导语：如何才能写好一篇人工智能技术的定义，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
（1）人工智能技术是指通过计算机的算法对人脑控制人类的活动进行技术模拟，发出与人类行为相似的系统指令，从而能够解决传统学科难以解决的问题。人工智能技术作为一门新兴的学科，不仅包含数学、计算机学等传统学科，也包括了哲学、心理学、伦理学等学科。因此，人工智能技术可以说是全面地模拟人脑，以期达到人脑控制下的行为反应，最终达到单纯依靠机械来完成高危险、复杂的工作。（2）人工智能最大的技术特点即为可以利用计算机模拟运算来达到人脑思考的效果。与人脑思考相比，人工智能技术能够更有效地进行信息的采集、问题的分析与处理，在这种优势的促进下，复杂的脑力活动将逐渐被计算机的智能运算所代替。通过这种方式，可以极大的减少人力劳动与人力成本的资源投入，同时提高工作效率，实现产业结构的优化配置，最终提高生产力的发展水平。
二、人工智能在电气自动化控制中的应用
三、总结
参考文献
[1]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用.2012（7）
关键词：关键词：人工智能；应用领域；发展趋势
引言:
计算机学科的一个重要分支就是人工智能，它与基因工程、纳米科学被列为二十一世纪三大尖端技术、同时人工智能是一门汇集了多种学科相互渗透发展起来的交叉学科。对于人工智能的定义，至今尚未统一，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为：人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；麻省理工学院的温斯顿教授认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。除此之外，还有很多种不同的观点，但这些说法都形象地反映了人工智能学科的基本内容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在计算机上模拟、实现和扩展人类智能的一门科学与技术。
1.人工智能技术的发展
人工智能（(ArtificialIntelligence)从上世纪50年展到现在，有也有低迷的时期。研究的方法和研究的态度也有多种，不管是何观点,它们都推动着人工智能技术的发展。今天人工智能技术已渗透到人类生活的方方面面，实实在在的影响着科学技术的发展。
2.人工智能技术的应用
我们可以看到，当今社会很多领域的各种技术的发展都涉及到了人工智能技术。下面就人工智能的几种典型应用做如下探讨：
2.1人工智能应用之问题的求解
人工智能中的问题解求，就是如何让机器去解决人类会遇到的问题，如何根据某一具体问题找到思考问题并解决这个问题的方法。目前，人工智能技术已经可以通过计算机程序解决了如何考虑要解决的问题，并能寻求较为准确的解决方案。
2.2人工智能应用之逻辑的推理与定理的证明
2.3人工智能应用之自然语言的处理
智能的另一表现就是进行自然语言的交流，自然语言处理就是让机器与人类进行无阻碍的沟通，这正是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。目前此领域的主要研究内容是：如何利用计算机系统以主题和对话情境为基础，生成和理解自然语言。
2.4人工智能应用之模式的识别
如何使机器具有感知能力也是智能的表现。模式的识别是利用人工智能技术开发智能机器的关键，主要是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，让计算机实现“看见”，“听见”等功能。计算机模式识别的主要特点是速度快，准确率高，效率高，计算机模式识别也为人类认识自身智能提供了有利帮助。
2.5人工智能应用之智能信息的检索技术
在科学技术飞速发展的今天，人类已进入了“知识爆炸”的时代。传统检索系统已经满不足了对如今如此数量巨大以及种类繁多的文献检索要求。人工智能科技持续稳定发展的重要前提就是智能检索模块，可以说，智能信息的检索技术的运用势在必行。
2.6人工智能应用之专家系统
我们常说的专家系统就是指从人类专家那里获取的知识，并用来解决只有专家才能解决的疑难问题。这是一种基于知识的系统，从而也被称为知识基系统。专家系统是人工智能技术中研究最活跃，最有成效的一个领域。现在的专家系统尤其特殊的模仿了专家在处理故障时的思维方式，其水平有时甚至可以超过人类专家的水平。
2.7人工智能应用之机器人学
机器人对我们并不陌生，已在多个领域获得了越来越普遍的应用，诸如农业、工业、商业、旅游业、航空和海洋等。那么，机器人学所研究的问题主要包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法。机器人和机器人学的研究对人工智能思想的发展都起到了促进作用。
3.人工智能技术发展趋势
科学技术是第一生产力，但技术的发展往往是远远超越我们的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能技术的发展有如下几大趋势：
3.1问题求解
问题求解一般包括两种，一种是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。正在逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术；另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起。其性能已达到非常高的水平，并正在被许多工程师和科学家应用，甚至还有些程序能够用经验来改善其性能。
3.2机器学习
人工智能研究的核心课题之一就是机器学习。我们知道学习是人类智能的重要特征，那么机器学习就是指机器自动获取知识的过程。机器学习是机器获取知识的根本途径，也是机器智能的重要标志。计算机的机器学习主要研究内容为如何让计算机模拟或实现人类的学习能力。今后机器学习的研究主要是研究人脑思维的过程、人类学习的机理等。
3.3模式识别
用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。依然是人工智能技术今后研究的重要方向。因为模式识别能为人类认识自身智能提供线索，也是开发智能机器的一个最关键的突破口。目前计算机模式识别系统的研究热点主要为三维景物、活动目标的识别和分析方面。传统的用统计模式和结构模式的识别方法将会被近年来迅速发展起来的模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代，特别是神经网络方法在模式识别中取得较大进展。
3.4专家系统
专家系统是根据某领域中一个或多个专家提供的知识或经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题的智能软件，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。目前各种专家系统已遍布各个专业领域，因此专家系统还将是人工智能应用研究最广泛和最活跃的应用领域之一。
3.5人工神经网络
4.结论语
人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用，对于人工智能技术未来的发展还有很多未知的可能，但无论如何发展都将推动人类在科学与生活领域的发展。
参考文献：
[1]胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术，2010，（13）：3507-3509.
