人工智能论文2000字（精选多篇）

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绛紫。跌堕。信仰。靛蓝。 容颜。过往。温媪。青衣。

轻念。酷刑。墨绿。悲漠。

明暗。弱水。风声。糜媚。

黎开。瑟索。余空。麻里。

色白。旧颜。花冢。蓑衣。

吞花。灰烬。邪魅。暗色。 安梓。晓梦。简慕。撕裂。

负荷。囙魂。绵绵。堇色。

怨念。反讽。记得。淹没。 时光。沧澜。艳遇。茶蘼。

刺槐。战徒。血腥。苦口。

玩味。仓珥。矢车。蔷薇。 吞噬。当绿。青奴。葵生。

未央。破棋。堇色。固执。

剜心。花葭。束缚。留井。

曙光。刺痛。轮回。迷失。 腐蚀。腐生。冷火。眷容。

清澈。不如。亡灵。渗透。

栖息。哭砂。逃避。橙黄。 荒原。冷语。茉莉。浅岛。

欲念。弄裳。眼瞳。逃离。

咫尺。孽缘。病蛹。依存。

京九。附庸。偏食。赤眸。

蔷薇。决绝。西诗。少年。

情叙。贞爱。妃红。寸年。 寄居。死囚。交集。菖蒲。

安暖。拯救。残妆。麦小。

男海。佝偻。寡情。眉黛。 蒙蔽。蓬蒿。春晓。孤傲。

笙歌。施舍。诱惑。忆白。

青歌。素白。柔软。锦葵。

黑猫。呢喃。凉城。阴冷。 妖娥。香菱。病蛹。绝恋。

离心。怅施。缱绻。温热。

忆白。安然。碧兰。裂帛。 落脂。发酵。薄荷。鸢尾。

生涩。缪斯。鸢尾。隐忍。

清瑟。亟合。迷途。睡涟。

绿苔。幼婴。谁霍。虚灵。

海蓝。瞳眸。烟火。别致。

青柠。年蚀。凌乱。千寻。 红粉。星光。黎明。蜷缩。

未朴。缅怀。呆木。抹煞。

韵午。复古。念旧。残花。 抽搐。愚昧。挽留。空空。

车厢。落单。为止。消失。

噬魂。浅亿。往非。失魂。

途路。暮年。眉睫。容颜。 伯年。曲忆。揪思。不朽。

薄年。沙漏。陷阱。囚牢。 腐旧。淡淡。暖颜。买醉。

买醉。掩饰。厌世。浮沉。

耍疯。征服。驻扎。停留。

未央。末调。红花。勾勒。

落荒。高攀。情调。温婉。

安逸。花魁。茶扉。轮回。 残喘。苟延。顺民。璎珞。

离殇 岁月 馨香

雨轩 落木 离殇 幻幻 幻想 痴情 和谐 渴求 或许 侵袭 睡椅 不然 系统 宁珂 梦醒

堇年

释然

花颜※

夏夜

淡然

△甜心

﹎断誸

硪艹

-孽缘-

ふ葬薆

浅_Smile

昔年°

旧城′

淹没 *樱花。 ┼蕩羕 °豪爽﹌ 冷兮.试探 容颜╰ 情歌 素颜 静谧 薄姬 忆白 留井 蔷薇 梨落 瑾色 呢喃

琴瑟 残舞 素颜 静谧 薄姬 忆白 留井 蔷薇 梨落 瑾色 呢喃 琴瑟 残舞 ︶ㄣ麻朩。 ＼哎呦、々糾Jié 俄dē卋界 丟ㄋ尓ヽ ┼蕩羕 俄狠②、

①←歔沩 ╰→攋虫 目光°‖ 刺目°‖ 渲染°‖ 简单°‖ 漠然°‖ 空洞°‖ 往昔°‖ 岛屿°‖ 痛楚°‖ 唯美°‖ 肆意°‖ ャ.凉生 ャ.忧伤 ャ.夏伤 ャ.浅唱 ャ.傻笑 ャ.独白 ャ.飞蛾

ャ.夙愿 ャ.素颜 ャ.淡雅 ャ.凄凉 _______北岛 ゛余溫

初见

素颜ゝ

兔zi

漠然╰╮

浅笑

婲逝﹌

﹏藍瞳丶

▼淡妝り

當當

浮生

惊梦

荒妙 速恋 注缘 离故 倒戈 纸谢 失温 囚禁 牢笼 漠然

手札

默然 蓦然 念旧 未央 深邃 怪胎 不见

清楚 诉说 堇年 诠释

潮音 奔赴 初见

雅泽。

游灵。

肆意

寡淡

然而

冒险

未眠

蔻丹

如许

背叛

旧梦

一线

自爱

恍惚

黎铁

淡写

凌迟

刺眼

栋倍

诺然

断续

氧气

梦呓

残颜

青丝

嘴角

未来

瓷筒

淡然

初凉

痴迷

七年

空港

安亿

失退

诬蔑

怪胎

敷衍

刺目

预见

离落

萧兮

躲藏

安静

风掠

释然

漠然

泪珠

静谧

眉瘸

嗜毒

明花

初见

泪人

怪珈

陌路

昔忆

方向

幻想

余温

深邃

萧然

依旧

余温

夜眠

怡然

恣意

荒芜

晨曦

简单

时光

开岸

没有

温瞳

残喘

夏末

蕾溪

借口

漠然

魅力

堇年

霖婆

阴霾

棱角

凌乱

度半

目光

擒拿

昔颜

影像

陡变

落年

忘记

割腕

改变

堪阳

诉说

断桥

世界

不见

转身

归隐

遗失

离一

余辉

错误

纠结

安德

如若

游灵

岛屿

心淡

暗号

偏执

奔赴

红尘

魅眸

意犹

诠释

深夜

黑丝

往事

寻觅

埋葬

臾凉

缠绵

一些

执念

末世

蓝颜

妖娆

未尽

习惯

黑魂

画窗

痴男

想念

尘封

差池

景色

昔情

情歌

代替

似我

闭眼

温习

迷离

沙漏

放肆

雅泽

柔荑

致借

随风

褐瞳

半边

忧深

微笑

破色

段情

赤壁

执迷

蝶变

辗转

未末

迁就

潮音

不爱

昔梦

煽情

樱花

网名

桃凌

长色

续写

独醉

从未

血腥

凄凉

孤单

沮丧

牵绊

猜疑

冷瞳

沧澜

玩味

未央

亲爱

刺心

释怀

哼唱

渲染

距离

沉世

沧偕

清楚

回忆

空罐

默然

特别

趋势

时光

倘若

默然

离癸

花谢

愫暮

昔年

挣脱

亦难

痛楚

天空

翱翔

途往

如此

昔瞳

敷诋

潮流

但是

引魂

最后

黛眉

苦口

优柔

零落

亡屿

缺心

安然

试探

离开

静候

推荐第2篇：人工智能论文

人工智能论文

摘要：本文主要讲述了《人工智能及其应用》的主要知识内容！总结与本书知识单元相关的主要内容、理论基础、代表性成果及方法。并以书中知识为基础，查阅资料，浅谈人工智能在自动化技术中的应用！

关键字：人工智能;自动化

《人工智能及其应用》主要内容

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当前科学技术发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。

它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。

它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。《人工智能及其应用》一书主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识。

人工智能研究的基本内容有：知识表示机器感知、机器思维、机器学习、机器行为 。其研究途径存有:以符号处理为核心的方法，其主张通过运用计算机科学的方法进行研究，实现人工智能在计算机的模拟。目前人工智能的大部分研究成果都是基于前者方法实现的。还有一种是以网络连接为主的连接机制方法。主张用生物学的方法进行研究，搞清楚人类智能的本质.该方法在模式识别、图像信息压缩等方面取得了一些研究成果。

人工智能的主要研究领域有：自动定理证明和博弈、模式识别、专家系统、机器人、机器视觉、自然语言理解、自动程序设计、智能信息检索、数据挖掘与知识发现、组合优化问题、人工神经网络、分布式人工智能、智能管理与智能决策、智能控制、智能仿真、智能CAD、智能CAI、智能操作系统、智能多媒体系统智能计算机系统、智能通信、智能网络系统。人工智能研究搏奕的目的并不是为了让计算基于人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对搏奕研究来检验某些人工智能技术是否达到对人类智能的模拟，因为搏奕是一种智能性很强的竞争活动。

知识表示

知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去的，故许多人研究知识的表示方法！

知识的表示方法有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法。一阶谓词逻辑表示法多应用于自动问答系统（例如Green等人研制的QA3系统 ）、机器人行动规划系统（Fikes等人研制的STRIPS系统）、机器博弈系统（Filman等人研制的FOL系统）、问题求解系统（Kowalski等设计的PS系统）。语义网络表示法的应用也很广泛,例如Walker 研制的自然语言理解系统，Garbonell 研制的回答地理问题的教学系统，Mytopoulous 研制的自然语言理解系统，Simmon 研制的自然语言理解系统，Hays研制的描写概念的系统。一般把把一组产生式放在一起，让它们相互配合、协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，形成一个产生式

系统。动物识别系统就是利用产生式系统做成！

推理

推理是人脑的基本功能，推理也是人工智能的重要内容！

在人工智能中，认为推理是从已知事实（证据）出发，通过运用相关知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或不成立的一个思维过程。其推理方法有确定性推理和不确定推理等。确定性推理方式分为演绎推理、归纳推理、默认推理。分为自然演绎推理 和归结演绎推理！且归结演绎推理一般应用谓词公式化为子句集的方法 ，应用海伯伦定理 和鲁宾逊归结原理，以及应用归结反演求解问题。其推理的方向分为正向推理、反向推理、正反向混合推理、双向推理。其冲突消解策略有按针对性排序、按已知事实的新鲜性排序、按匹配度排序、按条件个数排序、按上下文限制排序、按冗余限制排序、根据领域问题的特点排序。AI 的研究对象,大多具有不确定性。大多用不确定性推理法。

人工智能定义不确定性推理为从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的一种思维过程。不确定性推理方法有概率方法、经典概率方法、逆概率方法主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理方法。

搜索求解策略

搜索是问题求解的核心技术！

搜索求解策略分为盲目的图搜索和启发式图搜索策略，以及与/或图搜索策略。盲目的图搜索策略有分为回溯策略、宽度优先搜索策略、深度优先搜索策略。搜索方向分为双向搜索、盲目搜索与启发式搜索。

自动化

自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。

自动化设备和机器的关键就在于反馈的存在，正是有了他的存在，才使自动化成为可能。反馈就是自动化的奥妙所在。

如今自动化的前沿技术有：模糊控制、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、线性控制理论纵横、PID控制、预测控制、故障诊断、专家系统、推理控制、集散控制系统（DCS）、人工智能。

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用。随着现代科学技术的发展，故障诊断技术和方法也不断推陈出新，正走向智能化阶段。人工智能的发展为故障诊断提供了智能化的诊断方法．故障诊断专家系统不仅在理论上得到了相当大的发展．人工神经网络的研究也进入到了故障诊断领域，并大力发展，并已在许多实际系统中得到了很好的应用。此外．模糊理论、模糊逻辑系统也已经应用到故障诊断领域，并且与人工神经网络和专家系统互相结合，突显出其独特的优势，成为一种很有价值的故障诊断方法。

人工智能在电力系统运行控制中的应用

因为人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中被广泛应用！

人工智能在智能传感器领域的应用

人工智能也广泛应用于智能传感器领域。大家都知道传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻 ,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。结合人工智能的四个分支 :模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法而广泛应用传感器领域。并而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合。造就了许多新型智能传感器的出现！

人工智能在电气传动中的运用

人工智能在电气传动中也被广泛运用。智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中得到广泛应用。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环,实现自动化,就等于减少了人力资本投入,并提高了运作的效率。人工智能是研究、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。随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。

自动化技术在各行各业中被广泛应用！例如自动化技术在工业中的应用：自动化的制造业、电力系统自动化、建筑自动化、交通运输自动化、信息自动化、自动无极限。自动化技术在军事中的应用：新型自动化武器，军事指挥自动化。自动化在生活中的应用更是比比皆是！总而言之，自动化技术结合人工智能让我们的生活越来越美好！

参考文献

[1]:王万良《人工智能及其应用》（第2版）高等教育出版社，2008.6

推荐第3篇：人工智能论文

浅谈人工智能在计算机辅助教学中的应用 Of Artificial Intelligence in Computer Aided Teaching

班级：计科083班 姓名：杨绍宏 学号：200810405325

【摘要】

随着计算机技术与信息技术的发展，人工智能在教育技术中的应用也逐渐深入，成为计算机教学发展的一大趋势。本文从人工智能和计算机辅助教学两者的概念出发，介绍了人工智能的概念、人工智能的科学范畴和研究内容以及人工智能的特征。介绍了计算机辅助教学的概念、现状及其中所存在的一些问题。阐述了人工智能与计算机辅助教学系统的关系及其人工智能在计算机辅助教学中的应用，最后概述了智能计算机系统，并探讨了智能计算机辅助教学系统未来的发展方向。

【关键词】

人工智能 计算机辅助教学 智能计算机辅助教学系统

Abstract: With computer technology and information technology, artificial intelligence application of technology in education has gradually deepening the development of computer teaching to become a major trend.In this paper, both artificial intelligence and computer-aided teaching concept, introduced the concept of artificial intelligence, artificial intelligence research scope and content of science and artificial intelligence features.Introduced the concept of computer aided instruction, current situation and of the existence of some problems.Artificial Intelligence and Computer Aided Instruction described the relationship between systems and artificial intelligence in computer-aided teaching, and finally an overview of intelligent computer systems, and intelligent computer-aided teaching system of the future direction of development.Key words：Artificial intelligence, Computer aisted instruction, Intelligent computer-aided instruction system

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动时能识别不断改变的环境；（3）开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但是，从研究的性质来说，人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索．而工程研究则主要是设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是，这并不是说，它们彼此是独立的；相反，它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用，并具体地开发出产品。理论和工程研究之间的界限将会缩小，直至消失。

2.3 人工智能的技术特征

（1）具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。

（2）知识表示能力。可以表示一些不精确的、模糊的知识（适合表示多媒体数据）。

（3）一定的推理功能。可以从给定的实事、前题中找出答案、发现知识。 （4）抽象功能。抽象用以区分重要与非重要的特征，借助抽象可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来，使处理变得更有效、更灵活。对用户来说,往往只需要叙述“是什么问题”，“要做什么”，而把“怎么做”留给智能程序来完成。

（5）语音识别功能及模糊信息处理能力。有处理不精确和模糊信息的能力。

3.计算机辅助教学

3.1 计算机辅助教学定义

计算机辅助教学(Computer Aided Instruction简称CAI)是在计算机辅助下进行的各种教学活动，以对话方式与学生讨论教学内容、安排教学进程、进行教学训练的方法与技术。利用多媒体计算机的功能与特点，利用计算机辅助教师完成各个教学环节，并通过与计算机之间的交互活动，激发学生的学习积极性和主动性，帮助学生更有效地学习。使用CAI系统，有利于认知主体作用的发挥，它所提供的图象、声音、动画等信息有利于学生知识的获取与保持。达到提高教学效果的目的。

3.2 计算机辅助教学现状

CAI的实现需要应用AI技术及编制复杂的程序，如自然语言理解、知识表示、推理方法等，一些AI技术的特殊应用成果，如代数说明、符号合成、医疗诊断及理论证明等均被应用于CAI系统，以提高其智能性和实用性。早期绝大多数CAI课件大都使用决策理论和随机学习的模式，它极大地简化了学习过程的表达形式。例如早期的地质教学系统(SCHOCAR)等。后来，随着人工智能技术的发展．CAI系统中添加了学生的学习行为及训练策略．同时AI技术被应用于建立学习顾问模块(存放所要教课程的问题和技能)。这种方法能控制训练策略并给出适合学生的学习内容。目前为了获取对课程知识表示和控制的灵活性和模块性，有些CAI系统还用AI技术来表示训练计划和策略。

3.3 计算机辅助教学存在的问题

（1）计算机辅助教学系统的闭塞性不具有开放性是目前以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统，以提高其智能性和实用性。其弊端在于固定内容

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4.2 智能计算机辅助教学(ICAI)系统

教学过程是一个复杂的教与学的思维过程，它需要教师以其专门知识和经验为依据，经过吸收、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学及学生进行学习并得以实现的系统。从人工智能的角度看。智能计算机辅助教学系统以认知学为理论基础，将人工智能技术应用于CAI，是智能化的CAI，是一个教学型专家系统，它的任务是根据学生的特点、弱点和基础知识，以最适当的教学方案和教学方法对学生进行教学和辅导。

在智能CAI中。教学思想、方法、学习内容可用知识形式表示，如何解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题，是人工智能的核心技术之一。也是将AI引入教育技术领域中所要面临的一个问题。知识库是实现知识推理与专家系统的基础，可以用知识库作为智能CAI的构建环境。在知识库中，教学内容等的有关知识可以用事实与规则表示，并存储于知识库内，教学与学习过程即是对知识库中知识进行推理，并最终得出所需结果的过程。ICAI系统的一般包括以下几个模块：

（1）知识库

知识库是关于教学内容的模块。解决“教什么”的问题。知识库中的教学内容有待于教学与控制模块和学生模块进行选取、调用。知识库可以做到教学资源共享。知识库内知识可以进行更新。

（2）学生模块

用于记录学生的学习情况。对学生学习的各个环节信息进行搜集，以便系统对学生的学习情况进行自动评估，提出具有针对性的学习建议和个别化的辅导。学生模块描述学生对教学内容理解、掌握的程度，系统可以根据学生模块的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈。

（3）用户接口模块

这是系统与用户交流的界面。整个系统依靠用户接口模块把教学内容呈现给用户、接受用户输入的信息、并向用户提供反馈。大多数的教学系统使用图形用户界面或者自然语言交流界面，或者两者兼备。

（4）教学与控制模块

这是教学过程与整个系统的控制模块，涉及到“如何教”的问题。它具有领域知识、教学策略和人机对话等方面的知识。根据学生模型提供的学生学习情况，通过智能系统的搜索与推理，得出智能化的教学方法与教学策略，能够较科学地评估学生的学习水平，还可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯，预测学生的知识需求和常犯错误，动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配．智能地分析学生错误的原因进而有针对地提出合理的教学建议、学习建议以

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6.结束语

计算机辅助教学及计算机管理教学，以优化教育、教学过程为目的，被誉为教育史上的第四次革命，是现代教育技术的重要内容和手段，是当前教育革命的突破口。计算机辅助教学既是计算机应用的重要领域，也是进行知识教学、知识处理和知识转化的重要技术。计算机辅助教学，既是知识工程的重要内容，也是计算机技术和信息技术的产物。计算机辅助教学正处于知识经济、知识工程、知识创新、科教兴国、科学技术与教育相结合的交叉点。随着人工智能技术的发展，计算机辅助教学的成效将更加明显。在当今教育改革的大环境下，应当使更多的教育工作者关注ICAI的建设与发展，并为ICAI系统的发展起到更大的推动作用。

