引論：我們?yōu)槟砹?3篇人工智能語(yǔ)言與倫理范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫(xiě)作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

一、采礦方法選擇的概況

礦產(chǎn)資源是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)起飛的首要條件及經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要標(biāo)志。采礦方法在礦山生產(chǎn)中占有十分重要的地位。因?yàn)樗鼘?duì)礦山的安全生產(chǎn)、提高礦石產(chǎn)量、降低礦石損失率和貧化率、提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和降低成本等有重大影響,采礦方法選擇的合理與否對(duì)礦山的效益至關(guān)重要,甚至關(guān)系到礦山的生存與發(fā)展。采礦方法的選擇又是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,礦床地質(zhì)條件和礦體賦存條件與采礦方法之間是一個(gè)復(fù)雜的非線性關(guān)系。它涉及的因素眾多,其中許多因素都具有模糊性和不確定性,并且采礦方法選擇本身的內(nèi)在機(jī)理我們也不是很清楚。同時(shí),采礦方法選擇的準(zhǔn)則也不同,因而采礦方法選擇又是一種多目標(biāo),多層次決策。以上這些因素和不完整的采礦知識(shí)、礦床地質(zhì)信息的缺乏,造成了采礦方法選擇的困難性和復(fù)雜性。

二、傳統(tǒng)的采礦方法選擇技術(shù)

傳統(tǒng)的采礦方法選擇一般分三步進(jìn)行,即采礦方法初選,技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析和綜合分析比較。也就是說(shuō),根據(jù)礦床地質(zhì)特征和采礦技術(shù)條件,初選可行方案,然后進(jìn)行技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析,如果比較的方案之間差異不明顯,還需進(jìn)行細(xì)致的綜合分析方可做出決策。其對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)性較強(qiáng),受限于人的能力,且主觀隨意性較大,容易得出主觀,片面的結(jié)果。這就需要吸取多人,特別是采礦領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和人的思維中的優(yōu)點(diǎn)并進(jìn)行升華使經(jīng)驗(yàn)決策上升到定量、科學(xué)化的決策水平,以實(shí)現(xiàn)采礦方法的優(yōu)化選擇。為此,近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了許多探索,引入了許多新理論、新方法用于采礦方法的選擇。

三、應(yīng)用數(shù)學(xué)方法對(duì)采礦方法進(jìn)行優(yōu)選的條件

綜合比較之前敘述的多種數(shù)學(xué)優(yōu)選方法,可以發(fā)現(xiàn),它們具有如下一些相同或類(lèi)似的共同特點(diǎn)。計(jì)算無(wú)量綱化:數(shù)學(xué)優(yōu)選法與傳統(tǒng)方法一樣,也列舉一些與需要研究的礦床開(kāi)采技術(shù)條件相類(lèi)似的采礦方法,并精確地選定某些技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),如礦房生產(chǎn)能力、采礦損失率、貧化率、采切工程量、炸藥單耗、采礦工效、采礦直接成本等。然而這些指標(biāo)是有量綱的,如t/d、%、m/kt、kg/t。在傳統(tǒng)的方法中,這些有量綱的技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)不用任何處理,而在數(shù)學(xué)優(yōu)選時(shí),則需要對(duì)其進(jìn)行無(wú)量綱化,即去掉量綱,只用數(shù)字參與計(jì)算,以消除各因素指標(biāo)量綱不同而帶來(lái)的影響。賦予權(quán)重:權(quán)重也叫權(quán)數(shù),是模糊數(shù)學(xué)中的一個(gè)名詞。所謂權(quán)重就是表征因子相對(duì)重要性大小的表征量度值。采礦方法研究中的數(shù)學(xué)優(yōu)選,除上述需要引入的各種技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)外,還有一些無(wú)法計(jì)量的因素也需用數(shù)值參與計(jì)算。例如:采礦方法結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性、礦體賦存條件的適應(yīng)性、作業(yè)條件與安全程度、生產(chǎn)可靠性、開(kāi)采集中化程度、設(shè)計(jì)規(guī)模保證性、環(huán)境保護(hù)和施工難易程度、通風(fēng)條件、充填體可靠性系數(shù)、生產(chǎn)管理難易程度等。上述這些因素舉足輕重,有時(shí)甚至是決定性指標(biāo)。用傳統(tǒng)方法選擇需研究或設(shè)計(jì)的采礦方法時(shí),在多方案比較中只能以定性分析,無(wú)法也不可能化為定量指標(biāo)加以綜合比較。采用數(shù)學(xué)優(yōu)選后,上述這些非定量化指標(biāo),可通過(guò)各種手段給其賦予權(quán)重值。

