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摘要：近些年来人工智能日渐引起人们的关注和重视，其在人们生活、工作、学习中发挥的重要作用是其他技术所无法取代的。為了更好地推动人工智能的发展，对其原理与应用领域进行研究分析就显得极为重要，这是推动人工智能予以可持续发展的重要根本。
关键词：人工智能；原理；应用
一、人工智能原理浅析
1.早期的人工智能，在二十世纪五十年代至六十年代期间，许多科学家试图通过对人的大脑结构进行研究，研究出类似于人体大脑的一个智能模型。在1943年提出一个较为简单的神经元模型，只能进行简单识别的神经元模型。由于当时神经元实现技术的相对落后，使得此项模型的结构简单化与人的大脑结构相差很多，最终以失败告终。
但是在二十世纪六十年代的中后期，人工智能这一概念被提出。此时正是计算机技术快速发展的阶段，计算机的出现为人们研究与探索人类大脑提供了便利工具，通过研究人员的艰苦奋斗、不懈努力，终于在一九九七年，制造出的机器人在与著名象棋大师进行象棋比赛时赢得了比赛，这就表明机器人的大脑思维以及到达了一个更高的层次。虽然人工智能的实现路途还很遥远，但是随着计算机技术的快速发展，相信在不久的将来会实现。
2.专家系统，专家系统其实是一种智能推理系统，以知识为基石，但是又与通用问题求解的系统有所差异，专家系统着重在于某一专业领域所具备雄厚的专业知识，其中包括实验案例以及研究学家的以往经验与发现的某种规律。这样的规律是带有一定的启发性能。由这些知识所组成的数据库作为基石，让系统锦上添花，让其可以达到模拟此专业领域专家的效果。系统专家基本是由三部分组成：知识库、推理机制以及人机界面。基本构造如图，
其中知识库以及推理机是此项系统中的核心位置。专业系统通过对知识库的适时进行筛选与提取，然后再交由退立即进行推理，得出最终的结果，实现指导工作的目标。由此可见专家系统具备以下几点特点：第一，专家系统所解决是数学逻辑思维以及专业术语难以表述但也没有恰当的算数算法去解决的复杂而又专业性能强的问题；第二，通过利用人工智能的技术，来进行推理和搜索。
3.人工神经网络，人工神经元网络顾名思义就是由神经元之间的相互连接构成的网络。网络信息的处理主要是由神经元之间的相互连接与作用而实现的；知识以及信息的储存主要表现在网络神经元的分布式连接。其具有自学知识的能力，可直接通过对实验数据分析而得出结论，并不是依靠于专业人士的大脑运作。
人工神经网络其自身既有好处也有缺点。优点就是在人们面对一些复杂的多维立体非线性问题时，可以在短时间内解决这类问题。通过人工神经网络的实践运用，不仅仅可以解决定性的问题，还可以解决定量的问题。人工神经网络在对大规模数据进行处理、分析以及储存方面较为先进；但是在对原始数据通过学习算法而建立出来的内部知识库，其中神经元并不进行信息的储存，网络的知识是通过计算机编码存在于整个网络连接模式当中，这就使得知识表达不够清晰。
二、人工智能的应用
1.人工智能在软件工程中的应用，随着计算机科技的快速发展以及广泛使用，促使人工智能在日常生活中的快速发展。比如人工智能科目中的图纸规划来解决一些软件工程中所面临的问题。可以有效的提高软件自动化。主要是通过语言规划的方式对工程目标以及初始状态等各个步骤进行详细的表述，将其转变成为数学规划问题，然后在调用规划器进行规划，最终获得到此项工程的解决方案。智能规划求解方案其实是一种抽象的求解方式，只需要将所解决的问题表数清楚，就可以对问题进行规划。即使规划目标发生更改，随后进行的程序都不会发成变化，只需要将规划目标进行修改即可。由此可以得出，规划方法求解过程对于模块的修改以及系统的局限性有着至关重要的作用。
