随着电子、半导体、计算机及互联网等信息技术的飞速发展，机器人的应用越来越广泛，已经被使用于军事、医疗、娱乐、服务等众多领域。目前，在机器人技术与人工智能科学相结合后，机器人演变为可感知外界信息变化、独下面是小编为大家整理的人工智能应用【五篇】,供大家参考。
人工智能的应用范文第1篇
关键词：智能机器人 人工智能 系统架构
中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）08（b）-0010-02
1 智能机器人简述
随着电子、半导体、计算机及互联网等信息技术的飞速发展，机器人的应用越来越广泛，已经被使用于军事、医疗、娱乐、服务等众多领域。目前，在机器人技术与人工智能科学相结合后，机器人演变为可感知外界信息变化、独立思维和自主行动功能的高度智能化机器，和以往熟知的工业机器人相比，表现更为自主化加人性化，能协助人类完成更复杂的任务。
2 智能机器人关键技术
目前，国内外智能机器人相关领域的技术发展很快，其中最为关键的技术涉及到环境感知、自主定位和运动控制这3个重要的问题。
如果在室内环境中，智能机器人必须依赖机器视觉，同时借助于其他环境感知传感器进行场景识别和行动导航；
而在室外环境的应用中，复杂多变及光照明暗变化的影响，使得环境感知的实现要求很高，实时性处理要求也更高，因此，多传感器信息融合及对环境建模是智能机器人感知系统需要克服的技术难题。
作为智能机器人，自主定位问题也是必须解决的关键技术。目前，最常用的自主定位技术是基于惯性单元的航迹推算技术，需要对机器人的位置进行递归推导，由于误差积累等因素，使得航迹推算法仅适合于短时、短距离运动的位置姿态估计；
对于大范围的动作定位，常常需要图像传感器进行环境观测，然后再与环境地图进行匹配，从而实现机器人的精确定位。
机器人一般是将终端轨迹规划与稳定控制相结合来实现运动控制。机器人的每一个动作，必须预先规划好运动轨迹，然后根据运动学获取各动作关节的旋转角，实现连贯动作。由于在实际环境中，存在很多扰动因素，需要不断对角度反馈校正，才能保证稳定性。
3 智能机器人系统存在问题
随着人们对智能化机器的要求越来越高，机器人的自主意识和模拟类人行为逐渐成为研究的热点。而传统机器人主要存在问题如下。
3.1 环境稳定性低
在多变的环境中或异常情况下，机器人经常会工作不正常或罢工。
3.2 独立自主性差
遭遇陌生环境时，难以自主调整，自主规划，需要太多的人工干预。
3.3 大脑不够发达
存储信息量不足，只能完成短期或程序化的记忆，无法形成经验积累，出错几率很高。
3.4 服务意识低下
缺乏人类的思想行为常识和基本逻辑推理能力，难以适应场景变化。
3.5 人机交互不够友好
机器系统仍然很难使用公共的表达与人顺畅交流沟通。
4 智能机器人系统架构
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是开始于20世纪的一门新兴技术科学，是研究开发模拟人脑和扩展人的行为的智能化理论方法和技术应用系统。人工智能算法是实现智能机器人所必需的重要技术手段，也是机器高级智能的本质，其中最有效的算法就是深度学习。借助于此算法，人类终于找到了处理“抽象概念”这个难题的方法，同时为机器人能够实现类人一样的高度智能化提供了有效的途径。
通过对目前人工智能的现状和机器人实现技术的深入研究与探讨，笔者提出了一种具有深度学习和认知推理能力的智能机器人系统架构，该系统架构主要包含下面几个模块。
4.1 记忆存储模块
该模块的主要功能是通过存储和关联算法来实现机器人记忆中的知识。每个记忆单元可以提供不同类型的知识，而不同的单元之间相互关联，这些关联能够反映机器人存在的真实世界的动态变化。
4.2 推理与规划模块
该模块是在层次任务格式下建立机器人预先行为规划描述，并把预定规则嵌入到控制逻辑本体，为机器人控制提供行为规划器。机器人根据执行结果，做出可获取的逻辑推理，不断修正规划描述和再规划，借助失败分析和恢复的方法，将经验导入规划器，实现连续动作推理和行为规划功能。
4.3 深度学习模块
该模块由监督学习模块和非监督学习模块构成。为了适合不同的应用场景和功能任务，机器人需要对物体进行分类，同时获取相关的特征值，而监督学习就是通过人类已有的数据词汇指导机器进行学习。非监督学习模块的任务是在很少或没有监督的情况下，通过对大数据样本观察和探索，来获取人类常识。通过构建具有多级隐层的非监督学习模型，以及借助海量的数据训练，机器人能够自主学习更有价值的特征值，从而不断提升系统行为准确性。
