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财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技 能的程序系统，用来求解财务领域内的各种问题。 具体地说，财务管理专家系统主要用来代替财务 管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、 验证，作为结合技术、理念和财务管理环境而作出 最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题 分解成一些比较容易的子问题，再通过搜索和问 题归结实现求解。 智能财务管理的专家系统是智能化的专家系 统，智能财务管理的专家系统按财务管理内容可 分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专 家系统、营运管理专家系统(含风险管理、危机管 理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入 财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预 算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。 通过系统的整合，使财务管理专家系统的功能 发挥得淋漓尽致，财务预测更准确，财务决策更科 学，财务预算将更贴近实际，财务控制更到位，财 务分析更透彻，财务管理更全面，即时全面管理轻松在握。 在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决 策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析 系统中，财务决策系统处于中心地位，其他系统对财务决策系统起到支持作用，我们把它们集成起 来统称智能财务决策支持系统。 医疗分类信息 运用智能财务决策支持系统，可以开展内部 控制评估、资产配置评估，通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案，等等。智能机器人超越人类的划时代发明为 AI 技术 的发展描绘了宏远的蓝图，AI 技术在财务管理中 的应用已日渐成熟。相信在不久的将来，智能机器 人财务管理将大行其道，依靠智能财务管理专家 系统，必将大大提高财务管理的效率、效果和效 益，即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时，智能财务管理专 家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任 怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务，而 财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出 来。从财务主体发展战略的高度，遵循以人为本的 理念，开展财务科学管理，促使财务主体可持续发 展，实现利益相关者价值组合最大化。
人工智能可以替代会计做很多事情，减少工人数量！
不仅仅是对会计行业，科技的发展将会对很多行业产生影响，将会极大的改变人们的生活和工作方式。人工智能是科技发展的一个新阶段，意味着自动化和信息化将进一步提升。回顾会计行业的发展历程，其实也经历了由人工记账到会计电算化的发展，各类财务软件也越来越“先进”，其实就是越来越智能，很多需要人工处理的工作，系统可以自动实现了，我觉得作为一名财务人员，这是因该值得高兴的事情。我们都会觉得，财务人员，特别是基层的财务，工作量很大，到了月末月初的时候，往往还会加班加点，即便是这样辛苦，最终出报表的时候还是会出现各种数据问题，如报表不平、往来账没有核对一致等。