人工智能期末论文解读
人工智能的结课论文
人工智能的结课论文人工智能是诞生于20世纪中叶的一门年轻的学科，它对人类的生产、生活方式产生了重大的影响，也引发了激烈的哲学争论。
以下是店铺整理分享的人工智能的结课论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能的结课论文篇一人工智能的哲学问题摘要：人工智能是诞生于20世纪中叶的一门年轻的学科，它对人类的生产、生活方式产生了重大的影响，也引发了激烈的哲学争论。
通过概述人工智能的历史发展及其最新研究探讨了其研究出现中的哲学问题。
关键词：人工智能;哲学;意识;思维二十世纪五十年代，随着现代科学技术的迅猛发展，人工智能从科学幻想变成了现实。
在短短的不到五十年的时间中，人工智能理论的研究不断深入，实际的应用也不断扩展，至今为止它已经被应用于几乎所有的学科。
人工智能不仅在技术的层面上，而且在哲学的层面上正深刻地影响着人类，它的发展将会对人类产生极其深远的影响。
一、人工智能概述人工智能到目前为止还没有一个统一的，明确的定义，其原因大致有以下两点：(一)人工智能不是一种单纯属于某一个学科的知识而是众多学科相互渗透，融合的复杂综合体，它涉及计算机科学、数学、语言学、心理学、哲学、系统科学、信息科学、神经生理学等诸多学科。
这些学科从不同的角度来看待人工智能自然就会得出不同的定义;(二)人工智能还是一个不断发展的学科，随着研究的深入，人们不断地补充、修正以前的认识，其定义也就无法确定。
虽然人工智能没有一个确切的定义，但我们还是可以从不同的方面来描述其面貌。
在电子学和计算机科学中，它是“研究怎样让计算机做一些通常认为需要智能才能做的事情，又称机器智能”;在心理学中，它是“计算机科学与心理学相结合而产生的研究用计算机实现人的智能行为和功能的一门边缘学科”;在哲学中，它是“研究用机器模拟和扩展人的智能的科学，它可用来指导智能机器的设计，也可阐明人类的智能”。
[1]结合这些定义我们可以尝试为人工智能定义如下：人工智能(Artificial Intelligence)是相对于人类智能(Human Intelligence)而言的，它是建立在计算机科学、信息科学、生命科学、哲学等学科基础之上，研究如何制造具有模拟人类智能活动能力的智能机器或智能系统，其目的是扩展人类智能的一门科学。
人工智能在医疗中的应用期末结课论文
人工智能在医疗中的应用期末结课论文摘要：人工智能（AI）是当今科技领域中的热门话题，也在医疗领域展现出巨大的潜力。
本文旨在探讨人工智能在医疗中的应用及其潜在影响。
首先，我们将介绍人工智能在医疗中的各种应用，包括疾病诊断、治疗方案推荐、药物研发等。
其次，我们将探讨人工智能在医疗中的优势与挑战，如数据隐私和伦理问题。
最后，我们将展望未来，讨论人工智能在医疗领域可能带来的革命性变革。
1. 引言人工智能是一种通过计算机系统模拟人类智能行为的技术，它可以处理和分析大量的数据，并模仿人类的思维过程。
近年来，人工智能在医疗领域得到了广泛应用，带来了许多潜力。
2. 人工智能在医学诊断中的应用人工智能在医疗领域最引人注目的应用之一是辅助医学诊断。
通过训练算法以识别医学图像中的异常，人工智能可以帮助医生更准确地发现病变和疾病。
此外，人工智能还可以通过分析病人的病历和症状，提供针对性的诊断建议。
3. 人工智能在治疗方案中的应用人工智能在治疗方案中的应用也表现出巨大的潜力。
通过分析患者的遗传信息、病历和其他相关数据，人工智能可以为医生推荐最佳的治疗方案。
这有助于提高治疗的效果，并减少患者的不适和副作用。
4. 人工智能在药物研发中的应用药物研发是一个费时费力的过程，但人工智能可以大大加速这个过程。
通过分析海量的医疗数据和分子信息，人工智能可以帮助科学家发现新的药物靶点，并预测药物的疗效和安全性。
这有助于减少药物研发的时间和成本，并提供更个体化的医疗方案。
5. 人工智能在医疗中的优势和挑战人工智能在医疗中的应用带来了许多优势，如提高诊断的准确性、个体化治疗和降低医疗成本。
然而，人工智能的应用也面临着一些挑战，如数据隐私和伦理问题。
在应用人工智能之前，我们需要解决这些问题，确保人工智能在医疗领域的应用是安全和可靠的。
6. 展望未来人工智能在医疗领域的应用仍处于起步阶段，但我们可以预见，它将引领医疗行业的变革。
随着人工智能技术的不断发展和医疗数据的积累，我们可以期待更准确、高效和个体化的医疗服务。
人工智能大学生期末论文
