機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系分析

李沐宸

摘要：很多國家為了使自身生產(chǎn)力水平得以提高，都在努力研究機(jī)械電子工程，使得機(jī)械電子工程不斷向著柔性化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向發(fā)展，人工智能和機(jī)械電子工程的有機(jī)結(jié)合使該產(chǎn)業(yè)發(fā)生歷史性變革。基于此，本文將從人工智能基本含義出發(fā)，對(duì)機(jī)械電子工程和人工智能兩者關(guān)系進(jìn)行分析與探究，希望為高中生提供一些幫助。

關(guān)鍵詞：人工智能;機(jī)械電子工程;科學(xué)技術(shù)

引言：

機(jī)械電子工程融合了電子技術(shù)和機(jī)械工程，讓兩者在功能方面有信息連接，在物理方面有動(dòng)力連接，還具有對(duì)機(jī)械電子信息進(jìn)行智能化處理的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。和傳統(tǒng)機(jī)械工程作比較，機(jī)械電子工程具有更好的設(shè)計(jì)與更多的優(yōu)點(diǎn)。在具體應(yīng)用過程中，對(duì)電子技術(shù)和機(jī)械工程的聯(lián)系進(jìn)行優(yōu)化有利于推動(dòng)生產(chǎn)力革新，而人工智能讓其成為可能。

一、人工智能基本含義

一般來講，人工智能屬于一門交叉學(xué)科，對(duì)哲學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論等不同學(xué)科進(jìn)行了綜合，是二十一世紀(jì)三個(gè)最偉大學(xué)科的其中之一。外國學(xué)者對(duì)人工智能進(jìn)行了這樣的定義：人工智能是知識(shí)表示、獲取與使用的科學(xué)，并將原有的人力工作變?yōu)橛?jì)算機(jī)就能進(jìn)行的智能工作，也就是說，人工智能是借助計(jì)算機(jī)的擴(kuò)展與延伸對(duì)人的智能進(jìn)行模擬的科學(xué)技術(shù)。

二、機(jī)械電子工程和人工智能兩者關(guān)系

（一）機(jī)械電子工程與人工智能的發(fā)展

機(jī)械電子工程經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段，一是萌芽階段，這一階段最主要的生產(chǎn)方式就是手工加工，生產(chǎn)力較為低下，加上人力資源貧乏，使得生產(chǎn)力的發(fā)展受到極大制約，使科學(xué)家不得不想盡辦法研究機(jī)械工業(yè)。二是生產(chǎn)階段，這一階段的標(biāo)志是流水線生產(chǎn)，該生產(chǎn)模式使得生產(chǎn)力有效提高，然而標(biāo)準(zhǔn)件的生產(chǎn)不具有靈活性，也無法與社會(huì)需求變化相適應(yīng)[1]。三是機(jī)械電子階段，在這一階段，現(xiàn)代化程度高，生活節(jié)奏加快，對(duì)生產(chǎn)方式提出更高要求，使得柔性制造系統(tǒng)等機(jī)械電子工程應(yīng)運(yùn)而生。

人工智能的萌芽為十七世紀(jì)法國研究人員創(chuàng)造的計(jì)算器，這部計(jì)算器能夠進(jìn)行機(jī)械加法，而后首臺(tái)計(jì)算機(jī)得以發(fā)明。二十世紀(jì)中葉，美國科學(xué)家首次提出人工智能概念，使其進(jìn)入了發(fā)展興旺的時(shí)期。在二十世紀(jì)八十年代，人工智能步入將知識(shí)當(dāng)作基礎(chǔ)的快速發(fā)展時(shí)期，知識(shí)工程在人工智能不同領(lǐng)域進(jìn)行大量滲透，使得人工智能擁有了更多實(shí)際運(yùn)用，在商業(yè)方面擁有了很多成就，表現(xiàn)出廣闊發(fā)展前景與強(qiáng)大生命力，并在很多領(lǐng)域得到長足發(fā)展。

（二）機(jī)械電子工程和人工智能兩者關(guān)系

社會(huì)在發(fā)展的過程中，信息與物質(zhì)是兩個(gè)最基本的要素，早期社會(huì)的生產(chǎn)力水平較低，并且物質(zhì)是社會(huì)中的重要組成部分，信息的傳遞通常依賴結(jié)繩記事的方式。伴隨長期的發(fā)展，人們意識(shí)到了信息的重要性，信息的傳遞途徑也變成了文字傳遞。近幾十年里，人們迎來了信息社會(huì)，網(wǎng)絡(luò)的興起為傳遞信息賦予了新生命。在這個(gè)信息社會(huì)，人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展，無論是控制和建立模型還是診斷故障，人工智能都可以有效處理機(jī)械電子工程中的信息。

