人工智能的使用现状及对大学生就业准备的影响调查

Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(1), 1-5

Published Online February 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/f57459079.html,/journal/sa

https://https://www.360docs.net/doc/f57459079.html,/10.12677/sa.2019.81001

The Current Situation of the Use of

Artificial Intelligence and the Impact

on the Employment Preparation of

College Students

Zhenhua Yang, Shuru Liang, Tianjiao Xu, Chengyang Xu, Sibei Zheng, Huanxiang Liu*

Department of Mathematics, Shaoxing University, Shaoxing Zhejiang

Received: Dec. 16th, 2018; accepted: Dec. 31st, 2018; published: Jan. 7th, 2019

Abstract

Artificial intelligence application, represented by DuerOS, AlphaGO Zero, unmanned supermar-kets, leads social change. Human beings are also afraid of the excessive power of artificial intelli-gence while improving efficiency in liberating productivity. In order to further explore the impact of artificial intelligence on human life in the future, the team investigated the impact of its current situation, cognition and the employment preparation of college student. In this paper, statistical analysis using methods such as multiple response intersection method is performed. The results show that college students do not have a deep understanding of artificial intelligence, and the way to understand is too concentrated on the Internet. The most popular use of artificial intelligence is fingerprint recognition. The use rate of other application areas is low. In the future, college stu-dents expect artificial intelligence to be more applied to environmental sanitation and medical field. In terms of employment preparation, the optimal help that artificial intelligence can provide is: to enhance professional knowledge with internal factors and provide corporate information in the external environment.

Keywords

Artificial Intelligence, Employment Preparation, Multiple Response

人工智能的使用现状及对大学生就业准备的影响调查

杨振华，梁淑茹，徐天娇，徐铖阳，郑思贝，刘焕香*

*通讯作者。

杨振华等

绍兴文理学院数学系，浙江绍兴

收稿日期：2018年12月16日；录用日期：2018年12月31日；发布日期：2019年1月7日

摘要

以DuerOS 、AlphaGO Zero 、无人超市为代表的人工智能应用无不引领社会变革，人类在为解放生产力提高效率欢呼时的同时，也为人工智能的过度强大感到害怕。为了进一步探讨人工智能对人类未来生活的影响，本小组以其使用现状与认知以及对大学生就业准备的影响为切入点进行调研。用多重响应交叉法等方法展开统计分析，结果表明大学生对人工智能了解程度不深，了解途径过于集中在互联网，而使用人工智能最多的种类为指纹识别，其他各应用领域使用率较低，未来大学生期待人工智能更多地应用于环境卫生和医疗领域，在就业准备上，人工智能所能提供的最优的助力为：于内部因素提升专业知识，而于外部环境提供企业信息。

关键词

人工智能，就业准备，多重响应

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1. 前言

本课题选取以大学生数量位于浙江省前列的杭州、宁波、绍兴和温州四地大学生为实地问卷调查对象。先按大学生人口总数进行分层抽样，再根据中心极限定理确定样本总量，最后根据人数分布比例决定各区域容量。实际发放问卷750份，回收744份，有效率为99.2%。调研分别从对调查对象的基本信息、对人工智能的了解与认知、人工智能对未来就业的影响[1]以及对未来人工智能的展望四个模块展开调研。

首先，对调查数据预处理及变量设置。通过对问卷的分析，得出问卷的特征，决定使用内部一致性对本问卷进行信度分析。经过两次预调研，根据Cronbach 公式计算得到克朗巴赫α系数为0.763，表明问卷整体各解释变量内部可信度较好，较为可信，再展开效度分析，得到KMO 值为0.731 > 0.5，说明问卷的整体效度可被接受。

本次调研所选取的调查对象：被调查者中，男性比例占46%，女性比例占54%，男女比接近于1:1，由此可见本次调研并没有为了问卷分发的方便从而产生偏向性的分发；年龄结构上，由于大三、大四学生面临就业，对人工智能为就业准备提供何种便利，可能有更多的关注和思考，因此调查者中大三、大四学生占比较多；专业构成上，工科、理科占比较大，其次为文科和商科，这与实际情况相符合。

