人工智能学习论文

第一篇：人工智能学习论文

20107932唐雪琴

人工智能研究最新进展综述

一、研究领域

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状（进展成果）近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（Distributed AI，DAI）是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。DAI中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（Multiagent System，MAS）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而MAS则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

MAS更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和MAS的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、MAS学习和应用等。MAS已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能（Computing Intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（Evolutionary Computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（Genetic Algorithms）、进化策略（Evolutionary Strategies）和进化规划（Evolutionary Programming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的CoverStory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统EXPLORA，交互式大型数据库分析工具KDW，用于自动分析大规模天空观测数据的SKICAT系统，以及通用的数据库知识发现系统KDD等。

4、人工生命

人工生命（Artificial Life，ALife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（Langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（life as it could be）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（life as we know it）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

三、学了人工智能课程的收获

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

四、对人工智能研究的展望

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，CAD，CAM，CAI，CAP，CIMS等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以Agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向Agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

五、对课程的建议

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

第二篇：人工智能论文

人工智能论文

摘要：本文主要讲述了《人工智能及其应用》的主要知识内容！总结与本书知识单元相关的主要内容、理论基础、代表性成果及方法。并以书中知识为基础，查阅资料，浅谈人工智能在自动化技术中的应用！

关键字：人工智能;自动化

《人工智能及其应用》主要内容

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当前科学技术发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，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学科。

它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。

它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。《人工智能及其应用》一书主要介绍人工智能问题求解的一般性原理和基本思想，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识。

人工智能研究的基本内容有：知识表示机器感知、机器思维、机器学习、机器行为。其研究途径存有:以符号处理为核心的方法，其主张通过运用计算机科学的方法进行研究，实现人工智能在计算机的模拟。目前人工智能的大部分研究成果都是基于前者方法实现的。还有一种是以网络连接为主的连接机制方法。主张用生物学的方法进行研究，搞清楚人类智能的本质.该方法在模式识别、图像信息压缩等方面取得了一些研究成果。

人工智能的主要研究领域有：自动定理证明和博弈、模式识别、专家系统、机器人、机器视觉、自然语言理解、自动程序设计、智能信息检索、数据挖掘与知识发现、组合优化问题、人工神经网络、分布式人工智能、智能管理与智能决策、智能控制、智能仿真、智能CAD、智能CAI、智能操作系统、智能多媒体系统智能计算机系统、智能通信、智能网络系统。人工智能研究搏奕的目的并不是为了让计算基于人进行下棋、打牌之类的游戏，而是通过对搏奕研究来检验某些人工智能技术是否达到对人类智能的模拟，因为搏奕是一种智能性很强的竞争活动。

知识表示

知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，使它能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去的，故许多人研究知识的表示方法！

知识的表示方法有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法。一阶谓词逻辑表示法多应用于自动问答系统（例如Green等人研制的QA3系统）、机器人行动规划系统（Fikes等人研制的STRIPS系统）、机器博弈系统（Filman等人研制的FOL系统）、问题求解系统（Kowalski等设计的PS系统）。语义网络表示法的应用也很广泛,例如Walker 研制的自然语言理解系统，Garbonell 研制的回答地理问题的教学系统，Mytopoulous 研制的自然语言理解系统，Simmon 研制的自然语言理解系统，Hays研制的描写概念的系统。一般把把一组产生式放在一起，让它们相互配合、协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，形成一个产生式

系统。动物识别系统就是利用产生式系统做成！

推理

推理是人脑的基本功能，推理也是人工智能的重要内容！

在人工智能中，认为推理是从已知事实（证据）出发，通过运用相关知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或不成立的一个思维过程。其推理方法有确定性推理和不确定推理等。确定性推理方式分为演绎推理、归纳推理、默认推理。分为自然演绎推理 和归结演绎推理！且归结演绎推理一般应用谓词公式化为子句集的方法，应用海伯伦定理 和鲁宾逊归结原理，以及应用归结反演求解问题。其推理的方向分为正向推理、反向推理、正反向混合推理、双向推理。其冲突消解策略有按针对性排序、按已知事实的新鲜性排序、按匹配度排序、按条件个数排序、按上下文限制排序、按冗余限制排序、根据领域问题的特点排序。AI 的研究对象,大多具有不确定性。大多用不确定性推理法。

