浅析人工智能的发展应用与思考人工智能的发展态势与思考论文怎么写好

发表时间：2023-07-06 01:29:22

浅析人工智能的发展应用与思考

刘怡扬

摘要：随着时代的不断发展，人们迎来了现代化的科技时代，人工智能应运而生。人工智能与基因工程和纳米科学并称为21世纪人类三大尖端技术，也是人类发展的重要领域。在科研工作者坚持不懈的努力下，在科技不断发展与积累下，人们迎来了人工智能时代，人工智能逐渐融入到人们的日常生产及生活当中，在给人们带来便利的同时，也改变着人们的生活方式及习惯。

关键词：人工智能科技时代人类发展

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1672-3791（2019）01（b）-00-02

人工智能起源于20世纪50年代的计算机所发展的综合技术，人工智能赋予相关机器一定的学习及模拟等人类能力。21世纪以来，人类不断发展与创新各项科学技术，人工智能得到了更加广泛的应用，甚至人们日常的生活同样离不开人工智能，人工智能技术在给人类带来便利和高效的生产力的同时，也不断冲击着人们原本的思想价值体系。由此可见，人工智能已经成为21世纪的新纪元，身处这个时代的我们，必须要了解人工智能的发展、应用及前景，以便能更好地利用人工智能对我们的生活进行服务。

1人工智能的发展应用

1.1在机器人方面的应用

人工智能在机器人方面的应用，使得人工智能更加具象化，赋予机器智慧以及生命。人工智能机器人是人类科技史上的伟大发明，是现代化科学技术的结晶，人工智能使机器拥有类似于人类的智能，加上机器本身高灵敏的感知能力，使得人工智能机器人有着强大的功能。人工智能机器人在遇到环境变化和各种因素变化时，具有比人类更强的自我调整能力，快速适应环境的不断变化，并且人工智能機器人也拥有着强大的自我学习及归纳总结的能力，这种能力也是人工智能机器人区别于传统计算机的最大表现形式。人们可以运用人工智能机器人完成一项人类无法顺利完成的项目，如在特殊环境中进行快速的灾难救援或是野外探险等，无人机也是人工智能机器人的一种，可以用于军事侦察、人员搜救、野外线路巡查等多方面。由此可见，人工智能机器人对于人类的发展及生活有着重要的作用，足以证明科技改变生活，如图1所示。

1.2在医疗方面的应用

人工智能技术在医疗方面同样有着广泛的应用，专家系统就是基于人工智能技术所产生的，这种系统能够为临床医学诊断提供高质量的决策。专家系统能够将人类医学专家的知识及医疗经验进行存储，并通过人工智能推理技术模拟人类专家遇到疑难杂症时的思维方式，进而给予具体的疾病诊断及治疗方案，而且能够实现医疗方案的及时共享，专家系统能够准确地获得最先进的医疗方案，无论病人身处何处，都能够为病人制定出符合病人病情需求的诊疗措施，打破了传统的医疗垄断形式。我国所研发的基于逆传播的ANN中医诊治系统、基于RBF网络的新生儿血糖代谢系统等，都在人类疾病诊治过程中得到了广泛的应用，相信不久的将来，医学专家系统将成为医疗界的最佳助手，人工智能够为人类的健康贡献出宝贵的力量。

1.3在物流方面的应用

随着互联网技术的不断发展，电子商务日益发达，近年来物流业呈现出飞速发展的趋势。传统的物流仓库主要依靠纸质化管理，货物的进出及存放全有人来规定，但物流仓库管理人员水平参差不齐，造成物流行业效率降低，甚至出现纰漏。而人工智能的产生打破了这一现状，利用人工智能能够更加准确地进行物流仓库管理策划，结合其强大的运算功能，能够协作人们完成货物的出入库管理记录工作，使物流仓库管理效率得到最大化的提升。而在货物运送过程中，利用人工智能的路线规划技术，机器人能够准确地将货物进行分配及搬运，不仅节省了人工的需求，而且大幅度降低了出错率。利用人工智能完成一些重复、机械的工作，能够有效地提高货物运输效率，使用户能够更快地收到自己的快件，在降低企业人力成本的同时，有效提升物流企业的工作效率。

