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人工智能发展状况研究论文

发布时间:2024-07-07 00:28:46

人工智能发展状况研究论文

智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

建筑智能化设计的相关探讨

【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用,在管理过程中,要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果,确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

【关键词】智能建筑;智能化系统;设计

一、建筑智能化系统的设计原则

(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的,因此,在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况,吸收开放的先进设计理念,以完善智能建筑功能的发挥。

(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念,将智能化系统的各个子系统相互隔离,以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行,由此提高系统运行的可靠性。

(三)标准化。随着智能化系统的快速发展,相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计,以方便系统的施工与维护。

(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能,确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统,其子系统又包含多种构件和设备,因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下,当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以,在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性,确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

二、建筑智能化系统的设计

(一)供电系统设计

智能化系统的子系统通常需要进行单独供电,因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电,在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电,而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站,也应当采用单独回路进行供电,以避免电路混用危害系统运行,如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电,以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

(二)接地系统设计

智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计,保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式:

1、联合接地方式,其在应用中需注意:由于计算机等设备的抗雷击性能不高,且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差,很可能会受到其他系统的干扰,所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω,所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

2、单独接地方式,在使用统一接地时主要利用自然接地体,若不再使用人工接地体其应当满足以下条件:接地电阻应当在1Ω以下,即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环,且闭合环英应当与地面保持以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点,因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

(三)智能化管理间与智能化竖井

通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求,在智能建筑智能化系统设计中,一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路,而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽,所以根据布线标准与规范,应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件,智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜,其周围要留设合理的安装与维护空间,其平面面积应当在5~10m2之间。

(四)综合布线系统设计

在综合布线系统设计中,一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆,以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内,其中水平布线电缆的最佳长度为90m,电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m,对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算:

C=(102-H)/ W=C-5

其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度,其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

三、目前智能建筑存在的问题

(一)国产化系统集成产品

现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司,如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权,这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。

(二)技术障碍

在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷,比如网络频宽的限制:数据传输量迅速增加和多媒体的使用,要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后,通讯空间的问题可获部分解决,但缺乏全面而完整的数据模型,各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾,很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性,以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题,但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话,就会导致无法使用更先进的通讯工具。

(三)人才缺乏

从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发),而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说,工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计,又懂施工方案的人,却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好,关系到工程的进度与质量。

智能建筑是高科技的产物,智能建筑学科是多学科的交叉和融汇,人才培养应该是多层次、多方位的,只有强调理论与实践紧密结合,设计与技术紧密结合,施工与产品紧密结合,才能培养出新一代的智能建筑人才。

四、结束语

智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑,无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理,都要进行优化控制,以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此,相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理, 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题,以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

参考文献:

[1] 翟伟盛,浅谈智能化系统管理及维护,消费导刊,2009年10期

[2] 金红峰,浅谈智能化系统管理及维护的一点心得,艺术科技,2007年03期

[3] 邵胜华,智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究,2010(7)

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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。以下是我精心整理的人工智能的利与弊论文的相关资料,希望对你有帮助!

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(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。

(二)人工智能的兴起

1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy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 Vermont参加 " Dartmouth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Newell 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。到80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论。以McCarthy和Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的,它的目标是让机器模仿人,认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则

来定义,因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器,来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

(三)人工智能的发展状况

1956年,Samuel研制了跳棋程序,它在1959年击败了Samuel本人

1959年美籍华人学者、洛克菲勒大学教授王浩 自动定理证明

1976年 “四色定理”的证明

1977年,曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大学青年学者费根鲍姆

(),在第五届国际人工智能大会上提出了”知识工程”的概念 1976年美国斯坦福大学肖特列夫开发医学专家系统MYCIN

80年代,AI 被引入了市场,并显示出实用价值

1997年 “深蓝”

2011年9月,在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上,一个“聪明机器(Cleverbot)”成功过近800名观众,使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天,聊天的对象可能是“聪明机器人”,也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个

大屏幕上,1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果,超过的观众 把人与“聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话“聪明机器人”的发明 者、英国人罗洛·卡彭特很高兴地告诉记者:“过一半以上观众,你可以说聪明机器人算是通过了"图灵测试"

