지금은 기술이 발달하면서 컴퓨터 인공 지능이 성숙해지고 있습니다

컴퓨터는 1970 년대 후반에 널리 사용되기 시작했으며, 당시 일부 전문가들은 컴퓨터가 사람들의 일상생활을 변화시키고 사회 문화를 변화시킬 수 있다고 예측했습니다. 이제 시간의 바퀴는 2000 년까지 계속되고 있으며 최소한 이러한 전문가들의 기대는 현실이 되었습니다. 오늘날 사람들은 이미 컴퓨터가 인간의 지능을 가질 것인지에 대해 논의하고 있습니다. 이런 종류의 주제는 더 이상 공상 과학 소설이 아니라 매우 진지한 학문적 토론입니다. Shekol 교수는 미국 매사추세츠 공과 대학의 사회학 교수이며 컴퓨터 심리학 전문가이며 컴퓨터 심리학에 대한 두 권의 획기적인 책을 저술했습니다. 한 권의 책의 제목은 "두 번째 자기 컴퓨터와 인간의 정신"이고 다른 한 권은 최근에 출간되었으며, 그 책의 제목은 "인터넷 시대의 컴퓨터 화면 특성에 대한 삶"입니다. Shekol 교수는 현재 MIT의 과학, 기술 및 사회 교수입니다. 1970 년대부터 1980 년대 초까지 Shekol 교수는 인간과 컴퓨터의 관계를 연구하기 시작했습니다. Scheker 교수는 "컴퓨터의 특성은 사물과 비 사물 사이에 있습니다. 분명히 컴퓨터는 사물이며 심지어 어린이조차도 컴퓨터가 기계라는 것을 알고 있습니다. 반면에 컴퓨터는 피드백을 제공할 수 있습니다. 행동이 있고, 이성이 있을 수 있으며, 심지어 정신이 있을 수도 있습니다. 사람들은 자신과 컴퓨터 사이에 상호 작용적인 관계가 있다는 것을 알게되고 심지어 컴퓨터가 살아있는 것처럼 느껴집니다." Scheker 교수는 특히 어린이와 1세대 컴퓨터 및 전자 장난감의 관계에 관심이 있습니다. 그는 십 대들은 주로 컴퓨터를 사용하여인지 문제를 탐구하고, 사춘기 이전의 어린이, 즉 8-12 세 어린이는 주로 기계와 전자 장난감을 능숙하게 마스터하려고 한다는 것을 발견했습니다. Shekol 교수는 컴퓨터 장난감이 5 세에서 8 세 사이의 어린이들에게 윤리적이고 사변적인 차원을 자극하는 능력이 있다는 것을 발견했습니다. Shekol 교수는 이 컴퓨터 장난감은 '인생이란 무엇인가'와 같은 질문을 던지도록 유도합니다. 컴퓨터에는 생명이 있습니까? 컴퓨터 장난감 전투에서 싸우는 것은 무엇을 의미합니까? 어떤 특이성이 있는 컴퓨터와 인간의 차이를 논의하는 것은 의심할 여지없이 중요한 문제입니다.

