人工智能畢業(yè)論文2000字，以我眼中的人工智能為題寫一篇小論文什么是人工智能

來源：整理時(shí)間：2023-06-02 05:41:12 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，以我眼中的人工智能為題寫一篇小論文什么是人工智能

首先明確下這個(gè)人工智能的定義，我眼中的人工智能是可以和人一樣，有著七情六欲的家伙。比如機(jī)器貓、光暈里的那個(gè)八婆?，F(xiàn)在已經(jīng)有部分人工智能讓我們驚訝了，今天剛剛被一個(gè)叫愛麗絲的機(jī)器人恐嚇了一下，我說它僅僅是個(gè)機(jī)器人，它說等機(jī)器人控制這個(gè)世界的時(shí)候希望我還記得我說過的僅僅二字。lol回到正題，現(xiàn)在的AI都是一段段程序，事先預(yù)設(shè)了各種可能，跟人腦還沒得比，但是這并不代表著處理器就落后于人腦。預(yù)設(shè)各種可能情況從而判斷該如何回答提問者，這是現(xiàn)階段唯一能做的，但是未來不是?？纯窗俣劝倏瓢?，你會(huì)發(fā)現(xiàn)人腦是由140億個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成的，每個(gè)神經(jīng)元會(huì)有5萬個(gè)左右的突觸，用于和其他的神經(jīng)元聯(lián)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)大腦的計(jì)算。不過對(duì)于大腦的奧秘我們知之甚少，計(jì)算到底是在細(xì)胞層面還是在原子層面上？不知道，如果記憶是化學(xué)物質(zhì)的話那就是后者，更有人認(rèn)為人腦功能的實(shí)現(xiàn)是基于量子層面甚至和暗物質(zhì)有關(guān)，希望不是，否則我們實(shí)現(xiàn)人工智能的難度就大了點(diǎn)。好吧我們就先假設(shè)人腦的工作是基于細(xì)胞層面上的，那么就是說最小的功能單位就是細(xì)胞，那么我們可以寫個(gè)程序，將細(xì)胞作為一個(gè)基點(diǎn)，每個(gè)基點(diǎn)與另外140億基點(diǎn)中的五萬個(gè)有聯(lián)系，恩，人工智能可以不需要生命維持等，小腦和腦干部分的神經(jīng)元我們可以忽略掉，節(jié)省下一部分計(jì)算空間。當(dāng)然這一切的前提是——獲得大腦詳細(xì)模型！要分子級(jí)別的，因?yàn)橥挥|很小，這個(gè)工作量和難度，等個(gè)幾十年吧，還有運(yùn)算這個(gè)程序的電腦也是。

人工智能是使用計(jì)算機(jī)編寫的程序可以與人交流，使人感到與之交流的是一個(gè)人，而不是一臺(tái)機(jī)器，比如可以和人下棋的計(jì)算機(jī) 程序，或者可以幫人決策的程序，如專家系統(tǒng)，如幫助病人的醫(yī)療診斷程序，或者幫助人決定投資的程序，人工智能應(yīng)用范圍很廣。比如：博弈、自動(dòng)推理、專家系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃和機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。人工智能是一種計(jì)算機(jī)程序，可以輔助人們解決一些問題。

