人工智能论文3000字4篇
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篇一：人工智能论文3000字
人工智能论文由于人工智能的出现，使得生活越来越便利。以下是精心准备的浅谈人工智能论文，大家可以参考以下内容哦！
摘要
人工智能技术的发展推动着社会生产力的提高，同时也融入到教育教学中。介绍目前与教育有关的人工智能的研究领域，论述人工智能与教育的关系和人工智能与网络教育的结合点。
关键词人工智能网络专家系统
引言
20 世纪以来，计算机的发展日新月异，不断更新换代，以最早期的机械运行方式为基础，经历了电子管时代、晶体管时代直到集成电路，时至今日已涉及到人们生活、工作和学习的各个方面，伴随着计算机的出现并逐步普及应用，人们又开始力图根据认识水平和技术条件，试图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。
1 人工智能的概念
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。主要探讨如何运用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，并以此解
决如咨询、诊断、预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。通俗的说，人工智能可以分为两部分来理解，即“人工”和“智能”，顾名思义就是人造的智能。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。
2 人工智能和教育的关系
（1）人工智能和教育的关系。人工智能以及人工智能科学从1956 年诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI 的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面，并可以改进我们的生活。比如应用到教育过程中，促进教育的工作效率（减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能）。还可以产生新的教学模式，如网上学习共同体、合作学习等。（2）人工智能在教育中的应用。人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育，其产品通常称作智能指导系统 ITS 或者智能计算机辅助教学 ICAI。
ICAI 系统可以采用多种形式。从根本上讲，它是在保证学生和程序灵活性的方式下，应用人工智能原理和技术，组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作，而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准，是依赖本身的知识结构和近期活动事件，如学生回答的历史记录。许多 ICAI 系统都具有这样的重要特点，即能够实现与学生的自然语言对话。
3 人工智能与网络教育的融合
随着人工智能的理论与技术发展，其在教育中的应用日渐扩大，例如 Inter 上的 web 站点，其网页的组织形式，就包含智能的原理。目前人工智能在教育领域特别是网络环境下的应用主要有以下几个方面：
（1）ICAI。计算机辅助教学（CAI）是由程序教学发展而来。但是以程序教学为理论基础开发的 CAI 课件，在推理机制和学生模型方面存在不足，因而不能根据不同学生的实际情况进行动态调整，缺乏灵活的应变能力。
借鉴人工智能中的专家系统知识，由于专家系统中包含知识库和推理机两个基本模块，在一般专家系统中再加入一个“学生模型”模块，就构成智能计算机辅助教学（ICAI）系统的基本结构。其中推理机的作用相当于现实教学中的教师，它可以根据知识库中的内容和学生模型推断出每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平，根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法，并可对学生进行有针对性的个别指导，提高教学效果。
（2）智能代理。在我们传统的教学过程中，最经典的教学模式是以教师为主，教师讲、学生听，它是一种单向沟通模式。这种教学模式的优点是有利于教师主导作用的发挥，便于教师组织、监控整个教学活动进程，便于师生之间的情感交流，因而有利于系统的科学知识的传授，并能充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。
上世纪 90 年代以来，随着多媒体和网络技术的迅速发展，强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。这种理论强调在教师主导下以学生为中心的学习，即一种“主导――主体”教学结构。在这种教学并重的结构中，教师是教学过程的组织者、是良好情操的培养者；学生是信息加工与情感体验的主体，是知识意义的主动建构者；教学媒体既是辅助教师教的演示工具，又是促进学生自主学习的工具。
在网络远程教学中，为实现上述教学模式，把人工智能中的智能体（Agent）技术应用到网络远程教学中，并逐渐成为在教学领域实现智能化的一种主流技术。
实现智能化信息服务。Agent 技术应用于信息服务领域可以充分发挥其主动性、智能性和协作性，为用户提供方便简单的信息搜索、处理手段，提高学习者的信息获取、处理能力。将 Agent 技术应用于网络信息搜索，其最主要的特征是具有学习功能，能够在信息交互中获得用户的信息，包括用户的兴趣、爱好和思维方式，在此前提下，系统可以主动、定期地为用户查找信息，并根据用户搜索信息的变化调整“知识库”中的通用字和关键字，使之能够有效地适应专门领域的信息搜索。
（3）智能数据库。随着网络教学资源的增加，对其迸行组织管理的难度明显加大。同时，进行信息检索的工作量也相应地加大。运用人工智能中关于知识库系统的理论和技术，可以提高对网
上信息的管理和检索能力。近年来关于数据库研究方面的热点问题之一数据仓库系统，其中的数据挖掘也离不开人工智能技术。
篇二：人工智能论文3000字
