大数据和人工智能概念全面解析
一、大数据和人工智能
大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值。随着大数据的发展，其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面，成为影响产业发展的一个重要因素。
当前人们所说的人工智能，是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学，是由人工制造出来的系统所表现出来的智能。
传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，人工智能系统的能力较差。2006年，Hinton教授提出“深度学习”神经网络使得人工智能性能获得突破性进展，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。“深度学习”神经网络主要机理是通过深层神经网络算法来模拟人的大脑学习过程，通过输入与输出的非线性关系将低层特征组合成更高层的抽象表示，最终达到掌握运用的水平。数据量的丰富程度决定了是否有充足数据对神经网络进行训练，进而使人工智能系统经过深度学习训练后达到强人工智能水平。因此，能否有足够多的数据对人工神经网络进行深度训练，提升算法有效性是人工智能能否达到类人或超人水平的决定因素之一。
随着移动互联网的爆发，数据量呈现出指数级的增长，大数据的积累为人工智能提供了基础支撑。同时受益于计算机技术在数据采集、存储、计算等环节的突破，人工智能已从简单的算法+数据库发展演化到了机器学习+深度理解的状态。
二、人工智能产业及生态
按产业链结构划分，人工智能可以分为基础技术层、AI技术层和AI应用层。基础技术层主要聚焦于数据资源、计算能力和硬件平台，数据资源主要是各类大数据，硬件资源包括芯片研发、存储设备开发等。AI技术层着重于算法、模型及可应用技术，如计算智能算法、感知智能算法、认知智能算法。AI应用层则主要关注将人工智能与下游各领域结合起来，如无人机、机器人、虚拟客服、语音输入法等。
图1人工智能产业链
资料来源：中国产业信息网，《2017年中国人工智能行业发展概况及未来发展趋势分析》
（一）基础技术层
1.1大数据
数据资源是机器学习训练的基本素材，通过对于数据的学习，机器能不断积累经验和优化决策参数，逐渐变得更贴近人类智能。
从数据流动方向的角度来看，大数据的产业链可分为底层平台、处理分析、应用三个层次。底层平台由基础设施与数据资产池构成，主要提供数据采集、分享和交易服务，处理分析则是在原始数据的基础上对数据进行清洗后以不同方式呈现。在数据处理分析的基础之上，挖掘各行业的数据需求，最终为用户提供服务。
根据数据应用程度不同，大数据产业链下各参与方功能可细分为数据标准与规范化、数据采集、数据安全、数据储存与管理、数据分析与挖掘、数据运维和数据运用七个方面。
1.2计算能力和硬件平台
数据资源、核心算法、运算能力是人工智能的三大核心要素。随着全球移动互联网和物联网等快速发展，人类可获取利用的数据正以爆炸式增长。海量的大数据通过最新的深度学习技术将为人工智能的发展与应用带来难以估量的价值，而运算能力提升是人工智能发展的前提保障。其中，芯片是运算能力的核心。
就目前而言，AI芯片主要类型有GPU、FPGA、ASIC和类人脑芯片四种。
1.2.1GPU
1.2.1.1GPU简介
GPU即图形处理器，最初是用来做图像运算的微处理器。GPU优化和调整了CPU结构，使其运算速度突飞猛进，拥有了更强大的处理浮点运算的能力。2009年，斯坦福大学的吴恩达及其团队发现GPU芯片可以并行运行神经网络。用GPU来运行机器学习模型，同样的大训练集，GPU在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比单纯使用CPU时10-100倍的应用吞吐量。因此GPU已经成为数据科学家处理大数据的处理器。
1.2.1.2GPU行业现状
目前国际GPU市场被NVIDIA和AMD两大公司瓜分，全球GPU行业的市场份额有超过70％被NVIDIA占据，而应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场则基本被NVIDIA垄断。目前公司已与谷歌、微软、IBM、丰田、百度等多家尝试利用深度神经网络来解决海量复杂计算问题的企业建立和合作关系。NVIDIA与下游客户在深度学习领域的合作不断加深，已经开发出多款针对深度学习的GPU产品。从产品成熟度、生态圈的规模角度而言，NVIDIA的GPU已具备统治性的地位。
中国在GPU芯片设计领域起步较晚，目前只有景嘉微和兆芯两家掌握核心技术的公司正在逐步打破国外芯片在我国GPU市场的垄断局面，但产品还是主要用于GPU最初的图形显控领域，距人工智能所需要的GPU技术还有很远的距离。
1.2.2FPGA
1.2.2.1FPGA简介
FPGA，即场效可编程逻辑闸阵列，最初是从专用集成电路上发展起来的半定制化的可编程电路，FPGA还具有静态可重复编程和动态在系统重构的特性，使得硬件的功能可以像软件一样通过编程来修改，不同的编程数据在同一片FPGA上可以产生不同的电路功能，具有很强的灵活性和适应性。
FPGA和GPU内都有大量的计算单元，因此它们的计算能力都很强。在进行神经网络运算的时候，两者的速度会比CPU快很多。但是GPU由于架构固定，硬件原生支持的指令也就固定了，而FPGA则是可编程的。其可编程性是关键，因为它让软件与终端应用公司能够提供与其竞争对手不同的解决方案，并且能够灵活地针对自己所用的算法修改电路。与GPU相比，FPGA具有性能高、能耗低及可硬件编程的特点。
1.2.2.2FPGA行业现状
目前FPGA整个市场被国外的两大巨头所寡占，据东方证券研究所数据显示，Xilinx和Altera占了近90%的份额，合计专利达到6000多项，剩余份额被Lattice和Microsemi两家占据，两家专利合计共有超过3000项。技术专利的限制和漫长的开发周期使得FPGA行业有着极高的壁垒。
尽管我国政府多年来在此领域投入了数百亿的科研经费，但FPGA的专利限制及技术门槛使得中国FPGA的研发之路十分艰辛，国内如同创国芯、京微雅格、高云等公司在FPGA研发方面已获得一定进展，但产品性能、功耗、容量和应用领域上都同国外先进技术存在着较大差距。当前国内部分资本已经试图走出国门，通过并购半导体类公司的方法进入FPGA的行业，实现弯道超车。
1.2.3ASIC
1.2.3.1ASIC简介
ASIC，即专用集成电路，是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。ASIC作为集成电路技术与特定用户的整机或系统技术紧密结合的产物，与通用集成电路相比，具有以下几个方面的优越性：体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强。FPGA一般来说比ASIC的速度要慢，而且无法完成更复杂的设计，并且会消耗更多的电能，因此就算力而言ASIC远优于FPGA；但ASIC的专用特点使得其生产成本很高，如果出货量较小，则采用ASIC在经济上不太实惠。一旦人工智能技术成熟，ASIC专用集成的特点反而会达到规模效应，较通用集成电路而言，成本大大降低。
当前ASIC在人工智能深度学习方面的应用还不多，但是我们可以拿比特币矿机芯片的发展做类似的推理。比特币挖矿和人工智能深度学习有类似之处，都是依赖于底层的芯片进行大规模的并行计算。比特币矿机的芯片经历了四个阶段：CPU、GPU、FPGA和ASIC。其中ASIC在比特币挖矿领域，展现出了得天独厚的优势。随着人工智能越来越多的应用在各个领域并表现出优越的性能，长期来看ASIC大有可为。
1.2.3.2ASIC市场现状
随着人工智能的兴起，科技巨头纷纷布局芯片制造。高通、AMD、ARM、Intel和NVIDIA都在致力于将定制化芯片整合进它们的现有解决方案中。Nervana和Movidius（目前都在Intel旗下）据说正在开发集合方案。ASIC中较为成熟的产品是谷歌针对AlphaGo研发的TPU。第一代TPU产品由谷歌在2016年I/O大会上正式推出，今年5月的开发者I/O大会上，谷歌正式公布了第二代TPU，又称CloudTPU，相较于初代TPU，既能用于训练神经网络，又可以用于推理，浮点性能方面较传统的GPU提升了15倍。
ASIC在人工智能领域的应用起步较晚，国内外水平相差不大。目前国内已有数家公司致力于人工智能相关ASIC芯片研究，代表公司为地平线机器人、中科寒武纪与中星微电子。其中地平线机器人公司作为初创企业，致力于打造基于深度神经网络的人工智能“大脑”平台-包括软件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解决环境感知、人机交互、决策控制等问题。其关于芯片的研发目前还未成熟。中科寒武纪和中星微电子则已经有了相对成熟的产品。寒武纪芯片专门面向深度学习技术，研制了国际首个深度学习专用处理器芯片NPU，目前已研发的三款芯片分别面向神经网络的原型处理器结构、大规模神经网络和多种机器学习算法，预计将于2018年实现芯片的产业化。中星微电子于2016年6月推出中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，这是全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片。这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该芯片于2017年3月6日实现量产，截止到今年5月出货量为十几万件。
1.2.4类人脑芯片
1.2.4.1类人脑芯片简介
类人脑芯片是一种基于神经形态工程、借鉴人脑信息处理方式，旨在打破“冯·诺依曼”架构束缚，适于实时处理非结构化信息、具有学习能力的超低功耗新型计算芯片。从理论上来看，类人脑芯片更加接近于人工智能目标的芯片，力图在基本架构上模仿人脑的工作原理，使用神经元和突触的方式替代传统架构体系，使芯片能够进行异步、并行、低俗和分布式处理信息数据的能力，同时具备自护感知、识别和学习的能力。
1.2.4.2类人脑芯片市场现状
类人脑芯片是人工智能芯片发展的重点方向。目前各国政府及科技巨头都在大力推动类人脑芯片的研发进程，包括美国、日本、德国、英国、瑞士等发达国家已经制定相应的发展战略，中国的类人脑科学研究项目目前也已经正式启动。当前世界上已有一批科技公司走在前列，在类人脑芯片研发中取得了突破，代表产品包括IBM的TrueNorth芯片、高通Zeroth芯片、谷歌的“神经网络图灵机”等。
（二）AI技术层
AI技术层主要着眼于算法、模型及可应用技术。按照智能程度不同，人工智能可分为运算智能、感知智能、认知智能三个阶段。运算智能，即快速计算和记忆存储能力，在这一阶段主要是算法与数据库相结合，使得机器开始像人类一样会计算和传递信息；感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，在这一阶段，数据库与浅层学习算法结合，使得机器开始看懂和听懂，并做出判断、采取行动；认知智能，即能理解会思考的能力，这一阶段主要是采用深度学习算法，使得机器能够像人一样思考，主动采取行动。
AI技术层可以分为框架层和算法层，其中框架层指TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统，算法层指的是对数据的处理方法。
根据数据类型的不同，对一个问题会采用不同的建模方式，即学习方式。按照学习方式来分类，人工智能算法可以分为传统机器学习和神经网络算法，其中传统机器学习又可细分为监督式学习、非监督式学习、半监督式学习、强化学习。
2.1传统机器学习
2.1.1监督式学习
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常用算法有回归算法、朴素贝叶斯、SVM等。
2.1.2非监督式学习
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。关联规则学习的常见算法主要为Apriori算法及其拓展算法，聚类的常用算法有k-Means算法及其相似算法。
2.1.3半监督式学习
在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM.）等。
2.1.4强化学习
在此学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）。
2.2神经网络
人工神经网络是模拟生物神经网络，由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的组织学习能力特点，并通过一定学习准则进行学习，进而建立相关模型，解决一定工作。在人工神经网络的学习算法设计方面，一般对人工神经网络进行大量的数据训练和调整，不断修正各层级节点参数，通过不断学习使得人工神经网络具有初步的自适应能力和自我组织能力及较强的泛化能力，进而较快适应周边环境要求，基于其众多优点，人工神经网络已然成为人工智能算法的核心。深度学习算法是人工神经网络当前最新算法，其实质是通过很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据来学习更有用的特征，从而提升分类或预测的准确性。
（三）AI应用层
人工智能的应用主要是采用了“AI+垂直行业”的方式渗透到传统各行业，按发展层次的不同可以分为专用人工智能、通用人工智能和超级人工智能三个层次。其中，专用人工智能以一个或多个专门的领域和功能为主；通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作的可能，关键在于自动地认知和拓展；超级人工智能是指具有自我意识，包括独立自主的价值观、世界观等，目前仅存在于文化作品构想中。
按应用技术类型进行划分，人工智能的应用技术可以分为计算机视觉、机器学习、自然语言处理和机器人四块。
3.1计算机视觉
计算机视觉，是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务目前计算机视觉主要应用在人脸识别、图像识别方面（包括静态、动态两类信息）。
人脸识别，亦叫人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行处理的一系列相关技术。
图像识别，是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。由于动态监测与识别的技术限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置。
当前国外科技巨头自行研发和收购双管齐下布局计算机视觉领域，将技术广泛用于自身产品升级，并基于自身基因打造技术服务平台和新品类持续提升影响力。中国国内BAT都已纷纷布局相关领域，并基于自身产品进行功能研发。百度相对更加激进，成立了独立风投公司，专注于AI早期投资。
除BAT三巨头外，国内也有不少初创公司涉足计算机视觉技术，主要聚焦于技术应用。其中典型代表当属旷视科技。公司成立于2012年11月，公司专注于人脸识别技术和相关产品应用研究，面向开发者提供服务，能提供一整套人脸检测、人脸识别、人脸分析以及人脸3D技术的视觉技术服务，主要通过提供云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式，将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中。Face++通过和众多互联网公司合作，并通过“脱敏”技术掌握到了500万张人脸图片数据库，在互联网图片人脸识别LFW的准确率达到99.6%，合作伙伴包括阿里、360等一批大型的图片、社交、设备类企业。
当前国内计算机视觉创业热度不断提高，iiMediaResearch(艾媒咨询)数据显示，中国人工智能创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域拥有最多创业公司，高达35家。
3.2机器学习
机器学习是指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习，从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。目前国内机器学习相关企业数量相对较少。BAT在机器学习方面有着先天的优势，国内初创公司第四范式是基于机器学习的解决方案提供商。
3.3自然语言处理
自然语言处理就是用人工智能来处理、理解以及运用人类语言，通过建立语言模型来预测语言表达的概率分布，从而实现目标。
自然语言处理技术在生活中应用广泛，例如机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别后实现文字转换、信息检索、抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等。它们分别应用了自然语言处理当中的语法分析、语义分析、篇章理解等技术，是人工智能界最前沿的研究领域。时至今日AI在这些技术领域的发展已经把识别准确率从70%提高到了90%以上，但只有当准确率提高到99%及以上时，才能被认定为自然语言处理的技术达到人类水平。
在资本与产业助力之下，我国人工智能的语音识别技术已处于国际领先水平，技术成熟，通用识别率上，各企业均维持在了95%左右的水平。类似百度、科大讯飞等上市公司凭借深厚的技术和数据积累在市场上占据前列，且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力。在科大讯飞之后发布国内第二家“语音识别公有云”的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。除此之外，依托中科院自动化所的紫冬锐意和纳象立方以及有着海外背景的苏州思必驰在教育领域的语音识别上占据着领先的位置。
3.4机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。
目前世界上至少有48个国家在发展机器人，其中25个国家已涉足服务型机器人开发。在日本、北美和欧洲，迄今已有7种类型计40余款服务型机器人进入实验和半商业化应用在服务机器人领域。美国是机器人的发源地，美国的机器人技术在国际上仍一直处于领先地位，其技术全面、先进，适应性十分强，在军用、医疗、家用服务机器人产业都占有绝对的优势，占服务机器人市场约60%的份额。国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业/企业服务和智能助手三个方面。其中工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需求处于相对领先的发展阶段。然而在中国涉足智能机器人的企业中，从事家庭机器人和智能助手研发的企业占据了绝大多数比例。
因为服务一般都要结合特定市场进行开发，本土企业更容易结合特定的环境和文化进行开发占据良好的市场定位，从而保持一定的竞争优势；另一方面，外国的服务机器人公司也属于新兴产业，大部分成立的时候还比较短，因而我国的服务机器人产业面临着比较大的机遇和可发展空间。
人工智能心得体会（精选多篇）
推荐第1篇：人工智能心得体会人工智能学习心得
今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。如：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。利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
推荐第2篇：人工智能心得体会大作业我眼中的人工智能
人，没有熊一样的力量，却能把熊关进笼子，这笼子的钥匙，叫智慧。人类一直在思考如何让自然界的其它事物为自己所用，而不是只想着如何获取食物来填饱肚子，人类之所以会凌驾于食物链顶端，就在于对于资源的使用。为了减轻胃的消化负担，人类开始学会使用火，让蛋白质在进入胃之前就变质而变得更好消化易于吸收。经历了漫长的手工制造业历程，为了提高生产效率，也为了减轻工人手工劳作的负担，人们开始了工业革命，无数的机器流水线取代了效率低下的廉价劳动力，也正是从此刻起，人类使用资源的能力有了质的发展，由使用已有资源，到创造新的资源。第一台计算机应运而生，人类开启了无限创造的时代。时至今日，计算机技术几乎延伸到了生活的每个领域，甚至成了人们的生活必需品。计算机能帮助人们完成人类不可能完成的计算，但一直致力于创造的人们当然不会停止对计算机的要求。人们不光需要计算机做人类做不了的计算，还渐渐开始要求计算机做人类能做的事，这便催生了人工智能。人类就是这样一步步用自己的智慧让自己过上傻瓜一样的生活。
人工智能目前还没有在人们生活中普及，但是已经出现萌芽。最典型是的一些语音识别系统，如苹果公司的Siri可能是目前人们接触最多的基于人工智能和云计算技术的产品，相信这种人机交互系统的雏形经过时间的磨练会在未来形成一套完善的从界面到内核的智能体系。在社会生活方面，与数字图像处理技术紧密结合的人工智能已经开始应用于摄像头的图像捕捉和识别，而模式识别技术的发展则使得人工智能在更广阔的领域得以实现成为了可能。一些大公司在人工智能领域的投入和研究对于推动人工智能的发展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免费搜索表面上是为了方便人们的查询，但这款搜索引擎推出的初衷，就是为了帮助人工智能的深度学习，通过上亿的用户一次又一次地查询，来锻炼人工智能的学习能力，由于我的水平还很低，对于深度学习还不敢妄自拽测。但是，近年来谷歌公司在人工智能方面的突破一项接着一项，为人们熟知的便是智能汽车。不得不说，人工智能想要进一步发展，必须依靠这些大公司的研究和不断推广，由经济促创新。
纵览时间长河，很多新生的技术在一开始都是举步维艰的，人工智能也不例外，但幸运的是，人们接受和学会使用新技术所需要的时间越来越短，对于人工智能产品的投入市场是有益的。因此，在我看来，将已开发出来但还需完善的人工智能产品投放市场，使其进入人们的生活只是时间的问题，但要想真正掌握人工智能，开发出完全符合研发人想法的智能产品还需各方面的努力。至于现在讨论热烈的“人工智能统治人类”的问题，我的看法是，人工智能的开发和应用是需要监管的，但并不能阻止人工智能即将影响世界的趋势。
由于我对于人工智能的理解还只是皮毛，对于文中出现的纰漏和错误还希望老师指正！
推荐第3篇：人工智能人工智能技术应用（智能终端应用方向）
培养目标：面向人工智能终端应用方向的企业，培养具备基于电子信息技术，通信技术，计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，进行人工智能终端应用的高级技工人才，具有相应工程实施能力，具备在相应领域从事人工智能终端的安装、调试、维修、保养、维修、培训，以及人工智能系统的推广销售及系统运行管理工作，有一定的自我学习、自我发展能力、创新能力和良好的职业素养的高技能应用型人才。
主要课程：微机原理与接口技术、计算机网络技术、电工电子技术、传感器技术、C语言程序设计、Linux操作系统、单片机技术、嵌入式技术、通信原理、人工智能、云计算、人工智能技术应用、智能终端设备应用与维修、智能产品企业经营管理、综合项目设计等。
就业岗位：人工智能终端应用工程师、人工智能推广营销员、人工智能系统管理。未来已来，只是很多人不知道而已！
随着互联网、物联网、大数据的飞速发展，人工智能已不再是科幻电影中的情节，它已经来到我们真实
世界中！
从1950年现代计算之父阿兰·图灵首次提出一个问题“机器能否思考么？”到2016年谷歌人工智能阿尔法狗战胜人类围棋冠军，短短的六十多年人类信息技术经历了难以想象的发展速度！彻底颠覆了我们普通人的认知！当前，更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持。同时，越来越多的企业纷纷响应国家政策号召，加入到人工智能发展的行列，无论是市场还是技术，中国已是当今世界人工智能研发领域的领头羊之一。人工智能作为万物互联时代最前沿的基础技术，将能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑，成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。
白云信息工程系历经2年的市场及企业调研，率先开设人工智能技术应用专业！跳过那些不适合技校学生冗繁的基础理论，我们所有的专业课程直接学习人工智能产品设备的设计安装调试管理技术，专为技校学生量身定制，全程理实一体教学模式，达到进度与实用都兼顾的教学效果，做到零基础都能学得会。
白云信息工程系既有大规模的软件机房，还有多间训练动手能力及设计制作智能产品的硬件实训室，软硬件技术与管理课程都包括，专业课程与岗位需求相符务实，做到毕业即就业，与企业岗位需求无缝对接。
没有人能随随便便成功，白云信息工程系有第二课堂、课业训练项目；有各类专业协会、研发工作室、学生公司等组织，充分发挥同学们的各种能力与天赋，即充实了你的业余生活，也提高了个人能力素质，在校经过这样丰富多彩的为学习生活经历，毕业后才能凭专业背景做管理或创业。
汇聚有志者的地方！
人工智能专业是你的荣耀，毕业后事业有成，我们为你骄傲！
人工智能专业课程已备好!
