人工智能論文15篇（精選）
在日常學習和工作中，大家肯定對論文都不陌生吧，論文是描述學術研究成果進行學術交流的一種工具。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？以下是小編為大家整理的人工智能論文，僅供參考，大家一起來看看吧。
人工智能論文1
摘要：人工智能技術能夠讓復雜多變的模式辨別或依附在專業基礎上的高水平探析成為發展社會中的現實，如此一來就可以有效地提高一些石油勘探開發軟件的專業性能。可是在這個方面上依舊存在著特別大的潛力正在等待著優秀的人們去研究挖掘。本文通過研究現在人工智能技術在石油勘探開發領域的使用現狀，從而深入地分析了其在實際勘探應用中所出現的主要問題，最終以人工智能技術與地理信息系統技術進行充分結合的應用領域去研究其方案的內在實用性。
關鍵詞：人工智能技術;石油勘探;應用方案
0引言
如今多項技術之間的融合和多個學科領域的有機結合已經成為了未來發展的指定方向，而且石油勘探軟件和開發技術等領域中所存在的主要問題由于關聯到多技術與多學科這倆個領域，所以其有著異于其它領域的個性特點。例如如何去解釋三維與思維地震相關的數據、測井與試井解釋和繁瑣的多邊鉆井設計等等，以上所提到的問題在具體的實踐應用中便發展演化成了極具系統化但又非常復雜的石油儲藏管理問題。由于如今石油勘探開發工作的不斷發展與進步，傳統的地質統計學方法已經無法更好地適用于其數據處理方面的具體要求。
1人工智能技術在石油勘探中的運用現狀
目前人工神經網絡(ANNS)技術、模糊邏輯(FuzzyLogic)和專家系統(ES)已經成為了人工智能技術的主要代表技術應用情況是比較活躍的，而且其已逐漸滲入到了石油勘探開發的每一個操作環節。人工智能技術已經在對石油開采量的相關預測、石油層對比分析、NMR實時測井數據反演和剩余油分布研究等主要方面得到了更加深入的應用。我們可以很直觀地從以上的案例匯總中得知:人工智能技術目前作為一種比較先進的技術類型，實際上我們如果能夠成功地將其實踐應用到石油勘探開發的領域，那么氣具有特別大的潛力與發展空間。
2人工智能技術實際應用中存在的主要問題
2.1數據接口過于分散，缺乏統一性
對于那些缺乏統一性的相關數據模式和類型，無法實現比較簡單便捷的輸入，而且還不利于其在具體的實踐應用中進行數據的初始化過程，如此一來就很容易造成在智能模型的建立過程和相關數據的處理過程中出現低效化和繁雜化的情況。類似于要建立一個人工神經網絡的模型將會需要對各種各樣算法的檢驗驗證，例如進行opfield網絡技術、LVQ、BP和SOM等等，主要目的是想要通過不斷地調整所得的相關參數，另外還要進行一種細致結果的仔細對比，才可以真正地將與之對應的模型正式確定下來。
2.2模擬實驗過程中突出的可視化問題
其實對于在石油勘探開發過程之中所進行的具體工作來說，其所研究分析與處理的主要對象實際上以埋藏于地底的地質體居多，而這些地質體自身又都具備著個性化的復雜特性與結構，例如石油儲層區域的飽和度分布、石油滲透率與相關孔隙度，地底裂隙網絡的全面展布。所以對于那些藏匿于石油勘探開發領域之中的絕大多數問題來說具體實現結果的可視化是特別重要并且極為關鍵的。那么到底該怎樣將人工智能化技術專業計算過之后的結果以一種可視化的方式方法重復疊加于其它地質勘探類圖件之中，而且還要在此基礎上去做復雜圖層運算和二次空間的分析，這就是整個石油勘探開發領域中優化升級應用人工智能技術的基礎。
2.3難以對高維度數據進行專業的處理
針對存在于石油勘探開發主要領域的問題來說，其絕大多數問題都與高難度繁雜的空間三維體數據的專業處理與研究分析有很大的關聯，例如有關地震屬性的數據體，此外還有一些在此基礎上進行演進發展所得出的石油儲層屬性的空間分布區域，還有一些主要以油井資料和通用空間統計學計量方法作為基礎而獲得的石油儲層流體的實際分布情況和相關屬性的空間分布等等，以上介紹的這些都可以將其稱之為是空間數據體。可是對于一些普通的人工智能系統來講，在其實際進行分析應用大數據量方面時存在著一些困難，而且還有一些與空間異質性有關的問題，其在一定程度上阻礙了對石油儲藏進行精細化描述和對石油勘探開發成果分析等具體工作的深入研究。
3人工智能技術與地理信息系統技術之間形成的.集成應用
對于如今在石油勘探開發領域中廣泛應用人工智能技術與地理信息系統技術方面所存在的嚴重問題與不足，我們完全可以將其進行相關的集成綜合應用。實際上構建一個良好系統的主要思想是靈巧的人機交互界面、多個模塊與不同種類數據庫之間的交叉與一致的相關數據接口。從而去構建一個完全可以將絕大部分的相關處理流程集于一身的人工智能化石油勘探開發的決策系統之中，并且可以將此作為集成應用的終極目標。其在主要功能方面一般包含以下內容:(1)對綜合性數據的集成與控制。其主要是以面向對象的對象型數據庫(OOD)和普通關系型數據(ROD)為基礎去與具體的數據標準進行結合，從而去實際運用合適的數據引擎構建多種數據的集成管理，最終可以建立相關數據庫之間的靈活交叉。(2)針對一些對指定數據對象的統一接口與多模塊之間的處理，從而可以更加高效地管理一些經過運算之后所得到的數據挖掘成果。(3)切合實際地進行決策分析與智能化處理。我們可以通過運用一些相匹配的智能模塊去開展相關智能化的研究與處理，從而可以準確地構建一種與之相對應的預測分析模型。而且還可以將其與空間數據庫的同區塊部分進行結合，或者與模型所取得的預測結果進行融合，從而開展二次空間的研究分析與相關論證，最后我們就可以經過相關的決策支持系統去得出最需要的各個方案。
4結論
總之，目前多技術、多領域與多學科的綜合集成應用已經成為了解決現實復雜問題的重要手段。不管這種系統不是萬能的，但是只要將其與人工智能技術與地理信息系統技術進行充分地結合，那么再將這二者進行充分的集成，便可以建立一個綜合全面的石油勘探開發智能化的支持系統，并且還可以對于在石油勘探開發中所存在的各種復雜問題，此系統可以提供及時的幫助和盡快地制定具體的解決方案，從而能夠有利于降低石油勘探的風險和提高石油開發的實際效率。截止到目前為止，若是能夠在石油勘探開發過程中真正地將人工智能技術應用到其中，特別是應用將人工智能與其他輔助技術結合集成的技術方案方式，有利于此領域的更好發展與進步。
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人工智能論文2
摘要：社會在發展、時代在進步， 信息技術水平也在不斷的提高， 在此時代背景下， 越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入， 而科技的進步， 使得各類的先進技術衍生出來， 其中的人工智能技術可謂是典型代表， 許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發展和應用， 所以對人工智能技術在計算機中的應用和發展這一課題進行分析具有一定的必然性， 以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術； 計算機； 發展； 應用；
受科學技術手段的推動性影響， 人類文明的發展步伐日漸加快， 現階段， 已經基本步入到了信息化的時代背景下， 計算機在當下已經是各行各業中常見的輔助工具， 甚至許多行業的發展已經視計算機技術為基本的動力支撐， 同時增加了技術應用的要求， 在此社會不斷發展的趨勢下， 只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發展， 方可體現人工智能技術手段的作用， 并為計算機技術手段的長遠化發展提供相應的保障。
一、人工智能技術的發展
人工智能一般指的是借助計算機技術手段， 將其作為有效的基礎， 對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科， 它所涉及的行業較多， 比如， 心理學以及哲學等等均為典型， 而后實現對人體觸覺或是感知方面的模擬， 通常會將其安裝到機械設備之上， 并使得機器更具智能化特色， 借助智能化處理方式或是智能化編程等方法， 逐步實現自動化操作、智能化運行， 對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理， 極大的提高工作效率， 進而保證人們的人身財產安全。
人工智能技術手段本身具有超強的處理性能， 尤其是針對些許不確定的數據信息時， 可為用戶提供更為完善的、全方位的運作情況展示， 還可對相關數據信息進行高效處理， 體現其自身的輔助性功能。[1]
現階段， 人工智能技術已經初步取得了一定的成就， 相關的專家學者在研究和探討以后， 也發現了人工神經網絡體系構建的發展方向， 希望借此完成工程項目設計工作， 實現軟件系統和智能化模塊的有機結合， 對軟件的性能進行改良， 進而符合用戶的實際需求， 在基本達到了人工智能的目標以后， 還需要對用戶界面進行優化和改良， 最終為人工智能技術的發展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術手段在計算機中的應用
（一） 網絡安全方面的應用
最近幾年來， 人工智能技術的運用已經成為未來幾年來許多領域的發展趨向， 它的利用將計算機網絡的優勢全方位的體現， 值得一提的是， 它在計算機網絡安全方面所占據的地位在日漸提高， 同時其應用價值也不斷凸顯。
與智能防火墻相比較， 此種技術手段， 具有識別技術中的記憶和統計功能， 可對數據信息進行精準度的判斷和識別， 還能進行準確的計算和檢測， 運用此手段將網絡運行中的威脅性因素及時發現， 并做好定位， 極大的`提高計算機運行的有效性、穩定性和安全性。[2]
而后， 入侵檢測也是計算網絡安全工作落實的主要工作， 這一過程中， 防火墻可發揮自身的作用， 這一過程中它的運行效果， 將會給整體的系統運作安全性帶來極大的影響， 可通過數據整合、搜集的方式， 將有價值的參數呈現給用戶， 通過郵件的形式發送給用戶， 隨著時間的推移， 郵件數量也會不斷的增加。經過筆者的分析和探討， 建議將智能型垃圾郵件系統安裝到用戶的系統之中， 而后再實施風險檢測， 及時告知用戶相關的風險信息， 并給予一定的提示， 引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二） 企業管理方面的應用
