文献综述_人工智能
人工智能的应用文献综述
人工智能的应用文献综述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过模拟人类智能来实现自主适应、学习、推理、创造等智能活动的技术。
随着计算机性能和算法的不断提升，人工智能已经成为众多领域的研究热点，包括自然语言处理、视觉识别、智能控制等。
一、自然语言处理方面：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种涉及自然语言的计算机科学领域，目的是让计算机能够理解、解释并生成人类语言。
目前，人工智能在自然语言处理领域的应用十分广泛。
1. 谷歌开发的BERT：BERT可以根据上下文进行自然语言理解，处理自然语言任务。
比如，关键词提取、文本分类、问答系统等。
2. OpenAI发布的GPT-2：GPT-2是一种基于深度学习和强化学习的机器人，可以生成自然的文本复述、翻译和分析数据。
二、视觉识别方面：视觉识别也是人工智能重要的方向之一，其应用范围广泛，例如图像分析、人脸识别、无人机、自动驾驶等等。
1. 阿里云Face++：Face++可以实现人脸识别、人脸比对、性别年龄预测、人体姿势识别等功能，广泛应用于金融、物流、社交等领域。
2. 北京智云龙通过图像技术，将普通医学影像数据处理为全息式声像图，为医疗部门提供了更高效、更准确的分析手段。
三、智能控制方面：智能控制是人工智能领域中与机器学习和数据挖掘紧密相关的一类研究。
智能控制系统是借助从机器学习和数据挖掘中发掘分析过的数据建立的方法和框架来进行分析和处理。
1. 智能家居控制系统：智能家居控制系统有着很高的普及度，通过智能控制物联网设备的功能，实现对家居设备的远程监控、远程操作等，提高了家居生活的智能化程度。
2. 工业智能化控制系统：通过确定工业生产过程中的关键参数，进行自动化调节控制，使工业生产过程更加智能化，提高了生产效率和产品质量。
总之，人工智能的应用在各个领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、视觉识别、智能控制等等。
人工智能文献综述
人工智能文献综述
1 人工智能文献综述
近几十年，人工智能（AI）已经成为世界上最具活力和发展势头
的领域之一，并且具有很强的社会影响力。
随着它在国际上的日益广
泛使用，AI有利于推动新技术的发展和挑战的解决。
本文综合研究近
年来AI领域的文献，以了解有关AI的研究趋势，研究方法和主要研
究成果。
2 AI的发展趋势
AI的发展受到多个领域的支持，其发展趋势表明近年来AI领域的研究潜力巨大。
近年来，AI的研究重心向人工智能驱动的大数据分析
机器学习系统转变，智能机器人以及人工智能应用及其工业研究机器人。
3 AI的研究方法
在最近的一系列研究中，一些学者开发了以下几种研究方法来研
究人工智能：模式识别方法（注意力机制或卷积神经网络），进化计
算方法，如遗传算法；解析方法，如动态规划、蒙特卡洛步骤；实数
建模方法，如数学建模，粒子群优化等。
4 AI的研究成果
通过技术创新，AI已经实现了多个应用，尤其是在自动驾驶，机
器人，虚拟现实，游戏，语音识别和语音合成等领域达到了最佳性能。
在医疗领域，AI也取得了长足的进步。
已经有一些AI模型用于诊断疾病，并且一些用于智能化的外科手术也开始受到了广泛使用。
5 总结
本综述表明，近年来AI的研究取得了显著的进展，已经有大量的
研究论文发表，许多新的技术和方法也应用于AI领域。
但同时，也存
在一些挑战，比如智能计算机安全，人机交互以及智能系统的性能等。
今后，AI领域的研究仍然具有广阔的空间，将在不久的未来实现重大
突破。
人工智能文献综述10000字
人工智能文献综述10000字人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的技术和方法。
人工智能已经渗透到了各个领域，如医疗、金融、交通等。
本文将对人工智能领域的一些重要文献进行综述，以期了解目前人工智能领域的研究进展和热点。
1. "Deep Residual Learning for Image Recognition" (Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, 2016)这篇论文提出了一种新的深度残差网络（Deep Residual Network，ResNet）结构，通过引入残差学习的方法解决了深度神经网络的退化问题。
