家用机器人的人工智能研究
08网络一班李晨08205050120
1 引言
家用电器技术的发展是一个国家科技水平和工业自动化程度的重要桥志和体现，家用电器自动化应用越来越广泛，但是家用电器的自动化的发展现只能是起步阶段，还没有达到能得心应手的阶段，其实，可以认为是不动机器人，它通过嵌入式软件操作，通过传感器感知，通过网络与用户交流。此技术综合了计算机，控制论、机械学，信息和传感技术，人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术，集成许多学科的发展成果，代表高技术的发展是科技研究的随着计算机、电子信息技术的快速进步．家电控制技术的开发速度越来越快，智能度越来越高，它是动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统，是一类能够通过传感器感知环境和自身状态调节家电状态的智能系统。
自动目标识别框架算法的优化和调整，必须采用可视化界面设计，同时提供设计选择和改进优化的机会．系统显示的界面部分是由一些内容相互联系的模块所组成，每个模块代表一个分离的子系统．框架应能够对全部或部分程序进行优化处理，应尽可能多地增加新的优化算法到框架中．框架可以为算法开发者提供在线帮助，以熟悉操作界面和框架的使用．框架应充分利用己有的面向对象程序设计的设计环境，那些用于向导的设计选择可以嵌入到继承的结构中，应易于通过产生导出类或添加界面的方式扩展系统．框架采用模块化设计，通过相对独立的模块设计．根据面向对象程序设计的特点，设计者的大部分工作是编写程序，通过使用已有的对象导出新的对象，并且把它们融合在一起，这项工作主要是利用了继承性扩展函数来完成．
2 基于简目标自动识别框架结构
由于是实验的初级阶段，本文提出了一个层次化、模块化的自动目标优先框架方案，利用层次化识别的原理，将一个多类别的复杂识别问题分解成在不同层次上对多层系统变成的简单识别问题，使得识别系统在不同层次上可以灵活地采用相应的特征提取与目标识别算法；而增加新的识别类型时，也只需要对局部的系统结构或参数进行调整．另外，一个实用的自动目标识别系统通常需具备数
据获取、特征提取及目标识别分类等基本功能．
这种家电系统还存在于系统昂贵，传输线过多不利于安装，电脑的扩展不够等因素，不利于普通家庭使用等特点，对不同任务和特殊环境的适应性是家电与一般自动化装备的重要区别智能家电从外观上已远远脱离了最初的家用电器所具有的形状和局限，更加符合各种家庭环境的特殊要求．其功能和智能程度太大增强从而为家庭现代化技术开辟出更加广阔的发展空间，而多传感器信息融合技术是智能化的关键技术。
(1)传感器
所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测嚣传感器和外部测量传感器两大类内部测量传感器用来捡测电器组成部件的内部状态，包括：温度传感器、外部传感器包括：(测量、)、滑动觉传感器、视觉传感器、红外传感器、超声传感器、触觉传感器等。由于受到各传感器的检测对象，需要确定不同的传感器数据的一致性，通过不同传感器信息的互相补充来获得外部完整的信息，所以多传感器信息融合，提高电器的智能化程度。
(2)信息融合
情息融合是利用计算机技术对按家电动作时序取得的若干信息源以一定准则加以自动分析、综合，完成任务进行的信息处理，表现在几个方面：①划分信息级别，将信息组成信息库，信息融合在几个层次上完成对多源信息的选取过程，每一层次都表示不同级别的信息，信息融合本质是一个由低层到顶层对多元信息进行组合。
(3)多传感器之间的信息融合（通过单片机）。
本文提出的层次化、模块化的自动目标识别框架，按照功能分解成相对独立的模块，可以分别提供多种不同的算法，以供系统实现时进，多传感器信息融台技术对促进向智能化、自主化方向转换，协调使用多用传感器，把分布在不同位置的多个同质或异质传感器所提供的局部不完整量及相关联数据库中的相关信息加以综合．消除多传感器之间可能存在的冗余和矛盾，并加以互补，确定本次动做的唯一性，获得对物体或环境的一致性描述的过程。它通过一定的算法来合并多个信息源的信息，以产生更可靠、更准确的信息，并根据这些信息做出可靠的决策。其关键技术可对各类、各个原始信息进行校准、相关估计、误差
模式识别和状态决策处理。多传感器系统是信息融合技术的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，融合算法是信息融合的核心。多传感器信息融合的一般方法如图l所示。
多传感器信息融合由于其应用上的复杂性和多样性，目前多传感器信息融合方法有模糊逻辑、神经网络、小波变换等，神经网络是多传感器信息融合的重要方法之一。多个传感器信息融台技术对促进机器人向智能化自主化起着极其重要的作用．是协调使用多个传感器，把分布到各个相关联数据库中的相关信息加以综合．消除多传感把分布在不同位置的多个同质或异质传感器所提供的局部不完整器之间可能存在的冗余和矛盾，降低其不确定性，是机器人智能化的关键技术之一。其关键技术可对各类、各个原始信息进行校准、相关估计、误差模式识别和状态决策处理。它通过一定的算法来合并多个信息源的信息，根据这些信息做出可靠的决策。多传感器系统是信息融合技术的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，融合算法是信息融合的核心。
