2016年吉林大学硕士论文人工智能技术专业是什么

2016年吉林大学硕士论文人工智能技术专业是什么

就是通过研究开发以及模拟人的智能方式来进行的一门技能科学。北京大学，中国科学院大学，清华大学，南京大学，哈尔滨工业大学。

并不是一级学科，人工智能领域的相关专业分散在自动化系、计算机系等院系中。大学本科阶段与人工智能相关的专业大致有三类（当然还有更加细分的专业）：1、智能科学与技术专业旨在培养具备基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术，进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成的，具有相应工程实施能力，可以在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的、具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。据悉，目前经教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校达50余个。2、机器人工程专业旨在培养掌握工业机器人技术工作必备知识、技术，有较强实践能力、创新精神，主要从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等相关岗位工作，具有较强综合职业能力的高素质应用型专门人才。目前，全国开设机器人工程专业的高校已达60余所。3、数据科学与大数据技术专业旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提升学生解决实际问题的能力。目前全国已有百余所高校开设了这一专业。展开阅读全文​​赞同 4​​评论

我前面也写过相关的文章，这边具体从以下三个方面来给你介绍一下：一、人工智能领域的研究包括哪些呢？人工智能领域的研究分别有机器学习，智能搜索，模式识别，自然语言识别和复杂系统推理规划等等。它的实际应用，可以实现在很多领域，比如今天我们人人熟知的，支付宝人脸识别和指纹识别功能，就是一个很被大家所理解的一个实际应用，还有市面上即将上市的无人驾驶汽车也是人工智能的实际应用。可以看到人工智能正在给，并且将来会一直给人类的生活带来极大的便利。二、了解完人工智能这个概念，我们再来了解一下人工智能专业的发展历史。人工智能专业，是中国高校最近两年高考招生中新设的专业，目标是培养中国人工智能产业领域的专门人才。在2018年的四月份，教育部首次研究设立人工智能专业，高校人工智能人才培养的启动仪式在北大举行。在2018年的4月8号，西安交大的人工智能专实验班首次宣告成立，18年首次面向全国招生，在19年的三月份，教育部首次批准全国35所高校获得人工智能专业建设的资格。三、大学中人工智能专业的主要课程。人工智能专业在大学期间学习的主要课程包括人工智能核心课程群，主要有人工智能的现代方法、机器学习、自然原理和计算机视觉；也包括人工智能平台与工具课程群，具体课程有无人驾驶技术、计算机图形学等。另外还有机器人学的课程，包括仿生机器人、机器人规划与学习、认知机器人等。除了这些，人工智能专业的学生还需要学习人工智能伦理相关的课程，还有认知与神经科学相关的课程。值得注意的是，人工智能专业不是人人都可以学的。在学习人工智能专业桑，你需要实现创新思维、需要学习如何开展数据分析、学习加强自主学习能力，还有动手实践能力。这是学习人工智能专业非常需要的几种能力。学习人工智能专业将会是一个很大的挑战，但是如果真的学好了，这个专业就业是不需要愁的。

“人工智能”在大学里属于计算机科学与技术、软件工程等专业。这样就会离人工智能的方向很近，在本科阶段没有什么专门的人工智能专业，只有到研究生时候可以在国内或者选择去国外的一些好大学攻读相关的学科。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”，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。

