工业智能模型算法应用

㈠ 什么是工业智能化

工业智能是人工智能技术与工业融合发展形成的，贯穿于设计、生产、管理、服务等工业领域各环节，实现模仿或超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统。可以认为，工业智能的本质是通用人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化锋吵配置等创新应用。需要具备自感知、自学习、自执行、 自决策、自适应的能力，以适应变幻不定的工业环境，并完成多样化的工业任务，最终达到提升企业洞察力，提高生产效率或设备产品性能等目的。

工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化。工业互联网从发展之初，就将数据作为核心要素，将数据驱动的优化闭瞎基粗环作为实现工业互联网赋能价值的关键。在工业互联网体系架构 1.0 中，明确提出工业互联网核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能，即通过数据采集交换、集成处理、建模分析、优化决策与反馈控制等实现机器设备、运营管理到商业活动的智能与优化。工业互联网架构 2.0 则进一步强调数据闭环的作用，明确了工业互联网基于感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，以及由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环实现核心功能。

工业智能是实现工业互联网数据优化闭环的关键。在全面感知、泛在连接、深度集成和高效处理的基础上，工业智能基于计算与算法，将以人为主的决策和反馈转变为基于机器或系统自主建模、决策、反馈的模式，为工业互联网实现精准决策和动态优化提供更大的可能性。工业智能实现了从数据到信息、知识、决策的转化，挖掘数据潜藏的意义，摆脱传统认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据，最大化发挥利用工业数据隐含价值，成为工业互联网发挥使能作用的重要支撑。

工业智能的创新突破不断拓宽工业互联网的赋能价值。工业智能技术正迎来多方面创新与突破，为支撑工业互联网的数据优化闭环，进一步拓展和丰富工业互联网的能力边界与作用发挥关键作用。

一是以深度学习、知识图谱为代表的工业智能技术及相应的新理论新方法百花齐放并相互融合，从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力。

二是自动化机器学习，聚焦特定功能、采用特殊架构的芯片等工程技术不断突破。

三磨镇是工业智能技术与领域知识融合不断加深，更加贴近行业实际需求。工业智能通过技术的持续创新与动态迭代，使工业互联网具备了复杂计算和推理能力，降低了工业互联网应用的开发门槛与成本，增强了行业应用赋能的价值与潜力，成为释放并拓宽工业互联网赋能价值的关键。

㈡ 人工智能主要应用在哪些领域

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。
1.加强学习领域
强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。
2.生成模型字段
通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。
人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我手行们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。
3.存储网络字段
人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。
目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。
4.数据学习领域
一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。
5.仿真环境领域
如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。
6.医疗技术领域
目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊拆棚断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。
7.教育领域
科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠毕御哗正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。
8.物流管理领域
物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。

㈢ 人工智能最主要的模型以及算法是什么呢 感觉很多数学公式都不是太好懂啊

的确比较多，但是吃透了其几个主要算法就会豁然开朗，比如
先看看神经网络和遗传算法,再学学模拟退火算法
差不多以后，学习粒子群算法，掌握了这些一般的问题就可以解决了；
最好尝试将几种算法结合起来练习，比如神经网络与遗传算法结合会有很好的效果；
有问题邮件:[email protected]

㈣ 人工智能技术有什么应用价值

人工智能是相对于人类智能而言的

它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能

人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”

当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟

人脑是智旦瞎能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统

结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能

如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络)

电子计算机是智能模拟的物质技术工具

它是一种自动、高速处理信息的电子机器

它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能

这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息

人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中

(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置

(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算

(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作

它是电脑的神经中枢

(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作

以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件

只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备

所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统

人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果

人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等)，创造第二自然(即人化让迟氏自然，如人造房屋、车辆机器等)的历史

人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展

人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的

从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，坦散而且在规律上也是相通的

不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出

人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系

总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定

因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动

从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律

以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动

所以，控制论、信息论是"智能模拟"的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果

人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程

它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界

而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界

因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的

㈤ 人工智能在工业领域有哪些作用

在制造流水线上，有大量的工业机器人。如果其中一个机器人出现了故障，当人感知到这个故障孙锋裂时，可能已经造成大量则闭的不合格品基轿，从而带来不小的损失。如果能在故障发生以前就检知的话，可以有效做出预防，减少损失。