3 基于神经网络信息融合的智能系统
人工神经网络是由许多单元，又称神经元，按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计算能力的网络系统，具有较强的非线性拟合能力和多输入多输出同时处理能力。①信息可分布存储，容量大，容错性较好；②自学习，自组织，自校正、自适应；③神经网络的行为是大量神经元的集体行为；④神经元可以处理一些环境十分复杂，知识背景不清楚和推理规则不明确的问题。神经网络是一个高度非线性动力学系统。人工神经网络具有如下特征：①并行信息分布处理PDP；②可学习性；③鲁棒性和容错性；④泛化能力。采用人工神经网络进行信息融合的最大优势在于：大规模的并行处理和分布式信息存储，良好的自适应、自组织性。以及很强的学习功能、联想功能和容错功能力。
4 神经网络模型
神经网络有输入输出层节点、还有隐层节点，经过作用函数后，再把隐层节点的输出信号传到输出层节点，经过处理后给出输出结果，在执行中，输入是被执行对象征兆存在与及程度，输出是学习模式．我们采用ＢＰ神经网络，均为三层前向网络，由一个输入层、一个输出层和一个隐藏层构成，输入信号前向
传播到隐藏层，经节点非线性函数作用后再传到输出层，得到相应的输出。如果网络输出有差异，则通过修正各连接权值使总体误差最小．
4．1学习方法
该试反应了Ｅ在权值空间｛Ｗ｝上的梯度方向，其计算过程即是输出误差通过网络连接的反向传播过程。前向神经网络通过误差修正的自学习，学习过程由正向传播和反向传播组成，在正向传播过程中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态，如输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将输出信号的误差信号沿原来连接通路返回，反复修正网络各层神经元之间的连接权值，使得误差信号最小，将隐含在样本中的规律性反映到网络神经元的联系中，一旦学习完毕，神经网络就具备了相当于样本组合的判断能力。神经网络模块从专家系统的推理机制和模糊性处理获取必要的学习样本及诊断结果，将学习结果存储于神经数据库．
4．2在家电选择中的应用
学习分四步，一是随机抽取传感器值做训练．二是学习训练，用算法进行学习，建立神经网络。三是对于新增的故障在已有的神经网络基础上通过调整连权值，进行新的学习．第四对于已建好的神经网络用其它故障值进行验证，当正确率不满足要求时，加入一定比例不能进行正确判断到最优先的信号，重返回三进行学习，直到判断精度达到要求为止．本文选取系统学习和测试的子集是6个，经算法学习后生成的神经网络经测试集训练后效果能符合
5 结论：
目前只对电冰箱、空调、电饭褒、微波炉、电磁炉，和家用摄相头等几种选择。多传感器信息融合技术是的关键技术之，随着传感器技术与单片机融合技术水平的提高，获取环境信息的感知能力以及系统决策能力将会得到不断的提高。基于神经网络对多路传感器信息进行融合选取，促使家用电器的智能化和自主化，达到完全控制的目的。
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
智能机器人的语音识别 语音识别概述 最近，由于其重大的理论意义和实用价值，语音识别已经受到越来越多的关注。到现在为止，多数的语音识别是基于传统的线性系统理论，例如隐马尔可夫模型和动态时间规整技术。随着语音识别的深度研究，研究者发现，语音信号是一个复杂的非线性过程，如果语音识别研究想要获得突破，那么就必须引进非线性系统理论方法。最近，随着非线性系统理论的发展，如人工神经网络，混沌与分形，可能应用这些理论到语音识别中。因此，本文的研究是在神经网络和混沌与分形理论的基础上介绍了语音识别的过程。 语音识别可以划分为独立发声式和非独立发声式两种。非独立发声式是指发音模式是由单个人来进行训练，其对训练人命令的识别速度很快，但它对与其他人的指令识别速度很慢，或者不能识别。独立发声式是指其发音模式是由不同年龄，不同性别，不同地域的人来进行训练，它能识别一个群体的指令。一般地，由于用户不需要操作训练，独立发声式系统得到了更广泛的应用。所以，在独立发声式系统中，从语音信号中提取语音特征是语音识别系统的一个基本问题。 语音识别包括训练和识别，我们可以把它看做一种模式化的识别任务。通常地，语音信号可以看作为一段通过隐马尔可夫模型来表征的时间序列。通过这些特征提取，语音信号被转化为特征向量并把它作为一种意见，在训练程序中，这些意见将反馈到HMM的模型参数估计中。这些参数包括意见和他们响应状态所对应的概率密度函数，状态间的转移概率，等等。经过参数估计以后，这个已训练模式就可以应用到识别任务当中。输入信号将会被确认为造成词，其精确度是可以评估的。整个过程如图一所示。 图1 语音识别系统的模块图
