很多同学在选择专业的时候，就希望能找一些设计人工智能领域的专业，那你知道人工智能领域都涉及的那些专业吗?下面是我为大家收集的关于人工智能领域涉及的专业，希望可以帮助大家。
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人工智能领域涉及的专业
1.计算机科学与技术
人工智能离不开计算机的支持，人工智能本身也算是计算机学科的一个分支。计算机是一个比较传统的专业，发展方向可以有硬件类、软件类、网络管理类等，可以说计算机科学与技术是工科之母，涉及面非常广。
2.软件工程
软件工程专业也是计算机大类专业之一，该专业开设时间比较久，与人工智能的课程体系设置比较接近，而且软件工程也有专门的人工智能方向。这个专业侧重软件技术的开发和应用，课程上更重视编程语言和技术平台的学习，专业性比较强，知识结构较为集中，就业会比较理想。
3.数据科学与大数据技术
大数据算是计算机科学与技术与数学、统计学的交叉学科，会涉及到人工智能的相关课程，该专业要求对数据库、程序设计、计算机网络都有足够了解，通过一些列操作从而获取、储存、分析数据。在信息化时代，大数据有着非常重要的应用，适用于各行业。
4.机器人工程
机器人是一种用最快速和最大精度自动执行一个或多个复杂任务的工具，需要软件、硬件协同发展。机器人工程与人工智能都是用信息技术去模拟人类，只不过机器人工程更侧重硬件方向。
5.智能科学与技术
智能科学与技术本身也属于计算机类，开设时间较早，很多学校都有了较为成熟的 教育 体系，研究方向也是人工智能方向。这个专业应用于控制机器人，将计算机、自动化、智能系统融为一体，工程性和实践性很强。这个专业本身对成绩要求也比较高，当然未来的发展也是无可限量。
6.机械设计及其自动化
机械设计及其自动化的目的就是让机器、设备、仪器等按照预定程序进行生产活动，这与人工智能不谋而合。本身这个专业就是“万金油”专业，可以应用在各个领域，就业无压力。
这六个专业与人工智能有着密切联系，都是当下的热门专业，就业面广，薪酬待遇普遍不错，很值得报考。
人工智能专业学什么
主要课程：公共必修课、通识教育课、数学与自然科学基础课、数据结构与算法、计算机组成原理、计算机 操作系统 、程序设计基础、最优化算法、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、计算机网络、数据库原理及应用、机器学习、分布式并行计算、数字逻辑、脑与认知科学。
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累;
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能专业就业方向 有哪些
1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向;
2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等;
3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。
4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一;
5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。
人工智能专业掌握的知识能力
1.掌握数学、物理、计算机等方面的基本理论和基本知识;
2.掌握计算机科学与技术等方面的基本理论、基本知识和基本技能与 方法 ;
3.了解相近专业的一般原理和知识;
4.掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法;
5.具有一定的技术设计，归纳、整理、分析实验结果，撰写论文，参与学术交流的能力。
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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
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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。
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人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
1.1 搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
1.2 人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
1.4 物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
2.1 国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
2.1.1 加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
2.1.3 深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
2.2 知识产权方面的引导
2.2.1 专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
2.2.2 著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长70.54%，云计算软件著作权共3017件，同比增长55.04%，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
3.1 政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
3.3 全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
3.4 重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。 近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。 人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。 人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力： 自然语言处理（natural language processing） 知识表示（knowledge representation） 自动推理（automated reasoning） 机器学习（machine learning） 计算机视觉（computer vision） 机器人学（robotics） 这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。 关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。 在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。 在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。 ①1943-1955年人工智能的孕育期 人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。 ②1956年人工智能的诞生 1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。 ③1952-1969年人工智能的期望期 此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。 后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。 1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。 ④1966-1973人工智能发展的困难期 这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。 第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知； 第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。 第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。 ⑤1980年人工智能成为产业 此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。 ⑥1986年以后 1986年，神经网络回归。 1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。 1995年，智能Agent出现。 2001年，大数据成为可用性。 在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。 在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。 2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。 2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%。 “深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。 