逻辑学与人工智能
摘要：人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。逻辑学为人工智能的研究提供了根本观点与方法，而逻辑方法则是人工智能研究中的主要形式化工具。笔者从逻辑学为人工智能的研究提供理论基础出发，讨论了经典逻辑和非经典逻辑在人工智能中的应用，以及人工智能在逻辑学发展方向上的影响与作用。
关键词：人工智能，经典逻辑，非经典逻辑
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与对人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
一、人工智能学科的诞生
智能和逻辑是同源的，它们从不同的侧面研究同一个问题，因而人工智能的诞生与逻辑学的发展是密不可分的。
12世纪末13世纪初，西班牙逻辑学家罗门·卢乐提出了制造可解决各种问题的通用逻辑机，初步揭示了人类思维与计算可同一的思想。17世纪，英国哲学家和自然科学家培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国数学家和哲学家莱布尼兹改进了帕斯卡的加法数字计算器，做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想，使形式逻辑符号化，可以说，这是“机器思维”研究的萌芽。
19世纪，英国数学家布尔创立了布尔代数，他第一次用符号语言描述了思维的基本推理法则，真正使逻辑代数化。布尔系统奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国数学家弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。这种形式系统在创建人工智能的知识表示和推理理论中起到了非常重要的作用。怀特海和罗素合著的《数学原理》，从纯形式系统的角度（机械角度）来处理数学推理的方法，为数学推理在计算机上的自动化实现奠定了理论基础。他们开发的逻辑句法和形式推理规则是自动定理证明系统的基础，也是人工智能的理论基础。
20世纪，哥德尔在《论〈数学原理〉及其相关系统的形式不可判定命题》中，对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。这些研究成果揭示了机械的与非机械的思维活动的基本性质，论证了形式系统的逻辑标准和局限性。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了?
演算理论。在《关于可计算的数及其对判定问题的应用》一文中，英国数学家图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论，奠定了整个计算机科学的理论基础。这些都为1945年匈牙利数学家冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
二、逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
（一）经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。这期间主要研究的是一些可以确切定义并具有良性的确定性难题，经典数理逻辑和启发式搜索在其中发挥了关键的作用。但是，同数学方法一样，在逻辑方法中也存在着算法危机。
1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序（LT），经过改进可以证明《数学原理》第2章中的全部52条定理。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序（GPS），开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。GPS可解决不定积分、代数方程、猴子与香蕉问题、河内塔问题、传教士问题等11类不同类型的问题。虽然这使启发式程序有了较大的普遍应用性，但由于海量知识库的难以建立及其与快速搜索之间存在的矛盾，GPS并不能解决所有的问题。
经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，它排除了一切形式的不确定性、矛盾和演化，只研究确定性问题，所以只能满足人工智能的部分需要。当人工智能模拟人在经验科学中的思维或日常思维时，经典逻辑就不适用了，因而必须寻求不同于经典逻辑的方法来解决。
（二）非经典逻辑的应用
1、不确定性的推理研究
人工智能要进行人脑的智能模拟，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性等不确定性的思维。因此，
必须着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理。
