有关人工智能翻译论文的题目

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Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines and the branch of computer science which aims to create it. Textbooks define the field as "the study and design of intelligent agents,"[1] where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions which maximize its chances of success.[2] John McCarthy, who coined the term in 1956,[3] defines it as "the science and engineering of making intelligent machines."[4]The field was founded on the claim that a central property of human beings, intelligence—the sapience of Homo sapiens—can be so precisely described that it can be simulated by a machine.[5] This raises philosophical issues about the nature of the mind and limits of scientific hubris, issues which have been addressed by myth, fiction and philosophy since antiquity.[6] Artificial intelligence has been the subject of breathtaking optimism,[7] has suffered stunning setbacks[8] and, today, has become an essential part of the technology industry, providing the heavy lifting for many of the most difficult problems in computer science.[9]AI research is highly technical and specialized, deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[10] Subfields have grown up around particular institutions, the work of individual researchers, the solution of specific problems, longstanding differences of opinion about how AI should be done and the application of widely differing tools. The central problems of AI include such traits as reasoning, knowledge, planning, learning, communication, perception and the ability to move and manipulate objects.[11] General intelligence (or "strong AI") is still a long-term goal of (some) research.[12]Thinking machines and artificial beings appear in Greek myths, such as Talos of Crete, the golden robots of Hephaestus and Pygmalion's Galatea.[13] Human likenesses believed to have intelligence were built in every major civilization: animated statues were worshipped in Egypt and Greece[14] and humanoid automatons were built by Yan Shi,[15] Hero of Alexandria,[16] Al-Jazari[17] and Wolfgang von Kempelen.[18] It was also widely believed that artificial beings had been created by Jābir ibn Hayyān,[19] Judah Loew[20] and Paracelsus.[21] By the 19th and 20th centuries, artificial beings had become a common feature in fiction, as in Mary Shelley's Frankenstein or Karel Čapek's . (Rossum's Universal Robots).[22] Pamela McCorduck argues that all of these are examples of an ancient urge, as she describes it, "to forge the gods".[6] Stories of these creatures and their fates discuss many of the same hopes, fears and ethical concerns that are presented by artificial problem of simulating (or creating) intelligence has been broken down into a number of specific sub-problems. These consist of particular traits or capabilities that researchers would like an intelligent system to display. The traits described below have received the most attention.[11][edit] Deduction, reasoning, problem solvingEarly AI researchers developed algorithms that imitated the step-by-step reasoning that human beings use when they solve puzzles, play board games or make logical deductions.[39] By the late 80s and 90s, AI research had also developed highly successful methods for dealing with uncertain or incomplete information, employing concepts from probability and economics.[40]For difficult problems, most of these algorithms can require enormous computational resources — most experience a "combinatorial explosion": the amount of memory or computer time required becomes astronomical when the problem goes beyond a certain size. The search for more efficient problem solving algorithms is a high priority for AI research.[41]Human beings solve most of their problems using fast, intuitive judgments rather than the conscious, step-by-step deduction that early AI research was able to model.[42] AI has made some progress at imitating this kind of "sub-symbolic" problem solving: embodied approaches emphasize the importance of sensorimotor skills to higher reasoning; neural net research attempts to simulate the structures inside human and animal brains that gives rise to this intelligenceMain articles: Strong AI and AI-completeMost researchers hope that their work will eventually be incorporated into a machine with general intelligence (known as strong AI), combining all the skills above and exceeding human abilities at most or all of them.[12] A few believe that anthropomorphic features like artificial consciousness or an artificial brain may be required for such a project.[74]Many of the problems above are considered AI-complete: to solve one problem, you must solve them all. For example, even a straightforward, specific task like machine translation requires that the machine follow the author's argument (reason), know what is being talked about (knowledge), and faithfully reproduce the author's intention (social intelligence). Machine translation, therefore, is believed to be AI-complete: it may require strong AI to be done as well as humans can do it.[75][edit] ApproachesThere is no established unifying theory or paradigm that guides AI research. Researchers disagree about many issues.[76] A few of the most long standing questions that have remained unanswered are these: should artificial intelligence simulate natural intelligence, by studying psychology or neurology? Or is human biology as irrelevant to AI research as bird biology is to aeronautical engineering?[77] Can intelligent behavior be described using simple, elegant principles (such as logic or optimization)? Or does it necessarily require solving a large number of completely unrelated problems?