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有關人工智能的論文集合如何寫一
人工智能簡稱ai，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，在此次人工智能教育論壇中，黃錦輝教授對人工智能用更加利于理解的解釋是人工智能等于云計算、大數據、機器學習和5g技術綜合的.產物，做好人工智能教育能實現不斷提升人們生活的質量，在論壇中，劉三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的著力點集中在算力、數據處理、算法以及場景化的學習，使學生對教材可以理解，教育情景可以感知，學習服務可以定制，使人工智能教育從智能增強，轉變為智能補償，最終達到智能替代。
在實際過程中，很多學校沒有開展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步開展起來呢？人工智能開展過程中，主要面臨的問題主要有：
第一教材的缺乏，
第二師資的缺乏，
第三課程實施的場地缺乏，
第四怎么教的問題。
在18日下午分論壇中，很多同行教師提供不同學校具有特色的人工智能教育開展模式，為我們提供了開展人工智能教育參照案例，
針對教材缺乏問題，對人工智能比較重視的學校有的建立區域教研和課程資源建設，有的開發人工智能課程、有的建立研學基地，還有的建立網絡學___臺；
針對師資問題，教師主要通過自學，網絡學習與多參加線下培訓學習方式自我成長，提高課程融合能力和課程開發能力；
針對實施場地和怎么教的問題，大部分學校沒有開展起來的原因可能主要也是因為資金對場地和平臺投入比較大，但是可以利用信息技術課堂作為人工智能教育的切入點，融入數據、算法、程序設計、機器人課程、開源硬件類課程等，利用項目式教學或其他活動如科技創新、創客、跨學科活動等助力課程落地，逐步建立課程——空間——活動的人工智能教育活動實踐，在論壇中也介紹了人工智能教育需要遵循學生各年齡層的學情特點，
分為三個階段：
第一階段大班stem基礎教學，
第二輪實踐教學建立社團校隊，
第三開展項目式專訓，培育科技特長生，或者各年級年級培養學生人工智能教育的不同目標，小學低年級可以主要培養綜合素養，小學高年級跨學科應用，初中形成目標方向，高中向目標方向進行研究。
這次的粵港澳臺人工智能教育論壇學習，拓寬了我對人工智能教育的認識，對我的教學如何開展人工智能教育具有指導和借鑒意義。
有關人工智能的論文集合如何寫二
ok3w_ads("s005");梁憲飛
一、算法歧視概念
算法歧視就是在人們在使用人工智能的過程中，在算法內部通過一系列的演算從而傷害公民的基本權利，違背社會公共倫理的一種規則或者是制定者本身設定的算法就是不公平的一種規則。算法歧視分為兩種：第一種是涉及第三人的的算法歧視。這種規則本身就是一種不公平的歧視。比如百度上的搜索排名。這個排名本身是一種有償服務，不涉及歧視。但是當這個規則涉及到第三人利益的時候，就會導致對第三人產生一種誤導，導致第三人的利益產生了嚴重的傷害。比如之前在百度上出現的莆田系醫院，從而導致魏則西的事件的發生。只是這種歧視，平臺負不負責任就難以界定。如果平臺要對此負責的話，那么對于網絡空間的發展是很不利的。這是2019年5月17日劉艷紅教授來安徽大學的關于網絡犯罪的講座給予我的啟發。第二種就是不涉及第三人的算法歧視。算法本身就是針對使用者。因為算法規則本身不公平或者是由于算法收集的數據本身導致的歧視。算法歧視的特征主要有不透明性、不確定性、廣泛性。
二、規制算法歧視的必要性
在王思聰的微博抽獎事件中，還有大數據殺熟的問題上，我們可以看到商家一種歧視。大數據殺熟是利用算法來達到一級價格歧視，但是王思聰微博事件體現的則是微博背后的算法規則商業氣息越發濃厚。在抽獎這上面，用戶大多是收入尚可，年紀較輕的年輕女性。我認為微博表達了其消費價值觀，以商業大局為重。微博的價值觀與百度類似。百度是一家中國互聯網巨頭，曾將利潤第一的價值觀推行了很多年。例如之前我們在百度上搜索的醫院，大量出現的莆田系醫院。我認為這就是一種算法歧視，雖然這是百度的一項商業服務。但是作為普通的搜索者所搜索的結果，是依據百度制定的算法規則。這已經傷害了大眾普遍的倫理道德，這就是一種算法歧視。
在大數據殺熟中我們可以看到很多人遭受侵害，這也是一種比較小的侵害，只是一點財產上的損失。但是百度上的大量莆田系醫院事件，是關乎每個人的性命攸關的大事。在魏則西事件是一個年輕人選擇了百度搜索出的三甲醫院武警二院，散盡家財，采用所謂最新的美國技術，最終耽誤治療時間從而導致死亡結果。百度搜素引擎采用的競價規則雖然是一種服務，但是這個服務是展現給公民大眾的，這嚴重損害了普通公民的知情權，錯誤的引導了普通民眾。雖然魏則西的生命是由于武警二院的治療導致，但是百度的競價規則本身的不完善或者說就是以利益為導向的一種規則，就是一種算法歧視。如果嚴重損害公民健康的，那么就需要對這種規則進行規制。
三、算法歧視產生的原因
（一）算法的復雜性
依據算法的復雜程度，可以將其分成三類，即白箱，灰箱，黑箱。白箱指的是算法是完全確定的，灰箱指的是算法雖然不是確定的但是容易預測和解釋，黑箱指的是算法難以預測與解釋。如果是黑箱這種程度，算法是難以預測的，普通消費者也對算法本身是否就是有歧視不了解。部分企業的算法雖然名義上不是歧視，但是在具體處理的過程實質上是產生了歧視。算法本身的復雜程度已經讓人難以對其進行分析并解決，更何況企業本身也將算法作為知識產權來保護，這也加大了算法公開的難度。
（二）數據本身的偏見
算法從研發設計之初，就無法做到完全的客觀，不論是主觀的對算法的修改用以牟利，還是數據輸入或算法技術的缺陷，都使得算法歧視可能成為一個長期的問題。帶有歧視的數據經過運算之后得到的結論也帶有不公平的色彩，而有時候參考數據樣本過少也使得算法系統出現不公平。人工智能體現的偏見大多數來自于在學習人類語言的時候吸收了人類文化本身的觀念，從而在某種程度上產生了偏見。
（三）設計者的偏見
智能算法的設計要求、設計目的都是由開發者以及設計者的主觀上的價值體現。開發者和設計者可能會將自己的偏見帶入算法中，而算法也將這種偏見延續下去。智能算法的本質就是用過去的經驗預測未來的結果，而過去的經驗中歧視和偏見可能會在智能算法中固化并在未來中得到強化和擴大。
四、規制算法歧視的措施
（一）構建技術公平規范體系
人類社會中的法律規則、制度以及司法決策行為受到程序正義和正當程序約束。如今這些規則正在被寫進程序中，但是技術人員也不知道怎樣是公平的，而且也沒有一定的標準來指引他們。在面對關乎每個個體的利益的決策程序時，人工智能決定著每個人的利益，人們需要提前構建技術公平規則。通過構建技術公平規則來減少算法的不透明。在技術層面上，我們需要將公平原則納入技術設計之中，通過技術來保障公平的實現，預防算法歧視。例如谷歌公司在人工智能的設計中就提出了機會均等的概念來處理敏感數據，以防止出現歧視。還有的研究者設計了社會平等的技術模型，既滿足了平等也滿足了效率的要求。這些研究者還開發了歧視指數，這個指數提供了對算法的歧視行為的評判標準。
（二）增加算法的透明度
算法的不透明是導致算法歧視的一個原因。我們在事后對算法的審查可能比較困難，也可能會付出很大代價。但是我們可以要求算法的使用者或者設計者對一些算法數據進行報備。比如中國人民銀行、銀監會、證監會、保監會和外匯局聯合出臺的《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見（征求意見稿）》，其中明確要求如果運用人工智能技術展開資產管理服務，必須報備智能投顧模型的主要參數以及資產配置。
（三）刪除具有識別性的數據
個人信息最主要的是特點是可識別性，如果去除這些特征，僅僅利用大數據進行分析的話，那么對于造成歧視的幾率比沒有去除個人特定身份的數據分析要大大降低。監管部門應當建立具有可識別信息的數據庫銷毀制度。在進行數據錄入的時候，可識別性和不可識別性的信息應當分別錄入兩個數據庫中，對不具有可識別信息的數據庫可以應用到各種研究之中。而對于具有可識別性的信息，應當在數據完成錄入后永久性的刪除，任何人不得再次獲取這些具有個人信息的數據，避免其不當利用。
（四）完善人工智能相關制度
