(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望最全版
人工智能发展趋势与应用展望
人工智能发展趋势与应用展望随着信息技术的急速发展和社会需求的不断推动，人工智能逐渐从传统的领域扩展到了更多的领域，并得到了更多的关注和认可。
现在，人工智能的应用已经深入到了我们的日常生活中，包括智能家居、智能交通、智能医疗等。
与此同时，人工智能的发展也在不断变化着，未来的趋势和应用展望也值得我们关注。
一、人工智能发展趋势1、更加广泛的应用人工智能的应用领域在不断扩大，从原来的大数据分析、预测模型、图像识别，到目前的智能家居、智能语音助手、自动驾驶、智能制造等领域。
未来，随着人工智能技术的不断创新和完善，其应用领域将会更加广泛，覆盖范围更加广泛，成为了我们日常生活中必不可少的一部分。
2、深度学习技术深度学习技术是目前人工智能发展的重要领域，尤其是在图像处理和语音识别方面，它发挥了重要作用。
未来，深度学习技术将会得到更广泛的应用，成为图像、语音和自然语言等领域中不可或缺的一部分。
3、人机融合技术人机融合技术也是未来人工智能发展的一个重要领域，目的是通过人机交互实现更自然、有效、高效地信息交流。
该技术将使人工智能更加人性化，并改变我们的工作、生活方式，从而大大提高我们的工作效率和生活质量。
4、大规模计算技术在人工智能发展的过程中，大规模计算技术也起到了重要作用，它支持了人工智能应用的实时变化和优化。
随着硬件技术的不断进步，未来的计算规模将会达到更高的水平，人工智能的应用领域也将会不断扩大。
二、人工智能应用展望1、智能家居随着人工智能技术的不断发展和普及，智能家居已成为人工智能一个重要应用领域。
未来，家庭将更加智能化，能够自动调节温度、智能锁屏、人脸识别等等，以实现更舒适、安全的居住环境。
2、自动驾驶自动驾驶是人工智能的又一个重要应用领域，未来，这将大大提升交通安全，提高行车效率。
而利用经过地图处理的自动驾驶技术，极大地节省了人们的出行时间，人们无需驾车自己操作，可以更加放松。
3、医疗健康人工智能能够为医疗健康领域带来更大的进步，从对患者进行精准的诊断，到改善医疗流程和医药研发等领域。
人工智能化的现状和今后发展趋势展望
人工智能化的现状和今后发展趋势展望
一、人工智能化的现状
近几年来，随着人工智能技术的发展和应用，人工智能化的发展也得
到了突飞猛进的发展，为国家提供了前所未有的财富和改变。
在不少领域，人工智能已经取得了巨大的成就，给我们的生活带来了极大的便利。
目前，人工智能技术已在不同行业中大量应用，包括：金融、教育、
医疗、交通、农业、机器人、无人驾驶等。
在金融领域，随着金融机构利
用大数据、机器学习、深度学习等人工智能技术，金融机构已经普及了大
规模的机器学习。
在教育领域，智能教学技术已经发展成为一种普遍的教
学工具。
智能机器人已经应用于家庭服务，医疗服务和看护，以及高效和
安全的服务。
智能汽车技术已经实现了与人类驾驶者协同驾驶，有利于提
升安全可靠的智能交通技术。
智能农业技术改变了传统农业的发展方式，
有助于提高农业的生产效率和农业的高效率。
以上只是人工智能技术发展的一小部分，它们都是目前人工智能技术
发展和应用的现状。
从目前的发展来看，人工智能技术将以更大的冲动和步伐在各个行业
中大规模应用。
人工智能技术的发展趋势与展望
人工智能技术的发展趋势与展望引言：人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项具有革命性意义的前沿技术，正在以惊人的速度推动社会和经济的发展。
本文将探讨人工智能技术的发展趋势与展望，并预测未来可能取得的进展。
一、硬件技术：辅助人工智能快速发展1.1计算机算力：在过去几十年里，计算机处理速度不断提升，这为人工智能技术的发展提供了基础。
未来，随着芯片设计和制造技术的不断突破，计算机算力将大幅提高。
1.2云计算与分布式系统：云计算和分布式系统可以提供更强大的计算和存储能力，使得使用人工智能技术变得更加便捷高效。
未来，云计算和分布式系统将成为推动人工智能发展的重要支撑。
二、数据技术：数据驱动是关键2.1大数据：随着网络和传感器技术的进步，日积月累产生了海量数据。
大数据对于训练和优化人工智能模型至关重要，对于预测和决策具有重要意义。
2.2数据隐私与安全：数据的应用很大程度受限于隐私和安全问题。
未来的人工智能技术需要加强数据隐私保护机制，并提供可信赖的数据安全解决方案。
三、算法技术：迭代优化与新兴方法3.1机器学习：机器学习是当前人工智能技术的核心。
未来，进一步发展深度学习等新兴技术，提高算法效率和准确性将成为关键课题。
3.2自然语言处理与图像识别：改善自然语言处理和图像识别的算法，使得机器可以更好地理解和处理人类语言和视觉信息，正逐渐变得可能。
四、应用领域：推动经济与社会发展4.1智慧城市：人工智能技术在城市规划、交通管理、资源利用等方面将发挥重要作用，实现智慧城市的目标。
4.2医疗健康：结合人工智能技术，可以大幅提升医疗诊断水平和个体化治疗效果，为人们提供更好的医疗保障。
4.3自动驾驶：智能驾驶技术正在逐渐成熟，并可以有效降低交通事故发生率，提高交通运输效率。
