機械電子工程與人工智能關(guān)系研究

李瑩

摘要：近年來，機械電子工程在生產(chǎn)生活中的地位日益提升，作用也更加突顯，世界各國紛紛將目光轉(zhuǎn)向機械電子工程領(lǐng)域。生產(chǎn)力水平大幅提升，科學(xué)技術(shù)日益增強，機械電子工程逐漸朝智能化的方向發(fā)展，為機械電子工程帶來了新的發(fā)展機遇。文章對機械電子工程、人工智能以及兩者之間的關(guān)系進行了探討。

關(guān)鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息技術(shù)；互聯(lián)網(wǎng)；信息傳輸 文獻標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.34.004

機械工程經(jīng)過長期發(fā)展，逐步融合其他學(xué)科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天，人工智能技術(shù)日新月異，并被大范圍應(yīng)用在其他領(lǐng)域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應(yīng)用，且人們加大了對這兩者內(nèi)部關(guān)聯(lián)上的研究力度。

1 機械電子工程概述

1.1 發(fā)展歷程

從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發(fā)展時期：

1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產(chǎn)力整體發(fā)展水平不高。為增強生產(chǎn)能力，慢慢向機械工業(yè)方面著手。

1.1.2 生產(chǎn)線發(fā)展時期。流水線是該時期的主要生產(chǎn)方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產(chǎn)力，以批量生產(chǎn)為主，并可節(jié)省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產(chǎn)線的要求較高，導(dǎo)致實際生產(chǎn)滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產(chǎn)業(yè)化發(fā)展時期。在該時期，產(chǎn)品與市場需求處于一種平衡狀態(tài)，可借助產(chǎn)業(yè)化發(fā)展有效滿足生產(chǎn)需求，同時還出現(xiàn)了柔性制造系統(tǒng)，其中機械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成部分。

1.2 特點

機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內(nèi)容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優(yōu)化。機械電子工程隸屬工程科學(xué)，其本質(zhì)為跨學(xué)科專業(yè)，它建立在機械制造、電子工程等眾多學(xué)科之上。將其與其他學(xué)科對比可知，它在設(shè)計環(huán)節(jié)應(yīng)全面彰顯科學(xué)性，同時確保系統(tǒng)配置滿足設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)。借助專業(yè)設(shè)計模板來優(yōu)化機械電子設(shè)備，充分發(fā)揮模板的正面作用，進而確保設(shè)計的正常開展。從產(chǎn)品層面來說，它的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應(yīng)不斷增強產(chǎn)品性能，確保產(chǎn)品質(zhì)量良好，完善工程建設(shè)結(jié)構(gòu)，既確保產(chǎn)品質(zhì)量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內(nèi)涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項內(nèi)容，例如心理學(xué)、控制理論、計算機學(xué)科與哲學(xué)等。美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀(jì)中最具代表性的學(xué)科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發(fā)展前景。

2.2 發(fā)展歷程

人工智能擁有漫長的發(fā)展歷程，在剛剛應(yīng)用計算機這門技術(shù)的階段，人工智能的應(yīng)用較少，尚不能對社會生產(chǎn)活動和時代進步產(chǎn)生影響。在17世紀(jì)出現(xiàn)了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學(xué)家紛紛投入這一項技術(shù)的探究中，不斷優(yōu)化首部計算機的性能，最終研發(fā)出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發(fā)展正式開始。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步和普及程度的提高，人工智能出現(xiàn)了根本性的變化，不斷優(yōu)化。而計算機技術(shù)的研發(fā)與普及是人工智能發(fā)展的直接動力，并對信息數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生深刻影響，其具體發(fā)展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現(xiàn)在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發(fā)展內(nèi)容，并將人工智能博弈作為基本研究任務(wù)。

2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發(fā)展成績，具體體現(xiàn)在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內(nèi)，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉(zhuǎn)折期。經(jīng)過很長一段時間的發(fā)展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯(lián)合會后，它進入了新的發(fā)展時期，即知識基礎(chǔ)發(fā)展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發(fā)展，拓展了人工智能的應(yīng)用范圍。

2.2.4 穩(wěn)定發(fā)展時期。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發(fā)生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩(wěn)定發(fā)展時期。經(jīng)過長期發(fā)展和大量應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)普及對人工智能產(chǎn)生了重要影響。具體來說，網(wǎng)絡(luò)的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現(xiàn)了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術(shù)提升了信息處理的有效性，另外，在模型構(gòu)建調(diào)控和故障診斷方面均發(fā)揮著深遠影響。

3 二者的關(guān)系

在互聯(lián)網(wǎng)日益普及的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了人們的廣泛應(yīng)用，它已經(jīng)成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產(chǎn)活動帶來了便捷，而這一發(fā)展離不開人工智能技術(shù)。

