人工智能若干挑战与前沿进展

案例分析·人工智能带来新挑战

【2017中公遴选·案例分析】人工智能带来新挑战【导语】2018各省遴选考试在陆续进行，由于遴选考试信息非常繁多，中公公务员遴选考试网会及时公布最新的遴选考试信息，便于考生查阅。背景链接近年来，全国每年执业医师资格考试中考生的总体通过率基本保持在25%左右。2017年11月国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，而某机构研发的机器人取得了456分的成绩，大幅超过360分的临床执业医师合格线，标志着人工智能在全球范围内首次通过医考笔试。(11月15日《新安晚报》) 无独有偶，机器人裁缝“Sewbot”每22秒就能生产一件T恤衫，每天能生产80万件T 恤。使用这种机器人生产，在全球范围内，即使是最便宜的劳动力市场也无法与之竞争。综合分析近年来人工智能在各领域的突破，自人工智能在围棋领域击败人类棋手，展示出强大的棋力后，各方就对人工智能未来的发展充满信心。人类社会将进入智慧生命时代。当然，也有部分人对人工智能产生恐惧，认为其会取代人类工作，进而产生强大的抵触情绪。 [取得的成就] 人工智能已在越来越多的领域得到应用。在传统行业的重复性劳动环节，已经实现了大规模替代人工的现象，无人工厂、无人仓库等越来越普遍，生产效率、产品一致性非常高，成本也大幅度降低。而且，人工智能还会写新闻、写诗、画画、炒股等，几乎所有的领域，人工智能都在涉足并显示出强大的替代能力。事实上，在医疗领域也早就引入人工智能了，诸如手术机器人、智能医疗系统等，都是人工智能技术应用的结果，效果还非常好。 [挑战与问题] 人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。参考对策人工智能的发展必须以人类社会的稳定与福祉为前提。这是一项国际共识，也是人工智能发展全球治理呼声增多的重大背景。要倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和社会伦理协调发展规律，积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。坚持市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。部分来源原标题：国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知原标题：人工智能，新起点上再发力来源：人民时评作者：余建斌原标题：为人工智能铺就发展快轨来源：人民日报作者：盛玉雷

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。一、研究方向 1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能发展史解读

人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果：（1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。（2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。（3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。（4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。

人工智能教育应用的机遇与挑战

人工智能教育应用的机遇与挑战当前，人工智能的发展日益深入，教育作为人工智能应用的一个重要领域，在一定程度上能为未来教育发展带来诸多机遇，对于学生个性化的学习、各方面素养和能力的获得、全球课堂的普及以及教师重复性劳动的减少等都有益处。然而，在带来机遇的同时，也存在着多方面的挑战。人工智能教育应用在助力社会变革时，对政府、学校、教师等提出了内在诉求，需各方面配合，文章对此进行了论述。曹可稀，湖北省咸宁市闯王镇中心小学副校长。（湖北咸宁 437000）伴随着信息技术的发展，智慧教育也逐渐展开，人工智能作为智慧教育时代发展的核心力量，近年来对人类社会的影响越来越广泛与深远，它正在为农业、医疗、教育、能源、国防等诸多领域提供大量新的发展机遇。人工智能技术自1956年提出以来，从最开始受到盲目追捧，到20世纪七八十年代逐渐遇冷，近些年又重新引起了人们的重视。尤其是在2018年谷歌公司基于深度学习的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，再一次引爆了人们对人工智能的热情。现在，人工智能已被视为推动现代社会进步的主

