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人工智能(梵塔问题)解读

人工智能(梵塔问题)解读
人工智能(梵塔问题)解读

梵塔问题实验报告

实验目的

1.熟悉和掌握问题规约法的原理、实质和规约过程

2.理解规约图的表示方法

3.熟悉并掌握递归解决问题的思想

实验原理

1.利用问题规约法的原理进行问题的分析与描述

2.利用递归思想进行问题的解决

实验条件

1.Window NT/xp/7及以上的操作系统

2.内存在512M以上

3.CPU在奔腾II以上

实验内容

梵塔问题源于印度古老的一个传说。相传开天辟地的神勃拉玛创造世界时在印度北部的佛教圣地的圣庙里,安放了三根金刚石的棒,第一根上面套着64个圆的金片,最大的一个在底下,其余一个比一个小,依次叠上去,庙里的众僧不倦地把它们一个个地从这根棒搬到另一根棒上,规定可利用中间的一根棒作为帮助,但每次只能搬一个,而且大的不能放在小的上面。值班僧侣按照法则日夜不停地搬运,当搬运完成时世界将在一声霹雳中毁灭。

实验分析

我们假设把该任务交给一个僧人,为了方便叙述,将他编号为64。僧人自然

会这样想:假如有另外一个僧人能有办法将63个盘子从一个座移到另一个座,那么问题就解决了,此时僧人64只需这样做:

1. 命令僧人63将63个盘子从A 座移到C 座

2. 自己将最底下的最大的一个盘子从A 座移到C 座

3. 再命令僧人63将63个盘子从B 座移到C 座

为了解决将63个盘子从A 座移到B 座的问题,僧人63又想:如果能再有一个僧人62能将62个盘子移动到另一座,我就能将63个盘子从A 座移动到B 座。他是这样做的:

1. 命令僧人62将62个盘子从A 移动到C

2. 自己将一个盘子从A 座移动到B 座

3. 再命令僧人62将62个盘子移到B 座

再进行一次递归。如此“层层下放”,直到后来找到第2个僧人,让他完成将2个盘子从一个座移到另一个座,进行到此,问题就解决了。最后找到第1个僧人,让他完成将一个盘子从一个座移动到另一个座,至此,全部工作已经完成,该烦他问题得到解决。

实验步骤

⑴ 主程序流程图

⑵ 梵塔求解流程图

初始化过程

绘制初始图形

汉诺塔求解

开始

输入盘子数

结束 主程序流程图

程序代码

#include #include #include #include #include

#define PAOGAO 190 /*动画抛高,数值越小越高*/ #define PANHOU 10

/*#define PANAMOUNT 19盘子数*/ int PANAMOUNT; typedef int pans;

typedef struct s_pillar {

int amount; int x,y;

pans pan[20]; /*存放每个盘的代号*/ }pillars;

pillars pillar[4]; /*三个台柱*/

int movecount=0; /*移动计数*/ void drawpillar(pillars p);

void init(); /*初始化函数*/

void drawmat(char *mat,int matsize,int x,int y,int color); /* 点陈汉字 */ void drawpan(pans p,int x,int y);

开始

将盘子从A 座移到C 座 n 为1?

递归调用,初始n=n-1

盘子数为n

结束

梵塔问题递归过程流程图

退出一级调用n=n+1

人工智能

void zimu(); /*显示字幕*/

void drawpps(); /*画装盘的台柱*/

void hanoi(); /*主算法*/

void hanoi(int n,char one,char two,char three);

void sdelay(int delay_t); /*函数申明*/

void finish(); /*完成!*/

void main(void) /*主函数*/

{

printf("\n\tplease input n(n<=19): ");/*输入要演示的盘子数*/

scanf("%d",&PANAMOUNT);

if(PANAMOUNT<1||PANAMOUNT>19) /*越界的话n当19处理*/

PANAMOUNT=19 ;

init();

drawpps();

hanoi(PANAMOUNT,'a','b','c');

finish();

}

void init() /* 初始化函数*/

{

int gd=DETECT,gm ;

int i,n,color ;

clrscr();

initgraph(&gd,&gm,"c:\\tc");

cleardevice();

pillar[1].amount = PANAMOUNT;

pillar[1].x = 105;

pillar[1].y = 405;

for(i=1;i<=pillar[1].amount;i++)

{

pillar[1].pan[i]=pillar[1].amount-i+1;

