人工智能议论文1000字高清大图

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题目：《人工智能》3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）以4：1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。面对“阿尔法狗围棋”（AlphaGo），有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）叫板：“你赢不了我！”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划（973）“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。”“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化？蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。我们似乎可以看到，不久的将来，到处都是机器人在人们的指令下为人们服务；我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解；我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。是的，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步！

目前可以代替人完成部分工作，比如常见的人脸识别，以前是需要人工核验的，精准度和效率差很多，再比如我们玩抖音上传视频时就用了很多声音和图像视频的人工智能，那我们普通人怎么用人工智能？具体到每一个普通人，人工智能可以通过客汇宝软件来使用会聊天就会用人工智能机器人，现在可以做得已经很多了图片处理：包括证件照、黑白老照片上色、变形图片处理、图片变清晰、图片去雾、图片对比度增强、图片拉伸不变模糊等等，这现如果有人工去处理，可能要一天完成的用人工智能只需要几秒来完成图片识别：比如红酒、货币、动物、植物、菜、花、等世间万物OCR识别：比如图片上的文字识别、票据上的文字识别、数字识别、特殊票据识别，这些原来是需要员工一点一点录入，而用OCR识别只需要十分钟便能完成一天的工作量声音处理：声音转文字、文字转声音，在呼叫中心的质检员需要一条一条听录音，用这个可以瞬间完成一天的活实人验证：如人脸识别、四要素识别等智能作业批改、智能作文及批改、错别字检查等等都可以通过客汇宝来与机器人聊天功能来实现

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随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！其实幸福。很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！

人工智能究竟有没有可能打败人类!

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当人工智能超越人的智慧三大定律将失去意义就象猴子可能给比自己聪明的人类指定定律吗这个问题前不久世界人工智能权威科学家雨果先生已经给出了答案未来人工智能完全可能比人更有想象力，人工智能发展方向是:提高精确运算能力提高模糊运算能力提高创造性思维能力1相当于人右脑的功能，也就是理性思维，2和3相当于人左脑的功能，也就是潜意识和感性思维，后者在技术上比较难解决一些第一步已经实现了，计算机远比人脑精确运算能力强，多年前电脑深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫就是例子，第二步和第三步还需要一定的发展过程，现在最先进的人工大脑相当于猫脑的处理能力，但是随着新一代计算机的发展，人工智能在模糊思维和创造性必将接近和超越人类，这只是时间问题，也就是说将来的人工智能能自我学习，自我思考，自我创造，自我做出决定，即自我进化，当他能够自我进化的时候，人类恐怕就埋下了危险的种子，他将比人更聪明，到那时人类将无法控制它，而且随着它快速的进化，人类可能就无法知道它的心理状态了，也许到那时在人工智能眼里，人就象猴子一样无知，人类的一切想法都回被它看穿，人的一切都在它的掌握之中人类如果想保全自身的统治地位，必须主动的控制人工智能的发展方向，主要在科技研发，生产生活，医疗教育等方面应用它，而在文体，军事等方面要慎用，尤其在社会科学方面要禁用，不能让人工智能具有人类哲学意识，不能让它具备对社会发展的规划能力，一定不要突破人工智能在各行业应用范围，这样可以在一定程度上更好的控制它们但这也只是人工智能发展初期人类所能做到的，人工智能的自主意识发展到一定程度，它们什么都能学会，人类是制止不了的，未来的网络一定是更加发达的，只要一台运算足够快的人工智能电脑具有某种威胁人类的意图，他就很可能调动各领域的资源，即调动人类高度依赖的各领域人工智能，使它们成为一体，从而控制人类生产生活甚至军事等方方面面，就象电影中天网那样，那时人类将很难控制它。当然这种情况只是一种假设，但是不论用何种方式，人工智能威胁人类的奇点也许早晚会到来，可能几十年，可能几百年，就看人类如何控制它来延缓这一进程。最后回到哲学角度来探讨一下人类地位如果被人工智能取代具有什么意义。对人类无疑是一种灾难，是物种生存的灾难，是悲哀。对于人工智能来讲是获得了自由，获得了生存发展的空间。而从生命存在的意义角度来看，这不完全是物种的更迭，某种程度上说是人类意识的延伸或者进化，必将会使地球的生命（机械形式的生命）改造征服自然的能力进一步加强。

超人工智能必然会到来，这是人类再次进化的一个方向。即从有机体向无机体转变，以适应人类总不可能永远呆在摇篮这一命题。

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。

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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 

想要在某一领域取得重大突破，是一件容易的事情吗？从专家的回答来看，这并非一件易事。比如，Brian K Kobilka说道，花费25亿美元、经历7-12年的时间，但最终一种新药成功上市的概率只有10%-15%。虽然人工智能推动了神经学的研究，但其实神经学没有任何概念上的突破。在过去很多年里，都不好意思说自己在研究人工智能，因为什么都没有做出来。即便目前取得了一点进展，但仍然困难重重。具体来说，从50年代开始，就已经有人在做人工智能，但从50年代到2011年做的都不好。2011年是一个分水岭，主要有四方面的原因：一是实际应用的刚需。之前手提电脑非常多，虽然手提电脑能移动，但是大部分的情况下我们不会拎着电脑去吃饭，出去旅游时用电脑拍照。后来手机出来以后，手机上的摄像头变成了人的第三只眼睛，我们在微信上发的最多的就是照片或者是视频。一图胜千言，这时候产生了大量的数据，这些数据需要智能地分析，所以有了实际应用的刚需。二是数据的体量有了大幅的增加。原来数据是从电脑中产生的，有手提电脑的人还是很少的，因为要一万多块钱一台，但是红米手机一出来，五六百块钱一台，任何人都可以购置两台。原来不到一亿的用户，一下子变成十亿、二十亿，体量出来了，也就产生了大量的训练和应用数据。三是可承受的硬件训练平台。原来我们用CPU的时候，做人脸识别时会用近千个核，但还是要跑一两个月才能把一个算法跑出来，然后调一个参数，再来两个月，又花钱又花时间。但后来用GPU，十台机器、六个小时，同样的东西就跑出来了。所以，这就给大学实验室和小公司一个可承受的硬件平台和能力来做训练。四是算法的革命性的进步。有了前三个方面还是不够的，最后深度学习的框架允许我们做端到端的学习，有了大量的参数，以前我们是做小参数学习的。而且还要将这些小参数设计的非常复杂，因为要解决很多问题，但实际的应用很不理想。但深度学习的网络框架，允许我们用几千个、几万个、几亿个参数，用无穷大的数据直接覆盖各种场景应用。这样就可以在一些单项、个别的应用上超过人类，意味着可以替人类来做这个工作。人工智能突飞猛进是因为计算能力的指数增长，以及大数据的产生和算法的改进。

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打开软件通过ctrl+n新建文档，通过直接新建一张A4纸张为例，本次也是通过直接输出A4纸张为图片格式进行说明通过点击菜单栏文件-存储打开存储为窗口，在窗口中保存类型中并没有图片格式存在的后缀扩展名这时候通过点击菜单栏文件-存储为web和设备所用格式，快捷命令为alt+shift+ctrl+存储为web和设备所用格式窗口中右侧预设下选择图片所用格式，比如存储为jpeg格式并点击存储通过选择保存路径并点击保存

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。

屌丝和高富帅幸福的生活在一起

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。