人工智能编程第一课：Scratch的初步认识

人工智能编程第一课：Scratch的初步认识

Scratch 是一个全新的程序设计语言，用她你可以很容易的去创造交互式故事情节，动画，游戏，而后你可以把你的创作，共享到其他网站上去！

为什么要让孩子编程？

孩子是祖国的未来，也是我们的未来，将来的孩子必然要把计算机当做自己工作和接触世界的一个重要工具，就如同我们当年通过收音机，电视，图书，杂志来接触一样。做为家长来说，不应该对计算机产生恐惧。近来，国家倡导“绿色上网”，而现在大多数家长既想让孩子学习计算机，又不想让孩子沉迷于游戏，或接受不良的互联网文化。某种程度上说，这是一个两难的问题。最好的方法，就是正确的引导和介入。

从玩计算机看，一定要让孩子接触PC上的游戏，可以娱乐身心，提高智力。人对自己熟悉的东西是有把握能力的。孩子早接触游戏，就不容易上瘾。现在很多孩子在小学中学期间，不让玩游戏，到了大学玩游戏，这样人就荒废了。

但游戏不是目的，第二步，要想让孩子不沉迷在游戏中，就要引导孩子从被动的玩，到主动的创造。因此，这个阶段就要引入计算机编程，让孩子自己编写程序。

但很多情况下，家长并不知道怎么编写程序，也就没有办法引导孩子，这是一个遗憾。不过，想让孩子搞定的事情，首先就要自己搞定. 我推荐麻省理工学院专为儿童学习计算机提供的开源项目：Scratch。

我刚下载了scratch，安装运行后的几秒内，就眼前一亮，很有意思，软件会在你启动几秒后，自动测试你的操作系统版本，变换为简体中文的界面。在经过一段时间的使用和教学后，作为一名计算机老师，觉的很有向我们的孩子们推荐的必要。

我们的孩子首先是感兴趣，能很快上手，自己动手设计卡通作品。在动手做程序的过程中，学习我们的自然语言---汉语及我们人类共同的语言----数学；Scratch编程中，能用到一些数学知识，孩子们可以只使用简单的数学；不过他们的数学知识越丰富，其创作能力越强，Scratch软件的优势是给孩子们提供尽可能方便的工具，让他们充分的去发挥自己的想象力创作。在创作过程中，学习积极性会被极大的提高，想象力和创造力会得到极大的培养和锻炼。

孩子们还可以把自己的作品上传到Scratch官方网站上去。我发现，他们都在试图去设计一些体现自己思想的作品，并完全能边做边体会这个完全模块化的“编程语言”所带来的便捷。Scratch安装目录下带有大量的素材，能极大的满足孩子们的需求；当然在必要时，他们还会自己制作素材！

世界各地，编程语言Scratch引发兴趣

两年前，美国麻省理工学院媒体实验室推出一种新的电脑编程语言，这种语言现在已经进入世界各地的教室和家庭，正在迅速成为儿童和成年人游戏和学习的方式。

在维吉尼亚州阿灵顿的一个教室里，学生们用SCRA TCH制作动画故事。大部分学生跟来自萨尔瓦多的丽迪亚.梅尔格一样，正在学习母语：“我们用SCRATCH编程语言，要学习使用大量的自然语言词汇。”

计算机科学老师杰夫.埃尔克纳从3月开始教授SCRATCH语言。他说：“我开始是想用SCRATCH教学生编程。后来发现，这种编程语言实际上也能非常好地教授语言技巧。”

SCRA TCH最初是麻省理工学院媒体实验室开发出来的。开发者表示，这种电脑编程语言的目的，是帮助年轻人发展学习技能，学习创造性思维，以及学习集体合作。

媒体实验室的博士生凯伦.布雷南，是SCRATCH项目的负责人。他说：“我们的目的不是要创建电脑程序编写大军，而是帮助电脑使用者表达自己。”

