时间：2024-01-30 15:05:09
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇人工智能时代概述，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：人工智能；前景；趋势
人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来，随着全球范围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新研究成果的持续出现。比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。
一、人工智能概述
人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。
二、人工智能发展状况分析
（一）全球人工智能发展现状
目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的跨国巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。
（二）我国人工智能发展现状
可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。
三、人工智能的未来发展趋势
技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。通过人工智能研究领域工作者艰苦卓绝的努力，该领域目前已经获得了诸多让人瞩目的理论和运用成果。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。
四、结束语
总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。
参考文献：
[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2007.
[2]周以真. 计算思维[J]. 中国计算机学会通讯，2007（3）.
[3]陈庆霞. 人工智能研究纲领的发展历程和前景[J]. 科技信息，2008（33）.
关键词：电子工程；自动化控制；智能技术；应用
一、人工智能应用概述
十九世纪中期人工智能技术由国外知名科学家提出，随着时代不断的发展，人工智能技术也随之不断发展，由一开始简单的加减法计算器转变为正式的计算机系统。人工智能技术作为一门综合性的学科，其中包括计算机科学、心理学、控制论、信息论、哲学等科学知识，经过长期发展与研究，现阶段人工智能技术通过模拟人脑思维活动，来代替人们完成生产、生活，人工智能几乎与人脑没有区别。人工智能理论是在丰富的人工智能经验下总结出的知识，主要分析了模拟人脑的科学理论及其发展趋向，人工智能技术属于计算机科学中的一部分，同样也是人工智能系统的基础，为生产出与人脑思维模式相同的人工机器，使其取代人的工作，经过大量研究人员的辛勤研究，当前人们的生活与计算机技术已牢不可分。计算机技术可通过编程来模拟人脑活动，例如收集、处理、分析、交换信息等，编程技术极大的促进了智能化系统的发展，在生产活动中发挥了巨大的优势，将智能技术运用在电气工程自动化中，生产效率与效益得到提高。通过对电气工程系统生产中各个环节进行优化和控制，节省了生产时间、成本、人力，智能化控制实现了自动化的电气工程。
二、人工智能控制的优点
人工智能技术控制系统是一个比较复杂的过程，与以往的线性函数控制器不同，人工智能技术采用遗传算法、模糊神经网络系统，使用非线性函数控制器，便于对系统各部件的了解，从而实现了对系统控制策略的研究与分析。一般的函数控制器无法对系统各部件进行动态的了解和分析，而人工智能技术的优势正是在此，可对系统各部件动态进行全方位的了解与掌握，有助于控制和管理系统的运行。一般的系统控制器通过收集控制对象的动态参数，建立与之相应的模型，尽量减少或规避不稳定因素，例如参数起落较大、非线性信息的变化等，人工智能技术则不用建立控制对象的模型，而是依据下降时间、响应时间，来及时调整系统，使其性能得到提高。人工智能技术运用模糊控制与逻辑控制来调节下降时间，与一般的控制器相比要好上四倍，和最好的PID控制器相比还要好两倍。
人工智能控制器与以往的控制器进行对比，会发现人工智能控制器不仅易于调节，其操作也更便捷，即使在无人操作的情况下，人工智能系统仍能自动生成信息数据、语言来完成设计。并且人工智能控制器干扰较少，几乎不受驱动器的干扰自动运作，任意输入信息人工智能系统都能计算出来。面对不同的控制对象时，一般控制器可使用，人工智能控制器使用效果不错，一般控制器不能使用，人工智能控制器也能保证使用效果的良好，根据设计情况来判断选择适合的控制器。人工智能系统在进行模糊化与反模糊化时可确定和适应隶属函数、规则库、模糊神经控制器等，其应用方法还需要进行更多的研究。
三、智能技术在电子工程自动化控制中的应用
随着时代的发展，互联网技术在各行各业落地生根，而人工智能技术也随之大力发展，现阶段将人工智能技术与电气工程自动化控制联系在一起，有助于处理和诊断故障，提高生产效率和工作效率，节省了生产成本与时间，实现企业最佳经济效益。因此，要注重研究人工智能技术是如何对机械故障进行判断和检测、怎样实现优化设计电气产品、控制与保护电子工程生产等问题。
