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人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先
人工智能改变生活的征文（精选6篇）
在学习、工作或生活中，大家都跟征文打过交道吧，征文一般都具有意味深长的结尾。写征文的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是我整理的人工智能改变生活的征文（精选6篇），欢迎阅读与收藏。
以前，有个全能的计算机是科学家遥不可及的梦，有个无须休息的全能劳工是老板梦寐以求的幻想。如今呢?随着科技设备的快速更新，现在一切都有可能。
我曾经看过一个广告标语：“追寻无可想像的卓越”，在卓越的基础上追寻那“无可想像”，现实也是如此。在这十年里，科技进步是过往加总的十倍。在最新的发布会中AI人工智能在“边缘运算”创新下，又再次推向另一个巅峰，在这种新的运算模式下，人工智能已不再局限于传统只能运算和记忆的机器，现在它已进化成万能管家，在日常生活中琐碎繁杂的事它也一手包办。比如说“智能开车”。以往，开车是人类的事情，可现在电脑开车可能比人开车更安全无虞。
我认为电脑是有能力自主思考的，相较于人类，电脑还能打破人类的记忆极限。人类的大脑相较于电脑，简直是小巫见大巫；电脑不仅记忆容量大，它的运算快速，解答问题的能力也是人类无法比拟的。在这种情况下，电脑这个计算机被人类赋予了新的名字——人工智能。
有利就有弊，无可否认人工智能固然方便，但它带来的危险也是超乎以往的。举例来说，当管理之责操控于智慧管家手中时，那也会有一群聪明绝顶的骇客们，专门研究如何破解防护墙，以便盗取钱财。换个议题来说，还记得当初高速公路收票人抗争事件吗?它就是典型的电脑取代人力的事件。我认为科技进步固然是好，但少了控管，危机也就悄然而至。
就像广告词说的，人类目前在人工智能领域中仍在探索那“无可想像”，未来世界能否像《明日世界》这部电影里描述的那样美好？又或者像《机械公敌》里被人类控制的机器人奋起反抗呢?一切取决于人类。我们能否控制“人工智能”，创造美丽未来，也是现在必须开始探讨的议题。
在科学技术日益成熟的当下，人工智能已经成为了人们口中的热点话题。陆续出现的新人工智能甚至能够胜任多种的职务，由此人们开始担忧，会不会有那么一天人工智能会让计算机如人类般思考又或是替代人类。
酒算机的确能够帮助人类做许多事情，省力而快捷。本该耗费大量思考时间或是精力的项目，交给计算机便能够事半功倍。人工智能正慢慢“侵”入我们的生活领域，享受“优惠”的同时油然而生一丝危机感，在计算机的不断人工智能化下，他们即将变成“可以替代人类的机器”，然而真的是计算机在悄然中逐渐替代我们吗？
我们开始在行为上堕落。按下开关，发出口令，机器人便开始了家务劳动，本该准备好好大扫除的你，此时你可以在沙发上惬意休息；拉下阀门，机器手臂开始拼装零件，原本用双手捣鼓半天的工作，此时只需监控即可；点开软件，汽车开始自动倒车入库，本该为此苦练基本功司机，此时只需静躺休息。这一切似乎都是人工智能带来的愉悦轻松体验，可是在此过程中人类却一点点毁灭自己的本能，想想人工智能的发展趋势是否与人类的发展趋势十分相像。人类曾经着手学习的技能，“他们”也在学，仿佛新型的人类的崛起，而我们却还以为是主人命令仆人的关系，人们慢慢放下手中的技能交给机器，这难道不是心甘情愿的一种表现吗？我们自己正向着堕落一步步靠近。
我们开始在思维上堕落。计算机思考具有以下特点：目的性，高效性，短途性。运用了人工智能的计算机效率固然高，并且总能够达到目的。但是这种事物处理思维方式是僵化的，无灵动性的。就例如计算一道数学题，计算机本着以做出为目的原则，选择最直接、最不需要思考的方法解题。而人类可以不急着做，先规划长远方向，用一定的技巧，跳跃性思维解题。同样是解题，思维方式却十分不同；计算机注重为了目的不择手段，而人类追求过程巧妙，富含创意，让人耳目一新。在计算机使用逐渐频繁的同时，我们的思维也逐渐变得机械化，我们不再注重过程，只要结果和目的达成即可；在于人交谈的，我们不在注重于双方的感情交流而是自身的利益得失；不再追求新颖方式，而是旧方式能解决的事循旧即可。明明知道是价值观与同情心的消失，却依然功力思考，这难道也不是我们自己选择的吗？我们自己正向“功利”、“为目的不择手段”一步步靠近。