二.人们对人工智能的依靠

(一)人工智能主要应用领域

目前人工智能主要的应用领域在机器视觉(指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别),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,语言和图像理解,遗传编程等。

(二)人们生活与人工智能的密切关系

从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人,人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通

中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡„„虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在,但我们的生活却因它悄悄改变。

在美国硅谷,尼古拉斯·亚宁早上起来准备去上班,到公司需要40分钟车程。这位在Google工作的技术员走向他的Lexus汽车。汽车即将驶上加州拥挤的高速路,此时他的“司机”———汽车开始掌控大局。亚宁的这辆车是Google正在实验的自动驾驶汽车,安装有复杂的人工智能技术,使得他可以放松地坐在驾驶座上充当乘客。

在马萨诸塞州贝德福特的iRobot公司,一名参观者看着5英尺高的机器人爱娃小心翼翼地行走在大厅里,躲避着周围的障碍物———包括人类。今年年底它将开始自己的第一份真正工作———远程医疗助手,让数千英里之外的专家通过安装在它“头”上的视频屏幕给医院的病人看病。当医生准备看望下一位病人时,他只需点击电脑地图上的新位置。爱娃根据地图找到并赶往下一个病房,它还会自己乘坐电梯。

在华盛顿普尔曼,华盛顿州立大学的研究者们正在给“智能”房间安装上感应器,使之能够根据需要自动调节房间的光线,监控住户的一切活动,包括他们每天睡眠多少小时,锻炼多少分钟。听上去有点像是被监禁,但事实上,倡导者们认为这样的技术就像一个富有爱心的保姆:智能房屋可以帮助老年人,尤其是有身体或智力障碍的老人过上独立的生活。

从今年夏天在火星登陆的好奇号太空探测器,到仪表盘能够与人对话的汽车,再到智能手机,人工智能正在改变我们的生活———有时候以一种显而易见的方式,更多的时候,我们甚至没有意识到它的存在。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡;告诉驾驶员什么时候越过了道路中央的分道线。

甚至连烤面包机也即将加入人工智能革命。你可以将一个面包放进去,用智能手机拍张照片,手机将把所有需要的信息传送给烤面包机,指导它如何将面包烤得恰到好处。

从某个方便说,人工智能几乎无处不在,从控制数码相机的光圈和快门速度的智能感应器,到干衣机中的温度和湿度探测器,再到汽车中的自动泊车功能。更复杂的应用还在源源不断地走出实验室。

三.人工智能的弊端

(一)关于人工智能超越人类智能的假说

人工智能只可以作为人类智能的补充,但是人工智能的发展速度远远超过人类智能的发展速度,即根据进化论来说人工智能的进化速度比人类智能进化得快许多。由于人工智能起步较低,故现在和人类智能有一定差距,但其表现出了在局部超越了人类智能的现状,让人有理由相信人工智能超越人类智能只是时间上的问题。

人工智能超越人类智能论据有:一是达尔文进化论;二是类比人类的创造性即由于人类智能的不断探索欲会把自己独有创造赋予人工智能,这会导致人工智能战胜人类智能;三是“量变质变定律”人工智能不断的在某些领域超越人类智能,最终将在质上战胜人类智能。

其代表人物有四川大学社科系教授王黔玲从世界观角度提出的“人工智能将超越人类智能”的论断。华东师范大学哲学系教授郦全民认为在好奇心的驱使下,在不前进就会落后的“象棋皇后”效应的作用下,人类不会停止对比自己先进的更高的智能系统的探索。而进化法则又不可违背,将使得进化之链朝着超越人类的方向发展。因此地球上出现超越人类的高智能物种是进化的必然。代维也大胆预测“人工智能将在不远的将来战胜人类智能,但会有自己的存在方式,不会对人类构成威胁”。约翰·麦卡锡——人工智能之父认为“没有理由相信我们不能写出一个能使电脑像人一样思考的公式。”斯蒂芬·霍金 说过“在我看来,如果非常复杂的化学分子可以在人体内活动并使人类产生智慧的话,那么太阳复杂的电子电路也可以使计算机以智能化的方式采取行动。”德国班贝克大学心理学教授德尔纳认为“有灵魂的机器是存在的。”

