人工智能的研究现状及发展趋势
人工智能的研究现状论文
人工智能的研究现状论文人工智能，作为当今科技领域最活跃的研究方向之一，其发展速度和影响力日益显著。
从最初的概念提出到如今深入各行各业，人工智能已经走过了一段漫长而充满挑战的历程。
本文旨在探讨人工智能的研究现状，分析其在不同领域的应用，以及面临的挑战和未来发展趋势。
引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统所表现出来的智能。
这种智能可以模拟人类的学习、推理、感知、语言理解等能力，甚至在某些特定领域超越人类。
自20世纪50年代人工智能诞生以来，它已经从最初的逻辑推理和问题解决，发展到现在的机器学习、深度学习、自然语言处理等多个分支。
人工智能的发展历程人工智能的研究可以追溯到1956年的达特茅斯会议，这次会议标志着人工智能作为一个独立的研究领域正式诞生。
随后的几十年，人工智能经历了几次起伏，包括早期的乐观期、70年代的低谷期，以及80年代的复兴期。
进入21世纪，随着计算能力的提升和大数据的积累，人工智能迎来了快速发展的新时期。
人工智能的关键技术人工智能的关键技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理复杂的数据模式。
自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，而计算机视觉则使机器能够“看”并理解图像和视频内容。
人工智能的应用领域人工智能的应用已经渗透到社会的各个角落，包括但不限于以下几个领域：1. 医疗健康：AI在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发等。
2. 金融服务：在金融行业，AI被用于风险管理、欺诈检测、算法交易等。
3. 交通物流：自动驾驶技术的发展，以及智能物流系统的构建，都是AI技术的体现。
4. 教育：个性化学习、智能辅导和虚拟助教等教育技术正在改变传统教育模式。
5. 制造业：智能制造和工业4.0的实现，AI在提高生产效率和产品质量方面发挥着重要作用。
论人工智能的现状与发展趋势
论人工智能的现状与发展趋势随着计算机技术的不断发展，人工智能逐渐成为一个备受关注的话题。
人工智能通过模拟人类思考、学习和决策的过程，使机器能够自主地解决问题和实现任务。
当前，人工智能正处于快速发展的阶段，越来越多的行业开始将人工智能应用于生产、流程管理和服务等领域，这也为人工智能带来了更广阔的发展空间。
下文将介绍人工智能的现状和发展趋势。
一、人工智能的现状目前人工智能已经广泛应用到生活、工作和娱乐等多个领域，如下所述：1. 语音识别语音识别是人工智能领域中的一个非常重要的技术，目前它已经普及到智能手机、智能音箱等多个产品中。
语音识别技术的普及，让人与机器之间的交互方式得到了根本性的改变。
2. 无人驾驶无人驾驶是另一个广受瞩目的人工智能应用领域。
随着技术的不断提升，无人驾驶技术已经逐渐走出实验室，开始应用于自动驾驶汽车、无人机等场景中。
3. 金融风控人工智能在金融领域的应用也非常广泛，如风险管理、金融欺诈控制等。
人工智能技术可以帮助金融机构分析海量数据，识别风险，减少欺诈，提升效率。
4. 医疗人工智能在医疗领域的应用也越来越广泛。
比如，人工智能可以帮助肿瘤科医生在CT扫描中检测肿瘤和血管，可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案。
但同时，人工智能也需遵循相关的规范和法律法规，确保其对患者和医疗员工的保护。
二、人工智能的发展趋势1. 深度学习技术的发展深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一，随着技术的不断发展，深度学习将持续推进人工智能的发展。
未来，深度学习技术将更加普及和成熟，进一步提高人工智能的应用领域和效率。
2. 人类智能和人工智能的融合人类智能和人工智能的融合将是未来人工智能发展的另一个关键趋势。
人工智能可以通过模拟人类思维和决策过程，实现对复杂问题的解决，但人类的智能和经验也具有不可替代的作用。
因此，人类智能和人工智能的融合将进一步提高人工智能的水平和应用领域。
3. 网络和云计算技术的加强未来，社交网络和云计算技术将为人工智能的发展提供更加有力的支持。
国内研究人工智能论文现状
国内研究人工智能论文现状随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最具革命性的技术之一。
在众多领域，人工智能的应用正逐渐改变着人类的生活方式和工作模式。
