人工智能结课论文

1、人工智能结课论文人工智能教程结课作业走近人工智能走近人工智能人工智能(artificialintelligence,ai) 一直都 于 算机技 的最前沿, 了几起几落 久以来 ,人工智能 于普通人来 就是那 的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人 之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit) 、卡内基 -梅隆大学 (cmu) 到 ibm 公司 ,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清 大学、中科院等科研院所,全世界的 室都在 行着 ai 技 的 。不久前,著名 演斯蒂文 ?斯皮 伯格 将 一主 搬上了 幕,科幻片人工智能 (a 、i 、) 多人的 又一次 生了震 ,引起了一些人士了解并探

2、索人工智能 域的 趣。 算机与人工智能 智能 源于拉丁 legere, 字面意思就是采集 ( 特 就是果 )、收集、 集 ,并由此 行 ,形成一个 西。 intelegere 就是从中 行 , 而理解、 悟与 。正如帕梅拉 ?麦考达克在机器思 (machines who thinks,1979) 中所提出的 : 在复 的机械装置与智能之 存在 期的 系。从几个世 前出 的神 般的巨 与机械自 机开始,人 已 机器操作的复 性与自身的某些智能活 行直 系。 几个世 之后,新技 已使我 所建立的机器的复 性大 提高。1936 年 ,24 的英国数学家 灵 (turing) 提出了 自 机 理 ,把

3、研究会思 的机器与 算机的工作大大向前推 了一步,她也因此被称 人工智能之父 。人工智能 域的研究就是从1956 年正式开始的 , 一年在达特茅斯大学召开的会 上正式使用了 人工智能 (artificial intelligence,ai) 个 。随后的几十年中,人 从 求解、 推理与定理 明、自然 言理解、博弈、自 程序 、 家系 、学 以及机器人学等多个角度展开了研究,已 建立了一些具有不同程度人工智能的 算机系 ,例如能 求解微分方程、 分析集成 路、合成人 自然 言,而 行情 索 ,提供 音 、手写体 的多模式接口 , 用于疾病 断的 家系 以及控制太空 行器与水下机器人更加 近我 的

4、生活。我 熟知的ibm 的 深 在棋 上 了国 象棋大 卡斯帕 夫就就是比 突出的例子。当然 ,人工智能的 展也并不就是一帆 的,也曾因 算机 算能力的限制无法模仿人 的思考以及与 需求的差距 而走入低谷,但就是随着硬件与 件的 展, 算机的运算能力在以指数 增 ,同 网 技 蓬勃 起,确保 算机已 具 了足 的条件来运行一些要求更高的 ai 件 ,而且 在的 ai 具 了更多的 用的基 。 90年代以来 ,人工智能研究又出 了新的高潮。ai 研究出 了新的高潮, 一方面就是因 在人工智能理 方面有了新的 展,另一方面也就是因 算机硬件突 猛 的 展。随着 算机速度的不断提高、存 容量的不断

5、大、价格的不断降低以及网 技 的不断 展, 多原来无法完成的工作 在已 能 。目前人工智能研究的 3个 点就是 : 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系 。智能接口技 就是研究如何使人 能 方便自然地与 算机交流。 了 一目 ,要求 算机能 瞧懂文字、听懂 言、 表达,甚至能 行不同 言之 的翻 ,而 些功能的 又依 于知 表示方法的研究。因此,智能接口技 的研究既有巨大的 用价 ,又有基 的理 意 。目前,智能接口技 已 取得了 著成果,文字 、 音 、 音人工智能结课论文合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。数据挖掘就就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实

6、际应用数据中提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又就是潜在有用的信息与知识的过程。数据挖掘与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、 人工智能与数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护与再利用、半结构化与非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。主体就是具有信念、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 ,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以与环境交互 ,与其她主体通信,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

7、间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为 ,主要应用在对现实世界与社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体与多主体系统的研究主要集中在主体与多主体理论、主体的体系结构与组织、主体语言、 主体之间的协作与协调、通信与交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。我国开始 863 计划 时 ,正值全世界的人工智能热潮。863-306 主题的名称就是智能计算机系统 ,其任务就就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷与 瓶颈 ,用人工智能技术克服这些问题,建立起更为与谐的人-机环境。经过十几年来的努力 ,我们缩短了我国人工智能技术与

8、世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术与人才基础。但就是也应该瞧到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点就是 : 课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走; 立项论证时 ,惯于考虑国外怎么做; 落实项目时 ,又往往顾及面面俱到,大而全 ; 再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。今后 ,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新 ,而创新必须接受应用与市场的检验。因此 ,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的就是要发现最迫切

9、需要解决的问题与最迫切需要满足的市场需求。技术的发展总就是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来就是不可能的。但就是,从目前的一些前瞻性研究可以瞧出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络与机器情感。目前 ,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就就是模仿人类右脑的模糊处理功能与整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络就是未来人工智能应用的新领域 ,未来智能计算机的构成,可能就就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感就是智能的一部分,而不就是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情

10、感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论与发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作与教育等带来更大的影响。ai 理论的实用性在一年一度at&t 实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的 球员 都装备上了ai 软件与许多感应器 ,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。这种 ai 机器人组队打比赛瞧似无聊,但就是

11、有很强的现实意义。因为通过这类活动可以人工智能结课论文加强机器之间的协作能力。我们知道,internet 就是由无数台服务器与无数台路由器组成的路由器的作用就就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作 ,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。未来的 ai 产品安放于加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室的asciwhite 电脑 ,就是 ibm 制造的世界最快的超级电脑 ,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm 正在开发能力更为强大的新,超级电脑 - 蓝色牛

12、仔 (blue jean)。据其研究主任保罗霍恩称 ,预计于 4年后诞生的 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。该实验的一个项目就是让机器人捕捉眼睛的移动与面部表情,另一个项目就是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则就是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。感悟通过学习人工智能这门学科,我了解到了很多以前自己所不知道的很多知识。智能源于拉丁语 legere, 字面意思就是采集(特别就是果实 )、收集、汇集 ,并由此进行选择 ,形成一个东西。 intelegere 就是从中进行选择 ,进而理解、领悟与认识。人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代。人工智能的发展也并不就是一帆风顺的但就是随着硬件与软件的发展90