人工智能论文

浅谈人工神经网络学习

1、简介

作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。

神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量的目标函数提供的一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法。例如，反向传播算法已在很多问题中取得了惊人的成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语、学习识别人脸等。

1.1人工神经网络学习发展简史：

对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。McCulloch & Pitts(1943)提出了一个相当于感知器的神经元模型，20世纪60年代他们的大量工作探索了这个模型的很多变体。20世纪60年代早期Widrow & Hoff(1960)探索了感知器网络（他们称为“adelines”）和delta法则。Rosenblatt(1962)证明了感知器训练法则的收敛性。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。Minsky & Papert(1969)说明即使是像XOR这样简单的函数也不能用单层的感知器网络表示或学习，在整个20世纪70年代ANN的研究衰退了。

在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明（Rumelhart & McClelland 1986;Parker 1985）。这些思想可以被追溯到有关的早期研究（例如，Werbos 1975）。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。在同一时期，计算机变得不在贵重，这允许人们试验那些在20世纪60年代不可能被完全探索的计算密集型的算法。

2、人工神经网络学习的国内外研究状况

随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。l989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理—神经网络学术会议；l990年2月由国内八个学会(中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会)联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。这次大会以“八学会联盟，探智能奥秘为主题收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加．

在国际上，1987年，在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会．此后每年召开两次国际联合神经网络大会(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物Journal Neural Networks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世，至此，神

经网络理论研究在国际学术领域获得了其应有的地位。

作为人工神经网络学习的典型算法反向传播（BP）算法，近年来国内外学者对这一算法提出了一些改进。其中，由宋绍云、仲涛提出的BP人工神经网络

网络的新算法】

【1解决了传统算法的局部极小及收敛速度慢的问题。该算法是在BP神经网络现有的基础上提出的一种新的算法，该算法的基本原理是任选一组自由权，通过解线性方程组求得隐层权，将选定的自由权与求得的权合在一起，就得到所需的学习权值。而BP人工神经网络自适应学习算法的建立则解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题，并对传统的BP算法进行了改进，提出了BP神经网络自适应学习算法】

【2，又将其编制成计算机程序，使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现，减少了人为因素的干预，改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明：BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越，训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值，而且能较精确的预测未来趋势。基于遗传算法的人工神经网络学习】

【3避免了BP算法易陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受网络结构的限制等缺陷。

人工神经网络的研究同样在实践中也有所发展。比如，基于人工神经网络的

并行强化学习自适应路径规划】

【4，可以很好的应用于机器人蔽障系统。BP算法在雷达目标识别中的应用以及在超声检测中的应用等都是在BP算法改进的基础上实现的。

3、所选专题的研究意义与研究方法

从1946年第一台电子数字计算机问世以来直到现在，大多数信息处理都采用程序式计算方式。这种方式解题需要设计算法或规则，并正确的编制成软件，然后才能进行问题求解。这种解题方式必须考虑3个因素：

①问题的形式化；

②可进行计算的算法；

③计算的复杂性。

比较计算机和人的处理能力，其差别是惊人的。一方面，一个人能很容易识别面孔理解语言，而一台巨型机却很难识别出一棵树来。另一方面，用计算机进行计算，可以很快的得到答案，其计算能力大大超过了人。那么数字计算和辨识物体之间究竟有哪些差别呢？

辨识物体是不能简单明确的加以定义的。要识别一棵树，就必须给出树的全部定义。做出这样一种定义，等于要描述树的每一个可以想到的变量。这类问题构成了随机问题。所谓随机问题，就是那些需要具备某一系统的实际上每种可能状态的知识才能解答的问题。因此，为解决一个随机问题，就要求记忆所有可能的解答，当给定输入数据时，从所有可能的解答的集合中迅速的选出最合适的答案。而像数学一类的计算问题，其解答通常可以用一种算法简洁地表示出来，也就是说，可以用一个精确的指令系列来表示，该指令系列规定了如何处理输入数据以得到答案。

信息处理的一种新方法并不需要开发算法和规则，极大的减少了软件的工作量，这种方法称为神经网络。神经网络是一门崭新的信息处理学科，它从神经生理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法研究并行分布的、非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。神经网络中主要的信息处理结构是人工神经网络。

神经信息处理是介于常规处理形式和人脑处理形式的中间处理形式。一方面，神经网络企图模仿人脑的功能，而另一方面许多实现技术又是常规的。表1-1给出了这3种信息处理范型的主要特点。神经信息处理许多特性与人脑相似，诸如联想、概括、并行搜索、学习和灵活性。

表1-1 3种信息处理范型

人脑处理信息的特点如下：

①大规模并行处理。人脑神经元之间传递神经冲动是以毫秒计的，比普通的电子计算机慢得多。但人们通常能在1ms内对外界事物作出判断和决策。这对传统的计算机或人工智能是做不到的。由此可知，人脑的“计算”必定是建立在大规模并行处理的基础上。人善于在复杂环境下作出判断，从整体上识别事物。神经网络的大规模并行处理与多处理机构成的并行系统是不同的。

