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篇1
关键词 益智醒脑方；短暂性脑缺血发作；轻度认知功能损害；蒙特利尔认知评估量表；甲磺酸双氢麦角毒碱；阿司匹林
[中图分类号] R743.3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2015）01（c）－0122-02
[作者简介] 李瑞（1978.9-），男，内蒙古巴彦淖尔人，本科，主治医师，主要从事神经内科方面工作。
短暂性脑缺血发作（transient ischemic attacks ,TIA）所引起的脑缺血性损害，会导致认知相关区域如海马CA1区、丘脑、颞叶皮质等的病理性损伤，导致认知功能障碍[1-2]。且这种早期的认知障碍很隐匿，临床不易察觉，但可发展为痴呆，因此TIA可能是血管性痴呆和阿尔海默病痴呆的重要危险因素，它可加速脑的退行性变和认知功能下降的进程[3]。因此对TIA后认知损害的干预有重要意义。
临床研究发现益智醒脑方对治疗血管性痴呆有明显效果 [4]，因此，该研究选取2010年7月—2013年7月在该院就诊的90例以TIA后伴有的轻度认知功能损害的患者为研究对象，观察益智醒脑方对患者认知功能的影响，并以临床治疗血管性认知损害的西药甲磺酸双氢麦角毒碱，以及抑制血小板聚集、防治TIA的药物阿司匹林作为对照，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择在该院门诊就诊和住院治疗的明确诊断为伴有MCI的TIA患者90例。其中男64例，女56例，年龄65岁，所有患者均符合1995年我国第四届脑血管病会议确定的TIA诊断标准并同时符合Petersen等[5]提出的MCI诊断标准。纳入的患者TIA首次发作至该发作入组时的病程在24h~4年。经头颅CT或MRI检查无异常，排除脑梗死、脑出血、痴呆和有精神病史者。患者分为A、B、C 3组，每组30例。A组，男17例，女13例，平均年龄为（63.3±8.2）岁，治疗前发作次数为（5.2±6.2）次，B组，男16例，女14例，平均年龄为（62.5±8.6）岁，治疗前发作次数为（4.7±5.4）次，C组，男16例，女14次，平均年龄为（61.9±9.8）岁，治疗前发作次数为（4.9±4.6）次，经比较，3组患者在性别、年龄和病情等一般资料，差异无统计学意义（P>0.05）,具有可比性。
1.2 药物治疗
A组给予益智醒脑方和阿司匹林肠溶片、B组给予甲磺酸双氢麦角毒碱片和阿司匹林肠溶片、C组仅给予阿司匹林肠溶片，疗程60 d。所有组别中，阿司匹林肠溶片（由拜耳医药保健有限公司提供）按100 mg/次，1次/d，口服，连续治疗60 d；益智醒脑方中药颗粒剂按1袋/次，2次/d，连续治疗60 d。甲磺酸双氢麦角毒碱片（由天津华津制药有限公司提供）按2 mg/次，2次/d给予，连续治疗60 d。
1.3 认知功能评估
分别于TIA发作后，治疗的第30，60 d，采用蒙特利尔认知评估量表（MoCA）评价患者认知功能状态，共30 min，得分越高认知功能越好。由两名受过培训的评定员进行面对面测量。
1.4 临床疗效评定
参照田金洲等提出的《血管性痴呆的诊断、辨证及疗效判定标准》进行临床治疗的疗效评定。即显效：疗效指数≥50%；进步（有效）：疗效指数≥20%；无效：疗效指数＜20%。疗效指数=(治疗后MoCA积分-治疗前MoCA积分)/治疗前MoCA积分×100%。
1.5 统计方法
用spss 16.0统计软件进行数据分析，计量资料组间样本均数的比较采用F检验，计数资料组间率的比较采用χ2检验。
2 结果
2.1 治疗前后各组患者的MoCA评分改变
治疗前3组患者的MoCA评分差异无统计学意义（P>0.05），药物治疗后30 d，60 d，3组患者的MoCA总分均较治疗前均明显提高，差异有统计学意义（P<0.01）。与A组比较，B组治疗60 d及C组治疗30 d，60 d时的MoCA评分明显降低，差异有统计学意义（P<0.05或 P<0.01），见表2。
2.2 药物治疗的疗效评价
对治疗60 d的药物疗效分析发现，A组和B组的有效率和显效率均明显高于C组，差异有统计学意义（P<0.01或P<0.05），且A组的有效率和显效率明显高于B组，差异有统计学意义（P<0.05），见表3。
3 讨论
自从1951年Fisher首次提出“短暂性脑缺血发作”的定义，随着科技的进步和医学的发展，人们对TIA的研究不断深入，其定义也几经演变，2009年美国心脏协会/美国卒中协会将TIA定义为：脑、脊髓或视网膜局灶性缺血所致的，未伴发急性脑梗死的短暂性神经功能障碍[6]。虽然TIA造成的运动和感觉神经障碍在多时间内能得以恢复，但近年来研究发现，TIA发作后病人会遗留记忆、言语、计算、推理等方面的认知障碍，特别是记忆障碍最为明显[7]，并且TIA发作次数越多，患者记忆损害程度越高[8]，因此提早测出认知功能损害，及早进行干预，对于改善TIA预后有重要意义。
益智醒脑方是以补肾化痰、化瘀为主的改善认知功能的中药验方，中医认为肾精不足则不能生髓，髓虚不能上冲于脑，从而导致精神离散，神昏健忘。益智醒脑方中山药、枸杞、牛膝滋补肝肾，填精益髓；水蛭、穿山龙活血化瘀；石菖蒲醒神开窍，胆南星祛痰醒脑，诸药合用，起到益肾填精、祛痰泻浊、醒脑开窍之效。国内牛敬宪[4]等应用益智醒脑汤治疗血管性痴呆患者，有效率达到80%，明显优于对照组，同时治疗后患者的物体记忆测验、简易精神状态检查量表和智力残疾评分结果均有明显提高。该研究中采用益智醒脑方与阿司匹林肠溶片联合治疗TIA发作后认知障碍，结果显示，3组患者经治疗后MoCA评分均有显著改善，说明益智醒脑方、甲磺酸双氢麦角毒碱片以及单独应用阿司匹林治疗均可改善TIA后患者的认知功能，但在疗效比较上，益智醒脑方加用阿司匹林的效果优于甲磺酸双氢麦角毒碱片加阿司匹林及阿司匹林单独使用。说明益智醒脑方比甲磺酸双氢麦角毒碱改善认知的范围更广，具有更好的综合效应。从疗效指数比较分析，益智醒脑方的效果亦优于甲磺酸双氢麦角毒碱，说明益智醒脑方治疗效果确切。
综上所述，治疗TIA后认知功能损害，采用益智醒脑方比单独使用阿司匹林和甲磺酸双氢麦角毒碱治疗的临床效果更好，值得临床推广应用。
参考文献
[1] 何川.短暂性脑缺血发作后早期认知功能损害的研究进展[J].中国当代医药,2011,18(36):21-22.
[2] 姜东林,储兴,胡玲玲,等.短暂性脑缺血发作患者认知功能与蒙特利尔认知评估量表评分、事件相关电位及血清神经元特异性烯醇化酶水平的关系[J].临床神经病学杂志,2010,23(3):168-170.
[3] 李春莲.短暂性脑缺血发作与血管认知功能障碍的临床研究[J].延边医学,2014,124(6):38-39.
[4] 牛敬宪,李咏梅.益智醒脑汤对血管性痴呆患者认识功能障碍的影响[J].中西医结合心脑血管病杂志,2008,6(11):1288-1289.
[5] Petersen RC, Stevens JC, Ganguli M, et al. Practice parameter: early detection of dementia: mild cognitive impairment (an evidence-based review). Report of the Quality Standards Subcommittee of the American Academy of Neurology[J].Neurology，2001，56(9):1133-1142.
[6] 王普，曾宪容.短暂性脑缺血发作预后研究进展[J].西南国防医药,2012,22(2):217-220.
