人工智能算法脆弱性机理研究论文
数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭，哪些地方有抄袭嫌疑？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。
北京智源人工智能研究院回复谷歌脑部的知名生物学家NicholasCarlini对一项中外合资大中型学术研究论文因涉嫌抄袭的控告称：“大家早已注意到对《ARoadmapforBigModel（关于“大模型”的路线图）》一文的怀疑，已经对有关情形开展核查，智源研究院激励学术研究自主创新和学术论坛，对学术造假零容忍，相关进度将尽早通告。”
先前4月8日，这篇数十位国内AI大神参加论文被指比较严重抄袭，NicholasCarlini公布发文，控告一篇于2022年3月26日发表在论文预印网址Arxiv的论文《关于“大模型”的路线图》（ARoadmapforBigModel）一文因涉嫌比较严重抄袭。
该文是不久前世界各国好几家高校和公司互相配合的将近200页的学术研究具体描述论文，有高达100名作者，各自来自于清华大学、北京大学等国内高校，哥伦比亚大学、蒙特利尔大学等海外高校，巨量引擎、华为、京东、腾讯等公司及其中科院和北京智源等组织。
NicholasCarlini在文章内容《机器学习研究中的一个抄袭案例》（“ACaseofPlagarisminMachineLearningResearch”）中则详尽例举了该论文存有一大段抄袭别的论文的行为，直接证据是规模性的文字重合，疑是被抄袭的论文也包含他自己的论文“DeduplicatingTrainingDataMakesLanguageModelsBetter”。
先前3月31日，北京智源社区发文以《如何炼大模型？200页pdf100+位作者19家单位！北京智源清华唐杰等发布》详细介绍该篇论文：“伴随着以深度神经网络为象征的AI技术应用的迅速发展趋势，智能化模型的练习运用方式慢慢由‘大炼模型’向‘炼大模型’变化。
大模型科学研究在近些年进步快速，模型的参总数以令人吃惊的速率拓展。北京智源人工智能研究院近期公布的《ARoadmapforBigModel》由禅悟大模型科学研究项目经理，智源学术副院长，清华大学计算机系专家教授唐杰带头，从大模型基本资源、大模型搭建、大模型核心技术与大模型运用探寻4个方面考虑，对15个实际行业的16个有关主题风格开展全方位详细介绍和讨论。十分需要关心。”
AI技术的智能模型的训练模式由之前的大炼模式逐渐变成炼大的模式；参数量模式在不断增加，探索的四个层次等等内容都有抄袭。
第一脆弱性。人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，虽然在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会暴露出这一弱点，但是一旦场景发生变化或这种变化超出一定范围，人工智能可能就立刻无法“思考”。
第二、不可预测性。用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。
第三、安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
第四、人机交互失败。尽管让机器提供建议，由人类做最后决策，是解决人工智能某些弱点的常用方法，但由于决策者对系统局限性或系统反馈的认知能力不同，这一问题并不能得到根本解决。
扩展资料：
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。
例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
