智能科学技术的发展前沿与机遇
人工智能机遇与挑战
人工智能机遇与挑战人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门话题，它引发了各行各业的广泛讨论。
作为一项前沿技术，人工智能既带来了无限机遇，也面临着重重挑战。
一、人工智能的机遇1.1 提升效率人工智能技术的引入可以大幅提升生产和工作效率。
通过机器学习、深度学习等技术，计算机能够快速处理大量数据，并从中挖掘出有价值的信息。
这使得人工智能在生产、物流、金融等领域的应用变得更加高效。
1.2 创新产品人工智能的快速发展也为创新提供了新的机遇。
例如，智能语音助手、自动驾驶、智能机器人等产品的出现，极大地改变了人们的日常生活和工作方式。
人工智能技术的广泛应用，为企业带来了更多的商业机会。
1.3 解决复杂问题人工智能在处理复杂问题方面具有独特的优势。
通过模拟人脑的思维方式，人工智能可以在较短的时间内找到最优解，并提供更准确的预测。
这为科学研究、医学诊断和风险评估等领域提供了新的可能性。
二、人工智能的挑战2.1 就业压力尽管人工智能提升了生产效率，但也带来了人们对就业前景的担忧。
人工智能技术的应用可能会减少一些传统岗位的需求，进而导致部分人员失去工作机会。
因此，应当重视对技能更新和转岗的培训，以适应新的就业趋势。
2.2 隐私和数据安全人工智能需要大量的数据来进行学习和预测，这引发了隐私和数据安全的问题。
保护个人隐私、防范数据泄露和滥用成为了亟待解决的挑战。
政府和企业应加强对数据的保护和监管，确保人工智能技术的应用在合法和道德的框架内进行。
2.3 伦理与价值观人工智能的发展也引发了一系列关于伦理和价值观的讨论。
例如，自动决策系统在面临道德问题时如何处理、人工智能对人类行为的影响等。
我们需要制定相应的法律和道德准则，确保人工智能的发展符合社会的期望和利益。
三、展望与建议面对人工智能的机遇和挑战，我们应该积极拥抱这一技术，并采取相应的措施来推动其发展。
首先，政府应制定相关政策和法规，促进人工智能的研究和应用。
人工智能时代的挑战与机遇
人工智能时代的挑战与机遇随着科技的进步和人类社会的发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐成为各领域的焦点和驱动力。
人工智能以其强大的计算能力和学习能力，为我们带来了一系列的机遇和挑战。
本文将探讨人工智能时代所带来的挑战与机遇，并分析其对社会、经济、伦理等方面的影响。
一、人工智能的挑战1. 就业市场的变革人工智能的快速发展，使得越来越多的任务可以由AI系统完成，这对传统产业和就业模式带来了巨大的挑战。
许多低技能、重复性劳动的岗位可能被机器人取代，从而导致失业率上升。
这不仅对个体造成了经济和心理上的压力，也对整个社会稳定构成了威胁。
2. 隐私和数据安全问题人工智能的应用需要大量的数据支持，这就涉及到隐私和数据安全的问题。
个人和公司的隐私可能因为人工智能的应用而受到侵犯，数据的泄露和滥用也成为一个亟待解决的问题。
加强数据保护和建立相关法律法规是必要的，但具体如何平衡隐私保护和技术发展之间的关系，仍然需要进一步的探讨和努力。
3. 道德伦理问题人工智能的发展可能引发一系列的道德伦理问题。
例如，如果一个自动驾驶汽车在不可避免的情况下必须伤害行人或乘车人，应该如何进行选择？如何确保人工智能系统的决策是公正和可信的？这些问题不仅挑战着技术的发展，也涉及到法律、伦理和社会价值观的综合考量。
二、人工智能的机遇1. 提升生产效率和质量人工智能的引入可以极大地提升生产效率和质量。
例如，在制造业中，智能机器人可以实现高精度和高效率的生产，减少人力成本和人为错误。
在医疗领域，人工智能可以协助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗效果和减少错误。
2. 促进科学研究和创新人工智能的发展极大地促进了科学研究和创新。
通过大数据的分析和机器学习的方法，科学家们可以更深入地理解人类社会和自然界的规律，加快科学的进步。
同时，人工智能的应用也为创新提供了新的思路和方法，有助于推动各行各业的发展。
3. 改善生活品质和服务体验人工智能可以为我们带来更好的生活品质和服务体验。
