人工智能研究综述范文

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Disrupted resting-state functional connectivity in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease

Abstract: Alzheimer’s disease (AD) is the most frequent type of dementia, including an estimated 60%-80% of all dementia cases. It can be clinically characterized by impairments of memory and other high cognitive functions. Previous studies suggested that these impairments are not only associated with disrupted of brain regions structure and function but with abnormal functional connections among brain regions, leading to a disconnection notion in AD. In this review, we summarize the recent progress of seed-based functional connectivity studies in AD and mild cognitive impairment （MCI，the prodromal stage of AD）. These studies open a new window into our understanding of the pathophysiological mechanisms of AD and consider the potential to uncover imaging biomarkers for the clinical diagnosis of this disease.

Keywords:Alzheimer’sdisease；mildcognitive impairment；functional connectivity；functional magnetic resonance imaging

阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD），是老年痴呆中最常见的类型，约占所有痴呆患者的60%-80%。临床特点表现为逐渐出现记忆力减退、认知功能障碍、行为异常和社交障碍，最终丧失独立生活的能力。2009年国际阿尔茨海默病协会 （ADI）报告，自2010年起，全世界将有3560万人患有痴呆，20年后这个数字将会成倍地上升，到2030年痴呆人数估计为6570万，到2050年将为11540万 (World Alzheimer Report 2010, )。而这个数字在中国，印度等发展中国家将会上升得更快。轻度认知障碍(mild cognitive impairment，MCI)是介于正常老化与老年痴呆之间的一种临床状态，处于这种状态下的患者具有记忆障碍或其他的轻度认知功能障碍，但保留日常生活功能。MCI向AD的平均年转化率为10%-15%，远远高于正常老年人的年转化率1%-2%，而其5年内的转化率更是达到50%以上。因此MCI是进展为AD的高度危险因素。

近年来，研究者们利用神经影像学数据对阿尔茨海默病患者的结构和功能进行分析，发现AD患者不仅在局部脑区的结构和功能存在异常，在脑区之间的结构和功能连接也存在异常，表明AD是一种脑网络失连接综合征 [1]。静息态功能磁共振成像 （resting-state functional magnetic resonance imaging）是通过测定脑神经元活动引发的血流动力学改变对脑功能活动进行定位的一种非常有前景的非入侵的神经影像学技术。受试者在扫描仪器中不需要完成特定的任务，处于一种清醒的休息状态，并且不能系统的思考问题。Biswal等[2]第一次证实了静息态下血氧水平依赖（Blood oxygenation level dependent，BOLD）信号具有低频波动（low frequency fluctuations LFFs，f

以海马为种子点的研究

AD病理学假说认为AD疾病的产生是因为淀粉蛋白沉积和神经元纤维缠结导致的。有研究表明神经元缠结选择性的损害海马区域[4]。因此，神经元的损伤可能导致海马与其他区域的功能失连接。Wang等[5]用双侧海马前部为种子点分析了AD患者的功能连接，他们发现AD患者右侧海马区域与内侧前额叶，腹侧前扣带，楔叶，楔前叶，后扣带和右侧颞下功能连接降低。该研究发现的与海马连接降低的区域，包括内侧前额叶，腹侧前扣带和后扣带，都是默认网络的经典区域。因此这一结果支持了AD患者是默认网络活动减低的观点。AD患者降低的海马与视觉区域的连接表明降低的海马相关网络的整合。该研究也发现在AD患者中左侧海马区域与右外侧前额叶的功能连接增加。增加的连接提示可以为一种功能连接代偿的机制。2007年，Allen等[6]做了相似的研究同样以双侧前海马为种子点，发现AD患者有显著降低的功能连接，包括与额叶不存在直接的连接。但没有发现海马连接增强的区域。2012年，Kenny等[7]发现AD组左侧海马与右侧脑岛和顶下区域的功能连接增加，但没有发现海马连接降低的区域。这三篇AD的研究结果有一定的矛盾性，两篇研究发现左侧海马有增强的功能连接，但是Allen却仅仅发现降低的连接。这一矛盾的结果可能由于被试量的大小，被试病程的不一致性导致的。种子点的选取的不一致性也可能导致不一致的结果。有研究表明海马是解剖非匀质的结构，可以分为不同的子区域包括海马角，齿状回和海马下托复合体[8]。AD相关的研究发现不同的海马子区域AD患者的结构和功能损伤不一致。因此，将来的大样本的特定的AD疾病时期的海马功能研究需要发展，不同海马子区域的功能连接异常模式也需要更全面的研究。2011年，Wang等[9]同样用双侧海马为种子点研究了MCI患者的功能连接，发现双侧海马与双侧颞叶，右侧额叶和右侧脑岛的功能连接在MCI组降低。同时，与左侧后扣带，楔前叶，海马，尾核以及右侧枕叶的功能连接在MCI组增加。同一年，Bai等[10]人用海马不同的子区域研究了MCI患者纵向数据的功能连接异常，发现六个纵向的海马子区域功能连接网络在MCI患者中呈现相似的改变模式，主要是与内侧额叶，外侧颞叶，岛叶，后扣带回和小脑的功能连接异常。