来自清华、北大、上海交大；腾讯、华为、京东、字节跳动，和炙手可热的AI研发机构北京智源人工智能研究院等十多家知名机构的数十名国内AI大牛参与署名的论文，被Google Brain的一名研究员指出严重抄袭。被指控的论文名为《A Roadmap for Big Model》（下称《大模型》）。名叫Nicholas Carlini的研究员近日在其博客中直接罗列了大量该论文与他更早发布的“Deduplicating Training Data Makes Language Models Better”论文一摸一样的段落。而且，他还表示，被抄袭的可能至少还有其他十余篇论文。查阅预印本服务器arXiv可以发现，谷歌大脑研究员的论文上传时间为去年七月份，而《大模型》的上传时间在今年三月。Nicholas Carlini在其博客中表示：“很可能只有少数作者参与了这种抄袭，一小部分作者的不当行为不应该被用来指责大多数行为良好的作者。”
生态脆弱性投什么期刊
核心期刊的要求都比较高，好投与否取决与文章质量。1、环境科学 2、中国环境科学 3、环境科学学报 4、环境污染治理技术与设备（改名为：环境工程学报） 5、环境科学研究 6、农业环境科学学报 7、环境化学8、自然灾害学报 9、环境工程 10、环境保护 11、环境污染与防治 12、工业水处理 13、环境科学与技术 14、自然资源学报 15、农村生态环境（改名为：生态与农村环境学报） 16、水处理技术 17、化工环保 18、中国人口、资源与环境19、中国环境监测
我是做环境微生物的,据我所知, 好的期刊有这一些 ISME>EM>AEM>FEMS MICROBIAL ECOLOGY=AMB .后两个稍微差一些,没那么多的名气. 不过EM的文章质量这两年有超过ISME的趋势, 影响力: JB=AEM>EM=ISME>FEMS seriers>AMB,其余非主流
呵呵，就个人的研究领域，关注点可能不一样。相对而言，在我所研究的领域，从1991年以来的EST中的相关文献每期都基本收集，认真阅读，再多看看其他杂志发表的一些文献，ACS本身的几个杂志中的文献，理论深度都要比EST要深一些。看一下，进行一下比较就大概了解了。 EST本身认可的文章，就是表征手段比较新，尽量贴近工程实践（EST不喜欢以模拟废水等进行实验所得出的数据），理论的深度提炼，不符合EST的录稿取向。 至于发表EST文章的事情，请到中国科学研生态中心去学习或者工作一段时间就知道了。表征手段及科研氛围都非常适合这里的学生、老师发顶级文章，亚洲唯一的EST编辑部在生态中心，我们都是把要发到EST的文章请EST编辑部的老师（很年轻）先看一看，录取率要高一些。仅水开放重点实验室2008年发表EST文章8篇（不含正在审稿的），生态的江老师是EST的编辑，他和他的学生就发的更多。 也没什么了不起的，只要努力，大家都一样。
applied and environmental microbiology杂志好像是周刊 or 半月刊之类的，美国微生物协会（ASM）主办的一杂志。这个杂志貌似 侧重于环境和生态等微生物 方面，而guodanni站友应该是检验科的，这就要看看他实验做的内容属于哪一块了；若是靠近病源微生物及耐药等方面，则这个杂志不合适。我曾经在这个杂志上发表过一短篇，感觉难度挺大的。 SCI杂志千万种，档次也各不相同；我是从事临床微生物的，这个领域主流杂志好像不是很多，知道的就是美国ASM主办的AAC，JCM；英国的JAC，这些都是4分往5分跑的；其他就是稍差一些了。今天手头刚好没有资料，不然就给多找几个杂志了。 另外，1分左右的微生物方面的SCI杂志很多，也很容易发表，楼主不妨自己google一下！
molecular ecology:太难了 要求非常高
1.文章引用率高 2.接收速度快，一个月左右就可返修，要是急着发的话这个杂志可以选择 3.微生物领域比较认可
该杂志很要求创新性 我投过两次。审稿时间大概都不到2个月，第一篇拒了，说没有新意，第二篇要求大修，而且改为短篇，这把我也改的够呛，我是拖了一个月才才开始改，在二个月的截止日搞到凌晨3点才投完，谁知第二天就接受了。总体感觉文章要有创新点，有别人没有发现过的东西，文章数据量的倒不是关键问题，我的第一篇数据量就很大，但也没有用。第一篇后来被JAM接受了，当然还是补了一点实验，补充的实验其实如果再投AEM可能也有戏，但是由于毕业的时间限制，所以不敢再投了。
