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摘 要：近来，自动控制理论在人工智能工程实践中迅速发展，本文综合分析了自动控制理论和人工智能的概念、研究方法、发展方向及二者间的关系，进一步举例分析了自动控制理论在人工智能的应用，如软件流程自动化技术（RPA）和机器人行为控制技术。通过上述分析能够理清二者间各自的发展脉络及相互交叉，从而有助于从事控制理论和人工智能的科研人员进行参考和研究，进一步发展交叉学科的应用。
关键词：自动控制理论; 人工智能; 软件流程自动化; 机器人行为控制技术; RPA
随着人工智能的快速发展，自动控制理论在人工智能中的应用日趋广泛，逐渐形成了一门自动控制和人工智能交叉的智能控制学科。无论是神经网络的发展，还是机器人的开发应用都需要自动控制理论的理论基础。因此本文尝试对自动控制理论和人工智能的结合进行总结，从而牵引出自动控制理论在人工智能中的应用。
一、自动控制理论简述
1.自动控制概念
自动控制理论是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。自动控制理论是以反馈控制为基础的自动调节理论，使受控制的对象按照预期的规律进行变化。
为了实现多样化的控制目的，首先将被控对象和控制装置有机地结合起来形成一个整体，这个整体称为自动控制系统。在这个系统中，输出量是要求被严格控制的物理量，一般要求它保持在一定误差限内，如角速度、迎角;而控制装置是对输出量施加控制的机构，可以采用多种方式、不同原理进行控制。
2.自动控制理论发展历程
随着生产力的不断进步，自动控制技术也在不断发展，尤其是自动控制在人工智能中的应用，更是反向推动着自动控制理论的更新换代。自动控制理论的发展可概括为以下三段：
（1）经典控制理论：主要研究线性定常系统，利用线性常微分方程来分析系统稳定性，一般只研究系统的外部特性即单输入单输出特性。具有代表性的研究方法是频率分析法和根轨迹法;
（2）现代控制理论：在原有经典控制的基础上进一步研究多输入多输出问题，一般使用状态空间的时域分析法。在此阶段，计算机的发展和应用为现代控制理论打下了应用的基础，满足了分析复杂问题的严格要求。具有代表性的研究方法是动态规划理论、极大值原理和多变量最优理论，状态空间方法的核心部分就是最优化理论;
（3）智能控制理论：是近年发展起来的人工智能与自动控制理论的结合，它主要针对现实环境中被控对象、控制任务和各项参数的复杂性，核心是利用人工智能的成果指导和解决控制系统中的复杂问题，比如模型的不确定性、传递函数的高度非线性、参数的庞杂性等。具有代表性的方法是模糊控制、神经网络控制和专家系统控制。
3.自动控制理论发展现状与前景
随着科学技术的发展，自动控制理论已经广泛应用于机械、化工、电力、航空航天等领域，并逐步向医学、环境、经管等其他社会领域扩展，给各个学科的相互交叉打下了坚实的基础。
自动控制理论的发展和应用不仅给生产过程带来自动化、解放了人类的双手，从而进一步提高了劳动生产率，改善了劳动条件，极大地促进了社会的发展;而且给人类社会进一步发展人工智能、航空航天等高端科技奠定了基础。
二、人工智能简述
1.人工智能概念
人工智能是研究、开发用于模拟、延申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。人工智能作为计算机科学的一个重要分支，目的是分析人类智能和一些思维过程的性质并通过机器模拟人类智能和思维，从而达到像人类一样思考的目的，甚至可能超过人的智能。
人工智能虽然是计算机科学的分支，却远远超出了其范围，因而逐步发展成一个独立的学科。人工智能涉及计算机科学、心理学、语言学和哲学等广泛学科，它和思维科学是实践与应用的关系，处于思维科学的技术应用层面。目前人工智能在机器人、政治经济决策、控制系统和仿真系统中得到广泛应用。
2.人工智能主要研究方法
