由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。
Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。推荐两本有意思的书，一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》 ---------------------------------------------------------------------<从CSDN上转载的> 机器学习与人工智能学习资源导引 我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍，也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料，人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类： 首先是两个非常棒的 Wikipedia 条目，我也算是 wikipedia 的重度用户了，学习一门东西的时候常常发现是始于 wikipedia 中间经过若干次 google ，然后止于某一本或几本著作。 第一个是“人工智能的历史”（History of Artificial Intelligence），我在讨论组上写道： 而今天看到的这篇文章是我在 wikipedia 浏览至今觉得最好的。文章名为《人工智能的历史》，顺着 AI 发展时间线娓娓道来，中间穿插无数牛人故事，且一波三折大气磅礴，可谓"事实比想象更令人惊讶"。人工智能始于哲学思辨，中间经历了一个没有心理学（尤其是认知神经科学的）的帮助的阶段，仅通过牛人对人类思维的外在表现的归纳、内省，以及数学工具进行探索，其间最令人激动的是 Herbert Simon （决策理论之父，诺奖，跨领域牛人）写的一个自动证明机，证明了罗素的数学原理中的二十几个定理，其中有一个定理比原书中的还要优雅，Simon 的程序用的是启发式搜索，因为公理系统中的证明可以简化为从条件到结论的树状搜索（但由于组合爆炸，所以必须使用启发式剪枝）。后来 Simon 又写了 GPS （General Problem Solver），据说能解决一些能良好形式化的问题，如汉诺塔。但说到底 Simon 的研究毕竟只触及了人类思维的一个很小很小的方面 —— Formal Logic，甚至更狭义一点 Deductive Reasoning （即不包含 Inductive Reasoning , Transductive Reasoning (俗称 analogic thinking）。还有诸多比如 Common Sense、Vision、尤其是最为复杂的 Language 、Consciousness 都还谜团未解。还有一个比较有趣的就是有人认为 AI 问题必须要以一个物理的 Body 为支撑，一个能够感受这个世界的物理规则的身体本身就是一个强大的信息来源，基于这个信息来源，人类能够自身与时俱进地总结所谓的 Common-Sense Knowledge （这个就是所谓的 Emboddied Mind 理论。 ），否则像一些老兄直接手动构建 Common-Sense Knowledge Base ，就很傻很天真了，须知人根据感知系统从自然界获取知识是一个动态的自动更新的系统，而手动构建常识库则无异于古老的 Expert System 的做法。当然，以上只总结了很小一部分我个人觉得比较有趣或新颖的，每个人看到的有趣的地方不一样，比如里面相当详细地介绍了神经网络理论的兴衰。所以我强烈建议你看自己一遍，别忘了里面链接到其他地方的链接。 顺便一说，徐宥同学打算找时间把这个条目翻译出来，这是一个相当长的条目，看不动 E 文的等着看翻译吧:) 第二个则是“人工智能”（Artificial Intelligence）。当然，还有机器学习等等。从这些条目出发能够找到许多非常有用和靠谱的深入参考资料。然后是一些书籍 书籍： 1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P 2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）。 3. 《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。 4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。 5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。 6. 《Managing Gigabytes》，信息检索好书。 7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，参考书吧，比较深。 