計(jì)算機(jī)編程計(jì)算:凡是數(shù)學(xué)優(yōu)選采礦方法,都可用計(jì)算機(jī)進(jìn)行運(yùn)算。上述這些方法計(jì)算過(guò)程相對(duì)比較簡(jiǎn)單,一般可用MMatlab軟件等編制程序。而且,利用計(jì)算機(jī)計(jì)算可以提高速度數(shù)十倍至上百倍,并且能極大提高計(jì)算精度。

1、模糊數(shù)學(xué)選擇采礦方法的優(yōu)勢(shì)

在采礦過(guò)程中,影響采礦方法選擇的因素很多。如礦巖性質(zhì)、礦體產(chǎn)狀、礦石價(jià)值、有用成份分布等。這些因素的描述往往是模糊的。模糊數(shù)學(xué)中所指的模糊現(xiàn)象,是指某些客觀事物之間的差異,在中間過(guò)渡時(shí)所呈現(xiàn)的“不分明性”,這種客觀事物之間的“不分明性”,在模糊數(shù)學(xué)上稱(chēng)之為“模糊約束”或“模糊目標(biāo)”如礦體形態(tài)、產(chǎn)狀、規(guī)模、礦巖物理力學(xué)性質(zhì)、礦石價(jià)值、水文地質(zhì)條件、采礦過(guò)程中的安全和對(duì)地表的影響程度等都具有模糊性,反過(guò)來(lái)采礦方法不僅對(duì)地下資源的回收程度、投資大小、勞動(dòng)生產(chǎn)率高低和礦石開(kāi)采成本等主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有影響,而且還影響著工作安全、生產(chǎn)規(guī)模、礦石加工的經(jīng)濟(jì)效果。因此,采礦方法的選擇是一個(gè)典型的模糊決策問(wèn)題。采礦工作者對(duì)采礦方法的選擇,通常采用技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)法,在分析對(duì)比采礦方法技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時(shí),只能按同類(lèi)指標(biāo)單一地評(píng)估其優(yōu)劣程度,而難以從定量的角度,分析和驗(yàn)證各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)采礦方法產(chǎn)生的綜合影響。在采礦方法評(píng)價(jià)過(guò)程中,特別是當(dāng)?shù)V體開(kāi)采技術(shù)條件比較復(fù)雜,可供選擇的采礦方法在技術(shù)經(jīng)濟(jì)上優(yōu)劣不明顯時(shí),選擇者因受本人知識(shí)水平、業(yè)務(wù)能力、經(jīng)驗(yàn)豐富程度的影響所做出的決策,不可避免地帶有個(gè)人的主觀意念,有時(shí)甚至做出錯(cuò)誤決策。由于采礦工程特殊復(fù)雜的客觀條件,采用技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)法作為采礦方法選擇的最終手段,有其局限性,要達(dá)到全面。準(zhǔn)確的擇優(yōu)效果是困難的。模糊數(shù)學(xué)原理,則提出了新的決策方法,為采礦方法的選擇提供了一種新的途徑。礦體處于復(fù)雜的構(gòu)造應(yīng)力場(chǎng)中,其開(kāi)采技術(shù)條件具有極大的模糊性、隨機(jī)性和未知性,因而,在進(jìn)行采礦方法方案選擇時(shí),也存在著諸多影響因素的模糊性和隨機(jī)性。運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)對(duì)采礦方法進(jìn)行優(yōu)選,將采礦過(guò)程中的各種模糊或主觀因素轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)形式,量化分析各方案的評(píng)價(jià)指標(biāo),使方案的評(píng)價(jià)和選擇更科學(xué)、合理、可靠。同任何新學(xué)科的產(chǎn)生一樣,模糊數(shù)學(xué)也是客觀實(shí)際發(fā)展的必然。

四、用BP絡(luò)進(jìn)行采礦方法技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析的原因

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)是:

1、式存儲(chǔ)信息。其信息的存儲(chǔ)分布在不同的位置,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用大量神經(jīng)元之間的連接及對(duì)各連接權(quán)值的分布來(lái)表示特定的信息,從而使網(wǎng)絡(luò)在局部網(wǎng)絡(luò)受損或輸入信號(hào)因各種原因發(fā)生部分畸變時(shí),仍然能夠保證網(wǎng)絡(luò)的正確輸出,提高網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性和魯棒性。