该论文在ImageNet数据集上取得了当时最先进的结果，为深度学习的发展做出了重要贡献。
2. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" (Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller, 2013)这篇论文提出了一种基于深度强化学习的方法，将深度神经网络应用于Atari游戏的自动游戏玩家训练中。
这种方法通过将图像作为输入，直接从原始像素中学习游戏策略，取得了比之前所有方法更好的结果。
这是深度强化学习在游戏领域的开创性工作。
3. "Generative Adversarial Networks" (Ian J. Goodfellow,Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, 2014)这篇论文提出了一种新的生成模型，称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）。
人工智能相关研究领域引用文献综述
人工智能相关研究领域引用文献综述随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今世界最具影响力和变革性的技术之一。
AI 的研究领域广泛，涵盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等多个方面。
为了更深入地了解人工智能的发展现状和未来趋势，对相关研究领域的引用文献进行综述具有重要的意义。
在机器学习领域，许多研究致力于改进算法和提高模型的性能。
例如，深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别和分类任务中取得了显著的成果。
研究者们通过不断调整网络结构、优化训练参数等方法，提高了模型的准确性和泛化能力。
相关文献如1提出了一种新颖的卷积核设计方法，有效地提升了图像特征提取的效果。
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和解释图像和视频中的内容。
文献2中介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的图像生成技术，能够生成逼真的新图像。
此外，目标检测和跟踪也是计算机视觉中的关键问题，相关研究如3提出了一种高效的目标检测算法，在准确性和速度方面都有较好的表现。
自然语言处理旨在让计算机理解和处理人类语言。
机器翻译是其中的一个重要应用，文献4中介绍了一种基于神经机器翻译的模型，大大提高了翻译的质量和流畅度。
情感分析也是自然语言处理的热门研究方向，通过分析文本中的情感倾向，为商业决策、舆情监测等提供支持。
例如5提出了一种基于深度学习的情感分析方法，具有较高的准确性。
智能机器人领域的研究则主要集中在机器人的感知、决策和控制方面。
文献6介绍了一种基于多传感器融合的机器人环境感知技术，使机器人能够更准确地感知周围环境。
在机器人的决策和控制方面，7提出了一种基于强化学习的算法，提高了机器人的自主决策能力和动作执行的准确性。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战。
数据隐私和安全问题是其中之一。
随着大量个人数据被用于训练人工智能模型，如何保护用户的隐私成为了一个亟待解决的问题。
相关文献8探讨了数据加密和匿名化技术在保护数据隐私方面的应用。
人工智能的应用文献综述
人工智能的应用文献综述引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学领域的一个重要分支，其研究和应用正在深刻地改变人类社会的方方面面。
人工智能旨在使计算机具备智能化的能力，能够模拟和执行人类类似的智能行为，如学习、推理、决策等。
在过去的几十年里，人工智能在多个领域取得了重要进展，得到了广泛的应用与发展。
本篇文章将对人工智能在不同领域的应用进行全面、详细、完整且深入地探讨。
人工智能在医疗领域的应用1. 医学影像分析•通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以帮助医生自动识别和分析医学影像，提高疾病的诊断精度和效率。
•人工智能还可以帮助医生发现医学影像中的隐藏特征，提前预测疾病的发展趋势，并做出相应治疗方案。
