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AI与医学论文

发布时间:2023-11-05 16:02

AI与医学论文

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标签: ai写的论文可靠吗

改善过劳与医疗疏失,AI 让医师腾出宝贵时间——《AI 医疗》

医疗 AI 最重要的潜在成果之一,就是能让医师腾出宝贵的时间!超过半数的医师有过劳问题,患有忧郁症的比例更是惊人(四分之一以上的年轻医师都患有忧郁症)!在美国,每年有 300 至 400 名医师自杀。过劳会导致医疗疏失,而医疗疏失又会助长过劳。显然我们必须做点什么。在工作与生活间取得更好的平衡 —— 包括花更多时间与自己、家人、朋友,甚至是病患相处 —— 也许解决不了所有问题,但至少是个开端。
医师得到更多时间,病患也会得到更多受关注的时间而减少再入院
病患被关心的时间长度对其获得的照护品质和健康结果至关重要!美国国家经济研究局 (National Bureau of Economic Research) 在 2018 年发表了 Elena Andreyeva 与宾州大学同事的论文,他们研究急性病患接受治疗出院后,居家访视1时间长度对病患的影响。根据护理师、物理治疗师和其他临床医师共 6 万多次的居家访视,他们发现每多 1 分钟访视时间,再入院的风险就降低了 8%。其中 *** 照护人员每多待 1 分钟,再入院的风险就会减少 16%,而护理师每多待 1 分钟,风险就会减少 13%。研究人员发现,时间是最可能影响再入院风险的一项重要因素!
病患获得更多访视时间及照顾能降低再入院率。pixabay
William Osler 在 1895 年也曾写道:「对一个病例的检查花不到半小时,是无法让人满意的!生病的人希望别人在他身上花费大量时间,而不是 10 到 12 分钟的仓促检查!」这句话在 120 年后的今天依然正确,未来也不会改变!
延长病患的访视时间能得到比你所想像的更多!
芝加哥大学的内科医师 David Meltzer 研究了与医师相处时间跟其他关键因素之间的关系,关键因素包括照护的连续性:「假如你需要到大医院看诊,在诊所看过你的医师,是不是也会在大医院为你看诊?」该研究显示:与病患相处更多的时间可让住院率降低 20%,不仅节省大量金钱,也有助于避免院内感染和其他院内不幸事故的风险。随后 Kaiser Permanente 和范德堡大学也效法了这种带来巨大好处的做法。

这些研究证实了临床医师花时间与患者相处的重要性,延长医院内、外的访视时间不仅可以增强沟通和建立信任,还可以改善病患的健康并降低后续成本!
能以人性化的方式工作是每个人的愿望
就像我在 1975 年的同学一样,大多数从医的人都因为具有照顾病人的能力而充满动力,并感到自豪!医师会对自己的职业失去憧憬,在很大的程度上,都是因为无法以人性化的方式执行自己的工作!David Rosenthal 和 Abraham Verghese 解释得很好:

简单来说,我们定义的「工作」绝大部分都要在工作室、在电脑上完成,而与患者距离遥远。因此,我们的注意力经常不在那些将生命、身体、灵魂交付到我们手上的人们,以致于医师盯着萤幕而忽略病患已经成为我们文化中的常态!科技使我们能够从远离病床和护理人员的地方照顾患者,因此我们逐渐与病患的个体产生疏离,也跟我们的同事拉开距离,转而在电脑上工作。
医疗不是生产线!
AI 能帮我们争取与病患相处的宝贵时间。2018 年,公共政策研究中心 (Institute for Public Policy Research) 发表了一份标题为〈Better Health and Care for All〉的报告,估计 AI 将能让各种临床医师平均腾出 25% 以上的时间进行病患照护工作。最重要的影响是让临床医师从电子健康纪录的束缚中解脱!在科罗拉多大学,将电脑移出诊间并以医事助理辅助医师的作法,显著地降低了医师过劳的情形,从 53% 下降到 13%。在与患者会面时使用自然语言处理来辅助医师理应也会有相同的效果。但是,除非人们认知到医疗不是生产线,否则光靠科技本身是没办法解决问题的!正如 Ronald Epstein 和 Michael Privitera 在《Lancet》期刊上所写:「让医师感到理想破灭的是管理阶层以生产力为取向、人们对于维系医师使命感来源的医病关系价值缺乏肯定,医师需要开明的领导者,体认到医疗是人类努力的大业,而不是生产线!」他们说的很对,除了这一点:我们需要所有人的参与,而不仅只是领导者!如果提升效率只是管理阶层用来提高生产力的手段,藉以让医师能够看更多病患、判读更多扫描影像或切片,让产量最大化,那么就不可能真正把时间还给医师!这种情况完全有可能发生!毕竟,当初也是医师自己允许让严重不适用的电子健康纪录入侵医院,而从未抵抗像 Epic 这样的公司,Epic 在与医院和医师的合约中放入了封口条款,禁止他们贬低电子健康纪录与发表电子健康纪录的萤幕截图。这一次,医师必须起身维护自己的权益!
将电脑移出诊间并以医事助理辅助医师的作法,显著地降低了医师过劳的情形。pixabay
不幸的是,医师的倡议行为不太可能得到专业医疗组织的支持,至少在美国是如此。其中一个原因是美国没有医师代表团体,美国医学会 (American Medical Association) 的会员人数甚至不到执业医师的三分之一。更糟糕的是,这类组织也不一定能真正代表医师。专业医疗组织本来的主要功能是作为工会,保障其成员的酬劳。但是,这类组织拥有的大量资本会造成潜在的影响力。在 2017 年,对美国 *** 游说的前 7 大团体有 4 个是医疗照护组织:Pharma Research and Manufacturers(资本达 2,580 万美元)、Blue Cross Blue Shield(2,430 万美元)、American Hospital Association(2,210 万美元)和美国医学会(2,150 万美元)。然而这些团体现在都只保护组织自身的财务利益,而不是患者或临床医师的利益!

