時間：2022-03-04 09:47:59
序論：在您撰寫智能機器人論文時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
人工智能技術是人類科學技術不斷發(fā)展進步的必然結果，也是工業(yè)發(fā)展過程中，促進工業(yè)自動化科學化發(fā)展的重要推動力量。在人工智能技術的發(fā)展中，科技的發(fā)展和工業(yè)技術的進步會促進人工智能技術的發(fā)展；反之，人工智能技術的進步，可以完成那些人類自身無法辦到、技術條件效果不好的生產技術操作。當前的人工智能主要是計算機技術的發(fā)展結果，隨著計算機技術的飛速發(fā)展，通過對計算機信息特點和操作性能的了解和設計，使計算機操作系統(tǒng)具有更多更先進的人工化反應，并在實際的信息技術處理過程中，通過其系統(tǒng)內部的人工化、智能化識別和處理系統(tǒng)，對電氣自動化控制和其他工業(yè)技術領域在運行中的問題進行自主解決。如今，人工智能技術已經取得了較大的進步，其研究發(fā)展項目也越來越多，越來越先進，實用性越來越強。人工智能技術已經廣泛運用與工業(yè)自動化、過程控制和電子信息處理等先進的技術領域。人工智能技術通過模糊理論算法、遺傳算法和模糊神經算法等方式，可以在電氣自動化控制中，采取更靈活多變的控制方式，對電氣自動化設備運行中的不穩(wěn)定因素和動態(tài)變化進行自主的調整，從而保障其運行的準確和高效，減少出錯率。人工智能技術的運用，可以大大減少在電氣自動化控制等領域的人力成本，并且能夠解決一些工作人員無法有效監(jiān)控和解決的問題，做到及時有效。
2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用
2.1人工智能控制實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集及處理功能
在電氣設備的運行過程中，數(shù)據(jù)的采集和處理是了解電氣設備自動化控制情況，發(fā)現(xiàn)運行過程中的問題和提出解決辦法的重要依據(jù)。在傳統(tǒng)的自動化控制中，由于技術水平和實際運行中的動態(tài)變化，數(shù)據(jù)的采集和傳輸無法做到準確和穩(wěn)定，保存數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)丟失的情況。人工智能技術的使用，可以保障電氣自動化運行過程中對動態(tài)信息的及時收集和穩(wěn)定傳輸，對相關數(shù)據(jù)的保存工作也更安全，這就提高了電氣自動化的控制水平，充分保障了電氣運行中的安全性和穩(wěn)定性。
2.2人工智能控制實現(xiàn)了系統(tǒng)運行監(jiān)視機報警功能
電氣自動化控制是用電氣的可編程控制器，控制繼電器，帶動執(zhí)行機構，完成預期設計動作的過程。在此過程中，系統(tǒng)內部各部分之間的運行都要嚴格按照設計模型和函數(shù)計算的基礎上進行，如果系統(tǒng)中的一點出現(xiàn)問題，就會造成整個自動控制系統(tǒng)的故障。在以往的自動化控制系統(tǒng)運行中，對系統(tǒng)內部各部分之間的運行數(shù)據(jù)和運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，對運行中的特殊情況進行及時的報警處理，幫助自動化系統(tǒng)及時處理可能出現(xiàn)的故障，提醒電氣管理人員加強對電氣系統(tǒng)的管理。
2.3人工智能控制實現(xiàn)了操作控制功能
電氣自動化控制的主要特征之一就是通過計算機的一鍵操作，就可以實現(xiàn)對電氣系統(tǒng)的整體控制，保障電氣自動化運行符合現(xiàn)實的需要。傳統(tǒng)的自動化系統(tǒng)的操作，需要靠人工對系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)進行人工操作，從而促進自動化系統(tǒng)內部的協(xié)調和配合，這種方式既降低了自動化運行的效率，也增加了自動化系統(tǒng)的故障發(fā)生頻率。人工智能技術對電氣自動化系統(tǒng)的控制，是通過各種先進的算法，按照電氣自動化的需求，對自動化系統(tǒng)進行自動化和智能化設計，從而實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的同時操作，大大提高了自動化控制的效率，減少了單獨指令操作中容易出現(xiàn)的不協(xié)調情況的發(fā)生。
3人工智能技術在電氣自動化控制中的控制方式
3.1模糊控制
模糊控制以模糊推理和模糊語言變量等為理論基礎，并以專家經驗作為模糊控制的規(guī)則。模糊控制就是在被控制的對象的模糊模型的基礎之上，運用模糊控制器，實現(xiàn)對電氣控制系統(tǒng)的控制。在實際控制設計過程中，通過對計算機控制系統(tǒng)的使用，使電氣自動化系統(tǒng)形成具有反饋通道的閉環(huán)結構的數(shù)字控制系統(tǒng)，從而達到對電氣自動化系統(tǒng)的科學控制。
3.2專家控制
專家控制是指在進行電氣自動化控制過程中，利用相關的系統(tǒng)控制理論和控制技術的結合，通過對以往控制經驗的模擬和學習，實現(xiàn)電氣自動化控制中智能控制技術的實施。這種控制方式具有很強的靈活性，在實際運行中，面對控制要求和系統(tǒng)運行情況，專家控制可以自覺選取控制率，并通過自我調整，強化對工作環(huán)境的適應。
3.3網絡神經控制
網絡神經控制的原理就是基于對人腦神經元的活動模擬，以逼近原理為依據(jù)的網絡建模。神經控制是有學習能力的，屬于學習控制，對電氣自動化控制中出現(xiàn)的新問題可以及時提出有效的解決辦法，并通過對相關技術問題的分析解決，提高自身的人工智能水平。
4結語
過去傳統(tǒng)的控制器在進行工作的時候會遇到很多外界因素或者機器自身的問題的干擾，并且會對工作造成不良影響。但是人工智能技術在這方面的優(yōu)勢則比較明顯。例如，人工智能技術不需要精確的動態(tài)模型，所以，即使模型設置的參數(shù)發(fā)生了變化，也不會對其造成太大的影響，而且其對環(huán)境的要求也不苛刻。所以，人工智能技術在其運行的過程中，可以不受不確定因素的影響，并且可以實現(xiàn)較為精準的自動化控制。
2人工智能技術產生的誤差小
人工智能技術在運行過程中基本不受到來自外界的影響，而且其本身的抗干擾能力就很強，所以，一旦提前對系統(tǒng)設定了參數(shù)，那么在操作過程中就不用擔心參數(shù)發(fā)生變動。這些參數(shù)在整個過程中會保持在一個值域之內，所以不需要擔心會有較大的差值，因此其工作效率也比較高。
3人工智能在電氣自動化中的應用
3.1智能控制和保護功能
進行操作控制。在進行操作的過程中，使用人員可以通過鍵盤或鼠標對隔離開關、斷路器等進行現(xiàn)場的或者遠程的控制，對勵磁電流進行精準的調整。除此之外，還能夠進行帶負荷操作和停機操作，對相關的人員的權限進行限制。對相關數(shù)據(jù)的收集和處理。人工智能技術對所有開關量、模擬量數(shù)據(jù)進行實時的采集，而且根據(jù)先前設計好的要求進行定時批量的存貯以及整理等工作。設置和修改某些參數(shù)，及時地保護軟壓板的退投。對設備的管理。人工智能在對電力系統(tǒng)進行管理的時候，可以對運行日志進行自動保存，并生成報表的存儲或打印、描繪系統(tǒng)運行曲線等。實行有效的監(jiān)控。智能技術能夠對模擬量與開關量進行全程同步的監(jiān)測，當檢測過程發(fā)生異常時，則可以選擇多種模式進行報警，同時還可有序地記錄系統(tǒng)里的各項事件、在線分析負序量計算等。對畫面的顯示。人工智能技術可以運用圖像生成軟件進行真實畫面模擬，可以對有關設備和整個系統(tǒng)的工作運行進行模擬，并且最終以畫面的形式顯現(xiàn)到屏幕上。進行故障錄波。智能技術對故障波形的獲取具有良好的功能，在獲取的同時還可以做好相關的記錄，對模擬量故障及時地進行錄波和捕捉相關波形。
3.2智能信息檢索
作為人類智能的模擬理論而產生的新興技術方法，人工智能具有良好的信息檢索功能。其不僅可以對網絡中出現(xiàn)的較為模糊和不確定性的因素進行科學的換算以及推理，還可以根據(jù)信息檢索的結果提出一些切實可行的解決方案。人工智能技術的優(yōu)勢還在于它可以將正確的指令精確無誤的傳達給各種機器，進而機器在接受到指令后能夠進行正確、正常的運轉，確保任務的完成。
3.3提高電氣自動化性能，提高產品質量
人工智能系統(tǒng)具有優(yōu)越的條件，其模擬人類智能，并將人工智能技術中的遺傳算法投入到電器產品的應用中。利用人工智能技術，可以將產品的性能優(yōu)化，假如可以科學合理地把人工智能技術運用到電氣自動化的控制中，那么電子自動化性能就會得到顯著的改善，電氣設備的運行效率也會被大大提高，電氣自動化控制的準確性便有所保障。這樣一來，就可以減少在電氣工程自動化中人力資源的使用，勞動成本也可以隨之降低，進而推進電氣工程事業(yè)的發(fā)展。此外，人工智能技術還可以在各種電器產品的會設計中輔助進CAD，使產品的開發(fā)周期得到有效縮短，并且能夠對提高CAD技術的開發(fā)和應用程度有很大的幫助，設計難度也會有所降低，產品的質量自然就會提高。