松老师的作业 ，15 级信管班学生 人工智能技术和发展趋势摘要：人工智能 ，简称 AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能一直是人们所追求的，所向往的一门科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大的推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学,数理逻辑、语言学、等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC,图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。
关键词 ：人工智能，机器学习，发展趋势，神经网络，运用
第一章
人工智能
1.1 人工和智能含义 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。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、心灵（包括无意识的精神等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。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。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
1.2 人工智能的简介 使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：
亚里士多德（公元前 384-322 年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者 Ramon Llull 构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器； 近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在 1956 年 Dartmouth 学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人 bigdog。
广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随
之拓展。
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。它涉及到计算机科学，心理学，哲学和语言学学科。总的目标是增强人的智能 进而我们需要了解什么是智能。
智能是一种能够认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。智能的四个特征：具有感知能力，具有记忆和思维能力，具有学习和自适应的能力，具有行为能力。智能是客观世界中解决实际问题的能力，这种能力就是各个科学领域中的“知识”，以及交叉学科的灵活应用。
因而，还可以认为，人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理，学习，思考和规划等思维活动。
概括而言，人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做好的事情。因为“智能”是关于解决问题能力的知识，所以从使用观点看，人工智能是关于知识的科学，它包含三个怎样，即 怎样表示知识，怎样获取知识，怎样使用知识。
1.3 人工智能发展的历史 人工人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
但随着 1941 年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工
智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在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，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从 40 年前出现到现在，已经出现了许多 AI 程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。
虽然计算机为 AI 提供了必要的技术基础，但直到 50 年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。Norbert Wiener 是最早研究反馈理论的美国人之一。最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器。它 将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度。这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener 从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果。而反馈机制是有可 能用机器模拟的。这项发现对早期 AI 的发展影响很大。
70 年代另一个进展是专家系统。专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率。由于当时计算机已 有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律。专家系统的市场应用很广。十年间，专家系统被用于股市预 测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等。这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能。
但 80 年代对 AI 工业来说也不全是好年景。86-87 年对 AI 系统的需求下降，业界损失了近 5 亿美元。象 Teknowledge 和 Intellicorp 两家共损失超过 6 百万美元，大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费。另一个另人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓"智能卡车"。这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望，Pentagon 停止了项目的经费。