2.1大脑模拟（The human brain simulation）
使用数学分析方法和计算机模拟技术对神经系统进行研究和模擬，从研究神经元的物理模型、交互关系和神经网络的学习，到脑组织和神经类型的量化计算等，从而阐明心理历程的神经机制。
主要研究问题有：神经活动的基本过程：研究神经元离子通道及其调控、突触传递及其调控、神经元受体及信号转导、神经活动的同步机理;学习和记忆的神经机制：神经系统因活动和环境等因素的作用而在结构和功能上发生改变，这种改变是学习和记忆等高级脑功能的基础。研究产生这种可塑性、特别是神经突触的可塑性的机制以及学习规则。研究神经元回路信息编码及加工机理。
2.2子符号法（sub-symbol method）
由于上世纪八十年代人工智能的停滞不前，研究者开发了子符号法来解决符号系统无法模仿人类智能的特定问题。研究者提出在人工智能中引入控制理论，否定了符号人工智能而专注于机器人移动等工程问题。子符号法主要包括神经网络、模糊控制和进化计算等方法。
2.3联结主义（connectionism）
联结主义的指导性启示和主要灵感来自大脑或神经系统，它把认知看成是网络的整体活动。网络是个动态的系统，它由类似于神经元的基本单元和结点构成，每个单元都有不同的活性。随着时间的衰减，外部输入和其他单元的活性传递都会使一个单元的静息活性发生动态的改变。联结主义赋予网络以核心性的地位，采纳分布表征和并行加工理论，强调的是网络的并行分布加工，注重的是网络加工的数学基础。联结主义的中心原则是：心理现象可以用简单且单位一致的互联网络来描述。连接和单元的形式对于不同的模型可以是不同的。例如，网络中的单位可以代表神经元，而连接可以代表人类大脑中的突触 3.人工智能发展现状与前景
第四次工业革命正在来临，人工智能已经从科幻走向现实。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。
人工智能未来发展的五大趋势：自主事物使用AI来执行传统意义上人类才能執行的事务，如无人机、自动驾驶车辆等;大数据分析使用自动算法来探索和挖掘数据，实现数据任务的自动化，从而给现实决策提供指导;人工智能驱动开发将AI嵌入到应用程序中并使用AI作为开发过程中创建AI驱动的工具、技术和方法，如专家系统、测试系统和设计系统等;智能空间是将科学技术集成于日常生活中，并结合商业、工业等对智能城市进行设计;量子计算是一种非经典计算，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息表示为量子位或“量子位”的元素，从而获得远超常规计算机的计算能力。
三、基于自动控制理论的人工智能应用
1.软件流程自动化技术（RPA）
RPA，即Robotic Process Automation（软件流程自动化），是指用自动控制理论代替在各个行业中本来是由人工操作计算机完成的工作。它让软件机器人自动处理大量重复的、基于某种设定规则的工作流程任务。比如：在企业的业务流程中，通常有纸质文件录入、证件票据验证、从电子邮件和文档中提取数据、跨系统数据迁移、企业IT应用自动操作等......软件机器人能准确快速完成这些工作，能减少人工错误、确保零失误、提高效率、大幅度降低运营成本。 RPA依靠先进的自动化技术，极大减少了开发成本和开发周期，实现了企业内部跨系统及工作流程的自动化工作，在提高生产效率的同时降低了成本。
RPA软件自动化脚本类似于软件自动化测试的脚本，软件自动化测试的脚本在操作应用出现异常时只要记录错误信息并截屏。RPA的脚本则要求进行反馈处理，针对流程中所有可能出现的异常情况进行一定的反馈，从而提高流程运行的稳定性。此外，RPA还要添加更多的检查点，以确保每个流程执行无误。RPA脚本应用在成熟的系统之上，一旦构建完成且稳定运行，就可以做到尽量不修改。RPA中自动控制理论的应用还包括对象识别，通过对象直接操作元素，从而达到避免用图像识别的目的，因为图像识别的脚本不易维护。但有时由于RPA应用类型多样化，采用对象识别有时不能在所有的应用上工作，而且工作后一般不修改，所以这时采用图像识别的较好。
