人工智能的利與弊論文
人工智能的利與弊論文
機械電子工程就是電子信息技術與傳統(tǒng)的機械技術的一個結(jié)合,充分的發(fā)揮了兩個不同學科在技術上的共同點,達到了物理上和信息功能上的連結(jié)。以下是學習啦小編整理分享的關于人工智能的利與弊論文的相關文章,歡迎閱讀!
人工智能的利與弊論文篇一
機械電子工程與人工智能的關系分析
現(xiàn)代社會中機械電子工程的特點
十九世紀末到二十世紀以來科學技術得到了飛速的發(fā)展,在這個時期里很多學科都得到了提高和補充,學科間的關系也越來越密切,一系列利好因素的共同作用下,機械電子工程學得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義,機械電子工程就是電子信息技術與傳統(tǒng)的機械技術的一個結(jié)合,充分的發(fā)揮了兩個不同學科在技術上的共同點,達到了物理上和信息功能上的連結(jié)。這是一個跨學科的嘗試,更是一個挑戰(zhàn),它可以將所有的機械工程信息進行分析,達到智能化的目的。雖然依舊屬于機械工程行業(yè),但是顯然已經(jīng)擁有了自己的特點。
1)不同的設計方法
機械電子工程與傳統(tǒng)工程相比,已經(jīng)不是單一的一個學科,它已經(jīng)發(fā)展成為了有很多技術和科學共同組成的一個新學科,并且在工程設計上充分的吸納了信息技術、機械技術,并為了使工程的各模塊結(jié)構布局更加完整,設計人員一般都會采取自上而下的設計方法。
2)產(chǎn)品上的差異
從結(jié)構上來說,機械電子產(chǎn)品的構成非常簡單,但是小機器卻融入了大智慧,與傳統(tǒng)機械相比,機械電子產(chǎn)品有很高的科技含量,也沒有了臃腫龐大的外觀,變得更加小巧、輕便,給機械電子產(chǎn)品走進社會生活創(chuàng)造了條件,同時也代表著生產(chǎn)力水平的一次飛躍。、
2機械電子工程的發(fā)展過程
機械電子工程學并不是一個孤立的學科,它與很多工程和技術都有著密切的聯(lián)系,是機械工程學科和電子信息工程、智能管理技術共同作用下,形成的一個新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過程中,機械電子工程體系也更加完善,并日益成熟。機械電子工程學的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個方面:
1)機械電子工程學的開端
機械電子工程學在剛起步的階段,其主要的生產(chǎn)形式是手工生產(chǎn),此時社會的生產(chǎn)能力很低,沒有充足的勞動力資源,發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況,科學家進行了大量的研究和嘗試,在一次次的失敗中,機械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2)機械電子工程學的高速發(fā)展階段
在經(jīng)歷了起初艱難的開始階段以后,機械電子工程迎來了高速發(fā)展時期,隨著標準件生產(chǎn)在同一的流水線下得以實現(xiàn),這一時期的生產(chǎn)已經(jīng)具備了一定的標準,并且極大地刺激了生產(chǎn)力的發(fā)展。但是這樣的生產(chǎn)模式并不是沒有缺點的,生產(chǎn)的過程過于標準,使產(chǎn)品過于單一,滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。
3)機械電子工程的成熟階段
經(jīng)過了多年的發(fā)展,機械電子工程產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定的體系,并與現(xiàn)代化科學技術有了一定的融合,進入了現(xiàn)代機械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底,機械電子工程的發(fā)展是為了滿足社會工作和生活的需要,現(xiàn)代社會工作節(jié)奏加快,生產(chǎn)也更加靈活,對機械電子工程提出了更高的要求,機械電子行業(yè)的特點是柔性制造,這也為機械電子同信息化社會的融合創(chuàng)造了條件。
3人工智能在機械電子工程的運用
人類社會的發(fā)展始終離不開能源、信息。在古代,生產(chǎn)力水平及其低下,人們對信息的獲取能力也十分有限,能源和物質(zhì)是維持人類生產(chǎn)生活的必需品。長久以來,人類往往都沒有認識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發(fā)展,生產(chǎn)力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解,同時也產(chǎn)生了對信息的需求,信息的價值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計算機技術的逐漸應用,人類的生活發(fā)生了質(zhì)的變化,人類社會至此進入了高科技的信息時代。人工智能系統(tǒng)作為電子技術發(fā)展的產(chǎn)物,在近兩年出現(xiàn),并且迅速的應用到了機械電子工程領域。
電子信息技術在方便快捷的同時,也存在一定的弊端,比如缺乏一定的穩(wěn)定性,這使機械信息系統(tǒng)在輸入和輸出上就會變得十分混亂,并且不利于描述。以往的描述方法一般包括:建設規(guī)則庫、推導數(shù)學方程、學習并生成知識。
一般的解析方法都比較精密、準確,但是應用范圍十分有限,只能應用于比較簡單的系統(tǒng),而對比較繁瑣復雜的體系,卻不能夠提供完整的解析式,必須依靠人工操作才能實現(xiàn)。隨著人們對系統(tǒng)的要求越來越高,處理的信息變得復雜多樣,信息的內(nèi)容不僅包括數(shù)據(jù)的形式,也出現(xiàn)了數(shù)字信息和語言信息等新形式。為了適應時代形勢的發(fā)展,人工智能處理方式以其復雜、不確定的特點成為了解析數(shù)學的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進行分類的,模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡體系。這兩個系統(tǒng)存在著聯(lián)系,也有所不同。模糊推理系統(tǒng)一般通過對大腦功能進行模擬,從而分析出語言的信號;而神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)模擬的卻是大腦的結(jié)構,通過對數(shù)字信號的處理得出參考數(shù)值。
1)模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡體系的相同點
我們可以說,模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡體系都是利用網(wǎng)絡結(jié)構,然后在某一精度上趨近一個函數(shù)。
2)模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡體系的不同點
(1)映射方式
在映射方式的運用方面,模糊推理系統(tǒng)運用域和域之間的映射,神經(jīng)網(wǎng)絡體系則是點到點的映射。
(2)物理性質(zhì)
模糊推理體系與神經(jīng)網(wǎng)絡體系相比擁有更明確的物理性質(zhì)。
(3)計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連接,計算量和計算精度都十分有限,神經(jīng)網(wǎng)絡體系則很好的克服了這一點,在輸入的過程中使每個神經(jīng)元相互作用,大大的提高了計算量,并且能夠保證較高的輸出精度。
(4)儲存方式
在儲存信息的過程中,模糊推理體系采用的是比較規(guī)則的方式,神經(jīng)網(wǎng)絡體系則是利用分布式對信息進行儲存。
社會作為一個不斷發(fā)展變化的有機結(jié)合體,單一的處理手段是無法滿足人類發(fā)展的需要的。為此,智能系統(tǒng)研究專家開始了對綜合智能系統(tǒng)的開發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對以往人工智能體系的繼承和發(fā)展,它能夠融合以往兩種智能體系的優(yōu)點,使數(shù)學描述變得更加全面。
4結(jié)論
機械電子工程產(chǎn)業(yè)發(fā)展是我國工業(yè)信息化過程的一個寫照,在工程制造的過程中充分利用現(xiàn)代化科學技術的巨大優(yōu)勢,實現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高,滿足社會發(fā)展的需求,機械電子工程和人工智能和完美結(jié)合實現(xiàn)了不同學科之間的融合,為工業(yè)信息化的發(fā)展提供了成功經(jīng)驗和新思路。
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