电子商务毕业论文人工智能

人工智能已成为电子商务发展的强大驱动力。人工智能有三个关键要素：数据挖掘，自然语言处理以及机器学习。三者推动电子商务公司快速发展。人工智能使得机器学会执行以前需要人工操作才能完成的任务，这给了我们专注于业务战略的时间。

在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，但人工智能课程因有不同于其他课程的鲜明特点，不能适应传统的教学模式。以下是我精心整理的关于人工智能大学的论文的相关资料，希望对你有帮助! 关于人工智能大学的论文篇一 信息时代的人工智能教学研究 摘 要：在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，但人工智能课程因有不同于其他课程的鲜明特点，不能适应传统的教学模式。为推动我国人工智能教育的发展、培养和造就更多的“智能”人才，研究、改进人工智能的课程教学方法尤为必要。通过探讨人工智能学科的独特性质，指出了人工智能教学中存在的若干关键问题。结合《人工智能》课程的授课实践，从选择教材、课堂教学与课程实践等方面提出提高人工智能教学质量的途径。? 关键词：信息时代;人工智能;课程教学? 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之，人工智能研究如何用计算机模仿人脑的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，解决领域专家才能处理的复杂问题[1]。人工智能研究处于信息技术的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向[2]。人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。同时，信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。 为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程，并作为计算机专业的核心课程之一。美国的麻省理工学院(MIT)是众多美国大学中人工智能教育的代表，该学校开设的《Artificial Intelligence》面向计算机本科专业二、三年级的学生，重点在于讲授人工智能的概念和思考方法。国内中南大学开设的《人工智能》是国家级精品课程，是信息类专业高年级本科生以及低年级研究生的必选课程，目的是培养学生的“智能”观念，掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术。 人工智能研究领域涉及到计算机科学、自动控制、高等数学、心理学、哲学等众多学科，所以内容抽象、不易理解。在授课过程中学生有畏难情绪，同时教师在教材选择、教学方法和教学实验等方面存在困难，对教学效果产生很大的影响。为了更好地实现人工智能的教学目标、提高教学质量、更好的普及智能知识，本文结合中南大学《人工智能》课程的特色教学，思考和探讨教材选择、课堂讲授与实践环节，并提出了改进方法，以期提高《人工智能》课程的教学质量，培养与造就更多的理论与应用型的复合人才，推动当今社会信息化、智能化的发展。 一、教材选择—博采众长且因地制宜 由于对人类认知的不同理解，人工智能研究者采取的研究方法也不尽相同，偏重于数学逻辑方法的符号主义、着重结构模拟的联结主义与采用行为模拟方法的行为主义是人工智能研究的三大流派，不同流派的研究途径与指导思想存在很大的差异，这种差异也体现在不同高校编写或选用的教材上，如麻省理工学院和中南大学的教学侧重点就各不相同。除包含不同的学术流派外，人工智能研究领域中还存在众多相对独立的研究方向，不同研究方向的思考方法各有特色。此外，人工智能的研究要结合当地社会经济发展才会有更广阔的发展空间，而不同国家、地区经济发展对人工智能的要求不同，这对作为基础学科的人工智能课程的教材提出新的要求。 不同的流派、众多的研究方向、复杂的应用背景虽然拓宽了人工智能的研究范围，但也给如何选择人工智能教材提出新的挑战。因此如何选择人工智能教材,使之既能让学生了解研究领域的概貌又易于接受，是一件重要而困难的事情。基于以上的思考，作为基础智能学科的人工智能在教材选择上要遵循以下两个原则：第一，切实从授课对象的角度出发，充分考虑他们的知识储备与接受能力。在选择教材时兼顾广度和深度、基础知识和新兴技术，并有一个明确的教学中心。还要注意前期相关课程如离散数学、数据结构、概率论、程序设计语言、系统仿真、自动控制等的衔接问题，让学生能够将人工智能纳入已有的知识体系，激发学习兴趣，从而达到普及智能教育的目的。第二，切实从本地区的长期发展出发,结合本地的经济特点选择合适的教材。机械制造、软件开发、电子商务、智能决策等领域均可直接应用人工智能的相关知识。因此作为涉及众多学科、应用广泛的基础学科，在设置人工智能教学内容时要充分考虑本地区的经济发展方向，为当地的经济发展服务。中南大学人工智能国家级教学团队考虑到湖南长沙是机械重工企业重镇，选择教材与制定 教学计划 以智能控制为中心，不仅为人工智能找到切实的应用背景，而且增加了学生的就业就会，这是非常值得推广的宝贵?