电气机械设计是电子工程生产中的重中之重，由于其设计十分复杂，设计人员既要具备丰富的基础知识，也要拥有精湛的操作技术水平，最好还能灵活运用理论知识。在以往设计电子产品的时候，大多是根据自身经验与试验来进行设计，以人工操作的形式来展开设计方案，这样无法保证设计出的电子产品是否实用。
目前将电子产品设计与计算机技术联系在一起，改变了传统的设计方式，在计算机的帮助下设计电子产品，能够及时对产品进行检测和试验，不但提高了生产效率，也减少了预定的开发产品时间。人工智能化技术使得CAD技术也得到发展，通过遗传算法与专家系统的应用，优化了电气产品设计，遗传算法是一种新兴的计算方法，在计算大量数据时也能保证计算精度高，在电气产品生产与设计环节较多应用，这也证明了遗传算法在电子工程生产中有着重要的作用。电子产品故障具有非线性、不稳定性的特点，其故障间必然存在某种密切的关联，并且此种关联与故障有着内在的联系，这时可采用专家系统来诊断电气故障。智能化技术的应用方法包括神经网络系统、模糊逻辑系统、专家系统等，变压器是整个电力系统中的关键内容之一，其故障诊断是根据判断变压器中分解油的气体，来找出故障位置与原因。
在电力系统自动化中应用可编程逻辑控制器，对工序和开关进行控制，在一些大型的电力企业当中，基本由可编程逻辑控制器取代了继电控制器，直接对生产过程中任一工序进行控制，还可调整总体系统，保证电子产品的顺利生产。一般电力企业的输煤系统由多个部分组成，例如卸煤、上煤、储煤、配煤等，电力系统的主站区、现场传感器、远程站点共同构成一个整体的输煤控制系统，便于对输煤环节进行控制。主站区由人机接口与可编程逻辑控制器构成，设立在集控室内，主要依靠自动控制系统，技术人员通过监视器，对现场控制系统进行控制。可编程逻辑控制器的应用取代了软继电器，不但提高了生产效率，电力系统也变得稳定、可靠，供电系统也可由智能控制，使其具备自动切换的功能，电能也变得更加安全可靠。
四、结束语
综上所述，人工智能技术是一种新型的科学技术，具有自动化、数字化、智能化的特点，在电气工程自动化控制中应用人工智能化技术，能够发挥出智能化技术的最大优势，优化了电子产品设计，促进了电气工程生产的自动化控制。
参考文献：
[1]沈医卫.浅谈电子工程自动化控制中的智能技术[J].机电信息，2013（36）
[2]杨振兴.电气工程自动化控制中智能技术的应用研究[J].科技传播，2013（7）
[3]娅.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技致富向导，2012（27）
对于政府监管来说，监管手段总是在一定程度上落后于正在发展中的产品技术，因而导致一个个监管盲区，由此而引发很多不必要的监管事故，所以进行必要的监管技术调研就成为了卫生计生综合监督管理局的重要工作，现在以电子工程与人工智能技术相结合的电子产品日益成为消费市场的新宠，相应的监管要求也随之而来，下面本文通过对于电子工程与人工智能技术的探讨来研究提升监管水平的方法，以有利于人民的身心健康。
1 电子工程与人工智能技术概述以及关系
1.1 技术概述
随着社会经济大发展，现代学科间交流水平也在不断提升，他山之石可以攻玉，很多学科的交叉点都会给我们带来意想不到惊喜，同时也会带来会更多的困惑与不解，同时学科交叉点的技术要求也比较高，造成科技黑箱的几率比较大，下面就是关于电子工程与人工智能技术的基本定义：
“电子工程又称“弱电技术”或“信息技术”。可进一步细分为电测量技术、调整技术以及电子技术。是电气工程的一个子类，是面向电子领域的工程学。在今天其研究对象已经超出了电子领域。应用形式涵盖了电动设备以及运用了控制技术、测量技术、调整技术、计算机技术，直至信息技术的各种电动开关。主要研究领域为电路与系统、通信、电磁场与微波技术以及数字信号处理等。”
“人工智能是研究、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。属于计算机科学，并力图明了智能的实质，并生产出一种新的与人类智能相类似的做出反应的智能机器，探究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。”
1.2 相互关系概述
由上文的基本概述可知对于电子工程与人工智能来说，二者都是科技时代的产物都以计算机技术作为技术支撑，都带与现代科技的烙印并且都属于现代科技体系中的新兴势力但二者现在发展潜力巨大，并且对于二者来说都需要大量的高素质专业人才才能维持现实情况下的体系运转，同时整个社会对于其的依赖性也在加强，并且在进行社会活动时，这两项技术在很多的时候处于相互之间不可或缺的状态，特别是在现实的实际应用中这样的案例更是明显。
最明显的实际应用案例就是淘宝中的“推荐购物”，其技术设计基础就是电子工程，同时通过人工智能进行大数据的处理，进而分析得出消费者的购物偏好，进而影响消费者的购物选择，这其实就是电子工程与人工智能初步结合的案例，但是在其中我们也能明显地发现在这两种技术的相互作用上还是有一些细微的不均衡之处，尤其是在二者的相互配合上，还是一太保的商品推荐为例，在一定的情况下由于不能很好的识别相关产品信息很容易，造成产品信息大量供应给消费者使消费者对于商品选择无所适从，反而侧面打压了消费者的消费兴趣，减少了消费量。
