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人工智能相關論文（熱門14篇）篇一
語言文學專業學術論文具有突出的學術性，它只能把學術問題當作自己的論題，把學術成果當作自己的描述對象，把學術見解作為自己的核心內容。它以學術性區別于一般的社會理論文章和政治理論文章。學術是有系統、較專門的學問，它往往以學科的形式表現出來。人們通常將學科分為自然科學和社會科學兩大類。兩大類又可逐層劃分下去。如社會科學可以分為哲學、政治、經濟、法律、歷史、語言文學等，語言文學又可劃分出語言、文學，文學又可以劃分出文學理論、文學史，文學史又可以分為中外文學史，中外文學史又可以劃階段、設專題。分工越細，學問也就越專門化。但一切專門化的學問，又隸屬于它的上級學科。語言文學專業學術論文所研究的，就是這些專門化的學問。語言文學專業學術論文所要研究和解決的問題，是這些專業知識中的某一問題。
(二)獨創性。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇二
長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。
在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。
"智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。
人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的高潮。
我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
問:目前人工智能研究出現了新的高潮，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？
答:ai研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的`不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是:智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱:數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
答:我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。
但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是:課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
問:請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？
答:技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展:模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明:情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網絡堵塞。
我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(bluejean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。
麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇三
隨著超聲診斷技術在臨床中廣泛應用以及不斷的發展和日益完善中，超聲學對患者的病情及時快速的檢測方面做出了重大的作用。使得很多腹部疾病以及意外創傷的患者得到了迅速、及時且有效的治療方案，減輕了患者的痛苦，給患者提供了醫治空間，提高了患者的致殘率以及死亡率。本文主要將我院20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者分別采用常規診斷和超聲醫學進行診斷，且分析比較，現將調查結果報告如下：
1資料與方法。
1.1一般資料。
采用隨機數字表法將我院在20xx年6月至20xx年10月收治的50例急診患者，均分為超聲醫學診斷的觀察組和常規診斷的對照組，且都符合急診診斷的標準[1]。其中治療組男性患者14例，女性患者11例，年齡31-64歲，平均年齡為(43±21)，黃體破裂出血5例，急性闌尾炎15例，胃十二指腸穿孔2例，急性膽囊炎3例;對照組男性患者18例，女性患者7例，年齡28-66歲，平均年齡為(38±25)，病程1-8年，黃體破裂出血8例，急性闌尾炎12例，胃十二指腸穿孔3例，急性膽囊炎2例;兩組患者性別、年齡、原發疾病等一般資料組間比較，差異無統計學意義(p0.05)。
1.2治療方法。
主要采用多種超聲診斷儀器，如logiq400、logiq5、邁瑞ma77―0786等診斷儀器，探頭的頻率使用3.5―8.0mhz.在診斷過程中要求患者不能空腹，對于盆腔檢查的患者需要憋尿或或者使用生理鹽水對膀胱進行充盈，患者檢測時采取仰臥或者側臥的姿勢，對進行全腹部多切面檢查的患者，需要采取坐位進行胸膜腔的探查。
1.3療效評價標準。
當超聲診斷的結果和臨床診斷一致時，便為符合標準;當超聲診斷的結果僅僅顯示了患者腹腔的積血、積液或者病灶區的血供量逐漸減少，便為基本符合標準;當超聲診斷的結果和臨床診斷不一致時，則為誤診或漏診，稱為未診斷。
1.4統計學方法。
采用spssl5.0軟件進行統計分析，計量數據將采用采用x2檢驗;當p0.05，差異是具有統計學的意義。
2結果。
2.1兩組數據比較。
通過對比分析兩組分別使用超聲醫學進行診斷以及常規診斷的結果，見表1。
3討論。
急診患者一般病情都比較的緊急，且癥狀比較的嚴重。有時病人會處在休克期或者休克的前期，病情相對比較的復雜，嬰幼兒的患者一般不能完全的表達病情。是否能夠對患者及時明確的進行診斷，可以有效的減少并發癥以及死亡率，成為臨床搶救措施的關鍵因素。臨床的醫生可以根據患者病情的癥狀、體征以及其他檢查作出一些鑒別性的診斷，但在大多數的情況下還是難以進行確診。然而具有操作方便、使用快捷的超聲檢查，發揮其特點，用獨特的聲像圖片為臨床提供有利的證據。超聲醫學的檢查可以有效的縮短醫生的確診時間，減輕了急診患者的病痛，給患者提供了足夠的治療空間。超聲診斷在婦產科疾病、腸胃疾病以及膽囊等各類疾病中的表現具有差異性，以下將對各種病情做出分析[3]。婦產科疾病：超聲醫學在婦科的作用是無法代替的，異位妊娠的聲圖像是子宮內膜中出現不同程度增厚現象的表示，在患者的子宮一側會出現混合型的團塊，但在聲像圖中并沒有非常明顯特征的表示。盆腔炎患者病情嚴重時，超聲圖像則會變現為子宮增大和輸卵管的逐漸變粗。患者出現黃體破裂出血時在超聲圖中的顯示和異位妊娠表現形式具有細微的變化，在檢查過程中需要仔細。當隨著患者的發病時間以及血塊的多少變化時，胎膜下積血聲像學則會表現胎盤和子宮壁間的邊緣部分具有粗糙且規則不一的液體狀的暗區，有許多斑點狀呈現高回聲、雜亂的回聲或者不均質的低回聲。胃腸道系統疾病超聲檢查：當患者的胃十二指腸穿孔時一般會出現誤診或者漏診的情況，此時在檢查過程中還要結合其他的手段進行輔助性的檢查，如x光線等。當患者出現急性闌尾炎時，超聲圖像一般表現為闌尾體型會有顯著性的增大，呈現出模糊的周圍結構且具有高、低、高的回聲。急性闌尾炎的圖像特點為：一般的闌尾炎，闌尾腫大，其直徑一般9mm，具有比較清晰的闌尾管的壁層，且從外到內逐漸呈現出高回聲、低回聲、高回聲;急性化膿性的闌尾炎，闌尾具有明顯的粗大狀態，可以通過肉眼辨別出來，具有較厚的闌尾壁，腔內具有較多的積液，且有代表性的少量的斑片狀的高強回聲。闌尾的橫切面呈現出強弱相間的環形回聲以及靶環征;急性闌尾炎合并周圍膿腫，其患者的闌尾狀態是無法進行辨認的，但在右下腹可以看到類似于圓形團狀的回聲，且在內部會呈現出不均勻的雜亂的低回聲。膽管系統疾病：當患者出現膽總管結石時，進行超聲檢查，管內具有強回聲且伴隨位于后方的圖像影射[3]。當患者膽管內具有膽汁淤積時，膽管就會出現不同程度的擴張現象。患者膽囊發炎時，超聲圖像中的膽囊具有顯著性的擴充，具有較厚的膽囊壁，較強的張力，強回聲光團會出現在膽囊頸部。
