人工智能的认识

2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能

是智能机器人与工业机器人显着的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。

3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。

它是具有大量专门知识与经验的智能计算机系统，通常，主要指计算机软件系统。它在计算机中组织整理存储了专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法，经验和诀窍，不但能模拟领域专家的思维过程，而且能让计算机宛如人类专家那样智能地解决实际存在的困难和复杂的问题。即它是一个应用于某专门领域，拥有专家级知识，能模拟专家思维，能达到专家级水平的系统。

ES是人类专家智能的模拟，延伸和扩展，具有一定的复杂性和难度；是专家可以信赖和利用的高水平智能助手和有效工具；它可以接近人类专家的水平在特定领域工作；它能高效，准确，迅速地工作，不会产生疲劳，遗忘，不受环境，情绪等的影响；它突破了时间和空间的控制，程序可永久保存，并可复制，还可在网上传递；它能进行有效推理，包括各种精确性推理和非精确性推理。

相对于一般计算机软件系统来说，ES 不同于一般的计算机软件系统,从处理问题的性质来看，ES善于解决不确定性，非结构化，没有算法或虽然有算法但是在现有的机器上无法实施的困难问题，主要用于知识信息处理；从处理问题的方法看，ES 则利用专家的知识和经验，求解专门问题，而不是数学描述的方法来解决问题，它是基于知识的智能问题求解系统；从系统的结构来看，ES灵活性和可扩充性更好。

ES是人类专家智慧的拷贝，是人类专家的某种化身，它是基于知识的系统，虽然现在技术比较成熟，但是仍然存在很多的问题，比如系统的优化和发展问题，但是正是有这些问题的存在，才会推动专家系统一代一代的发展下去。

人类智能与人工智能的认识

人类智能与人工智能姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。而人工智能是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没

人工智能,语言与伦理-网课答案

人工智能，语言与伦理-网课答案 1. 单选题深度学习中的“深度”是指( )。中间神经元网络的层次很多 2. 单选题从儒家的立场来看,德性是靠( )的。熏养 3. 单选题实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构,根据( )重新组织句子。意义 4. 单选题金谷武洋认为日本人是( )看待世界的。虫子的视角 5. 单选题把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是( )。大卫·休谟 6. 单选题在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是( ) 自然语言处理 7. 单选题机械主义的说明方式不能囊括人类的( )。感觉 8. 单选题 SHRDLU系统实际上是一个( )。积木系统 9. 单选题 ( )无法得知,因为他人的行为和表现有伪装性。

10. 单选题弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的( );强人工智能是指其本身就是一个( )。智能;心智 11. 单选题深度学习的实质是( )。映射机制 12. 单选题框架与框架之间的粘接剂叫做( )。框间关系 13. 单选题影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是( )。莱布尼茨 14. 单选题深度学习的数据材料来源于( )。互联网 15. 单选题语言不仅仅是句法问题,更是( )的问题。音韵 16. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。约翰·塞尔 17. 单选题塞尔论证的合法性前提是,他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是( )。同构的 18. 单选题计算机之父是( )。艾伦·图灵 19. 单选题人工智能作为一门学科的建立时间是( )。

20. 单选题德性论者关心的是( )。道德主体 21. 单选题击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的( )。德性名目 22. 单选题深度学习归根结底是一个( )。映射机制 23. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。约翰·塞尔 24. 单选题下列属于基于统计的自然语言处理进路的是( )。基于贝叶斯公式 25. 单选题 ( )的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。莱布尼茨 26. 单选题 ( )是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派。认知语言学 27. 单选题基于规则与统计的混合进路的日然语言处理进路背后的哲学根据是( )的哲学。康德 28. 单选题量词在汉语中的演化史,以( )时代作为一个重要的转折点。两汉

人工智能论文

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告课程号：67111317 考试方式：报告使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳班级：08级-计算机-1班学号：0867111116 姓名：冯淑梅

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架一、知识和知识的表示 1、知识的概念知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气

