ai研究所论文

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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

2.1　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。

2.2　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。

2.3　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

3.1　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。

3.2　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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数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭，哪些地方有抄袭嫌疑？

数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭，哪些地方有抄袭嫌疑？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

北京智源人工智能研究院回复谷歌脑部的知名生物学家NicholasCarlini对一项中外合资大中型学术研究论文因涉嫌抄袭的控告称：“大家早已注意到对《ARoadmapforBigModel（关于“大模型”的路线图）》一文的怀疑，已经对有关情形开展核查，智源研究院激励学术研究自主创新和学术论坛，对学术造假零容忍，相关进度将尽早通告。”

先前4月8日，这篇数十位国内AI大神参加论文被指比较严重抄袭，NicholasCarlini公布发文，控告一篇于2022年3月26日发表在论文预印网址Arxiv的论文《关于“大模型”的路线图》（ARoadmapforBigModel）一文因涉嫌比较严重抄袭。

该文是不久前世界各国好几家高校和公司互相配合的将近200页的学术研究具体描述论文，有高达100名作者，各自来自于清华大学、北京大学等国内高校，哥伦比亚大学、蒙特利尔大学等海外高校，巨量引擎、华为、京东、腾讯等公司及其中科院和北京智源等组织。

NicholasCarlini在文章内容《机器学习研究中的一个抄袭案例》（“ACaseofPlagarisminMachineLearningResearch”）中则详尽例举了该论文存有一大段抄袭别的论文的行为，直接证据是规模性的文字重合，疑是被抄袭的论文也包含他自己的论文“DeduplicatingTrainingDataMakesLanguageModelsBetter”。

先前3月31日，北京智源社区发文以《如何炼大模型？200页pdf100+位作者19家单位！北京智源清华唐杰等发布》详细介绍该篇论文：“伴随着以深度神经网络为象征的AI技术应用的迅速发展趋势，智能化模型的练习运用方式慢慢由‘大炼模型’向‘炼大模型’变化。

大模型科学研究在近些年进步快速，模型的参总数以令人吃惊的速率拓展。北京智源人工智能研究院近期公布的《ARoadmapforBigModel》由禅悟大模型科学研究项目经理，智源学术副院长，清华大学计算机系专家教授唐杰带头，从大模型基本资源、大模型搭建、大模型核心技术与大模型运用探寻4个方面考虑，对15个实际行业的16个有关主题风格开展全方位详细介绍和讨论。十分需要关心。”

智源道歉，百余大佬署名AI论文被爆抄袭

2022年4月，一起AI界的学术不端事件可谓是“引爆 ”了整个学术圈。涉及到的100位作者，无一不是业内大佬。

谷歌大脑（Google Brain）团队著名科学家Nicholas Carlini 发表的一篇博客中指控：由北京智源人工智能研究院团队牵头，刊登在论文预印网站Arxiv的一篇中国学术综述论文《关于“大模型”的路线图》（“A Roadmap for Big Model”）一文涉嫌严重抄袭。

Nicholas Carlini在博客文章中则详细列举了上述中国团队论文存在大段抄袭其他论文的嫌疑，证据是大规模的文本重叠，疑似被剽窃的论文也包括他更早发布的《去重训练数据使语言模型更好》（Deduplicating Training Data Makes Language Models Better），部分内容一模一样。讽刺的是，后者这篇被抄袭的论文，研究的主题正是数据去重和查重。

资料显示，北京智源人工智能研究院为依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研究机构。

这一篇本意尽可能涵盖国内外关于该领域所有重要文献的综述报告，由智源研究院牵头，负责框架设计和稿件汇总，并邀请国内外100位科研人员分别撰写16篇独立的专题文章，每篇文章分别邀请一组作者撰写并单独署名，共200页。

值得注意的是，联名撰写的这近一百来位作者，分别来自清华、北大、上海交大等顶级名校，及腾讯、华为、京东、字节跳动等互联网大厂。

随后，北京智源人工智能研究院在其官网发布了关于“A Roadmap for Big Model”综述报告涉嫌抄袭的致歉信，确认部分文章存在问题后，已启动独立审查，并进行相关追责。

不过不过，Carlini同时也指出，涉嫌抄袭的可能只有小部分作者，在尚未明确多名作者的具体责任前应理性看待，。而且智源研究院决定立即从报告中删除相应内容，并且对报告修订版提交arXiv进行更新。目前已通知所有文章的作者对所有内容进行全面审查，后续将严格审核后再发布新版本。

智源研究院表示，将深刻吸取教训，整改科研管理和论文发表流程，并进一步完善制度管理。

这件事在知乎讨论也从第一天最初的几万浏览量，飞涨到了现在的600多万。

对此，我们可以引用知乎用户、伦敦玛丽皇后大学学子“谢圜不是真名 ”的一句话来进行总结：“ 学术声誉的建立是一辈子的事情，然而要推倒只需要一瞬间。”希望通过更加严格的审核机制和更加明确的惩戒措施，加强学风教育，防范同类事件的再次发生。

首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇

首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇

首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇，据报道，首尔大学涉抄袭论文数量在10篇上下。首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子，一个单词都没有改。首尔大学AI团队论文抄袭被曝，一文抄10篇。

据新浪科技报道，韩国SBS电视台25日消息，韩国顶级学府首尔大学人工智能（AI）研究团队23日在全球顶级学术会议（CVPR）上展示了研究成果，但被发现抄袭并受到各方严厉批评。

