文档库 最新最全的文档下载
当前位置:文档库 › 马原选题意义(人工智能的发展与未来)

马原选题意义(人工智能的发展与未来)

马原选题意义(人工智能的发展与未来)
马原选题意义(人工智能的发展与未来)

一.选题意义

2017年,人工智能的概念火遍全球,“AI+汽车”、“AI+医疗”、“AI+零售”,几乎所有行业都参与进了人工智能技术的研发,许多突破曾经人类思维的产品也一一问世,还有更多的正在酝酿生成。时至今日,已经几乎没有会去质疑这项技术能够产生的无限可能性。人工智能的发展与前景与我们所学专业也十分息息相关,在科技迅猛发展的今天,人工智能的发展与前景也与我们的生活与学习息息相关。

1.从理论上

从战胜围棋冠军李世石的机器人(AlphaGo),到会打乒乓球的库卡(KUKA)机器人,到能够远程控制做手术的“达芬奇”机器人,再加上越来越智能的语音助手,让人感觉人工智能已经无所不在,无所不能。而霍金,比尔盖茨和美国现实世界里的“钢铁侠”Elon Musk则一直在提醒人们“警惕人工智能”,这不禁让大家在感叹的同时,也不禁担忧:人工智能到底会如何发展?会发展达到人类智能级别的“强人工智能”甚至达到远超人类智能水平的“超人工智能”么,甚至机器人会发展成为像科幻电影<黑客帝国>中那样奴役,驱使人类的新“上帝”吗?

2.从现实意义

到今天,人工智能已经渗透进入我们生活的方方面面,小到扫地机器人,大到我们通过人工智能能控制航天问题。人工智能不仅给人们带来了便利的生活,同时也让人们感到恐慌,因为人们总在担心自己的工作会被它抢走,特别是那些易于通过自动化完成的工作。MIT、斯坦福、OpenAI等机构在去年12月份发布了人工智能指数报告。报告认为人们对AI能力的预估是“盲目的”:人工智能领域的研发和投资都异常火热,尽管AI在执

行某些特定任务方面已经超越了人类,但它在一般智力方面仍然非常有限。

我们并不能忽视AI带来巨大的影响,尤其是对工作的威胁:6%的职业最

具重复性,有完全自动化的危险,对于剩下的部分,只有部分工作可以由机器完成。那么在人工智能迅猛发展的今天,如何看待人工智能——助手,还是威胁?世界各国的诸多研究机构和学者纷纷就这一热点问题进行了

富有针对性和建设性的分析。梳理并理解这些研究报告,有助于以更稳健、积极的姿态,迎接人工智能带来的新一轮技术变革。

人工智能的发展及未来畅想

人工智能的发展及未来畅想 最近看了电影《黑客帝国》一系列,对其中的科幻生活有了很大的兴趣,不觉有了疑问:现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢? 在黑客帝国的世界里,程序员成为了耶稣,控制着整个世界,黑客帝国之所以成为经典,我认为,不是因为飞来飞去的超级人物,而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系,一个发展趋势。谁 知道200年以后会不会是智能机器统治了世界? 人类正向信息化的时代迈进,信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中,她的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。 智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而,对于什么是人类智能(或者说智力),科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”,有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”,甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”,或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。 虽然难于下定义,但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求,同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合,并有一定的理论实践依据,计算机将拥有一个新的发展方向。 当前人工智能的发展方向可以分为两种:一种受控于人类的智能机器或智能程序,人类输入指令后让其达到预期的目的;另一类,能自主推理,逻辑,判断,学习,进步的智能,而后一种而有吸引力,更增加了人工智能无穷的魅力。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,在不断的接近。他并不像很多人想象的是几个科学家的工作,而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里,最关键的问题之一,就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力,谁还(敢)预测未来呢?人类的社会发展其实也是在不断 积累中发展而来,人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定 的公式推理出来,黑客帝国的实现就要到来了。 研究人工智能的目的,一方面是要创造出具有智能的机器,另一方面是要弄清人类智能的本质,因此,人工智能既属于工程的范畴,又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能,可以辅助,部分替代甚至拓宽人类的智能,使计算机更好的造福人类。 目前,人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域; 一、专家系统 专家系统是依靠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较早、最活跃、成效最多的领域,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程,来求解领域内的各种问题,达到或接近专家的水平。

