關(guān)于機(jī)械電子工程與人工智能關(guān)系的探討

摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械電子工業(yè)已經(jīng)廣泛應(yīng)用各個(gè)行業(yè)，給人們的生活帶來了巨大的改變。目前人工智能系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著成果，這主要是由于人工智能與機(jī)械電子工程相互結(jié)合，發(fā)揮出人工智能系統(tǒng)的最大效應(yīng)，從而促進(jìn)了機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的不斷提高。

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子；人工智能系統(tǒng)；關(guān)系

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-7712 （2015） 02-0000-01

最早應(yīng)用于實(shí)際生活的是傳統(tǒng)機(jī)械工程，隨著時(shí)間的推移，機(jī)械電子工程學(xué)科開始出現(xiàn)，在上世紀(jì)開始兩個(gè)學(xué)科就有相互融合的趨勢。伴隨著信息時(shí)代的來臨，人工智能技術(shù)開始廣泛應(yīng)用到機(jī)械電子工程中，這樣就使得機(jī)械電子工程更為智能化、自動(dòng)化，促進(jìn)了機(jī)械電子工程的快速發(fā)展。

一、機(jī)械電子工程

（一）機(jī)械電子工程的發(fā)展史

目前機(jī)械電子工程的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個(gè)階段，在這三個(gè)階段中，第一階段是萌芽階段，主要是依靠手工加工為主體，這樣工作效率就會(huì)十分低下，為了改變這種現(xiàn)狀，人們就開始研究工業(yè)化生產(chǎn)。第二個(gè)階段主要是依靠機(jī)械化流水線作業(yè)的生產(chǎn)線發(fā)展階段，為了能夠達(dá)到客戶需要的標(biāo)準(zhǔn)，為了擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，生產(chǎn)線模式就誕生了，不僅提高了工作效率，也大大節(jié)省了人力、物力。第三個(gè)階段就是機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段，這一階段主要是根據(jù)市場動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行結(jié)合，滿足市場對機(jī)械電子的需求，進(jìn)行大規(guī)模生產(chǎn)，以機(jī)械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)也開始出現(xiàn)。

（二）機(jī)械電子工程的特點(diǎn)

機(jī)械電子工程不是一門獨(dú)立的學(xué)科，是屬于綜合性學(xué)科的，這個(gè)學(xué)科中囊括了各個(gè)專業(yè)的精華。機(jī)械電子工程的課題研究主要包括機(jī)械工程，計(jì)算機(jī)技術(shù)，電子工程等核心內(nèi)容，同時(shí)在設(shè)計(jì)時(shí)還要本著科學(xué)合理的基本原則，要讓各系統(tǒng)之間都相互協(xié)調(diào)，能夠符合設(shè)計(jì)要求，將各個(gè)模塊之間能有機(jī)地結(jié)合起來，從而發(fā)揮出每個(gè)模塊的最大功能。機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)不需要多復(fù)雜，越精簡越好，在確保其自身功能的同時(shí)要不斷減小其體積，改變傳統(tǒng)機(jī)械弊端，確保獲得更多的消費(fèi)群體。

二、人工智能

（一）人工智能的定義

人工智能是一門綜合性的交叉學(xué)科，涉及到控制論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及神經(jīng)生理學(xué)，對心理學(xué)、語言學(xué)及哲學(xué)等多門學(xué)科都有一定的涉及。可以說人工智能是21世紀(jì)最偉大的三大學(xué)科之一。人工智能能夠模擬人的智能，還能充分的運(yùn)用計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)人的智能的延伸及擴(kuò)展，是一門非常有發(fā)展前景的科學(xué)技術(shù)。

（二）人工智能的發(fā)展史

（1）萌芽階段

最早的人工智能計(jì)算器出現(xiàn)于17世紀(jì)，當(dāng)時(shí)是由法國科學(xué)家發(fā)明的，當(dāng)時(shí)給各國科學(xué)家都帶來了巨大的影響，許多科學(xué)家開始紛紛投入到這一技術(shù)研究之中，最后人類發(fā)明了第一臺(tái)計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)了用編程計(jì)算，但是當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)工作效率較差，只是處于一個(gè)積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的過程中，為以后人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

（2）第一個(gè)發(fā)展階段

對于“人工智能”這一專業(yè)術(shù)語最早是由美國人提出的，是在1956年的“侃談會(huì)”上，此后人工智能系統(tǒng)就得到了進(jìn)一步發(fā)展，開始應(yīng)用于翻譯及證明方面，在相當(dāng)長的一段時(shí)間內(nèi)人們都對人工智能不太熟悉，也沒有認(rèn)識到人工智能的好處。

（3）第二個(gè)發(fā)展階段

1977年第五屆國家人工智能聯(lián)合會(huì)議的順利召開，是人工智能在研究初期發(fā)展后的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，通過該會(huì)議后，人工智能開始趨于知識基礎(chǔ)化，在折斷歷程中，人工智能的方向受到了知識工程的影響，促使人工智能的不同領(lǐng)域都涵蓋了知識工程，這為人工智能逐漸運(yùn)用到實(shí)中具有現(xiàn)實(shí)意義。

（4）平穩(wěn)發(fā)展階段

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的到來，尤其是國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普遍存在，促使人工智能的方向逐漸發(fā)生變化，開始走向分布式主體，慢慢從單個(gè)主體中脫離開來。從人類走向信息社會(huì)開始，人工智能技術(shù)在信息的處理方面就起到了不可忽視的作用，尤其是針對模型的建立、故障等方面，人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程中是不可或缺的。

三、機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系

不穩(wěn)定性是機(jī)械電子系統(tǒng)存在的特性，導(dǎo)致機(jī)械電子系統(tǒng)想要展開輸入輸出的難度增大。傳統(tǒng)的方式就是利用數(shù)字方程的建設(shè)規(guī)則庫來進(jìn)行推導(dǎo)，并對形成的知識進(jìn)行學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)的方法在解析數(shù)學(xué)方面的緊密度高，但是針對難度系數(shù)大的系統(tǒng)仍然無法處理。并且隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，對系統(tǒng)的要求也較為復(fù)雜，一般一個(gè)系統(tǒng)會(huì)針對不同的信息類型展開不同的作用。不僅如此，在對信息處理的過程中，具有不確定性與復(fù)雜性的特性，因此解析數(shù)學(xué)方法慢慢的將被知識作為先行條件的人工智能信息處理手段所代替。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)是人工智能在系統(tǒng)創(chuàng)建時(shí)所運(yùn)用的方法。人腦架構(gòu)的擬人化是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立的，針對數(shù)字信號能夠提供一定的參考數(shù)值分析。而模糊推理系統(tǒng)是通過對人腦的模擬來發(fā)揮作用，進(jìn)一步將語言信號的分析完成。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行輸入時(shí)，各個(gè)神經(jīng)元聯(lián)系固定，因此計(jì)算量較大，但是模糊推理系統(tǒng)在連接上并不存在固定的模式，因此計(jì)算量較小。并且在輸入輸出的準(zhǔn)確度上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)的精確度分別呈現(xiàn)光滑曲面和臺(tái)階狀。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最大的優(yōu)勢就是將自己的性能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能結(jié)合在一起，讓信息的表達(dá)更精準(zhǔn)，同時(shí)營造了一個(gè)合理化的空間環(huán)境。節(jié)點(diǎn)函數(shù)會(huì)在邏輯推理規(guī)則中不斷升高，并且為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供了函數(shù)連結(jié)，將兩者所具備的作用充分的發(fā)揮，并沒有浪費(fèi)資源。

參考文獻(xiàn)：

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