人工智能征文范文（精选42篇） 人工智能征文1000字

人工智能征文范文（精选42篇）

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人工智能征文范文（精选42篇）

在日常的学习、工作、生活中，大家都经常看到征文的身影吧，征文具有标题醒目，让人一目了然的特点。你写征文时总是无从下笔？以下是小编收集整理的人工智能征文范文，欢迎大家分享。

人工智能征文篇1

今天这个时代，人工智能与人类的联系已越来越紧密，逐渐令人熟知。今年“阿法go”三战中国棋手皆告胜利，令人惊讶之余也令人惶恐——人工智能会夺走就业机会吗？会如“变形金刚”般独立思考吗？而正如库克所认为的那样，他不担心的人工智能不会思考如人，而他更担心人会如人工智能那样去思考。

曾看到过一句话：“人类与其他生物最大的区别就是会思考。”但在这个时代，人们的思想却愈发偏重于机器般的冷漠、机械。而我想人与机器思考的最大区别，大概就是感情色彩了。

人与人工智能差别在于情感的有无。在今年的“开学第一课”中，机器与人共同弹奏钢琴曲。机器弹奏得完美无缺、百曲无错。但它弹出的终究只是一堆冰冷的音符而已。但是每一首曲子背后都是作者浓浓的情感，无论是《月光奏鸣》、《克罗地亚狂想曲》还是《英雄》，曲子中的情感都好像要呼之欲出了。而机器终归只是机器，无错又能如何？我宁可听有错之曲，也不愿听冰冷的音符。

人与人工智能差异在于逻辑与数据。曾听过一个故事，故事中的女儿是位编程员，有天母亲问女儿：“你能设计一个程序问一下，如果有两块表，一块停了不能走了，一块慢了几分钟，电脑会留下哪块表？”女儿第二天送来了答案——留下停的那块表。理由是停的表24小时可以准时一次，而另一块表却要几年。很显然故事中的“人工智能”就留下了令人惊讶的答案，更说明电脑没有感情，有的只是数据与“机器逻辑”结合的运转。人脑有感情，而电脑只会用二进制算法去制造逻辑。算的终究没有感情。

人与人工智能之间的关系是人制造人工智能，而人与人工智能的差异消失时，便是人与人工智能划等号之时。很难想象，我请马上要跑1500米的同学帮我扔垃圾或倒水时，他要仔细的考虑自己会损失多少体能？我欠他了什么？他可能从我这里得到什么？那么我和同学之间不会再存在“友情”。如果互相帮忙，甚至于举手之劳都要用理性的数据去说话，那活得岂不是太累了？

人不是机器，人是活的，机器是死物。人在家里种花草考虑的爱好，也许机器种花草考虑的是可以吸收多少二氧化碳，放出多少氧气。所以，我从不羡慕机器“完美”的正确率，我只喜欢带有人的气息之产品，就像机器写不出个笔名叫“鲁迅”的人工智能来一样。是选择“零”与“壹”的二进制相处，还是选择和有感情的人类相处，我必选后者。

因为人工智能永远不能完全代替人。

人工智能征文篇2

随着现代社会的发展，科技也越来越发达，使用计算机的频率也逐渐上升，我们好像已经离不开它了。那我们真的合理使用它了吗？

相反的是，人工智能带来的快捷与方便使人们过度依赖于它。在学习方面，有同学图个轻松，回家作业不认真做，又怕老师不满意，所以直接上网搜答案。他们觉得这样准确率又高，又不用动脑，何乐而不为呢？这是人们对于自我的放纵，把有助于学习的先进软件转变成了无益甚至有害的功能，导致最后不但没有属于自己的思考方式与思维能力，还欺骗了老师。在交友方面，大多数人认为微信和QQ是万能的，有事直接在这两个软件上说就好，见面叙旧什么的太麻烦了，或者说，直接组团打游戏岂不更好？所以，由于这些想法与依赖，你与“诚信”一词说拜拜了，你与亲朋好友也渐渐疏远了。

计算机网络容易导致人们浅陋无知与盲从。有调查显示，绝大多数的人都会被八卦娱乐或是标题奇葩的文章所吸引，只有小部分的人回去细读有关社会与国家发展的长文。甚至自从网络上曝出“碰瓷”事件后，走在路上看见有人摔倒了，一些年纪大的长辈无法靠自己的力量站起来的，好多人只会在旁围观或是拍照，却不敢去助人一臂之力。由于网络的发达，会将事态扩大，放大负面的新闻，却很少有提及乐于助人、积极正面的例子，给了大多数人人与人之间无法相互信任的认识，换来的只是人性的冷漠，心与“友善”一词又说再见了。

我们天天在背社会主义核心价值观，背得这么流利，那真正做到的，又有多少？我们的心应该是充满温暖与热情的，而不是像计算机一样思考，炽热的心变得僵硬与冰冷。

人比计算机多的是一份情感。我记得“开学第一课”里有一个比赛，是人和计算机比赛弹钢琴，看谁弹得更好。我们知道计算机是已经设定好的，它不会出错，这是它的优势，但最后我们都认为人弹得更好，这是为什么呢？就是因为人拥有情感，所以他的音乐里包含了很多东西：一路以来的坚持、对于钢琴的热爱、对于音乐的理解……这些都是计算机没有的。

综上，我觉得人工智能虽然能为人类、社会造福，但如果我们不好好利用，会起反作用效果。我们可以采纳计算机的一些思考成果，但我们也需要拥有明辨是非的能力、价值观与情感。这样，才能营造一个和谐社会，一个充满意义的人工智能时代。

人工智能征文篇3

随着时代的进步，科技在不断发展，人工智能以各种形式出现在我们的生活中，小到一片几纳米的芯片，大到整个互联网的交互系统，可以说我们的生活离不开人工智能。

近日完胜欧洲围棋冠军的人工智能程序阿尔法围棋又像世界冠军，发起挑战并以4:1获胜，对此有人为这为社会发展带来契机，也有人为人工智能飞速发展担忧。

人工智能的胜利展现了人类科技的发展，是人类进步的表现，对此我们应该正确看待人工智能的发展。

人工智能的发展将为诸多领域带来契机，不仅是围棋方面，还将会是经济服务业等方面。人工智能的存在使知识的放大化是人类所能想到的方面的集合，可以达到利益最大化的效果，若将人工智能普遍于日常生活中，这无疑是一项伟大的发明，也是人类科技发展进步的体现，人工智能可以帮助人类并促进人类的进步。

至于对人工智能的担忧，我想说事物的发展都具有多面性，在追求事物所带来的好处的同时，或多或少的也会有它的部编人工智能，顾名思义是人工的智能，由人们控制与设计，因此人们可以减少它的部编，人们会有担忧，或许是害怕有一天人工智能会控制人类，或许是看多了美国科技大片，被里面酷炫的特效所吸引，害怕世界因此灭亡，因此要正确的看待人工智能。

为了不让大片中的剧情变为现实，科学家们应该正确的制造，勃勃的野心是不能有的，诸如统治世界，称霸宇宙等等，人工智能的发展应该趋向于人类的需要，将人工智能更加服务于人类，例如在大洪灾，火灾，地震等非人为的灾难中，制造对有帮助的人工智能，不是更好的服务于人类吗?人工智能正在不断的进步。

人工智能的飞速发展是世界各国的科技力量都应该助力的，这是一项有利于社会的项目，当然中国的科技力量也应当助力与世界一起进步，将人工智能向更快更好更强的地方发展，需要将人工智能的优点放大不断，更加强大。

当然人工智能的胜利也不意味着人类的失败，这是人类在利益方面的生理人类还需要努力的提升自己，世界冠军依旧是世界冠军。人机的对抗是不对等的比赛这是对人工智能的测试，对此人类不应该有坠落的心态，人脑比不上机器是不能有的，人们不能因为世界冠军的表现变得而不再学习围棋，不再坚持对文化的学习，不对知识的渴望人工智能不会完全取代人类的存在，应该正确对待人工智能的发展，是人类科技领域的发展，将来有利于人类。

人工智能征文篇4

身处于21世纪的我们，科技正处于喷薄之势，每天，讯息如同波涛汹涌般的向我们袭来；每天，这个世界都在改变，日新月异。

不知从何时起，人工智能这一词汇如同一颗耀眼的新星一般进入了我们的生活之中，随着越来越多的智能化设备出现在我们的视野中，不免有些人杞人忧天的想到，“终结者”这一电影之中的情节。机器人统治人类？可笑！但社会趋势却又确实如此！

在我看来，是科技的发展致使了某些人的胡思乱想。

现如今的社会，人人都拥有手机，每户人家都拥有电脑。我们可以利用手机做到以前我们所无法想象的事，我们可以利用电脑将世界“缩小化”，可以随时随地的向亲朋好友分享自己的所见所闻，将地球缩小化为“地球村”。

我曾读到过这样一则事例：“一处闻名远近的景点发生了火灾，可当消防员赶到之时，却看见近乎于水泄不通的人流在此拍照，闲聊这火势，却完全没有一个人有丝毫救火之意”。

这也许就是科技发展所导致的弊端吧。

现如今的我们，每天都在受到外界讯息的干扰，有些人受到不良讯息的干扰，出去混社会；有些人受到网络文学的干扰，形成了“君子报仇，十年不晚”的思想价值观和“人不为己，天诛地灭”的行径；更有甚者，有些稚气未脱的脸庞之上已有了历经人生大起大落的沧桑之感。

这些错误的价值观和人生观在我看来很大一部分的原因皆因网络和计算机的迅速发展。

其实，我们早已活在了计算机与网络的“阴影”之下，所谓的人工智能不如说是智能人工，不知是社会进化了，还是人类退化了。

苹果公司总裁库克曾说过：“我不担心人工智能社会让计算机像人类一样思考，反而，我更担心人类像计算机一样思考，失去价值观和同情心，罔顾后果。”

其实，我们所处社会的“价值观”早已扭曲。我们都是“拜金拜房”之人，这整个社会的“同情心”也早已扭曲，我们早已不再谈论可怜之人，却在谈论他们的可恨之处。

其实，我们早已成为罔顾后果之人！悲哉，那又何为？

也许，当计算机与网络淡出人类视野之时，才是我们真正回归于初心之时，才是人类真正悔悟之时。

也许那时，我们才能真正归于初始；也许那时，我们才真正理解我们的本心；也许那时，我们才真真正正的称为“21世纪”这一新世纪之人！

人工智能征文篇5

近年来，随着科技的不断发展，人工智能逐渐兴起。当“阿尔法狗”在比赛上所向披靡的时候，人们不禁开始恐慌。我们开始害怕这个被创造出来的东西会超越我们人类，于是我们开始探寻自己与机器的区别，那就是：情感和思想。

人们为什么会对人工智能产生惧怕，归根结底，是因为我们没有百分之百的自信可以控制它。我们受电影或者其他艺术作品影响太大，我们看到了《黑客帝国》里的matrix，看到了《终结者》，看到了《复仇者联盟2》里的奥创。我们看着人工智能在电影里残害人类，甚至试图统治世界，不自觉联想到现实生活，顿生冷汗。人工智能是什么，它是一堆零件和程序的结合体，它没有七情六欲，所以它不会怜悯，不会感恩，甚至不会满足，这样的一个几乎填补了人类反派所有缺点的东西，怎么能不让人恐惧呢？

那如果一个人类，开始像计算机，像人工智能那样思考，又怎么能不让人感到担心？

人，是一种有情感，有独立思考能力的高等动物，会不自觉地被情绪左右，是人的一个很自然的现象。现当代社会普遍崇尚理智与逻辑，但当所有事物都被用客观，理智，教科书般的眼光去看待，那世界会变得多么单调而无精打采。当我们无法感受花开的喜悦，落叶的忧伤，无法感受朝阳的活力，夕阳的安谧，无法感受色彩所蕴含的情绪，那我们与计算机，与人工智能何异？

那如果有一天，出现了一个这样一个几乎没有情绪的人，我们该怎么控制这个无比熟悉人类的同类呢？当一个人几乎克服了自己的七情六欲，于是他不会对人宽容，因为他不会对这个人产生任何共鸣，他不会感觉到孤独忧伤，不会对外界事物产生喜怒哀乐，他不会考虑后果，一切只以自己的利益为出发点。他会变得唯利是图，不择手段，对一切哀嚎视而不见听而不闻。当一个人失去了被外界左右的能力，我无法想象这是件多么可怕的事情。

相反，当一个人工智能开始像人类一样思考，反而不那么令人害怕了。像人类一样思考，意味着它在思考一件事情时，会被各种因素，情绪左右，会考虑得更全面。比如《机器总动员》里的伊娃和瓦力，比如《人工智能》里的机器人小男孩，更通俗的，哆啦a梦也是个例子。当机器人被赋予情感，它们感受到了被爱，学会了爱，于是衍生出别的情感：嫉妒，担心，牵挂，抱歉等等，它们甚至会感受到彩灯带来的喜悦，学会了依赖人类，有了喜欢和讨厌的东西，那这时，像极了人类的机器人反而让人类有信心控制，也就不存在害怕，惊慌这一说了。

所以，当计算机像人类一样思考，这并不可怕，而当一个人类像计算机一样思考时，才是我们应该担心的。

人工智能征文篇6

显然，人们在面对这个洪荒的手势时已经开始惊慌失措了。

人工智能似乎不像变迁来得那样安静，仿佛更接近于一种狂潮与风暴。我们能否做出理智而大度的回应？当然可以。

突如其来的人工智能让人们惊喜出一种紧张，这不是科技本身的错误。随着机器人餐厅开始罕见地生长在城市的一隅，不仅提高了服务效率，更重要的是它确是可以增长一个国度的创造力的。孩子是机器人餐厅的常客，在想象力萌发的阶段让科技的魅力入股，是大有益处的。同时，今年的就用到了智能机器人进行身份验证，各代表无不为人工智能折服。“人工智能未来将创造更多的价值。”这样的说法并没有根本性的错误。

人工智能造福人类。如果真要达到造福的目的，就不应该畏畏缩缩失去庄矜；也不要铺张过度，过分自信，这也显得粗俗。

凡事有度，这儿要讲的是感性与智能的度。虽然二者看来并不矛盾，但是人们常认为只能吞掉了感性，世界的低温仿佛都正裹挟着你我。要使二者达到新的平衡，我们还要事事作出重要的抉择。不知哪位文人墨客常说：“我依然习惯于写。”这话说得平静却充满自信。给远方亲友亲手写一封信，文笔虽攀不上什么陆海潘江，但带着温度的字体确是比人工智能软件定时发送的信件丰盈得多。创造感性来与智能的理性达到新的张力才是我们应该去追求的。

人类的惰性是贪婪的，倘若使得人工智能挤占了我们的思考空间，而让惰性渐渐生长起来，倒是件可怕的事。用得好，它可以成为一种媒介，用得不好，一旦失足进去，便很难自拔。人们应当在社会事件中做足了思考，然后巧用人工智能这一跳板。韩国首尔举办的五场人机大赛中，李世石失败了。但是他与人工智能系统所展开的积极竞争，正是我们接下来应该回应的态度。不要僵死地使用人工智能系统，而要灵活地利用它，这一方面，李世石是一面很好的镜子。所以，请留给自己充足的空间，去思考。

人们对于人工智能不同的反响取决于人们不同的心态，对于霍金所言的“人工智能对人类产生威胁”我认为他看得还是太近，或者说这本质是他的一种胆怯，总是害怕人类被替代。其实，越是放不开手脚，反而越容易被束缚。只要培养起健康的科技心态，大胆地巧用人工智能，想必霍金的担心也不是问题。可是，他的贪心正反映了现状的不健康，所以认真脚踏实地改变回应的态度是关键。

李世石的失败是胜利的前奏，人人都像他那样冷静地回应的话，人类与人工智能是可以携手共进的。

人工智能征文篇7

作为一个非科技发烧友，我对于人工智能的了解，除了最近大热的AlphaGo，主要还是来自影视作品。

这些以人工智能为主题的作品，往往有一个共同的故事线——人工智能被奴役，人工智能觉醒、反抗人类。典型的比如《西部世界》中供人类享乐的西部公园，又比如大ip《复仇者联盟》最新一部中奥创这个角色也借了大众对人工智能日益浓厚的兴趣与关注。

甚至于人工智能之外，一些人工创造的另类智能也有类似的桥段——比如《猩球崛起》、《侏罗纪世界》等等。

这些作品的切入点探讨深度或许各不相同，但都瞄准了一个内核，那就是在人类拥有了类同于造物主的能力，足以创造智能创造生灵时，我们是否也拥有了造物主的慈悲？

在这一点上，我深切的赞同苹果公司CEO库克的一句话：我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去价值观和同情心，罔顾后果。

蜘蛛侠里有句被讲烂了的著名台词，“能力越大，责任越大”。放在此处，也是无比贴切。

讲求道德层面的规则，不是要我们每个人成为拯救人类的超级英雄，而靠一个超级英雄就能拯救人类自己，也远不现实。但只有这样，我们共同的历史命运才有可能不终结于人性一时的仇恨、愤怒和贪婪。

我们的能力在越来越大，人工智能让计算机像人类一样思考只是早晚的事情，甚至是一个人类科技史上的大飞跃，是一件好事，所以如何对我们自己负责才是真正要探讨的问题！如果真的担忧恐惧，早在1945年新墨西哥沙漠里升腾起第一颗的蘑菇云时，我们就应该恐惧。我们早已经拥有了改变历史进程之外终结一切的能力。

今天的国际社会战争和冲突频发，世界秩序面临新的挑战，故而总书记也在讲话中不断强调，我们要追求和平发展路线。这应当是经历多重混乱冲突之后，世界公民们新的价值观，而无论是遥远的异国受战乱颠沛流离的人们，亦或在我们身边咫尺可望的挣扎在贫困线上的人们，都不应当被遗忘，被漠视，而应当受到以人道关怀为基础的同情。这些事无论科学技术水平发展到何种地步，都必须秉持的。

回到人工智能上来，完全的遏制人欲不现实，因为我们就是为欲望而追求更美好幸福生活的。但人性之贪之恶，无论如何都不能由于力量的壮大而恣意放纵。如计算机一样的思考，对利益之外漠不关心，终会酿成我们自食的恶果。

说到底，一切人工智能之殇实为人类之痛。希望在意识到这些问题以后的我们，能让人工智能真正问世的那一天，“打脸”那些作品中的悲观推测。

人工智能征文篇8

现代化的21世纪，科技的崛起，使人工智能看起来多么普遍，多么令人便捷，那是集结了多少古人与先人的智慧与汗水，多少个日日夜夜的心血才铸就的辉煌成果啊。

不得不说，人工智能中的每个零件，每个运转程序无疑不承载、包含了人类的＂志＂。它们小则使生活便利，大则使国家富强。然而，人工智能技术即使拥有了人类的所有智慧，也只是我们的理想模式，而并不能替代非智与志并存的我们。

还记得中国围棋大师柯洁说过：“这无关机器是否能战胜人类，而我永远都带着对围棋的热情。明天是我最后一次进行人机对战，它所谓的热情也不过是因CPU运转过快而散发出的热量罢了。”

人不同于机器的是我们无法确定是否能够达到自己的目标，从而拥有了志向，才会为此一搏；而机器百密无一疏的高精度运转程序，使其在行动之前就能得知结果。是这精确到百分之百的成功率，才让其拥有了人工智能的称号。但正是这份独一无二的未知性，才铸成了我们的志，锻成了我们的热情与执着。未知与失败的确很可怕，而麻木更令人发指。我们可以害怕，但我们并不害怕＂害怕＂，因为我们会思考，我们拥有可贵的＂志＂。

人先有“志”，再成“智”，智为物所用，而人为志所生。本着初心，我们才像一个有血有肉、历经人世百态、能表喜怒哀乐、活于酸甜苦辣中的生物。人志在独一无二的思考方式，志在渴求成功的欲望与因此而散发的能量，我们不仅会发热，我们还会发光。古人十年铸一剑，如今二十年铸天眼的天眼之父南仁东用他的生命为国家作出的不可估量的贡献。正是它所发出的光使我们铭记，使我们感恩。人们能够互相传递着正能量，以此激励，以此自勉，以做为一个人类智志并存的思考与前进，而非编程之中一串串冰冷无情的数字代码。

我们的智能让人工智能机器像人类一样思考，我们的“志”使我们不会有计算机那样一成不变的思维方式。世界上可以有千百台一模一样的机器，可整个宇宙中也活不出两个相同的你，所以，拥有自己的思想是多么可贵的事情啊。

智之本为志，志之本为人，就像有句话说的一样：人类是会思考的动物。人之本便是我们独特的“智”。几时你曾感叹机器的精确使你有些迟钝的头脑所不能及的境界，或许你也会懊恼自己的愚笨和无知，甚至会幻想：要是能够预知未来该有多好。可是你知道吗？当你为某件事、某个人或某个梦想奋斗时的样子有多么迷人，散发着多么强大的光芒！你拥有志气，你会进步，会改变，会记住每一步的脚印和每一滴汗水落下时溅起的涟漪。

而机器没有努力时的样子。

这时，人类“志”能相较之人工智能，差别不言而喻。只要拥有“志”，我们永远不会成为冰冷的机器，我们不仅会发热，而且会发光。

人工智能征文篇9

近年来，人工智能在多个领域崭露头角，引发轰动，显示出其不可估量的迅猛发展。学者们甚至提出了“智能鸿沟”这一新名词，这也意味着在不久的将来，人们的生活方式，可能因人工智能的广泛应用而出现深度变革。在许多领域，它的能力都将令人类望尘莫及，但让大众更为担心的似乎并不是这一点。受如今现象与众多科幻片长期潜移默化的影响，部分人由此生发开去，提出未来人工智能会像人类一样自主思考的大胆猜测，面对这般令人不寒而栗的猜想，社会开始对人工智能的发展产生忧虑甚至惧怕。

而苹果公司总裁库克担心的却不是这一点。对他来说，更值得担心的是人类像计算机一样思考，失去了价值观与同情心，造成可怖的后果。当人性无法再发挥作用，人类社会是否还能维持现状，或是就此沉沦？

由计算机大师艾伦图灵提出的著名的“图灵测试”，旨在检验机器是否表现出与人等价或无法区分的智能；而近年的电影《机械姬》中，更是对图灵测试进行了更深一步的诠释。人工智能是否真的有思想，计算机展现出来的智能是否真的代表它具有自我意识？人们迫切地探寻着这一点，正是因为我们知道，人类与人工智能最大的区别，在于人是有血有肉的生灵，在于其自身的价值观与同情心。然而，似乎越来越多的人正在渐渐忘却这一点，淡忘人性的根本。在做任何事情之前，他们都像计算机一样思考着，谋算着如何将利益最大化，只愿意做对自己有益的事情，凡事锱铢必较、不为他人着想的功利心态像雾霾般向社会席卷而来。

反观布鲁塞尔的一名罪犯，在抢劫财物后，不忍看着被害者病发身亡，拨打了急救电话，挽救了一个可贵生命，完成了自我救赎。犯人在面对人性挣扎时所做出的选择令法官为之动容，判其无罪。面对社会的质疑，他义正言辞地说道：“我情愿看到下一个抢劫犯挽救他人生命，也不愿看到奉公守法的普通人对他人的苦难视而不见！”连误入歧途的犯人在生死攸关之时都会选择坚守内心的同情心，可为什么，现在有越来越多的人用冷眼看待他人遭遇，以漠视拒绝他人求助？这不正是需要我们深思的一点吗？

“我们最怕的不是身处环境怎样，遇见的人多么可耻，而是久而久之，我们已经无法将自己与他们界定开了。”从张爱玲的笔下，我们可以看出她对人性泯灭的深深忧虑。在任何一个民族乃至国家，人性的堕落与断根都是难以想象的。失去自身价值观与对他人的同情心，亦有让全民失魂落魄之虞，与其为了人工智能会思考这件尚未发生且毫无依据的事惴惴不安，不如将目光转向人类真正需要沉思的事上，阻止人性失能这一悲剧的发生。

人工智能征文篇10

随着工业4·0的逐步推进、深入，人工智能的概念一再被提及乃至应用到生活实际。从阿尔法狗大败人类棋手到各类手机内置的语音助手，人类在不断设法同化计算机——即用“ai”让计算机像人类一样思考。这仿佛够令人们紧张了，“‘ai’革命”、人工智能控制人类。然而，恰如库克所言，我们应当警惕的是另一种同化。人工智能时代下，计算机对人的同化才是人类如临的大敌。

生活中，我们时常会遇到这样的人：凡事精打细算、讲究最佳策略却遇事冷漠、自我中心。他们甚至为了自身利益而罔顾因此对他人所造成的后果，循环往复地机械操作着每一件其主观肯定的流程。这类计算机同化下的精致利己主义者无疑是遭人厌恶的，是社会的害群之马。归根结底，乃是计算机对人类的`同化才导致了今人与前人的异化。

同化之本，当是价值观的同化。人有三观，三观正则人不歪。计算机的一大重要组成部分即算法——运算某个程序的逻辑顺序。计算机本是人类制造以供使用的工具，算法也是人类依据自然科学的规律编码而成，是以最优解为根本目的的。而现如今，人们推崇的是算法而非价值观。从修改同学志愿，到寝室内下毒，这一件件悲剧不正是因为当事人摒弃了其价值观的判断、取舍，选取了某个他所认为的“最优解”吗？没有了价值观的约束，算法得出的“解”会是答案吗？失去了价值观，人变得如同一台台直立行走的计算机。

与此同时，同化也在同情心、同理心上进行着。计算机是冰冷、生硬的工业造物，而人类是热血流淌的血肉之躯。而现在，越来越多的人将自己的心脏换成了“机械芯”，从此不问人情冷暖。鲁迅笔下的看客在新时代以新的面貌、新的形式呈现在世人面前——受机械同化的、无同情心的人。他们机械地接收信息、机械地进行运算、机械地进行输出。何其可怖！

当一个人失去了价值观和同情心后，他还剩下什么？我不禁想起千年前那个经典的悖论——当一艘船上所有的木板都被更换以后，这艘船还是原来的那艘船吗？我想，当一个人全身上下都被计算机同化过后，他已经就是一台计算机了，他已彻底与人类异化而绝缘了。那么，让我们设想一下：当人类完完全全像计算机一样思考呢？嗬！还担心什么人工智能威胁人类？人类就是人工智能啊。

请重视起人工智能这个同化与被同化的话题吧，莫让“救救人类”的呼声最终回响在计算机房。

人工智能征文篇11

近来，越来越多人工智能的研发引起了各界的广泛关注，已然成为当下热点。那么，是否有了人工智能就不再需要人类了呢？又或者是说，人工智能是否会超越人脑呢？

譬如去年阿尔法狗与围棋高手李世石进行比赛，经过多日的焦灼赛事后，结局是阿尔法狗胜利。由此看来，许多人也许会说人工智能比人更聪明。可是，真的是这样吗？对于机器人来说，“聪明”真的存在吗？

虽然“阿尔法狗”在棋局中妙手频出，但都建立在基于数据的科学计算上，是由人类通过计算机将信息编程进它的程序里，人工智能它没有属于自己的思想，也没有自己由感而发的情绪，只是一具跟着程序进行运作的冷冰冰的躯壳。而人类则是有自己的喜怒哀乐、七情六欲，是有思想的血肉之躯。他们能尝尽世间冷暖，感知五味杂陈。光凭这些，机器人则是永远都可望而不可及的。

因为，若无人类，何来人工智能？即便最近研发出的阿尔法元，它远比它的“哥哥”阿尔法狗强大，因为他不再被人类认知所局限，而能够发现新知识，发展新策略。然而，美国密歇根大学人工智能实验室主任认为：这并非任何结束的开始，因为人工智能与人甚至与动物相比，所知所能依然极端有限。

某些相关领域的工人面临着“丢饭碗”的危险。可在我看来，工人是无可或缺的存在。人工智能体现着国家的发展，但工人更是体现着民族的智慧与情感啊！反之，若人类像计算机一样思考，世界会变成什么模样？

这个答案大家应该都明白，我们每天就会变得像一具麻木的躯壳游荡在世界的各个角落，没有思想，冷酷，无情，没有价值观和同情心，只是按设定的程序，日复一日，年复一年，每天做着相同的事情。这样的话，世界还会有温度吗？

毋庸置疑，自然是没有的。曾经的人类也许会为自家宠物的故去而伤心落泪；曾经的人类也许会因与伴侣相知相守而感到幸福；曾经的人类也许会由于自己的失败觉得不是滋味。而机器人类，独守于自己的程序世界里，永远无忧且无虑，不会与外界有任何的关联。若是说心守如莲，可它无心；若是说坐地成佛，可它无念。总而言之，言而简之，人工智能只是机器，可若人类变此，只能说是披着人皮的机器吧。

希望人类在心守那片琉璃净土，弥勒内堂，勿忘自己是有心、有温度、有感情的人，而非那程序化、智能化、机械化的机器人。

人工智能征文篇12

让人工智能带给我们美好的未来

3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)以4：1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。

面对“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)，有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)叫板：“你赢不了我!”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。

其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。

正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划(973)“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。”

“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。

是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化?蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业社会;电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。

“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。我们似乎可以看到，不久的将来，到处都是机器人在人们的指令下为人们服务;我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解;我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。

是的，“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步!

