发布时间：
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。
下一页分享更优秀的<<<人工智能的毕业论文范文
人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。 图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。(b)利用知识解决问题的推理机。大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。 在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。 其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。 由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的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、选择和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。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。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，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。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习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。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 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。由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年
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
下一页分享更优秀的<<<人工智能的期末论文
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……
机器人还是不一样，完全不受外界与情绪的任何干扰，坐下便拼杀起来。它的芯片经历了十年换代，几乎对所有围棋套路了如指掌，面对我的每一步棋，都能识破我的意图，找到最合适的解决方法，更别提失误了，而我却并不急躁，慢慢悠悠，心中早已打好了算盘。 这盘棋下得出奇得慢，半个月，1个月，我也并不着急，AlphaGo作为一个高智商机器人也能准确捕捉到我的所有需求，我们不仅棋下得有条不紊，它更是端茶倒水，冷风热气，无微不至。 这棋转眼便下了三个月，我打定主意，心中不急，这AlphaGo作为机器人便更不知着急了，倒是观众们耐心早已磨完，他们催促也好，咒骂也罢，我自不动，每日只想一步棋，每日只下一步棋，但我内心却从未平静。我等待着机会，更等待着灵感，后来已无人有心再关注这场比赛，我的心中也越发平静了。 直到那一天，我依如往常早早起床，一边诵读着道德经，一边在园中散步。突然，一个灵感穿过我的头脑，一个阴阳卦象图转变为了一幅棋盘，“我若击杀这个未曾关注过的棋点，他岂不再无机会？”我哈哈大笑，回到棋盘前，下了这一步我等了许久的棋，不出所料，AlphaGo一筹莫展，投子认输。 世界轰动，人们重新将关注点拉到了我身上，我也不过多解释，手放背后：“道可道，非常道……”我先人一盘棋能下几个月，参悟世间之道，下的是道，而非棋，这岂是一个机器人能理解的？” 从此之后，人们不再挑战AlphaGo，亦不再过度追求棋中胜负，他们好像也沉静了下来，回归了这项运动最本质的精髓，思考人生，思考自然，思考世界，找到了心中的那片桃花源。
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。
下一页分享更优秀的<<<人工智能的毕业论文范文
“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
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
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。
下一页分享更优秀的<<<人工智能结课论文
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。
下一页分享更优秀的>>>科技人工智能论文
人工智能成为作文的素材，那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文，供大家阅览!
人类思维与人工智能
摘要：人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。 关键词：人工智能 人类思维 发展
20世纪40年代以来，随着现代控制论、信息论和思维科学的发展，出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑，即电子计算机或人工智能。几十年来，人工智能迅速发展，已经更换了四代，即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前，正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。
人工智能的诞生发展，有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面：第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面，它打破了精神活动的神秘性，人脑思维活动之所以可以模拟，就在于它有其一定的物理机制和运动规律，证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面，人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用，提出了哲学和科学研究的新方向、新问题，如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。
在人工智能的研究中，伴随着思维模拟的巨大成就，出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的：看不到人工智能与人类智能，“机器思维”与人类思维的本质区别：
首先，人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分：用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能，把已接收的信息积累起来，以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用，以调节各方面信息，指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官，用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性，人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次，人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物，具有社会性。人在行动时要考虑
到由此引起的这样或那样的效果，人工智能只执行特定的指令，并不探求任务本身的社会意义，不会考虑到社会后果。再次，人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物，是人类在生理基础上的心理过程，是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置，并用软件方法等模拟人的思维活动，机器思维不是人类的精神活动，而是纯属无意识的机械的物理的过程。 一、人工智能的本质 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，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。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超过人脑的功能，但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
二、人类思维
意识是人脑的机能，但人类意识一经产生，其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上，人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上，已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响，形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说，人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动，而且在某些方面还大大地优越于人脑，如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时，人工智能机还能代替人完成许多操作性工作，特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑，那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此，人工智能的发展已形成了人——机互补系统，大大地扩展了人的意识结构。