人工智能大学生期末论文(2)推荐文章人工智能大学期末论文热度：人工智能期末话题论文热度：人工智能选修期末论文热度：大学生团员自我评价15篇（最新）热度：大学生团员自我评价（通用14篇）热度：人工智能大学生期末论文篇二摘要：结合人工智能课程的特点，在总结自己从事人工智能课程教学经验的基础上，从教学内容、教学安排、教学方法等多个方面探讨了人工智能课程教学。
提出兼顾课程内容的统一性和差异性，提出对本科生、研究生以及非计算机类专业实施分层次教学，提出案例驱动寓教于乐的教学方法，以达到提高人工智能课程教学质量的目的。
?关键词：人工智能;分层次教学;案例驱动?人工智能的诞生与发展是20世纪最伟大的科学成就之一，人工智能也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。
它是一门新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的前沿交叉学科，紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进。
它在本身迅速传播和发展的同时也促进着其他学科的发展，为各学科提供新的发展途径和新的研究手段。
人工智能的相关研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。
在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。
?人工智能作为一门课程[1]，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。
人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。
目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。
自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。
人工智能的发展现状与我对人工智能的认识期末论文
人工智能的发展现状与我对人工智能的认识一．人工智能学科的认识1.人工智能简介摘自百度人工智能（Aritificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的目的是模拟人的意识、思维的信息过程。
就目前来说，该领域的主要研究方向包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，用来替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。
MIT教授认为人工智能是针对思想，感知，行动的支持模型建立的表示系统。
在我看来，对人工智能的学习，更是对人思维模型的认识与探索。
2.AI简史埃达洛夫莱斯是世界第一位编程师，她说：“分析引擎不呢个自命不凡，认为无论什么问题都能解决。
”这个观念流传至今，仍在AI领域发挥着不可撼动的地位。
人工智能的诞生注定是不凡的，在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。
1956年，人工智能被确立为一门学科。
综合复杂知识领域的交错，让人工智能的发展也举步维艰。
、是从宏观的角度来讲，人工智能的历史按照所使用的方法，可以分为两个阶段，分水岭大概在1986年神经网络的回归——在前半段历史中，我们主要使用的方法和思路是基于规则的方法，也就是我们试图找到人类认知事物的方法，模仿人类智能和思维方法，找到一套方法，模拟出人类思维的过程，解决人工智能的问题。
后半段的历史，也就是我们现在所处的这个时期，我们主要采取的方法是基于统计的方法，也就是我们现在发现，有的时候我们不需要把人类的思维过程模拟出一套规则来教给计算机，我们可以在一个大的数量集里面来训练计算机，让它自己找到规律从而完成人工智能遇到的问题。
、以下则是人工智能的发展历程：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
人工智能大学生论文
人工智能大学生论文随着科技的发展，人工智能作为一项前沿技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
作为大学生，我们也不可避免地要接触和研究人工智能相关的课题和论文。
本文将从人工智能的定义、发展历程以及人工智能在大学生论文中的应用等方面进行阐述。
1. 人工智能的定义与发展历程1.1 人工智能的定义人工智能是指通过模拟人类智能的方式，使机器能够拥有类似于人类的学习、推理、决策和问题解决等能力的技术。