[2]朱福喜，汤怡群等.人工智能原理[M].武昌：武汉大学出版社，2002.87-91.
[3]张妮等.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009，（02）：4-7.
[4]亓慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008，（05）：33.
[5]蔡自兴，徐光.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.51-93.
[6]王鸿斌，张立毅等.人工神经网络理论及其应用[J].山西电子技术，2006，（02）：41-43.
关键词：人工智能计算机技术
一、人工智能的定义
“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
二、人工智能的应用领域
1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
三、人工智能的发展方向
1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.
[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).
[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.
[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).
[6]马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2005，(4).
关键词；人工智能；物联网应用；互联网
1关于物联网技术的概念及物联网的应用发展
物联网泛指无处不在的末端设备和设施，通过无线或有线的通讯网络实现互联互通、应用大集成和基于云计算的SaaS营运模式等，在内网、专网和互联网的环境下采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控以及个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、运城监控和决策支持等等服务功能。以实现对万物的高效、节能和安全环保的管控一体化模式。
2人工智能的概念和相P技术分析
通俗讲，人工智能使对人的意识、思维的信息过程进行模拟，使基于人的思维而逐渐超越人的能力的一种概念。用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论和技术。人工智能是模拟人类智能方式以作出相应反应动作的智能机器，在实际生活中我们可以认识到的有机器人、语音识别、图像识别、自然语言识别和专家系统等等。人工智能的最终研究目标就是能够让机器胜任一些通常需要人类智能才能实现的复杂工作。人工智能在计算机领域得到了广泛的应用，并在机器人、经济政治决策、控制系统和仿真系统中得以应用。
3物联网应用与人工智能相结合的技术分析
3.1物联网的核心关键技术
基于物联网的应用范围和技术应用概念，物联网的核心关键技术包括RFID技术、传感器技术、无线网络技术、人工智能技术、云计算技术等。RFID技术主要是实现物品的自动识别功能。传感器技术主要是负责接收物品的识别信息和内容，对信息进行处理和识别等活动。无线网络技术即包括远距离无线连接全球语音和数据网络，也包括近距离的蓝牙技术和红外线技术。人工智能技术是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的技术。主要负责将物品的识别信息内容进行智能分析实现计算机自动处理技术。而云计算激素则是对物联网的海量信息进行存储和计算的应用技术。
3.2基于物联网应用的人工智能发展技术
1）自动驾驶技术的结构包括视频摄像头、雷达传感器和激光测距器等，这些设备能够对周围的交通情况进行全面了解，通过地图对道路进行智能导航，通过谷歌的数据中心来处理和识别汽车收集的大量信息，通过对信息识别和分析，对道路进行精准导航，从而实现自动驾驶的目的。汽车的自动驾驶技术也是物联网技术应用之一。尽管这项技术还正在初步实验阶段，但也展示了人类智能和计算机技术相结合的交通方式对社会发展的积极作用。
2）3D全息投影技术；3D全息投影是一种利用干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维图像，体验者无需佩戴3D眼睛就可以立体的虚拟任务。3S动漫正式利用这种全新的技术改变了人们对传统舞台的声光电技术的审美态度。3D全息立体投影技术是将不同角度影像投影到进口的MP全息投影膜上，以各种角度呈现立体观影效果。此技术的应用主要是汽车服装会、舞台节目、互动、酒吧娱乐、场所互动投影等等。这项技术的实现将智能化更加贴近实际生活。让我们突破传统的视觉和听觉模式，接收未来更加智能化和多元化的技术创新。
3）视网膜屏幕技术；视网膜屏幕是一种具备超高像素密度的液晶屏，可以将960×640的分辨率压缩到一个3.5英寸的显示屏内。使屏幕像素高达326像素/英寸。已经超越了人类肉眼的辨别极限。此技术的应用更加提升了人们对品质的需求。这也是人工智能技术在物联网领域的发展应用前景。
4结束语
[2]徐杨，王晓峰，何清漪.物联网环境下多智能体决策信息支持技术[J].软件学报，2014（10）：2325-2345.
