時間：2023-06-15 09:27:37
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇人工智能發(fā)展前景，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
關(guān)鍵詞：人機(jī)大戰(zhàn)；人工智能；發(fā)展前景
中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
0.引言
2016年3月15日，備受矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國九段棋手李世h。毫無疑問，這是人工智能歷史上一個具有里程碑式的大事件。大家一致認(rèn)為，人工智能已經(jīng)上升到了一個新的高度。
這次勝利與1997年IBM公司的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個方面：
（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴強(qiáng)悍的計(jì)算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)W習(xí)已經(jīng)對弈過的棋盤，并在練習(xí)和實(shí)戰(zhàn)中不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)。
（2）圍棋比國際象棋更加復(fù)雜，圍棋棋盤有361個點(diǎn)，其分支因子無窮無盡，19×19格圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計(jì)算量相當(dāng)巨大。英國圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復(fù)雜的智力游戲，它簡單的規(guī)則加深了棋局的復(fù)雜性”。因此，進(jìn)入圍棋領(lǐng)域一直被認(rèn)為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。
簡而言之，AlphaGo取得勝利的一個很重要的方面就是它擁有強(qiáng)大的“學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎(chǔ)上分析了人工智能的未來發(fā)展前景。
1.人工智能的發(fā)展歷程
AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風(fēng)順的，人工智能是一個不斷進(jìn)步，并且至今仍在取得不斷突破的學(xué)科?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識應(yīng)用和集成發(fā)展五大時期。
孕育期：1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計(jì)算機(jī)等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。德國數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨把形式邏輯符號化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。英國數(shù)學(xué)家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動機(jī)理論（亦稱圖靈機(jī)），1950年在其著作《計(jì)算機(jī)與智能》中首次提出“機(jī)器也能思維”，被譽(yù)為“人工智能之父”?？傊?，這些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻(xiàn)。
形成期：1956年夏季，在美國達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長達(dá)2個多月的研討會，熱烈地討論用機(jī)器模擬人類智能的問題。該次會議首次使用了“人工智能”這一術(shù)語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時期。在接下來的幾年中，在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當(dāng)時形成了廣泛的樂觀思潮。
暗淡期：20世紀(jì)70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問題中最簡單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說所有的AI程序都只是“玩具”，無法解決更為復(fù)雜的問題。隨著AI遭遇批評，對AI提供資助的機(jī)構(gòu)也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。
知識應(yīng)用期：在80年代，“專家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個非常主流的分支?！皩＜蚁到y(tǒng)”是一種程序，為計(jì)算機(jī)提供特定領(lǐng)域的專門知識和經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)就能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問題。不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng)基本都是由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋機(jī)制、知識獲取等部分組成。
集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計(jì)算機(jī)性能的突飛猛進(jìn)、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長足的進(jìn)步，取得了令人矚目的成就。
人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個里程碑。當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)主要集中在自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
2.人工智能l展現(xiàn)狀與前景
人工智能當(dāng)前有很多重要的研究領(lǐng)域和分支。目前，越來越多的AI項(xiàng)目依賴于分布式系統(tǒng)，而當(dāng)前研究的普遍熱點(diǎn)則集中于自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），是語言學(xué)與人工智能的交叉學(xué)科，其主要功能就是實(shí)現(xiàn)讓機(jī)器明白人類的語言，這需要將人類的自然語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠處理的機(jī)器語言。
自然語言處理主要包括詞法分析、句法分析和語義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對自然語言中句子的結(jié)構(gòu)、語法進(jìn)行分析如辨別疑問句和感嘆句等。而語義分析則注重情感分析和整個段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文定的語義和情感態(tài)度。
當(dāng)前自然語言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語義規(guī)則的理性主義理論，該理論認(rèn)為需要為計(jì)算機(jī)制定一系列的規(guī)則，計(jì)算機(jī)在規(guī)則下進(jìn)行推理與判斷。因此其技術(shù)路線是一系列的人為的語料建設(shè)與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計(jì)算機(jī)自己通過學(xué)習(xí)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”語言，試圖刻畫真實(shí)世界的語言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)語言的規(guī)律。
機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是近20年來興起的人工智能一大重要領(lǐng)域。其主要是指通過讓計(jì)算機(jī)在數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學(xué)習(xí)”的能力，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和預(yù)測的方法。
