关于人工智能的论文，以我眼中的人工智能为题写一篇小论文什么是人工智能

来源：整理时间：2023-05-29 14:17:13 编辑：智能门户手机版

1，以我眼中的人工智能为题写一篇小论文什么是人工智能

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。

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2，求职称论文人工智能的未来与挑战

人工智能的发展英国科学家图灵于 1936 年提出“理论计算机”模型 , 被称之为“图灵机”( Turing Machine) , 创立了“自动机理论”。 1950 年 ,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗 ?》,明确地提出了“机器能思维”的观点。1956 年夏季 , 在美国达特摩斯 (Da rt mo ut h) 大学 , 由麦卡赛 (J . McCart hy) 、明斯基 ( M . L . Minsky) 、香农等发起 ,由西蒙 ( H . A . Simo n) 、塞缪尔 ( A . L . Sa muel) 、纽厄尔 ( A . Newell ) 等参加 ,举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会 , 第一次正式采用“人工智能”( A rtificial Intelligence ) 的术语[ 1 ] 。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议 ,标志着“人工智能”新学科的诞生。在人工智能 50 多年的历史中 ,先后出现了逻辑学派 (符号主义) 、控制论学派 ( 联结主义) 和仿生学派 ( 行为主义) 。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理为基础 ,联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心 , 行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系。这些理论和方法在模式识别、知识工程、专家系统、智能控制、数据挖掘、智能机器人等领域取得了伟大成就 ,极大推动了科技进步和社会发展[ 2 ] 。如 ,医学专家系统、多层前馈神经网络、 IB M 的国际象棋机器人、日本的 A S H IMO 、韩国的 MA H2 RU 、我国的主体网格智能平台 A Grip 等。但这些成果多是对智能的某些方面进行宏观的功能模拟 ,并未给出到底什么样的符号 ,什么样的形式化方法来表示人脑的智能体系。尽管有学者研究神经网络 ,探讨用神经网络方法模拟人脑而产生智能 ,然而复杂的人脑结构以及未知的工作机理岂是简单的神经网络模型所能表示的。图灵大师为了说明机器可以具有智能 ,提出了著名的“图灵测试”,用机器行为解释智能 , 将智能归为行为 ,而彭罗斯却认为意识是智能的根本 ,没有意识就不会有思维 ,没有思维又何谈智能 ,因此认为机器不能具有智能。爱丁顿曾提出 ,大脑是由原子、电子组成 ,那么一个普通原子的机械集合体能够成为一个具有思维的机器吗 ? 机器是否可以具有智能不断地争论着。要想回答这一问题 ,就要弄清机器的工作机理是否能与人脑的工作机理相 www.bfblw.com/article.asp?ID=33263 论文网，似或一致。香农的信息论发表后 , 人工智能学者们受到启发 ,开始用信息的观点来探讨人脑与智能 ,直到 20 世纪 90 年代的脑 ———机对话 (BCI) 实验出现 , 正式证明机器与人脑在信息处理上的机理是一致的 ,大脑与计算机可以直接进行信息交换 ,可以互相理解 ,计算机芯片可以成为大脑的一部分。至此 ,机器是否可以具有智能的争论告一段落 ,人工智能的发展出现了新的空间。2　人工智能的未来与挑战人工智能研究的主要目标 ,就是希望用现代科学技术的手段来扩展人类智能系统的能力[ 3 ] ,那么人工智能未来的发展方向有哪些更值得关注的呢 ? 本文从四方面进行了阐述 : 人工智能技术与生物技术、电子技术结合研究生物电子体 , 与脑科学、信息处理技术结合研究大脑信息处理模型 ,与网络技术、软件技术结合研究网络智能软件 ,与通讯技术、控制技术结合研究家庭机器人。

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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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