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人工智能导论论文800字怎么写的

发布时间:2024-07-06 21:41:22

人工智能导论论文800字怎么写的

人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容,是选修模块。 通过本模块的学习,学生应能描述人工智能的基本概念,会使用一种人工智能语言解决简单问题,把握其基本特点;能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统;知道人工智能对人类学习、生活的影响;通过感受人工智能技术的丰富魅力,增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用;要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学;要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求,可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一)知识及其表达1.内容标准(1)能描述人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。(2)列举人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。例1 符号运算: 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别:声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明:这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。(3)掌握知识的概念;学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2.活动建议(1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?具有哪些优点?(2)对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。(3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(SETI@home)项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义,学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念,了解SETI@home项目的具体内容,感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 (二)推理与专家系统1.内容标准(1)演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。(2)通过实例分析,知道专家系统正向、反向推理的基本原理;会描述一种常用的不精确推理的基本过程。(3)了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。(4)了解专家系统外壳的概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。2.活动建议(1)针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。(2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 (三)人工智能语言与问题求解1.内容标准(1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,掌握相关概念,知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/,考察它的实例程序。(2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。(3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。(4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年,“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上,“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2.活动建议(1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。(2)观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

我觉得主要是温情片吧~小男孩虽是机器人,但对母爱有着惊人的依赖和执着,至始至终深深地爱着那个把她领回去的母亲。是一大催泪片哦~特别是影片的结尾更是让人不禁流下眼泪。蛮感人的,当时在寝室里看的,小男孩忧郁的眼神看了就心疼。

人工智能:冲击,还是救赎?人工智能,人类期待的下一个科技新燃点正在试图“引爆”我们的社会交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等,这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而,如今硅谷再次找到了下一个新燃点——人工智能(AI),试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看,人们对这一科技的未来十分有信心,并且部分学者及科学家,如牛津大学教授卢西亚诺·弗洛里迪,麻省理工斯隆管理学院的埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲等人,认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔文革命后又一人类自我认知革命,蒸汽机工业革命后的又一机器革命。未来,人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量,还是世界时代发展的技术革命救赎?“硅谷独家大王”,《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫,凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度,为我们带来深刻解读。AI与IA《时间线》:尽管AI已经成为当前的热门话题,但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来,AI的定义是什么?马尔科夫: 从普遍共识角度来看,AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域,包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是,麦克卡尼最初创造了这个词,因为他想创造和替代控制论领域,主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。《时间线》:在您的《与机器人共舞》这本书中,您为我们呈现了另一个概念,IA(智能增强)。您能为我们详细解释一下IA吗?马尔科夫:智能增强,即IA,是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标,超文本和其他技术。在提出智能增强一词时,他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。《时间线》:关于AI与IA的发展关系,您认为它们之间是互斥的还是互相支持的?马尔科夫:AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能,意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战,我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。人机关系与机器人犯罪《时间线》:人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的?您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点?马尔科夫:计算机科学家Alan Kay曾说,我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶,合作伙伴或主人。(他这番话来自黑格尔。)我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点,我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点,但是另一些情况确实是与其相背离的。《时间线》:在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化,用户不用思考太多的操作流程,只要几步简单的操作就可以掌握它的功能,以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”?马尔科夫:不得不说这确实是个问题,这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说,可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者,相反地,可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢?我想这是很难决定其一的,但它确实是一个社会选择。《时间线》:现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车,但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注,您如何看待这类问题?在未来,机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一?马尔科夫:完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题,最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用,正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许,在未来,语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。人工智能全球化与产业革命《时间线》:自集成电路发展开始,摩尔定律成为科技发展的默认趋势,但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后,摩尔定律在逐渐被打破,您如何看待这种情况?对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式?马尔科夫:摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律(关于处理器时针速度的指数增长)终结于2006年,并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破,但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束,只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。《时间线》:随着技术的进步,AI技术已经成为部分国家的战略发展,从德国的工业0到中国的互联网+,AI全球化成为必然趋势,但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式,您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命?马尔科夫:不,我认为不会的。AI本质是一种技术,就像汽锤或卡车一样。在任何社会中,它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。《时间线》:AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了,我们看到在部分行业中,部分职业已经被机器人取代,同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业,您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变?人类的工作真的会被智能机器抢走吗?您认为人们应该如何应对这一变化?马尔科夫:AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好,但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为,技术的快速发展在未来将是继续的趋势,但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来,而不是持续加速。对于AI和机器人的到来,我认为在许多社会中,特别是那些正在加速成熟的国家,例如中国,如果机器人来得及时,那么对于这些国家来说将是很幸运的。中国竞争《时间线》:您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展,有何相同点和不同点?您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法?对中国的企业家有何建议?马尔科夫:由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作,所以很抱歉我的观点很有限。不过,有证据表明,中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破,大部分都还只是渐进式的发展。《时间线》:目前中国经济和科技在面临一次新的转型,中国逐渐在由“中国制造”转变为“中国创造”,您认为AI的爆发对这一转型会产生怎样的影响?马尔科夫:我认为“中国创造”是一个目标。当新奇的中国技术出现,或是源自中国想法而不是复制美国而产生的新技术平台出现时,那将会非常有意思。

人工智能导论论文800字怎么写

本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。本书为“十一五”国家级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