2.机器人行为控制技术
以自动控制理论在机器人机械手位置控制的应用为例。在工程实际中，上位机一般采用的是PC机，其作用是实现对关节运动轨迹的规划、命令传输以及信息反馈;下位机一般采用的是MCS96单片机，其作用是定位机械手关节位置。微处理器控制系统的作用是与PC机进行信息交换，进而接受移动关节的指令，并进行即时进行反馈。此外，这一系统还能够对关节的运动进行控制。该系统采用模糊控制方法，不仅能够减小控制系统的误差，还能够提升系统的稳定性。另外，还有一种机器人由连杆和滚轮构成，其在移动过程中，主要依靠的是后补的两条滚轮。在这里自动控制理论的应用就能够很好地体现其价值，并在工程实际中减少系统误差。
此外，行为控制技术在应用过程中，还能够实现对机器人行为计划的有效操控。例如，在某个十字路口，若要对多个机器人的行为进行控制，难免会存在冲突与协调的问题。在实现这一目标的过程中，自动控制理论为其提供了分布式和集中式两种行为模式。分布式行为模式一般过程是：首先对机器人所遇到的不同问题进行系统设置，然后设计机器人的行动规则，采用分布式行为模式，控制机器人在行为过程中面对冲突区域采取避让的方式，从而达到合理、有效地操控机器人行为计划地目的。
四、结束语
总而言之，随着自动控制理论的深入发展，其在人工智能领域的应用也越来越广。自动控制理论不仅可以应用于机器人行为控制、人工智能驱动，还可以应用于其他人工智能领域的方方面面。自动控制理论不仅能够提高人工智能产业的准确度和精度，还能够实现机器人的智能化、自动化。但是目前自动控制理论还未普遍应用于人工智能。因此，未来应加大自动控制理论在人工智能中的研究和应用。
参考文献：
[1]自动控制原理 第七版 胡寿松 科学出版社
[2]现代控制理论 刘豹 机械工业出版社
[3]自动控制原理学习指南 冯江 北京理工大学出版社
[4]人工智能导论 王万良 高等教育出版社
[5]人工智能及其应用 王万良 高等教育出版社
[6]人工智能基础 高济 高等教育出版社
[7]智能控制原理及应用 蔡自兴 清华大学出版社
[8]工业机器人技术 郭洪红 西安电子科技大学出版社
关键词：自动控制理论; 人工智能; 软件流程自动化; 机器人行为控制技术; RPA
随着人工智能的快速发展，自动控制理论在人工智能中的应用日趋广泛，逐渐形成了一门自动控制和人工智能交叉的智能控制学科。无论是神经网络的发展，还是机器人的开发应用都需要自动控制理论的理论基础。因此本文尝试对自动控制理论和人工智能的结合进行总结，从而牵引出自动控制理论在人工智能中的应用。
一、自动控制理论简述
1.自动控制概念
自动控制理论是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。自动控制理论是以反馈控制为基础的自动调节理论，使受控制的对象按照预期的规律进行变化。
为了实现多样化的控制目的，首先将被控对象和控制装置有机地结合起来形成一个整体，这个整体称为自动控制系统。在这个系统中，输出量是要求被严格控制的物理量，一般要求它保持在一定误差限内，如角速度、迎角;而控制装置是对输出量施加控制的机构，可以采用多种方式、不同原理进行控制。
2.自动控制理论发展历程
随着生产力的不断进步，自动控制技术也在不断发展，尤其是自动控制在人工智能中的应用，更是反向推动着自动控制理论的更新换代。自动控制理论的发展可概括为以下三段：
（1）经典控制理论：主要研究线性定常系统，利用线性常微分方程来分析系统稳定性，一般只研究系统的外部特性即单输入单输出特性。具有代表性的研究方法是频率分析法和根轨迹法;
（2）现代控制理论：在原有经典控制的基础上进一步研究多输入多输出问题，一般使用状态空间的时域分析法。在此阶段，计算机的发展和应用为现代控制理论打下了应用的基础，满足了分析复杂问题的严格要求。具有代表性的研究方法是动态规划理论、极大值原理和多变量最优理论，状态空间方法的核心部分就是最优化理论;
