人工智能毕业论文选题

人工智能毕业论文结论(计算机毕业论文人工智能初识人工智能)

1.计算机毕业论文 人工智能 初识人工智能

在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

人工智能的应用领域：（1）问题求解。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它 们要解决的问题。

（2）逻辑推理与定理证明。逻 辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。

定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假 设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作， 在人工智能方法的研究中定理证明是一个极 其重要的论题。（3）自然语言处理。

硕士论文网 自然语言的 处理是人工智能技术应用于实际领域的典范， 目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以 主题和对话情境为基础，注重大量的常识—— 世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。 （4）智能信息检索技术。

信息获取和精化技术 已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需 要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领 域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突 破口。（5）专家系统。

专家系统是目前人工智 能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一 种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。人工智能的发展前景。

人工智能不单单需要逻辑思维与模仿 ， 科学家们对人类大脑和神经系统研究的越多， 他们越加肯 定：情感是智能的一部分，而不是与智能相 分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力， 而且还要赋予它情感能力。

科学家 断言， 机器的智能会迅速超过爱因斯坦和霍金的智能之和。大量微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地 ， 并且创造 出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。

2.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

3.求计算机毕业论文人工智能技术在财务管理中的应用

财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技 能的程序系统，用来求解财务领域内的各种问题。

具体地说，财务管理专家系统主要用来代替财务 管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、验证，作为结合技术、理念和财务管理环境而作出 最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题 分解成一些比较容易的子问题，再通过搜索和问 题归结实现求解。

智能财务管理的专家系统是智能化的专家系 统，智能财务管理的专家系统按财务管理内容可 分为筹资管理专家系统（含资金管理）、投资管理专 家系统、营运管理专家系统（含风险管理、危机管 理）和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入 财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预 算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。

通过系统的整合，使财务管理专家系统的功能 发挥得淋漓尽致，财务预测更准确，财务决策更科 学，财务预算将更贴近实际，财务控制更到位，财 务分析更透彻，财务管理更全面，即时全面管理轻松在握。 在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决 策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析 系统中，财务决策系统处于中心地位，其他系统对财务决策系统起到支持作用，我们把它们集成起 来统称智能财务决策支持系统。

医疗分类信息 运用智能财务决策支持系统，可以开展内部 控制评估、资产配置评估，通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案，等等。智能机器人超越人类的划时代发明为 AI 技术 的发展描绘了宏远的蓝图，AI 技术在财务管理中 的应用已日渐成熟。

相信在不久的将来，智能机器 人财务管理将大行其道，依靠智能财务管理专家 系统，必将大大提高财务管理的效率、效果和效 益，即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时，智能财务管理专 家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任 怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务，而 财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出 来。

从财务主体发展战略的高度，遵循以人为本的 理念，开展财务科学管理，促使财务主体可持续发 展，实现利益相关者价值组合最大化。

4.毕业设计：五子棋的人工智能算法实现,用BP神经网络

可以的！

之所以叫BP网络，是因为使用了反向传递算法，这是一种结果导向的自学习方法，用在五子棋上是可以的。因为五子棋的游戏方法正是很明显的结果导向的过程。

简单说这么个过程：

1.设置输入和输出类型，比如都是坐标[x1,y1]、[x2,y2]。

2.训练：

你告诉网络

A情况下应该输出A1

B情况下应该输出B1

C情况下应该输出C1

A+B情况下应该输出AB1

3.测试：

你问网络A+B+C情况下，应该输出多少？在哪里下子（就是[x,y]是多少？）网络就根据前面BP训练的结果自动算出你要的坐标。

用Matlab神经网络工具箱做吧，不是很难。另外，五子棋的棋盘别太大了，训练难度和时间是随棋盘大小成级数增长的。

5.求一篇关于人工智能与机器人的论文

机器人和人工智能的区别（2008-07-29 19:00:35）标签：杂谈

我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。

我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。

人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。

人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。

实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

【人工和智能】

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

6.人工智能新发展论文

[摘要] 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。

至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 [关键词] 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。

当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。

这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。

由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。

由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。

AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。

例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明； 21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。

7.人工智能能否取代人类议论文600字

机器人写作早已不是什么新鲜事：

2015年11月6日，中国国家通讯社新华社正式推出机器人写稿项目：“快笔小新”，目前供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。而人类作者比如我，过去有一段时间，在内容写作上陷入一种疲态：碎片化内容五花八门，可挖掘的点很多，但真正落笔时，总有立意不新，词不达意之类的困顿，甚至偶尔会脑中一片空白.

这是在大量快速查阅信息，并持续性、话题不断跳跃的码字之后产生的，情景酷似使用今日头条，大量雷同的碎片化信息源源不断的通过机器在“下拉”“刷新”的操作中推送到大脑，经过初步处理之后，提炼出关键信息，关键字（词）十分有限，这直接表现在产品上，就是热词或者是指数。新的资讯出现时，不用过滤，重新经过文字、图片、音视频未来还有可能是AR/VR等形式进行渲染，再次呈现。在获取的信息量足够大时，你会觉得每条新闻都似曾相识。

机器人写稿是人工智能在内容分发领域的映射

细思恐极，互联网技术发展到今天，你已经摆脱不了今日头条式的信息获取方式，并被它提供的信息流包围。同时，你的反馈（产品形态设计为：点赞、收藏、转发、不感兴趣）被迅速记录，并最终被转化为更精准的信息推送。这就是以算法立足的资讯类APP标榜的“千人千面”，越刷新推送越精准。在这种状态下，大脑被搁置，主动思考、选择、筛选的工作交由机器去做，它们会根据用户数据挖掘你的个人喜好完成信息订制，这种迎合助长了人的惰性。有思维，会制造工具是人类区别于其他动物的关键。

毕业论文文献综述人工智能(人工智能现状分析?)

1.人工智能现状分析?

人工智能技术刚开始只是在应用方面简进行单的处理，后来发展到可以进行简单的外部沟通，随着对于人工智能技术的不断完善，现代的人工智能已经拥有了独立的思维。

在大时代背景下，人工智能已经走向一个前所未有的阶段，在人们的工作和生活方方面面起到的作用都至关重要。人工智能技术要想更好地发展必然离不开计算机技术的发展，人工智能技术的基石就是计算机技术。

与很多国家相比较而言，我国的计算机技术起步较晚，存在一定的差距，但是由于计算机科学家们的不懈努力，总算有着不错的科研成果，因此未来的人工智能技术必然会大放异彩。

2.人工智能新发展论文

[摘要] 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。

至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 [关键词] 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。

当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。

这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。

由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。

由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。

AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。

例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明；21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。

3.如何看待人工智能的发展现状和未来可能

展望前沿技术探索，未来三到五年最有可能出现突破的就是半监督的学习方法。现在深度卷积神经网络很好，但是它有缺点，即依赖于带标签的完备大数据，没有大数据喂食就不可能达到人类水平，但是要获得完备的大数据，需要付出的资源代价太大，很多应用场景甚至得不到，比如把全世界的火车照片都搜集起来，这是不可能的事。我们希望能够做一些小数据、小样本的半监督学习，训练数据不大，但是还能够达到人类水平。

我们做过很多实验，人为地去掉一半甚至去掉1/4的标签数据去训练深度卷积神经网络，希望网络能够具有举一反三的能力，通过小样本或小数据的学习同样能够达到人类水平。这方面的研究不管是利用生成式对抗网络，还是与传统统计机器学习方法相结合，或者是与认知计算方法的结合，证明难度都挺大。比如我们看到了土狗的照片，从来没见过藏獒、宠物狗，但通过举一反三就能够识别出来。这靠什么？靠推理。人类不完全是基于特征提取，还靠知识推理获得更强的泛化能力。而现在的深度卷积神经网络是靠多级多层的特征提取，如果特征提取不好，识别结果就不好，就达不到人类水平。总之，特征提取要好就必须要有完备的大数据。但不管怎样，相信具有“特征提取+知识推理”的半监督或者无监督的深度卷积神经网络三到五年会有突破，而且还是基于端到端学习的，其中也会融入先验知识或模型。相对而言，通用人工智能的突破可能需要的时间更长，三到五年能不能突破还是未知，但是意义非常重大。

在半监督、无监督深度学习方法突破之后，很多行业应用包括人工智能场景研发都会快速推进。实际应用时我们一般都通过数据迭代、算法迭代向前推进。从这个角度来说，AlphaGo中体现的深度强化学习代表着更大的希望。因为它也是基于深度卷积神经网络的，包括以前用的13层网络，现在用的40层卷积神经网，替代了以前的浅层全连接网络，带来的性能提升是很显著的。