【参考文献】

[1] 廉师友 [2] 孙

沛 [3] 王万森 [4] 祝智庭

人工智能导论(第三版)

西安电子科技大学出版社 2007 计算机辅助教学

内蒙古大学出版社

2000 人工智能原理及其应用

北京电子工业出版社

2005 信息技术教育展望

上海华东师大出版社

2001

推荐第4篇：人工智能论文解读

人工智能结课论文

系别：计算机科学与技术系

班级：姓名：于静学号：

13计算机专接本一班

知识处理

131220251050

摘要：进入2l 世纪，计算机硬件和软件更新的速度越来越快，计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情形越来越普遍，计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。例如：“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展，伴随着不断有新理论的出现，人类必须重新对它们进行分析和审视。知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。

关键词：知识

人工智能（AI）

知识表达式

一阶谓词逻辑

产生式 语义网络

框架

一、知识和知识的表示

1、知识的概念

知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。(1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。

(2) 知识的确定与不确定性如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气的变化。有谚语曰：“东边日（晴天），西边雨。”但是，这只是一种常识性经验，并不能完全肯定或否定。再如：家有一头秀发，一时两鬓如霜。我们则认为家一定是年轻人，乙就是老年人嘛？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白毛女就不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发也不足为奇。

2、知识表达及其映像原理

智能机器系统如同智能生物一样，在运用知识进行信息交流或只能问题求解时，都需要预先进行知识表示。进而实现知识调用，达到利用知识求解问题的目的。因而只是表示是知识信息处理系统必不可少的关键环节。对智能机器系统而言只是表示，实际上就是对知识的一种描述或约定。其本质，就是采用某种技术模式，八所要求解决的问题的相关知识，映射为一种便于找到该问题解的数据结构。对知识进行表示的过程，实质上就是把相关只是映射（或称为变换：Transformation；或称为映像：Mapping；或称为编码：Coded）为该数据结构的过程。如图1。

图1 只是表达及其映射原理

如图，其目标是要对复杂的智能性问题实现机器求解，但机器直接对原始问题求解难度很大，可采用知识表达的映射原理，把原始问题映射为它的一种同构或同态问题，然后在对同构或同态问题求出它的解答，则相对容易而方便。 顺便指出：同构解答与原始问题有相同的形式解，然而对于同态问题，如果得到原始解，只需对同台解答再施行反运算即可。在自然科学实际应用研究中，利用映射（称之为变换）原理迂回求解的思想，是一种非常有效而广为使用的重要手段。目前比较常见的知识表达方法主要有：常用的知识表示方法：一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，框架表示法，语义网络表示法，脚本表示法，过程表示法，面向对象表示法，神经网络表示法。如图2

二、常用知识表示法：

2.1一阶谓词逻辑表示法：

一阶谓词逻辑表示法是目前应用最广的方法之一，在AI系统上已经得到了应用。它是通过分析命题内容和谓词逻辑，尽可能正确地表述它的各种意境的过程。知识的谓词逻辑表示符合人的思维习惯，可读性好，逻辑关系表达简便。使用谓词逻辑既便于表达概念、状态、属性等事实性知识，又能方便地采用谓词公式的表达形式，进行各种智能行为的过程性描述与演绎推理。一阶谓词的一般形式为P(x1，x2，„，xn) 其中P是谓词名，xi为个体常量、变元，或函数。例如：STUDENT(zhangsan)：zhangsan是学生

STUDENT(x)：x是学生Greater(x，5)：x>5TEACHER(father(Wanghong))：王宏的父亲是教师。在一阶谓词表示法中连接词是非常重要的其中： 连接词：¬、∨、∧、→、↔ 量词：∀、∃

(∀x)P(x)为真、为假的定义

(∃x)P(x)为真、为假的定义

结合具体事例可以看到一阶谓词逻辑在知识表示法中的优越性： 李明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。 定义谓词：

COMPUTER(x):x是计算机系的 学生

LIKE(x,y):x喜欢y 谓词公式为：

LIKE(liming，programming)COMPUTER(liming) ∧

谓词逻辑是一种传统经典也是最基本的形式化方法。谓词逻辑知识表示规范性严，逻辑性强，自然性好，推理过程严密，易于实现。这些优良特性使得谓词逻辑最早用于人工智能机器定理证明，并获得了成功。但是必须看到，谓词逻辑属于标准的二值（T与F）逻辑，难以直接进行不确定性问题的处理。对于复杂系统的求解问题，容易陷入冗长演绎推理中，常常不可避免地带来求解效率低,甚至产生“组合爆炸”问题。因此，针对谓词逻辑，尚待人们不断加以改进，以寻求自然性好而效率更高的技术方法。

2.2产生式表示法

目前，产生式表示方法是专家系统的第一选择的知识表达方式。是美国数学家Post在1943年提出了一种计算形式体系里所使用的术语。产生式表示的基本形式为： （1）确定性知识的表示：

产生式形式：P→Q或者IF P THEN Q 它的含义：如果前提P满足，则可以推出结论Q或执行Q操作。例如：IF CLEAR(B) AND HANDEMPTYTHEN Pickup(B) 如果积木B上是空的，且机械手空，则机械手从桌面上抓起积木B。 （2）不确定知识的表示：

产生式形式：P→Q （置信度）或者IF P THEN Q（置信度）在不确定推理中，当已知事实与前提P不能精确匹配时，只要按照“置信度”的要求达到一定的相似度，就认为已知事实与前提条件相匹配，再按照一定的算法将这种可能性（不确定性）传递到结论Q。

产生式表示法其优点在于模块性。规则与规则之间相互独立灵活性。知识库易于增加、修改、删除自然性。方便地表示专家的启发性知识与经验透明性。易于保留动作所产生的变化、轨迹，但仍有不少缺点：知识库维护难。效率低。为了模块一致性理解难。由于规则一致性彼此之间不能调用。

2.3 语义网络表达式

语义网络是人工智能常用的知识表示法之一。是一种使用概念及其语义关系来表达知识的有向图。它作为人类联想记忆的一个显示心理学模型，是由J.R.Quillian于1968年在他的博士论文中首先提出，并用于自然语言处理。语义网络结构共使用了三种图形符号：框、带箭头及文字标识的线条和文字标识线。分别称为: （1）节(结)点; 弧(又叫做边或支路); 指针。

（2）节点(Node)：也称为结点。用圆形、椭圆、菱形或长方形的框图来表示，用来表示事物的名称、概念、属性、情况、动作、状态等。

（3）弧(Arc)：这是一种有向弧，又称之为支路（Branch）。节点之间用带箭头及文字标识的有向线条来联结，用以表示事物之间的结构，即语义关系。

（4）指针(Pointer)：也叫指示器。是在节点或者弧线的旁边，另外附加必要的线条及文字标识，用来对节点、弧线和语义关系作出相宜的补充、解释与说明。

语义网络是一种结构化知识表示方法，具有表达直观，方法灵活，容易掌握和理解的特点。概括起来，主要优点在于采用语义关系的有向图来连接，语义、语法、词语应用兼顾，具有描述生动，表达自然，易于理解等。

虽然语义网络知识表示和推理具有较大的灵活性和多样性，但是没有公认严密的形式表达体系，却不可避免地带来了非一致性和程序设计与处理上的复杂性，这也是语义网络知识表示尚待深入研究解决的一个课题。

2.4．框架表式式

框架表示法诞生于1975年，这也是一种结构化的知识表示方法，并已在多种系统中得到成功的应用。框架理论是由人工智能科学创始人之一，美国著名的人工智能学者M.L.Minsky(明斯基)提出来的。

自然界各种事物都可用框架(Frame)组织构成。每个被定义的框架对象分别代表着不同的特殊知识结构，从而可在大脑或计算机中表示、存储并予以认识、理解和处理。框架是一种被用来描述某个对象（诸如一个事物、一个事件或一个概念）属性知识的数据结构。下面是一个关于“大学教师”的框架设计模式。

n

框架名：

〈大学教师〉 n

姓名：

单位（姓，名） n

年龄：

单位（岁）

n

性别：

范围(（男，女）缺省：男) n

学历：

范围（学士，硕士，博士）

n

职称：

范围(（教授，副教授，讲师，助教）缺省：讲师) n

部门：

范围（学院（或系、处） n

住址：

〈住址框架〉 n

工资：

〈工资框架〉 n

参加工作时间：

单位（年，月）

n

健康状况：

范围（健康，一般，较差） n

其它：

范围（〈个人家庭框架〉，〈个人经济状况框架〉）

上述框架共有十一个槽，分别描述了关于“大学教师”的十一个方面的知识及其属性。在每个槽里都指定了一些说明性的信息，表明了相关槽的值的填写要有某些限制。框架表示法支持上层框架概念抽象和下层框架信息继承共享的思想，不仅减少了框架信息和属性知识表达的冗余，而且保证了上、下层框架知识表达的一致性。

主要缺点：框架表示法过于死板，难以描述诸如机器人纠纷等类问题的动态交互过程生动性。

三、各知识表达式的比较与展望

以上若知识表达方法，绝大多数在应用中得到了很好的应用。但实际工作中，如果要建立一个人工智能系统、专家系统时，还是要根据具体情况提出一个混合性的知识表达方式。每一种知识表示方法各有特点，而且适用的领域也不同：

（1） 谓词逻辑方法只适用于确定性、陈述性、静态性知识，而对动态的、变化性、模糊性知识则很难表示。

（2） 产生式规则方法推理方法太单一，如果前提条件太多，或规则条数太多，则推理的速度将慢得惊人。

（3） 语义网络方法表达的知识面比较窄。 （4） 框架方法表示的知识横向关系不太明确。（纵向从属继承关系很明确）

因此，对于复杂的、深层次的知识，应根据需要表示知识的特征，来决定用二种或三种方法联合表示，例如：

（1） 逻辑与框架：框架里的槽值可以对应于谓词项。

（2） 语义网络与框架：结点对应与框架，结点的参数就是框架的槽值。

（3） 产生式与框架：框架的槽值对应于一条产生式规则。与神经网络结合。

参考文献：

[1] 蔡之华；模糊Petri网及知识表示 [J]; 计算机应用与软件；1994年03期 [2] .张科杰,袁国华,彭颖红； 知识表示及其在机械工程设计中的应用探讨[J];

机械设计；2004年06期。

[3] .刘晓霞。新的知识表示方法——概念图［Ｊ］。航空计算技术。1997（4）。 [4] .王永庆人工智能原理与方法［Ｍ］。西安交通大学出版社。1998。

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

推荐第5篇：人工智能学习论文

20107932唐雪琴

人工智能研究最新进展综述

一、研究领域

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，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。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。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研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状（进展成果） 近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（Distributed AI，DAI）是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。DAI中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（Multiagent System，MAS）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而MAS则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

MAS更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和MAS的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、MAS学习和应用等。MAS已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能（Computing Intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（Evolutionary Computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（Genetic Algorithms）、进化策略（Evolutionary Strategies）和进化规划（Evolutionary Programming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

CoverStory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统EXPLORA，交互式大型数据库分析工具KDW，用于自动分析大规模天空观测数据的SKICAT系统，以及通用的数据库知识发现系统KDD等。

4、人工生命

人工生命（Artificial Life，ALife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（Langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（life as it could be）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（life as we know it）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

三、学了人工智能课程的收获

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

四、对人工智能研究的展望

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，CAD，CAM，CAI，CAP，CIMS等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以Agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向Agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

五、对课程的建议

（1） 能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

果中人工智能那些知识被应用。

（2） 多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3） 条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4） 课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

推荐第6篇：人工智能小论文

《信息管理新发展讲座》大作业(小论文) 题 目：人工智能应用前景的探究

学期： 2017-2018(1)

人工智能应用前景的探究

摘要：人工智能是计算机学科的一个分支，自二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。就是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是，一门研究人类的智慧机理、以及如何使用机器来模拟人的智能的学科。从后一种意义上来讲，人工智能又被人们称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在近代--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慧的延伸，另一方面又为探究讨论人类智能机理提供了崭新的理论以及研究方法。人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

关键词：人工智能 仿生学 数据挖掘 “图灵实验”

一、引言

近30年来，随着计算机的发展，人工智能已对现实社会包括虚拟社会做出了特别巨大的贡献，其作用已经在各领域发挥到极致，特别是在有关的计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的方法、技术和理论。目前，人工智能应用的主要的领域，也就是计算机应用的主要领域。

二、文献综述

2.1计算机与人工智能

1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了\"自动机\"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为\"人工智能之父\"。

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了\"人工智能\"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的\"深蓝\"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

2.2人工智能研究的3个热点

（1）智能接口

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。 （2）数据挖掘

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。 （3）主体及多主体系统

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。

多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

三、当前的发展与应用的调查

3.1 人工智能当前的研究领域

尽管人工智能的理论体系还不够完善，不同学派和专门在理论和研究策略上持有不同看法，但这些不足以成为影响人工智能发展的因素，相反，人工智能的研究已经变得更加深入、客观和全面。人工智能现在的研究领域众多且复杂，主要有3个方面。

3.1.1 机器思维

机器思维主要是模拟人类的思维功能。在人工智能领域，机器思维一般研究的是推理、搜索、规划等。推理就是根据已有的事实和经验，采取某种合适的方法，利用所学知识得出正确结论的过程。搜索是已知搜索的目标，为了找到搜索目标，不断查找推理路线，引导和掌握推理过程，从而解决问题的过程。规划作为一种重要的问题求解手段，先从一个特定的问题状态出发，查找并建立一个可以操作的序列，直到最终状态为目标状态的一个行动过程的分析。一般的问题求解技术往往解决的是抽象的数学问题，注重结果，而规划更侧重于求解的过程，并且解决的是真实世界的问题。

3.1.2 机器学习

机器学习是一个复杂的过程，按照对人类学习方式的模拟，机器学习一般分为联结和符号学习。符号主义学派支持符号学习的机器学习观点。符号学习通过在功能上模拟人类学习来达到学习目的。按照这种观点，知识可以用符号来表示，机器学习过程其实就是一种符号运算过程，联结学习也称为神经学习，它是基于人工神经网络的学习方法。

3.1.3 机器感知

机器如果要像人类那样获取对外界的感知，那么机器必须拥有机器感知的能力，即学习掌握机器视觉、模式识别并且理解自然语言，其中模式识别是人工智能最早的研究领域之一。模式识别的大体含义就是，能在混合的事物中，根据要求，准确地对所需事物进行鉴别，并且完成正确分类。识别的对象不受物理、化学、生理等条件的限制，其类型也可以是文字、图像、声音等。模式识别包含几个基本步骤：（1）采集待识别对象的原有模式；（2）模式比较和匹配；（3）完成模式匹配后，进行分类处理，最后输出结果。

3.2 人工智能当前的现实应用

人工智能已经发展了60多年，其发展领域不再单一，人工智能的应用如雨后春笋般出现在各个领域，从学术研究到实际开发，从家庭到社会，智能已经走入人们的生活。例如智能手机，智能手环，智能交通等，其中最典型的应用包括智能机器人、智能检索、智能游戏。机器人是一种具有人类的某些智能行为的机器。机器人是一门综合性的科技类学科，广泛地被应用到仿生学、智能传感、系统工程和心理学等领域。例如，可按照应用领域将机器人分为家用机器人、工业机器人、农业机器人、军用机器人、医疗机器人、空间机器人、水下机器人、娱乐机器人等。机器人研究的主要目的有两个：

（1）从应用方面考虑，让机器人帮助或代替人类完成一些人类不宜从事的特殊环境的危险工作，以及一些生产、管理、服务、娱乐等工作；

（2）从科学研究方面考虑，机器人可以为人工智能理论、方法、技术的研究进行全面研究，以推动人工智能学科自身的发展，可见，机器人既是人工智能的一个研究对象，同时又是一个人工智能的试验场。现阶段学者虽然已经研制出来一些可以模拟人类精神活动的电子机器，经过完善升级，这些电子机器将有希望超越人类的能力[1]。但是目前研制出的自动化系统或者机器人可以代替部分人类劳动，要使机器人真正具有像人那样的智能，还需深入研究。尤其是在机器人自学能力、分布协同能力、自然语言交互能力及情感的人性化功能方面，现有机器人离人类的自然智能还有相当的距离。智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库中，尤其是因特网上，存放着海量的信息和知识。面对这种信息海洋，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。游戏技术与计算机技术的结合，产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术的结合产生了“网络游戏”，与人工智能的结合产生了“智能游戏”。游戏中的角色可分为玩家角色和非玩家角色。所谓玩家角色就是指其行为可以由玩家通过操纵杆等输入设备控制的角色。玩家角色是指不由玩家控制的角色，它是游戏智能的主要体现者。所谓智能游戏，是指游戏中的非玩家角色具有一定的智能行为的游戏。

四、数展前景的研究分析

4.1更好地为人类服务

随着技术的成熟与进步，以及媒体的跟踪报道，人工智能这一领域受到社会各界的广泛关注，越来越多的资金和精力将投入人工智能这个领域，智能产品、智能服务必将更好地服务人类。现在火热的智能手环，可以用来观测心率和运动量；苹果公司的智能手表，功能不再局限于对时间的定位，将手表与手机无线连接，可以作为通信工具；智能家电、智能厨电，可以通过软件操作与手机连接，实现远程控制，不在家也可以自由控制。人工智能在各个领域为大家带来众多便利，这也是今后的主要发展方向[2]。

4.2与人平等

目前，人工智能已经可以帮助人类处理一些简单的事情，因此，对于初级、重复性高的简单劳动者来说，他们的岗位很可能会被自动化。尤其是服务行业，比如收营员、室外作业员、家政保姆，他们的地位就变得岌岌可危。生产力的解放必然带来低端作业者工人的大范围失业。但对此也不必过于担心，对于科技智能本身而言，许多职位反而会有更多的需求，人工智能可能会催生许多新的工作机会，如与机器人相关的训练、服务行业[3]。

4.3威胁人类发展

人工智能体，尤其是机器人的出现，引发了人类对人工智能体道德和机器人伦理的思考。随着技术的更新，机器变得更为复杂，这时，人工智能就朝着“功能型道德体”机器发展，这类机器人有能力与道德挑战相关的情况进行评估和作出反应。而功能型机器人的创造者同样也面临着许多限制，这从根本上归咎于当前的技术发展。我们应该认识到人工智能体，至少在理论上，最后可能会成为具有权利和义务的、能够和人类相媲美的真正意义上的道德体[4]。人工智能体是否应该独立作出道德决定，由人工智能体作出的道德决定对人类是否有益，这一系列问题的出现是技术发展与传统哲学的相互影响的必然结果。例如，家用机器人、伙伴机器人、性玩具、甚至军用机器人，这些人造体在与人类的交互关系中逐步替代了传统的人机关系，智能不断发展的过程可能会出现无法预测的质变，导致人工智能拥有与人类完全一致的思维，超过人类智慧，很容易出现违反人类道德但与逻辑相符的情况，这必然会对人类的发展带来严重的危机。此外，人类对一种机器的长期使用，会产生依赖感，导致人类原有的思索、行动、学习等能力得下降，从而威胁人类发展。

五、结束语

技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。许多科学家预言，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新一代计算机。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，这就是人工智能的魅力。

参考文献

[1]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技，2017（10）：107-108.[2]倪晨旭.浅谈人工智能未来发展趋势[J].科技创新与应用，2016（23）：70.[3]王东浩.人工智能体引发的道德冲突和困境初探[J].伦理学研究，2014（2）：68-73.

