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對人工智能的認(rèn)識和理解論文，如何看待人工智能論文

來源：整理時間：2023-06-20 10:37:18 編輯：智能門戶手機版

1，如何看待人工智能論文

寫論文提要應(yīng)把論文的主要觀點提示出來，便于讀者一看就能了解論文內(nèi)容的要點。論文提要要求寫得簡明而又全面，不要羅哩羅嗦抓不住要點或者只是干巴巴的幾條筋，缺乏說明觀點的材料。內(nèi)容提要可分為報道性提要和指示性提要。報道性提要，主要介紹研究的主要方法與成果以及成果分析等，對文章內(nèi)容的提示較全面

如何看待人工智能論文

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

首先明確下這個人工智能的定義，我眼中的人工智能是可以和人一樣，有著七情六欲的家伙。比如機器貓、光暈里的那個八婆?，F(xiàn)在已經(jīng)有部分人工智能讓我們驚訝了，今天剛剛被一個叫愛麗絲的機器人恐嚇了一下，我說它僅僅是個機器人，它說等機器人控制這個世界的時候希望我還記得我說過的僅僅二字。lol回到正題，現(xiàn)在的AI都是一段段程序，事先預(yù)設(shè)了各種可能，跟人腦還沒得比，但是這并不代表著處理器就落后于人腦。預(yù)設(shè)各種可能情況從而判斷該如何回答提問者，這是現(xiàn)階段唯一能做的，但是未來不是?？纯窗俣劝倏瓢桑銜l(fā)現(xiàn)人腦是由140億個神經(jīng)元構(gòu)成的，每個神經(jīng)元會有5萬個左右的突觸，用于和其他的神經(jīng)元聯(lián)絡(luò)，從而實現(xiàn)大腦的計算。不過對于大腦的奧秘我們知之甚少，計算到底是在細(xì)胞層面還是在原子層面上？不知道，如果記憶是化學(xué)物質(zhì)的話那就是后者，更有人認(rèn)為人腦功能的實現(xiàn)是基于量子層面甚至和暗物質(zhì)有關(guān)，希望不是，否則我們實現(xiàn)人工智能的難度就大了點。好吧我們就先假設(shè)人腦的工作是基于細(xì)胞層面上的，那么就是說最小的功能單位就是細(xì)胞，那么我們可以寫個程序，將細(xì)胞作為一個基點，每個基點與另外140億基點中的五萬個有聯(lián)系，恩，人工智能可以不需要生命維持等，小腦和腦干部分的神經(jīng)元我們可以忽略掉，節(jié)省下一部分計算空間。當(dāng)然這一切的前提是——獲得大腦詳細(xì)模型！要分子級別的，因為突觸很小，這個工作量和難度，等個幾十年吧，還有運算這個程序的電腦也是。

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

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知之為知之,不知百度知。

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，求初識人工智能相關(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定義:“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(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算機去做過去只有人才能做的智能工作?！比藗兤毡檎J(rèn)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(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是從計算機應(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(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)機制 , 制造出 “類人腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內(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人工智能和弱人工智能。強人工智能觀點認(rèn)為有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機器,并且,這樣的機器能將被認(rèn)為是有知覺的, 有自我意識的。弱人工智能觀點認(rèn)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(jīng)歷了以下幾個階段: 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(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(jì) 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(dá)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(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,而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解,將人工智能面向?qū)嵱谩Ｈ斯ぶ悄苎芯糠懂犛凶匀徽Z言處理 , 知識表現(xiàn),智能搜索,推理,知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計,軟計算,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(lǐng)域。(2)機器學(xué)習(xí)。主要在三個方面進(jìn)行:一是研究人類學(xué)習(xí)的機理、人腦思維的過程;二是機器學(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(xué)。機器人是一種能模擬人的行為的機械,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(yīng))機器人:這種機器人配備有相應(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,并由機器人體內(nèi)的計算機進(jìn)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(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處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴大了決策支持系統(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)和工作機理。

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