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人工智能概念。1956年在Dartmouth学会上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一词。它是集研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统为一体的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。应避免一个误区，就是认为人工智能就是机器人，实际情况是机器人只是人工智能的容器。机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是大脑的话，机器人就是身体，但这个身体不一定是必需的。人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，一般分成三大类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅长于单个方面的人工智能。它依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，如果问它如何能更好地在硬盘上储存数据，它就回答不了。另外在汽车生产线上也有很多是弱人工智能。可以看到的是，在弱人工智能发展的时代，对于一些重复性机械性的工作岗位来说，人类确实可能会迎来失业潮。
强人工智能（AGI）：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，百度的百度大脑和微软的小冰，都算是通往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。
超人工智能（ASI）： 牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。当人工智能学会学习，并及时自我纠错之后，在加速学习过程中是否能产生意识，尚不能确定，但可以肯定其能力会得到极大的提高。比如，阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋棋路其实就是固定的几种模式。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。现阶段人类对弱人工智能的掌握比较多，弱人工智能无处不在。但更高一阶的研究更加吸引人类的探索。人工智能革命是从弱人工智能开始，通过强人工智能的过渡，最终到达超人工智能的过程。这段旅途到底会给人类带来更好的未来还是灾难，无法简单判断。但是无论如何，世界将会因此变得完全不一样。
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虽然体育实用计算机科学在短短十几年中已经取得了迅猛的发展并有力地促进了体育事业的进步，但是，我们也不得不冷静地看到，体育实用计算机技术还远远滞后于计算机科学的发展，在以“知识工程”为主的人工智能诸学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术还在坚持“数据结构＋算法＝程序”的传统程序设计方式，显然已是大大落后于时代了。怎样在系统分析的基础上有步骤、有顺序地将计算机科学的最新发展成果应用到体育领域中来，从更大程度上挖掘计算机科学的潜能从而促进体育科学再上新台阶，就成了体育科研工作者一个重要的课题。本文分析了体育实用人工智能的现状，展望了体育实用人工智能的未来。目的是引发广大体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多的人参与到这项工作中来。
2 人工智能及其解题思路
人工智能是一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等多种学科基础上发展起来的。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，从而被称为是继第三次产业革命之后的又一次革命。尽管如此，目前还没有一个关于人工智能的确切定义。我们可以这样理解：人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能够模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学。
人工智能的研制者通过知识获取过程将专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机程序设计使计算机模拟人类所特有的推理思维过程(挑选知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。由于人工智能可以融合多个专家的知识并吸取了人类的直觉和经验，所以，人工智能更适合于解决现实中需要人的思维判断而难以量化的问题。对于体育领域而言，不论是运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制订还是运动技术的诊断，体育专家的知识和经验都有着举足轻重的作用，如果智能系统可以完成这些工作，对体育科学的发展将产生深远的影响。
3 体育实用人工智能的现状
象所有处于发展之初的学科与研究方向一样，人工智能与体育科学的完全交汇融合还有相当长的路要走，还需要我们保持清醒的头脑，采取实事求是的系统分析方法来对待它。惟有如此，我们才会既能发现不利因素而不至于盲目乐观，又能看到有利条件而不至于悲观失望，才能有的放矢地把握体育实用人工智能的发展进程。
3.1 体育实用人工智能发展过程中的问题
1.对大多数体育工作者而言，人工智能技术还相当高深，它需要开发者不仅具备专项知识，还必须具备系统工程、软件开发等多个领域的综合素养。这些条件不仅对缺乏计算机操作能力的许多工作者来说十分苛刻，即便是具有一定计算机应用水平的科研人员，对知识工程理论与方法的缺乏也会使其成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验，要想开发智能系统，就必须从传统的以数值计算为中心的程序设计转变到以知识符号处理为中心的程序设计上来。这种思维与观念的转变显然不是轻而易举的。此外，智能系统的开发是一个复杂的、旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软、硬件支持，而且需要开发人员长期、艰苦的努力。与那些更易在短期内取得成果的研究方向相比，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们所忽略。
2.人工智能与体育科学两学科发展的相对独立性阻碍着两者的交汇融合。掌握人工智能技术的科研人员还没有看到其在体育领域应用的广阔天地，人工智能的应用成果还集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程——相对来说，这些领域更易取得明显的经济效益和社会效益。体育实用人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者还在沿袭着传统的以“经验技能”为主的教学、训练模式，保守的思想也使他们看不到或是轻视或是不愿接受科技发展的新成果，这就加大了体育实用人工智能普及的难度。总的来说，相互渗透、相互吸引是两者的必然趋势，但目前人工智能与体育科学仍处于若即若离的境地，两者的交叉还需要一个强有力的桥梁和纽带。
3.人工智能技术本身的不完备性。尽管自80年代以来，对机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础性研究取得了可喜的成果，特别是人工智能的重要分支——专家系统的应用研究成果已取得了重大突破，但是从总体上来看，人工智能距其完善还有相当长的路要走。我们不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等等都还不完善、不成熟，许多研究成果还仅仅停留在实验室和书面报告里，并没有转化到应用上来，即使是在专家系统中，专家知识获取这一“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。
此外，我们也不得不考虑一下计算机软、硬件和资金方面的限制。一般一个大型的智能系统的开发需要强有力的计算机软、硬件支持和足够的资金投入，基本上以个人微机为主的体育科研及捉襟见肘的体育科研经费可能会从很大程度上限制着体育实用人工智能的发展。
3.2 体育实用人工智能发展的有利条件
尽管一系列理论与实际问题阻碍了体育实用人工智能的发展，但是我们也没有理由对体育实用人工智能产生悲观情绪，更多、更有利的条件则为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。
1.计算机技术在体育领域的广泛应用以及它对运动成绩的巨大推动力，已经使越来越多的人们认识到程序设计的美妙前景。显然，体育实用计算机程序的设计就是对体育工作者脑力劳动的解脱。这不仅仅是已尝到程序设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育科研人员的努力方向。
2.近年来，我国的体育教育，特别是高层次的体育教育取得了很大的进展，培养出一大批年富力强、有很强科研能力的硕士和博士研究生。他们大都具有较强的计算机应用能力和学习能力，对他们来说，掌握人工智能技术也并不是遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展与壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身计划”的推广与实施，不仅使我国的群众体育走上了正规化的道路，而且吸引着越来越多的人参与到体育活动中来。这其中当然包括人工智能领域的研究人员，他们会在锻炼中逐渐认识体育、了解体育、发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法来解决它(事实上，许多行之有效的体育实用方法和技术都是非体育专业科研人员引进到体育领域中来的)。人工智能会象现在已经在体育领域得到广泛应用的灰色理论、模糊数学、系统工程一样，逐渐地被广大体育工作者所承认、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、规划、教学等日常的体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台与推广，又为体育实用人工智能的发展创造了有利的外部环境。
此外，体育科研触角的不断伸展、体育科技投入的逐渐增加、体育科研人员素质的不断提高和人工智能技术的不断完善，都会在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。
4 体育实用人工智能的发展方向
就目前人工智能领域而言，人工神经网络技术与集成分布式智能系统是研究的热点。前者是以研究大脑的结构和认知模型为主，用以对智力活动进行模拟或处理海量信息。后者是一种大规模的集成环境，即把各种不同的专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包和图形处理程序进行有机集成，以解决复杂问题，是“大成智慧工程”。虽然这两者也可作为体育实用人工智能的研究方向，但对当前体育领域而言，应用性研究，即将各种已经成熟的智能技术应用到体育实践中来，有着更加重大的现实意义。
4.1 各种体育实用专家系统的开发与研制