就算是再认真、再努力的同事也会因为某个时刻疏忽而导致账务出问题。另一方面，尽管大家都兢兢业业的工作，但是我们的收入却还是涨不上去。我们财务的加班程度几乎不次于程序员，付出的努力也相差无几，但是人家的收入却是我们的好几倍，财务工作在很多人看来是性价比最低的职业。现在人工智能的发展，很多财务处理的工作可以通过系统自动实现，那么财务人员就不必那么辛苦加班了，只要了解系统怎么使用，到时候在键盘上操作几下就可以轻松处理大量账务，每天可以按时下班，就算收入还是那么多，至少工作强度大大减少了，岂不是一件很开心的事？设想一下，如果有两家公司招聘财务，一家公司有系统处理账务，一家公司没有系统，都是人工处理账务，两者开出的薪酬待遇差不多，你会选哪家？所以，在我看来，我们财务人员应该欢迎会计行业早一点实现人工智能的应用，解放生产力，至少让繁琐的、低性价比的财务工作变成一个性价比中等的职业吧。不过话说回来，既然人工智能可以自动处理一些财务工作，未来一家公司的财务部门人员结构必然会发生变化。这里的变化并不一定是说人员数量减少。有很多会觉得，人工智能的发展会让很多财务，特别是基层财务人员失业，公司的财务人员会减少。其实，在我看来，人工智能在财务会计行业的应用，只会替代标准化并重复性的工作。比如企业每天都会给员工订餐，都会产生费用的支出，这个交易的特点是每天都重复，每次交易的金额都不大，每次发生的费用都会计入同一个会计科目，那么这个订餐相关的财务处理就可以自动化，就不需要人工去处理了。相反，财务工作中那些非标准的、非重复的工作，依然要人工处理，而且这样的交易还挺多。比如发工资，看起来也是重复的、标准的，但是人员工资的计算就比较复杂，要考虑很多种因素，比如考勤、绩效，还有某些特殊情况，需要跟本人核实等，这些都要人工处理。会计工作中最繁琐、最耗人力的环节就是核算，也就是通常所说的审核凭证、记账、出财务报表。就目前来说这些工作中，可能只有记账这一项还可以考虑自动化，其他的项目就比较难。五花八门的会计凭证、发票，这些很难标准化，让系统自动去审核。有的时候，没有发票，找的某些替代性的发票，那么系统就更难以判断了。这里也可以归纳一下，财务工作中需要职业判断的部分，很难被人工智能取代。因为职业判断比较主观，不同的人，经历不同，学识不同，经验不同，对同一个交易可能就有不同的判断结果。
人工智能下财务会计向管理会计转型论文
在学习、工作中，大家都不可避免地会接触到论文吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧，以下是我为大家整理的人工智能下财务会计向管理会计转型论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
随着人工智能在各领域的全面普及以及市场竞争的加剧，企业迫切需要通过应用管理会计来提高自身的管理水平和决策能力；另一方面，人工智能已代替人工完成繁杂、重复的基础财务工作，并自动收集和存储大量业财数据，使得大量财务人员能有更多时间和精力，通过利用、分析业财数据，转型参与到企业管理与决策之中，并为之提供有价值的信息。因此，人工智能背景下财务转型势在必行。然而目前，企业财务转型并不顺利，为此，本文在解析管理会计和财务转型内涵的基础上，深入研究了目前企业在财务转型过程中出现的问题和面临的困难，并探讨解决对策，希望能为推进企业财务转型提供参考与借鉴。
关键词：
人工智能；财务会计；管理会计；财务转型
引言：
在这个信息科技高速发展的时代，人工智能技术在各行业、各领域的应用越来越广泛，对企业的财务会计工作影响也很大，财务会计中简单又重复的基础工作已被人工智能逐渐取代，财务会计向管理会计的转型是必然趋势，但由于传统的财务会计思想根深蒂固，转型过程中困难重重，面临的问题也较多，转型整体推进较为缓慢，本文通过分析转型过程中出现的问题，研究解决对策，以推动企业加速向管理会计转型，更好适应新时代的发展。
