浅谈人工智能定义

在最近的几年里，大数据，云计算，人工智能等名词频繁被听到，冲击着人们的大脑。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DEEP BLUE)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的这个完美表现开始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，从手机上的计算器到无人驾驶汽车，再到今天Master 59连胜人类顶尖围棋选手，再到Google发布了一项名为WaveNet的文本转语音(Text-to-Speech)技术，让人类和机器实现真正的交流很快就不是梦想。人类慢慢领悟到——人工智能和机器人的时代正在来临。

在高科技迅猛发展的今天，越来越需要数据科学，人工智能等方面的专业人才，美国是信息科技最为发达的国家，也是希望就读人工智能专业的学生首选留学目的国。近期咨询相关专业的学生很多，下面就随小编详细了解一下什么是人工智能，美国有哪些牛校可供选择。

人工智能即AI(Artificial Intelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，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，以及延生人类智能科学。

1) 机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。

2) 语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁(特定语音识别)，语音邮件以及未来的计算机输入等方面

3) 图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等。

4) 专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。

第一，模式识别;第二，机器学习;第三，数据挖掘;第四，智能算法。

【模式识别】是指对表征事物或者现象的各种形式(数值、文字、逻辑关系等)信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。

【机器学习】研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行

人工智能和发展

人工智能和发展摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 1 人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“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。”而美国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。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2 人工智能的应用领域 2.1 人工智能在管理及教学系统中的应用人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2 人工智能专家系统在工程领域的应用人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

浅谈人工智能与教育的结合(1)

浅谈人工智能与教育的结合随着大数据、人工智能的持续发展，传统领域的大数据化、智能化将是一个必然的发展趋势，而在众多的传统领域中，教育行业的特征与人工智能的契合度非常高，所以当前人工智能与教育行业的结合正在成为人工智能应用的一个热点。大数据与人工智能在谈论人工智能+教育之前，我们先简单的了解两个概念，一个概念是大数据，另一个概念是人工智能。大数据概念简单的理解就是数据价值化的过程，当前大数据正经历着从概念向产业过渡的阶段，当前大数据行业初步形成了一个以数据为基础的产业链，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、表现和应用，能够说大数据紧紧围绕数据这个中心展开各种价值化操作。什么是人工智能呢？人工智能虽然经历了半个多世纪的发展，但是直到今天依然没有一个清晰明确的定义，因为人工智能太复杂了，涉及到的基础学科包括哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机学、控制论和语言学，能够说人工智能是一项充满挑战的综合性交叉学科。虽然人工智能的定义并不明确，但是人工智能所研究的内容大致上能够分为六个方向，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。当前在一些特定场景下，已经有大量的智能体（Agent）开始参与人类活动了。大数据和人工智能之间是什么关系呢？简单的说，大数据是人工

智能的基础。随着大数据的发展，人工智能领域迎来了新的发展机遇，当前人工智能领域的研究已经逐步开始以大数据为基础实行展开，能够说大数据正在成为推动人工智能发展的重要力量。人工智能与教育在了解了大数据、人工智能的基本概念之后，下面再看一下，人工智能与教育都有哪些能够结合的点呢？首先，教育领域存有诸多与人工智能应用能够契合的点，这些点包括知识的明确性、内容的重复性等，而这些内容恰好是人工智能擅长的领域。人工智能能够解决教育领域几个固有的问题，比如因材施教，比如教育资源分配不均，比如创新水平培养不足等问题，在人工智能时代，这些问题将有一个全新的解决方案。其次，人工智能与老师之间的关系是配合的关系，并不是用人工智能产品来取代传统的老师。人工智能产品能够协助老师批改作业、试卷判定、基础知识讲解等，而老师则能够把更多的时间和精力放在培养孩子创造力、价值观等更有意义的事情上。人工智能教育能够培养学生在问题认知上更注重分析、推理的过程，而压缩记忆、复述和再现的低层次教育的生存空间。能够说，人工智能与教育的结合能为从根本上实现素质教育提供新的思路。最后，人工智能与学生之间的关系是互动的关系。人工智能教育要改变一个思路，就是扭转学生的被动学习为主动学习，突出学生的主体。人工智能能够实现一对一的教育过程，而这在传统教育领域是很难做到的。

