人工智能的过去现在和未来
人工智能语音演讲稿范文
大家好！今天，我站在这里，非常荣幸能够以人工智能为主题，与大家分享我的想法和见解。
在这个日新月异的时代，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步的重要力量。
接下来，我将从以下几个方面来谈谈人工智能的过去、现在和未来。
一、人工智能的过去人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的概念最早可以追溯到20世纪50年代。
当时，科学家们开始研究如何让机器具备人类的智能，实现自我学习和决策。
在过去的几十年里，人工智能经历了多次兴衰，从最初的符号主义、连接主义到现在的深度学习，每一次的突破都为人工智能的发展奠定了基础。
1. 符号主义阶段：这一阶段以逻辑推理和符号处理为核心，试图通过构建符号体系来模拟人类的思维过程。
然而，由于符号主义方法过于依赖领域知识，难以处理复杂问题，因此在这一阶段，人工智能的发展受到了很大的限制。
2. 连接主义阶段：连接主义强调大脑神经元之间的连接，通过神经网络模拟人类大脑的工作原理。
在这一阶段，人工智能取得了显著成果，如模式识别、语音识别等。
3. 深度学习阶段：深度学习是连接主义的一种扩展，通过多层神经网络模拟人类大脑的学习过程。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，成为人工智能发展的新引擎。
二、人工智能的现在如今，人工智能已经从实验室走向了我们的生活。
以下是一些人工智能在各个领域的应用实例：1. 人工智能在医疗领域的应用：通过分析医学影像，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断；利用人工智能技术，可以研发新药，提高药物研发效率。
2. 人工智能在交通领域的应用：自动驾驶技术已经取得了一定的进展，有望在未来改变人们的出行方式；智能交通系统可以提高道路通行效率，降低交通事故发生率。
3. 人工智能在金融领域的应用：人工智能可以分析市场趋势，为投资者提供决策支持；智能客服可以降低人力成本，提高客户满意度。
4. 人工智能在教育领域的应用：智能教育平台可以根据学生的学习情况，为其提供个性化的学习方案；智能辅导机器人可以帮助学生解决学习中的难题。
人工智能的发展现状与未来
人工智能的发展现状与未来随着越来越多的技术领域的不断研发，人工智能也在不断的向前推进。
在过去几年中，人工智能成为了一个热门话题。
无论是传统企业还是新兴科技公司, 人工智能都是一个新的领域，也是一个很有前途的领域。
未来，人工智能将成为人们日常生活中至关重要的一部分。
一、人工智能的发展现状人工智能的发展自然而然地就离不开其推动因素。
随着我们在日常生活中的繁忙和忙碌，自动化和智能化已经成为了现代社会的迫切需要，而人工智能正是满足这种需求的最佳解决方案。
当前，人工智能在很多领域的应用得到了广泛的关注。
以下是几个领域的案例：1. 机器人领域机器人是人工智能技术的一个重要应用方向，很多公司都致力于研究机器人的智能化升级。
以控制器方面的技术为例，RoboDK 控制器是一款可视化的、图形化的、免费的机器人仿真平台。
它可以在云上对机器人进行程序运行，通过机器人控制器对机器人进行远程操作，可大大提高机器人的灵活性和部署速度。
2. 智能家居领域在智能家居领域，人工智能的应用也越来越广泛，如小米、华为、京东都在研发智能家居设备。
随着人们生活方式的改变，智能家居将成为未来的家庭标配。
一些传统设备将逐渐被智能化设备替代，如由传统的空调、冰箱等器件转变成为拥有智能控制的智能家居。
3. 金融领域在金融领域，人工智能的应用则更加复杂和细致。
不仅能够为企业带来更好的业绩，还能为个人提供更加安全的资产管理、理财规划等服务。
人工智能技术不断提升了金融领域的效率和准确性。
银行可以通过人工智能技术，帮助客户更好地进行资金管理和财务规划，同时在保障安全方面也提供了更好的保障。
4. 医疗领域人工智能技术也逐渐在医疗领域得到广泛应用。
基于人工智能技术的图像识别、预测和处理能力，医疗机构可以更准确地进行诊断。
而这些诊断效果也将使患者医疗质量更高，更安全。