4.4教育领域：人工智能技术可以根据学生的个性化需求，量身定制学习计划和教材，提高教育质量。
五、挑战与考虑5.1伦理道德：在推动人工智能技术发展的过程中，我们需要关注伦理道德问题，确保人工智能不被滥用或误导。
人工智能的现状与未来发展趋势
人工智能的现状与未来发展趋势1. 引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使机器能够模拟人类智能的学科。
近年来，由于计算能力的迅速提升和数据量的爆发式增长，人工智能技术得以快速发展，并在多个领域取得了重要的突破。
人工智能已经渗透到我们生活中的方方面面，如语音识别、图像识别、自动驾驶等领域。
1.2 背景随着科技的不断创新和进步，人们对于人工智能技术的需求也日益增加。
从线性回归到深度学习，从机器学习到强化学习，人工智能正日益成为推动社会进步和经济发展的重要驱动力。
然而，随着人工智能技术应用范围的扩大，也引发了一系列关于隐私安全、伦理道德以及就业岗位被取代等问题。
1.3 目的本文旨在全面分析和评估目前人工智能技术的现状与未来发展趋势，并探讨可能出现的挑战与机遇。
通过对人工智能在不同领域的应用、技术发展状况以及社会影响进行研究，旨在为相关行业提供参考，推动人工智能的可持续发展，并提出相应的应对措施和建议。
以上是文章“1. 引言”部分的内容，简要介绍了人工智能技术的概述、背景以及本文所追求的目标。
下一步将进入“2. 人工智能的现状”部分，具体探讨技术应用领域、当前技术发展状况以及挑战与机遇等方面内容。
2. 人工智能的现状：2.1 技术应用领域人工智能（AI）技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗保健领域，AI被用于辅助诊断、药物开发、疾病预测等方面；在金融领域，AI可以进行风险评估、欺诈检测和自动化交易；在教育领域，AI可以提供个性化学习和虚拟助教服务；在交通领域，AI可用于自动驾驶车辆和交通流控制等方面。
除此之外，人工智能还广泛应用于媒体、零售、制造业等行业。
2.2 当前技术发展状况目前，人工智能技术取得了令人瞩目的进展。
深度学习算法（如神经网络）的发展使得计算机可以从大量数据中提取有用的信息，并具备像人类一样进行模式识别和决策的能力。
同时，硬件设备（如图形处理器）的快速发展也为高性能计算提供了支持。
人工智能技术的发展趋势与未来展望
人工智能技术的发展趋势与未来展望随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
人工智能技术的发展趋势也备受关注，未来展望更是引发了广泛的讨论。
一、深度学习的突破深度学习是人工智能技术的核心，其通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大量数据的学习和分析。
未来，深度学习将继续取得突破，使得机器能够更好地理解和处理复杂的问题。
例如，在医疗领域，深度学习可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高医疗水平。
二、人机交互的改进人机交互是人工智能技术的重要应用之一，其目标是使得机器能够更好地理解人类的需求和意图，并与人类进行更自然、更高效的交流。
未来，人机交互将更加智能化和个性化。
例如，智能助理将能够更好地理解用户的语音指令，并提供更准确、更有针对性的回答。
三、自动驾驶的普及自动驾驶技术是人工智能技术在交通领域的重要应用之一。
随着技术的不断发展，自动驾驶汽车将逐渐普及。
未来，人们将可以坐在车内放松身心，而无需亲自驾驶。
这不仅提高了交通的安全性，还能减少交通事故的发生。
四、智能家居的普及智能家居是人工智能技术在家庭领域的应用之一，其目标是通过智能设备和传感器实现家庭的自动化和智能化。
未来，智能家居将成为人们生活的重要组成部分。
例如，智能家居可以根据家庭成员的需求和习惯，自动调节温度、照明等设备，提供更舒适、便捷的居住环境。
五、人工智能与医疗的结合人工智能技术在医疗领域的应用前景广阔。
未来，人工智能将与医疗结合，为医生提供更准确、更快速的诊断结果，帮助患者更好地治疗疾病。
例如，人工智能可以通过分析大量的医疗数据，预测患者的疾病风险，提前采取措施进行干预。
六、人工智能的伦理问题随着人工智能技术的发展，伦理问题也日益凸显。
例如，人工智能是否会取代人类的工作岗位？人工智能是否会对人类的隐私造成威胁？这些问题需要我们认真思考和解决，以确保人工智能的发展符合人类的利益。
总结起来，人工智能技术的发展趋势是多样化和智能化，其在各个领域中的应用将更加广泛。
人工智能技术的发展现状与未来趋势展望
人工智能技术的发展现状与未来趋势展望人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴技术，在过去的几年里取得了迅猛的发展。
从语音识别、图像识别到自动驾驶，人工智能技术已经渗透到我们日常生活的方方面面。
然而，我们还没有看到人工智能技术的巅峰时刻，未来的发展前景仍然广阔。
目前，人工智能技术主要集中在三个方面的应用：语音识别、图像识别和自动驾驶。
语音识别技术可以让机器听懂、理解人类语言，实现与人的沟通交流。
图像识别技术则能够对图像进行分析和理解，实现物体和场景的识别。
