時間：2023-03-17 18:05:26
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關鍵詞：人工智能計算機技術
一、人工智能的定義
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。
二、人工智能的應用領域
1.在管理系統中的應用
(1)人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業(yè)管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業(yè)管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關鍵因子。
(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發(fā)展方向。信息技術的飛速發(fā)展以及新的教學系統開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區(qū)開發(fā)新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發(fā)的全部內容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。
2.在工程領域的應用
(1)醫(yī)學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫(yī)學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復雜的醫(yī)學問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發(fā)表了著名的作為內科醫(yī)生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學智能系統開發(fā)與應用的。目前,醫(yī)學智能系統已通過其在醫(yī)學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫(yī)學領域中,并在不斷發(fā)展完善中。
(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發(fā)揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領域的首個人工智能專家系統,其發(fā)現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。
3.在技術研究中的應用
(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。
(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發(fā)展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發(fā)展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發(fā)更高級AI通用和專用語言,和應用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。
三、人工智能的發(fā)展方向
1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。
2.智能信息檢索技術的飛速發(fā)展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發(fā)是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態(tài)決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。
參考文獻:
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[2]劉玉然.談談人工智能在企業(yè)管理中的應用[J].價值工程,2003.
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[4]周明正.人工智能在醫(yī)學專家系統中的應用[J].科技信息,2007.
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[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).
