關(guān)于人工智能的論文，以我眼中的人工智能為題寫一篇小論文什么是人工智能

來源：整理時(shí)間：2023-05-29 14:17:13 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，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(yǔ)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

2，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(guó)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(guó)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(yǔ)[ 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(guó)際象棋機(jī)器人、日本的 A S H IMO 、韓國(guó)的 MA H2 RU 、我國(guó)的主體網(wǎng)格智能平臺(tái) A Grip 等。但這些成果多是對(duì)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(jiǎn)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(cè)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(zhēng)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(duì)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(zhēng)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。

求職稱論文人工智能的未來與挑戰(zhàn)

3，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(guó) 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(duì)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(duì)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(yǔ)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(yǔ)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(guó)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(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后, 各國(guó)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(guó)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(yǔ)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(duì)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(yǔ)言。計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語(yǔ)言,便可以直接用口語(yǔ)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(duì)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(duì)象等簡(jiǎn)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(duì)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。

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