要真正达到深度医疗,医师必须改变看待病患的思维,以及与病患互动的方式!即便科技让医师拥有更多时间,仍然不足以改善现在的困境。然而充足的时间,的确正是让这些改变有机会生根发芽的先决条件!
——本文摘自《AI 医疗 DEEP MEDICINE》,旗标出版,2020 年 11 月 20 日 相关标签: AI AI医疗 SDGs 目标 3|健康与社会福利 过劳 医疗资源 热门标签: yahoo 纽虫 圆周率 雷达 康乃馨 文章难易度 刚好 所有讨论 4 登入与大家一起讨论

人工智能的毕业论文范文

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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人工智慧为题的论文

人工智慧是20世纪电脑科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理分享的的相关文章,欢迎阅读!

摘要:人工智慧是20世纪电脑科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智慧的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智慧研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智慧;电脑科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198200913-0248-02

1 人工智慧的定义

人工智慧Artificial Intelligence,AI,是一门综合了电脑科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智慧”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,人工智慧的概念也随之扩充套件。由于智慧概念的不确定,人工智慧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慧研究中心尼尔逊教授对人工智慧下了这样一个定义“人工智慧是关于知识的学科――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“人工智慧就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智慧工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智慧:“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慧程式,是不能思维的机器也有智慧,使机器能做那些需要人的智慧才能做的事,也就是人工智慧。”诸如此类的定义基本都反映了人工智慧学科的基本思想和基本内容。即人工智慧是研究人类智慧活动的规律,构造具有一定智慧的人工系统,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体来模拟人类某些智慧行为的基本理论、方法和技术。

2 人工智慧的应用领域

2.1 人工智慧在管理及教学系统中的应用

人工智慧在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智慧在企业管理中的应用》一文中提到把人工智慧应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智慧和人工智慧的关系,了解人工智慧的外延和内涵,搭建人工智慧的应用平台,搞好企业智慧化软体的开发工作,这样,人工智慧就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智慧在智慧教学系统中的应用。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,结合其在开发智慧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,介绍了智慧教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智慧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 人工智慧专家系统在工程领域的应用

人工智慧专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智慧应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pitt *** urgh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慧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式。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慧的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智慧在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智慧专家系统是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、顶板锚固和装置检查专家系统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 人工智慧在技术研究中的应用

人工智慧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慧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慧超声无损检测有很大的价值。

人工智慧在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智慧和模拟技术相结合,以微控制器硬体电路为专家系统的知识来源,建立微控制器硬体配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智慧技术也被引入到了计算机网路领域,计算机网路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。随着网路的迅速发展,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,把人工智慧技术应用到网路安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智慧技术在网路安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智慧技术应用于计算机网路安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3 人工智慧的发展方向

3.1 人工智慧的发展现状

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的专案。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个专案是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个专案是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个专案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。由于人工智慧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,其他公司在人工智慧的分支研究方面,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人工智慧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,其物件包括自我决定、表达知识与资讯、资讯检索、机械学习、资料采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智慧的研究现状。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援下,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路系统、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 人工智慧发展方向

在资讯检索中的应用。人工智慧在网路资讯检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬体系统模仿、延伸与扩充套件人类智慧的理论、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由于网路知识资讯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,需要利用人工智慧的研究成果。

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路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。这是人工智慧发展的一个主要方向。

人工智慧在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智慧体系统研究的热点,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慧中的决策树、神经网路、遗传学的等演算法综合运用,随着人工智慧理论的进一步发展,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,目前人工智慧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慧都高度重视。人工智慧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,以使人工智慧的发展能为人类服务。

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