发布时间：
是的 在万方上看看就知道了
软件学报是很难投的，审稿时间长，难度大，是EI核心来源期刊； 可接受8000-10000字左右的长文； 稿量大，处理流程大多缓慢，应早投； 《投稿方式：直接网站在线投稿，中英文均可。初审后通知编号，邮寄审理费。外审通过后再通知其它处理事宜。 审理费：150元 审稿周期：6个月左右；发表周期：录用后的发表周期较长，需要耐心等待，但专刊较快. 版面费标准：元/面，收费比较厚道。该刊组织了很多专刊，投专刊的文章被录用后发表周期相对短，但录用率超低专刊反映信息较快，是一种不错的方式。 《模式识别与人工智能》比前者好中一些，但难度也不小。这个杂志是要求你寄两份打印稿，还有一份你的联系信息，然后大概一个星期左右他给你发email告知你通过初审，要求给审稿费100元，然后就是等待，大概三个多月给结果吧。每期文章大约20几篇，平均来说不是很好中，审稿一般4个月左右，发表周期就长了。
《模式识别与人工智能》
不是，该刊12年被EI终止收录《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。本刊主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展，旨在推动信息科学技术发展。1、自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。 2、1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。 3、1995年，被美国工程信息公司（Ei）收为Ei Page One数据库收录期刊。 4、1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。 5、1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。 6、1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。 7、2008年～2012年，被 EI Compendex 数据库收录。 8、2010年～2014年，获中国科协精品科技期刊项目资助。 9、为适应和推动我国人工智能、模式识别学科发展，本刊1999年由每期80页扩版至128页，2000年起由16开本改为大16开本，2004年由季刊改为双月刊，2013年由双月刊改为月刊。近两年来，本刊每期作了较大扩版。
软件学报是很难投的，审稿时间长，难度大，是EI核心来源期刊； 可接受8000-10000字左右的长文； 稿量大，处理流程大多缓慢，应早投； 《投稿方式：直接网站在线投稿，中英文均可。初审后通知编号，邮寄审理费。外审通过后再通知其它处理事宜。 审理费：150元 审稿周期：6个月左右；发表周期：录用后的发表周期较长，需要耐心等待，但专刊较快. 版面费标准：元/面，收费比较厚道。该刊组织了很多专刊，投专刊的文章被录用后发表周期相对短，但录用率超低专刊反映信息较快，是一种不错的方式。 《模式识别与人工智能》比前者好中一些，但难度也不小。这个杂志是要求你寄两份打印稿，还有一份你的联系信息，然后大概一个星期左右他给你发email告知你通过初审，要求给审稿费100元，然后就是等待，大概三个多月给结果吧。每期文章大约20几篇，平均来说不是很好中，审稿一般4个月左右，发表周期就长了。
《模式识别与人工智能》
《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。本刊主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展，旨在推动信息科学技术发展。本刊1989年创刊，双月刊，主编为戴汝为院士。本刊创刊以来，得到较大发展，已成为模式识别、人工智能学术界有较大影响的刊物。1、自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。