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1，ai 是

A I就是Adobe Illustrator的縮寫，Illustrator（譯為：“插畫師”）是美國Adobe公司出的一款矢量處理軟件?，F(xiàn)在最新版本為13.0，又稱CS 3版，有官方中文版本的。這款軟件的作用通常用于： 1.卡通造型的設計； 2.商業(yè)插畫的繪制； 3.設計VI。人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。 “人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之擴展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn) 性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準確，因之當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的, 人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現(xiàn)人工智能技術的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。 AI是通過觀察或實驗獲得的健康人群某種營養(yǎng)素的攝入量。另外籃球巨星AI是艾佛森的綽號之一，其全名叫阿倫.艾弗森，即Allen Iverson，綽號AI就是由他的名和姓的第一個字母得來的，由于簡明，也是對于他用的比較多的綽號之一。艾佛森的其他綽號還有1.答案(The Answer)(名字的英文縮寫組成);2.三趾樹獺(bubba chuck)。

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2，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，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。

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3，求初識人工智能相關論文資料

關于人工智能的定義眾說不一。美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授下過這樣一個定義:“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學 ?！?而麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！比藗兤毡檎J為人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI,也稱機器智能。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。它是從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā) , 研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng) , 來模擬人類智能活動的能力, 以延伸人們智能的科學。人工智能就其本質而言 , 是對人的思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能 , 更不會超過人的智能。對于人的思維模擬可以從兩條道路進行, 一是結構模擬 , 仿照人腦的結構機制 , 制造出 “類人腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內部結構, 而從其功能過程進行模擬。人工智能可以分為強人工智能和弱人工智能。強人工智能觀點認為有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機器,并且,這樣的機器能將被認為是有知覺的, 有自我意識的。弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器 , 這些機器只不過看起來像是智能的 , 但并不真正擁有智能 , 也不會有自主意識。人工智能的研究經歷了以下幾個階段: 第一階段:20 世紀 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,以及機器翻譯失敗等,使人工智能走入低谷。這一階段的特點是:重視問題求解的方法,忽視知識重要性。第二階段:20 世紀 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 化學質譜分析系統(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用化。1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(IJCAI)。第三階段:20 世紀 80 年代,隨著第五代計算機的研制,人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982 年開始了“第五代計算機研制計劃”,即“知識信息處理計算機系統(tǒng)KIPS”,其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗,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 80 年代末,神經網絡飛速發(fā)展。1987 年,美國召開第一次神經網絡國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后, 各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網絡迅速發(fā)展起來。第五階段:20 世紀 90 年代,人工智能出現(xiàn) 新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標問題求解,將人工智能面向實用。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 知識表現(xiàn),智能搜索,推理,知識獲取,組合調度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經網絡,復雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領域相結合進行研究的,有如下領域:(1)專家系統(tǒng)。依靠人類已有的知識建立起來的知識系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領域。(2)機器學習。主要在三個方面進行:一是研究人類學習的機理、人腦思維的過程;二是機器學習的方法;三是建立針對具體任務的學習系統(tǒng)。(3)模式識別。研究如何使機器具有感知能力,主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。(4)理解自然語言。計算機如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計算機,這將給人們帶極大的便利。(5)機器人學。機器人是一種能模擬人的行為的機械,對它的研究經歷了三代發(fā)展過程:第一代(程序控制)機器人:這種機器人只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化就會出問題,甚至發(fā)生危險。第二代(自適應)機器人:這種機器人配備有相應的感覺傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對象等簡單的信息,并由機器人體內的計算機進行分析處理,控制機器人的動作。第三代(智能)機器人:智能機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,能對感知的信息進行分析,控制自己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的變化,完成各種復雜的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀 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處理技術應用于決策支持系統(tǒng),擴大了決策支持系統(tǒng) 的應用范圍,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)人工神經網絡。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系統(tǒng)工程結構和工作機理。

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