从计算机博弈到机器人足球——人工智能长期而持续的挑战
第七章 人工智能与教育(一)
在这一时期， 在这一时期 ， 与专家系统同时发展的重要 领域还有计算机视觉和机器人， 领域还有计算机视觉和机器人 ， 自然语言理解 与机器翻译等。 与机器翻译等。
此外， 在知识表示、 不精确推理、 此外 ， 在知识表示 、 不精确推理 、 人工智 能语言等方面也有重大进展。 能语言等方面也有重大进展。
人工智能（Artificial Intelligence, AI） 人工智能（ AI） 是当前科学技术发展中的一门前沿学科。 是当前科学技术发展中的一门前沿学科。人工智 能是在计算机科学、控制论、信息论、 能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理 哲学等多种学科研究的基础上发展起来的。 学、哲学等多种学科研究的基础上发展起来的。
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AI成功的例子(3) AI成功的例子 成功的例子(3) 后勤规划：1991年海湾战争中美国军队配备了 一个动态分析和重规划工具DART, 用于自动后 勤规划与运输调度。 该系统同时涉及50000个车辆、货物和人，而 且要考虑起点、目的地、路径，解决所有参 数之间的冲突。使用AI技术使规划在几小时 内完成，而传统方法需要几个星期 DARPA称就此一项投资足以补偿DARPA在AI方 面30年的投资
无人驾驶飞机、扫雷机器人、卫星评估粮食产量、 无人驾驶飞机、扫雷机器人、卫星评估粮食产量、 医学 专家系统、、购物篮分析、信息过滤、人脸的识别、 、、购物篮分析 专家系统、、购物篮分析、信息过滤、人脸的识别、 人 机搏弈、机器人足球、 机搏弈、机器人足球、……
一、 什么是人工智能
谈到人工智能的定义， 谈到人工智能的定义，首先需要指出以下两 点： 第一，人工智能和其他许多新兴学科一样， 第一，人工智能和其他许多新兴学科一样， 至今尚无一个统一的定义，所谓人工智能的定义， 至今尚无一个统一的定义，所谓人工智能的定义， 只能是人工智能学者根据对它的已有认识所作的 一些不同解释。 一些不同解释。 第二，人工智能的定义依赖于智能的定义。 第二，人工智能的定义依赖于智能的定义。 因此，要定义人工智能，首先应该定义智能。 因此，要定义人工智能，首先应该定义智能。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能"一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1。
3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统.1。
4答:自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。
1解答：（1）状态空间（State Space）是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S，O，S0，G）：S-状态集合；O—操作算子集合;S0—初始状态，S0⊂S；G—目的状态，G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。
阿尔法狗胜了总结
阿尔法狗胜了，意味着什么李世石输了，输得非常干脆。
一个刚出道、完全不知道门派和师承的毛孩子，用一把轻飘飘的竹剑，将当世顶尖高手挑落马下。
千万不要用国人的鸡贼思维来看待这场巅峰之战。
以韩国棋手的血性，李世石不可能配合谷歌演一场假戏。
他不仅要捍卫自己的荣誉，还要捍卫人类的尊严和自信。
他清楚地知道，如果他输给了阿尔法狗，那究竟意味着什么。
我认真地把人机对弈的棋谱打了两遍，内心非常震撼。
阿尔法狗的精妙计算能力就不说了，它在对弈中表现出的“个性”简直让人瞠目结舌。
它有着超凡的大局观，洞悉整个棋盘上的所有薄弱之处。
对自己的弱点，它两度自补，显得很“猥琐”。
但对李世石看似无懈可击的地盘则毫不犹豫地出击，近乎一剑封喉。
它在“脱先”时的那种气定神闲，宛如成竹在胸的世外高人，带给对手凛然的压迫感。