关键词：人工智能；计算机辅助教学；智能计算机辅助教学系统
随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在教学领域得到了广泛的应用，并对教学过程产生了深刻的影响。其中，人工智能技术产生的影响最为深刻。它将先进的教学手段引入教学过程，在营造理想的学习环境、激发学生的学习兴趣以及提高教学效率等方面起到了重要作用。
一、人工智能
1.人工智能的定义
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、语言学等多种学科相互渗透发展起来的一门综合性的交叉学科和前沿学科。其精确定义是：一个电脑系统具有人类知识和行为，并具有学习、推断、判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。
2.人工智能的研究内容
人工智能作为一门综合性学科，其研究内容涉及到许多方面，其中与教学实际关系较为密切的是以下四个方面：
（1）问题解决。问题解决（ProblemSolving）是人工智能研究初期的主要研究内容之一，也是其他内容的研究基础，它主要研究计算机的知识表达和推理技术。
在教育领域中，研究问题解决的实际意义在于，把人类解决问题的基本过程赋予计算机，使其能够按照人类的思维规律进行问题解决，帮助学生进行有效的学习。
（2）模式识别。模式识别（PatternRecognition）是近三十年来在信息科学与计算机科学的基础上发展起来的新兴科学，后期它又受到了人工智能科学的影响，得到了新的发展。因此，常被作为人工智能学科的一个分支。
简单地说，模式识别就是研究用电子计算机代替人来识别事物和环境的方法。所谓模式是指那些供参照模仿用的理想化的标本。因此，具体来说，模式识别的含义就是识别出给定的事物与哪一个标本相同或相似。模式识别有时可以理解为模式分类，即判别给定的事物应该属于哪一类标本。被识别的给定事物通常是字母、符号、汉字、图像、声音、语言、景物，也可以是统计数字、图表、教授状态、学习状态等，应用于教育时则称为教育模式识别和学习模式识别。
（3）自然语言理解。对自然语言理解（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）的研究能为实现人机自然语言直接通信提供可能，并减少软件生产的负担，从而间接地推动计算机的广泛应用，提高自动化操作效率。因此，它已经成为人工智能研究中最为棘手的问题。
自然语言是人机对话的最方便的语言，其发展的最终目标是把自然语言作为程序语言来使用，使计算机直接执行自然语言，不需要中间的解释过程。
在教育领域中，计算机对自然语言的理解有助于人机对话的实现，从而能够增进计算机与学生之间的交互作用，把原有的计算机辅助教学条件下的计算机主动变为智能计算机辅助教学条件下的人机交互主动。
（4）专家系统。所谓专家系统是指一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家的水平去解决该领域中困难问题的计算机系统。其特点在于能把人类专家在解决问题过程中使用的启发性知识、判断性知识分成事实与规则，以适当形式存储到计算机中，建立知识库，并基于知识库采用合适的产生式系统，按输入的原始数据选择合适的规则进行推理、演绎，作出判断和决策，可起到专家的作用，因此称为专家系统。
专家系统是人工智能中最为重要的研究内容，在教育领域中的应用也最为广泛与活跃。教学专家系统的任务是根据学生的特点，以最合适的教案和教学方法对学生进行教学辅导。
二、计算机辅助教学
1.计算机辅助教学的定义
2.计算机辅助教学的现状
尽管计算机辅助教学要比传统的教学模式先进不少，但并不是最完善的，它还存在许多不足，主要表现在以下几方面：
（1）缺乏人机交互能力。在教学过程中，CAI课件的教学信息是按预先设置的教学流程机械式地提供，教师只能按预定的课件流程进行操作，学生的学习也是被动的，不能很好地参与教学过程。因此，人机交互能力没有很好地体现出来。
（2）缺乏师生互动。学生在自学及使用现有的CAI课件时，大多采用的是自主学习的方式。使用这种方式时鲜有师生互动，因此课件的效果会大打折扣。同时由于缺乏网络支持，现有的绝大多数CAI课件都是在单机环境下运行的，无法使用网络来快速更新知识内容，更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。
（3）缺乏智能性。现有的CAI系统很多都没有智能性，无法进行有针对性的教育。学生的学习是被动的，他们不能根据自身情况调整学习进度。对教师而言，教学参与度太低，他们不能按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容，更不能给予不同的教学模式与方法。
（4）缺乏广泛性。CAI系统的设计都是围绕某一知识领域，对于教学内容、问题的设计和答案的呈现，都必须在原设计系统允许范围内实现,无法根据具体教学、学习情况提出新的方案。
由此可见，传统的CAI系统本身具有无法克服的缺点。随着人工智能技术的发展，人工智能技术将会越来越多地应用在教育领域。把人工智能技术引入CAI系统，使CAI系统能合理安排教学内容，变化教学方法来满足个性化教学的需要，因此就产生了智能计算机辅助教学系统。