[78] Can intelligence be reproduced using high-level symbols, similar to words and ideas? Or does it require "sub-symbolic" processing?[79][edit] Cybernetics and brain simulationMain articles: Cybernetics and Computational neuroscience There is no consensus on how closely the brain should be the 1940s and 1950s, a number of researchers explored the connection between neurology, information theory, and cybernetics. Some of them built machines that used electronic networks to exhibit rudimentary intelligence, such as W. Grey Walter's turtles and the Johns Hopkins Beast. Many of these researchers gathered for meetings of the Teleological Society at Princeton University and the Ratio Club in England.[24] By 1960, this approach was largely abandoned, although elements of it would be revived in the can one determine if an agent is intelligent? In 1950, Alan Turing proposed a general procedure to test the intelligence of an agent now known as the Turing test. This procedure allows almost all the major problems of artificial intelligence to be tested. However, it is a very difficult challenge and at present all agents intelligence can also be evaluated on specific problems such as small problems in chemistry, hand-writing recognition and game-playing. Such tests have been termed subject matter expert Turing tests. Smaller problems provide more achievable goals and there are an ever-increasing number of positive broad classes of outcome for an AI test are:Optimal: it is not possible to perform better Strong super-human: performs better than all humans Super-human: performs better than most humans Sub-human: performs worse than most humans For example, performance at draughts is optimal,[143] performance at chess is super-human and nearing strong super-human,[144] and performance at many everyday tasks performed by humans is quite different approach is based on measuring machine intelligence through tests which are developed from mathematical definitions of intelligence. Examples of this kind of tests start in the late nineties devising intelligence tests using notions from Kolmogorov Complexity and compression [145] [146]. Similar definitions of machine intelligence have been put forward by Marcus Hutter in his book Universal Artificial Intelligence (Springer 2005), which was further developed by Legg and Hutter [147]. Mathematical definitions have, as one advantage, that they could be applied to nonhuman intelligences and in the absence of human is a common topic in both science fiction and in projections about the future of technology and society. The existence of an artificial intelligence that rivals human intelligence raises difficult ethical issues and the potential power of the technology inspires both hopes and Shelley's Frankenstein,[160] considers a key issue in the ethics of artificial intelligence: if a machine can be created that has intelligence, could it also feel? If it can feel, does it have the same rights as a human being? The idea also appears in modern science fiction: the film Artificial Intelligence: . considers a machine in the form of a small boy which has been given the ability to feel human emotions, including, tragically, the capacity to suffer. This issue, now known as "robot rights", is currently being considered by, for example, California's Institute for the Future,[161] although many critics believe that the discussion is premature.[162]Another issue explored by both science fiction writers and futurists is the impact of artificial intelligence on society. In fiction, AI has appeared as a servant (R2D2 in Star Wars), a law enforcer (. "Knight Rider"), a comrade (Lt. Commander Data in Star Trek), a conqueror (The Matrix), a dictator (With Folded Hands), an exterminator (Terminator, Battlestar Galactica), an extension to human abilities (Ghost in the Shell) and the saviour of the human race (R. Daneel Olivaw in the Foundation Series). Academic sources have considered such consequences as: a decreased demand for human labor,[163] the enhancement of human ability or experience,[164] and a need for redefinition of human identity and basic values.[165]Several futurists argue that artificial intelligence will transcend the limits of progress and fundamentally transform humanity. Ray Kurzweil has used Moore's law (which describes the relentless exponential improvement in digital technology with uncanny accuracy) to calculate that desktop computers will have the same processing power as human brains by the year 2029, and that by 2045 artificial intelligence will reach a point where it is able to improve itself at a rate that far exceeds anything conceivable in the past, a scenario that science fiction writer Vernor Vinge named the "technological singularity".[164] Edward Fredkin argues that "artificial intelligence is the next stage in evolution,"[166] an idea first proposed by Samuel Butler's "Darwin among the Machines" (1863), and expanded upon by George Dyson in his book of the same name in 1998. Several futurists and science fiction writers have predicted that human beings and machines will merge in the future into cyborgs that are more capable and powerful than either. This idea, called transhumanism, which has roots in Aldous Huxley and Robert Ettinger, is now associated with robot designer Hans Moravec, cyberneticist Kevin Warwick and inventor Ray Kurzweil.[164] Transhumanism has been illustrated in fiction as well, for example in the manga Ghost in the Shell and the science fiction series Dune. Pamela McCorduck writes that these scenarios are expressions of the ancient human desire to, as she calls it, "forge the gods."[6]