(二)人类退化的假说

从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人,人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中

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推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在,但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活,人工智能的出现满足了人们许多的需求,这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说,那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展,我们的衣食住行都可以有简单的解决方法,并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机,一样可以有自己的通讯方式,可是现在手机发展不过几十年,就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能,等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能,你什么都不用自己动手,那经过生物衍变,人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。

四.结语

现阶段人工智能在专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学等方面都有许多的应用,并且范围越来越广,虽然看似都是促进科学发展的,但是我们得注意其使用的度,就像克隆的应用一样,具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展,才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。 参考文献:

【1】史忠植. 高级人工智能(第二版). 科学出版社, 2006.

【2】玛格丽特·博登,人工智能哲学,上海译文出版社2001-11-01

【3】 Russell S., Peter Norvig,人工智能——一种现代方法(第二版)北京:人民邮电出版社, 2004 【4】史忠植. 智能主体及其应用.科学出版社,2000.

【5】 叶世伟, 史忠植 译. 神经网络原理(Simon Haykin: Neural Networks) . 机械工业出版社,2004.

【6】蔡自兴,徐光佑,人工智能及其应用(第三版). 北京:清华大学出版社,2003年

【7】卢格尔,人工智能,机械工业出版社,2009-03-01

【8】CarolynAbate,人工智能改变生活,南方都市报,2012-09-30

【9】门泽尔,机器人的未来,上海辞书出版社,2002年

【10】钱学森,关于思维科学,上海人民出版社,1986

【11】钱铁云,人工智能是否可以超越人类智能?,科学社会与辩证法,2004

【12】代维,人工智能VS人类智能。20年后谁称雄,青年探索,2002

【13】姜长阳,人类正在退化,自然辨证法研究,2000年11期

只要谈及科技对人类的意义,有一个词语出语率颇高――“双刃剑”。即科技在给人们带来便捷、舒适和高质量生活的同时,也不可避免地会带来诸多弊端。在这种种弊端中,有看得见的,如环境污染;而更多的则是看不见的,如科技对文化的冲击。

有关科技的利与弊,近年来舆论界一直争论不休,莫衷一是。这一现象也直接反映在了高考语文试题中――连续几年的高考作文都涉及到这一话题,且有逐年增多的趋势。

据统计,在近几年高考作文中讨论最多的话题是“科技对文化(尤其是传统文化)的冲击”――即科技会不会对文化构成冲击?又会构成什么样的冲击?如2012年高考湖北卷作文题就提供了这样一则材料:

语文课堂上,老师在讲到杜甫《春望》“烽火连三月,家书抵万金”时,不无感慨地说:“可惜啊,我们现在已经很难见到家书了,书信这种形式恐怕要消失了。”学生甲:“没有啊,我上大学的表哥就经常给我写信,我觉得这种交流方式是不可替代的。”学生乙:“信息技术这么发达,打电话、发短信、写邮件更便捷,谁还用笔写信啊?”学生丙:“即使不用笔写信,也不能说明书信消失了,只不过是书信的形式变了。”学生丁:“要是这样说的话,改变的又何止是书信?社会发展了,科技进步了,很多东西都在悄然改变。”……

诚然,电话、短信、邮件在带给我们方便、快捷的同时,也消减了我们生活中的诗意。可是我们不妨思量一下,“云中谁寄锦书来”或许能带给我们诗意和遐想,可在“烽火连三月”的情况下,恐怕还是一条快捷的短信更让人放心。因此,我们要充分考虑到两者的得失,对如何处理好科技与文化的关系作出深刻的反思:是为了保存传统的美好而抱残守缺,还是为了方便快捷就抛弃传统?是在传统的树干上嫁接上时尚的枝条,还是在崭新的文化中打上旧补丁?笔者想:应该思考这类问题的绝不仅仅是我们的中学生,更有我们的决策者、我们的专家,甚至我们每一个普普通通的公民。反思永远强于抱怨,只有总结反思,才能使我们的下一步走得更好,走得更稳健,从而一步步接近我们理想中的伊甸园。