为什么深度强化学习更有意义？首先它有决策能力，决策属于认知，这已经不仅仅是感知智能了。其次AlphaGo依赖的仅仅是小数据的监督学习。3000万的6-9段人类职业棋手的棋局，对人类来说已经是大数据了，但对围棋本身的搜索空间来讲则是一个小数据。不管柯洁还是聂卫平，都无法记住3000万个棋局，但19x19的棋盘格上，因每个交叉点存在黑子、白子或无子三种情况，其组合数或搜索空间之巨大，超过了全宇宙的粒子数。对具有如此复杂度的棋局变化，人类的3000万个已知棋局真的就是一个小数据，AlphaGo首先通过深度监督学习，学习人类的3000万个棋局作为基础，相当于站在巨人的肩膀上，然后再利用深度强化学习，通过自我对弈、左右互搏搜索更大的棋局空间，是人类3000万棋局之外的棋局空间，这就使AlphaGo 2.0下出了很多我们从未见过的棋谱或者棋局。

总的来说，深度强化学习有两大好处，它寻找最优策略函数，给出的是决策，跟认知联系起来。第二，它不依赖于大数据。这就是前面说的小数据半监督学习方法。因为在认知层面上进行探索，而且不完全依赖于大数据，因此意义重大，魅力无穷。相信深度强化学习非常有潜力继续向前发展，将大大扩展其垂直应用领域。但是它本身并不是一个通用人工智能。AlphaGo只能下围棋不能同时下中国象棋、国际象棋，因此还只是专注于一个“点”上面的，仍属于弱人工智能。

实现通用人工智能，把垂直细分领域变宽或者实现多任务而不是单任务学习，对深度神经网络而言，沿什么样的技术途径往前走现在还未知，但是肯定要与基于学习的符号主义结合起来。通用人工智能现在没有找到很好的线索往前走，原因一是因为神经网络本身是黑箱式的，内部表达不可解析，二是因为传统的卷积神经网络本身不能完成多任务学习。可以考虑跟知识图谱、知识推理等符号主义的方法结合，但必须是在新的起点上，即在已有大数据感知智能的基础上，利用更高粒度的自主学习而非以往的规则设计来进行。另外从神经科学的角度去做也是可能的途径之一。

4.浅谈我们身边的人工智能和大数据为我们生活带来的便利?

身边的人工智能和大数据为我们生活带来的便利如下：

1、预测购买行为帮助商家控制生产和盈利，企业可以对于海量数据的挖掘和运用，通过，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

2、无人汽车在自动驾驶这种生死攸关的技术上，「大数据」和「人工智能」带来的不仅仅是方便快捷，更多的是安全。

3、3D打印对每个人进行量身定制，机器进行智能取模，并打印出实物。幻想一下你的房子是打印出来的，你的车子是打印的。

4、促进农业革命，在美国，只有 2% 的人是农民，却养活了 3 亿多的国民，靠的就是高度的农业机械化生产。你在坐着喝咖啡看着机器自己工作是不是很爽。

5、调控城市的出行，试想一下行驶数据时时同步进行数据共享，你可以知道你过的路口是否刚好绿灯并且道路是否畅通自动给你分析并为你切换最佳路线。

6、分析用户需求，对用户数据进行分析，从而得出每个用户的后期需求，可以帮助用户节省寻找产品的时间。

5.浅谈人工智能技术在生活科技中的运用技术?

人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。

未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。 人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI， 是一门由计算机科学、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新学科。

自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。

作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。

这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。

物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。

主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS 论文网）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。

人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。

行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。 人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。

但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展 日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。

另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot（软机器人）在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。

国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。

二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，。

6.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

7.人工智能机器人的发展现状及发展趋势

机器人有三个发展阶段，那么也就是说，我们习惯于把机器人分成三类，一种是第一代机器人，那么也叫示教再现型机器人，它是通过一个计算机，来控制一个多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作，比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作，它对于外界的环境没有感知，这个力操作力的大小，这个工件存在不存在，焊的好与坏，它并不知道，那么实际上这种从第一代机器人，也就存在它这种缺陷，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫带感觉的机器人，这种带感觉的机器人是类似人在某种功能的感觉，比如说力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉和人进行相类比，有了各种各样的感觉，比方说在机器人抓一个物体的时候，它实际上力的大小能感觉出来，它能够通过视觉，能够去感受和识别它的形状、大小、颜色。

那么第三代机器人，也是我们机器人学中一个理想的所追求的最高级的阶段，叫智能机器人，那么只要告诉它做什么，不用告诉它怎么去做，它就能完成运动，感知思维和人机通讯的这种功能和机能，那么这个目前的发展还是相对的只是在局部有这种智能的概念和含义，但真正完整意义的这种智能机器人实际上并没有存在，而只是随着我们不断的科学技术的发展，智能的概念越来越丰富，它内涵越来越宽。 现在开发的机器人应该是处于第一第二阶段之间。

有兴趣的话可以加 百度hi好友来探讨一下~我也比较喜欢研究这方面的技术。

电子信息人工智能的毕业论文(求人工智能论文一篇)

1.求人工智能论文一篇

VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence 走近人工智能 人工智能（Artificial Intelligence,AI）一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院（MIT）、卡内基-梅隆大学（CMU）到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》（A.I.）对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集（特别是果实）、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。

正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》（Machines Who Thinks,1979）中所提出的： 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。

经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵（Turing）提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

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。 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。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

问： 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答： AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

目前人工智能研究的3个热点是： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。

为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。

目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱： 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。

多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。

目前对主体。

2.人工智能论文

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。

它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。

这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。

到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。

专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。

3.求电子信息工程专业的毕业论文题目

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？

老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！

学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。

（一）选题

毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。

（二）查阅资料、列出论文提纲

题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。

（三）完成初稿

根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。

（四）定稿

初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。

一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。

不知道你是否确定了选题，

确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，

看看人家是怎么规划论文整体框架的；

其次就是需要自己动手收集资料了，

进而整理和分析资料得出自己的论文框架；

最后就是按照框架去组织论文了。

你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。

还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利

毕业论文选题的方法：

一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后，每个人都应遵循选题的基本原则，在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看，基本上可以分为两大类：一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题；另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好，尽快从上述两大类中确定一个方向。

二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后，还要经过一定的调查和研究，来进一步确定选题的范围，以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 ：这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读，在比较中来确定论文题目地方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能看了一些资料，有了一点看法，就到此为止，急于动笔。也不能“先入为主”，以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海，内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨许多时候之后，必然会有所发现，这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行： 第一步，广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录，随时记下资料的纲目，记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等，记下脑海中涌现的点滴体会。当然，手抄笔录并不等于有言必录，有文必录，而是要做细心的选择，有目的、有重点地摘录，当详则详，当略则略，一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录，只需记下资料来源及页码就行，以避免浪费时间和精力。 第二步，是将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中寻找问题、发现问题，材料可按纲目分类，如分成： 系统介绍有关问题研究发展概况的资料； 对某一个问题研究情况的资料； 对同一问题几种不同观点的资料； 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步，将自己在研究中的体会与资料分别加以比较，找出哪些体会在资料中没有或部分没有；哪些体会虽然资料已有，但自己对此有不同看法；哪些体会和资料是基本一致的；哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程，就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住，再作进一步的思考，选题的目标也就会渐渐明确起来。

4.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

5.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

6.关于机器人的论文

最多追加100好吧，怎么都喜欢骗人啊 微型机器人的发展和研究现状 摘要： 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支， 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业， 近几十年来受到了广泛的关注。

本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人， 在分析了其特点和性能的基础上， 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题， 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。 关键词： 微型机器人； 微驱动器 近年来， 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行 器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前 景和军民两用的战略意义。

因此， 作为微机电系统技 术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术 研究已成为国际上的一个热点， 这方面的研究不仅有 强大的市场推动， 而且有众多研究机构的参与。以日 本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究， 重点 是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空 间医疗微系统和微型工厂。

国内在国家自然科学基 金、863 高技术研究发展计划等的资助下， 有清华大 学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大 学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系 统进行了大量研究， 并分别研制了原理样机。目前国 内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器 人。

（2） 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器 人。（3） 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器 人。

1 微型机器人的发展和研究状况 根据国内开展微型机器人研究的实际情况， 我们 着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和 特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人 微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提 出的， 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进 行检测， 维修等作业。

由于与常规条件下管内作业环 境有明显不同， 其行走方式及结构原理与常规管道机 器人也不同， 因此按照常规技术手段对管道机器人按 比例缩小是不可行的。有鉴于此， 微型管道机器人的 行走方式应另辟蹊径。

