关于人工智能及其应用的分析探讨

摘　要：人工智能作为一种多种学科交叉的边缘学科，理论研究和应用都已经取得较大进展。人工智能在很多领域到得到广泛应用，使人从很多复杂的工作环境中解脱出来。本文结合人工智能中智能体的功能，介绍了人工智能的主要应用领域，并系统阐述了人工智能在主要应用领域的实际应用。

关键词：人工智能；应用领域；实际应用
1. 人工智能中智能体的功能
1.1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。
1.2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。
　　1.2.1单智能体的功能
　　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。
　　
　　　　　　　　　　　　图1 思考型智能体的功能示意图
  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。

　　　　　　　　　　　　图2 反应型智能体的功能示意图
　　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。

图3 混合型智能体的功能示意图
　　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。
　　1.2.2多智能体的功能
　　多智能体即通过多个智能体间的相互协调，共同配合，构成一个综合智能体，联合达成一个任务。每个成员智能体有着各自的目标和动作，可以不受其他成员的限制，自主执行自身的动作规则，利用各个智能体间的竞争与协调，化解多个智能体间的矛盾与冲突，实现多智能体的任务，体现多智能体的功能。在多智能体的综合功能下，各个智能体作为综合功能的子功能，每个智能体都具有较高的适应性，能够根据问题，进行规划和推理，判断应该采用的策略，对环境施加影响。多智能体基于简单的设计理念，具有有利于建模，可扩展性强，管理方便，能够节省构建成本，明白易懂等特点。通过多智能体，可以面向对象，实现智能体的多元化和多层次性的构架，缓解了综合系统的复杂性，也缓解了各个系统解决问题的复杂性，并通过协调与协作，提高解决问题的效率，提高整个系统行动的效率。
2. 人工智能的主要应用领域
　　2.1人工智能在教育的应用
　　2.1.1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代理技术，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。多Agent系统由多个成员Agent组成，各个成员Agent都有既定的动作，通过成员hgent间的通信，获知相关信息，共同协调完成整个系统的复杂任务。Agent在智能化教学中的主要功能：对教学过程进行跟踪监控、教学分析、教学信息的整理、辅助学习、学习方法建议等。通过上述功能，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。
　　2.1.2教学资源的智能检索
　　目前，各种网络教学资源五花八门，信息量非常大且较为分散，并且各种教学资源还在不断的增长，给学生和教师利用教学资源带来相应的困难。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。
　　2.1.3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。
　　2.2数据挖掘技术
　　2.2.1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。由于数据挖掘技术蕴含着知识表现、知识获取和知识挖掘等理念，使得其与人工智能的功能如出一辙，很多人认为数据挖掘技术应该是人工智能的一支。从实际来看，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。
　　2.2.2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。知识表现所概括的是数据所揭示内容的概念，比数据本身更有应用价值。
　　2.3智能检测技术的应用
　　2.3.1智能机器人研究
　　在智能机器人的研究中，研究者更加关注对机器人的行动进行智能控制，也就是说，研究者在给定机器人任务后，必定要根据任务设计相关的动作规则来实现任务，然后根据智能控制，使机器人的行动达到研究者的预期目的。
　　2.3.2对流水线的智能监控
　　很多工厂的生产流水线，都需要通过过程监控，保障产品质量和系统性能。很多企业已经采用人工智能对流水线进行监控 ，确保流水线的物理参数精度，实现流水线的高效和产品的优质。例如汽车工业的模糊逻辑智能控制，轧钢厂的神经元智能控制，水泥旋窑的模糊智能控制等。
　　2.3.3故障的智能诊断