為了避免算法歧視，我們可以通過對算法系統的設計者或者使用者進行問責和懲戒。行政機關可以依據相關法律進行勸誡，懲罰或者教育。面對人工智能時代的到來，我們需要考慮對算法的規制，算法是人工智能的核心，我們建議增加對人工智能行政規制的主體范圍。結合我國的實際情況，我們可以參考將主體資格不僅僅限于行政機關，還可以將行政主體擴大，比如某些社會組織。算法的發展帶來的民事侵權、行政違法以及行政侵權案件，面對這些案件到底是人為還是算法導致的問題并不容易，在舉證責任上也很困難。所以我們要明確算法歧視和人工智能致人損害時的責任分配規則。準入制度越嚴格，開展研究所需要的時間也就越長，研發的速度也是隨之減慢的，但是在人工智能領域，準入制度是必不可少的，我國應當盡快建立和完善人工智能的準入制度。
五、總結
人工智能發展如火如荼，人工智能也會是更多國家的戰略選擇，基于人工智能的教育將會全面普及。2017年7月8日印發并實施的《新一代人工智能發展規劃》指出要支持開展多種多樣的人工智能科普活動；
美國nstc在《為人工智能的未來做好準備》提出全民計算機科學與人工智能教育。伴隨著人工智能的發展，也出現了很多歧視問題。在人類社會中偏見是不會消失的。人工智能終究是來自人類，所以人工智能的偏見也不會消失的。在人工智能越來越與我們的生活融入的時候，甚至是決定我們的生活的時候，我們要通過各種手段來預防和補救其帶來的損失。
作者單位：安徽大學
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有關人工智能的論文集合如何寫三
ok3w_ads("s005");柳森
世界人工智能大會日前在上海召開。大會期間，張文宏醫生一句“在人工智能如日中天的今天，此次抗疫靠的還是傳統智慧”引起很多人的共鳴。
人工智能曾經是一個頗為科幻的話題。有人擔心人工智能會取代人類，甚至會反人類。然而幾年下來，我們發現人工智能并沒有想象中的那樣智能。問題究竟出在哪兒？
從2004年開始，復旦大學哲學學院教授徐英瑾就開始將注意力投向人工智能。他不僅撰寫了大量相關論文專著，開設的人工智能哲學課程也受到學生好評。
日前，他講述了自己對上述議題的思考。他的剖析從“什么是人”“什么是智能”這兩個問題切入。
認識不到現實和理想的差距就會導致“泡沫”
問：世界人工智能大會的舉辦，激發了很多非專業人士對人工智能的興趣。大家很希望了解，人工智能目前進展到底如何。您如何看待人工智能目前的發展？
徐英瑾：現在公眾對人工智能有很多期望，但根據我的觀察，這些期望相當大的程度上是建立在一些對學界實際發展狀況的誤解上。
我經常會聽到各種各樣的誤解，其中之一就是認為人工智能是個新東西，是這幾年冒出來的。事實上，人工智能（artificial intelligence）這個詞正式變成公認的學科名詞是在1956年美國的達特茅斯會議上。顯然，這是挺久遠的事情了。
至于現在被談論很多的深度學習技能，前身就是人工神經網絡（artificial neural network）。這個概念在20世紀60年代就被學界注意到了。人工智能的奠基人之一阿蘭·圖靈生前也搞過一些粗淺的人工神經網絡研究。這樣算的話，這個技術至少可以追溯到20世紀40年代。
所以，嚴格來說，人工智能的主流技術并不新，它是經過對傳統技術的反復迭代而來的。
問：那么，人工智能技術發展現狀如何？
徐英瑾：關于人工智能的發展現狀，目前有“樂觀論”“悲觀論”“泡沫論”三種論調。
其中，“樂觀派”可能是主流。樂觀論者認為，人工智能的發展一定能夠在短時間內解決我們面臨的各種問題。
這種論調描繪出了一個烏托邦般的場景：當你回到家中，所有的設備都能夠通過全新的網絡技術和物聯網與你心有靈犀;汽車是不用駕駛的，你上了車以后，什么事都不用干，就可以把你帶到目的地;沿途，你還可以和你的汽車交談，就好像它是你的人類司機那樣。
悲觀論者更多是站在那些可能會丟掉工作的人的立場上，認為人工智能實在太厲害，會取代很多人的工作。到時，如果社會暫時又無法提供更多的新崗位，這可怎么辦？
我的觀點是“泡沫論”?！芭菽辈皇侵溉斯ぶ悄艿奈磥硪黄龅?，而是說在短期內，這項技術的發展還無法支撐得起很多人的夢想。
理想很豐滿，技術目前還很“骨感”。如果你意識不到理想和現實之間的差距，就會導致“泡沫”。假如因為對人工智能持有樂觀態度而到市場上去融資，就更需審慎考慮。
歷史上確實有成功案例，比如ibm360計算機項目。
它的成功使計算機從過去那種非常笨重、只有高級科研單位才能買得起的狀態，慢慢地變成辦公室可以用的計算機，為個人pc的出現打下了基礎。但失敗的案例也很多。如果關于人工智能的融資計劃都把未來描述得很美好，把餅畫得特別大，最后很可能會有問題。
我個人對人工智能未來發展的基本判斷是——
人工智能對我們生活的改變不是全局性的、顛覆性的，而是局部的改進。比如，在在線教育、養老陪護等領域，人工智能能促進一些變化，帶來一些商機。但有些項目，比如自動駕駛，就很可能存在一些應予以審慎對待的“泡沫”。
當然，我主張的“泡沫論”是建立在一些基本概念的界定上，比如“專用人工智能”和“通用人工智能”。
使用傳統方法解決問題的能力下降是危險的
問：如何區別“專用人工智能”和“通用人工智能”？
徐英瑾：專用人工智能就是只能干一件事或兩件事的人工智能，通用人工智能是指什么事都能干一些的人工智能。
舉個例子來說，李世石是一位棋手，alphago是一個圍棋程序。如果我們把李世石看成一個智能系統的話，他就是通用智能系統。因為他除了下棋，還能做許多其他事情，比如他會泡面、會開車，在和alphago下完棋以后他還能夠接受媒體采訪、談談自己的感受。但是，alphago肯定不會開車，更不能在和李世石下完棋以后和媒體交流自己的所思所想。經過這樣的對比，我們能明顯看出專用人工智能的局限。
我們人類的特點是在一件事上可能是專家，其他事也能干，只是干得沒那么好。但是，專用人工智能就只能干專門的事情，其他的事情基本無法兼顧。僅從這一點來講，專用人工智能和能力全面的通用人工智能之間的區別還是很大的。
我們現在看到的人工智能都是專用的，它們的制作思路都是按照專用人工智能的思路來做的，比如人臉識別和語音識別。當前，人工智能通過卷積神經網絡技術的進步，已經獲得了一項重要能力，即可以同時通過人臉和聲音來識別他人。但對于人工智能來說，基于神經網絡的圖像識別系統和語音識別系統是兩回事。
問：現在很多人對人工智能的想象，是建立在“通用人工智能”之上的。
徐英瑾：沒錯。這是一件比較麻煩的事。
很多人喜歡看美劇，發現里面出現的一些機器人特別厲害。有的機器人不僅擁有人類的特征，還開始反抗人類。有人看了這樣的故事以后就會展開聯想：如果我們和這樣的機器人一起生活，會受到怎樣的威脅？
自然而然地，很多人對人工智能的思考就建立在了這類科幻影視作品的基礎上。而科幻影視作品受眾廣、不需要具備太多科學素養就能看明白，很有傳播力和影響力。
我有一個觀點：軟科幻看多了，要看一些硬科幻。硬科幻距離今天的科學比較近，對科學知識的運用更嚴謹。相比軟科幻，硬科幻更適合起科普的作用，能夠增強普通人對現實世界的思考能力和把握能力。
現在的人工智能都是基于大數據的，它對小概率和偶然性事件缺乏應對機制。當它面對這個充滿變動的世界（比如新型病毒、未知規模的洪水等）時，就不知道該如何應對了。
所以，我擔心的問題不是人工智能有了人的意識以后會與人類對抗，而是人類過多依賴人工智能以后，頭腦反而會變簡單。
不要以為有了現代化的先進工具以后就可以放棄傳統。舉例來說，假設現在有兩支軍隊對峙，雙方都有能力使用最新的網絡信息技術，但只要有一方攻破了對方的網絡防線，另一方的信息基礎設施就淪陷了。到時，只能轉而采用最原始的辦法（比如信鴿、雞毛信等）來傳遞信息。
對人工智能充滿合理想象本身并沒有錯，但如果我們將人工智能的能力想象得過于強大，同時又疏于保持用傳統方法、傳統智慧解決問題的能力，這就可能會將人類置于某種尷尬的境地。
為什么現在還發展不出通用人工智能
問：現在的深度學習技術，有望在短期內，達到通用人工智能的程度嗎？
徐英瑾：人們曾經想象能有一種機器，不需要任何外界輸入能量或者只需要一個初始能量，就可以不停地自動運動。在哲學家看來，這個設想經不起嚴格推敲，無法從根本上立得住。在我看來，通用人工智能大概也只能停留在設想階段。
通用人工智能系統的特點就是通用，既然是通用，就要處理全局性的問題。什么是全局性？就是擁有在不同的理論體系之間進行抉擇的能力。不同的訴求之間往往存在沖突，而人類有能力在各種沖突之間想辦法，找到一個可以平衡各種矛盾的中庸點。
舉個大家比較好理解的例子。有一位家政員到雇主家里做事。如果雇主是一位知識分子，家里書特別多，他就可能會要求家政員盡量把書房打掃干凈，但不能干凈到書都找不到了。
