人工智慧機器人論文報告 篇一
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智慧行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智慧的原理、製造類似於人腦智慧的計算機。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀（基因工程、奈米科學、人工智慧）三大尖端技術之一。
（1）人工智慧的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智慧的機器的想法。十九世紀，英國數學家布林和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智慧的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬體，也是人工智慧硬體的前身。1936年，24歲的英國數學家圖靈提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，在定義智慧時，圖靈做出瞭解釋，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的測試，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質就是讓人在不看外型的情況下不能區別是機器的行為還是人的行為。（2）上世紀三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數理邏輯，和丘奇、圖靈的數字功用以及計算機處理髮展促使了1956年夏dartmouth會議上人工智慧學科（由“人工智慧之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是stanford人工智慧實驗室主任）的誕生20世紀60年代以來，採用生物模仿來建立功能強大的演算法，包括進化計算等，人工生命以進化計算為基礎，研究自組織、自複製、自修復以及形成這些特徵的進化和環境適應。70年代以來，conrad等研究人工仿生系統中的自適應、進化和群體動力學，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經網路再度興起促進人工生命的發展。（3）1992年貝茲德克提出計算智慧。專家系統在90年代興起，模擬人類專家解決領域問題。
強人工智慧的觀點認為有可能製造出真正能推理和解決問題的智慧機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。弱人工智慧的觀點認為不可能製造出能真正地推理和解決問題的智慧機器，這些機器只不過看起來像是智慧的，但是並不真正擁有智慧，也不會有自主意識。現在主流科研集中在弱人工智慧上，強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。
目前人工智慧主要研究內容是：知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧機器人、自動程式設計等方面，分散式人工智慧與多智慧主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與資料探勘、遺傳與演化計算、人工生命應用等等。未來人工智慧可能會向以下幾個方面發展：模糊處理、並行化、神經網路和機器情感。
ibm公司“deep blue”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現實”實驗室，擬通過資料頭盔和資料手套實現更友好的人機互動。國際各大計算機公司相繼開始將人工智慧作為其研究內容，幾乎包括所有it企業，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智慧產業部，利用“智慧”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時代。
mit開發出了shrdlu，student系統可以解決代數問題，而sir系統則開始理解簡單的英文句子了，sir的出現導致了新學科的出現：自然語言處理。在70年代出現的專家系統成了一個巨大的進步，它頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行工作。在理論方面，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是人工智慧語言prolog語言誕生了，它和lisp一起幾乎成了人工智慧工作者不可缺少的工具。
（1）人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，ai帶來的幫助不言而喻。更重要的是，ai反過來有助於人類最終認識自身智慧的形成。（2）人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的巨集觀效益。ai也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於ai在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。（3）人工智慧對社會的影響。ai也為人類文化生活提供了新的模式。現有的遊戲將逐步發展為更高智慧的互動式文化娛樂手段，今天，遊戲中的人工智慧應用已經深入到各大遊戲製造商的開發中。
伴隨著人工智慧和智慧機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的衝突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
智慧機器人具有類似於人的智慧，它裝備了高靈敏度的感測器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的資訊進行分析，控制自己的行為，處理環境發生的變化，完成交給的各種複雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研製的智慧機器人大都只具有部分的智慧，和真正的意義上的智慧機器人，還差得很遠。
當然，雖然人工智慧一直都處於計算機技術的最前沿，但人工智慧的發展也並不是一帆風順的，並不象我們期待的那樣迅速，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。人工智慧的問題的在於，一方面哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智慧層次高而抽象；另一方面ai邏輯符號、神經網路和行為主義所研究的智慧層次太基本。由於對中間機制知之甚少，這種背景下提出的各種ai理論，就只能是或者完全不同於人類思維，與人類的思維模式相距太遠，同時在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的ai框架和理論體系。儘管如此，多學科的聯合協作研究也帶來了足夠引人注目的增長。因為人工智慧的基本理論還不完整，我們還不能從本質上解釋我們的大腦為什麼能夠思考，這種思考來自於什麼，這種思考為什麼得以產生等一系列問題。但經過這幾十年的發展，我們相信它會給世界帶來難以預料的變化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智慧：一種現代的方法（第3版）。
[2]人工智慧及其應用蔡自興徐光佑。
[3]遊戲人工智慧程式設計案例精粹[美]matbuckland.