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
对归纳推理、类比推理等不确定性推理的研究，在专家系统中都有广泛的应用，可实现机器内学习，达到“机器创造”的目的。归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。1921年，凯恩斯把概率理论与归纳逻辑结合起来，建立了第一个概率逻辑系统，标志着现代归纳逻辑的产生。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法，计算机不仅可以自动获得新概念以“增长”知识，而且也能够证实已有的理论并发现新的理论。在一个专家系统或决策系统中，其内部贮存的经验知识的数量是有限的，而运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
2、不完全信息的推理研究
知识是人类智能的基础，因而也是人工智能研究的一个核心问题。人脑与机器智能的差别就在于人脑能够运用不精确的、非定量的、模糊的知识信息进行思维活动。常识知识和专家知识都是经验性知识，都具有不完全性和不精确性，而现在的计算机是建立在精确科学和二值逻辑的基础上的。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑就显得无能为力。
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。人工智能若要在日常应用领域实现良好的推理特性，就必须从日常推理中抽象出一个较为完善的非单调系统。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，是在容许有错误的知识的情况下进行的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑是具有多个命题真值的逻辑，它是对传统的二值逻辑的重大突破。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。它们可以作为人类程序行为的逻辑基础，这种程序行为是智能的，它可以用系统化的方式来收集关于环境的知识。模糊逻辑是研究模糊概念、模糊命题和
模糊推理的逻辑理论，其真值域是0到1上的连续区间，可以应用到人工智能专家系统、自动控制、智能决策等众多领域。它的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
三、人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。数学家试图从少数公理出发，根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。这需要严格、精确、适用的逻辑工具，因此成为现代逻辑诞生的主要动力。
那么，21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？我认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
四、结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
目前，关于非单调逻辑、类比逻辑、多值逻辑和模糊逻辑等非经典逻辑的研究才刚刚起步，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，因而在人工智能某些方面的研究进展还比较缓慢，这些技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
参考文献：
1.何华灿，何智涛.从逻辑学观点看人工智能学科的发展.科学出版社，2006.
2.熊立文.人工智能、哲学与逻辑.中山大学学报，2003
3.陈波.从人工智能看当代逻辑学的发展.中山大学学报论丛，2000.2
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。
浅谈人工智能对大学生就业观的影响 摘要：人工智能的飞速发展，给人们的生活带来了便利，同样也推动了社会中的各行各业的发展，进而对大学生的就业观念产生了深远的影响。只有重视大学生就业观念发生的变化，才能够针对大学生的就业问题进行正确的引导。该文通过论述人工智能对大学生就业观念的影响，并简要讨论引导大学生就业择业的策略，以此来帮助大学生做好职业规划。 关键词：人工智能就业观大学生影响 1 人工智能对大学生就业观的影响 1.1 职业平等观受到挑战，就业意向趋于集中 在人工智能的背景之下，我国社会中的产业结构和职业结构都发生了极为明显的变化，并且正处于过渡阶段，在这样的就业大环境之中，大学生对于就业的认识也发生了变化，尤其是职业平等观受到了极大的挑战，许多大学生在求职时，对于职业和岗位的选择更趋向于实用和利益。