2. 统计分析

(一) 使用现状及认知分析

研究发现，超六成的大学生对人工智能有所了解，其中仅有18.69%的大学生有较深程度的了解。人

Open Access

杨振华等

工智能了解途径多样化[2]：46%通过互联网获取；23%通过影视娱乐了解；17%通过书籍期刊认知；13%选择其他途径；仅1%表示不了解。表明互联网已成为传播人工智能的主要途径，政企应发挥新媒体力量，运用网络传播规律，用“体验”模式来优化“说教”模式，深化文化濡化的“隐形”策略。

此外，由文献[3]可知，语音识别属于自然语言处理领域，信息检索属于机器学习领域，指纹识别和实时地图为计算机视觉领域，智能家居属于机器人领域。如表1中所示，多数大学生都接触过较多领域的人工智能应用，尤其是在计算机视觉领域，有84.14%的学生接触过。但仅有35.89%的被调查者接触过智能家居，可见大学生对智能机器人领域的应用接触较少。随着智能硬件的普及，推动着大学生在人工智能应用上的使用率，这将极大程度上促进信息消费升级。

Table 1. Types of artificial intelligence used by college students

表1. 大学生使用的人工智能种类

频数占比应用领域语音识别592 79.57% 自然语言处理领域

信息检索540 72.58% 机器学习领域

指纹识别626 84.14% 计算机视觉领域

实时地图477 64.11% 计算机视觉领域

智能家居267 35.89% 智能机器人领域

为探究大学生期待的未来人工智能的应用领域，本文对人工智能未来可能的发展领域进行分类，设置了一个多选题，选项包括环境卫生、医疗、教育、国防、科研、资料生产、公益事业、消防安全和其他。调查结果见表2：

Table 2. Support rate for future application areas of artificial intelligence

表2. 未来人工智能各应用领域的支持率

选项支持率选项支持率选项支持率

环境卫生15.42% 医疗14.24% 教育11.76%

国防11.19% 科研8.35% 资料生产10.40%

公益事业11.79% 消防安全13.46% 其他 3.39%

由上表发现大学生期待未来人工智能的应用领域更加广阔，尤其有15.42%的大学生希望未来人工智能实现智慧城市全环境治理，加快向“城乡环境运营”综合服务商转型升级，拓展环卫服务领域。其次是14.42%的大学生期待其在医疗领域推进实现分级治疗、临床应用、疾病预防等功能，以纾解当前我国医疗资源相对不足的困难，协助提升基层医疗水平。可预见的是人工智能在垂直领域的应用将会逐渐商业化，服务于人类。

(二) 对就业准备的促进作用

为了解人工智能对大学生未来就业准备有何助力之处。我们从以下两个层面出发，一是外部环境中信息交互作用，数据表明(除其他项)大学生中有25.9%认为其能筛选合适的职业，23.7%认为其能提供企业信息，16.5%认为其能分析应聘几率，16.3%认为其能增加就业途径，12.6%认为其能提高面试技巧；二是内部促进中能力提升作用，数据表明(除其他项)大学生中有28.2%认为其能提升专业知识，23.4%认为其能提高时间管理素质，16.6%认为其能辅助行为礼仪的提升，13.2%认为其能提高沟通能力，11.2%认为其能增强创新能力。

杨振华等

以上分析仅从一维角度出发，未能得出人工智能在结合内外两方面对大学生进行就业准备的具体方案，故此为了找到在内外方向上如何能最大限度助力大学生就业，本文通过多重响应交叉法找到最有影响力的双方向组合。

表3与表4是各交叉项之间的联系分布表，调研可知以外部环境因素为例，其联系最紧密的内部促进因素(见表3)是专业知识，而专业知识与外部环境因素联系最为紧密的(见表4)分别为筛选适合的职业

(77.4%)和提供企业信息(77.0%)，则将这两项基于表3得出两组组合分别为提供企业信息与专业知识

(82.2%)、筛选合适的职业与专业知识(75.4%)，进而选取第一对双方向组合为于内部因素提升专业知识与

于外部环境提供企业信息。同理，以内部促进因素为例可得出另一对双方向组合为于外部环境筛选合适职业与于内部因素提升时间管理素质。前一对组合影响力最优，实际上，大学生可通过各行业人工智能训练资源库等优势资源弥补专业知识不足的缺陷，利用性格分析图谱等通过大数据寻找适配的企业信息。

