不可少。为此，学校每年都会开展校企合作或组织学生到不同的变电站、发电厂等站点参观实习。此方法确实让学生直观地感受了实际工作现场，但据多年的实习经验及学生反馈，外出实多存在以下问题：
其一：变电站、发电厂基本都处于带电运行状态，工作人员正常值班上岗。为确保系统安全，对于外来学生的参观实习，具有一定的排斥情绪。即便允许实习，也严禁学生进入危险区，仅由工作人员带领学生简单浏览主要设备。而设备的具体信息或操作使用，学生根本无法获知，仅能做泛泛了解。实习效果较差。
其二：外出实习，费用较高。每次实习，不仅指导教师要负责联系实习单位，承接车辆等工作，学生也要相应承担外出的交通、住宿、餐饮等费用，极大地增加了学生及学校的经济开支。
其三：校外实习，学生管理难度加大，危险因素较多。同时其来回过程相对较长，也造成了学生学习时间的浪费。
校内实训基地的建设则将极大改善以上问题。以智能变电站实训基地的建设为例，其所带来的教学特色如下：
（1）教师可根据教学进度，实时安排学生前往实训场地对某项设备进行针对性学习。课时安排更自由，理论实践结合更紧密，设备认知更深入。
（2）一次设备主电路不带电，无高电压危险。教师可带领学生亲临现场，触摸感受设备。同时还可以打开设备控制柜，让学生认知内部结构、尝试控制按钮，体验开关操作，对比观察设备状态。更具动手实践性。
（3）当前智能变电站相对较少，传统站与智能站又无法融合。该实训基地则重点突出了传统与智能站的对比，更能让学生及时学习新知识，了解科技前沿，不再制约于传统课本知识的滞后。
职后培训特色
作为一个高职院校的同时，武汉电力职业技术学院也隶属湖北省电力公司，自20xx年正式挂名为国网湖北省电力公司技术培训中心。为此，学院专门成立培训部门，将重心由职前变为职前职后两手抓，双模式教学。不仅仅承接省公司部署的培训任务，更要积极主动开拓培训课程，紧随时代和职业需求，对系统员工开展新技术普及、实操训练、技能比武等工作。
随着智能变电站建设的大力开展，截止到20xx年底，湖北省新建及改造智能变电站已达100座。对于智能站的运行调试维护工作迫在眉梢。倘若培训始终停留于理论层面，其知识可能让员工觉得枯燥、虚无甚至无用。学员更想解决的是实际运行中可能出现的故障或调试、运行方法。尤其智能站，其二次设备或者软件网络通讯层面的调试和故障所占据的比重更大，故智能站实训基地的建设尤为必要。通过实训基地实物装备，模拟重现多种故障，展示具体调试步骤，帮助系统员工理清排查思路，解决实际应用问题。对于智能站智能化控制、操作一体化等功能的演示，如顺控操作的使用，都将更加具有说服力。该实训基地的培训对象主要为电力公司从事变电站智能运检工作的生产人员和技术管理人员。培训规模：一次可接纳15-20人培训。配备专任教师3人，兼职教师若干。
总之，通过智能变电站实训基地，将国际先进技术工艺引入高校，不仅可以促进职前教学方式的改变，显著提高学生的实践认知和动手能力;同时也可以作为培训载体，普及前沿技术，服务培训课程的开展，强化培训效果，使培训更具职业针对性。
实训基地建设对教学的意义
高职院校实训基地既是高职学生巩固理论知识、职业技能训练、全面提高职业综合素质的实践性学习与训练的平台，也是学院开展职工培训、技能鉴定、教学改革、教师从事科学研究、就业指导和社会服务等工作的多功能场所。加强实训基地的建设，有着十分重要的现实意义。
（1）实训基地建设是改进职业教育实践教学的关键环节，是提高技能型人才培养质量的基本途径。可使学生掌握的书本知识变成应用技能，也是训练职后学员职业岗位技能的基础平台。
（2）实训基地建设是提高职前学生就业竞争力、缩短职后人员工作适应期的根本保证。学生通过在实训基地的工学交替、顶岗实习，提前接受现代企业氛围的熏陶。职员通过电力行业新技术的培训，熟练掌握新设备、新工艺，巩固职业技能，尽快适应企业发展的需求。
人工智能总结5
20世纪40年代，计算机的发明揭开了人类发展的新篇章，使得人类追寻已久的脑力劳动机械化问题获得了解决的方法和途径。计算机能够代替人类大脑进行复杂的计算，并且能够根据计算对某些问题做出判断，从某种程度上代替了人脑的部分功能。而随着计算机计算机技术的发展，20世纪50年代人工智能(AI)这一新的学科门类的诞生，对人类的发展和进步有着重大的意义。
