试论人工智能技术在外语教学上的体现与应用
其次是大数据概念（bigdata）。由于人工智能技术的应用,外语教学中现有的计算机与其他硬软件设备很容易积累并储存庞大的数据,即大数据。如何应用好这些大数据?我们应该从应用的角度来区分由数字构成的一般“数据”和“大数据”。大数据有明显的本质特征,如容量（volume）大、种类（variety）多、速度（velocity）快、价值（value）高等。除此以外,大数据和一般数据的区别还在于：（1）一般数据只要用数据库或商业智能技术等传统数据解决方法即可应对,而大数据则不单纯指数字,含括的内容十分丰富,如外语文本、图像、音视频等多类文件格式,以及博客、微博、微信等各类互动信息;（2）一般数据都属于结构化数据,而大数据既是结构化也是半结构化数据,包含了图像等一切非结构化数据;（3）一般数据因其结构化而有规律可循,通过简单线性分析即可获得结果,大数据因其结构状态多样能够频繁交互实现大规模分析,还能够根据实时需要进行无限制的数据挖掘;（4）一般数据的分析成线性状态,较为简单、规律,易于操作,而大数据的分析遵循的规律是未知的,例如：综合多类信息实施综合模拟、证据分析、评估假设、应答结果,再经计算可能性与可信度达到所需的数据相关度。大数据的超大智慧能力使人们可以更加有效地获取关于更多事物的全景式认知。了解了这些区别特征,我们就能有计划有目的地利用好大数据,以此触发外语教学上的一些变化,如：大数据与环境之变（外语教学环境日益智能化,主要体现在教学硬件和软件的变化：学生和教师都有智能手机,APP教学支撑等）、局部与整体评估方式之变（因为大数据讲究的是全样本,外语的教与学所反映和积累的数据不是零碎的而是完整的评估数据,所以评估就显得完善、整体和全面）、资源海量增长与利用之变（大数据创造了海量的教学资源,可供学习者根据个人的特点选择使用和学习）以及人们的思维习惯之变（外语学习中的思维方式、目标语言的意念功能等作用的发挥）。同时,大数据还能帮助我们实现较为完善的学生学习行为分析（learningbehavioranalysis）,如：自动记录学生在线学习情况,收集学生学习的完整数据（全样本）,精确发现问题的关键所在（如学习动机、焦虑、效率等）,有目标地有效改进学习行为和教学行为（精确定位、方法有效、针对性强）,根据发现和定位（基于数据分析）及时改进并完善课程与教学。人工智能与自然语言处理技术
随着人工智能技术的发展，我们生活中的许多应用都带上了“AI”的色彩，比如可以用计算机帮翻译外文文档。但有时候人工智也能会出一些小故障，变得不那么智能，尤其在语言处理方面。那么我们怎样才能让人工智能变成真正的“智能”呢？自然语言处理技术就是一个重要的方式。
自然语言处理技术（即natural language processing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。
科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。AI时代，我们希望计算机拥有视觉、听觉、语言和行动的能力，其中语言是人类区别于动物的最重要特征之一，语言是人类思维的载体，也是知识凝练和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的就是让机器理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。
但现在的人工智能常常和我们的人工评价有很大的出入，这也是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战：如何与人工评价保持一致？应对这个挑战需要解决很多问题。以智能阅卷为例：如何制定电脑适用的评测标准？人工智能如何应对语言的千变万化？如何设计阅卷综合性的评测指标？有科学家认为，大数据与富知识双轮驱动或许能成为解决问题的关键，即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动，可以突破现在智能语言处理技术上的瓶颈。
总而言之，自然语言技术的发展说明人工智能技术的核心还是在“人”。“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：和卓琳 [责任编辑:魏承瑶]人工智能在计算机领域的应用论文,人工智能应用领域论文 关于人工智能领域的大学论文
近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域以下是小编精心整理的关于人工智能领域的大学论文的相关资料，希望对你有帮助!
关于人工智能领域的大学论文篇一
计算机在人工智能中的应用研究
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高