人工智能的认知技术
大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术，认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术，它们正被广泛采纳并进展迅速，也获得大量投资。
1）计算机视觉
是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
计算机视觉有着广泛应用。其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
机器视觉作为一个相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
2）机器学习
指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型
来提高其识别对象的能力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。
3）自然语言处理
是指计算机拥有的人类般文本处理的能力，比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本，例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；或者在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子，它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子“光阴似箭（Time flies like an arrow）”中每一个单词的意义看起来都很清晰，直到系统遇到这样的句子“果蝇喜欢香蕉（Fruitflies like a banana）”，用“水果（fruit）”替代了“时间（time）”，并用“香蕉（banana）”替代“箭（arrow）”，就改变了“飞逝／飞着的（like）”与“像／喜欢（like）”这两个单词的意思。自然语言处理，像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。
因为语境对于理解“timeflies（时光飞逝）”和“fruitflies（果蝇）”的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。
4）机器人技术
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机，还有可以在车间为人类分担工作的“cobots”，还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。
5）语音识别技术
主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’s Pizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资，其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化--自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡；规划和调度--使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束；规则导向系统--为专家系统提供基础的技术，使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。
人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、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做出反应的智能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没
学习心得 程宇涵 113120160117 16物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前，我有许多疑惑，人工智能是什么？是男是女，长什么样儿？漂亮吗？会不会生病？会不会老？人工智能聪明吗？会下象棋吗？会打麻将吗？会玩dota或者王者荣耀吗？会打乒乓球吗？会打篮球吗？会游泳吗？人工智能有记忆 吗？能不能教他说话、拿筷子夹花生米？人工智能好玩吗？怎么玩？怎么跟它交流？它会不会说话？能陪我唱歌吗？要不要吃饭？要不 要充电？人工智能有什么用？能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗？能用来赚钱吗？人工智能怕什么？下雨天能出门吗？天热会不会出汗？从楼上摔下去会不会变形？能修好吗？人工智能有什么危险？ 会不会吃了我？它要是想伤害我，我该怎么办？我该怎么了解人工智能？学习人工智能？和人工智能和谐相处？人工智能有什么爱好？ 喜欢听什么歌？吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的？会看书吗？能不能体 会“今宵酒醒何处，杨柳岸，晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回”的豪迈？人工智能有感情吗？会喜欢我吗？我离 开它的时候，它会不会难过，会不会想我？ 通过学习李开复老师的《人工智能》，我获益良多，很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物，介绍了人工智能的基本理念，发展历程和对未来的展望。
下面以问答的形式，记录学习心得。 1. 人工智能是什么？在哪里？ 其实，人工智能已经到处都是，什么都做：可以陪人聊天，可以写标准新闻，能画画，能翻译，能开车，能认出人的样子，能在互联网上搜答案，能在仓库搬货，能送快递到家。 人工智能是什么，众说纷纭，一般有以下五种定义（可能有交叉）：1) 在某方面特别聪明的计算机程序，比如AlphaGo，下围棋下得特别好，世界冠军也下不过它。 2) 试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难，人的意识，连人自己都搞不清楚，更别说教给自己编出来的程序了。 3) 怎么想的不知道，行为方式倒是很像人，比如可以和人聊天的ELIZA。 4) 会自己学习的，刚开始笨笨的，慢慢地就越来越聪明。AlphaGo 也是因为头悬梁锥刺股，苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。 5) 根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 人工智能，也称机器智能，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。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能
够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。 分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中，分布式问题求解
人工智能读书报告要求： 此读书报告是在读书提纲基础之上撰写完成。 要求： 一、内容： 1、你所读的书目，作者、出版社等基本信息； 要求：所读书目与你所选的课题有关。 2、你所重点精读的章、节、标题及主要讲述的内容。 要求：章、节、大小标题可采用原文，但所学的或收获的内容要点要求自己语言概括，每部分字数不少于200字） 3、思考与质疑部分： 包括对提纲中所不懂的内容的进一步学习；所提问题的回答；所质疑问题的进一步探讨。 本部分字数不做具体要求，多则多写，少则少写。 贴士：此部分需要同学们扩展阅读，寻找资料，自主学习，积极探寻，完成对自己疑问的解答。在此过程中，欢迎同学们与我讨论交流。 6、对本次读书的小结，要求：不少于1000字。 可包括： 你对本次阅读主要研究内容、方法及总体认识及未来发展方向的展望等。 你的评价、思考、质疑等。 或者你的想象，你的收获等。 二、格式要求：
大类通识课程读书报告Array 课程人工智能与认知科学 姓名 学号 教师杨丽华 日期2014年**月**日
《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号姓名
报告题目（黑体二号） 姓名学号（宋体小四）阅读书目：（宋体加粗小四，下同） 编者： 出版社： 报告正文： 第一层次（章）（题序和标题用小二号黑体字） 第二层次（节）（题序和标题用小三号黑体字） 第三层次（条）（题序和标题用四号黑体字） 第四层次正文用宋（或楷）体小四号 （英文用新罗马体12号） 思考及质疑：（宋体加粗小四） 正文用宋（或楷）体小四号页面设置：注意装订线，页码一律用小5号居中标明。小结（小二号黑体字） 其他同章、节、条及正文要求。 参考文献：（宋体加粗小四） 顺序要根据引用先后顺序排列，序码用[1][2]。格式如： [1] 余敏. 出版集团研究[M]. 北京：中国书籍出版社，2001: 179-193. [2]蒋有绪，郭泉水，马娟，等. 中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京: 科学出版社，1998.
