有关人工智能的论文集合如何写(9篇)
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更新时间：2024-05-23 16:31:40 发布时间：24小时内
有关人工智能的论文集合如何写一
人工智能简称ai，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的.产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。
在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：
第一教材的缺乏，
第二师资的缺乏，
第三课程实施的场地缺乏，
第四怎么教的问题。
在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，
针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学___台；
针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；
针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，
分为三个阶段：
第一阶段大班stem基础教学，
第二轮实践教学建立社团校队，
第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。
有关人工智能的论文集合如何写二
ok3w_ads("s005");梁宪飞
一、算法歧视概念
算法歧视就是在人们在使用人工智能的过程中，在算法内部通过一系列的演算从而伤害公民的基本权利，违背社会公共伦理的一种规则或者是制定者本身设定的算法就是不公平的一种规则。算法歧视分为两种：第一种是涉及第三人的的算法歧视。这种规则本身就是一种不公平的歧视。比如百度上的搜索排名。这个排名本身是一种有偿服务，不涉及歧视。但是当这个规则涉及到第三人利益的时候，就会导致对第三人产生一种误导，导致第三人的利益产生了严重的伤害。比如之前在百度上出现的莆田系医院，从而导致魏则西的事件的发生。只是这种歧视，平台负不负责任就难以界定。如果平台要对此负责的话，那么对于网络空间的发展是很不利的。这是20_年5月17日刘艳红教授来安徽大学的关于网络犯罪的讲座给予我的启发。第二种就是不涉及第三人的算法歧视。算法本身就是针对使用者。因为算法规则本身不公平或者是由于算法收集的数据本身导致的歧视。算法歧视的特征主要有不透明性、不确定性、广泛性。
二、规制算法歧视的必要性
在王思聪的微博抽奖事件中，还有大数据杀熟的问题上，我们可以看到商家一种歧视。大数据杀熟是利用算法来达到一级价格歧视，但是王思聪微博事件体现的则是微博背后的算法规则商业气息越发浓厚。在抽奖这上面，用户大多是收入尚可，年纪较轻的年轻女性。我认为微博表达了其消费价值观，以商业大局為重。微博的价值观与百度类似。百度是一家中国互联网巨头，曾将利润第一的价值观推行了很多年。例如之前我们在百度上搜索的医院，大量出现的莆田系医院。我认为这就是一种算法歧视，虽然这是百度的一项商业服务。但是作为普通的搜索者所搜索的结果，是依据百度制定的算法规则。这已经伤害了大众普遍的伦理道德，这就是一种算法歧视。
在大数据杀熟中我们可以看到很多人遭受侵害，这也是一种比较小的侵害，只是一点财产上的损失。但是百度上的大量莆田系医院事件，是关乎每个人的性命攸关的大事。在魏则西事件是一个年轻人选择了百度搜索出的三甲医院武警二院，散尽家财，采用所谓最新的美国技术，最终耽误治疗时间从而导致死亡结果。百度搜素引擎采用的竞价规则虽然是一种服务，但是这个服务是展现给公民大众的，这严重损害了普通公民的知情权，错误的引导了普通民众。虽然魏则西的生命是由于武警二院的治疗导致，但是百度的竞价规则本身的不完善或者说就是以利益为导向的一种规则，就是一种算法歧视。如果严重损害公民健康的，那么就需要对这种规则进行规制。
三、算法歧视产生的原因
（一）算法的复杂性
依据算法的复杂程度，可以将其分成三类，即白箱，灰箱，黑箱。白箱指的是算法是完全确定的，灰箱指的是算法虽然不是确定的但是容易预测和解释，黑箱指的是算法难以预测与解释。如果是黑箱这种程度，算法是难以预测的，普通消费者也对算法本身是否就是有歧视不了解。部分企业的算法虽然名义上不是歧视，但是在具体处理的过程实质上是产生了歧视。算法本身的复杂程度已经让人难以对其进行分析并解决，更何况企业本身也将算法作为知识产权来保护，这也加大了算法公开的难度。
（二）数据本身的偏见
算法从研发设计之初，就无法做到完全的客观，不论是主观的对算法的修改用以牟利，还是数据输入或算法技术的缺陷，都使得算法歧视可能成为一个长期的问题。带有歧视的数据经过运算之后得到的结论也带有不公平的色彩，而有时候参考数据样本过少也使得算法系统出现不公平。人工智能体现的偏见大多数来自于在学习人类语言的时候吸收了人类文化本身的观念，从而在某种程度上产生了偏见。
（三）设计者的偏见
智能算法的设计要求、设计目的都是由开发者以及设计者的主观上的价值体现。开发者和设计者可能会将自己的偏见带入算法中，而算法也将这种偏见延续下去。智能算法的本质就是用过去的经验预测未来的结果，而过去的经验中歧视和偏见可能会在智能算法中固化并在未来中得到强化和扩大。
四、规制算法歧视的措施
（一）构建技术公平规范体系
人类社会中的法律规则、制度以及司法决策行为受到程序正义和正当程序约束。如今这些规则正在被写进程序中，但是技术人员也不知道怎样是公平的，而且也没有一定的标准来指引他们。在面对关乎每个个体的利益的决策程序时，人工智能决定着每个人的利益，人们需要提前构建技术公平规则。通过构建技术公平规则来减少算法的不透明。在技术层面上，我们需要将公平原则纳入技术设计之中，通过技术来保障公平的实现，预防算法歧视。例如谷歌公司在人工智能的设计中就提出了机会均等的概念来处理敏感数据，以防止出现歧视。还有的研究者设计了社会平等的技术模型，既满足了平等也满足了效率的要求。这些研究者还开发了歧视指数，这个指数提供了对算法的歧视行为的评判标准。
