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人工智能相關(guān)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 時間:2023-06-15 02:52:39 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

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。
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。現(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?,你會發(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,計算到底是在細胞層面還是在原子層面上?不知道,如果記憶是化學物質(zhì)的話那就是后者,更有人認為人腦功能的實現(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(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。

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,求一篇關(guān)于人工智能與機器人的論文

機器人和人工智能的區(qū)別(2008-07-29 19:00:35)標簽:雜談 我們研究的是人工智能,和機器人有密切關(guān)系,但不是為了研究那些現(xiàn)實的機器人。 我們不會去研究機器人足球賽、跳舞機器人這些東西,機器人有很多種:工業(yè)機器人能夠不斷重復作一些設(shè)定好的精確動作,提高效率,減少失誤;軍用機器人能夠捕捉移動目標并開槍射擊,它需要具有簡單的圖像識別能力;無人飛機也是一種機器人,需要遙感和一些圖像識別能力。這些都是已經(jīng)投入使用了的機器人,但它們顯然沒有人的智力,只是自動控制技術(shù)的延展。 人工智能是“類人”機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方面: 一、識別過程,外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯,將動態(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(大腦中的信息存儲形式)的概念邏輯信息。 二、智能運算過程,輸入信息刺激自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策,并產(chǎn)生相應反應。 三、控制過程,將需要輸出的反應轉(zhuǎn)譯為肢體運動和媒介信息。 實用機器人在第三個方面做得比較多,而識別和智能運算是很弱的,尤其是概念知識的存儲形式、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。有時我們會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(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無意識的思維(unconscious_mind)等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認同的觀點。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)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。 人工智能目前在計算機領(lǐng)域內(nèi),得到了愈加廣泛的重視。并在機器人,經(jīng)濟政治決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應用。

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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(shù)及應用系 統(tǒng)的一門新的技術(shù)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(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(jīng)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(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 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 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(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 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 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?qū)嵱?。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 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),復雜系統(tǒng)等。目前,人工智能是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進行研究的,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(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)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(nèi)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(jié)、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(shù)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(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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