与此一脉相承的是2014年高考广东卷的作文题。所不同的是广东卷的材料放弃了书信与手机,取而代之的是黑白胶片与数码技术:

黑白胶片的时代,照片很少,只记录下人生的几个瞬间,在家人一次次的翻看中,它能唤起许多永不褪色的记忆。但照片渐渐泛黄,日益模糊。数码技术的时代,照片很多,记录着日常生活的点点滴滴,可以随时上传到网络与人分享。它从不泛黄,永不模糊,但在快速浏览与频繁更新中,值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。

黑白胶片与数码技术就像尺素与短信、马车与高铁、书法与“键谈”、远足与网游、品茗与快餐,品评它们又岂是一个“利”字或“弊”字可以概括的?这当中,掺和有科技的因素,有文化的因素,有传统的因素,有心理习惯的因素……其实,人们最希望拥有的是现代科技的便捷加上传统文化的醇香,而这恰如鱼与熊掌,兼而得之实在不易。

高考作文涉及到的又一方面的话题是“科技对传统审美观念的冲击”。如2014年高考辽宁卷作文题提供了这样一则材料:

夜晚,祖孙二人倚窗远眺。“瞧万家灯火,大街通明,霓虹闪耀,真美!”男孩说,“要是没有电,没有现代科技,没有高楼林立,上哪儿看去?”老人颔首,又沉思摇头:“可惜满天繁星没有了。沧海桑田,转眼之间啊!当年那些祖先,山洞边点燃篝火,看月亮初升,星汉灿烂,他们欣赏的也许才是美景。”

读罢这则材料,笔者觉得:如果“当年那些祖先”能够“穿越”回来,即便他们依然认为篝火、明月、星汉是大自然中最美丽的景观,但他们还乐意栖居在山洞里燃着篝火欣赏那满天繁星吗?现代科技早已潜入到了人们的灵魂深处,纵然我们会偶尔生出几许怀旧的情愫,那不过是我们在内心珍存的原始记忆陨落时的惆怅,纵然我们心向往之,也未必愿意返璞归真。在现代社会中,像陶渊明、梭罗这些真正倾心于自然的隐者已经很难寻觅了。

高考作文所涉及的有关科技的材料,还触及到了近乎于“科幻”的话题。如2014年高考天津卷的作文材料,讲的是一则带有几分科幻色彩的故事,揭示了现代科技给人带来的“荒诞感”:

也许将来有这么一天,我们发明了一种智慧芯片,有了它,任何人都能古今中外无一不知,天文地理无所不晓。比如说,你在心里默念一声“物理”,人类有史以来有关物理的一切公式、定律便纷纷浮现出来,比老师讲的还多,比书本印的还全。你逛秦淮河时,脱口一句“旧时王谢堂前燕”,旁边卖雪糕的老大娘就接茬说“飞入寻常百姓家”,还慈祥地告诉你,这首诗的作者是刘禹锡,这时一个金发碧眼的外国小女孩抢着说,诗名《乌衣巷》,出自《全唐诗》365卷4117页……这将是怎样的情形啊!

不知道是否真的有那么一天,不知道这样的情形是否真的会出现,也不知道这样的情形出现究竟是喜是悲。

平心而论,科技带给我们的永远是利大于弊,否则我们绝不会视之为“第一生产力”,也不会有那么多仁人志士为科技献身,为科技发展不遗余力了。我们现在要探究的是在发展科技的同时怎样将它的负面效应降到最低,乃至使之成为促进文化传承与发展的助力;而不是因噎废食,视科技为文化的宿敌,甚至视若洪水猛兽――而承担这一重任的主力,将会是今天走上考场的一代青年。从这一意义上看,让他们先写这样的文章真的很有价值。想必“科技”这一话题在随后的高考作文中仍会有一定的地位。

人工智能的研究与发展论文

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自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料,欢迎阅读!

