人工智能的第一个浪潮是由著名的英国数学家、逻辑学家和计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）掀起的。
1936年，阿兰·图灵在英国伦敦大学学院发表了一篇论文，他提出了一个抽象的计算机模型，即图灵机。他用这个模型来探索计算机的可能性。他提出，计算机可以完成任何人类可以完成的任务，这一想法引发了人工智能的研究。
此后，阿兰·图灵发表了一系列论文，其中最重要的是1950年发表的《计算机与智能》，他在这篇论文中提出了“图灵测试”的概念，即一个机器能够像人一样思考。这一概念引发了人工智能的第一个浪潮，人们开始研究如何让机器具有人类智能。
因此，可以说，人工智能的第一个浪潮是由阿兰·图灵掀起的，他的论文开创了人工智能的先河，为人工智能的发展奠定了基础。
来自清华、北大、上海交大；腾讯、华为、京东、字节跳动，和炙手可热的AI研发机构北京智源人工智能研究院等十多家知名机构的数十名国内AI大牛参与署名的论文，被Google Brain的一名研究员指出严重抄袭。被指控的论文名为《A Roadmap for Big Model》（下称《大模型》）。名叫Nicholas Carlini的研究员近日在其博客中直接罗列了大量该论文与他更早发布的“Deduplicating Training Data Makes Language Models Better”论文一摸一样的段落。而且，他还表示，被抄袭的可能至少还有其他十余篇论文。查阅预印本服务器arXiv可以发现，谷歌大脑研究员的论文上传时间为去年七月份，而《大模型》的上传时间在今年三月。Nicholas Carlini在其博客中表示：“很可能只有少数作者参与了这种抄袭，一小部分作者的不当行为不应该被用来指责大多数行为良好的作者。”
AI技术的智能模型的训练模式由之前的大炼模式逐渐变成炼大的模式；参数量模式在不断增加，探索的四个层次等等内容都有抄袭。
带队力压微软、谷歌、FB三大巨头夺得全球竞赛冠军，孙剑是著名的图像识别深度残差网络ResNet发明人之一，拥有超过40项专利，顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇。
据科技宣布讣告，该公司首席科学家、广视研究院院长孙剑因突发疾病抢救无效去世，享年45岁。 作为资深的人工智能领域专家，孙剑的去世是我国科技界的一大损失。 孙剑主要研究计算机摄影学、人脸识别等技术，他发明的残差网络技术力压微软、谷歌、FB三巨头，在世界大赛中胜出。 此外，孙剑还拥有40多项专利技术，发表权威论文100多篇。 孙剑毕业于西安交通大学，完成了学士、硕士和博士学位的学习。
在毕业后，他进入著名的微软亚洲研究院，通过自己的不断努力，担任微软研究院首席研究员，主要从事计算机摄影学和人脸识别等研究，取得了骄人的成绩。 在孙剑的不断创新和奋斗下，逐渐在人工智能领域崭露头角，并得到业界的认可，为自己的事业发展奠定了坚实的基础。 孙剑于1976年10月~2022年6月14日毕业于西安交通大学人工智能机器人研究所。
生前是矿山首席科学家，世界研究院院长，全面负责世界技术开发，发展成为世界最大规模的计算机视觉研究院。 在孙建博士的指导下，矿石研究院开发出包括移动端在内的高效卷积是神经网络。 开源深度学习框架、天元AI生产力平台等多项创新技术引领前沿人工智能APP应用。 孙剑博士的主要研究方向是计算机视觉和计算机摄影学，拥有40多项专利，2022年以来在顶级科学学术研讨会和期刊上发表学术论文100多篇。
孙建博士是世界人工智能领域著名科学家，西安交通大学优秀毕业生，西安交通大学人工智能学院首任院长，为世界人工智能发展做出了里程碑式的贡献。
2016年11月14日上午9点，中关村丹棱街5号微软大厦，李开复，张亚勤，沈向洋，洪小文，王坚等中国IT界的技术大佬，以及曾在微软亚洲研究院工作过的近200位院友“同框出现”，宣布“微软亚洲研究院院友会”正式成立：沈向洋担任会长，李开复和张亚勤任名誉会长，他们都是这家研究院曾经的院长。
