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人工智能算法脆弱性机理研究论文

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人工智能算法脆弱性机理研究论文

近年来,一些悲观的媒体与专家开始担忧人工智能的高速发展将会对人类自身的生存产生威胁,甚至连理论物理学家、《时间简史》的作者霍金都曾公开告诫大众:“完全人工智能的研发意味着人类的末日”。特斯拉与Space X的创始人埃隆·马斯克与霍金有大致相似的担忧。马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁,恐怕就是人工智能。”那么问题来了,人工智能究竟会否对人类产生威胁? 李开复博士在《人工智能》一书中提到了三种不同层级的人工智能来回答这个问题。 弱人工智能(Weak AI) 也称限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问,今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴 Alpha Go是弱人工智能的一个最好实例。Alpha Go在围棋领域超越了人类最顶尖选手,笑傲江湖。但Alpha Go的能力也仅止于围棋(或类似的博弈领域),下棋时,如果没有人类的帮助(还记得Alpha Go与李世石比赛时,帮机器摆棋的黄士杰博士吗?),Alpha Go连从棋盒里拿出棋子并置于棋盘之上的能力都没有,更别提下棋前向对手行礼、下棋后一起复盘等围棋礼仪 了。 一般而言,限于弱人工智能在功能上的局限性, 人们更愿意将弱人工智能看成是人类的工具,而不会将弱人工智能视为威胁 。也就是说,弱人工智能在总体上只是一种技术工具,如果说弱人工智能存在风险,那也和人类已大规模使用的其他技术没有本质的不同。只要严格控制,严密监管,人类完全可以像使用其他工具那样,放心地使用今天的所有AI技术。 强人工智能 又称通用人工智能(Artificial general intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 人可以做什么,强人工智能就可以做什么。这种定义过于宽泛,缺乏一个量化的标准来评估什么样的计算机程序才是强人工智能。为此,不同的研究者提出了许多不同的建议。最为流行、被广为接受的标准是 图灵测试。 ( 图灵测试(The Turing test)由艾伦·麦席森·图灵发明,指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。 进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》,其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测,目前我们已远远落后于这个预测。) 但即便是图灵测试本身,也只是关注于计算机的行为和人类行为之间,从观察者角度而言的不可区分性,并没有提及计算机到底需要具备哪些具体的特质或能力,才能实现这种不可区分性。 一般认为,一个可以称得上强人工智能的程序,大概需要具备以下几方面的能力: 1)存在不确定因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力; 2)知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力; 3)规划能力; 4)学习能力; 5)使用自然语言进行交流沟通的能力; 6)将上述能力整合起来实现既定目标的能力; 基于上面几种能力的描述,我们大概可以想象,一个具备强人工智能的计算机程序会表现出什么样的行为特征。一旦实现了符合这一描述的强人工智能,那我们几乎可以肯定地说,所有人类工作都可以由人工智能来取代。从乐观主义的角度讲,人类到时就可以坐享其成,让机器人为我们服务,每部机器人也许可以一对一地替换每个人类个体的具体工作,人类则获得完全意义上的自由,只负责享乐,不再需要劳动。 强人工智能的定义里,存在一个关键的争议性问题: 强人工智能是否有必要具备人类的“意识”(Consciousness) 。有些研究者认为,只有具备人类意识的人工智能才可以叫强人工智能。另一些研究者则说,强人工智能只需要具备胜任人类所有工作的能力就可以了,未必需要人类的意识。 一旦牵涉“意识”,强人工智能的定义和评估标准就会变得异常复杂。而人们对于强人工智能的担忧也主要来源于此。不难设想, 一旦强人工智能程序具备人类的意识,那我们就必然需要像对待一个有健全人格的人那样对待一台机器。 那时,人与机器的关系就绝非工具使用者与工具本身这么简单。拥有意识的机器会不会甘愿为人类服务?机器会不会因为某种共同诉求而联合起来站在人类的对立面?一旦拥有意识的强人工智能得以实现,这些问题将直接成为人类面临的现实挑战。 三、超人工智能(Superintelligence) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。 牛津大学哲学家、未来学家尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在他的《超级智能》一书中,将超人工智能定义为 “在科学创造力、智慧和社交能力等每一方面都比最强的人类大脑聪明很多的智能” 。显然,对今天的人来说,这是一种只存在于科幻电影中的想象场景。 与弱人工智能、强人工智能相比,超人工智能的定义最为模糊,因为没人知道,超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力。如果说对于强人工智能,我们还存在从技术角度进行探讨的可能性的话,那么,对于超人工智能,今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。 首先,我们不知道强于人类的智慧形式将是怎样的一种存在。现在去谈论超人工智能和人类的关系,不仅仅是为时过早,而是根本不存在可以清晰界定的讨论对象。 其次,我们没有方法,也没有经验去预测超人工智能到底是一种不现实的幻想,还是一种在未来(不管这个未来是一百年还是一千年、一万年)必然会降临的结局。事实上,我们根本无法准确推断,到底计算机程序有没有能力达到这一目标。 显然,如果公众对人工智能会不会挑战、威胁人类有担忧的话, 公众心目中所担心的那个人工智能,基本上属于这里所说的“强人工智能”和“超人工智能”。 我们到底该如何看待“强人工智能”和“超人工智能”的未来?它们会像Alpha Go那样,以远超我们预料的速度降临世间吗? 那么究竟什么到什么时候强人工智能和超人工智能才能被制造出来?是有前提的,前提是人类科技总是以加速度形式跃进的基础上的。一种更有可能出现的情况是:特定的科技如人工智能,在一定时间的加速发展后,会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。 有关计算机芯片性能的摩尔定律(价格不变时,集成电路上可容纳的元器件数目每隔18到24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍)就是一个技术发展遭遇瓶颈的很好例子。计算机芯片的处理速度,曾在1975年到2012年的数十年间保持稳定的增长趋势,却在2013年前后显著放缓。2015年,连提出摩尔定律的高登·摩尔(Gordon Moore)本人都说:“我猜我可以看见摩尔定律会在大约10年内失效,但这并不是一件令人吃惊的事。” 正如原本受摩尔定律左右的芯片性能发展已遭遇技术瓶颈那样,人工智能在从弱人工智能发展到强人工智能的道路上,未必就是一帆风顺的。 从技术角度说,弱人工智能与强人工智能之间的鸿沟可能远比我们目前所能想象的要大得多。而且,最重要的是,由于基础科学(如物理学和生物学)尚缺乏对人类智慧和意识的精确描述,从弱人工智能发展到强人工智能,其间有很大概率存在难以在短期内解决的技术难题。今天,学者们对超人工智能何时到来的问题众说纷纭。悲观者认为技术加速发展的趋势无法改变,超越人类智能的机器将在不远的将来得以实现,那时的人类将面临生死存亡的重大考验。而乐观主义者则更愿意相信,人工智能在未来相当长的一个历史时期都只是人类的工具,很难突破超人工智能的门槛。 上述论调只是站在不同角度的猜测,科技的发展究竟以怎样的速度发展、强人工智能和超人工智能何时能够诞生,还是让我们稍安勿躁拭目以待。

