人工智能及其航天应用课程报告
人工智能在航天领域中的应用
人工智能在航天领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为许多领域的研究热点，并在航天领域取得了许多重大突破。
随着技术的不断进步，人工智能在航天任务的规划、控制和数据分析等方面发挥着重要作用。
本文将介绍人工智能在航天领域中的应用，并分析其对航天事业的影响。
一、航天任务规划人工智能在航天任务规划中发挥着重要的作用，通过利用机器学习和数据挖掘等方法，航天科学家能够更加精确地预测任务中可能面临的不确定性和风险。
例如，在探测器着陆的过程中，利用人工智能技术可以辅助评估不同着陆点的安全性，并制定出最佳的着陆策略。
此外，人工智能还可以帮助航天科学家选择最佳的任务执行路径，从而提高任务的成功率和效率。
二、航天器控制人工智能在航天器控制方面的应用也十分广泛。
航天器的控制需要准确地获取并分析大量的实时数据，以便及时作出相应的调整。
而这些数据不仅仅涉及到航天器的位置和速度等基本信息，还包括各种传感器和摄像设备获取的更加详细的环境信息。
通过利用人工智能技术，可以对这些数据进行快速处理和分析，并根据分析结果作出合理的控制决策，从而确保航天器能够稳定运行和适应不同的工作环境。
三、航天数据分析航天领域产生的数据量庞大且复杂，如何高效地进行分析和利用一直是航天科学家关注的问题。
人工智能可以通过模式识别和数据挖掘等技术，帮助航天科学家对海量的数据进行筛选和整理，并从中提取出有用的信息。
这些信息可以用于航天器轨道的优化，任务执行过程的预测，以及对太空环境的监测等方面。
同时，人工智能还能够提供辅助决策的支持，帮助航天科学家更加准确地判断航天任务中可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。
四、人机交互随着人工智能的发展，航天任务中的人机交互也得到了极大的改善。
传统的航天任务中，航天员需要花费大量的时间和精力对任务进行监控和调整。
而通过引入人工智能技术，可以对航天器进行自主的监测和控制，减轻航天员的负担。
AI技术在航空航天领域的应用
AI技术在航空航天领域的应用一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术成为各个领域的热门话题和应用工具。
航空航天领域作为现代科技的重要组成部分之一，正积极探索AI技术在提升航空安全、优化飞行操作、改进机械制造等方面的应用。
本文将着重探讨AI技术在航空航天领域的应用，并阐述其带来的益处和挑战。
二、AI在航空系统管理中的应用1. 自动驾驶系统随着深度学习和计算能力的大幅提升，自动驾驶系统得到了长足发展。
通过收集和分析来自各种传感器的数据，AI可实现自主决策和操作，从而减轻飞行员负担，提高飞行安全性。
例如，“无人机”已经开始在军事侦察、物流运输等领域进行试点应用，前景广阔。
2. 飞行仿真和预测AI技术还可以与仿真模型相结合，使得飞行员能够进行更加精准和可靠的训练。
通过模拟各种气候条件和飞行环境，航空人员可以体验到各种紧急情况和异常状况，并学会正确应对。
此外，AI还能够通过决策树等方法进行飞行路径的优化，并提前预测可能发生的机械故障，帮助航空公司降低维修成本。
三、AI在智能飞机制造中的应用1. 智能设计与优化AI技术可以帮助工程师优化机身结构、降低阻力和噪音，并提高飞机整体性能。
利用深度学习算法，工程团队可以快速处理大量数据并找出最佳解决方案。
与传统计算方法相比，AI技术能够更精确地分析复杂的参数关系和限制条件，从而节约研发时间并提高产品质量。
2. 无人机制造AI技术在无人机制造方面也有广泛应用。
例如，在无人机组装过程中，利用视觉识别技术和自动控制系统，可以实现精密操作和组件定位。
此外，AI还可以配备自主导航系统，在任务执行中避免碰撞、确保线路引导等安全措施。
四、AI在航空安全监管中的应用1. 机场安检与人脸识别通过AI技术，机场可以更高效地实施安全检查。
例如，结合人工智能和摄像头系统进行人脸识别，可以快速准确地比对旅客信息，并识别潜在的威胁对象。
人工智能与航天技术
人工智能与航天技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）与航天技术（aerospace technology）是当今科技领域的两大热门话题，它们在各自领域有着广泛的应用和深远的影响。
人工智能的快速发展为航天技术的进步提供了新的可能性，同时航天技术的发展也给人工智能的应用带来了更大的场景和需求。
本文将探讨人工智能与航天技术的关系、相互促进的发展以及未来的前景展望。
一、人工智能在航天技术中的应用人工智能在航天技术中扮演着重要的角色，它为航天任务提供了高效、智能的解决方案。
首先，人工智能在航天器的控制与导航方面起到关键作用。
通过分析和学习遥感数据，人工智能能够实现自主导航、姿态控制等功能，提高了航天器的精准度和灵活性。
其次，人工智能在航天任务规划和决策中有着广泛的应用。
通过对大数据的分析和处理，人工智能能够优化任务计划、提供飞行轨迹的优化方案，为航天任务提供智能决策支持。
此外，人工智能在航天器故障预测与维修中也扮演着重要角色。
通过对传感器数据的实时监测和分析，人工智能可以提前预测航天器故障，并提供相应的维修方案，减少维修时间和成本。