現階段， 人工智能技術手段已經被越來越多的企業管理者所認知， 比如， 自動報警系統和監控系統的應用就為典型代表， 它們的運用， 利于企業實現智能化的管理目標， 為企業的內部運作營造安全的氛圍和環境， 此外， 還可以一定程度的減少企業的運作成本， 逐步達到資源配置和優化的效果， 將企業的運營和發展目標落實到實處， 體現出企業管理的智能化和現代化特色。
（三） 教學領域的應用
隨著新課程改革的推進， 使得標準化教學體制也在日趨深化， 逐步實現了計算機技術和教學工作的有機融合， 人工智能計算機輔助教學系統的運用體現了極大的應用優勢， 為傳統教學模式的優化和改革注入了新的活力， 可借此方法， 完成教學方法和教學內容的表達， 進而相應的的提高教學效率， 確保教學質量。
此外， 引入人工智能技術的過程中， 也需要重視知識庫的運用， 將其作為教學中有效的輔助工具， 而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中， 教師的在落實教學工作之時， 可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理， 為學生呈現更加直觀的推理過程和運算過程， 得出推理后的結果。從教學領域日后的發展角度來講， 人工智能技術理念的引入， 可謂是以此教學模式的革新， 也是突破傳統教學模式桎梏的有效途徑。
（四） 家居行業的應用
當前， 人們的生活質量和生活水平日漸提高， 從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要， 在此社會發展形勢之下， 可將人工智能技術手段應用到家居生活中， 盡可能滿人們的日常生活需要， 比如， 運用人工智能技術， 對門窗的閉合進行有效控制， 或是對家居環境進行調整， 營造良好的生活氛圍。
三、結語
綜上所述， 在此信息技術發展如此迅猛的時代背景下， 人工智能技術手段的運用被許多行業所認識和關注， 此項技術是一項典型的新型技術手段， 它的應用體現了極大的優勢， 與域外發達國家相比較， 我國的人工智能技術水平仍舊不足， 但是， 其發展速度卻相對較快， 在我國的諸多行業中得到了廣泛運用， 它的未來發展前景相對較佳， 值得大力推廣。
參考文獻
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人工智能論文3
【摘 要】隨著信息技術的發展和網絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網絡遠程教育迅速發展，然而由于計算機網絡遠程教育發展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能技術的引入，則使計算機網絡教育水平提升到一個全新的發展臺階，并展現了其廣闊的發展前景。本文對人工智能技術在計算機網絡教育中的應用進行了淺顯地探析。
【關鍵詞】計算機 人工智能技術 系統
人工智能(Artificial Intelligence)是研究使計算機模擬人的學習、推理、思考、規劃等思維過程和智能行為的學科，用過對計算機實現智能的原理的研究，制造出類似于人腦智能的計算機，使計算機實現更高層次的應用。隨著信息技術的發展和網絡的廣泛普及，人們教育觀念正在悄然改變，新型的教育模式正在成形，計算機網絡遠程教育迅速發展，然而由于計算機網絡遠程教育發展尚不成熟，實際應用過程中存在諸多問題，而人工智能的引入，則使計算機網絡教育水平提升到一個全新的發展臺階，并展現了其廣闊的發展前景[1]。
一、人工智能技術概況
人工智能是通過研究人的智慧機理和思維過程，利用計算機體現和模擬人的智能行為。人工智能自其正式提出至今短短幾十年內取得飛速的發展，已經成為一種成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在進行信息分析處理時可以采取語音識別，實現人機對話，所以其應用范圍自其發展以來逐步向諸多領域擴展，如醫學、建筑學、地質學、機械等，而其研究課題也不斷深入，如專家系統、機器人、自然語言處理系統、博弈等。人工智能具有理解經驗并從中學習、辨別模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地對新環境做出反應、在解決問題時使用推理進行有效的推導、能處理復雜的情況、應用知識控制環境等諸多能力。人工智能是一個知識信息系統，知識在人工智能中占據重要的地位，計算機的智能只有通過對知識的'發現、儲存、學習、推理和決策才能展現出來。人工智能主要有以下優勢：首先，由于知識儲存與計算機系統中，為人們知識傳播和復制帶來了極大的便利，計算機網絡技術的發展，使知識的傳播和復制突破時間和空間的限制，為人們帶來無限的知識共享。其次，人工智能系統拓展了知識信息獲取渠道，同時在某些任務處理的質量和速度上，人工智能展現的能力驚人的能力，遠非人類所能及[2]。
二、人工智能技術在計算機網絡教育中的應用
(一)智能決策支持系統
智能決策支持系統(IntelligentDecision Support System)是由決策支持系統與人工智能結合的產物，在網絡教育領域的應用展現出廣闊的發展前景。智能決策支持系統在數字圖書館中的應用，則使得決策目標和進行問題的識別更加明確，幫助決策者建立起完善的決策模型，提供多種備選方案，同時對各種備選方案進行選擇、優化、比較、分析，從而使決策者的決策更加準確、有效[3]。
(二)智能教學專家系統
智能教學專家系統ITES(Intelligent Teaching Expert System)是傳統CAI系統轉向的主要方向，是一種開放式交互教學系統，通過智能教學專家系統利用計算機對專家教授教學思維的模擬，從而為教學提供一個良好的智能環境。一方面，學生可以通過智能專家系統獲取知識，另一方面，智能教學專家系統能根據學生的具體實際情況(包括知識儲備、能力、學習方式等)進行知識傳授，從而使教學效果大大提升。在智能教學專家系統中，智能計算機輔助教學占據重要地位，具有以下智能：首先，自動生成各種問題和練習，并在教學內容理解的基礎上，形成問題解決方案，同時還能自動生成和理解自然語言;其次，能根據學生的自身實際情況，對學生的學習內容和教學進度進行合理調整，并對教學內容具有解釋咨詢的能力;再次，能對學生的錯誤進行判斷，評價學生學習行為，并幫助學生糾正錯誤，同時使自身教學策略得到完善。
(三)智能導學系統
智能導學系統(Intelligent Induct-learning System)是現代繼續安吉網絡教育系統的重要組成部分，是實現計算機網絡教育項目的保障。通過智能導學系統，能為學生提供一個良好的學習環境，并能快速地獲取其所需要的各種資源，從而使學習者獲得學習的全方位服務，進而達到學習的成功。智能Agent技術的智能導學系統，可根據學生的具體情況制定符合學生實際的導學策略，并為學生提供個性化、針對性的服務。在這種導學策略下，系統不僅能自動生成各種問題和解決方案，并且能合理規劃、調整學習內容和進度，同時能針對信息反饋內容及時修正導學策略，使導學策略更加合理科學[4]。除了上述3各種系統在計算教學中的應用，還有智能仿真技術(Intelligent Simulation Technology)、智能硬件網絡IHN(Intelligent Hardware Network)、智能網絡組卷系統INES (Intelligent Network Examine System)、智能信息檢索引擎 (Intelligence Information Retrieval Engine)等系統在計算機網絡教學中應用，這些人工智能在計算機網絡教學中的應用，共同推進了計算機網絡教學的發展。
三、結語
計算機網絡教育中加強對人工智能技術的引入，使我國現代計算機網絡教育呈現蓬勃發展的態勢，通過多種智能系統的應用，使計算機網絡教育的學習環境得到極大的改善，計算機網絡教育的時空制約進一步突破，大大延伸了計算機網絡教育的服務領域。隨著人工智能技術在計算機網絡教育中應用的深入研究和發展，未來計算機網絡教育的個性化將會更加突出，遠程教育也將實現更好的發展。
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人工智能論文4
現在，互聯網技術在商業消費領域取得了巨大的成功，互聯網應用正在從消費領域向生產領域擴展，與工業、能源等實體經濟領域深度融合。這對網絡通信的實時性、安全性、服務等級、海量數據處理和資源調度能力提出了更高的要求，網絡可持續發展已逐漸成為全球關注的焦點。
為滿足互聯網業務模式的根本性轉變，我們需要從多層次、多維度研究新的基礎理論和技術方法，包括：設計克服現有互聯網缺陷的新型網絡體系結構，研究適合未來網絡應用創新的關鍵技術，研發未來網絡核心設備及系統，并進行大規模組網驗證。
目前，國內外紛紛布局未來網絡體系架構和關鍵技術的研究，其中軟件定義網絡(SDN)受到了全球范圍的廣泛關注與重視。受益于集中式控制機制和數據平面白盒化趨勢，SDN 能夠極大地提升現有網絡的可控可管性和靈活性，可有效降低網絡服務提供者的投資成本和運營管理成本，并具備實時收集數據平面的海量網絡數據的能力。
隨著未來網絡規模越來越大，技術復雜度越來越強，物聯網等新型應用場景越來越多，單純依靠人類編寫的集中式控制程序將無法有效應對可能出現的各種形勢。通過引入人工智能技術，利用SDN 控制器采集的大數據進行深度學習，具備人工智能能力的計算機就能對90%的網絡故障或安全隱患進行排查，并給出供參考的解決方法。
人類專家只需要集中智慧和精力解決機器無法給出答案的剩下的`百分之十的難題。并且，這個解決難題的過程可以進行反復迭代，使得機器處理復雜網絡問題的能力越來越高。
在路徑規劃和流量調度方面，未來網絡需要滿足應用高吞吐、低時延的要求，使用傳統的路徑規劃算法很難根據鏈路負載的動態情況實時地給出最優的流量調度方案。而人工智能技術有希望基于歷史的海量數據，對鏈路承載的流量進行主動預測和有效調度。