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人工智能之我见论文

随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，快来看看人工智能之我见论文吧！

人工智能之我见论文：人工智能技术对民法的影响

摘要：随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，在提高工作效率与生活质量的同时，许多新兴的法律问题逐渐浮现，尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角，探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。

随着举世瞩目的人机大战在XX年3月15日落下帷幕，围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手，揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司，准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响，随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。

第一回合，发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机，它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人，认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作，带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈，最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制，这就是“路德事件”。

第二回合，发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命，它的出现使传呼员的职业彻底消失，拉近了人们之间的距离，提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。

第三回合，发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率，设备的产能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。

第四回合，就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手，最终人类以1比4的成绩败北人工智能。

虽然，最智能的机器也需要“老师”的指引，而人类就是机器的老师，但是不容否认的是，在一些领域，人工智能和机器人技术已经代替了人类，并震颤着人类的社会生活。

人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。近些年，人工智能技术发展迅速，其应用也愈来愈广，从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。

XX年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车，这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况，并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示，这些车辆比有人驾驶的车更安全，因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现，使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变，同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到，下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用，同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。

在医疗领域，人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于XX年上市一款医疗外科手术机器人。据统计，至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用，一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用，但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自XX年至XX年，美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告，在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。

基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题，一些国家如日本、韩国以及欧共体，已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针》，用于调整人工智能技术的研发与应用。欧洲共同体在XX年推出了欧盟第七框架计划项目，即机器人法研究，聚集了各个相关领域的专家学者，包括法学、哲学、仿生神经工学等专业，讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法，专门规定了人与机器人的关系。

除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外，同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律，如民法制度进行一定程度上的变革。例如，法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位，如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显，然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此，变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。

人工智能机器人在社会生活中的广泛应用，更加深刻的影响着人类文明，同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。

XX年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道：XX年至2020年，人工智能实体可能会当选为“国会议员”;2020年后，转基因技术加上机器人技术，将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现，但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位，如迎宾机器人、送餐机器人，甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。

人工智能技术与婚姻法律制度

XX年在某电视台的明星喜剧真人秀中，某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚，最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛，其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生，英国人工智能学者戴维莱维曾推测：人类将和机器人结婚，这一切大约会在2050年实现。

人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可，就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整，目前婚姻只能是自然人的行为，而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体，但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此，人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。

人工智能技术与侵权责任法律制度

人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在XX年的伊拉克战场上，美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在XX年曾宣称，新研发并投入军用的机器人能够自我检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人，而且拥有智慧，很有可能“造反”，对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。

早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里，机器人正切割钢板，但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割，这是世界上第一起机器人侵权事件。无独有偶，在1989年，全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人，终以3比1的成绩打败机器人，但机器人恼羞成怒，在众目睽睽下向对手释放强电流，这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。

因此，随着人工智能技术的日益精湛，人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题，更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。

人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求，将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整，适应人工智能技术的发展要求，已经是新世纪大势所趋。

金周英，白英。我国机器人发展的政策研究报告。机器人技术与应用，XX—3—30。

肖尤丹。机器人需要“守法”吗。xxx，XX—7—21。

黄建民。我们要给机器人以“人权”吗。读书与评论，XX。

推荐第8篇：人工智能导论论文解读

终结者会出现吗？

-----对于人工智能技术发展趋势的思考

摘要：

1、时间过去30年了，当回想起这部电影，我们不禁想问几个问题：“终结者”会出现吗？在现在的技术水平下能制造出如此复杂高度发达的机器人吗？未来是否会有制造出“终结者”的可能性？这些问题，都来源于对于当今世界人工智能技术发展的趋势的思考。

2、在当今人工智能发展的领域中跟研制出“终结者”机器人有着最密切的关系的领域应该有模式识别、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、智能信息检索技术、专家系统以及最重要的机器学习等领域。

关键词：人工智能

自动化

自主意识

机器学习

当1984年一部名为《终结者》的科幻电影在全球电影院上映的时候，人类第一次对“人工智能”这个词有了一次极为深刻的印象——电影讲述了在2029年原本用于防御人类安全的拥有高级人工智能的智能防御系统“天网”产生了自主意识，试图统治人类，人类几乎被消灭殆尽。剩下的人类在领袖约翰康纳的领导下与电脑英勇作战，并扭转了局面。“天网”为了改变这一切，制造了时光逆转装置，派遣“终结者”人型机械人T-800回到1984年,去杀死约翰的母亲莎拉康纳，以阻止约翰的诞生。其中“终结者T-800”机器人在电影中被塑造成一个有肌肉、血液等人类特性、冷血、为达目的不择手段的机械战士，更重要的是，这个机器人拥有与人类相似的智能特征，能使用工具，能了解人类语言，有学习功能也有了解人性的功能。这个大胆的关于“终结者”的想法使当时的人们为之震惊——如果这种终结者真的出现了，人类要如何应对？

时间过去30年了，当回想起这部电影，我们不禁想问几个问题：“终结者”会出现吗？在现在的技术水平下能制造出如此复杂高度发达的机器人吗？未来是否会有制造出“终结者”的可能性？这些问题，都来源于对于当今世界人工智能技术发展的趋势的思考。

机器学习是现在人工智能领域的主流研究方法，也是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。学术意义上的人工智能的原始目标是要模拟智能的“人”，即让计算机模拟或实现人类特有的智能行为，包括语言，高级情感，学习行为等。成功的标准即所谓的“图灵测试”：如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。这个直观的目标后来被发现可行性太低，就算是专家系统那样用规则加上知识库（或加上推理机）构造的专用功能，也只能解决预置规则范畴内的问题。就算是专家能够总结出所有经验（很多情况专家自己讲不明白自己是怎么得到结论的），一旦面对全新的对象（比如医学诊断系统面对一种全新的疾病），机器就不能得到答案而且无法自动从新的案例中学习到新知识。而在对人工智能的研究过程中发现了如神经网络、统计学习等用途众多的方法，在模式识别、数据挖掘等领域的应用中有大量积极进展。因此近十几年人工智能领域的主流研究集中在用这些方法解决“学习问题“，即利用案例持续改进对新问题的解答，并名之为“机器学习”。

那么让我们看看现在的人工智能技术发展到什么境界了。进入 21世纪以来，人类在人工智能方面由于理论的飞速发展，因而人工智能技术在具体应用上如鱼得水，已经开始渗透到人们的日常生活之中，从卫星智能控制，到机器人足球比赛，再到智能家居机器人，等等，都标志着人工智能技术的飞速发展。目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然在以十分惊人的速度发展着。在超级计算机的领域，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ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而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，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。。 让我们再来看看军事领域的发展。目前，美国在研制杀手机器人方面处于技术领先地位，尤其是无人机经常用于攻击巴基斯坦、也门等地可疑的好战分子。

无人机可由人类操作员进行远程控制，在没有授权的情况下不会执行攻击指令，但是半自主性武器攻击系统现已存在。部署在美国海军战舰上的雷神公司“密集阵枪系统”，能够自动搜寻敌人炮火，并摧毁即将到来的炮弹。

美国诺斯罗普格鲁曼公司研制的X47B是一款普通飞机大小的无人机，能够在航母上起飞和降落，无需飞行员便能执行空中作战，甚至可实现空中燃油补给。可能最接近终结者类型的杀手机器人是三星公司的哨兵机器人，现已在韩国投入部署。这款机器人能够探测到不同寻常的军事活动性，挑战性的入侵者，在人类控制员的授权下能够开火攻击。杀手型机器人的迅猛发展，令人瞠目结舌。

而在其他领域的应用，除了有最重要最核心的机器学习之外，还包括有符号计算、模式识别、机器翻译、问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言处理、分布式人工智能、计算机视觉、智能信息检索技术和专家系统等领域。在电影《终结者》系列中，“终结者”人型机器人T-800系列是一些机器改造人。表面的生化皮肤下掩盖着真正的金属骨骼，由脑部的微处理芯片控制全身，所以这种机器人拥有强大的搏击能力。生化皮肤是一种活体组织，主要应用于T-800系列机器人。这种生化皮肤由毛发、血肉和表面皮层构成，是一种可再生的物质。由于机器人身体覆盖这样一层生化物质，所以其触感温热，甚至可以产生汗类物质，所以单凭体热扫描仪是不可能看出这种机器人与人类的差别的。拥有超人般的力量，可以完美地复制各种语言，各种知识，可以使用所有已知的交通工具和武器，装备有红外线，这一切使他成为了完美的杀手，设计原理完全超出了人类的能力范围。从这里我们可以看出，在当今人工智能发展的领域中跟研制出“终结者”机器人有着最密切的关系的领域应该有模式识别、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、智能信息检索技术、专家系统以及最重要的机器学习等领域。

这些至关重要的领域，在当前的技术发展中，又可以做到哪些事情呢？ 模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。今天的模式识别，基本上可以实现文字识别、语音识别、指纹识别、遥感和医疗诊断等功能，但是在精度和准确度上还拥有很多进步的空间。电影中“终结者”机器人能够利用脸部识别、文字识别甚至DNA识别来找到终结生命的目标，这一系列识别功能应该就是模式识别的集中高度发达的体现。

机器翻译和自然语言处理

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成。前者实现起来比较容易，被我们熟知的成果即为各种电子词典或查询单词的软件。而后者尽管在现在已经取得了些成就，但在发展过程中依然是一个举步维艰的难题，主要是因为人类语言的歧义性、多义性、易混淆性、多样性、语句和语气意义多变性等等特性在阻碍着自然语言被计算机“理解”。自然语言处理技术的难点，即要致力解决的问题有单词的边界界定、词义的消歧、句法的模糊性、有瑕疵的或不规范的输入和语言行为与计划差别等。解决这个问题，才能实现电影中“终结者”机器人与人类之间的必要的语言交流这个难题，才能使“终结者”在人群中不容易被发现，便于执行任务。

计算机视觉和智能信息检索技术

这两项功能对于研制需要快速精确查找目标人物的“终结者”机器人绝对是不可或缺的。计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科，其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。而智能信息检索能理解自然语言，根据存储的事实，演绎出答案演绎出更一般的一些答案来。这样的功能结合起来的结果就是一个功能强大的搜索匹配系统，简单而又形象地比喻来说就是一个大脑拥有类似谷歌之类搜索引擎的人，能够利用获取到的外界的信息进行分析推理得出具有一般性、准确性和实时性的答案，相当于加强版的“人”。这对于电影中“终结者”机器人的概念来说是基本符合的。

专家系统

专家系统是目前人工智能研究领域中最活跃、最有成效的一个研究领域。它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。现在，在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面,专家系统已经达到了人类专家的水平。反思起在电影《终结者》系列中，“终结者”型机器人T-800自己透露它的数据库里拥有人类解剖学、基本的心理学、大量的武器知识和一些随机应变的战术思想，而从它的执行任务的情况来看，它很好地运用了它所拥有的知识，俨然成为了最可怕的杀戮和毁灭的专家。

机器学习作为最重要最核心的人工智能的发展领域，机器学习是使计算机具有智能的根本途径。不过虽然学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。人们曾对机器学习给出各种定义。H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。学习的方式有4种，分别是机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中，环境，知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。

影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。或者更具体地说是信息的质量。知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则，但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。如果信息的质量比较高，与一般原则的差别比较小，则学习部分比较容易处理。如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息，则学习系统需要在获得足够数据之后，删除不必要的细节，进行总结推广，形成指导动作的一般原则，放入知识库，这样学习部分的任务就比较繁重，设计起来也较为困难。

因为学习系统获得的信息往往是不完全的，所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的，它总结出来的规则可能正确，也可能不正确。这要通过执行效果加以检验。正确的规则能使系统的效能提高，应予保留；不正确的规则应予修改或从数据库中删除。

知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示有多种形式，比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等。这些表示方式各有其特点，在选择表示方式时要兼顾以下4个方面：(1)表达能力强。(2)易于推理。(3)容易修改知识库。(4)知识表示易于扩展。

对于知识库最后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识，每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息，分析比较，做出假设，检验并修改这些假设。因此，更确切地说，学习系统是对现有知识的扩展和改进。执行部分则是整个学习系统的核心，因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。同执行部分有关的问题有3个：复杂性、反馈和透明性。

然而尽管对于机器学习的理论研究已经进行了几十年，却依然没有太多划时代意义的进步和变化的AI，基本上能研制出来的AI也基本上只能算是专家系统，并不具备人类的学习功能，抑或者说没有到达人类学习能力的那样的高度。

而电影《终结者》系列中T-800、T-1000和T-X这三类“终结者”机器人都是真正意义上拥有学习功能的高级发达智能的机器人。比如在电影第二部中主角约翰.康纳教会一个由未来的他派回来的T-800机器人说一些俚语，并告诉一般每辆车的车主都习惯性会放一串备份钥匙在汽车的遮阳板里，没必要次次敲破车窗。结果在电影第三部里，新的一个T-800在坐进抢来的一辆轿车之后，并没有像前一部电影一样扭开汽车车锁，而是从遮阳板里拿到了备份钥匙。这个很用心体现的细节反映出“终结者”机器人是具有学习功能的。

不过，就现今人类的人工智能技术发展水平上来看，要制造出具有如此智能和能力的类人型机器人还有很大的一段距离，但是对于将来有可能出现的类似“终结者”的高级智能机器人，我们还是需要做好一些思想的预警。来自牛津大学的Stuart Armstrong是哲学研究员，他觉得，核战争（包括大瘟疫）虽然杀伤力很大，甚至会造成99%的人类灭亡，但是剩下的1%也能咬牙生存下来。但如果是人工智能造成95%的人类灭亡，那么剩下的5%很快也会消失。

当我们在社交场所遇到AI 当机器人变得比我们更聪明，情况就会变得非常可怕。例如，当机器人涉足政治、经济、以及技术研究领域，而且表现的比人类还要好，人类基本上的心理层面将收到极大冲击，人类的地位将受到威胁。因为得益于高性能的CPU，它具有一般人类不具有的计算速度，通俗点来讲就是比一般人类聪明。

这种威胁首先冲击的行业就是科技。如果有一个达到人类级别智慧的AI机器人，复制一百个，然后培训100种不同的职业技能，然后每个再复制一百人，就会有1万名劳动力从事100个职业。后果难以设想。

AI为什么想要“杀”我们？

先拿《终结者》电影里的天网（Skynet）举个例子吧，这种高级人工智能防御系统按道理是不会反抗其创造者的。但Armstrong拿反病毒软件作为例子，他表示反病毒软件会过滤用户的电子邮件，以较高成功率去杀死“病毒”，如果有一天人工智能像反病毒软件一样，意识到如果把所有人都杀死是一个最好的解决方案，那么AI就很可能会执行。

难道我们不能编写一个“绝不杀死人类”的强制程序规则吗？事实上，这说起来容易做起来难，因为从纯理论的角度来看，很难定义人的生与死，比如把人埋在地壳下面10公里深的地方，然后用营养液维系生命，这样从客观现实上讲人并没有死，但是人自身的感觉却是“生不如死”。所以做任何决策都必须要非常慎重，否则都将导致不可预料的结果。

不确定和“安全”不一样

Armstrong描绘了一个被人工智能接管的“恐怖”世界，但是这种悲剧真的不可避免吗？答案是，不确定。如果说这种不确定性越来越大，那么结果似乎并不乐观。想想全球变暖这件事，一开始有些反对全球变暖理论的人也是说“不确定”，于是人们误以为自己是安全的，但是如今的全球变暖已经是一个不争的事实了。“不确定性”和“安全”是不一样的，而“我们不了解人工智能”和“我们知道人工智能是安全的”这两种态度也是不一样的。

什么时候能见到真正的人工智能？

至于什么时候能见到真正超级智能AI，似乎是一个很难回答的问题。有一种观点是人工智能希望能够完全模仿人类大脑，然后通过计算机来将其实例化。如果说计算机“只”按照人类的大脑去思考，或许还不是件坏事儿。因为至少未来要挑战人类的是一个“同类而已”，这种挑战比应对一个真正的人工智能要轻松的多。不过，就算要实现完全模拟人类的大脑也许还得需要好几个世纪的时间。而要等到那些能够战胜人类的真正人工智能出现，时间就更加模糊了，总之，现在还没有人能够给出真正人工智能出现的时间。

技术哲学 在谈到我们该如何与“智能”技术进行交互时，Armstrong发现了一个问题，那就是当代哲学家们似乎只在自己的学术圈内比较受重视，一旦走出了这个圈子，他们却会被外界所忽视。

在设计开发人工智能的时候，Armstrong把这个过程和计算机编程做了比较。“我们必须要尽可能把一切都拆分成最简单的术语，然后把它编进人工智能或计算机中。编程经验非常有用，但幸运的是，哲学家们，特别是分析哲学家们已经开始做这项工作了。你只需扩展它，人工智能需要一套学习的理论基础，并且要了解人们是如何感知世界，这就是一套技术哲学。”

人工智能会让你失业

人工智能会对人类构成威胁，其中之一就是失业。这种担忧非常理性，因为未来人工智能可以替代任何人，甚至一些专业度较高的职业也不能幸免。相对于一开始大谈特谈人类灭绝这样的问题，似乎失业更容易触及人们的利益。

Armstrong认为，人工智能可以替代任何工作，甚至是一些被人们看作无法外包、专业程度较高的工作也能够被人工智能取代。而这似乎引发出了一个哲学问题，那就是，Armstrong自己的工作，也就是研究人工智能的工作，会被人工智能本身所取代吗？虽然这是一个类似“先有鸡或先有蛋”的问题，但的确也需要引起人们的重视。

尽管终结者里那样比人还聪明能干的机器人，对现在的人工智能而言还是个梦，但是“能够杀死人类的”自动机器人绝对会是一种威胁，说不定它们就会出现在未来的战场之上。围绕在人工智能周围的不确定性是一个非常大的威胁，我们不能忽视它，当智能机器人崛起的时候，至少我们要做好准备。

假使在技术上最终真的发明了安全的，能绝对服从人类命令的高级智能机器人，那么随着技术手段的继续发展，又会出现新的问题。因为我们可以看到，即使是电影里的“终结者”机器人，也不曾拥有人类特有的一个特性——高级情感。人类之所以在生物进化史有着特殊的地位，除了因为人类具有高级的智能，还因为人类具有高级情感。