}

pillar[2].amount = 0;

pillar[2].x = 320;

pillar[2].y = 405;

pillar[3].amount = 0;

pillar[3].x = 527;

pillar[3].y = 405;

setcolor(YELLOW); /*柱座标记*/

settextstyle(0,0,2);

人工智能

outtextxy(105,418,"A");

outtextxy(320,418,"B");

outtextxy(527,418,"C");

setcolor(YELLOW); /*画框*/

setlinestyle(SOLID_LINE,0,NORM_WIDTH);

line(0,0,0,479);

line(0,0,639,0);

line(639,0,639,479);

line(0,479,639,479);

line(0,PAOGAO-PANHOU-40,450,PAOGAO-PANHOU-40); /*黄金线*/

settextstyle(0,0,1);

outtextxy(250,PAOGAO-PANHOU-50,"Press ANY Key to EXIT !"); /*线上字*/

zimu();

}

void drawpillar(pillars p) /*画柱*/

{

int x,y,mount;

x=p.x;

y=p.y;

mount=p.amount;

setfillstyle(SOLID_FILL,BROWN);

bar(x,(y-mount*PANHOU-20),x+5,y);

bar(x-45,y,x+55,y+5);

}

void drawmat(char *mat,int matsize,int x,int y,int color)

/*依次:字模指针、点阵大小、起始坐标(x,y)、颜色*/

{int i,j,k,n;

n=(matsize-1)/8+1;

for(j=0;j

for(i=0;i

for(k=0;k<8;k++)

if(mat[j*n+i]&(0x80>>k)) /*测试为1的位则显示*/

putpixel(x+i*8+k,y+j,color);

}

void drawpan(pans p,int x,int y)

{

setfillstyle(SOLID_FILL,LIGHTGRAY);

bar(x-(5+5*p),y-PANHOU+1,x+(5+5*p),y);

setlinestyle(SOLID_LINE,0,NORM_WIDTH);

setcolor(BLACK);

line(x-(5+5*p),y,x+(5+5*p),y);

人工智能

line(x-(5+5*p),y+1,x+(5+5*p),y+1);

}

void clearpan(pans p,int x,int y)

{

setfillstyle(SOLID_FILL,BLACK);

bar(x-(5+5*p),y-PANHOU,x+(5+5*p),y);

}

void drawpps() /*画装盘的台柱*/

{

pillars p;

int i,j;

int x,y,mount;

for(i=1;i<=3;i++)

{

p = pillar[i];

x = p.x;

y = p.y;

mount = p.amount;

drawpillar(p); /*画台柱*/

for(j=1; j<=mount ;j++)

{

drawpan(p.pan[j],x,y-PANHOU*(j-1));

}

}

}

void hanoi(int n,char one,char two,char three)

{

void move(char x,char y); /*声明*/

if(n==1)

{

move(one,three);

}

else

{

hanoi(n-1,one,three,two);

move(one,three);

hanoi(n-1,two,one,three);

}

}

void move(char x,char y)

{

void clearprocess(); /*申明函数*/

void action(); /*申明移动动画函数*/

int ifrom,ito;

pans data;

int mountf,mountt;

char a[1];

char b[1];

a[0]=x;a[1]='\0';

b[0]=y;b[1]='\0';

ifrom = x-96;

ito = y-96;

mountf = pillar[ifrom].amount; /*数量*/

mountt = pillar[ito].amount;

data = pillar[ifrom].pan[mountf];

pillar[ifrom].amount--; /*出栈*/

sdelay(6); /*暂停屏幕*/

if(movecount>=15) clearprocess();/*清除步骤提示*/

movecount = movecount%15+1; /*模20+1*/

setcolor(RED); /*输出移动过程*/

settextstyle(TRIPLEX_FONT, HORIZ_DIR, 1);

outtextxy(560,30+movecount*10,a);

outtextxy(580,30+movecount*10,"--->");

outtextxy(620,30+movecount*10,b);

setfillstyle(SOLID_FILL,BLACK);/*涂黑_重画*/

bar(3,pillar[1].y-PANHOU*19-20,584,412);

drawpps(); /*重画*/

action(data,pillar[ifrom],pillar[ito]);/*此处添加动画函数*/

pillar[ito].amount++; /*入栈*/

mountt = pillar[ito].amount;/*刷新数量*/

pillar[ito].pan[mountt] = data;

drawpps(); /*重画*/

}

void clearprocess()