经验。 刘星宝: 教材选择是提高教育质量的重要环节，人工智能因其流派纷呈、内容众多且与实际应用联系密切应该引起重视，以便使学生既掌握领域全貌又能学有所长。 二、分专题、分组讨论式教学 课堂讲授是学校教育的基本特征之一，这种一对多的方式最大可能的让更多的人获取知识。而课堂讲授以教师讲授为主，学生处于被动地位，从某种意义上来说课堂讲授忽略了学习的主体——学生。在该教学情形下学生没有参与到学习过程中，被动的接受授课内容，甚至可能出现不能跟上学习进度从而放弃听讲，出现教师和学生各自为战、互不关心的情况。在这种情况下不仅极难保证教学质量，还让学生丧失了对该门课程的兴趣，进而导致厌恶该领域。 虽然各门课程都会出现这种情况，但在人工智能课程的讲授过程中表现尤为突出，这是由人工智能的课程特点决定的。作为智能教育基础的人工智能课程涉及内容非常广泛，各章联系较少，内容相对相对独立。当学生接触到这些知识而又不能与原有的知识体系融合，必然产生畏难心理。为了改善这种状况，我们认为改变教学方式、发挥学生的主观能动性尤为必要。具体操作如下：第一，在授课之前要求学生预习教学内容，使之对将要讲述的课程有粗略印象与和一定的心理准备。通过这种方式培养学生“人工智能”的思考方法，并逐渐形成习惯性思考模式。第二，引导学生学会人工智能的思考方法后，按照兴趣爱好将学生分成若干兴趣小组。第三，授课教师根据每个小组的特点指定不同的专题，要求每个小组通过学习教材、搜索互联网等手段获得专题知识，按照给定的格式整理成流畅、可读的文档资料。第四，按照事先给定的顺序要求每个小组向全体师生讲解专题，同时将该组的专题文档资料预先发给所有学生，以便了解、领会该专题知识。第五，在聆听讲解与熟悉资料后、并在授课教师主持下，就该组讲述的专题进行深入的讨论或者辩论。第六，根据讨论的结果给该组打分，并计入课程总成绩。 由于人工智能课程各章节相对独立，非常适合分专题讨论式教学。在此过程中，授课老师扮演主持人的角色，起到发起和引导的作用，把时间交给学生掌握，让他们在讨论、辩论中充分发挥主体积极性，从而让学生主动获取知识、加深对知识的理解。在中南大学分别面向一年级研究生与博士生开设的人工智能教学中，教学团队采用了分专题分组教学，学生普遍反映很喜欢这种新颖的教学方式，并在学习过程中提出许多宝贵的意 见，促进了该模式的进一步成熟。 三、教学实验与社会实践 教学实验能够加深学生对知识的理解,给学生最直观的感受。虽然很多学科都要一定量的教学实验，但对人工智能课程而言，优质的教学实验具有非同寻常的意义，这也是由其学科特点决定的。在授课过程中我们发现，学生接触人工智能时通常存在以下疑问：第一，近乎日常用语的描述语言是否能够通过计算机实现;第二，人工智能是研究机器人的学科;第三，应用人工智能造出的机器人最终能否与影视作品中的机器人相媲美;第四，人工智能是否有助于就业。 即使授课教师在介绍人工智能课程时就给出了答案，以上几个问题在学生中间仍然普遍存在。若不能给学生确定的答案、彻底消除疑问，显然会影响学生的学习积极性。解答以上问题最好的方法是教学实验与社会实践，对此中南大学人工智能教学团队给出了富有启发性的设计方案。 在教学安排上,教学团队非常注意教材内容与联系实际。首先，增加实验课时数，以保证质量;其次，及时布置人工智能实验，加强讲授内容与实验的衔接。如在讲授产生式系统后，教学实验中及时安排产生式系统实验。相应的主观 Bayes网络实验、A系列搜索实验,以及应用Maltab工具箱操作的模糊控制位置跟踪系统仿真实验、神经网络模式识别仿真实验、进化算法优化计算等实验亦是如此。最后是提供优质的实验环境，教学团队设计了一套实验模拟软件，该软件直观、易于使用，为提高实验质量提供了良好的软件环境。通过具体的实验，教材内容不再枯燥，学生能够更深入触摸到的人工智能的本质。 另一方面，与科研结合、与企业联姻加强社会实践。中南大学人工智能教学团队成员大多浸淫人工智能的某一研究方向多年，获得了相当数量的研究成果。在社会实践中带领学生参观能够自动寻找路径的机器人、科研模拟环境等，引导学生进入奇妙的人工智能世界。教改结果表明，教学与科研的有效结合激发了学生对人工智能的强烈兴趣，已经有几名学生要求进入课题组。当前，基于人工智能理论的工业产品已经得到迅速的发展，中南大学人工智能教学团队与长沙重要的机械制造企业三一重工建立了良好的关系。在本课程的讲授过程中，请企业的相关研究人员为学生做人工智能应用方面的公开报告，拓宽学生的视野。在教学实践中带领学生到该企业参观，了解智能产品的工业生产流程。 教学实验与实践过程让学生更深刻的意识到人工智能已经和我们的生活密切联系在一起，而非空中楼阁。同时增强了学生的学习兴趣,加深学生对人工智能相关概念和难点的掌握,为从事人工智能研究与基于智能系统的应用开发夯实基础，达到培养新一代智能人才的目的。 四、结束语 本文对人工智能课程在教材选择、教学方法、教学实践与实验等方面进行了探讨,总结与探讨了该课程在教学与实践中出现的问题及提高途径，期望提高人工智能课程的教学质量，推进人工智能研究更快更好的发展。 本论文的教改思想来源于中南大学蔡自兴教授讲授的国家级精品课程《人工智能》，在此向蔡自兴教授及其领导的教学团队表示深深的感谢。