论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念，概括了人工智能的发展与起源，细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就，最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨，并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词：人工智能；医学；发展；前景。 1什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来，人工智能获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就，引起了人们的高度重视，受到了很高的评价，它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中放出来，而人工智能则是延伸了人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，文章以“机器机能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，他们可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，作为人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能
人工智能的认知革命 国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。
而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。
可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。 所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。
最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：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，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
人工智能学习心得 目录 第一篇：人工智能学习心得 第二篇：人工智能学习论文 第三篇：《人工智能》学习报告 第四篇：对人工智能学习的感想 第五篇：人工智能学习 正文 第一篇：人工智能学习心得 人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。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、思维等等问题。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么
《人工智能应用技术》课程标准 一、课程定位与目标 （一）课程定位 《人工智能应用技术》是一门综合性前沿学科，是信号与系统与计算机的交叉学科。机电一体化技术专业培养方案中“职业能力与素质”模块中的一门专业核心课。培养学生程序设计能力、软件开发能力、硬件开发能力、数字信号处理能力、机器算法能力以及神经网络算法能力。 先修课程：《C语言程序设计》、《Java程序设计》、《Android编程》、《Linux操作系统》、《嵌入式技术与应用》。 后续课程：《工业机器人应用技术》和《机电一体化技术》 （二）课程目标 通过本课程的学习和训练，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。 二、设计理念与思路 （一）设计理念 1．以职业教育模式为中心，突出教师的主导作用和学生的主体地位。 教师的教授应以学生为主体，以学生的学习为中心进行课程教学活动的设计。 2．注重学生的素质教育和能力培养 作为计算机网络技术专业的一门应用性很强的专业基础课，要紧紧扣住技术应用这一主线，进行课程内容的改革，帮助学生“学其所用，用其所学”。 3．课程设计充分体现了职业性、实践性和开放性的要求 体现职业岗位的能力要求，使课程设计与职业岗位能力紧密对应。让企业参与到专业建设及课程设置的各个环节中，在校企合作中创新人才培养模式。
（二）设计思路 1．理解和记忆算法基本结构 在整个课程所涉及的教学内容的学习过程中都按照“算法基本结构的理解和记忆-简单C++程序算法设计-上机调试程序技能训练-实际应用”这条主线来进行。也就是说对人工智能的各种算法主要内容的学习，以理解加记忆为主，通过上机调试程序加深理解和记忆；要求学生熟记常用的典型算法。 2．熟练上机调试技能，灵活掌握编程技巧 本课程安排有多媒体理论课和上机实践课，理论课力求让学生掌握编程基本思想；上机课通过编辑程序、运行程序、查看程序结果，改正程序错误再运行、观察结果等方法掌握编程技能。本课程是一个实践操作很强的课程，要求学生熟练根据各种错误信息提示迅速解决程序中出现的各种错误。加强编程逻辑思维能力的锻炼，力求让学生能够掌握灵活的编程技巧。 3．以赛促学 建议学生在学习完本课程后参加各类人工智能相关的技能大赛，通过这种方式起到“以赛促学”的目的。 4．“活动导向设计”的教学方法 在课程教学中融入案例教学法、启发教学法、互动式教学法等多种教学方法的组合。适时选用提问、讨论等生动花样的形式，营造师生互动、生生互动的学习氛围。 5．注重过程考核 考核方式突出“四个注重”。考核内容“注重”能力，考核形式“注重”多样化，考核评价“注重”过程，考核机制“注重”多种奖励。注重过程考核，坚持全面评价，强调知行统一，对学生掌握知识起到积极作用。 三、典型工作任务 根据职业岗位的需求，总结归纳如下典型工作任务： （一）基于谓词逻辑的机器推理 1.一阶谓词逻辑 2.归结演绎推理 3.应用归结原理求取问题答案
人工智能 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”，本文在阐述人工智能定义的基础上，具体介绍人工智能的应用技术。 关键词：人工智能；机器思维；符号智能 本学期我们学习了人工智能导论这门课，该课程主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。人工智能是使计算机能够思维，使机器具有智力，能够在各类环境下像人一样自主的交互式的执行各种任务的一种综合性的技术。下面我将对我所认识的人工智能技术做一个简要的概述。 人工智能技术是包含符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术。它一方面用于建立人类智能模型，一方面用于建立智能（专家的）计算机系统。这两者之间既有联系，又不是同一回事，它如同研究鱼类游走与船只运行一样。计算机程序（语言）是建立人类思维过程理论最适宜的表达工具，就像各种微分方程式是物理学理论的表达语言一样。当计算机的程序把一个复杂符号系统的状态和时间轨迹描绘出来时，也正像一组微分方程式把物理理论过程描述出来一样，可以说是建立了一个符号系统的理论。从生物的观点来看，智能实际上是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平随之提高。基于这种认识，我们采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。通过神经计算、进化计算、模糊计算、免疫计算、DNA计算和人工生命构成计算智能系统。由于人本身的复杂性行为，需要使用某种已有的智能技术才能模拟，像一些低等动物如六脚爬行动物使用某种智能技术（如遗传算法）即可模拟其行走捕食等行为，对人行为的模拟再结合智能计算方法可以出现各种复杂的智能系统。在逻辑上和物理上协调各自的智能行为，实现人工智能问题的程序化求解。因此，计算机程序就具有了思维的能力。从这个观点来看待人类的思维模拟过程，计算机就可以模拟人类思维说明许多难以说清楚的现象，如直觉、顿悟和灵感等。人工智能方法需解决不完全信息处理、机器学习、复杂系统构造和自动化等方面的问题。为此，“现场人工智能”的概念被提出，强调研究人工智能问题，必须把它放在应用环境中，与环境交互作用，才能构造出实用化的系统。 人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，它的研究和应用领域十分广泛，对其中的不少问题专家们还在深入研究，其前景诱人，但又任重而道远。 参考文献：王万森.人工智能原理及其应用.北京：电子工业出版社，2010 Artificial Intelligence Abstract: AI (Artificial Intelligence) is to use artificial methods and techniques to imitate , extension and expansion of human intelligence ,to achieve some of the “machine thinking” . In explaining the basis of the definition of artificial intelligence , it detailed analyses the application methods . Key words: Artificial Intelligence ；Machine Thought ；Symbol Smart