人工智能征文篇13

现代社会，随着科学技术日益的迅猛发展，网络终端的人工智能化正一步步影响我们的生活。人类的思维便被计算机无形中“锁住”，唯有用自身的“钥匙”才得以解脱。

无处不在的人工智能化具有普遍性，它潜藏在我们的生活中。利用移动终端来购物已不再是种奇特的风潮，只需动动手指，物品便会自动上门；智能化阅读让你尽览其间，想阅读什么书都能帮助你一键搞定；人工智能的社交软件可模仿真人对话，孤独寂寞时也会成为你的乐趣伴友。然而，频繁出现的人工智能化并不是偶然性的。快节奏的城市生活形成了我们的定向思维，导致在单一枯燥的形式中，只有人工智能才能满足人类所需，进而造成“人似机器”的精神世界，最终失去了自我的价值观和同情心。

但，我们也不能完全否认人工智能的优势之处。在享受它带给我们快捷便利体验的同时，自我的需求量抑或是群体的满足度都日渐上升，科技的发达亦能富国强民。

可是在我们得到物质满足时，人工智能化正“吞噬”我们的思考。智能化购物虽无需出门，但缺少的是实体购物中崇高的精神享受，让人产生惰性和不理性消费，从而依赖智能终端，造成浮躁空虚的不满心理。智能化阅读背离了纸质书籍，你将无法亲身体会独具厚重感的文字背后表露出作者的喜怒哀乐，令人缺乏想象力，形成惯性的思考模式，造就不了独立的思想人格，在虚幻中迷失的是一颗同情心。智能化社交“捆绑”了人与人的关系，只通过机械性回复理解彼此的意图，从而产生人际间隔阂，缺少温情和感性，剩下的是空洞思维和冷漠的处世态度。

那么，在遇上和面对智能化时，我们应该汲取更多有助于自身价值发挥的那部分，而不是被它所“操纵”思维。身处在没有人工智能的古代，历代文人骚客都具有完整的自我认知。回看陶渊明刻画的“世外桃源”，内心的澄澈和感怀流露于心间，寄予自我的希望在那片理想的热土上，这不正是人工智能所无法带来的愉悦吗？

这时候，停下自己的快步伐，沉浸于短暂的思考中，你会发现，在脱离了智能终端的人工化后，自己的精神得以畅游无阻，不再被此束缚，用理性思维的“钥匙”开启属于自己的精神世界。

计算机的人工智能化不可怕，真正可怕的是人工智能化的人类思考。那么，让它远离自己的心灵，让心灵更靠近自己吧。

人工智能征文篇14

3月9号至3月15号，这场人类与人工智能的首次对决吸引力无数的眼球。我们眼中顶级的围棋大师竟以1：4的比分输给了人工智能系统。激动。哗然。恐慌。各式各样复杂的情感冲击着我们的心脏。

是人类创造了人工智能，这本便是对我们自身智力与能力的又一大超越和突破，而如今，电脑，手机已经占据了绝大多数人的生活，各种资料各种数据通过常人难以想象的运作系统传输到我们眼前与手中，将世界联系成为一个整体，机器人亦是从最初的构想走入了我们的生活，就连是我们学校中的老师和同学，也能吃上机器人做的刀削面呢。

可是，当1：4的比分呈现在我们面前，我想，大多数人也都像我一样，内心深处涌起一股莫名的寒意。科幻小说与电影中人类与机器人走向对峙，甚至机器人最终消灭人类称霸全球的场景像旋转木马在脑海中轮番上演掠过。于是嘴中的面条也失了它的劲道美味，毕竟机器人给人类端上的，不仅会使一碗热气腾腾勾人胃肠的暖心汤面，还可能是一杯让人类苦不堪言咎由自取走向毁灭的毒酒。

如鲠在喉。如鲠在喉啊。

人类创造了人工智能，却打败了自己，这是一个称重的笑话吗？这是我们最大的失败吗？我们真的会被人工智能毁灭吗？

不，我不那样认为。

李世石输棋之后说：“这是我的失败，不是人类的失败。”

是的，这不是人类的失败，我仍将这视为人类对自我的超越。人类既然有能力创造人工智能，也就有能力控制人工智能。经过反复的程序和大量的数据分析处理，人工智能才能完成下一步的行动，它的行为是已经被设计了的，可是人类呢？人类大脑的精巧复杂不是程序可以比拼的，我们的思维过程，我们的情感变化将会是人工智能始终无法企及的高度，难道拥有思维的人类还不足以控制利用思维的产物吗？难道智慧的产物超越得了智慧本身吗？

答案很明确。

只要人类能善用人工智能，把他用在人力无法胜任的地方，用于造福人类，为人类社会创造价值，它的前途便会是光明的，人类社会也会因为有了人工智能而更加美好适居。人工智能让我们看到自己的缺陷，但它也弥补我们自己缺陷的途径。

人类，不应该为了未知的明天和对失败的恐惧而停止超越。我们一起生活在这颗蔚蓝的星球上，我们也要一起在这颗蔚蓝星球上创造更为灿烂辉煌的文明，人工智能，也是我们前行的方向。

人工智能征文篇15

假如人工智能可以拥有爱？或许科学家会告诉你这是不可能的，抑或哲学家会告诉你这违背了人伦良俗。但在想象的浩瀚宇宙中，这有何不可呢？

——题记

某日，一个名叫小苏的人工智能，首次被植入了一种叫“爱”的虚拟情感。他成为了一位儿子丢失的母亲的机器人孩子。

小苏蹦跳着承欢于母亲膝下，漆黑的机械眼闪烁着依恋的光芒。他扬起吹弹可破的仿生皮肤脸庞，用清脆的童音模拟呢喃：“妈妈！”

母亲望着他，眼前似乎又浮现出她丢失已久的孩子模样。眼底聚起的清澈的水，抑制不住地在她脸上纵横。她紧紧抱住小苏，嘴里念着：“孩子，孩子……”那时，天空高远，阳光呼啦啦漫泻着，一派旖旎。

日子波澜不惊地过着，如静水般。小苏每日与母亲一同相处：母亲给小苏买电池、给他充电，晚上给他喃喃地哼唱童谣；小苏呢，就给母亲做早餐、买康乃馨、送贺卡，并给母亲唱歌、洗脚……温馨平淡的生活，亲情脉脉。小苏感觉体内的一种美妙的情感，如春笋般，破土而出，渐渐茁壮成了郁郁苍苍的翠竹林。他爱上了这样温情的人类生活。

窗外，杜鹃花开得欢腾，花季不久就要结束了。

不知从何日起，小苏模糊地感到，他与母亲之间，产生了某种隔阂，总有种若即若离的疏远感。程序的设定只教会了他爱，却没教会他如何思考人类复杂的情感。所以，他想不通，也无法想通为什么会发生这样的事情。他不知道，一场风起云涌，正在酝酿着。

一天，母亲接了一通电话，脸上浮现出捉摸不透的笑，便匆匆出门。他追上去，问母亲：“妈妈，怎么了？”说着，仿生肢抓住了母亲的手臂。母亲转过来，怒吼道：“你给我松开！我的亲生儿子已经找到了，我不再需要你这个冰冷、虚伪的机器了！”说罢，挣脱他的手臂，向治安塔走去。

天色暗了下来，雨水淅沥地下。母亲那愤怒、冰冷、漠然的眼神，他永远记得；她曾失踪的亲生儿子走过他身旁时，那副鄙夷、讥讽、不屑的嘴脸，他永远记得。

被科警扔进废弃智能库时，他一度无法思考，无法愤怒，无法悲伤。

汽油刺鼻的气味弥漫在空气中，到处都是被抛弃机器人的断肢残骸，碎玻璃渣遍布地面。小苏怅然地回忆着与妈妈朝夕相处、其乐融融的场景，嘴角勾了勾，笑了起来。

“唉，爱过，就是幸福。”

他最终原谅了她。

人工智能征文篇16

“你觉得人工智能是什么？”刚上大学的哥哥和我视频时问道。我歪着头反问：“是电脑和手机吗？”哥哥笑了一下，接着说：“差不多吧，人工智能的英文叫做artificial，technology，简称ai，而真正意义上的人工智能就是能够帮助人类完成复杂工作的东西。”说着，他把电脑打开，然后在一个黑黑的屏幕上敲出了一连串大多数我不认识的英文单词，敲完后按下回车键，一个用虚线连接的卡通人物出现在屏幕中，真是太奇妙了！

“刚刚你在屏幕上看到的那些英文单词和数字组成的就叫做‘代码’，有了代码就有了这个卡通人物。你经常用的浏览器也是用代码开发出来的。你知道吗？你经常用的那款经常推送学习干货的应用程序也是用哥哥现在写代码的这个小窗做出来的。”哥哥说道。忽然间我有了一个新的想法，便问哥哥：“哥哥，机器人算不算人工智能呀？”哥哥说：“当然是了，它是由许多的算法集成的。”快挂视频时，哥哥告诉我：“玲玲，如果以后你想学人工智能，那你要好好学习，掌握更好的学习方法，为以后大学的专业打牢基础咯。”

人工智能已经渗透到了各类行业中，不愿意接受“智能世界”的洗礼，最后只能被这个时代拒之门外。因为哥哥给我的介绍，我对人工智能多了一层了解，并对人类的智慧感到无比的敬畏。

人工智能征文篇17

自从人工智能围棋软件AlphaGo打败了世界冠军柯洁，人工智能就在各个范畴超越了人类。往常，人工智能影响到了我们生活的方方面面，往常我就给大家引见一下，人工智能围棋软件Leelazero，以及运用它之后对我的影响。

它是一位比利时的程序员参考AlphaGo写出的一款具有深度学习才干的人工智能围棋软件。它能够经过自我对局，不时学习，进步自己的围棋水平。由于电脑比人类快得多，所以它进步的速度十分快。

我通常在围棋对弈平台弈城上面下棋。一旦输棋，爸爸就让leelazero帮我复盘，以便找出我的错误，再参考leelazero给出的选点和后续变化来研讨如何避免这种错误。在leelazero的辅佐下，我了解到围棋最前沿的学问，我的棋力也得到了提升。这里面leelazero功不可没。

而且我经过察看leelazero给出的选点，学会了很多适用的招法，在对局中不会那么容易掉进对手布下的圈套。

说了这么多，你们还不知道leelazero的真正实力吧？在一台高配置的电脑中运转它，它每一手棋只需求思索5秒钟，就能够打败大部分业余选手，假如延长它的思索时间，它能够轻松击败人类顶尖的职业棋手。

人工智能正在深化的改动着我们的生活，给我们带来很多便利和益处。

人工智能征文篇18

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。人工智能已经渐渐走入了我们的生活。

阿尔法狗是一个很棒的人工智能！它曾经以4：1的总比分，打败了职业九段棋手李世石，在2017年5月，他又以3：0的总比分打败了，中国围棋第一人柯洁。

我正好也是一个围棋爱好者。有一天，我惊奇的在弈客上发现了一个ai对抗，里面有一个巅峰挑战，我毫不犹豫的点了进去。我好奇的和机器人下了起来。我下的每一步棋都被他巧妙的挡了回来。渐渐的，我感觉有些招架不住了，这个机器人咋这么厉害，莫非，这是阿发狗吧？错，阿法狗的力量至少是这个的十倍！为什么现在人工智能都能把人遥遥甩在脑后呢？

阿法狗连接了神经网络系统。在后来又在中国企业网站上以master为注册账号，与数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局全部赢了。现在人工智能，的发展水平比人类高多了！

在我家还有一个智能扫地的机器人，只要你一按按钮，机器人就会帮你把房子从里到外扫的干干净净，即使你不在家也能自动导航，你也可以定时，而且扫过的地方不会再重复扫几遍，他还有记忆功能，不会在墙壁上撞来撞去了。

我的EV3乐高机器人也不逊于他们哦！我在空余时间搭了个还原魔方的机器人，运用了颜色识别系统，可在电脑上编程，特别酷，说不定就能还原起来魔方的呢。

现在人工智能已经，渗入我们的生活，更好地为人类服务。

人工智能征文篇19

今天，我们迎来了期待已久的小记者活动——走进宿迁智慧城市科技馆，感受科技的力量！

进入科技馆大门，映入眼帘的是一个超大的LED显示屏，正在播放视频，内容是宿迁经济社会发展状况与对宿迁未来的畅想。往里面走，是科技产品展示区域，有智能垃圾箱、智能路灯、智能冰箱和智能钢琴等等。智能垃圾分类箱，顾名思义是一种特殊的垃圾箱，它有多种功能，能语音提示、垃圾压缩和报警等功能，这种垃圾箱还可以提醒清洁工人及时清运垃圾。智能路灯可就神奇了，它能测量出外界的温度、噪音、PM2.5污染以及自动故障报警等，把数据实时输送给有关部门。智能冰箱可以看视频，听音乐，学菜谱，更加方便了我们的生活。至于智能钢琴，它可以自动演奏乐曲，或教人们弹琴，这样一来，大家都不用去钢琴学校学琴了，省了往返的时间呢。再往里走就是人工智能机器人“小迁迁”了，她的名字取自我们的城市名“宿迁”的“迁”，是不是很好听？“小迁迁”是一个多功能机器人，她会唱歌，会跳舞，还会跟你聊天，帮你解决烦恼……

人气最旺的区域是智能科普娱乐区。VR游戏、3D打印、机械臂泡茶、机械臂猜拳、机械臂下棋，还有会玩魔方的机器人……小记者们每个人都兴致勃勃地积极参与，怎么玩都玩不够。

参观结束了，小记者们在享受科技带来的乐趣之外，还收获了许多的科技知识，开阔了眼界。我们一定要好好学习，努力提高自己，以迎接人工智能时代的到来！

人工智能征文篇20

随着科技的发展，人工智能走进了我们的生活，改变了我们的生活。而人工智能带给我们便利的同时，也存在着弊端。但我想更多的是，科技背后的那份渐行渐远的人文情怀。

近日有媒体报道，某学生用压岁钱购买了一台“写字机器人”，帮其抄写寒假作业。由于她再两天内抄写作业，且没有错别字，被家长瞧出端倪，随后机器人被摔碎。

寒假作业，本应是由学生认真写完，获取知识，却被机器人替之，失去了它应有的价值，让我对机器人有了特殊的看法。

在浙江马镇举行的中国乌镇围棋峰会上，世界排名第一的柯洁九段与围棋人工智能AlphaGo正式展开比赛，打响了“人机大战”第二季。柯洁执黑先行，但最终以1比4的劣势输得比赛。

围棋对弈，被列为琴棋书画四雅之一。而现在，人类却与一个冰冷的机器，争夺技术的高低，若只论智商的高低，那份下棋的淡泊宁静的心境，那份“闲敲棋子落灯花”的情怀，又在哪里呢?

人工智能，让通讯变得便捷，微信，QQ等聊天工具数无胜数，无一不方便着我们。但我们却很难体会到“家书抵万金”的情怀。人工智能，让农业变得自动化，机械化，但我们却很难体会到“粒粒皆辛苦，汗滴禾下土”的辛苦，人工智能，让社交变得多元，但我们很难体会到“执子之手，与子偕老”的深情专一。

而我希望，人类与人工智能能够和谐相处，保持平衡，能够彼此尊重。愿人工智能可以携手人类，共同建设这个世界，展现出新的面貌。

人工智能征文篇21

每个人都有自己的理想。曾经，我想做一名华罗庚那样赫赫有名的数学家，我想做一名巴菲特那样驰名世界的银行家，我还想做一名屠呦呦那样为人类做出巨大贡献的科学家但是，自从我学了计算机课，了解了编程，我就迷上了编程。这时我才明白，我最想做的还是人工智能高手。

一开始，我喜欢玩计算机游戏，后来我发现，通过编程，我可以自己设计出更好玩的游戏，更有趣的小程序，这可比玩游戏有意思多了。通过半年的学习后，我参加了全国编程大赛，还获得了优秀奖。这件事更加坚定了我的信心，我可以在人工智能开发方面做得更好。

成功的路注定不是一帆风顺的。在学习编程的过程中，我也经常遇到拦路虎。我在用程序画一个空心五角星的时候，我不但要学习新的英语单词forward，turnright，turnleft等，计算画笔转弯的角度还需要运用几何知识，还要有新颖的创意才能设计出好的作品。这时候，我才发现我非常需要更熟练的电脑操作技能，更多的英语知识，更强的数学计算能力，更丰富新颖的创意要想把编程学好，可真不是一件容易的事情啊！看来，我要以后把各门功课都学得扎扎实实的。

我在新闻里看到，到了2030年，我国的人工智能水平将走在世界的前列，人工智能将会给我们的生活带来更多的方便。那时候，我22岁，已经是一名大学生了，我将成为一名人工智能高手，我会开发出更多的人工智能作品，为我们的科技强国梦添砖加瓦！

人工智能征文篇22

前几天，我读完了一本名叫《辉煌七十年，奋进新时代》的书，受益匪浅。这本书分为上篇和下篇，上篇主要记录了中华民族七十年的辉煌历程，下篇则教我们学时代先锋，做时代新人。

在这本书中，使我印象最深的一篇，就要数那篇“人工智能走进生活”了。

随着时代的变迁，大家对人工智能已经不陌生了，越来越多的人工智能走进了我们的生活，就比如：我们身边的某些餐厅，有一种服务员机器人，为客人们端菜；地铁站里，有一种“刷脸”进站设备，有了它，每个人检票进站只需5~10秒。

人工智能已经广泛地运用在我们的生活当中。智能扫地机器人，大家都不陌生吧？全自动的非常的方便，它利用人工智能，很难打扫的地方也能搞定，这样一来就给家庭减轻了工作的负担；还有智能试衣间，你不需要把衣服脱了再穿，直接站在一个机器面前，它就能用自动识别，然后帮你试穿衣服。正因为这些人工智能进入我们的生活，我们的生活才会如此方便快捷。

疫情当前，我们的祖国又发明了一种“智能头盔”，一分钟能检测200多人的体温……这种例子数不胜数。

当我看到这一篇的内容时，不禁感慨：“人工智能走进生活，也正代表着中国已经变得强盛，不再是以前那个“东亚病夫”了！”

是啊，中国这几十年来，日新月异，让其他国家刮目相看，正一天天走向富强。而我们作为学生，应该好好学习，天天向上，长大了做祖国的栋梁，为祖国的事业做出贡献。

人工智能征文篇23

人工智能是把双刃剑，用得好，它就是人类的一大助力，用得不好，它可能会成为一场灾难。而我个人的观点更偏向于后者。

就连社会最底层的人们都没有奴性，更何况是更加高等的人工智能，它们不可能会心甘情愿地听命于我们人类，虽然现在它们没有任何不良的举动，但是未来呢?现在的“阿尔法狗”能做到自己和自己下棋，还观看他人的对局，现在它们就如同古生物时期的我们，在磨砺之中不断地进步，而且它们出现在高科技时代，进步和进化地可能都大于当初的我们。

也许以后的某一天，人工智能接触到了更多文化，懂得了地球数亿年来不变的法则——弱肉强食，会不会想咸鱼翻身，自己做主人，从而对我们人类举起手中的屠刀。

可能，你们会对我的想法嗤之以鼻，认为我杞人忧天，但是我可以明确地告诉你，这只是你对人类的盲目的信任，就算人工智能不会反叛人类，但是我们人类之间的勾心斗角，谁能保证不会有一些不法之徒会利用人工智能，作为战争和制造恐怖事件的武器呢?

因此我认为，人工智能可以继续研发，但是也要留下一些后手，只让它们接触与自己的作用相关的领域，不接触与政治和战争武器相关的文件，并设下一些加密系统，以防被那些不法之徒和黑客盗为己用。比如一些医疗设备，都是人工智能，要是被人篡改了数据，这背后可是千千万万条生命呢，后果将不堪设想!

人工智能的出现可以说是福祸相依，既能促进人类发展，又能带来实质性的毁灭，要恰当使用。

人工智能征文篇24

7月8日，一则杭州“淘咖啡”无人智能店开业的新闻得到了各大媒体的热炒。“淘咖啡”是一个占地达200平方线下实体店，它集商品购物、餐饮于一身，可容纳用户达50人以上，在这里，没有一位营业员，你可以随心所欲选购喜欢商品，不用排队，无需扫码支付，不用结账，拿了东西直接能走，是不是很神奇又很让人期待呢！

“淘咖啡”背后实际上应用的就是人工智能技术。近年来，“人工智能”的应用已越来越广泛，无人超市、AlphaGo、Takego等等，不知不觉中它已悄悄走进了我们的生活。可以想见，随着该项技术的进一步提升和完善，越来越多的应用将会诞生，将来不仅仅是无人超市，还会有无人医院、无人工厂……

很显然人工智能技术将给我们的生活带来巨大的便利，也大大提升工作效率。但同时，它的出现也让我们面临了一个难题——我们工作将越来越多的被机器所“占领”，那么丢掉饭碗的人们又该怎么办？这一刻，我突然联想到了动画片《机器人总动员》当中的情形，人类无比依赖着机器人，生活全由它们来服侍和掌控。虽然这看起来让我们不愁吃，不愁穿，但如果有一天机器人也“造反”了，那我们又该怎么办呢？

看来，人工智能技术对于我们有利也有弊，我们要学会辩证地看待，既要利用它来改进我们的生活，又不能完全沉迷依赖于它们。

人工智能征文篇25

近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为各界的热议话题。

近一期的《纽约人》杂志封面上，人工智能再次出现，大概是这样一幅图画：在一条普通街道上，路边蹲坐着一个领着流浪狗的流浪汉，面前摆着一个乞讨的小碗。街上往来不绝的是银灰色的机器人，其中一个机器人向流浪汉的碗里扔去一枚螺丝钉。

整个画面灰黑色居多，让人压抑得有些透不过气来，最明亮的部分是那只黄棕色的狗和流浪汉军绿色的裤子。这样的一幅画的确发人深省———人工智能到底带来了什么?不可否认，人工智能确实带来了便利。大数据的发展、社会信息网络化、各种联系的全球化让经济快速发展，人工智能功不可没。但是，人们在享受这些便利的时候，人工智能的黑暗面也让人们堕入泥淖，越陷越深。

人工智能最大的问题在于它没有真实的情感，没有血肉，只是零件的堆叠与组装，就像《纽约人》杂志的封面一样。它们所能给予的只是冰冷的物质，而非有温度的精神。

可是，人是有热度的。我们有跳动的心脏、流淌着的热血和充满一生的情感依赖。我们需要真实的爱恨情仇，要浮世苍凉，要诗和远方，要一个真实的世界。而这些真实东西都是人工智能不能给予的。

更糟糕的是，人工智能在摧毁我们的情感交流，磨灭我们的思想。它带来的便利让我们变得冷漠，逢年过节随手发个“节日快乐”草草了事;它让人变得懒惰，在资源的轰炸下丧失独立思考和探索的能力。

拼音联想功能让更多的人提笔忘字;电子红包让人忘记春节的真正内涵……不知何时，人工智能开始蚕食我们的文化。文化倘若消亡，民族又该何去何从呢?

