病理人工智能的现状和展望
四述评四
ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．０５２９?５８０７．２０１７．０９．基金项目：深圳科创委技术攻关项目（６０５００００２０１６１０６００３）；北
京市自然科学基金（３０５００００２０１５１１０００２）
作者单位：北京航空航天大学生物与医学工程系，北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，深圳北航新兴产业技术研究院（许燕二汤烨二闫雯）；微软亚洲研究院（许燕二张益肇）；浙江大学医学院基础医学院（来茂德）
通信作者：来茂德，３１００５８；Ｅ?ｍａｉｌ：ｌｍｄ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
病理人工智能的现状和展望
许燕一汤烨一闫雯一张益肇一来茂德
一一全切片数字化图像（ｗｈｏｌｅｓｌｉｄｅｉｍａｇｅｓ，ＷＳＩ）［１］
的出现不但使病理切片的获取更加方便，更重要的是改变了传统的阅片方式三随着数字病理切片在病理诊断中的应用，大量定量分析算法应运而生，包括传统机器学习算法和深度学习算法三近年来，高质量数字病理切片的大量积累为病理切片的分析提供了大数据背景，深度学习算法对大数据样本分析能力普遍强于其他算法，在病理切片分析中表现出巨大潜力三计算机辅助算法在病理分析中的广泛应用，不但能减轻病理医师的工作负担，同时可以提升病理诊断的准确率三我们有理由相信病理诊断的智能机器人的出现是可以期待的三
一二阿尔法狗和病理狗
２０１６年３月， 阿尔法狗（ＡｌｐｈａＧｏ） ［２］战胜韩国九段棋手李世石，在人工智能领域引起了轩然大
波三 阿尔法狗 将深度学习和蒙特卡洛树状搜索相结合，通过自我对弈不断进化，攻克了３０年来围棋这一人工智能领域的头号强敌三深度学习是一种基于人工神经网络二对数据进行特征学习的算法的泛称
［３］
，包含多层隐层的人工神经网络模型都可以
叫做深度学习三该算法的多层堆叠式结构能够组合数据的低层特征得到数据的高层特征表达，对于大数据样本二复杂函数模型具有强大的处理能力，是人工智能领域的热门研究三
人工智能在病理界也有十分广泛而深入的应用三２０１６年有文献报道，通过人工智能技术对肺癌样本进行分析，可以为患者预后分析提供指标［４］，为此国内有人将其与 阿尔法狗 相比拟，译为病理 阿尔法狗 三为了方便描述，我们将其定名为 病
理狗（ＰａｔｈｏｌＧｏ） 三
病理诊断是疾病诊断的金标准，病理切片分析为病理诊断提供了依据［５?６］三因此，自病理切片技术出现至今，科学家不断将新的技术手段应用于病理切片的分析中，其中数字病理切片的出现为病理切片定量分析提供了支持三ＷＳＩ是一种高分辨率的数字病理切片，其所包含的巨大信息为数字病理切片的定量分析任务提供了可靠的基础［１］三结合计算机视觉领域技术的飞速发展，病理切片的自动分析能够提高医师的诊断准确性和工作效率，为患者提供个性化的病理诊断和疾病预后判断三
二二病理狗组织学基础和诊断技术
传统的病理切片分析方法，需要经过专门训练的病理医师在显微镜下逐个寻找感兴趣区域（ＲＯＩ），而后根据专业知识分析诊断三一张病理切片通常包含数百万个细胞，一个病理医师一天需要分析许多病理切片，这给医师带来很大的工作负担，疲劳阅片现象时有发生［６?７］三临床病理诊断的正确与否，与病理医师的经验有直接的关系三这种经验除了平时学习和研究外，与阅片数量也有很大的关系， 熟能生巧 在病理诊断经验积累上得到很好的体现三
因此基于病理医师主观意见的分析结果很难复制，这种主观差异性及疲劳阅片等因素势必带来一定的误诊率，误诊必然导致误治三学术界越来越认识到计算机辅助的病理切片的定量分析在临床和科研中的重要意义三
病理切片图像可以分为组织学图像和细胞学图像［６］三由于细胞病理学图像和组织病理学图像是两个层次的形态学特征三细胞学图像通常只包含细
胞本身的信息，而组织病理学图像包含更复杂的空间和不同成分相互关系等信息，因此二者对分析算法有不同的要求三
目前，使用人工智能手段分析病理切片主要分为３个方面：（１）对细胞的检测分割；（２）图像相关特征的提取；（３）病理图像的分类和分级三病理医师根据计算机辅助算法的分析结果可以对疾病做出
进一步诊断三
三二数字病理切片的分析方法
随着计算机视觉领域的飞速发展，数字病理图像自动分析技术的性能也大大提升，改善了病理切片分析的现状三ＷＳＩ常包含大量复杂二冗余的信息，因此病理分析算法通常先将图片转化为可挖掘的特征数据，而后根据特征提取的结果进一步做出病理诊断三在本文中，我们将病理图像分析算法主要分为传统机器学习算法和深度学习算法两种，用于解决以下三方面任务三
１ 特征提取：特征提取指从图像中挑选并简化出最能有效表达图像内容的低维矢量的过程，是数字病理切片分析中的重要步骤，只有在正确反映图像特征的基础上，才能正确分析切片的信息并做出病理诊断［６?８］三目前病理图像特征提取工作主要集中于物体层面特征二空间相关特征以及多尺度特征这３个方面三（１）物体层面特征用来描述细胞二细胞核二腺体等结构的物体性特征，关注于物体大小二形状二纹理二染色细节这几个方面；（２）空间相关特征通常用来描述一个细胞集群诸如密度二分布二连通性等信息，利用这些特征可以给不同的组织结构建模；（３）多尺度特征旨在描述多尺度下不同的图像特征三由低到高的不同比例尺度能够表达从笼统到细节的图像特征三特征的提取可以分为人工设计特征与自动学习特征［８］三人工设计特征包括灰度直方图二形状特征二纹理结构特征以及细胞与周围组织的关系等，传统机器学习算法通常需要人工特征作为基础三自动学习特征是指使用深度学习等算法自动学习图像的特征表达，通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）三有研究证实，自动学习的特征比人工设计的特征表达效果更好，更适合于病理切片分析［８?９］三深度学习是一种自动特征提取算法，能够将病理切片图像转化为可发掘的数据信息，从中提取并分析大量高级二定量的病理学特征，然后予以量化，在大数据处理方面显得更具优势三