浅谈人工智能的现状及发展预测

浅谈人工智能的现状及发展预测摘要：人工智能是一项能对人类未来世界产生极大影响的科技。任何一项技术的发展过程中都会有不同的困难与风险，我们需要了解现阶段人工智能的现状，减少人工智能的发展道路上的阻碍，这样才能发展人工智能技术。论文将概述人工智能已经取得的成果，并通过目前的事实分析人工智能的现状以及存在的问题，客观的介绍人工智能技术发展的潜力，最后做出建议以及对未来发展的预测。人工智能已取得了重大的突破和成果，拥有巨大的发展潜力，但仍有不少问题与不足之处。通过本文的论述，可以让人们更加了解人工智能，并作为未来人工智能技术发展的建议与参考。关键词：科技人工智能人工智能的现状人工智能的预测 1.人工智能简介在科技高速发展的时代，由于计算机科学的快速发展，人工智能这个领域逐渐被人们所重视。人工智能是当前计算机领域的一个分支，被称为世界三大尖端技术之一。人工智能即人工制造机器或程序去模拟人类需要学习或经验的活动或工作，从而帮助人类解决各种问题。人工智能分为强人工智能和弱人工智能两个分支。在科幻电影或小说里经常会出现机器人有自己的情感与思维，可以自己做出决策，这就是强人工智能。这样的人工智能拥有自己的意识，能独立思考，但现在这方面的科研并没有太大的进展。目前主流的研究集中在弱人工智能方面，即人工智能并不能自我推理和解决问题，也没有自己的意识，只是让机器表现得像拥有独立思维。如何开发出更智能化的人工智能机器以及如何让人工智能更好地服务人类是目前主要研究的问题。当然，从长远来看，为了未来强人工智能更好的发展，也需要在有关强人工智能的社会学和技术方面做好研究。 2. 人工智能技术的出现及发展轨迹在古希腊，人们幻想出可以为人类服务并解决人类各种问题的机器，这就是人工智能的起源。 1936年A.M.Turing在"理想计算机"的论文中提出图灵机模型，提出用图灵测试来检验人工智能。到了1955年末Newell和Simon做出了"逻辑专家"(Logic Theorist)程序，这是第一个人工智能程序。在1956年达特茅斯会议，提出了“Artificial Intelligence”的课题，组织者提出：可以对人工智能的各方面的特点进行精确描述，这样就可以制造一台机器对他们进行精确模仿。这次会议被视为人工智能学科的奠基性事件。 80年代人工智能被引入了市场，并显示出实用价值，但也经历了一些挫折。 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。由于提出Hopfield多层神经网络模型，人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 2011年IBM的人工智能系统Watson在美国的电视节目《危险边缘》中击败人类选手。2017年Alpha Go战胜李世石，通过图灵测试。不管怎样，从图灵机模型的提出到现在，人工智能的发展速度正不断加快，向世人展示着其巨大的发展潜力，目前人工智能也有了较为成熟的产物。 3. 人工智能的现状 1.1人工智能已取得了里程碑的发展

人工智能概念简介说课讲解

人工智能概念简介

1，哈什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问题。擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4. 群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解 6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？多种途径齐头并进，多种方法协作互补。新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？证明

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6c12963707.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势作者：范胜廷陈华来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。关键词：人工智能现状发展趋势人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。一、人工智能的现状人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。二、人工智能发展过程中面临的问题现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风

人工智能概论

《人工智能概论》总结报告时光匆匆，一学期又这样告一段落了。这学期所学的《人工智能概论》让我深刻的体会到了人类无穷的智慧！从中我学到了不少的知识。人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。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。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作出反应的智能机器，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”一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能

够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。我在学习人工智能这门课程的时候，对我印象最深刻的就是满屏幕的英文，因为英语底子不好，因此我在学习这门课程的时候经常需要查阅一些字典，这样不仅学习了人工智能也提高了英语水平。这门课程让我懂得了人类在开发机器人时候的艰辛历程还有奇妙之处，可想而知让一个机械生物像人类一样的具有意识是多么不容易的一件事情，通过这门课程也让我对机器人产生了浓厚的兴趣！机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作。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（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维

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。

浅谈人工智能的现状与未来

浅谈人工智能的现状与未来摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；什么是人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。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。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。人工智能与机电一体化系统的统一近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。（1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元（2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统，用来精确定位系统故障。（3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。 5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到 80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，

浅谈人工智能与计算机

浅谈人工智能与计算机王晨浩计算机1506班201526810617 摘要人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向.人工智能作为计算机学科的一个分支,有其自身的特点,现已在社会生活各个领域都有应用,并将有更为广阔的发展前景。关键词人工智能 / 发展 / 应用 / 机器人 / 智能研究 / 计算机学科 1．引言在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。2．人工智能的发展概述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T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。但由于揭发推理能力有限，以及其翻泽失败等，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，DENDAI。化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统，Hearsay-II语言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。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LIPS”，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一第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。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嗣际互联网的技术发展，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