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大学计算机科学导论论文计算机科学与技术这一门科学深深的吸引着我们这些同学们,原先不管是国内还是国外都喜欢把这个系分为计算机软件理论、计算机系统、计算机技术与应用。后来又合到一起,变成了现在的计算机科学与技术。我一直认为计算机科学与技术这门专业,在本科阶段是不可能切分成计算机科学和计算机技术的,因为计算机科学需要相当多的实践,而实践需要技术;每一个人(包括非计算机专业),掌握简单的计算机技术都很容易(包括原先Major们自以为得意的程序设计),但计算机专业的优势是:我们掌握许多其他专业并不"深究"的东西,例如,算法,体系结构,等等。非计算机专业的人可以很容易地做一个芯片,写一段程序,但他们做不出计算机专业能够做出来的大型系统。今天我想专门谈一谈计算机科学,并将重点放在计算理论上。1)计算机语言随着20世纪40年代第一台存储程序式通用电子计算机的研制成功,进入20世纪50年代后,计算机的发展步入了实用化的阶段。然而,在最初的应用中,人们普遍感到使用机器指令编制程序不仅效率低下,而且十分别扭,也不利于交流和软件维护,复杂程序查找错误尤其困难,因此,软件开发急需一种高级的类似于自然语言那样的程序设计语言。1952年,第一个程序设计语言Short Code出现。两年后,Fortran问世。作为一种面向科学计算的高级程序设计语言,Fortran的最大功绩在于牢固地树立了高级语言的地位,并使之成为世界通用的程序设计语言。Algol60的诞生是计算机语言的研究成为一门科学的标志。该语言的文本中提出了一整套的新概念,如变量的类型说明和作用域规则、过程的递归性及参数传递机制等。而且,它是第一个用严格的语法规则——巴科斯范式(BNF)定义语言文法的高级语言。程序设计语言的研究与发展在产生了一批成功的高级语言之后,其进一步的发展开始受到程序设计思想、方法和技术的影响,也开始受到程序理论、软件工程、人工智能等许多方面特别是实用化方面的影响。在“软件危机”的争论日渐平息的同时,一些设计准则开始为大多数人所接受,并在后续出现的各种高级语言中得到体现。例如,用于支持结构化程序设计的PASCAL语言,适合于军队各方面应用的大型通用程序设计语言ADA,支持并发程序设计的MODULA-2,支持逻辑程序设计的PROLOG语言,支持人工智能程序设计的LISP语言,支持面积对象程序变换的SMALLTALK、C等。而且,伴随着这些语言的出现和发展,产生了一大批为解决语言的编译和应用中所出现的问题而发展的理论、方法和技术。有大量的学术论文可以证明,由高级语言的发展派生的各种思想、方法、理论和技术触及到了计算机科学的大多数学科方向,但内容上仍相对集中在语言、计算模型和软件开发方法学方面。(2)计算机模型与软件开发方法20世纪80年代是计算机网络、分布式处理和多媒体大发展的时期。在各种高级程序设计语言中增加并发机构以支持分布式程序设计,在语言中通过扩展绘图子程序以支持计算机图形学程序设计成为当时程序设计语言的一种时尚。之后,在模数/数模转换等接口技术和数据库技术的支持下,通过扩展高级语言的程序库又实现了多媒体程序设计的构想。进入20世纪90年代之后,并行计算机和分布式大规模异质计算机网络的发展又将并行程序设计语言、并行编译程序、并行操作系统、并行与分布式数据库系统等试行软件的开发的关键技术依然与高级语言和计算模型密切相关,如各种并行、并发程序设计语言,进程代数,PETRI网等,它们正是软件开发方法和技术的研究中支持不同阶段软件开发的程序设计语言和支持这些软件开发方法和技术的理论基础——计算模型。(3)计算机应用用计算机来代替人进行计算,就得首先研究计算方法和相应的计算机算法,进而编制计算机程序。由于早期计算机的应用主要集中在科学计算领域,因此,数值计算方法就成为最早的应用数学分支与计算机应用建立了联系。最初的时候,由于计算机的存储器容量很小,速度也不快,为了计算一些稍稍大一点的题目,人们常常要挖空心思研究怎样节省存储单元,怎样减少不需要的操作。为此,发展了像稀疏矩阵计算理论来进行方程组的求解;发展了杂凑函数来动态地存储、访问数据;发展了虚拟程序设计思想和程序覆盖技术在内存较小的计算机上运行较大的程序;在子程序和程序包的概念提出之后,许多人开始将数学中的一些通用计算公式和计算方法写成子程序,并进一步开发成程序包,通过简洁的调用命令向用户开放。子程序的提出是今日软件重用思想的开端。在计算机应用领域,科学计算是一个长久不衰的方向。该方向主要依赖于应用数学中的数值计算的发展,而数值计算的发展也受到来自计算机系统结构的影响。早期,科学计算主要在单机上进行,经历了从小规模数值分析到中大规模数值分析的阶段。随着并行计算机和分布式并行计算机的出现,并行数值计算开始成为科学计算的热点,处理的问题也从中大规模数值分析进入到中大规模复杂问题的计算。所谓中大规模复杂问题并不是由于数据的增大而使计算变得困难,使问题变得复杂,而主要是由于计算中考虑的因素太多,特别是一些因素具有不确定性而使计算变得困难,使问题变得复杂,其结果往往是在算法的研究中精度与复杂性的矛盾难于克服。几何是数学的一个分支,它实现了人类思维方式中的数形结合。在计算机发明之后,人们自然很容易联想到了用计算机来处理图形的问题,由此产生了计算机图形学。计算机图形学是使用计算机辅助产生图形并对图形进行处理的科学。并由此推动了计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助教学(CAI)、计算机辅助信息处理、计算机辅助测试(CAT)等方向的发展。在各种实际应用系统的开发中,有一个重要的方向值得注意,即实时系统的开发。利用计算机证明数学定理被认为是人工智能的一个方向。人工智能的另一个方向是研究一种不依赖于任何领域的通用解题程序或通用解题系统,称为GPS。特别值得一提的是在专家系统的开发中发展了一批新的技术,如知识表示方法、不精确性推理技术等,积累了经验,加深了对人工智能的认识。20世纪70年代末期,一部分学者认识到了人工智能过去研究工作基础的薄弱,开始转而重视人工智能的逻辑基础研究,试图从总结和研究人类推理思维的一般规律出发去研究机器思维,并于1980年在《Artificial Intelligence》发表了一组非单调逻辑的研究论文。他们的工作立即得到一大批计算机科学家的响应,非单调逻辑的研究很快热火朝天地开展起来,人工智能的逻辑基础成为人工智能方向发展的主流。