２ 检测和分割：细胞或组织结构特征在细胞病理学和组织病理学中扮演着重要的角色［６］三在某些疾病的诊断中，只有在细胞正确检测和分割的基础上，才能结合病理学知识提取有效反映切片信息的特征参数，进而做出正确的病理诊断三因此，对基于不同人工智能算法的病理图像分析工作，有很大一部分致力于自动检测细胞和组织结构，并且将这些结构分割出来［１０?１４］三腺体是形状结构不规则的团状体，并且其特征受到病理切片的厚度二切割均匀度二杂质的存在二染色深浅以及数字图像的噪声等因素造成的切片图像异质性的影响，是此类组织结构分割的难点所在三传统机器学习算法的特征展示能力有限，导致分割效果不够理想三而深度学习的优势在于自动提取图像特征，对病理切片的异质性和噪声有更强的去除能力［１５?１８］三在腺体分割中，深度学习有以下应用：先使用卷积神经网络对图块做有无腺体的分类，随后在分类基础上，再使用分割算法分割腺体个体［１５］；也有算法直接使用 端到端 的深度神经网络完成腺体的分割［１６?１８］三随着标记数据集在数量上不断增多二在质量上不断提高以及自动分割和检测算法逐渐优化，病理切片的自动分割和检测将在一定程度上赶超人工结果，节省人力物力并提高医师工作效率三
３ 分类和分级：病理分类和病理分级任务是病理切片分析中重要任务之一三目前该方面的算法主要有支持向量机（ＳＶＭ）［１９?２２］二ＡｄａＢｏｏｓｔ［２３?２６］和深度卷积神经网络［２７?３４］等三ＳＶＭ作为广泛使用的分类器，能够通过映射在高维特征空间中实现分类三在已有的研究中有如下工作：区分结肠是否癌变［１９?２０］二脑膜瘤的分型［２１］二前列腺癌的分级［２２］等三ＡｄａＢｏｏｓｔ算法通过结合多个弱分类器构成强分类器实现病理切片分类三目前的研究有：前列腺癌的分类和分级［２３?２４］二红斑鳞屑病的分类［２５］二乳腺癌的分类［２６］等三在特征提取方面，上述ＳＶＭ以及ＡｄａＢｏｏｓｔ算法都需要人工提取特征为前提，作为分类器的输入，而人工提取特征的质量将直接影响分类结果三随着深度卷积神经网络的引入，算法可以绕过繁琐的特征设计过程，直接将图像作为算法的输入三深度卷积神经网络能够自动进行特征学习和癌症分类任务，直接输出组织分类和癌症分级结果，有效提高了准确率三在乳腺癌［２７?３０］二脑瘤［３１?３３］二前列腺癌［３４］等分类分级问题上都达到了９０ ０％左右的准确率三
值得一提的是目前机器学习尤其是深度学习在前列腺癌的Ｇｌｅａｓｏｎ分级工作中应用已较为成熟，人工智能在该领域很有可能取得实用性的突破三四二展望
综上所述，深度学习等人工智能算法大大推动了病理图像自动诊断的发展，目前已经有许多上述工作都已经达到了临床应用的水平，例如宫颈细胞学的计算机辅助诊断已使用多年，但依然还有提高空间三皮肤癌以及前列腺癌的诊断，其效果也近乎
于病理医师水平三
然而目前我国乃至计算机辅助诊断现阶段大多都未能真正走出实验室进入临床应用三由于医疗数据的限制以及临床高准确率的要求，病理狗依然存在一些局限性三计算机辅助病理医师诊断依然是现阶段主流趋势三大量的研究证明，制造出一个可以临床使用的产品需要多学科科学家的通力合作，没有病理学家的深度参与不可能有真正实用的病理狗出现三人工智能与人类智慧的结合将使得临床诊疗更具可靠性与实用性三
以深度学习为代表的人工智能在一定程度上减少了病理医师经验性误判导致的误诊情况，提高了工作效率三结合强大的客观分析能力，计算机还能发现人眼不易察觉的细节，学习到病理切片分子层面上的特征，从而不断完善病理医师和数字病理诊断的知识体系三
人工智能不仅用于病理形态数据的分析，还可以整合免疫组织化学二分子检测数据和临床信息，得出一个整合相关信息的最后病理诊断报告，为患者提供预后信息和精准的药物治疗指导三医学结合人工智能必将提高诊断的精准水平，造福病患三
参考文献
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ｃｅｒｖｉｃａｌｃｙｔｏｐｌａｓｍａｎｄｎｕｃｌｅｉｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｇｒａｐｈｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＢｉｏｍｅｄＥｎｇ，２０１５，６２（１０）：２４２１?２４３３．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＢＭＥ．２０１５．２４３０８９５．［１１］ＳｏｎｇＹ，ＴａｎＥＬ，ＪｉａｎｇＸ，ｅｔａｌ．Ａｃｃｕｒａｔｅｃｅｒｖｉｃａｌｃｅｌｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｒｏｍｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇｃｌｕｍｐｓｉｎｐａｐｓｍｅａｒｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＭｅｄＩｍａｇｉｎｇ，２０１７，３６（１）：２８８?３００．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＭＩ．２０１６．２６０６３８０．
