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大脑与人工智能论文参考文献

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大脑与人工智能论文参考文献

智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

建筑智能化设计的相关探讨

【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用,在管理过程中,要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果,确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

【关键词】智能建筑;智能化系统;设计

一、建筑智能化系统的设计原则

(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的,因此,在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况,吸收开放的先进设计理念,以完善智能建筑功能的发挥。

(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念,将智能化系统的各个子系统相互隔离,以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行,由此提高系统运行的可靠性。

(三)标准化。随着智能化系统的快速发展,相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计,以方便系统的施工与维护。

(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能,确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统,其子系统又包含多种构件和设备,因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下,当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以,在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性,确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

二、建筑智能化系统的设计

(一)供电系统设计

智能化系统的子系统通常需要进行单独供电,因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电,在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电,而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站,也应当采用单独回路进行供电,以避免电路混用危害系统运行,如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电,以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

(二)接地系统设计

智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计,保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式:

1、联合接地方式,其在应用中需注意:由于计算机等设备的抗雷击性能不高,且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差,很可能会受到其他系统的干扰,所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω,所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

2、单独接地方式,在使用统一接地时主要利用自然接地体,若不再使用人工接地体其应当满足以下条件:接地电阻应当在1Ω以下,即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环,且闭合环英应当与地面保持以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点,因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

(三)智能化管理间与智能化竖井

通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求,在智能建筑智能化系统设计中,一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路,而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽,所以根据布线标准与规范,应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件,智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜,其周围要留设合理的安装与维护空间,其平面面积应当在5~10m2之间。

(四)综合布线系统设计

在综合布线系统设计中,一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆,以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内,其中水平布线电缆的最佳长度为90m,电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m,对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算:

C=(102-H)/ W=C-5

其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度,其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

三、目前智能建筑存在的问题

(一)国产化系统集成产品

现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司,如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权,这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。

(二)技术障碍

在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷,比如网络频宽的限制:数据传输量迅速增加和多媒体的使用,要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后,通讯空间的问题可获部分解决,但缺乏全面而完整的数据模型,各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾,很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性,以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题,但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话,就会导致无法使用更先进的通讯工具。

(三)人才缺乏

从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发),而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说,工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计,又懂施工方案的人,却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好,关系到工程的进度与质量。

智能建筑是高科技的产物,智能建筑学科是多学科的交叉和融汇,人才培养应该是多层次、多方位的,只有强调理论与实践紧密结合,设计与技术紧密结合,施工与产品紧密结合,才能培养出新一代的智能建筑人才。

四、结束语

智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑,无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理,都要进行优化控制,以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此,相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理, 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题,以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

参考文献:

[1] 翟伟盛,浅谈智能化系统管理及维护,消费导刊,2009年10期

[2] 金红峰,浅谈智能化系统管理及维护的一点心得,艺术科技,2007年03期

[3] 邵胜华,智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究,2010(7)

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人工智能成为作文的素材,那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文,供大家阅览!

人类思维与人工智能

摘要:人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。 关键词:人工智能 人类思维 发展

20世纪40年代以来,随着现代控制论、信息论和思维科学的发展,出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑,即电子计算机或人工智能。几十年来,人工智能迅速发展,已经更换了四代,即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前,正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。

人工智能的诞生发展,有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面:第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面,它打破了精神活动的神秘性,人脑思维活动之所以可以模拟,就在于它有其一定的物理机制和运动规律,证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面,人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用,提出了哲学和科学研究的新方向、新问题,如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。

在人工智能的研究中,伴随着思维模拟的巨大成就,出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的:看不到人工智能与人类智能,“机器思维”与人类思维的本质区别:

首先,人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分:用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能,把已接收的信息积累起来,以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用,以调节各方面信息,指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官,用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性,人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次,人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物,具有社会性。人在行动时要考虑

到由此引起的这样或那样的效果,人工智能只执行特定的指令,并不探求任务本身的社会意义,不会考虑到社会后果。再次,人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物,是人类在生理基础上的心理过程,是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置,并用软件方法等模拟人的思维活动,机器思维不是人类的精神活动,而是纯属无意识的机械的物理的过程。 一、人工智能的本质 人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式,所以根据控制论理论,运用功能模拟的方法,制造电脑模拟人脑的部分功能,把人的部分智能活动机械化,叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动,甚至在某些方面超过人脑的功能,但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。

二、人类思维

意识是人脑的机能,但人类意识一经产生,其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上,人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上,已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。

人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟,即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响,形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说,人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动,而且在某些方面还大大地优越于人脑,如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时,人工智能机还能代替人完成许多操作性工作,特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑,那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此,人工智能的发展已形成了人——机互补系统,大大地扩展了人的意识结构。

三、人工智能与人类思维的本质区别

人工智能是思维模拟,并非人的思维本身,决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来,认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。

(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。

(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题,进行发明创造。

(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力,但它同人脑相比,局部超出,整体不及。智能机器是人类意识的物化,它的产生和发展,既依赖于人类科学技术的发展水平,又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此,从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维,甚至会超过人的思维,电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。

四、人工智能产生和发展的哲学意义

(1)人工智能的产生和发展,有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性,证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。

(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明,思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性,它可从人脑中分化出来,物化为机械的、物理的运动形式,部分地代替人的思维活动。

(3)随着科学技术的发展,人工智能将向更高水平发展,反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展,对人类社会进步将起着巨大的推动作用。

结论:人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动,它能不断地提出新问题,发现新事物,并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行,机械的模拟人的意识活动,却毫不理解这一活动,更不会提出新的问题来。

总之,人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是,人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别,二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。

人工智能与人类智能

“人机对弈”实验

人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。

美国科学家艾什比认为,要制造一个综合能力的机器脑,在原则上没有什么问题,所需要的只是时间和技术进步。他强调,这种脑一旦制造出来,决不只是简单的机械执行和模仿,它还能够自己学习,发展自己的智慧。