人工智能带来的机遇与挑战
人工智能带来的机遇与挑战随着科技的发展，人工智能逐渐成为人们关注的热点话题。
人工智能作为一项前沿技术，正在深刻地改变着人类的生活和社会。
而在这背后，也存在着许多机遇和挑战。
一、机遇1.1 促进生产力进一步提高在人工智能大力推进下，生产力有了进一步提高的可能性。
通过人工智能的无人化、智能化、网络化等特点，可以实现系统效率和信息效率的提升，让生产过程更加清晰和高效。
例如，基于物联网的智能物流系统可以在一定程度上优化物流分拣、装载、发运等各个环节，从而提升物流效率。
1.2 推动区域经济发展人工智能也可以成为地区经济发展的重要支柱。
在人工智能的引领下，城市和地区的生产、消费、分配和流通的过程将大大改变，建设智慧城市、智能制造、智慧农业、智能医疗等领域，必将成为区域发展重要的重点。
1.3 解决重大疾病人工智能将在医疗领域展示其强大的潜力。
通过机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以对大量的医疗数据进行处理，挖掘疾病原因和预测疾病趋势。
同时，人工智能也将为新药研发、基因编辑和细胞治疗等领域开辟新的前景，为解决重大疾病做出了巨大的贡献。
二、挑战2.1 经济结构调整人工智能的快速发展，将对现有的经济结构产生影响。
造成一些传统行业的失业和产业结构的调整。
与此同时，崭新的领域还需要人才和技术的理解和支持，大力引进人才以及提升人才的技能将是迫在眉睫的工作。
2.2 安全问题随着人工智能技术的不断发展，人工智能在一些领域也需要承担重要的安全责任。
比如在信息安全方面，大规模的数据处理、存储和传输，带来了新的网络安全难题。
同时，人工智能技术在决策管理方面的应用，也需要考虑运算过程的公正性和道德行为的规范。
2.3 人性的保护在大规模的人工智能应用中，人类越来越觉察到人工智能可能存在的社会生态问题。
例如：人工智能引起心理问题，工作促进会或成瘾性质的问题等。
因此，在人工智能的基础上，建立合适的伦理规范和法律法规，保护人类的基本权益和人性尊严，便显得尤为必要。
智慧科技引领未来社会发展
智慧科技引领未来社会发展引言智慧科技是指利用人工智能、物联网、大数据以及其他前沿技术，将信息技术与现实社会相结合，为人们提供更智能、高效的生活和工作方式的科技发展方向。
在当前快速发展的信息时代，智慧科技已经渗透到社会的方方面面，对社会的发展起到了重要的推动作用。
本文将探讨智慧科技在未来社会发展中的重要性、应用领域以及可能带来的挑战和机遇。
智慧科技的重要性智慧科技的发展对于未来社会的发展至关重要。
首先，智慧科技能够提高人们的生活质量。
通过智能设备和智能系统的应用，人们的生活将更加便捷、舒适。
例如，智能家居系统可以通过语音控制实现对家里的电器设备进行远程控制，智能健康监测设备可以提供实时的健康数据，帮助人们更好地管理自己的健康等。
此外，智慧科技还可以提高工作效率，帮助企业实现数字化转型和智能化升级，提高生产效率和产品质量。
其次，智慧科技有助于解决社会问题。
随着人口的增加和城市化的发展，社会问题日益突出，例如交通拥堵、环境污染、资源短缺等。
智慧科技可以通过实时数据采集和分析，提供精确的交通路况信息，帮助人们避开拥堵路段；通过智能能源管理系统，优化能源利用，降低能源消耗；通过智能环境监测系统，监测空气质量、水质等环境指标，及时采取措施防止污染。
智慧科技的应用能够提供科学的解决方案，推动社会可持续发展。
智慧科技的应用领域智慧科技的应用领域广泛，几乎涵盖了所有社会领域。
以下是一些典型的智慧科技应用领域。
智能交通智能交通系统利用物联网、大数据和人工智能等技术，实现对交通流量、道路状况等信息的实时监测和分析。
通过智能交通系统，可以提供准确的路况信息，帮助驾驶员选择最佳路线，减少交通堵塞。
此外，智能交通还可以实现交通信号的智能化控制，提高交通效率，减少交通事故发生的可能性。
智能医疗智能医疗系统利用大数据和人工智能技术，实现对患者的健康数据的实时监测和分析。
通过智能医疗系统，医生可以根据患者的健康数据进行科学的诊断和治疗方案制定，提高医疗服务的质量和效率。
人工智能带来的机遇与挑战的看法
