人工智能的现状及今后发展趋势展望
《4.3.2 人工智能的影响》教学设计教学反思-2024-2025学年高中信息技术人教版必修1
《人工智能的影响》教学设计方案（第一课时）一、教学目标：1. 了解人工智能的发展历程和当前现状。
2. 理解人工智能对经济、社会、科技等方面的影响。
3. 学会分析人工智能的发展所带来的正面和负面影响，并培养理性看待人工智能的认识。
二、教学重难点：1. 教学重点：分析人工智能对不同领域的影响，以及如何应对其带来的挑战。
2. 教学难点：如何引导学生从多角度看待人工智能的影响，培养其批判性思维。
三、教学准备：1. 准备相关视频、图片和案例，用于诠释人工智能的观点和发展历程。
2. 准备讨论题目，引导学生思考人工智能的利弊。
3. 准备教学PPT，便于教室讲解。
4. 安排一次教室讨论，让学生分享他们对于人工智能的看法。
四、教学过程：（一）导入新课1. 展示人工智能的几个应用途景，如智能家居、自动驾驶、人脸识别等，引发学生对人工智能的兴趣。
2. 提问：什么是人工智能？人工智能对我们的生活有什么影响？（二）新课讲授1. 人工智能的定义和发展历程。
2. 人工智能的应用途景和优势。
3. 人工智能对就业市场的影响。
4. 讨论：人工智能的未来发展及其对社会的影响。
（三）互动环节1. 小组讨论：谈谈你身边的人工智能应用，并探讨其优缺点。
2. 分享环节：请学生分享自己或他人应用人工智能的经历，以及由此产生的思考。
3. 教师总结学生的讨论和分享，强调人工智能的重要性和挑战。
（四）实践操作1. 安置作业：要求学生通过网络搜索更多的人工智能应用案例，并在教室上分享。
2. 动手制作：学生可以尝试应用简单的编程语言编写一段小程序，模拟人工智能的某些功能，进一步了解人工智能的工作原理。
（五）小结与延伸1. 小结本节课的重点内容，包括人工智能的定义、发展、应用和影响等。
2. 延伸至课后阅读推荐，鼓励学生继续关注和钻研人工智能的相关知识。
3. 预告下节课的主题，引导学生做好预习准备。
教学设计方案（第二课时）一、教学目标1. 理解人工智能的发展对各个行业的影响，包括就业市场、教育、医疗、法律等方面。
建筑施工智能化现状与展望
建筑施工智能化现状与展望摘要：在科技飞速发展的今天，智慧建筑已经进入了人们的视线。
当前，建筑智能化发展迅猛，能够充分满足不同的用户需要，其应用范围也在不断扩大。
在此之前，人们对生活品质的要求越来越高。
建筑工程的质量直接关系到人们的工作、学习和生活。
但就目前的情况来看，很多施工单位忽视了工程质量，没有把智能化的施工管理和施工项目有机地结合起来，这对建筑业的发展造成了很大的影响，对企业的经济效益也是不利的。
所以，在建设过程中，管理者必须根据智能化的施工需求，制定出一套完整的管理方案，把人工智能技术和建筑工程结合起来，为建筑业的发展提供强有力的保证。
关键词：建筑施工；智能化现状；展望1智能建筑概述智能建筑是以建筑为基础，以各种智能信息为基础，将建筑结构、系统、管理和优化结合为一，体现了感知、传输、记忆、推理、判断、决策等综合智能能力，形成以人、建筑、环境为基础，为人们提供安全、高效、便利、可持续发展的功能环境。
智慧建筑是当今科技的结晶，对建筑业的发展有着举足轻重的影响。
目前，信息技术已经成为智能建筑发展的推动力。
但就总体而言，由于成本、技术等因素的制约，智能化建筑的发展至今仍处于低端。
随着我国老城区改造的不断深入，智能化建筑在城市中的地位日益凸显，智能化建筑将会是未来的发展趋势。
2智能建筑的特点2.1智能设备投入较大在智能大厦的建造中，要有很多的智能设备。
通过对智能建筑投资的调研，我们发现，在智能建筑投资中，智能设备投资占到了20%~30%，仅排在材料费之后。
从这一点可以看出，智能化楼宇对智能设备的投资是巨大的。
2.2功能比较强大现代建筑技术、计算机技术、通信技术、现代控制技术是现代建筑技术发展的必然结果。
智能化的控制技术使智能大厦呈现出一种特殊的美学。
智能控制技术也可以被用于增强人类的交流与沟通。
智能大厦与其它建筑物相比，具有很强的智能化功能。
其中，通信自动化、办公自动化、建筑设备自动化是智能化建筑的重要组成部分。
人工智能实践教学研讨会(3篇)
第1篇一、前言随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。
为了提高我国人工智能人才的培养质量，推动人工智能实践教学的发展，我国教育部、科技部等相关机构联合举办了人工智能实践教学研讨会。
本次研讨会旨在探讨人工智能实践教学的发展现状、存在问题以及未来发展趋势，为我国人工智能实践教学提供有益的参考。
二、研讨会主要内容1. 人工智能实践教学现状（1）实践教学资源丰富。
近年来，我国高校在人工智能实践教学方面投入了大量资源，包括实验室、课程、师资等。
实践教学资源丰富为人工智能人才培养提供了有力保障。
（2）实践教学体系逐步完善。
各高校纷纷开设人工智能相关课程，实践教学环节逐步完善。
学生通过实验、项目、竞赛等形式，提高了实际操作能力。
（3）校企合作深入推进。
高校与企业合作，共同开展人工智能实践教学项目，为学生提供更多实践机会。
2. 人工智能实践教学存在的问题（1）实践教学资源不足。
部分高校实践教学资源匮乏，难以满足学生实践需求。
（2）实践教学体系不完善。
部分高校实践教学环节设置不合理，缺乏针对性。
（3）师资力量不足。
实践教学师资队伍结构不合理，缺乏实践经验丰富的教师。
