人工智能综述.doc下载

weixin_39820835 2023-03-19 10:30:12
人工智能综述 摘要: 随着科学的进步,一个新的概念走进了人们的视野- —人工智能人工智能是一项高科技技术,也是计算机技术的一个重要分支。此技术是以人 工的方法,对人类的行动和思维进行模仿,同时在人的智能基础上进行拓展.人工智能应 用面比较广泛,可代替人类进行各个方面的工作,可以说大大提高了人类在日常生活工 作中的效率.因此,本文将结合人工智能技术的发展及应用现状,对整体的人工智能技术 在未来的技术走向及覆盖面进行研究分析,以此完善人工智能技术. 关键词:人工智能:神经网络: 计算机科学 一,人工智能的概念 计算机科学的一个分支,主要研究用计算机来模拟人类的某些智力活动的有关理论 和技术。人工智能的研究课题主要有:问题求解(如博弈)、感知(视觉、听觉、触觉等 )、推理、执行(说话、写字等)、学习(如专家系统)。研究内容包括:建立感觉和思维 的模型,用计算机进行符号、图像、声音、语言等识别,证明定理和求解等。 人工智能涉及到控制论、计算机科学、仿生学、生理学、心理学等多种学科.人工智能研 究从50年代中期开始,至今已取得很多成果,目前正进行研制的第五代计算机系统,其主 要特点就是使之具有人工智能的能力。整体结构是人类智能产生的条件,神经元之间的 不断作用和刺激带来了感官上的认识,为智能认知提供了极好的模型. 二,人工智能的理论基础 1,海森堡的不确定理论 不确定理论又称"测不准原理"是德国物理学家海森堡于 1927 年提出的,海森堡对于测不准原理是这样定义的:对任何物体进行测量,并且它的动量的 不确定量是 p,同时对它的 x 位置就不能知道的比不确定量 x=h/ p 更精确。任何时刻的位置不确定量和动量不确定量的乘积都必须大于普朗克常量。即: x h/ p 或 p h/ x.该原理表明:一个微观粒子的某些物理量不能同时具有确定的数值。在人类社 会以及整个客观世界中存在着许多不确定因素,这些不确定因素表现为模糊性和随机性 ,其中复杂的系统演化和人类智能的进化都有随机因素,这种量子力学的不确定性给予 我们的很多重要的启示,复杂的网络、人类思维变异和进化都体现了不确定性,海森堡 的不确定理论是物理学的重大发现,同时具有重要的意义就是在机器在模仿人类智能的 不确定性方面提供宝贵的思想理论依据。 2,歌德尔的不完备理论 歌德尔的不完备理论论证自然科学的不确定性的结果是:所有的公理化形式系统都是 不完备的,这就是说数学的能力不完美的、有限的,它的缺陷就是不能证实其相容性, 不能证明所有的论题真和假,都可能有不相兼容的东西,具有相互矛盾性。歌德尔的不完 备理论不仅仅在数学上带来极大的影响,而且其中一些整数函数是无法计算的观点为图 灵的研究提供了思想材料,启发了图灵对于机器模仿思维的研究,为图灵机的研究奠定 了理论基础。 3,图灵:智能的本质 1950 年,自然哲学家、人工智能开拓者图灵在《思想》杂志上发表了一篇论文《机器能思维吗? 》,在文章中他提出了著名的"图灵实验",针对"机器能不能思维?"给与了巧妙的回答。他 设计了一种由 3 个人参加的"模仿游戏"。其中一个人是询问者,他单独在一个房间里与其他两个人分别通 过电传打字机联系,他可以向这两人提各种问题。图灵设想:如果在这个游戏中用一台 机器代替一个被询问者,情况会怎样?这种"模仿游戏"后来被称为"图灵测试"。图灵给出 了"机器思维"的行为主义定义,并且对人工智能的研究提出初步的设想。他建议不要关 心机器能不能思维,而是要看机器能否通过智能行为的测验,他针对一些哲学家的"机器 不能思维"给予强有力的反驳,他倡导要关心机器对人类的行为模拟而不是关心这个模拟 是"真实的"还是"模拟的",关心如何创造模拟人类行为的算法或程序。在取得了一系列 成就以后,他进一步得出了结论是:直觉是可以计算和操作的思想,并认为机器是能模 拟人类心灵活动的. 4,维纳控制论:动物和机器中控制和通信的科学 20 世纪中期,诺伯特·维纳的控制论带动了整个控制理论根本变革,该理论是用统一的观点 研究动物和机器,成为人工智能研究的一个重要的理论基础。维纳的《控制论》中基本思想 是:"用统一的观点讨论控制、通信与计算机,指出了计算机与神经系统工作机理的相似 性;找出它们的内在联系;控制论建立在统计的理论基础上,分析了控制系统中信息流的 统计性质,将自动控制的研究提高到一个新阶段,为生物学、物理学、和化学的研究开辟 了一条新途径;还首次提出以计算机为中心的自动化工厂的思想。"[1] 维纳将机器与生物的控制和通讯机制进行类比,抽象出它们的共同特征.在《控制论》中他 指出:"就其控制行为而言,所有的人工系统都模仿生物系统,但没有任何一种生物系统 模仿人工系统。"维纳对于生物神经系统及其信息处理机制的观点,引起了人们对生物神 经系统进行 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87505084?utm_source=bbsseo