中国作为世界上人口最多的国家，其在人工智能领域的研究和应用也日益受到国际社会的广泛关注。
本文旨在探讨国内研究人工智能论文的现状，分析其发展趋势，并展望未来的研究方向。
引言人工智能作为一门跨学科的研究领域，涵盖了计算机科学、神经科学、心理学、认知科学等多个学科。
近年来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破，人工智能的研究和应用取得了显著进展。
中国在人工智能领域的研究起步较晚，但发展速度迅猛，已经在全球范围内占据了重要的地位。
国内人工智能研究的发展历程中国对人工智能的研究始于20世纪50年代，但直到21世纪初，随着国家对科技创新的重视和投入，人工智能研究才真正迎来了快速发展期。
从早期的专家系统、神经网络到今天的深度学习、机器学习，国内人工智能研究经历了从模仿到创新，再到引领的转变。
国内人工智能研究的现状1. 研究领域广泛：国内人工智能研究覆盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等多个领域。
在这些领域中，深度学习技术的应用尤为广泛，推动了图像识别、语音识别等技术的快速发展。
2. 研究团队和机构的增多：随着国家政策的支持和资金的投入，国内高校、科研院所和企业纷纷建立了人工智能相关的研究团队和实验室，形成了一批具有国际影响力的研究团队。
3. 论文发表数量和质量的提升：近年来，国内学者在人工智能领域的论文发表数量显著增加，同时，论文的质量和影响力也在不断提升，许多研究成果被国际顶级会议和期刊收录。
4. 产学研结合的模式：国内人工智能研究与产业界的结合日益紧密，许多研究成果已经转化为实际产品，推动了相关产业的发展。
国内人工智能研究的发展趋势1. 技术创新：随着算法和计算能力的不断进步，人工智能的技术创新将持续推动该领域的发展。
2. 跨学科融合：人工智能研究将进一步与其他学科领域融合，形成更为综合的研究视角。
人工智能的现状与未来发展趋势
人工智能的现状与未来发展趋势1. 引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使机器能够模拟人类智能的学科。
近年来，由于计算能力的迅速提升和数据量的爆发式增长，人工智能技术得以快速发展，并在多个领域取得了重要的突破。
人工智能已经渗透到我们生活中的方方面面，如语音识别、图像识别、自动驾驶等领域。
1.2 背景随着科技的不断创新和进步，人们对于人工智能技术的需求也日益增加。
从线性回归到深度学习，从机器学习到强化学习，人工智能正日益成为推动社会进步和经济发展的重要驱动力。
然而，随着人工智能技术应用范围的扩大，也引发了一系列关于隐私安全、伦理道德以及就业岗位被取代等问题。
1.3 目的本文旨在全面分析和评估目前人工智能技术的现状与未来发展趋势，并探讨可能出现的挑战与机遇。
通过对人工智能在不同领域的应用、技术发展状况以及社会影响进行研究，旨在为相关行业提供参考，推动人工智能的可持续发展，并提出相应的应对措施和建议。
以上是文章“1. 引言”部分的内容，简要介绍了人工智能技术的概述、背景以及本文所追求的目标。
下一步将进入“2. 人工智能的现状”部分，具体探讨技术应用领域、当前技术发展状况以及挑战与机遇等方面内容。
2. 人工智能的现状：2.1 技术应用领域人工智能（AI）技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗保健领域，AI被用于辅助诊断、药物开发、疾病预测等方面；在金融领域，AI可以进行风险评估、欺诈检测和自动化交易；在教育领域，AI可以提供个性化学习和虚拟助教服务；在交通领域，AI可用于自动驾驶车辆和交通流控制等方面。
除此之外，人工智能还广泛应用于媒体、零售、制造业等行业。
2.2 当前技术发展状况目前，人工智能技术取得了令人瞩目的进展。
深度学习算法（如神经网络）的发展使得计算机可以从大量数据中提取有用的信息，并具备像人类一样进行模式识别和决策的能力。
同时，硬件设备（如图形处理器）的快速发展也为高性能计算提供了支持。
全球范围内人工智能技术的研究与应用现状
全球范围内人工智能技术的研究与应用现状一、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展源于20世纪40年代的计算机领域，随着计算机技术的迅速发展，人工智能技术也得到了长足的发展。
1956年，美国举办了首届人工智能学术会议，标志着人工智能技术进入了系统化、纪律化、研究化的阶段。
1965年，DARPA（美国国防部高级研究计划局）成立了人工智能研究计划，加快了人工智能技术的发展。
到20世纪80年代，人工智能技术迎来了第二次高潮，专家系统、神经网络、机器学习等技术开始广泛应用。
