浅谈人工智能的现状与未来
浅谈人工智能的现状与未来
摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。
关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景；
什么是人工智能
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。
人工智能与机电一体化系统的统一
近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。
专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。
一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。
（1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以
取得可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机
配置的第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元（2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多
成功的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成
功地应用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了
一个专家系统，用来精确定位系统故障。
（3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方
面成功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家
系统。最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推
理机。采用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，
改用1。5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速
度可达到80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造
价是很昂贵的，但其经济效益大，通常一年之内可收回成本。因此，专家
系统在机电一体化中的应用前景十分广阔。
二，属于模糊概念的全体对象称为模糊集合。例如，说“ XX是青年人。”这个青年就是模糊集合。基于模糊集合基础之上的逻辑与控制称为模糊逻辑与控制。它可用较少的代价传递足够的信息，并能对复杂事物做出高效率的判断和处理。模糊控制对某些参数变化不敏感。由于模糊控制器的决定往往要根据十几条甚至数十条规则才能做出，如果由于传感器或元器件出故障而导致某些规则失误，其它规则可起补偿作用，从而使输出保持连续平滑。所以，模糊控制较适用于一些要求鲁棒性能好的机电一体化系统中。
三，人工神经网络能模拟人类大量脑细胞的高度连接，当有输人信号将神经元激活时，经过神经回路产生输出。神经网络具有学习能力和联想记忆，它经过学习能在输人信号后产生预期的输出。如果某一信息回路没学习过，它也能得出合理的输出。人工神经网络在机电一体化系统应用中有明显进展，与专家系统、模糊逻辑结合起来是重点的发展方向。用于机电一体化系统中的现场总线LONWORKS，其核心技术就是采用神经元芯片。这种芯片内部装有3个微处理器:MAC处理器完成介质访问控制;网络处理器完成ISO/OSI参考模型的3一6层网络协议;应用处理器完成用户现场控制应用。它们之间通过公用存储器传递数据。该神经元芯片还具有多种I/O和时间计算器等。一个小小的神经元芯片，不仅具有强大的通信功能，还集控制和数据于一体。在某些情况下，此芯片再配以其它一些器件，就可承担集散控制系统中一个独立控制单元的任务。
总之，专家系统、模糊逻辑与人工神经网络三者，不仅各自发挥其独特的作用还日益走
上综合集成形成全新的技术，进一步提高机电一体化系统的智能化水平，并不断扩展其应用水平。
人工智能的发展历程
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后，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，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI 程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机。第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路。1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介。
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工智能与机器之间的联系。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"。虽然 Dartmouth学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础。
人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响。计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员。个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前。其它一些AI领域也在80年代进入市场。其中一项就是机器视觉。 Minsky和Marr的成果现在用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制。尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同。到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元。但80年代对AI工业来说也不全是好年景。86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元。
尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值。可以确信，它将是通向21世纪之匙。
人工智能在生活生产中的作用
人工智能借助于通迅技术将网络的触手伸向世界的角落，向人们展示了精彩的世界。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。在另外广阔领域里，人工智能借助于机电光声技术，为社会提供了电子排版系统、家庭影院、音乐喷泉、CT 检查和机器人等等，给人们带来了一片新气象。
人工智能的发展趋势
不同研究分支的学者不断对了人工智能领域可能的突破点进行探讨，我们大致可以从下面六个方面了解人工智能领域进一步深入研究的发展方向。
（1）面向交互的程序设计与社会构造：开放的信息系统是人工智能乃至整个计算机领域研究的重要议题之一。所谓开放的信息系统是指由异构的、分布的、动态