2016年吉林大学硕士论文人工智能技术专业

（专业办学优势） ●智能信息处理○主要研究内容：智能规划与自动推理、约束程序、智能决策支持系统等研究领域的科学研究与软件开发工作。○主要成果：研究成果居国内领先地位。有教师12人，其中教授（博士生导师）3人，两人获教育部“新世纪优秀人才支持计划”支持，不间断地承担过近20项国家自然科学基金课题，在研国家和省部级课题4项、横向软件开发项目4项。承担《人工智能原理》等研究生课程和《离散数学》等本科生课程，其中《离散数学》为国家精品课程。●软件形式化○主要研究内容：软件形式化方法、语义网、程序分析技术、各种程序设计语言与实现技术、移动代码安全、并发语义、软件检查等。○主要成果：承担并完成了国家自然科学基金项目4项、教育部博士点基金1项、省部级项目2项、协作项目3项、省级校级教改项目3项、发表学术论文70余篇、编著学术著作13部。承担研究生课程《形式语义学》、《程序分析》，本科生课程《编译原理(双语)》、《高级语言程序设计》和《C#程序设计(双语)》。《编译原理(双语)》课程被评为吉林大学精品课、吉林省精品课程和教育部-微软精品课程，获得三项省级奖励。由博士生导师张长海教授主讲的《高级语言程序设计》被评为国家级精品课。●软件工程○主要研究内容：组件技术和软件复用技术、基于软件体系结构的软件开发方法、软件维护和软件设计改进方法、软件演化方法和软件自动化技术、软件重构方法和技术、软件测试、面向方面的编程技术、基于移动代理的软件开发方法、软件工程环境和软件开发辅助工具等。○主要成果：研究组成员完成国家重点攻关项目和国家自然科学基金项目4项，在国内核心刊物或国际会议上发表论文50余篇。●数据库与web智能○主要研究内容：数据库理论、机器学习、数据挖掘与Web挖掘、网络搜索引擎。○主要成果：完成国家自然科学基金项目“基于Petri网的主动型面向对象数据库管理系统(1997-1999)”、吉林省科技发展计划项目“第二代网络搜索引擎的研制(2000-2003)”。承担国家自然科学基金项目“具有增量性质的移动式主题爬行系统(2004-2006)”。在国际会议和《软件学报》等核心刊物上发表论文40余篇，其中被三大检索结构检索论文9篇，出版教材和学术专著4部。获得国家级和部委级奖励5项。●数据库与智能网络○主要研究内容：面向高维、海量数据的智能处理理论，数据挖掘基础理论与应用，Internet组播路由技术，并行程序设计，并行工程与工程数据库系统，计算机支持协同工作与设计。○主要成果：承担国家攻关项目2项，国家863计划项目1项，国家自然科学基金项目5项，省部级及其它科研项目几十项。获国家科技进步二等奖1项，机械工业部科技进步一等奖1项，及多项省部级其它奖项。又在各种国内外刊物上发表数十篇的论文。 ●知识工程与专家系统○主要研究内容：不确定性推理方法与技术；多专家系统协作技术；贝叶斯网推理和学习；异构知识表示的相互转换；知识库求精和知识库一致性检测等。○主要成果：承担多项国家863项目，利用包括专家系统等多种技术开展面向农业信息化领域应用研究，开发了二十多个农业实用ES，并持续进行了大规模推广应用。97至04年，增收节支约3亿元。研究工作先后获吉林省科技进步一等奖和二等奖各1项、长春市科技进步一等奖1项。●DAI、MAS、智能Agent和移动Agent○主要研究内容：DAI与多Agent系统主要包括：复杂任务求解方法；Agent感知方法；Agent规划方法；DAI规划识别、生成、优化方法；Agent派生与回收、动态组装方法；动态DAI体系结构模型。面向Agent程序设计主要包括：智能Agent体系结构、逻辑理论、程序设计方法和语言及多Agent协商方法。