[4]機器人學導論[美]克來格（craig，j.j）。
[5]計算智慧導論（第2版）（南非）英吉佈雷切特。
人工智慧機器人論文報告 篇二
論人工智慧與自然智慧的關係
摘要：人工智慧從其產生開始，就表現出強大的生命力，已成為人類科學認識和社會實踐活動不可缺少的工具，它開拓瞭解放人類智慧的道路。但與人類智慧相比，其侷限性也非常明顯，只有在人類智慧的配合下，它才能真正發揮預先設定的功能。不論從人工智慧與自然智慧的關係以及能動與被動的關係看，還是從認識論的基本原理看，人工智慧超過人類智慧、甚至統治人類智慧都是不可能的。
中圖分類號：b80文獻標誌碼：a文章編號：1009-4474(2007)02-0137-04
延長和增強人腦的智慧，提高主體認識能力，是研究人工智慧的目的。在某些區域性功能上，人工智慧已經可以代替甚至超過人類智慧，但從全域性看，造出一個與人一樣能夠思維的機器來，是不可能的。人的認識能力是無限發展的，人的智慧水平處於進化之中，作為人類認識工具的人工智慧也在不斷髮展，但人工智慧與人的智慧的差距始終存在，人的主體地位是改變不了的。
當我們對智慧機器作哲學分析時，應當實事求是、恰如其分地評價，否則，對人工智慧這門新學科的發展是不利的。實際上，人工智慧的重大突破，還有待智慧科學、思維科學的發展。現在距離真正的智慧系統尚很遠，儘管就其潛力而言，人工智慧是2l世紀的科學。
一、人工智慧的發展
人工智慧是相對人類智慧而言的，它是指用機械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智慧，也稱“機器智慧”或“智慧模擬”。人工智慧的發展主要有兩條途徑：一是利用電子技術成果和仿生學方法，從大腦的結構方面模擬人腦的智慧活動，即結構模擬；二是以控制論、資訊理論為理論基礎，採取黑箱的方法，用電子計算機從功能或行為方面模擬和代替人的某些智慧，即功能模擬。
人工智慧作為具有高度綜合性的學科範疇，包含著非常豐富深廣的內容。它是系統論、控制論、資訊集約論、電子學、仿生學、心理學、語言學、機器人學、數理邏輯學、模糊數學、神經生理學等多學科橫斷跨界、交融結合的產物，其包羅各門學科的廣泛性，可以說除哲學之外，任何一門科學都不能與之相比。概括地說，人工智慧是自然科學技術、社會科學技術和思維科學技術三大領域有機綜合的產物，其誕生和發展將促使人類認識改造客觀世界及主體自身昇華到一個劃時代的新高度。
雖然人工智慧這個控制論的分支，從產生到現在還只有很短的歷史，但無論在理論方面，還是在應用研究方面都已取得很大成績。
二、人工智慧的優越性
人工智慧作為本世紀中葉新崛起的、綜合性最強的新興前沿科學，它涉及非常廣泛的學科領域，它也可以同各門科技成果相結合，形成獨立的綜合性智慧科學體系。在當代新的科學技術革命浪潮中，它愈來愈顯示出強大的生命活力，具有無限廣闊的發展前景。
1、人工智慧是人類智慧的必要補充。人工智慧是隨著科學技術的發展，在人們創造了各種複雜的機器裝置，大大延伸和擴充套件了自己的手腳功能，迫切需要相應地延伸思維器官和放大智力功能的情況下，產生髮展起來的。它是機器進化的結果，也是人類智慧的物質化。它和人腦功能相互聯絡、相互促進，使人類的認識範圍不斷地向微觀和巨集觀兩極擴充套件，使人能通過間接方式達到對事物更深層次的本質的認識，使意識的內容得到極大豐富和增長。它已成為人類科學認識和社會實踐活動不可缺少的技術“助手”。
中國科學院吳文俊在機器證明方面取得的成果，引起了國內外學術界的重視。他在這個領域內找到了一個快速判定過程，將幾何問題表示為代數問題，於1977年證明了初等幾何主要一類定理證明可以機械化。後又於1978年證明了初等微分幾何中主要一類定理證明可以機械化，而且找到了實現機械化證明切實可行的方法。1980年，他只用了幾十個小時就在一臺微型機上得出一個不算簡單的新定理。吳文俊的工作對人工智慧有兩點啟發：一是強調在人工智慧研究中從機器模擬人的求解目的轉向討論機器求解問題的方法；二是使人們重新注意定理證明技術在實際中的具體應用，特別是在實現資訊檢索機械化中的重要作用。