就这样，我们的生活态度在思维和行为上逐渐被改变，与其担心人工智能如人般思考替代我们，不如去好好反思，如何停下自身扑入堕落的脚步。社会上一再反思为何许多的传统文化会逐渐消失，不是因为手艺真的难到不能够学习，而是人们不愿意去花费如此大的时间精力在过程中罢了，往往这些传统文化在人们眼中留下的是华丽的结果与令人叹为观止的技艺，却无人看到华丽的背后是努力思考与过程。不是人工智能在取代我们，而是人们自己开始去将自己一步步推入如机器般思考的深渊。
我中午上完课，走在回家路上，烈日当头，闷热无比。我掏出手机看了下家里的温度情况，室内温度居然高达40度，我立即在手机上通过智能管家远程打开家里的空调。突然又想起该给家的宠物狗肯肯喂午饭，通过远程智能喂养机，给它投放了25克的狗粮，看到视频里的肯肯吃得津津有味，我放心了。
三十分钟后，到家门口，我家装的是智能生物指纹锁和智能可视门铃，我用手指再加人像识别打开了家门，不仅安全可靠，而且还省去带钥匙和丢钥匙的麻烦。走进家门，凉气扑面而来，暑气顿消，舒服极了。我轻喊“叮咚、叮咚”这是唤醒家里叮咚智能家居管家的口令，“播放青花瓷”，音箱里立马传来那优美的旋律……
我换好鞋进入客厅，客厅里的人体感应设备检测到家里有人，自动打开了智能擦地机，它便开始无怨无悔的擦地；客厅的根雕流水摆件，也开始流动，为家里增添了些灵动；电视机、饮水机等电器都进入了工作状态，供主人随时使用；阳台上的卷帘门自动升起，我看到了肯肯已吃完它的午饭，它和小猫正在平台花园里尽情的玩耍。我听完“青花瓷”，逐个下达了“播放外语广播”、“今天天气”、“讲个笑话”……叮咚利用海量网络资源一一给予满足。
下午三时，我该出门上击剑课，我就给叮咚智能管家下达“关闭所有智能设备”的指令，瞬间空调、电视、擦地机、流水摆件、卷帘门……都进入关闭或停止状态。我再下达了“出门警戒”指令，家里的四台摄像机、移动侦测器、远程烟雾报警器、浸水报警器、天燃气泄露报警器都进入警戒状态，一旦家里有坏人入侵或有什么意外情况，叮咚智能管家会立即拉响家里的警铃并通过网络推送警情信息到我手机上。
现在科技越来越发达，人工智能、家居智能应用越来越广泛、普及，走进了我家，走进了千家万户，智能科技给大家带来便捷的同时又改变了我们的生活，希望智能科技能更多服务人类，造福社会。
人工智能越来越接近现实生活，智能家居已经进入现代城市，越来越接近智能生活，智能生活就像有个机器管家一样，只要一句话就能为人们所服务。
现在某网购平台天猫精灵卖的的特别火，因为智能，因为有趣，因为方便，整个套装包括插座、灯泡、遥控器、空调、电水壶等一系列智能产品，让这些家居动起来只需一句话，系统识别语言进行控制家居。
随着科技越来越发达，互联网、物联网逐渐与更多的家庭产品联系起来，只需要一台联网的手机就能完成人们所要做的`事。
智能越来越发达，人工智能取而代之是更多的劳动者，每一次科技进步都会有一部分职业进行裁员，需要人劳动的地方就会越来越少，所以我们要想不被社会淘汰，就必须学一些特殊技能，学好更多的知识，做一些机械所不能完成的事。
尤其是在这几年，在国家领导正确的带领下，与多边国家合作，学习国外先进技术，创新出新的科技产品。如今无人超市，无人驾驶，中国高铁，都有明显的成就，有的先进技术已经达到世界前列。
这些智能，这些技术，都将计入新时代下新的征程带来的新成果。
而今年又称为5G元年，中国网络速度也将会大大的提高，电视8K的观看，3D打印机，3D模拟世界带上眼镜就能实现。我们都将会享受科技给我们带来的幸福感，智能带给我们的亲切感，祖国带给我们的安全感。
智能改变生活，科技改变世界，我们所生活的家园会因新时代的到来带来更多的惊喜，更多的便捷，更多的幸福。
随着现代科技的发展，互联网及智能化的设备发展的越来越快，这些设备能给人们带来许多方便和快捷。其中让我感受最深的是智能手机的发展。
听爸爸妈妈说他们小时候，整个村子才只有一部固定电话机，并且在村委会放着，打电话及接电话很不方便，必须等别人通知，到村委会才能与朋友亲戚通上话，现在自从有了智能手机，人们拿出手机就可以通话还可以视频，就像面对面交流一样。智能手机就像桥一样联系了我们的亲情友情。
以前的人查阅资料都要特意跑到图书馆，在只需拿出手机打开百度，即可找到想要的资料，现在的手机还可以通过互联网收发邮件，读新闻、听音乐、看电影，可以与天南地北的朋友聊天、打游戏，现在在家里也可以听老师给我们讲课，现在学生的作业老师也通过手机布置哦。
