人工智能导论课程论文：人工智能及其发展趋势
摘要：人工智能，又简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大地推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学，数理逻辑、语言学、心理学等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC，图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿尔法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。
关键词：人工智能
【人工智能—课程论文 6000字】范文118
系统工程论文浅谈层次分析法的优缺点4600字电气安装技师论文电气安装工程论文：变电电气设备安装调试与运行维护技术分析2800字加强村级事务规范化,推行“阳光村务”工程论文2000字自动化电气工程论文2200字工程管理毕业论文范例25200字项目管理毕业论文范本19700字xxx大学
人工智能概论
课程论文
学院核自院
专业机械工程及自动化
班级机械x班
姓名xxx
学号xxx
导师朱x
课题人工智能原理与应用
201x年1x月2x日
人工智能的原理与应用
摘要：人工智能(AI)一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
关键词：人工智能；专家系统；模式识别
引言：
人工智能的发展已达到很高水平，电子计算机将更接近大脑的功能了，虽然计算机解决问题的能力从技术角度看目前还有很大局限性，计算机万能论者的理论依据也是有问题的。计算机暂时不能代替人我相信他预见的会成为现实，目前也有了很多技术突破,这就是人类-机器的结合体，他预见这是人类进化史上的一个飞跃。在这样一个结合体形式下，肯定超出目前的人的智能和人工智能，这个结合体中，人类的大脑将植入能和机器直接沟通的芯片，这个芯片是人机的桥梁，而人类-机器结合体将发挥出人与机器的各自优势。
一、什么是人工智能由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。
如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为、就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了，这样，人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。
除了上述的观点以外，人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上．也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情，就好保人脑一样去“思考问题”。
由于大家研究的内容与侧重点各不相同，因此对人工智能的认识也有一定的差异。但是，他们的认识又相互补充、相辅相成、共同构成了人工智能丰富多彩的研究层次与多样化的研究队伍。
（一）人工智能的理论于实践人工智能不仅仅是一个工程科目，同样也是一个科研主题，研究人员创立人工智能理论（人工智能程序能够做什么）并用数学分析和实验来验证。理论是可以通过数学抽象和定理证明来分析验证的，也可以通过开发程序、运行试验、分析结果进行经验性研究，这很像心理学家对接受实验者所做的实验，但复杂人工智能系统的行为是很难预测的。
人工智能的应用范围非常广泛。人们已经创建了人工智能程序，用于通过预测股市趋势来产生投资策略，诊断病人并给出治疗建议，以及控制工厂中的装配机器人。火星探测机器人的控制就采用了人工智能系统。
（二）人工智能概念著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而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（ArtificialIntelligence，简称AI）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（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。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。
（三）人工智能的基础人类是通过自然语言来表达思想、知识、学习、交流等，为实现AI用机器模拟人的智能行为，显然，必须有适合于AI的知识获取、知识表示、知识推理的语言，编写相应的智能程序，以构成AI系统，即知识信息处理系统。自AI发展以来，由于AI应用领域的广泛性，已有十几种语言被应用，它们都是根据适用于所研究问题领域知识描述和处理而提出的。
二、人工智能原理（一）介绍人工智能的实现技术人工智能是实现具有智能的机器，尤其是具有智能的计算机程序的科学和工程技术。人工智能与用计算机理解人的智力的目标有一些关系，但它并不一定要使用生物学上的方法。
（二）人工智能的原理人工智能的科学研究要研究人的智慧的内部结构，相当于研究心理学的原理，这是一般人不大会去做的。大部分的人工智能研究集中在后者——工程实现上。知识：人的智能活动本质上就是获得和运用知识。知识是智能的基础，为了实现人工智能使机器具有智能就必须使它具有知识。表达：要采用适当的手段表达人的知识，然后才能存储到机器中去，这就是用知识表达要解决的问题。对知识进行表达就是把知识表示成便于计算机存储和利用的某种数据结构，知识表达方法又称为知识表示技术，其表示形式称为知识表示模式。
三、人工智能应用（一）人工智能的应用范围人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
（二）人工智能中的机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。
目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如CAD软件。
机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。
（三）人工智能中的专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。
（四）人工智能模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(OCR)、语音识别系统等。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
一个综合应用的例子，一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统”（即无人驾驶系统），它标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术，代表着一个国家控制技术的水平。红旗车自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式，并采用仿人控制，实现了对红旗车的操纵控制。首先，摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到图像处理和图像识别系统。该系统识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。接着，路径规划系统根据这些信息规划出一条合适路径，即决定如何开车。然后，路径跟踪系统根据需跟踪的路径，结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束，形成控制命令，控制方向盘和油门开启机构产生相应动作，使汽车按照规划好的路径前进，即按自主驾驶系统的规划路径前进。
四、发展方向能够造出这样的具有人类智能的机器，是科学家们一直的理想。人工智能这个科学就是研究和模拟人类的思维，最终做出一台能够像人类一样思考的机器。人工智能科学中有一个很著名的标准，叫做“图灵测试”。用这个标准能够非常简单准确地测定一台机器是否具有人一样的智能。这个测试大概就是通过几个人与一台待测试的机器之间进行对话。当然人与人之间是不能互相看到对方的，人也不能看到哪个是人哪个是机器，之间只有通过对话来交流。然后人与机器之间互相进行对话，对话内容主要是随便问一些问题。到最后，如果对话的人，还分不清与他对话的几个人与机器当中，哪个是机器，哪个是人，那么就可以断定这台机器具备人一样的智能。
