2023年浅谈人工智能技术的发展.docx

学海无涯 浅谈人工智能技术的开展 篇一：浅谈人工智能技术的开展 浅谈人工智能技术的开展 ：自从计算机诞生以来，计算机的开展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前关于计算机科学的研究已经出现了特别多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分抢手的课题。本文从人工智能的概念开场，对人工智能的开展进展讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个征询题进展了分析。 关键词：人工智能 开展 智能 1、人工智能的概念 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它探究智能的本质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反响的智能机器为目的。人工智能的产生和开展首先是一场思维科学的革命，它的产生和开展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深化的变革。人工智能是与哲学关系最为严密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识本身及改造世界的道路上扮演了重要角色。不断以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI能够到达具备思维理解的程度，能够具有真正的智能；后者认为研究AI只是通过它来探究人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。 2、人工智能的开展 关于人工智能的研究一共能够分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念初次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，特别多地点都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多缘故，人工智能的开展一度堕入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十明晰显的特点：对征询题求解的方法过度注重，而无视了知识重要性。 第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比拟著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。 第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也获得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度到达数值运算的速度那么快，于1982年开场了“第五代计算机研制打算〞。这个打算尽管最终结果是以失败完毕，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。 第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开场逐步的增加。 第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现和开展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开场转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目的的分布式征询题求解进展研究，同时还对多个智能主体的多目的征询题求解进展研 篇二：浅谈人工智能的开展 浅谈人工智能的开展 ：人工智能是20 世纪计算机科学开展的严峻成就，在许多领域有着广泛的应用。本文表达人工智能的起源与开展，总结了人工智能研究现状，重点介绍下人工智能目前应用领域，分析热点的人工智能技术和方法。最后展望了人工智能的今后开展。 关键词：人工智能 计算机科学 应用领域 技术 方法 一．人工智能开展历史过程 1．初期期 公元850年，古希腊就有制造机器人协助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的梦想。随着历史的发，西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能处理各种征询题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的根底上开展并制成了进展全部四那么运算的计算器。 2．构成时期 1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。 1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，后来又提示了人在解题时的思维过程大致可归结为三大阶段。 1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自习惯才能的西洋跳棋程序是IBM小组有阻碍的工作，这个程序能够像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习 棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜想出书上所有推荐的走步，精确度达48％，这是机器模仿人类学习过程卓有成就的探究。 1959年McCarthy制造的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序的主要语言。 3．开展时期 六十年代以来，人工智能的研究活动越来越遭到注重。1974年N.J.Nillson对开展时期的一些工作写过一篇综述论文，他把人工智能的研究归纳为四个核心课题和八个应用课题，并分别对它们进展阐述。 从80年代中期开场，有关人工神经元网络的研究获得了打破性的进展。1982年生物物理学家Hopfield提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hopfield模型。1985年Hopfield利用这种模型成功地求解了旅行商（TSP）征询题。1986年Rumelhart提出了反向传播（back propagation-BP）学习算法，处理了多层人工神经元网络的学习征询题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。 