智能手机给我们给我们带来最方便是生活上的方便，在家里手机上点点即可买到想要的商品，就可以吃到自己想吃的美食，现在出去买东西根本不需要带现金，只需一部手机就可以解决了。
智能手机成了我们生活中的不可缺少的一部分，它改变了我们的生活，相信在我们国家科研开发工程师的努力下，智能手机会越来越智能化，给我们的生活更加快捷方便，丰富多彩！
那天，只有我一个人在家，正苦恼午饭吃什么时，爸爸回来了。只见爸爸打开手机，手指在屏幕上点了几下，“我已经帮你点好午饭了，等一会就会送来！”“爸爸，我爱你！”我兴奋地扑到爸爸身上！
这不，才过一会，午饭就抵达我家了。这就是现在快捷方便的外卖服务，只要有手机，想吃什么都不成问题！据我所知，外卖小哥可敬业了！无论是刮风下雨，还是艳阳高照，他们都会骑着电动车，一路开到你家，把你订的外卖准时、平安无事地送到手里。
吃好午饭，爸爸开车带我去市区玩。仿佛才过一会，我们就抵达了地铁站，爸爸说坐地铁比开车快、稳，所以下半程的路途我们就乘地铁咯！
沿着标志往地下走，就来到了地铁上车等待区。爸爸抬头看了下就说“还有一分钟就要来咯”，“是什么要来了？”爸爸却笑了笑，没说话，“你看——”远处射来一束白色的灯光，并疾驰而来。哦，我恍然大悟，是地铁车来啦！到站后，各扇大门一一自动敞开，我们依次坐上它。由于人比较多，所以我就随爸爸站着了，但是乘坐了一会我便发现：地铁是永远在轨道上行驶的，始终平稳匀速行驶着，不仅没有公交车那样摇摇晃晃，拥堵路段开开停停，而且到站准点也不会堵车；地铁上居然还有电视机，里面播放的都是与新闻有关的信息，爸爸告诉我这可以让人知晓我们城市的各项发展和各类新闻动态。
通过一天的所见所闻，我不仅增长了很多知识，还知道了原来智能生活早就走进了我的身边！
人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。
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
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。
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。
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
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。
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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Catherine Le Berre 等 摘要 ：自2010年以来，人工智能（A I）在医学上的应用取得了实质性进展。人工智能在胃肠病学中的应用包括内镜下病变分析，癌症检测，分析无线胶囊内镜检查中的炎性病变或消化道出血。人工智能还被用于评估肝纤维化，区分胰腺癌患者与胰腺炎患者。人工智能也可以根据多组学数据确定病人的预后或预测他们对治疗的反应。本文综述了人工智能帮助医生做出诊断或确定预后的方法，并讨论其局限性，了解在卫生当局批准人工智能技术之前需要进一步的随机对照研究。 关键词 ：深度学习；机器学习；神经网络；消化系统
人工智能没有一个单一的定义，人工智能的概念包含了执行与我们人类智能相关联的功能的程序，比如学习和探索解决问题[1,2]。人工智能、机器学习和深度学习是概念上相互交叉的学科（见图1）。机器学习是一个包括了计算机科学和统计学的广阔学科，机器学习程序重复迭代以应对提高特定任务的性能，产生了分析数据和学习描述和预测模型的算法。供训练的数据大多以表格形式组织，其中对象或个人为行，而变量，无论是数值型还是分类型都是列。机器学习大致可分为监督方法和无监督方法，无监督学习的目的是在不掌握群体的数量或特性的先验知识的前提下，根据数据的共性识别群体。有监督学习在训练数据包含每一个对象的输入—输出对的表征的使用。输入包含个体的特征描述，输出包含要预测的感兴趣的结果，要么是分类任务的类，要么是回归任务的数值。有监督的机器学习算法学习这种输入和输出对的映射关系，在新的输出出现时，自动预测它对应的输出[3]。