4.4 主控制模块
该模块主要功能是从系统整体层次上，协调和执行规划执行器的输入输出行为动作，监控系统运行情况和负责异常处理控制机制。
机器人只有植入人工智能算法及技术，才能向更高智能进化，通过不断学习经验，形成常识性的见解，能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，具有了人类记忆和学习特性的本领，这样的机器人或许才是人类希望拥有的理想智能机器人。
5 结语
尽管人工智能与机器人取得了显著的成效，但机器人还远没有达到其应具备的智能水平。问题所在，不只是电脑运算处理速度不够和感知传感器性能及种类不足，而是在其他方面，如编制机器人理智行为程序的设计思想还不够完善。
参考文献
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人工智能的应用范文第2篇
关键词：人工智能；
电气工程；
自动化
引言
我国电力行业发展迅速，为人们的生产生活提供了便利，随着人们生活水平的不断提升，人们对于电气工程自动化的要求也越来越高。在电气工程自动化中引入人工智能技术，由机器人代替人工完成电气工程操作工作，能够实现智能控制，不仅节省了人力，也有效减少了电气工程运行中产生的误差，其良好的技术优势获得了一致好评。由此，在电气工程自动化中应用智能技术，有效满足了人们对于电力的需求[1]。
1人工智能技术及电气工程自动化含义
1.1人工智能技术
在传统的电力行业中，所有工作都是依靠人力完成。人工智能技术出现后，替代了手工劳动，减少了工作量。人工智能技术借助编程对人类的行为和思维模式进行模仿，使机器拥有人类相同的行为、思维和感知能力，利用机器完成人类的劳动任务。人工智能应用领域较多，如语言学、计算机科学等，其属于思维科学技术，发展中离不开数学的支持，只有将数学与人工智能联系起来，才能够促进人工智能技术的不断发展和进步[2]。
1.2电气工程自动化
电气工程需充分利用电能、电气技术和相关设备改善并维持一些限定空间、环境，主要研究方向是如何转化利用电能。电气工程及自动化技术在很多领域都有应用，如电力电子技术、计算机技术和网络控制技术、信息技术等，综合性较强。电气工程自动化技术常应用在电气设备制造公司或者供电、发电企业中，对人民生活质量和国民经济水平有一定影响[3]。
2电气工程自动化中人工智能技术的优势
2.1误差小
人工智能技术在电气工程运行中的应用，能够促使电气工程控制器抗干扰能力得到有效增强，最大化避免电气工程运行误差的出现，对于与电气工程相关产品的规范性和一致性的提升有一定帮助。人工智能技术在应用过程中，需要将相关的参数和数据一起输入到控制器中，机器就能够实现自动化生产，避免了电气工程运行中许多干扰因素的影响。此外，人工智能技术也能够科学有效地评估电气工程，促使电气工程获得更为长远的发展。
2.2强化控制效果
人工智能技术在电气工程运行中的应用，能够有效提升电气工程的控制效果，保证电气工程能够规范性、一致性地运行。当前，我国电气工程自动化水平相对较低，传统电气工程控制上，需要将电气工程控制对象预先设计好，根据实际情况开展控制策略，虽然取得了一定效果，但是无法准确地控制对象，影响电气工程的运行效果。情况严重时，还会对电气工程的操作水平产生影响。而人工智能技术的应用，能够促使电气工程设备的运行效果得到显著提升[4]。
2.3不会过多受到外界因素限制
传统的电气工程在运行中会因外界因素的变化而产生影响，不仅电气工程的运行质量会受到影响，且会对设备安全造成威胁。基于此，在电气工程中，需要重点应用人工智能技术，借助机械手段完成人工操作难以完成的工作，甚至代替人工工作，电气工程自动化水平就会得到全面提升[5]。在实际应用过程中，可以借助控制器操作电气工程，建立电气工程自动化模型并完成计算工作，确保电气工程能够顺利完工。在传统的电气工程运行中，仍然使用低端的控制器，因数值计算类型与模型的参数出现问题，导致数值计算产生错误，引发电气工程出现多种问题。而人工智能技术在应用后，有效减少了电气工程故障，自动化模型的准确性也有了显著提升，且对模型参数和自动化模型的要求也相应有所降低。
2.4操作流程有所优化