还有一位科学家维纳认为,机器确实能制造得比其制造者更聪明。

他们都遵循了强人工智能观点:计算机不仅使智力工具,事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。

有一个著名的人机对弈实验:从20世纪90年代初期开始,美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动,卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日,卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕,卡斯帕罗夫第一次以比负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里,卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界,它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。

计算机是没有意识的

但我认为,计算机只不过是一个强有力的智力工具,人工智能的发展是有限度的,它可以不断接近人类智能,而永远不可能超过人类智能。

就拿这个实验来说,其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害,但是,它不会学习如何下棋,也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为,仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则,就是说,是人类智能决定了机器智能。

不仅如此,机器是连意识都没有的,更别谈其智能超过人类智能的了。

首先,世界是物质的,意识是物质的反映,意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的,意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现,意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识,因此,一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。

其次,人工智能是无意识的机械的物理的过程,不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界,而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动,能使人形成一个主观世界。

第三,辩证唯物主义在坚持物质决定意识,意识依赖于物质的同时,又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在:意识是能动的,具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映,表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时,决不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果,它是没有自觉性的。

第四,电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作,它不能输出未经输入的任何东西,所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式,反映事物的外部现象,而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作,选择建构,从而使感性认识上升到理性认识,把握事物的本质和规律,在反映规律的基础上,提出新概念,做出新判断,既有对当前的反映,又有对过去的追溯和对未来的预测,可以超越特定时空的限制,具有丰富的想象力和创造性。

第五,人工智能是机器进化的结果,没有社会性。人作为社会的存在物,人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且,生物必须经历一个生长过程,并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识,机器是没有生活历史的,所以它不可能有意识。不能说,“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。

但同时,机器智能虽是有限的,也永远不可能超过人类智能;但是,机器智能向人类智能的接近却是无限度的,机器智能可以无限逼近人类智能。

从可知论的观点来看,人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的,信息科技的发展是无止境的,人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其,完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器,完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则,就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。

从逻辑上讲,只要不是人为地进行限制和控制,随着人工信息处理机器的科技进步,也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器,即具有自我意识、主体意识的机器,在理论上对此是不应当有什么怀疑的。

但是,机器具有自我意识的问题,不仅仅是一个科学和技术的问题,而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展,是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题,必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说,机器能否具有主体性,是掌握和控制在人的手中的。所以,只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践,计算机的智能就始终不会超过人的智能,更谈不到统治人类了。

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人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料,欢迎阅读!

摘要:人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。

关键词:人类智能,人工智能,认知,心理学

人工智能技术无论是在过去,现在还是将来,都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇,随着生物技术的飞速发展,人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”,帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作,解脱人的繁重的脑力劳动,人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是,科学技术是一柄双刃剑,人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能,在未来的某一天,他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能,谁才是未来的传奇?

1.你在和谁说话?

“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表,而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么,我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙,我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?

. 人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式,所以根据控制论理论,运用功能模拟的方法心理学,制造电脑模拟人脑的部分功能,把人的部分智能活动机械化,叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。

. 人工智能技术的发展

几个世纪以来,人类依靠智慧,发明了许多机器,使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起,40多年来取得长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车,火车,飞机,收音机等等,它们模仿我们身体器官的功能,但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后,人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具,在以后的岁月中,无数科学家为这个目标努力着。1997年5月,IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作,计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现,使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能,而且在速度和准确性上大大超过人脑,它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能,而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。

. 人工智能的研究领域

人工智能是一种外向型的学科,也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维,因此,它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作,他就可以运用到那个领域。

现阶段主要研究领域有专家系统,机器学习,模式识别,自然语言理解,自动定理证明,自动程序设计心理学,机器人学,博弈,智能决定支持系统和人工神经网络等等。

2.机器真的可以思考吗?

机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式,正是“思考”这一人类的本质属性,使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工,并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑,在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上,来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点,心理学家和计算机学者进一步合作,通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展,所要求实现的职能愈加复杂,但最基本的方式还是逻辑推理和归纳,这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。

. 人类意识的本质

意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分,是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中,世界是包含意识的世界,万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界,没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在,世界和万物就有了生机和活力。

. 意识是与物质相对应的哲学范畴,与物质既相对立又相统一的精神现象。

意识是自然界长期发展的产物,由无机物的反应特性,到低等生物的刺激感应性,再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物,人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用,在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识,又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。

. 从意识的起源看,意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看,意识是客观存在在人脑中的反映。

意识是人脑对客观存在的反映:第一,正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二,无论是人的具体感觉还是人的抽象思维,都是人脑对客观事物的反映;第三,无论是人们对现状的感受与认识,还是人们对过去的思考与总结,以至人们对未来的预测,都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在,意识不仅能够正确反映事物的外部现象,而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在,意识能够反作用于客观事物,以正确的思想和理论为指导心理学,通过实践促进客观事物的发展。

. 人类意识与人工智能的关系

认知心理学和人工智能,是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论,心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系:

l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性,而只是把人脑作为一种信息处理的过程,包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程,就构成了人工智能或电脑。

l人工智能可以代替人的某些脑力劳动,甚至可以超过人的部分思维能力,随着现代科学技术的发展,它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力,而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂,都是以客观物质过程为基础的,而不是什么神秘的超物质的东西,人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟,它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。

l人工智能的产生和发展,深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明,思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性,它可从人脑中分化出来,物化为机械的、物理的运动形式,部分地代替人的思维活动。

随着科学技术的发展,人工智能将向更高水平发展,反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展,对人类社会进步将起着巨大的推动作用。

3. 人工智能的未来

人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学,人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能,诸如皮肤,毛发,骨骼等等,也就是说,人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能,人就可以完成人工生命的研究工作,人创造自己,这不但在科学上,而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。

在科学技术日新月异的今天,知识爆炸,科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷,随之而来的成果简直让人瞠目结舌,克隆、基因芯片、转基因等等,人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构,人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学,例如机器人做家务,带孩子,做司机,秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而,人类由于多种“性能”都不如机器人,反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”,挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景,未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源,并最终打败人类,成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。

