人工智能最新论文

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据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫干净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。

有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着湿润的淡淡白雾，一股浓郁的清香钻入鼻腔，新鲜的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。

而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有复杂的心绪，充盈的精神世界。假如，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能回答实时的温度与天气情况，而人类或许回因自身的遭遇而由衷地感叹月凉如水，明月几多愁。

但是现在，许多人活着跟机器人越发相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都异常冷漠，失去了价值观与同情心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的悲惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的乞求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思考萦怀为什么会有如此可悲的人出现？

我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有喧闹和烦忧，却时有银铃般的欢笑；虽会有挫折与艰辛，但也有克服苦难，战胜挑战后真正的快乐……这些丰富的情感，它们是否能感受到呢？

是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己改变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提醒着我，让我不要成为这种人。

我向往的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与陌生人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……

希望我向往的生活是我以后的生活，人与人之间充满爱与温情。也希望机器人越来越少，能有欢笑与泪水，泪水虽咸，亦是真情…… 【篇二】

然而，与之相反却是正在使用它们的人们，在享受它们带来的乐趣和方便时，他们的思维

正在缓慢地流逝着。人工智能正一步步地吞噬着人们的思考方式以及能力，让人类步入失去价值观和同情心的危险地步，同时让其后果变得极其严重。

电子产品的人工智能化固然能够推进我们社会的发展，方便了我们的生活，科普了我们的知识，发达了我们的商业，加强了我们的军事，这是一个极好的现象。但是当我看到人与人在交流时失去了温度，只是刻意地去做出应答；无情地一个“不”，一个否定词带来的无限杀伤力；甚是在人们真正需要帮助时，不经过大脑思考直接忽视等等，都能给我们重重一击。这是冷漠无情，毫无温情所言，失去了价值观和同情心的一幕幕。人们只会拿着人工智能不停地滑动、点击、长按，一个个动作变得机械化，眼神始终在光源处停滞，慢慢地人们就不会关注身边的点点滴滴，它们的思维也就变得机器化，思考的方式和机器一样只会按程序套路来，僵硬的思维变得普遍化，现象变得广泛，那种人与人明明相识却擦肩而过，明明可以互帮互助却冷眼相待，让我感到心底里的难受，无奈。

就如同苹果公司总裁库克认为的一样：“我不担心人工能会让计算机像人类一样思考，我更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心罔顾后果。”我们应该理性的思考，人与人之间多一点儿关心、关注，不要让这个社会失去色彩，失去温暖，失去它本该有的温馨和谐，不要让我们丢失了正确的价值观和人们本该拥有的同情心。我们不应该受人工智能的影响和控制，发自内心的去同情他人，面对事物的价值观要正确，我想这个世界会朝着更美好的方向发展。

人工智能应该和人类携手构建更美好的环境。 【篇三】

我们之所以被称之为“人”，是因为我们有自己的思考，我们能遵守基本的道德，法则，我们具有其它动物少有的一些品质。

从小，爸爸妈妈就告诉我们，要做一个正直，善良，富有同情心的人，也的确，小时候，我们拥有敢于背着人群说真话的勇气；我们有为了真理与他人争得面红耳赤的认真与执着；我有一双纯真的眼睛和善良的内心，去发现并帮助有需要的人。后来，我们变得更小心，更谨慎，也更易受伤，在所有事物面前，都选择权衡利弊，像计算机一样的思考：走那一步，更有力？我们每天八小时通勤，为各种“我想要的”熬红了眼睛，在计算了利弊后，我们变得冷漠麻木，不再有同情心，也不再乐于助人。何时，我们忘记了父母的话语，忘记了那些为人最简单的品德？

《黑客帝国》，一步一有些久远的电影。电影里，大部分人都被插上了管子，他们躺在那里，任凭母体控制他们的意识，但感受到的也尽是美好，没有了现实中的痛苦。现实中，他们可能穿得破破烂烂，困窘不堪，可幻想里，他们得到了一切现实生活中自己没有的——因为你想要什么，幻想中就有什么。有一个人拒绝了这样的看似美好的梦，主角尼奥，剧中的反派一再逼迫诱惑他：吃下蓝色药丸，一切都将是美好的。他最终选择了红色药丸，即使吃下后，他要承受现实中一切的苦难，但他不愿想躺在那的人一样，失去了自我的基本思考，失去了价值观的判断，就如把那恶心的黏稠物当作美味佳肴——因为母体告诉他们，这是块牛排，美味而多汁。