人工智能带来的机遇与挑战的看法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿科技，正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
它不仅为我们带来了巨大的机遇，也带来了一系列挑战。
本文将探讨人工智能带来的机遇与挑战，并对其进行分析和评估。
一、机遇1. 提高生产效率：人工智能可以通过自动化和智能化的方式，提高生产效率。
在制造业中，机器人可以代替人类完成重复性、危险或繁琐的工作，提高生产线效率和质量。
在服务业中，AI可以通过自动化流程、优化资源分配等方式提升效率。
2. 创造新的商业模式：人工智能为企业创造了新的商业模式。
基于大数据和机器学习算法的个性化推荐系统可以帮助电商平台提升用户体验和销售额；智能语音助手可以为用户提供更便捷的服务；无人驾驶技术有望颠覆交通运输行业。
3. 促进科学研究与创新：人工智能可以加速科学研究和创新过程。
通过模拟和仿真，AI可以帮助科学家们更好地理解复杂的自然现象；通过数据挖掘和机器学习，AI可以发现隐藏在大数据中的规律和关联，为科学研究提供新的思路和方法。
4. 促进医疗健康领域发展：人工智能在医疗健康领域有着广阔的应用前景。
AI可以帮助医生进行早期疾病诊断和预测，提高治疗效果；智能医疗设备可以实时监测患者的健康状况，并及时提供个性化的健康管理建议。
二、挑战1. 就业岗位变革：人工智能的广泛应用将对就业市场产生深远影响。
部分传统行业可能会因为自动化而减少就业机会；另新兴行业和职位也将随之出现。
社会需要加强对教育系统的改革，提供更多与人工智能相关的技能培训。
2. 隐私与安全问题：人工智能需要大量的数据支持才能发挥作用，但这也带来了隐私和安全的风险。
个人信息的泄露和滥用可能会对个人权益产生负面影响，因此需要建立严格的数据隐私保护机制和法律法规。
3. 伦理与道德问题：人工智能的发展也引发了一系列伦理与道德问题。
自动驾驶汽车在遇到紧急情况时如何做出决策？AI系统是否应该拥有独立思考和判断能力？这些问题需要社会各界共同探讨，并建立相应的规范和准则。
人工智能机遇与挑战的辩论
人工智能机遇与挑战的辩论在当今社会，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的兴起引发了广泛的讨论。
人工智能技术在诸多领域展现出巨大的潜力，同时也带来了许多挑战。
本文将探讨人工智能带来的机遇和挑战，并就其对人类社会和个人的影响展开辩论。
一、人工智能的机遇1. 提升工作效率：人工智能技术可以代替人力从事一些繁重、危险或重复性高的工作，从而提升工作效率。
例如，在制造业中，机器人可以取代工人进行生产，减少人为错误和事故的发生。
2. 解放人力资源：随着人工智能技术的发展，人们可以将更多精力投入到创造性的工作中，如创新、艺术和娱乐。
人工智能可以解放人力资源，让人们能够更好地发挥自己的创造力和潜力。
3. 促进科学研究：人工智能可以处理和分析大量的数据，辅助科学家进行研究。
例如，在医学领域，人工智能可以帮助医生通过分析大量的医学数据来诊断疾病，为患者提供更精准的治疗方案。
4. 拓宽经济发展空间：人工智能技术的发展将会创造出大量的新就业机会，推动经济的发展。
这些新兴产业将为社会提供更广阔的发展空间，并带来更多的就业机会。
二、人工智能的挑战1. 就业市场压力：随着人工智能技术的发展，许多传统的劳动岗位将会被机器取代，这将带来就业市场的压力。
很多人担忧自己的工作会被人工智能取代，失去工作机会。
2. 隐私和数据安全：人工智能技术需要大量的数据来进行训练和学习，这带来了隐私和数据安全的问题。
如果这些数据被不法分子获取并滥用，将会对个人和社会带来巨大的风险。
3. 伦理和道德问题：人工智能技术的发展也带来了一些伦理和道德问题，例如自动驾驶汽车在遇到危险时应该怎么做？如果机器人具备了情感和自我意识，是否应该赋予其权利和责任？4. 不平等现象加剧：人工智能技术在应用过程中可能加剧不平等现象。
如果只有少数人能够获得和掌握人工智能技术，那么他们将会获得更多的机会和资源，导致不平等的加剧。
三、人工智能对人类社会和个人的影响1. 效率和便利的提升：人工智能技术的发展将使得整个社会更加高效和便利。