数据库技术、多媒体技术、图形学技术等的发展产生了两个新方向,即计算可视化技术与虚拟现实技术。随着计算机网络的发展,分布在全世界的各种计算机正在以惊人的速度相互连接起来。网络上每天都在进行着大量政治、经济、军事、外交、商贸、科学研究与艺术信息的交换与交流。网络上大量信息的频繁交换,虽然缩短了地域之间的距离,然而同时也使各种上网的信息资源处在一种很难设防的状态之中。于是,计算机信息安全受到各国政府的高度重视。除了下大力气研究对付计算机病毒的软硬件技术外,由于各种工作中保密的需要,计算机密码学的研究更多地受到各国政府的重视。实际上,在计算机科学中计算机模型和计算机理论与实现技术同样重要。但现在许多学生往往只注重某些计算机操作技术,而忽略了基础理论的学习,并因为自己是“操作高手”而沾沾自喜,这不仅限制了自己将研究工作不断推向深入,而且有可能使自己在学科发展中处于被动地位。例如,在20世纪50年代和20世纪60年代,我国随着计算机研制工作和软件开发工作的发展,陆续培养了在计算机制造和维护中对计算机某一方面设备十分精通的专家,他们能准确地弄清楚磁芯存储器、磁鼓、运算器、控制器,以及整机线路中哪一部分有问题并进行修理和故障排除,能够编制出使用最少存储单元而运算速度很快的程序,对机器代码相当熟悉。但是,当容量小的磁芯存储器、磁鼓、速度慢的运算器械、控制器很快被集成电路替代时,当程序设计和软件开发广泛使用高级语言、软件开发工具和新型软件开发方法后,这批技术精湛的专家,除少量具有坚实的数学基础、在工作中已有针对性地将研究工作转向其他方向的人之外,相当一部分专家伴随着新技术的出现,在替代原有技术的发展过程中而被淘汰。因此,在计算机科学中,计算比实现计算的技术更重要。只有打下坚实的理论基础,特别是数学基础,学习计算机科学技术才能事半功倍,只有建立在高起点理论基础之上的计算机科学技术,才有巨大的潜力和发展前景。计算机理论的一个核心问题我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究,尤其是理论研究的人(方向不见得有多大的问题,但是做得不是那么尽如人意)。而计算机的理论研究,说到底了,如网络安全学,图形图像学,视频音频处理,哪个方向都与数学有着很大的关系,虽然也许是正统数学家眼里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点:我们都知道,数学是从实际生活当中抽象出来的理论,人们之所以要将实际抽象成理论,目的就在于想用抽象出来的理论去更好的指导实践,有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论,殊不知其一:问题考虑不全很可能是个错误的推论,其二:他的推论在现实生活中找不到原型,不能指导实践。严格的说,我并不是一个理想主义者,政治课上学的理论联系实际一直是指导我学习科学文化知识的航标(至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向)。我个人的浅见是:计算机系的学生,对数学的要求固然跟数学系不同,跟物理类差别则更大。通常非数学专业的所?高等数学",无非是把数学分析中较困难的理论部分删去,强调套用公式计算而已。而对计算机系来说,数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论部分。记上一堆曲面积分的公式,难道就能算懂了数学?那倒不如现用现查,何必费事记呢?再不然直接用Mathematica或是Matlab好了。退一万步。华罗庚在数学上的造诣不用我去多说,但是他这光辉的一生做得我认为对我们来说,最重要的几件事情:首先是它筹建了中国科学院计算技术研究所,这是我们国家计算机科学的摇篮。在有就是他把很多的高等数学理论都交给了做工业生产的技术人员,推动了中国工业的进步。第三件就是他一生写过很多书,但是对高校师生价值更大的就是他在病期间在病床上和他的爱徒王元写了《高等数学引论》(王元与其说是他的爱徒不如说是他的同事,是中科院数学所的老一辈研究员,对歌德巴赫猜想的贡献全世界仅次于陈景润)这书在我们的图书馆里居然找得到,说实话,当时那个书上已经长了虫子,别人走到那里都会闪开,但我却格外感兴趣,上下两册看了个遍,我的最大收获并不在于理论的阐述,而是在于他的理论完全的实例化,在生活中去找模型。这也是我为什么比较喜欢具体数学的原因,正如我在上文中提到的,理论脱离了实践就失去了它存在的意义。正因为理论是从实践当中抽象出来的,所以理论的研究才能够更好的指导实践,不用于指导实践的理论可以说是毫无价值的。正如上面所论述的,计算机系的学生学习高等数学:知其然更要知其所以然。你学习的目的应该是:将抽象的理论再应用于实践,不但要掌握题目的解题方法,更要掌握解题思想,对于定理的学习:不是简单的应用,而是掌握证明过程即掌握定理的由来,训练自己的推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的,同时也缩小了我们与数学系的同学之间思维上的差距。关于计算机技术的学习我想是这样的:学校开设的任何一门科学都有其滞后性,不要总认为自己掌握的某门技术就已经是天下无敌手了,虽然现在Java,VB,C,C++用的都很多,怎能保证没有被淘汰的一天,我想.NET平台的诞生和X#语言的初见端倪完全可以说明问题。换言之,在我们掌握一门新技术的同时就又有更新的技术产生,身为当代的大学生应当有紧跟科学发展的素质。举个例子,就像有些同学总说,我做网页设计就喜欢直接写html,不愿意用什么Frontpage,Dreamweaver。能用语言写网页固然很好,但有高效的手段你为什么不使呢?仅仅是为了显示自己的水平高,unique? 我看真正水平高的是能够以最快的速度接受新事物的人。高级程序设计语言的发展日新月异,今后的程序设计就像人们在说话一样,我想大家从xml中应是有所体会了。难道我们真就写个什么都要用汇编,以显示自己的水平高,真是这样倒不如直接用机器语言写算了。反过来说,想要以最快的速度接受并利用新技术关键还是在于你对计算机科学地把握程度。总的来说,从教育角度来讲,国内高校的课程安排不是很合理,强调理论,又不愿意在理论上深入教育,无力接受新技术,想避开新技术又无法避得一干二净。我觉得关键问题就是国内的高校难于突破现状,条条框框限制着怎么求发展。我们虽然认识得到国外教育的优越性,但为什么迟迟不能采取行动?哪怕是去粗取精的取那么一点点。