二、全球范围内人工智能技术的研究现状目前，全球的人工智能研究与应用情况如下：1. 美国：美国是全球人工智能技术的龙头，其拥有了相当数量的人工智能企业和研究机构，主要聚集在硅谷和波士顿地区。
美国的人工智能技术主要在军事、金融、医疗和交通等领域得到了广泛的应用。
2. 中国：自2014年提出“中国制造2025”和“新一代人工智能发展计划”以来，中国迅速崛起成为全球人工智能技术的重要国家。
中国的人工智能研究与应用主要聚集在北京、上海、深圳等城市，其中，矩阵、云从科技、旷视科技、商汤科技等企业成为人工智能研究的代表。
3. 欧洲：欧洲也在人工智能领域不断追赶。
欧盟先后在2017年启动了“欧洲数字化单一市场行动计划”和“欧洲人工智能联盟”，以打造欧洲的数字经济生态系统和数字产业高地。
法国、英国、德国等国家都有着不少重要的人工智能企业和研究机构。
三、全球范围内人工智能技术的应用现状人工智能技术在全球的应用中也得到了广泛的应用：1. 自动驾驶：自动驾驶汽车是人工智能技术应用的一个重要领域，美国的特斯拉、谷歌、Uber等公司都已经进行了相关的开发和测试，中国的百度、滴滴等企业也在该领域内大展拳脚。
2. 人脸识别：人脸识别应用在金融、安保、公检法等领域，中国的旷视科技、商汤科技等企业已经成为了人脸识别技术领域的龙头。
3. 语音助手：语音助手主要应用于智能家居、智能机器人、个人助理等领域，美国的苹果、亚马逊、谷歌等公司已经在该领域内占据了一定的市场份额。
人工智能课程研究现状论文
人工智能课程研究现状论文人工智能，作为当今科技领域最为活跃和前沿的研究方向之一，已经成为全球研究者关注的焦点。
随着大数据、云计算、深度学习等技术的发展，人工智能正在不断渗透到各个行业和领域中，展现出巨大的潜力和价值。
本文旨在探讨人工智能课程研究的现状，分析其发展的趋势和面临的挑战，并对未来的研究方向进行展望。
引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）自20世纪50年代诞生以来，经历了多次起伏和变革。
近年来，随着计算能力的大幅提升和数据量的爆炸性增长，人工智能技术取得了突破性进展。
在教育领域，人工智能课程也逐渐成为高等教育机构的热门课程之一。
本文将从人工智能课程的发展历程、现状分析、面临的挑战以及未来趋势四个方面进行深入探讨。
人工智能课程的发展历程人工智能课程的发展与人工智能技术的发展紧密相关。
早期的人工智能课程主要集中在逻辑推理、知识表示和专家系统等方面。
随着时间的推移，机器学习、深度学习等技术逐渐成为课程的核心内容。
近年来，随着人工智能技术的广泛应用，课程内容也在不断扩展，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个子领域。
人工智能课程现状分析当前，人工智能课程在全球范围内的高等教育机构中广泛开设。
这些课程通常包括基础理论、算法实现、项目实践等多个环节。
在基础理论方面，课程内容涵盖了人工智能的基本概念、原理和方法。
在算法实现方面，学生需要学习如何使用编程语言实现各种人工智能算法。
在项目实践方面，学生有机会参与到实际的人工智能项目中，锻炼解决实际问题的能力。
此外，随着在线教育的兴起，许多在线平台也提供了丰富的人工智能课程资源。
这些课程通常由业界专家讲授，内容更新迅速，能够紧跟人工智能技术的最新发展。
面临的挑战尽管人工智能课程在全球范围内得到了广泛的推广和应用，但在发展过程中也面临着一些挑战。
首先，人工智能技术的快速发展使得课程内容需要不断更新，这对教师和教材提出了更高的要求。
人工智能国际趋势研究论文
人工智能国际趋势研究论文人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当今科技领域最活跃的前沿技术之一，其发展速度和应用范围不断扩展，已成为全球科技创新竞争的焦点。
本文旨在探讨人工智能的国际趋势，分析其在全球范围内的发展现状、面临的挑战与机遇，以及未来可能的发展方向。
引言人工智能技术的兴起可以追溯到20世纪50年代，但直到21世纪初，随着计算能力的提升、大数据的积累和算法的创新，AI才真正迎来了快速发展的黄金时期。
如今，人工智能不仅在学术界引起广泛关注，更在工业界、政府决策以及日常生活中扮演着越来越重要的角色。
全球人工智能发展现状1. 技术创新与突破人工智能技术的发展经历了从规则驱动到数据驱动的转变。
深度学习、强化学习等算法的提出，使得机器能够通过大量数据进行自我学习和优化，从而在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的进展。