可以說，人工智能在網絡管理、故障檢測、網絡安全、路徑規劃、流量調度等領域大有可為。“網絡大腦”的智力高低正成為制約網絡規模和復雜度可持續發展的關鍵因素。
在未來網絡中引入人工智能這樣的新事物可能會遇到一些技術挑戰，其中比較重要的一項是如何提高人工智能決策的可靠性。例如，網絡中的路徑規劃和流量調度與語音識別等消費終端業務具有較大區別。人工智能訓練的深度學習模型在做語音識別時可以允許存在一定的誤差，而在網絡中這通常是不被允許的。路徑規劃的失誤將有可能導致大規模的網絡癱瘓，造成重大損失。因此，在未來網絡中引入人工智能技術應該是分階段逐步開展的。
第一階段應實現突破性使用人工智能技術，基于大數據分析實現網絡故障檢測和網絡安全診斷。在這一階段，人工智能將自主解決一些簡單的網絡問題，并輔助人類專家分析解決復雜網絡問題。第二階段，等到人工智能技術獲得更大突破之后，具有足夠高可靠性的“網絡大腦”將對網絡路徑進行主動規劃，其對高動態網絡的優化效率將有可能超過傳統網絡算法。
我們相信，隨著人工智能技術的不斷成熟，未來必將會在網絡產業界掀起一場革命，也必將給我國打造自主、可控、安全的新型網絡提供一個重要的歷史機遇。
人工智能論文5
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？如果你們沒看到，那就請跟我一起坐時光穿梭機到未來世界去參觀吧！
未來的大街上，干凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛的米奇老鼠啊！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發著光呢，原來它正在發電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽能的，以用來發電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下第二顆綠色扣子，門又自動的關上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個微型。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進去。如果看到有人不愛清潔，它的另一只手那么會出示”保護環境榮耀，破壞環境羞恥”的小牌。它還有許多的內在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉換成一種無毒的'清新氣體，釋放出來。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現實中有這種垃圾桶，那該多方便啊！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望一定會實現。
人工智能論文6
摘要：計算機軟件技術、硬件技術的發展，推動人工智能的進步，也促使社會對于人工智能人才培養有著越來越高的需求。通過分析人工智能專業人才培養定位、素質能力要求、專業知識內容、人工智能培養目標，能夠有效推動高校人工智能人才培養中計算機課程體系的構建，為計算機課程設計帶來革新策略。
關鍵詞：人工智能；計算機專業；課程建設；革新策略
智能科學技術是當前較為熱門的一種研究，智能現象本質是模擬方法的計算機科學技術。隨著智能科學技術的不斷推進，對于專業技術人才培養有著越來越高的要求。如何針對，人工智能專業培養目標、知識要求、培養定位、素質能力來培養符合社會要求的人工智能專業人才，對于推動人工智能技術的發展有著十分重要的意義。
1 人工智能概述
中國人工智能技術的發展，經歷眾多艱難挫折，從迷霧重重到艱難起步，又到沖破禁錮，最終見到曙光，實現人工智能的大跨步發展，經歷40年的漫長歷程。人工智能是為了研究智能機器，即能在人類面前展現出智能行為的機器。人工智能是應用計算機科學技術和智能科學技術進行設計、研究智能機器。人工智能起源于20世紀的30年，其中，真正推動技術的革新進步是“人工智能之父--圖靈”，他在1936年提出自動機理論，不僅奠定電子計算機的基礎，也為人工智能的發展開啟大門。20世紀80年代，中國開始人工智能的探索。1981年9月，“中國人工智能學會”在長沙成立，證明本國已走上人工智能探索的道路，四十年來的發展過程中，人工智能不斷取得突破性的進步，虹膜識別、語音識別、基于仿人機器的人機交互合作、智能輔助決策系統等等，都是人工智能技術的產品。隨著計算機技術與信息技術的大跨步發展，21世紀人工智能進入新的發展階段，在這一階段中一系列的諸如智能生產、智能物流、智能工業機器人、消防救援機器人等等人工智能機器產品，為社會發展帶來巨大的推動力。進一步推動中國人工智能水平的進步，積極培養人工智能專業人才有著極其重要的意義。
2 人工智能專業內涵
人工智能包含著人類信息活動的過程和智能科學與技術學科的專業基礎兩個部分。人類信息行為是由感知、認知、決策到行為四個步驟組成，人工智能也是基于這一步驟，然而新型的設計研究專業方面，基于人類信息活動的完整過程所進行的人工智能研究被稱為廣義智能，與此相對的只由思維器官所完成的認知決策研究成為狹義的人工智能，無論是廣義人工智能亦或是狹義智能對于信息資源的利用，都需要通過信息感知與獲取技術、信息傳輸與存儲技術、信息處理技術、信息綜合與再生技術、信息轉換與執行技術這五個技術來實現，因此，進行人工智能專業人才培養，必須要包含以上方面的內容，來實現人工智能系統的感知、認知、決策和行為。在人工智能專業技術基礎學科知識中，各個基礎學科相互聯系，相互作用，相互合作，其中包含著智能科學與傳統科學技術通信科學技術，計算機科學技術控制科學技術等等。這些基礎學科，共同組建人工智能的框架，推動人工智能的實現。上述技術實現將傳統機器智能化的改變。另外，隨著對生命科學認知科學、大腦科學的研究人工智能有著更多靈性的轉變。
3 人工智能專業人才培養目標
人工智能專業人才培養，是希望培養出能夠符合當前發展狀況及和未來發展前景的一個以人為本的目標。當前普遍認為人工智能專業人才培養需要令其掌握良好的科學素養和職業道德，扎實的數學計算機和人工智能有關專業知識基礎理論，能系統地掌握智能科學技術基礎理論相關知識技能方法，能夠靈活處理智能信息數據。并且要求專業人才能夠在完成培訓后，在相關科研機構，企業組織單位政府機構進行人工智能相關領域的研究、開發、應用、管理。并能融合其他技術成為復合型的人工智能專業人才。細致劃分來看人工智能專業技術人才培養目標從理念上希望培養出能夠適應當前人工智能研究項目的技術性專業人才或者有著深厚專業素養能夠帶動人工智能技術進行長遠發展的理論性人才。從技術目標上，人工智能專業人才培養希望培養出人工智能技術理論研究人才、人工智能機器設計人才、人工智能項目管理人才以及人工智能產品操作人才四類。另外，復合型的人工智能人才將成為推動人工智能發展的中堅力量。
在人工智能專業人才培養方面，大連海事大學進行初步的探索，將人才專業培養目標定位為偏計算機、偏軟件、偏高學歷、偏交通運輸四個方面的人才培養。分別針對學生的計算機知識體系，智能軟件分析設計能力，復合型人才培養以及交通航運行業來進行人才培養。
4 計算機專業課程體系構建依據
無論對人工智能專業人才進行怎樣的定位，計算機相關專業知識技能都是其不可或缺的部分。計算機專業有關知識奠定了人工智能技術的基礎，在進行人工智能專業人才培養方面，深入進行計算機專業課程體系構建意義深遠。在當前，有關計算機專業課程體系革新需要回歸人工智能專業人才培養本質，深入了解人工智能專業人才的定位與知識組成。
在人才定位方面，人工智能專業人才有著多樣性定位，包括人工智能技術研究、人工智能產品設計、人工智能項目管理以及人工智能設備操作培訓。不同定位下的人工智能專業人才培養具體的培養目標與知識體系框架都不相同。現階段高校作為人工智能專業知識培訓的先驅者應該更進一步明確自身定位，由寬入窄、由淺入深，一方面要進行基礎知識的詳細傳授，另一方面又要針對實際狀況與自身優勢進行明確定位。另外，人工智能專業知識體系十分復雜其基礎知識由工具性知識、人文科學知識、自然科學知識、工程專業知識、經濟管理知識六各方面組成。高校在進行人工智能專業人才培養的過程中如何把握知識傳授側重需要進行細致得考量，要切實了解本科生階段學生能夠了解并掌握的專業知識能力水平。不同方面專業知識培養的能力不同，深入了解不同方面知識的實際作用對于指導計算機課程體系革新帶來幫助。
5 人工智能專業人才培養案例
大連海事大學作為交通運輸部所屬的全國重點大學，在人工智能科學與技術培養方面有著獨到的探索，通過深入分析大學智能專業培養計劃，能夠了解一般大學在進行人工智能專業計算機課程體系改革方面的內容
（1） 目標
大連海事大學教育智能專業人才培養方面，側重培養既具有計算機知識基礎技能，又能夠對智能軟件進行分析設計，既能夠進一步進行深入培養，又能夠從實際出發進行實際行業的應用。大連海事大學以此為目標進行人工智能人才培養。
（2） 課程體系設計
大連海事大學課程體系設計分為三個層次，在三個層次中包含著上述四個方面目標的培養，其中第一層次為理工科公共基礎課程，主要包含通識課程和基礎課程，諸如政治理論體育、高等數學、大學物理、電路等等，第二層次則是計算機科學與技術，專業技術課程包括計算機語言教學、數據結構、數據庫、編譯、操作系統、計算機原理等等，第三層次則是智能科學與專業技術課程，諸如認知科學、人工智能、智能信息處理、模式識別等等。從課程體系設計可以看出大連海事大學將本科階段的人工智能培養分為通識基礎教育，計算機專業知識教育與人工智能專業知識教育。三個方面層層遞進有助于引導學生一步步了解人工智能專業知識，培養出綜合的人工智能知識體系。
6 計算機專業課程體系革新
通過對實際案例的分析，可以發現計算機專業在人工智能科學人才培養方面，計算機專業課程體系需要進行革新。革新內容主要包含以下幾個方面。
（1） 計算機基礎知識
人工智能人才的培養，同樣離不開計算機基礎知識的教育，在人工智能人才培養過程中，計算機之礎知識教育的比例與一般的計算機教育有所區別。除了培養學生一般的計算機有關概念認知外，還要引導學生再進行更深入的計算機掌握有關專業學習思維。這樣才能適應更深入更全面、更細致的與人工智能有關的計算機專業知識教學。
（2） 以思維為導向的計算機課程建設
