人工智能导论论文1000字怎么写

人工智能导论论文1000字怎么写

人工智能究竟有没有可能打败人类!

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。

我摘来的，仅供参考： 李国杰院士：我在看待计算机科学发展趋势时，通常是把它分为三维考虑。一维是是向"高"的方向。性能越来越高，速度越来越快，主要表现在计算机的主频越来越高。像前几年我们使用的都是286、386、主频只有几十兆。90年代初，集成电路集成度已达到100万门以上，从VLSI开始进入ULSI，即特大规模集成电路时期。而且由于RISC技术的成熟与普及，CPU性能年增长率由80年代的35%发展到90年代的60%。到后来出现奔腾系列，到现在已出现了奔腾4微处理器，主频达到2GHz以上。而且计算机向高的方面发展不仅是芯片频率的提高，而且是计算机整体性能的提高。一个计算机中可能不只用一个处理器，而是用几百个几千个处理器，这就是所谓并行处理。也就是说提高计算机的性能有两个途径：一是提高器件速度，二是并行处理。与前所述，器件速度通过发明新器件（如量子器件等），采用纳米工艺、片上系统等技术还可以提高几个数量级。以大规模并行为标志的体系结构的创新与进步是提高计算机系统性能的另一重要途径。目前世界上性能最高的通用计算机已采用上万台计算机并行，美国的ASCI计划已经完成每秒12。3万亿次并行机。目前正在研制30万亿次和100万亿次并行计算机。美国另一项计划的目标是2010年左右推出每秒一千万亿次并行计算机（Petaflops计算机），其处理机将采用超导量子器件，每个处理机每秒100亿次，共用10万个处理机并行。专用计算机的并行程度比通用机更高。IBM公司正在研制一台用于计算蛋白质折叠结构的专用计算机，称做兰色基因（Blue Gene）计算机，一块芯片中就包括32个处理机，峰值速度达每秒一千万亿次，计划2004年实现。将几千几万台计算机连结起来构成一台并行机，就如同组织成千上万工人生产一个产品一样，决不是一件容易的事。并行计算机的关键技术是如何高效率地把大量计算机互相连接起来，即各处理机之间的高速通信，以及如何有效地管理成千上万台计算机使之协调工作，这就是并行计算机的系统软件---操作系统的功能。如何处理高性能与通用性以及应用软件可移植性的矛盾也是研制并行计算机必须面对的技术选择，也是计算机科学发展的重大课题。 另一个方向就是向“广”度方向发展，计算机发展的趋势就是无处不在，以至于像“没有计算机一样”。近年来更明显的趋势是网络化与向各个领域的渗透，即在广度上的发展开拓。国外称这种趋势为普适计算（Pervasive Computing）或叫无处不在的计算。举个例子，问你家里有多少马达，谁也说不清。洗衣机里有，电冰箱里有，录音机里也有，几乎无处不在，我们谁也不会去统计它。未来，计算机也会像现在的马达一样，存在于家中的各种电器中。那时问你家里有多少计算机，你也数不清。你的笔记本，书籍都已电子化。包括未来的中小学教材，再过十几、二十几年，可能学生们上课用的不再是教科书，而只是一个笔记本大小的计算机，所有的中小学的课程教材，辅导书，练习题都在里面。不同的学生可以根据自己的需要方便地从中查到想要的资料。而且这些计算机与现在的手机合为一体，随时随地都可以上网，相互交流信息。所以有人预言未来计算机可能像纸张一样便宜，可以一次性使用，计算机将成为不被人注意的最常用的日用品。 第三个方向是向"深"度方向发展，即向信息的智能化发展。网上有大量的信息，怎样把这些浩如烟海的东西变成你想要的知识，这是计算科学的重要课题，同时人机界面更加友好。未来你可以用你的自然语言与计算机打交道，也可以用手写的文字打交道，甚至可以用你的表情、手势来与计算机沟通，使人机交流更加方便快捷。电子计算机从诞生起就致力于模拟人类思维，希望计算机越来越聪明，不仅能做一些复杂的事情，而且能做一些需“智慧”才能做的事，比如推理、学习、联想等。自从1956年提出“人工智能”以来，计算机在智能化方向迈进的步伐不尽人意。科学家多次关于人工智能的预期目标都没有实现，这说明探索人类智能的本质是一件十分艰巨的任务。目前计算机"思维"的方式与人类思维方式有很大区别，人机之间的间隔还不小。人类还很难以自然的方式，如语言、手势、表情与计算机打交道，计算机难用已成为阻碍计算机进一步普及的巨大障碍。随着nternet的普及，普通老百姓使用计算机的需求日益增长，这种强烈需求将大大促进计算机智能化方向的研究。近几年来计算机识别文字（包括印刷体、手写体）和口语的技术已有较大提高，已初步达到商品化水平，估计5-10年内手写和口语输入将逐步成为主流的输入方式。手势（特别是哑语手势）和脸部表情识别也已取得较大进展。