3.4電氣設備優(yōu)化設計
有關電氣設備的優(yōu)化設計工作是比較復雜的，需要結合多方面的理論知識，比如電磁場、電機電器、電路等相關知識，此外還需要豐富的設計經驗知識。過去的電氣產品設計效率很低，一般是因為缺乏相關的技術的支持，再加上工作量本身就很大，所以整個設計就顯得比較難，很少有科學合理的設計。但是如今計算機技術發(fā)展迅速，手工設計逐漸被計算機輔助設計（CAD）所代替，產品的開發(fā)周期縮短了，設計人員的設計產品質量和設計的效率也提高了，而且設計已經越來越趨于智能化和高效化。人工智能技術在電氣產品的優(yōu)化設計應用中，主要有兩種方法，即專家系統(tǒng)和遺傳算法。其中，遺傳算法可以直接操作結構對象，對優(yōu)化和自動獲取搜索空間、自行調整搜索的方向方面具有指導作用，而且采用先進的計算方法，計算結果很精確，因此在電氣產品的智能化優(yōu)化設計中應用廣泛。而專家系統(tǒng)則不同，它是主要依據(jù)相關領域的一個或是多個專家所提供經驗與知識來進行工作的，它是一個對專家的決策過程進行模擬的過程，從而對需要人類專家處理的問題進行處理，這種方式也比較重要。當然，除此兩種方法還有很多其他方法，比如神經網絡、模糊邏輯等。
4結束語
（一）戰(zhàn)略規(guī)劃與企業(yè)文化傳播職能
企業(yè)集團總部人力資源要基于集團的發(fā)展戰(zhàn)略制定人力資源戰(zhàn)略。制定核心人才隊伍建設規(guī)劃，通過打造核心人才隊伍，培育員工的核心專長與技能，支撐企業(yè)核心競爭力的形成。通過制定戰(zhàn)略績效目標，并將績效目標層層分解，向下推行實施，通過績效目標的實現(xiàn)來支持企業(yè)戰(zhàn)略的實現(xiàn)。同時要設計具有指導性的人才引進、培育、開發(fā)、激勵策略，指導各下屬公司進行人力資源開發(fā)。
集團總部要制定統(tǒng)一、鮮明和符合集團實際的人力資源理念、政策和戰(zhàn)略，并通過它來培養(yǎng)和塑造和諧、統(tǒng)一的企業(yè)文化氛圍，凝聚集團的人力資源。
基于企業(yè)集團的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀，總結和提煉企業(yè)文化并將之貫徹和落實到成員企業(yè)中。以鮮明、具有人文關懷和感召力的人力資源理念和企業(yè)文化來凝聚集團各成員企業(yè)，通過企業(yè)文化的傳播，統(tǒng)一各級員工的思想、價值觀和行為模式。使成員企業(yè)形成凝聚力，統(tǒng)一目標和行動提高集團整體的運營能力。
（二）資源整合職能
集團總部人力資源部門要對集團的各種人力資源進行整合和與匹配，通過人力資源的調配與共享，使下屬企業(yè)的人力資源匹配達到最佳。同時要對各種培訓資源、外部智力資源、咨詢公司、人才中介機構等進行整合，使其成為成員企業(yè)的共享資源。還要想辦法主動獲取各種資源，把公司高層的資源和各個業(yè)務經理的資源整合到一起，為人力資源管理工作服務。
（三）監(jiān)督協(xié)同職能
集團總部要制定人力資源各職能模塊的政策和規(guī)范，包括薪酬政策，績效考核政策等。各成員企業(yè)根據(jù)本產業(yè)的具體情況進行修改和調整，執(zhí)行和落實總部人力資源制定的各項政策。總部通過檢查監(jiān)督來發(fā)現(xiàn)總部的政策在各級單位是否執(zhí)行到位；通過各成員企業(yè)間的人力資源協(xié)同以及跨職能、跨團隊的合作，提高整體人力資源的效率。
集團總部人力資源部門作為一個總部機構，可直接對成員企業(yè)的日常人力資源活動起到參與、指導和監(jiān)督的操作功能。這些功能是集團人力資源管理日?；顒拥闹攸c，主要包括：
1.對集團各成員企業(yè)高管人員和核心管理人員的管理
高管人員主要是通過集團董事會來統(tǒng)一進行任命、考核和付薪，從根本上加大對成員企業(yè)的控制力度，保證整個集團按照統(tǒng)一的目標發(fā)展。
全面負責公司核心的管理人員和專業(yè)技術人員的選任育留，以及核心人才梯隊的建設。隨著集團的不斷發(fā)展，集團的員工也會越來越多，對于員工的管理和梯隊的建設必須分級管理，掌控好核心管理和專業(yè)人員是總部人力資源管理的主要戰(zhàn)略職能。
2．對成員企業(yè)人工成本總額的總量調控管理
通過預算管理，勞動生產率考核，人員總量控制，合理控制成員企業(yè)的人工成本支出，通過提高人均產出來調高企業(yè)效益。
3．對成員企業(yè)薪酬考核執(zhí)行的管理。指導和審批各成員企業(yè)的薪酬考核制度；指導和監(jiān)督考核過程的合理性；對考核結果備案，并及時給予指導。
4．對成員企業(yè)人事管理工作的管理。指導成員企業(yè)定崗定編，跟蹤、監(jiān)督中層和關鍵崗位人事任免和崗位變動，對培訓工作的指導監(jiān)督，檔案管理，富裕人員的安置、分流等工作。
（四）專業(yè)服務職能
集團總部要不斷的提升自身的專業(yè)能力，培養(yǎng)良好的服務意識和平易近人的行為風格，使之成為企業(yè)內部的專業(yè)咨詢服務機構，為下屬企業(yè)的人力資源問題提供系統(tǒng)的解決方案。要加強對業(yè)務的理解和把握能力，使人力資源管理活動為企業(yè)的經營目標服務，要從人力資源的角度對成員企業(yè)的業(yè)務活動提供支持與服務，做到人力資源角色與企業(yè)整體業(yè)務角色的相互融合，通過服務來創(chuàng)造價值。
在條件成熟的情況下，在總部建立人事行政共享中心，為成員企業(yè)集中提供薪資核算與發(fā)放，社會保險統(tǒng)一管理與繳納，人事檔案集中管理等。
（五）知識與信息共享職能
企業(yè)集團的人力資源部門要搭建一個共享知識、經驗和交流信息的平臺。通過匯總各成員企業(yè)的成功經驗，提煉形成管理標準。在各成員企業(yè)的人力資源管理活動中起到溝通、交流、學習的橋梁作用。包括統(tǒng)一理念，引導和支持各成員單位設計和完善其人力資源管理體系；建立集團人才庫，有計劃、針對性地培養(yǎng)復合型人才、經營人才；培養(yǎng)集團的人力資源工作人員；有效傳遞和復制各成員企業(yè)的成功經驗與做法。
自二十世紀九十年代以來，意識問題受到高度關注，眾多的哲學家、心理學家與神經科學家在此領域開展深入的研究工作。與此同時，人們也開始使用計算方法試圖讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”的研究。早期有關機器意識的研究比較初步，研究工作較少得到學術界的認同，甚至早些年提到“機器意識”還有不合時宜的顧慮。
盡管哲學上關于“機器意識”有著不同觀點的爭論，但隨著研究工作的不斷深入，一些有遠見的專家學者開始充分認識到開展機器意識研究的重要意義，并專門撰文進行了精辟論述。比如，英國皇家學院電子工程系的Aleksander教授根據(jù)學術界從上世紀九十年代到本世紀對機器意識態(tài)度的轉變，指出機器意識的影響與日俱增，并預計了機器意識對科學與技術發(fā)展的潛在影響，特別是在改變人們對意識的理解、改進計算裝置與機器人概念等方面的貢獻尤為重大。
無獨有偶，美國伊利諾伊大學哲學系Haikonen教授則專門撰文強調機器意識是新一代信息技術產業(yè)發(fā)展的新機遇，他認為新產品與系統(tǒng)的發(fā)展機會起因于信息技術的發(fā)展，而現(xiàn)有的人工智能基于預先編程算法，機器與程序并不能理解其所執(zhí)行的內容。顯而易見，不考慮意識就沒有對自身行為的理解，而機器意識技術的涌現(xiàn)可以彌補這一缺失，因此機器意識技術可以為信息技術產業(yè)的發(fā)展提供新的契機。意大利巴勒莫大學機器人實驗室的Chella教授則指出，開展機器意識不僅是一種技術挑戰(zhàn)，也是科學和理論上開展人工智能和機器人研究的新途徑。最近，土耳其中東技術大學的G?k和Sayan兩位學者進一步認為，開展機器意識的計算建模研究還有助于推進對人類意識現(xiàn)象的理解，推動構建更加合理的意識理論。
上述這些學者的論述，無疑說明，機器意識研究不但對深化人工智能的研究有著重要的推動作用，對從科學上解釋神秘的意識現(xiàn)象也同樣具有非同尋常的意義。正因為機器意識研究有著如此重要的科學意義和推動未來信息技術革新的潛在價值，隨著最近十年的研究發(fā)展，該領域已經成為學界廣泛關注的熱點。與此同時，數(shù)量相當可觀的研究成果和實驗系統(tǒng)已逐步形成，有些成果已經被運用到實際機器認知系統(tǒng)的開發(fā)之中。機器意識研究已經成為了人工智能最為前沿的研究領域。
機器意識研究的現(xiàn)狀分析