坦率地讲，夹杂在繁芜的科技资讯信息流之中，这很难称得上是一条惹眼新闻，至少相比上述大佬的同框，几天之后张亚勤和沈向洋出现在乌镇的那一张饭局合影要更为被媒体所追捧。
但科技记者无法忽视的是，多年来，在稿子中描述圈内大佬过往履历时，“微软亚洲研究院”是一个高频词汇。翻看人物图谱，这里是阿里云之父，前金山CEO，百度总裁，小米总裁，海尔CTO, 联想CTO……互联网高管，以及浙江大学、中国科学技术大学、人民大学等国内一线大学计算机/信息技术院系负责人的上一处居心之所；这里和跨国巨头在中国的“办事处”关系不大，它更像是一座拥有18年校龄的“大学”。
中国IT界的黄埔军校，有人喜欢这么说。在院友会成立仪式上，院友代表阿里巴巴CTO王坚感喟：没有人可以绕开这个机构去谈论过去十几年的中国科技史。
一切得从往事谈起。
九八年的召唤
九十年代初——在最不可一世的岁月，来自西雅图的软件巨人却为创新乏力所困。微软前任首席技术官麦尔伏德在1991年建议盖茨成立带有“军备竞赛”属性的创新研究院，进行基础科学研究，以主动迎合技术世界的不确定性。这年，微软首座研究院在雷德蒙成立。
六年之后，麦尔伏德送给了盖茨第二个建议：将研究院开到中国。理由颇为机敏，到1990年代为止，美国一直是这个世界上每年诞生计算机博士最多的地方——直至被中国超越，这被麦尔伏德视作中国IT业态苏醒的前奏。
1998年，微软中国研究院在北京成立。37岁的语音识别专家李开复博士成为首任院长。18年后已成谈资的插曲是：当得知李开复要以“研究院”作为这座机构的后缀时，沈向洋博士大笑，“叫个‘所’都大了”——2001年中国研究院升级为微软亚洲研究院则是后事了。
至少在1998年，沈向洋有充分的理由自嘲。现任院长洪小文后来回忆：“研究院建立前，我到北京参与最初一批员工招募。有些候选人是国内高校博士生，我们只能通过固定电话联络，那时学校里通常一幢宿舍大楼只有一部电话，经常需要麻烦宿管老师或同学帮着叫人来接听。没有几个网站，没有太多信息资源，因而沟通时需要花很多时间同步基础信息，效率比较低。Email倒是能用，但拨号上网资费昂贵又不稳定，实时在线不大可能。”
1998年，每小时8块钱的上网费和4块钱的电话费让上网属于奢侈消费；这一年，配备Windows 95的个人电脑也实属高大上的新锐电器；在更为宏大的叙事里，这一年，中国GDP刚突破万亿美元大关，IT产业所占比重仅约为4.8%。
然而同样在1998年，互联网作为社会基础设施迎来破茧之日，一批互联网明日巨星集体相约九八：1998年9月4日，谷歌正式创立；中国则更是普遍把这一年视作商业互联网元年：2月，张朝阳创办搜狐；6月，刘强东成立京东；11月，腾讯诞生；12月，新浪上线。
机遇与挑战在1998年显得尤为冲突——但考虑到成立研究院的愿景，天平似乎更偏向挑战一端。
早在筹备阶段，比尔盖茨和里克·雷斯特博士——微软全球研究院体系的缔造者，就为研究院确立了三条宗旨：推动整个计算机科学前沿技术发展；将最新研究成果快速转化到微软关键产品之中，以帮助用户改善计算体验；着眼于下一代革命性技术研究，助力微软实现长远发展战略和对未来计算的美好构想。
所以你可以想象李开复说服海外精英归国的不易，上述宏愿与当时中国的外部环境格格不入。不过事实美好的一端也成为18年后院友会成立仪式上李开复追忆的画面：“我在卡内基梅隆大学读书时有位同学叫沈为民，写代码非常厉害，我说你是怎么做到的。他说我们在国内都是在纸上写代码，老师则用脑子来运行这个程序。当时给我的感触是，如果能在纸上培养出沈为民这样的人，这样的人才肯定还有很多，一起做研究院一定能做出来。我当时也是抱着这样乐观的心态就回来了。”而中国的人才也是当年比尔盖茨所看重的。
后面的事情令人欣喜，研究院开始在全球顶级学术会议与期刊崭露头角，尤其2002年，他们在计算机科研领域最富盛名的国际图形学年会SIGGRAPH上发表了4篇论文——长久以来这种国际大会鲜有华人身影。
有人后来回忆，当年前去知春路希格玛大厦（研究院旧址）“朝圣”的年轻人一定会颇为失望，一切看上去与其他企业别无二致，除了目光中的这位“理工男”可能刚在国际期刊发表了一篇重要论文。
人工智能的延续