人工智能定义不确定性推理为从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的一种思维过程。不确定性推理方法有概率方法、经典概率方法、逆概率方法主观Bayes方法、可信度方法、证据理论、模糊推理方法。

搜索求解策略

搜索是问题求解的核心技术！

搜索求解策略分为盲目的图搜索和启发式图搜索策略，以及与/或图搜索策略。盲目的图搜索策略有分为回溯策略、宽度优先搜索策略、深度优先搜索策略。搜索方向分为双向搜索、盲目搜索与启发式搜索。

自动化

自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。

自动化设备和机器的关键就在于反馈的存在，正是有了他的存在，才使自动化成为可能。反馈就是自动化的奥妙所在。

如今自动化的前沿技术有：模糊控制、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、线性控制理论纵横、PID控制、预测控制、故障诊断、专家系统、推理控制、集散控制系统（DCS）、人工智能。

人工智能在故障诊断中的应用

人工智能在故障诊断中的应用。随着现代科学技术的发展，故障诊断技术和方法也不断推陈出新，正走向智能化阶段。人工智能的发展为故障诊断提供了智能化的诊断方法．故障诊断专家系统不仅在理论上得到了相当大的发展．人工神经网络的研究也进入到了故障诊断领域，并大力发展，并已在许多实际系统中得到了很好的应用。此外．模糊理论、模糊逻辑系统也已经应用到故障诊断领域，并且与人工神经网络和专家系统互相结合，突显出其独特的优势，成为一种很有价值的故障诊断方法。

人工智能在电力系统运行控制中的应用

因为人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中被广泛应用！

人工智能在智能传感器领域的应用

人工智能也广泛应用于智能传感器领域。大家都知道传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻 ,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。结合人工智能的四个分支 :模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法而广泛应用传感器领域。并而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合。造就了许多新型智能传感器的出现！

人工智能在电气传动中的运用

人工智能在电气传动中也被广泛运用。智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中得到广泛应用。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环,实现自动化,就等于减少了人力资本投入,并提高了运作的效率。人工智能是研究、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。随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。

自动化技术在各行各业中被广泛应用！例如自动化技术在工业中的应用：自动化的制造业、电力系统自动化、建筑自动化、交通运输自动化、信息自动化、自动无极限。自动化技术在军事中的应用：新型自动化武器，军事指挥自动化。自动化在生活中的应用更是比比皆是！总而言之，自动化技术结合人工智能让我们的生活越来越美好！

参考文献

[1]:王万良《人工智能及其应用》（第2版）高等教育出版社，2008.6

第三篇：人工智能学习

人工智能学习-知识要点总结 [Nirvana 发表于 2005-1-2 13:32:24]

人工智能是在计算机科学、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，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。

1、认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：

（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。

人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。

人工智能研究内容：

（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术

人工智能研究途径：

（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观Bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，Petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：

（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现

3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性 对象 值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。

4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。

从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是P规则，T规则，假言推理，拒绝式推理等：

P规则：任何步骤可引入前提A

T规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式S，可引入S

假言推理：P，P—>Q=> Q

拒绝式推理：P—>Q, 非Q=>非P

归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。

不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。

不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。

知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度

5、组合证据的不确定性算法：

最大最小方法

概率方法

有界方法

不确定性传递算法：

结论不确定性的合成：

6、主观Bayes方法：

（1）知识不确定性表示（产生式规则）：

（2）证据不确定性表示：

（3）组合证据不确定性的算法：

（4）不确定性传递算法：

（5）结论不确定性的合成算法：

7、可信度方法：（C-F模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）

在可信度推理方法中的Ｃ-F模型里，可信度CF(H,E)的含义是：CF(H,E)>0表示Ｅ的出现增加了Ｈ的可信度；CF(H,E)=0表示Ｅ的出现与Ｈ可信度无关；CF(H,E)<0表示Ｅ的出现降低了Ｈ的可信度。