专家系统是利用具有相当数量的权威性知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理判断，最后给出结论及结论的可信度以供用户决策之用。之所以选择专家系统做为体育实用人工智能研究的突破口，是因为不论从理论上、技术上，还是从应用上，专家系统都可以算得上是人工智能最成熟的一个分支。一些成功的专家系统开发实例(包括已开发的体育实用专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究又使开发过程有章可循。体育实用专家系统的开发，能够促使体育实用人工智能不断地从抽象走向具体，引导体育工作者循序渐进地了解和掌握智能技术，逐渐开发出智能化程度更高的智能系统来。惟有如此，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康、有序地发展。
4.2 体育领域自身智能技术研究人员的培养
由于受知识和技术的限制，在很长的一段时间内，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的引导。然而，只有培养出体育领域自身的智能技术研究人员，体育实用人工智能才会有光明的前途。新一代的开发人员，我们可以称其为智能工程师，应该首先是一个体育工作者，并已具有相当程度的体育专业知识和体育运动实践，再通过人工智能技术的学习和训练，就可以单独开发出自身领域高质量的智能系统。智能工程师及其工作，为人工智能技术向体育领域的渗透提供了必要的前提条件。
4.3 体育实用人工智能的基础理论研究
虽然体育实用人工智能技术和方法研究十分重要，而且往往能够在较短的时间内取得明显的效益，但是它们却根植于基础理论的研究，脱离了基础理论，技术和方法就会变成无源之水、无本之木。体育实用人工智能也只是昙花一现。知识只有形成体系，才能成为科学，一系列的技术只有被理论所串接和揉合，才会具有持久的生命力。因此，加强体育实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成、发展规律、技能知识的表达方式、体育专家的思维推理过程研究、技能知识的传递方式研究等)，是这一新生学科存在和发展的根基所在。
5 结束语
体育实用人工智能离成熟还有很长的距离，还存在着一系列的问题，但同时又充满着希望，为迎接这一机遇与希望共存的挑战，广大体育工作者需要沿着正确的方向做出艰苦的努力。
主要参考文献
1 刘泉宝，等.关于人工智能的哲学思考.计算机科学，1995(2)
2 石纯一，等.人工智能原理.北京：清华大学出版社，1993
3 陆汝钤.专家系统开发环境.北京：科学出版社，1994
4 王永庆.人工智能—原理*方法*应用.西安：西安交通大学出版社，1995
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6 Ming Rao，等.智能工程与控制技术：历史、发展与未来.控制与决策，1994(1)
7 高扬.体育院校课表计算机辅助编排系统的开发与应用.体育数学与体育.系统工程，1995(1～2)
8 程勇民，等.射击运动员肤纹特征及计算机选材模型的研究.体育科学，1995(5)
9 邵桂华，等.体育领域专家系统外壳的开发与研制.体育科学，1997(3)
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一、人工智能的概念
什么是人工智能呢？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这个说法通俗地反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
二、人工智能发展的历程及在生活中的运用
人工智能的发展，不断更新着人们的生活观念，改变人们的生活习惯。可以说，未来的时代是属于人工智能的时代。那么，人工智能是如何发展到今天这样的格局、而且展示出未来无可限量的使用前途的呢？我们先来回顾一下人工智能的发展历程。
人工智能学科的诞生与发展，是以计算机科学技术的不断进步成熟为基础的。人工智能的发展大致经历了三个时期：
（一）第一阶段：上世纪四十年代至五十年代中期。这个时期是以控制论、信息论和系统论为理论基础，是人工智能探索的前期。1950年，英国数学家图灵提出机器可以思维的问题，直接推动了现代人工智能的发展。
（二）第二阶段：二十世纪五十年代中期至八十年代末。这个时期被称为经典符号时期，人工智能开始与认知心理学融合发展。
（三）第三阶段：二十世纪八十年代末到现在，这个时期又被称为人工智能发展的联结主义时期，主要通过人工神经网络来模拟人脑的智力活动，当然也开始朝向多元化的方向发展。
目前，人工智能在生活中的运用在逐渐普及，人类已经开始享受到人工智能带来的便利。采用人工智能技术，让机器具备一些人工智能，并且能做人无法完成的工作，这种双重属性，让人工智能技术拥有广泛的运用空间。
首先，人工智能的“觉”技术应用广泛。在医学上，可以运用人工智能进行预测、检测、诊断和治疗；在高端安防和监测领域，指纹识别和人脸识别技术已经能够成熟运用。
其次，人工智能已经运用于互联网尤其是搜索引擎技术当中。比如大家都知道的谷歌搜索，表面上是一个搜索引擎，实际上里面的搜索机理跟人工智能程序相同。我们现在觉得搜索引擎是越来越“聪明”，越来越人性化，就是这个道理。
另外，我们通俗意义上理解的机器人，正在变得越来越“聪明”。它们可以带着“人”的特征，做一些我们真正的人做不到的事情，或者为我们人类提供生活上的服务。比如航空航天领域的机器人、地质勘探中使用的机器人设备、游戏博弈领域的机器人棋手等。随着科技技术的发展，人工智能的发展已经开启了新的篇章，很多以前只能在科幻片里看到的场景，已经开始变成了现实。
三、人工智能对人类未来生活的影响
人工智能的发展现状和展示出来的未来远景，让人相信它必将为人类的未来带来翻天覆地的变化。甚至有观点认为，随着智能科技的发展，或许有一天人工智能设备将对人类的生存带来挑战甚至是危险。那么，人工智能对人类未来的生活将有哪些影响呢？
（一）人工智能的发展，可以让我们人类更安全。比如：人工智能机器人的发展，未来可以代替人来照顾老人和病弱者，让人生活得更长久，并且可以把更多的人手解放出来；车祸和天灾将会因为人工智能技术的使用变得更少，人们可以根据危险情况采取更有效的扼制手段。
（二）人工智能技术将使人变得更能干，工作效率更高。把人工智能技术和人的智慧结合，相辅相成，可以让人类的思想认知得到延伸；同时，依靠人工智能技术，我们人类将变得更为强大，完成为我们人类自身现在还不能完成的事情；依靠人工智能技术，也许未来人类将变成我们现在想象当中的“超人”，拥有超出目前视觉、听觉和操控力的超能力。
（三）人工智能技术将解决许多我们人类目前无法解决的一些难题。比如现在人类面临的大气变化、环境污染等世界性难题，可能会因为智能科技的发展而在某一天得到彻底解决。如果说，人工智能在未来可能会拯救世界，这绝对不是一种夺人眼球的夸夸之谈。
（四）人工智能的发展，可以让我们人类生活的空间得到大大的拓展。我们人类在几十年前就已经开始进行外太空的探索。人工智能的发展，对于宇宙空间探索事业而言无异于如虎添翼。
（五）最后，人工智能的发展，让我们人类多了一位“朋友”。只要做好对智能设备的控制，那么人工智能就能够最大限度地为人类生活服务，并且风险降到最低。
四、结语
人工智能的发展，是人类科学技术发展的必然趋势。面对这一趋势，我们应该保持积极乐观的态度，不断拓展，锐意创新，真正让人工智能促进社会的进步与发展，最大化地惠及我们的生产生活。
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1人工智能的发展
人工智能的概念起源于工业时代。随着科技的发展，大量的机器开始取代人力进行生产工作。无论是以蒸汽为动力的机器，还是以电力为动力的机器，都可以周而复始地重复一样工作，从而大幅度地解放人力资源。但是，由于机器的局限性，它们只能固定地重复某一动作或者某一套动作，而不会自我进行改变。当外界环境改变的时候，它们依旧会重复这些动作。因此，人们急切需要一种可以针对外部条件进行自我改变的机器。随着电子管和计算机的应用与普及，特别是随后的晶体管和集成电路的发展，为人工智能的出现提供了契机。人工智能的定义是指某一样机器在执行某一项指令时，如果外部条件发生改变，它也会自行改变自己的行动方式，从而适应外部条件的改变。但机器毕竟是机器，它们并不具有人类的思维。它们能够对环境作出判断和对自身做出改变，是因为人类提前在它们内部设置好了相应的程序。而晶体管和集成电路的大规模普及，和机械电子工程的成熟应用，为人工智能的应用与发展提供了新的成长土壤。
2机械电子工程与人工智能的相关性分析
归根结底，人工智能依旧属于机器。既然是机器，便离不开电子电路与机械的支撑。无论是多复杂，多精密的人工智能机器，当我们进行仔细分析的时候，就会发现，它们其实就是一个个电路所组成的。机械电子工程在电气时代就已经得到大规模发展。经过这么多年的应用，机械电子工程无论是在理论上的成熟性，还是在应用上的广泛性，都有着众多学科无可比拟的优势。而人工智能是在晶体管与集成电路发展成熟后，尤其是微型电子计算机发展成熟后，才得到快速发展的一门技术。换而言之，人工智能就是机械电子工程所延伸出来的一种产物。只是它包含了众多其它学科的知识，才是两者有了一定的区别。人工智能是机械电子工程的一种延伸性产物，但并不是完全性的机械电子工程产物。正如前文所言，人工智能除了包含了机械电子工程学，还包括了仿生学、物理学甚至数学等众多学科。所以，从严格定义上来说，人工智能与机械电子工程是不同的两个学科。但这两个学科并不是完全独立的，正如数学和物理学、物理学和化学。从表面上看，两者似乎并不相干；从严格定义上看，彼此也是分属不同的学科。但是当我们仔细分析的时候，我们就会发现，这些学科是彼此交叉的，互相联系的。所以，我们在对它们进行分析的时候，需要互相联系彼此，进行综合性分析。我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。因此，我们应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
3机械电子工程的智能发展
现在，人们的生活中越来越追求便利。无论是智能手机的发展，还是掌上电脑的应用，都充分体现了这一点。机械电子工程起源于电气时代，发展的成熟性和实用性都很高。但是，它已经无法完全适用于现代的生产生活。而随着智慧城市的提出和各种人工智能产品的大规模应用，人们对机械电子工程的发展提出了新的要求，即“智能化、微型化、实用化”。例如现在常见的一种“智能家居”。这种东西已经不再仅仅是一种概念产品，而是已经发展出实物。它们可以根据人们的需求，对人们的生活环境进行适应性改变。“智能家居”从实物上而言，就是一些电子产品在微型计算机的整体控制下，进行对相应工作的分析和处理。这也就是机械电子工程的未来发展方向。随着微型计算机的大规模普及和应用，尤其是各种高性能的微型计算机的应用，需要机械电子工程为它们提供相应的电子电路来支撑，从而使得它们能够正常工作。因此，机械电子工程应该把握住时代的前沿，追随着时展的脚步，根据自身独有的成熟性优势，进一步发展，从而适应新时代的“智能化、微型化、实用化”的要求。
4结束语
人工智能虽然都得到了长足的发展，但综合来看，人工智能的发展仍旧十分不成熟，还有着很大的发展空间。机械电子工程作为人工智能的基础，也会随着人工智能的发展，实现自身理论的进一步成熟和相关技术的飞速发展。综合分析来看，人工智能虽然是机械电子工程的延伸产物，却已经和机械电子工程有了很大的不同。当我们在发展人工智能的时候，必然是离不开机械电子工程的相应技术的支撑。如果我们真的要对它们进行分析的话，我们就应该从更高的层面，综合分析，将它们联系起来，实现综合性发展。
参考文献
[1]王琪.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科学传播,2012.