如今十八年过去，微软亚洲研究院当年的愿景已兑换成国际顶级学术会议与期刊上的4000余篇论文。更重要的是，脱胎于这里的技术也转移到微软产品矩阵中——Office，Windows，Bing，Kinect，以及小冰，Cortana，SkypeTranslator等人工智能产品，都有亚洲研究院的身影。
事实上，在人工智能还是个模糊概念，甚至不被学术界普遍承认的岁月，研究院就已将其视作面向未来的基础研究。1999年研究院成立一周年时即确立了最初的几个研究中心：语音组，多媒体组，图形图像组——如今它们都更像是人工智能概念的一部分。
李开复多年后坦言：中国如今能在人工智能领域扮演重要作用，很大程度上要归功于研究院很早开始便在语音识别，自然语言理解等众多人工智能核心技术进行研究。“中国今天的成就真的应该感谢微软亚洲研究院。”
不过，这种“感谢”对于研究院来说，似乎也意味着成长的烦恼。几年前开始，中国科技公司就积极网罗人工智能领域的精英，可以想象，微软亚洲研究院作为最密集的人才聚集地成为了被挖的目标。
事实上，研究院早已熟悉了人才的流动——这也是成立院友会的原因之一。
十八年前，这个国度最顶尖的技术头脑纷纷从美国的高校和科技企业来到微软；十八年后，技术后辈有了更多良禽择木的可能——聪明的大脑不再浓烈地聚集一地，而是稀释在各个地方。他们有些人继续留下来从事自己最热爱的研究，有些人选择离开去领导更大的团队做产品开发，有些人选择到大学任教，有些人则选择在中国这片创业热土圆梦。
命运自有时。如今研究院的愿景落在了醉心于科研的技术信仰者身上。说来宿命的是，就像某种轮回，当人工智能的概念挥别往日的“扭捏”而摇身蜕变为技术界的狂欢，这里的研究员或许比十八年前的前辈更为幸运。他们赶上了人工智能的黄金年代，可以肆意挥洒禀赋，紧跟这一技术的变迁孕育更多可能，且已收获颇丰。
随意摘取几例。去年底在ImageNet计算机视觉识别挑战赛——这一行业标杆属性的赛事上，微软亚洲研究院视觉计算组凭借深层神经网络技术的突破（使用了一种深度高达百层的神经网络，这要比过往任何成功使用的神经网络层数多5倍以上），获得图像分类，图像定位以及图像检测全部三个主要项目的冠军。几乎同一时刻，他们在另一项图像识别挑战赛MS COCO中的图像检测和图像分割项目上同样登顶——而一年过去，今年10月，他们在MS COCO图像分割挑战赛中获得第一名，成绩比第二名高出11%，且相较去年第一名的成绩也有飞跃进步。
在用户一端，承载技术的是应用——这也是微软亚洲研究院近些年最令人欣喜的地方。
去年，在中国登陆的Skype Translator实时语音翻译技术，就凝聚了研究院在语音识别，自动翻译和机器学习等多领域的成果，让世界上使用人数最多的语言和使用最广泛的语言直接对话成为可能。
而在风靡全球的How-Old.net（识别图片中人物的年龄）、Caption.ai(智能识图网站)等应用，同样基于研究院深耕多年的人脸识别技术。
当然，谈及人工智能应用，刷屏无数的小冰是绕不开的名字。抛开插科打诨不谈，我个人更看重的是它与其他行业的嫁接空间。譬如今年9月，小冰就进驻了“敦煌研究院”微信，摇身变为“敦煌小冰”，言谈之间告知人们关于敦煌的一切知识。嫁接得以实现，一项关键技术是微软亚洲研究院推出的自主知识学习技术（Doc Chat）：一种基于检索与排序直接从非结构化文档中选取句子作为聊天机器人回复的方法。这一技术也已运用于今年8月发布的第四代微软小冰跨平台商业解决方案，可让小冰更轻松地学习不同领域知识，完成更多嫁接可能。
尽管换了“标题”和讲述者，但这里与人工智能从十八年前开始诉说的故事仍在继续。
基因传承
故事得以延续的前提是传承，研究为先，自由开放的环境与体系得以让这里相对纯粹的“传帮接带”。
事实上，那些离开的人几乎无一例外地珍视这段纯粹的职业生涯。而当他们追忆微软岁月，“感谢”与“传承”总是并列出现。“在现在的创业路上，研究院的文化氛围也深深的影响着我们的公司文化，感谢研究院，感谢当年指导我们的Mentors，感谢一起实习的小伙伴们。”已在创业的蔡东翔院友这样说道，“希望Mentor文化可以在院友会得到一个很好的传承。”