人工智能与电子商务的联系及影响：

1、通过收集和分析大量数据的能力，AI可以使用机器学习功能来评估特定产品的未来销售趋势。此信息通常基于过去的消费者行为以及整体市场趋势。如果确定了向上或向下趋势，将通知托运人和库存管理，以便根据需求生产适当数量的产品。

上下趋势导致更多数据驱动的库存管理模式，这再次节省您的业务时间和金钱，并生成更有效的业务结构。

2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。

3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。

扩展资料：

结合人工智能技术，品牌能够更有效地预测客户的需求和购买行为，并为其提供个性化推荐。以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。

人工智能并不意味着机器将接管一切。很多人害怕将来机器人取代人类，但机器人只是辅助零售商进行精准营销的手段而已。

随着电商行业的不断扩大，势必会拥有越来越多的客户，自动化的需求也就越发急切，并将成为电商的投资重点。更重要的是，随着电商企业的增长，重复任务的数量也在增长，这时利用机器人处理问题便是极好的解决办法。

当涉及到电商专业的实习和论文时，以下是一些潜在的主题和方向：

希望我的建议能够对您有所帮助。祝您论文写作顺利！

高中有关人工智能的议论文篇一

1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。

展望未来。

未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。

当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。

我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!

其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!

高中有关人工智能的议论文篇二

诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。

其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。

“机器问题”和解决方案

启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。

失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。

但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。

尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。

这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。

聪明的回应

技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。

此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。

对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。

尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。

高中有关人工智能的议论文篇三

自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。

广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。

在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。

智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。

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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