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1、《中国古代足球》古汉语专名与古诗词的英译处理

2、英文合同汉译中规范性的实现策略

3、以目标语读者为导向的广告翻译策略研究

4、盐城旅游文本中特色词汇的翻译问题

5、从接受美学视角探究文学作品中模糊语言翻译

6、法律文献中专业术语英译的探讨

7、扬州旅游文本里文化因素的翻译

8、网络辅助下英语缩略语的翻译策略研究

9、有道词典在翻译中的应用

10、英语散文 120篇汉译项目报告

11、徐州景点导游词翻译中文化负载词的处理

12、徐州特产食品说明书汉英翻译研究

13、从文本功能的角度探究报刊时政新闻的汉译

14、英语长句的英译汉翻译策略实证研究---以<基于语料库的英语教学>为例

15、《物华名胜》中复合式翻译方法的运用

16、《苏斯儿童绘本汉译过程中儿童语言的处理》

17、目的论指导下企业介绍的英译研究

18、新闻发布会口译项目报告

19、目的论视角下看中国高校宣传片的字幕翻译策略

20、《杨澜访谈录》同声传译项目报告

21、VOA经济报道口译过程中顺句驱动法运用的实践报告

22、预测在英语财经新闻口译活动中运用的实践报告

23、中国饮食文化词的口译技巧—《舌尖上的中国》口译实践报告

24、影响英汉交替传译中笔记有效信息筛选障碍的项目报告——以VOA时事新闻口译实践为例

25、视译停顿形成因素及解决方法报告

26、外事口译中译者主体性的把握

27、学生译员汉英交传训练中停顿现象研究

28、商务合同英汉互译技巧

29、英文品牌汉译

30、知识对于翻译的重要性

31、中英文化差异及其对英汉互译的消极影响

32、英语广告中修辞手法的应用及其翻译

33、<<红楼梦>>金陵判词两种译文的比较及评析

34、从红楼梦诗词翻译看翻译中的文化补偿

35、关于李后主“虞美人”的3种英译本的鉴赏

36、跨文化交际与商标翻译

37、中式菜肴的命名与翻译

38、浅谈英语电影片名的翻译

39、英文电影片名的翻译策略

40、英文化妆品广告之美学翻译

41、数字在中西文化中的内涵差异及数字习语翻译初探

42、浅析原语文本在目标语文本中文体的适应性

43、英语习用语翻译中的等效性研究

44、论语境在英汉翻译中的作用

45、浅析英语动画片翻译的基本原则

46、中英服饰广告的翻译

47、论英汉翻译中语篇连贯的重要性

48、论译者的风格与译风

49、经济英语中的隐喻及其翻译

50、从翻译的美学角度浅析旅游资料的中英译

51、翻译中的文化因素

52、影视字幕翻译的原则

53、影响长句翻译的因素

54、例析英译汉中形象语言的处理

英语专业毕业论文翻译方向题目

1、图里规范理论视角下的《四洲志》翻译研究

2、翻译伦理视域下杨曙辉和杨韵琴《喻世明言》英译本研究

3、《围城》英译研究

4、余华小说《兄弟》中的文化专有词英译研究

5、汉语形容词重叠式及其基式英译对比研究

6、英汉交流虚构运动事件中路径和方式表征的对比研究

7、汉语情态动词“能”字结构的翻译

8、英汉运动事件表征方式对比研究

9、顺应论视角下视觉动词的汉英互译研究

10、语用顺应论视阈下汉语听觉动词的英译研究

11、基于交往能力理论的翻译主体间性实证研究

12、目的论视角下的电气英语翻译

13、从符号视角看翻译中视觉非语言符号的信息处理

14、功能对等理论视角下政府公文英译策略研究

15、女性主义视角下影视字幕翻译策略研究

16、操纵论视角下政治文本的汉英翻译研究

17、从功能对等原则看中国上古神话中神话意象的翻译

18、从德国功能派翻译理论视角分析领导人演讲口译

19、文化翻译理论指导下《黄帝内经》英译策略研究

20、四字格中医术语动词的英译对比研究