（4）学生实践能力不足。
部分学生理论知识掌握不扎实，实践操作能力较弱。
3. 人工智能实践教学发展趋势（1）实践教学资源将更加丰富。
随着国家对人工智能教育的重视，实践教学资源投入将不断增加。
（2）实践教学体系将更加完善。
高校将根据市场需求调整实践教学体系，提高学生实践能力。
（3）校企合作将更加紧密。
高校与企业合作，共同培养人工智能人才。
（4）实践教学评价体系将更加科学。
将实践能力纳入学生评价体系，全面评估学生综合素质。
三、研讨会成果1. 建立人工智能实践教学资源库。
收集整理国内外优秀实践教学资源，为高校提供参考。
2. 制定人工智能实践教学规范。
明确实践教学目标、内容、方法等，提高实践教学质量。
3. 加强实践教学师资队伍建设。
培养一批具有丰富实践经验的教师，提高实践教学水平。
人工智能的现状及今后发展趋势展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望
一、人工智能的现状
随着计算机科学和自然语言处理技术的快速发展，人工智能（AI）在
过去几年取得了长足的进步。
截至今日，AI已经成为许多行业中的一种
核心技术，并且在不断向许多领域的应用拓展，如大数据、物联网、智慧
城市、智慧家庭、智慧交通等。
AI的应用也从传统的计算机视觉、机器学习等技术转向更多的穿戴
设备和服务领域，如机器人学习、语音交互、强化学习和自动驾驶等。
在
这些方面，AI不仅取得突破性进展，而且在用户体验和客户服务方面也
发挥着巨大的作用。
人工智能技术的运用，也给企业提供了更多可能性，如自动化制造，
智能建造等，能帮助企业提升效率，降低成本。
此外，AI也可以帮助企
业提升产品的质量，提供更多更好的客户体验。
二、人工智能发展趋势
以目前的发展情况来看，AI技术在未来可能会发生什么变化？现在
我们看到，AI技术已经开始进入许多新的领域，如健康医疗、金融服务、安全保障等，可以说，AI技术正在成为一个跨行业的核心技术。
未来，AI技术将会更加渗透，能更好地支持各个行业。
人工智能教育 国内外 战略 梳理-概述说明以及解释
人工智能教育国内外战略梳理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述伴随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，人工智能教育成为了全球范围内的热门话题。
人工智能教育旨在培养学生的智能思维能力、创造力和实践能力，为他们未来的职业发展打下良好基础。
在这篇文章中，我们将对国内外人工智能教育的战略进行全面的梳理和分析。
随着我国教育事业的快速发展，人工智能教育逐渐引起了广泛关注。
在国内，人工智能教育的发展历程可以追溯到十多年前。
从最初的深度学习研究到现在的智能教育平台，我国的人工智能教育取得了显著成就。
政府也积极出台了相关政策，明确了人工智能教育的目标和方向。
而在国外，各国也纷纷推出了自己的人工智能教育战略。
主要国家如美国、英国、德国和加拿大等都在加大对人工智能教育的投入，并积极开展国际合作与交流。
这些国家在人工智能领域的研究成果和教育模式值得借鉴和学习。
本文将分别从国内和国外两个层面来探讨人工智能教育战略的发展现状。
首先，我们将回顾国内人工智能教育的发展历程，并介绍相关政策和目标。
然后，我们将对国外主要国家的人工智能教育实践进行梳理和分析。
最后，本文将对国内外的人工智能教育战略进行总结，并展望未来的发展趋势。
通过对人工智能教育战略的深入研究和分析，我们可以更好地了解人工智能教育在国内外的发展状况，为我国今后的人工智能教育制定合理的发展策略提供参考。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨人工智能教育的战略，包括引言、正文和结论。
引言部分将提供对人工智能教育的概述，介绍该领域的发展背景和重要性。
同时，我们还会阐述本文的结构和目的，以便读者更好地理解本文的内容和意义。
正文部分将分为两个主要章节，依次介绍国内和国外的人工智能教育战略。
在国内部分，我们将回顾人工智能教育的发展历程，以及目前的目标和政策。
这将涵盖国内相关政府机构的倡议和推动，以及教育界和产业界的合作与努力。
然后，在国外部分，我们将探讨主要国家在人工智能教育领域的实践经验和战略举措。
机器学习技术发展趋势
机器学习技术发展趋势机器学习作为一门人工智能的关键技术，近年来取得了巨大的发展。
它通过让机器从数据中学习和改进，实现了许多前所未有的功能和应用。
本文将介绍机器学习技术的发展趋势，展望未来可能出现的新技术和应用。
一、增强学习随着机器学习技术的发展，增强学习成为了一个热门的研究领域。
增强学习通过试错和奖励机制来让机器学习，从而使机器能够通过与环境的交互来改进自身的性能。
这一领域的发展将使机器能够更好地适应复杂、不确定和动态的环境。
二、深度学习深度学习是机器学习技术中的一个重要方向。
它模仿了人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经元网络来实现高级特征的提取和模式识别。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了很多突破性的成果，未来有望在更多领域实现应用。
三、自动驾驶自动驾驶技术是机器学习技术的一个重要应用领域。