人工智能是指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可用某种智能化的机器来予以人工的实现。诸如机器编译、机器诊断、机器推理以及各种专家系统。随着人工智能技术的发展，引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，并且发展出了若干个研究子学科，如计算机科学、哲学、生理学、社会学、生物学、信息学和计算机数学等，人工智能成为一门广泛的交叉和前沿学科。因此，《人工智能及其应用》课程的学习，对于计算机应用研究技术、机械技术以及本人的专业——农业机械工程的学习和科研工作中，具有十分重要的作用。《人工智能及其应用》课程所讲授的知识涵盖面广、内容较多，其中许多章节所设计的知识都可以单独作为一门课程学习。因此，通过本学期对《人工智能及其应用》课程的学习，我重点总结一下主要学习和掌握的几方面知识：
1．人工智能的研究与应用领域。在人工智能这门学科中，包含有多个研究领域，每个研究领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语，它们包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。通过对这些研究领域的研究和应用介绍，我发现其中专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、机器视觉和数据挖掘等方面的知识，是我所研究的专业领域和课题中，使用计算机软件进行数据处理和自动判别所需要的知识，对我课题的研究和完成将会有很大帮助。
2．知识表示与推理。本部分研究了传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和知识推理。以符号和逻辑为基础的传统人工智能问题求解是通过知识表示和知识推理来实现的。知识表示的方法有很多，包括图示法、公式法、结构化方法、陈述式表示、过程式表示、状态空间法和问题归约法等。表示问题是为了进一步求解问题，从问题表示到问题的解决有一个求解的过程，也就是搜索过程。因此，学习了图搜索策略和AX算法的方法和步骤。学习了消解原理这一用于一定的子句公式的重要推理规则，包括消解推理规则、含有变量的消解式、消解反演求解过程等。并且学习了规则演绎系统和产生式系统。它们是解决比较复杂的系统和问题的较为先进的推理技术和系统求解方法，能够解决搜索推理方法难以解决的一些问题。
3．计算智能。包括人工神经网络计算、模糊计算、粗糙集理论、遗传算法、进化策略、进化编程、人工生命、粒群优化、蚁群算法、自然计算和免疫计算。其中每一部分都可以作为单独的一门课程和知识进行深入的学习和研究。其中，我结合课程内容，重点学习和研究了人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元的特性而产生的，是基于生物神经元特性的互联模型制造的算法及机器。包括有以下几个重要特性：并行分布处理、非线性映射、通过训练进行学习、适应与集成、硬件实现性。在本部分学习了神经网络是由基本处理单元——神经元及其互联方法构成的。其网络基本结构分为两类：递归网络和前馈网络。人工神经网络的'主要学习算法有：有师学习、无师学习和强化学习三种。具体学习了自适应谐振理论网络、学习矢量量化网络、Kohonen网络、Hopfield网络，并且学习了基于神经网络的知识表示方法和推理方法。通过这部分的学习，了解了神经网络的应用方法和应用领域，由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而在模式识别、信号处理、系统辨识和优化等方面有着广泛的应用。
4．机器学习。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并实现现有知识的学问。在此部分，主要学习了机器学习的主要策略、系统的基本结构和各种机器学习算法，包括：机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、神经学习和知识发现。而其中的一些学习方法又与以前学习章节中的内容有所交叉，如神经学习和人工神经网络。介绍了各种学习方法的定义、结构、基本计算方法和流程等知识。机器学习广泛的应用于图像处理、模式识别、机器人动力学与控制、自动控制、自然语言理解、语音识别、信号处理和专家系统等领域。