2. 健康管理与监测•通过传感器和数据分析，人工智能可以实时监测个体的健康数据，如心率、血压、血糖等，帮助人们掌握自己的健康状况。
•人工智能还可以根据个体的健康数据，提供个性化的健康管理建议，预测潜在风险，并提供预防措施。
3. 精准医疗•人工智能可以通过分析大量的基因数据，帮助医生更好地了解疾病的遗传基础，为患者提供个体化的治疗方案。
•人工智能还可以利用大数据技术，对疾病的发展进行预测和干预，提高治疗效果和患者的生存率。
人工智能在交通领域的应用1. 自动驾驶技术•通过深度学习和感知技术，人工智能可以使汽车具备自主感知、决策和控制能力，实现自动驾驶。
•自动驾驶技术能够提高交通流量效率和道路安全性，减少交通事故的风险和碳排放。
2. 交通预测与优化•人工智能可以利用大量的实时交通数据，通过机器学习算法进行交通状况预测，提高交通流畅度。
•人工智能还可以根据交通数据，优化交通信号灯的控制策略，减少交通拥堵和延误。
3. 智能交通管理系统•人工智能可以应用于智能交通管理系统，通过自动识别和追踪交通参与者，实现智能的交通监控和违规行为检测。
•智能交通管理系统还可以通过人工智能技术，提供实时的路况信息和导航建议，提高交通的整体效率和用户体验。
毕业论文文献综述关于人工智能在教育领域的应用
毕业论文文献综述关于人工智能在教育领域的应用人工智能在教育领域的应用一直备受关注，随着科技的不断发展，人工智能技术在教育领域的应用也日益广泛。
本文将从教育领域的角度出发，对人工智能在教育中的应用进行文献综述，探讨其在教育教学、个性化学习、教育管理等方面的应用现状和未来发展趋势。
一、人工智能在教育教学中的应用在教育教学领域，人工智能技术被广泛应用于课堂教学、智能辅导、教学评估等方面。
通过人工智能技术，教师可以更好地了解学生的学习情况，实现个性化教学。
例如，智能教学系统可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，为其量身定制学习计划，提供个性化的学习资源和辅导服务，帮助学生更好地掌握知识。
此外，人工智能还可以通过大数据分析和机器学习算法，对学生的学习情况进行实时监测和评估，为教师提供科学的教学建议和决策支持。
通过人工智能技术，教师可以更好地把握学生的学习进度和学习需求，及时调整教学策略，提高教学效果。
二、人工智能在个性化学习中的应用个性化学习是教育领域的一个重要发展方向，而人工智能技术的应用为个性化学习提供了有力支持。
通过人工智能技术，教育机构可以根据学生的学习特点和需求，为其量身定制学习计划和课程设置，实现个性化教育。
在个性化学习中，人工智能可以通过智能推荐系统为学生推荐适合其学习需求和水平的学习资源和课程，帮助学生高效学习。
同时，人工智能还可以通过智能辅导系统为学生提供个性化的学习辅导和指导，帮助他们解决学习中的问题和困惑，提高学习效果。
三、人工智能在教育管理中的应用除了在教育教学和个性化学习中的应用，人工智能技术还被广泛应用于教育管理领域。
通过人工智能技术，教育管理部门可以实现教育资源的智能调配和管理，提高教育资源的利用效率。
同时，人工智能还可以通过数据分析和预测算法，为教育管理部门提供科学的决策支持，帮助其制定更加合理和有效的教育政策和规划。
通过人工智能技术，教育管理部门可以更好地了解教育领域的发展趋势和需求，及时调整教育政策，推动教育事业的发展。
人工智能相关文献综述
人工智能相关文献综述人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指利用计算机技术模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
近年来，随着计算能力的快速增长和机器学习算法的发展，人工智能在各个领域都取得了重要的进展。
以下是一些与人工智能相关的经典文献综述，其中探讨了人工智能的基本原理、发展历程、应用领域和挑战等方面的研究成果。
1. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 这本书是人工智能领域经典教材，系统地介绍了人工智能的基本原理、算法和应用。
2. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. 这篇综述介绍了深度学习作为一种强大的机器学习技术，其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用。