而自动驾驶技术则是将人工智能应用于汽车领域，实现无人驾驶的目标。
这些领域的研究和发展，都是人工智能技术目前的现状。
然而，人工智能技术的未来远不止于此。
随着技术的不断发展，人工智能有望在更广泛的领域应用。
例如，医疗健康领域是一个潜力巨大的领域。
通过人工智能技术，可以对大量的医学数据进行分析和挖掘，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
此外，人工智能还可以应用于教育、金融、零售等各个行业，提升效率和服务质量。
未来人工智能的发展趋势也非常值得期待。
首先，人工智能技术将会更趋成熟和普及。
目前的人工智能技术还存在一些限制和不足，例如对大规模数据的处理能力有限，对复杂环境的适应性较差等。
但随着技术的进步，这些问题将逐渐得到解决。
其次，人工智能将会与其他前沿技术相结合，创造出更加强大的应用。
例如，人工智能和物联网的结合，可以实现智能家居和智能城市的建设。
智能机器人则是人工智能和机器人技术的结合，将为人们的生活带来更多便利。
再者，人工智能的伦理和安全问题也将越来越受到关注。
随着人工智能的普及，如何确保人工智能的使用不被滥用，如何确保人工智能的决策不带有偏见和不公正，这些问题将成为人工智能发展的重要议题。
当然，人工智能的发展也面临一些挑战。
首先是技术挑战。
虽然人工智能在某些领域已经取得了突破性进展，但在更复杂和抽象的任务上，仍然存在一定难度。
我国人工智能行业发展现状及未来趋势展望
我国人工智能行业发展现状及未来趋势展望人工智能（Artificial Intelligence，AI）是继农业革命、工业革命、信息革命之后人类社会迎来的第四次革命。
自20世纪50年代初人工智能概念的提出以来，AI技术在全球范围内迅速发展，并取得了重大突破。
作为全球最大人口国家和第二大经济体，中国在人工智能领域迅猛发展，积极探索社会价值最大化的路径。
文章将探索我国人工智能行业的现状，并展望未来的趋势。
我国人工智能行业发展现状近年来，我国人工智能行业蓬勃发展，成为全球人工智能创新的重要引擎。
在硬件基础设施、人才储备、技术应用等方面取得了突破性进展。
首先，在硬件基础设施方面，我国已成为人工智能领域的全球重要参与者。
由于我国庞大的互联网用户规模和快速发展的计算能力，我国已成为人工智能技术应用的潜在市场。
同时，我国在高性能计算、集群计算等领域不断取得突破，为人工智能技术的推广和应用提供了有力的基础。
其次，我国在人才储备方面取得了重大突破。
政府通过出台一系列激励政策，吸引和培养了大批人工智能相关专业的人才。
同时，在全球范围内，我国的人工智能研究机构也逐渐崛起，为行业的创新提供了坚实的支持。
大量优秀的科技人才推动着我国人工智能行业快速发展。
此外，我国在人工智能技术应用方面取得了显著成绩。
在网络安全、金融科技、医疗健康等领域，我国的人工智能技术被广泛应用。
例如，人工智能在金融领域的应用，为智能投顾、信贷风险评估等提供了有力的支持；在医疗健康领域，人工智能技术在疾病诊断、个性化治疗等方面展现出了巨大潜力。
未来趋势展望未来，我国人工智能行业将面临新的机遇和挑战，在技术创新、应用推广和政策支持等方面仍需持续努力。
首先，技术创新是人工智能行业未来的重中之重。
我国应加大对人工智能核心技术的研发投入，提高自主创新能力和核心技术竞争力。
同时，加强技术与产业融合，并与国际先进技术接轨，将有助于推动人工智能技术向更广泛领域的应用拓展。
人工智能行业前景及趋势展望
人工智能行业前景及趋势展望目录一、引言 (2)二、经济效益和社会效益分析 (3)三、行业前景 (5)四、未来发展规划 (7)五、报告总结 (9)一、引言各国政府纷纷出台政策，支持人工智能技术的发展。
新成立的人工智能公司可以享受政策红利，获得资金、税收等方面的支持，有助于公司快速成长。
随着人工智能技术的成熟，其产业规模也在持续扩大。
人工智能企业数量不断增加，涉及领域越来越广泛，包括云计算、大数据、机器人、自动驾驶等。
人工智能产业也吸引了大量投资，为行业的快速发展提供了有力支持。
人工智能领域吸引了大量企业和投资者，竞争非常激烈。
新成立的人工智能公司需要在短时间内建立起自己的竞争优势，才能在市场中立足。
在制造业领域，人工智能技术的应用正在推动智能制造的发展。
通过智能设备、传感器和云计算等技术，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
人工智能领域正在迎来前所未有的发展机遇，但也面临着多方面的挑战。
在当前时代背景下，智能化、自动化的需求不断攀升，这为人工智能公司的发展提供了广阔的市场空间。
但行业内的竞争压力和技术难题也对新成立的人工智能公司提出了更高的要求。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、经济效益和社会效益分析（一）经济效益分析1、市场需求带动经济效益随着人工智能技术的不断成熟，市场需求日益增长，为人工智能公司的成立提供了广阔的市场前景。
人工智能技术在各个行业都有广泛的应用，如智能制造、智能家居、智慧金融、智能医疗等，成立人工智能公司可以满足这些市场需求，从而带来显著的经济效益。
