在人工智能中守住人情味

在人工智能中守住人情味

时间：2017-12-04 19:30:22 | 作者：学霸

苹果公司总裁库克提出了自己的担心：人类的思维方式正在向计算机靠近。那么，计算机是如何思考的？

计算机的使命是执行程序，它的思考过程是根据现有的条件进行判断并作出选择的过程。自程序被编入的那一天起，计算机就如同坚守信仰一般，笃信无疑地执行着程序。这种思考方式的优势显而易见：专一、高效。你绝不用担心会有意外发生。

但同样的方式如果复制到人类的大脑中，却有诸多劣势。首先，计算机的思考结果非黑即白，而在复杂的人类社会中，黑色与白色之间有着几十种深浅不同的灰色地带，只有更为灵活的思维方式才能驾驭这片灰色。再者，这种方式的本质是被动执行，而非主动创造，因此它是可以被修改的。黑客利用这项弱点篡改程序，而极端恐怖主义的领导者也可以利用这一点来奴役更多人的大脑。最后，这种程序一旦开始，自身是难以停止的，对于人类来说，如果碰到了给定选择之外的情况，发现自己无法驾驭，很容易使其走上自我毁灭的道路。

这样非黑即白的思维方式在人类身上有何体现？我认为，社交网络是最好的放大镜。每逢热点话题出现，人们总是急于站队，并且舆论常常会出现一边倒的情况。

举例来说，去年北京八达岭动物园发生老虎伤人事件，一名女子为了和丈夫调换座位而在猛兽区下车，遭老虎攻击致重伤。网络舆论几乎全都倒向了对该名女子漠视规则的谴责，甚至认为她是咎由自取。我不否认女子本身的过错和遵守规则的重要性，但如果换个角度，人们是否应该对一名伤者留有最基本的同情心？

急于站队的过程中，人们忽视了同情心，忽视了人类最基本的人情味。生活节奏越来越快，人们没有时间去犹豫，思考的过程正在贬值，只有结果在不断被放大。

近年来人工智能发展迅速，人们一直在担心工作岗位会被人工智能所取代，也一直在寻找与其和平共处的方式。想要和平共处，显然要从改变人类自身的思维方式入手。机器人没有的，我们有，两者形成互补，方能产生平衡。

我们不妨想一想，什么样的工作是人工智能无法替代的，我们便从这些工作所在的领域入手，寻找改善人类思维方式的良药。我的答案是：艺术。艺术来源于情感的真实表达，纵然机器人可以弹钢琴，也无法用音乐传递温度。一个博览群书的人，很少会对人轻易地做出非黑即白的评判，因为书中丰满立体的人物形象告诉了他：善与恶往往并存，美就在丑的旁边。艺术的熏陶能使人多角度、全方位地看待事物，而非轻易做出有失偏颇的判断。它教会人中立，教会

人“存在即合理”，给人提供思考的角度和方式而非思考的结果。在读书和思考的过程中，人们会逐渐形成自己的价值观，这是人一生评判事物的标准，甚至称得上是自己的信仰。这份价值观一旦形成，人便不容易变得随波逐流，凡事都会有思考的过程。它能帮助人更好地驾驭生活中的“灰色地带”，而非急于做出判断。

人之所以为人，可贵在情感、在思考、在人情味。保留住这三者，人工智能便难以取代人类。人类应当扬长避短，保留作为人应有的思维方式。

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习 中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。

特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN 另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。 其中，自学特征是深度学习的最大优势。例如智能驾驶需要识别狗，在以前的算法中如果要识别狗，对狗的特征要用程序来详细描述，深度学习这个地方如果采集到足够的样本，然后放在深度学习中训练，训练出来后的系统就可以识别这个狗。传统的计算机的视觉算法需要手工提取特征，很多时候需要专家的知识，算法的鲁棒性设计非常困难，很难保证鲁棒性，我们做视觉感知的时候就遇到很多困难。另外如果要保证这个稳定需要大量的调试，非常耗时。 深度学习一般包括四种类型的神经网络层，输入层、卷积层、池化层、输出层。网络的结构可以10层甚至上百层，一般层数越多检测精度会更精准。并且随着网络层数和节点数的增加，可以表达更细、更多的识别物的特征，这样的话可以为检测精度的提高打下基础。

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机

人工智能历史、核心技术和应用

人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”

二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊?习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个

难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。 特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。

人工智能的发展及应用()

人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围

已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 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。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。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。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有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50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，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段: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DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语

人工智能技术在游戏中的应用解读

人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日

人工智能技术在游戏中的应用 前言：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，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类

人工智能技术在医学中的应用.