无论接下来胜负如何，有一点已经可以肯定，阿尔法狗已经是无可争议的顶尖围棋高手，没有任何人敢于小觑它的实力。
至于未来，则必定属于它。
为什么人工智能与李世石的对弈如此牵动人心？如果对围棋缺乏了解，可能很难懂得个中奥妙。
围棋是一种古老的策略游戏，胜负不仅取决于精妙的计算，还和棋手的个性修养、文化底蕴、临场状态等息息相关。
从一个顶尖棋手的棋谱中，你几乎可以窥见他的小宇宙。
曾经有一种观点认为，由于围棋的极度复杂性和深厚的文化秉性，人工智能几乎不可能战胜人类。
但这一天终于还是来了，而且来得如此之快、如此之突兀。
高手对弈中，情感是一种强大的致胜因素。
阿尔法狗的冷酷之处，是完全视人类情感如无物。
它不屑于“试应手”之类试探人性的着法，而是表现出纯粹的理性，表现出一种奴役般的力量。
或者换一种说法，在阿尔法狗那里，情感可以视为一种凭借“运算”就能准确把握的信息。
倘若有一天它真的进化到这种程度，人性在它眼里很可能只是完美世界里的一种冗余程序，大可以一键删除。
那不就是《黑客帝国》曾经展现给我们的未来景观吗？在电影中，墨菲斯对尼奥说：欢迎来到实在界废墟。
足球机器人的研究现状及发展
足球机器人的研究现状及发展摘要:足球可谓是全球最受欢迎的运动。
随着机器人技术的不断进步，让机器人也会踢足球不再是天方夜谭。
当前的足球机器人虽然不能完全像人一样比赛，但在足球的基本功如快速移动、传球、射门、甚至相互配合方面已取得了令人惊叹的成就。
机器人足球系统的研究涉及非常广泛的领域，包括机械电子学、机器人学、传感器信息融合、智能控制、通讯、计算机视觉、计算机图形学、人工智能等等，吸引了世界各国的广大科学研究人员和工程技术人员的积极参与。
为了促进足球机器人技术的发展，FIRA国际机器人足球联合会和ROBOTCUP 国际机器人足球世界杯赛等机器人足球赛事组织先后成立。
本文将简要阐述足球机器人的基本原理，介绍世界各国对足球机器人系统的最新研究成果，并展望足球机器人的前景。
关键词：足球机器人、智能、子系统、结构一、足球机器人系统简介足球智能机器人系统是多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合朝一个共同的目标行动。
它包括：智能机器人系统、智能体数据结构设计多智能系统、实时图像处理与模式识别、移动机器人技术、机器的传动与控制、传感器与数据融合和无线通讯等等。
中型组足球机器人比赛是近几年国内外新兴一个组别，它要求多个机器人在完全自主的状态下完成控球，传球，配合，射门等动作，相当于一个分布式多智能体控制系统。
其中需要解决的关键问题包括，图像采集以及信号处理，路径规划，无线通讯，控制决策，多传感器信息融合等技术。
足球机器人系统大致由四个子系统构成：实时多目标跟踪的视觉子系统,基于人工智能的决策子系统，无线通讯子系统，机器人小车子系统。
二、足球机器人硬件结构分析以小型足球机器人为例，其硬件根据功能划分,主要由6 部分组成:行走机构、击球机构、带球机构、电路部分(决策,控制和通信等电路) 、电源装置及辅助部分(小车底盘,外罩) 。
2.1 行走机构小型足球机器人小车通常有两轮式、三轮式或履带式。
计算机博弈：人工智能的前沿领域——全国大学生计算机博弈大赛
计算机博弈：人工智能的前沿领域——全国大学生计算机博
弈大赛
王骄;徐心和
【期刊名称】《计算机教育》
【年(卷),期】2012(000)007
【摘要】1 计算机博弈的由来与发展rn计算机博弈，亦称机器博弈，是Computer Games的“狭义”翻译，即指通过计算机给出着法，与人类选手或另一个计算机进行各种棋类的对弈，例如比赛象棋、西洋跳棋、黑白棋等。
近年来，大家又开始研究让计算机进行牌类对弈，例如打扑克牌、打麻将等。
这都是要让计算机像人类一样，能够思维、判断和推理，做出理性决策。
显然，这是人工智能领域的挑战性课题。
【总页数】5页(P14-18)
【作者】王骄;徐心和
【作者单位】东北大学机器博弈研究室,辽宁沈阳110004;东北大学机器博弈研究室,辽宁沈阳110004
【正文语种】中文
【中图分类】G642
