浅谈人工智能与计算机
人工智能与计算机科学
人工智能与计算机科学随着计算机技术的发展，人工智能已经成为一个热门话题。
人工智能是一种复杂的技术，它还处于发展的初期阶段。
然而，计算机科学和人工智能之间的关系并不是那么简单。
这篇文章将探讨人工智能和计算机科学的关系，并探讨人工智能的未来。
人工智能和计算机科学的关系人工智能是一种计算机技术。
它是通过计算机模拟人类的智能来实现的。
人工智能可以被分为弱人工智能和强人工智能。
目前大多数的人工智能都是弱人工智能，它只能执行特定的任务。
强人工智能指的是具有智能和自我意识的机器。
计算机科学是一个更广泛的领域。
它与计算机相关的领域有很多。
计算机科学涉及到如何设计和开发计算机软件和硬件。
计算机科学的领域包括算法、计算机体系结构、操作系统、编程语言和计算机网络等等。
很多计算机科学家都研究人工智能。
人工智能和计算机科学之间的关系是互补的。
人工智能需要计算机科学的技术来实现自己的目标。
计算机科学也需要人工智能领域的技术来推进自己的研究。
因此，人工智能和计算机科学之间的联系是非常紧密的。
未来的人工智能人工智能目前正在经历着快速的发展。
人工智能已经应用于许多领域，例如医疗保健、金融、制造业和农业等等。
人工智能技术已经能够执行一些具有挑战性的任务，如语音识别、计算机视觉和自然语言处理等等。
但是，未来的人工智能还有很多要做的事情。
首先，未来的人工智能需要更加灵活。
目前的人工智能只能执行特定的任务。
未来的人工智能需要能够执行更加复杂和多样化的任务。
例如，未来的人工智能需要能够解决更加复杂的问题，如认知计算、自适应系统和智能机器人等等。
其次，未来的人工智能需要更加透明。
目前的人工智能往往是黑盒子。
人们不知道它们是如何工作的。
未来的人工智能需要更加透明，这样它们才能被人类控制。
例如，未来的人工智能需要开发出更加可解释的和可验证的算法。
最后，未来的人工智能需要更加安全可靠。
目前的人工智能往往存在一些缺陷和漏洞。
未来的人工智能需要具有更加健壮的安全性和稳定性。
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。
人工智能与计算机应用技术的融合新时代的发展方向
人工智能与计算机应用技术的融合新时代的发展方向人工智能与计算机应用技术的融合：新时代的发展方向随着信息技术的迅猛发展和计算机应用技术的日新月异，人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为计算机科学的一个重要分支，已经在各个领域展现出了广泛的应用前景。
人工智能的核心目标是通过模拟人类智能的各种能力和思维过程，实现机器的自主学习和智能决策。
与此同时，计算机应用技术也不断拓展和完善，为人工智能提供了更多的发展空间。
1. 人工智能与计算机应用技术的融合人工智能的发展离不开计算机应用技术的支撑，而计算机应用技术的进步也受益于人工智能的不断创新。
它们之间的融合给予了彼此更多的发展机遇和合作空间。
首先，人工智能技术的引入可以为计算机应用技术带来更高效的处理能力和更智能的算法，从而提高应用系统的性能和用户的体验。
同时，计算机应用技术的不断进步也为人工智能的实际应用提供了更多的数据支持和场景模拟，加快了人工智能技术的发展速度。
2. 人工智能在计算机应用技术中的应用人工智能在计算机应用技术中的应用涵盖了各个领域。
在图像处理方面，人工智能技术可以通过图像识别、目标检测和图像生成等技术，实现对图像的智能分析和处理。
在语音识别和自然语言处理方面，人工智能技术可以实现对声音和语言的智能识别和理解，提升用户的交互体验和信息处理效率。
在智能推荐和决策系统方面，人工智能技术可以根据用户的历史行为和个性化需求，智能地为用户推荐产品和服务，提供决策支持。
此外，人工智能技术还应用于机器人、虚拟现实、物联网等领域，不断拓展着计算机应用技术的边界。
3. 人工智能与计算机应用技术的发展方向未来，人工智能与计算机应用技术的融合将继续深化，带来更多新的发展方向。
首先，人工智能技术将进一步提升计算机应用技术的智能化水平，使应用系统具备更高的自主学习和决策能力。
其次，人工智能技术将更加注重与计算机应用技术的结合，实现人机协同和智能化的工作环境。
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。
人工智能与计算机科学技术的关系
人工智能与计算机科学技术的关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!近年来，人工智能技术的发展日新月异，对我们的生活产生了深远的影响。
计算机基础与人工智能
计算机基础与人工智能哎，今天咱们聊聊计算机基础和人工智能这两个听起来挺高大上的话题。
说实话，很多人一听这两个词，脑袋里就冒出一堆复杂的公式和代码，心里不禁咯噔一下。
其实啊，计算机和人工智能并没有想象中那么遥不可及，它们就像咱们日常生活中随处可见的调味料，虽然名字听上去很陌生，但一旦你尝试一下，就会发现原来它们跟我们的生活息息相关。
先说说计算机基础吧。
其实计算机就像是一个超级聪明的小伙伴，它能帮咱们处理各种琐碎的事情，写论文、算账、甚至看电影，简直是生活必需品。
想想看，以前咱们写作业得拿笔在纸上写，结果字迹潦草，还容易出错。
现在有了计算机，打字简单得多，随便修改，想怎么整就怎么整。
还有那些五花八门的软件，真是让人眼花缭乱。
有时候我在想，咱们的生活要是没有计算机，那得多麻烦啊！估计得像古代人那样，用算盘算来算去，连基本的数学都得花费不少时间。
说到这里，咱们再聊聊人工智能。
这个词听上去特别神秘，仿佛就是那种能预测未来、打败人类的超级机器。
但是，别被这词吓到，人工智能其实就是让计算机变得更聪明，让它能理解人类的语言，甚至能模仿咱们的行为。
你想啊，现在的智能助手能帮你定闹钟、查天气、放音乐，简直就像是生活的小管家。
我会和我的智能助手开玩笑，问它一些无厘头的问题，结果它居然还真能给我点子，真是让人哭笑不得。
再说到这些技术的应用，简直是无处不在。
就拿咱们刷手机来说吧，那些推荐的内容就是人工智能在背后默默地分析咱们的兴趣爱好。
今天看了这个，明天就给你推荐类似的，仿佛是个了解你的小伙伴。
很多人可能会觉得，这种推荐有时候挺烦的，为什么总是推送我不感兴趣的东西。
但你想想，它背后其实是在努力理解你，虽然有时候效果不太好，但这也是它进步的过程。
当然了，计算机和人工智能也不是没有缺点。
它们也会搞乌龙，像是自动回复的时候，发出一些让人哭笑不得的回复。
前几天，我问我的智能助手：“今天天气怎么样？”结果它回答：“今天天气晴，适合吃榴莲。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈人工智能与计算机王晨浩计算机1506班201526810617摘要人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向.人工智能作为计算机学科的一个分支,有其自身的特点,现已在社会生活各个领域都有应用,并将有更为广阔的发展前景。
关键词人工智能/发展/应用/机器人/智能研究/计算机学科1．引言在进入了二十一世纪之后，信息科学技术的发展越来越受到人们的重视，重视程度也超越了以往的任何时候。
正是因为这样，人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步，那么，这项技术作为一种比较高端的信息科学技术，它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果，从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。
2．人工智能的发展概述人工智能的研究经历了以下几个阶段：第一阶段：20世纪50年代人T智能的兴起和冷落。
人工智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。
但由于揭发推理能力有限，以及其翻泽失败等，使人工智能走入低谷。
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：20世纪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，DENDAI。
