人工智能背景与发展

人工智能得主要背景与进展

数学1704 高芷晗

1、人类智能与人工智能得概念

与其她生物物种不同，人类就是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成得部分:隐性智慧与显性智慧。隐性智慧负责发现与确定创新得方向，显性智慧负责在确定得创新方向上实现具体得创新求解。更具体地说,隐性智慧就是人类发现问题与定义问题得能力，需要全局性得分析能力、想象能力与开拓能力，就是一种内隐得创造性能力,因而不可被机器模拟;显性智慧就是人类在隐性智慧所定义得问题框架内解决问题得能力,需要获取信息生成知识与运用知识解决问题得能力,就是外显得操作性能力,因而可以被机器模拟。人类得显性智慧通常也会被称为人类智能,模拟人类智能(显性智慧）得科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在:面对环境定义得实际问题;为知识库提供得已有知识;预设得问题求解目标。这三者就就是隐性智慧定义得工作框架。在这个框架下,人工智能系统所要执行得任务就就是模拟人类智能（显性智慧）得能力,运用所提供得信息与已有知识解决所给定得实际问题,达到预定得求解目标。

在人类与人工智能系统之间,人类始终就是主体,人工智能系统则就是人类求解问题得聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设得求解目标与提供得专门知识,就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢得策略:主体赢,因为实现了主体得求解目标;客体赢,因为遵守体现在知识中得客观规律。

人工智能系统工作得基本过程:(1)人类主体(隐性智慧)首先设定工作框架,即定义要解决得实际问题,提供已有知识,预设求解目标。(2)人工智能系统收集工作框架得信息,包括模型中得本体论信息。（3）通过信息获取(感知)单元,把本体论信息转换为认识论信息.（4）通过信息传递(通信)单元,把认识论信传送到信息处理单元。(５)通过信息处理(计算)单元，使认识论信息成为适用信息。(6通过知识生成(认知)单元,根据求解问题得需要生成专门知识。（7)通过策略创建(决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题得智能策略。(８）通过策略传递（通信)单元,把智能策略传递到策略执行单元。（9)通过策略执行（控制）单元,把智能策略转换成为智能行为,反作用于实际问题。（10)如果智能行为反作用于实际问题得结果没有满意地实现预期得求解目标,就把误差作为新得信息反馈到信息获取(感知）单元,通过学习，补充新得知识,优化智能策略,改善执行效果，减小求解误差。

２、人工智能技术

以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义得工作框架内模拟人类显性智慧(人类智能)生成知识，创建主客双赢得策略解决各种复杂问题.而这就是现今其她各类技术做不到得．

不过,由于在人工智能系统工作得基本过程中，第(１）步中客观存在各种不确定性,人类给定得知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题得需要,第(２)步中人类预设得求解目标也不见得完全合理,第（3)步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性．因此，人工智能系统对人类显性智慧能力得模拟不可能完全到位，人工智能系统提供得问题解答也可能不如人类求出得解答。如果说人工智能系统确实也有超人得地方，那主要就是它得工作速度、工作精度、持久能力等因素,而不可能就是显性智慧中得智慧品质。

至于一些人所宣传得机器超越人类甚至机器淘汰人类得说法，就是没有根据得。无论就是人工智能系统，还就是其她各种机器系统，它们共同得问题之一就是：机器没有生命,没有目得,不可能自主发现应当解决得实际问题,不可能自主形成机器得智慧,尤其不可能无中

生有地形成超越人类与淘汰人类得荒唐愿望，因此更不可能产生淘汰人类或灭绝人类得行为。

4、“新型”信息技术

近十多年来,先后出现了大数据、云计算、物联网、移动互联网以及各种互联网得应用技术。人们把它们称为“新型”信息技术或“新一代" 信息技术.深入分析可以发现,这些新型信息技术得核心技术正就是核心人工智能系统得知识生成与策略创建技术。不妨以大数据技术为例加以说明。

