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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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春天里吃大米
谷歌公司的人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石五场围棋较量的第一场落下帷幕,最终李世石投子告负。这引发了社会各界对人工智能究竟能够发展到什么程度的各种讨论。AlphaGo的主要开发者,同时也是开发AlphaGo的谷歌DeepMind团队创始人兼谷歌公司高管的Demis Hassabis在赛后表示,“这表明我们程序的成功,而在人工智能发展上也是一个历史性的时刻。”但据看过比赛的围棋爱好者们称,李世石也并没有在第一场发挥全部实力。总共五场比赛的赛制只举行了一场,还不能认定人工智能最终能够获胜。很多人表示,李世石盘初领先,随后有些轻敌。围棋被公认为目前棋牌类游戏中最复杂的一种,所以也成为了检验人工智能系统的一个重要工具。与以往的人工智能相比,AlphaGo的确有很多进步,一些以往人工智能围棋机器人的弱点这个新的系统并没有出现。但这也仅仅局限在围棋的范围,距离真正所谓的人工智能,AlphaGo还有很长一段“进化”的路要走。Google近期公布了多项与机器人相关的项目。前一段时间该公司Atlas机器人的一段视频也引发了不小的轰动。目前谷歌对于这些前沿科技领域的投资意向明显,预计在未来有可能能够在这一方面推出更加令人轰动的新产品。但从目前的情况上来看,不管是谷歌的AlphaGo还是苹果的Siri,基本还是跳不出按照程序员制定的模式运作的领域,距离实际的人工“智能”还相当遥远。更多只能算是程序员思维的一种延伸。不过这一市场未来被视为大有可为的领域。风险投资似乎会对谷歌近期的动向更加关注。
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立定跳远的训练手段:1、蹲跳起这是主要发展腿部肌肉力量和踝关节力量的练习。跳的方法:双脚左右开立,脚尖平行,屈膝向下深蹲或半蹲,两臂自然后摆。然后两腿迅速蹬伸,使髋、膝、踝三个关节充分伸直,同时两臂迅速有力向前上摆,最后用脚尖蹬离地面向上跳起,落地时用前脚掌着地屈膝缓冲,接着再跳起。每次练习15~20次,重复3~4组。2、单脚交换跳这是发展小腿、脚掌和踝关节力量的练习。跳的方法:上体正直,膝部伸直,两脚交替向上跳起。跳时主要是用踝关节的力量,用前脚掌快速蹬地跳起,离地时脚面绷直,脚尖向下。原地跳时,可规定跳的时间(30秒~1分钟)或跳的次数(30~60次)。进行间跳时,可规定跳的距离(2~3米)。以上练习重复2~3组。3、蹍跳步蹍跳步主要用来发展腿部后群肌肉和踝关节的力量,训练身体的协调性。动作方法:用右(左)腿直膝向前上方跳起,同时左(右)腿屈膝向上举,右腿落地,然后换腿,用同样方法跳,两臂配合腿前后大幅度摆动。跳时踝关节和前脚掌要用力,整个动作轻快。它与舞蹈的“蹍跳步”动作类似。4、纵跳摸高这是发展腿部肌肉和踝关节力量而经常采用的一种练习方法。动作方法:两脚自然开立成半蹲预备姿势,一臂或两臂向上伸直,接着两腿用力蹬伸向上跳起,用单手或双手摸高。每次练习10次左右,重复3~4组。5、蛙跳是发展大腿肌肉和髋关节力量的练习。动作方法:两脚分开成半蹲,上体稍前倾,两臂在体后成预备姿势。两腿用力蹬伸,充分伸直髋、膝、踝三个关节,同时两臂迅速前摆,身体向前上方跳起,然后用全脚掌落地屈膝缓冲,两臂摆成预备姿势。连续进行5~7次,重复3~4组。6、障碍跳主要发展腿部肌肉和踝关节爆发力。练习方法:地上放小海绵垫6~10块,每块距离1米左右。练习者站在垫后,两脚左右开立,脚尖平行,屈膝向下,两臂自然后摆,用脚掌力量向前上方跳过障碍,两臂配合向前上方摆动,落地时屈膝缓冲,落地后迅速做下次跳跃。重复5~6组。7、跳台阶主要发展腿部力量和踝关节力量。动作方法:两手背在身后,两脚平行开立,屈膝半蹲,用前脚掌力量做连续跳台阶动作。一次可跳20~30个台阶,重复3~4组。
小小雯紫
2017开学第一课关于围棋人机大战的思考作文怎么写?作文栏目我为大家带来2017开学第一课作文的写作范例,欢迎阅读。
首先,当然是说明为何引发了思考,是因为观看了《开学第一课》节目,对这件事印象比较深。
例如:晚上我观看了中央电视台节目《开学第一课》,第四节课讲的是传统围棋和现代人工智能的博弈,深有感触。
接下去请参考以下内容。
棋类智力对战游戏,历来是计算机“智能”水平的试金石之一。但随着人工智能技术的进步,近年来,人类在棋盘上的阵地也不断“失守”:1997年,美国IBM公司超级计算机“深蓝”依仗强大的计算能力,“暴力碾压”当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。2006年,中国超算“浪潮天梭”同时对战5位中国象棋特级大师,最终以总比分险胜,取胜关键被认为是不知疲倦的稳定性和超强的计算能力。
