第一篇：人工智能學習論文

20107932唐雪琴

人工智能研究最新進展綜述

一、研究領域

在大多數數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統、神經網絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。

在過去50多年里，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經系統的功能。

二、各領域國內外研究現狀（進展成果）近年來，人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能（Distributed AI，DAI）是分布式計算與人工智能結合的結果。DAI系統以魯棒性作為控制系統質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統在快速變化的環境中具有交換信息和協同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型。DAI中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協作中實現，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統（Multiagent System，MAS）兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統則研究各艾真體間智能行為的協調，包括規劃、知識、技術和動作的協調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而MAS則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。

MAS更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動

態的世界環境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和MAS的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協調、通訊和交互技術、MAS學習和應用等。MAS已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。

2、計算智能與進化計算

計算智能（Computing Intelligence）涉及神經計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。

進化計算（Evolutionary Computation）是指一類以達爾文進化論為依據來設計、控制和優化人工系統的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（Genetic Algorithms）、進化策略（Evolutionary Strategies）和進化規劃（Evolutionary Programming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統的自適應控制和復雜優化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經網絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。

達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發展產生了很大的影響。大多數生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進化規劃、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發現它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。

3、數據挖掘與知識發現

知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發現方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統。數據挖掘和知識發現是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數據庫基礎上實現的知識發現系統，通過綜合運用統計學、粗糙集、模糊數學、機器學習和專家系統等多種學習手段和方法，從大量的數據中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數據背后的客觀世界的內在聯系和本質規律，實現知識的自動獲取。這是一個富有挑戰性、并具有廣闊應用前景的研究課題。

從數據庫獲取知識，即從數據中挖掘并發現知識，首先要解決被發現知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

機器知識發現始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數據挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發現和數據挖掘的研究行列。現在，知識發現和數據挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。

比較成功的知識發現系統有用于超級市場商品數據分析、解釋和報告的CoverStory系統，用于概念性數據分析和查尋感興趣關系的集成化系統EXPLORA，交互式大型數據庫分析工具KDW，用于自動分析大規模天空觀測數據的SKICAT系統，以及通用的數據庫知識發現系統KDD等。

4、人工生命

人工生命（Artificial Life，ALife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（Langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現自然生命系統行為特征的仿真系統或模型系統。自然生命系統行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環境適應。

人工生命所研究的人造系統能夠演示具有自然生命系統特征的行為，在“生命之所能”（life as it could be）的廣闊范圍內深入研究“生命之所知”（life as we know it）的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統的類似生命的全局動力學特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統人工智能和神經網絡的理論和方法。人工生命把生命現象所體現的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態描述和動態特征研究。

人工生命學科的研究內容包括生命現象的仿生系統、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。

三、學了人工智能課程的收獲

（1）了解人工智能的概念和人工智能的發展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。

（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

（3）掌握了盲目搜索和啟發式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優先搜索、深度優先搜索、等代價搜索、啟發式搜索、有序搜索、A*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、規則演繹系統和產生式系統的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要應用領域，如專家系統、機器學習、規劃系統、自然語言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序設計的語言和工具。

四、對人工智能研究的展望

對現代社會的影響有多大？工業領域，尤其是制造業，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規劃等。金融業，股票商利用智能系統輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統業已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，CAD，CAM，CAI，CAP，CIMS等一系列智能產品給大家帶來了極大的方便，它還改變了傳統的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務。

當前人工智能技術發展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現，如模糊技術，模糊--神經網絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以Agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發，“面向Agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

五、對課程的建議

（1）能夠結合現在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應用。

（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》系列、《黑客帝國》

系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。

（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。

（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領域方面的應用，以及著重闡述一些

新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。

第二篇：人工智能論文

人工智能論文

摘要：本文主要講述了《人工智能及其應用》的主要知識內容！總結與本書知識單元相關的主要內容、理論基礎、代表性成果及方法。并以書中知識為基礎，查閱資料，淺談人工智能在自動化技術中的應用！

關鍵字：人工智能;自動化

《人工智能及其應用》主要內容

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是當前科學技術發展的一門前沿學科，同時也是一門新思想，新觀念，新理論，新技術不斷出現的新興學科以及正在發展的學科。