要核心技术力量。目前，人工智能已经开始服务于工业、农业、环境、医疗、教育等众多领域，切实推动了社会的进步。人们纷纷预言，虽然通用的智能系统在未来10年内很难超过人类智能，但在越来越多的特定领域，智能系统的问题解决能力可以达到甚至超过人类的智能水平。如智能公交可以为残疾人和老年人带来帮助，减少交通事故；智能政府可以更好地服务于大众；智能建筑可以节约能源，减少污染，等等。那么，智能教育又会对现今的教育带来哪些改变呢？本文主要是从人工智能的角度出发，思考其对教育所产生的积极作用及所带来的挑战，以便进一步把握、促进人工智能在教育中的有效与合理应用，用以应对当今智能化浪潮下教育人工智能需要面对的重要挑战，以较好地顺应技术发展趋势，助力教育变革。一、人工智能教育应用的机遇在传统的人工智能学习系统中，我们发现更多的是为了满足某个专门领域的学习需求，目的是促进学习者获得特定的知识和技能，而且这些系统常常作为学校教育的补充，未能深入影响学生的日常学习和生活。随着人工智能技术的发展，教育领域对人工智能技术提出了更高的要求，期望人工智能技术对教育产生革命性的影响。总体来说，人工智能还是能给教育带来诸多机遇，能够提供个性化的学习，促进学

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能发展史

人工智能发展史人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果：（1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。（2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。（3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。（4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用

人工智能技术发展面临三大难题

人工智能技术发展面临三大难题无可置否，人工智能将带来新一轮的产业革命。无人驾驶、服务机器人、智能家居对乘用车、家电产业产生巨大的变革。无人工厂、无人物流正成为企业重要的生产手段。智能客服、智能投资顾问、智慧医疗、智慧教育正塑造现代服务业的新形态。人工智能在生产生活中发挥的作用日渐显现。承认人工智能取得的发展的同时，另一方面必须指出人工智能仍然面临如下问题和不确定性。首先，人工智能虽然近年取得快速发展，但是在不少方面上距离成熟应用尚存在技术瓶颈，过高的期待和不负责任的炒作导致产业泡沫。目前一般认为，人工智能在大规模图像识别方面已经超过人类，在机器翻译方面虽然取得一定进展但是和理想水平相差不小，而在聊天对话方面则差距甚大。在无人驾驶方面，目前商业化自动驾驶汽车是辅助驾驶，真正的自动驾驶汽车尚在研发测试阶段。其中处理紧急异常交通情况是人工智能遇到的难点。同样在语音识别方面，虽然在实验环境中测试人工智能识别接近人类，但是我们也看到现实场合下，存在环境干扰的情况下，人工智能识别率其实差强人意，而且经常会犯一些人类不可能犯的常识性错误。其次，滥用人工智能应用也带来道德、伦理上风险。人工智能没有意识更不会有道德判断。传统算法是人类制定规则，符合人类的价值观。而人工智能发展到今天已经从完全执行人类指令发展到可以从海量数据中吸取历史经验，自动生成判断。输出的结果可能符合某种逻辑但是并不符合人类价值观。最可怕的是随着人工智能的普遍使用，人类适应了机器思维，而不是机器学会了人的价值观。例如，片面强调生产效率，骤然的机器换人带来失业问题，不容忽视。最后，人工智能技术的垄断造成新的“数字鸿沟”。人工智能发展基于芯片、操作系统等信息产业基础,依赖于底层算法通用框架。个别发达国家垄断这些技术的输出权、定价权，随时挥舞禁售大棒或者暗地实施网络监控，给发展中国家利用人工智能带来很大风险，制约全人类共享人工智能带来的福利。

人工智能的发展及应用()

人工智能的发展及应用学院：班级：姓名：学号：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。人工智能几乎涉及到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。人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。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。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: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

人工智能对人类的机遇与挑战

人工智能的未来（双语）附篇：人工智能对人类的机遇与挑战（共两篇） For the past few months, artificial intelligence (AI) has been a much talked about topic in the worlds of both pop culture and science. Last November saw the release of Oscar-nominated and winning biopic, “The Imitation Game”, about the father of the modern computer, Alan Turing. Last month, another Hollywood film about clever robots, Chappie, hit theaters. And here in China, search engine giant Baidu founder and CEO Li Yanhong threw out a bold proposal at the Chinese Peo ple’s Political Consultative Conference. Li’s vision is a project called “China Brain”, aiming to make China the world leader in developing artificial intelligence systems. 就在短短的几个月间，人工智能成为了流行文化和科学界的热门话题。去年11月上映的《模仿游戏》就是关于现代计算机之父艾伦? 图灵的一部传记电影；该片获得奥斯卡多项提名，并最终拿下获奖。上个月，好莱坞另一部关于智能机器人的影片《超能查派》也登陆（北美）各大院线。在中国，百度创始人兼CEO李彦宏则在人民政协会议上提出了大胆的提案，建议建设“中国大脑”，意在使中国成为人工智能系统的世界领跑者。 Is artificial intelligence a boon or does it spell doom for humans? In their book The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, authors Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, both of whom hail from MIT, US, could barely hide their excitement toward the rise of machines. 对人类来说，人工智能到底是福音还是丧钟？立克?布林约尔弗森与安德鲁?麦凯菲均来自美国麻省理工学院，他们在著作《第二次机器