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、 、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。

生态脆弱性投什么期刊

是中国学术期刊评价研究报告(RCCSE)中国权威学术期刊,也是科技源核心,还有一本环境保护前沿也是(RCCSE)中文核心OA期刊

是核心。但是建议你不要投该期刊,编辑服务态度不好,因为需要审稿费,版面费很贵,耗时长(外审慢),要求你反反复复的改,值得一提的是该刊中途退稿的情况很多,就是钱的期刊。你可以投:1.环境科学 2.中国环境科学 3.环境科学学报 4.环境化学 5.环境污染治理技术与设备 6.环境科学研究 7.环境保护 8.环境污染与防治 9.环境工程 10.农业环境保护(改名为:农业环境科学学报)11.化工环保 12.工业水处理 13.海洋环境科学 14.中国环境监测 15.环境科学与技术 16.水处理技术 17. 安全与环境学报18.应用与环境生物学报 19.中国人口、资源与环境 20.长江流域资源与环境 21. 环境监测管理与技术 22.自然灾害学报 23.水资源保护,24生态学杂志、25化工环保、26人民长江等。

都可以还有其他的《实验室研究与探索》等综合型期刊都可以投 再有是大学学报y_hao(站内联系TA)1、《环境影响评价动态》(月刊) 本刊收录国家环境保护总局最新颁布的环境保护政策法规,发布最新的建设项目环境管理信息,介绍环评相关专业技术和学术动态 主办单位:国家环境保护总局环境工程评估中心 中国环境科学学会环境影响评价分会; 编辑部:国家环境保护总局环境工程评估中心 2、《环境科学与管理》(月刊) 本刊辟有:环境管理、环境法规、环境生态、环境研究、环境论坛、环境评价、治理技术及环境监测分析等栏目。 主管单位: 黑龙江省环境保护局 主办单位: 黑龙江省环境保护科学研究院 3、《环境保护》(半月刊)自然科学和社会科学双核心期刊 内容涉及污染防治技术、监测与评价、环境标准、环境经济、环境与健康等方面,介绍国内外环保的新技术,交流各地环保先进工作经验。 主管:中华人民共和国环境保护部 主办:中国环境科学出版社 4、《环境保护科学》(双月刊) 内容涉及环境科学各个领域,主要刊登环境科学领域的新成果、新技术、新方法,环境管理的新理论、环境科学发展的新动向等方面的学术论文。 主管部门:沈阳市环境保护局 主办单位:沈阳环境科学研究院 5、《环保科技》(季刊)创刊于1995年,是贵州省环境科学研究设计院主办的贵州省惟一的环境科学期刊。本刊立足贵州,面向全国,是开展环境科学领域内学术交流、学术讨论的园地。 6、《安全与环境学报》本刊为: 科技核心 中文核心期刊 2001年创刊,是安全与环境学科的学术性双月刊,国内外公开发行,逢双月下旬出版,《安全与环境学报》是中文核心期刊 主要刊载石油、化工、环保、矿业、信息、网络、冶金、建筑、交通、勘探、国防等相关领域的安全科学理论、安全工程与技术、安全管理与监察理论、安全检测与监测技术、职业安全与卫生、安全评估方法、事故调查与剖析、网络信息安全、安全数值模拟与仿真、环境科学理论、环境工程与技术、社会与环境、环境与生态、环境保护与管理、灾害及其防治、环境污染及其防治、废物处理及其综合利用、环境质量评价与环境检测等科学研究新成果、新进展及新方法。 7、《环境科学研究》(月刊)创刊于1988年,是由中华人民共和国环境保护部主管,中国环境科学研究院主办的综合性学术期刊,为国家一级刊物,全国中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国生物医学核心期刊。