人工智能的快速发展将深刻改变人类的社会生活和世界，这种发展在未来有很大的优势。下面小编介绍人工智能未来发展的论述题模型，希望对你有所帮助。
关于人工智能未来发展的论文
人工智能的应用与发展研究
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现一些“机器思维”。在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和发展现状，并对人工智能的未来发展进行了探讨。
关键词：人工智能；应用；问题；发展
目前，人工智能一词已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”的学科名称。从这个意义上来说，它可以被定义为一门研究如何构造智能机器或智能系统，使其能够模拟、延伸和扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能是研究如何使机器具有听、说、看、写、思考、学习、适应环境变化和解决各种实际问题的能力的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大多数学科都有自己的研究领域，每个领域都有自己的研究课题和技术。在人工智能中，这样的分支包括自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、编程语言、智能数据检索系统、自动编程等等。在过去的30年里，建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前人工智能的应用领域主要包括以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序可以知道如何思考它们解决的问题；二是逻辑推理和定理证明。推理是人工智能研究中最持久的领域之一。寻找一个定理的证明或反证，不仅需要根据假设进行推导的能力，还需要大量的非正式工作。定理证明是人工智能方法研究中一个极其重要的课题。第三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用和实践领域的典范。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何基于主题和对话情境，关注大量的尝试——世界知识和期望函数，生成并理解自然语言。第四，智能信息检索技术。获取信息和提炼精华的技术已成为当代计算机科学技术研究中一个迫切的研究课题。将人工智能技术应用于该领域，是人工智能在实践中广泛应用的契机和突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有效的研究领域。它是一个程序系统，具有特定领域的大量知识和经验。
二、人工智能发展的瓶颈
人工智能学科自1956年诞生以来，已经走过了50多年的历程。就研究、解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的总目标而言，已经迈出了可喜的一步，在某些领域取得了相当大的进展。但是，从整个发展过程来看，人工智能经历了曲折，仍然面临很多困难，主要表现在以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展至今，已经取得了很大的进步，但是人类对人脑的结构和工作模式的认识还不够全面和深入，这就决定了现阶段神经网络模型还不能真正模拟人脑。硅元素构成的电子器件与碳元素构成的神经元组织在物理化学性质上有很大不同，适合人脑的工作模式，但不适合神经网络计算机。马克思主义实践论认为，人脑是人类长期劳动实践的产物，不能仅靠实验室里电子器件和电路的排列组合来模拟。
(二)机器翻译存在困难
目前机器翻译面临的主要问题仍然是句子的用词和歧义。歧义一直是自然语言理解中的一个难题。消除歧义需要对原文中的每一句话及其上下文进行分析和理解，从而找到上下文中引起歧义的词和短语的准确含义。然而，计算机经常孤立地使用句子作为理解单位。此外，即使你对原文有一定的理解，如何在计算机中有效地表达理解的意思仍然存在问题。目前，NLU体系几乎不能随着时间的增加而增强理解，对体系的理解大多局限于表面，没有深入的推敲、学习、记忆和归纳。这个结果是计算机自身结构和研究方法的问题造成的。目前，NLU的研究方法还很不成熟，大多局限于语言这一单一领域，没有对人们如何理解语言进行深入有效的探讨。
(三)模式识别混乱
虽然利用计算机进行模式识别的研究和开发已经取得了很多成果，并且其中一些已经投入实际应用，但是其理论和方法与人类的感官识别机制完全不同。人的识别手段和形象思维能力是最高级的计算。
机器识别系统远远落后。另一方面，在现实世界中，生活并不是一个结构良好的任务。一般家养动物都能轻松应对，机器就不行。这并不意味着他们永远不会，但目前不会。
第三，关于人工智能发展的思考