2、技术创新提升竞争力人工智能技术不断创新，成立人工智能公司可以吸引一流的人才，研发出更具竞争力的技术和产品，提高市场占有率，进而带来更大的经济效益。
同时，技术创新还可以推动公司不断升级，形成良性循环。
3、成本控制和效率提升人工智能技术的应用可以帮助公司实现自动化生产和管理，降低人力成本，提高生产效率。
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（发展战略）人工智能的状态及今后发展方向展望人工智能的现状及今后发展趋势展望壹．引言人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。
“人工智能”壹词最初是在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壹门综合性学科。
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IBMX公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite 电脑，号称具有人脑的千分之壹的智力能力。
而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致和人脑相当。
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，能够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壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。
符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、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,所以能够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,我们把环境和客体统称为“模式”。
用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的壹个关键的突破口，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。
识别过程和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，壹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、电话等和“老外”通话。
3机器翻译机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程，用以完成这壹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，大致能够分为三大类：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，它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音，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，壹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。
机器学习是壹个难度较大的研究领域，它和认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，且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壹大成就是下棋程序,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。
可是,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。
另壹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逻辑推理和定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之壹,其中特别重要的是要找到壹些方法,只把注意力集中在壹个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,且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能够和定理证明问题壹样加以形式化。
因此,在人工智能方法的研究中，定理证明是壹个极其重要的论题。
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,这壹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。
这是壹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，是人工智能研究的壹个重要分支。
