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北京林业大学林业装备与信息化考研经验分享
一、考研择校与专业：
北京林业大学简称”北林“，教育部直属、教育部与国家林业局共建的全国重点大学，国家“世界一流学科建设高校”、“211工程”建设高校，入选985工程优势学科创新平台、卓越农林人才教育培养计划、“2011计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家大学生文化素质教育基地，商务部援外学历项目奖学金、北京市政府奖学金、北京市“一带一路”专项奖学金以及亚太森林组织奖学金项目院校，北京高科大学联盟、丝绸之路农业教育科技创新联盟创始成员，学校以生物学、生态学为基础，以林学、风景园林学、林业工程、农林经济管理为特色，农、理、工、管、经、文、法、哲、教、艺等多门类协调发展。
北京林业大学办学历史可追溯至1902年的京师大学堂农业科林学目。1952年，北京农业大学森林系与河北农学院森林系合并，成立北京林学院。1956年，北京农业大学造园系和清华大学建筑系部分并入学校。1960年被列为全国重点高等学校。1985年更名为北京林业大学。
截至2020年12月，校本部有校园面积696亩，学校实验林场占地面积12480亩。设17个学院。学校在校生25276人，教职工2044人。
学科介绍
林业装备与信息化是林业工程一级学科下设的二级学科，林业工程学科是北京市和国家林草局重点学科；具有硕士和博士学位授予权，设有博士后流动站；拥有 林业装备与自动化国家林草局重点实验室。
本学科围绕（1）森林工程装备及其自动化、（2）人机环境与安全、（3）林业环境感知与信息化、（4）林业机器人四个主要特色方向开展人才培养与研究工作。学科具有一支学历结构、知识结构、年龄结构合理的师资队伍。
林业装备与信息化学科承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、林业公益性行业专项、教育部博士点基金、中国博士后科学基金以及国家林业局948项目等国家和省部级课题50余项。在多功能立体固沙车、林木整枝抚育机器人、多功能伐木机、经济林果采收处理装备、遥控山地单轨车、林木精准施药、林业图像处理以及森林环境微能量收集等方面取得了一批创新性成果。
本学科着力培养具有国际视野的创新型高水平人才，毕业的研究生分布在高等学校、科研院所、政府机关以及大中型企业。近10年来获得省部级以上奖励4项，出版著作10余部，发表论文被SCI、EI收录150余篇，获得发明专利40余项。
本学科与美国、加拿大、日本、德国、芬兰、加拿大等国家建立了学术交流关系，多次邀请美国农业部林产品实验室、日本森林综合研究所、日本岛根大学以及加拿大多伦多大学的教授专家来学科交流讲学，本学科教师多次出国参加国际学术会议、访学和合作研究。
学科简介
人机工程学从不同的学科、不同的领域发源，又面向更广泛领域的研究和应用，是因为人机环境问题是人类生产和生活中普遍性的问题。其发源学科和地域的不同，也引起了学科名称长期的多样并存，在英语中，主要有Ergonomics(欧洲)、Human Factors(美国)等，在汉语中，则还有"人类工效学"、"人类工程学"和"人体工学"。
我国一般把"人类工效学"作为这个学科的标准名称，不过笔者更喜欢"人机工程学"的叫法，比较起来，前者指明人类和工效的研究是学科的主要内容，但后者更能抓住问题的核心在于人机关系，也更适合学科目的的丰富内涵。
基本原理
人机工程学
(Ergonomics)
人机工程学是一门新兴的边缘科学。它起源于欧洲，形成和发展于美国。人机工程学在欧洲称为Ergonomics，这名称最早是由波兰学者雅斯特莱鲍夫斯基提出来的，它是由两个希腊词根组成的。
"ergo"的意思是"出力、工作"，"nomics"表示"规律、法则"的意思，因此，Ergonomics的含义也就是"人出力的规律"或"人工作的规律"，也就是说，这门学科是研究人在生产或操作过程中合理地、适度地劳动和用力的规律问题。
人机工程学在美国称为"Human Engineering"(人类工程学)或"Human Factor Engineering"(人类因素工程学)。日本称为"人间工学"，或采用欧洲的名称，音译为"Ergonomics"，俄文音译名"Эргнотика"在我国，所用名称也各不相，有"人类工程学"、"人体工程学"、"工效学"、"机器设备利用学"和"人机工程学"等。为便于学科发展，统一名称很有必要，大部分人称其为"人机工程学"，简称"人机学"。