，杂志编辑和我联系：“We need more than 3 reviewers to make a final decision.”需要我再推荐1个以上的审稿人 ，我试着给杂志编辑发了一封邮件，咨询稿件处理的结果，，编辑给出了决定：“The reviewer have recommended publication, but also suggest major revisions to your manuscript. Therefore, I invite you to respond to the reviewer' comments and revise your manuscript.” 三个审稿人给出的修改意见挺多的，其中一个从摘要到讨论，每个部分都提出了问题，幸好这些都不是太尖锐的问题，我根据他们的修改意见，一一进行了修改，并保留了一个具有修改标志的版本（这样可以看出我对文章的修改之处），然后给每个审稿人写了一封信，对每一个问题进行了回答。 ,通过杂志系统上传了最终的修改稿，并给编辑写了一封信，告诉他我已经按照审稿人的要求修改好了，并发送了具有修改标志的文章和给审稿人的信。 ，杂志编辑就给出了接受通知：“It is a pleasure to accept your manuscript entitled "xxxx" in its current form for publication in "Applied Microbiology and Biotechnology".”。
投稿Applied Microbiology and Biotechnology, 当天让修改内容，修改后重新上传 让修改内容 修改后重新上传，立刻变为with editor , under review, 后时间又改为了, 后时间又改为了 审稿意见为大修，但是只有一个审稿人，而且，他的审稿意见说是大修，但其实他是想让补充一个实验，可实际上是根本不需要的一个实验，直接说明白就可以。整体来看小修都算不上。 将修改稿上传 另外一个审稿人的意见返回，应继续修改，属于小修 将稿件送语言公司进行修改 语言修回，重新将修改稿上传，很快退回,要求修改一些小格式 修改后将修改稿重新上传，当天with editor, 后来with editor的时间又改为了, 在的时间，状态变为decision in process, 在文章最终accept。 投稿中，投稿两三天的样子就修回了格式，一连修回了两次，效率很高，选的是Akira Kimura编辑，不晓得是不是送到她那里的，修回没两天就under review了，很开心！希望送审的编辑能够手下留情啊，马年马上发文章啊！上帝保佑！
AEM, JB,07年之后,他们的影响因子就从来没超过4分,所以没有掉到4以下之说. 之前我也很看重AEM,后来跟领域内小牛聊天,人家都是把最垃圾的论文丢到AEM. 他说5分以下的杂志,几乎每区别,可信度都不高. 后来投稿的时候,果断投AMB了,无他, AMB反应快,不收钱. 投AEM速度要慢,还收钱 .
生物类或生物化学类的中文核心期刊哪个容易投中北大核心里综合性生物类核心期刊表根据主管单位级别期刊等级，基本全是国家级：1.《生态学报》国家级，主管：中国科学技术协会2.《生物化学与生物物理学报（英文）》国家级，主管：中国科学院3.《遗传学报(英文版)》国家级，主管：中国科学院4.《中国生物化学与分子生物学报》国家级别，主管：中国科学技术协会5.《生物化学与生物物理进展》国家级，主管：中国科学院6.《微生物学报》国家级，主管：中国科学院7.《生物物理学报》国家级别，主管：中国科学技术协会8.《遗传》国家级，主管：中国科学院9.《生物工程学报》国家级，主管：中国科学院10.《应用生态学报》国家级，主管：中国科学院11.《中国科学院》国家级，主管：中国科学院12.《中国科学.C辑》国家级，主管：中国科学院13.《古生物学报》国家级，主管：中国科学院14.《微生物学通报》国家级，主管：中国科学院15.《水生生物学报》国家级，主管：中国科学院出版图书情报委员会16.《菌物系统（改名为：菌物学报）》国家级，主管：中国科学院17.《生物多样性》国家级，主管：中国科学院18.《生物工程进展（改名为：中国生物工程杂志）》国家级，主管：中国科学院19.《实验生物学报》新闻出版总署未查到，应该属于停刊或改名期刊20.《生命的化学》国家级别，主管：中国科学技术协会21.《古脊椎动物学报》国家级，主管：中国科学院22.《微体古生物学报》国家级，主管：中国科学院23.《生态学杂志》国家级别，主管：中国科学技术协会24.《生物数学学报》新闻出版总署未查到，应该属于停刊或改名期刊
