《信息管理新发展讲座》大作业(小论文)
学期： 2017-2018(1)
题目：人工智能应用前景的探究
人工智能应用前景的探究
摘要：人工智能是计算机学科的一个分支，自二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。就是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是，一门研究人类的智慧机理、以及如何使用机器来模拟人的智能的学科。从后一种意义上来讲，人工智能又被人们称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在近代--现代电子计算机出现之后--才发展起来的，它一方面成为人类智慧的延伸，另一方面又为探究讨论人类智能机理提供了崭新的理论以及研究方法。人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
关键词：人工智能仿生学数据挖掘“图灵实验”
一、引言
近30年来，随着计算机的发展，人工智能已对现实社会包括虚拟社会做出了特别巨大的贡献，其作用已经在各领域发挥到极致，特别是在有关的计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的方法、技术和理论。目前，人工智能应用的主要的领域，也就是计算机应用的主要领域。
二、文献综述
2.1计算机与人工智能
1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕
罗夫就是比较突出的例子。
当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
2.2人工智能研究的3个热点
（1）智能接口
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
（2）数据挖掘
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
（3）主体及多主体系统
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
三、当前的发展与应用的调查
3.1 人工智能当前的研究领域
尽管人工智能的理论体系还不够完善，不同学派和专门在理论和研究策略上持有不同看法，但这些不足以成为影响人工智能发展的因素，相反，人工智能的研究已经变得更加深入、客观和全面。人工智能现在的研究领域众多且复杂，主要有3个方面。
3.1.1 机器思维
机器思维主要是模拟人类的思维功能。在人工智能领域，机器思维一般研究的是推理、搜索、规划等。推理就是根据已有的事实和经验，采取某种合适的方法，利用所学知识得出正确结论的过程。搜索是已知搜索的目标，为了找到搜索目标，不断查找推理路线，引导和掌握推理过程，从而解决问题的过程。规划作为一种重要的问题求解手段，先从一个特定的问题状态出发，查找并建立一个可以操作的序列，直到最终状态为目标状态的一个行动过程的分析。一般的问题求解技术往往解决的是抽象的数学问题，注重结果，而规划更侧重于求解的过程，并且解决的是真实世界的问题。
3.1.2 机器学习
机器学习是一个复杂的过程，按照对人类学习方式的模拟，机器学习一般分为联结和符号学习。符号主义学派支持符号学习的机器学习观点。符号学习通过在功能上模拟人类学习来达到学习目的。按照这种观点，知识可以用符号来表示，机器学习过程其实就是一种符号运算过程，联结学习也称为神经学习，它是基于人工神经网络的学习方法。
3.1.3 机器感知
机器如果要像人类那样获取对外界的感知，那么机器必须拥有机器感知的能力，即学习掌握机器视觉、模式识别并且理解自然语言，其中模式识别是人工智能最早的研究领域之一。模式识别的大体含义就是，能在混合的事物中，根据要求，准确地对所需事物进行鉴别，并且完成正确分类。识别的对象不受物理、化学、生理等条件的限制，其类型也可以是文字、图像、声音等。模式识别包含几个基本步骤：（1）采集待识别对象的原有模式；（2）模式比较和匹配；（3）完成模式匹配后，进行分类处理，最后输出结果。
3.2 人工智能当前的现实应用
人工智能已经发展了60多年，其发展领域不再单一，人工智能的应用如雨后春笋般出现在各个领域，从学术研究到实际开发，从家庭到社会，智能已经走入人们的生活。例如智能手机，智能手环，智能交通等，其中最典型的应用包括智能机器人、智能检索、智能游戏。机器人是一种具有人类的某些智能行为的机器。机器人是一门综合性的科技类学科，广泛地被应用到仿生学、智能传感、系统工程和心理学等领域。例如，可按照应用领域将机器人分为家用机器人、工业机器人、农业机器人、军用机器人、医疗机器人、空间机器人、水下机器人、娱乐机器人等。机器人研究的主要目的有两个：