三、智能计算机辅助教学系统
随着计算机科学和人工智能技术的不断发展和成熟，将AI引入CAI中，使CAI系统可以理解教什么、教谁以及如何教，因而也就能合理安排教学内容、改变教学方法，去满足个别教学的需要，这就是以AI技术和认知科学理论为基础而形成的智能计算机辅助教学系统(IntelligentComputerAssistedInstruction，简称ICAI)。它是计算机应用技术的一个新领域，代表了一种新的教学思想和教学方式。智能计算机辅助教学系统的出现，提高了教学质量，改善了教学的效率。
1.智能计算机辅助教学系统的基本结构
ICAI系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等三方面应用人工智能技术。其本质上是一个基于知识的教学专家系统，通常由专家模块、学生模块、教师模块和智能接口模块组成。它的组成结构如下图所示：
（2）学生模块。系统通过学生模块建立对学生的了解，通过比较学生行为与专家行为，对学生进行智能模拟，包括学生的知识状态、认知特点和个性特点等。学生模块用来表示学生的学习历史、当前知识水平、解题行为等方面的知识。其任务是：表示学生对所学知识的理解程度，反映学生已掌握和未掌握的部分，通过发现错误并作出错误根源的假设，为进一步指导提供依据。
（3）教师模块（教学策略模块）。在CAI课件的交互作用中，教学策略是与教学内容融合在一起，通过教学的分支来体现的。这样做的不足是，某一教学内容只能按某一种（或几种）固定的教学策略来教。而在ICAI中，教学策略与教学内容是分开的。这样在教学过程中，系统可随时根据教学的需要，选择不同的教学策略。
教师模块的主要任务是在一定的教学原理的指导下，选择适当的教学内容，并通过接口以适当的表达形式，在适当的时刻展示给学生。该模块的主要功能有：为学生提供学习环境；指导学生的学习活动；解释现象、过程和原因；为学生提供帮助和学习材料；监视和评价学生学习活动。
（4）智能接口模块。智能接口模块的作用是处理学生与系统间的信息交流。模块要完成两项任务，一是在教学模块作出教学决策后，智能接口模块要以一定的形式把教学内容发送出去；二是建立学生输入信息的方式，接收学生输入的信息。
2.智能计算机辅助教学系统的发展方向
ICAI系统在发展中不是孤立、单一的，它是伴随着多种技术以及人工智能在多种领域应用的不断发展而发展的。其未来的发展方向表现为以下几方面：
（1）与网络技术的结合。随着多媒体技术和Internet网络的飞速发展，多媒体教育应用与Internet网进一步融合，CAI不仅仅只在智能上单一发展，它不可避免地还要向多维的网络空间发展。目前，已有不少基于Internet网的多媒体教育系统在使用，它们借助网络的优势，完成在线学习、实时讨论、网上测试等多种教学任务。将网络CAI与智能CAI有机结合，互相补充，能构建成一个新的系统工程。
（2）智能（IntelligentAgent）技术的使用。人工智能（AI）技术在ICAI中的应用，除了体现在对多媒体教学系统中引入学生模块和知识推理机制以外，还可以起到在“智能导航”浏览中，使用“智能”技术代替教师、学生进行指导学习和搜索学习的作用。
在CAI中，学生学习查询有效知识可以使用进行搜索、导引，由于它自身具备的学习功能，能够主动、高效地从Internet中发现和收集用户所需要的信息。因此，它有助于解决使用单一关键字匹配查询、搜索引擎引起的大量无关信息的涌现、信息检索的精确度不高等问题。将“智能”技术引入到ICAI中，将使得教师和学生在教与学的过程中，提高知识选取效率、加强交互学习和自主能动性学习。
（3）远程教学。结合网络CAI、智能CAI以及多协作，可以实现真正意义上的远程教学模式。ICAI系统不仅可以作为教师，为学生学习提供指导，也可以作为学生，辅助学生学习，还可以成为学生学习、交流、协作过程中多方面的。因此,具有多种特性优势的远程教学具有广阔的发展前景。
（4）虚拟现实（VirtualReality）的应用。虚拟现实也叫人工现实（ArtificialReality）,是由多媒体技术与仿真技术以及计算机技术相结合而生成的一种交互式人工世界。它的根本目标就是达到真实体验和基于自然技能的人机交互。在教学辅助中，使用创建的虚拟环境，在一般人所不能亲身体验的情景中，达到演示、操作的教学目的。目前在教学中使用的有：基于Web的火电厂的虚拟实景建构学习、建筑设计的实景化学习、医学内消化道实景教学等。
四、结语
到目前为止，人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中，与教学现代化有着密切的关系。随着人工智能技术的发展，智能计算机辅助教学系统的成效将更加明显。新世纪的教学手段将是以智能化CAI为主线，多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念，大大扩展了人类的能力，促进了教育事业的进一步发展。
[1]何克抗.教学媒体的理论与实践[M].北京:北京师范大学出版
社,2003.