推荐第4篇：人工智能电影《我，机器人》里面描述的那种正常的机器人，这种机器人没有自我意识，但有足够的智能和行动力可以完成所有所有人类需要完成的工作，甚至可以包括战争。同样，电影《终结者》也清楚的展示了机器人的魅力。2015年底的《超能陆战队》。“大白”属于医疗机器人。它可以通过扫描人体，就能迅速发现哪些地方需要治疗，并且立即就能给出治疗方案。“大白”和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。“人人都想和大白来一次治愈的拥抱”，可以说，“大白”满足了人类对医疗人工智能的终极幻想——可靠、全能、快速、精准，甚至还有点幽默的私人医生。那我们今天就来谈谈在不久的将来与我们会有密切联系的——人工智能。
2016年3月9日中午12时，韩国九段棋手李世石与谷歌公司开发的软件“阿尔法围棋”在首尔四季酒店举行人机大战。双方一共进行5盘比赛。在记者会上李世石表示，他认为到目前为止还是人类比人工智能强。不过，在围棋人机大战首场比赛中，经过4个半小时的对弈，人工智能“阿尔法围棋”战胜了李世石。当韩国棋王李世石投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待这个人工智能程序，从不被看好到连胜两局，人们在惊愕之余不得不承认，人工智能已经发展到可以轻易超越人类的水平了。对于这场大赛，人们已经失去了最初的期待，反而是人工智能这个新“物种”吸引了大家的注意，这个看不见摸不着的电脑程序，就这样将人类最后的骄傲摧毁，这场人机大战让人工智能再次成为关注焦点。我们不得不可能会问，除了下棋之外，人工智能还会做些什么？
4月25日下午，李克强总理在成都菁蓉创客小镇，应邀与创业团队设计的羽毛球机器人“切磋”球技。这台机器人出自成都电科创品机器人科技有限公司，该公司创始人之一骆德渊接受本报记者采访时表示，这台机器人目前已经进入市场，骆德渊把这款机器人定义为休闲健身机器人，他透露，这台羽毛球机器人于2014年9月投入研发，它还曾获2015年亚太大学生机器人大赛冠军，打羽毛球的实力不输一般业余选手。
人工智能的本质（每一条的解释）
1相对于人的智能而言，正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化。
2人工智能本身并没有生命活性的成分，只能算是人工仿真的部分生命活动程序。所以人工智能并没有自我意识的成分。
3这是计算机和人脑两者都可以做到的。计算机的记忆过程是被动的执行指令，所能记住的东西仅仅是工作所需的程序和要处理的数据。所以计算机的记忆内容和记忆过程是可以被控制。
人工智能对经济的影响：
1专家系统效应
2推动计算机技术的发展
1.专家系统的效益
人工智能可以用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。（举例：股票图片自己理解阐述）（人工智能拥有强大的计算能力，将人工智能引入股市银行等代替人类做交易员。）
2.人工智能推动计算机技术发展
人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，推动了计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠。
人工智能对文化的影响：
改善人类知识，改善人类语言，改善文化生活
1.改善人类知识
在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。（举例：谷歌的人工智能画展，自己组织语言）（不久前，谷歌在旧金山举行一场画展和拍卖会，展示电脑在人类的指导下创作的画作。此次展示的画作包括迷幻的海景、梵高风格的森林和以及城堡和狗组成的奇异景观。
谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。）
2.改善人类语言
根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往"只能意会，不可言传"。由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。
3.改善文化生活
人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。比如图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。（举例：机器人陪人类休闲，自己组织语言。个人助手
人工智能个人助手，如果要诠释这个，看一遍电影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作，还能像朋友一样理解并与之交互。现实生活中，这样的个人助手也正在成为现实，如苹果的Siri、以及谷歌的GoogleNow，国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中，近年随着服务机器人的发展，它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外，还具备自主行动地能力。）
人工智能对社会的影响（主要是不好的影响）
1.思维方式与观念的变化
人工智能的发展会为人类带来很多便利，比如我们可以运用它做一些事。（事情举例）但是，人类会由于人工智能系统的不断完善而变得懒惰，失去对许多问题的思考与敏感度，变得过分的依赖智能机器，主动思维能力和计算能力也会明显下降。如，（举例1）一旦专家系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。（举例2）那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。
2.社会结构变化
人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，但是另一方面发展又会引起新的社会问题。比如社会结构的变化。"人-机器"的社会结构，终将为"人-智能机器-机器"的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。现在和将来的很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。
3.心理上的威胁
随着人工智能的继续发展，像大白这样的高科技机器人，它和一般机器人不同的地方还在于它具备“共情”能力，可以感知并分析出主人的情绪起伏，除了身体上的疗愈，它与人类之间个性化的互动也是心灵治愈的灵药。但是它也使社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。当机器人具备了学习、认知能力甚至产生情感后，人类还能否对其进行控制，是大家较为关心的问题,当人工智能超过人的自然智能，有可能会使得人类变成智能系统的奴隶。
4.技术失控的危险
迅速发展的人工智能如果用于应用于普通生活中，它可以大大方便人们的生活，但是如果应用于战场，使用人工智能控制的致命性武器，其后果将十分严重，它可以提高杀人机器的效率，同时承担的责任更少，还可能还会出现其它的一些困扰。
5.引起的法律问题人工智能的应用技术可以代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时甚至行使着本应由人担任的职能（比如IBM沃森人工智能系统。像医生一样思考和交流给出治疗方案
。它可以存储海量的信息，既有医学文献，也有不同患者的临床资料和病患医疗记录，并且具备认知、理解、推理和学习的能力，可以将这些信息全部“消化”、“吸收”，并且随着信息的更新实时升级，像一个真正的医生那样“思考”，对单个患者提出适合的治疗方案，也可以为临床医生的提问提供基于大量证据的答案，快速帮助医生做出最正确的决策，医生更多时间花在聆听患者意见和与患者进行互动上。“沃森”目前还没有进行真正意义上的商业化应用，但是已经在美国、加拿大的十几家医院落地进行内部测试。一些医疗应用也搭载了这一智能平台，面向恶性肿瘤、心理创伤等疾病领域的医患提供服务。）但是有些方面却容易引起法律问题。比如医疗诊断专家系统万一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理，开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任，等等。
明天可能实现的（可讲可不讲）：中国研究人员在致力做出更复杂的人工智能，检验方式颇具中国特色——高考。科大讯飞公司董事长刘庆峰透露，他们正在研发“类人答题机器人”，目标是在3到5年之内让机器参加高考能考上“一本”。高考涉及学科多，除了客观题外还有大量的主观题，如果真能达成这个目标，又是人工智能一个里程碑。去年年底在北京举行的世界机器人大会上，有机器人分别展示了踢足球、打乒乓等方面的运动能力。但是很明显，它们还无法与人类选手相提并论，很大程度上因为判断对手或队友的比赛意图是一大瓶颈。不过，在RoboCup等机器人足球赛中，机器人的水平也在不断提高，该赛事的目标是，让机器人足球队在2050年能击败人类世界冠军球队。人工智能的马原思想
1.从意识的本质上看：
意识是物质世界长期发展的产物,是人脑的机能
意识活动作为人脑的特有机能，而人脑又是高度组织起来的中枢神经系统，其上千亿个神经元之间存在着网络化、层次化的相互连接，是目前已知的宇宙中最复杂、最协调自组织系统。而人工智能则是依靠机械、电子元件和线路组成的机械物理装臵，用软件等方法模拟人的思维活动，是一个无意识的、机械的、物理的运动过程。
2．从意识作用看：
意识活动具有目的性和计划性
人的意识具有自我选择的自由意志，行动目的明确，理解任务的意义、性质和后果。人的思维包括形象思维、直觉或灵感思维、逻辑思维等基本形式，具有目的性、容错性、并行性、连续性、模糊性、辩证性和自觉性等特征。而人工智能的机器思维方式却是离散的、精确的、机械的和不自觉的。人工智能的机械性表现在实际问题描述符号化、求解问题方式程序化、解决问题过程自动化，因而不可能有人类那样的能动创造力、丰富想象力；最后，在认识与实践中的地位不同。从整体上和全过程看，人脑和电脑的关系永远是主体和客体、主动者和被动者的关系，电脑必须接受人的指令才能工作，否则它只是一堆死物。是人首先把智慧赋予电脑，电脑又使人更富有智慧。
3．从人的社会性看：
人的本质属性在于它的社会性
人的意识蕴含着全部思想发展的历史一逻辑的结果。人脑不仅经历了漫长的物理化学进化，还经历了几百万年的社会进化，因而它同时受制于自然规律和社会规律。而人工智能是技术进化和机器进化的结果，其本质属性是自然性，机器在执行指令时并不探求任务本身的社会意义，也不会考虑社会责任和社会后果。智能机器的运行只遵守自然界的规律。（结束语）
所以，由此我们可以的出以下结论，人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长，其作用和发展从其诞生的那一天就已经确定，人工智能只能作为人类智能的附庸和补充，而不可能对人类智能构成挑战，更不可能取代人类智能。当然随着人类对人脑的功能会不断地进一步认识，人工智能也会不断的近似于人类智能。但即使人工智能再不断的进化和发展，计算机与社会性的人的大脑仍是无法比拟的，计算机仅是人脑的延伸而已，高度智能化的计算机再怎么发展也只是人类的工具，人工智能作为人类智能主体客体化的产物，其作用和功能仍将受到人类智能的制约与支配。这是我们组得出来的结论，并不代表所有人的观点。谢谢
推荐第5篇：人工智能第一章绪论
1、智能是由知识与智力组成。知识是一切智能行为的基础，智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。
Q;
2、把非Q并入到公式集F中，得到{F,非Q};
3、把{F,非Q}化为子句集S；
4、应用归结原理对S中的子句进行归结，并把每次归结得到的归结式都并入S中。如此反复进行，若出现空子句，则终止归结，此时就证明了Q为真。
为推理机提供求解问题所需的知识。知识库管理系统负责对知识库中的知识进行组织、检索、维护等。推理机是专家系统的“思维”机构，是构成专家系统的核心部分。任务是模拟领域专家的思维过程，并执行对问题的求解。
2、智能的特征:具有感知能力;记忆与思维能力;具有学
习能力与自适应能力;具有行为能力。
3、人工智能：用人工的方法在智能计算机上实现的智能，
它是人类智能在计算机上实现的模拟。第五章不确定与非单调推理
1、不确定推理：就是从不确定性的初始证据出发，通过
运用不确定的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
数据库用于存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的工作存储器。数据库管理系统是用来对数据库进行管理。解释机构能够对自己的行为作出解
释，能跟踪并记录推理过程。
4、人工智能的三个阶段：孕育、形成、发展。
5、人工智能的最终目标是构建智能计算机。近期目标
是在现有的电子数字计算机上实现人类智能的部分模拟，构造分别用于不同目的的智能系统。
2、不确定推理除了必须解决推力方向、推理方法、控制策略等基本问题外，一般还需要解决不确定性的表示与
量度、不确定性匹配算法及阈值的选择、组合证据不确定的算法、不确定性的传递算法、结论不确定性的合成等重
5、知识获取需要做的工作：抽取知识、知识的转换、知识的输入、知识的检测。为何是“瓶颈”问题：由于
目前获取知识的手段还没有完全实现自动化，许多工作还要用手工方法完成。
6、人工智能的基本内容：机器感知、机器思维、机器
学习、机器行为、智能系统及智能计算机的构造技术。
6、知识的组织：当把获取的知识送入数据库时，立即面
临的问题就行如何物理的安排这些知识，并建立起逻辑上的联系，称这一工作为知识的组织。遵守的原则：选用的组织方式应使知识具有相对独立性、便于对知识的搜索、便于对知识进行维护及管理、便于内存与外存的交换、便于在知识库中同时存储有多种模式表示的知识、尽量节省存储空间。
7、人工智能的研究途径：以符号处理为核心的方法、
以网络连接为主的连接机制方法、系统集成。要问题。
3、不确定处理方法主要是沿着两条路线发展的：一条
是在推理一级扩展确定性推理，成为模型算法；另一条是在控制策略一级处理不确定性，成为控制方法。模型方法
8、人工智能的研究领域：专家系统、机器学习、模式
识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等。
分为数值方法和非数值方法。数值方法包括概率方法、
主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理等；
9、人工智能的三个学派：符号、连接、行为主义。
非数值方法有发生率计算等。
7、知识的管理内容：知识库的重组、记录系统的运行
实例、记录系统的运行史、记录知识库的发展史、知识库的安全保护与保密。
第三章知识与知识表示
1、知识：把有关的信息关联在一起的所形成的信息结构。第六章搜索策略
2、知识的特性：相对正确性、不确定性、可表示性与可
利用性。
3、知识表示方法有符号表示法和连接机制表示法。
主要有：一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络、脚本、
过程、Petri网、面向对象表示法。
4、知识表示就是知识的符号化过程，把知识用计算机可
接受的符号并以某种结构形式表示出来。
5、选择知识表示方法时应考虑的问题：充分表示领域
知识，有利于对知识的利用，便于对知识的组织、维护与管理，便于理解和实现。
6、一阶谓词逻辑表示法适合于表示事物的状态、属性、
概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系。优点：自燃性、精确性、严密性、容易实现。局限：不能表示不确定的知识、组合爆炸、效率低。
7、产生式系统：把一组产生式放在一起，让他们互相配
合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统即是产生式系统。有规则库、综合数据库、控制系统组成。求解问题的一般步骤：
1、初始化综合数据库，把问题
的初始已知事实送入综合数据库。
2、若规则库中存在尚未使用过的规则，而且它的前提可与综合数据库中的已知事实匹配。则转第3步；若不存在这样的事实转第5步。
3、执行当前选中的规则，并对该规则做上标记，把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中。如果该规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。
4、检查综合数据库中是否已包含问题的解，若已包含，则终止问题的求解过程；否则转第2步。
5、要求用户提这一步的关于问题的已知事实；若能提供，则转第2步；否则终止问题的求解过程。
6、若规则库中不再有未使用过的规则，则终止问题的求解过程。特点：自然性、模块性、有效性、清晰性。缺点：效率不高、不能表达具有结构性的知识。
8、框架表示法：框架系统中问题的求解主要是通过匹
配与填槽实现的。当要求解某个问题时，首先把这个问题用一个框架表示出来，然后通过与知识库中的已有的框架进行匹配，找出一个或几个可匹配的预选框架作为初步假设，并在此初步假设的引导下收集进一步的信息，最后用某种评价方法对预选框架进行评价，以便决定是否接受它。特点：结构性、继承性、自然性。不足：不善于表达过程性的知识。
9、语义网络系统问题的求解一般是通过匹配实现的，
主要过程：
1、根据待求解问题的要求构造一个网络片段，其中有些节电或弧的标识是空的，反应待求解的问题。
2、依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出所需要的信息。当然，这种匹配一般不是完全的，具有不确定性，因此需要解决不确定性匹配的问题。
3、当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。优点：结构性、联想性、自然性。缺点：非严格性、处理上的复杂性。
第四章经典逻辑推理
1、推理就是按照某种策略由已知判断推出另一种判断的思维过程。包括两种判断：已知的判断和由已知判断推
出的新判断。
2、推理的控制策略：推力方向、搜索策略、冲突消解
策略、求解策略、限制策略。
3、正向推理描述算法：
1、将用户提供给的已知事实送
入数据库DB。
2、检查数据库中是否已经包含问题的解，若有，则求解结束，并成功推出；否则执行下一步。
3、根据数据库中的已知事实，扫描知识库KB，检查KB中是否有可适用的知识，若有转4，否则转6。
4、把KB中的所有可适用的知识集KS。
5、若KS不空，则按某种冲突消解策略从中选出一条知识进行推理并将推出的新事实加入DB，然后转2；若KS为空转6。
6、询问用户是否可进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入DB中，然后转3,否则表示求不出解，失败推出。
4、逆向推理描述算法：
1、提出要求证的目标（假设）；
2、检查该目标是否已在数据库中，若在，则该目标成立，成功的推出推理或者对下一个假设目标进行论证；否则，转下一步；
3、判断该目标是否是证据，即它是否为应由用户证实的原始事实，若是，则询问用户；否则转下一步；
4、在知识库中找出所有能导出该目标的知识，形成适用知识集KS，然后转下一步；
5、从KS中选出一条知识，并将该知识的运用条件作为新的假设目标，然后转2。
5、用归结反演证明Q为真步骤：
1、否定Q，得到非
1、搜索分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定
的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。启发式搜索是在搜索中加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
2、状态空间表示法使用“状态”和“算符”来表示问
题的一种方法。状态描述问题求解过程中不同时刻的状况。算符表示对状态的操作。
3、OPEN表用于存放刚生成的节点；CLOSED表用于存放
将要扩展或者已经扩展的节点。
4、广度优先搜索过程：
1、把初始节点S0放入OPEN
表。
2、如果OPEN表为空，则问题无解，退出。
3、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。
4、考察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的解，退出。
5、若节点n不可扩展，则转第2步。
