浅谈人工智能的发展
浅谈人工智能的发展
摘要：人工智能是20 世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。本文叙述人工智能的起源与发展，总结了人工智能研究现状，重点介绍下人工智能目前应用领域，分析热点的人工智能技术和方法。最后展望了人工智能的未来发展。
关键词：人工智能计算机科学应用领域技术方法
一．人工智能发展历史过程
1．初期期
公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。随着历史的发，西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。
2．形成时期
1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。
1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，后来又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三大阶段。
1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习
棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48％，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。
1959年McCarthy发明的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序设计的主要语言。
3．发展时期
六十年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视。1974年N.J.Nillson对发展时期的一些工作写过一篇综述论文，他把人工智能的研究归纳为四个核心课题和八个应用课题，并分别对它们进行论述。
从80年代中期开始，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家Hopfield提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hopfield模型。1985年Hopfield利用这种模型成功地求解了"旅行商（TSP）"问题。1986年Rumelhart 提出了反向传播（back propagation-BP）学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。
随着人工智能的发展，世界各国有关学者也都相继加入这一行列，我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、汉语自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。
近年来，人工智能在很多方面取得了新的进展，尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的广泛的舞台。二.人工智能的现状发展
1．人工智能研究的领域
（1）专家系统
专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展最早，成效最多的领域。广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工等各方面。是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。（2）机器学习
要使计算机具有知识要么将知识表示为计算机可以接受的方式输入计算机，要么使计算机本身有获得知识的能力，并在实践中不断总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；二是研究机器学习的方法以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。
（3）模式识别
模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体等。在日常生活各方面以及军事上都有广泛的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。
（4）机器人学
机器人是一种能模拟人的行为的机械，对机器人的研究经历了三代的发展过程。
第一代程序控制机器人。第二代自适应机器人。第三代智能机器人。
（5）智能决策支持系统
决策支持系统是属于管理科学的范畴，与“知识－智能”有着极其密切的关系。８０年代专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。
2．人工智能的领域应用
（1）遗传算法在岩石领域的应用
岩石边坡等地表工程一般具有规模大、介质多、初始地应力场复杂、监控与施工难以同步进行等特点。所以，在岩石边坡位移反分析中，研究人员选用了遗传算法。（2）人工神经网络在电力系统中的应用
要保证电力系统的安全运行和实现电力设备有定期检修转变为状态检修，如何准确地进行电力设备的故障诊断，一直是最需解决的问题之一，而这类故障的征兆错综复杂，往往呈现出非线性和不确定性，很难用某一确定的逻辑或算法进行识别，而这种识别恰
好是人工神经网络所擅长的。人工神经网络的大规模并行处理功能适应于电力系统的潮流计算，我们可以利用系统运行模式向人工神经网络提供训练样本，并用灵敏度分析提高计算精度，从而有效压缩样本空间，为算法的快速性提供了保障。
（3）专家系统在机械领域中的应用
专家系统是人工智能的主要分支之一，它的核心内容包括：知识库、知识获取、推理和解释部分。专家系统按其知识表达方式的不同可分为基于规则的和基于框架的专家系统；按其推理方式的不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得益于现有人工智能语言，另一方面是它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在故障诊断上能产生很好的结果。
3.人工智能研究的方法
（1）结构模拟。