传统的电气工程中，自动化控制器在操作上较难掌握，且要求操作人员具备专业的知识，一旦工作人员出现操作失误，会导致电气工程无法正常运行。而人工智能的应用，能够有效简化操作流程，且不需要操作人员掌握更多的专业知识，只需要按照操作程序和语言完成相关操作即可，能够有效避免工作人员在操作上的失误。
2.5减少了后续维护工作
传统的电气工程运行涉及变压器和线路等多种电气设备，多种设备同时运行会加大工作负担，同时也对后期的维护工作造成不良影响。如果电气设备长时间未得到维护，会导致设备老化，影响正常运行。在维护、保养过程中，需要聘请多名专业人员同时操作，这会直接增加维修维护成本。如果电气工程自动化中加入人工智能技术，就能够有效减少设备的使用数量，后期的维护工作压力也会减小，对于企业提升经济效益、减少成本有一定积极意义[6]。
3电气自动化中人工智能技术的实践应用
3.1人工智能与电气设备的融合
人工智能技术在电气工程中的应用，能够改变传统电气设备的设计和运行方法，满足电气工程的实际需求，代替传统电气设备完成更复杂的程序，全面提升电气设备的稳定性、可靠性，电气维修的成本也会显著降低。电气工程中电气设备与人工智能的结合，能够提升工作效率，降低运行成本，简化操作流程，保证满足人们的各项需求。人工智能技术通过简化电气工程操作界面，利用各项指令指挥电气设备完成工作，工作效率和查询效率得到显著提升。
3.2能够有效排除故障
如果发电机和发动机等电气设备长期处于运行中，会加重设备运行负荷，出现安全隐患。在电气设备运行中，需要根据实际运行情况进行分析，避免安全事故出现。在排除故障问题上，传统方法不仅耗费大量时间，且需要利用变压器油气体进行故障查找，在收集和检验环节耗费大量的人力、物力和财力，检验准确率也相对较低。人工智能的应用，可以借助模糊理论技术和神经网络诊断出电气设备存在的安全问题，并进行自动诊断，能够有效排除各项故障[7]。人工智能技术也能够对设备运行故障问题进行诊断，当前常用的诊断方法主要包括三种，分别为基于案例诊断、基于故障推理和利用故障树模型进行诊断。三种方法可以联合使用，也可以只使用一种。在诊断上，积极开发了人工智能算法，并充分结合数据采集技术和传感技术，设计出了故障诊断系统，能够及时并精准地找到故障点。诊断系统包括故障诊断规则库、故障推理机、故障诊断过程解释机、故障诊断数据库等，相比于传统查找方法，人工智能系统的应用有效缩短了查找时间，降低了维修成本。案例库收集与故障相关的知识和案例，可以直接提取相关参数，参考案例特征对案例进行归纳整理，为系统推理提供参考基础。故障诊断阶段提取故障特征，利用人工智能敏感特征对比方法进行诊断，能够有效发现设备存在的故障，并做出有效的处理[8]。
3.3在产品设备中的实践应用
电气设备的设计工作涉及多种学科和内容，对设计人员的专业水平有较高的要求。为了保证设计的电气产品具有科学性、可靠性特点，需要在设计中积极融合科学设计和知识、经验。人工智能的应用有效解决了以上问题，不仅能够代替人脑解决繁琐的计算工作，也能够模拟程序，有效提升工作效率，缩短设计周期，最终设计出的产品也具备科学性特点，实用性较强。但是，其对设计工作有一定要求，要求设计人员对于智能软件的应用和设计有丰富经验，设计出符合不同需求的产品[9]。
3.4能够实现电气工程的保护功能
利用人工智能技术控制电气工程时，操作人员采取特殊的控制工具能够远程控制电气设备的运行情况，确保电气设备实现停止和复核操作。在人工智能技术的控制上，需要技术操作人员设置好数据，确保数据设置的科学性，从而有效管理电气工程。在设备运行中，操作人员收集并整理好电气工程相关的运行数据，为了保证软压板在运行中不会受到影响，使用时需要修改相关参数。在电气设备运行过程中，人工智能技术能够依据运行日志自动制作成表格和曲线，通过查看曲线和表格，工作人员就能够对设备的运行情况有一定了解，从而高效地管理设备运行状况。人工智能技术也能够实时检测电气设备的运行情况，一旦数据出现异常，能够第一时间作报警处理，并记录好异常的数据。电气工程运行过程中，会有多种故障出现，导致电气工程自动化水平受到影响，也会影响电气工程的正常运转。应用人工智能后，电气工程的整体工作流程能够得到优化，并实时追踪设备的运行情况，保障设备能够实现良好运转。为了能够共享电气设备的运行情况，需要借助人工智能技术构建云平台，监测设备的运行情况，并将相关数据传送到云平台上，管理人员就能够通过云平台对每一台设备进行监控。与传统的人工巡航相比，人工智能技术的实效性更强，能够实现大规模的监控工作，有利于全面提升电气工程的运转效率，提升企业的经济效益。