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。一数据库性能的优化一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。二应用程序的优化应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。四SQL优化技术的发展历程第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

目前人工智能存在的问题

现如今，人工智能的发展十分迅速。这迅速的脚步是离不开当下越来越多的企业的研发与应用，可以说企业和人工智能都是在相辅相成中持续向上发展的的。不过在使用人工智能的时候还是会出现很多的问题，而这些问题可以阻碍人工智能的发展，且我们必须解决它们才能更好地踏出下一步。今天小编就来给大家介绍一下当下的人工智能存在的问题，希望能够帮助大家更好地去认识和理解人工智能的发展现状。 1.人工智能无法去描述常识大家都知道，常识都是显而易见的，有时候我们甚至很难用语言去描述它，进而在数据中给它打标签。对于所有“显而易见”的东西，我们存在巨大的盲点。因此，我们无法教计算机常识，不仅因为这可能不切实际，更根本的原因是我们甚至没有意识到常识是什么。直到我们发现机器人做了一些很愚蠢的事情，我们才能够意识到这些。 2.人工智能被图灵对智能的定义所束缚图灵有关智能构想很著名，他将智力限制为一种和人类进行语言游戏的解决方案。具体来说，图灵将智能设定为游戏的解决方案，第一就是将人类置于判断的位置。这个定义非常具有迷惑性，并很适合人工智能领域。而像猫、狗。兔子甚至是其他动物都是非常聪明的生物，但它们没有语言，因此也不可能通过图灵测试。这也是人工给智能所面临的问题。

3.人工智能的核心问题莫拉维克悖论那么什么是莫拉维克悖论呢？莫拉维克悖论的核心论点是，现实中最简单的问题比最复杂的游戏更难解。我们沉迷于令人工智能在游戏中超越人类以及其他受限且定义明确的话语领域，如数据集，将其作为智能的指标，作为一种与图灵测试一致的标准。我们完全忽略这样一个事实：对智能的最终判断由现实本身，而不是由一个人类组成的委员会作出。如果解决了这些问题那就更好的解决这些问题。在这篇文章中我们给大家介绍了有关人工智能存在的问题，具体包含了三点，分别是描述显而易见的常识是十分费力的，人工智能被图灵对智能的定义所束缚，人工智能的核心问题莫拉维克悖论。这三个现象可以说是当前人工智能存在的比较明显突出的问题，不过相信在时间的检验和推进下，这些问题都会慢慢迎刃而解的。标签:

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。

一、什么是人工智能人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。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。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，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,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