三、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟，并非人的思维本身，决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来，认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题，进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力，但它同人脑相比，局部超出，整体不及。智能机器是人类意识的物化，它的产生和发展，既依赖于人类科学技术的发展水平，又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此，从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维，甚至会超过人的思维，电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
四、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展，有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性，证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)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。
(3)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。
结论：人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动，它能不断地提出新问题，发现新事物，并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行，机械的模拟人的意识活动，却毫不理解这一活动，更不会提出新的问题来。
总之，人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是，人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别，二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。
人工智能与人类智能
“人机对弈”实验
人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。
美国科学家艾什比认为，要制造一个综合能力的机器脑，在原则上没有什么问题，所需要的只是时间和技术进步。他强调，这种脑一旦制造出来，决不只是简单的机械执行和模仿，它还能够自己学习，发展自己的智慧。
还有一位科学家维纳认为，机器确实能制造得比其制造者更聪明。
他们都遵循了强人工智能观点：计算机不仅使智力工具，事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。
有一个著名的人机对弈实验：从20世纪90年代初期开始，美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动，卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日，卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕，卡斯帕罗夫第一次以比负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里，卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界，它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。
计算机是没有意识的
但我认为，计算机只不过是一个强有力的智力工具，人工智能的发展是有限度的，它可以不断接近人类智能，而永远不可能超过人类智能。
就拿这个实验来说，其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害，但是，它不会学习如何下棋，也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为，仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则，就是说，是人类智能决定了机器智能。
不仅如此，机器是连意识都没有的，更别谈其智能超过人类智能的了。
首先，世界是物质的，意识是物质的反映，意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的，意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现，意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识，因此，一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。
其次，人工智能是无意识的机械的物理的过程，不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界，而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，能使人形成一个主观世界。
第三，辩证唯物主义在坚持物质决定意识，意识依赖于物质的同时，又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在：意识是能动的，具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映，表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时，决不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果，它是没有自觉性的。
第四，电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作，它不能输出未经输入的任何东西，所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式，反映事物的外部现象，而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作，选择建构，从而使感性认识上升到理性认识，把握事物的本质和规律，在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，既有对当前的反映，又有对过去的追溯和对未来的预测，可以超越特定时空的限制，具有丰富的想象力和创造性。
第五，人工智能是机器进化的结果，没有社会性。人作为社会的存在物，人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且，生物必须经历一个生长过程，并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识，机器是没有生活历史的，所以它不可能有意识。不能说，“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。
但同时，机器智能虽是有限的，也永远不可能超过人类智能;但是，机器智能向人类智能的接近却是无限度的，机器智能可以无限逼近人类智能。
从可知论的观点来看，人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的，信息科技的发展是无止境的，人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其，完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器，完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则，就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。
从逻辑上讲，只要不是人为地进行限制和控制，随着人工信息处理机器的科技进步，也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器，即具有自我意识、主体意识的机器，在理论上对此是不应当有什么怀疑的。
但是，机器具有自我意识的问题，不仅仅是一个科学和技术的问题，而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展，是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题，必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说，机器能否具有主体性，是掌握和控制在人的手中的。所以，只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践，计算机的智能就始终不会超过人的智能，更谈不到统治人类了。
猜你喜欢：
1. 对于人工智能战胜人类的作文
2. 对于人工智能的看法英语作文
3. 人工智能对人类的影响作文
4. 人工智能怎样影响人类的英语作文
5. 有关人工智能利弊的英语作文
6. 人工智能的影响高中英语作文
7. 人工智能的利弊高中英语作文
8. 以人工智能为材料的议论文
人类还有圣洁的一面，世界应该像结尾时橘黄色的暖色调一样充满温暖，充满爱的甜蜜。下面就是我给大家带来的人工智能 观后感 范文 ，希望大家喜欢!
人工智能观后感范文一
不知道大家是否都把注意力给了小男孩大卫。
我在这里只想写点话给卑微的泰迪。
泰迪也是人工智能，但他不如大卫高级，也不具有人的形态。可既然是智能(具有部分智慧)，它就会希望获得爱。
泰迪教大卫写字，写的内容是：“马丁和大卫是妈妈的儿子，但泰迪不是...”
妈妈的头发掉在地上，两千年后，泰迪从它的肚子里掏了出来使妈妈复活。其实，当马丁跟大卫说，剪来妈妈的头发能使妈妈爱上自己时，泰迪也相信了这个谎言，夜里跟着大卫潜进妈妈的房间，并把掉落的头发保存了两千年。
当大卫和泰迪被遗弃后，这只小熊执着地跟着大卫，为什么?在机器人屠宰大会上，跟着大卫它很可能会死，跟着那位小女孩它才更安全。但它说：“我必须找到大卫!”
