人工智能的发展历程
人工智能与虚拟现实技术在教育领域中的研究成果
和应用情况
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人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能发展简史
1. 萌芽期（1956年以前）
自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。
随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种"万能符号"和"推理计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。
进入本世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年，年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在"计算机能思维吗？"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1938年德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z-1，后来又进行了改进，到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。此外，1946年美国科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立，美国数学家
C.E.Shannon信息论的创立，英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。
2. 形成时期（1956-1961）
1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志，从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组：如Newell和Simon的Carnegie-RAND协作组；Samuel和Gelernter的IBM 公司工程课题研究组；Minsky和McCarthy的MIT研究组等，这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。
1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，当时该程序证明了B.A.W.Russell和A.N.Whitehead的"数学原理"一书第二章中的38个定理（1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理）。后来他们又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三个阶段：
（1）先想出大致的解题计划；
（2）根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程；
（3）进行方法和目的分析，修正解题计划。
这种思维活动不仅解数学题时如此，解决其他问题时也大致如此。基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序GPS （General Problem Solving）。另外他们还发明了编程的表处理技术和NSS国际象棋机。和这些工作有联系的Newell关于自适应象棋机的论文和Simon关于问题求解和决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型（1959年）、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外他们还对启发式求解方法进行了探讨。
1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48％，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年这个程序曾战胜设计者本人，1962年还击败了美国一个州的跳棋大师。
在MIT小组，1959年McCarthy发明的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。1958年McCarthy建立的行动计划咨询系统以及1960年Minsky的论文"走向人工智能的步骤"，对人工智能的发展都起了积极的作用。
此外，1956年N.Chomsky的文法体系，1958年Selfridge等人的模式识别系统程序等，都对人工智能的研究产生有益的影响。这些早期成果，充分表明人工智能作为一门新兴学科正在茁壮成长。
3. 发展时期（1961年以后）
六十年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视。为了揭示智能的有关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。几十年来，不仅使研究课题有所扩展和深入，而且还逐渐搞清了这些课题共同的基本核心问题以及它们和其他学科间的相互关系。1974年N.J.Nillson对发展时期的一些工作写过一篇综述论文，他把人工智能的研究归纳为四个核心课题和八个应用课题，并分别对它们进行论述。
这一时期中某些课题曾出现一些较有代表性的工作，1965年J.A.Robinson 提出了归结（消解）原理，推动了自动定理证明这一课题的发展。70年代初，T.Winograd、R.C.Schank和R.F.Simmon等人在自然语言理解方面做了许多发展工作，较重要的成就是Winograd提出的积木世界中理解自然语言的程序。关于知识表示技术有C.Green（1996年）的一阶谓词演算语句，M.R.Quillian(1996年)的语义记忆的网络结构，R.F.Simmon（1973年）等人的语义网结构，