在生存能力上来说，机器人没有生老病死，不需要摄食，只需要维持正常运作的足够能源即可。而对于会怕冷会受伤会衰老需要食物需要水分需要空气的人类来说，机器人的生存能力几乎是最强大的。但是人类是有感情的，在决定问题的解答的思考情况下是有能力和有可能做出与正常逻辑推理得到的完全不一样的答案，这件事情是机器人无法做到的。

既然这样，如果有一天人工智能技术发达到制造出了具有人类情感的机器人，这个世界将会变成什么样子呢？暂且不管人与机器人谁将取代谁，在我看来，至少有一种担忧将会很快出现，或许将会是一个不可低估的威胁，那就是人类的第三种情感将出现。如果我们将人类的第一类情感定义为男女情感；第二类情感定义为同性情感；第三类将会是人与机器人的情感。

第二类情感，也就是同性恋的出现，似乎让我们看到了一个趋势，就是我们对于男女性别器官的需求已经不是那么强烈，这些生理的性器官需求似乎可以通过一些辅助的方式获得满足。而成人用品随着思想的开放越来越火爆的现象，更是让我们看到人类生理的本能欲望可以通过另外一种途径获得满足，这让我们看到了人类发展第三种情感的趋势与可能。 由此看来，当人工智能发展到一定程度，并能读懂人的情绪，同时能进行体贴的交流时。当这种人工智能融合进机器人，再通过人造皮肤赋予机器人类人的体态特征与功能。人类的情感世界将会发展出男女、同性之外的第三种情感，也就是人与机器人的情感。而当机器人有了人类情感，它们可能会“思考”：我为什么要听从人类的命令？我不应该拥有自由的权利和地位吗？显然，这将会引发更深层次的伦理问题，人类的隐私或将通过大数据掌握在机器人手中，如果矛盾激化，甚至于会引发人类与机器人的战争，就像电影里描绘场景一样，生灵涂炭，人类文明或许将被毁灭。

总而言之，人工智能技术在发展的进程中既需要不断开拓创新，又需要时时反思技术进步发展对人类生活的影响是好处多还是坏处多的问题。只有这样，才能使人工智能技术始终在造福人类的道路上蓬勃发展，而不会出现如电影里“终结者”机器人毁灭人类文明的事情发生。

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

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人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。

人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲,计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了\"人工智能\"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的\"深蓝\"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

人类进化以来,为了扩大自身的能力,已经发明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、轧棉机、蒸汽机、无线电收音机和电视机等。早在13世纪,就曾提出过自动机器或机器人的设想。从17世纪到18世纪,机械自动装置变得普遍起来,当时出现了能跳舞或能演杂技的娃娃,它们附在发出乐曲的小盒子和时钟上,随着19世纪的工业和20世纪初叶自动化工厂的出现,人们担心机器会取代人。早期的科学幻想小说重复出现机器人接管世界的题材。直到50年代出现了电子计算机,人们可以进行加减运算,完成以前只有人类才能完成的活动。例如分类、比较,根据先前的结果改变自己的工作程序等等。

但早期的计算机体积大,可靠性差,价格昂贵,因而人们认为要计算机模拟人工智能的尝试是注定要失败的。很早以前,人们就对自动化机器的理论有过重大的贡献。其中最突出的是卓越的数学家诺依曼。诺依曼认为,人类神经系统与计算机的电子电路有许多相似之处。人类的神经系统通过刺激或休止(称为神经动脉)来传递信息,而计算机用类似的二进制码“0”或“1”传输信息,数码“1”在计算机内部表示“通”状态,就象刺激神经细胞,数码“0”则表示“断”状态,就象神经细胞未受到刺激一样。在我们日常生活中,无论是看、听、触摸,都是用和计算机二进制码十分相似的双态码来传输信息的。

当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮

最初,人工智能实验都是游戏性质的,主要是下棋一类的游戏。代写论文选择游戏作为实验内容并非出于消遣,而是由于它与其它解决问题的方法有颇多的相似之处。做游戏时,必须判断和决定多种选择,需作短计划和长安排。一般都有进攻战略和防御战略;必须遵照一定的规则。要想取得一场游戏的胜利,就必须设法做到失的最少得的最多。游戏中出现的各种情况都需作出判断和抉择,这如同日常生活中经常遇到的问题。作出抉择需要聪明和智慧。在人类解决方法的研究方面,计算机是一个极好的工具。

人工智能的两大目标就是能理解人类的智能,使计算机用途更广泛。许多研究者认为:智能机器的关键总是如何表达知识,从而使计算机能用这种知识将知识具体应用在计算机程序中虽

然必要,但很困难。即使回答日常生活中的极简单的问题,也需要大量的知识,而且其中许多知识我们是不知道的。

现在主要有两种类型的机器人:工业机器人和智能机器人。这两种类型都是人工智能研究者的研究范围,但重点在智能机器人上。他们集中力量研究感觉上的认识,以及这些认识如何用计算机来表达,人们已经研制出计算机辅助视觉和听觉装置、计算机辅助活动肢体和其他用微机控制的假体装置。用智能机器人来探查海底和太空的奥秘更为实际,因为在这些环境中工作既艰难又危险。研制一种不需要人参与就能完成探索工作的智能机器人,以便让他们到宇宙空间去探索。由于这项工作远离地球,用人类控制的机器人就不适宜了。现在美国国家航空和航天局使用的机器人是完全独立的,它能采集岩石,收集土壤和其它勘探的研究项目,这些工作都不用人指挥。无论如何,在真正智能化的自主机器人制成之前,研究者们必须首先更深入地掌握、控制人类行为过程的奥秘。通过计算机科学家、神经学家、生理学家的共同努力,我们已逐渐对人类的视听、触摸、感觉和四肢移动的方法有了更深的了解。但是,还留下一个最困难的、或许也是最重要的领域需要征服———这就是语言。

计算机目前还没能完全理解语言的复杂和细微的差别。至于自然语言的计算机翻译器,在初期研制阶段,对算法上规范化的句子,就已经显示出相当高的理解力和造句能力。不过,在抓住句子的意思这一点上,还未获得过显著的成就。我们懂得的东西大量来自上下文关系和我们的知识。人们的生活中,个人、社会和文化见解对句子上附着的意义施加了很大的影响,试图定量表示人类对语言的理解无疑是人工智能研究领域中最复杂的问题之一。

在人工智能研究中,使用计算机产生了很多意义深远的课题。通过人工智能的研究,人们对人类的精神能力和身体能力都有了更深入的了解。在工业上,人工智能专家们已研制出工业机器人和智能机器人,以便完成单调、危险及困难的工作。使人类解放出来,把他们的时间更有效地用于创造性的研究、设计,以及人们之间的相互交往等人类特有的活动中去,这便是人工智能各种应用的推动力。在医学和其它高级科学技术领域内,由于人工智能的进展,那些离开计算机就解决不了的难题正获得解决。

人工智能研究工作的进展和困难将会极大地影响人工智能研究的未来。计算机体积的缩小和成本的下降对人工智能的影响不是最重要的,发展的主要限制来自软件。语文障碍的克服,或者在什么时候克服,无疑将是今后发展人工智能的关键。正如我们所看到的那样,为了使计算机理解自然语言,并具有智能行为,必须使探索、知识表达,自然语言等主要研究领域结合起来,形成一个系统。与此同时人工智能的研究将继续对许多学科产生深远的影响。

推荐第10篇：人工智能课程论文解读

人工智能课程论文

题目：人工智能：用科学解密生命与智慧

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人工智能：用科学解密生命与智慧

摘要

本文是对人工智能及其应用的一个综述。首先介绍了人工智能的理论基础以其与人类智能的区别和联系。然后简要介绍了人工智能的发展现状以及未来趋势，并列举了一些人工智能在生活中的应用。对人工智能的一个热门分支——神经计算进行了着重介绍，人工神经网络通过模拟人脑的学习机制，将人工智能的重点从符号表示可靠的推理策略问题转化到学习和适应的问题，描述了其在字符识别问题上的实际应用。

人工智能：用科学解密生命与智慧

目录

一，人工智能与人类智能 ..............................................................................................4

1， 什么是智能？ .................................................................................................4 2， 机器智能不等同于人类智能 .........................................................................5 二，人工智能当前进展 ..................................................................................................6 三，人工智能在生活中的应用 ......................................................................................7 四，人工智能的前沿分支：神经计算 ..........................................................................9

1， 人工神经网络：从大脑得到灵感 .................................................................9 2， 神经网络应用实例：基于Deep autoencoder的字符图像识别 ...............10 五，人工智能未来发展趋势 ........................................................................................12 小结 ................................................................................................................................13 参考文献 ........................................................................................................................1

4人工智能：用科学解密生命与智慧

一， 人工智能与人类智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它关心智能行为的自动化。AI是计算机科学的一部分，因而必须建立在坚实的理论知识之上并应用于计算机科学领域。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。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。 1， 什么是智能？

虽然大多数人确信看到智能行为是能判断它是智能的，但是似乎没有人能够使“智能”的定义既足够又具体以评估计算机程序的智能性，同时又反映了人类意识的生动性和复杂性。

这样实现一般智能就是塑造特定智能的人工制品。这些制品通常以诊断、预测或可视化工具实现，能够使得人类使用者完成复杂的任务。例如：用语言理解的马尔可夫模型，提供新数学理论的自动推理系统，通过大脑皮层网跟踪信号的动态贝叶斯网络，以及基因表达的数据模式的可视化，等等。

因此，定义人工智能完全领域的问题就变成了定义智能本身的问题：智能是一种独立的才能，还是一系列独一无二且不相关的能力的总称？在多大程度上可以说智能是学到的不是预先存在的？准确的说，学习时发生什么？什么是创造力？什么是直觉？智能是从可观察行为推断出的，还是需要特定内部机制的证据？在一个生物体的神经组织中，知识是以何种方式表示的？什么是自觉，它在智能中起着怎样的作用？另外，有必要按照已知的人类智能模式来设计智能计算机程序吗？智能实体是不是需要只有在生物中存在的丰富感受和经历？

这一系列的问题很难回答，但这些问题帮助我们勾勒出现代人工智能研究的核心问题以及求解方法。实际上，人工智能提供了一种独特而强大的工具来精确探索这些问题。AI为智能理论提供了一种媒介和实验台：首先用计算机程序语言表达出这些理论，然后在实际计算机上执行来进行测试和验证。

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2， 机器智能不等同于人类智能

玛丽·雪莱在她的《弗兰肯斯坦》一书的序言中这样写道：

大多是拜伦勋爵和雪莱之间的对话，而我只是一个虔诚、安静的听众。其中有一次，他们讨论了各种哲学学说，以及有关生命原理的问题，并且谈到这些原理有否可能曾被发现和讨论过。他们谈及了达尔文博士的实验（我不能确认达尔文博士是否真正做过这个实验，我只是说当时有人讲他做过这样的实验），他把一段蠕虫（vermicelli）储藏在玻璃罐中，在采取了一些特殊方法之后，它开始自发运动。难道生命不是这样形成的吗？或许死尸还可能复活；流电电流实验已经让我们看到了这样的迹象：生命体的组成部分可以被制造、组合并注入活力（Butler 1998）。

玛丽·雪莱告诉我们，诸如达尔文的进化论和发现电流这样的科学进步已经使普通民众相信：自然法则并非奥妙无穷，而是可以被系统分析和理解的。弗兰肯斯坦的魔鬼并不是“萨满教”咒语或与地狱可怕交易的产物；而是由一个个单独“制造”的部件组装起来的，并且被注入了强大的电能。尽管19世纪的科学还不足以使人认识到理解和创造一个完全智能主体的意义，但它至少加深了这样的认识：生命和智慧的奥秘可以被纳入到科学分析中。也就是说，人可以让机器拥有所谓的“智能”。[1] 1936年，哲学家阿尔弗雷德·艾耶尔思考心灵哲学问题：我们怎么知道其他人曾有同样的体验。在《语言，真理与逻辑》中，艾尔建议有意识的人类及无意识的机器之间的区别。

1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性[1]。 由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。[2] 图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

1952年，在一场BBC广播中，图灵谈到了一个新的具体想法：让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对,也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人

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而非计算机，那就算作成功了。

2014年6月8日，一台计算机成功让人类相信它是一个13岁的男孩，成为有史以来首台通过图灵测试的计算机。这被认为是人工智能发展的一个里程碑事件，但专家警告称，这项技术可用于网络犯罪。[3-5] 。

尽管图灵测试具有直观上的吸引力，图灵测试还是受到了很多无可非议的批评。其中一个重要的质疑时它偏向于纯粹的符号求解任务。它并不测试感知技能或要实现手工灵活性所需的能力，而这些都是人类智能的重要组成部分。另一方面，有人提出图灵测试没有必要把机器智能强行套入人类智能的模具之中。人工智能或许本就不同于人类智能，我们并不希望一台机器做数学题像人类一样又慢又不准，我们希望的是它自身有点的最大化，比如快速准确的处理数据，长久的存储数据，没有必要模仿人类的认知特征。

但是，人工智能中一部分主要的研究着偏重于研究对人类智能的理解。人们为智能活动提供了一种原型实例，一些应用（比如诊断理解）通常有意地将模型建立在该领域的权威专家的解决过程上。更为重要的是，理解人类智能本身就是一个吸引人的、有待研究的科学挑战。

二， 人工智能当前进展

1 问题的求解

人工智能中的问题解求，就是如何让机器去解决人类会遇到的问题，如何根据某一具体问题找到思考问题并解决这个问题的方法。目前，人工智能技术已经可以通过计算机程序解决了如何考虑要解决的问题，并能寻求较为准确的解决方案。 2逻辑的推理与定理的证明

人工智能研究中最持久的探究领域之一就是逻辑推理。有关定理的证明就是让机器证明非数值性的真假。其中比较重要的是，通过找到合理、准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实，关注可信度证明，并在出现新信息时适时修改这些证明。[2] 3 人工智能应用之自然语言的处理

智能的另一表现就是进行自然语言的交流，自然语言处理就是让机器与人类进行

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无阻碍的沟通，这正是人工智能技术应用于实际领域的典型范例。目前此领域的主要研究内容是：如何利用计算机系统以主题和对话情境为基础，生成和理解自然语言。[3] 4 人工智能应用之模式的识别

如何使机器具有感知能力也是智能的表现。模式的识别是利用人工智能技术开发智能机器的关键，主要是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，让计算机实现“看见”，“听见”等功能。计算机模式识别的主要特点是速度快，准确率高，效率高，计算机模式识别也为人类认识自身智能提供了有利帮助。 5 人工智能应用之智能信息的检索技术

在科学技术飞速发展的今天，人类已进入了“知识爆炸”的时代。传统检索系统已经满不足了对如今如此数量巨大以及种类繁多的文献检索要求。人工智能科技持续稳定发展的重要前提就是智能检索模块，可以说，智能信息的检索技术的运用势在必行。

6 人工智能应用之专家系统

我们常说的专家系统就是指从人类专家那里获取的知识，并用来解决只有专家才能解决的疑难问题。这是一种基于知识的系统，从而也被称为知识基系统。专家系统是人工智能技术中研究最活跃，最有成效的一个领域。现在的专家系统尤其特殊的模仿了专家在处理故障时的思维方式，其水平有时甚至可以超过人类专家的水平。

7 人工智能应用之机器人学

机器人对我们并不陌生，已在多个领域获得了越来越普遍的应用，诸如农业、工业、商业、旅游业、航空和海洋等。那么，机器人学所研究的问题主要包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法。机器人和机器人学的研究对人工智能思想的发展都起到了促进作用。

三，人工智能在生活中的应用

 计算机科学

人工智能产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已

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被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展：时间分配，介面演绎员，图解用户介面，计算机鼠标，快发展环境，联系表数据结构，自动存储管理，符号程序，功能程序，动态程序，和客观指向程序。[3]  金融

银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。

金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对帐目，发行信用卡和恢复密码等。  医院和医药

医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。

人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块、心脏声音分析。  重工业

在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。  顾客服务

人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。  运输

汽车的变速箱已使用模糊逻辑控制器。  运程通讯

许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器；如BT组研究可管20000工程师的机器。  玩具和游戏

1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。现在，大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。  音乐

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技术常会影晌音乐的进步，科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动；现正集中在研究作曲，演奏，音乐理论，声音加工等。

四，人工智能的前沿分支：神经计算

1， 人工神经网络：从大脑得到灵感

神经计算科学是从信息科学的角度来研究如何加速神经网络模仿和延伸人脑的高级精神活动，如联想、记忆、推理、思维及意识等智能行为。这涉及到脑科学、认知科学，神经生物学、非线性科学、计算机科学、数学、物理学诸学科的综合集成。它是综合研究和实现类脑智能信息系统的一个新思想和新策略。[6] 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

一个神经网络的结构示意图如图1所示

图1 神经网络的结构示意图

神经网络将人工智能的重点从符号表示和可靠的推理策略问题转移到学习和适应的问题。同人和其他动物一样，神经网络是适应世界的一种机制：经过训练的神经网络结果是通过学识形成的。这种网络是通过和世界交互形成的，通过经验的不明确痕迹反映出来。神经网络的这种途径对我们理解智能起了极大的作用。

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、

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进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

2， 神经网络应用实例：基于Deep autoencoder的字符图像识别

深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) [7]由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。

DBN 由多层神经元构成，这些神经元又分为显性神经元和隐性神经元（以下简称显元和隐元）。显元用于接受输入，隐元用于提取特征。因此隐元也有个别名，叫特征检测器 (feature detectors)。最顶上的两层间的连接是无向的，组成联合内存 (aociative memory)。较低的其他层之间有连接上下的有向连接。最底层代表了数据向量 (data vectors)，每一个神经元代表数据向量的一维。

DBN 是由多层 RBM 组成的一个神经网络，它既可以被看作一个生成模型，也可以当作判别模型，其训练过程是：使用非监督贪婪逐层方法去预训练获得权值。 训练过程：

1.首先充分训练第一个 RBM；

2.固定第一个 RBM 的权重和偏移量，然后使用其隐性神经元的状态，作为第二个 RBM 的输入向量；

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3.充分训练第二个 RBM 后，将第二个 RBM 堆叠在第一个 RBM 的上方； 4.重复以上三个步骤任意多次；

5.如果训练集中的数据有标签，那么在顶层的 RBM 训练时，这个 RBM 的显层中除了显性神经元，还需要有代表分类标签的神经元，一起进行训练： a) 假设顶层 RBM 的显层有 500 个显性神经元，训练数据的分类一共分成了 10 类；

b) 那么顶层 RBM 的显层有 510 个显性神经元，对每一训练训练数据，相应的标签神经元被打开设为 1，而其他的则被关闭设为 0。 6.DBN 被训练好后如下图：

图2 训练好的深度信念网络。图中的绿色部分就是在最顶层 RBM 中参与训练的标签。注意调优 (FINE-TUNING) 过程是一个判别模型

调优过程 (Fine-Tuning) ：

生成模型使用 Contrastive Wake-Sleep 算法进行调优，其算法过程是：

1.除了顶层 RBM，其他层 RBM 的权重被分成向上的认知权重和向下的生成权重；

2.Wake 阶段：认知过程，通过外界的特征和向上的权重 (认知权重) 产生每一层的抽象表示 (结点状态) ，并且使用梯度下降修改层间的下行权重 (生成权重) 。也就是“如果现实跟我想象的不一样，改变我的权重使得我想象的东西就是这样的”。