2、協(xié)同處理信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元都可根據(jù)接收到的信息進(jìn)行獨(dú)立的運(yùn)算和處理,并輸出結(jié)果,同一層中的各個(gè)神經(jīng)元的輸出結(jié)果可被同時(shí)計(jì)算出來(lái),然后傳輸給下一層做進(jìn)一步處理,這體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行運(yùn)算的特點(diǎn),這一特點(diǎn)使網(wǎng)絡(luò)具有非常強(qiáng)的實(shí)時(shí)性。雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)及其簡(jiǎn)單,功能有限,但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實(shí)現(xiàn)的行為是及其豐富多彩的。

3、處理與存儲(chǔ)合二為一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元都兼有信息處理和存儲(chǔ)功能,神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的變化,既反映了對(duì)信息的一記憶,同時(shí)又與神經(jīng)元對(duì)激勵(lì)的響應(yīng)一起反映了對(duì)信息的處理。

4、信息的處理具有自組織、自學(xué)習(xí)的特點(diǎn),便于聯(lián)想、綜合和推廣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度用權(quán)值大小來(lái)表示,這種權(quán)值可以通過(guò)對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)而不斷變化,而且隨著訓(xùn)練樣本量的增加和反復(fù)學(xué)習(xí),這些神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度會(huì)不斷增加,從而提高神經(jīng)元對(duì)這些樣本特征的反映靈敏度。有理論證明,在不限制隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的條件下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)任意非線性問(wèn)題的逼近。

結(jié)束語(yǔ)

由于各層礦體形態(tài)、技術(shù)適應(yīng)條件各異,采礦方法的選擇是迭代的,每次迭代都與資源開(kāi)發(fā)各個(gè)階段有關(guān)。要開(kāi)采的礦體將經(jīng)過(guò)大約以下5個(gè)階段:初步發(fā)現(xiàn)礦化帶;礦體鉆探圈定儲(chǔ)量和可行性研究;礦體的設(shè)計(jì)與開(kāi)拓;生產(chǎn)過(guò)程中修正與提高;礦山服務(wù)期結(jié)束。在搜集地質(zhì)數(shù)據(jù)的過(guò)程中不難發(fā)現(xiàn),目前有些礦山的相關(guān)數(shù)據(jù)還是比較豐足的,但是部分地區(qū)對(duì)己有地質(zhì)數(shù)據(jù)運(yùn)用得并不充分(不成體系)，因此采礦方法的選擇還是很重要的。

篇2

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI，是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類(lèi)似于人腦智能的計(jì)算機(jī)。二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱(chēng)為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。

1 人工智能的發(fā)展歷程

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀(jì)的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機(jī)器的想法。十九世紀(jì)，英國(guó)數(shù)學(xué)家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開(kāi)端。十九世紀(jì)二十年代，英國(guó)科學(xué)家巴貝奇設(shè)計(jì)了第一架“計(jì)算機(jī)器”，它被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈提出了“自動(dòng)機(jī)”理論，把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步，在定義智慧時(shí)，圖靈做出了解釋?zhuān)绻慌_(tái)機(jī)器能夠通過(guò)稱(chēng)之為圖靈實(shí)驗(yàn)的測(cè)試，那它就是智慧的，圖靈實(shí)驗(yàn)的本質(zhì)就是讓人在不看外型的情況下不能區(qū)別是機(jī)器的行為還是人的行為。（2）上世紀(jì)三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數(shù)理邏輯，和丘奇、圖靈的數(shù)字功用以及計(jì)算機(jī)處理發(fā)展促使了1956年夏Dartmouth會(huì)議上人工智能學(xué)科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是Stanford人工智能實(shí)驗(yàn)室主任）的誕生20世紀(jì)60年代以來(lái)，采用生物模仿來(lái)建立功能強(qiáng)大的算法，包括進(jìn)化計(jì)算等，人工生命以進(jìn)化計(jì)算為基礎(chǔ)，研究自組織、自復(fù)制、自修復(fù)以及形成這些特征的進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。70年代以來(lái)，Conrad等研究人工仿生系統(tǒng)中的自適應(yīng)、進(jìn)化和群體動(dòng)力學(xué)，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再度興起促進(jìn)人工生命的發(fā)展。（3）1992年貝茲德克提出計(jì)算智能。專(zhuān)家系統(tǒng)在90年代興起，模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決領(lǐng)域問(wèn)題。