还有一种实际案例就是搜索引擎中的搜索引导，特别是“相关搜索”选项的出现更是这样两种技术的典型应用，在进行“相关搜索”的匹配时也是进行电子工程基础上的人工智能技术的具体应用，但是主要的大范围社会人众多数据分析而不是个人数据分析，在进行大范围的社会人的数据分析时不可避免的会造成对于个人数据要的缺失尤其是对于特殊个人数据的重视不够。这样一来，精细化水平就会大大下降，不得不说一方面这是现在人工智能技术还不很过关另一方面也可以看出这样大数据分析下宏观规律下的微观缺失。
上面介绍的是日常共组与生活中的具体应用，但是在一些高端制造业二者的相互结合与相互之间技术主导权的争夺会表现得更加明显。
微电子工业是现在新兴工业的代表之一，其对于电子工程与人工智能的工业化要求就很有现代工业发展的代表性，对于微电子工业来说，其生产很大程度上就是依赖于人工智能技术在其生产车间，很少有人工的出现特别是精密仪器更是完全被电子机器人所取代，而这一类型的生产机器人就是电子工程与人工智能技术的结合体，在微电子工业中这种机器人的作用是不可替代的相应的，两种技术的结合也是不可替代的，窥一斑可见全豹，对于现代工业发展来说，电子工程与人工智能技术的相互结合是不可避免的，但是随着技术的发展到底是重视基础工程建设还是进行高端技术建设就会成为现在技术控制者们必须考虑的问题，所以在相对经费一定情况下在微电子工业内部，自然也会进行这样的论争。
2 电子工程与人工智能技术对于政府监管的影响
上面我们讲了电子工程与人工智能技术的相互结合与相互促进的关系以及在其中一些相互争夺技术主导权的影响，下面我们根据二者关系下的实际生活应用，对于政府相关监管部门，特别是卫生计生综合监督部门在其中起的作用和可能面临的挑战进行探讨。
2.1 监管部门面临的挑战
对于现在的卫生计生综合监督部门来说电子工程与人工智能技术相互结合产生的社会新产品，对于现实工作确实造成了不少的困难以及相关的挑战。
首先，对于现下比较流行性的网络虚假医疗广告，特别是近年来泛滥成灾的未经检验合格的化妆品与减肥药销售，由于网络中网店的覆盖面积广而且在现代物流下产品从发货到消费者使用的时效性大大加快，并于此产生了很多相关危害公共安全的事件，很多都是监管部门不能及时进行监管活动而造成的，但是这些物流与购买系统都是以电子工程与人工职能相结合为技术基础的，由此可知，在现实条件下对于卫生监管部门来说，这种技术的广泛推广确实造成了监管漏洞的出现，
在造成监管漏洞的同时，人才的缺乏也是监管部门面临的巨大挑战，对于监管部门来说很多的新人都是通过公务员招聘考试而来的，由于公务员招聘考试不可能进行定向的专业招聘，而且现实中精通这两项技术的人，大多出路比较好，相对而言公务员的待遇对他们并不具有很大的吸引力，所以一方面，人才的匮乏另一方面很难进行相对应有针对性的设别使用，特别是进行专业设别的采购困难增加的情况下。
2.2 监管部门的技术升级机遇
监管部门的技术很明显落后与时代的发展，所以现在对于监管部门来说适应电子工程与人工智能技术结合就成为了当务之急，所谓机遇与挑战并存，根据“倒逼理论”这又何尝不是监管部门进行人才更新换代与技术升级的大好机会。
监管部门主要就是卫生计生综合监督局，对于现在的卫生计生监督局来说，最重要的就是适应现在的潮流，进行人才的选拔与培养，一方面进行大学生人才培养计划，与当地重点大学以及省内外重点大学进行沟通，建立双向人才培养机制，并以此为基点提升卫生计生综合监督活动信息化的进程，通过这些人才的引进，进一步提升管理水平以及进行人才的更新换代，在引进人才的同时也可以在本单位内进行，相关人才的培训，一方面可以进行人才的更新换代并为其做一个准备避免人才出现断层，另一方面，在进行本单位旧有人才的培养可以为现在有志于学习与自我提升的干部同志提供一个学习的机会并利用他们旧有的经验与现在的技术设备进行调试性试验，提升设备在单位的基本适应性，以便与未来的人才与设备的集体适应性提升。
上面是对于人才的建设，另一方面也不可忽视设备建设，对于现在的设备制造可以充分采用招标与技术协商的方式，并可以对原有的技术河北进行升级改造提升原有设备的适应性，以此为基本新旧结合，促进技术的进步，以便于更好的进行卫生计生综合监督工作为社会安全作出自己的贡献。
3 小结
本文通过对于现代电子工程与人工智能技术的介绍以及相关的应用前景探究，可以清楚地表明二者之间的关系时相互依存的虽然在一定时候会出现内部技术的主导权之争，但是这不是主流，所以在进行现代的卫生与计生管理时应该充分利用这样的优势并利用其客观条件实现人才的更新换代，完成现代卫生工作的重要改革，为人民的公共安全提供自己的力量。
关键词：机械电子工程；人工智能；信息技术；互联网；信息传输 文献标识码：A
中图分类号：TP391 文章编号：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004
机械工程经过长期发展，逐步融合其他学科，其价值不断增加。综合比对机械电子工程和原有的机械工程可知，人工智能化是其最大的进步。在信息技术蓬勃发展的今天，人工智能技术日新月异，并被大范围应用在其他领域中，与此同时，机械电子工程也在广泛应用，且人们加大了对这两者内部关联上的研究力度。
1 机械电子工程概述
1.1 发展历程
从整体层面来说，机械电子工程主要包含以下三个发展时期：
1.1.1 萌芽时期。手工加工是该时期的主要操作手段，因人力资源的影响，生产力整体发展水平不高。为增强生产能力，慢慢向机械工业方面着手。