截至目前，古典控制方法一直都無法被人工智能控制技術所取代。但是隨著時代的進步和發(fā)展，現代控制理論也日臻完善，人工智能軟件技術(包括遺傳算法、模糊神經網絡、模糊控制以及人工神經網絡等)逐漸取代了傳統的控制器設計常規(guī)技術。這些方法有著許多的共同之處:都要具備不同類型和數量的描述特性和系統的“apriori”技術。這些方法都有著顯著的優(yōu)勢，所以工業(yè)界都做出了不斷的嘗試，旨在進一步開發(fā)和使用這類方法，但是工業(yè)界又急于開發(fā)該系統，從而使其性能更加優(yōu)異，系統更加簡單、易操作。直流傳動的控制程序較為簡單，在過去得到了較為廣泛的應用。但是不可忽視的是，它們有著難以克服的限制性因素，而且隨著DSP技術的不斷進步和發(fā)展，直流傳動的優(yōu)勢逐漸隱沒，性能更高的交流傳動逐漸取代了直流傳動。但近幾年，部分廠商逐漸改良工藝，更高性能的直流驅動產品涌入市場，但是人工智能技術卻鮮少提及。在未來幾年，使用人工智能的直流傳動技術將在更大范圍內得到推廣和普及。
交流傳動瞬態(tài)轉矩具備較高的使用性能，它有著較強的控制性，僅次于直流電機。目前，直接轉矩控制(DTC)和矢量控制(VC)是比較常見的高性能交流傳動控制方法。當前，不少廠商都順應市場形勢，相繼推出了矢量控制交流傳動產品，而且無速度傳感器的矢量控制產品也大量上市。在性能較高的驅動產品中廣泛使用AI技術，將會進一步提高產品的使用性能，截至目前，僅有兩個廠家在其生產的產品中運用人工智能(AI)控制器。而在十五年前，日本和德國的研究人員提出了直接轉矩控制這一概念，經過了十年的發(fā)展演變過程，ABB公司面向市場，將直接轉矩控制的傳動產品引入市場，讓人們能夠直接感受直接轉矩控制的優(yōu)勢，從而開展相關的研究?？梢灶A見，人工智能技術將會運用到直接轉矩控制中，常規(guī)的電機數學模型將會被替代，從而退出市場。
人工智能控制器主要分三種類型，即:增強學習型、非監(jiān)督型和監(jiān)督型。當前，常規(guī)的監(jiān)督學習型神經網絡控制器的學習算法和拓撲結構已基本成型，這在一定程度上限制了此種結構控制器的生產和使用，導致計算機計算時間增長，而且常規(guī)非人工智能學習算法在具體應用上效果不明顯。而要克服這些困難，最好的辦法就是采用試探法和適應神經網絡。常規(guī)模糊控制器的模糊規(guī)則表和規(guī)則初值是“a－priori”型，這加劇了調整難度。假若該系統無有效的“a－priori”信息作為支撐，那么將導致系統陷入癱瘓。而要有效克服此類缺陷和困難，就可以運用自適應模糊神經控制器，保證系統的正常運轉。
二、電力系統中的智能控制
當前，世界各地的專家和學者都將眼光聚焦于智能控制理論的研究，研究表明，只要合理運用智能系統，就能在很大程度上提高電力系統控制水平，推動我國電力傳動系統步入新的階段。市面上廣泛使用的交直流傳動系統在控制技術和手段上已日臻成熟，閉環(huán)控制、矢量控制都有著較好的運用前景。PID控制法作為最新的控制方法，能較好地完成數學建模需承擔的控制任務，但是在具體實踐中，電力傳動系統表現出較強的不穩(wěn)定性，隨工作狀態(tài)的變化，電機參數也不斷變化著，這加劇了傳統建?？刂频碾y度。
概述制造業(yè)是國家的經濟命脈，而汽車制造又是戰(zhàn)略性支柱產業(yè)，它包括了整車、各種零配件廠等生產商，也包括了各地經銷企業(yè)和銷售企業(yè)。近年來，我國汽車行業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，原材料、生產、物流成本上漲、利潤下降，以及國際經濟形勢的影響。因此，汽車企業(yè)可以運用具有智能分析功能的商務智能系統，通過分析歷史數據快捷、及時地輸出各類報告，預測未來的客戶需求和銷售趨勢，在宏觀上為企業(yè)管理人員提供決策依據。計算機人工智能技術發(fā)展到了今天，已經開始使用龐大的知識庫來有效地取代人類器官或機構的記憶方法，近些年來很多的專家決策系統在考慮一定規(guī)則的基礎上對人類的診斷和經驗上的分析都能夠做出很好的判斷，甚至處于主導地位。這個系統可以很好地利用知識庫，并從中挖掘出我們想要的問題答案、成功地尋找到其中的關聯性，并提取相應的模式等。而實際上，這樣的專家系統已經在很多領域都有了非常不錯的應用，幫助很多企業(yè)在很短的時間內就做出相應的生產計劃、調度計劃、運輸計劃等，非常有效率，而且可以大大地增加收益，并很好地控制企業(yè)的人力成本。我國工業(yè)機器人是從20世紀80年代開始起步。經過二十年余年的努力已經形成了一些具有競爭力的工業(yè)機器人研究機構和企業(yè)。先后研發(fā)出弧焊、點焊、裝配、搬運、注塑、沖壓、噴漆等工業(yè)機器人。近幾年，我國工業(yè)機器人及含工業(yè)機器人的自動化生產線相關產品的年產銷額已突破十億元。目前國內市場年需求量在3000臺左右，年銷售額在20億元以上。統計數據顯示中國市場上工業(yè)機器人總共擁有量近萬臺，占全球總量的0.56%，其中完全國產工業(yè)機器人行業(yè)內規(guī)模比較大的前三家工業(yè)機器人企業(yè)，行業(yè)集中度占30%左右。其余都是從日本、美國、瑞典、德國、意大利等20多個國家引進的。國產工業(yè)機器人目前主要以國內市場應用為主，年出口量為100臺左右，年出口額為0.2億以上。多年來我國汽車零部件生產一直是手工焊、專機焊占據焊接生產的主導地位、勞動強度大、作業(yè)環(huán)境惡劣、焊接質量不易保證，而且生產的柔性也很差，無法適應現代汽車生產的需要。