以后扣带回为种子点的研究

病理组织学研究，结构和功能影像学研究一致地表明后扣带回是AD病理生理学的核心区域[11, 12]。2009年，Zhang等[13]用后扣带为种子点发现AD组后扣带回与左侧海马，右侧丘脑，双侧视觉，腹内侧前额叶和楔前叶等功能连接降低，与左侧额顶区域的连接增加。Kenny等[7]以后扣带回为种子点却没有发现显著地组间功能连接差异。2010年，Zhang等[14]以后扣带回为种子点研究了功能连接随着AD病程的改变，发现AD组后扣带回与视觉区域，海马，内侧前额叶和楔前叶的连接显著降低，且这种降低强度随着病程进展增加。这一研究结果与Zhang的结果是一致的。2014年，Xia等[15]研究了AD患者后扣带回不同子区域的功能连接，发现不同的子区的功能连接在AD组都有显著地降低，且这些降低与认知功能的下降相关。2011年，Han等[16]发现MCI组后扣带回与眶额，右侧额中回，右侧尾核等功能连接降低，与右侧额下回，左侧梭状回和中央前回的功能连接增加。Bai等[17]人研究了遗忘型MCI患者后扣带回的功能连接，发现遗忘型MCI患者后扣带回与颞叶的功能连接降低但是与额叶的功能连接增加。

问题和未来方向

目前。静息态种子点功能连接研究在阿尔茨海默病及轻度认知障碍中已经得到大量的研究。尽管如此，为了静息态种子点功能连接研究在今后能够应用于MCI的诊断和AD的早期识别以及治疗监测中，被试的样本量仍需要扩大，在实验设计和方法学上还存在诸多问题有待研究。

1. 已有的研究仍然用的小样本量，随着现在磁共振成像技术的广泛应用，我们需要采用大样本量且均质的AD数据。这样能增加结果的可信度。

2. 由于AD临床起因依旧不是很清楚并且AD的病情呈现出进行性加重，目前仍无法根治且治疗效果也不是很好，所以寻找出AD早期改变的生物学标记是进行早期诊断和及时干预的关键举措，除了将AD的研究提前到MCI期以外，对AD风险人群（如APOE ε4携带者）的种子点功能连接的研究也是一个很重要的研究方向。

3. 种子点的选取。虽然本文回顾了与AD最为相关的区域的种子点功能连接的研究，已有的研究大多以整个脑区为种子点做功能连接研究，但现在有研究表明很多基于解剖的划分存在脑区子区域，不同的亚区连接模式不相同[10, 15]，将来对于子区域的研究可能有助于我们更全面地查看AD异常的连接模式。而且种子点功能连接的方法对于种子点的选取太过依赖，现在AD的病源尚没有明确的定位，我们还需要探索性的用不同的种子点看AD功能连接的变化。找到AD最敏感的种子区域。

总结

综上所述，目前静息态种子点功能连接的研究已经发现阿尔茨海默症和轻度认知障碍患者在海马及后扣带回与全脑的功能连接受到损伤。今后的研究一方面需要对已有的成果在大样本均质的被试上加以证实和解释，另一方面还需要找到AD的病源区域并以此为种子点进行研究，或者不基于先验的知识，全脑寻找种子点的方法找到AD最敏感的功能连接异常的网络。

参考文献:

1. Delbeuck, X., M. Van der Linden, and F. Collette, Alzheimer's disease as a disconnection syndromeNeuropsychol Rev, 2003. 13(2): p. 79-92.

2. Biswal, B., et al., Functional Connectivity in the Motor Cortex of Resting Human Brain Using Echo-Planar Mri. Magnetic Resonance in Medicine, 1995. 34(4): p. 537-541.

3. Fox, M.D. and M.E. Raichle, Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nat Rev Neurosci, 2007. 8(9): p. 700-11.

4. Hirano, A. and H.M. Zimmerman, Alzheimer's neurofibrillary changes. A topographic study. Arch Neurol, 1962. 7: p. 227-42.

5. Wang, L., et al., Changes in hippocampal connectivity in the early stages of Alzheimer's disease: evidence from resting state fMRI. Neuroimage, 2006. 31(2): p. 496-504.