他在现实中痛苦挣扎，但相比那些被管子“饲养”的人，他还可以骄傲的说：我还是个真正的人。

记得当时我听到李世石被人工智能打败的消息，并没有太过震惊，毕竟人类发明计算机的初衷，便是让它来代替我们做一些我们无法达及的事情。但这并不代表它一定会超越人类，说到底，人工智能一直都是人类思考的结晶，他没有人的同情，也没有我们的价值观，冷酷的“思考”和计算让我每每看过一些关于人工智能的科幻电影后，总有些后怕。

人类永远不应像计算机那样的思考，我您愿多走些弯路，多吃些亏，也不要在精确计算的道路上，摒弃为人的价值观与同情心，将善良的品质束之高阁，冷漠麻木地走下去……

在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，以下是我精心整理的人工智能的论文的相关资料，希望对你有帮助!人工智能的论文篇一 开启人工智能时代 也许你压根没听说过一个叫乔布斯的人，这没关系;也许你并不打算成为苹果iPhone的果粉，这也没关系;但你要是对Siri表示毫不知情，那就危险了，这会导致你在一个即将到来的时代无法立足。 《纽约时报》拍摄了一支让Siri同真人助理比赛办事效率的视频;YouTube上有人手抱吉他和Siri深情对唱;哥伦比亚广播公司的科技记者Larry Magid甚至采访了Siri，虽然采访只有四分钟的时间，但Siri回答了Larry提出的大部分问题，甚至还向Larw解释了生命的含义。 Siri到底是什么呢?它是苹果iPhone 4S里面内置的一款虚拟个人助理软件，通过自然语言处理技术来实现人机交互功能。这意味着，Siri既能听懂我们说的话，也能以 我们听得懂的语言来回答。单独拆开来看，Siri所包含的语音指令、搜索等功能并不是什么全新的技术。但 只有在Siri那里，1+1才真正大于2。对计算机研究人员来说，一台能真正实现与人对话的设备就像是圣杯一样，是Siri让他们离梦想又近了一步。 自从iPhone 4S开始发售，关于Siri的传说就开始了。随便在网上一搜，你会看到海量有关Siri的真机评测视频，里面除了让Siri完成诸如查收短信和创建备忘录等任务外，有人开始问Siri的姓名、年龄、最喜欢的手机等怪问题;有人向Siri各种倾诉：“我觉得很累”、“我要怎样挽回女友的芳心”、“生命的意义是什么”;有人让Siri讲几个冷笑话或者唱首歌来 听;还有人直接向Siri示爰甚至求婚，而Siri都能够一本正经跟人侃上半天，回答足够机智，有时候还很萌。甚至有人把两部iPhone 4S放在一起，两位Siri竟然开始喋喋不休聊起天来。 如果你认为Siri仅仅是一个陪你说废话打发时间的话痨，那你就大错特错了。Siri所展示出的在准确语音识别的基础之上进行语义的智能分析判断，并且实现系统功能和后代数据，包括个人偏好和历史记录的调 用，实现所答即所问与服务即所想——真正实现助理的功能，从识别，执行，再到互动之间的飞跃，这些才是Siri的革命性所在。 在Siri之前，人与机器之间的交流就像一部默片。无论借助的是键盘、鼠标或触摸屏，我们总是以无言的方式向电脑传递我们的喜怒哀乐。Siri却可以真正理解你所表达的意思，并结合当前话题做出回答。比如询问天气，你可以不用一字一字说出标准问题，而是像和朋友闲聊一样问Siri：“我明天需要带雨伞出门吗?”Siri照样能理解并且给你答复。 无论是谷歌还是百度，你只能按照严格的语法输入需要搜索的关键词，对于“离我当前最近的餐厅在 哪里”这样的问题根本无从下手。而Siri首先通过卫星定位找到你当下所处位置，再搜索出附近的各色餐厅，甚至顺带还帮你找到打折和团购的信息 “有一家意大利餐厅就在拐角处，很多人评价说味道不错，6点以后牛排还打5折。” 我们可以想象在不久的将来，Siri将应用在更多的领域，目前宝马公司已经表示要将Siri整合到他们的车载系统里。未来的电脑、电视甚至洗衣机、冰箱都可以植入S九与iPhone等手持设备形成一个偌大的智能网络。你只需要告诉Siri“帮我录下明天曼联跟皇马的比赛，并提醒我后天晚上8点收看。”“明天的早餐是一杯豆浆和2片土司，在7点前做好并叫醒我。” Siri归根到底是三个技术领域的完美结合对话式界面、个体情景感知和服务委托。换句话说，Siri要能够明白你说的话，再结合你的个人背景进行运算，最后提供你所需要的信息。这个过程不仅要求移动设备有强大的运算能力处理前端任务，还需要足够的带宽以保证与云端服务器的数据交换。所以目前的Siri还处于beta测试版，离全方位的个人生活应用还有很长的路要走，但毫无疑问，这是一个伟大的开始，人工智能，已经来到我们身边。