人工智能的发展,也只能无限接近于人的智能,而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质,是模拟人类的思维过程,是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时,担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能,用于取代正在逐渐消逝的矿物能源,然而当原子能用于军事领域的时候,他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题,人类如何运用自己掌握的技术,才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术,而是我们自己本身。

【参考文献】

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4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年

5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年

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去google(谷歌)里面随便就找到了。

近日,我国首例“脑机接口”反应性闭环神经刺激系统植入手术顺利完成。该系统的植入,意味着我国具备自主知识产权的“脑机接口”高新技术产品已经走到了全方位临床使用前的最后一步。

据悉,闭环反应性神经刺激系统为“脑机接口”在临床领域的重要应用, 该技术通过将人工智能芯片植入颅骨,颅内电极植入脑内,昼夜无间断监测脑电节律,一旦预测到即将发生的癫痫就会启动外源性干扰节律,直接阻断致痫灶内的癫痫形成。

赛博朋克技术的又一次实现

对未来 科技 感兴趣的朋友应该对《赛博朋克2077》 游戏 不陌生,在 游戏 中,你可以体验到不同的“黑 科技 “带来的新鲜刺激感,例如机器人、AR、VR、仿生人、记忆移植技术、智能追踪武器等。而作为其中代表性的技术之一,仿生人技术与此次的脑机接口就有异曲同工之处。

仿生人 是将机械与人进行结合,人可以通过机械获得更好的能力,通过“读取”大脑的基本指令实现对机械的控制。

而脑机接口则要求我们不仅需要读取大脑中的信息,还需要可以“写入”,即除了能够感知信息之外,还要能做出反应。作为是一种用户界面,用户可通过计算机读取脑中的信息,经过计算处理,让信号转化为相关的反馈指令,计算机可以接受大脑传来的命令,或者也可以发送信号到大脑。

正如新闻所提到的,脑机接口不仅可以做到检测危险信号,同时还能对其进行干扰和阻止,从而防止危险行为发生。医疗领域有了脑机接口技术,更多的患者即将获得重生的希望。

脑机接口技术的发展历程

据悉, 脑机接口的形式,可按照在大脑中的采集位置分为非侵入、半侵入式和侵入式三种。 他们之间最大的区别是,是否对大脑采用有创口的手术方式来获取神经元信息。其中,非侵入式模式仅作用于头皮;而半侵入式则将设备植入头皮和大脑皮层之间;侵入式则完全植入大脑皮层。

脑机接口技术看似很科幻,其实早在20世纪,人们就已经开始对其进行研究了。

在20世纪70年代,人类第一次对面向运动功能的脑机接口进行研究,并证实了猴可以在闭环的操作性条件作用后快速学会并可以自由地控制初级运动皮层中单个神经元的放电频率。不过该阶段大多都是对动物进行研究,直到20世纪90年代,面向运动的脑机接口有了迅速的发展,人们可以通过技术实时捕捉神经信号,并控制外部设备。

得益于多年来对动物进行的实验基础,脑机接口技术逐渐应用到人体,早期的植入设备例如人工耳蜗等可以帮助用于恢复损伤的听觉、肢体运动能力和视觉等。

最令人印象深刻的是,在2014年巴西世界杯开幕式上,高位截瘫青年Juliano Pinto通过脑机接口技术逐渐恢复下肢运动功能,同时利用人工外骨骼技术驱动外骨骼机器人行走,从而实现开球。

在我国,浙江大学也曾在2020年完成了国内首例植入式脑机接口临床转化研究,患者可以利用大脑皮层信号精准控制外部机械臂与机械手,实现三维空间的运动。

近年来,随着脑机接口技术的不断发展,众多企业也开始在脑机接口领域布局。

说到脑机接口,马斯克投资成立的神经 科技 公司Neruallink公司可以算是该领域的代表企业了。Neuralink曾给实验猪的大脑表层植入过芯片,然后将猪的大脑运动无线传输到电脑上观察。他们还曾在猴子的手臂和手上植入了同一枚芯片,让猴子可以用意念控制光标移动,接住 游戏 里移动的乒乓球。

在对人体的“侵入式”脑机接口研究中,马斯克的Neuralink公司提供了更安全的方法,它让开颅的尺寸缩小到只有硬币大小,从而减少对大脑的创伤。

除了国外的 科技 公司,近年来,国内也出现了一批以脑机接口为主营业务的高 科技 企业,例如研究侵入式脑机接口方向的创立于2011年的博睿康 Neuracle公司,2016年创立的科斗脑机 科技 公司、2019年创立的宁矩 NeuraMatrix和优脑银河 Neural Galaxy,以及2021年创立的脑虎 科技 NeuroXess 等。利用脑机接口、人工智能等技术,为医疗、 娱乐 、生产等领域提供技术支持。

结尾

纵观脑机接口技术发展的几十年间,人类对脑机接口的研究从动物到人体,从微创到无创,从医疗领域到生活其他各领域,给人们的生活带来便利的同时,也存有一些担忧。毕竟脑机接口里植入的芯片,它不会有像人类一样的 情感 变化,在面对决定时只有算法决定下的执行,不会出现犹豫的情况。而人类是有 情感 的,一时的危险性意识行为可能只是想想而已,并未想要付诸行动。如果搭载了脑机接口可能就会直接执行该行为,给 社会 安全带来威胁。

参考资料:

2021人工智能论文参考文献

随着科学技术的发展,人工神经网络技术得到了空前的发展,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料,欢迎阅读!

