人工智能发展综述
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的自主学习和自主决策能力，对现代社会的发展和进步起到了不可替代的推动作用。
从基础的智能语音助手到高级的机器人，再到复杂的数据分析模型，技术的应用场景和需求越来越广泛，这也为人工智能技术的快速发展提供了源源不断的动力。
二、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展可以追溯到上世纪五十年代。
早期的人工智能技术主要基于符号逻辑和知识表示，用于解决一些简单的推理和决策问题。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习和机器学习等技术的出现，人工智能技术得到了极大的推动和突破。
在过去的几十年里，人工智能技术经历了从符号主义到连接主义，再到深度学习的三个主要阶段。
每个阶段都有其独特的特点和挑战，但都为人工智能技术的快速发展奠定了基础。
三、人工智能技术的关键技术及发展现状1. 深度学习：深度学习是人工智能技术的重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现复杂的模式识别和决策任务。
目前，深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 机器学习：机器学习是人工智能技术的另一重要分支，通过训练大量的数据来建立模型，实现自动学习和决策。
随着大数据和云计算技术的发展，机器学习的应用越来越广泛。
3. 自然语言处理：自然语言处理技术是技术的重要应用之一，旨在使计算机理解和处理人类语言的文字信息。
随着深度学习技术的发展，自然语言处理的能力越来越强大。
四、人工智能技术的具体应用1. 智能语音助手：通过语音识别和自然语言处理技术，智能语音助手可以实现语音输入、语音查询、语音控制等功能。
2. 机器人技术：机器人技术是技术的另一重要应用领域，可以应用于工业制造、医疗护理、军事侦察等领域。
3. 数据分析与预测：技术可以通过分析大量的数据来预测未来的趋势和事件，为企业决策提供有力的支持。
人工智能技术发展趋势研究综述毕业论文文献选读
人工智能技术发展趋势研究综述毕业论文文献选读随着科技的不断进步和发展，人工智能技术作为一种前沿技术，正日益受到人们的关注和重视。
本文将对人工智能技术的发展趋势进行研究综述，通过选读相关文献，探讨人工智能技术未来的发展方向和可能的影响。
一、人工智能技术的发展历程人工智能技术起源于上世纪50年代，经过几十年的发展，如今已经成为当今科技领域的热门话题。
早期的人工智能技术主要集中在模式识别、专家系统等领域，随着计算机性能的提升和大数据技术的发展，人工智能技术得到了迅猛的发展。
目前，人工智能技术已经应用于各个领域，包括医疗、金融、交通等，为人们的生活带来了诸多便利。
二、人工智能技术的发展趋势1. 深度学习技术的应用深度学习作为人工智能技术的一个重要分支，近年来取得了巨大的突破。
通过构建深层神经网络模型，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
未来，深度学习技术有望在更多领域得到应用，为人工智能技术的发展提供强大支持。
2. 人工智能与大数据的融合大数据技术的兴起为人工智能技术的发展提供了重要支撑。
人工智能技术需要大量的数据支持，而大数据技术能够提供海量数据的存储和处理能力。
人工智能技术与大数据的融合将进一步推动人工智能技术的发展，为各行业带来更多创新应用。
3. 人工智能在自然语言处理领域的应用自然语言处理是人工智能技术的重要应用领域之一，涉及机器翻译、情感分析、问答系统等多个方面。
随着人工智能技术的不断进步，自然语言处理领域的研究也在不断深化，未来人工智能技术在语言处理方面的应用将更加广泛。
4. 人工智能与物联网的结合物联网技术的发展为人工智能技术的应用提供了更广阔的空间。
人工智能技术可以通过物联网设备获取实时数据，实现智能化的控制和管理。
人工智能与物联网的结合将为智慧城市、智能家居等领域带来更多可能性。
三、人工智能技术的影响与挑战1. 社会影响人工智能技术的发展将对社会产生深远影响，可能改变人们的生活方式和工作模式。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言人工智能（Artificial Intelligence，）已经成为当前科技领域的热门话题。
从上世纪五十年代起，随着计算机科技的快速发展，人工智能技术开始萌芽并不断得到应用与改进。