2. 产业应用的广泛性AI技术已被广泛应用于医疗、金融、教育、交通、制造业等多个行业，推动了产业升级和效率提升。
例如，在医疗领域，AI辅助诊断技术能够帮助医生更准确地识别疾病；在金融领域，智能投顾和风险评估系统提高了金融服务的效率和安全性。
3. 政策支持与投资热潮许多国家和地区都将人工智能作为国家战略，出台了一系列政策来支持AI技术的研发和应用。
同时，资本市场对AI领域的投资热情高涨，大量资金涌入AI初创企业和研发项目。
面临的挑战1. 伦理与隐私问题随着AI技术的广泛应用，数据隐私和算法偏见等问题日益凸显。
如何确保AI技术的发展不侵犯个人隐私，不加剧社会不平等，成为亟待解决的问题。
2. 技术安全与可靠性AI系统的安全性和可靠性也是当前面临的重要挑战。
例如，自动驾驶汽车在遇到复杂交通环境时的决策问题，以及AI在军事领域的应用可能引发的伦理和安全问题。
3. 人才短缺与教育问题AI领域的快速发展导致了专业人才的短缺。
如何培养更多的AI人才，提高公众对AI技术的认识和理解，是实现AI技术可持续发展的关键。
人工智能技术的发展现状与未来趋势分析
人工智能技术的发展现状与未来趋势分析人工智能技术的发展现状与未来趋势引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门交叉学科，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
近年来，随着计算机计算能力和数据规模的不断增长，人工智能得到了快速发展。
本文将对人工智能技术的当前发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。
一、人工智能技术的发展现状：1. 机器学习：机器学习作为人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机具备从经验中学习和改进的能力。
深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等在图像、语音识别领域取得了重大突破。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术的进步使得计算机能够理解和处理人类自然语言。
语音识别、机器翻译以及对话系统等应用的广泛应用，使其在语音助手、智能家居等领域得到了广泛应用。
3. 计算机视觉：计算机视觉技术通过模仿人类视觉系统实现对图像和视频的智能分析和理解。
目标检测、物体识别、图像生成等方向的研究使得计算机能够更好地理解图像和视频内容。
4. 强化学习：强化学习通过训练一个智能体来最大化所获取的奖励，实现了智能体的自主学习和决策能力。
在游戏、机器人等领域的应用中取得了巨大的成功。
二、人工智能技术的未来趋势：1. 智能辅助决策：人工智能将成为人类决策的重要辅助，结合大数据分析和机器学习算法，为各领域提供智能决策支持，如医疗诊断、金融投资等。
同时，人工智能系统将与人类共同合作，实现更加准确和高效的决策。
2. 人机交互的进一步发展：通过自然语言处理、计算机视觉等技术的不断发展，人机交互将变得更加智能和自然。
未来，人工智能技术将更好地理解人类的情感和意图，并通过更加人性化的界面进行与人的交互。
3. 自主学习和迁移学习：强化学习和迁移学习等技术的不断发展，将使得智能体具备更强的自主学习和迁移能力。
未来的人工智能系统将能够从一个领域的知识迁移到另一个领域，并进行跨领域的智能决策和操作。
中国人工智能的发展现状
中国人工智能的发展现状目录一、声明 (2)二、技术进步与创新 (3)三、产业应用与融合 (5)四、社会影响与伦理挑战 (8)五、结语 (10)一、声明声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。
本文内容仅供参考与学习交流使用，不构成相关领域的建议和依据。
随着科技的飞速发展，人工智能巳经成为全球范围内的研究热点。
在中国，人工智能的发展也取得了显著的成果，特别是在技术进步与创新方面。
近年来，中国在人工智能的基础理论研究方面取得了一系列重要突破。
在全球范围内，各国都在积极布局人工智能产业，争夺新一轮科技革命和产业变革的制高点。
美国、中国、欧洲等国家和地区都在加大对人工智能的投入和支持。
在这种背景下，国际间的竞争与合作将更加激烈。
各国将争夺人才、技术和市场资源，以保持在人工智能领域的领先地位；另各国也有可能在某些领域展开合作，共同应对人工智能带来的挑战。
自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用。
通过搭载高精度地图、传感器和控制器等设备，自动驾驶汽车可以实现对车辆周围环境的感知、分析和决策，从而实现自动驾驶。