近年来随着微电子机械技术的 发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合 技术应用的发展， 使新型微驱动器的出现和应用成为 现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重 要发展基础[1] 。

日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人， 可 用于细小管道的检测， 在生物医学领域的小空间内作 微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱 动， 而无须以电缆供电。

日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人， 在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s ， 最 大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用 于Φ16mm的蠕动式机器人， 此种微型机器人的最大 运动速度为5mm/ s ， 负载可达20N ， 具有很高的运动 精度， 负载大， 但运动速度较慢且结构复杂。

国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性 冲击式管道微机器人， 上海交通大学的微机器人采用 层叠型压电驱动器驱动； 上海大学的微机器人驱动器 有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压 电薄膜微小管道机器人其运动机理， 该机器人采用双 压电薄膜驱动器， 相对于单压电薄膜， 增大了驱动 力， 提高了承载能力。

该机构的最大移动速度可以达 到15mm/ s ， 具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展 近几年来， 医疗机器人技术的研究与应用开发进 展很快， 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用 领域， 据日本科学技术政策研究所预测， 到2017 年 医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部 医疗手术的一半。

因此日本制定了采用“机器人外科 医生”的计划， 并正在开发能在人体血管中穿行、用 于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州 的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”， 实际 上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置， 吞入体内， 可以将体内的温度信息发给记录器。

瑞典 科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人， 未 来可移动单一细胞或捕捉细菌， 进而在人体内进行各 种手术。 国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型 医疗机器人的研究， 取得了一些成果。

无损伤医用机 器人主要应用于人体内腔的疾病医疗， 它可以大大减 轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内 送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛 苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下 研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手 术术微型机器人， 该机器人将CCD 摄像系统， 手术 器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部， 通过开在患者腹部的小口， 伸入腹腔进行手术。

其特 点是响应速度快， 运动精度高， 作用力与动作范围 大， 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅 捷而灵活的动作， 图2 所示的是利用腹腔手术机器人 进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用 微型机器人的原理样机， 该微型机器人以悬浮方式进 入人体内腔（如肠道， 食道） ， 可避免对人体内腔有 机组织造成损伤， 运行速度快， 速。

7.求一篇数字电子技术论文

1.1 电子技术的发展 随着科学技术的发展和人类的进步，电子技术已经成了各种工程技术的核心，特别是进入信息时代以来，电子技术更是成了基本技术，其具体应用领域涵盖了通信领域、控制系统、测试系统、计算机等等各行各业。

电子技术的出现和应用，使人类进入了高新技术时代，电子技术诞生的历史虽短，但深入的领域却是最广最深，而且成为人类探索宇宙宏光世界和微观世界的物质技术和基础。电子科学技术是人类在生产斗争和科学实验中发展起来的。

1883年美国发明家爱迪生发现了热电子效应，随后在1904年弗莱明利用这个效应制成了电子二极管，并证实了电子管具有“阀门”作用，它首先被用于无线电检波。1906年美国的德福雷斯在弗莱明的二极管中放进了第三电极—栅极而发明了电子三极管，从而建树了早期电子技术上最重要的里程碑。

半个多世纪以来，电子管在电子技术中立下了很大功劳；但是电子管毕竟成本高，制造繁，体积大，耗电多，从1948年美国贝尔实验室的几位研究人员发明晶体管以来，在大多数领域中已逐渐用晶体管来取代电子管。但是，我们不能否定电子管的独特优点，在有些装置中，不论从稳定性、经济性或功率上考虑，还需要采用电子管。

集成电路的第一个样品是在1958年见诸于世的。集成电路的出现和应用，标志着电子技术发展到了一个新的阶段。

它实现了材料、元件、电路三者之间的统一；同传统的电子元件的设计与生产方式、电路的结构形式有着本质的不同。随着集成电路制造工艺的进步，集成度越来越高，出现了在规模和超大规模集成电路（例如可在一块6平方毫米的硅片上制成一个完整的计算机），进一步显示出集成电路的优越性。

按元器件集成度（芯片上所集成的元件数量）分为小规模集成电路（100个元件以上）SSI、中规模集成电路（100—1000个元件）MSI，大规模集成电路（1000—100000个元件）LSI，超大规模集成电路（100000个以上元件）VLSI等四种，现在集成度已达到数千亿。 随着半导体技术的发展和科学研究、生产、管理和生活等方面的要求，电子计算机应时而兴起，并且日益完善。

从1946年诞生第一台电子计算机以来，已经经历了电子管、晶体管、集成电路及大规模集成电路、超大规模集成电路，每秒运算速度已达百亿次。现在正在研究开发第五代计算机（人工智能计算机），他们不依靠程序工作，而是依靠人工智能工作。

特别是从70年代微型计算机以来，由于价廉、方便、可靠、小巧，大大加快了电子计算机的普及速度。例如个人计算机，它从诞生至今不过经历十多年时间，但是它的发展却跨越了多个阶段，走进了千家万户。

集计算机、电视、电话、传真机、音响等于一体的多媒体计算机也纷纷问世。以多媒体计算机、光纤电缆和互联网络为基础的信息高速公路已成为计算机诞生以来的又一次信息变革。

未来的人工智能更将给人们的生活与工作方式带来前所未有的变化，随身携带微型计算机已成为一种时尚。 数字控制和数字测量也在不断发展和得到日益广泛的应用。

数字控制机床1952年研制出来以后，发展更快。“加工中心”多工序数字控制机床和“自适应”数字控制机床相继出现。

目前利用电子计算机对几十台乃至上百台数字控制机床进行集中控制也已经实现。由于大功率半导体器件的制造工艺日益完善，电力电子技术已是当今一门发展迅速、方兴未艾的科学技术，应用于中频电源、变频调速、直流输电、不间断电源等诸多方面，使半导体进入了强电领域。

电子水准是现代化的一个重要标志，由于工业是实现现代化的重要物质基础。电子工业的发展速度和技术水平，特别是电子计算机的高度发展及其在生产领域的广泛应用，直接影响到工业、农业、科学技术和国防建设，关系着社会主义建设的发展速度和国家的安危；也直接影响到亿万人民的物质、文化生活，关系着广大群众的切身利益。

为了进一步减小器件体积、提高器件性能，人们不断寻找先进电子材料。现在已经发现的先进的电子材料有：仿生智能材料、纳米材料、先进复合材料、低维材料（量子点、量子线巴基球和巴基管）、高温超导材料和生物电子材料等，先进电子材料正应用于新型电子器件的制造之中。

新型电子材料的问世，将使电子技术向更高层次发展，这些材料将使今后的电子器件具有功能化、智能化、结构功能一体化，使电子器件尺寸进一步缩小，功能更全，运算速度更快，为分子器件、单电子器件、分子计算机和生物计算机打下了基础。 几乎在所有的电子电路中，都要用到半导体二极管，它在许多的电路中起着重要的作用，它是诞生最早的半导体器件之一，其应用也非常广泛。

二极管种类有很多，按照所用的半导体材料，可分为锗二极管（Ge管）和硅二极管（Si管）。根据其不同用途，可分为检波二极管、整流二极管、稳压二极管、开关二极管、隔离二极管、肖特基二极管、发光二极管等。

按照管芯结构，又可分为点接触型二极管、面接触型二极管及平面型二极管。点接触型二极管是用一根很细的金属丝压在光洁的半导体晶片。

8.求职称论文人工智能的未来与挑战

人工智能的发展英国科学家图灵于 1936 年提出“理论计算机”模型 ， 被 称之为“图灵机”（ Turing Machine） ， 创立了“自动机理论”。

1950 年 ，图灵发表了著名论文《计算机能思维吗 ？》，明确地提出了“机器能思维”的观点 。1956 年夏季 ， 在美国达特摩斯 （Da rt mo ut h） 大学 ， 由麦卡赛 （J . McCart hy） 、明斯基 （ M . L . Minsky） 、香农等发起 ，由西蒙 （ H . A . Simo n） 、塞缪尔 （ A . L . Sa muel） 、纽厄尔 （ A . Newell ） 等参加 ，举行了关于“如何用机 器模拟人的智能”的学术研讨会 ， 第一次正式采用“人工智 能”（ A rtificial Intelligence ） 的术语[ 1 ] 。这次具有历史意义 的 、为期两个月之久的学术会议 ，标志着“人工智能”新学科 的诞生 。在人工智能 50 多年的历史中 ，先后出现了逻辑学 派 （符号主义） 、控制论学派 （ 联结主义） 和仿生学派 （ 行为主 义） 。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理