人工智能以其独特的能力，为众多领域提供了革命性的解决方案。
本文旨在全面地综述人工智能技术的发展历程、现状以及未来趋势。
二、人工智能技术的发展历程1. 早期发展阶段早期的人工智能技术主要关注于机器模拟人类智能的可能性。
从上世纪五十年代开始，研究者们尝试通过模拟人类的思维过程和认知能力，构建简单的机器智能系统。
然而，由于技术限制和计算能力的不足，这一阶段的人工智能系统仅限于解决一些简单的任务。
2. 知识表示与推理阶段进入八十年代后，人工智能领域的研究开始向知识表示和推理方面发展。
研究者们利用各种方法，如逻辑、语义网络、产生式规则等，建立了一系列的模型来描述知识和实现推理。
这一阶段的发展使得人工智能能够在更复杂的任务中发挥重要作用。
3. 深度学习与神经网络阶段随着计算能力的不断提升，特别是深度学习技术的发展，人工智能进入了一个新的阶段。
深度学习使得人工智能能够在语言理解、图像识别、语音识别等许多领域取得了突破性进展。
通过构建大规模神经网络模型，系统的能力得以大幅度提升。
三、人工智能技术的现状目前，人工智能已经在各个领域得到广泛应用，包括医疗、教育、交通、军事等。
在医疗领域，技术已经能协助医生进行疾病的诊断和治疗。
在教育领域，的应用已经实现了智能教学和个性化学习等目标。
此外，也在助力解决社会难题，如无人驾驶车辆为交通行业带来了巨大便利，提高行车安全并减少拥堵等。
同时，人工智能的不断发展也带来了伦理、法律等社会问题。
为了更好地发挥人工智能的优势并避免潜在的风险，各国家和地区都在积极探索相关的法律法规和伦理准则。
此外，业界和学术界也在持续开展人工智能的安全和可信性研究，为解决技术在社会应用中可能产生的潜在风险和问题提供了支持。
人工智能新技术发展综述报告范文
人工智能新技术发展综述报告范文一、自然语言处理技术的突破自然语言处理（NLP）技术一直是人工智能领域的研究热点之一。
近年来，随着深度学习算法的快速发展，自然语言处理技术取得了巨大的突破。
2018年，谷歌发布了BERT模型，该模型在多项NLP任务中取得了state-of-the-art的表现，大大提升了文本理解和语言生成的能力。
GPT-3模型更是在语言生成方面达到了前所未有的水平，展现出了惊人的创造力和表达能力。
二、计算机视觉技术的深度发展计算机视觉技术在人工智能领域的应用也取得了长足的进步。
随着卷积神经网络（CNN）的不断优化和改进，计算机视觉算法在图像识别、物体检测、图像生成等方面取得了显著成果。
深度学习模型如YOLO、Mask R-CNN等在目标检测和图像分割领域表现出色，推动了计算机视觉技术的发展。
三、强化学习技术的新应用强化学习作为人工智能的重要分支，近年来也取得了许多突破性的进展，在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域都有了广泛的应用。
以AlphaGo为代表的基于强化学习的人工智能系统成功击败了多名国际围棋高手，引起了全球范围内的热烈讨论。
强化学习在自动驾驶领域也取得了重大突破，许多公司都在积极探索基于强化学习的自动驾驶技术。
四、应用领域的拓展与融合人工智能技术的应用领域也在不断拓展和融合，涉及医疗、金融、农业、制造等多个行业。
在医疗领域，人工智能技术已经被成功应用于疾病诊断、药物研发、健康管理等方面；在金融领域，人工智能技术被用于风险预测、欺诈检测、交易智能等方面。
这些领域的拓展与融合为人工智能技术的发展提供了更广阔的空间。
五、未来发展趋势展望随着人工智能技术的不断进步，未来的发展方向将更加注重人工智能与其他领域的融合，例如人工智能与物联网、生物医学、无人机等领域的结合将会成为未来的研究热点。
人工智能技术的发展还将更加注重对技术伦理、安全和隐私保护的关注，建立人工智能技术的良性发展框架，为人工智能技术的未来发展打下良好的基础。
AIGC人工智能技术发展与应用研究综述
AIGC人工智能技术发展与应用研究综述摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能生成内容（AIGC）已成为一个备受关注的领域。
AIGC利用先进的生成人工智能（GAI）技术，自动化地创建大量内容，如图像、音乐和自然语言。
本综述旨在提供AIGC的历史、技术基础、最新进展、应用场景以及面临的挑战和未来方向的全面概述。
引言AIGC技术的发展，从最初的文本生成图像技术“DeepDream”到最新的ChatGPT模型，已经引起了社会各界的广泛关注。
AIGC的目标是提高内容创造的效率和可访问性，允许以更快的速度生产高质量的内容。