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知之為知之,不知百度知。

以我眼中的人工智能為題寫一篇小論文什么是人工智能

2，求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文

機(jī)器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35)標(biāo)簽：雜談我們研究的是人工智能，和機(jī)器人有密切關(guān)系，但不是為了研究那些現(xiàn)實(shí)的機(jī)器人。我們不會(huì)去研究機(jī)器人足球賽、跳舞機(jī)器人這些東西，機(jī)器人有很多種：工業(yè)機(jī)器人能夠不斷重復(fù)作一些設(shè)定好的精確動(dòng)作，提高效率，減少失誤；軍用機(jī)器人能夠捕捉移動(dòng)目標(biāo)并開槍射擊，它需要具有簡(jiǎn)單的圖像識(shí)別能力；無人飛機(jī)也是一種機(jī)器人，需要遙感和一些圖像識(shí)別能力。這些都是已經(jīng)投入使用了的機(jī)器人，但它們顯然沒有人的智力，只是自動(dòng)控制技術(shù)的延展。人工智能是“類人”機(jī)器人所需要的算法和技術(shù)，也就是說我們研究的主題是高級(jí)智能的本質(zhì)，而不是其外在表現(xiàn)和輔助部件。人工智能要解決的問題主要是以下幾個(gè)方面：一、識(shí)別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動(dòng)態(tài)靜態(tài)圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉(zhuǎn)化為形式化（大腦中的信息存儲(chǔ)形式）的概念邏輯信息。二、智能運(yùn)算過程，輸入信息刺激自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反應(yīng)。三、控制過程，將需要輸出的反應(yīng)轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動(dòng)和媒介信息。實(shí)用機(jī)器人在第三個(gè)方面做得比較多，而識(shí)別和智能運(yùn)算是很弱的，尤其是概念知識(shí)的存儲(chǔ)形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點(diǎn)解決的問題。【人工和智能】人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關(guān)于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識(shí)的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文