它是在計算機科學，控制論，信息論，神經心理學等多種學科研究的基礎發展起來的，因此又可把它看作是一門綜合性的邊緣學科。

它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，并取得了很高的評價。有的人把它與空間技術，原子能技術一起并譽為20世紀的三大科學技術成就?！度斯ぶ悄芗捌鋺谩芬粫饕榻B人工智能問題求解的一般性原理和基本思想，為學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門性知識。

人工智能研究的基本內容有：知識表示機器感知、機器思維、機器學習、機器行為。其研究途徑存有:以符號處理為核心的方法，其主張通過運用計算機科學的方法進行研究，實現人工智能在計算機的模擬。目前人工智能的大部分研究成果都是基于前者方法實現的。還有一種是以網絡連接為主的連接機制方法。主張用生物學的方法進行研究，搞清楚人類智能的本質.該方法在模式識別、圖像信息壓縮等方面取得了一些研究成果。

人工智能的主要研究領域有：自動定理證明和博弈、模式識別、專家系統、機器人、機器視覺、自然語言理解、自動程序設計、智能信息檢索、數據挖掘與知識發現、組合優化問題、人工神經網絡、分布式人工智能、智能管理與智能決策、智能控制、智能仿真、智能CAD、智能CAI、智能操作系統、智能多媒體系統智能計算機系統、智能通信、智能網絡系統。人工智能研究搏奕的目的并不是為了讓計算基于人進行下棋、打牌之類的游戲，而是通過對搏奕研究來檢驗某些人工智能技術是否達到對人類智能的模擬，因為搏奕是一種智能性很強的競爭活動。

知識表示

知識是智能的基礎。為了使計算機具有智能，使它能模擬人類的智能行為，就必須使它具有知識。但知識是需要用適當的模式表示出來才能存儲到計算機中去的，故許多人研究知識的表示方法！

知識的表示方法有：一階謂詞邏輯表示法、產生式表示法、框架表示法、語義網絡表示法。一階謂詞邏輯表示法多應用于自動問答系統（例如Green等人研制的QA3系統）、機器人行動規劃系統（Fikes等人研制的STRIPS系統）、機器博弈系統（Filman等人研制的FOL系統）、問題求解系統（Kowalski等設計的PS系統）。語義網絡表示法的應用也很廣泛,例如Walker 研制的自然語言理解系統，Garbonell 研制的回答地理問題的教學系統，Mytopoulous 研制的自然語言理解系統，Simmon 研制的自然語言理解系統，Hays研制的描寫概念的系統。一般把把一組產生式放在一起，讓它們相互配合、協同作用，一個產生式生成的結論可以供另一個產生式作為已知事實使用，以求得問題的解，形成一個產生式

系統。動物識別系統就是利用產生式系統做成！

推理

推理是人腦的基本功能，推理也是人工智能的重要內容！

在人工智能中，認為推理是從已知事實（證據）出發，通過運用相關知識逐步推出結論或者證明某個假設成立或不成立的一個思維過程。其推理方法有確定性推理和不確定推理等。確定性推理方式分為演繹推理、歸納推理、默認推理。分為自然演繹推理 和歸結演繹推理！且歸結演繹推理一般應用謂詞公式化為子句集的方法，應用海伯倫定理 和魯賓遜歸結原理，以及應用歸結反演求解問題。其推理的方向分為正向推理、反向推理、正反向混合推理、雙向推理。其沖突消解策略有按針對性排序、按已知事實的新鮮性排序、按匹配度排序、按條件個數排序、按上下文限制排序、按冗余限制排序、根據領域問題的特點排序。AI 的研究對象,大多具有不確定性。大多用不確定性推理法。

人工智能定義不確定性推理為從不確定性的初始證據出發，通過運用不確定性的知識，最終推出具有一定程度的不確定性但卻是合理或者近乎合理的結論的一種思維過程。不確定性推理方法有概率方法、經典概率方法、逆概率方法主觀Bayes方法、可信度方法、證據理論、模糊推理方法。