的、大规模的、自主的成分构成的系统。对这类系统的研究要求将人工智能与
传统技术相结合，以获得更大的可扩展性与适应性。
（2）并发约束模型，智能计算的基础：我们需要一种混合型的并发程序设计语言，这种语言既能描述系统的环境，又能描述系统所要执行的任务；既可实现含连
续时间参数的模型，又能实现含离散操作的模型。以这种混合型程序语言为基
础可以建立一类可复合的模型，以刻画同时含有不同类型时间参数及并发约束
的更复杂的问题类。
（3）一种基于DAI 的新型软件设计风范：错误永远存在于复杂系统中，要求程序的无错性可能导致对系统复杂性的制约或增加其它开销，因此无错误的代码未必
一定是好的。应该引入一种全新的软件设计风范，以这种方法设计的软件系统
应是由多个能交互、带有验证内核的模块组成的开放式结构。
（4）知识表示：在知识表示领域中，今后十年内最具挑战性的研究问题是动态知识系统的刻画及关于Agent程序设计的理论与实现的研究。
（5）建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与
建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发
展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理
地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中
同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨
系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具
有自适应能力的系统。
（6）语言技术与界面：目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期
内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理
解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处
理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的
发展。
结语
人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展，特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理，构建语义Web，提高互联网信息的效用率。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
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。
参考文献
【1】胡兴志.人工智能用于机电一体化系统的探讨. 2000
【2】王增波.人工智能的发展现状与趋势探讨.2008
【3】季厌浮，张绍兵.计算智能技术及其应用. 2004
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。
人工智能学习研究的现状其发展趋势
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了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，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，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，对人工智能的需求，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。本文强调在当今的网络时代，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着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
浅谈人工智能的现状及发展预测
浅谈人工智能的现状及发展预测 摘要：人工智能是一项能对人类未来世界产生极大影响的科技。任何一项技术 的发展过程中都会有不同的困难与风险，我们需要了解现阶段人工智能的现状， 减少人工智能的发展道路上的阻碍，这样才能发展人工智能技术。论文将概述人 工智能已经取得的成果，并通过目前的事实分析人工智能的现状以及存在的问题，客观的介绍人工智能技术发展的潜力，最后做出建议以及对未来发展的预测。人 工智能已取得了重大的突破和成果，拥有巨大的发展潜力，但仍有不少问题与不 足之处。通过本文的论述，可以让人们更加了解人工智能，并作为未来人工智能 技术发展的建议与参考。 关键词：科技人工智能人工智能的现状人工智能的预测 1.人工智能简介 在科技高速发展的时代，由于计算机科学的快速发展，人工智能这个领域逐 渐被人们所重视。人工智能是当前计算机领域的一个分支，被称为世界三大尖端 技术之一。人工智能即人工制造机器或程序去模拟人类需要学习或经验的活动或 工作，从而帮助人类解决各种问题。人工智能分为强人工智能和弱人工智能两个 分支。在科幻电影或小说里经常会出现机器人有自己的情感与思维，可以自己做 出决策，这就是强人工智能。这样的人工智能拥有自己的意识，能独立思考，但 现在这方面的科研并没有太大的进展。目前主流的研究集中在弱人工智能方面， 即人工智能并不能自我推理和解决问题，也没有自己的意识，只是让机器表现得 像拥有独立思维。如何开发出更智能化的人工智能机器以及如何让人工智能更好 地服务人类是目前主要研究的问题。当然，从长远来看，为了未来强人工智能更 好的发展，也需要在有关强人工智能的社会学和技术方面做好研究。 2. 人工智能技术的出现及发展轨迹 在古希腊，人们幻想出可以为人类服务并解决人类各种问题的机器，这就是 人工智能的起源。 1936年A.M.Turing在"理想计算机"的论文中提出图灵机模型，提出用图灵测 试来检验人工智能。 到了1955年末Newell和Simon做出了"逻辑专家"(Logic Theorist)程序，这是 第一个人工智能程序。 在1956年达特茅斯会议，提出了“Artificial Intelligence”的课题，组织者提出：可以对人工智能的各方面的特点进行精确描述，这样就可以制造一台机器对他们 进行精确模仿。这次会议被视为人工智能学科的奠基性事件。 80年代人工智能被引入了市场，并显示出实用价值，但也经历了一些挫折。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。由于提出Hopfield多层神经网络模型，人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。 人工智能已深入到社会生活的各个领域。 2011年IBM的人工智能系统Watson在美国的电视节目《危险边缘》中击败 人类选手。2017年Alpha Go战胜李世石，通过图灵测试。 不管怎样，从图灵机模型的提出到现在，人工智能的发展速度正不断加快， 向世人展示着其巨大的发展潜力，目前人工智能也有了较为成熟的产物。 3. 人工智能的现状 1.1人工智能已取得了里程碑的发展
生活中的人工智能——人工智能的现状及未来
