人工智能計(jì)算機(jī)論文

　　近年來，隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的人工智能計(jì)算機(jī)論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　人工智能計(jì)算機(jī)論文篇一

　　摘要：近年來，隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域。本文針對計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用進(jìn)行研究，闡述了人工智能的理論概念，分析當(dāng)前其應(yīng)用于人工智能所存在的問題，并介紹人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用。

　　關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用研究

　　中圖分類號：TP391.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 19-0000-01

　　Applied Research of Computer on Artificial Intelligence

　　Han Xiaoying

　　(Jiujiang University,Jiujiang332005,China)

　　Abstract:In recent years,as information technology and computer technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the computer also will deepen thEir computers are widely used in various fields.In this paper,computer applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to analyze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.

　　Keywords:Computer;Artificial intelligence;Applied research

　　一、前言

　　人工智能又稱機(jī)器智能，來自于1956年的Dartmouth學(xué)會，在這學(xué)會上人們最初提出了“人工智能”這一詞。人工智能作為一門綜合性的學(xué)科，其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)以及語言學(xué)等多種學(xué)科的互相滲透下發(fā)展而成。在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用系統(tǒng)方面，人工智能是專門研究如何制造智能系統(tǒng)或智能機(jī)器來模仿人類進(jìn)行智能活動的能力，從而延伸人們的科學(xué)化智能。人工智能是一門富有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識、心理學(xué)與哲學(xué)。人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是其應(yīng)用分支之一。數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言及思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科須借用數(shù)學(xué)工具。數(shù)學(xué)在標(biāo)準(zhǔn)邏輯及模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，其進(jìn)入人工智能學(xué)科，兩者將互相促進(jìn)且快速發(fā)展。

　　二、人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)中存在的問題

　　(一)計(jì)算機(jī)語言理解的弱點(diǎn)。當(dāng)前，計(jì)算機(jī)尚未能確切的理解語言的復(fù)雜性。然而，正處于初步研制階段的計(jì)算機(jī)語言翻譯器，對于算法上的規(guī)范句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的信息多來自于上下文的關(guān)系以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個(gè)人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。

　　(二)模式識別的疑惑。采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，但其理論以及方法和人的感官識別機(jī)制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計(jì)算機(jī)中最先進(jìn)的識別系統(tǒng)也無法達(dá)到。此外，在現(xiàn)實(shí)社會中，生活作為一項(xiàng)結(jié)構(gòu)寬松的任務(wù)，普通的家畜均能輕易對付，但機(jī)器卻無法做到，這并不意味著其永久不會，而是暫時(shí)的。

　　三、人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用

　　伴隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)今時(shí)代的各種信息技術(shù)發(fā)展均與人工智能技術(shù)密切相關(guān)，這意味著人工智能已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域，以下是筆者對于人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的部分領(lǐng)域進(jìn)行闡述。具體情況如下。

　　(一)人工智能進(jìn)行符號計(jì)算?？茖W(xué)計(jì)算作為計(jì)算機(jī)的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數(shù)值的計(jì)算，如求函數(shù)值。其次是符號的計(jì)算，亦稱代數(shù)運(yùn)算，是一種智能的快速的計(jì)算，處理的內(nèi)容均為符號。符號可代表實(shí)數(shù)、整數(shù)、復(fù)數(shù)以及有理數(shù)，或者代表集合、函數(shù)以及多項(xiàng)式等。隨著人工智能的不斷發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的逐漸普及，多種功能的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件相繼出現(xiàn)，如Maple或Mathematic。由于這些軟件均用C語言寫成，因此，其可在多數(shù)的計(jì)算機(jī)上使用。

　　(二)人工智能用于模式識別。模式識別即計(jì)算機(jī)通過數(shù)學(xué)的技術(shù)方法對模式的判讀及自動處理進(jìn)行研究。計(jì)算機(jī)模式識別的實(shí)現(xiàn)，是研發(fā)智能機(jī)器的突破點(diǎn)，其使人類深度的認(rèn)識自身智能。其識別特點(diǎn)為準(zhǔn)確、快速以及高效。計(jì)算機(jī)的模式識別過程相似于人類的學(xué)習(xí)過程，如語音識別。語音識別即為使計(jì)算機(jī)聽懂人說

　　的話而進(jìn)行自動翻譯，如七國 語言的口語自動翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)使人們出國時(shí)在購買機(jī)票、預(yù)定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際互聯(lián)網(wǎng)及電話 網(wǎng)絡(luò)，即可用電話或手機(jī)與“老外”進(jìn)行對話。

　　(三)人工智能 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的 應(yīng)用。當(dāng)前，在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全 管理中常見的技術(shù)主要有入侵檢測技術(shù)以及防火墻技術(shù)。防火墻作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備之一，其在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全管理方面發(fā)揮重要作用。以往的防火墻尚未有檢 測加密Web流量的功能，原因在于其未能見到加密的SSL流中的數(shù)據(jù)，無法快速的獲取SSL流中的數(shù)據(jù)且未能對其進(jìn)行解密。因而，以往的防火墻無法有效的阻止應(yīng)用程序的攻擊。此外，一般的應(yīng)用程序進(jìn)行加密后，可輕易的躲避以往防火墻的檢測。因此，由于以往的防火墻無法對應(yīng)用數(shù)據(jù)流進(jìn)行完整的監(jiān)控，使其難以預(yù)防新型攻擊。新型的防火墻是通過利用 統(tǒng)計(jì)、概率以及決策的智能方法以識別數(shù)據(jù)，達(dá)到訪問受到權(quán)限的目地。然而此方法大多數(shù)是從人工智能的學(xué)科中采取，因此，被命名為“智能防火墻”。

　　(四)人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理系統(tǒng)，是通過人類的認(rèn)知過程以及模擬人腦的 組織結(jié)構(gòu)而成。1943年時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次被人提出并得到快速 發(fā)展，其成為了人工智能技術(shù)的另一個(gè)分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自身的優(yōu)點(diǎn)，如聯(lián)想記憶、自適應(yīng)以及并列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關(guān)注，并且發(fā)揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法異于專家系統(tǒng)的診斷方法，其通過現(xiàn)場眾多的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，加強(qiáng)調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閥值與連接權(quán)，使從中獲取的知識隱藏分布于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶目的。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的知識捕捉能力，能有效處理異常數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)專家系統(tǒng)方法的缺陷。

　　四、結(jié)束語

　　總而言之，人工智能作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的潮流，其研究的理論及發(fā)現(xiàn)決定了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展前景?，F(xiàn)今，多數(shù)人工智能的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應(yīng)加強(qiáng)人工智能技術(shù)的研究及開發(fā)，只有對其應(yīng)用于各領(lǐng)域中存在的問題進(jìn)行全面分析，并對此采取相應(yīng)措施，使其順利發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展將給人們的生活、學(xué)習(xí)以及 工作帶來極大的影響。

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