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1，人工智能研究

那就是如何讓他具有人腦的思維作用和儲備作用！

人工智能研究

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機器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35)標簽：雜談我們研究的是人工智能，和機器人有密切關(guān)系，但不是為了研究那些現(xiàn)實的機器人。我們不會去研究機器人足球賽、跳舞機器人這些東西，機器人有很多種：工業(yè)機器人能夠不斷重復(fù)作一些設(shè)定好的精確動作，提高效率，減少失誤；軍用機器人能夠捕捉移動目標并開槍射擊，它需要具有簡單的圖像識別能力；無人飛機也是一種機器人，需要遙感和一些圖像識別能力。這些都是已經(jīng)投入使用了的機器人，但它們顯然沒有人的智力，只是自動控制技術(shù)的延展。人工智能是“類人”機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方面：一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動態(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（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。二、智能運算過程，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)譯為肢體運動和媒介信息。實用機器人在第三個方面做得比較多，而識別和智能運算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、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”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會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（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構(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人的智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在計算機領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經(jīng)濟政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

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3，求一科技創(chuàng)新論文字數(shù)2000字左右請直接把文章發(fā)上去謝謝

科技創(chuàng)新論文和智能計算論文：計算智能原理對創(chuàng)新模式的探索摘要：科技創(chuàng)新能力培養(yǎng)是本科生培養(yǎng)的一個重要方面，在國家大力提倡科技創(chuàng)新的背景下，加強大學(xué)生科技創(chuàng)新具有重要的意義。培養(yǎng)有創(chuàng)新能力的人才是高等學(xué)校建設(shè)的中心。本文基于計算智能原理與方法，結(jié)合指導(dǎo)的國家大學(xué)生創(chuàng)新項目的實踐，就建設(shè)高效的創(chuàng)新團隊的方法進行了初探。關(guān)鍵詞：計算智能；科研訓(xùn)練；創(chuàng)新團隊 0引言目前，我們要提高自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)新型國家。高等教育擔(dān)負著培養(yǎng)創(chuàng)新型人才的重要責(zé)任。學(xué)生科技活動對于提高學(xué)生科技創(chuàng)新能力，培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新型人才具有重要意義。而構(gòu)建了一批銳意進取、大膽創(chuàng)新的大學(xué)生創(chuàng)新團隊，對提高學(xué)生的創(chuàng)新能力和團隊協(xié)作能力就顯得特別的重要。目前就團隊理論的研究還有待與深入，用計算智能的基本理論原理與方法來指導(dǎo)建設(shè)大學(xué)生創(chuàng)新項目團隊，是一種跨學(xué)科研究的新嘗試。 1計算智能的基本理論與方法簡介計算智能由美國學(xué)者James C.Bezedek1992年首次給出其定義，廣義的講就是借鑒仿生學(xué)思想，基于生物體系的生物進化、細胞免疫、神經(jīng)細胞網(wǎng)絡(luò)等某些機制，用數(shù)學(xué)語言抽象描述的計算方法。是基于數(shù)值計算和結(jié)構(gòu)演化的智能，是智能理論發(fā)展的高級階段。計算智能的主要方法有：人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、進化計算等。 1.1模糊計算模糊系統(tǒng)以模糊集合理論、模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，它試圖從一個較高的層次模擬人腦表示和求解不精確知識的能力。在模糊系統(tǒng)中，知識是以規(guī)則的形式存儲的，它采用一組模糊IF—THEN規(guī)則來描述對象的特性，并通過模糊邏輯推理來完成對不確定性問題的求解。模糊系統(tǒng)善于描述利用學(xué)科領(lǐng) 域的知識，具有較強的推理能力。 