人工智能論文，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(shí)間：2024-12-01 15:41:45 編輯：智能門戶手機(jī)版

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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，如何在sci上發(fā)表人工智能論文
4，求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文
5，求職稱論文人工智能的未來與挑戰(zhàn)
6，求初識(shí)人工智能相關(guān)論文資料

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

很好寫的，。

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

人工智能是使用計(jì)算機(jī)編寫的程序可以與人交流，使人感到與之交流的是一個(gè)人，而不是一臺(tái)機(jī)器，比如可以和人下棋的計(jì)算機(jī) 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(dòng)推理、專家系統(tǒng)、自然語言理解、規(guī)劃和機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。人工智能是一種計(jì)算機(jī)程序，可以輔助人們解決一些問題。

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，如何在sci上發(fā)表人工智能論文

您好，可以安排各專業(yè)的核心期刊，SCI、EI、南北核心等，希望我的回答對您有幫助，望采納?。。?/section>

在動(dòng)筆之前要做好充分的準(zhǔn)備，一旦下筆之后，則要堅(jiān)持不懈地一口氣寫下去，務(wù)必在最短時(shí)間內(nèi)拿出初稿。這是許多文章家的寫作訣竅。有的人寫文章喜歡咬文嚼字，邊寫邊琢磨詞句，遇到想不起的字也要停下來查半天字典。這樣寫法，很容易把思路打斷。其實(shí)，初稿不妨粗一些，材料或文字方面存在某些缺陷，只要無關(guān)大局。暫時(shí)不必去改動(dòng)它，等到全部初稿寫成后，再來加工不遲。魯迅就是這樣做的，他在《致葉紫》的信中說：　　先前那樣十步九回頭的作文法，是很不對的，這就是在不斷的不相信自己——結(jié)果一定做不成。以后應(yīng)該立定格局之后，一直寫下去，不管修辭，也不要回頭看。等到成后，擱它幾天，然后再來復(fù)看，刪去若干，改換幾字。在創(chuàng)作的途中，一面煉字，真要把感興打斷的。我翻譯時(shí)，倘想不到適當(dāng)?shù)淖?，就把這些字空起來，仍舊譯下去，這字待稍暇時(shí)再想?！　》駝t，能因?yàn)橐粋€(gè)字，停到大半天。這是魯迅的經(jīng)驗(yàn)之談，對我們寫畢業(yè)論文也極有啟發(fā)。

如何在sci上發(fā)表人工智能論文

4，求一篇關(guān)于人工智能與機(jī)器人的論文

機(jī)器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35)標(biāo)簽：雜談我們研究的是人工智能，和機(jī)器人有密切關(guān)系，但不是為了研究那些現(xiàn)實(shí)的機(jī)器人。我們不會(huì)去研究機(jī)器人足球賽、跳舞機(jī)器人這些東西，機(jī)器人有很多種：工業(yè)機(jī)器人能夠不斷重復(fù)作一些設(shè)定好的精確動(dòng)作，提高效率，減少失誤；軍用機(jī)器人能夠捕捉移動(dòng)目標(biāo)并開槍射擊，它需要具有簡單的圖像識(shí)別能力；無人飛機(jī)也是一種機(jī)器人，需要遙感和一些圖像識(shí)別能力。這些都是已經(jīng)投入使用了的機(jī)器人，但它們顯然沒有人的智力，只是自動(dòng)控制技術(shù)的延展。人工智能是“類人”機(jī)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(jí)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(gè)方面：一、識(shí)別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動(dòng)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(chǔ)形式）的概念邏輯信息。二、智能運(yùn)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(yùn)動(dòng)和媒介信息。實(shí)用機(jī)器人在第三個(gè)方面做得比較多，而識(shí)別和智能運(yùn)算是很弱的，尤其是概念知識(shí)的存儲(chǔ)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(diǎn)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”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時(shí)我們會(huì)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(shí)（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識(shí)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(rèn)同的觀點(diǎn)。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(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人，經(jīng)濟(jì)政治決策，控制系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

5，求職稱論文人工智能的未來與挑戰(zhàn)

