论人工智能

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从人工智能谈科学技术的利弊

摘要

人工智能作为目前科技的尖端技术,势必会带来新一轮的工业革命。每一次大的科技进步势必会改变人们的生活方式和习惯,人工智能也不例外。科技进步在给我们生活带来方便、舒适的同时,也会对我们产生一些负面的影响,还有对人类未来的担忧,人类是否会退化,甚至是消失。人工智能也称机器智能,是一门由多学科相互渗透发展了来的综合性学科。未来的人工智能可以在多方面超越人类,引起了诸多科研机构和相关人士探讨。本文就是从人工智能入手,浅析一下科技进步对人类带来的影响。

关键词:人工智能、威胁、失控、双面性

当今社会科技迅猛发展,技术创新日新月异。近代一百年人类的发明创造比的上近代以前二千多年的人类发明创造之和。科学技术进步带给了人们更长久的寿命,更丰富的食物,更大的生存空间。从海洋到陆地再到天空,甚至是外太空,每一个地方都有科技的力量。我们要尊敬科学,但也要思考科学。科技进步及能帮助人类,同时也可毁灭人类。热武器、原子弹等武器的发明,改变的人类的历史。每一次高科技战争死亡的人数只会更多。人工智能是目前科技的前沿技术,势必会又一次改变人们的生活方式。本文我们从人工智能来浅析一下科技的双面性。

一、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。

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”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。

90年代以来,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人工智能软件,而且现在的人工智能具备了更多的现实应用的基础。目前,世界各国都在投入大量的人力物力资源对人工智能进行研究。我国的人工智能研究从国家的“863项目”开始,加大研究力度,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。

二、人工智能的发展方向以及对人类的影响

技术的发展总是超乎人们的想象,从一些科幻电影以及一些前瞻性研究,我们可以知道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。

三、人工智能的利与弊

随着计算机技术的快速发展和广泛应用,人工智能的思想和技术会对人类产生巨大的影响,可以应用于所有的学科领域。它的影响涉及人类的经济、社会、文化的方方面面。

人工智能系统已经创造出了可观的经济效益,随着计算机软硬件的飞速发展,人工智能技术必将得到进一步的推广,产生更大的经济效益。人工智能可以快速传播知识和经验,减少劳务开支和培养费用,可以代替一部分医生和其他专业人士,使得我们的生活更加的舒适美好,也许不久的将来人类真的可以实现永生。

与此同时,人工智能也面临着人类自身心理上的威胁和技术时失控的危险。人们一般认为,只有我们人类才有感知精神,依此1区别于机器。如果有一天智能机器的人工智能超过人类的自然智能,使人类沦为智能系统的奴隶,就会发生像科幻电影或小说里的场景。英国著名科学家斯蒂芬-霍金警告称,人类将面临着一个不确定的未来,先进的人工智能设备能够独立思考,并适应环境变化,它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者!他强调称,人工智能技术具有其它方面的影响,例如:物种灭绝、战争、疾病和贫穷。他还指出,着眼于未来,人工智能对人类的负面影响是没有基本限制的。先进的人工智能设备可以独立思考和运行,它们不受环境变化的限制,并能适应所在

环境,而人类局限于缓慢的生物进化,无法与日益完美的智能机器人抗衡,人类最终会被超越,甚至被淘汰和灭绝。

任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制,或者是落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。火药被用于制造炸弹,化学科学被用于制造毒气弹等化学武器,生物科学被用于制造生化武器。人们也担心我们对人工智能失去控制,担心人工智能反客为主,像其他大规模杀伤性武器一样,带给人类巨大的灾难。正是由于这种担心,美国著名科幻作家阿西莫夫提出了“机器人三大守则”:(1)机器人必须不危害人类,也不许它眼看人类受害而袖手旁观;(2)机器人必须绝对的服从人类,除非这种服从有害于人类;(3)机器人必须保护自身不受伤害,除非为了保护人类或者人类命令它做出牺牲。如果把这个“机器人三守则”推广到整个智能机器领域,也许我们就会容易接受智能机器和人工智能。

