陳奕婷3144
在二十一世纪的未来，宁波市室验小学的中心，有一座巨大的建筑物-大本钟。这不是大本钟的模仿，而是一座高科技的智能教学楼。这座楼分成一个个小小的圆，那是一个个教室。现在，可以让你见识见识所谓的“高科技”啦。走上楼梯，来到四(五)班的教室门口，门口摆着好多双鞋，不用奇怪，教室是圆的，当然得穿特殊的鞋啦。在门框上，有一个指甲大小的洞，那是微形录像头，如果你晚到了便会自动发信息给老师，以防你不诚实，偷偷溜进来。教室的中央有一大个一大个的沙包，那是学生座椅，你随便怎么坐都可以，因为它有一个芯片，可以测你的心理，只要在听课就可以。如果没听课，它就会像一把扎满钉子的“活火山”，把你弄得痛苦不堪。教室里没有桌子，一人一个平板电脑，老师讲课的板书占一半，不用怕看不见，在为可以放大。另一半是录像机，把老师讲的课全程录像。 教室前面的讲台更牛，还有那个“大本钟”语。数老师(包括所有老师)要拖课，那把教室建成大本钟干吗?钟一响，学生倒安安稳稳的，老师在讲台上却被震得象在12级地震现场，五脏六腑都“蹦”了出来。如果学生很喜欢，只要在“课后评分”地方点一个好，老师就会留下来。“墙”上的黑板也有芯片，老师不用找文件，心里一想，文件就会立刻打开。芯片还能识别人。同学如果在动，不到5秒，电脑就会自动关机，以防坏掉。黑板角落一个个白色的，上面画有图案的是教室按扭，一按，相应的教室布置，让同学们和老师不会为没有教室而烦恼。 教室后边的图书角也很神奇。想到什么书，什么书就会被推出一个角，不用我们一本本地找了。图书角的边上有一个生物角，透明的玻璃里一个“动物园”一样的地方。每天都会引来许多好奇的眼睛，里面除了凶猛的野兽，其它动物几乎都不缺。进入边上的“更衣室”，一套适合你的衣服就穿在了你身上，再走进“迷你动物园”，边上不是透明的了，而是一望无际的“动物天堂”。尽管知道这是幻觉，但学是很吸引人。走近那些动物，衣服起了作用，让人听懂了它们的语言，还能和它们交流呢! 不止这些呢，节日里，“天花板”上的灯会身出五彩的光芒，平时只会在摔倒时变软的“地板”现在一不小心踩着了哪块，“砰”地一下就会炸出五色的彩带，立刻又自动恢复，为节日增添不少乐趣。 噢，差点忘记了，教室是园的，真正的目的就是不让老师体罚学生。因为那把“沙包椅”已经起到这个作用了啦! 在现在这样一个科技发展突飞猛进的社会，我们身边的电子产品逐渐变得人工智能化，它们正变得像人类大脑一样灵活、聪明。思维脱去了以往的死板，按程序行事而是更加贴近人类生活，有了感情色彩，不再冷漠。然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维 正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。 电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。 就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心罔顾后果。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。 现在的社会发展越来越快，科学家发明了一种新型计算机――人工智能。它能和人类“一样”思考。随着科技的迅速发展，计算机在普通生活中对于人们来说已经见怪不怪了。原本一些都需要人来完成的事，现在全部都可以用计算机来代替了，人们只要简单的操控它，便能轻松又准确的完成工作。而现在出现在人们眼前的是更高端的“人工智能”，它可以完全代替人来工作，它的思维和人一样，甚至比人的思维能力还要强。有些人类完成不了的事，它却可以完成。人工智能虽说很厉害，但机器人就是机器人，它永远都代替不了我们人类。人工智能是人类费尽心思创造出来的，它有的是全是线路的脑袋，聪明才智也是人类做出来的，它比人类聪明但它没有人类身上的许多东西。人类可以自己思考，有自己不同的思维方式，有感情，有价值观……但人工智能不会有，它有的只是在某个方面能够迅速又准确的操作。 虽说人工智能现在比不上人类，但科学家们还在研究地更深入。这既是科技发展的好方法/也是令人担忧的一件事。让人工智能变得越来越人性化，能更好的利用它来为世界做出贡献，是人类的生活水平得到提高，这是对人类社会发展的一大好处。如果在将来的某一天，科学家们研究发明了一个能够完全自主思考的人工智能机器人，然后肯定会有大批量的人工智能机器人被创造出来使用于各个方面，当人工智能有了能独立思考的能力后，它便会不再听命于人类，那个时候人类已经变得极度依赖人工智能，自己却什么都不会，变得跟机器人一样冷漠无情。那这个世界就变成了机器人的世界了，人类就销声匿迹了。 让科技发展是好的，但也不能不顾后果地大力研发，不然这个世界就太可怕了。 苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能计算机会像人类一样思考，我更担心地是人类会像计算机一样的思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。 我认为人工智能可以带给人类更舒适的生活，更优越的环境，但也可以给人类带来灾祸。对于人工智能的研发和使用我们要适可而止，谨慎使用。
yanran8385
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2 泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1 经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2 非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
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