②具有很强的容错性，善于联想、概括、类比和推广。每天有大量神经细胞正常死亡，但不影响大脑正常的功能；大脑局部损伤会引起某些功能衰退，但不是功能突然丧失。在计算机中，元器件的局部损坏，或者程序中的微小错误都可能引起严重的后果，即表现出极大的脆弱性。人脑与计算机信息处理的巨大差别在于对信息的记忆和处理方式不同。计算机的模式是信息局部储存，按程序提取有关的信息，送到运算器处理。大脑中信息的记忆，特别是长期记忆是通过改变突触的效能实现的，即信息存储在神经元间连接强度的分布上，信息的记忆和处理是合二为一的。这一点，神经网络与大脑信息处理方式及其相似。

③具有很强的自适应能力。人脑功能受先天因素制约，但后天因素，如经历、训练、学习等也起重要作用。这表明人脑具有很强的自适应性和自组织性。神经网络与符号处理不同，前者强调系统的自适应或学习过程，同一网络因学习方法及内容不同，可具有不同的功能；符号处理强调程序编写，系统的功能取决于编写者的知识和能力。

由上可知，脑是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理装置，人们正以极大的兴趣研究它的结构和机理。这种研究与20世纪初的物理学和20世纪50年代的分子生物学一样，正酝酿着重大的突破，而这一突破将给整个科学的发展带来巨大而深远的影响。人们对大大脑的认识已深入到探索脑的核心问题，鉴定出

了一系列涉及脑工作的重要分子，在感知、行为、学习和记忆方面都取得了重要进展。这表明人们将有可能最终揭开大脑这个人体最复杂系统的奥秘，为现代科技发展寻找新的道路。借助大脑工作原理，有可能使信息处理获得新的突破。

正因为如此，神经科学受到世界各发达国家的高度重视。美国国会通过决议将1990年1月5日开始的10年定为“脑的十年”。国际脑研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行动。美国国防部高级研究计划局（DARPA）制定的8年研究计划中，神经网络是重要的方向。1986年日本政府提出了“人类前沿科学计划”（HFSP）研究计划，1992年提出“真实世界计算”（RWC）研究计划。德国人从1988年开始执行“神经信息论”的研究计划。

脑科学、神经生理学、病理学主要研究神经网络的生理机理，如神经元、突触、化学递质、脑组织等的构成和工作过程。而认知科学、计算机科学主要探索人脑信息处理的微结构理论，寻求新的途径，解决当前计算机和传统人工智能难以处理的问题。以此为背景，以人工神经网络为基础，形成了神经网络的新学科。

目前，对大脑思维的过程了解仍然很肤浅，人工神经网络模拟的研究还很不充分，人们面临的是一个充满未知的新领域。神经网络将在基本原理方面进行更深刻的探索。

神经网络的发展与神经科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学机器人学、微电子学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。神经网络研究的主要目的如下：

①理解脑系统为何具有智能。这些计算与符号表示的形式操作处理不同，人脑是如何组织和实施这些计算的。

②研究各种强调“计算能力”的神经网络模型，并不着重于这些模型的生物学保真程度

③研究大规模并行自适应处理机理。

④研究神经计算机的体系结构和实现技术。

4、适合神经网络学习的问题

人工神经网络学习非常适合于这样的问题：训练集合为含有噪声的复杂传感器数据，例如来自摄像机和麦克风的数据。它也适用于需要较多符号表示的问题，例如决策树学习任务。这种情况下ANN和决策树学习经常产生精度大体相当的结果。反向传播算法是最常用的ANN学习技术。它适合具有以下特征的问题:

(1)实例是用很多“属性-值”对表示的：要学习的目标函数是定义在可以用向量描述的实例之上的，向量由由预先定义的特征组成。这些输入属性之间可以高度相关，也可以相互独立。输入值可以是任何实数。

目标函数的输出可能是离散值、实数值或者由若干实数属性或离散属性组成的向量：例如在ALVINN（Pomerleau(1993)的ALVINN系统是ANN学习的一个典型实例，这个系统使用一个学习到的ANN以正常的速度在高速公路上驾驶汽车。）

(2)系统中输出的是30属性向量，每一个分量对应一个建议的驾驶方向。每个输出值是0和1之间的某个实数，对应于在预测相应驾驶方向时的置信度。我们也可以训练一个单一网络，同时输出行驶方向和建议的加速度，这只要简单的把编码这两种输出预测的向量连接在一起就可以了。

(3)训练数据可能包含错误：ANN学习算法对于训练数据中的有非常好的健壮性。

(4)可容忍长时间的训练：网络训练算法通常比像决策树学习这样的算法需

要更长的训练时间。训练时间可能从几秒到几小时，这要看网络中权值的数量、要考虑的训练实例的数量以及不同学习算法参数的设置等因素

(5)可能需要快速求出目标函数值：尽管ANN的学习时间相对较长，但对学习到的网络求值以便把网络应用到后续的实例通常是非常快速的。例如，Alvinn 在车辆向前行驶时，每秒应用它的神经网络若干次，以不断的更新驾驶方向。