機(jī)器學(xué)致可以分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中練出一個函數(shù)和目標(biāo)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來時，可以由訓(xùn)練得到函數(shù)預(yù)測目標(biāo)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)要求訓(xùn)練集同時有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標(biāo)。而依據(jù)預(yù)測的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學(xué)習(xí)分為兩大問題，即統(tǒng)計(jì)分類問題和回歸分析問題。統(tǒng)計(jì)分類的預(yù)測結(jié)果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問題目標(biāo)是連續(xù)的，如天氣、股價等的預(yù)測。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集則沒有人為標(biāo)注的結(jié)果，這就需要計(jì)算機(jī)去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來分類等。一種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)是聚類分析（Cluster Analysis），它是將相似的對象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個子集中的數(shù)據(jù)對象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類方法是簡潔并快速的“K-均值”聚類算法。它基于K個中心并對距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分類。
機(jī)器學(xué)習(xí)還包括如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等類別?？偠灾?，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科，而其應(yīng)用隨著人工智能研究領(lǐng)域的深入也變得越來越廣泛，如模式識別、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、推薦算法等領(lǐng)域越來越廣泛地應(yīng)用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們認(rèn)為人類的意識及智能行為，都是通過巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞的，每個神經(jīng)細(xì)胞通過突出與其他神經(jīng)細(xì)胞連接，當(dāng)通過突觸的信號強(qiáng)度超過某個閾值時，神經(jīng)細(xì)胞便會進(jìn)入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細(xì)胞一層層傳遞信號。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個多輸入單輸出的信息處理單元，并通過傳遞函數(shù)f對輸入x1，x2…，xn進(jìn)行處理并模擬神經(jīng)細(xì)胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線性型和S型。
在此基礎(chǔ)上，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究又有諸多進(jìn)展。日本的福島教授于1983年基于視覺認(rèn)知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取到卷積運(yùn)算中所使用的卷積系數(shù)，并通過不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計(jì)算結(jié)果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺分類能力，也就是所謂的“棋感”，增強(qiáng)了其對全盤決策和把握的能力。
3.人工智能的發(fā)展前景
總體來看，人工智能的應(yīng)用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個里程碑。在以上4個領(lǐng)域中，既是縱向發(fā)展的過程，也是橫向不斷改進(jìn)的過程。
人工智能在博弈階段，主要是實(shí)現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的進(jìn)步以及深度學(xué)習(xí)等算法的改進(jìn)，機(jī)器擁有了越來越強(qiáng)的邏輯與對弈能力。在感知領(lǐng)域，隨著自然語言處理的進(jìn)步，機(jī)器已經(jīng)基本能對人類的語音與語言進(jìn)行感知，并且能夠已經(jīng)對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行視覺上的感知。基于大數(shù)據(jù)的處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，機(jī)器已經(jīng)能夠?qū)χ車沫h(huán)境進(jìn)行認(rèn)知，例如微軟的Kinect就能夠準(zhǔn)確的對人的肢體動作進(jìn)行判斷。該領(lǐng)域的主要實(shí)現(xiàn)還包括蘋果的Siri，谷歌大腦以及無人駕駛汽車中的各種傳感器等。在以上兩個階段的基礎(chǔ)上，機(jī)器擁有了一定的決策和反饋的能力。無人駕駛汽車的蓬勃發(fā)展就是這兩個里程碑很好的例證。Google的無人駕駛汽車通過各種傳感器對周圍的環(huán)境進(jìn)行感知并處理人類的語言等指令，利用所收集的信息進(jìn)行最后的決策，比如操作方向盤、剎車等。
人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個領(lǐng)域。機(jī)器已經(jīng)能識別語音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實(shí)現(xiàn)各種人際交互的場景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以實(shí)現(xiàn)自動讀片和輔助診斷以及個性化t療和基因排序等功能。在教育領(lǐng)域，機(jī)器也承擔(dān)了越來越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領(lǐng)域，一方面無人車的發(fā)展表明無人駕駛是一個可以期待的未來，另一方面人工智能能夠帶來更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領(lǐng)域也有非常廣闊的發(fā)展前景?？傊?，人工智能在一些具有重復(fù)性的和具備簡單決策的領(lǐng)域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來幫助人們解決問題，創(chuàng)造價值。
參考文獻(xiàn)
[1]阮曉東.從AlphaGo的勝利看人工智能的未來[J].新經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2016 （6）：69-74.
一、財(cái)務(wù)共享模式的認(rèn)識
跨國、跨地區(qū)或分支機(jī)構(gòu)較多的大型企業(yè)集團(tuán)，面臨著低附加值的財(cái)務(wù)工作占用大量人員、財(cái)務(wù)與企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略協(xié)同度較低、會計(jì)處理缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)及口徑、信息質(zhì)量低等問題，為了解決這些問題，提高企業(yè)的風(fēng)險和財(cái)務(wù)管控能力，財(cái)務(wù)共享服務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生。
財(cái)務(wù)共享模式是把整個財(cái)務(wù)職能做一個切分，把會計(jì)基礎(chǔ)核算等低附加值的事務(wù)性作業(yè)剝離出來，運(yùn)用計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)通信等現(xiàn)代信息技術(shù)，在一個或多個地點(diǎn)對人員、流程和技術(shù)等核心要素進(jìn)行整合，將具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)屬性和范圍經(jīng)濟(jì)屬性的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)集中在一塊進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化流程，規(guī)范管理，降成增效等目標(biāo)。其本質(zhì)不是簡單的財(cái)務(wù)人員和帳套的集中，而是將經(jīng)營活動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，變成財(cái)務(wù)服務(wù)產(chǎn)品，提高企業(yè)整體效率，實(shí)現(xiàn)信息的共享，讓企業(yè)不受時間和空間的限制，根據(jù)自己的需求及時、準(zhǔn)確的使用系統(tǒng)，獲取信息。