6. Allen, G., et al., Reduced hippocampal functional connectivity in Alzheimer disease. Arch Neurol, 2007. 64(10): p. 1482-7.

7. Kenny, E.R., et al., Functional connectivity in cortical regions in dementia with Lewy bodies and Alzheimer's disease. Brain, 2012. 135(Pt 2): p. 569-81.

8. Amunts, K., et al., Cytoarchitectonic mapping of the human amygdala, hippocampal region and entorhinal cortex: intersubject variability and probability maps. Anat Embryol (Berl), 2005. 210(5-6): p. 343-52.

9. Wang, Z., et al., Baseline and longitudinal patterns of hippocampal connectivity in mild cognitive impairment: evidence from resting state fMRI. J Neurol Sci, 2011. 309(1-2): p. 79-85.

10. Bai, F., et al., Aberrant hippocampal subregion networks associated with the classifications of aMCI subjects: a longitudinal resting-state study. PLoS One, 2011. 6(12): p. e29288.

11. Rowe, C.C., et al., Imaging beta-amyloid burden in aging and dementia. Neurology, 2007. 68(20): p. 1718-25.

12. Del Sole, A., et al., Individual cerebral metabolic deficits in Alzheimer's disease and amnestic mild cognitive impairment: an FDG PET study. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2008. 35(7): p. 1357-66.

13. Zhang, H.Y., et al., Detection of PCC functional connectivity characteristics in resting-state fMRI in mild Alzheimer's disease. Behav Brain Res, 2009. 197(1): p. 103-8.

14. Zhang, H.Y., et al., Resting brain connectivity: changes during the progress of Alzheimer disease. Radiology, 2010. 256(2): p. 598-606.

15. Xia, M., et al., Differentially disrupted functional connectivity in posteromedial cortical subregions in Alzheimer's disease. J Alzheimers Dis, 2014. 39(3): p. 527-43.

16. Han, S.D., et al., Functional connectivity variations in mild cognitive impairment: associations with cognitive function. J Int Neuropsychol Soc, 2012. 18(1): p. 39-48.

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2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002:1.

[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

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【关键词】人工智能 发展 应用

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Artificial Intelligence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。

参考文献

[1]魏金河.人工智能能否完全替代人类智能[J]. 创新科技，2007（08）.

[2]钱铁云.人工智能是否可以超越人类智能？―计算机和人脑、算法和思维的关系[J].科学技术与辩证法，2004（05）.

[3]雷・库兹韦尔，盛杨燕.如何创造思维：人类思想所揭示出的奥秘[J].中国科技信息，2014（08）.

[4]蔡曙山.哲学家如何理解人工智能―塞尔的“中文房间争论”及其意义[J].自然辩证法研究，2001（11）.

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DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 简介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。

1 人工智能的运用现状

目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：

2 人工智能的影响

人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。

人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。

人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。

3 人工智能的发展趋势

有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。 （2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。 （3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。

4 结论

人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、 有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。

参考文献：

[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.

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0 引言

随着经济的快速发展，人们生活水平得到了较好的改善。经济的繁荣使得我国工业水平正在不断提高。在社会主义市场经济环境下，竞争机制不断完善和发展，各企业要想在竞争激烈的市场环境中稳定发展，提高企业自身的工作效益非常重要，而人工智能在提高企业经济效益上有着重要作用。随着科学技术的不断发展，人工智能技术不断成熟并广泛的应用在电气工程自动化中，有效的提高了电气工程自动化的效率，为企业的发展带来了良好的经济效益。

1 人工智能概述

人工智能也可以称作为机器智能，是人类对自然改造做制造出来的系统所表现出来的职能，人工智能是以计算机技术为依靠的。从某种意义上将，人工智能就是沿用人工的方法和技术，以人类的智慧为模型，实现机器智能化的发展。人工智能的产生是随着科学技术的发展而发展的，是人类与计算机技术发展的产物结晶。科学技术是第一生产力，随着科学技术的不断发展，人工智能的发展已经超越了计算机这一门学科。心理学、计算机学科、哲学、物理学等众多学科都与人工智能有着密切的关系。