1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由大量簡單的處理單元，即神經(jīng)元廣泛地連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，計算是通過數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的流動來完成的。在數(shù)據(jù)的流動過程中，每個神經(jīng)元從與其連接的神經(jīng)元處接收輸入數(shù)據(jù)流，對其進行處理以后，再將結(jié)果以輸出數(shù)據(jù)流的形式傳送到與其連接的其它神經(jīng)元中去。網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)和各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值(Wi)是由相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法來確定的。算法不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，一直到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生所需要的輸出為止。通過這個學(xué)習(xí)過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷地從環(huán)境中自動地獲取知識，并將這些知識以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值的形式存儲于網(wǎng)絡(luò)之中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織能力，以及人規(guī)模并行、分布式信息存儲和處理等特點，這使得它非常適合于處理那些需要同時考慮多個因素的、不完整的、不準確的信息處理問題。 1.3進化計算自然界在幾十億年的進化過程中,生物體己經(jīng)形成了一種優(yōu)化自身結(jié)構(gòu)的內(nèi)在機制，它們能夠不斷地從環(huán)境中學(xué)習(xí)，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。對于大多數(shù)生物體，這個過程是通過自然選擇和有性生殖來完成的。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠存活并繁殖：有性生殖保證了后代基因的混合與重組。進化計算受這種自然界進化過程的啟發(fā)，它從模擬自然界的生物進化過程入手，從基因的層次探尋人類某些智能行為發(fā)展和進化的規(guī)律，以解決智能系統(tǒng)如何從環(huán)境中進行學(xué) 習(xí)的問題。 2計算智能原理在創(chuàng)新團隊實踐中的啟發(fā) 從系統(tǒng)論的視角看，創(chuàng)新團隊的建設(shè)問題是一個復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化和控制問題。復(fù)雜系統(tǒng)具有：1）自適應(yīng)性/自組織性(self-adaptive/self-organization)。2）不確定性（uncertainty）。3）涌現(xiàn)性（emergence）。4）預(yù)決性（Finality）。5）演化（Evolution）。6）開放性（opening）。而計算智能的這些方法具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)的特征,創(chuàng)新團隊的建設(shè)是具有一定的研究價值的。 2.1在專家指導(dǎo)下的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)計算智能特點提到，模糊系統(tǒng)善于描述和利用經(jīng)驗知識;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)善于直接從數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)，把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合起來,建立一個混合的系統(tǒng),要比各自單一地工作更為有利。創(chuàng)新團隊在相關(guān)專家的指導(dǎo)下，突出學(xué)生自由組建、自主管理、自我服務(wù)的特色。在明確團隊任務(wù)的前提下對團隊人數(shù)、組成人員條件及內(nèi)部控制制度做些原則性的規(guī)定，賦予團隊負責(zé)人充分的權(quán)力如決定團隊成員構(gòu)成、支配內(nèi)部經(jīng)費、對團隊成員進行分工和考核等，保證其對團隊工作直接有效的管理。 2.2合作與競爭意識計算智能特點提到，進化計算善于求解復(fù)雜的全局最優(yōu)問題，具有極強的穩(wěn)健性和整體優(yōu)化性。種群的進化過程就是優(yōu)勝劣汰的自然選擇過程。團隊建設(shè)的基石是合作與競爭理論。Deutsch早就指出，如果人們處于散亂的、互不相干的獨立競爭關(guān)系，認為雙方目標之間沒有關(guān)系，那么，在資源有限的情況下，人們會表現(xiàn)得更為自私，彼此之間的利益存在沖突，這種關(guān)系會引起組織內(nèi)耗和人際關(guān)系緊張，最終導(dǎo)致低生產(chǎn)率和低創(chuàng)造率。Dcutsch認為，應(yīng)該使人們在組織中具有共同目標，在共同目標下合作共事。