VeryCD上的电子书 书名:SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,AI)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落…… 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence,AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件,而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮,那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢? 答: AI研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年,参与了许多国家重点研究课题,非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何? 答: 我国开始"863计划"时,正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统",其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈",用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是: 课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走; 立项论证时,惯于考虑国外怎么做; 落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全; 再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。 今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展? 答: 技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 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在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。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。 什么是人工智能? 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑,是IBM制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,IBM正在开发能力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,预计于4年后诞生的"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。

写论文的时候内容提要应把论文的主要观点提示出来,便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面,不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋,缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要,主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等,对文章内容的提示较全面

人工智能导论论文800字的写法怎么写

本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。本书为“十一五”国家级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

为了详尽地阐述人工智能的核心知识,必须有一条主线将这些知识串联起来。本书所确定的主线是从实现人工智能的角度,将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法;工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成,以及方法实现所需要的软硬件条件。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能导论论文800字的写法

本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。本书为“十一五”国家级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

写论文的时候内容提要应把论文的主要观点提示出来,便于读者一看就能了解论文内容的要点。论文提要要求写得简明而又全面,不要罗哩罗嗦抓不住要点或者只是干巴巴的几条筋,缺乏说明观点的材料。 内容提要可分为报道性提要和指示性提要。报道性提要,主要介绍研究的主要方法与成果以及成果分析等,对文章内容的提示较全面

人工智能导论论文800字开头怎么写

人工智慧从字面上看就是人造的智慧,但是实际上涵盖了不少部分,大家最关心的实际上是人工自主意识,因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储,几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累,而且大多数机器人厂商已经完成了反应机,自适应等等高级功能,但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识,当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。现在应该是有两大派,也许还有更多分支,其实就是一个问题的是否两面性回答:自主意识是否是自主产生,还是人工赋予?如果是自主产生,那么就面临一个严重的认知性障碍,只有神经系统复杂到一定程度,且在大尺度上的相似性高度保持一致,那么个体自然产生的意识才会具备相似神经网络个体的认同和感知,简单说,以人类神经网络构成分布,和社会化训练的过程复制产生的个体自然产生的意识,才能被人类所认同和感知到。所以很可能网络上自动机和各种设备产生的不知名网络现象,有可能是互联网自主意识的初级阶段,但是无法被人类类型的智慧个体感知,而是被当做不知名故障进行处理,多数无解,可以称为Ghost-In-The-Machine。也就是说,当人造神经网络复杂到一定程度,意识只不过是诸多需求反馈链交错所致。人工赋予的意识很可能在初期会表现出来类似创造者的行为而获得相当认同,但是一样会面临要么会被超过或少于神经反馈网络数据量导致的过载或饥荒,进而导致意识的消亡。或者当刚好适合的神经网络加入了适当的意识,很可能会在一段时间内因为个体对群体交流的渴望而失去意识。

1、引言作为论文的开头,以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的,缘起和提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况,说明本研究与前工作的关系,目前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义,引出本文的主题给读者以引导。2、引言也可点明本文的理论依据、实验基础和研究方法,简单阐述其研究内容;三言两语预示本研究的结果、意义和前景,但不必展开讨论。前言在内容上应包括:为什么要进行这项研究立题的理论或实践依据是什么拟创新点理论与(或)实践意义是什么3、首先要适当介绍历史背景和理论根据,前人或他人对本题的研究进展和取得的成果及在学术上是否存在不同的学术观点。明确地告诉读者你为什么要进行这项研究,语句要简洁、开门见山。如果研究的项目是别人从未开展过的,这时创新性是显而易见的,要说明研究的创新点。但大部分情况下,研究的项目是前人开展过的,这时一定要说明此研究与被研究的不同之处和本质上的区别,而不是单纯的重复前人的工作。一、前言  前言又称引言、绪论、导言或序言。它是论文的开头部分,主要交代课题的由来、目的、意义及其结论,文字应简明扼要。  (一)前言的主要内容  (1)课题研究目的、范围以及他人在相关领域的研究概况。  (2)课题的研究过程、方法及其理论基础与实验依据。  (3)研究结果及其意义。  (二)前言写作应当注意的事项  (1)开门见山,简明扼要,以200-300字为宜。  (2)顺序井然、条理清楚、表述客观。慎用“首创”、“开辟新领域”等字词,也不要写“不吝赐教”、“抛砖引玉”等俗套话。  (3)不要把前言变成提要的“克隆”或是提要的打充。  (4)介绍文献时,要用自己的语言进行概述,不宜大段地引用别人的原文。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

用相关的事物代替所要表达的事物。借代种类:特征代事物、具体代抽象、部分代全体、整体代部分。如:不拿群众一针一线。(《三大纪律八项注意》)先生,给现钱,袁世凯,不行么?(叶圣陶《多收了三五斗》)对比是把两种不同事物或者同一事物的两个方面,放在一起相互比较的一种修辞。例如:有的人活着,他已经死了;有的人死了,他还活着。(臧克家《有的人》)(编录人教版小学语文六年级上册)运用对比,必须对所要表达的事物的矛盾本质有深刻的认识。对比的两种事物或同一事物的两个方面,应该有互相对立的关系,否则是不能构成对比的。

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