企業(yè)在財(cái)務(wù)共享模式的實(shí)施中不應(yīng)該僅僅著眼于降低費(fèi)用報(bào)銷、財(cái)務(wù)核算等的簡單的人工成本，應(yīng)該更多的關(guān)注信息流的整合與共享，利用經(jīng)營大數(shù)據(jù)，算大帳，對公司的各個產(chǎn)品經(jīng)營情況、業(yè)務(wù)開展情況、項(xiàng)目成本收益情況、設(shè)置人員和部門組織的效益情況進(jìn)行事中的控制和事后分析。實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)驅(qū)動財(cái)務(wù)，財(cái)務(wù)控制業(yè)務(wù)、評估業(yè)務(wù)、指導(dǎo)業(yè)務(wù)，真正做到業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)融合，提高企業(yè)的整體經(jīng)濟(jì)利益。
二、目前財(cái)務(wù)共享模式的不足
財(cái)務(wù)共享模式有諸多顯而易見的優(yōu)點(diǎn)，但也存在不足，特別是目前的財(cái)務(wù)共享中心模式。對于優(yōu)點(diǎn)，本文不做過多的累述，主要分析幾點(diǎn)不足：
一是信息溝通風(fēng)險，目前的財(cái)務(wù)共享模式多采用的是遠(yuǎn)程集中服務(wù)，各分支機(jī)構(gòu)處在不同地區(qū)，財(cái)務(wù)信息在由各分支結(jié)構(gòu)傳遞到財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心時，存在溝通不暢，信息理解不對稱，不完整等現(xiàn)象，以及由于信息系統(tǒng)本身的缺陷，造成數(shù)據(jù)丟失等信息安全問題。
二是企業(yè)文化風(fēng)險，財(cái)務(wù)共享中心將打破原有的組織結(jié)構(gòu)，帶來人動和權(quán)責(zé)的重新劃分，存在內(nèi)部分支機(jī)構(gòu)管理層認(rèn)可度低以及抵觸情緒，業(yè)務(wù)推廣困難。業(yè)務(wù)模式由從前分支機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)部門自行處理全部業(yè)務(wù)，改為財(cái)務(wù)共享中心與分支機(jī)構(gòu)共同承擔(dān)，兩者權(quán)責(zé)難以分清，相互推諉扯皮，影響整體工作效率。
三是管理脫節(jié)風(fēng)險，財(cái)務(wù)共享中心的財(cái)務(wù)人員多采用標(biāo)準(zhǔn)化、流程化的業(yè)務(wù)處理方式，難以滿足分支機(jī)構(gòu)的個性化需求，企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)活動會為了滿足財(cái)務(wù)共享中心標(biāo)準(zhǔn)化的流程而調(diào)整變通，扭曲業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)，造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不真實(shí)，影響最終決策。同時，財(cái)務(wù)共享模式不直接接觸分支機(jī)構(gòu)所在地的稅務(wù)機(jī)關(guān)、政府部門，不便于及時了解地方性的?收優(yōu)惠政策和地方法規(guī)要求，使企業(yè)增加沒有享受到稅收優(yōu)惠政策的機(jī)會成本和違反地方法規(guī)的違規(guī)風(fēng)險。
四是人才建設(shè)風(fēng)險，財(cái)務(wù)共享模式將財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程細(xì)化分解，程式化、機(jī)械化的工作內(nèi)容多，好比財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)流水生產(chǎn)線，每天重復(fù)相同的工作，從業(yè)人員業(yè)務(wù)能力提升與職位晉升空間十分有限，導(dǎo)致新進(jìn)員工任職時間短，離職率高，流動性大。同時，從業(yè)人員不能深入了解企業(yè)的業(yè)務(wù)及情況，進(jìn)而造成企業(yè)高級財(cái)務(wù)管理人員缺失。
三、人工智能與財(cái)務(wù)共享模式的融合
人工智能是使用計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為的學(xué)科，具有感知能力、記憶與思維能力、歸納與演繹能力、學(xué)習(xí)能力以及行為能力的特點(diǎn)，應(yīng)用范圍廣泛。就該技術(shù)目前的發(fā)展?fàn)顩r來說，其在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用，完全可以取代一部分程序性、模式化的會計(jì)工作，自動識別成本費(fèi)用的合理性、合規(guī)性，選擇會計(jì)核算要素，整理分析數(shù)據(jù)，也就是取代目前財(cái)務(wù)共享中心的主要工作。
【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī) 人工智能技術(shù) 系統(tǒng)
人工智能（Artificial Intelligence）是研究使計(jì)算機(jī)模擬人的學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等思維過程和智能行為的學(xué)科，用過對計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育迅速發(fā)展，然而由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育發(fā)展尚不成熟，實(shí)際應(yīng)用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育水平提升到一個全新的發(fā)展臺階，并展現(xiàn)了其廣闊的發(fā)展前景[1]。
一、人工智能技術(shù)概況
人工智能是通過研究人的智慧機(jī)理和思維過程，利用計(jì)算機(jī)體現(xiàn)和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內(nèi)取得飛速的發(fā)展，已經(jīng)成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進(jìn)行信息分析處理時可以采取語音識別，實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話，所以其應(yīng)用范圍自其發(fā)展以來逐步向諸多領(lǐng)域擴(kuò)展，如醫(yī)學(xué)、建筑學(xué)、地質(zhì)學(xué)、機(jī)械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統(tǒng)、機(jī)器人、自然語言處理系統(tǒng)、博弈等。人工智能具有理解經(jīng)驗(yàn)并從中學(xué)習(xí)、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環(huán)境做出反應(yīng)、在解決問題時使用推理進(jìn)行有效的推導(dǎo)、能處理復(fù)雜的情況、應(yīng)用知識控制環(huán)境等諸多能力。人工智能是一個知識信息系統(tǒng)，知識在人工智能中占據(jù)重要的地位，計(jì)算機(jī)的智能只有通過對知識的發(fā)現(xiàn)、儲存、學(xué)習(xí)、推理和決策才能展現(xiàn)出來。人工智能主要有以下優(yōu)勢：首先，由于知識儲存與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，為人們知識傳播和復(fù)制帶來了極大的便利，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使知識的傳播和復(fù)制突破時間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統(tǒng)拓展了知識信息獲取渠道，同時在某些任務(wù)處理的質(zhì)量和速度上，人工智能展現(xiàn)的能力驚人的能力，遠(yuǎn)非人類所能及[2]。
二、人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用
（一）智能決策支持系統(tǒng)
智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecision Support System）是由決策支持系統(tǒng)與人工智能結(jié)合的產(chǎn)物，在網(wǎng)絡(luò)教育領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。智能決策支持系統(tǒng)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用，則使得決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時對各種備選方案進(jìn)行選擇、優(yōu)化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準(zhǔn)確、有效[3]。
（二）智能教學(xué)專家系統(tǒng)
