人工智能
人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。
一、人工智能发展史
50年代人工智能兴起，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、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，使人工智能走入低谷。
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。并且1969年成立了国际人工智能联合会议。
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”，其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
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，宣告了这一科学的诞生。
90年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，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。
二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。
1.人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。
中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法;二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。
2.人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面
三、发展前景
3.1 人工智能的发展趋势
加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和
实验室，推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。
人工智能的飞速发展，使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活，甚至在智力的某些方面，它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统，这些智能机器让我们惊觉。
未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。
3.2 智能控制的发展趋势
智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域，在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引，相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下： 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
人工智能导论 学院：工程学院 班级：软件工程0901 学号：A07090311 姓名：张丹
人工智能技术新突破 摘要：人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词：人工智能发展；综合性边缘学科；归纳逻辑；机器学习；专家系统 一、智能计算机的发展 1．1人工智能概述 人工智能的进一步发展是基于归纳逻辑的基础之上的。近年来，人工智能与五代机的研究，所涉及的专家系统、机器学习、知识处理方面都必然运用归纳逻辑。一些研究者试图把归纳逻辑系统带入人工智能研究领域，从而找到一定的正确的方法来发展人工智能研究理论系统。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，20 世纪70 年代以来，被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是21 世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。近三十年来，人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，在理论和实践上都已自成一个系统。 美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科———怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”[2]普特南指出：“20 世纪早期逻辑领域出现的两位巨人哥德尔（Kurt Godel）和杰克斯·赫伯德（Jacgues Herbrand）对于人工智能研究作出了重要的贡献。”[3]1936 年，由图林提出的图林机器本来是个逻辑学的概念，并非为计算机的研制而提出，但图林机器理论与冯·诺意曼的程序内存思想为计算机科学与技术奠定了重要的理论基础。我国著名逻辑学者陈波教授认为，计算机科学和人工智能研究将是21 世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21 世纪逻辑学的另一幅面貌[4]。人工智能所具有的独特的学科性质为逻辑学的研究和发展提出了更高的标准和挑战，逻辑学研究的对象、方法和意义都必将取得新的发展与突破。人工智能是用计算机来对人类思维过程和智能进行模拟（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，其研究范围非常广阔，包括问题求解、定理证明、专家系统、机器学习、智能控制、智能检索等。在人工智能的发展过程中，虽然对归纳的模拟以及智能化早就开始，但真正受到重视而且取
人工智能 人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 一、人工智能发展史 50年代人工智能兴起，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、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，使人工智能走入低谷。 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。并且1969年成立了国际人工智能联合会议。 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”，其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 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，宣告了这一科学的诞生。 90年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，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。 二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。 1.人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。 中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法;二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。 2.人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面 三、发展前景 3.1 人工智能的发展趋势 加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和
人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 １、下列选项中，不属于生物特征识别技术得就是()。(3、0分) A、步态识别 Ｂ、声纹识别 C、文本识别 D、虹膜识别 我得答案:C √答对 2、(）,中共中央政治局就人工智能发展现状与趋势举行第九次集体学习。( 3、０分） A、20１８年３月15日 B、２018年10月３1日 C、20１8年1２月3１日 D、2019年1月３１日 我得答案：Ｂ√答对 3、()就是自然语言处理得重要应用，也可以说就是最基础得应用。(3、0分) A、文本识别 B、机器翻译 C、文本分类 D、问答系统 我得答案:C √答对 ４、关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当得就是（)。（３、0分)
Ａ、人工智能得近期进展主要集中在专用智能领域 B、专用人工智能形成了人工智能领域得单点突破，在局部智能水平得单项测试中可以超越人类智能 C、通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D、真正意义上完备得人工智能系统应该就是一个专用得智能系统 我得答案:D √答对 5、下列对人工智能芯片得表述,不正确得就是(）。（3、0分) A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务得芯片 B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 Ｃ、目前处于成熟高速发展阶段 D、相对于传统得ＣPU处理器,智能芯片具有很好得并行计算性能 我得答案:Ｃ√答对 6、生物特征识别技术不包括(）。(3、0分） A、体感交互 Ｂ、指纹识别 C、人脸识别 D、虹膜识别 我得答案：A √答对 7、立体视觉就是()领域得一个重要课题，它得目得在于重构场景得三维几何信息。(3、0分） A、人机交互
人工智能发展现状分析 2016年以来，谷歌人工智能程序AlphaGo在围棋人机大战中先后战胜李世石和柯洁，沉寂了60年的人工智能一下子成为社会关注的焦点。人工智能技术成为当今科技热点，人工智能科技公司成为风险资本追逐的对象，包括中国在内的科技大国纷纷制定人工智能发展战略，可以说人类进入了人工智能的新时代。 而这一新时代的到来，离不开芯片、存储器、光纤、移动通信、超算和大数据等底层技术的突破。以过去十年的时间为基准，光纤通信容量提升了100倍，移动通信速率提升了1 000倍，超算能力提升了1 000倍，数据量提升了32倍。信息采集、传输和存储效率的提升，以及计算能力的迅猛发展，奠定了人工智能时代的基础。 以此为基础，深度学习算法实现突破，则是揭开人工智能新时代序幕的转折点。2006年，杰弗里·辛顿提出的深度置信网络，解决了深层神经网络的训练问题，一举开创人工智能发展的新局面。 在大数据、算力和算法三驾马车的拉动下，人工智能技术快速进步并已经在许多方面超越了人类。 在语音识别上，微软的语音交互识别系统错误率低至5.1%，百度的汉语识别系统准确率高达97%，都优于专业速记员； 在人脸识别上，中国依图科技在千万分之一误报下的识别准确率接近99%，连续多年获得美国国家标准技术局举办的人脸识别算法测试的冠军。 除此之外，人工智能可以做的事情还有很多，甚至可以颠覆科学技术的研究过程。 例如，谷歌DeepMind利用深度学习开发Alpha Fold程序，能够根据基因序列预测蛋白质的3D结构，有望治疗包括癌症在内的众多疾病。再如，美国斯坦福大学的科学家创建了一个人工智能程序，这个人工智能程序只用几小时就完成了元素周期表的重建。
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智
能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的
题目：人工智能技术发展概述和应用姓名：徐宏武 学号： 2013204095 专业: 系统工程 二零一三年十月二十三日
Abstract 摘要：介绍人工智能理沧的基本理论体系和智能技术的应用概况，追索其理论的本原状，并就主要智能理论的应用特点进行论述。最后，结合研究课题和成用项目，给出人工智能理论与技术往内燃机电站系统中的应用案例。 关键同：人工智能智能理沦智能技术 Abstract: Introduce the basic theory of artificial intelligence theory system and the application of intelligent technology, recover its theory of the original state, and the characteristics of the application of intelligence theory mainly is discussed. Finally , combining with the research topic and use project, artificial intelligence theory and technique to the internal combustion engine power station system application cases.