家里書多的人都知道，書的易取性和整潔性往往是相互矛盾的。書收起來，家里固然更干凈整潔了，但如果幾本書同時在看，堆起來以后再找、再取就很耗費時間。這時，究竟是追求整潔還是易?。窟@里面就有個平衡點。這個平衡點的抵達需要家政員和雇主之間長時間的磨合，這很難通過程序來設置。
任何一個綜合系統都要具備處理各種復雜甚至突發情況的能力。其中有些情況甚至是非常極端、偶發的。比如，一輛自動駕駛汽車在道路上行駛，道路的左側有一個路人在行走，道路的右側有五個路人在行走，萬一出現車速太快來不及剎車的情況，到時該往哪邊拐？假設這個程序突然得到消息，左邊的路人是我們國家一位非常重要的專家，它該如何選擇？
很多人第一直覺就是專家更重要，但轉念一想，每個人類個體的生命都是平等的。遇到這樣的問題，人類會痛苦抉擇、反復取舍。
換作是機器，問題就麻煩了。我們都知道，人工智能是基于一系列規則設置的，規則背后就是各種邏輯原則。一旦情況過于特殊或復雜，機器內部基于不同邏輯規則設置的程序之間就會打架。
我再舉個例子。假設現在有一位外國小伙子到少林寺學武術，語言不通，怎么辦？有個辦法，那就是師父做一個動作，小伙子跟著做;如果他做對了，師父就微笑，做錯了，師父就棒喝。通過這種方式，小伙子被棒喝以后，就知道自己做錯了。但到底哪一點做得不對，如果師父不明示、不詳解，他就需要猜、需要不斷試錯。這時語言的好處就很明顯。如果彼此能夠通曉對方的語言，師傅就能把包括武術規則在內的一整套內容都傳授給他，幫助他理解，然后再由學生自己轉化為行動。深度學習基于神經元網絡的運作產生。神經元網絡的運作，就類似于前面所說的那種比較笨的教學方法。
人類犯錯以后的反省是基于道理和規則的。但系統不是，它遇到障礙以后的應對辦法是調整各種參數，試錯以后發現不對就再猜。它是通過大量的猜，慢慢地把事情往對的方向引。它的優勢在于，可以在很短的時間里完成人類不可能完成的巨量猜測。深度學習基于的神經網絡技術就是用強大的機器海量計算掩蓋了方法本身的“笨”。但問題是，對于深度學習來說，如果有現成的數據會非常好辦，如果沒有優質數據，靠它自己搜集數據就很成問題。
問：通用人工智能如果要處理全局性問題，需要搜集的數據就更復雜了。
徐英瑾：是的。所以，目前的深度學習機制，其根本問題就是缺乏跨領域學習的能力。這正是人工智能無法通用化、全局化的根本所在。
在我們的日常生活中，不同的系統有不同的運作方式。國際象棋有國際象棋的下法，圍棋有圍棋的下法。人可以適應變化，要人工智能去適應這一點卻非常難。
問：很多人會問，可不可以把各種專用的人工智能整合為一套通用的人工智能？
徐英瑾：這會產生一個新的問題——協同。這就和企業運籌帷幄一樣，需要各個團隊、板塊的協同合作，需要有一個能力全面的人來領導，而人工智能并不具備總體的調度、配置能力。
為了研究人工智能和人類智能的差別，一些專家提出了所謂的“卡特爾—霍恩—卡羅爾”三層智力模型。他們把通用人工智能分解成很多部分，比如流體智力、晶體智力、量化推理、讀寫能力、短期記憶、長期記憶、視覺處理和聽覺處理等。
量化推理無非就是算術，讀寫能力就是你能不能看懂文章、讀懂要點。晶體智力就好比老師現在給你一道題目，告訴你解法以后，看你能不能把做題的思路遷移到新的題目上。流體智力要求更高，相當大程度上，它強調的是一個靈活調用各種智識能力的狀態。
至少在目前，人工智能不是根據人類智識能力的發展方向來發展的。長此以往，它的“擬人性”就很成問題，它離真正意義上的通用人工智能還很遠。
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有關人工智能的論文集合如何寫四
ok3w_ads("s005");人工智能講座心得體會
通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！叭斯ぁ北容^好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的：人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱ai。
人工智能的發展歷史大致可以分為這幾個階段：
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落
人工智能概念首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新高潮。
dendral化學質譜分析系統、mycin疾病診斷和治療系統、prospectior探礦系統、hearsay-ii語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實
用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發展。
日本1982年開始了”第五代計算機研制計劃”，即”知識信息處理計算機系統kips”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網絡飛速發展。
1987年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現新的研究高潮
由于網絡技術特別是國際互連網的技術發展，人工智能開始由單個智能主體
研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布
式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。
對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想
最近看了電影《黑客帝國》一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問：現在的世界是否會如電影中一樣呢?人工智能的神話是否會發生在當前社會中的呢?
在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關系，一個發展趨勢。誰知道200年以后會不會是智能機器統治了世界?
人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業和醫學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。
智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能(或者說智力)，科學界至今還沒有給出令人滿意的定義。有人從生物學角度定義為“中樞神經系統的功能”，有人從心理學角度定義為“進行抽象思維的能力”，甚至有人同義反復地把它定義為“獲得能力的能力”，或者不求甚解地說它“就是智力測驗所測量的那種東西”。這些都不能準確的說明人工智能的確切內涵。
雖然難于下定義，但人工智能的發展已經是當前信息化社會的迫切要求，同時研究人工智能也對探索人類自身智能的奧秘提供有益的幫助。所以每一次人工智能技術的進步都將帶動計算機科學的大跨步前進。如果將現有的計算機技術、人工智能技術及自然科學的某些相關領域結合，并有一定的理論實踐依據，計算機將擁有一個新的發展方向。
個人覺得研究人工智能的目的，一方面是要創造出具有智能的機器，另一方
面是要弄清人類智能的本質，因此，人工智能既屬于工程的范疇，又屬于科學的
范疇。通過研究和開發人工智能，可以輔助，部分替代甚至拓寬人類的智能，使
計算機更好的造福人類。
人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值信息的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行為。按
照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，
建立相應的智能系統。例如目前研究開發的專家系統，機器翻譯系統、模式識別
系統、機器學習系統、機器人等。隨著社會的發展，技術的進步，人工智能的發
展是任何人都無法想象的。通過對人工智能的學習，以及與所聽所見所聞的結合，我大膽的對未來人工智能的發展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合階段(20**—20**年)：
1、在某些城市，立法機關將主要采用人工智能專家系統來制定新的法律。
