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人工智能的利弊论文

点击次数:更新时间:2018-02-13 15:17【打印】

  爱赢娱乐12人工智能的利弊论文 引言人工智能,英文缩写为 AI,也称机械智能。“人工智能” 一词最后是正在 1956 Dartmouth学会上提出的。它是计较 机科学、节制论、消息论、神精心理学、心理学、言语学等 多种学科互相渗入而成长起来的一门分析性学科。从计较机 使用系统的角度出发,人工智能是研究若何制制智能机械或 智能系统,来模仿人类智能勾当的能力,以延长人们智能的 科学。 目前人工智能手艺的研究和成长情况目前,人工智能手艺正在美国、欧洲和日本仍然飞速成长。 正在AI 手艺范畴十分活跃的IBm 公司,曾经为劳伦斯〃利 佛摩尔国度尝试室制制了AScIwhite 电脑,号称具有人脑的 千分之一的智力能力,而正正在开辟的更为强大的新超等电脑 ——“蓝色牛仔”,据其研究从任保罗〃霍恩称,“蓝色牛仔” 的智力程度将大致取人脑相当。 手艺使用跟着 AI 的手艺的成长,现代几乎各类手艺的成长都涉 及到了人工智能手艺,能够说人工智能曾经普遍使用到很多 范畴,其典型的使用包罗: 12符号计较 计较机最次要的用处之一就是科学计较,科学计较可分 为两类:一类是纯数值的计较,例如求函数的值;另一类是符 号计较,又称代数运算,这是一种智能化的计较,处置的是符 号。符号能够代表整数、有理数、实数和复数,也能够代表 多项式,函数,调集等。跟着计较机的普及和人工智能的成长, 接踵呈现了多种功能齐备的计较机代数系统软件,此中 mathematic 和maple 是它们的代表,因为它们都是用c 言语 写成的,所以能够正在绝大大都计较机上利用。 模式识别 模式识别就是通过计较机用数学手艺方式来研究模式 的从动处置和判读。这里,我们把取客体统称为“模式”。 论文参考网。用计较机实现模式的从动识别,是开辟智能机 器的一个环节的冲破口,也为人类认识本身智能供给线索。 计较机识此外显著特点是速度快、精确性和效率高。识别过 程取人类的进修过程类似。以“语音识别”为例:语音识别 就是让计较机能听懂人说的话,一个主要的例子就是七国语 言白话从动翻译系统。该系统实现后,人们出国预定旅店、 采办机票、正在餐馆对话和兑换外币时,只需操纵德律风收集和 国际互联网,就可用手机、德律风等取“老外”通话。 机械翻译 机械翻译是操纵计较机把一种天然言语改变成另一种 12天然言语的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机械翻 译系统。目前,国内的机械翻译软件不下百种,按照这些软 件的翻译特点,大致能够分为三大类:辞书翻译类、汉化翻 译类和专业翻译类。辞书类翻译软件代表是“金山词霸”了, 可谓是多快好省的电子辞书,它能够敏捷查询英文单词或词 组的词义,并供给单词的发音,为用户领会单词或词组寄义 供给了极大的便当。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车 2000”,它起首提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的 辅帮翻译感化愈加较着。 机械进修 机械进修是机械具有智能的主要标记,同时也是机械获 取学问的底子路子。有人认为,一个计较机系统若是不具备 进修功能,就不克不及称其为智能系统。机械进修次要研究若何 使计较机可以或许模仿或实现人类的进修功能。机械进修是一个 难度较大的研究范畴,它取认知科学、神精心理学、逻辑学 等学科都有着亲近的联系,并对人工智能的其他分支,如专 家系统、天然言语理解、从动推理、智能机械人、计较机视 觉、计较机听觉等方面,也会起到主要的鞭策感化。 问题求解 人工智能的第一大成绩是下棋法式,鄙人棋程度中使用 的某些手艺,今天的计较机法式已可以或许达到下各类方盘棋和 国际象棋的锦标赛程度。可是,尚未处理包罗人类棋手具有 12的但尚不克不及明白表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的 能力。