3，求一科技創(chuàng)新論文字?jǐn)?shù)2000字左右請(qǐng)直接把文章發(fā)上去謝謝

科技創(chuàng)新論文和智能計(jì)算論文：計(jì)算智能原理對(duì)創(chuàng)新模式的探索摘要：科技創(chuàng)新能力培養(yǎng)是本科生培養(yǎng)的一個(gè)重要方面，在國(guó)家大力提倡科技創(chuàng)新的背景下，加強(qiáng)大學(xué)生科技創(chuàng)新具有重要的意義。培養(yǎng)有創(chuàng)新能力的人才是高等學(xué)校建設(shè)的中心。本文基于計(jì)算智能原理與方法，結(jié)合指導(dǎo)的國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目的實(shí)踐，就建設(shè)高效的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的方法進(jìn)行了初探。關(guān)鍵詞：計(jì)算智能；科研訓(xùn)練；創(chuàng)新團(tuán)隊(duì) 0引言目前，我們要提高自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家。高等教育擔(dān)負(fù)著培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要責(zé)任。學(xué)生科技活動(dòng)對(duì)于提高學(xué)生科技創(chuàng)新能力，培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新型人才具有重要意義。而構(gòu)建了一批銳意進(jìn)取、大膽創(chuàng)新的大學(xué)生創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，對(duì)提高學(xué)生的創(chuàng)新能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力就顯得特別的重要。目前就團(tuán)隊(duì)理論的研究還有待與深入，用計(jì)算智能的基本理論原理與方法來指導(dǎo)建設(shè)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，是一種跨學(xué)科研究的新嘗試。 1計(jì)算智能的基本理論與方法簡(jiǎn)介計(jì)算智能由美國(guó)學(xué)者James C.Bezedek1992年首次給出其定義，廣義的講就是借鑒仿生學(xué)思想，基于生物體系的生物進(jìn)化、細(xì)胞免疫、神經(jīng)細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)等某些機(jī)制，用數(shù)學(xué)語言抽象描述的計(jì)算方法。是基于數(shù)值計(jì)算和結(jié)構(gòu)演化的智能，是智能理論發(fā)展的高級(jí)階段。計(jì)算智能的主要方法有：人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進(jìn)化計(jì)算等。 1.1模糊計(jì)算模糊系統(tǒng)以模糊集合理論、模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，它試圖從一個(gè)較高的層次模擬人腦表示和求解不精確知識(shí)的能力。在模糊系統(tǒng)中，知識(shí)是以規(guī)則的形式存儲(chǔ)的，它采用一組模糊IF—THEN規(guī)則來描述對(duì)象的特性，并通過模糊邏輯推理來完成對(duì)不確定性問題的求解。模糊系統(tǒng)善于描述利用學(xué)科領(lǐng) 域的知識(shí)，具有較強(qiáng)的推理能力。 1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由大量簡(jiǎn)單的處理單元，即神經(jīng)元廣泛地連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，計(jì)算是通過數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)來完成的。在數(shù)據(jù)的流動(dòng)過程中，每個(gè)神經(jīng)元從與其連接的神經(jīng)元處接收輸入數(shù)據(jù)流，對(duì)其進(jìn)行處理以后，再將結(jié)果以輸出數(shù)據(jù)流的形式傳送到與其連接的其它神經(jīng)元中去。網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值(Wi)是由相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法來確定的。算法不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，一直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生所需要的輸出為止。通過這個(gè)學(xué)習(xí)過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷地從環(huán)境中自動(dòng)地獲取知識(shí)，并將這些知識(shí)以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值的形式存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)之中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織能力，以及人規(guī)模并行、分布式信息存儲(chǔ)和處理等特點(diǎn)，這使得它非常適合于處理那些需要同時(shí)考慮多個(gè)因素的、不完整的、不準(zhǔn)確的信息處理問題。 1.3進(jìn)化計(jì)算自然界在幾十億年的進(jìn)化過程中,生物體己經(jīng)形成了一種優(yōu)化自身結(jié)構(gòu)的內(nèi)在機(jī)制，它們能夠不斷地從環(huán)境中學(xué)習(xí)，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。