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：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做出 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，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。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。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、思维等等问题。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
认知科学的几个基础假设 刘晓力 一、认知科学概况 认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。 认知科学不同的研究进路 认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路 心理学进路 语言学进路 生物物理学进路 神经生理学进路 人工智能进路 广义进化论进路 复杂性科学进路 认知科学的起源 认知科学起源于不同学科领域，特别是： 图灵机概念的产生 人工智能研究的兴起 心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立 心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。 二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh （1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题 1）知识和概念化是人工智能的核心吗？ 2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？ 3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？ 4）学习能否与认知相分离加以研究？ 5）是否有对于所有认知的统一结构？ 这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的？ Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的； 思想大部分是无意识的；
人工智能与认知过程 摘要： 人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。而认知过程是指人们认识活动的过程，即个体对感 觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、 判断和问题解决的信息加工处理过程。为了能够更好地实现人工智能，首先要 对两者之间建立一定的联系。 关键词人工智能；认知过程；神经网络 前言 人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。想要很好地实现人工智能，必须要对人脑工作方式进行充分的了解，因此，对认知过程需要有充分的认识。 人的认知过程是一个非常复杂的过程，指人认识客观事物的过程，即是对 信息进行加工处理的过程，是人由表及里，由现象到本质地反映客观事物特征 与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素 组成。 一、人工智能 1.人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使 机器具有类似于人的智能。历史发展史：①孕育（1956年之前）；②形成（1956年－1969年）[1969年第一届国际人工智能联合会议，1979年成立美国人工智能联合会]；③发展（1970年至今） 2.人工智能研究的基本内容： ①知识表示——人工智能的永恒主题：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法；
②机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。 ③机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目 的的处理。 ④机器学习：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自 动地获取知识。 ⑤机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。 二、人工智能模拟认知过程所涉及的相关知识 1、知识表示及推理 知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。 ①产生式的基本形式 一般形式：PQ 或IFPTHENQ 语义：如果前提P被满足，可推出结论Q或执行Q所规定的操作。P是前提,Q是 结论或动作,前提和结论可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。 例IF上课认真听讲AND下课及时复习 THEN将会取得好成绩 ②常见的知识表示方法：产生式系统，框架结构，语义网络，过程性知示，面向对 象知识表示，基于本体的知识表示法，产生式的基本形式 ③产生式系统的基本结构 规则库：描述领域知识的产生式规则集 综合数据库：记录求解（或推理）过程中各种信息的数据结构 推理机：负责匹配到得出结论的整个问题求解过程. ④产生式表示法的优点和缺点 优点：a.自然性知识表示形式自然，便于推理。b.模块性便于进行模块化处理， 利于规则库的扩展和管理。c.有效性可以表示不确定性知识和确定性知识。d.直观 性前提和结论部分非常直观，便于对规则进行设计。 缺点：a.效率不高；b.不能表达结构性知识。 ⑤框架的一般形式：
未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。 关键字：人工智能机器视觉 人工智能（ArtificialIntelligence），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。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为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做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，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，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。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。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m