　　一般情况下，智能系统根据检测到的故障状况，对照系统存储的相关诊断数据和信息，判断系统、器官、元件等出现故障的原因，采用系统给定的信息进行故障处理，及时排除故障，提高系统的稳定性和可靠性。故障的智能诊断系统构架主要有：故障信息库、诊断信息、数据接口、数据库等。例如，飞控系统的故障诊断、雷达的专家诊断等。
　　2.3.4医疗领域的专家系统技术
　　从上世纪70年代，医疗领域已经开始广泛应用专家系统技术。例如在外科手术中，采用模糊逻辑控制，通过模糊函数与语言，准确把握病人的麻醉深度，实现对病人麻醉深度的智能控制。
3. 人工智能的实际应用
　　3.1机器人在教育界的应用
　　3.1.1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。
　　3.1.2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。
　　3.1.3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。
　　3.1.4机器人远程教育
　　通过机器人，可以通过对学生的特征数据分析，建立学生模型库，根据学生的个性，同时对多名远程教育的学生实施个性化教学和辅导，提高远程教育的效率，实现远程教育的智能化。
　　3.1.5激发学生的学习兴趣
　　机器人为学生创设富有情趣的教学环境，根据教学任务，采用与学习相关的游戏，调动学生的学习积极性，使学生在尽可能短时间内，掌握需要了解的知识点，提高学习效率。
　　3.2数据挖掘技术的实际应用
　　数据挖掘技术的应用领域较为广泛，主要有：
　　（1）商业领域
　　商业领域是最早应用数据挖掘技术的重要领域。通过数据挖掘，对产品销售数据进行分析，对产品进行市场定位；根据消费者需求分析，对产品的销售进行预测，调整产品营销策略；根据市场销售情况，制定合理的库存，减少资金的占用；对顾客的购买行为模式进行识别，据此布置货架，适应顾客的购买习惯；通过食品的滞销、畅销分析，制定相应的促销手段和促销时间，避免商品过期积压等等，使数据挖掘技术在商业领域得到极为广泛的应用。
　　（2）金融业
　　利用金融服务的各种卡品信息，分析客户的需求，了解客户的存款和贷款信息，对存、贷款趋势作出科学预测，从而制定合理的存、贷款优惠策略；对金融交易活动进行监控，从中提取有用信息。例如，有信用卡客户对私家车感兴趣，金融机构就可以将信息告知汽车销售部门，并为客户提供量身定制的贷款服务。
　　（3）工业生产
　　在产品销售环节，工业生产企业对数据挖掘技术的应用与商业领域的应用大致无异。随着市场竞争的激烈，很多工业生产厂家已经通过数据挖掘技术对生产过程进行动态监控。
　　（4）网络应用
　　随着信息流量的增大，简单的索引与搜索系统已经很难满足网络用户的需要，有待开发高层次的搜索引擎来适应网络不断的发展，智能化的搜索引擎带给用户的是快捷、高效与易用，使其成为今后搜索引擎的应用趋势。
　　（5）其它方面的应用
　　通讯公司利用远程通信，及时了解客户信息，创新客户服务，拓展新的业务，扩大市场影响力，赢得最佳效益。高校利用数据挖掘技术，了解生源信息，将学校的专业信息发送给目标生源；对教师的情况进行分析，从中找出关联性，有针对地制定教学方案，有效提高高校的教学质量。医药公司通过对医生处方分析，了解医生的用药情况，可以制定合理的供货计划和营销策略。旅游机构对旅游团体进行分析，可以采用有效的旅游模式，吸引更多的旅游团体。利用卫星遥感技术获取的数据，提高天气预报的准确度。
　　3.3人工智能在检测系统的应用
　　人工智能在检测领域的应用非常广泛，如前面介绍流水线的监控、智能故障诊断、专家技术系统等，现对网络入侵的智能检测系统加以简要说明。
　　3.3.1网络入侵专家检测系统
　　该系统的智能化程度高，用户不用干预专家系统的推理。然而，其系统信息是建立在专家知识的基础上，必然受专家认知网络攻击模式的限制。该系统的构建基于以下几点：首先，采用安全入侵规则的描述方式，如判断树描述、图形描述等。其次，通过合理推理，参照专家库的规则，判断网络安全状况，检测是否有入侵行为发生。最后，更新专家库，调整专家规则，结合神经网络技术，利用神经网络技术的敏感性与快速反应能力，不断增强系统的自适应功能，提高系统检测能力。
　　3.3.2入侵统计智能检测系统
　　该系统主要对异常的安全问题进行检测。它通过建立正常行为模型，对照进行网络入侵检测，检测出正常行为有较大偏离，则视为异常。首先，确立门限值，统计某一事件在特定时间出现的频率，检测是否超出门限值，判断系统是否异常。其次，设定事件度量均值、度量标准偏差的置信区间，统计系统的两个参数值，判断系统是否偏离区间，检测系统异常与否。最后，根据事件的矩阵数据，对事件转移的概率进行统计分析，结果小则预示存在异常。
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