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人工智能科技論文800字，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：2023-06-10 15:08:04 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，求職稱論文淺談機(jī)器人的人工智能

人工智能的奠基者，大部份人都公認(rèn)是英國的數(shù)學(xué)家圖靈（AlanTuring）。他發(fā)明了一種稱為圖靈試驗(yàn)的測(cè)試方式，做為機(jī) 器是否有人工智能的判斷標(biāo)準(zhǔn)：讓機(jī)器和真人分別坐在兩個(gè)看不見對(duì)方的房間里，通過電腦屏幕打字交談。如果人類無法判定坐在對(duì)面盒子里的是人類還是機(jī)器的話，那機(jī)器就通過了這個(gè) “圖靈試驗(yàn)”。依現(xiàn)在的技術(shù)，要做出在一般性交談中很像真人的電腦響應(yīng)程序已經(jīng)很容易，但拿稍微深入一點(diǎn)的內(nèi)容去戳電腦，電腦馬上就原型畢露了。這就是為什么一部分哲學(xué) 家和科學(xué)家相信類似人類的人工智能永遠(yuǎn)不可能的原因—— 電腦根據(jù)輸入的文字操弄自已手上的數(shù)據(jù)庫，然后再回答出一個(gè)答案來，這樣叫做“智慧”嗎？電腦知道自已在做什么嗎？以 I B M 的深藍(lán)為例，當(dāng)年深藍(lán)打敗了世界棋王卡斯珀羅夫被譽(yù)為是人工智能的一大進(jìn)步，但深藍(lán) 真正在做的，只是把每一步可能的棋步都算出來，并且據(jù) 此決定什么步數(shù)算出來的贏面最大而已。如果接下來問深藍(lán) 晚飯吃什么好，深藍(lán)也只有卡殼的份兒。從某些角度上來看，現(xiàn)在的人工智能頂多只能說是強(qiáng)化版的電話語音而已，使用者輸入123，電腦就根據(jù)這個(gè)切換到不同的回答。簡(jiǎn)單來說，電腦無法像人類一樣，整合過去的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，產(chǎn)生“靈光一閃”的時(shí)刻，創(chuàng)造出新的發(fā)明、新的設(shè)計(jì)或新的理念。究竟人工智能還有多遙遠(yuǎn)呢？目前科學(xué)家面臨著兩個(gè)大問題——辨識(shí)和常識(shí)。人類在辨識(shí)方面沒有什么困難（通常情況下），可以從眼睛看到的畫面中，分析出每個(gè)物體的屬性，并且過濾掉不重要的東西；可以從耳朵聽到的聲音中，自動(dòng)將不同的聲音分離開來，甚至專注在被大音量掩蓋的小聲音上，一切都不用特別去想就能辦到。但機(jī)器人就沒辦法了，它們可以看得比人類清楚，聽得比人類清楚，但他們無法知道究竟它們聽到的是什么，看到的是什么。www.591lunwen.com 畢業(yè)論文網(wǎng) 人類有這樣的能力，源自于長時(shí)間的演化，讓許多“運(yùn)算”都被潛意識(shí)中的腦力分?jǐn)偟袅?，意識(shí)所見到的世界，只是經(jīng) 過潛意識(shí) 計(jì) 算處理后，剩下來的簡(jiǎn)化部份。更重要的，人類有能力跟經(jīng)驗(yàn)判斷、分類未知的事物，而這是電腦辦不到的。另一個(gè)人工智能的難題是常識(shí)。人類從日常生活中的經(jīng) 驗(yàn) 中獲得常識(shí)，例如“ 水是濕的”、“時(shí)間不會(huì)倒流”、“繩子可以拉，但不能推”、“蘋果有現(xiàn)實(shí) 扭曲力場(chǎng)”等，這些事情不能用程序來表達(dá)，只能在碰到的時(shí)候學(xué)起來。海倫凱勒學(xué)習(xí)“水”的含意的故事大家都聽說過，但人類有能力將概念（實(shí)物的水和文字的水）連接起來，機(jī)器人卻做不到。每一樣概念都要用程序?qū)?進(jìn)機(jī)器人的內(nèi)存里，機(jī)器人才會(huì) “懂”。換句話說，就是機(jī)器人沒有連結(jié)概念的學(xué)習(xí)能力。

求職稱論文淺談機(jī)器人的人工智能

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(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(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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