一、管理会计的内涵及与财务会计的关系
管理会计（ManagementAccounting）是从传统的会计系统中分离出来的，是与财务会计并列的，着重给企业管理层提供合理决策建议，用来改善企业经营管理，提高企业经济效益的一个会计分支。管理会计是根据企业编制的计划、作出的决策以及不同的经济活动，运用管理会计的相关工具，参与到企业的规划、决策、评价等活动中，进而推动单位实现战略规划。，财务会计是对企业过去发生的经济业务或事项，用书面的形式进行确认、记录、计量和报告，为企业利益的不同相关方提供财务会计报告，因此财务会计是对外报告会计。而管理会计是以财务会计信息为基础，利用专门的工具方法分析处理业财数据，为企业的经济活动进行事前规划决策、事中监督控制、事后评价考核提供有效的信息，因此管理会计是对内会计，对于提高企业管理水平和决策能力都具有非常重要作用。
二、财务转型的内涵及必要性分析
（一）财务转型的内涵
财务职能转型是由原来的核算型会计转变为管理型会计，利用先进的信息技术，将会计人员从大量重复繁杂和基础的会计工作中解放出来，这样可以让会计人员有更多时间和精力参与企业的管理与决策活动，并为这些活动提供有价值的信息。如从事战略规划、项目决策、成本管理、业绩管理等那些具有高附加值、有创造性的工作，因此财务会计向管理会计转型是以信息技术为依托的，是信息技术发展的必然结果。企业财务转型的目标主要是为了有效地支撑企业经营活动的全过程，从而逐步由日常简单核算为重点的财务会计向以资源整合、决策支持为重点的管理会计转型，同时做到有效引导，积极协助有关部门能够对经营活动的全过程做到较好的价值管理，从而不断提升企业经济增加值。财务转型也不是一蹴而就可以完成的，需要有一个漫长的过程，是企业在不断自我变革中实现科学发展、可持续发展的必然过程。一般而言，财务转型的主要方向有以下几种：
1.战略财务模式
战略财务是将企业的长期目标和行动计划数字化为可预测的财务模型，假定在不同的经营、投资及筹资的条件下，模拟分析目标企业的经营盈利等情况，利用企业价值评估方法对企业和股东价值进行评估，让高层管理人员看到不同的战略对企业会产生不同的财务影响，从而选择对企业具有最佳财务战略的方案。在新的经济形势下，财务不能再被动的接受企业管理变革，因为企业的经营战略和财务战略的联系日益紧密，战略财务的模式也越来越被较多的企业所认可。
2.共享财务模式
共享财务模式是指集团公司将分布在不同地区或不同国家的经济业务，集中在财务共享中心来进行处理，这是一种常见的将财务工作和企业战略管理统一结合在一起的管理方式，对于促进更多的企业将其统一的财务业务以及相关工作结合在一起共同解决，如此不仅保证了会计记录和报告的规范、结构统一，提升了工作的效率，也在最大程度上推进集团企业资源的利用效率，在推进企业不断实施新的战略计划提供了有力的保障。对于促进企业的不断扩张以及海外市场的探索具有深刻意义。与普通企业的财务处理模式最大不同在于，财务共享服务中心可以利用其规模效应大大降低人力成本，提供工作效率，同时可以快速提高财务人员的`业务水平，进而提升企业的核心竞争能力。
3.精益业务管理财务
精益业务管理财务就是把财务逐渐延伸到业务工作中。财务部门利用业务部门的精益管理思想和财务管理思想进行高度融合，将财务部门的传统财务预算、会计核算和财务分析的职能部门转化为利润中心。通过精益化的成本核算，掌握生产环节的每个步骤或工序的具体成本组成，包括固定成本、可变成本以及生产纯成本和管理不善成本等，从而可以有针对性的提出有效节约成本的建议，进而达到指导或建议生产部门实施降低产品总成本的目的。财务部门可以针对生产环节实施前后进行产品成本差异分析，按照标准产品价格计算为企业多产生的利润。
（二）财务转型的必要性分析
1.企业当前的客观需求