然而，直到今天，还没有任何一台机器可以通过这个测试。而且，离通过测试的差距还非常之大。这个测试对于机器，真正的困难就难在要像人一样回答问题。例如随便问一个问题：“12乘以7再加821等于多少”。这个问题就很容易让机器“中计”。因为对于机器来说，这种数学计算只需要花一秒不到的时间就能得出正确的结果。但是如果你发现对方可以这样快且准确地得出结果，你会相信他是人么？人毕竟有人特有的思维水平，人有感情，有各种各样的性格，这个就很难在机器上实现。
诚然，能够做出这样的机器，的确是人工智能的目标。不过人工智能的研究单纯就是为了这个么？我个人认为，能够做出像人一样聪明的机器是件好事，不过如果要求机器做到人的某些不好的特性，例如，懒惰、贪婪、罪恶等等，就不必了，做了也是自掘坟墓。人工智能应该可以为人类而服务，能够帮助人解决各种问题。
其实做到像人类一样思考的机器，这个只是人工智能科学的其中一个部分，绝不是全部。通过人工智能的研究，领略到智能科学的真谛，解决各种科学难题，促进其它学科的发展，这个才算人工智能的精华！
例如，人工智能的子学科专家系统，就曾帮助过医学、采矿等等多个学科，帮助这些学科解决了很多难题。这个时候，人工智能就在某一领域表现出比一般人更加卓越的能力。
据我所知，人工智能还有许多十分有趣的子学科，例如神经网络、进化计算等等。这些科学也是以模仿人类的思维为初衷发展起来。但是这些科学在发展过程中，却收获了很多其它的成果。神经网络、进化计算都曾经解决过许多数学上的难题，它们与专家系统一样，为其它各个学科起了很大的促进作用。神经网络还帮助过人类解决指纹识别、面相识别、汉字识别等的难题。
五、结语人工智能研究将是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉。人工智能研究必须建立在归纳逻辑基础之上，从而达到多领域交叉合作来共同促进人工智能研究的广泛而深远的发展。我们现在所涉及的基于逻辑归纳的人工智能以及机器学习和归纳学习的系统研究还处于初级阶段。正如有人所说，在未来的计算机归纳学习或发现的研究中，将归纳逻辑的某些理论、方法或系统与机器学习、不确定性推理、神经网络中对归纳逻辑的研究适当“嫁接”起来，以改进并逐步革新现有的归纳学习系统，促使机器学习中归纳学习的基础理论形成，并进一步从事归纳学习的基础理论与系统的研究和开发，这是人工智能科学研究中的一项重大任务。
参考文献[1]毕家祥,人工智能模型于智能系统
[2]王士同,人工智能教程.2006年8月
[3]邢传鼎,人工智能原理及应用.2005年02月
[4][美]ThomasDeanJamesAllenYiannisAloimonos.2004年06月
[5]侯广坤,人工智能概论.1993年05月
[6][英国]C.J.哈里斯,人工智能的应用.1992年02月
[7]马宪民,人工智能的原理与方法.2002年
[8]张玉志,人工智能与社会进步.1990年03月
[9]孙雅明,人工智能基础.1995年05月
[10]米汉著,人工智能程序设计(第二版)
[11]傅京孙,人工智能及其应用.1987年09月
[12]胡俊,游戏开发中的人工智能研究于应用
[13]王万森,人工智能的原理及应用.2000年09月
[14]任巍,人工智能技术在计算机游戏软件中的应用.200602
[15]山东工业大学自动化研究所,人工智能浅说.1984年04月
12345第二篇：人工智能论文8400字
浅谈人工神经网络学习
1、简介
作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。
神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量的目标函数提供的一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法。例如，反向传播算法已在很多问题中取得了惊人的成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语、学习识别人脸等。
1.1人工神经网络学习发展简史：
对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。McCulloch&Pitts(1943)提出了一个相当于感知器的神经元模型，20世纪60年代他们的大量工作探索了这个模型的很多变体。20世纪60年代早期Widrow&Hoff(1960)探索了感知器网络（他们称为“adelines”）和delta法则。Rosenblatt(1962)证明了感知器训练法则的收敛性。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。Minsky&Papert(1969)说明即使是像XOR这样简单的函数也不能用单层的感知器网络表示或学习，在整个20世纪70年代ANN的研究衰退了。
在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明（Rumelhart&McClelland1986;Parker1985）。这些思想可以被追溯到有关的早期研究（例如，Werbos1975）。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。在同一时期，计算机变得不在贵重，这允许人们试验那些在20世纪60年代不可能被完全探索的计算密集型的算法。
2、人工神经网络学习的国内外研究状况
随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。l989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理—神经网络学术会议；l990年2月由国内八个学会(中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会)联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。这次大会以“八学会联盟，探智能奥秘为主题收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加．
在国际上，1987年，在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会．此后每年召开两次国际联合神经网络大会(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物JournalNeuralNetworks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世，至此，神经网络理论研究在国际学术领域获得了其应有的地位。
作为人工神经网络学习的典型算法反向传播（BP）算法，近年来国内外学者对这一算法提出了一些改进。其中，由宋绍云、仲涛提出的BP人工神经网络网络的新算法解决了传统算法的局部极小及收敛速度慢的问题。该算法是在BP神经网络现有的基础上提出的一种新的算法，该算法的基本原理是任选一组自由权，通过解线性方程组求得隐层权，将选定的自由权与求得的权合在一起，就得到所需的学习权值。而BP人工神经网络自适应学习算法的建立则解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题，并对传统的BP算法进行了改进，提出了BP神经网络自适应学习算法，又将其编制成计算机程序，使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现，减少了人为因素的干预，改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明：BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越，训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值，而且能较精确的预测未来趋势。基于遗传算法的人工神经网络学习避免了BP算法易陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受网络结构的限制等缺陷。