人工智能專業人才培養重在培養學生掌握信息獲取、新興知識處理、智能系統、智能機器行為等等方面的內容，其中計算機知識有關的.課程體系更多的偏向于一種將人類行為信息轉化為機器行為信息內容。這個過程中，引導學生掌握這種由人類行為思維將機器行為思維轉變的教學，有著十分重要的意義。在世界頂尖大學中，關于人工智能計算機專業課程開設，有著十分明確的目的，諸如麻省理工大學的計算認知科學、機器視覺課程；斯坦福大學的網絡搜索與挖掘、邏輯推理常識、電子商務技術基礎；康奈爾大學的電腦游戲設計導論、藝術中的計算、電子時代的視覺成像等等，都是計算機專業課程知識中央領導人類行為，向著機器行為思維轉變的課程內容。雖然對于本國一般高校無法開設與此有關的專業課程，但是依舊有著十分明確的參考意義。在普通高校進行計算機專業課程開設時要重點提高計算機硬件操作有關的知識教學，以此來引導學生了解智能機器的實際構造，幫助學生在大腦中形成初印象。
（3） 復合型人才知識體系傳授
人工智能時代受到普遍關注的一個問題是人工智能行為與道德倫理是否存在沖突。是否會影響人類行為活動的正常。因此學生在計算機專業課程知識學習的過程中了解計算機執行邏輯思維能夠有效。引導學生明白智能機械行為與實際行為之間的沖突。另外，培養學生掌握有關法律知識，使其明白智能機器行為的邊界有著極其重要的意義。而且法律知識對于復合型人才培養有著巨大的推動作用，能夠保證未來復合型人才在進行人工智能研究過程中，更大限度的降低對社會形象的影響。
7 結束語
人工智能下的計算機知識專業課程體系革新需要陣陣考慮本國實際的人工智能技術發展狀況，在課程體系設計過程中參考已有探索經驗根據各個高校的實際情況來進行專業課程設計。
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人工智能論文7
摘 要：去年3月，AlphaGo以4：1的絕對優勢戰勝了世界圍棋冠軍李世石，排名世界第二。去年年底到今年年初，短短一周內，AlphaGo的升級版Master連勝60場，在圍棋界立于不敗之地。本文圍繞圍棋人工智能AlphaGo系統，主要對圍棋人工智能的基本概念、工作原理以及圍棋人工智能發展意義進行了深刻分析。
關鍵詞：AlphaGo；人工智能；圍棋；未來展望
1 圍棋與人工智能
圍棋作為中國傳統四大藝術之一，擁有著幾千年的悠久歷史。圍棋棋盤由19條橫線和19條豎線組成，共有19*19=361個交叉點，圍棋子分為黑白兩種顏色，對弈雙方各執一色，輪流將一枚棋子下在縱橫交叉點上，終局時，棋子圍上交叉點數目最多的一方獲勝。圍棋棋盤上每一個縱橫交叉點都有三種可能性：落黑子、落白子、留空，所以圍棋擁有高達3^361種局面；圍棋的每個回合有250種可能，一盤棋可長達150回合，所以圍棋的計算復雜度為250^150，約為10^170，然而全宇宙可觀測的原子數量只有10^80，這足以體現圍棋博弈的復雜性和多變性。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）主要研究人類思維、行動中那些尚未算法化的功能行為，使機器像人的大腦一樣思考、行動。長期以來，圍棋作為一種智力博弈游戲，以其變化莫測的博弈局面，高度體現了人類的智慧，為人工智能研究提供了一個很好的測試平臺，圍棋人工智能也是人工智能領域的一個重要挑戰。
傳統的計算機下棋程序的基本原理，是通過有限步數的搜索樹，即采用數學和邏輯推理方法，把每一種可能的路徑都走一遍，從中選舉出最優路徑，使得棋局勝算最大。這種下棋思路是充分發揮計算機運算速度快、運算量大等優勢的“暴力搜索法”，是人類在對弈規定的時間限制內無法做到的。但是由于圍棋局面數量太大，這樣的運算量對于計算機來講也是相當之大，目前的計算機硬件無法在對弈規定的時間內，使用計算機占絕對優勢的“暴力搜索法”完成圍棋所有局面的擇優，所以這樣的下棋思路不適用于圍棋對弈。
搜索量巨大的問題一直困擾著圍棋人工智能，使其發展停滯不前，直到20xx年， 蒙特卡羅樹搜索的應用出現，才使得圍棋人工智能進入了嶄新的階段，現代圍棋人工智能的主要算法是基于蒙特卡洛樹的優化搜索。
2 圍棋人工智能基本原理
目前圍棋人工智能最杰出的代表，是由谷歌旗下人工智能公司DeepMind創造的AlphaGo圍棋人工智能系統。它在與人類頂級圍棋棋手的對弈中充分發揮了其搜索和計算的優勢，幾乎在圍棋界立于不敗之地。
AlphaGo系統的基本原理是將深度強化學習方法與蒙特卡洛樹搜索結合，使用有監督學習策略網絡和價值網絡，極大減少了搜索空間，即在搜索過程中的計算量，提高了對棋局估計的準確度。
2.1 深度強化學習方法
深度學習源于人工神經網絡的研究，人類大量的視覺聽覺信號的感知處理都是下意識的，是基于大腦皮層神經網絡的學習方法，通過模擬大腦皮層推斷分析數據的復雜層狀網絡結構，使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對數據進行高層抽象，其過程類似于人們識別物體標注圖片。現如今，應用最廣泛的深度學習模型包括：卷積神經網絡、深度置信網絡、堆棧自編碼網絡和遞歸神經網絡等。
強化學習源于動物學習、參數擾動自適應控制等理論，通過模擬生物對環境以試錯的方式進行交互達到對環境的最優適應的方式，通過不斷地反復試驗，將變化無常的動態情況與對應動作相匹配。強化學習系統設置狀態、動作、狀態轉移概率和獎賞四個部分，在當前狀態下根據策略選擇動作，執行該過程并以當前轉移概率轉移到下一狀態，同時接收環境反饋回來的獎賞，最終通過調整策略來最大化累積獎賞。
深度學習具有較強的感知能力，但缺乏一定的決策能力；強化學習具有決策能力，同樣對感知問題無能為力。深度強化學習方法是將具有感知能力的深度學習和具有決策能力的強化學習結合起來，優勢互補，用深度學習進行感知，從環境中獲取目標觀測信息，提供當前環境下的狀態信息；然后用強化學習進行決策，將當前狀態映射到相應動作，基于初期匯報評判動作價值。
深度強化學習為復雜系統的感知決策問題提供了一種全新的解決思路。
2.2 蒙特卡洛樹搜索
蒙特卡洛樹搜索是將蒙特卡洛方法與樹搜索相結合形成的一種搜索方法。所謂蒙特卡洛方法是一種以概率統計理論為指導的'強化學習方法，它通常解決某些隨機事件出現的概率問題，或者是某隨機變量的期望值等數字特征問題。通過與環境的交互，從所采集的樣本中學習，獲得關于決策過程的狀態、動作和獎賞的大量數據，最后計算出累積獎賞的平均值。
蒙特卡洛樹搜索算法是一種用于解決完美信息博弈（perfect information games，沒有任何信息被隱藏的游戲）的方法，主要包含選擇（Selection）、擴展（Expansion）、模擬（Simulation）和反向傳播（Backpropagation）四個步驟。
2.3 策略網絡與價值網絡
AlphaGo系統擁有基于蒙特卡洛樹搜索方法的策略網絡（Policy Network）和價值網絡（Value Network）兩個不同的神經網絡大腦，充分借鑒人類棋手的下棋模式，用策略網絡來模擬人類的“棋感”，用價值網絡來模擬人類對棋盤盤面的綜合評估。
AlphaGo系統主要采用有監督學習策略網絡，通過觀察棋盤布局，進行棋路搜索，得到下一步合法落子行動的概率分布，從中找到最優的一步落子位置，做落子選擇。DeepMind團隊使用棋圣堂圍棋服務器上3000萬個專業棋手對弈棋譜的落子數據，來預測棋手的落子情況。期間，系統進行上百萬次的對弈嘗試，進行強化學習，將每一個棋局進行到底，不斷積累“經驗”，學會贏面最大的棋路走法，最終達到頂級圍棋棋手的落子分析能力。而AlphaGo的價值網絡使用百萬次對弈中產生的棋譜，根據最終的勝負結果來進行價值網絡訓練，預測每一次落子選擇后贏棋的可能性，通過整體局面的判斷來幫助策略網絡完成落子選擇。
3 圍棋人工智能意義
經過比賽測試證明，AlphaGo系統的圍棋對弈能力已經達到世界頂級棋手水平。一直以來，圍棋因為復雜的落子選擇和巨大的搜索空間使得圍棋人工智能在人工智能領域成為一個具有代表性的難度挑戰。目前的硬件水平面對如此巨大的搜索空間顯得束手無策，AlphaGo系統基于有監督學習的策略網絡和價值網絡大大減少搜索空間，在訓練中開創性地使用深度強化學習，然后結合蒙特卡洛樹搜索方法，使得系統自學習能力大大提高，并且AlphaGo系統在與人類頂級棋手對弈中取得的連勝卓越成績，櫧湓諶斯ぶ悄芰煊虻於了堅實的里程碑地位。
雖然圍棋人工智能取得了如此優秀的成績，但是也僅僅是它在既定規則內的計算處理能力遠遠超過了人類的現有水平，并且還有有待提高和完善的地方。在人類的其他能力中，例如情感、思維、溝通等等領域，目前的人工智能水平是遠遠達不到的。但是隨著科技的進步和人類在人工智能領域的研究深入，人工智能與人類的差距會逐漸減小，像圍棋人機大戰人工智能連勝人類這樣的例子也可能在其他領域發生，這就意味著人工智能的發展前景十分可觀。
4 結語
人類和人工智能共同探索圍棋世界的大幕即將拉開，讓人類棋手結合人工智能，邁進全新人機共同學習交流的領域，進行一次新的圍棋革命，探索圍棋真理更高的境界。
參考文獻
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人工智能論文8
【摘要】隨著人工智能在電力系統中的廣泛應用，極大地提高了電力系統的安全性、可靠性和運行能力等，有效地減少了人力、物力等成本投入。本文簡要介紹了幾種應用廣泛的人工智能技術在電氣系統中的運用展開分析,并對應用中涉及的技術問題進行討論，給出解決方法和建議，并提出今后在電力系統中的發展方向。
【關鍵詞】人工智能；電力系統；神經網絡；專家系統
1前言
人類很早以前就幻想出代替人類工作的機器，然而，在電子計算機沒有出現之前，人工智能還知識幻想，無法成為實現。人工智能實際上是在計算機上實現的功能或者說是人類智能在機器上的模擬。目前人工智能主要研究內容是分布式人工智能與專家系統、遺傳與演化計算、模糊控制等等，開拓了其在電力系統中各個領域的應用。
2電力系統中人工智能的應用現狀
