人工智能包括很多方面， 机器学习是其中一种， 你的方向正是可以理解人在学习过程中的一些微妙的逻辑， 如果你把这个过程模拟到计算机的程序里面去运行， 你就可以实现机器学习的功能了。 机器学习， 人工智能领域的，一般大公司才会有这方面的需求， 腾讯，百度我看到有招这方面的人才。
我也是应届毕业生 所以我的指导老师说最多问的问题是如下：1.你为什么想实现这个系统、2.你为什么用这个为实现这个系统的用的高级语言，数据库或某一个软件？3.某个功能怎么实现的？4.这个系统有什么开发前途？等等 一般最多问的就这些。
首先是方向的确定：研究生报到注册后，应及时主动与导师联系，导师根据学生的意愿和科研工作的需要，确定研究生的研究方向、落实指导小组成员，并制定培养方案。研究生将根据研究方向归入对应的课题小组，参加课题小组的日常学术活动。二是论文的要求：对学术（或学位）论文的基本要求有如下9条。请各位研究生在开展学术研究工作中务必认真参照执行。（1）论文的主要内容，是叙述一套方法在一个特定场合中的应用（当然也可以针对特定领域的问题提出解决的方法、技术及实现算法）。（2）这套方法必须要有所创新或突破，并因而对学术界有所贡献。因此，它或者是解决既有问题的新方法，或者是既有方法的新应用，或者是以一个新的方法开启一整片新的应用领域。（3）在论文中，必须要有能力提出足够的证据来让读者信服：针对这个应用场合，你所提出来的方法确实有比文献中一切既有方法更优越之处，或则确是对所要解决的问题是行之有效的。（4）此外，你必须要能清楚指出这个方法在应用上的限制，并且提出充分证据来说服读者：任何应用场合，只要能够满足你所提出来的假设（前提）条件，你的方法就一定适用，而且你所描述的优点就一定会存在。（5）还必须要在论文中清楚指出这个方法的限制和可能的缺点（相对于其它文献上的既有方法，或者在其它应用场合里）。（6）行文风格上，它是一篇论证严谨，逻辑关系清晰，而且结构有条理的专业论述。也就是说，在方法的叙述过程，必须要清清楚楚地交代这个方法的应用程序以及所有仿真或实验结果的过程，使得这个专业领域内的任何读者，都有办法根据你的描述，在他的实验室下复制出你的研究成果，以便确定你的结论确实是可以“在任何时间、任何地点、任何人”都具有可重复性（可重复性是「科学」的根本要求）。（7）而且，你对这个方法的每一个步骤都必须要提供充分的理由说明「为什么非如此不可」，必要时要有清晰的论证分析。（8）最后，你的论文必须要在适当位置清楚注明所有和你所研究之题目相关的文献。而且，你必须要记得：只要是和你所研究的问题相关的学术文献（尤其是学术期刊论文），你都有必要全部找出来（如果漏掉就是你的过失），仔细读过。（9）第（2）款所谓“对学术界的贡献”，指的是：把你的所有研究成果扣除掉学术界已经发表过的所有成果（不管你实际上有没有参考过，没有参考过也算是你的重大过失），剩下的就是你的贡献。假如这个贡献太少，也构成你论文无法及格的充分理由。上面所叙述的条款要件中，除第（2）款之外，通通都是必须要做到的，因此没有好坏之分。一篇论文的好坏（评定标准），主要是看第（2）款所谓“对学术界的贡献”的多寡与重要性而定。一个判断论文的好坏有一个粗浅办法：假如你的研究成果可以在国外著名学术期刊（journals，而非magazines）上发表，通常就比一篇只能在国外学术会议（conferences）上发表的论文贡献多；一篇国外学术会议的论文又通常比无法发表的论文贡献多；在国际顶尖学术期刊上发表的论文通常比一篇二流的学术期刊论文贡献多。SCI有一种叫做ImpactFactor的指数，统计一个期刊每篇论文被引述的次数。通常这个次数（或指数）愈高，对学术界的影响力就愈大。以人工智能相关领域的期刊而言，ImpactFactor在以上的期刊，都算是顶尖的期刊。这些期刊论文的作者，通常是国外顶尖学府的著名教授指导全球一流的博士生做出来的研究成果。 三、完成学位论文所需要的能力从前面的叙述可以归纳出来，完成学位论文所需要的能力包括以下数项，依它们的培养先后次序逐项讨论。（1）文献检索的能力：在给定（或自己拟定）的题目范围内，你必须有能力利用文献检索系统（尤其是国家图书馆博士学位论文检索系统、Compendex和SCI这三套论文数据索引系统），查出所有相关的论文，而无任何遗漏。你到底要用什么样的关键词和查所程序去保证你已经找出所有相关的文献？这是第一个大的挑战。每一组关键词（包含联集与交集）代表一个论文所构成的集合，假如你用的关键词不恰当，你可能找到的集合太小，没有涵盖所有的相关文献；假如你用的关键词太一般化，通常你找到的集合会太大，除了所有相关文献之外还加上好几十倍的毫不相关的文献。 （2）资料筛选的能力：即使你使用了恰当的搜寻策略，通常找到的文献集合都还是明显地比你所需要的集合大，而且通常文献比数大概在一两百篇或数百篇之间，而其中会和你的研究课题直接且密切相关的论文，通常只有廿、卅篇左右。你如何可以只读论文的题目、摘要、简介和结论，而还没有完全看懂内文，就准确地判断出这篇论文中是否有值得你进一步参考的内容，以便快速地把需要仔细读完的论文从数百篇降低到廿、卅篇？这考验着你从事资料筛选的能力。（3）期刊论文的阅读能力：期刊论文和大学课本截然不同。大学课本是循序渐进地从最基本的知识背景逐步交代出整套有系统的知识，中间没有任何的跳跃，只要你逐页读下去，就可以整本都读懂，不需要在去别的地方找参考数据。但是期刊论文是没头没尾的十几页文献，只交代最核心的创意，并援引许多其它论文的研究成果（但只注明文献出处，而完全没有交代其内容）。因此，要读懂一篇论文，一定要同时读懂数篇或十数篇被援引的其它论文。偏偏，这十几篇被援引的论文又各自援引十数篇其它论文。因此，相对于大学教科书而言，期刊论文是一个极端没有系统的知识，必须要靠读者自己从几十篇论文中撷取出相关的片段，自己组织成一个有系统的知识，然后才有办法开始阅读与吸收。