人工神经网络的研究同样在实践中也有所发展。比如，基于人工神经网络的并行强化学习自适应路径规划，可以很好的应用于机器人蔽障系统。BP算法在雷达目标识别中的应用以及在超声检测中的应用等都是在BP算法改进的基础上实现的。
3、所选专题的研究意义与研究方法
从1946年第一台电子数字计算机问世以来直到现在，大多数信息处理都采用程序式计算方式。这种方式解题需要设计算法或规则，并正确的编制成软件，然后才能进行问题求解。这种解题方式必须考虑3个因素：
1问题的形式化；
2可进行计算的算法；
3计算的复杂性。
比较计算机和人的处理能力，其差别是惊人的。一方面，一个人能很容易识别面孔理解语言，而一台巨型机却很难识别出一棵树来。另一方面，用计算机进行计算，可以很快的得到答案，其计算能力大大超过了人。那么数字计算和辨识物体之间究竟有哪些差别呢？
辨识物体是不能简单明确的加以定义的。要识别一棵树，就必须给出树的全部定义。做出这样一种定义，等于要描述树的每一个可以想到的变量。这类问题构成了随机问题。所谓随机问题，就是那些需要具备某一系统的实际上每种可能状态的知识才能解答的问题。因此，为解决一个随机问题，就要求记忆所有可能的解答，当给定输入数据时，从所有可能的解答的集合中迅速的选出最合适的答案。而像数学一类的计算问题，其解答通常可以用一种算法简洁地表示出来，也就是说，可以用一个精确的指令系列来表示，该指令系列规定了如何处理输入数据以得到答案。
信息处理的一种新方法并不需要开发算法和规则，极大的减少了软件的工作量，这种方法称为神经网络。神经网络是一门崭新的信息处理学科，它从神经生理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法研究并行分布的、非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。神经网络中主要的信息处理结构是人工神经网络。
神经信息处理是介于常规处理形式和人脑处理形式的中间处理形式。一方面，神经网络企图模仿人脑的功能，而另一方面许多实现技术又是常规的。表1-1给出了这3种信息处理范型的主要特点。神经信息处理许多特性与人脑相似，诸如联想、概括、并行搜索、学习和灵活性。
表1-13种信息处理范型
人脑处理信息的特点如下：
1大规模并行处理。人脑神经元之间传递神经冲动是以毫秒计的，比普通的电子计算机慢得多。但人们通常能在1ms内对外界事物作出判断和决策。这对传统的计算机或人工智能是做不到的。由此可知，人脑的“计算”必定是建立在大规模并行处理的基础上。人善于在复杂环境下作出判断，从整体上识别事物。神经网络的大规模并行处理与多处理机构成的并行系统是不同的。
2具有很强的容错性，善于联想、概括、类比和推广。每天有大量神经细胞正常死亡，但不影响大脑正常的功能；大脑局部损伤会引起某些功能衰退，但不是功能突然丧失。在计算机中，元器件的局部损坏，或者程序中的微小错误都可能引起严重的后果，即表现出极大的脆弱性。人脑与计算机信息处理的巨大差别在于对信息的记忆和处理方式不同。计算机的模式是信息局部储存，按程序提取有关的信息，送到运算器处理。大脑中信息的记忆，特别是长期记忆是通过改变突触的效能实现的，即信息存储在神经元间连接强度的分布上，信息的记忆和处理是合二为一的。这一点，神经网络与大脑信息处理方式及其相似。
3具有很强的自适应能力。人脑功能受先天因素制约，但后天因素，如经历、训练、学习等也起重要作用。这表明人脑具有很强的自适应性和自组织性。神经网络与符号处理不同，前者强调系统的自适应或学习过程，同一网络因学习方法及内容不同，可具有不同的功能；符号处理强调程序编写，系统的功能取决于编写者的知识和能力。
由上可知，脑是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理装置，人们正以极大的兴趣研究它的结构和机理。这种研究与20世纪初的物理学和20世纪50年代的分子生物学一样，正酝酿着重大的突破，而这一突破将给整个科学的发展带来巨大而深远的影响。人们对大大脑的认识已深入到探索脑的核心问题，鉴定出了一系列涉及脑工作的重要分子，在感知、行为、学习和记忆方面都取得了重要进展。这表明人们将有可能最终揭开大脑这个人体最复杂系统的奥秘，为现代科技发展寻找新的道路。借助大脑工作原理，有可能使信息处理获得新的突破。
正因为如此，神经科学受到世界各发达国家的高度重视。美国国会通过决议将1990年1月5日开始的10年定为“脑的十年”。国际脑研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行动。美国国防部高级研究计划局（DARPA）制定的8年研究计划中，神经网络是重要的方向。1986年日本政府提出了“人类前沿科学计划”（HFSP）研究计划，1992年提出“真实世界计算”（RWC）研究计划。德国人从1988年开始执行“神经信息论”的研究计划。
脑科学、神经生理学、病理学主要研究神经网络的生理机理，如神经元、突触、化学递质、脑组织等的构成和工作过程。而认知科学、计算机科学主要探索人脑信息处理的微结构理论，寻求新的途径，解决当前计算机和传统人工智能难以处理的问题。以此为背景，以人工神经网络为基础，形成了神经网络的新学科。
目前，对大脑思维的过程了解仍然很肤浅，人工神经网络模拟的研究还很不充分，人们面临的是一个充满未知的新领域。神经网络将在基本原理方面进行更深刻的探索。
神经网络的发展与神经科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学
机器人学、微电子学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。神经网络研究的主要目的如下：
1理解脑系统为何具有智能。这些计算与符号表示的形式操作处理不同，人脑是如何组织和实施这些计算的。
2研究各种强调“计算能力”的神经网络模型，并不着重于这些模型的生物学保真程度
3研究大规模并行自适应处理机理。
4研究神经计算机的体系结构和实现技术。
4、适合神经网络学习的问题
人工神经网络学习非常适合于这样的问题：训练集合为含有噪声的复杂传感器数据，例如来自摄像机和麦克风的数据。它也适用于需要较多符号表示的问题，例如决策树学习任务。这种情况下ANN和决策树学习经常产生精度大体相当的结果。反向传播算法是最常用的ANN学习技术。它适合具有以下特征的问题:
(1)实例是用很多“属性-值”对表示的：要学习的目标函数是定义在可以用向量描述的实例之上的，向量由由预先定义的特征组成。这些输入属性之间可以高度相关，也可以相互独立。输入值可以是任何实数。
目标函数的输出可能是离散值、实数值或者由若干实数属性或离散属性组成的向量：例如在ALVINN（Pomerleau(1993)的ALVINN系统是ANN学习的一个典型实例，这个系统使用一个学习到的ANN以正常的速度在高速公路上驾驶汽车。）
(2)系统中输出的是30属性向量，每一个分量对应一个建议的驾驶方向。每个输出值是0和1之间的某个实数，对应于在预测相应驾驶方向时的置信度。我们也可以训练一个单一网络，同时输出行驶方向和建议的加速度，这只要简单的把编码这两种输出预测的向量连接在一起就可以了。
(3)训练数据可能包含错误：ANN学习算法对于训练数据中的有非常好的健壮性。
(4)可容忍长时间的训练：网络训练算法通常比像决策树学习这样的算法需要更长的训练时间。训练时间可能从几秒到几小时，这要看网络中权值的数量、要考虑的训练实例的数量以及不同学习算法参数的设置等因素
(5)可能需要快速求出目标函数值：尽管ANN的学习时间相对较长，但对学习到的网络求值以便把网络应用到后续的实例通常是非常快速的。例如，Alvinn在车辆向前行驶时，每秒应用它的神经网络若干次，以不断的更新驾驶方向。
(6)人类能否理解学到的目标函数是不重要的：神经网络学习方法学习到得权值经常是人类难以解释的。学到的神经网络比学到的规则难以传达给人类。
5、我对人工神经网络学习研究的认识及观点
5.1人工神经网络学习的几种算法
1.有监督Hebb算法
2.单层感知器
3.梯度（LMS）算法
4.BP算法
这几种算法中，BP算法应用最为广泛。