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 这本书详细阐述了深度学习的原理、算法和应用，在人工智能领域具有很高的影响力。
4. McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1955). A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. 这是人工智能领域的开创性论文之一，提出了人工智能的概念，并确定了该领域未来的研究方向。
5. Domingos, P. (2012). A few useful things to know about machine learning. Communications of the ACM, 55(10), 78-87. 这篇综述介绍了机器学习的基本概念和主要算法，并讨论了机器学习在实际应用中的一些关键问题。
人工智能 文献综述 参考文献
人工智能文献综述人工智能（Artificial Intelligence，简称本人）是指利用计算机技术模拟人类智能的一种技术和科学领域。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能已经在很多领域得到广泛应用，包括医疗、金融、交通、军事等。
本文通过查阅相关文献，对人工智能的发展历程、研究现状以及未来发展趋势进行综述。
一、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时的学者们开始探索如何利用计算机技术来模拟人类的智能思维过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断进步，人工智能开始逐渐获得了更多的关注和投入。
在此过程中，人工智能的研究方向也逐渐明确，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域。
二、人工智能的研究现状目前，人工智能已经在多个领域取得了显著的进展。
在机器学习领域，深度学习技术被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中，取得了很好的效果。
自然语言处理技术也在智能掌柜、智能翻译、舆情分析等领域得到了应用。
智能机器人、自动驾驶、智能家居等领域也取得了一些突破性的进展。
三、人工智能的未来发展趋势在未来，人工智能技术仍将继续深入发展。
在技术方面，人工智能将不断提升在多模态感知、认知推理、知识表示等方面的能力，实现更加智能的应用。
在应用方面，人工智能将进一步渗透到各行各业，包括医疗、金融、教育、制造等领域，助力产业升级和社会进步。
另外，在伦理和政策方面，人工智能的发展也需要积极引导，在保障个人隐私、数据安全、社会公平等方面做出相应规范和监管。
人工智能作为一种前沿的技术，正深刻改变着人类的生产生活方式，对人类社会的发展产生着深远的影响。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将为人类带来更多的便利和发展机遇。
参考文献：1. Russell, S. (2017). Artificial intelligence: A modern approach. New York: Macmillan.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.3. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.4. Simon, H. A. (1957). Models of man; social and rational. New York: Wiley.。
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人工智能的形成及其发展现状分析冯海东（长江大学管理学院荆州434023）摘要：人工智能的历史并不久远，故将从人工智能的出现、形成、发展现状及前景几个方面对其进行分析，总结其发展过程中所出现的问题，以及发展现状中的不足之处，分析其今后的发展方向。
关键词：人工智能，发展过程，现状分析，前景。
一．引言人工智能最早是在1936年被英国的科学家图灵提出，并不为多数人所认知。
当时，他编写了一个下象棋的程序，这就是最早期的人工智能的应用。