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屌丝和高富帅幸福的生活在一起

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。

人工智能导论论文1000字怎么写好

人工智能的利与弊我们期待机器智能化，通常想的是智能化带来的便利，很少思考智能化的机器可能产生的不利影响。机器智能化可以为我们节省很多精力，可以节省很多时间，可以辅助工业生产，降低生产成本，带来廉价的产品。凡事有一利必有一弊，机器智能化也改变了人们的生活，从深层次上改变人们的生活形态。1、造成人对机器的过度依赖。2、侵犯了人的隐私空间。3、打破原生态环境。4、造成新的不平等。5、生活节奏加快使人们不能适应。6、造成就业问题。7、造成人的自卑。8、挑战人类生存。凡是都有替代性，当我们依靠吃药来抵抗病菌的时候，人体自身免疫力就会下降；当我们依靠激素来对抗感染时，会造成很多后遗症；当我们吃甜食来维持血糖时，人体本身的血糖调节能力就会下降。同样，如果机器替代了人们的劳动，人们的劳动能力就会下降；当机体替代我们的技能，我的技能就会下降；当机器代替我们的思考和记忆，我们的思考和记忆能力就会下降。机器的智能化必然使在替代人们体力劳动和脑力劳动的同时，让人们逐渐依赖机器，使独立生存能力下降。应对办法就是主动进行体力运动和思维训练，维持一定的独立生存能力。过去人们生活相对隔离，由于现代通讯、网络技术，信息到达速度极快，我们很难置身世外了，想关闭电话、网络，到一个无人打扰的地方，已经成为一种奢侈的生活方式，不是所有人都能做到的。当摄像头被安装的时候，人们担心被录像，但现在已经习以为常；当拍照手机出现时，人们担心肖像权被侵犯，担心被偷排，但很快人们适应了这种手机功能和生活改变；当手机定位跟踪出现时，人们担心自己的行踪被跟踪，还出现了一部《手机》电影，但是人们很快又适应了；现在互联网数据挖掘，广告跟随，能够跟踪人们的位置、通讯录、通话记录、聊天记录等等，在高科技面前几乎无处遁形，人们采取的是睁一只眼闭一只眼的态度，看就看了，拍就拍了，跟踪就跟踪了，就连艳照门也不新鲜了。毕竟人们的隐私被高科技打破了，从人们基本需求来说，隐私权还是遭到了侵犯。人们对原生态环境有一种本能的热爱，蓝天碧水，绿树成荫，鸟语花香，天籁之音。但是我们现在居住在水泥森林里，听着电子乐器产生的音乐，吃这垃圾食品，穿着化纤布料，乘着机动车辆，过着与原生态毫不相关的生活，有时感到莫名的孤独。这种生活完全脱离了我们人类原本的生活，这种变化，人类进化速度远远不能适应，于是人们通过另一套科技手段还原原生态：制造负离子空气，录制沙滩和森林的声音，用壁画、人造景观、假花装点厅堂，用跑步机代替林荫小路锻炼身体，制造人造草坪打室内高尔夫球。欺骗了人的感官，欺骗不了人的身体，现代城市癌症发病率逐年升高，与现代化生活方式不无关系。公平心人人都有，但是公平自古就没有，这个社会本身就是竞争的社会，公平只是人们的梦想，是人们的一种美好追求。只不过在不同时代，不公平的表现形式不同。在原始社会，分工不公平，社会地位不公平，生殖权不公平；奴隶社会，人权不公平，分配不公平，生殖权不公平；封建社会，土地拥有权不公平，社会地位不公平，知识获取权不公平，财富分配权不公平；资本主义社会，财富拥有权和分配权不公平，社会发言权不公平；社会主义社会，企业地位不公平，信息获取权不公平。社会的发展，竞争激烈程度降低，表面的不公平减少，但实质的不公平并没有根本得到解决。有些人拥有智能化机器而另一些人没有，这又形成了不公平，不公平造成的一系列竞争力差异和社会分配差异逐渐拉大。