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一、人工智能的发展与实际意义
计算机网络中的海量数据与信息普遍是用数字、符号、文字等文本形式进行展现，在此过程中需要其达到较高的表达能力、判断能力等方面的标准，而人工智能为加强计算机网络的该方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出现，能丰富计算机网络的信息表达能力，凭借其独特的编辑、处理、操作技术以及超高的分析能力，实现了自动对信息进行翻译、管理、处理等多方面的工作[1]。人工智能发展的意义主要表现在以下两个方面：一是人工智能的发展增加了计算机网络信息表达的图表、图像、影音等形式，依托于人脑的思维与行为方式，实现了人的行为，同时由提升了人的谨慎、全面与系统等方面相关能力；二是人工智能的发展开拓了计算机网络在处理信息的空间与路径，将计算机网络所涉及到的众多工程信息进行有效结合，实现了集中控制的目标，完成智能化的操作。
二、人工智能在计算机网络技术中的实际应用
2.1计算机网络多种渠道信息的处理与集成
网络与计算机等现代高新技术参与到计算机网络之后，为计算机网络的发展带来了无限种可能，为此改变了人工智能的实现方式与实现方向。人工智能在计算机网络中的应用，由传统的定向处理，逐渐向大批量、高密度、高频率数据信息处理的工作所转变[2]。人工智能的这一转变体现在多种方面，例如，在现代网络运营安全管理中，可实现预先在人工智能管理中输入防火墙功能，如此能够实现将网络中流传的不良信息等进行自动拦截，且能够对来往传递信息进行自动识别与判断，将存在问题的信息递交到检测中心，对信息进行判断，实现了高等人工智能技术。
2.2人工智能在网络管理方面的应用
计算机网络技术中，网络管理一直是一项繁重的工作，网络的实时动态以及变化速度快等特点为网络管理工作行程了一定的难度，而为实现更为高效的网络管理，人工智能技术也显示出了一定的效用。人工智能技术在计算机网络管理中，能够利用人工智能专家知识库、问题求解技术，达到对计算机网络进行综合管理的效果。专家系统是一种相对智能的计算机程序，将某种领域中的专家知识以及经验进行累计，将其进行有效的汇总并录入到相关系统中，由此在某特定领域中汇集多为专家的知识与经验，实现系统的高效性与全面性，完成对此领域内各种计算机网络问题的解析[3]。
2.3人工智能在企业管理与教学方面的应用
现代普遍企业管理中均会应用到计算机网络技术，而在参与了人工智能的计算机网络中则更为有效的提升了企业管理的安全性与高效性。人工智能能够实现企业管理系统的自动防御系统与健康系统，是企业管理实现高度智能化。在教学方面，教师可以在教学过程中，利用人工智能技术的知识库，在知识库中定义教育知识内容，并对知识库中的知识进行推理，是学生能够更为直观的接受教学内容，提升教学效率。
结论：综合上文所述，人工智能是计算机网络技术发展的必经之路，人工智能在计算机网络技术中的应用，主要表现在计算机网络管理、计算机网络安全、办公安全、信息化教学等多个方面。人工智能在计算机网络技术中的有效应用，推动了计算机网络向高效智能化的发展，对计算机网络技术的发展提供了重要支持与保障。
参 考 文 献
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第一个发展方向是基因测序。比如某公司打造了遗传病智能化解读系统，首先提取和处理DNA数据，然后进行测序分析，最后根据数据分析的结果完成对疾病的关联分析。
第二个发展方向是辅助诊断。通过让机器学习海量医疗数据、专业文献、医学教材，模拟医生问诊流程，采集、汇总和整理病人症状描述，与用户进行反复交流和多重验证，最终给出治疗建议。
第三个发展方向是医学影像。机器可根据病人拍摄的医学影像资料，对病人病情进行确认诊断。
第四个发展方向是药物研发。某公司依托智能分析技术，可以在分子结构数据库中评估出820万种候选化合物，减少了研发成本，并缩短了研发周期。
智慧医疗产业链主要由智能硬件、诊断工具、医联平台、自诊平台、健康管理、医药电商等环节构成。
在智能硬件方面，医疗智能硬件主要有手环、手表、智能鞋等运动健康类监控设备，以及血压、血糖、脑电等病患监测设备。
在诊断工具方面，具有代表性的是前面文章所提到的IBM公司开发的沃森（Waston）医疗平台。
在健康管理方面，WellTok公司与IBM公司联合打造智慧医疗平台，以数据分析服务加强个人健康管理和改善生活习惯，还融合了医疗硬件、医疗保险、健康内容、健康应用等，丰富了平台生态。AiCure公司利用手机终端为患者提供按时用药的健康提醒服务。
未来，人工智能技术与智慧医疗产业的融合力度将不断加大，同时将进一步促进智慧医疗产业的整合提升，催生出一批提供集智能硬件、诊断工具、医联平台等于一体的智能云平台企业。
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“人工智能”这个词，在很久之前也许还只是存在于人们的脑海中，甚至根本不敢想象它的实现，而自2016年谷歌智能系统“阿尔法狗”战胜韩国著名围棋棋手李世石后[1]，引发了全球对人工智能的思考。21世纪以来，越来越多的行业正在逐步运用人工智能这一技术，在会计这一领域，突出表现的是财务机器人的出现，这意味着从事着简单重复性工作的传统会计从业人员将面临被替代的风险。根据财政部最近数据显示：截至2018年10月，累计有722万余人通过考试取得了初、中级会计资格或高级会计师评审资格。其中，初级510万余人，中级196万余人，高级16万余人。换句话说，在全国2000万同行中，每4个会计中就有人持有一本初级会计证书；10个会计中就有一位持有中级会计职称证书。这样的数字显得有些可怕，因此，在人工智能高速发展的时代下，会计职能的转变显得尤为重要，会计人员只有不断改变自己，适应新时代的大浪潮，才能抓住机遇实现双赢，将人工智能发挥出最大的效能。
人工智能时代下会计行业的发展背景
（一）人工智能在会计行业的现状
就目前而言，人工智能在我国会计领域的应用还处于萌芽阶段[7]，财务机器人是人工智能在会计领域中一个具体的应用。传统会计有两项基本职能：核算与监督，目前已问世的财务机器人，它们的功能都几乎以会计核算为主，解放了手工账，财务机器人在设定好程序后可以自动录入数据、凭证，完成以前需要人工一步步烦琐的工作，解放了会计最低层的劳动力，满足了企业的日常会计信息需求，但是在会计系统中一些主观的行为如审计、判断等依然需要财务人员手动操作。会计核算的程序和七种会计核算方法的相互关系见图1[5]。据国家统计局发表的数据显示，2017年，我国大数据核心产业规模为236亿元，同比增长40.5%，人工智能也是其中的一部分，而2017年正是人工智能运用于会计行业的一大历史里程碑。
（二）人工智能对会计行业的影响
人工智能对传统会计有积极和消极两个方面的影响。从积极影响来看，首先人工智能可以提高工作效率[6]。在会计工作中，传统的手工核算消耗了大量的人力成本，付出了大量的精力和时间，导致工作效率的低下，而人工智能拥有数据库的支撑，能够自动生成财务报表，提高工作效率，并且帮助企业降低了风险和成本，促使工作高效率地完成。此外，人工智能可以降低信息失误和失真，人工完成烦琐复杂的工作，难免会导致一些错误，例如登记手工账出现笔误，进而影响了企业的工作效率，而人工智能的运用，在很大程度上避免和遏制了这一现象。从消极方面来看，主要影响是传统会计人员将面临失业的风险[2]，人工智能在会计行业的应用，带来的最直观的影响就是取代了大量的简单重复的工作，因而对传统的会计从业人员需求减少，同时势必会造成对会计人员能力要求的提高，那些不能适应这种变化的会计人员便面临着失业的风险。同时，会计信息存在安全隐患[2]，人工智能技术的复杂性和高要求性将可能造成一定程度的企业会计信息安全风险，如果企业缺少相应的专业人员或系统维护不及时，很可能存在企业财务数据甚至商业机密泄漏的风险，对企业造成不可挽回的损失。人工智能与传统会计对比分析人工智能与传统会计相比在不同层面上存在着差异。见表1。