Table 3. Contact distribution table of external environment factors

表3. 外部环境因素的联系分布表

以外部环境因素为例

联系最紧密

(其他选项不算在内) 比例

联系其次紧密

(其他选项不算在内) 比例

提供企业信息专业知识82.2% 时间管理素质63.4% 筛选适合职业专业知识75.4% 时间管理素质63.4% 提高面试技巧专业知识77.2% 时间管理素质72.5% 分析应聘几率专业知识78.3% 时间管理素质65.6% 增加就业途径专业知识76.6% 时间管理素质65.9% Table 4. Linkage table of internal facilitators

表4. 内部促进因素的联系分布表

以内部促进因素为例

联系最紧密

(其他选项不算在内) 比例

联系其次紧密

(其他选项不算在内) 比例

专业知识筛选适合的职业77.4% 提供企业信息77.0%

行为礼仪筛选适合的职业81.8% 提供企业信息70.8%

时间管理素质筛选适合的职业78.2% 提供企业信息71.5%

创新能力筛选适合的职业76.8% 提供企业信息68.6%

沟通能力筛选适合的职业76.1% 提供企业信息66.0%

3. 结论与建议

(一) 互联网是人工智能传播的主要途径之一，各应用领域使用率不充分

人工智能已深入我们的生活，但大学生对其了解途径过于依赖于互联网，应扩大“体验”模式效应，从根本上将传播活动真正嵌入生活中去。将人工智能的内容及其代表性的视觉性、文化性符号策略性地融入到各类传播载体中，真正做到“看不见的宣传”。此外，人工智能重点产品应规模化发展，例如智能服务机器人规模化应用、医疗影像辅助诊断系统扩大临床应用；并应以市场需求为导向，积极培育人工智能创新产品和服务，丰富终端产品的智能化功能。

(二) 人工智能助跑就业准备[4]，为大学生提供“内外”双向推力

建设高质量人工智能训练资源库，提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的开放性云平台以支持大学生创业创新。通过校企合作，加强人工智能相关学科建设，培养产业发展急需的技能型人才。

杨振华等

开展人工智能创新创业和解决方案大赛，建设“双创”平台，促进大学生与人工智能融合发展，拓宽人机交流渠道，搭建产学研相结合的交流平台，实现优势互补、合作共赢。

(三) 人工智能下的就业沃土，离不开政企[5]的培育

政府应立足现实基础，顶层引导和区域协作相结合，除了构建完善的人工智能产业支撑体系“硬件设施”外，同时还需建设人工智能产业标准规范体系以及安全保障等平台的“软件设施”。针对产业薄弱环节，集中优势资源和创新力量，政策引导，培育良好的产业生态环境，带动产业整体提升。企业应联合高校与科研院所开展人工智能关键技术研发与产业化，并以“一带一路”为契机，加强国际合作，进一步深化人工智能与实体经济之间的融合。

基金项目

本文为浙江省第六届大学生统计调查方案设计大赛参赛作品部分内容；本项目受到教育部2018年第一批产学合作协同育人项目——实践条件与实践基地建设的资助，项目编号为201801201009；受国家自然科学基金自助，编号为61877039。

参考文献

[1]包海娟. 理性看待人工智能发展对就业的影响[J]. 浙江经济, 2016(11): 64.

[2]蔡曙山, 薛小迪. 人工智能与人类智能——从认知科学五个层级的理论看人机大战[J]. 北京大学学报(哲学社会

科学版), 2016, 53(4): 145-154.

[3]魏晓宁. 人工智能在自然语言理解技术上的应用[J]. 中国科技信息, 2005(19): 57-119.

[4]王欣欣, 谭诤. 人工智能技术研究及未来智能化信息服务体系的思考[J]. 电信科学, 2017, 33(5): 1-8.

[5]人工智能各国战略解读: 英国人工智能的未来监管措施与目标概述[J]. 电信网技术, 2017(2): 32-39.