人工智能发展潜力巨大。目前来看，人工智能虽然经过多年的研究取得了一些成果，但这仅仅是一个开始。如果继续研究下去，会在很多方面有很大的突破。尤其是在科技飞速发展的今天，各种新技术层出不穷，人工智能未来的发展将是不可限量的：首先，建造智能计算机来代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而大大提高计算速度和效率；二是机器学习。科学家们一直在努力研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去很长一段时间内没有取得显著的成果，但许多新的学习方法相继问世并投入实际使用，这充分表明在这一领域取得了很大的进展。二是自然语言处理。是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。经过人工智能研究人员的努力，在这一领域取得了大量显著的理论和实践成果，许多产品进入了许多领域。在互联网技术的影响下，信息检索技术近年来发展迅速，已经成为人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机科学的前沿，其研究理论和成果将在很大程度上左右科学技术，决定计算机技术的发展方向。现在人工智能的很多研究成果已经进入了人们的日常生活。未来，人工智能技术的发展必将对人们的工作、生活、教育带来长远而深刻的影响。
论人工智能的发展
一、人工智能的定义和解释
人工智能，缩写为AI，也叫机器智能。“人工智能”一词是1956年在达特茅斯学会上首次提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等学科相互渗透发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度来看，人工智能是研究如何使智能机器或智能系统模拟人类的智能活动，从而延伸人的智能的一门科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，能够以类似于人类智能的方式做出反应。人工智能的发展史与计算机科学技术的发展史是联系在一起的。目前可以用来研究人工智能的主要物质手段和可以实现人工智能技术的机器是计算机。人工智能必将为21世纪国民经济的发展和人类生活的改善做出更大的贡献。
第二，人工智能的发展
任何事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展过程大致可以分为以下五个阶段：
第一阶段：20世纪50年代人工智能的兴起和被忽视。人工智能的概念于1956年首次提出后，出现了许多令人瞩目的成果，如机器定理证明、跳棋程序、一般问题求解程序、LISP表格处理语言等。但由于消化法的推理能力有限，机器翻译的失败，人工智能进入了低谷。这个阶段的特点是重视解决问题的方法，而忽视知识的重要性。
第二阶段：20世纪60年代末至70年代，专家系统的出现引发了人工智能研究的新高潮。树突状化学质谱分析系统、霉素病诊断与治疗系统、前景展望系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究与开发。引领人工智能走向实用。此外，在1969年，国际人工智能联合会议(IJCAI)成立。
第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的发展，人工智能迅速发展。1982年，日本启动了“第五代计算机发展计划”，即“KIPS”，旨在使逻辑推理和数值运算一样快。虽然这个计划最终失败了，但是它的发展已经形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络迅速发展。1987年，美国召开了第一届神经网络国际会议，宣告了这门新学科的诞生。此后，各国逐渐加大了对神经网络的投入，神经网络发展迅速。
第五阶段：90年代，出现人工智能新的研究高潮。随着网络技术特别是互联网技术的发展，人工智能的研究已经从单个智能体转向基于网络环境的分布式人工智能。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，还研究多智能体的多目标问题求解，使人工智能更加实用。此外，随着Hopfield多层神经网络模型的引入，人工神经网络的研究和应用得到了蓬勃发展。
第三，人工智能的多重应用
1.人工智能在管理系统中的应用
将人工智能应用于企业管理的意义不在于提高效率，而在于用计算机来实现人们非常需要做的事情，而工业工程信息技术是人力做不到或者很难做到的。人工智能应用于企业管理，以数据管理和处理为中心，围绕企业核心业务和主导流程，构建若干主题数据库。所有的应用系统都应该围绕主题数据库来构建和运行。也就是说，对企业各部门的数据进行统一的集成管理，建立人工智能的应用平台，成为企业管理和决策的关键因素，这恰恰体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2.人工智能在工程领域的应用。
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际问题研究所就开发了矿产勘查评价专家系统“PROSPECTOR”，用于勘查评价、区域资源评价和井位选择。它是欧洲第一个人工智能专家系统