R.C.Schank（1972年）的概念网结构，M.Minsky(1974年)的框架系统的分层组织结构等。关于专家系统自1965年研制DENDRAL系统以来，一直受到人们的重
视，这是人工智能走向实际应用最引人注目的课题。1977年E.A.Feigenbaum提出了知识工程（Knowledge Engineering）的研究方向，导致了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。
从80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家Hopfield提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hopfield模型。利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。1985年Hopfield利用这种模型成功地求解了"旅行商（TSP）"问题。1986年Rumelhart提出了反向传播（back propagation-BP）学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。从此，掀起了新的人工神经元网络的研究热潮，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛的应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。1997年5月，IBM公司研制的"深蓝"计算机，以3.5：2.5的比分，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在世界范围内引起了轰动。这标志着在某些领域，经过努力，人工智能系统可以达到人类的最高水平。
这一时期学术交流的发展对人工智能的研究有很大推动作用。1969年国际人工智能联合会成立，并举行第一次学术会议IJCAI-69（International Joint Conference on Artificial Intelligence），以后每两年召开一次。随着人工智能研究的发展，1974年又成立了欧洲人工智能学会，并召开第一次会议
ECAI(European Conference on Artificial Intelligence)，随后也是相隔两年召开一次。此外许多国家也都有本国的人工智能学术团体。在人工智能刊物方面，1970年创办了《Artificial Intelligence》国际性期刊，爱丁堡大学还不定期出版《Machine Intelligence》杂志，还有IJCAI会议文集，ECAI会议文集等。此外ACM,AFIPS和IEEE等刊物也刊载人工智能的论著。
美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者也都相继加入这一行列，英国在60年代就起步人工智能的研究，到70年代，在爱丁堡大学还成立了"人工智能"系。日本和西欧一些国家虽起步较晚，但发展都较快，苏联对人工智能研究也开始予以重视。我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
近年来，人工智能在很多方面取得了新的进展，尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的广泛的舞台。
人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落……
---- 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)
对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。
在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。
专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。
除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。例如许多家用电器里都有智能芯片，汽车、飞机的夺航系统，电动游或里的人工专能程序，以及某些特制的能够帮助人的电子产品。
计算机与人工智能
---- "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。
---- 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"(Artificial Intelligence，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、自然语言理解、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、合成人类自然语言，而进行情报检索，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。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。人工智能的研究领域与应用领域
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。
在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。
专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。
除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。例如许多家用电器里都有智能芯片，汽车、飞机的夺航系统，电动游或里的人工专能程序，以及某些特制的能够帮助人的电子产品。
人工智能的应用领域
1、问题求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术。
受"()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
