浙江海洋学院人工智能小论文

浅谈人工智能

在不少的科幻的电影中，我们都能看见在我们的未来的生活中机器人不再只是一味的去执行一个个死板的动作，而是可以根据人们的需求自主的去做一些东西，甚至有些机器人还有感情，他们不再只是遵循人类的命令，他们有自己的思维，有自己的理想，可以这么说，他们是人类制造的另一个物种。

不过再多的幻想终究只是人们美丽的梦想，人类的科学技术尚未达到如此地步，但是其中有一项至关重要的技术正在蓬勃发展当中，那就是人工智能。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。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

目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM 公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。

说了这么多，我相信我们已经对人工智能有所了解，但是我们的生活当中真的有人工智能这种东西吗？回答当然是肯定的，在生活中人工智能给了我们巨大的方便，只是我们忽略了许多。

交通：智能系统实现安全畅通

智能交通系统ITS（Intelligent Transportation System）是一种先进的运输管理模式。人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。比如上下班、接送小孩、上街等产生的交通流，进而研究不同时段的交通特征。人工系统不仅可以作为学习、管理的中心，培训交通管理员和操作员，还可以作为实验与评估的工具。比如，人工系统可以模拟交通事故或恶劣天气，以此观测紧急情况造成的道路拥堵情况和对其他路段的影响。

一个成功的智能交通系统，要做到人、车、路整个大系统的协调，通过搜集信息来计算：路能容纳多少车，客流量需要多少车，车怎么发挥最大的效益，最终做到有人必有车，有车必有路

农业：专家系统会诊作物生长

农业方面，人工智能的应用有一个很重要的部分——农业专家系统。农业专家系统用来做什么？众所周知，专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序。农业专家系统可以代替农业专家群体走向地头，进入普通农家，并指导农民科学种田。

农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析等等。例如，针对作物不同时期和不同环境条件出现的各种症状，诊断可能出现的病虫灾害，病虫害防治专家系统提出了有效的防治方法。栽培管理专家系统是在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。

医学：机器代替专家看病

世界上第一个专家系统DENDRAL是化学分析专家系统，于1968年研制成功。9年后，我国也有了第一个专家系统——中医关幼波肝炎诊断治疗程序，这也是国际上第一个中医专家系统。

然而，人工智能在医学上的应用还远远不止这些。最近，就有苏格兰的一家假肢制造公司推出了一种每根手指都装有电动机的人造手，能够帮助患者抓取东西、操作键盘等。此外，将微型智能机器人应用在体内手术上，不用开颅，开一个小口，把机器人放进去，到指定的位置疏通血管或者切除病变组织；或是把胶囊形状的图像探测机器人吞入腹中，消化道的图像就可以显示出来，达到检查消化道的目的。随着科学家们对人类大脑和神经系统的研究越来越多，许多科学家断言：机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。到21世纪中叶，人类生命的形式也许会发生变化。智能芯片的植入将增强人类的思考能力，并且开始向一种新型的人/机复合智能形式过渡。

家居：个性化的生活方式

智能家居系统——为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。当主人外出时，可以命令各种系统自动工作，比如关掉冷气、音响和电视机的电源，接电话自动留言等。当主人回家后，可以发出指令，打开空调，调节室内光线，开启自动做饭系统做饭、煮咖啡等。不少科学家目前还在构想未来的智能化厨房，它将通过互联网与超市相连。用扫描仪记录冰箱中食品的条形码，将信息送入计算机；当食品快用完时，它就会自动打出订货清单，通过互联网送到超市，商店则会及时发送当天订购的货物；如果储存的食品将要超过保质期，冰箱还会自动发出警告。

“然而，目前的智能家居还处于研究试验阶段。”王飞跃解释说，“成本是最大的问题，而另一个更加重要的条件是将人的因素放入智能家居系统的研究中，不能让人改变自己去适应这个系统，一定是这个系统符合人的心理。现在的智能家居只适合高智能的人使用，而不适合普通人使用。人们真正需要的是傻瓜型的智能家居，能体贴到用户的需求并方便‘交流’的智能家居。”