要培养出这种自己组织知识的能力，需要在学校靠着大量而持续的时间去摸索、体会，而不可能只利用业余的零星时间去培养。（4）期刊论文的分析能力：为了确定你的学位论文研究成果确实比所有相关的学术期刊论文都更适合处理你所拟定的应用领域，首先你必须要有能力逐篇分析出所有相关期刊论文的优点与缺点，以及自己的研究成果的优点与缺点，然后再拿他们来做比较，总结出你的论文的优点和缺点（限制）。但是，好的期刊论文往往是国外著名学府的名师和一流的博士生共同的研究成果，假如你要在锁定的应用领域上超越他们，突出自己的优点，这基本上是一个极端困难的挑战。即使只是要找出他们的缺点，都已经是一个相当困难的工作了。研究生则必须要有进行精确批判的能力。但是，这个批判并非个人好恶或情绪化的批判，而是真的找得到充分理由去支持的批判。这个批判的能力，让你有能力自己找到自己的优、缺点，因此也有机会自己精益求精。其实，至少要能够完成这个能力，才勉强可以说你是有独立判断能力。（5）创新的能力：许多本科毕业的工程师也能创新，但是研究生的创新是和全世界同一个学术团体内所有的名师和博士生挑战。因此，两者是站在不同的比较基础上在进行的：前者往往是一个企业内部的闭门造车，后者是一个全球的开放性竞争。其次，工程师的创新往往是无法加以明确证明其适用条件，但是学术的创新却必须要能够在创新的同时厘清这个创新的有效条件。总之，如果说本科生的主要能力是吸收既有知识，那么研究生的主要能力应该是创造知识。 四、期刊论文的分析技巧与程序一般来讲，好的期刊论文有较多的创意。虽然读起来比较吃力，但收获较多而深入，因此比较值得花心思去分析。读论文之前，参考SCIImpactFactor及学长、导师的意见是必要的。一篇期刊论文，主要分成四个部分。（1）Abstract：说明这篇论文的主要贡献、方法特色与主要内容。最慢第二年上学期必须要学会只看Abstract和Introduction便可以判断出这篇论文的重点和你的研究有没有直接关联，从而决定要不要把它给读完。假如你有能力每三十篇论文只根据摘要和简介便能筛选出其中最密切相关的五篇论文，你就比别人的效率高五倍以上。以后不管是做事或做学术研究，都比别人有能力从更广泛的文献中挑出最值得参考的资料。（2）Introduction：Introduction的功能是介绍问题的背景和起源，交代前人在这个题目上已经有过的主要贡献，说清楚前人留下来的未解问题，以及在这个背景下这篇论文想解决的问题和它的重要性。对初学的学生而言，从这里可以了解以前研究的概况。通常如果对你的题目不熟时，先把跟你题目可能相关的论文收集个30～40篇，每篇都只读Abstract和Introduction，而不要读MainBody（正文），只在必要时稍微参考一下后面的Illustrativeexamples和Conclusions，直到你能回答下面这三个问题：（2A）在该领域内最常被引述的方法有哪些？（2B）这些方法可以分成哪些主要派别？（2C）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？问题是，你怎么去找到这最初的30～40篇论文？有一种期刊论文叫做reviewpaper，专门在一个题目下面整理出所有相关的论文，并且做简单的回顾。你可以在搜寻Compendex时在keywords中加一个review而筛选出这类论文。然后从相关的数篇reviewpaper开始，从中根据title与Abstract找出你认为跟你研究题目较相关的30～40篇论文。通常只要你反复读过该领域内30～40篇论文的Abstract和Introduction，你就应该可以从Introduction的评论中回答（2A）和（2B）这两个问题。尤其要记得，当你阅读的目的是要回答（2A）和（2B）这两个问题时，你一定要先挑那些Introduction写得比较有观念的论文念（很多论文的Introduction写得像流水帐，没有观念，这种论文刚开始时不要去读它）。假如你读过假如30～40篇论文的Abstract和Introduction之后，还是回答不了（2C），先做下述的工作。你先根据（2A）的答案，把该领域内最常被引述的论文找齐，再把他们根据（2B）的答案分成派别，每个派别按日期先后次序排好。然后，你每次只重新读一派的Abstract和Introduction（必要时简略参考正文，但目的只是读懂Introduction内与这派有关的陈述，而不需要真的看懂所有正文），照日期先后读，读的时候只企图回答一个问题：这一派的创意与主要诉求是什么？这样，你逐派逐派地把每一派的Abstract和Introduction给读完，总结出这一派主要的诉求、方法特色和优点（每一篇论文都会说出自己的优点，仔细读就不会漏掉）。其次，你再把这些论文拿出来，但是只读Introduction，认真回答下述问题：「每篇论文对其它派别有什么批评？」然后你把读到的重点逐一记录到各派别的「缺点」栏内。通过以上程序，你就应该可以掌握到（2A）、（2B）、和（2C）三个问题的答案。这时你对该领域内主要方法、文献之间的关系算是相当熟悉了，但是你还是只仔细读完Abstract和Introduction而已，正文则只是笼统读过。这时候，你已经掌握到该领域主要的论文，你可以用这些论文测试看看你用来搜寻该领域论文的keywords到底恰当不恰当，并且用修正过的keywords再搜寻一次论文，把该领域的主要文献补齐，也把原来30～40篇论文中后来发现关系较远的论文给筛选掉，只保留大概20篇左右确定跟你关系较近的文献。如果有把握，可以甚至删除一两个你不想用的派别（要有充分的理由），只保留两、三个派别（也要有充分的理由）继续做完以下工作。然后你应该利用（2C）的答案，再进一步回答一个问题（2D）：“这个领域内大家认为重要的关键问题有哪些？有哪些特性是大家重视的优点？有哪些特性是大家在意的缺点？