虚拟现实是计算机领域的一门新兴技术，具有举足轻重的作用。国外经济发达国家一直将其列为国防高科技重点发展的关键技术。本文介绍了虚拟现实技术的基本原理、概念，扼要论述了虚拟技术在部分领域的应用，并对其发展和应用前景进行了讨论。
1.虚拟现实技术
虚拟现实是计算机与用户之间的一种更为理想化的人-机界面形式。通常用户戴一个头盔（用来显示立体图象的头式显示器），手持传感手套，仿佛置身于一个幻觉世界中，在虚拟环境中漫游，并允许操作其中的“物体”。。。
2.虚拟现实的定义之一
虚拟现实是计算机与用户之间的一种更为理想化的人-机界面形式。通常用户头戴一个头盔（用来显示立体图象的头式显示器），手持传感手套，仿佛置身于一个幻觉世界中，在虚拟环境中漫游，并允许操作其中的“物体”。。。
3.虚拟现实的定义之二
虚拟现实的英文名称是 "Virtual Reality", 简写为 "VR", 又由钱学森院士翻译为“灵境”。
Virtual的英文本意是表现上具有真实事物的某些属性，但本质上是虚幻的。Reality的英文本义是 "真实"而不是 "现实"。我想应该注意这一点，不过既然 "虚拟现实"的名称已经在中国广泛应用，也就不改正它了。。。
4.虚拟现实技术的应用前景
VR技术的应用极为广泛，Helsel与Doherty在1993年对全世界范围内已经进行的805项VR研究项目作了统计，结果表明：目前在娱乐、教育及艺术方面的应用占据主流，达21.4％，其次是军事与航空达12.7％，医学方面达6.13％，机器人方面占6.21％，商业方面占4.96％，另外在可视化计算、制造业等方面也有相当的比重。。。
5.虚拟现实技术与应用
自从计算机诞生以来，传统的信息处理环境一直是以计算机为中心，是“人适应计算机”。要实现以人为本，让“计算机适应人”，必须解决一系列技术问题，形成和谐的人机环境。虚拟现实技术就是解决这一类问题的方法之一。本文着重从实物虚化、虚物实化、高性能计算处理技术等四个方面阐述虚拟现实技术的发展及其应用领域现状。。。
6.城市仿真概述--Multigen Vega
城市仿真(Urban Simulation)对大多数人来说，还是一个比较陌生的概念。简单来说，“城市仿真”就是将“虚拟现实”技术应用在城市规划、建筑设计等领域。近几年，城市仿真在国内外已经得到了越来越多的应用，其前所未有的人机交互性、真实建筑空间感、大面积三维地形仿真等特性，都是传统方式所无法比拟的。。。
7.城市仿真开发步骤--MultiGen Creator
首先需要从“顶视图”的角度，有精确的“尺寸”和“位置”数据，包括整个仿真区域、区块(Blocks)和建筑物。最终的虚拟场景和实景的尺寸比例为1：1。原始“顶视图”数据有两个来源。。。
虚拟现实技术与应用
自从计算机诞生以来，传统的信息处理环境一直是以计算机为中心，是“人适应计算机”。要实现以人为本，让“计算机适应人”，必须解决一系列技术问题，形成和谐的人机环境。虚拟现实技术就是解决这一类问题的方法之一。本文着重从实物虚化、虚物实化、高性能计算处理技术等四个方面阐述虚拟现实技术的发展及其应用领域现状。
概念与特征
虚拟现实（Virtual Reality，简称VR），是一种基于可计算信息的沉浸式交互环境，具体地说，就是采用以计算机技术为核心的现代高科技生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生“沉浸”于等同真实环境的感受和体验。VR带来了人机交互的新概念、新内容、新方式和新方法，使得人机交互的内容更加丰富、形象，方式更加自然、和谐。
虚拟现实是高度发展的计算机技术在各种领域的应用过程中的结晶和反映，它具有以下主要特征：
（1）依托学科的高度综合化；
（2）人的临场化；
（3）系统或环境的大规模集成化；
（4）数据表示的多样化和标准化，数据存储的大容量、数据传输的高速化与数据处理的分布式和并行化。
虚拟现实技术具有以下三个基本特征：
1．沉浸性。虚拟现实技术是根据人类的视觉、听觉的生理心理特点，由计算机产生逼真的三维立体图像．使用者戴上头盔显示器和数据手套等交互设备，便可将自己置身于虚拟环境中，成为虚拟环境中的一员。使用者在虚拟环境中，一切感觉都是那么逼真，有一种身临其境的感觉。
2．交互性。虚拟现实系统中的人机交互是一种近乎自然的交互，使用者不仅可以利用电脑键盘、鼠标进行交互，而且能够通过特殊头盔、数据手套等传感设备进行交互。
3．多感知性。由于虚拟现实系统中装有视、听、触、动觉的传感及反应装置，因此，使用者在虚拟环境中可获得视觉、听觉、触觉、动觉等多种感知，从而达到身临其境的感受。
虚拟现实系统按其功能不同，可分成三种类型。
1．沉浸型虚拟现实系统。使用者必须头戴头盔、手带数据手套等传感跟踪装置，才能与虚拟世界进行交互。用户可排除外界干扰，全身心地投入到虚拟现实中去。这种系统的优点是用户可完全沉浸到虚拟世界中去，缺点是系统设备价格昂贵，难以普及推广。
2．简易型虚拟现实系统。简易型虚拟现实系统由一台普通的计算机系统组成，使用者通过键盘、鼠标便可与虚拟环境进行交互。例如苹果公司推出的快速虚拟系统(Quick Time VR)，是采用360度全景拍摄来生成逼真的虚拟情景，用户在普通的电脑上，利用鼠标和键盘，就能真实地感受到所虚拟的情景。这种系统的特点是结构简单、价格低廉，易于普及推广，是一套经济实用的系统。
3．共享型虚拟现实系统。共享型虚拟现实系统是利用远程网络，将异地的不同用户联结起来，共享一个虚拟空间，多个用户通过网络对同一虚拟世界进行观察和操作，达到协同工作的目的。
虚拟现实技术不仅对传统教学产生深刻的影响，在远程教学中也起着不可替代的作用。如：
1 弥补远程教学条件的不足。在远程教学中，往往会因为实验设备、实验场地、教学经费等方面的原因，而使一些应该开设的教学实验无法进行。利用虚拟现实系统，可以弥补这些方面的不足，学生足不出户便可以做各种各样的实验，获得与真实实验一样的体会，从而丰富感性认识，加深对教学内容的理解。
2 避免真实实验或操作所带来的各种危险。例如虚拟的飞机驾驶教学系统，可免除学员操作失误而造成飞机坠毁的严重事故。
3 彻底打破空间、时间的限制。例如，生物中的孟德尔遗传定律，用果蝇做实验往往要几个月的时间，而虚拟技术在一堂课内就可以实现。