移动Agent技术主要包括: 移动Agent系统体系结构、理论模型、迁移规划、通信和安全。○主要成果：自1984年开始，完成国家863和自然科学基金项目10项，发表论文50余篇。提出了基于BDI组件式智能Agent模板结构模型。提出了扩展合同网协商模型ECNNM。提出了支持Agent通信和协商有分支时序结构的一阶多模态逻辑。提出基于模板模型、扩展BDI逻辑、支持多Agent协商模型ECNNM的Agent程序设计语言NOAPL。基于上述成果研制了“开放、自适应、分布式多Agent协作系统工具COT”，用COT开发了多ES石油测井解释系统。还提出了移动Agent系统模板结构、基于环境演算的移动Agent系统形式化模型、迁移规划模型、可靠性通信模型和通信性能优化模型，面向网络管理的安全模型和基于博弈论的电子商务虚拟市场模型，并将移动Agent技术应用于网络管理和电子商务领域。●时空信息表示和推理○主要研究内容：时间和空间是人类永恒的话题，时空推理在人工智能等领域中占据重要地位。该院的时空推理研究始自1996年，覆盖了很多研究方面，并应用到地理信息系统、精准农业等领域。研究内容主要包括：时空逻辑、时空代数、时空本体、时空数据挖掘、时空数据库、移动对象数据库等。获得了基金资助包括自然科学基金重大项目子课题1项、自然科学基金面上项目3项，省科技发展计划项目4项等。○主要成果：对区域连接演算进行了混合维扩展，并应用于定性空间遮蔽关系表示；提出了处理时空信息的不确定性、模糊性和粒度模型，并分别应用于GIS、空间数据挖掘和时空数据库；处理综合时空信息的模型；定性空间查询语言和时空查询语言；改进的公路网移动对象模型；栅格数据模型下模糊区域的拓扑关系分析。基于上述研究，独立开发了支持时空推理的组件式地理信息系统CGIS和多个农业应用系统，使测土施肥真正成为可能。共发表核心期刊以上论文60余篇，SCI索引7篇，EI索引15篇。●基于粗糙集和格机的数据挖掘○主要研究内容：传统的数据分析手段难以应付越来越多的数据。为使人们能理解并有效地使用这些数据，以数据挖掘为研究背景，该院展开了以基于格机和粗糙集的数据挖掘理论与方法为主的研究，主要研究内容包括：对当时的格机理论、方法进行深入研究，重点研究格机的标注与其分类特性；研究增量式格机的标注与其分类特性，给出增量式格机的严格形式化定义；面向文本等非结构化数据，研究基于格机理论的数据约简方法和分类方法。研究粗糙集理论公理组的极小化问题；研究基于粗糙集理论的属性约简方法和数据约简方法；研究基于格机理论和粗糙集理论的数据挖掘方法。○主要成果：学院在基于格机和粗糙集的数据挖掘理论与方法上取得了一定的成果。扩展了格机的等标注的思想，提出了交集标注的概念，用以解决多类别决策问题；将上述思想并应用于文本数据的多类别决策问题，取得了较好的效果；去除了粗糙集公理组中隐含着的冗余性， 得到了更为精练的两组粗糙集公理， 并证明了它们的可靠性; 定义了极小粗糙集公理组概念， 并证明了给出的两组粗集公理是极小的；在基于粗糙集理论的属性约简和数据约简方面，提出了基于信息熵和遗传算法的属性约简算法、基于特征矩阵的最小约简算法、增量式规则提取方法。●计算智能○主要研究内容：计算智能所涉足的神经网络、模糊系统和进化计算相关理论、模型和算法，以及计算智能方法在机器味觉和嗅觉、图象处理、商务智能、智能交通、现代物流、生物信息学和生物识别技术等领域的应用研究。