人工智能的挑战与机遇
人工智能的挑战与机遇人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项前沿技术，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。
它被认为是未来发展的关键驱动力之一，但与此同时，人工智能也面临着一系列挑战。
本文将探讨人工智能的挑战，并展望其可能带来的机遇。
1. 数据隐私和安全挑战人工智能的发展离不开大规模数据的收集、存储和分析。
然而，随着个人数据的被不断采集，人们对于数据隐私和安全的担忧也日益加深。
滥用个人数据可能导致信息泄露、身份盗用等问题，这是人工智能面临的首要挑战之一。
解决这一问题需要建立严格的数据管理制度、加强相关法律法规的制定和执行，以确保人工智能应用过程中的数据隐私和安全。
2. 就业岗位的改变和替代人工智能的发展和普及将对就业市场带来巨大的冲击。
一些研究预测，未来5到10年内，许多工作岗位可能会被机器人和自动化系统取代。
例如，自动化生产线会减少工人的需求，智能客服系统可能会替代人工的客服工作。
这将给许多人带来就业压力和职业转型的挑战。
因此，为了适应人工智能时代的就业环境，人们需要不断学习和提升自己的技能，培养适应新工作需求的能力。
3. 伦理道德和责任人工智能的快速发展给伦理道德和责任问题提出了新的挑战。
在一些特定应用领域，人工智能系统需要做出决策，包括生死存亡和资源分配等。
由于智能系统本身无法具备道德判断能力，如何将伦理准则融入到人工智能系统中，成为了一个亟待解决的问题。
此外，还需要设立监管机构来监督人工智能技术的发展和使用，以确保其符合伦理和法律规范。
尽管人工智能面临着种种挑战，但同时也为我们带来了许多机遇。
1. 数据驱动的智能决策人工智能技术的应用使我们能够更好地利用大数据进行决策，从而提高效率和准确性。
通过对海量数据的分析，人工智能系统可以发现规律、洞察潜在问题，并给出相应的解决方案。
这不仅可以用于企业的战略决策，还可以应用于医疗、交通、教育等领域，帮助我们做出更明智的决策。
人工智能发展趋势与机遇
人工智能发展趋势与机遇近年来，人工智能作为一种新兴技术，备受关注。
人工智能不仅广泛应用于工业、医疗、金融等领域，还能辅助科学研究。
通过大数据、机器学习等技术手段，人工智能能够自我学习、自我进化，不断提升自身的智能水平。
未来，人工智能将会成为重要的产业，带来新的机遇。
一、人工智能技术的发展趋势随着技术的不断发展，人工智能的应用范围也在不断扩大。
目前，人工智能主要应用于机器视觉、自然语言处理、语音识别、机器人控制等领域。
未来，人工智能将会进一步深入到生活的方方面面，更多的领域将会受益于人工智能的技术。
人工智能的发展趋势主要有以下几个方向：1.智能硬件随着人工智能技术的快速发展，智能硬件市场也在不断扩大。
智能手机、智能手表、智能音箱等智能硬件已经成为人们生活中不可或缺的产品。
未来，智能硬件将会更加智能化，能够帮助人们更好地服务于自己的生活。
2.大数据在人工智能技术的背景下，大数据的重要性也越来越受到重视。
大数据能够帮助人工智能更好地学习，提升自身的智能水平。
基于大数据分析，人工智能能够更好地洞察消费者需求，以此来指导产品设计和营销策略。
3.自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能发展的重要组成部分。
自然语言处理技术可以帮助机器理解人类的语言，从而更好地服务于人类。
未来，自然语言处理技术将会更加智能化、人性化，能够更好地响应人类需求。
二、人工智能带来的机遇1. 人工智能驱动的创新随着人工智能技术不断发展，人工智能技术也在不断地提供新的创新机会。
人工智能技术为企业创新带来了新的思路和新的可能性。
另外，人工智能技术也为企业提供了更丰富的数据分析、预测工具，帮助企业更好地制定战略、提高生产效率。
2. 人工智能驱动的转型升级人工智能技术不仅带给企业新的创新思路，也加速了企业的转型升级。
随着人工智能技术的应用，企业可以更加高效地进行生产和管理，提升企业在市场上的竞争力。
此外，人工智能技术也可以帮助企业更好地把握消费者的需求，改进产品设计和营销策略。