二、航天技术对人工智能的推动航天技术的不断发展为人工智能的应用提供了新的场景和需求。
首先，航天技术为人工智能提供了大规模数据的采集和传输平台。
通过发射卫星和航天器进行遥感数据的采集，人工智能可以基于大数据进行深度学习和模型训练，提高算法的准确度和泛化能力。
其次，航天技术的应用场景为人工智能的实时决策和智能感知提供了挑战。
在航天任务中，需要对来自不同传感器的数据进行实时处理和分析，以做出及时的决策。
这对人工智能算法和系统的实时性和稳定性提出了更高的要求，推动了人工智能在实时决策和智能感知方面的进步。
三、人工智能与航天技术的未来发展人工智能与航天技术在未来将继续深度融合，共同推动科技进步和社会发展。
首先，随着航天技术的不断发展，航天器的自主能力将越来越强化。
人工智能与大数据技术在航空航天领域的应用研究
人工智能与大数据技术在航空航天领域的应用研究第一章引言航空航天领域是一个充满挑战和机遇的领域，它的发展与人类社会的进步息息相关。
随着科技的迅速发展，人工智能和大数据技术的应用成为航空航天领域不可忽视的重要组成部分。
本文将对人工智能与大数据技术在航空航天领域的应用进行研究。
第二章人工智能在航空航天领域的应用2.1 机器学习技术在飞行控制中的应用机器学习是人工智能领域的核心技术之一，其可以通过训练模型来获取数据的模式和规律。
在飞行控制中，机器学习技术可以用来改善飞行员的决策能力，提高飞行安全性。
2.2 智能导航系统的开发通过人工智能技术，可以开发出智能导航系统，该系统可以基于大量的数据分析和机器学习算法，提供准确的、实时的导航信息，提高飞行效率和安全性。
2.3 自动驾驶技术的应用自动驾驶技术是人工智能在航空航天领域的又一个重要应用。
通过自动驾驶技术，飞行器可以自主完成起飞、飞行和降落的任务，提高操作的准确性和安全性。
第三章大数据技术在航空航天领域的应用3.1 航空公司的运营优化航空公司可以通过大数据技术对飞行数据、乘客数据以及天气数据进行分析，优化飞行计划和航空公司的运营模式，提高效益和服务水平。
3.2 航空安全监控大数据技术可以实时地监控飞行器的状态、航班的运行情况以及天气变化等信息，通过数据分析和模型预测，提前识别潜在的风险，保障航空安全。
3.3 航空维修与保养通过大数据技术，航空公司可以对飞行器的维修和保养进行更加精准的判断和计划，减少故障发生的几率，提高飞行器的可用性和安全性。
第四章人工智能与大数据技术在航空航天领域的挑战与展望4.1 隐私保护与数据安全在应用人工智能和大数据技术的过程中，面临着隐私保护和数据安全的挑战。
航空航天领域需要加强相关法律法规的制定和执行，以保护用户的隐私和数据安全。
4.2 技术瓶颈与非线性问题尽管人工智能和大数据技术在航空航天领域已经有了广泛的应用，然而，仍然存在一些技术瓶颈和非线性问题。
人工智能技术在航空航天领域的应用调研报告
人工智能技术在航空航天领域的应用调研报告摘要：人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术是当今科技领域的热门话题，其在航空航天领域的应用也备受关注。
本报告通过调研了解了人工智能技术在航空航天领域的广泛应用和前景。
首先介绍了人工智能技术的背景和发展现状，然后探讨了人工智能在航空航天领域中的不同应用领域，包括自动驾驶飞机、智能机器人、航空流量管理和航天探索等。
最后，对人工智能技术在航空航天领域的挑战和未来发展进行了分析和展望。
1. 引言随着人工智能技术的不断发展，其在航空航天领域的应用也逐渐成为现实。
人工智能技术的高效性和智能化特点能够为航空航天行业带来巨大的改变和改进。
本报告旨在探讨人工智能技术在航空航天领域的应用情况，并展望其未来发展的前景。
2. 人工智能技术的背景和发展现状2.1 人工智能技术的定义和特点人工智能技术是指在机器或计算机中模拟人类智能的能力和行为。
其主要特点包括自主学习、逻辑推理、语音识别和图像识别等。
2.2 人工智能技术的发展历程人工智能技术起源于上世纪50年代，经历了符号主义、连接主义和深度学习等阶段的发展。
现在，人工智能技术已经广泛应用于各个行业和领域。
3. 人工智能在航空航天领域的应用3.1 自动驾驶飞机人工智能技术在自动驾驶飞机中的应用已经取得了重要进展。
通过机器学习和数据分析，自动驾驶飞机能够实现自主起降、飞行和降落，大大提高了飞行的安全性和效率。
3.2 智能机器人在航空航天领域，人工智能技术可以用于开发智能机器人，用于维护和修理飞机、执行航天任务等。
智能机器人能够自主完成各种复杂的工作任务，提高了工作效率和准确性。
3.3 航空流量管理人工智能技术在航空流量管理中的应用也逐渐得到推广。
通过分析和预测航班数据，人工智能系统可以提供准确的航班调度和航空流量控制，减少航班延误和能源消耗。
3.4 航天探索人工智能技术在航天探索中的应用具有重要意义。
通过机器学习和模拟算法，人工智能系统可以模拟和预测太空环境，探索未知的星球和宇宙。
人工智能在航空航天领域的应用
人工智能在航空航天领域的应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为航空航天领域的重要技术。
人工智能的应用不仅提高了航空航天系统的效率和安全性，还为航空航天领域带来了许多创新和突破。
本文将探讨人工智能在航空航天领域的应用，并分析其带来的影响。