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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

萌芽时期

在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

低谷时期

在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。

在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.

[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.

[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.

[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.

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张康。2021年4月15日，澳门科技大学医学院张康讲座教授作为主要通讯作者，参与并联合多个单位在人工智能诊断新冠肺炎研究上再创佳绩。张康，医学博士，遗传学博士，现任澳门科技大学医学院教授和科大医院眼科临床医生。张康教授在四川大学获得生物化学学士学位后赴美，成为新中国成立以来哈佛大学和麻省理工学院第一个来自中国大陆3个博士学位获得者（医学博士：哈佛大学和麻省理工学院。遗传学博士：哈佛大学），也是美国约翰霍普金斯大学威尔马眼科中心第一个来自新中国的眼科住院医生。

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社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境，同时人工智能促进社会发展。以下是我精心整理的人工智能领域论文的相关资料，希望对你有帮助!人工智能领域论文篇一 人工智能研究领域及其社会影响 [提要] 社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境，同时人工智能促进社会发展。本文在介绍人工智能基本含义的基础上，概述人工智能的研究和应用领域，并且从不同的角度阐述人工智能的发展对于社会的深刻影响。 关键词：人工智能;研究领域;社会影响;专家系统 随着网络技术和通讯技术的发展，人工智能以它强大的渗透力走进了社会生活的各个领域，极大地改变了社会面貌，深刻地改变了人们的思想和行为。探讨人工智能对人类进步的影响，对促进人工智能发展和对人类的进步有着重要意义。 一、人工智能的含义 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的。这一年，在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语音理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统。例如，能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语音，进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。但是，随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长。同时，网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且，现在的AI具备了更多的现实应用的基础。1990年以来，人工智能研究又出现了新的高潮。一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。 人工智能在发展过程中形成了几个学派，最主要的两个学派是符号主义和联接主义。符号主义，又称为逻辑广义、心理学派或计算机学派。其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理，代表人物是纽厄尔和西蒙。大量传统的人工智能研究是在这个学派的思想推动下进行的。联接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。在这个学派中，有著名的模式识别理论。20世纪八十年代末神经网络迅速崛起，在声音识别、图像处理等方面取得很大成功。 二、人工智能研究和应用的领域 (一)模式识别。计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但目前计算机却无法直接感知它们，键盘、鼠标等外部设备，对于这样五花八门的外部世界显得无能为力，即使是电视摄像机和话筒等，由于识别技术不高，计算机并未真正知道所采录的究竟是什么信息，计算机对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的狭窄瓶颈。于是，着眼于拓宽计算机的应用领域，提高其感知外部信息能力的学科——模式识别得到了迅速发展。 (二)自然语言理解与机器翻译系统。语言处理是人工智能最早期的研究领域之一。人们之间用语言互通信息是一件非常简单的事情，而建立一个能够生成和“理解”哪怕是只言片语的计算机系统却是非常困难的。因为传递某一点的“思维结构”需要庞大的与该思维结构相关的公共思维结构，犹如一个人一样，需要有上下文知识并能根据这些知识进行推理。自然语言理解最重要的成果是机器翻译。现在，机器翻译真正推向市场还面临两大问题：一是准确性。由于科技文献和文学作品有许多专业术语，所以需要专家来进行译前处理和译后校正工作;二是翻译速度问题。翻译需要有庞大的字库系统，有效快速搜索是需解决的问题之一，如何减少翻译前的处理和翻译后的校正工作时间也是需解决的问题。 (三)自动程序设计。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身代码进行学习的人工智能系统得到发展。程序理论方面的有关研究工作，对人工智能的所有研究工作都是很重要的。我们所指的自动程序设计是某种“超级编译程序”，或者能够对程序要实现什么目标进行非常高级描述的程序，并能够由这个程序产生出所需要的新程序。这种高级描述可能是采用形式语言的一条精辟语句，也可能是一种松散的描述，这就要求在系统和用户之间进一步对话澄清语言的模糊，自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。 (四)专家系统。专家系统是一个具有专门知识的智能计算机程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决该领域需要由专家才能解决的问题，专家系统一般由数据库和推理机构成。