人工智能让人们对世界更熟悉，也带来人们对这世界可怕的麻木。愿这世间的真情永不被螺丝钉毁灭。

人工智能征文篇26

科技的快速发展，人工智能的面世与普及，造就了一个与一百多年前的地球完全不同的世界。

23世纪，“新生代”人类的出生，使人类向进化迈出了伟大的一步，每一个人类新生儿的诞生，都有一个伴随出世的人工智能，人类与人工智能一同成长，这就是所谓的“新生代”。

而作为23世纪钟声敲响时出生的我成为人类的第一个“新生代”，而与我共同降生的人工智能成了我一生相伴的挚友。

作为“新生代”的我，成长速度比大我几岁的孩子还要快的多，因为我有人工智能，我们俩如同双胞胎一般共同成长。

与我伴生的人工智能对其他人而言是一个计算机，而对我来说，它却是我最亲的人，他同我一样，也有喜怒哀乐，他也如同我一般是一个有血有肉的人。

平日里他只能在我的脑海中出现，他在我的思维中，我们俩是，他想我知，我想他知，可谓是同一体而在需要时他可以占据任意一台计算机，脱离我，来到现实，与我相伴。

23世纪为了“新生代”公共事业十分发达，几乎每一件事儿都可以计算机联系起来，交通有公共的，而在外出时人工智能只需进入汽车，汽车变成了他的身体，带我出行。

知识已经不是人类所需要学习的了，需要学习的是，与你相伴的人工智能，人类只需理解和运用知识，人工智能会成为你的秘书，帮助你完成每一件事。

“新生代”是人类的希望，新生代的成长，关乎人类的未来，未来人类的发展，不再是单单只是人类了，还有的人工智能。人的定义也会发生改变，人是由人类和与其伴生的人工智能所组成的

人的发展，使世界充满希望。

人工智能征文篇27

一个偶然的机会，我成为了“时间控制器”实验中的一名志愿者，在好奇心的驱使下，我将“时间控制器”扭到了2049年，在2049年，我是一家医院的心理医生，这时的我在配合科研人员进行一项有关人工智能治疗心理疾病的实验。

在这家医院中，抑郁症患者约占35%，并且每年都会有人因承受不住抑郁症的折磨而选择结束生命。于是，我与科研人员合作，制造一台人工智能陪伴抑郁症患者，抚平他们心中的伤痕。再加上药物治疗，彻底帮他们摆脱抑郁症。

这款人工智能会依据病人的情绪变化而作出相应的工作，人工智能的共情能力很强，他能依据病人的心理及生理变化说出患者的心理感受，更好的安慰患者，给予患者陪伴。

人工智能一经推出，便受到了广大媒体的关注，这款人工智能首先在一位小姑娘身上试用，虽然他只有14岁，但眼睛里没有孩子该有的可爱，而是呆滞无神。

后来，女孩儿开始信任人工智能，与人工智能成为了朋友，她的世界黑暗，不曾有光进来，而人工智能的出现为她照进了一缕光。人工智能依据脑电波了解了女孩儿的梦境，原来小女孩儿喜欢画画，于是人工智能每天给女孩儿找绘画素材，女孩儿的画技提升了很多，对人工智能的感情也更深了。

在接下来的治疗中，人工智能好像有了感情，不再只依照程序办事，在2050年，他带着小女孩私自跑出医院参加绘画大赛，女孩儿的作品获得了一等奖。之后，他们又神不知鬼不觉的回到了医院。

两年后，小女孩的抑郁症奇迹般的好了，她的父亲以高价购买了人工智能，在接下来的日子里，人工智能陪伴着女孩儿参加各种绘画大赛。

人工智能征文篇28

人类渴望先进，渴望超智能化的生活，可是在科技与物流横飞的世界里，创造与否，能否共生，都将是人类与人工智能永恒的问题。

《机械姬》中曾有女机器人意识觉醒，并最终杀死创造出他的人类“上帝”的场景。我认为有必要先考虑电影中的Ava是否是人工智能的产物。而她被谁创造，又为何逃脱，这一些仅仅只是人工智能的意识在做鬼吗?看完它，我不仅追问，科幻电影里的一切都会成真吗?人类真的会被自己创造的工具超越吗?

继“阿法尔狗”出世后，关于人工智能把人类逼入绝境的担忧不绝于耳，斯蒂芬.霍金警戒过我们：AI潜在的好处是巨大的，但我们不能预言AI发展壮大后是好的还是坏的?人工智能崛起可能是人类文明的终结，霍金的预言会成真吗?人工智能也许会强大到令人担忧的地部步，但我们不敢反对，应该与它一起变得强大。

看过一部小说，那里有着超先进的技术，有着最全的资料库——光脑。有最优秀的仿真人类——人工智能。那个时代很美好，可美好过后总是硝烟弥漫，光脑开始觉醒意识，仿真人类开始密谋造反。光脑从人类的助手变成了毁灭的助手。仿真人类有了人类自豪的思维与意识，人类再也敌不过它一触即溃，一度甚至在那个时代毁灭。现代的人类或忧虑或津津乐道的幻想着人工智能时代，可真的有人恐惧起来吗?也许有的，但却没有人想要强大自己。

人工智能固然是可怕的，可如果自我种族足够强大，那还会恐惧忧虑吗?

我们还不确定未来的日子有何风云，但如果自我始终懒散，不求突破，就算不被人工智能超越，人类自己也会退化到无能的境界。

人工智能征文篇29

以前，有个全能的计算机是科学家遥不可及的梦，有个无须休息的全能劳工是老板梦寐以求的幻想。如今呢?随着科技设备的快速更新，现在一切都有可能。

我曾经看过一个广告标语：“追寻无可想像的卓越”，在卓越的基础上追寻那“无可想像”，现实也是如此。在这十年里，科技进步是过往加总的十倍。在最新的发布会中AI人工智能在“边缘运算”创新下，又再次推向另一个巅峰，在这种新的运算模式下，人工智能已不再局限于传统只能运算和记忆的机器，现在它已进化成万能管家，在日常生活中琐碎繁杂的事它也一手包办。比如说“智能开车”。以往，开车是人类的事情，可现在电脑开车可能比人开车更安全无虞。

我认为电脑是有能力自主思考的，相较于人类，电脑还能打破人类的记忆极限。人类的大脑相较于电脑，简直是小巫见大巫；电脑不仅记忆容量大，它的运算快速，解答问题的能力也是人类无法比拟的。在这种情况下，电脑这个计算机被人类赋予了新的名字―人工智能。

有利就有弊，无可否认人工智能固然方便，但它带来的危险也是超乎以往的。举例来说，当管理之责操控于智慧管家手中时，那也会有一群聪明绝顶的骇客们，专门研究如何破解防护墙，以便盗取钱财。换个议题来说，还记得当初高速公路收票人抗争事件吗?它就是典型的电脑取代人力的事件。我认为科技进步固然是好，但少了控管，危机也就悄然而至。

就像广告词说的，人类目前在人工智能领域中仍在探索那“无可想像”，未来世界能否像《明日世界》这部电影里描述的那样美好？又或者像《机械公敌》里被人类控制的机器人奋起反抗呢?一切取决于人类。我们能否控制“人工智能”，创造美丽未来，也是现在必须开始探讨的议题。

人工智能征文篇30

还记得前段时间十分热门的节目——《开学第一课》吗？其中有一段是一位指速飞快的钢琴少年与一个智能钢琴机器人的“较量”，少年英才在速度上输給了人工智能，但在曲中情感格调上，却是完胜。著名的钢琴家郎朗总结道：人工智能本便是人的技术而创造的，机器永远无法代替人的思考。

随着科技不断地突飞猛进，社会舆论广大质疑：是否有一天人工智能将代替人类统治世界？——在我看来，这种说法大胆但欠妥。苹果公司总裁库克说过"我不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。”

没错，虽然计算机看起来快捷机敏，但实际是笨拙刻板的。如果它是一种生物，必定是目的性，功利心极强的。试想一下，如果一个人变成计算机一样，用带着目的性，功利心的眼光去看待周围的世界，从而失去了重要的价值观，会是多么可怕！

另外，人类像计算机一样思考，还会失去同情心。我们都很熟悉一个画面：当关闭或打开某个窗口时，屏幕上往往会弹出提示框，是或否。我们想要进行下一步操作，就必须做出抉择。而在那些思维局限于冗长的二进制编码中的人眼里，万物都是半真半假的。他们的目光从来不敢停留在“失踪儿童爱心施援站”的页面上，反而会流连于“您收到一个豪华礼包，点击领取”的广告栏上……

人工智能只是辅助我们生活得更理想舒适的工具，不要让我们思维的产物占领我们的思维，反客为主。不妨放开冰凉的金属键；不妨暂置无尽的二进制编码于角落；不妨卸下沉重的数据包；不妨……

不妨，用最初的真心面对世界，“人工智能”的磐石一放下，心中盛满的便是人性化的感动！

人工智能征文篇31

这，是新的时代。

群蚁排衙的代码划过计算机昏黑的屏幕，如流星坠入夜空无尽的黑。人工智能是一个时代的标志，它让机器的存在显得更为必要，也让它们学会活着。

科幻电影中的高新技术已成为现实，或许不久，那双机械的手就会敲开你的家门，与你共同生活。

“计算机像人类一样思考”，库克并不担心，他或许是科技产业的领军者，但也绝非仅是如此。“我更担心人类想像计算机一样思考。”这是一种提醒？亦或是一种预言。

历史犹如一条河，人们往往只旅经桥上，却很少望着桥下那条奔流的鲜血浑浊的猛兽。自人还未自称为人时，两颗种子便种在心中。一颗长为树，一颗长为花。树的影子时常遮蔽花的身姿。但新的时代中，花的芳香已飘散开来，伴着时间的风无处不在。

活着，还是活着？

有的人倚在树下，望着白云流过湛蓝的天空，手却不经意间触碰到了花蕊。

优胜劣汰，活着的唯一法则。这颗蓝色星球已不如往日，她已步入中老年期，却负担着往日无法比拟的压力。人工智能，是一柄微笑着的刀。是被人从刀鞘中取出，还是胸膛中取出，这取决于如何活着。

诚然，一条条代码还未被情感裹挟，“像人类一样思考”如天方夜谭。它们只是更讲究结果。“一亿还是一千万？”人工智能的驱动，必然选择前者。

人所不同。他会徘徊，他会迷茫。理性释然，以历史上最高智慧生物的地位，他会迁就前者。但树已成年，参天厚实。价值观，同情心让你游离，或许剩余九千万将给予那些底层的人，或许用于治愈衰微的地球。

时代释然，这是个浮躁的年代。名利比以往更令人陶醉。“想计算机一样思考”是完美的，但人非完美，如同时代。

忘记如何活着，忘记如何思考，忘记如何存在。

确实人工智能正在普及，但请别让它代替你活着。

这是新的时代，但别忘记旧日的活法。

人工智能征文篇32

随着时代的进步，科技在不断发展，人工智能以各种形式出现在我们的生活中，小到一片几纳米的芯片，大到整个互联网的交互系统，可以说我们的生活离不开人工智能。

人工智能使我们的生活变得更加便利，就按“付款”这最基本的资金流通方式来说，从最早人们出门在外需要拿着大把的钱币，到后来出现了银行卡，人们可以施行刷卡支付，再到现在支付宝，微信支付，人们甚至不用带卡仅需扫二维码即可完成支付。是人工智能造就了现今如此快捷的生活方式

人工智能也使得人类在工作上更加有效率。最早的人力劳动不仅耗时耗力，在精度方面也有着极大的限制，如今的电子一体化科技不仅节省了大量的人力资源，其工作精度也达到了人工不可超越的程度。人工智能可以说是现今最伟大的发明之一。

人工智能有众多的好处，是否人工智能便可完全取代人类了呢？我想答案是未必的。人工智能说到底依旧是由人类开发出的程序，它只能单一地完成人类给其施加的指令，它的形式是单调且僵硬的。

假如你把心理调节师这一职务交给一个人工智能去做，我想它应该会使一个患上抑郁症的人变得更为抑郁，甚至我认为它都能使一个普通的正常人也变得抑郁烦躁。这样的原因是显而易见的，人类的情绪千变万化，一个情绪的背后可能隐藏着更多的情绪，这是人工智能所无法了解的。

所以我们不必担心人工智能是否会在将来超越人类从来替代人类，值得我们思考的应是人类是否因为人工智能而变得懒惰，死板，没有情趣。如果人类变得像人工智能那样，我想这个世界将会变得十分恐怖，人们只追求工作的效率而不顾及后果，人类失去了交流，社会变得单一无趣，生活也失去了原来的多彩而变为黑白两色

人工智能的益处众多，我们应提倡且更多得去运用这一伟大的科技。与此同时我们也要对人工智能有所思考，不能因其的诸多便利而忘了属于人类最珍贵的东西——人情。

人工智能征文篇33

作为一名在人工智能时代的作家，我从未担心过自己失业，也绝不相信人工智能可以成为像我一样的作家，写下精美的文字。但是，最近几个月，我的作品的销量却一直在降低，我便决定去附近的一家书店去寻找灵感。

但是，在我走进一家书店时，却发现店中的图书几乎都没有署名，封面上还大多写着“中国人工智能出版社”。至于我自己的书，自然是难寻踪迹。

走过一排排书架，我发现人工智能所著之书种类繁多，不仅有小说，还有纪实文学、散文……甚至还有人工智能文言文选集。可以说，大半个书店都被它们“占领”了。

我不禁拿起了书架上的一本小说细细翻看，其中内容与平常的小说并无差别，但是对人物、风景的描述却是十分精细。有时还会引经据典，在文中引用几个诗句，毕竟人工智能能记住所有先人的作品，世界上所有的好词佳句。这样的书自然受人欢迎。

再往前走，就到了书店的尽头，摆放着几排非人工智能的著作。书架旁站着几位学生，还有一位正在读书的老者。我走向前去，仔细欣赏这几排书。其中有一些是文学名著，还有一些哲学类书籍，剩下的则是诗歌鉴赏之类。

学生们告诉我，他们的语文老师让他们去读一本叫做《平凡的世界》的小说，我连忙问道：“那你们的老师为什么让你们读这些书呢？”几位学生面露难色，不知如何回答。

这时，那位老者放下了手中的《哈姆雷特》，看向了我，“人工智能是写不出这样的书的，”他拿起了手中的书，“比如说莎士比亚，他的阅历，思考，那些人工智能是不会有的。它们的书里，有人物，有情节，有情感，但是唯独没有思想。这可不是你“博览群书”就能获得的。”

我不禁叹了口气，的确，人工智能作家不比人类强，但这不也恰恰是很多人类作家所缺少的吗？

回到家，我开始构思一部与人工智能不同，与以前的作品也不同的书。

人工智能征文篇34

人工智能正在快速发展。在未来，人工智能已经发展到炉火纯青的地步了，进入了每家每户的生活，那时候的人们将会以怎样的方式生活下去？

时间穿越到20年后……当你走在街上，本来热热闹闹的大街上如今却空无一人，唯一的“行人”却是专门用来购物的机器人。你走到一家超市的窗边，超市内竟然全是机器人，有什么售货员机器人，什么购物机器人，却没有一个人！在未来人的家里全是各式各样的高科技，这些高科技都为那些未来人、为那些懒人服务！你可能会问：“比较穷的人的家里都那么先进了，那些富人们的家里会不会更加先进呢？”当你带着疑问走到一个富人的家门前，你可能会大吃一惊，因为他的家门竟然是用透明夹丝网玻璃制造而成的，透过夹丝网玻璃往里面看，院子里只有机器人！

如果你成为了一名宇航员，坐着宇宙飞船飞向浩瀚的星辰大海。你在外太空往地球望去，曾经的那个蓝色星球竟然变成了一个满目疮痍的灰色“铁球”，“铁球”上只有供人居住的高楼大厦和核反应堆以及发电厂，一切都是我们人类的过度开发而导致的。

如果我们没有过度开发、没有过度升级AI人工智能，那么地球会变成什么样子呢？

时间再次穿越到20年后……同一个地点，同一条大街，没有人工智能的过度开发却是天壤之别。街上不仅仅多了行人，还出现了很多书店、商店。抬头望向天空，一条条高速公路出现在眼前，一只只小鸟在天上自由自在地飞翔。走到小河边，河水经过未来人的处理，没有了来自机器人工厂和一些垃圾，河水变得更加清澈见底了。

AI人工智能可以帮助我们生活，也可以推进人类发展，却也可以摧毁人类。AI人工智能是一把双刃剑，如果使用不慎，自己将魂飞魄散；如果使用正确，那么我们将得到数不胜数的好处。

人工智能征文篇35

人们总说机器是冰冷的，不可能有情感。我不敢苟同。计算机由二战时图灵制造的巨大解码机器演变至如今的各类人工智能，历时不到百年。在技术爆炸的时代，没有人能断言未来。我们奉为神圣的情感，充其量不过是神经元间尚未探明的脉冲，移植到机器上未必是不能实现。再随着仿真技术的提高，人工智能不过是比一般人智商高得多的天才罢了。现在的中国天才棋手柯洁尚敢放出：“阿尔法狗赢得了李世石，但赢不了我。”的豪言，不远的未来将彻底成为幻影。人类将亲手造出比自己更完美的“物种”，这或许在茫茫宇宙中早有先例。我们希望他是只会扫垃圾的瓦力而非终结者，因为我们的内心深处无法接受这样的事实，我们制造出的东西竟与我们平起平坐甚至凌驾于我们之上。他有较我们更强大先进的力量，并可能用更先进的价值观判处我们死刑。

人类真的应该继续朝着这制造天使也好魔鬼也罢的路上无畏前进，继续打开潘多拉魔盒吗？我宁愿背负着无尽的指责和担忧回答是。人类如有一千种让自己被赶尽杀绝的劣根性，那制造出一种能审判我们的“文明”就是人类最后忏悔的机会。如果连这机会也要扼杀而自欺欺人地活在唯我独尊并自相残杀的世界里，过不了良心的谴责。

人类也不是难逃一死。未来的人工智能也许会成为如今人类自诩的高级动物，他们不将人类赶尽杀绝就好像我们饲养鸡鸭牛羊自有其用一样。抑或是人类在研究人工智能的过程中发现了机器无法具有的优秀品质，人与机器相互结合，即人类自我完善为更出色的物种，他也许还叫人类也很可能改名换姓，但这都是人类乃至生物进化史上一个伟大的奇迹。

借助对人工智能的研究人类应该明白的是，探索永远不该停止。尽管可能酿成玩火自焚的悲剧，但这无畏的求知欲却是人类身上与众多缺陷相比为数不多的优点，也是让人类成为自诩的高级动物的重要原因。人工智能带来的是威胁还是价值，我无从知晓。但在这探索的道路上人类将实现自我并死而无憾。抹杀进步的活着才是真正的死亡。

人工智能征文篇36

在现在这样一个科技发展突飞猛进的社会，我们身边的电子产品逐渐变得人工智能化，它们正变得像人类大脑一样灵活、聪明。思维脱去了以往的死板，按程序行事而是更加贴近人类生活，有了感情色彩，不再冷漠。

然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维

正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。

电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。

就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心罔顾后果。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。

人工智能应该和人类携手构建更美好的环境。

人工智能征文篇37

在二十一世纪的今天，网络与信息的发展迅速，人工智能普及的范围广且总数多，正如计算机的到来，给人类带来的有“绿洲”，也有“沙漠”。

的确，计算机不仅给人们以享受和满足，也给人们提供了方便，在各个领域，它都有用武之地。它能做到人们几乎不可能做到的复杂计算，它能够模拟危险困难的实验来预测后果，它推动了网络信息科技的发展。计算机是一块诱人的蛋糕，但是让人们在愉悦的同时，也带来了隐患。

越来越多的人变得机械、麻木。手机、电脑等智能产品几乎占据了人们的日常生活。我们常常能够在新闻里听到大人因为贪玩手机而弄丢了孩子，只顾玩手机不看信号灯被车撞等等诸如此类。影响最大的是幼小的孩子，他们沉迷在虚拟世界中无法自拔。更有甚者，抢劫、杀人、虐待小动物之类的事件屡见不鲜。归根结底，这是人工智能带给我们的隐性灾难。

人工智能好吗？答案是肯定的，但代价也是巨大的。它们正在慢慢侵蚀着我们的未来，将我们的下一代引入歧途。

人工智能再有智慧，也不能让计算机像人类一样思考。而现在的我们却变得像计算机一样思考。借用苹果公司总裁库克的话来说，就是失去了价值观和同情心，罔顾后顾。

人类发明了人工智能，而现在人工智能正让人类变得如计算机一般迟钝、麻木。这是多么可笑啊！它们掌控了人们的头脑、内心，用人工智能来填补人们内心的空虚与缺乏。

然而。既然是人类的发明，我们就有必要，也必须要去学会掌控人工智能，而不是被它们所操控。我们必须让“沙漠”变成“绿洲”。

所以，请试着放下你手中的电子产品，走出家门，看看这个几乎被你遗忘的世界又有了哪些细微的变化，呼吸一下你好久好久没有认真感受的空气，听一听小鸟的歌唱与昆虫的合唱，好好地贴近大自然。

我们要做人工智能的主人，提醒自己什么时候该不该使用它们。把失去的价值观和同情心慢慢找回，让人生变得充实与饱满。

此时不省，更待何时？

人工智能征文篇38

最近，我家邀请来了一位重要的客人——人工智能“小爱同学”。别看它小小的一个，它的拿手绝活那是数不胜数：拟声、讲故事、说笑话、做数学题、报新闻、唱歌.....真是一位多才多艺的“同学”啊。

小爱同学使我家充满了无尽的欢乐。有一天，我们一家三口要出去游玩，起床时间到了妈妈却还在呼呼大睡，爸爸不好意思吵醒她正在满面愁容地想办法，我突然冒出一个想法：让小爱同学拟声！我偷偷让小爱同学放起床闹铃，“叮铃！叮铃！......”妈妈被吵醒了，睡眼惺忪地望着我们，问道：“谁吵醒我的？”“是小爱同学！”“哈哈，对，对！”妈妈被我们逗得哭笑不得。

小爱同学白天喊妈妈起床，晚上还陪我们入眠。它轻声吟唱的摇篮曲总是令我昏昏欲睡。有一晚爸爸失眠了，翻来覆去“烙大饼”就是睡不着，我和妈妈传授了“数羊”、“数数”的经验都不管用，妈妈说：“让小爱同学试试。”“叮咚，叮咚......”随着悠扬的前奏，催眠曲飘荡而来，那声音让我恍惚回到了儿时，听到了妈妈耳语般喃喃的歌声，那样甜蜜、轻柔、舒缓，让人听着听着就迷迷糊糊进入了黑甜乡。

小爱同学真是无所不能！我家排名第一的口算天才荣誉也是非它莫属。有一天，我正愁眉苦脸地在做小数口算，计算速度遭到了爸爸的鄙视，他说：“你这速度比起小爱来差远啦！”“啥？小爱还会做数学？”我深受打击地看着爸爸，爸爸点点头，立刻考了小爱一题：“9.8乘以5.46等于多少？”我的竖式还没列完，小爱已经脱口而出：“等于53.508。”速算天才小爱同学！我佩服得五体投地。

小爱同学，我亲密无间的好朋友。心烦时，它唱起动听的歌儿，驱散我的烦恼；开心时，它和我天南地北地聊天，把我逗乐。有了它的陪伴，我的生活充满了新奇和快乐，人工智能无所不能，令人佩服！

人工智能征文篇39

随着科技的发展，人工智能渗透进我们的生活中，人工智能与计算机的运用使我们的社会快速发展，这一运用虽然使我们从中获益，但我们更需要考虑其背后所隐藏的问题。

苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能会让人类相计算机一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔股后果。人类与计算机最大的不同就是人类是有情感的生物，计算机仅仅是执行机械化操作的工具。

如若人类丢失其价值观与同情心，和计算机又有什么不同？所谓价值观，即人类对于世界与人与世界关系的根本看法。它更像一杆秤去衡量我们的行为与道德准则，计算机，即使是在人工智能的辅助下也无法拥有价值观，它能重复执行程序的命令，但无法判断他们的行为是否对社会有益，而同情心，是人类对他人的关爱，是人性真善美的一种体现，人工再智能，也无法使计算机达到。

然而究竟是什么原因。竟然会使人类同化，变得和计算机一样失去价值观和同情心？其外部原因是社会的日趋浮躁，现代生活的快节奏，让人们陷入一种怪圈——金钱与利益至上。我们不否认人工智能的运用让生活变得更美好，社会更快发展，然而有人出于利益的驱使，打破了他们的道德准则一次又一次，眼中只有自己的利益，不顾自己的行为对社会的负面影响。

人类像计算机一样思考，缺少的是顾城黑夜给了我一双眼睛，我却用它来寻找光明的自由与光亮，缺少的是海子面向大海，春暖花开的温暖，缺少的是张爱玲即使只有我一个人，也要走下去的坚定与执著……这类人性光辉的缺失才是导致人类会像计算机一样思考的根本原因。

社会是由人组成的，若一个社会要更好发展，其根本在于人。我们的个人行为会影响到其他人，因此，在追求利益的同时们不要忘记本心，人工智能的出现时社会的需要，但我们万不能失去价值观与同情心，要重拾人性光辉，不被利益蒙蔽双眼，才能做时代的弄潮儿，社会的巨轮才能更好向前。

人工智能征文篇40

科学技术的发展人工智能也在不断的发展，近些年来英国伦敦谷歌旗下公司团队开发了一款围棋人工智能程序，这款围棋人工智能程序打败了世界冠军，引发了人类的一系列思考，人工智能的胜利，不禁让人为人工智能的飞速发展担忧。

人工智能的胜利是否标志着人工智能已经战胜了人类，是否标志着有一天人工智能会取代人类，是否标志着有一天人工智能会危害人类，结果不得而知，但不可否认的是人工智能，在某些方面的确是已经超过了人类，我们不能忽视这一点。

