人工智能与认知物理学
作者：李德毅， 淦文燕， 刘璐莹
作者单位：总参通信部
本文链接：https://www.doczj.com/doc/e37778621.html,/Conference_6737483.aspx
《人工智能》讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。下面给大家分享《人工智能》范文，欢迎阅读！ 《人工智能》观后感1 故事设定在21世纪中期，由于温室效应，南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没。此时，人类科技已经高度发达，人工智能机器人就是人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且，机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在。 影片中莫妮卡的儿子马丁重病住院，生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情，她领养了机器人小孩大卫，机器人大卫的生存使命就是爱她。一开始莫妮卡并不接受大卫，她认为大卫只是一个没有感情的机器人，到后来，在大卫一声声“妈妈”的呼唤中，莫妮卡接受了这个为爱而生的机器人大卫，把大卫当作自己的孩子。 莫妮卡真正的孩子马丁苏醒，恢复健康，回到了家里，一系列的事情使大卫“失宠”，最后被莫妮卡抛弃。 在躲过机器屠宰场的残酷追杀后，大卫在机器情人乔的帮助下，开始寻找自己的生存价值渴望变成真正的小孩，重新回到莫妮卡妈妈的身边。谁也不知道他
能否完成自己的心愿，脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只是凶吉难料的旅程…… 他的程序是爱。当爱成为他生存的唯一理由，这个孩子无法不穷其毕生去寻找、去等待，千年万载，轮回往复。 “让妈妈爱我”——这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁。这个信念支撑着大卫在深海度过了两千年漫长岁月，一直到冰川侵蚀海洋，一直到人类灭绝，高智慧的机器人出现在地球。 我又怎么能忍住自己的泪水，为了他，为了他从出生就无法抹去的烙印。他是机器，它的程序是爱。 大卫听说了匹诺曹的故事，他坚信他会遇到美丽的蓝衣仙女，仙女会把他变成真正的孩子。然而两千年后，大卫触碰蓝衣仙女，她却在孩子的拥抱中风化瓦解，变成无数狰狞的碎片。仙女残破的面颊温柔依旧，但是她曾经优雅的身躯居然是一具空壳——童话和梦想的空壳，人类谎言铸就的残躯碎体，就这样冰冷冷地展现在孩子面前，残忍得决绝。 大卫被机器人解救后，他恳求再见一次妈妈，机器人答应了，但“复活”的妈妈仅能存活一天，之后什么都不剩下，大卫同意了。
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
人工智能，语言与伦理-网课答案 1. 单选题深度学习中的“深度”是指( )。 中间神经元网络的层次很多 2. 单选题从儒家的立场来看,德性是靠( )的。 熏养 3. 单选题实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构,根据( )重新组织句子。 意义 4. 单选题金谷武洋认为日本人是( )看待世界的。 虫子的视角 5. 单选题把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是( )。 大卫·休谟 6. 单选题在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是( ) 自然语言处理 7. 单选题机械主义的说明方式不能囊括人类的( )。 感觉 8. 单选题 SHRDLU系统实际上是一个( )。 积木系统 9. 单选题 ( )无法得知,因为他人的行为和表现有伪装性。
10. 单选题弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的( );强人工智能是指其本身就是一个( )。 智能;心智 11. 单选题深度学习的实质是( )。 映射机制 12. 单选题框架与框架之间的粘接剂叫做( )。 框间关系 13. 单选题影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是( )。 莱布尼茨 14. 单选题深度学习的数据材料来源于( )。 互联网 15. 单选题语言不仅仅是句法问题,更是( )的问题。 音韵 16. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。 约翰·塞尔 17. 单选题塞尔论证的合法性前提是,他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是( )。 同构的 18. 单选题计算机之父是( )。 艾伦·图灵 19. 单选题人工智能作为一门学科的建立时间是( )。