相关数学基础（参考书，不适合拿来通读）： 1. 线性代数：这个参考书就不列了，很多。 2. 矩阵数学：《矩阵分析》，Roger Horn。矩阵分析领域无争议的经典。 3. 概率论与统计：《概率论及其应用》，威廉·费勒。也是极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的。于是讨论组里的 Du Lei 同学推荐了《All Of Statistics》并说到 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。 4. 最优化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书。《Convex Optimization》凸优化的参考书。此外还有一些书可以参考 wikipedia 上的最优化方法条目。要深入理解机器学习方法的技术细节很多时候（如SVM）需要最优化方法作为铺垫。 王宁同学推荐了好几本书： 《Machine Learning, Tom Michell》, 1997.老书，牛人。现在看来内容并不算深，很多章节有点到为止的感觉，但是很适合新手（当然，不能"新"到连算法和概率都不知道）入门。比如决策树部分就很精彩，并且这几年没有特别大的进展，所以并不过时。另外，这本书算是对97年前数十年机器学习工作的大综述，参考文献列表极有价值。国内有翻译和影印版，不知道绝版否。 《Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates et al》. 1999老书，牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。 《Pattern Classification (2ed)》, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork大约也是01年左右的大块头，有影印版，彩色。没读完，但如果想深入学习ML和IR，前三章（介绍，贝叶斯学习，线性分类器）必修。 还有些经典与我只有一面之缘，没有资格评价。另外还有两本小册子，论文集性质的，倒是讲到了了不少前沿和细节，诸如索引如何压缩之类。可惜忘了名字，又被我压在箱底，下次搬家前怕是难见天日了。 （呵呵，想起来一本：《Mining the Web - Discovering Knowledge from Hypertext Data》 ） 说一本名气很大的书：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。Weka 的作者写的。可惜内容一般。理论部分太单薄，而实践部分也很脱离实际。DM的入门书已经不少，这一本应该可以不看了。如果要学习了解 Weka ，看文档就好。第二版已经出了，没读过，不清楚。 信息检索方面，Du Lei 同学再次推荐： 信息检索方面的书现在建议看Stanford的那本《Introduction to Information Retrieval》，这书刚刚正式出版，内容当然up to date。另外信息检索第一大牛Croft老爷也正在写教科书，应该很快就要面世了。据说是非常pratical的一本书。 对信息检索有兴趣的同学，强烈推荐翟成祥博士在北大的暑期学校课程，这里有全slides和阅读材料： maximzhao 同学推荐了一本机器学习： 加一本书：Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。最后，关于人工智能方面（特别地，决策与判断），再推荐两本有意思的书， 一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》 另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》 不同于计算机学界所采用的统计机器学习方法，这两本书更多地着眼于人类实际上所采用的认知方式，以下是我在讨论组上写的简介： 这两本都是德国ABC研究小组（一个由计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团体）集体写的，都是引起领域内广泛关注的书，尤其是前一本，后一本则是对 Herbert Simon （决策科学之父，诺奖获得者）提出的人类理性模型的扩充研究），可以说是把什么是真正的人类智能这个问题提上了台面。核心思想是，我们的大脑根本不能做大量的统计计算，使用fancy的数学手法去解释和预测这个世界，而是通过简单而鲁棒的启发法来面对不确定的世界（比如第一本书中提到的两个后来非常著名的启发法：再认启发法（cognition heuristics）和选择最佳（Take the Best）。当然，这两本书并没有排斥统计方法就是了，数据量大的时候统计优势就出来了，而数据量小的时候统计方法就变得非常糟糕；人类简单的启发法则充分利用生态环境中的规律性（regularities），都做到计算复杂性小且鲁棒。 