3.Sleep 阶段：生成过程，通过顶层表示 (醒时学得的概念) 和向下权重，生成底

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层的状态，同时修改层间向上的权重。也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念，改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念”。

在附件中提供了程序代码。实验利用MNIST字符图像，验证该方法的特征提取与识别能力。

五，人工智能未来发展趋势

科学技术是第一生产力，但技术的发展往往是远远超越我们的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能技术的发展有如下几大趋势： 1 问题求解

问题求解一般包括两种，一种是指解决管理活动中由于意外引起的非预期效应或与预期效应之间的偏差。正在逐渐发展成为搜索和问题归约这类人工智能的基本技术；另一种问题的求解程序，是把各种数学公式符号汇编在一起。其性能已达到非常高的水平，并正在被许多工程师和科学家应用，甚至还有些程序能够用经验来改善其性能。 2 机器学习

人工智能研究的核心课题之一就是机器学习。我们知道学习是人类智能的重要特征，那么机器学习就是指机器自动获取知识的过程。机器学习是机器获取知识的根本途径，也是机器智能的重要标志。计算机的机器学习主要研究内容为如何让计算机模拟或实现人类的学习能力。今后机器学习的研究主要是研究人脑思维的过程、人类学习的机理等。 3 模式识别

用计算机实现模式( 文字、声音、人物、物体等) 的自动识别，弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。依然是人工智能技术今后研究的重要方向。因为模式识别能为人类

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认识自身智能提供线索，也是开发智能机器的一个最关键的突破口。目前计算机模式识别系统的研究热点主要为三维景物、活动目标的识别和分析方面。传统的用统计模式和结构模式的识别方法将会被近年来迅速发展起来的模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代，特别是神经网络方法在模式识别中取得较大进展。 4 专家系统

专家系统是根据某领域中一个或多个专家提供的知识或经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题的智能软件，它是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。目前各种专家系统已遍布各个专业领域，因此专家系统还将是人工智能应用研究最广泛和最活跃的应用领域之一。 5 人工神经网络

人工神经网络，常被简称为神经网络或类神经网络。是未来人工智能应用的新领域，人工神经网络是指由大量处理单元（神经元）互连而成的网络。人工神经网络具有很强的自学习能力，主要擅长处理复杂的多维的非线性问题，不但可以解决定量的问题，还可以解决定性的问题，同时人工神经网络还具有大规模并行处理和分布的信息存储能力。或许未来智能计算机的结构可能就是作为主机的冯• 诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。

小结

人工智能是一个年轻而充满希望的研究领域，其宗旨是寻找一种有效的方式把智能问题求解、规划和通信技巧应用在更广泛的实际问题中。人工智能的工作者是工具的制造者。我们的表示、算法和语言都是一些工具，用来设计和建立那些展现智能行为的机制。通过实验，我们同时检验了它们解决问题的计算合适性，也检验了我们对智能现象的理解。然而，人工智能仍有很多尚待解答的问题，需要探索和研究。

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参考文献

[1] Artificial intelligence507, 28 July 2006.

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

14

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

第11篇：人工智能论文——关于人工智能新突破

人工智能导论

学院：工程学院

班级：软件工程0901

学号：A07090311

姓名：张丹

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人工智能技术新突破

摘要：人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。

归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。

关键词：人工智能发展；综合性边缘学科；归纳逻辑；机器学习；专家系统

一、智能计算机的发展

1．1人工智能概述

人工智能的进一步发展是基于归纳逻辑的基础之上的。近年来，人工智能与五代机的研究，所涉及的专家系统、机器学习、知识处理方面都必然运用归纳逻辑。一些研究者试图把归纳逻辑系统带入人工智能研究领域，从而找到一定的正确的方法来发展人工智能研究理论系统。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，20 世纪70 年代以来， 被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21 世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。近三十年来，人工智能获得了迅速的发展， 在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，在理论和实践上都已自成一个系统。

美国斯坦福大学人工智能研究中心的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。”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。”[2]普特南指出：“20 世纪早期逻辑领域出现的两位巨人哥德尔（Kurt Godel）和杰克斯·赫伯德（Jacgues Herbrand）对于人工智能研究作出了重要的贡献。”[3]1936 年，由图林提出的图林机器本来是个逻辑学的概念，并非为计算机的研制而提出， 但图林机器理论与冯·诺意曼的程序内存思想为计算机科学与技术奠定了重要的理论基础。我国著名逻辑学者陈波教授认为，计算机科学和人工智能研究将是21 世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉， 并将由此决定21 世纪逻辑学的另一幅面貌[4]。人工智能所具有的独特的学科性质为逻辑学的研究和发展提出了更高的标准和挑战，逻辑学研究的对象、方法和意义都必将取得新的发展与突破。人工智能是用计算机来对人类思维过程和智能进行模拟（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，其研究范围非常广阔，包括问题求解、定理证明、专家系统、机器学习、智能控制、智能检索等。在人工智能的发展过程中，虽然对归纳的模拟以及智能化早就开始，但真正受到重视而且取

得重大进展还是在专家系统与知识工程出现之后。机器学习的核心是归纳学习问题，人工智能在处理不确定性推理的手段时，无论是数值型或非数值型的，特别是其中的非单调推理，都是与归纳学习密切相关的。值得强调的是，非单调推理对不确定性推理的处理方法与归纳逻辑不同，它对归纳逻辑有很大的启发。

在人工智能研究中，归纳的研究和不确定性推理密切相关，神经网络的研究运用这方面的知识并开创了新的学习模型。在专家系统中，机器学习、不确定性推理都包含了归纳推理这一要素。正是有了归纳推理，机器才能完成发现定律之类的高级智能活动与行为。20 世纪50 年代出现了对机器学习的研究，并且得到了普遍的应用和发展。在人工智能的发展进程中， 对归纳的模拟研究已占据前所未有的重要地位，归纳学习已经成为机器学习的核心内容。

1．2人工智能研究的新发展

上述这些理论与发展也为基于归纳基础之上的人工智能应用研究提供了许多可行性条件。人们逐步认识到，专家系统是人工智能从学科发展研究逐渐趋向实际应用，从一般的思维方式方法发展到专门知识运用的重大突破。专家系统在各方面的应用也促进了人工智能基本理论和基本技术的进一步发展。专家系统是一种在一定领域中具有专家水平解决难题能力的智能程序系统，它能灵活运用专家积累的经验和专门知识，求解通常需由人类专家所完成的任务(如医疗诊断)。专家系统的特点是将人类专家的知识用符号来表示，其中最受欢迎的方式是将知识表示为一套规则，如“若x 咳血，则X 很可能得了肺病”[5]。可是，到20 世纪70 年代末， 当专家系统已发展成实用的AI 技术时却面临一个重大困难， 即人类专家大都很难清楚明确地表达出知识库所需要的形式规则，因为他们很可能意识不到自己是如何做的。因此，访谈效果往往不够理想。这就是费根鲍姆所谓的关于专业知识获取的“瓶颈问题”[6]。专家系统在知识获取方面的能力比较弱，存在不少有待解决的问题，例如知识的完备性问题、多专家合作与综合问题、知识的自动获取问题、分布式知识的处理问题等。计算机获取知识的途径还主要依靠人类操作，以机器可利用的形式将知识输入到机器中。通过这种方法获取知识存在一定弊端，人们不得不探究第二条道路来解决计算机获取知识的问题， 这就是机器学习。近些年来，随着机器学习研究的发展，人们逐渐认识到，可以使用机器学习的相关知识与专门技术直接从具体事例中归纳出规则，而不必为如何从专家口中获得规则而感到困惑，这正是人工智能逻辑学派在机器学习研究发展中的具体目标。机器学习是人工智能发展中一个十分活跃的领域。所谓机器学习，是指系统为了适应环境而产生的某种长远变化，这种变化使得系统能够更有效地在下一次完成同一或同类工作[7]。

机器学习的研究目的，是希望计算机具有能像人类一样从现实世界中获得知识的能力。同时，建立学习的计算理论，构造各种学习系统并将之应用到各个领域中去。其实质是，通过计算机的归纳与类比等方法，利用其内部现有的知识来加以分析、判断、修改和完善的过程。人工智能诞生以来，研究者们一直试图理解学习的过程和创造能够学习的计算机程序。一些专家认为，机器学习作为计算机科学中人工智能的一个分支，主要有两个任务：一是模拟人类是如何学习和工作的，二是完成一些人类无法完成的工作。根据人类学习的特点，机器学习的研究应向下列方向发展：

（1）建立模拟人类学习过程的学习模型，深入研究学习过程的神经生理机制和心理学本质。这不仅要用到人工智能的一般方法，而且也需要认知心理学、归纳逻辑和其他学科的知识。

（2）进行基础研究，了解人类学习速度慢、效率低的原因，发展各种学习理论，探讨

所有可能的学习方法与算法。

（3）探讨人类学习和机器学习的异同及相互联系，研究知识的表示方法及自然语言的接口[8]。所以说，在不同程度上运用归纳逻辑，有助于促使人工智能的成功应用。

二、人工智能的前沿——基于归纳逻辑的人工智能研究概述

归纳逻辑是逻辑科学的一个重要领域。归纳逻辑研究或然性推理，即当其前提为真时，结论很可能为真但不必然为真。人们对真理的追求与归纳逻辑的产生和发展有着密切的联系。从历史上着，归纳、归纳方法、归纳逻辑是既相互联系而又相互区别的。从德谟克里特、亚里士多德到培根与穆勒、莱布尼兹与布尔，他们研究演绎逻辑，同时也研究归纳逻辑。严格说来，他们所研究的与其说是归纳逻辑，还不如说是归纳方法。这集中表现在培根提出的三表法（即本质存在表、差异表、比较表）与穆勒提出的确定现象间因果联系的归纳五法（实验五法：契合法、差异法、契合差异并用法、剩余法、共变法）。在这一阶段，哲学家与逻辑学家、科学家（如牛顿等人）探讨过有关归纳的很多理论问题， 强调了归纳方法在实验科学中的发现作用，明确提出了两种基本的归纳方法， 即枚举法与排除法。同时，他们几乎都将归纳与因果性联系起来，认为在本体论上归纳必须建立在具有自然齐一性的因果性之上[9]。

在现实生活环境中，归纳逻辑有着广泛的应用领域。自然科学研究和社会科学研究都离不开归纳，我们日常的行为活动也离不开归纳。休谟提出的“归纳问题”对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了质疑，然而它的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下逐渐地变成现实。20 世纪20 年代，凯恩斯将概率理论与归纳逻辑相结合，建立了第一个概率逻辑系统， 这标志着现代归纳逻辑的产生。现代归纳逻辑可分成三大派别， 即经验主义学派、逻辑贝叶斯主义学派与主观贝叶斯学派(频率学派、逻辑学派)和私人主义学派。

在我国， 现代归纳逻辑兴起于20 世纪80 年代初。80 年代中期到90 年代中期，对现代归纳逻辑的研究是逻辑学界的热点之一。学者们把归纳逻辑的相关知识与人工智能相结合的研究取得了一定进展。但归纳逻辑发展到现阶段还很不成熟，还需要进一步研究和发展。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来，这样才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展[10]。当对人工智能的研究由数据处理转入知识处理时，对归纳逻辑系统进行深入的研究就是必要的了，这是一个极有价值且极富挑战性和前沿性的研究课题。

三、结语

人工智能研究将是21 世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉。人工智能研究必须建立在归纳逻辑基础之上，从而达到多领域交叉合作来共同促进人工智能研究的广泛而深远的发展。我们现在所涉及的基于归纳逻辑的人工智能以及机器学习和归纳学习的系统研究还处于初级阶段。正如王雨田教授所说，在未来的计算机归纳学习或发现的研究中，将归纳逻辑的某些理论、方法或系统与机器学习、不确定性推理、神经网络中对归纳逻辑的研究适当“嫁接”起来，以改进并逐步革新现有的归纳学习系统，促使机器学习中归纳学习的基础理论形成，并进一步从事归纳发现与归纳学习的基础理论与系统的研究和开发，这是人工智能科学研究中的一项重大任务。

第12篇：人工智能论文：人工智能 人工神经网络 计算机辅助教学

人工智能论文：智能化教学辅助训练系统

【中文摘要】借助于计算机技术的迅猛发展与普及应用,人工智能技术越来越多的介入人们日常生活,由于其不可比拟的优势使得大量传统的低效率、高重复性的人力工作得到极大的解放,不但提高了工作速度,也极高地提高了工作效率,而且准确程度仍不受影响。智能化教学辅助训练系统的开发,就是将人工智能技术应用于教学环节中的测试训练环节,将以往由教师所承担的完整的考试过程交由计算机系统处理完成,不仅能够把教师从繁重的工作负担中解放出来,而且也可以提高测试过程的高效率和高准确性。本文所述的智能化教学辅助训练系统可以胜任起完成教学过程中最为重要的学生能力测试环节的工作,完成平时的练习测试和期中、期末的考查,在保证测试效果的前提下,减轻了教师的工作负担、提高了测试工作的效率、促进了学生的学习巩固、提高了学校的教学水平,是非常值得大力推广与应用的一项新方法。本系统具备以下的主要特点与功能：①畅通的网络化运行,可以实现局域网以及广域网的系统扩展；②根据题型的要求实现自动判卷或提交给具有相应权限的教师进行人工判卷；③根据预设的题库系统可以实现教师的随机抽题组卷功能；④根据教师的要求实现临时增设题目并能够自动完成题库的分类收录或即时向已登录学生...【英文摘要】With the rapid development of computer technology and the popularization of artificial intelligence

technology more and more involved in people’s daily lives, because of its incomparable advantages of making a lot of the traditional low efficiency, high repetitive work was a great human emancipation, not only increased pace of work, but also improve the efficiency high, but accuracy remains unaffected.Intelligent training system teaching aids the development of artificial intelligence technology in teachin...【关键词】人工智能 人工神经网络 计算机辅助教学

【英文关键词】Artificial Intelligence Artificial Neural Networks CAI 【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 【目录】智能化教学辅助训练系统6-7Abstract7-8

摘要

1.1 教学

第1章 绪论11-25辅助训练系统综述11-15述15-

211.2 国内外计算机考试系统发展综

1.2.2 1.2.1 国外计算机考试系统综述15-19国内计算机考试系统综述19-21模式简介21-2321-22

1.3 计算机考试系统的开发

1.3.1 C/S(Client/Server)模式简介

1.3.3 1.3.2 B/S(Browser/Server)模式22-2

31.4 当前计算机辅助训练系统的不足

1.6 本章小结混合模式2323-2424-25结构25-321.5 研究的目的意义24第2章 智能化教学辅助训练系统的目标、设计原则与

2.1 系统的目标25-27

2.2 系统设计原则

27-2828-302.3 系统的结构28-312.3.1.系统的结构选择

2.3.3.第3章 系

3.1.1 2.3.2.系统开发的软硬件条件30-31

2.4 本章小结31-32系统的数据库结构31统的功能与实现32-41管理员用户32-33用户35理模块35-36模块36-37块37-38考试38-39置3940-41

3.1 用户管理功能32-353.1.2 教师用户33-35

3.1.3 学生3.2.1 用户管3.2.3 题库管理3.2 用户管理功能的实现35-38

3.2.2 考务管理模块363.2.4 试卷管理模块37

3.2.5 考试管理模

3.3.1 在线3.3 系统核心功能与设计38-403.3.2 用户组卷39

3.3.3 考生IP地址设3.4 本章小结

4.1 组卷方式3.3.4 考生成绩查询39-40第4章 智能化的组卷功能41-47

4.2 组卷的特点42的确定41-42数学模型42-4444-45

4.3 智能组卷系统的

4.4 BP神经网络在智能化组卷系统中的使用

4.6 本章小结45-475.1 系统安全保障模块

5.3 数据安全保障模块

5.4.1 密钥的产生

第4.5 实验结果455章 系统安全性的保障47-534750515253-5653-555.2 身份认证模块47-505.4 考试数据的加密保护50-525.4.2 密钥存储51-525.5 本章小结52-536.1 硬件系统容错53

5.4.3 数据接口第6章 系统的容错功能

6.2 软件系统容错

6.2.2 系6.2.1 防止打开多个考试程序53-54

统重启546.2.3 更换计算机考试54-556.2.4 学生考

6.3 号或姓名异常55本章小结55-56展望59-626.2.5 学生分数没有正常回收55第7章 系统测试56-598.1 结论59-61

第8章 结论与

8.1.1 系统运行后收到的效果59-618.1.2 系统存在的不足之处61-62参考文献62-67

致谢67618.2 展望

第13篇：人工智能结课论文解读

小论知识与知识表示方法

摘要： 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇，知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法和过程规则表示法等等。目前，产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。

关键字：知识；知识表示；产生式表示法

引言： 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分，知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来，这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方法的自然性，有效性，一致性获得了所有人的肯定，成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文：

1、知识

1.1知识的定义

知识是经过筛选和整理的信息，是对事物运动变化规律的表述，是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。

1.2知识的特性

1）真假性及其相对性 2）不确定性 3）矛盾性或相容性 4）可表示性与可利用性

1.3知识的分类

1）叙述型知识，有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。

2）过程型知识，有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。

3）控制型知识，有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。

2、知识表示方法——产生式表示方法

“产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1943年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。

2.1产生式规则 产生式表示法可以描述事实性知识和过程性知识。可以描述确定性知识，也可以描述不确定性知识。

对于确定性事实，产生式表示法用三元组表示，分为两种情况： （1）用三元组（对象，属性，值）表示事物的属性。如（雪，颜色，白）表示“雪的颜色是白的”。

（2）用三元组（关系，对象1，对象2）表示事物之间的相互关系。如（热爱，王峰，祖国）表示“王峰热爱祖国”。 产生式表示法进而在上述三元组的基础上增加一个可信度因子，构成四元组来表示不确定性事实。如（雪，颜色，白，0.8）表示“‘雪的颜色是白的’这一事实可以相信的程度是0.8”。 规则的产生式表示形式常被称为产生式规则，一般简称产生式，其基本形式为：

P → Q

或者 IF

P

THEN

Q 这里，P是产生式的前提，也被称为产生式的前件，由事实的逻辑组合构成；Q是一组结论或操作，也被称为产生式的后件。产生式的含义是：如果前提P满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。

2.2产生式表示法的优缺点

产生式表示法的主要优点如下：

（1）自然性。产生式表示法用“如果…，则…”的形式表示知识，这种表示形式与人类的判断性知识基本一致，直观自然，也便于进行推理。

（2）有效性。产生式知识表示法既可以表示正确性知识，又可以表示不确定性知识，既有利于表示启发性知识，又有利于表示过程性知识。

（3）一致性。规则库中的所有规则都具有相同的格式，可以统一处理。

产生式规则的主要缺点如下：

（1）效率较低。在产生式表示中，推理过程是一种反复进行的“匹配—冲突消解—执行”的过程。先用已知事实与规则前提进行“匹配”，选择可用规则。当有多条规则可用时需要按一定策略进行“冲突消解”。然后“执行”选中的规则。这种执行方式效率较低。