为基础 ，联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心 ， 行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系 。这些理 论和方法在模式识别 、知识工程 、专家系统 、智能控制 、数据 挖掘、智能机器人等领域取得了伟大成就 ，极大推动了科技 进步和社会发展[ 2 ] 。如 ，医学专家系统 、多层前馈神经网络、IB M 的国际象棋机器人 、日本的 A S H IMO 、韩国的 MA H2

RU 、我国的主体网格智能平台 A Grip 等 。但这些成果多是 对智能的某些方面进行宏观的功能模拟 ，并未给出到底什么 样的符号 ，什么样的形式化方法来表示人脑的智能体系 。尽

管有学者研究神经网络 ，探讨用神经网络方法模拟人脑而产

生智能 ，然而复杂的人脑结构以及未知的工作机理岂是简单 的神经网络模型所能表示的 。图灵大师为了说明机器可以具有智能 ，提出了著名的“图灵测试”，用机器行为解释智能 ， 将智能归为行为 ，而彭罗斯却认为意识是智能的根本 ，没有 意识就不会有思维 ，没有思维又何谈智能 ，因此认为机器不 能具有智能 。爱丁顿曾提出 ，大脑是由原子 、电子组成 ，那么 一个普通原子的机械集合体能够成为一个具有思维的机器 吗 ？ 机器是否可以具有智能不断地争论着 。要想回答这一 问题 ，就要弄清机器的工作机理是否能与人脑的工作机理相 论文网，似或一致 。香农的信息论发表后 ， 人工智能学者们受到启 发 ，开始用信息的观点来探讨人脑与智能 ，直到 20 世纪 90 年代的脑 ———机对话 （BCI） 实验出现 ， 正式证明机器与人脑 在信息处理上的机理是一致的 ，大脑与计算机可以直接进行 信息交换 ，可以互相理解 ，计算机芯片可以成为大脑的一部 分 。至此 ，机器是否可以具有智能的争论告一段落 ，人工智 能的发展出现了新的空间 。

2 人工智能的未来与挑战

人工智能研究的主要目标 ，就是希望用现代科学技术的 手段来扩展人类智能系统的能力[ 3 ] ，那么人工智能未来的发

展方向有哪些更值得关注的呢 ？ 本文从四方面进行了阐述 ：

人工智能技术与生物技术 、电子技术结合研究生物电子体 ， 与脑科学 、信息处理技术结合研究大脑信息处理模型 ，与网 络技术 、软件技术结合研究网络智能软件 ，与通讯技术、控制 技术结合研究家庭机器人 。

人工智能与会计人员毕业论文(人工智能给会计带来的机遇和挑战)

1.人工智能给会计带来的机遇和挑战

人工智能给会计从业人员带来的机遇与挑战

摘要：文章首先分别对人工智能给会计从业人员带来的机遇和挑战进行了分析。然后立足于这两点，对会计从业人员应当如何应对人工智能带来的挑战，抓住机遇，提出了一些建议。

关键词：人工智能；会计从业人员；机遇；挑战 近年来，人工智能领域发展迅速，逐渐开始被应用到社会生活的各个领域，会计行业自然也受到了一定的冲击。2017年5

务所之一的德勒首先推出了？务机器人。月，四大会计师事

紧接着，同样在5月，同为四大会计师事务所的普华永道就提出了机器人流程自动化解决方案。而在6月，另两家四大会计师事务所安永、毕马威就相继推出了各自的财务机器人。

紧接着，央企就开始正式在财务工作中使用普华永道、德勒的机器人。

一、人工智能给会计从业人员带来的机遇

（一）更加有利于获取、处理信息

随着社会经济的不断发展，当前会计从业人员在日常工作过程中所需要接收、处理的信息越来越多。但是受人体生理、心理、思维等各方面条件的限制，会计工作人员很难完全从这些信息中快速直接地提炼出精华，进行工作时自然也就没能对这些信息进行充分地利用。而依托于人

2.机器人对会计行业的影响

AI的核心是机器学习，是让机器模仿人类的思维方式、最终替代人类进行思考，人类可以从这件事情中完全抽离出来；而BI目前更多还是通过对大数据的应用等方式来提高工作效率，其使用的算法、及对算法的改进仍然来自于人工设定，并非机器深度学习或思考的结果。

换句话说BI目前仍是作为一个决策的辅助工作来使用，给决策者提供更多的帮助，目的是1）提高效率，2）变事后监控为实时监控；而AI未来将创造新的决策路径、或者是作为决策手段本身来使用的。 现在大家在媒体上看到的各种关于财务领域IT技术运用的报导，归结起来大致可以分为两种类别：一是以自动操作代替原来的手工操作（例如DTT的“财务机器人”），这可以视作传统的“财会电算化”的进阶升级：原来需要人工贴发票、填写并复核报销单，现在随着电子发票的普及、各种报销软件和OA的功能强化，逐渐被自动化替代了；原来每个月手工采集数据然后编制的各种报表，现在通过预设的系统端口可以直接生成导出了；原来依赖事后的人工审阅各种指标的变化、判断有无异常，现在由系统根据预设阈值实时监控各项指标数据，随时做出预警。

实际上过去多年所使用的各种财务软件、ERP系统都走在这条路上，和如今的各种“智能财务系统”只是同一维度上技术和效率的差别，在应用场景上并没有实质性的不同。但在上面的例子中，系统能替代部门主管去判断某一笔市场推广费是否符合公司策略、应当被批准吗？能随着业务的变化，自主决定需要生成哪些新的报表、或者对原本的分析口径进行何种改动吗？能在指标出现异常时决定何时要把业务继续执行下去、何时必须停下来等问题原因搞清楚了再推进吗？至少目前是肯定不能的，这些工作还是靠人来做，那么它就不是一个真正意义上的AI。

二是通过系统的帮助收集并分析更多数据，增加预测、判断、决策的信息来源、并提高准确度。这在financial reporting工作中相对不多，在FP&A以及审计、尽调等第三方服务中更多见。

然而与前述情况类似，BI 在这其中所起的作用仍然限于对底层信息的处理，将之转变为决策者更容易阅读和使用的有效信息，而不是代替人类基于这些加工后的信息进行下一步的工作。这仍然是决策的“前置”，不是决策本身。

那何种情况下可以算是AI替代人工的财会工作呢？大概可以算是：制订和修改会计准则、审计准则（目前财政部 / FASB / IASB的工作）；看完审计底稿决定给什么样的审计意见（目前签字CPA的工作）；和审计师就某些调整的必要性或金额讨价还价（目前CFO/FD的工作）；根据发审委的反馈意见修改财务报告和申报资料（目前券商和会计师的工作）；在融资环境发生变化时调整BP中的盈利预测和估值（目前财务顾问的工作）；理所当然的，上面这些设想仍非常遥远。但也有一些领域看上去可能不是那么遥远，也许在可见的将来会被、或部分被AI所代替：在出现新的业务模式时，根据业务流程（业务流程仍然需要人工来输入）设计相应的财务核算体系（目前ERP顾问的一部分工作）；在底层数据整理的基础上，根据初步筛选结果（筛选标准仍需要人工设定）分别导向不同的分析维度、并产出进阶分析结果，这些结果可以直接拿来对经营状况下一些不太复杂的结论，或作为更进阶分析的前提（目前FP&A的一部分工作）；识别审计报告中存在勾稽关系的数字，进行交叉复核，把存在差异的结果汇总后提交给审计师（目前审计师的一部分工作）；这些应用尽管也不属于严格的AI范畴，但一定程度上可以看作财会领域向AI化的过渡。

综上来说，目前而言AI和财会领域还没有什么实质性交集，BI则是在大面积铺开应用。当然从长期来说，任何行业都有被AI取代的可能，但这个还很遥远。

财会领域中当前会被BI取代的是基础的数据录入、数据整理汇总等工作，这涉及传统财务报告/账务编制这条线的基础岗位，也涉及财务分析这条线的基础岗位。但不管是哪条线，更高级别的工作 —— 以基础岗位的工作结果为依据进行判断决策、并制订相应的策略 —— 则超出了BI所能胜任的范畴。

对于基础岗位来说，无论是否发生AI技术的革命（没有AI也会有BI/CI/DI），迟早都会被汰换掉，可以参见我回答过的另一个问题 Wifs P：如果有一天基层会计岗位不存在了，现在我们能做些什么才不被淘汰？还是那句话，与其担心何时被AI替换掉，不如想想如何往更高阶的位置爬，让（不管由什么东西燃起的）火堆离自己远一点。