人工神经网络（ANN）是受大脑神经解剖学启发的监督ML模型。每个神经元都是一个计算单元，所有神经元相互连接，建立整个网络。信号从第一层（输入）传到至最后一层（输出），可能经过了多个隐含层（见图2）。训练神经网络的过程包括将数据划分为一个训练集，该训练集有助于定义网络的体系结构，并找出节点之间的各种权重，然后是一个测试集，用于评估神经网络预测所需输出的能力。在训练过程中，神经网络内部神经元之间的连接权重被不断优化。对更好性能的不断追求导致了复杂的深度神经网络的诞生[4]。
大多数研究使用1个数据集训练机器学习过程，另一个独立数据集测试其性能。一些研究使用常见的验证方法，例如留一法交叉验证[8]。为增加训练数据，一些研究采用了随即裁剪、调整大小、平移、沿任一轴翻转的数据增强方法。数据集包括了阴性和阳性图像的结果。
目前已经有53项研究使用了AI来检测恶性和癌前肠道病变（表1）。从方法学上看，其中大部分（48项）集中在内镜上，3项研究使用了提取自电子病历的临床和生物学数据（主要包括人口统计数据、心血管疾病、用药情况、消化症状和血液计数情况），1项研究基于血清肿瘤标志物，1项使用肠道微生物群数据。从部位上看，其中，27项研究致力于提高结直肠息肉或癌症的诊断准确性[12-38].19项研究聚焦于诊断上消化道癌前或恶性病变[39-57]。只有4项研究局限于小肠研究[58-61]。3项研究关注了整个消化道[62-64]。从验证方法上看，其中，24项研究采用特殊的验证方法，主要是K折交叉验证。对于以内镜为重点的研究，训练和测试数据集的大小在不同的研究中差异很大。各项研究的性能表现也是差异巨大的（个人认为主要取决于数据集），但大多数算法的精度达到80%以上。 两项已发表的随机对照实验比较了智能与非智能内镜的性能。第一项研究测试了一种实时深度学习系统（WISENSE）的性能，监测食管胃十二指肠镜检查（EGD）中的盲点。一共324名患者被随机分配到有或者没有WISENSE系统的EGD中。在WISENSE组中，准确度达到了，其盲点率明显比对照组低（ vs ）[65]。第二项研究探讨了基于DL的自动息肉检测系统在结肠镜检查中的作用，一共1058名患者被随机分配到有或者没有智能辅助系统的诊断性结肠镜检查中。人工智能系统将腺瘤检出率从显著提高到，平均每个病人检出的腺瘤数目从增加到[66]。这些结果表明，人工智能系统可用于提高内镜对胃肠道癌前病变的诊断价值。 除了提高诊断准确性外，人工智能还可以帮助医生确定消化道肿瘤患者的预后。一个基于1219例结直肠癌患者的数据集建立的神经网络与传统的COX回归模型相比，提供了更精确的生存时间和影响因素的确定[67]，并可用于确定患者远处转移的风险[68]。采用人工神经网络模型对452例胃癌患者进行评估，并以大约90%的准确率确定生存时间[69]。在一项对117例II A期结肠癌根治术后患者的研究中，一种基于神经网络的评分系统，根据肿瘤的分子特征，将肿瘤术后患者分为高、中、低危三组，三组患者十年总体生存率和无病生存率差异显著[70]。深度学习预测局部晚期直肠癌患者对新辅助化疗有完全反应的准确率达80%，这项技术可能被用来识别最有可能从保守治疗或根治性切除中受益的患者[71]。另外，一个基于DL的模型可以根据临床、病理数据及治疗方案，预测1190例胃癌患者5年的生存期。该系统的AUC值为，并确定了肿瘤的分子特征与最佳辅助治疗之间的关系[72]。
AI已经被用于识别炎症性肠病（IBDs）（N=6）[73-78]，溃疡（N=6）[79-84]，脂泻病（N=5）[85-89]，淋巴管扩张（N=1）[90]，和钩虫病（N=1）[91]，两项研究评估了炎性病变患者的内镜检查结果[92,93]。两项研究使用电子病历来确定患者患腹腔疾病的风险，1项研究使用遗传因素来确定患者患IBD的风险。三分之二（21项中的14项）的研究使用K折交叉验证，以避免数据的过度拟合，这21项中有12项研究的患者的患者准确率约为90%。 许多研究已经验证了AI预测IBD患者治疗反应的能力。Waljee等人利用年龄和实验室数据研发了一种机器学习方法，这种方法的成本较低，且比6-硫鸟嘌呤核苷酸（6-TGN）代谢物测定更准确地预测患者对噻嘌呤的临床反应（AUC vs ）[94]。然后，他们根据生物标志物、影像学数据和内镜检查结果，改进了之前的ML模型，以预测接受硫嘌呤治疗的患者的客观缓解。