人工智能的应用范文第3篇
1机械电子工程
1.1机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
1.2机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：
1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；
2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。
2人工智能
2.1人工智能的定义
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
2.2人工智能的发展史
2.2.1萌芽阶段
17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2.2.2第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
2.2.3挫折阶段
60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
2.2.4第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
2.2.5平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
3人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
由于机械电子系统与生倶来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法；
2)建设规则库的方法；
3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。
通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值；
而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数；
不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义；
神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式；
神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息；
神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小；
神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。
随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。
4结论
人工智能的应用范文第4篇
关键词：人工智能；
SEO技术；
搜索算法；
启发信息
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）30-0200-02
随着大数据和“互联网+”时代的到来，网络、计算和信息技术也取得飞速发展，人类社会正朝着信息化时代迈进，给各行各业和人们的日常生活与工作也带来了深刻的变革。同时，信息技术的发展与创新，离不开人工智能技术的支持。通过人工智能技术的应用，能推动信息技术变革，让人们各项工作的开展都有技术支撑。例如，当前迅速发展的SEO技术，就离不开人工智能技术的应用。尤其是在现代社会，上网人数越来越多，对网速要求也越来越高，广大网民在互联网搜索信息时，很多问题离不开人工智能技术的应用，这就迫切需要全面分析和认识人工智能技术，并对其应用进行研讨。本文将结合大数据和“互联网+”的时代背景，探讨分析人工智能及其在SEO技术中的应用，并提出相应策略，希望能为人工智能的有效利用，作用的充分发挥提供启示与参考。
1 人工智能的概念与特点
在技术不断发展和创新的时代背景下，人工智能出现并逐步受到重视与关注，对各行各业带来深远影响，下面将介绍人工智能的概念与特点。
1.1 人工智能的概念