3.人工智能在企业内的运用对于财务会计有哪些方面的影响

（一）工作方式转型传统的财务会计工作模式，首先会定期开展财务数据收集工作，各部门的工作人员会申报本部门的财务数据，并核对支出账目与票据。

智能财务软件系统的应用，将大幅简化传统的工作流程。例如，使用全面预算管理系统，财务部门可通过信息开放及时地收集到各部门的财务数据。

并将这部分数据保存在数据库中。同时财务部门可依据自身权限与管理部门的实际需求，利用全面预算管理系统随时生产各类表格。

从而使财务表格的及时性与有效性得到提升。而在于外部对接的过程中，人工智能也将发挥关键作用。

（二）角色定位转型传统的财务会计工作，通常会被限制在数据统计、资金流动等层面中。但人工智能的应用，替代了财务会计的部分职能，其工作角色的定位也将发生转变。

例如，在新型的会计工作模式中，财务会计将逐渐成为人工智能系统的管理者，而非财务工作的主导者。有鉴于此，为人工智能设计财务管理模型，财务数据的安全管理以及重点数据的辅助性审核，将成为财务会计的主要工作职能。

人工智能仍然需要获得处理数据的计算模型，以便得出更为合理的结论。而设计财务管理模型的工作将由财务部门完成。

同时人工智能的安全意识无法与人类相比，因此加强财务数据的安全管理也将成为财务部门的重点工作。（三）工作机制转型财务会计应当向管理会计转型，并为企业提供财务指导。

例如，在投资过程中，财务部门可利用人工智能系统，为企业收集更为详细的数据信息。同时财务会计可利用自身的专业知识对这部分信息进行分析，从而制定出更为科学的财务报告。

这样的工作设计将改变传统的工作机制。或者财务会计可利用收集到的数据，分析各部门的工作效率。

资金是计量生产要素的主要工具，分析资金的使用情况，就可掌握生产要素的流转状况，各部门的工作进展也将得以呈现。

4.人工智能时代财务会计应该向什么方向发展

（一）我国人工智能在会计行业的应用现状 会计行业主要涉及的是企事业单位、政府机构和会计师事务所，这三大类是有会计核算系统的主要主体。

就我国来说，很多涉及会计工作主体对于人工智能的应用仅限于会计系统，而且在会计系统中一些类似于审核、判断等主观行为还是要财务人员手工进行操作。目前市场上已经存在各种可以满足不同类型组织结构会计主体业务需求的会计软件，可以说应用已经十分广泛了。

但是就会计师事务所来说，作为主要业务之一的审计业务在人工智能方面应用的稍微较少，因为对于上市公司审计业务而言，需要填制大量的审计工作底稿，包括电子版和纸质版，这些数据的录入目前还是依赖于手工。（二）对人工智能在会计行业中应用的展望 任何一位会计人都清楚地知道，会计行业是一种具有严瑾性、及时性的行业，并且会计工作程序多，处理起来比较繁杂。

所以对于会计人员来说加班是家常便饭，从某种程度上来说，会计人员也希望有一天能有人工智能来替代这繁琐而枯燥的工作。目前已经应用的人工智能解决了一些基本的操作，比如凭证和报表的生成等等，但是还远远不能满足目前会计主体多样性的需求。

比如人力资源会计，就需要一个适合企业特点的模型来对企业的人力资源进行计量和报告，此模型可以对企业的人力资源进行大数据的分析，从而可以合理的进行人力资源管理，这也是有效降低成本的途径之一。这样的需求在管理会计，环境会计等众多会计的分支中都是需要的，因为现在会计的职能越来越倾向于决策，决策过程中就需要会计提供相应的资料，这些资料通过会计的手工计算和分析往往难以获取，如果人工职能可以进一步运用科学知识来解决这个难题就再好不过了。

三、人工智能对会计行业的影响 （一）提高了会计信息的及时性和精准性 不管是企事业单位还是政府机构或者会计师事务所，在运用会计软件之后，一方面对于当日发生的各项经济业务都能及时的进行处理。因为会计人员的只需要登录系统进行相关事务的选择或者审核就可以了，期末系统会根据已经有的数据自动生成相关报表，相比较传统会计的手工填制凭证和编制报表要及时得多。

另一方面，在传统的会计业务处理时，会计员手误记错账是常有的事，虽说现在的财务系统也需要手工录入一些数据，但是当录入出错时系统给予提示，所以这种情况下，大大降低了数据出错的概率，即提高了会计信息的准确性。（二）一定程度上抑制了财务信息造假 在提高准确性和及时性的基础上，人工智能在会计行业中的应用还可以相对防止财务信息造假。

在特定的会计核算系统下，每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码，以及自己的权限，可以说分工明确，相比较传统的会计核算中岗位相容现象十分严重，尤其是在中小企业里，人工智能的应用对于职能清晰划分有助于遏制信息的人为造假。但也不是说人工智能可以杜绝财务造假，因为尽管大部分工作在系统中完成，每个人只能进行自己职能范围内的操作，但是系统终归还是由人来控制的，还无法应对管理层凌驾于会计人员之上的内部操纵现象。

（三）会计行业中传统岗位需求减少 随着人工智能在会计行业的应用领域越来越广，传统会计岗位就不需要那么的职员了，这是显而易见的变化。会计电算化早在上世纪八十年代就在我国有所发展和普及，发展至今，已经商品化，为各种会计主体所使用，使得原本那些简单的会计记录和核算工作被人工智能所取代，相应的，这些岗位上的会计人员也就不再需要。

（四）会计信息安全性受到威胁 目前应用广泛的各种电算化核算系统，都是以电子形式对会计主体的各种财务数据进行保存，电子存储的数据保存形式有很多优点，比如保存方便，数据容量大，便于查找和使用等。另一方面，现在的系统如果防护措施不到位很容易被黑客攻击，同时目前网络的安全性也大大降低，信息在网络传输过程中可能会被拦截，所以企业的财务信息就会被泄露出去，严重的话，还会造成重大商业秘密的外泄，给企业带来损失。

四、会计人员如何应对人工智能的“入侵” （一）学习会计电算化处理，跟上人工智能的步伐 作为一名会计人员，如果在智能时代还停留在传统会计处理方法上，那只能被时代所淘汰，这个社会本来就是优胜劣汰，新的技术方法已经产生，你没掌握那你就是被打败的那个，至少要跟上时代的步伐。国家目前对于会计人员有接受继续教育的要求，会计人员可以借助这一平台学习当前的人工智能在会计领域的应用，也可以自主的学习会计电算化的相关应用。

（二）由简单的财务会计向综合型会计人才转变 虽然人工智能时代减少传统会计岗位的需求，但是随着国家近几年来对于管理会计的发展的鼓励，各会计主体尤其是企业对于管理会计的需求增加，而目前管理会计的工作是人工智能无法完成的，因为这其中涉及大量的职业判断以及包括审计业务里也是含有很多的会计估计。所以会计人员应该在人工智能时代努力学习会计其他方面的知识，比如管理会计和审计业务的内容等，掌握多方面知识，使自己成为一名复合型会计人才。

（三）以积极的视角来看待人工智。

5.人工智能会影响会计人员哪些方面

随着人工智能技术的发展，人工智能已越来越深度进入会计领域，对提高业务效率、减少工作失误、防控企业风险、提高企业竞争力、提升人力资源效能等方面起到了重要作用。

人工智能技术像一柄双刃剑，在促进会计工作发展的同时，也会使会计人员在职场中面临失业的危机。我们必须站在未来发展的高度，适应会计工作形势变化，实现由传统会计向管理会计转型；适应科技发展，重新寻找自身价值和工作目标定位；适应信息化发展，及时掌握计算机及人工智能相关技术；适应国际化发展，努力增强国际视野和交流能力；树立终身学习理念，不断提升综合素质和业务能力。

有关于人工智能的毕业论文(人工智能的利弊论文2000字)

1.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

2.求人工智能论文一篇

VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence 走近人工智能 人工智能（Artificial Intelligence,AI）一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院（MIT）、卡内基-梅隆大学（CMU）到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》（A.I.）对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集（特别是果实）、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。

正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》（Machines Who Thinks,1979）中所提出的： 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。

经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵（Turing）提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

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。 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。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

问： 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答： AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

目前人工智能研究的3个热点是： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。

为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。

目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱： 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。

多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。

目前对主体。

3.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

4.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

5.求一篇关于人工智能与机器人的论文

机器人和人工智能的区别（2008-07-29 19:00:35）标签：杂谈

我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。

我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。

人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。

人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。

实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

【人工和智能】

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

6.人工智能论文

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。

它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。

这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。

到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。

专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。

7.人工智能新发展论文

[摘要] 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。

至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 [关键词] 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。