关于第二本书的简介： 1. 谁是 Herbert Simon 2. 什么是 Bounded Rationality 3. 这本书讲啥的： 我一直觉得人类的决策与判断是一个非常迷人的问题。这本书简单地说可以看作是《决策与判断》的更全面更理论的版本。系统且理论化地介绍人类决策与判断过程中的各种启发式方法（heuristics）及其利弊（为什么他们是最优化方法在信息不足情况下的快捷且鲁棒的逼近，以及为什么在一些情况下会带来糟糕的后果等，比如学过机器学习的都知道朴素贝叶斯方法在许多情况下往往并不比贝叶斯网络效果差，而且还速度快；比如多项式插值的维数越高越容易 overfit，而基于低阶多项式的分段样条插值却被证明是一个非常鲁棒的方案）。 在此提一个书中提到的例子，非常有意思：两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。第一组做了详细的数学分析，建立了一个相当复杂的抛物线近似模型（因为还要考虑空气阻力之类的原因，所以并非严格抛物线），用于计算球的落点，以便正确地接到球。显然这个方案耗资巨大，而且实际运算也需要时间，大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内，所以 computational complexity 对于生物来说是个宝贵资源，所以这个方案虽然可行，但不够好。第二组则采访了真正的运动员，听取他们总结自己到底是如何接球的感受，然后他们做了这样一个机器人：这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做，等到比较近了才开始跑动，并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变，后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点；整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球，然后根据视线角度来调整跑动方向？实际上人类就是这么干的，这就是 heuristics 的力量。 相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说，这本书的理论性更强，引用文献也很多而经典，而且与人工智能和机器学习都有交叉，里面也有不少数学内容，全书由十几个章节构成，每个章节都是由不同的作者写的，类似于 paper 一样的，很严谨，也没啥废话，跟《Psychology of Problem Solving》类似。比较适合 geeks 阅读哈。 另外，对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书（以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本），对自己在生活中做决策有莫大的好处。人类决策与判断中使用了很多的 heuristics ，很不幸的是，其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的，并不适合于现代社会，所以了解这些思维中的缺点、盲点，对自己成为一个良好的决策者有很大的好处，而且这本身也是一个非常有趣的领域。 （完）
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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2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
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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清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
1、Neurocomputing是Elsevier旗下的SCI期刊。2、该期刊主要关注领域包括神经网络、机器学习等人工智能领域热门话题。随着人工智能领域越来越受到学术界的关注，该期刊的关注程度和影响力也在逐步提升。