2、1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。3、1995年，被美国工程信息公司（Ei）收为Ei Page One数据库收录期刊。4、1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。5、1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。6、1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。7、2008年，被 EI Compendex 数据库收录。8、2010年，获中国科协2010年度精品科技期刊项目资助。9、为适应和推动我国人工智能、模式识别学科发展，本刊1999年由每期80页扩版至128页，2000年起由16开本改为大16开本，2004年由季刊改为双月刊。近两年来，本刊每期作了较大扩版。人工智能是我国优先发展的学科之一，模式识别与智能系统是我国鼓励发展的专业。近些年来，我国人工智能、模式识别学科发展较快，在研究与应用方面不断取得进展。本刊将会成为与学科同步发展的精品性期刊。本刊共设四个栏目：论文与报告；综述与评论；研究与应用；信息与动态。
《计算机应用研究》 目前是北大核心期刊+中国科学引文索引数据库（CSCD核心）-E，审稿非常严格。投稿时需要带上基金项目，至少是省级的科技类基金项目，国家自然科学基金更好，例如，国家自然科学基金（），江苏省自然科学基金项目（），江苏省教育厅基础研究计划项目（），江苏省科技厅科技攻关计划项目（），否则很难录用正刊，增刊倒是挺容易的。正常情况下，审稿周期是2~3个月，如果运气好，恰好遇到个审稿速度快的外审专家，1个多月也能返回结果（通常外审专家都是到最后期限才返回，摆架子，显得自己很牛掰），如果遇到多次返回修改，则需要3~6个月不等，顺利录用还好，如果不录用，只能白白耽误3~6个月的宝贵时间，版面费一般在2500~4000之间，杂志社会提供发票和纸质用稿通知书，录用后需要1年多见刊。这个期刊主编主要收大学单位作者的文章，如果是二本或者高职院校投稿录用难度很大。建议您不要投这个期刊，可以试试《计算机仿真》、《计算机工程与设计》等期刊。以上讲的都是硬投稿情况，如果是走内部渠道操作就不一样了，像《计算机应用》《计算机工程》《计算机工程与应用》《计算机应用与软件》《计算机测量与控制》《计算机学报》《自动化学报》《机器人》《模式识别与人工智能》《控制工程》《重庆邮电大学学报.自然科学版》《河北大学学报.自然科学版》《电子器件》《东南大学学报.自然科学版》《仪表技术与传感器》《传感技术学报》《电工技术学报》《电力电子技术》学海湾都有主编一手内部渠道，100%录用，快的话投稿后1周就能在投稿系统里查到录用，3个月左右见刊，可以节省您大量的时间。 希望能对楼主有帮助，您也可以去张老师的博客看一下。（）里面有更详细的介绍。我也是从他那里了解到的这些信息。
收录。只有你的算法牛，点子好。
不是，该刊12年被EI终止收录了，
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
()，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：“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„„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;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
第5 / 6页
推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡等。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：
【1】史忠植. 高级人工智能(第二版). 科学出版社, 2006.
【2】玛格丽特·博登，人工智能哲学，上海译文出版社2001-11-01