"人机工程学"的确切定义是，把人-机-环境系统作为研究的基本对象，运用生理学、心理学和其它有关学科知识，根据人和机器的条件和特点，合理分配人和机器承担的操作职能，并使之相互适应，从而为人创造出舒适和安全的工作环境，使工效达到最优的一门综合性学科。
人-机系统(Man-Machine systems)
"人--机系统"，就是人和一些机器、装置、工具、用具等为完成某项工作或生产任务所组成的系统。更确切地说，这种系统还应包括环境条件在内。所以，人--机系统实际上是指人--机--环境组成的一个不可分割的整体。人--机系统的范围是很广阔的，有简单的，也有复杂的，如人用铅笔书写，就是一个简单的人--机系统;又如船员驾驶轮船，飞行员驾驶飞机，司机开动汽车，就是一些较复杂的人--机系统。在人--机系统中，包括人、机器和环境三个组成部分，而每个组成部分可称为一个分系统或子系统。
机器分系统具有控制器和显示器(显示器的种类很多，有视觉的、听觉的，触觉的等)。人，这一分系统在看到(或听到，触到)显示器的显示时，就要决定如何去控制，如何去操作。如果有必要调节时，即可通过人体的动作去进行操纵。整个人-机系统是在各种不同的环境里工作。而环境条件又不同程度地影响着各个分系统的工作。可见，在人--机系统中，人同机器、环境的关系总是相互作用，相互配合和相互制约的，但人始终起着主导作用。因此，为了能充分地发挥人和机器的作用，使整个人--机系统可靠、安全、高效，以及操作方便和舒适，设计人--机系统时就得充分考虑人和机器的特征与功能，使之相互协调配合，构成有机整体，达到生产和工作的最佳效果。
人-机系统设计(Man-Machine systems design)
人们要完成某项工作或生产任务，就需要一定的机器或装置，但是有些机器或装置适合人的生理机能和心理特征，人们工作起来就感到舒适和省力，效率高而且安全。
而有些则不是这样。所以，在设计机器或装置时，要尽可能考虑人体的机能和人的心理特征，力求在人操纵机器时所接触的部位尽量符合人体的各种因素。须使人体骨架结构能够适应它，肌肉组织能够操纵它，精神系统能够控制它。同时，还须在使用这些机器或装置时，保证人体安全。如果这些目标达不到，那么，人们所有期望的结果-事故就很可能发生。
二、考研经验：
政治：
思想政治理论复习要一鼓作气。暑期可以看视频刷肖秀荣1000题，视频建议直接从强化开始看，推荐徐涛视频课，配套相应习题或者直接买肖秀荣1000题；政治刷完一千题之后总结并刷第二遍，边刷边记忆，知识点在错题旁边标出便于以后翻阅。
政治大家水平都差不多，马哲部分要理解透彻，要做1000题保证扎实的基础，冲刺阶段做肖秀荣4套卷8套卷、徐涛押题卷等。大题的话首先要背诵肖秀荣4套卷，其次再考虑徐涛或其他老师的大题卷。
英语：
很多同学觉得英语不好学，不容易学，主要是在于应试教育的风气下，学生们只会死记硬背，不会灵活学习，只为了成绩而学习，不是为了使用在学习，所以一直在走偏路。
我建议同学们可以前期在背单词的同时，多看看外文读物，不用多，每天一篇外文读物，外文读物上是最标准的单词和语法，如果可以弄懂的话，对于以后的阅读和完型是有很大帮助的。单词的记忆肯定是漫长的，所以一定要坚持。在过了两遍单词以后，就要开始真题的练习，经过对于外文读物的练习，相信对于真题的做题速度与正确率也是有所提高的。我建议除真题外不要使用资料，至于真题建议用考研文库里的，基本面历年真题都有，内容也很丰富。
如果还想那个做阅读，就用外文读物练习，因为真题中有很多会涉及专业术语，时政，在练习的同时，也会增加词汇量。
数学：
数学学习要贯穿始终。在暑假阶段七点起床，上午看数学，高数看汤家凤基础强化视频，同时做他的高数配套讲义和习题。
线代必看李永乐，买配套线代讲义。建议上新祥旭的网课然后做相应的习题。第一阶段暑期基本上可以看数学基础课，一多半强化课。第二阶段就是九、十月份，数学总结基础课，完成强化阶段并继续按部就班看视频做习题册；数学听完强化开始做真题两天一套，前一天上午做，第二天上午总结改错复习相应知识点；数学做两至三遍真题，不会的看强化笔记和视频，基本做完一遍真题就差不多有型了，不慌了。
接着就是十二月份强化阶段，在这个阶段完成数学真题做三遍及总结，建议第一遍从2005年开始，第二遍第三遍从2010年开始，错题标出并整理。中间穿插看完汤家凤的强化冲刺押题视频。做完真题后可以买张宇的最后四套卷做一下，押中的可能性很小，但是他的题偏难，可以提前感受一下考场氛围。真题已经做完三遍并且总结好了的基础上可以买汤家凤的题，汤家凤的押题和真题很相似，可以买来练练手，保持做题的手感。在考试之前一定要每天都做题，保证做题思维的连贯性。
专业课：