这些优点与缺点通常在哪些应用场合时会比较被重视？在哪些应用场合时比较不会被重视？”然后，你就可以整理出这个领域（研究题目）主要的应用场合，以及这些应用场合上该注意的事项。最后，在你真正开始念论文的mainbody之前，你应该要先根据（2A）和（2C）的答案，把各派别内的论文整理在同一个档案夹里，并照时间先后次序排好。然后依照这些派别与你的研究方向的关系远近，一个派别一个派别地逐一把各派的mainbodies念完（一次念完一派）。（3）Mainbody（含simulationand/orexperimentalexamples）：在你第一次有系统地念某派别的论文mainbodies时，你只需要念懂：（3A）这篇论文的主要假设是什么（在什么条件下它是有效的），并且评估一下这些假设在现实条件下有多容易（或多难）成立。愈难成立的假设，愈不好用，参考价值也愈低。（3B）在这些假设下，这篇论文主要有什么好处。（3C）这些好处主要表现在哪些公式的哪些项目的简化上。至于整篇论文详细的推导过程，你不需要懂。除了三、五个关键的公式（最后在应用上要使用的公式，你可以从这里评估出这个方法使用上的方便程度或计算效率，以及在非理想情境下这些公式使用起来的可靠度或稳定性）之外，其它公式都不懂也没关系，公式之间的恒等式推导过程可以完全略过去。假如你要看公式，重点是看公式推导过程中引入的假设条件，而不是恒等式的转换。但是，在你开始根据前述问题念论文之前，你应该先把这派别所有的论文都拿出来，逐篇粗略地浏览过去（不要勉强自己每篇或每行都弄到懂，而是轻松地读，能懂就懂，不懂就不懂），从中挑出容易念懂的papers，以及经常被引述的论文。然后把这些论文照时间先后次序依序念下去。记得：你念的时候只要回答（3A）、（3B）、（3C）三个问题就好，不要念太细。这样念完以后，你应该把这一派的主要发展过程，主要假设、主要理论依据、以及主要的成果做一个完整的整理。其次，你还要在根据（2D）的答案以及这一派的主要假设，进一步回答下一个问题：（3D）这一派主要的缺点有哪些。最后，根据（3A）、（3B）、（3C）、（3D）的答案综合整理出：这一派最适合什么时候使用，最不适合什么场合使用。记住：回答完这些问题时，你还是不应该知道恒等式是怎么导出来的！当你是生手的时候，你要评估一个方法的优缺点时，往往必须要参考它的Examples。但是，要记得：老练的论文写作高手会故意只present成功的案例而遮掩失败的案例。所以，simulationexamplesand/orexperiments很棒不一定表示这方法真的很好。你必须要回到这个方法的基本假设上去，以及他在应用时所使用的主要公式（resultantequations）去，凭自己的思考能力，并且参考（2C）和（2D）的答案，自己问问看：当某某假设在某些实用场合上无法成立时，这个方法会不会出什么状况？猜一猜，预测一下这个方法应该会在哪些条件下（应用场合）表现优异，又会在哪些条件下（应用场合）出不良状况？根据这个猜测再检验一次simulationexamplesand/orexperiments，看它的长处与短处是不是确实在这些examples中充分被检验，且充分表现出来。那么，你什么时候才需要弄懂一篇论文所有的恒等式推导过程，或者把整篇论文细细读完？NEVER！你只需要把确定会用到的部分给完全搞懂就好，不确定会不会用到的部分，只需要了解它主要的点子就够了。研究生和大学生最主要的差别：大学生读什么都必须要从头到尾都懂，研究生只需要懂他用得着的部分就好了！大学生因为面对的知识是有固定的范围，所以他那样念。研究生面对的知识是没有范围的，因此他只需要懂他所需要的细腻度就够了。研究生必须学会选择性的阅读，而且必须锻炼出他选择时的准确度以及选择的速度，不要浪费时间去学用不着的细节知识！多吸收“点子”比较重要，而不是细部的知识。 五、论文阅读的补充说明研究生开始学读期刊论文时，最容易犯的毛病就是戒除不掉大学生的习惯：（1）老是想逐行读懂，有一行读不懂就受不了。（2）不敢发挥自己的想象，读论文像在读教科书，论文没写的就不会，瘫痪在那里；被导师逼着去自己猜测或想象时，老怕弄错作者的意思，神经绷紧，脑筋根本动不了。用大学生的心态读书，结果一定时间永远不够用。因此，每次读论文都一定要带着问题去读，每次读的时候都只是试图回答你要回答的问题。因此，一定是选择性地阅读，一定要逐渐由粗而细地一层一层去了解。上面所规划的读论文的次序，就是由粗而细，每读完一轮，你对这问题的知识就增加一层。根据这一层知识就可以问出下一层更细致的问题，再根据这些更细致的问题去重读，就可以理解到更多的内容。因此，一定是一整批一起读懂到某个层次，而不是逐篇逐篇地整篇一次读懂。这样读还有一个好处：第一轮读完后，可以根据第一轮所获得的知识判断出哪些论文与你的议题不相关，不相关的就不需要再读下去了。这样才可以从广泛的论文里逐层准确地筛选出你真正非懂不可的部分。不要读不会用到的东西，白费的力气必须被极小化！其实，绝大部分论文都只需要了解它的主要观念（这往往比较容易），而不需要了解它的详细推导过程（这反而比较费时）。其次，一整批一起读还有一个好处：同一派的观念，有的作者说得较易懂，有的说得不清楚。整批略读过一次之后，就可以规划出一个你以为比较容易懂的阅读次序，而不要硬碰硬地在那里撞墙壁。你可以从甲论文帮你弄懂乙论文的一个段落，没人说读懂甲论文只能靠甲论文的信息。所以，整批阅读很像在玩跳棋，你要去规划出你自己阅读时的「最省力路径」。 六、如何获取应用领域背景知识 应用领域知识是指非专业知识的知识。人工智能大多数研究课题是属于针对应用领域开展的研究工作，因此首先你必须了解你所要解决问题所在领域的背景知识。一般，由于这些背景知识仅仅是非专业性的，因此，重要的选择该领域权威的教科书或专著来读，一般不必阅读学术论文。阅读这些教科书或专著时，你需要针对你自己的目标来阅读，回答下面这三个问题：（5A）在该领域内最核心的知识有哪些？