21、《红楼梦》服饰文化翻译研究探析

22、英文传记汉译实践报告

23、生态翻译视角下：《尘埃落定》英译本的研究

24、奈达的功能对等理论在Harry Potter and The Chamber of Secrets两个译本中的体现

25、描写性翻译理论框架下《西敏寺》译文的风格分析

26、目的论视角下张爱玲《金锁记》自译本的比较研究

27、从功能理论视角看戴译本《边城》中文化负载词的翻译策略与方法

28、英译诗歌韵律的定量对比分析

29、功能对等理论视角下鲁迅小说《药》《孔乙己》《风波》两个英译本的对比研究

30、奈达功能对等视角下对《瓦尔登湖》两个中译本的对比研究

31、语义翻译/交际翻译视角下文化特色语的翻译

32、从关联理论看《了不起的盖茨比》的两个汉译本

33、目的论视角下的《三体》英译研究

34、性别与翻译：从女性主义翻译观对比分析《飘》的两译本

35、目的论指导下的《舌尖上的中国》菜名英译策略

36、功能对等理论视角下的美国情景喜剧字幕翻译

37、功能对等理论视阈下的商标翻译研究

翻译理论与实践论文题目

1、德国功能翻译理论的宏观性及其对教学的启示

2、翻译美学的文化考量

3、解构视角下翻译中的二元对立分析

4、传教士翻译与晚清文化社会现代性

5、跨文化传播视域下的翻译功能研究

6、英语专业本科翻译教学主体交往体系建构研究

7、许渊冲唐诗英译研究

8、论英汉翻译写作学的建构

9、文章学视野下的林译研究

10、口译研究的生态学途径

11、郭建中翻译思想与实践研究

12、跨文化语用学视角下的外宣翻译策略研究

13、文学文本中的视觉翻译

14、外宣翻译研究体系建构探索

15、异化翻译思想探究

16、翻译的修辞学研究

17、新月派文学观念研究

18、文章学视野下的林纾翻译研究

19、翻译批评原则的诠释学研究

20、蒯因的翻译不确定性及其对英汉互译的启示

21、近代中国留学生教育翻泽研究(1895~1937)

22、叙事学视域下的外宣翻译研究

23、修辞劝说视角下的外宣翻译研究

24、中国传统翻译理论观照下的林少华文学翻译研究

25、易学“象”视角下的译学研究

26、对比语言学元语言系统的演变研究

27、俄语本科翻译教材研究

28、情境翻译与翻译情境

29、西班牙语委婉语的多元翻译

30、从《哥儿》林译本的句子结构调整看奈达功能对等翻译理论

31、功能对等理论与信达雅翻译论的比较研究

32、《翻译理论与实践》(第二章)翻译报告

33、从中国文化语境视角出发解读西方女性主义翻译

34、证券翻译理论与实践

35、叶维廉汉诗英译研究

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有关人工智能的论文题目

不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。

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。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。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。【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。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。详见

人机博弈。要多难都可以。

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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!

摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。

关键词：人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能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》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。

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人工智能翻译毕业论文

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!

关键词：人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能在技术研究中的应用

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

人工智能发展方向

4结语

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博士毕业本该普天同庆，可这位从大巴山深处走出来的中科院博士，他在致谢中回顾的艰辛人生让人泪奔。仿佛拼尽所有的方气オ迎来今天的光亮！甚至让我想到了《活着》中的福贵。大生太不容易了，读博士真的太不容易了！

4月18日，中国科学院官方微博发布消息，披露了这篇致谢的作者是2017年毕业的工学博士黄国平，他的论文为《入交互式机器翻译方法研充与实现》，黄博士毕业后到腾讯人工智能实验室“腾讯ALab"担任高级研究员。

他论文中的《致谢》一文在网络爆火，引发网友热议本身就是有意义的。无论时代如何变迁，大家对知识改变命运，努力改变人生总是充满极大的热望。

黄国平努力才能得到别人眼里稀松平常的东西，因为稀松平常就不努力了吗？你努力了不一定有好结果，但是不努力连结果都不会有。黄国平被命运之手抛洒在山坳里，在泥泞中前行，却成为了最倔强和闪亮的种子，这件事本身不就很励志吗？

“艰难困苦，玉汝于成”用在这里再合适不过了。困难对于弱者是苦难，但是对黄国平来说，却是成才的契机。我一直觉得天时地利人和对于任何一个人来说都太重要了，像黄国平这样努力改变的人也定不在少数，但能像他这样一路披荆斩棘，改变阶层的人却是少数。所以说他是幸运的，因为不是所有人都会拥有他这样的幸运。

致谢部分我自己也读了很多遍，每读一遍好像就多了一份前进的动力。幸福的生活是奋斗出来的，黄国平用他的实际经历向我们深刻地诠释了这个道理。

因为这篇论文写出了大多数人的心声，也道出了他们的不容易，很多人都感同身受。

那好的有的要求参考

有关人工智能的议论文题目

以前我们谈起科技的进步和网络的运用，总是会说它是一把双刃剑，有利也有弊。而如今，面对日益发达的人工智能，我却要说：如今，摆在我们眼前的任务是，让它变成一把单刃剑。

让人工智能变成单刃剑，是要我们用正确的态度去面对它。就像险胜阿尔法狗一局的李世石说：人机大战并没有让我感到失败的痛苦，反而是有更理解棋的快乐。就像是三局连败的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更理解围棋的奥妙。我们在面对人工智能越来越迅猛的发展时，也要有更积极的态度和更清醒的认识，不能一味的夸赞，人工智能如何优秀，如何无敌也不能盲目的贬低人类看清人类，我们要知道的是阿法狗只是一个机器，一个我们人类创造出来的玩意儿，他没有头脑，没有情感，甚至没有智商他的智商，不过就是我们研发时输入的那一堆冰冷的代码罢了，所以无需骄傲自大，也无需妄自菲薄，我们与人工智能是平等的地位，而在某些时候他们可以成为我们的工具。

让人工智能变成单刃剑，需要我们去了解他。俗话说知己知彼，百战不殆。网上曾有人说，如果人工智能获得人的意识，那么它们便反过来奴役人类了。未来将是人工智能的天下，由此搞得人心慌慌。首先，人类现在还没有能力使一个机器拥有意识，很多人也没有了解到意识产生的起源。做出这的无用的猜测，其实没有任何的实际意义。而现在我们能做的，不过是摸清它的运行规律，了解他的优点与缺点。掌握运用人工智能的方法。接下她神秘的面纱，而不是看着他蒙起的面纱做出胡乱的揣测。