四、科学技术的双面性

科学是人类发展进步的动力,从最早的“钻木取火”到如今的“人工智能”,科技的每一小步,都推动人类发展一大步。但也要懂得“物极必反”,科技是把双刃剑,其负面作用不可小觑。但现在科技的发展使得人们越来越离不开科技,人们产生了严重对科技严重的依赖心理。纵观人类的发展的历程,是在同自然的斗争中由劣势走向强势,当人类在自然面前感到束手无策时,科学使人类获得自由。然而,科技的迅猛发展却使人在一定程度上失去自由,人在对自然取得相对主动地位的同时,其自由也受到了技术依赖的制约,成为技术的奴隶。

现阶段人工智能在专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学等方面都有许多的应用,并且范围越来越广,虽然看似都是促进科学发展的,但是我们得注意其使用的度,就像克隆的应用一样,具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展,才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。

从手机、电脑到智能家居,再到机器人,这些发明创造再给我们生活带来便利的同时,我们也应该以辩证法去审视这些新事物,审视人类发展所走过的道路,思考未来的方向。当科技发展以人与自然、人与人、人与社会的和谐共生为基础时,才会朝着有利于全人类以及整个生态系统的福祉方向发展,而将可能造成的不利后果降至最低。

参考文献

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【2】姜长阳. 人类正在退化. 自然辨证法研究. 2000年11期

【3】赵成,方鸿志. 论科学技术与生态化生产方式的形成. 科学技术与辩证法. 2007年11月

【4】艾萨克·阿西莫夫. 终极抉择-威胁人类的灾难. 上海科技教育出版社. 2012年3月

【5】蔡自兴,徐光祐. 人工智能及其应用. 清华大学出版社. 2003年9月

辩论赛辩词:人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利

--------------------------------- 精选公文范文 -------------------------- 辩论赛辩词:人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利 各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢 第二届“深港杯”辩论赛决赛辩词欣 赏 辩题:人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利 深圳市南头中学语文教研组长彭公瑾供稿 正方:南头中学 反方:光明高级 (根据录音整理 ) 正方一辩:感谢主席,问候在场各位。针对今天辩题,我方观点是,人工智 能对人类发展利多于弊。开篇明义,定义先行。人工智能是基于数学、逻辑学、统计学 之上,通过经验积累得到学习能力,从而协助人们进行某项工作的 1 ---------------- 精选公文范文 ----------------

操作系统。人工智能与人类智能有着本质区别和根本界限。人工智能是物理过程,而非生物过 程 ;它是模拟人的某种行为,而不是人的行为本身,它不具备人类的自我意识,无法形成一 个主观事件。人工智能的优势只不过在某些领域比人类更精确,更稳定,拥有更强烈的计算能 力而已。接下来我方将从以下三点论证我方观点。 第一,人工智能让人类生活更美好。例如,人工智能的医疗应用惠及大众。我们医 生或许难以保持最新治疗方案和方法,也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分 析大量数据,精确判断病症,并找到最佳的治疗方案,为人们提供最好的治疗。再说,先如今 已经被广泛运用的无人驾驶不仅减轻了人们的负担,更是大大降低了事故率。再比如说,如今 苹果系统的 SIR 手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用,都让人类的生活质量得到 显著提高。 第二,人工智能推动社会进步,实 2 ---------------- 精选公文范文 ----------------

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》一系列,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,而是因为她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。他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。