綜上所述，超聲醫學的診斷具有操作簡單、經濟適用、準確診斷的特征，且還可以在定位的同時，了解患者是否存在并發癥，因此在臨床中的應用越加廣泛，為臨床的醫生提供了具有重要價值的參考以及治療方案。特別是在胸腹部創傷以及急性腹部的疾病急診體系中起到了重要的作用，且不同程度上促進了醫療急救體系的發展。
參考文獻：
人工智能相關論文（熱門14篇）篇四
智能交通系統(intelligenttransportationsystems，簡稱its)是將先進的信息技術、數據通訊傳輸技術、電子傳感技術、電子控制技術及計算機處理技術等有效地集成運用于整個地面交通管理系統而建立的一種在大范圍內、全方位發揮作用的，實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。its能有效地利用現有交通設施、減少交通負荷和環境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經濟發展、提高人民生活質量，并以推動社會信息化及形成新產業而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀的發展方向。
交通仿真是智能交通領域的重要分支，它是利用最先進的計算機技術，通過仿真模擬的方法來分析交通問題，輔助交通管理人員做決策。傳統上，數學推導、科學實驗是進行科學研究、解決科學問題的主要方法。對于交通問題來說，由于參與交通的人很多，影響交通出行的因素也很多，人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數學模型。同時，由于安全、法規，以及開銷方面的原因，進行現場交通實驗通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個方面的困難。
然而，傳統的交通仿真由于設計理念上的原因，并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因為，交通系統是一個龐大的復雜系統，必須用對付復雜系統的方法來處理，也就是要用綜合的方法，而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統是由經濟、環境、人口等因素綜合作用的結果，必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統之間的關系。例如，不能為例城市交通問題的解決，而導致城市生態惡化，危害人居環境；不能為了城市交通的暢通，阻礙城市社會經濟活動的健康發展。我們必須在已有工作的基礎上，突破傳統思維，探索研究此類復雜系統的新途徑，而基于人工系統的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統涉及人與社會的動態變化，本身也在不斷變化和發展之中，不可避免地需要一個不斷深化地認識過程，這類系統實際上不存在精確完備的整體解析模型。因此，無法“一勞永逸”地解決城市交通問題，我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則，研究建立有效可行的計算實驗方法體系，為不斷地完善城市交通系統的綜合可持續發展方案提供科學依據。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優解，更不存在唯一的最優解。首先，基于解析模型的最優解與假設條件直接相關，具有條件敏感性，但對于城市交通這樣的問題，假設條件與實際情況往往存在很大差別。其次，解決這些問題一般不存在單一的優化指標，而多層次多目標優化往往導致多個甚至無數個解決方案，就連采用近似模型的多目標優化也是如此。再者，對于這類復雜系統，有時甚至連確定一個量化的綜合優化指標也有困難，特別是由于復雜系統長期行為的不可預測性，試圖求解其某一最優化解決方案本身就是不可行的。因此，我們應當接受有效解決方案的概念，而且還要接受一般情況下存在多個有效解決方案的事實。在這種情況下，我們應該利用平行系統方法，追求具有動態適應能力的有效解決方案。
基于以上分析，中國科學研自動化所王飛躍研究員提出了人工交通系統的概念。其基本思想是利用人工社會的理論與方法，把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向對象的編程和并行分布式計算等方法和技術，“生長”和“培育”交通系統，即“人工交通系統”。
利用人工交通系統解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多，不斷探索和改善，使過程、方法更科學化、系統化、綜合化，不斷改善探索建立城市交通、物流、生態綜合發展的理論和方法體系。
三是平行管理運行，虛擬交通系統與實際交通系統相結合，直接采集現實交通數據，進行超前運算，以判斷可能發生的交通事件，提前采取預防措施，為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認識上，人工交通系統不是單純的討論交通自身的問題。相反，人工交通系統將交通看作社會整體的一個子系統，與經濟、人口、環境、氣候等子系統具有平等的地位，并將各個子系統之間的相互銜接、相互聯系、相互作用和相互影響作為研究的重點之一。
2)在仿真方法上，人工交通系統屬于微觀仿真的范疇，但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統面向大區域的仿真研究，采用復雜性科學中“涌現”的原理，在底層建立單個交通出行元素的代理模型，通過大交通區域內單個代理模型之間的相互作用，“涌現”出宏觀的交通現象。
3)在實現手段上，人工交通系統不能在單一、孤立的計算機上進行仿真，要使人工交通系統具備真實交通系統的分散性和社會性，必須采用先進的分布式計算方法，如網格和p2p等，在互聯網上建立結構化、分散化的虛擬交通路網系統，并且通過終端界面將網絡中的真實人吸引到人工交通系統的運行中來，以使每一個代理模型具有逼近現實的社會屬性。
4)在仿真目的上，人工交通系統不是一味的追求逼近現實交通環境和狀態。除此之外，人工交通系統可以通過調整參數、添加隨機事件等方法產生現實交通系統可能但尚未發生的交通現象，用以制定突發事故的緊急預案、交通控制方案的預評估以及交通參與人員的培訓等等。
人工系統說起來有一點抽象，其實說穿了很簡單。第一是充分利用計算機技術的發展，第二是仿真與模擬的常態化。仿真不再是一個項目立項前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永遠在。它是經驗與知識的數字化、動態化和即時化，使人工影響現實，虛擬影響實在。
人工交通系統完善之后，人們可以像玩網絡游戲一樣，作為一個行人或司機加入到系統中，不必出門即可體驗交通；交警同志可以在人工交通系統中學習指揮交通，而不必擔心造成擁堵；交通分析人員可以利用人工交通系統研究各種突發事故對交通的影響，而不必擔心人民的生命財產受到威脅；交通管理和決策人員可以在人工交通系統試驗交通政策和方案，而不必承擔決策失敗的風險。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇五
1、構思要圍繞主題展開：若要使論文寫得條理清晰、脈絡分明，必須要使全文有一條貫穿線，這就是論文的主題。主題是一篇學術論文的精髓，它是體現作者的學術觀點學術見解的。
2、構思論文布局，要力求結構完整統一：在對一篇論文構思時，有時按時間順序編寫，有時按地域位置(空間)順序編寫，但更多的還是按邏輯關系編寫，即要求符合客觀事物的內在聯系和規律，符合科學研究和認識事物的邏輯。但不管屬于何種情形，都應保持合乎情理、連貫完整。
3、要作讀者分析：撰寫并發表任何一篇科技文章，其最終目的是讓別人讀的，因此，構思時要求做“心中裝著讀者”，多作讀者分析。有了清晰的讀者對象，才能有效地展開構思，也才能順利地確定立意、選材以及表達的角度。
提高構思能力。
1、寫學術論文之前，先擬定提綱，可以極大地幫助作者鍛煉思想，提高構思能力。
2、寫作提綱，可以幫助作者勾劃出全篇論文的框架，體現自己經過對材料的消化與進行邏輯思維后形成的初步設想，可計劃先寫什么、后寫什么，前后如何表述一致，重點又放在哪里，哪里需要進行一些注釋或解說。按此計劃寫作，可使論文層次清晰，前后照應，內容連貫，表達嚴密。
3、擬制寫作提綱，只需要運用一些簡單的句子甚至是詞與詞組加以提示，把材料單元與相應的論點有機組織編成順序號，工作量并不大，也容易辦到。提綱中用以提示寫作的句子，有時即可用來做論文段落的標題。
討論部分的寫作技巧。