5.2基于反向传播网络的学习
反向传播算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值得较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层（即最接近输入层的隐含层）传播由总误差引起的权值修正，所以称为“反向传播”。
5.2.1反向传播网络的结构
鲁梅尔哈特（Rumelhart）和麦克莱兰(Meclelland)于1985年发展了BP网络学习算法，实现了明基斯的多层网络设想。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且还含有一层或多层隐（层）节点，如图5.1所示输入信号首先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。节点的激发函数一般选用S型函数。
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐单元层逐层处理后，传至输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到期望输出，那么就转为反向传播，把误差信号沿原连接路径返回，并通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
图5.1BP网络
5.2.2反向传播学习算法
（1）选取比率参数r。
（2）进行下列过程直至性能满足要求为止。
1对于每一训练（采样）输入；
(a)计算所得输出，
(b)按下式计算输出节点的值
(c)按下式计算全部其他节点
(d)按下式计算全部权值变化
2对于所有训练（采样）输入，对权值变化求和，并修正各权值。
权值变化与输出误差成正比，作为训练目标输出只能逼近1和0两值，而绝不可能达到1和0值。因此，当采用1作为训练目标值作为训练时，所有输出实际上呈现出大于0.9的值；而当采用0作为目标值进行训练时，所有输出实际上呈现出小于0.1的值；这样的性能就被认为是满意的。
反向传播算法是一种很有效的学习算法，它已解决了不少问题，成为神经网络的重要模型之一。反向传播算法框图如图5.2所示。
图5.2反向传播算法框图
5.2.3反向传播算法性能分析
反向传播算法作为指导多层感知器训练的最流行的算法而出现，基本上，它是一个梯度（导数）的技术而不是一个最优化技术。其具有两个明显的性质：局部计算简单；可实现权值空间的随机梯度下降。多层感知器背景下的BP学习的这两个属性导致了它的优点和缺点。
1.BP网络的优点
1BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已经证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。当隐含神经元可以任意配置时，BP网络能记忆任意给定的学习样本，再现样本输入到样本输出的联想关系。BP网络的记忆容量与隐含神经元的数量相关，BP网络的记忆容量可通过增加隐含神经元而得到扩充。
2BP网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力。通过学习，BP网络能在任意精度范围内表达复杂的非线性映射。
3BP网络具有泛化能力，能从样本数据中学习知识，抽象一般性规律。BP网络的泛化能力既与自身记忆容量相关，又与学习样本具有的信息量相关。
2.BP网络的问题
传统的BP网络在诸多领域得到广泛应用，也取得一定的成效，但在实际应用中有时处理结果并不理想，还存在诸多问题。究其原因，主要是BP网络还存在许多固有的缺点，这不只是多层前向BP网络的问题。
1BP算法的学习速度很慢，其主要原因有：
•由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂因而必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效。
•存在麻痹现象。由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0和1的情况下出现一些平坦区。在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿。
•为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，而这种方法将引起算法低效。
2网络训练失败的可能性较大，其原因有：
•从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此算法很有可能陷入局部极值，使训练失败。
•网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。
3难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾。这涉及网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。
4网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验决定。为此，有人称神经网络的结构选择为一种艺术。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。
5新加入的样本要影响已学习成功的网络，而且描述每个输入样本的特征的数目也必须相同。
6网络的预测能力（也称泛化能力）与训练能力（也称逼近能力）的矛盾。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力的提高，预测能力反而下降，即出现所谓“过拟合”现象。此时，网络学习了过多的样本细节，但是不能反映样本内含的规律。
6.小结
1、人工神经网络学习为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续的和离散值得属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法，这已经被成功应用在很多学习任务中，比如手写识别和机器人控制。
2、反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含三层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数，这使得前馈网络成为学习预先未知的一般形式的离散和连续函数的很好选择。
3、反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据。梯度下降收敛到训练误差相对网络权值的局部极小值。通常，梯度下降是一种有应用潜力的方法，它可用来搜索很多连续参数的假设空间，只要训练误差是假设参数的可微函数。
4、反向传播算法最令人感兴趣的特征之一，是它能够创造出网络输入中没有明确出现的特征。确切的讲，多层网络的隐藏层能够表示对学习目标函数有用的但隐含在网络输入中的中间特征。
5、过度拟合训练是ANN学习中的一个重要问题。过度拟合导致网络泛化到新的数据时性能很差，尽管网络对于数据表现非常好。交叉验证方法可以用来估计梯度下降搜索的合适终止点，从而最小化过度拟合的风险。
任何新生事物的成长都不是一帆风顺的。人工神经网络学习也不例外。但是，经过长时间的研究发展，神经网络学习已经逐步成长起来了，在未来的发展中可能会遇到新的困难，甚至遭受较大的挫折。广大研究者也可能会为此承受巨大风险。但是作为科学研究者，我们应持有乐观的态度，为神经网络学习的发展做贡献。
参考文献：
【1】宋绍云，仲涛.BP人工神经网络的新型算法.人工智能及识别技术,2009,5(5)
【2】李晓峰，徐玖平，王荫清，贺昌政.BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用.系统工程理论与实践.2004,5(5)
【3】李建珍.基于遗传算法的人工神经网络学习算法.西北师范大学学报（自然科学版）.2002,38(2)
【4】耿晓龙，李长江.基于人工神经网络的并行强化学习自适应路径规划.科学技术与工程.2011,11(4)
【5】蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用.北京：清华大学出版社，2010