1.2 人工智能的发展历程从人工智能的发展历程来看，可以追溯到上世纪50年代，当时人工智能还处于起步阶段，主要以符号逻辑和专家系统为主。
随着互联网的发展，海量数据的积累以及计算机计算能力的提升，人工智能得以迅速发展，目前已涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等多个领域。
2. 人工智能在大学生论文中的应用2.1 数据分析与预测在大学生论文中，人工智能可以被应用于数据分析与预测。
通过机器学习的方法，可以对大量的数据进行分析和挖掘，从而得出有关各个领域的发展趋势和变化规律，并对未来进行预测和规划。
2.2 语言处理与文本生成另外，人工智能在大学生论文中的应用还可以体现在语言处理与文本生成方面。
对于大量的文献资料和研究报告，可以通过自然语言处理的技术进行文本的分析和理解，并进行自动化的文本生成和写作，提高论文的质量和效率。
2.3 图像识别与处理此外，人工智能还可以用于大学生论文中的图像识别与处理。
通过计算机视觉的技术，可以对图像进行分析和识别，从而对图像中的特定对象、景物或事件进行深入的研究和分析，为论文的内容提供有效的支持和论证。
3. 人工智能论文撰写的注意事项3.1 数据的准确性与完整性在撰写人工智能相关的论文时，首先要确保所使用的数据的准确性与完整性。
人工智能的研究往往依赖于大量的数据集，因此选择高质量的数据对于论文的可靠性和说服力至关重要。
3.2 研究方法的合理性与有效性同时，在研究方法的选择上，需要充分考虑方法的合理性与有效性。
人工智能 论文
人工智能论文
人工智能是一种模仿人类智能的科学和技术，旨在使机器能够理解、学习和模仿人类的思维和行为。
近年来，人工智能在各个领域取得了重大突破，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等。
人工智能的发展对社会和经济产生了广泛的影响，也引发了一系列的讨论和研究。
本篇论文将讨论以下几个方面的内容：
1. 人工智能的历史与发展：介绍人工智能的起源，并详细阐述人工智能的发展历程，包括不同阶段的关键技术和应用领域。
2. 人工智能的核心技术：介绍人工智能中的核心技术，如机器学习、神经网络、自然语言处理等，阐述其原理和应用。
3. 人工智能在不同领域的应用：详细描述人工智能在各个领域的应用案例，包括医疗、金融、交通等，分析其优势和挑战。
4. 人工智能的影响与伦理问题：讨论人工智能对社会和经济的影响，以及由人工智能引发的伦理问题，如隐私保护、就业问题等。
5. 人工智能的未来发展：展望人工智能的未来发展趋势，包括新技术的应用、人工智能与人类关系的演变等。
通过对以上几个方面的论述，本篇论文旨在全面介绍人工智能
的基本概念、发展历程和应用领域，以及其与社会、经济、伦理等方面的关系，为读者提供一个全面了解人工智能的视角。
对人工智能看法的论文范文参考
对人工智能看法的论文范文参考人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，对人类产生巨大的影响。
以下是店铺整理分享的对人工智能看法的论文的相关文章，欢迎阅读!对人工智能看法的论文篇一：人工智能主导未来2016年最重大的科技新闻里，头一条就是人工智能AlphaGo大战人类围棋顶尖高手李世石。
一番鏖战，人类1：4输得一塌糊涂。
天哪，人工智能时代真的就要来临了吗?不只是围棋击败李世石的AlphaGo是一种围棋人工智能，但按研发者的观点，它不仅仅能够应用于围棋领域，而是可以胜任多种不同的工作。
人工智能从20世纪70年代至今，已经发展了近半个世纪。
这是一种依托于计算机的模拟人类思维的技术。
AlphaGo在围棋中的胜出只是一个标志，意味着人工智能已经准备好了接受复杂的人类世界的挑战，并最终成为人类社会的一分子。
它已学会了学习AlphaGo在与人类对弈的过程中，表现出了一项惊人的能力――学习。
这是真正的人工智能，没有人知道人工智能学到了什么，以及能够学到多少。
没错，就连开发者也不知道。
AlphaGo可以通过与自己下棋来学习，每下一盘只需要0.2秒，这样一来，在很短的时间里，它就能研习几千万盘棋。
面对学习能力如此强大的人工智能，人类在纯智力领域败下阵来是不可避免的!更惊人的是，以AlphaGo为代表的新一代人工智能，属于更先进的“通用型人工智能”，也就是说，AlphaGo今天在围棋界成为顶尖高手，明天也许就能在钓鱼大赛中夺魁!人工智能还能干啥?科学家预测，在不远的未来，一半以上的人类工作，都将被人工智能替代。