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。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更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智

能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前,人工智能应用的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

人工智能技术和发展趋势论文

丁松老师的作业,15级信管班学生人工智能技术和发展趋势 1 / 20

摘要:人工智能,简称AI,它是当今最火的一门科学,是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理,制造类似于人脑的智能计算机,以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能一直是人们所追求的,所向往的一门科学,它起源于近代,在电气时代随着计算机科学的发展,以及生物学,脑科学等相关科学的发展,极大的推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。导致其非常复杂,所以其研究领域也分成许多方面,从最开始的博弈论,专家系统,模式识别,神经网络,机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域,也非常之多,比如机器翻译,语音交互,ORC,图像识别,智能驾驶等等。自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手,人工智能也进入了一个新的发展阶段,如今各国,各大公司都在大力发展人工智能技术,争取在新时代把握先机,把握未来。人工智能即将在无人驾驶,机器翻译,语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此,人工智能现在还是处于弱人工智能阶段,人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上,仍然充满巨大的困难。 关键词:人工智能,机器学习,发展趋势,神经网络,运用 2 / 20

3 / 20

第一章人工智能 1.1人工和智能含义 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。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,对构成人的智能的必要元素也了解有限,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的智能本身的研究。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。 1.2人工智能的简介 使机器具有自主能动能力这一愿望,从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今:亚里士多德(公元前384-322年)的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐;中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器;近代“人工智能”(Artificial Intelligence)这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth学会,当时数字计算机研制成果显著,对编写有原始推理思想的程序有质的帮助;今天的各国在智能研究领域都有了重大发展,波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。 广义来讲,人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展,在不同的发展阶段,对于人工智能有不同的理解,其概念也随 4 / 20

2020年(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 壹.引言 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”壹词最初是于1956年的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壹门综合性学科。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。 二.目前人工智能技术的研究和发展情况 目前,人工智能技术于美国、欧洲和日本依然飞速发展。于AI技术领域十分活跃的IBMXX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壹的智力能力。而正于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”的智力水平将大致和人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展均涉及到了人工智能技术,能够说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之壹就是科学计算,科学计算可分为俩类:壹类是纯数值的计算,例如求函数的值;另壹类是符号计算,又称代数运算,这是壹种智能化的计算,处理的是符号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表多项式、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。由于它们均是用

C语言写成的,所以能够于绝大多数计算机上使用。 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,我们把环境和客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的壹个关键的突破口,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。识别过程和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,壹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、于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、电话等和“老外”通话。3机器翻译 机器翻译是利用计算机把壹种自然语言转变成另壹种自然语言的过程,用以完成这壹过程的软件系统叫做机器翻译系统。搜文网目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致能够分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件的代表是“金山词霸”,堪称是多快好省的电子词典,它能够迅速查询英文单词或词组的词义且提供单词的发音,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。 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,壹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

论人工智能的发展历程

论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要:人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字:人工智能、阿尔法围棋、AI 正文:近几年,人工智能这个话题变得越来越热门,尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后,人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月,阿尔法围棋(AlphaGo)与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战,并以4:1的总比分获胜,不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么,阿尔法围棋是什么呢,为什么这么厉害?阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发,其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所,可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了,那么,人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢,它的未来又会是如何?我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。

一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的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。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中,从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说,现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的,缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成,Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣,只不过在计算机没有发明之前,没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善,而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 (1)“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。

浅议人工智能对社会发展的影响

大学研究生学位课程论文 课程名称:科学技术与社会 论文题目:浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要:人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域,其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字:人工智能、经济利益、社会和文化生活 人工智能,也称机器智能,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。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来,科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果,同时,这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响,这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈,从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用,已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的,咋看起来不仅没有促进经济的发展,反而是在大量消耗着资金。其实,在当今时代,技术的发展是以人类的意志为转移的,人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务,当然经济利益的回报,无疑是最直接最有效的,尤其是对企业而言,如果这个技术能为其带来高额的经济利益,那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业,随着计算机系统价格的继续下降,人工智能技术必将得到更大范围的推广,产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说,专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。

