人工智能和機械電子工程相關性分析

閆 海

(新疆阿勒泰地區哈巴河縣人民醫院 新疆阿勒泰 836700)

傳統機械工程由動力與制造組成，動力類工程以發電機為對象進行生產，制造工程以毛坯制造等為主。隨著科技的進步，機械設備自動化水平不斷提高，在工業生產中發揮重要作用。電子工程起步較晚，在20世紀與傳統機械工程結合。最初采取塊與塊分離模式，將電子工程與傳統機械工程結合。隨著信息技術的發展，信息技術把傳統機械工程與電子工程結合。人工智能是信息網絡技術的產物，使機械電子工程發展成為信息鏈接，提高了機械電子工程生產效率，為其可持續發展做出了貢獻。

一、機械電子工程概述

20世紀在社會化生產背景下，科學領域不斷發展，影響行業分工精細化，各行業各相互作用，推動機械電子工程的產生，把傳統機械工程與相關領域如信息智能等結合形成現代新產業。社會主義新時期，機械電子工程呈現出日益復雜的特點。機械電子工程跨學科性強，是涵蓋多學科形成的學科。電子機械工程設計中以機械工程為核心，結合電子工程，根據配置系統綜合其他學科技術。機械電子產品外形構造簡單，產品性能得到提高。

（一）機械電子工程的發展

機械電子工程發展經歷萌芽階段，標準件生產與機械電子產業階段。萌芽階段主要以手工加工進行生產，需要依靠大量勞動力獲得經濟利潤，缺乏勞動力阻礙生產力發展。科學家開始研究機械工業生產。第二階段以流水線作業為依托進行生產提高生產效率，由于標準件要求嚴格，不具有靈活性[1]。隨著社會的發展，標準件生產不能適應社會生產力的發展需求。現代社會生活節奏加快，為適應社會的發展需求，要求相應的生產方式推動生產力發展，要求生產周期短、靈活性強的高科技生產方式，機械電子工程把物流、加工有機結合進行生產。機械電子工程是工程學科跨學科專業，在電子信息技術等學科基礎上發展，完成物理信息功能的鏈接，可以對機械電子信息相關計算機系統進行人工智能處理，在不斷發展中形成獨特優勢。

（二）機械電子工程的特點

機械電子工程綜合性強，涵蓋多種學科，在設計環節以機械工程為核心，結合電子工程，根據目標需求綜合其他學科技術，設計工程師會結合各個模板完成設計工作。電子機械產品體積小巧，不同于傳統機械笨重特征，產品性能得到提高。當代信息科技高速發展，能綜合運用各種先進技術優化電子技術與機械工程，能夠把握機械電子工程的發展。人工智能在機械電子工程中的運用成為現實[2]。目前，我國主要引進國外標準生產線，生產線靈活性較差。為促進機械電子工程的發展，需要將機械電子工程與人工智能結合，實現其產業化發展。

二、人工智能的發展

人工智能是計算機學科的分支，智能涉及自我意識等多個領域，目前學界對其定義存在爭議。斯坦福大學人工智能研究中心教授尼爾遜教授對人工智能的定義較為權威，認為人工智能是有關知識學科，如何獲取運用知識的學科。麻省理工學院溫斯頓教授認為，人工智能是研究如何使計算機做人能做的智能工作。人工智能是研究人類智能活動規律的人工系統，運用計算機軟硬件模擬人類智能行為理論方法。

人工智能發展經歷了萌芽階段、受挫階段、穩步發展階段。1642年法國哲學家帕斯卡發明首臺機械加減計算機，各國科學家開始研究計算機。馮諾依曼發明首臺計算機，使人類社會進入人工智能萌芽期，處于理論與實踐探索階段，積累了很多實踐經驗。1956年，以明斯基等具有遠見的科學家研究計算機模擬智能系列問題，人工智能學科正式誕生。第一階段人工智能研究運用于翻譯等方面取得系列成果，人工智能發展速度得到提高，使人們相信不斷研究科學，最終能依據人類邏輯思維規律創造模仿人類智能活動的機器。