韩国国内担心，该丑闻有可能发酵为第二起“黄禹锡事件”。该事件就是2006年韩国克隆之父黄禹锡博士干细胞造假风波，曾被改编为电影《举报者》。

CVPR 2022是人工智能和机器学习领域的全球顶级学术会议，于6月19日至24日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。

去年11月，首尔大学研究团队向CVPR提交了一篇学术论文，结果被选为“优秀论文”，本月23日，该成果在与会的全球研究人员面前进行了展示。但第二天开始，舆论便出现首尔大学团队论文抄袭的争议。

视频网站YouTube上的一个视频表示，首尔大学论文中的部分英语表达和公式没有标注引用来源，论文还包含不少与已经发表论文相同的内容。

据报道，首尔大学涉抄袭论文数量在10篇左右。被剽窃的论文包括加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、加拿大多伦多大学2019年发表的一篇论文，以及韩国科学技术研究院和英国牛津大学2021年发表的论文等。

以多伦多大学的论文为例，首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子，一个单词都没有改变。此外，作为论文核心的公式结构，首尔大学的论文与去年某海外研究团队所发表论文的结构也是一模一样。

据韩国SBS电视台报道，韩国顶级学府首尔大学人工智能（AI）研究团队23日在全球顶级学术会议（CVPR）上展示了研究成果，但被发现抄袭并受到各方严厉批评。

图：首尔大学

据悉，该论文于2021年11月被首尔大学研究团队提交，并被CVPR选为“优秀论文”，而就在6月23日CVPR 2022开幕并展示该成果期间，该论文剽窃现象被揭露。

由于几名涉事作者分别来自首尔大学和韩国科学技术研究院，堪称韩国国内水平最高的学术研究团队。韩国国内担心，该丑闻有可能发酵为第二起“黄禹锡事件”。

CVPR是IEEE下设、人工智能和机器学习领域的全球顶级学术会议。“CVPR 2022”于6月19日至24日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。

图：首尔大学AI论文

本届大会第二天开始，舆论便出现首尔大学团队论文抄袭的争议。视频网站YouTube上的一个视频表示，首尔大学论文中的部分英语表达和公式没有标注引用来源，论文中还包含不少与已经发表论文相同的内容。

据报道，首尔大学涉抄袭论文数量在10篇上下。被剽窃的论文包括加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、多伦多大学在2019年发表的一篇论文，以及韩国科学技术研究院和牛津大学2021年发表的`论文等。

以多伦多大学的论文为例，首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子，一个单词都没有改。此外，作为论文核心的公式结构，首尔大学的论文与去年某海外研究团队所发表论文的结构也是完全一模一样。

图：CVPR回应论文抄袭

随着争议的升级，CVPR方面在社交平台推特上发文，称“抄袭是不可接受的”，已委托世界电气和电子工程师协会对首尔大学的论文进行调查，同时宣布撤回该论文。

有海外学者认为，CVPR未充分核验抄袭论文，造成了动摇口碑的恶劣后果。

随后，涉事论文的第一作者首尔大学在读博士兼研究员金某和其他3名合著者在指控抄袭的YouTube视频下留言，承认论文抄袭。

金某表示：“论文所有的错误都在我身上，我将接受任何惩处，不再寻找借口。”其他研究人员也表示，“虽然论文的主要内容是第一作者所写，但作为合著者未能发觉论文剽窃，对此深感歉意。”

韩国最近曝出了一则丑闻，几乎惊呆了众人！

据环球时报消息，韩国SBS电视台本月25日报道，韩国顶级学府首尔大学人工智能（AI）研究团队23日在全球顶级学术会议（CVPR）上展示了研究成果，但第二日就被发现存在抄袭现象。

据悉，这项学术论文于去年11月份提交，还被评为了“优秀”，6月23日，这项论文在与会的全球研究人员面前进行了展示。

不过好景不长，24日，有舆论称首尔大学的团队论文存在抄袭，其中部分英语表达和公式没有标注引用来源，论文还包含不少与已经发表论文相同的内容。

报道称，首尔大学涉抄袭的论文数量在10篇左右，剽窃的对象包括美国加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、加拿大多伦多大学2019年发表的一篇论文，以及韩国科学技术研究院和英国牛津大学2021年发表的论文等。

其中最为恶劣的是，抄袭的论文不仅连核心的结构样式没有发生改变，甚至照抄了某些句子，连一个单词都没有改变。

抄袭是件曝光后，CVPR在社交媒体上发文称“抄袭是不可接受的”，已委托世界电气和电子工程师协会对首尔大学的论文进行调查，同时宣布撤回该论文。

AI论文写作指南01

1.科学研究的定义

人工智能与机器学习：

完整流程

步骤

通过一定的方法和手段、运用一定的意义表达和记录体系，记录在一定载体的有历史价值和研究价值的知识。科学文献不仅仅只有学术论文！

期刊、会议和学位论文

维基百科、专业书籍

确定研究关键字：

什么论文值得读？

研究领域内无人应用过机器学习方法，而传统方法存在机器学习可以解决的问题。

研究领域内目前已有主流方法所存在的缺陷。

MATLAB

优点：

库函数丰富、不同OS上可以使用。

缺点：

深度学习库运行慢。

PyTorch

优点：

使用方便、参考文档丰富、适合研究使用。

缺点：无成熟的可视化接口，导出的模型较难移植。

TF：

优点：可视化程度高，说明文档高。

劣势：运行速度一般。