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AMT-世界先進(jìn)制造技術(shù)論壇|制造知網(wǎng)，領(lǐng)先的高科技先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)

 

類(lèi)腦智能研究的回顧與展望人工智能學(xué)科誕生以來(lái)，實(shí)現(xiàn)人類(lèi)水平的智能系統(tǒng)便是本學(xué)科探索的長(zhǎng)期目標(biāo)．然而經(jīng)歷了近６０ 年的發(fā)展，目前還沒(méi)有任何一個(gè)通用智能系統(tǒng)能夠接近人類(lèi)水平：具有協(xié)同多種不同的認(rèn)知能力；對(duì)復(fù)雜環(huán)境具備極強(qiáng)的自適應(yīng)能力；對(duì)新事物、新環(huán)境具備自主學(xué)習(xí)的能力等．隨著腦與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，在不同尺度觀測(cè)各種認(rèn)知任務(wù)下腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分活動(dòng)并獲取相關(guān)數(shù)據(jù)已成為可能．因此，受腦工作機(jī)制啟發(fā)，發(fā)展類(lèi)腦智能成為近年來(lái)人工智能與計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)．類(lèi)腦智能是以計(jì)算建模為手段，受腦神經(jīng)機(jī)制和認(rèn)知行為機(jī)制啟發(fā)并通過(guò)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)的機(jī)器智能．類(lèi)腦智能系統(tǒng)在信息處理機(jī)制上類(lèi)腦，認(rèn)知行為和智能水平上類(lèi)人，目標(biāo)是使機(jī)器實(shí)現(xiàn)各種人類(lèi)具有的多種認(rèn)知能力及其協(xié)同機(jī)制，最終達(dá)到或超越人類(lèi)智能水平．文中將從腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能研究交叉的視角回顧與類(lèi)腦智能研究有關(guān)的歷史、現(xiàn)狀與研究焦點(diǎn)，并展望該研究領(lǐng)域的發(fā)展方向、可能的應(yīng)用領(lǐng)域及其潛在的深遠(yuǎn)影響．
 

基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測(cè)系統(tǒng) 設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)人工智能發(fā)展迅速的環(huán)境下，物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的建立能促使人工智能領(lǐng)域取得飛躍性進(jìn)展；傳統(tǒng)圖像檢測(cè)方法利用小波能算法進(jìn)行背景與邊緣噪聲劃分，存在分辨率差、圖像檢測(cè)精度低、檢測(cè)速度慢、缺乏圖像深度分析等一系列問(wèn)題；針對(duì)傳統(tǒng)方法的弊端，提出基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，采用智能人工像素點(diǎn)特征采集技術(shù)(IAPCCT)，對(duì)圖像進(jìn)行逐點(diǎn)特征提取，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)豐富數(shù)據(jù)量資源與處理運(yùn)算能力，對(duì)采集圖像像素點(diǎn)進(jìn)行特征分析回饋，回饋信號(hào)經(jīng)人工智能信號(hào)圖像合成模塊(AISIS)，對(duì)信號(hào)做圖像轉(zhuǎn)換處理并輸出分析結(jié)果完成圖像檢測(cè)，完成人工智能圖像檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)；通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試證明，基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有圖像檢測(cè)率高、識(shí)別準(zhǔn)確度高、運(yùn)行穩(wěn)定、處理高效等優(yōu)點(diǎn)，為圖像檢測(cè)系統(tǒng)研究開(kāi)發(fā)領(lǐng)域提供了新的設(shè)計(jì)思路，具有很好的應(yīng)用價(jià)值。
 

