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人工智能發(fā)展畢業(yè)論文(2)

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  人工智能發(fā)展畢業(yè)論文篇二

  人工智能的發(fā)展探析

  一、人工智能的定義解讀

  人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI,也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。

  人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。

  二、人工智能的發(fā)展歷程

  事物的發(fā)展都是曲折的,人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段:

  第一階段:20世紀(jì)50年代,人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法,而忽視了知識的重要性。

  第二階段:60年代末到70年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。

  第三階段:80年代,隨著第五代計算機(jī)的研制,人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機(jī)研制計劃”,即“知識信息處理計算機(jī)系統(tǒng)KIPS”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

  第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年,美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。

  第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解,將人工智能更面向?qū)嵱?。另外,由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。

  三、人工智能的多元應(yīng)用

  1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

  人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說,將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子,這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。

  2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用

  人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年,美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

  3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用

  人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級的AI通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。

  四、人工智能的未來思考

  人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計算機(jī),用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo),人們才把人工智能理解為計算機(jī)科學(xué)的一個分支。當(dāng)然,人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo),即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理,研究用自動機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(jī)科學(xué)的范疇,幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今,人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì),其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是,從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看,其研究也存在一定的問題,這些主要表現(xiàn)在以下三個方面:

  1、宏觀與微觀隔離

  一方面是 哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn),中間還有許多層次尚待研究,目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。

  2、全局與局部割裂

  人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng),有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是,符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此,必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究人工智能,才能克服上述局限。

  3、理論與實(shí)際脫節(jié)

  大腦的實(shí)際 工作,在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài),變幻莫測,復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上,我們對大腦的工作機(jī)制知之甚少,似是而非,這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論,只 是部分人的主觀猜想,能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?/p>

  五、結(jié)語

  人工智能一直處于 計算機(jī)技術(shù)的前沿,其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機(jī)技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離,還有許多問題有待解決,且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此,要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能,完成人工智能的研究任務(wù),就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系,進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來,人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。

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