最近十年,人工智能理论的研究取得了重要突破:1)发现了智能生成的共性核心机制是在给定条件下的“信息-知识-智能转换”,由此建立了人工智能的机制模拟方法;2)发现了知识的生态学结构是在本能知识支持下的“经验知识-规范知识-常识知识转换”,因而开拓了人工智能研究的视野。我们在这里为你分享五篇人工智能论文,供你参考借鉴。
 

        第一篇:

   题目:关于人工智能技术的发展探究
  
  摘要:
人工智能技术融合了哲学以及计算机等知识,关键内容是关于智能化的研究,伴随网络时代的发展,人工智能也日益得到广泛应用。本文就人工智能技术的发展展开研究,以期为未来发展奠基。
  
  关键词:人工智能;技术应用;发展研究
  

  人工智能作为计算机的分支,与纳米技术以及基因工程并称为尖端科技,也融合了知识成为交叉学科。人工智能虽未达成共识,但在多个领域均得到广泛应用,为促进技术的改进,取得更广阔的发展空间,本文就相关技术展开探究。



  一、人工智能的概述
  

  人工智能简称AI技术,作为新兴技术涉及领域较广,涵盖了模拟研究与智能技术等内容,通常意义上人工智能可以分解为人工与智能两方面。当前相关定义未达成一致,但人工智能已对日常生活产生了影响,技术的目的是让机器协助人工完成任务,随社会变迁,现阶段人工智能可以体现为在计算机领域的应用,计算机科学与其他学科均有密切关联。人工智能的迅速发展,在生产与生活多个领域均得到应用,主要可以分为智能技术、数据分析、智能系统等要义。首先,智能技术主要是人机互动交流,这就要求计算机能够解决文字运用、语言转换以及翻译功能,智能技术的标志性成果是“深蓝”击败象棋大师的例子。计算机技术在存储量与运行效率等方面发展迅猛,这就为人机互动的实现提供了坚实的基础。其次,数据分析主要针对模糊的大数据以及未知的数据做出研究,据此寻找其中的有益资料,数据库与统计学作为分析技术的基础支撑,包含了理论算法、可视化知识以及半结构语言等要素,这就为人工智能进行数据分析创造了技术支持。另外,智能系统作为高度智能性化的自主性体系,其中包括多重类似于人类的想法思考与能力选择,因而能够自主实施具体任务。当外部环境发生变化的时候,变智能系统能够通过自我调整来设计规划完成预定目标。在人工智能的多主体发展中,物理与逻辑系统对于智能分析至关重要,智能系统是综合升级的体系,能够模拟等同于人类行为的活动,在机器与工业生产中进行广泛应用。
  
  二、人工智能的技术建议
  
  1、改变传统思维
  

  要改变移情思维,摆脱对技术的传统思维,将人工智能纳入科学轨道,要正视智能技术的模拟功能,将人脑信息进行转换处理,最终形成0、1代码,以便对其进行选择与应用。要想从本质上认识人工智能,就要通过算法模型的建立来形成信息处理的智能手段。要摆脱以往对于知识的盲目崇拜,重视知识的科学性,理解公共知识对于问题探索的辅助价值,人工智能虽然较为复杂,但其仍以为公共服务作为基准。
  
  2、构建模拟交互
  

  人脑的神经活动具有个性化特征,人脑的网络连接往往无法重复,符号化的智能技术具有重复性,因此,人脑的神经活动不存在符号化的映射。在博弈中,人工智能能够在下棋中帮助解决复杂的博弈问题,为博弈提供有效的支持,以便博弈者做出正确的决策。随着人工智能的迅速发展,在博弈中的普遍应用能够达到国际标准,但仍然与棋手存在差别,无法具备棋手应有的洞察力,在实际操作中无法真实做到因地制宜的选择博弈战略,有待于提升。也就是说,人脑的网络活动不同于符号化的活动,因此,要构建模拟交互的符号化活动,以其代替人脑思维的生物过程。要加强模拟人机的互助研究,着力提高技术的使用,从方案设计中提高对于人机互动的充分重视,脱离单纯的人机互补,以自动化的接口技术来提高人工智能的应用价值。
  
  3、加强可行性规范
  

  人工智能在沟通的应用主要体现为机器人系统,通过机器人进行对人类情感的体察与了解来促进沟通交流得以在人与人之间实现。采用智能技术能够通过人机交流,来开发拥有类似于人类情绪的反映机器,以便在沟通中做出基本交流,进而完成较难的情感选择。与此同时,人工智能在各个行业也得到应用,未来也会发挥无法估计的的潜力。在信息爆炸的当代,人工智能技术能够得到发展的基础,便捷的方式有助于改善传统的信息检索,通过优化技术来满足海量信息的处理,以方便人类进行信息筛选与查询。要加强关于人工智能的技术与开发,从方法论入手,建立关于技术的论证研究,着力降低技术风险,以保证智能技术的顺利进行,立足于市场前景来平衡人工智能的投入产出比,使其成为高新技术领域中的支柱技术。
  
  三、人工智能的未来发展
  

  人工智能技术的发展可以预测为,由相对独立的仿真向着组合技术的仿真进步;由机器代人工向着机器参与人工处理;由机器思维转变为人脑思维与之结合;由机器学习向着机器辅助人为操作转变。人工智能不能脱离理论,智能技术要对对人工不断改进,在计算机应用中将机器模拟赋予其中。人类的演算方法是为解决未知的难题,计算机的成功也得益于数学逻辑的演变,能够解决不确定性。仿生学对于消除不确定性效果甚微,所以人工智能的发展比较缓慢。计算机主要模拟人工进行,而控制学模仿智能行为。在理论上可以解决许多不确定性,但相对复杂。人工智能的发展速度无法估计,要预测技术的未来发展,就要从人工智能的现状中选择方向,向着人机结合、模式识别、运营管理等领域进行研究。模式识别通过对数学方法进行处理和判断对信息做出处理,以实现机器的自我识别,以此作为智能发展的突破口。例如人工智能能够自动识别来实现无人驾驶,自动驾驶综合模式识别与智能控制进行汽车操纵,能够综合运用智能技术。
  

  现今还不能将该模式中的识别技术进行解决,作为人工智能的未来发展,要通过不懈努力对智能技术拥有的发展前景进行发展。未来神经网络能够与机器进行结合,帮助机器情感取得突破,研究表明,情感是人工智能无法分离的关键,智能技术的重要突破要放在计算机情感其中,情感能否赋予计算机将是自然交流的关键瓶颈。
  
  结束语
  



  综上所述,人工智能的技术发展在现阶段主要侧重于模拟智能,以实现自我识别,未来发展也要理论结合实际,着力寻找智能技术与现实生活的突破口,使人工智能为改善生产生活做出贡献。人工智能以其特有的便捷与快速优点,被应用于各个方面,为生活带来便利,为人工智能技术的深入研究提供明确的发展方向,因此,要为此不断努力,探索人工智能的发展方向,借助其促进人类生活水平的提高。


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