尽管经历了这些受挫的事件，AI 仍在慢慢恢复发展。新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。总之，80 年代 AI 被引入了市场，并显示出实用价值。可以确信，它将是通向 21 世纪之匙。
人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了战争的检验。人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器。AI 技术也进入了家庭。智能电脑的增加吸引了公众兴趣;一些面向苹果机和 IBM 兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到;使用模糊逻辑，AI 技术简化了摄像设备。对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现。人工
智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。
1.4 研究的现状 为了将人工智能的理论研究成果应用于实际，人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯•诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。
目前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。
1.4.1 演绎、推理和解决问题 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，利用机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记忆体或是运算时间。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：实体化的代理人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。
1.4.2 多元智能 大多数研究人员希望他们的研究最终将被纳入一个具有多元智能(称为强人工智能)，结合以上所有的技能并且超越大部分人类的能力。有些人认为为了达成以上目标，可能需要拟人化的特性，如人工意识或人工大脑。
上述许多问题被认为是人工智能完整性：为了解决其中一个问题，你必须解决全部的问题。即使一个简单和特定的任务，如机器翻译，要求机器按照作者的论点(推理)，知道什么是被人谈论(知识)，忠实地再现作者的意图(情感计算)。
因此，机器翻译被认为是具有人工智能完整性：它可能需要强人工智能工，就像是人类一样。
1.4.3 规划 智能 Agent 必须能够制定目标和实现这些目标。他们需要一种方法来建立一个可预测的世界模型(将整个世界状态用数学模型表现出来，并能预测它们的行为将如何改变这个世界)，这样就可以选择功效最大（或“值”）的行为。
在传统的规划问题中，智能 Agent 被假定它是世界中为一具有影响力的，所以它要做出什么行为是已经确定的。但是，如果事实并非如此，它必须定期检查世界模型的状态是否和自己的预测相符合。如果不符合，它必须改变它的计划。因此智能代理必须具有在不确定结果的状态下推理的能力。
在多 Agent 中，多 Agent 规划采用合作和竞争去完成一定的目标，使用演化算法和群体智慧可以达成一个整体的突现行为目标。
1.4.4
知觉 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。
1.4.5 社交 情感和社交技能对于一个智慧代理人是很重要的。
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。
1.4.6 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知觉和人工想象。
第二章
体现形式和研究领域
2.1 博弈 博弈论，又称对策论，是使用严谨的数学模型研究冲突对抗条件下最优决策问题的理论。博弈思想在人工智能方面最早体现在计算机游戏方面，最早的计算机游戏（computer game）指的就是下棋, 为了设计可以和人类竞争甚至战胜人类的程序， 人们便开始研究如何使得计算机可以学习人类的思维模式，具备与人类一样的博弈能力。博弈的过程包含着对问题的表示、分解、搜索和归纳这四个重要问题。计算机棋类博弈基本属于完全信息的动态博弈。也就是对弈双方不仅清楚当前的局面，了解对手以往的着数，而且了解对手接下来可能采取的着数。尽管双方可能采取的着法数以十计、百计，但毕竟还是有限的。计算机可以通过展开一颗根在上、叶在下的庞大的博弈树描述这一对弈过程。再利用自身在时间和空间上的强大能力，进行巧妙的搜索，从而找到可行解及近优解，亦即给出当前的着法。显然，计算机的搜索能力是计算机智力水平的重要体现。搜索算法是机器“思维”的核心。包括着法生成，博弈树展开，各种剪枝搜索和各种启发式搜索。显而易见，搜索算法的设计和编写过程处处体现着人工智能的思想。机器博弈是既简单方便、经济实用，又丰富内涵、变化无穷的思维逻辑研究载体。个把小时就可以下一盘棋，就可以对电脑的“智能”进行测试，而且可以悔棋、重试、复盘，可以一步步地发现电脑与人脑功能的差距，从而不断提高电脑的智力水平。毫无疑问的是，机器博弈的研究可以显著推动人工智能的发展。
2.2 专家系统 专家系统是一种具有大量专门知识和经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。专家系统是目前人工智能中最活跃，最有成效的一个研究领域，它是一种基于知识的系统，它从人类专家那里获得知识，并用来解决只有专家才能解决困难问题辅助教学系统。