因为泰迪和大卫一样，它相信匹诺曹的 童话 故事 ，它也想见到蓝仙女。也许，蓝仙女把大卫变成真的小男孩时，也会顺道把它变成真的生命，或许变成小男孩，或许变成可爱的小动物。泰迪深深地渴望被爱，但它不敢奢求，更从未说出口。
最后，当大卫和妈妈幸福地睡在一起时，泰迪也爬上了床，静静地坐着。
不论是关于头发的谎言，或是匹诺曹的童话，还是复活一天的回光返照......泰迪一直没有放弃它那卑微的希望。
人工智能观后感范文二
他的程序是爱。当爱成为他生存的唯一理由，这个孩子无法不穷其毕生去寻找、去等待，千年万载，轮回往复。
“让妈妈爱我”——这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁。
我又怎么能忍住自己的泪水，为了他，为了他从出生就注定无法抹去的烙印。他是机器，它的程序是爱。
美丽的蓝衣仙女，在孩子的拥抱中风化瓦解，变成无数狰狞的碎片。仙女残破的面颊温柔依旧，但是她曾经优雅的身躯居然是一具空壳——童话和梦想的空壳，人类谎言铸就的残躯碎体，就这样冰冷冷地展现在孩子面前(——斯皮尔伯格，你实在是太残忍了!)
他象一个男子汉那样关切地俯下身，为妈妈送上清晨的第一杯咖啡，微笑着看她啜饮。小小的身体努力、认真地挺直着，做她最初的，最后的屏障，小小的，爱的屏障。因为他知道，自己很快就要再次失去她，永远地失去她了。他从两千年之前把她找回来，只为现在这样斜倚在床边，独自一人拥有爱妈妈的时间。他的时间——他们的时间多么少啊!
斯皮尔伯格的镜头如同喃喃低语，屏心静息地讲述着。音乐仿佛辽阔背景下瞬息起伏的浪涛，配合着他的故事。一点点铺陈，一段段展开，一层层推进，一寸寸深入人心。最后，随着男孩的复制品妈妈沉入永恒的睡眠，这个小小的机器也静静睡去。故事终结，该讲的，不该讲的，都已经结束了。
在时间的永恒之河中等待是一种怎样的诅咒?等到绝望之日慢慢降临，愿望才能得以解脱。
这种漫长的等待让火柴放弃了对永恒的企望。同时默默庆幸：属于自己的时间是有限的--这是一种幸福。在我有限的生命中爱过，被爱过，是幸福中的幸福。
人工智能观后感范文三
感谢库布里克与斯皮尔伯格联手为我们献上了这部《AI》，我相信它将经受时间的考验，成为一部经典。如果这是部库氏单独完成的作品，那么它必将会狞厉而更具穿透力，但斯皮尔伯格为它披上了层温情的外纱，将《AI》制成了块酒心巧克力，醇美而意味深长。作品对人类、宇宙的终级思考和关怀并不是我所能完全把握和理解，所以以下我将开始关于这部影片的无主题漫游：
一、谁是造物主?