自然辨证法概论—论人工智能与人类智能的关系

论人工智能与人类智能的关系 摘要:人工智能的发展不仅仅指技术层面的进步,人工智能也将引入哲学的范畴。从哲学的角度,应用辩证法和认识论去分析人工智能与人类智能的关系,使人们对人工智能有更清晰、正确的认识,能更好指导人类实践。探讨了人工智能带来的社会问题以及提出的应对策略,使人工智能为人类、为社会创造更大的价值,积极推动社会的协调发展。 关键词:人类智能;人工智能;辨证关系;社会问题 一、前言 进入信息时代的二十一世纪,“人工智能”伴随着电子科学技术和信息技术的膨胀式发展孕育而生。人工智能是一门综合了生命科学、计算机科学、哲学等的前言学科,研究人工智能的目的在于延长和增强人脑的智能,提高主体认识能力。在人工智能的发展过程中,其思想、理论、方法和技术逐渐的渗透到科学技术的诸多领域和人类生活的各个方面,引发了人们对人工智能与人类智能的一系列哲学问题的思考,包括他们的社会属性、主客体关系、主观能动性等辨证关系。同时,人工智能是否会超过人类智能甚至威胁人类也引发了人们的担忧,不可否认的是人工智能的应用带来了科学技术的变革,解放了生产力,加快了社会的发展进程,但是人工智能也引发了一系列关于道德、伦理、责任以及失业的问题。只有正确的认识和对待人工智能的发展,才能更好的使人工智能服务于人类。本文从哲学的角度,应用辩证法和意识论对人工智能和人类智能的辨证关系进行了深入的分析,探讨了人工智能带来的社会问题以及提出相应的对策。 二、人工智能与人类智能的内涵 1.人类智能的内涵 人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。这儿的才智也就是人的知识,人的知识是对客观外界规律性的认识,那么人类智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾,有目的地改造客观世界的能力〔1〕。人类智能的物质载体是由上千亿个神经元之间通过网络化和层次化的相互连接组成的神经系统,这个极其复杂、最为协调的神经系统就是人脑。人脑经历了漫长的生理进化以及几百万年的社会进化,人脑具有特有的自然属性和社会属性。意识活动是人脑的特有机能,它是脑神经细胞化学物质和生物电传递和处理信息的过程,也是在生理基础上的心理过程,从而形成的一个相对独立的、具有主观能动反映外部世界功能的精神世界,在大脑的意识活动中,意识的载体是通过语言、文字等信息进行加工的。人类智能的内容涉及到数学计算、逻辑计算以及形象思维。 2.人工智能的内涵

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

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要:人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字:人工智能、阿尔法围棋、AI 正文:近几年,人工智能这个话题变得越来越热门,尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后,人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月,阿尔法围棋(AlphaGo)与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战,并以4:1的总比分获胜,不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么,阿尔法围棋是什么呢,为什么这么厉害?阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发,其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所,可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了,那么,人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢,它的未来又会是如何?我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。

一、什么是人工智能 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。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,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,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中,从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说,现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的,缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成,Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣,只不过在计算机没有发明之前,没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

《人工智能及应用》论文

重庆理工大学 专业选修课课程考察报告《人类智能与人工智能的思考》 课程名称:《人工智能及应用》学生姓名: 学号: 提交时间:2016年12月12日

[摘要] 计算机技术的高速发展使得计算机的运算速度可以超过人脑的运算速度,同时出现了诸如进行人机对弈等高度智能的计算机,那么是否意味着人工智能能够达到或超过人类智能的程度呢?本文将对此进行分析、思考。 [关键词] 计算机;人类智能;人工智能;算法;思维 进入2l世纪,计算机硬件和软件更新的速度越来越快,计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情形越来越普遍,计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科,对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段,促使大量的新的研究成果不断涌现。例如:“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展,伴随着不断有新理论的出现,人类必须重新对它们进行分析和审视。由于近几年生物学和神经生理学等许多新的研究成果的出现,对于人工智能与人类智能之间的关系引起了人们更多的思考。本文以比较的方法分析人类智能与人工智能二者的异同,并从马克思主义哲学的角度再次对人工智能与人类智能的进行了分析。 一、人类智能与人脑思维 我们知道所有的动物都有中枢神经控制系统,有了这一套系统也就有了思维。思维在不同的生物之间具有不同的功能,在低等动物中思维的作用更多的是本能控制,高等动物除了本能控制以外还有为适应环境所工作,人类思维则具有了改造环境所进行的工作。人类的思维起源于对周围事物的认识,最初是形象思维过程,等人们发现各个事物之间的相互关系之后,就开始了逻辑思维过程,随着对事物之间相互关系的分门别类和对周围世界认识的加深,又有形式逻辑,数理逻辑,抽象逻辑等等。人类自身的智能是人类思维活动中表现出来的能力,大脑是人类认知和智能活动的载体,思维是大脑对客观事物的本质及其内在联系的概括和反映。人类智能的也就是人类思维的结果。但是直到现在,科学家对于人脑的结构以及人脑的思维过程一直处于研究阶段,当然,随着时间的推移和科学技术水平的提高,有一天人类应该会破解自身的思维过程。

