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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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。以下是我精心整理的人工智能的利与弊论文的相关资料，希望对你有帮助!
摘要：自1956年人工智能诞生起，几十年的发展让其有了许多的进步，并广泛用于机器视觉，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等各大领域，并且与人类生活联系越来越紧密。在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法，人工智能是否会战胜人类智能，现在还存在广泛的争论。本文从人工智能的概况，应用领域与人类生活的联系等方面讨论，联系有关理论，认为人工智能的发展需要在人类智能可控的范围内进行。
关键字：人工智能 超越 人类智能 退化
一.人工智能的概况
(一)人工智能的概念
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作出反应的智能机器，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。
(二)人工智能的兴起
1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。 Minsky从心理学的研究出发，提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则
来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。
(三)人工智能的发展状况
1956年，Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel本人
1959年美籍华人学者、洛克菲勒大学教授王浩 自动定理证明
1976年 “四色定理”的证明
1977年，曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大学青年学者费根鲍姆
(E.Feigenbaum)，在第五届国际人工智能大会上提出了”知识工程”的概念 1976年美国斯坦福大学肖特列夫开发医学专家系统MYCIN
80年代，AI 被引入了市场,并显示出实用价值
1997年 “深蓝”
2011年9月，在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上，一个“聪明机器(Cleverbot)”成功骗过近800名观众，使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天，聊天的对象可能是“聪明机器人”，也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个
大屏幕上，1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果，超过59.3%的观众 把人与“聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话“聪明机器人”的发明 者、英国人罗洛·卡彭特很高兴地告诉记者：“骗过一半以上观众，你可以说聪明机器人算是通过了"图灵测试"
二.人们对人工智能的依靠
(一)人工智能主要应用领域
目前人工智能主要的应用领域在机器视觉(指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别)，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
(二)人们生活与人工智能的密切关系
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通
中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡诈骗„„虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。
在美国硅谷，尼古拉斯·亚宁早上起来准备去上班，到公司需要40分钟车程。这位在Google工作的技术员走向他的Lexus汽车。汽车即将驶上加州拥挤的高速路，此时他的“司机”———汽车开始掌控大局。亚宁的这辆车是Google正在实验的自动驾驶汽车，安装有复杂的人工智能技术，使得他可以放松地坐在驾驶座上充当乘客。
在马萨诸塞州贝德福特的iRobot公司，一名参观者看着5英尺高的机器人爱娃小心翼翼地行走在大厅里，躲避着周围的障碍物———包括人类。今年年底它将开始自己的第一份真正工作———远程医疗助手，让数千英里之外的专家通过安装在它“头”上的视频屏幕给医院的病人看病。当医生准备看望下一位病人时，他只需点击电脑地图上的新位置。爱娃根据地图找到并赶往下一个病房，它还会自己乘坐电梯。