1.描述結論：首先，從專業角度對自己的研究進行總結，此部分務必與研究結果和研究目的保持一致，也就是說討論部分的內容必須在結果中找到依據。否則就會給人一種課題設計不完善的感覺。
2.解釋結論：對本研究的結論進行解釋，為了突出解釋的科學性和可靠性，一般是在和別人的研究分析對比中進行解釋。列出幾篇和自己結論一致的文獻，同時也要列出幾篇和自己不一致或者相悖的文獻，但要解釋出不一致的理由，比如是因為所選群體不一致，研究條件不一致等等，因為科學研究中的可控變量較多，所以解釋兩個結論不一致一般不難。
3.研究價值：結論解釋完之后，還要說明本研究的應用價值，也就本研究所能給社會或者臨床帶來什么實際價值，比如本研究可以進一步明確某種方法治療某種疾病的效果，本研究發現某種藥物存在一些尚未發現的治療作用，或者本研究可以為相關研究提供參考。
4.不足之處：任何一項研究由于客觀條件的限制，不可能盡善盡美，都會或多或少存在一些不足之處，或者由于當前科技水平的限制，也會導致研究所存在的一些局限性，描述此部分內容時，一定要慎重。
盡量列出1～2個不影響本研究結論科學性和準確性的限制，比如本研究的樣本含量較小，或者本研究隨訪時間較短等等，一般不要列出諸如本研究所用統計方法不當，或者本課題的所用評價標準不夠成熟等。
5.研究心得：在文章最后，應說明本文所要傳遞的信息，或者是對后續研究的展望。一般文章最后寫出本文要傳遞給讀者什么有價值的知識或信息，也可以是給讀者帶來的啟發。比如：“隨著對不穩定型上頸椎結核性骨折的研究不斷深入，探求一種既能實現理想的復位固定，又可保留寰樞椎關節活動功能的內固定方法是我們當前研究的方向。”
人工智能相關論文（熱門14篇）篇六
：隨著社會信息技術和計算機網絡技術的發展，人們對網絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內容。
目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發展在一定程度上離不開計算機網絡技術，只有對計算機網絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發展，網絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網絡管理系統應用中，其網絡監控以及網絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網絡犯罪現象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網絡出現的故障進行及時診斷，對網絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網絡系統進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發展起著促進作用。不斷的跟蹤動態化信息，為用戶提供準確的信息資源。總的來說，計算機網絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用。
網絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網絡中自身的資料信息安全是現階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統計方式、決策方法和計算等對信息數據不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網絡及時發現，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網進行相應的管理和控制，反之就會導致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網絡中的數據進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數據過濾出去，數據檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網絡性能不產生影響的前提下監測網絡，為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統能夠對用戶郵箱進行有效的監測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數據庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數據的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網絡技術的發展。
2.3在網絡系統管理以及評價過程中的應用分析。
針對網絡管理系統來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發展。在對網絡綜合管理系統進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網絡存在著動態以及變化性，所以，網絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網絡管理技術人工智能化進行實現。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經驗進行相應的結語出來，錄入系統中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統，促進智能計算機程序的發展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經驗程序對其進行及時的處理。專家知識經驗系統促進計算機網絡管理得到順利開展的同時，對系統評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創出更多的應用領域。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇七
以前我們談科技進步，談網絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊。現在，面對日益發達的人工智能，我想說：現在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發展，我們應該有更積極的態度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰不殆。網上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義。現在我們能做的就是找出它的運行規律，了解它的優缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發揮自己的優勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣。現在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇八
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都處于計算機技術的最前沿，經歷了幾起幾落……。
----長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領域的興趣。
----在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。
----“智能”源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為“人工智能之父”。
----人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
----當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的高潮。
----我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。
----答：ai研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是：智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。