[2]谢三毛.人工智能在计算机辅助教学中的应用[J].华东交通大
学学报,2005(12).
[3]刘志勇,王阿利,张伟斌.人工智能在计算机辅助教学中应用研
关键词：计算机网络技术；人工智能；Agent技术；
引言
1研究人工智能应用于计算机网络技术的重要性
2计算机网络技术中人工智能应用特点优势
研究表明，人工智能主要是以网络技术作为载体进行发展应用的，其能够保证网络系统运行环境的安全稳定性。其作用于计算机网络技术中的特点，主要集中在三个方面，即不确定信息处理、便于网络智能化管理以及写作能力强。对于不确定信息的处理，是利用网络分析模糊处理方式打破原有的固定程度限制，从而实现对人类智能活动的模拟。这样一来，计算机网络技术人员就能对系统资源有个全面的了解，进而为用户提供更为精准的信息数据。而计算机网络的智能化处理，就是利用人工智能的记忆功能来建立起完整的信息数据库，从而提高信息存储、总结、解释以及综合分析能力，以为计算机网络系统提供更为科学准确的平台。对于写作能力的应用特点，人工智能因其具有资源整合优势，使得各个用户之间资源的传输与共享更为高效。具体来说，此目标是通过有机整合写作与网络管理方式来实现的。基于上述人工智能作用特点及优势，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状及需求的情况下，将人工智能作用于其中，从而加快当前科学技术发展的信息化进程。
3计算机网络技术应用发展现状
4优化计算机网路技术中人工智能应用策略
当前阶段，人工智能在计算机网络技术中的应用主要集中在三个方面，即网络安全管理、系统评价与网络管理以及Ag-ent人工智能技术应用。
4.1网络安全管理
4.2系统评价和网络管理
4.3Agent人工智能技术
5结语
[1]茆鸣.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子技术与软件工程,2016(9):255-256.
[2]周源.基于移动网络技术中人工智能的应用研究[J].张家口职业技术学院学报,2016(1):51-53-56.
[3]陈欢欢,李亚娟,辛晨,彭程.浅谈人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].通讯世界,2016(20):63.
[4]闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用,2016(36):98.
[5]马义华.人工智能在计算机网络技术中的运用分析——评《计算机网络技术及应用研究》[J].当代教育科学,2015(20):77.
[6]刘芳.基于计算机网络教学的人工智能技术运用研究[J].计算机光盘软件与应用,2014(3):246-248.