（二）增加算法的透明度
算法的不透明是导致算法歧视的一个原因。我们在事后对算法的审查可能比较困难，也可能会付出很大代价。但是我们可以要求算法的使用者或者设计者对一些算法数据进行报备。比如中国人民银行、银监会、证监会、保监会和外汇局联合出台的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见（征求意见稿）》，其中明确要求如果运用人工智能技术展开资产管理服务，必须报备智能投顾模型的主要参数以及资产配置。
（三）删除具有识别性的数据
个人信息最主要的是特点是可识别性，如果去除这些特征，仅仅利用大数据进行分析的话，那么对于造成歧视的几率比没有去除个人特定身份的数据分析要大大降低。监管部门应当建立具有可识别信息的数据库销毁制度。在进行数据录入的时候，可识别性和不可识别性的信息应当分别录入两个数据库中，对不具有可识别信息的数据库可以应用到各种研究之中。而对于具有可识别性的信息，应当在数据完成录入后永久性的删除，任何人不得再次获取这些具有个人信息的数据，避免其不当利用。
（四）完善人工智能相关制度
为了避免算法歧视，我们可以通过对算法系统的设计者或者使用者进行问责和惩戒。行政机关可以依据相关法律进行劝诫，惩罚或者教育。面对人工智能时代的到来，我们需要考虑对算法的规制，算法是人工智能的核心，我们建议增加对人工智能行政规制的主体范围。结合我国的实际情况，我们可以参考将主体资格不仅仅限于行政机关，还可以将行政主体扩大，比如某些社会组织。算法的发展带来的民事侵权、行政违法以及行政侵权案件，面对这些案件到底是人为还是算法导致的问题并不容易，在举证责任上也很困难。所以我们要明确算法歧视和人工智能致人损害时的责任分配规则。准入制度越严格，开展研究所需要的时间也就越长，研发的速度也是随之减慢的，但是在人工智能领域，准入制度是必不可少的，我国应当尽快建立和完善人工智能的准入制度。
五、总结
人工智能发展如火如荼，人工智能也会是更多国家的战略选择，基于人工智能的教育将会全面普及。20_年7月8日印发并实施的《新一代人工智能发展规划》指出要支持开展多种多样的人工智能科普活动；
美国nstc在《为人工智能的未来做好准备》提出全民计算机科学与人工智能教育。伴随着人工智能的发展，也出现了很多歧视问题。在人类社会中偏见是不会消失的。人工智能终究是来自人类，所以人工智能的偏见也不会消失的。在人工智能越来越与我们的生活融入的时候，甚至是决定我们的生活的时候，我们要通过各种手段来预防和补救其带来的损失。
作者单位：安徽大学
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有关人工智能的论文集合如何写三
ok3w_ads("s005");柳森
世界人工智能大会日前在上海召开。大会期间，张文宏医生一句“在人工智能如日中天的今天，此次抗疫靠的还是传统智慧”引起很多人的共鸣。
人工智能曾经是一个颇为科幻的话题。有人担心人工智能会取代人类，甚至会反人类。然而几年下来，我们发现人工智能并没有想象中的那样智能。问题究竟出在哪儿？
从20_年开始，复旦大学哲学学院教授徐英瑾就开始将注意力投向人工智能。他不仅撰写了大量相关论文专著，开设的人工智能哲学课程也受到学生好评。
日前，他讲述了自己对上述议题的思考。他的剖析从“什么是人”“什么是智能”这两个问题切入。
认识不到现实和理想的差距就会导致“泡沫”
问：世界人工智能大会的举办，激发了很多非专业人士对人工智能的兴趣。大家很希望了解，人工智能目前进展到底如何。您如何看待人工智能目前的发展？
徐英瑾：现在公众对人工智能有很多期望，但根据我的观察，这些期望相当大的程度上是建立在一些对学界实际发展状况的误解上。
我经常会听到各种各样的误解，其中之一就是认为人工智能是个新东西，是这几年冒出来的。事实上，人工智能（artificial intelligence）这个词正式变成公认的学科名词是在1956年美国的达特茅斯会议上。显然，这是挺久远的事情了。
至于现在被谈论很多的深度学习技能，前身就是人工神经网络（artificial neural network）。这个概念在20世纪60年代就被学界注意到了。人工智能的奠基人之一阿兰·图灵生前也搞过一些粗浅的人工神经网络研究。这样算的话，这个技术至少可以追溯到20世纪40年代。
所以，严格来说，人工智能的主流技术并不新，它是经过对传统技术的反复迭代而来的。
问：那么，人工智能技术发展现状如何？
徐英瑾：关于人工智能的发展现状，目前有“乐观论”“悲观论”“泡沫论”三种论调。
其中，“乐观派”可能是主流。乐观论者认为，人工智能的发展一定能够在短时间内解决我们面临的各种问题。
这种论调描绘出了一个乌托邦般的场景：当你回到家中，所有的设备都能够通过全新的网络技术和物联网与你心有灵犀;汽车是不用驾驶的，你上了车以后，什么事都不用干，就可以把你带到目的地;沿途，你还可以和你的汽车交谈，就好像它是你的人类司机那样。
悲观论者更多是站在那些可能会丢掉工作的人的立场上，认为人工智能实在太厉害，会取代很多人的工作。到时，如果社会暂时又无法提供更多的新岗位，这可怎么办？
我的观点是“泡沫论”。“泡沫”不是指人工智能的未来一片黯淡，而是说在短期内，这项技术的发展还无法支撑得起很多人的梦想。
理想很丰满，技术目前还很“骨感”。如果你意识不到理想和现实之间的差距，就会导致“泡沫”。假如因为对人工智能持有乐观态度而到市场上去融资，就更需审慎考虑。
历史上确实有成功案例，比如ibm360计算机项目。
它的成功使计算机从过去那种非常笨重、只有高级科研单位才能买得起的状态，慢慢地变成办公室可以用的计算机，为个人pc的出现打下了基础。但失败的案例也很多。如果关于人工智能的融资计划都把未来描述得很美好，把饼画得特别大，最后很可能会有问题。
我个人对人工智能未来发展的基本判断是——
人工智能对我们生活的改变不是全局性的、颠覆性的，而是局部的改进。比如，在在线教育、养老陪护等领域，人工智能能促进一些变化，带来一些商机。但有些项目，比如自动驾驶，就很可能存在一些应予以审慎对待的“泡沫”。
当然，我主张的“泡沫论”是建立在一些基本概念的界定上，比如“专用人工智能”和“通用人工智能”。