----智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。
----數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱：數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。
----答：我國開始“863計劃“時，正值全世界的人工智能熱潮。”863-306“主題的名稱是”智能計算機系統“，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和”瓶頸”，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。
----但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是：課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走;立項論證時，慣于考慮國外怎么做;落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全;再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。
----今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
----問：請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？
----答：技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
----目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。
----人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的`生活、工作和教育等帶來更大的影響。
----人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。
ai理論的實用性。
----在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。
----這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網絡堵塞。
----我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產品。
----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asciwhite電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--“藍色牛仔”(bluejean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。
----麻省理工學院的ai實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏并將其在鼓上演奏出來。
----/報道，比利時的starlab正在制造一個人工貓腦，這個貓腦將有7500萬個人造神經細胞。據稱，移植了人工貓腦的小貓能夠行走，還能玩球。預計它將于制作完程。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇九
李開復王詠剛著。
說到人工智能，大家都覺得它離我們比較遙遠，但其實它已經在我們身邊：在每個人的手機應用里，美圖、淘寶等等這些應用，里邊都有人工智能的參與。
雷庫茲韋爾著。
這是一部洞悉未來思維模式、全面解析“人工智能”創建原理的顛覆力作。庫茲韋爾對于大腦和人工智能的理解，將對我們生活的方方面面、各行各業，以及我們有關未來的設想產生巨大的影響。庫茲韋爾通過一系列推理告訴我們，我們有能力創造超越人類智能的非生物智能。
《智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革》。
李彥宏著。
人類歷史上的歷次技術革命，都帶來了人類感知和認知能力的不斷提升，從而使人類知道更多，做到更多，體驗更多。以此為標準，李彥宏在本書中將人工智能定義為堪比任何一次技術革命的偉大變革，并且明確提出，在技術與人的關系上，智能革命不同于前幾次技術革命，不是人去適應機器，而是機器主動來學習和適應人類，并同人類一起學習和創新這個世界。
《情感機器：人類思維與人工智能的未來》。
馬文?明斯基著。
作者是人工智能領域的先驅之一，是首批機械人手臂、世界上第一個神經網絡模擬器snare、世界上最早能夠模擬人類活動的機器人robotc的創建者。同時，他還是世界上第一個人工智能實驗室――mit人工智能實驗室的聯合創始人，也是虛擬現實(vr)的最早提倡者。
這是一部引領人工智能大趨勢、透視下一個大挑戰的領先巨作。
3.智慧文學好看的書單。
4.人生的智慧品讀。
5.智慧樹鑒賞。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇十
〔摘要〕人工智能飛速發展，正在改變人類生活，推動人類進步。人工智能學者從認知科學、心靈哲學以及控制論等不同視角對人工智能進行研究，但對于人工智能哲學根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達哥拉斯主義的數論思想、亞里士多德演繹邏輯系統與分析哲學中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學原則為人工智能研究綱領、研究框架以及研究方法等奠定了基礎，哲學核心問題決定了人工智能的研究進路。只有對人工智能的哲學思想源流進行追溯與探究，才能理解人工智能的理論基礎，以更好地把握人工智能的發展規律并合理預測人工智能的發展趨勢。
人工智能發展如火如荼，學者除了對人工智能技術本質、人工智能社會影響、發展路徑及倫理問題等進行研究之外，還關注人工智能中的哲學問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術層面及科學基礎層面的反思，也要涉及對人工智能的哲學思考。博登指出：“在科學家族中，沒有一門學科比ai與哲學的關系更密切。”〔1〕3人工智能與哲學緊密聯系，特別是心靈哲學與語言哲學，認知科學與認知心理學等學科也為人工智能發展奠定了科學基礎。迄今為止，對于人工智能哲學的研究還沒有形成完整的理論體系，學者多從哲學視角對人工智能中的問題進行探討，從哲學思想源流挖掘人工智能基礎的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數論基礎、邏輯學、分析哲學基礎以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學思想根源。
人工智能先驅西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義（symbolicism）學派的代表，他們的研究著眼于計算機程序的邏輯結構、符號操作系統以及編程語言，這與古希臘哲學家畢達哥拉斯學派的“數論”思想一脈相承。在畢達哥拉斯看來，數是萬物的本原，萬物皆數。“按照普羅克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中，‘數學’這個詞也是畢達哥拉斯學派首先使用的”〔2〕268。畢達哥拉斯將科學研究的基礎建構在數學的基礎之上。畢達哥拉斯哲學思想的核心即“數”是萬物的本原。按照畢達哥拉斯的數論思想，與其說水、火、土等都是萬物的本原，不如用一個簡單詞“數”來解釋萬物的存在。
“數是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數量關系的含義，不管是天體結構、音階音律以及建筑結構等萬物都存在數量關系。畢達哥拉斯學派認為數是宇宙的元素，科學研究就是尋找紛繁復雜現象之后的數量關系。例如，物理學是研究事物運動方面的數量關系，幾何學是研究事物點、線、面、體之間的數量關系等。他們將事物的本質歸結為數的規律，認為事物的本質就是數。按照亞里士多德“四因說”來看，畢達哥拉斯的“數”既是構成事物的形式因，又是構成事物的質料因。質料因指的是構成事物的原始質料，就好比建造房屋用的磚木石瓦，形式因即構成事物的樣式和原型，就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家（畢達哥拉斯主義學派）認為數既是事物的質料、同時又是形成事物的變化和它們的不變狀態的形式”〔3〕21-22。因此，數對于事物來說，既是質料因又是形式因。