(发展战略)人工智能的状态及今后发展方向展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一.引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的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。 二.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ASCI White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”(Blue Jean),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。 三.技术应用 随着AI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: 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。 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”。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

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 :磊(10计本) 学号: 长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(M IT)、卡基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前,著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(AI)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 (一)、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence,AI)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运

浅谈人工智能的现状及发展预测

浅谈人工智能的现状及发展预测 摘要:人工智能是一项能对人类未来世界产生极大影响的科技。任何一项技术 的发展过程中都会有不同的困难与风险,我们需要了解现阶段人工智能的现状, 减少人工智能的发展道路上的阻碍,这样才能发展人工智能技术。论文将概述人 工智能已经取得的成果,并通过目前的事实分析人工智能的现状以及存在的问题,客观的介绍人工智能技术发展的潜力,最后做出建议以及对未来发展的预测。人 工智能已取得了重大的突破和成果,拥有巨大的发展潜力,但仍有不少问题与不 足之处。通过本文的论述,可以让人们更加了解人工智能,并作为未来人工智能 技术发展的建议与参考。 关键词:科技人工智能人工智能的现状人工智能的预测 1.人工智能简介 在科技高速发展的时代,由于计算机科学的快速发展,人工智能这个领域逐 渐被人们所重视。人工智能是当前计算机领域的一个分支,被称为世界三大尖端 技术之一。人工智能即人工制造机器或程序去模拟人类需要学习或经验的活动或 工作,从而帮助人类解决各种问题。人工智能分为强人工智能和弱人工智能两个 分支。在科幻电影或小说里经常会出现机器人有自己的情感与思维,可以自己做 出决策,这就是强人工智能。这样的人工智能拥有自己的意识,能独立思考,但 现在这方面的科研并没有太大的进展。目前主流的研究集中在弱人工智能方面, 即人工智能并不能自我推理和解决问题,也没有自己的意识,只是让机器表现得 像拥有独立思维。如何开发出更智能化的人工智能机器以及如何让人工智能更好 地服务人类是目前主要研究的问题。当然,从长远来看,为了未来强人工智能更 好的发展,也需要在有关强人工智能的社会学和技术方面做好研究。 2. 人工智能技术的出现及发展轨迹 在古希腊,人们幻想出可以为人类服务并解决人类各种问题的机器,这就是 人工智能的起源。 1936年A.M.Turing在"理想计算机"的论文中提出图灵机模型,提出用图灵测 试来检验人工智能。 到了1955年末Newell和Simon做出了"逻辑专家"(Logic Theorist)程序,这是 第一个人工智能程序。 在1956年达特茅斯会议,提出了“Artificial Intelligence”的课题,组织者提出:可以对人工智能的各方面的特点进行精确描述,这样就可以制造一台机器对他们 进行精确模仿。这次会议被视为人工智能学科的奠基性事件。 80年代人工智能被引入了市场,并显示出实用价值,但也经历了一些挫折。 1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。由于提出Hopfield多层神经网络模型,人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。 人工智能已深入到社会生活的各个领域。 2011年IBM的人工智能系统Watson在美国的电视节目《危险边缘》中击败 人类选手。2017年Alpha Go战胜李世石,通过图灵测试。 不管怎样,从图灵机模型的提出到现在,人工智能的发展速度正不断加快, 向世人展示着其巨大的发展潜力,目前人工智能也有了较为成熟的产物。 3. 人工智能的现状 1.1人工智能已取得了里程碑的发展