3、理论与方法 从语音信号中进行独立扬声器的特征提取是语音识别系统中的一个基本问题。解决这个问题的最流行方法是应用线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数。这两种方法都是基于一种假设的线形程序，该假设认为说话者所拥有的语音特性是由于声道共振造成的。这些信号特征构成了语音信号最基本的光谱结构。然而，在语音信号中，这些非线形信息不容易被当前的特征提取逻辑方法所提取，所以我们使用分型维数来测量非线形语音扰动。 本文利用传统的LPCC和非线性多尺度分形维数特征提取研究并实现语音识别系统。 3.1线性预测倒谱系数 线性预测系数是一个我们在做语音的线形预分析时得到的参数，它是关于毗邻语音样本间特征联系的参数。线形预分析正式基于以下几个概念建立起来的，即一个语音样本可以通过一些以前的样本的线形组合来快速地估计，根据真实语音样本在确切的分析框架（短时间内的）和预测样本之间的差别的最小平方原则，最后会确认出唯一的一组预测系数。 LPC可以用来估计语音信号的倒谱。在语音信号的短时倒谱分析中，这是一种特殊的处理方法。信道模型的系统函数可以通过如下的线形预分析来得到： 其中p代表线形预测命令，，（k=1，2，… …，p）代表预测参数，脉冲响应用 h(n)来表示，假设h（n）的倒谱是。那么（1）式可以扩展为（2）式： 将（1）带入（2），两边同时，（2）变成（3）。 就获得了方程（4）：
江西蓝天学院 人工智能与机器人 系别：机械系 班级：09热动本（1）班 姓名：艾立强 学号:109202020001 人工智能 最近看了电影《终结者》，对其中的科幻生活有了憧憬，然而现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，它的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种是由知识工程师将 有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善。 人工智能并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，《终结者》的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域； 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。 二、机器学习 机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。
人工智能机器人论文 Prepared on 24 November 2020
《人工智能》课程报告 题目：机器人 学院：机电学院 专业：自动化 班级：二班 学号： 姓名：汪乾梁 指导教 师：姜丽莉 二〇一七年十一月二日 机器人 摘要：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 关键词：人工智能；感官；仿生；机器人 1.前言 人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次:①具有感觉、识别、理解和判断功能; ②具有总结经验和学习的功能。所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。 1.国内外机器人发展现状 在国外，工业机器人技术日趋成熟，已经成为一种标准设备被工业界广泛应用。从而，相继形成了一批具有影响力的、着名的工业机器人公司，它们包括：瑞典的ABB Robotics，日本的FANUC、Yaskawa，德国的KUKA Robo ter，美国的Adept Technology、American Robot、Emerson Industrial Automation、S-T Robotics，这些公司已经成为其所在地区的支柱性产业。国外专家预测，机器人产业是继汽车、计算机之后出现的一种焊装线上。但总的来看，我国的工业机器人技术及其工程应用的水平和国外比还有一定的距离，如：可行性低于国外产品；机器人应用工程起步较晚，应用领域窄，生产线系统技术与国外比有差距；在应用规模上，我国已安装的国产工业机器人约200台，约占全球已安装台数的万分之四。以上原因主要是没有形成机器人产业，当前我国的机器人生产都是应用户的要求，“一客户，一
1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但
关于人工智能机器人的作文 我与人工智能篇一 在风语镇上，每个孩子出生前，父母都会定制一个与他相像的机器人，陪他一同长大。但到十八岁时，机器人便会被收回。因为孩子们已经长大，他们要独自面临各种挑战。她一本正经地将妈妈告诉她的转述给我。我听得入了迷。虽然我生活在风语镇，却是第一次听到这个说法。 我去年已是十八岁了，但我与他们是不同的，我没有过自己的机器人，那种孩童心中微动的渴望与被孤立感萌生。我乘着悬浮机回家想知道答案，妈妈一笑置之。爸爸则从废乱的机器零件中探出头：你还记得去年你感浸了外侵病毒么?唔肯定是不记得了，你丧失了此之前与小木，就是你的机器人的有关记忆。可能是那个病毒比较特殊。咦?那个机动旋钮呢?真是的 我从他的自言自语式的回答汇总还是得到了一些信息，我不再追究，那些记忆真的离我很是遥远。 每天我最爱的事情，是坐在绿榕树下听他们讲自己的机器人。他们也乐于分享那段美好的时期，在他们中间，我是个头最矮小的，连绿榕树最低的枝桠也都不到，虽然作为这里唯一的树，没有人敢去挑战他。 十月十日，父母会步行出去一整天，这是智能时代少有的事情。我按不下心中的好奇，偷偷跟出去。在这一天的尽头，掩藏着最忧伤的秘密。 我看到了父母停在一块墓碑前，周围荒凉凄落。这显然是未开发的区域。我清晰地看到墓碑上的遗照是我，那个每天出现在反光屏上的人。脑中突然一阵刺痛，犹如陨石与大气层摩擦而出现闪耀的光芒，我承受不住这么多的信息涌出，昏了过去。 我再次醒来，得知了一切，我只是个十五岁小女孩而已，一年前，中央区突降陨石层，这是侦测星都未发现的事。小木为了救我而变成一堆零件，而父母为了怕我伤心，而将与小木有关