搜索求解策略

搜索是問題求解的核心技術！

搜索求解策略分為盲目的圖搜索和啟發式圖搜索策略，以及與/或圖搜索策略。盲目的圖搜索策略有分為回溯策略、寬度優先搜索策略、深度優先搜索策略。搜索方向分為雙向搜索、盲目搜索與啟發式搜索。

自動化

自動化是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制、電力電子技術、信息處理、試驗分析、研制開發以及電子與計算機應用等領域的一門學科。實現機械的自動化,讓機械部份脫離人類的直接控制和操作自動實現某些過程是自動化和人工智能研究的交匯點。積極運用人工智能的知識。

自動化設備和機器的關鍵就在于反饋的存在，正是有了他的存在，才使自動化成為可能。反饋就是自動化的奧妙所在。

如今自動化的前沿技術有：模糊控制、最優控制、自適應控制、魯棒控制、線性控制理論縱橫、PID控制、預測控制、故障診斷、專家系統、推理控制、集散控制系統（DCS）、人工智能。

人工智能在故障診斷中的應用

人工智能在故障診斷中的應用。隨著現代科學技術的發展，故障診斷技術和方法也不斷推陳出新，正走向智能化階段。人工智能的發展為故障診斷提供了智能化的診斷方法．故障診斷專家系統不僅在理論上得到了相當大的發展．人工神經網絡的研究也進入到了故障診斷領域，并大力發展，并已在許多實際系統中得到了很好的應用。此外．模糊理論、模糊邏輯系統也已經應用到故障診斷領域，并且與人工神經網絡和專家系統互相結合，突顯出其獨特的優勢，成為一種很有價值的故障診斷方法。

人工智能在電力系統運行控制中的應用

因為人工智能技術(AI)廣泛應用于求解非線性問題中,在電力系統的控制、管理、運行等領域發揮著重要的作用。專家系統、人工神經網絡、模糊集理論和啟發式搜索等人工智能技術在電力系統中被廣泛應用！

人工智能在智能傳感器領域的應用

人工智能也廣泛應用于智能傳感器領域。大家都知道傳感器在自動化信息系統中的重要性不言而喻 ,它的特性的好壞、輸出信息的可靠性對整個系統的質量至關重要。結合人工智能的四個分支 :模糊邏輯、人工神經網絡、專家系統、遺傳算法而廣泛應用傳感器領域。并而人類在人工智能方面取得的進展為人工智能與傳感器技術的結合。造就了許多新型智能傳感器的出現！

人工智能在電氣傳動中的運用

人工智能在電氣傳動中也被廣泛運用。智能技術在電氣傳動技術中占相當重要的地位，特別是自適應模糊神經元控制器在性能傳動產品中得到廣泛應用。電氣自動化控制是增強生產、流通、交換、分配等關鍵一環,實現自動化,就等于減少了人力資本投入,并提高了運作的效率。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。隨著現代控制理論的發展，控制器設計的常規技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。

自動化技術在各行各業中被廣泛應用！例如自動化技術在工業中的應用：自動化的制造業、電力系統自動化、建筑自動化、交通運輸自動化、信息自動化、自動無極限。自動化技術在軍事中的應用：新型自動化武器，軍事指揮自動化。自動化在生活中的應用更是比比皆是！總而言之，自動化技術結合人工智能讓我們的生活越來越美好！

參考文獻

[1]:王萬良《人工智能及其應用》（第2版）高等教育出版社，2008.6

第三篇：人工智能學習

人工智能學習-知識要點總結 [Nirvana 發表于 2005-1-2 13:32:24]

人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等多種學科研究的基礎上發展起來的，是一門綜合性邊緣學科，延伸人腦的功能，實現了腦力勞動的自動化。

1、認知科學認為智能的核心是思維，知識闕值理論認為智能行為取決于知識的數量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空間中迅速找到一個滿意解的能力；進化理論的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及顯示表示知識，否定抽象對于智能及智能模擬的必要性，強調分結構對于智能進化的可能性與必要性。綜合上述觀點，認為智能是知識與智力的總和，具有如下特征：

（1）記憶與思維能力，（2）學習能力及自適應能力，（3）行為能力。

人工智能是人造智能，是一門研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統，使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通過圖靈測試可以判斷一個系統是否具有智能和智能的水平。