從AlphaGo到BetaGo 一基于任務(wù)可完成性分析的定性人工智能的定量實(shí)現(xiàn)A1phaGo程序利用深度學(xué)習(xí)算法和蒙特卡洛樹(shù)搜索算法在圍棋領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，用定量分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)了圍棋這一傳統(tǒng)定性式的任務(wù)．此次突破，實(shí)現(xiàn)了對(duì)定性人工智能的定量研究，這對(duì)人工智能體的研究具有重要借鑒意義．對(duì)于人工智能體而言，執(zhí)行任務(wù)前需要考慮任務(wù)的可完成性，對(duì)下棋任務(wù)而言，任務(wù)目標(biāo)是取得勝利，因此，本文先從任務(wù)可完成性角度出發(fā)，分別從特征完備性、表征空間構(gòu)建及基于表征空間的搜索角度分AlphaGo程序．其次，人工智能體在任務(wù)完成過(guò)程中，不可避免地受到各種擾動(dòng)的影響，對(duì)AlphaGo而言，本質(zhì)是對(duì)人下棋過(guò)程的建模，因此，本文從抗干擾的角度出發(fā)，分析了A1phaGo的缺陷．再者，人工智能的研究是人類(lèi)用科學(xué)技術(shù)的方式模擬大腦活動(dòng)的過(guò)程．AlphaGo所體現(xiàn)出的圍棋思想與人類(lèi)棋手的圍棋美學(xué)之間的差異，也是定量分析與定性描述之間的差異．因此，本文從美感評(píng)價(jià)角度對(duì)A1phaGo進(jìn)行了分析和展望．通過(guò)上述三個(gè)角度，本文詮釋了AlphaGo程序所包含的原理以及對(duì)定量化分析定性人工智能體研究的借鑒意義．本文認(rèn)為，AlphaGo雖然取得了里程碑式的進(jìn)展，但在定性描述(如：美學(xué)，藝術(shù))以及系統(tǒng)未知擾動(dòng)方面仍存在大量問(wèn)題值得研究．人工智能的跨越式發(fā)展，即從A1pha級(jí)別提升至Beta級(jí)別，應(yīng)該包含對(duì)事物定性分析的能力．最后，希望人T智能算法的研究工作者通過(guò)本文能更關(guān)注于挖掘定性描述與定量分析之問(wèn)的關(guān)聯(lián)，并進(jìn)一步將人工智能算法提升至BetaGo乃至更高．
 

航空植保作業(yè)用噴頭在風(fēng)洞和飛行條件下的霧滴粒徑分布為了獲得GP-81A 系列航空噴頭的霧滴粒徑分布情況，該文針對(duì)GP-81A 系列航空噴頭進(jìn)行了風(fēng)洞條件和飛行條件下的霧滴粒徑及分布測(cè)試，通過(guò)高速風(fēng)洞測(cè)試系統(tǒng)模擬飛行時(shí)產(chǎn)生的高速氣流開(kāi)展了氣流大小對(duì)霧滴粒徑及分布的影響研究；基于農(nóng)用航空常用的Y5B 飛機(jī)開(kāi)展了不同型號(hào)噴嘴航空噴霧時(shí)的霧滴粒徑及分布研究；同時(shí)，比較了相近噴霧壓力條件下，相同噴嘴在風(fēng)洞條件和飛行條件下的霧滴粒徑及分布差距。試驗(yàn)結(jié)果表明，風(fēng)洞條件測(cè)試時(shí)，當(dāng)風(fēng)速小于33.8 m/s 時(shí)，霧滴粒徑隨氣流的增加而增大；而當(dāng)風(fēng)速大于33.8 m/s 時(shí)，霧滴粒徑隨氣流的增加而減小，足夠大的氣流可以使霧滴進(jìn)一步霧化。當(dāng)氣流在33.8 m/s 時(shí)，7#噴嘴霧滴粒徑最大，為491.1 μm；當(dāng)氣流在84.87 m/s 時(shí)，2#噴嘴霧滴粒徑最小，為202.1 μm。該系列噴頭的6 種不同噴孔的噴頭的霧滴粒徑均大于150 μm，說(shuō)明該噴頭航空噴霧時(shí)的飄移損失較小。在噴霧壓力基本相同的條件下，風(fēng)洞條件下的霧滴粒徑測(cè)試結(jié)果略高于飛行試驗(yàn)結(jié)果，主要原因是距離噴頭出口的測(cè)試位置不同。風(fēng)洞條件和飛行條件下的霧滴譜相對(duì)寬度S 值均較小，表明霧滴分布較均勻，而飛行條件下的霧滴分布更均勻些。該研究為進(jìn)一步優(yōu)化航空噴頭的作業(yè)參數(shù)，開(kāi)展減少霧滴飄移研究提供參考。

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