人工智能技术的发展历程论文，论述文范文关于智能时代发展

来源：整理时间：2023-05-09 14:03:23 编辑：智能门户手机版

1，论述文范文关于智能时代发展

没看懂什么意思？

(二十)意识和人工智能的关系 1、人工智能的本质人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。 2、人工智能与人类思维的本质区别人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。 (1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。 (2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。 (3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。 (4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说；人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。 3、人工智能产生和发展的哲学意义 (1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。 (2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。 (3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。以上是我摘的，我本人不同意以上观点，我认为人工智能它是可以超过人的智能，是由他的物理属性决定的。他的发展不可估量。殊不知人工智能，可以自我学习，也可以自我进化，也可以有社会属性。政治上这样说，只不过是愚弄一些无知的人民。

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2，请问怎样写一篇有关技术发展史类的哲学论文

不用写人工智能的发展史与人类科技的发展的关系之类的话，你只要围绕人工智能的历史去展开叙述就可以了。关键是每一项技术进步之间的在思维上的发展要有所体现，不是把技术上的历史简单介绍就可以，要具体的去分析每项技术体现了什么样的具体的思维问题，他的发展的背后的某种抽象联系比较重要

就是套用哲学的那三个基本定律，对立统一，质量互变，否定之否定。或者其他的偶然必然也行。

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引语：从大体上引述玄学的产生发展　　玄学作为一门学问，简言之是处理自然和名教的关系。儒家贵名教，道家法自然，因而如何协调儒道使之能更好的为现实服务成了玄学家们的执着追求。自东汉末年以来，由董仲舒创立的天人感应的经学已无法调和社会矛盾，所以人们基于这个事实进行了不断探索，到了正始年间何晏王弼首创贵无论。之后历代玄学家们带着自己对历史和现实的真切感受全身心投入到玄学研究中。他们围绕这个话题所阐述的独特见解，与其说是对纯粹思辨哲学的一种冷静的思考，不如说是对合理的社会存在的一种热烈追求。在那个悲苦的年代，他们站在由历史积淀而成的文化价值理想的高度来审视现实，试图去克服自由与必然，应然与实然之间的背离，把时代所面临的困境转化为自然与名教，儒与道能否结合的玄学问题，无论他们对这个命题是持肯定还是否定，都蕴含着极为丰富的社会历史内容，表现了那个特定时代的时代精神。　　就理论层次而言，玄学家们关于这个问题的研究，经历了一个正反合的过程。正始年间，何晏王弼根据名教本于自然的命题对儒道之所同作了肯定的论证，这是正题。魏晋禅代之际，嵇康阮籍提出了“越名教而任自然”的口号，崇道而反儒；西晋初年，裴頠为了纠正虚无放荡之风以维护名教，崇儒而反道，于是儒道形成了对立，这是反题。到了元康年间，郭象论证了名教即自然，自然即名教，把儒道说成是一种圆融无滞体用相即的关系，在更高的程度回到玄学的起点，成为合题。从思辨的角度看，合题既高于正题，也高于反题。玄学自此告一段落，其后虽有东晋的佛玄合流，因为篇幅所限且其以佛家为主，玄学为辅，略去不论。　　郭象虽然作为玄学的集大成者，但他那套理论并没有真正解决儒道会通问题。理有固然，势无必至，理论的逻辑并不一定能推演于现实中。八王之乱和石勒之乱的接连发生把他刚刚出炉的理论碾了个粉碎，从而使名教和自然重新陷于对立www.bfblw.com论文网。这也表明，玄学作为一种思想理论，并不能真正解决问题。在此之后，虽然清谈放荡之风仍在世家大族中盛行，但求真务实之风正在庶族中兴起，最终在隋唐之际埋葬了玄学，代之以佛家的清静无为。至此，玄学连一种个人修养都算不上了，更不要说被统治阶级的思想贯彻执行了。我们讲玄学，就如欧美研究拉丁文一样，学术价值大一些，现实意义已被抹去的差不多了。

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关于人工智能的定义众说不一。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能活动的能力, 以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言 , 是对人的思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能 , 更不会超过人的智能。对于人的思维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真正拥有智能 , 也不会有自主意识。人工智能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、www.homelunwen.com 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

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