人工智能的發(fā)展英國科學(xué)家圖靈于 1936 年提出“理論計(jì)算機(jī)”模型 , 被稱之為“圖靈機(jī)”( Turing Machine) , 創(chuàng)立了“自動(dòng)機(jī)理論”。 1950 年 ,圖靈發(fā)表了著名論文《計(jì)算機(jī)能思維嗎 ?》,明確地提出了“機(jī)器能思維”的觀點(diǎn) 。1956 年夏季 , 在美國達(dá)特摩斯 (Da rt mo ut h) 大學(xué) , 由麥卡賽 (J . McCart hy) 、明斯基 ( M . L . Minsky) 、香農(nóng)等發(fā)起 ,由西蒙 ( H . A . Simo n) 、塞繆爾 ( A . L . Sa muel) 、紐厄爾 ( A . Newell ) 等參加 ,舉行了關(guān)于“如何用機(jī) 器模擬人的智能”的學(xué)術(shù)研討會(huì) , 第一次正式采用“人工智能”( A rtificial Intelligence ) 的術(shù)語[ 1 ] 。這次具有歷史意義的、為期兩個(gè)月之久的學(xué)術(shù)會(huì)議 ,標(biāo)志著“人工智能”新學(xué)科的誕生。在人工智能 50 多年的歷史中 ,先后出現(xiàn)了邏輯學(xué) 派 (符號(hào)主義) 、控制論學(xué)派 ( 聯(lián)結(jié)主義) 和仿生學(xué)派 ( 行為主義) 。符號(hào)主義方法以物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)和有限合理性原理為基礎(chǔ) ,聯(lián)結(jié)主義方法以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化計(jì)算為核心 , 行為主義方法則側(cè)重研究感知和行動(dòng)之間的關(guān)系。這些理論和方法在模式識(shí)別、知識(shí)工程、專家系統(tǒng) 、智能控制、數(shù)據(jù) 挖掘、智能機(jī)器人等領(lǐng)域取得了偉大成就 ,極大推動(dòng)了科技進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展[ 2 ] 。如 ,醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng) 、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 IB M 的國際象棋機(jī)器人、日本的 A S H IMO 、韓國的 MA H2 RU 、我國的主體網(wǎng)格智能平臺(tái) A Grip 等。但這些成果多是對智能的某些方面進(jìn)行宏觀的功能模擬 ,并未給出到底什么樣的符號(hào) ,什么樣的形式化方法來表示人腦的智能體系。盡管有學(xué)者研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,探討用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬人腦而產(chǎn) 生智能 ,然而復(fù)雜的人腦結(jié)構(gòu)以及未知的工作機(jī)理豈是簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所能表示的。圖靈大師為了說明機(jī)器可以具有智能 ,提出了著名的“圖靈測試”,用機(jī)器行為解釋智能 , 將智能歸為行為 ,而彭羅斯卻認(rèn)為意識(shí)是智能的根本 ,沒有意識(shí)就不會(huì)有思維 ,沒有思維又何談智能 ,因此認(rèn)為機(jī)器不能具有智能。愛丁頓曾提出 ,大腦是由原子、電子組成 ,那么一個(gè)普通原子的機(jī)械集合體能夠成為一個(gè)具有思維的機(jī)器嗎 ? 機(jī)器是否可以具有智能不斷地爭論著。要想回答這一問題 ,就要弄清機(jī)器的工作機(jī)理是否能與人腦的工作機(jī)理相 www.bfblw.com/article.asp?ID=33263 論文網(wǎng)，似或一致。香農(nóng)的信息論發(fā)表后 , 人工智能學(xué)者們受到啟發(fā) ,開始用信息的觀點(diǎn)來探討人腦與智能 ,直到 20 世紀(jì) 90 年代的腦 ———機(jī)對話 (BCI) 實(shí)驗(yàn)出現(xiàn) , 正式證明機(jī)器與人腦在信息處理上的機(jī)理是一致的 ,大腦與計(jì)算機(jī)可以直接進(jìn)行信息交換 ,可以互相理解 ,計(jì)算機(jī)芯片可以成為大腦的一部分。至此 ,機(jī)器是否可以具有智能的爭論告一段落 ,人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了新的空間。2　人工智能的未來與挑戰(zhàn) 人工智能研究的主要目標(biāo) ,就是希望用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的手段來擴(kuò)展人類智能系統(tǒng)的能力[ 3 ] ,那么人工智能未來的發(fā) 展方向有哪些更值得關(guān)注的呢 ? 本文從四方面進(jìn)行了闡述 : 人工智能技術(shù)與生物技術(shù) 、電子技術(shù)結(jié)合研究生物電子體 , 與腦科學(xué) 、信息處理技術(shù)結(jié)合研究大腦信息處理模型 ,與網(wǎng) 絡(luò)技術(shù) 、軟件技術(shù)結(jié)合研究網(wǎng)絡(luò)智能軟件 ,與通訊技術(shù)、控制技術(shù)結(jié)合研究家庭機(jī)器人。

6，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不一。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授下過這樣一個(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)去做過去只有人才能做的智能工作。”人們普遍認(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(huì)超過人的智能。對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)器只不過看起來像是智能的 , 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,美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國在神經(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。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?。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 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、人腦思維的過程;二是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法;三是建立針對具體任務(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)理解自然語言。計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計(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,對它的研究經(jīng)歷了三代發(fā)展過程: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、操作對象等簡單的信息,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,因而具有超過人的視覺、聽覺、www.homelunwen.com 、嗅覺、觸覺的能力,能對感知的信息進(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。