生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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。但是由于消解法推理能力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，而忽视了知识的重要性。 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 Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生
完整word版,人工智能的发展应用与未来
人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善，而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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。但是由于消解法推理能力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，而忽视了知识的重要性。 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 Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 （1）“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。
浅析人工智能的现状及发展趋势
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/ef17267279.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风
人工智能未来发展前景展望
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 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(M ＩＴ)、卡基-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》(ＡＩ)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。 （一）、人工智能的定义 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。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。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1"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。
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 i(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
浅谈人工智能的现状与未来
浅谈人工智能的现状与未来 摘要：作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，本文将对人工智能的发展历程，现状以及发展趋势作一个初步的解读，人工智能应用于工程是是目前工程技术研究的热点之一，本文也将就人工智能中的专家系统、模拟逻辑、神经网络控制在机电一体化中的应用进行了探讨。 关键词：人工智能；机电一体化；专家系统；模糊控制；神经网络控制；AI发展前景； 什么是人工智能 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。 人工智能与机电一体化系统的统一 近几十年来，人工智能得到了长足的发展，譬如，IBM 公司制造的深蓝计算机运用人工智能于1997年5月，战胜了国际象棋冠军卡斯帕洛夫。人工智能用于机电一体化是机电一体化发展的方向之一。这种智能主要通过控制技术加以设计和实现，即由机电一体化系统中的控制系统来具体实现。 专家系统、模糊逻辑、神经网络控制、学习控制和分层递阶是目前人工智能研究主要的几个领域，它们各自发展，又相互渗透，走向结合。其中，前三个领域是目前机电一体系统实现智能化的较成熟的领域。 一，自从第一个专家系统于1968年问世以来，经过30多年的发展，专家系统已经成为人工智能应用最活跃的领域。已经从最初的应用于医疗、科技等领域，向财政、金融、保险、商业和法律方向扩展，下面就与机电一体化有关的应用予以探讨。 （1）在装配制造业的应用：产品的生产，总是用零件来构造的，将不同的零件一起装配成一种新产品，叫做配里任务。专家系统应用于装配制造方面可以取得 可观的经济效益。比如， DEC公司的专家系统XCON，是应用于计算机配置的 第一个专家系统，现在每年为DEC公司盈利1。5亿美元 （2）在设备故障诊断中的应用：专家系统用于设备故障诊断，特别是针对大型的结构、复杂的故障诊断，可以尽快找到故障，大大缩短检修时间，有很多成功 的例子，比如美国西屋电气公司研制的GEN一AID专家系统，已经成功地应 用于诊断汽轮发动机的故障。IBM公司也曾经为其IBMATPC机配备了一个专家 系统，用来精确定位系统故障。 （3）在控制方面的应用：专家系统可以在机电一体化设备控制方面发挥作用，在伺服控制、数控机床、加工中心以及其它控制领域，已取得了进展。在这方面成 功的例子如AT&T公司为控制机械手，研制出在单个芯片上实现的专家系统。 最早的芯片包括16条规则的ROM，控制器以及处理数据与规则的推理机。采 用2。5um线宽的CMOS工作，最初只使用了芯片面积的四分之一，改用1。 5um线宽后可容纳256条规则，建立规则时采用模糊逻辑，执行速度可达到 80000LISP，比常规专家系统快1000倍。尽管大型专家系统的造价是很昂贵的，
人工智能与未来
人工智能与未来 摘要：5盘人机围棋大战，让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家，伴随这股热潮，国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间，从智能客服、投资指导再到人脸识别，多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。 什么是人工智能 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。 其实，人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示，2015年，我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。 不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力，上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。目前，中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层，智能客服、商业智能等软件与服务层，视觉识别、机器学习等技术层，数据资源、计算平台等基础层。 但人工智能到底能做什么，又将怎样改变我们的生活？ 解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术，每一通电话，可以节约客服人员225秒的时间，以一个客服一天接听200通电话计算，人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日，网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”，其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求，大量的常见问题会被智能机器人准确解答，节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。 通过自我学习，完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，的确是现阶段人工智能最主要的应用。