畢達哥拉斯的哲學思想還表現在數的和諧論。他認為萬物包括宇宙在內都由數構成，并且萬物可以還原為數;他還認為宇宙是和諧的，并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，認為世界存在內在秩序與內在規律，人類可以通過數量之間的關系找到世界的既定秩序。
畢達哥拉斯的“萬物皆數，數之和諧”思想既具有本體論含義，也具有方法論意味。他的哲學思想影響了古希臘科學的發展，亞里士多德的邏輯學體系、歐幾里德的幾何學體系、托勒密的天文學體系、蓋倫的醫學體系這四大古希臘的科學成就皆受畢達哥拉斯主義哲學思想的影響。不但如此，畢達哥拉斯的哲學思想還影響了西方整個自然科學的發展。達芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達哥拉斯主義者”。達芬奇認為天體是一架服從確定自然法則的機器，自然界有確定的規律;15-16世紀帶有畢達哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數學結構;哥白尼日心說體系的理論基礎也是依據畢達哥拉斯主義哲學理論來構造行星運動簡單、和諧的天體幾何學模型;開普勒認為自己是畢達哥拉斯主義者，他的目標就是追求造物主心中數的和諧;伽利略也是畢達哥拉斯主義的追隨者，他認為“自然之書是用數學語言書寫的”，自然的真理存在于數學事實中。畢達哥拉斯的數論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個夢想，就是給出一套理想符號系統或語言和確定的語言變換或演算規則，把日常問題轉變成理想語言，利用演算規則清楚地求解問題的答案。在此基礎上，萊布尼茲提出“通用機”的天才設想。萊布尼茨嘗試發明人工智能通用機，他設計出一種二進制計算法，用二進制數代替原來的十進制數，二進制數即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機器，但其只能進行簡單的算術計算，還不是萊布尼茲設想的能夠進行復雜數據處理的通用機。盡管如此，萊布尼茲思想還是影響了整個計算機系統的發展。
圖靈與馮·諾依曼的人工智能機器也受畢達哥拉斯主義數論的影響，他們運用數的和諧以及數量關系的計算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現實生活中得以實現。圖靈通過基本的數學運算將數學運算符號化為運算符，并用一個無限長紙帶來表述計算過程，制造出了圖靈機，這就是萊布尼茨所說的“通用機”。圖靈認為人腦類似通用機，圖靈提出一臺計算機在多大程度上可以模仿人的活動，進而提出“機器能否思維”這個哲學問題。圖靈堅持通過特定算法程序，把可計算的數量關系都轉化為由一臺圖靈機來計算。馮·諾依曼指導發明第一臺基于運算器與存儲器的計算機，他為圖靈通用機設計出一個物理模型——edvac，edvac可以執行加、減、乘、除等數學操作。與圖靈一樣，馮·諾依曼把人腦與機器類比，機器通過存儲器儲存數據，通過數學規則設計出把思維當成數據的程序，通過簡單、和諧的數字制造出能進行復雜數字處理的機器。不管是圖靈的通用機還是馮·諾依曼的edvac都是為了解決“萊布尼茲之夢”，其哲學思想均根源于畢達哥拉斯的“數論”哲學思想。除了圖靈與萊布尼茨，紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅也認為，不管是人類智能還是機器智能都是根據確定的或者規范的規則來進行符號操作的。不但如此，基于認知模擬的強人工智能也把心理狀態作為計算狀態，所謂認知就是計算，這是對基于數論的計算主義教條的信仰，人類智能類似于信息處理系統。聯結主義人工智能不同于符號主義人工智能，它否認智能行為來自于在形式規則下對符號進行操作的觀點，“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應用和形式規則，但是聯結主義人工智能沒有這樣的規則”〔4〕1366-1367。與符號主義人工智能不同，聯結主義人工智能的工作原理是尋找神經網絡及其間的聯結機制及學習算法。雖然聯結主義與符號主義人工智能有區別，但聯結主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設都是把認知看作信息處理，且信息處理都具有可計算性。可見，畢達哥拉斯的“萬物皆數，數之和諧”思想為符號主義人工智能與聯結主義人工智能的發展奠定了基礎。
除了畢達哥拉斯的數論思想，古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統也是人工智能的哲學思想源泉。人工智能符號主義學派也稱為邏輯主義學派，可見邏輯思想在人工智能發展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現象學、海德格爾的存在現象學和梅洛-龐蒂的知覺現象學影響的人工智能專家德雷福斯，也肯定演繹邏輯以及形式系統在人工智能發展中的作用。在德雷福斯看來，符號主義人工智能的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義。人工智能的主要設想是可以運用計算機的邏輯運算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發明通用機，“我希望數字計算機能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機器進行交流的語言……構成一種符號邏輯”〔5〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學派的源頭追溯到亞里士多德，“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德”〔6〕200。亞里士多德是邏輯學的創始人，他認為邏輯學是獲得真正知識的重要工具，邏輯學是哲學的基礎。亞里士多德注重演繹推理，特別重視三段論推理，他認為三段論推理是一切思維運動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式，它由普遍性公理和推理規則經過嚴密的邏輯論證得出必然性結論。圖靈的通用機以及符號主義人工智能的根本基礎，都可以歸結為邏輯或者演繹推理。
集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學也是人工智能的思想源泉，分析哲學把邏輯學看作一切學科的基礎，數學的基礎也是邏輯學，數學也要用邏輯符號來表示。分析哲學產生于20世紀初，代表人物是石里克與卡爾納普等人，其理論來源于英國的經驗論者休謨、法國的實證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學家與心理學家馬赫等人的觀點。弗雷格的《算術基礎》、羅素與懷特海合著的《數學原理》、石里克的《普通認識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學論》是分析哲學的代表著作。分析哲學的基本觀點是：哲學的任務是對知識進行分析，強調通過對語言的邏輯分析來消除形而上學問題，認為一切綜合命題都以經驗為基礎等。分析哲學家認為一切科學研究必須從經驗出發，哲學的主要任務是運用現代數理邏輯和語言分析把復雜的概念分析為簡單的概念，分析哲學家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義，通過語義上升，拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言，把自然語言的語句轉換成邏輯命題，通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學問題，達到拒斥形而上學的目的。分析哲學注重邏輯分析與語言分析，強調語言分析的重要性，分析哲學把科學的任務界定為發現真理，而邏輯的任務在于識別真理的規律。羅素立足于把哲學建成嚴密的科學，哲學像科學一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來，哲學和科學只有程度之分，沒有本質區別。哲學問題都是邏輯問題，邏輯問題就是科學問題。對科學問題進行分析還原之后，如果這個問題是邏輯問題，則它是哲學問題，否則就不是哲學問題。因此，邏輯是哲學的基礎。通過邏輯分析進行還原涉及語言，那么，所有哲學問題命題都是語言表達式，語言結構是邏輯結構，是科學命題的真正的邏輯形式。