关于智能机器人路径规划的认识 樊阳阳 仪器仪表工程学号2013704008 摘要 智能机器人是人工智能的理想研究平台，是一个在感知、思维、效应方面全面模拟人的机器系统，它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术。在简要介绍智能机器人及发展状况的基础上，深入阐述了机器人在其路径规划算法的研究现状，对全局的路径规化算法作出了详细的研究，指出各种算法的优缺点，提出建立嵌入式智能机器人路径规划平台，实现了基于嵌入式实时系统的智能机器人路径规划算法。 关键词：嵌入式技术；路径规划；智能机器人
On the Understanding of the Intelligent Robot Path Planning Abstract Intelligent robot is an ideal research platform, artificial intelligence (ai) is a comprehensive simulation in terms of perception, thinking, effect of machine system, it is a comprehensive range of artificial intelligence technology, can fully inspect all areas of artificial intelligence technology. The brief introduction of intelligent robots and the development status, on the basis of deeply expounds the robot in its research status quo of path planning algorithm for global path planning algorithm made a detailed research, and points out the advantages and disadvantages of various algorithms, the proposed embedded intelligent robot path planning platform, realizes the intelligent robot path planning algorithm based on embedded real-time system. Key words:Embedded technology;Path planning;Intelligent robot
人工智能技术与机器人 本章导读 人工智能技术是电子信息技术的重要组成部分。是20世纪对人类阻碍最为深远的三大前沿科学技术之一。机器人的研究与制作是人工智能技术的重要应用领域和前沿领域。 本章将介绍人工智能技术的概念、人工智能技术
第一节人工智能技术 人工智能产生于20世纪50年代末期，从学科地位和进展水平来看，人工智能是当代科学技术的前沿学科，也是一门新思想、新理论、新技术、新成就不断涌现的新兴学科。人们把人工智能技术同宇航空间技术、原子能技术一起誉为20世纪对人类阻碍最为深远的三大前沿科学技术成就。 一、什么是人工智能？ 1、人工智能概念及其学科特性 人工智能，英译名为Artificial Intelligence，简称AI。 人工智能，顾名思义，即用人工制造的方法，实现智能机器或在机器上实现智能。是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科，是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学。人工智能的研究，是在运算机科学、操纵论、信息论、心理学、生理学、数学、物理学、化学、生物学、医学、哲学、语言学、社会学、数理逻辑、工程技术等众多学科的基础上进展起来的，因此，它又是一门综合性极强的边缘学科。 2、人工智能的研究目标 人工智能的研究目标分为远期目标和近期目标。 远期目标：从长远的角度，人工智能的研究确实是要设计并制造一种智能机器系统。使该系统能够代替人去完成诸如感知、学习、联想、推理等活动；能够代替人去明白得并解决各种复杂困难的问题；能够代替人去完成各
种具有思维劳动的任务。也确实是说，人工智能的远期目标是要制造出完全具有人脑聪慧的人工智能系统。因此，这依旧专门遥远的情况。 近期目标：从当前的角度，人工智能的研究确实是要最大限度地发挥运算机的功能，使运算机能够模拟人脑，在机器上实现各种智能。例如：让运算机能够看、听、读、说、写；使运算机能够想、学、仿照、执行命令甚至出谋献策等。因此，运算机是当前实现人工智能的重要手段，因为运算机在所有机器和人工系统中“智商”最高，因此，人工智能的研究都要通过运算机来实现。运算机解决问题需依靠人工事先编制的软件，它所做的每一件情况差不多上程序员事先在程序代码中规定好的。也确实是说，目前人工智能的研究工作要紧是集中在以运算机的硬件系统为基础，通过运算机软件实现模拟人类的智能活动的成效。 事实上，人工智能研究的远期目标与近期目标是相辅相成的。远期目标是近期目标的方向，近期目标的研究为远期目标的实现预备着理论和技术的差不多条件。随着人工智能的不断进展与进步，近期目标将不断调整，最终完全实现远期目标。 二、人工智能研究的三大学派和四大技术 1、在人工智能科学的研究与进展中，形成了众多学派，其中要紧的三大学派是： 功能派。这是最早进展起来的传统主流学派，又称为逻辑学派或宏观功