2、人工智慧開闢了人類智力解放的道路。人工智慧預示著第三次工業革命的到來，成為改變社會生活面
貌的巨大槓桿。現在，自動化技術不僅滲透到工業、農業、建築、交通、航天和武器等生產和軍事領域，例如，現代軍事技術的重要分支——戰術模擬技術，就是用“蒙特一卡洛法”的處理隨機因素的數學方法，在 計算機上完整地模擬包含在戰鬥過程中可能出現成百上千的偶然性因素，並使過程多次重複，從而模擬出可能出現的戰鬥結局；而且滲透到產品訂貨、自動售貨以及分配等流通領域；還滲透到銀行 管理等金融領域，圖書館管理、情報資料檢索，電化 教育以及通訊等資訊領域；甚至在家庭裡面，也出現了各種自動化家用電器。有人把這些自動化叫做四“a”革命或者五“a”革命，即四個或五個方面的自動化：工業自動化、農業自動化、資訊自動化、辦公自動化或家庭自動化。
三、人212智慧的侷限性
同人的智慧比較，人工智慧有若干侷限性。人工智慧是利用了人和機器的共性——兩者都是一個資訊轉換系統，而拋開了人和機器的區別。但實際上這種區別是存在的，而且是不容忽視的本質區別：人工智慧不等於人的智慧，而是人的智慧的物化，它既有可能性，又有侷限性。
1、人工智慧只能模擬人的某些自然屬性，人的 社會屬性是不能模擬的。以電子計算機為基礎的人工智慧只是主體認識客體的手段。電子計算機的主要特點是它的邏輯結構建立在二值邏輯基礎上，計算機只懂機器 語言，即由“1”與“0”組成的程式碼。嚴格地說，機器連“1”與“0”也不認識，只不過是穿孔卡片通過光電管把程式碼變成脈衝訊號而已。即使給計算機配上智慧 軟體，可以稱之為智慧機器，也不能改變計算機的性質，它仍然是 認識工具。早期的電子計算機由人直接操作，是人在使用工具。目前雖已部分用程式完全代替了人的操作，使資訊處理自動化，但程式體現的是人的認識活動，它僅把人的直接操作變為間接操作，因此，仍然是人在使用工具。作為認識工具的計算機，在本質上是一種處理資訊的機器。
人腦與這種資訊轉換器不同，它不僅是加工廠，而且是資訊源。雖然人的認識過程也需要資訊處理，但更需要對所理解的資訊進行思維，加以去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡的改造，由感性認識上升到理性認識。
2、人工智慧不具有人的主觀能動性。如果以控制論的觀點來分析，那麼所謂能動性，就是人的大腦在獲取外界各種資訊後，自動地進行分析、綜合而作出反映；同時，又與原來儲存的資訊進行比較、概括，最後作出控制客觀物件的決策，付諸具體的行動。在整個過程中，相對於主觀來說，認識和 改造的客觀物件總是處於被動的地位。
智慧機可以模擬人的思維，甚至可以部分地超過人的思維功能，但在人事先沒有給它安排好程式的情況下，它不能主動地提出任何一個問題，更不能有目的地改造客觀世界。就是說，它沒有人和人腦那樣的能動性。相對於人來說，它只能是被動的。由此可見，資訊處理與認識活動之不同，就在於機器只“理解”資訊的形式，進行符號加工；人腦卻能理解資訊的內容，進行能動思維。
3、人工智慧只有在自然智慧密切配合之下，才能真正發揮自己的作用。人工智慧和自然智慧之間存在自然而合理的分工，決不是相互排斥和相互取代，而是要相互補充和相互支援，併合理地 組織優化相互間的關係。對這兩個系統而言，人是主要的。人工智慧應處處為人 工作，適應並滿足人的需要。人和自然智慧不僅是人工智慧的建立者和使用者，而且是人工智慧的唯一掌握者。
四、人工智慧不可能取代人類智慧
隨著控制論研究的深入和智慧機器的 發展，出現了人與計算機的關係問題，包括機器能否思維，人工智慧與人類智慧有無界限，機器能否超過人、統治人等。對於人和（人工）智慧機器的關係問題，應該進行辯證的考察，既要看到兩者的 聯絡，又要看到兩者的區別；既不能把有機物和無機物之間的界限絕對化，又不能抹煞兩者在性質上的差異。