近年来，在专家系统的研究中已经出现了应用人工智能技术解决实际问题的成功范例。如“故障诊断系统”，这种系统设计了一个计算机界面，可以进行人—机“对话”，用户与专家系统进行咨询对话就像用户与具有这方面知识与经验的专家对话一样，解释和回答用户的问题。此外，还有情报检索系统、数据分析系统和结构优化设计系统等。 发展专家系统的关键是如何表达和运用专家知识即构筑数据库，如何将那些来自人类专家的并已经被证明了的对解决有关问题有帮助的典型事例符号化后输入计算机。专家系统与过去的一些计算机系统不同，它是以符号处理为主的计算机程序系统，一般没有算法解，经常要在一些不完全、不精确、不确定的信息基础上做出结论。 (五)智能机器人。智能机器人是人工智能研究的另一个重要领域，其中包括对操作机器人装置程序的研究。至今，尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，工业上也运行着成千上万台机器人，但这都是一些按预先编好程序执行某些重复作业的简单装置，大多数机器人只能“干”不能“看”，不具备“智慧”。如何摄取并处理视觉信息，研制能进行图像声音识别并进行拟人推理的机器人是人工智能的又一个十分活跃的领域。人工智能的研究促进了机器人研究和机器人学的发展;另一方面，智能机器人研究又促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。 (六)智能控制。人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需人的干预就能独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程，往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理来引导求解过程。 三、人工智能对人类社会的影响 随着计算机技术的快速发展和广泛应用，人工智能的思想和技术对人类的影响与日俱增，人工智能的发展将会对人类社会产生深远的影响，并将深入到人类社会的各个方面。 (一)人工智能的发展改变了人类的社会面貌 1、财富迅速增加。从财富的数量看，由于计算机、控制论和自动化技术的发展，正在迅速提高自动化的程度。同样数量的劳动力在同样的劳动时间里可以生产比过去多几十倍、几百倍的产品。从财富的质量看，由于计算机的推广应用，新兴产业以前所未闻的速度和前所未有的规模发展起来。 2、人际联系日益紧密。现在，任何社会制度的国家，由于人工智能的发展，生产社会化程度日益提高，使人际联系频度提高，距离缩短，Internet把整个世界联为一个整体。在这种条件下，生产国际化、贸易国际化、金融国际化、教育国际化、政治国际化和信息国际化，人们之间的往来将更加紧密。 3、信息快速增加和更新。人工智能发展为人们储存和处理信息提供了方便。一方面人们利用计算机每天输入大量的信息，使信息以几何级数增加;另一方面使信息更新加速，人们利用计算机大量输入、生成和输出的信息，使储存在载体上的信息加速折旧，人们不断期待正在传输中的最新信息，为满足这种需要，越来越多的人进一步搜集和输入新的信息。 (二)人工智能的发展，改变了社会的结构。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上，近十多年来，社会结构正在发生一种静悄悄的变化。人—机器的社会结构，终将为人—智能机器—机器的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。从发展角度看，从医院里看病的“医生”、护理病人的“护士”、旅馆、饭店和商店的服务员、办公室的“秘书”、指挥交通的“警察”，到家庭的“勤杂工”和“保姆”等，将均由机器人担任。因此，人们将不得不学会与有智能的机器和睦相处，并适应这种变化了的社会结构。 由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，例如用专家系统代替管理人员或医生进行决策、诊断或治疗病人的疾病。所以，将会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动(如规划、诊断、理解和决策等)的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。 (三)人工智能的发展，提高了社会的经济效益。人工智能系统已创造出了可观的经济效益，专家系统就是一个典型的例子。随着计算机价格的继续下降，人工智能技术必将得到进一步推广，产生更大的经济利益。成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员的知识。 如果保护得当，软件能被长期和完整地保持;因此，人类专家的经验能够得以延续。不受人类专家寿命的限制，这又是一笔巨大的财富。各领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法)，而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。 (四)人工智能的发展，改变了人类思维方式。人工智能是人类理性活动的产物，它延长了人的思维活动，有利于人们正确思维，有利于人们应用正确的思维方法。人工智能的运行遵循客观规律，因此要求人们在应用和开发中采取务实的态度，来不得半点虚假，用头脑思考，来不得半点感情用事。人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，传统知识一般印在书本、报纸或杂志上，因而是固定不变的，而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。又如，一旦专家系统用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显地下降，并增加误解。在设计和研制智能系统时，应考虑到上述问题，尽量鼓励用户在问题求解中的主动性，让他们的智力积极参与问题求解过程。 (五)人工智能的发展，改变了人们的生活方式。随着人工智能的发展步伐，人类活动方式发生了突变。网络化加强了人们的横向联系。网络技术的迅速发展，使人们的联系方式发生了变化。就主从联系讲，以往主要靠从上到下的“金字塔管理”，现在突出了“网络管理”。就平等联系讲，以往由距离决定联系频度，现在可以超越时空，由利益决定联系频度。 人工智能应用主要遵循内涵深入和外延拓展两方面。首先，内涵深入表现在模拟的发展，结构模拟较多地受技术限制，功能模拟主要靠开发软件。现在全世界每年有几十万个成熟软件推向市场，而无论是商务的还是娱乐的，都改变了人们单调的工作和生活模式;其次，外延拓展主要是人工智能与其他技术结合，光子、超导和激光计算机是人工智能发展的新出路。在社会广阔领域中，人工智能借助机电光声技术，为社会提供了电子排版系统、电视节目编辑器、复印机、学习机、家庭影院、音乐喷泉、B超检查、CT检查和机器人，给人们生活带来了一片新气象。