6、扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每一个子节点都配置指向父节点的指针，然后转第2步。
5、深度优先搜索过程：与上一搜索的不同点就是要把
节点n的子节点放入到OPEN表的首部。
6、有界深度优先搜索过程：
1、把初始节点S0放入OPEN
表，置So的深度d（S0）=0。
2、如果OPEN表为空，则问题无解，退出。
3、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。
4、考察节点n是否为目标节点。若是，则求得了问题的解，退出。
5、如果节点n的深度d（节点n）=dm，则转第2步。
6、若节点n不可扩展，则转第2步。
7、扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的首部，并为其配置指向父节点的指针，然后转第2步。
7、与或树的广度优先搜索：
1、把初始节点S0放入OPEN
表。
2、把OPEN表的第一个节点（记为节点n）取出放入CLOSED表。
3、如果节点n可扩展，则做下列工作。①扩展节点n，将其子节点放入OPEN表的尾部，并为每个子节点配置指向父节点的指针，以备标示过程使用。②考察这些子节点中有否终止节点。若有，则标示这些终止节点为可解节点，并应用可解标示过程对其父节点、祖父节点等先辈节点中的可解节点进行标示。如果初始节点S0也被标示为可解节点，就得到了解树，搜索成功，推出搜索过程；如果不能确定S0为可解节点，则从OPEN表中删去具有可解先辈的节点。③转第2步。
4、如果节点n不可扩展，则做下列工作：①标示节点n为不可解节点。②应用不可解标示过程对节点n的先辈节点中不可解的节点进行标示。如果初始节点S0也被标示为不可解节点，则搜索失败，表明原始问题无解，推出搜索过程；如果不能确定S0为不可解节点，则从OPEN表中删去具有不可解先辈的节点。③转第2步。
8、α-β剪枝技术：是博弈树搜索中一种提高搜索效率
的方法。通过边生成边计算，从而剪去某些分枝的技术成为α-β剪枝技术。一般规律：
1、任何或节点x的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为α。这种剪枝技术成为β剪枝。
2、任何与节点x的β值如果不能升高其父节点的α值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为β。这种剪枝技术成为α剪枝。
第七章专家系统
1、专家系统：就是一种在相关领域中具有专家水平解题
能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门的知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。
2、专家系统的特征：
1、具有专家水平的专门知识，
2、
能进行有效的推理，
3、具有获取知识的能力。
4、具有灵活性。
5、具有透明性。
6、具有交互性。
7、具有实用性。
8、具有一定的复杂性及难度。
3、专家系统的分类：按特性和处理问题分有解释型、
诊断型、预测型、设计型、规划型、控制型、监测型维修型、教育型、调试型。按体系结构分类分为集中式专家系统、分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络结合的专家系统。
4、专家系统的一般结构：人机接口、知识获取机构、
知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、推理机、解释机构。人机接口是专家系统与领域专家或知识工程师及一般用户间的界面，用于完成输入输出工作。知识获取
机构是把知识输入到知识库中，并负责维持知识的一致性
及完整性，建立起性能良好的知识库。知识库用于存储领
域内的原理性知识、专家的经验性知识以及有关的事实。
8、专家系统的建造原则：恰当地划定求解问题的领域、
获取完备的知识、知识库与推理机分离、选择设计合适的知识表示模式、推理应能模拟领域专家求解问题的思维过程、建立友好的交互环境、渐增式的开发策略。
第八章机器学习
1、机器学习：就是计算机能模拟人的学习行为，自动地
通过学习获取知识和技能，不断改善性能、实现自我完善。
2、学习系统：能够在一定程度上实现机器学习的系统。应具有的条件和能力：具有适当的学习环境、具有一定
的学习能力、能应用学到的知识求解问题、能提高系统的性能。结构：环境、学习、知识库、执行与评价。
第九章模式识别
1、模式：对某些事物定量或结构的描述。
2、模式识别：研究一种自动技术，计算机通过运用这种
技术就可以自动地或者人尽可能少干预地把待识别模式归入到相应的模式类中去。一般过程：模式信息采集、预处理、特征或基元抽取、模式分类。分类：统计模式识别、结构模式识别、仿生模式识别。
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课程设计中期报告
题目：一字棋游戏班级：计算机技术2014级成员：樊祥锰（2014704101）
段绍鹏（2014704100）范程斌（2014704102）
指导老师：张云
目录
第一章项目建议书
1.1立项目的1.2立项动机1.3项目实现方案1.4项目测试及验证方案1.5项目安排1.6参考文献
第二章前期工作总结
第一章项目建议书
1.1立项目的
学习和了解人工智能知识，并对极大极小搜索与α-β剪枝算法的学习和分析。把所学算法应用于一字棋游戏的设计中，让机器附有人的思路，实现人与机器的对决。
1.2立项动机
1.学习和了解人工智能。2.学习极大极小搜索分析法。
3.学习α-β剪枝算法并在项目中对它进行实现。4.用人工智能算法解决现实问题。
1.3项目实现方案
一字棋项目实现完全按照软件开发的一般步骤，并对它现实的需求分析进行了客观的设计，对一字棋游戏规则进行具体的描述。在代码设计阶段，又对输赢判断算法进行了设计与分析，本项目是基于windows平台，开发软件采用VC++6.0，采用MFC可视化界面，运用α-β剪枝算法实现机器的智能化对决。
1.4项目测试及验证方案
采用软件工程测试方法，对关键函数代码的测试与调试，对测试用例进行极端设置，观察估值函数是否符合自己设计的要求。运行项目并截图观察结果。
1.5项目安排（1）时间进度：
第一周：小组成员收集资料，对人工智能知识的学习。
第二周：对极大极小搜索分析法、α-β剪枝算法的学习与研究。第三周：学习C++编程知识、软件工程知识。
第四周：学习软件开发过程，并对一字棋项目进行需求分析与设计，画出流程图。
第五周：对一字棋界面的设计，并编写代码。第六周：对人工智能算法的设计并编写代码。第七周：对算法的设计并进行项目的测试。第八周：写设计报告。（2）分工安排
1.由段绍鹏、樊祥锰进行需求分析。2.大家合作对一字棋AI问题进行分析。3.由段绍鹏、范程斌进行代码编写。
4.由樊祥锰、范程斌进行软件测试及问题修改。5.由范程斌进行撰写报告。
1.6参考文献
1、蔡自兴、徐光佑。人工智能及其应用。清华大学出版社，1997
2、蔡瑞英、李长河。人工智能。武汉理工大学出版社，2003
第二章前期工作总结
在任务的初期，我们选定好人工智能的一种可行算法，然后确定好小组分工，每个人负责各自的任务，负责收集和学习人工智能相关的书籍和C++编程方面的知识。对于传统的一字棋游戏，主要采用的算法有：估值函数、搜索算法和胜负判断等。由于极大极小分析算法，每走一步棋都要调用估值函数，要遍历整个棋盘。所以自身有它的不足，这样会增加系统开销和时间开销，所以本项目在极大极小算法的基础上与α-β剪枝算法相结合，减少了博弈树结点的搜索范围。在前期工作中，主要学习了极大极小分析算法和α-β剪枝算法，了解算法的思想和设计思路，并学习了可视化的MFC编程知识，对按钮、编辑框等控件进行了学习。在第四周，主要对一字棋游戏进行了需求分析与设计，在需求分析阶段，主要是根据传统一字棋游戏的不足，提出α-β剪枝搜索算法，并介绍我们的基本思路和对算法技术原理的分析，画出算法的流程图和整个系统的实现功能图。在主界面设计阶段，当时考虑的不是很全面，只是简单的添加了基本的功能，先实现整个框架结构的生成，但是在棋盘设计阶段遇到了很多问题，一是控件响应问题，鼠标可响应的界面范围。二是环境设备的编程问题，后来经过MFC书籍的学习，解决了问题。三是棋盘大小问题，考虑到博弈树的异常庞大，选择设计3*3的棋盘，并分析设计了数组存放8种胜算的布局。在算法代码的编辑阶段，也出现过编译不通过的问题，主要是指针的使用问题，少写头文件问题，控制结构问题等，但是通过大家的努力和收集资料，最终还是调试好了。
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公选课论文
作
者:李燕学号：1091604210学
院:生命科学与化学工程学院
专
业:制药工程1092题
目:
浅淡现代仿真技术及应用
人工智能及其发展应用
摘要：人工智能是人类进入信息产业革命时代，达到认识和改造客观世界能力的高峰。文章从理论的角度介绍了人工智能的概念和发展沿革，并对现阶段人工智能研究领域的主要研究方向进行了介绍，最后分析了研究所取得的主要成果。
关键词：人工智能；专家系统；神经网络；模式识别
ApplicationandDevelopmentoftheArtificialIntelligenceAbstract:Afterthehuman'sentertheeraofInformationIndustryrevolution,theartificialintelligencereachesthepeakofhumansunderstandingandtransformingtheobjectiveworld.Thispaperintroducestheconceptanddevelopmentoftheartificialintelligencebasedonthetheory,andintroducesthemajorresearchdirectionsoftheartificialintelligenceatthepresentstage,andanalysesthemainresearchfindingsattheend.Keywords:artificialintelligence;expertsystem;neuralnetworks;patternrecognition人工智能作为研究机器智能和智能机器的一门综合性高技术学科，产生于20世纪50年代，它是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合型技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。1人工智能概述
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），作为计算机学科的一个重要分支，是由McCarthy于1956年在Dartmouth学会上
正式提出，在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。美国斯坦福大学著名的人工智能研究中心尼尔逊（Nilson）教授这样定义人工智能:“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学科”，另一名著名的美国大学MIT的Winston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的工作”。除此之外，还有很多关于人工智能的定义，至今尚未统一，但这些说法均反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，由此可以将人工智能概括为研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。
2人工智能的发展
20世纪50年代到60年代初是人工智能发展的初级阶段。这一时期的研究主要集中在采用启发式思维和运用领域知识，编写了包括能够和证明平面几何定理和与国际象棋大师下棋的计算机程序。开创了具有真正意义的人工智能研究是1956年McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名。在图灵（AlanTuring）所著的《计算机器与智能》中，讨论了人类智能机械化的可能性并提出了图灵机的理论模型，为现代计算机的出现奠定了理论基础；与此同时，该文中还提出了著名的图灵准则，现已成为人工智能研究领域中最重要的智能机标准。同一时期，WarrenMeCulloeli和WalterPitts发表了《神经活动内在概念的逻辑演算》，该文证明了一定类型的、可严格定义的神经网络，原则上是能够计算一定类型的逻辑函数的，开创了当前人工智能研究的两大类别：符号论和联结论。自1963年后，人们开始尝试使用自然语言通讯，这标志着人工智能的又一次飞跃，如何让计算机理解自然语言、自动回答问题、分析图像或图形等便成为AI研究所追求的重要目标，由此AI的研究进入了第二阶段。70年代，在对人类专家的科学推理进行了大量探索后，一批具有专家水平的程序系统相继问世。知识专家系统在全世界得到了迅速发展，它的应用范围延伸到了人类各个领域，并产生了巨大的经济效益。80年代，AI进入以知识为中心的发展的阶段，越来越多的人认识到知识在模拟智能中的重要性，围绕知识表示、推理、机器学习，以及结合问题领域知识的新认知模拟进行了更加深入的探索。
目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。
3.人工智能的实际应用
3.1机器人在教育界的应用3.1.1模拟教学
根据教材的安排，对某些需要解释的现象进行机器人模拟演示，让学生认真观察，从中发现一定的规律，使学生加深对规律性的认识和理解。如数学教学中的抛物线轨迹演示，物理教学中的阿基米德定理演示等，都能够利用直观的演示，揭示其中的规律，使学生加深对相关知识的理解。3.1.2人机交互的辅导方式
利用机器人辅导学生学习，可以通过人机交互，为学生提供量身定制的辅导模式，使学生的个性得到充分发展。采用微型机器人与学生的交互辅导，可利用微型机器人其体积小、重量轻，便于携带等优点，随时随地进行学习，随时为学生解决问题，提供学习指导。利用家庭机器人与学生的交互辅导，承担家庭教师的职责，有利于学生问题的适时解决，也有利于学生的学习得到及时的巩固。通过软件机器人与学生的交互辅导，可以对学生的学习情况进行分析，为学生制定专门的指导计划，提高学生的学习质量。3.1.3仿真训练
在教学中，教师可以利用机器人，将相关内容通过机器人的演示展现给学生，减轻教师的负担，并能够通过规则的动作，使教学更为规范。例如，用机器人示范体育高难动作，可以将动作分解、定格、重复播放等，从多方位展示动作，使学生能够充分掌握动作的规范，比教师的示范更为科学，也更为有效。3.1.4机器人远程教育
通过机器人，可以通过对学生的特征数据分析，建立学生模型库，根据学生的个性，同时对多名远程教育的学生实施个性化教学和辅导，提高远程教育的效率，实现远程教育的智能化。3.1.5激发学生的学习兴趣
机器人为学生创设富有情趣的教学环境，根据教学任务，采用与学习相关的游戏，调动学生的学习积极性，使学生在尽可能短时间内，掌握需要了解的知识点，提高学习效率。3.2数据挖掘技术的实际应用
数据挖掘技术的应用领域较为广泛，在商业领域、金融业、工业生产、网络应用等其它方面都被很好的使用，使人工智能得到逐步的发展壮大。
3.3人工智能在检测系统的应用
人工智能在检测领域的应用非常广泛，如流水线的监控、智能故障诊断、专家技术系统等，现对网络入侵的智能检测系统加以简要说明。
3.3.1网络入侵专家检测系统
该系统的智能化程度高，用户不用干预专家系统的推理。然而，其系统信息是建立在专家知识的基础上，必然受专家认知网络攻击模式的限制。该系统的构建基于以下几点：首先，采用安全入侵规则的描述方式，如判断树描述、图形描述等。其次，通过合理推理，参照专家库的规则，判断网络安全状况，检测是否有入侵行为发生。最后，更新专家库，调整专家规则，结合神经网络技术，利用神经网络技术的敏感性与快速反应能力，不断增强系统的自适应功能，提高系统检测能力。
3.3.2入侵统计智能检测系统
该系统主要对异常的安全问题进行检测。它通过建立正常行为模型，对照进行网络入侵检测，检测出正常行为有较大偏离，则视为异常。首先，确立门限值，统计某一事件在特定时间出现的频率，检测是否超出门限值，判断系统是否异常。其次，设定事件度量均值、度量标准偏差的置信区间，统计系统的两个参数值，判断系统是否偏离区间，检测系统异常与否。最后，根据事件的矩阵数据，对事件转移的概率进行统计分析，结果小则预示存在异常。
4结束语
人工智能的诞生与发展是20世纪最伟大的科学成就之一，也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。人工智能相关领域的研究成果已被广泛地应用于国民生活、工业生产、国防建设等各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能技术正受到越来越广泛的重视，必将为推动科技进步和产业的发展发挥更大的作用。
参考文献：
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推荐第8篇：人工智能1、智能是什么？
形成和掌握含义的能力；全面考虑问题的能力和思维的效率；先天的、综合的和认识的能力；善于判断、理解和推理，运用知识解决问题；适当地行动、理智地思考、有效地适应环境的总体能力；人工智能的本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。
2、人工智能定义
定义1人工智能(智能机器)：能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务的机器。
定义2人工智能(学科)：人工智能(学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
定义3人工智能(能力)：人工智能(能力)是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试。定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化。人工智能定义（理性思维）
定义6人工智能是用计算模型研究智力行为。
定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。
定义8人工智能是一种能够执行需要人的智能的创造性机器的技术。
定义9人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好。
人工智能定义（理性行为）
定义10人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科。
定义11人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支。
3、人工智能的三大学派及其认知观：
（1）符号主义：又称为逻辑主义或计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。（2）连接主义：又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。（3）行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作型控制系统。认为人工智能起源于控制论。控制论研究动物和机器内部的控制与通信的一般规律,着重于研究过程中的数学关系。
4、人工智能的研究目标
近期目标：制造智能计算机代替人类的部分智力劳动
远期目标：揭示人类智能的根本机理，用智能机器仿真和拓展人类智能
5、人类智能与人工智能的关系：人类智能主要表现在人类认知活动中，认知活动可分为三个层次
最高层思维策略；中间层初级信息处理；最低层生理过程
6、人类的认知行为具有不同的层次
认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统的活动，是认知科学研究的底层。
认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略，是认知科学研究的顶层。
认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程，即由心理活动变为生理行为。这是认知活动的中间层，承上启下。
7、符号处理系统的六种基本功能