回答第一个问题：1、《中国科技信息》杂志的友情链接：《科学在线》（中国）《科学》《自然》《美国科学家》《科学美国人》《今日物理学》《柳叶刀》《细胞》《英国医学杂志》《建设科技》《机械工程》• 大学学报2、本刊读者定位分析：一群分布在上海、北京、广州、深圳等大中型城市或经济发达城市的科技人才。其中包括高科技企业、研究机构、外商投资企业以及国营大企业中的以知识、头脑创业的中高层管理者和专业技术人员。其中大专以上学历占，高中级管理者和技术人员占 (以上是北京零点调查公司对本刊读者的调查结果。调查还表明，读者与读本刊的第一目的是获得新理念、新理论、新数据。这说明本刊已成为社会精英解读“知识就是力量”、“科技是第一生产力”一种独一无二的科技商业媒体。值得注意的是，拥有决策权的管理者和拥有建议权的专业技术人员共同关注一本科技杂志，这对双方就某一技术的价值达成共识起到了桥梁作用。看看这些可以想到它在中国的知名度有多大拉。回答第二个问题：1、《中国律师》、《中国书网》、《工学新闻快报》、《微计算机信息》杂志社、《智能系统学报》杂志社 等等，很多了。
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
1. [期刊论文]产教融合视域下汽车智能技术专业人才需求分析 期刊:《内燃机与配件》 | 2021 年第 002 期 摘要:在国务院印发《国家职业教育改革实施方案2. [期刊论文]汽车智能技术专业群"1+X"课证融通的探索与实践 期刊:《时代汽车》 | 2021 年第 011 期 摘要:职业教育改革中重点关注3. [期刊论文]汽车电子技术中的智能传感器技术分析 期刊:《电子测试》 | 2021 年第 002 期 摘要:现代电子信息技术的大力发展,使得各行各业的
参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。
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就算最后没有被退稿，此类稿件较书写格式规范的稿件被录用的可能性大大降低。其实作者犯的是一个很低级的错误，让编辑很自然地联想到，该作者不太尊重期刊，还有期刊的编辑以及审稿专家。
因此，作者在投稿前一定要注意期刊参考文献的著录方式，以免产生不必要的负面影响。其实，并不复杂，只要稍稍留意即可。
参考文献是在学术研究过程中,对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明,不再出现于文后参考文献中。对于一篇完整的学术论文，参考文献的著录是不可缺少的。归纳起来，参考文献著录的目的与作用主要体现在以下5个方面。 1) 著录参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，也反映出该论文的起点和深度。科学技术以及科学技术研究工作都有继承性，现时的研究都是在过去研究的基础上进行的，今人的研究成果或研究工作一般都是前人研究成果或研究工作的继续和发展；因此，在论文中涉及研究的背景、理由、目的等的阐述，必然要对过去的工作进行评价，著录参考文献即能表明言之有据，并明白交待出该论文的起点和深度。这在一定程度上为论文审阅者、编者和读者评估论文的价值和水平提供了客观依据。 2) 著录参考文献能方便地把论文作者的成果与前人的成果区别开来。论文报道的研究成果虽然是论文作者自己的，但在阐述和论证过程中免不了要引用前人的成果，包括观点、方法、数据和其他资料，若对引用部分加以标注，则他人的成果将表示得十分清楚。这不仅表明了论文作者对他人劳动的尊重，而且也免除了抄袭、剽窃他人成果的嫌疑。 3) 著录参考文献能起索引作用。读者通过著录的参考文献，可方便地检索和查找有关图书资料，以对该论文中的引文有更详尽的了解。 4) 著录参考文献有利于节省论文篇幅。论文中需要表述的某些内容，凡已有文献所载者不必详述，只在相应之处注明见何文献即可。这不仅精练了语言，节省了篇幅，而且避免了一般性表述和资料堆积，使论文容易达到篇幅短、内容精的要求。 5) 著录参考文献有助于科技情报人员进行情报研究和文摘计量学研究。
Arjovsky M, Bottou L, Gulrajani I, et al. Invariant Risk Minimization[J]. arXiv: Machine Learning, 2019. 该文献为华为人工智能竞赛第一题的参考文献。 本文引入了不变风险最小化的方法（IRM），作为一种学习范例，用于估计多个分布之间的不变相关性。为了实现这一目标，IRM学习了一种数据的表达，使得在这种数据表达之上的最优分类器可以匹配所有的训练分布。通过理论和实验，我们展示了IRM学习到的不变性如何与控制数据的因果结构相关联，并实现了分布外的泛化。 我们考虑数据集 ，该数据集来自不同环境 。这些环境描述不同环境下测得的同一组随机变量。数据集 来自环境e，包含一些独立同分布的样本，分布为 。那么，我们的目标是使用这些多个数据集学习预测器 ，该模型可以很好的应用于相似环境 。也即，我们要最小化下式：其中 是环境e中的风险值。这里 包含了所有可能的实验条件，包括观测的和假设的。考虑下面这个结构模型：通过 预测 ，在环境e中，我们采用最小二乘预测 ，我们回归 ，得到 和 ；回归 ，得到 ， ；得到 和 。使用 回归是我们的第一个不变相关性，也即该回归预测效果不依赖于环境e。