神经计算，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。结构模拟法也就是基于人脑的生理模型，采用数值计算的方法，从微观上来模拟人脑，实现机器智能。采用结构模拟，运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。
(2)功能模拟。
符号推演，就是在当前数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，实现人工智能。功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被称为心理学派、逻辑学派、符号主义。(3)行为模拟。
控制进化，就是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。以行为模拟方法研究人工智能者，被称为行为主义、进化主义、控制论学派。
4.人工智能未来展望
(1) 模式识别。
模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，用计算机实现模式( 文字、声音、人物、物体等) 的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索
(2) 人工神经网络和机器情感。
人工智能的基本思想已经在许多领域中得到应用。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。
(3)应用到各种高难度的操作上，从而取代人类的一些行为，造就人类幸福。
例如，海洋环境保护，各类能源开发，太空的研究等等。
5．结束语
半个世纪以来，人工智能发展极其迅速，专家系统、智能控制，在短短的10余年里就发展成熟。如何更深入的研究人工智能技术并为多领域的发展带来经济效益是目前我们所面临的重大课题。现在，人们尝试在不同领域应用人工智能技术，但遇到许多难题，例如：语音识别，它要求高数据传输速率和即时响应，并且实现智能行为的基本要求，包括实时要求、搜索大量知识、容忍错误与不精确适用语言以及从例子中学习等。，一旦这些技术很好的应用于各个领域，会带来可观的经济效益和社会效益，为我国国民经济和人民生活做出巨大的贡献。
参考文献
[1]斯图尔特·罗素(StuartRussell)，人工智能一种现代方法，2010.8
[2]徐立本，姜云飞.机器人学习及其应用，1998
[3]王万良,人工智能及其应用,2006.8
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对
4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对
7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对
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
《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情
(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育
(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶
大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 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。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：
稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的
人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热
我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。
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）。
浅谈人工智能的现状及发展预测 摘要：人工智能是一项能对人类未来世界产生极大影响的科技。任何一项技术 的发展过程中都会有不同的困难与风险，我们需要了解现阶段人工智能的现状， 减少人工智能的发展道路上的阻碍，这样才能发展人工智能技术。论文将概述人 工智能已经取得的成果，并通过目前的事实分析人工智能的现状以及存在的问题，客观的介绍人工智能技术发展的潜力，最后做出建议以及对未来发展的预测。人 工智能已取得了重大的突破和成果，拥有巨大的发展潜力，但仍有不少问题与不 足之处。通过本文的论述，可以让人们更加了解人工智能，并作为未来人工智能 技术发展的建议与参考。 关键词：科技人工智能人工智能的现状人工智能的预测 1.人工智能简介 在科技高速发展的时代，由于计算机科学的快速发展，人工智能这个领域逐 渐被人们所重视。人工智能是当前计算机领域的一个分支，被称为世界三大尖端 技术之一。人工智能即人工制造机器或程序去模拟人类需要学习或经验的活动或 工作，从而帮助人类解决各种问题。人工智能分为强人工智能和弱人工智能两个 分支。在科幻电影或小说里经常会出现机器人有自己的情感与思维，可以自己做 出决策，这就是强人工智能。这样的人工智能拥有自己的意识，能独立思考，但 现在这方面的科研并没有太大的进展。目前主流的研究集中在弱人工智能方面， 即人工智能并不能自我推理和解决问题，也没有自己的意识，只是让机器表现得 像拥有独立思维。如何开发出更智能化的人工智能机器以及如何让人工智能更好 地服务人类是目前主要研究的问题。当然，从长远来看，为了未来强人工智能更 好的发展，也需要在有关强人工智能的社会学和技术方面做好研究。 2. 人工智能技术的出现及发展轨迹 在古希腊，人们幻想出可以为人类服务并解决人类各种问题的机器，这就是 人工智能的起源。 1936年A.M.Turing在"理想计算机"的论文中提出图灵机模型，提出用图灵测 试来检验人工智能。 到了1955年末Newell和Simon做出了"逻辑专家"(Logic Theorist)程序，这是 第一个人工智能程序。 在1956年达特茅斯会议，提出了“Artificial Intelligence”的课题，组织者提出：可以对人工智能的各方面的特点进行精确描述，这样就可以制造一台机器对他们 进行精确模仿。这次会议被视为人工智能学科的奠基性事件。 80年代人工智能被引入了市场，并显示出实用价值，但也经历了一些挫折。 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。由于提出Hopfield多层神经网络模型，人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。 人工智能已深入到社会生活的各个领域。 2011年IBM的人工智能系统Watson在美国的电视节目《危险边缘》中击败 人类选手。2017年Alpha Go战胜李世石，通过图灵测试。 不管怎样，从图灵机模型的提出到现在，人工智能的发展速度正不断加快， 向世人展示着其巨大的发展潜力，目前人工智能也有了较为成熟的产物。 3. 人工智能的现状 1.1人工智能已取得了里程碑的发展
