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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】
1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页
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
4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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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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那你在网上找找（人工智能与机器人研究）吧~~看看别人的是怎么写的~
近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。 近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。 人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。 人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力： 自然语言处理（natural language processing） 知识表示（knowledge representation） 自动推理（automated reasoning） 机器学习（machine learning） 计算机视觉（computer vision） 机器人学（robotics） 这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。 关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。 在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。 在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。 ①1943-1955年人工智能的孕育期 人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。 ②1956年人工智能的诞生 1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。 ③1952-1969年人工智能的期望期 此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。 后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。 1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。 ④1966-1973人工智能发展的困难期 这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。 第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知； 第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。 第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。 ⑤1980年人工智能成为产业 此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。 ⑥1986年以后 1986年，神经网络回归。 1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。 1995年，智能Agent出现。 2001年，大数据成为可用性。 在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。 在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。 2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。 2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量亿，语音识别率达97%。 “深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。 百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。 语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 工业是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。 工业已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业”对于未来中德经济发展具有重大意义。 工业项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。 它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。 但是随着AI的发展，工业的推进速度将会大大推快。 人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如： ①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。 ②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。 ③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。 ④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。 ⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。 ⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。 ⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。 ⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： （1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。 （2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。 （3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。 Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。 深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络； LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM； 生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。 随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。 [1] Russell,.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（重印） [2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社， [3]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017,(04):107-108. [4]王超.从AlphaGo的胜利看人工智能的发展历程与应用前景[J].中国新技术新产品,2017,(04):125-126. [5]朱巍,陈慧慧,田思媛,王红武.人工智能:从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策[J].科技进步与对策,2016,(21):66-70. [6]王江涛.浅析人工智能的发展及其应用[J].电子技术与软件工程,2015,(05):264. [7]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012,(08):151-152. [8]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,(02):4-7. [9]王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息,2009,(03):343+342. [10]李德毅,肖俐平.网络时代的人工智能[J]中文信息学报,2008,(02):3-9. [11]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横,2007,(05):17-18 [12]孙科.基于Spark的机器学习应用框架研究与实现[D].上海交通大学,2015. [13]朱军,胡文波.贝叶斯机器学习前沿进展综述[J].计算机研究与发展,2015,(01):16-26. [14]何清,李宁,罗文娟,史忠植.大数据下的机器学习算法综述[J].模式识别与人工智能,2014,(04):327-336. [15]郭亚宁,冯莎莎.机器学习理论研究[J].中国科技信息,2010,(14):208-209+214. [16]陈凯,朱钰.机器学习及其相关算法综述[J].统计与信息论坛,2007,(05):105-112. [17]闫友彪,陈元琰.机器学习的主要策略综述[J].计算机应用研究,2004,(07):4-10+13. [18]张建明,詹智财,成科扬,詹永照.深度学习的研究与发展[J].江苏大学学报(自然科学版),2015,(02):191-200. [19]尹宝才,王文通,王立春.深度学习研究综述[J].北京工业大学学报,2015,(01):48-59. [20]刘建伟,刘媛,罗雄麟.深度学习研究进展[J].计算机应用研究,2014,(07):1921-1930+1942 [21]马永杰,云文霞.遗传算法研究进展[J].计算机应用研究,2012,(04):1201-1206+1210. [22]曹道友.基于改进遗传算法的应用研究[D].安徽大学,2010
具/体/要/求/有/吗？
王斌博士，CSHIA智能家居技术研究院院长