论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念，概括了人工智能的发展与起源，细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就，最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨，并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词：人工智能；医学；发展；前景。 1什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来，人工智能获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就，引起了人们的高度重视，受到了很高的评价，它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中放出来，而人工智能则是延伸了人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，文章以“机器机能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，他们可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，作为人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析

人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善，而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，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求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限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求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 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。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II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，1969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: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在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: 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: 90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。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，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 2.近年来人工智能的应用 （1）“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。

演讲稿：人工智能在奔跑“无人驾驶”即将成为现实--李德毅

人工智能在奔跑“无人驾驶”即将成为现实-- 李德毅 刚才大家对机器人开车有一点想法，好像总是感觉不靠谱。汽车——这个曾经被称之为改变了世界的机器，今天受到了人们的质疑，最大的问题是，汽车成了人类的第一杀手。我们做一个简单的调查，你的亲人、朋友、亲人朋友的朋友，在这个大朋友圈里，你有没有发现，其中会有一个人曾经受到过汽车事故的伤害？我看到有人点头了，人类开车，更多的情况下，不是汽车的动力学性能不好，而是人有更多的智能要释放，他要看路边的美女好看不好看，结果坏事了，这叫做注意力转移。情绪不稳定，不是我们注意一点就可以的，因为人是个认知主体，他一定要开小差的，他一定要睡眠的，他一定会疲劳的，所以车祸的百分之八十左右都是人为事故，不是车子不好，所以人们对这个人类杀手是耿耿于怀的。我们发明了汽车，为什么让它造成我们的不幸呢？ 人们对汽车的最大意见应该是把驾驶者的活，交给计算机、交给人工智能、交给科学技术。所以我们就千方百计地提高无人驾驶的可靠性、安全性。经过我们的初步估算，人开车的可靠性是十的负三次方，千分之一；而如果改成机器人开车，计算的结果是十的负五次方，比人开车的事故率会降低百分之一，所以安全问题就解决了。 大家都比较关注刚才看到的那些摄像头，这些摄像头大概跟手机的那个摄像头的价格差不多，一两百块钱就可以了。但是，

要想看红绿灯，看高速行驶的障碍物，这个摄像头还是需要有一些特殊能力的，比如说高动态。大家知道摄像头的一个最大问题就是光照，夜间要开车，大雾天也要开车，所以摄像头的难度很大。我想告诉大家光有传感器还不够，这就是认知的作用，智能车本质上就是驾驶认知的形式化，需要一个脑子来认知。 重点是要讲一下驾驶脑。我们去年用一辆大客车和几辆小轿车，从郑州到开封实现了全程的无人驾驶。我们课题组利用这么多年的时间专门从事驾驶脑、驾驶认知的形式化，还是尝到了一些兴奋点，这件事情不是那么容易的。郑州到开封的实验成功之后，美国一个叫做“连线”的网站给我们做了个评论，它说：谷歌那个小车子叫smart car（智能汽车），固然性感，大车子也性感，我才知道智能公交车，还可以用“性感”这个词来形容。在智能驾驶当中，我们实际上走了很多的路程，2012年，我们从北京到天津，在高速公路封闭的道路上做无人驾驶，大家可以看一看这段视频，是三四年前的事情了。 当时的媒体也很震惊，觉得我们从北京到天津无人驾驶很了不起，其实震惊的不应该是这件事，而是我们汽车的头顶上没有顶美国的64线激光雷达。我们用的比较简单的雷达就把它做到了，我觉得这一点还是值得骄傲的。很多开车的朋友都说开车是个乐趣，是人追求惊喜历险的乐趣，我们用上海汽车集团的一辆新概念车叫iGS，做了一个赛车考驾照的科目，叫做十八米绕桩，既要快又不能碰到锥形标。你看（视频），又要快又不能碰到这

未来人工智能的十大应用方向

未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。 关键字：人工智能机器视觉 人工智能（ArtificialIntelligence），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。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20 世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21 世纪初的主导学科。在20 世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20 世纪50 年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 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。 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。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器(主要是计算机)来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50 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 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，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 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DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、 PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-ll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，1969 年成立了国际人工智能联合会