【3】 Russell S., Peter Norvig，人工智能——一种现代方法(第二版)北京：人民邮电出版社, 2004 【4】史忠植. 智能主体及其应用.科学出版社,2000.
【5】 叶世伟, 史忠植 译. 神经网络原理(Simon Haykin: Neural Networks) . 机械工业出版社,2004.
【6】蔡自兴，徐光佑，人工智能及其应用(第三版). 北京：清华大学出版社，2003年
【7】卢格尔，人工智能，机械工业出版社，2009-03-01
【8】CarolynAbate，人工智能改变生活，南方都市报，2012-09-30
【9】门泽尔，机器人的未来，上海辞书出版社，2002年
【10】钱学森，关于思维科学，上海人民出版社，1986
【11】钱铁云，人工智能是否可以超越人类智能?，科学社会与辩证法，2004
【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。
“衣食住行加互联网”，一夜之间诞生了许多现在的互联网大厂，不过时过境迁尘埃落定之后，现在似乎已经是人工智能的时代了。但是但凡体验过若干次人工智能不那么智能的时刻，总是不免从脑海深处发出灵魂之问：人工智能？B站上的一些人工智障表现，常常有数百上千万人围观。正是因为现有的人工智能技术在大多情况下，都不能善解人意地解决实际需求，在互联网上还诞生了一批反其道而行的大发明家，他们的产品生动地展现了，“什么叫做别人家的产品要钱，他们家的人工智能产品要命”。 人工智能像极了人工智障究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。
谁还记得那些年大火的“互联网+”吗……“衣食住行加互联网”，一夜之间诞生了许多现在的互联网大厂，不过时过境迁尘埃落定之后，现在似乎已经是人工智能的时代了。
但是但凡体验过若干次人工智能不那么智能的时刻，总是不免从脑海深处发出灵魂之问：人工智能？就这？
在电影中，人工智能是这样的，无所不能、追求进步、感情丰富、思考着我是谁我从哪里来我到哪里去的深刻命题……然而现实中呢？机械地接受指令还常常阴差阳错，遇上一些突发情况立马整不会，更别说跟你沟通交流情感往来这些场景了。
B站上的一些人工智障表现，常常有数百上千万人围观。例如，一篇长使英雄泪满襟的《出师表》在谷歌翻译看来，那就是纵横古今三千年的跨学科大作文，充斥着偶尔点题的前言不搭后语，让人哭笑不得。
再譬如说疫情以来，得到广泛应用的智能人脸识别系统更是引起了很多争议和讨论，人们在担心自己隐私泄露和安全性问题的同时，也发现人脸识别系统常常给人以“惊喜”：
有时候化个妆或者戴个眼镜就完全识别不出来，有时将图片识别为真人，之前更是出现了王者荣耀的人脸识别将狗认作了人脸这种新闻。
正是因为现有的人工智能技术在大多情况下，都不能善解人意地解决实际需求，在互联网上还诞生了一批反其道而行的大发明家，他们的产品生动地展现了，“什么叫做别人家的产品要钱，他们家的人工智能产品要命”。
所以说，你是否思考过这个问题，为什么现在的人工智能存在着那么多的诟病？真的只是因为发展时间短暂赞不成熟吗？还是说从根本上就南辕北辙了呢？
01 主流人工智能为什么不“智能”？
一些人工智能之所以并不像想象起来那么智能，那是因为其实他们都只是专用人工智能，而非像人类那样能够胜任各种任务的通用人工智能系统（Artificial General Intelligence）。
目前主流AI研究所提供的产品都不属于“AGI”的范畴，例如曾经因为打败李世石与柯洁而名震天下的谷歌公司的Alpha Go，其实就是一个专用的人工智能系统。
它除了用来下围棋之外，甚至不能用来下中国象棋或是日本将棋，更别说进行医疗诊断，或是为家政机器人提供软件支持了。
虽然驱动Alpha Go工作的“深度学习”技术本身，可以在进行某些变通之后被沿用到其他人工智能的工作领域中去，但进行这种变通的是人类程序员而不是程序本身。
不妨追溯人工智能的起源，它的诞生本来就是哲学思辨的产物，很多人或许看过《模仿游戏》，主角图灵其实对于AI科学的兴起起到了至关重要的作用。