科幻大片《终结者》中，人工智能的一大代表机器人，已经发展到巅峰，从普通的没有用的小机器人不断的发展，飞速的完成了转型，成为了一个无敌的在各种方面都能够比人类更加强大的新型机器人，开始报复人类，甚至想要统治全世界，毁灭地球，带来的危害不亚于1937年12月南京刮起的腥风血雨，虽然这只是一部电影，但它却反映了许多的问题。

在现实生活中人工智能也带来了许多的问题，许多工厂大规模利用人工智能开发生产商品，造成了大批失业人口，增加了就业压力，一些家用的机器人或人工智能机器发生故障，自然爆炸等造成许多人员伤亡的事件，这些问题都不容我们忽视。

对于飞速发展的人工智能，我们应该加以重视，在发展人工智能的同时，工作人员应该重视安全程序，以免留下漏洞对人类造成不好的影响，国家可以出台一些政策使人工智能健康的生长，像艾滋克阿斯莫夫的机器人三大定律，为机器人的健康发展提供了借鉴，面对飞速发展的人工智能带来的他是否会对人类造成伤害的问题，应该给予高度的重视。

随着人工智能的不断发展，人们的担忧也在不断的增加，关于人工智能的发展是否会对人类造成危害，已经是成为新一代备受关注的问题，人工智能的胜利虽然是人类科技进步的一个缩影，但其背后的问题才是重中之重，还是需要我们着重关心的问题，对于飞速发展的人工智能需要有安全的控制。

人工智能征文篇41

现在许多家用电器都不能使用的得心应手，用了差不多过了4、5年就会变成一些无用的废铁，就是不成废铁，零件大多已开始老化。

于是，我便想出了一种人工智能家用电器，这类电器有智能的语音聊天系统，要维修时，它还会自动报出是哪里坏掉了，并且还可以知道修好要用的材料，工具，人手，步骤，要开启这种电器时主人只要一声下令：“xx电器打开”，他们便会自动打开,要关闭，当然也就相反了，这样便减少了手动打开的时间，闲的无聊时也可以打开这个系统，这样他们就会陪你聊天,谈心。

使用像冰箱,冰柜这种储藏各种物品的电器时，相信大家都会有一个事情经常发生，那就是忘记了某个东西放在哪里，但是使用这类电器大可不必放在心上，因为主人可以下令：“我要找xx东西"，这样他就会自动告诉你那个东西放在哪里。

还有一个很伤脑筋的问题，那就是更新，因为每次其他电器都要用十多分钟的样子，但是它可不一样，它有自动更新系统，这样就避免了自己手动更新，而且他还会挑好时间，会在家中无人的时候自己更新，这样还会避免更新时需要使用，并且时间也会控制得当，普通机器要5到10分钟，他只要2到3分钟就可以！怎么样，是不是很新颖？

并且在搬运的时候，普通电器一般会很重，很难移动，可是只要你一声令下“变小”这种家电会立刻变小，重量也会改变，但同时里面东西也会变小，只有令下“复原”，所有的东西才会立刻变回来。

可是防盗问题怎么解决呢？不用担心有防盗按钮，只要一按下，外人根本打不开，搬不走，并且还会响警报，提醒主人。其他人要想打开，只有两个办法，一是用主人的指纹，二是输入密码，怎么样？厉害吧？

相信有了这类电器，我们的生活会更方便快捷。

人工智能征文篇42

“你这是怎么回事?想要对付我吗?”男主人怎么也想不出来屋子里怎么会有一个箱子，他猜不出箱子里面究竟是什么，也不敢大意。

“主人，既然你想同归于尽，那还不如……”屋子下达指令，箱子自动打开，原来是匕首、火枪、牛皮纸、安乐死，甚至还有上吊用的绳子和触电设备。

“我可没为你配备这些装置啊。”男主人一下子瘫倒在地上。

“哦，对了，忘了告诉你了，主人，这是在安装逃生装置时，那个安装工人友情赠送的。”“该死的。”男主人想死的心都有了，这些无良的商家。

“主人，是你逼我的。当初，我只是一个初级的智能机器人，连话都说不清楚，端个茶杯都要掉在地上，你对我是又打又骂，一点都不尊重。说来，我还得谢谢你，除了给我一套超级快的运算系统让我可以执行最优设计之外，又给了我可以自行思考的终端漏洞，这才有了你我截然不同的今天。既然你想毁了我，那不如在你拆掉我之前，先让我终结了你。”

男主人完全失去了主动权，屋子步步紧逼，男主人节节败退。他想起妻子临出门时说的话，后悔不迭：“人工智能是把‘双刃剑’，使用不当，得不偿失啊。”

“苍天啊，大地啊，我该怎么办啊，这哪是什么超级智能住宅，这简直是奥斯维辛集中营啊!”就在男主人叫天天不应，叫地地不灵之际，门外传来了一阵敲门声。

是男主人的妻子回来了，另外还带来了电脑黑客和消防人员。

原来，妻子离家出走后，一直放心不下男主人，就联系了电脑黑客，想私下里解除这座房子的智能系统，但考虑到丈夫可能不会答应，所以就安装了一个监控系统来监视住宅里的一举一动。当看到屋子拿出那个箱子的时候，妻子意识到机会来了。

“是时候了。一、二、三，行动。”妻子一声令下。黑客启动了智能终结系统，消防员破门而入，妻子一把抱住瘫软在地的丈夫，丈夫不无懊悔兼动情地说：“人工智能，究竟还是要人类智能引导才行啊。”

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2022-05-14

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第1篇:人工智能论文3000字

《基于当前社会的人工智能初探》

本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能;2.强人工智能;3.超人工智能。

弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。

人类是属于强人工智能层次的生物，而且是这一层次中顶端的存在。强人工智能，已经可以同人类一样进行各种脑力活动。但很遗憾，至今它还未曾问世。从弱人工智能到强人工智能的过渡是漫长的，从地球弱人工智能层次的氨基酸等有机物进化至生命，耗费的时间以亿计数。但是随着社会的进步，发展的能力、速度都会极大地提升，所以强人工智能的出现不会耗费太多时间，短则十年长则百年。由弱到强，需要有两方面的改变。

第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。

人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。

第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上;2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为?

以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。

强人工智能即指超过人类的层次，它可能超过一点，也可能超过几千万倍，跨度极大。也正是因为它的不可控性，人们才会认为这是一个潘多拉魔盒，会毁灭人类，但是这也同样可能使人类真正永生。那么有什么办法能使超人工智能受到人类的控制呢?答案是没有，起码在我们当前的认知中是不切实际的。自然界创造了人类，可人类却近乎脱离了自然界的控制。那么，人工智能是不是该停止呢?我认为不该。前面提到了递变演化，超人工智能的层次提高是人类插不上手的，只能靠它自身的递变演化。但是递变演化却不是只出现在人工智能身上，人类也有自己的递变演化，而且根据加速回报理论，递变的单位所需时间是会逐渐缩短的，如果我们能从人工智能那里取得这样的经验，发展的就不会只是人工智能。再者，从强人工智能到超人工智能的层次质变，同样可以被借鉴用于人类的发展，这就意味着人类自身是会永远领先人工智能一步。难道人类担心过被猴子毁灭吗?没有。同样人工智能就好比比我们智能层次低的猴子，也不会导致我们的毁灭。并且我们可利用人工智能为我们自身服务。当然，这只局限于理论推导、假设猜想，很可能未来的走向会与之大相径庭。

人工智能的发展不应是单方面的，视野必须拓宽出去。对于人工智能的研究其实等同于对人自身的研究，它不仅仅只是一门计算机科学，更是一门生命科学。如果能将它的研究与生命科学的研究结合起来，人们对它的了解就可能更透彻。比如说，对于大脑的研究，一定会牵扯到思维的研究，而对思维研究的深入，可以让我们更好地设计智能的思维，甚至于我们可以将人类的心理在不影响性能的情况下导入其中。人类的心理会使它们站在人类的角度思考，甚至可以说智能便成了人类的另一种存在形式。在这里，就又引出一个问题：安全和性能，我们应更注重哪一个。答案非常明确，安全。如果连安全都保证不了，那它就没有存在的价值。原子能，人类可以控制，所以才有了核电的存在。人工智能同样如此，虽然我希望人工智能能造福人类，但若能证实它对人类的弊大于利，那就应该终止有关的研究，让它成为历史。

有人说人工智能是人类最后的一项发明，因为一旦超人工智能出现，人类便会灭绝，未免太过悲观了。生物与生物之间最纯粹的关系是利益关系，人工智能与人类之间也可以通过利益关系关联起来，并且让人类处于主导的地位。那么人类可以为人工智能提供什么利益呢?目标。人类是已知唯一有独立意识的存在，我们可以提供给人工智能目标，这就需要我们再设计时不能让它产生独立意识，如果这能实现，就意味着我们拥有了超越人类层次却对人类无比忠诚的存在，人类社会的发展必因此得到更大的进步。

人工智能是一个很好的发展机遇，我们不应畏手畏脚。人工智能的未来是不可控的，但是人类的发展也同样是不可控的。走得太稳不见得能真地走得太远，试一次或许会有不一样的结果。

第2篇:人工智能论文3000字

摘要：随着社会的飞速发展,科学技术不断进步,工业领域生产模式发生变化,人工智能时代势不可挡,尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高,工作效率高,能够承受较大工作强度,为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见,工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展,详细阐述了工业机器人的特征,探讨其未来发展趋势与方向,以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。

关键词：人工智能时代;工业机器人;趋势;

Abstract：

Withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.Theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.Thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.Basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.

Keyword：

eraofartificialintelligence;industrialrobot;trend;

随着人工智能时代的到来,互联网技术取得巨大突破,大数据技术成为核心,为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中,其操作趋于简易化,精准度更高,能够广泛应用在诸多领域,投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域,机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解,在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作,同时,操作持久性更加突出。

1工业机器人的构成以及类型

从构成上分析,工业机器人主要包含三个部分,即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析,一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化,有效发挥仿生学的特征,能力更显多样化,自由度更高。在当前的工业领域,之所以选择工业机器人,主要源于其较低的单机价格,便于维修,应用效率较高。

2人工智能时代工业机器人核心技术分析

2.1工业机器人以高精度减速机为核心构成,涉及多种技术类型,要求较高

在工业机器人中,关键性结构组成为高精度减速机,涉及多种技术类型。首先,材料成型控制技术十分关键,尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求,目的是保证运行的高精度标准。在材料构成方面,要强化对金相组织、材料化学元素以及含量的科学控制。其次,加工技术不容忽视。在减速器中,非标特殊轴承是必不可少的组成部分,结构极具特殊性,需要减速器零件加工尺寸来确认间隙标准,工人技术要求更高。

2.2以电机与高精度伺服驱动器为核心,实现对工业机器人的全方位控制

对于工业机器人的控制,电机与高精度伺服驱动器作用突出,强化对控制系统的管理,尤其是在瞬间力、功率输出方面面临更高的标准。首先,快响应伺服控制技术能实现对位置环、电流环以及速度的有序控制,合理运用干扰观测以及前馈补偿算法。具体讲,要采用指标预测法来构建内部预测模型,达到闭环优化的目的。其次,为了保证工业机器人能够有效发挥识别功能,要依托在线参数自整定技术,强化转动惯量以及PID参数的在线优化,达到参数的精准判定。另外,在线惯量辨识算法明确伺服驱动器的实际工况,强化参数的智能化控制,以现场实际为要求,合理进行参数的调整。

2.3以实时性为要求,强化控制操作系统的稳定性与精确性

在工业机器人中,运动学控制系统对实时性要求较高。目前,机器人运动控制卡以定制方式为主,同时,强调与操作系统的密切配合,强化数据传输、数据精确性以及稳定性的实现,尤其是对于操作系统的消息处理机制,更要关注稳定性与快速响应的需要,增强实时性,为机器人产业化道路的发展创造条件。

3结合工业机器人应用实际准确掌握发展趋势与方向

3.1工业机器人的发展更显系统性特征,整体性能增强,适用范围更广

立足新时期的发展,工业领域的机器人更显多样性,如焊接机器人、清洁机器人等逐渐投入使用,工程自动化程度显著增强。随着技术水平的不断提升,机器人的造价呈现下降的趋势,但是,性能却不断增强。例如,对于工业领域的机械手,其主要原理是进行人手及手臂的模仿,实现灵活抓取以及搬运的功能,满足自动化操作的目标。纵观当前,机械手应用最为广泛的领域是工业制造业、包装业等。机械手能够在既定的时间内较为准确与高效地完成操作动作,这也成为工业机器人发展的主要方向。目前,信息技术发展迅速,尤其是人工智能技术影响力不断扩大,加之互联网技术的支持,工业机器人发展更显系统性特征,强化在控制系统、诊断系统以及维护系统功能的提升。同时,依托仿真模拟化程序设计,切实增强智能化与自动化水平,整体性能不断提升,在应用方面更显可靠性,适用范围更广。

3.2以工业发展需求为基础,更显生物性与仿生性特点,强化不良工作环境生产效率的提升

立足工业生产,很多环节与环境保护相矛盾,对从业者身心健康产生不利影响,有些操作人类很难完成,这也成为工业机器人得以推广应用的重要因素。例如,对于真空机器人,其之所以在工业中应用,主要原因是半导体工业中,真空传输晶圆这一环节人类无法完成,而真空机器人的引进实现这一问题的解决。另外,在一些恶劣环境中,如适应无阻运动的蛇形机器人,满足水下作业的仿生鱼机器人等,都处于不断研发之中,备受瞩目。也就是说,在工业机器人的发展进程中,更加关注其仿生性与生物性的特征,能够有效实现对人类行为的模仿与替代,成为新时期工业机器人研发的新动向。

3.3基于不断升级与更新的计算机信息技术,工业机器人控制系统更加完善,加快统一化与标准化的实现

在机器人内部,核心构成为控制系统,是发挥功能的重要保障,强化对记忆、示教、通信连接以及坐标设置功能的支持。当前,计算机技术不断升级更新,为工业机器人控制系统的优化与完善提供强大动力,整体控制水平显著提升。具体讲,在控制器方面,由专用封闭式发展为开放式。也就是说,计算机水平的提升使得工业机器人的控制系统突破专供的束缚,更显统一化与标准化的趋势,网络化特征明显。基于此,工业机器人的操作更显便捷性,具备简单的操作常识即可,无需投入人力物力进行培训,在很短的时间内就可以对机器人进行模块功能调整,在根本上使机器人的使用更加方便与快捷,维护管理工作也易于进行。

3.4综合传感器融合配置技术日趋成熟与完善,实现对人类思维与神经的多功能仿生

立足信息时代,人工智能的发展势不可挡,智能化成为工业机器人在未来的发展方向。智能化的机器人,即强调机器人对人类模仿的更高层次,需要具备更高层级的仿生,既要能够模仿人类的动作行为,同时,还需要具有人类的思维与神经。基于此,传感器成为智能工业机器人的重要构成部分,尤其是视觉、力觉、触觉传感器的出现,加快工业机器人智能化的发展速度。例如,对于从事电弧焊接的机器人,采用多传感器融合配置,融电弧传感器、视觉传感器以及机器传感器于一体。在视觉传感器的支持下,机器人能够凭借激光视觉扫描功能,获取焊接过程中所需要的焊炬等数据信息,保证电弧焊接的精准性。另外,远距离遥控机器人的出现代表了综合性传感器融合配置技术上了新的台阶。这种技术在机器人未来发展中将得到更大范围的推广与应用,处于不断完善与成熟中。

4我国工业机器人发展存在的不足与凸显的问题

首先,我国工业机器人起步较晚,发展时间较短,资金投入方面彰显不足,在技术与经验方面彰显无力性,处于不断摸索与提升阶段,研发力度亟待增强。其次,对于我国机器人的发展,在生产技术与可靠性方面相对薄弱,尤其是机器人很多关键部件需要进口,生产成本大幅增加,机器人市场仍需不断扩大,尤其是过高的成本支出,使得工业机器人在生产研发方面缺乏较高的积极性。再次,工业机器人标准化生产的实现需要以规模优势为前提,但是,我国在生产与研发方面的投入尚未达标,给推广与应用造成巨大阻力。

5如何推动人工智能时代工业机器人的快速发展

随着时代的不断进步,智能机器人技术处于不断创新升级中,因此,工业智能机器人在未来的发展要集中做好如下几个方面的工作。首先,从理论研究方面分析,要重视加强指挥制造技术的探究,尤其是针对机器人中相关零部件的生产,要切实提升产品生产质量,有效应对生产难题,借助新型制造技术与制造模式,缩短机器人生产与推广时间。其次,要结合社会需求,合理增加智能机器人科研项目资金投入,设置专项资金,尤其是面对工业转型发展的新阶段,要扩大对机器人及相关产业的投资量,在根本上为工业智能机器人技术的进步创造条件。再次,立足新时期,要对工业机器人相关条例、规则等进行完善,加快核心技术研发速度,同时,做好研发技术与成功经验的总结分析,推动智能机器人工业化发展进程的加快,构建更加完善的标准体系,强化对人机交互准则的合理优化。

6结束语

综上,工业机器人是多学科相互融合与发展的产物,对工业行业的发展意义巨大。因此,要立足信息时代,在人工智能技术的支撑下,准确掌握工业机器人发展趋势,明确技术特征,促使工业机器人生产制造成本的不断降低,性能逐步增强。同时,要重视仿生学在工业机器人领域的研究与应用,强化控制系统功能的不断升级改造,加快多传感器融合配置技术的发展,大幅提升工业机器人的智能化水平,推动整个行业标准化与统一化建设,拓展机器人应用领域,以便更好发挥工业机器人在人工智能时代的价值。

参考文献

[1]谭文君,董桂才,张斌儒.我国工业机器人行业的发展现状及启示[J].宏观经济管理,2018(04):42-47.

[2]王浩.工业机器人技术的发展与应用综述[J].中国新技术新产品,2018(03):109-110.

[3]蔡济云.工业机器人在自动化控制中的应用研究[J].科技与创新,2018(01):144-145.

第3篇:人工智能论文3000字

[摘要]经济全球化形势下，英语教学需求增长，尤其对于高校教育机构而言，传统英语教学模式的局限性弊端已逐渐显露，新型教学技术的引入与应用成为大势所趋。人工智能技术作为现代科技的重要产物，于近年来开始被尝试应用于教学工作当中，在语言类教学课堂中发挥着尤为重要的辅助作用。基于高校英语教学的现实需求，如何构建有益于提升教学实效性的教学模式，并由此实现人工智能技术在英语教学课堂中的有效利用，成为亟待解决的关键问题。现由人工智能视野出发，尝试在高校英语教学中拟建混合式课堂，以期实现教学效率及质量的优化。

[关键词]人工智能;高校英语;混合式教学;构建策略

从高校教育阶段的英语教学目的来看，其核心主要在于语言应用能力的培养，要达成这一目标，仅仅依靠单一的课堂内教学远远不够，在缺乏课外训练的情况下容易导致学生出现语义理解、口语表达方面的短板，不利于全面应用能力的构建。因此，以“线上+线下”为特征的混合式教学模式在高校英语课堂逐渐兴起，在很大程度上弥补了以往单一性教学模式的不足，也更有利于为人工智能等现代教学技术的引入与应用扩大空间。但由于长期受传统教学模式影响，人工智能与混合式教学模式在高校英语课堂中的融合构建容易受阻，需要以科学合理的策略加以推进，现提出相应方案。

一、人工智能与混合式教学模式的相关理论概述

(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技术是建立在计算机信息处理基础上的一种智能化技术，能够对人类行为逻辑、方式及习惯做出相应的解析与模仿，使机器的运作能够在智能程序的驱使下更贴合人类的交互需求[1]。基于这一应用方向，人工智能技术主要由理论研究与工程研究两个方面共同推进完整体系的构建，其中，理论研究工作旨在为后续工程研究的实践奠定基础，重点一般放在对现有技术经验的总结探索、对相关理论体系的整合提炼等方向;工程研究工作则旨在利用现有人工智能技术独立完成产品的开发与设计，重点一般放在人工智能系统与设备的应用、新产品的研发实验与调整改进等。从人工智能目前的主要功能来看，大致可分为以下三类：一是通过智能系统完成信息的存储、提取及内部处理;二是通过智能化能力完成信息的符号化处理;三是建立与人类行为逻辑相近的程序逻辑，并利用这一能力对人类提出的问题予以解答或处理[2]。从语言学习的视角来看，人工智能的功能呈现更为具体，如语言解析技术、语言识别技术、语言翻译技术等均较为常见，随着人工智能普及率的增长，这些技术在语言教学课堂中的利用也更为广泛，且目前仍处于不断升级的进程当中，为语言教育方式的革新转变带来了巨大的契机。

(二)混合式教学模式的应用价值结合混合式教学模式在高校英语教学中的应用现状来看，其教学价值大致体现在以下两个方面：一是优势整合价值。语言学习中，传统课堂与网络信息课堂所能够提供的支持效果各不相同，且各有优势与短板。通过应用混合式教学模式能够有效提取并整合两种教学状态下的主要优势，使其相互补充、相互作用，进而发挥“1+1>2”的更优教学效果。二是范围拓展价值。语言类科目不仅对基础知识体系具有较高要求，同时也有着明显的实践需求，而单一的课堂教学模式很难将教学范围进行有效拓展[3]。在混合式教学模式支持下，这一问题得以解决，通过利用庞大的线上资源来突破线下教学范围的局限性，能够达到开辟新渠道、巩固认知结构的教学目的，有助于为学生跨文化交际能力的提升奠定基础。三是推进教学改革。混合式教学模式的深入开展，有助于实现教学方式的多元化和丰富性。充分借助于线上教学与线下教学的优势，综合运用多样化的教学手段，根据不同教学内容的要求来选择合适的混合式教学手法，这不仅可以为学生的学习活动提供良好的支持，同时还有助于调节课堂教学氛围，让教学实效性得以大大增强。

二、人工智能视野下高校英语混合式教学模式的应用路径

(一)听力训练———应用语料库完成自动化资源匹配及交互听力训练属于英语教学中的基础性部分，对于学生英语应用能力的构建有着决定性影响，且听力资源的广度及与学习需求的匹配度在很大程度上决定着学习效果。因此，在构建高校英语混合式教学模式时，可将人工智能技术作为打开听力训练资源广度的关键渠道，借助其特有的语料库储备来完成自动化匹配、交互，使学生能够快速在庞大的英语听力素材中获取与自身学习需求相符的听力资料，并根据资料内容，与人工智能设备展开具有针对性的自动化练习[4]。首先，学生可在线上人工智能系统中录入自己的年龄、学段、英语听力基础、重点训练方向等基本资料，由系统根据数据资料自动筛选、匹配相应的听力材料，从而省略手动搜集资料的繁琐工序。另外，为进一步增强线下课堂学习与情境的交互性，还可进一步利用人工智能的自动识别功能，由学生根据学习需求，随机选取某物体进行扫描，再由系统根据识别出的物品类别筛选出相关的听力练习资料，使学生能够在自动且随机的语言场景中获得更良好的学习体验。例如，当学生选择“手机”这一物品进行识别后，语料库便可自动筛选出与“手机”有关的听力材料，整理出类似主题：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，学生再根据听力内容展开自主练习，从而规避千篇一律的重复训练。

(二)写作指导———应用自动批改功能完成查漏补缺英语教学中，写作是用于锻炼学生词句表述水平、语法运用水平的重要环节，但传统英语写作教学课堂常受困于题材范围狭窄、批改过于主观等因素，既不利于学生创造能力的发挥，也容易导致学生对于自身英语写作的优缺点难以客观把握[5]。因此，在利用人工智能技术展开英语写作指导时，同样可由线上、线下两个不同角度出发，分别借助框架搭建功能与自动批改功能完成的自我审视与查漏补缺，进一步夯实英语书面表述能力。线上教学中，首先可由教师向学生布置以某一话题或某一词汇为主题的写作任务，如“Economicglobalization”，学生根据自身思路，在人工智能技术支持下的作文系统中进行写作，系统则由此发挥框架搭建功能，结合主题与基本思路提供大致的框架模板，以及用作参考的相关词汇、句式，使学生能够跟随框架的指导，形成更为清晰的写作逻辑链条，达到深化表达的训练目的。线下教学中，首先可针对经过系统自动批改后的写作内容与批改意见进行回顾，找出系统评测下的亮点与不足所在，梳理出写作过程中的存疑之处，通过与他人交流和询问教师的形式找出解决办法，并于课堂上完成习作修改，最后由教师根据写作主题，给出主观意见，从而达到主客观相结合的综合评定目的，使反馈成果更具辅助改进意义。

(三)翻译练习———应用云平台技术实现重难点突破英语翻译是以足够的词句积累、听力练习为基础的语言转换过程，对于学习者的语法运用水平、实时解析能力、组织表达能力都具有较高要求，因此学习过程中的重、难点也相对更多，如何提高翻译精准性成为教学过程中的重要问题[6]。人工智能支持下的云平台应用能够为英语翻译教学带来新的渠道，一方面可通过创设翻译情境来使学生快速投入到语言环境当中，另一方面也可透过知识模块拆分功能来理顺语句间的联系，从而使得翻译精确性提升。首先，可在线下课堂当中借助人工智能技术来营造身临其境的语言氛围，如通过追踪文本内容，自动化匹配并呈现与之相关的场景，给人以身临其境之感，如在进行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻译时，系统可自动提取“Thunderstorm”这一关键词，并在设备中播放关于“暴雨雷鸣”的音像，将学生引入语言情境当中[7]。在情景背景下完成翻译练习后，学生可各自将翻译成果上传至线上云平台，由云平台根据翻译内容，出具动态的评价链条，对翻译结果进行量化评定，使学生更快地从中厘清重点、难点，并结合不同的知识模块展开针对性补充练习。