同样作为院友，清华大学计算机系副教授朱军则将传承细化：“我在研究院实习3年多……现在还清晰记得，第一天面试时问我‘为何读博士？’，这成了我现在面试学生必问的题目。Harry（沈向洋）的‘work hard, play harder’是我记得最清楚的一句话，现在也拿来教育学生。”
传承仍在继续。在不少院友看来，如今，院友会的成立可以发挥桥梁与纽带作用，分享经验与资源，甚至在某些奇特的瞬间感到从未离开过一样。这有点像是管理界颇为盛行的联盟关系，当人们离开一个地方，可以通过“同事联络网”成为这个地方的支持者和外部资源，并将它身上的基因散播到更远处。
好吧，也许正如罗振宇所说：世界上至少有两种游戏，一种是有限游戏，一种是无限游戏。有限游戏以游戏结束为目的，比的是谁能赢；无限游戏则是让游戏本身继续下去，而不是让谁赢，卷入的资源越多，参与的人数越多，游戏就能继续下去，这才是无限游戏的目标，也正是那些“老公司”的价值所在。
在我看来，这也正是微软亚洲研究院——这一席“流动的盛宴”，留给技术世界的真正财富。
李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识；微信公号：李北辰）
2022年6月14日，旷世首席科学家孙剑因突发疾病抢救无效而永远离开了我们，孙剑一生一直专注于科研工作，对于他的不幸离世让大家都感到十分的痛心，而且也让而且在人工智能技术领域也永远失去了一位，可以带领大家创新的领路人。回顾孙坚的一交通大学的自动控制专业也是非常的传奇的，作为一名土生土长的西安人，他毕业于西安交通大学的自动控制专业，而且在人工智能的研究领域也取得了非凡成就。 下面就让小编带着大家一起来看看这位伟大的科学家在学术界的成就吧。
尽管孙坚院士的年纪不大，但是他却拥有40多项专利，而且自2002年以来，他在顶级期刊和一些学术会议上所发表的学术论文多达100多篇 ，被引用的次数高达255630 。在CVPR计算机视觉年会 上，他也曾两次获得最佳论文奖，而且对这一领域有所了解的人都知道这个奖项的含金量是非常高的。
除此之外，在2015年的图像识别国际大赛上孙剑还带领他的团队斩获了5项冠军。另外其所带领的团队还开发了世界上第一个深度神经网络，即深度残差网络 ，这一项研究也成为了深度学习领域中的里程碑。
孙剑院士获得的成就也让他在2019年成为了西安交通大学人工智能学院的院士，并且在2020年还获得了计算机领域中最具影响力学者中的第二名。因此在小编看来，孙剑院士的才华应不止步于此， 而且孙剑院士在人工智能领域的成就如此之高 ，其也让人工智能技术在互互联网领域得到了广泛的应用。对此，我们应带着孙坚院士的期望将人工智能领域发扬光大。
2022年6月14日,旷世首席科学家孙剑因突发疾病抢救无效而永远离开了我们,孙剑一生一直专注于科研工作,对于他的不幸离世让大家都感到十分的痛心,而且也让而且在人工智能技术领域也永远失去了一位,可以带领大家创新的领路人。回顾孙坚的一交通大学的自动控制专业也是非常的传奇的,作为一名土生土长的西安人,他毕业于西安交通大学的自动控制专业,而且在人工智能的研究领域也取得了非凡成就。尽管孙坚院士的年纪不大，但是他却拥有40多项专利，而且自2002年以来，他在顶级期刊和一些学术会议上所发表的学术论文多达100多篇 ，被引用的次数高达255630 。
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我所知道的有《软件导刊》《福建电脑》《信息与电脑》《电脑知识与技术》《数字技术与应用 》 《电脑编程技巧与维护》《计算机光盘软件与应用》这些国家级省级的都有。 可以向公务员之家具体了解一下。
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
阿兰-图灵（Alan Turing）英国数学家、逻辑学家，被称为计算机之父，人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，至今，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。1912年6月23日，出生于英国伦敦。1931年-1934年，在英国剑桥大学国王学院（King’s College）学习。 1932年-1935年，主要研究量子力学、概率论和逻辑学。 1935年，年仅23岁的图灵，被选为剑桥大学国王学院院士。 1936年，主要研究可计算理论，并提出“图灵机”的构想。 1936年-1938年，主要在美国普林斯顿大学做博士研究，涉及逻辑学、代数和数论等领域。 1938-1939年，返回剑桥从事研究工作，并应邀加入英国政府破译二战德军密码的工作。 1940年-1942年，作为主要参与者和贡献者之一，在破译纳粹德国通讯密码的工作上成就杰出，并成功破译了德军U-潜艇密码，为扭转二战盟军的大西洋战场战局立下汗马功劳。 1943年-1945年，担任英美密码破译部门的总顾问。 1945年，应邀在英国国家物理实验室从事计算机理论研究工作。 1946年，这个时候，图灵在计算机和程序设计原始理论上的构思和成果，已经确定了他的理论开创者的地位。由于图灵的杰出贡献，年轻的他被英国皇室授予OBE爵士勋衔。 1947年-1948年，主要从事计算机程序理论的研究，并同时在神经网络和人工智能领域做出开创性的理论研究。 1948年，应邀加入英国曼彻斯特大学从事研究工作，担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。 1949年，成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。 1950年，发表论文“计算机器与智能”，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”理论。 1951年，从事生物的非线性理论研究。年仅39岁的图林，被选为英国皇家学会会员。 1952年，在当年保守愚昧和冷战的时代，当警察得知图灵与同性朋友密切交往的消息之后，同性恋倾向的图灵被逮捕入狱。在法庭审判过程中，图灵明确告知人们，他认为自己没有做错什么事。在那个观念落后的年代，为了避免被判刑入狱，图灵被迫选择了为期一年的雌性激素注射的所谓“治疗”，才得以重新返回研究工作。 1953年-1954年，继续在生物和物理学等方面的研究。被迫承受的对同性恋倾向的“治疗”，致使原本热爱体育运动的图灵在身心上受到极大的伤害。 1954年6月7日，图灵被发现死于家中的床上。死因是氰化物中毒，警方调查结论是自杀。一代英灵，就此过早离去，成为人类科学史上的一大遗憾。
1956年，美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等学者聚在一起，共同讨论着机器模拟智能的一系列问题。他们讨论了很久，始终没有达成共识，却为讨论内容起了一个名字：人工智能。自此，人工智能（AI，Artificial Intelligence）开始出现在人们的视野，1956年也就成为了人工智能元年。 关于人工智能的缘起，在达特茅斯会议前，我们必须要提到一个人——图灵。 1950年，图灵发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），提出并尝试回答“机器能否思考”这一关键问题。 图灵详细介绍了一种名为“模仿游戏”（The Imitation Game）的测试方法，也就是我们后来更为熟悉的图灵测试。根据《艾伦·图灵传》中的介绍，图灵设想了一种游戏：房间中有一男一女，房间外的人向房间内的男女提问，里面的两个人只能以写字的方式回答问题，然后请房间外的人猜测， 哪一位回答者是女人。注意，在这一测试中，男人可以欺猜测者，让外面的人以为自己是女人，女人则要努力让猜测者相信自己。而将这一男一女换成人与计算机，如果猜测者无法根据回答判断哪个是人，哪个是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。 1952年，图灵在一场BBC广播中，提出一个新的更为具体的想法：让计算机来冒充人，如果判断正确的人不足70%，也就是超过30%的人误认为与自己说话的是人而不是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。 