SCRA TCH语言很简单，所有的人都可以使用。这种编程语言所依据的，是一种积木系统；积木可以通过多种指令结合起来。这种语言总共有100多块“积木”可以使用。另外，还有一个视觉图像库，使用者可以在最开始的时候用图像编写程序。

更准确地说，它作为一个编程的工具，使用者可以运用已有的素材，完成卡通的动画故事。不过，如果你不喜欢别人给你提供的素材，你也可以自己动手画哦。

所有的人都可以从麻省理工学院的网站免费下载2007年5月投入使用的SCRATCH。

布雷南说：“我们设立这个网站的时候不知道结果会怎么样。会有人使用这种编程语言吗？人们用这种语言会制作什么呢？在网站开设一两个星期之后出现了这种电脑动画故事。”

一个德国的9岁的女孩，用它来上载自己的照片，绘制自己的图画，录下自己的声音，编成了一个电脑动画片，题目叫“蜜蜂游戏”。

还有人用这种编程语言制作了网上博物馆，让人们可以观摩艺术作品，或者用它制作互动地图，用来教授地理。

SCRA TCH甚至还有国际协作，有一款带音乐的游戏，是由来自不同的国家的一个8岁、13岁和15岁的孩子制作的。

推出两年来，SCRA TCH网站已经吸引了25万注册用户，他们创制了40万个项目。

阿灵顿的计算机科学老师埃尔克纳的学生们也是注册用户，他们在SCRATCH网站也要有一个自己的网页了。

孩子们能学会用Scratch编程吗？

孩子们学习这种编程，一般来说，花上几个小时就可以入门了。之后，孩子们的兴趣会越来越浓厚。当自己编制好一个程序后，可以把成果发布到互联网上；进而通过这个网络，结交更多的朋友，这是一个积极健康的过程。

一般来说，孩子学习四个月，就能充分掌握这个编程工具了。在这个过程中，最重要的是，孩子理解了计算机工程的基本概念，例如，面向对象，参数，消息，控制，交互等。而这些概念将让孩子可以接触更加深入的，真正的编程！

有的小同学就在学习两个月之后，开始进行PC的真正编程，而这个过程对很多成年人也是不小的挑战。但孩子编写程序，就像玩游戏一样，只是一个挑战而已。在这个过程中，他会自己加深学习母语和英语，学习更加深入的技术。关键的关键，不在于学习了某种特殊的技能，而是在这个过程中，培养了孩子独立学习、独立解决问题的能力；而这个创造过程，是最让人快乐的。

关于本教程

本教程的特点之一，就是使用了大量的图片代替语言来进行教学，以实例的操作代替枯燥的讲解，从实践中学习体会程序设计思想，这是适合孩子们的年龄特点和学习习惯的。她是国内第一次用老少皆宜的大白话，讲解了Scratch语言，使得高深的程序设计理论思想，从阳春白雪变成了下里巴人；使Scratch程序设计，真正成为我们民族的，大众的科学；为程序设计能普及到我国的义务教育阶段中去，作出了可贵的探索。

本书共分3大部分：

一、Scratch入门；用图片为主，辅以最精炼的文字，引领读者入门。

二、Scratch参考指南；用大量实例讲解了Scratch这个编程平台的操作细节。

三、Scratch编程思想初探；用大量的实例讲解了程序设计思想的基础部分。

诸如算术、条件、逻辑等数据运算，顺序、分支、循环等程序结构，常量、变量、链表、串等数据存储类，控制、交互，消息、事件等响应机制，多媒体资源，文件处理，参数以及面向对象等等知识，是现代程序设计思想中最核心的部分，均被贯穿其中。

这3部分由浅入深（从简单到复杂），由表及里（从界面到脚本），化繁为简（用实例讲理论），寓教于乐（玩游戏学技能）。

人工智能论文

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气

人类智能与人工智能的认识

人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、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做出反应的智能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没

人工智能课程教学大纲

人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

浅议人工智能对社会发展的影响

大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 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。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。

01-认识人工智能-教案

认识人工智能–教案

教学过程

3.讲解3：介绍故事背景，目的是创造一个“鸟类的专家系统”。 互动提问：下面有如下五种鸟类，这些鸟类有哪些特征呢？哪里不同呢？ 老师回答：我们从四个特征来区分这几种鸟类，分别是体重、翼展、脚蹼、后背的颜色。 观看如下图表：哪种鸟的体重最重？回答：潜鸟；哪种鸟有脚蹼？回答：潜鸟；翼展最长的是哪种鸟类？回答：鹭鹰； 如图表所示是老师提前搜集了相关的数据制定成的表格用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值，我们选用体重、翼展、有无脚蹼以及后背颜色作为评测基准。 现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑出重要部分。下面测量的这四种值称之为特征。 4.讲解4：表数据分析，分析这四种特征，（1）体重和翼展本身就是数值型，就是十进制数字，不需要10 进制转换；（2）分析脚蹼特征，脚蹼只有有还是没有两种情况，是二值型，用阿拉伯数字替代可以用0和1表示。（3）分析后背颜色，利用常见的七色作为测评特征，设定颜色对应数字。 5.讲解5：特征数值化，左边的七色板就是把颜色转化为数字后的结果。这个时候，把色号对应到不同鸟 类的后背颜色上，把汉字转变为数值的形式。 6.互动提问：现在我们需要寻找一种鸟类，叫做象牙喙啄木鸟，因为找到了这个啄木鸟我们就会获得高额 悬赏。请你设计一个流程来帮助我寻找到这种鸟。 回答： （1）方法一：最简单的方法是安装一个喂食器，然后雇用一位鸟类学者，观察在附近进食的鸟类。 如果发现象牙喙啄木鸟，则打电话通知我们。这种方法太昂贵，并且如果鸟类学者真的发现了象牙喙啄木鸟也并不会通知我们，而是会直接去领奖。最重要的是专家在同一时间只能出现在同一个地方。 （2）方法二：把方法一进行自动化处理。 第一步：安装多个带有照相机的喂食器，同时接入计算机用于标识前来进食的鸟。 第二步：在喂食器中放置称重仪器以获得鸟的体重。（特征一的获取） 第三步：利用计算机视觉技术来提取鸟的翅膀长度。（特征二的获取） 第四步：利用计算机视觉技术来获得鸟脚掌的类型。（特征三的获取） 第五步：利用计算机视觉技术获得鸟后背的颜色。（特征四的获取） （3）总结：提取相关的特征信息，对比我们的表格特征值，特征相近的我们就可以进行归类了！

人工智能的认知革命解读

人工智能的认知革命 国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。

而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。

可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。 所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。

最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。

对人工智能的认识

对人工智能的认识 班级： 姓名： 学号： 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系

统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial

用自然辩证法看待人工智能

用自然辩证法看待人工智能 上传于2016.11.25 自然辩证法深刻地揭示了人与自然的关系，同时也为自然科学的研究与工程技术的发展提供了哲学指导。随着当代科学技术的不断进步，人类在人工智能技术上已经迈开了第一步。而人工智能不仅仅牵涉到了科学技术，在哲学的范畴也引发了人们的大量思考，人们对人工智能的前景也抱有期待与担忧的矛盾心态。近几十年来，各种各样涉及到人工智能的电影便是人们对这类问题哲学思考的剪影。 自然辩证法把人与自然的关系归纳成了三种：人为自然界绘制图景的关系；认识关系，即科学；改造关系，即技术。从唯物主义观点来看，人类本身便是自然的产物。人类，包括人类的大脑，更包括大脑产生的意识，都是自然的产物并且是自然的一部分。人类认识世界并改造世界，发挥主观能动性，来使世界更容易地满足自身的物质文化等需要。 人工智能正是人类认识、改造自然的具体体现之一。人类认识了自然规律并对其加以利用，在冯·诺依曼的计算机体系框架下，大力发展了电子信息技术，并使得人类进入了信息时代，大大方便了人类的生活。然而目前的计算机技术仍然不能满足人类的需求，受到了计算机智能的局限，很多的工作依然需要人工完成。目前发展人工智能，主要是从三个角度来入手：在冯·诺依曼体系下优化算法，运用量子计算机，模拟大脑的结构原理来搭建新的计算机体系。在冯·诺依曼体系下对算法进行优化，例如使用神经网络算法进行深度学习，是现