4 可以虚拟人物形象。如，在外语教学中，可以通过计算机虚拟学生到国外旅游的情境，让学生与人交谈，达到训练学生口语的目的。
虚拟现实技术能够为学生提供生动、逼真的学习环境，学生能够成为虚拟环境的一名参与者，在虚拟环境中扮演一个角色，这对调动学生的学习积极性，突破教学的重点、难点，培养学生的技能都将起到积极的作用。虚拟现实技术在远程教学中的应用主要有以下四个方面。
1．知识学习。它的应用有两个方面：一是再现实际生活中无法观察到的自然现象或事物的变化过程，为学生提供生动、逼真的感性学习材料，帮助学生解决学习中的知识难点。在学习物理知识时，利用虚拟现实技术，向学生展示如原子核裂变、半导体导电机理等复杂的物理现象，供学生观察学习。虚拟现实在知识学习中的另一个应用是，使抽象的概念、理论直观化、形象化，方便学生对抽象概念的理解。例如，学习加速度概念时，通过虚拟演示，让学生观察当改变物体的重力大小及方向时，加速度的变化情况，使学生加深对加速度概念的理解。2．探索学习。例如，在虚拟的化学系统中，学生可以按照自己的假设，将不同的分子组合在一起，电脑便虚拟出组合的物质来。通过这种探索式的学习方式，学生很有可能研究出新的物质。
3．虚拟实验。利用虚拟现实技术，还可以建立各种虚拟实验室，如地理、物理、化学、生物实验室，在“实验室”里，学生可以自由地做各种实验。在虚拟物理实验室里，学生可以做重力、惯性等实验。在虚拟的地理实验室里，可以做地震波传播、火山喷发等实验。
4．技能训练。例如军事作战技能、外科手术技能、教学技能、体育技能、汽车驾驶技能、果树栽培技能、电器维修技能等各种职业技能的训练。由于这些虚拟的训练系统无任何危险，学生可以不厌其烦地反复练习，直至掌握操作技能为止。
随着科学技术的迅猛发展，新的教学媒体不断涌现，继多媒体之后，教学技术领域又出现了一个新型教学媒体，它就是虚拟现实技术(Virtual Reality)。虚拟现实技术是利用三维图形生成技术、多传感交互技术以及高分辨显示技术，生成三维逼真的虚拟环境，使用者戴上特殊的头盔、数据手套等传感设备，或利用键盘、鼠标等输入设备，便可以进入虚拟空间，成为虚拟环境的一员，进行实时交互，感知和操作虚拟世界中的各种对象，从而获得身临其境的感受和体会。目前，虚拟现实技术已广泛应用于航空航天、医学实习、建筑设计、军事训练、体育训练、娱乐游戏等许多领域。在国外，虚拟现实技术已应用于课堂教学。虚拟现实技术作为新的教学媒体，它的出现无疑将对教学产生深远的影响。可以预言，虚拟现实技术将是继多媒体、计算机网络之后，在教育领域内最具有应用前景的“明星”技术。虚拟现实对传统教学，远程教学，网络教学等教学方式都会产生深远的影响。比如在传统教学方式上，虚拟现实技术的出现将使教学手段发生变化，向着科学化，高效益方向发展。互动启发式教学，发现式教学，协同工作式教学，情境式教学等一系列新的教学方法的出现。
人工智能的发展现状与前景探析
人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向
辩论赛辩词：人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利
--------------------------------- 精选公文范文 -------------------------- 辩论赛辩词：人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利 各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 第二届“深港杯”辩论赛决赛辩词欣 赏 辩题：人工智能对人类发展利多于弊还是弊多于利 深圳市南头中学语文教研组长彭公瑾供稿 正方：南头中学 反方：光明高级 (根据录音整理 ) 正方一辩：感谢主席，问候在场各位。针对今天辩题，我方观点是，人工智 能对人类发展利多于弊。开篇明义，定义先行。人工智能是基于数学、逻辑学、统计学 之上，通过经验积累得到学习能力，从而协助人们进行某项工作的 1 ---------------- 精选公文范文 ----------------
操作系统。人工智能与人类智能有着本质区别和根本界限。人工智能是物理过程，而非生物过 程 ;它是模拟人的某种行为，而不是人的行为本身，它不具备人类的自我意识，无法形成一 个主观事件。人工智能的优势只不过在某些领域比人类更精确，更稳定，拥有更强烈的计算能 力而已。接下来我方将从以下三点论证我方观点。 第一，人工智能让人类生活更美好。例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医 生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分 析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。再说，先如今 已经被广泛运用的无人驾驶不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。再比如说，如今 苹果系统的 SIR 手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，都让人类的生活质量得到 显著提高。 第二，人工智能推动社会进步，实 2 ---------------- 精选公文范文 ----------------
人工智能的发展及未来畅想
