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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

萌芽时期

在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

低谷时期

在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。

在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.

[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.

[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.

[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.

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当今时代,随着科学技术不断发展,计算机已成为处理信息的主要工具之一。掌握计算机的基础知识和基本操作技能是科学发展和走向未来信息化时代的需要。下面是我为大家整理的关于计算机论文，供大家参考。

关于计算机论文范文一：计算机网络技术中人工智能的应用

摘要：本文主首先针对现在计算机网路当中存在的普遍的问题进行了简要的介绍，然后结合了现在人工智能的特点以及优势，对现在人工智能在现在人们要求计算机为自己提供更加的智能化、人性化的服务工作，并且现在的计算机网络技术当中广泛存在的问题，尤其是在计算机网络安全方面存在的问题，也在强调着现在人工智能在计算机网络技术发展当中的重要的地位。

关键词：人工智能;计算机网络技术;应用

一、计算机网络技术存在的问题

随着计算机技术的不断的发展，现在不论是在我们的日常的生活当中还是在我们的工作当中，计算机网络技术的应用都是十分的广泛的，人们对于计算机网络技术的引用越来越广泛也就意味着现在人们对于计算机网络安全方面的问题采取了更多的关注，也就是说在现在计算机网络的监视以及网络控制已经成为了现在人们都比较关注的两个方面，人们都认为计算机网络管理系统应该具有着这两个方面的问题。但是由于我们想在计算机网络安全管理系统当中更好的实现网络监视以及网络控制这两个方面的功能，我们就必须要对网络当中的信息进行及时的获取以及处理，但是现在我们通过网络来进行信息的传递的时候经常性的会出现不连续或者是不规则的情况，并且在计算机网络技术发展的早起，人们只是能够使用计算机来对数据进行一个简单的处理，不能够通过计算机来对数据的真实性来进行一定的分析以及判断，同时更加不能够实现在海量的网络信息当中对有效的信息来进行迅速的筛选的目的，，除此之外就是现在的计算机网络用户的信息安全网路安全管理也是应该为其提供更加完善的保障的，现在的计算机软件的开发速度是非常迅猛的，同时计算机网络犯罪也是十分的猖獗的，如果说计算机的网络安全系统自身没有足够的灵敏性以及足够迅速的反应速度的话，完全不能够应付现在计算机网络当中频发的侵犯用户信息安全等各种违法的网络犯罪活动。想要更好的实现计算机网络安全管理，我们就必须要建立一套完整的，并且有着灵敏反应速度的智能化管理系统，这一套智能化的管理系统能够自动的对数据来进行手机并且对故障及时的做出诊断依据分析，并且及时的进行处理，恢复计算机网络系统的正常的运行。

二、人工智能技术的特点以及优势

我们在对人工智能进行使用的过程当中，能够有效的通过人工只能来对一些不确定性的信息进行处理，并且我们能够通过人工智能来对整个的系统当中的局部的状态或者是全局的状态来进行进行料及而并且对其变化进行跟踪，能够自己及时的来对系统当中的信息来进行适当的处理，并且我们还能够及时的将用户需要的信息及时的提供给用户。除了这些能力之外，我们能够利用人工智能来进行写作，也就是说现在的人工智能的自身是有着非常良好的写作能力的，能够通过人工智能自身来对已经得到的各种的信息以及资源来进行处理，并且能够实现将这些信息在不同的用户之间来进行相互的穿束以及共享，再就是现在我们将人工智能应用到计算机网络智能方面，主要就是为了能够更好的使现在我国的计算机网络系统能够有着足够的学习能力以及更好的推理能力，我们在对网络进行管理的过程当中采用人工智能的话不仅仅能够提高对于信息的处理的销量，而且还能够凭着人工智能的记忆能力将信息进行储存，通过对这些信息的储存，人工智能能够自动的利用这些已经储存的信息来构建一个完善的信息库，然后在这个信息库的基础之上，在对信息进行一个信息的总结以及结束，然后通过总结以及解释的这个过程形成一个高级的信息，然后将这个高级信息提供给网络给网络管理者。所以说我们在进行计算机网络管理的过程当中采用人工智能进行管理的话，计算机网络的管理人员其实也就是相当于雇佣了一个非常的聪明并且任劳任怨的秘书，这个秘书不仅仅说能够对自己的指令进行无条件的服从，并且这个秘书还能够根据管理者的意愿来灵活的对自己将要进行完成的任务来进行一个创新，自动的来寻求一个更加快捷并且有效的方法来进行任务的完成，这样就能够不断的提高现在我国网络信息管理的效率。