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展,人工神经网络技术得到了空前的发展,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段,是人工智能的重要组成部分,并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾,并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展,各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作,已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支,对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今,经历了不同的发展阶段,并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用,解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络,到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义,综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性,其具有很强的并行结构以及并行处理的能力,在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性,对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力,因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强,能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟,而且近年来在硬件方面也得到了较大发展,提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

萌芽时期

在20世纪40年代,生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章,第一次提出了关于神经元的模型M-P模型,这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础,在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年,心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则,为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流,为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后,出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型,提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

低谷时期

在人工神经网络形成的初期,人们只是热衷于对它的研究,却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究,在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑,认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题,对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑,使神经网络的发展进入了低谷时期,但是在这一时期,专家和学者也并没有停止对神经网络的研究,针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型,并通过实验证明在满足一定的条件时,神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动,众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究,推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力,提出了各种不同的人工神经网络的模型,神经网络理论研究不断深化,新的理论和方法层出不穷,使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起,我国也迎来了相关理论研究的热潮,在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时,国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展,而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决,研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开,我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善,得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展,逐渐建立了光学神经网络系统,利用光学的强大功能,提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题,采取有效措施,提高超平面的光滑性,对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法,虽然保证了精度,但也加大了消耗,在一定程度上降低了神经网络的效率,因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步,提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展,当代信息处理工作越来越复杂,利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代,面对问题自动诊断和解决,能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题,在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析,对事物进行辨别和解释的一个过程,这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种,一种是统计模式识别,还有一种是结构模式识别,在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效,而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂,具有不可预测性,在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握,信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系,所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前,在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面,最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测,人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理,与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势,数据分析的稳定性和可靠性更强。

在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用,能够对高难度的非线性问题进行处理,对交通运输方面进行集成式的管理,以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题,促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展,人工智能系统将进入更加高级的发展阶段,人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代,但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题,在智能系统的各个领域中得到成功应用,今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋,冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展,1993(5):8-12,20.

[2]汤素丽,罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用,2009(10):59-61.

[3]李会玲,柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报,2009(5):44-46.

[4]过效杰,祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利,2004(1):22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学,2006.

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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学 经验 ,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验 报告 。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴,徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

[5]张廷,杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学,2009(11):133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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有《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》等等。据查询相关公开信息《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》均属于人工智能与会计电算化参考文献。受时代发展人工智能得以更加便捷系统地处理、呈现财务信息。这意味着人工智能将渐渐取代基层会计人员。

人工智能的论文参考文献

人工智能下财务会计向管理会计转型论文

在学习、工作中,大家都不可避免地会接触到论文吧,借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧,以下是我为大家整理的人工智能下财务会计向管理会计转型论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。

摘要:

随着人工智能在各领域的全面普及以及市场竞争的加剧,企业迫切需要通过应用管理会计来提高自身的管理水平和决策能力;另一方面,人工智能已代替人工完成繁杂、重复的基础财务工作,并自动收集和存储大量业财数据,使得大量财务人员能有更多时间和精力,通过利用、分析业财数据,转型参与到企业管理与决策之中,并为之提供有价值的信息。因此,人工智能背景下财务转型势在必行。然而目前,企业财务转型并不顺利,为此,本文在解析管理会计和财务转型内涵的基础上,深入研究了目前企业在财务转型过程中出现的问题和面临的困难,并探讨解决对策,希望能为推进企业财务转型提供参考与借鉴。

关键词:

人工智能;财务会计;管理会计;财务转型

引言:

在这个信息科技高速发展的时代,人工智能技术在各行业、各领域的应用越来越广泛,对企业的财务会计工作影响也很大,财务会计中简单又重复的基础工作已被人工智能逐渐取代,财务会计向管理会计的转型是必然趋势,但由于传统的财务会计思想根深蒂固,转型过程中困难重重,面临的问题也较多,转型整体推进较为缓慢,本文通过分析转型过程中出现的问题,研究解决对策,以推动企业加速向管理会计转型,更好适应新时代的发展。

一、管理会计的内涵及与财务会计的关系

管理会计(ManagementAccounting)是从传统的会计系统中分离出来的,是与财务会计并列的,着重给企业管理层提供合理决策建议,用来改善企业经营管理,提高企业经济效益的一个会计分支。管理会计是根据企业编制的计划、作出的决策以及不同的经济活动,运用管理会计的相关工具,参与到企业的规划、决策、评价等活动中,进而推动单位实现战略规划。,财务会计是对企业过去发生的经济业务或事项,用书面的形式进行确认、记录、计量和报告,为企业利益的不同相关方提供财务会计报告,因此财务会计是对外报告会计。而管理会计是以财务会计信息为基础,利用专门的工具方法分析处理业财数据,为企业的经济活动进行事前规划决策、事中监督控制、事后评价考核提供有效的信息,因此管理会计是对内会计,对于提高企业管理水平和决策能力都具有非常重要作用。

二、财务转型的内涵及必要性分析

(一)财务转型的内涵

财务职能转型是由原来的核算型会计转变为管理型会计,利用先进的信息技术,将会计人员从大量重复繁杂和基础的会计工作中解放出来,这样可以让会计人员有更多时间和精力参与企业的管理与决策活动,并为这些活动提供有价值的信息。如从事战略规划、项目决策、成本管理、业绩管理等那些具有高附加值、有创造性的工作,因此财务会计向管理会计转型是以信息技术为依托的,是信息技术发展的必然结果。企业财务转型的目标主要是为了有效地支撑企业经营活动的全过程,从而逐步由日常简单核算为重点的财务会计向以资源整合、决策支持为重点的管理会计转型,同时做到有效引导,积极协助有关部门能够对经营活动的全过程做到较好的价值管理,从而不断提升企业经济增加值。财务转型也不是一蹴而就可以完成的,需要有一个漫长的过程,是企业在不断自我变革中实现科学发展、可持续发展的必然过程。一般而言,财务转型的主要方向有以下几种:

1.战略财务模式

战略财务是将企业的长期目标和行动计划数字化为可预测的财务模型,假定在不同的经营、投资及筹资的条件下,模拟分析目标企业的经营盈利等情况,利用企业价值评估方法对企业和股东价值进行评估,让高层管理人员看到不同的战略对企业会产生不同的财务影响,从而选择对企业具有最佳财务战略的方案。在新的经济形势下,财务不能再被动的接受企业管理变革,因为企业的经营战略和财务战略的联系日益紧密,战略财务的模式也越来越被较多的企业所认可。

