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關(guān)于人工智能的科技論文,求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文

來源:整理 時(shí)間:2023-06-06 14:30:20 編輯:智能門戶 手機(jī)版

1,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。

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2,求初識(shí)人工智能相關(guān)論文資料

關(guān)于人工智能的定義眾說不一。美國(guó) 斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授 下過這樣一個(gè)定義:“人工智能是關(guān)于知識(shí) 的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知 識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué) ?!?而麻省理工學(xué)院 的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如 何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能 工作?!比藗兤毡檎J(rèn)為人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI,也稱機(jī)器智 能。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系 統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是從計(jì)算機(jī)應(yīng) 用系統(tǒng)的角度出發(fā) , 研究如何制造出人造 的智能機(jī)器或智能系統(tǒng) , 來模擬人類智能 活動(dòng)的能力, 以延伸人們智能的科學(xué)。 人工智能就其本質(zhì)而言 , 是對(duì)人的思 維的信息過程的模擬。人工智能不是人的 智能 , 更不會(huì)超過人的智能。 對(duì)于人的思 維模擬可以從兩條道路進(jìn)行, 一是結(jié)構(gòu)模 擬 , 仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制 , 制造出 “類人 腦”的機(jī)器;二是功能模擬,暫時(shí)撇開人腦 的內(nèi)部結(jié)構(gòu), 而從其功能過程進(jìn)行模擬。 人工智能可以分為強(qiáng)人工智能和弱人 工智能。強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機(jī)器,并且,這樣的 機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的, 有自我意識(shí) 的。弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能 真正地推理和解決問題的智能機(jī)器 , 這些 機(jī)器只不過看起來像是智能的 , 但并不真 正擁有智能 , 也不會(huì)有自主意識(shí)。 人工智 能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段: 第一階段:20 世紀(jì) 50 年代人工智能的興 起和冷落。人工智能概念首次提出后,出現(xiàn)了 一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語言等。但由于解法推理能力有 限,以及機(jī)器翻譯失敗等,使人工智能走入低 谷。這一階段的特點(diǎn)是:重視問題求解的方 法,忽視知識(shí)重要性。第二階段:20 世紀(jì) 60 年代末到 70 年代,專 家系統(tǒng)出現(xiàn)使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究 和開發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。1969 年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(IJCAI)。 第三階段:20 世紀(jì) 80 年代,隨著第五代計(jì) 算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982 年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”,其目的是使 邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。 第四階段:20 世紀(jì) 80 年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛 速發(fā)展。1987 年,美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)迅速發(fā)展起來。 第五階段:20 世紀(jì) 90 年代,人工智能出現(xiàn) 新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互 連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問 題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解,將人工智能面向?qū)嵱?。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 知識(shí)表現(xiàn),智能搜索,推理,知識(shí)獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識(shí)別,邏輯程序設(shè)計(jì),軟計(jì)算,不精確和不確定的管理,人 工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行研究的,有如下領(lǐng)域:(1)專家系統(tǒng)。依靠人 類已有的知識(shí)建立起來的知識(shí)系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域。(2)機(jī)器學(xué)習(xí)。主要在三 個(gè)方面進(jìn)行:一是研究人類學(xué)習(xí)的機(jī)理、人 腦思維的過程;二是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法;三是建立針對(duì)具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。(3)模式識(shí)別。研究如何使機(jī)器具有感知能力,主要研究視覺 模式和聽覺模式的識(shí)別。(4)理解自然語言。計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計(jì)算機(jī),這將給人們帶極大的便 利。(5)機(jī)器人學(xué)。機(jī)器人是一種能模擬人的行為的機(jī)械,對(duì)它的研究經(jīng)歷了三代發(fā)展過程:第一代(程序控制)機(jī)器人:這種機(jī)器人只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化就會(huì)出問題,甚至發(fā)生危險(xiǎn)。第二代(自適應(yīng))機(jī)器人:這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對(duì)象等簡(jiǎn)單的信息,并由機(jī)器人體內(nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析處理,控制機(jī)器人的動(dòng)作。第三代(智能)機(jī)器人:智能機(jī) 器人具有類似人的智能,它裝備了高靈敏度傳感器,因而具有超過人的視覺、聽覺、www.homelunwen.com 、嗅覺、觸覺的能力,能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析,控制自 己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的變化,完成各種復(fù)雜的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀(jì) 80 年代以來專家系統(tǒng)在許多方面取得 成功,將人工智能中特別是智能和知識(shí)處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴(kuò)大了決策支持系統(tǒng) 的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問題的能力,這就成為智能決策支持系統(tǒng)。(7)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā),試圖用大量的 處理單元模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。