百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。 语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。 工业4.0已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。 工业4.0项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。 它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。 但是随着AI的发展，工业4.0的推进速度将会大大推快。 人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如： ①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。 ②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。 ③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。 ④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。 ⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。 ⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。 ⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。 ⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，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，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： （1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。 （2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。 （3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。 Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。 深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络； LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM； 生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。 随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。 [1] Russell,S.J.Norvig,P.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（2016.12重印） [2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社，2016.3 [3]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(上旬刊),2017,(04):107-108. 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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2.5比3.5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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论文综述范文写法如下：1、标题的标题一般多是在设计（论文）选题的标题后加“文献综述”字样。
2、提要或前言此部分一般不用专设标题，而是直接作为整个文献综述的开篇部分。内容是简要介绍本课题研究的意义；将要解决的主要问题；如果本课题涉及到较前沿的理论，还应对该理论进行简要介绍；最后要介绍研究者搜集的资料范围及资料来源。3、正文这是论文文献综述的核心部分。应在归类整理的基础上，对自己搜集到的有用资料进行系统介绍。撰写此部分时还应注意以下两点：其一、对已有成果要分类介绍，各类之间用小标题区分。其二、既要有概括的介绍，又要有重点介绍。根据自己的分类，对各类研究先做概括介绍，然后对此类研究中具有代表性的成果进行重点介绍。4、总结
对上述研究成果的主要特点、研究趋势及价值进行概括与评价。此部分应着重点明本课题已有的研究基础（已有成果为自己的研究奠定了怎样的基础或从中受到怎样的启发）与尚存的研究空间（本课题已有研究中存在的空白或薄弱环节）。5、参考文献要求列出的参考文献不少于15篇，且外文文献不少于3篇，并按论文中的参考文献的格式将作者名、文献名、文献出处、时间等信息全面标示出来。
一、什么是文献综述 文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。 文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。 二、学写综述的好处①通过搜集文献资料过程，可进一步熟悉文献的查找方法和资料的积累方法；在查找的过程中同时也扩大了知识面；②查找文献资料、写文献综述是临床科研选题及进行临床科研的第一步，因此学习文献综述的撰写也是为今后科研活动打基础的过程；③通过综述的写作过程，能提高归纳、分析、综合能力，有利于独立工作能力和科研能力的提高；④文献综述选题范围广，题目可大可小，可难可易，可根据自己的能力和兴趣自由选题。 三、文献综述的特点其特点首先是“综”，“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理，使材料更精练明确、更有逻辑层次；其次是“述”。 “述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之，文献综述是作者对某一方面问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容进行评论的科学性论文。四、文献综述研究写作步骤一般须经过选题，搜集阅读文献资料、拟定提纲（包括归纳、整理、分析）和成文四个阶段。1．选题和搜集阅读文献 撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以，文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一种疾病、一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定，初次撰写文献综述，特别是实习同学所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否则，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。 选定题目后，则要围绕题目进行搜集与文题有关的文献。关于搜集文献的有关方法，前面的有关章节已经介绍，如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等，在此不再重复。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。有自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。 2．格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。 3．注意事项 由于文献综述的特点，致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”，也不同于一般的科研论文。因此，在撰写文献综述时应注意以下几个问题： 1）搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的，甚至写出的文章根本不成为综述。2）注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。 3）引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。 4）参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。总之，一篇好的文献综述，应有较完整的文献资料，有评论分析，并能准确地反映主题内容。
[1] 作者姓名，作者姓名.参考文献题目[J]. 期刊或杂志等名称，年份，卷(期数):页码. [2] 刘凡丰. 美国研究型大学本科教育改革透视[J] . 高等教育研究，2003，5(1):18-19. 没有卷的就直接写2003(1)(本条为期刊杂志著录格式) [3] 谭丙煜.怎样撰写科学论文[M].2版.沈阳:辽宁人民出版社，1982:5-6.(本条为中文图书著录格式) [4] 作者姓名. 参考文献题目[D].南京:南京农业大学，2002:页码.(本条为硕士、博士论文著录格式) [5] 作者姓名. 参考文献题目[N].人民日报，2005-06-12.(本条为报纸著录格式) [6] 作者姓名. 参考文献题目[C]// 作者姓名.论文集名称.城市:出版单位(社)，年代:页码.(本条为论文集著录格式) [7] 外国作者姓名. 参考文献题目[M].译者(名字)，译.城市:出版单位，年代:页码.(本条为原著翻译中文的著录格式，多个译者可写为:***，***，***，等译.)