（3）智能控制理论：是近年发展起来的人工智能与自动控制理论的结合，它主要针对现实环境中被控对象、控制任务和各项参数的复杂性，核心是利用人工智能的成果指导和解决控制系统中的复杂问题，比如模型的不确定性、传递函数的高度非线性、参数的庞杂性等。具有代表性的方法是模糊控制、神经网络控制和专家系统控制。
3.自动控制理论发展现状与前景
随着科学技术的发展，自动控制理论已经广泛应用于机械、化工、电力、航空航天等领域，并逐步向医学、环境、经管等其他社会领域扩展，给各个学科的相互交叉打下了坚实的基础。
自动控制理论的发展和应用不仅给生产过程带来自动化、解放了人类的双手，从而进一步提高了劳动生产率，改善了劳动条件，极大地促进了社会的发展;而且给人类社会进一步发展人工智能、航空航天等高端科技奠定了基础。
二、人工智能简述
1.人工智能概念
人工智能是研究、开发用于模拟、延申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。人工智能作为计算机科学的一个重要分支，目的是分析人类智能和一些思维过程的性质并通过机器模拟人类智能和思维，从而达到像人类一样思考的目的，甚至可能超过人的智能。
人工智能虽然是计算机科学的分支，却远远超出了其范围，因而逐步发展成一个独立的学科。人工智能涉及计算机科学、心理学、语言学和哲学等广泛学科，它和思维科学是实践与应用的关系，处于思维科学的技术应用层面。目前人工智能在机器人、政治经济决策、控制系统和仿真系统中得到广泛应用。
2.人工智能主要研究方法
2.1大脑模拟（The human brain simulation）
使用数学分析方法和计算机模拟技术对神经系统进行研究和模擬，从研究神经元的物理模型、交互关系和神经网络的学习，到脑组织和神经类型的量化计算等，从而阐明心理历程的神经机制。
主要研究问题有：神经活动的基本过程：研究神经元离子通道及其调控、突触传递及其调控、神经元受体及信号转导、神经活动的同步机理;学习和记忆的神经机制：神经系统因活动和环境等因素的作用而在结构和功能上发生改变，这种改变是学习和记忆等高级脑功能的基础。研究产生这种可塑性、特别是神经突触的可塑性的机制以及学习规则。研究神经元回路信息编码及加工机理。
2.2子符号法（sub-symbol method）
由于上世纪八十年代人工智能的停滞不前，研究者开发了子符号法来解决符号系统无法模仿人类智能的特定问题。研究者提出在人工智能中引入控制理论，否定了符号人工智能而专注于机器人移动等工程问题。子符号法主要包括神经网络、模糊控制和进化计算等方法。
2.3联结主义（connectionism）
联结主义的指导性启示和主要灵感来自大脑或神经系统，它把认知看成是网络的整体活动。网络是个动态的系统，它由类似于神经元的基本单元和结点构成，每个单元都有不同的活性。随着时间的衰减，外部输入和其他单元的活性传递都会使一个单元的静息活性发生动态的改变。联结主义赋予网络以核心性的地位，采纳分布表征和并行加工理论，强调的是网络的并行分布加工，注重的是网络加工的数学基础。联结主义的中心原则是：心理现象可以用简单且单位一致的互联网络来描述。连接和单元的形式对于不同的模型可以是不同的。例如，网络中的单位可以代表神经元，而连接可以代表人类大脑中的突触 3.人工智能发展现状与前景
第四次工业革命正在来临，人工智能已经从科幻走向现实。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。