当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。

这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。

由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。

由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。

AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。

例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明；21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。

8.求论文 <<人工智能>>

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算， 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”， 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的， 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。

它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机， 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

除了计算机科学以外， 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。

有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。

人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

详见?wtp=tt。

人工智能方向毕业论文(人工智能的论文)

1.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

2.求人工智能论文一篇

VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence 走近人工智能 人工智能（Artificial Intelligence,AI）一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院（MIT）、卡内基-梅隆大学（CMU）到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》（A.I.）对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集（特别是果实）、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。

正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》（Machines Who Thinks,1979）中所提出的： 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。

经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵（Turing）提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

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。 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。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

问： 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答： AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

目前人工智能研究的3个热点是： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。

为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。

目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱： 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。

多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。

目前对主体。

3.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

4.人工智能论文

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。

它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。

这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。

到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。

专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。

5.求职称论文浅谈机器人的人工智能

人工智能的奠基者，大部份 人都公认是英国的数学家图灵 （AlanTuring）。他发明了一种称 为图灵试验的测试方式，做为机 器是否有人工智能的判断标准： 让机器和真人分别坐在两个看 不见对方的房间里，通过电脑屏 幕打字交谈。如果人类无法判定 坐在对面盒子里的是人类还是 机器的话，那机器就通过了这个 “图灵试验”。依现在的技术，要 做出在一般性交谈中很像真人 的电脑响应程序已经很容易，但 拿稍微深入一点的内容去戳电 脑，电脑马上就原型毕露了。

这就是为什么一部分哲学 家和科学家相信类似人类的人 工智能永远不可能的原因—— 电脑根据输入的文字操弄自已 手上的数据库，然后再回答出一 个答案来，这样叫做“智慧”吗？ 电脑知道自已在做什么吗？以 I B M 的深蓝为例，当年深蓝打败 了世界棋王卡斯珀罗夫被誉为 是人工智能的一大进步，但深蓝 真 正 在 做 的，只 是 把 每 一 步 可 能 的 棋 步 都 算 出 来，并 且 据 此 决定什么步数算出来的赢面最 大 而 已。如 果 接 下 来 问 深 蓝 晚 饭吃什么好，深蓝也只有卡壳的 份儿。从某些角度上来看，现在 的人工智能顶多只能说是强化 版的电话语音而已，使用者输入123，电脑就根据这个切换到不 同的回答。简单来说，电脑无法 像人类一样，整合过去的经验和 知识，产生“灵光一闪”的时刻， 创造出新的发明、新的设计或新 的理念。究竟人工智能还有多遥远呢？

目前科学家面临着两个大 问题——辨识和常识。人类在辨 识方面没有什么困难（通常情况 下），可以从眼睛看到的画面中， 分析出每个物体的属性，并且过 滤掉不重要的东西；可以从耳朵 听到的声音中，自动将不同的声 音分离开来，甚至专注在被大音 量掩盖的小声音上，一切都不用 特别去想就能办到。但机器人就 没办法了，它们可以看得比人类 清楚，听得比人类清楚，但他们 无法知道究竟它们听到的是什 么，看到的是什么。毕业论文网 人类有这样 的能力，源自于长时间的演化， 让许多“运算”都被潜意识中的 脑力分摊掉了，意识所见到的世 界，只 是 经 过 潜 意 识 计 算 处 理 后，剩下来的简化部份。更重要 的，人类有能力跟经验判断、分 类未知的事物，而这是电脑办不 到的。

另一个人工智能的难题是 常 识。人 类 从 日 常 生 活 中 的 经 验 中 获 得 常 识，例 如“ 水 是 湿 的”、“时间不会倒流”、“绳子可 以拉，但不能推”、“苹果有现实 扭曲力场”等，这些事情不能用 程序来表达，只能在碰到的时候 学起来。海伦凯勒学习“水”的 含意的故事大家都听说过，但人 类有能力将概念（实物的水和文 字的水）连接起来，机器人却做 不到。每一样概念都要用程序写 进机器人的内存里，机器人才会 “懂”。换句话说，就是机器人没 有连结概念的学习能力。

6.如何看待人工智能的论文

最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容>

原发布者：花子婆娘

人工智能（,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"（,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

7.求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。

美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义：“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。”

人们普遍认为人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，也称机器智 能。它是研究、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。

它是从计算机应 用系统的角度出发 ， 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 ， 来模拟人类智能 活动的能力， 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 ， 是对人的思 维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的 智能 ， 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行， 一是结构模 拟 ， 仿照人脑的结构机制 ， 制造出 “类人 脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑 的内部结构， 而从其功能过程进行模拟。

人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 （Reasoning） 和解决问题 （Problem solving）的智能机器，并且，这样的 机器能将被认为是有知觉的， 有自我意识 的。

弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 ， 这些 机器只不过看起来像是智能的 ， 但并不真 正拥有智能 ， 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。

人工智能概念首次提出后，出现了 一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限，以及机器翻译失败等，使人工智能走入低 谷。

这一阶段的特点是：重视问题求解的方 法，忽视知识重要性。第二阶段：20 世纪 60 年代末到 70 年代，专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发，将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议（IJCAI）。

第三阶段：20 世纪 80 年代，随着第五代计 算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。

虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：20 世纪 80 年代末，神经网络飞 速发展。

1987 年，美国召开第一次神经网络 国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后， 各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网 络迅速发展起来。

第五阶段：20 世纪 90 年代，人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。

不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 ， 知识表现，智能搜索，推理，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人 工生命，神经网络，复杂系统等。

目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域：（1）专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。

（2）机器学习。主要在三 个方面进行：一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程；二是机器学习的方法；三是建立针对具体任务的学习系统。

（3）模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。

（4）理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便 利。

（5）机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代发展过程：第一代（程序控制）机器人：这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化就会出问题，甚至发生危险。

第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器， 能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代（智能）机器人：智能机 器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自 己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。

而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。（6）智能决策支持系统。

20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统 的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。（7）人工神经网络。

在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

8.求一篇有2500字以上的关于（人工智能在现代战争中的应用）的论文

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。

虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点 这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。

例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。

当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。

军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。

正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。

智能武器和智能化作战的战略化 但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。

主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。

前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。

这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。

这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。

但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。

又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。

如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。

人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后。

人类与人工智能博弈毕业论文(人工智能的利弊论文2000字)

1.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

2.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

3.人工智能论文

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。

它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。

这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。

到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。

专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。

4.求一篇关于人工智能与机器人的论文

机器人和人工智能的区别（2008-07-29 19:00:35）标签：杂谈

我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。

我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。

人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。

人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。

实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

【人工和智能】

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

5.求一篇有2500字以上的关于（人工智能在现代战争中的应用）的论文

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。

虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点 这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。

例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。

当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。

军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。

正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。

智能武器和智能化作战的战略化 但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。

主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。

前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。

这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。

这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。

但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。

又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。

如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。

人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后。

6.博弈论论文

· 题名（Title,Topic）题名又称题目或标题。

题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。 论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。

论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。

对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。· 作者姓名和单位（Author and department）这一项属于论文署名问题。

署名一是为了表明文责自负，二是记录作用的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索（作者索引）。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。

后者按署名顺序列为第一作者、第二作者……。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。

注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。 （三）摘要（Abstract） 论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文（多用英文）摘要。

它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。

摘要应包含以下内容： ①从事这一研究的目的和重要性； ②研究的主要内容，指明完成了哪些工作； ③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解； ④结论或结果的意义。· 关键词（Key words）关键词属于主题词中的一类。

主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。 主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化（计算机检索）成为可能。

主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。 关键词是标示文献关建主题内容，但未经规范处理的主题词。

关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3~8个词作为关键词。

关键词或主题词的一般选择方法是由作者在完成论文写作后，纵观全文，先出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些住处或词江，可以从论文标题中去找和选，也可以从论文内容中去找和选。例如上例，关键词选用了6个，其中前三个就是从论文标题中选出的，而后三个却是从论文内容中选取出来的。

后三个关键词的选取，补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了所涉及的概念深度。需要选出，与从标题中选出的关键词一道，组成该论文的关键词组。

关键词与主题词的运用，主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。一个刊物增加“关键词”这一项，就为该刊物提高“引用率”、增加“知名度”开辟了一个新的途径。

7.求中文翻译成英文（以下是我写的毕业论文摘要）

我的翻译如下：

Humans are great, because human thinking. Mankind can solve abstract thinking and analysis of complex problems, so the humans known as "the only higher intelligent creatures known as" live in on earth. Intelligence is the eternal pursuit of human progress. Since the third since the industrial revolution, people find a kind of outspread human intelligence tools - computer. Artificial intelligence is something people attempt to use computers to simulate some thinking and intelligent behavior, help people who need to complete the intellectual ability competence work discipline.