人工智能研究內容：

（1）機器感知（2）機器思維（3）機器學習（4）機器行為（5）智能系統構造技術

人工智能研究途徑：

（1）符號處理（2）網絡連接機制（3）系統集成2、知識是智能的基礎，對人工智能的研究必須以知識為中心來進行，由于對知識的表示、利用、獲取等的研究取得較大進展，特別是不確定性知識表示與推理取得的突破，建立了主觀Bayes理論、確定性理論、證據理論、可能性理論，對人工智能其他領域（如模式識別，自然語言理解等）的發展提供了支持。數據是信息的載體和表示，信息是數據在特定場合的具體含義，信息是數據的語義；把有關信息關聯在一起所形成的信息結構叫知識。具有：相對正確性，不確定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范圍分為常識性知識，領域性知識；按作用及表示分為事實性知識，過程性知識，控制性知識。按確定性分為確定性知識，不確定性知識；按結構及表現形式分為邏輯性知識，形象性知識；從抽象的，整體的觀點來劃分可分為零級知識，一級知識，二級知識。知識表示方法總體上分為符號表示法，連接機制表示法；目前用得較多的知識表示方法主要有：一階謂詞邏輯表示，產生式，框架，語義網絡，腳本，過程，Petrio網，面向對象表示法。選擇知識表示法時，要注意以下幾個方面：

（1）充分表示領域知識（2）有利于對知識的利用（3）便于對知識的組織、維護與管理（4）便于理解和實現

3、產生式系統構成：規則庫，控制系統，綜合數據庫。綜合數據庫中已知事實表示：（特性 對象 值可信度因子）控制系統的求解過程是一個不斷地從規則庫中選取可用規則與綜合數據庫中已知事實進行匹配的過程。產生式系統分類：按推理方向分為前向、后向和雙向產生式系統；按表示知識的確定性可分為確定性及不確定性產生式系統；按數據庫性質及結構特征進行分類為可交換的產生式系統，可分解的產生式系統，可恢復的產生式系統。框架是一種描述所論對象屬性的數據結構，由槽結構組成，槽分為若干側面。問題求解主要通過匹配和填槽實現的；產生式表示法主要用于描述事物間的因果關系，框架表示法主要用于描述事物內部結構及事物間的類屬關系。語義網絡是通過概念及其語義關系來表達知識的一種網絡圖。一個過程規則包括激發條件，演繹操作，狀態轉換及返回四個部分。

4、推理就是按某種策略由已知判斷推出另一判斷的思維過程。按從新判斷推出的途徑來劃分，推理可分為演繹推理、歸納推理和默認推理；按所用知識確定性分為確定性推理，不確定性推理；按推出的結論是否單調地增加來劃分為單調推理，非單調推理；按是否運用與問題有關的啟發性知識分為啟發式推理，非啟發式推理；按基于方法的分為基于知識的推理，統計推理，直覺推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，沖突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可確定推理的驅動方式：正向推理，逆向推理，混合推理及雙向推理。

