人工智能未来发展论文
人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章，欢迎阅读!
人工智能未来发展论文
人工智能未来发展论文篇一人工智能的应用与发展研究
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生
【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┣ 更多工程论文范文谈计算机及人工智能技术发展
谈计算机及人工智能技术发展时间：2023-05-2701:58:18
摘要：计算机技术的发展，在一定程度上改变了社会的生产生活方式，其作为辅助工具的一种，应用范围十分广泛，尤其是人工智能技术的出现，标志着智能化时代正式开启，在这种背景下，社会生产效率和质量会大幅度提升。文章首先对计算机人工智能技术进行简单介绍，然后分析其发展历程和未来发展趋势，最后对其在各个领域的应用进行简述，希望为相关行业提供借鉴。
关键词：计算机；人工智能技术；发展历程
1引言
在科学技术高速发展的今天，传统计算机技术逐渐与人们的需求不符，为满足人们需要，并促进社会经济的发展，技术人员在传统计算机技术的基础上，研究新的技术，人工智能技术在此背景下产生。截至目前，人工智能技术的发展已经趋于成熟，在社会各领域中均有所应用。实践应用结果表明，人工智能技术的应用，使自动规划和智能控制等功能实现，在推动社会经济发展方面，发挥了重要的作用。因此对此项课题进行研究，其意义十分重大。
2人工智能技术的概念
由人制造出来的机器所表现出的智能就是人工智能技术，这里所说的机器主要是指计算机程序，故智能技术常常与计算机绑定。但是在人工智能技术高度成熟的背景下，计算机人工智能技术的应用范围进一步延伸，已经由专业科学技术逐渐变为涉及不同领域和专业的广泛科学技术。站在技术角度而言，赋予机器人脑的思维方式，代替人类完成各项工作，属于人工智能技术的主要作用。伴随着世界经济的发展，工作内容愈加复杂且繁重，这种情况的出现，为计算机智能技术的发展提供了契机。
3人工智能技术的发展历程
人工智能的出现时间为1941年，在电子计算机发展后，人类可以依靠技术制造机器智能。1956年是人工智能的首次提出时间，自此之后，研究者对这项技术进行全面且深入的研究，人工智能概念渐渐被人们所熟知，人工智能技术的实际发展速度与预想相比，还存在一定的差距，但其发展的脚步却没有停止。在80余年的发展历程中，大量的AI程序出现，并被应用于各个领域，推动了其他技术的发展。计算机及人工智能技术发展阶段如下所述：
3.1初生阶段
1941年世界上第一台计算机由美国研发成功，这台计算机的占地面积非常大，实用价值不高，具体表现为设置上千条线路，仅能满足一个程序的运行需求。故研究者继续研究，并于1949年成功研发了一种具有程序存储能力的计算机，使程序运行难度大大降低，与此同时，计算机理论也同步发展，并催生了计算机科学，为人工智能的产生奠定了坚实的基础，究其原因，主要是人工智能需要将计算机作为媒介。计算机技术可以为人工智能的产生提供技术基础，但是在计算机出现的初期，人们并未对计算机和人类智能间的联系多加关注。美国学者在研究反馈理论时发现自动调温器属于最典型的反馈控制例子，这种装置在采集室内温度后，会对比实际温度和希望温度。并根据二者的差值，开大或关小开关，从而实现对室内温度的有效控制。这项研究对人工智能技术的发展而言，可谓是影响深远。1955年国外研究人员研发了一种逻辑专家程序，该程序被业内领域认为是世界上第一款人工智能程序，在运算问题时，可以用树形模型对问题进行表示，然后进行模型的选择，最终确定最正确的结论。1956年人工智能之父邀请研究人员进行学术讨论，自此之后，人工智能的概念被正式确立。
3.2应用阶段
20世纪70年代后，知识工程概念被相关领域专家正式提出，这种概念与实体工程较为类似，但在建设方面，却与其存在显著的差别。可以将知识工程视为智能和专家系统的结合，且具有商品化的特点。在这种背景下，人工智能系统逐渐在商品化的专家系统中应用，这种专家系统其本质为信息系统，相较于普通的信息系统，该系统在处理问题时，能够对人类专家处理问题的思维方式进行模拟。详细而言，就是在计算机系统中融入特定领域知识、推理和决策系统的过程，有助于问题的解决。与专家系统相比，智能系统更容易被我们所了解，目前，智能手机所用的安卓、ios系统就属于典型的智能操作系统。在科学技术发展的驱动下，专家系统的发展愈加成熟，逐渐与其他功能相融合，比如：智能语言系统、知识表示系统均应用了专家系统。我国人工智能技术发展时间较为短暂，故技术发展尚未成熟，与欧美国家尚存一定的差距。为此，国家应重视人工智能技术的发展，并通过政策、制度和资金等手段的应用，为我国人工智能技术发展提供保障。
4计算机及人工智能技术的应用