三、人工智能在计算机网络技术当中的应用

(一)人工智能在计算机网络安全管理当中的应用

第一个方面就是一个智能型的反垃圾邮件系统，我们能够在现在的计算机网络当中通过这么一个系统来对现在的客户的邮箱来进行一个十分有效的安全保护，所谓的智能型的反垃圾邮件系统就是利用人工智能技术来开发的一个系统，通过这个系统我们能够对用户的来及邮件来进行防护，并且我们在对电子邮件来进行监测以及防护的过程当中，这一个系统是不会对我们的用户来产生任何的信息安全的威胁的，并且我们还能够自动的形成一个来及邮件的分类信息，并且及时的将这个信息传递给客户，然后客户就能够根据这一个分类信息来对邮箱当中的垃圾邮件来进行处理了。第二个方面，智能防火墙技术。人工智能防火墙系统与现在我们正在使用的众多的防火墙系统是有着很大的区别的，这种防火墙系统能够利用自身的人工智能的优势来对需要处理的各种的数据进行自动的收集以及处理，能够十分有效的提高信息处理的速度以及效率，从而能够更好的提高防火墙发现现在的计算机网络当中的各种危害行为的能力，能够更好的组织各种病毒在现在我国的计算机网络系统当中的传播。第三个方面，入侵监测技术。入侵计策是计算机网络安全管理当中的首要环节，也是其中最为关键的一个环节，是整个的计算机防火墙系统的核心部分。

(二)人工智能在网络管理以及系统评价当中的应用

我们现在在对人工智能技术进行应用的过程当中不仅仅可以应用他的人工智能，还可以对现在人工智能当中的专家知识库来进行应用。专家系统其实就是一个职能化的计算机系统，这个系统就是将某一个领域当中的专家的知识以及经验进行了总结以及归纳，将这些知识以及经验变成有效的资源来输入系统当中，对系统处理这个领域的问题来提供帮助。

四、结束语

综上所述，随着现在计算机技术以及网络信息技术的不断发展，人工智能技术开始出现并且进入到了人们的生活当中，本文主要就是介绍而现在计算机网络当中存在的问题，以及现在人工智能技术在现在的计算机网络技术当中的应用情况。

参考文献：

[1]张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2012,11:265-266.

[2]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2014,22:43-44.

关于计算机论文范文二：电子商务中计算机网络安全技术研究

【摘要】随着社会的飞速发展，计算机网络也在逐渐向着各个领域渗透和发展，尤其对于具有代表性的电子商务产业来说，时刻与计算机网络的应用紧密相连，然而随着网络环境变得愈加复杂，网络安全技术则成为了大家共同关注的话题，只有将网络安全技术合理的在电子商务中进行利用，才能促使整个网络环境不受破坏，由此电子商务产业也会得到更加平稳快速的发展.