该ML模型优于6-TGN水平的测量（AUC vs ）[95]。一种ML模型分析了韦多利单抗治疗溃疡性结肠炎患者的三期临床试验数据，与第6周AUC为的粪便钙保护水平相比。AI能够预测哪些患者将在第52周时在无皮质类固醇的前提下实现内镜下缓解，预测性能的AUC值为。因此，韦多利单抗在前6周的益处不明显时，该算法可用于选择患者继续使用韦多利单抗[96]。另外，还有一种人工智能算法，它将微生物群的数据与临床数据结合起来，确定了IBD患者的临床反应，其预测患者抗整合治疗的AUC为[97]。一种神经网络鉴定溃疡性结肠炎患者在细胞置换治疗后，需要进一步手术的敏感性和特异性分别达到了和[98]。 预测IBD发病或进展的人工智能系统也正在研发中。一种分析克罗恩病患者早期活检图像的神经网络在识别疾病进展的准确性达到了，预测患者需要手术的准确度达到了[99]。Waljee等人建立一种ML方法分析电子病历数据，预测6个月内IBD相关的住院和门诊病人使用类固醇的AUC值达到了[100]。人工神经网络预测IBD患者临床复发的频率，具有较高的准确性[101]。
十二项研究已经被用于验证AI在无限胶囊内镜图像中检测小肠出血的能力（表3）[55，102-112]。12项中的8项研究采用特殊的验证技术，主要是K折交叉验证。在这些研究中，9项研究识别小肠出血的准确率超过了90%。 对于急性上消化道出血或下消化道出血的患者，可通过内镜检查轻松确定出血原因，然而，很大一部分病人有反复出血的情况，这需要重复内镜检查和治疗。因此，ML模型被开发以确定有复发性出血风险的患者和最有可能需要治疗的患者，并估计死亡率。这些模型使用临床和/或生物数据，并以大约90%的准确率识别这些患者[113-117]。一种建立在22854名胃溃疡患者的回顾性分析和1265名用于验证的患者基础上的ML模型，能够根据患者的年龄、血红蛋白水平、胃溃疡、胃肠道疾病、恶性肿瘤和感染来确定复发性溃疡出血的患者。模型确定1年内复发性溃疡出血的患者，AUC为，准确率为。
22项研究测试了AI在辅助胰腺疾病或肝脏疾病诊疗中的能力（表4）。其中关于胰腺癌的AI系统有6项，其中5项研究基于内镜超声[118-122]、1项基于血清标记物[123]。这些研究识别胰腺癌患者的AUC约为90%。16项关于肝脏的研究中7项研究旨在检测与病毒性肝炎相关的纤维化[124-130]，6项开发了人工智能策略检测非酒精性脂肪肝[131-136]。2项研究识别食管静脉曲张[137,138]。1项评估患者不明原因的慢性肝病[139]。其中，13项研究使用电子病历和、或生物特征的数据建立算法，3项研究使用弹性成像数据。除2项外，所有研究都使用了特定的验证技术 ，主要是k-折叠交叉验证。这些模型的精度约为80%。 除了提高诊断准确性外，还需要确定病人预后和预测疾病进展的AI方法。Pearce等人建立了一个ML模型，根据APACHE II评分和C反应蛋白水平来预测急性胰腺炎患者的严重程度。他们模型的AUC值达到了，敏感度87%，特异度71%[140]。Hong等人根据急性胰腺炎患者的年龄、红细胞压积、血清葡萄糖和钙水平以及尿素氮水平，创建了一个ANN来评估患者的持续性器官衰竭，准确率达[141]。Jovanovic等人开发了一种ANN模型，根据临床、实验室和经皮超声检查结果，识别胆总管结石病患者进行治疗性内镜逆行胰胆管造影术的需求，其AUC为[142]。 Banerjee等人开发了一种基于临床和实验室数据的人工神经网络，以90%的准确性确定肝硬化患者将在1年内死亡的可能性，该模型可用于确定肝移植的最佳候选者[143]。Konerman等人基于临床、实验室和病理组织学数据建立了一个机器学习模型，识别慢性丙型病毒感染肝炎患者疾病进展的最高风险，以及肝脏相关性结果（肝相关死亡、肝失代偿、肝细胞癌、肝移植或Child-Pugh评分增加到7分），该模型在1007名患者的验证集中AUC值达到了。Khosravi等人建立了一种神经网络来预测1168名肝移植患者的生存期。该模型可估计1-5年的生存概率，AUC为，而Cox比例风险回归模型为[146]。研究人员还利用人工神经网络将肝脏捐献者与接受者配对，从而提供强有力的决策技术[147]。此外，ML模型可以帮助预测对治疗的反应。Takayama等人建立了一种ANN预测慢性丙型病毒感染肝炎患者对聚乙二醇化干扰素a-2b联合利巴韦林治疗的反应，预测的敏感度达到了82%，特异度达到了88%。