人工智能技术是当前的热点，也是我们国家的战略。事实上，人工智能已经热了很多年了。人工智能源于上世纪60年代，美国的一帮学者，开了一个会议，想用计算机来模拟人的智能，开创了人工智能发展的一个先河。在研究初期，人工智能被寄予很多希望，这些学者们兴奋无比，各个学派都投入了大量的人力物力。实际上，研究的结果并没有大家想象中的那么好。
人工智能的发展史
我们知道人工智能技术要发展，依赖于计算机技术的进步。在上世纪70年代到80年代的时候，个人计算机还有大型计算机开始发展，计算机的存储技术和运算速度，有显著的提高。尤其是随着集成电路不断的发展，带动了整个计算机行业快速的技术进步。有这样的硬件支撑，人工智能技术在上世纪80年代的时候，又有了一次大的飞跃，主要来源于计算机的存储能力和计算机的计算能力。
当时，科学家的思路是想把某个领域的知识全部存起来，存到硬盘上或者电子介质上。问题是如何利用计算机的快速计算能力，才能快速搜索到问题的解决方法？这个东西，当时取名叫做专家系统。专家系统被期待为在某个领域，无所不知，具有丰富知识的设备。所以专家系统火了一阵子。当时我们国家研究出了很多专家系统，比如说天气预报的专家系统，还有渔业，海洋，林业等各方面的专家系统。这些系统跟当时的计算能力是相匹配的。但是我们再反过头来看，这些系统的应用，并不像想象中那么好。
所以在上世纪80年代，人工智能就火不起来了，因为大家发现投入产出比和解决实际问题的能力太低。所以曾经有一段时间，人工智能研究专家都被视为取科研经费的。有一段时间，行业里面都在调侃，人工智能研究的唯一作用，就是让很多博士发表论文而已，对国民经济的贡献很少。
时间轴调到本世纪初，随着互联网技术的发展和计算机能力的提高，另外还有很多新的个人工智能理论的不断出现，使得人工智能解决实际问题的能力大幅提高。这里不得不提到一个比较有代表性的事件，Alphago和围棋选手柯洁的比赛，最后人工智能战胜了人类。Alphago所涉及的深度学习技术之一——深度神经网络（Deep Neural Networks），在AlphaGo中有两个强大的深度神经网络：策略网络（Policy networks）用于选择下一步棋的走法，评估函数（Value networks）用于评估棋盘的全局形势。AlphaGo是人工智能技术的漂亮应用，与其说机器战胜了人类，不如说人类的智慧战胜了自己。目前在语音识别，计算机视觉，生物信息学，自然语言处理，推荐系统，机器人等诸多方面，人工智能都有着广泛的应用。
到今天为止，人工智能能够热起来，主要不在于技术本身，而在于其产生的 社会 影响力。目人工智能在很多岗位上逐渐取代人的一部分功能，也引发了一些革命。比如说大家现在经常接到一些机器人电话，自动与客户语音交互。还有我们看到的一些新闻稿件，都是人工智能撰写的，代替了很多编辑的工作。所以在智能家居领域引入人工智能，不是一个营销噱头，是对智能家居的发展有实实在在的推进作用。
人工智能在智能家居领域究竟能起到什么作用？
语音识别技术方面，自从2016年CSHIA与科大讯飞合作做语音库，基于语音识别的机器人开始在国内火了，紧接着是智能音箱。如今智能家居系统操作，不再依赖于面板和APP，只需要一个指令如开灯关灯。若加入语义后，只需要涉及到关键词，它就会自动匹配功能。现在这种机器人和语音音箱产品，在市面上已经很多。
图像方面，涉及到的产品用的最多的就是人脸识别。尤其在智能家居领域，现在也有个别企业把人脸识别和智能门锁结合起来，在智能社区领域，人脸识别和可视对讲、道闸系统结合起来等等，如今已经有了非常广泛的应用。
数据方面，比如说 健康 数据。通过传感器对一些数据进行采集，采集完了以后把它送到人工智能系统当中进行判断，对某种疾病的信息诊断和管理。这现在在很多社区的智能家居的案例当中，也有零星的应用。
这些是目前在智能家居领域当中已经用了的一些人工智能技术。那未来的话，人工智能技术到底该如何去帮助人们更好的生活呢？我想可能不仅是从技术方面去驱动，另外一个层面是需要从需求方即人真正的痛点问题，去做人工智能技术的规划。比如CSHIA最近在做基于养老社区的小组，我们确定了人工智能在养老方面的应用，以及要解决的痛点问题。
一是老年人的生理补偿问题，因为老年人的视觉、听觉和触觉都已退化，通过传感、图像和语音功能，使老年人的视力和听力年轻人一样好；
二是老年人的心理慰籍问题。目前我们主要是从以下几个方面讨论：
1.老年人的陪伴，人老后总是喜欢回忆当年，而年轻人又不想听，机器人可与他们进行交流，实现他们的分享愿望。
2.老年人和子女、老同事、朋友可方便得进行快捷视频通话，运用人工智能技术去建立起有效连接。
3. 健康 管理。大家都知道，老年人身体正逐渐走下坡路，那怎么样去管理可使得身体衰老得更延缓一些呢？解决方案包括提醒吃药，生理指标监测， 健康 生活管理等等。所以人工智能从这几个方面去贴近养老社区，是能够解决老年人的痛点问题的。
人工智能不仅在养老领域应用，还可拓展到儿童领域，与儿童的需求结合起来。所以人工智能技术一定是跟具体的应用场景和痛点结合起来，去解决实际问题，并且在这些痛点和需求层面会衍生很多产品、硬件与智能家居系统结合起来，形成产品联动，甚至是系统解决方案。
智能家居集成商如何应对在人工智能发展？
集成商往往会担心，人工智能技术出了很多新的产品，和以前做的产品不一样，不太会集成了，形成了一定的门槛。其实大家不必太担心，因为越是智能化的东西，操作越是便捷。它会像手机和很多入户到家的消费电子产品一样，会能够很好的融入到智能家居系统当中来。
人工智能的发展会使整个智能家居行业产生一些变化，主要集中在市场营销方式上。智能家居市场目前主要是别墅、房产、酒店和工装。但随着人工智能技术的发展，会催生普通消费者的消费升级。当这一人群扩大的时候，怎么面向这些普通的老百姓和消费者来进行新产品推广和使用安装成了新的问题。