浅谈人工智能技术的发展

摘要:自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始,对人工智能的发展进行讲述,并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。

关键词:人工智能 发展 智能

1、人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,它探究智能的实质,并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命,它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命,同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题,它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来,对人工智能研究存在两种态度:强人工智能和弱人工智能,前者认为AI可以达到具备思维理解的程度,可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知,其智能只是模仿的不完全的智能。

2、人工智能的发展

对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点:对问题求解的方法过度重视,而忽视了知识重要性。

第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。

第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制,人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快,于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束,但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。

第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年,美国召开了第一次神经网络国际会议,并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后,世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。

第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展,为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究,同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究,让人工智能有更多的实际用途。

3、人工智能可否超过人的智能

那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析:

首先,从哲学量变会引起质变的角度来说,人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道,人工智能从最初的简单模拟功能,到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军),这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中,父亲把儿子生前的记忆输人芯片,装在机器人中,这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆,虽然他不会长大。从技术的角度来说,科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候,真的就很难辨别是人还是机器了。

第二,有的人会说,人工智能不会超过人的智能,因为人工智能是人制造出来的,所以不可能超过人的智能。对于这个观点,我们这样想一想,起重机也是人造出来的,它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的,它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说,智能和力气、速度一样,也是人的某个方面的特性,为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?

第三,还有的人认为,人工智能是人制造的,必有其致命的弱点,所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立,因为人与机器人比较,也可以说有致命弱点,比如说人如果没有空气的话,就不能生存,就好比是机器人没有电一样。再比如,人体在超过一定的温度或压力的环境下,不能生存,在这一点上,机器人却可以远胜于人类。因此,在弱点比较方面,我认为人工智能的机器人并不比人差,在某些方面还远胜于人类。

第四,随着科学技术的发展,人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多,他们越加肯定情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。

4、结束语

人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。

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对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学 经验 ,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多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。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验 报告 。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

[5]张廷,杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学,2009(11):133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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人工智能发展论文3000

自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料,欢迎阅读!

浅谈人工智能技术的发展

摘要:自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始,对人工智能的发展进行讲述,并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。

关键词:人工智能 发展 智能

1、人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,它探究智能的实质,并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命,它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命,同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题,它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来,对人工智能研究存在两种态度:强人工智能和弱人工智能,前者认为AI可以达到具备思维理解的程度,可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知,其智能只是模仿的不完全的智能。

2、人工智能的发展

对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点:对问题求解的方法过度重视,而忽视了知识重要性。

第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。

第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制,人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快,于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束,但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。

第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年,美国召开了第一次神经网络国际会议,并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后,世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。

第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展,为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究,同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究,让人工智能有更多的实际用途。

3、人工智能可否超过人的智能

那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析:

首先,从哲学量变会引起质变的角度来说,人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道,人工智能从最初的简单模拟功能,到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军),这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中,父亲把儿子生前的记忆输人芯片,装在机器人中,这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆,虽然他不会长大。从技术的角度来说,科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候,真的就很难辨别是人还是机器了。

第二,有的人会说,人工智能不会超过人的智能,因为人工智能是人制造出来的,所以不可能超过人的智能。对于这个观点,我们这样想一想,起重机也是人造出来的,它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的,它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说,智能和力气、速度一样,也是人的某个方面的特性,为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?

第三,还有的人认为,人工智能是人制造的,必有其致命的弱点,所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立,因为人与机器人比较,也可以说有致命弱点,比如说人如果没有空气的话,就不能生存,就好比是机器人没有电一样。再比如,人体在超过一定的温度或压力的环境下,不能生存,在这一点上,机器人却可以远胜于人类。因此,在弱点比较方面,我认为人工智能的机器人并不比人差,在某些方面还远胜于人类。

第四,随着科学技术的发展,人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多,他们越加肯定情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。