人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题
D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/eb18186182.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风
单选题 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 2.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（ 3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D √答对 3.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对
5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A √答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 8.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
人工智能技术的发展趋势 人工智能，简称AI。是当今世界炙手可热的行业之一。众所周知，人工智能自提出以来，到发展至今天，一直为大众所看好。下面给大家带来人工智能技术的发展趋势，喜欢人工智能专业的高考生可以参考参考! 人工智能技术的发展趋势 更多高级AI助手 随着亚马逊的Alexa，苹果的Siri以及其他类似设备的推出，人们看到了在家中从AI助手中受益匪浅的消费者。此类AI助手可用于获取天气报告，播放歌曲，关闭房间的灯，在线查找一些信息等等。 新的人工智能技术正在受到消费者的欢迎。根据Adobe Analytics的研究，据说拥有智能扬声器的人中约有71%的人每天至少使用一次，而拥有智能扬声器的人中约有44%的人每天承认多次使用智能扬声器。因此，在2019年，我们将能够看到更多高级AI助手帮助家庭和工作场所以及影响其他生活领域。 如今，用户使AI助手执行基本任务，例如在线搜索信息或播放歌曲。在未来几年中，随着AI助手将执行更大的任务，变
化将很大。仅通过识别用户的声音，他们就能为用户提供个性化的体验。 因此，不久后，您将与电视或冰箱通话，而不仅仅是像今天这样与人工智能设备通话。 人工智能支持的招聘工具 根据Indeed进行的调查，有42%的雇主不确定要找到合适的人才。对于企业而言，招聘过程是一项既费时又繁琐的任务。人工智能可以改变一切。这意味着在2019年，企业将能够使用基于AI的招聘工具，这将有助于他们进行招聘。 例如，像Mya这样的聊天机器人招聘代理(我的招聘助手)可以通过文本，电子邮件或Skype与候选人沟通。该应用程序可以帮助您完成第一级任务，并为您确定或拒绝候选人。 随着使用AI驱动的候选人交流和筛选工具的出现，大量的AI工具应运而生，这将帮助公司和组织节省更多的时间来选择候选人。 对话式AI搜寻 随着越来越多的人使用人工智能支持的助手，未来的趋势将是使用高级对话人工智能支持的搜索。随着语音搜索的推出，消费者在线搜索事物和答案的方式已经发生了很大变化。用户不必在搜索栏中输入单词，而是可以对设备说出搜索查询，而可以构
一、单选题 1.AlphaZero训练（）击败日本将棋程序。（3.0分） A.2小时 B.4小时 C.8小时 D.24小时 我的答案：D ×答错 2.《人工智能：未来决策的机遇与影响》，这是下列哪个国家发布的报告？（ 3.0分） A.美国 B.日本 C.德国 D.英国 我的答案：D √答对 3.DQN在49种Atari视频/像素游戏中，（）达到乃至超过人类职业选手的水平，以智商比喻，远超人类。（3.0分） A.9种 B.19种 C.29种 D.39种 我的答案：C √答对 4.Google Waymo于（）10月在美国凤凰城Chandler镇100平方英里范围内，对500辆L4自动驾驶汽车进行社会公测，这是Waymo自动驾驶商业化落地的前奏。（3.0分） A.2014年 B.2015年 C.2016年 D.2017年 我的答案：D √答对 5.IBM超级电脑程序“深蓝”，于（）击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。（3.0分） A.1996年 B.1997年 C.1998年 D.1999年 我的答案：B √答对 6.智能音箱Echo是下列哪家企业推出的产品？（3.0分） A.亚马逊 B.百度 C.阿里巴巴 D.小米 我的答案：A √答对 7.邓志东教授预测，（）是无人驾驶汽车元年。（3.0分） A.2020年 B.2021年 C.2022年 D.2023年