二、人工智能的未来未来，人工智能的应用领域将会不断扩大。
随着科技的发展，人工智能技术将越来越普及，会促进各领域之间的跨越式发展。
人工智能：未来的发展趋势与影响
人工智能：未来的发展趋势与影响随着人工智能（AI）技术的不断进步和应用，它已成为推动经济发展和社会变革的关键技术之一。
本文旨在分析人工智能的未来发展趋势及其可能产生的影响。
一、人工智能技术的发展现状和趋势1.深度学习：深度学习是人工智能的一个重要分支，它通过多层神经网络模拟人脑的学习和推理过程。
随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
2.自然语言处理（NLP）：自然语言处理技术使计算机能够理解和生成人类语言。
随着AI技术的进步，NLP已在机器翻译、情感分析、智能客服等方面取得广泛应用。
3.机器人技术：机器人技术是将人工智能应用于实体世界的关键技术。
随着机器人技术的不断发展，智能机器人已在制造业、医疗、家庭等领域发挥作用。
4.边缘计算：边缘计算将AI算法部署到设备端，使设备具有实时分析和决策能力。
边缘计算技术在物联网、智能交通等领域具有广泛应用前景。
二、人工智能在各领域的应用和发展方向1.工业制造：人工智能技术可以实现智能化生产和自动化控制，提高生产效率和质量。
2.医疗健康：人工智能技术在医疗领域的应用包括辅助诊断、智能手术、药物研发等，有助于提高医疗服务质量和降低医疗成本。
3.交通运输：人工智能技术可以实现智能交通管理、自动驾驶等功能，提高道路安全和交通效率。
4.金融服务：人工智能技术在金融领域的应用包括反欺诈、风险评估、智能投顾等，提高金融服务的智能化和个性化水平。
5.教育：人工智能技术可以为学生提供个性化的学习方案，提高教育质量。
6.农业：人工智能技术在农业领域的应用包括智能种植、养殖、农产品销售等，助力农业现代化。
三、人工智能对经济、社会和人类生活的影响1.提高生产效率：人工智能技术可以提高各行业的生产效率，促进经济增长。
2.改善生活质量：人工智能技术可以为人们提供更加便捷、高效的服务，提高生活质量。
3.就业结构调整：人工智能技术的发展将导致部分传统行业的就业岗位减少，但同时也会催生新的就业领域和岗位。
人工智能的发展历程与趋势
人工智能的发展历程与趋势是当今科技领域备受关注的话题。
随着人类社会的不断发展和进步，人工智能技术也在不断演进和革新。
从最初的概念提出，到如今的广泛应用于各行各业，人工智能已经深刻改变了人类的生活方式和工作方式。
人工智能的发展历程可以追溯到上个世纪50年代，当时科学家们开始探讨如何模拟人类的思维和决策过程。
经过几十年的研究和发展，人工智能技术逐渐走向成熟。
1980年代，专家们提出了“弱人工智能”和“强人工智能”的概念，弱人工智能指的是模拟人类思维的特定领域的人工智能，而强人工智能则是具有人类智力水平的人工智能。
随着计算机技术、算法优化和数据处理能力的不断提升，人工智能技术在过去几年取得了显著的进展。
深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的突破性技术相继问世，为人工智能的应用提供了技术支持。
目前，人工智能已经应用于金融、医疗、交通、教育等各个领域，为人类社会带来了巨大的变革。
在人工智能的发展过程中，也面临着一些挑战和问题。
例如，人工智能技术的透明度和可解释性不足，导致人们对其安全性和可靠性产生担忧。
此外，人工智能的发展也引发了一些道德和伦理问题，如隐私保护、人工智能歧视等。
因此，在推动人工智能技术发展的同时，也需要重视相关法律法规和伦理标准的建立和完善。
未来，人工智能技术将继续向前发展，呈现出以下几个主要趋势。
首先，人工智能技术将更加普及和深入到人类生活的方方面面，如智能家居、智能机器人等。
其次，人工智能技术将与其他新兴技术相结合，如物联网、区块链等，形成更加强大的技术生态系统。
最后，人工智能技术将不断创新和突破，为解决人类面临的复杂问题提供更加有效的解决方案。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，人工智能的发展历程和趋势是一个充满挑战和机遇的领域。
随着人类社会的不断进步和科技的不断革新，人工智能技术将在未来发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多的福祉和便利。