特斯拉、谷歌等公司已经在这方面取得了重要突破，未来有望实现大规模的商业化应用。
目前，人工智能已经在众多领域取得了显著的成果，如自动驾驶、智能制造、医疗健康、金融科技等。
在这些领域，人工智能技术的应用不仅提高了生产效率，降低了成本，还为人们带来了更加便捷的生活体验。
未来的人工智能将在技术创新、行业应用、社会影响、国际竞争和法律政策等方面展现出广阔的前景。
在这个过程中，需要充分认识到人工智能的发展潜力和挑战，加强国际合作，共同推动人工智能的健康、可持续发展。
二、技术进步与创新随着科技的飞速发展，人工智能已经成为全球范围内的研究热点。
在中国，人工智能的发展也取得了显著的成果，特别是在技术进步与创新方面。
近年来，中国在人工智能的基础理论研究方面取得了一系列重要突破。
人工智能的发展现状及未来趋势
人工智能的发展现状及未来趋势1. 人工智能的发展现状1.1 当前人工智能的应用领域1.1 当前人工智能的应用领域人工智能的发展已经在各个领域得到广泛应用。
以下是一些当前人工智能的应用领域及其具体示例：1. 医疗保健：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著成果。
例如，通过深度学习算法，可以对医学影像进行自动分析和诊断，提高了疾病检测的准确性和效率。
此外，人工智能还可以帮助医生制定个性化的治疗方案，提供精准医疗服务。
2. 金融服务：人工智能在金融领域的应用也非常广泛。
例如，通过机器学习算法，可以对金融市场进行预测和分析，帮助投资者做出更明智的决策。
此外，人工智能还可以自动化处理金融交易和风险管理，提高交易效率和减少风险。
3. 智能交通：人工智能在交通领域的应用也越来越多。
例如，通过计算机视觉和深度学习算法，可以实现智能驾驶，提高交通安全性和减少交通事故。
此外，人工智能还可以优化交通流量，提高交通效率，减少交通拥堵。
4. 零售业：人工智能在零售领域的应用也日益普及。
例如，通过数据分析和机器学习算法，可以对消费者行为进行预测和分析，帮助零售商做出更准确的市场营销策略。
此外，人工智能还可以实现智能推荐系统，根据用户的偏好和购买历史，提供个性化的商品推荐。
5. 教育：人工智能在教育领域的应用也逐渐增多。
例如，通过自然语言处理和机器学习算法，可以实现智能辅导系统，帮助学生进行个性化学习。
此外，人工智能还可以对学生的学习情况进行分析和评估，提供针对性的教学建议。
通过以上示例，可以看出人工智能在各个领域的应用已经取得了显著成果，为各行各业带来了巨大的改变和机遇。
随着技术的不断进步和创新，人工智能的应用领域还将继续扩大，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
1.2 人工智能在科技行业的影响1.2 人工智能在科技行业的影响人工智能在科技行业的发展已经产生了广泛的影响。
以下是一些具体的示例：1. 自动驾驶技术：人工智能在自动驾驶技术中扮演着重要的角色。
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人工智能的研究现状及发展趋势作者：孙晔吴飞扬来源：《价值工程》2013年第28期摘要：自从1956年的Dartmouth学会上提出了人工智能（Artificial Intelligence）一词，人工智能在过去的50多年中取得了巨大的发展。
人工智能逐渐形成了以三大派系——符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派——为首的局面，每个学派都有其自身独到的见解。
文章以独特的视角对人工智能的发展提出了一些见解。
Abstract： Since 1956， when Dartmouth institute put forward the AI （Artificial Intelligence）， Artificial Intelligence in the past 50 years has achieved great development. Artificial Intelligence gradually formed with the three factions-symbol school， behaviorism school，connectionism school-led by the situation， each school has its own unique opinion. Based on the unique angle of view， the paper puts forward some opinions on the development of Artificial Intelligence.关键词：人工智能；研究现状；发展趋势；社会力量Key words： Artificial Intelligence；research status；development tendency；social force中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）28-0005-030 引言人工智能是自1956 Dartmouth学会后发展起来的新型学科，其有着涉及学科广、需要技术高端、使用范围广等特点。