{

int i;

setfillstyle(SOLID_FILL,BLACK);

for(i=0;i<=16;i++)

{

bar(545,30+i*10,638,40+i*10);

sdelay(1); /*动画延迟n个(1/18.2)秒*/

}

}

整数1代表(1/18.2)秒*/

void sdelay(int delay_t)

{

clock_t start_time ;

start_time=clock();

while((clock()-start_time)

}

void action(pans pan,pillars fromp,pillars top) /*移动动画*/

{

float x1,y1,x2,y2;

float p,q,a;

int x,y,temp; /*整形变量用与当前帧*/

x1 = (float)(fromp.x);

y1 = (float)(fromp.y - fromp.amount*PANHOU -20);

/*PANHOU为盘厚常数,减20处理,以便避开柱子*/ x2 = (float)(top.x);

y2 = (float)(top.y - top.amount*PANHOU);

q = -sqrt((y1-PAOGAO)/(y2-PAOGAO)); /*此处注意产生增根*/

if(1-q) /*除数不为0*/

{

a = (x1 - x2*q)/(1-q);

}else

a = (x1+x2)/2.0;

p = (y2-PAOGAO)/(x2-a)/(x2-a);/*除以平方*/

if(x1 <= x2)

{

for(x=floor(x1+0.5); x

{

if(kbhit()) exit(); /*用户按ESC则退出*/

y =floor((p*(x-a)*(x-a)+PAOGAO)+0.5);

drawpan(pan,x,y);

sdelay(1);

clearpan(pan,x,y);/*清除轨迹*/

}

人工智能

}else

{

for(x=floor(x1+0.5); x>floor(x2+0.5); x=x- 7 )

{

if(kbhit()) exit(); /*用户按ESC则退出*/

y = floor((p*(x-a)*(x-a)+PAOGAO)+0.5);

drawpan(pan,x,y);

sdelay(1);

clearpan(pan,x,y);/*清除轨迹*/

}

}

}

void finish() /*完成!*/

{

getch();

closegraph();

}

程序运行效果图

个人实验小结

通过本次实验,我学会了熟悉并掌握问题规约法的原理、实质和规约过程,理解了规约图的表示方法,熟悉并掌握递归解决问题的思想。使我的软件编程思维能力得到了很大的提升,使我的自身能力有了长足的进步。

读书的好处

1、行万里路,读万卷书。

2、书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。

3、读书破万卷,下笔如有神。

4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文

5、少壮不努力,老大徒悲伤。

6、黑发不知勤学早,白首方悔读书迟。——颜真卿

7、宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。

8、读书要三到:心到、眼到、口到

9、玉不琢、不成器,人不学、不知义。

10、一日无书,百事荒废。——陈寿

11、书是人类进步的阶梯。

12、一日不读口生,一日不写手生。

13、我扑在书上,就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基

14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游

15、读一本好书,就如同和一个高尚的人在交谈——歌德

16、读一切好书,就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿

17、学习永远不晚。——高尔基

18、少而好学,如日出之阳;壮而好学,如日中之光;志而好学,如炳烛之光。——刘向

19、学而不思则惘,思而不学则殆。——孔子

20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机,到计算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个 AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不,然而 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开发新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

人工智能结课论文

小论知识与知识表示方法 摘要: 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇,知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法,产生式表示法,语义网络表示法,框架表示法和过程规则表示法等等。目前,产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式,尤其是在专家系统方面,产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提,也称为前件,它给出了该产生式可否使用的先决条件,由事实的逻辑组合来构成;Q是一组结论或操作,也称为产生式的后件,它指出当前题P 满足时,应该推出的结论或应该执行的动作。 关键字:知识;知识表示;产生式表示法 引言: 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分,知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来,这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方

法的自然性,有效性,一致性获得了所有人的肯定,成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文: 1、知识 1.1知识的定义 知识是经过筛选和整理的信息,是对事物运动变化规律的表述,是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。 1.2知识的特性 1)真假性及其相对性 2)不确定性 3)矛盾性或相容性 4)可表示性与可利用性 1.3知识的分类 1)叙述型知识,有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。 2)过程型知识,有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。 3)控制型知识,有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。 2、知识表示方法——产生式表示方法 “产生式”由美国数学家波斯特(E.POST)在1943年首先提出,它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型,模型中的每