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2006中国机器博弈学术研讨会、"浪潮杯"首届中国象棋人机大战 [J], 林健;黄鸿;刘进长
3.全国计算机博弈锦标赛落幕 [J], 无
4.新工科背景下计算机类专业技能竞赛成绩综析与发展策略——以计算机博弈大赛为例 [J], 李婵;彭兴
5.开局库在点格棋计算机博弈系统中的应用 [J], 靳淑娴;高铭;王修锴
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机器人足球(资料)
1999 年 4 月，中国机器人足球 FIRA 分会正式成立。1999 年 6 月，经国际 RoboCup 联合会授权，我国清华大学和中国科技大学共同发起成立了国际 RoboCup 联合会中国分会 筹备委员会。FIRA 与 RoboCup 的最大区别在于 FIRA 主要是集中控制，而 RoboCup 是分布 式控制。国内在机器人硬件方面的研究基本上都属于 FIRA 系列，最早着手开发的是东北大 学，其他还有哈尔滨工业大学、中南大学、国防科大等等。RoboCup 系列以清华大学和中 国科技大学为主，但主要限于仿真方面和四足索尼机器狗。
机器人世界杯足球赛的比赛项目主要有以下五种： ●计算机仿真足球赛（Simulation league） 计算机模拟足球比赛的框架程序（Server 软件）由组委会编制。参赛双方提供决 策对策软件（即 Client 软件）。通过策略软件指挥屏幕上的运动员进行比赛。在这种 比赛中没有实际的机器人参入，参赛双方各派 11 个自主的软件智能体（autonomous software agents）进行比赛。 ●小型机器人足球赛（Small-size robot league） 比赛有两支球队参加，每队的参入的机器人数目不能超过 5 个。机器人的尺寸就 在一个直径为 18cm 的圆柱体范围内，并且高度最大为 22.5cm，场地大小为 2.9m× 2.4m。 ●中型机器人足球赛（Middle-size robot league） 要求参加比赛机器人的直径限制在 60cm×60cm,高度必须在 30cm 与 80cm 之间， 机器人的重量不能超过 80kg。 ●四腿机器人足球赛（Four-legged robot league） 四腿机器人足球赛用 SONY 的爱宝机器人进行比赛。 ●拟人机器人足球赛（Humanoid league）
博弈人工智能领域研究论文
博弈人工智能领域研究论文随着人工智能技术的快速发展，博弈人工智能（Game AI）作为其一个重要分支，已经成为计算机科学、人工智能和博弈论等领域研究的热点。
博弈人工智能主要研究如何利用人工智能技术解决博弈问题，包括但不限于棋类游戏、电子游戏、经济决策等领域。
本文将从博弈人工智能的基本概念、发展历程、关键技术、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、博弈人工智能的基本概念博弈人工智能是指在博弈论的基础上，利用人工智能技术来模拟、分析和解决各类博弈问题。
博弈问题通常涉及到多个参与者在有限信息、有限资源和竞争性环境下的决策过程。
在博弈人工智能中，研究者们试图开发出能够理解博弈规则、评估策略、预测对手行为并制定最优决策的智能系统。
二、博弈人工智能的发展历程博弈人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家开始尝试用计算机程序来解决一些简单的棋类游戏。
然而，直到1997年IBM的深蓝（Deep Blue）战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，博弈人工智能才真正引起了广泛关注。
此后，随着计算能力的提升和算法的创新，博弈人工智能在多个领域取得了突破性进展。
三、博弈人工智能的关键技术1. 搜索算法：博弈人工智能中的搜索算法主要用于在可能的行动空间中寻找最优解。
常见的搜索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等。
2. 评估函数：评估函数用于评估当前局面的好坏，是博弈人工智能决策过程中的关键组成部分。
