對(duì)人工智能的看法作文
對(duì)人工智能的看法作文
人工智能的出現(xiàn)，讓我們對(duì)科學(xué)技術(shù)的看法產(chǎn)生了很大的改變，下面是學(xué)習(xí)啦小編為你整理的對(duì)人工智能的看法作文，供大家閱覽!
關(guān)于人工智能的一些介紹與看法
內(nèi)容提要：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器。它研究和應(yīng)用的領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語言理解與生成、專家系統(tǒng)、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、定理證明、聯(lián)想與思維的機(jī)理、數(shù)據(jù)智能檢索等。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。
一、人工智能概述
“人工智能”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)術(shù)會(huì)議上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之越來越深入人心。人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
通常，計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)包括統(tǒng)計(jì)學(xué)，信息論和控制論，當(dāng)然還包括一些非數(shù)學(xué)學(xué)科。長(zhǎng)期的工作中，計(jì)算機(jī)往往只是始終如一的運(yùn)用這些知識(shí)來進(jìn)行工作，基本上只是依靠以前的“經(jīng)驗(yàn)”。所謂人工智能，就是指能讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣去工作，不僅僅是能夠連續(xù)式學(xué)習(xí)，更要在工作的過程中，學(xué)會(huì)跳躍式學(xué)習(xí)，也就是能過像人類一樣，獲得頓悟或是靈感。一直以來，計(jì)算機(jī)通常只能靠經(jīng)驗(yàn)來工作，很難會(huì)“頓悟”，也就是很難獲得較大的技能提高。人類的實(shí)踐過程同時(shí)包括經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)造。這正是智能化工作者夢(mèng)寐的東西。
近幾十年來，人工智能日益發(fā)展，技術(shù)日趨成熟，研究成果也日趨豐富。例如2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員S.C WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“創(chuàng)造”提供了一種方法。
二、人工智能的科學(xué)范疇
現(xiàn)在，人工智能已構(gòu)成信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)重要的學(xué)科。該學(xué)科研究如何使機(jī)器具有智能或者說如何利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的理論、方法和技術(shù)，所以，人工智能既屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)前沿領(lǐng)域，也屬于信息處理和自動(dòng)化技術(shù)的一個(gè)前沿領(lǐng)域。但由于其研究?jī)?nèi)容涉及到“智能”，因此，人工智能不僅局限于計(jì)算機(jī)、信息和自動(dòng)化等學(xué)科，還涉及到智能學(xué)科、認(rèn)知科學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、教育科學(xué)、系統(tǒng)教學(xué)、數(shù)理科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域。人工智能是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。
三、人工智能的研究?jī)?nèi)容
人工智能的研究?jī)?nèi)容可以歸納為：搜索與求解、學(xué)習(xí)與發(fā)現(xiàn)、知識(shí)與推理、發(fā)明與創(chuàng)造、感知與交流、記憶與聯(lián)想、系統(tǒng)與建設(shè)、應(yīng)用于工程等八個(gè)方面。從研究對(duì)象來說，人工智能涉及三個(gè)相對(duì)獨(dú)立的域，即：(1)研究會(huì)讀和說的計(jì)算機(jī)程序，也就是通常稱為“自然語言處理”領(lǐng)域;(2)研制靈敏的機(jī)器，通過設(shè)計(jì)出具有視覺和聽覺程序化的機(jī)器人，在活動(dòng)時(shí)能識(shí)別不斷改變的環(huán)境;(3)開發(fā)用符號(hào)識(shí)別來模擬人類專家行為的程序，即專家系統(tǒng)。但是，從研究的性質(zhì)來說，人工智能一般可分為理論研究和工程研究?jī)蓚€(gè)方面。理論研究主要是對(duì)有關(guān)開發(fā)和理解人和機(jī)器智能方面理論進(jìn)行研究和探索.而工程研究則主要是
設(shè)計(jì)和開發(fā)研究人工智能的工具和像專家系統(tǒng)這樣的產(chǎn)品。但是，這并不是說，它們彼此是獨(dú)立的;相反，它們是彼此依賴和不可分割的。隨著人工智能理論和技術(shù)逐步被采用，并具體地開發(fā)出產(chǎn)品。理論和工程研究之間的界限將會(huì)縮小，直至消失。
四、人工智能的技術(shù)特征
(1)具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。
(2)知識(shí)表示能力?？梢员硎疽恍┎痪_的、模糊的知識(shí)(適合表示多媒體數(shù)據(jù))。
(3)一定的推理功能?？梢詮慕o定的實(shí)事、前提中找出答案、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。
(4)抽象功能。抽象用以區(qū)分重要與非重要的特征，借助抽象功能可將處理問題中的重要特征和變式與大量非重要特征和變式區(qū)分開來，使處理變得更有效、更靈活。對(duì)用戶來說,往往只需要敘述“是什么問題”，“要做什么”，而把“怎么做”留給智能程序來完成。
(5)語音識(shí)別功能及模糊信息處理能力。有處理不精確和模糊信息的能力。
五、人工智能的發(fā)展階段
第一階段：50年代人工智能的興起和冷落：人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。 DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議。
第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。 1987年，美國(guó)召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮.由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。
六、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù)，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來建立和運(yùn)行。
(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式，也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善，推動(dòng)人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。
2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用
(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，具有極大的科研和應(yīng)用價(jià)值，它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題，作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。目前，醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用，從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，并在不斷發(fā)展完善中。
(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。1978年美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”，該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業(yè)領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積，價(jià)值超過1億美元。
3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用
(1)在超聲無損檢測(cè)(NDT)與無損評(píng)價(jià)(NDE)領(lǐng)域中，目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對(duì)超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類;專家運(yùn)用超聲無損檢測(cè)儀器，以其高精度的運(yùn)算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動(dòng)，減少了任務(wù)因素造成的無擦，提高了檢測(cè)的可靠性，實(shí)現(xiàn)了超聲檢測(cè)和評(píng)價(jià)的自動(dòng)化、智能化。
(2)人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn)，因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù)，開發(fā)更高級(jí)AI通用和專用語言，和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器，而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。
七、人工智能的發(fā)展方向
1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個(gè)研究領(lǐng)域，它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來，在“專家系統(tǒng)”或“知識(shí)工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢(shì)。
2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)信息既包括規(guī)律性的知識(shí)，如一般原理概念，也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)這些知識(shí)不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對(duì)其進(jìn)行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu)，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強(qiáng)大的問題求解能力，它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。
八、強(qiáng)弱對(duì)比
1.強(qiáng)人工智能：強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且，這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類：(1)類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。(2)非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。
2.弱人工智能：弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則處于停滯不前的狀態(tài)下。
結(jié)論與看法：
人工智能的研究?jī)?nèi)容與應(yīng)用領(lǐng)域之廣，決定了人工智能在將來的各個(gè)工作領(lǐng)域得到大展手腳的機(jī)會(huì)，是未來社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。為此，需要我們一代代人去為之努力奮斗。不僅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在強(qiáng)人工智能上做出一些較大的進(jìn)取。對(duì)于人工智能，現(xiàn)在與將來同樣會(huì)有很多人為之付出或多或少的精力，為了更加美好的明天。期待著將來人工智能能更好地融入到社會(huì)的各個(gè)方面，造福于人類。
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