当然真正的人工智能离我们还很远，只是人工智能的皮毛却已经使人类更加的方便，更加快捷，只是我们是否想过利剑双刃，有其利，必有其弊。

从智能手机、自动驾驶汽车到医疗机器人，人工智能革命已经到来。人工智能让互联网搜索更加灵敏；将文本从一种语言翻译成另一种语言；在拥挤的交通中推荐最畅通的线路；帮助识别信用卡诈骗等。虽然很多时候我们甚至没有意识到它的存在，但我们的生活却因它悄悄改变。人们总是趋向于安逸的生活，人工智能的出现满足了人们许多的需求，这会导致人们满足于享受当前的生活而忘记许多自己的本能。根据达尔文的进化学说，那些我们不在经常使用的本能会在生物的繁衍中逐渐的退化消失。人工智能化的发展，我们的衣食住行都可以有简单的解决方法，并且也越来越为人们所依赖。就像过去几千年我们没有电话手机，一样可以有自己的通讯方式，可是现在手机发展不过几十年，就没有几个人能离得开手机了。试想一下日益进入我们生活中的人工智能，等你习惯后还能离得开吗。如果有了人工智能，你什么都不用自己动手，那经过生物衍变，人类的未来还能剩下什么呢。经过退化衍变的人类还有什么能力呢。

现阶段人工智能在专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学等方面都有许多的应用，并且范围越来越广，虽然看似都是促进科学发展的，但是我们得注意其使用的度，就像克隆的应用一样，具有双面性的东西在发展时都应该慎重考虑。人工智能智能作为一种工具被人类智能限定在一定的范围里发展，才能在保证其安全的条件下最大程度的为人类发挥作用。

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

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)

人工智能的发展及与人类意识关系的哲学研讨

人工智能的发展及与人类意识关系的哲学研讨 作者：冯胜平 摘要：随着人工智能的发展，机器人是否有真正的意识以及机器人“意识”与人类“意识”的关系的问题日益凸显，为了使科学技术更好地为人类服务，就必须理性地分析人工智能 发展的目的、过程和意义，与人类意识进行细致深入的对比，从而得出正确的结论，指导 以后的发展方向。 关键字：人工智能，人类意识，区别，挑战 1引言 人工智能，英文Artificial Intelligence，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可以说已经渗透到我们生活的每一个领域。小到电脑游戏里面的 NPC 大到战胜国际象棋世界冠军的计算机“深蓝”，这都是人工智能发展所带来的产物。 2人工智能的界定和发展历史 2.1人工智能的定义 人工智能的英文表示是“Artificial Intelligence”，简称AI。从字面上理解，人工智能就是用人工的方法在计算机上实现人类的智能。人工智能既是一门综合性学科，又是一项广泛应用的技术。作为科学，它除了与计算机科学技术紧密联系外，还涉及数学、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；作为技术，它运用于各行各业，减轻了人们体力脑力的劳动。德国著名哲学家海德格尔认为：技术不仅仅是手段，“乃是一种解蔽方式。”，技术的发展逐渐沿着从肢体、器官的延长到躯干、直到大脑的延长的逻辑轨道行进。人工智能即是思维研究成果的运用，又是人脑思维的延伸。人工智能分为强、弱两种形式，弱人工智能（Weak AI）旨在发展研究人类和动物智能的理论，并能通过程序来测试这些理论，而强人工智能（Strong AI）是人工智能的最高形式，它的目标是建造能够思考、拥有意识和感情的机器。本文所讨论的即是强人工智能研究下的哲学思考。 2．2人工智能的诞生和发展 1956年美国达特茅斯学院举行了有关机器模拟人类智能的学术研讨会，会上夏麦卡锡、明斯基等10多位数学、心理学家和信息论等方面的学者第一次使用并确立了人工智能这一术语，它标志着人工智能这门新兴学科的正式诞生。人工智能的发展经历了两个大的阶段：第一阶段（1968~1986年），符号主义一支独秀。符号主义又称为逻辑主义，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理，认为人的认识基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。第二阶段（1986年以后），联接主义复兴及人工智能枝繁叶茂。20世纪80年代传统人工智能理论发展面临困境，人工神经网络理论出现新的转机，基于结构演化的人工智能理论——联接主义迅速成为人工智能研究的主流之一。1997年，IBM的“深蓝”并