评估函数的设计通常依赖于领域知识和经验。
3. 学习机制：学习机制允许博弈人工智能系统通过与环境的交互来不断优化其策略。
这包括监督学习、强化学习等方法。
4. 多智能体系统：在多参与者的博弈问题中，多智能体系统能够模拟不同智能体之间的交互和协作。
四、博弈人工智能的应用领域1. 棋类游戏：从国际象棋到围棋，博弈人工智能在棋类游戏中的应用已经非常成熟。
2. 电子游戏：在电子游戏中，博弈人工智能可以用于生成具有挑战性的非玩家角色（NPC）。
人工智能导论课件第1章人工智能概述
1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。
人工智能-计算机博弈相关研究报告
人工智能之计算机博弈相关研究报告摘要：计算机博弈（也称机器博弈），是一个挑战无穷、生机勃勃的研究领域，是人工智能领域的重要研究方向，是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础。
机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。
国际象棋的计算机博弈已经有了很长的历史，并且经历了一场波澜壮阔的“搏杀”，“深蓝”计算机的胜利也给人类留下了难以忘怀的记忆。
中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋，不仅涉足学者太少，而且参考资料不多。
在国际象棋成熟技术的基础上，结合在中国象棋机器博弈方面的多年实践，总结出一套过程建模、状态表示、着法生成、棋局评估、博弈树搜索、开局库与残局库开发、系统测试与参数优化等核心技术要点,最后提出了当前研究的热点与方向。
关键词：极大极小树、人工智能、计算机博弈1.计算机博弈--人工智能的经典领域1.1发展历史计算机博弈，历来是人工智能的一个重要的研究领域，早期人工智能的研究实践，正是从计算机下棋开始。
因为人类开发下棋软件，目的是让计算机模仿人脑进行思维，如果能够掌握下棋的本质，也许就掌握了人类智能行为的核心，那些能够存在与下棋活动中的重大原则，或许就存在于其它人格需要人类智能的活动中。
所以说，下棋软件某种意义上可以代表人工智能的发展程度从上世纪六十年代的”跳棋机”到1997年的’’深蓝”,计算机下棋程序在人机博弈中取得了一个又一个胜利，但是这些程序虽然属于人工智能范畴，实际上它们并没有多少”智”的成分，主要部分都是在可行范围内搜索。
各种研究也大都是怎样使搜索更快更有效。
它们缺乏”智”的成分的根本原因，是我们自己并不清楚人类是以怎样的形式思考的。
比如你写一个名字问一位教师，这人是不是他班上的学生。
教师马上可以回答是或不是。
如果你问计算机，计算机搜索很快，全走一边几乎可以瞬间完成。
但我们知道教师是不可能在短时间内把我们所有学生的名单过一遍的。
类似的，我们看到一个人的照片，马上就知道我们以前见没见过这个人，我们不可能在短时间内把我们以前见过的人都检查一遍，那么我们是怎样得出结论的呢？现在我们对此还不是完全清楚[]i。
人工智能在保险业的应用与挑战
动程序设计也是人工智能和软件工程相结合的研究课题。
如：照片演示软件。
5、机器翻译
机器翻译就是完全用计算机作为两种语言之间的翻译。 机器翻译由来已久,早在
电子计算机问世不久, 就有人提出了机器翻译的设想, 随后就开始了这方面的研究。 机器翻译并非想像的那么简单 ,单纯地依靠“查字典”的方法不可能解决翻译问
搜索速度达到创纪录的600万步每秒。
阿尔法围棋（AlphaGo）
AlphaGo是一款围棋人工智能程序，由（Google）旗下DeepMind公 司开发。2015年10月阿尔法围棋以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾； 2016年3月以4:1战胜世界围棋冠军、职业九段选手李世石。 AlphaGo的主要工作原理是“深度学习”，通过神经网络技术会把大量 输入进行复杂运算并产生优选的输出。 具体来说，AlphaGo的开发团队在程序中输入职业棋手的3000万种下法 让其学习。在此基础上，人工智能将自己的对战重温数百万次，在不断积累胜 负经验的过程中，掌握取胜方式。在观察围棋子的整体布局的基础上选择最佳 下法，这一方式十分接近于带着直觉和第六感作出判断的人类大脑功能。 硬件：单机版计算机装有48个CPU和8个GPU，职业二段；网络版1202 个CPU组成的网络，职业五段。