由于有着多种来源、多种背景以及多种格式,大数据通常就是病态结构得或不良结构得大规模数据集合,其中可能包含垃圾、病毒与黑客攻击程序。因此，大数据技术得第一个环节就就是智能分类：把无用得数据识别分类出来加以过滤与抑制,把有用得数据按照某些特征进行分类,再分门别类地送到恰当得云计算(与云存储)系统,进行相应得信息处理，为知识生成（知识挖掘)做好必要得准备．通过知识挖掘生成了足够得知识之后，才可以把这些知识（结合求解目标)转换成为用来解决问题得智能策略．其中,智能分类、知识挖掘与策略创建都就是人工智能得基本技术。

可见,如果没有这些人工智能技术，大数据就只能就是数据,而不可能转换成为有用得知识与可以用来解决问题得智能策略.由此可知,大数据技术得核心就就是人工智能技术,可以把它比较确切地称为面向大数据得智能技术。

近来人们在密切关注着“互联网＋”。其实,“互联网＋”可以有两种不同得理解.一种理解就是当前人们所关注得互联网推广，这里得“＋”就相当于信息化得“化",就就是互联网得各种应用.另一种更有意义得理解则把“互联网+”理解为互联网升级,就就是把以计算机为终端得现有互联网升级为以人工智能系统为终端得智能互联网。

应当认为,互联网推广即把互联网应用到各行各业就是完全必要得,这就是信息化建设得正常要求.但就是，从信息化建设得发展大势来瞧，互联网升级即把当前常规互联网升级为智能互联网则更为必要,这将为中国信息化建设注入更为强大得新活力，就是转变经济发展方式得需要，就是国民经济产业升级得需要。

综上所述,大数据技术、云计算技术、智能物联网技术，其实都就是人工智能技术得相关具体应用。可以这么说,如果没有人工智能技术,单凭信息技术很难有效地应对大数据与物联网以及未来更多更复杂得技术挑战.

5、人工智能（如alphａgo)军事应用展望

一般来说，按照作战活动得不同, 可以将战争空间划分为物理域、信息域、认知域与社会域4个交叠构成得具有跨域特性得作战域。随着机器学习与人工智能得快速发展，以谷歌ＡlｐｈaＧo、微软智能图像识别、IBＭ沃森等为代表得人工智能技术必然会应用于战争空间得各作战域、美国国防部高级研究计划局(Deｆense Ａｄvａncｅd Resｅarch Ｐrojects Ａｇｅncy, DARPA) 作为美国先进科技得引领者，在人工智能领域正在与计划开展大量研究项目、表1 列出了人工智能技术在各个作战域中得可能应用情况以及DAR ＰＡ开展项目得情况

物理域就是各种军事力量进行交战、打击、防护与机动得作战域、人工智能技术在该域得应用, 必然导致大量智能化无人作战平台得出现，如智能作战机器人、无人驾驶汽车、无人船、无人机等、这些智能化得无人作战平台与当前得无人系统将具有本质性得区别，就是一类具有思考决策能力得系统，而不就是简单地应对大致有限得既定环境、这必然导致打击、机动与防护能力得全面提升、如DＡRＰA 正在研发得X 战车(ＧXV—T），依赖先进得人工智能技术具备更快行驶速度，超强侦察外部环境躲避敌方侦察得能力、信息域就是信息化战争对抗发生得主战场, 就是信息产生、处理、共享与对抗发生得领域、长期以来, 由于信息得处理共享等环节需要大量得人工操作, 例如战场侦察卫星传回得图像、无人机侦察图像、各类人员语音信息等非结构化数据需要人工判读, 这直接导致信息得处理速度与利用效率极低, 甚至可能使指挥员淹没在“信息洪流＂中、微软得ＩmaｇeNet 图像识别理解、科大讯飞得语音识别等人工智能技术得发展, 使智能化处理非结构化战场数据越来越接近实战要求, 由此正在催生各类传感器、数据处理器以及信息网络得全面智能化，使得信息收集得范围更为广泛, 信息处理得速度更快质量更好、另外，信息域中得网电对抗, 借助于人工智能技术将能够实现自主敏捷反应, 如DAＲP Ａ资助得“认知电子战” 计划使用最新得人工智能与机器学习方法, 能够自主识别对手得信号频谱并作出反应、