信息社会，信息量呈爆炸性增长，对人们的知识水平需求逐渐增高。解放前能够识字就是秀才，就成为知识分子；七十年代生人能够考上大学就属于高学历，能够谋取一个很好的工作职务；90后硕士、博士满街跑，找份工作不仅要高学历还要高能力，不是海归就不被人重视，再往后，不仅要求高学历，还要求知识的高更新率，在职学习，不断进修、充电、更新。这给人们的大脑增加了很大的负担。过去从小学到成年学习时间十年左右，现在达到二十年，不仅早教盛行，而且课本低龄化：大学的知识移到中学，中学的知识移到小学，小学的知识移到幼儿园，幼儿园的知识移到胎教，无形中增加大脑学习负担。照此发展下去，人脑真的要爆炸了。另一个趋势是人脑思维活动外包。能够网络上查到的就不用去记；能够电脑打字就不用手写；能够计算机计算的就不用心算。按照这种趋势发展下去，最终人们会把几乎所有思维活动交给之智能机器，人们就是一个不劳而获、发号司令、坐拥其成的废人。是机器超越了人类，而不是人类退化了，这是机器智能化让人类产生的窘境。机器智能化的确会阶段性地产生就业问题，但是这种问题也随着机器的产出和人们就业定位的改变而消除。工业化使得很多工人失业，但是这些工人并没有饿死，反而生活水平得到了改善。富士康用100万台机器人生产代替民工，民工并没有饿死，而是寻求其他工作营生；地铁使公交司机失业，公交司机并没有饿死，而是转为其他行业；网络教育将使大批教师失业，教师也不会饿死。最终理想的情况是几乎所有人的工作都被机器人替代，人们则是享受生活。过去一周工作六天，后来一周工作五天，现在很多企业弹性工作时间，或者在家上班，最后可能发展到自由支配时间。机器智能化对就业造成的冲击是阶段性的，这种阶段性的副作用和带来的红利能够抵消，还会有盈余。人的工作被机器替代，人会有自卑感吗？近期央视播出的《我爱发明》，里面经常是以人机大赛的方式展示发明出来的机器如何超过人力，展示科技的力量。一台机器少则赶上十几个人的劳动，多则能够赶上数百人力劳动，最终人败下阵来。体力方面超越了人，人们还有借口挽回面子，说我们是靠脑子生存。后来计算机战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，舆论一片哗然，再次挫伤了人们的优越感，机器人一次次超越人类，人类的优越感逐渐荡然无存，开始产生自卑和危机感，这种趋势将会继续，并逐渐发展到无地自容。最后的阵地是人类认为人类拥有的创造性是机器人无法替代的。这种掩耳盗铃的谎言，从理论上已经能够戳破，实际的超越也将指日可待。人类的自卑是人类创造机器人之后自己赋予自己的，而人类自我超越的革命是消除这种自卑的最好出路。机器人挑战人类生存。这是人们的假想，也是人们的忧虑。机器人真的在各方面都超越人类之后，还能让人类在地球上作威作福吗？由于生存的社会同时也是竞争的社会，竞争力的衰败必然伴随这地位的失去。如果人类不发展，将来必然要让位于机器人。那么我们唯一的出路是自我进化，而最具竞争力的是机器人，我们人类向机器人进化是保住人类地位的唯一出路。人如何进化成机器人又维持人类本质属性不变？意识上载和机器化存在，是既保持人类生存形态不变，又不至于使人类失去地位的一条光明大道。也就是人类在生命结束前将意识同步到计算机中，在肉体生命结束后让意识在计算机中延续存在。这样不仅保持了意识的连续不灭，还能够保持人性的一致性，保持对人类的忠实拥护。机器人就是我们自己，我们因此得以长生。面对机器智能化产生的有利一面，我们应积极张扬；面对机器智能化产生的不利一面，我们要尽力化解，最终使机器智能为人类带来最大利益。