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人工智能 "人工智能"(Artificial Intelligence)简称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。是计算机科学技术的 前沿科技领域。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支,但它的研究却不仅涉及到计算机科学,而且 还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学 和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此,人 工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的 诞生开始算起,这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在19 56年的一次会议上提出的,在此以后.因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智 能的进展并不像我们期待的那样迅速,因为人工智能的基本理论还不完整.我们还不能 从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以 产生等一系列问题。但经过这几十年的发展,人工智能正在以它巨大的力量影响着人们 的生活[1]。 一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象 目前,人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]: 1) 问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程 序中应用的某些技术,如向前看几步,并把困难的问题分成一些比较容易的子问题,发 展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平 的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在 一起,其性能达到很高的水平,并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还 能够用经验来改善其性能。 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子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法 ,只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上,留意可信的证明,并在出现新信 息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证,确实称得上是一项 智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且需要某些直觉技巧。 3) 理解自然语言 NLP(Natural language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,已经编写出能够从部数据 库回答用英语提出的问题的程序。这些程序通过阅读文本材料和建立部数据库,能够把 句子从一种语言翻译为另一种语言,执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚 至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目 前语言处理研究的主要课题是:在翻译句子时,以主题和对话情况为基础,注意大量的 一般常识一世界知识和期望作用的重要性。 人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得的成就。发展为人类自然语言处理 的新概念。 4) 自动程序设计 也许程序设计并不是人类知识的一个十分重要的方面,但是它本身却是人工智能的一 个重要研究领域。这个领域的工作叫做自动程序设计。已经研制出能够以各种不同的目 的描述(例如输入,输出对,高级语言描述。甚至英语描述算法)来编写计算机程序。这 方面的进展局限于少数几个完全现成的例子。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自 动软件开发系统的发展。而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人 工智能系统得到发展。自动编制一份程序来获得某种指定结果的任务同证明一份给定程 序将获得某种指定结果的任务是紧密相关的。后者叫做程序验证。许多自动程序设计系 统将产生一份输出程序的验证作为额外收获。 5) 专家系统 专家系统是依靠人类专家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,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化 工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域具有相应的知识和经验的程序系统, 它应用人工智能技术、模拟人类专家解决同题时的思维过程,来求解领域的各种问题, 达到或接近专家的水平。 一般地说,专家系统是一个智能计算机程序系统,其部具有大量专家水平的某个领域 知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。也就是 说,专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术,根据 某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策 过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。 专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指 导和控制等。高性能的专家系统也已经从学术研究开始进入实际应用研究。随着人工智 能整体水平的提高,专家系统也获得发展。正在开发的新一代专家系统有分

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