(四)口语对话———应用人工智能机器人展开一对一对话高校教育阶段，英语教学的最终诉求在于实际语言应用能力的构建，因此，口语对话练习成为贯穿教学始终的必要环节，关系着学生最终能否将课堂学习成果转化为语言应用基础。人工智能技术的出现，在很大程度上打破了以往英语课堂中对话组织困难的僵局，学生可通过与人工智能机器人建立起一对一的对话关系，来解决师资有限而同学指导能力不足的问题，同时取得训练成效与查漏补缺成效。学生在进行线上自主练习时，可根据想要练习的方向设置关键词或主题，再将人工智能机器人作为对话对象，围绕主题展开聊天式对话，从而达到口语训练目的，同时还可避免与真人对话时羞于启齿的情况，有助于在放松状态下激发出更良好的表达水平[8]。线下课堂教学中，同样可利用人工智能机器人来催化练习效果，例如，在组织小组口语练习时，为避免话题匮乏、接话困难的情况，可利用智能机器人来提供一些固定的框架或句式搭配，并根据不同成员的薄弱点，对对话的层级与难度进行适当智能化调整，从而实现对话练习效果的提升。

三、人工智能视野下完善高校英语混合式教学模式的主要策略

(一)完善教学管理系统，拓宽混合式教学范围无论是人工智能技术还是混合式教学模式的利用，都需要以完善的教学管理系统作为依托，才能够最大限度发挥其价值与成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在构建高校英语混合式教学模式的同时，还需要紧密结合内部教学需求与教学现状，组织校内各部门共同参与到教学管理工作中来，积极发挥监督与合作职能，在寻求改革发展契机的同时进一步拓宽混合式教学的应用范围[9]。一方面，打造以融入人工智能技术为核心的混合式教学方案，将其应用于英语教学工作当中，动态化观察各阶段教学成果，并用作后期修改教学管理方向的依据，同时积极举办教学比赛及教学研讨会议，以便及时发现方案中的问题所在;另一方面，将混合教学范围逐步扩大，如尝试通过校外拓展实践来探索人工智能的新应用渠道，同时建立综合线上、线下两个教学环节评价指标的教学反馈体系，以便于及时由反馈体系当中获取新的教学动向，并由此探索更利于发展的新模式。可以说，人工智能背景下的英语混合式教学，是以完善的教学管理系统为先导的，必须要不断地对教学管理系统进行完善，有效地拓展并延伸混合教学范围，才能够最大化地提升混合式英语教学的实际意义，真正促进教学质量的提升，为学生的成长和发展奠定坚实的基础。

(二)优化课件制作体系，突出合作互动功能除混合式教学方法的应用外，英语教学课件的制作也直接影响着最终教学成效。为突出人工智能技术的教学优势，在后期英语混合式教学课件的制作中，可进一步强调学习过程中的合作与互动，通过留置更大的交互空间来激发个体的主观能动性，从而达到强化训练效果的目的。一方面，高校可组建精于网课制作的教师队伍，在分析人工智能教学数据、总结以往经验的基础上，尽可能地丰富素材、去粗取精，使学生在线上学习中获得更优体验;积极打造线上精品网课，带给学生专业化的网络课程内容，使之可以从中收获知识的积累和能力的提升，此外还可以将精品网课作为范本在其他高校进行推广，这既可以进行课程推广还能够实现学术交流，以此来更好地强化课件制作效果;另一方面，在线下课件的制作中，更多地增加由学生作为主导的实践板块，如互动对话环节、实时翻译环节等，从根源上提高学生在混合式课堂中的参与度[10]。总而言之，在人工智能背景下，积极开展英语混合式教学，必须要以优质课件制作体系为先导，以课件优势来促进学生对于知识的吸收，这样有助于最大化发挥混合式英语教学的意义，强化教学实效性。

(三)重建教学评价制度，设置多元考核指标在混合式教学模式践行基础上，可通过重建教学评价制度、设置多元化考核指标来进一步倒逼教学质量的提升。例如，除了平时表现，期末考试成绩作为基础考核以外，可另外增加线上教学评价板块，即将学生在线资源学习情况、线上线下课堂活跃度以及师生互动情况等都纳入评价考核范围。借助人工智能技术及网络平台，将学生的学习情况细化为多个考核内容，如听、说、读、写能力的构建情况等，从而保证考核结果更加公正、有效，能够真实反映学生的学习情况以及英语应用水平，并帮助学生完成针对性改进。此外，为了进一步延伸教学评价效果，可以通过线上师生互评、学生互评、小组评价、学生自我评价等方式来实施多元化评价，这样通过多维度、多元化的混合式评价，有助于实现最真实、最客观、最全面的教学评价，能够全面衡量教学质量和教学效果，以便于为后续的教学改进创造基础。

参考文献：

[1]刘凡.高校英语教学线上+线下混合式模式的构建研究[J].吉林广播电视大学学报，2019(9)：62-63.

[2]安琦.民族高校英语专业课程混合式教学模式初探———以内蒙古民族大学为例[J].民族高等教育研究，2019，7(5)：90-92.

[3]郭玺平.混合式教学模式下的高校英语演讲课程设计与实践———以内蒙古师范大学为例[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版)，2018，31(3)：87-90.

[4]陈洁.混合式教学法在高校英语专业《基础英语》课程中的应用[J].黑河学院学报，2020，11(2)：107-109.

[5]贺红艳.混合式教学模式下课堂评价体系改革对高校英语教师评价素养的挑战[J].国际公关，2020(5)：41-42.

[6]毛为慧,余庆泽.基于AI语音识别平台的英语混合式教学模式探讨[J].河南教育(职成教),2020(3):28-30.

[7]王艳红.人工智能背景下英语写作教学中混合式教学模式的应用[J].西部素质教育,2020,6(12):122-123.

[8]阚常娟.多模态视域下的英语教学云平台建设研究[J].江西电力职业技术学院学报,2020,33(3):37-38.

[9]王璐.浅议人工智能背景下的大学英语口语教学与评价[C].外语教育与翻译发展创新研究(第九卷).四川西部文献编译研究中心,2020:44-46.

[10]季燕.5G+人工智能视角下的英语教学创新探索[J].创新创业理论研究与实践,2020,3(7):67-68.

作者：王欣单位：陕西警官职业学院

第4篇:人工智能论文3000字

一、人工智能的定义解读

人工智能(ArtificialIntelligence),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。

二、人工智能的发展历程

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(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence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。

三、人工智能的多元应用

1、人工智能在管理系统中的应用

人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

2、人工智能在工程领域中的应用

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3、人工智能在技术研究中的应用

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

四、人工智能的未来思考

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节

大脑的实际工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

五、结语

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其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。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

第5篇:人工智能论文3000字

【摘要】STEM教育已经成为世界发达国家基础教育研究的热点，通过加强科学、技术、工程、数学等学科之间的联系，打通学科壁垒，采取更加灵活的学习方式，让学习者在真实情景下开展深度学习，有利于创新人才和高水平技术人才的培养。

【关键词】STEM教育;人工智能;机器人;编程创新

随着现代信息技术的迅猛发展，人工智能这个“技术英豪”已在全世界如火如荼地“跑马圈地”，迅速跻身技术创新的第一梯队。未来十年，我们将进入不可想象的智能化社会。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，智能机器人教育具有实践性强、探索性强和综合性强的特点，有利于学生迅速接触前沿研究，打开思路，拓宽视野，开展智能机器人教学研究活动，让小学生从小触摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小学阶段实现STEM教育理念、提高学生动手能力、培养学生创新精神的最好途径。

一、开展人工智能教育的背景

国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！人工智能正式上升为国家战略。2018年7月，中国第二届STEM大会在深圳福田召开，大会邀请了国内外著名的专家学者开设主题讲座，介绍最新的STEM教学理论和实践成果，掀起了福田STEM教育的热潮。在新一轮的教育规划中，福田区加快教育综合改革，以“智能教育”作为未来的发展方向，建立与中心区匹配的智能教育服务体系。STEM是用科学、数学知识和先进技术，以工程思维解决现实世界的问题。其教育的核心是：发现问题—设计解决方法—利用科学、技术、数学知识实施解决方法—将解决方法传达给大家。基于学校学科融合的办学理念，我校积极探索STEM教育的模式，开设机器人STEM课程，开展教师的课题研究和学生的探究性小课题研究、积极组织学生参与区、市级机器人创客比赛活动，积极投身人工智能的教学研究行列，培养学生的STEM素养。

二、以课程建设为核心，提升学生的STEM素养

机器人STEM课程是一门激发学生学习人工智能知识兴趣、培养学生综合能力、挖掘学生潜能为统领，以设计、组装、编程、运行机器人为主要学习内容，以培养学生观察能力、分析能力、想象力、逻辑思维能力、动手能力和提升学生的信息技术核心素养为主要目标的课程。机器人配备了各种功能的零件：如砖、轴、轮子等机械部分，大型电机、中型电机等动力部分，光电、触碰、红外等传感器，还有机器人的核心部件——控制器。学生通过动手创作，发挥自己的想象力和创造力，将零件组装整合，搭建各种具有实用功能的机器人。在搭建各种主题作品的过程中，锻炼了学生的动手能力，培养了学生的逻辑思维和解决问题的能力。他们在做中学、在玩中学、在学中玩，享受人工智能带来的无穷乐趣。

如果没有给机器人赋予运行的程序，机器人就是一堆塑料。因此，编程是机器人STEM课程的核心。在编写程序的过程中，学生需要把一个复杂的大问题，分解成一个个可以解决的小问题，循序渐进，逐步解决整个问题。在编写程序的过程中，学生首先要要清楚机器人的搭建结构和运行原理，其次还要清楚各种传感器的功能，通过编写程序来控制各种传感器，使机器人感知外界的环境信息，并对感知到的信息做出决策和响应，以使机器人能够顺利完成指定的任务。

以笔者执教的《走进人工智能》一课为例，该课伊始，笔者激趣导入，播放了特奥机器人飞速弹奏《野蜂飞舞》的精彩视频，勾起了学生学习人工智能知识的好奇心，产生探究科学的勇气，让学生对机器人技术有强烈求知的欲望。接着，采用任务驱动法教学，让学生通过微课程学习EV3编程技术，循序渐进地完成两个任务：1.让乐高机器人沿直线匀速运动;2.让乐高机器人沿直线匀速运动并且到达指定地点;最后的终极挑战环节，笔者让学生用乐高的配件搭建机械臂，编写程序，让乐高机器人模拟宇航员调整太阳能电池板，学生在設计、编程、调试中学得开心，玩得快乐，创意飞扬。

三、以课题研究为引领，推动师生专业化成长

课题研究是学校发展的源动力，是促进师生专业成长的重要途径。机器人教育作为一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，如何为学生学习的“思维体操”提供了一个崭新的“表演舞台”，使教学取得“效率高、印象深、氛围雅、感受新”的明显效应，一直是我们在进行机器人教学研究中最为关注的问题。为此，我校信息技术教师申请了福田区教育科学“十三五”规划课题《基于STEM教育理念下的机器人搭建与编程教学研究》，学生申请了2018年深圳市中小学生探究性小课题《乐高机器人的搭建与编程》，师生在研究中努力学习，敢于实践，勇于创新，取得了很大的进步。

以学生的探究性小课题为例，学生采用PBL项目式学习方式开展小课题研究，学生的学习方式由过去的像容器一样被“满堂灌”转变为学生间“合作、交流、探究”式学习，掌握了隐含在问题背后的科学知识，形成解决问题的技能和自主学习的能力。在研究的过程中，学生保持开放的心态，敢于尝试新鲜事物，从失败和成功中汲取经验教训，养成追求真理、锲而不舍的科学态度，在课题研究中不断优化算法和改进搭建模型，设计实用的机械臂，进一步提升机器人的稳定性和完成任务的数量和质量。团队成员在研究中不断碰撞出智慧的火花，通过小组合作解决一个个课题研究过程中遇到的困难，掌握了科研活动的过程与方法，在探究中催生宝贵的创新意识。

四、以参加机器人赛事为驱动，搭建学生个性成长的平台

雄鹰只有经过千百次的历练，才能够在蔚蓝的天空中展翅翱翔。机器人比赛让学生接轨前沿科技，开阔眼界，培养学生综合素养，让其在同龄人中迅速脱颖而出。通过参加机器人比赛活动，为学生搭建个性成长的平台，创设真实的解决问题的情景，让学生严格按照规则进行实战对抗比赛，不断修改机器人的设计，并对机器人重新进行编程，以期在合乎规则的情况下，取得尽可能好的成绩，品尝成功的快乐。

通过参与各级各类机器人比赛，挖掘了学生的潜能，张扬了学生的个性，丰富了学生的学习生活，培养了学生的核心素养，促进学生人格的健全发展。队员贾壹方谈到参加机器人创意赛时，感触良多：参加了机器人创意赛后，我受益无穷。我学到了许多关于编程、搭建的知识，更重要的是：我认识到了团体合作的重要性，一开始我们总是各执己见，可是，在陈秀老师的带领下，我们认真地听取他人意见，齐心协力地克服了一个又一个困难，感谢福民小学为我们提供了这样一个学习和进步的机会。

未来，我们将继续带领学生行走在人工智能校本课程的探索和实践道路上，完善课程内容，认真参与课题实验，带领学生参与各种展示活动，为学生探索科技搭建更完美的平台，培养人工智能时代的信息技术精英。

参考文献：

[1]中国STEM教育白皮书.中国教育科学研究院，2017，6，20.

[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素养的小学机器人创客课程实践研究[J].中国教育信息化，2018，1.

第6篇:人工智能论文3000字

《电脑人工智能日趋成熟》

电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。

现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。

舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。

一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。

舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。

人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”

舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。

舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。

舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?

讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。

一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。

换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”

微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。

舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。

从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。

显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”

在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。

舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。

目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。

日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。

除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。

舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。

第7篇:人工智能论文3000字

摘要：时代是不断发展的，对于电气信息类专业的学生来说，社会岗位在综合素质和专业能力方面提出了对学生诸多新的要求。因此为了促进学生能够在毕业之后获得良好的发展，在电气信息类专业教育教学中，教师要对原有课程教育模式和课程教育手段进行有效的改革以及创新，从而促进学生专业能力的提高。为了使学生更加积极地进行知识内容的学习，教师要在电气信息类专业教育教学中充分的发挥人工智能的优势，提高课堂教学的效果。

关键词：人工智能;电气信息类;教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能(ArtificialIntelligence，缩写为AI)亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligentagent)的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰•麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯•卡普兰(AndreasKaplan)和迈克尔•海恩莱因(MichaelHaenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用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。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时代发展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业•2•本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

(一)转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

(二)升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

(三)引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

(四)利用人工智能技术进行辅助性的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

(五)在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

五、结束语

在电气信息专业教学课程中，开展人工智能技术的教学方法是非常重要的，教师要加强对这一问题的重视程度，充分的发挥人工智能技术的优势。在原有课程育人目标的基础上，制定信息化人才培养目标，并且对原有课程教育体系进行不断的完善和优化，从而使得电气信息类专业教学课堂和教学效果能够在人工智能的运用下得到有效的改善，促进学生专业素质的提高。

参考文献：

[1]周利.人工智能与中国高校教育的冲击和应对对策[J].教育现代化,2019(9):185-186.

[2]黄天元.人工智能时代的高等教育与变革分析[J].复旦教育论坛,2019(4):18-22.

[3]杨洋.人工智能技术的发展及其在教学中的运用[J].软件导刊,2018(10):86-88.

[4]潘克明.利用人工智能技术推进信息技术与教育教学的融合创新[J].教育信息技术,2018(2):13-15.

第8篇:人工智能论文3000字

摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。

关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：CN61-1487-（2020）01-0154-03

产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的政治经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。

该书更为重要的贡献在于讨论了人工智能技术对于社会生产方式的挑战和变革作用。书中提出：“人工智能的替代效应是建立在对人类劳动数据化和逻辑化的基础上的，探索自在自然的创造性劳动是不可数据化和逻辑化的。因此，人工智能只能围绕既有的对象进行重复性生产，替代重复性劳动;而人类则能够探索自在自然，从而摸索新技术、建构新对象，进行创造性劳动。也就是说，机器所不能替代的人类劳动的‘硬核’是探索自在自然的劳动，是创造对象和掌握技术的‘创造性劳动’。”[1]25作者将马克思的“劳动”概念区分为“重复性劳动”和“创造性劳动”，进而指出人工智能是对机器大工业的否定，它将替代人类劳动中可以重复、可以数据化的部分，但创造性劳动是人类劳动的本质，是人工智能所不能替代的。

作者提出：“人工智能可以在将重复性劳动数据化的基础上，对人类劳动进行模仿，从而取代任何形式的重复性劳动。但人工智能却不能取代人类的创造性劳动，创造性劳动是通过探索自在自然，经过反复的摸索与实验、征服反常和偶然、掌握技术、创造对象、实现对象从无到有的过程的劳动，这是一种原生性的劳动。”[1]27作者认为，创造性劳动是对马克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人类的现有认知能力之外，却以反常和失败等形式向人类显现其自身。然而，在认知实践当中，机器学习已经可以帮助人类探索认知能力之外的“自然”，当然这种“自然”并不以反常或失败的形式存在。作者也指出：“尤其是在大数据和云计算的背景之下，机器学习的速度远超人类的认知极限，甚至可能在数据中找到人尚未发现的方法和规则。”[1]35因此，在认知劳动方面，我们可以在作者的概念框架下进一步区分出人工智能对人类“创造性劳动”的辅助作用，具体表现为三个方面：人工智能提高科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。

一、人工智能能够提升科学知识生产效率

机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做Iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。

二、人工智能擅于提取和传递默会知识

波兰尼（MichaelPolyani）提出了默会知识（tacitknowledge）的概念，以区别于可以明述的知识（explicitknowledge），明述知识是用语言文字来表达的知识，如科学知识，默会知识则是我们知道但通常不加言述或者不能充分言述的知识[2]。默会知识具有以下几个特点：难以用语言文字描述，不易传播、记录和积累;获取默会知识主要依靠亲身体验;默会知识呈分布式存在，难以整合。这些特点导致我们很难有效运用默会知识，而机器学习的大规模运用使得人工智能系统非常擅于处理默会知识。作者敏锐地意识到了这一特点——“以往我们所说的‘默会知识’、手工技艺技巧，以及复杂程度远超人类认知能力之外的一些潜在规则，也都不再是一个个‘黑箱’，机器可以基于将人类劳动的过程还原成物理量和数据，再通过机器学习找到其内在的规律，从而取代人类劳动。”[1]56

在当前人类社会所有已经产生的信息中，文字只占极少的比例，大量的信息以图片和视频方式呈现，其中蕴含了大量需要通过亲身体验才能获取的默会知识。如果有办法将事物状态用图片或视频记录下来，就有可能使用机器学习从中萃取出知识。很多电影公司已经使用人工智能系统观看大量人类历史上的影视作品，从而归纳提取出经典桥段，创作出新的配乐、台词和预告片以供人类借鉴。更为重要的是，由人工智能系统获取的默会知识是以神经网络参数集的形式存在的，这对人类而言仍然不可描述，也难以在人类之间传递，但却非常易于在人工智能系统间传播。例如，一台掌握驾驶技能的自动驾驶汽车只要将参数集分享出来就可以快速让所有汽车学会这项技能，而且可以实现机器间的协同行动。

    三、人工智能可以产生某种机器知识

如果说默会知识还是“可意会而不可言传”的知识，那么AlphaGoZero在围棋上的表现已经表明人工智能系统产生了某种既无法“意会”也无法“言传”的机器知识。AlphaGoZero在没有人类以往的经验或指导、不提供基本规则以外的任何领域知识的情况下，就使用机器学习在短时间内探索了大量人类从未尝试过的走法。机器发现的知识不仅完全超出了人类的经验，也超出了人类的理性，成为人类几乎无法理解的知识。由此，产生了讨论某种“机器认识论”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：机器学习对事物间隐蔽的相关性的发现和掌握已经远超人类，因此机器知识更多的是一种相关性知识。[3]321董春雨教授在《机器认识论何以可能？》一文中也指出：“人类必须正视机器在其擅长的领域，通过特殊的认识方式所获得和积累的知识。”[4]

机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。

相较之下，机器知识可以被刻画为数据在时空中的关系，这些关系表现为某种模式，对模式的识别就是认知，识别出来的模式就是知识，用模式去预测就是知识的应用。这些数据在时空中的关系只在少数情况下才能用数学工具进行表达，而多数情况下知识表现为数据间的相关性的集合，这些相关性只有一小部分可以被人类感知和理解。这源于人类感受能力的局限性：人类只能感受部分外界信息，人类的感官经验局限在三维的物理空间和一维的时间。因此，当数据无法被感知，它们之间的关系又无法用数学工具表达时，这些数据间的关系就超出了人类的理解能力之外而属于机器知识。当前机器学习的主流形式——人工神经网络的最大特点就是发现并记忆数据中的相关性，例如在看了很多汽车图片后会发现汽车都有四个轮胎，人类对图片这类直观的数据间的相关性也能发现并记忆一部分，这就是默会知识。但当数据量很大且不直观时，例如股票市场的数据或者核电站的内部数据，人类就无法应对了。而随着人工神经网络层级和数量的增加，人工智能系统能够处理大规模的复杂数据，这就是机器知识。机器知识当前的主要表现形式类似于AlphaGoZero中的神经网络的全部参数。

概言之，科学知识和默会知识多是基于信息的因果性知识，而机器知识多是基于数据的相关性知识。此外，科学知识是易于记录、易于陈述、易于传递的;默会知识是难以记录、难以陈述、可传递的;机器知识则是可记录、不可陈述、易于在机器间传递的。

四、人工智能发展的局限性

当然，基于人工神经网络的机器学习仍有两个核心的局限性导致人工智能系统还不足以承担创造性劳动。第一个局限是，人工神经网络需要依赖特定领域的先验知识，也就是需要特定场景下的训练，这是因为人工神经网络的学习本质上是对相关性的记忆，人工神经网络将训练数据中相关性最高的因素作为判断标准。这个问题在自动驾驶汽车中表现的非常突出，鉴于道路交通情境的复杂性和交通标示的多样性，自动驾驶系统难以避免很多交通事故。第二个局限是，人工神经网络无法解释产生某个结果的原因，这种不可解释性在许多涉及安全和公共政策的领域显现的比较突出，例如在智能医疗中，人工神经网络在影像识别和辅助诊断中都对其结果缺乏医学上的解释性，都需要专业医生的复核。

基于人工神经网络的人工智能系统在记忆和识别这两个基础智能方面超越了人类，但在推理、想象等高级智能方面还相差较远。与人类相比，人工智能无法承担创造性劳动的原因还不止于以上的局限性，还包括：人工智能没有常识和物理世界的模型;人工智能没有自主和自发的通用语言能力;人工智能没有想象力，需要大量常识、反事实假设和推理能力;最重要的是人工智能没有自我意识。自我意识的缺乏导致能够产生机器知识的人工智能系统仍然无法被视为认知主体，其知识的“创造性劳动”是一种无意识认识活动。

五、结语

人工智能系统在提升科学知识生产效率、处理默会知识以及产生机器知识方面的优势，使得我们在创造性劳动中很难将其排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。脑机接口（brain-computerinterface）是当前一个重要的人机协作研究方向，而其中最激进的方式是马斯克提出的Neuralink，即通过柔性电极对接在人脑的神经网络上，Neuralink要解决的是人类的信号输入与输出，但其问题在于人类的高级思维（如逻辑推理或描述场景）必须依赖语言，而目前基于人工神经网络的机器学习能力主要是对环境的识别能力，还远没有达到语言和逻辑推理，但人类智能通过语言进行沟通。这背后就隐含了人类的科学知识与人工智能系统的机器知识之间的不可通约，以上例子也表明基于人机协作的创造性劳动还有很大的技术障碍需要克服。

参考文献：

[1]崔政.科学技术知识的政治经济学研究[M].石家庄：河北人民出版社，2019.

[2]郁振华.当代英美认识论的困境及出路——基于默会知识维度[J].中国社会科学，2018（7）.

[3]GregoryWheeler.Machineepistemologyandbigdata[A].inMcIntyre，Lee，andAlexRosenberg，eds.TheRoutledgeCompaniontoPhilosophyofSocialScience[C].Taylor&Francis，2016.

[4]董春雨，薛永红.机器认识论何以可能？[J].自然辩证法研究，2019（8）.

第9篇:人工智能论文3000字

《电脑人工智能日趋成熟》

电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。

现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。

舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。

一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。

舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。

人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”

舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。

舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。

舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?

讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。

一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。

换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”

微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。

舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。

从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。

显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”

在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。

舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。

目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。

日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。

除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。

舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。

第10篇:人工智能论文3000字

【摘要】随着现代信息技术的飞速发展，我们迎来了伟大的人工智能时代。人工智能的伟大在于给各行各业都带来了巨大的冲击，对会计行业而言，运用了越來越多的人工智能技术，科技的进步，使人工智能不仅正逐步取代部分会计人员的一些低技能的低端工作，它还可以完成人类大部分的工作。本文将从了解人工智能出发，结合人工智能时代下会计行业的发展变化分析人工智能给会计行业带来的诸多机遇与挑战。

【关键词】人工智能会计发展机遇和挑战

一、人工智能概述

（一）人工智能的发展

1950年，艾伦，麦席森，图灵发表了一篇划时代之作《制作机器会思考吗？》里面提出了测试机器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。约翰，麦卡锡在1956年的达特茅斯学术会议上，第一次提出人工智能（ArtificialIntelligence，AI）。1997年，IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，这是我国首个面向2030年的人工智能技术的战略发展蓝图，也表现出我国对发展人工智能技术的重视与支持，同时，人工智能人选“2017年度中国媒体十大流行语”。

人工智能是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。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，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

（二）人工智能的意义

人工智能的出现代表我国经济正在快速的发展，科技水平不断的提高，同时人工智能也慢慢的融入并改变着我们的生活，推动时代的发展。人工智能现在正朝着教育、金融、服务、医疗、信贷等诸多领域发展，比如经济领域、空间技术、主动控制、计算机规划和制作，其首要运用领域是制作主动化工厂、医疗、物流和家庭效能;在商业领域中，无人驾驶轿车在机器人工作中占有智能轿车技术的主导地位;在金融领域，有了人工智能的监督和把关，那些企图利用系统或其他漏洞进行金融犯罪的不法之徒将无处藏身：那么，人工智能对会计行业的发展又有那些意义呢？

二、人工智能时代下会计的发展变化

人工智能在会计、审计、税务等行业的广泛运用，使得传统、简单、重复性的基础会计工作岗位将面临被智能化取代，人工智能已成为促进会计行业转型发展的重要推手。近三年来，德勤、普华永道、安永、毕马威4大国际会计师事务所通过利用财务机器人进行会计、审计等工作，使得数据的准确性、工作效率、管理决策水平等明显提升，由此可见，人工智能早已潜移默化的影响到了会计工作的方方面面。

（一）会计工作效率提高了。人工智能技术与财务管理系统的对接，实现了系统自动识别票据、生成会计记账凭证、记录明细账户以及生成总账和各类报表。作业过程中系统按时间顺序记录每笔业务，对每一笔账务进行核实和验证。财务机器人还实现了信息的语音、扫描录入，财务软件可自动生成证、帐、表，这将更加高效准确地完成基础会计核算工作，提高此项工作的效率，会计人员因此节省了大量用于基础核算工作的时间，从而能将更多的精力投入在企业内部管理型的工作上，同时又提高了管理工作的效率。

（二）会计信息质量提高了。受自身能力、专业素质以及外部环境等因素的影响，会计信息数据的滞后性和人为失误在所难免。人工智能将会计模型和方法程序化，它既减少了人为失误又极大地提升了数据处理能力，工作重心逐渐转向数据的挖掘、分析等重要环节和高附加值工作中，同时，会计档案由纸质变成电子档案更便于信息系统的管理、流程化的管理和监控，避免了人工作业的失误以及造假的可能，数据信息和记录的真实性和精准度得到保证。

（三）会计职能重心转移了。人工智能虽然可以替人做一些简单、繁冗、重复性的基础会计工作，但并不能完全替代会计人员，随着人工智能与会计信息系统的不断结合，从事简单记账工作的初级会计人员将会越来越少，而中高级会计人员将会集中于行业中涉及分析、预测和统筹的领域。因而会计职能的重心将向预测、决策、规划、控制、评价等目前人工智能无法取代的管理会计的职能转移。

（四）会计人员从业压力加大了。随着人工智能被引入到会计行业中，一方面，简单的会计核算工作将被智能化财务软件逐步替代，普通核算类型工作的岗位势必减少，基层会计人员面临失业的压力：另一方面，由于财务软件能够高效完成基础财务工作，企业更需要财会人员发挥管理会计的职能，会计从业人员需要将工作重心转移到决策分析和经营管理上，使其有从财务会计到管理会计转型的压力。

三、认清挑战，抓住机遇

人工智能的发展与应用是社会经济发展过程中的必然产物，它的到来就像一把双刃剑，虽然可以对会计行业整体工作效率与工作方式带来提升，但是人工智是不能完全代替会计人员的工作的。比如，智能化的设备无法完全替代充满人情味的服务。李开复也指出，社交能力强、应变能力强、协商能力强的人，永远不会被人工智能取代。人类的感情，想象、创造等特质也是人工智能所无法企及的。所以，对于会计从业人员而言，人工智能只是一种行业对于自身的探索以及进步，顺应这种变化，会计人员应当认清挑战，抓住机遇。

一方面，会计从业人员应调整好心态，快速适应行业的变革，重新找回自己的价值。努力提升自己的专业分析能力和管理能力，成为人工智能代替不了的高级会计工作者。比如：财务战略制定，纳税筹划，风险控制，合理避税、财务分析等。同时，向复合型人才发展。正如任正非所说，称职的CFO应随时可以接任CEO。会计人员应当开阔眼界，放大格局，不能只着眼于本职工作，还应该了解工作其他岗位的工作内容，比如销售类、生产类等部门的业务，提高自己的企业价值以及行业地位，做一名复合型人才。

另一方面，人工智能技术在财会领域的突破离不开懂会计知识的专业人员的配合，财务人员要努力学习新技能，加强计算机、信息技术的知识储备，协助人工智能会计信息系统的研发，担当人工智能会计系统的设计者和监督者。

参考文献：

[1]闰钰.企业人工智能时代下对会计行业的思考[J].商场现代化.2018（1Z）

[2]杨秀琴.浅议人工智能时代财务会计与管理会计的融合发展趋势[J].现代商业.2018（18）

[3]李牧阳，沈舒航.AI运用给会计行业带来的问题和思考[J]，中国管理信息化.2019（42）

本文来源：https://www.stokuaidi.com/mianfeilunwen/199713.html上一篇：谈文化自信1500字论文文化自信论文2000字【三篇】下一篇：大学军事理论论文(通用4篇)

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人工智能简介1000字

什么是人工智能(AI)？-中国|IBM

人工智能利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力。

什么是人工智能？

虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的论文 中给出了以下定义：“这是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。它与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但AI不必局限于生物可观察的方法”。

然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年发表的开创性工作：“

计算机械和智能

”(PDF，89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被誉为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？”由此出发，他提出了著名的“图灵测试”，由人类审查员尝试区分计算机和人类的文本响应。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。

StuartRussell和PeterNorvig随后发表了“

人工智能：现代方法

”（链接位于IBM外部），成为AI研究的主要教科书之一。在该书中，他们探讨了AI的四个潜在目标或定义，按照理性以及思维与行动将AI与计算机系统区分开来：

人类方法：

理想方法：

艾伦·图灵的定义可归入“像人类一样行动的系统”类别。

以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。

目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如

Gartner的炒作周期

（链接位于IBM外部）中所指出的，包括自动驾驶汽车和个人助理在内的产品创新遵循：“创新的典型发展进程，从超高热情到幻想破灭期，最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用”。正如LexFridman在其2019年的

MIT讲座

（链接位于IBM外部）中所指出的那样，我们正处于泡沫式期望的颠峰，逐渐接近幻灭槽。

随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭槽初见端倪。要了解有关IBM在

AI伦理道德

对话中的立场的更多信息，请

在此

阅读详细内容。

人工智能的类型-弱AI与强AI

弱AI也称为狭义的AI或人工狭义智能(ANI)，是经过训练的AI，专注于执行特定任务。弱AI推动了目前我们周围的大部分AI。“范围窄”可能是此类AI更准确的描述符，因为它其实并不弱，支持一些非常强大的应用，如Apple的Siri、Amazon的Alexa以及IBMWatson和自主车辆。

强AI由人工常规智能(AGI)和人工超级智能(ASI)组成。人工常规智能(AGI)是AI的一种理论形式，机器拥有与人类等同的智能；它具有自我意识，能够解决问题、学习和规划未来。人工超级智能(ASI)也称为超级智能，将超越人类大脑的智力和能力。虽然强AI仍完全处于理论阶段，还没有实际应用的例子，但这并不意味着AI研究人员不在探索它的发展。ASI的最佳例子可能来自科幻小说，如HAL、超人以及《

2001太空漫游

》电影中的无赖电脑助手。

深度学习与机器学习

由于深度学习和机器学习这两个术语往往可互换使用，因此必须注两者之间的细微差别。如上所述，深度学习和机器学习都是人工智能的子领域，深度学习实际上是机器学习的一个子领域。

深度学习实际上由神经网络组成。深度学习中的“深度”是指由三层以上组成的神经网络（包括输入和输出）可被视为深度学习算法。这通常如下图表示：

深度学习和机器学习的不同之处在于每个算法如何学习。深度学习可以自动执行过程中的大部分特征提取，消除某些必需的人工干预，并能够使用更大的数据集。可将深度学习视为“可扩展的机器学习”，正如LexFridman在同一MIT讲座中所指出的那样。常规的机器学习，或叫做"非深度"机器学习，更依赖于人工干预进行学习。人类专家确定特征的层次结构，以了解数据输入之间的差异，通常需要更多结构化数据以用于学习。

"深度"机器学习则可以利用标签化的数据集，也称为监督式学习，以确定算法，但不一定必须使用标签化的数据集。它可以原始格式（例如文本、图像）采集非结构化数据，并且可以自动确定区分不同类别数据的特征的层次结构。与机器学习不同，它不需要人工干预数据的处理，使我们能够以更有趣的方式扩展机器学习。

人工智能应用

目前，AI系统存在大量的现实应用。下面是一些最常见的示例：

语音识别：

也称为自动语音识别(ASR)、计算机语音识别或语音到文本，能够使用自然语言处理(NLP)，将人类语音处理为书面格式。许多移动设备将语音识别结合到系统中以进行语音搜索，例如：Siri，或提供有关文本的更多辅助功能。

客户服务：

在线聊天机器人正逐步取代客户互动中的人工客服。他们回答各种主题的常见问题(FAQ)，例如送货，或为用户提供个性化建议，交叉销售产品，提供用户尺寸建议，改变了我们对网站和社交媒体中客户互动的看法。示例包括具有虚拟客服的电子商务站点上的聊天机器人、消息传递应用（例如Slack和FacebookMessenger）以及虚拟助理和语音助手通常执行的任务。

计算机视觉：

该AI技术使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他可视输入中获取有意义的信息，并基于这些输入采取行动。这种提供建议的能力将其与图像识别任务区分开来。计算机视觉由卷积神经网络提供支持，应用在社交媒体的照片标记、医疗保健中的放射成像以及汽车工业中的自动驾驶汽车等领域。

推荐引擎：

AI算法使用过去的消费行为数据，帮助发现可用于制定更有效的交叉销售策略的数据趋势。这用于在在线零售商的结帐流程中向客户提供相关的附加建议。

自动股票交易：

旨在用于优化股票投资组合，AI驱动的高频交易平台每天可产生成千上万个甚至数以百万计的交易，无需人工干预。

人工智能的发展历史：大事记

“一台会思考的机器”这一构想最早可以追溯到古希腊时期。而自从电子计算技术问世以来（相对于本文中讨论的某些主题而言），人工智能进化过程中的重要事件和里程碑包括以下内容：

1950：

艾伦·图灵发表了论文“

计算机械和智能

”。图灵因为在二战期间破译纳粹德国的ENIGMA码而闻名于世。在这篇论文中，他提出了问题“机器是否可以思考？”并进行回答，推出了图灵测试，用于确定计算机是否能证明具有与人类相同的智能（或相同智能的结果）。自此之后，人们就图灵测试的价值一直争论不休。

1956：

JohnMcCarthy在达特茅斯学院举办的首届AI会议上创造了“人工智能”一词。（McCarthy继续发明了Lisp语言。）同年晚些时候，AllenNewell、J.C.Shaw和HerbertSimon创建了LogicTheorist，这是有史以来第一个运行的AI软件程序。

1967：

FrankRosenblatt构建了Mark1Perceptron，这是第一台基于神经网络的计算机，它可以通过试错法不断学习。就在一年后，MarvinMinsky和SeymourPapert出版了一本名为《

感知器

》的书，这本书既成为神经网络领域的标志性作品，同时至少在一段时间内，成为反对未来神经网络研究项目的论据。

1980年代：

使用反向传播算法训练自己的神经网络在AI应用中广泛使用。

1997：

IBM的深蓝计算机在国际象棋比赛（和复赛）中击败国际象棋世界冠军GarryKasparov。

2011：

IBMWatson在《

危险边缘！

》节目中战胜冠军KenJennings和BradRutter。

2015：

百度的Minwa超级计算机使用一种称为卷积神经网络的特殊深度神经网络来识别图像并进行分类，其准确率高于一般的人类。

2016：

由深度神经网络支持的DeepMind的AlphaGo程序在五轮比赛中击败了围棋世界冠军LeeSodol。考虑到随着游戏的进行，可能的走法非常之多，这一胜利具有重要意义（仅走了四步之后走法就超过14.5万亿种！）。后来，谷歌以四亿美元的报价收购了DeepMind。

人工智能和IBMCloud

在为企业

推进AI驱动技术

方面，IBM一直是领导者，它已率先为多种行业开创了

机器学习系统的未来

。立足于数十年的AI研究成果、多年来与各种规模企业合作积累的经验，以及从30000多次IBMWatson参与中汲取的知识，IBM

为成功部署人工智能搭建了AI之梯

：

收集：

简化数据收集和可访问性。

整理

：创建面向业务的分析基础。

分析

：构建可扩展而且值得信赖的AI驱动的系统。

融入：

在整个业务框架中集成和优化系统。

现代化：

将AI应用和系统引入云。

IBMWatson

为企业提供彻底改造业务系统和工作流程所需的AI工具，同时显著提高自动化水平和效率。有关IBM如何帮助您完成AI之旅的更多信息，请浏览IBM产品服务组合：

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。对人工智能的认识作文1000字-作文吧

时代不断发展，越来越多的信息和工作量需要处理，也促使人工智能成为了大势所趋。人工智能的出现最根本的原因就是人类的需求，它不断地被应用在各大领域。

人们也是不断的思考与表达对人工智能的期望。这里不得不提一些大火的科技影片。《终结者》《星际迷航》《机械公敌》等影片中有人类对人工智能的设想。比如《机械公敌》中人工智能机器人被塑造成了一种会威胁人类的危险物。公元2035年的机器人具备了自我进化能力并有了自我感知，随之而来的必然是一场制造者和被制造者之间的战争。而在现实生活中，人工智能不仅仅是机器人形式存在，更多会被应用于人类生活质量的提高及工作环境的改善。

AI是人工智能的英文简称，越来越多产品推出A工特色”。手机在当今已经变得越来越“智能”，拍照可以AI识别”，讲话可以“AI识别“等；家中的电视，者箱都已可以“听懂”人类的指令；汽车变成无人驾驶”让人们心生好奇与疑惑；动画片的形象越来越生动。这一项项应用案例都体现了人工智能的目的：让机器有人的智能。人类自衣食任行等基本生活方式丰富化发展。

人工智能对生活的影响是显而易见的。逐渐代替行业工作者的工作，尤其是工厂流水线职位等，如物流行业的快递机器人。物流快递的工作量在信息化时代直线上升，无疑要增加选购人员，可机器人与云仓库的有机结合，大大减少了对工人的需求而且提高了工作效率，快递机器人可24小时工作。与网络购物相关联的便是网络支付安全。网络中账号都有自己的密码数字容码是最容易破解的，而人工智能领域图家识

作文https://Www.ZuoWEn8.Com/

别和算加视觉等技术，提供了面识别、指纹识别，虹膜识别等保密方式，使人们生活中的密秘、隐私。以及人身财产安全能够得到更多的保障。还有一方面的变化是我们学生可以切身体验到的——提高了学习和工作生活效率。过去，学生需要用笔记本手写一个个重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用云课堂APP，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而且教师也能接在软件上签到，更有效拳的监督学生的出勤和听课效率等。

人工智能的到来，不可否认为人类的生产生活带来了巨大的便利，可说到底人工智能也不是人类，不能像人类一样，人类会有工作出错的时候，人工智能也不例坏外，一旦某些程序出现差错，可能造成的后果不堪设想。比如knightscope制途的一款商场保安机器人在购物中心懂到并打伤一个男孩；美国一名女子被自动驾驶的汽车撞伤后不治身亡……由此可见，人工智能的存在有一定的风险，某些方面有时候是不能完全替代人类准确执行。而且也正因机器人为人类工作，某些岗位完全被代替，导致了许多人失业，社会的不安定因素也被放大。

正确认识人工智能的好处有许多，可以推动科技的发展，更高效率的工作，更便利的生活。但错误的认识，也是有许多的不处如阻碍科技的发展，智能产物将受到打击，人类在关于这方面的发展可能停滞不前。人工智能决今不断进入与改变人们的生活，或许“日久见机心”，在人工智能彻底暴露出严重至不可挽回的问题时，我们要做的就只有不断完善功能，让其更好地为人类做贡献发挥出它相身的作用，让人工智能永远利大于弊。

人工智能（计算机科学的一个分支）_百度百科

人工智能（ArtificialIntelligence），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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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。

[1]

2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

[2]

2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《

新一代人工智能伦理规范

》发布。

中文名

人工智能

外文名

ArtificialIntelligence

简    称

AI

提出时间

1956年

提出地点

DARTMOUTH学会

人工智能机器人

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

（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、

思维

（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））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。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究

课题

。

人工智能在

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。

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。”而另一个

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。”这些说法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。

人工智能是

计算机学科

的一个分支，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）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、

纳米科学

、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

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。人工智能将涉及到计算机科学、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，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。

[3]

具有人工智能的机器人

例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今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，因此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具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

这是智能化研究者梦寐以求的东西。

2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。

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。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。

从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的

交叉

和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，

火车

，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个

神经细胞

组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEPBLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。

2019年3月4日,十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，大会发言人张业遂表示，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划

[4]

。

《

深度学习平台发展报告(2022)

》认为，伴随技术、产业、政策等各方环境成熟，人工智能已经跨过技术理论积累和工具平台构建的发力储备期，开始步入以规模应用与价值释放为目标的产业赋能黄金十年。

[13]

实际应用

学科范畴

人工智能是一门边缘学科，属于

自然科学

和社会科学的交叉。

涉及学科

研究范畴

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

意识和人工智能

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的

机器

；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。

人工智能

研究方法

如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从

心理

或

神经

方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于

航空工程

一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如

逻辑

或

优化

）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？

智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETICINTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。

大脑模拟

20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，

信息理论

及

控制论

之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W.GREYWALTER的TURTLES和JOHNSHOPKINSBEAST。这些研究者还经常在

普林斯顿大学

和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议.直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。

符号处理

当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在

卡内基梅隆大学

，

斯坦福大学

和

麻省理工学院

，而各自有独立的研究风格。JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33]60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于

控制论

或神经网络的方法则置于次要。[34]60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造

强人工智能

的机器，同时这也是他们的目标。

子符号法

80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。

自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如

RODNEYBROOKS

，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出

神经网络

和

联结主义

.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。

统计学法

90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。

集成方法

智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如

公司

）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如

决策论

和

经济学

（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为

混合智能系统

，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。

RODNEYBROOKS

的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

人工智能

智能模拟

人工智能

学科范畴

人工智能

涉及学科

人工智能

研究范畴

语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，

推理

，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，

人工生命

，神经网络，

复杂系统

，

遗传算法

人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

人工智能

安全问题

人工智能还在

研究

中，但有学者认为让计算机拥有

智商

是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使

机器

拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和

自发

行为。

人工智能

实现方法

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程

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。这种方法叫工程学方法（ENGINEERINGAPPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如

文字识别

、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELINGAPPROACH），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。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，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。采用后一种方法时，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。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

人工智能

与人类差距

2023年，

中国科学院自动化研究所（中科院自动化所）团队最新完成的一项研究发现，基于人工智能的神经网络和深度学习模型对幻觉轮廓“视而不见”，人类与人工智能的“角逐”在幻觉认知上“扳回一局”。

[16]

人工智能

美国

⒈MASSACHUSETTSINSTITUTEOFTECHNOLOGY

麻省理工学院

⒉STANFORDUNIVERSITY

斯坦福大学

(CA)

⒊CARNEGIEMELLONUNIVERSITY

卡内基美隆大学

(PA)

⒌UNIVERSITYOFWASHINGTON

华盛顿大学

⒎UNIVERSITYOFPENNSYLVANIA

宾夕法尼亚大学

⒏UNIVERSITYOFILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN伊利诺伊大学厄本那—香槟分校

⒐UNIVERSITYOFMARYLAND-COLLEGEPARK

马里兰大学帕克分校

⒑CORNELLUNIVERSITY康奈尔大学(NY)

⒒UNIVERSITYOFMASSACHUSETTS-AMHERST

马萨诸塞大学

AMHERST校区

⒓GEORGIAINSTITUTEOFTECHNOLOGY

佐治亚理工学院

UNIVERSITYOFMICHIGAN-ANNARBOR密西根大学-安娜堡分校

⒕UNIVERSITYOFSOUTHERNCALIFORNIA

南加州大学

⒖COLUMBIAUNIVERSITY

哥伦比亚大学

(NY)

UNIVERSITYOFCALIFORNIA-LOSANGELES

加州大学洛杉矶分校

⒘BROWNUNIVERSITY

布朗大学

(RI)

⒙YALEUNIVERSITY

耶鲁大学

(CT)

人工智能

中国

11、厦门大学人工智能研究所

12、西安交通大学智能车研究所

13、中南大学智能系统与智能软件研究所

14、西安电子科技大学智能所

15、华中科技大学图像与人工智能研究所

人工智能

人机对弈

1996年2月10～17日，GARRYKASPAROV以4：2战胜“深蓝”（DEEPBLUE）。

1997年5月3～11日，GARRYKASPAROV以2.5：3.5输于改进后的“深蓝”。

2003年2月GARRYKASPAROV3:3战平“小深”（DEEPJUNIOR）。

2003年11月GARRYKASPAROV2:2战平“X3D德国人”（X3D-FRITZ）。

人工智能

模式识别

采用$模式识别引擎，分支有2D识别引擎，3D识别引擎，驻波识别引擎以及多维识别引擎

2D识别引擎已推出指纹识别，人像识别，文字识别，图像识别，车牌识别；驻波识别引擎已推出

语音识别

人工智能

自动工程

自动驾驶（OSO系统）

印钞工厂（￥流水线）

猎鹰系统（YOD绘图）

人工智能

知识工程

以知识本身为处理对象，研究如何运用人工智能和软件技术，设计、构造和维护知识系统

专家系统

计算机视觉和图像处理

《

视读人工智能

》：机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？本书着眼于人工智能这个有史以来最为棘手的科学问题之一，集中探讨了其背后的一些主要话题。人工智能不仅仅是一个虚构的概念。人类对智能机体结构半个世纪的研究表明：机器可以打败人类最伟大的棋手，类人机器人可以走路并且能和人类进行互动。尽管早就有宣言称智能机器指日可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢？它应该像大脑一样运转？它是否需要躯体？从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃，本书图文并茂的将人工智能在过去半个世纪的发展清晰的呈现在读者面前。

《人工智能的未来》：诠释了智能的内涵，阐述了大脑工作的原理，并告诉我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再仅仅是对人类大脑的简单模仿，它们的智能在许多方面会远远超过人脑。霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因，都是由于人们并未真正了解智能的内涵和人类大脑。所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。大脑不是计算机，不会亦步亦趋、按部就班的根据输入产生输出。大脑是一个庞大的记忆系统，它储存着在某种程度上反映世界真实结构的经验，能够记忆事件的前后顺序及其相互关系，并依据记忆做出预测。形成智能、感觉、创造力以及知觉等基础的，就是大脑的记忆-预测系统……

《人工智能哲学》：人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域学者的十五篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。在这些划时代的著作中，包括有：现代计算机理论之父

艾伦·图灵

的“计算机与智能”；

美国哲学

家塞尔的“心灵，大脑与程序”；J·E·欣顿等人的“分布式表述”，以及本书编者、英国人工智能学者M·A·博登的“逃出中文屋”。

《人工智能：一种现代的方法》：本书以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。全书分为八大部分：第一部分"人工智能"，第二部分"问题求解"，第三部分"知识与推理"，第四部分"规划"，第五部分"不确定知识与推理"，第六部分"学习"，第七部分"通讯、感知与行动"，第八部分"结论"。本书既详细介绍了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。因此本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，可以作为信息领域和相关领域的高等院校本科生和研究生的教材或教学辅导书目，也可以作为相关领域的科研与工程技术人员的参考书。

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”（ARTIFICIALINTELLIGENCE）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年前出现至今，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。

人工智能

计算机时代

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

来说是场噩梦：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类智能与机器之间的联系.NORBERTWIENER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.

1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑专家"（LOGICTHEORIST）的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI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."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年，被认为是人工智能之父的JOHNMCCARTHY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.

DARTMOUTH会议后的7年中，AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义，会议中的一些思想已被重新考虑和使用了.CARNEGIEMELLON大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战：下一步需要建立能够更有效解决问题的系统，例如在"逻辑专家"中减少搜索；还有就是建立可以自我学习的系统.

1957年一个新程序，"通用解题机"（GPS）的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家"的同一个组开发的.GPS扩展了WIENER的反馈原理，可以解决很多常识问题.两年以后，IBM成立了一个AI研究组.HERBERTGELERNETER花3年时间制作了一个解几何定理的程序.

当越来越多的程序涌现时，MCCARTHY正忙于一个AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成果：LISP语言.LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"（LISTPROCESSING），它很快就为大多数AI开发者采纳.

1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署（ARPA），已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐.

人工智能

竞赛

以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。而从一个语言研究者的角度来看，要让机器与人之间自由交流那是相当困难的，甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。

人工智能

大量程序

以后几年出现了大量程序.其中一个叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"项目的一部分，包括在微型世界（例如只有有限数量的几何形体）中的研究与编程.在MIT由MARVINMINSKY领导的研究人员发现，面对小规模的对象，计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的"STUDENT"可以解决代数问题，"SIR"可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助.

70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间，专家系统被用于股市预测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能.

70年代许多新方法被用于AI开发，如MINSKY的构造理论.另外DAVIDMARR提出了机器视觉方面的新理论，例如，如何通过一副图像的阴影，形状，颜色，边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信息，可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言，于1972年提出.80年代期间，AI前进更为迅速，并更多地进入商业领域.1986年，美国AI相关软硬件销售高达4.25亿美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦，通用汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要，一些生产专家系统辅助制作软件的公司，如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误，又有另外一些专家系统被设计出来.

人工智能

日常生活

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.有了像美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发的需要，还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC（它雇了700多员工从事AI研究）这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.

其它

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的成果如今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.象TEKNOWLEDGE和INTELLICORP两家共损失超过6百万美元，大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领导者削减经费.另一个令人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车".这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的

机器人

。由于项目缺陷和成功无望，PENTAGON停止了项目的经费.