21世纪，经济全球化以及新兴经济体的井喷，使得各国经济之间相互交融，增加了经济发展的复杂性。在此背景下，企业发展面临着诸多不确定因素，要求管理者对可能面临的风险做出准确的判断，同时要求企业不仅要具备强大的核心经营能力，还要具备一流的管理能力，企业要想提升这些能力，就需要财务部门从财务视角为企业管理与决策提供价值相关信息，因此，竞争倒逼企业迫切需要财务转型，即由核算型会计转为管理型会计，加强对管理会计的应用，提升企业经营管理能力。
2.会计核算方式发展为转型提供了条件
自计算机普及以来，经过几十年的高速发展，特别是财务处理软件的应用，对各种会计信息进行加工处理，甚至开始运用编程来实现某些数据的自动分类和归集，为管理会计的应用提供了大量、有价值的数据，为管理会计的应用奠定了基础，因此财务会计向管理会计转型的基础条件之一已经具备。
3.人工智能的应用为财务转型提供了条件
近年来，人工智能开始广泛应用于会计领域，计算机人工智能自动完成日常会计核算工作，诸如自动生成凭证、利用AI图片识别技术来对原始单据进行初步审核、批量文件处理等，节省出大量财务人员，使他们能把更多的时间和精力放在对经营活动的分析和预测上，即放在管理会计上，因此人工智能在财务会计领域的应用为财务转型提供了另一个条件。当企业既有内在需求，又有外在条件时，财务会计向管理会计转型成为必然。
三、目前企业财务转型面临的问题
（一）对财务转型重视程度不够
在多数企业中，一般地，核心部门是销售、研发等部门，而财务部门处于非核心职能部门地位。财务部门在企业经营决策中的参与度较低，一些企业管理者对会计的认识还停留在记账、核算、报税等初级层面。由于领导层对管理会计的重要性认识不够充分，导致目前财务会计向管理会计转型困难重重，特别是部门之间的配合工作推动困难比如人事部门并不能从相关人员安排和岗位设置上进行很好的配合，业务部门也会狭隘的认为财务转型使得业务部门的工作量增加，并对财务人员深度介入业务有抵触情绪；财务部门人员也感觉难以取得相关业务数据，理解不了业务实质，很难进行深度挖掘和分析，打消了主动参与财务转型的积极性。最终结果是财务转型工作流于形式，管理会计信息没有在企业经营决策中发挥实质作用。
（二）缺乏开展管理会计工作的相关机制
要想深度发挥管理会计的优势，必须大力推进业财融合，将财务工作嵌入业务前端，从事后管控前移至事前规划、事中管控，做到财务全流程参与，及时发现业务流程中出现的风险，并及时有效进行风险管理。但是由于业务部门和财务部门关注的绩效指标天然存在差异，财务部门往往比较关注资产负债表、投资收益率、预算执行情况等企业整体性的经营指标。而业务部门则重点关注销售额、市场占有率、款项回笼情况等。并且，财务部门比业务部门更关注风险防控，而业务部门为了做大销售，往往愿意冒更大的风险进行大规模赊销活动，拓展业务。这些都会导致业财融合工作中出现互相争执不下，甚至出现冲突和摩擦，最终影响财务转型的效果。导致该问题的主要原因在于企业缺乏业务与财务部门对接机制，缺乏必要的开展管理会计工作的制度安排，即缺乏必要的业财融合制度安排。
（三）专业管理会计人才缺乏
当前我国低层次的财务会计人才已明显过剩，但是复合型管理人才却十分紧缺。在当前人工智能时代，要想胜任专业的管理会计工作，不仅需要厚实的专业知识功底，还要精通信息技术、统计学、运筹学等相关知识，更需要熟悉企业的相关业务流程。企业现有的财务人员本身就不多且水平有限，能够熟悉业务并且熟练运用大数据技术开展管理会计工作的人才更是十分稀缺，这也是制约财务转型的一个重要因素。
（四）信息化建设水平不足
目前一些规模较大的企业都有诸多信息系统，分属不同的业务线和不同部门，且各系统的软件厂商也不同，分别产生各领域的数据和报表，相互独立，不同系统之间没有有效衔接，产生大量信息孤岛，造成数据传输效率低、抽取困难，准确性较差，数据之间相关性较弱。而财务转型要求信息口径统一的数据，且需要这些数据能够实施共享，这样财务部门才能实时获取并处理分析这些数据，以获取价值相关信息，为管理层决策提供依据，因此信息化建设的不足降低了管理会计信息对经营决策的支撑作用，甚至对决策造成负面影响。
