人工智能应用基础论文_人工智能及其应用论文vvv

人工智能论文3000字 [人工智能的论文]

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!

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人工智能应用基础论文_人工智能及其应用论文vvv

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。

《》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，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，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。

关于人工智能的论文_有关人工智能论文

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!

有关人工智能论文篇一

浅谈逻辑学与人工智能

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

1 人工智能学科的诞生

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究数学化，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。

2 逻辑学的发展

2.1逻辑学的大体分类

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2 泛逻辑的基本原理

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1 经典逻辑的应用

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2 非经典逻辑的应用

(1)不确定性的推理研究

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不的推理，即容错推理。

此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

4 人工智能——当代逻辑发展的动力

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21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，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

5 结语

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。

人工智能领域经典论文 [人工智能领域论文]

发展的历史就是技术进步的历史。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影响

[提要] 发展的历史就是技术进步的历史。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的深刻影响。

：人工智能;研究领域;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生活的各个领域，极大地改变了面貌，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”在棋盘上击败了象棋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。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(即符号作系统)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、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地驱动智能机器实现其目标的自动控制。它是自动控制的发展阶段，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求解过程。

三、人工智能对人类的影响

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产生深远的影响，并将深入到人类的各个方面。

(一)人工智能的发展改变了人类的面貌

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，任何制度的，由于人工智能的发展，生产化程度日益提高，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，生产化、贸易化、金融化、教育化、化和信息化，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问题。实际上，近十多年来，结构正在发生一种静悄悄的变化。人—机器的结构，终将为人—智能机器—机器的结构所取代。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，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，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。在广阔领域中，人工智能借助机电光声技术，为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、检查、CT检查和机器人，给人们生活带来了一片新气象。

人工智能结课论文

“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!

人工智能结课论文篇一

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Ince，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中学蔡自兴主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过手段来完工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].：清华大学出版社，2003.

[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.

[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.

[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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关于人工智能的论文

智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!

人工智能的论文篇一

建筑智能化设计的相关探讨

【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

【】智能建筑;智能化系统;设计

一、建筑智能化系统的设计原则

(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。

(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。

(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。

(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

二、建筑智能化系统的设计

(一)供电系统设计

智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

(二)接地系统设计

智能建筑的接地将直接影响到设备与安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：

1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

(三)智能化管理间与智能化竖井

通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。

(四)综合布线系统设计

在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：

C=(102-H)/1.2 W=C-5

其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

三、目前智能建筑存在的问题

(一)国产化系统集成产品

现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应国情。

(二)技术障碍

在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。

(三)人才缺乏

从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。

智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。

四、结束语

智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

参考文献：

[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期

[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期

[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)

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