1.1搬運機器人在汽車制造業(yè)中應用
汽車橋箱類零件具有精度高、加工工序多、形狀復雜、重量重的特點。為提高其加工精度及生產效率，各重型汽車生產廠家紛紛采用數控加工中心來加工此類零部件。而在使用數控加工中心加工工件時，要求工件在工作臺上具有非常高的定位精度，且需要保證每次上料的一致性。由于人工上料此類的工件具有勞動強度高、上料精度不好控制等缺點現在正逐步被工業(yè)機器人或專機進行上下料所取代。工業(yè)機器人具有重復定位精度高、可靠性高、生產柔性化、自動化程度高等、突出的優(yōu)勢，與人工相比，能夠大幅度提高生產效率和產品質量，與專機相比具有可實現生產的柔性化、投資規(guī)模小等特點。機器人智能化自動搬運系統作為減速器殼體加工的重要生產環(huán)節(jié)，雖然已經在國內重型汽車廠內取得成功的應用，但依然尚未普及。在國家經濟建設飛速發(fā)展的進程中，重型載重汽車的生產能力及生產力水平亟待有一個質的飛躍，而工業(yè)機器人即是提升生產力水平的強力推進器。
1.2焊接機器人在汽車制造業(yè)中的應用
汽車行業(yè)的發(fā)展水平，代表了一個國家的綜合技術水平，汽車工業(yè)的發(fā)展將會帶動其他行業(yè)的發(fā)展。各廠商為了在日漸激烈的競爭中立于不敗之地，必須率先實現焊接自動化。因此，今后除了如汽車、摩托車這樣的大批量生產行業(yè)。一些產品多樣化的企業(yè)，為了提高焊接質量，也將會考慮使用焊接機器人，如鋼結構等行業(yè)，與此同時，對焊接機器人的要求也必然會逐步提高，如說對焊道的自動跟蹤系統的需求會逐步加大等。作為焊接機器人和焊接機的專業(yè)生產廠家，OTC公司將繼續(xù)為提高中國的高速、高效、自動化焊機做出自己的貢獻。對于在汽車工業(yè)中的點焊應用來說，目前已廣泛采用電驅動的伺服焊槍。日本豐田公司已決定將這種技術作為標準來裝備其日本國內和海外的所有點焊機器人。
1.3裝配機器人在汽車制造業(yè)中的應用
在國內外各大汽車公司裝配生產線上被廣泛采用的裝配機器人。一方面使汽車裝配自動化水平大大提高，目前，國外某些大批量生產的轎車的裝配自動化程度已達50%~65%。另一方面，有效地減輕了工人的勞動強度，提高了裝配質量并明顯地提高了生產率。在汽車整車裝配中，機器人不僅用于擋風玻璃的密封濟涂覆、安裝和車輪備胎、儀表盤總成、后懸梁、車門、蓄電池等部件的安裝。
1.4噴涂機器人在汽車制造業(yè)中的應用
噴涂機器人在汽車制造業(yè)中可噴涂形態(tài)復雜的汽車工件而且生產效率和很高。多用于汽車車體的噴涂作業(yè)，如噴漆、噴釉等。除了上述機器人以外，汽車制造業(yè)中應用的機器人還有用于特殊加工的激光加工機器人用于部件形狀測量、裝配檢查和產品缺陷檢查的檢測機器人，抑制塵埃粒子大小及數量的水切割機器人和凈化機器人等。
2人工智能在汽車制造業(yè)中的進展分析
隨著中國汽車工業(yè)的迅猛發(fā)展，機器人在先進汽車制造中的重要性也越來越凸顯。機器人的產品應用廣泛，覆蓋焊接、物料搬運、裝配、噴涂、精加工、拾料、包裝、貨盤堆垛、機械管理等領域。在汽車行業(yè)的應用主要分為以下五大部分。車身系統中，采用虛擬仿真等手段，主要針對車身覆蓋件不斷開發(fā)出新的標準化、模塊化解決方案，動力總成系統中，提供了涵蓋汽車傳動系統核心部件，發(fā)動機、變速箱和傳動軸的全套裝配測試系統。在沖壓自動化系統方面從卷材與堆垛到零件的碼垛，從提供控制系統到企業(yè)ERP，從設計到生產支持與效率優(yōu)化，擁有全面的工程能力，涂裝自動化系統方面，以高柔性高精度的噴涂機器人來幫助客戶提升涂裝質量，減少生產廢料，而在焊接自動化系統中，機器人比較典型的應用是電阻點焊、電弧焊，其最新一代機器人配套提供一系列高度人性化的軟件工具。汽車工業(yè)的最大特點是產量大，生產節(jié)拍快，產品一致化程度高。消費者對汽車質量要求越來越高，是促使機器人應用越來越普遍的一個重要原因。機器人本身只是集裝箱里的一個貨物，隨機器人的設備功能越來越精細，客戶的思維在這時候逐漸走向成熟，在采購時不再單單考慮某生產工位的瓶頸，而更多地考慮到長期戰(zhàn)略因素，如維護成本加入的高低，長期投資回報是否劃算，服務涵蓋地域是否廣泛，響應是否及時，全球技術支持能力有多強，中期后期不同階段解決問題的能力有多大等等。這時，產品本身的價格和意義相對弱化而長期的價值越發(fā)凸顯。