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［１６］ＸｕＹ，ＬｉＹ，ＬｉｕＭ，ｅｔａｌ．Ｇｌａｎｄｉｎｓｔａｎｃｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｂｙｄｅｅｐｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌｓｉｄｅｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ［Ｃ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒ?ＡｓｓｉｓｔｅｄＩｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ，２０１６：４９６?５０４．
［１７］ＢｅｎｔａｉｅｂＡ，ＫａｗａｈａｒａＪ，ＨａｍａｒｎｅｈＧ．Ｍｕｌｔｉ?ｌｏｓｓｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｇｌａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｉｎｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ［Ｃ］．ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＩｍａｇｉｎｇ，２０１６：６４２?６４５．
［１８］ＣｈｅｎＨ，ＱｉＸ，ＹｕＬ，ｅｔａｌ．ＤＣＡＮ：ｄｅｅｐｃｏｎｔｏｕｒ?ａｗａｒｅｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｏｂｊｅｃｔｉｎｓｔａｎｃｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｒｏｍｈｉｓｔｏｌｏｇｙｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＭｅｄＩｍａｇｅＡｎａｌ，２０１７，３６：１３５?１４６．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｍｅｄｉａ．２０１６．１１．００４．
［１９］ＸｕＹ，ＪｉａｏＬ，ＷａｎｇＳ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉ?ｌａｂｅｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｃｏｌｏｎｃａｎｃｅｒｕｓｉｎｇｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＭｉｃｒｏｓｃＲｅｓＴｅｃｈ，２０１３，７６（１２）：１２６６?１２７７．ＤＯＩ：１０．１００２／ｊｅｍｔ．２２２９４．［２０］ＲａｊｐｏｏｔＫ，ＲａｊｐｏｏｔＮ．ＳＶＭｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｃｏｌｏｎｔｉｓｓｕｅｃｅｌｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００４：８２９?８３７．［２１］ＱｕｒｅｓｈｉＨ，ＳｅｒｔｅｌＯ，ＲａｊｐｏｏｔＮ，ｅｔａｌ．Ａｄａｐｔｉｖｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎｓｆｏｒｍｅｎｉｎｇｉｏｍａｓｕｂｔｙｐｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭｅｄＩｍａｇｅＣｏｍｐｕｔＣｏｍｐｕｔＡｓｓｉｓｔＩｎｔｅｒｖ，２００８，１１（Ｐｔ２）：１９６?２０４．
［２２］ＬｉｔｊｅｎｓＧ，ＳáｎｃｈｅｚＣＩ，ＴｉｍｏｆｅｅｖａＮ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｓａｔｏｏｌｆｏｒｉｎｃｒｅａｓｅｄａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓ［Ｊ］．ＳｃｉＲｅｐ，２０１６，６：２６２８６．ＤＯＩ：１０．１０３８／
ｓｒｅｐ２６２８６．
［２３］ＧｏｒｅｌｉｃｋＬ，ＶｅｋｓｌｅｒＯ，ＧａｅｄＭ，ｅｔａｌ．Ｐｒｏｓｔａｔｅｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙ：ｌｅａｒｎｉｎｇｔｉｓｓｕｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｈｉｓｔｏｇｒａｍｓｆｏｒｃａｎｃｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＭｅｄＩｍａｇｉｎｇ，２０１３，３２（１０）：１８０４?１８１８．ＤＯＩ：１０．１１０９／ＴＭＩ．２０１３．２２６５３３４．
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［３１］ＸｕＹ，ＪｉａＺ，ＷａｎｇＬＢ，ｅｔａｌ．Ｌａｒｇｅｓｃａｌｅｔｉｓｓｕｅｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｖｉａｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌａｃｔｉｖａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＢＭＣＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１７，