第一，電力系統在長期運行過程中，難免會出現事故的情況，那么在這種狀態下報警信息將達到幾千個，如此大量的警報信息往往會使運行人員驚慌失措，此時，若采用人工智能技術，就能很快的找出事故原因，對系統的穩定運行提供很大的幫助。第二，電力系統正常運行下大區域的停電概率極低，所以一旦出現這種現象，根本無法迅速恢復供電。并且恢復供電過程涉及大量的開關等操作。此時，人工智能若提供一個操作系統，將極大地加速系統恢復。第三，電力系統在運行過程中可能會出現各種的故障，如線路故障、元件故障、信號故障、電源故障等。如何來查找以上故障，顯然，人工智能技術是一個極好的應用領域。
3人工智能應用方法
3.1人工神經網絡
人工神經元是人工神經網絡的基本單元，神經網絡是有大量的神經元互連而成的。盡管每個神經元結構、功能都不復雜，但整個神經網絡的行為動態是極其復雜的，可以組成高度非線性動力學系統，從而可以表達很多復雜的物理系統。首先，神經網絡是通過所研究系統過去的數據記錄進行訓練的，一個經過適當訓練的神經網絡具有歸納全部數據的能力，因此，神經網路能夠解決那些數學模型或描述規則難以處理的控制過程問題。其次，神經網絡能夠適應在線運行，并能同時進行定量和定性操作，神經網絡的強適應和信息融合能力使得網絡過程可以同時輸入大量不同的控制信號，解決輸入信號間的互補和冗余問題，并實現信息集成和融合處理。第三，神經網絡具有高度的并行實現能力，因而能夠有較好的耐故障能力和較快的總體處理能力，這特別適用于電力系統中的實時控制和動態控制。很顯然，神經網絡由于其學習和適應、自組織以及大規模并行處理等特點，在電力系統（如監測與診斷、短期和長期負荷預測、狀態評估等）領域展現了廣闊的應用前景。而基于神經網絡的負荷預測技術已成為人工智能在電力系統最成功的應用之一。
3.2專家系統
專家系統作為一種求解待定領域問題的智能計算機軟件系統，已滲透到各個領域，它的發展從人工智能產生是就開始了，已成為人工智能開始走向實用化的標志。專家系統存儲有某個專門領域中經過事先總結分析并按某種模式表示的專家知識（組成知識庫），以及擁有類似于領域專家解決實際問題的推理機制（構成推理機）。系統能對輸入信息進行處理，并運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專家水平。專家系統的開發和研究是人工智能中最活躍的一個應用研究領域，涉及社會各個方面，如在電力系統領域的應用。隨著計算機科學技術整體水平的提高，分布式專家系統、協同式專家系統等新一代的專家系統已用于電力系統的不同領域：監察與判斷、電網調度、系統復原等。由于每個專家系統所需要完成的任務不同，因此其系統結構也不盡相同。但在總體上，專家系統還具有一些共同的特點：第一，一個專家系統匯集了某個領域多位專家的經驗和知識及他們協作解決重大問題的能力。因此，專家系統應表現出更淵博的知識、更豐富的經驗和更強的工作能力，而且能夠高效率、準確、迅速和不知疲倦地工作，即知識的.匯集。第二，專家系統運用專家的經驗和知識進行啟發式推理，對問題作出判斷和決策，即啟發式推理。第三，用戶無需了解推理過程，就能從專家系統獲得問題的結論，而且推理過程對用戶是透明的，即推理和解釋的透明性。第四，專家系統能夠不斷地獲取知識，增加新的知識，修改原有知識，即知識獲取與更新。機器學習就是專家系統知識獲取與更新的重要方法，將其應用于電力系統開關序列專家系統。
3.3模糊推理
在模糊邏輯中，給集合中每一個元素賦予一個介于0和1之間的實數，描述其屬于一個集合的程度，該函數稱為元素屬于一個集合的隸屬度。在各種實際領域中，大量的知識是不精確的和不確定的，需要對不確定問題進行處理，以減少問題的復雜度。模糊推理是一種符合人們思維和推理規律的較為直接的推理方式，它常用于模式識別和模糊控制等場合中。目前，各種模糊產品充滿日本和歐美等國市場，如模糊洗衣機、模糊電冰箱結合模糊攝像機等。在人工智能領域，特別是在知識表示方面，模糊邏輯有相當廣闊的應用前景。目前在自動控制、模式識別及專家系統研制等方面，取得了一定的成果，引起了本領域的越來越多的關注。
4電力系統中人工智能的應用分析
4.1在電氣設備中
在電氣工程中，電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅需要大量的學科知識，還需要大量的經驗性知識。但由于傳統的產品設計，是采用簡單的試驗手段，然后依據經驗，用手工的方式進行設計，因此在設計中難以做到精確，耗時耗力，且很難獲得最優的方案。隨著計算機技術的發展，電氣設計逐步從手工轉變成使用計算機輔助設計，例如使用CAD進行設計；這就大大的縮短了產品的開發周期，并使得電氣設備的設計更于精確。在電氣設備的設計中，需要對于設計進行優化，而這就主要應用了人工智能的遺傳學算法以及專家系統。
4.2在電氣控制中
在電氣工程中，相對起著至關重要的是電氣控制，電氣控制過程能夠實現自動化，不僅能有效的提高工作效率，減少人力資源，還可以減少工作時投入的資金量。神經網絡控制、模糊控制及專家系統控制，可以減少電氣控制中繁瑣的控制程序，將復雜的操作程序變得簡單，減少時間成本，且能提高相應的產品利用率。
5結語
回顧人工智能短短幾十年的發展歷程，已取得的大量研究成果，已經向世人展示了及其光明的前景，隨著機器學習、計算機智能及人工神經網絡等研究的不斷深入，不斷推動人工智能在電力系統中應用領域的不斷擴大，極大地提高了電力系統的效率，有效地減少了人力、物力等成本投入。雖然在通向最終目標的道路上，還會有不少困難、問題和挑戰，但多種人工智能技術的綜合是前進和發展的大勢所趨。
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人工智能論文9
摘 要：人工智能是用人工的方法和技術模仿、延伸和擴展人的智能，實現某些“機器思維”。本文在闡述人工智能定義的基礎上，詳細分析了人工智能的應用領域和當前的發展狀況，深入探討了人工智能未來的發展。
關鍵詞：人工智能;應用;問題;發展
當前，人工智能這個術語已被用作“研究如何在機器上實現人類智能”這門學科的名稱。從這個意義上說，可把它定義為：是一門研究如何構造智能機器或智能系統，使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。具體來說，人工智能就是研究如何使機器具有能聽、會說、能看、會寫、能思維、會學習、能適應環境變化、能解決各種實際問題的一門學科。
一、人工智能的應用現狀
大部分學科都有各自的研究領域，每個領域都有其獨有的研究課題和研究技術。在人工智能中，這樣的分支包含自動定理證明、問題求解、自然語言處理、人工智能方法、程序語言和智能數據檢索系統及自動程序設計等等。在過去的30年中，已經建立了一些具有人工智能的微機軟件系統。
目前，人工智能的應用領域主要有以下幾個方面：一是問題求解。到目前為止，人工智能程序能知道如何思考他們解決的問題;二是邏輯推理與定理證明。邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。三是自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術應用與實際領域的典范，目前該領域的主要課題是:計算機系統如何以主題和對話情景為基礎，注重大量的嘗試一一世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。四是智能信息檢索技術。信息獲取和凈精華技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術應用于這一領域是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。五是專家系統。專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。
二、人工智能的發展瓶頸
人工智能(AI)學科自1956年誕生至今已走過50多個年頭，就研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律這一總目標來說，已經邁出了可喜的一步，某些領域已取得了相當的進展。但從整個發展的過程來看，人工智能發展曲折，而且還面臨不少難題，主要有以下幾個方面：
(一)研究方法不足
人工智能發展到今天，已經取得了長足進步，但人類對人腦結構和工作模式的認識還不全面、不深入，這也就決定了現階段神經網絡模型無法真正實現對人腦的模擬;硅基元素組成的電子器件與碳基元素組成的神經元組織在物理及化學屬性上有很大的不同，適合于人腦的工作模式，但并不適應神經網絡計算機;根據馬克思主義實踐論觀點，人腦是人類長期勞動實踐的產物，僅靠在實驗室里電子器件以及線路的排列組合是不可就能實現模擬的。
(二)機器翻譯存在困難
目前機器翻譯所面臨的主要問題仍然是構成句子的單詞和歧義性問題。歧義性問題一直是自然語言理解中的一大難關，要消除歧義性就要對原文的每一個句子及其上下文進行分析理解，尋找導致歧義的詞和詞組在上下文中的準確意義。然而，計算機卻往往孤立地將句子作為理解單位。另外，即使對原文有了一定的理解，理解的意義如何有效地在計算機里表示出來也存在問題。目前的NLU系統幾乎不能隨著時間的增長而增強理解力，系統的理解大都局限于表層上，沒有深層的推敲，沒有學習，沒有記憶，更沒有歸納。導致這種結果的原因是計算機本身結構和研究方法的問題。現在NLU的研究方法很不成熟，大多數研究局限在語言這一單獨的領域，而沒有對人們是如何理解語言這個問題做深入有效的探討。
(三)模式識別存在困惑
雖然使用計算機進行模式識別的研究與開發已取得大量成果，有的已成為產品投入實際應用，但是它的理論和方法與人的.感官識別機制是全然不同的。人的識別手段、形象思維能力，是任何最先進的計算
機識別系統望塵莫及的，另一方面，在現實世界中，生活并不是一項結構嚴密的任務，一般家畜都能輕而易舉地對付，但機器不會，這并不是說它們永遠不會，而是說目前不會。
三、人工智能發展的思考