信息处理系统又叫符号操作系统或物理符号系统。所谓符号就是模式。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能：
(1)输入符号；(2)输出符号;(3)存储符号;(4)复制符号;(5)建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；(6)条件性迁移:根据已有符号，继续完成活动过程。
8、图灵测试：机器具有智能的实验
实验有测试者A，被测试人B，被测试机器C组成；测试者A与被测试人B和被测试机器C不可见，测试者A与B或C使用计算机相连；测试者A向被测试B和被测试C提出相同的智能性问题，但不能询问物理特征，B和C在回答问题时，应尽量让A相信自己是人,A区分机器和人。
实验结果表明，通过变换A和B，A区分出人和机器的概率小于50%，认为该机器具有了智能
9、模式识别：人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别采用方法：统计模式；句法模式；神经网络；模板匹配
10、人工智能的主要研究范围和应用领域：(1)专家系统(2)计算智能(3)机器学习(4)自然语言处理(5)模式识别(6)分布式人工智能(7)数据挖掘(8)机器视觉(9)机器人学(10)智能检索(11)智能控制(12)智能调度与指挥(13)
人工生命(14)人工神经网络(15)问题解决(16)机器证明
11、请把“房间”用框架表示出来例4.5下面是关于房间的框架:框架名:墙数x1:缺省:x1=4条件:x1>0窗数x2:缺省:x2=2条件:x2≥0门数x3:缺省:x3=1条件:x3>0
前墙:后墙:左墙:右墙:天花板:地板:门:窗:
条件:w1+w2+w3+w4=x2d1+d2+d3+d4=x3
类型:(，，，，，，…)
12、语义网络的概念：语义网络是由节点和边组成的一种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关系。
13、语义网络分为七种类型：
(1)命题语义网（包括分块联想网络）；(2)数据语义网：以数据为中心的语义网络；(3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解；(4)结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模式识别和机器学习等领域；(5)分类语义网：描述抽象概念及其层次；(6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规范化，更适于推理；(7)框架语义网：与框架相结合的语义网。
14、语义网的表达能力（1）实例关系：实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大学生”。其中，关系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。（2）分类关系：分类关系是指事物间的类属关系。鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为“不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为“akindof”或AKO。
(3)组装关系：如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则称它们的关系是组装关系。其中，关系“一部分”一般标识为“apartof”。
(4)属性关系：属性关系表示对象的属性及其属性值。
(5)集合与成员关系：意思是“是……的成员”，它表示成员（或元素）与集合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。(6)逻辑关系：
(7)方位关系：在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置，或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语义网络表示。(8)所属关系：所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示为图5―10。
15、语义网络也能表示用谓词公式表示的形式语言语句。例如：
（1）x((student(x)∧read(x，三国演义))即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图5―12。
16、语义网络的推断主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题
17、语义网络表示法的特点
结构性：语义网络表示法是一种结构化的知识表示方法，它将事物的属性及事物之间的各种语义关系表达出来。
自然性：语义网络实际上是一种带有标示的有向图，符合人们的思维习惯。
自索引性：语义网络表示方式明确，通过与某一节点连接的弧可以很容易地找出该节点有关的信息，不必查找整个知识库。
联想性：语义网络作为人类联想记忆模型提出来，着重强调事物之间的语义关系。缺点
非严格性：以一个给定的语义网络的含义来于处理程序对其所进行的解释，通过语义网络所实现的推理不能确保其正确。复杂性：语义网络表示知识的手段是可选的，这给知识表示带来了灵活性；但也带来了表示形式的不统一，增加了处理的复杂性。
18、面向对象技术中的核心概念:对象和类。
19、基于知识的智能体的核心部件是知识库，当这些知识以逻辑形式表示并进行相应的推理时，就是逻辑智能体
采用命题和谓词演算进行推理的系统是一种典型的逻辑智能体
20、逻辑的分类
a:按照推理的逻辑基础
演绎推理：演绎推理是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程，即从一般到个别的推理。演绎推理最常见的形式是三段论法。三段论由三个判断组成，其中两个判断是前提，分别称为大前提和小前提，另一个判断为结论。例如：（1）大学生都要学习计算机。（2）小明是大学生。（3）小明要学习计算机。b:按照推理的逻辑基础
归纳推理：归纳推理是从足够多的实例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理过程。常用的方法有枚举法和类比法。枚举法
A1具有f；A2具有f；A3具有f；……；An具有f
A1,A2,A3…,An都是A类中的事物，且都具有f特征
结论：A具有f特征类比法
A具有特征a,b,c,d,e；B具有特征a,b,c,d,结论：B具有特征e
在两个或两类事物的许多属性都相同的基础上，推出它们在其它属性也相同c:按照推理的逻辑基础
默认推理：默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。由于这类推理允许默认某些条件是成立的，这就避免了需要知道全部事实才能进行推理的要求，使得在知识不完全的情况下也能进行推理。在默认推理过程中，如果某一时刻发现原先的默认不正确，则要撤销所做的默认以及由此默认推出的所有结论。d:按照所用知识的确定性：
确定性推理：如果在推理过程中所用的知识都是精确的，推理的结论或者为真，或者为假，就称为确定性推理。
不确定推理：在人类知识中，有相当一部分属于人的主观判断，是不精确的。由这些知识归纳出来的推理规则是不确定的。基于这种不确定性的推理规则进行推理，形成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定推理。e:按照推理过程的单调性
单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标。一个演绎推理的逻辑系统有一个无矛盾的公理系统，新加入的结论必须与公理系统兼容，因此新的结论与已有的知识不发生矛盾，结论是越来越多，所以演绎推理是单调推理。
非单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，不仅没有加强已推理出的结论，反而要否定它，使得推理退回前面的某一步，重新开始。一般非单调推理是在知识不完全的情况下进行的，由于知识不完全，为使推理进行下去，就要先做某些假设，并在此假设下进行推理。当新知识的加入发现原先的假设不正确时，就要推翻该假设及其一切结论，应用新知识进行推理。由于情况不断变化，所以推理过程往往是非单调的。
f:按照推理中是否用到启发性知识
启发式推理：在推理过程中，运用与问题有关的启发性知识，即解决问题的策略、技巧和经验，以加快推理过程，提高搜索效率。非启发性推理：在推理过程中，不运用启发性知识，按照一般的控制逻辑进行推理。这种推理缺乏对求解问题的针对性，所以推理效率低，容易出现“组合爆炸”问题。
21、命题—能够判断真假的陈述句判断陈述句的标准：（1）真值唯一；（2）TorF；（3）可用二进制表示
22、合式公式：
单个常量或者变量的命题构成合式公式；联结词联结的合式公式的组合也是合式公式合式公式的有限次组合称为命题公式
命题公式：有限次合式公式组合的形式化描述，以大写字母标识。
23、基本联结(连接)符号
～非，否定,﹁；∧与，合取，AND的首字;∨或，析取，or；蕴含，式A：ab表示，如果a为真，则b为真;↔等价
24、联结符号的优先级～;∧;∨;→;↔
25、将命题从语言表述转换为命题公式
1、3不是偶数
令：p表示“3是偶数”，~p
2、教室里有30名男生和10名女生令：p表示“教室里有30名男生”，q表示“教室里有10名女生”，则p∧q
3、如果天下雨，出门带伞令p表示“天下雨”，q表示“出门带伞”，则p→q
4、只要不下雨，我就骑自行车上班
令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则~p→q
5、只有不下雨，我才骑自行车上班
令p表示“天下雨”，q表示“骑自行车上班”，则q→~p
26、练习：扫雷游戏
设Xi,j表示方格[i,j]中有一个地雷。
写出方格[1,1]周围恰好有2颗地雷的命题公
式
28、等值逻辑运算
逻辑等值，等号连接的命题公式等价交换率:A∧BB∧A；A∨BB∨A；结合率:(A∧B)∧CA∧(B∧C)；(A∨B)∨CA∨(B∨C)；
*分配率:A∨(B∧C)(A∨B)∧(A∨C);A∧(B∨C)(A∧B)∨(A∧C)；双重否定律：~~AA；等幂率：AA∧A；AA∨A；*摩根律：~(A∨B)~A∧~B；~(A∧B)~A∨~B；
吸收率:A∨(A∧B)A；A∧(A∨B)A；同一率:A∨0A;A∧1A；零率:A∨11；A∧00；排中律：A∨~A1；矛盾律：A∧~A0*蕴含等值式：A→B~A∨B；*等价等值式：A↔B(A→B)∧(B→A)；假言易位式：A→B~B→~A；等价否定等值式：A↔B~A↔~B；
归谬论：(A→B)∧(A→~B)~A；
29、任意命题公式都存在等值的析取范式和合取范式
30、合取范式与析取范式
简单析取式：有限个命题变元或其否定，析取联结符：p∨q；~p∨q；p；q
析取范式：有限个简单合取式，析取：p∨(p∧q)∨(~p∧q)
简单合取式：有限个命题变元或其否定，合取：p∧q;~p∧q;p;q合取范式：有限个简单析取式，合取：p∧(p∨q)∧(~p∨q)
31、例计算(p∧(q→r))→s的合取范式
(p∧(~q∨r))→s;蕴含等值式~(p∧(~q∨r))∨s;蕴含等值式~p∨~(~q∨r)∨s;摩根律~p∨(~~q∧~r)∨s;摩根律~p∨(q∧~r)∨s;双重否定律(~p∨s)∨(q∧~r);交换律
(~p∨s∨q)∧(~p∨s∨~r);分配律
32、计算((p∨q)→r)→p的合取范式(~(p∨q)∨r)→p；蕴含等值式~(~(p∨q)∨r)∨p;蕴含等值式(~~(p∨q)∧~r)∨p;摩根律((p∨q)∧~r)∨p;双重否定律(p∨q∨p)∧(~r∨p);分配律(p∨q)∧(~r∨p);等幂律
33、常用推理定律：附加：A=>(A∨B)简化：(A∧B)=>A
假言推理：((A→B)∧A)=>B拒取式:((A→B)∧~B)=>~A析取三段论：((A∨B)∧~A)=>B
假言三段论：((A→B)∧(B→C))=>(A→C)
等价三段论：((AB)∧(BC))=>(AC)
构造型二难：(A→B)∧(C→D)∧(A∨C)=>(B∨D)
34、如果今天下雨，则要带雨伞或雨衣。如果走路上班；则不带雨衣。今天下雨，走路上班，证明要带伞。
解：p:今天下雨；q:带雨伞；r:带雨衣；s:走路上班
前提：p→(q∨r)；s→~r；p；s求证：q
证明：
1、p→(q∨r)，p前提引入：
2、((p→(q∨r))∧p)=>q∨r假言推理：
3、s→~r，s前提引入：
4、((s→~r)∧s)=>~r假言推理：
5、((q∨r)∧~r)=>q析取三段论：
35、例：证明G是F的逻辑结论F1：P→WF2：~WG：~P
分析：已知条件为：(P→W)(~W)结论为：~P；则，逆否命题为：(P→W)∧(~W)
36、例：p∧(p∨q)∧(~p∨q)子句集为{p,p∨q,~p∨q}
38、例2：用命题逻辑归结原理证明：“人都是妈生的，张飞是人，所以张飞是妈生的”p:人都是妈生的q:张飞是人r:张飞是妈生的
(p∧q)→r；p∧q∧~r
39、例：现在课堂上的所有学生都在上人工智能课命题逻辑
s1:张三在上人工智能课s2:李四在上人工智能课s3:王五在上人工智能课………
40、命题是一个陈述句，它一般可分成主语和谓语两部分。有时还需要用到量词。主语：指独立存在的客体，可以是具体事物或抽象概念，也称为个体
谓词：描述个体词性质或个体之间关系的词个体域：表示个体变量的取值范围，常用D表示
常量：表示具体性质或关系的个体或者谓词变量：表示抽象或泛指的个体或者谓词。量词：表示数量的词。
任意量词∀：表示“任意”，“所有”，也称为全称量词
存在量词∃：表示“存在”
41、例：“关羽是人”，“张飞是人”
这是两个不同的命题，其主语（个体）不同但是谓词是相同的，“是人”
把谓语部分抽出来，假设Human(x)表示x是人
这两个命题都可以用这个谓词来描述Human(guanyu)；Human(zhangfei)其中x属于个体变量，guanyu和zhangfei属于个体常量
42、例：
1、所有的人都是要死的
2、有的人能够活到100岁
P(x)表示x是要死的，Q(x)表示x活到100岁
个体域D为人类集合
个体域D为总个体域集合引入特殊谓词R(x)表示x是人
43、例：我是计算机系的学生
1、确定并说明谓词：
方法一：Student(x,y)表示X是Y系的学生
2、个体域：X：学生的集合，y：系的集合Student(I,computer)
方法二：Computer(x)表示X是计算机系的学生
Computer(I)
注意：必须对谓词进行说明P(I,computer)
48、对于，x称为指导变量
A称为相应量词的辖域∃x(A(x))x在辖域A中的出现称为约束出现
x以外的变量在辖域A中的出现称为自由出现∃x(A(x,y))
49、例：人都是妈生的，张飞是人，张飞是妈生的定义谓词：
Mum(x)表示x是妈生的Human(x)表示x是人
前提：x(Human(x)→Mum(x)),Human(ZF)
结论：Mum(ZF)写出否命题：
50、人工智能本质：试图使计算机具有人类在处理问题时需要的智能。
51、人工智能的发展简史：
第一阶段：1921通用计算机系统组成输入设备，存储器，运算器，控制器和输出设备；1937图灵计算机模型；1946研制出第一台计算机ENIAC；1956提出人工智能术语人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行，标志着人工智能学科的诞生。第二阶段：1956逻辑理论机该系统是第一个处理符号的计算机程序，是机器证明数学定理的最早尝试，该系统是第一个实用的人工智能程序，象征着人工智能研究的真正开端；1960通用问题求解程序系统解决不定积分，三角函数等不同问题。从此，自动定理证明成为人工智能研究的基本课题之一。第三阶段：1965第一个专家系统DENRAL该系统有非常丰富的高质量化学知识，它解决问题的能力达到同专业化学家水平，该系统的问世，标志着人工智能开始向实用化阶段迈进，同时也标志着专家系统的正式诞生；1972开始研制医疗MYCIN系统；20世纪60年代自动定理证明王浩，鲁滨逊，吴文俊，曾宪昌等人第四阶段：20世纪80年代研制5代计算机，即知识信息处理计算机系统；1987神经网络国际会议，神经网络学科诞生，随后迅速发展起来。第五阶段：单个智能主体à分布式人工智能多Agent系统，人工思维模型，知识系统，遗传与进化计算，人工智能应用近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成高潮。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。
52、人工智能的理论基础:知识表示、知识的内涵、谓词表示、产生式、语义网络、框架等表示法；逻辑推理方法、命题逻辑、谓词逻辑、置换与合
一、机器证明方法；搜索技术、状态空间法、盲目搜索与启发式搜索。
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在影片的描述中，未来世界由于环境问题导致人类大量使用机器人，从而避免粮食和资源的消耗。人们制造了各式各样的机器人来满足人类的各种需求，甚至机器人情人也应运而生。新泽西的拟真电子公司并不满足于已经研发出的拟真机器人，研发出了会爱的机器人——机器人小孩戴维。影片围绕戴维和他的家庭由此产生了一系列情感、道德和伦理思考。亨利的孩子马丁患病成了植物人。亨利将机器人小孩戴维送给妻子梦妮卡，希望妻子能够走出伤痛。梦妮卡开始时无法接受戴维，在发觉戴维其实和人类小孩几乎没有什么区别以及戴维对她的依赖后，也渐渐地释放出自己的母爱。好景不长，梦妮卡的孩子马丁竟然奇迹般的战胜了病魔，最终康复了。苏醒后的马丁发现自己不再是母亲梦妮卡对马丁的母爱后，开始对戴维使用了一些小孩子的伎俩，希望使得梦妮卡不再爱马丁。毕竟戴维在生理结构上并不是人类的血肉之躯，人们始终是无法接受他的。在一些巧合的作用下，戴维和马丁掉入了泳池中，使得马丁差点溺死。梦妮卡决定不要戴维，但又不忍戴维就此销毁，于是将戴维抛弃。
戴维被抛弃之后经历了种种危险，机器人屠宰场的追捕、和机器人情人乔一起翻越山海、、、最终到达了自己的出生地。他的研发者告诉他自己不过是最新的一代机器人之后，戴维自沉在已经成为失落之城——曼哈顿的海底。
影片并未就此结束。在两千年后，人类已经灭绝，当外星人发现戴维时，戴维已经成为他们眼中的人类智慧结晶。外星人答应戴维利用梦妮卡的头发来复活她，但梦妮卡只能复活一天。戴维和梦妮卡度过了美丽的一天，特别是当戴维和梦妮卡双双入睡时，我想真人和机器人已经不分彼此、、、
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天的电影艺术赏析，老师放了一部科幻影片《人工智能》。起初，以为这只是斯氏影片《E.T.外星人》的姊妹篇，事实上，《人工智能》超越了好莱坞电影的教条与俗套，设置巧妙，情节丰满，用现实的笔触为我们制造出一面魔镜，照射出每个人内心的骚动、恐惧、渴求和憧憬。
为了更深入的了解这部影片，我特意到网上查询了相关资料，也正因如此，我看到了那张让我久久不能忘却的海报，特别是上面的那句宣传语：Davidis11yearsold.Heweighs60pounds.Heis4feet,6inchestall.Hehasbrownhair.Hisloveisreal.Butheisnot.正是这句话，使我脑海中再次溢满那一幕幕让我泪流满面的画面。在《人工智能》中，主人公是个名叫大卫的机器小孩，目光纯净、淡定。他的出生本身就带着巨大的争议。他的到来，被设定是爱，爱的程序启动的一刹那，关于影片主题的争议也像潘多拉的盒子被打开，再也无法收缩成一个贺卡词那么精致的答案。
大卫，一个被爱填充的机器小孩，无时无刻不在渴望得到妈妈的爱，然而现实中，妈妈却离他而去，他和泰迪熊终于被抛弃在森林深处，他哭泣哀求，像一个真正的男孩令人动容。但他信念不灭，他想：“等我变成了真正的小男孩，妈妈就会带我回家了”，好在有梦。看到这个情节时，我突然无法抑制地流泪，仿佛小男孩此刻内心的痛苦已全套的转移到了我的心中，我甚至笃定的猜想，妈妈会回头，带他回家，一定会的。然而现实中，什么都没有发生。他，依然是那个会做梦的机器小孩，我，也就是一个频频被泪水冲刷的平凡看客。“你能记得的第一件事是什么？”“一只鸟，他有一双翅膀，还有羽毛。”
这个情节，第一次看并没有多加注意，但看了几次后才发现，可悲的是，机器小孩如此深刻的记忆，却也是他最深刻的悲哀。被定义了的事实，无人能摆脱。这是否在告诉我们，生命的开始本身就是个可笑的错误。
“Iam,Iwas.”
