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人工智能调查报告范文(人工智能文献参考)

对人类生产生活方式产生巨大影响的人工智能,也引起了激烈的哲学争论。以下是小编关于对待人工智能的态度的文章。欢迎阅读!

对人工智能的态度,作文1

摘要:人工智能是20世纪中期诞生的一门年轻学科。通过总结人工智能的历史发展及其最新研究,探讨其研究中的哲学问题。

关键词:人工智能;哲学;意识;想

20世纪50年代,随着现代科学技术的飞速发展,人工智能从科学幻想变成了现实。在短短不到五十年的时间里,人工智能理论研究不断深化,实际应用不断拓展。迄今为止,它已被应用于几乎所有的学科。人工智能不仅在技术层面,也在哲学层面深刻地影响着人类,它的发展将对人类产生深远的影响。

一、人工智能概述

到目前为止,人工智能还没有一个统一明确的定义。原因大致有两点:(1)人工智能不是一种属于某一学科的知识,而是多学科相互渗透融合的复杂组合。它涉及计算机科学、数学、语言学、心理学、哲学、系统科学、信息科学、神经生理学等诸多学科。这些学科从不同的角度看待人工智能,自然会得出不同的定义;(2)人工智能仍然是一个发展中的学科。随着研究的深入,人们不断补充和修正自己以前的知识,它的定义是无法确定的。

虽然人工智能没有确切的定义,但我们还是可以从不同的方面来描述它的面貌。在电子学和计算机科学中,是“研究如何让计算机做通常需要智能的事情,也称为机器智能”;在心理学上是“计算机科学与心理学相结合,研究如何用计算机实现人的智能行为和功能的边缘学科”;在哲学上,它是“用机器研究人类智能的模拟和扩展的科学。可以用来指导智能机器的设计,阐明人类的智能”。[1]结合这些定义,我们可以尝试这样定义人工智能:人工智能是相对于人的智能而言的。它以计算机科学、信息科学、生命科学、哲学等学科为基础,研究如何制造具有模拟人类智能活动能力的智能机器或智能系统。它的目的是扩展人类智力的科学。

二、人工智能的产生和历史发展

人工智能从诞生发展到今天,经历了漫长而又极其艰难的道路。1950年10月,英格兰的艾伦?图灵(A.Turing)发表了一篇著名的论文;055-79000,其中他首次提出了“机器思维”的概念,认为机器可以思考,并设计了著名的“图灵实验”。因此,他被尊称为“人工智能之父”。1956年,美国的麦卡锡(J.McCarthy)、明斯基(M.Minsky)、神农(C. Z. Shen Nong)和罗切斯特(N.Rochester)在达特茅斯大学发起了一场学术研讨会,会上发表了许多关于人工智能的重要论文,从而宣告了人工智能的诞生。人工智能在随后的发展中形成了几个主要流派。根据他们各自的思想和研究方法,可以分为象征主义学派、联结主义学派和行为主义学派。

(1)“象征主义”学派的主要思想是符号操作系统假说和有限理性原则。其研究方法主要是功能模拟法,即用计算机模拟人类认知系统的功能来实现人工智能。其研究方法是人工智能研究中的一种基本方法,并取得了许多重要成果。

(2)“连接主义”学派的主要思想是神经网络以及神经网络之间的连接机制和学习算法。它认为人工智能应该侧重于结构模拟,即模拟人类生理神经网络的结构。在声音识别和图像处理方面取得了巨大的成功。

(3)“行为主义”学派的主要观点是控制论和知觉;动作控制系统。认为智力取决于感知和行动,“无知识的智力”是不必要的[2]。机器昆虫的研究取得了令人瞩目的成就。

早期人工智能的研究主要集中在游戏、问题求解、定理证明、字符识别等方面。自20世纪70年代末以来,人工智能在机器学习、专家系统、知识工程、智能信息检索、人工生命等方面取得了很大进展。[3],并成功建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,在科学实验、医疗诊断和军事上得到应用。

