對人工智慧的看法作文
關於人工智慧的一些介紹與看法
內容提要：人工智慧是電腦科學的一個領域，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式作出反應的智慧機器。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、自動程式設計、定理證明、聯想與思維的機理、資料智慧檢索等。除了電腦科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧也被認為是二十一世紀(基因工程、奈米科學、人工智慧)三大尖端技術之一。近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
一、人工智慧概述
“人工智慧”一詞最初是在1956年DARTMOUTH學術會議上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之越來越深入人心。人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。
通常，計算機的數學基礎包括統計學，資訊理論和控制論，當然還包括一些非數學學科。長期的工作中，計算機往往只是始終如一的運用這些知識來進行工作，基本上只是依靠以前的“經驗”。所謂人工智慧，就是指能讓計算機像人腦一樣去工作，不僅僅是能夠連續式學習，更要在工作的過程中，學會跳躍式學習，也就是能過像人類一樣，獲得頓悟或是靈感。一直以來，計算機通常只能靠經驗來工作，很難會“頓悟”，也就是很難獲得較大的技能提高。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。這正是智慧化工作者夢寐的東西。
近幾十年來，人工智慧日益發展，技術日趨成熟，研究成果也日趨豐富。例如2013年，帝金資料普數中心資料研究員S.C WANG開發了一種新的資料分析方法，該方法匯出了研究函式性質的新方法。作者發現，新資料分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。
二、人工智慧的科學範疇
現在，人工智慧已構成資訊科技領域的一個重要的學科。該學科研究如何使機器具有智慧或者說如何利用計算機實現智慧的理論、方法和技術，所以，人工智慧既屬於計算機科學技術的一個前沿領域，也屬於資訊處理和自動化技術的一個前沿領域。但由於其研究內容涉及到“智慧”，因此，人工智慧不僅侷限於計算機、資訊和自動化等學科，還涉及到智慧學科、認知科學、語言學、邏輯學、教育科學、系統教學、數理科學等眾多學科領域。人工智慧是一門綜合性的交叉學科和邊緣學科。
三、人工智慧的研究內容
人工智慧的研究內容可以歸納為：搜尋與求解、學習與發現、知識與推理、發明與創造、感知與交流、記憶與聯想、系統與建設、應用於工程等八個方面。從研究物件來說，人工智慧涉及三個相對獨立的域，即：(1)研究會讀和說的計算機程式，也就是通常稱為“自然語言處理”領域;(2)研製靈敏的機器，通過設計出具有視覺和聽覺程式化的機器人，在活動時能識別不斷改變的環境;(3)開發用符號識別來模擬人類專家行為的程式，即專家系統。但是，從研究的性質來說，人工智慧一般可分為理論研究和工程研究兩個方面。理論研究主要是對有關開發和理解人和機器智慧方面理論進行研究和探索.而工程研究則主要是
設計和開發研究人工智慧的工具和像專家系統這樣的產品。但是，這並不是說，它們彼此是獨立的;相反，它們是彼此依賴和不可分割的。隨著人工智慧理論和技術逐步被採用，並具體地開發出產品。理論和工程研究之間的界限將會縮小，直至消失。
四、人工智慧的技術特徵
(1)具有搜尋功能。採用一定搜尋策略可以快速地找到答案。
(2)知識表示能力。可以表示一些不精確的、模糊的知識(適合表示多媒體資料)。
(3)一定的推理功能。可以從給定的實事、前提中找出答案、發現知識。
(4)抽象功能。抽象用以區分重要與非重要的特徵，藉助抽象功能可將處理問題中的重要特徵和變式與大量非重要特徵和變式區分開來，使處理變得更有效、更靈活。對使用者來說,往往只需要敘述“是什麼問題”，“要做什麼”，而把“怎麼做”留給智慧程式來完成。
(5)語音識別功能及模糊資訊處理能力。有處理不精確和模糊資訊的能力。
五、人工智慧的發展階段
第一階段：50年代人工智慧的興起和冷落：人工智慧概念首次提出後，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程式、通用問題s求解程式、LISP表處理語言等。但由於消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智慧走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統出現，使人工智慧研究出現新高潮。 DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智慧引向了實用化。並且，1969年成立了國際人工智慧聯合會議。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研製，人工智慧得到了很大發展。日本1982年開始了“第五代計算機研製計劃”，即“知識資訊處理計算機系統KIPS”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那麼快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智慧的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網路飛速發展。 1987年，美國召開第一次神經網路國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此後，各國在神經網路方面的投資逐漸增加，神經網路迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智慧出現新的研究高潮.由於網路技術特別是國際互連網的技術發展，人工智慧開始由單個智慧主體研究轉向基於網路環境下的分散式人工智慧研究。不僅研究基於同一目標的分散式問題求解，而且研究多個智慧主體的多目標問題求解，將人工智慧更面向實用。另外，由於Hopfield多層神經網路模型的提出，使人工神經網路研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智慧已深入到社會生活的各個領域。