（5B）那些知识与你的研究背景相关？（5C）能够用来说明你的研究工作（含优点和缺点）的实例知识是什么？问题是，你怎么去把握这些领域知识选择？必要时，请询问这些领域的专家。 七、论文报告的要求与技巧报告一篇论文，要求做到以下部分（依报告次序排列）：（1）投影片第一页必须列出论文的题目、作者、论文出处与年份。（2）以下每一页投影片只能讲一个观念，不可以在一张投影片里讲两个观念。（3）说明这篇论文所研究的问题的重点，以及这个问题可能和哪些应用相关。（4）清楚交代这篇论文的主要假设，主要公式，与主要应用方式（以及应用上可能的解题流程）。（5）说明这篇论文的范例（simulationexamplesand/orexperiments），预测这个方法在不同场合时可能会有的准确度或好用的程度（6）你个人的分析、评价与批评，包括：（6A）这篇论文最主要的创意是什么？（6B）这些创意在应用上有什么好处？（6C）这些创意和应用上的好处是在哪些条件下才能成立？（6D）这篇论文最主要的缺点或局限是什么？（6E）这些缺点或局限在应用上有什么坏处？（6F）这些缺点和应用上的坏处是因为哪些因素而引入的？（6G）你建议学长学弟什么时候参考这篇论文的哪些部分（点子）？一般来讲，刚开始报告论文（第一年上学期）时只要做到能把前四项要素说清楚就好了，但是第一年结束后（暑假开始）必须要设法做到六项要素都能触及。第二年下学期开始的时候，必须要做到六项都能说清楚。注意：读论文和报告论文时，最重要的是它的创意和观念架构，而不是数学上恒等式推导过程的细节（顶多只要抓出关键的equation去弄懂以及说明清楚即可）。你报告观念与分析创意，别人容易听懂又觉得有趣；你讲恒等式，大家不耐烦又浪费时间。 八、对研究生毕业的指标要求 研究生要求申请毕业答辩，必须发表一定数量的论文（注意，导师必须为第一作者或通信作者方为有效,论文作者单位除了给出学生本人所属院系外，还应该列入“福建省仿脑智能系统重点实验室（厦门大学）”，对应的英文是：“Fujian Keylab. of The Brain-like Intelligent Systems（Xiamen University）”），并完成了导师规定的科研工作。具体规定如下：（1）硕士研究生要求起码发表1篇以上论文，论文必须是国内核心刊物的或被EI收录的学术会议的。（2）博士研究生要求起码发表2篇以上论文，论文必须是国内外学术期刊且被SCI或EI收录的。（3）所有的研究生，均必须完成导师指定的科研任务，并按照导师要求提交所有发表的学术论文副本、开发的源程序代码与系统说明报告、学位论文，以及其他应该提交的科研成果。 九、其他要求 研究生要主动接受导师及指导小组的指导，积极参加课题小组的各项学术活动，遵守人工智能研究所的规章制度，精诚团结、互相帮助、刻苦钻研、勤奋学习，高质量地开展科学研究与技术开发工作。这个上面的内容有些借鉴他人的，你也可以在网上再找找，或许有更好的学习计划也不一定。工作的话一般要熟悉人工智能基础知识，了解游戏中常用的 ai 算法，并能根据需求建立模型等等。其他的就要根据工作的需要了，比如你是找游戏设计方面的工作要求会设计 ai 行为模型，了解游戏中常用的 ai 算法。需要的公司一般是信息技术、科技、家电之类的公司，现在有真材实料的人还怕找不到工作？什么招聘网人才网不就是为大家准备的吗？你可以去招聘网看看也有助于对自己未来的一点打算和定位。人工智能的未来潜力还是很大的，祝你成功学习进步！
兄弟，这下你安逸了。
学术堂整理了答辩时老师经常会问的几个问题及回答方法，供大家进行参考：Q1你为什么选择这个题目A：选题问题可能涉及到你的研究兴趣以及以后的研究方向如果你已经有了明确的研究方向，之前已经认真了解过，可以大胆的告诉导师，如果还没有确定研究方向，可以和老师说说你的选题来源以及之前搜集过的资料Q2你的论文价值是什么？A：论文价值问题一般考察你对于现实的关注以及思考问题的能力这一部分可以回答一些论文的现实意义：对目前研究的领域有什么帮助、提出了什么问题、有什么解决方法等等Q3你的论文理论基础是什么？A：理论基础考查的是专业能力以及基础知识的掌握程度回答时要逻辑清晰，突出知识性和专业性，用专业的理论知识来阐述你的论文框架和论文内容，切不可用口语化语言。Q4你的文献综述是如何形成的？A：文献综述可以看出你的研究能力以及搜集资料的能力这个问题可以说是最简单的，阐明获取资料的渠道，如知网、学术网站、图书馆等。Q5你的毕业论文进行的研究方法是什么？A：一些专业在初试中可能不会重点考察研究方法问题，但是在研究实践中研究方法却是基础，所以基础研究方法还没掌握的同学可要好好补补课了，不然没有研究方法怎么做毕业论文的研究啊。Q6简单说说你的论文研究思路A：这就是考察你的语言表达能力了毕竟毕业论文动辄几千字，而你要将你的思路清晰地传达给面试老师，所以一定要简练 明确。这里建议按照论文框架进行说明：研究问题-目前成果-研究理由（目前的研究成 果有什么不足）-理论支撑（事实证据）-解决渠道。Q7你的这篇毕业论文优点和缺点是什么？A：这个问题无伤大雅，优点你可以大胆说，只要不过分夸张就好；缺点部分可以说“研究不太深入，但在研究生阶段会进一步深入研究”，向老师展现你的研究热情和决心即可
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
放心。 都是和你做的这个题目相关的问题，比如某个功能的具体实现过程或者是具体的流程等等，只要这个东西是你自己做的，你就没有必要担心。因为你每个流程都了解，只要你不是过于紧张，什么都说不上来了，你就不可能得不及格，而且你还很可能得到优。再说asp语言很简单，就即使不是你自己做的，你也可以找别人把大概的流程给你讲一讲，估计到时也应该没有什么问题。毕业答辩并不是像你想象的那么难。
人机博弈。要多难都可以。
