人工智能計算機論文

　　近年來，隨著信息技術(shù)以及計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計算機中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計算機的各個領(lǐng)域。以下是學習啦小編整理分享的人工智能計算機論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　人工智能計算機論文篇一

　　摘要：近年來，隨著信息技術(shù)以及計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計算機中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計算機的各個領(lǐng)域。本文針對計算機在人工智能中的應(yīng)用進行研究，闡述了人工智能的理論概念，分析當前其應(yīng)用于人工智能所存在的問題，并介紹人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用。

　　關(guān)鍵詞：計算機;人工智能;應(yīng)用研究

　　中圖分類號：TP391.6 文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 19-0000-01

　　Applied Research of Computer on Artificial Intelligence

　　Han Xiaoying

　　(Jiujiang University,Jiujiang332005,China)

　　Abstract:In recent years,as information technology and computer technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the computer also will deepen thEir computers are widely used in various fields.In this paper,computer applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to analyze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.

　　Keywords:Computer;Artificial intelligence;Applied research

　　一、前言

　　人工智能又稱機器智能，來自于1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智能”這一詞。人工智能作為一門綜合性的學科，其是在計算機科學、信息論、心理學、神經(jīng)生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發(fā)展而成。在計算機的應(yīng)用系統(tǒng)方面，人工智能是專門研究如何制造智能系統(tǒng)或智能機器來模仿人類進行智能活動的能力，從而延伸人們的科學化智能。人工智能是一門富有挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智能是處于思維科學的技術(shù)應(yīng)用層次，是其應(yīng)用分支之一。數(shù)學常被認為是多種學科的基礎(chǔ)科學，數(shù)學也進入語言及思維領(lǐng)域，人工智能學科須借用數(shù)學工具。數(shù)學在標準邏輯及模糊數(shù)學等范圍發(fā)揮作用，其進入人工智能學科，兩者將互相促進且快速發(fā)展。

　　二、人工智能應(yīng)用于計算機中存在的問題

　　(一)計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的復(fù)雜性。然而，正處于初步研制階段的計算機語言翻譯器，對于算法上的規(guī)范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自于上下文的關(guān)系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。

　　(二)模式識別的疑惑。采用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產(chǎn)品進行實際應(yīng)用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統(tǒng)也無法達到。此外，在現(xiàn)實社會中，生活作為一項結(jié)構(gòu)寬松的任務(wù)，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這并不意味著其永久不會，而是暫時的。

　　三、人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用

　　伴隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，當今時代的各種信息技術(shù)發(fā)展均與人工智能技術(shù)密切相關(guān)，這意味著人工智能已廣泛應(yīng)用于計算機的各個領(lǐng)域，以下是筆者對于人工智能應(yīng)用于計算機的部分領(lǐng)域進行闡述。具體情況如下。

　　(一)人工智能進行符號計算。科學計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數(shù)值的計算，如求函數(shù)值。其次是符號的計算，亦稱代數(shù)運算，是一種智能的快速的計算，處理的內(nèi)容均為符號。符號可代表實數(shù)、整數(shù)、復(fù)數(shù)以及有理數(shù)，或者代表集合、函數(shù)以及多項式等。隨著人工智能的不斷發(fā)展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件相繼出現(xiàn)，如Maple或Mathematic。由于這些軟件均用C語言寫成，因此，其可在多數(shù)的計算機上使用。

　　(二)人工智能用于模式識別。模式識別即計算機通過數(shù)學的技術(shù)方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現(xiàn)，是研發(fā)智能機器的突破點，其使人類深度的認識自身智能。其識別特點為準確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似于人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說

　　的話而進行自動翻譯，如七國 語言的口語自動翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)的實現(xiàn)使人們出國時在購買機票、預(yù)定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯(lián)網(wǎng)及電話 網(wǎng)絡(luò)，即可用電話或手機與“老外”進行對話。

　　(三)人工智能 計算機網(wǎng)絡(luò)安全中的 應(yīng)用。當前，在計算機的網(wǎng)絡(luò)安全 管理中常見的技術(shù)主要有入侵檢測技術(shù)以及防火墻技術(shù)。防火墻作為計算機網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備之一，其在計算機的網(wǎng)絡(luò)安全管理方面發(fā)揮重要作用。以往的防火墻尚未有檢 測加密Web流量的功能，原因在于其未能見到加密的SSL流中的數(shù)據(jù)，無法快速的獲取SSL流中的數(shù)據(jù)且未能對其進行解密。因而，以往的防火墻無法有效的阻止應(yīng)用程序的攻擊。此外，一般的應(yīng)用程序進行加密后，可輕易的躲避以往防火墻的檢測。因此，由于以往的防火墻無法對應(yīng)用數(shù)據(jù)流進行完整的監(jiān)控，使其難以預(yù)防新型攻擊。新型的防火墻是通過利用 統(tǒng)計、概率以及決策的智能方法以識別數(shù)據(jù)，達到訪問受到權(quán)限的目地。然而此方法大多數(shù)是從人工智能的學科中采取，因此，被命名為“智能防火墻”。

　　(四)人工智能應(yīng)用于計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理系統(tǒng)，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的 組織結(jié)構(gòu)而成。1943年時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次被人提出并得到快速 發(fā)展，其成為了人工智能技術(shù)的另一個分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自身的優(yōu)點，如聯(lián)想記憶、自適應(yīng)以及并列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關(guān)注，并且發(fā)揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法異于專家系統(tǒng)的診斷方法，其通過現(xiàn)場眾多的標準樣本進行學習及訓練，加強調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閥值與連接權(quán)，使從中獲取的知識隱藏分布于整個網(wǎng)絡(luò)，以達到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶目的。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常數(shù)據(jù)，彌補專家系統(tǒng)方法的缺陷。

　　四、結(jié)束語

　　總而言之，人工智能作為計算機技術(shù)的潮流，其研究的理論及發(fā)現(xiàn)決定了計算機技術(shù)的發(fā)展前景。現(xiàn)今，多數(shù)人工智能的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應(yīng)加強人工智能技術(shù)的研究及開發(fā)，只有對其應(yīng)用于各領(lǐng)域中存在的問題進行全面分析，并對此采取相應(yīng)措施，使其順利發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展將給人們的生活、學習以及 工作帶來極大的影響。

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