從一組已知為真的事實出發，直接運用經典邏輯的推理規則推出結論的過程稱為自然演繹推理，基本推理規則是P規則，T規則，假言推理，拒絕式推理等：

P規則：任何步驟可引入前提A

T規則：前面步驟有一個或多個公式永真蘊涵公式S，可引入S

假言推理：P，P—>Q=> Q

拒絕式推理：P—>Q, 非Q=>非P

歸結演繹推理中，空字句是不滿足的，因此歸結的目標是通過歸結使字句集中包含空字句，從而證明原命題的不可滿足性。歸結式是親本字句的邏輯結論。

不確定性推理是從不確定性的初始證據出發，通過運用不確定性的知識，最終推出具有一定程度的不確定性但卻是合理或者近乎合理的理論的思維過程。

不確定推理的基本問題：推理方向，推理方法，控制策略，不確定性的表示和度量，不確定性匹配，不確定性傳遞算法，不確定性的合成。

知識的不確定性稱為知識的靜態強度；證據的不確定性稱為動態強度

5、組合證據的不確定性算法：

最大最小方法

概率方法

有界方法

不確定性傳遞算法：

結論不確定性的合成：

6、主觀Bayes方法：

（1）知識不確定性表示（產生式規則）：

（2）證據不確定性表示：

（3）組合證據不確定性的算法：

（4）不確定性傳遞算法：

（5）結論不確定性的合成算法：

7、可信度方法：（C-F模型是基于可信度表示的不確定性推理的基本方法）

在可信度推理方法中的Ｃ-F模型里，可信度CF(H,E)的含義是：CF(H,E)>0表示Ｅ的出現增加了Ｈ的可信度；CF(H,E)=0表示Ｅ的出現與Ｈ可信度無關；CF(H,E)<0表示Ｅ的出現降低了Ｈ的可信度。

（1）知識不確定性表示：

（2）證據不確定性表示：

（3）組合證據不確定性算法：

（4）不確定性傳遞算法：

（5）結論不確定性合成算法（推理網絡）：

8、證據理論是用集合表示命題的，D是變量x所有可能取值的集合，且D中的元素是互斥的，在任一時刻x都取且只能取D中某一元素為值，則稱D為x的樣本空間。

信任函數與似然函數的關系：Pl(A)>=Bel(A), Bel(A)表示對A為真的信任程度，Pl(A)表示對A為非假的信任程度。Pl(A)-Bel(A)表示對Ａ不知道的程度，即既非對Ａ信任又不信任的那部分。

知識的不確定表示：IF E THEN H={h1,h2,…,hn} CF={c1,c2,…,cn}ＣＦ是可信度因子

含有模糊概念、模糊數據或帶有確信程度的語句稱為模糊命題。一般表示形式為：

x is A(CF)x是論域上的變量，Ａ是模糊數，ＣＦ是該模糊命題的確信程度或

相應事件發生的可能性程度。

10、人工智能解決的問題：結構不良，非結構化；盲目搜索按預定的控制策略進行搜索，在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略；啟發式搜索加入了與問題有關的啟發性信息，用以指導搜索朝著最有希望的方向前進，加速問題的求解過程并找到最優解。

狀態空間表示法：（Ｓ，Ｆ，Ｇ）

11、專家系統就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統，它能運用領域專家多年積累的經驗與專門知識，模擬人類專家的思維過程，求解需要專家才能解決的困難問題。

特征：專家知識，有效推理，獲取知識能力，靈活性，透明性，交互性，復雜性

專家系統與常規計算機程序比較：＊

(1)常規程序＝數據結構＋算法，專家系統＝知識＋推理

(2)常規程序分為數據級＋程序級，專家系統數據級＋知識庫級＋控制級

(3)常規程序面向數值計算和數據處理，專家系統本質上是面向符號處理的(4)常規程序處理的數據多是精確的，專家系統處理不精確，模糊知識

(5)解釋功能

(6)都是程序系統

12、機器學習是要使計算機能模擬人的學習行為，自動地通過學習獲取知識和技能，不斷改善性能，實現自我完善：

三個方面的研究內容：（１）學習機理研究（２）學習方法研究（３）面向任務研究

學習系統是指能夠在一定程度上實現機器學習的系統，能夠從某個過程或環境的未知特征中學到有關信息，并且能把學到的信息用于未來的估計、分類、決策或控制，以便改進系統的性能。在結構上主要包括：學習環境，學習機構，執行與評估機構和知識庫四個部分；各種符號學習方法中推理能力最強的學習方法是機械式學習，推理能力最弱的方法是觀察和發現，神經網絡學習獲得的知識被存儲在神經元之間的連接中。

學習系統具有的條件能力：

(1)具有適當的學習環境

(2)具有一定學習能力

(3)能應用學到的知識求解問題

(4)能提高系統的性能

第四篇：人工智能之我見論文

人工智能之我見論文

隨著人工智能技術的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，快來看看人工智能之我見論文吧！

人工智能之我見論文：人工智能技術對民法的影響

摘要：隨著人工智能技術的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質量的同時，許多新興的法律問題逐漸浮現，尤其對與人類社會生活聯系緊密的民法提出了挑戰。本文以人工智能技術為視角，探討民法制度在新的時代背景下的發展方向。