而我方要论证的正是人工智能对人类发展带来的利端是可以取代，并且不必要的；而它给人类带来的弊端却是毁灭性，并且不可挽回的。其次，人工智能分为强弱人工智能，最早是由赛尔提出的。弱人工智能是一种科技手段，是把计算机作为……（差二字）的有力工具。强人工智能则主张人工智能最终必能完全模拟人类心理与智能活动。而人工智能与其它人造工具最大区别在于，其具有自我反应外界环境的潜在能力，这种原本是只有人类具有的能力再次……人类发展，因为这是人类这个族群存在的内在意义。人类的发展具有必然性。最后提出一个问题，人类存在的价值是什么？人的价值在于满足自身需求，对社会做出贡献，根据马斯洛的需要层次理论，人的最高需求是自我实现。自我实现是指实现个人理想、抱负，发挥个人能力到最大程度，而追求这一需求的实现，这是人类存在的意义。好，基于以上几点，人工智能发展的最终结果与人类存在意义相违背，所以我方坚持观点：人工智能对人类发展弊多于利。从以下几方面论述我方观点。首先，当前高度发展的是弱人工智能。而高度发展弱人工智能全方位对人类发生异化作用。异化作用最早源于马克思，是这样的，人的创造物同人这个主体相脱离，不仅摆脱了人的控制，而且反过来对人类进行反控制，违背人的意愿，从而成为奴役人、支配人的与人相对立的异己力量。难道这样的发展是人类所想要看到的吗？其次，对方讲到失业潮，很好，我要告诉你，人工智能带来的失业潮比任何一次工业革命带来的失业潮完全不一样。它带来了失业潮，但是最可怕的是人工智能它自身产生足够巨大的商业利益，而人类不被人工智能供养着。人工智能供养着人类，人类达到马斯洛理论当中的基本需求，人类真的还有动力去追求更宏伟的目标吗？他们还有动力去追求自我实现吗？还是只是纯粹整天无所事事，而醉生梦死。最后，根据人类发展的必然性，以及强人工智能的特性，即使人工智能毫无毁灭人类之心，它们也会由于人类的……（差二字）而逐渐发展，这种温水煮青蛙的发展到时候使它们逐渐、渐渐取代它们在社会中的主体地位。我们今天题目是人类发展，那首先是什么是人类，人类的主体地位都被动摇了，我们还谈人工智能的利多于弊，对方辩友的想法不是很奇怪吗？更何况不能保证人工智能完全受人类控制。综上，我方认为，人工智能对人类发展弊多于利。（4分13秒）正方2辩：感谢主席，问候在场各位。首先看一下对方辩友非常精彩的言论究竟给我们提到了哪些论点。首先对方辩友说人工智能是可以取代人类的东西，可是我们想一想，对方辩友全场是否论证的主体是人类智能呢？您方是否创造了一个神一样的物种呢？但是现实并不是这样的。我们说人工智能与人类智能最根本的区别就是它不具有自我意识，它的所有东西，它所执行的目的，它所要干什么都是人类这个创造者赋予它的，所以并不存在它不可控这一点，对方辩友可以完全不用担心。第二点，对方辩友告诉我们说一个强人工智能的概念，那强人工智能这个概念是否已经，它不管有多强，就像今天我方三辩把头发披下来，我也把头发披下来，那是我模仿她，但是我永远不可能成为她。这就是人工智能的最终本质，它可以无限靠近人类，却无法真正成为人类。第三点，对方辩友有一句话我非常认同，她说我们人类活着的最终、最根本意义是不断满足自身需求、实现自身的价值。可是我们来看一看现实生活中，人工智能在逐渐发展的过程中是不是已经在满足我们的需求了呢？是不是作为工具在不断帮助我们实现自身价值呢？举个例子，我们平时大家开车上班、上学，我开车需要15、20分钟。但是这个时候如果有人工智能出现了，它代替了我们开车，第一点，它的安全性能更高了，有可能你困浑出现交通事故，但它不会，它是机器。第二，在它代替我们开车的过程中，我们是不是可以节省你出时间来阅读、听音乐、休息，这对于我们人类发展是不是更好呢？曾经我们“不知天上宫阙，今夕是何年”，但是有了人工智能之后，我们“可上九天揽月，可下五洋捉鳖”，这难道这种变化对方辩友依然认为不是人类发展吗？即使我们这一代人还无法深切体会到“锄禾日当午，汗滴禾下土”，可是我们有“千江有水千江月，万里无云万里天”的洒脱心境，这样子难道还不足以成为人类发展的动力吗？我们的动力是什么？我们在现有的生活中享受到了快乐，得到了满足，我们看到了有可以发展的空间，于是我们有了动力，开始发展了，所以说人工智能的出现不仅给了我们动力，满足了我们需求，还有可能让我们更好地完成一项工作，实现自我价值，所以说。综上所述，人工智能工具而已，不用害怕。（3分钟15秒）反方2辩：刚才对方的主辩只说到了利多，举了大量的有利的例子，却丝毫不提弊的例子，这难道不是盲人摸象，有一叶障目的嫌疑吗？接着，对方的一副说强人工智能在未来不会出现，你们又是如何绝对认为强人工智能在未来不会出现，请对方辩友给我方有力证据。再者，自始至终，对方并没有证明这是比较命题，有证明利多于我方的弊吗？我想对方辩友忽略了以下问题：第一，人工智能会反过来控制人类，人类也会被异化，真正可怕的不止是这些。人工智能分为强人工智能跟弱人工智能，当强人工智能发生到一定程度的时候，它会产生一种自我意识，促使自身不断发展，而谷歌研究总监说：人工智能的学习不是代码，更像是一个推动，而人类能稍微看到里面的一些东西，对里面的事情有一些些的了解，但是我们却看不到全面。那么我想请问对方辩友，你们无法全面地了解人工智能，如何发展？若有一天它发展到比你高级了，并且它要消灭比自己低级的人类的时候，当人类都不复存在的时候，对方辩友又凭什么说人工智能对人类发展利大于弊呢？第二，马克思在《资本主义的六种技术悖论》中提到机器具有减少人类劳动，和使劳动更有成效的神奇力量，但也因此引起了过多的饥饿和过多的疲劳。在过去的工业革命中，劳动岗位的替代是在人与人之间进行的，但现在，现在的人类的岗位是由人工智能替代了人的岗位，那我想问问对方辩友，那些饱受困苦的人类，被人工智能所替代的人类，他们该何去何从，在有限的岗位内人类被人工智能替代了，这难道能说人工智能的发展对人类的发展是有利的吗？不过，下岗还不是最可怕的。