分布式人工智能系统壹般由多个Agen（t智能体）组成，每壹个Agent又是壹个半自治系统，Agent之间以及Agent和环境之间进行且发活动，且通过交互来完成问题求解。
9计算机视觉计算机视觉是壹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，而且仍包括对这些信息的描述、存储、识别和理解。
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；在航天和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和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壹领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机和突破口。
11专家系统专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的壹个研究领域,它是壹种具有特定领域内大量知识和经验的程序系统。
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,当下这壹点已被证实。
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壹总目标来说,已经迈出了可喜的壹步,某些领域已取得了相当的进展。
但从整个发展的过程来见,人工智能发展曲折,而且仍面临不少难题，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壹种普遍现象，它表当下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。
这主要表当下以下俩个方面的问题：其壹是组合爆炸问题,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。
其二是当下的博弈程序往往是针对二人对弈、棋局公开、有确定走步的壹类棋类进行研制的。
而对于多人对弈、随机性的博弈这类问题,至少目前计算机仍是难以模拟实现的。
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。
歧义性问题壹直是自然语言理解(NLU)中的壹大难关。
同样壹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壹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,即使对原文有了壹定的理解,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。
当下NLU的研究方法很不成熟,大多数研究局限在语言这壹单独的领域,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和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是企图实现壹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,可是问题的内部表达形式的合理性是和领域知识密切相关的。
不管是用壹阶谓词逻辑进行定理证明的归结原理,仍是求解人工智能问题的通用方法GPS,都能够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和开发已取得大量成果,有的已成为产品投入实际应用,可是它的理论和方法和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,另壹方面,在现实世界中,生活且不是壹项结构严密的任务，壹般家畜都能轻而易举地对付,但机器不会,这且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。
可是，从目前的壹些前瞻性研究能够见出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、且行化、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壹个整体的研究才刚刚开始,离我们的目标仍很遥远，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。
壹直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之壹,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且获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。
也应见到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求壹种新的方法,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。