通过上述分析可知，计算机及人工智能技术的发展时间已经超过了70年。在长时间发展后，人工智能技术的发展趋于成熟，在各个领域均取得了良好的应用效果。下文会以计算机及人工智能技术的应用为切入点，对其发展进行具体的分析。
4.1人工智能技术在远程作业系统中的应用
智能型远程作业系统由人工智能技术和远程作业系统组合而成，其英文简称为IDES，与普通远程作业系统相比，这种远程作业系统具有智能性、多层次性以及开放性的特征，系统功能十分完善，可以实现各项作业环节的全程微机化。以试卷批阅为例，该系统能够在批阅试卷的过程中对客观题的解答过程和答案进行识别，同时还具备透视和病历双重功能，简言之，就是系统会依据学生的解答过程，找出学生在学习过程中存在的问题，并提出合理的建议。以某研究机构设计的智能远程作业系统为例，该系统在构建过程中，由远程教育公司负责数据交换中心的建立，如果应用地区的中小学校具备条件，则可以建立分中心，系统中央服务器可以保存全部的作业、考试资源以及学生档案。该系统的运行管理机制为分级授权，通过这种管理机制的设置，合理调配和管理教学资源及系统用户。学生家长想要了解学生的学习和作业完成情况，即可登录系统查找相关的资料。由于作业批改环节所涉及的人机交互过程十分复杂，在系统设计过程中，将客户机/服务器模式作为了主要选择，确保系统在各种网络环境下稳定运行，便于学生随时随地应用远程作业系统。将系统功能作为依据，我们可以将该系统分为四个组成部分，主要包括数据库服务器、管理系统、学生系统和教师系统。系统设计的构架为全开放式，可以满足多个学校和教育部门的需求，如有特殊需要，教师可以对系统内的教学资源进行自主处理，比如：增加、修改和删除等等。其中，管理系统能够为管理人员维护系统运行状态，创造有利的条件。教师系统则是与教师工作有关功能和操作的有机结合。这些功能包括授课、作业和考试等方面的功能。而学生系统的功能为批改作业、课程选择和完成作业等。在了解后得知，在这个系统中，远程通讯模块属于重要的功能模块，其实现方式为网上讨论、电子邮件发送以及在线解决问题等。教师、学生和家长等系统用户在注册账号时，需要填写邮箱，为用户之间的沟通和交流提供便捷条件。而在线解决问题和网上讨论所涉及的主体主要是学生和教师，有助于教师对学生进行一对一的辅导，教学效果也会因此而增强。远程作业系统所应用的人工智能技术为专家系统，究其原因，主要是该系统需要为教师和学生提供教学资源，并培养学生解决问题的实际能力，而专家系统的应用，则有助于系统设计功能和预期目标的达成。实际应用结果表明，专家系统的应用，使教学效果显著增强，具有十分广阔的发展空间。
4.2计算机视觉
所谓的计算机视觉是指借助计算机技术，模拟人类的感知系统和感知能力，并代替人类完成环境感知方面的工作。计算机视觉属于人工智能技术的重要内容，在勘测、识别等领域的应用效果较为明显。通常情况下，人工智能技术在视觉领域的应用，由3个阶段构成，分别是检测、识别和识别目的，比如：人脸识别、指纹识别和瞳孔识别，就是人工智能技术在相关领域的应用方向。但就当前实际情况而言，计算机视觉领域的人工智能应用，在物体场景识别技术上的发展较为滞后，究其原因，主要是识别目标较多，且处在实时变化的状态。人工智能技术的应用，虽然可以识别目标的外貌特征，但无法保证100%的准确率，因此，提升人工智能技术在计算机视觉领域中的准确率，是人工智能技术未来发展的重要方向。
4.3自然语言处理
人工智能技术在经过多年的发展完善之后，被应用到自然语言处理领域，成为了研究人员的重点研究内容，其应用有助于人机交互功能的实现。计算机和人类所使用的语言并不相同，计算机所使用的语言为机器语言，而人类使用的语言被称为自然语言，人机交互功能的实现，要求研究人员基于人工智能技术，设计机器内部数据结构，使机器语言转化为自然语言，与此同时，还要确保转换机制运行的持久性和稳定性，人工智能技术的应用，是上述目标实现的关键。当前人工智能技术在自然语言处理领域的应用已经趋于成熟，比如：智能客服、语言翻译、语音导航系统等。以我国为例，我国人工智能技术虽然起步较晚，但发展速度却十分显著，语音识别技术就是其中典型代表，其发展水平位居世界前列，语言识别准确率可达95%。其中百度作为国内计算机智能技术研究发展的先行者，在研究自然语言处理时，取得了突破式的进展，其所研发的语言识别和处理产品，在国际上颇具知名度。目前，在社会经济高速发展的驱动下，国内企业和公众对智能语音的需求逐渐增加，使这项技术的未来发展前景愈加广阔，在未来，这项技术会在智能家居、医疗、教育、服务等领域实现普及应用和发展。
4.4智能机器人