羅素的邏輯原子論從本體論角度堅持奧卡姆剃刀的最小化原則，從語言角度上堅持思維經濟原則，語言表述堅持最小詞匯量原則。“如無必要，勿增實體”。羅素從邏輯學角度堅持邏輯前提或者公理最小化原則，“寧可構造，勿要推論”。根據公理與推理規則建構的邏輯學公理系統影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機器設計邏輯方案，戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應用于計算機的第一人，“據我所知，馮·諾依曼是一個清楚地懂得計算機本質上執行的是邏輯功能的人”〔7〕69。馮·諾依曼在edvac的報告中也提到，不但從數學的觀點，而且從工程史和邏輯學家的觀點來探討大規模計算的機器。在人工智能哲學先驅德雷福斯看來，自從古希臘人發明了邏輯與幾何，就把一切推理歸結為計算。人工智能中符號主義的基礎是邏輯學，是哲學中的理性主義、還原論傳統。他們把計算機看成操作思想符號的系統，試圖用計算機來表達對世界的形式表述。心靈與計算機都是物理符號系統。在德雷福斯看來，“伽利略發現人們可以忽略的品質和技術上的考慮，從而能找到一種用來描寫物質運動的純形式化系統，同樣我們可以設想，一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮（對意義的依賴），變成為句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物數理邏輯學家皮茨與生理學家麥卡洛克撰寫了《神經活動中內在觀念的邏輯運算》，他們的思想受到羅素與懷特海《數學原理》的啟發，堅持把一切數學還原為邏輯，甚至神經網絡也可以用邏輯來表達。德雷福斯認為人工智能的發展建立在四種假設之上，即生物學假設、心理學假設、本體論假設以及認識論假設。其中認識論假設指的是一切知識都可被形式化，可以被編碼成數字形式;本體論假設指的是存在一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序。紐維爾認為：“人工智能科學家把計算機看成操作符號的機器，他們認為，重要的是每一樣東西都可以經編碼成為符號，數字也不例外。”〔9〕196在符號主義者看來，符號是人類認識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學派將人的認識對象通過數學邏輯的方式抽象為符號，利用計算機的程序符號來模擬人認知世界的過程。符號主義學派主要依靠計算機的邏輯符號來模擬人的認知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構造了第一個真正意義的人工智能程序，稱之為“邏輯專家”，可見人工智能專家受邏輯學思想影響之深，“任何表現出一般智能的系統，都可以證明是一個物理符號系統”〔10〕41。西蒙與紐維爾認為，作為一般的智能行為，物理符號系統具有的計算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學家弗雷格、羅素與懷特海，“該假設的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案：以邏輯方式獲取基本的概念式數學觀念，把證明和演繹觀念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯認為，真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性，在此基礎上對人工智能的認識論假設與本體論假設進行批判，但他同意專家系統必須使用某種類型的概論度量的邏輯標準，“認知模擬的先驅者們——已經繼承了霍布斯推理就是計算的主張，笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字’的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是試圖找到主體（人或計算機）中的哲學本原元素和邏輯關系”〔12〕。可見，人工智能與邏輯學特別是分析哲學緊密相關，邏輯學與分析哲學是人工智能的一個重要思想來源。
古希臘先哲用簡單的物質元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原歸結為水，赫拉克利特把世界的本原歸結為火，德謨克利特把世界的本原歸結為原子，認為世界由不可分的原子構成。他認為，萬事萬物都可以還原為不可分最小微粒——原子，世界是由原子構成的。復雜的事物由簡單的事物構成，萬事萬物都由不可分的基本粒子構成。世界由最基本的粒子構成，復雜對象由基本粒子構成，基本粒子決定了宇宙的性質。
簡單性哲學原則不但用簡單元素追溯世界的本原，還致力于用力學解釋自然現象。不管是物理規律、化學規律、生物規律，甚至是社會規律都可以用力學解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學界的支持也不是因為其解釋力強，而是因為其遵循了簡單性原則，從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學三定律就立足于簡單性原則，用力來解釋所有運動。按照簡單性哲學原則，人與動物都是由簡單的粒子構成，人與動物沒有根本區別，人與機器也沒有本質區別，甚至可以說“人就是機器”。1747年，拉·梅特里發表了《人是機器》這一哲學巨著，提出“人是動物，因而也是機器，不過是更復雜的機器罷了”〔14〕69。笛卡爾把人體看作是與機械相類似，用機械的旋渦來解釋天體運動問題，他認為宇宙是一架機器，機械運動是唯一的運動規律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴密的力學體系來正確描述宏觀物理運動，甚至是天體運動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質在時空中運動的統一體，德國物理學家海森堡也認為簡單性原則可以作為科學假說可接受性的標準。
不僅自然界的規律可以用力學表示，而且社會關系也可以用力學表示。孔德提出社會動力學和社會靜力學概念，社會動力學又稱為社會物理學，立足于運用力學規律分析社會關系。1950年，斯賓塞出版《社會靜力學》，把事物的基本規律看作“力的恒久性規律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是機器”的觀點啟發人工智能先驅開始了構造具有人類智能機器的探索。
主體與客體的關系在哲學史上占居重要地位，是哲學研究中的核心問題，也是哲學史上諸多學派的思想源頭。古希臘米利都學派的泰勒斯探索萬物本源的時候就開始關注主體如何認識客體，關注主體與客體的關系，普羅泰戈拉提出的命題“人是萬物的尺度”包括了主客二分思維的萌芽，笛卡爾的精神和物質相互獨立的二元論思想暗含著主體和客體截然二分的思想。人們一般認為，只有人類才能成為主體，人之外的世界是客體。那主客二分的標準是什么呢？人之所以為主體的標準又是什么呢？有的學者認為只有主體才具有意向性，客體不具有意向性，客體只是主體認識的對象。主體一般具有獨立意識或者個體經驗。哲學意義的認識論指的是個體對知識和知識獲得所持有的信念，主要包括知識結構、知識本質、知識來源和知識判斷的信念等內容，主體與客體的關系問題是哲學的核心問題。認識論中的可知論與不可知論是研究主體之外的客體是否可知，唯心主義與唯物主義的區分以及各種不同的哲學流派的分野都基于主體與客體截然二分的哲學基礎，哲學史上，各大流派都曾經把主客關系作為研究的切入點。