读书报告 院系计算机学院___________________ 专业______________________________________ 年级______________________________________ 班级______________________________________ 学生姓名_______________________________________ 学号______________________________________ 报告题目_________ 人工智能与机器人_____________ 完成时间_________ 年________________ 12 __ 月
1绪论 (4) 1」课题背景 (4) 1.2机器人的发展 (5) 2机器人的定义 (5) 2.1机器人的种类 (6) 2.2机器人的应用领域 (6) 2.2.1工业机器人 (6) 2.2.2探索机器人 (6) 2.23服务机器人 (7) 2.2.4军事机器人 (7) 3机器人的开发过程 (8) 3」智能机器人的制造理论 (8) 3.2机器人的行动过程 (9) 4机器人的实际应用 (9) 5机器人的现状和发展前景 (10) 6总结 (11)
人工智能与机器人 （11科技1班） ?豪:人工智能是研究如何制造岀人造的智能机器或智能系统.来模拟人类智能 活动的能力.以延伸人们智能的科学。人工智能主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。而机器人则是将人工智能与物理器件结合起来.完成某些工作的机器.目前.机器人学和人工智能已作为两个不同的学科.各自发展羞.均取得了很好的成果。同时在一些领域.二者又相互结合.并取得了很好的效果。 关It询：人工智能;机器人;智能控制 Artificial intelligenee and Robotics Abstract: Expert Artificial intelligence is the study of how to create artificial intelligence machine or intelligent system,to simulate the ability of human intelligence activities,to extend people intelligence scicncc.Artificial intelligence mainly includes three aspccts,pcrcq）tion,thinking,bchavior abiiity.Whilc the robot is the artificial intelligence and physical device together,complete certain work machine,at present,robot is the artificial intelligence have been used as two different subjects,th&r respective development,have achieved very good rcsults.At the same time,in some areas,the two arc combined with each other,and have achieved very good results. Keywords： Artificial intelligence： Robot： intelligent control 1绪论 1.1课题背景 信息技术课程，作为适应信息时代的一门新兴学科，其基本思想是通过对信息的获取、加工、管理、传播的技术、方法等知识与技能的学习、应用和创新，从而培养和提高学习者的信息素养和创新素质。人工智能与机器人科学，融合了计算机、机械、电子、通讯、控制等声、光、电、磁多个学科领域的知识，其核心是目前被称为前沿科学的人工智能理论和技术，因此，这门课程对学生的知识结构将是一种多学科整合的建构。另一方面，智能机器人的基本特征是感知一判断一决策一行动，即获取环境的直接信息，然后经过分析判断，进而做出反馈或行动。自机器人诞生之初人类便一直存在着“机器人恐惧症” 的想法，但机器人真的能征服地球了吗？真正伤脑筋的，是所谓的"人工智能”。但在担心机器人比人类聪明使人类失去存在的必要，或是
机器人和人工智能的区别 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。 我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。 人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。 人工智能要解决的问题主要是以下几个方面： 一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