通过对《人工智能及其应用》课程的学习，使我学习了人工智能的各种基本算法和思想，了解了各种方法的应用领域和适用范围。由于我的研究课题中，也需要对采集的数据进行处理和做出判断，因此必然涉及人工智能的相关知识。课程包含内容很多，涵盖的领域非常广泛，虽然学习深度有限，但是正是对人工智能知识的广泛了解，才能扩展我的研究思路，选定方向和研究算法，进行更深层次的研究。
人工智能总结6
人工智能是产生于20世纪50年代的一门综合高科技学科，它将机器智能和智能机器的概念和技术进行了融合，应用过程涉及了信息科学、心理学、思维科学、生物科学、认知科学以及系统科学等多种学科，随着近些年的不断发展和进步，已经在社会中的很多地方得以应用，向着多元化的方向发展，例如，在博弈、智能机器人、模式识别、自动程序设计、知识处理、自然语言处理、专家系统、自动定理证明、知识库等方面，人工智能都已经取得了很高的成就，备受世人关注。
1人工智能概述
人工智能，又称为AI，是ArtificialIntelligence的简称。可以算作是计算机科学的一个分支，是在1956年的Dartmouth学会上由McCarthy正式提出的，之后便跻身于世界三大尖端技术之一。很多学者都将人工智能定义为通过研究使计算机来完成之前只有人才能完成的智能属性较高的工作。但是关于人工智能的最完整定义，当前业内还存在一定的正义，尚未形成统一的结果，但是所有的这些说法都能够反映出人工智能的基本内容和基本思想，因此在本文中，笔者将其概念整理为：研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。
2人工智能的发展
人工智能的发展最早始于20世纪50年代，并在20世纪60年代更加壮大，形成了人工智能的初级阶段。这一时期的研究偏向于运用领域知识和启发式思维发展，编写相关的智能计算机程序，为现代的'计算机理论奠定一定的基础。从1963年之后，人工智能便进入了研究的第二阶段，人类尝试用自然语言通讯，实现了计算机对自然语言的理解，并将分析图像和图形处理变得可行。70年代中，在进行了大量的研究和探索后，一些专家级的程序系统相继出现，在各个领域得到运用。80年代，人工智能进入到以知识为中心的发展阶段，更多的人开始注意到模拟智能中知识的重要性，围绕这一现象进行了更多的研究和探索。现如今，人工智能的发展正在朝着大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。
3人工智能的研究与应用
3.1问题求解
求解问题往往是人工智能发展的第一步。一般过程是将复杂问题分成一些较简单的子问题，通过解决子问题的基本技术完成人工智能基本技术的组成。当前依然存在一些未真正解决额问题，例如问题的表示也成为问题的原概念在表述时往往存在解决不了的问题，这边构成了人类发展人工智能过程中的主要工作内容。
3.2专家系统
专家系统也是研究人工智能的重要分支，这一理论能够将所研究的问题转化为知识求解的专门问题，从而实现人工智能从理论研究到实际应用的重要过度。专家系统可以看作是一种智能的软件，通过启发式方法对一般难以解决的问题进行求解，在不完全、不精确的信息背景下做出结论。专家系统的基本结构如图1所示。
3.3机器学习
机器学习是对计算机模拟人类活动并实现人类活动而进行研究的过程。它是在专家系统之后出现的人工智能另一重要领域，是计算机能够有智能属性的根本途径，具有很高的重要性。
3.4神经网络
人工神经网络是由数量巨大的神经元互相连接组成的，也可称作类神经网络或神经网络。神经网络通过大量节点之间的相互连接构成运算模型，通过模拟人的大脑的基本运算机制和机理来实现特定方面的功能。
3.5模式识别
模式识别是指通过计算机技术让计算机代替人类进行感知和识别。计算机模式识别系统能够让计算机在模拟人类感觉器官功能的帮助下对外界形成感知能力。随着模式识别的发展和壮大，量子计算机技术也已经在模式识别系统中得到运用。早期的模式识别系统仅仅是针对文字或二维图像，但是随着技术的进步，对三维景物的识别方面也已经有了重大突破，并已经延伸到活动物体的识别和分析，取得了长足的进步。
4结束语
作为一门伟大的科学成就，人工智能的诞生无疑成为20世纪最重要的技术之一，而它也必将成为未来发展的主导学科之一。当前，人工智能的一些研究成果已经在国民生活和生产中得到了广泛的应用，随着信息时代网络技术和知识经济的不断发展，人工智能的技术成果必将受到更多的重视，得到更广泛的应用，更多的推动社会和科技的进步和发展，为人类的生活发挥更多的作用。