到十月中的时候，我认为自己的专业课基础已经打了十分牢固了，于是我按照计划开始了近十年的真题，时间定在每天晚上的七点到十点。十点之后用半个小时到一个小时的时间更正错题，最开始两套做的有点不适应，但从11年的真题开始我就做的比较得心应手了，同时也由于2011年到2018年的真题都是一个套路，尽管偶尔会有大题计算错误和概念记错而导致的解题方法的错误，但是我每次的模拟基本上都能保持130以上。而2019年的真题，我做了三个半小时，并且分数还不高，勉强100分+。虽然自信心受到了打击，但是我前面提到过，从2019年开始出题就变得灵活了，套路变得更少了，2019年的学长们考研的专业课平均分也就100分，我重新整顿好心情，认为自己仍然有很多空缺需要补。接下来的三天，我将2019年的真题好好消化了一下，之后的一个星期，我对2019年多出的知识点做了专项训练，至此第一遍真题阶段结束。于是我开始第二遍真题训练，因为力学的题是要现场受力分析和一步步代入数据或未知数计算，所以就算对题目有点印象也没有什么影响，整个过程的严密分析和精确计算仍然具有很大的训练意义，在第二遍真题过程中我发现我的计算过程更加优化了，能够保证没有计算失误，而且都是两个半小时做完140分+。这个时候差不多已经到了11月20日左右，我后面放心大胆地减少了专业课训练，将更多的时间留给了政治。因为我们的专业课是八个大题加若干个小题，一般八个大题的分数我都能够拿到，但是小题总是会不可避免地丢一点分，主要小题考的范围非常广，所以我后期主要是小题狂练，做拔高训练。
三、最后总结
考研是每一个人在不同阶段不同的选择，既然选择了考研这条路我们就要义无反顾地走下去。加油啊！22考研的学习们。未来的路无限可能都等着你们开拓。
人体工程学室内空间环境中人多了常用心理有哪些?在具体设计中该如何回应?百度一下全部视频问答文库资讯贴吧图片小视频小说应用购物地图笔记采购用户直播音乐热议筛选室内环境中人的心理与行为 - 百度文库2页发布时间: 2022年05月22日1. 室内环境设计应符合人们的行为模式和心理特征 例如现代大型商场的室内设计,顾客的购物行为已从单一的购物,发展为购物--游览--休闲 --信息--服务2. 认知环境和心理行为模式对组织室内空间的提示 从环境中接受初始的刺激的是感觉器官, 评价环境或作出相应行为反应的判断是大脑, 因此, “可以说对环境3. 室内环境设计应考虑使用者的个性与环境的相互关系 环境心理学从总体上既肯定人们对外界环境的认知有相同或类似的反应, 同时也十分重视作 为使用者的人百度文库人体工程学及环境心理学在室内设计中的应用 - 豆丁网2020年9月16日工程学人体心理学环境计测设计 人体工程学、环境心理学在室内设计中的应用人体工程学和环境心理学都是近数十年发展起来的新兴综合性学科。过去...豆丁网大家还在搜室内空间环境中人的常见心理 人体工程学环境行为的概念 人体工程学生活中应用例子 人体工程学座椅三视图 室内环境中人的心理与行为 人体工程学心理分析 十个不符合人机工程学的设计 人体工程学宿舍调研报告 人体工程学结课作业 人体工程学校园调研报告 人体工程学生室内应用例子 人体工程学之卧室篇 室内身边的人体工程学例子 人体工程学实验报告 人体测量的实际中的应用人体工程学主要研究什么内容 室内空间对人心理行为的影响 人体工程学沙发设计案例分析 人体工程学室内空间设计卧室 人体工程学椅子案例ppt 常用人体尺寸在设计中的应用 人体工程学室内设计案例 人机工程学人体测量实验报告 人体工程学30个案例 人体工程学在设计中的应用 人体工程学在办公室中的心理 人体与室内设计的相关部位 室内设计应用案例 人体工程学空间分析 人体工程学案例分析人体工程学室内空间环境中人多了常用心理有哪些?在具体设计中该如何回应? - 资深咨询师答疑 - 问一问24小时在线 平台认证保障人体工程学室内空间环境中人多了常用心理有哪些?在具体设计中该如何回应?马上提问环境人体工程学论文105人正在咨询人体工程学常用百分位117人正在咨询日常生活中不符合人体工程学的设计137人正在咨询环境人体工程学论文105人正在咨询优选情感答主在线答疑在线情感依灵老师情感指路人活跃之星4.6“回答很认真”已帮助807人擅长：心理,婚姻家庭,恋爱提问在线情感导师素年锦时情感指路人活跃之星4.4“态度非常好”已帮助1110人擅长：恋爱,婚姻家庭,心理提问更多答主问一问人体工程学环境心理学在室内设计中的应用 - 百度文库8页发布时间: 2019年01月26日1. 确定人和人际在室内活动所需空间的主要依据 根据人体工程学中的有关计测数据,从人的尺度、动作域、心理空间以 及人际交往的空间等,以确定空间范围2. 确定家具、设施的形体、尺度及其使用范围的主要依据 家具设施为人所使用,因此它们的形体、尺度必须以人体尺度为主要依 据;同时,人们为了使用这些家具和设施,其3. 