乔被抓走前说的最后一句话。它是想告诉我们：每一种物质，无论是否是生命，都可以在空间和时间的隧道中找到自己的过去吗？在我的小时候，无忧无虑的小时候，也曾看过童话：匹诺曹的故事，小小木偶希冀着得到人类有温度的身体。世界尽头，住着蓝仙女。《人工智能》。海底。孩子注视着蓝仙女，祈祷，长达两千年的祈祷。我也在悄悄祈祷，生怕，电影告诉我：你已经长大，没有童话。当大卫拥抱海底的蓝仙女。苦苦寻了两千年的希望在顷刻间碎裂，童话碎了，梦碎了。大卫。起伏的浪涛，配合着他的故事。一点点铺陈，一段段展开，一层层推进，一寸寸深入人心。他的程序是爱，爱是他存在的唯一理由，但是他不会想到，对亲子已经付出了全部感情的Monica，从来没有把他当作真人看待。“让妈妈爱我”，成了他穷尽一生的时间，不惜等待两千年的一个达不到的愿望。斯皮尔伯格的镜头如同喃喃低语，屏心静息地讲述着。音乐仿佛辽阔背景下瞬息。最后，随着男孩的"复制品妈妈"沉入永恒的睡眠，这个小小的机器也第一次静静睡去。心中，只留一个字——爱。
后记：结束的灯光打亮的那一刻，试图掩饰已经哭红的双眼，想要赶快奔离这个过于开放的空间，蜷缩自己的悲伤。然而，我还是习惯的留了下来，坚持。
姓名：杜汉东班级：计算机一班学号：0967111120
第11篇：丁露读《人工智能》心得体会一
读《人工智能》心得体会
李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。
下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变?如何运用?这些问题更值得我们大家深思。
长江紫都幼儿园丁露
2018年2月22日
第12篇：丁露读《人工智能》心得体会一
读《人工智能》心得体会
李开复号称最会说话的计算机男神，曾经是微软谷歌的副掌门，现在是创新工厂的大bo，在微博有超过半个亿粉丝。第一此认识到他和人工智能这个概念是在奇葩大会这个节目中，他的观点及幽默风趣的话语引起了我的兴趣，所以在这个寒假中我读了他的《人工智能》一书。
近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。让我对未来产生了无限的畅想，我的科目二一直没过，为什么人要买车？为什么不能有一辆无所不在的滴滴，当我们要出门的时候它就来了，它是共享经济，它会降低空气污染，甚至有一天车与车之间能对话：“我要爆胎了，快散开”等等。
下一个十年，社会还会发生怎样的变化呢？李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风，很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会随之发生改变。未来人类50%的工作都会被人工智能取代。但是人与机器最大区别是有感情，在未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显的珍贵。
人是最复杂情感动物，怎样才能教育好学生，使教育发挥最大限度的作用呢，那就是老师的爱，是人工智能永远无法做到的，我认为幼师这个职业是不会被取代的，人工智能的发展能够给我们许多帮助，现在也有许多幼儿园在教育教学中运用了VR、AR等技术，以后科技越来越发达我们的教学工作也会越来越便利。但是现在微博上有一件事也引起了大家的热议，一位小学教师在教古诗“飞流直下三千尺，疑似银河落九天”时，播放了现实瀑布视频来展现瀑布的气势磅礴，可是瀑布落下真的有三千尺吗？这样会不会局限的孩子的想象力呢，莎士比亚说：“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”因而每个人对古诗的理解也就不同。在科技高速发展之时要保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长就不会被时代淘汰。人工智能会让自己从事的工作带来什么样的改变?如何运用?这些问题更值得我们大家深思。
长江紫都幼儿园丁露
2018年2月22日
第13篇：《人工智能》观后感《人工智能》观后感
看过《人工智能》这部电影后，心里感到空空的。我认为这其实是一部残酷的电影，尽管导演斯皮尔伯格给了片子脉脉温情，但还是压不住它带给我的沉重感，让人看后心理不是滋味，却又不知该说些什么。
影片中的小男孩David是第一批被研发出来的能够感受感情的机器人之一，并且这样的感情永远保存在他的记忆芯片中。他被一对夫妇收养用来替代因病而成为植物人的儿子，他把自己全部的爱都倾注到了收养自己的妈妈身上。但当植物人儿子再次醒来时，妈妈对David的爱减弱了，并最终在百般无奈之下选择了抛弃David。万念俱灰的David却单纯的以为只要自己变成真的小孩，妈妈就会爱他了。于是他坚信着妈妈给他讲过的一个童话故事，以为找到了蓝仙女，自己便可以成为真人得到妈妈的爱。为此，他踏上了漫长的追寻旅程。他到过了恐怖的机器人屠宰场，在那里目睹了机器人的悲惨结局。幸好他遇到了一个机器舞男，最终帮助他来到了传说中蓝仙女所在的地方——已经被两极融化的雪水所淹没的曼哈顿。David来到曼哈顿后找到了制作自己的博士，然后他发现了令他感到恐惧的事实——他并不是独一无二的，他只是个机器人。于是他绝望了，跃入了水中，没想到在水下他看到了蓝仙女的雕像。在幽深的海底，他用纯真而坚定的眼睛凝视着蓝仙女，祈祷“请把我变成真人吧，请把我变成一个真正的男孩吧！”。看到这里，我想善良的人早就已经没把David看作一个机器人了，而只是当做一个需要妈妈疼爱的可怜的孩子。
两千年后当地球上的水都变成了厚厚的冰川，在地球上的外星生物终于找到了埋在冰川下的David，他们让David恢复了知觉，从他脑子里感知了关于早已灭绝的人类的信息和他一直在祈祷的那个愿望。他还是没有办法变成真正的小孩，但他却可以得到妈妈的爱，外星人还原基因把早已死亡的妈妈带回到了世上，虽然只能有短短的一天。镜头又回到了最初，柔和的光线印着母子俩暖意的笑容，一切都是那么平和，没有争吵没有猜忌，David找到了被制造以来从未有过的“快乐”。那天夜里，睡在妈妈的身边，他一生中第一次，到了美梦诞生的地方。
这部电影着实让我感触良多，在影片中导演将丰富的科幻、深刻的思考和人文的精神做了完美结合，让人可以从多个角度看这部电影。小主人公在片中的出色表演更是使观众感受到那个小机器人的心理变化，他那带着忧郁的眼神，显得那么柔弱需要保护，尤其是在面对蓝仙女雕像时期待的眼神是那么的让人为之动容。他用他的坚贞如一深深地打动了我们每一个人。
影片尾声，用了两千年的等待，却只换来了一天的快乐，或许有人会觉得这并不值得，但是David为人类呈现出的永恒的爱却是不可磨灭的。“让妈妈爱我”，这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁，感染着每一个观众。就像付出的，总会得到回报；就像默默的不计较得失的爱情，总会得到回应；就像机器小孩David，虽然蓝仙女只是个童话，他却在漫长的等待后得到了一天的快乐。他笑了，笑的很甜蜜，很幸福，那是他用了他的一生去换的，是他生命中最幸福的一天。最后和妈妈依偎在一起的那一刻，我想他已经变成了一个真正的男孩了。
第14篇：《人工智能》观后感大卫是谁创造了他?
作为机器人，他能做的很少，祈求的很少，希望也很少。
他唯一希望的就是能够有人关心他，有人爱他，而他自己也能够去爱别人，这样就够了。
妈妈，我只想得到你更多的爱
“当一个机器人全心全意地去爱一个人时，那么这个人又有什么样的责任去回报这份爱呢？”
大卫没有忘记他妈妈给他讲过的《木偶奇遇记》。
“蓝仙女把皮诺曹变成了真人，也一定能把我变成真人，变成真人后，妈妈就会爱我，我就能回家了。”
为了这个愿望，他经历了很多很多
他哭过，笑过，伤心过，悲哀过，
但是他始终没有放弃。
他的脸上充满着虔诚，充满着希望，充满着梦想成真前的欢欣，充满着对梦想的渴求他一遍又一遍真挚的祈祷
直到他闭上眼睛，永远睡去那一刻。
尽管，那时侯David在海底，
但我确信我看到了阳光
那束阳光叫做爱„„
带着阳光和爱，两千年过去了。
就因为是她，才会去爱，也正因为是她，才会爱他。
David选择了爱，那我们呢？
什么是真实的，什么是永恒的？
是爱.人类把自身看作是造物主的杰作，把自己的意志凌驾于万物之上，运用智慧制订了以自我为中心的行为准则。万物不能言，只有听凭人类的安排。但是，智慧又是什么？智慧能否被创造？当人类终有一天能够创造出智能生命，然后再用冷酷和无情把他们推向毁灭的时候，人类唯我独尊的自私也得到淋漓尽致的表现。
在这个科技高度发达的时代，人类压倒一切，在地球上无处不显着强势。
当这些人过着由机器人创造的全方位舒适生活时，他们是不是有权利把另一些人放在饥寒交迫之中，
我想这部电影正是想通过这样的场景来表达他对生命价值的理解，对科学与文明发展失衡的担忧，对人类社会伦理道德现状的无奈。
难道说人类社会的进步，只是科学技术的进步？而人类在自身道德领域，在对待其他生命形式的态度上，怎么会沉沦到这样令人不寒而粟的地步呢！
当机器人由于某些原因失去了为人类服务的价值时，他们在人类主导的社会上便失去了存在的意义，他们就必须被清理和消灭掉。无论这些非法的机器人是否有着活生生的生命表象，他们的机器身份已经注定了他们必须被毁灭的命运。
难道说人类社会的进步，只是科学技术的进步？而人类在自身道德领域，在对待其他生命形式的态度上，怎么会沉沦到这样令人不寒而粟的地步呢！
无论那时候的机器人被制作的如何逼真，人类都无法将他们当作整个社会的一分子。当人们需要他们的时候他们就是我们的朋友，不需要他们的时候便可以被遗弃被破坏。
这使我联想到了如今的克隆技术——如果人类将克隆人当成一种工具，那将是多么可怕的一件事情！
文明是反映人类社会发展程度的概念，它表征着一个国家或民族的经济、社会和文化的发展水平与整体面貌。
生命与爱，才是人类永恒的主题
马克思曾说过：“社会是人同自然界完成了本质的统一，才是自然界的真正复活”。不断追求人与自然的和谐，是人类共同的价值取向和最终归宿。
人类从洪荒时代走到了文明的世纪，人类的智慧创造了经济的奇迹，但无知与贪婪却留下了可怕的后果。
世界上的任何事物都是矛盾的统一体。我们面对的现实世界，就是由人类社会和自然界双方组成的矛盾统一体，两者之间是辩证统一的关系。
人类社会通过人类不断的对世界的认知向前发展，而这种发展的驱动力则是人类对知识的渴望，和追求对自身所处的环境的改善。
当人类不断的提高了自己的物质生活水平，利用不断发展的科技来满足自己，可是人类越来越认不清楚自己，天空变得越来越浑浊，绿地变得越来越少，人与人越来越冷漠，我们逐渐忘记了人类的感情，忘记了生命的本质，忘记了爱。
然而当人类已完全灭绝，当文明已成往事。只有一个小小的机器孩子，传承着爱的使命，延续着人类真正的灵魂。这不灭的人性精灵，深深烙印在数码密布的电路板上，凝聚在那双蔚蓝色的眼睛里，像天空一样寂寥，像海洋一般深邃。
这是一个讲爱的故事，真挚又残酷、纯粹而温暖、发人深醒。身处如今的时代，太多人只关心那些表面上的技术、理论、政治、利益、欲望，认为强权才是真理，欲望才是根本。却失去了本心，不屑甚至耻笑人类存在所最根本的——爱。
第15篇：人工智能_实验报告实验一：知识表示方法
一、实验目的
状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。
二、问题描述
有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。
三、基本要求
输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。
输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Succeed输出一组最佳方案。用三元组(X1,X2,X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。
例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。
要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如：
Pleaseinputn:2
Pleaseinputc:2SucceedorFailed?:SucceedOptimalProcedure:221->110->211->010->021->000
四、实验组织运行要求
本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。
五、实验条件
每人一台计算机独立完成实验。
六、实验代码
Main.cpp#include#include"RiverCroing.h"usingnamespacestd;
//主函数voidmain(){
}system("pause");RiverCroingriverCroing(n,c);riverCroing.solve();intn,c;cout>n;cout>c;RiverCroing::ShowInfo();
RiverCroing.h#pragmaonce#include
//船claBoat{public:
};
//河岸状态claStateBoat(intpastor,intsavage);staticintc;intpastor;//牧师intsavage;//野人
{public:
};
//过河问题
claRiverCroing{private:
};boolmove(State*nowState,Boat*boat);//进行一次决策
State*findInList(std::list&listToCheck,State&state);//检查某状态节voidprint(State*endState);//打印结果staticvoidShowInfo();RiverCroing(intn,intc);boolsolve();//求解问题std::listopenList,closeList;StateendState;State(intpastor,intsavage,intboatAtSide);intgetTotalCount();//获得此岸总人数boolcheck();//检查人数是否符合实际boolisSafe();//检查是否安全
Stateoperator+(Boat&boat);Stateoperatorboat.pastor,iSavage1);ret.pPrevious=this;returnret;Stateret(iPastor+boat.pastor,iSavage+boat.savage,iBoatAtSide+1);ret.pPrevious=this;returnret;
}openList.push_back(newState(State::n,State::n,1));while(!openList.empty()){
}print(NULL);returnfalse;//获取一个状态为当前状态
State*nowState=openList.front();openList.pop_front();closeList.push_back(nowState);//从当前状态开始决策
if(nowState->iBoatAtSide==1){//船在此岸
}//过河的人越多越好，且野人优先
intcount=nowState->getTotalCount();count=(Boat::c>=count?count:Boat::c);for(intcapticy=count;capticy>=1;--capticy){
}//把船开回来的人要最少，且牧师优先
for(intcapticy=1;capticy
}for(inti=0;i
}Boatboat(capticyi);if(move(nowState,&boat))
returntrue;}elseif(nowState->iBoatAtSide==0){//船在彼岸
//实施一步决策，将得到的新状态添加到列表，返回是否达到目标状态boolRiverCroing::move(State*nowState,Boat*boat){
//获得下一个状态State*destState;if(nowState->iBoatAtSide==1){
}destState=newState(*nowState1iPastoriSavageiBoatAtSide;if(st.size()>0)cout";cout
cout
七、实验结果
实验二：九宫重排
一、实验目的
A*算法是人工智能领域最重要的启发式搜索算法之一，本实验通过九宫重排问题，强化学生对A*算法的理解与应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。
二、问题描述
给定九宫格的初始状态，要求在有限步的操作内，使其转化为目标状态，且所得到的解是代价最小解(即移动的步数最少)。如：
三、基本要求
输入：九宫格的初始状态和目标状态输出：重排的过程，即途径的状态
四、实验组织运行要求
本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。
五、实验条件
每人一台计算机独立完成实验。
六、实验代码
Main.cpp#include#include"NineGrid.h"usingnamespacestd;
//主函数voidmain(){NineGrid::ShowInfo();
}stringstart,end;cout>start;cout>end;NineGridnineGrid(start,end);nineGrid.solve();system("pause");
NineGrid.h#pragmaonce#include#include#includeusingnamespacestd;
#defineSPACE'0'
#defineAT(s,x,y)(s)[(x)*3+(y)]
enumMove{};
//九宫格状态claState{public:
intmoves;//到此状态的移动次数intvalue;//价值
State*pPrevious;//前一个状态
State(string&grid,State*pPrevious=NULL);intgetReversedCount();//获取逆序数voidevaluate();//评价函数
boolcheck(Movemove);//检查是否可以移动stringgrid;//用字符串保存当前棋盘状态intx,y;//空格所在位置staticState*pEndState;//指向目标状态，用于评价h的值UP=0,DOWN=1,LEFT=2,RIGHT=3
};StatetakeMove(Movemove);//实施移动，生成子状态//重载==运算符，判断两个状态是否相等
inlinebooloperator==(State&state){returngrid==state.grid;}//九宫重排问题claNineGrid{private:
};
NineGrid.cpp#include"NineGrid.h"#include#include#includeusingnamespacestd;
State*State::pEndState=NULL;
/*=======================Methodsforcla"State"=======================*///构造函数
State::State(string&grid,State*pPrevious){this->grid=grid;NineGrid(string&start,string&dest);boolsolve();//求解问题//用于排序
staticboolgreater_than(constState*state1,constState*state2);staticvoidShowInfo();//显示信息boolcompareReversed();//比较逆序数奇偶性是否相同
booltakeMove(State*nowState,Movemove);//进行一次决策
State*findInList(vector&listToCheck,State&State);//检查某状态voidprint(State*endState);//打印结果vectoropenList,closeList;StatestartState,endState;clock_tstartTime;节点是否在列表中
public:
}this->pPrevious=pPrevious;if(this->pPrevious)this->moves=pPrevious->moves+1;this->moves=0;else
this->value=0;evaluate();for(inti=0;i
}for(intj=0;j
}if(AT(grid,i,j)==SPACE){
}x=i;y=j;return;boolState::check(Movemove){
}
StateState::takeMove(Movemove){switch(move){caseUP:
}returntrue;if(x1=3)returnfalse;break;caseDOWN:caseLEFT:caseRIGHT:
}intdestX,destY;switch(move){caseUP:
}stringtGrid=grid;chart=AT(tGrid,destX,destY);AT(tGrid,destX,destY)=AT(tGrid,x,y);AT(tGrid,x,y)=t;returnState(tGrid,this);destX=x1;break;destX=x;destY=y+1;break;caseDOWN:caseLEFT:caseRIGHT:voidState::evaluate(){
for(intii=0;ii
for(intjj=0;jjgrid,ii,jj)){
h+=abs(ijj);intg=moves,h=0;for(inti=0;i
for(intj=0;j
//if(AT(grid,i,j)!=AT(pEndState->grid,i,j))//++h;
if(AT(grid,i,j)==SPACE)continue;if(!pEndState)return;
}
}
}
}}}this->value=g+h;//求该状态的逆序数//逆序数定义为：
//
不计空格，将棋盘按顺序排列，
//
对于grid[i]，存在jgrid[i]，即为逆序。//