在过去的50多年时间中人工智能经历了学科发展中都会遇到的发展——否定——否定的否定阶段，现在人工智能大致分成了符号主义学派、行为主义学派、联结主义学派三大学派。
其各有优势，独树一帜。
一直以来重大前沿科学研究都是以国家牵头，等到时机成熟了再转为民用。
这样无形中浪费了很多社会中的人才，比如android智能机的问世，当开发商源代码公布后android智能机获得了飞速的发展。
这是社会资源集体作用的结果，人工智能能否通过这种方式获得飞速的发展呢，文中给出了问题的答案。
1 人工智能的现状1.1 人工智能的发展过程人工智能是由“人工”与“智能”组成。
“人工”十分容易理解，也就是我们常说的人类开发研究出来的事物。
“智能”则是十分复杂的一个词汇，是指如由意识（Consciousness）、自我（Self）、思维（Mind）（包括无意识的思维（Unconscious_mind））等等组成的有机集合。
通常我们所说的人工智能是指人本身的智能。
总体来说人工智能（Artificial Intelligence，AI）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。
关于人工智能的传说一直可以追述到埃及，直到电子计算机的问世才使人们真正具备了发展人工智能的基本技术，而直到1956年的Dartmouth学会之后“人工智能”才逐渐地被大家所熟知接受。
人工智能作为一门自然科学、社会科学、技术科学交叉的边沿学科，涉及哲学和数学，认知科学，心理学，神经生理学，计算机科学，控制论，不定性论，信息论，社会结构学，仿生学与科学发展观等众多前沿学科。
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[1]。
人工智能在其过去的50多年时间里，有了长足的发展，但并不是十分顺利。
目前人们大致将人工智能的发展划分成了五个阶段：第一阶段：萌芽期（1956年之前）自古以来，人类一直在寻找能够提高工作效率、减轻工作强度的工具。
只是受限于当时的科学技术水平，人们只能制作一些简单的物品来满足自身的需求。
而人类的历史上却因此留下了很多脍炙人口的传说。
传说可以追溯到古埃及时期，人们制造出了可以自己转动的大门，自动涌出的圣泉。
我国最早的记载是在公元前900多年，出现了能歌能舞的机器人。
这一时期出现了各种大家：法国十七世纪的物理学家、数学家B.Pascal、德国十八世纪数学家、哲学家Leibnitz以及二十世纪的图灵、冯·诺伊曼等。
他们为人工智能的发展做出了十分重要的贡献。
第二阶段：第一次高潮期（1956年-1966年）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Dartmouth学会上引发一场历史性事件——人工智能学科的诞生。
Dartmouth会议结束后，人工智能进入了一个全新的时代。
会议上诞生了几个著名的项目组：Carnegie-RAND协作组、IBM公司工程课题研究组和MIT研究组。
在众多科学家的努力下，人工智能取得了喜人的成果：1956年，Newell和Simon等人在定理证明工作中首先取得突破，开启了以计算机程序来模拟人类思维的道路；1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。
此时出现的大量专家系统直到现在仍然被人使用，人工智能学科在这样的氛围下正在茁壮的成长。
第三阶段：低谷发展期（1967年-八十年代初期）1967年之后，人工智能在进行进一步的研究发展的时候遇到了很大的阻碍。
这一时期没有比上一时期更重要的理论诞生，人们被之前取得的成果冲昏了头脑，低估了人工智能学科的发展难度。
一时之间人工智能受到了各种责难，人工智能的发展进入到了瓶颈期。
尽管如此，众多的人工智能科学家并没有灰心，在为下一个时期的到来积极的准备着。
第四阶段：第二次高潮期（八十年代中期-九十年代初期）随着其他学科的发展，第五代计算机的研制成功，人工智能获得了进一步的发展。