让人工智能变成单刃剑，最重要的是扬其长避其短。是的，事物都有两面性，就如先前一直争论的学生该不该用手机的问题一样，手机在自律性差的人手中，自然得不到什么好的运用，而在有清醒头脑和强自律性的人手中，他却能把他的优势发挥的淋漓尽致。而丝毫不会让劣势影响的自己，人工智能也是一样。我们现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过分聪明的机器在我们手中得到合理的应用，使其劣势消融，让优势弥彰，如此，才能让人工智能得其所才，尽其所用。

问：如何让人工智能成为单刃剑?答曰：以正确的态度面对他，以积极的方式了解他，而后扬其长，避其短，如此，乃利用人工智能之良策也。【篇二：方法总比困难多】

还记得自己读初中的时候曾经买了一本极其励志的书，它的名字叫做《方法总比困难多》，书中讲述了很多小故事，里面多是一些名人逸事，比如居里夫人是如何进行试验，最终找到了“镭”这种元素，比如我们的革命先烈是如何同敌人斗智斗勇，取得了战争的胜利等。说实话，当时看到那本书时，我也就是一时兴奋，觉得真的是那样的，在生活中确实很多事情可以解决，但是随着我再长大一些，我发现很多事情我根本是无能为力的，比如爸爸喜欢儿子，而我偏偏是女儿，虽然爸爸嘴上不说，但是很多时候他就是更喜欢和表弟聊天，我面对这样的事情能怎么办，难不成去做变性手术?再比如说家里种的田很多时候是要看当年的气候情况的，如果一旦遭受到自然灾害有可能面临着颗粒无收的危机，全家指着吃饭的田地我们无法掌控，一旦受到洪涝灾害也就只能听天由命，我们无法改变那样的情况。在我眼中，方法总比困难多这句话曾经一度是个假命题。

在我上了高中之后，对于很多事情都会有自己的想法，并且也多多少少需要自己解决一些事情，我才慢慢发现，在多数可控的情境之下，方法确实比困难要多的多。实际上，我们没做出一个决定或者做一件事情的过程中，都面临着一些困难，可能有些困难我们可以毫不费力就能够克服，比如在做物理实验时，试验失败一定是由于没有按照试验操作进行，那我们就可以及时调整试验步骤，就有成功的可能。同做物理试验相比，我们有些时候面对的困难要更加棘手，比如父母婚变、成绩下滑等。这些都会多少给我们造成一定的心理负担和压力，很多有相似经历的人，在生活中却表现出不同的性格，比如同样来自单亲家庭的学生，很多人就可以乐观的对待生活，而一些人却无法释怀，这就说明，那些没有性格缺陷的学生能够及时调整自己的心态，或者在家里亲属的帮助之下，能够正确地看待父母婚变的事情，他们找到了解决困难的方法，进而不存在什么心里负担，更不会出现严重的心理问题。

很多事情都不是尽善尽美的，比如我们为了高考能够考出一个好成绩，很多人在三年里都没有过充足的睡眠，很多人也会放弃一些爱好，任何事情都会有代价，这就是所谓的选择成本吧。面对高考的压力，不同的人会选择不同缓解压力的方式，有些人喜欢听音乐，有些人会定期做运动，最后很少有人因为高考压力过大而迈不过这个坎，高考对于一些寒门学生来说，不仅仅是一次经历，而是可以改变他们命运的考试，很多人面临着很大的心理负担，但是很多人也坚持了下来，这就是他们面对困难的选择，选择寻求解决困难的方法，尽管今后还要面临着高额的读书费用，但是我相信寒门子弟依然会有办法坚持上完大学，走出一条不一样的人生之路。