2、人們可以用語言來操縱和控制智能化計算機、互聯網、收音機、電視機和移動電話，遠程醫療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
3、智能化計算機和互聯網在教育中扮演了重要角色，遠程教育十分普及。
4、隨著信息技術、生物技術和納米技術的發展，人工智能科學逐漸完善。
5、許多植入了芯片的人體組成了人體通信網絡(以后甚至可以不用植入任何
芯片)。比如，將微型超級計算機植入人腦，人們就可通過植入的芯片直接進行通信。
6、抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發災難。
7、隨著人工智能的加速發展，新制定的法律不僅可以用來更好地保護人類健
康，而且能大幅度提高全社會的文明水準。比如，法律可以保護人們免受電磁煙霧的侵害，可以規范家用機器人的使用，可以更加有效地保護數據，可以禁止計算機合成技術在一些文化和藝術方面的應用(比如禁止合成電視名人)，可以禁止編寫具有自我保護意識的計算機程序。
三、自我發展階段(20**—20**年)：
1、智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。
2、一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發展。
3、用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信，在以后的發展中甚至不用植入芯片也可實現此項功能。
4、制定“機器人法”等新的法律來約束機器人的行為，使人們不受機器人的侵害。
5、高水準的智能化技術可以使火星表面環境適合人類居住和發展。
四、升華階段(20**—20**年)：
1、信息化的世界進一步發展成全息模式的世界。
2、人工智能系統可從環境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。
3、人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫療、保健和安全等領域。
4、人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規范這些行為。
人工智能一但擁有長足的進步，必將帶動其他計算機技術的發展。
網絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。人工智
能必將帶動人類的發展，起到決定性作用。
雖然不知道其中有多少在未來會得到實現，但也算是我通過對人工智能的學
習所收獲的總結。人工智能的繁榮景象和光明前景已展示出其誘人的魅力，讓我
們一起期待未來的世界吧，一個全新的人工智能世界。
人工智能講座心得體會
今天是我學習人工智能的第一堂課，也是我上大學以來第一次接觸人工智能
這門課，通過老師的講解，我對人工智能有了一些簡單的感性認識，我知道了人
工智能從誕生，發展到今天經歷一個漫長的過程，許多人為此做出了不懈的努力。我覺得這門課真的是一門富有挑戰性的科學，而從事這項工作的人不僅要懂得計
算機知識，還必須懂得心理學和哲學。
人工智能在很多領域得到了發展，在我們的日常生活和學習中發揮了重要的
作用。如：機器翻譯，機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然
語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統叫做機器翻譯系統。利用這些機器翻
譯系統我們可以很方便的完成一些語言翻譯工作。目前，國內的機器翻譯軟件有
很多，富有代表性意義的當屬“金山詞霸”，它可以迅速的查詢英文單詞和詞組
句子翻譯，重要的是它還可以提供發音功能，為用戶提供了極大的方便。
通過這堂課，我明白了人工智能發展的歷史和所處的地位，它始終處于計算
機發展的最前沿。我相信人工智能在不久的將來將會得到更深一步的實現，會創
造出一個全新的人工智能世界。
一、研究領域
在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興
趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、
自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。
在過去50多年里，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統;例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統的功能。
二、各領域國內外研究現狀(進展成果)近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體(agent)、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式計算與人工智能結合的結果。
dai系統以魯棒性作為控制系統質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環境中具有交換信息和協同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協作中實現，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(multiagentsystem，mas)兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統則研究各艾真體間智能行為的協調，包括規劃、知識、技術和動作的協調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動
態的世界環境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。
2、計算智能與進化計算
計算智能(computingintelligence)涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算(evolutionarycomputation)是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優化人工系統的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法
(geneticalgorithms)、進化策略(evolutionarystrategies)和進化規劃(evolutionaryprogramming)。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的
方法和特征，彼此間難于分類，這些都統稱為進化計算方法。目前，進化計算被
廣泛運用于許多復雜系統的自適應控制和復雜優化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優化機制，對計算機科學，特別是對人工
智能的發展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的
混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進化規劃、進化策略三個領域的研究才開始交流，
并發現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。
3、數據挖掘與知識發現
知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發現
方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進
行知識獲取已有一些試驗系統。數據挖掘和知識發現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發現系統，通過綜合運用統計學、
粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統等多種學習手段和方法，從大量的數據
中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和