就人類的總體而言，智慧機的 應用，只能保證人類思維的發展，決不會取消或減弱人的思維活動。
1、從人工智慧與自然智慧的關係看，機器超過人、統治人是不可能的。人的自然智慧，就是指人的智慧和能力。它與人的知識不同。如果說，人的知識是對客觀外界規律性的認識，那麼智慧則是運用這種對客觀外界規律性的認識來解決矛盾，有目的地改造客觀世界的能力。從資訊理論的觀點看，知識主要指一個人有目的地以某種很好的方式使用這些有用資訊的能力。因此，我們認為，知識是智慧的基礎，智慧是知識的深化和發展。
人工智慧則是用電子計算機模擬人的思維活動，完成一部分原來需要人的大腦擔負的工作。人工智慧的本質是用機器模擬人腦的功能，是人腦的延長。人工智慧只是人腦智慧的放大和延伸，它是由人創造的。機器智慧所具有的“思維”能力，不過是人的思維能力在機器上的投影，是模擬人的思維的結果。人工智慧僅僅是對輸入的資訊根據指令進行歸納和選擇，它決沒有自身的目的性，不會產生自覺的目標。
人工智慧不具有人類智慧的本質特徵。人工智慧只能在原有的知識中進行排比、篩選，而不能產生創造的靈感。人腦的思維可以通過概念、判斷、推理等形式，直接越過一系列複雜的邏輯次序，可以不拘泥於原來腦中儲存的資訊辨認客體。人工智慧和人類思維的不同還在於，人工智慧不能模擬人類思維的社會本質。由於人工智慧不具有社會屬性，因而它永遠也不能成為獨立的思維主體。
2、從認識論的基本原理看，機器超過人、統治人是不可能的。人工智慧的本質是用機器模擬人的思維功
能。因為作為物質的一種運動形式的思維活動是可以認識的，是有一定的物質基礎的，因此人們可以製造出特定的機器來模擬思維的一定方面和特性。機器模擬思維的前提是對思維的認識，其中包括對思維的物質基礎、思維規律以及思維功能的認識。然而，辯證唯物論的認識論的一條基本原理就是，認識的客體決定認識的主體，認識的客體先於認識的主體。主體對客體的認識總是受客體發展程度的制約。作為認識客體和模擬物件的認識在後，只有隨著人腦及其思維能力的發展，人對大腦及其思維能力的認識才能發展，從而機器模擬大腦及其思維能力的活動才能深入。因此，人工智慧只能理解資訊的形式，而人卻能理解資訊的內容。
3、從能動與被動的關係看，機器超過人、統治人是不可能的。用哲學語言說，就是人具有主觀能動性。這種主觀能動性是建立在實踐基礎上的，因此，不僅機器不可能有這種能動性，連動物也沒有這種能動性。正是這一點，電子計算機雖然可以在某些方面，如運算速度、精確性及記憶容量等方面超過人，但在總體方面，永遠不可能等同於大腦，更談不上超過人、統治人。綜上所述，人工智慧是以機器為主體，模擬人的智慧而人工地製作出來的。作為模擬，它就不是機器作為主體的智慧，而是人的智慧向機器的傳導和轉移。機器本身沒有智慧，它不能自我控制和自我調節，不能作為智慧活動的主體。人與機器智慧效應是互補互促的關係，彼此相互作用、取長補短，互相推動、攜手並進，因而既要發揮人的主導作用，又要充分利用機器的高效處理資訊的特長。這樣，人類將會更好地認識世界和改造世界。可見，用人工智慧系統來模擬人、模擬思維，是自然科學中唯物主義路線的體現；仿生學、控制論、自動化的成就，是唯物主義的勝利和唯心主義的破產。
人工智慧機器人論文報告 篇三
淺述人工智慧在智慧控制領域的應用
人工智慧技術是用計算機去做原來只有人才能做的具有智慧的工作，如符號、語言和知識表達、狀態特徵的識別、精確與模糊的資訊處理、分析推理、判斷決策等，將這一擬人思維的技術通過計算機來彌補傳統控制方法的不足，促進了智慧控制的迅猛發展。
智慧控制一般按照實際結果進行控制，不依靠所控制物件的數學模型，傳承了人類傳統思想的非線性特性。它打破了傳統控制理論中關於數學模型的框架。
1 人工智慧(ai)及智慧控制的基本概念