计算生物学、微生物前沿、生物过程、生物物理学这些都可以，不过，只有微生物前沿是本武大核心期刊，其它的是普刊，但是都录用率很高
鸟类对气候变化的脆弱性研究论文
鸟类在春季和秋季定期往返于繁殖和冬季地区。
因为这是鸟类对自然环境的本能生存反应。它与气候和食物等生活条件的变化密切相关。候鸟对气候变化非常敏感，一旦气候变化开始迁移。因为只有这样，我们可以避免北方冬天寒冷，南方夏天炎热。气候变化也直接影响鸟类的饲养条件。例如，秋季过后，中国北方的大多数植物都会落叶枯萎，昆虫活动也会减少。它们在产卵后相继穿透地面刺入或死亡，数量急剧下降。
缺乏食物使以昆虫为食的小鸟无法维持生命。只有当它们向南迁徙，那里食物丰富，它们才能很好地度过冬天，捕食昆虫和小型食虫动物的鸟类也会向南迁徙。天气质量、风向和风力对鸟类迁徙有重要影响。晴朗的天气更适合，有3-5级的顺风。然而，由于繁殖期临近，一些春季候鸟有时会冲向繁殖地，因此即使在非常不利的天气条件下，它们也会克服困难，继续迁徙。
最令人惊讶的是，鸟类在迁徙时能够和谐地飞行，有时向左，有时旋转，有时像一万匹马在空中跳跃，这是非常壮观的。鸟类迁徙是一种本能。这是鸟类对环境因素周期性变化的适应行为。
季节性气候变化是候鸟迁徙的主要原因。由于气候变化，食物短缺经常发生在北方寒冷的冬季和热带的旱季，迫使一些鸟类迁徙到其他食物丰富的地区。这种行为最终被自然选择的力量固定下来，成为鸟类的本能。
当然与人类有关。人类的活动导致能够吸收二氧化碳的植物大量减少，且人类的活动还大面积排放二氧化碳，破坏臭氧层，造成了现在的温室效应。可以说气候的变化完全是人类的活动造成。
我认为它们是趁着风大,免费旅游一下子.不过专家认为的是: 鸟类为什么迁徙？ 蓝瑛 引起鸟类迁徙的原因很复杂，一般都认为这是鸟类的一种本能，这种本能不仅有遗传和生理方面的因素，也是对外界生活条件长期适应的结果，与气候、食物等生活条件的变化有着密切的关系。候鸟对于气候的变化感觉很灵敏，只要气候一发生变化，它们就纷纷开始迁飞。这样，可以避免北方冬季的严寒，以及南方夏季的酷暑。气候的变化，还直接影响到鸟类的食物条件。例如，入秋以后，我国北方大多数植物纷纷落叶、枯萎，昆虫活动减少，陆续钻入地下入蜇或产卵后死亡，数量锐减。食物的匮乏促使以昆虫为食的小型鸟类不能维持生活，只有迁徙到食物丰盛的南方，才能很好地渡过冬天，而以昆虫和小型食虫鸟为猎捕对象的鸟类也随之南迁。 天气的好坏、风向、风力的大小等均对鸟类的迁徙有较大的影响，较为适宜的是晴朗的天气，并有风力为3—5级的顺风。但春季迁徙的一部分鸟类，有时由于繁殖期的临近而急于赶到繁殖地，因此即使在十分不利的气候条件下，也会克服困难，继续迁飞。 更令人称奇的是，鸟群在迁徙时竟然能够飞行得十分协调，时而向左，时而旋转，时而如万马腾空跳跃，蔚为壮观。这种现象自从古罗马博物学家皮里尼首次对大雁等鸟类作过观察记录以来，已经被人们研究和探索了20个世纪，但至今仍众说纷坛，莫衷一是。目前趋向于三种解释：其一是“节能”说，根据“空气动力学” 或“跑道”原理，鸟类在作“V”字形飞行时，把翅膀放在其他鸟类飞行时所产生的气流之上，就可以节约大约70％的能量，这对躯体比较笨重的大雁类来说是至关重要的；其二是“信息”说，在鸟类群飞时，常有一只或几只有经验的领头鸟带路，领头鸟可以为鸟群提供食源、水源等的可靠信息；其三是“安全”说，认为大群鸟类集合在一起的时候，要比单独一只或仅有数只鸟的情况更容易发现敌害，因为在鸟群飞行或栖息时，只要其中有一只鸟发现敌害，它就会很快将这个信息以一传十、十传百的方式传递给所有的鸟，鸟群就会立即采取应急的对策，或者迅速逃跑，或者一起鸣叫，将敌害吓退。 许多鸟类有一种本能，即所谓“返巢本性”，这种本性反映出它们对于自己的出生地枣故乡的眷恋，以及寻找旧居的能力。它能帮助鸟类在第二年繁殖季节，顺利地返回旧巢。有人曾捕获一只雕鴞，13年后，这只获得了自由的鸟儿竟回到了离故址不到2公里的地方。鸟类从千里之外定向识途的本领，一直是神奇的大自然的奥秘之一。它们靠什么来决定航向？