l 引言 控制技术是在20世纪20年代逐步建立了以频域法为主的经典控制理论后发展起来的。控制技术诞生并且首先应用在工业生产中。在空间技术发展的推动下，50年代又出现了状态空间法为主的现代控制理论，使控制技术得到了飞跃的发展和进入到更多的应用领域。6 0年代以来，随着计算机技术的发展，许多控制技术新方法和技术进入工程化产化阶段 ,显著促进了工业技术的进步。其中包括促进了智能理论在控制技术中的应用，形成了智能控制技术。 智能控制技术主要用来解决那些用传统的方法难以描述的复杂系统的控制问题 .如智能机器人系统、计算机集成靓遗系统(CIMS) ,复杂的工业过程控制系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、通信网络系统、环保与能源系统。为智能控制系统下一个严格的定义并不是一件容易的事。简单地说，智能控制系统是指具备一个智能行为的系统,利用人工智能的方法,它能够解决难以用数学的方法精确描述的复杂的、随的、模糊的、柔性的控制问题，具有自学习、自适应,自组织的能力。这些复杂系统具有以下特点： ·控制对象存在严重的不确定性，控制模型未知或模型的结构和参数在很大的范围内变化；·控制对象具有高度的非线性特征； ·控制任务要求复杂。例如，在智能机器人系统中，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍达到目的地的能力。 智能控制技术涉及到许多智能理论,主要包括:自学习，自适应，自组织理论，知识工程，信息的理论，Petri网理论，人机系统理论，形式语音与自动机理论，大系统理论神经，网络理论，模糊集合论，优化理论等等。
人工智能行业发展概述
目录 1.概要 (3) 2.启示 (4) 3.方向 (10) 4.行业现状 (19)
1.概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机，到计算机拥有可以自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。 与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探
讨的那样，这个变化的原因有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 这个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，但是AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也就是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习可以用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开辟新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发现其可被利用场景的早期阶段，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中创造新的赢家和输家。 AI 的广泛应用让我们得出了一个结论：它是一种可以变革全球经济的技术，是提高生产力并结束美国生产率停滞增长的驱动力。结合GS 首席经济学家Jan Hatzius 的研究，我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关影响。我们相信，AI 技术将会驱动生产力的提高，就像20 世纪90 年代那样，驱动企业投资更多的资本和劳动密集型项目，加快发展的脚步，提高盈利能力以及提高股票的估值。 2.启示
《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，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。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。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。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。 第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现
1.2 人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 ◆英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon的著名警句是"知识就是力量"。 ◆德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 ◆英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 ◆美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ◆英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ◆美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络
人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（分） A.文本识别 B.机器翻译
C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（分）） A.光 B.电 C.力 D.热 我的答案：ABCD√答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（分） 我的答案：正确√答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（分） 我的答案：正确√答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（分） 我的答案：正确√答对
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 ◆英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon的著名警句是"知识就是力量"。 ◆德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 ◆英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 ◆美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ◆英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ◆美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络
Machine Learning | 一篇文读懂人工智能发展史 AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。 如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。 但也许我们不曾想到的事机器学习乃至人工智能的起源，是对人本身的意识、自我、心灵等哲学问题的探索。而在发展的过程中，更是融合了统计学、神经科学、信息论、控制论、计算复杂性理论等学科的知识。 总的来说，机器学习的发展是整个人工智能发展史上颇为重要的一个分支。其中故事一波三折，令人惊讶叹服，颇为荡气回肠。 其中穿插了无数牛人的故事，在下面的介绍中，你将会看到以下神级人物的均有出场，我们顺着ML的进展时间轴娓娓道来： 基础奠定的热烈时期 20世纪50年代初到60年代中叶 Hebb于1949年基于神经心理学的学习机制开启机器学习的第一步。此后被称为Hebb学习规则。Hebb学习规则是一个无监督学习规则，这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性，从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。这一点与人类观察和认识世界的过程非常吻合，人类观察和认识世界在相当程度上就是在根据事物的统计特征进行分类。 从上面的公式可以看出，权值调整量与输入输出的乘积成正比，显然经常出现的模式将对权向量有较大的影响。在这种情况下，Hebb学习规则需预先定置权饱和值，以防止输入和输出正负始终一致时出现权值无约束增长。 Hebb学习规则与“条件反射”机理一致，并且已经得到了神经细胞学说的证实。