本综述将从AIGC的历史、基础技术、最新进展、应用场景以及面临的挑战和未来方向等方面进行详细讨论。
一、AIGC的历史AIGC的历史可以追溯到20世纪50年代，随着隐藏马尔可夫模型（HMMs）和高斯混合模型（GMMs）的发展，这些模型能够生成如语音和时间序列等序列数据。
然而，直到深度学习的出现，生成模型在性能上才有了显著的提升。
近年来，随着数据量的增长和模型规模的扩大，模型能够学习的分布变得更加全面和接近现实，从而产生了更真实和高质量的内容生成。
二、AIGC的基础技术AIGC的基础技术包括预训练数据、生成AI模型、预训练任务等。
预训练数据的规模和质量直接影响模型的泛化能力。
例如，GPT-3模型的预训练数据规模从WebText的38GB增长到CommonCrawl的570GB，模型大小从1.5B增长到175B，从而在各种任务上表现出更好的泛化能力。
三、AIGC的最新进展AIGC的最新进展主要集中在单模态和多模态生成模型上。
单模态模型接收与生成内容模态相同的指令，而多模态模型接受跨模态指令并产生不同模态的结果。
例如，视觉语言模型CLIP结合了变换器架构和视觉组件，能够在大量文本和图像数据上进行训练，并在多模态提示生成中作为图像编码器使用。
四、AIGC的应用场景AIGC在多个领域展现出其潜力，如艺术、广告和教育等。
人工智能 文献综述 参考文献
人工智能文献综述人工智能（Artificial Intelligence，简称本人）是指利用计算机技术模拟人类智能的一种技术和科学领域。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能已经在很多领域得到广泛应用，包括医疗、金融、交通、军事等。
本文通过查阅相关文献，对人工智能的发展历程、研究现状以及未来发展趋势进行综述。
一、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时的学者们开始探索如何利用计算机技术来模拟人类的智能思维过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断进步，人工智能开始逐渐获得了更多的关注和投入。
在此过程中，人工智能的研究方向也逐渐明确，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域。
二、人工智能的研究现状目前，人工智能已经在多个领域取得了显著的进展。
在机器学习领域，深度学习技术被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等任务中，取得了很好的效果。
自然语言处理技术也在智能掌柜、智能翻译、舆情分析等领域得到了应用。
智能机器人、自动驾驶、智能家居等领域也取得了一些突破性的进展。
三、人工智能的未来发展趋势在未来，人工智能技术仍将继续深入发展。
在技术方面，人工智能将不断提升在多模态感知、认知推理、知识表示等方面的能力，实现更加智能的应用。
在应用方面，人工智能将进一步渗透到各行各业，包括医疗、金融、教育、制造等领域，助力产业升级和社会进步。
另外，在伦理和政策方面，人工智能的发展也需要积极引导，在保障个人隐私、数据安全、社会公平等方面做出相应规范和监管。
人工智能作为一种前沿的技术，正深刻改变着人类的生产生活方式，对人类社会的发展产生着深远的影响。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将为人类带来更多的便利和发展机遇。
参考文献：1. Russell, S. (2017). Artificial intelligence: A modern approach. New York: Macmillan.2. Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.3. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.4. Simon, H. A. (1957). Models of man; social and rational. New York: Wiley.。
综述文章近三年文献
综述文章近三年文献
摘要：
一、引言
二、近三年文献综述
1.人工智能的发展
2.人工智能在各个领域的应用
3.人工智能面临的挑战与未来发展趋势
三、结论
正文：
【引言】
近年来，人工智能技术在我国取得了举世瞩目的成果，为各行各业带来了巨大的变革。
本文将综述近三年关于人工智能的文献，总结其发展状况、应用领域以及面临的挑战和未来发展趋势。