人工智能专家系统常由知识库、是推理机等构成。推理机主要决定哪些规则满足事实或目标，并授予规则优先级，然后执行最高优先级规则来进行逻辑推理。知识获取机为用户建立的一个知识自动输入的确定方法。匹配模块是该人工智能专家系统的核心部分，匹配功能 2.3 模式识别 广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或者是否相似，都可以称之为模式。但需要注意的是，模式并不是指向事物本身，而是我们从事物...
篇三：人工智能论文3000字
智能的发展现状与我对人工智能的认识 一．人工智能学科的认识 1. 人工智能简介 摘自百度人工智能（Aritificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的目的是模拟人的意识、思维的信息过程。就目前来说，该领域的主要研究方向包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，用来替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。MIT 教授认为人工智能是针对思想，感知，行动的支持模型建立的表示系统。在我看来，对人工智能的学习，更是对人思维模型的认识与探索。
2. AI 简史 埃达 洛夫莱斯是世界第一位编程师，她说：“分析引擎不呢个自命不凡，认为无论什么问题都能解决。”这个观念流传至今，仍在 AI 领域发挥着不可撼动的地位。
人工智能的诞生注定是不凡的，在 20 世纪 40 年代和 50 年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956 年，人工智能被确立为一门学科。综合复杂知识领域的交错，让人工智能的发展也举步维艰。、
是从宏观的角度来讲，人工智能的历史按照所使用的方法，可以分为两个阶段，分水岭大概在 1986 年神经网络的回归—— 在前半段历史中，我们主要使用的方法和思路是基于规则的方法，也就是我们试图找到人类认知事物的方法，模仿人类智能和思维方法，找到一套方法，模拟出人类思维的过程，解决人工智能的问题。
后半段的历史，也就是我们现在所处的这个时期，我们主要采取的方法是
基于统计的方法，也就是我们现在发现，有的时候我们不需要把人类的思维过程模拟出一套规则来教给计算机，我们可以在一个大的数量集里面来训练计算机，让它自己找到规律从而完成人工智能遇到的问题。、 以下则是人工智能的发展历程：
一是起步发展期：1956 年—20 世纪 60 年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20 世纪 60 年代—70 年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20 世纪 70 年代初—80 年代中。20 世纪 70 年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20 世纪 80 年代中—90 年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20 世纪 90 年代中—2010 年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向
实用化。1997 年国际商业机器公司（简称 IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008 年 IBM 提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011 年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
人工智能专业的特色
A AI I 领域的分支
人工智能研究的领域主要有五层， 最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。
往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。
第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像 reinforcement learning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。
第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。
最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。
而就目前来讲，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。
机器学习同深度学习之间还是有所区别的，机器学习是指计算机的算法能够像人一样，从数据中找到信息，从而学习一些规律。虽然深度学习是机器学习的一种，但深度学习是利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的理解更加深入。
机器学习有三类，
监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数，将输入映射到合适的输出，比如分类。是一个机器学习中的方法。能够由训练资料中学到或建立一个模式（ learning model）。并依此模式猜測新的实例。
训练资料是由输入物件（一般是向量）和预期输出所组成。函数的输出能够是一个连续的值（称为回归分析）。或是预測一个分类标签（称作分类）。
2、一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例（输入和预期输出）后，去预測这个函数对不论什么可能出现的输入的值的输出。要达到此目的。学习者必须以"合理"（见归纳偏向）的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。
在人类和动物感知中。则通常被称为概念学习（concept learning）。
非监督学习：直接对输入数据集进行建模，比如聚类。