【关键词】计算机网络;安全技术;电子技术;应用

前言

在电子商务产业不断开拓与探索的进程中，计算机网络安全技术的应用在其中起着至关重要的作用，只有对网络环境进行一个系统的、全面的、科学的管理，才能构建一个可靠的网络防护屏障，进而使得电子商务产业的网络系统得到有效地保护和发展。

1电子商务中的计算机网络安全技术

在电子商务交易中，自然少不了计算机网络的支持与运用，与此同时，在极为复杂的网络环境下，电子商务的网络运行系统在交易中就存在着很多潜在的威胁，只有对电子商务中的计算机网络安全技术有一定的了解和掌握，才能更加有助于网络安全技术在电子商务中的应用。电子商务网络安全分为两大部分，分别是计算机网络安全和商务交易安全。计算机网络安全指的是计算机系统内部网络环境的安全性能，主要包括计算机网络设备安全、计算机网络系统安全等几个重要组织的安全性，其主要是以计算机网络自身的安全性为目标;商务安全则是以传统商务网络为中心，从Internet在电子商务中应用中的安全问题展开研究，在计算机网络安全的基础上，进而保障电子商务交易的顺利进行，同时又实现了电子商务的保密性、完整性等特征。

2电子商务网络存在的安全问题

根据对电子商务的了解，其发展以及交易主要是通过计算机网络实现的，那么这其中就存在着很多的安全问题，尤其是在电子商务这个极其多元化的网络环境下，必定会在网络系统中埋下诸多安全隐患。

(1)病毒入侵

对于整个电子商务网络系统而言，最具有威胁性的就是病毒。由于其工作性质的限制，所以与外环境的接触机率较大，在信息资源处于半封闭半公开的状态下，很容易给病毒带来可乘之机，一旦病毒侵入整个网络系统，计算机中的所有功能以及大量数据将会遭受巨大破坏，病毒的繁殖和复制能力非常迅速，在短时间内，就可以造成整个网络系统瘫痪，互联网资源自动被侵蚀，最终导致电子商务网络环境崩溃的重大后果。

(2)信息盗用

当网络环境在实现资源传输或者共享的过程中，如果没有对信息采取加密等保护手段进行信息维护的话，那么传输的信息就会以明文的方式展现给大家，一些不法分子利用这一疏漏，可能会在数据经过的路线上对信息进行拦截或者提取，之后通过研究得出有价值的资源，严重的情况下，可以泄露个人信息、账户、密码等重要信息，对个人和企业带来难以估量的损失。

(3)信息篡改

在电子商务进行交易的过程中，交易双方必须要保证个人信息真实有效，并且提供完整的个人资料，这样双方利益都会受到良好的保护，以免权益遭受侵害。如果在交易过程中，不慎将个人信息泄露，不法分子就会对信息进行掌握，在盗取用户资料后，通过技术手段会对信息进行解除、修改，致使信息不真实，之后不法分子会将信息重新放置到传输地点，从而导致决策者判断失误，最终造成重大的经济损失。

3计算机网络安全技术在电子商务中的应用

为了保证电子商务产业能够正常的发展和运作，同时也为了电子商务网络环境得到改善和提高，就要采取一些必要的手段或者是方式方法对整个网络环境实施有效的管理，促使安全隐患在网络安全技术的控制下得以缓解和消除。

(1)安装防火墙

使用计算的人都知道，计算机保护系统中通常都要设立防火墙对干扰因素进行拦截或者是清除，防火墙同样也适用于电子商务网络安全系统的建立和保护。由于防火墙具有很强的识别能力和区域划分能力，所以不仅可以为电子商务网路系统提供有力保障，而且通过对数据的有效侦察、过滤、筛选，可以使得整个互联网交易过程更加安全可靠。很多大型企业使用的都是独立的网络系统，利用防火墙就必须与独立的外部网络系统相连接，同时要求网络服务的集中统一性，因此在实现信息传输的过程中就对企业网络实行了保护。

(2)个人身份认证

个人身份认证就是指在进行信息交易或者提取时，为了保证交易中参数或者数据的真实性和完整性，对于交易的个人实行的一种检测手段，通过身份对比、验证，对持有信息人进行核实，防止不法分子对用户资料进行盗取、修改甚至是伪造。目前，最常用的身份认证方式有指纹识别、人体扫描识别等，这些识别方法主要是利用个人特征，通过系统数据对比的方法进行身份验证的，具有很高的识别性以及可操作性。电子商务交易采用这种身份认证的方式，可以大大增强信息的安全性，而且有利于网络系统对于信息的保存和提取，在某种程度上推动了电子商务网络市场的发展与开拓。

