自然辨证法论文 浅析人工智能
用自然辩证法看待人工智能
用自然辩证法看待人工智能上传于2016.11.25自然辩证法深刻地揭示了人与自然的关系，同时也为自然科学的研究与工程技术的发展提供了哲学指导。
随着当代科学技术的不断进步，人类在人工智能技术上已经迈开了第一步。
而人工智能不仅仅牵涉到了科学技术，在哲学的范畴也引发了人们的大量思考，人们对人工智能的前景也抱有期待与担忧的矛盾心态。
近几十年来，各种各样涉及到人工智能的电影便是人们对这类问题哲学思考的剪影。
自然辩证法把人与自然的关系归纳成了三种：人为自然界绘制图景的关系；认识关系，即科学；改造关系，即技术。
从唯物主义观点来看，人类本身便是自然的产物。
人类，包括人类的大脑，更包括大脑产生的意识，都是自然的产物并且是自然的一部分。
人类认识世界并改造世界，发挥主观能动性，来使世界更容易地满足自身的物质文化等需要。
人工智能正是人类认识、改造自然的具体体现之一。
人类认识了自然规律并对其加以利用，在冯·诺依曼的计算机体系框架下，大力发展了电子信息技术，并使得人类进入了信息时代，大大方便了人类的生活。
然而目前的计算机技术仍然不能满足人类的需求，受到了计算机智能的局限，很多的工作依然需要人工完成。
目前发展人工智能，主要是从三个角度来入手：在冯·诺依曼体系下优化算法，运用量子计算机，模拟大脑的结构原理来搭建新的计算机体系。
在冯·诺依曼体系下对算法进行优化，例如使用神经网络算法进行深度学习，是现在已经得到日常应用的技术。
量子计算目前还属于尖端科技，人类有望在数年内建造出第一台量子计算机。
而基于脑科学的计算机体系目前来看遥遥无期，因为脑科学的研究举步维艰，人类仍然没有弄清楚大脑的工作原理。
在本人看来，当前主要应用的冯·诺依曼体系的计算机在未来仍然会展示其在智能方面的局限性，而量子计算机和基于大脑的计算机比较有可能突破人工智能的技术瓶颈。
人工智能之所以能够在哲学上引起人们大范围的讨论，还是因为人们对其前景有着不同的看法。
自然辩证法与人工智能
自然辩证法与人工智能自然辩证法与人工智能是两个截然不同的概念，但它们之间有着互动和相互影响的关系。
自然辩证法是指研究自然界中事物之间的联系和发展规律的一种思维方法和理论体系。
而人工智能则是用计算机和相关技术来模拟人类智能的一门科学。
本文将探讨自然辩证法对人工智能的启示和影响。
一、自然辩证法的思维方式自然辩证法强调事物之间的联系与发展。
它认为事物内部存在着矛盾，这种矛盾又推动了事物的发展和变化。
自然辩证法的思维方式是一种整体性的思考方式，通过观察和分析事物内部的各种矛盾和相互作用，寻找规律并指导实践。
二、人工智能的概念与发展人工智能旨在模拟人类的思维和行为，使计算机能够像人一样具有智能。
它包括机器学习、深度学习、知识图谱等多个领域，目前已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域。
三、自然辩证法对人工智能的启示自然辩证法的思维方式可以为人工智能的发展提供一些有益的启示。
首先，自然辩证法强调整体性思维，这对于设计人工智能系统也是至关重要的。
在人工智能的建模过程中，需要考虑各个要素之间的相互关系和作用，而不仅仅是对单个要素进行独立处理。
其次，自然辩证法注重事物的发展和变化，提出了矛盾推动事物发展的观点。
人工智能系统亦然，需要能够从数据中学习和演化，不断提高自身的性能和智能水平。
通过引入自然辩证法的思想，可以促使人工智能系统更好地适应复杂多变的环境。
此外，自然辩证法还提倡实践的重要性，通过实际操作来验证理论，从而不断修正和完善理论。
在人工智能的研究和应用中，同样需要不断进行实践探索，通过实际案例和应用场景来验证算法和模型的有效性，以不断改进和优化人工智能系统。
四、人工智能对自然辩证法的挑战与影响人工智能的发展也给自然辩证法带来了新的挑战与影响。
一方面，人工智能技术为自然辩证法提供了更多的数据和工具。
通过大数据技术和智能分析算法，可以更好地捕捉事物之间的联系和发展规律，为自然辩证法的研究提供更多的支持和依据。
自然辩证法小论文
人工智能的辩证思考摘要:人工智能自1956 年6月在达特茅斯会议诞生以来，取得了迅速的发展。
在快速发展的同时，其思想、理论、方法和技术已渗透到科学技术的诸多领域和人类生活的各个方面。
环顾当今的人工智能研究领域，一些纵横交错的哲学问题困扰着每一个智能研究者。
本文从哲学的角度研究了人工智能在发展过程中引发的一系列问题，并运用辩证法和意识论进行研究分析，深入分析了人类智能和人工智能之间的关系以及人工智能带来的社会问题。
关键词：人工智能；自然辩证法；哲学；社会问题0 引言人工智能是研究、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。
自1956 年6月在达特茅斯会议诞生以来，取得了迅速的发展。
几十年的发展让其有了许多的进步，并广泛用于机器视觉，专家系统,博弈论，自动程序设计，智能控制，机器人学等各大领域，并且与人类生活联系越来越紧密。
人工智能的出现，不仅在生产应用领域使生产力得以飞速发展，更重要的是在各个理论领域也掀起了轩然大波，在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法，人工智能是否会战胜人类智能，现在还存在广泛的争论。