2人工智能的发展思考

2.1网络个性化的思考

在人工智能不断发展的当下，互联网技术逐渐转向个性化发展，而过于智能个性化的网络对人们而言存在着一定的影响。当下许多网络搜索引擎和购物网站开始广泛运用“个性化推荐”技术，这种基于人工智能的网络技术，能够充分掌握用户的喜好，并根据用户喜好在用户进行搜索时，自动将偏于用户喜好的项目进行置顶显示。这种个性化的网络技术虽然能够方便人们根据自己的喜好进行选择，但是这种个性化的推荐真的是用户所需要的吗？用户被这种人工智能个性化的推荐束缚于一个狭小的空间内，用户喜爱娱乐新闻，网络推荐几乎都是八卦娱乐，用户喜爱某一品牌的商品，个性化推荐就几乎都是这种品牌的商品。人们不是不想进行多元化的选择，只是不知道出来推荐的内容外还有什么内容能够进行参考。由此可见，人工智能个性化发展在带给人们便利的同时，还要注重引入其他新鲜事物、新观念，避免使人们进入思想的误区。

2.2人们对人工智能的依赖性思考

随着人工智能发展，人们的生活逐渐离不开人工智能技术，不可否认的是，在绝大多数情况下，人工智能为人们提供高的决策都是最准确且客观的，导致人们大多数时候都毫不犹豫地采取人工智能所提供的决策方案，人工智能将我们从繁重的脑力及体力生活中解放出来，但是从另一个角度思考，不难发现人们对人工智能出现了过分依赖的现象。人工智能高效的工作率及准确率，使人们潜意识里不愿对人工智能所提出的决策方案进行分析及理性判断，作为发明者的人类其实并不能充分了解人工智能的思想状态，这是一件可怕的事情。因此，无论人工智能发展到何种地步，我们都要保持思维清晰准确，对人工智能的选择进行客观分析，在进行抉择时要合理利用人工智能，防止人类过分依赖人工智能。

3结语

该文主要针对于人工智能的发展与应用进行了相关方面的分析和探讨，通过该研究，我们了解到，人工智能最早对于人类而言不过是天方夜谭，但是如今人工智能已经逐渐融入到我们日常的生活当中，人工智能在各方面都为人类提供了极大的帮助，人类对于人工智能的应用越来越广泛，我们应当理性的发展人工智能技术，保障科技的透明性，使人工智能技术能够更好地服务于人类。此外，在日后的社会发展中，人工智能还会发挥出更大的作用，进一步提高社会的生产力，从而推动社会的发展与进步。

参考文献

[1]朱奕雯.浅谈人工智能未来发展趋势[J].科技与创新，2017（10）：89，92.

[2]安强强，刘汉烨，刘红霞.浅谈人工智能特点及在医学中应用的几个阶段[J].电子世界，2017，33（3）：106，161.

[3]郝梓淇.浅谈计算机人工智能技术应用及发展[J].电脑知识与技术，2017，13（31）：203-204.

[4]张晓晓，庞婷.浅谈人工智能特点及在医学中应用的几个阶段[J].福建电脑，2017，33（3）：106.

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科学技术创新杂志社

2020-10-30

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

人工智能的现状及今后发展趋势展望

论文导读：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。关键词：人工智能

1引言

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。

2目前人工智能技术的研究和发展状况

目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔”（BlueJean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。

3技术应用

随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：

3.1符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。

3.2模式识别

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。论文参考网。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。

3.3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。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。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。

3.4机器学习

机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。

3.5问题求解

人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程度中应用的某些技术,今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是,尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。论文参考网。另一个问题是涉及问题的原概念,在人工智能中叫问题表示的选择,人们常能找到某种思考问题的方法,从而使求解变易而解决该问题。到目前为止,人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题,即搜索解答空间,寻找较优解答。

3.6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,其中特别重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信息时适时修正这些证明。医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化。因此,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。

3.7自然语言处理

自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例,经过多年艰苦努力,这一领域已获得了大量令人注目的成果。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境为基础,注重大量的常识——世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。

3.8分布式人工智能

分布式人工智能在20世纪70年代后期出现，是人工智能研究的一个重要分支。分布式人工智能系统一般由多个Agent（智能体）组成，每一个Agent又是一个半自治系统，Agent之间以及Agent与环境之间进行并发活动，并通过交互来完成问题求解。

3.9计算机视觉

计算机视觉是一门用计算机实现或模拟人类视觉功能的新兴学科。其主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力不仅包括对三维环境中物体形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，而且还包括对这些信息的描述、存储、识别与理解。

目前，计算机视觉已在人类社会的许多领域得到成功应用。例如，在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字符识别等；在航天与军事方面有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、景物识别、目标检测等；在医学方面有图像的脏器重建、医学图像分析等；在工业方面有各种监测系统和生产过程监控系统等。