本質規律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰性、并具有廣闊應用前景的
研究課題。
從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發現始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發現和數據挖掘的研究行列?，F在，知識發現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發現系統有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的
coverstory系統，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統
e*plora，交互式大型數據庫分析工具kdw，用于自動分析大規模天空觀測數據的skicat系統，以及通用的數據庫知識發現系統kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓(langton)于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統行為特征的仿真系統或模型系統。自然生命系統行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環境適應。
人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特征的行為，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人
工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上
進行綜合，把簡單的由規則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非
線性系統的類似生命的全局動力學特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統人工智能和神經網絡的理論和方法。人工
生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進
行更真實的動態描述和動態特征研究。
人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統、人工建模與仿真、進化
動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統以及人工生命的應用等。比
較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、
細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
三、學了人工智能課程的收獲
(1)了解人工智能的概念和人工智能的發展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。
(2)較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇
本法、過程法等。
(3)掌握了盲目搜索和啟發式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優先搜索、深度優先搜索、等代價搜索、啟發式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、規則演繹系統和產生式系統的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要應用領域，如專家系統、機器學習、規劃
系統、自然語言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序設計的語言和工具。
四、對人工智能研究的展望
對現代社會的影響有多大?工業領域，尤其是制造業，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規劃等。金融業，股票商利用智能系統輔助其分析，判斷和決策;應用卡欺詐檢測系統業已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產品給大家帶來了極大的方便，它還改變了傳統的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能?如何看待具有智能的機器?會不會有一天機器的智能將超過人的智能?問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務。
當前人工智能技術發展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
五、對課程的建議
(1)能夠結合現在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成
果中人工智能那些知識被應用。
(2)多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》系列、《黑客帝國》
系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。
(3)條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的
作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。
(4)課堂上多講解一些人工智能在各個領域方面的應用，以及著重闡述一些
新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。
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有關人工智能的論文集合如何寫五
人工智能是把雙刃劍，用得好，它就是人類的一大助力，用得不好，它可能會成為一場災難。而我個人的觀點更偏向于后者。
就連社會最底層的人們都沒有奴性，更何況是更加高等的人工智能，它們不可能會心甘情愿地聽命于我們人類，雖然現在它們沒有任何不良的舉動，但是未來呢?現在的“阿爾法狗”能做到自己和自己下棋，還觀看他人的對局，現在它們就如同古生物時期的我們，在磨礪之中不斷地進步，而且它們出現在高科技時代，進步和進化地可能都大于當初的我們。
也許以后的某一天，人工智能接觸到了更多文化，懂得了地球數億年來不變的法則——弱肉強食，會不會想咸魚翻身，自己做主人，從而對我們人類舉起手中的屠刀。
可能，你們會對我的想法嗤之以鼻，認為我杞人憂天，但是我可以明確地告訴你，這只是你對人類的盲目的信任，就算人工智能不會反叛人類，但是我們人類之間的勾心斗角，誰能保證不會有一些不法之徒會利用人工智能，作為戰爭和制造恐怖事件的武器呢?
因此我認為，人工智能可以繼續研發，但是也要留下一些后手，只讓它們接觸與自己的作用相關的領域，不接觸與政治和戰爭武器相關的文件，并設下一些加密系統，以防被那些不法之徒和黑客盜為己用。比如一些醫療設備，都是人工智能，要是被人篡改了數據，這背后可是千千萬萬條生命呢，后果將不堪設想!
人工智能的出現可以說是福禍相依，既能促進人類發展，又能帶來實質性的毀滅，要恰當使用。
——人工智能作文600字10篇
有關人工智能的論文集合如何寫六
愛，永恒的話題。無論是牙牙學語的嬰兒還是遲暮之年的老人，我們的一生總是被愛包圍著，我們一邊享受愛，一邊給予愛，每個人都在愛的海洋里微笑著，幸福著。但是，我們不禁問自己，現實真的是這樣嗎?我們是不是在一味理解中漸漸淡漠了，忘了什么是付出，然而這種不均衡的愛又會帶來什么呢?誰又有愛人的權利?誰又有被愛的資格呢?
《人工智能》講述的就是這樣一個幸福而又揪心，讓人在淚水中反思自己的故事。斯皮爾伯格的作品總是看起來平淡又沉沉的擊打在我們的心房上。故事被設定在21世紀中期，兩極冰川融化，許多大城市都已經不復存在，人們為了節省資源，制造了各種機器人，而人類自己限制生育。影片的開頭許多專家、記者都在討論要不好造出一個會愛的機器人，他的使命就是無私的愛，當時就有人反問道：如果機器人無私地給予愛，那我們又是不是該對他負責呢?