人工智能又被称为人造智能，它的英文全称是“Artificial Intelligence”，简称为“AI”。目前，人工智能是指用计算机模拟或实现的智能，根据这种含义，人工智能又被称之为机械智能。人工智能是随着技术创新而发展的，该技术最早出现于1956年，其出现和发展与心理学、逻辑学、计算机科学、脑科学、神经生理学、信息科学等紧密相联。实际上，这些技术的发展和综合应用，对人工智能的诞生和发展具有积极作用，使之能够更好服务于各行各业。总之，人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘性学科，也是这些学科不断发展和进步的结果，对人们的生活与学习，各行各业发展产生重要影响。通常来说，人工智能是指那些与人的思维相关的活动，包括决策、问题求解和学习自动化等内容。并且，人工智能与人类生产生活和各项活动密切相关。同时也贯穿于计算机应用的多个程序，例如，计算机能够执行下棋、猜谜语等任务，通常可以认为计算机在某种程度上具有“人工智能”的特征。计算机在具体应用中，通过设置相应的程序，让计算机能够思考下棋的程序，能根下棋的具体内容对此作出判断，完成整个下棋任务。目前，计算机中有关下棋的程序比较完善，功能相对成熟，甚至可以建立具有人类“专家”角色的实验系统。需要注意的是，人工智能虽然可以完成下棋任务，但仍然存在不足，因为计算机人工智能系统的下棋技术没有国际象棋大师的技术那样好。计算机程序能对每个可能的走步空间进行搜索，对比赛中可能的走法进行综合全面考虑，甚至可以考虑比赛中后面的几个走步，与一般棋手一样考虑走步。并且将人工智能应用到计算机当中，计算机可以同时搜索几千种走法，这比一般棋手的技术可能会更高。通常来说，一般棋手只能考虑十步左右。然而，尽管如此，计算机不能战胜人类最好的棋手，因为，“向前看”不是制胜的关键，也不是下棋胜负的决定性因素。从这里可以简单得知，用计算机来表示和执行人类的智能活动就是人工智能。同时，人工智能的出现与计算机技术发展和进步息息相关，如果没有计算机出现，人工智能也不可能出现，也将难以得到有效应用，其作用也难以有效和全面发挥。
1.2 人工智能的特点
人工智能的应用中，为促进其作用发挥，离不开计算机和互联网技术的支持。在高度发达的信息时代，随着云计算和互联网技术应用，人工智能的特点和优势进一步显现，其显著特点表现在以下方面。此外，由于人工智能的应用，有利于保障计算机安全和稳定运行，同时也为网络运行提供支持。
1）辅助信息的模糊处理。通过人工智能技术的应用，可以将不明确的信息进行模糊处理，为顺利完成某项任务创造条件。在具体的某项任务处理过程中，采用模糊处理手段对网络进行分析，能避免固定数学模型对程序的限制，有利于进行类似人类的各项操作，让计算机完成具有人类智能的操作任务。此外，模糊处理方式的应用，增加了网络管理新形式，有利于更好管理计算机系统当中的不确定信息，防止对系统运营带来不利影响，也有利于网络跨越式发展。
2）帮助网络层次化管理。计算机网络和系统应用中，在人工智能的辅助下，有利于更好实现网络的层次化管理。网络的构成内容复杂，包括不同层次和不同信息。而整个管理过程中，通过人工智能的应用，能实现上级对下级的有效约束，下级对上级进行监控。并且还可以增进上级与下级的联系，相互协作，共同完成任务，促进网络系统更好运行和发挥作用。
3）具备一定的学习能力。人工智能的灵活性较好，具有较为强大的功能，有利于增进不同管理者之间的联系与合作，让不同网络相互协作，联系在一起。同时，人工智能具有一定的学习能力，可以增进人工智能对信息技术进行处理的能力，探寻系统当中比较难的词汇，对其进行全面分析。并确定词汇的含义，进而对网络进行全面监控和有效管理，促进网络系统作用的充分发挥。
4）耗费的资源相对较少。在计算机系统当中，通过人工智能技术的应用，所耗费的资源相对比较少，还能节约成本，降低不必要损失。在人工智能的支持下，可以对数据进行全面分析，对其中存在的问题进行处理，进而有利于用户在较短时间内获取他们需要的信息资源，满足人们搜索信息资源的需要，节约时间，提高工作效率。
2 人工智能及其在SEO技术中的应用
作为重要的技术措施，人工智能的出现和应用，给很多行业带来变革，也大大方便人们的日常生活。下面将结合SEO技术的基本情况，就人工智能应用进行介绍和分析。
2.1搜索算法是关键