于是，市场上将衍生出新的营销和销售策略，如新零售。新零售将会使集成商从个性化的定制者会变成智能家居服务商。业务范围将大大的提高，也将推动智能家居的发展。但未来市场怎么变化？未来产品形态怎么变化？还需要后边进一步验证。总之，智能家居的发展由新技术不断推进，无论是消费者也好，还是集成商、设备商都会从中获利，得到我们想要的东西。
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人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
知识产权方面的引导
专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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智能家居控制系统的设计与实现 [2009-03-18 06:41] ;;; 摘要：介绍了以PC（个人计算机）、MCU（单片机AT89C52）、双音多频编解码集成电路MT8880C、语音录放芯片ISD4004和无线数据收发芯片nRF401为核心，通过现有的电话网络终端或者互联网网络终端实现远程控制的智能家居系统，给出了该系统的电路原理和办硬件设计与实现方法。;;; 关键词：远程控制 双音多频 网络通讯 无线通讯 家庭自动化２１世纪是信息化的世纪，各种电信和互联网新技术推动了人类文明的巨大进步。数字化家居控制系统的出现使得人们可以通过手机或者互联网在任何时候、任意地点对家中的任意电器（空调、热水器、电饭煲、灯光、音响、ＤＶＤ录像机）进行远程控制；也可以在下班途中，预先将家中的空调打开、让热水器提前烧好热水、电饭煲煮好香喷喷的米饭……；而这一切的实现都仅仅是轻轻的点几下鼠标，或者打一个简单的电话。此外，该系统还可使家庭具有多途径报警、远程监听、数字留言等多种功能，如果不幸出现某种险情，您和１１０可以在第一时间获得通知以便进一步采取行动。舒适、时尚的家居生活是进步的标志，智能家居系统能够在不改变家中任何家电的情况下，对家里的电器、灯光、电源、家庭进行方便地控制，使人们尽享高科技带来的简便而时尚的现代生活。１系统的总体结构及工作过程智能家居系统由系统主机、系统分机、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ服务器和网络接口等部分组成。其中系统主机通过服务器（个人）连入Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，并通过自己的ＰＳＴＮ�公用电话交换网接口电路连入ＰＳＴＮ。其结构图如图１所示。主机与分机通过无线传输组成星形拓扑结构。系统主机通过本地无线传输网络同系统分机进行通讯、传输控制命令和反馈信息。该系统正常工作时，用户可以通过);>Ｉｎｔｅｒｎｅｔ和ＰＳＴＮ两种网络进行访问，当通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ访问时，本系统可提供一个界面友好的终端软件，用户只需登陆到运行在家中的服务器即可对家中的设备进行远程控制；当通过ＰＳＴＮ访问时，本系统将为用户提供语音操作界面。其工作流程如图２所示。２系统的硬件构成本系统的硬件主要有系统主机与系统分机两大部分。系统主机由单片机ＡＴ８９Ｃ５２和各种接口电路组成，如图３所示。系统分机由单片机ＡＴ８９Ｃ５２和各种接口电路、传感器单元电路、固态继电器控制电路组成，并由固态继电器控制具体设备，具体硬件组成框图如图４所示。通过系统主机的各种接口电路可将主机ＣＰＵ从繁忙的计算中解脱出来，以便把主要精力运用在控制和信息传递上。系统主机主要依照各个功能电路的输出结果进行判断和控制命令的输出。系统分机的各种接口电路和主机相似，只是根据设备的不同（传感器单元）有着细节上的变化。下面主要介绍系统主机的各种接口电路。２．１ ｎＲＦ４０１ 无线数据传输电路无线数据传输电路由Ｎｏｒｄｉｃ公司的单片ＵＨＦ无线数据收发芯片ｎＲＦ４０１及其外围电路构成。ｎＲＦ４０１采用ＦＳＫ调制解调技术，其工作效率可达２０ｋｂｉｔ／ｓ，且有两个频率通道供选择，并且支持低功耗和待机模式。它不用对数据进行曼彻斯特编码，其天线接口设计为差分天线，因而很容易用ＰＣＢ来实现。);>;;; ２．２ 看门狗电路看门狗电路由ＭＡＸ８１３Ｌ及其外围元件组成。通常，在单片机的工作现场，可能有各种干扰源。这些干扰源可能导致程序跑飞、造成死机或者程序不能正常运行。如果不及时恢复或使系统复位，就容易造成损失。看门狗电路的作用就是在程序跑飞或者死机时，能有效地使系统复位以使系统恢复正常运转。因此，在程序中定期给Ｐ１．５送入看门狗信号，就可以保证在程序运行异常时，由ＭＡＸ８１３Ｌ使单片机复位。２．３ ＤＳ１３０７时钟接口电路ＤＳ１３０７时钟芯片是美国ＤＡＬＬＡＳ公司生产的Ｉ２Ｃ总线接口实时时钟芯片。ＤＳ１３０７可以独立于ＣＰＵ工作，它不受晶振和电容等的影响，并且计时准确，月积累误差一般小于１０秒。此芯片还具有掉电时钟保护功能，可自动切换到后备电源供电。同时还具有闰年自动调整功能，可以产生秒、分、时、日、月、年等数据，并将其保存在具有掉电保护功能的时间寄存器内，以便ＣＰＵ根据需要对其进行读出或写入。由于单片机ＡＴ８９Ｃ５２没有Ｉ２Ｃ总线接口，因此，要驱动ＤＳ１３０７，就必须采用单主机方式下的Ｉ２Ｃ总线虚拟技术。在此方式下，以单片机为主节点（主器件），主器件永远占有总线而不出现总线竞争，且可以用两根Ｉ／Ｏ口线来虚拟Ｉ２Ｃ总线接口。Ｉ２Ｃ总线上的主器件（单片机）可在时钟线（ＳＤＬ）上产生时钟脉冲，在数据线（ＳＤＡ）上产生寻址信号、开始条件、停止条件以及建立数据传输的器件。任何被选中的器件都将被主器件看成是从器件。在这里，ＤＳ１３０７作为Ｉ２Ｃ总线的从器件。Ｉ２Ｃ总线为同步串行数据传输总线，其内部为双向传输电路，端口输出为开漏结构，因此，需加上拉电阻。