因此，我们有必要不断深入研究和探讨人工智能技术的发展，推动其健康有序的发展，为人类社会的可持续发展做出贡献。
人工智能与人类未来：机遇与挑战
人工智能与人类未来：机遇与挑战尊敬的各位专家、亲爱的同事们：大家好！在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）以惊人的速度发展，并逐渐渗透到我们生活的方方面面。
从智能助手到自动驾驶，从医疗诊断到金融分析，人工智能正深刻地改变着我们的社会和生活。
然而，随着人工智能技术的进步，也带来了许多新的机遇和挑战。
今天，我将探讨人工智能的现状、其对人类未来的影响，以及我们如何应对这些挑战，确保人工智能的发展能为全人类带来福祉。
一、人工智能的现状人工智能技术在过去的几十年里取得了显著进展，主要体现在以下几个方面：机器学习和深度学习的突破机器学习和深度学习是人工智能的核心技术。
通过构建和训练复杂的神经网络，计算机能够从大量的数据中学习，并在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
这些技术的应用，使得机器能够完成以前只有人类才能完成的任务。
智能应用的广泛普及人工智能的应用已经渗透到许多行业和领域。
在医疗领域，AI可以帮助医生进行精准诊断和个性化治疗；在金融领域，AI可以进行风险预测和投资分析；在交通领域，自动驾驶技术正在改变我们的出行方式。
这些应用不仅提升了工作效率，还带来了新的商业模式和服务体验。
人机协作的深入发展人工智能不仅仅是替代人类劳动的工具，更是人类工作的有力补充。
通过与人工智能系统的协作，工作者能够完成更复杂的任务，提升生产力。
人机协作的深入发展，也推动了创新和创意的实现。
二、人工智能对人类未来的影响人工智能的发展对人类社会的未来产生了深远的影响，既有积极的一面，也面临不少挑战：提升生活质量人工智能在提升生活质量方面的潜力巨大。
智能家居系统可以自动调节室内环境，提供更舒适的居住体验；健康监测设备能够实时追踪身体状况，预防和管理健康问题。
这些技术的应用不仅让我们的生活更加便利，也有助于提高生活质量。
推动经济增长和创新人工智能推动了经济增长和创新。
通过提升生产效率、降低成本、创造新的商业机会，AI成为经济增长的重要引擎。
人工智能发展现状与未来发展
人工智能发展现状与未来发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够展示出智能的学科。
近年来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能领域取得了巨大的发展，并在各个领域展现出了广阔的应用前景。
一、人工智能发展现状1.技术进步：在硬件和算法方面的快速发展推动了人工智能的进步。
硬件方面，高性能计算设备的浮现提供了强大的计算能力，为人工智能应用提供了支持。
算法方面，深度学习等新兴技术的浮现使得机器能够更好地理解和处理复杂的数据。
2.应用领域：人工智能已经在多个领域取得了重要的应用成果。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发等工作；在交通领域，人工智能可以优化交通流量，提高交通安全性；在金融领域，人工智能可以进行风险评估、投资分析等工作。
此外，人工智能还被广泛应用于智能语音助手、智能家居等日常生活场景中。
3.发展挑战：虽然人工智能取得了许多重要的成果，但仍然面临一些挑战。
其中之一是数据隐私和安全问题，随着人工智能应用的增多，个人隐私的保护成为一个重要的问题。
此外，人工智能的不透明性也是一个挑战，由于深度学习模型的复杂性，很难解释其决策的依据。
二、人工智能未来发展趋势1.智能化生活：未来，人工智能将进一步融入人们的日常生活。
智能家居、智能交通等领域的发展将使人们的生活更加便利和舒适。
2.自动驾驶：自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要应用方向。
随着自动驾驶技术的成熟和普及，将极大提高交通安全性和交通效率。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用也将得到进一步发展。