关键词：信息检索；人工智能；基于知识工智能技术应用
一、信息检索机制及其发展
信息检索InformationRetrieval（IR）是一门致力于如何对大容量信息进行有效地存储与获取的科学。广义的IR通常是指在一定的技术设备环境条件下，对以某种方式组织的信息资源按其表达方式，依据特定用户的需求，制订构造策略，构造检索表达方式以实现检索目标过程的总称。而InformationRetrievalSystem（IRS）则是借助计算机技术手段来存储信息以满足日后信息查询需要的一种检索工具。这里的信息可以是文本的、视频或音频的，但现行的大多数的信息检索系统仍只能以存储与检索文本的信息和文献为主。虽然IR技术日新月异，但IR的本质自始自终都没有变，变动的只是信息媒体形式、信息检索系统IRS的吞吐能力以及IRS存储与匹配的方法而已。
二、人工智能
近30年来因特网规模呈几何级数飞速发展，人们迫切需要适合于网络时代的先进的信息检索技术。适应快速、准确地检索有关信息，并且能够从大量的网上数据中发现隐含的、有价值的信息，各种智能检索技术、尤其是人工智能技术浮出水面。人工智能学科是涉及数学、计算机科学、控制论、心理学、哲学等学科的交叉学科和边缘学科，其应用领域包括问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定理证明、自然语言理解、人工神经网络和智能检索等。人工智能用于信息检索主要有基于本体论、神经网络、遗传算法、自然语言理解和ID3算法等的智能检索方法。
三、人工智能技术在信息检索中的应用
人工智能研究机器模拟人脑所从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动，解决人类专家才能处理的复杂问题。它的研究和应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索，以及智能调度与指挥等。
（一）信息过滤技术
（二）异构信息整合与全息检索
异构信息检索技术发展的特点包括支持各种格式化文件，如TBXT、HTML、XML、RTF、MSOffice、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。
四、应用人工智能算法的视频图像检索系统
目前存在一个新的实现视频图像检索系统的方法。在这个系统中，成熟的人工智能算法将被应用到视频图像的分类、索引与检索中。在本系统中，视频图像的特征选取包括了颜色直方图的计算、纹理的分析及应用运动跟踪算法KLT对局部视频数据进行运动跟踪，这些特征构成了图像特征向量。人工智能算法，包括反馈式人工智能神经网及自适应匹配算法，将会根据这些特征向量对视频片断进行分类和检索。系统的工作区域是一个二维平面，各种视频片断将会根据特征向量的不同，被人工智能系统聚类到不同的区域，从而实现视频片断的分类和聚集。用户在查询的时候，只要在特定的区域进行放大操作，就可以把视频检索限定在一个较小的区域，从而快速的实现视频片断的检索查询。具体的工作流程可以分为五个阶段：
（一）系统训练阶段
在这个阶段中，系统的人工神经系统将被初始化，并且在系统与用户的交互操作中进行训练，使之适应具体的图像特征向量，更好地实现视频片断的分类与聚集。
（二）视频片断的聚集操作
经过训练的人工神经系统将被应用到视频片断的聚集分类操作中，具有相似的特征向量的视频片断将会被聚集到相近的区域中，不同的片断将会被区域的远近程度来区分开来。
（三）视频片断的检索操作
因为视频片断在上一阶段已经进行了分类和聚集，用户只要在局部区域进行放大检索操作就可以查询到所需的视频片断。从以上的工作流程可以得知，系统对视频的分类与检索有两个核心的环节：第一是特征的提取，即如何选取合适的特征用于表征视频图像；第二是分类使用的人工智能算法，即根据提取的视频特征快速准确地对视频图像进行分类和检索。
（四）特征提取算法
本系统应用的特征提取算法包括颜色直方图，用于分析图像的基本颜色信息，获得图像的颜色分布状况；纹理分析算法，用于图像模式的分析；然后对于局部聚集的图像应用运动跟踪算法KLT，进一步提高图像的分类准确率。
（五）用于分类和检索的人工智能算法
本系统采用了两种成熟的人工智能算法：反馈式人工神经网，利用分类结果的准确程度对系统的参数进行反馈式调节；自适应匹配算法，利用输入向量对最相似的系统向量进行调节。实验表明自适应匹配算法具有高速准确的效用。
五、人工智能在网络信息检索中的应用
人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。目前，人工智能在网络信息检索领域的应用主要是在以下两个方面：
（一）网络智能知识服务系统
网络智能知识服务系统的设计开发是专门为了解决目前网络信息资源浩瀚而获取难的矛盾。网络智能知识服务系统可分为知识采集系统、智能知识处理系统、智能知识服务系统和知识库四部分。
1、知识采集系统。知识采集系统的主要任务是完成资源的加工整理，完成信息到知识之间的转换功能。
2、智能知识处理系统。该系统是将采集来的知识与知识库中已有的知识进行智能的分类和匹配操作，然后将符合入库条件的知识传入库中。
3、智能知识库存储系统。这是知识库建设的最主要组成部分，同时也关系到知识服务的效果和质量。
（二）智能技术
智能（IntelligentAgent，IA）技术，起始于20世纪80年代，是人工智能技术的一个重要研究领域目前，国外从事智能技术研究的不仅有大学、研究机构和诸多信息技术公司。并且有些智能产品或嵌入智能技术的产品已经投入使用，这些情况表明发展智能技术是一个趋势，它将是克服现有网络检索问题的有效手段。
1、定义。智能是一种软件程序，它使用户通过通信协议进行信息交换，以实现问题的自动解决。一般来说，智能具有如下特点：智能性、性、自治性、主动性、移动性、协作性。
2、智能的作用。智能有着强大的功能，用途也是十分广泛的，通常可分为网络管理、信息管理和优化用户界面。
（三）智能搜索的原理
智能搜索是智能在信息检索中的一种应用，它以用户需求为先导来进行信息搜集和信息加工，根据用户特定的需求以及在一段时期内的偏好为衡量标准来筛选信息。用户界面提供友好的自然语言查询，当用户的查询请求不明确时，智能搜索会利用知识库中的推理机制推断用户的潜在要求，选择与用户习惯最相近的需求进行检索。
六、结束语
人工智能技术的发展是时代对社会智能化需求的体现，而人工智能与信息检索的结合则是人们对信息获取智能化的有益尝试。在信息检索系统中纳入人工智能技术将使传统的信息检索系统具有更好的用户界面、更高的检索效率和更丰富的检索手段。人工智能技术的引入正在使传统的信息检索系统发生了巨大的变化。以两者作为结合点的智能信息检索系统，也将随着这两方面研究的不断发展而更加完善、强大。
1、王娟琴.现代信息检索方法研究[D].武汉大学,1999.