(6)人类能否理解学到的目标函数是不重要的：神经网络学习方法学习到得权值经常是人类难以解释的。学到的神经网络比学到的规则难以传达给人类。

5、我对人工神经网络学习研究的认识及观点

5.1 人工神经网络学习的几种算法

1.有监督Hebb算法

2.单层感知器

3.梯度（LMS）算法

4.BP算法

这几种算法中，BP算法应用最为广泛。

5.2 基于反向传播网络的学习

反向传播算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值得较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层（即最接近输入层的隐含层）传播由总误差引起的权值修正，所以称为“反向传播”。

5.2.1反向传播网络的结构

鲁梅尔哈特（Rumelhart）和麦克莱兰(Meclelland)于1985年发展了BP网络学习算法，实现了明基斯的多层网络设想。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且还含有一层或多层隐（层）节点，如图5.1所示输入信号首先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。节点的激发函数一般选用S型函数。

BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐单元层逐层处理后，传至输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到期望输出，那么就转为反向传播，把误差信号沿原连接路径返回，并通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。

图5.1 BP网络

5.2.2反向传播学习算法

（1）选取比率参数r。

（2） 进行下列过程直至性能满足要求为止。

① 对于每一训练（采样）输入；

(a) 计算所得输出，

(b) 按下式计算输出节点的值

z z O d -=z β

(c)按下式计算全部其他节点 k k k k k

j j O O W

ββ∑-=→)1( (d)按下式计算全部权值变化

j j j i j i O O rO W β)1(-=?→

② 对于所有训练（采样）输入，对权值变化求和，并修正各权值。

权值变化与输出误差成正比，作为训练目标输出只能逼近1和0两值，而

绝不可能达到1和0值。因此，当采用1作为训练目标值作为训练时，所有输出

实际上呈现出大于0.9的值；而当采用0作为目标值进行训练时，所有输出实际

上呈现出小于0.1的值；这样的性能就被认为是满意的。

反向传播算法是一种很有效的学习算法，它已解决了不少问题，成为神经网

络的重要模型之一。反向传播算法框图如图5.2所示。

图5.2 反向传播算法框图

5.2.3 反向传播算法性能分析

反向传播算法作为指导多层感知器训练的最流行的算法而出现，基本上，它

是一个梯度（导数）的技术而不是一个最优化技术。其具有两个明显的性质：局部计算简单；可实现权值空间的随机梯度下降。多层感知器背景下的BP学习的这两个属性导致了它的优点和缺点。

1.BP网络的优点

①BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已经证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。当隐含神经元可以任意配置时，BP网络能记忆任意给定的学习样本，再现样本输入到样本输出的联想关系。BP网络的记忆容量与隐含神经元的数量相关，BP网络的记忆容量可通过增加隐含神经元而得到扩充。

②BP网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力。通过学习，BP网络能在任意精度范围内表达复杂的非线性映射。

③BP网络具有泛化能力，能从样本数据中学习知识，抽象一般性规律。BP 网络的泛化能力既与自身记忆容量相关，又与学习样本具有的信息量相关。

2.BP网络的问题

传统的BP网络在诸多领域得到广泛应用，也取得一定的成效，但在实际应用中有时处理结果并不理想，还存在诸多问题。究其原因，主要是BP网络还存在许多固有的缺点，这不只是多层前向BP网络的问题。

①BP算法的学习速度很慢，其主要原因有：

?由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂因而必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效。

?存在麻痹现象。由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近

0和1的情况下出现一些平坦区。在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿。

?为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而

必须把步长的更新规则预先赋予网络，而这种方法将引起算法低效。

②网络训练失败的可能性较大，其原因有：

?从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此算法很有可能陷入局部极值，使训练失败。

?网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典

型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。

③难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾。这涉及网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。

④网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验决定。为此，有人称神经网络的结构选择为一种艺术。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。

⑤新加入的样本要影响已学习成功的网络，而且描述每个输入样本的特征的数目也必须相同。

⑥网络的预测能力（也称泛化能力）与训练能力（也称逼近能力）的矛盾。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力的提高，预测能力反而下降，即出现所谓“过拟合”现象。此时，网络学习了过多的样本细节，但是不能反映样本内含的规律。

6.小结

1、人工神经网络学习为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续的和离散值得属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法，这已经被成功应用在很多学习任务中，比如手写识别和机器人控制。

2、反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含三层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数，这使得前馈网络成为学习预先未知的一般形式的离散和连续函数的很好选择。

3、反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据。梯度下降收敛到训练误差相对网络权值的局部极小值。通常，梯度下降是一种有应用潜力的方法，它可用来搜索很多连续参数的假设空间，只要训练误差是假设参数的可微函数。

4、反向传播算法最令人感兴趣的特征之一，是它能够创造出网络输入中没有明确出现的特征。确切的讲，多层网络的隐藏层能够表示对学习目标函数有用的但隐含在网络输入中的中间特征。

5、过度拟合训练是ANN学习中的一个重要问题。过度拟合导致网络泛化到新的数据时性能很差，尽管网络对于数据表现非常好。交叉验证方法可以用来估计梯度下降搜索的合适终止点，从而最小化过度拟合的风险。

任何新生事物的成长都不是一帆风顺的。人工神经网络学习也不例外。但是，经过长时间的研究发展，神经网络学习已经逐步成长起来了，在未来的发展中可能会遇到新的困难，甚至遭受较大的挫折。广大研究者也可能会为此承受巨大风险。但是作为科学研究者，我们应持有乐观的态度，为神经网络学习的发展做贡献。

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人工智能在物联网中的应用毕业论文

毕业设计 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 专业班级：物联网141 学生姓名：周钟婷 指导教师：李生好 设计时间：2017.5.8——2017.6.9 重庆工程职业技术学院

重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）任务书 任务下达日期：2017.5.8 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 设计（论文）主要内容和要求： 1.显示器件：引领TFT-LCD技术的创新和发展，致力于加快AMOLED、柔性显示、增强 现实、虚拟现实等新型显示器件及薄膜传感器件的进步。 2.智慧系统：以“物联网和人工智能”为主要方向，以用户为中心，基于在显示、人 工智能和传感技术优势，发展智能制造、智慧屏联、智慧车联、智慧能源四大物联网解决方案。 3.智慧健康服务：将显示技术、信息技术与医学、生命科技跨界结合，发展信息医学， 提供物联网智慧健康产品及服务。 教学团队主任签字：指导教师签字： 年月日年月日

重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）指导教师评语评语： 成绩： 指导教师签名： 年月日

重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）答辩记录

目录 摘要................................................... (1) 第一章目前人工智能技术的研究和发展状况......... . (2) 第二章显示器件事业技术应用 (2) 第三章智慧系统事业技术应用 (2) 3.1智能制造 (2) 3.2智慧屏联 (2) 3.3智慧能源 (2) 3.4智慧车联 (3) 第四章智慧健康服务事业技术应用.................... .. (3) 第五章目前人工智能发展中所面临的难题.......... . (3) 5.1计算机博弈的困难................... .. (3) 5.2机器翻译所面临的问题................... . (4) 5.3自动定理证明和GPS的局限.......... (4) 5.4模式识别的困惑 (5) 第六章人工智能的发展前景 (5) 6.1人工智能的发展趋势 (5) 6.2人工智能的发展潜力大 (5) 结束语 (6) 参考文献 (6)

人工智能论文

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气

毕业论文人工智能技术在计算机辅助教学中的应用与实现

目录 摘要 (2) 关键词 (2) ABSTRACT (2) KEY WORDS (2) 前言 (2) 1 计算机辅助教学系统及其现状 (3) 1.1计算机辅助教学系统 (3) 1.2计算机辅助教学的现状 (3) 2 智能化计算机辅助教学系统(ICAI) (4) 3 结束语 (7) 参考文献 (7)

人工智能技术在计算机辅助教学中的应用与实现 学生姓名：学号： 计算机科学系计算机科学与技术专业 指导教师：职称：教授 摘要：介绍了计算机辅助教学系统及其现状，分析了现代教育技术与传统教育模式的各自特点，探讨了ICAI的实现原理及利用ICAI对教学的改进方案，并对智能计算机辅助教学系统进行了详细讨论，最后说明了将计算机技术、人工智能技术与网络技术应用于教学过程的必然性、必要性和有效性。 关键词：计算机辅助教学系统；人工智能；专家系统；推理机 Abstract：Introduced the computer aided teaching system and the present situation, have analyzed the modern education technology and the traditional education pattern respective characteristic, has discussed the ICAI realization principle and uses ICAI to the teaching improvement program, and has carried on the detailed discussion to the intelligence computer aided teaching system, finally explained the computer technology, the artificial intelligence technology and the networking applies in the teaching process inevitability, the necessity and the validity. Key Words：Computer aided teaching system; Artificial intelligence; Expert system; Inducing equipment 前言 随着现代科技的飞速发展，多媒体计算机在教育领域得到了广泛应用，并对教育、教学过程产生着深刻影响。为了使教学改革能与之相适应，需要引入先进的教学手段，而使用计算机辅助教学系统(Computer Aided Instruction, CAI)可以提供理想的教学环境，容易激发学习者的学习积极性和主动性，从而显著提高教学效果。多媒体技术的日益发展以及与其它领先技术的结合，必然促进CAI的进一步发展。 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、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学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。