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的快速发展，网络技术的安全性成为人们关注的焦点。因此，需要在传统技术的基础上改进和改变网络安全技术，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级的AI通用和专用语言及应用环境，开发专用机器。人工智能技术为其提供了一定的可能性。
四、人工智能的未来思考
人工智能的近期研究目标是建造智能计算机来代替人类进行各种复杂的脑力劳动。根据这个近期的研究目标，人们把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能有其长远的研究目标，即探索人类智能和机器智能的基本原理，研究如何用自动机模拟人类的思维过程和智能行为。这个长远目标远远超出了计算机科学的范畴，几乎涉及了自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入21世纪，它必将为国民经济的发展和人类生活的改善做出更大的贡献。但从目前人工智能的发展来看，其研究存在一些问题，主要表现在以下三个方面：
1.宏观和微观隔离
一方面，哲学、认知科学、思维科学、心理学所研究的智力水平过高，过于抽象；另一方面，人工智能逻辑符号、神经网络、行为主义所研究的智能水平太低。这两个方面相距甚远，中间还有很多层次要研究。目前还不能做到宏观和微观有机结合，相互渗透。
2，全局和局部碎片化。
人工智能是大脑系统的整体效应，层次丰富，具有多面性。但是，象征主义只是抓住了人脑的抽象思维特征；联结主义只是形象地模仿人的思维特征；行为主义关注人类智能行为的特征及其进化过程。这就导致了三者之间明显的局限性。因此，人工智能必须从多层次、多因素、多维度和全球视角来研究，以克服上述局限性。
3.理论与实践脱节。
大脑的实际工作，在宏观层面上，已经知道了很多；但情报多种多样，变幻莫测，错综复杂，很难理出头绪。微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，这使得我们很难找出其中的规律。在这种背景下，各种人工智能理论只是一些人的主观猜测，在某些方面表现出“智能”是相当成功的。
动词（verb的缩写）结论。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究理论和发现将在很大程度上决定计算机技术的发展方向。虽然人工智能的研究和应用已经取得了很多成果，但是距离全面普及和应用还有很长的路要走，还有很多问题需要解决，需要多学科研究专家的合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须找到并建立更新的人工智能框架和理论体系，从而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信，在不久的将来，人工智能技术的应用和发展一定会给人们的生活、工作和教育带来更大的影响。
今天人工智能的能力和局限性
对人工智能的描述围绕着以下几个中心：强度(它有多智能)、广度(它解决的是狭义问题还是广义问题)、训练(如何学习)、能力(可以解决什么问题)和自主性(人工智能是辅助技术还是可以自行行动)。每个中心都有一个范围，这个多维空间中的每个点都代表了理解人工智能系统的目标和能力的不同方式。
沃森在医疗诊断和其他应用方面取得了许多成就，但它基本上仍然只是一台必须针对特定领域进行特别调制的问答机。深蓝有很多象棋策略方面的专业知识和百科全书式的开放知识。AlphaGo采用更通用的架构构建，但其代码中仍有大量手工编码知识。我不是要贬低或低估他们的成就，但认识到他们还没有做的事情也很重要。
我们还没能创造出能解决各种类型问题的人工通用智能。我们没有一台听了一两年人类对话录音就能自己说话的机器。虽然AlphaGo通过分析成千上万场比赛，然后进行更多的自我比赛来“学习”下围棋，但同样的程序不能用于掌握象棋。
同样的通用方法呢？也许我可以。但是我们目前最好的成绩离真正的一般智能还很远；真正的通用智能，可以灵活的、无人监管的学习，或者可以足够灵活的选择自己想学的东西，无论是玩桌游还是设计PC板。
人工智能的未来发展前景
当前的困境和未来的可能性
给人工智能下定义并不难，只是根本不可能。这并不是因为我们根本不了解人类的智力。奇怪的是，人工智能的进步将帮助我们定义什么是人类智能，而不是什么是人工智能。
但不管人工智能是什么，在过去的几年里，我们在很多领域都取得了很大的进步，从机器视觉到玩游戏。人工智能正在从一个研究课题转变为早期的企业采用。谷歌和脸书等公司在人工智能方面投入了大量资金，并在其产品中应用了这一技术。
但谷歌和脸书只是开始：在未来十年，我们将见证人工智能传播到一个又一个产品中。我们会和Bot沟通；他们不是照本宣科的机器人拨号器，我们甚至无法意识到他们不是人类。我们将依靠汽车进行路线规划，并应对道路危险。
毫不夸张的估计，未来几十年，我们接触到的每一个应用都会集成一些人工智能的功能，如果使用应用，我们什么都做不了。
既然我们的未来将不可避免地与人工智能捆绑在一起，我们就必须问：我们现在发展得怎么样了？人工智能的现状如何？我们要去哪里？