人工智能的发展及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？ 在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁 知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？ 人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。 当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理，逻辑，判断，学习，进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。他并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断 积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定 的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。 研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域； 一、专家系统 专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。
从人工智能发展历程看马克思主义理论的中国现代化发展
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/bf17767116.html, 从人工智能发展历程看马克思主义理论的中国现代化发展 作者：段佳丽 来源：《报刊荟萃（上）》2017年第11期 摘要：“人工智能”是前沿科技的新宠，经历坎坷的发展历史之后，“人工智能”不断地渗透和发展到社会生产和生活当中。从马克思主义理论出发，研究人工智能历程和马克思主义理论的中国现代化发展之间的关系成为一个课题。 关键词：马克思主义理论；社会主义现代化；认知 一、“人工智能”与马克思主义理论中国化的关系 “人工智能”是计算机学科的一个分支，和空间技术、能源技术一起被誉为“世界三大尖端技术之一”，其发展历史经历了曲折的过程，最早的传说可以追溯到古埃及时期，伴随着电子计算机的快速发展，技术经历了由猜想到机器智能，最后到人工智能的发展过程。1956年DARTMOUTH学会第一次提出了“人工智能”这一概念，自此研究理论不断深化和发展。从表面上看，“人工智能”和马克思主义理论及马克思主义理论的中国化发展之间相对独立，从学科角度分析，“人工智能”的发展过程与马克思主义思想密切相关。从马克思主义唯物辩证法来看，“人工智能”发展之初，片面的、孤立的、固化的思维占据了上风，但经过长期的“斗争”和曲折反复论证以后，取得了今天令人瞩目成绩本身就是事物不断联系发展的结果。从发展的角度来看，中国现代化的发展必须依靠新的科技“血液”融入进来，需要也必须让“人工智能”参与其中。 马克思主义理论源于欧洲，从哲学层面延伸到社会实践应用之中，而马克思主义政治经济学和科学社会主义对于中国的社会主义影响十分深刻。马克思主义现代化理论中，世界观和方法论紧密结合社会主义核心价值观，不但是人民思想意识形态的发展导向，同时对于中国特色社会主义的理论和实践发展有着十分重要的作用。[1] 中国马克思主义现代化理论符合我国现实情况，其能够从本质中发现资本主义社会发展中社会主义社会发展的差异，体现在国家权力、人民权利、政治条件等多方面，同时借鉴了近几千年来的人类思想总体成就和文化发展中的大量优秀成果，进而提出了从客观角度实事求是的去实现社会的可持续发展。[2]中国马克思主义现代化理论提出了进一步完善以公有制为主 体、多种所有制经济共同发展的基本经济制度，从经济学角度阐述了社会主义的内涵。[3]从 马克思主义的实质来看，它是人类身心的解放，为社会发展提供了明确的目标和价值理想。随着社会主义不断的发展，不单单揭示了人类解放的历程，同时能够匹配社会不同时期的发展需求，“人工智能”正是顺应时代发展的产物，尤其在信息全球化发展的今天，全球的竞争最终体
论人工智能的发展历程
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。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，以延伸人们智能的科学。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点教学文案
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 国内人工智能发展历程 在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为"吴方法"。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的BlizzardChallenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了"寒武纪"芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA 人工智能系统。 政府重视发展人工智能 我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家"互联网＋"战略中十一个具体行动之一，提出要"加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平"。2016年中，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《"互联网＋"人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的"互联网＋"战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016至2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域"互联网＋"创业创新，培育经济发展新动能。这不仅在
人工智能发展史解读
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
人工智能简介及发展趋势
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
人工智能的学派和发展历程
