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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(yīng)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(yīng)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(zhǔn)備哪些論文

1，人工智能的發(fā)展前景及其應(yīng)用的論文怎么寫

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

人工智能的發(fā)展前景及其應(yīng)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(jīng)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(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。看看百度百科吧，你會發(fā)現(xiàn)人腦是由140億個神經(jīng)元構(gòu)成的，每個神經(jīng)元會有5萬個左右的突觸，用于和其他的神經(jīng)元聯(lián)絡(luò)，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(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，否則我們實現(xiàn)人工智能的難度就大了點。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，那么我們可以寫個程序，將細(xì)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(jīng)元我們可以忽略掉，節(jié)省下一部分計算空間。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(yīng)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(xué)、機器學(xué)習(xí)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(zhǔn)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(rèn)為，計算機科學(xué)和人工智能將是21世紀(jì)邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀(jì)早期，邏輯學(xué)將重點關(guān)注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)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(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的可錯的歸納判斷？（3）如何進(jìn)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(rèn)知主體相互之間的知識而進(jìn)行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進(jìn)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(jìn)行成功的交際？等等。［關(guān)鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內(nèi)涵邏輯，認(rèn)知邏輯，自然語言邏輯現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。當(dāng)時的數(shù)學(xué)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(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理，從而把整個數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個嚴(yán)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(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴(yán)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(jì)邏輯研究的嚴(yán)重數(shù)學(xué)化，其表現(xiàn)在于：一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論，從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴(yán)格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。本文所要探討的問題是：21世紀(jì)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(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)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(jìn)行的各種必然性推理（這一點在20世紀(jì)基本上已經(jīng)做到了，如用計算機去進(jìn)行高難度和高強度的數(shù)學(xué)證明，“深藍(lán)”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(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，……由此達(dá)到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)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(yīng)用性。實際上，在20世紀(jì)中后期，就已經(jīng)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(xué)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(yīng)用價值。ai從認(rèn)知心理學(xué)、社會科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學(xué)邏輯）在ai中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理的理論；基于幾乎同樣的理由，ai研究者也在進(jìn)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(guān)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(rèn)； ·關(guān)于他人的知識和信念的推理； ·各認(rèn)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(guān)于時間和因果性的推理； ·解釋或說明； 21世紀(jì)的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題，并對之進(jìn)行研究。為了做到這一點，邏輯學(xué)家們有必要熟悉ai的要求及其相關(guān)進(jìn)展，使其研究成果在ai中具有可應(yīng)用性. 我認(rèn)為，至少是21世紀(jì)早期，邏輯學(xué)將會重點關(guān)注下述幾個領(lǐng)域，并且有可能在這些領(lǐng)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(diào)、非單調(diào)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(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的歸納判斷？（3）如何進(jìn)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(rèn)知主體相互之間的知識而進(jìn)行的推理？（4）如何結(jié)合各種語境因素進(jìn)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(jìn)行成功的交際？等等。