1.1.2 生产线发展时期。流水线是该时期的主要生产方式，此种方式具有一定的先进性，可显著提高生产力，以批量生产为主，并可节省较多的人力。在该时期也存在许多不足，例如某些生产线的要求较高，导致实际生产滞后于市场需求，灵活性不足。
1.1.3 产业化发展时期。在该时期，产品与市场需求处于一种平衡状态，可借助产业化发展有效满足生产需求，同时还出现了柔性制造系统，其中机械电子工程是该系统的主要组成部分。
1.2 特点
机械电子工程涵盖较广的范围，涉及较多的内容，具有综合性。它建立在原有的机械工程之上，并借助计算机来进行优化。机械电子工程隶属工程科学，其本质为跨学科专业，它建立在机械制造、电子工程等众多学科之上。将其与其他学科对比可知，它在设计环节应全面彰显科学性，同时确保系统配置满足设计标准。借助专业设计模板来优化机械电子设备，充分发挥模板的正面作用，进而确保设计的正常开展。从产品层面来说，它的产品结构相对简单，使用少量元件，在此种情形中应不断增强产品性能，确保产品质量良好，完善工程建设结构，既确保产品质量，又满足用户需求。
2 人工智能
2.1 内涵
人工智能也具有综合性，涉及多项内容，例如心理学、控制理论、计算机学科与哲学等。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“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。”它是新世纪中最具代表性的学科之一，它可模仿人类的智能，并能有效利用计算机，具有广阔的发展前景。
2.2 发展历程
人工智能拥有漫长的发展历程，在刚刚应用计算机这门技术的阶段，人工智能的应用较少，尚不能对社会生产活动和时代进步产生影响。在17世纪出现了首部计算器，它可进行机械计算，并引起了较大的轰动。随后各国科学家纷纷投入这一项技术的探究中，不断优化首部计算机的性能，最终研发出了首台计算机。自此之后，人工智能的发展正式开始。伴随着互联网技术的进步和普及程度的提高，人工智能出现了根本性的变化，不断优化。而计算机技术的研发与普及是人工智能发展的直接动力，并对信息数据传输产生深刻影响，其具体发展历程主要如下：
2.2.1 初期。人工智能最早出现在1956年。在该时期，翻译和验证是人工智能的主要发展内容，并将人工智能博弈作为基本研究任务。
2.2.2 停滞期。在这一时期，人工智能也取得了一定的发展成绩，具体体现在语言理解等层面。然而在具体的研究进程中，伴随着研究深度的增加，人们面临更大的困扰，人工智能无法有效模仿人类思维，在很长一段时间内，人们的研究均停留在简单映射层面，在逻辑思维方面停滞不前。
2.2.3 转折期。经过很长一段时间的发展，人工智能研究成果更加喜人，在顺利举办人工智能联合会后，它进入了新的发展时期，即知识基础发展时期，在这一时期，大部分知识工程均开始慢慢融入人工智能，使得知识工程迅速融入到人工智能中，并大大促进了人工智能的发展，拓展了人工智能的应用范围。
2.2.4 稳定发展时期。伴随着互联网技术的进步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也发生了改变，从原有的单个主体逐渐过渡到分布式主体，主要以分布式主体的研究为主，进入了稳定发展时期。经过长期发展和大量应用，网络普及对人工智能产生了重要影响。具体来说，网络的高度普及推动了信息社会，并加快了信息传输速度，拓展了信息传输范围，使得信息传输出现了根本性的改变。自人类步入信息时代以来，人工智能技术提升了信息处理的有效性，另外，在模型构建调控和故障诊断方面均发挥着深远影响。
3 二者的关系
在互联网日益普及的今天，互联网技术得到了人们的广泛应用，它已经成为传输信息资源的主要手段，显著增加了信息传输速率，拓展了信息传输范围，为生活及生产活动带来了便捷，而这一发展离不开人工智能技术。
3.1 人工智能初步应用机电系统
对于机械电子系统而言，在其实际应用过程中十分不稳定，其中在系统输入与输出中更加突出，在输入与输出这两者关系的描述环节存在较大的难度，以往的描述方法主要包含以下三种：其一，构建规则库；其二，论证数学方程；其三，学习并组建知识结构。原有的解析数学法虽然严谨、准确，但是仅仅能被应用在线性定常等简单系统中，不适用于相对繁琐的系统，即便应用在繁琐系统中，因不确定性等多种因素的制约，将会增加计算难度，有时甚至可能无法计算。在新时代下，社会生产以及日常生活对系统提出了更高的标准，系统更加复杂，常常需要在同一时间段处理多种信息。因人工智能的信息处理存在不确定和繁琐性的特点，与原有的解析数学手段相比更加先进，所以它将逐步取代解析数学。
3.2 人工智能在机电系统的具体改进
凭借数学方程构建模型，同时经由人工智能手段改进传统知识学习模式，且解析数学方式常常被应用在机械电子工程中。现代机械电子工程系统与原有系统相比更加繁琐，问题处理十分复杂，在实际处理过程中，要求配置多种系统，合理划分信息种类。对于机械电子工程而言，因人工智能技术的实际应用存在差异性，所以不能准确描述网络系统，且在构建系统资料库时，应进行严谨、合理的数学分析，在这一环节若出现问题将会阻碍网络系统构建工作的开展，不改进建设方式将会引发网络系统崩溃的现象，这将在很大程度上制约机械电子工程系统的可持续发展。为确保机电工程系统的有序开展，应积极改进工程方式，有效建设人工智能信息服务。另外，人工智能系统的应用具有不确定性。人工智能信息处理手段在分析研究机械电子工程时，一般借助解析数学措施实施功能性优化。对于机械电子工程而言，网络神经系统是人工系统的基本应用形式，可准确推理，神经系统近似成人脑结构，同时参照数字信号分析所搜集的信息资源，此种方式将会增加语言信号分析的准确性。然而，在系统完成的过程中，方式选择具有差异性，神经网络系统通常借助分布模式来模仿机械电子工程，这可有效采集、科学分析信息资源，切实保障系统内部的所有神经元均配有固定计算量，使机械电子工程顺利运转，减轻计算负担。