也有著名的“图灵测试”，这也是最初判断是否是人工智能的方案,因此，图灵被尊称为“人工智能之父”。
人工智能从产生到发展经历了一个起伏跌宕的过程，直到目前为止，人工智能的应用技术也不是很成熟，而且存在相当的缺陷。
通过搜集的资料，将详细的介绍人工智能这个领域的具体情况，剖析其面临的挑战和未来的前景。
二．人工智能的发展历程1.1956年前的孕育期(1) 从公元前伟大的哲学家亚里斯多德(Aristotle)到16世纪英国哲学家培根(F. Bacon)，他们提出的形式逻辑的三段论、归纳法以及“知识就是力量”的警句，都对人类思维过程的研究产生了重要影响。
（2）17世纪德国数学家莱布尼兹(G..Lei bniz)提出了万能符号和推理计算思想，为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，播下了现代机器思维设计思想的种子。
而19世纪的英国逻辑学家布尔（G. Boole）创立的布尔代数，实现了用符号语言描述人类思维活动的基本推理法则。
（3） 20世纪30年代迅速发展的数学逻辑和关于计算的新思想，使人们在计算机出现之前，就建立了计算与智能关系的概念。
被誉为人工智能之父的英国天才的数学家图灵（A. Tur-ing）在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机之后,1946年就由美国数学家莫克利（J. Mauchly）和埃柯特（J. Echert）研制出了世界上第一台数字计算机，它为人工智能的研究奠定了不可缺少的物质基础。
1950年图灵又发表了“计算机与智能”的论文，提出了著名的“图灵测试”，形象地指出什么是人工智能以及机器具有智能的标准，对人工智能的发展产生了极其深远的影响。
（4） 1934年美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch) 和匹兹(W. Pitts )建立了第一个神经网络模型，为以后的人工神经网络研究奠定了基础。
2. 1956年至1969年的诞生发育期(1)1956年夏季，麻省理工学院（MIT)的麦卡锡（J．McCarthy）、明斯基（M. Minshy）、塞尔夫里奇（O. Selfridge)与索罗门夫(R. Solomonff)、 IBM的洛切斯特(N. Lochester）、莫尔(T. More)与塞缪尔(A. Samuel)、贝尔实验室的香农（C. Shannon）、卡内基一梅隆大学(CMU)的纽厄尔（A. Newell）与西蒙（H. Simon）等10人在美国的达特茅斯大学（Dartmouth)举办了一个长达两个月的关于机器智能的研讨会，会上统一使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语，用它来代表有关机器智能这一研究方向，这标志了人工智能学科的正式诞生。
(2)1956年至1969年间，塞缪尔研制了能自学习的跳棋程序．1959年它击败了塞缪尔本人，1969年又击败了一个州的冠军(3) 1956年至1965年间，纽厄尔和西蒙研制的“逻辑理论家”的程序，证明了“数学原理”中的38个定理；1958年美籍华人数理学家王浩在计算机上仅用5分钟就证明了“数学原理”中的有关命题演算的全部220条定理；1960年纽厄尔和西蒙在心理学实验的基础上研制成了一种不依赖具体领域的通用问题求解程序GPS(General Problem Solver)，可以求解11种不同类型的问题；1965年鲁滨逊(J．Robi nson )提出了消解原理，为定理的机器证明做出了突破性的贡献。
(4) 1956年至 1968年间，斯坦福大学的费根鲍姆(G . Feigenbaum )教授首先开展了专家系统的研究，他们研究成功的DENDRAL专家系统能根据质谱仪的实验，通过分析推理决定化合物的分子结构，其能力相当于化学专家的水平。
(5)1969年国际人工智能联合会议（international Conferences On Artificial Intelligence)成立，它标志着人工智能这门新兴学科得到了世界范围的公认。
3. 1970年以后的起伏发展期20世纪70年代，人工智能进人发展期，许多国家都相继开展了这门新兴学科的研究工作。
60年代一连串的胜利，使人工智能的学者们兴高采烈，也使公众对人工智能提出了更高的期望，但是事情发展远非如此。
塞缪尔的下棋程序当了州级冠军之后，与世界冠军对弈时就从没有赢过。