四、推进企业财务转型的对策建议
（一）企业领导重视，强化财务转型意识
企业财务转型不仅仅是财务部门自己的事情，而是需要得到企业各层级各部门的大力支持配合，这更是对企业综合管理行为的重塑，将影响着企业的组织、流程、制度、业务等方方面面。领导层的重视是财务转型顺利落地的重要保障，因此企业应将财务转型作为“顶层”设计，必须得到“一把手”的高度重视，必须在企业宏观层面建立财务转型意识。由企业高层领导牵头，统筹协调，自上而下推进转型工作，减少实施阻力，最大程度形成合力，为财务转型创造良好的氛围。同时，财务人员也要自觉提高转型意识，认识到财务转型的重要性和必然性，提高参与转型工作的积极性，提升自身综合素质，在时代的变革浪潮中主动进行角色转换升级。
（二）优化激励机制，促进业财融合
为减少财务转型落实过程中各部门之间的冲突和阻力，企业应建立确保管理会计工作开展的相关制度，如业务部门与财务部门对接机制，促使业务部门与财务部门沟通协作，推进业财融合。此外，企业还应优化完善现有的激励考核机制，特别是考虑一些跨部门工作人员的实际情况，将个人绩效与协作绩效挂钩，使相关各方利益都得到尊重和保障，鼓励员工勇于担当，主动作为。充分调动各方人员参与的积极性，信息共享，相互合作，增强层级及部门间的配合度，深度推动业财融合，为财务转型创造良好激励条件。在具体考核指标的设置上，对于一些部门考核指标之间有冲突的，应增进部门协调，完善考核体系，做到部门利益与企业整体利益统一；既要考虑本部门员工完成本职工作，又要兼顾为其他部门提供的协助和支持。让员工能实实在在享受到企业价值增值带来的成果，提升员工工作价值感，留住和吸引优秀人才，积极鼓励员工攻坚克难，提升效率，加快推进业财融合和财务转型。
（三）加强学习培训，更新财务人员知识结构
在财务会计向管理会计转型及业财融合的变革中，财务部门扮演的是发起人角色，财务人员必须主动学习、主动改变。在知识结构方面，除了原有的财务会计专业知识外，财务人员还需要学习和了解的领域主要有：管理会计知识，如量本利、盈亏平衡点、作业成本法等分析方法；企业管理、企业战略相关知识，拓宽视野，培养大局思维；了解行业的现状及发展趋势，熟悉本企业业务流程、深刻理解业务本质；大数据分析相关技能，如数据库软件ACCESS、统计软件SPSS、基本编程Python等。学习形式可以灵活多样，比如针对性的培训、讲座、引进高端复合型人才对原有财务团队进行传帮带、部门内部及甚至跨部门轮岗交流等等。财务人员应主动学习，向管理型、价值创造型、决策型复合人才转变，实现职业生涯的华丽转身。
（四）健全信息系统，为财务转型提供数据支撑
健全的信息系统有助于财务转型的顺利实施，提升企业的价值创造能力和竞争优势。企业应对现有的信息系统进行全面细化梳理和高效整合，并实现对数据信息的专业化术语及数据口径的标准统一，规范管理流程，完善管理制度，提高数据准确性及相关性；各部门子系统之间要实现无缝衔接和有效传输，真正打破信息孤岛和信息壁垒，确保各类信息共享互通，保障信息的全面性、多样性、及时性，全面提供信息质量，为财务转型工作开展夯实数据基础，从而为企业的经营决策提供更有效的信息支撑。人工智能时代背景下，财务会计向管理会计转型已经刻不容缓，而转型工作的具体落实则需要采取科学有效的策略。本文在深入研究了目前企业在财务转型过程中存在的问题和面临的困境的基础上，提出了只有树立转型意识、促进业财融合、更新财务人员知识结构、完善信息系统才能实现转型工作的顺利推进，拓展财务的工作领域，提升财务工作水平，创造财务工作价值。随着我国经济的不断发展，以及信息技术、人工智能等在企业的不断应用，未来企业在财务转型过程中还会遇到各种各样的困难和问题，但是管理会计的应用是必然的，未来还需要我们不断发现问题，并及时探讨解决对策，为推动企业健康稳步发展建言献策。
参考文献：
[1]丁双奎.人工智能背景下财务会计向管理会计转型分析[J].中国乡镇企业会计,2021(07):162-163.