人工智能论文-3500字

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

《人工智能及应用》论文

重庆理工大学 专业选修课课程考察报告《人类智能与人工智能的思考》 课程名称：《人工智能及应用》学生姓名： 学号： 提交时间：2016年12月12日

[摘要] 计算机技术的高速发展使得计算机的运算速度可以超过人脑的运算速度，同时出现了诸如进行人机对弈等高度智能的计算机，那么是否意味着人工智能能够达到或超过人类智能的程度呢？本文将对此进行分析、思考。 [关键词] 计算机；人类智能；人工智能；算法；思维 进入2l世纪，计算机硬件和软件更新的速度越来越快，计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情形越来越普遍，计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。例如：“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展，伴随着不断有新理论的出现，人类必须重新对它们进行分析和审视。由于近几年生物学和神经生理学等许多新的研究成果的出现，对于人工智能与人类智能之间的关系引起了人们更多的思考。本文以比较的方法分析人类智能与人工智能二者的异同，并从马克思主义哲学的角度再次对人工智能与人类智能的进行了分析。 一、人类智能与人脑思维 我们知道所有的动物都有中枢神经控制系统，有了这一套系统也就有了思维。思维在不同的生物之间具有不同的功能，在低等动物中思维的作用更多的是本能控制，高等动物除了本能控制以外还有为适应环境所工作，人类思维则具有了改造环境所进行的工作。人类的思维起源于对周围事物的认识，最初是形象思维过程，等人们发现各个事物之间的相互关系之后，就开始了逻辑思维过程，随着对事物之间相互关系的分门别类和对周围世界认识的加深，又有形式逻辑，数理逻辑，抽象逻辑等等。人类自身的智能是人类思维活动中表现出来的能力，大脑是人类认知和智能活动的载体，思维是大脑对客观事物的本质及其内在联系的概括和反映。人类智能的也就是人类思维的结果。但是直到现在，科学家对于人脑的结构以及人脑的思维过程一直处于研究阶段，当然，随着时间的推移和科学技术水平的提高，有一天人类应该会破解自身的思维过程。

人工智能的发展及与人类意识关系的哲学讨论剖析

人工智能的发展及与人类意识关系的哲学讨论 人工智能,英文 Artificial Intelligence ,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可以说已经渗透到我们生活的每一个领域,小到电脑游戏里面的 NPC ,大到战胜国际象棋世界冠军的计算机“深蓝”,这都是人工智能发展所带来的产物。 意识,心理学中定义为人所特有的一种对客观现实的高级心理反映形式。意识 是具体事物的组成部分, 是人脑把世界万物分成生物和非生物两大类后, 从这两大 类具体事物中思维抽象出来的绝对抽象事物或元本体, 是具体事物的存在、运动和行为表现出来的普遍性规定和本质,是每个具体事物普遍具有的自主、自新、自律的主体性质和能力。 关于人工智能与人类意识的关系,在众多好莱坞电影大片中得到了体现。其中 一部名为《 I , Robot 》的大片将背景设定在 2035 年,一个地球上每十五人就拥有 一台人工智能机器人的时代。机器工人、机器助理无处不在,它们甚至渗入家庭生活,担当起保姆,护理的责任,人们越来越依赖先进的科技。而每个机器人都严格遵守着“机器人三大定律” :1、机器人不得伤害人类,也不得见人类受到伤害而袖手旁观。 2、机器人应服从人类的一切命令,但不得违反第一定律。 3、机器人应保护自身的安全,但不得违反第一、第二定律。由于机器人是冰冷的、没有感情的、只靠电与程序生存的“人” ,他们会严格地遵守这“三大定律” ,所以很长时间以来机器人 都被认为是无害的。但一旦机器人拥有了像人类一样的感情呢?随着故事的发展,其中的某个机器人发生了“进化” ,拥有了像人类一般的“感情” , 也就是“人类意识” 。 它可以进行像人类一样的逻辑判断,可以选择性或者完全不遵守所谓的“三大定律” , 俨然是机器人里面的“王” 。如果它觉得机器人在这个世界上得不到平等的对待, 而领导其它机器人发动革命, 不知道以人类的力量能不能与之抗衡。虽然它最后和人类做了朋友。