影片开始的一个画面就耐人寻味：Hobby教授在屋内发表着自己的高论，窗外是象征公司的雕塑(一个抽象化了的人的形象，坚毅有力，在片中多次出现)，强烈的光线使它显得朦胧而神圣。我不由想到中世纪的哥特式教堂，高耸入云的尖塔，透过五颜六色玻璃射入的光线，烘托出教堂的庄严和宗教的权威，人们虔诚地祷告忏悔……而在这时，人类自身取而代之，成为崇拜的偶像。在这有趣的构图中，Hobby教授的形象始终是清晰明确的，而景深处的雕塑模糊渺小。Hobby教授光亮的前额，深邃的眼神，时刻提醒着我们：在这个科技高度发达的时代，人类压倒一切，在地球上无处不显着强势。
在这样一个时代，谁是造物主?上帝吗?不，早在尼采就宣告了它的死亡，科学使一切解码化，世界失去了魔力和神秘，宗教丧失了神圣性，人类抛弃了敬畏之心。当人类感受到自身的力量，便要求自己扮演造物主的角色。Hobby教授不就是典型吗?他要制造懂得爱的Mecha，片末David 在 Hobby教授的办公室内发现了流水线上无数的自己，那上面写着“At last---A love of your own”，我不知道拥有了自爱之心的Mecha与人类又有何差别。但人类是否便有资格成为造物主呢?让我们进入Flesh Fair去看看。
二、Flesh Fair
这是个古罗马斗兽场与现代摇滚演唱会相结合的光怪陆离的世界。正如现今有人反对全球化，在那个时代反对滥用Mecha也是大有人在。人类强烈意识到了自己的危机，科技是把锋利的双韧剑，一步步为人类挖掘自身的坟墓。已见末日却无力回天的人们绝望地聚会，在疯狂屠戮Mecha中取得无谓的快感，享受最后的狂欢。
看看关在笼内的Mecha们，他们求饶并彼此宽慰，再看看台上各个年龄Orgas面对残酷的炮轰、腰斩、五马分尸时的冷漠和叫嚣，我不知说出“我觉得mecha更有人性”这样的话是否很可笑，但这就是flesh fair给我的感受，如果古罗马竞技在血腥之余还展示了人的力量，那这就是泯灭人性的屠杀(毁坏?)。科技没有给人以真善美，全知的世界消去了人类的虔诚和敬畏，在恐惧和无所适从中，恶的本性暴露得淋漓尽致，然而对mecha的残暴破坏，事实上是徒劳无力的，连joe都意识到：“在世界末日来临时，剩下的会是我们mecha,而非人类。”
托马思库思认为科技并非在不断进步，不断引导人类向那越来越伟大的真理迈进，而只是不断地发现问题。我在想，当问题多到无法解决时，人类怎么办?人类不仅成不了造世主，而且将失去整个世界。
三、David自杀的意义
我不敢确认david跳下深海是否算得上自杀，但如果就此误读，又能引出个有趣的话题。
我们可以先探讨一下那个时代的人类有无自杀的可能，如果将一般意义的自杀定义为向暧昧的世界无意义性边界发起的最后冲击(刘小枫语)，排除因世俗事物偶然脱节引起的自杀，我们要追寻的也就是那个时代的人们是否还有赖以安身立命的价值信念。可以想象在那时近代理想主义的信仰和价值依据，无论是上帝还是理性科学都已被颠覆，追求艺术审美来确信自身价值也不大可能，人们不再思考世界意义的有无，只是用虚无主义归避问题或是享乐主义麻痹人生，色欲之都Rouyh City 就是那个时代的真实写照。
既然人类都已不再寻求死亡，David作为一个机器人的自杀行为就更显出其意义。我们是否能把David 看作人类自身历史的浓缩和写照呢?他被创造，创造的目的一如上帝创造亚当，是用来爱的;他被Monica 输入程序，于是寻找和获取母爱成为他的最终目标;也如圣经所述，他必须遭受放逐和磨难，甚至经历死亡，这是一个自我救赎的过程。最后他虔诚的祷告——人类目前也只走到了这一步。只不过斯皮尔伯格给它加了个光明的尾巴，让David美梦成真。
David的跳海是他的新生，Joe在被抓走前，喊出了：“ I am ,I was . ”Mecha在自身追寻中暗自到达了终点，这暗示了的是人类的灭亡还是希望?我们都会有自己的读解和答案……
人工智能观后感范文四