人工智慧是計算機學科的一個重要分支，一直處於計算機技術的前沿，被人們稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。人工智慧研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。
1.1 人工智慧的定義及應用領域
1.1.1 人工智慧的定義
人工智慧(ai)也稱機器智慧，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。
1.1.2 人工智慧的應用領域
①問題求解。計算機博弈是人工智慧中關於對策和鬥智問題的研究領域。目前，計算機博弈主要以下棋為研究物件，但研究的主要目的不是為了讓計算機與人下棋，而是為了給人工智慧研究提供一個試驗場地。在下棋程式中體現出來的一些步驟，例如能夠思考如何向前走幾步，不僅要把對手的方法、步驟考慮進去，還能夠把困難問題進行逐步分解，最終戰勝對方的能力。如今的計算機軟體已具有如象棋、圍棋的世界錦標賽的先進水平。
②邏輯推理與定理證明。邏輯推理是人工智慧研究中最持久的領域之一，重要的一點是要找到一些對策及方法，把大量的素材集中在一個大型資料庫中（資料庫需有很複雜的邏輯結構，甚至還要有模糊記憶），留意可信的證明，並在出現新資訊時即時修正這些證明。定理證明就是讓計算機模擬人類證明定理的方法，自動實現非數值符號的演算過程。如資訊檢索和醫療診斷等都可以和定理證明問題一樣加以形式化。它方便了人類，促進了科學發展，達到了人類所不能及的智力……
③自然語言處理。自然語言處理主要研究如何使計算機能夠理解和生成自然語言。現在的自然語言理解往往與模式識別、計算機視覺等技術結合在一起，在文字識別和語音識別系統的配合下進行書面語言和有聲語音的理解。
④智慧資訊檢索技術。當今，科學技術的飛速發展，資訊獲取是目前電腦科學與技術研究中迫切需要研究的課題。這一技術在人工智慧領域的應用，能使人工智慧邁向更廣泛的實際應用當中。
⑤專家控制系統。專家系統是基於專家知識和符號推理方法的智慧系統，它將專家領域的經驗用知識表示的方法表示出來，放入資料庫中，根據這些素材在推理機的作用下，解決某一專門行業內需要專家才能解決的問題。如在第二代專家系統中，把原理和經驗分離開來，並引入基於前者的深層推理和基於後者的淺層推理，從而提高了系統執行的強壯性。現在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、醫學診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。例如：地質勘探軟體程式系統發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。my cin系統可以對人類血液傳染病、乳腺癌的診斷治療方案能夠提供諮詢意見；對患有細菌性血液病、腦膜炎方面的診斷和治療方案已經超過了這一領域的專家水平。
1.2 智慧控制理論及研究領域
智慧控制是在人工智慧及自動控制等多學科之上發展起來的一門新興、交叉學科，它具有非常廣泛的應用領域，如專家控制、智慧機器人控制、智慧過程控制、智慧故障診斷及智慧排程與規劃等。
1.2.1 智慧控制的定義
所謂智慧控制是通過定性與定量相結合的方法，針對環境和任務的複雜性與不確定性，有效自主地實現複雜資訊的處理及優化決策與控制功能。
1.2.2 智慧控制的研究領域
傳統控制包括經典反饋控制和現代控制理論，它們的主要特徵是基於精確的系統數學模型控制，在複雜問題的實際應用中遇到了不少難題。因此，需將人工智慧的方法引入控制系統，從而實現系統的智慧化，即通過採用仿人智慧控制決策，迫使控制系統向期望的方向發展。
智慧控制是一類無需（或儘可能少的）人的干預就能夠獨立自主地應付環境條件或加工物件的變化，有效地驅動智慧機器實現其目標的自動控制，它是自動控制的最新發展階段，對智慧控制系統的研究和設計，重點放在對任務和世界模型的描述、符號和環境的識別以及知識庫和推理機的設計開發上，即放在智慧機模型上。