[2]马怀玉.基于人工智能时代的财务会计向管理会计转型研究[J].企业改革与管理,2021(12):182-183.
[3]张颖.人工智能下财务会计向管理会计转型[J].纳税,2021,15(19):69-70.
[4]程燕茹.人工智能时代财务会计向管理会计的转型探讨[J].现代商业,2021(16):166-168.
[5]丁建华.人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].纳税,2021,15(19):57-58.
[6]王宏翆.浅谈人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].商业会计,2020,02(b):200-201
财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技 能的程序系统，用来求解财务领域内的各种问题。 具体地说，财务管理专家系统主要用来代替财务 管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、 验证，作为结合技术、理念和财务管理环境而作出 最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题 分解成一些比较容易的子问题，再通过搜索和问 题归结实现求解。 智能财务管理的专家系统是智能化的专家系 统，智能财务管理的专家系统按财务管理内容可 分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专 家系统、营运管理专家系统(含风险管理、危机管 理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入 财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预 算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。 通过系统的整合，使财务管理专家系统的功能 发挥得淋漓尽致，财务预测更准确，财务决策更科 学，财务预算将更贴近实际，财务控制更到位，财 务分析更透彻，财务管理更全面，即时全面管理轻松在握。 在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决 策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析 系统中，财务决策系统处于中心地位，其他系统对财务决策系统起到支持作用，我们把它们集成起 来统称智能财务决策支持系统。 医疗分类信息 运用智能财务决策支持系统，可以开展内部 控制评估、资产配置评估，通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案，等等。智能机器人超越人类的划时代发明为 AI 技术 的发展描绘了宏远的蓝图，AI 技术在财务管理中 的应用已日渐成熟。相信在不久的将来，智能机器 人财务管理将大行其道，依靠智能财务管理专家 系统，必将大大提高财务管理的效率、效果和效 益，即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时，智能财务管理专 家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任 怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务，而 财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出 来。从财务主体发展战略的高度，遵循以人为本的 理念，开展财务科学管理，促使财务主体可持续发 展，实现利益相关者价值组合最大化。
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财务管理 是伴随人们对生产管理的需要而产生的。随着社会生产力的发展，财务管理也经历了一个由简单到复杂、由低级到高级的发展过程。下面我给大家带来2021财务管理 毕业 论文题目，希望能帮助到大家!
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29、 中国中小企业融资困境与制度创新研究
30、 组织合法性视角下的企业自愿性社会责任信息披露研究
财务会计毕业论文选题
[1]浅析企业财务会计和管理会计融合方式与对策
[2]财务会计向管理会计转变思考
[3]浅议人工智能时代中小企业财务会计向管理会计的转型
[4]关于管理会计与财务会计的融合研究
[5]管理会计与财务会计的区别与融合途径
[6]新形势下企业财务会计与管理会计的融合
[7]管理会计的应用研究
[8]大数据背景下财务会计向管理会计转型探究
[9]大数据背景下财务会计向管理会计转型探究
[10]财务会计向管理会计转型中存在的问题及对策研究
[11]现代财务会计核算体系分析
[12]管理会计与财务会计在财务管理中的运用分析
[13]新形势下企业财务会计与管理会计融合思考与分析
[14]论新形势下财务会计向管理会计的转型
[15]管理会计和财务会计在 企业管理 中的实践融合
[16]略论如何促进企业财务会计与管理会计的融合
[17]浅议大数据背景下财务会计向管理会计转型策略
[18]企业财务会计向管理会计转型的思考
[19]新时期企业财务会计与管理会计融合思考
[20]试论新形势下财务会计与管理会计的融合
[21]浅议人工智能时代财务会计向管理会计的转型
[22]现代财务会计理论的发展趋势探究
[23]管理会计与财务会计在财务管理中的运用研究
[24]大数据视域下财务会计向管理会计的转型
[25]新形势下企业管理会计与财务会计的融合发展
[26]大数据背景下财务会计向管理会计的转型探究