2006年之前的有關機器意識的研究狀況，英國皇家學院電子工程系的研究團隊已經做過了比較全面的綜述。因此，我們這里主要就在此之后國際上有關機器意識的研究概況和發(fā)展趨勢進行分析。據(jù)我們的文獻檢索，截止到2015年底，在機器意識研究領域發(fā)表過的學術論文超過350余篇，其中最近十年發(fā)表的論文占了一半以上。歸納起來，由于對意識的哲學解釋不同，目前機器意識方面的主流研究往往是以某種意識科學理論為出發(fā)點的具體建模研究和實現(xiàn)。由于涉及到的文獻過多，無法一一列舉，我們僅就一些影響較大的典型研究進行分析。
在意識科學研究領域，一種較早的理論觀點是用量子機制來解釋意識現(xiàn)象，這樣的出發(fā)點也波及到有關機器意識建模的研究。利用量子理論來描述意識產生機制的有效性并不是說物質的量子活動可以直接產生意識，而是強調意識產生機制與量子機制具有跨越尺度的相似性。近年來，意識的量子模型發(fā)展又有了新的動向。比如，作為量子意識理論的進一步發(fā)展，中國科學院電子學研究所的高山(Gao Shan)提出了意識的一種量子理論，研究了量子塌縮與意識之間的關系，假定量子塌縮是一種客觀的動態(tài)過程。日本Akita國際大學的Schroeder另辟蹊徑，在構建統(tǒng)一意識模型中不涉及量子力學的量子相干性方面做出了全新的探索，主要目標是說明現(xiàn)象意識能夠依據(jù)量子力學的物理解釋，用量子力學的形式化代數(shù)性質來描述。此外，俄羅斯Lebedev物理研究所的Michael B. Mensky利用意識的量子概念提出了一種主觀選擇的數(shù)學模型，說明意識和超意識的特性如何能夠通過簡單的數(shù)學模型給出。當然，更多的是有關意識量子機制描述的可能性爭論，正反兩方面的觀點都有。特別是在2012年的Physics of Life Reviews第9卷第3期，以Baars和Edelman所著論文“Consciousness， biology and quantum hypotheses”為核心，10余名相關領域的學者分別撰文對是否能夠通過量子機制來描述意識現(xiàn)象展開了多方位的辯論。最近，Susmit Bagchi從分布式計算的角度，較為全面地討論了生物演化與量子意識之間的關系。遺憾的是，迄今為止，學術界對此問題尚未達成一致的結論。
在機器意識研究中，第二種有重大影響的理論觀點就是全局工作空間理論。全局工作空間理論(Global workspace theory)是由美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校神經科學研究所的Baars研究員1988年提出的意識解釋理論。在該理論的指導下，由Baars、Franklin和Ramamurthy等人組成的研究團隊開展了長達20多年的機器意識研究工作，最終開發(fā)完成了LIDA認知系統(tǒng)。
LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是在該研究團隊等人早期開發(fā)的IDA(Intelligent Distribution Agent)基礎上發(fā)展起來的，主要依據(jù)Baars全局工作空間理論，采用神經網絡與符號規(guī)則混合計算方法，通過在每個軟件主體建立內部認知模型來實現(xiàn)諸多方面的意識認知能力，如注意、情感與想象等。該系統(tǒng)可以區(qū)分有無意識狀態(tài)，是否有效運用有意識狀態(tài)，并具備一定的內省反思能力等。從機器意識的終極目標來看，該系統(tǒng)缺乏現(xiàn)象意識的特征，比如意識主觀性、感受性和統(tǒng)一性均不具備。
指導機器意識研究的第三種重要理論觀點是意識的信息整合理論。意識的信息整合理論是美國威斯康星—麥迪遜大學精神病學的Tononi教授1998年提出的。自該理論提出以來，不少研究團隊以信息整合理論為依據(jù)，采用神經網絡計算方法來進行機器意識的研究工作。其中，典型代表有英國Aleksander教授的研究團隊和美國Haikonen教授的研究團隊所開展的系統(tǒng)性研究工作。英國皇家學院的Aleksander教授領導的研究團隊長期開展機器意識的研究工作，發(fā)表相關論文30余篇。早期的研究主要給出了有關意識的公理系統(tǒng)及其神經表征建模實現(xiàn)，比較強調采用虛擬計算機器來建模意識。最近幾年，Aleksander研究團隊采取仿腦策略，強調信息整合理論的運用，建立了若干仿腦(brain-inspired)意識實現(xiàn)系統(tǒng)，更好地實現(xiàn)了五個意識公理的最小目標。美國伊利諾伊大學哲學系Haikonen教授的研究團隊則主要采用聯(lián)想神經網絡來進行機器意識系統(tǒng)的構建工作。自1999年以來，該團隊開展了富有成效的研究工作。Haikonen教授在所提出的認知體系模型的基礎上，構建了一個實驗型認知機器人XCR-1系統(tǒng)。應該說，雖然Haikonen所開展的機器意識研究的出發(fā)點是為了揭示意識現(xiàn)象本性，但他的成果卻是目前機器意識研究領域最為典范的工作之一。
在意識科學研究中，也有學者將人類的意識能力看作是一種高階認知能力，提出意識的高階理論。在機器意識研究中，以這樣的高階理論為指導，往往會采用傳統(tǒng)的符號規(guī)則方法來建立某種具有自我意識的機器系統(tǒng)。其中，一個比較系統(tǒng)的研究工程就是意大利巴勒莫大學機器人實驗室的Chella教授用10年時間開發(fā)的Cicerobot機器人研究項目。該機器人實現(xiàn)了一種自我意識的認知結構機制，該機制主要由三個部分構成：亞概念感知部分、語言處理部分和高階概念部分。通過機器人的高階感知(一階感知是指對外部世界的直接感知，高階是對機器人內部世界的感知)，就形成了具有自我反思能力的機器人。這項研究工作的主要特點是將邏輯形式化方法與概念空間組織相結合，強調對外部事物的一種心理表征能力，并對外部環(huán)境進行內部模擬。在高階認知觀點的自我意識建模研究方面，另一個做出突出貢獻的是美國喬治梅森大學的Samsonovich教授率領的研究團隊。該團隊經過10余年的研究，開發(fā)了一個仿生認知體系GMU-BICA(George Mason University-Biologically Inspired Cognitive Architecture)。在該系統(tǒng)中定義的心理狀態(tài)不但包含內容，還包含主觀觀察者，因此該系統(tǒng)擁有“自我”意識的主觀能力。系統(tǒng)實驗是利用所提出的認知結構模型來控制虛擬機器人完成一些簡單的走迷宮活動，機器人可以表現(xiàn)出具有人類意識所需要的行為。相比而言，與Cicerobot機器人強調自我意識是反思能力的概念不同，GMU-BICA系統(tǒng)則將自我意識理解為“自我”的意識。當然，不管是Cicerobot還是GMU-BICA，這樣的高階認知模型往往對心理掃視、主觀體驗與統(tǒng)一意識等意識本質方面的表現(xiàn)兼顧不足。
除了上述介紹的這些有代表性的研究外，對于機器意識研究而言，還有如何判定機器具有意識能力的檢驗問題，這是目前機器意識研究領域十分重要的一個方面。顯然，要判斷開發(fā)的機器意識系統(tǒng)是否真正具備預期的意識能力，就需要開展相應的意識特性分析、評判標準建立以及檢測方法實現(xiàn)等方面的研究工作。在這方面，由于目前對意識現(xiàn)象的認識存在許多爭議，對于意識評測特性分析方面也難以有統(tǒng)一的認識。因此，目前的機器意識特性需求分析也比較零散。倒是在評判標準的建立方面，西班牙卡洛斯三世馬德里大學計算機科學系Arrabales教授的研究團隊做出了比較系統(tǒng)的研究。該團隊自2008年開始就在這方面開展意識特性分析，給出了計算人工意識的一種量化測量方法ConsScale以及對感受質的功能性刻畫。之后，該團隊又進一步提出了ConsScale的修訂版，并討論了在機器中產生感受質和現(xiàn)象意識狀態(tài)的可能性。最終，該團隊成功構建了CERA-CRANIUM認知體系(采用意識全局工作空間理論建模)來檢驗產生的視覺感受質以及實現(xiàn)的內部言語。所有的這些成果為機器意識能力的初步檢測提供了一種實用的標準。當然，也有將鏡像認知看作是機器擁有自我意識能力的一種檢測標準，該理論的依據(jù)是人類和其他一些動物能夠在鏡子中認出自己，這一能力被看作是擁有自我意識的明證。因此，Haikonen認為在鏡像中的自我識別，即鏡像測驗，也可以用來確認機器潛在的自我意識能力。于是，在意識能力檢測方法的研究中，許多研究工作都是通過鏡像測試來確定意識能力的。但也有研究認為，鏡像測驗并不能證明意識能力的存在，要證明機器具有意識能力還需要通過更加復雜的測驗。比如，Edelman就提出三種意識檢驗的途徑，即意識的語言報告、神經生理信號以及意識行為表現(xiàn)。