○主要成果：承担国家自然科学基金重点项目1项、国家自然科学基金面上项目2项、十五攻关项目1项、“863”项目1项、省部级项目7项和多项横向科研项目，获得省部级科技进步二等奖2项、三等奖3项：发表学术论文100多篇；其中被SCI收录20多篇，SCI引用26次，被EI收录40多篇，被国内核心刊物引用116次；出版学术著作1部，获得国家发明专利1项，获得软件版权4项。●计算机图形学与数字媒体○主要研究内容：计算机绘画与动画，计算机动漫技术与应用，基于点的造型与绘制、几何造型中曲面拼接的基础理论和算法、分形的计算机生成，基于内容的多媒体检索，眼底三维图象组建和医学图像处理，图象超分辨率和图象配准，流媒体压缩、编码、解码及代理缓存技术，三维模型检索系统中利用聚类分析方法平台系统的开发，基于聚类分析的三维模型数据库分析与组织等。○主要成果：自八十年代初开始开展计算机图形学与数字媒体方面的教学、科研和开发工作，多年来承担与完成国家自然科学基金4项，省部级项目2项，其他各类科研项目10余项。发表学术论文200余篇，其中被三大检索收录50余篇。●计算机图像处理与虚拟现实○主要研究内容：计算机图像处理的理论与应用研究，主要有数字水印技术、图像检索技术、医学图像处理、基于图像的绘制技术，基于图像的3维重建技术等；虚拟现实技术和应用研究，主要有虚拟环境的模拟、自然景物的模拟、碰撞检测技术等；模式识别和机器视觉的研究，基于约束的几何模型研究，多媒体技术研究。○主要成果：承担国家自然科学基金项目2项、省部级项目4项及多项横向科研项目。发表学术论文130余篇，其中被SCI收录30余篇，EI收录25篇，ISTP 收录 30多篇。出版教材3部。●智能工程○主要研究内容：人工神经网络、模糊系统和进化计算相关理论、模型、算法，DNA计算，量子计算，人工免疫算法，群体优化算法，机器学习算法，基于计算智能的生物信息学中的相关理论与算法，蛋白质结构预测方法，基因表达数据分析，药物成份分析，以及智能计算方法在组合优化、数据挖掘、超声电机控制、微机电系统建模、金融时间序列预测、模式识别等领域的应用。○主要成果：自2001年起承担与完成国家自然科学基金项目2项、省部级项目2项，获省部级科技进步奖4项。发表学术论文100余篇，其中被SCI收录40余篇，EI收录50余篇。●移动通信与网络系统○主要研究内容：移动IP技术、移动计算网络理论、基于移动计算网络的各种应用，包括移动IP网络中的QoS管理、流量工程、基于策略的网络管理、安全理论与技术、入侵检测系统、防火墙技术以及网络体系结构、通信协议与接口、网络设备、网络通信软件和网络协议的实现。○主要成果：完成国家科技攻关项目1项，863项目1项，国家自然科学基金项目3项，省部级项目12项以及多项工业界委托项目，获省部级奖3次。主持国家发改委高新技术及产业化项目1项，国家自然科学基金面上项目1项和振兴东北老工业基地科技攻关项目1项。在国内外知名刊物上发表论文60余篇，出版教材(主编)8本。●智能控制与嵌入式系统○主要研究内容：工业控制计算机技术、嵌入式计算机系统、网络化嵌入式系统与安全、网络化控制技术与实时信号传输、嵌入式系统软硬件协同设计、故障自诊断与容错技术、普适计算、智能控制、光电混合信息处理技术，以及这些技术在汽车电子控制与信息系统、智能交通系统中的应用。○主要成果：完成863项目、“攻关”项目等3项，国家自然科学基金项目2项，省部级项目8项，获省部级科学技术进步奖4项，发表论文100余篇，出版教材8部。●计算机空间信息处理技术○主要研究内容：空间数据的采集、量测、分析、存贮、管理、显示、传播和应用方面的集成的信息科学与技术。重点研究油田多维信息和数字地球信息的大容量数据存储技术、多媒体数据库技术、压缩传输技术、智能化搜索算法、数据仓库与数据挖掘、空间数据的建模和模拟，3S集成理论与方法，科学计算可视化和虚拟现实技术，人机交互技术等。