六、人工智慧的應用領域
1.在管理系統中的應用
(1)人工智慧應用於企業管理的意義主要不在於提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程資訊科技是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智慧在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智慧應用於企業管理中，以資料管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題資料庫，而所有的應用系統應該圍繞主題資料庫來建立和執行。
(2)智慧教學系統(ITS)是人工智慧與教育結合的主要形式，也是今後教學系統的發展方向。資訊科技的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運用超媒體技術、網路基礎和人工智慧技術區開發新的教學系統，計算機智慧教學系統就是其中的典型代表。
2.在工程領域的應用
(1)醫學專家系統是人工智慧和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用，具有極大的科研和應用價值，它可以幫助醫生解決複雜的醫學問題，作為醫生診斷、治療的輔助工具。目前，醫學智慧系統已通過其在醫學影像方面的重要作用，從而應用於內科、骨科等多個醫學領域中，並在不斷髮展完善中。
(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智慧的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發製成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用於勘探評價、區域資源估值和鑽井井位選擇等，是工業領域的首個人工智慧專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3.在技術研究中的應用
(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛採用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實現了超聲檢測和評價的自動化、智慧化。
(2)人工智慧在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網路的迅速發展，網路技術的安全是我們關心的重點，因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網路安全技術的改進和變更，大力發展資料探勘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高階AI通用和專用語言，和應用環境以及開發專用機器，而與人工智慧技術則為我們提供了可能性。
七、人工智慧的發展方向
1.專家系統是目前人工智慧中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程式系統。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智慧技術的趨勢。
2.智慧資訊檢索技術的飛速發展。人工智慧在網路資訊檢索中的應用，主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬體系統模仿、延伸與擴充套件人類智慧的理論、方法和技術。(2)由於網路知識資訊既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理，需要利用人工智慧的研究成果。
是一種通用智慧體系結構，其始終處在人工智慧研究的前沿，已顯示出強大的問題求解能力，它認為機器人的開發是人工智慧應用的重要領域。
八、強弱對比
1.強人工智慧：強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理和解決問題的智慧機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：(1)類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。(2)非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
2.弱人工智慧：弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理和解決問題的智慧機器，這些機器只不過看起來像是智慧的，但是並不真正擁有智慧，也不會有自主意識。
主流科研集中在弱人工智慧上，並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。
結論與看法：
人工智慧的研究內容與應用領域之廣，決定了人工智慧在將來的各個工作領域得到大展手腳的機會，是未來社會發展的趨勢。為此，需要我們一代代人去為之努力奮鬥。不僅要在弱人工智慧上取得突破，更要努力在強人工智慧上做出一些較大的進取。對於人工智慧，現在與將來同樣會有很多人為之付出或多或少的精力，為了更加美好的明天。期待著將來人工智慧能更好地融入到社會的各個方面，造福於人類。
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