提供适应人体的室内物理环境的最佳参数 室内物理环境主要有室内热环境、声环境、光环境、重力环境、辐射环 境等,室内设计时有了上述要求的科学的参数后,百度文库大家还在搜环境人体工程学论文人体工程学室内设计案例人体工程学常用百分位日常生活中不符合人体工程学的设计人体工程学主要研究什么内容人体工程学椅子案例ppt人体工程学宿舍调研报告人体工程学在室内空间设计中的应用人体工程学环境心理学在室内设计中的应用 - 百度文库8页发布时间: 2022年04月27日这也正是我们进行设计的基础下面我们列举几项室内环境中人们的心理与行为方面的情况1领域性与人际距领域性原是动物在环境中为取得食物繁衍生息...百度文库最新 人体工程学、环境心理学在室内设计中的应用 - 精品 - 百度文库4页发布时间: 2021年08月04日第一节 人体工程学的含义和发展 人体工程学(Human Engineering),也称人类工程学、人间或工效学 (Ergonomics)。工效学 Ergonomis 原出希腊文“Ergo”第二次世界大 战中的军事科学技术,开始运用人体工程学的原理和方法,在坦克、飞机的内 舱设计中,如何使人在舱内有效地操作和战斗,并尽可能使百度文库室内人体工程学 第六章 心理、行为与空间环境 - 道客巴巴1. 个人空间每个人都有自己的个人空间, 这是直接在每个人的周围的空间, 通常是具有看不见的边界, 在边界以内不允许“闯入者”进来。 它可以2. 领域性“领域性” 是从动物的行为研究中借用过来的, 它是指动物的个体或群体常常生活在自然界的固定位置或区域, 各自保持自己一定的生活领域,于3. . 人际距离人与人之间距离的大小取决于人们所在的社会集团(文化背景) 和所处情况的不同而相异。 熟人还是生人, 不同身份的人,道客阅读室内空间环境中人的常见心理有哪些?在具体设计时该如何应用 - 问一问1个回答回答时间：2022年11月29日最佳回答：室内空间的设计与规划，在更多的设计方案当中，我们不能只在乎我们室内的布局，更多的是环境空间之间的搭配，人是环境的产物，空间不...问一问关于人体工程学在室内设计中具体应用的调研报告 - 写写帮文库2019年5月12日所谓人体工程学,通俗的说就是室内设计中的人体工程学,是以人为主体,运用人体计测、生理、心理计测等手段和方法,研究人体结构功能、心理、力学...写写帮文库大家还在搜从人体工程学角度分析设计从室内设计的角度来说,人体工程学人体工程学的应用实例人体工程学30个案例人体工程学座椅三视图人体工程学心理分析人体工程学常用尺寸生活中不合理的人体工程学 下一页人体工程学室内空间环境中人多了常用心理有哪些?在具体设计中该如何回应?百度一下使用前必读用户反馈站点筛选Baidu 京ICP证030173号
他上海东华大学服装~艺术设计学院的讲师大多数是给工业设计系和环境艺术设计系的学生上课，我现在就正在上他教的人机工程学的课，他就是参照自编的书讲课，这本书涉及的方面还是比较广的，但主要是真对室内外的也就是我们的专业（环境艺术设计）和人体工程学还是有些差别的。希望能帮到你。
王熙元：东华大学艺术设计学院，主要研究环境方面的人机工程学主要著作：环境设计人机工程学；新概念展示设计；实用设计人机工程学等。环境设计人机工程学共分7个章节，主要对环境设计人机工程学的基础知识作了介绍，内容包括人体尺度测量与应用、人在作业环境中的研究、家具设计中的人机要素、环境界面与人的关系、环境空间设计与人的心理需求等。 注：本书适用于环境设计类专业人员
王熙元：东华大学 艺术设计学院教师，中国工业设计协会会员，硕士。毕业于清华大学美术学院 ，国内人机工程学设计应用研究专家，主要从事：工业设计，环境设计，会展设计，人机工程学，交互设计等方向的研究。主要著作：出版著作：《环境设计人机工程学》；《实用设计人机工程学》；《新概念展示设计》《展会空间设计》等。发表论文：《人机工程学中的心理机能研究》《交互设计中的信息传达研究》《浅议现代展示的价值作用》 《静态交通设计中的人机关系 》《人机工程学的研究对象 》《人机关系中的心理因素 》《人机工程学在环境设计中的应用研究》《浅析观演设施中的人机因素》《环境设计人机工程学》全书共分7个章节，对人机工程学的的概念进行了介绍，在传统人机工程学的理论基础上，结合建筑环境设计中的设计特点、需求进行了针对性的讲解研究，书中根据我国颁布的作业保护，建筑规范，安全规范，生产规范，技术规范等强制性规范要求对环境设计中的人机应用进行了研究，对环境设计工作有实际的指导意义。内容包括人体尺度测量与应用、人在作业环境中的研究、家具设计中的人机要素、环境界面与人的关系、环境空间设计与人的心理需求等。是一般全新概念的人机工程学理论书，但是本书侧重于建筑及环境设计相关专业。
大家机械工程学报，很多大学的学报都是的。
看看师兄师姐都发哪里的文章，也看看老板的意思，学术界人脉还是很重要的。