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/bf14224139.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者:范胜廷陈华 来源:《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要:人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学,主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中,笔者主要对人工智能的现状进行了分析,并探讨了人工智能的发展趋势,以供参考。 关键词:人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学,是其中的一个重要分支,人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来,人工智能理论和技术逐渐发展成熟,在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质,企图以此为根据,开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步,不仅可以替代脑力劳动,还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说,电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现,这些人工智能设备可以自拟人的精神活动,同时也致力于在一些方面做出优化与改善,最终使其具备超人的功能,来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时,一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发,这些机器人的实际应用,可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看,只能用于制造一些只有某一种功能的机器人,要研发人性化、多功能的机器人,还需要很长的一段时间。除此之外,还出现了一些用于商业用途的人工智能产物,如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中,还有诸多人工智能产物,如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说,人工智能的应用范围十分广泛,在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用,由此可见,人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果,诸多人工智能产物已经投入实际应用,并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是,任何一种技术都是有利有弊的,人工智能也不例外,超智能概念的提出,让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样,随着人工智能的高速发展,未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治,这是摆在人类面前的一个重要问题。然而,若是因为害怕人工智能产物的负面影响,而采取抑制人工智能的发展的这一措施,却是万万不可取的。面对风

人工智能的发展前景

人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝,而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听,请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字,我从上星期开始翻,熬了好几个夜才翻完,因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完,读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘,而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里,你会是什么感觉? 看上去非常刺激吧?但是你要记住,当你真的站在时间的图表中的时候,你是 看不到曲线的右边的,因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的:

稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球,那个时代没有电,畅通通讯基本靠吼,交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩,顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰,和太平洋另一头的人聊天,看几千公里外正在发生进行的体育比赛,观看一场发生于半个世纪前的演唱会,从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来,生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置,一边看着地球另一边的人的脸一边聊天,以及其它各种各样的黑科技。别忘了,你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验?惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了,我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是,如果老王回到了1750年,然后觉得被吓尿是个很囧的体验,于是他也想把别人吓尿来满足一下自己,那会发生什么?于是老王也回到了250年前的

人工智能未来发展

主持人:接下来有请华为诺亚方舟实验室主任李航上台演讲。 李航:大家上午好!非常高兴今天有机会跟大家一起交流。首先感谢新智元以及大会组委会提供这样的机会。今天跟大家分享一下我对人工智能未来发展的一些想法。现在人工智能很热,大家有很多期待、也有一些不安;有一些正确的认识也有一些误解;有一些合理的宣传,也有一些误导。对我们做AI的,用AI 的,一个很重要的问题,就是我们应该期待什么?在可预见的未来,在更遥远的未来,我们对AI应该抱着什么样的期待,进行什么样的努力。我的报告分两部分,第一部分关于我们对人工智能AI应该有什么样的期待,我将从三个角度来谈这个问题。第二部分介绍一下诺亚方舟实验室在人工智能及通信领域做的一些工作。 大家知道人工智能分强人工智能和弱人工智能。首先看一下人的大脑和计算机到底有什么相同的地方,什么不同的地方。这个资料是从MOOC得到的。我们可以看到,现在的计算机和人的大脑在规模上已经相当了,人的大脑有10的11次方个神经元,10的15次方个突触,大概一千亿个神经元,一千万亿个连接。一个典型的计算机有10的10次方个晶体管和稀疏连接。人脑和计算机达到同等的规模,但是在架构上是非常不同的,人脑拥有紧密联系,计算机是稀疏连接的。处理的速度上,计算机有很大的优势,基本上计算机的计算速度是人脑的处理速度的100万倍。但是人脑进行的是并行处理,计算机进行的是顺序处理,这方面有很大的不同。人脑能够做并行处理,在处理某些问题上效率比计算机更高。 从能力的角度来看,计算机往往擅长能够用数学模型很好刻画的任务。