人工智能的学派和发展历程 人工智能的主要学派及其观点：目前，在国际人工智能界公认的研究学派主要有符号主义、联结主义和行为主义。 下面分别对这些学派作些简单介绍。1) 符号主义：（Symbolicism），又称逻辑主义（Logicism）、心理学派（Psychlogism）或计算机学派（Computerism）,是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知（智能）的基本元素是符号（Symbol），认知过程是符号表示上的一种运算。2) 联结主义：（Connectionism）,又称仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism）,是基于神经网络及网络间的联结机制与学习算法的人工智能学派。联结主义认为人工智能起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。3) 行为主意：（Actionism）,又称进化主义（Evolutionism）或控制论学派（Cyberneticsism）,是基于控制论和“感知---动作”型控制系统的人工智能学派。行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。 一、算术运算阶段1614年苏格兰人John Napier发表了一篇论文，其中提到他发明了一种可以进行四则运算和方根运算的精巧装置；1623年Wilhelm Schickard制作了一个能进行6 位数以内加减法运算，并能通过铃声输出答案的“计算钟”，该装置通过转动齿轮来进行操作；1625年William Oughtred发明计算尺；1642年，法国哲学家兼数学家Blaise Pascal发明了第一台真正的机械计算器——滚轮式加法器，其外观上有6个轮子，分别代表着个、十、百、千、万、十万等，只需要顺时针拨动轮子，就可以进行加法，而逆时针则进行减法，原理和手表很像，算是计算机的开山鼻祖了；1668年英国人Samuel Morl制作了一个非十进制的加法装置，适宜计算钱币；1671年德国数学家Gottfried Leibniz 设计了一架可以进行乘法运算，最终答案长度可达16位的计算工具；1822年英国人Charles Babbage设计了差分机和分析机，其设计理论非常超前，类似于百年后的电子计算机，特别是利用卡片输入程序和数据的设计被后人所采用；1834年Babbage 设想制造一台通用分析机，能够完成所有的算术运算，该分析机由四个基本部件构成：存储库、运算室、传送机构和送人取出机构，类似于现代计算机的五大装置：输入、控制、运算、存储和输出装置，因此他被公认为计算机之父；1848年英国数学家George Boole创立二进制代数学，提前近一个世纪为现代二进制计算机的发展铺平了道路；1890年美国人口普查部门希望能得到一台机器帮助提高普查效率，Herman Hollerith (后来他的公司发展成了IBM 公司)借鉴Babbage的发明，用穿孔卡片存储数据，并设计了机器，结果仅用6 周就得出了准确的人口统计数据(如果用人工方法，大概要花10 年时间)。算术运算主要是以机械方式来实施的。 二、数学运算阶段在以机械方式运行的计算器诞生百年之后，随着电子技术的突飞猛进，计算机开始了真正意义上的由机械向电子时代的过渡，电磁学、电工学、电子学不断取得重大进展，在元件、器件方面接连发明了真空二极管和真空三极管，电子器件逐渐演变成为计算机的主体，而机械部件则渐渐处于从属位置。1906年美国人Lee De Forest发明电子管，为电子计算机的发展奠定了基础；1924年2月IBM公司成立，从此一个具有划时代意义的公司诞生；1935年IBM 推出IBM601机，这是一台能在一秒钟内算出乘法的穿孔卡片计算机；1937年英国剑桥大学的Alan M.Turing出版了他的论文，并提出了被后人称之为“图灵机”
人工智能背景与发展精编版
人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。
人工智能发展史
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用
人工智能试题
人工智能试题 与解析 1. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:（） A. 专家系统、自动规划 B.专家系统、机器学习 C.机器学习、智能控制 D.机器学习、自然语言理解 2. 人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B.和人脑一样考虑问题 C.完全代替人 D.模拟、延伸和扩展人的智能 3. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 4. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B.对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C.欣赏音乐。 D.机器翻译。 5. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 6. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处
理的过程是（）的过程。 A.思考 B.回溯C推理D.递归 7. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 8. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（）领域作出了贡献。 A.机器证明 B.模式识别C人工神经网络D智能代理 9.1997年5月12日，轰动全球的人机大战中，“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫，这是（）。 A. 人工思维 B.机器思维C人工智能D.机器智能 10. 下列（）不属于艾莎克.阿莫西夫提出的机器人三定律”内容？A.机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为 B. 机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外 C. 机器人必须保护自身的安全，但不得与A，B相抵触 D. 机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。一旦冲突发生，以自保为先 11. 一些聋哑为了能方便与人交通，利用打手势方面来表达自己的想法，这是智能的（）方面。 A.思维能力 B.感知能力 C.行为能力 D.学习能力