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人工智能技术的发展趋势及挑战

人工智能作为一项具有代表性的颠覆性技术，逐渐改变着我们的生活方式。接下来我会从几个方面来介绍一下我对人工智能发展的看法，包含什么是人工智能，人工智能的发展，人工智能所面对的挑战等内容。

什么是人工智能。

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。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”即由人设计，为人创造、制造。

而关于什么是“智能”，较有争议性。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵，包括无意识的精神等等问题。人们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，对构成人的智能必要元素的了解也很有限，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。

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。

有上述定义所得，人工智能本质就是算法，是一类可以自己学习的算法。

接下来说人工智能的发展。

1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。

1956年，计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。

50年代，人工智能迎来高峰期。计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，这让很多学者对面机器发展成人工智能充满希望。

70年代，人工智能进入低谷期。科研人员低估了人工智能的难度，美国国防高级研究计划署的合作计划失败，还让大家对人工智能的前景望而兴叹。主要技术瓶颈：计算机性能不足；处理复杂问题的能力不足；数据量严重缺失。

80年代，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。它具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。

1987年，苹果和IBM公司生产的台式机性超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。80年代末，美国国防先进研究项目局高层认为人工智能并不是“下一个浪潮”。至此，人工智能再一次成为浩瀚太平洋中那一抹夕阳红。

1997年，IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2009年，螺丝联邦理工学院发起的蓝脑计划，生成已经成功模拟了部分鼠脑；以及2016年谷歌AlphaGO战胜韩国李世石。

回顾了人工智能60余年的发展历程，科研技术人员不断突破阻碍，让我们可以看到今天人工智能所取得的辉煌成果。随着人工智能的不断发展，科学界对人工智能的看法也渐渐分成两种——悲观学派和乐观学派。

悲观学派的代表是天文物理学家史蒂芬·霍金(StephenHawking)，以及特斯拉首席执行官伊隆·马斯克(ElonMusk)。霍金认为AI对人类将来有很大的威胁，主要有以下理由：

AI会遵循科技发展的加速度理论AI可能会有自我改造创新的能力AI进步的速度远远超过人类人类会有被灭绝的危机存在

乐观学派主要是Google、Facebook等AI的主要技术发展者，他们对AI持乐观看法的理由：

人类只要关掉电源就能除掉AI机器人任何的科技都会有瓶颈，“摩尔定律”到目前也遇到相当的瓶颈，AI科技也不会无限成长，依然存在许多难以克服的瓶颈。依目前的研究方向，电脑无法突变、苏醒、产生自我意志，AI也不可能具有创意与智能、同情心与审美等这方面的能力。

这两种学说各有各的道理，目前很难判断那种学派是正确的。就目前的弱人工智能来说，乐观派或许是对的。但我们很难保证之后的强人工智能不会对我们的生存产生威胁。

《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》是为促进新一代人工智能健康发展，更好协调发展与治理的关系，确保人工智能安全可靠可控，推动经济、社会及生态可持续发展，共建人类命运共同体，人工智能发展相关各方应遵循的原则。由国家新一代人工智能治理专业委员会于2019年6月17日印发实施。这份文检里明确指出了人工智能的发展应遵循的原则：和谐友好，公平公正，包容共享，尊重隐私，安全可控，共担责任，开放协作，敏捷治理。文件的主题还是“负责任”，如薛澜所说：“比如我们提出的‘和谐友好’等原则，强调无论是人工智能提供的产品还是服务，都应该是负责任的、全面的，应以增进人类共同福祉为目标，应该符合人类的价值观和伦理道德，避免误用，禁止滥用、恶用。”负责任就是以人为本，一切以服务人类为主。目前还处于弱人工智能阶段，主要需要被约束的还计算机工程师。计算机工程师要负起自己的责任，确保人工智能安全可控可靠，规避风险隐患，做到为人服务，不侵犯用户的权益和隐私。

“考虑到人工智能发展的高度复杂性和不确定性，要按照渐进性的思路推进人工智能的治理。”薛澜表示，《治理原则》是一份框架性文件，对人工智能健康发展主要发挥宏观引导作用，今后还将根据形势的变化和需要，不断进行充实和调整。在薛澜看来，人工智能的发展过程中也面临着一些基础性的工作，立法就是其中之一。“我们发布的《治理原则》，也为今后的立法工作提供了重要基础。”他认为，人工智能发展非常快，而立法的周期较长，因此也很难只用法律框架来支撑人工智能的发展，“这就需要相关的原则准则、行业规范，包括从业者的自律，来协同推进其健康发展。”

