论计算机与人工智能
人工智能和计算机论文2100字_人工智能和计算机毕业论文范文模板
人工智能和计算机论文2100字_人工智能和计算机毕业论文范文模板人工智能和计算机论文2100字(一)：计算机视觉在人工智能领域的应用和发展概述论文摘要随着大数据时代的到来，人工智能技术已经广泛地应用到社会生活的各个方面。
计算机视觉作为人工智能在工业界部署和实施中最重要的技术支撑，在近些年取得了广泛的研究和应用。
计算机视觉旨在理解和提取图像刻画的全局纹理信息，将高维的、复杂的图像所蕴含的特征编码为低维的特征向量。
本文将计算机视觉任务划分为三个层次：初级视觉任务、中级视觉任务和高级视觉任务，并且介绍了三种层次的视觉任务概况。
关键词深度学习；神经网络；计算机视觉引言随着高性能硬件资源的发展，基于深度学习的卷积神经网络在图像分类领域取得了突破性的研究和进展。
神经网络[1-2]通过使用大量的标记的数据学习输入样本和输出类别之间的映射关系。
本文首先介绍了卷积神经网络的理论基础，然后分别阐述了各个层次视觉任务的研究和应用方向，最后对计算机视觉在人工智能领域的发展进行了展望。
1卷积神经网络卷积神经网络属于监督学习的理论范畴，从人工神经网络逐渐发展和演变而来。
神经网络通过模拟人的神经中枢信号的传播方式，若干个神经元的信息汇总到另一个神经元，只有当累积的信号达到一定程度时才会刺激信号向前传播。
2视觉任务根据视觉任务处理的对象不同，将其划分为三个层次的任务：初级视觉任务，中级视觉任务和高级视觉任务。
初级视觉任务主要面向图像的局部纹理。
中级视觉任务主要用于理解图像所刻画的全局语义信息。
主要包含图像分类，图像分割，物体检测等。
基于中级视觉任务，高级视觉任务旨在理解图像语义的基础上，进行智能决策任务。
2.1初级视觉任务初级视觉任务针对的对象是图像的局部纹理进行编码，例如图像超分辨率重建和圖像修复等工作，这些视觉任务主要针对图像的局部纹理进行操作，并不涉及图像所表述的全局语义信息的理解。
超分辨率重建是在将局部或者全局存在模糊的照片编码为分辨率较高的图像。
关于人工智能与计算机的对立关系
人工智能与计算机并不是对立的关系，它们实际上是密切相关且相互依赖的。
计算机是实现人工智能技术的硬件基础，而人工智能则是利用计算机技术实现智能化的应用。
因此，人工智能技术的发展离不开计算机技术的支持。
然而，有时候人工智能技术和计算机技术之间也可能存在着一些矛盾和冲突。
例如，在某些场景下，人工智能算法需要大量的计算资源来进行训练和推理，而计算机的硬件性能可能无法满足需求，这就需要对算法进行优化和硬件加速等措施。
此外，在人工智能应用过程中，也可能出现数据安全和隐私保护等问题，需要计算机技术提供相应的安全保障措施。
总的来说，人工智能与计算机是互相依存的关系，虽然在某些情况下可能会存在矛盾和冲突，但只有两者紧密结合，才能够推动人工智能技术的不断发展和应用。
此外，还有一些人认为人工智能的发展会取代计算机或者其他传统行业的人力，从而导致失业率的上升。
实际上，人工智能技术的发展并不意味着它会取代人类，而是要与人类共同发展和应用，实现人机协同的智能化服务。
在人工智能技术的应用过程中，仍需要人类来进行算法的设计、数据的准备和清洗、模型的评估和选择等工作。
因此，人工智能技术不会取代人类，而是提供更高效、更准确、更便捷的工具和服务，为人类创造更多的价值和机会。
在这种背景下，我们需要正确理解人工智能和计算机之间的关系，促进人工智能技术和计算机技术的相互融合和发展，推动数字化和智能化的发展进程，为人类创造更多的机会和福祉。
最后，我们需要认识到，人工智能技术和计算机技术的发展都是以人类的需求和利益为出发点的。
因此，我们需要在人工智能技术的发展过程中注重道德和伦理问题，制定相应的法律法规和伦理准则，保障数据安全和隐私保护，避免人工智能技术被滥用或者损害人类利益。
同时，我们也需要积极培养和发展相关的人才和技能，推动人工智能技术和计算机技术的交叉融合和发展，为人类的发展和进步做出更多的贡献。
计算机人工智能应用与发展论文
浅析计算机人工智能应用与发展摘要：人工智能一词于1956年提出，在多种学科相互渗透的基础上发展而来。
进过半个多世纪的发展，人工智能在多个领域已有了长足的进步。
本文将对什么是人工智能、人工智能应用与发展进行分析，使我们对人工智能这一学科有更深的认识和了解。
关键词：人工智能应用发展随着20世纪中叶电子计算机产生以来，科学技术得到迅猛发展，人工智能也随之产生和发展。
人工智能已经应用到我们生活的很多领域，伴随着研究的发展，人工智能会更加深入的影响我们的生活。
1.什么是人工智能“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。
从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
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。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