Artificial intelligence is developing at present, the main research core topics include: knowledge of the modeling and representation, heuristic search theory, artificial intelligence system structure and language and various reasoning methods. This thesis mainly studies artificial intelligence game field of search algorithm. Alpha beta pruning algorithm is a famous artificially intelligent game algorithm, the inventor of the algorithm. John McCarthy (John McCarthy) because in artificial intelligence obtained in TuLingJiang has made an outstanding contribution. I in alpha beta pruning algorithm is proposed based on the research of alpha beta heuristic pruning algorithm, and in theory, under the support of use Java language to write a man-machine game gomoku as practice.

累死我了 还满意吗？

8.人工智能是否会取代人类论文

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。人工智能时代部分区域可代替人。人工智能时代，几乎所有的汽车工厂，都有庞大的机械手臂从事制造组装工作。甚至是家电、食品、建材工厂、服务行业，也都有或简单或复杂的机器人进驻。

随着技术发展的不断加快和机器自动化的发展，工业对人的需求将会减少。人工智能已经在大步迈进，所谓的“好工作”将会过时：很多律师助理、记者、上班族，甚至电脑程序员将被机器人和智能软件所取代。随着技术的进一步发展，蓝领和白领工作都将蒸发，使工薪家庭和中产阶级家庭受到进一步挤压。同时，人们的家庭还要经受生活成本上涨的冲击，尤其是教育成本和医疗保健成本的上涨。到目前为止，这两个领域尚未被信息技术改造。这一切的后果很可能是大范围的失业和经济状况的不平等，还有经济本身的崩溃。下面介绍人工智能带来的机器人事件，机器代替人工不是梦，富士康已裁员6万代取人工，各种服务行业已有机器代人工，家庭打扫工具已代替人工，不过语言功能和机器人脑还不能达到要求，但应用领域极其广范，安全问题也存在。

9.求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。

美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义：“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。”

人们普遍认为人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，也称机器智 能。它是研究、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。

它是从计算机应 用系统的角度出发 ， 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 ， 来模拟人类智能 活动的能力， 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 ， 是对人的思 维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的 智能 ， 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行， 一是结构模 拟 ， 仿照人脑的结构机制 ， 制造出 “类人 脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑 的内部结构， 而从其功能过程进行模拟。

人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 （Reasoning） 和解决问题 （Problem solving）的智能机器，并且，这样的 机器能将被认为是有知觉的， 有自我意识 的。

弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 ， 这些 机器只不过看起来像是智能的 ， 但并不真 正拥有智能 ， 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。

人工智能概念首次提出后，出现了 一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限，以及机器翻译失败等，使人工智能走入低 谷。

这一阶段的特点是：重视问题求解的方 法，忽视知识重要性。第二阶段：20 世纪 60 年代末到 70 年代，专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发，将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议（IJCAI）。

第三阶段：20 世纪 80 年代，随着第五代计 算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。

虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：20 世纪 80 年代末，神经网络飞 速发展。

1987 年，美国召开第一次神经网络 国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后， 各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网 络迅速发展起来。

第五阶段：20 世纪 90 年代，人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。

不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 ， 知识表现，智能搜索，推理，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人 工生命，神经网络，复杂系统等。

目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域：（1）专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。

（2）机器学习。主要在三 个方面进行：一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程；二是机器学习的方法；三是建立针对具体任务的学习系统。

（3）模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。

（4）理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便 利。

（5）机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代发展过程：第一代（程序控制）机器人：这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化就会出问题，甚至发生危险。

第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器， 能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代（智能）机器人：智能机 器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自 己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。

而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。（6）智能决策支持系统。

20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统 的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。（7）人工神经网络。

在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

10.机器人论文

机器人 实用上，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。

机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。

机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。

欧美国家认为：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。

因此，很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。 现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。

一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”

机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、可靠性、联用性、寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。

机器人发展简史（引自《环球科学》2007年第二期）1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota（捷克文，原意为“劳役、苦工”）和Robotnik（波兰文，原意为“工人”），创造出“机器人”这个词。1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。

它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。

1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。

1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。

这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。

这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。

随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。

1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”（意思是万能搬运），与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。

人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。

Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。

美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。

它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。

1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。

日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。

1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。

1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。

1998年 丹麦乐高公司推出机器人（Mind-storms）套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相。

人工智能的毕业论文标题(人工智能的利弊论文2000字)

1.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

2.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

3.人工智能论文

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。

它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。

这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。

到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。

专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。

4.求一篇关于人工智能与机器人的论文

机器人和人工智能的区别（2008-07-29 19:00:35）标签：杂谈

我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。

我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。

人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。

人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。

实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

【人工和智能】

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

5.以“我眼中的人工智能”为题,写一篇小论文

首先明确下这个人工智能的定义，我眼中的人工智能是可以和人一样，有着七情六欲的家伙。比如机器猫、光晕里的那个八婆。现在已经有部分人工智能让我们惊讶了，今天刚刚被一个叫爱丽丝的机器人恐吓了一下，我说它仅仅是个机器人，它说等机器人控制这个世界的时候希望我还记得我说过的仅仅二字。lol

回到正题，现在的AI都是一段段程序，事先预设了各种可能，跟人脑还没得比，但是这并不代表着处理器就落后于人脑。预设各种可能情况从而判断该如何回答提问者，这是现阶段唯一能做的，但是未来不是。看看百度百科吧，你会发现人脑是由140亿个神经元构成的，每个神经元会有5万个左右的突触，用于和其他的神经元联络，从而实现大脑的计算。不过对于大脑的奥秘我们知之甚少，计算到底是在细胞层面还是在原子层面上？不知道，如果记忆是化学物质的话那就是后者，更有人认为人脑功能的实现是基于量子层面甚至和暗物质有关，希望不是，否则我们实现人工智能的难度就大了点。

好吧我们就先假设人脑的工作是基于细胞层面上的，那么就是说最小的功能单位就是细胞，那么我们可以写个程序，将细胞作为一个基点，每个基点与另外140亿基点中的五万个有联系，恩，人工智能可以不需要生命维持等，小脑和脑干部分的神经元我们可以忽略掉，节省下一部分计算空间。当然这一切的前提是——获得大脑详细模型！要分子级别的，因为突触很小，这个工作量和难度，等个几十年吧，还有运算这个程序的电脑也是。

本科生人工智能毕业论文题目(人工智能的论文)

1.人工智能的论文

人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。

它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

2.人工智能论文

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。

模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。

它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。

这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。

到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。

专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。

3.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

4.关于机器人的论文

最多追加100好吧，怎么都喜欢骗人啊 微型机器人的发展和研究现状 摘要： 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支， 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业， 近几十年来受到了广泛的关注。

本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人， 在分析了其特点和性能的基础上， 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题， 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。 关键词： 微型机器人； 微驱动器 近年来， 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行 器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前 景和军民两用的战略意义。

因此， 作为微机电系统技 术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术 研究已成为国际上的一个热点， 这方面的研究不仅有 强大的市场推动， 而且有众多研究机构的参与。以日 本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究， 重点 是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空 间医疗微系统和微型工厂。

国内在国家自然科学基 金、863 高技术研究发展计划等的资助下， 有清华大 学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大 学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系 统进行了大量研究， 并分别研制了原理样机。目前国 内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器 人。

（2） 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器 人。（3） 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器 人。

1 微型机器人的发展和研究状况 根据国内开展微型机器人研究的实际情况， 我们 着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和 特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人 微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提 出的， 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进 行检测， 维修等作业。

由于与常规条件下管内作业环 境有明显不同， 其行走方式及结构原理与常规管道机 器人也不同， 因此按照常规技术手段对管道机器人按 比例缩小是不可行的。有鉴于此， 微型管道机器人的 行走方式应另辟蹊径。

近年来随着微电子机械技术的 发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合 技术应用的发展， 使新型微驱动器的出现和应用成为 现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重 要发展基础[1] 。

日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人， 可 用于细小管道的检测， 在生物医学领域的小空间内作 微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱 动， 而无须以电缆供电。

日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人， 在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s ， 最 大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用 于Φ16mm的蠕动式机器人， 此种微型机器人的最大 运动速度为5mm/ s ， 负载可达20N ， 具有很高的运动 精度， 负载大， 但运动速度较慢且结构复杂。

国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性 冲击式管道微机器人， 上海交通大学的微机器人采用 层叠型压电驱动器驱动； 上海大学的微机器人驱动器 有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压 电薄膜微小管道机器人其运动机理， 该机器人采用双 压电薄膜驱动器， 相对于单压电薄膜， 增大了驱动 力， 提高了承载能力。

该机构的最大移动速度可以达 到15mm/ s ， 具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展 近几年来， 医疗机器人技术的研究与应用开发进 展很快， 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用 领域， 据日本科学技术政策研究所预测， 到2017 年 医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部 医疗手术的一半。

因此日本制定了采用“机器人外科 医生”的计划， 并正在开发能在人体血管中穿行、用 于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州 的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”， 实际 上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置， 吞入体内， 可以将体内的温度信息发给记录器。

瑞典 科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人， 未 来可移动单一细胞或捕捉细菌， 进而在人体内进行各 种手术。 国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型 医疗机器人的研究， 取得了一些成果。

无损伤医用机 器人主要应用于人体内腔的疾病医疗， 它可以大大减 轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内 送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛 苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下 研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手 术术微型机器人， 该机器人将CCD 摄像系统， 手术 器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部， 通过开在患者腹部的小口， 伸入腹腔进行手术。

其特 点是响应速度快， 运动精度高， 作用力与动作范围 大， 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅 捷而灵活的动作， 图2 所示的是利用腹腔手术机器人 进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用 微型机器人的原理样机， 该微型机器人以悬浮方式进 入人体内腔（如肠道， 食道） ， 可避免对人体内腔有 机组织造成损伤， 运行速度快， 速。

5.求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。

美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义：“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。”

人们普遍认为人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，也称机器智 能。它是研究、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。

它是从计算机应 用系统的角度出发 ， 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 ， 来模拟人类智能 活动的能力， 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 ， 是对人的思 维的信息过程的模拟。

人工智能不是人的 智能 ， 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行， 一是结构模 拟 ， 仿照人脑的结构机制 ， 制造出 “类人 脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑 的内部结构， 而从其功能过程进行模拟。

人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 （Reasoning） 和解决问题 （Problem solving）的智能机器，并且，这样的 机器能将被认为是有知觉的， 有自我意识 的。

弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 ， 这些 机器只不过看起来像是智能的 ， 但并不真 正拥有智能 ， 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。

人工智能概念首次提出后，出现了 一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限，以及机器翻译失败等，使人工智能走入低 谷。

这一阶段的特点是：重视问题求解的方 法，忽视知识重要性。第二阶段：20 世纪 60 年代末到 70 年代，专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发，将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议（IJCAI）。

第三阶段：20 世纪 80 年代，随着第五代计 算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。

虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：20 世纪 80 年代末，神经网络飞 速发展。

1987 年，美国召开第一次神经网络 国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后， 各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网 络迅速发展起来。

第五阶段：20 世纪 90 年代，人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。

不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 ， 知识表现，智能搜索，推理，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人 工生命，神经网络，复杂系统等。

目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域：（1）专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。

（2）机器学习。主要在三 个方面进行：一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程；二是机器学习的方法；三是建立针对具体任务的学习系统。

（3）模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。

（4）理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便 利。

（5）机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代发展过程：第一代（程序控制）机器人：这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化就会出问题，甚至发生危险。

第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器， 能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代（智能）机器人：智能机 器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自 己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。

而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。（6）智能决策支持系统。

20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统 的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。（7）人工神经网络。

在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

人工智能的利与弊毕业论文(人工智能的利弊论文2000字)

1.人工智能的利弊论文2000字

随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。

人工智能发展的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

人工智能发展的弊

科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。

人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

2.人工智能利与弊文章

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。

在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。

不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。

但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。

那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。

弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。

弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。

强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。

强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。

超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。

我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。

现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。

听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。

现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。

但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。

基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。

尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？” 结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10% 永远不会实现：2% 也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。

最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。

奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。

那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律 达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数。

3.人工智能的利弊800字

随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。

1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。

展望未来。

未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。

当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。

我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！

其实幸福。很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！

4.人工智能的利与弊作文700字

围棋博弈的人机大战，以机器的获胜而落下帷幕，而人工智能的利弊，再度引发了争议，

有关人工智能利弊分析的作文

但我想的更多的是，科技背后的那份渐行渐远的人文情怀。

围棋对弈，被列为琴棋书画四大雅事之一。而今，当人类与一个冰冷的机器，只争技术的优劣，只论智商的高下时，那份弈棋时的淡泊宁静的心境，那份“闲敲棋子落灯花”的情怀，又该置于何地？

科技的发达，让通讯变得便捷，于是，当下的我们很少再能写出“多情自古伤离别”的优美诗句，很少能体会“家书抵万金”的情谊万钧。

科技的进步，让农耕变得机械化，于是，当下的我们很少能吟诵出“带月荷锄归”的悠闲辞章，很少能感受“汗滴禾下土”的辛劳苦楚。

科技的演变，让社交变得多元，于是，当下的我们很少再能唱出“对影成三人”的独处情怀，很少能理解“执子之手，与子偕老”的至情专一。

正如木心先生所说：“从前的日色变得慢，车、马、邮件都慢，一生只够爱一个人。”科技带给我们便利、快捷的同时，也将我们原本质朴、美好的那份生活味道、人文的情怀稀释很多！

5.人工智能的利与弊作文

滴滴滴”偌大的实验室中，一位科学家正全神贯注得对着冰冷的机器计算，这位伟大的科学家立志要在如今这个人工智能高度发达的时代，研发出最伟大的人工智能。

“呼”长吁一口气，完成一天的工作后，科学家躺在沙发上，享受着机器人的按摩，渐渐进入了梦中。不知睡了多久，科学家徐徐起来，揉了揉隐隐作痛的头，这位科学家总算决定放松一下，便换了一身行头，无所事事地漫步在街头。

大街上，四周的建筑很干净，毒辣的阳光照在地上，显得格外刺眼。城市的上空一只鸟也没有，显得死气沉沉，科学家有点受不了这样压抑的气氛，便转身走进了一家餐厅。餐厅也很干净，周围的人们有说有笑，大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑，尽管显得有些僵硬。但不得不说，这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬；地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫，甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您：“小——心——路——滑.”如此贴心的服务，这么高的效率，不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件，科学家这样想这，嘴角都不知不觉得翘了起来。

正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时，外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。这位科学家有点纳闷，这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步，好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他，不，应该是他们的住处，阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品，墙角还有几张蜘蛛网，空气中弥漫着腐败的气味，这让科学家皱了皱眉。而这时，屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人，最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默，说：“你也是难民吗？“

”难民？“对于这个名词，在科学家的记忆中，这是只属于很久很久以前的词，对于现在这个高科技的社会，还会有难民？

”恩，到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人，我以前在一家餐厅当服务员，结果被机器人淘汰了，后来每一行都有机器人工作，我和许多人都失去了工作， 也没有收入。“说到这，那人的脸上也露出黯然的神情。

一位中年人补充道：”我曾经是一个老板，后来将自己的财物交给人工智能管理，最后不知怎么，人工智能失去了控制，让我最后破产。？

听到了这些，科学家许久

6.如何看待人工智能的论文

最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容>

原发布者：花子婆娘

人工智能（,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"（,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

7.人工智能的弊观作文

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。

目前主流观点的分类是三种。

弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。

弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。

目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。

强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。

百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。

强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。

超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。

当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。

8.人工智能的利弊

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。

“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。

但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。

这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。

其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

9.人工智能的利与弊六百字

你这个是要写作文吧~~ 参考文章在这里

AI带来的好处是否超过其中的风险？

人工智能是一个热门话题，其真实世界的应用程序涵盖了从IBM Watson等认知计算项目到苹果Siri等个人助理的一切。由于人工智能的发展如此之快，常常取代了人们在这个过程中的角色，因此了解人工智能在当今商业世界的应用以及风险和回报是非常重要的。这个话题是纽约广告周最近的一个小组的主题。这里有三个最大的要求：

AI最重要的是自动化。

AI工作的很大一部分涉及模式识别，异常检测以及将查询分类为大批量数据的能力 - 所有这些都需要自动化。 GumGum首席执行官和专家小组成员Ophir Tanz是模式识别潜力的主要信徒，也是为特定目标培训机器学习系统的便利人士。

“模式识别可以做很多真正令人惊叹的事情，因为你能够以一种普遍的方式进行训练，然后它可以以一种普遍的方式输出结果，”坦纳说，“这与AI的方式截然不同五六年前就已经实施了。“

。。。。

人工智能更过的资讯可以看这。

转载请注明出处众文网 » 人工智能毕业论文选题