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2007年，第二届中国计算机博弈锦标赛是在承办单位——重庆工学院举行的（2007.1象棋、六子棋、围棋和九路围棋。来自15所高校的40余支代表队进行了高水平的角逐。
2008年由国际机器博弈协会（ICGA）主办，中国人工智能学会机器博弈专业委员会承办 ，北京长寿集团赞助的2008国际机器博弈锦标赛在北京金世纪高尔夫俱乐部成功举办
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人工智能的应用领域
自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域 中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之 间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。 自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数 学于一体的科学。 基础理论：自动机、形式逻辑、统计、机器学习 、汉语语言学、形式语法理论 语言资源：语料库、词典 关键技术：汉字编码、词法分析、句法分析、语 义分析、文本生成、语音识别 应用系统：文本分类和聚类、信息检索和过滤、 信息抽取、问答系统、拼音汉字转换系统、机器 翻译、新信息检测
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自然智能的前沿探秘
认知科学的研究
知觉信息的表达和处理 学习提升智能 语言开启智能之门 工作记忆蕴藏智能的玄机 注意是智能的开关 意识是智能的控制中枢
认知科学的主要分支学科
认知心理学 人工智能 认知神经科学 哲学 认知语言学 认知人类学
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自然智能的前沿探秘
其他动物智能
蚂蚁智能 蜜蜂智能 鸽子智能 公鸡智能 猴子智能
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人工智能的应用领域
人工智能研究已经涉及很多领域，包括问题求解、 自然语言处理、口语识别、智能信息检索、专家系 统、机器视觉、神经网络、智能Agent技术和分布 的协同工作、遗传与演化计算、人工生命、智能大 厦、智能机器人等等，其中一些已经成为新的研究 热点。
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人工智能的应用领域
问题求解
从人工智能初期的智力难题、棋类游戏、简单数学定 理证明等问题的研究中开始形成和发展起来的一大类 解题技术，简称解题。 机器定理证明（即自动演绎）已形成一门独立的分支 学科。 解题技术主要包括问题表示、搜索和行动计划等内容 。 也有人对问题求解作更广泛的理解，即指为了实现给 定目标而展开的动作序列的执行过程。这样，一切人 工智能系统便都可归结为问题求解系统。
口语学习系统
口语学习系统利用可视化的朗读评分等人机交互的方式，通过视觉、听觉等综合手段 ，反复提示和帮助用户接近标准发音。该系统广泛应用于多种电脑设备和网络环境： 可集成到语言学习软件和VCD中，可与复读机/mp3配套使用，用户可直接对着麦克风 朗读，也可把录音与标准模型对照，提供了更方便和全面的口语训练方案；支持网络 远程服务。适合教育机构、商业企业、政府部门方便、快捷、可靠、客观地考核各类 人才的口语能力和会话水平，应用于优秀人才聘用、工作能力考察、设定入学和毕业 标准、评估教学成效等领域。
泛逻辑学
西北工业大学何华灿教授的《泛逻辑学》以高屋建瓴的学术观念和学术思 想统一了现有各种逻辑理论，包括经典逻辑和非经典逻辑理论，预示了现 代逻辑理论发展的方向，并且在很大程度上做到了柔性逻辑。
可拓学
广东工业大学蔡文教授的“可拓学”用形式化的模型研究事物拓展的可能 性，为处理矛盾问题开辟了崭新的途径。