所有棋子的逆序总数为逆序数。intState::getReversedCount(){
}
/*=====================Methodsforcla"NineGrid"=====================*///显示信息
voidNineGrid::ShowInfo(){
}
//构造函数
NineGrid::NineGrid(string&start,string&dest):startState(start),endState(dest)cout
}returncount;
}if(grid[i]>grid[j])++count;intcount=0;for(inti=0;i
if(grid[i]==SPACE)
continue;if(grid[j]==SPACE)continue;for(intj=0;j
{
}
//当初始状态和目标状态的逆序数的奇偶性相同时，问题才有解boolNineGrid::compareReversed(){2;}
//解决问题
boolNineGrid::solve(){
}
//实施一步决策，将得到的新状态添加到列表，返回是否达到目标状态
}print(NULL);returnfalse;
}//从当前状态开始决策
for(inti=0;i
}Movemove=(Move)i;if(nowState->check(move)){
}if(takeMove(nowState,move))
returntrue;
openList.push_back(newState(startState));while(!openList.empty()){
//获取一个状态为当前状态
State*nowState=openList.back();openList.pop_back();closeList.push_back(nowState);cout
cout
boolNineGrid::takeMove(State*nowState,Movemove){
}
//检查给定状态是否存在于列表中
State*NineGrid::findInList(vector&listToCheck,State&state){
}
//根据达到的目标状态，回溯打印出求解过程voidNineGrid::print(State*endState){
cout
addSymptom(pDisease,strInput);}else{ioFile.close();returntrue;//添加一个疾病，返回此疾病信息的指针
Disease*Expert::addDisease(conststring&name){
}
//添加疾病的症状
voidExpert::addSymptom(Disease*disease,conststring&symptom){}
//诊断函数
voidExpert::diagnosis(){
cout请输入症状:（或"不确定"以开始模糊搜索）">symptomInput;//用户输入的第一个症状stringsymptomInput;//用户有的症状和没有的症状
vectorsymptomHave,symptomNotHave;//搜索的结果列表
vectorfindList;disease->symptomList.push_back(symptom);Diseasedisease;disease.name=name;m_DiseaseList.push_back(disease);return&m_DiseaseList.back();
for(vector::iteratorite=findList.begin();ite!=
boolremove=false;//是否从findList列表中排除本疾病
for(unsignedintj=0;jsymptomList.size();++j){
Disease*pDisease=*ite;if(find(symptomNotHave.begin(),symptomNotHave.end(),
//在symptomNotHave列表中找到此症状，直接排除remove=true;break;findList.end();){if(symptomInput=="不确定"){
}//添加所有疾病到findList列表中
for(unsignedinti=0;i
for(unsignedinti=0;i
}//添加输入的症状到symptomHave列表中symptomHave.push_back(symptomInput);Disease*pDisease=&m_DiseaseList[i];for(unsignedintj=0;jsymptomList.size();++j){
}if(symptomInput==pDisease->symptomList[j]){}findList.push_back(pDisease);findList.push_back(&m_DiseaseList[i]);}else{pDisease->symptomList[j])!=symptomNotHave.end()){}elseif(find(symptomHave.begin(),symptomHave.end(),
//在symptomHave，symptomNotHave列表中不存在这个症状，则询问if(optionSelect("->是否有症状""+pDisease->symptomList[j]+
}//询问得知有此症状，添加症状到symptomHave列表中symptomHave.push_back(pDisease->symptomList[j]);//询问得知没有此症状，添加症状到symptomNotHave列表中，并排除symptomNotHave.push_back(pDisease->symptomList[j]);remove=true;break;pDisease->symptomList[j])==symptomHave.end()){""?\n(y/n):")){}else{此疾病
}
}}}if(remove){
}//需要排除此疾病
ite=findList.erase(ite);//迭代器后移++ite;}else{cout
}cout知识库中未找到匹配的记录！"根据已有的知识库，可能的疾病为："
for(unsignedinti=0;i
}coutname;if(i!=findList.size()-1)cout
boolExpert::optionSelect(conststring&question){
cout>option;
switch(option){case'Y':case'y':returntrue;case'N':case'n':}returnfalse;
}returnfalse;
Disease.txt[疾病1]症状A症状B症状C症状D
[疾病2]症状A症状B症状C
[疾病3]症状A症状B症状D症状E
[疾病4]症状A症状C症状D
[疾病5]症状B症状C症状D症状E
[疾病6]症状A症状B
[疾病7]症状A症状C症状E
[疾病8]症状A症状D
[疾病9]症状B症状C症状E
[疾病10]症状B症状D
[疾病11]症状C症状D症状E
六、实验结果
第16篇：人工智能辩论人工智能
正方一辩：人工智能是基于数学、逻辑学、统计学之上，通过经验积累得到学习能力，从而协助人们进行某项工作的操作系统。人工智能与人类智能有着本质区别和根本界限。人工智能是物理过程，而非生物过程；它是模拟人的某种行为，而不是人的行为本身，它不具备人类的自我意识，无法形成一个主观事件。人工智能的优势只不过在某些领域比人类更精确，更稳定，拥有更强烈的计算能力而已。接下来我方将从以下三点论证我方观点。
人类智能是人类科学技术发展的结果。从古至今，人类都在不停地发展。人类的发展伴随着人工智能的出现及其发展。阿特拉斯，最强人形机器人，NAO机器人，全球应用最广泛的机器人，Pepper，最接地气的机器人等等。还有前段时间的人机对战，阿尔法狗大胜韩国李世石。这无疑是人工智能发展的一个里程碑，同样也是人类发展的里程碑。所以说人工智能的发展就是人类的发展。
第一，人工智能让人类生活更美好。例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。再说，先如今已经被广泛运用的无人驾驶不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。再比如说，如今苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，都让人类的生活质量得到显著提高。第二，人工智能推动社会进步，实现人类进一步解放。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。人工智能将人类从重复的、无意义的工作中解放出来，从高危险的工作中解放出来，让人有了更多选择的自由，从而把更多精力投入到更有意义的领域中去。人工智能也让人类突破得以发展的瓶颈。例如，人工智能可以探索外太空、山海冰河这些人类无法企及的地方，可以让复杂的大数据得到高效的分析与合理的运用，让人们探索到更深层次的知识。所以人工智能使人类超越了自己本身的局限，实现了人类的进一步解放。第三，人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法，比如依靠大数据的分析，沃森医生可以提供对病人伤害最小的、全新的治疗手段和技能范围。比如，从而丰富人类应对各种问题的方法。人工智能也拓宽了人类知识技能范围，比如，人工智能根据对大数据分析得到各种新知识、新信息，使人们难以预测的洪水、地震等灾害的预报的精确程度大大提高，使人类在自然面前的约束变得更强大。
当然，与此同时有人担心工作会被人工智能替代而造成失业，其实正如工业革命之前，我们无法想象会产生火车司机、计算机工程这样的职业。人工智能的变革将带走一些岗位的同时，也带来了更多更新的岗位，把技术给人类带来的弊端降到了最低。人工智能给人类带来的发展是颠覆性的，它给人类带来的好处甚至超越了我们的想象。我们不应该对强加的对未知的恐惧而阻碍这一技术的发展。综上所述，我方认为，人工智能对人类发展利多于弊。
反方一辩：在场各位，大家好。对方辩友说辞着实漂亮，但漂亮说辞背后却隐藏着大大小小漏洞。首先我们先来明晰几点：
第一，我们今天题目是比较性命题，但是对方辩友从头到尾只提利不提弊，甚至连大小关系也没听清楚。而我方要论证的正是人工智能对人类发展带来的利端是可以取代，并且不必要的；而它给人类带来的弊端却是毁灭性，并且不可挽回的。
其次，人工智能分为强弱人工智能，最早是由赛尔提出的。弱人工智能是一种科技手段，是把计算机作为……（差二字）的有力工具。强人工智能则主张人工智能最终必能完全模拟人类心理与智能活动。而人工智能与其它人造工具最大区别在于，其具有自我反应外界环境的潜在能力，这种原本是只有人类具有的能力再次……人类发展，因为这是人类这个族群存在的内在意义。人类的发展具有必然性。最后提出一个问题，人类存在的价值是什么？人的价值在于满足自身需求，对社会做出贡献，根据马斯洛的需要层次理论，人的最高需求是自我实现。自我实现是指实现个人理想、抱负，发挥个人能力到最大程度，而追求这一需求的实现，这是人类存在的意义。好，基于以上几点，人工智能发展的最终结果与人类存在意义相违背，所以我方坚持观点：人工智能对人类发展弊多于利。从以下几方面论述我方观点。
首先，当前高度发展的是弱人工智能。而高度发展弱人工智能全方位对人类发生异化作用。异化作用最早源于马克思，是这样的，人的创造物同人这个主体相脱离，不仅摆脱了人的控制，而且反过来对人类进行反控制，违背人的意愿，从而成为奴役人、支配人的与人相对立的异己力量。难道这样的发展是人类所想要看到的吗？
其次，对方讲到失业潮，很好，我要告诉你，人工智能带来的失业潮比任何一次工业革命带来的失业潮完全不一样。它带来了失业潮，但是最可怕的是人工智能它自身产生足够巨大的商业利益，而人类不被人工智能供养着。人工智能供养着人类，人类达到马斯洛理论当中的基本需求，人类真的还有动力去追求更宏伟的目标吗？他们还有动力去追求自我实现吗？还是只是纯粹整天无所事事，而醉生梦死。
最后，根据人类发展的必然性，以及强人工智能的特性，即使人工智能毫无毁灭人类之心，它们也会由于人类的……（差二字）而逐渐发展，这种温水煮青蛙的发展到时候使它们逐渐、渐渐取代它们在社会中的主体地位。
我们今天题目是人类发展，那首先是什么是人类，人类的主体地位都被动摇了，我们还谈人工智能的利多于弊，对方辩友的想法不是很奇怪吗？更何况不能保证人工智能完全受人类控制。
综上，我方认为，人工智能对人类发展弊多于利。
正方2辩：首先看一下对方辩友非常精彩的言论究竟给我们提到了哪些论点。
首先对方辩友说人工智能是可以取代人类的东西，可是我们想一想，对方辩友全场是否论证的主体是人类智能呢？您方是否创造了一个神一样的物种呢？但是现实并不是这样的。我们说人工智能与人类智能最根本的区别就是它不具有自我意识，它的所有东西，它所执行的目的，它所要干什么都是人类这个创造者赋予它的，所以并不存在它不可控这一点，对方辩友可以完全不用担心。
第二点，对方辩友告诉我们说一个强人工智能的概念，那强人工智能这个概念是否已经，它不管有多强，就像今天我方三辩把头发披下来，我也把头发披下来，那是我模仿她，但是我永远不可能成为她。这就是人工智能的最终本质，它可以无限靠近人类，却无法真正成为人类。
第三点，对方辩友有一句话我非常认同，她说我们人类活着的最终、最根本意义是不断满足自身需求、实现自身的价值。可是我们来看一看现实生活中，人工智能在逐渐发展的过程中是不是已经在满足我们的需求了呢？是不是作为工具在不断帮助我们实现自身价值呢？举个例子，我们平时大家开车上班、上学，我开车需要
15、20分钟。但是这个时候如果有人工智能出现了，它代替了我们开车，第一点，它的安全性能更高了，有可能你困浑出现交通事故，但它不会，它是机器。第二，在它代替我们开车的过程中，我们是不是可以节省你出时间来阅读、听音乐、休息，这对于我们人类发展是不是更好呢？曾经我们“不知天上宫阙，今夕是何年”，但是有了人工智能之后，我们“可上九天揽月，可下五洋捉鳖”，这难道这种变化对方辩友依然认为不是人类发展吗？即使我们这一代人还无法深切体会到“锄禾日当午，汗滴禾下土”，可是我们有“千江有水千江月，万里无云万里天”的洒脱心境，这样子难道还不足以成为人类发展的动力吗？我们的动力是什么？我们在现有的生活中享受到了快乐，得到了满足，我们看到了有可以发展的空间，于是我们有了动力，开始发展了，所以说人工智能的出现不仅给了我们动力，满足了我们需求，还有可能让我们更好地完成一项工作，实现自我价值，所以说。
综上所述，人工智能工具而已，不用害怕。
反方2辩：刚才对方的主辩只说到了利多，举了大量的有利的例子，却丝毫不提弊的例子，这难道不是盲人摸象，有一叶障目的嫌疑吗？接着，对方的一副说强人工智能在未来不会出现，你们又是如何绝对认为强人工智能在未来不会出现，请对方辩友给我方有力证据。再者，自始至终，对方并没有证明这是比较命题，有证明利多于我方的弊吗？我想对方辩友忽略了以下问题：
第一.人工智能会反过来控制人类，人类也会被异化，真正可怕的不止是这些。人工智能分为强人工智能跟弱人工智能，当强人工智能发生到一定程度的时候，它会产生一种自我意识，促使自身不断发展，而谷歌研究总监说：人工智能的学习不是代码，更像是一个推动，而人类能稍微看到里面的一些东西，对里面的事情有一些些的了解，但是我们却看不到全面。那么我想请问对方辩友，你们无法全面地了解人工智能，如何发展？若有一天它发展到比你高级了，并且它要消灭比自己低级的人类的时候，当人类都不复存在的时候，对方辩友又凭什么说人工智能对人类发展利大于弊呢？
第二，马克思在《资本主义的六种技术悖论》中提到机器具有减少人类劳动，和使劳动更有成效的神奇力量，但也因此引起了过多的饥饿和过多的疲劳。在过去的工业革命中，劳动岗位的替代是在人与人之间进行的，但现在，现在的人类的岗位是由人工智能替代了人的岗位，那我想问问对方辩友，那些饱受困苦的人类，被人工智能所替代的人类，他们该何去何从，在有限的岗位内人类被人工智能替代了，这难道能说人工智能的发展对人类的发展是有利的吗？不过，下岗还不是最可怕的。因为人工智能会产生巨大的商业价值，它能养活那些下岗者，那些人类，那么我想再问问对方辩友，一旦到人工智能来养活人类，人类达到了马斯洛需求的最基本需求，那么人类还会有动力去追求更高的目标吗？还是会产生一种惰性醉生梦死，日渐颓废呢？作为人类，你们不觉得这样活着很可悲吗？第三，我们应该赋予人工智能人权吗？这是一个很值得深思的问题。当人工智能在岗位上工作的时候，或许它犯了一些小的错误，被无情地拔掉电源，剥夺了它的自由平等，这难道对它来说是公平的吗？其实在我们思考这个问题的时候，我们就已经赋予它一种人权，这难道是我们该思考的问题吗？最后，我想请对方辩友一一回答我方提出的问题。谢谢。
正方三辩：感谢主席，问候在场各位。首先呢对方辩友精彩的答辩中我发现了一个问题，就是对方辩友根本没有搞清楚人工智能的定义是什么。我方一辩一再解释它是人工智能，不是人类智能。刚才对方辩友说了那么多，给我感觉他们仅仅是科幻小说的爱好者。他们提到人工智能有一天可能会毁灭人类。但你们有没有想过人工智能它没有自主意识，没有主观世界，没有情感来源，也就是说什么人工智能相比于以前我们使用过的工具，只是它能模拟人类的思维罢了，这是不是代表它可以控制人类，不是的，对方辩友。
人工智能作为工具，是为人所用的，为人所谋福利的。我们都知道人有一个趋利避害的特性，它怎么会创造出一些威胁人类存在的东西出来呢？对方辩友过度夸大人工智能的定义范围。而且对方辩友一再说我方辩友没有强调利弊问题，我怎么清清楚楚听到我方辩友说到了他们说的失业问题呢？他们刚才还义正言辞地说这是个比较性命题，可是你们说了这么多，我们也没有听到利在哪里啊。而且对方辩友还说了工作问题，人工智能可能会取代人的工作，造成人的惰性，致使人只贪图享乐，请问对方辩友，你又在主观夸大人这一方面的惰性了。作为人类，我们是不是一定要“面朝黄土背朝天”地生活，还是我们应该追求一种“万里无云万里天”的自由。有了人工智能，我们可以从繁琐，甚至是一些复杂的工作中解脱出来，然后去追求人类所想有的自由，去追求人文价值，而且对方辩友说的期待性工作问题。我想说，他期待的只是一些理性的东西，人文的东西他是没有办法期待的。就像在座的评委老师，人工智能有可能评判一场辩论赛谁胜谁负吗？不会的。再者，对方辩友还说了就是人工智能是一个工具，那这个工具有没有可能统治世界？对方辩友，我方一再强调人工智能没有主观意识，也是就说，人工智能只是人类的一个工具而已。从1959年第一台下棋人机到埃尔法狗，再到最强大脑的小杜，我们都知道人工智能跟人类的关系是相学渐进的关系，我们在共同进步当中，我们打埃尔法狗打败……后，我们想要的是如何从埃尔法狗思维领域中寻求到一种新的方法去战胜埃尔法狗，再去突破人的理性思维。也就是说对方辩友提到的人类思维弱化这一点其实是不成立的，人通过人工智能，它可以作为一个工具促使自己的理性进步。综上，我方认为人工智能对人类发展利大于弊。
反方3辩：对方辩友一直都挑不出来弱人工智能的圈子，你们知道什么是强人工智能吗？你们知道什么是深度学习吗？科学的基本经验是什么？没有什么是不可以的，人类一切都是可以认知的，而对方明显把我们划入了不可知论，或者不可全部未知论，认为人工智能无稽之谈，那么绝无可能，请说明你们的依据。如果对方连未来的设想都没有，请问谈什么发展，我们说的无异于弱人工智能在我们现代的益处。如果一切的目光短浅的话，如果一切都只着眼于眼前的“一亩三分地”的话，不去考虑后代和未来人类的发展，我们要展望未来啊。而且刚才对方一直在讲经济发展，可是我们辩题是什么，是人类发展。联合国历年人类发展报告述评更加关注的是人的发展与人权的关系。所以我们下面讲的是，人不可忽视的是人权与伦理的关系，人是有道德、有思想、有原则的，我们不能在没有原则的基础下愚昧地追求财富和经济。在伦理人权的基础上的人类发展才能称之为人类发展，而不是动物的发展。那么我想问有一定程度支配的机器人能否给予人权呢？人工智能可以帮助人们解决难题，这是利处之一，可是你们有没有考虑过，它给人类制造了更多问题。人工智能机器人是人造出来的，那我们假设如果它出现了问题，我们的责任应该归给谁？是机器人，还是机器人的制造者，还是机器人的设计者，这些对方辩友没有明确的标准。
而且人工智能与过去的工具有本质的差异。以前的工具不过是工具，人类以最引以为傲的智能去操控它们，可是现在智能出现了强人工智能，刚才对方一直忽视的就是强人工智能，而一直在讲弱人工智能的利处。可是我们看问题要看全面啊，你怎么确定未来不会有强人工智能出现呢？你的依据在哪儿？对方怎么可以这么有把握地告诉我，人工智能的技术能够被我们一直牢牢地控制呢？对于异域可控性你有把握吗？
人工智能分为弱人工智能和强人工智能，而目前普及的都是弱人工智能，而对方刚才说的也都是弱人工智能。他们很厉害，直接否认了强人工智能的发展。所以我方坚决认为是弊大于利的。请对方回应我方问题。正方4辩：谢谢主席，问候在座各位。首先对方辩友不用担心，我们也很认真，但对方辩友是不是不够认真。为什么？因为探索深海，探索地核，探索外太空等就是强人工智能，甚至更进一步，它有可能是超人工智能。看你说人类可以“上五天揽月，下九洋捉鳖”吗？当然不行，我方一直在谈强人工智能，为什么您方听不懂，我想您方对人工智能的定义都搞不清。您方说人工智能可能会有思想和情感。我告诉你为什么这是不可能。这是因为人工智能是建立在数学、统计学与逻辑学基础上，它是用神经元网络进行分析、学习、预测的一项本质的人工开发的程序与软件。人的自我意识并不是生来就有，更何况一个工具呢？
今天对方辩友说人工智能让我们丧失也很多选择的权利。对方结辩同学你也不用担心，你要是想扫大街人工智能也不会拦着你，你要是想种地人工智能也不会拦着你，可是我想探索这个星系呢，想知道这个世界更多的奥秘呢？我只有和人工智能在一起我才能做到这一些。所以人选择权利在这个过程中其实是被扩大了的，而不是被缩小了的。今天对方辩友说马斯洛需求被满足后人就无法实现自我价值，可是对方辩友您如今这么健康地坐着我面前，您的马斯洛需求的基本需求没有被满足吗？那么今天您在这里同我辩论，难道您的自我价值没有得到实现吗？基本需求的实现与人的自我价值的不可实现根本不具有对等性。这点在座所有人都应该有共同认知。正是因为我们不想做温水煮青蛙，不想被外星人占领，不想被黑暗森林占领，我们不想守着我们眼前的一亩三分地，所以人类才要谈发展。而且对方辩友整场辩论中似乎都很担心人类会被替代这个问题，可你们忽视了人本身。人类的角色不仅来自于方法论，更来自于世界观，所以人类是建立在一定的伦理道德、社会秩序的基础上去运转的，而人工智能只是机器，它根本不存在伦理道德的问题。