智能教學(xué)專家系統(tǒng)ITES（Intelligent Teaching Expert System）是傳統(tǒng)CAI系統(tǒng)轉(zhuǎn)向的主要方向，是一種開放式交互教學(xué)系統(tǒng)，通過智能教學(xué)專家系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)對專家教授教學(xué)思維的模擬，從而為教學(xué)提供一個良好的智能環(huán)境。一方面，學(xué)生可以通過智能專家系統(tǒng)獲取知識，另一方面，智能教學(xué)專家系統(tǒng)能根據(jù)學(xué)生的具體實(shí)際情況（包括知識儲備、能力、學(xué)習(xí)方式等）進(jìn)行知識傳授，從而使教學(xué)效果大大提升。在智能教學(xué)專家系統(tǒng)中，智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)占據(jù)重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習(xí)，并在教學(xué)內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上，形成問題解決方案，同時還能自動生成和理解自然語言；其次，能根據(jù)學(xué)生的自身實(shí)際情況，對學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)進(jìn)度進(jìn)行合理調(diào)整，并對教學(xué)內(nèi)容具有解釋咨詢的能力；再次，能對學(xué)生的錯誤進(jìn)行判斷，評價學(xué)生學(xué)習(xí)行為，并幫助學(xué)生糾正錯誤，同時使自身教學(xué)策略得到完善。
（三）智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)
智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)（Intelligent Induct-learning System）是現(xiàn)代繼續(xù)安吉網(wǎng)絡(luò)教育系統(tǒng)的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育項(xiàng)目的保障。通過智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，能為學(xué)生提供一個良好的學(xué)習(xí)環(huán)境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學(xué)習(xí)者獲得學(xué)習(xí)的全方位服務(wù)，進(jìn)而達(dá)到學(xué)習(xí)的成功。智能Agent技術(shù)的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)，可根據(jù)學(xué)生的具體情況制定符合學(xué)生實(shí)際的導(dǎo)學(xué)策略，并為學(xué)生提供個性化、針對性的服務(wù)。在這種導(dǎo)學(xué)策略下，系統(tǒng)不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規(guī)劃、調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和進(jìn)度，同時能針對信息反饋內(nèi)容及時修正導(dǎo)學(xué)策略，使導(dǎo)學(xué)策略更加合理科學(xué)[4]。除了上述3各種系統(tǒng)在計(jì)算教學(xué)中的應(yīng)用，還有智能仿真技術(shù)（Intelligent Simulation Technology）、智能硬件網(wǎng)絡(luò)IHN（Intelligent Hardware Network）、智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)INES （Intelligent Network Examine System）、智能信息檢索引擎 （Intelligence Information Retrieval Engine）等系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中應(yīng)用，這些人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用，共同推進(jìn)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的發(fā)展。
三、結(jié)語
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中加強(qiáng)對人工智能技術(shù)的引入，使我國現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，通過多種智能系統(tǒng)的應(yīng)用，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的學(xué)習(xí)環(huán)境得到極大的改善，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的時空制約進(jìn)一步突破，大大延伸了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的服務(wù)領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的深入研究和發(fā)展，未來計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的個性化將會更加突出，遠(yuǎn)程教育也將實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業(yè)大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點(diǎn)。同時，在開幕式演講中，全國政協(xié)副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃已編制完成，該規(guī)劃對直到2030年的中國人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)部署，包括與此相關(guān)的人工智能重大科技項(xiàng)目。規(guī)劃將于近日向全社會公布。
點(diǎn)評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰(zhàn)略，并于今年3月首次寫入政府工作報(bào)告。據(jù)預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規(guī)模也將達(dá)到百億美元量級，年均增速超過50%，行業(yè)發(fā)展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能科技與傳統(tǒng)行業(yè)融合創(chuàng)新發(fā)展，智能科技更是在除制造業(yè)外的，教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等各個領(lǐng)域發(fā)揮重要功效。在此基礎(chǔ)上，世界智能大會旨在打造世界級先進(jìn)智能科技成果平臺、創(chuàng)新合作平臺、產(chǎn)業(yè)聚集平臺和投融資對接平臺，展現(xiàn)全球領(lǐng)先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學(xué)習(xí)、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領(lǐng)域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現(xiàn)活躍，關(guān)注標(biāo)的股：科大訊飛、恒生電子、東方網(wǎng)力、佳都科技、工大高新等。
6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關(guān)注的焦點(diǎn)。對此，機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續(xù)回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認(rèn)為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現(xiàn)了邊際減緩跡象。監(jiān)管趨于嚴(yán)格的背景下，銀行的表外業(yè)務(wù)回歸表內(nèi)將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強(qiáng)，融資利率繼續(xù)上行大背景下，銀行也樂于擴(kuò)張表內(nèi)業(yè)務(wù)。6月份這一趨勢將會繼續(xù)延續(xù)，預(yù)計(jì)6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應(yīng)的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內(nèi)貸款。當(dāng)然，也有部分機(jī)構(gòu)較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報(bào)告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機(jī)構(gòu)主動調(diào)降跨季前資產(chǎn)增速，將很大程度主導(dǎo)6月份貸款增量回落。
【關(guān)鍵字】嵌入式軟件；發(fā)展現(xiàn)狀；前景
一、嵌入式軟件技術(shù)快速發(fā)展的意義