【6】史忠植.神经网络.北京：高等教育出版社，2009
【7】（美）TomM.Mitchell.曾华军张银奎等译.机器学习.北京：机械工业出版社，2003
【8】涂序彦.人工智能：回顾与展望.中国人工智能学会.北京：科学出版社，2006
【9】朱福喜，朱三元，伍春香.人工智能基础教程.北京：清华大学出版社，2006
＋更多类似范文┣ 工程测量论文4000字┣ 工程实习论文2900字┣ 铁道工程论文2300字┣ 工程测量论文2200字┣ 更多工程论文范文人工智能论文（精选范文5篇）
人工智能论文一
论文题目：人工智能时代媒体转型路径的思考
摘要：当前,世界媒体格局、舆论生态、传播形态正在经历深刻变革,移动传播渐成主流,社交平台迅猛发展,智能媒体方兴未艾,媒体融合向纵深推进
文章分析人工智能技术给媒体带来的机遇和挑战,并就媒体如何顺应时代发展大势,抓住机遇主动应用新兴技术展开分析,探索媒体进行融合发展和转型升级的新路径
关键词： 人工智能;用户思维;智能分发;大数据
人工智能技术（AI）深入渗透在信息生产和传播的整个流程中,对新闻传播带来了深刻改变,在人民网舆情数据中心等发布的《网络正能量传播蓝皮书》中,“人工智能”位列创新中国热词榜第一
人工智能技术开始在新闻传播领域广泛应用,并日益成为各大新闻媒体在激烈的新闻大战中出奇制胜的法宝
1 人工智能给媒体带来变革发展的机遇
人工智能在媒体的应用范围不断扩大,“中央厨房”创建升级加速;整合资源的共享平台开始出现;VR、AR不断创造视觉奇观;技术为用户内容生产赋能,定制化内容可“一键”生成;智能语音互动受到青睐,H5增强互动体验
1）人工智能提高了新闻传播效率,提升了用户体验
人工智能极大地丰富了传播手段和方式,让用户随时随地获取新闻,给新闻内容生产发布、媒体运营方式、新闻传播形态带来了全新改变
网络视频直播、VR、AR技术在新闻传播中广泛应用,让用户借助高科技直达现场,360度沉浸现场,提升了用户体验
人工智能催生的传播新技术作为推动媒体发展的强大动力,受到媒体的广泛重视
2018年,新华社发布《AR看两会|政府工作报告中的民生福利》，用户点击新华社客户端首页下方的“小新机器人”,使用AR功能扫描身份证背面,便可用更具科技感的方式浏览政府工作报告,领取民生福利
2017年,《人民日报》推出《快看呐！这是我的军装照》H5产品,用户只要上传照片,就可生成自己不同年代的军装照,实现了普通人的军旅梦,这款H5上线两天浏览量破2亿
澎湃新闻推出《中国,你来写》H5产品,参与者轻点屏幕,“中国”两字就会出现在屏幕上,一幅展现5年来成就的水墨画卷会自动生成
该H5产品仅发布24小时,上传图片数量已达464万张,峰值时每秒点击量达2.4万,最高同时在线60万人
2）人工智能丰富了传播手段,传播边界消失
人工智能将人、物、音频、视频等信息链接起来,传统意义上的传播边界消失,万物皆媒体时代来临
当前机器人在媒体领域可实现写稿、写诗、交互、播报等功能,对于地震、爆炸、极端天气、火灾、交通事故等突发事件,通过摄像头、无人机、行车记录仪等快速采集信息,实时捕捉新闻事件的发展进程,智能生成数据新闻,在第一时间发给媒体和记者
2017年4月,作为新华社特约记者,中国智能机器人“佳佳”采访美国科技观察家、《连线》杂志创始人凯文·凯利,并与多名计算机专家及媒体代表进行互动
2017年8月,四川九寨沟发生地震,中国地震台网中心的机器人运用地震数据管理与服务系统,仅用25秒便完成了第一条关于此次地震的速报,并在震后18分钟发出
新华社推出的现场云支持手机新闻在线采集、加工、分发,通俗地讲,“记者带个手机就可以发稿了”,记者可以即采即拍即传、编辑即收即审即发,现场云采用全媒体信息流,把有价值的信息按时间和逻辑顺序铺开,用户只要动动手指刷刷手机就能快速了解事件全貌
3）人工智能实现了人与信息的精准匹配
纵观新闻传媒领域,人工智能技术正将内容生产者和消费者紧密地串联起来
人工智能以大数据分析为依托,辅助读者进行精确的内容消费,同时针对不同领域、行业垂直深耕,帮助媒体实现精细化传播;媒体根据大数据分析预测未来热点,增强议程设置能力,提升舆论引导效果,并对读者的阅读颗粒与文章颗粒进行适当匹配,实现新闻内容的定制化生产
以今日头条、一点资讯、天天快报为代表的新兴媒体,依托智能分发技术,为用户提供个性化资讯
今日头条作为一款基于数据挖掘和机器学习的智能推荐引擎,可根据用户画像、内容理解和情景信息,计算用户对内容感兴趣的概率,推荐分发内容
今日头条将信息流与推荐引擎结合,实现了智能连接人与信息
新华社的“媒体大脑”通过人脸核查技术,可在海量的图片、视频资料中精确定位人物,并依托大数据为读者量身定制新闻资讯
2 人工智能给媒体带来的严峻挑战
人工智能对媒体而言,更像一把双刃剑
人工智能给媒体带来劣质信息泛滥、内容低俗化、个体的信息孤岛化、视角狭隘等问题已严重影响到用户体验,已在用户侧产生痛点,需要媒体以高度的责任感来审慎规避
1）内容低俗化影响了阅读体验
“依靠标题抓眼球”算法带来的阅读浅薄化甚至低俗化,读标题很精彩,但点开往往文不对题,没有任何有价值的信息
这是因为海量数据的运算是基于点击,有无穷多用户是被耸动的标题吸引的
虽然用户个人体验很不愉快,但用户点击这个行为留下来了,又被算法捕捉到,就形成恶性循环,越多的用户被吸引,这条新闻就会被赋予更多权重,就会被大范围推荐,这严重影响了阅读体验
2）信息孤岛化拉大了社群隔阂
人工智能可以敏锐地捕捉到用户非常细小的兴趣需求,并根据兴趣推荐同类新闻和资讯,而很多国内外重大政治事件、影响国计民生的政策等却没有机会进入用户的视野,基于个人兴趣和消遣的信息过于在垂直人群中传播,不仅会带来信息孤岛化,还会加大不同社群的沟通难度,拉大社群隔阂
如何在时间敏感性的高质量新闻与个人兴趣之间取得平衡,如何在用户的潜在兴趣、公众的共性兴趣和个性需求之间找到平衡,需要媒体更多的思考和关注
3 人工智能时代媒体的转型路径
1）数据化转型,重建与用户的链接
无论用户是拿起手机浏览新闻资讯,还是在移动端消费、支付、社交就会产生数据
媒体对用户数据的沉淀和挖掘,可以获取更高效的需求匹配能力,从而满足用户在不同场景下的即时需求
用户在内容消费上的兴趣导向、社交伴随、全移动化日常、弱目的性阅读,将出现更多的内容需求和场景,这种消费趋势,将向全年龄段加速扩张
用户在哪,服务就延伸到哪,争取延长用户的注意力,培养用户使用媒体的习惯和粘性,是媒体向数据化转型、重建与用户链接的重要基础
2）做强优质内容,提升舆论引导效果
人工智能对媒体的创新转型具有巨大的推动作用,在此基础上,所有手段、形式的改进都是吸引受众的重要方式,但坚持正确导向,生产优质内容,才是媒体的核心竞争力
未来优质内容的回归将是内容产业的一大趋势,内容呈现多元化、高质化生长,新闻内核重新回归,价值导向和用户思维将主导内容生态
媒体要适应分众化精细化传播趋势,探索并推动将人工智能技术应用到新闻采写编发的全流程之中,根据大数据分析预测未来热点,增强议程设置能力,提升舆论引导效果,不断巩固和壮大主流阵地
3）增强互动,提升与用户的共情能力
与传统媒体新闻发布流程不同,现在新闻发出后,仅仅是传播的开始,文章发出后,编辑要迅速跟进、观察、分析、总结用户数据和留言,从而获得用户反馈,并将其作为内容进一步改进的重要依据,和用户一起投入新一轮的内容生产,与用户的互动频次和程度成为判断新闻影响力的重要标尺
趣味性、互动性、社交性强的新闻极易获得用户的注意力,用户越来越看重阅读中情感的交换,在理性基础上的感性表达
因此,媒体需要共情能力,要善于发掘用户心理去讲有意思有审美趣味的故事,这样用户才会主动参与内容生产和传播
4 结束语
人工智能给媒体带来的巨大变革,特别是机器人写作的兴起,曾让媒体人产生了本领恐慌,一度担心将来的工作会被机器取代
其实新技术不是让人失业,而是让人从繁重地重复性劳动中获得解放,有更多精力去从事创新工作,做更有价值的事情,让人的工作能够随时代发展“进化”.无论技术的趋势如何演进,无论介质的迭代如何迅猛,人工智能对媒体而言,机遇大于挑战,技术的应用终将会为更好地服务用户而存在
参考文献：[1]凯文·塔尔博特
移动革命：人工智能平台如何改变世界[M].北京：机械工业出版社，2017.[2]胡正荣，周亭
新媒体前沿：人工智能与虚拟现实[M].北京：社会科学文献出版社，2018.[3]中国记协网
盘点2017融媒体报道年度“爆款”[EB/OL].
