ABB/RMIO-11C3AUA0000035408

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主營產品：

DCS、PLC、工業機器人備件、伺服驅動器、輸入輸出模塊、冗余容錯控制系統卡件，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，FXOBORO?？怂共_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，數學，神經生理學，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，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，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，神經網絡，復雜系統，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，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬?，F代電子計算機的產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展，尤其是2008年經濟危機后，美日歐希望借機器人等實現再工業化，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智能和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。

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、實現方法

人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，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）和人工神經網絡（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，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。

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，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），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（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，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，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，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律做詳細規定，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，并允許機器從經驗中學習，做出類似人類的決策，從而幾乎改變我們經濟的每一個環節。人工智能項技術多應用在幫助企業自動化日常任務，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，以及在不同行業個性化服務產品，無論是金融銀行，還是交通運輸、安防保衛、醫療健康等領域，都逐漸展現出AI*的優勢。

人工智能技術發展的步伐不會止步，當層出不窮的新算法、新代碼出現時，新產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，西方創立的科學技術體系已被證明是非常有力的，如現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已被世人所推崇，如傳統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》（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（這也許會是新數學體系誕生的征兆）。相等與蘊含是現有數學（包括數、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，我們不難發現，智能人機交互系統中的“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、環境系統的動態演化而發生相應變化，若要快速、準確、及時、恰好地實現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、勢、感、知各有其各自的時、空、情坐標但又相互關聯，嚴格地說，“態勢感知”應該叫做“感知態勢”，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、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驗編程、知識驗證、自愈泛化，通過區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造自己*的本質，這樣才能夠體現出人們的價值。”。

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？