人工智能的发展现状与我对人工智能的认识 一．人工智能学科的认识 1. 人工智能简介 摘自百度人工智能（Aritificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的目的是模拟人的意识、思维的信息过程。就目前来说，该领域的主要研究方向包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，用来替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。
M IT 教授认为人工智能是针对思想，感知，行动的支持模型建立的表示系统。在我看来，对人工智能的学习，更是对人思维模型的认识与探索。
2. AI简史 埃达 洛夫莱斯是世界第一位编程师，她说：“分析引擎不呢个自命不凡，认为无论什么问题都能解决。”这个观念流传至今，仍在 AI领域发挥着不可撼动的地位。
人工智能的诞生注定是不凡的，在 20 世纪 40 年代和 50 年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956 年，人工智能被确立为一门学科。综合复杂知识领域的交错，让人工智能的发展也举步维艰。、
是从宏观的角度来讲，人工智能的历史按照所使用的方法，可以分为两个阶段，分水岭大概在 1986 年神经网络的回归——
是人工智能网络的一种算法(algorithm)。其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。有别于监督式学习网络，无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例。而它会自己主动从这些范例中找出其潜在类别规则。当学习完成并经測试后，也能够将之应用到新的案例上。
半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。半监督学习问题从样本的角度而言是利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习。从概率学习角度可理解为研究怎样利用训练样本的输入边缘概率 P( x )和条件输出概率 P ( y | x )的联系设计具有良好性能的分类器。这样的联系的存在是建立在某些如果的基础上的。即聚类如果(数据整体分布)(cluster
assumption)和流形如果（局部特征）(maniford assumption)。
人工智能最热门的技术趋势
1.神经网络的架构正变得越来越复杂。感知和翻译等大多数神经网络的架构正变得越来越复杂，远非此前简单的前馈神经网络或卷积神经网络（CNN）所能比。特别需要注意的是，神经网络正与不同的技术（如 LSTMs、自定义目标函数等）相混合。
神经网络是多数深度学习项目的根基。深度学习基于人脑结构，一层层互相连接的人工模拟神经元模仿大脑的行为，处理视觉和语言等复杂问题。这些人工神经网络可以收集信息，也可以对其做出反应。它们能对事物的外形和声音做出解释，还可以自行学习与工作。
2.长短期记忆网络（LSTMs）。当你阅读本文时，你是在理解前面词
语的基础上来理解每个词语的。你的思想具有连续性，你不会丢弃已知信息而从头开始思考。传统神经网络的一大缺陷便无法做到这一点，而递归神经网络能够解决这一问题。
RNN（循环神经网络）拥有循环结构，可以持续保存信息。过去几年里，RNN 在语音识别和翻译等许多问题上取得了难以置信的成功，而成功的关键在于一种特殊的 RNN――长短期记忆网络。
3.“注意力模型”。“注意力”是指神经网络在执行任务时知道把焦点放在何处。我们可以让神经网络在每一步都从更大的信息集中挑选信息作为输入。例如，当神经网络为一张图片生成标题时，它可以挑选图像的关键部分作为输入。
4.神经图灵机依然有趣，但还无法胜任实际工作。当你翻译一句话时，并不会逐词进行，而会从句子的整体结构出发。机器难以做到这一点，这一挑战就被称为“强耦合输出整体估计”。
神经图灵机就是研究者们在硅片中重现人类大脑短期记忆的尝试。它的背后是一种特殊类型的神经网络，它们可以适应与外部存储器共同工作，这使得神经网络可以存储记忆，还能在此后检索记忆并执行一些有逻辑性的任务。
5.深度学习让计算机视觉和自然语言处理不再是孤岛。卷积神经网络最早出现在计算机视觉中，但现在许多自然语言处理（NLP）系统也会使用。LSTMs 与递归神经网络深度学习最早出现在 NLP 中，但现在也被纳入计算机视觉神经网络。
此外，计算机视觉与 NLP 的交汇仍然拥有无限前景。
6.符号微分式越来越重要。随着神经网络架构及其目标函数变得日益
复杂，手动推导出“反向传播”的梯度也变得更加困难而且容易出错。谷歌的TensorFlow 等最新的工具包已经可以超负荷试验符号微分式，能够自动计算出正确的微分，以确保训练时误差梯度可被反向传播。
7.神经网络模型压缩的惊人成果。多个团队以不同方法大幅压缩了训练一个良好模型所需的素材体量，这些方法包括二值化、固定浮点数、迭代修剪和精细调优步骤等。
这些技术潜在的应用前景广阔，可能将会适应在移动设备上进行复杂模型的训练。例如，不需要延迟就可以得到语音识别结果。此外，如果运算所需要的空间和时间极大降低，我们就可以极高帧率（如 30 FPS）查询一个模型，这样，在移动设备上也可以运用复杂神经网络模型，近乎实时地完成计算机视觉任务。
8.深度学习和强化学习继续交汇。在“端对端”机器人等领域出现了令人激动的进展，现在机器人已经可以一起运用深度和强化学习，从而将原始感官数据直接转化为实际动作驱动。我们正在超越“分类”等简单工作，尝试将“计划”与“行动”纳入方程。
9.批标准化。批标准化现在已经被视作评价一个神经网络工具包的部分标准。
10.神经网络研究与优化齐头并进。创造新的神经网络方法需要研究者，还需要能将它们迅速付诸实践的方法。谷歌的 TensorFlow 是少数能够做到这些的库：使用 Python 或 C++等主流编程语言，研究者可以迅速创作新的网络拓扑图，接着在单一或多个设备上进行测试。
A AI I 未来
在计算机视觉上，未来的人工智能应更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。
在语音场景下，当前的语音识别虽然在特定的场景( ( 安静的环境）下，已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战，如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。
在自然语...