【人工和智能】 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
中国·人工智能机器人 人工智能机器人-电脑版主要有四大主体功能及应用范围，一是可以使用声音命令指挥您的电脑；二是您可以与电脑面对面交流，咨询一些问题；三是你系统自带工具可以节省您的电脑空间，操作更方便；四是您可以宣传或推广公司产品及相关信息；但此项技术并不是很成熟，存在个别文本识别不高，操作稳定性不强等问题，目前正在努力中。 使用方法 1、安装 点击安装包-点击下一步-选择安装目录（最好不要更换安装目录，因为系统自带生成的位置便于数据存取）-点击下一步-系统完成； 2、操作系统必备四品 麦克风音响微软语音识别支持库微软语音朗读支持库 3、语音聊天 当你对系统说“你好”时，系统将自动回复您“你好，最近好吗“或其他回复语句，无需点击键盘和鼠标任何按钮，当您说“关闭计算机”系统将自动关闭计算机，众多应用功能！ 4、命令执行 当您对系统说“打开百度”系统将自动打开百度页面，并告知您“遵命经理”或“遵命老板”等；当您对系统说“我的电脑”系统将自动打开我的电脑，当您说关闭，系统将自动关闭，当您说最大窗口，系统页面窗口将最大化等； 5、自带程序 系统有自带程序，包含电脑中部分设计软件、应用软件等等，您可以大大节省电脑安装空间； 6、推广宣传 如果您对电脑说，广东什么装修公司好“系统将提供某某公司及自动打开某某网站共你参考”任何行业任何产品通过智能化分析，进行诱导有效的提高宣传度和成功率； 7、数据更新 个人用户无需进行任何操作，系统数据将自动更新，让内容及功能更加丰富； 使用说明 1、使用本款软件必须安装微软语音识别支持库 2、使用本款软件必须安装微软语音朗读支持库 3、必须使用普通话（非其它语音） 不足方面 1、因中国汉字音同字不同的太多，很容易出现输入错误情况； 2、语音命令不公开，新手不知怎么操作，是一大盲区； 语音操作 你好你叫什么名字今天心情不好不是没有很好对不起谢谢不客气 打开百度打开腾讯打开新闻打开风行打开58同城网打开。。。网站 鸣谢 1、各个免费供应的开发平台，对于本款软件的支持，包括百度、腾讯、58同城等等；
新一代人工智能在服务机器人中应用真正“聪明”的人工智能产品是基于应用场景的系统化产品。探索人类智能的计算本质，研究类脑智能模型、算法、系统，形成类脑技术与机器人融合发展的独特优势，构造新一代智能技术源头创新，这是新一代人工智能在服务机器人领域的主要研究内容；进一步深化在智能领域创新引领的基础和优势，推进“人工智能+”系列成果落地转化，构建智能产业的生态圈，是新一代人工智能在服务机器人领域应用的主要发展趋势。 现如今研发的服务机器人广泛应用于商场、医院、银行接待大厅等公共场所，根据场需求，针对服务机器人的功能定制略有差别，现场景应用的服务机器人普遍具备：语音交互、人脸识别、自主行走、自动避障等功能。 浅谈机器人的语音交互： 语音交互是服务机器人研究中关键的一项难点，如何能让服务机器人的语言分析处理能力如同人脑一般，结合语境，经过算法处理，并作出合理对答，是研究中的难题。常见功能是为服务机器人程序录入特定的语音唤醒词语，当机器人接收到特定的唤醒语音时，将其转换成文字信息并传入后台服务端，服务端对语义进行分析，经过分析处理回传相应的文字信息到机器人端，机器人接收到文字信息并以语音的形式播放。分析两点影响服务机器人语音交互功能的因素： 1.后台服务端CPU处理效率，硬盘反应速度等问题直接影响到机器人语音交互反应速度，这是人们在与机器人沟通中常见的机器
人反应速度的问题。 2.拥有一个强大且稳定的数据库也是决定机器人语音是否智能的关键，人在和机器人沟通时常见问题主要是机器人答非所问或机器人听不懂人的问话，结构化数据缺乏，影响到机器人语音交互的智能性。 在语音交互领域，硬件问题的解决较为容易，另外，如果拥有一个无懈可击的结构化数据库，可相对有效解决机器人与人问答的问题。解决了这两个问题仅是服务机器人语音交互的入门阶段，对于新一代人工智能在服务机器人的研究中，让机器人脑如人脑一般，结合语境，回答合理化答案，这不仅仅是在服务机器人领域值得突破的问题，同样也是新一代人工智能领域的研究要点。 除此以外，利用人工智能手段模拟语气，作出类人化情绪响应，以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。恰当的语音识别和表达，这需要进一步研究自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现。 对于服务机器人的语音交互领域，目的在于研究出可提供“听清、听懂、满足”的对话式人工智能服务。这种人机交互的实现，需融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。 除语音交互外，服务机器人的其他功能同样面临各样问题需要处理，新一代人工智能在服务机器人的应用仍有广阔的深入探索的空间。值得期待的是以人工智能、云计算、物联网等为代表的技术将带