總而言之，機器意識的研究主要圍繞量子涌現(xiàn)機制、全局工作空間、信息整合理論、意識高階理論以及意識能力檢測這五個方面展開的。從研究的策略來看，主要分為算法構造策略(Algorithm)與仿腦構造策略(Brain-Inspiration)兩種途徑。從具體的實現(xiàn)方法上，主要可以分為三類：一是采用類神經網絡的方法；二是采用量子計算方法；三是采用規(guī)則計算方法。雖然經過20多年的發(fā)展，機器意識的研究取得了眾多的研究成果，但相對于人類意識表現(xiàn)方面，目前機器意識能力的表現(xiàn)還是非常局限的。根據(jù)筆者以及土耳其中東技術大學的G?k和Sayan發(fā)表的論文，目前機器意識系統(tǒng)主要具備的能力都是功能意識方面的，偶爾涉及自我意識和統(tǒng)一性意識(很難說是否真正實現(xiàn)了)?？梢?，意識計算模型的研究還有很長的路要走，特別是關于內省反思能力、可報告性能力、鏡像認知能力、情感感受能力以及主觀性現(xiàn)象等，這些方面更加需要進一步的研究和探索。
人類意識能力的唯識學分析
人類意識能力的基礎是神經活動，盡管神經活動本身是意識不到的，也不是所有的神經活動都能產生意識，但神經活動卻能夠產生有意識的心理活動，這便形成了人類的意識能力。
根據(jù)現(xiàn)有的相關科學與哲學研究成果，人類意識的運行機制大致是這樣的：物質運動變化創(chuàng)生萬物，生物的生理活動支持著神經活動，神經活動涌現(xiàn)意識(有意識的心理活動)，意識感受生理表現(xiàn)并指導意向性心智活動的實現(xiàn)，從而反觀認知萬物之理。除了心理活動所涉及的神經系統(tǒng)外，主要的心理能力包括感覺(身體感受)、感知(對外部事物的感知能力，包括視、聽、味、嗅、觸)、認知(記憶、思考、想象等)、覺知(反思、意識、自我等)、情感(情緒感受)、行為(意志、愿望、等)、返觀(禪觀、悟解)等。
必須強調的是，迄今為止，對有意識的心理能力最為系統(tǒng)解析的學說體系并非是現(xiàn)在的腦科學研究，而是起源于古印度的唯識學。唯識學所研究的對象就是心識問題，相當于本文界定的有意識的心理活動。如圖1所示，其理論體系主要包括五蘊八識的心法體系。
第一，前五識歸為色蘊，對應的心法稱為色法，相當于當代心理學中的感知，其意識的作用稱為五俱意識(所謂“俱”，就是伴隨)。如果這種感知是真實外境的感知，則其伴隨性意識稱為同緣意識；如果是有錯覺的感知，則稱不同緣意識；如果這種感知活動產生后像效應，則稱為五后意識(屬于不相應法)。一般而言，色蘊對應的心理活動都是有意向對象的，因此屬于意向心理活動。
第二，受蘊是一種心所法(具體的心理能力)，主要是指身體與情感狀態(tài)的感受。注意這里要區(qū)分身識中的身體狀態(tài)感受與色蘊是完全不同的心理能力，身識相當于觸覺，是一種感知能力，而身體狀態(tài)的感受不是感知能力，而是感受身體疼痛、暖冷等的體驗能力。受蘊的心理活動，雖然具有意識，但不具有意向對象，因此不屬于意向性心理活動。
第三，想蘊是另一種心所法，用現(xiàn)代認知科學的話講，就是狹義的思維能力，如思考、記憶、想象等，屬于認知的高級階段，顯然是屬于意向性心理活動。
第四，行蘊也是一種心所法，主要指一切造作之心，用現(xiàn)代認知科學的話講，如動機、欲望、意愿、行為等。唯識學中的“行”，與“業(yè)”的概念相互關聯(lián)，一般分為三種，即身業(yè)(行動)、語業(yè)(說話)和意業(yè)(意想)，但都強調有意作為的方面，因此行蘊也屬于意向性心理活動。
第五，識蘊是整體統(tǒng)一的心法，更加強調的是后兩識(第七末那識、第八阿賴耶識)的心法，現(xiàn)代西方的認知科學尚無對應的概念。主要強調的是自我意識，特別是返觀能力，即對根本心識的悟解能力。
總之，色蘊是色法(感知能力)，受蘊、想蘊、行蘊都是心所法(具體的心理能力)，它們本身就是具有意識的心理活動(統(tǒng)歸于心法)，其中色法的意識作用是伴隨性的五俱意識，其他三蘊的意識作用與伴隨性的意識則又有不同，稱為獨散意識(受蘊、想蘊、行蘊所涉及的意識，是一種周遍性意識活動)。
當然，如果所有意識作用出現(xiàn)在夢中，唯識學中則另外稱之為夢中意識(做夢時的意識活動，屬于不相應法)。在唯識學的五蘊學說中，識蘊比較復雜，它是唯識理論特別單列的一種根本心法，除了強調自我意識的末那識“我執(zhí)”外，更是強調達到定中意識的阿賴耶識“解脫”，屬于去意向性心理活動。
總之，從意向性的角度看，我們的心理能力可以分為無意向性的受蘊，意向性的色蘊(前五識)、想蘊、行蘊，元意向性的意識以及去意向性的識蘊。其中，識蘊是一種特定的禪悟能力，對其性質的認識與禪宗的心法觀有關。
機器意識研究面臨的困境
對于目前的人工智能研究而言，我們涉及到的心智能力，如果按照五蘊分類體系來分析，那么大致只有色蘊、想蘊與行蘊中的部分能力。如果考慮目前有關機器意識的研究，也僅僅涉及到五俱同緣的伴隨性意識、想蘊與行蘊中的獨散意識、識蘊中的自我意識以及意識活動本身的機制問題，其他意識比如不相應法的夢中意識、五后意識、定中意識、五俱不同緣意識等都沒有涉及。
根據(jù)上述有關心識能力的唯識學分析，對于機器而言，真正困難的機器意識實現(xiàn)問題是受蘊性獨散心識(體驗性意識能力)與識蘊性心識兩個方面，一個涉及無意向心理活動的表征問題，一個涉及去意向性心理活動的表征問題，這兩方面都是目前計算理論與方法無法解決的問題。反過來講，機器最有可能實現(xiàn)的心智能力部分應當是那些具有意向性的心識能力(色蘊、想蘊與行蘊)，即唯識學心法中的色法與若干心所法。
很明顯，意向性心理活動一定伴隨有意向對象，于是就有可能對此進行計算表證，并完成相關的某種計算任務。因此，反過來說，我們認為意向性心理能力是人工智能的理論限度(是上界，但并非是上確界)，機器實現(xiàn)的人類意識能力不可能超越意向性心識的范圍。這也就是本文觀點討論的基點，并具體給出如下方面論據(jù)的分析。
首先，我們來分析心智機器的成功標準。從我們的立場看，如果要構建具有人類心智能力的機器，成功的標準起碼應該通過圖靈測驗。主要理由是，由于“他心知”問題的存在，行為表現(xiàn)可能是唯一的判斷標準，此時圖靈測驗不失為一種可行的測試途徑，關鍵是“巧問”的設計。原則上，圖靈測驗通過言行交流，這是人類之間默認具有心智能力的唯一途徑。再者，根據(jù)摩根準則，在沒有把握的情況下，寧肯選擇比較簡單的解釋。因而，對圖靈測驗的解釋中，也必須注意摩根準則，諸如機器思維或者機器經過思考的行動這類有關心智能力的假設在大多數(shù)情況下應該丟棄。
現(xiàn)在我們就來一場圖靈測驗，看看機器到底會遭遇什么樣的困境。為了看清本質，我們的提問異常簡單，就是進行如下提問(所謂“多大年紀”思想實驗，參見筆者以前的文章“重新發(fā)現(xiàn)圖靈測驗的意義”)：你多大年紀？此時會發(fā)生怎樣復雜的情形呢？當提問者一而再、再而三不斷重復這一問題時，機器很快就會暴露出其致命的缺陷，就是缺乏不可預見性反應能力。那么，面對這么簡單的提問，機器為什么會無所適從呢？其實這跟機器形式系統(tǒng)的局限性有關。眾所周知，圖靈機是個形式系統(tǒng)，而哥德爾不完全性說明足夠復雜的形式系統(tǒng)不能證明某些真命題。這是否說明人的某些知識是計算機器永遠不能得到的？或者反過來說，是否說明不是所有的知識都能形式化呢？這樣就引出了如下第二個論據(jù)的討論。
從形式系統(tǒng)角度看，確實存在不可計算(證明)的問題，而且是大量的，但這些問題對于人類同樣也是不可計算(證明)的。比如圖靈停機問題，如果換成了人，結果是一樣的。至于知識，可能首先要分清知識的含義與性質，知識是動詞還是名詞，要不要考慮元知識？如果這樣看待知識，那么肯定不是所有知識都可以形式化的。因此，我們可以發(fā)現(xiàn)，問題不在于形式系統(tǒng)是否有局限性，而在于對于意識現(xiàn)象能不能給出一致性的形式描述。
那么，我們可以對人類的意識現(xiàn)象給出一致性描述嗎？回答顯然是否定的。因為在人類的意識現(xiàn)象中，存在著意識的自反映心理現(xiàn)象：我們的意識活動是自明性的。從邏輯上講，如果一個系統(tǒng)允許自涉，那么該系統(tǒng)一定是不一致的，也就是說無法對該系統(tǒng)給出一致性的形式化描述。其實，人類的心理活動本來就是建立在神經集群活動的自組織涌現(xiàn)機制之上的。因此，出現(xiàn)意識的自明性現(xiàn)象是必然的。這也就是美國哲學家普特南給出“缽中之腦”思想實驗所要說明的道理。比如，對于“我們都是缽中之腦”命題，在事先并不知曉這一事實的前提下，使用知道邏輯的反證法，可以明確加以否定。因此，我們人類的意識能力，顯然不可能為機器所操縱。這樣，由于計算機器形式化能力的局限性，靠邏輯機器是不可能擁有人類全部意識能力的，起碼意識的自明性能力不可能為機器所擁有。
進一步，作為第三個論據(jù)討論，我們再來看人類的意義指稱能力問題。我們需要明確的問題是：機器能處理符號，但它能真正理解符號所代表的意義嗎？如果人的概念依賴于人類的軀體和動機(涉身性認知)，那機器怎么可能掌握它們呢？這個問題主要是指機器是否能夠擁有指稱能力。塞爾的“中文之屋”提出了反對意見。其實這個問題的關鍵還是要弄清什么是“意義”？如果意義是指所謂抽象的“概念”內涵而非表征形式，那么就必然存在一條語義鴻溝，因為機器內部能夠處理或變換的只是不同的形式語言而已。但如果意義是指“行為表現(xiàn)”，那么這個問題就回到了上面圖靈測驗的第一個論據(jù)上去了。