3.3 人工智能优化机电系统
神经网络和模糊推理系统是构建人工智能系统最主要的两种方式，它们映射着人工智能的系统性和实用性，其中神经网络系统主要负责模仿人脑构造，经由系统进行数字信号接收操作，分析并检验数字信号，获得参考数值；模糊推理系统负责模仿人脑功能，借助系统进行语言信号接收操作，分析数字信号。在人工智能系统中，这两种方法在其输入输出关系处理中具有一定的优势，神经网络系统主要借助分布式手段进行信息存储操作，在输入环节，位于神经网络系统中的所有神经元紧密相连，计算任务繁重，然而模糊推理系统主要借助规则方式进行信息存储操作，在输入环节，该系统数量关系衔接不稳定，计算任务较轻。在处理输入输出准确度处理环节，这两种方法各不相同，其中前者的准确度高且光滑，后者的准确度相对低且呈现阶梯状。虽然上述两种方式均可调控结构繁琐的机械电子系统，但是其繁琐程度若进一步增加，则模糊神经网络系统更加理想，它是上述这两种方法的有效结合，凭借逻辑推理规则可准确描述系统信息，借助神经网络系统巩固模型推理系统，通过各自优势来完善人工智能内系统，全面促进机电工程系统。随着网络系统的逐步优化，一定会出现模型推理系统。借助网络信息资源准确、系统描述人工智能，可加大机电与人工智能的关联，同时逻辑推理规则也将促进这两者的融合。人工智能将会进一步优化机电工程，科技进步将会增加两者的融合度，而这一融合是推动社会发展进程的主要动力。机电与人工智能的相互作用，将会有效弥补各自缺陷，实现共同发展，全面满足人们日益多样的系统需求。这两者关系的强化是技术发展的主要表现，并可大大促进机电工程。
4 结语
随着科学技术的进步，机械电子工程取得了一定的成绩，人工智能技术更加先进，而这两者间的结合在时代进步中发挥着指导作用，并为日常生活带来了新的便利。在现代行业发展进程中，自动化为发展主流。机械电子工程与人工智能紧密相连，这两者关系的增强将会推动社会的进一步发展。
参考文献
[1] 冯哲.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].现代交际，2013，（11）.
[2] 赵宏博.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].建筑・建材・装饰，2014，（2）.
［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才
数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。
2人工智能技术对会计行业的影响
随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。
2.1人工智能实现会计数据质的飞跃
数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。
2.2人工智能促进会计信息互联
在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。
2.3人工智能催生新型会计岗位
核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。
3会计行业在人工智能时代下的应对策略
3.1提高思想认识
人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。
3.2实现管理会计转型
2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。
关键词 机器人 人工智能 实时系统 挑战 展望
中图分类号：TP242 文献标识码：A
人工智能（Artificial Intelligence），英文简写是AI。它主要研究、发掘应用在延伸、模拟和扩展人的智能理论、技术、方法，以及应用系统的一门新科技。“人工智能”一词刚开始，由1956年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。
1机器人、人工智能概述
人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能（特别是人的智能）的模拟、延伸和扩展，即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑，那么人工智能就是高明灵巧的剑法。
1956年夏季，在美国达特摩斯大学，由麦卡赛、明斯基、香农等发起，由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加，举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议，标志着“人工智能”新学科的诞生。