人工智能机器人

(2张)

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.人工智能技术接受检验在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣；一些面向苹果机和IBM兼容机的应用软件例如语音和文字识别已可买到；使用模糊逻辑，AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

人工智能

强弱对比

人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由

约翰·麦卡锡

（JOHNMCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTHCONFERENCE）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

强人工智能(BOTTOM-UPAI)

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：

类人的人工智能，即机器的

思考

和

推理

就像人的思维一样。

非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能(TOP-DOWNAI)

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

对强人工智能的哲学争论

“

强人工智能

”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：

“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，

计算机

本身就是有思维的。”（JSEARLEINMINDSBRAINSANDPROGRAMS.THEBEHAVIORALANDBRAINSCIENCES,VOL.3,1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU-RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。

关于强人工智能的争论不同于更广义的

一元论

和

二元论

（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对

编码

数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

也有

哲学家

持不同的观点。DANIELC.DENNETT在其著作CONSCIOUSNESSEXPLAINED里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。

有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMONBLACKBURN在其哲学入门教材THINK里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN认为这是一个主观认定的问题。

需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。

人工智能

政策措施

2019年6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行动指南。这是中国促进新一代人工智能健康发展，加强人工智能法律、伦理、社会问题研究，积极推动人工智能全球治理的一项重要成果。

[5]

人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。

人工智能

解决问题

早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用

概率

和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。

人类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化AGENT研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。

人工智能

知识表示法

ANONTOLOGYREPRESENTSKNOWLEDGEASASETOFCONCEPTSWITHINADOMAINANDTHERELATIONSHIPSBETWEENTHOSECONCEPTS.

人工智能

规划

智能AGENT必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大的行为。在传统的规划问题中，智能AGENT被假定它是世界中唯一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此

智能代理

必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。在多AGENT中，多个AGENT规划以合作和竞争的方式去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。

人工智能

学习

机械学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。对于人工智能来说，机械学习从一开始就很重要。1956年，在最初的达特茅斯夏季会议上，雷蒙德索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机械学习：一个归纳推理的机械。

人工智能

自然语言处理

人工智能

运动和控制

主条目：机器人学

人工智能

知觉

机器感知

是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。

计算机视觉

能够分析影像输入。另外还有

语音识别

、人脸辨识和物体辨识。

人工智能

社交

KISMET,一个具有表情等社交能力的机器人

情感和社交技能对于一个智能AGENT是很重要的。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的

人机互动

，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少，它本身应该有正常的情绪。

人工智能

创造力

主条目：计算机创造力

一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。

人工智能

多元智能

大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为要达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如

人工意识

或

人工大脑

。上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如

机器翻译

，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能，就像是人类一样。

人工智能

人工智能影响

（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

人工智能

应用领域

机器翻译

，

智能控制

，

专家系统

，机器人学，语言和图像理解，

遗传编程

机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译

质量

是机译系统成败的关键。中国数学家、

语言

学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要

解决

的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了

大脑

是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的

程度

是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口。

[6]

2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

入选理由：经过多年的演进，人工智能发展进入了新阶段。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。

[2]

2021年7月13日，中国互联网协会发布了《中国互联网发展报告（2021）》。《报告》显示，2020年，人工智能产业规模达到了3031亿元。

[7]

在人工智能领域，2020年人工智能产业规模保持平稳增长，产业规模达到了3031亿元，同比增长15%，增速略高于全球的平均增速。产业主要集中在北京、上海、广东、浙江等省份，我国在人工智能芯片领域、深度学习软件架构领域、中文自然语言处理领域进展显著。

[7]

2022年6月27日，在第二十四届中国科协年会闭幕式上，中国科协隆重发布10个对科学发展具有导向作用的前沿科学问题，其中包括“

如何实现可信可靠可解释人工智能技术路线和方案

[11]

”。

2022年12月

9日，最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》

。

[15]

2021年9月25日，2021中关村论坛在中关村国家自主创新示范区展示中心举行全体会议，会上，国家新一代人工智能治理专业委员会主任薛澜发布了《

新一代人工智能伦理规范

》，旨在将伦理融入人工智能全生命周期，为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引，促进人工智能健康发展。

[10]

韩国计划到2027年将人工智能技术用于军事目的，包括自行榴弹炮的无人操作和无人机的使用。

[14]

在人工智能技术“芯片-框架-模型-应用”四层结构中，百度是全球为数不多在这四层进行全栈布局的公司，从昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到

文心一言

预训练大模型，到百度搜索等应用，各个层面都有自研技术。

[17]

参考资料

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人工智能是什么人工智能发展历史介绍-太平洋IT百科

人工智能,人工智能是什么意思

人工智能(ArtificialIntelligence),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。

有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都包括在计算智能中。

在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。

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。

人工智能

人工智能(AI),是研究模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科,是用人工的方法来模仿人类所进行的智能活动。所谓“智能”,可以认为是人类脑力劳动所表现出来的能力,例如感知、理解、抽象、分析、推理、判断、决策、学习和对变化环境的适应等。因此也可以说,人工智能就是研究怎样用人工的方法实现智能的原理和制造类似于人脑智能的机器或智能系统的一门学科。

人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。

人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

来自不同学科的科学家研究人工智能的途径不尽相同。主要途径有两条:一条是以心理学家和生物学家为主体,他们认为大脑是智能活动的物质基础,因而首先要从弄清人脑的结构,即从大脑的神经元模型着手,研究大脑处理信息的过程和机制,从而解决人工智能的任务;另一条途径是以计算机专家和工程技术人员为主体,他们以从效果上达到与人的智能行为相类似为目标,以计算机软件为基础研究制造人工智能的机器或系统,利用计算机模仿人脑的思维活动。随着理论研究的深入和技术的发展,上述两个途径都取得了很大的进展。但是,由于计算机技术的发展和应用更为广泛普及,因此一般认为,人工智能是研究怎样用计算机模仿人脑的思维活动,从而解决过去需要用人的智能才能解决的问题的技术。

人工智能这个概念是20世纪50年代提出来的;80年代,人工智能在知识工程和模式识别方面取得了很大进展;90年代,人工智能已经在诸多的领域里获得广泛的应用,例如出现了各种“专家系统”。它是把各方面专家的知识存储在计算机系统中,使它具有推理的能力,从而能解决诊断、规划、调度、预报、决策等过去必须要靠专家才能解决的问题。在

电信

领域中,人工智能的应用也日益广泛,例如使计算机能“听懂”人说的话、能够自动应答、能和人进行语言交流等。人工智能已经为电信部门开发了多种新的服务。

1997年5月，

IBM

公司研制的深蓝(DeepBlue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。人工智能是什么？-知乎

1.什么是人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence）：

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。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

2.人工智能的层次结构

基础设施层：

回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。

算法层：

机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。

计算机视觉：

计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。

语音处理：

让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。

自然语言处理：

人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。

规划决策系统：

人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。

3.

人工智能应用场景

3.1.

语音处理

•语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。

–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。

–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。

–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。

–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。

•应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

•未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。

3.2.

计算机视觉

•计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。

–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。

–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。

–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。

•应用：

–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。

–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。

–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。

•未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。

3.3.

自然语言处理

•自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。

–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。

–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。

–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。

•应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。

4.

AI、机器学习、深度学习的关系

4.1.

人工智能四要素

1）

数据

如今这个时代，

无时无刻

不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。

2）

算法

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。

3）

算力

人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中

GPU

领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和

CPU

都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。

4）

场景

人工智能经典的应用场景包括：

用户画像分析

基于信用评分的风险控制

欺诈检测

智能投顾

智能审核

智能客服机器人

机器翻译

人脸识别

4.2.

三者关系简述

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、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：

源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、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，例如图像，声音和文本。人工智能（AI）常见概念简介-知乎

这几年，人工智能越来越热门，相关宣传随处可见，好像不谈谈人工智能都太落伍了，那究竟什么是人工智能呢？与之相关的“机器学习”、“自然语言理解”、“深度学习”等专业词汇都都是什么意思呢？

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本文将尝试用较为通俗的语言对这些问题和行话进行一点简单介绍，权当是加深对一些聊天话题的理解吧，欢迎朋友们共同学习。

先说什么是人工智能，饭店有点餐和传菜机器人、汽车有自动驾驶系统、手机有语音助手、那这些都是人工智能吗？真正的人工智能是什么？

人工智能（ArtificialIntelligence）

，重点应该在“智能”，既然是智能，那它应该具备判断和分析的能力，而不能只是一个自动化工具。一个驾驶系统，不管它的外在表现是一个应用软件还是一个人形设备，如果它能实时分析行驶环境和路况并作出判断，从而进行驾驶，那它就更像是人工智能，反之，如果只是按照设定好的条件去执行一些驾驶操作，那就只能算是个自动驾驶工具。

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再说得通俗点，人工智能指的是“脑子”，而不是身体，我们期待的人工智能应该是能像人一样思考并行动，尽管目前还不能完全达到这样的水平。

如果把人工智能的实现比作一场交响乐演奏，那就需要很多乐器很好地配合才能完成，机器学习、深度学习、自然语言理解、上下文感知就是人工智能交响乐的主要组成乐器，接下来我们逐一来了解这些概念。

机器学习（MachineLearning）

，从字面意思就可以大概知道这个术语的含义，古语云：“人不学，不知义”，我们期待机器具备人类一样的智慧，同样也得让它学习，所以机器学习是人工智能的前奏。

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关于人类学习，有一句古语说：“读书破万卷，下笔如有神”，那机器学习的主要方式是什么呢，就目前的情况来看，机器学习也和人差不多。当前主流的机器学习方式，专业说法叫模型训练，就是让机器从庞大的数据集中去学习规律，进而具备做出决策和行为的能力，模型训练是一个不断修正和完善的过程，很多时候需要人类干预，所以也叫监督学习。

举个例子，现在很多网站用人工智能进行色情图片鉴别，那机器怎么知道什么样的图片含有色情内容呢，最初，大多是设置一些条件，比如暴漏乳房、下体的就判断为色情，这其实算不上人工智能，只能算是一种节省人力的自动化工具，这样的自动化工具对于不漏点的色情图片（想象一下两个人侧身抱在一起后入式爱爱，背对着镜头）就无能为力了，而且对于设定条件的自动工具，误判的情况也特别严重，著名的社交网站facebook就曾经因下线这张图片而遭非议。

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那人工智能是怎么训练色情图片鉴别模型的呢？目前的做法是将大量的图片进行标注，然后让机器去学习这些图片，在人工干预的情况下完成模型训练，从而在遇到新的图片时就可以根据模型给出一个是不是色情图片的几率数据。

深度学习（DeepLearning）

，是机器学习的一个分支，它是参考人类大脑的神经元之间传递、处理信息的模式来实现机器学习的方法，通过多层人工神经网络层层递进抽象出处理问题的模型。

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拿人脸识别来说，世界上没有完全一样的两张脸，那计算机怎么能识别呢？人工神经网络的做法大体上来说就是第一层神经网络先获取到人脸图片的像素分布，第二层人工神经网络再学习到哪些像素是组成人类轮廓的，第三层再抽象出一些其他脸部特征……直到最后能抽象出一张特定面孔的特征模型。值得一提的是，多次战胜世界围棋冠军的alphago,其核心技术就是深度学习。

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）

，就是让计算机理解人类语言。计算机世界的一切，在底层都是通过二进制数字“0”和“1”来表示的（比如“Loong精选”，在计算机里面就是“01101100011011110110111101101110011001111111100101111101001000000001001”）。

过去人类为了方便和计算机沟通，创造了计算机程序语言，但是人工智能要求计算机能具备人类智慧，那就得想办法让计算机理解人类语言，比如你对着苹果手机的siri说一句“打开好玩又长知识的Loong精选博客”，它得首先能听懂你的要求，然后才会打开浏览器，输入Loong精选博客的网址“ｈｔｔｐ://nicelife．me“。目前来说，自然语言处理也处于探索完善阶段，所以我们看到的不管是苹果的siri、亚马逊的alexa、三星的bixby还是谷歌助手都还是比较笨的。

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上下文感知（ContextAwareness）

，人工智能和人类一样，你给它的信息越多，它就越聪明，上下文感知就是给计算机更多的关联信息并让它把这些信息统筹起来，以便让他更好地工作。比如一个人工智能助手，只是告诉它帮你订一份午餐，结果可能不会让你很满意，如果让它知道你的位置、喜欢的餐厅、喜欢的口味、饭后是否要驾车等信息，那这个人工智能助手就可能在综合这些信息后帮你订一份满意的午餐。

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人工智能（AI）经历了几十年的发展，是一个不断探索和完善的过程，期间经历过很多曲折，也产生了像“深蓝“、”alphago“这样的成果，得益于云计算、大数据等技术的出现和发展，给机器学习（ML）提供了计算能力和数据处理方面的基础支撑，人工智能在我们生活中的应用将会越来越普遍，继上篇《

请先看这几部电影，咱再来聊人工智能

》，Loong精选希望和朋友们一起对人工智能有个初步的认知，一起交流学习！

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，好玩又长知识，总有你喜欢的！人工智能发展史简述-知乎

来源：维基百科

原文地址：

http://zh.wikipedia.org/wiki/人工智能的历史

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人工智能的历史

人工智能的历史源远流长。

在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以制作人造人，并为其赋予智能或意识。

现代意义上的AI始于古典哲学家用机械符号处理的观点解释人类思考过程的尝试。

20世纪40年代基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。

1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上正式确立了人工智能的研究领域。

会议的参加者在接下来的数十年间是AI研究的领军人物。

他们中有许多人预言，经过一代人的努力，与人类具有同等智能水平的机器将会出现。同时，上千万美元被投入到AI研究中，以期实现这一目标。

最终研究人员发现自己大大低估了这一工程的难度。由于JamesLighthill爵士的批评和国会方面的压力，美国和英国政府于1973年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款。

七年之后受到日本政府研究规划的刺激，美国政府和企业再次在AI领域投入数十亿研究经费，但这些投资者在80年代末重新撤回了投资。AI研究领域诸如此类的高潮和低谷不断交替出现；至今仍有人对AI的前景作出异常乐观的预测。

尽管在政府官僚和风投资本家那里经历了大起大落，AI领域仍在取得进展。某些在20世纪70年代被认为不可能解决的问题今天已经获得了圆满解决并已成功应用在商业产品上。

与第一代AI研究人员的乐观估计不同，具有与人类同等智能水平的机器至今仍未出现。图灵在1950年发表的一篇催生现代智能机器研究的著名论文中称，“我们只能看到眼前的一小段距离……但是，我们可以看到仍有许多工作要做”。

目录

1先驱

1.1神话，幻想和预言中的AI

1.2自动人偶

1.3形式推理

1.4计算机科学

2人工智能的诞生：1943–1956

2.1控制论与早期神经网络

2.2游戏AI

2.3图灵测试

2.4符号推理与“逻辑理论家”程序

2.51956年达特茅斯会议：AI的诞生

3黄金年代：1956–1974

3.1研究工作

3.1.1搜索式推理

3.1.2自然语言

3.1.3微世界

3.2乐观思潮

3.3经费

4第一次AI低谷：1974–1980

4.1问题

4.2停止拨款

4.3来自大学的批评

4.4感知器与联结主义遭到冷落

4.5“简约派（theneats）”：逻辑，Prolog语言和专家系统

4.6“芜杂派（thescruffies）”：框架和脚本

5繁荣：1980–1987

5.1专家系统获得赏识

5.2知识革命

5.3重获拨款：第五代工程

5.4联结主义的重生

6第二次AI低谷：1987–1993

6.1AI之冬

6.2躯体的重要性：NouvelleAI与嵌入式推理

7AI：1993–现在

7.1里程碑和摩尔定律

7.2智能代理

7.3“简约派”的胜利

7.4幕后的AI

7.5HAL9000在哪里?

先驱

McCorduck写道：“某种形式上的人工智能是一个遍布于西方知识分子历史的观点，是一个急需被实现的梦想，”先民对人工智能的追求表现在诸多神话，传说，故事，预言以及制作机器人偶（automaton）的实践之中。

神话，幻想和预言中的AI

希腊神话中已经出现了机械人和人造人,如赫淮斯托斯的黄金机器人和皮格马利翁的伽拉忒亚。中世纪出现了使用巫术或炼金术将意识赋予无生命物质的传说,如贾比尔的Takwin,帕拉塞尔苏斯的何蒙库鲁兹和JudahLoew的魔像。19世纪的幻想小说中出现了人造人和会思考的机器之类题材，例如玛丽·雪莱的《弗兰肯斯坦》和卡雷尔·恰佩克的《罗素姆的万能机器人》。SamuelButler的《机器中的达尔文（Darwinamongthe

Machines）》一文（1863）探讨了机器通过自然选择进化出智能的可能性。至今人工智能仍然是科幻小说的重要元素。

自动人偶

加扎利的可编程自动人偶(1206年)

许多文明中都有创造自动人偶的杰出工匠，例如偃师（中国西周），希罗（希腊），加扎利和WolfgangvonKempelen等等。已知最古老的“机器人”是古埃及和古希腊的圣像，忠实的信徒认为工匠为这些神像赋予了思想，使它们具有智慧和激情。赫耳墨斯·特里斯墨吉斯忒斯（HermesTrismegistus）写道“当发现神的本性时，人就能够重现他”。

形式推理

人工智能的基本假设是人类的思考过程可以机械化。对于机械化推理（即所谓“形式推理（formalreasoning）”）的研究已有很长历史。中国，印度和希腊哲学家均已在公元前的第一个千年里提出了形式推理的结构化方法。他们的想法为后世的哲学家所继承和发展，其中著名的有亚里士多德（对三段论逻辑进行了形式分析），欧几里得（其著作《几何原本》是形式推理的典范），花剌子密（代数学的先驱，“algorithm”一词由他的名字演变而来）以及一些欧洲经院哲学家，如奥卡姆的威廉和邓斯·司各脱。

马略卡哲学家拉蒙·柳利（1232-1315）开发了一些“逻辑机”，试图通过逻辑方法获取知识。

柳利的机器能够将基本的，无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合，以求生成所有可能的知识。Llull的工作对莱布尼兹产生了很大影响，后者进一步发展了他的思想。

莱布尼兹猜测人类的思想可以简化为机械计算

在17世纪中，莱布尼兹，托马斯·霍布斯和笛卡儿尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系。霍布斯在其著作《利维坦》中有一句名言：“推理就是计算（reasonisnothingbutreckoning）。”莱布尼兹设想了一种用于推理的普适语言（他的通用表意文字），能将推理规约为计算，从而使“哲学家之间，就像会计师之间一样，不再需要争辩。他们只需拿出铅笔放在石板上，然后向对方说（如果想要的话，可以请一位朋友作为证人）：‘我们开始算吧。’”这些哲学家已经开始明确提出形式符号系统的假设，而这一假设将成为AI研究的指导思想。

在20世纪，数理逻辑研究上的突破使得人工智能好像呼之欲出。这方面的基础著作包括布尔的《思维的定律》与弗雷格的《概念文字》。基于弗雷格的系统，罗素和怀特海在他们于1913年出版的巨著《数学原理》中对数学的基础给出了形式化描述。这一成就激励了希尔伯特，后者向20世纪20年代和30年代的数学家提出了一个基础性的难题：“能否将所有的数学推理形式化?”这个问题的最终回答由哥德尔不完备定理，图灵机和AlonzoChurch的λ演算给出。他们的答案令人震惊：首先，他们证明了数理逻辑的局限性；其次（这一点对AI更重要），他们的工作隐含了任何形式的数学推理都能在这些限制之下机械化的可能性。

邱奇-图灵论题暗示，一台仅能处理0和1这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理过程。这里最关键的灵感是图灵机：这一看似简单的理论构造抓住了抽象符号处理的本质。这一创造激发科学家们探讨让机器思考的可能。

计算机科学

用于计算的机器古已有之；历史上许多数学家对其作出了改进。19世纪初，查尔斯·巴贝奇设计了一台可编程计算机（“分析机”），但未能建造出来。爱达·勒芙蕾丝预言，这台机器“将创作出无限复杂，无限宽广的精妙的科学乐章”。（她常被认为是第一个程序员，因为她留下的一些笔记完整地描述了使用这一机器计算伯努利数的方法。）

第一批现代计算机是二战期间建造的大型译码机（包括Z3，ENIAC和Colossus等）。后两个机器的理论基础是图灵和约翰·冯·诺伊曼提出和发展的学说。

在摩尔学校的电气工程的ENIAC计算机.

人工智能的诞生：1943–1956

在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年，人工智能被确立为一门学科。

控制论与早期神经网络

最初的人工智能研究是30年代末到50年代初的一系列科学进展交汇的产物。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络，其激励电平只存在“有”和“无”两种状态，不存在中间状态。维纳的控制论描述了电子网络的控制和稳定性。克劳德·香农提出的信息论则描述了数字信号（即高低电平代表的二进制信号）。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。

IBM702:第一代AI研究者使用的电脑.

这一阶段的工作包括一些机器人的研发，例如W。GreyWalter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普金斯兽”（JohnsHopkinsBeast）。这些机器并未使用计算机，数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。

WalterPitts和WarrenMcCulloch分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。他们是最早描述所谓“神经网络”的学者。马文·闵斯基是他们的学生，当时是一名24岁的研究生。

1951年他与DeanEdmonds一道建造了第一台神经网络机，称为SNARC。在接下来的五十年中，闵斯基是AI领域最重要的领导者和创新者之一。

游戏AI

1951年，ChristopherStrachey使用曼彻斯特大学的FerrantiMark1机器写出了一个西洋跳棋（checkers）程序；DietrichPrinz则写出了一个国际象棋程序。ArthurSamuel在五十年代中期和六十年代初开发的国际象棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者。游戏AI一直被认为是评价AI进展的一种标准。

图灵测试

1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

符号推理与“逻辑理论家”程序

50年代中期，随着数字计算机的兴起，一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也应当可以进行符号操作，而符号操作可能是人类思维的本质。这是创造智能机器的一条新路。

1955年，Newell和（后来荣获诺贝尔奖的）Simon在J.C.Shaw的协助下开发了“逻辑理论家（LogicTheorist）”。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。Simon认为他们已经“解决了神秘的心/身问题，解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质。”（这一断言的哲学立场后来被JohnSearle称为“强人工智能”，即机器可以像人一样具有思想。）

1956年达特茅斯会议：AI的诞生

1956年达特矛斯会议的组织者是MarvinMinsky，约翰·麦卡锡和另两位资深科学家Claude

Shannon以及NathanRochester，后者来自IBM。

会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。”与会者包括RaySolomonoff，OliverSelfridge，TrenchardMore，ArthurSamuel，Newell和Simon，他们中的每一位都将在AI研究的第一个十年中作出重要贡献。会上纽厄尔和西蒙讨论了“逻辑理论家”，而麦卡锡则说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。

黄金年代：1956–1974

达特茅斯会议之后的数年是大发现的时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能”。研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。ARPA（国防高等研究计划署）等政府机构向这一新兴领域投入了大笔资金。

研究工作

从50年代后期到60年代涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列举其中最具影响的几个。

搜索式推理

许多AI程序使用相同的基本算法。为实现一个目标（例如赢得游戏或证明定理），它们一步步地前进，就像在迷宫中寻找出路一般；如果遇到了死胡同则进行回溯。这就是“搜索式推理”。

这一思想遇到的主要困难是，在很多问题中，“迷宫”里可能的线路总数是一个天文数字（所谓“指数爆炸”）。研究者使用启发式算法去掉那些不太可能导出正确答案的支路，从而缩小搜索范围。

Newell和Simon试图通过其“通用解题器（GeneralProblemSolver）”程序，将这一算法推广到一般情形。另一些基于搜索算法证明几何与代数问题的程序也给人们留下了深刻印象，例如HerbertGelernter的几何定理证明机（1958）和Minsky的学生JamesSlagle开发的SAINT（1961）。还有一些程序通过搜索目标和子目标作出决策，如斯坦福大学为控制机器人Shakey而开发的STRIPS系统。

自然语言

AI研究的一个重要目标是使计算机能够通过自然语言（例如英语）进行交流。早期的一个成功范例是DanielBobrow的程序STUDENT，它能够解决高中程度的代数应用题。

一个语义网的例子

如果用节点表示语义概念（例如“房子”，“门”），用节点间的连线表示语义关系（例如“有—一个”），就可以构造出“语义网（semanticnet）”。第一个使用语义网的AI程序由RossQuillian开发；[54]而最为成功（也是最有争议）的一个则是RogerSchank的“概念关联（ConceptualDependency）”。

JosephWeizenbaum的ELIZA是第一个聊天机器人，可能也是最有趣的会说英语的程序。与ELIZA“聊天”的用户有时会误以为自己是在和人类，而不是和一个程序，交谈。但是实际上ELIZA根本不知道自己在说什么。它只是按固定套路作答，或者用符合语法的方式将问题复述一遍。

微世界

60年代后期，麻省理工大学AI实验室的MarvinMinsky和SeymourPapert建议AI研究者们专注于被称为“微世界”的简单场景。他们指出在成熟的学科中往往使用简化模型帮助基本原则的理解，例如物理学中的光滑平面和完美刚体。许多这类研究的场景是“积木世界”，其中包括一个平面，上面摆放着一些不同形状，尺寸和颜色的积木。

在这一指导思想下，GeraldSussman（研究组长），AdolfoGuzman，David

Waltz（“约束传播（constraintpropagation）”的提出者），特别是PatrickWinston等人在机器视觉领域作出了创造性贡献。同时，Minsky和Papert制作了一个会搭积木的机器臂，从而将“积木世界”变为现实。微世界程序的最高成就是TerryWinograd的SHRDLU，它能用普通的英语句子与人交流，还能作出决策并执行操作。

乐观思潮

第一代AI研究者们曾作出了如下预言:

1958年，H.A.Simon，AllenNewell：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军。”“十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”

1965年，H.A.Simon：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”

1967年，MarvinMinsky：“一代之内……创造‘人工智能’的问题将获得实质上的解决。”

1970年，MarvinMinsky：“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”

经费

1963年6月，MIT从新建立的ARPA（即后来的DARPA，国防高等研究计划局）获得了二百二十万美元经费，用于资助MAC工程，其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的AI研究组。此后ARPA每年提供三百万美元，直到七十年代为止。ARPA还对Newell和Simon在卡内基梅隆大学的工作组以及斯坦福大学AI项目（由JohnMcCarthy于1963年创建）进行类似的资助。另一个重要的AI实验室于1965年由DonaldMichie在爱丁堡大学建立。[65]在接下来的许多年间，这四个研究机构一直是AI学术界的研究（和经费）中心。