人類語言表達意義不在語言形式本身，而在于意識能力。正因為這樣，才會有許多超出常規(guī)的意義表達方式。從根本上講，我們也不必一一列舉機器難以擁有的指稱能力，諸如矛盾性言辭、元語言表述以及整體性語境等難以一致性描述的狀況；而只需指出，機器不可能擁有人類的終極指稱能力即可。那么什么是終極指稱能力呢？宋代臨濟宗禪師惠洪在《臨濟宗旨》中指出：“心之妙不可以語言傳，而可以語言見。蓋語言者，心之源、道之標幟也。標幟審則心契，故學者每以語言為得道淺深之候?！逼渲兴^的“心之妙”者，就是終極指稱。由于超越了概念分別，是難以用語言來描述的，這就為形式化描述帶來了根本的困境。
第四個論據(jù)的討論涉及到所謂預先設定程序的問題。我們知道，目前的機器只能遵循給定的程序運行(預先設定的程序)，這樣的話，機器又怎么可能擁有真正的創(chuàng)造性和靈活性？也許人工智能的目的就是要讓機器的“計算”更加“聰明”，但目前預先設定程序的機器不可能是靈活的，更不用說創(chuàng)造性能力了。顯然，事情越有規(guī)則，機器就越能掌控，這就是預先設定程序的界限。比如對于表面復雜結構的分形圖案，由于可以靠簡單規(guī)則加以迭代產生，機器就可以靠預先編程規(guī)則自如產生。但是對于人類常常出現(xiàn)的出錯性，由于毫無規(guī)律可言，機器便不可能預先加以編程，機器也就不可能擁有出錯性了。人是易于犯錯誤的，而機器按照設定的程序運行，永遠不會出錯，這就是預先編程的一個致命弱點，這也是第一個論據(jù)討論中機器無法通過圖靈測驗的根本原因。
要知道出錯性表面上似乎是一個負面品質，但其實質上則包含著靈活性和創(chuàng)造性，是一切新事物涌現(xiàn)機制的基礎。如果沒有生物基因的出錯性，自然選擇就沒有了作用的對象，繁復的生物多樣性也就無從談起。同樣，如果沒有了思想模因的出錯性，文化選擇也同樣沒有了作用的對象，博大的思想多樣性同樣無從談起?？梢?，出錯性是機器難以企及人類心智能力的一個分界線，而這一切都歸結為機器的預先編程的局限性。
同樣的道理，由于預先編程問題，也帶來了機器不可能真正擁有情感能力的新問題，這也構成了機器難以擁有人類心識能力的第五個論據(jù)。我們知道，情感從某種意義上講就是常規(guī)理性活動過程中的“出錯性”，是非理性的，但基于邏輯的機器是理性的。也許人們會說，非理性的情感在心理表現(xiàn)中是不重要的，甚至是不起作用的。但我們要強調，即使是理性思維，情感和其他非理性因素也在其中扮演重要角色(傾向性指導作用)。如果說理性的認知能力是前進的方向，那么非理性的情感能力就是前進的動力，人類的心理活動中豈可或缺情感能力？！而對于機器而言，缺少了情感能力，機器怎么能夠像人類一樣思維？！
機器是邏輯的，難以體現(xiàn)情感本性，目前有關情感的計算只是實現(xiàn)了情感的理性成份。筆者比較贊同這樣的觀點：理智是方向性的舵手，情感是驅動性的馬達，在航行中情感與理智相互依存。因此，如果情感不能計算，那么也談不上實現(xiàn)人類意識的計算，因為情感難以計算的本質就是意識的感受問題。
機器能擁有意識能力嗎
通過上述對機器實現(xiàn)人類心智能力所面臨的困境的討論，就可以進一步引申出機器是否能夠跟人類一樣擁有意識能力的問題。為了避免陷入不必要的信念之爭，筆者認為學術辯論主要應對事實或可能事實開展分析討論。由于計算機器的概念相對明確，爭論的焦點多半會聚焦到有關人類“意識能力”的界定之上。所以，下面先給出筆者所理解的人類“意識能力”的分析描述，然后再圍繞著我們討論的主題，展開觀點的陳述。
意識包括功能意識、自我意識和現(xiàn)象意識，其中功能意識大體上涉及到意向性的心理能力，除了前面已經討論過的五個論據(jù)外，似乎并不存在特別的新困難。但自我意識和現(xiàn)象意識則不同，由于涉及到去意向性和非意向性的表征問題，這便構成了機器心識的最大困擾。首先，我們要清楚“自我意識”不是關于“自我”的意識，而是一種自身內省反思能力。因此，自我意識是意識的核心功能。其次，我們必須澄清所謂的“體驗意識(qualia)”到底指什么？是精神的本性，還是虛構的對象？這涉及到哲學基本問題，非常復雜，觀點紛呈。機器能否擁有意識能力的核心問題，其實就在于此。
由于涉及到心靈的一些本質問題，機器意識研究一開始就引起了哲學領域的廣泛關注，有專家專門討論機器意識研究的哲學基礎，也有學者討論機器意識會面臨的困難，包括像意識(consciousness)、感受質(qualia)和自我覺知(self-awareness)這些回避不了的、顯而易見的困難問題，以及一些與意識相關的認知加工，如感知、想象、動機和內部言語等方面的技術挑戰(zhàn)。除此之外，更多的則是延續(xù)早期對人工智能的哲學反思，對機器意識的可能性提出質疑。涉及到強弱人工智能之爭、人工通用智能問題、意識的難問題、“中文之屋”悖論的新應用、人工算法在實現(xiàn)意識能力方面的局限性、蛇神機器人不可能擁有主觀性、現(xiàn)象意識等眾多方面的爭論。
那么機器能夠擁有這種現(xiàn)象意識狀態(tài)嗎？對于現(xiàn)象意識的存在性問題，有截然相左的兩種觀點。一種是神秘論的觀點，認為我們神經生物系統(tǒng)唯一共有的就是主觀體驗，這種現(xiàn)象意識是不可還原為物理機制或邏輯描述的，靠人類心智是無法把握的。另一種是取消論的觀點，認為機器僅僅是一個蛇神(zombie)而已，除了機器還是機器，不可能具有任何主觀體驗的東西。在這兩種極端觀點之間，還存在各種不同偏向的觀點，如還原論、涌現(xiàn)論、唯心論、二元論，等等。其實，依筆者看來，無需做上述復雜的討論，只須從意向性的角度來看，便可以澄清機器意識的可能性問題。筆者觀點是，凡是具有意向性的心理能力，理論上機器均有可能實現(xiàn)，反之則肯定不能實現(xiàn)。因為一旦缺少了意向對象，機器連可表征的內容都不存在，又如何形式化并進行計算呢！
通過上述分析討論，可以發(fā)現(xiàn)，機器意識難以達成的主要困境可以歸納為這樣三個方面。第一個是形式化要求，特別是一致性要求導致的局限性，使得機器智能局限于具有意向性的心識能力，如色蘊、想蘊、行蘊。第二個則是機器缺乏不預見性的反應能力，只能通過預先設定的程序來應對環(huán)境。第三個就是無法擁有終極指稱能力，無法實現(xiàn)去意向性的識蘊能力。最后補充一點則是，對于涉及到現(xiàn)象意識的感受性能力(受蘊)，由于沒有意向對象可以作為形式化的載體，因而對其進行的計算完全無從入手。
于是，我們可以很清楚地看到，意向性就是實現(xiàn)機器意識能力的一條不可逾越之界線。用數(shù)學的術語說，機器能夠擁有的意識能力的上界就是意向性心識能力。當然這并非是上確界，因為不可預見性的反應能力也屬于意向性能力，但從前面的分析中可以看出，目前基于預先編程的機器仍然無法擁有不可預見的反應能力?；蛟S我們可以期待更為先進的量子計算機器來突破預先編程能力，但意向性心識能力的邊界，依然是無法突破的。
因此，當我們把目前有關機器意識的研究分為面向感知能力實現(xiàn)的、面向具體特定意識能力實現(xiàn)的、面向意識機制實現(xiàn)的、面向自我意識實現(xiàn)的以及面向受蘊能力實現(xiàn)的這五個類別時，就可以同唯識學中意識的五蘊學說相對比，從而更加清楚地認識其中的本質問題所在。我們的結論是，對于機器意識的研究與開發(fā)，應當擱置有爭論的主觀體驗方面(身心感受)的實現(xiàn)研究，圍繞意向性心識能力(環(huán)境感知、認知推理、語言交流、想象思維、情感發(fā)生、行為控制)，采用仿腦與量子計算思想相結合的策略，來開發(fā)具有一定意向能力的機器人，并應用到社會服務領域。
機器意識研究未來展望
圍繞著上述分析所得出的主要結論，我們認為，未來機器意識的研究，主要應該開展如下5個方面的研究工作。
首先，構建面向機器實現(xiàn)的意識解釋理論。由于意識問題本身的復雜性，目前存在眾多不同的意識解釋理論，其中只有部分理論用于指導機器意識的研究。為了更好地開展機器意識研究工作，取得更加理想的機器意識表現(xiàn)效果，必須直接面向機器意識實現(xiàn)問題本身，綜合并兼顧已有意識解釋理論，提出一種更加有利于機器意識研究的、有針對性的、全新的意識解釋理論。提出的新理論應該不但能夠清晰地刻畫各種意識特性及其關系，而且應該符合機器意識實現(xiàn)的要求，更好地用以指導機器意識的開展。為此，具體需要開展現(xiàn)有意識解釋理論的梳理研究、機器意識限度與范圍的分析研究、意識特性刻畫標準規(guī)范的構建研究等方面的研究工作。
其次，探索機器意識的計算策略與方法。過去的研究表明，要想讓機器擁有意識能力，傳統(tǒng)的人工智能方法是無能為力的，我們必須尋找全新的計算方法。因此，機器意識的深入展開，需要有不同于傳統(tǒng)人工智能的計算策略和方法。就目前機器意識研究中所遇到的問題而言，在計算方法方面起碼需要開展亞符號(神經信號)表征到符號(邏輯規(guī)則)表征之間的相互轉換計算方法、在非量子體系中實現(xiàn)類量子糾纏性的計算方法，以及神經聯(lián)結與符號規(guī)則相互融合的計算方法等方面的研究。而在計算策略方面則需要開展仿腦與算法相結合策略的研究。只有確定了行之有效的計算策略和方法，才能真正推動機器意識進一步深入發(fā)展。