（1）从应用方面考虑，让机器人帮助或代替人类完成一些人类不宜从事的特殊环境的危险工作，以及一些生产、管理、服务、娱乐等工作；
（2）从科学研究方面考虑，机器人可以为人工智能理论、方法、技术的研究进行全面研究，以推动人工智能学科自身的发展，可见，机器人既是人工智能的一个研究对象，同时又是一个人工智能的试验场。现阶段学者虽然已经研制出来一些可以模拟人类精神活动的电子机器，经过完善升级，这些电子机器将有希望超越人类的能力[1]。但是目前研制出的自动化系统或者机器人可以代替部分人类劳动，要使机器人真正具有像人那样的智能，还需深入研究。尤其是在机器人自学能力、分布协同能力、自然语言交互能力及情感的人性化功能
方面，现有机器人离人类的自然智能还有相当的距离。智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库中，尤其是因特网上，存放着海量的信息和知识。面对这种信息海洋，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。游戏技术与计算机技术的结合，产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术的结合产生了“网络游戏”，与人工智能的结合产生了“智能游戏”。游戏中的角色可分为玩家角色和非玩家角色。所谓玩家角色就是指其行为可以由玩家通过操纵杆等输入设备控制的角色。玩家角色是指不由玩家控制的角色，它是游戏智能的主要体现者。所谓智能游戏，是指游戏中的非玩家角色具有一定的智能行为的游戏。
四、数展前景的研究分析
4.1更好地为人类服务
随着技术的成熟与进步，以及媒体的跟踪报道，人工智能这一领域受到社会各界的广泛关注，越来越多的资金和精力将投入人工智能这个领域，智能产品、智能服务必将更好地服务人类。现在火热的智能手环，可以用来观测心率和运动量；苹果公司的智能手表，功能不再局限于对时间的定位，将手表与手机无线连接，可以作为通信工具；智能家电、智能厨电，可以通过软件操作与手机连接，实现远程控制，不在家也可以自由控制。人工智能在各个领域为大家带来众多便利，这也是今后的主要发展方向[2]。
4.2与人平等
目前，人工智能已经可以帮助人类处理一些简单的事情，因此，对于初级、重复性高的简单劳动者来说，他们的岗位很可能会被自动化。尤其是服务行业，比如收营员、室外作业员、家政保姆，他们的地位就变得岌岌可危。生产力的解放必然带来低端作业者工人的大范围失业。但对此也不必过于担心，对于科技智能本身而言，许多职位反而会有更多的需求，人工智能可能会催生许多新的工作机会，如与机器人相关的训练、服务行业[3]。
4.3威胁人类发展
人工智能体，尤其是机器人的出现，引发了人类对人工智能体道德和机器人伦理的思考。随着技术的更新，机器变得更为复杂，这时，人工智能就朝着“功能型道德体”机器发展，这类机器人有能力与道德挑战相关的情况进行评估和作出反应。而功能型机器人的创造者同样也面临着许多限制，这从根本上归咎于当前的技术发展。我们应该认识到人工智能体，至少在理论上，最后可能会成为具有权利和义务的、能够和人类相媲美的真正意义上的道德体[4]。人工智能体是否应该独立作出道德决定，由人工智能体作出的道德决定对人类是否有益，这一系列问题的出现是技术发展与传统哲学的相互影响的必然结果。例如，家用机器人、伙伴机器人、性玩具、甚至军用机器人，这些人造体在与人类的交互关系中逐步替代了传统的人机关系，智能不断发展的过程可能会出现无法预测的质变，导致人工智能拥有与人类完全一致的思维，超过人类智慧，很容易出现违反人类道德但与逻辑相符的情况，这必然会对人类的发展带来严重的危机。此外，人类对一种机器的长期使用，会产生依赖感，导致人类原有的思索、行动、学习等能力得下降，从而威胁人类发展。
五、结束语
技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。许多科学家预言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的新一代计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能，这就是人工智能的魅力。
参考文献
[1]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技，2017（10）：107-108.
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[3]王东浩.人工智能体引发的道德冲突和困境初探[J].伦理学研究，2014（2）：68-73.