但是计算机不擅长做什么事?我们不知道怎么样用数学去刻画的任务,这个恰恰是我们人脑擅长做的事情,我们人脑平时做的感知、认知的处理很多都是很难用数学模型,至少现在很难用数学模型去刻画的。 我的第一个观点,强人工智能是否能够实现还是不太清楚的,强人工智能希望计算机能够跟人做同等以上智能性的事情。至少从几个方面来看,从情感、创造力和自由意志这几个角度来看,强人工智能是非常困难的。这些都是人的智能的一些非常重要的特点,但是我们不清楚这些重要的人的智能特点是否能在现代的计算机上去实现。 情感,喜怒哀乐是人最基本的情感。现代科学知道,这个情感基本是在人的大脑边缘系统产生,也就是说在人的下意识产生情感。比如我们最典型的代表的情感,恐惧。当你处在一个非常危险的状况的时候,你会瞬间感触到危险,这时候大脑边缘系统杏仁核产生大量的化学物质,你的心跳会加快,血压上升,能够促使你全身采用必要的行动,之后这些信息传到大脑,你意识到发生了什么。下意识的情感在很快的时间里就做出了这样的反应。这样的情感在智能体的智能活动里面其实起着非常重要的作用。大家会说,如果一个人没有情感的话,他是不是做事情变得非常理智,它的判断是不是都是理性的?结论不是这样的。有一些病人非常不幸大脑因为受伤,情感部分的功能丧失,后来观察这些人时发现,离开了情感,他们很难做出理性的判断。 创造力。人很重要的特点是拥有创造力。创造力的主要特点是把看似不相关联的东西关联在一起。认知学者,比如George Lakoff做了很多研究。人的创造力可以从语言中发现出来,人在语言中使用的比喻就是创造力的体现,比如我们说在微信里面潜水就是一个比喻,就是一个暗喻,这个比喻实际把两个看似不相

人工智能及未来的发展方向

人工智能及未来的发展方向 作者:XXX 琼州学院,海南省三亚市,电子信息工程学院软件工程,邮编:572000 人工智能(Artificial Intelligence, AI)主要研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和拓展人的智能,实现机器的智能。其长期目标是实现人类水平的智能。近年来,人工智能获得很大的发展,它引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,成为一门广泛的交叉和前沿科学。现代计算机的发展已能够存储极其大量的信息,进行快速信息处理,软件功能和硬件功能均取得了长足进步,从而使人工智能获得进一步的应用。 人工智能的进一步发展,已超越了人们的早期预料。生物和自然智能在算法建模方面所取得的巨大成功,导致了计算智能系统的建立和应用。这些智能算法设计人工神经网络、模糊系统、进化计算、群优化智能和人工生命等领域这些新领域与人工智能的谓词逻辑、演绎推理、事例推理、符号学习系统和专家系统的传统领域相结合,拓宽了人工智能的研究领域,并丰富了人工智能的研究内容。 目前,人工智能的主要学派有下列三家: 符号主义:又称逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。认为人工智能的研究方法应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能。符号主义力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系,但遇到了不少暂时无法解决的困难,并受到了其他学派的否定。 连接主义:又称仿生学派或生理学派,其原理主要为神经网络及神经网络之间的联结机制与学习算法。主张人工智能应着重于结构模拟,即模拟人的生理神经网络结构,并认为功能、结构和智能行为是密切相关的。不同结构表现出不同的功能和行为,已经提出多种人工神经网络结构和众多的学习算法。 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。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法,也认为功能、结构和智能行为是不可分的。不同的行为表现出不同的功能和不同的控制结构。行为主义的研究方法也受到其他学派的怀疑与批判,认为行为主义最多只能创造出智能昆虫的行为,而无法创造出人的智能行为。 人工智能研究的领域有很多方面,这里重点介绍以下几种类型。 1、问题求解:人工智能的第一大成就就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程

人工智能与未来

人工智能与未来 摘要:5盘人机围棋大战,让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家,伴随这股热潮,国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间,从智能客服、投资指导再到人脸识别,多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ,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。 其实,人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示,2015年,我国投资人工智能的机构数量已经高达48家,投资额为14.2亿元,同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。 不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力,上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层,形成产业链模型。目前,中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层,智能客服、商业智能等软件与服务层,视觉识别、机器学习等技术层,数据资源、计算平台等基础层。 但人工智能到底能做什么,又将怎样改变我们的生活? 解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术,每一通电话,可以节约客服人员225秒的时间,以一个客服一天接听200通电话计算,人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日,网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”,其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求,大量的常见问题会被智能机器人准确解答,节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。 通过自我学习,完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别,从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”,的确是现阶段人工智能最主要的应用。

浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望

浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望 有人将人工智能称为第四次工业革命,它已经渗透到很多领域,与人们的生活日益密切,也不断成为学术界研究的热点。文章通过文献回顾,并结合人工智能的发展状况,对其应用的领域进行了系统的分析,同时对人工智能未来可能的发展进行了展望。 标签:人工智能;应用领域;发展 1 概述 人工智能(Artificial Intenlligence,AI)是综合了计算机科学、生理学和哲学的一门独立的学科,通过对人的意识和思维进行模拟、延伸和拓展来解决各种需要人类智能的复杂工作。人工智能的发展与计算机科学行业的发展密切相关,但是,在应用方面,它既有具体的应用行业,比如机器人,又可以与其他行业相结合,实现完美组合,比如各种“互联网+”(例如人工智能+金融=Fintech)。目前几乎没有研究就人工智能的应用领域进行细致的划分总结,因此本文就此方面进行研究。 2 人工智能的应用领域 2.1 机器学习 机器学习(Machine Learning)是人工智能的核心,也是中心问题。学习顾名思义就是进行不断的知识积累,机器学习就是通过机器进行知识的积累,利用现有的信息来进行知识的更新和输出。在引言中我们提到的“AlphaGO”大战李世石,其实第一局李世石是赢了机器的,但第二天大师万万没有想到与自己对弈的机器人昨晚自己与自己下了上百万局棋,“AlphaGO”在学习中达到了大师无法到达的境界。 2.2 计算机视觉 它是是指计算机来模拟人的视觉系统,代替人类的眼睛以达到识别物体、确定物体的位置以及物体的运动状态目的。从技术程序上看一般要经过三个步骤:检测目标(图像预处理、图像分割)-识别目标(特征提取、目标分类、判断匹配)-识别行为(模型建立、行为识别)。视觉识别技术在不同的细分领域发展存在较大差距,目前视觉技术较成熟的领域是生物性特征识别方面,在考勤和安防领域广泛应用。例如指纹识别、人脸识别、瞳孔识别等。然而在物体场景识别方面技术不太成熟,因为物种的类别太复杂,外貌特征多样。该领域最早的公司在1997年创建,最近三年来的到了高度的发展。去年年底,亚马孙的无人超市将会实现顾客买东西直接走人,人工智能会实现自动结账。这利用了全自动旋转的3D摄像技术,通过视觉效果识别每个人的ID,实现人与物的制动捆绑,这需要视觉技术对物体充分精确的区分。