열두 살 난 소년은 미래에 인간만큼 똑똑한 컴퓨터가 있을 것이라고 말했습니다. 그러나 인간은 여전히 요리하고, 가족을 만들고, 식당을 열어야 합니다. 인간은 지구 상에서 교회에 가는 유일한 피조물 일 수 있습니다. 다시 말해 컴퓨터가 인간에게 남긴 공간은 감정, 감성, 가족생활이다. 시뮬레이션된 사고는 어느 정도는 일종의 사고로 간주될 수 있지만 시뮬레이션된 감정은 결코 실제 감정으로 간주될 수 없습니다. 물론 시뮬레이션된 사랑은 사랑으로 간주될 수 없습니다. "마이크로 소프트의 윈도우 시스템은 현재 셰켈 교수의 연구의 초점입니다. Windows 운영 체제를 사용하면 사용자가 서로 관련이 없는 여러 작업을 동시에 수행하고 이러한 작업 간에 자유롭게 전환할 수 있습니다. Shekol 교수는 다음과 같이 말했습니다. "마우스로 이 직사각형 모양을 가리키면 먼저 한 가지 작업을 수행 한 다음 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터를 통해 잠시 동안 어머니와 대화할 수 있습니다. 엄마가 작별 인사를 하신 후 논문을 쓰기 시작하고 글쓰기에 지쳐서 컴퓨터로 은행 계좌를 확인할 수 있습니다. 어떤 의미에서 사람들은 컴퓨터에서 각 사람의 위치를 결정할 수 있습니다. 즉, 사용자는 컴퓨터 화면의 모든 창과 컴퓨터의 모든 활동의 합계입니다. Microsoft Windows를 사용하면 컴퓨터에 여러 명령을 동시에 전달할 수 있고 이러한 작업 간에 지속적으로 주기적으로 전달할 수 있기 때문에 이것은 혁신입니다. 이것은 이미 인간의 정신 활동의 특정 특성을 가지고 있습니다." 1980 년대에 인간은 자신의 심리학과 비교하여 컴퓨터를 이해하려고 할 수 있습니다. 오늘날 Shekol 교수는 인간이 컴퓨터의 작동 모드를 통해 인간의 마음을 더 잘 이해하려고 노력하고 있다고 말했다. Shekol 교수는 현재 가장 인기있는 컴퓨터 심리학 분야는 컴퓨터가 결국에는 진정으로 감정을 가질 것이라고 가정하는 것이라고 믿습니다. 당신의 컴퓨터는 당신에 대한 "사랑"을 갖게 될 것입니다. 그들은 당신의 관심과 충성심이 필요합니다. 이것은 미래 인간과 기계의 상호 작용을 연구하는 분야의 최신 트렌드 일 수 있습니다. 현재 컴퓨터로 제어되는 장난감에는 몇 가지 획기적인 발전이 있었습니다. 예를 들어 작년 크리스마스에 올빼미와 비슷한 장난감이 나타났는데 장난감은 수백 개의 단어를 말할 수 있고 학습 기능이 있으며 공장을 꾸짖기도 합니다. 일본 Sony Corporation은 이러한 유형의 전자 애완동물 장난감의 대표적인 제품인 "Aib"라는 전자 애완견을 생산했습니다. 장난감 외에도 스마트 컴퓨터 측면에서 컴퓨터가 주인을 이해할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 현재 미국 매사추세츠 공과 대학 미디어 연구실은 인공 지능을 탑재 한 컴퓨터를 개발하고 있으며, 컴퓨터는 사용자가 보내는 비언어적 신호에 응답하여 그에 따라 조정을 할 수 있다. Shekol교수는 컴퓨터 개발의 미래 트렌드는 생물학적 컴퓨터라고 믿고 있습니다. 컴퓨터는 점점 더 지적이고 지각 적이 되고 있습니다. 사회 학적 관점에서 볼 때 이것은 학자와 전문가들이 논의할 가치가 있는 큰 도약이 될 것입니다.

"전기 공학 자동화에 인공 지능 기술 적용"

기사 요약 : 사회의 지속적인 발전과 함께 사람들의 생활 수준은 지속적으로 향상되고 있으며 산업화도 지능 방향으로 발전하고 있습니다. 전기 공학 자동화 인공 지능 기술의 사용은 효과적으로, 전기 공학의 작업 효율을 향상 전기 공학 장비의 제어를 자동화하고, 크게 향상할 수 있는 작업 효율의 전기 자동화. 따라서 전기 공학 자동화에서 인공 지능 기술 적용에 대한 포괄적인 분석을 통해 인공 지능 기술이 전기 공학에 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

이 단계에서 우리나라의 산업 기업은 작업 중에 전기 공학 자동화 기술을 더 광범위하게 사용하고 인공 지능 기술의 지속적인 개선으로 전기 공학 자동화 산업의 발전을 촉진하고 작업을 위해 인간의 두뇌를 시뮬레이션 할 수도 있습니다. 방대한 데이터 정보를 분석, 처리 및 수집하여 전기 작업의 자동화된 생존을 실현함으로써 전기 공학의 작업 효율성을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 산업 구조도 최적화할 수 있습니다. 동시에 지능형 기술의 사용은 전기 공학 자동화 제어 시스템의 작업 효율성을 향상할 뿐만 아니라 문제 발생을 효과적으로 줄입니다.