3結束語
顧名思義，人工智能就是研究怎樣利用機器模仿人腦進行推理、設計、思考和學習等思維方式和活動，幫助人們解決一些需要專家才能解決的問題，通俗一點說，就是借助計算機來執(zhí)行人類的智能活動，最終實現利用各種自動化機器或是智能機器，模仿和完成人的智能活動，實現某些“機器思維”或是腦力自動化。但從學術的角度說，人工智能包含的范圍非常廣，與人工智能相聯系的不下幾十門學科，所涉及的理論領域和應用的領域幾乎涉及人類的所有活動，人類任何工作離不開智能，因此，任何領域都是人工智能的潛在應用領域。例如，應用人工智能的方法和技術，設計和研制各種計算機的“機器專家”系統，可以模仿各行各業(yè)的專家去從事醫(yī)療診斷、質譜分析、礦床探查、數學證明、家務管理、運籌決策等腦力勞動工作，以完成某些需要人的智能、運用專門知識和經驗技巧的任務等等。在信息社會的構建中，網絡的應用正在深遠的影響著人們的工作和生活方式，計算機網絡技術的發(fā)展正處在日新月異、交融更替之際，信息安全的保證將成為公眾的需求和時代的責任，在這個方面，人工智能技術是一種模仿高級智能的推理和運算技術，在很多實際的控制和管理問題上都顯示出具有很強優(yōu)勢，如果能把人工智能科學中的一些算法與思想應用到計算機網絡中，將會大大提高計算機網絡的性能，不斷提高信息的安全性。
2信息安全與人類生活的關系
信息安全包含的范圍很廣，大到國家軍事機密，小到如何防范商業(yè)秘密和人身秘密。在目前的網絡信息社會中，信息安全的實質就是要保護信息系統或信息網絡中的信息資源免受各種類型的威脅、干擾和破壞，但是在我們的日常生活中，這種事情還是屢有發(fā)生。
2.1信息安全對人們生活的影響
（1）對信息服務的破壞。
一是信息的泄露，被某個未被授權的實體或者是個人獲得用于不法目的，而且在這個過程中，可能導致信息被非法轉讓、刪減或者是破壞，讓原來信息擁有者的信息失去真正的意義；二是被拒絕服務，這是對信息或者是相關資源的合法訪問被無條件阻止。
（2）非法使用對合法權的破壞。
這主要是某一資源被某個非授權的人，或以非授權的方式使用。一是竊聽。用各種可能的合法或非法的手段竊取系統中的信息資源和敏感信息。例如對通信線路中傳輸的信號搭線監(jiān)聽，或者利用通信設備在工作過程中產生的電磁泄露截取有用信息等。通過對系統進行長期監(jiān)聽，利用統計分析方法對諸如通信頻度、通信的信息流向、通信總量的變化等參數進行研究，從中發(fā)現有價值的信息和規(guī)律。二是假冒。通過欺騙通信系統（或用戶）達到非法用戶冒充成為合法用戶，或者特權小的用戶冒充成為特權大的用戶的目的。黑客大多是采用假冒攻擊。攻擊者利用系統的安全缺陷或安全性上的脆弱之處獲得非授權的權利或特權。例如，攻擊者通過各種攻擊手段發(fā)現原本應保密，但是卻又暴露出來的一些系統“特性”，利用這些“特性”，攻擊者可以繞過防線守衛(wèi)侵入系統的內部破壞
2.2信息安全受到威脅的分類
（1）授權侵犯
被授權以某一目的使用某一系統或資源的某個人，卻將此權限用于其他非授權的目的，也稱作“內部攻擊”。在某個系統或某個部件中設置的“機關”，使得在特定的數據輸入時，允許違反安全策略。
（2）木馬攻擊。
軟件中含有一個覺察不出的有害的程序段，當它被執(zhí)行時，會破壞用戶的安全。這種應用程序稱為特洛伊木馬(TrojanHorse)。計算機病毒：一種在計算機系統運行過程中能夠實現傳染和侵害功能的程序。
(3)人為原因。
一個授權的人為了某種利益，或由于粗心，將信息泄露給一個非授權的人。信息被從廢棄的磁碟或打印過的存儲介質中獲得。侵入者繞過物理控制而獲得對系統的訪問。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盜。業(yè)務欺騙：某一偽系統或系統部件欺騙合法的用戶或系統自愿地放棄敏感信息等等
3人工智能對信息安全的影響和未來發(fā)展趨勢
隨著人工智能的不斷發(fā)展和應用方法的不斷成熟，人工智能在信息安全保障的服務能力將更加強大，人工智能也將處于計算機網絡發(fā)展的前沿，與計算機發(fā)展的軌跡同行。筆者僅就人工智能在信息安全的具體領域“數字水印”的研究展開論述，分析未來人工智能與信息安全的密切關系。
3.1數字水印的定義
數字水印技術的基本思想源于古代的密寫術。古希臘的斯巴達人曾將軍事情報刻在普通的木板上，用石蠟填平，收信的一方只要用火烤熱木板，融化石蠟后，就可以看到密信。使用最廣泛的密寫方法恐怕要算化學密寫了，牛奶、白礬、果汁等都曾充當過密寫藥水的角色?？梢哉f，人類早期使用的保密通信手段大多數屬于密寫而不是密碼。然而，與密碼技術相比，密寫術始終沒有發(fā)展成為一門獨立的學科，究其原因，主要是因為密寫術缺乏必要的理論基礎。