20. 单选题德性论者关心的是( )。 道德主体 21. 单选题击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的( )。 德性名目 22. 单选题深度学习归根结底是一个( )。 映射机制 23. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。 约翰·塞尔 24. 单选题下列属于基于统计的自然语言处理进路的是( )。 基于贝叶斯公式 25. 单选题 ( )的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。 莱布尼茨 26. 单选题 ( )是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派。 认知语言学 27. 单选题基于规则与统计的混合进路的日然语言处理进路背后的哲学根据是( )的哲学。 康德 28. 单选题量词在汉语中的演化史,以( )时代作为一个重要的转折点。 两汉
华尔通星级：五星 1、实时热点资讯 2、人工智能选股系统 3、股票基础知识学习视频教程（初、中、高） 4、支持线上开户，多数券商合作登录。 5、有比较多的技术指标。 6、支持模拟炒股功能 优势： 1、华尔智能选股 华尔智能选股是华尔通推出的根据对个股的量化计算、智能算法以及数据分析智能为用户选出相对优势股。分六个方面选择，包括趋势、突破、尾盘、十字星、黄金位、红三兵六种技术形态，全方位满足用户选股习惯。除此以外，华尔还能帮用户分析个股未来走势。 2、牛人圈子 华尔通设有专门的牛人圈子，资深高手汇聚，牛人会定时直播、分享经典战法、精研技术指标，更有牛人私人笔记，主要记录牛人精华内容，解读上市公司公告、季报、年报，提供最具参考的价值观点。 同花顺星级：五星 同花顺起步早，是国内第一批的企业，总体来说，优势还是有的。 优势： 1、资料齐备，你想看的信息基本上都有；
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不一样的眼光看<人工智能> 初中开始就很喜欢科幻小说和电影，各种新老科幻题材作品看了不少，《星球大战》的宏大场面和亦神亦幻的原力，《黑客帝国》的炫酷动作和巧妙构思，还有《终结者》前三部对于人类未来的思考，《阿凡达》美妙的潘多拉星球...《人工智能》没有一般科幻片里火爆的打斗场面，但涵盖了大量科幻迷们一直探讨的问题，并带给我们别样的感动。 第一次看《人工智能》好像是高二的一个小假期，记得是晚上看了一遍不过瘾第二天又看了一遍。一晃几年过去，公选课上再看一遍，如今更成熟全面的眼光看这部经典，不得不说导演太给力了，电影里包含了大量科幻题材作品一直在探讨的问题，如人类的未来、永恒、人性、人类与机器人的关系等等，电影里围绕David对他妈妈执着的爱开展，网上对电影里人性的评价太多了，人性这么复杂的东西区区两千字怎么讲的清，这里我就主要站在一个工科学生的角度谈谈电影里的机器人吧。 首先，开始时一个女的机器人，为的是给一群公司内部人员展示老一代机器人所能达到的水平，并顺场带出了几个非常经典的关于人与机器人的伦理问题，这个机器人与后面大多数机器人一样，出厂就被设定了对人类惟命是从，甚至当众脱衣也是毫不犹豫，这完全是一个工具，不带有任何人类的感情与思想。但是有一个细节，就是当“她”的脸部被打开又装回去之后，导演给了一个特写，就是“她”掏出了一个小镜子在自己化妆！这是一个多么人性化的举动！但这终究还是“她”自身程序设定的一部分，不得不佩服导演，这一前一后的鲜明对比，更加突出了机器人的工具性，为后来电影的基调做了铺垫，也更突出了主角David 那种人类情感和思想产生的可贵性。 第二个出场的机器人就是我们电影里的主角David，关于David和她妈妈的感情纠结我觉得不是我这工科学生所能讲得清的（但我想我能理解），我也是上网看了些影评才知道什么俄狄浦斯情结，还有人说David对妈妈的爱，根本就不是儿子对母亲的爱，而是一种男女之间占有式的爱，我只能说“A hundred readers have a hundred Hamlet”。且抛开David 所具有的人类感情不说，单单看David 这部机器人的设计我觉得就有问题。首先是他吃东西会损坏自己，作为一个能拥有人类思想和情感的最先进机器人，居然连一个进食系统都没有，不就一根食管加一个食品收集装置嘛，我都能想出来要怎么做这么一个进食系统，那些设计师们真不知道干嘛去了。还有就是关于他睡觉的问题，作为一个以安慰人为目的而设计生产的智能机器人为什么就不能多设定一个程序让他可以“睡觉”呢，尽管机器人不用睡觉，但让一个妈妈哄她的孩子入睡绝对是一个绝好的“安慰”，看来那些设计师真不咋滴。不过我也知道这是导演的故意安排，不能吃东西是为了突出David为了争宠不惜自残，不用睡觉就能听到妈妈讲关于蓝衣仙女的故事，开始看的时候觉得合情合理，回头再看，作为一个学工科并看了那么多科幻作品里先进机器人的我，表示，无法接受。