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

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

人工智能发展史解读

人工智能学科诞生于20世纪50年代中期,当时由于计算机的产生与发展,人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。(虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。) 1956年夏,美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫,以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会,从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础,并研究如何在远离上进行精确的描述,探讨用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了人工智能的术语。从此,人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学,分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生,例如申龙是《信息论》的创始人,塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序,麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后,在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心,即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组,以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组,以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后,这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果: (1)1956年,纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“(简称LT)程序,它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题,证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改,证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价,被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果,是人工智能的真正开端。 (2)1956年,塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力,能在下棋过程中不断积累所获得的经验,并能根据对方的走步,从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人,而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军,在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 (3)1958年,麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP,它不仅可以处理数据,而且可以方便的处理各种符号,成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前,LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 (4)1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验,发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段:1。首先想出大致的解题计划;2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程;3.在实施解题过程中,不断进行方法和目标分析,修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程,其中主要是方法和目的的分析。(也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性,而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的),基于这一发现,他们研制了“通用问题求解程序GPS”,用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题,并首次提出启发式搜索概念,从而使启发式程序具有较普遍的意义。

人工智能简介及发展趋势

计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系:信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名:尹颜朋 学号:2011508009

前言 人工智能(Artificial Intelligence), 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”(thinking),有必要给出“智能”(intelligence)的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能?比方说,解决复杂的问题,还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”(perception),什么是“理解”(comprehension)等等?对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在,人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统,可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为,如果一台计算机能骗过人,使人相信它是人而不是机器,那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为,至少看起来不太遥远。接下来的四十年里,尽管碰到许多阻碍,人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究;从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统,人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道,但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作 . “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具有人工智能的机器人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技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人

论人工智能的可行性

论人工智能的可行性 [摘要]本文首先对人工智能的含义进行了解释;并对人工智能的发展历史和发展阶段作了简要的回顾;对现阶段人工智能在人类科学以及生活的各个方面的应用进行了阐述;最后对人工智能的应用前景和目前面临的问题,以及有没有解决的可行性进行了简要的分析。 本文认为,人工智能将是21世纪科学发展的主要动力源泉,并且将在很大程度上决定着21世纪包括医学在内的各学科的发展面貌。至少在21世纪早期,人工智能将重点关注下列论题:(1)如何使机器人具有人的创造性智能,如何从经验证据中建立用于指导以后行动纠错的归纳判断?(2)如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理,使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际?等等。 [关键词]人工智能可行性 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来人工智能经过了漫长和曲折的发展道路,但终于作为一门新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用人工智能技术,而且人工智能中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布.尼

茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德.摩尔根提出了“思维定律”,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴.贝奇设计了第一架“计算机器”,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世,使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科,人工智能于1956年问世,是由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在达特茅斯(Dartmouth)学会上首次提出【1】。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数学、计算机知识,心理学以及哲学等多学科知识。人工智能是一门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