在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，以下是我精心整理的人工智能的论文的相关资料，希望对你有帮助!人工智能的论文篇一 开启人工智能时代 也许你压根没听说过一个叫乔布斯的人，这没关系;也许你并不打算成为苹果iPhone的果粉，这也没关系;但你要是对Siri表示毫不知情，那就危险了，这会导致你在一个即将到来的时代无法立足。 《纽约时报》拍摄了一支让Siri同真人助理比赛办事效率的视频;YouTube上有人手抱吉他和Siri深情对唱;哥伦比亚广播公司的科技记者Larry Magid甚至采访了Siri，虽然采访只有四分钟的时间，但Siri回答了Larry提出的大部分问题，甚至还向Larw解释了生命的含义。 Siri到底是什么呢?它是苹果iPhone 4S里面内置的一款虚拟个人助理软件，通过自然语言处理技术来实现人机交互功能。这意味着，Siri既能听懂我们说的话，也能以 我们听得懂的语言来回答。单独拆开来看，Siri所包含的语音指令、搜索等功能并不是什么全新的技术。但 只有在Siri那里，1+1才真正大于2。对计算机研究人员来说，一台能真正实现与人对话的设备就像是圣杯一样，是Siri让他们离梦想又近了一步。 自从iPhone 4S开始发售，关于Siri的传说就开始了。随便在网上一搜，你会看到海量有关Siri的真机评测视频，里面除了让Siri完成诸如查收短信和创建备忘录等任务外，有人开始问Siri的姓名、年龄、最喜欢的手机等怪问题;有人向Siri各种倾诉：“我觉得很累”、“我要怎样挽回女友的芳心”、“生命的意义是什么”;有人让Siri讲几个冷笑话或者唱首歌来 听;还有人直接向Siri示爰甚至求婚，而Siri都能够一本正经跟人侃上半天，回答足够机智，有时候还很萌。甚至有人把两部iPhone 4S放在一起，两位Siri竟然开始喋喋不休聊起天来。 如果你认为Siri仅仅是一个陪你说废话打发时间的话痨，那你就大错特错了。Siri所展示出的在准确语音识别的基础之上进行语义的智能分析判断，并且实现系统功能和后代数据，包括个人偏好和历史记录的调 用，实现所答即所问与服务即所想——真正实现助理的功能，从识别，执行，再到互动之间的飞跃，这些才是Siri的革命性所在。 在Siri之前，人与机器之间的交流就像一部默片。无论借助的是键盘、鼠标或触摸屏，我们总是以无言的方式向电脑传递我们的喜怒哀乐。Siri却可以真正理解你所表达的意思，并结合当前话题做出回答。比如询问天气，你可以不用一字一字说出标准问题，而是像和朋友闲聊一样问Siri：“我明天需要带雨伞出门吗?”Siri照样能理解并且给你答复。 无论是谷歌还是百度，你只能按照严格的语法输入需要搜索的关键词，对于“离我当前最近的餐厅在 哪里”这样的问题根本无从下手。而Siri首先通过卫星定位找到你当下所处位置，再搜索出附近的各色餐厅，甚至顺带还帮你找到打折和团购的信息 “有一家意大利餐厅就在拐角处，很多人评价说味道不错，6点以后牛排还打5折。” 我们可以想象在不久的将来，Siri将应用在更多的领域，目前宝马公司已经表示要将Siri整合到他们的车载系统里。未来的电脑、电视甚至洗衣机、冰箱都可以植入S九与iPhone等手持设备形成一个偌大的智能网络。你只需要告诉Siri“帮我录下明天曼联跟皇马的比赛，并提醒我后天晚上8点收看。”“明天的早餐是一杯豆浆和2片土司，在7点前做好并叫醒我。” Siri归根到底是三个技术领域的完美结合对话式界面、个体情景感知和服务委托。换句话说，Siri要能够明白你说的话，再结合你的个人背景进行运算，最后提供你所需要的信息。这个过程不仅要求移动设备有强大的运算能力处理前端任务，还需要足够的带宽以保证与云端服务器的数据交换。所以目前的Siri还处于beta测试版，离全方位的个人生活应用还有很长的路要走，但毫无疑问，这是一个伟大的开始，人工智能，已经来到我们身边。