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称:数独游戏设计与实现组员:王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士,由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明,是一种数字拼图游戏,其游戏规则是: ①在9×9的大九宫格内,已给定若干数字,其他宫位留白,玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件:每一行与每一列都有1到9的数字,每个小九宫格里也有1到9的数字,并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次,既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索,推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及,在当今世界上有着大量的数独爱好者,本项目的目的就是按照数独的游戏规则,通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究,利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异,对数独题目的难度要求各不相同,所以本项目致力于设计一种算法,使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题,以满足不同水平游戏者的需求。同时,该算法还要考虑到三个方面要求:可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法,事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后,要想在空格中填入正确的数字,先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断,然后选择正确的数字填入空格。另外,由于某个格子填入数据时,有可能还要对原来已填入的数据进行修正,所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时,要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法,将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度,通过避免重填一个被“挖去”的格子,或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子,来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时,可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要,本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来,以便用户下次使用本系统时,可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后,选则读取一道之前保存起来的题目进行解答,被读取的题目将会显示到程序界面上。

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 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子领域之一。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。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 1976年7月,美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机,花去1200小时CPU时间,并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序,这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库,能够把句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能结课论文

人工智能在电子信息上的应用————专家系统 引言: 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。 专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 摘要: 专家系统是人工智能应用研究的主要领域。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某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,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题,简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域,产生了巨大的经济效益和社会效益。现在,专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。 关键词:人工智能,专家系统 正文: 1、什么是专家系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的复杂问题。 目前,对什么是专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。作为一种一般的解释,可以认为专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统,它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识,模拟领域专家的思维过程,解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。 2、专家系统的基本结构 专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。 在其中,知识库是专家系统质量是否优越的关键所在,即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说,专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的,用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语意网络等,而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现,就像编程语言里的条件语句一样,IF后面跟的是条件(前件),THEN后面的是结论(后件),条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里,产生式规则的理解非常简单:如果前提条件得到满足,就产生相应的动作或结论。产生式专家系统的知识库中包含了大量的规则,换言之,这里的知识库就是一个规则集。 3、专家系统的特性(与人类专家相比) 专家系统作为一个计算机程序系统具有如下几个特性: (1)不受时间限制:人类专家的工作时间有限,但专家系统是恒久,一旦开发完成,可随时使用,并可二十四小时持续运作。

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。

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言: 人工智能(AI)将接棒移动互联网,成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI),科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型,渗透互联网竞争下半场,催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用,酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人,乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率,在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外,面对开放性问题,人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出,AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等,技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等,应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量,人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币,全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计,中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级,成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年,全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%,成长至6800亿美元量级。 我们判断,中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级,传统行业和技术的结合是主要的应用领域,2G(对政府)和2B(对企业)将成为主要的营收来源。

自然辩证法概论结课论文 人工智能对人类未来社会的影响

2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________

人工智能对人类未来社会的影响 摘要:近年来,由于“深度学习”神经网络的提出,突破瓶颈的人工智能迅速发展,各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活,并极大的促进了社会发展,同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词:人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇,“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后,人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能,因为受科幻小说或电影的影响,大多数人会想到屠杀人类的机器人大军,但就其本质而言,人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟,现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“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。随后,人工智能与众多学科产生融合并飞速进展,但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出,才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能,掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来,谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发,在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见,例如,大多数智能手机上都有的语音助手,使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响,例如,富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工,报社使用人工智能进行简单的新闻编辑,甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值,推动社会发展增进人类幸福,但也可以表现为消极的负面价值,给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类,这也正是人类研发其的原因,但也有人担心现阶段人工智能带来的问题,如失业,对科技的依赖等。首先,对于失业,新闻编辑,富士康员工,药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来,提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产,促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑,现在看来那时的忧虑完全没有必要,现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的,却也是无法违背的。其次,对科技的过分依赖,生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告,但在我看来,经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式,在信息时代线上生存是大势所趋,如有必要,时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段,虽然人们已经通过手机连接,但线下生活依旧是主流,所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里,花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势,看到趋势,顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机,而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名: 日期:

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号:138071 姓名:万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后,结合作者本人工作的需要,根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料,提出关于电力系统日负荷预测,运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作,电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况,而电力负荷预测则是系统的高级应用,它是根据历史的负荷数据,预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性,即发电机发出多少电,实时就要用多少负荷量,因此,就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷,既是为了保证人们生活充足的电力的需要,也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测,一般每15分钟一个负荷点,1日共96个数据。实际工作中,当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据,然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法,但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算,没有考虑天气、节假日等情况,这些因素是负荷变化的重要的因素,而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程,其中有关于人工神经网络知识,这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时,曾经看到有人使用基于人工神经网络,把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法,当时也想增设这样的算法,但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今,恰好在课本学了人工神经网络,就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统,有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中,又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难,另一方面因素太多会造成建模困难,并且会带来大量的计算。因此,在考虑神经网络输入量的问题上,应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析,一般可把负荷分为两类:周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷,或者说标准负荷,反映的是负荷自身变化的基本规律,呈较强的周期性,尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷,时间周期因素包括:周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中,起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响,本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理,将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来,我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商,致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。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Blizzard Challenge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。

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。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)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。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一,也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来,我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时,我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍,研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局,如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此,我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日,国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一;而时至11月,《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

人工智能导论论文 (1)

《人工智能导论》 课程论文 题目:人工智能导论课程论文 专业:计算机科学与技术 班级:N计科12-1F 姓名:吴文定 学号:24122401811 指导老师:白天

目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (4) 二、关键字: (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (12) 七、专家系统的总结 (13) 八、学习心得 (14) 参考文献 (15)

前言 人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科,它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中,专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统,它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支,是人工智能发展最重要的推动力。 由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中,因此,人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来,人工智能与专家系统的研究越来越深入,新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现,新的研究成果不断充实着这一研究领域,尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向,学术论文数以千计,应用成果迭出。

一、专家系统简介 摘要:自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来,专家系统的技术和应用,在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后,随着知识工程技术的日渐丰富和成熟,各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。构建专家系统用到的思维方式可能是各种认知工具中最难的,因为它需要形式推理与逻辑推理,建构专家系统需要智力上的参与和挑战。本文首先介绍了专家系统的概念和理论及发展概况,并着重分析他们的应用和发展前景。

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

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术,对其现状进行梳理,据此总结出目前所存在的问题及难点,并在上述研究和分析的基础上,探讨在大数据快速发展的背景下,人工智能技术的发展趋势和关键技术领域,就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨,提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据;人工智能;发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年,它从科学成果逐渐转化为商业应用成果,并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来,人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域,随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据,究竟会引爆怎样一种改变世界的力量?是更大的数据让人工智能凸显出独立性,还是更强的算法成就了机器的自我学习? 对于进入机器学习的时代,应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴,面对空前庞大的数据量,通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据,如何进行整合处理,将大数据用于实时分析并对未来预测,使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测,转化为有利的资源,俨然成为新的思潮。 1.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据?是技术领域发展趋势的一个概括,这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大,而且全新的支流也会越来越多。比方说,现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化,并可以通信。将这些通

人工智能课程论文

中南林业科技大学 课程论文 论文名称:人工智能课程论文 班级:信息与计算科学一班 姓名:丁洁(20083687)指导教师:黄慧华 日期:2011 - 10

人工智能课程论文 摘要:人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 关键字:人工智能、智能化电子、符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译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。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。 一、人工智能的具体描述 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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的

人工智能的发展及应用()

人工智能的发展及应用 学院: 班级: 姓名: 学号: 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。人工智能几乎涉及到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,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。 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。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式,第一种叫做工程学方法(Engineering approach),是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法(Modeling approach),它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法,需要人工详细规定程序逻辑,如果游戏简单,还是方便的。如果游戏复杂,角色数量和活动空间增加,相应的逻辑就会很复杂(按指数式增长),人工编程就非常繁琐,容易出错。而一旦出错,就必须修改原程序,重新编译、调试,最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle(亚里士多德)(前384-322),给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz(布莱尼兹)(1646-1716)。提出了关于数理逻辑的思想,把形式逻辑符号化,从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole(布尔)(1815-1864)实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 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

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要:SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统,并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成:设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低,收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高,收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计,对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升,全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右,其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为,对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面:源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变,源代码的优化在时间成本和风险上代价很高,而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径,对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑,对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法,在性能上的差异非常大。 SQL语句易学,但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析,依靠经验,尝试重写SQL语句,然后对结果和性能进行比较,以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法,且依赖于人的经验,非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句,从数据库提取执行计划,并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议,它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析,来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划,还对输入的SQL语句本身进行语法分析,经过分析产生写法上的改进建议。

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