智能机器人是人工智能技术与机器相结合的产物，主要是指人类通过程序对其进行操控，促使其代替工人完成复杂工作任务的机器。但事实上，人工智能技术的应用，可以赋予智能机器人自主学习和思考的能力，从而使自动化控制目标成为可能。相较于自动化机器而言，智能机器人具备三项要素，分别为思考要素、感觉要素以及反应要素，这是二者最显著的差别。其中感知要素是指智能机器人具有与人类相似的感官系统，在具备环境识别能力的基础上，兼具运动能力，这些能力的具备，赋予了机器人与外部环境互动的功能。除此之外，自主思考能力是智能机器人的优势，凭借这一优势，其在接收信息后，会理解和回应信息内容。就当前实际情况来看，社会上应用的智能机器人种类和数量均呈现出不断增加的趋势，其应用可以使社会生产效率大幅度提升，有助于促进社会经济的高速发展，并且智能机器人的应用发展空间尚未饱和。人工智能技术研究领域对智能机器人的研究十分重视，并将自主导航定位、人工智能识别和控制作为重点研究技术。可以预见，在未来智能机器人的应用和发展必将成为热点话题。
4.5人工神经网络
在人工智能领域神经网络的地位不言而喻，所谓的神经网络是指研究人员应用人工神经元、电子元件和处理元件等装置，对人类大脑组织结构和思维方式进行模拟，以此来赋予计算机程序自我学习能力的技术。目前，这项技术已经成为人工智能领域的重点研究方向，在存储、处理和分析数据时，起到了关键性的作用。在人工神经网络中，信息的传递和处理需要将神经元之间的相互作用为条件，其存储则依靠各元件的分布联系，其自我学习能力的实现，主要通过神经元连接权重的动态调整。与传统数据处理方式对比而言，在分析和处理模糊数据时，应用这项人工智能技术，可以取得良好的效果。在人工智能技术不断成熟和发展的背景下，人工神经网络技术的发展愈发成熟，逐渐成为了人们分析和解决问题的重要工具，其智能特征因此得到了体现。比如：人工神经网络与社交软件相结合后，可以使程序具备观察人类行为的能力，在观察人类行为后，计算机程序即可做出合理的回应，有助于人机交互功能的实现。
4.6人工智能技术的未来发展前景
通过上述分析，人工智能技术已经被诸多领域所应用，且应用效果极为显著，但随着技术的不断完善和发展，其应用领域会进一步扩大，笔者对其未来发展前景做出了合理的预测，如下所述：（1）人工智能技术在各行业垂直领域的应用存在非常大的发展潜力。随着IT基础设施的不断完善，人工智能市场会进一步扩大，尤其是自然语言处理技术，在市场中所占的份额会持续增长。（2）人工智能技术在医疗保健行业中的应用。人工智能技术的应用，可以合理配置医疗资源，改善医疗资源配置不合理的现状，医疗成本也会随之下降，并加强医疗保健行业与其他行业间的合作交流。此外，人工智能技术未来会在临床试验、医疗计划和医疗服务中得到应用。在查阅统计资料后得知，人工智能技术在医疗保健行业中的应用市场在短短3年内增长了15×108美元。（3）人工智能技术对屏幕进行取代。在计算机和手机普及应用的今天，屏幕和键盘是人机交互功能实现的主要接口。但在未来，人工智能技术会对这些接口进行取代。比如：AR和VR技术正在进入人类生活，将其应用于自动驾驶系统之中，无需使用屏幕，即可实现人与运算系统的沟通和交流。这表明，人工智能技术的发展，拉近了人类与机器之间的距离，使机器的学习能力不断增强，控制难度业因此而下降。预计在未来，人工智能技术会完全取代屏幕在人机交互中的地位，从而带给使用者更加良好的体验。（4）人工智能技术在手机芯片中的应用。目前智能手机所应用的架构处理器为ARM，但这种处理器在运行大量图像时，会显得不够流畅，无法满足用户的使用需求。因此，在未来手机芯片厂商，会将人工智能运算核心融入到手机芯片之中，以提升手机芯片的性能。实际上，苹果和三星的新款手机已经应用了3D感测技术。（5）AR与人工智能技术相融合。AR的发展离不开人工智能技术的支持，而人工技术的发展也同样如此，如果将人工智能技术比作人体，AR就是人工智能技术的眼睛，可以为人工智能机器人进入虚拟环境训练提供支持。
5结论
综上所述，在计算机技术高速发展的背景下，计算机与人工智能技术的应用范围逐渐广泛，且取得了良好的应用效果。人工智能技术在经过多年的发展后，已经趋于成熟，对国家发展而言，具有十分重要的意义。相较于国外，我国人工智能技术发展时间较短，正在面临严峻的考验。在此背景下，相关领域研究人员应注重人工智能技术的研究，总结过往的发展经验，促进我国人工智能技术的发展和完善。
参考文献：
[1]王兵,杨淑清.计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].计算机产品与流通,2020(08):3.
[2]李洋.计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].电脑知识与技术,2020,16(12):201-202,206.
[3]张萌.计算机人工智能技术的发展与应用研究[J].通讯世界,2020,27(04):208-209.
[4]李乔凤.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].数字技术与应用,2020,38(03):91,93.
[5]王征.探析计算机人工智能技术的应用与发展[J].电子元器件与信息技术,2020,4(01):51-52.
作者：阚永彪单位：甘肃酒泉职业技术学院