數字水?。―igitalWatermark）技術是指用信號處理的方法在數字化的多媒體數據中嵌入隱蔽的標記，這種標記通常是不可見的，只有通過專用的檢測器或閱讀器才能提取，因為當前的性信息安全技術都是以密碼學為基礎，計算機處理能力提高后，這種密保措施已經越來越不安全，因此數字水印就是人工智能跨速發(fā)展的結果，數字水印是信息隱藏技術的一個重要研究方向，這對于信息安全有著超強的保護能力。
3.2數字水印的特征
（1）隱蔽性：
在數字作品中嵌入數字水印不會引起明顯的降質，并且不易被察覺。
（2）超強安全性：
水印信息隱藏于數據而非文件頭中，文件格式的變換不應導致水印數據的丟失。
（3）不可丟失性：
是指在經歷多種無意或有意的信號處理過程后，數字水印仍能保持完整性或仍能被準確鑒別?？赡艿男盘柼幚磉^程包括信道噪聲、濾波、數/模與模/數轉換、重采樣、剪切、位移、尺度變化以及有損壓縮編碼等。
3.3發(fā)展前景
（1）實現數字化作品產權信息保護。
計算機網絡的發(fā)達，讓數字作品（如電腦美術、掃描圖像、數字音樂、視頻、三維動畫）的版權保護成為當前的熱點問題。但是數字作品的拷貝、修改非常容易，而且可以做到與原作完全相同，“數字水印”利用數據隱藏原理使版權標志不可見或不可聽，既不損害原作品，又達到了版權保護的目的。目前，用于版權保護的數字水印技術已經進入了初步實用化階段，IBM公司在其“數字圖書館”軟件中就提供了數字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop軟件中集成了Digimarc公司的數字水印插件。
（2）商務票據信息安全保護。
隨著高質量圖像輸入輸出設備的發(fā)展，特別是精度超過1200dpi的彩色噴墨、激光打印機和高精度彩色復印機的出現，使得貨幣、支票以及其他票據的偽造變得更加容易。網絡安全技術成熟以后，各種電子票據也還需要一些非密碼的認證方式。數字水印技術可以為各種票據提供不可見的認證標志，從而大大增加了偽造的難度。
（3）重要聲像數據信息安全保護。
數據的標識信息往往比數據本身更具有保密價值，如遙感圖像的拍攝日期、經/緯度等。沒有標識信息的數據有時甚至無法使用，但直接將這些重要信息標記在原始文件上又很危險。數字水印技術提供了一種隱藏標識的方法，標識信息在原始文件上是看不到的，只有通過特殊的閱讀程序才可以讀取。這種方法已經被國外一些公開的遙感圖像數據庫所采用。
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學 (cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著 名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領 域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機遇的領域。
計算機與人工智能
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而 理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯 系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究 會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以 及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行 情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深 藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發(fā)展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發(fā) 展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的 現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問: 目前人工智能研究出現了新的，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答: ai研究出現了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的 翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯 著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據 