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人工智能的发展现状与前景探析

人工智能的发展现状与前景探析大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

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生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。关键词：人工智能、应用、发展随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。第二阶段: 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。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在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: 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: 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技术的发展，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，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

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人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。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。二．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。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ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而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，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

浅谈人工智能的现状与未来

浅谈人工智能的现状与未来摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；什么是人工智能人工智能(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做出反应的智能机器，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。人工智能与机电一体化系统的统一近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。（1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元（2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家系统，用来精确定位系统故障。（3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。 5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到 80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，

人工智能与未来

人工智能与未来摘要：5盘人机围棋大战，让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家，伴随这股热潮，国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间，从智能客服、投资指导再到人脸识别，多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。什么是人工智能人工智能(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做出反应的智能机器，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。其实，人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示，2015年，我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力，上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。目前，中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层，智能客服、商业智能等软件与服务层，视觉识别、机器学习等技术层，数据资源、计算平台等基础层。但人工智能到底能做什么，又将怎样改变我们的生活？解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术，每一通电话，可以节约客服人员225秒的时间，以一个客服一天接听200通电话计算，人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日，网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”，其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求，大量的常见问题会被智能机器人准确解答，节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。通过自我学习，完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，的确是现阶段人工智能最主要的应用。

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）

A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互

(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也

就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域

对人工智能现状及发展思考

《人工智能》课程论文对人工智能现状及发展的思考【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在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。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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做出反应的智能机器。人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，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，或者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。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。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。人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现

浅谈人工智能的现状

浅谈人工智能的现状 “AlphaGo”用深度学习、理性思考的对弈击败人脑，直接将人工智能再次推至聚光灯下。随着基础算法、智能硬件和网络条件等要素的发展、成熟，人工智能在经历了一段不短的探索期后，似乎看到了“羽翼丰满”后爆发的曙光。目前研发领域难以变现，传统企业不会用数据，大型互联网企业的数据无法互相分享，存在“数据黑洞”。与此同时，基础算法研究和应用场景、商业化等环节产生了一定程度的脱节，具象的产品并没有成规模化地成为现实。对未来行业发展，百度方面表示需进一步拓宽现有技术的应用场景，并通过并购合作，形成AI领域软硬结合。例如以人脸识别技术为例，目前识别准确率可达到99.7%，可以进行一些成熟的商业推广。百度目前正在乌镇试点一种人脸识别取火车票系统，预估2017年至少有100个以上的景区能布置这样的刷脸技术。 “BAT”这样的大公司着力布局的是通用架构层面，即通过深度挖掘数据量和优化底层算法，提供一个多场景或者通用的人工智能平台。“其他创业团队可以在细分领域有所突破，比如穿戴设备、智能医疗等。算法等底层研究没有穷尽，只能在商业开发中不断优化。作为市场主体，关键是寻找到有市场价值的产品作为技术的突破点，同时平衡基础研究、技术迭代和市场开发等环节的权重。

目前人工智能企业的主要应用领域分别是： ●个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） ●安防（智能监控、安保机器人） ●自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） ●医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） ●电商零售（仓储物流、智能导购和客服） ●金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） ●教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴）这些领域的特点是：其一，相关专利多；其二，应用场景够“土”却够刚需；其三，可选择领域不多。比如有票儿APP在买不到直达火车的时候，它能够智能地给出一些中转的方案，很不错。

《人工智能发展现状与应用前景》

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2019《人工智能发展现状与应用前景》课程大纲及开课计划 2019年课程计划：上海：6月21、8月20、10月25 课程价格：3600（含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费）课程背景: 随着物联网和智能数据处理技术的普及，我们正在进入人工智能的时代。本课程带大家认识什么是物联网，了解万物人工智能的基础和原理，进而感知正在到来的人工智能社会,并对于人工智能技术给人类社会和生活带来的改变和前景产生深刻的认识与思考。课程收益: 了解人工智能概念人工智能带来的新商业机会最前沿的人工智能技术与应用课程大纲: 第一章：人工智能发展趋势 1.人脑仿生取得重大突破 2.机器学习深入应用 3.智能语音助手成为突破口 4.机器视觉在生产中不断渗透 5.AR和VR发展驶入快车道 6.区块链技术与人工智能融合发展第二章：人工智能时代

人工智能的发展及未来畅想

人工智能的发展及未来畅想最近看了电影《黑客帝国》系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为其暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理、逻辑、判断、学习、进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。她并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域。一、专家系统：专家系统是依靠人类专家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，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。二、机器学习：机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究