如何写人工智能的论文集合(精)(2篇)
范文为教学中作为模范的文章，也常常用来指写作的模板。常常用于文秘写作的参考，也可以作为演讲材料编写前的参考。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧
如何写人工智能的论文集合(精)一ok3w_ads("s005");摘要：人工智能技术的不断革新引发了人们生产生活、学习和工作方式的变革，并对人类发展产生了重要影响。为让人们深刻认识到人工智能所引发的问题，密切关注其发展，更好地管控风险，让人工智能技术更加安全高效地为人类服务，在分析人工智能涵义与本质的基础上，利用文献分析法总结了人工智能“热”的主要表现，并对其进行理论和实践上的归因分析，强调了人工智能存在的问题及局限，针对性地提出了充分发挥人类创造主动性、建立伦理道德规范、保护人们隐私安全以及让人工智能为产业赋能的解决路径。
关键词：人工智能;教育教学;伦理道德;智慧城市
doi：10.11907/rjdk.191676
中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1672-7800（2020）003-0091-04
thoughtson"hotness"ofartificialintelligence
liuyan，hufan-gang
（schoolofcommunication，qufunormaluniversity，rizhao276826，china）
abstract：thecontinuousinnovationofartificialintelligencetechnologyhasledthetransformationofpeoplesproduction，living，learningandworkingmodes，andhashadanimportantimpactonhumandevelopment.inordertomakepeopledeeplyunderstandtheproblemscausedbyartificialintelligence，paycloseattentiontoitsdevelopment，bettermanageandcontrolrisks，andmakeartificialintelligencetechnologyservehumanbeingsmoresafelyandefficiently，onthebasisofanalyzingtheconnotationandessenceofartificialintelligence，usingliteratureanalysis，summarizedthemainperformanceoftheartificialintelligence"hotness"，andcarriesonthetheoryandpracticeofattributionanalysis，emphasizestheartificialintelligenceproblemsandlimitation，pointedproposedgivefullplaytotheinitiativeofhumancreation，establishingtheethicalcodeofethics，protectingpeoplesprivacyandhelptosolveproblemsinindustrywithai.
keywords：artificialintelligence;educationandteaching;ethics;intelligentcity
0引言
2016年3月，人工智能阿尔法狗（alphago）凭借机器学习技术在围棋比赛中战胜了人类世界冠军棋手李世石，这引发了全球对“人工智能”的关注。目前，国内外学者有关人工智能的热点研究已涉及商业、教育、社会生活等各领域。
在国外，自从1995年bresnahan&trajtenberg[1]提出人工智能是一种“通用目的技术”以后，人工智能技术便逐渐应用于各领域。例如，varian[2]提出将大数据技术与人工智能产业加以融合应用;taddy指出在计算机未经明确编程时，机器学习能够让其拥有学习能力并能找出完成任务的方法[3]。
我国人工智能技术较国外比起步晚，近年来出现了大量研究，已成为当前学者关注的一个热点问题[4]。例如，在金融应用方面，喻家骏[5]提出将人工智能与金融领域应用相结合;在教育研究领域，吴永和等[6]为创设智慧化教育环境，创新学习方式与教学模式，给予师生和管理者以恰当的、个性化的优质服务，从应用形态、技术架构、业态趋势3个环节构筑了“人工智能+教育”生态系统等。
任何事物都具有两面性，随着时代的进步和技术的升级，人工智能在快速发展的同时也会引发诸多问题。因此，有必要对其进行理性思考。
1人工智能涵义
人工智能（artificialintelligence）簡称ai，它是研究与开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。人工智能作为计算机科学的一个分支，试图从中理解智能的本质，进而生产出一种新的智能机器，并且这种机器能够以人类智能相似的方式作出反应[7]。王竹立教授[8]认为，人工智能旨在制造能像人类一样思考、甚至超越人类思考能力的机器，这种智能机器人可以代替人类的一些日常工作，包括大部分脑力劳动和智力劳动;贺倩[9]认为，人工智能是一种模拟人类思维活动的技术，使得人类通过赋予机器人特定的功能来实现人脑的思维活动，尤其表现在分类汇总、判断推理、识别学习和解决问题等思维活动上;石纯一[10]认为，人工智能是研究让计算机完成以表现出人类智慧为任务的一门学科。
3冷思考：人工智能存在的问题及解决路径
3.1人工智能存在的问题及局限
历史在变革中向前推进，但变革也有风险，人工智能时代的变革更是如此。目前而言，人工智能太过火热，受很多人吹捧，但在蓬勃发展的同时也会携带一些隐患或者存在一定的问题，因此，有必要对其进行“热”的冷思考。本文将人工智能存在的问题归纳为4个方面。
3.1.1影响人类主体地位的发挥