办刊宗旨是,及时刊登反映国内外环境科学发展新动向、环境科学领域的新理论、新技术、新方法、国内与国际重大区域性环境问题的调查与分析、国家环境重大决策与管理的最新动向、国内外环境科学领域新的研究成果和热点问题的论文;国家重点环境科研项目最新科研成果论文;切中国家环境保护所需的、集中关键及要害问题、有较强实用价值、分类或分体系的理论与实践的系统论述;有关国家环境保护宏观决策、大气环境、水环境、区域生态、土壤环境、生态毒理、环境治理工程技术、清洁生产技术和工艺、固体废物、环境监测与分析技术、环境经济、环境影响评价、环境管理等的最新研究成果jin860414(站内联系TA)《绿色科技》(英文名:Journal of Green Science and Technology)是由湖北省林业厅主管、花木盆景杂志社主办、武汉新兴绿色科技研究所联办的绿色科技类学术期刊,原名《绿色大世界》,2010年变更刊名为《绿色科技》。本刊是中国核心期刊(遴选)数据库、中国期刊网、万方数字化期刊群、中文科技期刊数据库、中国学术期刊(光盘版)、龙源国际期刊网、等全文收录期刊。本刊创办于1963年,月刊,国内统一刊号:CN42-1808/S,国际标准刊号:ISSN 1674-9944,国际大16开本精美印刷,全国公开发行。是全国从事农业、林业、园林、生态、环保、旅游、自然资源、绿色产业与经济、绿色建筑等行业科研、教学、经营、管理工作者的重要参考刊物和论文发表台

计算机人工智能研究生毕业论文

我还是建议你自己看看汉斯的(计算机科学与应用)期刊上的文献吧,别人给现成的论文估计是不大可能

1、人工智能;2、智能算法;3、模式识别;4、计算机视觉技术。

当今时代,随着科学技术不断发展,计算机已成为处理信息的主要工具之一。掌握计算机的基础知识和基本操作技能是科学发展和走向未来信息化时代的需要。下面是我为大家整理的关于计算机论文,供大家参考。

关于计算机论文 范文 一:计算机 网络技术 中人工智能的应用

摘要:本文主首先针对现在计算机网路当中存在的普遍的问题进行了简要的介绍,然后结合了现在人工智能的特点以及优势,对现在人工智能在现在人们要求计算机为自己提供更加的智能化、人性化的服务工作,并且现在的计算机网络技术当中广泛存在的问题,尤其是在计算机网络安全方面存在的问题,也在强调着现在人工智能在计算机网络技术发展当中的重要的地位。

关键词:人工智能;计算机网络技术;应用

一、计算机网络技术存在的问题

随着计算机技术的不断的发展,现在不论是在我们的日常的生活当中还是在我们的工作当中,计算机网络技术的应用都是十分的广泛的,人们对于计算机网络技术的引用越来越广泛也就意味着现在人们对于计算机网络安全方面的问题采取了更多的关注,也就是说在现在计算机网络的监视以及网络控制已经成为了现在人们都比较关注的两个方面,人们都认为计算机网络管理系统应该具有着这两个方面的问题。但是由于我们想在计算机网络安全管理系统当中更好的实现网络监视以及网络控制这两个方面的功能,我们就必须要对网络当中的信息进行及时的获取以及处理,但是现在我们通过网络来进行信息的传递的时候经常性的会出现不连续或者是不规则的情况,并且在计算机网络技术发展的早起,人们只是能够使用计算机来对数据进行一个简单的处理,不能够通过计算机来对数据的真实性来进行一定的分析以及判断,同时更加不能够实现在海量的网络信息当中对有效的信息来进行迅速的筛选的目的,,除此之外就是现在的计算机网络用户的信息安全网路安全管理也是应该为其提供更加完善的保障的,现在的计算机软件的开发速度是非常迅猛的,同时计算机网络犯罪也是十分的猖獗的,如果说计算机的网络安全系统自身没有足够的灵敏性以及足够迅速的反应速度的话,完全不能够应付现在计算机网络当中频发的侵犯用户信息安全等各种违法的网络犯罪活动。想要更好的实现计算机网络安全管理,我们就必须要建立一套完整的,并且有着灵敏反应速度的智能化管理系统,这一套智能化的管理系统能够自动的对数据来进行手机并且对故障及时的做出诊断依据分析,并且及时的进行处理,恢复计算机网络系统的正常的运行。