4、结束语

人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。

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[摘要] 本文认为,计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉,并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期,逻辑学将重点关注下列论题:(1)如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素?(2)如何使机器人具有人的创造性智能,如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断?(3)如何进行知识表示和知识推理,特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理?(4)如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理,使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际?等等。 [关键词] 人工智能,常识推理,归纳逻辑,广义内涵逻辑,认知逻辑,自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理,从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦,然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化,其表现在于:一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题;二是逻辑采纳了数学的方法论,从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是:21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处?大致说来将如何发展?我个人的看法是:计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理(这一点在20世纪基本上已经做到了,如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明,“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋),而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素,例如选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,……由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。 实际上,在20世纪中后期,就已经开始了现代逻辑与人工智能(记为AI)之间的相互融合和渗透。例如,哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源,但逻辑(包括哲学逻辑)在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论;基于几乎同样的理由,AI研究者也在进行类似的探索,这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴,甚至在逐渐融合在一起。例如,AI特别关心下述课题: ·效率和资源有限的推理; ·感知; ·做计划和计划再认; ·关于他人的知识和信念的推理; ·各认知主体之间相互的知识; ·自然语言理解; ·知识表示; ·常识的精确处理; ·对不确定性的处理,容错推理; ·关于时间和因果性的推理; ·解释或说明;21世纪的逻辑学也应该关注这些问题,并对之进行研究。为了做到这一点,逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展,使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为,至少是21世纪早期,逻辑学将会重点关注下述几个领域,并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果:(1)如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素?(2)如何使机器人具有人的创造性智能,如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断?(3)如何进行知识表示和知识推理,特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理?(4)如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理,使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际?等等。

人工智能的应用与发展研究论文

智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

建筑智能化设计的相关探讨

【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用,在管理过程中,要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果,确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

【关键词】智能建筑;智能化系统;设计

一、建筑智能化系统的设计原则

(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的,因此,在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况,吸收开放的先进设计理念,以完善智能建筑功能的发挥。

(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念,将智能化系统的各个子系统相互隔离,以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行,由此提高系统运行的可靠性。

(三)标准化。随着智能化系统的快速发展,相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计,以方便系统的施工与维护。

(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能,确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统,其子系统又包含多种构件和设备,因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下,当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以,在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性,确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

二、建筑智能化系统的设计

(一)供电系统设计

智能化系统的子系统通常需要进行单独供电,因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电,在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电,而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站,也应当采用单独回路进行供电,以避免电路混用危害系统运行,如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电,以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

(二)接地系统设计

智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计,保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式:

1、联合接地方式,其在应用中需注意:由于计算机等设备的抗雷击性能不高,且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差,很可能会受到其他系统的干扰,所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω,所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

2、单独接地方式,在使用统一接地时主要利用自然接地体,若不再使用人工接地体其应当满足以下条件:接地电阻应当在1Ω以下,即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环,且闭合环英应当与地面保持以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点,因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

(三)智能化管理间与智能化竖井

通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求,在智能建筑智能化系统设计中,一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路,而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽,所以根据布线标准与规范,应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件,智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜,其周围要留设合理的安装与维护空间,其平面面积应当在5~10m2之间。

(四)综合布线系统设计

在综合布线系统设计中,一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆,以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内,其中水平布线电缆的最佳长度为90m,电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m,对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算:

C=(102-H)/ W=C-5

其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度,其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

三、目前智能建筑存在的问题

(一)国产化系统集成产品

现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司,如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权,这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。

(二)技术障碍

在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷,比如网络频宽的限制:数据传输量迅速增加和多媒体的使用,要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后,通讯空间的问题可获部分解决,但缺乏全面而完整的数据模型,各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾,很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性,以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题,但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话,就会导致无法使用更先进的通讯工具。

(三)人才缺乏

从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发),而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说,工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计,又懂施工方案的人,却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好,关系到工程的进度与质量。

智能建筑是高科技的产物,智能建筑学科是多学科的交叉和融汇,人才培养应该是多层次、多方位的,只有强调理论与实践紧密结合,设计与技术紧密结合,施工与产品紧密结合,才能培养出新一代的智能建筑人才。

四、结束语

智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑,无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理,都要进行优化控制,以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此,相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理, 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题,以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

参考文献:

[1] 翟伟盛,浅谈智能化系统管理及维护,消费导刊,2009年10期

[2] 金红峰,浅谈智能化系统管理及维护的一点心得,艺术科技,2007年03期

[3] 邵胜华,智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究,2010(7)

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人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料,希望对你有帮助!