【近三年文献综述】
1.人工智能的发展
近三年来，我国人工智能领域的研究取得了突破性的进展。
在硬件方面，人工智能芯片不断优化，算力得到显著提升；在算法方面，深度学习、强化学习等先进技术得到了广泛应用。
此外，我国政府也高度重视人工智能的发展，出台了一系列政策支持，为人工智能产业的发展提供了良好的环境。
2.人工智能在各个领域的应用
在近三年的文献中，人工智能在各个领域的应用得到了广泛的探讨。
例
如，在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率；在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化的学习方案，提高学习效果。
此外，人工智能还在金融、交通、农业等领域发挥着重要作用。
3.人工智能面临的挑战与未来发展趋势
尽管人工智能取得了显著的进展，但仍然面临着诸多挑战，如数据安全、隐私保护、人工智能伦理等问题。
在未来，人工智能的发展将更加注重人与机器的和谐共处，以及人工智能技术与传统行业的深度融合。
【结论】
综上所述，近三年来，我国人工智能发展迅速，应用领域广泛，但仍然面临着诸多挑战。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言人工智能（Artificial Intelligence，）已经成为当前科技领域的热门话题。
其快速发展及广泛的应用正在对全球经济、科技、文化和社会产生深远的影响。
本综述将就人工智能技术的发展历程、关键技术、应用领域、发展趋势以及面临的挑战进行全面的分析和总结。
二、人工智能技术的发展历程自20世纪50年代人工智能概念首次提出以来，经过几十年的发展，人工智能技术已经取得了显著的进步。
从最初的符号逻辑推理到现在的深度学习，人工智能的发展经历了以下几个阶段：1. 符号逻辑推理阶段：这个阶段主要关注的是符号逻辑和规则推理，是人工智能的初步尝试。
2. 知识表示与推理阶段：该阶段开始利用知识表示和推理来模拟人类智能。
3. 机器学习与深度学习阶段：随着计算机技术的进步，机器学习和深度学习逐渐成为人工智能的主流技术。
三、关键技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机能够从数据中学习和识别模式。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。
3. 自然语言处理：自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，是人工智能在语言交流方面的关键技术。
4. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够识别和处理图像和视频信息，是实现智能识别和监控的重要技术。
四、应用领域人工智能技术的应用已经渗透到各个领域，包括但不限于：1. 工业制造：通过智能机器人和自动化设备提高生产效率和质量。
2. 医疗健康：利用大数据和机器学习技术进行疾病预测、诊断和治疗。
3. 金融服务：通过智能投顾和风险控制系统提高金融服务的质量和效率。
4. 交通物流：利用智能交通系统和物流管理系统提高交通效率和物流效率。
5. 教育科技：利用智能教学系统和在线教育平台改善教育质量和效率。
五、发展趋势未来，人工智能技术的发展将呈现以下几个趋势：1. 算法优化：随着算法的不断优化，人工智能将能够处理更复杂的任务。
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摘
要： 概要 的阐述 了人工智能的概念 、发展历 史、当前研究热点和 实际应用以及未来 的发展趋势 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ７ — ７ ２ （ ０ ）－ １ ２ ０ ６ １ ４ ９ － ２ ７１ ０ ３ － ２ ０
关键词 ： 人工智能
中图分类号 ：Ｔ ３ ２７ Ｐ０ ．
Ａｂ ｔ Ｌ Ｔ ｉ ｒ ｉ ｌ ｕ ｌ ｎ ｌ ｂ ｒ ｔ ｏ ｒ ｉ ｉ ｉ ｌ ｉ ｔ ｌ ｉ ｅ ｃ ｏ ｃ ｐ ， ｅ ｅ ｏ ｍ ｎ ｉ ｔ ｒ ｓ ｍｃ ｈ ｓ ａ ｔ ｃ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅ ｅ ａ ｏ ａ ｉ ｎ ａ ｔ ｆ ｃ ａ ｎ ｅ ｌ ｇ ｎ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｄ ｖ ｌ ｐ ｅ ｔ ｈ ｓ ｏ ｙ，
