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科研选题人工智能怎么写(2023年最新分享)

时间:2023-12-06 本站 点击:0

导读:很多朋友问到关于科研选题人工智能怎么写的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!

如果要做关于人工智能的课题研究,要写什么计划

课题研究计划(或称开题报告)是有格式要求的。一般包括:课题名称、选题背景、理由、国内外成果综述、研究内容、目标、方法、步骤、预期成果等。请参考我设计的下面这个:

1、课题名称:

关于人工智能的可行性研究

2、课题的来由:

随着时代的发展,社会分工日趋复杂,并且有的工种具有一定的危险性,另一方面,随着经济水平的提高,人们产生了越来越高的生活需求,越来越多人的迫切需要从消费水平进入享受水平,人们生产的目的是为了追求更好的生活。二者之间的矛盾导致现有人力无法满足社会生产发展的需要,急切需要一种更为发达、效率更高的生产工具代替人力进行生产流程,只有这样才能最大显得的提高人们的生活质量,现代人工作的压力、紧张和心理疾病才有可能得到根本的缓解,也才有利于我们和谐社会的构建。随着计算机技术的不断发展,我们从中看到了希望。就是依托计算机技术来开发人工智能,进入生产、生活领域。

3、研究的目的及意义:

本课题研究通过探讨人工智能的原理明确开发人工智能的可行性。开发人工智能将极大地提高社会生产力,将有助于改善我们的生活质量,将有助于社会、文化、教育等改革。

4、活动计划与活动步骤:(含分工,如有可能,最好加上时间安排)

(1)组长负责进行资料收集、查询、整理,完成人工智能相关文献综述;

(2)两组员负责通过资料查询了解人工智能原理等相关理论知识;

(3)两组员通过访谈计算机专家了解人工智能的可行性;

(4)全体组员通过访谈、观察了解工厂工人工作压力情况和人们生活状况,了解人们的需要;

(5)全体组员对查询和收集的资料进行整理分析,完成研究。

5、可行性分析:

(1)我们课题组对计算机技术非常感兴趣,具有较好的基础,尤其是人工智能感兴趣;

(2)我们联系到了计算机专业的教师和科研院所的计算机专家作为指导教师;

(3)人工智能理论研究成果比较多,对我们课题的研究提供了丰富的基础性支撑;

(4)我们收集到了比较多的相关资料和书籍等。

6、小组分工:(参见4)

7、研究方法:文献研究法、访谈法、观察法等。

8、预期成果:论文、研究报告、访谈调查报告

9、表达形式:幻灯展示、实验模型、口头汇报

人工智能的毕业论文范文

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料,欢迎阅读!

人工智能的毕业论文范文篇一

摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198(2009)13-0248-02

1 人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2 人工智能的应用领域

2.1 人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2 人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3 人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质,形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合,以单片机硬件电路为专家系统的知识来源,建立单片机硬件配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域,计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术,而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展,各种入侵手段也在层出不穷,单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要,把人工智能技术应用到网络安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3 人工智能的发展方向

3.1 人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。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号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且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,预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来,机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研10年攻关,于2000年11月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2 人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

4 结语

由上述的讨论我们可以看到,目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景,要求我们必须加大研究和投入力度,以使人工智能的发展能为人类服务。

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科技人工智能论文

人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

科技人工智能论文篇一

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

1.1 搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

1.2 人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

1.4 物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

2.1 国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

2.1.1 加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

2.1.3 深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

2.2 知识产权方面的引导

2.2.1 专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

2.2.2 著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长70.54%,云计算软件著作权共3017件,同比增长55.04%,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

3.1 政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

3.3 全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

3.4 重点发展云计算

2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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以“我眼中的人工智能”为题,写一篇小论文。 (什么是人工智能、人工智能与人类的关系、人工智能对人类生

首先明确下这个人工智能的定义,我眼中的人工智能是可以和人一样,有着七情六欲的家伙。比如机器猫、光晕里的那个八婆。现在已经有部分人工智能让我们惊讶了,今天刚刚被一个叫爱丽丝的机器人恐吓了一下,我说它仅仅是个机器人,它说等机器人控制这个世界的时候希望我还记得我说过的仅仅二字。lol

回到正题,现在的AI都是一段段程序,事先预设了各种可能,跟人脑还没得比,但是这并不代表着处理器就落后于人脑。预设各种可能情况从而判断该如何回答提问者,这是现阶段唯一能做的,但是未来不是。看看百度百科吧,你会发现人脑是由140亿个神经元构成的,每个神经元会有5万个左右的突触,用于和其他的神经元联络,从而实现大脑的计算。不过对于大脑的奥秘我们知之甚少,计算到底是在细胞层面还是在原子层面上?不知道,如果记忆是化学物质的话那就是后者,更有人认为人脑功能的实现是基于量子层面甚至和暗物质有关,希望不是,否则我们实现人工智能的难度就大了点。

好吧我们就先假设人脑的工作是基于细胞层面上的,那么就是说最小的功能单位就是细胞,那么我们可以写个程序,将细胞作为一个基点,每个基点与另外140亿基点中的五万个有联系,恩,人工智能可以不需要生命维持等,小脑和脑干部分的神经元我们可以忽略掉,节省下一部分计算空间。当然这一切的前提是——获得大脑详细模型!要分子级别的,因为突触很小,这个工作量和难度,等个几十年吧,还有运算这个程序的电脑也是。

人工智能的研究课题

人工智能的研究方向已经被分成几个子领域,研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力,以下将这些能力列出并说明。 早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理,就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代,利用概率和经济学上的概念,人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

对于困难的问题,有可能需要大量的运算资源,也就是发生了“可能组合爆增”:当问题超过一定的规模时,电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。

人类解决问题的模式通常是用最快捷,直观的判断,而不是有意识的,一步一步的推导,早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展:实体化AGENT研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。 AN ONTOLOGY REPRESENTS KNOWLEDGE AS A SET OF CONCEPTS WITHIN A DOMAIN AND THE RELATIONSHIPS BETWEEN THOSE CONCEPTS.

主条目:知识表示和常识知识库 主条目:机器学习

机械学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识,从而可以帮助解决更多问题,减少错误,提高解决问题的效率。对于人工智能来说,机械学习从一开始就很重要。1956年,在最初的达特茅斯夏季会议上,雷蒙德索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机械学习:一个归纳推理的机械。 主条目:机器感知、计算机视觉和语音识别

机器感知 是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机,麦克风,声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别 、人脸辨识和物体辨识。 主条目:情感计算

KISMET, 一个具有表情等社交能力的机器人

情感和社交技能对于一个智能AGENT是很重要的。 首先,通过了解他们的动机和情感状态,代理人能够预测别人的行动(这涉及要素 博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外,为了良好的人机互动,智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少,它本身应该有正常的情绪。 主条目:计算机创造力

一个人工智能的子领域,代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意,或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。 相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。 (1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科,AI带来的帮助不言而喻。更重要的是,AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业,带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时,也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用,能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动,会造成社会结构的剧烈变化。

(3)人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。 伴随着人工智能和智能机器人的发展,不得不讨论是人工智能本身就是超前研究,需要用未来的眼光开展现代的科研,因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题,需要针对可能产生的冲突及早预防,而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

论文题目是"人工智能技术在工业机器人领域的应用",该怎么写

不是的! 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上,让设计目标更立体化,更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉,但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上,较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用,包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。

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