對(duì)于大多數(shù)生物體，這個(gè)過程是通過自然選擇和有性生殖來完成的。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠存活并繁殖：有性生殖保證了后代基因的混合與重組。進(jìn)化計(jì)算受這種自然界進(jìn)化過程的啟發(fā)，它從模擬自然界的生物進(jìn)化過程入手，從基因的層次探尋人類某些智能行為發(fā)展和進(jìn)化的規(guī)律，以解決智能系統(tǒng)如何從環(huán)境中進(jìn)行學(xué) 習(xí)的問題。 2計(jì)算智能原理在創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)實(shí)踐中的啟發(fā) 從系統(tǒng)論的視角看，創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的建設(shè)問題是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化和控制問題。復(fù)雜系統(tǒng)具有：1）自適應(yīng)性/自組織性(self-adaptive/self-organization)。2）不確定性（uncertainty）。3）涌現(xiàn)性（emergence）。4）預(yù)決性（Finality）。5）演化（Evolution）。6）開放性（opening）。而計(jì)算智能的這些方法具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的特征,創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的建設(shè)是具有一定的研究?jī)r(jià)值的。 2.1在專家指導(dǎo)下的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)計(jì)算智能特點(diǎn)提到，模糊系統(tǒng)善于描述和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于直接從數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合起來,建立一個(gè)混合的系統(tǒng),要比各自單一地工作更為有利。創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)在相關(guān)專家的指導(dǎo)下，突出學(xué)生自由組建、自主管理、自我服務(wù)的特色。在明確團(tuán)隊(duì)任務(wù)的前提下對(duì)團(tuán)隊(duì)人數(shù)、組成人員條件及內(nèi)部控制制度做些原則性的規(guī)定，賦予團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人充分的權(quán)力如決定團(tuán)隊(duì)成員構(gòu)成、支配內(nèi)部經(jīng)費(fèi)、對(duì)團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行分工和考核等，保證其對(duì)團(tuán)隊(duì)工作直接有效的管理。 2.2合作與競(jìng)爭(zhēng)意識(shí) 計(jì)算智能特點(diǎn)提到，進(jìn)化計(jì)算善于求解復(fù)雜的全局最優(yōu)問題，具有極強(qiáng)的穩(wěn)健性和整體優(yōu)化性。種群的進(jìn)化過程就是優(yōu)勝劣汰的自然選擇過程。團(tuán)隊(duì)建設(shè)的基石是合作與競(jìng)爭(zhēng)理論。Deutsch早就指出，如果人們處于散亂的、互不相干的獨(dú)立競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，認(rèn)為雙方目標(biāo)之間沒有關(guān)系，那么，在資源有限的情況下，人們會(huì)表現(xiàn)得更為自私，彼此之間的利益存在沖突，這種關(guān)系會(huì)引起組織內(nèi)耗和人際關(guān)系緊張，最終導(dǎo)致低生產(chǎn)率和低創(chuàng)造率。Dcutsch認(rèn)為，應(yīng)該使人們?cè)诮M織中具有共同目標(biāo)，在共同目標(biāo)下合作共事。具有合作關(guān)系的人們會(huì)相互尊重、共享信息和資源，他們會(huì)將他人的進(jìn)步看成對(duì)自己的促進(jìn)，并交流意見和取長(zhǎng)補(bǔ)短，現(xiàn)代科學(xué)的進(jìn)步表明，今天每一項(xiàng)科技成果的取得，差不多都是多學(xué)科協(xié)同作戰(zhàn)的結(jié)果。大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)的建設(shè)就是要很好地貫徹這種理念，在適度的競(jìng)爭(zhēng)與合作之間構(gòu)建這種理念。 2.3融入計(jì)算智能思想的協(xié)同學(xué)習(xí) 團(tuán)隊(duì)人們?cè)谘芯咳祟愔悄苄袨橹邪l(fā)現(xiàn)，大部分人類活動(dòng)都涉及多個(gè)人構(gòu)成的社會(huì)團(tuán)體，大型復(fù)雜問題的求解需要多人或組織協(xié)作完成，師生之間的關(guān)系也更強(qiáng)調(diào)合作和共同發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)通信和并發(fā)程序設(shè)計(jì)的發(fā)展,分布式人工智能逐漸成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)，它是以智能Agent概念為研究核心。雖然每個(gè)智能Agent都是主動(dòng)地、自治地工作,多個(gè)智能Agent在同一環(huán)境中協(xié)同工作,協(xié)同的手段是相互通信。計(jì)算智能與分布式人工智能結(jié)合則是研究在邏輯上或物理上分散的智能動(dòng)作如何協(xié)調(diào)它們的知識(shí)、技能和規(guī)劃，求解單目標(biāo)或多目標(biāo)問題，因此這也為設(shè)計(jì)和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)支持的協(xié)同學(xué)習(xí) 工作提供了有效途徑。 