２．４ ＭＴ８８８０Ｃ双音频编解码电路由于单片机是通过ＭＴ８８８０Ｃ芯片得到ＰＳＴＮ网络的双音频信号解码输出，也就是说，单片机可以识别来自ＰＳＴＮ网络的控制信号，用户可以根据系统的语音提示进行按键选择以实现用户身份的识别与远程控制。因此，利用ＭＴ８８８０Ｃ的双音频编码功能，系统可以在紧急时刻将用户预置的紧急电话打到ＰＳＴＮ网络，从而把损失减少到最低。２．５ ＩＳＤ４００４语音录放电路ＩＳＤ４００４是美国ＩＳＤ公司生产的一种语音录放芯片。它可录制８～１６分钟的语音信号。该芯片可提供ＳＰＩ标准接口和单片机进行接口，其语音的录放控制均通过单片机来实现。该芯片的一个最大特点是可以按地址编程录放，因而可由ＩＳＤ４００４和单片机编程控制来构系统与ＰＳＴＮ网络用户的语音平台。由于ＩＳＤ４００４的ＩＮＴ和ＲＡＣ脚输出为开漏结构，因此需要加上拉电阻。);>２．６ ＭＡＸ２０２串行通讯电路通讯电路可由串行通讯专用芯片ＭＡＸ２０２组成，通过此电路可以方便地与ＰＣ机进行串行通讯。２．７ 铃流检测与摘挂机控制电路当系统被呼叫时，电话交换机发出铃流信号。振铃为２５±３Ｖ的正弦波，失真小于１０％，电压有效值为９０±１５Ｖ。振铃信号以５秒为周期，即１秒送，４秒断。由于振铃信号电压比较高，所以先要通过高压稳压二极管进行降压，然后输入至光耦。再经光耦隔离转换后，从光耦输出时通时断的正弦波，最后经ＲＣ回路进行滤波以输出标准的方波。该方波信号可以直接输出至单片机的定时器１进行计数，以实现对铃流的检测。由于程控电话交换机在电话摘机时电话线回路电流会突然变大（约３０ｍＡ），因此，交换机检测到回路电流变大就认为电话机已经摘机。自动摘挂机电路可以通过单片机的Ｐ１．７来控制一个固态继电器，固态继电器的控制端应连接一个大约３００Ω的电阻后再接入电话线两端，从而完成模拟摘挂机。３系统软件编制本系统软件主要由系统主机和系统分机的Ｃ５１程序和系统与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络通讯程序组成。３．１ 系统主机程序的编制系统主机程序主要用于实现系统的总体功能。包括无线数据传输程序、看门狗程序、时间戳程序、双音频编解码程序、语音录放程序、串行通讯程序、铃流检测与摘挂机控制程序、系统初始化程序、意外事件处理程序等。程序编制以消息驱动为主导思想。消息由计数器中断１、外部中断０和串行中断产生，在中断服务程序中，应将相应的状态位置位，而在消息循环中则应按相应的状态位调用功能函数，然后由功能函数将相应的状态位清０并完成所需功能，并最后返回到消息循环中。其程序流程如图５所示。该系统的分机程序和主机类似，故此不再详述。);>３．２ 系统与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络通讯程序的编制这部分通讯程序分为服务器和客户端两个程序，主要通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络完成用户的控制功能。服务器程序主要完成客户端与系统主机通讯的中转，即将客户端发来的控制或者查询命令成系统主机能识别的格式，或者将系统主机收到的报警等信息上传到客户端。服务器程序使用Ｓｏｃｋｅｔ与客户端进行Ｉｎｔｅｒｎｅｔ通讯。客户端程序是运行在远端用户的控制界面，主要用于完成家居内状态的显示以及对家居内电器的远程控制，同时使客户端直接连接到服务器。４结论本系统充分利用了现有的网络资源。通过在实际电话网络和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络中的试运行证明：该系统能够达到设计初期的各项要求。相信将在信息家电、智能小区等方面得到广泛应用。
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智能公共交通系统在中国城市的应用及发展趋势摘要:智能交通系统是目前国内外公认的解决城市交通拥堵问题的重要途径之一,也是费效比最显著的途径.作为国内城市交通系统最重要组成部分之一的公共交通系统,近年来开始出现了大量智能公共交通系统方面的应用尝试.对我国目前城市投入应用的智能公共交通系统(APTS)的应用状况进行了分析,并根据我国当前国情,分析了我国智能公交系统未来可能的应用方向,提出了对智能公共交通系统改进的技术趋势分析.关键词:智能公共交通系统;GPS;IC卡;应用0引言我国是发展中国家,虽然近20年来始终保持了经济的高速增长,但是与西方发达国家相比,在城市基础设施尤其是公共交通基础设施方面,依然存在着很大的差距.同时近年来随着我国城镇化水平的快速提高,城镇人口数量在急剧增加.此外,我国的城镇化时期恰好又伴随着机动化,这必然造成有限的城市道路空间与巨大的机动车增长之间的冲突,给本来就非常拥堵的城市交通增加了更大的压力.从世界范围来看城市交通的发展,几十年来世界各工业化国家城市机动交通的发展历程,大都走过了先发展小汽车,后控制小汽车,最终选择发展大公交的曲折道路.我国土地资源稀缺,城市人口密集,群众收入水平总体不高,优先发展城市公共交通更是我们的现实选择.近年来,我国各个主要城市在常规公交设施方面投资较大,城市公交运力得以快速增加,万人公交车辆拥有量由2001年的辆增长到2004年的辆.但是城市公共交通客运量并没有相应大幅度提高,部分城市呈现下降趋势.在出行方式结构方面,我国主要大城市公共交通基本呈现下降趋势,公交客运量和运力的比值均在下降,运力的增加不一定带来运量的增加.如图1所示,我国主要大城市历年公交运量Π公交运力比值都出现了大幅度下降[1].当前,城市居民对公共交通系统最大的不满主要就是公交服务水平低,例如公交出行速度慢、舒适性差、换乘困难等方面.