4结束语

通过本文的叙述，显而易见，电子商务与计算机网络系统之间是密不可分的，然而由于电子商务系统运行的特殊性，所以很容易遭到安全问题的威胁，只有将计算机网络安全技术在电子商务中进行合理的安排与应用，才能保证电子商务网络系统不受侵害，更好的为国有经济发展发挥出应有的作用。

参考文献

[1]梁文陶.计算机技术应用与电子商务发展研究[J].太原城市职业技术学院学报，2013(08).

[2]沈国祥.计算机安全技术在电子商务中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2012(15).

[3]贾雅娟.计算机安全技术在电子商务中的应用探讨[J].长春理工大学学报，2011(03).

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有关人工智能的议论文

人工智能模拟大脑的思维活动,实际上是用机械的、电子的运动模拟人脑思维的物理、化学和生理运动过程。它的出现不仅出色地证明了物质和意识的统一性、自然规律和思维规律的统一性,也为人们对思维的物质机构、思维的规律的研究开辟了更为广阔的途径。

人工智能与人的思维又有着本质的区别。机器本身并不能思维,更不能比人聪明。

人工智能和人的意识在起源和物质基础上根本不同。人的意识是高度组织起来的物质——大脑的机能和属性(今天还远远没有弄清它的复杂性),人工智能的基础则是由电子元件组成的机械的物质系统。因而,人的思维过程和电脑的“思维”过程属于两种完全不同的运动过程。意识的运动虽然伴随着大脑内部的物理、化学变化,但它还有更复杂的生理、心理过程,而机器的“思维”只是纯粹的物质过程。它在“思维”时,根本不会有人那种主观的心理体验。人在思维时,他主观意识到自已在思维,意识到自己思维的内容和过程,而电脑的“思维”,却根本不会有什么主观的自我意识。一个是发生在活生生的有机体内部的心理过程,一个是死板的、机械的物质运动。

人脑和意识不仅是生物长期进化的产物,而且是社会运动的产物,意识总是社会的意识,而电脑只是人制造的机器,它不可能和人一样过社会生活和参加广泛的社会实践，不能被代替。