在智能研究领域，一些新的理论成果证明了那些作为指导思想的哲学理论的正确性，这既是科学研究发展的必要，也是哲学本身发展的必要。
本文试图从哲学的视角和人工智能发展的科学基础上对人工智能的发展做出系统的比较分析，明确哲学在人工智能中的指导作用，有助于理性对待并且合理规范人工智能的发展，为人工智能的研究提供进一步的理论依据。
1 人工智能发展历程1956年的夏天，由美国达特茅斯大学的图灵奖获得者麦卡锡和明斯基共同发起的会议上，多位来自信息论、神经学、心理学、信息学和计算机科学等不同学科的年轻学者参加了此次会议，并探讨和研究了如何用机器来模拟人类智能。
这次会议的成功召开，确立了人工智能的研究目标，出现了研究人工智能的新热潮，同时指引了人工智能科学的研究方向.1960年由麦卡锡发明了人工智能语言程序，简称LISP。
自然辩证法理论视角下人工智能助推中国式教育现代化的逻辑——以ChatGPT为例
自然辩证法理论视角下人工智能助推中国式教育现代化的逻辑——以ChatGPT为例摘要本研究报告从自然辩证法的理论视角出发，探讨了人工智能（AI）如何助推中国式教育现代化。
通过以ChatGPT为例，分析了AI在教育领域的应用及其对中国教育现代化的推动作用。
报告认为，AI技术的发展和应用符合自然辩证法的基本规律，能够促进教育公平、提高教育质量，推动中国教育现代化的进程。
关键词：自然辩证法；人工智能；教育现代化；ChatGPT一、引言随着科技的快速发展，人工智能已经渗透到各个领域，对教育产生了深远的影响。
中国式教育现代化作为一个时代命题，如何在AI 的助力下实现质的飞跃，是本文要探讨的核心问题。
本研究以ChatGPT 为例，尝试从自然辩证法的视角解析AI技术对中国教育现代化的推动作用。
二、自然辩证法与人工智能1. 自然辩证法的核心观点自然辩证法是马克思主义哲学的重要组成部分，它认为自然界的发展是一个辩证的过程，充满了矛盾和斗争。
这个过程是由内在的规律所驱动的，同时受到外部环境的影响。
自然辩证法强调事物发展的内在动力和外在条件的相互作用，以及事物发展过程中的量变和质变、肯定和否定的辩证关系。
2. 人工智能与自然辩证法的契合人工智能作为现代科技发展的产物，其产生和发展也符合自然辩证法的核心观点。
首先，人工智能的发展是内在规律和外在条件的共同作用。
计算机科学、数学、认知科学等学科的进步为人工智能提供了理论基础，而计算机硬件、大数据、云计算等技术的发展则为人工智能提供了实现条件。
其次，人工智能的发展也经历了量变到质变的过程。
从最初的专家系统、图像识别到后来的机器学习、深度学习，人工智能在技术和应用上都实现了质的飞跃。
最后，人工智能的发展也充满了肯定和否定的辩证关系。
在人工智能的发展过程中，既有对旧有技术的否定和超越，也有对新技术的肯定和推广。
三、人工智能在中国式教育现代化中的作用1. 教育资源均衡配置的助推器教育资源的不均衡分布是我国教育领域长期存在的问题。
自然辩证法论文-人工智能与自然辩证法
08届研究生课程论文题目：人工智能的发展课程名称：自然辩证法学院：电子与控制工程学院学号：********名：***教师姓名：段联合2008年11月05日人工智能的发展摘要：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作出反应的智能机器，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”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。
关键字：人工智能，自然科学，智能机器人，计算机，识别一、人工智能概述【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能科学家自然辩证法原理
人工智能科学家自然辩证法原理人工智能科学家自然辩证法原理1. 引言人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是当今科学技术领域最为热门的领域之一，而人工智能科学家在这一领域中扮演着重要的角色。
人工智能科学家不仅需要具备扎实的计算机科学和数学基础，还需要掌握一些哲学和逻辑学的知识。
但是，作为一名人工智能科学家，我们不能仅仅停留在技术的层面，还需要了解和应用辩证法的原理。
本文将以“人工智能科学家自然辩证法原理”为主题，从浅入深地探讨。
2. 什么是辩证法？辩证法是哲学上的一个重要概念，最早由古希腊哲学家亚里士多德提出，后来被中国古代哲学家孔子、庄子、荀子等深化和发展。
辩证法的核心思想是一切事物都是由矛盾构成的，没有矛盾就没有事物的存在。
辩证法强调事物是变化和发展的、是对立统一的。
在人工智能科学中，辩证法可以帮助我们从不同角度去理解和应用人工智能的原理和技术。
3. 人工智能科学家与辩证法作为一名人工智能科学家，我们首先需要认识到人工智能技术不是一个孤立的技术，而是与社会、经济、文化、伦理等众多因素相互作用的产物。
对于一个好的人工智能科学家来说，不仅需要关注技术的发展，还需要关注人与人之间的关系、人与自然的关系以及人工智能对人类社会的影响。