2、施水才.信息检索的核心支撑技术[EB/OL].中国计算机用户赛迪网,2003.
3、贾同兴.人工智能与情报检索[M].北京图书馆出版社,1997.
关键词计算机网络技术；人工智能；具体应用
1计算机网络技术中人工智能技术的实践优点
2新时期人工智能在计算机网络技术中的应用策略分析
在信息技术时代的大背景下，当代计算机网络安全管理技术在实践应用中，主要展现出以下3种特征，分别是入侵检测技术、智能防火墙技术以及反垃圾邮件技术。在此我们来进行依次说明。
2.1入侵检测技术
其二，大数据挖掘技术。该项技术在具体应用中实现网络与主机之间的有效连接，并对其产生的对话信息所传递出的内容进行正确读取，随后大数据挖掘技术可以通过计算机系统设备中存在的入侵模式以及系统常规活动规律进行研读，使之加深印象，这样的好处在于，当计算机网络在具体连接时一旦出现任何不良情况时，可以做到及时发现，对该计算机系统设备中的入侵模式进行有效识别，因此可以说该项技术对计算机网络安全管理中发挥出积极作用。
其三，人工免疫技术。该项技术是设置于计算机人体免疫系统设备之上，其系统运作机制主要由否定选择、基因库以及克隆选择3方面构成。在实践应用中可对传统计算机入侵检测技术设备中现存的未知病毒识别以及杀毒功效等自身欠缺的地方进行有效改进。例如：在进行基因库的实践操作中高效完成基因片段突变及重组的过程，促使该项技术可以对基因库中存在的未知病毒类型有一个大致的识别，但是当前若想全面实现人工免疫技术在基因库中的有效应用还存在着一定的困难。
2.2智能防火墙技术
在计算机网络安全技术管理中，智能防火墙是较为重要的管理手段。该项技术在进行数据处理及识别上面，可以提前拦截所识别出的有害信息，以此对用户访问实行限制，在不断的实践应用中，我们可以得出该项技术针对入侵计算机系统当中的病毒可以做到切断病源，遏制其继续传播。同时，智能防火墙技术与计算机其他防御系统相比较而言，其自身在实践中可以有效地将决策、运算、统计以及记忆等智能识别技术进行数据处理，进而可以在计算机正常运行期间，检查出哪些设备占用资源最小，将对网络系统产生出的有害设备及时清理出去，最大限度制止了病毒的入侵行为，保障了计算机网络的运行安全。
2.3智能反垃圾邮件技术
该项技术是建立在传统反垃圾邮件技术的程序之上，最大程度上不影响用户网络信息安全的状态下，充分借助于人工智能技术来对邮件系统中的垃圾邮件进行阻挡和清理的一项新型技术。在进行具体实践操作中，智能反垃圾邮件技术不再对垃圾清理实施单一的手段，是高效借助人工智能系统中的处理未知问题、存储记忆和学习功能，并对用户邮件内容进行高效的监管，将计算机系统中的垃圾邮件进行系统化分类及清除，为此来防止因垃圾邮件自身问题而导致安全隐患问题的发生。
3计算机网络系统中的人工智能在其系统管理及系统评价中的应用
基于计算机互联网系统中所具有的不稳定性及不可控性等因素特征，因此为实际的网络系统管理带来一定的工作难度。在此期间，人工智能技术在计算机系统管理中应用最广泛的就是通过人工智能技术所创造出的高效决策及其有效应对方法。通过建立这样一个高智能化的系统环境，可以对网络系统中存在的问题进行有效解答，进而更好地完成计算机网络系统中的应用管理及评价工作。
4结论
在计算机网络中添加人工智能化及人性化服务功能，可以在具体实践中增进计算机人工智能技术的不断完善。随着计算机网络科研人员们的共同研究，总结出在计算机未来的发展进程中，人工智能技术会起到积极作用，会在计算机网络管理及系统安全中起到重要的影响。
[1]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2014（22）：43-44.