㈥ 模型预测控制的企业应用

钢铁冶金行业是一个复杂的加工过程，把铁矿石、煤等原材料加工成钢板要经过焦炉、烧结、高炉、炼钢、连铸、热轧、冷轧等多个工艺环节，这些环节中主要包括了高温处理过程(各种加热炉)和高速轧制等其他一些过程，其中的控制系统非常复杂，普通存在动态时变时滞的复杂特性。随着竞争的日趋加剧，对产品质量控制的要求越来越高，基于模型的传统控制方法难以收到令人满意的控制效果。因此，必须结合钢铁冶金的特点，将先进的控制方法以及人工智能技术引入钢铁冶金的各个工艺过程的控制之中，研究适用的控制方法。
钢铁企业的生产流程如下图所示。下面将结合钢铁企业生产工艺讲述模型预测控制在钢铁企业的应用情况：
焦炉是具有大时滞、大惯性、强非线性、多变量耦合、变参数的复杂对象，其生产过程是既受连续时间信号的驱动，又受离散事件驱动的一类混杂系统，高军伟等旧。提出了一个综合智能控制算法，采用多模型切换系统的方式对焦炉的温度进行控制。该控制算法以多变量模糊控制为核心，采用神经网络构造蓄顶温度/直行温度转换模型，增加了专家控制和预测控制，模糊控制用来控制系统的连续推焦状态．模糊控制和预测控制结合用来控制焦炉检修期间温度上升和下降趋势状态，采用专家控制的方法，通过调节吸力来控制机侧和焦侧温度不平衡的情况。该系统在北京炼焦化学厂投入生产运行后，取得良好控制效果，对提高焦炭质量、降低能耗和延长炉体使用寿命都有重要的意义。
烧结终点控制是影响烧结矿产量和质量的关键环节，但由于这个环节的动态长时间滞后，与终点调节的相关因素多，成为烧结厂自动控制的难点。针对冶金工业过程普遍存在的动态时变时滞和模糊特性，李桃等将自适应技术、预测控制与模糊控制相融合，提出一种集成型智能控制方法——自适应预测模糊控制。可以提前预测烧结过程的动态时滞和被控变量的状态。该控制方法应用于冶金原料准备阶段的烧结过程终点的控制，结果表明，控制系统能够自适应地辨识时滞的变化和预报烧结终点的波动，适当调节机速，防患于未然，以保持烧结终点稳定在设定值附近。这一控制方法同样也适用于其它存在时变时滞的复杂工业过程的控制。
在结晶器振动系统中，吴晓明[]等人采用了双值DMC控制算法，理论和实验研究表明能很好地跟踪参考轨迹，减小了非正弦波形的畸变，提高了系统的控制精度。双值动态矩阵控制算法采用了非最小化描述的离散卷积模型和滚动优化策略，使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补，从而得到较好的动态控制性能。在连铸结晶器液位控制系统中，王朝利等人[]利用预测控制算法之一——增量型模型算法(IMAC)设计宝钢一连铸结晶器液位控制系统。模型算法控制分为单步模型算法控制、多步模型算法控制、增量型模型算法控制等多种。由于单步模型算法控制包含的控制信息量少，因而控制效果和鲁棒性都较多步模型算法控制和增量型模型算法控制差，而且单步模型算法和多步模型算法控制都无法消除扰动造成的稳态偏差，不能无偏差跟踪参考输入轨迹；而增量型模型算法控制(IMAC)恰好能解决这些问题。IMAC的引入使结晶器液位控制独具特色。仿真和对比研究表明，引入IMAC后系统的控制效果优于原先的PID控制。结晶器液位控制精度明显提高，液位波动较小且没有稳态误差，能实现无稳态偏差调节和跟踪。
热轧工艺中的步进梁加热炉温度控制对象是一复杂的多输入多输出、非线性、强耦合的分布参数系统。传统的步进梁加热炉控制采用经典PID控制器，在流量的平稳性、温度的快速跟踪等方面受到控制器本身的限制，而且不能达到好的解耦效果。汪开红等人使用基于预测控制的多变量约束控制算法，将加热炉和底层控制回路作为广义对象进行控制，所以控制器本身已经将各部段温度的耦合考虑了进去，不需要额外的解耦方案设计，较通常的PID控制具有明显的优越性。而且。这种控制的外延性好，不会因对象模型的变化使控制效果发生较大变化，这也正是先进控制的特点。在控制器设计时，由于将流量和流量的变化量加入优化目标函数，可以在保证温度跟踪精度的同时，对流量进行控制。仿真结果表明了这种先进控制算法在解耦、节能指标、跟踪平稳性等方面表现出了良好性能，表现了多变量控制的优点，使预测控制在加热炉对象上的成功应用有了理论上的证实。
热轧带钢卷取温度是影响成品带钢性能的重要工艺参数之一。层流冷却控制系统的控制目标是根据实测的带钢终轧出口温度、速度及厚度确定相应的喷水区长度，使卷取温度尽可能接近目标值，以期获得优异的成品钢卷。彭力等人运用预测控制思想，得到了一套适用性较强的控制算法，结构形式简单、可调性强、适用面广的数学模型加上分段优化、局部反馈的算法，使得控制效果有明显提高。在设计控制系统时，以温度预测模型为基础，根据带钢终轧出口温度、速度及厚度，计算出为使卷取温度达到目标值所需的喷水区长度改变量，这实际上是一种前馈控制，它往往无法保证实际的卷取温度等于目标值，为了提高控制精度，还设计了反馈控制，以弥补前馈控制的不足。建立利用带钢实测人口条件如：终轧温度、速度和厚度预测带钢经过冷却区冷却后的卷取温度，将带钢分段，把带钢每一段作为一个计算点，结合分段最优前馈控制计算，采样一段、计算一段、优化一段，体现了滚动优化的特点。