这就要求我们在研究和开发人工智能技术的要运用辩证法的原理，综合考虑各种因素，并在技术发展的过程中注重以人为本，关注社会公正和人类的全面发展。
4. 利用辩证法思维解决人工智能的矛盾和问题人工智能技术的发展也面临着一些矛盾和问题，如技术进步与伦理道德的关系、隐私保护与数据利用的平衡、工作岗位的变化与新技术的冲击等。
应用辩证法思维可以帮助我们以更加全面和深入的视角去解决这些矛盾和问题。
我们应认识到技术是为人类服务的，它是为了改善人们的生活和促进社会进步而存在的。
在发展人工智能技术的过程中，我们应该关注技术的价值和意义，注重技术对人类自身发展的贡献。
人工智能的弊端自然辩证法论文
人工智能的弊端自然辩证法论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融预测，AI 的应用无处不在，给我们的生活带来了极大的便利和效率。
然而，就像任何新兴技术一样，人工智能也并非完美无缺，它在带来诸多好处的同时，也存在着一系列的弊端。
首先，人工智能可能导致大量的失业。
随着自动化技术的不断进步，许多原本由人类完成的工作，如生产线上的重复劳动、数据输入和文件处理等，正逐渐被机器和算法所取代。
虽然新的技术也会创造新的就业机会，但这些新的工作往往需要更高的技能和知识水平，导致许多低技能劳动者难以适应市场需求，从而面临失业的风险。
长期来看，这种就业结构的调整可能会加剧社会的贫富差距，造成社会的不稳定。
其次，人工智能存在着算法偏见的问题。
AI 系统的决策是基于数据和算法的，如果这些数据存在偏差或者不完整，那么算法得出的结果就可能是不公平和有歧视性的。
例如，如果用于训练信用评估模型的数据主要来自于高收入群体，那么这个模型可能会对低收入群体产生不公平的评估结果，从而影响他们获得信贷的机会。
此外，在司法、招聘等领域，如果 AI 系统基于有偏差的数据进行决策，可能会导致无辜的人受到不公正的对待，破坏社会的公平正义。
再者，人工智能对个人隐私构成了严重威胁。
为了让 AI 系统能够更好地服务用户，大量的个人数据被收集和分析。
然而，这些数据的收集和使用往往缺乏有效的监管和规范，存在着数据泄露和滥用的风险。
一旦个人数据被泄露，可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动，给个人带来极大的损失和困扰。
另外，人工智能的发展可能会引发道德和伦理困境。
例如，在自动驾驶汽车面临不可避免的事故时，算法应该如何做出决策，是优先保护乘客的生命还是行人的生命？这种道德抉择的难题目前还没有明确的答案。
此外，如果 AI 被用于军事目的，开发自主武器系统，那么战争的性质和后果可能会发生根本性的改变，引发严重的人道主义危机。
人工智能的弊端自然辩证法论文
人工智能的弊端————论“人工智能”对人类生活的影响学号：**********姓名：***班级：临床七年制一班摘要：自1956年人工智能诞生起，几十年的发展让其有了许多的进步，并广泛用于机器视觉，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等各大领域，并且与人类生活联系越来越紧密。
在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法，人工智能是否会战胜人类智能，现在还存在广泛的争论。
本文从人工智能的概况，应用领域与人类生活的联系等方面讨论，联系有关理论，认为人工智能的发展需要在人类智能可控的范围内进行。
关键字：人工智能超越人类智能退化一.人工智能的概况（一）人工智能的概念人工智能(Artifi cialIntell igenc e) ，英文缩写为A I。
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作出反应的智能机器，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。
（二）人工智能的兴起1956年,被认为是人工智能之父的John McCart hy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论。
他请他们到Vermon t参加 " Dartmo uth人工智能夏季研究会"。
从那时起,这个领域被命名为"人工智能"。
1976年N e well和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。
Minsky从心理学的研究出发，提出了框架知识表示方法。
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浅析人工智能21007002关键词：人工智能、计算机、系统、哲学摘要：人工智能是一门通过运用人类智能的机理来使机器模拟人的智能的学科。
它是计算机学科的一个分支，也是计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、控制论、信息论、决定论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