人工智能在电子技术方面的应用可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。
2学科交叉带来的挑战
实时人工智能是实时系统和人工智能技术相互结合的一个新的研究领域。实时人工智能系统是一种在动态的环境中，能够利用有限的资源来可靠地完成关键性任务的系统。目前大多数人工智能规划和问题求解系统都试图产生一个完全的精确解，但是在资源限制的状态下， 快速地产生一个近似解将更有效。Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间，是人工智能技术应用在实时环境中的有效技术。由基本的Anytime算法构成实时人工智能系统的关键之一是如何给基本算法分配时间， 从而可以获得系统的性能描述，实施有效的实时监控。时间分配算法，爬山算法仅能找到局部最优解，如果组织问题满足局部组织问题的条件，它能够找到最优解。对于不满足局部组织问题的条件的大型组织结构，爬山算法不能保证找到全局最优解。遗传算法适合于寻找全局解，但搜索效率取决于一些关键参数的确定和算子的操作机制选取。
智能主体是智能互联网中的生灵，它是一种智能的软件实体，能够在智能互联网中自由遨游，为用户提供各种智能服务。所谓网络智能软件是面向智能主体的研究方法所设计、开发的软件。网络智能软件技术是网络技术、人工智能技术、软件工程技术的结合。
3机器人、人工智能及实时系统的前景展望
人工智能的研究目标是认识与模拟人类智能行为。传统人工智能研究往往将研究重点集中于对人类单个智能品质如计算能力、推理能力、记忆能力、搜索能力、直觉能力等的研究与模拟。然而，由于人类智能行为是各种单个智能品质的综合体现，因此传统研究方法往往无法充分刻画或恰当模拟人类的智能行为。把人看成多种智能品质构成的有机整体――智能体（agent），综合考察智能体的各种智能行为与特征，是当前人工智能研究者共同的愿望。
人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始，离我们的目标还很遥远。但人工智能在某些方面将会有较大的突破。
半个世纪以来，人工智能发展极其迅速，专家系统、智能控制在短短的10余年里就发展成熟。目前的焦点，如分布式和协同式多专家系统、机器学习（知识挖掘和知识发现）方法、硬软件一体化技术以及并行分布处理技术还有MAS的研究，也有望在下一个5年内也会成熟。根据AI目前的发展态势，以及现有的规划，将AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地，向着人类智能的方向逼近。
4总结
人工智能这门科目的出现、发展并非偶然，它和整个科学体系进化和发展进程有着紧密关联。21世纪会变成智能革命的时期，信息时代的特征分为三个方面：联结、符号和行为主义，在信息论启发下，达到统一和谐，在每个领域交互研究与发展中，一定会发生一场智能革命，真正意义达到人和机器一起协调思考的新时期。
1列举人工智能的研究内容
1.1模式识别
在对人工智能系统研究的过程中，对其模式识别版块的研究，实质上就是借用计算机技术，将人体对外界环境的感知功能以某种程序规整到计算机体系中，从而构建出智能化识别系统。[1]计算机体系可以将个体感知与识别能力呈现出来，在自体数据库信息资源的协助下，将文字、表格、声音以及图式等内容显现出来。人工智能系统中的模式识别通常要经历数据信息收集、预处理、基元提取、模式分类等流程。
1.2机器视觉
这一人工智能技术是在模式识别基础上发展起来的，其最大的功效是可以将人体视觉的识别功能虚拟化构建出来，在模仿人类对事物的理解功能上也体现出一定的优越性。对机器视觉功能的深入，在打破原有技术局限性方面有所建树，同时也使其演变成一门独立性较强的学科，在发展的进程中向更深层次延展。在对机器视觉研究过程中，工作运行的方向大多数是对个体视觉的模拟，确保机器人系统顺利的洞察与掌握生态景观等不同信息，对其进行深度探究从而构建出具有图像机器视觉效应，此时机器人自体具备了人的视觉功效，在立体视觉、视觉检验、动态图像分析等形式运行的进程中，机器人能够自行的对外部图像的内涵进行理解与挖掘，继而将反映机器人运转状态的信息资源提供给机器人运控控制系统。
1.3机器学习
机器学习可以被视为智能化发展的重要技术，最大的特色是对个体智力进行模仿从而达到获取知识资源的目标，此时机器人能够为人类提供更为优质的服务。在经济全球化时代中，人类对机器人工作质量提出更高的标准，这就要求机器人不断的学习新知，对自体属性进行科学的调整，实现在复杂化环境中高效运转这一伟大目标。机器学习的功效可以在以下几个方面体现出来：一是强化机器人在多变环境中的适应能力，顺利的采集大批量的信息资源并对其进行精确分析；三是借助学习环节机器人可以强化自体智能化档次，对多变的环境做出科学的回应，及时处理紧急问题；三是机器学习环节的启动，可以协助机器人设计者实现优化设计效果这一目标，节省了人力资源，降低了生产成本，最终辅助机器人实现优化运行效率这一终极目标。
2人工智能在智能机械人领域中的具体应用
2.1人工神经网络在机器人定位与导航中的应用