随着传感器和计算硬件的不断进步，以及机器学习算法的发展，自动驾驶技术已经取得了显著的进展。
未来的发展趋势是将更多的机器学习技术应用到自动驾驶系统中，使其更加智能和安全。
四、医疗诊断机器学习技术在医疗领域的应用也越来越广泛。
通过对大量的医疗数据进行分析和学习，机器可以辅助医生进行疾病的诊断和预测，提高医疗的准确性和效率。
未来，随着医疗数据的不断积累和机器学习算法的不断改进，机器在医疗诊断中的作用将会进一步增强。
五、智能助理智能助理是机器学习技术的另一个重要应用领域。
如今的智能助理可以通过自然语言处理和机器学习算法来理解用户的需求，并为用户提供相关的信息和服务。
未来，随着机器学习技术的进一步发展，智能助理将会变得更加智能和人性化，为用户提供更加个性化和精准的服务。
六、数据隐私和安全随着机器学习技术的广泛应用，人们对数据隐私和安全的关注也越来越高。
在机器学习中，大量的个人数据被用来训练和改进模型，如果这些数据被滥用或泄露，将会带来严重的后果。
因此，今后的发展趋势是将更多的关注放在数据隐私和安全方面，提出更加有效的机制来保护用户的隐私和数据安全。
参观人工智能展厅研学活动计划(3篇)
第1篇一、活动背景随着科技的飞速发展，人工智能已经成为当今世界最具前瞻性的领域之一。
为了让学生更好地了解人工智能的发展现状和未来趋势，提高学生的科技创新意识和实践能力，我校计划组织学生参观人工智能展厅，开展研学活动。
二、活动目的1. 了解人工智能的基本概念、发展历程和最新成果。
2. 培养学生对人工智能的兴趣，激发学生的创新思维。
3. 提高学生的实践能力，让学生亲身体验人工智能技术的魅力。
4. 增强学生的团队合作精神，提高学生的沟通能力。
三、活动时间2022年X月X日（星期X）上午9:00-下午5:00四、活动地点XX市人工智能展厅五、活动对象我校七年级全体学生六、活动内容1. 开幕式（9:00-9:30）（1）主持人介绍活动背景、目的和意义。
（2）校领导致辞，对学生进行动员和鼓励。
2. 人工智能知识讲座（9:30-10:30）（1）邀请人工智能领域的专家进行专题讲座。
（2）讲解人工智能的基本概念、发展历程和最新成果。
3. 展厅参观（10:30-12:00）（1）分组参观人工智能展厅，每组由一名教师带队。
（2）学生在参观过程中，认真聆听讲解，记录重要信息。
4. 互动体验（12:00-13:30）（1）参观者可参与展厅内的互动体验项目，如VR、AR、机器人编程等。
（2）学生在体验过程中，积极提问，与讲解员、专家互动交流。
5. 主题讨论（13:30-14:30）（1）分组进行主题讨论，如“人工智能在生活中的应用”、“人工智能的未来发展趋势”等。
（2）每组推选一名代表进行发言，分享讨论成果。
6. 闭幕式（14:30-15:00）（1）总结本次活动，表彰优秀小组和个人。
（2）学生发表感言，分享参观体验。
7. 合影留念（15:00-15:30）七、活动准备1. 提前与人工智能展厅联系，确认参观时间和人数。
2. 准备讲解员和志愿者，协助学生参观和体验。
3. 准备学生参观证、活动签到表等材料。
4. 准备主题讨论话题和资料。
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。
- 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)。
人工智能的现状及今后发展趋势展望一．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．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。
在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。
而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。
符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。
随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。
由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。
2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
这里,我们把环境与客体统称为“模式”。
用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。
计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。
识别过程与人类的学习过程相似，以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。
该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
3机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
搜文网目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。
词典类翻译软件的代表是“金山词霸”，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。
汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。
4机器学习机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。
有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。
机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。
机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。
5问题求解人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程序中应用的某些技术,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,从而使求解变易而解决该问题。
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,即搜索解答空间,寻找较优解答。
6逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。
医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。
因此,在人工智能方法的研究中，定理证明是一个极其重要的论题。
7自然语言处理自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。
目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情境为基础,注重大量的常识———世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。
这是一个极其复杂的编码和解码问题。
8分布式人工智能分布式人工智能在20世纪70年代后期出现，是人工智能研究的一个重要分支。
分布式人工智能系统一般由多个Agen（t智能体）组成，每一个Agent 又是一个半自治系统，Agent之间以及Agent与环境之间进行并发活动，并通过交互来完成问题求解。
9计算机视觉计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。
目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。
例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。
10智能信息检索技术信息获取和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,将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
11专家系统专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。
人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异地解决问题的能力。
那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。
如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。
四．目前人工智能发展中所面临的难题人工智能(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,某些领域已取得了相当的进展。
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：1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临着巨大的困难。
这主要表现在以下两个方面的问题：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10的120次方,围棋则是10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。
2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NLU系统几乎不能随着时间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。
3自动定理证明和GPS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性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。
4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。
五．人工智能的发展前景1人工智能的发展趋势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。
2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。