一方面，人工智能标志着科学技术发生了历史性的变革，而技术型、创新型以及服务和管理类的人才成为了社会急缺的人才，这一类的职业成为了社会热门，也受到了国家和政府的高度关注。另一方面，随着我国经济市场的高速发展，人工智能给行业带来了巨大的经济利润，而市场的一大特点就是趋利性，相关行业的从业人员的薪资水平也有着明显的提升，这就使得大学生纷纷选择相关行业作为自己未来的就业目标。除了以上原因之外，由于人工智能的发展，使得以脑力劳动为主的职位受到青睐，而体力劳动者则无法在人才竞争中胜出，许多无法达到技术要求的大学生，转而选择了服务业和文化行业作为自己未来的职业。 1.2 自主择业观愈发明显，就业目标更加明确 随着高等教育的普及，大学生在高校接受的教育使其具有了更为先进的就业理念，并且大学生通过自身专业的学习，掌握了一定的专业技能，因而更倾向于通过自身的劳动来体现自我价值，当大学生同时具备了就业理念和就业能力的时候，也就能够根据自身的实际情况，制定更为明确的就业目标。另外，随着科学技术的发展，尤其是信息技术的飞速进步，大学生能够通过网络获取更多的就业
人工智能的研究方向和应用领域 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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.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(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
https://www.doczj.com/doc/e67428855.html, 中国大数据、人工智能、区块链发展趋势及应用场景研究报告_光环大数据培训 国家高度重视金融科技应用对于强化金融监管能力和促进金融转型发展的双重作用。在强化监管方面，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。在促进发展方面，金融科技应用能够有效提升金融服务效率，强化对实体经济的服务能力。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融领域的广泛应用，金融科技正在以迅猛态势深刻改变金融行业生态和服务模式。 云计算、大数据、人工智能、区块链为四大新兴技术领域，本报告从应用价值、关键技术、应用场景和典型产品分析等四个方面，深入剖析四大新兴技术在金融领域的应用情况。小编对报告的主要内容作如下摘要： 首先，从金融行业应用需求出发，明确技术应用的市场价值；接着，深入浅出的阐述技术基本原理，明确在金融领域技术应用的特殊属性；然后，重点分析技术应用的具体场景，详细描述应用细节；最后，对典型技术产品进行技术指标的对比分析。 一、云计算在金融领域的应用 1、有效降低金融机构IT成本 性能上，云计算通过虚拟化技术将物理IT设备虚拟成IT能力资源池，以整个资源池的能力来满足金融机构算力和存储的需求。在物理设备上，云计算采用X86服务器和磁盘阵列作为基础设施。此外，通过云操作系统可以实现IT设备的负载均衡，提高单位IT设备的使用效率，降低单位信息化成本。因此，在IT性能相同的情况下，云计算架构的性价比远高于以大型机和小型机作为基础设施的传统金融架构。 2、具有高可靠性和高可扩展性
https://www.doczj.com/doc/e67428855.html, 传统金融架构强调稳定性，扩展能力相对较差。在基础资源上，大型机或小型机只能纵向扩展提升能力（scale-up），不能实现更加灵活的横向扩展（scale-out）。因此，随着业务需求增加，服务器越来越大，且交付时间越来越长。传统应用架构强调单体应用，数据库强调数据强一致性，可扩展性差。在可靠性上，云计算可以通过数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施，有效保障金融企业服务的可靠性。在可扩展性上，云计算支持通过添加服务器和存储等IT设备实现性能提升，快速满足金融企业应用规模上升和用户告诉增长的需求。 二、大数据在金融领域的应用 1、提升决策效率 大数据分析可以帮助金融机构实现以事实为中心的经营方法。大数据可以帮助金融机构，以数据为基础，逐步从静态的现象分析和预测，过渡到针对场景提供动态化的决策建议，从而更精准地对市场变化做出反应。 2、强化数据资产管理能力 金融机构大量使用传统数据库，成本较高，而且对于非结构化数据的存储分析能力不足。通过大数据底层平台建设，可以在部分场景替换传统数据库，并实现文字、图片和视频等更加多元化数据的存储分析，有效提升金融结构数据资产管理能力。 三、人工智能在金融领域的应用价值探讨 1、进一步提升金融行业的数据处理能力与效率随着金融行业的不断发展，沉淀了大量的金融数据，主要涉及金融交易、个人信息、市场行情、风险控制、投资理财等。这些数据容量巨大且类型丰富，占据宝贵的储存资源，而从业人员却无法对其进行有效分析以供决策。虽然大数据技术的出现对此有所改善，但在数据的有效处理与分析挖掘上仍面临较大挑战。