17、计算机辅助创新 计算机辅助创新(Computer Aided Innovation, CAI)是以“发明问题解决理 论(TRIZ)”为基础, 结合本体论(Ontology)、 现代设计方法学、计算机技术而形成 的一种用于技术创新的新手段。 近年来, CAI在欧美国家迅速发展, 成为新产品开 发中的一项关键性基础技术。计算机辅助创新可以看做是机器发明创造的初级形式。 如：机械制造计算机辅助创新、电影特效制作等。
有关人工智能的论文三篇 人工智能论文1500
有关人工智能的论文三篇人工智能论文1500精品文档，仅供参考有关人工智能的论文三篇人工智能论文1500随着计算机技术的快速发展和广泛应用，人工智能的思想和技术会对人类产生巨大的影响，可以应用于所有的学科领域，它的影响涉及人类的经济社会，文化的方方面面。
本站今天为大家精心准备了，希望对大家有所帮助!有关人工智能的论文1一、什么是人工智能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，从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的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。
90年代以来，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条件来运行一些要求更高的人工智能软件，而且现在的人工智能具备了更多的现实应用基础，目前世界各国都在投入大量的人力物力资源，对人工智能进行研究，我国人工智能研究从国家的863项目开始，加大研究力度，缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定的技术和人才基础。
二.人工智能的应用人工智能集成了统计学、电子学、信息论、数据库等，经过多年的发展，取得了显著的应用成效。
人工智能技术在足球机器人中的应用
人工智能技术在足球机器人中的应用摘要：人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
随着人工智能理论与技术的发展，以及其在机器人领域中的应用，机器人的智能化水平得到了大幅度的提高。
本文分析了国内外人工智能的研究现状，阐述了足球机器人及人工智能中的关键技术。
用专家系统技术进行不同层次的机器人路径规划，随着遗传算法、蚁群算法等的具体应用，获得了较为理想的路径搜索效率，达到了较好的规划效果。
引入人工神经网络对足球机器人目标物空间位置进行精确测量，从而较好地实现了机器人导航中的目标定位与轨迹追踪。
关键词：人工智能足球机器人人工神经网络智能控制引言足球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，涉及机器人学、计算机视觉[1]、模式识别、多智能体系统[2]、人工神经网络[3]等领域，而且它为人工智能理论研究及多种技术的集成应用提供了良好的实验平台。
机器人球队与人类足球一样，它的胜负不但取决于机器人本身的性能，而且取决于比赛策略，只有将可靠的硬件与先进的策略结合才能取胜。
人工智能技术在足球机器人的平台上有着重要的作用。
从机器人的外观到机器人最重要的核心部分——控制、决策，都无不起着重要的作用。
专家系统[4]、人工神经网络在机器人的路径规划[5]上得到充分的应用。
1.人工智能研究现状人工智能[6-8]是一门研究人类智能机理，以及如何用计算机模拟人类智能活动的学科，该领域的研究包括机器人、语言识别[9]、图像识别、自然语言处理和专家系统等，涉及数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示[10][11]、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”[12]。