隨著舉世矚目的人機大戰在XX年3月15日落下帷幕，圍棋人機大戰中人工智能機器人以4比1的成績戰勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯想的新高潮。國內的一部分科技公司已經買下一些機器人公司，準備搶占人工智能的市場先機。在一些企業中已經開始大規模使用機器人代替工人。人工智能的發展必然對人們的社會生活產生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關的民法制度的沖擊。

第一回合，發生在第一次工業革命。第一次工業革命的標志產物是珍妮紡紗機，它的產生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認為是珍妮紡紗機奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機器。事件的態勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊進行鎮壓才得以控制，這就是“路德事件”。

第二回合，發生在第三次工業革命。手機產生于第三次工業革命，它的出現使傳呼員的職業徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質量。機器又一次戰勝了人類。

第三回合，發生在第四次工業革命。智能機械手的出現可以大幅度降低產品的不良率，設備的產能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰勝了傳統的車間工人。這也使得高危險系數以及高人工成本的工種消失。

第四回合，就是發生在不久之前的阿爾法圍棋對戰圍棋九段選手，最終人類以1比4的成績敗北人工智能。

雖然，最智能的機器也需要“老師”的指引，而人類就是機器的老師，但是不容否認的是，在一些領域，人工智能和機器人技術已經代替了人類，并震顫著人類的社會生活。

人工智能產業是近三十年涌現出的高新產業。早在“七五”時期政府就開始了對這一高新技術產業的攻關研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產品與人工智能應用工程層出不窮。近些年，人工智能技術發展迅速，其應用也愈來愈廣，從之前傳統的工業領域擴展到軍事、公安、醫療和服務等眾多領域。

XX年由某公司的實驗室研發并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機、雷達感應器和激光測距機來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細地圖來為前方的道路導航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因為它們能更迅速、更有效地作出反應。這種人工智能汽車的出現，使得汽車的概念以及人們出行方式發生了極大的轉變，同時也體現著人工智能技術和機器人技術開始真正融入到人類現實生活中。人類可以預測到，下一代智能型機器人將更加廣泛的融入到社會運作中。然而這一高新技術的應用，同時也使得如何避免人工智能機器人侵權或者被侵權以及如何規范機器人的制造、使用等法律問題更加突出。

在醫療領域，人工智能機器人在外科手術中得以應用。美國曾于XX年上市一款醫療外科手術機器人。據統計，至今為止總共2500部機器人被投入市場。這種人工智能機器人的使用，一方面對于提高醫療水平起到了積極的作用，但是也出現了人工智能機器人侵權的事件發生。自XX年至XX年，美國政府就收到了兩百多件關于該人工智能機器人手術時發生燒傷或割傷以及感染等侵權事故報告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫治無效死亡。

基于人工智能機器人在社會生活中產生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經開始著手制定規章或制度以確保社會穩定以及人工智能技術的可持續發展。日本公布了《下一代機器人安全問題指導方針》，用于調整人工智能技術的研發與應用。歐洲共同體在XX年推出了歐盟第七框架計劃項目，即機器人法研究，聚集了各個相關領域的專家學者，包括法學、哲學、仿生神經工學等專業，討論并草擬機器人立法政策白皮書。韓國已經擬定了機器人法，專門規定了人與機器人的關系。

除了對人工智能機器人的安全應用進行必要的法律規范以外，同時也應對與人工智能機器人的應用相關的法律，如民法制度進行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認定人工智能機器人的法律地位，如若發生侵權事故時該怎樣認定相應的法律責任以及適用怎樣的歸責原則等法律問題。若無人駕駛汽車發生交通事故該怎樣認定事故責任。許多相關法律問題都隨著人工智能機器人廣泛而深入的進入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關規章制度仍處于空白階段。因此，變革相關的法律制度對于平衡人工智能技術與社會的穩定和諧具有重要的意義。

人工智能機器人在社會生活中的廣泛應用，更加深刻的影響著人類文明，同時伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現。

XX年美國一個名叫《未來學家》的雜志曾這樣報道：XX年至2020年，人工智能實體可能會當選為“國會議員”;2020年后，轉基因技術加上機器人技術，將制造出“有機機器人”。雖然這些設想都尚未實現，但是在社會生活中人工智能技術是確確實實得以廣泛應用的。許多人工智能機器人已經代替人類走向工作崗位，如迎賓機器人、送餐機器人，甚至在日本一款機器人可以向顧客提供推銷手機、簽訂合同等服務。