嵌入式軟件技術(shù)主要是和嵌入式系統(tǒng)共同發(fā)展，嵌入式硬件系統(tǒng)主要是指嵌入式微處理器、外設(shè)等，而嵌入式軟件主要是依托嵌入式硬件設(shè)備，為嵌入式系統(tǒng)提供良好的操作系統(tǒng)和軟件。先通過芯片開發(fā)，并加強(qiáng)了嵌入式系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)，然后將其應(yīng)用在實(shí)際的電子設(shè)備工業(yè)生產(chǎn)中。嵌入式軟件技術(shù)作為整個系統(tǒng)的控制中心，是一套獨(dú)立運(yùn)行的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，重點(diǎn)在于軟件和硬件的協(xié)調(diào)工作，并在此基礎(chǔ)上完成指定計(jì)劃。從嵌入式軟件技術(shù)本身的主要特點(diǎn)是實(shí)用性強(qiáng)，靈活度高，軟件系統(tǒng)小巧而成熟，可以直接嵌入在PC終端，使用便捷。鑒于嵌入式軟件技術(shù)具有諸多優(yōu)點(diǎn)，在生活和工業(yè)生產(chǎn)中得到了非常廣泛的應(yīng)用，比如在智能家居、汽車智能化控制、智能手機(jī)等產(chǎn)品中都可以看到嵌入式軟件技術(shù)的應(yīng)用，可以說人們的生活依然無法離開嵌入式軟件技術(shù)。
二、嵌入式軟件技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及市場對智能化生活產(chǎn)品需求的快速增長，促使我國嵌入式系統(tǒng)快速發(fā)展。不僅僅在智能家居、智能化汽車等方面具有非常廣闊的市場前景。同時在通信、消費(fèi)電子以及工業(yè)生產(chǎn)的方面也得到了廣泛的應(yīng)用。特別是智能手機(jī)的快速發(fā)展，帶動了整個消費(fèi)市場的快速發(fā)展。并且以智能手機(jī)為控制終端的智能家居的興起，讓嵌入式軟件的應(yīng)用領(lǐng)域得到了進(jìn)一步的擴(kuò)展。除此之外，嵌入式軟件技術(shù)還在工業(yè)智能化控制、金融交易、電子醫(yī)療、交通智能化控制等方面得到了廣泛的應(yīng)用?，F(xiàn)如今，我國電子化、信息化、智能化發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分迅速，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下嵌入式軟件自身的優(yōu)勢得以體現(xiàn)。其成本低、規(guī)模小、使用簡單、人機(jī)交流方便等優(yōu)勢逐漸體現(xiàn)出來，并在智能化領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，為人們的生活和生產(chǎn)帶來了諸多便捷之處。但是就我國嵌入式軟件技術(shù)發(fā)展程度來看，還存在一些問題需要在未來結(jié)合其他方面共同創(chuàng)新，促進(jìn)我國智能化相關(guān)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。
三、嵌入式軟件技術(shù)的發(fā)展前景
3.1嵌入式軟件技術(shù)的無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展
這目前來說，我國許多領(lǐng)域中都有嵌入式軟件技術(shù)的應(yīng)用，而想要滿足人們不斷提升的需求，就應(yīng)該不斷的發(fā)展嵌入式軟件技術(shù)。其中，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，遠(yuǎn)程無線控制成為了許多行業(yè)對于控制系統(tǒng)的新要求。因此，將嵌入式軟件技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù)相結(jié)合，發(fā)展無線操控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可靠的遠(yuǎn)程操控系統(tǒng)是未來嵌入式軟件技術(shù)發(fā)展的方向之一。
3.2嵌入式軟件系統(tǒng)在人工智能中的應(yīng)用
隨著科技和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們對于人工智能的需求越來越多，對于人工智能的要求越來越高。嵌入式軟件技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用一定程度滿足了人們對于某些領(lǐng)域智能化的需求。然而要想要提升人工智能的適用性和應(yīng)用性，就應(yīng)該根據(jù)人們的需求，強(qiáng)化嵌入式軟件系統(tǒng)在人工智能方面的應(yīng)用。將人們對于人工智能的需求以及嵌入式軟件系統(tǒng)的發(fā)展相結(jié)合，促使嵌入式系統(tǒng)在更多的人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用。使其應(yīng)用不僅僅局限于智能手機(jī)、智能家居，應(yīng)該逐漸擴(kuò)展到智能醫(yī)療、智能交通、智能工業(yè)等方。
四、總結(jié)
隨著科技的不斷發(fā)展，嵌入式軟件在智能化領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，對人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊憣⒃絹碓酱螅瑐鹘y(tǒng)的生活、生產(chǎn)工作方式需要與時俱進(jìn)，因此在將來嵌入式產(chǎn)業(yè)將會逐漸涉及到生活和生產(chǎn)的方方面面。嵌入式軟件系統(tǒng)不僅僅在智能家居、自動化工業(yè)等方面得到大量應(yīng)用，同時也會向著無線網(wǎng)絡(luò)控制方向發(fā)展，成為我國智能化、自動化計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)業(yè)中不可或缺的重要技術(shù)。嵌入式軟件技術(shù)在日常生活領(lǐng)域中的應(yīng)用，將大大提升人們生活質(zhì)量，改善工業(yè)生產(chǎn)效率，促進(jìn)我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
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關(guān)鍵詞：人工智能；網(wǎng)絡(luò)教育；應(yīng)用；前景
中圖分類號：TP18
“人工智能”一詞最早是在20世紀(jì)50年代末期在Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個分支學(xué)科，但又同時包含了很多領(lǐng)域的不同學(xué)科，例如生物信息學(xué)、機(jī)械理論學(xué)、數(shù)理推論、語言文化等，它的研究領(lǐng)域非常的廣泛，包括機(jī)器翻譯研究、智能控制研究、專家系統(tǒng)學(xué)、機(jī)器人研究、語言和圖像理解研究、遺傳編程研究、自動程序設(shè)計(jì)研究、航天科學(xué)與應(yīng)用、龐大的信息處理、儲存、管理研究。此后，越來越多的科研人員開始了對人工智能技術(shù)的研究。國際上比較先進(jìn)的研究機(jī)構(gòu)有麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校、賓夕法尼亞大學(xué)、耶魯大學(xué)、德國人工智能研究中心、索尼公司等，中國的先進(jìn)研究機(jī)構(gòu)主要有清華大學(xué)、北京紫光優(yōu)藍(lán)機(jī)器人技術(shù)有限公司、中國科學(xué)院先進(jìn)技術(shù)研究院、北京大學(xué)、南京理工大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、北京郵電大學(xué)等幾十家機(jī)構(gòu)。
目前，將人工智能應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)教育中是很多研究者關(guān)注的熱點(diǎn)，在近些年的研究中取得了很大的進(jìn)步，取得了一些先進(jìn)的成果，但是在研究中也遇到了一些問題，需要研究人員進(jìn)行解決并創(chuàng)新。本文首先介紹了網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀，探討了人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用，通過研究提出了做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的有效措施，最后對人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的發(fā)展前景進(jìn)行展望。
1 網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀
隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對教育的觀念以及接受教育的方式發(fā)生了巨大的改變，“網(wǎng)絡(luò)教育文化”日趨成熟。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展給傳統(tǒng)的教育模式帶來新的挑戰(zhàn)，它除了將傳統(tǒng)教育模式的一些顯著不足進(jìn)行了改變以外，同時使教學(xué)更富有吸引力和生氣，吸引更多的人愿意到Internet教學(xué)中來學(xué)習(xí)自己想要的知識，他們可以不受時間、空間、身份的限制，到這個虛擬的課堂來進(jìn)行“充電”。但在當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)教育還在初級的發(fā)展階段，在實(shí)際的推廣和應(yīng)用中還存在著一些問題：