人工智能是賦予機器智能，讓機器可以模擬或者代替人類的某種智能。人工智能基于不同的哲學理念有不同的研究進路，人工智能發展史上不同思想的對立也是基于對于主體與客體關系的哲學思考。一般來講，人工智能可分為三種進路，即符號主義進路、聯結主義進路以及行為主義進路。人工智能符號主義進路把人類的認知過程看成符號計算過程，人類認知是物理符號系統，人工智能先驅德雷福斯（s）認為，人工智能研究者其實與煉金術師一樣，也是對一些符號進行不同的處理。因此，在人工智能的符號主義看來，人與機器沒有本質區別，人類的心智同樣可以還原成符號計算。德雷福斯在《計算機不能做什么：人工智能的極限》中提出，人工智能機器是基于生物學假設、心理學假設、認識論假設以及本體論假設基礎之上的。“生物學假設：在某一運算水平上，大腦與計算機一樣，以離散的運算方式加工信息;心理學假設：大腦被看作一種按照形式規則加工信息單位的裝置;認識論假設：一切知識都可被形式化，可以被編碼成數字形式;本體論假設：存在是一組在邏輯上相互獨立的事實，知識可以被編入計算機程序”〔17〕156。從德雷福斯關于人工智能的四個假設中我們可以看出，人工智能與人類一樣都是對信息加工和處理的工具，從這個意義上講，主體與客體之間沒有本質的區別。主體與客體不能截然二分，之所以對主體和客體進行區分，表明人類對于自身的認知規律和智能結構沒有真正揭示。
人工智能的聯結主義進路，又稱為仿生學派或生理學派，認為人工智能源于仿生學，特別是對人腦模型的研究，其主要原理為神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。聯結主義起初是用軟件模擬神經網絡，后來發展到用硬件模擬神經網絡。其理論假設是人與機器如果具有同樣的結構應該具有同樣的功能，可以通過研究人腦的物理結構從而制造出類似人腦的機器。在聯結主義看來，人與機器結構相同，人腦與計算機程序運行模式相同，則功能相同。紐維爾（allennewell）認為，智能的計算機程序可以被用來模擬人類的思維過程。聯結主義失敗的原因是人腦的結構并不像人工智能研究者們在電腦上模擬一樣，人類的大腦是將物理事實與知覺過程所連接的客觀事實，而不只是對信息進行加工的一臺機器。人與機器不同，機器不具有人類的精神狀態和意識。人類的精神狀態和意識是否由人腦結構決定呢？人類精神狀態和意識是先驗存在還是后天習得仍然是認知科學研究的難題。因此，通過神經網絡讓機器模擬人類智能行不通。通過對人工智能的符號主義和聯結主義的分析我們發現，主體與客體區別的必要性得以彰顯，人的主體性地位不能動搖。
人工智能的行為主義進路，又稱為人工智能的進化主義或控制論學派，其原理為維納和麥克洛克等學者的控制論思想及感知-動作型控制系統。研究重點是模擬人在控制過程中的智能行為和作用，如對自適應、自組織和自學習等的研究。人工智能行為主義學派的代表布魯克斯（rodneybrooks）研制的“六足機器人”實質上是一個基于感知-動作模式模擬昆蟲行為的控制系統，能夠適應外界的環境，但這樣的機器人也不具有人類的感知與認知能力，主體與客體之間還是可以嚴格區分。人工智能的目標從技術層面來講是制造出對人類有益的智能機器，從哲學層面來講，就是利用人工智能概念和模型，通過機器模擬人類智能來推動哲學核心思想主客二分問題的研究，借此解決哲學上的身心問題、意識難題等問題。哲學的核心問題與人工智能的研究是相互促進的。
綜上所述，人工智能技術的發展有其哲學根源，根源于數是萬物本源思想、萬物皆數思想以及數的簡單、和諧思想，還根源于亞里士多德的邏輯思想以及分析哲學的邏輯分析研究方法。在眾多哲學思想中，簡單性原則是人工智能的哲學思想源泉。人工智能就是計算機用邏輯方法把思維還原為簡單數字來模擬人腦的過程。人工智能發展是思維的革命，人工智能涉及信息與計算的本體地位和方法論問題，人工智能的發展迫使哲學家們對思維的存在形式進行深入研究，從而把形而上的論證變成可操作的過程。人工智能的目標是通過計算機實現機器模仿人類智能，人工智能的發展直接指向哲學的中心問題。例如，意向性問題、形式化問題、身心問題等。對于人工智能的哲學基礎溯源有利于推動哲學的進步與發展，也可以拓展對于傳統哲學問題的研究。只有對人工智能的哲學思想基礎進行追溯與探源，才能為人工智能工作者提供思想源泉，從而更好地理解與把握人工智能的理論基礎、發現人工智能的發展規律以及預測人工智能的發展趨勢、把握人工智能的發展方向。
參考文獻：
〔1〕瑪格麗特·博登.人工智能哲學〔m〕.劉西瑞，王漢琦，譯.上海：上海譯文出版社，2001.
〔2〕汪子嵩，等.希臘哲學史〔m〕.北京：人民出版社，2004.
〔3〕亞里士多德.形而上學〔m〕.李真，譯.上海：上海人民出版社，1995.〔4〕安東尼·梅耶斯.愛思唯爾科學哲學手冊〔m〕.張培富，等譯.北京：北京師范大學出版社，2015.
〔5〕〔m〕.northholland，amsterdam：macmillanmagazinesltd，1992.
〔6〕davis，soflogic：mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔m〕.newyork：&，2001.
人工智能相關論文（熱門14篇）篇十一
摘要：社會在發展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發展步伐日漸加快，現階段，已經基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經是各行各業中常見的輔助工具，甚至許多行業的發展已經視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發展，方可體現人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發展提供相應的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產安全。
現階段，人工智能技術已經初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發現了人工神經網絡體系構建的發展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現軟件系統和智能化模塊的有機結合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優化和改良，最終為人工智能技術的發展和更新提供更多的保障。
（一）網絡安全方面的應用。
最近幾年來，人工智能技術的運用已經成為未來幾年來許多領域的發展趨向，它的利用將計算機網絡的優勢全方位的體現，值得一提的是，它在計算機網絡安全方面所占據的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統運作安全性帶來極大的影響，可通過數據整合、搜集的方式，將有價值的參數呈現給用戶，通過郵件的形式發送給用戶，隨著時間的推移，郵件數量也會不斷的增加。經過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統安裝到用戶的系統之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業管理方面的應用。
現階段，人工智能技術手段已經被越來越多的企業管理者所認知，比如，自動報警系統和監控系統的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業實現智能化的管理目標，為企業的內部運作營造安全的氛圍和環境，此外，還可以一定程度的減少企業的運作成本，逐步達到資源配置和優化的效果，將企業的運營和發展目標落實到實處，體現出企業管理的智能化和現代化特色。
（三）教學領域的應用。
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統的運用體現了極大的應用優勢，為傳統教學模式的優化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理，為學生呈現更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結果。從教學領域日后的發展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業的應用。
當前，人們的生活質量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環境進行調整，營造良好的生活氛圍。
三、結語。
綜上所述，在此信息技術發展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現了極大的優勢，與域外發達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發展速度卻相對較快，在我國的諸多行業中得到了廣泛運用，它的未來發展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[j].數字技術與應用，20xx,26（7）:244.