㈦ 人工智能在工业领域的运用有哪些呢

目前不同行业在智能制造方面，有很多优秀的解决方案和案例分享一个工业混流制造方向的智能制造智能制造-玻璃加工-混流制造华域云脑方案玻璃加工具有在不改变生产组织方式的前提下，在同一条流水线上同时生产出多种不同型号、不同尺寸、不同数量的产品的特征，属于典型的混流制造。相对于单一产品流水线而言，混流生产系统既可以大批量生产标准产品， 也可以按照客户订单生产小批量非标准产品，因而具有更高的灵活性，可满足客户对 产品的多样化需求，使企业快速响应市场变化。随着经济发展、消费升级混流制造将会变成制造业普遍采用的一种生产组织方式，具有广阔的应用前景。 因此混流制造一致是生产、学术研究的重点，但是过去玻璃加工领域的研究方向主要集中在单机设备的改进上，试图在单机设备上一次完成玻璃深加工的所有工序；也取得了一些成果，目前全球范围内有Bottero、Intermac、Bavelloni三家公司生产高速数控玻璃加工中心控制系统能够全自动实现钻孔、切割、粗磨、精磨、抛光加工，但也没有完成玻璃加工的所有工序，且售价昂贵。针对玻璃加工业行业没有功能完全的玻璃加工控制系统，不能一次完成全部的玻璃加工工序，设备整体应用的局限性大，劳动强度大，产品加工效率相对较低等问题。华域云脑提出了一种针对玻璃加工企业的智慧工厂方案，将各个设备、工序连接起来进行统一调度和管理从而达到减员、增效、提升品质、辅助决策等目的。 智慧工厂采用传感技术、通信技术、工控技术，以RFID-MES、VMS（电子看板）、ERP、大数据统一决策系统为核心，实现玻璃加工的生产信息化、管理精细化、调度统一化。方案特点如下： (1) 生产信息化/自动化：实现切片、磨边、钻孔、钢化、夹胶、镀膜、中空、包装八道工序的全自动，降低生产成本，提高加工效率。 (2) 管理精细化：将RFID系统、设备控制系统、MES系统有机集成，实时反馈产品加工信息、现场异常信息、设备信息，形成完整的反馈控制系统。 (3) 调度统一化：基于产品加工状态、工序状态、设备状态等现场信息实现订单、设备的统一调度，同时引入深度学习算法使得调度结果最优化。南京华域云脑信息科技有限公司

㈧ 人工智能技术的应用

人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1) 输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等) ，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2) 存贮器，模拟人脑的记忆功能， 将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3) 运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4) 控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。 (5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地高银模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然( 自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等) ，创造第二自然( 即人化自然，如人造房屋、车辆机器等) 的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程喊念念相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把郑困解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是"智能模拟"的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
1 、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱于风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
2 、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
3 、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出末经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，作出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
4 、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界所以丰富多采，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
人工智能与人脑在功能上是局部超过，整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，…… 保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。
人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能，物质的属性。电脑对人脑的功能的模拟，表明了意识并不是神秘的不可捉摸的东西，不是游离于肉体内外脱离人脑的灵魂，也不是人脑分泌出来的特殊物质形态，而是人脑的机能属性。这就进一步证明了意识本质的原理。
人工智能的出现深化了意识对物质的反作用的原理。人工智能是人类意识自我认识的产物。电脑的出现，意昧着人类意识已能部分地从人脑中分化出来，物化为物质的机械运动。这不仅延长了意识的器官，也说明意识能反过来创造"人脑"。这是意识对人脑的巨大的反作用。从意识与人脑的相互关系中进一步深化了意识对物质形态进步的反作用，意识作为最高的物质属性对于物质运动发展的反作用。
人工智能引起了意识结构的变化，扩大了意识论的研究领域。电脑作为一种新形态的机器而进入了意识器官的行列。它不仅能完成人脑的一部分意识活动，而且在某种功能上还优于人脑。如人脑处理信息和采取行动的速度不如电脑，记忆和动作的准确性不如电脑。因此，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。电脑不仅依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得在意识论结构上增加了对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨。同时思维模拟，也把思维形式在思维中的作用问题突出出来，为意识论的研究提出了一个重要课题。

㈨ 人工智能在工业领域的应用有哪些

1、制造业：实现智能制造、基于互联网，樱唤棚物联网，包括企业和社会，整个生产过程，该行业的4.0“智能工厂”，“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”，在整个生产过程中“情报服务”的情报，只有在某种意义上，我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面：
1.
一是智能设备，包括自动识别设脊则备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。
2.
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。
3.
最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维链芦、预测与维护等具体服务模式。

㈩ 人工智能算法有哪些

人工智能算法有：决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫。