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)/ 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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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。
随着科学技术的发展,人工神经网络技术得到了空前的发展,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料,欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展,人工神经网络技术得到了空前的发展,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段,是人工智能的重要组成部分,并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾,并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展,各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作,已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支,对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今,经历了不同的发展阶段,并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用,解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络,到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义,综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性,其具有很强的并行结构以及并行处理的能力,在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性,对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力,因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强,能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟,而且近年来在硬件方面也得到了较大发展,提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代,生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章,第一次提出了关于神经元的模型M-P模型,这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础,在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年,心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则,为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流,为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后,出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型,提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期,人们只是热衷于对它的研究,却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究,在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑,认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题,对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑,使神经网络的发展进入了低谷时期,但是在这一时期,专家和学者也并没有停止对神经网络的研究,针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型,并通过实验证明在满足一定的条件时,神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动,众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究,推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力,提出了各种不同的人工神经网络的模型,神经网络理论研究不断深化,新的理论和方法层出不穷,使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起,我国也迎来了相关理论研究的热潮,在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时,国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展,而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决,研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开,我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善,得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展,逐渐建立了光学神经网络系统,利用光学的强大功能,提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题,采取有效措施,提高超平面的光滑性,对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法,虽然保证了精度,但也加大了消耗,在一定程度上降低了神经网络的效率,因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步,提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展,当代信息处理工作越来越复杂,利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代,面对问题自动诊断和解决,能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题,在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析,对事物进行辨别和解释的一个过程,这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种,一种是统计模式识别,还有一种是结构模式识别,在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效,而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂,具有不可预测性,在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握,信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系,所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前,在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面,最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测,人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理,与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势,数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用,能够对高难度的非线性问题进行处理,对交通运输方面进行集成式的管理,以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题,促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展,人工智能系统将进入更加高级的发展阶段,人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代,但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题,在智能系统的各个领域中得到成功应用,今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋,冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展,1993(5):8-12,20.
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[3]李会玲,柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报,2009(5):44-46.
[4]过效杰,祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利,2004(1):22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学,2006.
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目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料,希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来, 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注,尽管学术界有各种不同的说法和定义,但就其本质而言,人工智能是研究、设计和应用智能系统,来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器,来模仿、延伸和扩展人类的智能思维,从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”,或者说是计算机具有智能,1965年夏季,在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家,在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题,并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而,一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上,前进的道路从来就不是平坦的,成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此,自它诞生至发展一段时间后,就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下,仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时,从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透,从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势,其渗透的结果现在还不是很明显,还需要时间的考验。目前,人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 , 人工智能在许多领域都得到了应用,其应用领域如下:
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系,从企业的发展目标出发,深入了解人工智能的内涵,搭建人工智能的应用平台,研究并开发企业智能化软件,这样一来,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快,在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人,此外,在不久的将来,就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初,我国已成功将人工智能应用于医学,且在这方面有了新的突破,例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等,为矿业的开采带来了方便。1980年以来,美国的矿业公司在人工智能上加大了投资,其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用,首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域,目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质,大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力,另外这些技术的应用,使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高,为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展,网络问题日益突出,网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进,,大力发展挖掘技术、免疫技术,及开发智能机器,人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前,人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国,发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司,在智能电脑方面有了新的突破,成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑,而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露,预计该超级电脑研制成后,其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外,其他公司也加紧了这方面的研究,估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代,作为现代信息技术的精髓,人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国,很长一段时间,专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关,而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下,经过十年攻关和钻研,于2000年,成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展,将会对信息时代产生重大影响,对人类文明产生重大影响。科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合,更多地呈现交叉和综合的趋势,新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势,在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理,形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果,对于人工智能学科整体而言,要有所突破,需要多个学科合作协同,在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境,同时人工智能促进社会发展。以下是我精心整理的人工智能领域论文的相关资料,希望对你有帮助!人工智能领域论文篇一 人工智能研究领域及其社会影响 [提要] 社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境,同时人工智能促进社会发展。本文在介绍人工智能基本含义的基础上,概述人工智能的研究和应用领域,并且从不同的角度阐述人工智能的发展对于社会的深刻影响。 关键词:人工智能;研究领域;社会影响;专家系统 随着网络技术和通讯技术的发展,人工智能以它强大的渗透力走进了社会生活的各个领域,极大地改变了社会面貌,深刻地改变了人们的思想和行为。探讨人工智能对人类进步的影响,对促进人工智能发展和对人类的进步有着重要意义。 一、人工智能的含义 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人类智能的科学。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的。这一年,在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语音理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统。例如,能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语音,进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。但是,随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长。同时,网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件,而且,现在的AI具备了更多的现实应用的基础。1990年以来,人工智能研究又出现了新的高潮。一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。 人工智能在发展过程中形成了几个学派,最主要的两个学派是符号主义和联接主义。符号主义,又称为逻辑广义、心理学派或计算机学派。其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理,代表人物是纽厄尔和西蒙。大量传统的人工智能研究是在这个学派的思想推动下进行的。联接主义认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨创立的脑模型,即MP模型,开创电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。在这个学派中,有著名的模式识别理论。20世纪八十年代末神经网络迅速崛起,在声音识别、图像处理等方面取得很大成功。 二、人工智能研究和应用的领域 (一)模式识别。计算机硬件的迅速发展,计算机应用领域的不断开拓,急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但目前计算机却无法直接感知它们,键盘、鼠标等外部设备,对于这样五花八门的外部世界显得无能为力,即使是电视摄像机和话筒等,由于识别技术不高,计算机并未真正知道所采录的究竟是什么信息,计算机对外部世界感知能力的低下,成为开拓计算机应用的狭窄瓶颈。于是,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科——模式识别得到了迅速发展。 (二)自然语言理解与机器翻译系统。语言处理是人工智能最早期的研究领域之一。人们之间用语言互通信息是一件非常简单的事情,而建立一个能够生成和“理解”哪怕是只言片语的计算机系统却是非常困难的。因为传递某一点的“思维结构”需要庞大的与该思维结构相关的公共思维结构,犹如一个人一样,需要有上下文知识并能根据这些知识进行推理。自然语言理解最重要的成果是机器翻译。现在,机器翻译真正推向市场还面临两大问题:一是准确性。由于科技文献和文学作品有许多专业术语,所以需要专家来进行译前处理和译后校正工作;二是翻译速度问题。翻译需要有庞大的字库系统,有效快速搜索是需解决的问题之一,如何减少翻译前的处理和翻译后的校正工作时间也是需解决的问题。 (三)自动程序设计。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展,而且也使通过修正自身代码进行学习的人工智能系统得到发展。程序理论方面的有关研究工作,对人工智能的所有研究工作都是很重要的。我们所指的自动程序设计是某种“超级编译程序”,或者能够对程序要实现什么目标进行非常高级描述的程序,并能够由这个程序产生出所需要的新程序。这种高级描述可能是采用形式语言的一条精辟语句,也可能是一种松散的描述,这就要求在系统和用户之间进一步对话澄清语言的模糊,自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。 (四)专家系统。专家系统是一个具有专门知识的智能计算机程序系统,它应用人工智能技术,根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,解决该领域需要由专家才能解决的问题,专家系统一般由数据库和推理机构成。近年来,在专家系统的研究中已经出现了应用人工智能技术解决实际问题的成功范例。如“故障诊断系统”,这种系统设计了一个计算机界面,可以进行人—机“对话”,用户与专家系统进行咨询对话就像用户与具有这方面知识与经验的专家对话一样,解释和回答用户的问题。此外,还有情报检索系统、数据分析系统和结构优化设计系统等。 发展专家系统的关键是如何表达和运用专家知识即构筑数据库,如何将那些来自人类专家的并已经被证明了的对解决有关问题有帮助的典型事例符号化后输入计算机。专家系统与过去的一些计算机系统不同,它是以符号处理为主的计算机程序系统,一般没有算法解,经常要在一些不完全、不精确、不确定的信息基础上做出结论。 (五)智能机器人。智能机器人是人工智能研究的另一个重要领域,其中包括对操作机器人装置程序的研究。至今,尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统,工业上也运行着成千上万台机器人,但这都是一些按预先编好程序执行某些重复作业的简单装置,大多数机器人只能“干”不能“看”,不具备“智慧”。如何摄取并处理视觉信息,研制能进行图像声音识别并进行拟人推理的机器人是人工智能的又一个十分活跃的领域。人工智能的研究促进了机器人研究和机器人学的发展;另一方面,智能机器人研究又促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉,涉及众多课题。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。 (六)智能控制。人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需人的干预就能独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。它是自动控制的最新发展阶段,也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程,往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程,并以知识进行推理来引导求解过程。 三、人工智能对人类社会的影响 随着计算机技术的快速发展和广泛应用,人工智能的思想和技术对人类的影响与日俱增,人工智能的发展将会对人类社会产生深远的影响,并将深入到人类社会的各个方面。 (一)人工智能的发展改变了人类的社会面貌 1、财富迅速增加。从财富的数量看,由于计算机、控制论和自动化技术的发展,正在迅速提高自动化的程度。同样数量的劳动力在同样的劳动时间里可以生产比过去多几十倍、几百倍的产品。从财富的质量看,由于计算机的推广应用,新兴产业以前所未闻的速度和前所未有的规模发展起来。 2、人际联系日益紧密。现在,任何社会制度的国家,由于人工智能的发展,生产社会化程度日益提高,使人际联系频度提高,距离缩短,Internet把整个世界联为一个整体。在这种条件下,生产国际化、贸易国际化、金融国际化、教育国际化、政治国际化和信息国际化,人们之间的往来将更加紧密。 3、信息快速增加和更新。人工智能发展为人们储存和处理信息提供了方便。一方面人们利用计算机每天输入大量的信息,使信息以几何级数增加;另一方面使信息更新加速,人们利用计算机大量输入、生成和输出的信息,使储存在载体上的信息加速折旧,人们不断期待正在传输中的最新信息,为满足这种需要,越来越多的人进一步搜集和输入新的信息。 (二)人工智能的发展,改变了社会的结构。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动,一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上,近十多年来,社会结构正在发生一种静悄悄的变化。人—机器的社会结构,终将为人—智能机器—机器的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。从发展角度看,从医院里看病的“医生”、护理病人的“护士”、旅馆、饭店和商店的服务员、办公室的“秘书”、指挥交通的“警察”,到家庭的“勤杂工”和“保姆”等,将均由机器人担任。因此,人们将不得不学会与有智能的机器和睦相处,并适应这种变化了的社会结构。 由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动,例如用专家系统代替管理人员或医生进行决策、诊断或治疗病人的疾病。所以,将会使一部分人不得不改变他们的工种,甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用,会使一些人失去介入信息处理活动(如规划、诊断、理解和决策等)的机会,甚至不得不改变自己的工作方式。 (三)人工智能的发展,提高了社会的经济效益。人工智能系统已创造出了可观的经济效益,专家系统就是一个典型的例子。随着计算机价格的继续下降,人工智能技术必将得到进一步推广,产生更大的经济利益。成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家,可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制,所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验,推广应用数量有限的和昂贵的专业人员的知识。 如果保护得当,软件能被长期和完整地保持;因此,人类专家的经验能够得以延续。不受人类专家寿命的限制,这又是一笔巨大的财富。各领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法),而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议,使终端用户(如病人)从中受益。 (四)人工智能的发展,改变了人类思维方式。人工智能是人类理性活动的产物,它延长了人的思维活动,有利于人们正确思维,有利于人们应用正确的思维方法。人工智能的运行遵循客观规律,因此要求人们在应用和开发中采取务实的态度,来不得半点虚假,用头脑思考,来不得半点感情用事。人工智能的发展与推广应用,将影响到人类的思维方式和传统观念,并使它们发生改变。例如,传统知识一般印在书本、报纸或杂志上,因而是固定不变的,而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。又如,一旦专家系统用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定,那么他们就可能不愿多动脑筋,变得懒惰,并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。那些过分依赖计算器的学生,他们的主动思维能力和计算能力也会明显地下降,并增加误解。在设计和研制智能系统时,应考虑到上述问题,尽量鼓励用户在问题求解中的主动性,让他们的智力积极参与问题求解过程。 (五)人工智能的发展,改变了人们的生活方式。随着人工智能的发展步伐,人类活动方式发生了突变。网络化加强了人们的横向联系。网络技术的迅速发展,使人们的联系方式发生了变化。就主从联系讲,以往主要靠从上到下的“金字塔管理”,现在突出了“网络管理”。就平等联系讲,以往由距离决定联系频度,现在可以超越时空,由利益决定联系频度。 人工智能应用主要遵循内涵深入和外延拓展两方面。首先,内涵深入表现在模拟的发展,结构模拟较多地受技术限制,功能模拟主要靠开发软件。现在全世界每年有几十万个成熟软件推向市场,而无论是商务的还是娱乐的,都改变了人们单调的工作和生活模式;其次,外延拓展主要是人工智能与其他技术结合,光子、超导和激光计算机是人工智能发展的新出路。在社会广阔领域中,人工智能借助机电光声技术,为社会提供了电子排版系统、电视节目编辑器、复印机、学习机、家庭影院、音乐喷泉、B超检查、CT检查和机器人,给人们生活带来了一片新气象。
先讲个故事给你们听:
从前,哦不,应该是在未来,一个全面科技化的未来,有一个小男孩。
他叫大卫,11岁,体重27公斤,身高1米37,头发棕色。
他的爱是真实的,但存在是虚假的。
那是因为他只是一个机器男孩,一个会“爱”的机器人,是一个失去孩子的父母的慰藉,这爱的程序一旦启动了就不会停止,任凭时间流逝,任凭世代变迁……
索非亚夫妇的孩子患了绝症,他被冷冻起来直到科技足够发达救他。所以他们自愿参与了大卫的实验计划,人们也需要通过他们证实他是否真的可以爱人。
当索非亚,这个美丽却被而儿子的病折磨的痛苦不堪的母亲,亲手启动了大卫的程序时,他缓缓地睁开眼睛,如同出生的婴孩一般,似乎一切都那么陌生,却又那么清楚地明白这面前的一切:是了,这就是我以后要爱一生一世的人了。当大卫轻轻地张开双臂,拥住索非亚,一句:“妈妈,我爱你。”着实让索非亚感动了。
索非亚看着他,照顾着他,似乎找到了儿子的影子;却又疏远他,惧怕他。她觉得他的爱只是程序,她想爱,又怕爱。大卫却享受着这每一分每一秒,对他而言,母亲就是这个世界的全部了。我们是人类,有着选择的权力,也有权决定爱不爱爱我们的东西。或许有点残忍,但这是个道德问题,在创世纪的时候,神不也创造亚当来爱他吗?
但后来世界就变了,索非亚的儿子奇迹般的痊愈了,抉择的时刻就到了,索非亚最终决定放弃大卫,却又不想让他被销毁,在他们一次的野餐中,把他留在了荒野。因为内心深处,抛开一切压力,或许,她爱他……
大卫固执地认为这是因为他不是一个真的男孩,于是踏上了寻找蓝仙女的路途。记得小木偶皮诺曹吗?就是蓝仙女让他变成小男孩的。他不知道那是一个童话,心中只有一个信念。越过千山万水,终于在海底找到几百年前被人遗弃的蓝仙女的雕塑,他在潜水艇里望着她,一遍一遍的说着自己的愿望,直到时间一点一滴的流逝,不知不觉,大海被冰雪覆盖,几千几万年就这样过去了……
最后,高速发达的机器人完成了他的愿望,他们可以让他的妈妈复活,但是只有一天,有一天她可以全心全意爱他,足够了。在度过了这珍贵的一天后,他躺在不会醒来妈妈身边沉沉睡去,希望永远不要再醒来……
这个故事的名字就叫做,人工智能。虽然说这只是个科幻故事,但故事的主旨却不容忽视:我们人类不断的进步,不断的向前走,是否走的太快了.在科技的进步中我们是否忽略了某些事物,我们不断的求新,求快,求进步,求超越.到头来反而忘了人性,信任忘了......爱!!有如故事中,凝真电子的老板,为了抚慰自己的丧子之痛以及在未来的高科技事业中争得一片天,创造了了一个,会[爱]的机器人-----大卫.他踏过千里土壤走过千年时空为的,只是一份爱.而它只是个在人类眼中有如草芥的______机器人,这种进步,真的,是我们要的吗?
但是换个角度,我们也该庆幸自己是人类,因为到后来出现的高速发达的机器人,强调,他羡慕人类拥有灵魂以及对百万种生存意义。我觉得这和一句俗谚:“人为万物之灵”,有异曲同工之处。除了这是一种人类沙文主义作祟外,试想:若是高等机器人高等智慧,何必去羡慕,他们口中的“原始”人类?而就因为机器人永远不可能有灵魂,不可能懂得爱,所以才有“羡慕”一词出现。
所以,请人们在科技飞速发展的时候,不要忽略身边的一切,或者可能失去的东西只能靠机器来填补。从人工智慧看起,记住,科技无论再怎么发达,创造它们的始终是人类,一切科技,一切可能,以人为本,以爱为本。 【篇二】
1977年英国世界上的互联网公司的经理预料,将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用,然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的,高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台,老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用,也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来,一个抽象的代名词——触摸不到,感受不到。每个人都有美好的畅想,我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好,必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景,热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不,至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不,至少有间草屋。光明固然美好,黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想,畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时,他们的心情是平静而喜悦的。此时,自行车已成“古董”,人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上,一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里,物业管理是机器人,二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘,不再只是人手一台电脑埋头工作,而是两三个人一个办公室,摄像头、监视器什么的都不在有,人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌,让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿,审视昨天,展望未来,沿着金光大道,一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天,走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市,永远没有那一角:有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了,在每个人的肩上,还有我们——新时代的中学生,更落在了我们的笔尖,我们要用笔去描绘未来的城市,画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里,纸屑很珍贵,因为它从不露面。微笑很普通,因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明,第二层是平安,第三层是繁华,第四层是快乐。只有不停地建造,才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来,建造这幢“美好”的城市! 【篇三】
据我所知,人工智能可以做家务。譬如扫地机器人,可以自动将地清扫干净,不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。
有人说,人类做的事情人工智能都可以做到,我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学,都会在门口的早餐店买早点,空气中夹杂着湿润的淡淡白雾,一股浓郁的清香钻入鼻腔,新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我,触及她温热的双手时,心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。
而且计算机本就有人类产出,本就是没有情感的死物,它不会像人类有复杂的心绪,充盈的精神世界。假如,让一个人与人工智能同处月下,人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况,而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水,明月几多愁。
但是现在,许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活,对身边的一切都异常冷漠,失去了价值观与同情心,成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑;会对别人的缺陷冷嘲热讽;会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时,我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现?
我认为的生活,虽有一点黑白,但不乏姿彩;虽有喧闹和烦忧,却时有银铃般的欢笑;虽会有挫折与艰辛,但也有克服苦难,战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感,它们是否能感受到呢?
是这个时代生产出这些机器人,也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄,亲人间的疏远,朋友间的虚情都在提醒着我,让我不要成为这种人。
我向往的生活是邻里间的相互问好,而非漠视;是与陌生人之间的一个微笑,而非向下的唇角;是与亲人间的拥抱,而非礼貌性的点头……
希望我向往的生活是我以后的生活,人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少,能有欢笑与泪水,泪水虽咸,亦是真情……
目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料,希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来, 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注,尽管学术界有各种不同的说法和定义,但就其本质而言,人工智能是研究、设计和应用智能系统,来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器,来模仿、延伸和扩展人类的智能思维,从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”,或者说是计算机具有智能,1965年夏季,在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家,在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题,并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而,一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上,前进的道路从来就不是平坦的,成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此,自它诞生至发展一段时间后,就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下,仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时,从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透,从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势,其渗透的结果现在还不是很明显,还需要时间的考验。目前,人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 , 人工智能在许多领域都得到了应用,其应用领域如下:
(一)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》中提到要把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系,从企业的发展目标出发,深入了解人工智能的内涵,搭建人工智能的应用平台,研究并开发企业智能化软件,这样一来,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快,在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人,此外,在不久的将来,就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初,我国已成功将人工智能应用于医学,且在这方面有了新的突破,例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等,为矿业的开采带来了方便。1980年以来,美国的矿业公司在人工智能上加大了投资,其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用,首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域,目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质,大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力,另外这些技术的应用,使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高,为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展,网络问题日益突出,网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进,,大力发展挖掘技术、免疫技术,及开发智能机器,人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前,人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国,发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司,在智能电脑方面有了新的突破,成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑,而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露,预计该超级电脑研制成后,其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外,其他公司也加紧了这方面的研究,估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代,作为现代信息技术的精髓,人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国,很长一段时间,专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关,而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下,经过十年攻关和钻研,于2000年,成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展,将会对信息时代产生重大影响,对人类文明产生重大影响。科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合,更多地呈现交叉和综合的趋势,新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势,在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理,形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果,对于人工智能学科整体而言,要有所突破,需要多个学科合作协同,在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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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)/ 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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人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。以下是我精心整理的人工智能的利与弊论文的相关资料,希望对你有帮助!
摘要:自1956年人工智能诞生起,几十年的发展让其有了许多的进步,并广泛用于机器视觉,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学等各大领域,并且与人类生活联系越来越紧密。在安全性没有得到确切认证的情况下广泛发展人工智能是否是可行的做法,人工智能是否会战胜人类智能,现在还存在广泛的争论。本文从人工智能的概况,应用领域与人类生活的联系等方面讨论,联系有关理论,认为人工智能的发展需要在人类智能可控的范围内进行。
关键字:人工智能 超越 人类智能 退化
一.人工智能的概况
(一)人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
(二)人工智能的兴起
1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论。他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会"。从那时起,这个领域被命名为 "人工智能"。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设,认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。 Minsky从心理学的研究出发,提出了框架知识表示方法。到80年代,Minsky认为人的智能,根本不存在统一的理论。以McCarthy和Nilsson等为代表,主张用逻辑来研究人工智能,即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中,强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示,在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的,它的目标是让机器模仿人,认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则
来定义,因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器,来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。
(三)人工智能的发展状况
1956年,Samuel研制了跳棋程序,它在1959年击败了Samuel本人
1959年美籍华人学者、洛克菲勒大学教授王浩 自动定理证明
1976年 “四色定理”的证明
1977年,曾是赫伯特·西蒙的研究生、斯坦福大学青年学者费根鲍姆
(),在第五届国际人工智能大会上提出了”知识工程”的概念 1976年美国斯坦福大学肖特列夫开发医学专家系统MYCIN
80年代,AI 被引入了市场,并显示出实用价值
1997年 “深蓝”
2011年9月,在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上,一个“聪明机器(Cleverbot)”成功过近800名观众,使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天,聊天的对象可能是“聪明机器人”,也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个
大屏幕上,1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果,超过的观众 把人与“聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话“聪明机器人”的发明 者、英国人罗洛·卡彭特很高兴地告诉记者:“过一半以上观众,你可以说聪明机器人算是通过了"图灵测试"
二.人们对人工智能的依靠
(一)人工智能主要应用领域
目前人工智能主要的应用领域在机器视觉(指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别),专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。
(二)人们生活与人工智能的密切关系
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人,人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通
中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡„„虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在,但我们的生活却因它悄悄改变。
在美国硅谷,尼古拉斯·亚宁早上起来准备去上班,到公司需要40分钟车程。这位在Google工作的技术员走向他的Lexus汽车。汽车即将驶上加州拥挤的高速路,此时他的“司机”———汽车开始掌控大局。亚宁的这辆车是Google正在实验的自动驾驶汽车,安装有复杂的人工智能技术,使得他可以放松地坐在驾驶座上充当乘客。
在马萨诸塞州贝德福特的iRobot公司,一名参观者看着5英尺高的机器人爱娃小心翼翼地行走在大厅里,躲避着周围的障碍物———包括人类。今年年底它将开始自己的第一份真正工作———远程医疗助手,让数千英里之外的专家通过安装在它“头”上的视频屏幕给医院的病人看病。当医生准备看望下一位病人时,他只需点击电脑地图上的新位置。爱娃根据地图找到并赶往下一个病房,它还会自己乘坐电梯。
在华盛顿普尔曼,华盛顿州立大学的研究者们正在给“智能”房间安装上感应器,使之能够根据需要自动调节房间的光线,监控住户的一切活动,包括他们每天睡眠多少小时,锻炼多少分钟。听上去有点像是被监禁,但事实上,倡导者们认为这样的技术就像一个富有爱心的保姆:智能房屋可以帮助老年人,尤其是有身体或智力障碍的老人过上独立的生活。
从今年夏天在火星登陆的好奇号太空探测器,到仪表盘能够与人对话的汽车,再到智能手机,人工智能正在改变我们的生活———有时候以一种显而易见的方式,更多的时候,我们甚至没有意识到它的存在。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡;告诉驾驶员什么时候越过了道路中央的分道线。
甚至连烤面包机也即将加入人工智能革命。你可以将一个面包放进去,用智能手机拍张照片,手机将把所有需要的信息传送给烤面包机,指导它如何将面包烤得恰到好处。
从某个方便说,人工智能几乎无处不在,从控制数码相机的光圈和快门速度的智能感应器,到干衣机中的温度和湿度探测器,再到汽车中的自动泊车功能。更复杂的应用还在源源不断地走出实验室。
三.人工智能的弊端
(一)关于人工智能超越人类智能的假说
人工智能只可以作为人类智能的补充,但是人工智能的发展速度远远超过人类智能的发展速度,即根据进化论来说人工智能的进化速度比人类智能进化得快许多。由于人工智能起步较低,故现在和人类智能有一定差距,但其表现出了在局部超越了人类智能的现状,让人有理由相信人工智能超越人类智能只是时间上的问题。
人工智能超越人类智能论据有:一是达尔文进化论;二是类比人类的创造性即由于人类智能的不断探索欲会把自己独有创造赋予人工智能,这会导致人工智能战胜人类智能;三是“量变质变定律”人工智能不断的在某些领域超越人类智能,最终将在质上战胜人类智能。
其代表人物有四川大学社科系教授王黔玲从世界观角度提出的“人工智能将超越人类智能”的论断。华东师范大学哲学系教授郦全民认为在好奇心的驱使下,在不前进就会落后的“象棋皇后”效应的作用下,人类不会停止对比自己先进的更高的智能系统的探索。而进化法则又不可违背,将使得进化之链朝着超越人类的方向发展。因此地球上出现超越人类的高智能物种是进化的必然。代维也大胆预测“人工智能将在不远的将来战胜人类智能,但会有自己的存在方式,不会对人类构成威胁”。约翰·麦卡锡——人工智能之父认为“没有理由相信我们不能写出一个能使电脑像人一样思考的公式。”斯蒂芬·霍金 说过“在我看来,如果非常复杂的化学分子可以在人体内活动并使人类产生智慧的话,那么太阳复杂的电子电路也可以使计算机以智能化的方式采取行动。”德国班贝克大学心理学教授德尔纳认为“有灵魂的机器是存在的。”
(二)人类退化的假说
从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人,人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏;将文本从一种语言翻译成另一种语言;在拥挤的交通中
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推荐最畅通的线路;帮助识别信用卡等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在,但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活,人工智能的出现满足了人们许多的需求,这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说,那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展,我们的衣食住行都可以有简单的解决方法,并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机,一样可以有自己的通讯方式,可是现在手机发展不过几十年,就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能,等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能,你什么都不用自己动手,那经过生物衍变,人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。
四.结语
现阶段人工智能在专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学等方面都有许多的应用,并且范围越来越广,虽然看似都是促进科学发展的,但是我们得注意其使用的度,就像克隆的应用一样,具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展,才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。 参考文献:
【1】史忠植. 高级人工智能(第二版). 科学出版社, 2006.
【2】玛格丽特·博登,人工智能哲学,上海译文出版社2001-11-01
【3】 Russell S., Peter Norvig,人工智能——一种现代方法(第二版)北京:人民邮电出版社, 2004 【4】史忠植. 智能主体及其应用.科学出版社,2000.
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【9】门泽尔,机器人的未来,上海辞书出版社,2002年
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【11】钱铁云,人工智能是否可以超越人类智能?,科学社会与辩证法,2004
