浅谈人工智能技术的发展
篇一：谈人工智能技术的发展历史及未来发展趋势
仲恺农业工程学院论文
人工智能论文
院 系：机电工程学院
专 业：工业自动化
班 别： 102班
姓 名：潘晓林
学 号：201010844223
谈人工智能技术的发展历史及未来发展趋势 摘要：什么是人工智能？顾名思义，就是人造智能。2003年，有人提出将其定义为四类：
想人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。接下来，我们将在这里讨论下人工智能技术的发展历史以及它的未来发展趋势是什么样子的。
关键词：发展、历史、未来、趋势
引言:“人工智能”一词目前指用计算机模拟或实现的智能，又称“机器智能”，究竟这么吸
引人的新鲜话题具有怎样的发展历史呢？它是如何诞生的呢？还有它又将有怎样的未来发展趋势呢？欲知详情，请见以下分解！
接下来将分为三大部分来揭晓关于“人工智能”的神秘面纱：在揭晓之前呢，我们先要知道什么是人工智能：
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
下面将对“人工智能”的来源，发展，未来趋势做一一探讨：
一、“人工智能”的萌芽
关于“人工智能”的起源，我们要追溯到公元前三百多年的历史伟人——古希腊伟大的哲学家、思想家 Aristotle（亚里士多德） （公元 前 384-322） ，他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑 是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本 规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足 理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念 的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。 其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。亚里士多德虽没有明确提出“人工智能”的概念，但概念却在此悄悄的萌芽。随后穿越到英国数学家 Turing(图灵)（1912-1954）,1936 年提出了一 种理想计算机的数学模型（图灵机） ，1950 年提出了图灵试验， 发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科
学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释： 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者 机器交谈时， 如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给 出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人 工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的 科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的 智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。虽然，图灵测试并未能真正说嘛计算机有了智能，到却推动了人们对“人工智能”定义的探索，对人工智能的研究内容和研究方法有了某种指导意义。
二、人工智能的发展历史
关于“人工智能”的发展历史，可以划分为一下的五个阶段：
第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段: 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。
第三阶段: 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段: 80 年代末，神经网络飞速发展1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段: 90 年代，人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工
智能更面向实用。另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
三、人工智能的未来发展趋势
既然“人工智能”的发展如此吸引人，那就一定具有相当多的发展方向啦，那么未来它的发展趋势会是如何呢？我们不妨可以设想一下：
在计算机网络如此发达的社会中，我们可以利用人工智能来实现语言技术与人类生活的联系，虽然目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。
另外，我们也可以利用人工智能来建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。
基于人工智能的发展趋势，还可以在机器学习的研究方面取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcement learning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。
还有，在最受人关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间！虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大的功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能来运用到机器人中去，让机器人更好的未人们服务！
最后，在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，我们可以更轻松自如的利用人工智能来实现对家用电器等的远程控制的普及，让每一个房子都装
有这样的系统，那么在主人回家之前就可以设定好最符合主人生活习惯的环境，让辛苦劳累了一天的主人能够更好的享受到家的温馨！
结论：
人工智能诞生50多年来， 在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。不管是在昨天、今天还是明天，“人工智能”都是新时代的宠儿，注定未社会的发展，人们生活水平的提高做出不可小觑的贡献！我们共同希望“人工智能”的明天更美好！
参考文献：
【1】 胡兴志.人工智能用于机电一体化系统的探讨. 2000
【2】 王增波.人工智能的发展现状与趋势探讨.2008
【3】 季厌浮，张绍兵.计算智能技术及其应用. 2004
篇二：浅谈人工智能
计算机大类导论课程报告
学 院信息学院
班 级计科1504
姓 名 王志轩
学 号 1512190410
年 11 月 24 2015日
浅谈人工智能
人工智能概述
人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，简称ＡＩ ）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 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”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。９０年代以来，人工智能理论方面有了新的进展，计算机硬件突飞猛进的发展，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”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》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。人工智能的研究从1956 年正式开始，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。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造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。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。 人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，它的目标是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。