人工智能论文

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/7b6993226.html,/a/20160614/41622607_0.shtml

人工智能下的哲学思考

人工智能下的哲学思考 摘要：随着科学技术的迅猛发展，人工智能已取得较大的成就，但是在人工智能的发展中，也伴随着其哲学意义的思考。所以从哲学意义的角度去分析人工智能的一些道德问题能更好的指导人类对人工智能发展的思考，使得人工智能能为人类、为社会创造更大的价值，积极推动科学的发展。 关键词：人工智能；哲学；思考 在人工智能的发展过程中，其定义也没有得到一个完美的统一，目前普遍接受的定义是：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人类所表现的智能行为一样，在这个定义下，人工智能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和解决问题的智能机器，并且这样的机器能被认为是有知觉的，有自我意识的；弱人工智能观点认为不可能制造出真正的推理和解决问题的智能机器，这些机器只是看起来像是智能的，但是并不能真正的拥有智能，也不会有自主意识。 1 人工智能的历史进程 人工智能的发展大致分为孕育期、形成期、发展期和繁荣期四个阶段。 第一阶段是孕育期。很久以前，人类就试图用机器来代替人力和脑力的劳动，以此解放人类，早在公元前，伟大的哲学家亚里士多德就在其著作《工具论》中提出形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍然是演绎推理的基本依据。同样，英国哲学家培根曾系统的提出了归纳法，还提出了知识就是力量。这些对于研究人类的思维过程，以及从20世纪70年代人工智能转向以知识为中心的研究都产生了重要的影响。英国数学家图灵在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机。这为后来的电子计算机的问世奠定了理论基础，同时图灵机也是判断其是否具有人工智能的一个依据。 第二阶段是形成期。1956年夏天，麦卡锡在一次研讨会上正式提出了“人工智能”这一用语，用它来表示有关机器智能的研究。这也代表着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。在人工智能诞生后，他就在机器学习方面、模式识别专家系统以及其他许多方面都取得了举世瞩目的成绩。 第三阶段是发展期。20世纪70年代后期到80年代末期，人工智能的研究已经被大范围的研究，形成了一个良性的互动，各国都不断取得新的成果。并且在第三阶段，也对人工智能的发展有一些改变，在最开始的时候，将人工智能看作一部自动机，运用数学方法，建立数学模型，然后创造出某种方法，用计算机去解决那些原来只有人的智能才能解决的问题。之后发展成为把人工智能看成符号加工机，采用启发式程序设计，模拟人的智能，把人的感知、记忆、学习等心理活动总结成规则，然后用计算机模拟，使计算机表现出各种智能。到目前，发展成为将其看作一个生物学概念上的机器，从人的生理结构、神经系统结构方面来模拟人的智能，从而造出“类人脑”的“类人”机器。 第四阶段是繁荣期。20世纪80年代至今，人工智能的发展达到了阶段性的顶峰，尤其在人工神经网络的研究上取得突破性的进展。20 世纪80 年代至今，人工智能的发展达到了阶段性的顶峰，尤其在人工神经网络的研究上取得突破性的进展。美国物理学家Hopfield

人工智能论文

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

人工智能结课论文

内蒙古科技大学2014/2015 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：76807376-01 考试方式：结课报告 使用专业、年级：计算机应用2012-3,4 任课教师：陈淋艳 班级：12级计算机3班 学号：1276807336 姓名：王志鹏

目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (4) 二、关键字： (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (12) 七、专家系统的总结 (13) 八、学习心得 (14) 参考文献 (15)

前言 人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中，专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支，是人工智能发展最重要的推动力。 由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中，因此，人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来，人工智能与专家系统的研究越来越深入，新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现，新的研究成果不断充实着这一研究领域，尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向，学术论文数以千计，应用成果迭出。