在华盛顿普尔曼，华盛顿州立大学的研究者们正在给“智能”房间安装上感应器，使之能够根据需要自动调节房间的光线，监控住户的一切活动，包括他们每天睡眠多少小时，锻炼多少分钟。听上去有点像是被监禁，但事实上，倡导者们认为这样的技术就像一个富有爱心的保姆：智能房屋可以帮助老年人，尤其是有身体或智力障碍的老人过上独立的生活。
从今年夏天在火星登陆的好奇号太空探测器，到仪表盘能够与人对话的汽车，再到智能手机，人工智能正在改变我们的生活———有时候以一种显而易见的方式，更多的时候，我们甚至没有意识到它的存在。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡诈骗;告诉驾驶员什么时候越过了道路中央的分道线。
甚至连烤面包机也即将加入人工智能革命。你可以将一个面包放进去，用智能手机拍张照片，手机将把所有需要的信息传送给烤面包机，指导它如何将面包烤得恰到好处。
从某个方便说，人工智能几乎无处不在，从控制数码相机的光圈和快门速度的智能感应器，到干衣机中的温度和湿度探测器，再到汽车中的自动泊车功能。更复杂的应用还在源源不断地走出实验室。
三.人工智能的弊端
(一)关于人工智能超越人类智能的假说
人工智能只可以作为人类智能的补充，但是人工智能的发展速度远远超过人类智能的发展速度，即根据进化论来说人工智能的进化速度比人类智能进化得快许多。由于人工智能起步较低，故现在和人类智能有一定差距，但其表现出了在局部超越了人类智能的现状，让人有理由相信人工智能超越人类智能只是时间上的问题。
人工智能超越人类智能论据有：一是达尔文进化论;二是类比人类的创造性即由于人类智能的不断探索欲会把自己独有创造赋予人工智能，这会导致人工智能战胜人类智能;三是“量变质变定律”人工智能不断的在某些领域超越人类智能，最终将在质上战胜人类智能。
其代表人物有四川大学社科系教授王黔玲从世界观角度提出的“人工智能将超越人类智能”的论断。华东师范大学哲学系教授郦全民认为在好奇心的驱使下，在不前进就会落后的“象棋皇后”效应的作用下，人类不会停止对比自己先进的更高的智能系统的探索。而进化法则又不可违背，将使得进化之链朝着超越人类的方向发展。因此地球上出现超越人类的高智能物种是进化的必然。代维也大胆预测“人工智能将在不远的将来战胜人类智能，但会有自己的存在方式，不会对人类构成威胁”。约翰·麦卡锡——人工智能之父认为“没有理由相信我们不能写出一个能使电脑像人一样思考的公式。”斯蒂芬·霍金 说过“在我看来，如果非常复杂的化学分子可以在人体内活动并使人类产生智慧的话，那么太阳复杂的电子电路也可以使计算机以智能化的方式采取行动。”德国班贝克大学心理学教授德尔纳认为“有灵魂的机器是存在的。”
(二)人类退化的假说
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中
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推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡诈骗等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活，人工智能的出现满足了人们许多的需求，这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说，那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展，我们的衣食住行都可以有简单的解决方法，并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机，一样可以有自己的通讯方式，可是现在手机发展不过几十年，就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能，等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能，你什么都不用自己动手，那经过生物衍变，人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。
四.结语
现阶段人工智能在专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等方面都有许多的应用，并且范围越来越广，虽然看似都是促进科学发展的，但是我们得注意其使用的度，就像克隆的应用一样，具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展，才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。 参考文献：
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【12】代维，人工智能VS人类智能。20年后谁称雄，青年探索，2002
【13】姜长阳，人类正在退化，自然辨证法研究，2000年11期
只要谈及科技对人类的意义，有一个词语出语率颇高――“双刃剑”。即科技在给人们带来便捷、舒适和高质量生活的同时，也不可避免地会带来诸多弊端。在这种种弊端中，有看得见的，如环境污染;而更多的则是看不见的，如科技对文化的冲击。