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中国学人的贡献
“吴方法”
1977年，我国著名数学家吴文俊院士关于平面几何定理的机械化证明首次 取得成功，
“开放复杂巨系统理论”
1990年，钱学森院士、于景元、戴汝为院士发表了“一个科学新领域--开 放的复杂巨系统及其方法论”，提出“开放的复杂巨系统”（open complex giant systems）概念，并提出 “从定性到定量综合集成方法” 、“从定性到定量综合集成研讨厅体系”，将专家体系、数据和信息体系 以及计算机体系三者有机结合，构成一个高度智能化的人机综合系统。
猴子救狗的真相
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人工智能的概念
人工智能是一门正在发展中的综合性前沿学科。 目前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。 人工智能是十分广泛的科学，除了计算机科学以外 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，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学 科。
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自然智能的前沿探秘
智能科学技术关注的两个点是自然智能和人工智能 ，前者是基础，后者是手段，或者说，探索自然智 能的奥秘，构建人工智能的图景。 这里所讨论的自然智能主要是指人类的智能。
众所周知，人类智能主要是由大脑完成的，大脑是掌管人 体感觉和运动的“司令部”，也是思想活动的“指挥中心 ”。
研究人脑的两门重要科学
脑科学 认知科学
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自然智能的前沿探秘
脑科学
脑科学，狭义的讲就是神经科学，是为了了解神经系统内 分子水平、细胞水平、细胞间的变化过程，以及这些过程 在中枢功能控制系统内的整合作用而进行的研究。
（美国神经科学学会）广义的定义是研究脑的结构和功能的 科学，还包括认知神经科学等。
关于大脑功能的研究，已经成为现代科学最深奥的课题， 也是最难攻克的科学堡垒。现代科学对外部世界的认识已 经相当辉煌。 脑是人类生理与心理活动的司令部，但是人类对它的工作 原理的认识恰恰最为肤浅。关键原因是，关于物质如何产 生意识的问题没有突破。因此，脑科学成为当代科学研究 的热点不是偶然的，是科学发展的必然结果。
主要研究方法
解剖学方法 生理学方法 分子生物学方法 系统生物学方法
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自然智能的前沿探秘
认知科学
认知科学是20世纪世界科学标志性的新兴研究门类，它作 为探究人脑或心智工作机制的前沿性尖端学科，已经引起 了全世界科学家们的广泛关注。一般认为认知科学的基本 观点最初散见40年代到50年代中的一些各自分离的特殊学 科之中，60年代以后得到了较大的发展。认知科学是一门 相当年轻的学科，然而却为揭示人脑的工作机制这一最大 的宇宙之谜作出了不可磨灭的贡献。 研究人脑的认知过程和机制，包括意识、感情、思维等高 级神经活动。 作为一门交叉科学，它是在哲学（认识论）、心理科学、 计算机科学、神经科学、科学语言学、比较人类学、进化 生物学、动物行为学以及其他基础科学交界面上涌现出来 的高度跨学科的新兴科学。
“人机合作信息处理”
清华大学李衍达院士提出的“知识表达的情感适应模型”可通过人机合作 方式向网络用户提供诸如服装风格、音乐流派等各类信息的候选模型，根 据用户的选择结果，可以自动建立适合特定用户的情感信息模型。
云模型
中国工程院院士李德毅教授专注于“知识发现的机理研究”，提出了一种 “云模型”，在数学上找到随机与模糊不定性的统一表达，该模型应用于 数据挖掘和知识发现等新领域，取得了出色的效果。
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中国学人的贡献
常识知识推理