本文了分三部分对人工作智能进行了简要的介绍与分析，第一部分给出了人工智能的科学定义及哲学定义，第二部分阐述了人工智能的发展现状及发展趋势，最后一部分分析了人工智能给人类带来的利与弊。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。
它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
一、人工智能的定义1、人工智能的科学定义人工智能在科学层面上定义为一门通过运用人类智能的机理来使机器模拟人的智能的学科。
具体来说就是通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，让它去完成以往需要人的智力才能胜任的工作的基本理论、方法和技术。
它是计算机科学的一个分支，也是计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、控制论、信息论、决定论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。
人工智能有三种,第一种是通常所认为的那样,试图让机器做你所做的事，如在工厂里干活,把人们从繁重的体力和脑力劳动中解放出来；第二种是通过接受大量不同的科学训练及日常生活的训练，使机器具有可以理解不同种类的事情、语言、制造计划、测试计划、解决问题、监视我们行动的能力等等；第三种是包括具有动机、情感、情绪等能力的机器,例如感到孤独,窘迫、自豪、厌恶、兴奋等。
2、人工智能的哲学定义在哲学意义上，人工智能被看作是一般性的智能科学，或更确切地说，被看作是认知科学的智力内核。
它的目标就是提供一个系统的理论，该理论即可以解释意向性的一般范畴，也可以解释以此为基础的各种不同的心理能力。
它不仅包括地球上各种生物的心理，而且还要包括全部可能存在的心灵。
设计人工智能对于人类研究哲学来说有巨大的意义。
简而言之，是用“人工的智能”去探索“自然的心灵”。
数百年来科学家一直想开发一种把常识和隐含的前提清晰表达出来的技术，哲学的所有分支的许多问题都与这些过程有关,例如：推断、记忆、认知、理解、解释、描述、想象、创造、选择、行动等等。
计算机作为人类有史以来设计出来的最复杂的工具,无疑是处理上述过程最好的一种工具。
作为计算机科学与技术领域的一个重要分支的人工智能为做这些事情提供了一个很好的方式。
二、人工智能的发展现状及趋势1、人工智能的发展现状目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。
基本上有如下领域：（1）专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，是目前人工智能研究中成效最多的领域，它被广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。
它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统。
它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
（2）机器学习要使计算机智能化，不仅要求计算机具有强大的知识系统，更要使计算机本身有获得知识的能力。
它不仅要学习人类已有的知识，还要在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。
机器学习的研究，主要在以下几个方面进行：研究人类学习的机理、人脑思维的过程和机器学习的方法，以及建立针对具体任务的学习系统。
机器学习的研究目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。
（3）模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。
如识别物体、地形、图象、字体（如签字）等。
在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。
（4）理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。
计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。
二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。
三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。
目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。
（5）智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识——智能”有着极其密切的关系。
在80年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就是智能决策支持系统。
（6）人工神经网络人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
多年来，人工神经网络的研究取得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。