使人 工智 能研究 出现 新高 潮 Ｄ ＮＲ Ｌ Ｅ ＤＡ 化学质谱分析系统 、Ｍ Ｃ Ｎ Ｙ Ｉ 疾病诊 断和 治疗 系统 、Ｐ Ｏ Ｐ Ｃ Ｉ Ｒ Ｒ Ｓ Ｅ Ｔ Ｏ 探矿 系统 、Ｈ ａ ｓ ｙ Ｉ 语 ｅ ｒ ａ— Ｉ
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， ｌ ６ ９年成立 了国际人工智 能 ９ 联合会议 （ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｏ ｎ ｏ ｆ ｒ ｎ ｅ ｎ Ｉ ｔ ｒ ａ ｉｎ １Ｊ ｉ ｔ Ｃ ｎ ｅ ｅ ｃ ｓ ｏ ｏ Ａ ｔ ｆ ｃ ａ Ｉｔ ｌ ｉ ｅ ｃ ｒ ｉ ｉ ｉ ｌ ｎ ｅ １ ｇ ｎ ｅ即 ＩＣ Ｉ 。 ＪＡ ）
１ 什么是人工智能 人工智能领域 的研究是从 ｌ ５ ６年 正式开始的， ９
第一 阶段 ： ５ ０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 Ｓ求解程序 、Ｌ Ｐ表 处理语言 等。但 由于 消解法推 Ｓ Ｉ 理 能力的有 限， 以及机器 翻译 等 的失败 ，使 人工 智 能走人 了低谷 。这 一阶段 的特 点是 ：重视 问题 求解
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 。
目前，人工 智能 的推 理功 能已获 突破 ，学 习及
深 入研 究，建 立 了从指纹 灰度 图像精确 计算纹 线局
Байду номын сангаас
１
维普资讯
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 ＿ “ 外”通 话 。 卜 老 指纹是人 体的一个 重要特 征，具有 唯一 性 。北 京 大学 有关 专家对 数字 图像 的离散几 何性质 进行 了
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” 随着计算机技术的发展，人类有可 ， 能研究复杂的信息处理过程 。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 最 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 （ 、 日、意 、韩 、法、德 、中 ）口语 自动翻译系统 。 英 ’ 该 系统实 现后 ，人们 出 国预 定旅馆 、购买 机票 、在
某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科 学 中涉及研 究 、设 计和 应用智 能机器 的一 个 分支 ， 人 工智 能的 目标 就是研 究怎 样用 电脑 来模仿 和执行 人 脑的某 些智力 功能 ，并开 发相 关的技术产 品，建 立有 关 的理 论 。
２ 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人
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 Ｈ ｐ ｉ ｌ 多层神经网络模型的提出，使人工神经 ｏｆｅｄ 网络研 究 与应用 出现 了欣 欣 向荣的景象 。人 工智能 已深人到社会生活的各个领域 。 ３ 研究热点 Ａ 研究 出现了新 的高潮，这一方 面是 因为在 人 Ｉ 工智 能理 论方面有 了新 的进展 ，另一方 面也是 因为 计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不 断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以 及 网络 技术 的不断 发展， 许多原来 无法完 成的工作 现在 已经能够 实现 。 目前 人工智 能研究 的三个热 点 是 ： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 （ ） 智能接 口 １ 技术是研究如何使人们能够方便 自然地与 计算 机交流 。为 了实现这 一 目标 ，要求计 算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能 够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又 依赖 于知 识表 示方法 的研究 。 因此 ，智能接 口技术 的研究既有巨大的应用价值 又有基础的理论意义。 目前，智能接 口技术已经取得了显著成果，文字识 别 、语音 识别 、语音合 成 、图像识 别 、机器 翻译 以 及 自然语言理解等技术已经开始实用化 。