（1）知识不确定性表示：

（2）证据不确定性表示：

（3）组合证据不确定性算法：

（4）不确定性传递算法：

（5）结论不确定性合成算法（推理网络）：

8、证据理论是用集合表示命题的，D是变量x所有可能取值的集合，且D中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取D中某一元素为值，则称D为x的样本空间。

信任函数与似然函数的关系：Pl(A)>=Bel(A), Bel(A)表示对A为真的信任程度，Pl(A)表示对A为非假的信任程度。Pl(A)-Bel(A)表示对Ａ不知道的程度，即既非对Ａ信任又不信任的那部分。

知识的不确定表示：IF E THEN H={h1,h2,…,hn} CF={c1,c2,…,cn}ＣＦ是可信度因子

含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：

x is A(CF)x是论域上的变量，Ａ是模糊数，ＣＦ是该模糊命题的确信程度或

相应事件发生的可能性程度。

10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。

状态空间表示法：（Ｓ，Ｆ，Ｇ）

11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。

特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性

专家系统与常规计算机程序比较：＊

(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理

(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级

(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识

(5)解释功能

(6)都是程序系统

12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：

三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究

学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。

学习系统具有的条件能力：

(1)具有适当的学习环境

(2)具有一定学习能力

(3)能应用学到的知识求解问题

(4)能提高系统的性能

第四篇：人工智能之我见论文

人工智能之我见论文

随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，快来看看人工智能之我见论文吧！

人工智能之我见论文：人工智能技术对民法的影响

摘要：随着人工智能技术的日新月异，人类社会生活广泛而深刻的受到其影响，在提高工作效率与生活质量的同时，许多新兴的法律问题逐渐浮现，尤其对与人类社会生活联系紧密的民法提出了挑战。本文以人工智能技术为视角，探讨民法制度在新的时代背景下的发展方向。

随着举世瞩目的人机大战在XX年3月15日落下帷幕，围棋人机大战中人工智能机器人以4比1的成绩战胜围棋九段棋手，揭开了人们对人工智能讨论和联想的新高潮。国内的一部分科技公司已经买下一些机器人公司，准备抢占人工智能的市场先机。在一些企业中已经开始大规模使用机器人代替工人。人工智能的发展必然对人们的社会生活产生深刻的影响，随之而来的是对与社会生活高度相关的民法制度的冲击。

第一回合，发生在第一次工业革命。第一次工业革命的标志产物是珍妮纺纱机，它的产生极大提高了工作效率。一位名叫路德的纺织工人，认为是珍妮纺纱机夺走了他们的工作，带头捣毁了工厂的机器。事件的态势愈演愈烈，最后是英国的政府派出军队进行镇压才得以控制，这就是“路德事件”。

第二回合，发生在第三次工业革命。手机产生于第三次工业革命，它的出现使传呼员的职业彻底消失，拉近了人们之间的距离，提高了工作效率与生活质量。机器又一次战胜了人类。

第三回合，发生在第四次工业革命。智能机械手的出现可以大幅度降低产品的不良率，设备的产能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的战胜了传统的车间工人。这也使得高危险系数以及高人工成本的工种消失。

第四回合，就是发生在不久之前的阿尔法围棋对战围棋九段选手，最终人类以1比4的成绩败北人工智能。

虽然，最智能的机器也需要“老师”的指引，而人类就是机器的老师，但是不容否认的是，在一些领域，人工智能和机器人技术已经代替了人类，并震颤着人类的社会生活。

人工智能产业是近三十年涌现出的高新产业。早在“七五”时期政府就开始了对这一高新技术产业的攻关研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能产品与人工智能应用工程层出不穷。近些年，人工智能技术发展迅速，其应用也愈来愈广，从之前传统的工业领域扩展到军事、公安、医疗和服务等众多领域。

XX年由某公司的实验室研发并推出了无人驾驶汽车，这台汽车不需要驾驶者就可以进行启动、行驶以及停止。这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”其他的交通状况，并且使用详细地图来为前方的道路导航。该公司表示，这些车辆比有人驾驶的车更安全，因为它们能更迅速、更有效地作出反应。这种人工智能汽车的出现，使得汽车的概念以及人们出行方式发生了极大的转变，同时也体现着人工智能技术和机器人技术开始真正融入到人类现实生活中。人类可以预测到，下一代智能型机器人将更加广泛的融入到社会运作中。然而这一高新技术的应用，同时也使得如何避免人工智能机器人侵权或者被侵权以及如何规范机器人的制造、使用等法律问题更加突出。