2.共享财务模式

共享财务模式是指集团公司将分布在不同地区或不同国家的经济业务,集中在财务共享中心来进行处理,这是一种常见的将财务工作和企业战略管理统一结合在一起的管理方式,对于促进更多的企业将其统一的财务业务以及相关工作结合在一起共同解决,如此不仅保证了会计记录和报告的规范、结构统一,提升了工作的效率,也在最大程度上推进集团企业资源的利用效率,在推进企业不断实施新的战略计划提供了有力的保障。对于促进企业的不断扩张以及海外市场的探索具有深刻意义。与普通企业的财务处理模式最大不同在于,财务共享服务中心可以利用其规模效应大大降低人力成本,提供工作效率,同时可以快速提高财务人员的`业务水平,进而提升企业的核心竞争能力。

3.精益业务管理财务

精益业务管理财务就是把财务逐渐延伸到业务工作中。财务部门利用业务部门的精益管理思想和财务管理思想进行高度融合,将财务部门的传统财务预算、会计核算和财务分析的职能部门转化为利润中心。通过精益化的成本核算,掌握生产环节的每个步骤或工序的具体成本组成,包括固定成本、可变成本以及生产纯成本和管理不善成本等,从而可以有针对性的提出有效节约成本的建议,进而达到指导或建议生产部门实施降低产品总成本的目的。财务部门可以针对生产环节实施前后进行产品成本差异分析,按照标准产品价格计算为企业多产生的利润。

(二)财务转型的必要性分析

1.企业当前的客观需求

21世纪,经济全球化以及新兴经济体的井喷,使得各国经济之间相互交融,增加了经济发展的复杂性。在此背景下,企业发展面临着诸多不确定因素,要求管理者对可能面临的风险做出准确的判断,同时要求企业不仅要具备强大的核心经营能力,还要具备一流的管理能力,企业要想提升这些能力,就需要财务部门从财务视角为企业管理与决策提供价值相关信息,因此,竞争倒逼企业迫切需要财务转型,即由核算型会计转为管理型会计,加强对管理会计的应用,提升企业经营管理能力。

2.会计核算方式发展为转型提供了条件

自计算机普及以来,经过几十年的高速发展,特别是财务处理软件的应用,对各种会计信息进行加工处理,甚至开始运用编程来实现某些数据的自动分类和归集,为管理会计的应用提供了大量、有价值的数据,为管理会计的应用奠定了基础,因此财务会计向管理会计转型的基础条件之一已经具备。

3.人工智能的应用为财务转型提供了条件

近年来,人工智能开始广泛应用于会计领域,计算机人工智能自动完成日常会计核算工作,诸如自动生成凭证、利用AI图片识别技术来对原始单据进行初步审核、批量文件处理等,节省出大量财务人员,使他们能把更多的时间和精力放在对经营活动的分析和预测上,即放在管理会计上,因此人工智能在财务会计领域的应用为财务转型提供了另一个条件。当企业既有内在需求,又有外在条件时,财务会计向管理会计转型成为必然。

三、目前企业财务转型面临的问题

(一)对财务转型重视程度不够

在多数企业中,一般地,核心部门是销售、研发等部门,而财务部门处于非核心职能部门地位。财务部门在企业经营决策中的参与度较低,一些企业管理者对会计的认识还停留在记账、核算、报税等初级层面。由于领导层对管理会计的重要性认识不够充分,导致目前财务会计向管理会计转型困难重重,特别是部门之间的配合工作推动困难比如人事部门并不能从相关人员安排和岗位设置上进行很好的配合,业务部门也会狭隘的认为财务转型使得业务部门的工作量增加,并对财务人员深度介入业务有抵触情绪;财务部门人员也感觉难以取得相关业务数据,理解不了业务实质,很难进行深度挖掘和分析,打消了主动参与财务转型的积极性。最终结果是财务转型工作流于形式,管理会计信息没有在企业经营决策中发挥实质作用。

(二)缺乏开展管理会计工作的相关机制

要想深度发挥管理会计的优势,必须大力推进业财融合,将财务工作嵌入业务前端,从事后管控前移至事前规划、事中管控,做到财务全流程参与,及时发现业务流程中出现的风险,并及时有效进行风险管理。但是由于业务部门和财务部门关注的绩效指标天然存在差异,财务部门往往比较关注资产负债表、投资收益率、预算执行情况等企业整体性的经营指标。而业务部门则重点关注销售额、市场占有率、款项回笼情况等。并且,财务部门比业务部门更关注风险防控,而业务部门为了做大销售,往往愿意冒更大的风险进行大规模赊销活动,拓展业务。这些都会导致业财融合工作中出现互相争执不下,甚至出现冲突和摩擦,最终影响财务转型的效果。导致该问题的主要原因在于企业缺乏业务与财务部门对接机制,缺乏必要的开展管理会计工作的制度安排,即缺乏必要的业财融合制度安排。

(三)专业管理会计人才缺乏

当前我国低层次的财务会计人才已明显过剩,但是复合型管理人才却十分紧缺。在当前人工智能时代,要想胜任专业的管理会计工作,不仅需要厚实的专业知识功底,还要精通信息技术、统计学、运筹学等相关知识,更需要熟悉企业的相关业务流程。企业现有的财务人员本身就不多且水平有限,能够熟悉业务并且熟练运用大数据技术开展管理会计工作的人才更是十分稀缺,这也是制约财务转型的一个重要因素。

(四)信息化建设水平不足

目前一些规模较大的企业都有诸多信息系统,分属不同的业务线和不同部门,且各系统的软件厂商也不同,分别产生各领域的数据和报表,相互独立,不同系统之间没有有效衔接,产生大量信息孤岛,造成数据传输效率低、抽取困难,准确性较差,数据之间相关性较弱。而财务转型要求信息口径统一的数据,且需要这些数据能够实施共享,这样财务部门才能实时获取并处理分析这些数据,以获取价值相关信息,为管理层决策提供依据,因此信息化建设的不足降低了管理会计信息对经营决策的支撑作用,甚至对决策造成负面影响。