有关科技的利与弊，近年来舆论界一直争论不休，莫衷一是。这一现象也直接反映在了高考语文试题中――连续几年的高考作文都涉及到这一话题，且有逐年增多的趋势。
据统计，在近几年高考作文中讨论最多的话题是“科技对文化(尤其是传统文化)的冲击”――即科技会不会对文化构成冲击?又会构成什么样的冲击?如2012年高考湖北卷作文题就提供了这样一则材料：
语文课堂上，老师在讲到杜甫《春望》“烽火连三月，家书抵万金”时，不无感慨地说：“可惜啊，我们现在已经很难见到家书了，书信这种形式恐怕要消失了。”学生甲：“没有啊，我上大学的表哥就经常给我写信，我觉得这种交流方式是不可替代的。”学生乙：“信息技术这么发达，打电话、发短信、写邮件更便捷，谁还用笔写信啊?”学生丙：“即使不用笔写信，也不能说明书信消失了，只不过是书信的形式变了。”学生丁：“要是这样说的话，改变的又何止是书信?社会发展了，科技进步了，很多东西都在悄然改变。”……
诚然，电话、短信、邮件在带给我们方便、快捷的同时，也消减了我们生活中的诗意。可是我们不妨思量一下，“云中谁寄锦书来”或许能带给我们诗意和遐想，可在“烽火连三月”的情况下，恐怕还是一条快捷的短信更让人放心。因此，我们要充分考虑到两者的得失，对如何处理好科技与文化的关系作出深刻的反思：是为了保存传统的美好而抱残守缺，还是为了方便快捷就抛弃传统?是在传统的树干上嫁接上时尚的枝条，还是在崭新的文化中打上旧补丁?笔者想：应该思考这类问题的绝不仅仅是我们的中学生，更有我们的决策者、我们的专家，甚至我们每一个普普通通的公民。反思永远强于抱怨，只有总结反思，才能使我们的下一步走得更好，走得更稳健，从而一步步接近我们理想中的伊甸园。
与此一脉相承的是2014年高考广东卷的作文题。所不同的是广东卷的材料放弃了书信与手机，取而代之的是黑白胶片与数码技术：
黑白胶片的时代，照片很少，只记录下人生的几个瞬间，在家人一次次的翻看中，它能唤起许多永不褪色的记忆。但照片渐渐泛黄，日益模糊。数码技术的时代，照片很多，记录着日常生活的点点滴滴，可以随时上传到网络与人分享。它从不泛黄，永不模糊，但在快速浏览与频繁更新中，值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。
黑白胶片与数码技术就像尺素与短信、马车与高铁、书法与“键谈”、远足与网游、品茗与快餐，品评它们又岂是一个“利”字或“弊”字可以概括的?这当中，掺和有科技的因素，有文化的因素，有传统的因素，有心理习惯的因素……其实，人们最希望拥有的是现代科技的便捷加上传统文化的醇香，而这恰如鱼与熊掌，兼而得之实在不易。
高考作文涉及到的又一方面的话题是“科技对传统审美观念的冲击”。如2014年高考辽宁卷作文题提供了这样一则材料：
夜晚，祖孙二人倚窗远眺。“瞧万家灯火，大街通明，霓虹闪耀，真美!”男孩说，“要是没有电，没有现代科技，没有高楼林立，上哪儿看去?”老人颔首，又沉思摇头：“可惜满天繁星没有了。沧海桑田，转眼之间啊!当年那些祖先，山洞边点燃篝火，看月亮初升，星汉灿烂，他们欣赏的也许才是美景。”
读罢这则材料，笔者觉得：如果“当年那些祖先”能够“穿越”回来，即便他们依然认为篝火、明月、星汉是大自然中最美丽的景观，但他们还乐意栖居在山洞里燃着篝火欣赏那满天繁星吗?现代科技早已潜入到了人们的灵魂深处，纵然我们会偶尔生出几许怀旧的情愫，那不过是我们在内心珍存的原始记忆陨落时的惆怅，纵然我们心向往之，也未必愿意返璞归真。在现代社会中，像陶渊明、梭罗这些真正倾心于自然的隐者已经很难寻觅了。
高考作文所涉及的有关科技的材料，还触及到了近乎于“科幻”的话题。如2014年高考天津卷的作文材料，讲的是一则带有几分科幻色彩的故事，揭示了现代科技给人带来的“荒诞感”：
也许将来有这么一天，我们发明了一种智慧芯片，有了它，任何人都能古今中外无一不知，天文地理无所不晓。比如说，你在心里默念一声“物理”，人类有史以来有关物理的一切公式、定律便纷纷浮现出来，比老师讲的还多，比书本印的还全。你逛秦淮河时，脱口一句“旧时王谢堂前燕”，旁边卖雪糕的老大娘就接茬说“飞入寻常百姓家”，还慈祥地告诉你，这首诗的作者是刘禹锡，这时一个金发碧眼的外国小女孩抢着说，诗名《乌衣巷》，出自《全唐诗》365卷4117页……这将是怎样的情形啊!
不知道是否真的有那么一天，不知道这样的情形是否真的会出现，也不知道这样的情形出现究竟是喜是悲。
平心而论，科技带给我们的永远是利大于弊，否则我们绝不会视之为“第一生产力”，也不会有那么多仁人志士为科技献身，为科技发展不遗余力了。我们现在要探究的是在发展科技的同时怎样将它的负面效应降到最低，乃至使之成为促进文化传承与发展的助力;而不是因噎废食，视科技为文化的宿敌，甚至视若洪水猛兽――而承担这一重任的主力，将会是今天走上考场的一代青年。从这一意义上看，让他们先写这样的文章真的很有价值。想必“科技”这一话题在随后的高考作文中仍会有一定的地位。
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
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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