人工智能的发展历程
人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络数学模型。从某种意义上可以说近代人工智能的发展，首先是从人工神经网络研究开始的。但是由于某种原因，神经网络的研究一度进入低潮。详细内容参见第六章《人工神经元网络》美国数学家、计算机科学家McCarthy，人工智能的早期研究者。1956年，他和其他一些学者联合发起召开了世界上第一次人工智能学术大会，在他的提议下，会上正式决定使用人工智能这个词来概括这个研究方向。参加大会的有Minsky, Rochester, Shannon, Moore, Samuel, Selfridge, Solomonff, Simon, Newell等数学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家。McCarthy也被尊为"人工智能之父"。50年代初开始有了符号处理，搜索法产生。人工智能的基本方法是逻辑法和搜索法。最初的搜索应用于机器翻译、机器定理证明、跳棋程序等。60年代Simon由试验得到结论：人类问题的求解是一个搜索的过程，效果与启发式函数有关。叙述了智能系统的特点：智能表示、智能推理、智能搜索。这些都是人工智能的历程碑。我国明代的科学家宋应星将他有关实用科学的书题名为《天工开物》可谓哲理深厚。用现代人的眼光来看，这涉及两种不同的物质，一种是由“鬼斧神工”自然形成的自然物质，另一种是由人的智慧开发出来的“开物”。从简单的石器工具到内燃机、电动机都代替和节约了人的体力，只有电子计算机的出现才使人感到机器也可能代替和节约人的一部分智力。人工智能，作为探讨人脑和心智原理的尖端科学和前沿性的研究，半个多世纪以来，经历了艰难曲折的发展过程，大致上可以划分为五个个发展阶段：
第一阶段: 50 年代人工智能的兴起和冷落。 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s 求解程序、LISP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段: 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、
PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议
（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。
第三阶段: 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。 日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段: 80 年代末，神经网络飞速发展，1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90 年代，人工智能出现新的研究高潮。 由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人
工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域 人工智能的发展现况
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢 ？ 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。 当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理，逻辑，判断，学习，进步的智能， 而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。他并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了
的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。人工智能是机器模拟人脑的具体表现形式，当前以智能搜索、深度学习、云操作处理等为代表的大规模联网应用已经成为信息通信技术引人瞩目的重要方向。2013年美欧相继启动的人脑研发计划，力图打造基于信息通信技术的综合性研究平台，促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将助推信息通信技术乃至人类社会生产生活发生深刻的革命性变化。
从发展脉络看，人工智能一直处于技术创新的前沿，近年来更是呈现集中爆发态势，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。
一、打开搜索引擎发展新空间
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。几个重要方向是：
由低级算法向高级算法发展。搜索巨头美国谷歌公司每天都要进行200多项改进搜索算法的在线实验，陆续完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新，正在掀起一场以数据驱动、实验评估、数理模型算法改进为轴心的大数据革命，如谷歌禽流感地图。
由文本检索向语音图像检索发展。已发生的典型案例是，第一，融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率。如谷歌街景视图通过“以图搜图”和“以图搜信息”，能够识别物体详细位置。第二，吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果。谷歌、苹果均已推出人工语音智能计算产品——Google Now和Apple Siri，将自然语言转换成搜索指令，简化用户输入门槛。第三，在人工智能辅助性搜索引擎可能添加意念情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎。谷歌正在研发能够读懂人类情感的智能搜索系统，以应用于心理辅导和心理医学领域。
篇三：浅谈人工智能的现状与未来
浅谈人工智能的现状与未来
摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。
关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能与机电一体化系统的统一
近几十年来， 人工智能得到了长足的发展， 譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月， 战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现， 即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。
专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域， 它们各自发展， 又相互渗透， 走向结合。其中， 前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。
一，自从第一个专家系统于1968年问世以来， 经过30多年的发展， 专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域， 向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展， 下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。
（1） 在装配制造业的应用：产品的生产， 总是用零件来构造的， 将不同的零件
一起装配成一种新产品， 叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON， 是应用于计算机配置的第一个专家系统， 现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元
（2） 在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断， 特别是针对大型的
结构、复杂的故障诊断， 可以尽快找到故障， 大大缩短检修时间， 有很多成功的例子， 比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统， 已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统， 用来精确定位系统故障。
（3） 在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用， 在
伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域， 已取得了进展。在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手， 研制出在单个芯片上实现的专家系统。最早的芯片包括16条规则的ROM， 控制器以及处理数据与规则的推理机。采用2。5um线宽的CMOS工作， 最初只使用了芯片面积的四分之一，
改用1。5um线宽后可容纳256条规则， 建立规则时采用模糊逻辑， 执行速
度可达到80000LISP， 比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造
价是很昂贵的，但其经济效益大， 通常一年之内可收回成本。因此， 专家
系统在机电一体化中的应用前景十分广阔。
二，属于模糊概念的全体对象称为模糊集合。例如， 说“ XX是青年人。” 这个青年 就是模糊集合。基于模糊集合基础之上的逻辑与控制称为模糊逻辑与控制。它可用较少的代价传递足够的信息， 并能对复杂事物做出高效率的判断和处理。模糊控制对某些参数变化不敏感。由于模糊控制器的决定往往要根据十几条甚至数十条规则才能做出， 如果由于传感器或元器件出故障而导致某些规则失误， 其它规则可起补偿作用， 从而使输出保持连续平滑。所以， 模糊控制较适用于一些要求鲁棒性能好的机电一体化系统中。
三，人工神经网络能模拟人类大量脑细胞的高度连接， 当有输人信号将神经元激活时， 经过神经回路产生输出。神经网络具有学习能力和联想记忆， 它经过学习能在输人信号后产生预期的输出。如果某一信息回路没学习过， 它也能得出合理的输出。人工神经网络在机电一体化系统应用中有明显进展， 与专家系统、模糊逻辑结合起来是重点的发展方向。用于机电一体化系统中的现场总线LONWORKS， 其核心技术就是采用神经元芯片。这种芯片内部装有3个微处理器:MAC处理器完成介质访问控制;网络处理器完成ISO/OSI参考模型的3一6层网络协议;应用处理器完成用户现场控制应用。它们之间通过公用存储器传递数据。该神经元芯片还具有多种I/O和时间计算器等。一个小小的神经元芯片， 不仅具有强大的通信功能，还集控制和数据于一体。在某些情况下， 此芯片再配以其它一些器件， 就可承担集散控制系统中一个独立控制单元的任务。
总之， 专家系统、模糊逻辑与人工神经网络三者， 不仅各自发挥其独特的作用还日益走
上综合集成形成全新的技术， 进一步提高机电一体化系统的智能化水平， 并不断扩展其应用水平。
人工智能的发展历程
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机。第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路。1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明， 为人工智能的可能实现提供了一种媒介。
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人工智能与机器之间的联系。1956年，被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起，这个领域被命名为 "人工智能"。虽然 Dartmouth学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础。
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员。 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前。 其它一些AI领域也在80年代进入市场。其中一项就是机器视觉。 Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制。尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同。到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元。 但80年代对AI工业来说也不全是好年景。 86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元。
尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值。可以确信，它将是通向21世纪之匙。
人工智能在生活生产中的作用
人工智能借助于通迅技术将网络的触手伸向世界的角落， 向人们展示了精彩的世界。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。在另外广阔领域里， 人工智能借助于机电光声技术， 为社会提供了电子排版系统、家庭影院、音乐喷泉、CT 检查和机器人等等， 给人们带来了一片新气象。
人工智能的发展趋势
不同研究分支的学者不断对了人工智能领域可能的突破点进行探讨，我们大致可以从下面六个方面了解人工智能领域进一步深入研究的发展方向。
（1） 面向交互的程序设计与社会构造：开放的信息系统是人工智能乃至整个计算机
领域研究的重要议题之一。所谓开放的信息系统是指由异构的、分布的、动态
的、大规模的、自主的成分构成的系统。对这类系统的研究要求将人工智能与
传统技术相结合，以获得更大的可扩展性与适应性。
（2） 并发约束模型，智能计算的基础：我们需要一种混合型的并发程序设计语言，
这种语言既能描述系统的环境，又能描述系统所要执行的任务；既可实现含连
续时间参数的模型，又能实现含离散操作的模型。以这种混合型程序语言为基
础可以建立一类可复合的模型，以刻画同时含有不同类型时间参数及并发约束
的更复杂的问题类。
（3） 一种基于DAI 的新型软件设计风范：错误永远存在于复杂系统中，要求程序的
无错性可能导致对系统复杂性的制约或增加其它开销，因此无错误的代码未必
一定是好的。应该引入一种全新的软件设计风范，以这种方法设计的软件系统
应是由多个能交互、带有验证内核的模块组成的开放式结构。
（4） 知识表示：在知识表示领域中，今后十年内最具挑战性的研究问题是动态知识
系统的刻画及关于Agent程序设计的理论与实现的研究。
（5） 建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符
号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与
建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发
展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理
地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中
同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨
系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具
有自适应能力的系统。
（6） 语言技术与界面：目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解
决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期
内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理
解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处
理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的
发展。
结语
人工智能诞生50多年来， 在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展， 特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web， 提高互联网信息的效用率。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真， 而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
参考文献
【1】 胡兴志.人工智能用于机电一体化系统的探讨. 2000
【2】 王增波.人工智能的发展现状与趋势探讨.2008
【3】 季厌浮，张绍兵.计算智能技术及其应用. 2004
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