第三，構建機器意識的綜合認知體系。作為機器意識研究的主要任務，就是要構建具有(部分)意識現(xiàn)象表現(xiàn)的機器認知體系。給出的意識機器認知體系應該滿足一些基本需求，起碼應該包括：實現(xiàn)具有感受質和外部感知對象的感知過程；實現(xiàn)過程內容的內省反思；允許各模塊無縫整合的可報告性以及配備本體感知系統(tǒng)的基本自我概念。因此，這部分的研究內容應該結合機器意識計算策略與方法的探索，參照已有各種機器意識認知體系的優(yōu)點，有針對性地進行構建工作，以期滿足基本的意識特性需求。
第四，開發(fā)實驗性的意識機器人系統(tǒng)。在已有智能機器人開發(fā)平臺的基礎上，嵌入構建好的機器意識綜合認知體系，形成具體的意識機器人系統(tǒng)，并開展具體的系統(tǒng)實驗分析研究。通過各種意識特性的實驗，檢驗機器意識綜合認知體系的性能是否滿足基本的意識特性需求，最終給出一種實驗性意識機器人系統(tǒng)的范例。
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××此處填寫論文題目××
學院（系）：×××
專業(yè)班級：×××
學生學號：×××
學生姓名：×××
成績：×××
目錄
摘要................................................................................................................................................................1
Abstract..............................................................................................................................................................2
1緒論................................................................................................................................................................13
1.1×××.........................................................................................................................................................14
2空氣燃燒火焰空間的數(shù)值模擬....................................................................................................................15
2.1數(shù)值模型................................................................................................................................................16
結束語................................................................................................................................................................17
參考文獻............................................................................................................................................................18
機器人論文格式范文：
中國機器人的發(fā)展與成績
【摘要】在早期，中國機器人技術發(fā)展速度十分緩慢，但隨著我國科學技術的不斷發(fā)展，我國機器人產業(yè)得到迅猛的發(fā)展，現(xiàn)己在各個方面均取得了驕人的成績。目前，中國已經具備生產國際先進水平機器人的能力，機器人行業(yè)已經成為我國一個十分朝陽的技術發(fā)展方向。
【關鍵詞】中國機器人發(fā)展成績
國際機器人聯(lián)合會（InternationalFederationofRobotics，IFR）將機器人定義如下：機器人是一種半自主或全自主工作的機器，它能完成有益于人類的工作，應用于家庭或直接服務人稱為（家政）服務機器人，應用于特殊環(huán)境稱為專用機器人（特種機器人），應用于生產過程的機器人稱為工業(yè)機器人[1]。隨著國內外經濟的發(fā)展，國內外均對機器人技術的發(fā)展愈發(fā)重視。與此同時，機器人技術也被認為是對未來新興產業(yè)發(fā)展具有重要意義的高新技術之一[2]。機器人技術的發(fā)展對于國民經濟和國防建設都起到了十分積極的作用。
一、工業(yè)機器人
中國著名科學家錢學森先生曾在1984年指出：機器人就是有特定功能的自動機，是如今新技術革命的重要發(fā)展對象之一，是高智商的人工智能機電一體化裝備[3]。”據(jù)有關部門統(tǒng)計，我國的工業(yè)機器人需求量驚人，而且每年的需求量以30%的速度飛速增長。相關專家曾經預測，根據(jù)發(fā)達國家產業(yè)升級與發(fā)展的歷程，以及工業(yè)機器人產業(yè)化發(fā)展趨勢，在2015年，中國工業(yè)機器人市場容量預計可達到約十幾萬臺套以上[4]。為了使我國與發(fā)達國家的差異迅速縮短，是我國工業(yè)機器人的發(fā)展站在更高層次的平臺上，我們必須虛心學習國外的新技術，新思想，在此同時，國家的支持與重視也是必不可少的。到目前為止，我國擁有專業(yè)機器人產業(yè)開發(fā)的企業(yè)超過50家，專門從事機器人研發(fā)的單位超過200家上。我國機器人的發(fā)展前景十分明朗。
二、移動機器人
我國從八五期間開始研究移動機器人。雖然與世界上的許多強國相比發(fā)展比較落后，但是絲毫沒有影響到我國移動機器人的發(fā)展速度。我國投入大量人員，大力支持此項技術的發(fā)展，對于一些室外機器人的某種關鍵技術，我國已經接近甚至達到國外發(fā)達國家的技術水平。目前，國內也出現(xiàn)了許許多多優(yōu)秀的研究成果，例如：由清華大學研制的的智能移動機器人THMR-Ⅲ，Ⅴ型機器人等。機器人技術從以前的一無所知，到逐漸引進，從初步引進到不斷改革，我們對于機器人技術的研究不斷深入。我們深信，在不久的未來，會有許許多多高智能，富有情感的機器人出現(xiàn)在我們的生活中，為我們的生活生產更好地服務[5]。
三、仿生機器人
目前，仿生機器人的研究不斷深入，已經出現(xiàn)了多種多樣的仿生機器人，主要分為3大類：仿生物、仿人和生物機器人。仿生機器人憑借其靈敏的感知系統(tǒng)以及以及靈巧的行為能力對人類的科學研究以及生產勞作起到了十分有利的作用，所以，我國很早就已經開展了對于仿生機器人的研究。國內許多高校以及科研院所都進行了仿生機器人的研究：在國家“863”智能機器人主題大力支持下，北航機器人研究所研制出了能實現(xiàn)簡單操作作業(yè)和抓持的3指9自由度仿生手。仿生機器人在娛樂、服務，甚至軍事上都有很大的發(fā)展?jié)摿Γ壳?，已經成?1世紀機器人研究的重點研究對象。
四、醫(yī)療與康復機器人
歐美的許多發(fā)達國家首先開展了對于康復機器人的研發(fā)，而我國在此方面的速度相比起來卻發(fā)展較晚，目前，主要有一些研究所，高校以及一小部分企業(yè)正在開展康復機器人的研究。哈工程機電一體化實驗室對康復機器人領域的研究較為深入，其已經研制出十分優(yōu)秀的下肢康復訓練機器人，此機器人可以模擬踝關節(jié)的運動姿態(tài)等規(guī)律、正常人的行走步態(tài).清華大學的康復工程研究中心對下肢訓練器研究也比較先進，做了一定的深入探索，開發(fā)出肌電反饋控制康復器設備等優(yōu)秀的康復機器人。我國的一部分公司如浙江金華、北京寶達華等企業(yè)也不斷致力于我國的康復機器人技術的發(fā)展，我國的康復機器人市場前景廣闊，就有很好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
五、結語
我國機器人的發(fā)展速度不可同日而語，通過查找文獻，看到許多前沿的機器人，也看到了發(fā)達國家在機器人方面的成績，認識到機器人行業(yè)對各行各業(yè)的幫助，深受啟發(fā)。我相信，在我國的大力支持下，機器人產業(yè)一定能給我們的生產生活帶來極大的便利。
參考文獻
[1]InternationalFederationofRobotics.Servicerobots[EB/OL].[2013-06-09].http：//ifr.org/service-robots/.