人工智能与大学生 人工智能在现代社会是一个热名词，它是现代科技一种体现，是人类智慧 的结晶。人工智能的发展，解放了人类的生产力，推进了人类社会的发展。人工智能是人的智能的展现，可以通过一定的程序，让人工智能能做到像人一样思考工作，甚至超过人类的工作能力，但是人工智能不是人的智能。人工智能可以解决人类许多的工作需求，不计回报地为人类服务，为人类社会带来很多的便利。人工智能正在让我们的社会发生翻天覆地的变化，从创建更智能的城市，到增强道路的安全性，再到加强保护我们的网络世界，人工智能无处不在。 说到人工智能，不得不提到去年3月份阿尔法围棋与世界冠军以及职业选 手进行的人机大赛，阿尔法以绝对碾压之势获得胜利。但是这能看出人工智能已经战胜了人类的智能吗？答案一定是否定的，从这里我们仅仅可以看出，人工智能在围棋领域已经体现出了它的绝对优势。虽然现在的人工智能只是按照人类设定好的程序为人们工作，但是人工智能已经在许多领域得到应用，包括计算机、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学。一些类似的机械性、重复性高的工作，在不久的将来也会被人工智能取代。在未来几年时间里就会出现无人驾驶汽车，司机这行业就会被人工智能所取代。在现今的生活，我们不难发现，人工智能的优势在工业、信息等等的行业中已经体现出来了。许多流水线的工人已经被人工智能机器人所取代。相对于人类所需的“高薪”、社保、假期等要求，人工智能所需提供的成本更少，而带来的工作效率却更高。但是如今的人工智能还处于弱人工智能阶段，弱人工智能是指在仅仅擅长于单个方面的人工智能。就比如上面提到的阿尔法围棋，它只能在围棋领域表现出它的先进性，如果让它进行人脸识别或者数据分析上的操作，那它就无法完成。这就是为什么人工智能还无法与人的大脑相比较的原因。 网上有数据显示，在未来5年时间里，人工智能将取代人类5%的就业，其中包括服务、货运等职位。事实上人工智能在未来十年的影响可能不仅局限于当前所熟知的某些细分领域，譬如图片分析、围棋对阵等领域，还会慢慢渗入到其
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。
阅读下面的材料，完成7—9题。 材料一 2018年4月2日，教育部制定印发《高等学校人工智能创新行动计划》，其中提到发展目标： 到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。 到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。 到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。 ——摘编自教育部《高等学校人工智能创新行动计划》材料二 2018年6月8日，教育部相关负责人召开新闻发布会解读《高等学校人工智能创新行动计划》，在回答“《行动计划》在人工智能领域人才培养方面有何举措”的问题时，相关负责人说：支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。支持高校自主设置相关二级学科或交叉学科。加快实施“卓越工程师教育培养计划”（2.0版），积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设，推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程；将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。引导高校完善人工智能领域多主体协同育人机制，并通过增量支持和存量调整，稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构，加大人工智能领域人才培养力度。此外，还要努力构建多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育；不断优化完善专业学科建设，构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系；鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
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