在过去的半个多世纪里，工业制造和装配领域，已经成了机器人的天下，但这些机器人都是编程性机器人，只能按照程序设定做某一件事。
人工智能型机器人将很快取代它们，成为工业生产中的多面手。
它们不再只是机器，而是像产业工人一样――当然喽，不用领工资!对了，现在已经有很多新闻媒体在采用机器人撰写新闻稿件了。
连写文章这种事儿人工智能都能干，还有什么是它们办不到的吗?扔掉驾照吧你没看错，未来驾车已经不再是现代人必备技能了。
人工智能论文解读
人工智能结课论文系别：计算机科学与技术系班级：13计算机专接本一班姓名：***学号：************知识处理摘要：进入2l 世纪，计算机硬件和软件更新的速度越来越快，计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器的形象也得到了彻底的改变。
人机交互的情形越来越普遍，计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。
伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。
例如：“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。
随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展，伴随着不断有新理论的出现，人类必须重新对它们进行分析和审视。
知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。
本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。
并对其进行了优缺点分析及简单对比。
最后对知识表示的发展趋向作出了展望。
关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架一、知识和知识的表示1、知识的概念知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。
(1) 知识只有相对正确的特性。
常言道：实践出真理。
只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。
只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。
然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。
例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。
人工智能导论期末论文参考模版
人工智能导论期末论文参考模版摘要：本文旨在为人工智能导论期末论文提供一个参考模版，涵盖了人工智能的发展历程、核心概念、应用领域以及未来展望等方面，通过对相关资料的综合分析和个人思考，对人工智能这一领域进行了较为全面的探讨。
关键词：人工智能；机器学习；深度学习；自然语言处理一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为当今社会最热门的话题之一。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
在这个背景下，深入研究人工智能的相关理论和技术具有重要的现实意义。
二、人工智能的发展历程（一）早期阶段人工智能的概念可以追溯到上世纪 50 年代，当时的研究者们试图通过模拟人类的思维过程来让计算机具备智能。
然而，由于技术和理论的限制，早期的人工智能研究进展缓慢。
（二）突破与发展到了上世纪 80 年代，机器学习和神经网络等技术的出现为人工智能的发展带来了新的突破。
特别是近年来，随着大数据和计算能力的提升，深度学习技术取得了巨大的成功，使得人工智能在图像识别、语音识别等领域的性能得到了显著提高。
三、人工智能的核心概念（一）机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中自动学习模式和规律，从而实现预测和决策。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
（二）深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多层的神经网络来学习复杂的数据表示。