认知域与社会域就是感知、认知与决策产生得作战域, 智能态势感知理解与自主决策就是目前人工智能亟待解决得领域，就是通向真正意义得智能化战争得关键一环、由于战场环境具有高度得复杂性与不确定性, 长期以来，态势理解及预测等认知活动机器智能还无法胜任，主要依赖人工完成、现代化战争复杂程度越来越高，陆、海、空、天、电、网各维度态势相互铰链, 单纯依赖人工对态势图判读来理解与预测态势将会变得越来越困难、另外，由于战争内在得复杂性，对手行为得高度不确定性，长期以来, 辅助决策功能一直饱受诟病、为了解决这一问题，DＡRPＡ从２００8 年开始支持“深绿” 计划, 试图研究一种能够嵌入美军C４ＩSR 系统得先进辅助决策模块、“水晶球”与“闪电战”就是两大核心模块、水晶球负责生成与更新未来作战可能得各个分支, 即绘制与更新战争得博弈树, 而闪电战模块用来对每个分支进行模拟并给出交战结果，即完成对博弈树得剪枝与搜索, 这与AlphaGｏ采用得方法极为类似、因此，AlpｈaＧo 得成功极有可能带来这类智能军事决策得突破, 这也就是ＡlphａGo 技术最有借鉴意义之所在、在社会域上, 共享感知与协同决策就是实现联合作战行动得基础, 就是整合其她各作战域智能作战力量形成作战体系得关键所在、DARＰA 正在大力发展得“人机协作”(“半人马模式"）等计划, 其目标就就是实现将人与机深度融合为共生得有机整体, 让机器得精准与

人类得可塑性完美结合, 利用机器得速度让人类做出最佳判断，以协助人类提升认知速度与精度, 快速作出决策并指挥无人系统协同行动、

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 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。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 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。 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