篇四：人工智能论文3000字
人工智能综述摘要：近年来，以深度学习为核心的人工智能技术 [1-4] ，取得了一系列重大突破，本文将就人工智能的产业化热潮，主要研究流派及发展历史 [5-6] ，以深度学习为核心的成功应用 [7-8] ，以及存在的一些问题和今后的可能研究方向做一个介绍。
关键词：人工智能；深度学习；神经网络
2Summary of Artificial Intelligence
Abstract: In recent years, the artificial intelligence technology of deep learning cored on , has made a series of major breakthroughs ,This article will be on the artificial intelligence industry boom, the main research genre and development history, the depth of learning as the core of the successful application, and the existence Some questions and future possible research directions to make an introduction. Key words: artificial intelligence; depth learning; neural network
0 引言 从 1956 年达特茅斯会议首次定义“人工智能”( Artificial Intelli-gence，AI) 开始，AI 研究已经历了几次历史浮沉。在一次又一次的高潮和低谷的交替中，不可否认，AI 无论是在理论还是在实践上都取得了扎实的进步，人类对于智能的理解进一步加深。[9-11] 尤其是近期以深度学习( Deep Learning，DL) 为代表的 AI 技术取得了突破性的进展，从而在全世界范围内又掀起了一个 AI 研究热潮。与以往不同的是，这次的研究热潮同时伴随着 AI 商业化浪潮，实验室成果很快就进入工业界，甚至工业界在这股热潮中也站在了学术研究的前沿，这在以往的技术发展史上是非常罕见的 [12-13] 。2015 年 7 月，人工智能被写入《国务院关于积极推进“互联网 +”行动的指导意见》; 2016 年 3 月，人工智能一词被写入“十三五”规划纲要; 2016 年 5 月，国家发展改革委员会等四部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》; 李克强总理的政府工作报告中也提到了人工智能产业发展; 中国科学技术部“科技创新 2030—重大项目”近期或将新增“人工智能 2. 0”，人工智能将进一步上升为国家战略。这充分可以看出我国对 AI 的重视程度。2017 年，中国工程院院刊信息与电子工程学部分刊《信息与电子工程前沿( 英文) 》出版了“Ar-tificial Intelligence 2. 0”专题，潘云鹤等多位院士及专家学者对 AI2. 0 所涉及的大数
4据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和自主智能等进行了深度阐述。面对人工智能热潮，我们该如何理解，看待其进步? 又如何了解其功能和限制? 已经有不少书籍和论文讨论了上述问题，本文将从人工智能的产业化浪潮、学术流派和研究方法，以深度神经网络为主的 AI 发展历史、近期成果和存在问题等诸多方面对人工智能做一个的介绍，希望能对读者了解 AI 有所帮助。
1 人工智能商业化浪潮 20 世纪末，当以神经网络为主流的 AI 研究又一次跌入低谷的时候，加拿大多伦多大学的 Hinton 教授等还是坚守阵地，辛勤耕耘，并在 2006 年获得了突破。2012 年他和两位学生成立“深度神经网络研究”( DNN Ｒesearch) 公司，数个月后被 Google 收购，从此 Hinton 教授身兼多伦多大学教授和 Google 研究者的双重身份。Google 随后斥资 4 亿美元收购人工智能初创的前沿人工智能企业 Deep Mind。
另外，Google 还收购了乌克兰面部识别技术开发商 View-dle。
紧随 Hinton 教授的步伐，纽约大学 Yann Le Cun 教授，2013 年底被聘请为 Facebook 人工智能研究院的总管; 斯坦福大学吴恩达( Andrew Ng) 教授，2014 年被百度聘任为首席科学家负责“百度大脑”的计划( 2017 年已经辞职) ; 斯坦福大学李飞飞教授( Fei-Fei Li) 成为谷歌云计算部门的负责人之
一。
这些现象一方面说明人工智能现在受工业界的欢迎程度，同时也说明了人工智能目前的发展趋势是学术研究和企业开发的快速深度结合。