第一代机器人：示教再现型机器人 这类机器人是通过一个计算机，来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复地根据人当时示教的结果，再现出这种动作，该类机器人的特点是它对外界的环境没有感知。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。 1962年，美国AMF公司生产出“VERSTRAN”（意思是万能搬运），与Unimation 公司生产的Unimate成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人研究的热潮。 第二代机器人： 带感觉的机器人 20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉。比如：力觉、触觉、听觉，来判断力的大小和滑动的情况。 1968年，美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木。标志着世界第一台智能机器人诞生。 1978年，美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，标志工业机器人技术完全成熟。 1999年，日本索尼公司推出犬型机器人爱宝（AIBO），当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。
2012年，“发现号”航天飞机（Discovery）的最后一项太空任务是将首台人形机器人送入国际空间站。这位机器宇航员被命名为“R2”，它的活动范围接近于人类，并可以执行那些对人类宇航员来说太过危险的任务。 2014年，中国第116届广交会会展中心，机器人“旺宝”（BENEBOT）能够热情招呼访客，而这款出自科沃斯（ECOVACS）的导购机器人，可以与人类进行视频或音频对话，使消费者迅速了解商品信息。 第三代机器人： 智能机器人 英国的计算机科学之父阿兰·图灵在1950年提出了著名的“图灵测试”理论，其内容是，如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试，而能够通过测试的就是人工智能机器人。 之后，虽然无数的机器人在测试中失败。但是，在2014年6月7日阿兰·图灵逝世60周年纪念日那天，在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”（Eugene Goostman）首次通过了图灵测试，预示着人工智能进入全新时代。
人工智能与机器人 摘要：人工智能人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。而机器人则是将人工智能与物理器件结合起来，完成某些工作的机器，本文结合机器人的特点谈谈人工智能。 一人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称作机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。同样，人工智能也主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只不过这三个方面是通过“机器”系统，而不是“人”这一系统来完成。我们为何需要人工智能第一、做人类做不到的事情，二、做人类做不好的事情，三、做对人类有危险的事情。 人工智能的研究更多的是结合应用领域来进行的，下面是几个主要的应用研究领域：（一）模式识别 [人工智能的应用研究] 模式，是指已经界定好的，用来供模仿的一个标本或标准。模式识别就是指识别出这个标本或标准。人工智能所研究的模式识别是指用“机器”代替人类或帮助人类感知模式，也就是使一个“机器”系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 （二）智能检索 智能检索依赖知识库系统，知识库系统又叫数据库系统，它是存储某学科大量事实的计算机软件系统，随着应用的发展，存储的信息量越来越庞大。使用检索系统可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。为了有效地表示、存储和检索大量事实，已发展了许多技术，研究智能检索系统具有重要的实际意义，它是计算机科学的一个活跃的分支。 （三）专家系统 专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。当前机器学习的研究成果中，专家系统是发展比较快的一个分支。 （四）问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序，如国际象棋、中国象棋、围棋等，我们今天在网上都可以找到各种各样的人机对弈软件。在下棋程序中，应用到的某些技术，如向前看几步，还有把困难的问题分成一些比较容易的子问题等，其实就是数据库搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。 此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、编程、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以这样说，人工智能已深入各行各业，对人类社会做出了巨大的贡献。 二人工智能在机器人中的应用 （一）机器人综述 机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。 它可以说是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。