走进认知语言学

走进认知语言学摘要：认知语言学是近年来语言学的研究热点，它是在新的哲学观和认知观基础上，以人们对世界的经验和对世界进行感知和概念化的方法来研究语言的新兴语言学科。本文从认知语言学的产生发展、定义、基本假设、基本理论和研究方法五个方面浅谈了对该理论的认识和理解。关键词：认知；认知语言学；现代汉语语言是人类最重要的交际工具和进行思维的工具，为了让语言更好的为人类的交际活动服务，我们必须要研究语言，从不同的角度研究语言，运用各种各样的理论和方法来研究它的方方面面，这是一个漫长而艰难的过程。作为一名在读的汉语言文字学专业的研究生，我需要掌握各种语言理论知识，不仅要了解旧的语言理论，更要关注最新的学术问题，为以后的现代汉语的学习研究打下扎实的理论基础。在语言理论的课堂上，我第一次认识、了解了一种新的语言理论——认知语言学。一、我对认知语言学的认识认知语言学是从二十世纪六十年代产生，经过了七八十年代的发展，形成的一个系统而完整的理论体系。认知语言学理论的产生与当时科学理论的大背景是一致的。随着计算机时代的到来，认知科学应运而生，它是一门综合学科，涉及计算机自然语言理解、人工智能语言学、心理学、系统论等多种学科，这其中也包括了认知语言学。（一）认知语言学的产生与发展认知语言学发端于20世纪70年代，自80年代中期以来，它的研究范围已扩展到了语言学的各个领域。认知语言学最初是针对“语义”的研究提出来的。美国生成学派以Langacker为首的语义学家们认为语义部分才是句法生成的基础,他们从底层语义关系的研究中得出结论，认为自然语言的句法不是自主的，不能独立于语义，而语义也不能独立于人的认知。至此,他们摆脱了乔姆斯基的句法形式研究，走上了认知语言学的道路，成为了认知语言学的奠基人。

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务．作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标：（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域．（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。（3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念．（5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等．（6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。【教学时间安排】本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

浅议人工智能对社会发展的影响

大学研究生学位课程论文课程名称：科学技术与社会论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响浅议人工智能对社会发展的影响内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活人工智能，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。一、人工智能对经济发展的促进人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。

《人工智能与认知科学》期末考核要求及评分标准

人工智能读书报告要求：此读书报告是在读书提纲基础之上撰写完成。要求：一、内容： 1、你所读的书目，作者、出版社等基本信息；要求：所读书目与你所选的课题有关。 2、你所重点精读的章、节、标题及主要讲述的内容。要求：章、节、大小标题可采用原文，但所学的或收获的内容要点要求自己语言概括，每部分字数不少于200字） 3、思考与质疑部分：包括对提纲中所不懂的内容的进一步学习；所提问题的回答；所质疑问题的进一步探讨。本部分字数不做具体要求，多则多写，少则少写。贴士：此部分需要同学们扩展阅读，寻找资料，自主学习，积极探寻，完成对自己疑问的解答。在此过程中，欢迎同学们与我讨论交流。 6、对本次读书的小结，要求：不少于1000字。可包括：你对本次阅读主要研究内容、方法及总体认识及未来发展方向的展望等。你的评价、思考、质疑等。或者你的想象，你的收获等。二、格式要求：

大类通识课程读书报告Array 课程人工智能与认知科学姓名学号教师杨丽华日期2014年**月**日

《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号姓名

报告题目（黑体二号）姓名学号（宋体小四）阅读书目：（宋体加粗小四，下同）编者：出版社：报告正文：第一层次（章）（题序和标题用小二号黑体字）第二层次（节）（题序和标题用小三号黑体字）第三层次（条）（题序和标题用四号黑体字）第四层次正文用宋（或楷）体小四号（英文用新罗马体12号）思考及质疑：（宋体加粗小四）正文用宋（或楷）体小四号页面设置：注意装订线，页码一律用小5号居中标明。小结（小二号黑体字）其他同章、节、条及正文要求。参考文献：（宋体加粗小四）顺序要根据引用先后顺序排列，序码用[1][2]。格式如： [1] 余敏. 出版集团研究[M]. 北京：中国书籍出版社，2001: 179-193. [2]蒋有绪，郭泉水，马娟，等. 中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京: 科学出版社，1998.