人工智能将成为胃肠病和肝病学家诊断患者、选择治疗手段和预测预后的重要手段。许多方法都是在这些目标下发展起来的，并展示出不同的性能水准。由于性能指标的差异，很难比较这些研究的结果。人工智能似乎在内镜下特别有价值，它可以增加对恶性和癌前病变、炎症病变、小肠出血和胰胆紊乱的检测。在肝脏学中，人工智能技术可以用来确定患者肝纤维化的风险，并允许一些患者避免肝活检。 我们的综述只涵盖了PubMed中列出的文章，并且可能错过了计算机科学和医学图像分析期刊上的一些出版物。尽管如此，在过去的20年里，人工智能已经成为胃肠病学和肝脏学研究的重要组成部分。尽管本文的综述的重点是辅助诊断和预后，但是其他研究方向的人工智能也正在被探索，例如基于机器学习的内镜质控评估（盲肠标志，机器学习评估检测结肠镜的后续建议），AI在胃肠道领域的应用也在不断被扩大。 值得注意的是，目前的AI技术受的高质量数据集的缺乏所限制。大多数用于开发ML算法的证据来自临床前研究，目前在临床实践中没有应用。此外，DL算法被认为是黑箱模型，黑箱模型很难理解决策过程，阻止医生发现潜在的混杂因素。考虑道德挑战也很重要，人工智能不知道病人的偏好或法律责任。如果发生内镜误诊，谁有责任-内镜医生、程序员或制造商？此外，在确定与病毒性肝炎有关的肝脏纤维化风险时，种族歧视等固有偏置容易被纳入人工智能算法，特别是在肝脏学领域。在开发人工智能模型时，重要的是要考虑这些因素，并在一系列人群中验证模型。医学总是有内在的不确定性，因此完美的预测是不可能的，一些与人工智能相关的研究空白在胃肠学和肝脏学领域仍有待研究（表5）。 在胃肠病学和肝病学方面，人工智能的发展是没有回头路可走的，未来的影响是巨大的。使用人工智能可以增加在发展中地区的人们获得护理的机会，特别是在评估患者患病毒性肝炎或肠道寄生虫病的风险方面。智能手机可以使用人工智能技术远程监测患者的健康，IBD患者居家测量粪便钙保护素的方法已经被建立[149]。人工智能还可以通过从大型患者数据集中集成分子、遗传和临床数据来识别新的治疗靶点。然而，人工智能不会完全取代医生，人工智能仍将辅助医生工作。虽然机器可以做出准确的预测，但最终，医护人员必须根据病人的喜好、环境和道德为他们的病人做出决定。
智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：
1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：
C=(102-H)/ W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献：
[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期
[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期
[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)
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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
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。
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。
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
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。
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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人工智能成为作文的素材，那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文，供大家阅览!