图灵测试自诞生来产生了巨大影响，图灵奖被称为“计算机界的诺贝尔奖”，图灵也被冠以“人工智能之父”的称号。 人工智能的起源公认为是1956年的达特茅斯会议，这次大会标志着“人工智能”这一概念的诞生。先介绍下本次大会的关键学者。 会议的主要发起人——约翰·麦卡锡（John McCarthy），计算科学家、认知科学家，也是他提出了“人工智能”的概念。麦卡锡对于人工智能的兴趣始于1948年参加的一个名为“脑行为机制”的讨论会，会上，冯·诺伊曼（John von Neumann）提出的自复制自动机（可以复制自身的机器）激起麦卡锡的好奇，自此开始尝试在计算机上模拟智能。达特茅斯会议前后，麦卡锡的主要研究方向是计算机下棋。 另一位积极的参与者是当时在哈佛大学的明斯基（Marvin Minsky，1969年图灵奖获得者），他的老师塔克（Albert Tucker）多年来担任普林斯顿大学数学系主任，主要研究非线性规划和博弈论。1951年，明斯基建造了世界上第一个神经网络模拟器Snare。在Snare的基础上，明斯基解决了“使机器能基于对过去行为的知识，预测当前行为的结果”这一问题，并完成了他的博士论文《Neural Nets and the Brain Model Problem》。 塞弗里奇（Oliver Selfridge），模式识别的奠基人，后来领导了MAC项目，这个项目后被分为计算机科学实验室与人工智能实验室，又合并为麻省理工学院最大的实验室MIT CSAIL。 另外两位重量级参与者是纽厄尔（Allen Newell）和西蒙（Herbert Simon），这两位学者后来共享了1975年的图灵奖。 纽厄尔在普林斯顿大学数学系硕士毕业后，加入了美国著名的兰德公司，并结识了西蒙，开始了他们一生的合作。纽厄尔和西蒙提出了物理符号系统假设，简单的说就是：智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。这一假设与西蒙提出的有限合理性原理成为人工智能三大学派之一——符号主义的主要依据。后来，他们与珀里思（Alan Perlis，第一届图灵奖获得者）共创了卡内基梅隆大学的计算机系。 最后，信息论的创始人香农（Claude Shannon），他比其他几位年长10岁左右，当时已经是贝尔实验室的大佬。1950年，香农发表论文《Programming a computer for playing chess》，为计算机下棋奠定了理论基础。 除上述学者外，IBM的塞缪尔（Arthur Samuel），达特茅斯的摩尔（Trenchard More）、算法概率论的创始人所罗门诺夫（Ray Solomonoff）等学者也参与了这次会议。 1953年夏天，麦卡锡和明斯基都在贝尔实验室为香农打工。香农当时在研究图灵机及是否可以用图灵机作为智能活动的理论基础，但是麦卡锡只对计算机实现智能感兴趣。由于与香农研究方向上的不同加上麦卡锡认为香农在一些时候过于理论，所以麦卡锡与IBM第一代通用机701的主设计师罗切斯特（Nathaniel Rochester）计划搞一次活动，主要讨论机器模拟智能，并说动香农与明斯基共同写了一个项目建议书以寻求活动资助。 麦卡锡给这个活动起了一个名字：人工智能夏季研讨会（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。 会议的主要议题有以下7个方面： 达特茅斯研讨会进行了两个月，其中，纽厄尔和西蒙公布的程序“逻辑理论家”（Logic Theorist）引起参会者极大的兴趣，这个程序模拟人证明符号逻辑定理的思维活动，并成功证明了《数学原理》第2章52个定理中的38个定理，被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正成果，也是图灵关于机器可以具有智能这一论断的第一个实际证明。此外，逻辑理论家开创了机器定理证明这一新的学科领域。 