人工智能总结7
智能建筑在我国起步较晚，发展却极为迅猛，但业内人员普遍存在层次不高及专业知识匮乏的状况，导致社会对智能建筑人才的需求不断扩大，智能楼宇管理师也被国家紧急人才办公室列为紧缺性技能型人才。
针对这种情况，许多高校开设了相关专业及课程，我院也在电子信息工程技术专业中开设了《楼宇智能化技术》课程，该课程工程性和综合性非常强，对实践教学环节要求很高，必须要建设与课程相配套的实训室。实训室应紧密结合智能楼宇新技术的发展和应用，给予学生具体直观的感性认识，要求学生不仅要认知智能建筑各子系统的结构、功能和原理，还要熟练掌握设备安装、调试与维护的技能，培养学生的动手和创新能力。
1建设思路
楼宇智能化技术实训室的建设首先根据专业培养目标与课程大纲，及智能楼宇管理师职业标准要求，对实训系统建设目标、技术方案及各子系统作出总体的功能描述，再对实训系统提出深化设计，明确系统总体构架及各子系统间的关系，完成设备选型以及对工程施工作出具体要求。江阴职业技术学院建设该实训室时确立了以下几点思路：
1.1概念创新
用新思维、新概念来建设实训室，使之具备工程背景及环境特征。实训设备要实用化、工程化、现场化，接近真实环境是该实训室在建设过程中重点强调的，提出“实训项目+工程背景”概念，依托实训室，将实训项目向工程实际进行扩展和延伸，使实训室既是实训场所，同时也是工程现场，让学生有一种身临其境的感觉，体现出高职院校在人才培养方向上突出应用性的特点[1]。
1.2目的明确
实训室应充分考虑真实性与原理性的关系，采用实物与模型，软件仿真与硬件模拟相结合，能全面展示智能楼宇内各子系统的典型结构与主要设备，逼真地实现各子系统主要功能，给学生提供具体直观的认识，完成课程的原理性实训教学，培养学生对工程设备和实训过程的感性认知，奠定学生的工程知识背景。
1.3定位合理
人才的培养应以企业需求为目标、学生就业为导向，该专业培养的是面向智能建筑工程设计、施工、安装调试一线的技能性人才，要求具备较强的实践技能与较高的职业素质，因此该实训室定位于应用型。图1表明了该实训室在以工程现场及促进就业为导向的思路下各子系统的具体建设内容及相应的职业方向。
1.4资源共享
实训教学不仅只是满足课程的教学要求，还可以通过对系统的进一步开发，为学生毕业设计、顶岗实践等后续教学及教师科研提供一个开放的系统平台，以进一步提高楼宇智能化集成技术水平，实训室同时还要能承担职业技能鉴定、岗位培训等社会工作。
2建设方案
实训室的建设要依据社会需求及实际应用，充分融入工程概念，系统集成度高，主要设备应便于安装与拆卸，可操作性强，以培养学生的工程认知。各子系统可独立操作，分别完成相关的实训项目，同时通过对各系统的联动操作，可在实训室内模拟智能大厦对各子系统进行统一管理与运行。因此，该实训室建设方案着重考虑以下几方面：
①实训系统构建采用集散控制系统中的分级递阶结构，以实现分散控制，集中管理。
②实训室中系统信息的通信采用网络技术实现，智能楼宇中离散的设备、信息通过网络集成为一个相互关联、统一协调的系统，以实现资源、信息、任务的重组与共享。实训时，学生可通过实训室内的综合布线网络对各种智能楼宇子系统进行监测、访问或操作。
③实训室中的自动化控制是一个典型的集散控制系统，其对应的检测点与控制对象都是分散的，因此要采用标准的开放交互式操作控制系统，采用现场总线技术来实现对每个对象的测控，以实现楼宇设备系统集成[2]。
比较了各种现场总线的性能特点后，该实训室选用由LonWorks总线构成面向监测对象的测控网络。该总线具备完整高效可靠的OSI/ISO7层网络通信模型，是一种完整灵活的开放系统，包含了所有设计、安装配置与控制维护网络所需的硬件及软件。它的物理层支持双绞线、同轴电缆、光纤、无线等通信载体，是现场总线中最丰富的，其通讯协议LonTalk固化在核心元件神经元芯片中，具备通信和控制功能。采用模块化编程工程软件，用户界面简洁友好。
3系统构建
3.1实训系统开发
智能楼宇实训系统不仅是为教师教学提供演示验证，更重要是应具备让学生进行楼宇设备及系统安装、调试、运行等实际操作能力的训练，使学生具备较强的系统维护能力。因此实训系统的建设分为两块，一是教师的教学展示部分，二是学生的综合实训部分。
3.1.1教学展示