人工智能时代会计的发展方向
（一）传统会计向管理会计转型
在繁琐的基础性核算工作逐渐被人工智能替代后，企业对会计人员的管理型思维提出了更高的要求[4]，会计人员不仅要帮助企业制作报表等财物方面的事宜，更多的是要将财务知识结合企业各个部门现状，为企业的长远发展考虑，同时利用自身积累的经验，对企业的经营发展提供全面预算、成本控制、风险评判等支持，积极参与企业未来发展战略的制定，为企业创造出更高的价值。在此背景下，虽然传统的会计功能被取代，但是管理会计反而能利用智能化，能够对基础的财务数据做出进一步分析，为企业的管理出谋划策。面对目前瞬息万变的市场，通过分析各项财务数据做出管理决策，整个过程都需要会计人员的参与，未来传统会计也必向管理会计转型，会计人员也不再仅仅记录和核算过去的业务，更应该为企业未来的管理和发展出谋划策。
（二）会计与人工智能相互融合，取长补短
未来智能化将是时代的发展趋势，会计应该与人工智能更加深度融合，取长补短。一方面，在培养会计人才时加入人工智能知识的学习，注重培养综合型的管理会计人员，利用人工智能技术促进会计行业的发展；另一方面，不能松懈对会计基础理论的研究，同时也要培养会计人员独立思考和解决问题的能力，人工智能只是一个工具，把握大局的还是会计工作者，企业不能过于依赖人工智能。
（三）会计从业人员提升自身综合素质
会计从业人员在这一严峻的背景下，应该不断提升自己的专业能力和综合素质，积极转变传统的会计职能，达到能够兼顾财务会计、财务审计和管理会计等多种工作，能够完成人工智能无法实现的工作的程度，同时积极学习新领域的知识，例如现代的智能软件，提高工作效率。通过本文研究，笔者认为人工智能的发展与应用在未来是必然的，会计人员只有积极顺应时代的发展，不断优化自身的职业水准，提高管理决策的水平，才能立于时展之巅。
参考文献
[1]何苹.人工智能背景下传统会计面临的挑战与选择[J].经济管理文摘,2020(14):128-129.
[2]郭昌荣,程永鹏.人工智能对会计行业的影响及对策[J].会计师,2020(15):1-2.
[3]李怡.会计人工智能存在的风险与对策研究[J].财会学习,2020(28):96-97.
[4]朱石玉.人工智能发展对会计行业的影响及应对措施[J].江苏商论,2020(08):37-40.
[5]吴钟山,焦栋.浅谈“人工智能”背景下对传统会计实务的影响[J].大众投资指南,2019(02):162-163+165.
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很多人都不知道，田纳西大学诺克斯维尔分校是人工智能专业发展最快的学校。十年之内，该专业摆脱了当初只有几名教授的困境，一跃成为美国人工智能领域最具领导力的科研机构。
学校的智能系统和机械学习中心成立于2010年，如今已拥有40多名高素质科研工作者，其中还包括8名来自国立橡树岭研究所（美国能源部所属的大型国家实验室）的科研人员，可谓是科研力量雄厚。
该中心为在校学习人工智能的硕士研究生开设了一个奖学金项目，学生可以在学习之余，辅助科研工作者进行深度调研，其中就包括担任国立橡树岭研究所科研人员的助手。当然，在该中心工作是记学分的，最高可抵12学分，并且能享受奖学金的优待，这也算是研究生的一个特别福利。
第2名 华盛顿大学
华盛顿大学位于西雅图，地理位置优越，微软、亚马逊、波音等知名企业都驻扎在此。该校人工智能专业将科学和艺术相结合，学生选择范围宽广，他们可以从16个研究方向中挑选一个感兴趣的进行学习。
不少研究方向都涉及到跨学科，学生在人工智能的同时，还要从艺术学院、设计和编程学院、交互设计项目选修相关课程。
该校的人工智能专业教授都属于明星级别，他们频繁地出席研讨会，他们的名字也时常出现在学术杂志上。
第3名 斯坦福大学
斯坦福大学的人工智能专业是将学术学位和研究项目结合最好的学校。本科生的学习课程需要极高的理解力，难度并不低于研究生课程，如电脑生物、言语识别、认知、机械学习等；研究生的学习则更侧重接触人工智能前沿动态。许多学生毕业后都选择进入斯坦福人工智能实验室工作。
第4名 乔治亚大学
乔治亚大学富兰克林艺术与科学学院设立了独立的人工智能研究机构，该校的人工智能研究生阶段的课程重在深入研究，让学生在本科的基础上得到更多的探索，如学习遗传算法、逻辑程序设计、认知模型、微电子学等。
第5名 宾夕法尼亚大学
宾夕法尼亚大学是美国大学里唯一提供人工智能双学位的学校，学生需要同时学习计算机科学和认知科学。该校对学生的要求很高，在录取时会侧重学生对于人工智能的兴趣与热情，并要求学生有良好的职业道德，如责任感，责任感关乎专业度，这代表着学生对科研学习的态度；如荣誉感和道德感，包括尊重科研学术成果、不剽窃、不抄袭等。
第6名 加利福尼亚大学伯克利分校
加利福尼亚大学伯克利分校的人工智能专业名为“认知科学里的技术研究”，以研究认知和观念的计算模型、思想和语言的神经基础为主。该校的人工智能研究非常有名，经费十分充足，共有近30名教授和讲师致力于研究，探索出六大方向，如概率推理、言语识别等。
第7名 密歇根大学
密歇根大学的人工智能专业隶属于文学、科学和艺术学院，因为该校强调跨学科学习，这意味着学生学习人工智能专业的同时，还要学习经济学、生物学、心理学、语言学、哲学等。该专业有10个不同的研究小组，学生可以选择将人工智能和心理学或哲学相结合，进而开阔思路，不断创新。
第8名 伊利诺伊大学香槟分校
伊利诺伊大学香槟分校电力与计算机工程学院设立了人工智能专业，目的是解决当下人工智能领域所出现的问题。学生需要学习的课程都是以解决问题为导向的，如“运动规划与虚拟现实”、“计算机视觉分析”、“神经影像”等。
第9名 麻省大学艾默斯特校区
麻省大学艾默斯特校区的人工智能专业从本科、研究生到博士都很受欢迎，学生们通过学习机器学、自然语言过程、嵌入式系统、运算法则等课程，可以发现自己的兴趣点所在，进而参与到研究中。
该校的20多名人工智能专业教授和讲师有一定知名度，他们研究机械学、电脑视觉和认知计算等，同时也为学生提供丰富的研究调查机会。
第10名 印第安纳大学
印第安纳大学是美国少数的将人工智能专业列为独立专业的学校。本科生侧重学习智能化系统工程，倡导“以小见大”，即从小规模的网络和移动技术入手，进而研究宏观的系统工程，这样的课程包括生物工程、计算机工程、网络物理系统、分子与纳米工程等。研究生则是将技术与创新融合，专注学习以解决问题为导向的人机互动设计。
国家大型科研机构比较青睐该校学生，因为在微软主办的针对学生的“想象杯”开发人员设计大赛中，该校学生夺魁的次数最多。
第11名 俄勒冈州立大学
俄勒冈州立大学的人工智能专业是全美里最自由的，学生入学时可以选择多种研究方向，比如其中之一是人机互动，课程包括编程、认知、心理学等，都是帮助学生了解人工智能里“界面”的意义。
第12名 西北大学
西北大学的人工智能专业共有20门课程供学生选择，如“自然语言处理”、“知识表现和推理”、“计算机几何学”等。这里还有一门课程由IBM公司赞助，学生可以用IBM公司开发出的智能电脑――认知计算系统的代表Watson来制造出下一代人工智能设备。
第13名 罗切斯特大学
在罗切斯特大学，本科生有两个方向选择，分别是注重数据挖掘和机械视觉的“机械学习和机器人”，注重网络应用程序的“人机互动与网络”。研究生的课程包括运算法则、统计语言、认知过程、数据挖掘等。该校的教授在人工领域专业很有名，所以学生的研究机会很多。
第14名 俄亥俄州立大学