2.人工智能在信号处理中的应用，近几年来，我国的信号处理技术得到了快速发展，尤其是人工智能在信号处理中的广泛应用。在对信号进行处理众多方法之中，模糊控制处理方法使用较为广泛。在对模糊系统进行运用的过程中，隶属函数的建立是一个至关重要的环节，他不但可以从性质方面对模糊系统的相关特点进行确定，而且可以通过量化的方式实现数学计算。但是，其具有很强的主观性能，因此增大人们对其研究难度。除此之外，隶属函数的方法表现在统计法、论证法以及专家经验法等方面，但是仍不能够满足当前社会的发展需要。近几年来，伴随着科学技术的快速发展，人工智能逐渐深入到隶属函数领域当中，并取得了良好的效果，在面对复杂难以解决的问题时，提供了有效方法。
3.人工智能在故障诊断中的应用，目前，人工神经网络成为了热点课题。神经网络不但具有通用的逼近能力，而且还具有学习以及故障容错的能力，因具备这些能力而被广泛应用到科学以及工程学的诸多领域当中。神经网络它是由许多神经元并列连接组合而成的，可以通过对外界的学习过程来获取相关知识，并将获取的知识储存在神经元自身的连接点上。其是分布式以及自适应的。但是当神经网络在处理较为复杂的在线故障时，就会受到严重影响，在这样的情况之下，神经网络就会出现很多问题，例如：神经元结构变得复杂，神经元的收敛速度变得缓慢等现象，从而导致不可以及时的解决这些问题。然而，若是将人工神经网络与其他的排除障碍系统或者技术相结合的话，就可以在短时间内有效地解决所遇到的问题以及困难。
总之人工智能具有极为广阔的发展前景，也必将会推动人们生活发生质的改变。通过对其原理和应用所进行的分析，能够更好地将其技术融入到各个行业之中，让其推动社会发展，以及国家经济进步等方面发挥重要作用，让人工智能真正为人类所用。
参考文献：
[1]陶九阳，吴琳，胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望[J].指挥与控制学报，2016，2（02）：114-120.
[2]龚怡宏.人工智能是否终将超越人类智能——基于机器学习与人脑认知基本原理的探讨[J].人民论坛·学术前沿，2016（07）：12-21.
[3]王泽凡.基于人工智能的原理和方法分析[J].中华少年，2015（25）：100.
[4]何华灿.人工智能基础理论研究的重大进展——评钟义信的专著《高等人工智能原理》[J].智能系统学报，2015，10（01）：163-166.
作者简介：苏乘龙（2000年12月），男，汉族，籍贯：四川乐山。
（作者单位：四川省绵阳中学实验学校）
关键词：人工智能；原理；应用
一、人工智能原理浅析
1.早期的人工智能，在二十世纪五十年代至六十年代期间，许多科学家试图通过对人的大脑结构进行研究，研究出类似于人体大脑的一个智能模型。在1943年提出一个较为简单的神经元模型，只能进行简单识别的神经元模型。由于当时神经元实现技术的相对落后，使得此项模型的结构简单化与人的大脑结构相差很多，最终以失败告终。
但是在二十世纪六十年代的中后期，人工智能这一概念被提出。此时正是计算机技术快速发展的阶段，计算机的出现为人们研究与探索人类大脑提供了便利工具，通过研究人员的艰苦奋斗、不懈努力，终于在一九九七年，制造出的机器人在与著名象棋大师进行象棋比赛时赢得了比赛，这就表明机器人的大脑思维以及到达了一个更高的层次。虽然人工智能的实现路途还很遥远，但是随着计算机技术的快速发展，相信在不久的将来会实现。
2.专家系统，专家系统其实是一种智能推理系统，以知识为基石，但是又与通用问题求解的系统有所差异，专家系统着重在于某一专业领域所具备雄厚的专业知识，其中包括实验案例以及研究学家的以往经验与发现的某种规律。这样的规律是带有一定的启发性能。由这些知识所组成的数据库作为基石，让系统锦上添花，让其可以达到模拟此专业领域专家的效果。系统专家基本是由三部分组成：知识库、推理机制以及人机界面。基本构造如图，
其中知识库以及推理机是此项系统中的核心位置。专业系统通过对知识库的适时进行筛选与提取，然后再交由退立即进行推理，得出最终的结果，实现指导工作的目标。由此可见专家系统具备以下几点特点：第一，专家系统所解决是数学逻辑思维以及专业术语难以表述但也没有恰当的算数算法去解决的复杂而又专业性能强的问题；第二，通过利用人工智能的技术，来进行推理和搜索。