人工智能的现状及今后发展趋势展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 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。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。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ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而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，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
人工智能及未来的发展方向
人工智能及未来的发展方向 作者：XXX 琼州学院，海南省三亚市，电子信息工程学院软件工程，邮编：572000 人工智能（Artificial Intelligence, AI）主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和拓展人的智能，实现机器的智能。其长期目标是实现人类水平的智能。近年来，人工智能获得很大的发展，它引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学。现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件功能均取得了长足进步，从而使人工智能获得进一步的应用。 人工智能的进一步发展，已超越了人们的早期预料。生物和自然智能在算法建模方面所取得的巨大成功，导致了计算智能系统的建立和应用。这些智能算法设计人工神经网络、模糊系统、进化计算、群优化智能和人工生命等领域这些新领域与人工智能的谓词逻辑、演绎推理、事例推理、符号学习系统和专家系统的传统领域相结合，拓宽了人工智能的研究领域，并丰富了人工智能的研究内容。 目前，人工智能的主要学派有下列三家： 符号主义：又称逻辑主义、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。认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能，然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。符号主义力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但遇到了不少暂时无法解决的困难，并受到了其他学派的否定。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络之间的联结机制与学习算法。主张人工智能应着重于结构模拟，即模拟人的生理神经网络结构，并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。不同结构表现出不同的功能和行为，已经提出多种人工神经网络结构和众多的学习算法。 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法，也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义的研究方法也受到其他学派的怀疑与批判，认为行为主义最多只能创造出智能昆虫的行为，而无法创造出人的智能行为。 人工智能研究的领域有很多方面，这里重点介绍以下几种类型。 1、问题求解：人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程
2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）
A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互
浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望
浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望 有人将人工智能称为第四次工业革命，它已经渗透到很多领域，与人们的生活日益密切，也不断成为学术界研究的热点。文章通过文献回顾，并结合人工智能的发展状况，对其应用的领域进行了系统的分析，同时对人工智能未来可能的发展进行了展望。 标签：人工智能；应用领域；发展 1 概述 人工智能（Artificial Intenlligence，AI）是综合了计算机科学、生理学和哲学的一门独立的学科，通过对人的意识和思维进行模拟、延伸和拓展来解决各种需要人类智能的复杂工作。人工智能的发展与计算机科学行业的发展密切相关，但是，在应用方面，它既有具体的应用行业，比如机器人，又可以与其他行业相结合，实现完美组合，比如各种“互联网+”（例如人工智能+金融=Fintech）。目前几乎没有研究就人工智能的应用领域进行细致的划分总结，因此本文就此方面进行研究。 2 人工智能的应用领域 2.1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，也是中心问题。学习顾名思义就是进行不断的知识积累，机器学习就是通过机器进行知识的积累，利用现有的信息来进行知识的更新和输出。在引言中我们提到的“AlphaGO”大战李世石，其实第一局李世石是赢了机器的，但第二天大师万万没有想到与自己对弈的机器人昨晚自己与自己下了上百万局棋，“AlphaGO”在学习中达到了大师无法到达的境界。 2.2 计算机视觉 它是是指计算机来模拟人的视觉系统，代替人类的眼睛以达到识别物体、确定物体的位置以及物体的运动状态目的。从技术程序上看一般要经过三个步骤：检测目标（图像预处理、图像分割）-识别目标（特征提取、目标分类、判断匹配）-识别行为（模型建立、行为识别）。视觉识别技术在不同的细分领域发展存在较大差距，目前视觉技术较成熟的领域是生物性特征识别方面，在考勤和安防领域广泛应用。例如指纹识别、人脸识别、瞳孔识别等。然而在物体场景识别方面技术不太成熟，因为物种的类别太复杂，外貌特征多样。该领域最早的公司在1997年创建，最近三年来的到了高度的发展。去年年底，亚马孙的无人超市将会实现顾客买东西直接走人，人工智能会实现自动结账。这利用了全自动旋转的3D摄像技术，通过视觉效果识别每个人的ID，实现人与物的制动捆绑，这需要视觉技术对物体充分精确的区分。
谈人工智能技术的发展历史及未来发展趋势