3.1 人工智能初步應(yīng)用機電系統(tǒng)

對于機械電子系統(tǒng)而言，在其實際應(yīng)用過程中十分不穩(wěn)定，其中在系統(tǒng)輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關(guān)系的描述環(huán)節(jié)存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構(gòu)建規(guī)則庫；其二，論證數(shù)學(xué)方程；其三，學(xué)習(xí)并組建知識結(jié)構(gòu)。原有的解析數(shù)學(xué)法雖然嚴(yán)謹、準(zhǔn)確，但是僅僅能被應(yīng)用在線性定常等簡單系統(tǒng)中，不適用于相對繁瑣的系統(tǒng)，即便應(yīng)用在繁瑣系統(tǒng)中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產(chǎn)以及日常生活對系統(tǒng)提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)更加復(fù)雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數(shù)學(xué)手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數(shù)學(xué)。

3.2 人工智能在機電系統(tǒng)的具體改進

憑借數(shù)學(xué)方程構(gòu)建模型，同時經(jīng)由人工智能手段改進傳統(tǒng)知識學(xué)習(xí)模式，且解析數(shù)學(xué)方式常常被應(yīng)用在機械電子工程中。現(xiàn)代機械電子工程系統(tǒng)與原有系統(tǒng)相比更加繁瑣，問題處理十分復(fù)雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統(tǒng)，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用存在差異性，所以不能準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，且在構(gòu)建系統(tǒng)資料庫時，應(yīng)進行嚴(yán)謹、合理的數(shù)學(xué)分析，在這一環(huán)節(jié)若出現(xiàn)問題將會阻礙網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建工作的開展，不改進建設(shè)方式將會引發(fā)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。為確保機電工程系統(tǒng)的有序開展，應(yīng)積極改進工程方式，有效建設(shè)人工智能信息服務(wù)。另外，人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數(shù)學(xué)措施實施功能性優(yōu)化。對于機械電子工程而言，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的基本應(yīng)用形式，可準(zhǔn)確推理，神經(jīng)系統(tǒng)近似成人腦結(jié)構(gòu)，同時參照數(shù)字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準(zhǔn)確性。然而，在系統(tǒng)完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學(xué)分析信息資源，切實保障系統(tǒng)內(nèi)部的所有神經(jīng)元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉(zhuǎn)，減輕計算負擔(dān)。

3.3 人工智能優(yōu)化機電系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理系統(tǒng)是構(gòu)建人工智能系統(tǒng)最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統(tǒng)性和實用性，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要負責(zé)模仿人腦構(gòu)造，經(jīng)由系統(tǒng)進行數(shù)字信號接收操作，分析并檢驗數(shù)字信號，獲得參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)負責(zé)模仿人腦功能，借助系統(tǒng)進行語言信號接收操作，分析數(shù)字信號。在人工智能系統(tǒng)中，這兩種方法在其輸入輸出關(guān)系處理中具有一定的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，位于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的所有神經(jīng)元緊密相連，計算任務(wù)繁重，然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)則方式進行信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)數(shù)量關(guān)系銜接不穩(wěn)定，計算任務(wù)較輕。在處理輸入輸出準(zhǔn)確度處理環(huán)節(jié)，這兩種方法各不相同，其中前者的準(zhǔn)確度高且光滑，后者的準(zhǔn)確度相對低且呈現(xiàn)階梯狀。雖然上述兩種方式均可調(diào)控結(jié)構(gòu)繁瑣的機械電子系統(tǒng)，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加理想，它是上述這兩種方法的有效結(jié)合，憑借邏輯推理規(guī)則可準(zhǔn)確描述系統(tǒng)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鞏固模型推理系統(tǒng)，通過各自優(yōu)勢來完善人工智能內(nèi)系統(tǒng)，全面促進機電工程系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的逐步優(yōu)化，一定會出現(xiàn)模型推理系統(tǒng)。借助網(wǎng)絡(luò)信息資源準(zhǔn)確、系統(tǒng)描述人工智能，可加大機電與人工智能的關(guān)聯(lián)，同時邏輯推理規(guī)則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優(yōu)化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發(fā)展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現(xiàn)共同發(fā)展，全面滿足人們?nèi)找娑鄻拥南到y(tǒng)需求。這兩者關(guān)系的強化是技術(shù)發(fā)展的主要表現(xiàn)，并可大大促進機電工程。

4 結(jié)語

隨著科學(xué)技術(shù)的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術(shù)更加先進，而這兩者間的結(jié)合在時代進步中發(fā)揮著指導(dǎo)作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現(xiàn)代行業(yè)發(fā)展進程中，自動化為發(fā)展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關(guān)系的增強將會推動社會的進一步發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：周 瓊）