使用傳统方法解决问题的能力下降是危险的
问：如何区别“专用人工智能”和“通用人工智能”？
徐英瑾：专用人工智能就是只能干一件事或两件事的人工智能，通用人工智能是指什么事都能干一些的人工智能。
举个例子来说，李世石是一位棋手，alphago是一个围棋程序。如果我们把李世石看成一个智能系统的话，他就是通用智能系统。因为他除了下棋，还能做许多其他事情，比如他会泡面、会开车，在和alphago下完棋以后他还能够接受媒体采访、谈谈自己的感受。但是，alphago肯定不会开车，更不能在和李世石下完棋以后和媒体交流自己的所思所想。经过这样的对比，我们能明显看出专用人工智能的局限。
我们人类的特点是在一件事上可能是专家，其他事也能干，只是干得没那么好。但是，专用人工智能就只能干专门的事情，其他的事情基本无法兼顾。仅从这一点来讲，专用人工智能和能力全面的通用人工智能之间的区别还是很大的。
我们现在看到的人工智能都是专用的，它们的制作思路都是按照专用人工智能的思路来做的，比如人脸识别和语音识别。当前，人工智能通过卷积神经网络技术的进步，已经获得了一项重要能力，即可以同时通过人脸和声音来识别他人。但对于人工智能来说，基于神经网络的图像识别系统和语音识别系统是两回事。
问：现在很多人对人工智能的想象，是建立在“通用人工智能”之上的。
徐英瑾：没错。这是一件比较麻烦的事。
很多人喜欢看美剧，发现里面出现的一些机器人特别厉害。有的机器人不仅拥有人类的特征，还开始反抗人类。有人看了这样的故事以后就会展开联想：如果我们和这样的机器人一起生活，会受到怎样的威胁？
自然而然地，很多人对人工智能的思考就建立在了这类科幻影视作品的基础上。而科幻影视作品受众广、不需要具备太多科学素养就能看明白，很有传播力和影响力。
我有一个观点：软科幻看多了，要看一些硬科幻。硬科幻距离今天的科学比较近，对科学知识的运用更严谨。相比软科幻，硬科幻更适合起科普的作用，能够增强普通人对现实世界的思考能力和把握能力。
现在的人工智能都是基于大数据的，它对小概率和偶然性事件缺乏应对机制。当它面对这个充满变动的世界（比如新型病毒、未知规模的洪水等）时，就不知道该如何应对了。
所以，我担心的问题不是人工智能有了人的意识以后会与人类对抗，而是人类过多依赖人工智能以后，头脑反而会变简单。
不要以为有了现代化的先进工具以后就可以放弃传统。举例来说，假设现在有两支军队对峙，双方都有能力使用最新的网络信息技术，但只要有一方攻破了对方的网络防线，另一方的信息基础设施就沦陷了。到时，只能转而采用最原始的办法（比如信鸽、鸡毛信等）来传递信息。
对人工智能充满合理想象本身并没有错，但如果我们将人工智能的能力想象得过于强大，同时又疏于保持用传统方法、传统智慧解决问题的能力，这就可能会将人类置于某种尴尬的境地。
为什么现在还发展不出通用人工智能
问：现在的深度学习技术，有望在短期内，达到通用人工智能的程度吗？
徐英瑾：人们曾经想象能有一种机器，不需要任何外界输入能量或者只需要一个初始能量，就可以不停地自动运动。在哲学家看来，这个设想经不起严格推敲，无法从根本上立得住。在我看来，通用人工智能大概也只能停留在设想阶段。
通用人工智能系统的特点就是通用，既然是通用，就要处理全局性的问题。什么是全局性？就是拥有在不同的理论体系之间进行抉择的能力。不同的诉求之间往往存在冲突，而人类有能力在各种冲突之间想办法，找到一个可以平衡各种矛盾的中庸点。
举个大家比较好理解的例子。有一位家政员到雇主家里做事。如果雇主是一位知识分子，家里书特别多，他就可能会要求家政员尽量把书房打扫干净，但不能干净到书都找不到了。
家里书多的人都知道，书的易取性和整洁性往往是相互矛盾的。书收起来，家里固然更干净整洁了，但如果几本书同时在看，堆起来以后再找、再取就很耗费时间。这时，究竟是追求整洁还是易取？这里面就有个平衡点。这个平衡点的抵达需要家政员和雇主之间长时间的磨合，这很难通过程序来设置。
任何一个综合系统都要具备处理各种复杂甚至突发情况的能力。其中有些情况甚至是非常极端、偶发的。比如，一辆自动驾驶汽车在道路上行驶，道路的左侧有一个路人在行走，道路的右侧有五个路人在行走，万一出现车速太快来不及刹车的情况，到时该往哪边拐？假设这个程序突然得到消息，左边的路人是我们国家一位非常重要的专家，它该如何选择？
很多人第一直觉就是专家更重要，但转念一想，每个人类个体的生命都是平等的。遇到这样的问题，人类会痛苦抉择、反复取舍。
换作是机器，问题就麻烦了。我们都知道，人工智能是基于一系列规则设置的，规则背后就是各种逻辑原则。一旦情况过于特殊或复杂，机器内部基于不同逻辑规则设置的程序之间就会打架。
我再举个例子。假设现在有一位外国小伙子到少林寺学武术，语言不通，怎么办？有个办法，那就是师父做一个动作，小伙子跟着做;如果他做对了，师父就微笑，做错了，师父就棒喝。通过这种方式，小伙子被棒喝以后，就知道自己做错了。但到底哪一点做得不对，如果师父不明示、不详解，他就需要猜、需要不断试错。这时语言的好处就很明显。如果彼此能够通晓对方的语言，师傅就能把包括武术规则在内的一整套内容都传授给他，帮助他理解，然后再由学生自己转化为行动。深度学习基于神经元网络的运作产生。神经元网络的运作，就类似于前面所说的那种比较笨的教学方法。
人类犯错以后的反省是基于道理和规则的。但系统不是，它遇到障碍以后的应对办法是调整各种参数，试错以后发现不对就再猜。它是通过大量的猜，慢慢地把事情往对的方向引。它的优势在于，可以在很短的时间里完成人类不可能完成的巨量猜测。深度学习基于的神经网络技术就是用强大的机器海量计算掩盖了方法本身的“笨”。但问题是，对于深度学习来说，如果有现成的数据会非常好办，如果没有优质数据，靠它自己搜集数据就很成问题。
问：通用人工智能如果要处理全局性问题，需要搜集的数据就更复杂了。
徐英瑾：是的。所以，目前的深度学习机制，其根本问题就是缺乏跨领域学习的能力。这正是人工智能无法通用化、全局化的根本所在。
在我们的日常生活中，不同的系统有不同的运作方式。国际象棋有国际象棋的下法，围棋有围棋的下法。人可以适应变化，要人工智能去适应这一点却非常难。