1. 인공 지능 기술의 기본 개요
인공 지능 기술은 인력이 만든 지능형 장비를 사용하여 인력을 업무로 대체하는 기계를 말하며 인공 지능 기계라고합니다. 현재 인공 지능 장비는 주로 컴퓨터를 기반으로 인공적 방법과 과학 기술이 결합되어 인간의 사고와 지혜를 장비에 통합하여 제조된 기계를 보다 지능적이고 자동화합니다. 인공 지능 기술의 발전은 과학 기술의 사용과 뗄 수 없는 관계입니다. 사회의 지속적인 발전과 함께 과학과 기술은 전통적인 자동화 기계에서 인공 지능에 이르기까지 지속적으로 발전하고 있으며 사용되는 지식은 순수한 컴퓨터 지식뿐만 아니라 다른 분야의 지식이기도 합니다. 예를 들어 심리학, 물리학, 컴퓨터 과학 등이 있습니다. 동시에 전기 공학 자동화 기술은 산업화된 생산을 위한 감독 관리 및 제어 기능을 제공합니다.

2. 전기 공학 자동화에서 인공 지능 기술의 장점
2.1. 기업이 최적의 인적 자원 할당을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전통적인 전기 공학 프로젝트에서는 장비 작동 절차가 비교적 번거롭고 전기 공학 프로젝트에는 변압기, 회로 와이어 등과 같은 일부 전기 장비 도 포함되기 때문입니다 . 이 경우 전기 장비를 관리할 전문 인력을 배치할 필요가 있습니다. 인공 지능 기술에 비해 전기 장비가 적어 기업의 자본 투자를 크게 줄이고 자원을 극대화합니다.

2.2. 인공 지능 기술은 외부 환경의 영향을 덜받습니다.
전통적인 전기 공학에서 컨트롤러는 모델을 설정하는 과정에서 많은 불확실한 요소에 직면하고 컨트롤러의 구성에 직접적인 영향을 미치며 컨트롤러의 정상적인 작동 및 작업조차도 마케팅을 생성합니다. 예를 들어, 컨트롤러 모델을 설정하는 과정에서 중요한 매개 변수의 변경으로 인해 컨트롤러의 정상적인 작동이 예상 목표에 도달할 수 없습니다. 인공 지능 기술은 인공 지능 기술에 비해 컨트롤러 설계 과정에서 동적 모델을 구축한다는 개념을 사용하여 인공 지능 기술이 외부 환경에 미치는 영향을 크게 줄이고 시스템의 정상적인 작동을 보장합니다.

2.3. 전기 장비 매개 변수의 조정 방법을 대폭 단순화
인공 지능 기술은 전기 공학 자동화에 사용되며 매개 변수를 조정하는 과정에서 작업자는 전기 공학 자동화 제어를 달성하고 작업 프로세스를 단순화하기 위해 인공 지능 장비에 대한 특정 매개 변수를 설정해야합니다. 또한 기존 컨트롤러와 비교하여 인공 지능 기술의 장점은 다음 측면에서도 반영됩니다. (1) 더 나은 적응성, 변화하는 조건에서 자동화 시스템의 정상적인 작동을 충족할 수 있음. (2) ) 운영 프로세스를 단순화하십시오. 전문 및 기술 인력이 없으면 전체 시스템이 정상적으로 작동하여 기업이 인적 및 물적 자원에 대한 자본 투자를 줄일 수 있습니다. 또한 인공 지능 기술은 실제 작업 상황에 따라 과학적이고 합리적으로 매개 변수를 설정할 수 있으므로 직원의 작업 압력과 작업량을 크게 줄일 수 있습니다. (3) 기존 설정 매개 변수에 대한 종합 분석 , 실제 상황에 따라 데이터를 수정하여 업무 효율성을 높입니다.

3. 전기 공학 자동화에서 인공 지능의 특정 응용 분석
3.1. 응용 프로그램의 전기 제품 설계 측면 에서 AI
전기 공학 자동화 시스템에서는 제품 설계 프로세스가 더 복잡하고 설계 체계가 더 복잡합니다. 제품 디자인 과정에서 디자이너는 제품 디자인을 위한 과학적이고 합리적인 방법을 선택하고 기존 디자인 기술과 디자인 경험을 통해 디자인된 제품이 실용적인지 확인해야 합니다. 그러나 과학과 컴퓨터 기술의 발전 과정에서 인공 지능 기술을 사용하여 제품을 디자인하고, 디자인 프로세스는 전통적인 디자인 방식에서 인공 지능 디자인 방향으로 전환됩니다. 이는 전기 제품의 설계 시간을 효과적으로 단축할 수 있을 뿐만 아니라 제품의 질감을 개선해야 합니다.