随着人工智能的开展，世界各国有关学者也都相继参加这一行列，我国是从1978年才开场人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并获得一些初步成果。 近年来，人工智能在特别多方面获得了新的进展，尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的广泛的舞台。 1．人工智能研究的领域 （1）专家系统 专家系统是依托人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早，成效最多的领域。广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工等各方面。是在特定的领域内具有相应的知识和经历的程序系统，应用人工智能技术、模仿人类专家处理征询题时的思维过程，来求解领域内的各种征询题，到达或接近专家的水平。 （2）机器学习 要使计算机具有知识要么将知识表示为计算机能够接受的方式输入计算机，要么使计算机本身有获得知识的才能，并在实践中不断总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进展：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；二是研究机器学习的方法以及建立针对详细任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科根底上的。 （3）方式识别 方式识别是研究如何使机器具有感知才能，主要研究视觉方式和听觉方式的识别。如识别物体、地形、图像、字体等。在日常生活各方面以及军事上都有广泛的用处。近年来迅速开展起来应用模糊数学方式、人工神经网络方式的方法逐步取代传统的用统计方式和构造方式的识别方法。 （4）机器人学 机器人是一种能模仿人的行为的机械，对机器人的研究经历了三代的开展过程。 第一代程序操纵机器人。第二代自习惯机器人。第三代智能机器人。 （5）智能决策支持系统 决策支持系统是属于治理科学的范畴，与“知识－智能〞有着极其亲切的关系。８０ 年代专家系统在许多方面获得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统处理征询题的才能，这就成为智能决策支持系统。 2．人工智能的领域应用 （1）遗传算法在岩石领域的应用 岩石边坡等地表工程一般具有规模大、介质多、初始地应力场复杂、监控与施工难以同步进展等特点。因而，在岩石边坡位移反分析中，研究人员选用了遗传算法。 （2）人工神经网络在电力系统中的应用 要保证电力系统的平安运转和实现电力设备有定期检修转变为状态检修，如何精确地进展电力设备的缺点诊断，不断是最需处理的征询题之一，而这类缺点的征兆错综复杂，往往呈现出非线性和不确定性，特别难用某一确定的逻辑或算法进展识别，而这种识别恰 好是人工神经网络所擅长的。人工神经网络的大规模并行处理功能习惯于电力系统的潮流计算，我们能够利用系统运转方式向人工神经网络提供训练样本，并用灵敏度分析提高计算精度，从而有效压缩样本空间，为算法的快速性提供了保障。 （3）专家系统在机械领域中的应用 专家系统是人工智能的主要分支之一，它的核心内容包括：知识库、知识获取、推理和解释局部。专家系统按其知识表达方式的不同可分为基于规那么的和基于框架的专家系统；按其推理方式的不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规那么进展知识表达，一方面得益于现有人工智能语言，另一方面是它的表达符合人的心理逻辑，便于进展知识获取，利于人们接受，利用框架进展知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面，主要表如今对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在缺点诊断上能产生特别好的结果。 （1）构造模仿。 神经计算，确实是按照人脑的生理构造和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。构造模仿法也确实是基于人脑的生理模型，采纳数值计算的方法，从微观上来模仿人脑，实现机器智能。采纳构造模仿，运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。 (2)功能模仿。 符号推演，确实是在当前数字计算机上，对人脑从功能上进展模仿，实现人工智能。功能模仿法确实是以人脑的心理模型，将征询题或知识表示成某种逻辑网络，采纳符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模仿人脑的思维，实现机器智能。以功能模仿和符号推演研究人工智能者，被称为心理学派、逻辑学派、符号主义。 (3)行为模仿。 操纵进化，确实是模仿人在操纵过程中的智能活动和行为特性。以行为模仿方法研究人工智能者，被称为行为主义、进化主义、操纵论学派。 (1) 方式识别。 方式识别确实是通过计算机用数学技术方法来研究方式的自动处理和判读。随着计算机技术的开展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，用计算机实现方式( 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打破口，也为人类认识本身智能提供线索 (2) 人工神经网络和机器情感。 人工智能的根本思想已经在许多领域中得到应用。人工神经网络是今后人工智能应用的新领域，今后智能计算机的构成可能确实是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。 (3)应用到各种高难度的操作上，从而取代人类的一些行为，造就人类幸福。 例如，海洋环境保护，各类能源开发，太空的研究等等。 5．完毕语 半个世纪以来，人工智能开展极其迅速，专家系统、智能操纵，在短短的10余年里就开展成熟。如何更深化的研究人工智能技术并为多领域的开展带来经济效益是目前我们所面临的严峻课题。如今，人们尝试在不同领域应用人工智能技术，但遇到许多难题，例如：语音识别，它要求高数据传输速率和即时响应，同时实现智能行为的根本要求，包括实时要求、搜索大量知识、容忍错误与不精确适用语言以及从例子中学习等。，一旦这些技术特别好的应用于各个领域，会带来可观的经济效益和社会效益，为我国国民经济和人民生活做出宏大的奉献。 篇三：浅谈人工智能与计算机 浅谈人工智能与计算机 王晨浩 计算机1506班202326810617 摘 要 人工智能不断处于计算机技