浅谈人工智能技术及其应用发展

2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m

人工智能技术在计算机中的发展和应用

人工智能技术在计算机中的发展和应用 【摘要】人工智能技术作为一项先进的技术,近年来在计算机当中有着非常广泛和深度的发展和应用,也在很大程度上促进了计算机技术的发展。本文根据这方面的内容,主要介绍人工智能技术的概念及其研究内容,分析该技术的发展过程和现状,并介绍了它在一些相关领域当中的实际应用。根据分析可以看出,人工智能技术虽然起步较晚,但是在近些年的发展当中取得了很大的进步,并且有着非常好的发展前景。 【关键词】人工智能;计算机;软件工程;实际应用 一、引言 在进入了二十一世纪之后,信息科学技术的发展越来越受到人们的重视,重视程度也超越了以往的任何时候。正是因为这样,人工智能技术的发展在进入新的世纪之后也有了非常快速的进步,那么,这项技术作为一种比较高端的信息科学技术,它主要是通过借助计算机的各种功能来非常形象的模拟我们人类的思维方式和思维结果,从而使人类的各种思维活动可以在计算机的程序当中得以实现[1]。 随着这项技术的不断发展和成熟,它在各个领域当中的应用也越来越广、其影响也越来越大,相对于其他的许多计算技术来说有着更大的发展空间,给人类带来的积极影响也是其他技术所无法比拟的。但是,我们不得不承认的是人工智能技术的发展还没有达到一个非常成熟的阶段,尤其是在国内,还处于起步阶段,不过这也意味着人工智能技术的未来发展潜力巨大,给我们留下的研究空间是无限的。 本文首先介绍了人工智能技术的概念和主要研究内容,分析其研究现状和未来的发展方向,结合人工智能系统的实际开发情况,讨论了其在企业和家居等方面的实际应用,并对计算机应用下的人工智能技术进行了一番探究,以期使相关研究人员,尤其是刚刚开始起步的研究人员对人工智能技术的巨大作用有一个更为详细直观的认识。

李德毅演讲稿人工智能在奔跑

人工智能在奔跑——“无人驾驶”即将成为现实? 演讲时间：2016年5月7日 ——人工智能专家李德毅在《开讲啦》第186期的励志演讲稿刚才大家对机器人开车有一点想法，好像总是感觉不靠谱。汽车——这个曾经被称之为改变了世界的机器，今天受到了人们的质疑，最大的问题是，汽车成了人类的第一杀手。我们做一个简单的调查，你的亲人、朋友、亲人朋友的朋友，在这个大朋友圈里，你有没有发现，其中会有一个人曾经受到过汽车事故的伤害?我看到有人点头了，人类开车，更多的情况下，不是汽车的动力学性能不好，而是人有更多的智能要释放，他要看路边的美女好看不好看，结果坏事了，这叫做注意力转移。情绪不稳定，不是我们注意一点就可以的，因为人是个认知主体，他一定要开小差的，他一定要睡眠的，他一定会疲劳的，所以车祸的百分之八十左右都是人为事故，不是车子不好，所以人们对这个人类杀手是耿耿于怀的。我们发明了汽车，为什么让它造成我们的不幸呢? 人们对汽车的最大意见应该是把驾驶者的活，交给计算机、交给人工智能、交给科学技术。所以我们就千方百计地提高无人驾驶的可靠性、安全性。经过我们的初步估算，人开车的可靠性是十的负三次方，千分之一;而如果改成机器人开车，计算的结果是十的负五次方，比人开车的事故率会降低百分之一，所以安全问题就解决了。 大家都比较关注刚才看到的那些摄像头，这些摄像头大概跟手机的那个摄像头的价格差不多，一两百块钱就可以了。但是，要想看红绿灯，看高速行驶的障

碍物，这个摄像头还是需要有一些特殊能力的，比如说高动态。大家知道摄像头的一个最大问题就是光照，夜间要开车，大雾天也要开车，所以摄像头的难度很大。我想告诉大家光有传感器还不够，这就是认知的作用，智能车本质上就是驾驶认知的形式化，需要一个脑子来认知。 重点是要讲一下驾驶脑。我们去年用一辆大客车和几辆小轿车，从郑州到开封实现了全程的无人驾驶。我们课题组利用这么多年的时间专门从事驾驶脑、驾驶认知的形式化，还是尝到了一些兴奋点，这件事情不是那么容易的。郑州到开封的实验成功之后，美国一个叫做“连线”的网站给我们做了个评论，它说：谷歌那个小车子叫smart car(智能汽车)，固然性感，大车子也性感，我才知道智能公交车，还可以用“性感”这个词来形容。在智能驾驶当中，我们实际上走了很多的路程，2012年，我们从北京到天津，在高速公路封闭的道路上做无人驾驶，大家可以看一看这段视频，是三四年前的事情了。 当时的媒体也很震惊，觉得我们从北京到天津无人驾驶很了不起，其实震惊的不应该是这件事，而是我们汽车的头顶上没有顶美国的64线激光雷达。我们用的比较简单的雷达就把它做到了，我觉得这一点还是值得骄傲的。很多开车的朋友都说开车是个乐趣，是人追求惊喜历险的乐趣，我们用上海汽车集团的一辆新概念车叫iGS，做了一个赛车考驾照的科目，叫做十八米绕桩，既要快又不能碰到锥形标。你看(视频)，又要快又不能碰到这个锥形标。智能驾驶是个不可改变的方向，我们人要坐在车里面干什么呢?优雅地享受移动生活呀，这多好呀。 人工智能六十年了，今天我们来看人工智能在我们这一代人身上到底发生了多大的变化。今年AlphaGo围棋跟九段围棋手李世石下了五盘，四比一赢了，

AI人工智能技术地应用范围和案例

AI人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，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Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：

1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。