《人工智能基础》教学大纲(自考)

人工智能基础（8017）考试大纲一、课程性质与设置目的（一）课程性质和特点 “人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流，为了培养国家建设跨世纪的有用人才，在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程，本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念；掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术；提高解决“智能”问题的能力，为今后的继续深造和智能系统研制，以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。（二）本课程的基本要求（课程总目标）《人工智能基础》是理论性较强，涉及知识面较广，方法和技术较复杂的一门学科。通过对本课程的学习，学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。具体要求是：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。另外，学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性，掌握机器学习的相关概念，机器学习的方法及其相应的学习机制，几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。（三）本课程与相关课程的联系、分工或区别与本课程相关的课程有：离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。离散数学中的命题逻辑、谓词逻辑、树/图、表等知识是本课程的数学基础之一。本课程中的知识表示需要利用矩阵、表、树/图、多元组等手段，因此学生前期的离散数学学习，对于本课程起到了基础作用。 -1-

浅谈人工智能的发展历程及瓶颈

透视 Hot-Point Perspective D I G I T C W 热点 124DIGITCW 2019.06 人工智能是计算机科学的一个分支。它是一门新的技术科学，研究和开发用于模拟，扩展和扩展人类智能的理论，方法，技术和应用系统。[2]它试图理解智能的本质，并制造出一种新的智能机器，这种机器能以类似于人类智能的方式作出反应。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。人工智能这一概念从1956年正式提出至今定义不断完善，开发方式日渐丰富，也遇到了诸多限制瓶颈。 1 人工智能的产生和发展 1.1 萌芽阶段在1950年发表的一篇著名论文“计算机器与智能”中，数学家阿兰?图灵详细讨论了“机器是否有智能？”的问题，并提出“机器可以同我们一样，拥有智能的想法”这一理念。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。[3]1.2 成长阶段 20世纪80年代，人工智能研究进入了一个发展阶段。1984年提出建立专家控制系统的新概念，也就是说，一个智能化的计算机程序系统，包含了一定领域的专家的大量知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验来处理这个领域的高层次问题。同时，随着人工智能的发展，人工神经网络的研究也掀起了新的热潮，模糊理论等分支的研究也开始迅速展开。这说明智能控制已从研究开发阶段向应用阶段转变。1.3 快速发展阶段 20世纪80年代后期，人工智能开始发展为多种技术和方法，人工智能进入快速发展阶段。学科交叉快速推动着人工智能的发展。其涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。研究范畴包括自然语言处理，智能搜索，机器学习等多个方面。 2 研究方法 2.1 大脑模拟人工智能的中心理论，就是认为所有人类思维都可抽象成计算过程，甚至于人脑也只不过是某种精密的机器。基于这种理论，人类完全可以创造出足够大且运算速度更快的计算机，安装足够复杂且功能齐全的软件，人类便有望实现复制人脑这一设想。2.2 符号处理了解人类最初是如何掌握这些能力的，借此来试图创造出拥有这些本领的机器。将人类智能简化成简单的符号处理。在20世纪60年代，符号方法在模拟小型证明程序的先进思维方面取得了很大的成就。20世纪60年代和70年代的研究人员相信，象征性的方法最终可以成功地创造出具有强大人工智能的机器，这也是他们的目标。但由于涉及知识过于广泛，许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。2.3 增强式学习出于机器计算可进行大量重复枚举的特点，目前热门的研究方法即让机器人通过极端的试验和错误来指引自己的世界，甚至创造自己的语言。这种方法不仅可以使机器人学会说话，还可以了解语言本身并创建语言本身。正如人类最初创造语言一样，机器人可能会迎来一个新的时代。但同时因可能出现不可控局面，又引出诸如机器伦理等新问题。 3 开发瓶颈 3.1 对大脑的认知有限目前类脑智能研发的核心难点是我们对脑的结构和功能原理了解还很不够。人的大脑皮层中有数百亿个神经元，每个神经元由几个到数万个分支组成，形成一个大而精细的神经网络。这个网络的电路图非常复杂，有许多不同类型的神经元和突触连接。用现有的技术真正绘制出完整的电路图需要大量的工作。[1] 生物学领域上对人类大脑认知的局限也就使“仿制人脑”、“复制人类生命体”此类想法很难实现。3.2 脑和躯体的配合难以实现诸如走钢丝，骑自行车此类的人类活动，是人类通过大量练习以形成肌肉记忆，学习出的一种脑和躯体的配合方式。人类通过视觉，思考，行走和交流在大脑综合后都会变成自然行为，这些人类活动是很难用某一公式计算出的内容，也是想要发展出类人智能的最大难点之一。3.3 无情感是非判断目前人工智能还无法识别人类情感，这是人工智能发展的又一难题。如街道智能监控系统无法辨析是真正聚众闹事还是仅仅嬉笑打闹。一个人贩子当街掳走孩子，如果是此时正盯着屏幕的公安人员，会一眼侦破，但若是智能图像识别的人工智能，这个孩子或许没那么好运。 4 结束语人工智能发展至今，涉及领域广，开发手段不断丰富，已有多种智能产品便利生活，同时也浮现出一系列开发瓶颈及道德领域问题，还需人类在不断开发创新中探索、完善。参考文献 [1] 翟冬冬.类脑智能：让机器像人一样思考[N].科技日报，2018-05-14.[2] 尼克.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社.2017-11. [3] 俞灵琦，杨凯.人工智能VS 人脑智慧[J].华东科技，2017，（7）：23-31+22. 浅谈人工智能的发展历程及瓶颈韩　阳，孙佳泽，王昊天（河北农业大学信息科学与技术学院，保定 071001）摘要：1956年美国达特莫斯会议提出了”人工智能”概念，至今已有60多年的历史。在不断探索中，多学科交叉使其不断焕发新活力，已有多种产品便及生活并成为多个行业的新风口。本文简要概述了人工智能领域六十多年来的发展历程，总结了现阶段主要的研究方法及各自的优缺点，简单分析了目前发展该领域遇到的瓶颈，并提出了新的展望和思考。关键词：人工智能；发展历程；机器学习doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.06.097中图分类号：TP389.1 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）06-0124-01