常用的人工智能语言有传统的函数型语言lisp、逻辑型语言prolog及面向对象语言smalltalk、vc++及vb等，math-works公司推出的高性能数值计算可视化软件matlab中包含神经网络工具箱，提供了许多matlab函数。
足球机器人
最终目标： 到21世纪中叶或下叶用机器人足球队 打败人类足球队，那样即意味着人类社会 与机器人社会共存的时代到来。
四、决策模型简介
足球机器人系统及其协作结构
路径规划及动作设计
实时决策
1、足球机器人系统及其协作结构
多机器人系统主要研究其社会行为，即主要研究能够完成不同任务的 多个机器人之间如何进行有意识的配合，如何完成具有适应性动作选 择，以及进行冲突（任务冲突、资源冲突）消解问题，多机器人控制 等问题 如何在有竞争对手的动态环境下，建立有效的协作框架，使得多机器 人表现出团队的行为，是需要研究的关键问题。 当前多机器人的协作形式可分为两类，即任务共享（Task Sharing） 和共享（Result Sharing）组织结构可以是平行的，分层递阶或混合 型结构。 足球机器人系统应采用任务共享的协作形式，如何对“赢得比赛”这 一任务进行分解和以及如何找到合适的机器人进行任务分配是两个关 键问题
Soccerserver
Client
Client
Soccerserver包含两个程序： Soccerserver和Soccermonitor。 Soccerserver的工作是仿真足球和队员的移动、 与Client进行通信、按照一定的规则控制游ห้องสมุดไป่ตู้的进 程。 Soccermonitor则负责利用X window（或windows 95）系统在server中显示虚拟场地。server可以 同时与多个Soccermonitor相连。因此，我们可以 在多个显示器上同时显示比赛的情况。
基于视觉的遥控足球机器人系统 (Vision-based Remote Brainless Soccer Robot System)
基于自主机器人的足球机器人系统
人工智能技术在足球机器人中的应用
２ ． ２ 人 工神 经 网络
足 球 机 器人 系统 是 一 个 典 型 的多 智 能 体 系统 和 分 布 式 人 工智能系统 ， 涉及机器人学 、 计 算 机 视 觉 …、 模式识别 、 多 智 能 体 系统 ２ Ｊ 、 人 工 神 经 网络 等 领 域 。 而 且 它 为 人 工 智 能 理 论 研 究 及 多 种 技 术 的集 成 应 用 提供 了 良好 的实 验 平 台 。机 器 人 球 队与 人 类 足 球一 样 ， 它 的 胜 负 不 但 取 决 于 机 器 人 本 身 的性 能 ． 而 且 取 决 于 比赛 策 略 ，只 有将 可靠 的硬 件 与先 进 的策 略结 合 才 能 取 胜 。 人 工 智 能 技术 在 足 球机 器人 的平 台上 有 着 重 要 的 作用 。 从 机 器 人 的 外 观 到机 器 人 最 重 要 的 核 心部 分 — — 控 制 、 决策 ， 都 无 不 起 着 重 要 的作 用 。专 家 系统 、 人 工 神 经 网络 在 机 器 人 的路 径 规 划 ［ ５ ３ 上 得 到 充 分 的应 用 。
关 键 词 ：人 工 智 能
控 制 引 言
足 球 机系 统 是 一 个 智 能 计算 机 程 序 系统 ．是 一 个 具 有 大 量 专 门知 识 与 经 验 的 程 序 系 统 ，它应 用人 工 智 能技 术 和 计 算 机 技术 ， 根 据某 领 域 一 个 或 多 个 专 家 提 供 的 知 识 和 经 验 。 进 行 推 理 和判 断 ， 模 拟 人 类 专 家 的决 策 过 程 ， 以便 解 决那 些 需 要 人 类 专 家处 理 的复 杂 问题 。 专 家 系统 一 般 具 有 如 下基 本 特 征 ： 具 有 专 家水 平 的专 门知 识 ； 能进 行 有 效 的推 理 ； 具 有 获 取 知识 的 能 力； 具有 灵活性 ； 具 有 透 明性 ； 具有 交互性 ； 具有实用 性 ； 具 有 定 的 复杂 性 及 难 度
人工智能技术在体育领域中的应用现状及未来发展趋势