随着智能机器的快速发展，导致一些不重视人、太重视机器的现象发生。造成人们什么都想用智能机器解决的心理，影响了人的创造性和主体地位的发挥。人工智能并没有人类智慧头脑的天才创新，机器是永远无法取代人的，特別是人的情感，是任何事物都无法替代的。人类只有为机器人设定算法与程序，才能使它作出相对应的反应，发生相关变化。因此，它永远代替不了赋予它“智能”和程序的人。
3.1.2导致伦理道德困境
人工智能技术的应用与发展会出现一些严肃的问题，像无人驾驶汽车这种精巧的机器作出的决定可能关乎生命。例如在一条道路上，迎面过来一个人，而另一边是动物，如果此时车速过快，来不及刹车，智能汽车该如何作出选择呢？目前水平的人工智能还无法进行道德判断，也无法理解伦理原则。可想而知，如果缺乏人工智能的伦理制约规则和规范，将会带来严重的伦理道德与安全问题。
3.1.3侵犯人们的隐私权
人工智能的热潮使得用于身份验证的人脸识别技术登上了时代舞台。其主要目的在于快速有效地进行身份验证以节省时间，但在给人们提供方便的同时也带来了隐私保护方面的伦理问题。通过人脸识别，人们的眉眼信息、嘴唇信息以及面部轮廓等脸部信息都被记录了下来，当需要找这个人时，可以一下子识别出来，倘若在未经许可的情况下采集人的脸部信息，这就会侵犯人们的隐私权。因此，思考人工智能下的隐私保护问题刻不容缓。
3.1.4引发严重的结构性失业问题
简单机械的工作很容易为人工智能所代替，人工智能可以更好地为人们提供便利。但是如果人工智能的发展过快、产业需求过大，而另一方面又缺乏应用人工智能技术的高层次人才，就会出现劳动型工人无所事事，技术型应用人员供不应求的两端状况，引发严重的结构性失业问题。
目前，人工智能的局限主要体现在以下3个方面：
（1）人工智能技术应用只能解决部分问题，真正的高阶思维能力它是不具备的。在学习理论中，布鲁姆等按层级秩序将人的认知发展水平分为了6个层次：知道、领会、应用、分析、评价和创新。人工智能技术能够完成识数、计算、记忆、类别分类等人所具有的低阶思维，而且在计算方面能力很强，但是人所具有的高级思维能力在相当长的时间内是不可能被替代的，比如人的创新创造、价值判断、情感与包容、归纳与分析等高级综合能力。
（2）人工智能技术本身存在着一定的局限性。人工智能技术中图像识别慢、反应慢等问题还有待改进，例如进行图像识别时，需要将图像完全契合在识别范围内，然后再按储存信息识别，该过程反应较慢、需要等待。此外还有环境适应性，目前智能机器人也很难做到，它不会像人们那样“机智”，不会随着环境变化而变化。
（3）人类情感是人工智能不可能具有的。人的情感是人所特有的，是任何事物都无法替代的。一方面，每个人在世界上都是最独特的存在，每个人又因个体自身经历不同，所附有的情绪情感也是不同的、多变的;另一方面，没有任何一个人能够随时随地做到完全开心。因此，面对人类情感的差异与变化，人们自身都无法预料下一秒会怎样，机器人又怎么能够完全模仿和代替人呢？另外，人的情感分为喜怒哀乐，即使人工智能也存在这种情感，那它也是程序化的，是人赋予它的，并且无法战胜人类。特别是在人际交往过程中，海德格尔就曾说过：“人的本质体现在与他人的交流交往过程中，需要和真实存在的人打交道。”然而智能机器人还感受不到人类情感的细腻，机器终归是机器，它达不到深层次的交流互动，无法与人一样用“心”交往。这是人工智能最大的局限。
3.2人工智能问题解决路径
时代变革是一个渐进过程，目前人工智能技术仍处于不断发展过程中，对它的认识也会更为全面、系统。针对以上问题，提出4条解决路径。
3.2.1善于思考，勇于创新，发挥人类创造的主动性
时刻关注前沿动态，了解时代发展，善于思考，这个时代正需要善于思考和勇于创新的人。随着ai智能时代的到来，人们更要善于思考，因为人类大脑的思考、灵动是机器人超越不了的。人类要占有主动性，让合适的技术走进来，高效地为人类服务，让技术为人类生产生活赋能，不能反被技术所掌控。
3.2.2建立伦理道德规范，避免深层次社会问题
技术的发展蒸蒸日上，甚至变得有些“可怕”，新时代人工智能的发展该遵守什么样的规范，又该符合什么样的社会道德，才能最大程度地避免各种社会、伦理问题？这些都需要深入研究，逐渐建立和完善伦理道德规范。
3.2.3保护人们隐私安全，完善相应规章制度
在人工智能技术应用早期，隐私和安全往往最容易被人们所忽视。在看到人工智能为人们社会生活带来方便的同时，也应该注意到其存在的许多法律问题。因此，应该充分考虑到数据采集涉及的个人隐私问题，制定和完善相应的法律、法规及具体制度，以减少数据泄露带来的威胁。
3.2.4让人工智能为产业赋能，让人实现个体的真正价值
如今，一些简单繁琐的工作已被机械化、智能化所代替，未来是智慧的时代，是创新创造者的时代，人类应该更智慧、懂技术、会创新，才能不被时代所淘汰。在人工智能浪潮下，人机互动也将成为趋势，需要认清就业形态、调整就业结构、挖掘自身潜能并引发新的思考，不应局限于某一领域，而要注意多方面关注、多学科联系，探索新领域，跟上智能时代的发展，从而发挥出个体最大价值。
4结语
技术是把双刃剑，人们不能像技术乐观主义者那样高度赞扬技术、提倡用技术解决一切问题，也不能像技术悲观主义者那样全盘否定、批判，甚至抛弃技术。换言之，对于人工智能，既不能高估了它的存在与价值，也不能对它进行过于感性化的理解和界定。随着新科技的迅速发展，人们对智能化产品的需求越来越广泛，人工智能必将得到进一步的发展与应用，进而促进整个人类社会的进步。但是，“智能”与“智慧”确实不能等同，智慧指人类心智上的辨析与创造能力，因此，智能化、程序化的人工智能技术永远无法战胜人脑智慧。总之，在人工智能的热潮下，必须要有一个理性的思考。未来，希望人们能够正视人工智能所存在的问题，更加合理地应用技术，更好地规避风险，从而使人工智能在充分发挥其功能的同时更加安全高效地服务于人类。
参考文献：
[1]bresnahant，trajtenbergm.generalpurposetechnologies“enginesofgrowth”[j].journalofeconometrics，1995，65（1）：83-108.
[2]varianhr.bigdata：newtricksforeconometrics[j].journalofeconomicperspectives，2014，28（2）：3-27.
[3]taddym.thetechnologicalelementsofartificialintelligence[c]. nberworkingpapers，2018：1-22.
