數(shù)控技術(shù)：普通機床的數(shù)控化改造(編輯修改稿)
2025-06-18 17:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 “ 人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科 ―― 怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。 ” 而另一個美國麻省理工學(xué)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。 ” 這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的 智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。 人工智能（ Artificial Intelligence，簡稱 AI）是計算機學(xué)科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。 人工 智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué) 常被認為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標準邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進入人工智能學(xué)科，它們將互相促進而更快地發(fā)展。 從實用觀點來看，人工智能是一門知識工程學(xué)：以知識為對象，研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。 江西贛江職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)論文 7 計算機與智能 通常我們用計算機，不僅要告訴計算機，要做什么，還必須詳細地、正確地告訴計算機怎么做。也就是說，人們要根據(jù)任務(wù)的要求，以適當(dāng)?shù)挠嬎銠C語言，編制針對該任務(wù)的應(yīng)用程序，才能應(yīng)用計算機完成此項任務(wù)。這樣實際上 是在人完全控制計算機完成的，是談不上計算機有 “智能 ”。 大家都知道，世界國際象棋棋王卡斯帕 羅夫與美國 IBM 公司的 RS／ 6000（深藍）計算機系統(tǒng)于 1997 年 5 月 11 日進行了六局 “人機大戰(zhàn) ”，結(jié)果 “深藍 ”以 比 的總比分獲勝。比賽結(jié)束了給人們留下了深刻的思考；下棋要獲勝要求選手要有很強的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經(jīng)驗，還得及時作出反映，迅速進行有效的處理，否則一著出錯滿皆輸，這顯然是個 “智能 ”問題。盡管開發(fā) “深藍 ”計算機的 IBM 專家也認為它離智能計算機還相差甚遠，但它以高速的并行的計算能力（ 2r108 步／秒棋的計算速度）。實現(xiàn)了人類智力的計算機上的部分模擬。 從字面上看， “人工智能 ”就是用人工的方法在計算機上實現(xiàn)人的智能，或者說是人們使計算機具有類似于人的智能。 智能與知識 在 20 世紀 70 年代以后，在許多國家都相繼開展了人工智能的研究，由于當(dāng)時對實現(xiàn)機器智能理解得過于容易和片面，認為只要一些推理的定律加上強大的計算機就能有專家的水平和超人的能力。這樣，雖然也獲得一定成果，但問題也跟著出現(xiàn)了，例如機器翻譯當(dāng)時人們往往認為只要用一部雙向詞典及詞法知識，就能實現(xiàn)兩種語言文字的互譯，其實完全不是這么一回事，例如，把英語句子 “Time flies like an arrow” （光陰似箭 ）翻譯成日語，然后再譯回英語，竟然成為 “ 蒼蠅喜歡箭 ” ；當(dāng)把英語 “The spirit is willing but the flesh is weak” （心有余而力不足）譯成俄語后，再譯回來竟變成 “The wine is good but the meat is spoiled” （酒是好的但肉已變質(zhì)）。在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時，本來對人工智能抱懷疑態(tài)度的人提出指責(zé)，甚至把人工智能說成是 “ 騙局 ” 、 “ 庸人自擾 ” ，有些國家還削減人工智能的研究經(jīng)費，一時人工智能的研究進入了低潮。 然而，人工智能 研究的先驅(qū)者們沒有放棄，而是經(jīng)過認真的反思、總結(jié)經(jīng)驗和教訓(xùn)，認識到人的智能表現(xiàn)在人能學(xué)習(xí)知識，有了知識，能了解、運用已有的知識。正向思維科學(xué)所說 “ 智能的核心是思維，人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動，人類的一切知識都是人們思維的產(chǎn)物。 ”“ 一個系統(tǒng)之所以有智能是因為它具有可運用的知識。 ”要讓計算機 “ 聰明 ” 起來，首先要解決計算機如何學(xué)會一些必要知識，以及如何運用學(xué)到的知識問題。只是對一般事物的思維規(guī)律進行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智能研究的開展應(yīng)當(dāng)改變?yōu)橐灾R為中心來進行。 自從人工智能轉(zhuǎn)向以知識 為中心進行研究以來，以專家知識為基礎(chǔ)開發(fā)的專家系統(tǒng)在許多領(lǐng)域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(tǒng)（ PROSPECTOR）擁有 15 種礦藏知識，能根據(jù)巖石標本及地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對礦產(chǎn)資源進行估計和預(yù)測，能對礦床分布、儲藏量、品位、開采價值等進行推斷，制定合理的開采方案，成功地找到了超億美元的鉬礦。又如專家系統(tǒng)（ MYCIN）能識別 51 種病菌，正確使用 23 種抗菌素，可協(xié)助醫(yī)生診斷、治江西贛江職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)論文 8 療細菌感染性血液病，為患者提供最佳處方，成功地處理了數(shù)百個病例。它還通過以下的測試：在互相隔離的情況下，用 MYC
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