人工智障最新研究进展论文

毕业论文的字数要求是对正文部分而言，比如本科论文8000字，指的是你正文部分。

如何合理降重？

如今的论文查重系统越来越智能，论文查重标准也愈发扑朔迷离。据说知网的查重标准是以“连续13个字符相同为重复”，而且“的”“了”之类的虚词不算。这为论文降重提供了参考。

1、基本操作

学到这里还只是鲁迅的水平。你知道有多少人已经写过这个句式了吗？你再模仿无异于抱着论文往枣树上撞啊！扩写应该有更崭新的思路，加上形容词、动词和语气词的同时，多用短句我家门前，有两棵，高大挺拔枝繁叶茂的树，一棵是长满了枣的枣树，另一棵，我定睛一看，我的天呐，竟然也是一棵长满了枣的枣树！

学到这里还只是鲁迅的水平。你知道有多少人已经写过这个句式了吗？你再模仿无异于抱着论文往枣树上撞啊！扩写应该有更崭新的思路，加上形容词、动词和语气词的同时，多用短句

大家细细品味，会发现翻译的极为精妙！尽管“无中生有”和“无所不能”含义完全不同！但这个语境下，谁能否认一个能无中生有的学子不是无所不能呢

2、 巧用双重翻译

所谓双重翻译，就是指先把你的论文用谷歌翻译成英文，再把英文翻译回中文。这个操作想必各位老油条都很熟了。

它主要是利用机翻的僵硬性，用人工智障打败人工智能。比如我当年教大家写毕业论文的文章中，开头这一段：

大家细细品味，会发现翻译的极为精妙！尽管“无中生有”和“无所不能”含义完全不同！但这个语境下，谁能否认一个能无中生有的学子不是无所不能呢

此外，我们还可以打开思路，用日语、法语、西班牙语、斯瓦西里语等翻译！甚至可以来一个中-韩-日-美-墨西哥-智利这种环太平洋航线翻译

3、语音输入法

这个方法很简单，就是指当你看完参考文献后，不要直接复制粘贴，而是在读懂后用自己的语言说出来，再把语音转化为文字。

举一个粗浅一点的例子，大家就懂了：

这么一通理解加翻译，柳宗元也看不出你抄的柳宗元。这才是真正做到的融会贯通，把别人的知识掌握到了自己的手里。除了费嗓子，没有别的缺点。

4、跨界词汇改写

论文会有很多基本套路，专业词汇标题句式都用这一套，当然很容易重复。好在随着时代的发展，会不断创造出很多新词，供学子们编排。

比如前段时间很火的互联网黑话！

运用到论文中就可以是：

这种互联网新词用上去，是不是立马就焕然一新了

但大家跨界的步子也不能迈太大，否者就容易扯蛋。像下面这种文科理工科跨界的就有点过分。

我不确定苏轼本人有没有鲁棒性，但你的人生接下来可能具有棍棒性。

5、提防致谢部分

部分学校致谢也是算在查重里的，大家千万不要忽视。否则前面一通修改猛如虎，致谢把查重率拉高。就很亏

而全国的大学生致谢都是那么几种套路：

那怎么才不雷同呢？我这里有一些歪门邪道供大家参考。

比如你可以多写人名，因为人名不容易重复；其次是尽量感谢室友，不要感谢师兄，因为师兄当年可能被师兄的室友感谢过了；最后可以感谢一些冷门的东西，比如感谢天，感谢地，感谢对象不出现你们没相遇。

当然，以上方法都是治标不治本，还是衷心希望大家可以好好写论文，扎实做学术，这样写完后就不用为查重如此苦恼！！

“人工智障”这个词是一种网络流行语，是对人工智能系统或机器人在表现能力或处理任务时出现的失误或不足的一种戏谑和幽默的称呼。通常情况下，“人工智障”是一种带有戏谑和讽刺意味的用语，常常用于形容人工智能系统在某些方面表现出来的愚蠢、迟缓、无能等特点，也有时用于形容人工智能产品的设计、操作界面等存在的问题。不过，需要注意的是，“人工智障”这个词具有一定的贬义和侮辱性质，有可能会影响到人们对人工智能技术的认知和态度。在描述和评价人工智能技术时，应该尽量客观、中肯，避免使用带有侮辱性质的词语。

人工智能学报

近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。 近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。 人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。 人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力： 自然语言处理（natural language processing） 知识表示（knowledge representation） 自动推理（automated reasoning） 机器学习（machine learning） 计算机视觉（computer vision） 机器人学（robotics） 这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）在1950年还提出了一种图灵测试（Turing Test），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。 关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。 在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。 在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。 ①1943-1955年人工智能的孕育期 人工智能的最早工作是Warren McCulloch和Walter Pitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。 ②1956年人工智能的诞生 1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。 ③1952-1969年人工智能的期望期 此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。 后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。 1958年，麦卡锡发表了“Program with Common Sense”的论文，文中他描述了“Advice Taker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。 ④1966-1973人工智能发展的困难期 这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。 第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知； 第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。 第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。 ⑤1980年人工智能成为产业 此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。 ⑥1986年以后 1986年，神经网络回归。 1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。 1995年，智能Agent出现。 2001年，大数据成为可用性。 在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手Garry Kasparov而震惊了世界。 在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。 2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。 2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量亿，语音识别率达97%。 “深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。 百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。 语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。 工业是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。 工业已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业”对于未来中德经济发展具有重大意义。 工业项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。 它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。 但是随着AI的发展，工业的推进速度将会大大推快。 人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如： ①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。 ②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。 ③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。 ④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。 ⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。 ⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。 ⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。 ⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。 机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行： （1）面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。 （2）认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。 （3）理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。 Deep Learning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。Deep Learning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。 深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络； LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM； 生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。 随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。 [1] Russell,.人工智能：一种现代的方法（第3版）北京：清华大学出版社，2013（重印） [2]库兹韦尔，人工智能的未来杭州：浙江人民出版社， [3]苏楠.人工智能的发展现状与未来展望[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017,(04):107-108. 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不好发。《智能系统学报》于2006年3月创刊，是中国人工智能学会会刊，由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办，不好发，因为中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办，要求严格，《智能系统学报》旨在创办中国智能科学领域高影响力的中文学术期刊。