人工智能背景与发展精编版

人工智能背景与发展精 编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

人工智能现状与前景

人工智能：现状与前景 1.有时候科学的发展要比我们原先料想得要慢，人工智能 (简写作AI) 的发展情况就是这方面的一个极好的例证。计算机刚发明出来的时候，人们最初对其怀有极大的热情。当时人们相信如今我们终于有了可用来突破大脑难题的工具了，并且几年后我们就可以目睹到新的一族智能化机器的问世。然而现在我们比当时要成熟和聪明多了。当初的那一股冲动的热情现已消失。那个时候令我们印象难忘的计算机如今已不再对我们有如此的影响。现在我们已经清醒，并且平静了下来，认识到了人工智能这一问题的解决实际上是多么样地艰难。 2.人工智能究竟是什么？在某种意义上，它是受到生物学启发的工程学。在我们的四周，动物和人随处可见，于是我们就想自己有能力造一些能像这些动物和人一样行事的机器。我们希望这些机器能像动物和人那样学会说话，学会推理，并且最终学会拥有自我意识。人工智能是工程学，然而在现阶段，它是不是也是一门科学？比如说，它的情形是否与认知科学相仿？我们更愿意在将它视为工程学的同时也将其视为科学，然而，人们迄今为止对认知科学所做出的贡献，远比不上生物学对工程学所做出的贡献。 情况也许永远不会如此（但却不是因为你所认为的那些原因） 3.人工智能已在部分人中引起了一些认识上的混乱。有些人倾向认为随着人工智能技术的发展，有一天会说话、能推理的机器人将会接管这个世界。有这种想法的人应该去参加一次机器人学研讨大会，看一看那些机器人是如何试着走路的。它们不住地摔跟头，撞墙，有的倒下不能动了，脚在空中抖动个不歇，或者是轮子在空中旋转个不停。我听人说在今年夏天举行的机器人足球赛上，那输了球的队员共得了５分----２分是赢了对手所得，而另外３分是赢了它自己而得。那个胜利者大概老是跌跟头。 4.与其说机器人对人类有威胁倒不如说它们其实是无能为力的。实际上它们很可爱。我曾有一次去过MIT机器人实验室，看到过罗德尼·布鲁克斯最新发明的机器人科格。科格多多少少有一些人的特点。它还只是一个被塞在一个架子上的半成品，有胳膊，有抓握器，有双目望远镜式的眼睛和其他的一些东西。我是在一个星期六的下午，在一间昏暗的实验室里见到科格的，其时所有的人都回家了。当时我很为科格感到难过，我知道产生这样的感情是很愚蠢的。但那是一个星期六的下午，没人会来同它玩耍。大多数动物在它们生命中所经历过的东西----如生活在与之同样年幼或同样成熟的同一群体之中，在父母的照应下成长，父母们总是同它们在一起，不断地给它们以激励----与机器人的截然不同，考虑到这一点，你就会明白这种人造系统在经历上的局限性简直令人难以置信。 5．我将在这里展开的论点是人工智能或许有其局限性，但这并不是由于“十足的人工智能”的假设是错误的缘故，其原因却要世俗得多。我的论点是：你不能期望仅仅在实验室里就可以创建出单一而又孤立的人工智能，并能取得任何成就。除非你的那些创造物能拥有形成一种丰富的文化的发展空间，并能和与之同类的东西有着经常的社会交往，否则你就别指望能超越过某个阶段。如果你从研究昆虫着手，再往下研究狗类、会直立行走的灵长类动物，直至人类，那么我敢断言，人工智能这一科研项目在研究到会直立行走的灵长类动物的某个阶段时便会难以为继。这是因为我们没有能力为其提供一个真实的文化环境。我们也不可能再制造出数以百万计的这种动物，并且给它们一个生活空间，好让其发展出自己的原始社会、语言和文化。这点我们无法做到，因为我们这个星球已经人满为患了。 那么它会怎样呢？ 6.那么情况究竟会怎样呢？在未来的三十年中将会发生的是：我们将会见到一种受动物启发而造出来的新型机器，它们比我们迄今为止见过的任何机器都要“麻烦”和不可预测。作为同我们和这个世界相互作用的结果，这些机器将会随着时间的推移而发生变化。这些沉默的、预先储备好了语言的、类似动物的机器将与人类没有丝毫相像之处，然而它们将

人工智能在军事领域的发展现状和应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国 防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及 俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军 事领域的应用前景.文章还重点分析了人工智能技术实现的 可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文 章编译如下：目前.关于人工智能的说法和文章很多.这让人觉得.人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。 虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分.而且计算机 已经学会语音和脸部识别.操控汽车和分析大量数据。图像 识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任 务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现.还需要进行研究.它的应用领域确实非常广泛。国防领域也 在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和 中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用 到网络武器和既可用于监视敌人.也可用于袭击敌人的自主 式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所 谓的“第三次抵消战略”.该文件中提出的主要目标是“必 须集中力量进行创新.旨在通过创新发展美国近年来与对手 和敌人已经接近的关键能力.保持并恢复传统遏制力”.这 里说的对手和敌人指的也就是俄罗斯和中国。实际上.世界

上已经开始了创新武器竞赛.全部主要大国都将卷入其中。 此外.西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯 的未来.也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难 以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者.谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称.人工智能最终将消灭人类。因此.他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向 联合国发出请求书.呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技 术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调.运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后.战争中出现的第三次革命.毫无疑问.他们说的没错。但显而易见.联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的.而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护.阻止其地缘政治对手.首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而.履带式装甲车和打击无人机并非战略武器.而是战术武器。这些武 器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞 复制了无数遍.但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚.所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁.首先必须弄清.什么是人工智能.它与机器智能.超级计算机的深度学习有什么不同.还有最主要的是人工智能在军事领域 的地位和运用范围。国家安全领域人工智能的任务在可预见 的未来.新的世界技术竞赛将导致最新的技术革命延伸至军

人工智能背景与发展

人工智能的主要背景与进展 数学1704 41721113 高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为