实训室中做了两块大型的教学演示板，分别是综合型的楼宇智能化系统和消防系统。智能楼宇中的每个子系统在示教板上分别安排一个位置，示教板正面由系统框图和实物模块构成，楼宇智能化技术的工作原理及系统基本结构清晰的在板面上呈现，板上安装的都是工程现场使用的测试模块、控制模块及受控装置等器件。示教板的背面按系统实际的布线要求来进行连接，教学中整个示教系统处于实际工作状态，教师可对学生进行操作讲解。
3.1.2实训系统
综合实训系统根据具体实训功能需求，采用了实物与模型相结合的方式，组建了视频监控、出入口控制、可视对讲、电子巡更、防盗报警、智能消防等多项实训单元。这些分项系统给学生提供了充分有序且切实可行的实训条件，使学生在了解各子系统原理的基础上，充分认识系统的设备构成，理解其功能及运行原理，掌握其管理应用和维护方法。
实训系统在设计安装时把所有子系统设备都集中在多块网孔板上，设备接线端引出至二次接线排上，每块网孔板形成一个相对独立的楼宇子系统实训模块。学生可根据各系统安装与连接要求，选择系统设备进行连接和调试。系统间的通讯线材全部从实训室上方的桥架内引出，这样可避免实训设备的搬动及无谓损耗，线材的无序拖拉，极大提高了实训的效率[3]。
3.2实训项目设计
实训室的建设不仅是硬件系统的构建，以工程实践中遇到的问题为出发点，结合智能楼宇管理师国家职业标准中涉及的技术要求来设计实训项目，也是实训室建设的一部分。
实训项目要强调工程现场的实用性，使学生在实训项目中理解自己将来要从事的职业岗位及能力需求，注重学生职业技能的提高及独立解决问题能力的培养。
从学生认知规律和实际水平出发，为体现以学生为中心、实现以学生自我训练为主的实训模式，教师在该实训室中设计了由浅入深，由简单到综合的`纵向三层多级实训项目体系。
3.2.1基础认知层
该层依照楼宇智能化技术中不同的子系统划分为多个模块，如出入口控制模块、视频监控模块、防盗报警模块、智能消防模块等。这些模块的前端设备大部分已安装在实训架上，学生可以首先认识和熟悉各个设备的基础特点，再按照设备说明书及系统连接图对各子系统进行安装、连接、调试及排故等实训操作，提高学生的实践动手能力。
该层次的实训项目要求全体学生必须完成，通过认知性及验证性的实训，为学生奠定工程知识背景，培养学生对实训（工程）设备和工作过程的感性知识，有助学生对智能楼宇中相关理论知识的融会贯通。
3.2.2专业组合层
该层次包括更复杂和更具专业性的验证性实训，以及需要综合运用基础认知层中多个实训项目的设计性实训，例如综合布线的组网、防盗报警系统的编程、视频监控系统构建等。实训系统在建设时，源代码对学生是开放的，学生在认识和熟悉整个楼宇智能化系统后，可对各个子系统可以进行信息共享和联动，在已有功能基础上开发出其他新的功能。
参加该层实训的学生是从能独立完成前一层任务的学生中优选出的，他们的理论知识都较为扎实，动手能力强，再通过该层实训的深入学习，学生的行业知识和技能得到进一步的加强，工程现场综合应用能力也得到锻炼和提高。
3.2.3科研创新层
该层次主要涉及学生的课外科技制作和科研活动，参与的主要是一些综合素质高的同学。该层次倡导自主实训，由一名或多名学生自己拟订实训目标、设计实训方案，经老师审核备案后学生自主开展实训操作，包括科学探索、兴趣研究、科技创新与电子制作等。
通过该实训层次，可全面提高学生的工程素质，培养他们的创新思维，锻炼他们独立操作动手能力，为以后进入企业工作奠定良好的基础。
多层次实训项目的设计运用必然会对实训室管理提出更高的要求，实训室采用实训时间、内容、主体三开放的方式，除基础认知层的内容是在课内规定时间要求完成外，其他层次的实训通过学生申请及教师考核的方式安排在课余时间进行。在这样的教学环境中，“教”与“学”互动效果得到很好体现，学生在相对宽松、自由的环境里完成实训任务，在自主学习过程中逐步提高自身的能力与素质。
4教材编写
该实训室是与工程公司校企合作，依据工程现场的模式共同开发建设的，教师与企业工程师除进行实训系统构建外，还配合完成了相配套校本教材的编写，这样做的优势非常明显：
4.1目标定位更为准确
教材内容选取非常注重知识、技能与素质三要素的比重，变重知识基础为强调能力要求。切合当前高职教育课程改革的理念，以培养学生的职业能力为目标，强调行业中岗位工作任务的相互衔接，以完成岗位工作所需能力为导向，将对应的知识与技能渗透到每一个实训单元的工作任务过程中，同时通过教材将与行业相关联的知识情感、态度、价值观等物化在实训过程的学习中。