在传统公交系统建设模式下,改善上述问题需要巨额建设经费的支持,其建设成效还要受到城市交通整体环境的影响.与之相对应,智能公共交通系统则是实现“公交优先”的最有效的途径之一.所谓智能公共交通系统,就是在公交网络分配、公交调度等关键理论研究的前提下,利用系统工程的理论和方法,将现代通信、信息、电子、控制、计算机、网络、GPS、GIS等新技术集成应用于公共交通系统,通过构建现代化的信息管理系统和控制调度模式,实现公共交通调度、运营、管理的信息化、现代化和智能化,为出行者提供更加安全、舒适、便捷的公共交通服务,从而吸引公交出行,缓解城市交通拥挤,有效解决城市交通问题,创造更大的社会和经济效益[2].1国内智能公共交通管理系统的应用现状智能公共交通系统作为智能交通系统重要的子系统之一,在我国“十五”科技攻关的智能交通系图1我国主要城市历年常规公交运量Π公交运力比值变化图 ratio of Urban passenger carrying amount andtransit capacity in cites of China统(ITS)城市示范中,北京市、上海市、青岛市、杭州市、重庆市等多个城市的ITS建设示范中都包括了智能公共交通系统的内容.将其作为缓解城市交通拥堵、提高城市公共交通服务水平的重要途径.当前我国城市智能公共交通系统方面的应用,主要集中在如下几个领域中[3].公交车辆智能调度系统国内城市对智能公共交通系统的探索实践是从公交车辆的定位监控开始的.到目前,多数进行ITS建设的城市其公交监控系统都已经从早期纯粹的公交车辆定位调度系统扩展升级为以公交车辆定位为基础,结合公交地理信息平台(GIS-T)、通信系统实施监控调度的智能调度系统.在公交车辆定位及监控调度系统的建设中,北京市作为我国的首都走在了建设实践的前面.北京公交ITS示范工程于1999年投入运行,首次投入运行的装有先进的车载卫星定位系统和无线通讯装置的车辆约为300多辆.除北京以外,国内上海、杭州、南京、深圳、成都、中山、包头等众多城市也都先后建成了公交车辆定位及监控调度系统.基本都实现了利用GPS系统定位功能,与电子地图相结合,实现了公交车辆的实时跟踪,并进一步确保了信息发布、车辆调度、车辆紧急救援报警等功能的实现.公交IC卡系统公交IC卡系统,是近年来中国智能公共交通系统方面一个成效显著、应用范围迅速扩展的系统.目前,公交IC卡售票系统已经在国内大量城市得到了应用,北京、上海、南京、杭州、重庆、青岛、广州、宁波、常州等城市的公交企业都结合本城市的公共交通特性,有针对性的建设了公交IC卡售票系统.近年来,中国城市公交IC卡系统的应用趋势是走向通用化,实现公交、地铁、轨道、轮渡、出租车都能够通用的公交IC“一卡通”.在利用公交IC卡系统促进居民采用公交出行,实现“公交优先”方面,北京市近期在城市公交IC卡应用方面取得了较为理想的成绩.在北京市公交系统实行公交IC卡4折优惠后,北京市公交IC卡用户实现了飞速增长.自2007年年初,北京市的公交运送量比以前增加10%,目前每天公交客流增加量约达112万人次.公共交通信息服务系统近几年,随着智能公共交通系统和互联网的建设,我国城市的公交信息服务已经得到了快速发展.目前公交信息服务系统应用状况,基本呈现如下特点:(1)公交服务网站成为城市最重要的公交信息服务模式.在国内的大型城市及经济发达区域的中型城市中,城市公交企业基本都建立了自己的公交服务网站.其中,以北京市、杭州市、南京市等为代表的城市公交服务网站采用了以GIS平台为基础的WEB服务模式,能够进行换乘查询等服务.(2)电子站牌应用规模开始扩大.国内一批积极进行智能公交系统建设的城市,在实现了公交车辆的实时监控后,开始将公交车辆信息通过电子站牌提供给公交乘客.电子站牌除了常规站牌的内容外,还可以显示下一班公交车辆的预计到站时间、以及线路上公交车辆当前所在位置等动态公交信息.(3)公交车载信息服务系统投入实用化应用.国内包括北京市、上海市、深圳市、青岛市等多个城市的公交企业在车辆上安装了车载信息系统,通过液晶显示器和音响系统可以进行播放多种信息,播放的信息内容通常包括新闻、广告、娱乐节目等.由于可以通过广告资源的置换获得系统设备的建设投资,目前各城市车载信息服务系统已经走上良性循环,进入实用化应用阶段.城市交通综合信息平台对于城市的ITS而言,涉及到公安交通管理、交通、规划、公交、货运、市政管理等多个部门的职能范围,每一个部门既是ITS的数据源,又是其它部门数据以及在多部门数据之上进行综合性加工处理所得到信息的需求者.只有各相关部门协调配合、协同行动起来,在一定的机制和技术手段下充分实现部门间的信息共享,城市ITS才可能顺利建设和发展,ITS才能真正在提高城市交通管理与服务水平,提高城市交通系统运行效率,缓解交通拥堵,站在城市大交通的高度提供科学的决策支持等方面发挥应有的作用.基于上述考虑,提出了建设城市智能交通共用信息平台的思想,并且随着我国ITS建设的深入进行,这种思想已经逐步获得了我国ITS业界的广泛认同.国家“十五”科技攻关期间,十个ITS示范城市已经不约而同地明确提出要建设城市交通共用信息平台.其中广州市、天津市、北京市、济南市等城市的共用信息平台建设列为“十五”智能交通系统应用试点示范工程.2中国城市智能公共交通系统发展的趋势展望随着城市交通管理、公共交通信息水平的快速提高,我国的城市智能交通系统获得了难得的飞跃发展良机.未来我国城市智能公交系统发展趋势,将以信息化、实时化为核心,以“人性化”为宗旨,智能公交系统的完善将从如下几个方面展开.建设完善的智能公交调度系统(1)建立基于城市公交系统通行能力约束的智能公交调度模型.城市公共交通通行能力是指在城市规定的交通条件、道路条件及人为度量标准时间内能通过的最大公交车辆数量或者乘客人数.公交通行能力是在一定条件下,公交设施所能够通过公交车辆和乘客的极限数值,它是动态的服务能力而不是静态的数量[4,7,8].