人工智能论文2000大学，以我眼中的人工智能为题写一篇小论文什么是人工智能

1，以我眼中的人工智能为题写一篇小论文什么是人工智能

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。

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2，求职称论文浅谈机器人的人工智能

人工智能的奠基者，大部份人都公认是英国的数学家图灵（AlanTuring）。他发明了一种称为图灵试验的测试方式，做为机器是否有人工智能的判断标准：让机器和真人分别坐在两个看不见对方的房间里，通过电脑屏幕打字交谈。如果人类无法判定坐在对面盒子里的是人类还是机器的话，那机器就通过了这个 “图灵试验”。依现在的技术，要做出在一般性交谈中很像真人的电脑响应程序已经很容易，但拿稍微深入一点的内容去戳电脑，电脑马上就原型毕露了。这就是为什么一部分哲学家和科学家相信类似人类的人工智能永远不可能的原因—— 电脑根据输入的文字操弄自已手上的数据库，然后再回答出一个答案来，这样叫做“智慧”吗？电脑知道自已在做什么吗？以 I B M 的深蓝为例，当年深蓝打败了世界棋王卡斯珀罗夫被誉为是人工智能的一大进步，但深蓝真正在做的，只是把每一步可能的棋步都算出来，并且据此决定什么步数算出来的赢面最大而已。如果接下来问深蓝晚饭吃什么好，深蓝也只有卡壳的份儿。从某些角度上来看，现在的人工智能顶多只能说是强化版的电话语音而已，使用者输入123，电脑就根据这个切换到不同的回答。简单来说，电脑无法像人类一样，整合过去的经验和知识，产生“灵光一闪”的时刻，创造出新的发明、新的设计或新的理念。究竟人工智能还有多遥远呢？目前科学家面临着两个大问题——辨识和常识。人类在辨识方面没有什么困难（通常情况下），可以从眼睛看到的画面中，分析出每个物体的属性，并且过滤掉不重要的东西；可以从耳朵听到的声音中，自动将不同的声音分离开来，甚至专注在被大音量掩盖的小声音上，一切都不用特别去想就能办到。但机器人就没办法了，它们可以看得比人类清楚，听得比人类清楚，但他们无法知道究竟它们听到的是什么，看到的是什么。www.591lunwen.com 毕业论文网人类有这样的能力，源自于长时间的演化，让许多“运算”都被潜意识中的脑力分摊掉了，意识所见到的世界，只是经过潜意识计算处理后，剩下来的简化部份。更重要的，人类有能力跟经验判断、分类未知的事物，而这是电脑办不到的。另一个人工智能的难题是常识。人类从日常生活中的经验中获得常识，例如“ 水是湿的”、“时间不会倒流”、“绳子可以拉，但不能推”、“苹果有现实扭曲力场”等，这些事情不能用程序来表达，只能在碰到的时候学起来。海伦凯勒学习“水”的含意的故事大家都听说过，但人类有能力将概念（实物的水和文字的水）连接起来，机器人却做不到。每一样概念都要用程序写进机器人的内存里，机器人才会 “懂”。换句话说，就是机器人没有连结概念的学习能力。

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3，求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样一个定义:“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。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智能。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。它是从计算机应用系统的角度出发 , 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。人工智能就其本质而言 , 是对人的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。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。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真正拥有智能 , 也不会有自主意识。人工智能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、www.homelunwen.com 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

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