一、飞行控制系统人工智能在飞行控制系统中的应用是航空领域中最为重要的应用之一。
传统的飞行控制系统主要依靠人工操作，但这种方式存在一定的局限性。
而引入人工智能技术后，飞行控制系统可以通过学习和模拟人类飞行员的经验，自动调整飞行姿态、控制飞行速度和高度，从而提高飞行的安全性和稳定性。
例如，人工智能可以通过分析大量的飞行数据和气象数据，预测飞机的飞行轨迹和气象变化，从而提前做出相应的调整。
此外，人工智能还可以通过模拟人类飞行员的决策过程，自动选择最佳的飞行路径和航线，减少燃料消耗和飞行时间。
二、航空安全人工智能在航空安全领域的应用也是非常重要的。
航空事故往往是由多个因素共同作用导致的，而人工智能可以通过分析大量的数据和模拟不同的情况，预测潜在的风险和危险，从而提前采取相应的措施。
例如，人工智能可以通过分析飞行数据和机械故障数据，预测飞机的故障概率和维修需求，提前进行维修和更换关键部件，减少事故的发生。
此外，人工智能还可以通过分析飞行员的生理数据和行为模式，判断其是否处于疲劳或压力过大的状态，提醒飞行员及时休息或采取相应的措施，确保飞行安全。
三、航空物流人工智能在航空物流领域的应用也是非常广泛的。
航空物流是指通过航空运输方式进行的物流活动，其特点是速度快、运输能力大。
而人工智能可以通过分析大量的物流数据和交通数据，优化航空物流的路径和运输方式，提高物流的效率和准确性。
例如，人工智能可以通过分析货物的重量、体积和目的地等信息，自动选择最佳的航班和航线，减少货物的运输时间和成本。
此外，人工智能还可以通过分析航空交通数据和天气数据，预测航班的延误概率和航班的到达时间，提前做出相应的调整，确保货物的及时送达。
人工智能技术在航空航天领域中的应用研究
人工智能技术在航空航天领域中的应用研究一、引言航空航天领域一直是人类追求科技进步与实现飞天梦想的重要领域之一。
随着科技不断进步，人工智能技术逐渐成熟并得到应用，正在产生更多的积极影响。
本文将探讨人工智能技术在航空航天领域中的应用研究。
二、人工智能技术在航空航天领域中的应用1.飞行控制系统在现代飞机中，飞行控制是一个相当复杂的过程，需要许多参数进行监控和处理。
这条路线的确定需要考虑许多因素，例如飞机的重量、速度、气流、天气条件和航线等等。
人工智能技术可以用来处理这些数据，为飞行控制系统提供更精确、更准确的信息。
这种技术可以快速响应不可预见情况，并提供实时飞行管理的需求，增强了飞行安全性。
2.航班调度与运行管理系统机场的运作和控制是一个复杂的过程。
航班调度系统必须协调每个机场不同的部门，并确保航班的顺畅运行。
人工智能可以通过识别人口流量和航班实时情况来提高航班调度系统的效率和准确性。
它可以收集和处理大量数据，通过机器学习识别各种变量，以更好地优化航班计划和其他重要运营决策，使航班运行更加顺利、高效、可靠。
3.飞行模拟训练系统训练飞行员是一项昂贵的、时间耗费的任务。
尽管航空公司经常为飞行员提供训练作业，但是模拟器的使用规则和使用金额等条件限制了模拟器的使用。
因此，机器人代替人类学习的能力是十分重要的。
飞行模拟训练系统使用人工智能需要收集并分析各种飞机模型、数据流和飞行关键技能的资源。
这些资源可以帮助指导飞行员进行有效的训练，并提高飞行员的技能水平，降低飞行安全风险。
4.智能维修系统维修是航空业中不可或缺的环节，但传统维修模式效率低下且需要消耗大量的时间和人力物力。
人工智能可以帮助实现实时维修，通过机器学习算法实时识别出飞机需要维修或更换的部件，提高维修效率和准确度。
此外，它还可以在飞机处于安全维护模式时预测维修需求，从而大大降低修理费用和维修时间。
三、人工智能技术在航空航天领域应用的前景尽管如今人工智能技术在航空海航天领域中已经得到了广泛应用，但其前景更加广阔。
人工智能技术在航空航天领域的应用
人工智能技术在航空航天领域的应用第一章：引言人工智能技术已经成为当今最重要的技术之一，其应用领域已经覆盖了许多行业。
随着时间的推移，越来越多的人认识到，航空航天领域也将是人工智能技术得到广泛应用的领域之一。
在本文中，我们将探讨人工智能技术在航空航天领域的应用。
首先，我们将介绍人工智能技术的基本原理和在其他领域的应用情况。
接着，我们将重点讨论人工智能技术在航空航天领域中的应用情况，包括飞机、航天器、卫星和空管系统等方面。
第二章：人工智能技术的基本原理人工智能技术是一种利用计算机来模拟人类智能的技术。
其核心原理是机器学习和深度学习技术。
机器学习是通过训练机器来识别和分类数据。
深度学习是基于神经网络的技术，它能够通过学习和自我调整为你提供更准确的结果。
除了机器学习和深度学习技术，人工智能技术还涉及自然语言处理、数据挖掘、机器视觉等方面。
这些技术都可以帮助计算机更好地理解人类语言、图像、视频等各种形式的信息。
人工智能技术已经得到广泛应用，包括游戏、医疗、金融、教育等各个领域。
人工智能技术能够更快、更准确地处理数据，从而节约时间和成本。
第三章：人工智能技术在航空领域的应用3.1 飞机人工智能技术在飞机领域的应用主要涉及到自动驾驶和增强现实技术。
自动驾驶技术可以通过机器学习和深度学习技术来识别和分析飞机数据，从而实现自动驾驶。
增强现实技术可以通过机器视觉技术来帮助飞行员更好地理解飞行情况，从而提高飞行的效率和安全性。