防范风险隐患，发扬科技之善，人工智能发展迅速，它只会不断渗透进我们生活，计算机工程师要从八项原则出发，规范自己的道德标准，遵守法律法规，做好应对人工智能“觉醒”的准备，以人为本的发展人工智能，让人工智能为人民服务，才能更好地，健康地发展人工智能。

人工智能未来的挑战

所谓的人工智能在更大程度上都是在模拟人的感觉和思维，让一种更像人的思维机器能够诞生。著名的图灵测试，也是在是否能够像人一样思考的标准上进行的。图灵测试的目的，仍然在检验人工智能是否更像人类。但是，问题在于，机器思维在作出自己的判断时，是否需要人的思维这个中介？也就是说，机器是否需要先绕一个弯路，即将自己的思维装扮得像一个人类，再去作出判断？显然，对于人工智能来说，答案是否定的，因为如果人工智能是用来解决某些实际问题，它们根本不需要让自己经过人类思维这个中介，再去思考和解决问题。人类的思维具有一定的定势和短板，强制性地模拟人类大脑思维的方式，并不是人工智能发展的良好选择。

所以，人工智能的发展走向了另一个方向，即智能增强（简称IA）上。如果模拟真实的人的大脑和思维的方向不再重要，那么，人工智能是否能发展出一种纯粹机器的学习和思维方式？倘若机器能够思维，是否能以机器本身的方式来进行。这就出现了机器学习的概念。机器学习的概念，实际上已经成为发展出属于机器本身的学习方式，通过海量的信息和数据收集，让机器从这些信息中提出自己的抽象观念，这个时候，很难说机器自己抽象出来的猫的概念，与人类自己理解的猫的概念之间是否存在着差别。不过，最关键的是，一旦机器提炼出属于自己的概念和观念之后，这些抽象的概念和观念将会成为机器自身的思考方式的基础，这些机器自己抽象出来的概念就会形成一种不依赖于人的思考模式网络。当我们讨论打败李世石的阿尔法狗时，我们已经看到了这种机器式思维的凌厉之处，这种机器学习的思维已经让通常意义上的围棋定势丧失了威力，从而让习惯于人类思维的棋手瞬间崩溃。一个不再像人一样思维的机器，或许对于人类来说，会带来更大的恐慌。毕竟，模拟人类大脑和思维的人工智能，尚具有一定的可控性，但基于机器思维的人工智能，我们显然不能作出上述简单的结论，因为，根据与人工智能对弈之后的棋手来说，甚至在多次复盘之后，他们仍然无法理解像阿尔法狗这样的人工智能如何走出下一步棋。

不过，说智能增强技术是对人类的取代，似乎也言之尚早，至少第一个提出“智能增强”的工程师恩格尔巴特并不这么认为。对于恩格尔巴特来说，麦卡锡和明斯基的方向旨在建立机器和人类的同质性，这种同质性思维模式的建立，反而与人类处于一种竞争关系之中，这就像《西部世界》中那些总是将自己当成人类的机器人一样，他们谋求与人类平起平坐的关系。智能增强技术的目的则完全不是这样，它更关心的是人与智能机器之间的互补性，如何利用智能机器来弥补人类思维上的不足。比如自动驾驶技术就是一种典型的智能增强技术，自动驾驶技术的实现，不仅是在汽车上安装了自动驾驶的程序，更关键地还需要采集大量的地图地貌信息，还需要自动驾驶的程序能够在影像资料上判断一些移动的偶然性因素，如突然穿过马路的人。自动驾驶技术能够取代容易疲劳和分心的驾驶员，让人类从繁重的驾驶任务中解放出来。同样，在分拣快递、在汽车工厂里自动组装的机器人也属于智能增强类性质的智能，它们不关心如何更像人类，而是关心如何用自己的方式来解决问题。

处理好人工智能思维和人类思维的关系，是人工智能发展的最大挑战。模仿人类思维，会显得有局限性；发展机器思维，又会不可控，这两者的平衡如何把握，就看以后的计算机工程师怎么选择了吧。