人工智能未来发展的五大趋势：自主事物使用AI来执行传统意义上人类才能執行的事务，如无人机、自动驾驶车辆等;大数据分析使用自动算法来探索和挖掘数据，实现数据任务的自动化，从而给现实决策提供指导;人工智能驱动开发将AI嵌入到应用程序中并使用AI作为开发过程中创建AI驱动的工具、技术和方法，如专家系统、测试系统和设计系统等;智能空间是将科学技术集成于日常生活中，并结合商业、工业等对智能城市进行设计;量子计算是一种非经典计算，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息表示为量子位或“量子位”的元素，从而获得远超常规计算机的计算能力。
三、基于自动控制理论的人工智能应用
1.软件流程自动化技术（RPA）
RPA，即Robotic Process Automation（软件流程自动化），是指用自动控制理论代替在各个行业中本来是由人工操作计算机完成的工作。它让软件机器人自动处理大量重复的、基于某种设定规则的工作流程任务。比如：在企业的业务流程中，通常有纸质文件录入、证件票据验证、从电子邮件和文档中提取数据、跨系统数据迁移、企业IT应用自动操作等......软件机器人能准确快速完成这些工作，能减少人工错误、确保零失误、提高效率、大幅度降低运营成本。 RPA依靠先进的自动化技术，极大减少了开发成本和开发周期，实现了企业内部跨系统及工作流程的自动化工作，在提高生产效率的同时降低了成本。
RPA软件自动化脚本类似于软件自动化测试的脚本，软件自动化测试的脚本在操作应用出现异常时只要记录错误信息并截屏。RPA的脚本则要求进行反馈处理，针对流程中所有可能出现的异常情况进行一定的反馈，从而提高流程运行的稳定性。此外，RPA还要添加更多的检查点，以确保每个流程执行无误。RPA脚本应用在成熟的系统之上，一旦构建完成且稳定运行，就可以做到尽量不修改。RPA中自动控制理论的应用还包括对象识别，通过对象直接操作元素，从而达到避免用图像识别的目的，因为图像识别的脚本不易维护。但有时由于RPA应用类型多样化，采用对象识别有时不能在所有的应用上工作，而且工作后一般不修改，所以这时采用图像识别的较好。
2.机器人行为控制技术
以自动控制理论在机器人机械手位置控制的应用为例。在工程实际中，上位机一般采用的是PC机，其作用是实现对关节运动轨迹的规划、命令传输以及信息反馈;下位机一般采用的是MCS96单片机，其作用是定位机械手关节位置。微处理器控制系统的作用是与PC机进行信息交换，进而接受移动关节的指令，并进行即时进行反馈。此外，这一系统还能够对关节的运动进行控制。该系统采用模糊控制方法，不仅能够减小控制系统的误差，还能够提升系统的稳定性。另外，还有一种机器人由连杆和滚轮构成，其在移动过程中，主要依靠的是后补的两条滚轮。在这里自动控制理论的应用就能够很好地体现其价值，并在工程实际中减少系统误差。
此外，行为控制技术在应用过程中，还能够实现对机器人行为计划的有效操控。例如，在某个十字路口，若要对多个机器人的行为进行控制，难免会存在冲突与协调的问题。在实现这一目标的过程中，自动控制理论为其提供了分布式和集中式两种行为模式。分布式行为模式一般过程是：首先对机器人所遇到的不同问题进行系统设置，然后设计机器人的行动规则，采用分布式行为模式，控制机器人在行为过程中面对冲突区域采取避让的方式，从而达到合理、有效地操控机器人行为计划地目的。
四、结束语
总而言之，随着自动控制理论的深入发展，其在人工智能领域的应用也越来越广。自动控制理论不仅可以应用于机器人行为控制、人工智能驱动，还可以应用于其他人工智能领域的方方面面。自动控制理论不仅能够提高人工智能产业的准确度和精度，还能够实现机器人的智能化、自动化。但是目前自动控制理论还未普遍应用于人工智能。因此，未来应加大自动控制理论在人工智能中的研究和应用。
参考文献：
[1]自动控制原理 第七版 胡寿松 科学出版社
[2]现代控制理论 刘豹 机械工业出版社
[3]自动控制原理学习指南 冯江 北京理工大学出版社
[4]人工智能导论 王万良 高等教育出版社
[5]人工智能及其应用 王万良 高等教育出版社
[6]人工智能基础 高济 高等教育出版社
[7]智能控制原理及应用 蔡自兴 清华大学出版社
[8]工业机器人技术 郭洪红 西安电子科技大学出版社