2 人工智能的研究

強(qiáng)人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺(jué)的，有自我意識(shí)的。弱人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。現(xiàn)在主流科研集中在弱人工智能上，強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。

目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面，分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計(jì)算、人工生命應(yīng)用等等。未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。

3 人工智能的應(yīng)用

IBM公司“deep blue”電腦擊敗了人類(lèi)的世界國(guó)際象棋冠軍，美國(guó)Sandia實(shí)驗(yàn)室建立了國(guó)際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實(shí)”實(shí)驗(yàn)室，擬通過(guò)數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實(shí)現(xiàn)更友好的人機(jī)交互。國(guó)際各大計(jì)算機(jī)公司相繼開(kāi)始將人工智能作為其研究?jī)?nèi)容，幾乎包括所有IT企業(yè)，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產(chǎn)業(yè)部，利用“智能”來(lái)解決問(wèn)題。無(wú)人駕駛車(chē)的誕生，打破了汽車(chē)靠人駕駛的時(shí)代。

MIT開(kāi)發(fā)出了SHRDLU，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問(wèn)題，而SIR系統(tǒng)則開(kāi)始理解簡(jiǎn)單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語(yǔ)言處理。在70年代出現(xiàn)的專(zhuān)家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，它頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類(lèi)專(zhuān)家進(jìn)行工作。在理論方面，計(jì)算機(jī)開(kāi)始有了簡(jiǎn)單的思維和視覺(jué)，而不能不提的是人工智能語(yǔ)言Prolog語(yǔ)言誕生了，它和Lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

4 人工智能的影響及發(fā)展必須注意的問(wèn)題

（1）人工智能對(duì)自然科學(xué)的影響。在需要使用數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)工具解決問(wèn)題的學(xué)科，AI帶來(lái)的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過(guò)來(lái)有助于人類(lèi)最終認(rèn)識(shí)自身智能的形成。（2）人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。專(zhuān)家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來(lái)巨大的宏觀效益。AI也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。但同時(shí)，也帶來(lái)了勞務(wù)就業(yè)問(wèn)題。由于AI在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類(lèi)進(jìn)行各種技術(shù)工作和腦力勞動(dòng)，會(huì)造成社會(huì)結(jié)構(gòu)的劇烈變化。（3）人工智能對(duì)社會(huì)的影響。AI也為人類(lèi)文化生活提供了新的模式。現(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂(lè)手段，今天，游戲中的人工智能應(yīng)用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開(kāi)發(fā)中。

伴隨著人工智能和智能機(jī)器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來(lái)的眼光開(kāi)展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學(xué)研究可能涉及到的敏感問(wèn)題，需要針對(duì)可能產(chǎn)生的沖突及早預(yù)防，而不是等到問(wèn)題矛盾到了不可解決的時(shí)候才去想辦法化解。

5 智能機(jī)器人

智能機(jī)器人具有類(lèi)似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過(guò)一般人的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)的能力，能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析，控制自己的行為，處理環(huán)境發(fā)生的變化，完成交給的各種復(fù)雜、困難的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。目前研制的智能機(jī)器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機(jī)器人，還差得很遠(yuǎn)。

6 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)然，雖然人工智能一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿，但人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無(wú)法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過(guò)遠(yuǎn)而走入低谷。人工智能的問(wèn)題的在于，一方面哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次高而抽象；另一方面AI邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對(duì)中間機(jī)制知之甚少，這種背景下提出的各種AI理論，就只能是或者完全不同于人類(lèi)思維，與人類(lèi)的思維模式相距太遠(yuǎn)，同時(shí)在人類(lèi)思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的AI框架和理論體系。盡管如此，多學(xué)科的聯(lián)合協(xié)作研究也帶來(lái)了足夠引人注目的增長(zhǎng)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕纠碚撨€不完整，我們還不能從本質(zhì)上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來(lái)自于什么，這種思考為什么得以產(chǎn)生等一系列問(wèn)題。但經(jīng)過(guò)這幾十年的發(fā)展，我們相信它會(huì)給世界帶來(lái)難以預(yù)料的變化。

參考文獻(xiàn)：

[1][美]StuartJ.Russell[美]PeterNorvig人工智能：一種現(xiàn)代的方法（第3版）.

[2]人工智能及其應(yīng)用蔡自興徐光佑.