人工神经网络是在生物神经系统之上发展起来的一种对信息资源处理的方式，其独特之处在于能够处理那些无法用模型或者是相关规范概述的程序与体系，在解说非线性系统的结构与性能等方面体现出一定的统一性；具备着融合多元信息资源的性能，人工神经网络最常见的结构如图1所示。该类人工智能在移动机器人定位和导向环节具有较高的应用频率，主要得力于移动机器人多传感器信息整合借助了神经网络的诸多性质，此时机器人外部传感器的信息资源演变人工神经网络的传送处理目标体，这样操纵人员就可以顺利的获取到与移动机器人自体方位相关的信息资料，同时对阻碍物的位置、形状以及大小有一个较为确切的评估，在人工智能的协助下移动机器人顺利的躲避障碍物并且自置也明确化。
众所周知，摄像机标定为移动机器人视觉体系的重要版块，摄像机参数明确的过程便是智能机器人内部几何和光电参数整合的过程，同时其自体坐标系和外界坐标系两者的相对方位也体现出明确性，国内相关学者借用人工神经网络顺利实现上述目标。具体是在人工神经网络的协助下，直接采集到智能机器人摄像机呈现的图像信息资源，继而建设三维坐标系（x，y，z），从而明确摄像机内部几何与光电参数、自体坐标系与外界坐标系之间的关联性。如图1所示，人工神经网络首层为输入层，次层为隐含层，末层为输出层。[2]隐含层与输出层神经元的类型分别是S型激活函數以及线性激活函数，网络输入层则是移动机器人目的点在3个摄像机内所有的图像信息资源，输出层构建的坐标系类型为三维世界坐标。人工神经网络在移动机器人运作进程中的应用，能够使操作人员获得到与目标物在三维空间内较为精确的位置信息资料，在人工智能的协助下，智能机器人在方向引导过程中能够使障碍点的方位更加明确化，轨迹追踪这一目标也得以实现。
2.2专家系统在机器人控制中的应用
人类对机器人控制理论的研究脚步从未停歇过，也取得了令人欣慰的科研成绩，致使大部分机器人控制方法均是在某些数学模型上发展起来的。基于智能机器人具有非线性、顺变性、多关节耦合性等动力学特性，为数学模型参数与类别的确定设置了较大的难度系数。并且在动态式数学模型在应用过程中准确性受到智能机器人位置变动而发生变更的现状，导致庞大的计算任务难以在该方法的协助下完成。在这种局势下，智能控制理念被提出来了，其能够对个体行为方式进行模拟，而不需要大批量数学模型与公式的协助。目前智能控制与人工智能领域的多个结构产生关联，常见的有专家系统、神经网络、模糊控制等。
2.3进化算法在机器人路径设计中的应用
路径设计是智能机器人领域一直被研究的专题。基于路径设计是智能机器人构建的重要成分这一实况，路径设计的宗旨是协助移动机器人在某些因素的制约下，能够顺利探寻出一条从初始状态到终极状态的优良型、无碰撞型的路径。在智能机器人路径的设计方面，众多学者开展了大量的探究工作，并研发出一些方式方法。
在人工智能领域不断延展的进程中，计算智能与进化智能法先后被开发出来，遗传算法与蚁群等算法也陆续被提出与应用，从而使智能机器人路径设计工作的实效性有所保障。特别是遗传算法在机器人路径设计环节中的运用，使机器人智能化水平更上一层楼，此时其运行的轨迹基本上与预期效果相吻合。有研究人员应用遗传算法的过程中不断对其实施改良措施，并积极在陌生环境中，借用动态化手段对机器人路径进行设计规划，此时其借用遗传算法体系中路点坐标值可变长染色体编码方法，创建出涵盖障碍物排斥子函数项的代价函数。这一人工智能形式在智能机器人领域中的应用，确保路径设计环节中的地图信息资源顺利融合进遗传操纵进程中。在对遗传算法不断应用与改进的过程中，研究人员积极对被设计的机器人路径应用形式进行深层次的研究，开发出两种遗传算子，即交叉算子与变异算子，在多样化进化算法的协助下，智能机器人在运转的过程中在对路径探寻之时取得了最佳效果，从而使移动机器人运行的效率得到切实的保障，当然，使移动机器人路径设计工作获得更大的发展空间也是毋庸置疑的事实。
3人工智能的发展前景
在知识经济一体化时代中，人工智能发展体现出高效性，应用环节上体现出管理广泛性，这不在人类预期范围之内的，所以说人类在预测电子科技、人工智能以及机器人发展趋势上存在较大的难度系数。现阶段，人工智能机器人的推理功能水平已经提高到一定的档次，但是机器人学习与想象功能的研制依然处于开发阶段，在智能机器人的创造方面，科研人员工作的难点是仿照人脑右脑模糊功能以及整个大脑的处理功能。[4]现阶段，人工智能领域不断被拓宽，可以间接的推测出其在机器人中的应用比例不断加大，众多人工智能产品已经在人类实际生活中得到切实的应用，并取得了良好的应用成效。可以推测的是，在未来的发展中，电子科技人工智能的开发与应用将使给人类的生产生活发生巨大的变化。人工智能在发展的进程中将会积极借鉴计算机技术，从而确保人工智能理论等方面研究的深入性。国内一人工智能企业也将会不断强化自体实力自身实力，从多个方面强化智能机器人实效性，使其为社会经济的发展提供更大的能量。
4结束语
总之，在电子科技迅猛发展的时代中，人工智能将会在智能计算机领域获得更大的应用空间。相关技术开发部门也应该紧随时展的脚步，对人工智能系统进行改造与优化，从而确保机器人能够在复杂多变的环境中协助人类完成高难度的工作任务，为社会经济的保值增值贡献力量。
参考文献
[1] 赵绍充.基于人工智能的流水线智能机器人设计与验证[J].中国战略新兴产业，2016（28）：71-75.
[2] 沈小波，韩舒淋.人工智能等技术重塑机器人产业后者迎来大机会[J].信息与电脑（理论版），2016（17）：8-14.
[3] 吴伟国.面向作业与人工智能的仿人机器人研究进展[J].哈尔滨工业大学学报，2015（7）：1-19.