相反，第二个和第三个回归的预测效果依赖环境的变化。这些变化的（虚假的）相关性不能很好的推广到测试环境中。但并不是所有的不变性都是我们所关心的，比如从空集特征到Y的回归是不变的，但却没有预测效果。 是唯一的在所有环境 中不变的预测规则。进一步，该预测也是跨环境的对目标变量取值的因果解释。换句话说，这对目标变量随输入的变化提供了一种准确的描述。这是令人信服的，因为不变性是一个可检验的量，我们可以通过它发现因果关系。我们将在第4节详细讨论不变性和因果性的关系。但是首先，如何学习得到不变性，因果的回归？我们先回顾现有技术的一些局限性： 第一，我们可以直接使用所有的训练数据进行学习，使用所有特征来最小化训练误差。这就是传统的Empirical Risk Minimization（ERM）方法。在这个例子中，如果训练环境具有很大的 ，那么ERM方法将赋予 一个很大的正系数，这就远离了不变性。 第二，我们可以最小化 ，一种鲁棒性的学习策略，其中 是一个环境基准。设置这些基准为0就表明最小化在不同环境中的最大误差。选择这些基准是为了防止对嘈杂的环境为主导的优化。例如，我们可以选择 ，来最小化不同环境间的最大解释方差。虽然很有价值，但这就等同于鲁棒性的学习会最小化环境训练错误加权平均值。即选择最优的 ，使得 最小化。但是对于混合训练环境具有很大的 ，会给 赋予较大参数，但是测试环境可能具有较小的 。 第三，我们可以采取一种自适应策略来估计在所有环境中具有相同分布的数据表达 。这对于上述例子是不可能的，因为 的分布在不同的环境中是不同的。这就说明了为什么技术匹配的特征分布优势会增加不变性的错误形式。 第四， 我们可以紧跟这种不变性因果预测技术。这些变量的子集用于回归每一个环境，在所有环境中都会产生相同的回归残差。匹配残差分布不适用于上述例子，因为Y的噪声随环境发生变化。 总之，对于这个简单的例子都很难找到不变的预测。为了解决这个问题，我们提出了IRM方法，这是一种学习范式，可以提取跨多个环境的非线性不变预测变量，从而实现OOD泛化。 用统计学的话讲，我们的目标就是学习不同训练环境中不变的相关性。对于预测问题，这就意味这需要找到一种数据表达，使得在该数据表达之上的最佳分类器在不同的环境中都相同。可按如下定义方式： 定义3：考虑一种数据表达 ，如果有一个分类函数 适用于所有环境，则可导出的跨环境 的不变预测器 ，也即对于任意的 ，都有 。 为什么上述定义等价于与目标变量的相关性稳定的学习特征？对于损失函数如均方误差和交叉熵，最优的分类器可以写为条件期望。一种数据表达 可以产生的跨环境不变预测当且仅当对于 的所有焦点h处，对于任意的 ，都有 。 我们认为不变性的概念与科学中常用的归纳法是相抵触的。实际上，一些科学发现都可以追溯到发现一些不同的但潜在的相关现象，一旦用正确的变量描述，它们似乎遵循相同精确的物理定律。严格遵守这些规则表明它们在更广泛的条件下仍有效，如果牛顿的苹果和星球遵循相同方程，那么引力就是一件事。 为了从经验数据中发现这些不变性，我们引入了IRM方法，不仅具有好的预测结果，还是跨环境 的不变预测器。从数学上，可转为为如下优化问题(IRM)：这是一个有挑战性的两级优化问题，我们将其转化为另一个版本(IRMv1)：其中 是整个不变预测器， 是一个标量和一个固定的虚拟分类器，梯度形式惩罚是用来衡量每个环境e中虚拟分类器的最优性， 是预测能力（ERM）和预测 不变性的平衡调节参数。 我们将(IRM)中的硬性约束转化为如下的惩罚性损失：其中函数 表示了 使得 达到最小化的程度， 是平衡预测能力和不变性的超参数。在实际应用中，我们希望 关于 和 是可微的。 下面我们考虑 为线性分类器这一特殊情况。当给定数据表达 ，我们可以由 写出：且我们希望这两个线性分类器的差异越小越好，即 。我们将该方法用到中的实例中，令 ， ，则c控制了这个数据表达多大程度上依赖 。我们做出不变性损失随c的变化图见图1，发现 在 处是不连续的，而当c趋于0而不等于0时，利用最小二乘法计算 的第二个量将趋于无穷，因此出现了图1中蓝线的情况。图1中黄线表明在最小二乘中添加强的正则化不能解决这一问题。 为了解决这些问题，我们将最小二乘求 中的矩阵求逆去除，并按如下方式计算不变性损失：按照这种方式，得到图1绿线所示的情况。可见 是平滑的（它是 和 的多项式函数）。并且，当且仅当 时， 。 我们通过 最小化选择出的 是不唯一的，实际上对于可逆映射 ，我们可以重写不变预测器为：这意味着我们可以任意选择非零 作为不变预测器。因此，我们可以将搜索限制在给定 的所有环境最优分类的数据表达上。即：当 时，对于线性 ，上式的解 将趋于(IRM)的解 。 前文我们提出 是一个有效的分类器选择，这种情况下只有一部分的数据起作用。我们通过给出线性不变预测器的完整特征来说明这个悖论。下面的理论中的矩阵 ，为数据特征函数，向量 为最优分类器， 为预测向量 。 定理4：对于所有 ，令 为损失函数。