（1）在網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育的過程中，支持學(xué)習(xí)的服務(wù)系統(tǒng)沒有很好的滿足學(xué)習(xí)者的要求，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的手段和給學(xué)習(xí)者答疑的方法都比較落后，服務(wù)的方式受到一些客觀因素的限制；
（2）網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中有很的問題存在，例如空間的分散性差，時間的流動性和自主性差，除此之外，便攜性也比較差等；
（3）目前，雖然網(wǎng)絡(luò)教育中進(jìn)行的考試具有開放性，但是考試的公平公正性、考試類型的科學(xué)性、出題的權(quán)威性都很難保證；
（4）目前來看，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身具有了信息查詢能力，但這種查詢的能力是很有限的。
2 人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用
2.1 智能決策支持系統(tǒng)
智能決策支持系統(tǒng)是在1980年左右由美國的研究大師波恩切克提出來的，是決策支持系統(tǒng)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。目前，由于智能決策支持系統(tǒng)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，在網(wǎng)絡(luò)教育的應(yīng)用和研究方面表現(xiàn)出很強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿Α＠?，智能決策支持系統(tǒng)在數(shù)字和移動圖書館中的得到了廣泛的應(yīng)用，該系統(tǒng)能夠?yàn)閿?shù)字圖書館的管理人員提供決策和管理所需的數(shù)據(jù)、信息，幫助他們明確決策和管理的目標(biāo)，通過建立決策模型并加以修改或完善，為數(shù)字圖書館正確、有效的管理和決策提供必要的支持。
2.2 智能教學(xué)系統(tǒng)
智能教學(xué)系統(tǒng)是在1970年以后迅速發(fā)展起來的，可以為學(xué)習(xí)者提供一種智能的授課環(huán)境，它將計(jì)算機(jī)的模擬功能來體現(xiàn)在整個教學(xué)過程中，使用人工智能技術(shù)和多媒體技術(shù)等先進(jìn)的教學(xué)手段，共同形成一個交互式的開放的教學(xué)系統(tǒng)，在這個學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，學(xué)生可以主動的獲取學(xué)習(xí)知識，系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的個人情況來進(jìn)行合理和科學(xué)的教學(xué)，以達(dá)到最佳的、理想的教學(xué)效果。
2.3 智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)
支持服務(wù)是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育系統(tǒng)的重要構(gòu)成要素。建立和維持一個高效靈活、強(qiáng)有力的支持服務(wù)子系統(tǒng)是有效地開發(fā)、管理和實(shí)施計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育項(xiàng)目的保證。智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)可以創(chuàng)造一個優(yōu)良的學(xué)習(xí)環(huán)境，使學(xué)習(xí)者方便快捷地調(diào)用各種資源，以獲得學(xué)習(xí)的成功。
2.4 智能硬件網(wǎng)絡(luò)
智能網(wǎng)是20世紀(jì)80年代初期興起的研究課題。隨著網(wǎng)絡(luò)的日益普及，通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不僅要求多媒體綜合化的信息處理能力，而且要求網(wǎng)絡(luò)能夠提供高級信息處理能力。就目前的狀況而言，對現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)教育網(wǎng)絡(luò)賦予其一定的“智能”，從硬件性能本身加以提升是一種不乏遠(yuǎn)見的選擇。
3 做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中應(yīng)用的有效措施
3.1 加大資金的支持
對于做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用工作，絕對離不開資金的支持，因此各級政府部門應(yīng)該做好相關(guān)的預(yù)算，落實(shí)好國家對于支持人工智能技術(shù)的相關(guān)政策，對于在人工智能技術(shù)發(fā)展中做出突出貢獻(xiàn)的企業(yè)和科研單位要給予一定的資金支持，支持這些企業(yè)、科研單位的研究工作，促進(jìn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中更好的發(fā)展和應(yīng)用。
3.2 加快人員培訓(xùn)工作，建立技術(shù)研究團(tuán)隊(duì)
人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用工作具有技術(shù)性、專業(yè)性強(qiáng)等很多特征，因此，必須培養(yǎng)一批高素質(zhì)的人工智能專業(yè)人才，同時還要對這些人員進(jìn)行全面的業(yè)務(wù)培訓(xùn)，使得這些人員既要懂管理，又要精通人工智能的專業(yè)知識，通過全面的業(yè)務(wù)培訓(xùn)和人才引進(jìn)，建立人工智能的技術(shù)研究團(tuán)隊(duì)，使得這些人的才能得到很好的發(fā)揮，在人工智能方面有所創(chuàng)新，保證人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中得到更好的應(yīng)用。
3.3 加強(qiáng)和先進(jìn)研究機(jī)構(gòu)的合作
在人工智能技術(shù)研究方面，美國、英國、德國等國家都走在世界的前列，而我國的人工智能技術(shù)研究的能力較低，與上述發(fā)達(dá)國家相比還存在一定的差距。因此，如何縮小這種差距，實(shí)現(xiàn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中更好的應(yīng)用，就需要我們的研究人員加強(qiáng)專業(yè)知識的學(xué)習(xí)，和這些國家的先進(jìn)研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效的溝通和聯(lián)系，借鑒其先進(jìn)的研究經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)自己的實(shí)際需要，進(jìn)行一些實(shí)際的合作。
4 結(jié)束語
由于人工智能技術(shù)本身存在著巨大的優(yōu)勢，人工智能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也會不斷地進(jìn)行發(fā)展而趨于成熟，這將極大地改善并且優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)教育的學(xué)習(xí)環(huán)境，全面提升網(wǎng)絡(luò)教育的整體教學(xué)質(zhì)量，并有望增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)教育的全面開放性。為了做好人工智能在網(wǎng)絡(luò)教育中的應(yīng)用，需要加大資金的支持，加快人員培訓(xùn)工作，建立技術(shù)研究團(tuán)隊(duì)，加強(qiáng)和先進(jìn)研究機(jī)構(gòu)的合作，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的支持服務(wù)更加人性化和擬人化，更加體現(xiàn)以人為本的關(guān)懷精神。
參考文獻(xiàn)：
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關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)；智能調(diào)度系統(tǒng)；電力電網(wǎng)
中圖分類號：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