第三,人工智能与哲学的关系

在描述人工智能研究的难度时,麦卡锡曾说,“要想在人工智能领域有所成就,需要1.7个爱因斯坦,2个麦克斯韦,5个法拉第,3个曼哈顿计划。”[4]其实麦卡锡的名单里还缺一种人;哲学家。对于人工智能这种极其复杂且与人类发展密切相关的科学研究来说,哲学的缺席是不可想象的。人工智能具有深刻的哲学意义。这是一项极其艰巨的科学发展任务,也是人类认识自身的重要途径。人工智能和哲学可谓密不可分,以至于斯坦福大学计算机系的学生不得不学习海德格尔的哲学[5]。人工智能不仅是人类科学史上划时代的革命,也是对人类精神世界的重大挑战。同时,哲学作为人类的自我意识、认识和关注,面对人工智能全新的科学研究,从人类生存和发展的终极利益出发,重新审视和评价人工智能的最新成果,从而为人工智能研究提供最大的理论支持。

四。人工智能的哲学问题

因为人工智能的研究对象;人类思维;特殊性,它自诞生以来就对哲学提出了尖锐的挑战。比如人工智能和人类智能有什么本质区别吗?机器会思考吗?机器会超越并取代人类吗?人工智能对人类的发展有什么推动作用?这些问题的核心是意识和思维的问题。事实上,这并不是一个全新的事物。关于意识的问题,哲学家们早就有过激烈的争论。其中最著名的一句话是法国哲学家笛卡尔的“我思故我在”。人类是有意识的,能够思考,能够感受情感,能够对世界进行主观体验,但是机器能有意识吗?科学家和哲学家的立场大致可以分为四类。第一,意识不能用物质过程来描述,再先进的科学也创造不出意识。其次,意识是人脑产生的物化过程,复杂到科学无法理解,也无法制造。第三,意识是过程产生的可能性,是可以理解和复制的,虽然极其困难。第四,意识不是什么特殊的东西,可以由机器自动生成[6]。其实这四种观点也可以看作是人工智能研究中的乐观主义和悲观主义。有趣的是,大多数乐观主义者是科学家,比如麦卡锡和R .布鲁克斯;悲观的主要人物是哲学家,如J.R .塞尔和H.L .德雷福斯,塞尔还为图灵实验提出了著名的“中国房间”模型,以说明“计算机程序永远代替不了人的心灵”。

对人工智能的态度,作文2

[摘要]人工智能是相对于人的自然智能而言的,即用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现某种“机器思维”。介绍了人工智能的应用研究领域,重点介绍了人工智能在各个领域的应用和贡献。最后,建议继续开展人工智能理论的研究。

[关键词]人工智能;智能检索

一、人工智能概述

人工智能是相对于人的自然智能而言的,即用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现某种“机器思维”。作为一门学科,人工智能研究智能行为的计算模型,开发具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统。并解决需要人类专家来处理的复杂问题。

二、人工智能的研究热点

随着计算机速度的不断提高,存储容量的不断扩大和价格的不断降低,许多以前无法完成的任务现在都可以实现。目前,智能接口、数据挖掘、agent和多agent系统是人工智能研究的三大热点。

1.智能接口技术就是研究如何使人与计算机方便、自然地交流。为了实现这个目标,要求计算机能够理解单词、语言,甚至翻译。这些功能的实现需要知识表示方法的研究。目前,智能接口技术已经取得了令人瞩目的成就,字符识别、语音识别、机器翻译、自然语言理解等技术已经开始投入实际应用。

2.数据挖掘是从大量不完整、随机的应用数据中提取隐藏的、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已经形成了三大技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。

3.主体系统是具有欲望、能力、选择等精神状态的实体,具有一定的自主性。主体试图自主、独立地完成任务,并能通过规划与环境互动以达到目标。多智能体系统主要研究逻辑上或物理上分离的智能体之间的协调智能行为,最终实现问题求解。