深度学习在图像识别、语音处理和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。
（三）自然语言处理自然语言处理旨在让计算机理解和处理人类语言。
它包括文本分类、机器翻译、问答系统等多个任务，是实现人机交互的关键技术之一。
四、人工智能的应用领域（一）医疗保健人工智能在医疗领域的应用包括疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等。
例如，通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
人工智能导论期末结课论文
人工智能导论期末结课论文人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门跨学科的研究领域，涉及了计算机科学、数学、哲学、心理学等多个学科，其研究目的是要开发出能够模拟人类智能的机器。
随着科技的不断进步，人工智能已经在各个领域都产生了巨大的影响，被认为是未来发展的关键之一。
本论文将探讨人工智能的定义、应用、影响以及未来发展方向。
一、人工智能的定义人工智能是一种模拟和复制人类智能的技术和机器系统，它可以通过学习、推理和问题解决等方式，模拟人类的思维过程与行为。
人工智能的核心是使计算机系统具备感知、学习、判断和决策等能力，从而实现智能化的任务。
二、人工智能的应用人工智能在各个领域都有广泛应用。
在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的病例数据，帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提供智能导航系统，提高交通效率。
在金融领域，人工智能可以通过大数据分析，帮助银行识别欺诈行为，提高交易安全性。
在教育领域，人工智能可以根据学生的学习风格和兴趣，提供个性化的教学服务，提高学习效果。
三、人工智能的影响人工智能的发展对各个行业产生了深远的影响。
首先，人工智能的出现改变了人们的工作方式。
由于机器可以替代一些重复性的劳动，人们可以更加专注于创造性的工作，提高工作效率。
其次，人工智能的应用大大提高了生产效率和产品质量，在工业生产中发挥了重要作用。
此外，人工智能还改变了人们的生活方式，例如智能音箱、智能家居等产品的出现，使人们的生活更加便捷和智能化。
四、人工智能的未来发展方向人工智能的未来发展方向包括但不限于以下几个方面。
首先，研究人员应该继续提高人工智能系统的智能化程度，使其更加接近人类的思维和行为。
其次，应注重人工智能的伦理和道德问题，避免机器对人类产生不好的影响。
再次，人工智能与其他科技领域的融合也非常重要，例如人工智能与物联网、大数据、云计算等的结合，将为人工智能的发展提供更加广阔的空间。
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大类通识课程读书报告Array课程人工智能与认知科学姓名李沛蔓学号 13121277教师杨丽华日期 2015年10月24日《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号 13121277 姓名李沛蔓人工智能导论读书报告姓名李沛蔓学号 13121277 阅读书目：人工智能导论编者：林尧瑞马少平出版社：清华大学出版社第一章人工智能产生式系统一个人工智能产生式系统的基本要素是：一个综合数据库，一组产生式规则和一个控制系统。
本书这一章通过八数码游戏和渡船游戏引例。
对于任何一个问题，我们在建立产生式描述后，就可以通过控制策略进行描述，然后对所有状态空间进项搜索，求得一个相应问题的操作数列。
首先解决我之前的一个疑惑：到底什么事产生式系统。
因为不管是控制策略还是后面的对所有状态空间进行搜索，都是在建立产生式系统的基础上实现的。
产生是系统最早是Post提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是类似于文法的规则，对符号串作替换运算的系统。
其中的用来表征描述的控制策略分为两种方式：不可撤回方式回溯方式不可撤回方式（爬山法）只有在登单峰的山时才是有效的，即只能针对于单极值问题求解回溯方式：虽然给足了徘徊空间，在我看来也就是说允许反悔，但是其中很重要的一个问题就是需要确定回溯条件（其实这一点某种程度上讲似乎是没有必要，但是从算法设计的基本原则，简化，提高解决问题的效率上讲，就是极为重要的了。