《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案

《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案 1.1 1.【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?( ) A、人工智能就是机器学习 B、机器学习只是人工智能中的一个方向 C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D、人工智能就是深度学习答案：AD 2.【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( ) 答案：√ 3.【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( ) 答案：× 1.2 1.【单选题】计算机之父是( )。

A、约翰·麦卡锡 B、艾伦·图灵 C、赫尔伯·西蒙 D、马文·明斯基答案：B 2.【单选题】人工智能与计算机学科的关系是( )。 A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B、计算机是人工智能研究的一个领域 C、人工智能是计算机学科的一个分支 D、人工智能与计算机学科没有联系答案：C 3.【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。( ) 答案：√ 4.【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。( ) 答案：×

5.【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。( ) 答案：√ 1.3 1.【单选题】( )是现在新出现的人工智能的研究方向。 A、深度学习 B、人工神经元网络 C、贝叶斯网络 D、类脑人工智能答案：D 2.【单选题】深度学习中的“深度”是指( )。 A、计算机理解的深度 B、中间神经元网络的层次很多 C、计算机的求解更加精准 D、计算机对问题的处理更加灵活答案：B

3.【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是( )。 A、人工神经元网络是深度学习的前身 B、深度学习是人工神经元网络的一个分支 C、深度学习是人工神经元网络的一个发展 D、深度学习与人工神经元网络无关答案：AC 4.【判断题】符号AI不是人工智能的正统。( ) 答案：× 5.【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。( ) 答案：√ 1.4 1.【单选题】深度学习的实质是( )。 A、推理机制 B、映射机制 C、识别机制

01-认识人工智能-教案

认识人工智能–教案

教学过程

3.讲解3：介绍故事背景，目的是创造一个“鸟类的专家系统”。互动提问：下面有如下五种鸟类，这些鸟类有哪些特征呢？哪里不同呢？老师回答：我们从四个特征来区分这几种鸟类，分别是体重、翼展、脚蹼、后背的颜色。观看如下图表：哪种鸟的体重最重？回答：潜鸟；哪种鸟有脚蹼？回答：潜鸟；翼展最长的是哪种鸟类？回答：鹭鹰；如图表所示是老师提前搜集了相关的数据制定成的表格用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值，我们选用体重、翼展、有无脚蹼以及后背颜色作为评测基准。现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑出重要部分。下面测量的这四种值称之为特征。 4.讲解4：表数据分析，分析这四种特征，（1）体重和翼展本身就是数值型，就是十进制数字，不需要10 进制转换；（2）分析脚蹼特征，脚蹼只有有还是没有两种情况，是二值型，用阿拉伯数字替代可以用0和1表示。（3）分析后背颜色，利用常见的七色作为测评特征，设定颜色对应数字。 5.讲解5：特征数值化，左边的七色板就是把颜色转化为数字后的结果。这个时候，把色号对应到不同鸟类的后背颜色上，把汉字转变为数值的形式。 6.互动提问：现在我们需要寻找一种鸟类，叫做象牙喙啄木鸟，因为找到了这个啄木鸟我们就会获得高额悬赏。请你设计一个流程来帮助我寻找到这种鸟。回答：（1）方法一：最简单的方法是安装一个喂食器，然后雇用一位鸟类学者，观察在附近进食的鸟类。如果发现象牙喙啄木鸟，则打电话通知我们。这种方法太昂贵，并且如果鸟类学者真的发现了象牙喙啄木鸟也并不会通知我们，而是会直接去领奖。最重要的是专家在同一时间只能出现在同一个地方。（2）方法二：把方法一进行自动化处理。第一步：安装多个带有照相机的喂食器，同时接入计算机用于标识前来进食的鸟。第二步：在喂食器中放置称重仪器以获得鸟的体重。（特征一的获取）第三步：利用计算机视觉技术来提取鸟的翅膀长度。（特征二的获取）第四步：利用计算机视觉技术来获得鸟脚掌的类型。（特征三的获取）第五步：利用计算机视觉技术获得鸟后背的颜色。（特征四的获取）（3）总结：提取相关的特征信息，对比我们的表格特征值，特征相近的我们就可以进行归类了！