[4]紀汉霖，黄嘉冬.我国人工智能产业发展及应用研究[j].软件导刊，2019，18（3）：34-38.
[5]喻家骏.人工智能技术的伦理问题及其对策研究[d].武汉：武汉理工大学，2013.
[6]吴永和，刘博文，马晓玲.构筑“人工智能+教育”的生态系统[j].远程教育杂志，2017，35（5）：27-39.
[7]百度百科.人工智能[eb/ol].http：//.
[8]王竹立.技术是如何改变教育的？——兼论人工智能对教育的影响[j].中国电化教育，2018，39（4）：5-11.
[9]贺倩.人工智能技术发展研究[j].现代电信科技，2016，46（2）：18-21，27.
[10]石纯一.人工智能原理[m].北京：清华大学出版社，1993.
[11]hidasib，karatzogloua，baltrunasl，etal.session-basedrecommendationswithrecurrentneuralnetworks[c].boston：10thacmconferenceonrecommendersystems，recsys，2016.
[12]王运武，朱明月.学习方式何以变革：标准与路径[j].现代远程教育研究，2015（3）：27-35.
[13]孔晶，郭玉翠，郭光武.技术支持的个性化学习：促进学生发展的新趋势[j].中国电化教育，2016（4）：88-94.
[14]李海峰，王炜.国际领域“人工智能+教育”的研究进展与前沿热点——兼论我国“人工智能+教育”的发展策略[j].远程教育杂志，2019，37（2）：63-73.
[15]蔡连玉，韩倩倩.人工智能与教育的融合研究：一种纲领性探索[j].电化教育研究，2018，39（10）：27-32.
[16]华璐璐，陈琳，孙梦梦.人工智能促进英语学习变革研究[j].现代远距离教育，2017（6）：27-31.
[17]苏若祺.人工智能的发展及应用现状综述[j].电子世界，2018（3）：84-86.
[18]kaelblinglp，littmanml，mooreaw.reinforcementlearning：asurvey[j].journalofartificialintelligenceresearch，1996（4）：237-285.
[19]崔雍浩，商聪，陈锶奇，等.人工智能综述：ai的发展[j].无线电通信技术，2019，45（3）：225-231.
[20]任友群，王旭卿.教育技术的后现代思考[j].中国电化教育，2003（11）：9-13.
[21]徐奉臻.梳理与反思：技术乐观主义思潮[j].学术交流，2000（6）：14-18.
（责任编辑：孙娟）
收稿日期：2019-05-21
作者简介：刘燕（1997-），女，曲阜师范大学传媒学院硕士研究生，研究方向为网络教育应用;胡凡刚（1969-），男，博士，博士后，曲阜师范大学传媒学院教授、博士生导师，研究方向为网络教育应用。
相关热词搜索：人工智能冷思考ok3w_ads("s006");ok3w_ads("s007");
如何写人工智能的论文集合(精)二今天，我和奶奶来到某米的智能家居体验馆。什么是智能家居呢？我怀着好奇之心，开始了一场神奇的体验之旅。
眼前的这般体验，让我和奶奶看得瞠目结舌，曾经那个困苦的时代又浮现在奶奶眼前。
“在我们小时候，家里没有电，点的是煤油灯，住的是破瓦房，吃的是稀如水的麦糊，过年过节的才能吃上一餐白米饭！”奶奶眼中泛着泪光，继续说道：“那会儿没有高楼大厦，没有人手一只的智能手机，联系只能靠写信或者打电报，有太多的人挨饿受冻。你们现在过的幸福生活是我们以前想也不敢想的！”奶奶的声音微微发颤，岁月在她的脸上刻下的道道痕迹格外显眼。
“小爱同学，帮我放首音乐。”耳畔响起了《在希望的田野上》。
“我们的家乡，在希望的田野上，炊烟在新建的住房上飘荡……”
在这个日新月异的新时代，人工智能不知不觉已经迈向了赋能新时代。数据显示，我国人工智能市场规模逐年递增。我为祖国的迅速发展，倍感自豪！未来已来，希望祖国的未来更加辉煌。
人工智能论文到底是怎样写的(人工智能论文)
人工智能论文到底是怎样写的(人工智能论文)论文100网2023-03-16内容简介：人工智能，作为当前科技界的头号热门话题，自然也成为了学术界的研究重点。人工智能领域的论文数量不断攀升，并且在不断涌现着各种新的技术和理论。然而，这些著名的论文到底都在研究些什么？是否真的能
论文不会写怎么办？论文100网专注于论文服务12年，老品牌值得信赖！原创论文299元起/篇，一周内出稿；论文排版10元起。
立即咨询人工智能，作为当前科技界的头号热门话题，自然也成为了学术界的研究重点。人工智能领域的论文数量不断攀升，并且在不断涌现着各种新的技术和理论。然而，这些著名的论文到底都在研究些什么？是否真的能够通过人工智能技术来改变人类生活方式？
人工智能领域的著名论文介绍了几篇历史上的经典论文，如“机器学习”的三位巨头之一TomM.Mitchell的《机器学习》以及YannLeCun等人的《深度卷积神经网络的盲点》。分析这些论文的内容，以及对人工智能领域的贡献和推动作用。
人工智能技术的发展历程从规则制导到神经网络、再到深度学习，人工智能技术经历了什么样的历程？这一部分将对人工智能技术的发展历史进行回顾，并对各时期的技术特点以及对应论文进行综述。
人工智能引发的社会问题自动化、信息化，这些前沿技术带来了科技进步的同时，也带来了一系列社会、文化、伦理等问题。在这一部分将提及人工智能技术带来的挑战，讨论其对行业和整个社会的影响。
人工智能技术的应用领域人工智能技术已经逐渐渗透到各个领域，如医疗、金融、教育、军事等。此处将详细介绍部分领域的典型应用案例，并对技术所起的作用和潜在的发展前景进行分析。
人工智能技术的未来发展趋势目前，各大公司和学术机构都在研究人工智能技术，并且不断开发新的理论方法和应用方案。在未来，人工智能技术将会呈现怎样的发展趋势？本篇文章将从技术、产业以及人类社会等方面对其未来前景进行分析。
总之，人工智能领域的论文正以日益快速的速度不断涌现，态势良好。然而，人工智能技术依然存在一些问题，需要我们在技术应用中大力修正。随着技术的不断进步以及社会环境的改变，人工智能技术有着巨大的发展空间和应用前景。
上一篇:初等数论论文有哪些研究内容(初等数论论文概念)
下一篇:西安交通大学学位论文库介绍(西安交大论文库的价值)