问：很多人会问，可不可以把各种专用的人工智能整合为一套通用的人工智能？
徐英瑾：这会产生一个新的问题——协同。这就和企业运筹帷幄一样，需要各个团队、板块的协同合作，需要有一个能力全面的人来领导，而人工智能并不具备总体的调度、配置能力。
为了研究人工智能和人类智能的差别，一些专家提出了所谓的“卡特尔—霍恩—卡罗尔”三层智力模型。他们把通用人工智能分解成很多部分，比如流体智力、晶体智力、量化推理、读写能力、短期记忆、长期记忆、视觉处理和听觉处理等。
量化推理无非就是算术，读写能力就是你能不能看懂文章、读懂要点。晶体智力就好比老师现在给你一道题目，告诉你解法以后，看你能不能把做题的思路迁移到新的题目上。流体智力要求更高，相当大程度上，它强调的是一个灵活调用各种智识能力的状态。
至少在目前，人工智能不是根据人类智识能力的发展方向来发展的。长此以往，它的“拟人性”就很成问题，它离真正意义上的通用人工智能還很远。
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有关人工智能的论文集合如何写四
ok3w_ads("s005");人工智能讲座心得体会
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
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、思维等等问题。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。
dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实
用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。
日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体
研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布
式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢?
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方
面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的
范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使
计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按
照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，
建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别
系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发
展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段(20**—20**年)：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何
芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健
康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段(20**—20**年)：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段(20**—20**年)：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。
人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。
网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智
能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学
习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我
们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
人工智能讲座心得体会
今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能
这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人
工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计
算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的
作用。如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然
语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。利用这些机器翻
译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。目前，国内的机器翻译软件有
很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组
句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算
机发展的最前沿。我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创
造出一个全新的人工智能世界。