[2]徐揚生.智能機器人引領高新技術發(fā)展.科學時報，2010-08-12
[3]孫英飛，羅愛華.我國工業(yè)機器人發(fā)展研究.科學技術與工程.2012年4月
從信息技術發(fā)展的角度來看，如果我們把20世紀80年代稱為個人計算機時代，把90年代稱為互聯(lián)網飛速發(fā)展時代，那么本世紀的第1個10年，會是個人機器人（PerSOnalR0bot）時代。個人機器人的核心——智能技術是信息技術的前沿領域，個人機器人產業(yè)剛剛開始形成，隨著技術的發(fā)展，個人機器人將會成為人們學習、生活、娛樂的好伙伴！
據(jù)了解，一些發(fā)達國家已經看到智能機器人教育對未來高科技社會的作用和影響，他們在中小學的信息技術教育中不同程度地對學生進行智能機器人知識教育。在他們的課程中有讓學生認識機器人的教學內容，目標是讓學生認識各種由計算機控制的機器人的作用。例如，介紹機器人的由來，要求學生搜集各種機器人的圖片、小說或錄像等資料；讓學生分組討論有關機器人的功用和局限性，以及可能對人類產生的影響等問題。這些內容主要穿插在科學概論、社會研究和計算機概論等課程教學中。
美國教育界普遍確信以計算機技術為代表的信息技術將在人們的未來生活中扮演十分重要和不可缺少的角色。如果現(xiàn)在的在校學生具有了這方面的素質，他們將來可以更容易地適應各種技術革新，也更容易在未來的信息時代獲得成功。
我國智能機器人的基礎教育方興未艾，信息技術基礎教育的決策者和工作者應該抓住這一教育改革創(chuàng)新的先機，將我國的信息技術教育推進到一個新的水平上。當今的教育是為以后的經濟和社會發(fā)展打基礎的。有超前意識的教育工作者，應該關注經濟的發(fā)展趨勢，思考未來社會對人才培養(yǎng)的需求，并為培養(yǎng)高素質的人才打好基礎。
智能機器人教育在基礎教育領域中的作用主要體現(xiàn)在以下3個方面。
（1）使學生了解智能機器人的發(fā)展和應用狀況，了解它的概念和工作方式，破除對機器人的神秘感，為進一步學習機器人的有關知識打下基礎。
（2）使學生掌握為一種智能機器人下載程序的方法，了解智能機器人各種傳感器和驅動裝置的作用，了解機器人是怎樣在人的指揮下工作的。學習為一種智能機器人編寫程序，通過為機器人編寫程序學習科學而高效的思維方式，提高邏輯思維能力、規(guī)劃能力，提高分析問題和解決問題的能力。
（3）通過完成任務和模擬項目使學生在為機器人擴充接口的過程中學習有關數(shù)字電路方面的知識，在組裝機器人的過程中培養(yǎng)學生的動手能力、協(xié)作能力和創(chuàng)造能力。
智能機器人教育在中小學校會以下面的方式體現(xiàn)出來。
（1）以校外科技活動為動力，在校內以科技活動小組的方式出現(xiàn)。
（2）以校內科技活動的方式出現(xiàn)，大大提高活動的科技知識含量。
（3）以信息技術課內容之一的方式出現(xiàn)在中小學信息技術課上，并可為信息技術課這個內容更新速度很快的學科帶來新的活力。
機器人競賽作為一個交流平臺，已成為備受關注的焦點，對新進入這個領域的教師該如何應對，在了解機器人競賽是什么、為什么之后，我們將共同學習怎么做。我將從以下6個方面和大家討論。
1.機器人競賽內容豐富、形式多樣
（1）機器人賽事不斷增加
20世紀末，中國科協(xié)在一些省市青少年科技中心的積極建議下，將機器人競賽引進我國并取得成功。第1屆中國青少年機器人競賽于2001年在廣州市南沙科技館舉辦。當時僅有10多個省市的200多名學生參加，發(fā)展到今天，數(shù)十萬中小學機器人愛好者參與其中，深受青少年和家長的歡迎，在全國各地產生了廣泛的社會影響。
目前，機器人賽事主要有：中國青少年機器人競賽（中國科協(xié)）、全國中小學電腦機器人競賽（電教館）、中國機器人大賽暨RoBoCup公開賽（RoBoCup組委會）、香港“創(chuàng)協(xié)杯”創(chuàng)意科技機械人競賽、機器人奧林匹克（北京師范大學、中國青少年科普教育俱樂部）、CCTV機器人電視大賽（中央電視臺）、中國機器人足球競賽（中國人工智能學會）等。
（2）機器人競賽項目逐年豐富
目前，機器人競賽項目主要有：機器人足球、機器人籃球、VEX機器人、FLL機器人、機器人綜合技能、機器人創(chuàng)意、機器人滅火、機器人舞蹈、機器人超級軌跡賽、虛擬機器人大賽、雙足機器人舞蹈賽、雙足機器人3米障礙跑、遙控擂臺機器人賽、機器人現(xiàn)場制作競技賽、機器人論文賽（參加科研課題）等10余項。競賽選拔出的優(yōu)勝學生將參與國際青少年機器人競賽（WorldRobot Olympiad）、FLL機器人世錦賽（FIRST LEGOLeague）、FVC機器人工程挑戰(zhàn)賽（FIRST VEXChaHenge）等國際賽事。
機器人競賽競爭雖然激烈，但是并不像高考過獨木橋，你可以選擇合適的賽事、喜歡的項目把自己對機器人的創(chuàng)意和激情發(fā)揮得淋漓盡致。
2.競賽難度不斷加大
豐富的競賽項目和大量的機器人愛好者涌現(xiàn)，直接導致了青少年機器人競賽水平的快速大幅提高。但凡參加過兩次以上的學生和教師都會明顯感到，大賽的組織者在不斷求新求變，以滿足高水平競技的需要，這是社會整體發(fā)展的趨勢。對于新參賽的隊伍，大家首先要作好的思想準備就是“我們是來學習的”，唯有這樣才能在較短的時間內快速成長。但同時我們也要盡量選擇合適自己的項目，不要“什么難，選什么”，這樣的結果只能是打擊自己和耽誤學生。
難度變化的趨勢是在競賽中增加各種可變因素。以山西省超級軌跡賽來說，前幾屆沒有現(xiàn)場組裝搭建，而且競賽的線路很簡單，沒有過多的交叉和虛實線。從2012年開始大家可以明顯感到，場地的復雜程度增加很大，而且規(guī)定時間、地點搭建。今年還很有可能在中學組增加橋梁、隧道等障礙。
另一個趨勢是限制器材。比如足球賽限制電壓、傳感器數(shù)量和軟件集成等，從比速度、比力量轉向比技術、比穩(wěn)定。
3.競賽項目界線分明，特點突出
不同的競賽項目，有相對固定的規(guī)則，項目的觀賞性、競技內容大不相同。過去的基本技能比賽被看作是超級軌跡的升級版，沒有太多的指定動作?，F(xiàn)在的綜合技能比賽在路線上有轉彎標記，有沼澤、隧道、橋梁，而且還有裝載貨物、卸貨、投擲、傳遞火炬等復雜的動作，需要更多的驅動部件和傳感器。
不同的競賽項目針對不同的青少年人群，喜歡對抗的可以選足球和VEX等近身對抗項目；不喜歡激烈對抗的，可以選擇獨立作業(yè)的FLL、綜合技能等競賽。
4.競賽考查的內容越來越全面
競賽考查的內容從原來單一的看競賽結果，到現(xiàn)在看技術的掌握和理解，從會不會到快不快，從懂不懂到新不新，從個體技術到集體合作，從場上競賽擴展到賽前賽后問答。
5.競賽平臺強調交流
在競賽前、中、后期，教師、學生都可以獲得大量的信息，通過交流做到人無我有、人有我優(yōu)，比賽更加公正、公平、公開，賽場上是對手，賽場下是朋友。
6.不足和思考
廠家在一段時間內過多地參與。其實這個問題很容易理解，大家都想在短時間內取得好的競賽成績。可以肯定這只是一段時間的現(xiàn)象，等大家都懂了、會了，對機器人的操控就更加如魚得水了。
關鍵詞：制造型企業(yè)；高技能人才；培訓模式
一、制造型企業(yè)高技能人才現(xiàn)狀