2 人工智能的主要研究学派 2. 1 结构模拟 近代科学强调“结构决定论” [14] ，认为只要系统的结构清楚了，功能也就认识清楚了。最先提出来的智能模拟就是结构模拟的思路，其代表性的成果有神经元的 MP 模型、多层感知器 MLP 模型和人工神经网络等 [15] 。在机械系统的研究中非常有用的结构决定论，在智能系统的研究中却存在很多问题。结构只是硬件基础，不能完全确定系统的智能行为。正如现在对于单个神经元的生理活动机制已经研究得非常深入，但是大量的神经元连接在一起所呈现的智能行为目前的理解还是非常肤浅。作为结构模拟的主流成功方法，人工神经网络具有非常突出的优点: 1) 人工神经网络具有比较规范的结构; 2) 系统具有大量可以调节的参数，自由度大，可以实现非常多样的系统; 3) 网络具有并行处理的机制; 4) 信息分布存储，提供了优良的记忆和联想能力; 5) 系统具有很强的自适应能力和高度的容错能力。当然人工神经网络也具有很多弱点和局限性 [16] : 1) 人的智能系统不仅结构复杂，而且机制深奥，不是现在的人工神经网络所能完全模拟的; 2) 人工神经网络能做到的规模和人脑相比还是太小;
63) 神经元的工作机理过度简化，难以保证系统能最终模拟人脑。另外，人工神经网络将一切智能都归为数值计算，在未能回答任何问题是否都可以形式化或者数值化这个问题之前，这种数值化计算能否完全模拟人类智能还是一个问题。
2. 2 功能模拟 面对结构模拟所存在的问题，另外一类观点认为，人工智能的研究无需去理会智能的具体结构，只要能够模拟智力功能即可，这就是“功能主导论”下的功能模拟思路。实际上，功能模拟的最典型代表就是传统的人工智能，如专家系统是其最成功的应用。功能模拟也常常被称为符号主义、逻辑主义、心理学派。符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑在 20 世纪 30 年代开始应用于描述智能行为 [17] ，并在计算机上实现逻辑演绎系统。后来符号主义者进一步发展为启发式算法—专家系统—知识工程理论和技术。这方面的研究一开始取得了不少成绩，但是一直被批评为难以解决实际问题。直到专家系统出现，为工业、经济和社会领域带来了成功的方案，如第一个专家系统 DENDRAL 用于质谱仪分析有机化合物的分子结构，MYCIN [18] 医疗专家系统用于抗生素药物治疗等。符号主义曾经在人工智能领域中一枝独秀，为人工智能发展做出了极大贡献，我国吴文俊院士关于几何定理机械化证明就是其中一
项非常重要的成果。[19] 当然，功能模拟也具有明显的缺点: 系统的智能水平与获得的知识水平有很大的关系。而且很多知识获取困难，专家知识充满矛盾和偏面，再加上现有逻辑理论的局限性等，使得功能模拟在发展过程中也困难重重。
2. 3 行为模拟 在功能模拟和结构模拟都暴露了各自的缺陷后，20 世纪 90 年代，开始出现了行为模拟的思路，即“行为表现论”。
[20] 该观点认为，无论采用什么样的结构和具有什么样的功能，只要系统能表现出智能行为( 在外界刺激时能够产生恰当的行为响应) ，就等于模拟了智能系统。在这个研究方法中，首先是机器感知，然后针对感知信息做模式分类，最后是对感知判断结果做出的模拟智能的行为，这也被称为感知-动作系统。这方面的典型应用是 Brooks 完成的模拟六脚虫的爬行机器人等系统。
[21] 感知-动作系统涉及到一个重要问题: 随着任务环境的变化，系统如何能自主学习并扩充从感知到动作之间的映射知识? 这当然就是一个机器学习问题。行为模拟也具有明显的缺点: 只有那些能用行为表现的智能才能被模拟，可是很多智能过程无法用行为直接表达。
2. 4 机制模拟 结构模拟、功能模拟和行为模拟都具有先天不足，而且这 3 大方法之间
8缺乏理论上的统一性。后来的研究发现，智能的生成机制才是智能系统的核心。机制模拟方法认为，无论对什么问题、环境和目标，智能系统的生成机制必然要获得“问题、约束条件、预设目标”等信息，然后提取和建立相关知识，进而在目标控制下，利用上述信息和知识演绎出求解问题的策略，并转化为相应的智能行为作用于问题，并解决问题。
这可以概括为一种“信息—知识—智能转换过程”。根据这个观点，结构模拟可以认为是“信息—经验知识—经验策略转换过程”，功能模拟是“信息—规范知识—规范策略转换过程”，行为模拟可以认为是“信息—常识知识—常识策略转换过程”。因此，结构模拟、功能模拟和行为模拟三者都是平行的，而机制模拟和谐地统一了上述 3 种模拟方法，成为了一个统一的理论。
[22]
在 AI 发展过程中，上述多个方法各自都出现过自己的发展巅峰和低谷时期。目前的 AI 热潮则源于结构模拟方法方面的突破，即由于解决了深度神经网络的训练问题，加上大数据的高性能计算平台( 云计算、GPU 等) 变成现实，使得深度神经网络的表达能力得到了充分的发挥，对 AI 的发展起到了推波助澜的作用。本文将进一步以深度学习为主介绍其发展和成功案例。