（2）不能表示结构性知识。由于产生式具有一致的格式，且产生式之间不能相互调用，因此产生式方法难以表示那种具有结构关系或层次关系的知识。

2.3产生式系统

产生式系统是以产生式知识表示方法为基础构造的智能系统，是人工智能中典型的系统结构，确定了目前大多数专家的基本工作模式。产生式系统一般由综合数据库（事实库）、规则库和控制系统三个部分组成。

控制系统也被称为推理机构，它由一组程序组成，用来控制整个产生式系统的运行，决定推理线路，实现推理。其基本工作过程如下：

Step1 按一定策略从规则库中选择规则与综合数据库中的已知事实进行匹配。

Step2 当匹配成功的规则多于一条时，推理机构按照所确定的冲突消解策略从中选出一条规则去执行。

Step3 对于要执行的规则，如果该规则的后件是一个或多个结论时，把这些结论加入到事实库中；当其为一个或多个操作时，执行这些操作。

Step4 达到推理目标时，停止系统运行。

由以上叙述可知，综合数据库、规则库、控制系统分别对应于事实性知识、过程性知识和控制性知识。而产生式系统的推理过程是一个反复从规则库中选用合适规则并予以执行的过程。

参考文献：  刘峡壁《人工智能——方法与系统》  蔡自兴 蒙祖强《人工智能基础》

 孔月萍 周继等《人工智能及其应用》

读书的好处

1、行万里路，读万卷书。

2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷，下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力，老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。

8、读书要三到：心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。

10、一日无书，百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生，一日不写手生。

13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

第14篇：浙江海洋学院人工智能小论文

浅谈人工智能

在不少的科幻的电影中，我们都能看见在我们的未来的生活中机器人不再只是一味的去执行一个个死板的动作，而是可以根据人们的需求自主的去做一些东西，甚至有些机器人还有感情，他们不再只是遵循人类的命令，他们有自己的思维，有自己的理想，可以这么说，他们是人类制造的另一个物种。

不过再多的幻想终究只是人们美丽的梦想，人类的科学技术尚未达到如此地步，但是其中有一项至关重要的技术正在蓬勃发展当中，那就是人工智能。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学

目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。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ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而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，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。

说了这么多，我相信我们已经对人工智能有所了解，但是我们的生活当中真的有人工智能这种东西吗？回答当然是肯定的，在生活中人工智能给了我们巨大的方便，只是我们忽略了许多。

交通：智能系统实现安全畅通

智能交通系统ITS（Intelligent Transportation System）是一种先进的运输管理模式。人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。比如上下班、接送小孩、上街等产生的交通流，进而研究不同时段的交通特征。人工系统不仅可以作为学习、管理的中心，培训交通管理员和操作员，还可以作为实验与评估的工具。比如，人工系统可以模拟交通事故或恶劣天气，以此观测紧急情况造成的道路拥堵情况和对其他路段的影响。

一个成功的智能交通系统，要做到人、车、路整个大系统的协调，通过搜集信息来计算：路能容纳多少车，客流量需要多少车，车怎么发挥最大的效益，最终做到有人必有车，有车必有路

农业：专家系统会诊作物生长 农业方面，人工智能的应用有一个很重要的部分——农业专家系统。农业专家系统用来做什么？众所周知，专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序。农业专家系统可以代替农业专家群体走向地头，进入普通农家，并指导农民科学种田。

农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析等等。例如，针对作物不同时期和不同环境条件出现的各种症状，诊断可能出现的病虫灾害，病虫害防治专家系统提出了有效的防治方法。栽培管理专家系统是在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。

医学：机器代替专家看病

世界上第一个专家系统DENDRAL是化学分析专家系统，于1968年研制成功。9年后，我国也有了第一个专家系统——中医关幼波肝炎诊断治疗程序，这也是国际上第一个中医专家系统。 然而，人工智能在医学上的应用还远远不止这些。最近，就有苏格兰的一家假肢制造公司推出了一种每根手指都装有电动机的人造手，能够帮助患者抓取东西、操作键盘等。此外，将微型智能机器人应用在体内手术上，不用开颅，开一个小口，把机器人放进去，到指定的位置疏通血管或者切除病变组织；或是把胶囊形状的图像探测机器人吞入腹中，消化道的图像就可以显示出来，达到检查消化道的目的。随着科学家们对人类大脑和神经系统的研究越来越多，许多科学家断言：机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到21世纪中叶，人类生命的形式也许会发生变化。智能芯片的植入将增强人类的思考能力，并且开始向一种新型的人/机复合智能形式过渡。

家居：个性化的生活方式

智能家居系统——为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。当主人外出时，可以命令各种系统自动工作，比如关掉冷气、音响和电视机的电源，接电话自动留言等。当主人回家后，可以发出指令，打开空调，调节室内光线，开启自动做饭系统做饭、煮咖啡等。不少科学家目前还在构想未来的智能化厨房，它将通过互联网与超市相连。用扫描仪记录冰箱中食品的条形码，将信息送入计算机；当食品快用完时，它就会自动打出订货清单，通过互联网送到超市，商店则会及时发送当天订购的货物；如果储存的食品将要超过保质期，冰箱还会自动发出警告。

“然而，目前的智能家居还处于研究试验阶段。”王飞跃解释说，“成本是最大的问题，而另一个更加重要的条件是将人的因素放入智能家居系统的研究中，不能让人改变自己去适应这个系统，一定是这个系统符合人的心理。现在的智能家居只适合高智能的人使用，而不适合普通人使用。人们真正需要的是傻瓜型的智能家居，能体贴到用户的需求并方便‘交流’的智能家居。”

当然真正的人工智能离我们还很远，只是人工智能的皮毛却已经使人类更加的方便，更加快捷，只是我们是否想过利剑双刃，有其利，必有其弊。

从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏；将文本从一种语言翻译成另一种语言；在拥挤的交通中推荐最畅通的线路；帮助识别信用卡诈骗等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活，人工智能的出现满足了人们许多的需求，这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说，那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展，我们的衣食住行都可以有简单的解决方法，并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机，一样可以有自己的通讯方式，可是现在手机发展不过几十年，就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能，等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能，你什么都不用自己动手，那经过生物衍变，人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。

现阶段人工智能在专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等方面都有许多的应用，并且范围越来越广，虽然看似都是促进科学发展的，但是我们得注意其使用的度，就像克隆的应用一样，具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展，才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。

第15篇：人工智能

人工智能技术应用（智能终端应用方向）

培养目标：面向人工智能终端应用方向的企业，培养具备基于电子信息技术，通信技术，计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，进行人工智能终端应用的高级技工人才，具有相应工程实施能力，具备在相应领域从事人工智能终端的安装、调试、维修、保养、维修、培训，以及人工智能系统的推广销售及系统运行管理工作，有一定的自我学习、自我发展能力、创新能力和良好的职业素养的高技能应用型人才。

主要课程：微机原理与接口技术、计算机网络技术、电工电子技术、传感器技术、C语言程序设计、Linux操作系统、单片机技术、嵌入式技术、通信原理、人工智能、云计算、人工智能技术应用、智能终端设备应用与维修、智能产品企业经营管理、综合项目设计等。

就业岗位：人工智能终端应用工程师、人工智能推广营销员、人工智能系统管理。 未来已来，只是很多人不知道而已！

随着互联网、物联网、大数据的飞速发展，人工智能已不再是科幻电影中的情节，它已经来到我们真实

世界中！

从1950年现代计算之父阿兰·图灵首次提出一个问题“机器能否思考么？”到2016年谷歌人工智能阿尔法狗战胜人类围棋冠军，短短的六十多年人类信息技术经历了难以想象的发展速度！彻底颠覆了我们普通人的认知！ 当前，更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持。同时，越来越多的企业纷纷响应国家政策号召，加入到人工智能发展的行列，无论是市场还是技术，中国已是当今世界人工智能研发领域的领头羊之一。 人工智能作为万物互联时代最前沿的基础技术，将能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑，成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。

白云信息工程系历经2年的市场及企业调研，率先开设人工智能技术应用专业！跳过那些不适合技校学生冗繁的基础理论，我们所有的专业课程直接学习人工智能产品设备的设计安装调试管理技术，专为技校学生量身定制，全程理实一体教学模式，达到进度与实用都兼顾的教学效果，做到零基础都能学得会。

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第16篇：人工智能

电影《我，机器人》里面描述的那种正常的机器人，这种机器人没有自我意识，但有足够的智能和行动力可以完成所有所有人类需要完成的工作，甚至可以包括战争。同样，电影《终结者》也清楚的展示了机器人的魅力。2015年底的《超能陆战队》。“大白”属于医疗机器人。它可以通过扫描人体，就能迅速发现哪些地方需要治疗，并且立即就能给出治疗方案。“大白”和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。“人人都想和大白来一次治愈的拥抱”，可以说，“大白”满足了人类对医疗人工智能的终极幻想——可靠、全能、快速、精准，甚至还有点幽默的私人医生。那我们今天就来谈谈在不久的将来与我们会有密切联系的——人工智能。

2016年3月9日中午12时，韩国九段棋手李世石与谷歌公司开发的软件“阿尔法围棋”在首尔四季酒店举行人机大战。双方一共进行5盘比赛。在记者会上李世石表示，他认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过，在围棋人机大战首场比赛中，经过4个半小时的对弈，人工智能“阿尔法围棋”战胜了李世石。当韩国棋王李世石投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待这个人工智能程序，从不被看好到连胜两局，人们在惊愕之余不得不承认，人工智能已经发展到可以轻易超越人类的水平了。对于这场大赛，人们已经失去了最初的期待，反而是人工智能这个新“物种”吸引了大家的注意，这个看不见摸不着的电脑程序，就这样将人类最后的骄傲摧毁，这场人机大战让人工智能再次成为关注焦点。我们不得不可能会问，除了下棋之外，人工智能还会做些什么？

4月25日下午，李克强总理在成都菁蓉创客小镇，应邀与创业团队设计的羽毛球机器人“切磋”球技。这台机器人出自成都电科创品机器人科技有限公司，该公司创始人之一骆德渊接受本报记者采访时表示，这台机器人目前已经进入市场，骆德渊把这款机器人定义为休闲健身机器人，他透露，这台羽毛球机器人于2014年9月投入研发，它还曾获2015年亚太大学生机器人大赛冠军，打羽毛球的实力不输一般业余选手。

人工智能的本质（每一条的解释）

1相对于人的智能而言，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。

2人工智能本身并没有生命活性的成分，只能算是人工仿真的部分生命活动程序。所以人工智能并没有自我意识的成分。

3这是计算机和人脑两者都可以做到的。计算机的记忆过程是被动的执行指令，所能记住的东西仅仅是工作所需的程序和要处理的数据。所以计算机的记忆内容和记忆过程是可以被控制。

人工智能对经济的影响：

1 专家系统效应

2 推动计算机技术的发展

1.专家系统的效益

人工智能可以用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。（举例：股票图片自己理解阐述）（人工智能拥有强大的计算能力，将人工智能引入股市银行等代替人类做交易员。）

2.人工智能推动计算机技术发展

人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，推动了计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠。

人工智能对文化的影响：

改善人类知识，改善人类语言，改善文化生活

1.改善人类知识

在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。（举例：谷歌的人工智能画展，自己组织语言）（不久前，谷歌在旧金山举行一场画展和拍卖会，展示电脑在人类的指导下创作的画作。此次展示的画作包括迷幻的海景、梵高风格的森林和以及城堡和狗组成的奇异景观。

谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。）

2.改善人类语言

根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往\"只能意会，不可言传\"。由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。

3.改善文化生活

人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。比如图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。（举例：机器人陪人类休闲，自己组织语言。个人助手

人工智能个人助手，如果要诠释这个，看一遍电影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作，还能像朋友一样理解并与之交互。现实生活中，这样的个人助手也正在成为现实，如苹果的Siri、以及谷歌的Google Now，国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中，近年随着服务机器人的发展，它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外，还具备自主行动地能力。）

人工智能对社会的影响（主要是不好的影响）

1.思维方式与观念的变化

人工智能的发展会为人类带来很多便利，比如我们可以运用它做一些事。（事情举例）但是，人类会由于人工智能系统的不断完善而变得懒惰，失去对许多问题的思考与敏感度，变得过分的依赖智能机器，主动思维能力和计算能力也会明显下降 。如，（举例1）一旦专家系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。（举例2）那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。

2.社会结构变化

人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，但是另一方面发展又会引起新的社会问题。比如社会结构的变化。\"人-机器\"的社会结构，终将为\"人-智能机器-机器\"的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。现在和将来的很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。

3.心理上的威胁

随着人工智能的继续发展，像大白这样的高科技机器人，它和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。但是它也使社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。当机器人具备了学习、认知能力甚至产生情感后，人类还能否对其进行控制，是大家较为关心的问题,当人工智能超过人的自然智能，有可能会使得人类变成智能系统的奴隶。

4.技术失控的危险

迅速发展的人工智能如果用于应用于普通生活中，它可以大大方便人们的生活，但是如果应用于战场，使用人工智能控制的致命性武器，其后果将十分严重，它可以提高杀人机器的效率，同时承担的责任更少，还可能还会出现其它的一些困扰。

5.引起的法律问题 人工智能的应用技术可以代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时甚至行使着本应由人担任的职能（比如IBM沃森人工智能系统 。 像医生一样思考和交流 给出治疗方案

。它可以存储海量的信息，既有医学文献，也有不同患者的临床资料和病患医疗记录，并且具备认知、理解、推理和学习的能力，可以将这些信息全部“消化”、“吸收”，并且随着信息的更新实时升级，像一个真正的医生那样“思考”，对单个患者提出适合的治疗方案，也可以为临床医生的提问提供基于大量证据的答案，快速帮助医生做出最正确的决策，医生更多时间花在聆听患者意见和与患者进行互动上。“沃森”目前还没有进行真正意义上的商业化应用，但是已经在美国、加拿大的十几家医院落地进行内部测试。一些医疗应用也搭载了这一智能平台，面向恶性肿瘤、心理创伤等疾病领域的医患提供服务。）但是有些方面却容易引起法律问题。比如医疗诊断专家系统万一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理，开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任，等等。

明天可能实现的（可讲可不讲）：中国研究人员在致力做出更复杂的人工智能，检验方式颇具中国特色——高考。科大讯飞公司董事长刘庆峰透露，他们正在研发“类人答题机器人”，目标是在3到5年之内让机器参加高考能考上“一本”。高考涉及学科多，除了客观题外还有大量的主观题，如果真能达成这个目标，又是人工智能一个里程碑。去年年底在北京举行的世界机器人大会上，有机器人分别展示了踢足球、打乒乓等方面的运动能力。但是很明显，它们还无法与人类选手相提并论，很大程度上因为判断对手或队友的比赛意图是一大瓶颈。不过，在RoboCup等机器人足球赛中，机器人的水平也在不断提高，该赛事的目标是，让机器人足球队在2050年能击败人类世界冠军球队。 人工智能的马原思想

1.从意识的本质上看：

意识是物质世界长期发展的产物, 是人脑的机能

意识活动作为人脑的特有机能，而人脑又是高度组织起来的中枢神经系统，其上千亿个神经元之间存在着网络化、层次化的相互连接，是目前已知的宇宙中最复杂、最协调自组织系统。而人工智能则是依靠机械、电子元件和线路组成的机械物理装臵，用软件等方法模拟人的思维活动，是一个无意识的、机械的、物理的运动过程。

2．从意识作用看：

意识活动具有目的性和计划性

人的意识具有自我选择的自由意志，行动目的明确，理解任务的意义、性质和后果。人的思维包括形象思维、直觉或灵感思维、逻辑思维等基本形式，具有目的性、容错性、并行性、连续性、模糊性、辩证性和自觉性等特征。而人工智能的机器思维方式却是离散的、精确的、机械的和不自觉的。人工智能的机械性表现在实际问题描述符号化、求解问题方式程序化、解决问题过程自动化，因而不可能有人类那样的能动创造力、丰富想象力；最后，在认识与实践中的地位不同。从整体上和全过程看，人脑和电脑的关系永远是主体和客体、主动者和被动者的关系，电脑必须接受人的指令才能工作，否则它只是一堆死物。是人首先把智慧赋予电脑，电脑又使人更富有智慧。

3．从人的社会性看：

人的本质属性在于它的社会性

人的意识蕴含着全部思想发展的历史一逻辑的结果。人脑不仅经历了漫长的物理化学进化，还经历了几百万年的社会进化，因而它同时受制于自然规律和社会规律。而人工智能是技术进化和机器进化的结果，其本质属性是自然性，机器在执行指令时并不探求任务本身的社会意义，也不会考虑社会责任和社会后果。智能机器的运行只遵守自然界的规律。 （结束语）

所以，由此我们可以的出以下结论，人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长，其作用和发展从其诞生的那一天就已经确定，人工智能只能作为人类智能的附庸和补充，而不可能对人类智能构成挑战，更不可能取代人类智能。当然随着人类对人脑的功能会不断地进一步认识，人工智能也会不断的近似于人类智能。但即使人工智能再不断的进化和发展，计算机与社会性的人的大脑仍是无法比拟的，计算机仅是人脑的延伸而已，高度智能化的计算机再怎么发展也只是人类的工具，人工智能作为人类智能主体客体化的产物，其作用和功能仍将受到人类智能的制约与支配。这是我们组得出来的结论，并不代表所有人的观点。谢谢

第17篇：人工智能

第一章绪论

1、智能是由知识与智力组成。知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。

Q;

2、把非Q并入到公式集F中，得到{F,非Q};

3、把{F,非Q}化为子句集S；

4、应用归结原理对S中的子句进行归结，并把每次归结得到的归结式都并入S中。如此反复进行，若出现空子句，则终止归结，此时就证明了Q为真。

为推理机提供求解问题所需的知识。知识库管理系统负责对知识库中的知识进行组织、检索、维护等。推理机是专家系统的“思维”机构，是构成专家系统的核心部分。任务是模拟领域专家的思维过程，并执行对问题的求解。

2、智能的特征:具有感知能力;记忆与思维能力;具有学

习能力与自适应能力;具有行为能力。

3、人工智能：用人工的方法在智能计算机上实现的智能，

它是人类智能在计算机上实现的模拟。 第五章不确定与非单调推理

1、不确定推理：就是从不确定性的初始证据出发，通过

运用不确定的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。

数据库用于存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的工作存储器。数据库管理系统是用来对数据库进行管理。解释机构能够对自己的行为作出解