3.2. 전기 공학 자동화 기계 결함의 감지주기를 대폭 단축
전기 장비가 정상적으로 작동하는 동안 근무 시간이 길기 때문에 직원은 전문적인 유지 관리 기술과 장비 유지 관리 기술이 부족합니다. 장비가 고장 나면 문제 해결을 위해 많은 시간을 낭비해야 하지만 전기 작업 자동화에 인공 지능 기술을 사용하면 장비의 수리 및 유지 관리 시간을 효과적으로 단축할 수 있습니다. 또한 네트워크 기술을 이용하여 장비 고장 발생 시 장비 고장의 원인과 시간을 상세하게 기록할 수 있어 문제 해결 기간을 단축하고 문제 해결의 안전성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

3.3 장비 고장 진단에 인공 지능 기술 적용
전기 장비 작동 중에 예기치 않은 상황으로 인해 장비가 오작동했습니다. 결함을 진단하는 과정에서 직원은 새로운 진단 기술을 사용하여 장비에서 발생하는 문제를 분석해야합니다. 인공 지능 기술을 통한 결함 분석은 발전기 결함 수리, 변압기 결함 수리 및 모터 결함 수리와 같은 여러 측면에 적용되었습니다. 그러나 전통적인 수동 기술을 사용하여 장비 결함을 분석하고 진단하면 인력과 재료 자원이 낭비될 뿐만 아니라 기업의 자본 투자가 증가하고 결함 진단의 효율성이 향상되지 않습니다. 인공 지능 기술을 전기 장비의 고장 감지 과정에 적용하면 장비 고장의 원인을 최단 시간에 진단할 수 있으며, 인공 지능 기술과 다른 이론의 결합은 전기 장비 고장 진단의 효율성과 정확성을 크게 향상합니다.

3.4. 전기 제어에 인공 지능 기술 적용
사회의 지속적인 발전으로 기업에 대한 요구 사항이 점차 증가했습니다. 전력 회사들도 전기 자동화의 수준을 점진적으로 향상시키고 인공 지능 기술의 적용 범위를 지속적으로 확대하고 있으며, 이는 전기 회사 발전의 필연적인 추세입니다. 현재, 전기 장비 제어의 핵심 작업은 전기 시스템의 효율성을 개선하여 전력 기업의 발전을 촉진하는 것입니다. 설정된 목표를 더 잘 달성하기 위해서는 기존의 전기 자동화 제어 기술을 개선하고, 전기 장비 제어에 인공 지능 기술을 효과적으로 적용하고, 전기 제어 자동화의 개발을 실현하고, 전기 장비의 운영 효율성을 향상해야 합니다. 또한 회사가 인력 및 재료 자원을 절약하는데도 도움이 됩니다. 이 단계에서 인공 지능 기술을 전기 장비에 적용하는 것은 주로 전문가 시스템 제어, 신경망 제어, 퍼지 제어 등의 측면을 포함합니다. 전기 장비 제어 과정에서 퍼지 제어가 가장 많이 사용되는 이유는 조작이 상대적으로 간단하고 실제 작업 목표와 일치하기 때문입니다.

4. 결론
사회의 지속적인 발전과 함께 과학과 기술도 지속적인 발전 과정에 있으며 기업에 대한 요구 사항은 점차 증가하고 있습니다. 전력 회사들도 전기 자동화의 수준을 점진적으로 향상시키고 인공 지능 기술의 적용 범위를 지속적으로 확대하고 있으며, 이는 전기 회사 발전의 필연적인 추세입니다. 따라서 전기 공학 자동화에서 인공 지능 기술의 구체적인 응용을 분석하여 전기 설비의 정상적인 작동 요구 사항을 충족하고 전기 공학 자동화의 운영 효율성을 향상하는지 확인하는 것이 필요합니다. 대체로 인공 지능 기술은 전기 공학 자동화 분야에서 좋은 발전 전망을 가지고 있어 기업의 발전을 효과적으로 촉진하고 기업의 인적, 재료 및 재정 자원에 대한 투자를 줄이고 기업의 생산 비용을 줄일 수 있습니다.