因为人工智能会产生巨大的商业价值，它能养活那些下岗者，那些人类，那么我想再问问对方辩友，一旦到人工智能来养活人类，人类达到了马斯洛需求的最基本需求，那么人类还会有动力去追求更高的目标吗？还是会产生一种惰性醉生梦死，日渐颓废呢？作为人类，你们不觉得这样活着很可悲吗？第三，我们应该赋予人工智能人权吗？这是一个很值得深思的问题。当人工智能在岗位上工作的时候，或许它犯了一些小的错误，被无情地拔掉电源，剥夺了它的自由平等，这难道对它来说是公平的吗？其实在我们思考这个问题的时候，我们就已经赋予它一种人权，这难道是我们该思考的问题吗？最后，我想请对方辩友一一回答我方提出的问题。谢谢。正方三辩：感谢主席，问候在场各位。首先呢对方辩友精彩的答辩中我发现了一个问题，就是对方辩友根本没有搞清楚人工智能的定义是什么。我方一辩一再解释它是人工智能，不是人类智能。刚才对方辩友说了那么多，给我感觉他们仅仅是科幻小说的爱好者。他们提到人工智能有一天可能会毁灭人类。但你们有没有想过人工智能它没有自主意识，没有主观世界，没有情感来源，也就是说什么人工智能相比于以前我们使用过的工具，只是它能模拟人类的思维罢了，这是不是代表它可以控制人类，不是的，对方辩友。人工智能作为工具，是为人所用的，为人所谋福利的。我们都知道人有一个趋利避害的特性，它怎么会创造出一些威胁人类存在的东西出来呢？对方辩友过度夸大人工智能的定义范围。而且对方辩友一再说我方辩友没有强调利弊问题，我怎么清清楚楚听到我方辩友说到了他们说的失业问题呢？他们刚才还义正言辞地说这是个比较性命题，可是你们说了这么多，我们也没有听到利在哪里啊。而且对方辩友还说了工作问题，人工智能可能会取代人的工作，造成人的惰性，致使人只贪图享乐，请问对方辩友，你又在主观夸大人这一方面的惰性了。作为人类，我们是不是一定要“面朝黄土背朝天”地生活，还是我们应该追求一种“万里无云万里天”的自由。有了人工智能，我们可以从繁琐，甚至是一些复杂的工作中解脱出来，然后去追求人类所想有的自由，去追求人文价值，而且对方辩友说的期待性工作问题。我想说，他期待的只是一些理性的东西，人文的东西他是没有办法期待的。就像在座的评委老师，人工智能有可能评判一场辩论赛谁胜谁负吗？不会的。再者，对方辩友还说了就是人工智能是一个工具，那这个工具有没有可能统治世界？对方辩友，我方一再强调人工智能没有主观意识，也是就说，人工智能只是人类的一个工具而已。从1959年第一台下棋人机到埃尔法狗，再到最强大脑的小杜，我们都知道人工智能跟人类的关系是相学渐进的关系，我们在共同进步当中，我们打埃尔法狗打败……后，我们想要的是如何从埃尔法狗思维领域中寻求到一种新的方法去战胜埃尔法狗，再去突破人的理性思维。也就是说对方辩友提到的人类思维弱化这一点其实是不成立的，人通过人工智能，它可以作为一个工具促使自己的理性进步。综上，我方认为人工智能对人类发展利大于弊。反方3辩：对方辩友一直都挑不出来弱人工智能的圈子，你们知道什么是强人工智能吗？你们知道什么是深度学习吗？科学的基本经验是什么？没有什么是不可以的，人类一切都是可以认知的，而对方明显把我们划入了不可知论，或者不可全部未知论，认为人工智能无稽之谈，那么绝无可能，请说明你们的依据。如果对方连未来的设想都没有，请问谈什么发展，我们说的无异于弱人工智能在我们现代的益处。如果一切的目光短浅的话，如果一切都只着眼于眼前的“一亩三分地”的话，不去考虑后代和未来人类的发展，我们要展望未来啊。而且刚才对方一直在讲经济发展，可是我们辩题是什么，是人类发展。联合国历年人类发展报告述评更加关注的是人的发展与人权的关系。所以我们下面讲的是，人不可忽视的是人权与伦理的关系，人是有道德、有思想、有原则的，我们不能在没有原则的基础下愚昧地追求财富和经济。在伦理人权的基础上的人类发展才能称之为人类发展，而不是动物的发展。那么我想问有一定程度支配的机器人能否给予人权呢？人工智能可以帮助人们解决难题，这是利处之一，可是你们有没有考虑过，它给人类制造了更多问题。人工智能机器人是人造出来的，那我们假设如果它出现了问题，我们的责任应该归给谁？是机器人，还是机器人的制造者，还是机器人的设计者，这些对方辩友没有明确的标准。而且人工智能与过去的工具有本质的差异。以前的工具不过是工具，人类以最引以为傲的智能去操控它们，可是现在智能出现了强人工智能，刚才对方一直忽视的就是强人工智能，而一直在讲弱人工智能的利处。可是我们看问题要看全面啊，你怎么确定未来不会有强人工智能出现呢？你的依据在哪儿？对方怎么可以这么有把握地告诉我，人工智能的技术能够被我们一直牢牢地控制呢？对于异域可控性你有把握吗？人工智能分为弱人工智能和强人工智能，而目前普及的都是弱人工智能，而对方刚才说的也都是弱人工智能。他们很厉害，直接否认了强人工智能的发展。所以我方坚决认为是弊大于利的。请对方回应我方问题。正方4辩：谢谢主席，问候在座各位。首先对方辩友不用担心，我们也很认真，但对方辩友是不是不够认真。为什么？因为探索深海，探索地核，探索外太空等就是强人工智能，甚至更进一步，它有可能是超人工智能。看你说人类可以“上五天揽月，下九洋捉鳖”吗？当然不行，我方一直在谈强人工智能，为什么您方听不懂，我想您方对人工智能的定义都搞不清。您方说人工智能可能会有思想和情感。我告诉你为什么这是不可能。这是因为人工智能是建立在数学、统计学与逻辑学基础上，它是用神经元网络进行分析、学习、预测的一项本质的人工开发的程序与软件。人的自我意识并不是生来就有，更何况一个工具呢？今天对方辩友说人工智能让我们丧失也很多选择的权利。对方结辩同学你也不用担心，你要是想扫大街人工智能也不会拦着你，你要是想种地人工智能也不会拦着你，可是我想探索这个星系呢，想知道这个世界更多的奥秘呢？我只有和人工智能在一起我才能做到这一些。所以人选择权利在这个过程中其实是被扩大了的，而不是被缩小了的。