高中高考作文范文-人工智能挑战_关于人工智能的写作素材

4月27日，第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛中最引人注目的环节，围棋人机大战将正式打响，中国围棋第一人柯洁将“食言”与中国的围棋人工智能“星阵”将展开一场继两次AlphaGo人机大战之后的对局。如果把2016年李世石与AlphaGo，2017年柯洁与AlphaGo当作前两次有轰动效应的围棋人机大战的话，那么此次柯洁与星阵的比赛，将是第三次举世瞩目的围棋人机对决。一方面这是中国的围棋人工智能首次正式向世界顶尖级别棋手发起冲击;另一方面这次对抗，从某种意义上也将引领未来围棋人工智能研究和应用的方向。人工智能挑战作家张一一高考作文的人机大战成为2018年高考考场最大看点而除了柯洁与星阵的围棋对局外，随着中国全*关注的高考日渐临近，一场人工智能挑战著名作家高考作文的现象级“人机大战”也将上演，谷歌公司研制的高考机器人将在2018年6月7日的高考考场上挑战中国内地著名青年作家张一一的高考作文，这一人类历史上的第三次“人机大战”日前已引发国际社会的广泛关注，届时这场里程碑意义的“人机大战”将有来自全世界各国的500多家媒体同时全程直播，许多的赞助商接踵而至踏破门槛，纷纷想要参与到这场人类智慧与人工智能比拼的顶尖赛事，而获胜一方将获得100万美元的高额奖金，败者也将获得50万美金。人工智能挑战作家高考作文的这一场“人机大战”被认为是继1996年国际象棋世界棋王卡斯帕罗夫与IBM的计算机程序“深蓝”以及计算机顶级围棋程序阿法狗和韩国、中国两位围棋国手李世石、柯洁的“人机大战”之后人类历史上第三次高水平的“人机大战”巅峰对决，不少中国网友希望张一一能够“为人类扳回一局”，一雪“世界围棋第一人”柯洁被人工智能完败的前耻。继机器人阿法狗在“人机大战”中完胜中、韩围棋国手柯洁和李世石之后，2017年高考机器人AI-MATHS横空出世，在150分的数学卷里高考机器人拿了134分，碾压许多高考考生，机器人的计算能力超越人类已不容置疑，而人工智能的语言能力何时能达到人脑的水平一时成为网友热议的话题。计算机写作也早已经不再新鲜，新华社、美联社等国内外新闻机构都有将AI(人工智能)运用于报道实务的案例。不少网友也表示，“人工智能在计算能力上超过人类不算什么，其情感思维和语言能力在一二十年之内可能还很难媲美人类，机器人的作文水平若能战胜作家，那才说明人工智能真的厉害了，否则仍不过只是一台冷冰冰的没有多少人情味的计算器。” Ladbrokes和unibet等欧美著名*公司近日已开出人工智能挑战张一一高考作文的*榜，目前的*大致相当。看好张一一的一方多认为人工智能尚不具备人类的感情，很难写出出走心的文章得到高分;支持机器人的一方则多是因为看到李世石、柯洁等围棋高手惨败的例子，选择押注在“有备而来，来者不善”的人工智能一方。据了解，与人工智能对垒的作家张一一曾创作《新岳阳楼记》《中国旅游赋》《党赋》《反红楼梦》《名利经》等上千万字文学作品、《李》《王》《张》等多首百家姓歌曲(与李玉刚等合作)以及上海世博会、孔子文化节主题歌曲，被公认为是“80后文坛传播中华传统国学第一人”，与“韩二”(韩寒)、“唐三”(唐家三少)、“郭四”(郭敬明)并称为“新四大才子”的张一一曾有过7次高考落榜经历，一度被网友称为“高考愚公”“励志男神”“当代蒲松龄”，不过他每年的高考作文往往都会走红网络。

人工智能面临的挑战

人工智能面临的挑战在世界最复杂的棋类游戏中,“阿尔法围棋”4:1 战胜人类职业围棋高手,人工智能取得了令人瞩目的进展,这是否意味着机器即将获得类人智能了呢？得到这样的结论还为时过早. 本期聚焦于人工智能,特别是深度学习及其应用,其中 AlphaGo 专题的三篇论文还分别从技术层面分析了“阿尔法围棋”系统的实现及可能的弱点. “无处不在”的人工智能把我们带到一个新时代的起点,并使我们隐约地看到未来—实现人类水平的人工智能.面对这一艰巨的科学目标,我们需要应对以下挑战: 1、让机器在没有人类教师的帮助下学习人类有很多学习经历是一个隐性学习过程,即根据以前学到的知识进行逻辑推理,以掌握新的知识.然而,目前的计算机并没有这种能力.“监督学习”是迄今为止最成功的机器学习方式,它需要人类在很大程度上参与机器的学习. 机器需要具备在没有人类太多监督和指令的情况下进行学习的能力,或在先验知识和少量样本的基础上进行学习.也就是说,机器无需在每次输入新数据或者测试算法时都从头开始训练模型.这是一个很值得深入研究的问题.目前,围绕这一问题的研究热点有: 监督与非监督学习的一致性、不变量特性的非监督学习、深度学习与结构化预测的组合、分布式联想记忆与计算的融合、从表象和特征的机器学习到综合的机器推理等. 2、让机器像人类一样感知和理解世界在对自然界的丰富表征和理解方面,人类无疑是所有生物中的“佼佼者”.如果做不到这一点,人类便无法生存和发展下去.因此,感知能力是智能最重要的组成部分.提高机器的感知能力依赖于器件和新型传感技术的进步. 让机器像人类一样感知和理解世界,能够解决人工智能研究领域长期以来所面临的不完整信息下的复杂任务规划和推理方面的问题.当前,我们已经拥有强大的计算和出色的数据收集能力,利用数据进行推理这一问题已不是开发先进人工智能道路上的障碍,但这种推理能力是建立在数据的基础之上.如果能让机器进一步感知真实世界,它们的表现会更出色.相比之下,机器学习系统只是按照人设计的程序去处理和分析输入的信息.要实现具有人类水平的人 641