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，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、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。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
2.人工智能的应用领域今天，ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。
不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
2.1 路径查找和路径规划在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术，它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决：来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。
人工智能与计算机的关系
人工智能与计算机的关系人工智能与计算机的关系，就像是鱼与水，密不可分，妙不可言。
你想啊，计算机就是那台超强的机器，能帮我们解决各种麻烦。
而人工智能呢，简直就是给这台机器加了个灵魂，能思考、能学习，甚至能跟我们聊聊天。
就像你家里养的宠物，虽然它不会说话，但它的眼神和动作总能让你觉得它懂你。
计算机本身是死的，但有了智能的加持，它就变得活灵活现起来，真是不可思议。
人们用计算机来处理数据、打游戏、写论文，而人工智能则让这一切变得更简单、更多姿多彩。
比如说，你在网上搜索东西，计算机会把相关的信息一一呈现，但人工智能则能根据你的喜好给你推荐，仿佛它早就知道你想要什么。
想象一下，有一天你回到家，想喝杯咖啡。
计算机能帮你找到最近的咖啡店，但人工智能却能记住你上次喝的口味，给你推荐最合适的选择，简直就像是个贴心的小助手。
有趣的是，智能还在不断进步，随着时间推移，计算机和智能的配合越来越默契，简直像是舞蹈中的舞伴，配合得恰到好处。
很多人可能会觉得，计算机就是一台冰冷的机器，但有了智能的加入，它仿佛变得温暖了，带着一丝人性化的关怀。
说到这里，不得不提那些智能音箱，它们总是能在你开口的瞬间，给你想要的信息，或者放首你爱的歌曲，听着听着，真有种老朋友的感觉。
不过，说到人工智能，很多人一开始总是心存疑虑，觉得这玩意儿是不是会抢走我们的饭碗。
但实际上，计算机和智能的结合，反而是给我们带来了更多的机会。
它们能承担那些重复性高、单调无趣的工作，腾出我们的时间，让我们去做更有创意的事情。
想想看，之前我们总得花费几个小时整理数据，而现在呢，智能一来，几分钟搞定，这不就是为我们省下了大把时间吗？技术的进步也催生了很多新的职业，比如数据分析师、机器学习工程师，这些都是之前想都没想到的职位。
谁能想到，原本冷冰冰的计算机还能帮助我们发现生活的乐趣，让我们的工作变得轻松。
人工智能和计算机的关系也带来了不少争议。
有些人担心隐私问题，觉得智能会监视我们的生活，但这也是技术进步的一部分。
计算机与人工智能
计算机与人工智能随着科技的不断进步，计算机与人工智能（AI）的应用已经渐渐地融入到我们的生活中。
从计算机的发明到现在，它已经发展成为了我们生活中必不可少的工具。
无论是在工作还是学习中，计算机已经成为了不可或缺的一部分。
随着时间的推移，计算机可运用的领域也越来越广泛，而人工智能更是在计算机技术的基础上，增强了计算机的智能度。
人工智能技术是一种能够模拟人类思维过程的计算机技术。
它可以通过学习、识别、推理等方法，来实现类似人类的智能。
随着人工智能技术的发展，它的应用范围也越来越广泛。
例如：语音识别、自然语言处理、机器翻译、智能家居等等。
在未来，人工智能技术的应用将会越来越广泛。
人工智能技术的发展对于计算机的发展也具有重要影响。
人工智能的出现使得计算机的应用范围更广泛，使用起来也更加简单方便。
通过人工智能，计算机不再只是完成特定的任务，而是可以根据不同情境和需求自主决策，进行自我学习和优化，甚至是具有超越人类智能的能力。
不过，对于人工智能技术的应用，我们也要认识到其存在的风险。
因为人工智能的学习和决策是基于数据的，而数据的分布和采集可能受到人类主观因素的影响。
因此，人工智能可能会带来偏见和错误的判断。
特别是在大数据时代下，数据隐私和安全保护也成为了一个不容忽视的问题。
因此，适度关注和引导人工智能技术的发展，是十分必要的。
我们应该以人为本，平衡以及协调科技与人性的关系，合理应用人工智能技术，达到更好的效果。
总之，计算机与人工智能技术的发展是一种必然趋势，且其应用的广泛度也越来越高。