4.2教材内容综合化
实训室在建设之初教师就已深入考察了智能楼宇行业技术状况及企业用人需求，对相关职业及岗位群所需职业能力有了详细了解。因此教材内容选取更凸显职业岗位所需综合知识，明确指出学生所应具备的综合技能与素质，教材编排注重让教师在教学实践中创设职业岗位情景来强化学生综合能力的训练与提高，以更好地满足用人单位的岗位需要。
4.3更加注重实用性
高职学生抽象思维能力较弱，因此教材编写在内容和形式等方面要符合高职教学，理论阐述仅限于学生技能掌握的需要，少做推导，突出直观性和多样性。对于实践性内容，重点突出操作步骤，表述出职业能力获得的过程，做到图文并茂，以教程的形式表达出来，满足学生学习和参考的需求，激发学生的学习兴趣。该实训室为自主建设，所以在构建时就相应进行了大量图片及视频等一手资料的收集整理，很好的应用到了教材编写中去[4]。
4.4紧密衔接职业资格认证
实训室的建设及教材编写除紧密结合工程现场外，还考虑与智能楼宇管理师职业资格鉴定相结合，将职业资格鉴定的内涵要求与教材中的知识点进行融合，以职业资格鉴定的应知应会为主线协调构建实训项目，在理论知识及实践技能训练方面进行全范围覆盖，以利于学生获得职业资格证书，更好的顺应人才市场就业准入制度，实现从校园到社会的良好过渡。
5 小结
高职院校中，以工程现场为导向自主建设综合性楼宇智能化技术实训室是对传统课程的一种创新，是发展高职教育及实施教学改革的有效措施，有利于学生技能训练、素质教育及思维和创造能力的扩展。
该实训室对学生的日常教学及大学生创新、毕业设计等工作发挥了至关重要的作用，以此实训室为依托，教师在毕业设计内容的选取上加大了基于工程实际应用课题的比重，锻炼学生的实践能力，做到产、学、研合一，其中《府前沁园小区视频监控工程》一文因工程针对性强，研究内容丰富、详实，被江苏省教育厅评为20xx年度江苏省优秀毕业设计一等奖。
随着实训室中设备有序更新，使用次数逐渐增多，需要教师开拓进取，扩充新知识，应用到实训教学中去。实训室的日常管理工作，包括对设备仪器的保养维护等，也是确保实训室正常高效运转的关键。建设一支高水平、高技能、高素质的团队才能管理利用好实训室，在此我们引入学生专业社团参与到实训的管理和辅导中来，效果非常显著，值得推广。
人工智能总结8
在搜狐，经常传递的概念是培训应有三个功能：第一个功能是通过能力素质模型、测评，找到员工在技能、胜任岗位能力方面的不足、差距，然后通过培训学习使员工达到合格的水平。但假如培训工作仅仅停留在这个层次或者满足这样的功能，绝对是不够的，还要有更高的要求。
每一次的培训，学员都来自于不同的部门，有不同的背景、不同的资源以及不同的经验。那么，能否想象一下，在一个平台上是不是可以做到资源的整合、信息的交流，使大家可以结识更多志同道合的朋友，为将来的发展奠定好的基础呢？所以把每次的学习机会看作一次非常难得的资源整合的机会，或者当成一次特别好的交流机会，这是非常重要的，这也是培训的第二个功能。
第三个功能源自于一个名词。这个名词大家都知道，是属于这个时代的产物―自媒体。每次培训都应该是一次传播机会。
自媒体应该具有两重含义。第一层含义，每一个个体都可以是一个自媒体的主体。因为大家可以将自己的思想、观点，通过非常方便的手段、非常简单的工具表达出来，让更多的朋友认知你。另外一个含义是每一个个体其实也都是自媒体的传播者。想象一下，我们有微信、微博、有自己的粉丝群、有通讯录、邮件组，可以通过各种方式影响周围的人。培训也应该有这样的功能，即传播知识观点、影响他人。
智汇时代的核心目标与原则
对这个时代的各种纷繁复杂的定义，其背后都包含特定的商业逻辑，噱头也好，叫法也好，都是为这个核心逻辑服务的。
如何把握智汇时代的核心？祖先已经给我们留下了宝贵的财富：“下君者，尽己之力;中君者，尽人之能;上君者，尽人之智。”
搜狐的一个培训案例―“企业面试官”，可以供培训界的'朋友参考。
搜狐在组织“企业面试官”培训时是这样操作的：首先，选择一位好讲师，有偿邀请他帮助我们做几件事。
在讲师的帮助下，我们把“企业面试官”的课程分成两大块，一是理论知识部分，包括一些概念、原则、操作方法、工具等;二是实操部分，比如演练、点评、案例的拆解、互动答疑等。我们把第一个部分拍摄下来，放在搜狐ELN平台上，然后把录像速录之后编辑，做成一本《搜狐企业面试官》教材。
我们将该教材发放给所有参加培训的学员，并给每个人分配一个ELN账号，让他们在参加线下培训之前先在线学习理论知识部分的内容。