通过人工智能技术，可以更准确地进行疾病诊断和个性化治疗，提高医疗效果。
4.教育领域：人工智能有望在教育领域发挥重要作用。
智能化的教育系统可以根据学生的特点和需求，提供个性化的学习内容和教学方式。
5.人机协作：未来，人工智能将与人类更加密切地协作。
人类可以利用人工智能的辅助，更高效地完成工作和任务。
人工智能的发展历程和未来发展趋势
人工智能的发展历程和未来发展趋势随着科技的不断进步，人工智能已成为一个越来越热门的话题。
在过去的几十年中，人工智能经历了许多发展，并取得了重要的进展。
本文将探讨人工智能的发展历程和未来发展趋势。
1. 早期的人工智能人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代。
最初的人工智能领域针对的是专业领域，如数学、医学和化学等，试图通过计算机来模拟这些领域的特定知识和技能。
但是，这种方法很受限制，人工智能的早期发展受到了许多技术限制。
1960年代和1970年代的人工智能领域是构建决策树和创建基于规则的专家系统的时期。
但是，这些系统只能解决特定问题，并且在处理抽象的问题时表现不佳。
这些限制导致了人工智能领域的低迷。
2. 人工智能的崛起和突破2000年代，人工智能受益于大量数据的可用性、计算能力的提高以及新技术的出现，逐渐崛起。
人工智能技术开始实现优化问题、探索未知和不确定因素、提高有效性和自主性。
深度学习是人工智能领域最激动人心的技术之一。
这种技术通过建立一系列的神经网络来分析更大和更复杂的数据集，使计算机能够更准确地模拟人类思考过程。
因此，深度学习技术被广泛运用于语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域。
人工智能的能力得到了极大的提高，它已经成为医疗诊断、自动化和其他领域的重要组成部分。
例如，在医学方面，计算机可以快速分析医生在诊疗中收集的大量数据，并作出较为准确的诊断。
3. 未来发展趋势未来的人工智能发展是通过人工智能的智力水平的提高来实现的，依靠高度自适应、自学习、自发展、高连接性和高智力的AI 系统。
未来的发展趋势预计将包括以下几个方面：(1) 更多的深度学习和机器学习。
随着计算机处理能力和数据处理速度的提高，机器学习将能够学习更多数据，使其更加准确地解决问题。
(2) 大规模数据分析。
在未来，越来越多的数据将被生成，所以数据的分析将成为一项非常重要的任务。
(3) 自动化和机器人技术。
未来的机器人将能够更加智能地与人类互动，走向更加智能化的方向。
人工智能技术的发展现状与未来趋势分析
人工智能技术的发展现状与未来趋势分析人工智能技术的发展现状与未来趋势引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门交叉学科，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
近年来，随着计算机计算能力和数据规模的不断增长，人工智能得到了快速发展。
本文将对人工智能技术的当前发展现状进行分析，并探讨未来的发展趋势。
一、人工智能技术的发展现状：1. 机器学习：机器学习作为人工智能的核心技术之一，通过训练算法使计算机具备从经验中学习和改进的能力。
深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等在图像、语音识别领域取得了重大突破。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术的进步使得计算机能够理解和处理人类自然语言。
语音识别、机器翻译以及对话系统等应用的广泛应用，使其在语音助手、智能家居等领域得到了广泛应用。
3. 计算机视觉：计算机视觉技术通过模仿人类视觉系统实现对图像和视频的智能分析和理解。
目标检测、物体识别、图像生成等方向的研究使得计算机能够更好地理解图像和视频内容。
4. 强化学习：强化学习通过训练一个智能体来最大化所获取的奖励，实现了智能体的自主学习和决策能力。
在游戏、机器人等领域的应用中取得了巨大的成功。
二、人工智能技术的未来趋势：1. 智能辅助决策：人工智能将成为人类决策的重要辅助，结合大数据分析和机器学习算法，为各领域提供智能决策支持，如医疗诊断、金融投资等。
同时，人工智能系统将与人类共同合作，实现更加准确和高效的决策。
2. 人机交互的进一步发展：通过自然语言处理、计算机视觉等技术的不断发展，人机交互将变得更加智能和自然。
未来，人工智能技术将更好地理解人类的情感和意图，并通过更加人性化的界面进行与人的交互。
3. 自主学习和迁移学习：强化学习和迁移学习等技术的不断发展，将使得智能体具备更强的自主学习和迁移能力。
未来的人工智能系统将能够从一个领域的知识迁移到另一个领域，并进行跨领域的智能决策和操作。
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人工智能的过去
1.算术运算阶段 1614年苏格兰人John Napier发表了一篇论文 ，其 中提到他发明了一种可以进行四则运算和方根运算的精巧装置； 1625年William Oughtred发明计算尺；1642年，法国哲学家兼数学 家Blaise Pascal发明了第一台真正的机械计算器——滚轮式加法器， 其外观上有6个轮子，分别代表着个、十、百、千、万、十万等， 只需要顺时针拨动轮子，就可以进行加法，而逆时针则进行减法， 原理和手表很像，算是计算机的开山鼻祖了； 1822年英国人 Charles Babbage设计了差分机和分析机，其设计理论非常超前，类 似于百年后的电子计算机，特别是利用卡片输入程序和数据的设 计被后人所采用；1834年Babbage 设想制造一台通用分析机，能够 完成所有的算术运算，该分析机由四个基本部件构成：存储库、 运算室、传送机构和送人取出机构，类似于现代计算机的五大装 置：输入、控制、运算、存储和输出装置，因此他被公认为计算 机之父；1848年英国数学家George Boole创立二进制代数学，提前 近一个世纪为现代二进制计算机的发展铺平了道路。 算术运算主 要是以机械方式来实施的。
人工智能的现在
1.模式识别阶段 模式识别是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科。但是，对于什么是“模式”， 或者什么是机器（也包括人）能够辨认的模式，迄今尚无确切的定义。电脑模式识别技术最初起源于图 象识别的需要，。严格地说，模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于识别对象的描述、理解 与综合。 在1973年召开的模式识别第一次国际学术会议基础上，成立了国际模式识别协会（IAPP）。 一位专家曾经指出：“模式识别是本世纪雄心最大的学科，需要电脑科学家、数学家、生物学家、心理 学家、哲学家和社会学家的通力合作。” 图象模式识别技术比较成功的运用领域是文字识别。如果把 每一个中文汉字或西文字母都视为一个小图形，模板匹配的方法自然可以移植到文字识别过程中。目前， 印刷体文字识别软件早已经进入商品化阶段，被称为OCR光学字符识别软件。通常可将书籍、报纸等印 刷品上的文字用扫描仪输入，首先经过特征抽取处理，例如，某字的笔画有几笔，收尾端点有几个，拐 角有多少等等。在电脑里已经预先保存了各种字的图形和它们的特征，也称为“模板”，全部模板就构 成一部“模板字典库”。由于要考虑字体、字号、纸张、油墨等因素影响，每一个字都有若干套不同的 模板。接下来就是将抽取到的文字特征与模板字典逐一匹配，直到在字典库中寻找到最接近的模板为止。 运用这种方法，对于印刷体文字，电脑能够以“一目十行”的速度进行阅读。此外，实时跟踪人手写字 的笔画顺序来识别手写文字的模式识别技术，也已经达到实用化程度，诸如常见的汉字笔输入软件。 人类相互之间交流思想，除“读写”之外的重要途径是“听说”，电脑语音识别理所当然被列为与图象 识别同等重要的人工智能技术，它包括用口令控制电脑的动作、或者根据口述声音录入文字、设计出 “会听话”的电脑等内容。语音识别的基础技术也是模式识别，通常每个人说话的音色和音调都有一定 的差异，发声频率各不相同，人脑对语音似乎有一种自适应的能力，既能区分不同性别不同年龄的语音 差异，又能调整为能够理解的基本音素，从而听懂各色人等说出的话语。采用模板匹配方式的电脑不可 能具备这种本领，它通常只能“听懂”特定某人的声音，而且是经过了一段时间“学习”的结果。