浅谈逻辑学与人工智能

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能,最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题,它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

1 人工智能学科的诞生

12世纪末13世纪初,西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后,德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器,并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪,英国布尔创立了布尔代数,奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑,创建了一阶谓词演算系统。20世纪,哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上,克林对一般递归函数理论作了深入的研究,建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程,提出了理想计算机模型(即图灵机) ,创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构,以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果,为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化,发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”,它增强了逻辑研究的深度,使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期,并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2 逻辑学的发展

逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来,随着人工智能的一步步发展的需求,各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑,是具有多个命题真值的逻辑,是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的,关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论,进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的,灵活的,开放的,自适应的逻辑学,这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律,建立能包容一切逻辑形态和推理模式,并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学,刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中,这就是提出泛逻辑的根本原因,也是泛逻辑的最终历史使命。

3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具,逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础,而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年,纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上,纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS),开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑,只能满足人工智能的部分需要。

非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息,即给系统中每个语句或公式赋一个数值,用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有:1976年杜达提出的主观贝叶斯模型, 1978年查德提出的可能性模型, 1984年邦迪提出的发生率计算模型,以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中,可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法,计算机就可以通过新、老问题的相似性,从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑,即人们基于不完全的信息推出某些结论,当人们得到更完全的信息后,可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代,赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理,即容错推理。

此外,多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年,扎德提出了模糊推理的关系合成原则,现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

4 人工智能——当代逻辑发展的动力

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期,其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为,计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉,并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能,它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理,而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维,这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如,选择性地搜集相关的经验证据,在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择,不断根据环境反馈调整、修正自己的行为,由此达到实践的成功。于是,逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动,并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理,由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

5 结语

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑,使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面,我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合,将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的,目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理,使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说,一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期,那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行,各自发挥其优点,为人工智能的发展做出贡献。目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。

智能机器人发展研究论文

机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要:机器人的智能从无到有、从低级到高级,随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展,智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词:智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统,运行时常具有不确定性,而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型,即使建立某种模型,也很复杂、计算量大,不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化,不依赖对象模型,自学习和自适应等特性,用它解决机器人等复杂控制问题,可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人,很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期,行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的,提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统,即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述,因此,专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破,使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体,但两者之间存在很大的差异。例如,对于智能装配机器人而言,要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息,通过分析,发现并找到所需工件,按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此,智能机器人需要具备知识的表达与获取技术,要为装配做出规划。同时,在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术,找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺,它可能要采用力与位置的混合控制技术,还可能为机器人的本体装上柔性手腕,才能完成任务,这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广,技术要求高,是高新技术的综合体。那么,到底什么是智能机器人呢?到目前为止,国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为,智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知,即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业,它要能找到和识别所要的工件,需要利用视觉传感器来感知工件。同时,为了接近工件,智能机器人需要在非结构化的环境中,认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统,即各种各样的传感器。所谓思维,是指机器人自身具有解决问题的能力。比如,装配机器人可以根据设计要求,为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序,指挥执行机构,即动作部分去装配完成这个机器,动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此,智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义,但通过对具体智能机器人的考察,还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同,硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示: 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来,固态视觉传感器,如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比,固体视觉传感器体积小、质量轻,因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号,即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像,无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理,提取特征,然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构,实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人,随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走,是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加,而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作,完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现,智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统,使机器人能够听懂人类的指令,能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n,人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用,信息融合、规划,问题求解,运动学与动力学计算等单元技术不断提高,使智能机器人整体智能能力不断增强,同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统,它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中,功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题,都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展,便于技术的更新,要求系统的结构具有一定开放性,从而保证智能能力不断增强,新的或更多传感器可以进入,各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配,确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言,可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构,它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上,任何一个机器人都有自己的体系结构。目前,大多数工业机器人的控制系统为两层结构,上层负责运动学计算和人机交互,下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献: [1]左敏,曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真,2011,08:15-16. [2]陈赜,司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制,2009,02:76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术,:102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看: 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文

自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料,欢迎阅读!

