对人工智能看法的论文范文参考

对人工智能看法的论文范文参考人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，对人类产生巨大的影响。

以下是店铺整理分享的对人工智能看法的论文的相关文章，欢迎阅读!对人工智能看法的论文篇一：人工智能主导未来2016年最重大的科技新闻里，头一条就是人工智能AlphaGo大战人类围棋顶尖高手李世石。

一番鏖战，人类1：4输得一塌糊涂。

天哪，人工智能时代真的就要来临了吗?不只是围棋击败李世石的AlphaGo是一种围棋人工智能，但按研发者的观点，它不仅仅能够应用于围棋领域，而是可以胜任多种不同的工作。

人工智能从20世纪70年代至今，已经发展了近半个世纪。

这是一种依托于计算机的模拟人类思维的技术。

AlphaGo在围棋中的胜出只是一个标志，意味着人工智能已经准备好了接受复杂的人类世界的挑战，并最终成为人类社会的一分子。

它已学会了学习AlphaGo在与人类对弈的过程中，表现出了一项惊人的能力――学习。

这是真正的人工智能，没有人知道人工智能学到了什么，以及能够学到多少。

没错，就连开发者也不知道。

AlphaGo可以通过与自己下棋来学习，每下一盘只需要0.2秒，这样一来，在很短的时间里，它就能研习几千万盘棋。

面对学习能力如此强大的人工智能，人类在纯智力领域败下阵来是不可避免的!更惊人的是，以AlphaGo为代表的新一代人工智能，属于更先进的“通用型人工智能”，也就是说，AlphaGo今天在围棋界成为顶尖高手，明天也许就能在钓鱼大赛中夺魁!人工智能还能干啥?科学家预测，在不远的未来，一半以上的人类工作，都将被人工智能替代。

在过去的半个多世纪里，工业制造和装配领域，已经成了机器人的天下，但这些机器人都是编程性机器人，只能按照程序设定做某一件事。

人工智能型机器人将很快取代它们，成为工业生产中的多面手。

它们不再只是机器，而是像产业工人一样――当然喽，不用领工资!对了，现在已经有很多新闻媒体在采用机器人撰写新闻稿件了。

连写文章这种事儿人工智能都能干，还有什么是它们办不到的吗?扔掉驾照吧你没看错，未来驾车已经不再是现代人必备技能了。

有了人工智能，自动驾驶汽车很快就会涌向大街小巷。

实际上，以谷歌公司为首的多家科技巨头，已经在人工智能驾车技术中取得了突破性进展。

谷歌、奔驰、特斯拉公司的无人驾驶汽车，都已经能顺顺溜溜地在高速公路上飞驰，而且绝对安全。

只不过，如果人工智能面对的是路况复杂、充满各种突发事件的城市街道，还稍微有点力不从心。

这是人工智能下一步需要克服的技术难题――如何更像一个人那样思考?人工智能大时代科学家认为，目前的计算机技术可能是人工智能迎来爆发的最后障碍。

更加复杂的计算和思维能力，需要下一代计算机技术――量子计算机来实现。

量子计算机比传统计算机速度快得多，传统计算机需要几百年才能完成的运算，量子计算机可能只需要10秒!当量子计算机技术成熟，人工智能将“进化”成和人类一样的“高等智慧生命体”，到那时，人类将如何与它们平起平坐呢?人工智能是威胁吗?在经典科幻电影《终结者》中，未来的世界被人工智能把持，人类已经没有立足之地。

人工智能成为一种新的生命形式，而它们认为，人类的存在会威胁它们的生存与发展，于是到处“捕杀”人类。

人工智能真的会成为人类的敌人吗?哎呀，这个问题太难回答了。

在飞机诞生之前，人类都憧憬着插上翅膀遨游天空，可谁又能想到飞机也可以扔下炸弹呢?事物都有两面性，与其惶惶不可终日，不如去努力做到最好。

实际上，不论是癌症、气候变化、能源、染色体、还是财务系统，人类需要掌握的系统正变得越来越复杂，没有人工智能的辅助，科技将越来越难以实现突破。

你看，围棋界就很欢迎AlphaGo的出现，因为那意味着人类棋手多了一种能力超群的棋伴。

可以预见，人类围棋的水平也将因为人工智能而发展到一个崭新的高度。

对人工智能看法的论文篇二：人工智能的发展一、人工智能的发展过程人工智能(AI.Artificial Intelligence)经历了三次飞跃阶段：实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统;智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人;第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

二、人工智能的研究热点AI研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。

随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。

当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。

为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。

因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。

目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。

(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。

主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。

多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。

三、人工智能的应用领域今天，AI能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。

不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。

(一)路径查找和路径规划。

在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶!路径查找就是路径规划问题的一种变体。

为了找到最佳路线，我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。

时间就是金钱;所以，我们更倾向于关注最小代价路线。

这也适用于飞机航线的制定，它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。

(二)逻辑和不确定性。

计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。

事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。

更进一步说，编程语言中，我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式：布尔逻辑或者布尔代数。

命题逻辑应用于具有真和假两种状态的断言以及命题领域之中。

古典命题逻辑或者布尔逻辑处理的都只有两种状态：或者为真，或者为假。

对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。

但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候，就算是最复杂的逻辑语句，我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界：一个事物不是真的就是假的。

如果一个事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。

否则，它必然两者居其一。

(三)自然语言处理。

在AI 应用中最重要的一部分就是自然语言处理。

但是，现实却是，自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。

不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。

(四)神经网络。

一种信息处理结构就是神经网络，对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息，就是它的原理。

神经网络由很多相互联系的处理小元素：神经节点，功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成，它们相互交互，共同解决具体问题。

神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式，而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。

神经网络通过实例学习，这一点和人类的做法一样。

神经网络需要设置为适用于某些具体应用中，比如通过学习过程识别图像。

而对于生命系统本身，我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。

四、结语当前，大部分AI能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程，而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。

一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。

数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据，同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。

但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。

当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。

对人工智能看法的论文篇三：人工智能的生命力人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。

但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。

不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。

延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。

在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。

人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。

当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。

实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。

现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。

一、人工智能的发展人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。

人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟;二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。

人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。