挖掘和知識發(fā)現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發(fā)現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現知識的維護和再利用、半 結構化和非結構化數據中的知識發(fā)現以及網上數據挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務， 而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多 主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多 主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
問: 您在人工智能領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智能領域的研究情況。您認為目前我國人工智能的研究情況如何？
答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發(fā)掘現有計算機潛力的基礎 上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環(huán)境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技 術與世界先進水平的差距，也為未來的發(fā)展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣于考慮國外怎么做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合?？茖W研究講創(chuàng)新，而創(chuàng)新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發(fā)現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問: 請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發(fā)展？
答: 技術的發(fā)展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展: 模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來 人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
什么是人工智能？
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的 角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
ai理論的實用性
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白 有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態(tài)，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和 無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以 大大減少網絡堵塞。
我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產品
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asci white電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一?，F在，ibm正在開發(fā)能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔" (blue jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
以上論證說明：人工智能技術可以在人類隱性智慧定義的工作框架內模擬人類顯性智慧（人類智能）生成知識，創(chuàng)建主客雙贏的策略解決各種復雜問題。而這是現今其他各類技術做不到的。不過，由于在人工智能系統工作的基本過程中，（1）中客觀存在各種不確定性，人類給定的知識未必能夠理想地體現客觀規(guī)律，也未必能夠完全滿足求解問題的需要，（2）中人類預設的求解目標也不見得完全合理，（3）中人工智能系統各個環(huán)節(jié)必然存在各種不理想性。因此，人工智能系統對人類顯性智慧能力的模擬不可能完全到位，人工智能系統提供的問題解答也有可能不如人類自己求出的解答。換言之，人工智能系統所模擬的人類顯性智慧能力，原則上不可能超過人類自己的顯性智慧能力。如果說人工智能系統確實也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是顯性智慧中的智慧品質。至于一些人所宣傳的機器超越人類甚至機器淘汰人類的說法，是沒有根據的。無論是人工智能系統，還是其他各種機器系統，它們共同的問題之一是：機器沒有生命，沒有目的，不可能自主發(fā)現應當解決的實際問題，不可能自主形成機器的智慧，尤其不可能無中生有地形成超越人類和淘汰人類的荒唐愿望，因此更不可能產生淘汰人類或滅絕人類的行為。
2人工智能與信息技術的關系
圖2的人工智能系統模型表明，完整的人工智能技術系統必須具有如下環(huán)節(jié)：信息獲?。ǜ兄⑿畔鬟f（通信）、信息處理（計算）、知識生成（認知）、策略創(chuàng)建（決策）、策略執(zhí)行（控制）以及反饋學習優(yōu)化等基本技術系統，這正像“人”這個智能系統必須具有感覺器官（信息獲?。鬏斏窠浵到y（信息傳遞）、思維器官（信息處理、知識生成、策略創(chuàng)建）以及執(zhí)行器官（策略執(zhí)行）。 其中傳感（感受信息）、通信（傳遞信息）、計算（處理信息）、控制（執(zhí)行信息）等技術屬于信息技術。可見，人工智能系統是一個全局整體，其中包含著傳感、通信、計算、控制等信息技術環(huán)節(jié)；這正像人這個智能系統是一個全局整體，其中包含感覺器官、傳輸神經、丘腦和執(zhí)行器官這些信息器官。如果把人工智能系統稱為完整的人工智能系統，而把其中的知識生成和策略創(chuàng)建稱為核心人工智能系統，那么，則有：完整的人工智能系統＝核心人工智能系統＋信息技術系統其中，核心人工智能系統處于完整人工智能系統的核心，處理知識和智能層次的問題；信息技術系統處于完整人工智能系統的外周，處理信息層次的問題，同時擔任核心系統與外部環(huán)境之間的兩端接口：一端是從環(huán)境獲取本體論信息（傳感），另一端是對環(huán)境施加智能行為（控制）。這就表明，信息技術系統提供給人類的服務主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何認識事物本質的服務（因為這需要知識），更不可能提供如何解決問題的服務（因為這需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技術
近十多年來，先后出現了大數據、云計算、物聯網、移動互聯網以及各種互聯網的應用技術。人們把它們稱為“新型”信息技術或“新一代”信息技術。深入分析可以發(fā)現，這些新型信息技術的核心技術正是核心人工智能系統的知識生成和策略創(chuàng)建技術。不妨以大數據技術為例加以說明。圖3表示了大數據技術系統的工作流程。由于有著多種來源、多種背景以及多種格式，大數據通常是病態(tài)結構或不良結構的大規(guī)模數據集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻擊程序。因此，如圖3所示，大數據技術的第一個環(huán)節(jié)就是智能分類：把無用的數據識別分類出來加以過濾和抑制，把有用的數據按照某些特征進行分類，再分門別類地送到恰當的云計算（和云存儲）系統，進行相應的信息處理，為知識生成（知識挖掘）做好必要的準備。通過知識挖掘生成了足夠的知識之后，才可以把這些知識（結合求解目標）轉換成為用來解決問題的智能策略。其中，智能分類、知識挖掘和策略創(chuàng)建都是人工智能的基本技術?？梢姡绻麤]有這些人工智能技術，大數據就只能是數據，而不可能轉換成為有用的知識和可以用來解決問題的智能策略。
由此可知，大數據技術的核心就是人工智能技術，可以把它比較確切地稱為面向大數據的智能技術。而把它稱為新型信息技術則沒有真正抓住大數據技術的要害和本質，模糊了人們對大數據技術和人工智能技術的認識，不利于大數據技術的研究和發(fā)展，也不利于人工智能的研究和應用。真正的智能物聯網模型不是別的，正是圖2所示的模型。如圖2所示，只要在綜合知識庫內設置“對物控制的目標”，那么“外部世界的物”的信息就經由傳感器獲得，經過通信系統傳送到計算系統并在這里進行必要的處理即把信息變成適用的信息，接著由認知系統轉換成為知識，然后由決策系統根據控制目標把信息和知識轉換成為智能策略，智能策略再經通信系統傳到執(zhí)行系統之后轉換成為智能行為反作用于所關注的“物”，使它的狀態(tài)符合預設的目標。近來人們在密切關注著“互聯網＋”。其實，“互聯網＋”可以有兩種不同的理解。一種理解是當前人們所關注的互聯網推廣，這里的“＋”就相當于信息化的“化”，就是互聯網的各種應用。另一種更有意義的理解則把“互聯網＋”理解為互聯網升級，就是把以計算機為終端的現有互聯網升級為以人工智能系統為終端的智能互聯網。這就是2015年全國兩會期間全國政協委員的“中國大腦”提案。應當認為，互聯網推廣,即把互聯網應用到各行各業(yè)是完全必要的，這是信息化建設的正常要求。但是，從信息化建設的發(fā)展大勢來看，互聯網升級即把當前常規(guī)互聯網升級為智能互聯網則更為必要，這將為中國信息化建設注入更為強大的新活力，是轉變經濟發(fā)展方式的需要，是國民經濟產業(yè)升級的需要。綜上所述，大數據技術、云計算技術、智能物聯網技術，其實都是人工智能技術的相關具體應用。可以這么說，如果沒有人工智能技術，單憑信息技術很難有效地應對大數據和物聯網以及未來更多更復雜的技術挑戰(zhàn)。