浅谈人工智能中六大关键技术

浅谈人工智能中六大关键技术当前，人工智能可谓是科技领域炙手可热的话题了，很多公司完善人工智能技术，研发人工智能产品。从Siri语音到智能家居，从无人驾驶到人工智能机器人，人工智能正在一步步改变我们的生活方式，我们还在憧憬着，人工智能还能带给我们些什么。现如今，人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系，在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉等多个领域的技术，下面进行这些人工智能中这些关键技术的介绍。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。通过研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。通过知识结构的不断完善与更新来提升机器自身的性能，这属于人工智能的核心领域。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。阿尔法Go就这项技术一个很成功的体现。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。深度学习技术深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以有人监督（需要人工干预来培训基本模型的演进），也可以无人监督（通过自我评估自动改进模型）。深度学习目前广泛运用于各类场合，在财资管理领域，如可以通过深度学习来进行现金流预测和头寸智能化管理。深度学习则是是机器学习各项技术中发展最旺盛也是最成功的一个分支。我们常说的人工神经网络是机器学习中的一种算法。机器学习的其他算法包括聚类算法、贝叶斯算法等。在量化交易、智能投资和智能风控中，往往会应用机器学习技术。人机交互

浅谈人工智能的现状

浅谈人工智能的现状 “AlphaGo”用深度学习、理性思考的对弈击败人脑，直接将人工智能再次推至聚光灯下。随着基础算法、智能硬件和网络条件等要素的发展、成熟，人工智能在经历了一段不短的探索期后，似乎看到了“羽翼丰满”后爆发的曙光。目前研发领域难以变现，传统企业不会用数据，大型互联网企业的数据无法互相分享，存在“数据黑洞”。与此同时，基础算法研究和应用场景、商业化等环节产生了一定程度的脱节，具象的产品并没有成规模化地成为现实。对未来行业发展，百度方面表示需进一步拓宽现有技术的应用场景，并通过并购合作，形成AI领域软硬结合。例如以人脸识别技术为例，目前识别准确率可达到99.7%，可以进行一些成熟的商业推广。百度目前正在乌镇试点一种人脸识别取火车票系统，预估2017年至少有100个以上的景区能布置这样的刷脸技术。 “BAT”这样的大公司着力布局的是通用架构层面，即通过深度挖掘数据量和优化底层算法，提供一个多场景或者通用的人工智能平台。“其他创业团队可以在细分领域有所突破，比如穿戴设备、智能医疗等。算法等底层研究没有穷尽，只能在商业开发中不断优化。作为市场主体，关键是寻找到有市场价值的产品作为技术的突破点，同时平衡基础研究、技术迭代和市场开发等环节的权重。