四、推进企业财务转型的对策建议

(一)企业领导重视,强化财务转型意识

企业财务转型不仅仅是财务部门自己的事情,而是需要得到企业各层级各部门的大力支持配合,这更是对企业综合管理行为的重塑,将影响着企业的组织、流程、制度、业务等方方面面。领导层的重视是财务转型顺利落地的重要保障,因此企业应将财务转型作为“顶层”设计,必须得到“一把手”的高度重视,必须在企业宏观层面建立财务转型意识。由企业高层领导牵头,统筹协调,自上而下推进转型工作,减少实施阻力,最大程度形成合力,为财务转型创造良好的氛围。同时,财务人员也要自觉提高转型意识,认识到财务转型的重要性和必然性,提高参与转型工作的积极性,提升自身综合素质,在时代的变革浪潮中主动进行角色转换升级。

(二)优化激励机制,促进业财融合

为减少财务转型落实过程中各部门之间的冲突和阻力,企业应建立确保管理会计工作开展的相关制度,如业务部门与财务部门对接机制,促使业务部门与财务部门沟通协作,推进业财融合。此外,企业还应优化完善现有的激励考核机制,特别是考虑一些跨部门工作人员的实际情况,将个人绩效与协作绩效挂钩,使相关各方利益都得到尊重和保障,鼓励员工勇于担当,主动作为。充分调动各方人员参与的积极性,信息共享,相互合作,增强层级及部门间的配合度,深度推动业财融合,为财务转型创造良好激励条件。在具体考核指标的设置上,对于一些部门考核指标之间有冲突的,应增进部门协调,完善考核体系,做到部门利益与企业整体利益统一;既要考虑本部门员工完成本职工作,又要兼顾为其他部门提供的协助和支持。让员工能实实在在享受到企业价值增值带来的成果,提升员工工作价值感,留住和吸引优秀人才,积极鼓励员工攻坚克难,提升效率,加快推进业财融合和财务转型。

(三)加强学习培训,更新财务人员知识结构

在财务会计向管理会计转型及业财融合的变革中,财务部门扮演的是发起人角色,财务人员必须主动学习、主动改变。在知识结构方面,除了原有的财务会计专业知识外,财务人员还需要学习和了解的领域主要有:管理会计知识,如量本利、盈亏平衡点、作业成本法等分析方法;企业管理、企业战略相关知识,拓宽视野,培养大局思维;了解行业的现状及发展趋势,熟悉本企业业务流程、深刻理解业务本质;大数据分析相关技能,如数据库软件ACCESS、统计软件SPSS、基本编程Python等。学习形式可以灵活多样,比如针对性的培训、讲座、引进高端复合型人才对原有财务团队进行传帮带、部门内部及甚至跨部门轮岗交流等等。财务人员应主动学习,向管理型、价值创造型、决策型复合人才转变,实现职业生涯的华丽转身。

(四)健全信息系统,为财务转型提供数据支撑

健全的信息系统有助于财务转型的顺利实施,提升企业的价值创造能力和竞争优势。企业应对现有的信息系统进行全面细化梳理和高效整合,并实现对数据信息的专业化术语及数据口径的标准统一,规范管理流程,完善管理制度,提高数据准确性及相关性;各部门子系统之间要实现无缝衔接和有效传输,真正打破信息孤岛和信息壁垒,确保各类信息共享互通,保障信息的全面性、多样性、及时性,全面提供信息质量,为财务转型工作开展夯实数据基础,从而为企业的经营决策提供更有效的信息支撑。人工智能时代背景下,财务会计向管理会计转型已经刻不容缓,而转型工作的具体落实则需要采取科学有效的策略。本文在深入研究了目前企业在财务转型过程中存在的问题和面临的困境的基础上,提出了只有树立转型意识、促进业财融合、更新财务人员知识结构、完善信息系统才能实现转型工作的顺利推进,拓展财务的工作领域,提升财务工作水平,创造财务工作价值。随着我国经济的不断发展,以及信息技术、人工智能等在企业的不断应用,未来企业在财务转型过程中还会遇到各种各样的困难和问题,但是管理会计的应用是必然的,未来还需要我们不断发现问题,并及时探讨解决对策,为推动企业健康稳步发展建言献策。

参考文献:

[1]丁双奎.人工智能背景下财务会计向管理会计转型分析[J].中国乡镇企业会计,2021(07):162-163.

[2]马怀玉.基于人工智能时代的财务会计向管理会计转型研究[J].企业改革与管理,2021(12):182-183.

[3]张颖.人工智能下财务会计向管理会计转型[J].纳税,2021,15(19):69-70.

[4]程燕茹.人工智能时代财务会计向管理会计的转型探讨[J].现代商业,2021(16):166-168.

[5]丁建华.人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].纳税,2021,15(19):57-58.

[6]王宏翆.浅谈人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].商业会计,2020,02(b):200-201

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。以下是我精心整理的人工智能的利与弊论文的相关资料,希望对你有帮助!

摘要:自1956年人工智能诞生起,几十年的发展让其有了许多的进步,并广泛用于机器视觉,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学等各大领域,并且与人类生活联系越来越紧密。在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法,人工智能是否会战胜人类智能,现在还存在广泛的争论。本文从人工智能的概况,应用领域与人类生活的联系等方面讨论,联系有关理论,认为人工智能的发展需要在人类智能可控的范围内进行。

关键字:人工智能 超越 人类智能 退化

一.人工智能的概况

(一)人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

(二)人工智能的兴起

1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设,认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。 Minsky从心理学的研究出发,提出了框架知识表示方法。到80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论。以McCarthy和Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的,它的目标是让机器模仿人,认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则

来定义,因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器,来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

(三)人工智能的发展状况

1956年,Samuel研制了跳棋程序,它在1959年击败了Samuel本人

1959年美籍华人学者、洛克菲勒大学教授王浩 自动定理证明

1976年 “四色定理”的证明

1977年,曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大学青年学者费根鲍姆

(),在第五届国际人工智能大会上提出了”知识工程”的概念 1976年美国斯坦福大学肖特列夫开发医学专家系统MYCIN

80年代,AI 被引入了市场,并显示出实用价值

1997年 “深蓝”