就這樣，20個月后，機器人小男孩大衛誕生了。被選中成為大衛父母的人是機器人制造公司一個普通的員工亨利的家庭，他們的兒子因患重病被認為只能活五年，一向沒有蘇醒，而孩子的母親莫妮卡卻正因打擊而一蹶不振。于是，亨利在公司的推薦下把大衛帶回家。莫妮卡起初是不愿要大衛的，要知道如果真的收養他，就不能輕易放下，不然他就會被銷毀。但他似真正小孩的樣貌和行為還是打動了急需孩子的愛的莫妮卡，于是她啟動了大衛的情感裝置。當大衛一聲媽咪然后撲入莫妮卡懷里時，我們和莫妮卡一齊幸福地留下了眼淚。
這時的我們和大衛一齊享受著莫妮卡的愛，仿佛自己就是世界上最幸福的那個，而大衛除了不能吃飯好像和平凡孩子沒有什么不一樣，有母親給幫忙換睡衣，聽母親講匹諾曹的故事，逗母親開心，但同時也意識到母親不能永遠陪伴自己。然而，莫妮卡真正的兒子馬丁的痊愈改變了一切，馬丁意識到大衛不是簡單的機器人玩具，而是會與他分享母親的愛的機器人。于是他刺激大衛吃東西，慫恿大衛剪母親的頭發，直到最后自己差點正因大衛送命后，馬丁成功的趕走了大衛。當大衛祈求母親不好扔下自己的時候，當大衛問母親是不是像匹諾曹一樣找到藍色仙女變成真正的男孩就能夠回家的時候，我們看著他湛藍的眼眸，心生憐憫。但我們不能怪莫妮卡，要我們在機器人和自己孩子之間選取，答案可想而知。
一個機器人存在，卻帶著愛人的使命，我想這就是最大的悲哀。正因他不斷付出愛，卻理解零星的回報，當他的愛與人類的愛沖突時，他注定是被犧牲的那一個。難道正因是機器人就沒有被愛的資格嗎?大衛的世界里，只有母親。而母親的世界里還有很多人。也許是正因一個是機器人，一個是人類，我們果斷的覺得這種愛理所應當的就應不對等。但是，反看現實生活中的我們，我們是不是有時候不留意成為了莫妮卡，而讓深愛我們的人成為了大衛。不可否認的是，人性確實存在著弱點，當我們習慣理解，就覺得理所應當，絲毫未覺得自己應當回報什么。正因有時候越愛我們的人越不會計較我們的回報，只是一向付出。
就像我們的父母一樣。但這并不代表我們就就應這樣麻木自我。倘若一個機器人都會施與愛，那我們呢?我知道，我們不能苛求愛能夠對等，但是我們不應在紛紛擾擾的世界迷失自我，失去愛人的潛質。我們是不是就應時刻懷抱感恩的心去對待我們得到的任何一點點愛，哪怕是陌生人的一個微笑，朋友間一次簡單的問好。愛才是世界上將人們緊緊聯系在一齊的紐帶，我們享受著，施與著，體味著……
回歸電影，大衛帶著找到藍色仙女的`愿望一路冒險著，在機器人屠宰場的九死一生和在歡樂城詢問萬事通博士企圖找到答案，搶了來追朋友喬的警察的兩棲飛機到達了沒落的曼哈頓。一路上，大衛差點喪命，看著自己的機器人同伴被各種方法摧毀，他心里受到深深的震撼，正因他不一樣，他有感情，他有愛人的天性。雖然情人機器人喬曾告訴大衛，他和自己一樣，給人們帶來快樂，一旦人們失去興趣，就會拋棄他們，但大衛沒有放下。支持他的是唯一那么一點母親給予的愛的記憶，以及想要回家和母親團聚的信念。
最后在玩具熊泰迪和喬的幫忙下，大衛找到了建造自己的工廠，自己其實是設計師以自己死去的兒子為原型制造的，而且并不是像自己想象的那樣獨一無二，而是同樣是被批量生產的機器人。在打擊下他跳入海里，卻意外發現了藍色仙女的雕像。在喬和泰迪的支持下，他與泰迪一齊乘坐兩棲飛機到了海里，在藍色仙女面前一遍一遍的祈求著，期望自己成為真的小孩。令我們想不到的是，這樣的祈求竟然持續了_年。直到這個世界已經沒有人類了，高級機器人發現了大衛，并想透過對大衛的研究獲取過去人類的事實，他們根據大衛的記憶給他建造了家，而大衛卻祈求他們給自己帶回母親。雖然利用泰迪保存的母親的頭發能夠把莫妮卡帶回來，但是這樣憑借記憶帶回來的莫妮卡只能堅持一天。但大衛還是毫不猶豫的答應了。在這一天里，大衛成為世界上最幸福的那個孩子，和母親在一齊就是他全部的愿望，最后影片定格在大衛和母親一齊躺在床上沉沉睡去的畫面。
_年換一天，在大衛眼里，是那么的值得。我想比較大衛，我們是不是幸福很多，我們擁有的是大衛拼了命想擁有的東西，母親的愛，獨一無二的存在，等等。但我們卻總是不滿足，在愛里任性著。一句話我們總聽到，那些愛你越深的人是那些越容易被你傷害的人。從此刻開始，我想我們是不是就應借機好好審視一下我們的生活，我們擁有什么，我們正因什么而幸福，我們又怎樣讓我們愛的人也幸福?，F代都市人被判定幸福指數隨著經濟的增長卻不斷下降，不是我們的生活變差了，而是我們在變好的生活中忘了本性和初心。
我想每個人甚至我們身邊的動物植物，都有愛人的權利以及被愛的資格。愛永遠不會太晚，此刻起，每一天對父母說我愛你，不僅僅從語言上更從我們的心里，對每個給自己帶給幫忙和服務的人說聲謝謝，時時刻刻持續微笑，將幸福傳遞給每一個人。愛很簡單，卻需要我們身體力行。懷有感恩的心去應對世界，我們收獲的將是全世界的愛。
有關人工智能的論文集合如何寫七
現代化的21世紀，科技的崛起，使人工智能看起來多么普遍，多么令人便捷，那是集結了多少古人與先人的智慧與汗水，多少個日日夜夜的心血才鑄就的輝煌成果啊。
不得不說，人工智能中的每個零件，每個運轉程序無疑不承載、包含了人類的＂志＂。它們小則使生活便利，大則使國家富強。然而，人工智能技術即使擁有了人類的所有智慧，也只是我們的理想模式，而并不能替代非智與志并存的我們。
還記得中國圍棋大師柯潔說過：“這無關機器是否能戰勝人類，而我永遠都帶著對圍棋的熱情。明天是我最后一次進行人機對戰，它所謂的熱情也不過是因cpu運轉過快而散發出的熱量罷了?！?/p>
人不同于機器的是我們無法確定是否能夠達到自己的目標，從而擁有了志向，才會為此一搏；而機器百密無一疏的高精度運轉程序，使其在行動之前就能得知結果。是這精確到百分之百的成功率，才讓其擁有了人工智能的稱號。但正是這份獨一無二的未知性，才鑄成了我們的志，鍛成了我們的熱情與執著。未知與失敗的確很可怕，而麻木更令人發指。我們可以害怕，但我們并不害怕＂害怕＂，因為我們會思考，我們擁有可貴的＂志＂。
人先有“志”，再成“智”，智為物所用，而人為志所生。本著初心，我們才像一個有血有肉、歷經人世百態、能表喜怒哀樂、活于酸甜苦辣中的生物。人志在獨一無二的思考方式，志在渴求成功的欲望與因此而散發的能量，我們不僅會發熱，我們還會發光。古人十年鑄一劍，如今二十年鑄天眼的天眼之父南仁東用他的生命為國家作出的不可估量的貢獻。正是它所發出的光使我們銘記，使我們感恩。人們能夠互相傳遞著正能量，以此激勵，以此自勉，以做為一個人類智志并存的思考與前進，而非編程之中一串串冰冷無情的數字代碼。