论文参考网。另一个问题是涉及问题的原概念,正在人 工智能中叫问题暗示的选择,人们常能找到某种思虑问题的 方式,从而使求解变易而处理该问题。到目前为止,人工智能 法式已能晓得若何考虑它们要处理的问题,即搜刮解答空间, 寻找较优解答。 逻辑推理取证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的范畴之一,此中特 别主要的是要找到一些方式,只把留意力集中正在一个大型的 数据库中的相关现实上,寄望可托的证明,并正在呈现新消息 时当令批改这些证明。医疗诊断和消息检索都能够和证 明问题一样加以形式化。因而,正在人工智能方式的研究中定 理证明是一个极其主要的论题。 天然言语处置 天然言语的处置是人工智能手艺使用于现实范畴的典 型典范,颠末多年艰辛勤奋,这一范畴已获得了大量令人注 目标。目前该范畴的次要课题是:计较机系统若何以从 题和对话情境为根本,沉视大量的常识——世界学问和期望 感化,生成和理解天然言语。这是一个极其复杂的编码息争 码问题。 分布式人工智能 分布式人工智能正在20 世纪70 年代后期呈现,是人工智 12能研究的一个主要分支。分布式人工智能系同一般由多个 Agent 构成,每一个 Agent 又是一个半自治系统,Agent 间以及Agent取之间进行并发勾当,并通过交互来完成 问题求解。 计较机视觉 计较机视觉是一门用计较机实现或模仿人类视觉功能 的新兴学科。其次要研究方针是使计较机具有通过二维图像 认知三维消息的能力,这种能力不只包罗对三维中 物体外形、位臵、姿势、活动等几何消息的,并且还包 括对这些消息的描述、存储、识别取理解。 目前,计较机视觉已正在人类社会的很多范畴获得成功应 用。例如,正在图像、图形识别方面有指纹识别、染色体识字 符识别等;正在航天取军事方面有卫星图像处置、飞翔器、 成像切确制导、景物识别、方针检测等;正在医学方面有图像 的净器沉建、医学图像阐发等;正在工业方面有各类监测系统 和出产过程系统等。 智能消息检索手艺 消息获取和精化手艺已成为现代计较机科学取手艺研 究中火急需要研究的课题,将人工智能手艺使用于这一范畴 的研究是人工智能普遍现实使用的契机取冲破口。 专家系统 专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研 12究范畴,它是一种具有特定范畴内大量学问取经验的法式系 统。近年来,正在“专家系统”或“学问工程”的研究中已出 现了成功和无效使用人工智能手艺的趋向。人类专家因为具 有丰硕的学问,所以才能达到优异的处理问题的能力。那么 计较机法式若是能表现和使用这些学问,也该当能处理人类 专家所处理的问题,并且能帮帮人类专家发觉推理过程中出 现的差错,现正在这一点已被。如正在矿物勘测、化学阐发、 规划和医学诊断方面,专家系统曾经达到了人类专家的程度。 目前人工智能成长中所面对的难题人工智能学科自 1956 年降生至今已走过 50 多个岁首, 就研究注释和模仿人类智能、智能行为及其纪律这一总方针 来说,曾经迈出了可喜的一步,某些范畴已取得了相当的进 展。但从整个成长的过程来看,人工智能成长盘曲,并且还面 临不少难题,次要有以下几个方面: 计较机博弈的坚苦 博弈是天然界的一种遍及现象。它表示正在对天然界事物 的对策或智力合作上。博弈不只存正在于下棋之中,并且存正在 于、经济;军事和生物的斗智和合作之中。虽然西洋跳 棋和国际象棋的计较机法式曾经达到了相当高的程度,然而 计较机博弈仍然面对着庞大的坚苦。此次要表示正在以下两个 方面的问题。其一是组合爆炸问题,形态空间法是人工智能 中根基形式化方式。若用博弈树来暗示形态空间,对于几种 12常见的棋类,其形态空间都大得惊人,例如,西洋跳棋为10 40次方,国际象棋为10 的120 次方,围棋则是10 的700次方。 如斯庞大的形态空间,现有计较机是很难的。其二是现 正在的博弈法式往往是针对二人棋战,棋局公开,有确定走步 的一类棋类进行研制的。而对于多人棋战,随机性的博弈这 类问题,至多目前计较机仍是难以模仿实现的。 机械翻译所面对的问题 正在计较机降生的初期,有人提出了用计较机实现从动翻 译的设想。