人工智能时代需要敢于挑战

人工智能时代需要敢于挑战人工智能所有科技巨头核心战略，巨头积极推动AI广泛应用各行业，特别在物联网大趋势下，部署在各个角落的传感器所收集的数据，通过云端汇总，并利用AI技术对数据进行智能分析，加速企业转型升级，也会创造更多新的商业模式。微软积极面向人工智能转型，云和AI彻底改变了微软，从一家软件公司演变成一家平台级企业，营业也进入千亿美元俱乐部。同样，百度也是人工智能转型成经典案例之一，在2012就开始向人工智能转变，至此全面拥抱。同时，李彦宏也积极向业界传递互联网是前菜，人工智能是主菜观点，声称互联网时代进入一个新的时代。就在乌镇世界互联网大会上，李彦宏再次表达AI是继互联网之后的全新时代，不必害怕，要用力拥抱人工智能时代。相比国内其它互联网巨头，因百度发展较早，AI技术占有优势，在金融、医疗、家居和交通等方便，百度AI技术得到了深入场景，特别面向消费科技智能家庭方向收获颇丰，以及在无人驾驶方向走在国内最前端。智能家庭第一阵营，推动智能家居落地千家万户在智能家庭方向，百度主要以AI系统DuerOS培育智能生态，再以智能音箱作为中枢产品，实现可以对生态内众多品类智能设备进行控制。为更好推进智能家庭战略落地，百度成立智能生活事业群，通过投资和并购等方式攻城掠地，如今百度AI技术在智能家庭落地走在行业前列，DuerOS广泛应用，激活设备数破1.5亿台，季度环比增长高达41%，这种高速增长态势会持续到2019年，且月活跃设备超过3500台，进入智能家居领域第一阵营。旗下智能音箱也已挤进三强，Canalys给出的报告显示，第三季度百度出货量100万台，位列第三，仅次于阿里和小米，是国内第三大智能音箱厂商。不过，相比阿里和小米环比下降的趋势下，百度环比增长惊人，高达711%。

2016-人工智能复习题目

2016 人工智能复习重点题型：选择、填空、简答、推理、计算。各20分主要内容： AI三大学派、 AI应用领域、图灵测试、谓词逻辑表示法语义网络表示法产生式表示法与或树，解树，可解节点的含义及解释、归结\子句、置换、合一状态空间\产生式系统盲目搜索、启发式搜索(求解城市最短路径相关例题要着重看) 演绎推理和归结推理可信度算法和bayse算法

ID3算法【第一章绪论】 1、三大学派及其对人工智能发展历史的不同看法符号主义：认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。联结主义：认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。行为主义：认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。 2.人工智能的研究及应用领域人工智能研究及应用领域很多，主要研究领域包括问题求解、机器学习、专家系统、模式识别、自动定理证明、自然语言理解等。问题求解：人工智能的第一个大成就是发展了能

够求解难题的下棋(如国际象棋)程序，它包含问题的表示、分解、搜索与归约等。机器学习：学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段；机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径；机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内部表现为新知识结构的不断建立和修改，而外部表现为性能的改善。专家系统：一般地说，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。发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。模式识别：人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。