2.4選好綜合能力強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)帶頭人計(jì)算智能特點(diǎn)提到，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的控制，要用處理各種不確定的智能方法，這就要求團(tuán)隊(duì)帶頭人有處理復(fù)雜問題的綜合能力?？萍紕?chuàng)新團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)是由不同類型的人為實(shí)現(xiàn)特定的目標(biāo)組成的群體。激勵(lì)和聚合大家的力量，負(fù)責(zé)內(nèi)部的計(jì)劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)和控制等方面組織工作，必須要有一位核心人物，即學(xué)術(shù)帶頭人。優(yōu)秀的學(xué)術(shù)帶頭人是高?？萍紕?chuàng)新團(tuán)隊(duì)必備的要素。團(tuán)隊(duì)的帶頭人處于溝通、協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)內(nèi)外的中心位置，是團(tuán)隊(duì)其他成員獲得工作方向、具體任務(wù)、工作目標(biāo)等信息的主要來源，是團(tuán)隊(duì)維持士氣、活力、凝聚力的中心環(huán)節(jié)和紐帶，在很大程度上決定了整個(gè)團(tuán)隊(duì)的學(xué)術(shù)水平、科研風(fēng)格和文化氛圍。同時(shí)對(duì)團(tuán)隊(duì)整體加強(qiáng)協(xié)調(diào)與組織，提高團(tuán)隊(duì)的內(nèi)部凝聚力。 2.5加強(qiáng)交流，資源公享計(jì)算智能特點(diǎn)提到自適應(yīng)，進(jìn)化機(jī)制，是建立在信息傳輸基礎(chǔ)上的。團(tuán)隊(duì)成員之間進(jìn)而形成了彼此間緊密合作、資源共享的伙伴關(guān)系。通過彼此間的緊密合作，使團(tuán)隊(duì)成員不再是一個(gè)獨(dú)立的個(gè)體，而是共同承擔(dān)責(zé)任、積極面對(duì)挑戰(zhàn)的一個(gè)集體。在這個(gè)集體中，團(tuán)隊(duì)成員的合力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于每個(gè)成員能力簡(jiǎn)單相加的總和。因此，在科研團(tuán)隊(duì)的建設(shè)中，良好的溝通渠道能促進(jìn)成員之間的團(tuán)結(jié)合作，使組織中的每個(gè)成員都為組織的發(fā)展傾盡所有。團(tuán)隊(duì)成員之間進(jìn)而形成了彼此間緊密合作、資源共享的伙伴關(guān)系。通過彼此間的緊密合作，使團(tuán)隊(duì)成員不再是一個(gè)獨(dú)立的個(gè)體，而是共同承擔(dān)責(zé)任、積極面對(duì)挑戰(zhàn)的一個(gè)集體。在這個(gè)集體中，團(tuán)隊(duì)成員的合力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于每個(gè)成員能力簡(jiǎn)單相加的總和。因此，在科研團(tuán)隊(duì)的建設(shè)中，良好的溝通渠道能促進(jìn)成員之間的團(tuán)結(jié)合作，使組織中的每個(gè)成員都為組織的發(fā)展傾盡所有。 2.6配備優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的成員在計(jì)算智能機(jī)制的調(diào)控，非線性復(fù)雜系統(tǒng)有涌現(xiàn)性特征。所謂涌現(xiàn)性，就是肩負(fù)不同角色的組件間通過多種交互模式、按局部或全局的行為規(guī)則進(jìn)行交互，組件類型與狀態(tài)、組件之間的交互以及系統(tǒng)行為隨時(shí)間不斷改變，系統(tǒng)中子系統(tǒng)或基本單元之間的局部交互，經(jīng)過一定的時(shí)間之后在整體上演化出一些獨(dú)特的、新的性質(zhì)，形成某些模式，這便體現(xiàn)為涌現(xiàn)性。子系統(tǒng)之間的相互作用，可導(dǎo)致產(chǎn)生與單個(gè)子系統(tǒng)行為顯著不同的宏觀整體性質(zhì)。涌現(xiàn)性也體現(xiàn)為一種質(zhì)變，主體之間的相互作用開始后,系統(tǒng)能自組織、自協(xié)調(diào)、自加強(qiáng), 并隨之?dāng)U大,發(fā)展,最后發(fā)生質(zhì)變，即發(fā)生了涌現(xiàn)。 3結(jié)束語計(jì)算智能理論對(duì)處理復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化和控制問題是有效，計(jì)算智能原理在創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)實(shí)踐中的啟發(fā)是多方面的。目前就團(tuán)隊(duì)理論的研究還有待與深入，利用計(jì)算智能原理與方法來指導(dǎo)建設(shè)大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，是一種新的思路。參考文獻(xiàn)： [1]王海鷹.基于多智能體協(xié)同進(jìn)化機(jī)制的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)建設(shè).中國(guó) 校外教育.2010,7. [2]Wang Haiying.Cooperative agent-based evolutionary mechanism of the management team of Enterprise innovation[C2010 IEEE International Conference on AdvanceManagement Science(IEEE ICAMS 2010).2010-07. [3]李慧波.團(tuán)隊(duì)精神.新華出版社.2004.

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