人工智能發展經歷第一階段后，后期探索中出現瓶頸。在上世紀六七十年代科學家對人工智能工作原理研究，發現機器模仿人類思維非常困難。許多研究者采用簡單映射方法，導致研究結果難以突破[3]。一些科學家進行大膽創新，許多領域如機器人等方面取得可喜成就。1972年，法國科學家發明邏輯編程語言成為廣泛運用的人工智能語言。1977年，第五屆人工智能聯合會開展，人工智能快速發展滲透到各領域。隨著商業化經濟的發展，人工智能得到廣泛應用。在分布式人工智能等關鍵性技術，實際應用問題如智能機器人等方面得到很大發展。科技不斷發展使互聯網技術得到普及，使人工智能趨向于分布式主體。人工智能的演變中呈現出復雜性，可以應對多個智能主體目標進行求解。

三、人工智能在機械電子工程中的應用

物質和信息是人類社會賴以發展的因素，社會發展初期，人類把物質生產放在生存首位，采用結繩記事方法進行信息交流，隨著生產力的提高，人類認知能力提升，信息在生產中重要性日益凸顯。文字出現充分展現其信息傳遞功能，網絡技術的普及為信息傳遞注入新的活力。計算機網絡技術得到廣泛普及，成為進行信息傳輸的主要介質，信息社會運行以人工智能為技術支撐，模型建立及故障診斷需要人工智能信息處理。

電子信息技術對推動機械工程發展具有重要作用，但其存在一定缺陷，導致機械電子系統輸入輸出關系描述困難[4]。傳統機械工程主要運用推導法描述，建設規則庫生成知識豐富運用普遍。傳統描述豐富具有精準的優勢，但只能處理線性系統，對復雜的系統不能運用數學解析式方法。傳統機械電子系統最大的特點是運作不穩定，現代社會各行業需要系統構成呈現出復雜性，經常出現對不同信息同時處理的情況。如傳感器使用對專家預言信息解讀，人工智能系統處理信息具有復雜性，人工智能技術融合互聯網技術信息處理優勢，成為機械電子工程信息處理的首選方式。

神經網絡系統是人工智能進行系統建立的常見方法，可以模擬人腦結構，分析傳達數字信號。模糊推理系統能根據人腦功能模擬，分析傳達語言信號。機械電子工程系統輸入處理時，二者相似點體現在以網絡結構為平臺選取精度形成連續函數，區別是模糊推理系統更具有明確性，神經網絡系統采用點到點映射方式，信息儲存方式為分布式。神經網絡系統每個神經元聯系相對固定，模糊推理系統不需大量計算。神經網絡系統精度較高，模糊推理系統呈現出臺階狀[5]。現代機械電子工程領域，科學家致力于綜合性強的人工智能系統研究，將神經網絡與模擬推理系統結合是典型的代表，可以充分發揮最大功能。

人工智能使用模糊推理系統實現對系統數據信息的描述，神經網絡系統與模糊推理系統相互作用，神經網絡系統模擬對數字信號接收等系列操作，模糊推理系統模仿人腦功能，將接收語言信號轉換為數字信號。神經網絡系統依靠分布式手段儲存信息，神經元具有緊密的鏈接，模糊推理系統處理任務較輕，主要依靠規則方式存儲信息。神經網絡系統輸入準確度更高，模糊推理系統處理會有間斷性。機械電子系統非常復雜，面對復雜的系統需要使用神經網絡系統，準確進行信息處理與系統描述。機械電子工程與人工智能具有密切聯系，人工智能通過機械工程應用促進自身發展，機械電子工程發展由于人工智能加入帶來新的發展機遇。

四、結束語

機械電子工程產業是國民經濟的重要產業，隨著網絡信息技術的發展，人工智能受到各行業的重視，人工智能逐漸應用于機械電子工程產業，人工智能在機械電子工程中應用，為其可持續發展提供支持，二者完美結合能為行業提供更好的發展空間。