人工智能的学派和发展历程

人工智能的学派和发展历程 人工智能的主要学派及其观点:目前,在国际人工智能界公认的研究学派主要有符号主义、联结主义和行为主义。 下面分别对这些学派作些简单介绍。1) 符号主义:(Symbolicism),又称逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑,人类认知(智能)的基本元素是符号(Symbol),认知过程是符号表示上的一种运算。2) 联结主义:(Connectionism),又称仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),是基于神经网络及网络间的联结机制与学习算法的人工智能学派。联结主义认为人工智能起源于仿生学,特别是人脑模型的研究。3) 行为主意:(Actionism),又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),是基于控制论和“感知---动作”型控制系统的人工智能学派。行为主义认为人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理。 一、算术运算阶段1614年苏格兰人John Napier发表了一篇论文,其中提到他发明了一种可以进行四则运算和方根运算的精巧装置;1623年Wilhelm Schickard制作了一个能进行6 位数以内加减法运算,并能通过铃声输出答案的“计算钟”,该装置通过转动齿轮来进行操作;1625年William Oughtred发明计算尺;1642年,法国哲学家兼数学家Blaise Pascal发明了第一台真正的机械计算器——滚轮式加法器,其外观上有6个轮子,分别代表着个、十、百、千、万、十万等,只需要顺时针拨动轮子,就可以进行加法,而逆时针则进行减法,原理和手表很像,算是计算机的开山鼻祖了;1668年英国人Samuel Morl制作了一个非十进制的加法装置,适宜计算钱币;1671年德国数学家Gottfried Leibniz 设计了一架可以进行乘法运算,最终答案长度可达16位的计算工具;1822年英国人Charles Babbage设计了差分机和分析机,其设计理论非常超前,类似于百年后的电子计算机,特别是利用卡片输入程序和数据的设计被后人所采用;1834年Babbage 设想制造一台通用分析机,能够完成所有的算术运算,该分析机由四个基本部件构成:存储库、运算室、传送机构和送人取出机构,类似于现代计算机的五大装置:输入、控制、运算、存储和输出装置,因此他被公认为计算机之父;1848年英国数学家George Boole创立二进制代数学,提前近一个世纪为现代二进制计算机的发展铺平了道路;1890年美国人口普查部门希望能得到一台机器帮助提高普查效率,Herman Hollerith (后来他的公司发展成了IBM 公司)借鉴Babbage的发明,用穿孔卡片存储数据,并设计了机器,结果仅用6 周就得出了准确的人口统计数据(如果用人工方法,大概要花10 年时间)。算术运算主要是以机械方式来实施的。 二、数学运算阶段在以机械方式运行的计算器诞生百年之后,随着电子技术的突飞猛进,计算机开始了真正意义上的由机械向电子时代的过渡,电磁学、电工学、电子学不断取得重大进展,在元件、器件方面接连发明了真空二极管和真空三极管,电子器件逐渐演变成为计算机的主体,而机械部件则渐渐处于从属位置。1906年美国人Lee De Forest发明电子管,为电子计算机的发展奠定了基础;1924年2月IBM公司成立,从此一个具有划时代意义的公司诞生;1935年IBM 推出IBM601机,这是一台能在一秒钟内算出乘法的穿孔卡片计算机;1937年英国剑桥大学的Alan M.Turing出版了他的论文,并提出了被后人称之为“图灵机”

人工智能背景与发展精编版

人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同,人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分:隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向,显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说,隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力,需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力,是一种内隐的创造性能力,因而不可被机器模拟;显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力,需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力,是外显的操作性能力,因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能,模拟人类智能(显性智慧)的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在:面对环境定义的实际问题;为知识库提供的已有知识;预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下,人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能(显性智慧)的能力,运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题,达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间,人类始终是主体,人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识,就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略:主体赢,因为实现了主体的求解目标;客体赢,因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程:(1)人类主体(隐性智慧)首先设定工作框架,即定义要解决的实际问题,提供已有知识,预设求解目标。(2)人工智能系统收集工作框架的信息,包括模型中的本体论信息。(3)通过信息获取(感知)单元,把本体论信息转换为认识论信息。(4)通过信息传递(通信)单元,把认识论信传送到信息处理单元。(5)通过信息处理(计算)单元,使认识论信息成为适用信息。(6通过知识生成(认知)单元,根据求解问题的需要生成专门知识。(7)通过策略创建(决策)单元,把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。(8)通过策略传递(通信)单元,把智能策略传递到策略执行单元。(9)通过策略执行(控制)单元,把智能策略转换成为智能行为,反作用于实际问题。(10)如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标,就把误差作为新的信息反馈到信息获取(感知)单元,通过学习,补充新的知识,优化智能策略,改善执行效果,减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明:人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧(人类智能)生成知识,创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过,由于在人工智能系统工作的基本过程中,第(1)步中客观存在各种不确定性,人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律,也未必能够完全满足求解问题的需要,第(2)步中人类预设的求解目标也不见得完全合理,第(3)步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此,人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位,人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方,那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素,而不可能是显性智慧中的智慧品质。