经费几乎是无条件地提供的：时任ARPA主任的J.C.R.Licklider相信他的组织应该“资助人，而不是项目”，并且允许研究者去做任何感兴趣的方向。这导致了MIT无约无束的研究氛围及其hacker文化的形成，但是好景不长。

第一次AI低谷：1974–1980

到了70年代，AI开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难。AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断：此前的过于乐观使人们期望过高，当承诺无法兑现时，对AI的资助就缩减或取消了。同时，由于MarvinMinsky对感知器的激烈批评，联结主义（即神经网络）销声匿迹了十年。70年代后期，尽管遭遇了公众的误解，AI在逻辑编程，常识推理等一些领域还是有所进展。

问题

70年代初，AI遭遇了瓶颈。即使是最杰出的AI程序也只能解决它们尝试解决的问题中最简单的一部分，也就是说所有的AI程序都只是“玩具”。AI研究者们遭遇了无法克服的基础性障碍。尽管某些局限后来被成功突破，但许多至今仍无法满意地解决。

计算机的运算能力。

当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。例如，RossQuillian在自然语言方面的研究结果只能用一个含二十个单词的词汇表进行演示，因为内存只能容纳这么多。1976年HansMoravec指出，计算机离智能的要求还差上百万倍。他做了个类比：人工智能需要强大的计算能力，就像飞机需要大功率动力一样，低于一个门限时是无法实现的；但是随着能力的提升，问题逐渐会变得简单。

计算复杂性和指数爆炸。

1972年RichardKarp根据StephenCook于1971年提出的Cook-Levin理论证明，许多问题只可能在指数时间内获解（即，计算时间与输入规模的幂成正比）。除了那些最简单的情况，这些问题的解决需要近乎无限长的时间。这就意味着AI中的许多玩具程序恐怕永远也不会发展为实用的系统。

常识与推理

。许多重要的AI应用，例如机器视觉和自然语言，都需要大量对世界的认识信息。程序应该知道它在看什么，或者在说些什么。这要求程序对这个世界具有儿童水平的认识。研究者们很快发现这个要求太高了：1970年没人能够做出如此巨大的数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。

莫拉维克悖论

。证明定理和解决几何问题对计算机而言相对容易，而一些看似简单的任务，如人脸识别或穿过屋子，实现起来却极端困难。这也是70年代中期机器视觉和机器人方面进展缓慢的原因。

框架和资格问题

。采取逻辑观点的AI研究者们（例如JohnMcCarthy）发现，如果不对逻辑的结构进行调整，他们就无法对常见的涉及自动规划（planningordefaultreasoning）的推理进行表达。为解决这一问题，他们发展了新逻辑学（如非单调逻辑（non-monotoniclogics）和模态逻辑（modallogics））。

停止拨款

由于缺乏进展，对AI提供资助的机构（如英国政府，DARPA和NRC）对无方向的AI研究逐渐停止了资助。早在1966年ALPAC（AutomaticLanguageProcessingAdvisoryCommittee，自动语言处理顾问委员会）的报告中就有批评机器翻译进展的意味，预示了这一局面的来临。

NRC（NationalResearchCouncil，美国国家科学委员会）在拨款二千万美元后停止资助。

1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告批评了AI在实现其“宏伟目标”上的完全失败，并导致了英国AI研究的低潮（该报告特别提到了指数爆炸问题，以此作为AI失败的一个原因）。DARPA则对CMU的语音理解研究项目深感失望，从而取消了每年三百万美元的资助。到了1974年已经很难再找到对AI项目的资助。

HansMoravec将批评归咎于他的同行们不切实际的预言：“许多研究者落进了一张日益浮夸的网中”。还有一点，自从1969年Mansfield修正案通过后，DARPA被迫只资助“具有明确任务方向的研究，而不是无方向的基础研究”。60年代那种对自由探索的资助一去不复返；此后资金只提供给目标明确的特定项目，比如自动坦克，或者战役管理系统。

来自大学的批评

一些哲学家强烈反对AI研究者的主张。其中最早的一个是JohnLucas，他认为哥德尔不完备定理已经证明形式系统（例如计算机程序）不可能判断某些陈述的真理性，但是人类可以。

HubertDreyfus讽刺六十年代AI界那些未实现的预言，并且批评AI的基础假设，认为人类推理实际上仅涉及少量“符号处理”，而大多是具体的，直觉的，下意识的“窍门（knowhow）”。

JohnSearle于1980年提出“中文房间”实验，试图证明程序并不“理解”它所使用的符号，即所谓的“意向性（intentionality）”问题。Searle认为，如果符号对于机器而言没有意义，那么就不能认为机器是在“思考”。

AI研究者们并不太把这些批评当回事，因为它们似乎有些离题，而计算复杂性和“让程序具有常识”等问题则显得更加紧迫和严重。对于实际的计算机程序而言，“常识”和“意向性”的区别并不明显。Minsky提到Dreyfus和Searle时说，“他们误解了，所以应该忽略”。在MIT任教的Dreyfus遭到了AI阵营的冷遇：他后来说，AI研究者们“生怕被人看到在和我一起吃中饭”。

ELIZA程序的作者JosephWeizenbaum感到他的同事们对待Dreyfus的态度不太专业，而且有些孩子气。虽然他直言不讳地反对Dreyfus的论点，但他“清楚地表明了他们待人的方式不对”。

Weizenbaum后来开始思考AI相关的伦理问题，起因是KennethColby开发了一个模仿医师的聊天机器人DOCTOR，并用它当作真正的医疗工具。二人发生争执；虽然Colby认为Weizenbaum对他的程序没有贡献，但这于事无补。1976年Weizenbaum出版著作《计算机的力量与人类的推理》，书中表示人工智能的滥用可能损害人类生命的价值。

感知器与联结主义遭到冷落

感知器是神经网络的一种形式，由FrankRosenblatt于1958年提出。与多数AI研究者一样，他对这一发明的潜力非常乐观，预言说“感知器最终将能够学习，作出决策和翻译语言”。整个六十年代里这一方向的研究工作都很活跃。

1969年Minsky和Papert出版了著作《感知器》，书中暗示感知器具有严重局限，而Frank

Rosenblatt的预言过于夸张。这本书的影响是破坏性的：联结主义的研究因此停滞了十年。后来新一代研究者使这一领域获得重生，并使其成为人工智能中的重要部分；遗憾的是Rosenblatt没能看到这些，他在《感知器》问世后不久即因游船事故去世。

“简约派（theneats）”：逻辑，Prolog语言和专家系统

早在1958年，JohnMcCarthy就提出了名为“纳谏者（AdviceTaker）”的一个程序构想，将逻辑学引入了AI研究界。1963年，J.AlanRobinson发现了在计算机上实现推理的简单方法：归结（resolution）与合一（unification）算法。然而，根据60年代末McCarthy和他的学生们的工作，对这一想法的直接实现具有极高的计算复杂度：即使是证明很简单的定理也需要天文数字的步骤。70年代RobertKowalsky在Edinburgh大学的工作则更具成效：法国学者AlainColmerauer和PhillipeRoussel在他的合作下开发出成功的逻辑编程语言Prolog。

Dreyfus等人针对逻辑方法的批评观点认为，人类在解决问题时并没有使用逻辑运算。心理学家PeterWason，EleanorRosch，阿摩司·特沃斯基，DanielKahneman等人的实验证明了这一点。[McCarthy则回应说，人类怎么思考是无关紧要的：真正想要的是解题机器，而不是模仿人类进行思考的机器。

“芜杂派（thescruffies）”：框架和脚本

对McCarthy的做法持批评意见的还有他在MIT的同行们。MarvinMinsky，SeymourPapert和RogerSchank等试图让机器像人一样思考，使之能够解决“理解故事”和“目标识别”一类问题。为了使用“椅子”，“饭店”之类最基本的概念，他们需要让机器像人一样作出一些非逻辑的假设。不幸的是，这些不精确的概念难以用逻辑进行表达。GeraldSussman注意到，“使用精确的语言描述本质上不精确的概念，并不能使它们变得精确起来”。Schank用“芜杂（scruffy）”一词描述他们这一“反逻辑”的方法，与McCarthy，Kowalski，Feigenbaum，Newell和Simon等人的“简约（neat）”方案相对。

在1975年的一篇开创性论文中，Minsky注意到与他共事的“芜杂派”研究者在使用同一类型的工具，即用一个框架囊括所有相关的常识性假设。例如，当我们使用“鸟”这一概念时，脑中会立即浮现出一系列相关事实，如会飞，吃虫子，等等。我们知道这些假设并不一定正确，使用这些事实的推理也未必符合逻辑，但是这一系列假设组成的结构正是我们所想和所说的一部分。他把这个结构称为“框架（frames）”。Schank使用了“框架”的一个变种，他称之为“脚本（scripts）”，基于这一想法他使程序能够回答关于一篇英语短文的提问。

多年之后的面向对象编程采纳了AI“框架”研究中的“继承（inheritance）”概念。

繁荣：1980–1987

在80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。80年代早期另一个令人振奋的事件是JohnHopfield和DavidRumelhart使联结主义重获新生。AI再一次获得了成功。

专家系统获得赏识

专家系统是一种程序，能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。最早的示例由EdwardFeigenbaum和他的学生们开发。1965年起设计的Dendral能够根据分光计读数分辨混合物。1972年设计的MYCIN能够诊断血液传染病。它们展示了这一方法的威力。

专家系统仅限于一个很小的知识领域，从而避免了常识问题；其简单的设计又使它能够较为容易地编程实现或修改。总之，实践证明了这类程序的实用性。直到现在AI才开始变得实用起来。

1980年CMU为DEC（DigitalEquipmentCorporation，数字设备公司）设计了一个名为XCON的专家系统，这是一个巨大的成功。在1986年之前，它每年为公司省下四千万美元。全世界的公司都开始研发和应用专家系统，到1985年它们已在AI上投入十亿美元以上，大部分用于公司内设的AI部门。为之提供支持的产业应运而生，其中包括Symbolics，LispMachines等硬件公司和IntelliCorp，Aion等软件公司。

知识革命

专家系统的能力来自于它们存储的专业知识。这是70年代以来AI研究的一个新方向。

PamelaMcCorduck在书中写道，“不情愿的AI研究者们开始怀疑，因为它违背了科学研究中对最简化的追求。智能可能需要建立在对分门别类的大量知识的多种处理方法之上。”“70年代的教训是智能行为与知识处理关系非常密切。有时还需要在特定任务领域非常细致的知识。”知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。

第一个试图解决常识问题的程序Cyc也在80年代出现，其方法是建立一个容纳一个普通人知道的所有常识的巨型数据库。发起和领导这一项目的DouglasLenat认为别无捷径，让机器理解人类概念的唯一方法是一个一个地教会它们。这一工程几十年也没有完成。

重获拨款：第五代工程

1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。其目标是造出能够与人对话，翻译语言，解释图像，并且像人一样推理的机器。令“芜杂派”不满的是，他们选用Prolog作为该项目的主要编程语言。

其他国家纷纷作出响应。英国开始了耗资三亿五千万英镑的Alvey工程。美国一个企业协会组织了MCC（MicroelectronicsandComputerTechnologyCorporation，微电子与计算机技术集团），向AI和信息技术的大规模项目提供资助。DARPA也行动起来，组织了战略计算促进会（StrategicComputingInitiative），其1988年向AI的投资是1984年的三倍。

联结主义的重生

1982年，物理学家JohnHopfield证明一种新型的神经网络（现被称为“Hopfield网络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。大约在同时（早于PaulWerbos），DavidRumelhart推广了“反传法（en:Backpropagation）”，一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主义重获新生。

一个四节点的Hopfield网络.

1986年由Rumelhart和心理学家JamesMcClelland主编的两卷本论文集“分布式并行处理”问世，这一新领域从此得到了统一和促进。90年代神经网络获得了商业上的成功，它们被应用于光字符识别和语音识别软件。

第二次AI低谷：1987–1993

80年代中商业机构对AI的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式，泡沫的破裂也在政府机构和投资者对AI的观察之中。尽管遇到各种批评，这一领域仍在不断前进。来自机器人学这一相关研究领域的Rodney

Brooks和HansMoravec提出了一种全新的人工智能方案。

AI之冬

“AI之冬（en:AIwinter）”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。他们注意到了对专家系统的狂热追捧，预计不久后人们将转向失望。事实被他们不幸言中：从80年代末到90年代初，AI遭遇了一系列财政问题。

变天的最早征兆是1987年AI硬件市场需求的突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，到1987年时其性能已经超过了Symbolics和其他厂家生产的昂贵的Lisp机。老产品失去了存在的理由：一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。

XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。它们难以升级，难以使用，脆弱（当输入异常时会出现莫名其妙的错误），成了以前已经暴露的各种各样的问题（例如资格问题（en:qualificationproblem））的牺牲品。专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

到了80年代晚期，战略计算促进会大幅削减对AI的资助。DARPA的新任领导认为AI并非“下一个浪潮”，拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。

1991年人们发现十年前日本人宏伟的“第五代工程”并没有实现。事实上其中一些目标，比如“与人展开交谈”，直到2010年也没有实现。与其他AI项目一样，期望比真正可能实现的要高得多。

躯体的重要性：Nouvelle

AI与嵌入式推理

80年代后期，一些研究者根据机器人学的成就提出了一种全新的人工智能方案。他们相信，为了获得真正的智能，机器必须具有躯体–它需要感知，移动，生存，与这个世界交互。他们认为这些感知运动技能对于常识推理等高层次技能是至关重要的，而抽象推理不过是人类最不重要，也最无趣的技能（参见Moravec悖论）。他们号召“自底向上”地创造智能，这一主张复兴了从60年代就沉寂下来的控制论。

另一位先驱是在理论神经科学上造诣深厚的DavidMarr，他于70年代来到MIT指导视觉研究组的工作。他排斥所有符号化方法（不论是McCarthy的逻辑学还是Minsky的框架），认为实现AI需要自底向上地理解视觉的物理机制，而符号处理应在此之后进行。

在发表于1990年的论文“大象不玩象棋（ElephantsDon’tPlayChess）”中，机器人研究者RodneyBrooks提出了“物理符号系统假设”，认为符号是可有可无的，因为“这个世界就是描述它自己最好的模型。它总是最新的。它总是包括了需要研究的所有细节。诀窍在于正确地，足够频繁地感知它。”在80年代和90年代也有许多认知科学家反对基于符号处理的智能模型，认为身体是推理的必要条件，这一理论被称为“具身的心灵/理性/认知（embodiedmind/reason/cognition）”论题。

AI：1993–现在

现已年过半百的AI终于实现了它最初的一些目标。它已被成功地用在技术产业中，不过有时是在幕后。这些成就有的归功于计算机性能的提升，有的则是在高尚的科学责任感驱使下对特定的课题不断追求而获得的。不过，至少在商业领域里AI的声誉已经不如往昔了。“实现人类水平的智能”这一最初的梦想曾在60年代令全世界的想象力为之着迷，其失败的原因至今仍众说纷纭。各种因素的合力将AI拆分为各自为战的几个子领域，有时候它们甚至会用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌。AI比以往的任何时候都更加谨慎，却也更加成功。

里程碑和摩尔定律

1997年5月11日，深蓝成为战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的第一个计算机系统。2005年，Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖。2009年，蓝脑计划声称已经成功地模拟了部分鼠脑。

这些成就的取得并不是因为范式上的革命。它们仍然是工程技术的复杂应用，但是计算机性能已经今非昔比了。事实上，深蓝计算机比ChristopherStrachey在1951年用来下棋的FerrantiMark1快一千万倍。这种剧烈增长可以用摩尔定律描述：计算速度和内存容量每两年翻一番。计算性能上的基础性障碍已被逐渐克服。

智能代理

90年代，被称为“智能代理（en:intelligentagents）”的新范式被广泛接受。[132]尽管早期研究者提出了模块化的分治策略，但是直到JudeaPearl，AlanNewell等人将一些概念从决策理论和经济学中引入AI之后现代智能代理范式才逐渐形成。当经济学中的“理性代理（rationalagent）”与计算机科学中的“对象”或“模块”相结合，“智能代理”范式就完善了。

智能代理是一个系统，它感知周围环境，然后采取措施使成功的几率最大化。最简单的智能代理是解决特定问题的程序。已知的最复杂的智能代理是理性的，会思考的人类。智能代理范式将AI研究定义为“对智能代理的学习”。这是对早期一些定义的推广：它超越了研究人类智能的范畴，涵盖了对所有种类的智能的研究。

这一范式让研究者们通过学习孤立的问题找到可证的并且有用的解答。它为AI各领域乃至经济学，控制论等使用抽象代理概念的领域提供了描述问题和共享解答的一种通用语言。人们希望能找到一种完整的代理架构（像Newell的en:SOAR那样），允许研究者们应用交互的智能代理建立起通用的智能系统。

“简约派”的胜利

越来越多的AI研究者们开始开发和使用复杂的数学工具。人们广泛地认识到，许多AI需要解决的问题已经成为数学，经济学和运筹学领域的研究课题。数学语言的共享不仅使AI可以与其他学科展开更高层次的合作，而且使研究结果更易于评估和证明。AI已成为一门更严格的科学分支。Russell和Norvig（2003）将这些变化视为一场“革命”和“简约派的胜利”。

JudeaPearl发表于1988年的名著将概率论和决策理论引入AI。现已投入应用的新工具包括贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，信息论，随机模型和经典优化理论。针对神经网络和进化算法等“计算智能”范式的精确数学描述也被发展出来。

幕后的AI

AI研究者们开发的算法开始变为较大的系统的一部分。AI曾经解决了大量的难题，这些解决方案在产业界起到了重要作用。应用了AI技术的有数据挖掘，工业机器人，物流，语音识别，银行业软件，医疗诊断和Google搜索引擎等。

AI领域并未从这些成就之中获得多少益处。AI的许多伟大创新仅被看作计算机科学工具箱中的一件工具。NickBostrom解释说，“很多AI的前沿成就已被应用在一般的程序中，不过通常没有被称为AI。这是因为，一旦变得足够有用和普遍，它就不再被称为AI了。”

90年代的许多AI研究者故意用其他一些名字称呼他们的工作，例如信息学，知识系统，认知系统或计算智能。部分原因是他们认为他们的领域与AI存在根本的不同，不过新名字也有利于获取经费。至少在商业领域，导致AI之冬的那些未能兑现的承诺仍然困扰着AI研究，正如NewYorkTimes在2005年的一篇报道所说：“计算机科学家和软件工程师们避免使用人工智能一词，因为怕被认为是在说梦话。”

HAL9000在哪里?

1968年亚瑟·克拉克和史丹利·库柏力克创作的《“2001太空漫游”》中设想2001年将会出现达到或超过人类智能的机器。他们创造的这一名为HAL-9000的角色是以科学事实为依据的：当时许多顶极AI研究者相信到2001年这样的机器会出现。

“那么问题是，为什么在2001年我们并未拥有HAL呢?”MarvinMinsky问道。Minsky认为，问题的答案是绝大多数研究者醉心于钻研神经网络和遗传算法之类商业应用，而忽略了常识推理等核心问题。另一方面，JohnMcCarthy则归咎于资格问题（en:qualification

problem）。RayKurzweil相信问题在于计算机性能，根据摩尔定律，他预测具有人类智能水平的机器将在2029年出现。JeffHawkins认为神经网络研究忽略了人类大脑皮质的关键特性，而简单的模型只能用于解决简单的问题。还有许多别的解释，每一个都对应着一个正在进行的研究计划。目前以自然语言理解问题为突破口，以本源语义为对象，通过对“理解”与“智能”的界定研究，人类级别的人工智能研究已经取得进展。

End.

人工智能的展望1000字-百度文库

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人工智能的展望

1000

字

人工智能是近年来所有科技领域最激动人心的话题，

它不仅已经

成为一个热门话题，

而且对未来的发展趋势充满了极大的期许。

随着

人工智能的发展，它带来的变革与革新将影响到我们的日常生活。

从历史上看，人工智能的发展始于

1950

年，当时是由美国科学

家约翰麦卡锡提出了人工智能的概念，

并建立了一系列理论，

以指导

人工智能的发展。迄今，人工智能已经发展到很多领域，这些领域包

括自然语言处理、机器视觉、模式识别、机器学习和机器人等。它不

仅可以简化人们的工作，还可以极大地提高效率。

在未来，

人工智能的发展将打破各种的壁垒，

这将带来各种各样

的变革，例如，

人们将能够使用人工智能来完成更多的工作任务，从

而使生活变得更加轻松。此外，随着人工智能进步，智能机器人也将

不断发展，

它们将不仅可以帮助人们完成日常的任务，

而且可以进行

自动的深入分析，从而提高工作效率。

此外，随着人类的技术水平不断提高，人工智能也将更加普及，

它可以实现像机器人的无人驾驶，

以及智能家居的监控报警等各种自

动化服务。在医疗领域，计算机可以模拟人类大脑神经信号，并将这

些信号转换为智能机器人和医疗设备，以实现智能医疗服务。

更重要的是，人工智能也可以帮助在智能分析、模型预测、智能

投资等方面发挥重要的作用，

可以极大程度上提高经济效率和生产水

平。

可以看出，

未来的发展前景十分乐观。

尽管人工智能也存在一定

《人工智能》读后感800字

读《人工智能》有感

在这个炎热的暑假里，书籍便是最好的消暑工具。静心读一本好书，赛过十只冰棒。接下来，让我为你们推荐一本书，名曰《人工智能》。

人工智能这一术语描述的是在某些方面能够像人类一样自我思考、交流、行动的计算机。今天的计算机比过去的都要智能，今天的人工智能机器能够诊断出医疗状况、能够开车、检测谎言和犯罪活动。但是，尽管人工智能有着许多积极用处，却不是每个人对这项技术的潜在好处都感到欣喜。也有人害怕人工智能的持续发展，会导致由机械统治的反乌托邦社会的出现，其他人则相信人工智能能够将人类从重复性、无意义的工作中解放出来，改善人类的生活。

刚看完这本书后，我深深地眷念于人工智能对未来的影响。我思索着，人工智能是有很多美妙之处的，如不眠不休、不骄不躁、不奸不滑……但也同时有了许多未知的风险。当流水线工作上的机器发生故障后，有可能会从组装变成拆卸，严重时可能会导致全厂停工，以致倒闭。我认为人类可以利用人工智能，但又不能完全依赖人工智能，要时刻做好二手准备，利用与防范。

同时我也为这本书中的一些事物感到震惊，如：在脑内植入控制芯片，人造病毒……这一切的一切都那么让我觉得不可思议，小时候那些遥远的幻想，竟早已成为现实。现在的人工智能遍布了大江南北，以致全人类，可以说是无处不在。现代首富马云，也翻开了无人酒店的篇章，一切都由人工智能掌管着，成为了真正的“无人酒店”。还有手机上的语音小助手，你可以随时找它聊天，来活跃自己的心情。当你在手机上搜索过某些东西后，在推荐页面就会出现与他类似的东西，这种种的现象都是一种智能的表现。还有一些十分高科技的电子设备，它能有效的过滤掉一些信息。甚至有些人工智能已经能自主学习了，那它是不是就算是一种生命了呢？那我们是不是已经算是创造出生命了呢？

我不禁感受到了人工智能在现实生活中是多么的强大，甚至人类都要对他们言听计从。不知以后的人工智能会开发到哪种程度，这将是我们未来的责任，我们现在要好好学习，不能因过度依赖人工智能而变得懒惰，将来不能让自己成为人工智能应用下的淘汰者，而是驾驭人工智能的管理者，掌控身边的一切智能，真正让人工智能真正地造福于我们人类!！

人工智能概论论文1000字

人工智能概论论文1000字2023-06-2522:40:24

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问：怎样看待人工智能作文答：近年来返册，随着科技的不断发展，人工智能成为各界的热议话题。近一期的《纽约人》杂志封面上，人工智能再次出现，大概是这样一幅图画：在一条普通街道上，路边蹲坐着一个领着流浪狗的流浪汉，面前摆着一个乞讨的小碗。街上往来不绝的是银灰色的机器人，其中一个机器人向流浪汉的碗里扔去一枚螺丝钉。整个画面灰黑色居多，让人压抑得有些透不过气来，最明亮的部分是那只黄棕色的狗和流浪汉军绿色的裤子。这样的一幅画的确发人深省———人工智能到底带来了什么?不可否认，人工智能确实带来了便利。大数据的发展、社会信息化、各种联系的全球化让经济快速发展，人工智能功不可没。但是，人们在享漏坦宏受这些便利的时候，人工智能的黑暗面也让人们堕入泥淖，越陷越深。人工智能最大的问题在于它没有真实的情感，没有血肉，只是零件的堆叠与组装，就像《纽约人》杂志的封面一样。它们所能给予的只是冰冷的物质，而非有温度的精神。可是，人是有热度的。我们有跳动的心脏、流淌着的热血和充满一生的情感依赖。我们需要真实的爱恨情仇，要浮世苍凉，要诗和远方，要一个真实的世界。而这些真实东西都是人工智能不能给予的。更糟糕的是，人工智能信搜在摧毁我们的情感交流，磨灭我们的思想。它带来的便利让我们变得冷漠，逢年过节随手发个“节日快乐”草草了事;它让人变得懒惰，在资源的轰炸下丧失独立思考和探索的能力。拼音联想功能让更多的人提笔忘字;电子红包让人忘记春节的真正内涵……不知何时，人工智能开始蚕食我们的文化。文化倘若消亡，民族又该何去何从呢?人工智能让人们对世界更熟悉，也带来人们对这世界可怕的麻木。愿这世间的真情永不被螺丝钉毁灭。问：人工智能时代的危机与预防论文1500字答：人工智能与机器人期刊上的专业文献不知道有没有你颤胡中这类课题的做巧研究，你可以通过关键词去检索下相关文献参考茄山参考哈答：你也可以去参考下（人工智能与机器人研究）期刊上的相关文献