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研究生课程论文 人工智能前沿 论文题目：人工智能技术在求机器人工作 空间的应用 课程老师：罗亚波 学院班级：汽研1602班 学生姓名：张小涵 学号：1049721602405 2016年10月

人工智能技术在求机器人工作空间的应用 摘要 人工智能的发展迅速，现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中，其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成，分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件，即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点，都是可取的求工作空间的方法。 关键词：人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot. It plays a more and more important role in the application of the robot. The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod. Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element. The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space. Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method. Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space

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马克思主义科技观视域下正确对待“人工智能”引发的 伦理冲突 ——以苹果公司Siri智能语音系统为例 摘要：随着现代科学技术的飞速发展，人工智能已经开始进入人类的日常生活。比如使用较多的苹果Siri的逐渐智能为我们带来了许多便捷。但同时，人工智能的社会应用也面临诸多的伦理缺失，并发展成为人们不容小觑的现实性问题。主要体现在两方面：情感问题和责任问题。马克思主义科技观辩证地看待科技发展，认为科学技术是第一生产力，但同时科技具有多重属性，会带来许多困扰人类的全球性问题。应该以马克思主义科技观为理论武器，从科学技术层面和人类社会层面两方面来尽力规避或解决人工智能引发的伦理冲突。笔者认为，未来的人工智能发展必须构建坚实的道德根基。 关键词：马克思主义科技观、人工智能、伦理冲突、Siri 一、前言 卢梭曾有句名言:“人是生而自由的，却无往不在枷锁中”。这反映了人生所面临的种种冲突与无奈。同样，人在道德领域也时常面临着难以逾越的伦理冲突，这种冲突伴随着人的一生，让我们哪怕在临终时都难以释怀；这种冲突无处不在，几乎充满了我们生活的每个角落······如今的21世纪是电子科技和信息技术的时代，日渐发达的信息技术已经改变并影响着我们生活方式和思维模式。但是，随着科技到发展，新的社会伦理问题也逐渐地一一显露出来。本文试图以人们接触比较多的苹果Siri智能语音系统为例，来进行一些关于科技发展与社会伦理冲突问题的探究。 之所以选择探究“人工智能及其伦理”问题，主要是因为前段时间看到凤凰网科技频道刊登了一条关于苹果Siri的新闻，这条新闻的题目是《开放Siri 的背后，是苹果实打实的野心》，报道中给了一个数据，个人认为非常值得关注并且应该被深入思考:“今年苹果给出的数据是Siri周均提供20亿次服务，去年这个数字仅为10亿次，100%的增长算是比较喜人。”1 这样的数字是可怕的，一年到时间就实现了翻一倍到增长，至少说明了两个1凤凰网，开放Siri的背后，是苹果实打实的野心[EO/BL]. https://www.wendangku.net/doc/0a13549495.html,/a/20160614/41622607_0.shtml

计算机毕业论文题目大全

. 计算机毕业设计题目大全 在职员工，代做毕业设计项目 论文题目开发环境数据库基于https://www.wendangku.net/doc/0a13549495.html,实现的实验室网络管理系统无无 FTP客户端的设计与实现Eclipse Ipv6环境下FTP系统的设计与实现Eclipse J2EE 公交查询系统的设计与实现Eclipse J2EE 音像店租赁管理系统的设计与实现Eclipse J2ME手机游戏的开发-Beckham Goal Eclipse J2ME五子棋手机网络对战游戏的设计与实现Eclipse SQL Server JAVA ME无线网络移动端的俄罗斯方块游戏的实现Eclipse SQL Server JAVA SMART系统-系统框架设计与开发Eclipse SQL Server JAVA 信息查询发布系统 WML信息查询设计Eclipse SQL Server JAVA 班主任管理系统Eclipse SQL Server JAVA 办公自动化系统Eclipse SQL Server 基于JAVA聊天系统的设计与实现Eclipse 无 基于Struts和MySQL的BBS论坛Eclipse MySQL JAVA 本地监听与远程端口扫描Eclipse SQL Server JAVA 仓库管理系统源代码Eclipse SQL Server JAVA 打飞机游戏设计Eclipse SQL Server JAVA 电子通讯录（带系统托盘）Eclipse SQL Server JAVA 多线程与线程安全实践-基于Http协议的断点续传Eclipse SQL Server JAVA 个人理财Eclipse SQL Server JAVA 个人理财SQL Eclipse SQL Server JAVA 个人理财完整Eclipse SQL Server JAVA 机主留言在“全时通”系统上的实现Eclipse SQL Server Eclipse SQL Server JAVA 基于Apriori算法的关联规则挖掘系统的设计与实 现 JAVA 基于Cache的实验室资源管理系统的设计Eclipse SQL Server JAVA 基于J2EE酒店管理系统设计与实现Eclipse SQL Server

人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探讨

人工智能课程论文 学院计算机与信息技术 专业计算机科学与技术 年级2010级计科一班 姓名 课题对人工神经网络学习的探讨

对人工神经网络学习的探讨 摘要： 随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。 人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。 人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。 关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络 一、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN 方法。 二、人工神经网络学习的国内外研究状况