俄亥俄州立大学的人工智能专业有不同的侧重，学生可以选择研究神经式网络、电脑视觉或其他。人工智能的研究项目也有细分，如应用机器学习，听觉、言语和语言处理，机器学习理论和认知系统等。该校的人工智能研究实验室早在1970年成立，如今以研究成果显著而声誉良好。
第15名 哈佛大学
哈佛大学的人工智能专业名为“心智，大脑和行为”，从专业名就可以看出这是跨学科学习，且学生在毕业前要完成相关研究。这里的“人工智能研究小组”是一支高水平的师资队伍，他们在研究人工智能时，结合了社会计算、计算语言学等方面。
第16名 伦斯勒理工学院
伦斯勒理工学院的人工智能专业隶属于认知科学院，这就意味着学生将侧重于学习认知科学，研究人类和动物的思想，“心智与机器”、“机器与计算学习”等课程都较受欢迎。伦斯勒人工智能和推理实验室很有名，不过，有人开玩笑，这里的教授和学生在研究的过程中，总会有“我们自己也是机器吗”的困惑。
第17名 哥伦比亚大学
在美国东海岸，哥伦比亚大学的人工智能专业拥有最完备的实验室，学生在实验室里可以感受机器人原理、自然语言处理过程、计算机视觉，还可以操作可穿戴计算机原型和3D图形工作站，甚至是IBM公司开发出的机械臂，这些都增加了课程的趣味性。
第18名 普渡大学
普渡大学的人工智能专业名为“机器智能跟踪”，隶属于计算机科学院，课程内容包括人工智能、数据挖掘、机器学习和机器人研究。该专业的主要研究领域是机器学习和信息检索。
第19名 乔治亚州立大学
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一、人工智能运用的理论
在上世纪50年代第一次有了人工智能这一概念，随着时间的推移，人工智能的发展也十分的迅速，时至今日，智能化技术已经形成了以计算机为核心，包括各种学科在内，具有极强综合性的一门学科，通过制作模拟人的智能行为的机器，到达研究智能本质的目的。近些年来，智能化技术有了长足的进步，并且随着信息技术的高速发展，已经能够在一定程度上通过计算机模仿人的大脑，例如分析、收集、回馈、处理以及交换信息，正是由于这种进步，才让智能技术能够更加广泛的应用在各个领域当中。
二、利用智能化技术进行控制的优势
对于不同人工智能的控制，需运用不同方式进行探讨，由于部分人工智能的控制器，例如神经、模糊、模糊神经以及遗传算法均属于类非线形函数的近似器；采用此分类有利于了解总体，以及促进对人工智能控制策略综合性的开发，以上人工智能的函数近似器具备常规函数的估计器不具有的优点。首先，在多数情况下，精确了解控制对象动态方程是相对比较复杂的，所以控制器设计实际的控制对象模型，通常会出现许多不确定因素，例如参数变化与非线性时等，往往无法掌握新的信息。但人工智能的控制器设计，可不需参照控制对象模型。按照鲁棒性、响应时间与下降的时间不一样，人工智能的控制器可经过适当调整以提升自身性能。同古典的控制器比较，人工智能的控制器更具备易调节的特点。尽管缺少专家现场的指引，人工智能的控制器也可以采取响应数据进行设计。
三、电气工程自动化中智能化技术的运用
随着科技的高速发展，越来越多的新工艺、新技术被应用在各个领域当中，智能化技术也因此有了长足的进步，其应用范围也更加宽广，就电气工程自动化而言，智能化技术的应用能够优化电气的设计结构，并且做到时刻监控和诊断设备故障，做到智能控制，进而提高电气工程的建设水平。具体有以下几个方面：
1.电气的优化设计
在整个电气工程自动化领域当中，其产品的优化设计与其他相比还是较为复杂的，现在进行电气产品的优化设计主要有两个方面可以借鉴，一是日益丰富和完善的理论体系，二是过往设计经验，而传统的优化设计对设计经验过于依赖，往往采用进行大量数据实验的方式进行修改和优化，这样的做法不仅效率低下，还会浪费大量的资源，并且优化过后的产品也难以让人满意。但是，信息技术和智能化技术的发展，很好的解决了这一问题，通过计算机的辅助模拟，电气工程产品的优化设计正在一改往日的诸多问题，朝着智能、高效的方向不断前进着。
现在主要利用遗传算法和专家系统这两种方法实现电气优化设计中智能技术的应用，通过智能技术实现优化设计的模拟，替代相关工作人员进行数据处理，最终使得优化方案可靠、有效。
2.故障的监控和诊断
电气工程由于其自身的特点，使用的工艺和技术复杂、繁多，传统的诊断和监控措施不仅效率低下，检测故障的准确率也难以让人满意，这就需要充分利用智能化技术的优势，采用神经网络、模糊逻辑以及专家系统等模式，大幅度的提高故障监控和诊断的效率，例如，运用人工智能的技术，对电动机与发电机进行故障诊断的时候，结合神经网络与模糊理论，不但保留故障诊断的模糊性，更结合神经网络的学习能力强优势，共同对电机故障进行诊断，极大提升了故障的诊断准确率。
3.实现智能控制
实现智能控制不仅是电气行业发展的必然要求，也是各个领域未来的发展方向，现阶段电气工程自动化已经实现了部分智能控制，正朝着提高智能控制覆盖率的方向不断前进着。目前实现智能控制的方式主要有模糊的控制、专家系统的控制以及神经网络的控制，其主要的职能就是做到设备故障的及时记录、分析故障原因、各项数据收集和保存、通过监控反映设备的实时运行状况、利用计算机进行系统的控制等等。
4.发展趋势
笔者认为未来智能化技术的发展趋势应该朝着集成化、网络化等方向发展，通过高度集成化，将原本体积较大、运算速度较慢、运行响应不良的进行进行继承，提高各项性能指标，同时集成化不仅能够提高效率，也能在很大程度节约成产成本，同时能让系统的可靠性有显著的提高。而网络化是未来科技发展的必然要求，随着信息技术的发展，人们已经深刻的认识到网络和计算机为我们生活、工作带来的改变，实现智能技术的网络化能够通过计算机进行电气系统的远程操控，模拟相应的操作进行无人管理，利用网络在任意机床实现对其他机床的控制， 从而节约大量的人力资源。
四、结束语
随着科技的发展，人工智能技术也有了十分巨大的进步，在各个领域中的应用也有了可喜的成绩，不仅能够节约资源，还能提高生产效率和质量，尤其是对电气工程自动化而言，能够优化电气工程的设计结构，并且做到时刻监控和诊断设备故障，实现电气系统的智能控制。同时，我们要需要明确智能化技术未来集成化、网络化的发展方向，努力提高智能化水平，充分发挥智能化技术的作用，促进各行各业的发展和进步。
参考文献：
[1]冯亮.浅谈智能化技术在电气工程自动化中的应用[J].科技与企业，2013（01）
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随着科学技术的发展，人工智能、大数据等新一代信息技术已经成为了人们关注的焦点，它不但给人们的工作生活带来快捷和便利，同时实现了良好的经济社会效益。把人工智能运用到公共管理当中，可以创新管理理念和管理模式，提高公共管理和社会治理的效能。
一、公共管理概述
公共管理是指以政府为核心的公共部门，把科学管理理念、功能、组织及手段应用到公共事务。公共管理的特征：其一，公共管理主要把实现公共利益当作主要目标，促使社会整体朝着更加良好的方向发展；其二，积极履行社会公共责任是公共管理重要职能；其三，公共管理能够结合实际发展需要，协调与控制各项公共事务，并不断创新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基础上主动实行公权力，科学合理地运用各项公共资源才能顺利实现最终管理目标。目前，社会对公共管理者的专业能力及综合素养要求越来越高，公众在整个过程中赋予公共管理者较多的期望和责任。此外，公共管理也具备技术掌控职能、社会协调职能及预测职能等，这些都是新时代对公共管理者提出的新要求，公共管理者必须全面掌握各方面技能，了解并掌握公众的实际需求与时代的发展趋势，才能成为一名符合时展的高素养公共管理者。
二、人工智能对公共管理的主要影响
（一）人工智能对公共管理的促进作用