今天对方辩友说马斯洛需求被满足后人就无法实现自我价值，可是对方辩友您如今这么健康地坐着我面前，您的马斯洛需求的基本需求没有被满足吗？那么今天您在这里同我辩论，难道您的自我价值没有得到实现吗？基本需求的实现与人的自我价值的不可实现根本不具有对等性。这点在座所有人都应该有共同认知。正是因为我们不想做温水煮青蛙，不想被外星人占领，不想被黑暗森林占领，我们不想守着我们眼前的一亩三分地，所以人类才要谈发展。而且对方辩友整场辩论中似乎都很担心人类会被替代这个问题，可你们忽视了人本身。人类的角色不仅来自于方法论，更来自于世界观，所以人类是建立在一定的伦理道德、社会秩序的基础上去运转的，而人工智能只是机器，它根本不存在伦理道德的问题。今天我们讨论这种利弊比较，其实就是人在思考价值的多少，这是人才独有的价值判断。就人工智能单纯追求效率这一个属性而言，它永远不可能替代人类。大千世界不止有逻辑和规律，更有情感和关怀。这个世界关于爱，关于人与人之间的温度，逻辑永远不能解决，而人工智能也永远不能替代。人类与动物的本质区别是什么？历史知识考点都告诉我们在于人类对于工具的创造和使用。从刀耕火种到信息时代，从导弹核能到人工智能，我们每一个个体都在工具的使用中实现着对自我的突破和发展，我们创造了更多的价值才推动人类的发展。曾经“路漫漫其修远兮”，我们知道的事情很少，能做的事情很小，人类必须上下而求索。但人工智能的出现给我们提供了一种潜在的可能，接下我们现有的生存重任，去带领我们去探索未知世界。所以人类其实有了更多选择的权利和更大的自由，纵使任何新事物的产生都不可能完美，我方一直也在强调这点，人工智能也一定会有诸多弊端，但这些都是暂时的、可解决的，人工智能只是工具，我们一再强调是在人类道德基准范围内与人工智能一道实现对于工作种类上限的突破，从最大程度去解放人，从而推动人类的理性发展。“沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春”，对方辩友，不要害怕，在技术的更新与进步中，人工智能对人类发展定是利多于弊。反方四辩：我们为什么要辩这个辩题，不是为了争输赢，而是为了跳出来，跳出来审视一下这个时代正在发展的人工智能对我们的利、对我们的弊。难道说对方辩友举四个、举九个、举十一个利的例子，然后举一个弊的例子，就可以证明人工智能对人类发展是利大于弊的吗？可以吗？不可以。我们先来审视一下这个东西。人工智能不仅仅是弱人工智能，它不是单纯的机器人，它未来可以有思想，可以有情感，如果你觉得它没有，你证明，如果你它不能证明，你连未来的事情都不知道，或者说你不知道它未来会发展到什么样子，你连一个工具它未来会发展成什么样子，或者说什么方向都不知道，太可悲了，我是很认真的。为什么我们要辩人工智能，它现在是一个什么东西，它确确实实可以替代一些多重复、高劳力的一些简单的工作。那对方一辩说会促进社会发展，那人呢？你的父亲、你的母亲，我们大家，在座各位都不是被替代的人，所以我们可以很开心说出来他们代替那些多重复、低劳动力工作的岗位，但是那些被替代的人呢？而且这不是人与人之间的被替代，我有工业革命，你说没有关系，你有了新的司机，你可以开车，但是人工智能不一样，它代替了人之后，这个岗位对于人就彻底没有了，它拒绝了他，否定了人，人的价值在哪里？那些被代替的人，他们的价值在哪里？那我们呢？随着他们的发展，他们可以进一步代替越来越多的工作。而且确实现在的人工智能没有情感，但是人工智能越来越可以做很多很多跟人一样的事情，你可以把它当行为人，你会有情感的，你还会舍得让这些人去排爆吗？去下五洋捉鳖吗？去太空揽月吗？你舍得吗？我们换一个点，我们讲它弊大于利，是因为我们承认它确实能促进经济发展，但这并不是对人。第一个点，它对隐私的破坏权，你有没有注意到，你的社会发展，你的生活中充斥着各种各样的人工智能，但你没有注意到，举个很简单的例子，网络浏览助手，它可以在线记录你的各种各样的喜欢的常去的网站，然后在下一秒你要输的时候跳出来，排个序，很开心，很人性化，你的技术也很智能化，很人性化，但是它会把这些数据传到远方的数据库里面去。但人工智能并不能智能地分别谁在使用这些数据，它仅仅是一个操控者。我们可以再继续，它会动摇人的主体性地位，就是我们作为人的价值被它所替代。我们会失去我们的价值，是真真正正地失去。你譬如说它解放了人，把人从繁琐的劳动中解放了出来，你为什么不想一下，这个解放是我们愿意的解放吗？我们人之所以为人的根本是我们能够选择，选择我们不愿意或者愿意做的事情。但是人工智能它不一样，它代替了这个事情之后，这个选项就没有了，你不可主动选，以前我们可以主动选择，我可以不去扫大街，我可以不去看书，但是我可以去思考，我可以去做个选择。但人工智能普及以后呢？你只能选择去做一些文艺的工作，因为这些工作是人工智能所不能做的，也就是说你的价值、你的意义变成了我们只能做一些人工智能不能做的，我们人，人之所以为人不是这样的。很可怜。所以说人工智能对于世人，对我们主体性人，一定要动摇他的主体性地位，这才是它的弊端，这才是我们说它弊大于利的地方
人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。 人工智能机器人具有很大危险性。2015年，德国汽车制造商大众公司位于德国的一家工厂内，一个机器人杀死了外包员工。至今日本已有近20人死于机器人手下，致残的有8000多人。众所周知，日本是人工智能机器人发展最快的一个国家，就出现了这样惨重的后果，有了这个前车之鉴，我们中国为什么要步日本的后尘，等到发生了这样的后果再后悔呢？ 人工智能迅速发展，后果极其可怕。接受《第一财经日报》独家专访的美国麻省理工大学罗伯特教授向记者举了这样一个例子：“想像一下，如果有一天，冰箱向你抱怨它工作时间太长了，或者要求加薪，你一定会觉得这太可怕了。不要认为人工智能只是按照程序进行，未来它将像婴儿的大脑一样具有学习功能，很可能超过人的智能，摧毁我们人类。”