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人工智能期末論文，人工智能的發(fā)展前景及其應用的論文怎么寫

來源：整理時間：2023-06-06 10:45:24 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，人工智能的發(fā)展前景及其應用的論文怎么寫
2，以我眼中的人工智能為題寫一篇小論文什么是人工智能
3，人工智能可以準備哪些論文

1，人工智能的發(fā)展前景及其應用的論文怎么寫

去論文庫里面找找，關鍵字是人工智能，找到相關的論文，一般這些論文的引言部分都有相關部分的歷史和發(fā)展講述，都可以進行借鑒

人工智能的發(fā)展前景及其應用的論文怎么寫

2，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。比如機器貓、光暈里的那個八婆。現(xiàn)在已經有部分人工智能讓我們驚訝了，今天剛剛被一個叫愛麗絲的機器人恐嚇了一下，我說它僅僅是個機器人，它說等機器人控制這個世界的時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，事先預設了各種可能，跟人腦還沒得比，但是這并不代表著處理器就落后于人腦。預設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?？纯窗俣劝倏瓢桑銜l(fā)現(xiàn)人腦是由140億個神經元構成的，每個神經元會有5萬個左右的突觸，用于和其他的神經元聯(lián)絡，從而實現(xiàn)大腦的計算。不過對于大腦的奧秘我們知之甚少，計算到底是在細胞層面還是在原子層面上？不知道，如果記憶是化學物質的話那就是后者，更有人認為人腦功能的實現(xiàn)是基于量子層面甚至和暗物質有關，希望不是，否則我們實現(xiàn)人工智能的難度就大了點。好吧我們就先假設人腦的工作是基于細胞層面上的，那么就是說最小的功能單位就是細胞，那么我們可以寫個程序，將細胞作為一個基點，每個基點與另外140億基點中的五萬個有聯(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元我們可以忽略掉，節(jié)省下一部分計算空間。當然這一切的前提是——獲得大腦詳細模型！要分子級別的，因為突觸很小，這個工作量和難度，等個幾十年吧，還有運算這個程序的電腦也是。

人工智能是使用計算機編寫的程序可以與人交流，使人感到與之交流的是一個人，而不是一臺機器，比如可以和人下棋的計算機程序，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，人工智能應用范圍很廣。比如：博弈、自動推理、專家系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃和機器人學、機器學習等。人工智能是一種計算機程序，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

3，人工智能可以準備哪些論文

找不到方向的可以參考（人工智能與機器人研究）

［摘要］本文認為，計算機科學和人工智能將是21世紀邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。至少在21世紀早期，邏輯學將重點關注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識推理的弗協(xié)調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經驗證據(jù)中建立用于指導以后行動的可錯的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。［關鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學中的公理化運動。當時的數(shù)學家們試圖即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導出其他的數(shù)學定理，從而把整個數(shù)學構造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數(shù)學化，其表現(xiàn)在于：一是邏輯專注于在數(shù)學的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數(shù)學的方法論，從事邏輯研究就意味著象數(shù)學那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學特別是數(shù)學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發(fā)展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發(fā)展？我個人的看法是：計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數(shù)學證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關的經驗證據(jù)，在不充分信息的基礎上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。實際上，在20世紀中后期，就已經開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能（記為ai）之間的相互融合和滲透。例如，哲學邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應用價值。ai從認知心理學、社會科學以及決策科學中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學邏輯）在ai中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學邏輯家去發(fā)展關于非數(shù)學推理的理論；基于幾乎同樣的理由，ai研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，ai特別關心下述課題： ·效率和資源有限的推理； ·感知； ·做計劃和計劃再認； ·關于他人的知識和信念的推理； ·各認知主體之間相互的知識； ·自然語言理解； ·知識表示； ·常識的精確處理； ·對不確定性的處理，容錯推理； ·關于時間和因果性的推理； ·解釋或說明； 21世紀的邏輯學也應該關注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學家們有必要熟悉ai的要求及其相關進展，使其研究成果在ai中具有可應用性. 我認為，至少是21世紀早期，邏輯學將會重點關注下述幾個領域，并且有可能在這些領域出現(xiàn)具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協(xié)調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經驗證據(jù)中建立用于指導以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。