一个向量 可以写为 ，其中 对于所有环境e，使得 同时达到最小，当且仅当对于所有环境e， 。所以，任何线性不变预测器可以被分解为不同秩的线性表达。特别的，我们研究 的情况，则有：后文将证明，不管我们是否限制IRM搜索秩为1的 ，这种形式的分解将会引入高秩的数据表达矩阵，且是分布外泛化的关键。 通过加入不变性损失和均方误差得到最终的IRMv1模型，可以写出一般的风险方程 ，其中 是一种可能的非线性数据表达。这种表达在任何损失下都最优匹配于常值分类器 。如果 返回的目标空间 具有多个输出，我们将它们全部乘以标量分类器 。 当使用小批量梯度下降估计目标（IRMv1）时，可以得到平方估计范数的无偏估计：其中 和 是环境e中的两个大小为b的随机小批量样本， 为损失函数，PyTorch例子见附件D。 假设不变最优分类器w是线性的有多严格？一种说法是只要给予足够灵活的数据表达 ，就可以将不变预测器写为 。然而，强制执行线性不变性可能使得非不变预测惩罚 等于0。例如，空数据表达 允许任何w为最优值。但是，当 时，这样产生的预测器 不是不变的。ERM项会丢弃这种无效的预测器。通常，最小化ERM项 将驱动 以至于将 在所有预测器中达到最优，尽管 是线性的。 针对这个研究，我们也为未来的的研究提出了几个问题。是否存在不会被ERM和IRM丢弃的非不变预测器？如果将w放宽到可从非线性中选取将有什么好处？我们如何构造非线性不变量不变性的惩罚函数 ? 新提出的IRM方法使得在训练环境 中具有更低的误差和不变特性。什么时候这些条件可以将不变性推广到所有环境中呢？更重要的时，什么时候这些条件可以使得在全部环境 中具有更低的误差，并导致分布外的泛化呢？并且在一个更基础的水平，统计不变性和分布外的泛化如何与因果理论中的概念相关？ 到目前为止，我们已经忽略了如何将不同环境应该与分布外的泛化相联系。这个问题的答案要追溯到因果理论。我们假设来自所有环境中的数据共享相同的基础结构方程模型。 定义5：控制生成向量 的结构方程模型 是一组结构方程： 其中 被称为 的双亲， 是独立于噪声的随机变量。如果 ，可记为“ causes ”。我们可以据此来绘制因果图，每个 看作节点，如果 ，则就有从 到 的一条边。我们假设该图是无环的。 根据因果图的拓扑顺序，运行结构方程 ，我们可以从观测分布 的得到一些样本。同样，我们还可以以不同的方式操纵（干预）一个唯一的SEM，以e为指标，来得到不同但相关的 。 定义6：考虑一个 。用干预e作用到 上（包括替换一个或几个方程）以得到干预 ，结构方程为： ，若 或者 ，则变量 是一种干预。 类似的，通过运行干预 的结构方程，我们可以从干预分布 中得到一些样本。例如我们可以考虑在例1中干预 ，控制它为趋于0的常数，因此将 的结构方程替换为 。每个干预e都产生了一个干预分布为 的新环境e。有效的干预e不会损坏太多的目标变量Y的信息，从而形成了大环境 。 先前的工作考虑的是有效的干预不会改变Y的结构方程，因为对方程的任意干预都不可能预测。在这个工作中，我们也允许改变Y的噪声，因为在真实问题中会出现变化的噪声水平，这些并不会影响最优的预测规则。我们将其形式化如下： 定义7：考虑一个 控制随机向量 ，以及基于X预测Y的学习目标。那么，所有的环境集合 由干预产生的所有干预分布 得到。只要(i)因果图是无环的，(ii) ，(iii) 保持有限方差，则该干预 是有效的。 如果在定义 中考虑环境特定的基线，条件(iii)可以去除，与哪些出现在鲁棒性学习目标 相似。我们留下一些分布外泛化的其它量化作为以后的工作。 先前定义了因果性和不变性之间建立的基础联系。另外，可以证明一个预测 是跨环境 的不变预测，当且仅当它能达到最佳的 ，当且仅当它只使用Y的直接因果双亲来预测，也即， 。本节的其它部分将根据这些思想去展示如何利用跨环境的不变性实现所有环境中的分布外的泛化。 IRM的目的就是建立一种可以产生out-of-distribution的预测，也即，实现在整个环境 中具有更低的误差。为此，IRM致力于在环境 中同时减少误差以及保证不变性。这两者之间的桥梁由如下两步实现：第一步，可以证明 环境中更低的误差和不变性将导致 中更低的误差。这是因为，一旦估算出在环境 中数据表达 产生的不变预测 ， 的误差将控制在标准误差界中。第二步，我们测试其余条件使得在环境 中具有更低的误差，即在什么条件下，训练环境 中的不变性意味着所有环境 中的不变性？ 对于线性IRM，我们回答这个问题的起点是不变因果预测理论（ICP）。这里，作者（书40）证明了只要数据(i)是高斯分布的，(ii)满足线性的SEM，(iii)从特定类型的干预中得到，那么ICP重获目标的不变性。定理9表明即使上述三个假设都不成立，IRM也能学到这种不变性。特别的，我们容许非高斯数据，将观测结果作为稳定和虚假相关性的变量的线性变换来处理。 定理的设定如下。 有一个不变相关性变量 ，它是一个未观察的潜在变量，具有线性关系为 ， 独立于 。