化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统，Hearsay-II语言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。
1969年成立了国际人工智能联合会。
第三阶段：20世纪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LIPS”，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一第四阶段：20世纪80年代末，精神网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次精神网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。
此后，各国在精神网络方面的投资逐渐增大，精神网络迅速发展起来。
第五阶段：20世纪90年代，人工智能出现新的研究高潮。
由于网络技术特别是嗣际互联网的技术发展，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，而目．研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。
人工智能研究范畴有自然语言处理、知识表现、智能搜索、推理、知识获得、组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和小确定的管理，人工生命精神网络，复杂系统等。
[2]3．人工智能的应用领域●虚拟现实在问题求解中的应用人工智能的第一大成就是下棋，在下棋程序中应用的某些技术如向前看几步把困难的问题分解成一些较容易的子问题发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平但是尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力如国际象棋大师们洞察棋局的能力另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变为解决该问题到目前为止人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题。
●虚拟现实在物景分析中的应用[3]计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。
视觉是感知问题之一。
整个感知问题的要点是形成一个精练的表示．以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。
最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。
机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。
机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
●虚拟现实在知识库系统中的应用[4]知识库系统也叫数据库系统。
是储存某学科大量事实的计算机软件系统．它们可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。
知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。
为了有效地表示、储存和检索大量事实，已经发展了许多技术。
但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题。
包括对自然语言的理解：根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。
●虚拟现实在专家系统中的应用[5]专家系统是一个智能计算机程序系统．其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验．能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
也就是说．专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统．它应用人工智能技术．根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断．模拟人类专家的决策过程。
以解决那些需要专家决定的复杂问题。
现有的专家系统都局限在一定范围内．而且没有人类那种能够知道自己什么时候可能出错的感觉．新的研究包括应用专家系统来教初学者．以及请教有经验的专业人员。
专家系统和传统的计算机程序本质的不同之处在于．专家系统所要解决的问题一般没有算法解．并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。
它可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。
新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等．它们不但采用基于规则的方法。
而且还采用基于模型的原理．4.目前人工智能发展中所面临的难题[6]人工智能(AI)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r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llfli着巨大的困难。
这主要表现在以下两个方面的『口j题：其一是组合爆炸问题，状态空间法是人工智能中基本的形式化方法。
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lO的120次方，围棋则是lO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进行分析理解，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NI．u系统几乎不能随着时问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做深入有效的探讨。
●自动定理证明和GP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含语义。
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件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。
加5人工智能的发展前景●人工智能的发展趋势[7]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，从日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[8]（1）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。
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Intemet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 l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。
6.目前人工智能计算机发展的局限[9]图灵测试的公布使人们对人工智能计算机不久即将出现充满了信心。
然而从上世纪80年代至今，人们还未见到人工智能计算机的影子。
人工智能计算机的研制行动可谓是自计算机发明以来最激动人心的大行动，也是一个无奈的失败，失败的原因何在? 第一代至第四代计算机都采用冯·诺依曼结构，这种计算机是数字式计算机，适用于数字计算，而对图像、声音之类的模拟信号的处理却无能为力。