走进认知语言学 摘要：认知语言学是近年来语言学的研究热点，它是在新的哲学观和认知观基础上，以人们对世界的经验和对世界进行感知和概念化的方法来研究语言的新兴语言学科。本文从认知语言学的产生发展、定义、基本假设、基本理论和研究方法五个方面浅谈了对该理论的认识和理解。 关键词：认知；认知语言学；现代汉语 语言是人类最重要的交际工具和进行思维的工具，为了让语言更好的为人类的交际活动服务，我们必须要研究语言，从不同的角度研究语言，运用各种各样的理论和方法来研究它的方方面面，这是一个漫长而艰难的过程。作为一名在读的汉语言文字学专业的研究生，我需要掌握各种语言理论知识，不仅要了解旧的语言理论，更要关注最新的学术问题，为以后的现代汉语的学习研究打下扎实的理论基础。在语言理论的课堂上，我第一次认识、了解了一种新的语言理论——认知语言学。 一、我对认知语言学的认识 认知语言学是从二十世纪六十年代产生，经过了七八十年代的发展，形成的一个系统而完整的理论体系。认知语言学理论的产生与当时科学理论的大背景是一致的。随着计算机时代的到来，认知科学应运而生，它是一门综合学科，涉及计算机自然语言理解、人工智能语言学、心理学、系统论等多种学科，这其中也包括了认知语言学。 （一）认知语言学的产生与发展 认知语言学发端于20世纪70年代，自80年代中期以来，它的研究范围已扩展到了语言学的各个领域。认知语言学最初是针对“语义”的研究提出来的。美国生成学派以Langacker为首的语义学家们认为语义部分才是句法生成的基础,他们从底层语义关系的研究中得出结论，认为自然语言的句法不是自主的，不能独立于语义，而语义也不能独立于人的认知。至此,他们摆脱了乔姆斯基的句法形式研究，走上了认知语言学的道路，成为了认知语言学的奠基人。
人工智能选股之stacking集成学习
本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比和选取 (7) 相同训练数据，不同模型的对比 (7) 训练数据为72个月 (7) 训练数据为6个月 (7) 不同训练数据，相同模型的对比 (8) 模型预测值相关性分析和夏普比率分析 (9) Stacking集成学习测试流程 (10) 测试流程 (10) 模型构建 (12) Stacking模型分层回测分析 (13) 模型选股测试结果和IC值分析 (17) 对比测试1 (18) 对比测试2 (20) 对比测试3 (22) 总结和展望 (24) 附录：传统Stacking和改进Stacking的区别 (25) 传统Stacking模型的构建过程 (25) 改进Stacking模型的构建过程 (25) 风险提示 (27)
图表1： Stacking集成学习示意图 (5) 图表2：传统的Stacking集成学习 (6) 图表3：改进的Stacking集成学习 (6) 图表4：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为72个月） (7) 图表5：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月） (8) 图表6： XGBoost各训练期长度训练所得模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月）.. 8图表7：其他基模型预测值与XGBoost_72m预测值的相关系数 (9) 图表8：基模型夏普比率 (9) 图表9：基模型适应度指标S (9) 图表10： Stacking集成学习模型构建示意图 (10) 图表11：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (11) 图表12： Stacking模型滚动训练过程 (12) 图表13： Stacking模型滚动测试过程 (13) 图表14：单因子分层测试法示意图 (14) 图表15： Stacking模型分层组合绩效分析（20110131～20180427） (15) 图表16： Stacking模型分层组合回测净值 (15) 图表17： Stacking模型各层组合净值除以基准组合净值示意图 (15) 图表18： Stacking模型分层组合1相对沪深300月超额收益分布图 (15) 图表19： Stacking模型多空组合月收益率及累积收益率 (15) 图表20： Stacking模型组合在不同年份的收益及排名分析（分十层） (16) 图表21：不同市值区间Stacking模型组合绩效指标对比图（分十层） (16) 图表22：不同行业Stacking模型分层组合绩效分析（分五层） (17) 图表23：对比测试1中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (18) 图表24：对比测试1中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (19) 图表25：对比测试1中各种模型IC，IR指标 (19) 图表26：对比测试1中各种模型IC 值累积曲线 (19) 图表27：对比测试2中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (20) 图表28：对比测试2中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (21) 图表29：对比测试2中各种模型IC，IR指标 (21) 图表30：对比测试2中各种模型IC 值累积曲线 (21) 图表31：对比测试3中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (22) 图表32：对比测试3中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (23) 图表33：对比测试3中各种模型IC，IR指标 (23) 图表34：对比测试3中各种模型IC 值累积曲线 (23) 图表35：传统Stacking模型的构建过程 (25) 图表36：改进Stacking模型的构建过程 (26)
从人工智能看意识觉醒 ——观电影《人工智能》有感 看电影《人工智能》真是思维上莫大的享受。在我看来，影片生动地呈现了机器人大卫意识觉醒的过程——开始大卫虽形似真人，但也只能做出程序预设的反应；后来启动了“爱”模式（姑且这么叫吧）之后，表现出了与人类情感几乎别无二致的特征，如对“妈妈”的依赖，对“真儿子”马丁的妒忌，被抛弃后的恐惧等；再后来，大卫通过自主思考产生了“愿望”——找到蓝湖仙女，把自己变成“真人”。在机器运算结果（大卫做出的判断）与外界实际情况的比对过程中，大卫发现了自己是异于外界的存在（类似于确认了自我），对所处的情境做出能动的判断，并且强有力地去执行判断所指向的活动——在这个意义上，我觉得可以认为大卫产生了自我意识，并且这也许会是机器人产生意识的一个可行机制。 那么机器人能否具有意识，或者说能否被赋予意识，再或者，能否实现意识的觉醒？此处的“意识”不局限于“人类意识”，而泛指一种能动的判断力（区别于基于预设程序的被动判断），基本上包括认知外界与判断主体（或者说，自我）。目前主流的并广泛应用的是“弱人工智能”，即人造机器表现出智能的行为特点。其智能的实现依赖于预设的程序以及庞大的经验数据，面对外界刺激（给定一个输入值），它只能做出确定的判断，而不夹带随机性的成分。换句话说，这样的机器只能给出人类预设的（或者依照程序所得到的）答案，不会给出能动的、个性化的判断，也就是不会像真正的人那样思考。如果要造出“真正能够推理并采取理性行动”的机器人（即“强人工智能”意义下的智能），那么我觉得要引进一些随机性的因素，允许机器人在既定法则之外有选择判断的空间，产生不确定的结果，用来模拟人能动的、个性化的思维。（这方面可以利用量子效应的随机性提供技术支持）如何定义并实现人工智能，我想最终都要归结为探索人类意识产生的机制，这个问题迷雾重重却又充满魅力。在这里我们姑且把意识限定为对外界的认知以及对认知主体的认识。到此我不禁发问，我们对于外界与自己的认知是被赋予的呢，还是我们进行自主思考的结果呢？我们的所谓的“意识”是不是已有观点在个体上的投射或者再现呢？这样的问题是会让人恐慌的，因为它毫不留情地直接指向了自我的身份确认。如果我所谓的认知并不是我自主思考的结果，甚至我根本没有自主思考的能力，那么我完全可以成为一个既有观点的载体，我的“意识”也仅仅是一个副本。这样的话，其实可以有千千万万个“我”，或者说“我”这个称呼已经没有意义了，身份识别也失去了意义。我想，片末大卫在看到许许多多个跟自己长得一模一样并且有可能产生一样的意识的机器人的场景，可以很好地展示这种自我身份确认的危机及其带来的恐惧。
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.