電力電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)對電力系統(tǒng)而言是至關(guān)重要的，在電力系統(tǒng)初具雛形時，由于科技落后，電力電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)不是智能的，是由工作人員通過打電話的方法了解各個電力站的運(yùn)行狀況，如果發(fā)現(xiàn)電力站的運(yùn)行發(fā)生異常狀況，就會憑借工作人員的經(jīng)驗(yàn)，對發(fā)生的異常狀況進(jìn)行處理?，F(xiàn)如今，科技水平不斷發(fā)展，自動化技術(shù)也不斷地更新，電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中也得到了應(yīng)用，并取得了一定的成效。與傳統(tǒng)電網(wǎng)系統(tǒng)相比，電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)不是孤立存在的，它是一個實(shí)時動態(tài)的系統(tǒng)，可以有效地進(jìn)行分析和調(diào)控電力系統(tǒng)，當(dāng)電力站發(fā)生故障時，電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)可以更加精準(zhǔn)和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網(wǎng)的運(yùn)行狀況。
一、電力電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)概述
（一）電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)自動化的現(xiàn)狀和前景
在科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展的今天，電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)已由最初單純獲取電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為全面了解電力電網(wǎng)的運(yùn)行狀況，成為了能量管理系統(tǒng)。雖然我國科學(xué)技術(shù)水平在不斷的發(fā)展，但是技術(shù)理論仍然不是很先進(jìn)，導(dǎo)致電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的自動化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，完善電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)，使電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)更加高效便捷，實(shí)現(xiàn)真正的智能，這將是電力系統(tǒng)的未來趨勢。
（二）電力電網(wǎng)系統(tǒng)智能調(diào)度的概念
電力電網(wǎng)系統(tǒng)智能調(diào)度就是指調(diào)度系統(tǒng)可以對電力系統(tǒng)的電網(wǎng)的每個狀態(tài)進(jìn)行自動獲取，綜合了解其中的變化，協(xié)助電力調(diào)度員的管理，使電力調(diào)度員操作更加便捷精準(zhǔn)，便于獲取最好的方案，從而保證電網(wǎng)的安全運(yùn)作。電力電網(wǎng)系統(tǒng)智能調(diào)度系統(tǒng)的功能不單單是基礎(chǔ)的電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)分析，在電力系統(tǒng)發(fā)生突如其來的故障時還應(yīng)該具有一定的分析功能，可以及時幫助電力調(diào)度員解決故障，并且還應(yīng)該可以兼容日益發(fā)展的運(yùn)行系統(tǒng)。新型的電力電網(wǎng)系統(tǒng)智能系統(tǒng)比如今使用于電力系統(tǒng)中的調(diào)度系統(tǒng)更加復(fù)雜，更加龐大。新型的電力電網(wǎng)系統(tǒng)智能系統(tǒng)不單單需要電力系統(tǒng)中各個系統(tǒng)相互獨(dú)立，卻有相互統(tǒng)一，各個系統(tǒng)間可以互相幫助，除此之外，還要求新型的電力電網(wǎng)系統(tǒng)智能系統(tǒng)有兼容第三方軟件的能力，該系統(tǒng)的最終構(gòu)架應(yīng)該是一種開放式的軟件體系。
二、 人工智能在電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用
（一）人工智能的概念
人工智能又名機(jī)器智能，融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)理邏輯、控制論、信息論、神經(jīng)生物學(xué)以及語言學(xué)等多門學(xué)科的知識理論，最終發(fā)展而成的一門綜合性學(xué)科。人工智能的主要目標(biāo)就是運(yùn)用人類的智慧，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)日益的先進(jìn)，逐漸使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)表現(xiàn)出人類的一些基本智能行為?？茖W(xué)家進(jìn)行了大量的科研實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，人工智能技術(shù)發(fā)展的速度也越來越快，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用與各行各業(yè)，并發(fā)揮了顯著的效果。不可否認(rèn)，人工智能必將是未來的發(fā)展趨勢。
（二）人工智能系統(tǒng)方法分類
二十世紀(jì)八十年代初，人工智能技術(shù)剛剛崛起，不斷地應(yīng)用于電力系統(tǒng)以及電力系統(tǒng)的相關(guān)行業(yè)中，主要原因如下：
1電力系統(tǒng)在當(dāng)時那個年代就已經(jīng)擁有了很大的規(guī)模，數(shù)據(jù)處理十分的繁瑣，并且系統(tǒng)要求動態(tài)實(shí)時性，憑借當(dāng)時的計(jì)算機(jī)水平根本沒有辦法快速獲取計(jì)算結(jié)果，嚴(yán)重拖累了電力系統(tǒng)的工作效率。
2電力系統(tǒng)的非線性根本沒有辦法憑借當(dāng)時的計(jì)算機(jī)水平建立出精確的線性數(shù)學(xué)模型。
3由于當(dāng)時科學(xué)技術(shù)水平不是很發(fā)達(dá)，大多數(shù)人對電力系統(tǒng)不是十分了解最終導(dǎo)致電力系統(tǒng)行業(yè)中存在很多模棱兩可的問題。
4由于當(dāng)時科學(xué)技術(shù)水平不是很發(fā)達(dá)，很多電力系統(tǒng)的專家只能根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)對電力系統(tǒng)進(jìn)行分析，根本無法運(yùn)用精確的數(shù)學(xué)進(jìn)行描述。與傳統(tǒng)的計(jì)算不同，人工智能算法是以解決知識中所存在的問題的方法為基礎(chǔ)，解決了傳統(tǒng)計(jì)算方法的缺點(diǎn)。因此，人工智能應(yīng)用于實(shí)際的電力系統(tǒng)中是十分必要的。
（三）人工智能在電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用以及方法：
1 專家系統(tǒng)
在二十世紀(jì)六十年代，專家系統(tǒng)作為人工智能在電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用的重要分支開始興起，專家系統(tǒng)顧名思義，這個系統(tǒng)擁有極其接近人類思維模式的智能系統(tǒng)，可以很好地進(jìn)行分析和推理，就猶如一些擁有豐富經(jīng)驗(yàn)和淵博知識的專家，在特定的區(qū)域里憑借區(qū)域內(nèi)固有的數(shù)據(jù)庫對問題進(jìn)行合理的分析，最終提出適當(dāng)?shù)膯栴}解決方案。在專家系統(tǒng)應(yīng)用于電力電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)中，應(yīng)該包括電網(wǎng)的管理、對電力系統(tǒng)進(jìn)行綜合的監(jiān)測作用、對故障進(jìn)行分析并及時提供解決意見等。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顧名思義，就是一種類似于人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對給與的信息進(jìn)行適當(dāng)合理的分析，并且處理，最終演變成數(shù)學(xué)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本身就是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是一種邏輯表達(dá)方式。人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類的大腦十分相似，具有一定的自學(xué)和聯(lián)想能力，可以快速地根據(jù)特定的規(guī)律推算出大致的結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人工電力電網(wǎng)系統(tǒng)的動態(tài)控制與診斷、狀態(tài)數(shù)據(jù)估計(jì)等很多的相關(guān)領(lǐng)域，并取得了一定的成效，而其中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測估計(jì)分析技術(shù)已經(jīng)十分的完善。