人工智能的产生背景

人工智能的产生背景 人工智能的产生背景2011-05-17 13：19人工智能的出现不是偶然的，它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来，人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初，西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器，并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了"符号语言"和"思维演算"的重要设想，他认为：必须将人的思维代数几何化，即像代数那样按照公式来思考，像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生，成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪，英国数学家布尔在《思维法则》一书中，第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机，其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视，但是他的科学思想为研制"思维机器"做出了巨大的贡献。 20世纪30年代，英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年，图灵发表了"理想自动机"的论文，该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义，并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程，都能由"图灵机"完成，为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图，同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答?传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表"1"；有的没有画任何线条，代表"0"。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把"1"变成"0"，或者相反把"0"变成"1"。图林设计的"理想计算机"被后人称为"图林机"，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种"万能图林机"，用来模拟其它任何一台"图林机"

人工智能背景与发展

人工智能的主要背景与进展 数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策 略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10） 如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术 以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。 不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不 确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。

人工智能发展背景

人工智能发展背景 发展职业教育是推动经济发展、促进就业的重要途径，是缓解劳动力供求矛盾的重要环节。随着人工智能产业高速发展，相关行业对于技能型应用型人才产生了迫切需求，高等教育正在发生革命性变化，与当前我国经济社会发展的结合更加紧密，教育模式、形态、内容和学习方式正在发生深刻变革，以学习者为中心，注重能力培养，促进人的全面发展，个性化学习的理念日益深入人心，教育治理呈现出多方合作、广泛参与的特点。 高等院校开展人工智能专业教育，为人工智能产业发展与国家创新驱动战略培养和输送更多优秀人才，已经产生了巨大的需求，结合自身大数据、人工智能技术方面的积累与产业优势，贯彻《新一代人工智能发展规划》所提到的为产业、行业培养更多高素质的AI应用 型人才的要求，愿助力院校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，推动人工智能与计算机、信息、数学等学科专业教育的交叉融合，培养更多高素质大数据、人工智能应用型人才，提高学生的动手能力，提升学院计算机相关专业学生的就业竞争力，致力于企业发展同时，赋能高等教育创新培育能力，实现学校、学生、企业自我价值与社会赋予的责任与使命。 相关政策 随着人工智能产业高速发展，相关行业对于技能型应用型人才产生了迫切需求，高校开展人工智能专业教育，为人工智能产业发展与国家创新驱动战略培养 和输送更多优秀人才。为鼓励人工产业的进一步发展，国务院、工信部、教育部 等国家机构近期密集出台了若干指导意见、通知及政策。 2017年07月20日《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中提 出统筹布局人工智能创新平台，建设布局人工智能创新平台，强化对人工智能研

发应用的基础支撑，构建形成面向产学研用创新环节的群智众创平台和服务环境。 2017年12月19日《国务院办公厅印发关于深化产教融合的若干意见》中鼓励企业依托或联合职业学校、高等学校设立产业学院和企业工作室、实验中心、创新基地、实践基地，推行面向企业真实生产环境的任务式培养模式改革。 2018年4月2日教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知提出推进“新工科”建设目标，加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才。提出新建人工智能交叉研究中心的发展规划支撑人工智能领域人才培养。 2018年6月28日，教育部召开《新时代全国高等学校本科教育会议》。会议提出坚持“以本为本”，推进“四个回归”。深入推进产教融合，实现合作办学、合作育人、合作就业、合作发展，进一步健全高校与行业企业协同育人机制。这也为人工智能进一步走进高校孕育了更好的条件。 为了贯彻《新一代人工智能发展规划》，为产业、行业培养更多高素质的AI 应用型人才，结合自身大数据、人工智能技术方面的积累与产业优势，助力院校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，推动人工智能与计算机、信息、数学等学科专业教育的交叉融合，培养更多高素质大数据、人工智能应用型人才，提高学生的动手能力，提升学校计算机相关专业学生的就业竞争力。 发展定位 坚持社会效益优先，兼顾经济效益的原则，通过双方的合作，切实践行国家和教育部提出的人工智能人才培养国家战略，打造人工智能人才培养及智能经济