最有希望出实质性成果的自然语言翻译也问题不断，人们原以为只要用一部双向字典和一些语法知识就可能解决自然语言的互译问题，结果发现机器翻译闹出了不少笑话。
以至于有人挖苦说，美国花了2000万美元为机器翻译建立了一块墓碑。
被公认为有“重大突破”的消解法，也因其局限性不能适应现实世界诸多问题，在神经网络、机器学习研究方面也遇到了种种困难。
舆论的谴责，经费的缺乏，使人工智能研究一时陷入了困境。
三．人工智能的现状分析及发展前景（一）现状分析人工智能的理论现状为分而治之（主要有三个方面，即结构主义，功能主义，行为主义）。
人们的对事物本质认识论存在差异性，从事物的不同方面模拟智能系统，使得人工智能从其产生，到现在，不论是对其认知，或是研究，都存在一种“盲人摸象”的错误认识。
结构、功能、行为是智能系统的基本属性，最能揭示系统本质的应当是“工作机制”，亦可称之为机制主义。
所谓的机制主义即是在给定的问题-环境-工具的前提下，提取相关信息，并在此基础上将信息转换为知识。
主要有三个阶段：首先是从本体论信息到认识论信息（信息的获取），然后是从认识论信息到知识，而最后一阶段是智能策略。
其结构流程图如下：这个图简明的说明了“机制主义”的具体构成，以及所包含的内容。
然而，尽管如此，人工智能在现阶段任然有很大的局限性，这主要表现在五个大的方面：1.认识论的局限性。
人们对于思维的过程的认识是比较片面的，觉得思维过程可以通过物理符号的运算模拟出来，而一些形象思维或者抽象思维的程式是无法被简单物化的。
2．智能化方法与途径方面的局限性。
从机械角度出发，主要分为结构派和功能派。
结构派从研究人的大脑神经结构出发，企图模拟人的神经网络，殊不知人的神经元数量众多，这也使得结构派的智能化道路显得任重道远；功能派从研究思维的活动和智能行为的心理学特性出发，但是根本思维还是符号主义，理论模型仍是图灵机模型。
3.数学基础的局限性。
人工智能最基本的还是计算问题，这就涉及到近代数学的现状。
近代数学具有封闭性，线性，结构不变性，收敛性以及精确性，而人工智能所要求的却恰好相反，它所需要的是进行非结构化的、非线性、模糊发散的计算，以满足智能化的需求。
4.计算机模型的局限性。
主要表现在四个方面：1）问题表示的方法的局限性。
2）需要对问题本身抽象出一个数学意义上的精确地解析式。
3）需要针对问题设计算法。
4)求解的结果的唯一性。
5）图灵计算机模型下的问题一般都是可递归的问题。
6）很多时候，要实现真正的人工智能，我们要求的是满意解而非是精确解，而这时以图灵模型为原型的计算机模型所做不到的。
5．形式演绎理论方面的局限性6.实现技术方面的局限性。
知识表示、推理、环境与工具等都存在较大的局限性，限制其发展。
毕竟人脑和机器是有很大的区别的，人脑胜于计算机的地方, 就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维, 能从知识中抽取出性质不同、更高层次的核心知识, 能从多方面地把握信息, 因此在解决问题时, 大大减少了对每一种可能组合的解决问题方案的探索, 甚至在很多情况下, 根本无须探索各种可能的组合, 就直接想出办法, 找到答案。
这样, 就避免了组合爆炸。
计算机虽能进行调整, 进行有限的自组织, 但由于不具备形象思维和逻辑思维, 仅能放大人的悟性活动中的演绎方法, 不可能真正具有智能。
由此, 决定了计算机不能进行学习、思维、创造。
在计算机领域, 机器人仍然是机器, 并不具有生命, 但是克隆技术、转基因技术等的巨大突破却可能使人们设计创造出具有生命、甚至具有智能的东西。
（二）发展前景对于已解决或者即将解决的智能问题，通过对计算机的功能程序和它们之间的关系的深入研究中，或许我们可以找到一条发展人工智能的新途径。
使用计算机解题，都必须通过汇编语言编写一些程序，将要求解的问题和算法转换成机器语言，即“0”、“1”代二进制机器指令，方可进行。
因此用通用的指令集，即代表了计算机解决问题的能力。
因此或许可以从功能方面去研究一些具有基本功能，但是又无法由其他指令编程实现的基本指令并通过对他们的指令集进行分析，以研究人工智能。
四．结束语人工智能诞生的时间并太久，技术也显得不很成熟，某种意义上讲，总是面临着相当多的局限。
既然，冯诺.依曼是现在计算机的原型，其机器指令也是限制人工智能化的一大障碍，或许，可从改善机器语言的的本身出发，找到新的突破口，将人工智能成熟化。
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