人工智能，缩写为AI，也叫机器智能。“人工智能”一词最早是由达特茅斯学会在1956年提出的。以下是边肖编辑的人工智能论文的相关资料。欢迎阅读！
人工智能论文1
人工智能的现状及未来发展趋势
介绍了人工智能的概念和发展现状，并简要介绍了人工智能的几种类型和应用，如模式识别和专家系统。并分析了人工智能的未来发展前景。
关键词：人工智能
1导言
人工智能，缩写为AI，也叫机器智能。“人工智能”一词最早是由达特茅斯学会在1956年提出的。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而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制造智能机器或智能系统来模拟人类的智能活动，延伸人的智能的一门科学。
2当前人工智能技术的研究与发展
目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本仍在快速发展。在AI技术领域非常活跃的IBM，已经为加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室制造了ASCIWhite计算机，号称拥有人脑千分之一的智能容量，并且正在研发更强大的新型超级计算机；“蓝色牛仔裤”，据其研究负责人保罗霍恩介绍，“蓝色牛仔裤”的智力水平将大致相当于人脑。
3技术应用
随着AI技术的发展，几乎各种现代技术都涉及到人工智能技术。可以说，人工智能已经广泛应用于许多领域，其典型应用包括：
3.1符号计算
计算机最重要的用途之一就是科学计算，科学计算可以分为两类：一类是纯数值计算，比如求一个函数的值；另一种是符号计算，也叫代数计算，是一种智能计算，处理符号。符号可以表示整数、有理数、实数和复数，也可以表示多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展，各种功能齐全的计算机代数系统软件相继出现，其中以Mathematic和Maple为代表。因为都是用C语言写的，所以可以在大部分电脑上使用。
3.2模式识别
模式识别是利用数学技术研究计算机对模式的自动处理和解释。在这里，我们统称环境和对象为“模式”。网。自动识别模式(字符、声音、人物、物体等。)是开发智能机器的关键突破，也为人类认识自身智能提供了线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确、高效。识别的过程类似于人类学习的过程。以“语音识别”为例：语音识别就是让计算机听懂人说的话。一个重要的例子是七种语言(英语、日语、意大利语、韩语、法语、德语和汉语)的自动口语翻译系统。该系统实施后，当人们出国预订酒店、购买机票、在餐馆交谈和兑换外币时，只要使用电话网络和互联网，就可以用手机和电话与外国人交谈。
3.3机器翻译
机器翻译是用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程，用来完成这一过程的软件系统称为机器翻译系统。目前国内的机器翻译软件有一百多种。根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三类：词典翻译、中文翻译和专业翻译。类词典翻译软件代表的是金山词霸，堪称快捷经济的电子词典。可以快速查询英文单词或短语的意思，并提供单词的发音，为用户理解单词或短语的意思提供了极大的便利。典型环
机器学习是机器智能的重要标志，也是机器获取知识的根本途径。有人认为计算机系统如果没有学习功能就不能称为智能系统。机器学习主要研究如何让计算机模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个困难的研究领域，与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科密切相关。它还将对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等起到重要的推动作用。
3.5解决问题
人工智能的第一个伟大成就是下棋程序。一些应用在下棋上的技术，今天的计算机程序已经能够达到各种象棋比赛的水平。然而，尚未解决的问题包括人类棋手拥有但无法清晰表达的能力。例如国际象棋大师看到棋局的能力。网。另一个问题涉及到问题的原始概念。在人工智能中，叫做问题表征的选择。人们常常能找到一些思考问题的方法，从而使解决问题变得更容易。到目前为止，人工智能程序已经能够知道如何考虑它们想要解决的问题，即搜索解空间，找到更好的解。
3.6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，其中找到一些方法，只关注大型数据库中的相关事实，关注可信的证明，并在新信息出现时修正这些证明尤为重要。医学诊断和信息检索可以形式化为定理证明。因此，定理证明是人工智能方法研究中一个极其重要的课题。
3.7自然语言处理
自然语言处理是人工智能技术在实际领域应用的典型例子。经过多年的努力，这个领域已经取得了很多显著的成果。目前该领域的主要课题有：如何在计算机系统中集中大量基于话题和对话情境的常识；知识和期望在自然语言的生成和理解中起作用。这是一个极其复杂的编解码问题。
3.8分布式人工智能
分布式人工智能兴起于20世纪70年代末，是人工智能研究的一个重要分支。分布式人工智能系统一般由多个智能体(agent)组成，每个智能体是一个半自治系统。代理和环境执行并发活动，并通过交互来解决问题。
3.9计算机视觉
计算机视觉是利用计算机实现或模拟人类视觉功能的一门新兴学科。其主要研究目标是使计算机具备通过二维图像识别三维环境信息的能力。这种能力不仅包括对三维环境中物体的形状、位置、姿态、运动等几何信息的感知，还包括对这些信息的描述、存储、识别和理解。
目前，计算机视觉已经成功应用于人类社会的许多领域。比如图像和图形识别中有指纹识别、染色体字符识别等等；在航空航天和军事上，有卫星图像处理、飞行器跟踪、成像精确制导、场景识别、目标探测等。在医学上，有影像器官重建、医学图像分析等；工业中有各种监控系统和生产过程监控系统。