3 發展前景
3.1 人工智慧的發展趨勢
加強對人腦科學工業領域的應用，深入調研分析，掌握人工神經網路、機器人、新型人工智慧產品等的發展和應用，整合現有資源，形成一些這方面的國家級或省級的技術中心和實驗室，推動人工智慧關聯技術在醫療、工業、三網聯合等方面快速發展。
人工智慧的飛速發展，使越來越多的具有智慧的機器進入了人類的生活，並且在人類生活中扮演著重要的角色。它們比血肉之軀的脆弱人類更靈活，甚至在智力的某些方面，它們已經超過了我們。機器寵物、智慧電腦遊戲、深海機器人、漢字識別系統、語音識別系統，這些智慧機器讓我們驚覺。
未來人工智慧技術將進一步推動關聯技術和新興科技、新興產業的深度融合，推動新一輪的資訊科技革命，其人工智慧技術將成為我國經濟結構轉型升級嶄新的支撐點。
3.2 智慧控制的發展趨勢
智慧控制的應用領域已從工業生產滲透到生物、農業、地質、軍事、空間技術、醫療、環境科學、社會發展等眾多領域，在世界各國的高技術研究發展計劃中有著重要的地位。由於這些任務的牽引，相信智慧控制必將在控制理論的發展中引起新的飛躍。
人工智慧機器人論文報告 篇四
人工智慧與城市智慧化發展
摘要：智慧化是人類的夢想，未來必然會是人工智慧的世界。城市智慧化將通過有線、無線或混合資料傳輸方式，實現區域城市內多個子系統輔助管理中心，然後再到智慧化管理服務決策的有效技術結合，實現區域城市管理的智慧化服務，讓人們暢享智慧化生活。智慧城市的建設是城市資訊化建設的新境界。
關鍵詞：人工智慧 智慧化 發展
1人工智慧的含義
人工智慧(artificial intelligence,簡稱ai)是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧），也被認為是二十一世紀（基因工程、奈米科學、人工智慧）三大尖端技術之一。人工智慧是研究用計算機來模擬人在各個過程中的智力活動（如分析、推理、判斷、構思和決策），從而擴大、延伸和部分替代人類的腦力勞動，實現知識密集型生產和決策自動化。目前城市規劃發展領域中的城市設計、控制性詳細規劃、土地利用分割槽規劃與管理、系統工程與規劃決策支援系統的發展與實施，給人工智慧技術的應用帶來了廣泛的前景。
2當前城市發展中面臨的挑戰
隨著城市的迅速發展，城市經濟發展面臨著日益嚴重的資源和環境壓力。城市人口規模增長過快、城市供配電壓力沉重、環境汙染與生態破壞嚴重、交通擁堵治理困難、安全生產形勢嚴峻、城市部門管理中的違法違規現象屢禁不止等等，這些都成為城市發展中最為突出的矛盾，成為城市管理中必須重視的問題，迫切需要採用新的管理方法和科技手段來加以解決。
城市供配電壓力沉重，節能減排問題凸顯。隨著城市發展，各式賓館、辦公大樓、商場超市、醫院、寫字樓等大型建築日益增多，使得供電負荷越來越大，節約能源和能效管理問題日益突顯。在我國城市化建設程序中，如何與能源低消耗、大環境保護相適應，正在成為建設資源節約型、環境友好型社會亟待解決的問題。
環境汙染使得城市從傳統公共健康問題轉向現代的健康危機。環境汙染包括工業和交通造成的空氣汙染、噪音、震動、精神壓力導致的疾病等，已成為制約城市經濟發展的因素之一。隨著城市垃圾處理量不斷增加，針對居民區垃圾堆放、垃圾填埋焚燒場周邊的環境投訴日益增多，尤其是垃圾焚燒產生的一級致癌物“二噁英”(dioxin)濃度的增加引起了群眾極大關注。
城市交通需求與交通供給矛盾日益突出。隨著經濟的發展，城市交通需求不斷擴大，城市中可用於交通的土地資源極其有限，密集的車流、擁擠的街道、效能低下的交通系統不僅導致了運輸成本的增加，還產生了汙染和能源的浪費問題。此外，交通擁擠導致了事故增多，事故增多又加劇了擁擠，這直接影響了居民的出行時間和成本；出行成本的增加不僅影響了工作效率，而且也會抑制人們的日常活動，從而影響居民的生活質量。