人工智能的认知革命解读

人工智能的认知革命国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。

而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。

可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。

最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。

用自然辩证法看待人工智能

用自然辩证法看待人工智能上传于2016.11.25 自然辩证法深刻地揭示了人与自然的关系，同时也为自然科学的研究与工程技术的发展提供了哲学指导。随着当代科学技术的不断进步，人类在人工智能技术上已经迈开了第一步。而人工智能不仅仅牵涉到了科学技术，在哲学的范畴也引发了人们的大量思考，人们对人工智能的前景也抱有期待与担忧的矛盾心态。近几十年来，各种各样涉及到人工智能的电影便是人们对这类问题哲学思考的剪影。自然辩证法把人与自然的关系归纳成了三种：人为自然界绘制图景的关系；认识关系，即科学；改造关系，即技术。从唯物主义观点来看，人类本身便是自然的产物。人类，包括人类的大脑，更包括大脑产生的意识，都是自然的产物并且是自然的一部分。人类认识世界并改造世界，发挥主观能动性，来使世界更容易地满足自身的物质文化等需要。人工智能正是人类认识、改造自然的具体体现之一。人类认识了自然规律并对其加以利用，在冯·诺依曼的计算机体系框架下，大力发展了电子信息技术，并使得人类进入了信息时代，大大方便了人类的生活。然而目前的计算机技术仍然不能满足人类的需求，受到了计算机智能的局限，很多的工作依然需要人工完成。目前发展人工智能，主要是从三个角度来入手：在冯·诺依曼体系下优化算法，运用量子计算机，模拟大脑的结构原理来搭建新的计算机体系。在冯·诺依曼体系下对算法进行优化，例如使用神经网络算法进行深度学习，是现

在已经得到日常应用的技术。量子计算目前还属于尖端科技，人类有望在数年内建造出第一台量子计算机。而基于脑科学的计算机体系目前来看遥遥无期，因为脑科学的研究举步维艰，人类仍然没有弄清楚大脑的工作原理。在本人看来，当前主要应用的冯·诺依曼体系的计算机在未来仍然会展示其在智能方面的局限性，而量子计算机和基于大脑的计算机比较有可能突破人工智能的技术瓶颈。人工智能之所以能够在哲学上引起人们大范围的讨论，还是因为人们对其前景有着不同的看法。人类认识并改造世界的目的，是为了得到一个更加有利于自身生存的世界，可是人类改造世界的结果却并不一定能实现人类的预期，甚至于有可能会压缩人类的生存环境。在人工智能的领域，人们期许人工智能可以完成更多的工作，使人类的生活更加舒适、便捷。但令人担忧的是，高度发展的人工智能有可能会置人类于危险境地。关于人工智能的哲学讨论，其核心就是意识——高度发达的人工智能是否会产生意识。人类是自然界的产物，是自然的一部分，可人类却不是自然的奴隶。人类认识并改造世界，为自己创造美好生活。类似的，具有意识的人工智能也是自然的产物，是人类的产物，却也不是人类的奴隶。当具有意识的人工智能希望通过认识自然并改造自然、认识人类并改造人类来为其自身创造更加有利的生存环境，人类自然就处于危险之中了。也就是说，在自然辩证法中人与自然的关系，是可以推广到具有意识的人工智能与自然（人类）的关系。正是因为这些关系存在着不确定性，哲学对人工智能发展的指导意义就更加突出了，可以预见