人工智能相關論文（熱門14篇）篇十二
圖像識別技術是信息時代的一門重要的技術，其產生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息。隨著計算機技術的發展，人類對圖像識別技術的認識越來越深刻。圖像識別技術的過程分為信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。文章簡單分析了圖像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之后介紹了神經網絡的圖像識別技術和非線性降維的圖像識別技術及圖像識別技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術，研究圖像識別技術具有重大意義。
1圖像識別技術的引入。
圖像識別是人工智能科技的一個重要領域。圖像識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對于高速發展的社會，人類自身識別能力已經滿足不了我們的需求，于是就產生了基于計算機的圖像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現實的，這樣自然就產生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產生相應的新技術。圖像識別技術也是如此，此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理信息，解決人類無法識別或者識別率特別低的信息。
1.1圖像識別技術原理。
其實，圖像識別技術背后的原理并不是很難，只是其要處理的信息比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發而利用程序將其模擬實現的。計算機的圖像識別技術和人類的圖像識別在原理上并沒有本質的區別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識別也不單單是憑借整個圖像存儲在腦海中的記憶來識別的，我們識別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜索有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據存儲記憶中已經分好的類別進行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。機器的圖像識別技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識別圖像。機器所提取出的這些特征有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率。總之，在計算機的視覺識別中，圖像的內容通常是用圖像特征進行描述。
1.2模式識別。
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現象做出描述、辨認和分類等的過程。
計算機的圖像識別技術就是模擬人類的圖像識別過程。在圖像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智能。但隨著計算機的發展和人工智能的興起，人類本身的模式識別已經滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產生了。簡單地說，模式識別就是對數據進行分類，它是一門與數學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統計。模式識別主要分為三種：統計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。
2圖像識別技術的過程。
既然計算機的圖像識別技術與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術的過程分以下幾步：信息的獲取、預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉變為機器能夠認識的信息。
預處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個時候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點。
分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規則，通過此識別規則可以得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識別技術的分析。
隨著計算機技術的迅速發展和科技的不斷進步，圖像識別技術已經在眾多領域中得到了應用。20xx年2月15日新浪科技發布一條新聞：“微軟最近公布了一篇關于圖像識別的研究論文，在一項圖像識別的基準測試中，電腦系統識別能力已經超越了人類。人類在歸類數據庫imagenet中的圖像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統可以達到4.94%的錯誤率。”從這則新聞中我們可以看出圖像識別技術在圖像識別方面已經有要超越人類的圖像識別能力的趨勢。這也說明未來圖像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優勢，也正是因為這樣，圖像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。
3.1神經網絡的圖像識別技術。
神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡，也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與bp網絡相融合的神經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。在圖像識別系統中利用神經網絡系統，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測設備會有所感應。此時檢測設備就會啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進行保存以便識別。最后車牌定位模塊就會提取車牌信息，對車牌上的字符進行識別并顯示最終的結果。在對車牌上的字符進行識別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。
3.2非線性降維的圖像識別技術。
計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產生的數據經常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數據集合，所求的是整個數據集合的最優低維投影。經過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發現圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統所需的維數通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。
3.3圖像識別技術的應用及前景。
計算機的圖像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統;公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術;農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術;醫學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷發展，圖像識別技術也在不斷地優化，其算法也在不斷地改進。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此與圖像相關的圖像識別技術必定也是未來的研究重點。以后計算機的圖像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開圖像識別技術。
4總結。
圖像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。并且，圖像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對圖像識別技術的認識也會更加深刻。未來圖像識別技術將會更加強大，更加智能地出現在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個信息化的時代，我們無法想象離開了圖像識別技術以后我們的生活會變成什么樣。圖像識別技術是人類現在以及未來生活必不可少的一項技術。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇十三
是的，正如霍金預言：“全面化人工智能可能意味著人類的終結。”隨著人工智能日益滲透我們的生活，人類社會面臨著生存競爭、倫理逆境等方方面面的嚴峻挑戰，然而，冷靜想一想，ai其實本質上與互聯網、智能手機等科技相差無幾，其終極目標都是為了讓我們的生活更快捷便利，我們為何要對ai的到來感到恐慌？私以為，面對人工智能全面化的大勢之趨，我們理應勇立潮頭，迎戰ai洪流。
毋庸置疑，人工智能無可比較的學習速度，不知疲乏的高能運作，面面俱到的'系統分析，以及浩大繁雜的數據體系，勢必會占據了人類相當比重的生存空間，機器人種種優勢人類也難以企及，但是，ai的誕生不是為了毀滅、戰勝人類，而是要讓人類不斷突破自我，查找新的可能。在幾十年前，我們誰能想到如今的互聯網科技能徹底轉變我們的生活？同樣地，我們也無法否認將來在ai時代我們的生活會再次被*。拒絕ai更是對更美妙將來的拒絕，唯有與ai同行，讓簡單的世界更簡潔，我們才能迎來更好的時代。
是的，無論是哪個時代，“被替代”的隱患始終存在，但也恰恰是這些隱患與挑戰，篩選著、鞭策著人們。成也挑戰，敗也挑戰，關鍵在于當洪流襲來，你是否有勇立潮頭，發覺機遇的士氣。正如王鼎鈞所言，“時代像篩子，篩得多數人流離失所，篩得少數人出類拔萃。”我信任，那些自甘墮落，向人工智能俯首稱臣的人只會在社會中漸漸淡去，唯有那勇立潮頭的少數人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的機遇中大放異彩。
人工智能之大勢已成定局，然人類將來之命運猶未可知。面對ai洪流，是消沉，還是迎戰？由君定奪。
人工智能相關論文（熱門14篇）篇十四
隨著新型科技的持續更新，工程中逐漸應用新科技，這也是科技朝著應用式與開放式方向發展的開始。電子工程在傳統工程基礎上的革新，隨著人工智能化發展，逐漸轉換為信息化產業鏈接。這一智能化技術機械生產明顯減少，經濟效益與產量提升，我國逐漸進入到智能化階段。
(一）發展歷程。
在機械電子工程發展初期，主要體現為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發展產生制約。為了提升生產效率，逐漸朝著機械工業方向發展。
在生產線階段，機械工程已逐漸發展到流水線生產，實現標準化大批量生產，這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。
在機械電子產業發展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業化發展能夠滿足。
(二）機械電子工程主要特征。
機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯系。機械電子工程發展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優勢發揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場。
人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發展潛力。人工智能在發展的過程中主要經歷下列幾個階段。
初步階段。人工智能在17世紀開始發生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發展奠定堅實的基礎。
發展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業用語。在這個發展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務。
發展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續的發展階段，但是在實踐過程中發現，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發展的起伏階段，人功能智能也在發展中得到了技術創新，特別是在系統方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發展以后。在這一階段，人工智能的相關研究得到了發展，尤其是第五屆國際人工智能聯合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。
穩步發展階段。隨著互聯網技術的快速發展，對于人工智能研宄方向發生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統一主體的方向發展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯網技術的影響。網絡的普及與快速發展，在一定程度上促進了信息化的發展，信息在傳送方面發生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發展到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發展需要人工智能的大力支持。
隨著我國社會經濟的持續發展，社會不斷的進步，對于信息人們越來越重視。在21世紀，互聯網技術得到快速發展，同時信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯網應用的普及說明人們正朝著信息時代的方向邁進，在社會逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術的支持，特別是機械電子工程發展中有著重要作用，機械電子系統本身缺少一定的穩定性，這樣在機械電子工程設計方面就有著較大阻礙存在。在現代社會中，信息的處理量持續增大，并且較為復雜，有些時候需要同時對不同類型的信息進行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統、神經網絡系統這種兩種方法。神經網絡系統傾向于對人腦結構的綜合分析，模糊推理系統更加重視對于語言信號的分析與理解。隨著現代社會的發展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經無法適應目前社會中不斷變化的市場需求，所以，對于人工智能相關問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉變。多方位全面人工智能系統通過模糊推理系統和神經網絡系統相互統一的方式，揚長補短，將二者有效的結合起來，使得二者的優勢得到最大程度的發揮。
智能同機械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產生嶄新的行業。首先通過現代科技逐漸，將人工智能融入到機械電子工程中，使機械工業發展潛力得到充分挖掘。其次隨著機械電子工程發展難度的加大，對于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動了人工智能發展。在將機械電子工程與人工智能有效結合的基礎上，促進社會生產力發展，同時也能促進有關經濟產業的快速發展，這種效應將會對整個社會產生一定影響，使我國經濟得到全面發展。