《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案 1.1 1.【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?( ) A、人工智能就是机器学习 B、机器学习只是人工智能中的一个方向 C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D、人工智能就是深度学习 答案：AD 2.【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( ) 答案：√ 3.【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( ) 答案：× 1.2 1.【单选题】计算机之父是( )。
A、约翰·麦卡锡 B、艾伦·图灵 C、赫尔伯·西蒙 D、马文·明斯基 答案：B 2.【单选题】人工智能与计算机学科的关系是( )。 A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B、计算机是人工智能研究的一个领域 C、人工智能是计算机学科的一个分支 D、人工智能与计算机学科没有联系 答案：C 3.【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。( ) 答案：√ 4.【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。( ) 答案：×
5.【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。( ) 答案：√ 1.3 1.【单选题】( )是现在新出现的人工智能的研究方向。 A、深度学习 B、人工神经元网络 C、贝叶斯网络 D、类脑人工智能 答案：D 2.【单选题】深度学习中的“深度”是指( )。 A、计算机理解的深度 B、中间神经元网络的层次很多 C、计算机的求解更加精准 D、计算机对问题的处理更加灵活 答案：B
3.【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是( )。 A、人工神经元网络是深度学习的前身 B、深度学习是人工神经元网络的一个分支 C、深度学习是人工神经元网络的一个发展 D、深度学习与人工神经元网络无关 答案：AC 4.【判断题】符号AI不是人工智能的正统。( ) 答案：× 5.【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。( ) 答案：√ 1.4 1.【单选题】深度学习的实质是( )。 A、推理机制 B、映射机制 C、识别机制
2018高考作文题目预测及范文2篇：我看 人工智能 导读：本文2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能 作文题目预测： 《人类简史》的作者有一种对未来的判定，人工智能———尤其是具有了“自学”或自我进化能力的人工智能机器人———有一天可能会取代人类;美国的实验室也发现智能机器人互相对话时，竟然发出人类无法理解的独特语言;甚至有媒体打出了“留给人类的时间不多了”的标题。 以“我看人工智能”为题，写一篇议论文。要求：观点明确，论据充分，论证合理。 范文一：我看人工智能 近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为各界的热议话题。 近一期的《纽约人》杂志封面上，人工智能再次出现，大概是这样一幅图画：在一条普通街道上，路边蹲坐着一个领着流浪狗的流浪汉，面前摆着一个乞讨的小碗。街上往来不绝的是银灰色的机器人，其中一个机器人向流浪汉的碗里扔去一枚螺丝钉。 整个画面灰黑色居多，让人压抑得有些透不过气来，最明亮的部