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中国没有核心技术！谈机器人只是装样子！现在机床汽车主要利润还是被国外拿走的！

人工智能专业导论论文1000字怎么写

屌丝和高富帅幸福的生活在一起

那东西抄抄书，然后到图书馆上搜搜期刊不就是一大堆。才1000字很好拼的。对书做个概述就OK的。

我摘来的，仅供参考： 李国杰院士：我在看待计算机科学发展趋势时，通常是把它分为三维考虑。一维是是向"高"的方向。性能越来越高，速度越来越快，主要表现在计算机的主频越来越高。像前几年我们使用的都是286、386、主频只有几十兆。90年代初，集成电路集成度已达到100万门以上，从VLSI开始进入ULSI，即特大规模集成电路时期。而且由于RISC技术的成熟与普及，CPU性能年增长率由80年代的35%发展到90年代的60%。到后来出现奔腾系列，到现在已出现了奔腾4微处理器，主频达到2GHz以上。而且计算机向高的方面发展不仅是芯片频率的提高，而且是计算机整体性能的提高。一个计算机中可能不只用一个处理器，而是用几百个几千个处理器，这就是所谓并行处理。也就是说提高计算机的性能有两个途径：一是提高器件速度，二是并行处理。与前所述，器件速度通过发明新器件（如量子器件等），采用纳米工艺、片上系统等技术还可以提高几个数量级。以大规模并行为标志的体系结构的创新与进步是提高计算机系统性能的另一重要途径。目前世界上性能最高的通用计算机已采用上万台计算机并行，美国的ASCI计划已经完成每秒12。3万亿次并行机。目前正在研制30万亿次和100万亿次并行计算机。美国另一项计划的目标是2010年左右推出每秒一千万亿次并行计算机（Petaflops计算机），其处理机将采用超导量子器件，每个处理机每秒100亿次，共用10万个处理机并行。专用计算机的并行程度比通用机更高。IBM公司正在研制一台用于计算蛋白质折叠结构的专用计算机，称做兰色基因（Blue Gene）计算机，一块芯片中就包括32个处理机，峰值速度达每秒一千万亿次，计划2004年实现。将几千几万台计算机连结起来构成一台并行机，就如同组织成千上万工人生产一个产品一样，决不是一件容易的事。并行计算机的关键技术是如何高效率地把大量计算机互相连接起来，即各处理机之间的高速通信，以及如何有效地管理成千上万台计算机使之协调工作，这就是并行计算机的系统软件---操作系统的功能。如何处理高性能与通用性以及应用软件可移植性的矛盾也是研制并行计算机必须面对的技术选择，也是计算机科学发展的重大课题。 另一个方向就是向“广”度方向发展，计算机发展的趋势就是无处不在，以至于像“没有计算机一样”。近年来更明显的趋势是网络化与向各个领域的渗透，即在广度上的发展开拓。国外称这种趋势为普适计算（Pervasive Computing）或叫无处不在的计算。举个例子，问你家里有多少马达，谁也说不清。洗衣机里有，电冰箱里有，录音机里也有，几乎无处不在，我们谁也不会去统计它。未来，计算机也会像现在的马达一样，存在于家中的各种电器中。那时问你家里有多少计算机，你也数不清。你的笔记本，书籍都已电子化。包括未来的中小学教材，再过十几、二十几年，可能学生们上课用的不再是教科书，而只是一个笔记本大小的计算机，所有的中小学的课程教材，辅导书，练习题都在里面。不同的学生可以根据自己的需要方便地从中查到想要的资料。而且这些计算机与现在的手机合为一体，随时随地都可以上网，相互交流信息。所以有人预言未来计算机可能像纸张一样便宜，可以一次性使用，计算机将成为不被人注意的最常用的日用品。 第三个方向是向"深"度方向发展，即向信息的智能化发展。网上有大量的信息，怎样把这些浩如烟海的东西变成你想要的知识，这是计算科学的重要课题，同时人机界面更加友好。未来你可以用你的自然语言与计算机打交道，也可以用手写的文字打交道，甚至可以用你的表情、手势来与计算机沟通，使人机交流更加方便快捷。电子计算机从诞生起就致力于模拟人类思维，希望计算机越来越聪明，不仅能做一些复杂的事情，而且能做一些需“智慧”才能做的事，比如推理、学习、联想等。自从1956年提出“人工智能”以来，计算机在智能化方向迈进的步伐不尽人意。科学家多次关于人工智能的预期目标都没有实现，这说明探索人类智能的本质是一件十分艰巨的任务。目前计算机"思维"的方式与人类思维方式有很大区别，人机之间的间隔还不小。人类还很难以自然的方式，如语言、手势、表情与计算机打交道，计算机难用已成为阻碍计算机进一步普及的巨大障碍。随着nternet的普及，普通老百姓使用计算机的需求日益增长，这种强烈需求将大大促进计算机智能化方向的研究。近几年来计算机识别文字（包括印刷体、手写体）和口语的技术已有较大提高，已初步达到商品化水平，估计5-10年内手写和口语输入将逐步成为主流的输入方式。手势（特别是哑语手势）和脸部表情识别也已取得较大进展。

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人工智能导论论文1000字怎么写好看

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢？AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多2条 

你还是自己去汉斯出版社 的官网找下相关文献看看学习学习吧

有人工智能了，还需要人来写文章吗？