③人工智能与其它新技术一样,受实际应用的推动,不断发展和完善。其中最令人瞩目的是“人工智能混合技术”。实践已证明,混合式人工智能技术可弥补单一技术存在的缺陷,获取较优的性能,为我们的实际应用开辟更为广阔的空间。以神经网络为例,神经网络与模糊逻辑、生物细胞学、概率论相融合而产生了模糊神经网络、细胞神经网络、随机神经网络等。目前,人们又建立了与混沌有关的神经网络模型——智能模拟神经网络。小波分析与神经网络相结合的混合式神经网络在电气设备优化设计及故障诊断中已取得成效。在一些复杂场合,还用到组合技术,针对大型汽轮发电机组故障诊断问题,提出了多层次多分布式混合智能诊断方法,即用模糊逻辑进行数据预处理,用模糊神经网络等进行故障分类,用专家系统寻找故障原因和进行故障验证。可以预见,这种混合技术及组合技术的应用将是今后的发展方向。
④人工智能应用水平的不断提高,将为电气设备从设计、制造、销售、运行到维护提供一条龙服务,并且人工智能型电气设备将具有通信功能,在电力系统中不再是孤立的单元,电气设备与电气设备之间、电气设备与上位计算机之间可以进行双向数据通信。这样,将从整体上提高整个电网的运行品质。
⑤随着微电子技术、软件技术的不断进步,人工智能的实现在相当长时期内仍应保持两条腿走路。软件方面,新的开发工具不断出现,使人工智能越来越方便地运用于各种领域。硬件方面,性能更好、价格更低的人工智能芯片,如模糊芯片、神经网络芯片甚至“知识芯片”将不断涌现,模糊计算机、神经计算机等新一代计算机将出现,以代替在该领域的数字计算机,这无疑又将给人工智能的实际应用带来彻底革命。
参考文献:
[1] 王黔玲.论人工智能研究纲领的转变[J].社会科学研究,2004.
[2] 王建芳.论人工智能科学诞生的逻辑背景[J].晋阳学刊,1995.
[3] 刘晓力.认知科学研究纲领的困境与走向[J].中国社会科学,2003.
[4] 宁春勇.人工智能能否超越人类智能?[D].中国优秀硕士学位论文全文数据库,2007.
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