对人工智能的认识

人工智能摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”，本文在阐述人工智能定义的基础上，具体介绍人工智能的应用技术。关键词：人工智能；机器思维；符号智能本学期我们学习了人工智能导论这门课，该课程主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。人工智能是使计算机能够思维，使机器具有智力，能够在各类环境下像人一样自主的交互式的执行各种任务的一种综合性的技术。下面我将对我所认识的人工智能技术做一个简要的概述。人工智能技术是包含符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术。它一方面用于建立人类智能模型，一方面用于建立智能（专家的）计算机系统。这两者之间既有联系，又不是同一回事，它如同研究鱼类游走与船只运行一样。计算机程序（语言）是建立人类思维过程理论最适宜的表达工具，就像各种微分方程式是物理学理论的表达语言一样。当计算机的程序把一个复杂符号系统的状态和时间轨迹描绘出来时，也正像一组微分方程式把物理理论过程描述出来一样，可以说是建立了一个符号系统的理论。从生物的观点来看，智能实际上是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平随之提高。基于这种认识，我们采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。通过神经计算、进化计算、模糊计算、免疫计算、DNA计算和人工生命构成计算智能系统。由于人本身的复杂性行为，需要使用某种已有的智能技术才能模拟，像一些低等动物如六脚爬行动物使用某种智能技术（如遗传算法）即可模拟其行走捕食等行为，对人行为的模拟再结合智能计算方法可以出现各种复杂的智能系统。在逻辑上和物理上协调各自的智能行为，实现人工智能问题的程序化求解。因此，计算机程序就具有了思维的能力。从这个观点来看待人类的思维模拟过程，计算机就可以模拟人类思维说明许多难以说清楚的现象，如直觉、顿悟和灵感等。人工智能方法需解决不完全信息处理、机器学习、复杂系统构造和自动化等方面的问题。为此，“现场人工智能”的概念被提出，强调研究人工智能问题，必须把它放在应用环境中，与环境交互作用，才能构造出实用化的系统。人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，它的研究和应用领域十分广泛，对其中的不少问题专家们还在深入研究，其前景诱人，但又任重而道远。参考文献：王万森.人工智能原理及其应用.北京：电子工业出版社，2010 Artificial Intelligence Abstract: AI (Artificial Intelligence) is to use artificial methods and techniques to imitate , extension and expansion of human intelligence ,to achieve some of the “machine thinking” . In explaining the basis of the definition of artificial intelligence , it detailed analyses the application methods . Key words: Artificial Intelligence ；Machine Thought ；Symbol Smart

认知科学的几个基础理论问题-智能科学与人工智能

认知科学的几个基础假设刘晓力一、认知科学概况认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。认知科学不同的研究进路认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路心理学进路语言学进路生物物理学进路神经生理学进路人工智能进路广义进化论进路复杂性科学进路认知科学的起源认知科学起源于不同学科领域，特别是：图灵机概念的产生人工智能研究的兴起心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh （1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题 1）知识和概念化是人工智能的核心吗？ 2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？ 3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？ 4）学习能否与认知相分离加以研究？ 5）是否有对于所有认知的统一结构？这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的？ Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的；思想大部分是无意识的；