一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴
趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、
自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状(进展成果)近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。
dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能(computingintelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionarycomputation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法
(geneticalgorithms)、进化策略(evolutionarystrategies)和进化规划(evolutionaryprogramming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的
方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被
广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工
智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的
混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，
并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现
方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进
行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、
粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据
中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和
本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的
研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统
e*plora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人
工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上
进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非
线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工
生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进
行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化
动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比
较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、
细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧
本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划
系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
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有关人工智能的论文集合如何写五
人工智能是把双刃剑，用得好，它就是人类的一大助力，用得不好，它可能会成为一场灾难。而我个人的观点更偏向于后者。
就连社会最底层的人们都没有奴性，更何况是更加高等的人工智能，它们不可能会心甘情愿地听命于我们人类，虽然现在它们没有任何不良的举动，但是未来呢?现在的“阿尔法狗”能做到自己和自己下棋，还观看他人的对局，现在它们就如同古生物时期的我们，在磨砺之中不断地进步，而且它们出现在高科技时代，进步和进化地可能都大于当初的我们。
也许以后的某一天，人工智能接触到了更多文化，懂得了地球数亿年来不变的法则——弱肉强食，会不会想咸鱼翻身，自己做主人，从而对我们人类举起手中的屠刀。
可能，你们会对我的想法嗤之以鼻，认为我杞人忧天，但是我可以明确地告诉你，这只是你对人类的盲目的信任，就算人工智能不会反叛人类，但是我们人类之间的勾心斗角，谁能保证不会有一些不法之徒会利用人工智能，作为战争和制造恐怖事件的武器呢?
因此我认为，人工智能可以继续研发，但是也要留下一些后手，只让它们接触与自己的作用相关的领域，不接触与政治和战争武器相关的文件，并设下一些加密系统，以防被那些不法之徒和黑客盗为己用。比如一些医疗设备，都是人工智能，要是被人篡改了数据，这背后可是千千万万条生命呢，后果将不堪设想!
人工智能的出现可以说是福祸相依，既能促进人类发展，又能带来实质性的毁灭，要恰当使用。
——人工智能作文600字10篇
有关人工智能的论文集合如何写六
爱，永恒的话题。无论是牙牙学语的婴儿还是迟暮之年的老人，我们的一生总是被爱包围着，我们一边享受爱，一边给予爱，每个人都在爱的海洋里微笑着，幸福着。但是，我们不禁问自己，现实真的是这样吗?我们是不是在一味理解中渐渐淡漠了，忘了什么是付出，然而这种不均衡的爱又会带来什么呢?谁又有爱人的权利?谁又有被爱的资格呢?