围棋被视为人机对决的“最后一块棋盘”,但人工智能技术的发展似乎超出了多数人的想象。2016年3月15日,谷歌人工智能程序“阿尔法围棋”(AlphaGo,被中国棋迷戏称为“阿尔法狗”)与韩国棋手李世石九段的最后一轮较量以前者获胜结束。最终,这场轰动全球的“人机大战”的总比分定格在了4:1,阿尔法围棋轻松战胜了代表人类出战的李世石。此次比赛后,阿尔法围棋的世界排名跃升至第二名,仅次于中国棋手柯洁九段。被誉为人类“智慧堡垒”的围棋被人工智能攻克,这个结果为人类留下了一连串的兴奋和担忧。
让人工智能在安全范围内服务人类
阿尔法围棋的获胜,反映出了人工智能的新进步。这些进步的总和可能意味着人工智能正在走向“指数式发展的下半场”,引领新一轮产业创新与变革的到来。
其实,对于“电脑超越人脑”的担忧,倒也大可不必。人工智能作为人类的发明创造之一,本身就是人脑非凡能力的产物,人工智能技术的发展,也正是由人类智慧所推动。而且,尽管人工智能发展的趋势是“更像人”,但本质上它仍是服务于人类的机器。
机器在各类智力游戏中击败人类本就是迟早问题。但正如德国乌尔姆大学教授弗朗茨·约瑟夫·拉德马赫尔所说,这并不意味着机器与人拥有同样形式的智能,而只能说明在某些功能上,机器做到了类似、甚至超过了人类。与其在胜负上纠结,不如发挥智慧提前设计好“路线图”和“安全阀”,让技术更好地推动社会文明发展。
保持一颗敬畏之心
人工智能属于人类的尖端前沿科技,尽管从现在的发展水平来看,我们还不用担心人工智能会超越人类、反制人类,但是未来会如何发展,确实很难说。至于说好莱坞科幻电影中,人类发明机器人,结果反被机器人所控制、所迫害的情节会不会发生,至少在目前还没有人敢做出一个明确的结论。而经验或者教训告诉我们,对这种处在高速发展当中、但是发展前景尚未明了的新生事物,我们最起码要保持一颗敬畏之心。
而人机大战首回合较量结果出来以后,国内却传出了一些过于“轻敌”、也过于轻视的声音来。比如有国内计算机方面的专家表示,不必对人类失利大惊小怪,人工智能的“智力”水平还不如一个小孩。这样的结论未免有些过于托大了。还有素有“中国围棋第一人”之称的棋手柯洁九段,他在围观人机大战之后,一方面说挛世石是自己的手下败将,要是他迎战,肯定不会输给人工智能;但另一方面又表示不会迎战人工智能,因为不想自己的思路被人工智能复制学习。这不就像是与人过招,结果还没出招,就说对方打不过自己,所以自己不会打,因为自己一旦打了,对方就会把自己的招数学去,这还真是一种神逻辑。人类的大脑进化了几万年才进化到现在的样子,但是人工智能才多少年呢?所以不管人机大战的最终结局如何,我们保持一份起码的敬畏之心,还是很有必要的。
“阿尔法围棋”在围棋人机大战中战胜世界冠军李世石,将飞速发展的人工智能带到了人类社会的聚光灯下。
有人说这是一个时代的开始,有人说这就是场秀,有人说这是场不公平的比赛,也有人说这是命中注定。“阿尔法围棋”战李世石,从一开始,就注定议论不断,人类和机器谁更聪明的讨论,甚至盖过了对比赛本身的关注。
如果人们更多纠缠于人机迥异的特点,探讨人机到底谁更聪明,那往往会忽略更重要的意义:这就是一场跨时代的比赛,其内涵早已超越胜负本身。
首先,这是一种对速度的诠释,“阿尔法围棋”获胜,意味着人工智能发展速度前所未有。它比任何人所预料的都要快得多,甚至让众多科技界大咖纷纷猜错。
不过探其究竟,到底是人工智能自身进步速度可畏,还是背后的科学家令人生畏?答案耐人寻味。
毕竟,围棋这种源自中国的古老游戏,其难度之高毋庸置疑:361个交叉点可让棋盘变幻无穷,千古不同局。传统人工智能难以“故技重施”,用击败国际象棋大师卡斯帕罗夫和中国象棋大师的“穷举法”来取胜。许多专家原以为,计算机战胜围棋职业棋手,至少还需要10年。而现在,一群程序员已经让它成为了事实,爱与不爱,成果就在那儿。
其次,这是一场人工智能发展新局面的全面诠释,对抗中的新技术应用前所未有。
当年,IBM“深蓝”战胜卡斯帕罗夫,更多使用了硬件加速、暴力计算等计算机运算特长。而这次对抗则更多地体现了“软”的一面,神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等人工智能新技术的应用,使“阿尔法围棋”与以往的同类不可同日而语,实力早有了实质性飞跃。
不怕电脑记性好,就怕电脑爱学习。学会自主学习的“阿尔法围棋”,掌握了全球各种对局,两年里和自己对弈3000万盘,不断寻找“碾压”人类智商的各种棋路,所呈现出的能力已经到了让人叹为观止的地步。
第三,这是一场近乎引发文化共鸣现象的技术与哲学诠释。一些深奥的技术通过几盘围棋变得如此深入人心,实在是前所未有。人类对人工智能的追问声从未如此响亮,人工智能技术发展受到了无比强烈的关注。
当下世界,人类已依赖于机器的计算与“算计”。从购物网站的精准推送,到电视剧的剧情设计,再到无人驾驶汽车中的识别技术,优化计算在生活中无处不在,人工智能也可谓无处不在。事实上, “阿尔法围棋”所应用的技术已被应用在包括图像识别、文本翻译、音频及文本处理、脸部识别、强化学习以及机器人等领域。人工智能的水平恰恰折射出入类自身的科技发展能力,人类在前进,人工智能也在前进。
或许若干年后的某一天,人们回想起这次“人机大战”仍会记忆犹新,或耿耿于怀,或从容淡定。而有一点是肯定的:人类会一直把这场超越简单输赢的大棋局继续下去。
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