二、人工智能技术的特点以及优势

我们在对人工智能进行使用的过程当中,能够有效的通过人工只能来对一些不确定性的信息进行处理,并且我们能够通过人工智能来对整个的系统当中的局部的状态或者是全局的状态来进行进行料及而并且对其变化进行跟踪,能够自己及时的来对系统当中的信息来进行适当的处理,并且我们还能够及时的将用户需要的信息及时的提供给用户。除了这些能力之外,我们能够利用人工智能来进行写作,也就是说现在的人工智能的自身是有着非常良好的写作能力的,能够通过人工智能自身来对已经得到的各种的信息以及资源来进行处理,并且能够实现将这些信息在不同的用户之间来进行相互的穿束以及共享,再就是现在我们将人工智能应用到计算机网络智能方面,主要就是为了能够更好的使现在我国的计算机网络系统能够有着足够的学习能力以及更好的推理能力,我们在对网络进行管理的过程当中采用人工智能的话不仅仅能够提高对于信息的处理的销量,而且还能够凭着人工智能的记忆能力将信息进行储存,通过对这些信息的储存,人工智能能够自动的利用这些已经储存的信息来构建一个完善的信息库,然后在这个信息库的基础之上,在对信息进行一个信息的 总结 以及结束,然后通过总结以及解释的这个过程形成一个高级的信息,然后将这个高级信息提供给网络给网络管理者。所以说我们在进行计算机网络管理的过程当中采用人工智能进行管理的话,计算机网络的管理人员其实也就是相当于雇佣了一个非常的聪明并且任劳任怨的秘书,这个秘书不仅仅说能够对自己的指令进行无条件的服从,并且这个秘书还能够根据管理者的意愿来灵活的对自己将要进行完成的任务来进行一个创新,自动的来寻求一个更加快捷并且有效的 方法 来进行任务的完成,这样就能够不断的提高现在我国网络信息管理的效率。

三、人工智能在计算机网络技术当中的应用

(一)人工智能在计算机网络安全管理当中的应用

第一个方面就是一个智能型的反垃圾邮件系统,我们能够在现在的计算机网络当中通过这么一个系统来对现在的客户的邮箱来进行一个十分有效的安全保护,所谓的智能型的反垃圾邮件系统就是利用人工智能技术来开发的一个系统,通过这个系统我们能够对用户的来及邮件来进行防护,并且我们在对电子邮件来进行监测以及防护的过程当中,这一个系统是不会对我们的用户来产生任何的信息安全的威胁的,并且我们还能够自动的形成一个来及邮件的分类信息,并且及时的将这个信息传递给客户,然后客户就能够根据这一个分类信息来对邮箱当中的垃圾邮件来进行处理了。第二个方面,智能防火墙技术。人工智能防火墙系统与现在我们正在使用的众多的防火墙系统是有着很大的区别的,这种防火墙系统能够利用自身的人工智能的优势来对需要处理的各种的数据进行自动的收集以及处理,能够十分有效的提高信息处理的速度以及效率,从而能够更好的提高防火墙发现现在的计算机网络当中的各种危害行为的能力,能够更好的组织各种病毒在现在我国的计算机网络系统当中的传播。第三个方面,入侵监测技术。入侵计策是计算机网络安全管理当中的首要环节,也是其中最为关键的一个环节,是整个的计算机防火墙系统的核心部分。

(二)人工智能在网络管理以及系统评价当中的应用

我们现在在对人工智能技术进行应用的过程当中不仅仅可以应用他的人工智能,还可以对现在人工智能当中的专家知识库来进行应用。专家系统其实就是一个职能化的计算机系统,这个系统就是将某一个领域当中的专家的知识以及 经验 进行了总结以及归纳,将这些知识以及经验变成有效的资源来输入系统当中,对系统处理这个领域的问题来提供帮助。

四、结束语

综上所述,随着现在计算机技术以及网络信息技术的不断发展,人工智能技术开始出现并且进入到了人们的生活当中,本文主要就是介绍而现在计算机网络当中存在的问题,以及现在人工智能技术在现在的计算机网络技术当中的应用情况。

参考文献:

[1]张彬.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].软件,2012,11:265-266.

[2]马越.探讨人工智能在计算机网络技术中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2014,22:43-44.

关于计算机论文范文二:电子商务中计算机网络安全技术研究

【摘要】随着社会的飞速发展,计算机网络也在逐渐向着各个领域渗透和发展,尤其对于具有代表性的电子商务产业来说,时刻与计算机网络的应用紧密相连,然而随着网络环境变得愈加复杂,网络安全技术则成为了大家共同关注的话题,只有将网络安全技术合理的在电子商务中进行利用,才能促使整个网络环境不受破坏,由此电子商务产业也会得到更加平稳快速的发展.