方法总比困难多，我们曾经觉得“天都要塌下来”的事情，事后反过来想想，当我们真正经历和面对的过程中，会积极寻求一些方法，将大事化小，小事化了。每一次的成长都是因为我们能够多想到一些解决的问题方法。从每个人出声开始，我们所经历的就是寻找解决困难方法的过程，我们慢慢知道用双手可以拿到东西，借助工具可以吃饭、登高等。当然，我们有些时候确实会遇到一些确实没有办法的事情，比如亲人离世而我们无法陪在身边，我想这对于任何人都是一种人生的遗憾，我们因为距离的困难无法送亲人最后一程。但是我们可以选择其他方法去纪念他们，毕竟每个人都终究要离开这个世界，在人生这场打怪升级的游戏中，我们能做的只有不断地面对困难，找寻不同的方式面对并且解决困难，才可以成长成为更加优秀的人。

当然，我们在寻求方法解决困难的时候，需要明确的是我们最终追求的目标是什么，赵丽颖之所以从众多的群众演员中脱颖而出，从毫无资源成为金鹰女神，不是没有原因的。首先是因为人家有一个明确的目标，要在娱乐圈中立足，然后为此付出更多的努力，才有了今日的赵丽颖。赵丽颖也是一个普通人，我们同样也是如此，找准方向，不断尝试不同的方法解决自己面临的困难，才能够最终走向成功。【篇三：亮出你的笑容】

微笑是人类最美丽的表情。她是以自信架起的希望灯塔，是弱小者手心的一片爱的阳光，是乞食者心中的一块甜美的奶酪，是智者融化冰山的熊熊烈火。无论你是经受着风吹雨打，还是沐浴着阳光雨露;无论你是已攀上了顶峰，还是被困于巨谷深渊，生命的微笑都能感化潮湿的心情，抹去不悦的色彩。

还记得海伦凯勒吗?当她的生命在黑暗里碰壁时，正是沙莉文老师那微微的一笑，使她感悟到了阳光般的温暖。她说：“温暖的阳光照在我的脸上，我的手指触到了鲜花和叶子，我意识到春天来临了。”

美国钢铁大王卡耐基说：“微笑是一种神奇的电波，它会使别人在不知不觉中同意你。”在一次盛大的宴会上，一个平日对卡耐基很有意见的商人在背地里大肆抨击卡耐基，当卡耐基站在人群中听到他高谈阔论的时候，他还不知道，这使得宴会主人非常尴尬，而卡耐基却安详地站在那里，脸上挂着微笑，等到抨击他的人发现他的时候，那人感到非常难堪，正想从人丛中钻出去，卡耐基的脸上依然堆着笑容，走上去亲热地跟他握手，好像完全没有听见他讲自己的坏话一样。后来，此人成为了卡耐基的好朋友。正如雨果所说：“微笑就是阳光，它能消除人们脸上的冬色。”

微笑不仅能让人驱走心灵的阴霾，还会让人变得友善。有一次，一位窘困不堪的乞食者将手伸到了屠格涅夫面前，但屠格涅夫找遍身上的每一个角落，什么也没有。于是他紧紧握住乞者的手，微笑地说：“兄弟，很抱歉，今天我忘记带了。”乞讨者眼里荡漾着异样的光芒，感动地说：“这个手心，这个微笑，就是周济!”

阳光总在风雨后，不管失败还是痛苦，我们如果能快乐地笑一笑，高歌生活多么好，蓝天白云多么美，那我们就会获得微笑的幸福，甚至能拥有金灿灿的硕果。朋友，快快亮出你的笑容吧!

人工智能成为作文的素材，那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文，供大家阅览!

人类思维与人工智能

摘要：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。关键词：人工智能人类思维发展

20世纪40年代以来，随着现代控制论、信息论和思维科学的发展，出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑，即电子计算机或人工智能。几十年来，人工智能迅速发展，已经更换了四代，即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前，正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。

人工智能的诞生发展，有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面：第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面，它打破了精神活动的神秘性，人脑思维活动之所以可以模拟，就在于它有其一定的物理机制和运动规律，证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面，人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用，提出了哲学和科学研究的新方向、新问题，如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。

在人工智能的研究中，伴随着思维模拟的巨大成就，出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的：看不到人工智能与人类智能，“机器思维”与人类思维的本质区别：