内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气
研究生课程论文 人工智能前沿 论文题目：人工智能技术在求机器人工作 空间的应用 课程老师：罗亚波 学院班级：汽研1602班 学生姓名：张小涵 学号：1049721602405 2016年10月
人工智能技术在求机器人工作空间的应用 摘要 人工智能的发展迅速，现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中，其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成，分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件，即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点，都是可取的求工作空间的方法。 关键词：人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot. It plays a more and more important role in the application of the robot. The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod. Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element. The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space. Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method. Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space
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浅谈人工神经网络学习 1、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量的目标函数提供的一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法。例如，反向传播算法已在很多问题中取得了惊人的成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语、学习识别人脸等。 1.1人工神经网络学习发展简史： 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。McCulloch & Pitts(1943)提出了一个相当于感知器的神经元模型，20世纪60年代他们的大量工作探索了这个模型的很多变体。20世纪60年代早期Widrow & Hoff(1960)探索了感知器网络（他们称为“adelines”）和delta法则。Rosenblatt(1962)证明了感知器训练法则的收敛性。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。Minsky & Papert(1969)说明即使是像XOR这样简单的函数也不能用单层的感知器网络表示或学习，在整个20世纪70年代ANN的研究衰退了。 在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明（Rumelhart & McClelland 1986;Parker 1985）。这些思想可以被追溯到有关的早期研究（例如，Werbos 1975）。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。在同一时期，计算机变得不在贵重，这允许人们试验那些在20世纪60年代不可能被完全探索的计算密集型的算法。 2、人工神经网络学习的国内外研究状况 随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。l989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理—神经网络学术会议；l990年2月由国内八个学会(中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会)联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。这次大会以“八学会联盟，探智能奥秘为主题收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加． 在国际上，1987年，在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会．此后每年召开两次国际联合神经网络大会(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物Journal Neural Networks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世，至此，神
人工智能的发展与未来 很多人都想问，人工智能是什么？ 一直以来，人们总是把人工智能当做是科幻小说，但是现在我们却拿着课 本一本正经的讨论这个问题。这使我们很困惑，我们的困惑大致来自下面几个 方面： 1.我们总是把人工智能和电影想到一起。星球大战、终结者、2001：太空漫 游等等。电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智 能缺乏真实感。 2.人工智能是个很宽泛的话题。从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来 可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑。 3.我们日常生活中已经每天都在使用人工智能了，只是我们没意识到而已。John McCarthy，在1956年最早使用了人工智能（Artificial Intelligence）这个词。他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工 智能了。” 因为这种效应，所以人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是 身边已经存在的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实 现过的流行理念。 Kurzweil（谷歌技术总监）提到经常有人说人工智能在80 年代就被遗弃了，这种说法就好像“互联网已经在21世纪初互联网泡沫爆炸时死去了”一般滑稽。 最后，人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能 的实力将其分成三大类： 1.弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅 长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只 会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。 2.强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人 工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑 力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。 3.超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知 名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可 以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。 人工智能正飞速发展着。而人类的生活也因此飞速的变化着。大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病