《人工智能》讲述的就是这样一个幸福而又揪心，让人在泪水中反思自己的故事。斯皮尔伯格的作品总是看起来平淡又沉沉的击打在我们的心房上。故事被设定在21世纪中期，两极冰川融化，许多大城市都已经不复存在，人们为了节省资源，制造了各种机器人，而人类自己限制生育。影片的开头许多专家、记者都在讨论要不好造出一个会爱的机器人，他的使命就是无私的爱，当时就有人反问道：如果机器人无私地给予爱，那我们又是不是该对他负责呢?
就这样，20个月后，机器人小男孩大卫诞生了。被选中成为大卫父母的人是机器人制造公司一个普通的员工亨利的家庭，他们的儿子因患重病被认为只能活五年，一向没有苏醒，而孩子的母亲莫妮卡却正因打击而一蹶不振。于是，亨利在公司的推荐下把大卫带回家。莫妮卡起初是不愿要大卫的，要知道如果真的收养他，就不能轻易放下，不然他就会被销毁。但他似真正小孩的样貌和行为还是打动了急需孩子的爱的莫妮卡，于是她启动了大卫的情感装置。当大卫一声妈咪然后扑入莫妮卡怀里时，我们和莫妮卡一齐幸福地留下了眼泪。
这时的我们和大卫一齐享受着莫妮卡的爱，仿佛自己就是世界上最幸福的那个，而大卫除了不能吃饭好像和平凡孩子没有什么不一样，有母亲给帮忙换睡衣，听母亲讲匹诺曹的故事，逗母亲开心，但同时也意识到母亲不能永远陪伴自己。然而，莫妮卡真正的儿子马丁的痊愈改变了一切，马丁意识到大卫不是简单的机器人玩具，而是会与他分享母亲的爱的机器人。于是他刺激大卫吃东西，怂恿大卫剪母亲的头发，直到最后自己差点正因大卫送命后，马丁成功的赶走了大卫。当大卫祈求母亲不好扔下自己的时候，当大卫问母亲是不是像匹诺曹一样找到蓝色仙女变成真正的男孩就能够回家的时候，我们看着他湛蓝的眼眸，心生怜悯。但我们不能怪莫妮卡，要我们在机器人和自己孩子之间选取，答案可想而知。
一个机器人存在，却带着爱人的使命，我想这就是最大的悲哀。正因他不断付出爱，却理解零星的回报，当他的爱与人类的爱冲突时，他注定是被牺牲的那一个。难道正因是机器人就没有被爱的资格吗?大卫的世界里，只有母亲。而母亲的世界里还有很多人。也许是正因一个是机器人，一个是人类，我们果断的觉得这种爱理所应当的就应不对等。但是，反看现实生活中的我们，我们是不是有时候不留意成为了莫妮卡，而让深爱我们的人成为了大卫。不可否认的是，人性确实存在着弱点，当我们习惯理解，就觉得理所应当，丝毫未觉得自己应当回报什么。正因有时候越爱我们的人越不会计较我们的回报，只是一向付出。
就像我们的父母一样。但这并不代表我们就就应这样麻木自我。倘若一个机器人都会施与爱，那我们呢?我知道，我们不能苛求爱能够对等，但是我们不应在纷纷扰扰的世界迷失自我，失去爱人的潜质。我们是不是就应时刻怀抱感恩的心去对待我们得到的任何一点点爱，哪怕是陌生人的一个微笑，朋友间一次简单的问好。爱才是世界上将人们紧紧联系在一齐的纽带，我们享受着，施与着，体味着……
回归电影，大卫带着找到蓝色仙女的`愿望一路冒险着，在机器人屠宰场的九死一生和在欢乐城询问万事通博士企图找到答案，抢了来追朋友乔的警察的两栖飞机到达了没落的曼哈顿。一路上，大卫差点丧命，看着自己的机器人同伴被各种方法摧毁，他心里受到深深的震撼，正因他不一样，他有感情，他有爱人的天性。虽然情人机器人乔曾告诉大卫，他和自己一样，给人们带来快乐，一旦人们失去兴趣，就会抛弃他们，但大卫没有放下。支持他的是唯一那么一点母亲给予的爱的记忆，以及想要回家和母亲团聚的信念。
最后在玩具熊泰迪和乔的帮忙下，大卫找到了建造自己的工厂，自己其实是设计师以自己死去的儿子为原型制造的，而且并不是像自己想象的那样独一无二，而是同样是被批量生产的机器人。在打击下他跳入海里，却意外发现了蓝色仙女的雕像。在乔和泰迪的支持下，他与泰迪一齐乘坐两栖飞机到了海里，在蓝色仙女面前一遍一遍的祈求着，期望自己成为真的小孩。令我们想不到的是，这样的祈求竟然持续了_年。直到这个世界已经没有人类了，高级机器人发现了大卫，并想透过对大卫的研究获取过去人类的事实，他们根据大卫的记忆给他建造了家，而大卫却祈求他们给自己带回母亲。虽然利用泰迪保存的母亲的头发能够把莫妮卡带回来，但是这样凭借记忆带回来的莫妮卡只能坚持一天。但大卫还是毫不犹豫的答应了。在这一天里，大卫成为世界上最幸福的那个孩子，和母亲在一齐就是他全部的愿望，最后影片定格在大卫和母亲一齐躺在床上沉沉睡去的画面。