一、专家系统简介 摘要:自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。构建专家系统用到的思维方式可能是各种认知工具中最难的,因为它需要形式推理与逻辑推理,建构专家系统需要智力上的参与和挑战。本文首先介绍了专家系统的概念和理论及发展概况，并着重分析他们的应用和发展前景。

人工智能的哲学问题

人工智能的哲学问题 摘要：人工智能是诞生于20世纪中叶的一门年轻的学科，它对人类的生产、生活方式产生了重大的影响，也引发了激烈的哲学争论。通过概述人工智能的历史发展及其最新研究探讨了其研究出现中的哲学问题。 关键词：人工智能；哲学；意识；思维 二十世纪五十年代，随着现代科学技术的迅猛发展，人工智能从科学幻想变成了现实。在短短的不到五十年的时间中，人工智能理论的研究不断深入，实际的应用也不断扩展，至今为止它已经被应用于几乎所有的学科。人工智能不仅在技术的层面上，而且在哲学的层面上正深刻地影响着人类，它的发展将会对人类产生极其深远的影响。 一、人工智能概述 人工智能到目前为止还没有一个统一的，明确的定义，其原因大致有以下两点：（一）人工智能不是一种单纯属于某一个学科的知识而是众多学科相互渗透，融合的复杂综合体，它涉及计算机科学、数学、语言学、心理学、哲学、系统科学、信息科学、神经生理学等诸多学科。这些学科从不同的角度来看待人工智能自然就会得出不同的定义；（二）人工智能还是一个不断发展的学科，随着研究的深入，人们不断地补充、修正以前的认识，其定义也就无法确定。虽然人工智能没有一个确切的定义，但我们还是可以从不同的方

面来描述其面貌。在电子学和计算机科学中，它是“研究怎样让计算机做一些通常认为需要智能才能做的事情，又称机器智能”；在心理学中，它是“计算机科学与心理学相结合而产生的研究用计算机实现人的智能行为和功能的一门边缘学科”；在哲学中，它是“研究用机器模拟和扩展人的智能的科学，它可用来指导智能机器的设计，也可阐明人类的智能”。［1］结合这些定义我们可以尝试为人工智能定义如下：人工智能（artificial intelligence）是相对于人类智能(human intelligence)而言的，它是建立在计算机科学、信息科学、生命科学、哲学等学科基础之上，研究如何制造具有模拟人类智能活动能力的智能机器或智能系统，其目的是扩展人类智能的一门科学。 二、人工智能的产生和历史发展 人工智能从诞生、发展到今天走过了一条并非漫长而异常艰难的道路。1950年10月，英国的阿兰?图灵（a.turing）发表了一篇著名的论文——《机器能思考吗？》，在此文中他首次提出“机器思维”概念，认为机器能够思维，并设计了著名的“图灵试验”，由此他被人们尊为“人工智能之父”。1956年美国的麦卡锡 （j.mccarthy），明斯基（m.minsky），申农（c.z.shannon）以及罗切斯特（n.rochester）等在达特茅斯（dartmouth）大学发起一个学术讨论会，在这次会议上发表了许多关于人工智能的重要论文，从此宣告了人工智能的诞生。人工智能在其后的发展中形成了

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

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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。