ＴＨＥＯＲＩＥＳＡＮＤＲＥＳＥＡＲＣＨ 理论与研究 －１１０ 一－ 人工智能背景下就业前景分析 杨咪咪 作者简介:杨咪咪(１９９２－)?女?汉族?山西临汾人?山西财经大学教育经济与管理专业研究生?研究方向:教育经济? (山西财经大学工商管理学院?山西太原０３０００６) 摘一要:近年来?人工智能的发展迅速?应用范围不断扩大?促使劳动力市场向技术密集型方向发展?一部分岗位被替代?新的岗位被创造?同时人工智能的发展也促使知识二技术的更新?对高技术人才的需求越来越多?改变着市场的就业结构?社会就业压力越来越大?人工智能还在进一步的抢占岗位?未来的就业趋势会更加两极化?因此清楚的认识人工智能在市场中的作用?把握人工智能催生的新岗位?才能有效的把握未来的就业?理智的应对? 关键词:人工智能?就业前景?替代 中图分类号:ＴＰ１８一一一一一文献标志码:Ａ一一一一一文章编号:１６７１－１６０２(２０１８)１８－０１１０－０１ 一一人工智能是科技市场化的表现?人工智能的发展逐渐改变着社 会的就业形势?技术的发展必然有两面性?人工智能对就业的影响 也是如此? １一人工智能对就业的影响 人工智能带来的最直观的影响就是引发失业?尤其是劳动密集 型产业? 机器换人 二 智能代工 的现象越来越多?在出现 用 工荒 问题时?机器替代是最好的办法?而且人工智能相对于人来 说具有精准二处理速度快二便于控制二没有情绪等的优点?在工业 生产上具有很大的优势?随着人们对生活品质要求越来越高?许多 餐饮行业二服务业都将使用人工智能作为自己的一大优势来宣扬? 保证自己产品的干净和优质?出现了一些 无人工厂 二 无人超 市 二 无人餐厅 等?这也在一定程度上给人工智能替代人起了导 向作用?２０１８年４月２４日?全球首个无人驾驶清洁车在上海松江 亮相?上海仙途智能科技有限公司联合创始人二首席架构师叶青表 示?清洁车所有传感器的总成本仅为３０万元人民币?可以逐步进行 批量生产最终实现商业化?这是人工智能进一步的发展?进行商业 化生产以后虽然可以减少工人的辛苦?但同时也会造成大量的失 业?而这一部分人再就业能力又很弱?因此人工智能的替代效应会 进一步提升失业率? 人工智能个只能对人的替代主要集中在两个方面?一是人们不 愿意干或者干不好的事情?往往是一些环境脏乱差的工作或者高难 度危险性的工作?这一类的替代是比较提倡的?可以有效保护劳动 者的健康权益?另一类是没有创造性的二重复性高或者精密性的工 作?包括一些没有技术含量的整理类工作?数据处理量大的工作 等?而这些工作提供了不少的就业率?在以往的研究中还指出像舞 蹈演员二杂技演员等这一类的工作甚至都会被机器人替代?因为讲 究美观和整齐?机器人可能比人类更加适合? 另一方面来看?人工智能的出现也创造了一些新的就业机遇? 人工智能的使用使得人们有更多的时间关注自身的需求?去寻找更 适合自己的岗位?在人工智能的不断发展下?一些新的岗位出现? 例如一些新的技术研发部门?机器维护二更换部门?此外?市场对 技术技能型人才的需求加大?对于高校毕业生以及青年群体而言也 是一种机遇?不仅提供了高技能的工作岗位?还提高了就业质量? 工作满意度得到了相应的提升?加之我国人口红利逐渐消失?人工 智能的广泛使用能够起到很大的弥补作用? ２一就业前景分析 人工智能带来了新的技术发展?这就会催生技术性的企业?将 原有的市场进行更加细致的划分?出现新兴企业二新兴部门?从而 创造出更多的岗位?据智联招聘的数据显示?２０１７年人工智能催生 的相关岗位人才需求量增长了近２倍?未来更多的岗位将倾向于技 术型?这就给人们指定了方向?高校可以通过增设技术类的学科来 增强大学生的技能?使其与市场需求相适应?社会和企业可以对员 工进行技能的培训或开设技能培训实训?提高员工的适应能力?人 工智能的发展还会推动 大众创新二万众创业 的发展?由于岗位 的稀缺?加之政府对创新创业的支持?一些人就会选择自主创业? 这样不仅解决了自身的就业问题还会带动其他人的就业?面对人工 智能的冲击?劳动者能够做出能动性的回应?并不是被动的接受? 劳动者会不断提高自身的技能?参加教育培训?增强自身的竞争力 来确保在职场中的地位?人工智能虽然在逐渐加快对人工的替代? 但人毕竟是社会的主力?人们在使用人工智能的同时会出现一系列 的副作用?人们对这些副作用也进行了规避处理?例如对使用机器 人的企业进行税收政策的约束?来保障人在企业中的地位?对大量 使用机器人替代人工的企业?从利用机器人得到的利润中抽取一部 分作为对人工的补偿等? ３一结论 人工智能技术的发展?在带给了人们便利的同时?也给人们带 来了挑战?我们不应该把人工智能看成人的对立面?而要建立和谐 的关系?利用人工智能解决人们无法做好的工作?同时提升自身的 技能增强核心竞争力?人工智能在替代的同时也创造了新的岗位? 我们更应该关注新岗位对人才的需求?积极适应市场的变化? 参考文献: [１]一李亢.人工智能背景下的就业现状与对策[Ｊ].中国法律评 论?２０１８(０２):１９０－１９４. [２]一岳昌君.人工智能对教育和就业的影响[Ｊ].教育经济评 论?２０１８?３(０２):３－８. [３]一涂永前.人工智能二就业与我国劳动政策法制的变革[Ｊ]. 河南财经政法大学学报?２０１８?３３(０１):１－１１. [４]一王君?张于喆?张义博?洪群联.人工智能等新技术进步影 响就业的机理与对策[Ｊ].宏观经济研究?２０１７(１０):１６９ －１８１. [５]一王君?杨威.人工智能等技术对就业影响的历史分析和前沿 进展[Ｊ].经济研究参考?２０１７(２７):１１－２５.
黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知
就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。 11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标
一、引言 根据国务院公布《新一代人工智能发展规划》（2017），我国将力争在2020年使人工智能总体技术和应用达到世界先进水平。而人工智能在提升技术效率的同时，将对劳动力就业市场产生什么样的影响，特别是对大学生就业产生什么样的影响，是政府和高校关注的重点。 根据世界银行《2016世界报告》做出的预测：在未来技术不断发展的情况下，当前绝大部分的传统劳动力岗位将被取代。于是，很多人担心人工智能的发展将大幅度取代劳动就业岗位。Osborne和Frey根据岗位被人工智能替代的可能性划分出702种职业，预测在未来的20年里，将有47%的职业面临着被人工智能所取代的风险，尽管人工智能的发展会替代一部分工作岗位，但也会创造出新的就业机会。如同人类历史上的每一次技术革命都消灭了一些劳动岗位，同时也创造了许多新的劳动岗位。人工智能的发展目的是为了提高劳动生产效率，并非是纯粹为了替代劳动岗位，人工智能的发展也会形成新的类型的工作岗位，因此就业岗位的总量并不会发生剧烈变动。那么，对人工智能发展的替代效应特征和创造效应特征进行综合分析，无疑将为研究未来的劳动力市场就业问题和未来大学生的培养问题提供了理论基础。 二、人工智能对就业岗位的替代效应 当前，很多研究都在关注人工智能的发展对就业的替代效应，尽管研究的方法不同，但研究结论所反映出来的替代效应的总体趋势是一致的。据预测，未来20年约有47%的工作岗位是可以实现自动化的，主要涉及低技能、低工资的岗位，一旦人工智能达到一定的水平，还将有13%的工作活动直接被智能化替代，这其中还包括经济收入较高的职业，如财务、会计、高级管理人员等。有些学者甚至提出了“五秒法则”，认为如果人可以在5秒钟内对工作需要解决的问题作出决策，那么这就是最有可能被人工智能取代的工作。概括起来，人工智能对就业岗位的替代效应将体现出如下特点： （一）机器对人工的替代正在逐步显现。人工智能技术最早开始于发达国家，因此人工智能替代人工的现象也最先在发达国家开始出现，并且在进入21世纪后呈现出越来越明显的趋势。当前，在制造业领域，发达国家开始大量应用人工智能技术，引进了大量的自动化智能化生产线，人工劳动力的使用比例在大幅度下降。在服务业领域，发达国家同样应用了大量智能化技术，以替代传统的人工岗位。例如，日本的库那寿司连锁餐厅应用了一套智能系统，不仅制作寿司的工作交给了机器负责，甚至服务员也被自动传送带所替代。 在我国，机器取代人工也是从制造业领域率先开始的。浙江早在2012年就出台了“机器替人”的发展战略规划，此后，上海、广东、河南等省市也相继出台了类似的政策。受政策的激励，机器取代人工这一特点开始从珠三角、长三角等发达地区向全国其他地区蔓延。富士康计划通过引进智能化的自动生产线，将用工数量减少一半以上。此外，近年来机器取代人工这一特点在服务业也开始发力，无人银行、无人超市、无人酒店的出现都充分体现了这一特点。 （二）人工智能对人工的替代取决于“成本-收益”的经济结果。人工智能的应用本质上是要提高生产的效率，使生产过程变得更“经济”，这必然要考虑成本和收益的问题。因此，有学者提出，人工智能对劳动力的替代不仅取决于技术的可实现程度，更取决于“成本-收益”的经济结果。