2011年9月,在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上,一个“聪明机器(Cleverbot)”成功过近800名观众,使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天,聊天的对象可能是“聪明机器人”,也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个

大屏幕上,1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果,超过的观众 把人与“聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话“聪明机器人”的发明 者、英国人罗洛·卡彭特很高兴地告诉记者:“过一半以上观众,你可以说聪明机器人算是通过了"图灵测试"

二.人们对人工智能的依靠

(一)人工智能主要应用领域

目前人工智能主要的应用领域在机器视觉(指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别),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,语言和图像理解,遗传编程等。

(二)人们生活与人工智能的密切关系

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„„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。

在美国硅谷,尼古拉斯·亚宁早上起来准备去上班,到公司需要40分钟车程。这位在Google工作的技术员走向他的Lexus汽车。汽车即将驶上加州拥挤的高速路,此时他的“司机”———汽车开始掌控大局。亚宁的这辆车是Google正在实验的自动驾驶汽车,安装有复杂的人工智能技术,使得他可以放松地坐在驾驶座上充当乘客。

在马萨诸塞州贝德福特的iRobot公司,一名参观者看着5英尺高的机器人爱娃小心翼翼地行走在大厅里,躲避着周围的障碍物———包括人类。今年年底它将开始自己的第一份真正工作———远程医疗助手,让数千英里之外的专家通过安装在它“头”上的视频屏幕给医院的病人看病。当医生准备看望下一位病人时,他只需点击电脑地图上的新位置。爱娃根据地图找到并赶往下一个病房,它还会自己乘坐电梯。

在华盛顿普尔曼,华盛顿州立大学的研究者们正在给“智能”房间安装上感应器,使之能够根据需要自动调节房间的光线,监控住户的一切活动,包括他们每天睡眠多少小时,锻炼多少分钟。听上去有点像是被监禁,但事实上,倡导者们认为这样的技术就像一个富有爱心的保姆:智能房屋可以帮助老年人,尤其是有身体或智力障碍的老人过上独立的生活。

从今年夏天在火星登陆的好奇号太空探测器,到仪表盘能够与人对话的汽车,再到智能手机,人工智能正在改变我们的生活———有时候以一种显而易见的方式,更多的时候,我们甚至没有意识到它的存在。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;告诉驾驶员什么时候越过了道路中央的分道线。

甚至连烤面包机也即将加入人工智能革命。你可以将一个面包放进去,用智能手机拍张照片,手机将把所有需要的信息传送给烤面包机,指导它如何将面包烤得恰到好处。

从某个方便说,人工智能几乎无处不在,从控制数码相机的光圈和快门速度的智能感应器,到干衣机中的温度和湿度探测器,再到汽车中的自动泊车功能。更复杂的应用还在源源不断地走出实验室。

三.人工智能的弊端

(一)关于人工智能超越人类智能的假说

人工智能只可以作为人类智能的补充,但是人工智能的发展速度远远超过人类智能的发展速度,即根据进化论来说人工智能的进化速度比人类智能进化得快许多。由于人工智能起步较低,故现在和人类智能有一定差距,但其表现出了在局部超越了人类智能的现状,让人有理由相信人工智能超越人类智能只是时间上的问题。

人工智能超越人类智能论据有:一是达尔文进化论;二是类比人类的创造性即由于人类智能的不断探索欲会把自己独有创造赋予人工智能,这会导致人工智能战胜人类智能;三是“量变质变定律”人工智能不断的在某些领域超越人类智能,最终将在质上战胜人类智能。

其代表人物有四川大学社科系教授王黔玲从世界观角度提出的“人工智能将超越人类智能”的论断。华东师范大学哲学系教授郦全民认为在好奇心的驱使下,在不前进就会落后的“象棋皇后”效应的作用下,人类不会停止对比自己先进的更高的智能系统的探索。而进化法则又不可违背,将使得进化之链朝着超越人类的方向发展。因此地球上出现超越人类的高智能物种是进化的必然。代维也大胆预测“人工智能将在不远的将来战胜人类智能,但会有自己的存在方式,不会对人类构成威胁”。约翰·麦卡锡——人工智能之父认为“没有理由相信我们不能写出一个能使电脑像人一样思考的公式。”斯蒂芬·霍金 说过“在我看来,如果非常复杂的化学分子可以在人体内活动并使人类产生智慧的话,那么太阳复杂的电子电路也可以使计算机以智能化的方式采取行动。”德国班贝克大学心理学教授德尔纳认为“有灵魂的机器是存在的。”

(二)人类退化的假说

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

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推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡等。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。

四.结语

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。 参考文献:

【1】史忠植. 高级人工智能(第二版). 科学出版社, 2006.

【2】玛格丽特·博登,人工智能哲学,上海译文出版社2001-11-01

【3】 Russell S., Peter Norvig,人工智能——一种现代方法(第二版)北京:人民邮电出版社, 2004 【4】史忠植. 智能主体及其应用.科学出版社,2000.

【5】 叶世伟, 史忠植 译. 神经网络原理(Simon Haykin: Neural Networks) . 机械工业出版社,2004.