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3,淺談人工智能技術(shù)在生活科技中的運(yùn)用技術(shù)

人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離,還有許多問題有待解決,且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識(shí)表示及其推理、常識(shí)知識(shí)及其推理、人工思維模型、智能人機(jī)接口、多智能主體系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。 人工智能(Artificial Intelligence), 英文縮寫為 AI, 是一門由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。自問世以來AI經(jīng)過波波折折,但終于作為一門邊緣新學(xué)科得到世界的承認(rèn)并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用AI技術(shù),而且AI中的專家系統(tǒng)、自然語言處理和圖象識(shí)別已成為新興的知識(shí)產(chǎn)業(yè)的三大突破口。 作為一門學(xué)科,人工智能于1956年問世,是由“人工智能之父“McCarthy及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家在Dartmouth大學(xué)召開的會(huì)議上,首次提出。對(duì)人工智能的研究,由于研究角度的不同,形成了不同的研究學(xué)派。這就是:符號(hào)主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。 傳統(tǒng)人工智能是符號(hào)主義,它以Newell和Simon提出的物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)為基礎(chǔ)。物理符號(hào)系統(tǒng)是由一組符號(hào)實(shí)體組成,它們都是物理模式,可在符號(hào)結(jié)構(gòu)的實(shí)體中作為組成成分出現(xiàn),可通過各種操作生成其它符號(hào)結(jié)構(gòu)。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)認(rèn)為:物理符號(hào)系統(tǒng)是智能行為的充分和必要條件。主要工作是“通用問題求解程序“(General Problem Solver, GPS www.bfblw.com 論文網(wǎng)):通過抽象,將一個(gè)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)變成一個(gè)符號(hào)系統(tǒng),基于此符號(hào)系統(tǒng),使用動(dòng)態(tài)搜索方法求解問題。 連接主義學(xué)派是從人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā),研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力,研究大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元的集團(tuán)信息處理能力及其動(dòng)態(tài)行為。 人們也稱之為神經(jīng)計(jì)算。研究重點(diǎn)是側(cè)重于模擬和實(shí)現(xiàn)人的認(rèn)識(shí)過程中的感覺、知覺過程、形象思維、分布式記憶和自學(xué)習(xí)、自組織過程。 行為主義學(xué)派是從行為心理學(xué)出發(fā),認(rèn)為智能只是在與環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來。 人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段: 第一階段:50年代人工智能的興起和冷落 人工智能概念首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限,以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是:重視問題求解的方法,忽視知識(shí)重要性。 第二階段:60年代末到70年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮 DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三階段:80年代,隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制,人工智能得到了很大發(fā)展 日本1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃“,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS“,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。 第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展 1987年,美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。 第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮 由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展,人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解,將人工智能更面向?qū)嵱?。另外,由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。 IBM公司“深藍(lán)“電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋冠軍,美國(guó)制定了以多Agent系統(tǒng)應(yīng)用為重要研究?jī)?nèi)容的信息高速公路計(jì)劃,基于Agent技術(shù)的Softbot(軟機(jī)器人)在軟件領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中得到了充分應(yīng)用,同時(shí),美國(guó)Sandia實(shí)驗(yàn)室建立了國(guó)際上最龐大的“虛擬現(xiàn)實(shí)“實(shí)驗(yàn)室,擬通過數(shù)據(jù)頭盔和數(shù)據(jù)手套實(shí)現(xiàn)更友好的人機(jī)交互,建立更好的智能用戶接口。圖像處理和圖像識(shí)別,聲音處理和聲音識(shí)別取得了較好的發(fā)展,IBM公司推出了ViaVoice聲音識(shí)別軟件,以使聲音作為重要的信息輸入媒體。國(guó)際各大計(jì)算機(jī)公司又開始將“人工智能“作為其研究?jī)?nèi)容。人們普遍認(rèn)為,計(jì)算機(jī)將會(huì)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)?huì)以智能信息處理為中心。 目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是:分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)(包括專家系統(tǒng)、知識(shí)庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng))、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)我們有用的知識(shí))、遺傳與演化計(jì)算(通過對(duì)生物遺傳與進(jìn)化理論的模擬,揭示出人的智能進(jìn)化規(guī)律)、人工生命(通過構(gòu)造簡(jiǎn)單的人工生命系統(tǒng)(如:機(jī)器蟲)并觀察其行為,探討初級(jí)智能的奧秘)、人工智能應(yīng)用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機(jī)接口、智能機(jī)器人等)等等。

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文章TAG:關(guān)于人工智能智能科技關(guān)于人工智能的科技論文

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