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人工智能發(fā)展的第一次高潮，人工智能的發(fā)展前景如何

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-06-17 09:02:47 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，人工智能的發(fā)展前景如何

現(xiàn)在的中國(guó)不僅是軍事強(qiáng)國(guó)，而且不斷的在向科技強(qiáng)國(guó)靠近，隨著人工智能熱潮的到來(lái)，我國(guó)已經(jīng)在這方面取得了很大的進(jìn)步，同時(shí)還有很大的空間可以發(fā)揮，所以，相信在以后的的日子里，人工智能在我國(guó)的發(fā)展前景還是很樂觀的。在劉慶峰寫給科大訊飛的一封信中就明確的寫到人工智能AI在中國(guó)以后的發(fā)展前景，其中提到了未來(lái)二十年之后科大訊飛的三大發(fā)展趨勢(shì)，說(shuō)明了人工智能將在未來(lái)十年之內(nèi)就能夠很大的改變?nèi)祟惿畹姆椒矫婷?，小到日常生活，大到我們?guó)家科技方面，無(wú)處不存在著人工智能的影子。前一段時(shí)間，5G技術(shù)的問世也將能夠助推我國(guó)人工智能技術(shù)的發(fā)展，將其再次推向一個(gè)高潮，在未來(lái)的時(shí)間內(nèi)，相信語(yǔ)音交流方式成為我們?nèi)粘Ｉ钪械淖钪饕姆绞?，這將不僅能夠推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，而且在人們?nèi)粘５纳罟ぷ髦?，更加快了人們的工作效率，提高了人們的生活水平質(zhì)量，讓我們的生活中處處都能夠體現(xiàn)出科技化，智能化，給我們的生活提供更多的便利條件。除此之外，人工智能技術(shù)將會(huì)更多的運(yùn)用到農(nóng)業(yè)和工業(yè)方面，不能說(shuō)這些高科技只是使用到一些高端的領(lǐng)域，我們還可以讓他更加的親民化，更多的走向老百姓的生活當(dāng)中，推動(dòng)農(nóng)業(yè)更進(jìn)一步的發(fā)展，給他們?cè)诜N田的時(shí)候提供更多的便利。相信我們的祖國(guó)將會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大，人工智能定技術(shù)更加的成熟。

人工智能的發(fā)展前景如何

2，人工智能的演進(jìn)

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(yǔ)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(yǔ)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（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence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(lái)。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)技術(shù)的發(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)嵱谩Ａ硗?，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。

人工智能的演進(jìn)

3，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(shuō)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(guò)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(guò)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(lái)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(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能 , 更不會(huì)超過(guò)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(guò)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(guò)看起來(lái)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(yǔ)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(yǔ)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(lái)。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)嵱谩Ｈ斯ぶ悄苎芯糠懂犛凶匀徽Z(yǔ)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(lái)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(guò)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(yǔ)言。計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語(yǔ)言,便可以直接用口語(yǔ)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(guò)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(guò)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(lái)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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