在1950年，他的一篇论文中提出了著名的“图灵测验”，并认为人造机器具备人工智能的条件，就是它的言语行为是否能够成功模拟人类的言语行为。（也就是说我们和机器对话时会误以为它是真人）。
其实从诞生时起，AI研究就要探讨，什么是“智能”？究竟是能解决具体问题，还是在行为层面和人类相似？而判断AI系统好不好，也往往取决于它能否达到设计者最初的目标，这和物理实验判断假设合理性的路径不同。
在目前AI研究进路多样的阶段中，没有哪一种获得了绝对优势，不过我们可以大致将它分为符号主义和联结主义两个进路。
不要被这些晦涩术语所吓到，所谓符号主义进路，其实就是用现代的形式逻辑进行推演，就比如在计算机编程的时候，输入一些现实的数据，然后通过逻辑进行推理达到结果。这种进路其实被广泛应用，但是它存在一些根本问题，也造成了很多灾难：
比如2019年的这场空难，它的事故源自飞机上的AI系统，这个系统自动控制飞机头和地面的角度，而且人很难找到手动控制的按钮，只能依赖AI。
它的工作原理很简单，机头有个传感器探测飞机和地面角度，之后把数据给系统，系统就自动调整直到符合标准。
然而，一个根本问题是，如果传感器本身坏了怎么办？这种AI系统无法解决这个问题，因为它的原理就是根据给定的经验数据进行机械的逻辑推演，它无法灵活根据现实环境的变化临时判断。
其实这种进路的AI系统，都是运用了现代的形式逻辑思维，虽然它也很难满足另一派基于联结主义的深度学习技术发展（想必大家在科技类新闻中常常会见到“深度学习”这一热词，尽管可能不清楚它的意思）。
但是，在真实的生活中，我们一般人经常不会采用形式逻辑思维，而且这种思维本身看似比我们的“直觉”、“想象”要更加理性、科学，但是也会造成很多问题：
比如说，形式逻辑无法检查自己处理的经验性命题本身的真假，上述中那场空难就是例子，而为了克服这一点，设计者通常预设了很多经验事实在推理中起到了真理的作用，进而将经验世界加以固化了。
人类可以轻松在变化的经验世界和不变的逻辑世界中进行切换，但是依赖形式逻辑的AI却无法做到。
又比如说，形式逻辑的语义注重刻画“边界明确”的极端情况，但是日常生活中很多表述都处于语义模糊的“灰色地带”。
一个具体例子是“张三有钱”这句话，按照现代逻辑的表述，哪怕只有一分钱属于张三，“张三有钱”这句话就是真的，但人们日常的表述显然意味着，张三的财富必须远超一般人。
而一个现实的问题是，形式逻辑不考虑经济性和可行性，只关注有效性，这意味着在实际应用到AI编程时，它不在意所需的大量公理和推理步骤。但是实际的AI编程显然要考虑成本问题和工程效率。
至于所谓的联结主义AI研究，并不关注符号层面上对人类的信息处理过程进行逻辑重构，而是注重如何以数学方式模拟人类神经网络的运作方式，并通过对于此类神经元网络的“训练”，以使其能够给出用户所期望的合格输出。
02 深度学习对人类文明有隐藏威胁
时下流行的“深度学习”技术，其前身其实就是联结主义，或者叫做“人工神经元网络”技术。
关于这一技术，有个浅显易懂的类比。假设有一个外国人跑到少林寺学武术，而且他和师父之间语言不通，那么他就先观察师父的动作，再跟着学习。
师父则通过简单的肢体交流告诉徒弟学的是否对，假如徒弟知道自己错了，他也不能通过语言知道自己究竟哪里错了，只有无限地猜测并模仿，直到师父肯定为止。
这种方式显然效率很低，但是“胡猜”却是联结主义的实质，因为这种AI系统不知道输入的信息意味着什么，它是通过一次次猜测可能的结果，如果与人类预先给定的“理想解”符合，则加以保存“记忆”，并在此基础上继续“学习”。
而所谓“深度”学习，其实并不意味着AI可以深度理解学习内容，它的原文“deep learning”翻译为“深层学习”或许更不容易引发歧义。
它的意思是通过系统技术升级，增加隐藏的单元层、中间层数量，这种方式显然依赖于硬件的提高和互联网普及所带来的大量数据。
那么，深度学习为何会对人类文明造成潜在威胁呢？
这里说的威胁，不是那种科幻式的想象，而是一种基于现实的考量。简单说来，“深度学习系统的大量运用会在短期内对特定领域内的人类工作岗位构成威胁，由此也会对人类专家的稳定培养机制构成威胁，并使得深度学习未来的智慧汲取对象变得枯竭”，由此，人类文明在耗尽了深度学习的短期红利后，可能走向衰落。