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人工智能 人工智能是 20 世纪 50 年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、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参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 一、人工智能发展史 50 年代人工智能兴起，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、求解程序 LISP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入低谷。 60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。并且 1969 年成立了国际人工智能联合会议。 80 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 1982 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 ，”其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 80 年代末。神经网络飞速发展。 1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一科学的诞生。 90 年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，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。 、人工智能的优越性 人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领

(完整版)五子棋人工智能课题毕业论文

人工智能专家系统论 文 题目五子棋AI算法和网络通信的研究 学生姓名陈维梅 学号 系别商务学院 年级2009 专业计算机科学与技术 指导教师 职称讲师 完成日期

五子棋AI算法和网络通信的研究 摘要： 本系统将利用五子棋游戏作为研究对象，通过设计出一个能够实现两种不同对战模式的五子棋游戏。并对所涉及到的相关技术进行初步的探讨，将重点放在人机对奕中AI算法研究方面。 游戏中提供两种选择模式：人机对战和人人对战。在人机对战中玩家通过选择不同的AI等级和电脑一决高下。在人人对战中双方可以进行下棋，悔棋但要通过对方的同意。同时还可以实现在线聊天。AI的不同等级是以不同的搜索深度确定的。本系统以深度为2，3，4分别为初级，中级，高级。网络对战中则使用Socket实现点对点通信。 关键字：五子棋、博奕AI算法、网络通信 Research the AIof Renju and the Communication Summary: This system will use Renju as research objects, passing to design a Renju game that can provide two kinds of dissimilarities to the play mode. to involve to of the related technique carry on the study of the first step, play more attention in the AI calculate way research aspect. It provide two kinds of choice modes in the game:Person's machine to the war and the everyone to war.The player passes to choose the different AI grade and computer in person's machine the rightness the war

人工智能论文

浅谈人工神经网络学习 1、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量的目标函数提供的一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法。例如，反向传播算法已在很多问题中取得了惊人的成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语、学习识别人脸等。 1.1人工神经网络学习发展简史： 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。McCulloch & Pitts(1943)提出了一个相当于感知器的神经元模型，20世纪60年代他们的大量工作探索了这个模型的很多变体。20世纪60年代早期Widrow & Hoff(1960)探索了感知器网络（他们称为“adelines”）和delta法则。Rosenblatt(1962)证明了感知器训练法则的收敛性。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。Minsky & Papert(1969)说明即使是像XOR这样简单的函数也不能用单层的感知器网络表示或学习，在整个20世纪70年代ANN的研究衰退了。 在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明（Rumelhart & McClelland 1986;Parker 1985）。这些思想可以被追溯到有关的早期研究（例如，Werbos 1975）。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。在同一时期，计算机变得不在贵重，这允许人们试验那些在20世纪60年代不可能被完全探索的计算密集型的算法。 2、人工神经网络学习的国内外研究状况 随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。l989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理—神经网络学术会议；l990年2月由国内八个学会(中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会)联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。这次大会以“八学会联盟，探智能奥秘为主题收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加． 在国际上，1987年，在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会．此后每年召开两次国际联合神经网络大会(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物Journal Neural Networks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世，至此，神

智能机器人设计毕业论文

目录 第1章、绪论 (2) 1、1智能机器人技术发展的重要意义 (2) 1、2国内外机器人的发展史 (2) 1、2、1 国外机器人的发展历史 (2) 1、2、2 国内机器人的发展历史 (3) 1、3服务机器人的特点关键技术 (3) 1、4本论文的主要研究内容 (4) 1、5本章小结 (4) 第2章、物体检测与报警机器人的总体设计 (5) 2、1概述 (5) 2、2主要组成 (5) 2、2、1 头部旋转机构 (5) 2、2、2 主体部 (6) 2、2、3 电机 (6) 2、3主要技术参数 (7) 2、4、电机的选型 (7) 2、4、1 驱动机构的组成、 (7) 2、4、2 步进电机的选型比较 (8) 2、4、3 步进电机的选型计算 (9) 2、5蜗轮蜗杆传动的选型设计 (11) 2、6电机的效核.................................... 错误!未定义书签。 2、7轴的较核及联件的选型.......................... 错误!未定义书签。 2、7、1、蜗杆轴的较核、......................... 错误!未定义书签。 2、7、2、蜗杆轴上轴承的选型..................... 错误!未定义书签。 2、7、 3、蜗轮轴的较核、......................... 错误!未定义书签。 2、7、4、蜗轮轴上轴承的选型..................... 错误!未定义书签。 2、7、5、键的较核............................... 错误!未定义书签。 2、7、6、联轴器的选型........................... 错误!未定义书签。 2、8本章小结...................................... 错误!未定义书签。第3章、驱动机构及其控制方式........................ 错误!未定义书签。 3、1、概述........................................ 错误!未定义书签。 3、2步进电机及其控制系统.......................... 错误!未定义书签。 3、2、1 步进电机的工作特性、..................... 错误!未定义书签。 3、2、2 步进电机的开环控制系统................... 错误!未定义书签。 3、3本章小结...................................... 错误!未定义书签。结束语............................................... 错误!未定义书签。