从社会应用的角度来看，经济性的选择对于人工智能替代劳动力有更重要的影响。 人工智能发展对劳动力就业双向影响研究 □文/赵宸元 （重庆理工大学经济金融学院重庆） ［提要］人工智能的发展引发了新一轮的技术革命，改变了传统劳动力市场的格局。本文通过研究，将人工智能对劳动力就业的影响归结为替代效应和创造效应，并对每种效应特点进行分析和总结，为未来研究人工智能对劳动力市场的影响及应对措施提供理论基础。 关键词：人工智能；劳动力就业；替代效应；创造效应 基金项目：重庆理工大学高等教育研究项目（编号：2018YB06） 中图分类号：F24文献标识码：A 收录日期：2019年5月5日 劳动/就业《合作经济与科技》No.8s2019 120--
基于人工智能和区块链的健康医疗大数据与大数据服务 一、概述 AI、健康大数据，无疑是近几年的风口，但对于两者乃至其应用行业来说，其研发或管理的根基还是在于底层数据的积累。而我国健康医疗数据由于信息化推进不全面等众所周知原因，一直以来质量不高。成立之初便从我国健康医疗大数据的行业痛点入手，致力于获得结构化量化且高质量的数据，依托自己历经17年研发获得的经验数据以及深度专业设计的数据库，以大数据为依托逐渐开发出了针对健康服务行业的一套经济、完整的解决方案，包括健康大数据从系统建立到AI分析，区块链技术的应用，实现健康服务闭环再到服务行业的全链路解决方案。让领先的健康医疗科技普惠大众 眼睛是全身唯一不用手术就能直接看到血管和神经的部位！利用糖尿病、高血压患者需要每年（有的甚至三个月）进行一次眼底筛查的机会，从眼底看健康！使得糖尿病视网膜病变（DR）、青光眼、病理性近视、年龄相关性黄斑病变（AMD）、白内障（手术成熟度）等30种病变，糖尿病肾脏疾病（DKD）、高血压视网膜病变以及脑中风等脑心血管重大疾病，部分脑部肿瘤，在早期就被低成本发现！同时，系统还能用于广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防上，上工治未病！对于健康中国的建设，进一步推动人工智能、区块链技术和健康医疗大数据的发展与服务，都具有重要意义！ 在技术创新、价值兑现方面，在诸多方面取得实质性进展与突破。创始团队先后得到了10多项包括卫生部联合基金、多项国家自然科学基金、重点项目、国家十一五攻关子项目以及省重点科技项目的支持。在国内外著名高校和医疗机构专家的合作支持下，获得近百万人次、超过三百万个眼底图像试验、标注和筛查数据支持下的医学研究成果和明确的医学证据。将健康大数据与AI分析、区块链技术的应用落地到健康管理、健康保险的节费、控费、第三方医学影像中心、康养平台以及广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防等具体的健康医疗服务场景中，具有重要的实际应用价值。 在赋能健康服务产业转型升级方面，具备无可替代的覆盖健康服务全流程的能力：实时、持续、全流程、符合国际先进标准的质量控制体系Y-Qcs和患者隐私保护技术，让系统运行更加安全可靠，高特异性的C-Betago能够实现DR的早期轻度病变的AI检测、自动分级，自动输出眼底筛查报告、健康服务或复诊转诊意见；申报了国际专利PCT的生活方式干预激励Lii-Y，控糖、控压治疗效果
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
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