重庆理工大学 专业选修课课程考查报告 《AI的发展与未来》 课程名称：《人工智能及应用》 专业：软件工程 学号： 学生姓名： 提交时间：2017年5月5日
进入人工智能 人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。 我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。 人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。 人工智能的发展 通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。 决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 深度学习及其应用领域 提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲,计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 人类进化以来,为了扩大自身的能力,已经发明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、轧棉机、蒸汽机、无线电收音机和电视机等。早在13世纪,就曾提出过自动机器或机器人的设想。从17世纪到18世纪,机械自动装置变得普遍起来,当时出现了能跳舞或能演杂技的娃娃,它们附在发出乐曲的小盒子和时钟上,随着19世纪的工业和20世纪初叶自动化工厂的出现,人们担心机器会取代人。早期的科学幻想小说重复出现机器人接管世界的题材。直到50年代出现了电子计算机,人们可以进行加减运算,完成以前只有人类才能完成的活动。例如分类、比较,根据先前的结果改变自己的工作程序等等。 但早期的计算机体积大,可靠性差,价格昂贵,因而人们认为要计算机模拟人工智能的尝试是注定要失败的。很早以前,人们就对自动化机器的理论有过重大的贡献。其中最突出的是卓越的数学家诺依曼。诺依曼认为,人类神经系统与计算机的电子电路有许多相似之处。人类的神经系统通过刺激或休止(称为神经动脉)来传递信息,而计算机用类似的二进制码“0”或“1”传输信息,数码“1”在计算机内部表示“通”状态,就象刺激神经细胞,数码“0”则表示“断”状态,就象神经细胞未受到刺激一样。在我们日常生活中,无论是看、听、触摸,都是用和计算机二进制码十分相似的双态码来传输信息的。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮 最初,人工智能实验都是游戏性质的,主要是下棋一类的游戏。代写论文选择游戏作为实验内容并非出于消遣,而是由于它与其它解决问题的方法有颇多的相似之处。做游戏时,必须判断和决定多种选择,需作短计划和长安排。一般都有进攻战略和防御战略;必须遵照一定的规则。要想取得一场游戏的胜利,就必须设法做到失的最少得的最多。游戏中出现的各种情况都需作出判断和抉择,这如同日常生活中经常遇到的问题。作出抉择需要聪明和智慧。在人类解决方法的研究方面,计算机是一个极好的工具。 人工智能的两大目标就是能理解人类的智能,使计算机用途更广泛。许多研究者认为:智能机器的关键总是如何表达知识,从而使计算机能用这种知识将知识具体应用在计算机程序中虽
xxx大学 人工智能概论 课程论文 学院核自院 专业机械工程及自动化 班级机械x班 姓名xxx 学号xxx 导师朱x 课题人工智能原理与应用 201x年1x月2x日
人工智能的原理与应用 摘要： 人工智能(AI)一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 关键词：人工智能；专家系统；模式识别 引言： 人工智能的发展已达到很高水平，电子计算机将更接近大脑的功能了，虽然计算机解决问题的能力从技术角度看目前还有很大局限性，计算机万能论者的理论依据也是有问题的。计算机暂时不能代替人我相信他预见的会成为现实，目前也有了很多技术突破,这就是人类-机器的结合体，他预见这是人类进化史上的一个飞跃。在这样一个结合体形式下，肯定超出目前的人的智能和人工智能，这个结合体中，人类的大脑将植入能和机器直接沟通的芯片，这个芯片是人机的桥梁，而人类-机器结合体将发挥出人与机器的各自优势。 一、什么是人工智能 由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。 如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能
有关人工智能的论文三篇 随着计算机技术的快速发展和广泛利用，人工智能的思想和技术会对人类产生巨大的影响，可以利用于所有的学科领域，它的影响触及人类的经济社会，文化的各个方面。第1文档网今天为大家精心准备了，希望对大家有所帮助!有关人工智能的论文11、甚么是人工智能 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，语言学等多种学科相互渗透而发展起来的1门综合性学科，从计算机利用系统的角度动身，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来摹拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的这1年在达特茅斯大学召开的会议上，正式使用了人工智能这个术语，随后的几10年中，人们从问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解博弈、自动程序设计、专家系统、学习，和机器人学等多个角度展开了研究，已建立了1些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程，设计分析集成电路，合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音辨认，手写体辨认的多模式接口，利用于疾病诊断的专家系统，和控制太空飞行器和水下机器人，更加贴近我们的生活，我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师，卡斯帕罗夫，就是比较突出的例子。 90年代以来，随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已具有了足够条件来运行1些要求更高的人工智能软件，而且现在的人工智能具有