公共安全監管難度逐步加大。面對有限的自然資源，人們對抵抗自然災害、事故災難、社會安全等風險源的監控與預防越來越關注，迫切要求建立和完善公共安全日常管理體系和應急處置機制，應對面臨的氣象災害、地下空間事故、危化品事故、重大刑事和恐怖事件、公共場所治安等突發事件進行預防和應急處理。
3人工智與城市智慧化
智慧城市是在資訊港和數字城市的基礎上發展起來的新方向。在智慧城市中，主要的資源用於使城市的資訊網路實現自動監控，資訊自動採集，自動分析處理，自動決策反應等等。智慧城市是把城市看作一個有機體培養它的監控、學習、反應、調整和適應能力，資訊的控制和利用能力是智慧城市的基礎。
從技術層面來看，“智慧城市”是以網路資訊為基礎的城市資訊體系，即綜合運用地理資訊系統、全球定位系統、遙感系統、寬頻網路、多媒體及虛擬模擬等技術，對城市的基礎設施，功能機制進行資訊自動採集，動態監管和輔助決策服務的技術系統。城市智慧化的水平往往體現在以下幾個方面：城市決策的智慧化；城市交通的智慧管理與控制；城市資源的監測與可持續利用；城市應急反應和災難的預防治理；城市人口管理；城市生活的網路化和智慧化等等。
新的智慧化資訊科技構架將由以無線 網路為主體的基礎設施、以無介面 計算機為主體的硬體、以資訊分析和決策支援為主的 軟體、以功能實現為主的網路 應用這幾部分組成。這種新的資訊化基礎設施將以實現“三無”為目標，即無線網路、無介面計算機和無鍵盤輸入。讓計算機和網路的使用不受時間和地點的限制，不受文字輸入的限制，也不受固定使用方式的限制。
從現實操作來看，政府應該加強與企業 聯絡，加快實現城市智慧化 發展。政府藉助企業創新的網路技術，加強合作，加快資訊化建設程序，助推城市智慧化發展，打造智慧城市的全新商業模式，從而建設可持續發展的現代化城市。科技企業與政府雙方將以“激勵創新、合作共贏”為原則，發揮各自的優勢和力量攜手推動本土創新，加速實現城市智慧化發展。
在這方面，成都市政府走在了部分前列。據悉，在2009中國西部國際博覽會上，思科與成都市政府雙方結為戰略合作伙伴關係，就“天府智慧互聯新城”試點建設及發展與“智慧+互聯城市”技術相關的“產學研”一體化產業鏈等方面展開深度合作，以推動成都資訊產業的本土創新並提升產業競爭力，實現城市 經濟、社會與 環境等領域的可持續發展。
資訊化是城市發展的重要推動力，是目前城市發展中面臨的一系列問題和挑戰的重要解決途徑。以金融行業舉例來說，資訊科技同樣是業務創新、服務創新的重要手段和推動力，以技術改良為載體的金融服務創新不僅是現代商業銀行提升核心競爭力的重要手段，也體現了城市生活發展進步的歷程。基於網際網路、通訊、語音等技術的新興智慧金融服務方式的出現，改變了居民的生活、消費習慣，使金融服務更為方便快捷。
可見，在城市發展過程中，通過運用現代化科學技術手段，有針對性地展開試點應用，通過技術與 經驗的積累，以“先易後難，從點到面，逐步推進”的方式，逐步實現政府資訊資源的共享，能夠有效提高政府為百姓服務的質量，從而全面提升城市智慧化 管理水平。
4城市發展展望
智慧城市的建設是城市建 設發展的新境界。我國許多城市的資訊化基礎設施已經不差，急需改進的是應用。而智慧城市正是以應用為核心的資訊化發展思路，在已有的資訊化基礎上，為市民提供更加綜合的服務，為政府部門提供更加有效的資訊分析和更符合實際的決策，對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出更智慧化的響應，加快城市智慧化建設，將帶來未來城市的全新面貌，推進城市和諧發展。
參考文獻：
[1] 第二屆2010(3g)暨資訊新技術國際峰會論壇，2010年4月。
[2] 黃孝斌，魏劍平。物聯網助力城市資訊化發展—探索城市管理新模式[j]。中國科學院院刊，2010年1期。