【关键词】计算机网络;安全技术;电子技术;应用

前言

在电子商务产业不断开拓与探索的进程中,计算机网络安全技术的应用在其中起着至关重要的作用,只有对网络环境进行一个系统的、全面的、科学的管理,才能构建一个可靠的网络防护屏障,进而使得电子商务产业的网络系统得到有效地保护和发展。

1电子商务中的计算机网络安全技术

在电子商务交易中,自然少不了计算机网络的支持与运用,与此同时,在极为复杂的网络环境下,电子商务的网络运行系统在交易中就存在着很多潜在的威胁,只有对电子商务中的计算机网络安全技术有一定的了解和掌握,才能更加有助于网络安全技术在电子商务中的应用。电子商务网络安全分为两大部分,分别是计算机网络安全和商务交易安全。计算机网络安全指的是计算机系统内部网络环境的安全性能,主要包括计算机网络设备安全、计算机网络 系统安全 等几个重要组织的安全性,其主要是以计算机网络自身的安全性为目标;商务安全则是以传统商务网络为中心,从Internet在电子商务中应用中的安全问题展开研究,在计算机网络安全的基础上,进而保障电子商务交易的顺利进行,同时又实现了电子商务的保密性、完整性等特征。

2电子商务网络存在的安全问题

根据对电子商务的了解,其发展以及交易主要是通过计算机网络实现的,那么这其中就存在着很多的安全问题,尤其是在电子商务这个极其多元化的网络环境下,必定会在网络系统中埋下诸多安全隐患。

(1)病毒入侵

对于整个电子商务网络系统而言,最具有威胁性的就是病毒。由于其工作性质的限制,所以与外环境的接触机率较大,在信息资源处于半封闭半公开的状态下,很容易给病毒带来可乘之机,一旦病毒侵入整个网络系统,计算机中的所有功能以及大量数据将会遭受巨大破坏,病毒的繁殖和复制能力非常迅速,在短时间内,就可以造成整个网络系统瘫痪,互联网资源自动被侵蚀,最终导致电子商务网络环境崩溃的重大后果。

(2)信息盗用

当网络环境在实现资源传输或者共享的过程中,如果没有对信息采取加密等保护手段进行信息维护的话,那么传输的信息就会以明文的方式展现给大家,一些不法分子利用这一疏漏,可能会在数据经过的路线上对信息进行拦截或者提取,之后通过研究得出有价值的资源,严重的情况下,可以泄露个人信息、账户、密码等重要信息,对个人和企业带来难以估量的损失。

(3)信息篡改

在电子商务进行交易的过程中,交易双方必须要保证个人信息真实有效,并且提供完整的个人资料,这样双方利益都会受到良好的保护,以免权益遭受侵害。如果在交易过程中,不慎将个人信息泄露,不法分子就会对信息进行掌握,在盗取用户资料后,通过技术手段会对信息进行解除、修改,致使信息不真实,之后不法分子会将信息重新放置到传输地点,从而导致决策者判断失误,最终造成重大的经济损失。

3计算机网络安全技术在电子商务中的应用

为了保证电子商务产业能够正常的发展和运作,同时也为了电子商务网络环境得到改善和提高,就要采取一些必要的手段或者是方式方法对整个网络环境实施有效的管理,促使安全隐患在网络安全技术的控制下得以缓解和消除。

(1)安装防火墙

使用计算的人都知道,计算机保护系统中通常都要设立防火墙对干扰因素进行拦截或者是清除,防火墙同样也适用于电子商务网络安全系统的建立和保护。由于防火墙具有很强的识别能力和区域划分能力,所以不仅可以为电子商务网路系统提供有力保障,而且通过对数据的有效侦察、过滤、筛选,可以使得整个互联网交易过程更加安全可靠。很多大型企业使用的都是独立的网络系统,利用防火墙就必须与独立的外部网络系统相连接,同时要求网络服务的集中统一性,因此在实现信息传输的过程中就对企业网络实行了保护。

(2)个人身份认证

个人身份认证就是指在进行信息交易或者提取时,为了保证交易中参数或者数据的真实性和完整性,对于交易的个人实行的一种检测手段,通过身份对比、验证,对持有信息人进行核实,防止不法分子对用户资料进行盗取、修改甚至是伪造。目前,最常用的身份认证方式有指纹识别、人体扫描识别等,这些识别方法主要是利用个人特征,通过系统数据对比的方法进行身份验证的,具有很高的识别性以及可操作性。电子商务交易采用这种身份认证的方式,可以大大增强信息的安全性,而且有利于网络系统对于信息的保存和提取,在某种程度上推动了电子商务网络市场的发展与开拓。

4结束语

通过本文的叙述,显而易见,电子商务与计算机网络系统之间是密不可分的,然而由于电子商务系统运行的特殊性,所以很容易遭到安全问题的威胁,只有将计算机网络安全技术在电子商务中进行合理的安排与应用,才能保证电子商务网络系统不受侵害,更好的为国有经济发展发挥出应有的作用。

参考文献

[1]梁文陶.计算机技术应用与电子商务发展研究[J].太原城市职业技术学院学报,2013(08).

[2]沈国祥.计算机安全技术在电子商务中的应用[J].计算机光盘软件与应用,2012(15).

[3]贾雅娟.计算机安全技术在电子商务中的应用探讨[J].长春理工大学学报,2011(03).