公共管理指通过使用管理理论、技术及方法等知识，系统化、专业化地管理公共事业，不断优化公共资源分配，使公共事业为人民服务。传统公共管理模式在公共管理信息收集及资源管理配置方面，需耗费大量人力、物力及财力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，传统的管理模式已无法适应新时期公共事业管理需求。将人工智能运用到公共管理中，尤其在收集处理公共管理信息方面效果较为明显。其一，智能化管理系统能够全面提升收集信息的效率和质量；其二，人工智能管理模式更为精准有效。人工智能对于问题与数据分析更具针对性，分析结果更加科学合理，可以准确把握社会个体需求，做到管理精准化、个性化；其三，在公共管理中运用人工智能可以节约成本，并实现更加优化的管理目标，提升公共管理效益；其四，在公共管理中运用人工智能，使资源配置更加符合公众需求，采用人工智能化、科学化资源配置模式，能够使资源合理利用，发挥最大效能。
（二）人工智能给公共管理带来的风险
人工智能作为新兴信息技术，为公共管理事业带来了较多机遇，推动了公共管理事业的进步和发展。然而人工智能也给公共管理事业带来了相应的机遇和风险。人工智能给公共管理带来的机遇在于人工智能与计算机网络技术可以完整的保存海量数据，并挖掘与分析有价值的信息。网络安全性使得人工智能技术存在诸多未知性，人工智能是否能够确保信息资源安全，包括信息存储、授权使用，行为轨迹等管理问题[1]。信息安全对公共管理十分重要，要确保信息安全才能使公共事业管理中资源配置更加科学合理，最终实现提升公共管理效率。通过以往的案例证明，人工智能技术的自我安全性还不足，因此，要想使人工智能在公共管理事业中得到普及，就必须尽快解决这一问题。
三、人工智能在公共关系管理当中的具体运用
当前，人工智能快速发展，能给人们的工作生活带来巨大改变，帮助人们完成了许多高难度、高强度、复杂化的公共工作，推动智能社会发展。人工智能能够代替人开展脑力劳动工作，可以改变许多工作模式。但是人工智能属于辅助工具，人们要正确认识并科学合理地利用它，才能充分发挥它在公共管理中的真正价值。在人类社会不断进步与发展过程中，公共管理者必须不断学习、掌握先进技术，才能提升对人工智能的利用效率，把具有明确规则却复杂、耗时耗力的工作交给人工智能。
（一）公共事业方面。有人认为人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已经运用到了人们生活的方方面面。2016年共享单车方便了出行，各年龄段的人安装了共享单车APP。共享单车具有明显优势，快捷便利、绿色环保，是人们出行的首选。共享单车利用人工智能平台，来科学的预测骑行的行程、路况及停放等，从而有效整合了天气、时间等各项变量工作，合理分析了其需求量和供给量，进一步提升了共享单车管理效率和效益。由此可见，人工智能已经越来越多地进入到了人们的日常生活当中，改变了人们的生活模式，使人们的生活朝着智能化方向发展。
（二）社会经济方面
运用人工智能能够把消费者具体需求反馈给企业，企业根据精准数据可以制定出更加优质的产品，提供高效服务[2]。当前电子支付是人们生活中重要的内容，人们出行不用带大量现金，运用支付宝或微信就能够进行支付。同样在电商物流整个过程中，分拣机器人就属于人工智能，其每天能够完成大于20万的工作量，很好地解决了困扰电商的物流问题，降低了人工成本，提高了工作效率。
（三）教育管理方面
人工智能运用包含教育管理，通过智能化学习系统和数据分析，教师能根据学生具体情况，如学习行为数据、知识点掌握等制定相应的个性化教育方案，提高了育人效果。从当前人工智能在教育领域运用情况看，在远程教育中同样获得了良好效果。在运用人工智能后，学生获得了个性化教育，创建了新的教学、内容研发和师资管理等形态。运用人工智能可以更准确、有针对性地协助教学，使日常教学效率得到大幅度提升。
四、人工智能在公共管理中的应用措施
（一）改变人才培养方式
人工智能技术的运用，还可以推动人才培养方式的变革和发展，能够创建健全的新型教育方式。首先，加强编程教育普及，设置人工智能方面的课程，把人工智能和其他学习的教育结合起来，健全人才培养方式。其次，组织多元化、多层面的人工智能科普活动，使社会大众能够进一步认识和了解人工智能。最后，加大人工智能基础设施方面的建设。
（二）重新构建组织形式
随着人工智能的出现和广泛运用，管理主体要结合自身特点，积极主动运用人工智能，不断发展完善管理结构。
在日后的工作当中，管理主体要和普通员工、智能机器有效合作，全面发挥潜在优势。另外，运用人工智能技术的时候，管理者要精心设计各种组织形式，才能确保信息传递真实、高效。
（三）创新工作模式
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一、对人工智能理论的具体分析
人工智能研究了自然科学和社会科学，所涉及的知识面非常广，不仅包括哲学、计算机科学、数学，除此之外，还包括控制学、心理学和不定性论等。我们由此可以看出，对于这种技术的研究，内容是较为复杂的。但是这种主要在遗传编程、智能控制和机器人学等领域中有所运用。而在电气自动化控制中的应用则没有很好地开展。因而我们要进行持续的探索，让这门技术在电气领域得到广泛应用，促进电气领域的发展。
二、人工智能控制器的特点
在以往的电气自动化实践中中，我们应用大多数是人工智能控制器，其中主要利用的是是非线性函数近似器，如：神经算法、模糊理论、模糊神经算法和遗传算法等。目前较先进的是采用AI函数近似器拥有比常规函数估计器更多优良的特点，例如：
1．在进行人工智能电气设计时不需要得到实际控制对象精确的动态模型，也不需要知道参数变化、非线性等具体因素；
2．人工智能控制器拥有良好的一致性，即使在输入新的未知数据时也能得到很好的预测结果；
3．人工智能控制器可以应用语言和响应时间进行设计，且调节更容易，对数据和信息的适应性更好，易于扩展和修改，抗干扰性能好，并且便于实现。
三、人工智能在电气自动化中的应用
1．人工智能在电气设备设计中的应用。
在实践中我们都知道，电气设备的设计是一个复杂过程，其中会涉及到电气自动化专业中电路、电机、变压器、电力电子技术、电磁场等多门学科内容；对设计者的实际工作经验要求很高，需要大量的人力、物力和财力。而借助于人工智能技术，可以解决很多人脑难以快速解决的繁琐计算和模拟过程，大大地提高了设计中的工作效率和精度。电气设备设计中应该注意不同的算法使用与不同的实际情况，要进行高效率、高质量的设计工作，要求工作人员具有高水平的人工智能软件应用能力和丰富的工作经验。
2．人工智能在电气控制中的应用。
在我们的生产生活中，提高自动化水平，就能够减少人力、物力、财力投入，提高系统的运作效率和质量。人工智能技术在电气设备控制中的应用主要包括模糊控制、专家系统控制和神经网络控制。在实际应用中，用得最多的是模糊控制。下面以人工智能控制在电气传动控制中的应用为例进行介绍。
在电气传动控制中，模糊控制的应用主要分为在直流传动和交流传动中的应用。直流传动控制中模糊逻辑控制主要应用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于调速控制，其规则库是一个if－then模糊规则集；而Sugeno控制器实际上是Mamdani控制器的特例，其典型的规则是：如果x隶属于A，且y隶属于B，则Z＝f（x，y）。
这里，A和B是两个模糊集。在交流传动控制中模糊控制器主要用于取代常规的PI或者PID控制器，另外最新研究中，还将模糊神经控制器用于各种全数字的高动态性能传动系统中，得到了一些新的研究成果。
3．人工智能在电力系统中的应用。
在实际生产中，人工智能技术在电力系统中的应用主要有4个方面——其中包括了专家系统、神经网络、模糊集理论和启发式搜索。专家系统ES是一个集大量规则、经验和专业知识于一身的复杂程序系统，该系统主要是依靠某个特定领域的专家的经验和知识，进行推理判断，并模拟专家的决策过程，对各种需要专家进行决策的难题进行处理。专家系统由6个部分组成，即知识库、数据库、推理机、咨询解释、知识获取和人机接口。