仲恺农业工程学院论文 人工智能论文 院系：机电工程学院 专业：工业自动化 班别： 102班 姓名：潘晓林 学号：201010844223
谈人工智能技术的发展历史及未来发展趋势 摘要：什么是人工智能？顾名思义，就是人造智能。2003年，有人提出将其定义为四类：想人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。 接下来，我们将在这里讨论下人工智能技术的发展历史以及它的未来发展趋势是什么样子的。 关键词：发展、历史、未来、趋势 引言:“人工智能”一词目前指用计算机模拟或实现的智能，又称“机器智能”，究竟这么吸引人的新鲜话题具有怎样的发展历史呢？它是如何诞生的呢？还有它又将有怎样的未来发展趋势呢？欲知详情，请见以下分解！ 接下来将分为三大部分来揭晓关于“人工智能”的神秘面纱：在揭晓之前呢，我们先要知道什么是人工智能： 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。 下面将对“人工智能”的来源，发展，未来趋势做一一探讨： 一、“人工智能”的萌芽 关于“人工智能”的起源，我们要追溯到公元前三百多年的历史伟人——古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。亚里士多德虽没有明确提出“人工智能”的概念，但概念却在此悄悄的萌芽。随后穿越到英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936 年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950 年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。当今世界上计算机科
浅谈人工智能的现状
浅谈人工智能的现状 “AlphaGo”用深度学习、理性思考的对弈击败人脑，直接将人工智能再次推至聚光灯下。随着基础算法、智能硬件和网络条件等要素的发展、成熟，人工智能在经历了一段不短的探索期后，似乎看到了“羽翼丰满”后爆发的曙光。 目前研发领域难以变现，传统企业不会用数据，大型互联网企业的数据无法互相分享，存在“数据黑洞”。与此同时，基础算法研究和应用场景、商业化等环节产生了一定程度的脱节，具象的产品并没有成规模化地成为现实。 对未来行业发展，百度方面表示需进一步拓宽现有技术的应用场景，并通过并购合作，形成AI领域软硬结合。例如以人脸识别技术为例，目前识别准确率可达到99.7%，可以进行一些成熟的商业推广。百度目前正在乌镇试点一种人脸识别取火车票系统，预估2017年至少有100个以上的景区能布置这样的刷脸技术。 “BAT”这样的大公司着力布局的是通用架构层面，即通过深度挖掘数据量和优化底层算法，提供一个多场景或者通用的人工智能平台。“其他创业团队可以在细分领域有所突破，比如穿戴设备、智能医疗等。 算法等底层研究没有穷尽，只能在商业开发中不断优化。作为市场主体，关键是寻找到有市场价值的产品作为技术的突破点，同时平衡基础研究、技术迭代和市场开发等环节的权重。
目前人工智能企业的主要应用领域分别是： ●个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪 护机器人） ●安防（智能监控、安保机器人） ●自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） ●医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） ●电商零售（仓储物流、智能导购和客服） ●金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） ●教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 这些领域的特点是：其一，相关专利多；其二，应用场景够“土”却够刚需；其三，可选择领域不多。 比如有票儿APP在买不到直达火车的时候，它能够智能地给出一些中转的方案，很不错。
论人工智能的发展历程
论人工智能的发展历程 王鑫涛 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、职业九段选手进行，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。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款人工智能程序，由（Google）旗下公司的、、和与他们的团队开发，其主要工作原理是“”。“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。它是科学、控制论、信息论、神经生、、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
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”“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。 二、人工智能的发展过程? 事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段： 第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显着的成果，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。但是由于消解法推理能力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，而忽视了知识的重要性。
人工智能发展现状分析
人工智能发展现状分析 2016年以来，谷歌人工智能程序AlphaGo在围棋人机大战中先后战胜李世石和柯洁，沉寂了60年的人工智能一下子成为社会关注的焦点。人工智能技术成为当今科技热点，人工智能科技公司成为风险资本追逐的对象，包括中国在内的科技大国纷纷制定人工智能发展战略，可以说人类进入了人工智能的新时代。 而这一新时代的到来，离不开芯片、存储器、光纤、移动通信、超算和大数据等底层技术的突破。以过去十年的时间为基准，光纤通信容量提升了100倍，移动通信速率提升了1 000倍，超算能力提升了1 000倍，数据量提升了32倍。信息采集、传输和存储效率的提升，以及计算能力的迅猛发展，奠定了人工智能时代的基础。 以此为基础，深度学习算法实现突破，则是揭开人工智能新时代序幕的转折点。2006年，杰弗里·辛顿提出的深度置信网络，解决了深层神经网络的训练问题，一举开创人工智能发展的新局面。 在大数据、算力和算法三驾马车的拉动下，人工智能技术快速进步并已经在许多方面超越了人类。 在语音识别上，微软的语音交互识别系统错误率低至5.1%，百度的汉语识别系统准确率高达97%，都优于专业速记员； 在人脸识别上，中国依图科技在千万分之一误报下的识别准确率接近99%，连续多年获得美国国家标准技术局举办的人脸识别算法测试的冠军。 除此之外，人工智能可以做的事情还有很多，甚至可以颠覆科学技术的研究过程。 例如，谷歌DeepMind利用深度学习开发Alpha Fold程序，能够根据基因序列预测蛋白质的3D结构，有望治疗包括癌症在内的众多疾病。再如，美国斯坦福大学的科学家创建了一个人工智能程序，这个人工智能程序只用几小时就完成了元素周期表的重建。