我们能观测到的是 ，它是 和另一个与 和 任意相关的变量 的干扰组合。简单的使用 回归将不计后果的利用了 (因为它给出了关于 和 额外的虚假的信息)。为了实现分布外的泛化，数据表达必须丢弃 且保留 。 在展示定理9之前，我们需要先做一些假设。为了学习有用的不变性，必须要求训练环境具有一定程度的多样性。一方面，从大数据集中随机抽取两个子集样本并不会导致环境的多样性，因为这两个子集服从相同的分布。另一方面，以任意变量为条件将大数据集分割可以产生多样性的环境，但是可能会引入虚假相关性且破坏我们需要的不变性。因此，我们需要包含足够多样性且满足基本不变性的训练环境。我们将这种多样性需求形式化为需要环境在linear general position。 假设8：训练环境 在linear general position的程度为r， ， ，且对于所有的非零 :直观上，这种linear general position的假设限制了训练环境共线性的程度。每个处在linear general position的新环境都将其不变解空间减少一个自由度。幸运的是，理论10表明不满足一个linear general position的叉积 集合为0。使用这种linear general position的假设，我们通过IRM学习的不变性可以从训练环境转化到全部环境。 下面这个定理表明，如果在 中找到一个秩为r的数据表达 导出的不变预测 ，且 在linear general position的程度为r，那么 将是整个环境
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心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。”而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。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。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号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且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，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料，欢迎阅读!
浅谈人工智能技术的发展
摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，对人工智能的发展进行讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。
关键词：人工智能 发展 智能
1、人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。
第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、人工智能可否超过人的智能
那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析：
首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。
第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?
第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。
第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定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不仅在于赋予它情感能力。
4、结束语
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。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。
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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
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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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