看你单位的要求。但一般核心期刊还算比较公平，但是录用周期都比较长，要发表的话要抓紧时间可千万别赶上高峰期哦！告诉你个网站可以帮助你—— 壹品优 ，公司运营第三方平台交易。
机械工程学报中国机械工程机械工程与自动化机械工程师等等太多了 这里不就跟你一一列举了好投的话 其实怎么说呢 都差不多的主要还是看论文的内容和方向了看自己的论文适合哪本期刊 审核速度也就快选择了不太适合的期刊 那么审核起来也就相当的慢 通过率也不高了你可以去58论文网问下看自己的论文适合投什么样的期刊
就只想发表在核心上么？开源类的也不错啊，看机械工程与技术
在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，以下是我精心整理的人工智能的论文的相关资料，希望对你有帮助!人工智能的论文篇一 开启人工智能时代 也许你压根没听说过一个叫乔布斯的人，这没关系;也许你并不打算成为苹果iPhone的果粉，这也没关系;但你要是对Siri表示毫不知情，那就危险了，这会导致你在一个即将到来的时代无法立足。 《纽约时报》拍摄了一支让Siri同真人助理比赛办事效率的视频;YouTube上有人手抱吉他和Siri深情对唱;哥伦比亚广播公司的科技记者Larry Magid甚至采访了Siri，虽然采访只有四分钟的时间，但Siri回答了Larry提出的大部分问题，甚至还向Larw解释了生命的含义。 Siri到底是什么呢?它是苹果iPhone 4S里面内置的一款虚拟个人助理软件，通过自然语言处理技术来实现人机交互功能。这意味着，Siri既能听懂我们说的话，也能以 我们听得懂的语言来回答。单独拆开来看，Siri所包含的语音指令、搜索等功能并不是什么全新的技术。但 只有在Siri那里，1+1才真正大于2。对计算机研究人员来说，一台能真正实现与人对话的设备就像是圣杯一样，是Siri让他们离梦想又近了一步。 自从iPhone 4S开始发售，关于Siri的传说就开始了。随便在网上一搜，你会看到海量有关Siri的真机评测视频，里面除了让Siri完成诸如查收短信和创建备忘录等任务外，有人开始问Siri的姓名、年龄、最喜欢的手机等怪问题;有人向Siri各种倾诉：“我觉得很累”、“我要怎样挽回女友的芳心”、“生命的意义是什么”;有人让Siri讲几个冷笑话或者唱首歌来 听;还有人直接向Siri示爰甚至求婚，而Siri都能够一本正经跟人侃上半天，回答足够机智，有时候还很萌。甚至有人把两部iPhone 4S放在一起，两位Siri竟然开始喋喋不休聊起天来。 如果你认为Siri仅仅是一个陪你说废话打发时间的话痨，那你就大错特错了。Siri所展示出的在准确语音识别的基础之上进行语义的智能分析判断，并且实现系统功能和后代数据，包括个人偏好和历史记录的调 用，实现所答即所问与服务即所想——真正实现助理的功能，从识别，执行，再到互动之间的飞跃，这些才是Siri的革命性所在。 在Siri之前，人与机器之间的交流就像一部默片。无论借助的是键盘、鼠标或触摸屏，我们总是以无言的方式向电脑传递我们的喜怒哀乐。Siri却可以真正理解你所表达的意思，并结合当前话题做出回答。比如询问天气，你可以不用一字一字说出标准问题，而是像和朋友闲聊一样问Siri：“我明天需要带雨伞出门吗?”Siri照样能理解并且给你答复。 无论是谷歌还是百度，你只能按照严格的语法输入需要搜索的关键词，对于“离我当前最近的餐厅在 哪里”这样的问题根本无从下手。而Siri首先通过卫星定位找到你当下所处位置，再搜索出附近的各色餐厅，甚至顺带还帮你找到打折和团购的信息 “有一家意大利餐厅就在拐角处，很多人评价说味道不错，6点以后牛排还打5折。” 我们可以想象在不久的将来，Siri将应用在更多的领域，目前宝马公司已经表示要将Siri整合到他们的车载系统里。未来的电脑、电视甚至洗衣机、冰箱都可以植入S九与iPhone等手持设备形成一个偌大的智能网络。你只需要告诉Siri“帮我录下明天曼联跟皇马的比赛，并提醒我后天晚上8点收看。”“明天的早餐是一杯豆浆和2片土司，在7点前做好并叫醒我。” Siri归根到底是三个技术领域的完美结合对话式界面、个体情景感知和服务委托。换句话说，Siri要能够明白你说的话，再结合你的个人背景进行运算，最后提供你所需要的信息。这个过程不仅要求移动设备有强大的运算能力处理前端任务，还需要足够的带宽以保证与云端服务器的数据交换。所以目前的Siri还处于beta测试版，离全方位的个人生活应用还有很长的路要走，但毫无疑问，这是一个伟大的开始，人工智能，已经来到我们身边。
据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。