人工智能发展现状分析

人工智能发展现状分析 2016年以来，谷歌人工智能程序AlphaGo在围棋人机大战中先后战胜李世石和柯洁，沉寂了60年的人工智能一下子成为社会关注的焦点。人工智能技术成为当今科技热点，人工智能科技公司成为风险资本追逐的对象，包括中国在内的科技大国纷纷制定人工智能发展战略，可以说人类进入了人工智能的新时代。而这一新时代的到来，离不开芯片、存储器、光纤、移动通信、超算和大数据等底层技术的突破。以过去十年的时间为基准，光纤通信容量提升了100倍，移动通信速率提升了1 000倍，超算能力提升了1 000倍，数据量提升了32倍。信息采集、传输和存储效率的提升，以及计算能力的迅猛发展，奠定了人工智能时代的基础。以此为基础，深度学习算法实现突破，则是揭开人工智能新时代序幕的转折点。2006年，杰弗里·辛顿提出的深度置信网络，解决了深层神经网络的训练问题，一举开创人工智能发展的新局面。在大数据、算力和算法三驾马车的拉动下，人工智能技术快速进步并已经在许多方面超越了人类。在语音识别上，微软的语音交互识别系统错误率低至5.1%，百度的汉语识别系统准确率高达97%，都优于专业速记员；在人脸识别上，中国依图科技在千万分之一误报下的识别准确率接近99%，连续多年获得美国国家标准技术局举办的人脸识别算法测试的冠军。除此之外，人工智能可以做的事情还有很多，甚至可以颠覆科学技术的研究过程。例如，谷歌DeepMind利用深度学习开发Alpha Fold程序，能够根据基因序列预测蛋白质的3D结构，有望治疗包括癌症在内的众多疾病。再如，美国斯坦福大学的科学家创建了一个人工智能程序，这个人工智能程序只用几小时就完成了元素周期表的重建。

2020公需课人工智能技术及其发展趋势100分答案

1.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A√答对 2.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（ 3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统我的答案：C√答对 4.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日

B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日我的答案：B√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别我的答案：A√答对 6.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：B√答对 7.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能

C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统我的答案：D√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片我的答案：A√答对 9.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别我的答案：C√答对 10.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实

目前人工智能发展现状介绍

目前人工智能发展现状介绍更大的希望在于，增强学习已经被证明可以应用到现实世界的许多场景。最近出现的几个模拟场景显示，可以通过增强计算机学习的能力来促进相关算法的进步。最近在巴塞罗纳举办的关于神经信息处理系统的人工智能学术会议上，一种叫做生成式对抗性网络(generativeadversarialnetworks)的理论引起了广泛关注，这一理论是由OpenAI的研究学者IanGoodfellow提出。生成式对抗性网络由两套网络构成，一套通过训练学习来产生新数据，另一套则负责分辨正确数据与错误数据。 2017年将是中国开始在世界人工智能领域崭露头角的一年。中国不再照搬外国公司的人工智能技术，转而开始将人工智能和机器学习视作下一个创新领域。很多中国投资者将大量资金投给从事人工智能的初创公司，而中国政府也希望看到本国人工智能产业的繁荣，并承诺在2018年之前投入150亿人民币扶持开发和研究。语言学习是人工智能领域的一个长远目标，而计算机与人类使用语言进行交互的前景非常乐观。如果具有更好的语义理解能力，计算机机器将变得更加实用。不过，这方面也面临很大的挑战，毕竟语言是一个复杂、微妙而又强大的议题。虽然人们暂时还不能与智能手机进行深度而又有意义的交流，但在2017年，随着人工智能研究的深入，这一领域将会充满希望。 2016年的人工智能领域确实取得了巨大的进步和突破，许多人都看到了技术进步带来的价值。但不得不注意的一点是：围绕人工智能的过量宣传与追捧明显有些失控了。

许多人工智能研究者对此有些忿忿不平。在NIPS会议期间，他们针对一家叫做RocketAI的山寨人工智能公司举行了一个聚会，以此来表达自己的不满，这种不满主要是人工智能领域存在的浮躁氛围和弄虚作假情况。期望越高，失望可能就越大。当人工智能领域一直没有取得重大突破时，失望的情绪就会蔓延，进而导致投资蒸发，大量估值过高的初创公司倒闭。 2017年整个世界对于人工智能的关注度依然非常高，这可能会引起不少人对于这种过分追捧的反感，毕竟过犹不及，不少浮躁情绪笼罩在当前人工智能领域。不过，这也不一定就是坏事，大量关注可能会促进研究的进步。猜你喜欢：

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

人工智能的现状及今后发展趋势展望一．引言人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。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。二．目前人工智能技术的研究和发展状况目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。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ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而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，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。三．技术应用随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似，以