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中国人工智能算法原创研究论文

人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

1.1 搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

1.2 人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

1.4 物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

2.1 国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

2.1.1 加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

2.1.3 深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

2.2 知识产权方面的引导

2.2.1 专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

2.2.2 著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长70.54%,云计算软件著作权共3017件,同比增长55.04%,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

3.1 政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

3.3 全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

3.4 重点发展云计算

2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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近年来,随着信息技术以及计算机技术的不断发展,人工智能在计算机中的应用也随之加深,其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文,希望大家喜欢!

《计算机在人工智能中的应用研究》

摘要:近年来,随着信息技术以及计算机技术的不断发展,人工智能在计算机中的应用也随之加深,其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究,阐述了人工智能的理论概念,分析当前其应用于人工智能所存在的问题,并介绍人工智能在部分领域中的应用。

关键词:计算机;人工智能;应用研究

一、前言

人工智能又称机器智能,来自于1956年的Dartmouth学会,在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科,其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面,人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力,从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言及思维领域,人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用,其进入人工智能学科,两者将互相促进且快速发展。

二、人工智能应用于计算机中存在的问题

(一)计算机语言理解的弱点。当前,计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而,正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器,对于算法上的规范句子,已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上,尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。

(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别,在一定程度上虽取得良好效果,有些已作为产品进行实际应用,但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段,即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外,在现实社会中,生活作为一项结构宽松的任务,普通的家畜均能轻易对付,但机器却无法做到,这并不意味着其永久不会,而是暂时的。

三、人工智能在部分领域中的应用

伴随着AI技术的快速发展,当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关,这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域,以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。

(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途,可分为两大类别。第一是纯数值的计算,如求函数值。其次是符号的计算,亦称代数运算,是一种智能的快速的计算,处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数,或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及,多种功能的计算机代数系统软件相继出现,如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成,因此,其可在多数的计算机上使用。

(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现,是研发智能机器的突破点,其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程,如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说

的话而进行自动翻译,如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面,只需通过国际互联网及电话网络,即可用电话或手机与“老外”进行对话。

(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前,在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一,其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能,原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据,无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而,以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外,一般的应用程序进行加密后,可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此,由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控,使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据,达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取,因此,被命名为“智能防火墙”。

(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统,是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时,人工神经网络首次被人提出并得到快速发展,其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点,如联想记忆、自适应以及并列分布处理等,在智能故障诊断中受到广泛关注,并且发挥极大的潜力,为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法,其通过现场众多的标准样本进行学习及训练,加强调整人工神经网络中的阀值与连接权,使从中获取的知识隐藏分布于整个网络,以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此,人工神经网络具备较强的知识捕捉能力,能有效处理异常数据,弥补专家系统方法的缺陷。

四、结束语

总而言之,人工智能作为计算机技术的潮流,其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今,多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此,我们应加强人工智能技术的研究及开发,只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析,并对此采取相应措施,使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。

参考文献:

[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9

[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3

[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1

[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1

人工智能论文研究方法

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料,欢迎阅读!

摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,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”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,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。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“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。”而美国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。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

2.1人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质,形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合,以单片机硬件电路为专家系统的知识来源,建立单片机硬件配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域,计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术,而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展,各种入侵手段也在层出不穷,单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要,把人工智能技术应用到网络安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

3.1人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。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号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且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,预计“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。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来,机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研10年攻关,于2000年11月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到,目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景,要求我们必须加大研究和投入力度,以使人工智能的发展能为人类服务。

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课题研究计划(或称开题报告)是有格式要求的。一般包括:课题名称、选题背景、理由、国内外成果综述、研究内容、目标、方法、步骤、预期成果等。请参考我设计的下面这个:1、课题名称:关于人工智能的可行性研究2、课题的来由:随着时代的发展,社会分工日趋复杂,并且有的工种具有一定的危险性,另一方面,随着经济水平的提高,人们产生了越来越高的生活需求,越来越多人的迫切需要从消费水平进入享受水平,人们生产的目的是为了追求更好的生活。二者之间的矛盾导致现有人力无法满足社会生产发展的需要,急切需要一种更为发达、效率更高的生产工具代替人力进行生产流程,只有这样才能最大显得的提高人们的生活质量,现代人工作的压力、紧张和心理疾病才有可能得到根本的缓解,也才有利于我们和谐社会的构建。随着计算机技术的不断发展,我们从中看到了希望。就是依托计算机技术来开发人工智能,进入生产、生活领域。3、研究的目的及意义:本课题研究通过探讨人工智能的原理明确开发人工智能的可行性。开发人工智能将极大地提高社会生产力,将有助于改善我们的生活质量,将有助于社会、文化、教育等改革。4、活动计划与活动步骤:(含分工,如有可能,最好加上时间安排)(1)组长负责进行资料收集、查询、整理,完成人工智能相关文献综述;(2)两组员负责通过资料查询了解人工智能原理等相关理论知识;(3)两组员通过访谈计算机专家了解人工智能的可行性;(4)全体组员通过访谈、观察了解工厂工人工作压力情况和人们生活状况,了解人们的需要;(5)全体组员对查询和收集的资料进行整理分析,完成研究。5、可行性分析:(1)我们课题组对计算机技术非常感兴趣,具有较好的基础,尤其是人工智能感兴趣;(2)我们联系到了计算机专业的教师和科研院所的计算机专家作为指导教师;(3)人工智能理论研究成果比较多,对我们课题的研究提供了丰富的基础性支撑;(4)我们收集到了比较多的相关资料和书籍等。6、小组分工:(参见4)7、研究方法:文献研究法、访谈法、观察法等。8、预期成果:论文、研究报告、访谈调查报告9、表达形式:幻灯展示、实验模型、口头汇报

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