• 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不 是人的智能，但能像人那样思考、也可能的起源 1956年美国达特莫斯大学 （Dartmouth）召开了一次影响深远的历史性 会议，参加这次聚会的青年学者的研究专业包 括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑 科学等，他们分别从不同的角度共同探讨人工 智能的可能性，正是这次会议首次提出了“人 工智能”（AI）这一术语，标志着人工智能作 为一门新兴学科正式诞生。人工智能科学想要 解决的问题，是让电脑也具有人类那种听、说、 读、写、思考、学习、适应环境变化和解决各 种实际问题的能力。
人工智能的过去
3.逻辑推理阶段 1950年图林发表了一篇划时代论 文《计算机与智能》，引起了巨大的震动，他认 为，与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制 造出来的。 逻辑推理是人类思维的重要方面，包 括归纳推理、演绎推理和模糊推理等多种形式。 人工智能的核心内容就是要模拟这些推理形式， 实现诸如故障诊断、数学定理证明、问题判断与 求解、博弈等功能，因此逻辑推理是人工智能的 核心内容之一。当机器有了逻辑推理能力以后， 就能够比普通机器更加灵活地分析问题和处理问 题，从而适用于更加复杂多变的应用场合。 1956 年纽厄尔、赫伯特·西蒙 等人发现人们求解数学题 通常是用试凑的办法进行的，试凑时不一定列出 了所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜 索范围，人类证明数学定理也是通过“分解” （把一个复杂问题分解为几个简单的子问题）和 “代入”（利用已知常量代入未知的变量）等方 法，用已知的定理、公理或解题规则进行试探性 推理，直到所有的子问题最终都变成已知的定理 或公理，从而解决整个问题。人类求证数学定理 也是一种启发式搜索。因此他们利用程序向数学 定理试图证明一些数学定理并取得了初步的成功。 此阶段的逻辑推理主要是以晶体管方式或集成电 路方式来实施的
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（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、 技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学 的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以 人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断 扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类 智慧的“容器”。
人工智能的过去
• 2.数学运算阶段 • 在以机械方式运行的计算器诞生百年之后，随
着电子技术的突飞猛进以及真空二极管和真空 三极管的发明，计算机开始了真正意义上的由 机械向电子时代的过渡。电子器件逐渐演变成 为计算机的主体，而机械部件则渐渐处于从属 位置。1906年美国人Lee De Forest发明电子管， 为电子计算机的发展奠定了基础；1924年2月 IBM公司成立，从此一个具有划时代意义的公 司诞生；1937年英国剑桥大学的Alan M.Turing 出版了他的论文，并提出了被后人称之为“图 灵机”的数学模型；1941年Atanasoff 和学生 Berry 完成了能解线性代数方程的计算机，取 名叫“ABC ”，用电容作存储器 ，用穿孔卡片 作辅助存储器，完成一次加法运算用时一秒； 1946年美国宾夕法尼亚大学莫尔学院制成的大 型电子数字积分计算机(ENIAC)，最初也专门 用于火炮弹道计算，后经多次改进而成为能进 行各种科学计算的通用计算机，这就是人们常 常提到的世界上第一台电子计算机；1945年数 学家冯·诺伊曼发表了电子离散变量自动计算 机(EDVAC) 方案； 此阶段的数学运算主要是以 机电方式或电子管方式来实施的。