完成这一步之后，讲师的线下培训就随之做了一些调整，主要有以下三部分：
第一部分，20%的时间用来回顾在线学习阶段的知识性内容，约占一个课时，目的是回顾和加强，因为有些学员未必能完全领悟。
第二部分，80%的时间放在现场的演练、案例的分析上。
第三部分，培训结束之后要现场进行考试。出题原则是简洁但不简单，形式为20%的客观题+ 80%的主观题。客观题以理论知识为主，主观题可以要求学员根据讲师线下所讲的内容重新梳理岗位需求，做工作说明书;学员根据学到的面试技巧，更清楚本部门需要什么样的人才，从而重新设计面试题。
“企业面试官”培训结束时，收获最大者是搜狐和讲师。因为参加培训的三四十位学员来自搜狐不同的部门，这些学员会非常认真地总结自己的岗位描述以及重新设计本部门的面试题。这些岗位描述和面试题都是宝贵的企业资源，若干期考试之后，甚至可以编写一本《搜狐考试题库》。
在“企业面试官”培训时，学员的身份变化了，他们不仅仅是学习者，也成为智慧的贡献者。这是典型的“智汇”操作。
值得重新思考的问题
智汇时代，在企业培训的过程当中，其实有几个值得重新思考的问题。
第一，人才不见得一定是培训出来的。
因为有的人即使不参加培训，照样很出色;但有的人即使参加过很多培训，还是会有很多问题。所以发现人才的价值，给人才足够的空间与舞台，提供展现人才价值的平台，营造让人才愿意展示价值的氛围与环境，这些在某些时候比关注具体的培训内容更重要。当然，这里所说的培训是指狭义上的培训。
广义上的培训是做思想工作，从这个角度来讲，所有没有经过培训的人才都会成为公司负资产，这是企业最大的成本。
第二，新人不是“新”人。
企业的新员工未必是新人，因为他可能有自己的经验、能力、工作背景，有很企业需要的知识或者是智慧。
第三，学员不仅是学习者。
学员在智汇时代也是企业的同盟者、合作伙伴，是智慧的贡献者。
搜狐在每次新员工培训结束的时候，都会要求学员做一件事―做一个不少于15页的PPT。前两年的主题是“我与搜狐”，今年是“搜狐有我更精彩”。新员工刚进入企业的时候，充满了好奇心，也充满了热情，有自己的抱负和想法，如果企业有这样的平台，能提供奖励、培训，员工就会搜集很多的素材展现智慧，而PPT是一个可以视觉化地展现员工创意的平台。每次新员工的PPT都能给我们带来巨大的惊喜―学员当中真是藏龙卧虎！我们会精选其中的两三份提供给学员浏览，也会通过展示平台向全公司播放。这样培训，效果绝对立竿见影，因为这是一个可呈现的结果，别人都看得到。
人工智能总结9
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G.LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的`相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能总结10
一、人工智能概述
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），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。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。
二、人工智能的发展过程
人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统；第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。
三、人工智能的研究热点
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，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。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三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
1.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、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
2.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、但是又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及网上数据挖掘等。
3.主体系统是具有信念、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，而且具有一定的自主性。主体试图自治、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，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。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、多主体学习及多主体系统应用等方面。
四、人工智能的应用领域
1.专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，涉及社会各个方面。
2.知识库系统
知识库系统也叫数据库系统，是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实，已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题，包括对自然语言的理解，根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。
3.物景分析
计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示，以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
4.模式识别
模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果，在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点，同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业，对人类社会作出了巨大的贡献。
5.机器人
机器人学所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的程序执行某些重复作业的简单装置，大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的'研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。
五、人工智能的未来发展
目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前，无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看，Soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就，处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代，以NewellA为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。目前的Soar已经显示出强大的问题求解能力。在Soar中已实现了30多种搜索方法，实现了若干知识密集型任务（专家系统），如RI等。对于人工智能未来的发展方向，专家们通过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、神经网络及其情感。
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。
人工智能总结11
人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的.发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！
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