機械電子工程與人工智能的關(guān)系探究

翁珮華

摘 要：當(dāng)前人們?nèi)粘Ｉ钪?，機械電子工程發(fā)揮的作用越來越明顯，隨著世界各國機械電子工程的發(fā)展，其生產(chǎn)力水平顯著提升，同時也正是由于科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，使得機械電子工程逐漸朝著智能化的趨勢發(fā)展，機械電子工程迎來了很多嶄新的變化。基于此，本文主要針對人工智能和機械電子工程的出現(xiàn)和發(fā)展進行了概述，并在此基礎(chǔ)上針對機械電子工程與人工智能二者的關(guān)系進行了總結(jié)與分析，希望可以為同行業(yè)人士的研究提供一些幫助和借鑒。

關(guān)鍵詞：機械電子工程；人工智能；關(guān)系

通過分析機械電子工程學(xué)科的相關(guān)內(nèi)容可以看出，其自身發(fā)展要明顯滯后于傳統(tǒng)機械工程的發(fā)展，隨著網(wǎng)絡(luò)信息時代的到來，傳統(tǒng)機械工程與機械電子工程學(xué)科二者的融合進一步加快，同時新的機械電子工程領(lǐng)域也隨之誕生，這就是我們常說的人工智能。眾所周知，人工智能在機械電子工程中的運用對于推動機械電子工程信息化發(fā)展起到了重大作用，所以，這種情況下有必要加深對機械電子工程與人工智能二者之間關(guān)系的分析和研究，這對促進機械電子工程發(fā)展意義重大。

1 人工智能概述

人工智能最開始起源于17世紀(jì)，在17到19世紀(jì)之間人工智能技術(shù)的發(fā)展都是極為緩慢的，但也正是由于這段發(fā)展極為緩慢的階段，使其經(jīng)驗得到了有效積累，這為以后人工智能的快速發(fā)展提供了前提與基礎(chǔ)，同時也為以后的技術(shù)革新做好了準(zhǔn)備工作。其中多數(shù)情況下都停留在了簡單的映射上，思維邏輯方面并未獲得非常好的成果，而對自然語言的理解、機器人等方面卻得到了很好的發(fā)展。Daole20世紀(jì)中期，美國舉行的“侃談會”中首次將“人工智能”的概念提出來，并針對其范圍進行了界定，使其得到了進一步發(fā)展，該階段人工智能技術(shù)獲得了前所未有的發(fā)展，同時其發(fā)展也逐漸穩(wěn)定下來，隨著科技革命的步伐不斷深入，人工智能的應(yīng)用范圍更廣起來，應(yīng)用人工智能可以為人們提供更加方便、快捷的服務(wù)，其重要作用也得到了突出的發(fā)揮。此外，該階段在網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的影響下，人工智能不僅為信息社會創(chuàng)造了無窮的便利，同時信息傳遞方式也發(fā)生了改變。

2 機械電子工程分析及發(fā)展

人工智能的相關(guān)研究逐漸形成了新型的綜合科學(xué)，這種科學(xué)主要應(yīng)用于模擬、延伸人類智能，關(guān)乎到著相關(guān)的一切理論、方法和技術(shù)。人工智能的發(fā)展非常早，到目前為止，已經(jīng)經(jīng)歷過了下面幾個發(fā)展階段：①萌芽階段。人工智能在17世紀(jì)中葉萌芽，從世界上有了第一步計算機之后，人們便開始認(rèn)識到了機械電子產(chǎn)品中人類智慧所發(fā)揮的重要作用；②發(fā)展階段。人工智能正式提出是在上世紀(jì)50年代，從此之后，人工智能就開始進入了理論研究的階段之中，具體研究的方面在于計算機視覺、機械人與專家系統(tǒng)等領(lǐng)域；③挫折階段。隨著人工智能研究的不斷深入，人們逐漸發(fā)現(xiàn)，利用人工智能模仿人類思維的方面還有很多問題存在，如上世紀(jì)70年代之前，人工智能的研究主要集中在簡單的映射方法上，因此其相關(guān)產(chǎn)品的智能化程度也處于較低的水平上；④二次發(fā)展階段。人工智能得到初步成就之后，隨機我國就開始進入到了知識基礎(chǔ)發(fā)展的階段之中，該階段人工智能機械電子工程的相關(guān)理論也得到了規(guī)范性的應(yīng)用。