3.2 航天器人工智能技术在航天器领域的应用主要涉及到机器视觉和自动控制技术。
机器视觉技术可以通过图像处理技术来分析航天器图像数据，从而提高航天器的自主能力和准确性。
自动控制技术可以通过深度学习技术来分析航天器数据，从而实现自主控制和导航。
3.3 卫星人工智能技术在卫星领域的应用涉及到数据处理和自主控制两个方面。
人工智能技术可以通过数据挖掘技术来分析卫星数据，从而提取有价值的信息。
自主控制技术可以通过深度学习技术来分析卫星数据，从而实现卫星的自主控制和导航。
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南京航空航天大学课程报告《人工智能及其航天应用》题目学生姓名学号学院专业班级教师二〇一三年十二月人工智能摘要：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。
关键词：发展历史及现状；应用；影响；0 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，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）。
也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
1 人工智能的发展历史与现状关于“人工智能”的起源，我们要追溯到公元前三百多年的历史伟人——古希腊伟大的哲学家、思想家 Aristotle（亚里士多德）（公元前 384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。
形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。
在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。
此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。
其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。
亚里士多德虽没有明确提出“人工智能”的概念，但概念却在此悄悄的萌芽。
随后穿越到英国数学家 Turing(图灵)（1912-1954）,1936 年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950 年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。
当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。
（图灵试验：当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。
）以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。
虽然，图灵测试并未能真正说嘛计算机有了智能，到却推动了人们对“人工智能”定义的探索，对人工智能的研究内容和研究方法有了某种指导意义。
关于“人工智能”的发展历史，可以划分为一下的五个阶段：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。
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（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。
第三阶段: 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K I P S”，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: 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: 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技术的发展，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，将人工智能更面向实用。
另外，由于Hopfield 多层神经网络模型的提出，使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。
第六阶段：目前人工智能研究的3个热点是智能接口，数据挖掘，主体及多主体系统。
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地和计算机交流。
为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。
因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。
目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘和知识发现的研究项目目前已经形成了三根强大的技术支柱数据库、人工智能和数理统计。
主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。