今天我们讨论这种利弊比较，其实就是人在思考价值的多少，这是人才独有的价值判断。就人工智能单纯追求效率这一个属性而言，它永远不可能替代人类。大千世界不止有逻辑和规律，更有情感和关怀。这个世界关于爱，关于人与人之间的温度，逻辑永远不能解决，而人工智能也永远不能替代。
人类与动物的本质区别是什么？历史知识考点都告诉我们在于人类对于工具的创造和使用。从刀耕火种到信息时代，从导弹核能到人工智能，我们每一个个体都在工具的使用中实现着对自我的突破和发展，我们创造了更多的价值才推动人类的发展。曾经“路漫漫其修远兮”，我们知道的事情很少，能做的事情很小，人类必须上下而求索。但人工智能的出现给我们提供了一种潜在的可能，接下我们现有的生存重任，去带领我们去探索未知世界。所以人类其实有了更多选择的权利和更大的自由，纵使任何新事物的产生都不可能完美，我方一直也在强调这点，人工智能也一定会有诸多弊端，但这些都是暂时的、可解决的，人工智能只是工具，我们一再强调是在人类道德基准范围内与人工智能一道实现对于工作种类上限的突破，从最大程度去解放人，从而推动人类的理性发展。“沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春”，对方辩友，不要害怕，在技术的更新与进步中，人工智能对人类发展定是利多于弊。
反方四辩：我们为什么要辩这个辩题，不是为了争输赢，而是为了跳出来，跳出来审视一下这个时代正在发展的人工智能对我们的利、对我们的弊。难道说对方辩友举四个、举九个、举十一个利的例子，然后举一个弊的例子，就可以证明人工智能对人类发展是利大于弊的吗？可以吗？不可以。
我们先来审视一下这个东西。人工智能不仅仅是弱人工智能，它不是单纯的机器人，它未来可以有思想，可以有情感，如果你觉得它没有，你证明，如果你它不能证明，你连未来的事情都不知道，或者说你不知道它未来会发展到什么样子，你连一个工具它未来会发展成什么样子，或者说什么方向都不知道，太可悲了，我是很认真的。
为什么我们要辩人工智能，它现在是一个什么东西，它确确实实可以替代一些多重复、高劳力的一些简单的工作。那对方一辩说会促进社会发展，那人呢？你的父亲、你的母亲，我们大家，在座各位都不是被替代的人，所以我们可以很开心说出来他们代替那些多重复、低劳动力工作的岗位，但是那些被替代的人呢？而且这不是人与人之间的被替代，我有工业革命，你说没有关系，你有了新的司机，你可以开车，但是人工智能不一样，它代替了人之后，这个岗位对于人就彻底没有了，它拒绝了他，否定了人，人的价值在哪里？那些被代替的人，他们的价值在哪里？那我们呢？随着他们的发展，他们可以进一步代替越来越多的工作。而且确实现在的人工智能没有情感，但是人工智能越来越可以做很多很多跟人一样的事情，你可以把它当行为人，你会有情感的，你还会舍得让这些人去排爆吗？去下五洋捉鳖吗？去太空揽月吗？你舍得吗？
我们换一个点，我们讲它弊大于利，是因为我们承认它确实能促进经济发展，但这并不是对人。第一个点，它对隐私的破坏权，你有没有注意到，你的社会发展，你的生活中充斥着各种各样的人工智能，但你没有注意到，举个很简单的例子，网络浏览助手，它可以在线记录你的各种各样的喜欢的常去的网站，然后在下一秒你要输的时候跳出来，排个序，很开心，很人性化，你的技术也很智能化，很人性化，但是它会把这些数据传到远方的数据库里面去。但人工智能并不能智能地分别谁在使用这些数据，它仅仅是一个操控者。
我们可以再继续，它会动摇人的主体性地位，就是我们作为人的价值被它所替代。我们会失去我们的价值，是真真正正地失去。你譬如说它解放了人，把人从繁琐的劳动中解放了出来，你为什么不想一下，这个解放是我们愿意的解放吗？我们人之所以为人的根本是我们能够选择，选择我们不愿意或者愿意做的事情。但是人工智能它不一样，它代替了这个事情之后，这个选项就没有了，你不可主动选，以前我们可以主动选择，我可以不去扫大街，我可以不去看书，但是我可以去思考，我可以去做个选择。但人工智能普及以后呢？你只能选择去做一些文艺的工作，因为这些工作是人工智能所不能做的，也就是说你的价值、你的意义变成了我们只能做一些人工智能不能做的，我们人，人之所以为人不是这样的。很可怜。所以说人工智能对于世人，对我们主体性人，一定要动摇他的主体性地位，这才是它的弊端，这才是我们说它弊大于利的地方。
AI是一个技术，不是万金油，去思考如何打造好的产品，比思考如何AI更为重要。
换句话说，不应该只想着“我能做出来什么？”，而要去思索“这东西做出来有什么用？”，能不能解决真实的需求，而不是去强调产品的AI属性。
总之，AI技术在酝酿着一次变革，它或许是超级人工智能的觉醒，是大规模失业和产业升级，或是资本的吹捧下，另一个泡沫的膨胀。
AI仍处在阶段性的探索，有种种不完美，但这不能否定它未来的价值，它将带领我们，去探索技术的边界，临近人类智慧的终点。
与其担忧AI灭顶人类，更应该恐慌人性本身的阴暗面
人工智能发展的弊
科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。
任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。
人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。人工智能可以做什么？
以人为本，人工智能让生活更美好。不久前，央视播出的科技挑战节目《机智过人》第二季里，观众们看到了人工智能战胜各种“不可能”，看到了“以人为本，惠及民生”的大国智慧。无论是外骨骼机器人帮助高位截瘫女警站起来，还是脑控智能义肢助力断臂乡村教师圆“握手梦”，抑或是唇语识别等技术帮助聋哑儿童表达心愿，都让人感到人工智能解决痛点、提升生活品质的力量。
曾经，很多人认为人工智能是高精尖科技，与自己的生活关系不大。还有一些人对人工智能不屑一顾，认为人工智能技术尚在初级阶段，与人类的灵巧、智慧没法比，还需要很长时间才能达到媲美人类智慧的水平。
但是，随着“人机大战”轰动世界，阿尔法围棋（AlphaGo）战胜人类棋手，人们意识到，人工智能时代已经到来。《机智过人》第二季展示的项目，正是对人工智能广泛应用的浓缩。在教育、医疗、养老等领域，人工智能正在有效解决生活中的痛点，让生活更舒适、让人类更自由。
以人为本，也是国务院《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）的主题词之一：通过壮大智能产业、培育智能经济，落实以人民为中心的发展思想。
从农业时代到工业时代、信息时代，人类社会不断发展，持续用各种工具提高生产力、解放人力，人工智能时代亦是如此。可以预见，随着人工智能服务更精准化、更丰富多样，人们能够更便捷地享受到高质量的智能服务和个性化生活。一方面，当简单性、重复性、危险性任务越来越多地由人工智能完成，既能大幅提高生产效率、节省经营成本，助力产业转型升级，又能把人们从繁重的劳动中解放出来，去从事质量更高、创造性更强的工作，使个体创造力得到更大发挥。另一方面，人工智能的创新应用，将为公众提供更多个性化、多元化、高品质的服务。人们看到的、感触到的不再是冷冰冰的高科技物件，而是充满人性化的设计、极致安全的产品。比如，在医疗领域，人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，人机协同临床智能诊疗方案，将使医疗更智慧、更惠民。再如养老领域，视听辅助、物理辅助等智能家居设备，将大大拓展老年人的活动空间；移动社交和服务平台、情感陪护助手等，将有效满足老年人的社交需求。
人工智能让“以人为本”有了更多实现方式，“以人为本”则是人工智能良性发展的基础所在。人工智能可能带来安全风险挑战，因此，人工智能法律法规、伦理规范和政策体系仍待完善。只有坚持以人为本，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性，我们才能最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。特别是对人工智能产品研发设计人员而言，需要明晰道德规范和行为守则，设置好防火墙，应对人工智能的潜在危害。
既促进人工智能研发应用、最大限度发挥人工智能潜力，又聚合全社会之力，使人工智能健康发展——以《机智过人》为代表的科技类节目，大有可为，也责任在肩。
微软小冰”
是微软（亚洲）互联网工程院
基于2014年提出建立的情感计算框架，通过算法、云计算和大数据的综合运用，采用代际升级的方式，逐步形成向EQ方向发展的完整人工智能体系。
第17篇：人工智能理论人工智能理论
模块化开发，划分层次模块，提出理论，论证理论是否可行，编码实现。电影《异次元骇客》对计算机从业者的启发：
1、建造以三维数据(x,y,z)为基础的虚拟世界，并为每个点定义各种属性(x,y,z)(重量，连接性，等等)。。。。。单台电脑主机作为单个人工智能灵魂的运行载体，定义登录协议，在虚拟世界中穿行，磨练智慧。
2、建造人工智能硬件躯体，制定灵魂和躯体的对接协议，使单台主机中的灵魂很容易入住到硬件躯体中，这样就能实现灵魂和躯体两条线发展，灵魂工程师不需要懂太多动力学知识，硬件躯体工程师懂动力学的基础上，会嵌入式编程即可。
3、用sensor模拟出和虚拟世界相同的环境，例如视觉:用双目读取现实世界空间，构造三维空间供给运行在上面的智能，怕是灵魂都不知道运行在虚拟世界还是现实世界了。
建造虚拟世界需要实现的几大模块:
1、三维数据到二维数据的投影(就像在现实世界中的一个立方体，我们从任意角度去看它，也只能看到部分表面，总有部分被遮住)，目的是便于显示到我们现在所用的平面屏幕，可以很好的监督虚拟世界的状况，只要输入(x,y,z)边能以此点为视角点观看虚拟世界的状况。
2、码一个可以画三维数据云的软件，比如我们需要一个立方体，通过这个软件可以简易的画出三维数据云，描述了这个立方体的表面及其它数据，这样就能把这个立方体放到虚拟世界中去了。
3、规则解释器，在虚拟世界内部，这个立方体怎么被移动，能否被切割，等等。建造虚拟世界的意义:
1、可以debug人工智能，给人工智能一个超仿真的运动世界，已经发布的机器人想学习某种新的技能，可以登录到虚拟世界进行学习。
2、可用于其他商业目的，比如在里面开商店买衣服，三维的衣服要比图片更能反映现实中衣服的特性。
此文章主要讲述了，人工智能开发的大致框架，后续会发布，如何让人工智能理解自然语言，人工智能视觉的开发，感觉、嗅觉、以及如何用逻辑构造拥有思考力的机器。（如果你也是人工智能爱好者，欢迎加入我们，QQ群:345018918）
第18篇：人工智能导论《人工智能导论》课程教学大纲
课程标号：学时：32学分：2
先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、
一．课程性质与目的
本课程是自动化专业的选修课。本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。启发学生对人工智能的兴趣。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二．教学内容和要求
1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智能的研究和应用领域。
2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。
3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。
4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理等。
5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。
6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、自然语言理解和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行讲授。
7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。（根据学时需要决定是否讲授。）
三．教材和参考资料
教材：1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。
参考资料：廉师友.人工智能技术导论,第二版.西安电子科技大学出版社,2002；
沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003
第19篇：人工智能观后感《人工智能》观后感
看完这部电影后，我的感触颇深。不仅是为人类在人工智能方面的伟大的研究所折服，更是因为那让我眼睛湿湿的机器人与人类之间的爱，不禁让我产生过“它们还是机器人吗？”这样的想法。
人工智能一直处于计算机技术的最前沿，它是研究、开发用于模拟、延伸人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。就像在影片中David的出现主要是为了填补将要崩溃的母亲Monica心中对身患绝症的儿子的空白一样，人工智能不仅仅能满足人类物质生活上的需求，在未来的发展过程中，更有可能像影片中一样，帮助人们填补情感上的空缺。
但是我认为未来智能信息处理对人类生活的影响必然是有利有弊的。
有利的一方面是很明显的，正如现在我们现在运用在空间站及军事领域的一些成果，它可以帮助我们去勘探未知星球，把精准的数据传递回来，供人类研究，避免人类探测所造成的不必要的损失。在军事上，人工智能能大大增强一个国家的军事战斗力量，减少不必要的人员伤亡，同时，高科技以及人工智能的应用能够最大程度地缩短战斗时间。在人类的生活方面，以人工智能为代表的机器人能代替人做日常生活的琐事，使人的生活更舒适，安逸。就像是电影里的David，他甚至可以代替真正的孩子安抚人们受伤的心，给人一个新的开始。弊的方面也很突出，正如我们所看到的电影中的情节一样，人们会担心我们自己生产出来的机器人会不会随着智能水平的提高而反过来统治我们。好像机器人的出现就是为了最终的消失，我会想机器人会活多少年，人又会活多少年，机器人会越来越多，而人却会生老病死，就像电影中一样，大批量的机器人被生产，然后被送到屠宰场，如果智能的机器人不满足自己的命运，我们又该怎么办？人性本来就有弱点，或者说人类是懒惰的，我们会不会懒到不去清理自己的“杰作”。一切又将是灾难。
另外，难道人类不会害怕，智能机的智能逐步提高，会不会有那么一天，智能机会像拍死一只蚊子一样拍死一个人。雨果在一个访谈上说，不会，因为人类会有公约，我也想问，法律对于任何人来说都不陌生，但是犯罪不一样存在吗？公约可以管得住人类那贪图利益的心吗?智能机器人所带来的道德问题也不容忽视，当我看到成批量的David挂在架子上的时候，禁不住毛骨悚然，怪不得David会动手宰了那个一摸一样的自己。还有，人类竟然会腐败到制造机器人情人，来满足自身的肉欲，试问有几人能接受这般道德的沦丧？我在上面提到，他会增强军事力量，但是这种力量一旦被拉登一样的恐怖分子利用，又会有怎样的后果？这都值得我们思考„
《人工智能》带给我们的不仅仅是视觉的冲击，更是心灵的震撼。人工智能，就想条变色龙，他的利与弊取决于我们给他的环境。科技本身并没有对与错，关键在于人类给他一个什么样的地位。让我们慎重行事，别让自己创造出的“孩子”最后伤了自己。是该怪“孩子”不孝，还是怪我们自己无能？
第20篇：人工智能论文人工智能论文
摘要：本文主要讲述了《人工智能及其应用》的主要知识内容！总结与本书知识单元相关的主要内容、理论基础、代表性成果及方法。并以书中知识为基础，查阅资料，浅谈人工智能在自动化技术中的应用！
关键字：人工智能;自动化
《人工智能及其应用》主要内容
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是当前科学技术发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。
它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。
它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。《人工智能及其应用》一书主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识。
人工智能研究的基本内容有：知识表示机器感知、机器思维、机器学习、机器行为。其研究途径存有:以符号处理为核心的方法，其主张通过运用计算机科学的方法进行研究，实现人工智能在计算机的模拟。目前人工智能的大部分研究成果都是基于前者方法实现的。还有一种是以网络连接为主的连接机制方法。主张用生物学的方法进行研究，搞清楚人类智能的本质.该方法在模式识别、图像信息压缩等方面取得了一些研究成果。
人工智能的主要研究领域有：自动定理证明和博弈、模式识别、专家系统、机器人、机器视觉、自然语言理解、自动程序设计、智能信息检索、数据挖掘与知识发现、组合优化问题、人工神经网络、分布式人工智能、智能管理与智能决策、智能控制、智能仿真、智能CAD、智能CAI、智能操作系统、智能多媒体系统智能计算机系统、智能通信、智能网络系统。人工智能研究搏奕的目的并不是为了让计算基于人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对搏奕研究来检验某些人工智能技术是否达到对人类智能的模拟，因为搏奕是一种智能性很强的竞争活动。
知识表示
知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去的，故许多人研究知识的表示方法！
知识的表示方法有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法。一阶谓词逻辑表示法多应用于自动问答系统（例如Green等人研制的QA3系统）、机器人行动规划系统（Fikes等人研制的STRIPS系统）、机器博弈系统（Filman等人研制的FOL系统）、问题求解系统（Kowalski等设计的PS系统）。语义网络表示法的应用也很广泛,例如Walker研制的自然语言理解系统，Garbonell研制的回答地理问题的教学系统，Mytopoulous研制的自然语言理解系统，Simmon研制的自然语言理解系统，Hays研制的描写概念的系统。一般把把一组产生式放在一起，让它们相互配合、协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，形成一个产生式
系统。动物识别系统就是利用产生式系统做成！
推理
推理是人脑的基本功能，推理也是人工智能的重要内容！
在人工智能中，认为推理是从已知事实（证据）出发，通过运用相关知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或不成立的一个思维过程。其推理方法有确定性推理和不确定推理等。确定性推理方式分为演绎推理、归纳推理、默认推理。分为自然演绎推理和归结演绎推理！且归结演绎推理一般应用谓词公式化为子句集的方法，应用海伯伦定理和鲁宾逊归结原理，以及应用归结反演求解问题。其推理的方向分为正向推理、反向推理、正反向混合推理、双向推理。其冲突消解策略有按针对性排序、按已知事实的新鲜性排序、按匹配度排序、按条件个数排序、按上下文限制排序、按冗余限制排序、根据领域问题的特点排序。AI的研究对象,大多具有不确定性。大多用不确定性推理法。
人工智能定义不确定性推理为从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的一种思维过程。不确定性推理方法有概率方法、经典概率方法、逆概率方法主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理方法。
搜索求解策略
搜索是问题求解的核心技术！
搜索求解策略分为盲目的图搜索和启发式图搜索策略，以及与/或图搜索策略。盲目的图搜索策略有分为回溯策略、宽度优先搜索策略、深度优先搜索策略。搜索方向分为双向搜索、盲目搜索与启发式搜索。
自动化
自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。
自动化设备和机器的关键就在于反馈的存在，正是有了他的存在，才使自动化成为可能。反馈就是自动化的奥妙所在。
如今自动化的前沿技术有：模糊控制、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、线性控制理论纵横、PID控制、预测控制、故障诊断、专家系统、推理控制、集散控制系统（DCS）、人工智能。
人工智能在故障诊断中的应用
人工智能在故障诊断中的应用。随着现代科学技术的发展，故障诊断技术和方法也不断推陈出新，正走向智能化阶段。人工智能的发展为故障诊断提供了智能化的诊断方法．故障诊断专家系统不仅在理论上得到了相当大的发展．人工神经网络的研究也进入到了故障诊断领域，并大力发展，并已在许多实际系统中得到了很好的应用。此外．模糊理论、模糊逻辑系统也已经应用到故障诊断领域，并且与人工神经网络和专家系统互相结合，突显出其独特的优势，成为一种很有价值的故障诊断方法。
人工智能在电力系统运行控制中的应用
因为人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中被广泛应用！
人工智能在智能传感器领域的应用
人工智能也广泛应用于智能传感器领域。大家都知道传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。结合人工智能的四个分支:模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法而广泛应用传感器领域。并而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合。造就了许多新型智能传感器的出现！
人工智能在电气传动中的运用
人工智能在电气传动中也被广泛运用。智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中得到广泛应用。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环,实现自动化,就等于减少了人力资本投入,并提高了运作的效率。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。随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。