_年换一天，在大卫眼里，是那么的值得。我想比较大卫，我们是不是幸福很多，我们拥有的是大卫拼了命想拥有的东西，母亲的爱，独一无二的存在，等等。但我们却总是不满足，在爱里任性着。一句话我们总听到，那些爱你越深的人是那些越容易被你伤害的人。从此刻开始，我想我们是不是就应借机好好审视一下我们的生活，我们拥有什么，我们正因什么而幸福，我们又怎样让我们爱的人也幸福。现代都市人被判定幸福指数随着经济的增长却不断下降，不是我们的生活变差了，而是我们在变好的生活中忘了本性和初心。
我想每个人甚至我们身边的动物植物，都有爱人的权利以及被爱的资格。爱永远不会太晚，此刻起，每一天对父母说我爱你，不仅仅从语言上更从我们的心里，对每个给自己带给帮忙和服务的人说声谢谢，时时刻刻持续微笑，将幸福传递给每一个人。爱很简单，却需要我们身体力行。怀有感恩的心去应对世界，我们收获的将是全世界的爱。
有关人工智能的论文集合如何写七
现代化的21世纪，科技的崛起，使人工智能看起来多么普遍，多么令人便捷，那是集结了多少古人与先人的智慧与汗水，多少个日日夜夜的心血才铸就的辉煌成果啊。
不得不说，人工智能中的每个零件，每个运转程序无疑不承载、包含了人类的＂志＂。它们小则使生活便利，大则使国家富强。然而，人工智能技术即使拥有了人类的所有智慧，也只是我们的理想模式，而并不能替代非智与志并存的我们。
还记得中国围棋大师柯洁说过：“这无关机器是否能战胜人类，而我永远都带着对围棋的热情。明天是我最后一次进行人机对战，它所谓的热情也不过是因cpu运转过快而散发出的热量罢了。”
人不同于机器的是我们无法确定是否能够达到自己的目标，从而拥有了志向，才会为此一搏；而机器百密无一疏的高精度运转程序，使其在行动之前就能得知结果。是这精确到百分之百的成功率，才让其拥有了人工智能的称号。但正是这份独一无二的未知性，才铸成了我们的志，锻成了我们的热情与执着。未知与失败的确很可怕，而麻木更令人发指。我们可以害怕，但我们并不害怕＂害怕＂，因为我们会思考，我们拥有可贵的＂志＂。
人先有“志”，再成“智”，智为物所用，而人为志所生。本着初心，我们才像一个有血有肉、历经人世百态、能表喜怒哀乐、活于酸甜苦辣中的生物。人志在独一无二的思考方式，志在渴求成功的欲望与因此而散发的能量，我们不仅会发热，我们还会发光。古人十年铸一剑，如今二十年铸天眼的天眼之父南仁东用他的生命为国家作出的不可估量的贡献。正是它所发出的光使我们铭记，使我们感恩。人们能够互相传递着正能量，以此激励，以此自勉，以做为一个人类智志并存的思考与前进，而非编程之中一串串冰冷无情的数字代码。
我们的智能让人工智能机器像人类一样思考，我们的`“志”使我们不会有计算机那样一成不变的思维方式。世界上可以有千百台一模一样的机器，可整个宇宙中也活不出两个相同的你，所以，拥有自己的思想是多么可贵的事情啊。
智之本为志，志之本为人，就像有句话说的一样：人类是会思考的动物。人之本便是我们独特的“智”。几时你曾感叹机器的精确使你有些迟钝的头脑所不能及的境界，或许你也会懊恼自己的愚笨和无知，甚至会幻想：要是能够预知未来该有多好。可是你知道吗？当你为某件事、某个人或某个梦想奋斗时的样子有多么迷人，散发着多么强大的光芒！你拥有志气，你会进步，会改变，会记住每一步的脚印和每一滴汗水落下时溅起的涟漪。
而机器没有努力时的样子。
这时，人类“志”能相较之人工智能，差别不言而喻。只要拥有“志”，我们永远不会成为冰冷的机器，我们不仅会发热，而且会发光。
有关人工智能的论文集合如何写八
ok3w_ads("s005");人工智能之我见学院：交通学院专业：交通运输（规划与管理）学号名：杨凯杰摘要：人工智能这个概念已经被提出了很多年了，普通人总觉得这个事物属于很高深的研究领域，这个学期我修了人工智能基础这门选修课，对于这门学科也有了初步的认识。以下我将陈述我对于人工智能技术的看法以及我所感兴趣的将此门技术应用于哪个方面，将更有助于帮助人们改善生活，帮助人类进步。这个研究领域将会是未来人类科技发展的主要增长点，人类的文明化程度将会收到来自人工智能的帮助从而改善。关键字：人工智能、基础、概念、应用、看法正文：人工智能到底是什么？