就如很多时候我们使用智能设备，不是说因为我们不能解决问题而制造出它们来寻求帮助，而是因为我们希望用更快捷高效的方式来使问题得到解决）图搜方式使用的是一种穷举的方式，对于每个状态的所有可能都会去试并记录结果。
虽然这种穷举的方式大大降低了解决问题的效率，但是它的这种将变化过程用图形结构的形式记录下来的方式我个人是很喜欢的。
节点图能使整个设计流程思路有更清晰的展示与呈现。
总之，高效地求解与有效控制策略密切相关按推理方向划分，产生式系统可分为正向，逆向，双向式产生式系统。
F规则、B规则把状态描述和目标描述合并构成综合数据库，F规则只适用于状态描述部分，B规则只适用于目标描述部分可交换的产生式系统并不是所有使用的整个规则序列都可以重新排列，只有那些最初可以应用于初始数据库的规则才可交换，而对于生成的数据库所添加的其他可应用规则，则不能随意交换。
由于具有可交换性这一优势特点，使我们在求解过程中只需搜索其中任意一条路径，只要解存在就一定能找到目标，不必探索多条路径，因此不可撤回的控制方式在这种系统中使用很合适。
可分解的产生式系统第八章自然语言的理解自然语言理解是人工智能的一个重要分支，也是极其活跃的一个研究领域。
早在四十年代计算机刚出现，就有人考虑到了将计算机应用到语言学的研究中来，并导致了“计算机语言学”这一边缘学科的产生。
从1949年美国工程师W．Weaver 通过“查字典”这一行为提出的计算机可能可以解决世界范围内的翻译问题开始，计算机语言的研究又迈向了一个新的纪元，人们慢慢发现，单纯的依靠每一个词汇对应一个等价语言的这种查字典的方法根本不能满足一个词可能代表很多意思这种情况的发生，从而意识到，只有在理解的基础上才能实现真正的翻译。
什么是理解呢？从微观上讲，理解是指从计算机自然语言到机器内部表示之间的一种映射。
从宏观上讲，理解指能够完成我们所希望的一些功能。
（我的理解是计算机能够认知，分析，整合所得到的信息并执行的能力）书中举出的搬椅子，航班查询的例子也说明了这一点，理解可以认为是从语言到行为的一种映射，但是也有些片面，因为发出命令的不一定是有声语言，也可以是光信号，肢体语言等等，总之就是对信号分析处理以及做出一定有用反应的能力。
使自然语言理解起来变得复杂的几个原因：1供选择的目标表示的复杂性2映象的类型：一对多，一对一，多对多，多对一3 源表达中个元素间的交联程度8.2简单句理解对于句子的理解并不是对其中的词一个一个地进行字典化解释，而是需要语法分析，并结合上下文关系等才能对句意做出最终的确定。
这是因为词语中总是存在着一对多的现象。
如Diamond shining from the window 和 I will meet you at the diamond. 单看diamond有钻石，菱形，棒球场好几个的意思，但是由于一些词语的限定从而在其特定的语言环境中使我们能很清楚的知道，第一句中diamond指的是钻石而第二句中diamond指的是棒球场而不是钻石或者菱形。
一般将理解的过程分为三个部分：句法分析，语义分析，语用分析一些自然语言的理解方法：关键字匹配句法分析语义分析8.3复合句理解简单句理解不涉及句与句之间的关系，他的理解过程首先是赋予单词以意义，再给整个语句以一种结构。
而一组语句的理解，无论它是一个文章选段或者是一段对话节录，均要求发现句子之间的相互关系。
这些关系一般包括：1相同事物（代词它对应气球）2事物的一部分（书扉页：费也是输的一部分）3行动的一部分（出差乘飞机：乘飞机是出差这一行动的一部分）4 与行动有关的事物（自行车骑车去商店：骑车的行为的完成需要自行车）5因果关系（下暴雪停课：因为下雪所以停课）6 计划次序（买辆新车找工作：为了买辆新车，开始找工作挣钱）要做到理解这些复杂的关系，必须具有相当广泛领域的知识才行，也就是要依赖于大型的知识数据库，而且知识数据库的组织形式对于能否正确理解这些关系，起到很重要的作用。
如果知识库的容量较大，则有一点是比较重要的，即如何将问题的焦点集中于知识库的相关部分。
8.4 语言生成所谓语言生成就是将在计算机里以某种形式存放的需要交流的信息，以自然语言的形式表达出来，因而从某种意义上说，语言生成是自然语言理解的一个逆过程。
一般包括两个部分：（1）建立一种结构，也就是进行“构思”，确定要“说”的内容（2）以适当的词汇和相应的语法规则将要交流的信息以句子的形式表达出来。
8.5机器翻译在机器翻译方面，人们做的较早的工作是希望借助于字典，将源语言直接映射为目的语言，但最终以失败告终。
其原因是因为翻译必须建立在理解的基础上才能正确进行。