了更多的现实利用基础，目前世界各国都在投入大量的人力物力资源，对人工智能进行研究，我国人工智能研究从国家的“863项目”开始，加大研究力度，缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定的技术和人材基础。 2.人工智能的利用 人工智能集成了统计学、电子学、信息论、数据库等，经过量年的发展，获得了显著的利用成效。接下来主要介绍人工智能在物流仓储、医疗诊断、设备制造、在线学习和旅游交通领域的利用。 人工智能在旅游交通中最重要的利用就是智能驾驶和智能推荐旅游线路。智能驾驶可以利用安装在汽车4周的传感器感知车辆前后方和两侧的人、车、障碍物等，将这些信息反馈给控制器，控制器可以利用这些知识计划出1条安全的行驶线路，智能驾驶利用人工智能技术，整合心理学、交通法规等，严格的履行安全第1的准则，驾驶安全性也会大大的提高。旅游线路智能推荐可以建立在旅游管理系统、酒店管理系统、景点管理系统的基础上，构建1个完善的信息基础网络，为用户提供旅游线路推荐服务，实现1个智能线路管理模式，改进旅游景点服务水平，实现多样化的线路操作，自动化的定位景点、酒店、车辆和提供导航服务。 机器人是人工智能的1个重要产物，已在太空探险、消防急救、探险排爆、生产加工中得到广泛利用，比如在太空探险时，由于人们本身的机体存在脆弱性，许多领域都有大量的辐射，这些区域人们无法靠近，因此可以利用机器人代替人们去工作，探测是不是存在有机生命。机器人本身具有强大的外界抗压力，因此探险排爆可以采取机器人进行操作，即便爆炸破坏了机器人的完全性也能够通过修复使其正常工作。另外，在医疗诊断进程中，人工操作存在较大
人工智能结课论文 系别：计算机科学与技术系 班级：13计算机专接本一班 姓名：于静 学号：131220251050
知识处理 摘要：进入2l 世纪，计算机硬件和软件更新的速度越来越快，计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器 的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情形越来越普遍，计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着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。例如：“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展，伴随着不断有新理论的出现，人类必须重新对它们进行分析和审视。知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。(1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气的变化。有谚语曰：“东边日（晴天），西边雨。”但是，这只是一种常识性经验，并不能完全肯定或否定。再如：家有一头秀发，一时两鬓如霜。我们则认为家一定是年轻人，乙就是老年人嘛？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白毛女就不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发也不足为奇。 2、知识表达及其映像原理 智能机器系统如同智能生物一样，在运用知识进行信息交流或只能问题求解时，都需要预先进行知识表示。进而实现知识调用，达到利用知识求解问题的目的。因而只是表示是知识信息处理系统必不可少的关键环节。对智能机器系统而言只是表示，实际上就是对知识的一种描述或约定。其本质，就是采用某种技术模式，八所要求解决的问题的相关知识，映射为一种便于找到该问题解的数据结构。对知识进行表示的过程，实质上就是把相关只是映射（或称为变换：Transformation；或称为映像：Mapping；或称为编码：Coded）为该数据结构的过程。如图1。
人工智能论文 题目：人工智能在生活中的应用 班级： 090615 学号： 姓名： 指导老师：王全 计算机科学与技术系 2011年12月26日 人工智能论文评定表
西安工业大学 任务书 2011—2012学年第一学期 专业：计算机科学与技术学号：姓名： 论文名称：人工智能论文 论文题目：人工智能在生活中的应用 完成期限：自 2011 年 12 月 4 日至 2011 年 12 月 26 日共 3 周论文主要内容及要求： 主要内容： 1.人工智能是什么； 2.交通：智能系统实现安全畅通； 3.农业：专家系统会诊作物生长； 4.医学：机器代替专家看病； 5.家居：个性化的生活方式； 6.未来：智能实现“心想事成。”
要求： 1.做好前期的调查分析，确定主题，收集相关材料； 2.论文主题明确，内涵丰富； 3.论文以书面形式提交。 指导教师（签字）： 批准日期：年月日 摘要 人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。 关键词：专家系统；机器学习；智能交通系统ITS 目录 引言 (1) 1.人工智能是什么 (1) 2.交通：智能系统实现安全畅通 (1) 3.农业：专家系统会诊作物生长 (2) 4.医学：机器代替专家看病 (3) 5.家居：个性化的生活方式 (3) 6.未来：智能实现“心想事成” (4) 总结 (5) 参考文献 (6)
引言 机器能够思维吗？在100年前提这个问题也许会被人们嘲笑，但到了1936年，年仅24岁的英国数学家艾伦·图灵对此进行的研究已经取得了可行性的进展，因此被称为“人工智能之父”。 有人说，智能时代将是成熟的知识经济时代。智能技术发展到今天，其成果已经让我们有了切身感受——机器人家庭保姆、会写小说的电脑、机器人足球大赛……科学的发展总是以不断便捷、服务人类为前提的，那么智能科学带给人类的又是什么呢？ 最近在美国旧金山召开的一次“奇点高峰会”上，一些未来学家称，到了某一时候，人工智能机器将比其制造者——人更加聪明；他们还畅想几十年后，把计算机、芯片植入人脑，或者说用蛋白质等生物体组织制成的机器人都有可能产生，届时这些芯片将使人类的思考速度达到现今微处理器的水准。有科学家表示，未来人工智能对人类的服务就像人们需要灯光时打开电源开关一样，任何事情都可以“心想事成”。 那么，人机的进一步融合会把我们带向一个什么样的世界呢？ 1.人工智能是什么 在您的眼中，人工智能是什么？一个会做饭的机器人，会动手术的仿生手，还是会下象棋的电脑？ 其实您说得都对，然而人工智能对生活的渗透还远远不止这些。“大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病诊断、天气预测，包括机器人足球赛等等，无不和智能科学息息相关，它已经深入到百姓日常生活的各个领域。”中科院计算所主任研究员、中国人工智能学会副理事长史忠植为我们描绘了一幅广阔的人工智能图景。 简单地说，人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。然而，细分起来，人工智能却有包括类人行为、类人思维等在内的10种定义方法，史忠植在《智能科学》一书中，详细介绍了这10种定义。 2.交通：智能系统实现安全畅通 智能交通系统ITS（IntelligentTrans鄄portationSystem）是一种先进的运输管理模式。中国科学院自动化研究所副所长、复杂系统与智能
湖南理工学院 人工智能课程论文 题目：模式识别及人工神经网络 课程名称：人工智能 院系：计算机学院 专业班级： 姓名： 学号: 课程论文成绩： 指导教师： 2016年 6 月 26 日 模式识别及人工神经网络 摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。最后,根据这几种新型神经网络的特点, 展望了它们今后的发展前景。[2] 关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。 Pattern recognition and artificial neural network