目前，“中國制造”在國際分工中已經取得比較有利的地位，在不少行業(yè)中，中國制造業(yè)已擁有較強的國際競爭力，但質量高的“中國制造”產品在全球市場上遠未形成主流。一些制造企業(yè)在引進先進的設備后，卻發(fā)現(xiàn)缺少配套的操作人才，從而導致產品技術含量低、品種少、檔次不高、附加值低。究其原因主要是人力資源不足，特別是我國技能型人才總量不足，層次偏低，技師、高級技師等高技能人才嚴重缺乏。在整個社會人才流動加劇的大背景下，制造型企業(yè)高技能型人才流失嚴重，員工頻繁跳槽現(xiàn)象頻繁，這已成為企業(yè)家面臨的最為棘手的問題。
二、制造型企業(yè)高技能人才特征分析
1.高道德素養(yǎng)
高道德素養(yǎng)首先表現(xiàn)為具有誠信的品質。市場經濟實質上是一種契約經濟，由于合同的不完全性，誠信是契約得以簽訂和履行的前提。目前制造型企業(yè)要求高技能人才首先要有誠信品質，以利于企業(yè)與人才的溝通交流，相互信任，減少交易成本，提高經濟效率。高技能人才高道德素養(yǎng)還表現(xiàn)為高忠誠度。企業(yè)是一組合約，是以企業(yè)家為代表的一組合約，高技能人才是企業(yè)家合約的重要組成部分，合約的履行依賴于可預期的合作行為。
2.高專業(yè)化
首先，高技能人才是具有特殊技能的一線的操作能手，這是高技能人才的最重要表征，也是最基本的技能。高技能人才的加工技術應該達到藝術化的高度，不但能夠進行高難度的生產加工，包括加工高精密度的電子設備、儀表儀器，而且還能夠維修、控制精密復雜的設備、精密復雜的儀器等；他們能夠與團隊成員一道，根據(jù)生產一線的實際需要，進行技術攻關，將設計思想落到實處，形成具體的生產力，具體的產品。如，數(shù)控加工中心技術師、機電一體化、綜合服務高技能人才。其次，高技能人才是知識含量高的知識技能型人才。現(xiàn)代高技能人才通過技能教育和培訓獲得更多的現(xiàn)代化理論知識，成為“手腦聯(lián)盟”的技能勞動者。與一般技能人才相比，高技能人才的學習能力更強，而且大都是來自于生產實踐中的學習。他們具備較高的專業(yè)理論知識水平，又具備較高操作技能水平的人員，能夠將所掌握的理論知識用于指導生產實踐，創(chuàng)造性地開展工作。再次，高技能人才具有高環(huán)境認知適應能力。企業(yè)的發(fā)展實質是對環(huán)境的不斷適應，要更好地適應不斷變化的環(huán)境，就必須對環(huán)境現(xiàn)狀有全面的認知和對未來環(huán)境的變化有深刻的洞察。這里的環(huán)境既包括外部環(huán)境，如政治法律環(huán)境、經濟環(huán)境、市場環(huán)境等，也包括企業(yè)的內部環(huán)境，如企業(yè)的組織結構、科層體系、營銷網絡、財務狀況等。對環(huán)境的認知、洞察與適應實質是反映高技能人才對現(xiàn)代市場的敏銳把握意識，開發(fā)新產品的能力。
三、制造型企業(yè)高技能人才培訓模式
1.培訓模式選擇的理論依據(jù)——學習型組織理論
隨著信息革命、知識經濟時代進程的加快，企業(yè)面臨著前所未有的競爭環(huán)境的變化，傳統(tǒng)的組織模式和管理理念已越來越不適應環(huán)境。學習型組織理論認為，在新的經濟背景下，企業(yè)要持續(xù)發(fā)展，必須增強其整體能力，提高整體素質。也就是說，企業(yè)的發(fā)展不能再只靠領導者一人運籌帷幄、指揮全局，未來真正出色的企業(yè)將是能夠設法使各階層人員全心投入，并有能力不斷學習的組織——學習型組織。
這種組織具有持續(xù)學習的能力，其綜合績效高于個人績效總和。學習型組織一方面可以保證企業(yè)的生存，使企業(yè)組織具備不斷改進的能力，提高組織的競爭力；另一方面可以實現(xiàn)個人與工作的真正融合，為個人發(fā)展創(chuàng)造空間。在現(xiàn)實中，學習型組織已經成為一種發(fā)展的現(xiàn)實，而非僅僅是一種理念。在許多發(fā)達國家，企業(yè)的培訓和教育下的力度很大，進行的很深入。
2.制造型企業(yè)高技能人才培訓模式
（1）學校模式。高技能人才的培訓主體主要是職業(yè)院校、企業(yè)。學校培訓模式，是指由職業(yè)院校組織進行的培訓，學校依據(jù)國家規(guī)定的專業(yè)崗位培訓標準，制定培訓計劃、安排教學內容、組織教學實施。學校模式一般分為學歷教育與在職教育。對于學歷教育而言，各學校探索了多種形式，如“3+2”、“5年一貫制”、“7年一貫制”，學歷教育強調先完成中級工知識和技能的培訓，獲得中級工證書，在企業(yè)和學校完成后續(xù)的高級工知識和技能的培訓，獲得高級工證書，畢業(yè)后進入企業(yè)工作。對于在職教育而言，一般是采取“金字塔”式的培訓模式。首先是進行高級工培訓。要求具有中級工資格、知識和技能水平的一線技能人才，在企業(yè)工作一定年限以后可參加學校的在職脫產或半脫產的學習，以達到高級工的技能和知識水平。其次是助理技師培訓。要求參加者具有高級工資格、知識和技能水平的一線技能人才，通過學校組織的培訓，經理論、實踐考試合格發(fā)助理技師證書。再次是技師培訓。要求參加者具有助理技師資格、知識和技能水平的高技能人才，在企業(yè)工作一定年限，一般為3-4年，可以參加學校組織的脫或半脫產的培訓，經理論、實踐考試合格，技師論文答辯通過發(fā)技師證書。
（2）企業(yè)培訓模式。企業(yè)培訓模式，是指由企業(yè)根據(jù)實際需要制定培訓計劃，由企業(yè)組織培訓。企業(yè)培訓存在缺乏師資隊伍，學習時間得不到充分的保證，對生產中的實際問題缺乏歸納和總結等問題。學員能解決一些生產中的簡單問題，但理論水平較低，學員缺乏后勁、缺乏創(chuàng)造力，培訓方法單一，缺少現(xiàn)代教學技術支持，從而制約和降低了培訓效果。依據(jù)學習型組織理論，制造型企業(yè)高技能人才培訓模式一般有以下幾種：一是論辯教學培訓模式。這種模式對于培訓高技能人才的道德素質、創(chuàng)新能力具有明顯的作用。培訓師首先講清某課程的基本原理和內容，然后結合學員的實際進行提問，學員根據(jù)提問教材和有關資料進行發(fā)言準備，隨后學員可采用圓桌會議形式，或者采用講臺上演講形式，各抒已見，表達出自己對某個問題的認識和想法。最后培訓師進行總結和概括。這種培訓模式和實際相結合有著很強的實踐意義。二是案例評點培訓模式。高技能人才培訓的最為關鍵的提高其分析實踐技能的能力，而案例評點培訓可以提高高技能人才分析、評價、修正職業(yè)技能的能力。三是職務輪換培訓模式。職務輪換的主要目的是拓寬高技能人才知識面。通過各種不同崗位的職務輪換，受訓者可以全面掌握企業(yè)各種技能的知識、技術要求。
（3）校企合作模式
鑒于學校模式與企業(yè)模式的各自的弊端，可以充分發(fā)揮企業(yè)和學校的優(yōu)勢，揚長避短，成立校企合作理事會，校企分工合作，明確職責、權利和義務，共同制定培訓大綱、計劃和培訓課程，實現(xiàn)資源共享，優(yōu)勢互補。以“學校+企業(yè)”模式進行高技能人才培訓，是切實可行的。
參考文獻：
[1]劉菲.學習型組織研究[J].東南大學學報，2006，1：77-78.