我的答案：B √答对 8.国务院是在哪一年印发《新一代人工智能发展规划》的？（3.0分） A.2015年 B.2016年 C.2017年 D.2018年 我的答案：C √答对 9.在人工智能速记领域，2016年10月17日，（）的语音识别系统实现了5.9％的词错率。（3.0分） A.科大讯飞 B.惠普 C.英特尔 D.微软 我的答案：D ×答错 10.IBM的自动问答系统，于（）2月在美国最受欢迎的智力竞答电视节目《危险边缘》中战胜了人类冠军。（3.0分） A.2011年 B.2012年 C.2013年 D.2014年 我的答案：A √答对 二、多选题 1.中国人工智能产业发展的短板包括（）。（4.0分）） A.原始创新能力不足 B.投资界过于追求短线逐利 C.体制机制障碍 D.缺乏高端基础性研究人才和AI工程开发人才 我的答案：ABCD √答对 2.根据邓志东教授所讲，AlphaGo如何进行学习？（4.0分）） A.深度监督学习 B.深度强化学习 C.大数据 D.TPU 我的答案：AB ×答错 3.下列哪些行业未来可以通过人工智能实现自动化？（ 4.0分）） A.传统制造业 B.长途运输 C./物流运输行业 D.翻译 我的答案：ABCD √答对 4.智能音箱Echo基于语音助手Alexa可以实现（）、外卖预定等服务。（4.0分）） A.音乐播放 B.新闻搜索
透视 Hot-Point Perspective D I G I T C W 热点 124DIGITCW 2019.06 人工智能是计算机科学的一个分支。它是一门新的技术科学，研究和开发用于模拟，扩展和扩展人类智能的理论，方法，技术和应用系统。[2]它试图理解智能的本质，并制造出一种新的智能机器，这种机器能以类似于人类智能的方式作出反应。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。人工智能这一概念从1956年正式提出至今定义不断完善，开发方式日渐丰富，也遇到了诸多限制瓶颈。 1 人工智能的产生和发展 1.1 萌芽阶段 在1950年发表的一篇著名论文“计算机器与智能”中，数学家阿兰?图灵详细讨论了“机器是否有智能？”的问题，并提出“机器可以同我们一样，拥有智能的想法”这一理念。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“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。[3]1.2 成长阶段 20世纪80年代，人工智能研究进入了一个发展阶段。1984年提出建立专家控制系统的新概念，也就是说，一个智能化的计算机程序系统，包含了一定领域的专家的大量知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验来处理这个领域的高层次问题。同时，随着人工智能的发展，人工神经网络的研究也掀起了新的热潮，模糊理论等分支的研究也开始迅速展开。这说明智能控制已从研究开发阶段向应用阶段转变。1.3 快速发展阶段 20世纪80年代后期，人工智能开始发展为多种技术和方法，人工智能进入快速发展阶段。学科交叉快速推动着人工智能的发展。其涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。研究范畴包括自然语言处理，智能搜索，机器学习等多个方面。 2 研究方法 2.1 大脑模拟 人工智能的中心理论，就是认为所有人类思维都可抽象成计算过程，甚至于人脑也只不过是某种精密的机器。基于这种理论，人类完全可以创造出足够大且运算速度更快的计算机，安装足够复杂且功能齐全的软件，人类便有望实现复制人脑这一设想。2.2 符号处理 了解人类最初是如何掌握这些能力的，借此来试图创造出拥有这些本领的机器。将人类智能简化成简单的符号处理。在20世纪60年代，符号方法在模拟小型证明程序的先进思维方面取得了很大的成就。20世纪60年代和70年代的研究人员相信，象 征性的方法最终可以成功地创造出具有强大人工智能的机器，这也是他们的目标。但由于涉及知识过于广泛，许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。2.3 增强式学习 出于机器计算可进行大量重复枚举的特点，目前热门的研究方法即让机器人通过极端的试验和错误来指引自己的世界，甚至创造自己的语言。这种方法不仅可以使机器人学会说话，还可以了解语言本身并创建语言本身。正如人类最初创造语言一样，机器人可能会迎来一个新的时代。但同时因可能出现不可控局面，又引出诸如机器伦理等新问题。 3 开发瓶颈 3.1 对大脑的认知有限 目前类脑智能研发的核心难点是我们对脑的结构和功能原理了解还很不够。人的大脑皮层中有数百亿个神经元，每个神经元由几个到数万个分支组成，形成一个大而精细的神经网络。这个网络的电路图非常复杂，有许多不同类型的神经元和突触连接。用现有的技术真正绘制出完整的电路图需要大量的工作。[1] 生物学领域上对人类大脑认知的局限也就使“仿制人脑”、“复制人类生命体”此类想法很难实现。3.2 脑和躯体的配合难以实现 诸如走钢丝，骑自行车此类的人类活动，是人类通过大量练习以形成肌肉记忆，学习出的一种脑和躯体的配合方式。人类通过视觉，思考，行走和交流在大脑综合后都会变成自然行为，这些人类活动是很难用某一公式计算出的内容，也是想要发展出类人智能的最大难点之一。3.3 无情感是非判断 目前人工智能还无法识别人类情感，这是人工智能发展的又一难题。如街道智能监控系统无法辨析是真正聚众闹事还是仅仅嬉笑打闹。一个人贩子当街掳走孩子，如果是此时正盯着屏幕的公安人员，会一眼侦破，但若是智能图像识别的人工智能，这个孩子或许没那么好运。 4 结束语 人工智能发展至今，涉及领域广，开发手段不断丰富，已有多种智能产品便利生活，同时也浮现出一系列开发瓶颈及道德领域问题，还需人类在不断开发创新中探索、完善。参考文献 [1] 翟冬冬.类脑智能：让机器像人一样思考[N].科技日报，2018-05-14.[2] 尼克.人工智能简史[M].北京：人民邮电出版社.2017-11. [3] 俞灵琦，杨凯.人工智能VS 人脑智慧[J].华东科技，2017，（7）：23-31+22. 浅谈人工智能的发展历程及瓶颈 韩 阳，孙佳泽，王昊天 （河北农业大学信息科学与技术学院，保定 071001） 摘要：1956年美国达特莫斯会议提出了”人工智能”概念，至今已有60多年的历史。在不断探索中，多学科交叉使其不断焕发新活力，已有多种产品便及生活并成为多个行业的新风口。本文简要概述了人工智能领域六十多年来的发展历程，总结了现阶段主要的研究方法及各自的优缺点，简单分析了目前发展该领域遇到的瓶颈，并提出了新的展望和思考。 关键词：人工智能；发展历程；机器学习doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.06.097中图分类号：TP389.1 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）06-0124-01