分是那只黄棕色的狗和流浪汉军绿色的裤子。这样的一幅画的确发人深省———人工智能到底带来了什么? 不可否认，人工智能确实带来了便利。大数据的发展、社会信息网络化、各种联系的全球化让经济快速发展，人工智能功不可没。但是，人们在享受这些便利的时候，人工智能的黑暗面也让人们堕入泥淖，越陷越深。 人工智能最大的问题在于它没有真实的情感，没有血肉，只是零件的堆叠与组装，就像《纽约人》杂志的封面一样。它们所能给予的只是冰冷的物质，而非有温度的精神。 可是，人是有热度的。我们有跳动的心脏、流淌着的热血和充满一生的情感依赖。我们需要真实的爱恨情仇，要浮世苍凉，要诗和远方，要一个真实的世界。而这些真实东西都是人工智能不能给予的。 更糟糕的是，人工智能在摧毁我们的情感交流，磨灭我们的思想。它带来的便利让我们变得冷漠，逢年过节随手发个“节日快乐”草草了事;它让人变得懒惰，在资源的轰炸下丧失独立思考和探索的能力。 拼音联想功能让的人提笔忘字;电子红包让人忘记春节的真正内涵……不知何时，人工智能开始蚕食我们的文化。文化倘若消亡，民族又该何去何从呢? 人工智能让人们对世界更熟悉，也带来人们对这世界可怕的麻木。愿这世间的真情永不被螺丝钉毁灭。 教师点评： 这篇作文的特点是用了普通的常识,但写出了一篇很有水准的文
一、现代文阅读(15分) (一)现代文阅读I(本题共3小题，9分) 阅读下面的文字，完成1～3题。 材料一： 国外媒体报道，人类在下个世纪可能面临人工智能机器人的大规模崛起，这些机器人的智力可能超过人类。据霍金教授称，与其担心谁来控制人工智能的问题，人类更应该担心的是，人工智能到底愿不愿意受人类控制。他曾向人们发出警告：人工智能可能会导致人类的灭绝，可能在接下来的100年之内就将人类取而代之。他说道，我们的未来是一场不断增长的科技力量与人类使用科技的智慧之间的竞争。 霍金和埃隆·马斯克共同签署了一封公开信，信中表示，人类不应任由人工智能发展，而不加以控制：如果不对智能机器严加控制，人类的前景可能会相当晦暗。 人工智能潜在的好处是巨大的，但人类在研究人工智能带来的好处时，必须努力避免其可能引致的风险。例如，从短期来说，人工智能可能导致数百万人失业。而从长期来说，一旦人工智能的智力超过了人类，它们就可能产生反抗，不按程序设定行事。我们的人工智能系统必须严格按照我们的想法行动。 (摘编自叶怡萱《霍金：人工智能100年内取代人类》) 材料二： 人工智能对人类劳动的替代引发了人们的恐慌，但也有人认为它使人类摆脱劳动的束缚，由此人类将得到彻底的全面解放。那么，它的本质是什么?它究竟是魔鬼还是天使?从技术本质来说，人工智能无非也是人类的一种技术发明与创新。马克思认为各种技术从本质上来说无非是人体器官的延长。技术哲学的奠基人恩斯特·卡普认为人类的各种技术发明、创新都是对人类自身器官的模仿，是人体器官的投影。由此可以说，任何技术从其根源与本质来说都是对人体器官的模仿，目的都是代替人体器官，减轻人体器官在劳动中的艰辛程度。人工智能对人类劳动的替代本身，与过去的各种技术相比并没有本质的区别。 既然技术的本质都是人体器官的延长或投影，最终目的都是替代人类劳动，那么为什么人们对过去的各种技术习以为常，对人工智能技术却忧虑不安?在工具技术时代，各种工具仅仅取代了人类作为工具性的肢体；在机器技术时代，各类机器不但代替了人类的工具功能，而且还战胜了人类的有限气力。如果说工具和机器还仅仅取代人的体力劳动，那么智能机器则因为其快速的信息处理能力取代了人类的脑力劳动，这样劳动工具和劳动者合二为一，人类的劳动功能被彻底取
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；
