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人工智能的历史,现状和未来论文题目怎么选

发布时间:2024-07-07 08:36:27

人工智能的历史,现状和未来论文选题

人工智能现在备受大家关注,各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能,人工智能产品层出不出,让我们大呼惊奇。在美国,人工智能的发展处于顶尖状态,而我国的人工智能也已经位于第一梯队,不管是从融资规模和新增企业数量上,中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢?下面我们就给大家介绍一下这个问题。可以说中国的人工智能领域在世界排名第二,这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,依托于庞大的网络和用户,国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达,并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题,这些问题包括人工智能原创性理论基础不强,重大原创成果不足;在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面,与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然,人工智能产业结构布局还不完善,人工智能人才队伍,特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能,那就是大而不强。而中国的人工智能开始被很多国家限制,这是因为中国的人工智能发展前景十分好,好的让这些国家眼红,而美国政府正在考虑采取类似的措施,原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧,并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。 在这里需要给大家说明的是,人工智能中的10%在于算法,20%在于技术,70%在于应用场景和落地。这一推断没错,但是如果在前面30%失去技术优势,后面的70%就没有了什么意义。因此,增强人工智能基础,必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究,开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究,以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。当然我们需要意识到一个问题,那就是基础理论是根本,基础技术是主干,应用是枝叶。只有根底深厚庞大,主干强劲,人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术,以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的,但是这些乐观还是多少有一点悲观的,不过相信我们的国家会解决这些问题。

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能:综合调查1973(来特希尔)项目失败,列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】

AI(Artificial Intelligence,人工智能) 。“人工智能”一词最初是在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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

AI革命意味着人类社会财富格局的全面重组,这个过程在创造出一定的新型就业机会的同时,必然造成超大规模的工作岗位流失。

人工智能的历史,现状和未来论文题目怎么选

机器人的发展历史是未来历史上的一种必要的产物,他有可能会代替一些人类做一些复杂的工作,这是发展前景是大好的。

答:历史:1920年,捷克作家卡罗·凯佩克(Karel Capek): 《罗素姆的万能劳工(Rossum’s UniversalRobots) 》第一次提出“Robot”,中文译做“机器人”。40年代,美国橡树岭国家实验室研制出搬运核原料的遥控式主从机械手。50年代初,美国MIT发展的数控技术为机器人在控制方面做了准备。1961年Unimation公司生产第一台工业机器人,取名为“Unimate”。1962年美国机械与铸造公司(AMF)试制出“沃萨特兰(Versatran)”工业机器人,意思是多用途搬运机器人。60年代到70年代:机器人技术获得巨大发展。80年代,计算机技术的发展推动了机器人技术的发展,使机器人的应用达到了新的水平。90年代,由于人工智能、计算机科学和传感器科学的迅速发展,使得机器人的研究在高水平上进行。

要考虑自己的能力和时间要求,智能制造相对来说更宏观一些,内容更广一些,而智能控制技术相对来说要精细一些,内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则:选择自己所学专业范围之内,体现专业素养,综合考虑自己的能力和时间要求,选题选择大小适中,所选题目与生活相关,通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造,源于人工智能的研究,一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式,是控制理论发展的高级阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。

北京大学人工智能原理:4-人工智能的发展现状

人工智能的历史,现状和未来论文题目

工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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(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技术科学。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,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来,理论和技术越来越成熟,应用领域在不断的扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能,但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点:1、在生产方面,效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力,人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善,较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点:1、人工智能代替了人类做各种各样的事情,人类失业率会明显的增高,人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用,可能被坏人利用在犯罪上,那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能,我们反而会被人工智能所控制与利用,那么人类将走向灭亡,世界也将变得慌乱。

在大数据时代,人工智能相关技术得到了越来越多的关注,市场对于人工智能产品的呼声也越来越高,不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局,由于人工智能人才相对比较短缺,所以人才的争夺也比较激烈。另外,由于相关人才的数量比较少(研究生培养为主),而且培养周期比较长,所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的,原因有以下几点:一是智能化是未来的重要趋势之一。1、随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。2、人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。1、随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作,这对于职场人提出了新的要求。2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。四是人工智能取代人力,对全球的经济产生影响1、说到人工智能,大多数人都是比较期待的,当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它,因为人工智能的发展,让我们看到了人工智能的高效和服从。2、在未来,当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段,它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢?如果是的话,那么将会有大面积的失业问题出现。3、人工智能的发展,能够在短时间内对其进行量产,这样就会有很多人下岗,对全球的经济和社会来说,影响都是巨大的。

北京大学人工智能原理:4-人工智能的发展现状

AI革命意味着人类社会财富格局的全面重组,这个过程在创造出一定的新型就业机会的同时,必然造成超大规模的工作岗位流失。

人工智能的历史,现状和未来论文题目怎么写

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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”,也可能超过人的智能。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。

人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流,使人感到与之交流的是一个人,而不是一台机器,比如可以和人下棋的计算机 程序,或者可以帮人决策的程序,如专家系统,如帮助病人的医疗诊断程序,或者帮助人决定投资的程序,人工智能应用范围很广。比如:博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序,可以辅助人们解决一些问题。

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能:综合调查1973(来特希尔)项目失败,列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980日本启动第五代计算机用于知识处理1982决策树模型带动机器学习复苏1980中期ANN及多层神经网络1980中期【1987-1993年是人工智能第二个冬天】Lisp机市场崩溃1987列强再次取消科研经费1988专家系统滑翔谷底1993日本第五代机退场1990年代【1993-现在突破期】IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005深度学习论文发表2006IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011谷歌启动谷歌大脑2011苹果公司的Siri上线2012微软通用实时翻译系统2012微软Cortana 上线2014百度度秘2015IBM发布truenorth芯片2014阿尔法狗打败人类棋手2016

AI(Artificial Intelligence,人工智能) 。“人工智能”一词最初是在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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

人工智能的历史,现状和未来论文怎么写

人工智能的发展现状处于成长期,由于相关人才的数量比较少,人工智能的人才市场处于空缺,出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展;一些省份也比较重视人工智能的发展

Note that if there

人工智能的发展现状处于成长期,由于相关人才的数量比较少,人工智能的人才市场处于空缺,出现了供不应求的状况。各行各业都在转型,利用人工智能领域,还是挺广泛的。

【1950-1956年是人工智能的诞生年】图灵测试1950Dartmouth 会议1956(1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。)【1956-1974 年是人工智能的黄金年】第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958(西蒙和纽维尔)LISP编程语言1958(约翰麦卡锡)用于机器翻译的语义网1960(马斯特曼和剑桥大学同事)模式识别-第一个机器学习论文发表(1963)Dendral 专家系统1965基于规则的Mycin医学诊断程序1974【1974-1980年是人工智能第一个冬天】人工智能:综合调查1973(来特希尔)项目失败,列强削减科研经费【1980-1987年是人工智能繁荣期】AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980日本启动第五代计算机用于知识处理1982决策树模型带动机器学习复苏1980中期ANN及多层神经网络1980中期【1987-1993年是人工智能第二个冬天】Lisp机市场崩溃1987列强再次取消科研经费1988专家系统滑翔谷底1993日本第五代机退场1990年代【1993-现在突破期】IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005深度学习论文发表2006IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011谷歌启动谷歌大脑2011苹果公司的Siri上线2012微软通用实时翻译系统2012微软Cortana 上线2014百度度秘2015IBM发布truenorth芯片2014阿尔法狗打败人类棋手2016

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