词的多义性文法多义性头语重复使用成语语言的理解和语言的生成是机器翻译的基础，这两个问题解决了，机器翻译也就容易实现了。
小结从地球上第一个生命的出现至今，人类已经经历了6次信息革命。
第一次信息革命，语言的产生让信息可以分享；第二次信息革命，文字的出现让信息可以被记录，从而使我们的思想文化得以传承，人类的古代文明也从此有迹可寻。
第三次信息革命，信息可以远距离进行传输，随着纸和印刷术的出现古代文明到达了最高峰，同时也深远地影响了政治，经济，文化的发展。
第四次信息革命，信息可以远距离实时传输，它和工业革命一样，再为我们世人创造了一个全新的世界，电报，电话的出现，尤其对于军事和经济有着重大的影响。
第五次信息革命，电视让信息可以远距离，实时多媒体传输，改变了世界传媒业，也改变了世界政治。
物联网的出现开启了第六次信息革命的大门，它让信息远距离，实时多媒体双向交互进行传输。
在我看来这前六次信息革命，都是建立在信息传输的基础上，让信息可以分享，记录，远距离传输，远距离实时多媒体传输，远距离实施多媒体双向传输。
从某总程度上来说，到互联网时代，人类信息传输的一切问题几乎都得到了很好且有效地解决，而就在解决了这一系列传输问题后，我们又跨入了一个新时代，智能感应时代。
今年暑假由于到蓝老师的团队参与Kinect项目，一时看了很多部科幻电影，其中就包括AI这部电影，可能是之前很少有接触这类科幻影片，看完后一方面对于影片中所展现的人工智能技术觉得十分震撼，另一方面更多的是对这种“情感克隆”技术的思考。
虽说电影中的夫妇由于失去了儿子，丈夫想要通过购买一个具有感情的机器人来还原以往的生活。
但是我还是不太能接受这种完全拥有人类情感的机器人。
其实通过这学期一些课外资料的阅读，关于为什么要机器人拥有情感呢？究竟要不要人工智能？不仅仅是我作为一个小个体，可以看到其实也是当前美国和日本在做机器人方面的一个分歧，日本人做仿真机器人，皮肤像人，情感模拟人，这种在我看来对于人来说其实并不需要，而且会产生很严重的社会伦理问题。
首先一点，因为人本身就拥有这些；反而是美国的一些工具机器人，可以解决一些具体的问题，显得更实际，也理应是未来的方向。
我们耳熟能详的著名天体物理学家史蒂芬霍金，自从患上运动性神经元病之后，他本人就是利用某种形式的人工智能帮助自己发音。
包括前段时间我在和蓝剑老师讨论Kinect开发时聊到的霍金现在正在使用的眼球追踪系统等等。
我们常常谈人工智能的风险，其实人工智能真正的风险不在于它是否邪恶，而是在于它的能力。
超级智慧的人工智能能出色地完成一些目标，那么当这些目标与我们的利益不一致，那么我们可能就惹上麻烦了。
而且，对于该领域的再开发，我觉得首先探索不是坏事，一方面探索不仅仅是让我们能制造出拥有一些超能力的机器人，更多的是通过这个过程我们其实是能更好的认知我们人类本身的，所以从这个出发点讲对于人工智能的研究是双丰收的。
但是同时我也很担心，因为从历史上看，一件事物变得比他们的发明者更聪明似乎是一种趋势，我们人类就比祖先类人猿聪明，爱因斯坦也比他的父母聪明吧（当然后面这个例子存在偶然性）那么这样畅想下去，如果机器人能够自己设计自己，我们可能就面临着一场智能大爆炸，而且这种超越最终可能就像人类智能远超于蜗牛的智能一样可怕。
当这一切最终发生，对于人类而言可能是好事，也可能是坏事。
如果利用得当，那就会创造出巨大的价值。
因此我觉得最重要的事就是我们要把创造人工智能的目的从单纯的创造转变为创造有益的人工智能机器人。
再来谈谈这个具有巨大潜力的智能感应时代。
在由移动互联、智能感应、大数据共同形成的智能互联网这个体系中，信息不再仅仅是人类获取之后，进行加工、分析，再进行传输这样来传递。
信息的获取很大程度上不再是人类通过自己的器官来完成，大量的智能感应器，不但可以完成人类器官可以完成的信息收集，同时还有一些感应器可以完成人类器官不能感应到的信息。
此前，所有的信息需要通过人脑进行加工、分析，而大数据却可以通过各种算法，对大量的数据进行收集、挖掘、分析，从而直接做出判断，并在这个判断基础上进行干预。
这个技术已经在很多方面得以实现，我也很是看好这个技术这个体系，特别是每次想到自己现在学的专业和这块领域密切相关就很有动力，更有兴趣去思考探究。
之前看中国人工智能学会微信号的推广文章中谈到智能化的最极致的阶段，里面说人工智能的终极状态就是大量的智能感应器能进入人体内，它可以取代的人某些器官，甚至和人的神经系统进行连接，帮助提升人的能力，减少人类的病痛。
可以说这是人工智能的最高境界，同时也是人类走向灭亡最踏实的一步。