当然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。
要建立起一套完整的理论和技术系统，需要作出更多努力和探讨。
2、人工智能目前面临的困难（1）从技术层面上看：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：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。
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。
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。
（2）从哲学层面上看，也存在着一下几方面的问题：宏观与微观隔离：一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。
这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。
全局与局部割裂：人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。
但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。
它们存在明显的局限性。
必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。
理论与实际脱节：大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。
在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。
在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就算相当成功了。
上述存在的问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。
同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。
3、人工智能发展展望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研究的最热门内容之一，其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。
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）机器学习的研究即将取得长足的发展。
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。
（3）自然语言处理是AI技术应用于实际领域的典型范例，经过AI研究人员的艰苦努力，这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。
许多产品已经进入了众多领域。
（4）智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来迅猛发展，已经成为了AI的一个独立研究分支。
由于信息获取与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A I技术应用于这一领域的研究是人工智能走向应用的契机与突破口。
从近年的人工智能发展来看，这方面的研究已取得了可喜的进展。
此外，人工智能还可能向模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等多个方面发展，虽然人工智能在很多方面尚未成熟，有着很多的不足，但是它广阔的应用空间将给它带来无限的发展潜力。
三、人工智能对人类社会的利与弊1、人工智能对人类的积极意义毫无疑问，人工智能的出现对人类产生了并将继续产生巨大的影响，其积极意义是不胜枚举的。
从人工智能应用的几个方面来说，专家系统及智能决策支持系统可以帮助人们更快、更方便的解决各种专业内的一些复杂问题；模式识别和翻译机器更加方便的人们的日常生活及情感交流；人工神经网络拥有很强的自学习和自适应能力，可以为人类解决很复杂的实际问题。
从经济效益方面看，人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子。
成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。
用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。
由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。
此外，人工智能对人类文化也有了很大的影响。
首先，在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。
这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。