機(jī)械電子系統(tǒng)具備不穩(wěn)定的特性，這使得描述其輸入和輸入的過程變得十分困難，一般來說，描述方法主要有知識(shí)的學(xué)習(xí)與生成、規(guī)則庫的建立、教學(xué)方程的推導(dǎo)等。這些傳統(tǒng)數(shù)學(xué)解析方法精確而嚴(yán)密，不過只對(duì)線性定常系統(tǒng)等比較簡單的系統(tǒng)適用，針對(duì)相對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)不能給出對(duì)應(yīng)解析式，只可以經(jīng)過人工操作來進(jìn)行。當(dāng)前社會(huì)對(duì)于系統(tǒng)的需求越來越復(fù)雜，有時(shí)系統(tǒng)需要在同一時(shí)間對(duì)多個(gè)種類的信息進(jìn)行處理，比如專家語言信息、傳感器數(shù)字信息等。由于在對(duì)信息進(jìn)行處理時(shí)人工智能存在復(fù)雜性與不確定性，使得將知識(shí)當(dāng)作基礎(chǔ)的人工智能方式替代了傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)方式。

建立的人工智能系統(tǒng)通常分為兩種，一種是模糊推理系統(tǒng)，一種是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[2]。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠?qū)θ四X結(jié)構(gòu)進(jìn)行模擬，對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析并提供參考的數(shù)值，模糊處理系統(tǒng)則是借助人腦模擬功能對(duì)語言信號(hào)進(jìn)行分析，這兩個(gè)系統(tǒng)對(duì)輸出、輸入進(jìn)行處理時(shí)既有相同點(diǎn)也有不同點(diǎn)，相同點(diǎn)是兩者都借助網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用任意精度對(duì)連續(xù)函數(shù)不斷逼近，不同點(diǎn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)沒有明確的物理意義，映射方式使用的是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)方式，存儲(chǔ)信息使用分布式的方法，輸入過程中因各個(gè)神經(jīng)元間都存在固定聯(lián)系而使得計(jì)算量較大，有較高的輸出與輸入精度并具有光滑的曲面，但模糊推理系統(tǒng)的物理意義十分明確，映射方式使用的是域到域方式，存儲(chǔ)信息主要用相對(duì)規(guī)則的方式，不同神經(jīng)元間沒有固定連接使得計(jì)算量小，輸出與輸入精度低并呈現(xiàn)出臺(tái)階狀。

伴隨人工智能的發(fā)展，單一人工智能方式無法適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展要求，大部分科學(xué)家逐漸致力于開展綜合型人工智能系統(tǒng)的研究。綜合型人工智能的系統(tǒng)有效結(jié)合了模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，吸收了兩者的優(yōu)點(diǎn)與長處，使得描述方式更為全面，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一個(gè)很好的范例，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了兩者的有機(jī)結(jié)合，在網(wǎng)絡(luò)各層中信息都可以尋找出相對(duì)合適的表達(dá)空間，邏輯推理規(guī)則能夠使節(jié)點(diǎn)函數(shù)得到增強(qiáng)，給予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所需的函數(shù)連結(jié)，讓兩者功能實(shí)現(xiàn)最大化。

結(jié)語：

總而言之，研究機(jī)械電子工程和人工智能兩者關(guān)系具有十分重要的意義。作為高中生，應(yīng)了解人工智能基本含義，對(duì)機(jī)械電子工程與人工智能的發(fā)展有一個(gè)全面的認(rèn)識(shí)，不斷探索兩者之間的關(guān)系，從而推動(dòng)機(jī)械電子工程的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的飛躍。

參考文獻(xiàn)：

[1]支侃買.積極推進(jìn)轉(zhuǎn)型發(fā)展?fàn)幦≡缛談?chuàng)建“雙一流”民辦大學(xué)——電子工程系轉(zhuǎn)型發(fā)展實(shí)踐中取得的成績與存在問題[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2017，16 （22）：206-207.

[2]戚鳳華，張林.地方高校國際化工程應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式的探索——以南京曉莊學(xué)院電子工程學(xué)院的中德合作為例[J].教育現(xiàn)代化，2017，4 （37）：10-11+22.