三、人工智能的应用领域

(1)解决实际问题

下棋程序是人工智能的一大贡献。这个程序中使用的一些技术,比如向前看几步,将复杂的问题分解成较小的问题。

(2)逻辑推理和定理证明

逻辑应该找到一些方法来关注与大型数据库相关的事实,并在新信息出现时纠正证明。寻找一个定理的证明或反证,不仅需要根据假设进行推导的能力,还需要大量的非正式工作,包括医学诊断和信息检索,这些都可以形式化为定理证明问题。

(3)自然语言处理

自然语言处理是人工智能在实际领域应用的典型例子。经过多年的努力,这一领域已经取得了显著的成果。目前该领域的主要课题是:如何在计算机系统中注入大量的常识,以生成和理解基于话题和对话场景的自然语言。

(四)人工智能在企业管理中的应用

刘在文章《机器能思考吗?》中提到了人工智能在企业管理中的应用。要搞清楚人类智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,做好智能软件的开发。

(E)人工智能在电子技术中的应用

沈先庆提出将人工智能和仿真技术相结合,将单片机硬件电路作为专家系统的知识源,建立单片机硬件配置专家系统,可以诊断故障,提高纠错能力。

人工智能技术也被引入计算机网络领域。计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术。随着网络的飞速发展,各种入侵手段层出不穷,单靠传统的防范手段已经不能满足实际需要。将人工智能技术应用于网络安全管理领域,大大提高了其安全性。马秀荣等人在文章《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中具体介绍了如何将人工智能技术应用于计算机网络安全管理,起到了很好的安全防范作用。

(6)人工智能在建筑行业的应用

人工智能已应用于建筑规划、排水、建筑工程管理等行业。例如大连理工大学的李等。利用LM神经网络对建筑结构的节点损伤进行识别,通过测量位移来预测节点损伤。史汉昌,清华大学等。开发了城市污水处理厂日常运行故障诊断专家系统。该系统采用正反向混合推理机制,并采用故障树的形式向用户揭示知识库中的知识组织形式,便于用户维护系统。现已在北京某污水处理厂使用。

四。结论

综上所述,人工智能广泛应用于各个领域。考虑到人工智能良好的发展和应用前景,我们应该更加努力地研究人工智能的理论,使其更好地为人类服务。

对人工智能的态度,作文3

从1956年开始,人工智能在美国诞生了50多年。长期以来,人工智能一直是普通人可望而不可及的,却吸引了无数科研人员贡献自己的才华。从麻省理工学院、卡耐基梅隆大学到IBM、本田、索尼,以及清华大学、中科院等国内科研院所,全世界很多实验室都在进行AI技术的实验。

随着时代的发展和信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,内容逐渐丰富,对人类发展具有划时代的意义。

1.什么是“人工智能”?“智能”来自拉丁语Legere,字面意思是采集(尤其是果实),收集,聚集,从中选择,形成一个东西。智慧就是从中选择,然后去理解、领悟和认识。正如Pamela McCordack在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》中指出的,复杂的机械装置和智能之间存在着长期的关系。自从几个世纪前神话中的巨型时钟和机械自动机出现以来,人们已经直观地将机器操作的复杂性与自身的一些活动联系起来。几个世纪后,新技术大大增加了我们制造的机器的复杂性。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,大大推进了研究社会中思维机器和计算机的工作。他也因此被称为“人工智能之父”。“人工智能”(AI)是一门研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿。因此,“人工智能”与计算机软件密切相关。一方面,各种人工智能应用系统都要通过计算机软件来实现;另一方面,许多智能计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。比如专家系统软件,机器游戏软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”。除了软件,还有硬件和其他自动化通信设备。人工智能(Artificial intelligence)是从思维、感知和行为三个层次,以及机器智能和智能机器,研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。