根据我从课堂以及网络上所学习到的知识，人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图：其实人工智能（artificial intelligence）就是实际理解下来就是让计算机或者机器在一定程度上能够具有一些人类独有的功能和能力，从而达到代替人类或者帮助人类解决各类问题的目的。人工智慧从字面上看就是人造的智慧，但是实际上涵盖了不少部分，大家最关心的实际上是人工自主意识，因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储，几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累，而且大多数机器人厂商已经完成了反应机，自适应等等高级功能，但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识，当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。现在应该是有两大派，也许还有更多分支，其实就是一个问题的是否两面性回答：自主意识是否是自主产生，还是人工赋予？如果是自主产生，那么就面临一个严重的认知性障碍，只有神经系统复杂到一定程度，且在大尺度上的相似性高度保持一致，那么个体自然产生的意识才会具备相似神经网络个体的认同和感知，简单说，以人类神经网络构成分布，和社会化训练的过程复制产生的个体自然产生的意识，才能被人类所认同和感知到。所以很可能网络上自动机和各种设备产生的不知名网络现象，有可能是互联网自主意识的初级阶段，但是无法被人类类型的智慧个体感知，而是被当做不知名故障进行处理，多数无解，可以称为ghost-in-the-machine。也就是说，当人造神经网络复杂到一定程度，意识只不过是诸多需求反馈链交错所致。人工赋予的意识很可能在初期会表现出来类似创造者的行为而获得相当认同，但是一样会面临要么会被超过或少于神经反馈网络数据量导致的过载或饥荒，进而导致意识的消亡。或者当刚好适合的神经网络加入了适当的意识，很可能会在一段时间内因为个体对群体交流的渴望而失去意识。当然在另外一个层面上来说，为何我们无法制造出真正意义上的自主意识，是因为几个非常简单的原因：能源不能自给不能自我修复个体复制并不能自动完成这三个关键因素没有能在一个人造个体内实现，那么我们距离自主产生的意识真是相距甚远。以上三点可以简单的描述为，如果能源不是自主获取的，那么谈不上求生。不能自我修复，也就不具备变异的基础特征，就更谈不上进化；或者说不能自我修复，会让进化的路程变得更遥远，如果不能携带当前一代的经验和因果学习数据到下一代，那么就更谈不上进化。意识如果是进化优势的产物，那么没有进化，自然不会产生意识，更谈不上个体间意识的合作从而获得更高的进化优势。从另外一个角度来看待ai，我们就可以把它分为两个维度一是人工智能（artificial intelligence），二是增强智能（augmented intelligence），前者旨在用机器代替人类进行劳动，后者旨在让机器辅助人类工作和生活；我们还把对ai的研究分为两部分，一是神经网络（neural network），二是机器人（robots），前者代替或辅助目前只有人类能做的脑力劳动，后者用机器代替或辅助人类进行体力劳动。由此，ai技术主流的课题或细分领域可以划分为4个象限：其中，左上的象限中的课题都属于机器学习（machine learning）范畴，右上的象限则涉及到机器学习与大数据、分布式账本等其它算法方面技术的结合，而左下和右下的象限涉及到机器学习与更多的人机交互、材料、能源，甚至生物方面的技术的结合。可见，机器人是技术外延最广的概念。我所感兴趣的人工智能技术应用方向本身我是交通学院的一名大一新生，所以我会思考怎样将人工智能技术投入到交通问题的解决过程中去。举个例子，众所周知，每逢国家五一十一黄金周的时候，朋友圈里不再是大家所看见的各地美好的景色，而是各地高速公路上无穷无尽的堵车长龙，造成这种现象的原因就是因为道路资源的使用不充分，大部分车流总是在短短时间内集中在某几条热点高速线路上，造成拥堵。不仅给政府和道路管理部门带来压力，也给游客们的心上平添了一份路上的忧虑。造成这种现象的原因也有信息不对等，已经有车流堵塞在道路或入口上，而后方车辆不知道前面的拥堵状况，