自动化技术在各行各业中被广泛应用！例如自动化技术在工业中的应用：自动化的制造业、电力系统自动化、建筑自动化、交通运输自动化、信息自动化、自动无极限。自动化技术在军事中的应用：新型自动化武器，军事指挥自动化。自动化在生活中的应用更是比比皆是！总而言之，自动化技术结合人工智能让我们的生活越来越美好！
参考文献
[1]:王万良《人工智能及其应用》（第2版）高等教育出版社，2008.6
《人工智能心得体会.doc》将本文的Word文档下载到电脑，方便编辑。推荐度：点击下载文档相关专题新一代信息技术：物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分与彼此关系
一、物联网1、什么是物联网？
物联网在之前被定义为通过射频识别（RFID）、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术传感器技术
这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
二、云计算1、什么是云计算？
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。
三、大数据1、什么是大数据？
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四、人工智能什么是人工智能？
人工智能英文缩写为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枝，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。它是对人的意识、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。
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::杨延超：推动人工智能与法学的深度融合
回首人工智能法学在我国的发展，可以追溯到我国著名学者钱学森最早提出的构想。钱学森在1981年就人工智能与法学的结合方面提出总体性的构想。然而遗憾的是，接下来的几十年里我国并未对此展开深入研究。人工智能法在我国的研究才刚刚开始，暂未形成像国外那样具有影响力的法律成果。
在人工智能法律的研究中，首要的就是需要构建一个“人工智能法”的法律体系。这个法律体系主要是回答“人工智能法”到底研究什么的问题。人工智能法律体系主要会涉及两个方面的问题：第一，人工智能引发哪些新的法律问题，比如无人驾驶，以前是没有的，人工智能时代，新的现象产生了新的问题，这些法律问题该如何解释和规范；第二，如何利用人工智能技术推动法律公平正义的实现，比如通过机器学习让机器人学会裁量案件，如此，用人工智能寻找法律公平正义的路径和方法，也是人工智能时代需要解决的问题。
人工智能发展对法律体系带来冲击
如今，人工智能引发的新的法律问题有哪些呢？
——人工智能正在重构法律关系下的权利义务模型。
所谓法律事实，即能够引发法律关系产生、变更或者消灭的事实。科技发展对于法律的直接
影响，往往是从它所催生的法律事实开始的，印刷术的发展催生“复制”为一个重要的法律事实，甚至催生了“版权”（Copyright）的诞生；互联网的发展同样也产生了一些新的法律事实，如电子商务区别于传统的当面交易，最终也催生了《电子商务法》的产生。传统技术条件催生的法律事实，更多体现在提升工作效益领域，并没有改变传统法律事实所产生的权利义务模型，如人骑马撞人与开车撞人，都需要根据其过错责任原则来确定其赔偿责任；电子商务或是传统交易都是依据《合同法》的原理来解决相关权利义务问题。然而，人工智能所催生的法律事实，却从根本上改变了传统的权利义务模型，如无人驾驶与传统交通工具的升级有本质区别，在这一新型权利义务模型中，司机“过错”的概念将被彻底消除，产生事故的归责原则也将发生彻底改变，这一改变甚至会影响到以“过错责任原则”作为立法基石的传统《道路交通安全法》。人工智能所催生的新的法律事实，还包括机器人医疗、机器人创作等，这些法律事实所产生的权利义务模型从本质上区别于传统情况，机器人甚至还将作为“法律主体”参与到新型的法律关系当中。
——人工智能引发的法律主体制度新问题。
机器人能否成为法律主体，这是人工智能时代面临的首要法律问题。这一问题甚至又引发了在以下场景中的权利、义务问题：第一，机器人签约，谁来享受权利承担义务？机器人客服的广泛应用，机器人直接与客户签约的情况越发普遍，在这一场景下，谁应当享受权利承担义务也成为需要回答的法律问题。第二，机器人导致他人损害，谁来承担侵权责任？当机器人广泛参与到生产生活中，机器人导致他人损害的情况时有发生，其法律责任亦应由谁来承担，同样也是迫切需要解决的问题。第三，在继承、赠与等法律关系中，机器人能否作为法律主体享受相关权利？对这一问题的回答，同样归咎于对机器人法律主体地位的认知。
传统的工具论将机器人作为主体的“工具”来看待，按此认识，机器人将不具备法律上的主体地位，然而，越来越多的机器人决策甚至决策本身已经超越了设计者的认识。传统的“工具论”再难以将机器人的行为完全归于设计者。为此，法律上也产生了“代理说”“电子人格说”等系列法律学说。事实上，关注机器人的法律主体，与其是否真正具有类似人的“意识”无关，从本质上是要梳理其背后的权利义务关系，在错综复杂的利益面前，“让上帝的归上帝”“让恺撒的归恺撒”。在人工智能时代，必要时，可以针对机器人的人格缔造全新的学说，不同于自然人，不同虚拟人格的法人，专属于机器人的法律人格学说。
——人工智能引发的主体权利、义务新问题。
科学技术作为第一生产力，从根本上决定了生产关系。人工智能在改变生产生活模式的情况下，也在改变着这个时代的权利、义务关系。人工智能将现实的物理世界又延伸到虚拟世界，传统的物理人格也同时映射到虚拟世界当中，人每一天都在制造数据，数据在虚拟世界中完成新的人格建构，公民的隐私权受到前所未有的挑战。机器人大量取代现有工种，大批人员面临失业，劳动者的工作权益也遇到巨大危机。机器人广泛地参与到文学艺术创作当中，机器人亦是艺术家的观念被渐渐认可，这对传统艺术以及艺术家的权利也将产生深远影响。
在人工智能时代，人的权利和自由被严格限制在代码所确定的空间当中。在这样的时代，代码即为法律的特征将淋漓尽致地彰显出来。人的自由是被代码严格控制的，你能做什么，你不能做什么，你做了坏事将面临什么样的处罚都是由代码最终决定的。“智能合约”的广泛运用，还会将人的权利义务写入不可篡改的分布式代码当中，甚至违约后的强制执行同样是由代码完成的。在这样的时代，为权利而斗争，即为代码而斗争。
——人工智能引发的法律客体新问题。
人工智能还将引发对传统法律客体的系列反思，尤其是对于法律上“财产”“数据”等概念的反思。
第一，大数据在法律上该如何保护？数据库往往被纳入版权法的保护范畴，各国版权法还进一步规定，数据库编排的独创性同时作为数据库受到法律保护的重要前提。然而，人工智能时代对数据算法不断优化，以至于对数据库编排独创性的要求越发降低，机器人甚至对非结构性的数据也能产生较好的计算结果。这一切都使传统数据库的保护规则发生重大变化，如何在人工智能时代保护大数据规则，为其重设保护条件，这也成为数据保护中的首要问题。第二，机器人创造物与人创造物之间的区别？“独创性”标准系作品能否获得版权保护的必要条件，尽管英美法系和大陆法系对于作品独创性的表述各有不同，但总体上要求系人创作的作品才存在“独创性”。然而，机器人已经广泛地参与到文学艺术创作中，并且随着算法的提升，机器创作物所彰显的“独创性”甚至超越人类，那么对于机器人创作物的法律地位也有必要重新定位，仅仅因为系机器人创作物就将其排除在法律保护之外的做法已难以达到法益保护之目的。第三，物联网语境下的物权概念的重构？物权与债权系民法上的两项基本权利，二者的根本区别也在于是否存在相对方，物权概念中没有相对方，故而又称为“对世权”；债权概念存在相对方，故而又称为“相对权”。物联网语境下，任何物都将身处在物理世界与网络世界中。无人驾驶车辆卖给了你，车辆真的是你的吗？厂家依然享有对车辆的最终控制权。这一切对物的绝对权概念不再“绝对”和“彻底”，相反任何物都无法割舍与厂家的相对关系，传统物权概念有必要重新解构和建构。
——人工智能引发的法律责任新问题。
在人与人直接发生法律关系的场景下，法律责任的判定会相对清晰，比如在处理违约关系时，法官只需要判断行为人到底有没有违约；在侵权关系中，法官只需要判断侵权人是否存在过错。然而，人与人之间的关系一旦增加了机器人角色，法律责任的承担也将变得更加复杂。比如在智能投顾的法律关系中，给客户提供服务的不再是自然人而是机器人，那么，因机器人决策而产生的法律纠纷到底又应当由谁来承担责任呢？这时，需要评价的将不再是人的过错，而是机器人的“过错”，或者为客户提供机器人的企业的过错。再比如，在无人驾驶中，传统的司机过错的概念也将彻底消失，传统的对司机过错的交通事故评价原则也将改变，不再是司机是否尽责，而转为无人驾驶车辆是否合格。总之，在人工智能时代，大量的工作将由机器人完成，传统的人的过错责任原则也将迭代为“产品质量责任原则”。
——人工智能对传统民法的挑战。
民法为人类社会构建了两大关系的权利义务模型：一为财产关系；二为人身关系。人工智能的到来，对这两大关系都构成了挑战：第一，在财产关系中，传统“物”的概念将被彻底动摇。根据民法之“外在性”原则，人（自然人）之外物，一旦具备价值和稀缺特点，即可构成法律意义的“财产”。然而，如果按照传统民法的财产规定，将机器人确定为法律意义上的财产，又无法从根本上解决机器人的自主决策，以及通过机器学习所体现出来的超越发明者的行为意志问题。机器人是财产还是主体的困惑一直伴随着人工智能法律研究的始终。第二，在人身关系中，机器人或将打破传统的人身关系规则。随着人工智能的发展，人对于机器人的情感寄托会越发厚重，与机器人结婚或者通过遗嘱由机器人继承财产的案例也将不再是新闻，“自然人”作为人身关系主体的格局将被彻底打破，如何在机器人语境下重构人类社会的人身关系，同样是当下迫切需要解决的问题。
——人工智能对刑法的挑战。
刑法中有两个关键词，一个是定罪，一个是量刑。这两件事，机器人都可以做，而且都可以比人做得更好。机器人可以通过机器学习对被告人的行为给予准确评价，并可以基于此前大量同类判决，总结法官在类似案件中的经验，从而更“理性”地给被告人定罪量刑。一旦机器人在定罪量刑中发挥重要作用，原有对证据的辩论也将转变为对机器人算法的辩论。对于不符合当事人预期的机器人判决，律师的辩护意义也将集中在机器人算法的合理性方面。然而，算法黑洞的难题也将呈现在刑事辩护中。立法中有必要赋予当事人基于算法黑洞的辩护权，并有权请求对算法予以审计，以及让该算法的工程师提交接受证质和接受询问。总之，人工智能时代，辩护律师与机器人之间的角逐也或将成为影响判决走势的关键所在。
——人工智能对金融法的挑战。
机器人对金融法的挑战体现在两个方面：“中心化”与“去中心化”的挑战。第一，中心化的挑战。人工智能广泛地参与到金融决策和金融监管领域，金融管理体现出更加“中心化”特征。智能投顾将取代传统的投资顾问，通过数据算法完成对客户的投资决策，那么，在这一过程中，智能投顾的法律权利和责任有必要重构。与此同时，人工智能还将被广泛应用于金融监管领域。何为操纵市场？如何确立其因果关系以及确定损失金额？这一切都将借助人工智能完成。毫无疑问，人工智能也将破解传统金融法中由于欠缺数据和算法而形成的法律难题，并且更加科学地完成市场监管。那么，在这一过程中，人工智能在市场监管中的地位、作用、监管原则都有必要在法律中予以确定。第二，去中心化的挑战。去中心化的区块链技术的广泛应用，数字货币的诞生，同时催生了金融体系的“去中心化”特征。“去中心化”彻底颠覆了传统金融法律体系，尤其是去中心化数字货币的诞生，催生了数字货币与传统法币共存的立法格局。然而，数字货币的法律属性到底是什么？是商品、货币、证券抑或是其他，当前世界各国还在广泛讨论中，并在尝试中继续完善，这将彻底颠覆传统的货币国家主权原则。总之，在人工智能时代，传统金融法将面临来自“中心化”智能算法与“去中心化”区块链技术的双重挑战。
——人工智能对知识产权法的挑战。
知识产权法旨在保护科技创新和艺术创作，知识产权法涉及两方面的重要内容，一个是权利的保护，另一个是作品（科技成果）的合理使用，这两方面的平衡共同建构了现代知识产权法律制度。然而，人工智能彻底动摇传统“作者”与“发明者”概念。不仅自然人可以创作，机器人也可以创作，而且表现出更为“精湛”的艺术造诣。在人工智能时代，谁是作者的概念有必要重新诠释，传统知识产权制度中的“精神权利”在机器人语境下也需要重新建构。与此同时，机器人创作还在撼动传统“严苛”的合理使用制度。机器人创作解放了传统的“作者”，大幅降低了其创作成本，提高了其创作效率，从利益平衡的视角来看，这些变化也将最终改变知识产权法的合理使用制度。
——人工智能对于其他部门法的挑战。
人工智能也将对其他法律产生深远影响，如在《电子商务法》中，基于大数据完成交易各方相关权利义务的评价，交易大数据将最终呈现出交易各方是否存在“过错”；如在《产品质量法》中，基于智能算法完成产品质量的评判，针对产品质量是否合格，企业也将提交其存储在终端的数据作为证据支持；在《侵权责任法》中，还将利用机器学习最终完成损害赔偿数额的计算；在《民事诉讼法》中，基于人工智能的研究，法律也将重构诉讼中“受理”“送到”“告知”等相关制度。总之，人工智能已全面来袭，作为法律人，无论你是否愿意，都有必要正视人工智能对于法律的巨大挑战。
利用人工智能技术推动法律公平正义
1.在大数据立法过程中，利用人工智能实现立法科学化。
立法实质上是完成三件事：第一，找准社会中存在的主要法律问题；第二，针对这些问题作出法律规范；第三，明晰违反法律的制裁措施。人工智能可在这三个方面发挥有效作用：第一，借助大数据和人工智能可以帮助立法精准找到社会生活中存在的主要法律问题。第二，借助人工智能可以分析当前的法律规范是否实际发挥了作用，还可以通过人工智能模型来模拟哪种规范形式更容易达到预期效果。第三，人工智能可以计算出最恰当的惩罚措施。惩罚涉及违法成本的计算，过低的违法成本无益于违法惩治，过高的违法成本又将显失行为与惩罚的对等性，由此也将影响法律的权威。人工智能通过法律效果的模拟，可以帮助立法者发现惩罚措施变化时，法律效果对应变化的情况，由此找到最佳法律效果的惩罚边界。
2.在执法过程中，利用人工智能提高执法的效率和科学。
做好执法工作，需要做好以下几件事情：第一，对于违法行为要能即时监测；第二，要能够高效处理相关违法事实。人工智能恰好可以在这两个方面发力：第一，在人工智能时代，人在物理世界中的行为又将体现为虚拟世界中的数据，对数据的监测亦能反映对人行为的监测，因此人工智能对于数据的评价也将成为对人的行为的评价，比如在金融领域，对于主体市场操纵的评价，恰恰是通过对买卖股票的市场大数据综合分析完成的；在银行、商贸领域，对主体是否存在市场欺诈的评价，同样也是基于对其大数据的综合分析后得出的结论。并且随着机器人分析能力的增强，机器人甚至可以根据一个人的行为动作分析出其暴力倾向，这些都将公民置身于违法监测的框架体系中。当然，这一过程也涉及公民隐私保护的话题，机器监测与隐私保护的平衡也是人工智能时代一个亟须解决的话题。第二，人工智能时代对违法行为处理也将更加高效和人性化。以交通违规处罚为例，全程几乎都可以由机器人完成。机器人可以发现哪一台车辆闯了红灯，机器人可以根据车牌识别找到车主，机器人还可以识别违法情况并根据法律规定自动作出处罚（如扣分和罚款的决定），机器人还可以将处罚决定以短信或其他方式通知事主。这不仅高效，而且也很人性化，让事主能第一时间就知晓处罚结果，而非惶惶不可终日。同时，事主还可以随时调取处罚决定及附带录像证据，这也保障了事主对自身权益的维护。
3.在司法过程中，利用人工智能更好实现司法的效率和公平。
一个公正的司法包含如下几个方面：第一，对于案件事实的认定要客观公正，实事求是。案件事实是作出司法裁判的基础，事实认定错误，势必导致裁判结果不当。第二，对于法律的适用要准确，无论是民事中涉及赔偿数额的判罚，还是刑事案件的具体量刑，都要与当事人的行为相符合，过轻过重的处罚均是非正义的。第三，对于正义的裁判要及时，迟来的正义即“非正义”。人工智能在这几个方面都具有超乎寻常的优势和发展潜力：第一，人工智能可以帮助法官还原事实。原本在法律界，事实只能被证明却不可以被还原，然而，在人工智能时代，事实本身亦是数据在历史长河中的表现形式，对数据的恢复亦是对事实的恢复。时间戳的应用可以帮助法官固定历史上的事实；笔迹鉴定的机器学习可以帮助还原签名的真实性；大量的数据（通信数据、生理数据、生产数据、生活数据）还将从广泛意义上还原案件的真实情况。第二，人工智能可以帮助法官更准确地适用法律。机器人对于此类案件的学习，可以总结出既往判例中法官的经验、对案件考量的要点、赔偿数额的多少等，机器人据此作出的裁判可以为法官提供更加精准的参考，这样，人工智能便让孤立的案件与既往的所有案件发生关联，从而为法官准确适用法律提供权威参考。第三，机器人的广泛应用将让司法更加高效，自动应答机器人、撰写机器人、档案管理机器人等广泛地参与到立案、庭审、文书撰写等各个环节，可以更加高效地提升审判效率，在最短时间内将正义还给当事人。
4.为实现公民守法，利用人工智能更好地提升公众的法律意识。
遇事找律师，也将成为普通民众的第一思维惯性。在普通民众看来，法律总是很专业的，需要由专业的人来解决。正是这种专业的惯性让普通民众与法律之间隔岸相望。未来，机器人势必将在“两岸”之间搭起桥梁，让普通民众与法律直接沟通。我在法律机器人实验室工作的过程中，甚至将这种场景作为法律机器人研究的重要方向，试想，如果有一天，有一个可以24小时提供咨询服务的机器人，公众可以随时与其友好沟通，而且还是完全免费的，公众与法律之间“最后一公里”的鸿沟将被彻底打破。
当然，要打造一个24小时可以提供咨询服务的律师并不是一件简单的事情，它需要对算法和数据的全面升级，或者说强人工智能时代的到来。当下，有关法律机器人的研究正朝着这个方向迈进，尽管机器人还不能像律师一样为公众提供完全的法律服务，但在撰写、搜索、简单咨询领域的尝试已经正在一步步拉近公众与法律的距离。通过机器人，公众可以了解法律的精神；通过机器人，公众可预测自己行为的后果；通过机器人，公众可行使诉讼的权利（如撰写诉状）；通过机器人，公众还可以完成自主的法律培训，全面提升自己的法律素养。
作者：杨延超，中国社会科学院法学研究所研究员、科技与法研究中心主任、法律与人工智能实验室首席顾问。
来源：《人民邮电》2020年11月20日。
数据挖掘，机器学习，和人工智能的区别是什么
本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来，我在知乎和博客上查了查这个问题，发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文，还有和与导师之间的交流，尝试着说一说这几者的区别吧，毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用。同时补上数据科学和商业分析之间的关系。能力有限，如有疏漏，请包涵和指正。
人工智能：用计算机来实现人类的智能 例如，去模仿人类的知觉、推理、学习能力等，从而让计算机能够像人一样思参和行动 。 导论本文主要分为两部分，第一部分阐述数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同，其手段(算法，模型)有很大的重叠，所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(datascience)的关系，以及数据科学(datascience)和商业分析(businessanalytics)之间的关系。其实，数据科学家本身就是商业分析师在大数据时代的延伸。
数据挖掘VS.机器学习VS.人工智能数据挖掘(datamining):有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)关键字：模式提取，大数据
数据挖掘是从现有的信息(existinginformation)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传统的数据分析的方式已经无能处理那么多大量的看似不相关的数据的处理，因此需要数据挖掘技术去提取各种数据和变量之间的相互关系，从而精炼数据。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，他的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集(superset)的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。当然，数据挖掘会使用大量机器学习的算法，但是其特定的环境和目的和机器学习不太一样。
机器学习(machinelearning):自动地从过往的经验中学习新的知识。关键字:自动化，自我优化，预测，需要trainingdata，推荐系统
机器学习其实是人工智能很重要的一部分，因为目前，在实践过程中，大多数的人工智能处理的任务，其实是用机器学习的方式完成的。机器学习可以用程序和算法自动地学习，只要被设计好了，这个程序可以进行自我优化。同时，机器学习需要一定数量的训练数据集(trainingdataset)，用于构建来自过往经验的“知识”。且机器学习目前在实践中最重要的功能便是预测结果。比如机器学习已经学习结束了，现在有一个新的数据集x，需要预测其分类，机器学习算法会根据这个新数据与学习后的“知识”相匹配(实际上，知识指的是学习后的数学模型)，然后将这个数据集x分类某类C去。再比较常见的机器学习，比如amazon的推荐系统。
人工智能(AI):一个广泛的概念，本质是用数据和模型去为现有的问题(existingproblems)提供解决方法(solutions).关键字：和人一样处理问题，技术的合集
人工智能是一个与机器学习和数据挖掘相对不同的概念，人工智能的目的是为了去创造有智力的电脑(不知道怎么翻译好，可以假设其为机器人)。在实践中，我们希望这个电脑可以像有智力的人一样处理一个任务。因此，理论上人工智能几乎包括了所有和机器能做的内容，当然也包括了数据挖掘和机器学习的内容，同时还会有监视(monitor)和控制进程(processcontrol)的内容。