目前人工智能企业的主要应用领域分别是： ●个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） ●安防（智能监控、安保机器人） ●自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） ●医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） ●电商零售（仓储物流、智能导购和客服） ●金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） ●教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴）这些领域的特点是：其一，相关专利多；其二，应用场景够“土”却够刚需；其三，可选择领域不多。比如有票儿APP在买不到直达火车的时候，它能够智能地给出一些中转的方案，很不错。

浅谈人工智能与人类智能的关系

摘要: 本文从人工智能和人类智能的起源、思维方式、认识方式、语言形式四方而论述了二者之间的关系，得出人工智能虽能延长人的大脑、扩大人的智能、放大和部分代替人类脑力劳动，但却不可能完全代替，更不可能超过人类智能。关键词: 人类智能;人工智能;科学技术正文：当代的科学革命和技术革命，使科学技术步入了大科学时代。材料、能源和信息是构成人工自然的三大要素。以往的技术革命，主要发生在材料加工和能源动力领域，而当代的技术革命则是以信息技术为中心展开的。如果说以往的技术革命主要是延长人的肢体，解放人的体力劳动的话，那么当代技术革命则是延长人的大脑，扩大人的智能，放大和部分代替人类脑力劳动。然而，在这种高新技术迅猛发展的形势下，有一些人认为人工智能可以代替人类智能，甚至可以超过人类智能。那么这种观点是否正确呢?就此情况，本文从以下几个方面进行一下论述。一、从人类智能和人工智能的起源方面看，二者有本质的不同人类是在自然界长期演化发展的特定阶段产生的，人类的产生并不单纯是生物进化的结果，劳动在这个过程中起着极为重要的作用。实践是人具有能动性的一个基本标志，人类实践具有主动性、目的性和创造性，这种具有主观能动性的实践活动是人区别于其它一切自然存在物的主要特点。人在实践中经过体外进化发展了人类器官，古猿的直立姿势造成的后肢分工，为前肢的解放奠定了基础;劳动使猿的前肢功能发展起来并逐渐转化为人手，劳动所引起手的变化又引起了全身的相关变化，手足分工，使手和脚的功能特化，各司其职，正式确定了直立姿势;直立姿势不仅使形体内部结构相应固定，而且使视野开阔，能从自然界获得更多的信息，锻炼了神经系统;直立姿势又使脊柱可支撑起更大容量的大脑，从而为意识的萌芽和发展创造了条件。此外，劳动又是一种集约化的活动，在劳动中需要交流，促进了语言的产生;语言作为思想的外壳和工具是和思维相互依存的，语言的发展有助于意识的发展，因而逐渐使动物的心理转变为人的意识，猿脑变成了人脑。人在劳动中相互协作，使劳动具有社会性，同时人类所进行的活动是有主动性、目的性、有意识的实践活动，从而形成了具有主观能动性、社会性的人类智育邑。具有模拟人类思维的人工智能机是人类体外进化在现代科学技术条件下的一个重大发展，它是按人类智能的个别思维方式由人创造和发展而来的，是人类运用数学、逻辑学、电子学、软件设计等知识设计出来的为人类服务的工具。虽然它放大和部分代替了人脑的功能，而且越来越成为人脑在功能上不可缺少的辅助手段，但它仍属于人工自然的范畴，是人类实践手段所及从而改变了的那部分自然界。人工自然可以看成是人类与自然所构成的调控系统，归属于人类自然的产物，它随着人类控制手段的逐步进化而拓展，它的拓展过程由技术史所表征;而且人工自然不可能超越人对自然科学认识的范围，它是自然的组成部分，是把从天然自然所获得的自然信息物化而成的自然界。二、人工智能和人类智能的“思维”方式不尽相同人工智能是形式化的方法，一步一步严格遵循一定规则的“思维”，它在逻辑思维、信息存储量、执行速度等方面一般来说要强于人类智能，但人类智能的思维方式是多样化的，它不仅有科学思维的逻辑方法，而且还有人工智能所不及

人工智能的定义及发展历程

人工智能的定义及发展历程定义人工智能（Artificial Intelligence）最早在1956 年就提出了，英文缩写为AI。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。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。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。人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“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。”而另一个美国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。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。人工智能三次浪潮