在医疗领域，人工智能机器人在外科手术中得以应用。美国曾于XX年上市一款医疗外科手术机器人。据统计，至今为止总共2500部机器人被投入市场。这种人工智能机器人的使用，一方面对于提高医疗水平起到了积极的作用，但是也出现了人工智能机器人侵权的事件发生。自XX年至XX年，美国政府就收到了两百多件关于该人工智能机器人手术时发生烧伤或割伤以及感染等侵权事故报告，在这两百多件事故中共造成89名患者医治无效死亡。

基于人工智能机器人在社会生活中产生的问题，一些国家如日本、韩国以及欧共体，已经开始着手制定规章或制度以确保社会稳定以及人工智能技术的可持续发展。日本公布了《下一代机器人安全问题指导方针》，用于调整人工智能技术的研发与应用。欧洲共同体在XX年推出了欧盟第七框架计划项目，即机器人法研究，聚集了各个相关领域的专家学者，包括法学、哲学、仿生神经工学等专业，讨论并草拟机器人立法政策白皮书。韩国已经拟定了机器人法，专门规定了人与机器人的关系。

除了对人工智能机器人的安全应用进行必要的法律规范以外，同时也应对与人工智能机器人的应用相关的法律，如民法制度进行一定程度上的变革。例如，法律该怎样认定人工智能机器人的法律地位，如若发生侵权事故时该怎样认定相应的法律责任以及适用怎样的归责原则等法律问题。若无人驾驶汽车发生交通事故该怎样认定事故责任。许多相关法律问题都随着人工智能机器人广泛而深入的进入人类社会生活而变得更加凸显，然而相关规章制度仍处于空白阶段。因此，变革相关的法律制度对于平衡人工智能技术与社会的稳定和谐具有重要的意义。

人工智能机器人在社会生活中的广泛应用，更加深刻的影响着人类文明，同时伴随而来的是大量法律问题逐渐涌现。

XX年美国一个名叫《未来学家》的杂志曾这样报道：XX年至2020年，人工智能实体可能会当选为“国会议员”;2020年后，转基因技术加上机器人技术，将制造出“有机机器人”。虽然这些设想都尚未实现，但是在社会生活中人工智能技术是确确实实得以广泛应用的。许多人工智能机器人已经代替人类走向工作岗位，如迎宾机器人、送餐机器人，甚至在日本一款机器人可以向顾客提供推销手机、签订合同等服务。

人工智能技术与婚姻法律制度

XX年在某电视台的明星喜剧真人秀中，某团队以一部讲述主人公用人工智能机器人做女朋友来应付父母的催婚，最后发现连主人公的父母都是人工智能机器人的喜剧作品参加比赛，其作品以夸张的手法描绘了人工智能技术对人类社会生活的巨大影响。但是不能说小品中的事情不会在现实生活中发生，英国人工智能学者戴维莱维曾推测：人类将和机器人结婚，这一切大约会在2050年实现。

人类与人工智能机器人的结婚能够得到法律的认可，就需要对我国民法制度中的婚姻法律规范进行调整，目前婚姻只能是自然人的行为，而人工智能机器人目前在法律上不是民事主体，但这并不能阻挡人类与人工智能机器人结婚的情况发生。因此，人工智能技术的发展会对婚姻法律制度造成一定程度上的冲击。

人工智能技术与侵权责任法律制度

人工智能技术的发展赋予了机器人更加类似于人类行为的功能。在XX年的伊拉克战场上，美军仅仅使用了一架由人工智能机器人操作的军用飞机将一个连的兵力瞬间消灭。美国科学家在XX年曾宣称，新研发并投入军用的机器人能够自我检测损伤并独立思考出修复方法。如若这样的机器人太过于像人，而且拥有智慧，很有可能“造反”，对人类造成侵害。这就需要对侵权法律制度进行完善以维护社会稳定。