人工智能技術與婚姻法律制度

XX年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團隊以一部講述主人公用人工智能機器人做女朋友來應付父母的催婚，最后發現連主人公的父母都是人工智能機器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現實生活中發生，英國人工智能學者戴維萊維曾推測：人類將和機器人結婚，這一切大約會在2050年實現。

人類與人工智能機器人的結婚能夠得到法律的認可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規范進行調整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機器人結婚的情況發生。因此，人工智能技術的發展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。

人工智能技術與侵權責任法律制度

人工智能技術的發展賦予了機器人更加類似于人類行為的功能。在XX年的伊拉克戰場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機器人操作的軍用飛機將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學家在XX年曾宣稱，新研發并投入軍用的機器人能夠自我檢測損傷并獨立思考出修復方法。如若這樣的機器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權法律制度進行完善以維護社會穩定。

早在1978年人工智能機器人侵權的事件事實上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機器人正切割鋼板，但突然轉身將其背后正在休息的工人抓住并當做鋼板進行切割，這是世界上第一起機器人侵權事件。無獨有偶，在1989年，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰早期的人工智能機器人，終以3比1的成績打敗機器人，但機器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向對手釋放強電流，這位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。

因此，隨著人工智能技術的日益精湛，人類不得不考慮機器人侵權的歸責原則、責任分配等一系列法律問題，更需要對侵權責任法律制度進行一定的調整以適應高科技時代的大背景。

人工智能技術的發展對與人們聯系緊密的民法制度提出了挑戰。如果民法不能適應時代的要求，將無法使社會得以穩定運作。因此對相關的民事法律規范進行調整，適應人工智能技術的發展要求，已經是新世紀大勢所趨。

金周英，白英。我國機器人發展的政策研究報告。機器人技術與應用，XX—3—30。

肖尤丹。機器人需要“守法”嗎。xxx，XX—7—21。

黃建民。我們要給機器人以“人權”嗎。讀書與評論，XX。

第五篇：關于人工智能的論文

人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世紀50年代中期興起的一門新興邊緣科學，它既是計算機科學的一個分支，又是計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性學科。人工智能又稱為智能模擬，是用計算機系統模仿人類的感知、思維、推理等思維活動。它研究和應用的領域包括模式識別、自然語言理解與生成、專家系統、自動程序設計、定理證明、聯想與思維的機理、數據智能檢索等。例如，用計算機模擬人腦的部分功能進行學習、推理、聯想和決策；模擬醫生給病人診病的醫療診斷專家系統；機械手與機器人的研究和應用等。

人工智能開拓者是羅伯特·維納。1940年他創立了控制和傳遞。維納認為計算機在組織和傳遞信息方面可能比人類更準確。從理論上講,計算機在控制周圍環境和外界通訊時會比人類更準確人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了“人工智能”(artificial intelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

人類進化以來,為了擴大自身的能力,已經發明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、軋棉機、蒸汽機、無線電收音機和電視機等。早在13世紀,就曾提出過自動機器或機器人的設想。從17世紀到18世紀,機械自動裝置變得普遍起來,當時出現了能跳舞或能演雜技的娃娃,它們附在發出樂曲的小盒子和時鐘上,隨著19世紀的工業和20世紀初葉自動化工廠的出現,人們擔心機器會取代人。早期的科學幻想小說重復出現機器人接管世界的題材。直到50年代出現了電子計算機,人們可以進行加減運算,完成以前只有人類才能完成的活動。例如分類、比較,根據先前的結果改變自己的工作程序等等。

但早期的計算機體積大,可靠性差,價格昂貴,因而人們認為要計算機模擬人工智能的嘗試是注定要失敗的。很早以前,人們就對自動化機器的理論有過重大的貢獻。其中最突出的是卓越的數學家諾依曼。諾依曼認為,人類神經系統與計算機的電子電路有許多相似之處。人類的神經系統通過刺激或休止(稱為神經動脈)來傳遞信息,而計算機用類似的二進制碼“0”或“1”傳輸信息,數碼“1”在計算機內部表示“通”狀態,就象刺激神經細胞,數碼“0”則表示“斷”狀態,就象神經細胞未受到刺激一樣。在我們日常生活中,無論是看、聽、觸摸,都是用和計算機二進制碼十分相似的雙態碼來傳輸信息的。