人类思维与人工智能
摘要：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。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。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑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。 关键词：人工智能 人类思维 发展
20世纪40年代以来，随着现代控制论、信息论和思维科学的发展，出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑，即电子计算机或人工智能。几十年来，人工智能迅速发展，已经更换了四代，即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前，正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。
人工智能的诞生发展，有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面：第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面，它打破了精神活动的神秘性，人脑思维活动之所以可以模拟，就在于它有其一定的物理机制和运动规律，证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面，人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用，提出了哲学和科学研究的新方向、新问题，如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。
在人工智能的研究中，伴随着思维模拟的巨大成就，出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的：看不到人工智能与人类智能，“机器思维”与人类思维的本质区别：
首先，人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分：用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能，把已接收的信息积累起来，以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用，以调节各方面信息，指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官，用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性，人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次，人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物，具有社会性。人在行动时要考虑
到由此引起的这样或那样的效果，人工智能只执行特定的指令，并不探求任务本身的社会意义，不会考虑到社会后果。再次，人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物，是人类在生理基础上的心理过程，是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置，并用软件方法等模拟人的思维活动，机器思维不是人类的精神活动，而是纯属无意识的机械的物理的过程。 一、人工智能的本质 人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
二、人类思维
意识是人脑的机能，但人类意识一经产生，其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上，人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上，已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响，形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说，人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动，而且在某些方面还大大地优越于人脑，如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时，人工智能机还能代替人完成许多操作性工作，特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑，那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此，人工智能的发展已形成了人——机互补系统，大大地扩展了人的意识结构。
三、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
四、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
结论：人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动，它能不断地提出新问题，发现新事物，并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行，机械的模拟人的意识活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新的问题来。
总之，人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是，人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别，二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。
人工智能与人类智能
“人机对弈”实验
人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。
美国科学家艾什比认为，要制造一个综合能力的机器脑，在原则上没有什么问题，所需要的只是时间和技术进步。他强调，这种脑一旦制造出来，决不只是简单的机械执行和模仿，它还能够自己学习，发展自己的智慧。
还有一位科学家维纳认为，机器确实能制造得比其制造者更聪明。
他们都遵循了强人工智能观点：计算机不仅使智力工具，事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。
有一个著名的人机对弈实验：从20世纪90年代初期开始，美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动，卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日，卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕，卡斯帕罗夫第一次以比负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里，卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界，它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。
计算机是没有意识的
但我认为，计算机只不过是一个强有力的智力工具，人工智能的发展是有限度的，它可以不断接近人类智能，而永远不可能超过人类智能。
就拿这个实验来说，其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害，但是，它不会学习如何下棋，也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为，仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则，就是说，是人类智能决定了机器智能。
不仅如此，机器是连意识都没有的，更别谈其智能超过人类智能的了。
首先，世界是物质的，意识是物质的反映，意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的，意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现，意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识，因此，一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。
其次，人工智能是无意识的机械的物理的过程，不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界，而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，能使人形成一个主观世界。
第三，辩证唯物主义在坚持物质决定意识，意识依赖于物质的同时，又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在：意识是能动的，具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映，表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时，决不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果，它是没有自觉性的。
第四，电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作，它不能输出未经输入的任何东西，所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式，反映事物的外部现象，而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作，选择建构，从而使感性认识上升到理性认识，把握事物的本质和规律，在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，既有对当前的反映，又有对过去的追溯和对未来的预测，可以超越特定时空的限制，具有丰富的想象力和创造性。
第五，人工智能是机器进化的结果，没有社会性。人作为社会的存在物，人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且，生物必须经历一个生长过程，并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识，机器是没有生活历史的，所以它不可能有意识。不能说，“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。
但同时，机器智能虽是有限的，也永远不可能超过人类智能;但是，机器智能向人类智能的接近却是无限度的，机器智能可以无限逼近人类智能。
从可知论的观点来看，人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的，信息科技的发展是无止境的，人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其，完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器，完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则，就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。
从逻辑上讲，只要不是人为地进行限制和控制，随着人工信息处理机器的科技进步，也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器，即具有自我意识、主体意识的机器，在理论上对此是不应当有什么怀疑的。
但是，机器具有自我意识的问题，不仅仅是一个科学和技术的问题，而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展，是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题，必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说，机器能否具有主体性，是掌握和控制在人的手中的。所以，只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践，计算机的智能就始终不会超过人的智能，更谈不到统治人类了。
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人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
. 人工智能的定义
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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。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。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
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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
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。
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。
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
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。
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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