这段话究竟是什么含义？
我们从医学中的肿瘤AI诊断说起，这种新兴技术在设计深度学习框架时，必须依赖专家医生进行数据的标注，但是专家医生本人的读图能力却是数十年的学习和实践中积累的。
换言之，当这种AI技术得到推广，医学院的学生可能没有精神动力再耗费多年心血进行相关学习，从长远来看，这会造成人类医生相关能力的衰弱。
而且，由于深度学习的统计学机制会剔除偶然数据，很多罕见病例的肿瘤形态不会被标注，这种情况下，只能依赖人类医生，长远来看，AI肿瘤诊断也会对人类医生诊断罕见病例的能力产生负面影响。
徐英瑾老师认为，深度学习技术对专业领域劳动力的剥削和取代，实际上对人类文明的人文资源产生了剥削和威胁。
所谓的人文资源，包括了稳定而不僵化的知识培养体系，使得劳动力在专业技能和文化素质等方面都能有所发展，而且每个人的思想与技能水平的差异性，又使得人文资源充满丰富性和多样性，这是一个社会的人文资源能够可持续发展的重要前提。
但是现有的AI系统不能像真人那样对同一价值内容产生多样性的认识，深度学习机制实际上是收集了大量的一般性认识，并加以平均化，它无形中排除了很多个性化的认知，但是却无法产生新的历史发展可能性。
这种僵化和平均化的一个后果，是人类提出新动议时被AI所限制。比如说，喜欢创新的影视制作者提出新的方案时，如果资本方依赖深度学习所提供的信息处理方式，就会以“缺乏数据支持”为由反对这种创新，那么有想法的导演和编剧就无法得到资本界的支持来从事创新性的文艺创作。
03 对眼下的主流的AI研究的批评
传统的的AI系统需要对系统所面对的环境，或者是所要处理的任务类型给出非常清楚的界定，因此不具备那种针对开放式环境的适应性。
然而，现实生活中，即使是鸟类的自然智能，也都具有那种处理“全局性”性质的能力。譬如说，乌鸦所面临的原始环境肯定是不包含城市的，但是这并不妨碍日本东京的乌鸦成了一种高度适应城市环境的生物。
成精的日本乌鸦
此外，自然智能常常能用相对经济的方式对环境作出回应。例如我们很难想象一只猴子为了辨认出它的母亲，需要像基于深度学习的人脸识别系统那样先经受海量“脸”信息的轰炸，就像我们很难设想柯洁在获得与“Alpha Go”一决高下的能力之前，需要像它那样自我对弈几百万棋局一样。
相反，对于信息的过分榨取，已经使得当下的人工智能陷入了所谓“探索-榨取两难”，如果不去海量地剥削人类既有的知识，机器便无法表现出哪怕出于特定领域内的智能。
然而，一旦机器剥削人类既有知识“上了瘾”，就无法在任何一个领域内进行新的探索。
与之相比较，相对高级的自然智能却都具备在不过分剥削既有知识的前提下进行创新的能力（比如司马光在“司马光砸缸”这一案例中所体现的创新能力）。
因此，假使有一天一种超级AGI实现了，它的技术路径也必然与现在主流的人工智能技术非常不同。
总体来看，目前被社会各界所热炒的AI的概念，是需要一番冷静的“祛魅”操作的，这需要一定的科学知识做支撑，也需要一定的哲学剖析能力做辅助。
我国目前AI发展的基本策略，就是利用中国庞大的互联网用户所产生的数据红利，拓展缘起于美国的深度学习技术的应用范围，这就使得相关技术的发展更容易收到某些国家来自技术供应端的打压。
要从这种局面中找到出路，创新性的哲学思维就显得很重要。例如如果我们能够开拓出一种基于小数据的（而非大数据的）、并由此在原则上就不需要大量获取用户个人信息的新AI发展思路，就完全可能由此规避美国目前针对我国的大多数政策限制。
##20211026
本期活动
日常生活中，你遇到了哪些“人工智障”的事件？你对AI的前景有着怎样的理解和展望？从哲学角度来看，你觉得AI发展的未来方向在哪？欢迎在留言区聊一聊，小北将挑选2位幸运读者，送出本期主题图书《人工智能哲学十五讲》。
在人工智能时代，“通用人工智能”技术依旧遥远，未来的理想路径或许是“小数据主义”、“绿色人工智能”、“心智建模”。
点击图书封面，即可直接购书
-End-
编辑：孙嘉婧、黄泓
观点资料参考：《人工智能哲学十五讲》，徐英瑾著