人工智能发展历史及其未来
未来：1、人工智能的进步速度是惊人的，未来我们将开始与人工智能并肩工作。 AlphaGo火了，五场亿人围观的“人机大战”，最终它依托大数据与深度学习的技术优势以4：1的胜利者姿态告诉人们，人工智能真的来了，不再只是电影中的场景，而是现实世界里正在上演的又一轮产业变革，然而这种变革让不少人感到惶恐，一时间各种人工智能威胁人类的声音铺天盖地，据英国科学协会委托网络调研公司YouGov进行的一项调查显示，大约36%的人认为人工智能技术的兴起会对人类长期生存构成威胁。人们在各种人工智能会带来大波“失业潮”的言论中深感忧虑，同时也在如此强悍的AlphaGo会不会被恶意利用等问题上担心不已，那么真实情况到底是怎样的？我们不妨听一下业内的大咖们都持怎样的看法。 AlphaGo被坏人利用怎么办？AlphaGo无思维能力，不必对其担忧 韩国著名棋手李世石九段不敌AlphaGo，不得不承认这是一件让人感到有点可怕的事情，如此强悍的AlphaGo倘若遭到坏人的恶意利用，后果岂不是很严重？ 对此创新工场联合创始人汪华在惊蛰论坛中表示，这个担心其实是完全没有必要的，因为无论是自动控制机器人还是AlphaGo的技术进展都是来自于2006年、2007年在深度学习方面的一些突破，但这个东西其实不是真正的人工智能，它只能进行简单重复的模式识别，相当于脑力里面的机械运动，而在真正的所谓的人类思维方面，到目前为止连基础理论都还没有发现和突破，更何谈工程应用，因此没必要担心。此外汪华也表示，以前人类发明的工具大部分都是降低人在体力上的机械重复运动，而现在则是人类历史上第一次有可能发明出一种能降低人类在脑力方面的机械重复劳动的工具，因此他认为对于基础技术的研发不应该在它还没有真正出来的时候就做太多的道德或者价值等方面的限制与干涉。 未来五年人工智能将导致千万人失业？是的！但更应警惕的是让人类丧失斗志 人工智能技术的崛起将导致“失业潮”的发生已基本成为行业的共识。“世界经济论坛”2016年年会，基于对全球企业战略高管和个人的调查发布的报告称，未来五年，机器人和 人工智能等技术的崛起，将导致全球15个主要国家的就业岗位减少710万个，2/3将属于 办公和行政人员。莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪近日同样表示，今后30年，电脑可以从事人类的所有工作，他预计，2045年的人类失业率将超过50%。
论人工智能的研究与发展(一)
论人工智能的研究与发展(一) 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 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence，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Internist2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist2Ⅱ，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
人工智能的发展历程
人工智能与虚拟现实技术在教育领域中的研究成果和应用情况 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人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能发展简史 1. 萌芽期（1956年以前） 自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。 随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种"万能符号"和"推理计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。 进入本世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年，年仅24岁的英国数学家"理想计算机"的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在"计算机能思维吗？"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1938年德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z-1，后来又进行了改进，到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。此外，1946年美国科学家，美国数学家，英国生物学家，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。 2. 形成时期（1956-1961） 1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志，从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组：如Newell和Simon的Carnegie-RAND协作组；Samuel和Gelernter的IBM 公司工程课题研究组；Minsky和McCarthy的MIT研究组等，这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。 1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，当时该程序证明了"数学原理"一书第二章中的38个定理（1963年修订的程序在大机器上终于