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1，人工智能的发展前景及其应用的论文怎么写

去论文库里面找找，关键字是人工智能，找到相关的论文，一般这些论文的引言部分都有相关部分的历史和发展讲述，都可以进行借鉴
很好写的，。

人工智能的发展前景及其应用的论文怎么写

2，以我眼中的人工智能为题写一篇小论文 什么是人工智能

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。

以我眼中的人工智能为题写一篇小论文 什么是人工智能

3，如何在sci上发表人工智能论文

您好，可以安排各专业的核心期刊，SCI、EI、南北核心等，希望我的回答对您有帮助，望采纳！！！
在动笔之前要做好充分的准备，一旦下笔之后，则要坚持不懈地一口气写下去，务必在最短时间内拿出初稿。这是许多文章家的写作诀窍。有的人写文章喜欢咬文嚼字，边写边琢磨词句，遇到想不起的字也要停下来查半天字典。这样写法，很容易把思路打断。其实，初稿不妨粗一些，材料或文字方面存在某些缺陷，只要无关大局。暂时不必去改动它，等到全部初稿写成后，再来加工不迟。鲁迅就是这样做的，他在《致叶紫》的信中说：　　先前那样十步九回头的作文法，是很不对的，这就是在不断的不相信自己——结果一定做不成。以后应该立定格局之后，一直写下去，不管修辞，也不要回头看。等到成后，搁它几天，然后再来复看，删去若干，改换几字。在创作的途中，一面炼字，真要把感兴打断的。我翻译时，倘想不到适当的字，就把这些字空起来，仍旧译下去，这字待稍暇时再想。　　否则，能因为一个字，停到大半天。这是鲁迅的经验之谈，对我们写毕业论文也极有启发。

如何在sci上发表人工智能论文

4，求一篇关于人工智能与机器人的论文

机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签：杂谈 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。 我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。 人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。 人工智能要解决的问题主要是以下几个方面： 一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】 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，或着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（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）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。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

5，求职称论文人工智能的未来与挑战

人工智能的发展 英国科学家图灵于 1936 年提出“理论计算机”模型 , 被 称之为“图灵机”( Turing Machine) , 创立了“自动机理论”。 1950 年 ,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗 ?》,明确地提出了“机器能思维”的观点 。1956 年夏季 , 在美国达特摩斯 (Da rt mo ut h) 大学 , 由麦卡赛 (J . McCart hy) 、明斯基 ( M . L . Minsky) 、香农等发起 ,由西蒙 ( H . A . Simo n) 、塞缪尔 ( A . L . Sa muel) 、纽厄尔 ( A . Newell ) 等参加 ,举行了关于“如何用机 器模拟人的智能”的学术研讨会 , 第一次正式采用“人工智 能”( A rtificial Intelligence ) 的术语[ 1 ] 。这次具有历史意义 的 、为期两个月之久的学术会议 ,标志着“人工智能”新学科 的诞生 。在人工智能 50 多年的历史中 ,先后出现了逻辑学 派 (符号主义) 、控制论学派 ( 联结主义) 和仿生学派 ( 行为主 义) 。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理为基础 ,联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心 , 行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系 。这些理 论和方法在模式识别 、知识工程 、专家系统 、智能控制 、数据 挖掘、智能机器人等领域取得了伟大成就 ,极大推动了科技 进步和社会发展[ 2 ] 。如 ,医学专家系统 、多层前馈神经网络、 IB M 的国际象棋机器人 、日本的 A S H IMO 、韩国的 MA H2 RU 、我国的主体网格智能平台 A Grip 等 。但这些成果多是 对智能的某些方面进行宏观的功能模拟 ,并未给出到底什么 样的符号 ,什么样的形式化方法来表示人脑的智能体系 。尽 管有学者研究神经网络 ,探讨用神经网络方法模拟人脑而产 生智能 ,然而复杂的人脑结构以及未知的工作机理岂是简单 的神经网络模型所能表示的 。图灵大师为了说明机器可以具有智能 ,提出了著名的“图灵测试”,用机器行为解释智能 , 将智能归为行为 ,而彭罗斯却认为意识是智能的根本 ,没有 意识就不会有思维 ,没有思维又何谈智能 ,因此认为机器不 能具有智能 。爱丁顿曾提出 ,大脑是由原子 、电子组成 ,那么 一个普通原子的机械集合体能够成为一个具有思维的机器 吗 ? 机器是否可以具有智能不断地争论着 。要想回答这一 问题 ,就要弄清机器的工作机理是否能与人脑的工作机理相 www.bfblw.com/article.asp?ID=33263 论文网，似或一致 。香农的信息论发表后 , 人工智能学者们受到启 发 ,开始用信息的观点来探讨人脑与智能 ,直到 20 世纪 90 年代的脑 ———机对话 (BCI) 实验出现 , 正式证明机器与人脑 在信息处理上的机理是一致的 ,大脑与计算机可以直接进行 信息交换 ,可以互相理解 ,计算机芯片可以成为大脑的一部 分 。至此 ,机器是否可以具有智能的争论告一段落 ,人工智 能的发展出现了新的空间 。2　人工智能的未来与挑战 人工智能研究的主要目标 ,就是希望用现代科学技术的 手段来扩展人类智能系统的能力[ 3 ] ,那么人工智能未来的发 展方向有哪些更值得关注的呢 ? 本文从四方面进行了阐述 : 人工智能技术与生物技术 、电子技术结合研究生物电子体 , 与脑科学 、信息处理技术结合研究大脑信息处理模型 ,与网 络技术 、软件技术结合研究网络智能软件 ,与通讯技术、控制 技术结合研究家庭机器人 。

6，求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义:“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 。” 而麻省理工学院 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。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智 能。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。它是从计算机应 用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能 活动的能力, 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 , 是对人的思 维的信息过程的模拟。人工智能不是人的 智能 , 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模 拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人 脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑 的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。 人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的 机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识 的。弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些 机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真 正拥有智能 , 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了 一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低 谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方 法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 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。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。 第三阶段:20 世纪 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:20 世纪 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:20 世纪 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,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人 工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三 个方面进行:一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便 利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机 器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、www.homelunwen.com 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自 己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统 的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

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