１８（１）：２８１．ＤＯＩ：１０．１１８６／ｓ１２８５９?０１７?１６８５?ｘ．
［３２］ＥｒｔｏｓｕｎＭＧ，ＲｕｂｉｎＤＬ．Ａｕｔｏｍａｔｅｄｇｒａｄｉｎｇｏｆｇｌｉｏｍａｓｕｓｉｎｇｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｄｉｇｉｔａｌｐａｔｈｏｌｏｇｙｉｍａｇｅｓ：ａｍｏｄｕｌａｒａｐｐｒｏａｃｈｗｉｔｈｅｎｓｅｍｂｌｅｏｆｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＡＭＩＡＡｎｎｕＳｙｍｐＰｒｏｃ，２０１５，２０１５：１８９９?１９０８．
［３３］ＸｕＹ，ＪｉａＺ，ＷａｎｇＬＢ，ｅｔａｌ．Ｌａｒｇｅｓｃａｌｅｔｉｓｓｕｅｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｖｉａｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌａｃｔｉｖａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＢＭＣＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１７，１８（１）：２８１．ＤＯＩ：１０．１１８６／ｓ１２８５９?０１７?１６８５?ｘ．
［３４］Ｋ?ｌｌéｎＨ，ＭｏｌｉｎＪ，ＨｅｙｄｅｎＡ，ｅｔａｌ．ＴｏｗａｒｄｓｇｒａｄｉｎｇＧｌｅａｓｏｎｓｃｏｒｅｕｓｉｎｇｇｅｎｅｒｉｃａｌｌｙｔｒａｉｎｅｄｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］．ＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＩｍａｇｉｎｇ，２０１６：１１６３?１１６７．
（收稿日期：２０１７?０３?０３）
（本文编辑：常秀青）
智能机器人的现状和发展趋势
智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1
人工智能的发展现状与前景探析
人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向
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
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
人工智能的现状及今后发展趋势展望精编版
人工智能的现状及今后 发展趋势展望精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(ArtificialIntelligence),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ASCIWhite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”（BlueJean），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。计算机识别的显着特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
浅析人工智能的现状及发展趋势
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fd6508938.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
关于人工智能的展望
关于人工智能的展望 人工智能自1956年在美国诞生至今已50多年了。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。从美国麻省理工学院、卡内基-梅隆大学到IBM公司、本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界许多实验室都在进行着AI技术的实验。 随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 一、何谓“人工智能”?“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。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》中所提出的:在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”(Artificial Intelligence)简称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。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。 二、人工智能的研究领域人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。1.机器智能例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。除了“专家系统”之外,还可列举出其他许多聪明的智能软件系统。如:机器博突的智能软件、智能控制、智能管理、智能通信……的软件等。例如:IBM 的“深蓝”系统战胜了国际象棋大师卡斯帕诺夫,就是计算机的机器智能水平的一次荣誉记录,也是聪明的人工智能软件的一个成功范例。2.智能机器“智能机器”(Intelligent Machine),简称IM,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的