當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的高潮

最初,人工智能實驗都是游戲性質的,主要是下棋一類的游戲。代寫論文選擇游戲作為實驗內容并非出于消遣,而是由于它與其它解決問題的方法有頗多的相似之處。做游戲時,必須判斷和決定多種選擇,需作短計劃和長安排。一般都有進攻戰略和防御戰略;必須遵照一定的規則。要想取得一場游戲的勝利,就必須設法做到失的最少得的最多。游戲中出現的各種情況都需作出判斷和抉擇,這如同日常生活中經常遇到的問題。作出抉擇需要聰明和智慧。在人類解決方法的研究方面,計算機是一個極好的工具。

人工智能的兩大目標就是能理解人類的智能,使計算機用途更廣泛。許多研究者認為:智能機器的關鍵總是如何表達知識,從而使計算機能用這種知識將知識具體應用在計算機程序中雖

然必要,但很困難。即使回答日常生活中的極簡單的問題,也需要大量的知識,而且其中許多知識我們是不知道的。

現在主要有兩種類型的機器人:工業機器人和智能機器人。這兩種類型都是人工智能研究者的研究范圍,但重點在智能機器人上。他們集中力量研究感覺上的認識,以及這些認識如何用計算機來表達,人們已經研制出計算機輔助視覺和聽覺裝置、計算機輔助活動肢體和其他用微機控制的假體裝置。用智能機器人來探查海底和太空的奧秘更為實際,因為在這些環境中工作既艱難又危險。研制一種不需要人參與就能完成探索工作的智能機器人,以便讓他們到宇宙空間去探索。由于這項工作遠離地球,用人類控制的機器人就不適宜了?，F在美國國家航空和航天局使用的機器人是完全獨立的,它能采集巖石,收集土壤和其它勘探的研究項目,這些工作都不用人指揮。無論如何,在真正智能化的自主機器人制成之前,研究者們必須首先更深入地掌握、控制人類行為過程的奧秘。通過計算機科學家、神經學家、生理學家的共同努力,我們已逐漸對人類的視聽、觸摸、感覺和四肢移動的方法有了更深的了解。但是,還留下一個最困難的、或許也是最重要的領域需要征服———這就是語言。

計算機目前還沒能完全理解語言的復雜和細微的差別。至于自然語言的計算機翻譯器,在初期研制階段,對算法上規范化的句子,就已經顯示出相當高的理解力和造句能力。不過,在抓住句子的意思這一點上,還未獲得過顯著的成就。我們懂得的東西大量來自上下文關系和我們的知識。人們的生活中,個人、社會和文化見解對句子上附著的意義施加了很大的影響,試圖定量表示人類對語言的理解無疑是人工智能研究領域中最復雜的問題之一。

在人工智能研究中,使用計算機產生了很多意義深遠的課題。通過人工智能的研究,人們對人類的精神能力和身體能力都有了更深入的了解。在工業上,人工智能專家們已研制出工業機器人和智能機器人,以便完成單調、危險及困難的工作。使人類解放出來,把他們的時間更有效地用于創造性的研究、設計,以及人們之間的相互交往等人類特有的活動中去,這便是人工智能各種應用的推動力。在醫學和其它高級科學技術領域內,由于人工智能的進展,那些離開計算機就解決不了的難題正獲得解決。

人工智能研究工作的進展和困難將會極大地影響人工智能研究的未來。計算機體積的縮小和成本的下降對人工智能的影響不是最重要的,發展的主要限制來自軟件。語文障礙的克服,或者在什么時候克服,無疑將是今后發展人工智能的關鍵。正如我們所看到的那樣,為了使計算機理解自然語言,并具有智能行為,必須使探索、知識表達,自然語言等主要研究領域結合起來,形成一個系統。與此同時人工智能的研究將繼續對許多學科產生深遠的影響。