【6】蔡自兴,徐光佑,人工智能及其应用(第三版). 北京:清华大学出版社,2003年

【7】卢格尔,人工智能,机械工业出版社,2009-03-01

【8】CarolynAbate,人工智能改变生活,南方都市报,2012-09-30

【9】门泽尔,机器人的未来,上海辞书出版社,2002年

【10】钱学森,关于思维科学,上海人民出版社,1986

【11】钱铁云,人工智能是否可以超越人类智能?,科学社会与辩证法,2004

【12】代维,人工智能VS人类智能。20年后谁称雄,青年探索,2002

【13】姜长阳,人类正在退化,自然辨证法研究,2000年11期

只要谈及科技对人类的意义,有一个词语出语率颇高――“双刃剑”。即科技在给人们带来便捷、舒适和高质量生活的同时,也不可避免地会带来诸多弊端。在这种种弊端中,有看得见的,如环境污染;而更多的则是看不见的,如科技对文化的冲击。

有关科技的利与弊,近年来舆论界一直争论不休,莫衷一是。这一现象也直接反映在了高考语文试题中――连续几年的高考作文都涉及到这一话题,且有逐年增多的趋势。

据统计,在近几年高考作文中讨论最多的话题是“科技对文化(尤其是传统文化)的冲击”――即科技会不会对文化构成冲击?又会构成什么样的冲击?如2012年高考湖北卷作文题就提供了这样一则材料:

语文课堂上,老师在讲到杜甫《春望》“烽火连三月,家书抵万金”时,不无感慨地说:“可惜啊,我们现在已经很难见到家书了,书信这种形式恐怕要消失了。”学生甲:“没有啊,我上大学的表哥就经常给我写信,我觉得这种交流方式是不可替代的。”学生乙:“信息技术这么发达,打电话、发短信、写邮件更便捷,谁还用笔写信啊?”学生丙:“即使不用笔写信,也不能说明书信消失了,只不过是书信的形式变了。”学生丁:“要是这样说的话,改变的又何止是书信?社会发展了,科技进步了,很多东西都在悄然改变。”……

诚然,电话、短信、邮件在带给我们方便、快捷的同时,也消减了我们生活中的诗意。可是我们不妨思量一下,“云中谁寄锦书来”或许能带给我们诗意和遐想,可在“烽火连三月”的情况下,恐怕还是一条快捷的短信更让人放心。因此,我们要充分考虑到两者的得失,对如何处理好科技与文化的关系作出深刻的反思:是为了保存传统的美好而抱残守缺,还是为了方便快捷就抛弃传统?是在传统的树干上嫁接上时尚的枝条,还是在崭新的文化中打上旧补丁?笔者想:应该思考这类问题的绝不仅仅是我们的中学生,更有我们的决策者、我们的专家,甚至我们每一个普普通通的公民。反思永远强于抱怨,只有总结反思,才能使我们的下一步走得更好,走得更稳健,从而一步步接近我们理想中的伊甸园。

与此一脉相承的是2014年高考广东卷的作文题。所不同的是广东卷的材料放弃了书信与手机,取而代之的是黑白胶片与数码技术:

黑白胶片的时代,照片很少,只记录下人生的几个瞬间,在家人一次次的翻看中,它能唤起许多永不褪色的记忆。但照片渐渐泛黄,日益模糊。数码技术的时代,照片很多,记录着日常生活的点点滴滴,可以随时上传到网络与人分享。它从不泛黄,永不模糊,但在快速浏览与频繁更新中,值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。

黑白胶片与数码技术就像尺素与短信、马车与高铁、书法与“键谈”、远足与网游、品茗与快餐,品评它们又岂是一个“利”字或“弊”字可以概括的?这当中,掺和有科技的因素,有文化的因素,有传统的因素,有心理习惯的因素……其实,人们最希望拥有的是现代科技的便捷加上传统文化的醇香,而这恰如鱼与熊掌,兼而得之实在不易。

高考作文涉及到的又一方面的话题是“科技对传统审美观念的冲击”。如2014年高考辽宁卷作文题提供了这样一则材料:

夜晚,祖孙二人倚窗远眺。“瞧万家灯火,大街通明,霓虹闪耀,真美!”男孩说,“要是没有电,没有现代科技,没有高楼林立,上哪儿看去?”老人颔首,又沉思摇头:“可惜满天繁星没有了。沧海桑田,转眼之间啊!当年那些祖先,山洞边点燃篝火,看月亮初升,星汉灿烂,他们欣赏的也许才是美景。”

读罢这则材料,笔者觉得:如果“当年那些祖先”能够“穿越”回来,即便他们依然认为篝火、明月、星汉是大自然中最美丽的景观,但他们还乐意栖居在山洞里燃着篝火欣赏那满天繁星吗?现代科技早已潜入到了人们的灵魂深处,纵然我们会偶尔生出几许怀旧的情愫,那不过是我们在内心珍存的原始记忆陨落时的惆怅,纵然我们心向往之,也未必愿意返璞归真。在现代社会中,像陶渊明、梭罗这些真正倾心于自然的隐者已经很难寻觅了。

高考作文所涉及的有关科技的材料,还触及到了近乎于“科幻”的话题。如2014年高考天津卷的作文材料,讲的是一则带有几分科幻色彩的故事,揭示了现代科技给人带来的“荒诞感”:

也许将来有这么一天,我们发明了一种智慧芯片,有了它,任何人都能古今中外无一不知,天文地理无所不晓。比如说,你在心里默念一声“物理”,人类有史以来有关物理的一切公式、定律便纷纷浮现出来,比老师讲的还多,比书本印的还全。你逛秦淮河时,脱口一句“旧时王谢堂前燕”,旁边卖雪糕的老大娘就接茬说“飞入寻常百姓家”,还慈祥地告诉你,这首诗的作者是刘禹锡,这时一个金发碧眼的外国小女孩抢着说,诗名《乌衣巷》,出自《全唐诗》365卷4117页……这将是怎样的情形啊!

不知道是否真的有那么一天,不知道这样的情形是否真的会出现,也不知道这样的情形出现究竟是喜是悲。

平心而论,科技带给我们的永远是利大于弊,否则我们绝不会视之为“第一生产力”,也不会有那么多仁人志士为科技献身,为科技发展不遗余力了。我们现在要探究的是在发展科技的同时怎样将它的负面效应降到最低,乃至使之成为促进文化传承与发展的助力;而不是因噎废食,视科技为文化的宿敌,甚至视若洪水猛兽――而承担这一重任的主力,将会是今天走上考场的一代青年。从这一意义上看,让他们先写这样的文章真的很有价值。想必“科技”这一话题在随后的高考作文中仍会有一定的地位。

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