浅谈人工智能技术的发展

摘要:自从计算机诞生以来,计算机的发展十分迅猛快速,而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支,其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始,对人工智能的发展进行讲述,并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。

关键词:人工智能 发展 智能

1、人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,它探究智能的实质,并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命,它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命,同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题,它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来,对人工智能研究存在两种态度:强人工智能和弱人工智能,前者认为AI可以达到具备思维理解的程度,可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知,其智能只是模仿的不完全的智能。

2、人工智能的发展

对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。

第一个阶段是人工智能的兴起与冷落,这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段,人工智能的概念首次被提出,并相继涌现出一批科技成果,例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段,很多地方都存在着缺陷,在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因,人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点:对问题求解的方法过度重视,而忽视了知识重要性。

第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。

第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制,人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快,于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束,但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。

第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年,美国召开了第一次神经网络国际会议,并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后,世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。

第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展,为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究,同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究,让人工智能有更多的实际用途。

3、人工智能可否超过人的智能

那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析:

首先,从哲学量变会引起质变的角度来说,人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道,人工智能从最初的简单模拟功能,到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军),这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中,父亲把儿子生前的记忆输人芯片,装在机器人中,这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆,虽然他不会长大。从技术的角度来说,科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候,真的就很难辨别是人还是机器了。

第二,有的人会说,人工智能不会超过人的智能,因为人工智能是人制造出来的,所以不可能超过人的智能。对于这个观点,我们这样想一想,起重机也是人造出来的,它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的,它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说,智能和力气、速度一样,也是人的某个方面的特性,为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?

第三,还有的人认为,人工智能是人制造的,必有其致命的弱点,所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立,因为人与机器人比较,也可以说有致命弱点,比如说人如果没有空气的话,就不能生存,就好比是机器人没有电一样。再比如,人体在超过一定的温度或压力的环境下,不能生存,在这一点上,机器人却可以远胜于人类。因此,在弱点比较方面,我认为人工智能的机器人并不比人差,在某些方面还远胜于人类。

第四,随着科学技术的发展,人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多,他们越加肯定情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。

4、结束语

人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。

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目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料,希望对你有帮助!

人工智能发展现状与未来发展

一、人工智能概述

人工智能自诞生几十年来, 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注,尽管学术界有各种不同的说法和定义,但就其本质而言,人工智能是研究、设计和应用智能系统,来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器,来模仿、延伸和扩展人类的智能思维,从而实现计算机网络管理的人性化。

二、人工智能的研究历史

(一)1956年-1970年

人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”,或者说是计算机具有智能,1965年夏季,在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家,在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题,并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而,一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。

(二)1971年-80年代末

在科学上,前进的道路从来就不是平坦的,成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此,自它诞生至发展一段时间后,就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下,仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时,从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。

(三)20世纪80年代至今

人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透,从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势,其渗透的结果现在还不是很明显,还需要时间的考验。目前,人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。

三、人工智能应用领域

目前 , 人工智能在许多领域都得到了应用,其应用领域如下:

(一)在企业管理中的应用

刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系,从企业的发展目标出发,深入了解人工智能的内涵,搭建人工智能的应用平台,研究并开发企业智能化软件,这样一来,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

(二)在医学领域中的应用

人工智能在国外发展很快,在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人,此外,在不久的将来,就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初,我国已成功将人工智能应用于医学,且在这方面有了新的突破,例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功地应用于临床。

(三)在矿业中的应用

第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等,为矿业的开采带来了方便。1980年以来,美国的矿业公司在人工智能上加大了投资,其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。

(四)在技术研究中的应用

人工智能在技术研究中的应用,首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域,目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质,大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力,另外这些技术的应用,使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高,为无损评价奠定了良好的判定基础。

(五)在电子技术方面的应用

人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展,网络问题日益突出,网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进,,大力发展挖掘技术、免疫技术,及开发智能机器,人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。

四、人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国,发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司,在智能电脑方面有了新的突破,成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑,而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露,预计该超级电脑研制成后,其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外,其他公司也加紧了这方面的研究,估计在未来几年内其成果更为惊人。

国内发展现状。二十一世纪是信息化时代,作为现代信息技术的精髓,人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国,很长一段时间,专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关,而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下,经过十年攻关和钻研,于2000年,成功地研制出我国第一台类人性机器人。

五、未来发展

人工智能的研究一旦取得突破性进展,将会对信息时代产生重大影响,对人类文明产生重大影响。科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合,更多地呈现交叉和综合的趋势,新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势,在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理,形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果,对于人工智能学科整体而言,要有所突破,需要多个学科合作协同,在交叉学科研究中实现创新。

人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。

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