【12】代维,人工智能VS人类智能。20年后谁称雄,青年探索,2002
【13】姜长阳,人类正在退化,自然辨证法研究,2000年11期
只要谈及科技对人类的意义,有一个词语出语率颇高――“双刃剑”。即科技在给人们带来便捷、舒适和高质量生活的同时,也不可避免地会带来诸多弊端。在这种种弊端中,有看得见的,如环境污染;而更多的则是看不见的,如科技对文化的冲击。
有关科技的利与弊,近年来舆论界一直争论不休,莫衷一是。这一现象也直接反映在了高考语文试题中――连续几年的高考作文都涉及到这一话题,且有逐年增多的趋势。
据统计,在近几年高考作文中讨论最多的话题是“科技对文化(尤其是传统文化)的冲击”――即科技会不会对文化构成冲击?又会构成什么样的冲击?如2012年高考湖北卷作文题就提供了这样一则材料:
语文课堂上,老师在讲到杜甫《春望》“烽火连三月,家书抵万金”时,不无感慨地说:“可惜啊,我们现在已经很难见到家书了,书信这种形式恐怕要消失了。”学生甲:“没有啊,我上大学的表哥就经常给我写信,我觉得这种交流方式是不可替代的。”学生乙:“信息技术这么发达,打电话、发短信、写邮件更便捷,谁还用笔写信啊?”学生丙:“即使不用笔写信,也不能说明书信消失了,只不过是书信的形式变了。”学生丁:“要是这样说的话,改变的又何止是书信?社会发展了,科技进步了,很多东西都在悄然改变。”……
诚然,电话、短信、邮件在带给我们方便、快捷的同时,也消减了我们生活中的诗意。可是我们不妨思量一下,“云中谁寄锦书来”或许能带给我们诗意和遐想,可在“烽火连三月”的情况下,恐怕还是一条快捷的短信更让人放心。因此,我们要充分考虑到两者的得失,对如何处理好科技与文化的关系作出深刻的反思:是为了保存传统的美好而抱残守缺,还是为了方便快捷就抛弃传统?是在传统的树干上嫁接上时尚的枝条,还是在崭新的文化中打上旧补丁?笔者想:应该思考这类问题的绝不仅仅是我们的中学生,更有我们的决策者、我们的专家,甚至我们每一个普普通通的公民。反思永远强于抱怨,只有总结反思,才能使我们的下一步走得更好,走得更稳健,从而一步步接近我们理想中的伊甸园。
与此一脉相承的是2014年高考广东卷的作文题。所不同的是广东卷的材料放弃了书信与手机,取而代之的是黑白胶片与数码技术:
黑白胶片的时代,照片很少,只记录下人生的几个瞬间,在家人一次次的翻看中,它能唤起许多永不褪色的记忆。但照片渐渐泛黄,日益模糊。数码技术的时代,照片很多,记录着日常生活的点点滴滴,可以随时上传到网络与人分享。它从不泛黄,永不模糊,但在快速浏览与频繁更新中,值得珍惜的“点滴”也可能被稀释。
黑白胶片与数码技术就像尺素与短信、马车与高铁、书法与“键谈”、远足与网游、品茗与快餐,品评它们又岂是一个“利”字或“弊”字可以概括的?这当中,掺和有科技的因素,有文化的因素,有传统的因素,有心理习惯的因素……其实,人们最希望拥有的是现代科技的便捷加上传统文化的醇香,而这恰如鱼与熊掌,兼而得之实在不易。
高考作文涉及到的又一方面的话题是“科技对传统审美观念的冲击”。如2014年高考辽宁卷作文题提供了这样一则材料:
夜晚,祖孙二人倚窗远眺。“瞧万家灯火,大街通明,霓虹闪耀,真美!”男孩说,“要是没有电,没有现代科技,没有高楼林立,上哪儿看去?”老人颔首,又沉思摇头:“可惜满天繁星没有了。沧海桑田,转眼之间啊!当年那些祖先,山洞边点燃篝火,看月亮初升,星汉灿烂,他们欣赏的也许才是美景。”
读罢这则材料,笔者觉得:如果“当年那些祖先”能够“穿越”回来,即便他们依然认为篝火、明月、星汉是大自然中最美丽的景观,但他们还乐意栖居在山洞里燃着篝火欣赏那满天繁星吗?现代科技早已潜入到了人们的灵魂深处,纵然我们会偶尔生出几许怀旧的情愫,那不过是我们在内心珍存的原始记忆陨落时的惆怅,纵然我们心向往之,也未必愿意返璞归真。在现代社会中,像陶渊明、梭罗这些真正倾心于自然的隐者已经很难寻觅了。
高考作文所涉及的有关科技的材料,还触及到了近乎于“科幻”的话题。如2014年高考天津卷的作文材料,讲的是一则带有几分科幻色彩的故事,揭示了现代科技给人带来的“荒诞感”:
也许将来有这么一天,我们发明了一种智慧芯片,有了它,任何人都能古今中外无一不知,天文地理无所不晓。比如说,你在心里默念一声“物理”,人类有史以来有关物理的一切公式、定律便纷纷浮现出来,比老师讲的还多,比书本印的还全。你逛秦淮河时,脱口一句“旧时王谢堂前燕”,旁边卖雪糕的老大娘就接茬说“飞入寻常百姓家”,还慈祥地告诉你,这首诗的作者是刘禹锡,这时一个金发碧眼的外国小女孩抢着说,诗名《乌衣巷》,出自《全唐诗》365卷4117页……这将是怎样的情形啊!
不知道是否真的有那么一天,不知道这样的情形是否真的会出现,也不知道这样的情形出现究竟是喜是悲。
平心而论,科技带给我们的永远是利大于弊,否则我们绝不会视之为“第一生产力”,也不会有那么多仁人志士为科技献身,为科技发展不遗余力了。我们现在要探究的是在发展科技的同时怎样将它的负面效应降到最低,乃至使之成为促进文化传承与发展的助力;而不是因噎废食,视科技为文化的宿敌,甚至视若洪水猛兽――而承担这一重任的主力,将会是今天走上考场的一代青年。从这一意义上看,让他们先写这样的文章真的很有价值。想必“科技”这一话题在随后的高考作文中仍会有一定的地位。
以医学为载体的人工智能论文可以投计算机期刊。计算机领域的期刊对于以医学为载体的人工智能论文也会有一定的接受度,而且随着人工智能技术在医学领域的应用逐渐普及,越来越多的计算机期刊也开始关注医学方面的人工智能研究。
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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