人工智能論文摘要，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：整理時間：2023-05-11 08:33:14 編輯：智能門戶手機版

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

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在已經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，現在的AI都是一段段程序，事先預設了各種可能，跟人腦還沒得比，但是這并不代表著處理器就落后于人腦。預設各種可能情況從而判斷該如何回答提問者，這是現階段唯一能做的，但是未來不是?？纯窗俣劝倏瓢?，你會發(fā)現人腦是由140億個神經元構成的，每個神經元會有5萬個左右的突觸，用于和其他的神經元聯絡，從而實現大腦的計算。不過對于大腦的奧秘我們知之甚少，計算到底是在細胞層面還是在原子層面上？不知道，如果記憶是化學物質的話那就是后者，更有人認為人腦功能的實現是基于量子層面甚至和暗物質有關，希望不是，否則我們實現人工智能的難度就大了點。好吧我們就先假設人腦的工作是基于細胞層面上的，那么就是說最小的功能單位就是細胞，那么我們可以寫個程序，將細胞作為一個基點，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元我們可以忽略掉，節(jié)省下一部分計算空間。當然這一切的前提是——獲得大腦詳細模型！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、機器學習等。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

2，人工智能可以準備哪些論文

找不到方向的可以參考（人工智能與機器人研究）

［摘要］本文認為，計算機科學和人工智能將是21世紀邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。至少在21世紀早期，邏輯學將重點關注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識推理的弗協(xié)調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經驗證據中建立用于指導以后行動的可錯的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。［關鍵詞］人工智能，常識推理，歸納邏輯，廣義內涵邏輯，認知邏輯，自然語言邏輯現代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數學中的公理化運動。當時的數學家們試圖即從少數公理根據明確給出的演繹規(guī)則推導出其他的數學定理，從而把整個數學構造成為一個嚴格的演繹大廈，然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數學體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴格、精確、適用的邏輯工具。這是現代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀邏輯研究的嚴重數學化，其表現在于：一是邏輯專注于在數學的形式化過程中提出的問題；二是邏輯采納了數學的方法論，從事邏輯研究就意味著象數學那樣用嚴格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當地稱為“數理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現代科學特別是數學、哲學、語言學和計算機科學產生了非常重要的影響。本文所要探討的問題是：21世紀邏輯發(fā)展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發(fā)展？我個人的看法是：計算機科學和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理（這一點在20世紀基本上已經做到了，如用計算機去進行高難度和高強度的數學證明，“深藍”通過高速、大量的計算去與世界冠軍下棋），而是最能體現人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學習、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素，例如選擇性地搜集相關的經驗證據，在不充分信息的基礎上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據環(huán)境反饋調整、修正自己的行為，……由此達到實踐的成功。于是，邏輯學將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應用性。實際上，在20世紀中后期，就已經開始了現代邏輯與人工智能（記為ai）之間的相互融合和滲透。例如，哲學邏輯所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應用價值。ai從認知心理學、社會科學以及決策科學中獲得了許多資源，但邏輯（包括哲學邏輯）在ai中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學邏輯家去發(fā)展關于非數學推理的理論；基于幾乎同樣的理由，ai研究者也在進行類似的探索，這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒，甚至在逐漸融合在一起。例如，ai特別關心下述課題： ·效率和資源有限的推理； ·感知； ·做計劃和計劃再認； ·關于他人的知識和信念的推理； ·各認知主體之間相互的知識； ·自然語言理解； ·知識表示； ·常識的精確處理； ·對不確定性的處理，容錯推理； ·關于時間和因果性的推理； ·解釋或說明； 21世紀的邏輯學也應該關注這些問題，并對之進行研究。為了做到這一點，邏輯學家們有必要熟悉ai的要求及其相關進展，使其研究成果在ai中具有可應用性. 我認為，至少是21世紀早期，邏輯學將會重點關注下述幾個領域，并且有可能在這些領域出現具有重大意義的成果：（1）如何在邏輯中處理常識推理中的弗協(xié)調、非單調和容錯性因素？（2）如何使機器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經驗證據中建立用于指導以后行動的歸納判斷？（3）如何進行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認知主體相互之間的知識而進行的推理？（4）如何結合各種語境因素進行自然語言理解和推理，使智能機器人能夠用人的自然語言與人進行成功的交際？等等。

人工智能可以準備哪些論文

3，求初識人工智能相關論文資料

關于人工智能的定義眾說不一。美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授下過這樣一個定義:“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學 ?！?而麻省理工學院的溫斯頓教授認為:“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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。它是從計算機應用系統(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。人工智能就其本質而言 , 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行, 一是結構模擬 , 仿照人腦的結構機制 , 制造出 “類人腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內部結構, 而從其功能過程進行模擬。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為是有知覺的, 有自我意識的。弱人工智能觀點認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。人工智能的研究經歷了以下幾個階段: 第一階段:20 世紀 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 60 年代末到 70 年代,專家系統(tǒng)出現使人工智能研究出現新高潮。 DENDRAL 化學質譜分析系統(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合會議(IJCAI)。第三階段:20 世紀 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到數值運算那么快。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 80 年代末,神經網絡飛速發(fā)展。1987 年,美國召開第一次神經網絡國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后, 各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網絡迅速發(fā)展起來。第五階段:20 世紀 90 年代,人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網的技術發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標問題求解,將人工智能面向實用。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 知識表現,智能搜索,推理,知識獲取,組合調度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設計,軟計算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經網絡,復雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領域相結合進行研究的,有如下領域:(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、成效最多的領域。(2)機器學習。主要在三個方面進行:一是研究人類學習的機理、人腦思維的過程;二是機器學習的方法;三是建立針對具體任務的學習系統(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。機器人是一種能模擬人的行為的機械,對它的研究經歷了三代發(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)機器人:這種機器人配備有相應的感覺傳感器, 能取得作業(yè)環(huán)境、操作對象等簡單的信息,并由機器人體內的計算機進行分析處理,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,完成各種復雜的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。(6)智能決策支持系統(tǒng)。20 世紀 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應用于決策支持系統(tǒng),擴大了決策支持系統(tǒng) 的應用范圍,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)人工神經網絡。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系統(tǒng)工程結構和工作機理。

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