回归电影，大卫带着找到蓝色仙女的愿望一路冒险着，在机器人屠宰场的九死一生和在欢乐城询问万事通博士企图找到答案，抢了来追朋友乔的警察的两栖飞机到达了没落的曼哈顿。一路上，大卫差点丧命，看着自己的机器人同伴被各种 方法 摧毁，他心里受到深深的震撼，正因他不一样，他有感情，他有爱人的天性。虽然情人机器人乔曾告诉大卫，他和自己一样，给人们带来快乐，一旦人们失去兴趣，就会抛弃他们，但大卫没有放下。支持他的是唯一那么一点母亲给予的爱的记忆，以及想要回家和母亲团聚的信念。qq女生个性签名
最后在玩具熊泰迪和乔的帮忙下，大卫找到了建造自己的工厂，自己其实是设计师以自己死去的儿子为原型制造的，而且并不是像自己想象的那样独一无二，而是同样是被批量生产的机器人。在打击下他跳入海里，却意外发现了蓝色仙女的雕像。在乔和泰迪的支持下，他与泰迪一齐乘坐两栖飞机到了海里，在蓝色仙女面前一遍一遍的祈求着，期望自己成为真的小孩。令我们想不到的是，这样的祈求竟然持续了20某某年。直到这个世界已经没有人类了，高级机器人发现了大卫，并想透过对大卫的研究获取过去人类的事实，他们根据大卫的记忆给他建造了家，而大卫却祈求他们给自己带回母亲。虽然利用泰迪保存的母亲的头发能够把莫妮卡带回来，但是这样凭借记忆带回来的莫妮卡只能坚持一天。但大卫还是毫不犹豫的答应了。在这一天里，大卫成为世界上最幸福的那个孩子，和母亲在一齐就是他全部的愿望，最后影片定格在大卫和母亲一齐躺在床上沉沉睡去的画面。
20某某年换一天，在大卫眼里，是那么的值得。我想比较大卫，我们是不是幸福很多，我们拥有的是大卫拼了命想拥有的东西，母亲的爱，独一无二的存在，等等。但我们却总是不满足，在爱里任性着。一句话我们总听到，那些爱你越深的人是那些越容易被你伤害的人。从此刻开始，我想我们是不是就应借机好好审视一下我们的生活，我们拥有什么，我们正因什么而幸福，我们又怎样让我们爱的人也幸福。现代都市人被判定幸福指数随着经济的增长却不断下降，不是我们的生活变差了，而是我们在变好的生活中忘了本性和初心。
我想每个人甚至我们身边的动物植物，都有爱人的权利以及被爱的资格。爱永远不会太晚，此刻起，每一天对父母说我爱你，不仅仅从语言上更从我们的心里，对每个给自己带给帮忙和服务的人说声谢谢，时时刻刻持续微笑，将幸福传递给每一个人。爱很简单，却需要我们身体力行。怀有感恩的心去应对世界，我们收获的将是全世界的爱。
人工智能观后感范文五
这部电影的主题应该是多元的，人类制造了有情感的机器，大卫保留有之间最纯洁的爱，但现实总是残酷的，人类制造了会思考，有潜意识，懂暗喻，会推理的机器人，可在心底还是鄙视你，歧视你，。虽然你和我一样，但人类永远无法跨过自己心底的界限。这在历史上发生过多次的，哥伦布发现新大陆开启了屠杀的序幕，知道现在种族歧视还在每时每刻的发生着。的确，人类很擅长排除异己。
一切的一切终究是人类作茧自缚，人类在发展的同时贪婪无度向自然不停索取，最后导致的是自己的灭亡。影片开头展示了人类及发达的科技，可南极冰川在融化，沿海城市被海水吞没。电影的结尾时机器人复制已经灭绝的人类，历史在此刻戏剧性的颠覆。
影片中大卫也许仅是哪位母亲母爱的发泄品，但母亲最终也不舍得让他进入屠宰场。这是人性使然，人类还有最最珍贵的东西——爱。这是我们生命的意义。 戴维为了追求爱，在海底冰封了千年换来和母亲独处的一天。而哪位母亲真是的儿子却找机会陷害着戴维，纯洁与邪恶的较量高下两判。
人类还有圣洁的一面，世界应该像结尾时橘黄色的暖色调一样充满温暖，充满爱的甜蜜。
可这又是不可能的，也许我们能够希望父母，情人，朋友，爱人做到这一点，但现实又充满太多欺，猜忌，嫉妒，憎恨，我们最亲的人往往都不能达到我们期许的善待与温暖，何况我们白眼相待的陌生人。
最后想说：圣洁的爱是永恒，即使在人类灭亡时!
人工智能观后感范文相关 文章 ：
1. 电影人工智能观后感范文5篇
2. 关于《人工智能》观后感范文5篇
3. 科幻电影人工智能观后感范文5篇
4. 人工智能观后感1000字
5. 人工智能感想的论文范文参考
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。
下一页分享更优秀的<<<人工智能的毕业论文范文
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)
下一页分享更优秀的>>>人工智能的论文