人工智能技术在体育领域中的应用现状及未来发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过模拟人类的智能行为，使机器能够像人一样思考、学习和解决问题的技术。
随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。
在体育领域中，人工智能技术也有着很多的应用现状，并且有着很大的发展潜力。
一、人工智能在体育赛事中的应用1. 数据分析与预测：人工智能技术在体育赛事中的一个重要应用是数据分析与预测。
通过分析过去的比赛数据和队伍的表现，人工智能可以预测未来比赛的结果。
例如，在足球比赛中，人工智能可以分析过去的比赛数据、球员的表现、战术策略等因素，预测出下一场比赛的胜负结果。
2. 运动员训练：人工智能技术可以帮助教练员对运动员进行个性化训练计划的制定。
通过分析运动员的身体数据、技术数据、训练记录等信息，人工智能可以帮助教练员了解每个运动员的优势、劣势以及潜力，并根据这些信息制定出针对性的训练计划，从而提高运动员的训练效果。
3. 视频分析与裁判辅助：人工智能技术可以帮助裁判员进行视频分析，判断争议性的比赛场面。
通过将比赛录像输入人工智能系统，系统可以自动识别和分析比赛中的关键场面，帮助裁判员作出正确的判断。
这样可以减少人为错误判罚的可能性，提高比赛的公平性。
二、人工智能在体育健康管理中的应用1. 健身指导：人工智能技术可以根据用户的身体数据以及运动习惯等信息，制定出个性化的健身计划。
通过监测用户的运动情况和身体状态，人工智能可以实时调整这个计划，以达到最佳的训练效果。
2. 伤病预防与康复：人工智能技术可以对运动员的身体数据、训练数据进行分析，并帮助教练员和医生及时发现和预防运动伤害。
此外，人工智能还可以通过分析运动员的康复数据，为他们制定出更加科学和有效的康复方案，加速伤病的康复过程。
3. 生理反馈与调整：人工智能技术可以通过监测体温、心率、血压等身体数据，实时反馈给用户。
根据这些反馈，人工智能可以帮助用户调整运动强度、节奏和方式，以达到更好的运动效果。
人工智能在棋类游戏中的应用：棋局的新挑战者
人工智能在棋类游戏中的应用：棋局的新挑战者随着科技的飞速发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
在棋类游戏领域，人工智能更是展现出了惊人的实力和潜力。
它就像一位神秘的棋手，悄然闯入了我们的棋局，给我们带来了前所未有的挑战和惊喜。
首先，让我们来回顾一下人工智能在棋类游戏中的发展历程。
早在上世纪，计算机科学家们就开始尝试让机器下棋。
然而，由于当时技术水平的限制，这些早期的尝试并未取得显著的成果。
直到近年来，随着深度学习、神经网络等技术的突破，人工智能在棋类游戏中的表现逐渐超越了人类。
以围棋为例，AlphaGo的出现无疑是一个里程碑式的事件。
这个由谷歌DeepMind团队研发的人工智能程序，通过学习大量的围棋数据和自我对弈，掌握了围棋的精髓。
在与世界冠军李世石的对决中，AlphaGo以4:1的成绩取得了胜利，震惊了全球。
这一结果不仅证明了人工智能在围棋领域的实力，也引发了人们对人工智能未来发展趋势的思考。
除了围棋之外，人工智能在其他棋类游戏中也取得了显著的成就。
例如，在国际象棋领域，IBM的Deep Blue曾经战胜过世界冠军卡斯帕罗夫；在中国象棋领域，也有多款人工智能程序能够与顶尖高手抗衡。
这些事实都表明，人工智能已经成为了棋类游戏中的一股强大力量。
那么，人工智能为何能在棋类游戏中取得如此辉煌的成绩呢？这主要得益于其强大的计算能力和学习能力。
与人类相比，人工智能可以在短时间内分析大量的棋局和变化，从而找到最优解。
此外，通过深度学习和神经网络技术，人工智能还能够不断学习和进步，提高自己的水平。
这种持续进化的能力使得人工智能在棋类游戏中具有巨大的潜力。
然而，人工智能在棋类游戏中的应用并非一帆风顺。
一方面，它面临着技术上的挑战，如如何进一步提高计算效率、如何解决复杂局面下的决策问题等；另一方面，它也引发了伦理和道德上的争议，如人工智能是否会取代人类的工作、是否会对人类产生威胁等。
这些问题都需要我们深入思考和探讨。