3 遺傳算法
遺傳算法就是根據(jù)達(dá)爾文生物種族進(jìn)化論中遺傳機(jī)制和自然選擇學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程進(jìn)行模擬最終獲取相應(yīng)的計(jì)算模型，遺傳算法可以通過模擬自然進(jìn)化過程分析獲取最好的解決方案。具體方法如下：
（1）選取一定數(shù)量的候選集。
（2）根據(jù)一定的條件，計(jì)算出這些候選集的應(yīng)用范圍。
（3）根據(jù)計(jì)算所得的應(yīng)用范圍適來確定符合應(yīng)用范圍的候選集。
（4）加工處理符合應(yīng)用范圍的候選集，最終形成新的候選集。
在整個遺傳學(xué)算法中，達(dá)爾文自然選擇學(xué)機(jī)理中的“適者生存”一直貫穿始終，遺傳算法憑借自身十分優(yōu)異的計(jì)算和處理功能，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于電力電網(wǎng)系統(tǒng)中。
4 Agent技術(shù)
Agent技術(shù)是一種智能計(jì)算實(shí)體，在分布式系統(tǒng)中擁有靈活性、主動性、反應(yīng)性、交互性和自主性。Agent體系結(jié)構(gòu)是一種自主行為實(shí)體，單純憑借現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)水平，很難準(zhǔn)確對Agent體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，其大略可分為三種類型，是混合式體系結(jié)構(gòu)、反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)和審慎式體系結(jié)構(gòu)。如今，反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)是其中主要的研究對象，事件處理系統(tǒng)、方法集合和內(nèi)部狀態(tài)集組成了反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)。具備良好適應(yīng)性和開放性的Agent技術(shù)作為在新一代調(diào)度自動化系統(tǒng)，發(fā)展前景不可小視。
對于同類發(fā)電機(jī)組而言，綜合考量其安全性能、經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)保指標(biāo)等要素，可以分別表示出機(jī)組的可靠性能R、經(jīng)濟(jì)效益標(biāo)準(zhǔn)E、環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)D，以及熱電比例H，依次用a表示其權(quán)值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每個權(quán)值的和為1。
設(shè)定機(jī)組工作的經(jīng)濟(jì)程度與出力之間的關(guān)系為函數(shù)E（P），那么用來指代系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。
系統(tǒng)的環(huán)保性指標(biāo)可以用單位排放的污染氣體總量來表示；系統(tǒng)的熱電比是將單位出力表示為熱量數(shù)值，設(shè)定熱電之間轉(zhuǎn)化的關(guān)系函數(shù)H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。
（四）Agent技術(shù)的發(fā)展前景
分布式的Agent技術(shù)就是將能量管理系統(tǒng)模塊封裝成Agent，使智能電網(wǎng)調(diào)度擁有更強(qiáng)的自治性和可移植性，從而在一定程度上解決了智能電網(wǎng)調(diào)度的一些問題?，F(xiàn)如今，學(xué)者對人工智能技術(shù)不斷深入地研究，從而使其更加廣泛地應(yīng)用于電力系統(tǒng)中，并取得了一定的效果。在科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，Agent技術(shù)一定會擁有更廣闊的前景。
三、 國內(nèi)外電力電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
在二十世紀(jì)九十年代，Dy-Liacco作為“現(xiàn)代能量控制中心”概念的創(chuàng)始人，十分全面地論述建立了電力電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)的文獻(xiàn)，在文中提到想要解決電力系統(tǒng)中存在的一些問題，應(yīng)該用智能機(jī)器調(diào)度員替代人工調(diào)度員，除此之外，文中還提到要綜合仿真培訓(xùn)和自動學(xué)習(xí)等功能，從而使電力電網(wǎng)自動運(yùn)行。在我國，盧強(qiáng)院士最先提出了“數(shù)字電力系統(tǒng)”的概念，主要講訴的是正常情況下電力電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)對電力系統(tǒng)的監(jiān)管的分析的功能等；華北電力大學(xué)的楊以涵教授則帶領(lǐng)自己的科研組進(jìn)行電力系統(tǒng)的研究，基于“數(shù)字電力系統(tǒng)”的概念，分析電力系統(tǒng)中電網(wǎng)會出現(xiàn)的故障，以及安全方面等進(jìn)行了探討，最終形成了建立以分析和解決電網(wǎng)故障的“調(diào)度機(jī)器人”的思維模式。
結(jié)語
綜上所述，電力電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)對電力系統(tǒng)而言是至關(guān)重要的，電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)是一個實(shí)時動態(tài)的系統(tǒng)，可以有效地進(jìn)行分析和調(diào)控電力系統(tǒng)，當(dāng)電力站發(fā)生故障時，電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)可以更加精準(zhǔn)和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網(wǎng)的運(yùn)行狀況。本文對電力電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)做了簡單的介紹，對電力電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)的具體應(yīng)用進(jìn)行了探討，希望本文可以給相關(guān)電力電網(wǎng)工作者甚至是研究者帶來一定的參考作用，使電力電網(wǎng)的智能調(diào)度系統(tǒng)更加完善，可以更好地應(yīng)用于電力系統(tǒng)中。
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汽車智能化三大核心：優(yōu)秀算法、海量數(shù)據(jù)、計(jì)算能力。1、海量數(shù)據(jù)角度，按萬輛自動駕駛規(guī)模計(jì)算，單車每小時產(chǎn)生100GB數(shù)據(jù)，云平臺每天收集數(shù)十PB數(shù)據(jù)；2、計(jì)算能力發(fā)展角度，預(yù)計(jì)到2030年全球云的處理能力將超過所有人腦處理能力，車載計(jì)算每幀處理時間50ms以下；3、優(yōu)秀算法帶來突破性進(jìn)展，深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后錯判率大幅下降、算法效率快速提升。
制約無人駕駛發(fā)展的因素正在逐步消除。第一是法律制約，聯(lián)合國、美國等都已經(jīng)針對無人駕駛逐步建立相應(yīng)的法律法規(guī)，在國家鼓勵互聯(lián)網(wǎng)+的背景下，未來中國的法律開放程度可能會超過美國；第二是成本因素，全自動駕駛所使用的激光雷達(dá)目前成本極高，達(dá)到50-70萬元/個，未來5-10年量產(chǎn)后單價有望下降至1000-1500美元。
百度無人車的核心是基于人工智能的汽車大腦。目前汽車大腦可分為汽車提供高精度地圖、高精定位、智能感知、智能控制的自動駕駛整體解決方案。百度汽車大腦研發(fā)基于人工智能，其擁有國內(nèi)最早的自主深度學(xué)習(xí)平臺Paddle，已廣泛應(yīng)用于百度的眾多產(chǎn)品；基于深度學(xué)習(xí)的百度人臉識別技術(shù)在LFW上取得世界第一的識別精度；基于深度學(xué)習(xí)的OCR技術(shù)在ICDAR測試集取得世界第一的識別精度。
投資建議：
1、無人駕駛作為汽車行業(yè)未來的發(fā)展趨勢，其所帶來的產(chǎn)業(yè)變革和巨大機(jī)遇已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)外共識，同時也是我國汽車產(chǎn)業(yè)彎道超車的絕佳機(jī)遇。百度以人工智能為核心的無人駕駛技術(shù)進(jìn)展超市場預(yù)期，此外限制無人駕駛大規(guī)模推廣的法律、成本等因素也有望逐步解決，我們非常看好無人駕駛的發(fā)展前景，重點(diǎn)關(guān)注東軟集團(tuán)、四維圖新、千方科技、雙林股份、索菱股份、捷順科技、數(shù)字政通、安居寶等。