除此之外，现有许多种神经网络和训练算法在电力系统中得到广泛应用。神经网络具有灵活的学习方式和完全分布式的存储方式，在大规模信息处理中得到广泛应用；并且其识别能力和复杂状态分类能力都很强大。在电力系统的短期负荷预测中，BP神经网路能够在足够的驯良样本中，对模型急怒攻心合理分类，对输入进行选择，构建不同季节的周预测和日预测模型；将元件关联分析和人工神经网络相结合进行复杂电力系统故障诊断，采用ANN面向元件的模型，可以对每类元件进行故障报警和定位操作，还可以对同一跳闸区域中的不同故障进行识别。模糊理论在电力系统的潮流计算、系统规划和模糊控制等方面的应用得到了飞速发展，因为模糊逻辑能够完成高难度的数学近似计算，对负荷变化和电力生产等不确定因素建立隶属函数，以构建电力系统的最优化潮流模型。
4．人工智能在故障诊断中的应用。
人工智能技术中的模糊理论、专家系统和神经网络在电气设备故障诊断中应用较广泛，特别是在变压器故障诊断、发电机和电动机故障诊断中。传统的故障诊断方法无法针对设备故障的不确定性、非线性和复杂性等特点进行诊断，诊断效率较低。而人工智能方法的应用提高了诊断准确率。人工智能技术主要使用模糊逻辑、神经网络和专家系统三种故障诊断方法。如在电动机和发动机的故障诊断中使用人工智能化的故障诊断技术，结合了神经网络和模糊理论，实现了故障诊断知识模糊性与较强的神经网络共同的诊断，相对提高了故障的针对准确率。
5．人工智能对日常操作的影响。
电力系统不仅影响着电力系统建设的自动化水平，对日常的管理工作的影响也十分重大。人工智能技术应用于日常操作中，可以帮助实现以家用电脑操作进行系统操作，简化电流调整、设备操作界面，并且可自动进行日志生成和储存、报表自动生成等功能。电气系统日常操作中引进人工智能技术，不仅能够简化各种操作、规范各种文件样式和规格，并且能够实现操作的简便性和可视性。人工智能化技术在电气自动化控制中的应用，大大提高了工作效率和工作准确率。它已经成为我国未来电气自动化的主要发展方向，是我国电气产业的一大改革和进步
四、总结：
从目前的科技发展水平看来，以前需要通过人控制机器去完成的重大任务，到现在位置完全可以交由人工智能来完成。人工只能通过计算机来模拟人类智能活动的方式，不但是理论研究上的突破，还能够极大地节省人力、物力、财力，获得很高的经济效益和社会效益。总之，人工智能在电气自动化方面具有极大地潜力，我们应当不断地推动其完善和前进。
参考文献：
[1]王瑛,王宇.自动化控制系统网络的发展[J].科技信息(科学教研).2008(18).
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[4]彭启琮．DSP技术[M]．北京：电子科技大学出版社，2007．
[5]张培铭．展望21世纪电器发展方向一人工智能电器[J]．电工技术杂志．2006（4）．
[6]陈洪峰．国内电气自动化发展状况与趋势[J]．科技创新导报，2009，1：12．
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[9]张培铭．展望21世纪电器发展方向一人工智能电器[j]，电工技术，2006（11）．
[10]陈洪峰．国内电气自动化发展状况与趋势[J]．科技创新导报，2009（5）．
篇13
（一）客观层面
（1）社会面。当前社会发展处于转型关键期，高职教育迎来全新发展机遇，对人才培养质量不断提高。传统思想中，家长学生都带着有色眼镜看待高职教育。随着社会给技术技能型人才提供很多高薪岗位，部分学生主动选择高职院校进修学业，提高自身技能水平。高职院校必须以社会发展趋势为导向，及时调整自身发展战略。（2）政策面。在新课程改革视域下，政府高度重视高职教育的发展，出台了多项扶持政策，如《国家职业教育改革实施方案》《职业学校专业顶岗实习标准》《关于推进高等职业教育改革创新引领职业教育科学发展的若干意见》等，极大的推动了高职教育的稳定发展。
（二）主观层面
（1）教学理念。高职教师受传统思想影响，往往重视成绩和理论知识，亟需引进新的教学理念，并落实在实际教学中。高职院校已经意识到人工智能时代，自身转型创新的必要性，正积极将全新的教学理念贯穿在人才培养过程中。（2）教学方式。高职教育逐渐创新教学方式，将顶岗实习、校企合作、实训教学等应用在常规教学中，适应时展，彰显职教特色。但在实际教学中，教师理念未发生变化，能力无法满足新型教学方式需求，存在亟需改进优化的地方。（3）教学体系。只有完善的教学体系，才能为高职教育的改革创新提供依据参考。当前高职教育体系中含有诸多不足，如学科单一、理论与实践比重不协调、知识内容陈旧等。高职教育要想适应新时展趋势，应积极完善教学体系。
二、人工智能现状
（1）国家战略。近年来，国家高度重视人工智能发展，国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号），提出科技创新的主要方向是人工智能，提倡积极构建全新的人工智能科技创新协同机制，进一步完善人工智能教育体系，实现人才储备和梯队建设的目标，推动智能经济的发展。各部委也积极颁布一系列政策，如《智能制造2025》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《机器人产业发展规划（2016-2020）》等[2]。可见，国家为人工智能技术的发展提供了充足动力，人工智能已成为国家战略的一部分。（2）产业发展。多年的探索，人工智能技术有了明显提升，在问题求解、泛逻辑理论、不确定推理、拓扑学、图像处理、模式识别、专家系统等方面有了显著研究成果，一部分成果甚至领先世界水平。例如我国在模式识别领域的研究，文字识别、语言识别、虹膜识别都取得优异成果，被广泛应用在生物医药、机器人视觉研究、卫星遥感、自主导航、军事等领域。企业十分关注人工智能技术的发展应用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技术的深度研究，使应用和商业价值最大化。据不完全统计，2017年人工智能产业创造700亿元市场价值，预计在2020年产业规模超过1600亿元。
三、人工智能推动新时代高职教育转型发展的必要性
（一）技术技能型人才的需求
高职教育发展的目的是培养适合岗位需求的技术技能型人才。人工智能时代，先进技术的广泛应用，大部分岗位对人才的需求发生明显变化，逐渐形成了“机器换人”的局面。企业中简单、重复、劳动强度大的岗位，都由智能机器人予以代替。例如在京东电商的物流中，出现无人机配送方式，直接冲击了传统人工物流配送模式。相信在不久的将来，会有更多的智能机器人走向物流配送的工作岗位，形成全新的工作体系。此外，在生产制造的质检环节，由于传统人工监测方式存在诸多不足，应用人工智能的图像识别技术，可以实现对产品质量的动态检测。可见，人工智能时代会有大批岗位“消失”，取而代之的是智能化机器人。高职教育必须转变以往的教育模式，顺应时展趋势，结合社会岗位对技能人才的需求，调整高职教育方向，实现高职教育价值。
（二）国家发展战略的要求
以往的发展致力于“中国制造”，但新时代“中国制造”已无法提升综合国力，国家必须调整发展战略。人工智能时代将“中国制造”转变为“中国创造”“中国智造”。这一发展战略的转变，能看出先进科学技术在国家发展中的重要地位。为了2025年实现“中国智造”的目标，高职院校创新人才培养模式，顺应国家发展战略的调整。同时，高职教育转型过程中，转变以往以理论、成绩为主的思想观念，对人才进行更加系统的培养，调整理论知识、实习实践之间的关系比例。人工智能时代的高职教育转变与创新，可以加大对学生创新意识的培养力度，使人才综合素养得到更好提升，满足“中国创造”的需求。
（三）学生自身价值实现的需求