北极星？太阳？月亮？风？气候？还是地磁？它们的方向意识又是从何而来的？这始终是自然界中一个使人百思不得其解的谜。科学家通过环志、雷达、飞行跟踪和遥感技术等方法测到，鸟类在飞行时，往往主要依靠视觉，通过天空中日月星辰的位置来确定飞行方向。此外，地形、河流、雷暴、磁场、偏振光、紫外线等，都是鸟类飞越千里不迷航的依据。最近的研究还表明，鸟嘴的皮层上有能够辨别磁场的神经细胞，被称之为松果体的神经细胞就像脊椎动物对光的感觉器官一样起着重要作用。对哺乳动物和信鸽进行的多次电生理学试验表明，部分松果体细胞能对磁场强弱的微小变化作出反应。 一般认为，在白昼迁徙的鸟类是根据太阳来定位的，夜间迁徙的鸟类迁徙是根据星空定位。另有一种观点认为，鸟类拥有适应于空中观察的敏锐视力。在开阔的环境中，人类的视野半径为公里，而在2000米的高空飞行的鸟类视野为100公里，它们并能牢记熟悉了的广大地区的特征作为方向标志，为其从繁殖地向越冬地迁徙往返起到了关键性的作用。 鸟类的迁徙绝非轻易之举。通常飞越一个宽阔的海面和高大的山脉后，其体重会减轻一半，大批当年出生的幼鸟在迁徙途中或到达迁徙终点后都难逃夭折的命运。在迁徙的途中来不及觅食、骤起的风暴、浩瀚的水域等等，无时无刻都在吞噬着这些生灵。同时迁徙时间的早晚也蕴藏着危机，太早意味着北方的生活环境还被冰雪覆盖，过晚则会遭遇暴风雨的危险，而且还有无数人为的干扰：高大建筑物，无线电天线，灯塔与烟囱、与飞机相撞等等，都潜伏在鸟类漫长的迁徙途中。
鸟不能调节气候，但是可以随着气候的变化而迁徙。
人工智能论文研究方法
人工智能专业在一个月内写出论文方法如下：1、确定写的论文的研究主题，这将是整个论文的核心。2、请查阅相关的研究文献，以获得当前的研究内容。3、开始制定论文的大纲，以便安排文章的结构。4、尝试集成所从研究文献和网络文章中获得的信息，并处理其写作。5、在完成论文的正文和结论部分后，需要将论文的各个部分进行整理并进行最后的审查。即可。
人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。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。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
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3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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基于人工智能的控制算法研究论文
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。下面是我整理的机器人智能技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，等人论证了模糊系统的逼近特性，首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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高中有关人工智能的议论文篇一
1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!
高中有关人工智能的议论文篇二
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
高中有关人工智能的议论文篇三
自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。
广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。
在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。
智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。