当城市路网中运营的公交车辆超过公交设施的通行能力时,由于公交车辆彼此的互相干扰、以及公交车辆与社会车辆的行驶冲突,公交车辆行驶的速度反而会降低.这样即使公交企业增加了公交车辆的营运班次,但是公交服务水平反而将下降,同时公交企业的经济效益也受到影响.因此,必须建立基于城市公交系统通行能力约束的智能公交调度模型.公交通行能力各相关要素的关系如图2所示.(2)结合道路交通状况,建立公交服务水平的动态评价模型.城市公共交通系统是在城市整体道路网络中运营的系统,因此其运营必然受到城市路网状况的影响.我国城市智能公交调度系统在进一步的建设完善中,必须充分考虑城市交通系统对公交系统的影响.利用智能公交调度系统的公交车辆定位、行程时间预测、道路公交饱和度等数据,结合道路交通状况,将可以建立针对公交服务水平的动态评价模型.使得公交企业可以实时评估公交系统的运营状态,根据企业的运营服务目标调整公交车辆调度计划.此外,还能够通过对公交运营数据统计和分析,实现城市规划层面、设计层面对公交系统的调整和优化[10,11].(3)根据公交客流量的需求状况,建立自动化的公交调度模式.车载客流量检测器技术的完善和公交IC卡数据实时采集技术的实现,使得未来的城市智能公交调度系统可以利用客流量检测器及数据融合技术,实时监控城市居民公交的出行状况,并对城市居民未来的公交出行需求进行动态预测.以此为基础,建立自动化的公交调度机制,将实现智能公交调度系统对公交车辆调度计划的自主调整和优化.(4)将智能公交系统的建设、运营与城市规划紧密结合起来实施.目前国内城市投入使用的智能公交调度系统往往都是在现有传统公交设施基础上改建实施的系统,系统的使用、维护都存在着不尽如人意的不足.只有从城市规划的环节就开始考虑智能公交系统的建设,以及智能公交系统未来的运营,才能为智能公交系统的建设奠定良好的基础,才能真正把智能公交系统的建设放于优先的位置,才能避免智能公交各分系统之间重复建设或者相互干扰的问题,才能使得智能公交系统能够真正有效的发挥作用.(5)将MIS系统与智能公交调度系统进行整合.目前,国内公交企业由于其历史原因,开发的公交信息系统分步建设、独立运行的现象尤为突出.为了有效的整合公交企业的信息资源,使得其充分发挥作用,迫切需要建立一个综合性管理信息系统(MIS).并且将MIS系统与公交企业的智能公交调度系统整合起来.管理信息系统MIS(management information sys2tem)是企业的信息系统,它具备数据处理、计划、控制、预测和辅助决策功能,是一个覆盖了整个公交企业各相关部门的信息智能化管理系统.通过建设公交企业MIS系统,建立高质量、高效率的企业信息管理网络,为领导决策和内部管理、办公提供服务,实现企业办公自动化、管理现代化、信息资源化、传输网络化和决策科学化.MIS系统将使得公交企业能够充分发掘、利用自身的信息资源,同时可以将通过城市交通共用信息平台获得的其他部门的信息,经过处理、分析后获得更有价值的辅助决策信息.公交IC卡系统的拓展公交IC卡系统在公交票务服务方面目前已经相对较为完善,未来其应用趋势将集中到如下的两个方面:(1)实现公交IC卡在经济带、都市圈的一体化运营.目前,我国经济建设的一个重要趋势就是经济的区域化发展,各城市都高度重视与周边城市的区域经济、交通联系,形成了长三角、珠三角、京津冀经济圈、长江中游经济圈、环渤海湾经济圈等都市经济圈.在经济圈、都市圈范围内实现公交IC卡的通用,已经成为各地公共交通系统未来建设的目标.(2)实现公交IC卡数据的有效应用.公交IC卡的应用,将能够为公交客流调查提供了一种新的手段.公交IC卡在方便地完成乘车收费的同时,还可记录下乘客使用IC卡的时间、车次、站点等信息.这些信息真实、准确地反映城市居民的公交出行状况,是公交最重要的原始资料.通过对IC卡数据的统计分析,能够得到公交出行的统计和预测数据.建设人性化、智能化的公共交通信息服务系统未来的城市公共交通信息服务系统将向着“人性化、智能化”的方向进行建设.新时代的公交信息服务系统其核心将围绕着公交实时数据的处理及多源数据的数据融合展开,主要将呈现如下的发展趋势:(1)将公交信息服务模式从以静态信息为主的状态,转变为以实时信息为数据基础的动态信息服务.利用城市智能交通系统的多源动态信息,未来的公交信息服务将实现以实时信息为数据基础的动态信息服务.动态公交信息服务其本质是将实时的公交信息经过处理,预测出公交系统未来的运营趋势,将动态的公交运营信息提供给乘客.(2)实现多种公交运输方式信息资源的融合,使得城市居民可以通过公交信息服务制订有效的出行计划.目前城市的公交、地铁、机场、轮渡、铁路等相关部门的信息服务处于各自独立运行的状态.通过建设城市交通共用信息平台,将有望实现多种公交运输方式信息资源的融合.以此为契机,智能公交信息服务将能够为出行者制订完整的出行计划,实现市域范围、甚至区域范围内乘客的高效、有计划地出行.(3)从被动式公交信息服务为主,转变为以主动式公交信息服务为主.除了传统的公交信息服务模式,例如公交信息网站、公交电子站牌、公交热线服务电话、电台广播等以外,未来智能公交信息服务系统将向乘客自主式信息服务模式发展.通过乘客与公交信息服务系统的人机对话,乘客能够及时、准确地获取个人最需要获取的信息.服务模式将包括手机WAPΠGPRSΠCDMA网络公交信息服务、手机公交短信信息服务、PDA信息终端公交信息服务等模式.实现大范围、大规模运营的公交车辆区域调度公交区域调度,国外又称网络调度或线间调度,是指在一定地域的范围内、原来各自独立运营线路上的车辆、人员,通过一定的技术手段和管理组织协调起来共同运营,以达到资源的最有效配置和充分利用的一种组织模式.