人工智能开始进入市场，人工智能在市场中的优秀表现使得人们意识到了人工智能的广阔前景。
由此人工智能进入到了第二次高潮期，并且进入发展的黄金期。
第五阶段：平稳发展期（九十年代之后）国际互联网的迅速发展使得人工智能的开发研究由之前的个体人工智能转换为网络环境下的分布式人工智能，之前出现的问题在这一时期得到了极大的解决。
Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用再度出现了欣欣向荣的景象。
人工智能已经渗入到了我们生活的方方面面。
1.2 人工智能的主要学派人工智能发展的50多年时间里，经历了符号主义学派、行为主义学派和联结主义学派，三大学派各有特点，各自从不同的角度研究人工智能，为人工智能的发展做出了卓越的贡献，在人工智能的发展史上留下了浓重的一笔。
1.2.1 符号主义学派符号主义学派，又称为逻辑主义、计算机学派或心理学派。
符号主义学派理论基础是物理符号系统假设和有限合理性原理，他们认为人类的认知基元是符号，认知的过程是对符号的计算与推理的过程。
人与计算机均可以看做物理符号系统，因此人们可以使用计算机来模拟人的行为。
符号主义学派认为人的认知基元可以通过计算机上的数学逻辑方法表示，然后通过计算机自身的逻辑运算方法模拟人类所具备的认知系统的机能和功能，进而实现人工智能[2]。
符号主义学派无视了认知基元的本质，对于所有的认知基元均使用数学逻辑方法表示。
符号主义学派重点研究认知基元的逻辑表示以及计算机的推理技术，早期的众多人工智能的研究都是在这一思想的推动下进行的。
符号主义学派在归结推理、翻译、数学问题证明以及专家系统和知识工程做出了十分巨大的贡献，为后期的人工智能研究打下了基础。
专家系统的出现更是将人工智能的研究推上了一个顶峰，其在矿业探究、医疗诊查、教育推广、工业设计的应用带来了巨大的社会效益。
1.2.2 行为主义学派行为主义又被称作进化主义或控制论学派。
行为主义学派认为智能取决于感知和行动，不需要像符号主义学派的逻辑知识以及推理。
行为主义学派认为人的本质能力是行为能力、感知能力和维持生命及自我繁殖的能力，智能行为是人与现实世界环境的交互作用体现出来的。
人工智能应像人类智能一样通过逐步进化而实现，而与知识的表示和知识的推理无关[3]。
行为主义学派的与传统人工智能截然不同的观点吸引了众多的科学家，虽然到现在还没有独立完善的知识理论系统，但其在人工智能领域的独树一帜还是奠定了其霸主地位。
该学派重点研究人类的控制行为，目前已有的机器昆虫已经证明了行为主义学派的理论正确性。
虽然大部分人认为机器昆虫不能导致高级行为，但是行为主义学派的崛起标志着控制论在人工智能领域有着独树一帜的作用。
1.2.3 联结主义学派联结主义学派是近年来最热门的一个学派，又被成为仿生学派或心理学派，建立于网络联结基础之上模仿人类大脑的结构和工作模式。
联结主义学派主要研究能够进行非程序的，可适应环境变化的，类似人类大脑风格的信息处理方法的本质和能力，是基于神经网络及网络间的连接机制和学习算法的人工智能学派。
持这种观点的学者认为，认知的基本元素不是符号是神经细胞（神经元），认知过程是大量神经元的联接，而大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，搞清楚大脑的结构以及它进行信息处理的过程和机理，就有望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。
[4]联结主义学派通过模拟人类神经网络模仿人类的认知行为，由此进行人工智能的学习记忆、模式识别。
联结主义学派构建了大量的神经网络模型，方便在不同的情景模式下选择相应的模型，进而快速的得出答案。
联结主义学派采用分布式存储数据，对数据进行并行处理，这样使得人工智能在处理问题的时候的速度有了明显的提升，由此联结主义学派在人工智能领域中受到大家的一致热捧。
三大学派在人工智能的发展史上有着举足轻重的作用，每一个学派的兴起都代表人工智能的一个新高峰。
三大学派各有优缺点，在人工智能领域三者相辅相成，人工智能学科在三大学派的带领下正在茁壮成长。
2 对人工智能主要理论学派的评述在过去的50多年时间中，人工智能获得了巨大的发展，基本实现了从无到有的过程，构建了基本完善的理论知识体系，构建了各种模型，形成各种技术方法，但是人工智能的发展依然任重道远，前景依然不容乐观。
三大主义学派有着自身独到的优点，同时也有着各自的缺点，符号主义学派将人的认知基元符号用数学逻辑表示，通过计算机逻辑处理系统分析得出结果，但是在面对没有明确结果的非确定问题时经常不能得出令人满意的答案，它对信息要求十分精确完整，现实生活中的很多问题都不能满足条件，因此符号主义学派的发展受到了一定的限制。