认知语言学不是什么和是什么

认知语言学不是什么和是什么浏览了“北大中文论坛- 汉语语言学- 认知、心理与逻辑” （https://www.360docs.net/doc/517597824.html,/bbs/forum.php?fid=83）的一些关于认知语言学的贴子，觉得 “认知语言学”这个名称算得上个难以躲避的陷阱了，太容易引人望文生义了。认知语言学不是什么和是什么，还是个问题。这个问题，我每次教认知语言学，都要碰到。例如这个学期开的课，是“汉语认知语言学”。第一次课的一个重点，就是讲认知语言学不是什么和是什么。第二次课一开始，我就问了一个问题：认知语言学是不是类似于心理语言学的语言学分支学科？每个学生的回答都是：是的，是从认知角度研究语言的学科。这样的回答，让我悲伤地想到：第一次课对此问题的唠叨毫无效果，跟他人的思维定势搏斗，何其吃力。没有办法，只好变本加厉地唠叨。简而言之，正确答案是：认知语言学不是语言学的分支学科，而是当代语言学的一个学派。它是功能主义语言学这个大学派中的小学派。这个大学派还包括不少小学派，如西海岸学派（学者主要在美国西海岸的加州。代表性学者之一是也做汉语的安珊笛。专做汉语的李讷也属于此学派）、俄勒冈学派、系统功能语法学、词语法学等。这个大学派是当代语言学两大对立学派之一，另一大学派就是形式主义语言学（包括古典形式主义——结构主义语言学和当代形式主义——生成与法学）。这两大学派的最大基本假设对立，是语言系统及其子系统（广义句法系统[包括传统的语法和词汇]、语音系统、广义语义系统[包括狭义语义系统、语用系统、话语系统]）是不是自足的。形式主义语言学的假设是自足的，功能主义语言学的假设是不自足的。认知语言学与功能主义语言学中的其他小学派有不少差异，如着重语言的心理因素，不同于系统能语言学等学派的着种语言的社会因素，并在上世纪80年代后期建立了三个类似的心理[广义]句法模式（Lakkof 的《女人、火和危险的东西》、Langacker的《认知语法学基础》第一卷、Fillmore和Kay的《结构式语法学教科书》）；主张意义是百科知识，不同意把语义系统分割为语言知识的狭义语义系统和百科知识的语用系统；主张主观论（如语义塑造等过程中的主观作用），不同意某些功能主义学者（如安珊笛）的客观论。尽管认知语言学着重语言的心理因素，但它并非只考虑心理因素，不能把它缩水为从认知角度研究语言。从认知（或心理）角度研究语言，是当代语言学各学派的普遍倾向，并非认知语言学的专利。R. Hardson 在《英语词语法学》的开头列出了当代语言学的10个倾向，其中之一就是“认知主义”。当代语言学的认知主义倾向，是其教父Chomsky从一开始就提出的。他早已有力地批驳了结构主义语言学的行为主义倾向，把语言假设为认知子系统。 “认知语言学“这个名称，为什么容易引人望文生义呢？大概是因为有“认知”这个时髦译名，而且这玩意儿加在“语言学”前面，让这个名称看起来像心理语言学、社会语言学、计算语言学等现役的或退役的边缘学科或交叉学科（如前二者早已是语言学的核心学科了，但曾经是边缘学科）。“认知”译自英语名词cognition或形容词cognitive。老的译名就是“认识”，没什么神秘色彩了吧：）。传统上把心理活动分为三类：认识、情感和意志。三者之中，只有认识得到了密集研究。汉语的“认识”，原是个多义的常用词，再做术语，有容易引人望文生义的缺点。新造个“认知”译名做术语，有好处。再者，用“认识”来译cognitive 打头的名称，就会有容易误解为动宾结构的“认识心理学”（认知心理学）、“认识科学”（认知科学）、“认识语言学”（认知语言学）、“认识语义学”（认知语义学）、“认识语法学”（认知语法学）、“认识音系学”（认知音系学）、“认识人类学”（认知人类学），也不如新造个“认知”来译。认知主要指人类的信息加工杨宁兄提出了一个很好的问题。认知语言学确实有被时髦地滥用的倾向。认知语言学确实和心理语言学有很大交叉。但是想一想“认知心理学”这个词，就可以知道两者不同。有“认知心理学”而没有“心理认知学”，可见认知科学可以看作心理学一部分。两者的不同，可以说认知科学主要把认识过程看作一种信息处理加工过程。所以“认知”也不等于一般的“认识”。我们用“认知”的场合不用“认识”，原因也不仅限于杨宁兄所说的。认知科学的主要奠基人George Miller 的名著：“神奇的数字7+2”，其副标题就是“人类信息加工能力的某些局限”(此文我翻译后发表在《心理学动态》1983(4)期)。这篇文章的英语原文前几年有被人贴到了网上(https://www.360docs.net/doc/517597824.html,/user/smalin/miller.html)。可见此文的地位之重要。现在许多人常常提到这个数字七，我不知道有多少人看过了原文或译文。但大家接受它，可见符合我们的心理直觉。Miller 在发表此文的同时，发表了另一篇重要文章：“人类记忆与信息贮存”此文我翻译后发表在，《思维科学》1986(1)期。这个杂志是山西出的，英文题目就叫Cognitive Science 。不知这个杂志现在还在不在？不过后来认知科学的发展，范围越来越大，认知语言学跟心理语言学也就越来越难分了。我觉得认知语言