在未来的发展中，我们需要更多地关注其发展趋势和应用场景，同时也需要重视其潜在的风险和对人类社会带来的影响。
与人工智能技术相伴而行的还有对全社会的教育，必须要让每一个人能够理解并合理应用人工智能技术，以此保持我们人类自身在这个新时代的掌控力。
计算机与人工智能基础
计算机与人工智能基础
计算机与人工智能基础
1. 计算机基础：
（1）计算机组成原理：计算机是由硬件和软件组成的、能够实现计算机化操作的一种复杂系统，其组成原理包括计算机硬件系统、操作系统、数据库等;
（2）软件技术：软件技术主要指软件的实现、维护和改进方面的技术，包括软件设计、程序开发和软件测试等;
（3）计算机网络：计算机网络是由若干台计算机和网络设备相互连接组成的数据通信系统，它的基本原理是——网络上的参与者端口上发
送和接收报文，并通过网络设备实现报文的路由和传输。
2. 人工智能基础：
（1） AI概念：人工智能（AI）是一个高度复杂的领域，旨在通过电
子设备模拟和实现人类的智力活动，是一种新兴领域，其目标是建立
可以模拟或替代自然认知的能力;
（2） AI技术：人工智能一般涉及模式识别、自然语言处理、知识表示、机器学习、机器翻译等技术，它们的特点是可以用于计算器系统中，为用户提供更为复杂、便捷的服务;
（3） AI适用范围：人工智能的应用范围相当广泛，可以用于医疗、技术服务、智能汽车、安全监控、影视娱乐、自动控制系统、生物技术等方面。
它不仅可以自动完成某些工作，还能为用户提供有意义、有价值的信息，从而提高用户的生活质量和工作效率。
计算机与人工智能
计算机与人工智能计算机与人工智能的关系是当代科技发展领域的热门话题。
随着计算机技术的不断进步和人工智能的迅猛发展，二者之间的交互影响也日益紧密。
本文将从计算机与人工智能的基本概念、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
一、基本概念计算机是一种能够按照预定程序进行自动操作和处理信息的电子设备。
它通过执行指令集合（程序）来进行数据处理、运算和存储，以及输出结果。
而人工智能则是指在计算机系统中模拟人类智能的能力，使计算机具有像人一样的思维能力，能够进行学习、推理和决策。
计算机与人工智能有机结合，可以实现更强大、智能化的应用。
二、应用领域计算机与人工智能的融合应用广泛存在于各个领域。
以下是几个常见的应用领域的例子：1. 智能交通系统：计算机与人工智能技术相结合，可以实现交通规划、智能导航以及交通流量的优化调度，提高交通效率，减少交通事故。
2. 机器人技术：计算机与人工智能的结合，使机器人能够感知环境、学习和适应新任务，实现更加复杂、多样化的工作。
例如，一些工厂中已经开始应用智能机器人来替代人工作业，提高生产效率。
3. 医疗诊断：计算机与人工智能技术可以帮助医生进行疾病诊断。
通过训练计算机学习大量的医疗数据，可以提供更准确的诊断结果，辅助医生决策，降低误诊率。
4. 金融领域：计算机与人工智能被广泛应用于金融风控、投资分析、智能客服等方面。
通过对海量数据的分析和学习，可以更好地进行风险评估和金融决策。
5. 自然语言处理：计算机与人工智能结合可实现自然语言的分析和理解。
例如，智能助手能够理解人们的语音指令并进行相应的操作。
三、未来发展方向计算机与人工智能的发展势头迅猛，并且在未来会继续呈现良好的发展趋势。
以下是未来发展方向的几个可能性：1. 强化学习：强化学习是人工智能的重要发展方向之一，它通过模拟人类行为与环境的互动过程，使计算机系统能够通过试错和反馈机制来不断地改进和优化自己的行为。
2. 深度学习：深度学习是人工智能的核心技术之一，它利用神经网络模型来模拟人脑的信息处理机制，提高计算机对数据的识别和理解能力。
计算机科学和人工智能
计算机科学和人工智能计算机科学与人工智能是当前最热门的话题之一，二者的交叉应用正在引领着新的科技革命。
本文将深入阐述计算机科学和人工智能的概念、发展历程及应用等方面，以期为广大读者提供更深入的了解。
一、计算机科学的概念和发展计算机科学指的是研究计算机技术及其在计算机系统（硬件和软件）上的应用的学科，包括计算机的软件、硬件、网络、通信等方面。
计算机科学起源于20世纪40年代的电子管计算机，经过几十年的发展，现在已经成为一门独立的学科。
计算机科学包括计算机体系结构、算法、编程语言、软件工程、数据库、操作系统、网络、人机交互、图形图像等领域。
它的主要目的是研究如何设计、制造、应用计算机，并研究计算机的理论和方法论。
计算机科学的发展历程可追溯到二战期间，计算机的发明和应用使美国阵营在战争中打破日本和德国的密码，从而保护了美军的秘密。
此后，计算机科学逐渐得到了普及和应用，互联网等技术逐渐发展起来，为计算机科学的蓬勃发展提供了新的契机。
二、人工智能的概念和发展人工智能指的是计算机模拟人的智能行为的一种技术，是计算机科学、信息工程、认知心理学、哲学等学科的交叉领域，它致力于用计算机程序的方式实现人类的智能行为。
人工智能的研究始于20世纪五六十年代，它包括机器视觉、语音识别、自然语言处理、知识表示与推理、智能搜索及规划等方面。