首先，人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分：用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能，把已接收的信息积累起来，以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用，以调节各方面信息，指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官，用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性，人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次，人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物，具有社会性。人在行动时要考虑

到由此引起的这样或那样的效果，人工智能只执行特定的指令，并不探求任务本身的社会意义，不会考虑到社会后果。再次，人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物，是人类在生理基础上的心理过程，是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置，并用软件方法等模拟人的思维活动，机器思维不是人类的精神活动，而是纯属无意识的机械的物理的过程。一、人工智能的本质人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。

二、人类思维

意识是人脑的机能，但人类意识一经产生，其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上，人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上，已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响，形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说，人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动，而且在某些方面还大大地优越于人脑，如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时，人工智能机还能代替人完成许多操作性工作，特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑，那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此，人工智能的发展已形成了人——机互补系统，大大地扩展了人的意识结构。

三、人工智能与人类思维的本质区别

人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。

(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。

(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。

(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。

四、人工智能产生和发展的哲学意义

(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。

(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。

(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。

结论：人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动，它能不断地提出新问题，发现新事物，并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行，机械的模拟人的意识活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新的问题来。

总之，人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是，人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别，二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。

人工智能与人类智能

“人机对弈”实验

人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。

美国科学家艾什比认为，要制造一个综合能力的机器脑，在原则上没有什么问题，所需要的只是时间和技术进步。他强调，这种脑一旦制造出来，决不只是简单的机械执行和模仿，它还能够自己学习，发展自己的智慧。

还有一位科学家维纳认为，机器确实能制造得比其制造者更聪明。

他们都遵循了强人工智能观点：计算机不仅使智力工具，事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。

有一个著名的人机对弈实验：从20世纪90年代初期开始，美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动，卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日，卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕，卡斯帕罗夫第一次以比负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里，卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界，它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。

计算机是没有意识的

但我认为，计算机只不过是一个强有力的智力工具，人工智能的发展是有限度的，它可以不断接近人类智能，而永远不可能超过人类智能。

就拿这个实验来说，其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害，但是，它不会学习如何下棋，也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为，仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则，就是说，是人类智能决定了机器智能。

不仅如此，机器是连意识都没有的，更别谈其智能超过人类智能的了。

首先，世界是物质的，意识是物质的反映，意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的，意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现，意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识，因此，一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。

其次，人工智能是无意识的机械的物理的过程，不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界，而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，能使人形成一个主观世界。

第三，辩证唯物主义在坚持物质决定意识，意识依赖于物质的同时，又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在：意识是能动的，具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映，表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时，决不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果，它是没有自觉性的。

第四，电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作，它不能输出未经输入的任何东西，所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式，反映事物的外部现象，而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作，选择建构，从而使感性认识上升到理性认识，把握事物的本质和规律，在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，既有对当前的反映，又有对过去的追溯和对未来的预测，可以超越特定时空的限制，具有丰富的想象力和创造性。

第五，人工智能是机器进化的结果，没有社会性。人作为社会的存在物，人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且，生物必须经历一个生长过程，并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识，机器是没有生活历史的，所以它不可能有意识。不能说，“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。

但同时，机器智能虽是有限的，也永远不可能超过人类智能;但是，机器智能向人类智能的接近却是无限度的，机器智能可以无限逼近人类智能。

从可知论的观点来看，人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的，信息科技的发展是无止境的，人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其，完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器，完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则，就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。

从逻辑上讲，只要不是人为地进行限制和控制，随着人工信息处理机器的科技进步，也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器，即具有自我意识、主体意识的机器，在理论上对此是不应当有什么怀疑的。

但是，机器具有自我意识的问题，不仅仅是一个科学和技术的问题，而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展，是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题，必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说，机器能否具有主体性，是掌握和控制在人的手中的。所以，只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践，计算机的智能就始终不会超过人的智能，更谈不到统治人类了。

有关人工智能翻译论文的题目