2 电气工程中实现人工智能控制的意义

在我国，是一个能源消耗大国，工业的发展，使得在人力上、物力上、财力上的投入不断增加，近年来，我国电气工程事业得到了飞速发展，为了满足人们日益增长的物质文化需求，适应经济快速发展的步伐，在竞争激烈的市场环境中，电气工程面临着巨大的挑战。随着科学技术的不断发展，人工智能逐渐进入到人们的视野，并且所担任的角色也来越重要。人工智能在电气工程中所扮演的角色尤为重要。当前我国电气工程很容易出现设备故障，经济效益低下，为了改变这些状况，在市场环境中长远生存下去，利用人工智能技术已经迫在眉睫了。在电气工程中，利用人工智能，可以实现智能化作业，在电气设备上实现智能化自我检修，防止出现设备故障，从而提高设备的工作效率，给电气工程事业带来经济效益[1]。

3 人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用

在我国电气工程中，运用人工智能作业，可以有效的提高智能化作业水平，在作业过程中，可以自行的对机械设备进行检查，从而加大对电气工程自动化作业的控制，提高电气工程自动化作业水平。下面就以火力发电工程为例，来分析人工智能在工程中自动化的控制技术。

3.1火力发电的原理

火力发电系统中主要由燃烧供给系统、给水系统、蒸汽系统、冷却系统、发电系统等主要部件构成。火力发电是指利用石油、煤和天然气等燃料燃烧时所产生的热能来加热水，使水变成高温、高压水汽，然后再由水蒸气推动发电器来发电。热电厂为火力发电厂，采用煤炭作为一次能源，利用皮带传送技术，向锅炉输送经处理过的煤粉，煤粉燃烧加热锅炉使锅炉中的水变为水蒸汽，经一次加热之后，水蒸汽进入高压缸。为了提高热效率，应对水蒸汽进行二次加热，水蒸汽进入中压缸。通过利用中压缸的蒸汽去推动汽轮发电机发电。从中压缸引出进入对称的低压缸。已经作过功的蒸汽一部分从中间段抽出供给炼油、化肥等兄弟企业，其余部分流经凝汽器水冷，成为40度左右的饱和水作为再利用水。40度左右的饱和水经过凝结水泵，经过低压加热器到除氧器中，此时为160度左右的饱和水，经过除氧器除氧，利用给水泵送入高压加热器中，其中高压加热器利用再加热蒸汽作为加热燃料，最后流入锅炉进行再次利用。以上就是一次生产流程[2]。

3.2产品设计人工智能化控制

在火力发电场中，电气设备的设计是一个非常艰难的过程，设备性能的好坏直接影响到了发电系统的整体效果，要想保障火力发电系统的正常使用，产品设计的科学性很重要。人工智能利用计算机科学技术，经过模型设计，计算出电力系统做需要产品的规格，从而提高了工作效率，缩短了设计的周期，在发电系统中便利统一指导和管理[3]。

3.3经济运行人工智能化控制

随着计算机技术的发展，在火力发电厂中，运用计算机技术实现火力发电各系统之间的监控，而人工智能集合了计算机技术与人类的智慧于一体，在火力发电厂中，利用人工智能可以计算出火力发电厂各个系统运行的功率，单位的流量。火力发电厂场中，各个分系统之间是相互联系的，利用人工智能，能够计算出会理系统所需要的燃料，蒸汽系统中的水温变化情况，已经发电成效，对火力发电系统中各个子系统都能够有效的控制起来，从而保障火力发电厂经济运行[4]。

3.4机械设备人工智能化控制

火力发电厂所需要的设备较多，所要投入的人力也较大，一般都是一个子系统由两到三个人监控，发电系统能够正常运行。通过计算机监控技术，只要一个中央控制系统就能对发电系统的各个子系统中进行人工智能操作，不仅能够节省大量的人力，还能针对设备故障进行自动化检修，保障设备运行的效率，实现人工智能化控制[5]。

4 结语

随着我国科学技术的不断发展，人工智能已经逐渐成熟起来，并且广泛应用在当前企业的经营活动中。伴随着电气工程规模不断的扩大，电气自动化技术在电气工程中的作用也越来越大。在社会主义市场经济当中，随着市场竞争越来越激烈，我国电气工程要想在市场中取得发展，不断满足现代化经济快速发展的需要，就必须提高电气工程自动化的办公效率，利用人工智能技术，对企业办公实行自动化控制，从而有效的改善电气工程运行环境，提高经济效益，促进经济发展。

【参考文献】

[1]徐志国.人工智能（AI）在电力系统中的应用[J].现代电子技术，2013，06（21）：24―25.

[2]王同文，管霖，张尧.人工智能技术在电网稳定评估中的应用综述[J].电网技术，2011，01（12）：136―137.

[3]李华勇，王诗明，王华.电网智能操作票管理系统的研制与开发[J].江西电力，2012，10（06）：104―105.

[4]毛钢元，刘志国.智能控制系统设计方法的比较研究[J].淮阴工学院学报，2010，10（05）：198―199.