有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。
而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。
但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？
我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？
是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。
我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……
希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情…… 【篇二】
然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维
正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。
电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。
就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心罔顾后果。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。
人工智能应该和人类携手构建更美好的环境。 【篇三】
我们之所以被称之为“人”，是因为我们有自己的思考，我们能遵守基本的道德，法则，我们具有其它动物少有的一些品质。
从小，爸爸妈妈就告诉我们，要做一个正直，善良，富有同情心的人，也的确，小时候，我们拥有敢于背着人群说真话的勇气；我们有为了真理与他人争得面红耳赤的认真与执着；我有一双纯真的眼睛和善良的内心，去发现并帮助有需要的人。后来，我们变得更小心，更谨慎，也更易受伤，在所有事物面前，都选择权衡利弊，像计算机一样的思考：走那一步，更有力？我们每天八小时通勤，为各种“我想要的”熬红了眼睛，在计算了利弊后，我们变得冷漠麻木，不再有同情心，也不再乐于助人。何时，我们忘记了父母的话语，忘记了那些为人最简单的品德？
《黑客帝国》，一步一有些久远的电影。电影里，大部分人都被插上了管子，他们躺在那里，任凭母体控制他们的意识，但感受到的也尽是美好，没有了现实中的痛苦。现实中，他们可能穿得破破烂烂，困窘不堪，可幻想里，他们得到了一切现实生活中自己没有的——因为你想要什么，幻想中就有什么。有一个人拒绝了这样的看似美好的梦，主角尼奥，剧中的反派一再逼迫诱惑他：吃下蓝色药丸，一切都将是美好的。他最终选择了红色药丸，即使吃下后，他要承受现实中一切的苦难，但他不愿想躺在那的人一样，失去了自我的基本思考，失去了价值观的判断，就如把那恶心的黏稠物当作美味佳肴——因为母体告诉他们，这是块牛排，美味而多汁。
他在现实中痛苦挣扎，但相比那些被管子“饲养”的人，他还可以骄傲的说：我还是个真正的人。
记得当时我听到李世石被人工智能打败的消息，并没有太过震惊，毕竟人类发明计算机的初衷，便是让它来代替我们做一些我们无法达及的事情。但这并不代表它一定会超越人类，说到底，人工智能一直都是人类思考的结晶，他没有人的同情，也没有我们的价值观，冷酷的“思考”和计算让我每每看过一些关于人工智能的科幻电影后，总有些后怕。
人类永远不应像计算机那样的思考，我您愿多走些弯路，多吃些亏，也不要在精确计算的道路上，摒弃为人的价值观与同情心，将善良的品质束之高阁，冷漠麻木地走下去……
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，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。
2 逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2 泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1 经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2 非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
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。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，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，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做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。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械，下面是我整理的机器人技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还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，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 以下是我精心整理的机器人与人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能与智能机器人探析
【摘 要】 人工智能(AI)是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，是二十一世纪三大尖端技术之一。AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地向着人类智能的方向逼近。伴随着人工智能和智能机器人的发展，为人类文化生活提供了新的模式。
【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人
0 引言
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。
1 人工智能的发展历程
(1)人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“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，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。(2)上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科(由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任)的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。(3)1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
2 人工智能的研究
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。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。
3 人工智能的应用
IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有IT企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
MIT开发出了SHRDLU，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了，它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
4 人工智能的影响及发展必须注意的问题
(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。(3)人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
5 智能机器人
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
6 结语
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，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。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象;另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种AI理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。