牛津大学波斯特罗姆教授说：“先进的人工智能不仅仅是一门新技术，而是一个对人类的巨大威胁。”各国专家都提出了人工智能机器人被恐怖分子利用。据国外媒体报道，2016界多国专家齐聚日内瓦研讨“人工智能自动化系统”问题，并一致认为应尽早严控此类机器人的发展与利用。会后，联合国发表最新报告警告称，恐怖分子有可能希望建立一支机器人部队，机器人武器一旦落入恐怖分子之手，后果将不堪设想。机器人是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？当然不行！现在的社会，是一个物质的社会，但更是一个精神的社会，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。这就是对方辩友想要的生活吗？人工智能顾名思义，是基于人的，它没有任何创造力，难道能够推动社会发展吗？综上所述，人工智能弊大于利。人工智能的发展，导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。2. 人工智能机器人具有很大危险性。2015年，德国汽车制造商大众公司位于德国的一家工厂内，一个机器人杀死了外包员工。至今日本已有近20人死于机器人手下，致残的有8000多人。众所周知，日本是人工智能机器人发展最快的一个国家，就出现了这样惨重的后果，有了这个前车之鉴，我们中国为什么要步日本的后尘，等到发生了这样的后果再后悔呢？3. 人工智能迅速发展，后果极其可怕。接受《第一财经日报》独家专访的美国麻省理工大学罗伯特教授向记者举了这样一个例子：“想像一下，如果有一天，冰箱向你抱怨它工作时间太长了，或者要求加薪，你一定会觉得这太可怕了。不要认为人工智能只是按照程序进行，未来它将像婴儿的大脑一样具有学习功能，很可能超过人的智能，摧毁我们人类。”牛津大学波斯特罗姆教授说：“先进的人工智能不仅仅是一门新技术，而是一个对人类的巨大威胁。”各国专家都提出了人工智能机器人被恐怖分子利用。据国外媒体报道，2016界多国专家齐聚日内瓦研讨“人工智能自动化系统”问题，并一致认为应尽早严控此类机器人的发展与利用。会后，联合国发表最新报告警告称，恐怖分子有可能希望建立一支机器人部队，机器人武器一旦落入恐怖分子之手，后果将不堪设想。机器人是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？当然不行！现在的社会，是一个物质的社会，但更是一个精神的社会，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。这就是对方辩友想要的生活吗？人工智能顾名思义，是基于人的，它没有任何创造力，难道能够推动社会发展吗？综上所述，人工智能弊大于利。
仁者见仁智者见智，这个问题挺烧脑的，但我以为总是利大于弊，毕竟人工智能的前提还是人在开发控制
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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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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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()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。
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。
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。 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。
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。
知识产权方面的引导
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。
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，云计算软件著作权共3017件，同比增长，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。
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。
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。
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。
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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不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
要考虑自己的能力和时间要求，智能制造相对来说更宏观一些，内容更广一些，而智能控制技术相对来说要精细一些，内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则：选择自己所学专业范围之内，体现专业素养，综合考虑自己的能力和时间要求，选题选择大小适中，所选题目与生活相关，通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。