陆汝钤院士把数学中黎曼曲面的思想引进PETRI网论，建立了多 层PETRI网模型，为发展我国的数学与理论计算机事业作出了突 出贡献。
“高维几何与神经计算 ”
中国科学院王守觉院士研究的仿生模式识别不是进行简单分类， 而是模仿儿童学习的模式，所实现的模式识别准确度明显比其它 系统高。
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展望未来
为推进人工智能和知识工程技术的实用化，人工智 能从以往的追求自主的系统，改变为人机结合的系 统。 将计算机的定量与人的定性信息处理相结合，取长 补短。 目前正在开拓以下方面的研究：
开发对应用领域和问题求解任务的深入理解，包括深、浅 层知识的综合应用和问题求解的结构化组织。 全面高效的知识获取及其自动化，包括知识的获取、表示 、更新和推理新机制和数据挖掘与查询。 与计算机主流技术综合集成。
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展望未来
由于理论和技术的进步，总体前景非常好。 一般来讲，在获取信息、传递信息和咨询信息这几 个方面可以做到比人的能力还要强，但是在创造性 思维方面还是不如人。 计算机将无处不在，我们将用极小的、无线的、高 度可移动的、高速的和高度个人化的计算与网络经 常接触。 有计算机和移动电话功能的手表或戒指可能首先登 市。 可穿戴计算：比如在衣服中或植入皮肤下的计算机 。
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自然智能的前沿探秘
脑科学
研究方向
基础神经科学：侧重基础理论 临床神经科学：侧重医学临床应用
当前研究开展情况
了解脑——阐明脑功能 保护脑——征服脑疾患 创造脑——开发脑型计算机
主要研究进展
分子和细胞水平的神经科学发展迅猛 视觉的脑机制——重大突破 神经网络的研究进入新的高潮 发育生物学的崛起 神经和精神疾病的研究进展 脑的意识功能
重庆邮电大学
智能科学技术导论
Introduction to Intelligence Science and Technology
吴渝 教授@计算机科学与技术学院 wuyu@
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第9讲 智能科学技术的发展前沿 与机遇
Outline
自然智能的前沿探秘 人工智能的概念 人工智能的应用领域 中国学人的贡献 展望未来
近20个棋种（包括国际象棋、中国象棋、围棋、九路围棋、六子棋、日本将棋、点格棋等）的150多支机器博弈代表 队参赛，成为国际机器博弈历史上规模最大、水平最高的一次比赛，也有力地推动了中国机器博弈活动的开展。
中国象棋人机大战与机器博弈（东北大学） 北京理工大学勇夺第十四届国际计算机锦标赛金奖
在2009年第十四届国际计算机博弈锦标赛六子棋项目中，软件学院2006级本科生崔皓、李亮、林思然、王锐坚开发的 六子棋程序“中国深度”，一举夺得金奖，2007级软件学院本科生刘海滢、邴杰、黎正晗、唐志峰开发的程序“北理 之芯”同时获得铜牌。第十三届国际计算机博弈锦标赛中获得银牌后。
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人工智能的应用领域
语音识别
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这 是人们长期以来梦寐以求的事情。 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把 语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配 准则及模型训练技术三个方面。 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音 识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费 的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发 的语音识别应用软件