智能小车本科毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。

学位论文作者（签名）： 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 摘要 随着社会各行各业的迅速发展，根据人类的需求出现了各种各样的智能机器人、智能车。智能小车又称为移动式机器人，是一个多种高新技术的集成体，它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识，伴着我国科学技术的进步，智能化和自动化技术越来

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自动化毕业设计论文题目大全 1.智能压力传感器系统设计 2.智能定时器 3.液位控制系统设计 4.液晶控制模块的制作 6.嵌入式激光打标机运动控制卡硬件系统设计 7.基于单片机控制的数字气压计的设计与实现 8.基于MSC1211的温度智能温度传感器 9.机器视觉系统 11.防盗报警器 12.AT89S52单片机实验系统的开发与应用 13.在单片机系统中实现SCR（可控硅）过零控制 14.微电阻测量系统 16.基于GSM短信模块的家庭防盗报警系统 18.基于单片机的智能火灾报警系统 19.WIN32环境下对PC机通用串行口通信的研究及实现 20.FIR数字滤波器的MATLAB设计与实现方法研究 21.无刷直流电机数字控制系统的研究与设计 22.直线电机方式的地铁模拟地铁系统制作

23.稳压电源的设计与制作 24.线性直流稳压电源的设计 26.全自动汽车模型的设计制作 27.单片机数字电压表的设计 28.数字电压表的设计 30.模拟量转换成为数字量的红外传输系统 31.液位控制系统研究与设计 33.基于单片机的居室安全报警系统设计 38.模拟量处理为数字量红外语音传输接收系统的设计 40.电话远程监控系统的研究与制作 41.基于UCC3802的开关电源设计 42.串级控制系统设计 43.分立式生活环境表的研究与制作(多功能电子万年历) 44.高效智能汽车调节器 45.变速恒频风力发电控制系统的设计 46.全自动汽车模型的制作 47.信号源的设计与制作 48.智能红外遥控暖风机设计 49.基于单片控制的交流调速设计 50.基于单片机的多点无线温度监控系统

人工智能论文

人工智能的发展与未来 很多人都想问，人工智能是什么？ 一直以来，人们总是把人工智能当做是科幻小说，但是现在我们却拿着课 本一本正经的讨论这个问题。这使我们很困惑，我们的困惑大致来自下面几个 方面： 1.我们总是把人工智能和电影想到一起。星球大战、终结者、2001：太空漫 游等等。电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智 能缺乏真实感。 2.人工智能是个很宽泛的话题。从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来 可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑。 3.我们日常生活中已经每天都在使用人工智能了，只是我们没意识到而已。John McCarthy，在1956年最早使用了人工智能（Artificial Intelligence）这个词。他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工 智能了。” 因为这种效应，所以人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是 身边已经存在的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实 现过的流行理念。 Kurzweil（谷歌技术总监）提到经常有人说人工智能在80 年代就被遗弃了，这种说法就好像“互联网已经在21世纪初互联网泡沫爆炸时死去了”一般滑稽。 最后，人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能 的实力将其分成三大类： 1.弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅 长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只 会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。 2.强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人 工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑 力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。 3.超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知 名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可 以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。 人工智能正飞速发展着。而人类的生活也因此飞速的变化着。大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病

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重庆理工大学 专业选修课课程考查报告 《AI的发展与未来》 课程名称：《人工智能及应用》 专业：软件工程 学号： 学生姓名： 提交时间：2017年5月5日

进入人工智能 人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。 我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。 人工智能似乎没有明确的定义。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[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。 人工智能的发展 通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。 决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 深度学习及其应用领域 提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。

来自MIT人工智能实验室

8447 麻省理工学院 人工智能实验室 AI Working Paper 316 1988年10月来自MIT人工智能实验室：如何做研究？ 作者：人工智能实验室全体研究生 编辑：David Chapman 版本：1.3 时间：1988年9月 译者：柳泉波北京师范大学信息学院2000级博士生 摘要本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。 备注：人工智能实验室的Working Papers用于内部交流，包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样，会列出所有的参考文献。 1. 简介 这是什么？ 并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功，本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。 目标读者是谁？ 本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写，但对于其他机构的人工智能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者，也可以从中发现对自己有价值的部分。 如何使用？ 要精读完本文，太长了一些，最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很有效：先快速通读一遍，然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。 本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能：阅读，写作和程序设计，等等。第二部分讨论研究过程本身：研究究竟是怎么回事，