区域调度模式是基于运量平衡思想提出的,由于公交客流存在着方向、时间上的不均衡性,因此,可通过不同线路间运力的动态组合,实现车辆运量的均衡,从而最大限度地节省运营车辆总数和司乘人员总数,提高公交车辆的利用率和司乘人员的劳动效率[6].区域调度是面向任务,而非面向线路的调度模式[9].公交区域调度是国外大城市普遍采用的、高效率的调度模式.随着我国智能公共交通管理系统的建设和城市道路交通条件的进一步改善,国内城市公交企业传统的线路调度模式必将为区域调度模式所取代.图3即是多车场公交区域调度的模式图.通常情况下,多车场调度优化模型采用系统总“空驶”距离最短,即“空跑”成本最小的模型.在智能公交调度系统中,还将增加可区域调度的公交车辆行驶状况及车辆空驶时间等约束条件.区域调度优化模型为3结束语本文以我国当前城市交通“公交优先”的建设目标为契机,首先对我国当前城市智能公交系统———包括智能公交车辆调度系统、IC卡售票系统、公共交通信息服务系统和城市共用信息平台系统的技术发展状况及应用规模情况进行了简要的分析.并针对当前国内智能公交系统存在的不足,提出了未来在城市智能公交系统(APTS)快速建设的发展环境下,智能公交系统发展的趋势.根据城市公共交通系统信息化、自动化、智能化的发展方向,提出了未来城市智能公共交通系统(APTS)的发展趋势及各自的建设目标.参考文献:[1]城市智能公共交通管理系统研究[R].北京:中国城市规划设计研究院,2006.[The Research of Urban In2telligent Public Transport Management System[R].Bei2jing:China Academy of Urban Planning and Design,2006.][2]杨兆升.城市智能公共交通系统理论与方法[M].北京:中国铁道出版社,2004.[YANG and Method of Urban Intelligent Tansit Manage2ment System[M].Beijing:China Railway PublishingHouse,2004.]
有以下五个方面： 1.提高了安全管理智能化水平。 “GPS智能限速”可根据客流和路况，及时提醒驾驶员限制车辆运行速度，降低事故发生机率，实现安全工作的全过程动态智能监管。统计数据表明， 采取GPS监控后，超速行车等违章现象明显减少，降幅达79%以上。车辆行驶平稳了，前后车距均匀了，乘客满意率也提高了。 2.缩短了乘客候车时间，减少车辆扎堆进站，运营车辆的平均实载率有了显著的提高。 借助“GPS智能自动报站”技术，营运服务避免了传统报站方式因错报、漏报、误报而引发的投诉纠纷。广大市民在乘车过程中，已逐步体会到公交 科技发展带来的新变化，切实感受到更为人性化的服务。 3.通过发挥智能调度管理优势，在多数并线率较高的运营线路推行的区域集中调度和单边调度方式也取得了较好的实践效果。 适时监控、统筹调度发车、优化运力配置和综合协调规范多条线路运营秩序，在一定程度上明显起到了增加收入，降低成本，提高车辆利用率，实 现运营效能最大化的作用。 4.乘客可通过显示屏直观清楚地了解到所等候车辆已驶达的站点和前方的交通状况，预测公交车到达目标站点时间等，从而调整自己的乘车策略。 除此之外，显示屏还具备播放天气预报和即时新闻等便民服务功能。 5.借助视频监控系统，强化公交安防管理。 对不法分子形成强大威慑;随时监测客流变化，优化运力调配，有效提高公交服务水平。
文献综述是对论文选题研究现状的梳理，但并不仅仅是把文献进行简单的堆砌与罗列，而是需要在总结梳理别人研究的同时，对已有的研究做出评价，也就是说有述有评，这也是为什么文献综述也叫做文献述评的原因。
“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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VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。 计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。 问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，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示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。 但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。 今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。 问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。 这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，Internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。 我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。 未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，IBM正在开发能力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，预计于4年后诞生的"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。