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如对你有帮助，请购买下载打赏，谢谢！ 人工智能的主要背景与进展 数学1704 高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念 和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。 在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。 人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为

《人工智能发展现状与应用前景》

前言 蓝草咨询的目标：为您提升工作业绩优异而努力，为您明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！ 蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club 定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。

2019《人工智能发展现状与应用前景》课程大纲及开课计划 2019年课程计划： 上海：6月21、8月20、10月25 课程价格：3600（含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费）课程背景: 随着物联网和智能数据处理技术的普及，我们正在进入人工智能的时代。本课程带大家认识什么是物联网，了解万物人工智能的基础和原理，进而感知正在到来的人工智能社会,并对于人工智能技术给人类社会和生活带来的改变和前景产生深刻的认识与思考。 课程收益: 了解人工智能概念 人工智能带来的新商业机会 最前沿的人工智能技术与应用 课程大纲: 第一章：人工智能发展趋势 1.人脑仿生取得重大突破 2.机器学习深入应用 3.智能语音助手成为突破口 4.机器视觉在生产中不断渗透 5.AR和VR发展驶入快车道 6.区块链技术与人工智能融合发展 第二章：人工智能时代

“互联网+”背景下人工智能发展现状分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/602945354.html, “互联网+”背景下人工智能发展现状分析 作者：刘红英 来源：《电脑知识与技术》2018年第16期 摘要：随着互联网、大数据、云计算等技术的快速发展，人工智能发展突飞猛进，在语音识别、图像分析、智能控制、复杂计算等各大领域涌现出一系列应用产品。文中从人工智能的发展开始，分别阐述了人工智能的概念，心理学与人工智能的关系，人工智能发展现状和未来发展，最后在针对目前的发展现状提出一些改善建议。 关键字：互联网+；人工智能；心理学 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）16-0172-02 “互联网+”是互联网思维的进一步实践成果，是借助计算机技术与网络平台，将互联网与各传统企业融合，而催生的新经济运行形态，为经济发展和企业创新提供了广阔的网络平台，让整个世界的商业规则都发生了转变。“互联网+”的本质是“连接”。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门综合性的边缘学科，诞生时间20世纪50年代，属于世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一。人工智能包含计 算机科学，未来主要研究方向是用机器来完成人靠体力和智力实现的某些功能，甚至是帮助人实现力所不及的事。 随着互联网、大数据、云计算等技术的快速发展，人工智能发展突飞猛进，在语音识别、图像分析、智能控制、复杂计算等各大领域涌现出一系列应用产品。2017年5月27日，在人棋大战中人类没能战胜人工智能机器“AlphaGo”，0：3败给机器人；还有IBM推出的智能机器人可以在几秒之内查阅上百万份患者病例记录，帮助医生制定可靠可行的治疗方案，这些令人瞠目结舌的战绩，证明人工智能已从概念时代进入到应用时代，人工智能时代已然开始。 1 人工智能与心理学 心理学为深度学习和人工智能的发展提供思想指引，心理学在短暂的100多年发展历程中取得了巨大的成绩和进步。因为心理现象与大脑功能系统的超复杂性，云计算和大数据的应用为之提供了坚实的技术支撑，大数据发展充分发挥了互联网络的大科学研究功能为心理学与人工智能的融合奠定基础。 人工智能与机器智能不同，人工智能基于对人类某些功能的模仿，终其功能主要是为人类提供服务。人工智能研究方面的美国某教授指出机器智能是新时代机器的自动化，其核心是机器具有学习功能，不是取代人而是辅助人完成某些特定的工作。研究人工智能的传统方法就是研究人类解决问题的方法，通过编程让计算机来做同样的事情，但必须预先进行设计干预。人脸识别，OCR、语音识别、图像分析等人工智能技术，在现实的应用中都可能会存在准确率的

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 姓名：张磊(10计本) 学号：22051040102 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡内基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 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。

“智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 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。 1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。