二、人工智能的研究领域人工智能是一门外向型学科,不仅要求学习它的人了解人工智能的知识,还要求有比较扎实的数学基础和哲学、生物学基础。只有这样,一无所知的机器才能模拟人的思维。因为人工智能的研究领域非常广阔,一般都是面向应用的。主要研究领域都有专家系统,人在哪里工作都可以用,因为人工智能最根本的目的是模拟人的思维。可以概括为八个字:机器智能,智能机器。1.机器智能。比如用电脑打印常用的报表,做一些常规的文字处理,都是程序化的操作,离智能化还很远。但是,用计算机给人治病,做病理诊断,开药,或者用计算机给机器治病,诊断故障,维修,都需要计算机具备人工智能。人工智能学科的一个重要分支是“专家系统”(ES),简称写论文。就是用计算机模拟、延伸、扩展专家的智力。具有人工智能的计算机应用系统,可以根据专家的知识和经验解决专业问题。如医疗诊断专家系统、故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可以列举很多其他的智能软件系统。如:机器智能软件、智能控制、智能管理、智能通讯软件等。比如IBM的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,这是计算机机器智能水平的荣誉记录,也是智能人工智能软件的成功范例。2.智能机器“智能机器”(简称IM)研究的是如何设计和制造具有更高智能水平的机器,尤其是更智能的计算机。现在的计算机,虽然经历了电子管、晶体管、集成电路、VLSI等几代发展。在技术和性能上都有了很大的进步。但是,原则上没有大的突破。通常,当人们使用电脑时,不应该只告诉他们:做什么?而且你必须详细正确的告诉电脑:怎么做?也就是说,人们要根据任务的需要,用合适的计算机语言设计相应的软件,编写面向任务的计算机应用程序,并正确操作计算机,加载和启动应用程序,使任务由计算机来完成。在这里,计算机本质上只是一个机械地、被动地执行人编制的应用程序指令的“电子奴隶”,而我不明白我为什么要做这项工作,也就是不知道:为什么?所以,它只是一个低智商,不聪明的人。

“电脑”。那么,如何设计制造一台高智能、高智能的“计算机”呢?这是人工智能另一方面的研究对象和课题任务。人们提出了关于新一代计算机的各种方案,如:用于知识和符号信息处理的“符号处理器”;基于知识库的具有推理能力的“知识信息处理器”;除了“智能计算机”还有很多其他的智能机器,比如基于人工神经网络和分布式结构的“连接器”,还有其他的数据流计算机和控制流计算机。如智能机器人、智能控制器、智能仪器、仪表、智能自动化装置、智能通讯装置、智能网络、智能汽车、智能玩具和各种智能家电。目前人工智能的主要研究内容有:分布式人工智能和多智能体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现和数据挖掘(从大量不完整、模糊和有噪声的数据中挖掘有用的知识)、遗传和进化计算(通过对生物遗传和进化理论的模拟揭示人类智能进化的规律), 人工生命(通过构建简单的人工生命系统并观察其行为来探索初级智能的奥秘),人工智能应用(如模糊控制、智能建筑、智能人机界面、智能机器人等。 ),等等。人工智能未来的研究方向主要包括:人工智能理论、机器学习模型与理论、不精确知识表示与推理、普通知识与推理、人工思维模型、智能人机界面、多智能体系统、知识发现与知识获取、人工智能的应用基础等。

三。总结人工智能是计算机科学、控制、信息论、语言理论、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互渗透发展起来的一门学科。其研究对象可概括为“机器智能和智能机器”,具体体现为思维、感知和行为三个层次,研究内容可分为机器思维和思维机器,应模拟眼睛,拓展人类智能。虽然人工智能的研究和应用已经取得了很多成果,但是距离全面普及应用还有很长的路要走,还有很多问题需要解决,需要多学科的研究专家共同创造。

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