SEO是“Search Engine Optimization”的英文缩写，它的基本含义是搜索引擎优化。其出现和应用，对提高人们的搜索效率，更好开展各项工作具有积极作用。事实上，SEO技术指的是网页内外各种可以用来提高网站在搜索引擎中排名的设计策略。搜索引擎的构成包含多方面内容，并且每个部分缺一不可，分别发挥相应的作用，进而让整个系统更好运营。在这些构成内容当中，搜索算法是关键的组成部分，也是促进人工智能系统充分发挥作用，有效满足人们日常生活和工作需要的关键。
2.2搜索是基本技术
利用人工智能技术解决实际问题时，搜索是最基本的技术，也是解决问题过程中不可忽视的内容。具体应用中，符号智能、计算智能，解决具体问题的应用、智能行为本身，都离不开搜索技术的应用。
2.3应用启发式搜索法
在搜索路径对信息进行控制的过程中，增加被解问题的某些特征，进而更好指导搜索，让搜索朝着最有希望达到目标节点的方向前进，进而满足实际工作需要，节约成本，降低劳动强度。启发式搜索法指导排序时，可以分为局部排序和全局排序两种不同方式。
2.4启发信息的三种模式
决定要扩展的下一个节点，防止在宽度或深度优先搜索过程中，出现盲目扩展现象。扩展节点的过程中，决定要生成的后继节点，防止盲目生成所有可能的节点。决定需要从搜索树中抛弃或者剪切的节点，促进节点生成和计算顺利进行，有利于搜索顺利进行，更好完成相应的工作任务。
2.5搜寻算法的应用
启发式通常用于资讯充分的搜寻算法，图1展示的是启发式搜索符号，包括开始节点、一条弧的代价、不同的节点等内容。在图1中，最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点，如果h（h）是可以接受的，未曾付出超过达到目标的代价，那么在计算和具体应用中，一定会找到最佳解。
f（n0）=到达一个目标的最低代价（最优）路径的代价
f（n）=g（n）+h（n）=到达一个目标的最低代价路径的代价――仅通过节点n
g（n）=从n0到n的最佳路径的代价
h（n）=从节点n到一个目标的优化路径的代价
2.6 n-puzzle的应用
为直观形象了解启发式算法的好处，下面将进引入这方面的经典问题――n-puzzle的应用。该问题在计算错误的拼图图形、计算任意两块拼图的曼哈顿距离总和、距离目的地的距离时，都会得到具体应用。在应用过程中，必须保证应用条件在可以接受的范围之内。曼哈顿距离是一个简单的n-puzzle问题，假设移动一个方块到想要的位置，不考虑移动其他方块问题，计算中采用的是启发式函数式。
2.7 利用启发式算法
搜寻问题中，每个节点都有b个选择，同时还要明确到达目标的深度d。最为简单，操作方便的算法是搜寻bd个节点，然后才能探寻到最佳答案，顺利完成计算任务。事实上，为顺利完成计算任务，首先应该了解两个节点的距离和位置，并在启发式算法的应用中，一般采用某种切割机制来降低分叉率，达到提高搜寻效率的目的。启发式算法的计算工作简单，计算效率比较高，能有效满足实际工作需要，可以为搜寻树的每个节点提供较低分叉率，对提升计算能力也具有积极作用。
3 结束语
总之，人工智能是技术创新和发展的结果，其出现和应用对各行各业以及人们的生活和工作产生重要影响。为此，实际工作中应该重视人工智能的应用，完善系统设置，注重技术创新，让人工智能更好服务于各行各业。本文介绍了人工智能及其在SEO技术中的应用，并探讨了具体的应用对策。事实上，在SEO技术当中，通过启发式搜索算法的应用，能够获得需要解决的问题，包括需要搜索的单词或短语，方便读者了解这些内容，然后熟练应用相应的算法完成工作任务。使用者在获取单词或短语的基础上，有利于快速浏览所需要的关键字，进而节约劳动力，缩短单词的搜索时间，在搜索中查找需要的信息，进而能够快速完成工作任务，促进人工智能在SEO技术中取得更好的应用效果。
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人工智能的应用范文第5篇
【关键词】人工智能；
应用领域；
实际应用
中图分类号：TP39文献标识码A文章编号1006-0278（2015）11-141-01
一、人工智能中智能体的功能
（一）人工智能
人工智能是以知识为对象，研究知识表现、知识获取、知识挖掘等的学科。从其功能来看，人工智能即参照人类智能活动的客观规律，借助一定的智能体，模拟人类的思维执行诸如判断、推理、识别、决策、检测等活动。
（二）智能体