人工智能经历了数十年的发展，其进展不仅开拓了计算机技术的新境界，而且对于生产、社会、生活等方面也起到了越来越重要的作用。
2019年，AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，使得人工智能的影响进一步向全球特别是中国的发展提供了新契机。
三、人工智能与计算机科学的联系计算机科学和人工智能有着密切的联系，二者是密不可分的。
计算机科学是人工智能的基础和前提，也是人工智能在计算机这个硬件上实现的技术基础。
计算机科学的发展促进了人工智能的发展，而人工智能的进展也为计算机科学的发展提供了源源不断的新活力。
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论计算机和人工智能摘要：计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。
这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。
现在是网络时代,人工智能科学要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新,会更加关注认知科学与人工智能之间的交叉渗透;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型发展人工智能。
关键词：人工智能；计算机发展；应用方向；发展方向一、引言人工智能(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。
二、人工智能的定义人工智能（artificial intelligence，AI）又称为机器智能或者计算机智能。
所谓人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类智能。
人工智能与计算机软件有密切的关系。
一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到医学、逻辑学等许多学科领域。
因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
三、计算机和人工智能的发展史1.计算机的发展史计算机的发展与电子技术的发展密切相关，每当电子技术有突破性的进展，就会导致计算机的一次重大的改革。
(1)第一代计算机（1946年—1957年）第一代计算机的共同特点是：逻辑器件使用电子管；用穿孔卡片机作为数据和指令的输入设备；用磁鼓或磁带作为外存存储器；使用机器语言编译。
(2)第二代计算机（1958年—1964年）第二代计算机的主要特点是：用晶体管代替了电子管；内存储器采用了磁心体；引入了变址寄存器和浮点运算硬件；利用I/O处理机提高了输入输出能力；在软件方面配置了子程序库和批处理管理程序，并且推出了FORTRAN、COBOL、ALGOL等高级程序设计语言及相应的编译程序。
(3)第三代计算机（1965年—1971年）第三代计算机的共同特点是：用小规模或中规模的集成电路来代替晶体管等分立元件；用半导体存储器代替磁心存储器；使用微程序设计技术简化处理机的结构；在软件方面则广泛引入多道程序、并行处理、虚拟存储器系统以及功能完备的操作系统，同时还提供了大量的面向用户的应用程序。
(4)第四代计算机（1972年至今）第四代计算机最为显著的特征是使用了大规模集成电路和超大规模集成电路。
此外，使用大容量的半导体存储器作为内存储器；在体系结构方面进一步发展了并行处理、多机系统、分布式计算机和计算机网络系统；在软件方面则推出了数据库系统、分布式操作系统及软件工程标准等。
(5)第五代计算机目前使用的计算机都是属于第四代计算机，第五代计算机尚在研制之中，而且进展比较缓慢。
第五代计算机的研究目标是试图打破计算机现有的体系结构，使得计算机能够像人那样的思维、推理和判断能力。
也就是说，第五代计算机的主要特征就是人工智能，它具有一些人类智能的属性。
2.人工智能的发展史（1）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。
（2）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 JointConferences onArtificialIntelligence 即IJCAI）。
（3）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KIPS”，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。
（4）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。
（5）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。