主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。
多主体系统系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及只能机械等领域。
目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协调和协作、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
人工智能学科自1956 年诞生至今已走过50 多个年头, 就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说, 已经迈出了可喜的一步, 某些领域已取得了相当的进展。
但从整个发展的过程来看, 人工智能发展曲折, 而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：计算机博弈的困难：博弈是自然界的一种普遍现象。
它表现在对自然界事物的对策或智力竞争上。
博弈不仅存在于下棋之中, 而且存在于政治、经济; 军事和生物的斗智和竞争之中。
尽管西洋跳棋和国际象棋的计算机程序已经达到了相当高的水平, 然而计算机博弈依然面临着巨大的困难。
这主要表现在以下两个方面的问题。
其一是组合爆炸问题, 状态空间法是人工智能中基本形式化方法。
若用博弈树来表示状态空间, 对于几种常见的棋类, 其状态空间都大得惊人, 例如, 西洋跳棋为10 的40 次方,国际象棋为10 的120 次方, 围棋则是10 的700 次方。
如此巨大的状态空间, 现有计算机是很难忍受的。
其二是现在的博弈程序往往是针对二人对弈, 棋局公开,有确定走步的一类棋类进行研制的。
而对于多人对弈, 随机性的博弈这类问题, 至少目前计算机还是难以模拟实现的。
机器翻译所面临的问题：在计算机诞生的初期, 有人提出了用计算机实现自动翻译的设想。
目前机器翻译所面临的问题仍然是1964 年语言学家黑列尔所说的构成句子的单词和歧义性问题。
歧义性问题一直是自然语言理解(NLU）中的一大难关。
同样一个句子在不同的场合使用, 其含义的差异是司空见惯的。
因此, 要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文, 寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。
然而, 计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。
另外, 即使对原文有了一定的理解, 理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。
目前的NLU 系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力, 系统的理解大都局限于表层上, 没有深层的推敲, 没有学习, 没有记忆, 更没有归纳。
导致这种结果的原因是计算机本身结构的问题和研究方法的问题。
现在NLU 的研究方法很不成熟, 大多数研究局限在语言这一单独的领域, 而没有对人们是如何理解语言这个问题作深入有效的探讨。
自动定理证明和GPS 的局限：自动定理证明的代表性工作是1965 年鲁宾逊提出的归结原理。
归结原理虽然简单易行, 但它所采用的方法是演绎,而这种形式上的演绎与人类自然演绎推理方法是截然不同的。
基于归结原理演绎推理要求把逻辑公式转化为子句集合,从而丧失了其固有的逻辑蕴涵语义。
前面曾提到过的GPS 是企图实现一种不依赖于领域知识,求解人工智能问题的通用方法。
GPS 想摆脱对问题内部表达形式的依赖, 但是问题的内部表达形式的合理性是与领域知识密切相关的。
不管是用一阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理, 还是求解人工智能问题的通用方法GPS, 都可以从中分析出表达能力的局限性, 而这种局限性使得它们缩小了其自身的应用范围。
模式识别的困惑：虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果,有的已成为产品投入实际应用, 但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。
人的识别手段形象思维能力, 是任何最先进的计算机识别系统望尘莫及的,另一方面, 在现实世界中, 生活并不是一项结构严密的任务一般家畜都能轻而易举地对付, 但机器不会, 这并不是说它们永远不会, 而是说目前不会。
”2 人工智能的应用领域与实例随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：符号计计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。
随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematic和Maple 是它们的代表，由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。