○主要成果：获国家863项目1项，国家自然科学基金项目2项，省部级项目16项，获省部级科技进步二等奖2项，三等奖8项，发表论文60余篇，出版专著3部。 ●分布式系统与网络软件○主要研究内容：机群操作系统及在分布并行计算和服务器群方面的应用；网格计算；网络安全；因特网技术及在IP电话、VPN、电子商务/政务等方面的应用。○主要成果：完成国家科技攻关项目5项，863项目3项，国家自然科学基金项目6项，国家教委博士点基金项目2项，吉林省自然科学基金项目3项以及若干工业界委托项目。在研项目有国家自然科学基金重大项目1项，国家自然科学基金面上项目1项，吉林省杰出青年项目1项以及国际合作项目1项。专著9部，在国内外知名刊物上发表论文100多篇。获省部级科技进步奖8次，包括原电子部特等奖1次、原国家教委二等奖1次和三等奖3次， 吉林省二等奖1次，吉林省三等奖2次。机群操作系统的研究处于国内领先、国际先进水平，因特网研究处于国内先进水平。●信息安全是中国最早进行PKI技术研究和开发的单位之一，在PKI技术方面的研究工作居国内领先行列。○主要研究内容：基于加密技术和黑客技术的信息与网络安全的研究；基于公共密钥和专用密钥的加密技术。○主要成果：承担国家、省部级项目20余项，发表学术文章50余篇。根据中国电子商务协会的统计数据，吉林大学研制的“数字证书认证系统SRQ05”在国内占有率已经达到70%以上。承建的“福建省数字证书认证系统暨SRQ05电子证书认证系统”获得国家密码科技进步一等奖。●计算机支持协同工作技术○主要研究内容：基于网络的分布式协作系统的原理与技术，典型应用包括基于工作流的协作工作框架、通信网络网络性能协同监测系统及协作作战指挥系统等。○主要成果：国家科技攻关项目1项，国家863项目1项（子课题），国家科技成果推广项目1项，国防科工委项目1项，省重大项目1项，省重点项目1项，省部级项目6项，企业联合项目20余项。在国内外发表论文36篇，EI检索5篇。撰写教材和专著7部。获专利1项。●通信软件与协议工程○主要研究内容：电信通信网由封闭式集中控制环境转向开放式分布控制环境后的网络智能理论和软件技术；电信通信网环境中的感知通信、自适应业务提供、可重配置网络和可视化；网络管理智能化；以IP为核心的下一代网络（NGN）结构、模型和关键技术等。○主要成果：完成省部级以上纵向课题10余项及多项横向课题。其中部级重大项目2项，教育部博士点基金项目1项；累计完成科研经费近千万元；获省级教学成果奖二等奖、省级教学软件一等奖和吉大教学成果奖一等奖各一项。在国内外核心刊物上发表学术论文70余篇，著书2部。其中SCI检索论文5篇、EI检索论文10篇、ISTP论文2篇。 ●生物信息技术○主要研究内容：计算生物学与生物特征识别，主要包括基于计算智能的生物信息学中的相关理论与算法，生物数据中的数据挖掘算法，蛋白质结构预测方法，基因表达数据分析，药物成份分析，以及基于小波理论、粗集理论、模糊神经网络和具有混合进化机制的生物特征识别方法与应用等。○主要成果：承担与完成国家自然科学基金项目3项、省部级项目4项，获省部级科技进步奖5项。发表学术论文90余篇，其中被SCI收录30余篇，EI收录50余篇。●生物信息识别与信息安全技术○主要研究内容：提出了一些基于虹膜、指纹、人像生物特征识别的相关理论、技术、算法与系统，以及基于生物特征与水印相融合的信息安全技术。○主要成果：自2001年起，获得省部级科研项目4项，获省部级科技进步一等奖1项，获国家专利3项。发表论文50多篇，其中，SCI、EI、ISTP检索25篇。