3 深度学习促进的人工智能发展 深度学习提出至今，已经在各类应用上取得了巨大的进展。尤其是基于深
度学习的 Alpha Go 系统一举击败韩国围棋手李世石以后，人们都对以深度学习为主的 AI 研究充满了期待。事实上，现在几乎每天都可以看到 AI 取得各类突破的报道。感兴趣的读者可以在网上找到各种最新的进展报道。本文将选择其中几个主要的进展进行简单介绍。
[23]
深度学习在实际应用中的成功案例首推图像识别。2009 年，普林斯顿大学建立了第一个超大型图像数据库供计算机视觉研究者使用，随后在以 Ima-ge Net 为基础的大型图像识别竞赛“Image Net LargeScale Visual Ｒecognition Challenge 2012 ”中，Hinton 团队将深度学习应用到 Image Net 图像识别问题上，正确率稳居第一，并且性能遥遥领先第二名团队。这标志着深度学习在图像识别领域大幅度超越其他技术，成为 AI 技术突破点。随后以深度学习为主的图像分析处理方法层出不穷，如深度残余学习( DeepＲesidual Learning) 方法等。目前基于深度学习的图像识别功能已经超越了人类。
[24]
语言是人机交流的一种重要途径，攻克语音识别是 AI 必须面对的问题之一。最先开始在语音识别上取得成功的 深度 学 习方 法 是 Hinton 等在 文 献中的方法，该方法用 ＲBM 对神经网络进行预训练，再用 深度 神 经 网络 模 型 ( DNN) 识 别 语 音。
在 Google 的 一 个 基 准 测 试 中，单 词 错 误 率 降 低 到 12. 3%。文献用 ＲNN / LSTM 等技术在音位错误率测
10试中优于同期的所有其他技术。AI 在语音识别上的成功是继图像识别之后的又一个技术突破点。
除此以外，深度学习在游戏方面也取得了突破。最为世人所称道的是 Alpha Go 对局李世石的比赛，Alpha Go 以压倒性的胜利赢了人类顶级棋手，其中很多精妙的招式让人叹为观止。到底是深度学习算法已经像人类一样具有了创造力还是神经元参数、适当的算法结合 CPU 的计算蛮力下的成功，值得人们深思。Google 的 Deep Mind 团队开发的深度 Q 网络( DQN) 在 49 种 Atari 像素游戏中，29 种达到乃至超过人类职业选手的水平。
机器具有强大的计算能力、存储空间和检索速度，如果说机器在逻辑思维上能模仿并击败人类是合情合理的。那么说机器能学会艺术鉴赏，则将令人难以置信。实际上，文献中报道了深度学习已经可以分辨不同艺术作品的内容和风格，并且学会把一幅作品的艺术风格应用到其他作品中去。
Google 的 AI 实验室成功实现让机器学习小说的叙述和文字用法，甚至句子的构造。这意味着深度学习可以量化很多人类独有的一些模糊的判决能力，有些感觉人类本身也不清楚如何解释，甚至只是停留在感觉层面，如艺术风格、文采特色以及棋类游戏中的棋面优势等。这些本来只可言传，不可意会的概念居然被机器学会了。到底是机器学习厉害，还是这些虚幻的概念后面其实有个虽然非常复杂，
但是明确可以获得的函数在支配，而深度学习只是用其蛮力去把这些函数反映到了数亿冰冷的参数中去?
[25]
4 人工智能发展面临的主要问题和新的研究方向 AI 概念提出以后，迅速发展成为一门广受关注的交叉和前沿学科，在很多方面取得了丰硕成果。尤其是近来深度学习的发展，更是将 AI 研究推向一个新的高潮。深度学习的成功故事每天都在上演，似乎深度学习是无所不能的。所以，人们对 AI 产生浓厚兴趣，产业界首先布局，大量资本与并购的涌入并加速 AI 技术与应用的结合，蔓延升温。那么，抛开商业因素，AI 在技术上是否还存在什么问题? 它今后的发展方向是什么? 深度学习技术和早年的多层神经网络相比，理论上的突破其实不大。深度学习现存一个根本的缺陷，就是缺乏完善的理论支撑，对于其结果缺乏解释，包括网络的设计、参数的设置和取得的效果。寻找理论上的深入解释，是深度学习发展必须解决的一个重要问题。
目前深度学习一般需要大数据支持，但并不是所有的应用都具备大数据条件的。结合传统知识表达和数据驱动知识学习，可以解决很多迫切的现实问题。这也是今后发展的一个重要方向。
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还有，深度学习在训练网络中需要大量有标记的数据去学习输入和输出的
12映射关系，这样获得的模型往往无法将其泛化到与训练时不同条件的数据集上。而现实应用中，我们遇到的数据集常常会包含很多新场景，许多数据是模型在训练过程中没出现过的，因此学习得到的模型可能...
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