如何做研究，如何选题和选导师，如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映，从长远看，第二部分比第一部分更有价值，也更让人感兴趣。 .. 小节2 如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊，并给出了一些阅读的诀窍。 .. 小节3 如何成为AI研究领域的一员：与相关人员保持联系，他们可以使你保持对研究前沿的跟踪，知道应该读什么材料。 .. 小节4 学习AI相关领域的知识。对几个领域都有基本的理解，对于一个或者两个领域要精通。 .. 小节5 如何做研究笔记。 .. 小节6 如何写期刊论文和毕业论文。如何为草稿写评审意见，如何利用别人的评审意见。如何发表论文。 .. 小节7 如何做研究报告。 .. 小节8 是有关程序设计的。AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有所不同。 .. 小节9 有关研究生涯最重要的问题，如何选导师。不同的导师具有不同的风格，本节的意见有助于你找到合适的导师。导师是你必须了解如何利用的资源。 .. 小节10 关于毕业论文。毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间，本部分涉及如何选题，以及如何避免浪费时间。 .. 小节11 有关研究方法论，尚未完成。 .. 小节12 或许是最重要的一节：涉及研究过程中的情感因素，包括如何面对失败，如何设定目标，如何避免不安全感，保持自信，享受快乐。 2. 阅读 很多研究人员花一半的时间阅读文献。从别人的工作中可以很快地学到很多东西。本节讨论的是AI中的阅读，在第四小节将论述其他主题相关的阅读。 阅读文献，始于今日。一旦你开始写作论文，就没有多少时间了，那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献。在研究生的头两年，大部分的时间要用于做课程作业和打基础。此时，阅读课本和出版的期刊文章就可以了。（以后，你将主要阅读文章的草稿，参看小节三）。 在本领域打下坚实的基础所需要的阅读量，是令人望而却步的。但既然AI只是一个很小的研究领域，因此你仍然可以花几年的时间阅读本领域已出版的数量众多论文中最本质的那部分。一个有用的小技巧是首先找出那些最本质的论文。此时可以参考一些有用的书目：例如研究生课程表，其他学校（主要是斯坦福大学）研究生录取程序的建议阅读列表，这些可以让你有一些初步的印象。如果你对AI的某个子领域感兴趣，向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么，如果可以，借过来复印。最近，出现了很多精心编辑的有关某个子领域的论文集，尤其是Morgan-Kauffman出版的。 AI实验室有三种内部出版物系列：Working Papers，Memos和Technical Reports，正式的程度依次增加，在八层的架子上可以找到。回顾最近几年的出版物，将那些非常感兴趣的复制下来。这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文，对于了解实验室成员的工作进展也是很重要的。

关于人工智能的论文

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、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学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲,计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确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"(artificial intelligence，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、自然语言理解、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、合成人类自然语言，而进行情报检索，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。 人类进化以来,为了扩大自身的能力,已经发明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、轧棉机、蒸汽机、无线电收音机和电视机等。早在13世纪,就曾提出过自动机器或机器人的设想。从17世纪到18世纪,机械自动装置变得普遍起来,当时出现了能跳舞或能演杂技的娃娃,它们附在发出乐曲的小盒子和时钟上,随着19世纪的工业和20世纪初叶自动化工厂的出现,人们担心机器会取代人。早期的科学幻想小说重复出现机器人接管世界的题材。直到50年代出现了电子计算机,人们可以进行加减运算,完成以前只有人类才能完成的活动。例如分类、比较,根据先前的结果改变自己的工作程序等等。 但早期的计算机体积大,可靠性差,价格昂贵,因而人们认为要计算机模拟人工智能的尝试是注定要失败的。很早以前,人们就对自动化机器的理论有过重大的贡献。其中最突出的是卓越的数学家诺依曼。诺依曼认为,人类神经系统与计算机的电子电路有许多相似之处。人类的神经系统通过刺激或休止(称为神经动脉)来传递信息,而计算机用类似的二进制码“0”或“1”传输信息,数码“1”在计算机内部表示“通”状态,就象刺激神经细胞,数码“0”则表示“断”状态,就象神经细胞未受到刺激一样。在我们日常生活中,无论是看、听、触摸,都是用和计算机二进制码十分相似的双态码来传输信息的。 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。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮 最初,人工智能实验都是游戏性质的,主要是下棋一类的游戏。代写论文选择游戏作为实验内容并非出于消遣,而是由于它与其它解决问题的方法有颇多的相似之处。做游戏时,必须判断和决定多种选择,需作短计划和长安排。一般都有进攻战略和防御战略;必须遵照一定的规则。要想取得一场游戏的胜利,就必须设法做到失的最少得的最多。游戏中出现的各种情况都需作出判断和抉择,这如同日常生活中经常遇到的问题。作出抉择需要聪明和智慧。在人类解决方法的研究方面,计算机是一个极好的工具。 人工智能的两大目标就是能理解人类的智能,使计算机用途更广泛。许多研究者认为:智能机器的关键总是如何表达知识,从而使计算机能用这种知识将知识具体应用在计算机程序中虽