[关键词]人工智能；公共管理；运用
中图分类号：D631.43文献标识码：A
随着科学技术的发展，人工智能、大数据等新一代信息技术已经成为了人们关注的焦点，它不但给人们的工作生活带来快捷和便利，同时实现了良好的经济社会效益。把人工智能运用到公共管理当中，可以创新管理理念和管理模式，提高公共管理和社会治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府为核心的公共部门，把科学管理理念、功能、组织及手段应用到公共事务。公共管理的特征：其一，公共管理主要把实现公共利益当作主要目标，促使社会整体朝着更加良好的方向发展；其二，积极履行社会公共责任是公共管理重要职能；其三，公共管理能够结合实际发展需要，协调与控制各项公共事务，并不断创新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基础上主动实行公权力，科学合理地运用各项公共资源才能顺利实现最终管理目标。目前，社会对公共管理者的专业能力及综合素养要求越来越高，公众在整个过程中赋予公共管理者较多的期望和责任。此外，公共管理也具备技术掌控职能、社会协调职能及预测职能等，这些都是新时代对公共管理者提出的新要求，公共管理者必须全面掌握各方面技能，了解并掌握公众的实际需求与时代的发展趋势，才能成为一名符合时展的高素养公共管理者。
二、人工智能对公共管理的主要影响
（一）人工智能对公共管理的促进作用
公共管理指通过使用管理理论、技术及方法等知识，系统化、专业化地管理公共事业，不断优化公共资源分配，使公共事业为人民服务。传统公共管理模式在公共管理信息收集及资源管理配置方面，需耗费大量人力、物力及财力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，传统的管理模式已无法适应新时期公共事业管理需求。将人工智能运用到公共管理中，尤其在收集处理公共管理信息方面效果较为明显。其一，智能化管理系统能够全面提升收集信息的效率和质量；其二，人工智能管理模式更为精准有效。人工智能对于问题与数据分析更具针对性，分析结果更加科学合理，可以准确把握社会个体需求，做到管理精准化、个性化；其三，在公共管理中运用人工智能可以节约成本，并实现更加优化的管理目标，提升公共管理效益；其四，在公共管理中运用人工智能，使资源配置更加符合公众需求，采用人工智能化、科学化资源配置模式，能够使资源合理利用，发挥最大效能。
（二）人工智能给公共管理带来的风险
人工智能作为新兴信息技术，为公共管理事业带来了较多机遇，推动了公共管理事业的进步和发展。然而人工智能也给公共管理事业带来了相应的机遇和风险。人工智能给公共管理带来的机遇在于人工智能与计算机网络技术可以完整的保存海量数据，并挖掘与分析有价值的信息。网络安全性使得人工智能技术存在诸多未知性，人工智能是否能够确保信息资源安全，包括信息存储、授权使用，行为轨迹等管理问题[1]。信息安全对公共管理十分重要，要确保信息安全才能使公共事业管理中资源配置更加科学合理，最终实现提升公共管理效率。通过以往的案例证明，人工智能技术的自我安全性还不足，因此，要想使人工智能在公共管理事业中得到普及，就必须尽快解决这一问题。
三、人工智能在公共关系管理当中的具体运用
当前，人工智能快速发展，能给人们的工作生活带来巨大改变，帮助人们完成了许多高难度、高强度、复杂化的公共工作，推动智能社会发展。人工智能能够代替人开展脑力劳动工作，可以改变许多工作模式。但是人工智能属于辅助工具，人们要正确认识并科学合理地利用它，才能充分发挥它在公共管理中的真正价值。在人类社会不断进步与发展过程中，公共管理者必须不断学习、掌握先进技术，才能提升对人工智能的利用效率，把具有明确规则却复杂、耗时耗力的工作交给人工智能。
（一）公共事业方面。有人认为人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已经运用到了人们生活的方方面面。2016年共享单车方便了出行，各年龄段的人安装了共享单车APP。共享单车具有明显优势，快捷便利、绿色环保，是人们出行的首选。共享单车利用人工智能平台，来科学的预测骑行的行程、路况及停放等，从而有效整合了天气、时间等各项变量工作，合理分析了其需求量和供给量，进一步提升了共享单车管理效率和效益。由此可见，人工智能已经越来越多地进入到了人们的日常生活当中，改变了人们的生活模式，使人们的生活朝着智能化方向发展。
（二）社会经济方面
运用人工智能能够把消费者具体需求反馈给企业，企业根据精准数据可以制定出更加优质的产品，提供高效服务[2]。当前电子支付是人们生活中重要的内容，人们出行不用带大量现金，运用支付宝或微信就能够进行支付。同样在电商物流整个过程中，分拣机器人就属于人工智能，其每天能够完成大于20万的工作量，很好地解决了困扰电商的物流问题，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能运用包含教育管理，通过智能化学习系统和数据分析，教师能根据学生具体情况，如学习行为数据、知识点掌握等制定相应的个性化教育方案，提高了育人效果。从当前人工智能在教育领域运用情况看，在远程教育中同样获得了良好效果。在运用人工智能后，学生获得了个性化教育，创建了新的教学、内容研发和师资管理等形态。运用人工智能可以更准确、有针对性地协助教学，使日常教学效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的应用措施
（一）改变人才培养方式
人工智能技术的运用，还可以推动人才培养方式的变革和发展，能够创建健全的新型教育方式。首先，加强编程教育普及，设置人工智能方面的课程，把人工智能和其他学习的教育结合起来，健全人才培养方式。其次，组织多元化、多层面的人工智能科普活动，使社会大众能够进一步认识和了解人工智能。最后，加大人工智能基础设施方面的建设。
（二）重新构建组织形式
随着人工智能的出现和广泛运用，管理主体要结合自身特点，积极主动运用人工智能，不断发展完善管理结构。
在日后的工作当中，管理主体要和普通员工、智能机器有效合作，全面发挥潜在优势。另外，运用人工智能技术的时候，管理者要精心设计各种组织形式，才能确保信息传递真实、高效。
（三）创新工作模式
随着社会发展和科技进步，公共管理者必须具备较强的学习能力和综合素质才能满足工作需求。在工作中可以通过人机互动工作模式，充分发挥人工智能在处理重复性、逻辑性等工作的优势，和管理者的工作充分融合、优势互补，将人工智能运用到公共管理中，创新工作模式，推动公共管理事業的发展。
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