我們的智能讓人工智能機器像人類一樣思考，我們的`“志”使我們不會有計算機那樣一成不變的思維方式。世界上可以有千百臺一模一樣的機器，可整個宇宙中也活不出兩個相同的你，所以，擁有自己的思想是多么可貴的事情啊。
智之本為志，志之本為人，就像有句話說的一樣：人類是會思考的動物。人之本便是我們獨特的“智”。幾時你曾感嘆機器的精確使你有些遲鈍的頭腦所不能及的境界，或許你也會懊惱自己的愚笨和無知，甚至會幻想：要是能夠預知未來該有多好。可是你知道嗎？當你為某件事、某個人或某個夢想奮斗時的樣子有多么迷人，散發著多么強大的光芒！你擁有志氣，你會進步，會改變，會記住每一步的腳印和每一滴汗水落下時濺起的漣漪。
而機器沒有努力時的樣子。
這時，人類“志”能相較之人工智能，差別不言而喻。只要擁有“志”，我們永遠不會成為冰冷的機器，我們不僅會發熱，而且會發光。
有關人工智能的論文集合如何寫八
ok3w_ads("s005");人工智能之我見學院：交通學院專業：交通運輸（規劃與管理）學號名：楊凱杰摘要：人工智能這個概念已經被提出了很多年了，普通人總覺得這個事物屬于很高深的研究領域，這個學期我修了人工智能基礎這門選修課，對于這門學科也有了初步的認識。以下我將陳述我對于人工智能技術的看法以及我所感興趣的將此門技術應用于哪個方面，將更有助于幫助人們改善生活，幫助人類進步。這個研究領域將會是未來人類科技發展的主要增長點，人類的文明化程度將會收到來自人工智能的幫助從而改善。關鍵字：人工智能、基礎、概念、應用、看法正文：人工智能到底是什么？根據我從課堂以及網絡上所學習到的知識，人工智能的定義是讓機器實現原來只有人類才能完成的任務，其核心是算法。例如下圖所示就是讓機器模擬人各種能力的人工智能領域示意圖：其實人工智能（artificial intelligence）就是實際理解下來就是讓計算機或者機器在一定程度上能夠具有一些人類獨有的功能和能力，從而達到代替人類或者幫助人類解決各類問題的目的。人工智慧從字面上看就是人造的智慧，但是實際上涵蓋了不少部分，大家最關心的實際上是人工自主意識，因為網絡和電腦已經完成了知識的檢索和存儲，幾大搜索引擎也完成了關鍵字-關聯解釋的功能和海量數據積累，而且大多數機器人廠商已經完成了反應機，自適應等等高級功能，但是還是沒有能出現通過圖靈測試的人工自主意識，當然這也包含了人類對自身意識的研究并沒有上升到更透徹的層面。現在應該是有兩大派，也許還有更多分支，其實就是一個問題的是否兩面性回答：自主意識是否是自主產生，還是人工賦予？如果是自主產生，那么就面臨一個嚴重的認知性障礙，只有神經系統復雜到一定程度，且在大尺度上的相似性高度保持一致，那么個體自然產生的意識才會具備相似神經網絡個體的認同和感知，簡單說，以人類神經網絡構成分布，和社會化訓練的過程復制產生的個體自然產生的意識，才能被人類所認同和感知到。所以很可能網絡上自動機和各種設備產生的不知名網絡現象，有可能是互聯網自主意識的初級階段，但是無法被人類類型的智慧個體感知，而是被當做不知名故障進行處理，多數無解，可以稱為ghost-in-the-machine。也就是說，當人造神經網絡復雜到一定程度，意識只不過是諸多需求反饋鏈交錯所致。人工賦予的意識很可能在初期會表現出來類似創造者的行為而獲得相當認同，但是一樣會面臨要么會被超過或少于神經反饋網絡數據量導致的過載或饑荒，進而導致意識的消亡?；蛘弋攧偤眠m合的神經網絡加入了適當的意識，很可能會在一段時間內因為個體對群體交流的渴望而失去意識。當然在另外一個層面上來說，為何我們無法制造出真正意義上的自主意識，是因為幾個非常簡單的原因：能源不能自給不能自我修復個體復制并不能自動完成這三個關鍵因素沒有能在一個人造個體內實現，那么我們距離自主產生的意識真是相距甚遠。以上三點可以簡單的描述為，如果能源不是自主獲取的，那么談不上求生。不能自我修復，也就不具備變異的基礎特征，就更談不上進化；或者說不能自我修復，會讓進化的路程變得更遙遠，如果不能攜帶當前一代的經驗和因果學習數據到下一代，那么就更談不上進化。意識如果是進化優勢的產物，那么沒有進化，自然不會產生意識，更談不上個體間意識的合作從而獲得更高的進化優勢。從另外一個角度來看待ai，我們就可以把它分為兩個維度一是人工智能（artificial intelligence），二是增強智能（augmented intelligence），前者旨在用機器代替人類進行勞動，后者旨在讓機器輔助人類工作和生活；我們還把對ai的研究分為兩部分，一是神經網絡（neural network），二是機器人（robots），前者代替或輔助目前只有人類能做的腦力勞動，后者用機器代替或輔助人類進行體力勞動。由此，ai技術主流的課題或細分領域可以劃分為4個象限：其中，左上的象限中的課題都屬于機器學習（machine learning）范疇，右上的象限則涉及到機器學習與大數據、分布式賬本等其它算法方面技術的結合，而左下和右下的象限涉及到機器學習與更多的人機交互、材料、能源，甚至生物方面的技術的結合。可見，機器人是技術外延最廣的概念。我所感興趣的人工智能技術應用方向本身我是交通學院的一名大一新生，所以我會思考怎樣將人工智能技術投入到交通問題的解決過程中去。舉個例子，眾所周知，每逢國家五一十一黃金周的時候，朋友圈里不再是大家所看見的各地美好的景色，而是各地高速公路上無窮無盡的堵車長龍，造成這種現象的原因就是因為道路資源的使用不充分，大部分車流總是在短短時間內集中在某幾條熱點高速線路上，造成擁堵。不僅給政府和道路管理部門帶來壓力，也給游客們的心上平添了一份路上的憂慮。造成這種現象的原因也有信息不對等，已經有車流堵塞在道路或入口上，而后方車輛不知道前面的擁堵狀況，造成車流源源不斷的積聚在一起。在這個問題上人工智能就能起到非常積極的作用，我現在假設每輛車的車載設備，或者乘客手機都具有登錄互聯網的能力，那么人工智能是不是可以根據來自互聯網上的數據，來判斷這些車輛的目的地、事情的緊急程度、車上人數、期望到達時間，來進行綜合分析，計算出這些車輛的最佳路線或者最佳出行時間，再進一步可以對所有車輛進行編組，給予不同車輛的不同通行時間、不同通行道路，保證每條道路，每個時間點，都有車輛在正常快速通行，并且每條道路上沒有車輛在等待，沒有車輛擁堵現象。