[27]关于税务会计与财务会计的应用比较
[28]新财务会计制度对医院会计核算的影响
[29]大数据背景下财务会计向管理会计转型探讨
[30]财务会计与管理会计融合的问题与举措探析
[31]“大智移云”时代下财务会计向管理会计的转型研究——基于财务共享视角
[32]“互联网+”背景下财务会计发展策略研究
[33]财务会计工作中审计方法的有效应用分析
[34]关于财务会计向管理会计转型的思考与对策
[35]大数据时代下企业财务会计向管理会计转型刍议
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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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目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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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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2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
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5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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［摘要］ 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）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，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。 实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明；21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）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。
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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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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随着人工智能的快速发展，机器人越来越像人。前有妙语连珠的siri、小冰，后有世界第一位机器人公民索菲亚。这不禁使一些人产生了担忧，机器人的发展，会不会对人类本身造成威胁？
在我看来，机器人对人类的模拟只是计算的产物，但在机械得以被广泛应用的这个时代，如何守护好我们与机器人的根本区别——人性，才是最紧迫的问题。
当阿尔法狗击败李世石和柯洁时，人们都感受到了人脑与计算机计算能力的巨大差距。面对只望一眼棋盘就能纵观千万种可能性，一直看到棋局最后的阿尔法狗，我相信天才的棋手也只能败下阵来。但是，正如柯洁所言，他在棋局中的汗水和纠结、对进步的喜悦、对失败的苦痛，是任何机械都无法感受到的。它们只是知道如何下，却不知道为何而下，更感受不到下棋的乐趣。在刘慈欣的短篇小说《诗云》中曾有这样一个场景：超级文明掏空了地球，耗尽了太阳系的全部资源，创造出了巨型的诗歌储存器，里面包含了古往今来以及未来的所有诗歌。但是，它却无法分辨诗歌的好坏，只能就这么漂浮在太空中；它包含着所有美的可能性，却只能等待人们将它们写出。所以，机器人越来越像人又如何？机器人会下棋、会写诗又如何？机械终究只是机械，只有人类才能感受到那背后所包含的爱、乐与美。
但是，在机器的背后，藏着的还是人类。与其关注机器人会如何越来越像人，担心着那些子虚乌有的威胁，不如关注它们对人类本身造成的影响。早在工业革命时期，近代机器大工业的发展就曾使得社会结构发生了巨大变化，社会生产力发展，大量农民被迫转移至二、三产业。如今，机器人被应用的范围更加广泛：除了工业机器人，极通“人性”的机器人们更是被应用于服务业等领域，照顾孩童、陪伴老人、餐厅点餐上菜……许多人又因此而担忧，害怕机器人会在许多方面替代人类，进而导致失业等一系列风波。但我要说，无论这些机器人再怎么像人、怎么替代人类完成基础性工作，也终究无法在创造力等方面代替人类。而为了应对失业困境，我们更会在机器施加的压力之下普遍提高教育水平、提高艺术鉴赏力和创造力水平，让人性站在更高的巅峯。正如法国科学家苏埃尔所言，“机器高度拟人化，将重新定义‘人’的价值”。我想，紧紧抓住我们与机械间的区别，珍惜人性的闪光，这才是生而为人的崭新价值所在。
那么，如何才能在机械背后更好地让人性闪光呢？首先，我们应防范不法之徒利用科技危害人类安全。真正的威胁不来自机器人本身，而来自于操控它们的人类。第二，应当大力宣扬主流价值观，从源头上根绝恶性思潮的出现，同时播撒人性之美。第三，提高人的创造力的同时，加强艺术、文化的薰陶，在机器轰鸣声中，品茗读书，成就一方净土。
库克说：“我并不担忧机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”让冰冷的机器背后，永远保留人性的闪光，不至于让人变得同机械无异，这才是我们最需要的。