全面认识人工智能

全面认识人工智能人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，由于学科比较分散，从事相关研究的大多数博士、教授等专业人员，往往也只是涉及以上某个学科，甚至长期专注于某个学科中的具体问题。接下来的文章，格物斯坦全面对人工智能进行剖析。人工智能涵盖的六大分类。计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）、自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）、认知与推理（包含各种物理和社会常识）、机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）、机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法）。这些领域目前还比较散，目前它们正在交叉发展，走向统一的过程中。比如，人脸识别是计算机视觉这个学科里面的一个很小的问题；深度学习属于机器学习这个学科的一个当红的流派。很多人现在把深度学习就等同于人工智能，就相当于把一个地级市说成全国，肯定不合适。读到这里，搞深度学习的同学一定不服气，或者很生气。你先别急，等读完后面的内容，你就会发现，不管CNN网络有多少层，还是很浅，涉及的任务还是很小。人工智能发展的断代现象。由于历史发展的原因，人工智能自1980年代以来，被分化出以上几大学科，相互独立发展，而且这些学科基本抛弃了之前30年以逻辑推理与启发式搜索为主的研究方法，取而代之的是概率统计（建模、学习）的方法。这种领域的分化与历史的断代，客观上造成了目前的学界和产业界思路和观点相当“混乱”的局面，媒体上的混乱就更放大了。但是，以积极的态度来看，这个局面确实为现在的年轻一代研究人员、研究生提供了一个很好的建功立业的机会和广阔的舞台。

人工智能与认知过程

人工智能与认知过程摘要：人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。而认知过程是指人们认识活动的过程，即个体对感觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、判断和问题解决的信息加工处理过程。为了能够更好地实现人工智能，首先要对两者之间建立一定的联系。关键词人工智能；认知过程；神经网络前言人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。想要很好地实现人工智能，必须要对人脑工作方式进行充分的了解，因此，对认知过程需要有充分的认识。人的认知过程是一个非常复杂的过程，指人认识客观事物的过程，即是对信息进行加工处理的过程，是人由表及里，由现象到本质地反映客观事物特征与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素组成。一、人工智能 1.人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。历史发展史：①孕育（1956年之前）；②形成（1956年－1969年）[1969年第一届国际人工智能联合会议，1979年成立美国人工智能联合会]；③发展（1970年至今） 2.人工智能研究的基本内容： ①知识表示——人工智能的永恒主题：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法；

②机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。 ③机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目的的处理。 ④机器学习：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自动地获取知识。 ⑤机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。二、人工智能模拟认知过程所涉及的相关知识 1、知识表示及推理知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。 ①产生式的基本形式一般形式：PQ 或IFPTHENQ 语义：如果前提P被满足，可推出结论Q或执行Q所规定的操作。P是前提,Q是结论或动作,前提和结论可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。例IF上课认真听讲AND下课及时复习 THEN将会取得好成绩 ②常见的知识表示方法：产生式系统，框架结构，语义网络，过程性知示，面向对象知识表示，基于本体的知识表示法，产生式的基本形式 ③产生式系统的基本结构规则库：描述领域知识的产生式规则集综合数据库：记录求解（或推理）过程中各种信息的数据结构推理机：负责匹配到得出结论的整个问题求解过程. ④产生式表示法的优点和缺点优点：a.自然性知识表示形式自然，便于推理。b.模块性便于进行模块化处理，利于规则库的扩展和管理。c.有效性可以表示不确定性知识和确定性知识。d.直观性前提和结论部分非常直观，便于对规则进行设计。缺点：a.效率不高；b.不能表达结构性知识。 ⑤框架的一般形式：

人工智能学习心得

人工智能学习心得对人工智能的理解通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。第二阶段：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。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议

人工智能的认识-(1)讲课教案

1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是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，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领