最后补充一下，在达特茅斯会议期间，“人工智能”这一词虽然被提出，但并没有获得大家的完全认可，尤其是纽厄尔和西蒙，他们的研究在某种意义上偏向于功能学派，他们更主张用“复杂信息处理”这个词。"人工智能"一词真正被学界接受要到1965年，德雷弗斯（Hubert Dreyfus）发表了著名的《炼金术与人工智能》报告，这一报告对当时人工智能的研究提出质疑，意图说明这些研究是没有基础的无用功。由于报告标题与内容过于大胆，最初兰德公司仅以备忘录的方式发布了油印版，直至1967年，兰德公司才正式发布了这一报告的印刷版。该报告后来成为兰德公司销量最高的报告之一，在AI学者中广为流传，关于这一报告的具体影响，我们将在之后的文章中为大家进行更为详细的介绍。
数学家、逻辑学家是阿兰·麦席森·图灵，他被称为计算机科学之父、人工智能之父。计算机逻辑的奠基者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。美国计算机协会（ACM）设立的以其名命名的“图灵奖”是计算机界最负盛名和最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。阿兰·麦席森·图灵是一名男同性恋者[1]，同时还是世界级的长跑运动员。他的马拉松最好成绩是2小时46分3秒，比1948年奥林匹克运动会金牌成绩慢11分钟。1948年的一次跨国赛跑比赛中，他跑赢了同年奥运会银牌得主汤姆·理查兹（TomRichards）。1912年6月23日出生于英国帕丁顿，1931年进入剑桥大学国王学院，师从著名数学家哈代，1938年在美国普林斯顿大学取得博士学位，二战爆发后返回剑桥，曾经协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。1954年6月7日在曼彻斯特去世。
人工智能的第一个浪潮是由著名的英国数学家、逻辑学家和计算机科学家阿兰·图灵（Alan Turing）掀起的。
1936年，阿兰·图灵在英国伦敦大学学院发表了一篇论文，他提出了一个抽象的计算机模型，即图灵机。他用这个模型来探索计算机的可能性。他提出，计算机可以完成任何人类可以完成的任务，这一想法引发了人工智能的研究。
此后，阿兰·图灵发表了一系列论文，其中最重要的是1950年发表的《计算机与智能》，他在这篇论文中提出了“图灵测试”的概念，即一个机器能够像人一样思考。这一概念引发了人工智能的第一个浪潮，人们开始研究如何让机器具有人类智能。
因此，可以说，人工智能的第一个浪潮是由阿兰·图灵掀起的，他的论文开创了人工智能的先河，为人工智能的发展奠定了基础。
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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智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：
1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：
C=(102-H)/1.2 W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献：
[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期
[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期
[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)
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好发。人工智能研究所是创新落地最快的地方，前沿技术与产品紧密结合、挑战与成就感并存。人工智能是从人类的大脑里发明创造出来的。又因为智能的因素，有些方面确实比人脑要先进了许多。作家写文章往往会根据自己的经验和阅历有感情的写出好文章，而人工智能却是原有输入的程序和大数据在重新计算，是人类的设计和升级进一步的再发展。