浅谈人工智能的发展历程及瓶颈

透视 Hot-Point Perspective D I G I T C W 热点 124DIGITCW 2019.06 人工智能是计算机科学的一个分支。它是一门新的技术科学,研究和开发用于模拟,扩展和扩展人类智能的理论,方法,技术和应用系统。[2]它试图理解智能的本质,并制造出一种新的智能机器,这种机器能以类似于人类智能的方式作出反应。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。人工智能这一概念从1956年正式提出至今定义不断完善,开发方式日渐丰富,也遇到了诸多限制瓶颈。 1 人工智能的产生和发展 1.1 萌芽阶段 在1950年发表的一篇著名论文“计算机器与智能”中,数学家阿兰?图灵详细讨论了“机器是否有智能?”的问题,并提出“机器可以同我们一样,拥有智能的想法”这一理念。1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。[3]1.2 成长阶段 20世纪80年代,人工智能研究进入了一个发展阶段。1984年提出建立专家控制系统的新概念,也就是说,一个智能化的计算机程序系统,包含了一定领域的专家的大量知识和经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的经验来处理这个领域的高层次问题。同时,随着人工智能的发展,人工神经网络的研究也掀起了新的热潮,模糊理论等分支的研究也开始迅速展开。这说明智能控制已从研究开发阶段向应用阶段转变。1.3 快速发展阶段 20世纪80年代后期,人工智能开始发展为多种技术和方法,人工智能进入快速发展阶段。学科交叉快速推动着人工智能的发展。其涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论。研究范畴包括自然语言处理,智能搜索,机器学习等多个方面。 2 研究方法 2.1 大脑模拟 人工智能的中心理论,就是认为所有人类思维都可抽象成计算过程,甚至于人脑也只不过是某种精密的机器。基于这种理论,人类完全可以创造出足够大且运算速度更快的计算机,安装足够复杂且功能齐全的软件,人类便有望实现复制人脑这一设想。2.2 符号处理 了解人类最初是如何掌握这些能力的,借此来试图创造出拥有这些本领的机器。将人类智能简化成简单的符号处理。在20世纪60年代,符号方法在模拟小型证明程序的先进思维方面取得了很大的成就。20世纪60年代和70年代的研究人员相信,象 征性的方法最终可以成功地创造出具有强大人工智能的机器,这也是他们的目标。但由于涉及知识过于广泛,许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。2.3 增强式学习 出于机器计算可进行大量重复枚举的特点,目前热门的研究方法即让机器人通过极端的试验和错误来指引自己的世界,甚至创造自己的语言。这种方法不仅可以使机器人学会说话,还可以了解语言本身并创建语言本身。正如人类最初创造语言一样,机器人可能会迎来一个新的时代。但同时因可能出现不可控局面,又引出诸如机器伦理等新问题。 3 开发瓶颈 3.1 对大脑的认知有限 目前类脑智能研发的核心难点是我们对脑的结构和功能原理了解还很不够。人的大脑皮层中有数百亿个神经元,每个神经元由几个到数万个分支组成,形成一个大而精细的神经网络。这个网络的电路图非常复杂,有许多不同类型的神经元和突触连接。用现有的技术真正绘制出完整的电路图需要大量的工作。[1] 生物学领域上对人类大脑认知的局限也就使“仿制人脑”、“复制人类生命体”此类想法很难实现。3.2 脑和躯体的配合难以实现 诸如走钢丝,骑自行车此类的人类活动,是人类通过大量练习以形成肌肉记忆,学习出的一种脑和躯体的配合方式。人类通过视觉,思考,行走和交流在大脑综合后都会变成自然行为,这些人类活动是很难用某一公式计算出的内容,也是想要发展出类人智能的最大难点之一。3.3 无情感是非判断 目前人工智能还无法识别人类情感,这是人工智能发展的又一难题。如街道智能监控系统无法辨析是真正聚众闹事还是仅仅嬉笑打闹。一个人贩子当街掳走孩子,如果是此时正盯着屏幕的公安人员,会一眼侦破,但若是智能图像识别的人工智能,这个孩子或许没那么好运。 4 结束语 人工智能发展至今,涉及领域广,开发手段不断丰富,已有多种智能产品便利生活,同时也浮现出一系列开发瓶颈及道德领域问题,还需人类在不断开发创新中探索、完善。参考文献 [1] 翟冬冬.类脑智能:让机器像人一样思考[N].科技日报,2018-05-14.[2] 尼克.人工智能简史[M].北京:人民邮电出版社.2017-11. [3] 俞灵琦,杨凯.人工智能VS 人脑智慧[J].华东科技,2017,(7):23-31+22. 浅谈人工智能的发展历程及瓶颈 韩 阳,孙佳泽,王昊天 (河北农业大学信息科学与技术学院,保定 071001) 摘要:1956年美国达特莫斯会议提出了”人工智能”概念,至今已有60多年的历史。在不断探索中,多学科交叉使其不断焕发新活力,已有多种产品便及生活并成为多个行业的新风口。本文简要概述了人工智能领域六十多年来的发展历程,总结了现阶段主要的研究方法及各自的优缺点,简单分析了目前发展该领域遇到的瓶颈,并提出了新的展望和思考。 关键词:人工智能;发展历程;机器学习doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.06.097中图分类号:TP389.1 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)06-0124-01

相关文档
相关文档 最新文档