早在1978年人工智能机器人侵权的事件事实上早已存在。在日本广岛一间工厂里，机器人正切割钢板，但突然转身将其背后正在休息的工人抓住并当做钢板进行切割，这是世界上第一起机器人侵权事件。无独有偶，在1989年，全苏国际象棋象棋冠军对战早期的人工智能机器人，终以3比1的成绩打败机器人，但机器人恼羞成怒，在众目睽睽下向对手释放强电流，这位国际象棋大师最终并没用抢救过来。

因此，随着人工智能技术的日益精湛，人类不得不考虑机器人侵权的归责原则、责任分配等一系列法律问题，更需要对侵权责任法律制度进行一定的调整以适应高科技时代的大背景。

人工智能技术的发展对与人们联系紧密的民法制度提出了挑战。如果民法不能适应时代的要求，将无法使社会得以稳定运作。因此对相关的民事法律规范进行调整，适应人工智能技术的发展要求，已经是新世纪大势所趋。

金周英，白英。我国机器人发展的政策研究报告。机器人技术与应用，XX—3—30。

肖尤丹。机器人需要“守法”吗。xxx，XX—7—21。

黄建民。我们要给机器人以“人权”吗。读书与评论，XX。

第五篇：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

然必要,但很困难。即使回答日常生活中的极简单的问题,也需要大量的知识,而且其中许多知识我们是不知道的。

现在主要有两种类型的机器人:工业机器人和智能机器人。这两种类型都是人工智能研究者的研究范围,但重点在智能机器人上。他们集中力量研究感觉上的认识,以及这些认识如何用计算机来表达,人们已经研制出计算机辅助视觉和听觉装置、计算机辅助活动肢体和其他用微机控制的假体装置。用智能机器人来探查海底和太空的奥秘更为实际,因为在这些环境中工作既艰难又危险。研制一种不需要人参与就能完成探索工作的智能机器人,以便让他们到宇宙空间去探索。由于这项工作远离地球,用人类控制的机器人就不适宜了。现在美国国家航空和航天局使用的机器人是完全独立的,它能采集岩石,收集土壤和其它勘探的研究项目,这些工作都不用人指挥。无论如何,在真正智能化的自主机器人制成之前,研究者们必须首先更深入地掌握、控制人类行为过程的奥秘。通过计算机科学家、神经学家、生理学家的共同努力,我们已逐渐对人类的视听、触摸、感觉和四肢移动的方法有了更深的了解。但是,还留下一个最困难的、或许也是最重要的领域需要征服———这就是语言。

计算机目前还没能完全理解语言的复杂和细微的差别。至于自然语言的计算机翻译器,在初期研制阶段,对算法上规范化的句子,就已经显示出相当高的理解力和造句能力。不过,在抓住句子的意思这一点上,还未获得过显著的成就。我们懂得的东西大量来自上下文关系和我们的知识。人们的生活中,个人、社会和文化见解对句子上附着的意义施加了很大的影响,试图定量表示人类对语言的理解无疑是人工智能研究领域中最复杂的问题之一。

在人工智能研究中,使用计算机产生了很多意义深远的课题。通过人工智能的研究,人们对人类的精神能力和身体能力都有了更深入的了解。在工业上,人工智能专家们已研制出工业机器人和智能机器人,以便完成单调、危险及困难的工作。使人类解放出来,把他们的时间更有效地用于创造性的研究、设计,以及人们之间的相互交往等人类特有的活动中去,这便是人工智能各种应用的推动力。在医学和其它高级科学技术领域内,由于人工智能的进展,那些离开计算机就解决不了的难题正获得解决。

人工智能研究工作的进展和困难将会极大地影响人工智能研究的未来。计算机体积的缩小和成本的下降对人工智能的影响不是最重要的,发展的主要限制来自软件。语文障碍的克服,或者在什么时候克服,无疑将是今后发展人工智能的关键。正如我们所看到的那样,为了使计算机理解自然语言,并具有智能行为,必须使探索、知识表达,自然语言等主要研究领域结合起来,形成一个系统。与此同时人工智能的研究将继续对许多学科产生深远的影响。