人工智能必须借助一定的智能体来实现，也就是说，智能体是人工智能的载体。因此，分析人工智能就要借助智能体来阐述。一个性能良好的智能体，应尽量准确捕捉用户的用意，通过对环境的感知，敏锐地获取相关信息和知识，并根据环境的数据变动适时作出调整，高效执行用户指令，完成用户指定的任务。
依照智能体的功能，人们通常将智能体划分为思考型、反应型、混合型三种。
思考型智能体主要通过用户根据目标或任务，下达行动指令，用知识和计划指导行动，并根据行动的反应，对环境进行感知，智能体感知内部状态等对环境状态，适时对动作进行调整，实现思考型智能体的功能。
反应型智能体主要通过规则动作指导行动，并利用智能体对环境状态的感知，指导规则动作对环境作出适应性改变，实现反应型智能体的功能。
混合型智能体的功能较为复杂，它通过智能体对环境的一般、紧急情况作出反应，对环境状况建模，对环境可能发生的情况进行预测，与其它智能体进行交流，共同指导决策，指导行动的准确性。
二、人工智能的主要应用领域
（一）人工智能在教育的应用
1.教师辅导的智能化
人工智能在教育的应用，主要表现在利用Agent技术，实现智能化教学。Agent技术是一种基于分布式的智能技术，通过智能体Agent，可以实现自主学习的功能，并根据感知自身和环境状态，采取相应的行动，达成系统规定的目标或任务。Agent具有多种优势，诸如可以自主完成行动，快速对动作做出反应，协作能力强，系统处于开放状态，通信性能好，能够随时随地进行行动等。Agent在智能化教学中能够适时监督学生的自主学习和教师的辅导，并能够结合学生的学习行为、学习效果等，提供有效的学习指导，实现教师辅导工作的智能化。
2.教学资源的智能检索
智能检索系统的应用，能够帮助学生和教师在海量信息中，快速准确地搜索到所需信息，节省学生或教师的检索时间，提高用户检索效率。
3.智能化评价
随着现代教育的发展，运用专家系统技术，通过网络考试系统，采用智能组卷算法，实现自动组织考卷。通过试题库，依照既定规则，对精选的试题进行筛选，实现自适应的试题测试功能。根据相关需要，设计自动评卷功能，对考试结果进行评价，并可根据需要对考试题型进行评价。
（二）数据挖掘技术
1.数据挖掘技术
数据挖掘技术，就是通过揭示数据间的关系和数据的存在模式，对数据和数据库进行处理的技术。它是人工智能、数据库管理、仿真等多学科交叉的边缘学科。数据挖掘技术的应用，为工商、科研工作的发展提供了较多的新方法，对工商业与科学研究都具有非常重要的意义。虽然数据挖掘技术与人工智能有相应的交集，但它已经成为一个独立的系统，具有更为丰富的内容体系，与人工智能、机器仿真、OLAP、专家系统等都具有相关性，其规则、分类、算法等都自成体系，体现出数据挖掘技术的博大精深。
2.数据库的知识发现
通过数据挖掘技术，对数据库中的知识存量进行充分的研究，从中找出潜在的规律性，从而利用数据的相关性分析，挖掘出蕴含在数据中的抽象知识，揭示数据所表现的客观世界状况，从中得出相关的本质和规律，从而自动获取知识。
三、人工智能在教育界的实际应用
（一）模拟教学
根据教材的安排，对某些需要解释的现象进行机器人模拟演示，让学生认真观察，从中发现一定的规律，使学生加深对规律性的认识和理解。如数学教学中的抛物线轨迹演示，物理教学中的阿基米德定理演示等，都能够利用直观的演示，揭示其中的规律，使学生加深对相关知识的理解。
（二）人机交互的辅导方式
利用机器人辅导学生学习，可以通过人机交互，为学生提供量身定制的辅导模式，使学生的个性得到充分发展。采用微型机器人与学生的交互辅导，可利用微型机器人其体积小、重量轻，便于携带等优点，随时随地进行学习，随时为学生解决问题，提供学习指导。利用家庭机器人与学生的交互辅导，承担家庭教师的职责，有利于学生问题的适时解决，也有利于学生的学习得到及时的巩固。通过软件机器人与学生的交互辅导，可以对学生的学习情况进行分析，为学生制定专门的指导计划，提高学生的学习质量。
（三）仿真训练
在教学中，教师可以利用机器人，将相关内容通过机器人的演示展现给学生，减轻教师的负担，并能够通过规则的动作，使教学更为规范。例如，用机器人示范体育高难动作，可以将动作分解、定格、重复播放等，从多方位展示动作，使学生能够充分掌握动作的规范，比教师的示范更为科学，也更为有效。
参考文献：
[1]吴文琦.给物联网插上“人工智能”的翅膀[J].上海信息化，2011（9）.
[2]梁俊毅.人工智能的发展及其认知意义[J].大众科技，2011（3）.