BurningEmpty
越晦涩的书，读完越享受｜重磅好礼
“慈禧们”没少买军舰，为什么李鸿章和北洋海军一败涂地
事不避难 义不逃责——重大古籍整理工程《儒藏》的出版
如果你也被人工智障坑害过
人工智能像极了人工智障相关阅读：
人工智能 = 人工智障
你还别说，你这个机器人怪可爱的
有一点点心动
但是“智障”起来是真的智障
特别是一个人在房间的时候
突然一下智能音响跟你搭话了
多恐怖啊，甚至空气都有一点冷了
还有扫地机器人。。。
我在启动它之前要把家里所有能挪动的障碍物都挪动一下，不然我怕卡住它
挪完了，不时还是能够听到他被卡住的声音
特别是推拉门的轨道
抱起来，它又骑上去了
抱走，它又来了
你别说它还挺有脾气
扫地机器人：你别拦着我，我今天一定给这块干平，整干净了，你放开我。”
然后我就成为了扫地机器人保姆。
人类不可能淘汰的，因为机器人需要被监督。
诶，要是有机器人可以监督扫地机器人呢？
- End -
可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
一、CCD图像传感器CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。二、图像识别系统定位的工作原理在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。
随着互联网的不断发展，各种计算机智能系统技术也得到了很好的发展。那么有多少人了解人工智能呢？关于人工智能技术中的图像识别有哪些要点呢？大家对于人工智能需要了解什么？对于当下热门的AI+图像识别技术来说，神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。下面电脑培训为大家详细分析以下两种常见的AI图像识别技术。一、神经网络图像识别技术想要了解AI图像的识别技术，最重要的就是需要了解神经网络图像识别技术，其实神经网络图像识别技术就是人工神经网络图像识别技术，它主要是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程中反映人脑某些特性的计算结构，在解释的过程中主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT培训发现神经网络系统本身是没有完全模拟人类的神经网络的，主要是通过对人类的神经网络抽象、简化和模拟实现相关计算结构效率进行提升的。对于神经网络图像识别技术来说，图像识别主要可以通过神经网络学习算法的应用来实现。在使用神经网络的图像识别中，我们首先需要预处理相关图像。并且四川北大青鸟认为该预处理主要包括将真彩色图像转换为灰色，度数图、灰度图像的旋转和放大，灰度图像的标准化等。二、非线性降维的图像识别技术除了神经网络的图像识别技术之外，非线性降维的图像识别技术也是当前AI时代更常用的图像识别技术。对于传统应用计算机实现的图像识别技术，它是一种相对高维的识别技术。这种高维特性使得计算机在图像识别过程中经常承受很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量，非线性降维图像识别技术是一种能够更好地实现图像识别和降维的技术形式。在学习软件开发的过程中，很多人对IT行业的了解非常少，不知道IT行业具体能够做什么？其实在生活中的很多技术都是需要在计算机技术的基础上进行实施的，在参加四川电脑培训的同时了解更多相关的行业知识，这样对以后的发展有很大的帮助。
人工智能未来的发展前景非常广阔，应用方向主要有智能汽车、智能机器人、智能客服、虚拟主播、智能创作、智能医疗、智能RPA、智慧城市、搜索引擎+智能推荐、工业视觉、金融大数据等场景。
随着机器翻译、图像和人脸识别等领域的日渐成熟，如果说人工智能的上半场是技术的飞跃，那么人工智能的下半场则是在各个场景落地，而人工智能的下半场才刚刚开始。若帮助到您，望采纳！
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。