具有合作關(guān)系的人們會相互尊重、共享信息和資源，他們會將他人的進步看成對自己的促進，并交流意見和取長補短，現(xiàn)代科學(xué)的進步表明，今天每一項科技成果的取得，差不多都是多學(xué)科協(xié)同作戰(zhàn)的結(jié)果。大學(xué)科研團隊的建設(shè)就是要很好地貫徹這種理念，在適度的競爭與合作之間構(gòu)建這種理念。 2.3融入計算智能思想的協(xié)同學(xué)習(xí) 團隊人們在研究人類智能行為中發(fā)現(xiàn)，大部分人類活動都涉及多個人構(gòu)成的社會團體，大型復(fù)雜問題的求解需要多人或組織協(xié)作完成，師生之間的關(guān)系也更強調(diào)合作和共同發(fā)展。隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、計算機通信和并發(fā)程序設(shè)計的發(fā)展,分布式人工智能逐漸成為人工智能領(lǐng)域的一個新的研究熱點，它是以智能Agent概念為研究核心。雖然每個智能Agent都是主動地、自治地工作,多個智能Agent在同一環(huán)境中協(xié)同工作,協(xié)同的手段是相互通信。計算智能與分布式人工智能結(jié)合則是研究在邏輯上或物理上分散的智能動作如何協(xié)調(diào)它們的知識、技能和規(guī)劃，求解單目標或多目標問題，因此這也為設(shè)計和建立大型復(fù)雜的智能系統(tǒng)或計算機支持的協(xié)同學(xué)習(xí) 工作提供了有效途徑。 2.4選好綜合能力強的團隊帶頭人計算智能特點提到，對復(fù)雜系統(tǒng)的控制，要用處理各種不確定的智能方法，這就要求團隊帶頭人有處理復(fù)雜問題的綜合能力?？萍紕?chuàng)新團隊應(yīng)是由不同類型的人為實現(xiàn)特定的目標組成的群體。激勵和聚合大家的力量，負責(zé)內(nèi)部的計劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)和控制等方面組織工作，必須要有一位核心人物，即學(xué)術(shù)帶頭人。優(yōu)秀的學(xué)術(shù)帶頭人是高?？萍紕?chuàng)新團隊必備的要素。團隊的帶頭人處于溝通、協(xié)調(diào)團隊內(nèi)外的中心位置，是團隊其他成員獲得工作方向、具體任務(wù)、工作目標等信息的主要來源，是團隊維持士氣、活力、凝聚力的中心環(huán)節(jié)和紐帶，在很大程度上決定了整個團隊的學(xué)術(shù)水平、科研風(fēng)格和文化氛圍。同時對團隊整體加強協(xié)調(diào)與組織，提高團隊的內(nèi)部凝聚力。 2.5加強交流，資源公享計算智能特點提到自適應(yīng)，進化機制，是建立在信息傳輸基礎(chǔ)上的。團隊成員之間進而形成了彼此間緊密合作、資源共享的伙伴關(guān)系。通過彼此間的緊密合作，使團隊成員不再是一個獨立的個體，而是共同承擔(dān)責(zé)任、積極面對挑戰(zhàn)的一個集體。在這個集體中，團隊成員的合力要遠遠大于每個成員能力簡單相加的總和。因此，在科研團隊的建設(shè)中，良好的溝通渠道能促進成員之間的團結(jié)合作，使組織中的每個成員都為組織的發(fā)展傾盡所有。團隊成員之間進而形成了彼此間緊密合作、資源共享的伙伴關(guān)系。通過彼此間的緊密合作，使團隊成員不再是一個獨立的個體，而是共同承擔(dān)責(zé)任、積極面對挑戰(zhàn)的一個集體。在這個集體中，團隊成員的合力要遠遠大于每個成員能力簡單相加的總和。因此，在科研團隊的建設(shè)中，良好的溝通渠道能促進成員之間的團結(jié)合作，使組織中的每個成員都為組織的發(fā)展傾盡所有。 2.6配備優(yōu)勢互補的成員在計算智能機制的調(diào)控，非線性復(fù)雜系統(tǒng)有涌現(xiàn)性特征。所謂涌現(xiàn)性，就是肩負不同角色的組件間通過多種交互模式、按局部或全局的行為規(guī)則進行交互，組件類型與狀態(tài)、組件之間的交互以及系統(tǒng)行為隨時間不斷改變，系統(tǒng)中子系統(tǒng)或基本單元之間的局部交互，經(jīng)過一定的時間之后在整體上演化出一些獨特的、新的性質(zhì)，形成某些模式，這便體現(xiàn)為涌現(xiàn)性。子系統(tǒng)之間的相互作用，可導(dǎo)致產(chǎn)生與單個子系統(tǒng)行為顯著不同的宏觀整體性質(zhì)。涌現(xiàn)性也體現(xiàn)為一種質(zhì)變，主體之間的相互作用開始后,系統(tǒng)能自組織、自協(xié)調(diào)、自加強, 并隨之擴大,發(fā)展,最后發(fā)生質(zhì)變，即發(fā)生了涌現(xiàn)。 3結(jié)束語計算智能理論對處理復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化和控制問題是有效，計算智能原理在創(chuàng)新團隊實踐中的啟發(fā)是多方面的。目前就團隊理論的研究還有待與深入，利用計算智能原理與方法來指導(dǎo)建設(shè)大學(xué)生創(chuàng)新項目團隊，是一種新的思路。參考文獻： [1]王海鷹.基于多智能體協(xié)同進化機制的學(xué)術(shù)團隊建設(shè).中國校外教育.2010,7. [2]Wang Haiying.Cooperative agent-based evolutionary mechanism of the management team of Enterprise innovation[C2010 IEEE International Conference on AdvanceManagement Science(IEEE ICAMS 2010).2010-07. [3]李慧波.團隊精神.新華出版社.2004.

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