维普资讯
１８ 年，美 国召开第一次神经网络国际会议，宣 ９７
告 了这一 新学 科的诞 生 。此后 ，各 国在 神经 网络方
他 主体通信 ，通 过规 划达 到 目标 。 多主体 系统 主要 研 究在逻辑 上或 物理上 分 离的多 个 主体之 间进行 协
调智 能行为 ，最 终实现 问题 求解 。多 主体 系统试 图 用 主体来模 拟人 的理性 行为 ，主 要应 用在 对 现 实世 界和社 会 的模 拟 、机器 人 以及 智 能机械 等领 域 。 目 人 工 智 能 发 展 综 述
面 的投 资逐渐 增加 ，神 经 网络 迅速 发展起 来 。 第五 阶段 ： ９ ｏ年代 ，人工 智能出现新 的研 究高 潮
的方法 ， 忽视知 识重 要性 。 第二 阶段 ：６ 年代末到 ７ 年 代，专家系统 出现， ０ Ｏ
这 一 年 在 达 特 茅 斯 大学 召开 的 会 议上 正 式 使 用 了
“ 人工智 能”Ａ ｔ ｆ ｃ ａ Ｉｔ ｌ ｉ ｅ ｃ ，Ａ ） （ｒ ｉ ｉ ｉ ｌ ｎ ｅ ｌ ｇ ｎ ｅ Ｉ这个术
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田金 萍
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（ 鲁东大学计算机科学与技术学院 ，烟 台 ２ ４ ２ ） ６ ０ ５
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（ ） 数据挖掘就是从大量的、不完全的 、有噪 ２ 声 的 、模 糊的 、随机 的实 际应用数据 中提取 隐含在
习以及多主体系统应用等方面。 ４ 实际应用 、 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心 理学 、语 言学 等多种学 科相 互渗 透 的基 础 发展起 来 的一 门新 兴边缘学 科 ，主要研 究 用机器 （ 主要 是计 算机 ）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年 的 发展，人 工智 能应用在 不少 领域 得到 发展 ，在 我 们 的 口常生 活和学 习 当中也 有许 多 地 方得 到 应用 。 本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译 等方面的应用作简单介绍，籍此使读者对我们身边 的人 工智 能应用有 一个 感性 的认 识 。 （） 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， 方程 的数值解 ， 比如 天气预报 、油藏 模拟 、航 天 等领域； 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 Ｍ ｔｅａ ｉａ Ｍ ｐ ｅ ａ ｈｍ ｔｃ 和 ａ ｌ 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
工智 能的研 究经 历 了以下几 个阶段 ：
第三阶段 ：８ 年代，随着第五代计算机的研制， ｏ 人工智 能得 到 了很大 发展 日本 ｌ ８ 年开始了 “ ２ ９ 第五代计算机研制计划” ， 即 “ 知识 信息处理 计算机 系统 ＫＩ Ｓ ，其 目的是使 Ｐ ” 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 。 第 四阶段 ： ８ Ｏ年代 末，神经 网络飞速 发展
语 。人工智 能也称机 器智 能，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 。 如果 仅从 技 术的 角度来 看，人 工智 能要解决 的 问题是 如何使 电脑表现 智 能化，使 电脑 能更灵 活方 效地 为人类服 务 。只要电脑能够表现 出与人类相似的智能行 为 ， 就 算 是达 到了 目的，而 不在乎在 这过程 中电脑 是依靠
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
前对主 体和 多主体 系统 的研究 主要 集 中在 主体和 多 主体理 论 、主 体的 体系结 构和 组织 、主 体语 言 、主 体之 间的协作 和协调 、通 信和 交互 技术 、多 主体学