1、人工智能的论文
［摘要］ 本文认为，计算机科学和人工智能将是世纪早期，逻辑学将重点下列论题：（）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在世纪的逻辑学也应该这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉ai的要及其相关进展，使其研究成果在ai中具有可应用性. 我认为，至少是）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 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的技术科学。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。 亲。。。。多少字。。。给你 （人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
2、帮忙概括文章《AI是如何做决策的》
一窥AI的决策过程 格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。 结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的素，然后搜索图片中的每一个素以确定把图片归到哪一类。 从这里可以看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。面对一张鹿的图，即使把它的角上马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。 格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值~ 期待看到有用的回答！
3、谁能给我一篇关于AI的文章？？？
一个多月前，当波士顿凯尔特人造访明尼苏达时，因伤无法出赛的凯文加内特受到了主场球迷长达数分钟不间断的掌声欢迎。对于森林狼队，KG在那里辉煌的个赛季就意味着一切。今晚，又一位超级巨星将首次回到他曾为之拼搏了个半赛季的城市。我不禁在想，身着丹佛掘金队球衣的阿伦艾弗森会受到费城球迷多大的欢迎呢？ ，每次有涉及到他的文章我都会不由自主的在后面加上费城球衣，充满斗志，永不言败的“小个子”。这样的情况足足持续了大半年，直到本赛季开始后我才会不加思索的将艾弗森与掘金队在一起（很奇怪，对于加内特我却没有这样的情况）。 费城是一座体育运动氛围很浓的城市，三大职业联盟中（NFL，MLB与NBA）都有着费城球队的身影。而伴随着像威尔特张伯伦，朱利叶斯欧文，摩西马龙以及查尔斯巴克利这样众多超级球星的存在，篮球在很长一段时间内都是这里的第一运动。艾弗森在年的加盟，让这个外表在当时并不起眼的青涩小子一下子成为了费城球迷心目中最不可替代的英雄形象。就连银幕硬汉史泰龙在年帮费城老鹰队（橄榄球）进行宣传时都说：“他在篮球场上所取得的成绩绝对可以算是一个奇迹。” 经历了个月的等待，费城的球迷将再一次看到他们心目中永远的英雄重新踏上Wachovia中心球馆的地板。伴随着这座城市，艾弗森个），并且带领着赛季一路杀进了总决赛。费城的球迷还能再要什么呢？ 艾弗森在周二接受记者采访时说：“我试着把注意力放在球队目前的重心上去，但我不会因此而对你撒谎，我知道我一定会回去那里，而且我也知道那一天是什么时候。这将是一个我一生中永远怀念的时刻。” 如果是换做另一个时候，出于对费城这座城市的感情艾弗森也许会选择“作壁上观”。但是当下掘金队正面临严峻的季后赛形势，而人队现在的状态则又热得发烫（过去场中赢了场）。这就是职业体育，有时候你必须在感情与职业道德中做出取舍。不过无论如何，今晚的费城，AI都将会是所有人注目的焦点。 当我们回头看联盟历史上个人的生涯平均得分时，高高在上的是那个被所有人喜爱，篮球运动有史以来最伟大的球员。往下以弱差距排在第二位的是唯一一个能够在单场比赛中将个人得分达到三分数的“篮球皇帝”。而接下来艾弗森则用他那篮球运动员中“另类”的6尺身高与磅体重牢牢占据着第三的位置。在他的身后，无数闪亮的名字抬头仰望…… 年个赛季的费城时，他在队身上，对于他们我只有热爱。此外为了费城的球迷我也希望人队可以进入季后赛，因为我了解他们是如何支持球队的。” “他不仅是这支球队最棒的球员之一，在整个联盟他也是最出色的一个。我祝福他一切顺利，并不只在今晚，是所有的一切。”人队主帅莫里斯奇格斯给出了他对艾弗森的祝福。 最后让我们用艾弗森的个精彩瞬间来回顾他充满传奇的职业生涯。 场比赛，但是他用自己的表现证明了“状秀”的价值。，漂亮的胯下变向运球，乔丹被假动作晃开，艾弗森随后起跳出手，来不及封盖的MJ只好看着这一球飞进了篮筐。 月年的总决赛，并在与湖人的第一场比赛中就率队经历加时以比获胜。全场比赛艾弗森得到分，其中一个精彩的镜头来自他在右侧底角命中跳投后，抬脚跨过坐在地板上的泰伦卢。 月场大战中，艾弗森有两场拿下场，艾弗森送出了生涯最高的次助攻。 月场中获胜，从而进入总决赛。但是在前三节过后，节得到了全场分秒时缩小到一度只有分。本场比赛的表现为击败对手闯入总决赛。 日：这是艾弗森的第2个赛季。与猛龙队的比赛中，，并在马库斯坎比头上完成了一次不可思议的单手补。 月日：在与奇才队的比赛中，艾弗森用他的假动作连续两次将安东尼奥丹尼尔斯晃得失去了重心。。 月日：在与奥兰多魔术队的比赛中，艾弗森得到了他职业生涯最高的分。：“我拿下生涯最高分，球队获胜，这绝对是你梦里面所设想的东西。” 人队的球员为费城所做的最后一点贡献。 月人队就有希望再度杀入总决赛。 . 年人队自年后首次重返季后赛，。 .….
4、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 (Reaning) 和解决问题 (Problem lving)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: 世纪 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、HearsayII 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。 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。 第三阶段: 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?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: 年代末,神经网络飞 速发展。 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:)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。()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、 、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。( 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 处理单模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
5、浅谈人工智能技术在生活科技中的运用技术？
??? 人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。??? ??? 人工智能（Artificial?Intelligence）,?英文缩写为?AI,?是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。? ??? 作为一门学科，人工智能于年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符主义学派、连接主义学派和行为主义学派。? 传统人工智能是符主义，它以Newell和Simon提出的物理符系统假设为基础。物理符系统是由一组符实体组成，它们都是物理模式，可在符结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符结构。物理符系统假设认为：物理符系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题解程序“（General Problem Solver, GPS 论文网）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符系统，基于此符系统，使用动态搜索方法解问题。 ??? 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经的集团信息处理能力及其动态行为。 ??? 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。? ??? 行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。 ??? 人工智能的研究经历了以下几个阶段：? ??? 第一阶段：年代人工智能的兴起和冷落? ??? 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题解的方法，忽视知识重要性。? ??? 第二阶段：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、HearsayII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。并且，年成立了国际人工智能联合会议（International?Joint?Conferences?on?Artificial?Intelligence即IJCAI）。? ??? 第三阶段：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：年代末，神经网络飞速发展? ??? 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：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解，而且研究多个智能主体的多目标问题解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 ??? IBM“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM推出了iaoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 ??? 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。?
6、求论文 <<人工智能>>
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作出反应的智能机器，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”一词最初是在 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。 【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，对构成人的智能的必要素也了解，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。 详见 ［摘要］ 本文认为，计算机科学和人工智能将是世纪早期，逻辑学将重点下列论题：（）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在世纪的逻辑学也应该这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉ai的要及其相关进展，使其研究成果在ai中具有可应用性. 我认为，至少是）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