关于人工智能的论文

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学,它既是计算机科学的一个分支,又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟,是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如,用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策;模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统;机械手与机器人的研究和应用等。 人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲,计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确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。 人类进化以来,为了扩大自身的能力,已经发明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、轧棉机、蒸汽机、无线电收音机和电视机等。早在13世纪,就曾提出过自动机器或机器人的设想。从17世纪到18世纪,机械自动装置变得普遍起来,当时出现了能跳舞或能演杂技的娃娃,它们附在发出乐曲的小盒子和时钟上,随着19世纪的工业和20世纪初叶自动化工厂的出现,人们担心机器会取代人。早期的科学幻想小说重复出现机器人接管世界的题材。直到50年代出现了电子计算机,人们可以进行加减运算,完成以前只有人类才能完成的活动。例如分类、比较,根据先前的结果改变自己的工作程序等等。 但早期的计算机体积大,可靠性差,价格昂贵,因而人们认为要计算机模拟人工智能的尝试是注定要失败的。很早以前,人们就对自动化机器的理论有过重大的贡献。其中最突出的是卓越的数学家诺依曼。诺依曼认为,人类神经系统与计算机的电子电路有许多相似之处。人类的神经系统通过刺激或休止(称为神经动脉)来传递信息,而计算机用类似的二进制码“0”或“1”传输信息,数码“1”在计算机内部表示“通”状态,就象刺激神经细胞,数码“0”则表示“断”状态,就象神经细胞未受到刺激一样。在我们日常生活中,无论是看、听、触摸,都是用和计算机二进制码十分相似的双态码来传输信息的。 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 最初,人工智能实验都是游戏性质的,主要是下棋一类的游戏。代写论文选择游戏作为实验内容并非出于消遣,而是由于它与其它解决问题的方法有颇多的相似之处。做游戏时,必须判断和决定多种选择,需作短计划和长安排。一般都有进攻战略和防御战略;必须遵照一定的规则。要想取得一场游戏的胜利,就必须设法做到失的最少得的最多。游戏中出现的各种情况都需作出判断和抉择,这如同日常生活中经常遇到的问题。作出抉择需要聪明和智慧。在人类解决方法的研究方面,计算机是一个极好的工具。 人工智能的两大目标就是能理解人类的智能,使计算机用途更广泛。许多研究者认为:智能机器的关键总是如何表达知识,从而使计算机能用这种知识将知识具体应用在计算机程序中虽

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ab10412821.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者:范胜廷陈华 来源:《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要:人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学,主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中,笔者主要对人工智能的现状进行了分析,并探讨了人工智能的发展趋势,以供参考。 关键词:人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学,是其中的一个重要分支,人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来,人工智能理论和技术逐渐发展成熟,在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质,企图以此为根据,开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步,不仅可以替代脑力劳动,还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说,电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现,这些人工智能设备可以自拟人的精神活动,同时也致力于在一些方面做出优化与改善,最终使其具备超人的功能,来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时,一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发,这些机器人的实际应用,可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看,只能用于制造一些只有某一种功能的机器人,要研发人性化、多功能的机器人,还需要很长的一段时间。除此之外,还出现了一些用于商业用途的人工智能产物,如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中,还有诸多人工智能产物,如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说,人工智能的应用范围十分广泛,在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用,由此可见,人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果,诸多人工智能产物已经投入实际应用,并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是,任何一种技术都是有利有弊的,人工智能也不例外,超智能概念的提出,让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样,随着人工智能的高速发展,未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治,这是摆在人类面前的一个重要问题。然而,若是因为害怕人工智能产物的负面影响,而采取抑制人工智能的发展的这一措施,却是万万不可取的。面对风

人工智能发展史

人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期,当时由于计算机的产生与发展,人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。(虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。) 1956年夏,美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫,以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会,从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础,并研究如何在远离上进行精确的描述,探讨用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了人工智能的术语。从此,人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学,分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生,例如申龙是《信息论》的创始人,塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序,麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后,在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心,即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组,以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组,以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后,这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果: (1)1956年,纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“(简称LT)程序,它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题,证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改,证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价,被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果,是人工智能的真正开端。 (2)1956年,塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力,能在下棋过程中不断积累所获得的经验,并能根据对方的走步,从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人,而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军,在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 (3)1958年,麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP,它不仅可以处理数据,而且可以方便的处理各种符号,成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前,LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 (4)1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验,发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段:1。首先想出大致的解题计划;2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程;3.在实施解题过程中,不断进行方法和目标分析,修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程,其中主要是方法和目的的分析。(也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性,而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的),基于这一发现,他们研制了“通用问题求解程序GPS”,用

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