生活中的人工智能——人工智能的现状及未来
生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 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 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“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”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生
人工智能的现状及今后发展趋势展望
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
未来机器人的展望
未来机器人的展望 展望未来，对机器人的需求是多面的。在制造工业由于多数工业产品的商品寿命逐渐缩短，品种需求加多，这就促使产品的生产就要从传统的单一品种成批大量生产逐步向多品种小批量柔性生产过渡。有各种加工装备、机器人、物料传送装置和自动化仓库组成的柔性制造系统，以及由计算机统一调度的更大规模的集成制造系统将逐步成为制造工业的主要生产手段之一。 现在工业上运行的90%以上的机器人，都不具有智能。随着工业机器人数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器人，有的能够模拟人类用两条腿走路，可在凹凸不平的地面上行走移动；有的具有视觉和触觉功能，能够进行独立操作、自动装配和产品检验；有的具有自主控制和决策能力。这些智能机器人，不仅应用各种反馈传感器，而且还运用人工智能中各种学习、推理和决策技术。智能机器人还应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多真体技术、人工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、放声技术、多传感器集成和融合技术以及纳米技术等。可以说，智能机器人将是未来机器人技术发展的方向。 在智能新时代的到来下，南方ＩＴ学院应运而生，承载着时代的使命，在政府大力支持下，南方学院率先开设机器人专业，以机电工程为基
础，运用计算机控制技术实现对机器人内在的驱动控制和外在的工作应用控制。培养学生的软件开发能力、硬件研发能力和工程应用能力，从事机器人设备的设计开发、编程调试、运行维护等工作的高素质技能型人才。
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人工智能背景与发展精编版
人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】
人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。
人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题
D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）
A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互
(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景
人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也
就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域
人工智能技术及其发展趋势2020年
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
人工智能行业发展前景展望及市场规模预测
一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。
对人工智能现状及发展思考
《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,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。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，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。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。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。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 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，人工智能的概念首次被提出，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 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。 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