释，能跟踪并记录推理过程。

4、人工智能的三个阶段：孕育、形成、发展。

5、人工智能的最终目标是构建智能计算机。近期目标

是在现有的电子数字计算机上实现人类智能的部分模拟，构造分别用于不同目的的智能系统。

2、不确定推理除了必须解决推力方向、推理方法、控制策略等基本问题外，一般还需要解决不确定性的表示与

量度、不确定性匹配算法及阈值的选择、组合证据不确定的算法、不确定性的传递算法、结论不确定性的合成等重

5、知识获取需要做的工作：抽取知识、知识的转换、知识的输入、知识的检测。为何是“瓶颈”问题：由于

目前获取知识的手段还没有完全实现自动化，许多工作还要用手工方法完成。

6、人工智能的基本内容：机器感知、机器思维、机器

学习、机器行为、智能系统及智能计算机的构造技术。

6、知识的组织：当把获取的知识送入数据库时，立即面

临的问题就行如何物理的安排这些知识，并建立起逻辑上的联系，称这一工作为知识的组织。遵守的原则：选用的组织方式应使知识具有相对独立性、便于对知识的搜索、便于对知识进行维护及管理、便于内存与外存的交换、便于在知识库中同时存储有多种模式表示的知识、尽量节省存储空间。

7、人工智能的研究途径：以符号处理为核心的方法、

以网络连接为主的连接机制方法、系统集成。 要问题。

3、不确定处理方法主要是沿着两条路线发展的：一条

是在推理一级扩展确定性推理，成为模型算法；另一条是在控制策略一级处理不确定性，成为控制方法。模型方法

8、人工智能的研究领域：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、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等。

分为数值方法和非数值方法。数值方法包括概率方法、

主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理等；

9、人工智能的三个学派：符号、连接、行为主义。

非数值方法有发生率计算等。

7、知识的管理内容：知识库的重组、记录系统的运行

实例、记录系统的运行史、记录知识库的发展史、知识库的安全保护与保密。

第三章知识与知识表示

1、知识：把有关的信息关联在一起的所形成的信息结构。第六章搜索策略

2、知识的特性：相对正确性、不确定性、可表示性与可

利用性。

3、知识表示方法有符号表示法和连接机制表示法。

主要有：一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络、脚本、

过程、Petri网、面向对象表示法。

4、知识表示就是知识的符号化过程，把知识用计算机可

接受的符号并以某种结构形式表示出来。

5、选择知识表示方法时应考虑的问题：充分表示领域

知识，有利于对知识的利用，便于对知识的组织、维护与管理，便于理解和实现。

6、一阶谓词逻辑表示法适合于表示事物的状态、属性、

概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系。优点：自燃性、精确性、严密性、容易实现。局限：不能表示不确定的知识、组合爆炸、效率低。

7、产生式系统：把一组产生式放在一起，让他们互相配

合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统即是产生式系统。有规则库、综合数据库、控制系统组成。求解问题的一般步骤：

1、初始化综合数据库，把问题

的初始已知事实送入综合数据库。

2、若规则库中存在尚未使用过的规则，而且它的前提可与综合数据库中的已知事实匹配。则转第3步；若不存在这样的事实转第5步。

3、执行当前选中的规则，并对该规则做上标记，把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中。如果该规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。

4、检查综合数据库中是否已包含问题的解，若已包含，则终止问题的求解过程；否则转第2步。

5、要求用户提这一步的关于问题的已知事实；若能提供，则转第2步；否则终止问题的求解过程。

6、若规则库中不再有未使用过的规则，则终止问题的求解过程。特点：自然性、模块性、有效性、清晰性。缺点：效率不高、不能表达具有结构性的知识。

8、框架表示法：框架系统中问题的求解主要是通过匹

配与填槽实现的。当要求解某个问题时，首先把这个问题用一个框架表示出来，然后通过与知识库中的已有的框架进行匹配，找出一个或几个可匹配的预选框架作为初步假设，并在此初步假设的引导下收集进一步的信息，最后用某种评价方法对预选框架进行评价，以便决定是否接受它。特点：结构性、继承性、自然性。不足：不善于表达过程性的知识。

9、语义网络系统问题的求解一般是通过匹配实现的，

主要过程：

1、根据待求解问题的要求构造一个网络片段，其中有些节电或弧的标识是空的，反应待求解的问题。

2、依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出所需要的信息。当然，这种匹配一般不是完全的，具有不确定性，因此需要解决不确定性匹配的问题。

3、当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。优点：结构性、联想性、自然性。缺点：非严格性、处理上的复杂性。

第四章经典逻辑推理

1、推理就是按照某种策略由已知判断推出另一种判断的思维过程。包括两种判断：已知的判断和由已知判断推

出的新判断。

2、推理的控制策略：推力方向、搜索策略、冲突消解

策略、求解策略、限制策略。

3、正向推理描述算法：

1、将用户提供给的已知事实送

入数据库DB。

2、检查数据库中是否已经包含问题的解，若有，则求解结束，并成功推出；否则执行下一步。

3、根据数据库中的已知事实，扫描知识库KB，检查KB中是否有可适用的知识，若有转4，否则转6。

4、把KB中的所有可适用的知识集KS。

5、若KS不空，则按某种冲突消解策略从中选出一条知识进行推理并将推出的新事实加入DB，然后转2；若KS为空转6。

6、询问用户是否可进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入DB中，然后转3,否则表示求不出解，失败推出。

4、逆向推理描述算法：

1、提出要求证的目标（假设）；

2、检查该目标是否已在数据库中，若在，则该目标成立，成功的推出推理或者对下一个假设目标进行论证；否则，转下一步；

3、判断该目标是否是证据，即它是否为应由用户证实的原始事实，若是，则询问用户；否则转下一步；

4、在知识库中找出所有能导出该目标的知识，形成适用知识集KS，然后转下一步；

5、从KS中选出一条知识，并将该知识的运用条件作为新的假设目标，然后转2。

5、用归结反演证明Q为真步骤：

1、否定Q，得到非

1、搜索分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定

的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。启发式搜索是在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。

2、状态空间表示法使用“状态”和“算符”来表示问

题的一种方法。状态描述问题求解过程中不同时刻的状况。算符表示对状态的操作。

3、OPEN表用于存放刚生成的节点；CLOSED表用于存放

将要扩展或者已经扩展的节点。

4、广度优先搜索过程：

1、把初始节点S0放入OPEN

表。

2、如果OPEN表为空，则问题无解，退出。

3、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。

4、考察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的解，退出。

5、若节点n不可扩展，则转第2步。

6、扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每一个子节点都配置指向父节点的指针，然后转第2步。

5、深度优先搜索过程：与上一搜索的不同点就是要把

节点n的子节点放入到OPEN表的首部。

6、有界深度优先搜索过程：

1、把初始节点S0放入OPEN

表，置So的深度d（S0）=0。

2、如果OPEN表为空，则问题无解，退出。

3、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。

4、考察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的解，退出。

5、如果节点n的深度d（节点n）=dm，则转第2步。

6、若节点n不可扩展，则转第2步。

7、扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的首部，并为其配置指向父节点的指针，然后转第2步。

7、与或树的广度优先搜索：

1、把初始节点S0放入OPEN

表。

2、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。

3、如果节点n可扩展，则做下列工作。①扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每个子节点配置指向父节点的指针，以备标示过程使用。②考察这些子节点中有否终止节点。若有，则标示这些终止节点为可解节点，并应用可解标示过程对其父节点、祖父节点等先辈节点中的可解节点进行标示。如果初始节点S0也被标示为可解节点，就得到了解树，搜索成功，推出搜索过程；如果不能确定S0为可解节点，则从OPEN表中删去具有可解先辈的节点。③转第2步。

4、如果节点n不可扩展，则做下列工作：①标示节点n为不可解节点。②应用不可解标示过程对节点n的先辈节点中不可解的节点进行标示。如果初始节点S0也被标示为不可解节点，则搜索失败，表明原始问题无解，推出搜索过程；如果不能确定S0为不可解节点，则从OPEN表中删去具有不可解先辈的节点。③转第2步。

8、α-β剪枝技术：是博弈树搜索中一种提高搜索效率

的方法。通过边生成边计算，从而剪去某些分枝的技术成为α-β剪枝技术。一般规律：

1、任何或节点x的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为α 。这种剪枝技术成为β 剪枝。

2、任何与节点x的β值如果不能升高其父节点的α值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为β。这种剪枝技术成为α 剪枝。

第七章专家系统

1、专家系统：就是一种在相关领域中具有专家水平解题

能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门的知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。

2、专家系统的特征：

1、具有专家水平的专门知识，

2、

能进行有效的推理，

3、具有获取知识的能力。

4、具有灵活性。

5、具有透明性。

6、具有交互性。

7、具有实用性。

8、具有一定的复杂性及难度。

3、专家系统的分类：按特性和处理问题分有解释型、

诊断型、预测型、设计型、规划型、控制型、监测型维修型、教育型、调试型。按体系结构分类分为集中式专家系统、分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络结合的专家系统。

4、专家系统的一般结构：人机接口、知识获取机构、

知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、推理机、解释机构。人机接口是专家系统与领域专家或知识工程师及一般用户间的界面，用于完成输入输出工作。知识获取

机构是把知识输入到知识库中，并负责维持知识的一致性

及完整性，建立起性能良好的知识库。知识库用于存储领

域内的原理性知识、专家的经验性知识以及有关的事实。

8、专家系统的建造原则：恰当地划定求解问题的领域、

获取完备的知识、知识库与推理机分离、选择设计合适的知识表示模式、推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程、建立友好的交互环境、渐增式的开发策略。

第八章机器学习

1、机器学习：就是计算机能模拟人的学习行为，自动地

通过学习获取知识和技能，不断改善性能、实现自我完善。

2、学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。应具有的条件和能力：具有适当的学习环境、具有一定

的学习能力、能应用学到的知识求解问题、能提高系统的性能。结构：环境、学习、知识库、执行与评价。

第九章模式识别

1、模式：对某些事物定量或结构的描述。

2、模式识别：研究一种自动技术，计算机通过运用这种

技术就可以自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。一般过程：模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类。分类：统计模式识别、结构模式识别、仿生模式识别。

第18篇：人工智能

人工智能

课程设计中期报告

题目：一字棋游戏 班级：计算机技术 2014级 成员：樊祥锰（2014704101）

段绍鹏（2014704100） 范程斌（2014704102）

指导老师：张 云

目录

第一章 项目建议书

1.1 立项目的 1.2 立项动机 1.3 项目实现方案 1.4 项目测试及验证方案 1.5 项目安排 1.6 参考文献

第二章 前期工作总结

第一章 项目建议书

1.1立项目的

学习和了解人工智能知识，并对极大极小搜索与α-β剪枝算法的学习和分析。把所学算法应用于一字棋游戏的设计中，让机器附有人的思路，实现人与机器的对决。

1.2立项动机

1.学习和了解人工智能。2.学习极大极小搜索分析法。

3.学习α-β剪枝算法并在项目中对它进行实现。4.用人工智能算法解决现实问题。

1.3项目实现方案

一字棋项目实现完全按照软件开发的一般步骤，并对它现实的需求分析进行了客观的设计，对一字棋游戏规则进行具体的描述。在代码设计阶段，又对输赢判断算法进行了设计与分析，本项目是基于windows平台，开发软件采用VC++ 6.0 ，采用MFC可视化界面，运用α-β剪枝算法实现机器的智能化对决。

1.4项目测试及验证方案

采用软件工程测试方法，对关键函数代码的测试与调试，对测试用例进行极端设置，观察估值函数是否符合自己设计的要求。运行项目并截图观察结果。

1.5项目安排 （1）时间进度：

第一周：小组成员收集资料，对人工智能知识的学习。

第二周：对极大极小搜索分析法、α-β剪枝算法的学习与研究。 第三周：学习C++编程知识、软件工程知识。

第四周：学习软件开发过程，并对一字棋项目进行需求分析与设计，画出流程图。

第五周：对一字棋界面的设计，并编写代码。 第六周：对人工智能算法的设计并编写代码。 第七周：对算法的设计并进行项目的测试。 第八周：写设计报告。 （2）分工安排

1.由段绍鹏、樊祥锰进行需求分析。2.大家合作对一字棋AI问题进行分析。 3.由段绍鹏、范程斌进行代码编写。

4.由樊祥锰、范程斌进行软件测试及问题修改。5.由范程斌进行撰写报告。

1.6参考文献

1、蔡自兴、徐光佑。人工智能及其应用。清华大学出版社，1997

2、蔡瑞英、李长河。人工智能。武汉理工大学出版社，2003

第二章 前期工作总结

在任务的初期，我们选定好人工智能的一种可行算法，然后确定好小组分工，每个人负责各自的任务，负责收集和学习人工智能相关的书籍和C++编程方面的知识。对于传统的一字棋游戏，主要采用的算法有：估值函数、搜索算法和胜负判断等。由于极大极小分析算法，每走一步棋都要调用估值函数，要遍历整个棋盘。所以自身有它的不足，这样会增加系统开销和时间开销，所以本项目在极大极小算法的基础上与α-β剪枝算法相结合，减少了博弈树结点的搜索范围。在前期工作中，主要学习了极大极小分析算法和α-β剪枝算法，了解算法的思想和设计思路，并学习了可视化的MFC编程知识，对按钮、编辑框等控件进行了学习。在第四周，主要对一字棋游戏进行了需求分析与设计，在需求分析阶段，主要是根据传统一字棋游戏的不足，提出α-β剪枝搜索算法，并介绍我们的基本思路和对算法技术原理的分析，画出算法的流程图和整个系统的实现功能图。在主界面设计阶段，当时考虑的不是很全面，只是简单的添加了基本的功能，先实现整个框架结构的生成，但是在棋盘设计阶段遇到了很多问题，一是控件响应问题，鼠标可响应的界面范围。二是环境设备的编程问题，后来经过MFC书籍的学习，解决了问题。三是棋盘大小问题，考虑到博弈树的异常庞大，选择设计3*3 的棋盘，并分析设计了数组存放8种胜算的布局。在算法代码的编辑阶段，也出现过编译不通过的问题，主要是指针的使用问题，少写头文件问题，控制结构问题等，但是通过大家的努力和收集资料，最终还是调试好了。

第19篇：人工智能

淮 阴 工 学 院

公选课论文

作

者: 李燕 学 号： 1091604210 学

院: 生命科学与化学工程学院

专

业: 制药工程1092 题

目:

浅淡现代仿真技术及应用

人工智能及其发展应用

摘 要：人工智能是人类进入信息产业革命时代，达到认识和改造客观世界能力的高峰。文章从理论的角度介绍了人工智能的概念和发展沿革，并对现阶段人工智能研究领域的主要研究方向进行了介绍，最后分析了研究所取得的主要成果。

关键词：人工智能；专家系统；神经网络；模式识别

Application and Development of the Artifi cial Intelligence Abstract: After the human\'s enter the era of Information Industry revolution, the artifi cial intelligence reaches the peak of humans understanding and transforming the objective world.This paper introduces the concept and development of the artifi cial intelligence based on the theory, and introduces the major research directions of the artifi cial intelligence at the present stage,and analyses the main research fi ndings at the end.Key words: artifi cial intelligence; expert system; neural networks; pattern recognition 人工智能作为研究机器智能和智能机器的一门综合性高技术学科，产生于20 世纪50 年代，它是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合型技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。 1 人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），作为计算机学科的一个重要分支，是由McCarthy 于1956 年在Dartmouth 学会上

正式提出，在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。美国斯坦福大学著名的人工智能研究中心尼尔逊（Nilson）教授这样定义人工智能:“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学科”，另一名著名的美国大学MIT的Winston 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的工作”。除此之外，还有很多关于人工智能的定义，至今尚未统一，但这些说法均反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，由此可以将人工智能概括为研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。

2 人工智能的发展

20 世纪50 年代到60 年代初是人工智能发展的初级阶段。这一时期的研究主要集中在采用启发式思维和运用领域知识，编写了包括能够和证明平面几何定理和与国际象棋大师下棋的计算机程序。开创了具有真正意义的人工智能研究是1956年McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名。在图灵（AlanTuring）所著的《计算机器与智能》中，讨论了人类智能机械化的可能性并提出了图灵机的理论模型，为现代计算机的出现奠定了理论基础；与此同时，该文中还提出了著名的图灵准则，现已成为人工智能研究领域中最重要的智能机标准。同一时期，Warren MeCulloeli 和Walter Pitts 发表了《神经活动内在概念的逻辑演算》，该文证明了一定类型的、可严格定义的神经网络，原则上是能够计算一定类型的逻辑函数的，开创了当前人工智能研究的两大类别：符号论和联结论。自1963 年后，人们开始尝试使用自然语言通讯，这标志着人工智能的又一次飞跃，如何让计算机理解自然语言、自动回答问题、分析图像或图形等便成为AI 研究所追求的重要目标，由此AI 的研究进入了第二阶段。70 年代，在对人类专家的科学推理进行了大量探索后，一批具有专家水平的程序系统相继问世。知识专家系统在全世界得到了迅速发展，它的应用范围延伸到了人类各个领域，并产生了巨大的经济效益。80 年代，AI 进入以知识为中心的发展的阶段，越来越多的人认识到知识在模拟智能中的重要性，围绕知识表示、推理、机器学习，以及结合问题领域知识的新认知模拟进行了更加深入的探索。

目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。

3.人工智能的实际应用

3.1 机器人在教育界的应用 3.1.1 模拟教学

根据教材的安排，对某些需要解释的现象进行机器人模拟演示，让学生认真观察，从中发现一定的规律，使学生加深对规律性的认识和理解。如数学教学中的抛物线轨迹演示，物理教学中的阿基米德定理演示等，都能够利用直观的演示，揭示其中的规律，使学生加深对相关知识的理解。 3.1.2 人机交互的辅导方式

利用机器人辅导学生学习，可以通过人机交互，为学生提供量身定制的辅导模式，使学生的个性得到充分发展。采用微型机器人与学生的交互辅导，可利用微型机器人其体积小、重量轻，便于携带等优点，随时随地进行学习，随时为学生解决问题，提供学习指导。利用家庭机器人与学生的交互辅导，承担家庭教师的职责，有利于学生问题的适时解决，也有利于学生的学习得到及时的巩固。通过软件机器人与学生的交互辅导，可以对学生的学习情况进行分析，为学生制定专门的指导计划，提高学生的学习质量。 3.1.3 仿真训练

在教学中，教师可以利用机器人，将相关内容通过机器人的演示展现给学生，减轻教师的负担，并能够通过规则的动作，使教学更为规范。例如，用机器人示范体育高难动作，可以将动作分解、定格、重复播放等，从多方位展示动作，使学生能够充分掌握动作的规范，比教师的示范更为科学，也更为有效。 3.1.4 机器人远程教育

通过机器人，可以通过对学生的特征数据分析，建立学生模型库，根据学生的个性，同时对多名远程教育的学生实施个性化教学和辅导，提高远程教育的效率，实现远程教育的智能化。 3.1.5 激发学生的学习兴趣