人工智能论文参考文献30个

所属栏目：期刊论文百科问答发布日期：2022-07-0914:59热度：

随着科技的不断发展，人工智能也是越来越普遍，应用于农业、生活、工业、医疗等各方各面。所以关于该方面的研究人员也是有不少的论文发表，尤其是在写作中难免会需要参考一些相关文献，来增加文章的说服力。所以这里也是整理了30个人工智能论文参考文献，供大家参考了解。

[1]人工智能医学应用的文献传播的可视化研究[J].陈俊任,曾瑜,张超,沈建通,杨晓妍.中国循证医学杂志.2021(08)

[2]营销领域人工智能研究综述[J].林子筠,吴琼琳,才凤艳.外国经济与管理.2021(03)

[3]基于人工智能重塑零售价值及创新路径研究[J].蒋侃,覃美连,李姝蓉.价格理论与实践.2021(12)

[4]机器学习在医疗健康数据分析中的应用[J].赵显鹏.电子世界.2020(18)

[5]神经外科手术机器人辅助脑深部电刺激手术的中国专家共识[J].陶英群,巩顺.中国微侵袭神经外科杂志.2021(07)

[6]人工智能在金融行业的应用探析[J].韩志雄,杨紫,洪武.金融科技时代.2019(09)

[7]杭州高新区建设市人工智能创新发展区对策思路研究[J].辛金国,刘昱,金洁.杭州科技.2021(05)

[8]中小企业人工智能发展的困境分析[J].孙千惠,李占强,李昊辰.中国新通信.2021(22)

[9]人工智能对招标采购的影响及对策[J].张保洲,祁顺英,邓预均.招标采购管理.2021(11)

[10]人工智能技术在医药研发中的应用[J].刘伯炎,王群,徐俐颖,褚淑贞.中国新药杂志.2020(17)

[11]人工智能技术在医学影像产业的应用与思考[J].朱森华,章桦.人工智能.2020(03)

[12]基于北斗与5G技术的农业植保无人机运行监管架构设计[J].胡小蒙,王子楷,赵婧冰.智慧农业导刊.2021(03)

[13]国外领先安防巡逻机器人发展现状概述[J].陈甜甜,赵洋.中国安防.2021(11)

[14]关于客服机器人发展历程及未来趋势的思考[J].于焘,郭蒙.中国金融电脑.2022(03)

[15]为理解而学:人工智能时代的知识学习[J].张良,关素芳.湖南师范大学教育科学学报.2021(01)

[16]人工智能时代的知识教学变革[J].王天平,闫君子.湖南师范大学教育科学学报.2021(01)

[17]人工智能与数字出版的创新应用探讨[J].王亮.创新创业理论研究与实践.2018(09)

[18]智能时代影像数字出版发展探究[J].王钧.科技与出版.2021(11)

[19]人工智能时代出版流程再造的机遇与挑战[J].陈进才.现代出版.2020(02)

[20]人工智能时代的翻译技术研究:应用场景、现存问题与趋势展望[J].王华树,王鑫.外国语文.2021(01)

[21]基于多智能体系统的海工装备项目物资仓储管控研究[J].吴晓源,回振超,孙苗苗,王伽轩.船舶工程.2018(04)

[22]人工智能与期刊发展融合的机遇、挑战和实践路径研究[J].陈鸿,刘育猛,裴孟.中国科技期刊研究.2019(03)

[23]人工智能在电力系统中的应用研究与实践综述[J].朱永利,尹金良.发电技术.2018(02)

[24]人工智能AI技术在电力系统的应用[J].靳龙.集成电路应用.2018(11)

[25]人工智能在皮肤病诊断和评估中的作用[J].费文敏,李承旭,韩洋,宁小荔,李可可,王子仪,许静凯,薛珂,徐峰,孟如松,崔勇.中国数字医学.2021(02)

[26]人工智能背后的机器学习[J].罗晓慧.电子世界.2019(14)

[27]基于图像处理技术的中药饮片识别研究[J].谭超群,温川飙,吴纯洁.时珍国医国药.2018(07)

[28]深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].殷琪林,王金伟.高教学刊.2018(09)

[29]人工智能如何重构商业模式匹配性?——新电商拼多多案例研究[J].王烽权,江积海,王若瑾.外国经济与管理.2020(07)

[30]5G赋能产业创新智慧养老新模式[J].胡炜.互联网经济.2020(05)

以上就是对人工智能论文参考文献的整理。另外，需要大家注意的是，在引用参考文献时一定要选择正确的格式，不然参考文献算重复率的。所以对于论文中的引|用部分，一定要注明引用来源，并且按规范的格式进行标注，列出参考文献。

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