4結束語
第一，植物的規(guī)格要確定好，要結合植物所適應的地質條件來對各種規(guī)格的植物進行協調搭配。一般來說，中型及其以上規(guī)格的喬木作為園林的架構之一，會對整個園林所呈現出來的景觀效果起著重要作用，應當先進行安放，然后才是小型規(guī)格的植物的安放，保證在園林景觀的細節(jié)處做好處理；第二，要合理組合植物的品種類型，落葉植物和針葉常綠植物之間在園林中所占的比例應當保持一定的平衡關系，對于植物如花卉、葉叢的顏色要協調好，一般以夏東兩季的植物色彩為主色調，其他色調為輔，以保證視覺上能起到互相補充的效果。
2園林設計中人工智能應用現狀
2.1系統操作方面
由于園林設計既涉及藝術方法也涉及到技術手段，因此，對操作人員的綜合能力要求就比較高，也就是說，操作人員應當對建筑理論、園林綠植知識和計算機基礎三方面綜合掌握，而事實上，很多參與園林設計的人員并沒有很強的工程操作能力，要求太高，難以實現。
2.2園林可重復使用性方面
目前來說，園林的重復使用性還是太低，因為每個地方的氣候條件和地理環(huán)境都不相同，所以，針對一個地方所制作的園林設計并不能簡單地復制到另一個地方，如蘇州園林的設計不能直接用在遼寧的園林設計，原因在于北方相對南方來說，園林供水相對困難，山石種類不同，綠植花卉種類也不如南方園林的豐富，而且南北審美觀不同，北方園林設計多采用渾厚石材，綠植多為松、柏、楊、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈現剛健雄渾的特點，而南方則因為花木種類豐富，布局特別，注重山石與水的搭配，獨具精致淡雅的特點，由此可見，園林的可重復使用性不高。
2.3計算機輔助設計方面
計算機輔助設計即常說的CAD。目前來說，CAD并不能完全對口符合園林設計的需求，因為CAD只能呈現出單一的圖形畫面，既不利于設計者進行設計，也不利于客戶對設計者的設計的理解，導致客戶與設計者之間難免信息不對稱，造成一定的信息偏差，影響之后園林設計出來的成果。
3加強人工智能在園林設計中應用的辦法
3.1園林子系統的設計
作為整個園林系統的組成部分，園林子系統的設定概要應通過計算機實施建模，來對項目實施進行基本設定，在獲得項目系統的自動生成規(guī)則之后，在對所收集到的園林基本數進行存檔，來作為全局的運行參數，在一定程度上影響了計算機的運行結果。一般來說，存檔信息有園林的設計規(guī)模、投資情況、發(fā)展需求以及相關的環(huán)境因素等，存檔后，可能會對建筑的規(guī)模大小、選址、風格特點以及植物的搭配等造成影響。
3.2地形子系統的設計
地形子系統的設計應當是通過計算機對采集到的地質數據進行推理而后才進行的。一般來說，會采用規(guī)則引擎最為計算機的推理機，是基于專家系統的模式下進行推理的，工作原理是由機器來仿造人類在對事件進行考慮的思維和方法，通過進行試探性的方法來進行推理，并不斷地對推理所得出來的結果進行解釋和驗證。對地質情況進行實時實地勘查是保證園林設計圖紙正常輸出的要求，這是不能單純地依靠計算機來實現的，因為地質勘查涉及到很多復雜地形的勘查，只能依靠人工的方式。地質勘查可以分為前期階段和后期階段。前期階段主要是設定園林工程的初稿，因此，只要對地質情況進行系統的粗略勘察即可。后期階段主要是完成圖紙設計要求，因此，對數據準確性要求更高，并勘查人員對此進行較為細致的處理。這以后才是通過對計算機智能系統軟件的使用來將前期階段和后期階段所獲得的數據進行智能化處理，完成相關數據的細化以及修正，然后通過系統推理得到一個初步的園林模型。
3.3主干道路子系統的設計
對地形子系統進行地形數據的輸出即可得到主干道路設計，因為我們首先完成了地形的設計，因此，在接下來對道路進行設計的過程中就可以有效地避免其他的建筑和設施的干擾，這之后的設計才能按部就班地開展。推理的總體規(guī)則為：首先，由園林的建設規(guī)模、投資情況等來對道路的類型和所需費用等進行計算，得到相關數據；然后，結合之前的輸出地形圖來生成推薦道路圖，并檢查道路的密度是否符合園林的設計規(guī)范，接著根據道路建設定額表來對工程造價進行計算，看是否符合預期投資情況；最后，對道路圖進行人工的調整，并反復驗算。
3.4圖紙和圖表輸出子系統的設計