3.10智能信息检索技术
信息获取与提炼技术已成为当代计算机科学与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。
3.11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。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中，出现了成功而有效地应用人工智能技术的趋势。因为人类专家拥有丰富的知识，所以能够达到优秀的解决问题的能力。所以如果计算机程序能够体现和应用这些知识，它也应该能够解决人类专家解决的问题，帮助人类专家发现推理过程中的错误，这一点现在已经得到了证实。如矿产勘探、化学分析、规划和医疗诊断等，专家系统已经达到了人类专家的水平。
4目前人工智能发展的难点
人工智能自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：
4.1电脑游戏的难点
博弈是自然界的普遍现象。表现在对自然事物或智力竞争的对策上。博弈不仅存在于棋局中，也存在于政治和经济中。在与军事生物的斗智斗勇中。尽管跳棋和象棋的计算机程序已经达到了相当高的水平，但计算机游戏仍然面临着巨大的困难。这主要表现在以下两个方面。一个是组合爆炸问题，状态空间方法是人工智能中基本的形式化方法。如果用博弈树来表示状态空间，那么常见的几个棋局的状态空间都大得惊人。比如跳棋是10的40次方，象棋是10的120次方，围棋是10的700次方。如此巨大的状态空间是现有计算机无法承受的。其次，现在的游戏程序往往是针对一种两人对弈的棋类游戏开发的，游戏是开放的，有一定的走法。但至少目前计算机很难模拟多人游戏、随机游戏等问题。
4.2机器翻译面临的问题
在计算机诞生的早期，有人提出了计算机自动翻译的设想。目前机器翻译面临的问题仍然是语言学家海勒在1964年所说的句子的用词和歧义。歧义在NLU一直是个难题。当同一个句子用在不同的场合时，其意义的差异是常见的。因此，要消除歧义，就要在每一句话的上下文及其在原文中的语境中找到歧义词和短语的确切含义。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。造成这个结果的原因是计算机结构和研究方法的问题。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，而没有对人们如何理解语言进行深入有效的探讨。
4.3自动定理证明和GPS的局限性
自动定理证明的代表作是1965年Robinson提出的归结原理。虽然归结原理简单易行，但其方法是演绎，而且这种形式上的演绎与人性的演绎推理方法完全不同。基于归结原理的演绎推理要求将逻辑公式转化为一组子句，从而失去了其固有的逻辑蕴涵语义。前面提到的GPS就是尝试实现一种不依赖领域知识解决人工智能问题的通用方法。GPS希望摆脱对问题内部表达的依赖，但问题内部表达的合理性与领域知识密切相关。无论是一阶谓词逻辑证明定理的归结原理，还是解决人工智能问题的一般方法，GPS都可以分析表达能力的局限性，而这种局限性使得它们缩小了自己的应用范围。
4.4模式识别的混乱
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。人的形象思维能力是任何最先进的计算机识别系统都达不到的。另一方面，在现实世界中，生活并不是一个结构良好的任务。一般牲畜都能轻松应对，机器就不行。这并不意味着他们永远不会，但目前。"
5人工智能的发展前景。
5.1人工智能的发展趋势
技术的发展总是超出人们的想象，无法准确预测人工智能的未来。但从目前的一些前瞻性研究可以看出，人工智能未来可能在以下几个方面发展：模糊处理、并行性、神经网络、机器情感。
5.2人工智能发展潜力巨大。
人工智能整体的研究才刚刚开始，离我们的目标还很远。但是人工智能在某些方面会有陷阱突破。
(1)自动推理人工智能最经典的研究分支，其基础理论是人工智能其他分支的共同基础。自动推理一直是人工智能研究的热点之一，其中知识系统的动态演化特征和可行性推理的研究是最新的热点，有可能取得较大突破。
(2)机器学习的研究取得了很大进展。许多新的学习方法已经发表并成功应用，如强化学习算法、强化学习等。还应该注意的是，现有的方法不足以有效地处理在线学习。在移动机器人、自主代理、智能信息获取等研究中，寻求一种新的方法来解决在线学习问题是研究人员共同关心的问题。我相信这方面很快会有突破。
(3)自然语言处理是人工智能技术在实际领域应用的典型例子。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应用成果。很多产品都进入了热门的智能信息检索技术。在互联网技术的影响下，近年来发展迅速，已经成为A I的一个独立研究分支，随着信息获取和提炼技术成为当代计算机科学与技术研究中一个迫切的研究课题，A I技术在该领域的应用是人工智能得以应用的契机和突破口。网。从近年来人工智能的发展来看，这方面的研究取得了可喜的进展。
6结束语
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和发现将在很大程度上决定计算机技术的发展方向。今天，人工智能研究的许多成果已经进入人们的日常生活。未来，人工智能技术的发展将对人们的生活、工作、教育产生更大的影响。
参考
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[7]林耀瑞，马。人工智能导论[M]。北京：清华大学出版社，2001
[8]明斯基。技术评论。1983, (6)
[9]http:202.120.159.3论文[伊波拉]。人工智能研究的历史回顾，2002
[10]孙恒。论人工智能的发展趋势[J ].信息技术与网络，2002，(6)
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