機械電子工程與人工智能關系研究

李瑩

摘要：近年來，機械電子工程在生產生活中的地位日益提升，作用也更加突顯，世界各國紛紛將目光轉向機械電子工程領域。生產力水平大幅提升，科學技術日益增強，機械電子工程逐漸朝智能化的方向發展，為機械電子工程帶來了新的發展機遇。文章對機械電子工程、人工智能以及兩者之間的關系進行了探討。

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息技術；互聯網；信息傳輸 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.34.004

機械工程經過長期發展，逐步融合其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃發展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內部關聯上的研究力度。

1 機械電子工程概述

1.1 發展歷程

從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發展時期：

1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產力整體發展水平不高。為增強生產能力，慢慢向機械工業方面著手。

1.1.2 生產線發展時期。流水線是該時期的主要生產方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產力，以批量生產為主，并可節省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產線的要求較高，導致實際生產滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產業化發展時期。在該時期，產品與市場需求處于一種平衡狀態，可借助產業化發展有效滿足生產需求，同時還出現了柔性制造系統，其中機械電子工程是該系統的主要組成部分。

1.2 特點

機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質為跨學科專業，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知，它在設計環節應全面彰顯科學性，同時確保系統配置滿足設計標準。借助專業設計模板來優化機械電子設備，充分發揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產品層面來說，它的產品結構相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產品性能，確保產品質量良好，完善工程建設結構，既確保產品質量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項內容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀中最具代表性的學科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發展前景。

2.2 發展歷程

人工智能擁有漫長的發展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會生產活動和時代進步產生影響。在17世紀出現了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優化首部計算機的性能，最終研發出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發展正式開始。伴隨著互聯網技術的進步和普及程度的提高，人工智能出現了根本性的變化，不斷優化。而計算機技術的研發與普及是人工智能發展的直接動力，并對信息數據傳輸產生深刻影響，其具體發展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發展內容，并將人工智能博弈作為基本研究任務。

2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發展成績，具體體現在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉折期。經過很長一段時間的發展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯合會后，它進入了新的發展時期，即知識基礎發展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發展，拓展了人工智能的應用范圍。

2.2.4 穩定發展時期。伴隨著互聯網技術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩定發展時期。經過長期發展和大量應用，網絡普及對人工智能產生了重要影響。具體來說，網絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調控和故障診斷方面均發揮著深遠影響。

3 二者的關系

在互聯網日益普及的今天，互聯網技術得到了人們的廣泛應用，它已經成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產活動帶來了便捷，而這一發展離不開人工智能技術。

3.1 人工智能初步應用機電系統

對于機械電子系統而言，在其實際應用過程中十分不穩定，其中在系統輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描述環節存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構建規則庫；其二，論證數學方程；其三，學習并組建知識結構。原有的解析數學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統中，不適用于相對繁瑣的系統，即便應用在繁瑣系統中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產以及日常生活對系統提出了更高的標準，系統更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數學。

3.2 人工智能在機電系統的具體改進

憑借數學方程構建模型，同時經由人工智能手段改進傳統知識學習模式，且解析數學方式常常被應用在機械電子工程中。現代機械電子工程系統與原有系統相比更加繁瑣，問題處理十分復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描述網絡系統，且在構建系統資料庫時，應進行嚴謹、合理的數學分析，在這一環節若出現問題將會阻礙網絡系統構建工作的開展，不改進建設方式將會引發網絡系統崩潰的現象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統的可持續發展。為確保機電工程系統的有序開展，應積極改進工程方式，有效建設人工智能信息服務。另外，人工智能系統的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數學措施實施功能性優化。對于機械電子工程而言，網絡神經系統是人工系統的基本應用形式，可準確推理，神經系統近似成人腦結構，同時參照數字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經網絡系統通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，切實保障系統內部的所有神經元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉，減輕計算負擔。

3.3 人工智能優化機電系統

神經網絡和模糊推理系統是構建人工智能系統最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統性和實用性，其中神經網絡系統主要負責模仿人腦構造，經由系統進行數字信號接收操作，分析并檢驗數字信號，獲得參考數值；模糊推理系統負責模仿人腦功能，借助系統進行語言信號接收操作，分析數字信號。在人工智能系統中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優勢，神經網絡系統主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環節，位于神經網絡系統中的所有神經元緊密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統主要借助規則方式進行信息存儲操作，在輸入環節，該系統數量關系銜接不穩定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環節，這兩種方法各不相同，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現階梯狀。雖然上述兩種方式均可調控結構繁瑣的機械電子系統，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經網絡系統更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規則可準確描述系統信息，借助神經網絡系統鞏固模型推理系統，通過各自優勢來完善人工智能內系統，全面促進機電工程系統。隨著網絡系統的逐步優化，一定會出現模型推理系統。借助網絡信息資源準確、系統描述人工智能，可加大機電與人工智能的關聯，同時邏輯推理規則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現共同發展，全面滿足人們日益多樣的系統需求。這兩者關系的強化是技術發展的主要表現，并可大大促進機電工程。

4 結語

隨著科學技術的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術更加先進，而這兩者間的結合在時代進步中發揮著指導作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現代行業發展進程中，自動化為發展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發展。

參考文獻

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（責任編輯：周 瓊）