关键词：机械电子工程电子技术电子信息
一、机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
二、机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：
（1）设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计；
（2）产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。
三、人工智能
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
四、人工智能的发展史
1萌芽阶段
17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼整理佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
3挫折阶段
60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
4第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
5平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
五、人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
虚拟大脑谷歌AI创新高
自1956年，人工智能（ArtificialIntelligence）的理念被提出后，人们对人工智能的研究就从未停止过，人们期待人工智能帮助他们更快、更准确地完成原本需要大量人工才能完成的任务，从而解放人力。正如美国麻省理工学院的温斯顿教授所说的：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
但与此同时，对于人工智能的争议也从未停止过，人们既期待又恐惧、既渴望又害怕。不少科幻作品中都提出设想，当人工智能发展到极致就有可能产生自我意识，真正替代人类或是干脆消灭人类。尽管这可以看作是文人艺术家的空想之谈，但不可否认，这也是人们潜意识中隐隐的恐惧。
50多年来，世界各国的科学家从未放松过在人工智能领域的研究，虽然取得了一定的成果，但显然还处于研究发展的初步阶段，因此倒是不必现在就杞人忧天、因噎废食，放弃人工智能的研究。
谷歌、苹果、IBM等科技巨头也坚持将大量资金人力投入人工智能研究，苹果的语音智能Siri、IBM的超级计算机沃森（Watson）等都是具有代表性的科研成果。谷歌也毫不落后，今年夏天，谷歌GoogleX实验室开发出了一项新型人工智能技术：一款模拟人脑并具备自我学习功能的软件，可以称之为谷歌虚拟大脑。
据悉，谷歌的“虚拟大脑”是模拟人脑细胞之间的相互交流、影响而设计的——模拟人脑中一群又一群相互连接、相互沟通、相互影响的“神经元”，由1000台计算机、16000个处理器、10亿个内部节点相连接，形成一个“神经网络”。当有数据被送达这个神经网络的时候，不同神经元之间的关系就会发生改变，这种关系的变化使得该系统形成某“概念”，对某些特定的数据形成反应机制，从而让系统具备了学习能力，并且能够在新输入的数据中找出与学到的概念对应的部分，以达到识别的效果。
AI提高智能产品受益
谷歌虚拟大脑不仅可作为研究示范使用，更是可以应用于商业，此前就有消息称这项技术即将投入使用，谷歌的产品也将随之受益，变得更加智能化，而语音识别很可能将最先获益。
语义识别是即将到来的下一场人机互动伟大革命，而人机互动对科技未来发展的影响也让诸多科技巨头投身这一领域。
苹果Siri作为一款“革命性的产品”，对语音控制和人工智能技术的发展起了非常大的推进作用。乔布斯曾说：“虚拟个人助理（VPA）代表着下一代互联网交互方式。”之前，人们通过搜索引擎或网址来获得内容或服务，而VPA可以通过分析交互历史，得出个人偏好，来联结众多服务和信息源以帮助人们解决具体的事务，就像一个真实的助理。
IBM也不落于后，他们将沃森超级计算机应用于智能手机，研制出一个超级版的Siri。IBM负责创新业务的副总裁伯尼·梅尔森称，“这一应用未来可以想象成为一个带有语音功能的‘沃森’实时回答你的问题，虽然沃森目前在移动设备上会消耗过多电力，但IBM正在积极开发沃森2.0，希望降低耗电量，并为这款超级计算机增加更多‘意识’。”
谷歌一直在开发的新一代语音软件“Majel”，Majel是VoiceActions的革新版本，增加了对自然语言的处理能力，力争在智能程度上与苹果Siri抗衡，而虚拟大脑技术的应用很可能帮助谷歌实现这一愿望。谷歌语音识别部门负责人文森特表示，“通过使用我们最新的神经网络，以前识别错误的情况，20%至25%已经得到改善，也就是说，这些提升能够让更多的用户拥有完美的、没有错误的使用体验。”
AI技术的提高，也让谷歌的一些其他产品得到改善，如谷歌的图像搜索工具，可以更好地理解图片内容，而不再仅仅是依靠文字的描述；谷歌的无人驾驶汽车，可以更全面地获得周围的音像、数据，大大增加无人驾驶的识别度和安全性。
美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授曾对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”谷歌虚拟大脑研究成果的取得，无疑在人工智能怎样获得知识的研究上迈出了一大步，让人类离人工智能的终极目标又进了一步。
加拿大蒙特利尔大学的一位研究机器学习的教授YoshuaBengio表示，“Google的这个虚拟人脑有点类似于哺乳动物大脑中一个叫做视觉皮层的部位，能够通过视觉发现物体。该系统的运行模式已经和哺乳动物、甚至人类大脑的某些工作模式有些像了。”