认知语言学不是什么和是什么 浏览了“北大中文论坛- 汉语语言学- 认知、心理与逻辑” （https://www.doczj.com/doc/e37778621.html,/bbs/forum.php?fid=83）的一些关于认知语言学的贴子，觉得 “认知语言学”这个名称算得上个难以躲避的陷阱了，太容易引人望文生义了。认知语言学不是什么和是什么，还是个问题。这个问题，我每次教认知语言学，都要碰到。例如这个学期开的课，是“汉语认知语言学”。第一次课的一个重点，就是讲认知语言学不是什么和是什么。第二次课一开始，我就问了一个问题：认知语言学是不是类似于心理语言学的语言学分支学科？每个学生的回答都是：是的，是从认知角度研究语言的学科。这样的回答，让我悲伤地想到：第一次课对此问题的唠叨毫无效果，跟他人的思维定势搏斗，何其吃力。没有办法，只好变本加厉地唠叨。 简而言之，正确答案是：认知语言学不是语言学的分支学科，而是当代语言学的一个学派。它是功能主义语言学这个大学派中的小学派。这个大学派还包括不少小学派，如西海岸学派（学者主要在美国西海岸的加州。代表性学者之一是也做汉语的安珊笛。专做汉语的李讷也属于此学派）、俄勒冈学派、系统功能语法学、词语法学等。这个大学派是当代语言学两大对立学派之一，另一大学派就是形式主义语言学（包括古典形式主义——结构主义语言学和当代形式主义——生成与法学）。这两大学派的最大基本假设对立，是语言系统及其子系统（广义句法系统[包括传统的语法和词汇]、语音系统、广义语义系统[包括狭义语义系统、语用系统、话语系统]）是不是自足的。形式主义语言学的假设是自足的，功能主义语言学的假设是不自足的。 认知语言学与功能主义语言学中的其他小学派有不少差异，如着重语言的心理因素，不同于系统能语言学等学派的着种语言的社会因素，并在上世纪80年代后期建立了三个类似的心理[广义]句法模式（Lakkof 的《女人、火和危险的东西》、Langacker的《认知语法学基础》第一卷、Fillmore和Kay的《结构式语法学教科书》）；主张意义是百科知识，不同意把语义系统分割为语言知识的狭义语义系统和百科知识的语用系统；主张主观论（如语义塑造等过程中的主观作用），不同意某些功能主义学者（如安珊笛）的客观论。尽管认知语言学着重语言的心理因素，但它并非只考虑心理因素，不能把它缩水为从认知角度研究语言。从认知（或心理）角度研究语言，是当代语言学各学派的普遍倾向，并非认知语言学的专利。R. Hardson 在《英语词语法学》的开头列出了当代语言学的10个倾向，其中之一就是“认知主义”。当代语言学的认知主义倾向，是其教父Chomsky从一开始就提出的。他早已有力地批驳了结构主义语言学的行为主义倾向，把语言假设为认知子系统。 “认知语言学“这个名称，为什么容易引人望文生义呢？大概是因为有“认知”这个时髦译名，而且这玩意儿加在“语言学”前面，让这个名称看起来像心理语言学、社会语言学、计算语言学等现役的或退役的边缘学科或交叉学科（如前二者早已是语言学的核心学科了，但曾经是边缘学科）。“认知”译自英语名词cognition或形容词cognitive。老的译名就是“认识”，没什么神秘色彩了吧：）。传统上把心理活动分为三类：认识、情感和意志。三者之中，只有认识得到了密集研究。汉语的“认识”，原是个多义的常用词，再做术语，有容易引人望文生义的缺点。新造个“认知”译名做术语，有好处。再者，用“认识”来译cognitive 打头的名称，就会有容易误解为动宾结构的“认识心理学”（认知心理学）、“认识科学”（认知科学）、“认识语言学”（认知语言学）、“认识语义学”（认知语义学）、“认识语法学”（认知语法学）、“认识音系学”（认知音系学）、“认识人类学”（认知人类学），也不如新造个“认知”来译。 认知主要指人类的信息加工杨宁兄提出了一个很好的问题。认知语言学确实有被时髦地滥用的倾向。认知语言学确实和心理语言学有很大交叉。但是想一想“认知心理学”这个词，就可以知道两者不同。有“认知心理学”而没有“心理认知学”，可见认知科学可以看作心理学一部分。两者的不同，可以说认知科学主要把认识过程看作一种信息处理加工过程。所以“认知”也不等于一般的“认识”。我们用“认知”的场合不用“认识”，原因也不仅限于杨宁兄所说的。 