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。

有关人工智能毕业论文

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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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人工智能毕业设计（论文）课题简介JHF1 基于VGA采集卡的VGA信号实时采集技术的研究传统VGA信号采集通常采用软件抓屏或VGA转AV方式，但两者都面临着各种自身无法克服的弱点。软件抓屏方式通过在计算机上安装软件方式实现，通过软件进行抓屏和压缩，严重影响采集计算机的性能；在播放视频文件时，无法实时采集到画面，出现视频卡壳或者黑屏的现象。采用VGA转AV方式，VGA信号转换为视频以后，即使不压缩，清晰度也大大降低，文字、网页等内容几乎无法看清，再经过压缩，信号质量可能会更差，很难满足实际教学的需求。传统VGA信号的采集方式严重制约着多媒体教学及远程教育的发展。采用基于VGA采集卡的VGA信号实时采集技术，即直接采集设备的VGA数据，既能保证信号的连续实时，又能保证清晰不失真，从而完美解决了VGA信号的实时采集压缩这一难题。JHF2 基于PC的网络视频服务器的设计视频服务器可以看作是不带镜头的网络摄像机，或是不带硬盘的DVR，它的结构也大体上与数字硬盘录像机相似，是由一个或多个模拟视频输入口、图像数字处理器、压缩芯片和一个具有网络连接功能的服务器所构成。视频服务器将输入的模拟视频信号数字化处理后，以数字信号的模式传送至网络上，从而实现远程实时监控的目的。由于视频服务器将模拟摄像机成功地“转化”为网络摄像机，因此它也是网络监控系统与当前CCTV模拟系统进行整合的最佳途径。网络视频服务器除了可以达到与网络摄像机相同的功能外，在设备的配置上更显灵活，克服了网络摄像机通常受到本身镜头与机身功能较弱等不足。JHF3 教育资源库管理系统的设计教育资源库是教育信息化中的主要组成部分，教育资源库的建设包括软硬件平台、资源和服务等方面的建设。教育资源库软件平台是支撑教育资源管理和使用的基础平台，是整个软件平台的核心。系统平台支持基于B/S结构的各类Web应用，通过“Web Service”技术提供了一整套接口机制实现跨平台、跨服务器的系统耦合，实现统一用户、统一登录、统一产品入口等重要功能。从资源使用和管理的流程出发，平台的功能包括资源目录浏览、资源检索、资源前台服务管理、系统后台管理、计费管理、资源统计、个人知识管理器等主要功能，对八类标准资源子库实施操作。SSD1 ▲应用不确定性推理评估交通流及安全性城市交通拥已经成为社会急需解决的迫切问题，也是当前个学科协同作战的重大课题。拟采用人工智能中的不确定性推理方法评估交通流及安全性问题，并提出合理的建议。SSD2 ▲大学校园安全报警系统研制根据校具体情况，联系公安部处、学生处等有关部门，研制该系统软件，对于解决灾害和突发事件等建立安全预警专家系统有实际意义，且能通过计算机软件和人工智能的工具实现理论与实际相结合。SSD3 基于PC的数字硬盘录像机的设计数字硬盘录像机硬件组成上采用PC机，通用性强；软件采用了嵌入式LINUX操作系统，以及在此基础上开发的应用软件，没有版权问题的困扰。既无需购买昂贵的操作系统，又遗弃了使用盗版软件的尴尬。操作系统为嵌入式LINUX系统，操作系统可以做的相对比较小，既可以加载在硬盘上，也可以固化在优盘、CF卡、电子硬盘上，写入数据后永不丢失，便于系统本身的稳定以及方便升级。系统稳定性好、通用性强、适用性广，对断电、非法操作、病毒等均不受影响。GSY1 基于支持向量机行人检测模板匹配的方法在行人检测问题中也是适用,用于匹配的模板的形状类似棒棒糖。多数清况下,行人会在手放在身体两侧,这意味在多数清况下,行人是有可能被检测,此外行人的运动也具有特征,同样也可被检测出来.有多种特征选择算法可供选择,选择了小波系数作为窗口的局部特征,这里小波系数是对特定滤波器的响应.特征选定以后,可以按照训练支持向量机方法,诸如自举方法进一步改善系统性能。GSY2 基于行人检测的WEB服务探测技术1）感知界面互联网出现使人为中心的人机交互逐步演变为人网交互,用计算机代替人实现对多媒体数据流自动分析,进而实现网络多媒体数据有效的管理,查询和组织,交互检索,可视化反馈界面,网络交互.面向WWW的多媒体的检索系统.2）多媒体推理从智能和推理地角度,任何涉及多媒体处理的活动,如多媒体展示,多媒体著作,视觉设计,都可以当作多媒体推理.GSY3 地理信息系统的设计与实现将地理信息系统技术应用决策和管理,论述系统的设计方法,实现方案和技术特点.GSY4 一种自适应逃逸微粒群算法针对收敛速度慢,容易陷入局部最小等缺点,给出一种自适应逃逸微粒群算法,逃逸行为是一种变异操作,逃逸微粒群能有效进行全局和局部搜索,收敛速度快,采用复杂函数优化仿真自适应逃逸微粒群算法结果.GSY5 几何配准与立体观察几何配准是图象空间叠加,镶嵌,加网格的前题,是分析和比较同一类型或不同类型的成像系统在同一时间摄取同一景物的图象的首要条件,否则就不可能正确绘出各类型(平面和立体)的复合图象或时间上变化图形。

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。

有关人工智能的论文2000字

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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“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，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。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关文章，欢迎阅读!

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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