人工智能具有十分巨大的發展潛力，當前人工智能雖然經過多年研究已取得了一定成績，但這也僅僅是剛剛開始而已，繼續研究下去在很多方面都會有重大的突破。尤其是在科學技術日新月異的今天，各種新科技的出現層出不窮，人工智能將來的發展將不可限量：一是構建智能計算機，代替人類從事腦力勞動。將人類從繁雜的腦力勞動中解放出來，從而極大的提高運算速度和效率;二是機器學習。科學家一直在致力于研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能。雖然在過去的很長的一段時間內都沒有取得十分顯著的成果，但許多新的學習方法相繼問世，并且已經有了實際的應用，這充分說明在這方面的研究已經有了很大的進步。二是自然語言處理。它是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。在經過人工智能研究人員的艱苦努力之后，在該領域中已取得了大量令人矚目的理論與實際應用成果，許多產品已經進入了眾多領域。智能信息檢索技術在Internet技術的影響下，近年來發展勢頭十分迅猛，而且已經成為了人工智能的一個獨立研究分支。
人工智能始終處于計算機這門學科的前沿，其研究的理論和成果在很大程度上將控制科學與技術，決定計算機技術的發展方向。現如今，已經有許多人工智能的研究成果進入到人們的日常生活中。將來，人工智能技術的發展也必將會給人們的工作、生活和教育等帶來長遠深刻的影響。
人工智能論文10
摘 要：通過計算機模擬手段進行分子對接、藥物篩選、先導物的優化、定量構效關系和藥效團模型等藥物設計方法，可以揭示藥物與受體靶標的作用機制，探索藥物靶點的空間結構，最終目標是設計具有能選擇性地與某一靶標結合的分子；利用分子模擬技術來構造、顯示、分析和儲存復雜的分子模型，在三維空間中觀測藥物小分子的結構特征，更改小分子形狀和方位，并探測小分子與受大分子靶點的作用機制，判斷藥物小分子與受體大分子結合的可能活性位點，還能對藥物小分子的結構進行修正，提出改善藥物的藥效學和動力學性質的方案，在“三維空間”中實現直觀、可視化的藥物分子設計。人工智能利用大數據和機器學習方法，根據已有的藥物研發數據自動設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，并根據藥效、選擇性、ADME 等其他條件對化合物進行篩選。而后篩選出來的化合物會被合成并且進行實驗檢測，然后實驗數據會被反饋到 AI 系統中用于改善下一輪化合物的選擇。
關鍵詞：分子模擬；藥物設計；人工智能。
1、分子模擬與人工智能進行合理藥物設計。
計算機技術模擬手段的提高及人工智能技術的逐漸成熟，使藥物研發進入合理化藥物設計階段，即依據生物化學、分子生物學、遺傳學、信息學和計算化學的成果，針對這些研究所揭示的酶、受體、離子通道等潛在的藥物設計靶點，并參考其他類源性配體或天然底物的化學結構設計出合理的藥物分子，以發現作用于特定靶點的新藥。
利用計算機圖形學進行分子模擬的技術稱為計算機分子模擬（molecular modeling）。計算機分子模擬的含義是利用計算機來構造、顯示、分析分子模型，使分子結構直觀化，通過計算機模擬出分子的立體構象，能形象地觀察到藥物小分子與生物大分子間的相互作用的過程，判斷藥物小分子與受體大分子結合的可能活性位點，還能對藥物小分子的結構進行修正，提出改善藥效學和藥動力學性質的改良方案。使藥物設計成為直觀的、可視化的方式。
作為當今最重要的技術變革，人工智能（Artificial In－）已成為創新應用的重要手段，AI+藥物研發徹顛覆了藥物設計觀念。人工智能，即 AI。是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。在藥物研發中，人工智能利用大數據和機器學習方法，即從論文、專利、臨床試驗結果的大量信息中提取出藥物靶點和小分子藥物的結構特征，根據已有的藥物研發數據提出新的可以被驗證的假設，自主學習藥物小分子與受體大分子靶點之間相互作用機制，并且根據學習到的各種信息預測藥物小分子的生物活性，設計出上百萬種與特定靶標相關的小分子化合物，并根據藥效、選擇性、ADME 等其他條件對化合物進行篩選。對篩選出來的化合物進行合成并經過實驗檢測，然后把實驗數據再反饋到 AI 系統中，用于改善下一輪化合物的選擇。經過多輪篩選，最終確定可用于進行臨床研究的候選藥物。人工智能的使用大大加速藥物研發的過程，并對新藥的有效性和安全性進行預測。
2、利用分子模擬技術進行分子對接。
作為藥物設計的核心技術，“分子對接”是基于受體分子結構虛擬篩選的核心，是在計算機上模擬小分子與生物大分子結合三維結構及其結合強度的計算方法，確定藥物小分子與生物大分子的結合構象，并評價小分子與受體大分子結合的穩定性。
分子對接的含義是利用化學計量學方法模擬分子的幾何結構和分子間作用力來進行分子間相互作用。其過程是將已知 3D 小分子數據庫中的小分子放置到生物大分子的活性位點，按照受體與配體形狀、性質互補的原則，通過不斷改變受體大分子的位置（取向），尋找小分子化合物與靶標大分子作用的最佳構象，即配體和受體的形狀和相互作用的匹配最佳，判別生物大分子-藥物小分子復合物結合模式。然后按照與受體在各個活性位點的結合能為小分子打分，預測小分子與受體結合構象及結合能。
計算機模擬技術可以為分子對接提供以下信息：（1）分子的三維結構；（2）分子的物理和化學特性；（3）分子間的結構比較；（4）分子構象變化、柔性以及動力學性質；（5）藥物與靶點復合物的形式。因此，利用分子模擬可以觀察、分析分子三維模型，研究藥物與靶點間擬合情況和相互作用，是分子三維結構研究與利用分子對接探索藥物靶點及先導物的發現的主要手段。
3、計算機模擬技術在藥物篩選中的應用。
藥物篩選是藥物研發過程中獲取具有特定生理活性分子的有效手段，是指從可能成為新藥的候選藥物中選擇對某一特定作用靶點具有較高活性的分子，并進行生理活性檢測和試驗的過程，以求發現其藥用價值和臨床使用價值，為發展新藥提供最初始的依據和資料。是一項枯燥、單一，容易出錯的工作。而采用計算機的模擬進行藥物虛擬篩選（virtual screening）可以對這種現狀有效改善。所謂虛擬篩選就是利用計算機進行篩選，通過計算機的預篩選，大大降低實際篩選的藥物分子數，提高先導化合物發現效率；虛擬篩選可以對藥物分子可能的活性作出預測，發現有潛在可能性的化合物，最終構建具有合理性質的化合物集合。是對實驗模型的虛擬化，已成為創新藥物研究的新方法和新技術。
4、利用計算機模擬技術進行先導化合物的'優化。
通過篩選和合理藥物設計獲得的先導化合物往往存在選擇性不夠、作用強度較弱、藥動力學性質不佳或有毒副作用等問題而不能直接用于臨床，需要對先導化合物進行結構改造或修飾以達到優化的目的。即先導化合物的優化（lead optimization）。
藥物分子首先必須分布到受體生物大分子部位并與受體結合，才有可能發揮作用。使用計算機分子模擬軟件，模擬生物大分子與先導物之間的相互作用，研究與藥物的結合部位（Binding Site）的靜電場、疏水場、氫鍵分布、整體構象、π-π 作用、化學結構特征等“描述符”。依靠這些描述符通過計算，通過計算和分析兩者間的親和力大小及結合模式，從而進行先導化合物的優化和改造，增加藥物與受體之間的作用強度，提高藥物的生物利用度，最終成為發現新藥的候選藥物。
隨著人工智能技術的不斷提高，借助大數據在復雜數據中進行搜索并對數據的計算方法，進行新藥的化學結構探索，使計算機領域中的數值計算、數據庫、圖形學廣泛應用于藥物小分子和生物大分子的三維結構研究，為構象分析、藥物作用模式認定、機制推測、數據庫搜尋和 SAR 研究等各種藥物設計提供了先進的手段和方法；計算機模擬技術推動了藥物設計理論和技術不斷發展，藥物結構及其活性關系的研究已由二維平面分析上升到三維空間研究。而人工智能在藥物設計中的應用不僅增加了藥物研發的準確性和可靠性，也為藥物設計提供理論思維形象化的表達，更是對傳統藥物設計的徹底顛覆，是當今藥物設計最有效、最直觀、最方便的手段。
計算機模擬技術作為分析工具，人工智能作為一種高效準確的算法，是一種“理性”藥物分子設計，能為藥物研發提供重要的數據依據和實驗支撐。這種技術方式成為推動藥物研發或者決定藥物研發成敗的關鍵因素。徹底打破過去依賴于大量的實驗篩選、并行的化學合成的那種耗時、費錢和勞動力密集型的方式，隨著人類基因組計劃的完成、蛋白組學的迅猛發展，以及大量與人類疾病相關基因的發現，藥物作用的靶標分子急劇增加，在計算機和人工智能技術的推動下，利用計算機模擬和人工智能技術進行藥物研發已成為藥物設計的主要途徑。
參考文獻：
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人工智能論文11
【摘 要】 淘寶推出Buy+和AlphaGo戰勝李世石，進一步催熱了VR和AI市場。本文的分析表明，VR和AI都有一個共同的基礎――真實、準確的數據。同樣，人工智能和人的智能也有很多類似之處，不僅依賴個體對于符號(數字、文字)的準確解讀，而且還需要對多種信息來源進行比較、評判和確認。人工智能雖然是模擬人的智能創造出來的，但是，反過來也讓我們對于人的智能，對于如何培養批判性思維有了更深入的思考。
【關鍵詞】 虛擬現實;人工智能;批判性思維;媒介技術
【中圖分類號】 G40-057 【文獻標識碼】 B 【文章編號】 1009―458x(20xx)05―0041―02
最近，微信朋友圈的兩大熱點話題無疑是新推出的虛擬現實(Virtual Reality，VR)應用淘寶Buy+[1]和人工智能(Artificial Intellegence，AI)棋手AlphaGo。淘寶Buy+推出當天，有人就驚呼：“嚇得馬上剁了還剩下的那只手!”AlphaGo戰勝韓國圍棋國手李世石以來，互聯網大腦[2]的話題也一直是朋友圈的討論熱點。從互聯網的底層運行邏輯來看，無論VR還是AI，基礎都是數據――準確、真實、可信的數據。數據對于VR、AI的意義，就如同知識(真正的真知灼見)對人的意義。我們從VR、AI這兩個應用入手，聊一聊人工智能和人的智能。
首先，對于淘寶Buy+，我的看法是：淘寶基礎數據的造假，將使VR購物體驗大打折扣。
作為一個計算機科班出身的偏執狂，我懷疑一切網絡支付的安全性，所以，以前從來沒有綁定過銀行卡，網購只買書，貨到付款。春節前預定出境游一時貪便宜(用支付寶便宜200元)，綁定了支付寶，遂加入剁手黨，并在春節期間拿出專業的研究精神，付出上萬元的研究“經費”，對我國電子商務平臺進行了全面深入的研究，為此，還獲得了京東、淘寶頒發的剁手獎!研究結論：中國電子商務平臺購物的便利、流程的順滑，絕對世界一流!為中國電商生態點贊!