如果發生交通事故，人工智能系統也可計算出最小車流量，依據順序排名將其他無法通行的車輛快速安排到其他出城或者高速線路上，并及時發送通知到車輛或車上乘客。形成一種車輛向向系統進行申請的一種模式。知道自己何時從何路出發能夠盡快到達自己的目的地，達到通行效率的最大化和快速性。工作原理如簡圖所示：如應用此種辦法，我覺得節假日擁堵問題將會大大地被緩解，人們出行將不會在受到堵車之煩。關于未來人工智能的憂慮及思考?！叭斯ぶ悄艿娜姘l展將宣告人類的滅亡。”——斯蒂芬·威廉·霍金“如果讓我猜人類最大生存威脅，我認為可能是人工智能。因此我們需要對人工智能保持萬分警惕，研究人工智能如同在召喚惡魔。”——埃隆·馬斯克正如你所看到的那樣，到目前為止，在我們人類連人工智能的毛都還沒摸到的時候，各種為人類未來擔憂的聲音已經接踵而至，尤其上面兩位，一個是最頂級的科學家，一個打算帶人類上火星的冒險家，如果連他們都說危險，那么我們確實有必要思考一下，在未來，人工智能到底會不會威脅到人類。2014年，斯坦福大學開啟了一項“百年研究計劃”，旨在探討人工智能(artificial intelligence，ai)的未來，并且計劃每五年發表一篇論文。今年，他們發表了第一份報告——《2030年的人工智能與生活》。該報告概述了人工智能的歷史和目前的應用，比如：自動駕駛汽車和外科手術機器人。所以，毫無疑問，人工智能的出現，就像飛機、手機、電腦等工具一樣，最初的目的都是為了能夠最大程度的為人類提供便利。今后，ai可能更會被更廣泛的應用于教育、醫療、交通、健康護理等各大領域，人類的生活基本上可以被人工智能包辦，講真，有這樣的工具確實是好事。。。可人工智能真的只甘心做一個服務于人類的工具么？在上述報告中，研究者直接指出，“ai沒有明確的定義，”研究中說。“它不是特指某個事物?！被艚鸾淌趧t認為，“電腦可以模擬人類智能，甚至可以超越人類”，所以，一旦它真的邪惡化，那么帶來的負面效應也絕不是一般的技術可以比擬的。比如，你家的競爭對手有完備的人工智能系統，你沒有，然后一覺睡醒，你發現你家信息系統神不知鬼不覺的被入侵了，商業機密變成了一張廢紙。當然最糟糕的是，如果對方說這不是我干的，是我家機器人調皮自己干的，那么請問：你該找誰說理去？除此之外，還有一種最糟糕的可能性，假如ai聯合起來發動一場全球宣傳戰爭，人類自相殘殺，最后。不過也并非所有人都對人工智能持悲觀態度。百度首席科學家andrew ng最這種擔憂，有一個相當貼切的比喻：擔心殺人機器人和擔心火星人口膨脹沒什么區別。英國謝菲爾德大學的ai研究者noel sharkey說：“一個邪惡的超級智慧人工智能仍然只存在科幻作品和想象之中。”路易斯維爾大學的計算機科學家roman yampolskiy認為，人工智能最壞的結果是：它們可以為所欲為，但是人類也并不會坐以待斃，在ai發展的過程中，應該預想各種最壞的打算，并做出合理的防御機制?？神R斯克對人類能夠控制人工智能并沒什么希望，他說：“在所有故事里，似乎總有拿著五角星和圣水的家伙，就像他確保自己能控制惡魔一樣。但這并非總是管用?！焙冒?，事已至此，眾說紛紜，其實，人工智能這個事物，設計的初衷就是要改進生活，節省一切人力、財力、物力等等，然后把人類變成“衣來伸手，飯來張口”的懶蛋，再然后，可能人工智能真的靈機一動：我們什么都可以干，要人類干什么？所以我覺得，人工智能最大的危害可能是，有一天我們真的得了懶癌，病入膏肓。
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有關人工智能的論文集合如何寫九
在看李開復老師的《人工智能》之前，我有許多疑惑，人工智能是什么？是男是女，長什么樣兒？漂亮嗎？會不會生病？會不會老？人工智能聰明嗎？會下象棋嗎？會打麻將嗎？會玩dota或者王者榮耀嗎？會打乒乓球嗎？會打籃球嗎？會游泳嗎？人工智能有記憶嗎？能不能教他說話、拿筷子夾花生米？人工智能好玩嗎？怎么玩？怎么跟它交流？它會不會說話？能陪我唱歌嗎？要不要吃飯？要不要充電？人工智能有什么用？能幫我寫文章/搬磚/做報表/開車嗎？能用來賺錢嗎？人工智能怕什么？下雨天能出門嗎？天熱會不會出汗？從樓上摔下去會不會變形？能修好嗎？人工智能有什么危險？會不會吃了我？它要是想傷害我，我該怎么辦？我該怎么了解人工智能？學習人工智能？和人工智能和諧相處？人工智能有什么愛好？喜歡聽什么歌？吃豆腐腦喜歡咸的還是甜的？會看書嗎？能不能體會“今宵酒醒何處，楊柳岸，曉風殘月”的寂寞和“醉臥沙場君莫笑，古來征戰幾人回”的豪邁？人工智能有感情嗎？會喜歡我嗎？我離開它的時候，它會不會難過，會不會想我？
通過學習李開復老師的《人工智能》，我獲益良多，很多問題也有了答案。我認為這是一本很好的面向大眾的科普讀物，介紹了人工智能的基本理念，發展歷程和對未來的展望。
下面以問答的形式，記錄學習心得。
1.人工智能是什么？在哪里？
人工智能是什么，眾說紛紜，一般有以下五種定義（可能有交叉）：1)在某方面特別聰明的計算機程序，比如alphago，下圍棋下得特別好，世界冠軍也下不過它。
2)試圖像人一樣思考的計算機程序。但這事兒太難，人的意識，連人自己都搞不清楚，更別說教給自己編出來的程序了。
3)怎么想的不知道，行為方式倒是很像人，比如可以和人聊天的eliza。
4)會自己學習的，剛開始笨笨的，慢慢地就越來越聰明。alphago也是因為頭懸梁錐刺股，苦學了海量棋譜才變得這么厲害的。
5)根據對環境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。
這五種定義各有根據和局限，也可以認為人工智能首先是感知，包括視覺、語音、語言；然后是決策，根據識別的信息，做出預測和判斷；最后是反饋，就像機器人或自動駕駛。
我的理解：人工智能是高性能的計算機程序，或者使用了人工智能的產品、服務和應用。
2.人工智能包含什么？
人工智能有很多分支，其中之一是機器學習，機器學習里面有一個分支是深度學習，深度學習是當今乃至未來很長一段時間內引領人工智能發展的核心技術。