在已经得到日常应用的技术。量子计算目前还属于尖端科技，人类有望在数年内建造出第一台量子计算机。而基于脑科学的计算机体系目前来看遥遥无期，因为脑科学的研究举步维艰，人类仍然没有弄清楚大脑的工作原理。在本人看来，当前主要应用的冯·诺依曼体系的计算机在未来仍然会展示其在智能方面的局限性，而量子计算机和基于大脑的计算机比较有可能突破人工智能的技术瓶颈。 人工智能之所以能够在哲学上引起人们大范围的讨论，还是因为人们对其前景有着不同的看法。人类认识并改造世界的目的，是为了得到一个更加有利于自身生存的世界，可是人类改造世界的结果却并不一定能实现人类的预期，甚至于有可能会压缩人类的生存环境。在人工智能的领域，人们期许人工智能可以完成更多的工作，使人类的生活更加舒适、便捷。但令人担忧的是，高度发展的人工智能有可能会置人类于危险境地。关于人工智能的哲学讨论，其核心就是意识——高度发达的人工智能是否会产生意识。 人类是自然界的产物，是自然的一部分，可人类却不是自然的奴隶。人类认识并改造世界，为自己创造美好生活。类似的，具有意识的人工智能也是自然的产物，是人类的产物，却也不是人类的奴隶。当具有意识的人工智能希望通过认识自然并改造自然、认识人类并改造人类来为其自身创造更加有利的生存环境，人类自然就处于危险之中了。也就是说，在自然辩证法中人与自然的关系，是可以推广到具有意识的人工智能与自然（人类）的关系。正是因为这些关系存在着不确定性，哲学对人工智能发展的指导意义就更加突出了，可以预见

对人工智能的认识

人工智能 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”，本文在阐述人工智能定义的基础上，具体介绍人工智能的应用技术。 关键词：人工智能；机器思维；符号智能 本学期我们学习了人工智能导论这门课，该课程主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。人工智能是使计算机能够思维，使机器具有智力，能够在各类环境下像人一样自主的交互式的执行各种任务的一种综合性的技术。下面我将对我所认识的人工智能技术做一个简要的概述。 人工智能技术是包含符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术。它一方面用于建立人类智能模型，一方面用于建立智能（专家的）计算机系统。这两者之间既有联系，又不是同一回事，它如同研究鱼类游走与船只运行一样。计算机程序（语言）是建立人类思维过程理论最适宜的表达工具，就像各种微分方程式是物理学理论的表达语言一样。当计算机的程序把一个复杂符号系统的状态和时间轨迹描绘出来时，也正像一组微分方程式把物理理论过程描述出来一样，可以说是建立了一个符号系统的理论。从生物的观点来看，智能实际上是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平随之提高。基于这种认识，我们采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。通过神经计算、进化计算、模糊计算、免疫计算、DNA计算和人工生命构成计算智能系统。由于人本身的复杂性行为，需要使用某种已有的智能技术才能模拟，像一些低等动物如六脚爬行动物使用某种智能技术（如遗传算法）即可模拟其行走捕食等行为，对人行为的模拟再结合智能计算方法可以出现各种复杂的智能系统。在逻辑上和物理上协调各自的智能行为，实现人工智能问题的程序化求解。因此，计算机程序就具有了思维的能力。从这个观点来看待人类的思维模拟过程，计算机就可以模拟人类思维说明许多难以说清楚的现象，如直觉、顿悟和灵感等。人工智能方法需解决不完全信息处理、机器学习、复杂系统构造和自动化等方面的问题。为此，“现场人工智能”的概念被提出，强调研究人工智能问题，必须把它放在应用环境中，与环境交互作用，才能构造出实用化的系统。 人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，它的研究和应用领域十分广泛，对其中的不少问题专家们还在深入研究，其前景诱人，但又任重而道远。 参考文献：王万森.人工智能原理及其应用.北京：电子工业出版社，2010 Artificial Intelligence Abstract: AI (Artificial Intelligence) is to use artificial methods and techniques to imitate , extension and expansion of human intelligence ,to achieve some of the “machine thinking” . In explaining the basis of the definition of artificial intelligence , it detailed analyses the application methods . Key words: Artificial Intelligence ；Machine Thought ；Symbol Smart

全面认识人工智能

全面认识人工智能 人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，由于学科比较分散，从事相关研究的大多数博士、教授等专业人员，往往也只是涉及以上某个学科，甚至长期专注于某个学科中的具体问题。接下来的文章，格物斯坦全面对人工智能进行剖析。 人工智能涵盖的六大分类。计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）、自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）、认知与推理（包含各种物理和社会常识）、机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）、机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法）。这些领域目前还比较散，目前它们正在交叉发展，走向统一的过程中。 比如，人脸识别是计算机视觉这个学科里面的一个很小的问题；深度学习属于机器学习这个学科的一个当红的流派。很多人现在把深度学习就等同于人工智能，就相当于把一个地级市说成全国，肯定不合适。读到这里，搞深度学习的同学一定不服气，或者很生气。你先别急，等读完后面的内容，你就会发现，不管CNN网络有多少层，还是很浅，涉及的任务还是很小。 人工智能发展的断代现象。由于历史发展的原因，人工智能自1980年代以来，被分化出以上几大学科，相互独立发展，而且这些学科基本抛弃了之前30年以逻辑推理与启发式搜索为主的研究方法，取而代之的是概率统计（建模、学习）的方法。这种领域的分化与历史的断代，客观上造成了目前的学界和产业界思路和观点相当“混乱”的局面，媒体上的混乱就更放大了。但是，以积极的态度来看，这个局面确实为现在的年轻一代研究人员、研究生提供了一个很好的建功立业的机会和广阔的舞台。

人工智能与认知过程

人工智能与认知过程 摘要： 人工智能是研究、设计和应用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。而认知过程是指人们认识活动的过程，即个体对感 觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、 判断和问题解决的信息加工处理过程。为了能够更好地实现人工智能，首先要 对两者之间建立一定的联系。 关键词人工智能；认知过程；神经网络 前言 人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。想要很好地实现人工智能，必须要对人脑工作方式进行充分的了解，因此，对认知过程需要有充分的认识。 人的认知过程是一个非常复杂的过程，指人认识客观事物的过程，即是对 信息进行加工处理的过程，是人由表及里，由现象到本质地反映客观事物特征 与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素 组成。 一、人工智能 1.人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使 机器具有类似于人的智能。历史发展史：①孕育（1956年之前）；②形成（1956年－1969年）[1969年第一届国际人工智能联合会议，1979年成立美国人工智能联合会]；③发展（1970年至今） 2.人工智能研究的基本内容： ①知识表示——人工智能的永恒主题：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法；

②机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。 ③机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目 的的处理。 ④机器学习：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自 动地获取知识。 ⑤机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。 二、人工智能模拟认知过程所涉及的相关知识 1、知识表示及推理 知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。 ①产生式的基本形式 一般形式：PQ 或IFPTHENQ 语义：如果前提P被满足，可推出结论Q或执行Q所规定的操作。P是前提,Q是 结论或动作,前提和结论可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。 例IF上课认真听讲AND下课及时复习 THEN将会取得好成绩 ②常见的知识表示方法：产生式系统，框架结构，语义网络，过程性知示，面向对 象知识表示，基于本体的知识表示法，产生式的基本形式 ③产生式系统的基本结构 规则库：描述领域知识的产生式规则集 综合数据库：记录求解（或推理）过程中各种信息的数据结构 推理机：负责匹配到得出结论的整个问题求解过程. ④产生式表示法的优点和缺点 优点：a.自然性知识表示形式自然，便于推理。b.模块性便于进行模块化处理， 利于规则库的扩展和管理。c.有效性可以表示不确定性知识和确定性知识。d.直观 性前提和结论部分非常直观，便于对规则进行设计。 缺点：a.效率不高；b.不能表达结构性知识。 ⑤框架的一般形式：

人工智能的认识-(1)讲课教案

1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为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做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领

人工智能学习心得

人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议

(word完整版)《初识人工智能》教案

初识进人工智能 教学目标 1、知识与技能目标：了解人工智能技术的发展和原理；初步接触人工智能技术在社会消费、生活中的一些运用； 2、过程与方法目标：在体验智能信息工具软件的进程中，了解其基本任务原理，了解其实践运用价值，提高对人工智能的认识，及其对我们日常生活的影响； 3、情感态度与价值观目标:通过感受人工智能的魅力，拓展到让机器为我们解决实际问题，激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣。通过对人工智能未来发展的展望，使学生看到人工智能广阔的发展前景，并对未来社会产生大胆假想，拓展学生的思维。 教学重点：对人工智能的初步了解及体验。 教学难点：如何客观认识人工智能技术的发展对人类社会的影响，树立正确的科学技术应用观。 教学手段:多媒体网络机房、课件、智能工具软件 教学方法:任务驱动法、启发法 课时安排：1课时 教学过程： （一）创设情境导入新课 教师活动：播放关于人工智能的视频 提问：1、什么是智能？ 2、什么是人工智能？判断人工智能的条件是什么？ 学生活动：观看视频、阅读课本、分析思考、回答问题 设计意图：引发学生的兴趣和热情。给同学新奇感，顺利过渡到新课。 （二）初识人工智能 学生：用自己的语言描述人工智能，产生对人工智能的模糊认识。 老师：人工智能是对人的智能的模拟，包括听、说、看、理解、思考、动作等的智能。 老师：人工智能在实际生活应用中非常广泛，大家能不能举举我们学习和生活中的例子？ 老师提示：比如模拟人看的智能的产品（扫描仪、手写板等），模拟人听的智能的产品（能语音识别的手机等），比如模拟人能思考的产品（人机对弈等），模拟人行为动作的产品（机器人）（教学BLOG网站给出提示图） 老师引导：人之所以具有智能，是因为人能够接受获取信息—思考处理信息—给出思考的结果。人工智能实质是对人的思维机理的模拟。 设计意图让学生用自己的语言描述，培养学生的自我学习、总结的能力 让学生对人工智能的应用领域有简单的了解 （三）合作体验 教师活动：为了让大家更好地了解人工智能，我们让大家亲身体验一下人工智能的魅力。将学生分成四组，每组完成一个体验任务，任务完成后，每组转播一个同学的屏幕与其他同学交流体验的过程和方法。 学生活动：分组活动，合作体验。 设计意图：让学生实际体验人工智能。 体验活动一：随“机”应变———与机器人进行交流

人工智能-人工智能课程教学大纲 精品

人工智能课程教学大纲 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：

【教学内容要点】 教学要求的层次 课程的教学要求大体上分为三个层次：了解、理解和认识。了解即能正确判别有关概念和方法；理解是能正确表达有关概念和方法的含义；认识是在理解的基础上加以灵活应用。 第一章绪论 一、学习目的要求 1、了解人工智能的定义、起源与发展 2、了解人工智能的研究与应用领域 3、理解人工智能求解方法的特点 二、主要教学内容 1、人工智能的定义、起源与发展 2、人工智能的研究与应用领域 3、人工智能求解方法的特点 第二章知识表示方法 一、学习目的要求 1、认识状态空间法 2、理解问题归约法 3、认识谓词逻辑法 4、认识语义网络法 5、认识框架表示 6、认识剧本表示 7、理解过程表示 二、主要教学内容 1、状态空间法 2、问题归约法 3、谓词逻辑法 4、语义网络法 5、框架表示 6、剧本表示

人工智能习题&答案-第1章-绪论

第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 控制论之父维纳1940年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。 著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。 数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展；到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮， 控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到60-70年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。

如何理解人工智能的发展与人类意识的关系知识分享

如何理解人工智能的发展与人类意识的关 系

马克思主义基本原理概论课作业 题目 如何理解人工智能的发展与人类意识的关系 学号 姓名 分数 专业班级

如何理解人工智能的发展与人类意识的关系 摘要：随着人工智能的发展，人工智能逐渐被放在主流的位置上，并且得到了快速稳定的发展和进步。但机器人是否有真正的意识以及机器人“意识”与人类“意识”的关系的问题日益凸显，为了使科学技术更好地为人类服务，就必须理性地分析人工智能发展的目的、过程和意义，与人类意识进行细致深入的对比，从而得出正确的结论，指导以后的发展方向。 关键字：人工智能，人类意识，人类发展，辩证对比 1.引言 人工智能是相对于人的智能而言的正是由于意识是一种特殊的无知运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，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做出反应的智能机器。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人工智能可以说已经渗透到我们生活的每一个领域。小到电脑游戏里面的NPC大到战胜国际象棋世界冠军的计算机“深蓝”，这都是人工智能发展所带来的产物。 就我而言，人工智能不会成为人类智能而取代人的意识，人工智能仅是人类实现整的的自己个人价值的工具而已。 2．人工智能的界定和发展历史 2.1人工智能的定义

人工智能的英文表示是“Artificial Intelligence”，简称AI。从字面上理解，人工智能就是用人工的方法在计算机上实现人类的智能。人工智能既是一门综合性学科，又是一项广泛应用的技术。作为科学，它除了与计算机科学技术紧密联系外，还涉及数学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科；作为技术，它运用于各行各业，减轻了人们体力脑力的劳动。 而人工智能的发展诞生，却有着极其重要的哲学意义。首先，人工智能机器发展有利地正名课辩证唯物主义的正确性，一方面，它打破了精神活动的神秘性，人脑思维活动之所以可以模拟，就在于它有其一定的物理机制和运动规律，证实了意识来源于物质的唯物主义原理；另一方面，人工智能机器发展进一步丰富了意识能动性原理。其次，人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用，提出了哲学和科学研究的新方向、新问题。 2.2人工智能的诞生和发展 1956年美国达特茅斯学院举行了有关机器模拟人类智能的学术研讨会，会上夏麦卡锡、明斯基等10多位数学、心理学家和信息论等方面的学者第一次使用并确立了人工智能这一术语，它标志着人工智能这门新兴学科的正式诞生。之后再经过几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是里真正意义上的人类智能还相差甚远。但是进入新世界以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的无求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个有着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究总实现人工智能学习的发展与

人工智能结课论文

几个世纪以来，人类依靠其智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。现在，有了电脑，电脑是一个信息处理的工具、人脑也是一个信息处理的器官。那么，在用电脑代替人脑的部分功能，用电脑模拟思维、产生智能行为方面，能否取得同样巨大的成功呢? 这是信息时代必然会提出的问题。社会需求与科技的发展，呼唤着一个新学科的诞生。19世纪以来．数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、仿生学、心理学、电脑等科学技术的发展，为一个新科的诞生准备了思想、理论与物质基础。在这一背景下，1956年美国的一些科学家，包括心理学家、数学家、计算机学家、信息论学家在美国一所大学举办讨论会，正式提出了人工智能（Artificial Intelligence简称A1)这一术语，开始了具有真正意义的人工智能的研究。 由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。所以，要想在他们之间找出一个什么是人工智能的共同的看法还是有一定的困难的。 如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为、就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了：这样，人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 除了上述的观点以外，人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上．也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情，就好保人脑一样去“思考问题”。 由于大家研究的内容与侧重点各不相同，因此对人工智能的认识也有一定的差异。但是，他们的认识又相互补充、相辅相成、共同构成了人工智能丰富多彩的研究层次与多样化的研究队伍。 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。