四、人工智能的应用领域1.在管理系统中的应用(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。
在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。
2.在工程领域的应用(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。
事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。
目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。
1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。
随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI 技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
五、计算机及人工智能未来的发展方向1.计算机未来发展方向计算机的发展将趋向超高速、超小型、并行处理和智能化。
自从1944年世界上第一台电子计算机诞生以来，计算机技术迅猛发展，传统计算机的性能受到挑战，开始从基本原理上寻找计算机发展的突破口，新型计算机的研发应运而生。
未来量子、光子和分子计算机将具有感知、思考、判断、学习以及一定的自然语言能力，使计算机进入人工智能时代。
2.人工智能未来发展方向技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。
但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
人工智能的发展潜力巨大。
人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始, 离我们的目标还很遥远，但人工智能在某些方面将会有大的突破：(1) 自动推理是人工智能最经典的研究分支, 其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。
一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一, 其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点, 很有可能取得大的突破。
(2) 机器学习的研究取得长足的发展。
许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcement learning等。
也应看到, 现有的方法处理在线学习方面尚不够有效, 寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题, 相信不久会在这些方面取得突破。
(3) 自然语言处理是AI 技术应用于实际领域的典型范例, 经过A I研究人员的艰苦努力,这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。
许多产品已经进入了众多领域。
智能信息检索技术在Internet 技术的影响下,近年来迅猛发展, 已经成为了AI 的一个独立研究分支。
由于信息获取与精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将 A I 技术应用于这一领域的研究是人工智能走向应用的契机与突破口。
从近年的人工智能发展来看,这方面的研究已取得了可喜的进展。
五、结语工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展，特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。
广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web，提高互联网信息的效用率。
计算机现在已经处于第五代的研发当中，其中核心技术便是人工智能，可以说，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代计算机也将取得很快的进展，同时也会对时代产生重大的影响，对人类文明产生重大影响。
科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。
大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。
由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。
学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。