Abstract: Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper. Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis 1 什么是人工神经网络？ 所谓人工神经网络就是模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息系统计算机，人士地球上具有最高智慧的动物，而人的指均来自大脑，人类靠大脑进行思考，联想，记忆和推理判断等，这些功能是任何被称为“电脑”的一般计算机所无法取代的，长期以来，许多科学家一直致力于人脑内部结构和功能的探讨和研究，并试图建立模拟人脑的计算机，虽然到目前对大脑的内部工作机理还不是完全清楚，但对其结构有所了解。粗略地讲，大脑是由大量神经细胞或者神经元组成的，每个神经元可看作是一个小的处理单元，这些神经元按某种方式连接起来，形成大脑内部的生理神经元网络。这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱，按外部的激励信号做自适应变化，而每个神经元又随着所接收到的多个信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。 1.1 人工智能网络的发展 （1）初期（萌发）期---MP模型的提出和人工升级网络的兴起 --1943年，美国神经生理学家Warren Mcculloch和数学家Walter Pitts 合写了一篇关于神经元如何工作的开拓性文章：“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”。该文指出，脑细胞的活动就像各种逻辑运算。
人工智能历史论文 人工智能历史 人工智能(AI)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， 人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。这可是 不是一个容易的事情。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必 须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学 家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢?我们说的话，我们做的事情，我们的想法 如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什 么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收 音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大 脑的功能呢?到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面 的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质就 是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图 灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算 机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西， 更不用说什么网络了。 科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学
人工智能论文 结果论文 题目：人工智能的形成与发展现状分析 学院：机电学院 专业：机械设计制造及其制动化（职教师资方向）姓名：杨军 年级：2013级 学号：132124010025 指导老师：沈明明 完成时间：2016.10.13
摘要：人工智能的发展史并不是很悠久，所以，可从人工智能的出现、形成、发展现状以及前景几个方面对人工智能进行具体分析，总结其发展过程中所出现的问题，以及现状发展中的不足之处，分析人工智能在今后的发展方向。 关键词：人工智能，发展历史，现状分析，未来发展前景。 一.引言1936年英国的科学家图灵提出了人工智能，可以说是当时知道的人或者说是了解的人并不多。在那个时候，他编写了一个下象棋的程序，这就是最早期的人工智能的具体运用。也有著名的“图灵测试”，这也是当时判断是不是人工智能的方法,因此，图灵被尊称为“人工智能之父”。人工智能从产生到发展经历了一个诞生，发展到低谷再到兴起的一个过程，直到目前为止，人工智能的应用技术也不是很成熟，而且存在一定的缺陷。通过查阅资料，对人工智能的发展做一个比较细致的介绍，分析其面临的挑战和未来的前景。 二．人工智能的发展历程 人工智能的发展史就是人类思索自身的历史，人类从很早是时候就开始思考自身了，但是人工智能作为一门正式诞生于美国达特茅斯大学召开的一次学术会议上，到目前为止，人工智能发展经历了三个阶段。 1956年的之前的孕育阶段； （1）在公元前，希腊哲学家亚里士多德在著作《工具论》中提出了形式逻辑的一些主要定律。他提出三段至今仍是演绎推理的基本依据。 （2）1642年，法国数学家帕斯卡发明了第一台机械计算机——加法器，开创了机械的时代。 （3）德国数学家莱布尼兹在帕斯卡加法器的基础上发展并制成了可进行全部四则运算的计算器。他还提出了，通用符号和推理计算的概念，使形式逻辑符号化，他认为，可以建立一种通用符号语言以及在此符号语言上进行推理的演算。这一思想不仅为数学逻辑的产生和发展鉴定了基础，而且还是现代机器思维设计思想的萌芽。 （4）英国逻辑学家布尔创立布尔代数，他在《思维法则》一书中，首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。 （5）英国神经生理学家在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机。这位后来电子数字计算机的问世打下了基础。美国神经生理学家库伦奇和佩
人工智能论文 班级物联网1302 学号3130611040 姓名王月玥
人工智能的现状及今后发展趋势 摘要：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。 关键词：人工智能 1.引言 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。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。 2.目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM 公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 3.技术应用 随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 3.1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例 如求函数的值; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematic和Maple 是它们的代表，由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。 3.2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。论文参考网。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。 3.3机器翻译 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。 3.4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、