目前机械翻译所面对的问题仍然是 1964 年言语 学家黑列尔所说的形成句子的单词和歧义性问题。歧义性问 题一曲是天然言语理解中的一大。同样一个句子正在分歧 的场所利用,其寄义的差别是司空见惯的。因而,要消弭歧义 性就要对原文的每一个句子及其上下文,寻找导致歧义的词 和词组正在上下文中的精确意义。然而,计较机却往往孤登时 将句子做为理解单元。别的,即便对原文有了必然的理解,理 解的意义若何无效地正在计较机里暗示出来也存正在问题。目前 NLU系统几乎不克不及跟着时间的增加而加强理解力,系统的 理解大都局限于表层上,没有深层的推敲,没有进修,没有记 忆,更没有归纳。导致这种成果的缘由是计较机本身布局的 问题和研究方式的问题。现正在 NLU 的研究方式很不成熟,大 大都研究局限正在言语这一零丁的范畴,而没有对人们是若何 理解言语这个问题做深切无效的切磋。 12从动证明和GPS 的局限 从动证明的代表性工做是 1965 年鲁宾逊提出的归 结道理。归结道理虽然简单易行,但它所采用的方式是演绎, 而这种形式上的演绎取人类天然演绎推理方式是判然不同 的。基于归结道理演绎推理要求把逻辑公式为子句调集, 从而了其固有的逻辑蕴涵语义。前面曾提到过的GPS 实现一种不依赖于范畴学问,求解人工智能问题的通用方式。GPS 想脱节对问题内部表达形式的依赖,可是问题的内 部表达形式的合是取范畴学问亲近相关的。不管是用一 阶谓词逻辑进行证明的归结道理,仍是求解人工智能问 题的通用方式 GPS,都能够从平分析出表达能力的局限性,而 这种局限性使得它们缩小了其本身的使用范畴。 模式识此外迷惑 虽然利用计较机进行模式识此外研究取开辟已取得大 量,有的已成为产物投入现实使用,可是它的理论和方 法取人的感官识别机制是全然分歧的。人的识别手段抽象思 维能力,是任何最先辈的计较机识别系统望尘莫及的,另一 方面,正在现实世界中,糊口并不是一项布局严密的使命一般 六畜都能垂手可得地对于,但机械不会,这并不是说它们永 远不会,而是说目前不会。” 人工智能的成长前景。人工智能的成长趋向 12手艺的成长老是超乎人们的想象,要精确地预测人工智 能的将来是不成能的。可是,从目前的一些前瞻性研究能够 看出将来人工智能可能会向以下几个方面成长:恍惚处置、 并行化、神经收集和机械感情。 人工智能的成长潜力庞大 人工智能做为一个全体的研究才方才起头,离我们的目 标还很遥远。但人工智能正在某些方面将会有的冲破。 从动推理人工智能最典范的研究分支,其根基理论是人 工智能其它分支的配合基矗一曲以来从动推理都是人工智 能研究的最抢手内容之一,此中学问系统的动态演化特征及 可行性推理的研究是最新的热点,很有可能取得大的冲破。 机械进修的研究取得长脚的成长。很多新的进修方式相 世并获得了成功的使用, 如加强进修算 reinforcementlearning等。也应看到,现有的方式处置正在线 进修方面尚不敷无效,寻求一种新的方式,以处理挪动机械 人、自从 agent、智能消息存取等研究中的正在线进修问题是 研究人员配合关怀的问题,相信不久会正在这惹起方面取得突 天然言语处置是AI手艺使用于现实范畴的典型典范,经 过AI 研究人员的艰辛勤奋,这一范畴已获得了大量令人瞩目 的理论取使用。很多产物曾经进入了众的智能消息检索 手艺正在 Internet 手艺的影响下,近年来迅猛成长,曾经成为 10 AI的一个研究分支。因为消息获取取精化手艺已成 为现代计较机科学取手艺研究中火急需要研究的课题,将 AI 手艺使用于这一范畴的研究是人工智能使用的契机取 冲破口。论文参考网。从近年的人工智能成长来看,这方面 的研究已取得了可喜的进展。 竣事语人工智能一曲处于计较机手艺的前沿,人工智能研究的 理论和发觉正在很大程度大将决定计较机手艺的成长标的目的。今 天,曾经有良多人工智能研究的进入人们的日常糊口。 未来,人工智能手艺的成长将会给人们的糊口、工做和教育 等带来更大的影响。 参考文献 [1]吴康迪 智能体手艺—人工智能的新飞跃[j]1科学 对社会的影响,2000, 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