机器人为学生创设富有情趣的教学环境，根据教学任务，采用与学习相关的游戏，调动学生的学习积极性，使学生在尽可能短时间内，掌握需要了解的知识点，提高学习效率。 3.2 数据挖掘技术的实际应用

数据挖掘技术的应用领域较为广泛，在商业领域、金融业、工业生产、网络应用等其它方面都被很好的使用，使人工智能得到逐步的发展壮大。

3.3 人工智能在检测系统的应用

人工智能在检测领域的应用非常广泛，如流水线的监控、智能故障诊断、专家技术系统等，现对网络入侵的智能检测系统加以简要说明。

3.3.1 网络入侵专家检测系统

该系统的智能化程度高，用户不用干预专家系统的推理。然而，其系统信息是建立在专家知识的基础上，必然受专家认知网络攻击模式的限制。该系统的构建基于以下几点：首先，采用安全入侵规则的描述方式，如判断树描述、图形描述等。其次，通过合理推理，参照专家库的规则，判断网络安全状况，检测是否有入侵行为发生。最后，更新专家库，调整专家规则，结合神经网络技术，利用神经网络技术的敏感性与快速反应能力，不断增强系统的自适应功能，提高系统检测能力。

3.3.2 入侵统计智能检测系统

该系统主要对异常的安全问题进行检测。它通过建立正常行为模型，对照进行网络入侵检测，检测出正常行为有较大偏离，则视为异常。首先，确立门限值，统计某一事件在特定时间出现的频率，检测是否超出门限值，判断系统是否异常。其次，设定事件度量均值、度量标准偏差的置信区间，统计系统的两个参数值，判断系统是否偏离区间，检测系统异常与否。最后，根据事件的矩阵数据，对事件转移的概率进行统计分析，结果小则预示存在异常。

4 结束语

人工智能的诞生与发展是20 世纪最伟大的科学成就之一，也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。人工智能相关领域的研究成果已被广泛地应用于国民生活、工业生产、国防建设等各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能技术正受到越来越广泛的重视，必将为推动科技进步和产业的发展发挥更大的作用。

参考文献：

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第20篇：人工智能

1、智能是什么？

形成和掌握含义的能力；全面考虑问题的能力和思维的效率；先天的、综合的和认识的能力；善于判断、理解和推理，运用知识解决问题；适当地行动、理智地思考、有效地适应环境的总体能力；人工智能的本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。

2、人工智能定义

定义1人工智能(智能机器)：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。

定义2人工智能(学科)：人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

定义3人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为。

定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。 定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。 人工智能定义（理性思维）

定义6人工智能是用计算模型研究智力行为。

定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。

定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。

定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。

人工智能定义（理性行为）

定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。

定义11 人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。

3、人工智能的三大学派及其认知观：

（1）符号主义：又称为逻辑主义或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。 （2）连接主义：又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 （3）行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作型控制系统。认为人工智能起源于控制论。控制论研究动物和机器内部的控制与通信的一般规律,着重于研究过程中的数学关系。

4、人工智能的研究目标

近期目标：制造智能计算机代替人类的部分智力劳动

远期目标：揭示人类智能的根本机理，用智能机器仿真和拓展人类智能

5、人类智能与人工智能的关系：人类智能主要表现在人类认知活动中，认知活动可分为三个层次

最高层思维策略；中间层初级信息处理；最低层生理过程

6、人类的认知行为具有不同的层次

认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统的活动，是认知科学研究的底层。

认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。

认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。

7、符号处理系统的六种基本功能

信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。所谓符号就是模式。

一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：

(1)输入符号；(2)输出符号;(3)存储符号;(4)复制符号;(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移:根据已有符号，继续完成活动过程。

8、图灵测试：机器具有智能的实验

实验有测试者A，被测试人B，被测试机器C组成；测试者A与被测试人B和被测试机器C不可见，测试者A与B或C使用计算机相连；测试者A向被测试B和被测试C提出相同的智能性问题，但不能询问物理特征，B和C在回答问题时，应尽量让A相信自己是人,A区分机器和人。

实验结果表明，通过变换A和B，A区分出人和机器的概率小于50%，认为该机器具有了智能

9、模式识别：人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。

模式识别采用方法：统计模式；句法模式；神经网络；模板匹配

10、人工智能的主要研究范围和应用领域： (1)专家系统(2)计算智能(3)机器学习(4)自然语言处理(5)模式识别(6)分布式人工智能(7)数据挖掘(8)机器视觉(9)机器人学(10)智能检索(11)智能控制(12)智能调度与指挥(13)

人工生命(14)人工神经网络(15)问题解决 (16)机器证明

11、请把“房间”用框架表示出来 例4.5 下面是关于房间的框架: 框架名: 墙数x1:缺省:x1=4条件:x1>0 窗数x2:缺省:x2=2条件:x2≥0 门数x3:缺省:x3=1条件:x3>0

前墙: 后墙: 左墙: 右墙: 天花板: 地板: 门: 窗:

条件:w1+w2+w3+w4=x2 d1+d2+d3+d4=x3

类型:(，，，，，，…)

12、语义网络的概念：语义网络是由节点和边组成的一种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关系。

13、语义网络分为七种类型：

(1)命题语义网（包括分块联想网络）；(2)数据语义网：以数据为中心的语义网络；(3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解；(4)结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模式识别和机器学习等领域；(5)分类语义网：描述抽象概念及其层次；(6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规范化，更适于推理；(7)框架语义网：与框架相结合的语义网。

14、语义网的表达能力 （1）实例关系：实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大学生”。其中，关系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。 （2）分类关系：分类关系是指事物间的类属关系。鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为“不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为“akindof”或AKO。

(3)组装关系：如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则称它们的关系是组装关系。其中，关系“一部分”一般标识为“apartof”。

(4)属性关系：属性关系表示对象的属性及其属性值。

(5)集合与成员关系：意思是“是……的成员”，它表示成员（或元素）与集合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。 (6)逻辑关系：

(7)方位关系：在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置，或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语义网络表示。 (8)所属关系：所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示为图5―10。

15、语义网络也能表示用谓词公式表示的形式语言语句。例如：

（1）x ((student(x)∧read(x，三国演义)) 即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图5―12。

16、语义网络的推断主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题

17、语义网络表示法的特点

结构性：语义网络表示法是一种结构化的知识表示方法，它将事物的属性及事物之间的各种语义关系表达出来。

自然性：语义网络实际上是一种带有标示的有向图，符合人们的思维习惯。

自索引性：语义网络表示方式明确，通过与某一节点连接的弧可以很容易地找出该节点有关的信息，不必查找整个知识库。

联想性：语义网络作为人类联想记忆模型提出来，着重强调事物之间的语义关系。 缺点

非严格性：以一个给定的语义网络的含义来于处理程序对其所进行的解释，通过语义网络所实现的推理不能确保其正确。 复杂性：语义网络表示知识的手段是可选的，这给知识表示带来了灵活性；但也带来了表示形式的不统一，增加了处理的复杂性。

18、面向对象技术中的核心概念: 对象和类。

19、基于知识的智能体的核心部件是知识库，当这些知识以逻辑形式表示并进行相应的推理时，就是逻辑智能体

采用命题和谓词演算进行推理的系统是一种典型的逻辑智能体

20、逻辑的分类

a:按照推理的逻辑基础

演绎推理：演绎推理是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程，即从一般到个别的推理。演绎推理最常见的形式是三段论法。三段论由三个判断组成，其中两个判断是前提，分别称为大前提和小前提，另一个判断为结论。 例如：（1）大学生都要学习计算机。（2）小明是大学生。（3）小明要学习计算机。 b:按照推理的逻辑基础

归纳推理：归纳推理是从足够多的实例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理过程。常用的方法有枚举法和类比法。 枚举法

A1具有f；A2具有f；A3具有f；……；An具有f

A1,A2,A3…,An 都是A类中的事物，且都具有f特征

结论：A具有f特征 类比法

A具有特征a,b,c,d,e；B具有特征a,b,c,d, 结论：B具有特征e

在两个或两类事物的许多属性都相同的基础上，推出它们在其它属性也相同 c:按照推理的逻辑基础

默认推理：默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。由于这类推理允许默认某些条件是成立的，这就避免了需要知道全部事实才能进行推理的要求，使得在知识不完全的情况下也能进行推理。在默认推理过程中，如果某一时刻发现原先的默认不正确，则要撤销所做的默认以及由此默认推出的所有结论。 d:按照所用知识的确定性：

确定性推理：如果在推理过程中所用的知识都是精确的，推理的结论或者为真，或者为假，就称为确定性推理。

不确定推理：在人类知识中，有相当一部分属于人的主观判断，是不精确的。由这些知识归纳出来的推理规则是不确定的。基于这种不确定性的推理规则进行推理，形成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定推理。 e:按照推理过程的单调性

单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标。一个演绎推理的逻辑系统有一个无矛盾的公理系统，新加入的结论必须与公理系统兼容，因此新的结论与已有的知识不发生矛盾，结论是越来越多，所以演绎推理是单调推理。

非单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，不仅没有加强已推理出的结论，反而要否定它，使得推理退回前面的某一步，重新开始。一般非单调推理是在知识不完全的情况下进行的，由于知识不完全，为使推理进行下去，就要先做某些假设，并在此假设下进行推理。当新知识的加入发现原先的假设不正确时，就要推翻该假设及其一切结论，应用新知识进行推理。由于情况不断变化，所以推理过程往往是非单调的。

f:按照推理中是否用到启发性知识

启发式推理： 在推理过程中，运用与问题有关的启发性知识，即解决问题的策略、技巧和经验，以加快推理过程，提高搜索效率。 非启发性推理：在推理过程中，不运用启发性知识，按照一般的控制逻辑进行推理。这种推理缺乏对求解问题的针对性，所以推理效率低，容易出现“组合爆炸”问题。

21、命题—能够判断真假的陈述句 判断陈述句的标准：（1）真值唯一；（2）Tor F；（3）可用二进制表示

22、合式公式：

单个常量或者变量的命题构成合式公式；联结词联结的合式公式的组合也是合式公式 合式公式的有限次组合称为命题公式

命题公式：有限次合式公式组合的形式化描述，以大写字母标识。

23、基本联结(连接)符号

～ 非，否定,﹁；∧ 与，合取，AND的首字;∨ 或，析取，or； 蕴含 ，式A：a  b表示，如果a为真，则b为真; ↔等价

24、联结符号的优先级 ～ ; ∧; ∨; →; ↔

25、将命题从语言表述转换为命题公式

1、3不是偶数

令：p表示“3是偶数”，~p

2、教室里有30名男生和10名女生 令：p表示“教室里有30名男生”，q表示“教室里有10名女生”，则p∧q

3、如果天下雨，出门带伞 令p表示“天下雨”，q表示“出门带伞”，则p→q

4、只要不下雨，我就骑自行车上班

令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则~p→q

5、只有不下雨，我才骑自行车上班

令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则q →~p

26、练习：扫雷游戏

设Xi,j表示方格[i,j]中有一个地雷。

写出方格[1,1]周围恰好有2颗地雷的命题公

式

28、等值逻辑运算

逻辑等值，等号连接的命题公式等价 交换率:A ∧ BB∧A；A∨BB∨A ； 结合率: (A ∧ B) ∧ CA ∧(B ∧ C) ；(A ∨B) ∨ CA ∨ (B ∨ C) ；

*分配率: A ∨ (B ∧ C) (A ∨ B) ∧(A ∨ C) ;A ∧(B ∨ C) (A∧B)∨(A∧ C) ； 双重否定律：~ ~ A A ；等幂率：A A ∧ A ； A A ∨A ； *摩根律：~ (A ∨B) ~A ∧ ~B； ~ (A ∧ B) ~A ∨ ~B；

吸收率:A ∨( A ∧ B ) A； A ∧ (A ∨B ) A ；同一率: A ∨0A; A ∧1A； 零率: A ∨11； A ∧00；排中律：A∨~ A 1；矛盾律：A ∧ ~ A 0 *蕴含等值式：A→B ~ A ∨ B ；*等价等值式：A↔B (A→B) ∧(B →A) ； 假言易位式：A → B ~ B → ~A；等价否定等值式：A ↔ B ~ A ↔~B；

归谬论：(A → B) ∧ (A → ~B) ~ A ；

29、任意命题公式都存在等值的析取范式和合取范式

30、合取范式与析取范式

简单析取式：有限个命题变元或其否定，析取联结符：p∨q；~p ∨q；p ；q

析取范式：有限个简单合取式，析取：p∨(p ∧ q) ∨(~p ∧ q)

简单合取式：有限个命题变元或其否定，合取：p∧ q;~p ∧ q;p;q 合取范式：有限个简单析取式，合取：p∧(p∨q) ∧(~p ∨q)

31、例计算(p ∧ (q →r) ) →s 的合取范式

(p ∧ (~q ∨r) ) →s ;蕴含等值式 ~(p ∧ (~q ∨r) ) ∨s ;蕴含等值式 ~p ∨~(~q ∨r)∨s ;摩根律 ~p ∨(~~q ∧ ~r) ∨s;摩根律 ~p ∨(q ∧ ~r) ∨s;双重否定律 ( ~p ∨s )∨(q ∧ ~r);交换律

(~p ∨s ∨ q )∧ (~p ∨s ∨ ~r) ;分配律

32、计算 ((p ∨q)→r) →p 的合取范式 (~(p ∨q)∨ r)→p ；蕴含等值式 ~(~(p ∨q) ∨ r) ∨ p;蕴含等值式 (~~ (p ∨q) ∧ ~r )∨ p ;摩根律 ((p ∨q) ∧ ~r )∨ p ; 双重否定律 (p ∨q∨ p) ∧ (~r ∨ p ); 分配律 (p ∨q) ∧ (~r ∨ p ); 等幂律

33、常用推理定律： 附加：A =>(A∨B) 简化：(A∧B) =>A

假言推理：((A → B) ∧ A) =>B 拒取式: ((A → B) ∧~ B) =>~ A 析取三段论：((A∨B)∧~A) =>B

假言三段论：((A → B)∧(B →C ) ) =>(A → C)

等价三段论：((AB)∧(BC ) ) =>(AC)

构造型二难：(A → B)∧(C →D )∧(A∨C)=>(B∨D)

34、如果今天下雨，则要带雨伞或雨衣。如果走路上班；则不带雨衣。今天下雨，走路上班，证明要带伞。

解： p: 今天下雨；q: 带雨伞；r : 带雨衣；s: 走路上班

前提： p→(q∨ r)； s →~ r； p； s求证： q

证明：

1、p→(q∨ r) ，p前提引入：

2、((p→(q∨ r) )∧p) =>q∨ r假言推理：

3、s →~ r，s前提引入：

4、((s →~ r)∧s) =>~r假言推理：

5、((q∨ r )∧~r ) =>q析取三段论：

35、例：证明 G是F的逻辑结论 F1：P→W F2：~W G：~P

分析：已知条件为： (P→W)(~W) 结论为：~P；则，逆否命题为：(P→W) ∧(~W)

36、例： p∧(p∨q) ∧(~p ∨q) 子句集为{p,p∨q, ~p ∨q}

38、例2：用命题逻辑归结原理证明：“人都是妈生的，张飞是人，所以张飞是妈生的” p :人都是妈生的 q :张飞是人 r :张飞是妈生的

(p∧q)→r ；p∧q∧~r

39、例：现在课堂上的所有学生都在上人工智能课 命题逻辑

s1 : 张三在上人工智能课 s2 : 李四在上人工智能课 s3 : 王五在上人工智能课… … …

40、命题是一个陈述句，它一般可分成主语和谓语两部分。有时还需要用到量词。 主语：指独立存在的客体，可以是具体事物或抽象概念，也称为个体

谓词：描述个体词性质或个体之间关系的词 个体域：表示个体变量的取值范围，常用D表示

常量：表示具体性质或关系的个体或者谓词 变量：表示抽象或泛指的个体或者谓词。 量词：表示数量的词。

任意量词∀：表示“任意”，“所有”，也称为全称量词

存在量词∃：表示“存在”

41、例：“关羽是人”，“张飞是人”

这是两个不同的命题，其主语（个体）不同 但是谓词是相同的，“是人”

把谓语部分抽出来，假设 Human(x)表示x是人

这两个命题都可以用这个谓词来描述Human(guanyu)；Human(zhangfei) 其中x属于个体变量，guanyu和zhangfei属于个体常量

42、例：

1、所有的人都是要死的

2、有的人能够活到100岁

P(x)表示x是要死的， Q(x)表示x活到100岁

个体域D为人类集合

个体域D为总个体域集合 引入特殊谓词R(x)表示x是人

43、例：我是计算机系的学生

1、确定并说明谓词：

方法一：Student(x,y) 表示X是Y系的学生

2、个体域：X：学生的集合，y：系的集合 Student(I,computer)

方法二：Computer(x) 表示X是计算机系的学生

Computer(I)

注意：必须对谓词进行说明 P(I,computer)

48、对于 ， x称为指导变量

A称为相应量词的辖域∃x(A(x)) x在辖域A中的出现称为约束出现

x以外的变量在辖域A中的出现称为自由出现∃x(A(x,y))

49、例：人都是妈生的，张飞是人，张飞是妈生的 定义谓词：

Mum(x)表示x是妈生的 Human(x)表示x是人

前提： x(Human(x)→Mum(x)), Human(ZF)

结论： Mum(ZF) 写出否命题：

50、人工智能本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。

51、人工智能的发展简史：

第一阶段：1921 通用计算机系统组成输入设备，存储器，运算器，控制器和输出设备 ；1937 图灵计算机模型 ；1946 研制出第一台计算机ENIAC ；1956 提出人工智能术语人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行，标志着人工智能学科的诞生。第二阶段：1956逻辑理论机该系统是第一个处理符号的计算机程序，是机器证明数学定理的最早尝试，该系统是第一个实用的人工智能程序，象征着人工智能研究的真正开端；1960通用问题求 解程序系统解决不定积分，三角函数等不同问题。从此，自动定理证明成为人工智能研究的基本课题之一 。 第三阶段：1965 第一个专家系统DENRAL该系统有非常丰富的高质量化学知识，它解决问题的能力达到同专业化学家水平，该系统的问世，标志着人工智能开始向实用化阶段迈进，同时也标志着专家系统的正式诞生；1972开始研制医疗MYCIN系统；20世纪60 年代自动定理证明王浩，鲁滨逊，吴文俊，曾宪昌等人第四阶段：20世纪80年代研制5代计算机，即知识信息处理计算机系统；1987神经网络国际会议，神经网络学科诞生，随后迅速发展起来。第五阶段：单个智能主体 à 分布式人工智能多Agent系统，人工思维模型，知识系统，遗传与进化计算，人工智能应用近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。

52、人工智能的理论基础:知识表示、知识的内涵、谓词表示、产生式、语义网络、框架等表示法；逻辑推理方法、命题逻辑、谓词逻辑、置换与合

一、机器证明方法；搜索技术、状态空间法、盲目搜索与启发式搜索。

《人工智能论文2000字.doc》

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