人工智能的哲学思考解读

关于人工智能的哲学思考 刘春浩 （地理与规划学院，1001班，2014110150） 摘要：人工智能从诞生之日起就备受社会各界的广泛关注，经过 50 多年的发展，现在已经成为一门综合性的前沿学科。人工智能的发展加速了科学技术的发展，同时对哲学的发展也起到了积极的推动作用。本文主要讲述了人工智能的发展过程以及广泛应用，并且通过对于人工智能的客观分析，对人工智能从哲学的角度进行了客观思考。同时本文主要采用了辩证思考的方法，对人工智能正反两面进行了阐述，并对人工智能的发展进行了展望。 关键词：人工智能；人类智能；人类；发展 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代，它的发展已成为 20 世纪最前沿、最热门的科学技术之一。经过几十年的深入研究，人工智能已经不仅仅局限于简单条件判断式智能设计模式，而是寻求制造出具有接近甚至超过人类智能的机器。因此，人工智能已经不再是纯技术上的研究，而更多是关注人脑智慧的由来、思维意识的产生、人脑内部工作原理及运行方式的科学研究。目前世界上很多研究小组或研究团体希望通过对人脑运行的情况来破解人类思维意识的奥秘。日本最新研制的阿西莫（Asimo）机器人能辨别人类简单的思想活动；美国英特尔公司公布能够探知人类“心思”的软件；日本研制的仿人类机器人，已达到了以假乱真的程度，它能在适合的场景中使人们在 10 分钟或更长时间里都不能将它分辨出来；瑞士研究人员开启了“蓝脑”计划，对哺乳动物大脑进行复制研究，旨在寻找意识来源。这些研究的成果，让人们耳目一新、叹为观止，但人工智能的巨大进步也带来了诸多哲学问题。 1什么是人工智能 顾名思义,人工智能就是人造智能, 其英文表示是“Artificial Intelligence”, 简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能, 因此人工智能又称机器智能。当然, 这只是对人工智能的字面解释或一般解释。广义地讲, 人工智能是关于人造物的智能行为, 而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。 人工智能, 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的新学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，包括了许多不同的研究领域。在这些研究领域中，其共同的基本特点是让机器学会“思考”，成为智能机器。 人工智能分为弱人工智能、强人工智能两种形式，弱人工智能是指通过编程实现机器的逻辑判断、数据存储和搜索等过程；强人工智能是指使机器能够产生思维意识，并具有与人类相当甚至超过人类的智能。 2人工智能的发展历程 2.1人工智能的孕育期 早在 17 世纪的帕斯卡（B.Pascal）和莱布尼兹（G.W.Leibniz），就萌生了

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

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日

机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

人工智能课程论文

中南林业科技大学 课程论文 论文名称：人工智能课程论文 班级：信息与计算科学一班 姓名：丁洁（20083687）指导教师：黄慧华 日期：2011 - 10

人工智能课程论文 摘要：人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 关键字：人工智能、智能化电子、符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译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。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。 一、人工智能的具体描述 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

关于人工智能的哲学思考

关于人工智能的哲学思考 （杨成义计算机学院120100113） 摘要人工智能是用计算机模拟人的某些智力活动的专门技术，除了技术本身，它与人的思想、行为有着密切关系，从而影响到人与人之间以及个人与社会之间存在的行为规范和道德准则。本文在人工智能界定的基础上就人工智能与人类智能的区别提出自己的观点，对人工智能对人类社会的影响阐述自己的理解。由此提出人类关于人工智能要思考和解决的问题。 关键词人工智能形式化技术失控伦理道德 一人工智能的界定 人工智能的英文表示是“Artificial Intelligence”。简称AI。从字面上理解，人工智能就是用人工的方法在计算机上实现人类的智能。人工智能既是一门综合性学科．又是一项广泛应用的技术。作为科学，它除了与计算机科学技术紧密联系外，还涉及数学、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；作为技术，它运用于各行各业。减轻了人们体力脑力的劳动。德国著名哲学家海德格尔认为：技术不仅仅是手段，“乃是一种解蔽方式。”，技术的发展逐渐沿着从肢体、器官的延长到躯干、直到大脑的延长的逻辑轨道行进[1]。人工智能即是思维研究成果的运用，又是人脑思维的延伸。 人工智能分为强、弱两种形式。弱人工智能(Weak AI)旨在发展研究人类和动物智能的理论，并能通过程序来测试这些理论，而强人工智能(Strong AI)是人工智能的最高形式，它的目标是建造能够思考、拥有意识和感情的机器。 二人工智能和人类智能的关系 要真正看清楚人工智能与人类智能的关系，必须从哲学高度上分析。分析哲学家曾提出：语言的界限即为(可认识)世界的界限。因为无法用语言表述的对象是不能进入意识的，因而是不可思维的。同样，凡是不能被形式化的任务，都无