可是，從4月2號開始，我還是退出了剁手黨，重新回到專賣店、各類商城去買服裝、鞋帽等日用品。原因是淘寶服裝的號碼太不靠譜了!我買的好幾家不同店的羊毛、純棉、羊絨(號稱)開衫，不管標的是L、XL，還是XXL，收到的實物全都比以前在商場買的小1、2公分。你說號碼不準，我好好看產品說明，按照尺寸來選服裝。結果，白紙黑字的尺寸數據也全無信用!
你說你弄個VR，無非就是幫我試個衣服，看看合不合適、好不好看嗎?這倒好，按照商家提供的數據，VR試出來效果特別好，收到實物一看，完全不是一回事兒。原來我還以為淘寶的造假只是抄襲名牌，現在才發現造假也是一個生態鏈，從基本數據開始，每個環節都可能有假。所以，沒有基礎數據的標準化以及誠實守信的商業環境，服裝類VR會嚴重失真、失信。數據與實物不對標，會導致VR技術應用的作用大打折扣。
其次，AlphaGo贏了李世石，是否意味著機器已經比人聰明了?人是否應該有危機感了?我想說，大可不必，為時尚早。我們舉個例子來說明人工智能的不同層次。
比如說，《星球大戰》里的機器人部隊要來攻打北京，我們怎么辦?第一層次，如果是比較傻的、只會按照導航指令進行智能判斷的機器人(近似于單機版的AlphaGo)，可以采用軟件打擊。先派偵察兵弄清楚機器人用什么地圖導航(包括自動駕駛汽車、無人機等這類新應用都依賴三維立體地圖的導航)，然后用黑客手段把三維立體地圖數據全部換掉，用一套假地圖數據為機器人導航，把它們引到某死亡之地。
第二層次，假如機器人不但有一套導航系統，還具有批判性思維能力，并且有一套由衛星、各路傳感器系統組成的“觀察”體系，幫助機器人用周邊事實景物信息跟地圖信息進行比較，判斷地圖的真偽，情況就比較復雜了。對于這類機器人的進攻，最適當的應對措施就是硬件打擊，當機立斷斷電斷網。不過，需要說明的是，這種運算(機器學習)要復雜得多，系統配置也昂貴得多，而且要求網絡具備強大的容錯性能，防止信息被長城防火墻之類的攔截。
分清人工智能的這兩個層次，對于我們認識人的智能，認識媒介與認知的'關系，具有重大的啟發。
討論人的智能首先需要區分兩種完全不同的認知論：個體認知論與社會認知論。教育心理學聚焦學習者個人的認知規律，偏重于個體認知論;互聯網大腦更多關注的是社會群體認知論。今天，教育技術學和教育學的“壞理論”根源往往在于將兩者混為一談。
簡單說，今天人類用書本、網絡所承載的全部知識，是從荷馬史詩、圣經、蘇格拉底、柏拉圖、亞里士多德、哥白尼一直到牛頓、達爾文、愛因斯坦等數千年來人類對世界全部觀察的積累。把這些分散于不同時空的“人類智慧”連接在一起的就是口傳、手工抄寫的羊皮書、印刷技術、廣播電視、互聯網等媒介技術。所以，當一個6歲的孩子坐在教室里拿起書本的時候，他面臨的巨大認知難題，是一個幼小的僅僅有6年人生經驗的個體跟人類整體經驗積累的對話。他首先要做的事情，是像海倫·凱勒那樣，在數十次、數百次的重復后，認“字”[3]。這樣的個體學習，不采用行為主義的學習方式，難道你讓他/她拒絕認字，自我建構一套表達符號?
人類知識就是由跨越時空的一個個個體，借助于媒介技術的記錄、匯聚、復制、傳承、批判等過程生產形成的。這是一個跨越時空的人借助媒介技術支持，以社會認知的方式生產知識的過程[4]。個體的學習，則是個人經驗，跟人類知識、規則對話，融入及參與社會合作，借以實現個人生存和發展的過程。區分個體的人、群體的人和作為人類的人，是我們分析和解決教育問題的出發點。我以為，當下中國教育研究中最大的問題，恰恰在于一直在討論一個抽象的、理想主義的、沒有具體所指的概念――人。因此，無論“全人”，還是技術與“人”，都是爭論不清的話題。
與人類整體的知識建構(社會認知論)相比，個體的人其實相當于處于三維地圖情境下的機器人，我們的感知傳感器能探測到的其實只是自己周圍很少的(真實)信息，如果你接收到的知識體系是被黑客“黑”過的一套假三維地圖的話，你如何判斷正確的方向?20世紀很多偉大的哲學思想，包括福柯的“知識考古學”、波蘭尼的“個人知識”、哈耶克的“自生自發秩序”等，其實或多或少都跟“個體的人”“某個群體的人”與“整體的人類知識”這個典型對話情景有關，恰如三維地圖情境下的機器人。換句話說，在制造一個人工大腦的機器的過程中，促進了我們對人類智慧的省察與深度思考。
不過，迄今為止，我們能做的仍然主要是在社會認知體系上的建構，用外在的認知形成去推演腦內的“運算”過程，人腦內部真正的意義形成至今還是一個未知領地(腦科學的研究主要還是在Function，而不是Meaning層面)。
對人工智能第一、第二層智慧的分析也說明，批判性思維的培養太復雜了，而應試教育(知道、信奉一套被輸入的知識)則要簡單得多。批判性思維不僅自己(學生、老師)要有質疑的意識，還需要一套社會化的“傳感器”系統的支持和驗證。所以，教育改革真的是天下最難的改革，也可以說，所有的改革本質上都是人的思維和認知方式的改革。
人工智能論文12
他的名字叫“方智”當然，這不是他的本名。
他的本名是編號八九七五七，是我大哥研究所的人工智能機器人。
“幫我做個測試吧！”大哥當時的語調漫不經心，隨即將他扔了下來。
我與他大眼瞪小眼。
然后，他禮貌地后退一步，對我微笑：
“請給我取一個名字吧。”
我不知道這是否是個開機系統設定什么的，便隨意起了個名字方智。
方智的確是非常優秀的人工智能，做飯、打掃，無所不能。就算他不能碰水，也去學會了指導水工機器完成那些任務。
最重要的是，他長相周正，行為正常，不仔細觀察，與人類無異這是多么危險。
那個周末我突發奇想，想把房間改造成搖滾風格。可面對黑黑紅紅的墻紙和金光閃閃的裝飾，我深感無力。
“需要幫助嗎？”兩周以來一直與我相安無事的方智禮貌詢問。“你會嗎？”我略有譏諷地反問。畢竟，這種與人喜好有密切關系的事情，在我眼中并不是完備的機器就能完成的。但他仿佛沒有聽出我的嘲諷，謙和地鞠了一躬：“請給我一個下午。”
其實沒到一個下午，方智便邀我前去建材市場。行走在路上，他一個機器人倒比我這個活人更引人注目。預設好的言談、舉止讓他宛如每個人心中的王子。而且，這個王子在砍價、談判上也豪不遜色！更重要的是，他最后拿到我面前的'東西，不得不認為：無可挑剔。
一個美麗而危險的事物。
第二天，不服輸的我也加入改造工程。許是因為爭強好勝，身子骨也不好，我爬梯子時一腳沒有踩住，落空的感覺讓我心中大叫不好。不過方智會用墊子把我接住的。
他接住了用自己把我接住了！他的皮膚微涼，雙臂有力，蹲跪在那里穩如磐石。他銅棕色的軟金屬發絲掠過我的額，透亮的電子眼直直地盯著我，嘴角含笑。“請小心，摔傷了就不好了。”他放下我，起身離開，動作依舊行云流水；而我，佇足呆立。
當裝修結束時，方智也該回去了一切都該回去了作為科學家的弟弟與人類。臨別時，方智親吻了我的額頭，像長者一般。“很高興遇到過你。再見。”他透亮的眼睛俯視著我，其中的桃花潭水映著我的影像；我亦如此。
在反饋表上，我躊躇、不安，許久許久，最終，還是寫下了：
建議卸載情感學習程序。
當科技發展到高程度時，感情，便是最不穩定的病毒。我所見的體貼忠誠只是尚好的一面；那另一面呢？人工智能可以在技能上完美，卻不能再在人格上完美那樣，太美麗，但太危險。
人工智能論文13
[摘要]人工智能是一門交叉性的前沿學科，也是一門極富挑戰性的科學。人工智能技術和理論在一定程度上代表了信息技術的發展方向，所以對其人才的培養也是重中之重。
[關鍵詞]人工智能 信息技術 智能教育
人工智能是多種學科相互滲透而發展起來的交叉性學科，其涉及計算機科學、信息論、數學、哲學和認知科學、心理學、控制論、不定性論、神經生理學、語言學等多種學科。隨著科技的飛速發展和人工智能技術應用的不斷擴延，其涉及的學科領域將愈來愈多，它已和人們的學習、生活息息相關，時代和社會需要此方面的大量人才。在高中信息技術課中開設人工智能初步模塊是十分必要的，本文擬從其發展現狀、存在問題等幾個方面對我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
一、高中開設人工智能課程的意義
（1）人工智能定義
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是計算機科學的一個分支，己成為一門具有廣泛應用的交叉學科和前沿學科。它研究如何用計算機模擬人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、規劃以及問題求解等思維活動，來解決人類專家才能解決的復雜問題，例如咨詢、探測、診斷、策劃等。
（2）開設人工智能課程的意義
現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次：結構化問題，是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題；非結構化問題難以用確定的形式來描述，主要根據經驗來求解；半結構化問題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國現行的教育中，可以讓學生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中，體驗、認識人工智能技術的同時獲得對非結構化、半結構化問題解決過程的了解，從而使學生了解計算機解決問題方法的多樣性，培養學生的多種思維方式，更好的解決現實問題。
二、高中人工智能教育現狀及存在問題
目前，該學科的教育正處于摸索階段，由于中學信息技術師資水平、學校硬軟件設備等條件的制約，我國尚未在中學專門開設獨立的人工智能類課程，Internet上與人工智能教育相關的中文信息資源也十分貧乏，在教學環境上大致存在以下問題：
（一）教學條件參差不齊
