ABB/RMIO-11C3AUA0000035408

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主營產(chǎn)品：

DCS、PLC、工業(yè)機器人備件、伺服驅動器、輸入輸出模塊、冗余容錯控制系統(tǒng)卡件，Allen Bradley羅克韋爾1756-1785-1771-1784-1746-1747-1757系列模塊1336、1305/1398系列觸摸屏驅動，F(xiàn)XOBORO福克斯波羅FBM模塊，施耐德140模塊，西門子TI系列MOOER模塊，霍尼韋爾DCS卡件，GE、英維思TRICONEX，黑馬HIMA、本特利350系統(tǒng)備件、西屋模塊等。

三、應用范疇

學科范疇 ：人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。

涉及學科 ：哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論

研究范疇：自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法

意識和人工智能P：人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

對于人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，制造出“類人腦”的機器;二是功能模擬，暫時撇開人腦的內(nèi)部結構，而從其功能過程進行模擬?，F(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn)。

而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。

四、實現(xiàn)方法

人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。

為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。

采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。

但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

過去十年來，人們廣泛討論如何將人工智能（AI）引入計算領域，并允許機器從經(jīng)驗中學習，做出類似人類的決策，從而幾乎改變我們經(jīng)濟的每一個環(huán)節(jié)。人工智能項技術多應用在幫助企業(yè)自動化日常任務，通過分析客戶的行為更好地了解他們的客戶，降低運營成本，以及在不同行業(yè)個性化服務產(chǎn)品，無論是金融銀行，還是交通運輸、安防保衛(wèi)、醫(yī)療健康等領域，都逐漸展現(xiàn)出AI*的優(yōu)勢。

人工智能技術發(fā)展的步伐不會止步，當層出不窮的新算法、新代碼出現(xiàn)時，新產(chǎn)品市場的機會大大增加了，而面臨的非*使用和惡意篡改風險無疑也隨之增長，數(shù)字版權的保護任重道遠。

單純從理性思維的角度分析，西方創(chuàng)立的科學技術體系已被證明是非常有力的，如現(xiàn)代意義上的衣食住行、船堅炮利、自由民主;同樣，單純從感性思維的尺度衡量，東方起源的儒釋道思想體系也業(yè)已被世人所推崇，如傳統(tǒng)意義上的仁義禮智信、緣起性空、*。智能人機交互不但要求有情有理，更希望通情達理、情理交融，比如可以穿越一下，用老子的《道德經(jīng)》（非常道、名）回答休謨之問（從客觀事實being中能否推出主觀價值should？），即用“等價”的相對思想取代“相等”的意識（這也許會是新數(shù)學體系誕生的征兆）。相等與蘊含是現(xiàn)有數(shù)學（包括數(shù)、圖、集合）的基石，也是計算的前提，更是人工智能的條件;而等價和類比則是復雜領域（包括跨域、交叉、融合）的關鍵，也是算計的本質，更是人類智能的精華。實現(xiàn)人機交互中的“交”，可以有效地使用計算方法嘗試，而要完成人機交互中的“互”，則還需要更進一步的算計手段運用其中。如何實現(xiàn)從交互到互交、從相等到等價、從計算到算計的有機融合，是智能人機交互的重要瓶頸表征。

深入下去，我們不難發(fā)現(xiàn)，智能人機交互系統(tǒng)中的“互”或許是問題的核心、題眼之所在，能否“互”、怎樣“互”、何時“互”、何處“互”、“互”什么、“互”程度、“互”范圍……這些都將隨著人、機、環(huán)境系統(tǒng)的動態(tài)演化而發(fā)生相應變化，若要快速、準確、及時、恰好地實現(xiàn)這些變化就需要更進一步的梳理出人機之間的各種新型關系來。比如人機融合智能中深度態(tài)勢感知中的計算計就是要解決這個核心問題：事實、價值、責任能否、如何等價問題？有限的態(tài)與無限的勢之間的矛盾，有限的感與無限的知之間的矛盾，這兩個矛盾也是人機之間的主要矛盾之二。實際上，人機中的態(tài)、勢、感、知各有其各自的時、空、情坐標但又相互關聯(lián)，嚴格地說，“態(tài)勢感知”應該叫做“感知態(tài)勢”，人們常常是使用自己與機器的感、知算計算或計算計把不同的態(tài)、勢配準拼接形成決策行動的方案，這里面既與理解、信任、透明機制有關，也與記憶、注意、意圖機理有關，人機總是在互補與被互補、主動與被動、正常與異常過程中進行有目的或有任務的經(jīng)驗編程、知識驗證、自愈泛化，通過區(qū)別對象的屬性及關系的屬性，衍生出對應的彈性概念和理論，并進行個性化的表征、推理和判斷。正如丹麥*的詩人、哲學家、心理學家克爾凱郭爾所說：“人是有個性的自由存在，人們可以利用自己的特點去創(chuàng)造自己*的本質，這樣才能夠體現(xiàn)出人們的價值。”。

未來的某一天，機器可以運用人設定的程序發(fā)展出各種可能性，開始真正意義上的自我認識和自我否定，能夠有目的的自我修正，并且不斷意識到自已的無知而突破自我，一如阿爾法狗在圍棋領域所展現(xiàn)出的無限可能性一樣，此時，這種個性化的精神形成也許就是革命性智能人機交互的伊始吧！有人認為，“人工智能的圣杯應該是這樣一臺機器：它可以開始建立這個世界的堅實模型，這個模型可以隨著時間的推移被打造得越來越強大，并通過與人類的交互得到完善與糾正。這才是我們需要的。”。蘇格拉底曾說過一句名言：“一無所需像神”。一個人對物質的需求越少，就越接近于神。因為神是自足的，完*全是精神性的存在，不需要物質。一臺個性化的機器除了能量以外，還需要什么呢？