认知科学的主要奠基人George Miller 的名著：“神奇的数字7+2”，其副标题就是“人类信息加工能力的某些局限”(此文我翻译后发表在《心理学动态》1983(4)期)。这篇文章的英语 原文前几年有被人贴到了网上(https://www.doczj.com/doc/e37778621.html,/user/smalin/miller.html)。可见此文的地位之重要。现在许多人常常提到这个数字七，我不知道有多少人看过了原文或译文。但大家接受它，可见符合我们的心理直觉。Miller 在发表此文的同时，发表了另一篇重要文章：“人类记忆与信息贮存”此文我翻译后发表在，《思维科学》1986(1)期。这个杂志是山西出的，英文题目就叫Cognitive Science 。不知这个杂志现在还在不在？ 不过后来认知科学的发展，范围越来越大，认知语言学跟心理语言学也就越来越难分了。我觉得认知语言
观人工智能有感 今天看了人工智能这部电影。之前也有看，但是只是不完整的片段，真的不清楚这部片子是讲的什么，今天看过真的很感动，也有意一丝的遗憾。正是这不算圆满的结局让我百感交集。 似乎每一部描写未来的电影都有一样的情节，人工智能超越了人类，然后努力追求成为人的过程——这其实是天马博士的故事吧。裘德洛的冒险却不是，但最后过了无数年，到人类都灭绝了，才由外星人用无法理喻的高科技给了他们真正的生命。那么真正的生命是什么呢？或是生命存在的意义在于哪里呢？ 小男孩DA VID从被哈比博士制造出来到进入亨利的家，再在到被莫妮卡扔到外面自生自灭，是一个描写关于信任和抛弃的故事。DA VID经过不可能的艰辛最终找到属于他的蓝仙女，一直看着她2000年，再次醒来看到蓝仙女那一刻无法比拟的惊喜。是关于坚持和梦想的过程。小心翼翼的触碰却摧毁了她。蓝仙女破碎的瞬间是那样令人震撼！我甚至可以感觉到，就像打破了自己小心翼翼珍藏了多年的宝贝那样痛心。最后外星人帮助DA VID实现了他一直没有实现的愿望。故事最终定格在了不算太圆满的这刻。这一切都源于一个字——“爱”！ 看完整部片子自己也想回到那样的年龄，没有负担的爱，很简单，很平淡。对梦想的执着，无条件的信任似乎会只会定格在那个年幼的岁月。也许只有如此单纯的情感才能反衬出成人头脑中荒唐的欲望。几十年就是我们对人生全部的理解，其实生命的轨迹虽然远离却是不可复制的。爱，也是唯一的存在，哪怕过了千百年。 对于感情，人类的理解就是依赖，安慰，安全感。但是对于机器人更过的付出，信任，当然也需要回报。这可能是导演在小男孩身上赋予了对人类感情的期许吧。最初的爱恋总是无附加美好且坚定的。我能理解莫里卡的选择，在最初和代替的选择中谁都会选择前者吧。 人类的自私，残忍相信已经是老生常谈，我不想对此再多说什么。但是在这部电影中我看到更多的是“爱”“希望”以及坚持所要付出的代价。我们都希望可以活在个完美的乌邦式的世界，付出和收获等价。但是现实中往往令我们失望，所以有了代替品—机器人。但是难道因为他不是真实的所以就不需要回报吗？！记得在电影的开始，研究人员提出了一个问题“我们怎么保证他爱的人可以爱他们”。我与他们都陷入了沉思。我们不能保证付出的爱可以得到等价回报，但是我们却可以像DA VID一样，坚持信仰，不断的努力，爱不可复制，但是可以被唤起。 ，“Dear mommy, I love you and Henry, and the sun is shinning, ……I’m your little boy, and so is Martin but not Teddy。”这是DA VID对爱的理解和寄望。真的很简单，仅仅是承认和同等特别的存在。相信也是斯导对爱的注解。爱。其实很简单。 张庆旸（无抄袭） 0816105027 PS;之前不知道要写在课上看过的影评，所以一共写了两份，请老师见谅。谢谢！！！
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：