開設好人工智能課程，就要求安排更多的實踐課程和活動來增強課程的趣味性，讓廣大師生切實體會到人工智能對我們生活的影響。這些活動大部分要求上機操作或利用網絡資源來學習交流，這就對教學條件提出了較高的要求，尤其是一些偏遠農村、條件相對落后的中學在開設人工智能課程上存在很大困難。
（1）對硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實踐課程需要老師和學生利用網絡資源，使用計算機進行操作。這就需要學校配備計算機網絡教學機房，若其性能較差，會延長學生在線進行人機對話的時間，一旦遇到網絡堵塞，可能連網頁都打不開，這不僅浪費了僅有的上課時間，而且大大降低了學生的學習興趣。
（2）對軟件性能的要求
為了降低成本，學校可以利用互聯網上提供的免費下載軟件和免費在線教學網站等進行實踐教學，可大大減少自研開發軟件和軟件維護的費用。但一旦遇到網絡不通、網絡擁擠或在線網站停止服務等情況，將無法使用網絡資源進行教學，可見，軟件的依賴性較強也存在很大的問題。
（二）對人工智能科學的認識不足
（1）學生的認識誤區
提及人工智能，給大多數學生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學。很多學生認為人工智能技術是很高深的科學，離我們現實生活有一定距離，研究和接觸這門科學是少數科學家的事情，從而對該科學的關注程度不高。其實，人工智能學科是一門漸漸成長的科學，它將應用在我們生活的方方面面。我們應在教學中讓學生多去體驗人工智能的魅力所在，吸引更多對該學科感興趣的人去研究和使用它。
（2）教師對人工智能學科開設存在偏見
一些從事該學科教學的教師沒有接觸過人工智能方面的知識，在接觸過后被其中深奧難理解的知識所嚇倒，認為即使開設了這門課程也不易被同學們所接受；而一些在大學接觸過人工智能課程的教師則認為，其理論枯燥乏味，知識內容艱深，不適合放在高中開設。
（三）一線教師經驗不足
在我國大學教育中，開展人工智能專業課程的大學為數不多，師范類院校更是少之又少。從事人工智能領域的專業人才輸出少，所以，缺乏具備一定知識結構、有專業素養的教師來擔任高中信息技術課中人工智能課程的教育工作。絕大多數的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業培訓，在授課內容上的著重點掌握不好，教學目標不夠明確；在授課形式上也沒有前人的經驗可尋，這就給一線教師帶來了極大的挑戰。
三、解決上述問題的幾點建議
（一）加強軟、硬件建設
在學校條件允許的'條件下，應加大硬件設施的投入，改善網絡傳遞信息的效率，同時加強軟件資源建設。鼓勵師生上網搜索更多適合AI教學的網站，教師應整理出和AI相關的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關的素材，以便更好的配合硬件教學。
（二）端正認識，增強支持
作為教師要樹立對高中人工智能選修課程的正確認識。通過對課標中規定的相關內容的深入了解和學習，克服對人工智能的神秘感或恐懼感，理性而客觀的看待人工智能技術及其應用，明確在高中開設該課程的目的。同時，教師也不能因為該課程的“選修”性質，從而輕視該課程的作用。
作為學生不應該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性，應把一些重要的技術理論知識重視起來，不能過分的放松自己而偏離了我們的教學目標。家長也應該支持和贊同學生選擇該課程，不能應認識不到這門課程的作用、怕耽誤學生主干課的學習而反對學生積極參與。
校方領導也不應條件限制就輕易放棄這門課程的開設，應給予積極的配合。社會各界也應加強輿論與正確引導，讓更多的人們認識人工智能并予以肯定。
總之，人工智能是一門逐漸成長的科學，開設好該課程需要廣大教育工作者和校方領導不斷努力，互相交流，共同克服困難。
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人工智能論文14
熵是時間之矢，會將所有人或社會引向寂滅之路。
——題記
說到人工智能，肯定有很多人的眼睛會大放異彩。
如今的人們，對于人工智能的熱度實在是太過強烈了。機械制造、工程建設、海底探索、微觀醫療等待，無不有著人工智能所開創的輝煌；無人駕駛飛機，無人駕駛汽車，無人超市，早已走進人們的生活。雖然，在人工智能上特斯拉、Uber、福特Argo等等事故頻發，卻依舊無法使其降溫。
然而，近日埃航空難卻駭傻了絕大多數人的目光。
一架剛剛服役四個月的波音737MAX在僅僅起飛六分鐘之內就墜毀了，157人罹難，事故之慘烈震撼人心。
而這并非是“一次意外”——五個月前，同樣的一架波音737MAX飛機，也是在剛起飛后短短十分鐘之內墜毀，最終導致了189個家庭的悲劇。而如此相似的“劇情”，讓人們不得不懷疑，事故發生的原因到底是什么？
經過無數次測驗和研究后，矛頭指向了同一件事物——MCAS智能控制系統，一個裝在波音737MAX上，用來解決飛行中機頭過高導致機身不平衡問題的智能系統，飛機起飛會造成機頭仰角高度，智能系統“預警”后則強制性地壓低機頭俯沖。如今，“智能”飛機的優先操作權在“人工智能”，飛行員只是輔助，他只能眼睜睜看著飛機墜地。MCAS，這個隨人工智能熱流而誕生的新興產物，本應該是起到較好的輔助作用，從而在本質上減少飛行中的交通事故，卻反而連續造成了兩場重大事故，讓人不得不對人工智能的性能產生擔憂。
放眼全世界整個科技潮流，人們對人工智能的未來及發展前景無非這三種：推崇、詆毀、中立。認為人工智能在未來社會和科技發展起到巨大作用，亦或會擁有霸占意識從而取代人類等，這些觀念在現在看來，我們可以只把它當作一種“畫外音”，可以不去理會，畢竟也是無傷大雅。但是，那些推崇人工智能是“萬能”的一部分人做的是不是太過火了——波音公司的“人工智能”，設計者的意愿是那么美好——平衡機械操作，增加安全系數，實現無人駕駛飛機，然而現實卻那么慘烈——五個月兩架飛機墜地，346名鮮活生命喪生，這還不足以引起我們的'重視，不足以讓我們重新審視所謂的“人工智能”嗎？
過度的人工智能無法控制的去侵蝕人類社會過多的資源，讓社會和人工智能不斷地走向由有序到無序的道路，某些人工智能在破壞整個人類社會成為了可能。
人工智能到底應該是什么，智在哪里？
現實告訴我們，在對人工智能的認知還那么“幼稚”的階段，我們就開始大力“發揚”和“擴張”，一切都無人化，一切智能化，且不說我們將來的人類該做什么，吃什么喝什么，用什么來吃，難道，要我們人類自己還像空難那樣造成機毀人亡，成為“人工智能”的小白鼠嗎？
所以，我們人類社會應該在人工智能上降降溫了。
既然，我們人類還不能使人工智能完全服務于人類的時候，就應該穩中求進。
既然，人工智能還不能完全智能，我們就應該再緩一緩其應用步伐。
也只有當人工智能汲取整個人類社會不再太過關注和推崇，人工智能而產生的負熵將整個局面冷卻下來，才可以達到平衡，追求社會與人工智能共同和平快速發展。
腳步緩一緩，小一點，再踏實一點，人類也必將“人工智能”更好地服務于人類。
人工智能論文15
以前我們談科技進步，談網絡應用，總說是一把雙刃劍，有利有弊。現在，面對日益發達的人工智能，我想說：現在，擺在我們面前的任務是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍，需要我們以正確的態度去面對。就像一局險勝阿爾法狗的李世石一樣，他說：人機大戰并沒有讓我感受到失敗的痛苦，反而讓我更好地理解了象棋，這讓我很開心。連續輸三局的天才棋手柯潔說：阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發展，我們應該有更積極的態度和更清晰的認識。不能一味的夸。人工智能有多優秀，多無敵，不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是，阿爾法狗只是一臺機器，是人類創造的玩具。他沒有頭腦，沒有情感，甚至沒有——的智商。只是我們在研發過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的，有時候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍，我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰不殆。網上有人說，如果人工智能獲得了人類的意識，那么他們就會反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界，讓人恐慌。首先，人類還沒有能夠讓一臺機器擁有意識，很多人還沒有意識到意識的起源。做出這種無用的猜測，沒有實際意義。現在我們能做的就是找出它的運行規律，了解它的優缺點。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的.面紗，而不是看著他的面紗漫天要價。
要把人工智能變成一把單刃劍，最重要的是揚長避短。是的，任何事情都有兩面性。就像之前關于學生是否應該使用手機的爭論一樣，在自律性差的人手里，手機是用不好的，而在頭腦清醒、自律性強的人手里，才能充分發揮自己的優勢。而且不會讓劣勢影響自己，人工智能也是一樣。現在要注意的是提高自己應用人工智能的能力。讓這些過于智能的機器在我們手里得到合理的利用，讓它們的缺點得到融化，優勢得到彰顯。只有這樣，人工智能才能得到它的天賦，并充分利用它們。
問：如何讓人工智能成為一把雙刃劍？回答：以正確的態度面對他，以積極的方式認識他，然后揚長避短，是運用人工智能的好方法。
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