3.人工神经网络，人工神经元网络顾名思义就是由神经元之间的相互连接构成的网络。网络信息的处理主要是由神经元之间的相互连接与作用而实现的；知识以及信息的储存主要表现在网络神经元的分布式连接。其具有自学知识的能力，可直接通过对实验数据分析而得出结论，并不是依靠于专业人士的大脑运作。
人工神经网络其自身既有好处也有缺点。优点就是在人们面对一些复杂的多维立体非线性问题时，可以在短时间内解决这类问题。通过人工神经网络的实践运用，不仅仅可以解决定性的问题，还可以解决定量的问题。人工神经网络在对大规模数据进行处理、分析以及储存方面较为先进；但是在对原始数据通过学习算法而建立出来的内部知识库，其中神经元并不进行信息的储存，网络的知识是通过计算机编码存在于整个网络连接模式当中，这就使得知识表达不够清晰。
二、人工智能的应用
1.人工智能在软件工程中的应用，随着计算机科技的快速发展以及广泛使用，促使人工智能在日常生活中的快速发展。比如人工智能科目中的图纸规划来解决一些软件工程中所面临的问题。可以有效的提高软件自动化。主要是通过语言规划的方式对工程目标以及初始状态等各个步骤进行详细的表述，将其转变成为数学规划问题，然后在调用规划器进行规划，最终获得到此项工程的解决方案。智能规划求解方案其实是一种抽象的求解方式，只需要将所解决的问题表数清楚，就可以对问题进行规划。即使规划目标发生更改，随后进行的程序都不会发成变化，只需要将规划目标进行修改即可。由此可以得出，规划方法求解过程对于模块的修改以及系统的局限性有着至关重要的作用。
2.人工智能在信号处理中的应用，近几年来，我国的信号处理技术得到了快速发展，尤其是人工智能在信号处理中的广泛应用。在对信号进行处理众多方法之中，模糊控制处理方法使用较为广泛。在对模糊系统进行运用的过程中，隶属函数的建立是一个至关重要的环节，他不但可以从性质方面对模糊系统的相关特点进行确定，而且可以通过量化的方式实现数学计算。但是，其具有很强的主观性能，因此增大人们对其研究难度。除此之外，隶属函数的方法表现在统计法、论证法以及专家经验法等方面，但是仍不能够满足当前社会的发展需要。近几年来，伴随着科学技术的快速发展，人工智能逐渐深入到隶属函数领域当中，并取得了良好的效果，在面对复杂难以解决的问题时，提供了有效方法。
3.人工智能在故障诊断中的应用，目前，人工神经网络成为了热点课题。神经网络不但具有通用的逼近能力，而且还具有学习以及故障容错的能力，因具备这些能力而被广泛应用到科学以及工程学的诸多领域当中。神经网络它是由许多神经元并列连接组合而成的，可以通过对外界的学习过程来获取相关知识，并将获取的知识储存在神经元自身的连接点上。其是分布式以及自适应的。但是当神经网络在处理较为复杂的在线故障时，就会受到严重影响，在这样的情况之下，神经网络就会出现很多问题，例如：神经元结构变得复杂，神经元的收敛速度变得缓慢等现象，从而导致不可以及时的解决这些问题。然而，若是将人工神经网络与其他的排除障碍系统或者技术相结合的话，就可以在短时间内有效地解决所遇到的问题以及困难。
总之人工智能具有极为广阔的发展前景，也必将会推动人们生活发生质的改变。通过对其原理和应用所进行的分析，能够更好地将其技术融入到各个行业之中，让其推动社会发展，以及国家经济进步等方面发挥重要作用，让人工智能真正为人类所用。
参考文献：
[1]陶九阳，吴琳，胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望[J].指挥与控制学报，2016，2（02）：114-120.
[2]龚怡宏.人工智能是否终将超越人类智能——基于机器学习与人脑认知基本原理的探讨[J].人民论坛·学术前沿，2016（07）：12-21.
[3]王泽凡.基于人工智能的原理和方法分析[J].中华少年，2015（25）：100.
[4]何华灿.人工智能基础理论研究的重大进展——评钟义信的专著《高等人工智能原理》[J].智能系统学报，2015，10（01）：163-166.
作者简介：苏乘龙（2000年12月），男，汉族，籍贯：四川乐山。
（作者单位：四川省绵阳中学实验学校）