3 機械電子工程與人工智能之間的關(guān)系

3.1 信息處理上的關(guān)系

通過深入分析機械電子系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)，機械電子系統(tǒng)運行過程中非線性較強，也就是說機械電子系統(tǒng)自身存在一定的不穩(wěn)定性，在這種不穩(wěn)定性的影響下，輸入與輸出關(guān)系處理上會面臨很多困難，從現(xiàn)在的情況來看，機械電子對系統(tǒng)輸入與輸出關(guān)系的描述方式主要有基于物理方程建立數(shù)學(xué)關(guān)系式、基于豐富經(jīng)驗建立系統(tǒng)規(guī)則庫、基于實踐學(xué)習(xí)形成先進知識三個方面。雖然之前利用數(shù)學(xué)推導(dǎo)、理論分析建立起的因果關(guān)系可以推動產(chǎn)品設(shè)計清晰化發(fā)展，但是這種方法只能停留在線性定常等機械電子系統(tǒng)之中，這類應(yīng)用比較簡單，之所以這種方法不能應(yīng)用在相對復(fù)雜的系統(tǒng)中，主要是因為復(fù)雜系統(tǒng)中各模塊功能的數(shù)學(xué)解析式很難全部得到，加上在非線性及不確定性信息的影響之下，解析式的計算面臨著極大的復(fù)雜性。所以，在知識基礎(chǔ)下的人工智能信息處理方法必然會將基于機械電子工程的信息處理方式及手段取代下來。

3.2 系統(tǒng)建模上的關(guān)系

復(fù)雜系統(tǒng)模型在建立的過程之中，通常會用到模糊邏輯系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用模糊系統(tǒng)可以對人腦功能處理語言信號的過程進行模擬，具有非常明確的物理意義，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際上就是模仿人的神經(jīng)結(jié)構(gòu)對數(shù)字信號進行處理。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯系統(tǒng)二者從一定程度上來看，使得繁雜的機械電子系統(tǒng)得到了一定緩解和控制，但是應(yīng)用單一的方法始終無法解決復(fù)雜的系統(tǒng)問題，這種情況下越來越多的人工智能研究者和機械電子研究者開始認(rèn)識到了以綜合系統(tǒng)來取代單純系統(tǒng)具有一定的必然性和重要意義。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于兩種系統(tǒng)形成的全新的系統(tǒng)，模糊邏輯系統(tǒng)要想解決復(fù)雜的計算問題，就必須確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的輸入與輸出精度，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正好整合了二者的優(yōu)勢，在此基礎(chǔ)上形成了嶄新的處理方法。

4 結(jié)語

綜上所述，本文的二研究主要以機械電子工程、人工智能的概念為切入點，在充分結(jié)合二者應(yīng)用特點的基礎(chǔ)之上，從信息處理方面以及系統(tǒng)建模方面，針對二者的關(guān)系進行了深入的、系統(tǒng)的分析和論述。研究結(jié)果可以看出，人工智能是機械電子工程領(lǐng)域發(fā)展的一個必然結(jié)果，加強對機械電子工程與人工智能的綜合應(yīng)用有助于機械產(chǎn)品質(zhì)量的提升，尤其是機械電子類產(chǎn)品性能可以得到充分發(fā)揮。由此可見，未來還需要加深對二者之間關(guān)系的研究和分析，不斷促進機械工程領(lǐng)域健康、全面的發(fā)展，與此同時不斷帶動其他相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，最終促進整個社會的和諧發(fā)展。

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