关于人工智能和机器人对就业形势的影响 及建议 目前世界发达国家为了引领人工智能和机器人的产业发展，以取得和保持人工智能和机器人产业链的竞争优势，都在大力发展人工智能和机器人。由于我国人工智能和机器人产业落后于欧、美、日等发达国家，以及人口老龄化导致劳动力不足，因而我国政府也提出了“机器换人”、互联网+、《中国制造2025》、供给侧改革等一系列政策，以大力推进智能制造业发展。由此可见，在未来几年我国人工智能和机器人产业必将保持高速发展。这对我国实施创新驱动战略、优化产业结构、促进转型升级、提升全球产业链竞争优势等将具有重要的战略意义，但同时也将对我国就业形势将产生巨大而深远的影响。 一、人工智能和机器人可替代的职业类型分析 随着人工智能和机器人技术的日益成熟和快速发展，其成本将愈来愈低，应用范围将愈来愈广，无论是“蓝领”还是“白领”，其许多工作岗位都将被人工智能和机器人所取代，今后的就业机会将越来越少。2016年7月麦肯锡发布研究报告，将所有行业的工作内容划分为管理他人、应用专业知识、与利益相关方互动、不可预测的体力劳动、数据收集、数据处理、可预测的体力劳动7种职业类型，并调查了以现
有技术实现自动化后能节约的时间比例。其中“可预测的体力劳动”节约了78%的时间，成为可替代性最高的职业类型；“管理他人”则是目前最不容易被替代的职业类型，仅为9%。而最有可能被替代的是以下三种行业： 1.以服务为主的餐饮、零售及住宿业。在餐饮、零售和住宿业的工作内容中，占据最多的就是“可预测的体力劳动”。这些职业类型如厨师、售货员、服务人员、收银员、后勤管理人员等，是可替代性最高的，毕竟73%的后勤服务工作，在技术上已经可以实现自动化。 2.传统制造业。在传统制造业中，目前59%的工作已经实现自动化，其中90%的工作如焊接、切割、机加、装配、库管等已经由机器人来完成。在富士康的车间中，哪怕是在黑暗的环境中，生产也能由机器人照常进行。这家全球雇员最多的企业，在2011年启动了“百万机器人计划”后，在类似“机构制件”的生产条线中，已经有70%的工作由机器人完成。 3.金融及保险业。麦肯锡认为在诸多行业中，金融业和保险业可能会首先迎来人工智能的冲击。根据麦肯锡的研究，金融业和保险业的工作者有一半的时间都花在了数据收集和处理上，这是各种行业中比例最高的，其他行业的平均值约为18%。而这些数据丰富的垂直领域，人工智能和机器人能够轻松应用。
人工智能技术与智能机器人技术的关系 姓名：张孟 学号：1006840644 2013年11月23日
摘要： 机器人可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。智能机器人是自控机器人，它有相当发达的“大脑”。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，运动要素和思考要素。然而这三个要素的实现无不需要人工智能的帮助与主持，人工智能的发展促进着智能机器人感觉能力、运动能力、思考能力的提升。智能机器人的发展需求也促使人工智能技术的提高与发展。（智械科技） 关键词：支撑促进
人工智能技术： 一、概论： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。（智械科技） 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 、发展史：
关于人工智能的议论文600字【三篇】 据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。 有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。 而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。 但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？ 我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑
战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？ 是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。 我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头…… 希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情……【篇二】 然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维 正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。 电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，