人工智能是由人制造出来的，机器所表现出来的，智能是通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术；目前与人工智能相关的专业主要是计算机类的计算机科学与技术，软件工程，网络工程，信息安全，数字媒体等以及智能科学与技术，空间信息与数字技术等，包括清华大学，中国科学技术大学，复旦大学，浙江大学，西安交通大学等这些院校呢都有这些关于人工智能的专业。

人工智能指的就是通过普通的计算机程序来呈现一种人类智能的技术；想要学习人工智能相关专业的话，可以选择的院校有清华大学，中国科学技术大学，浙江大学，复旦大学，哈尔滨工业大学，西安交通大学。

就是通过研究开发以及模拟人的智能方式来进行的一门技能科学。北京大学，中国科学院大学，清华大学，南京大学，哈尔滨工业大学。

2016年吉林大学硕士论文人工智能技术专业怎么写

人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。

人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。

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。

工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。

2016年吉林大学硕士论文人工智能技术专业怎么样

回答 我已完成对您的解答，方便在点击屏幕上方的“结束咨询”后给我个赞吗？谢谢[心][心][心][比心][比心] 欢迎您的咨询，我是为您解答的答主，目前已累计帮助4000余人，您的问题我已看到，目前正在为您整理答案，请您稍等一会儿哦～ 根据您的提问，做出如下解答：人工智能专业就业方向科学研究 工程开发 计算机方向 软件工程 应用数学 电气自动化 通信 机械制造人工智能的人才培养以研究生教育为主，一方面人工智能的研发具有较大的难度，另一方面人工智能领域的研发需要更多的研究资源，人才培养周期也相对比较长。由于当前人工智能依然处在行业发展的初期，所以学习人工智能专业要想有一个较好的就业出口，可以考虑读一下研究生。[嘻嘻][嘻嘻] 人工智能专业就业前景人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能！ 更多2条 

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

蛮不错，吉大的人工智能在业内呼声很高，在以前王湘浩还在的时候，属于全国数一数二的，近几年虽下滑了些，但还是属于国内一流的

2016年吉林大学硕士论文人工智能技术研究

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

人工智能在计算机领域内，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。

1 现代人工智能的发展背景人工智能，英文缩写为AI。它是研究开发人类智能活动规律，构造具有智能的模拟人工系统，其研究主要目的是使机器能够胜任一些以往需要人类智慧才能完成的复杂工作。2016年是人工智能进入快速发展的一年。近年来，各国际智库纷纷关注人工智能及其相关技术发展对就业的替代效应和收入效应在不同行业的不均衡分布。[1]2 人工智能对大学生就业的影响目前，由于人工智能发展的速度极快、影响范围广泛。大部分高校的专业设置以及教学内容创新能力不足，过于滞后无法满足人工智能快速发展的时代需求，没有办法提供推动中国人工智能发展所需的人才。而用人单位由于市场需求，对于大学毕业生运用人工智能的创新能力有极高的要求。1 人工智能对大学生就业的消极影响人工智能技术发展替代就业破坏机制主要包括劳动工具改变机制、管理效率提升机制、劳动市场需求破坏机制。人工智能的发展增加了对高技能劳动力的需求，降低了对低技能劳动力的需求，提高了低能力劳动力就业难度。人工智能提高了劳动生产效率，在生产规模不变的条件下减少了就业岗位。2 人工智能对大学生就业的积极影响人工智能的发展不仅对社会就业的结构和数量产生影响，还对就业质量起到极大地提高与改善作用。人工智能技术创造的机器承担一些危险、繁重、有损人体健康的工作，保障了劳动者的生命权和健康权。人工智能使得劳动生产效率大幅提升，劳动者将有更多的休闲时间。在生产效率提升的同时，劳动者的劳动报酬也相应增长。总体上，人工智能提升了大学生的就业质量。

当前人工智能是科技领域的热点，也是产业互联网的重要组成部分之一，未来更多的人工智能产品将随着产业互联网走进传统行业。所以，从这个角度来看，未来人工智能领域的发展将对整个传统行业带来影响。人工智能的发展对于大学生就业的影响将体现在以下几个方面：第一：人工智能将促进岗位升级。人工智能的发展必然会带来岗位升级，大量的智能体（人工智能产品）将逐渐替代一些技术含量较低的工作岗位，随着人工智能的不断发展，未来更多的岗位将被智能体所取代，所以岗位升级将是一个持续推进的过程。第二：人工智能将降低岗位工作难度。智能化发展的重要目的就是提升工作效率的同时要降低岗位工作难度，通过资源整合等一系列手段来使得岗位工作任务更容易完成，所以在智能化时代掌握如何与智能体进行交流合作是非常重要的。所以对于大学生来说，掌握一定的人工智能知识是有必要的。从目前的知识结构来看，可以从编程语言开始学起，比如Python语言。第三：人工智能将创造出大量的工作岗位。人工智能的发展一方面会取代一部分工作岗位，另一方面也会创造出大量的工作岗位，这些工作岗位将集中在人工智能产业的周围，包括智能体的研发、生产、维护等环节。由于未来人工智能产品的应用领域将非常广泛，所以人工智能产业自身将创造出大量的就业机会。