本文關鍵詞：人工智能技術的發(fā)展趨勢研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工智能技術的發(fā)展趨勢研究

2012-09-17 14:51:52 字體：     

摘　要：摘要：人工智能(Artificial Intelligence)是用人工的方法和技術模仿、延伸和擴展人的智能。本論文在闡述人工智能定義的基礎上，詳細分析人工智能的當前的發(fā)展狀況和應用領域，并展望了人工智能今后的發(fā)展趨勢。

關鍵詞：關鍵詞：人工智能；應用領域；發(fā)展趨勢

中途分類號：TP39    文獻標識碼：A     文章編號： 引言: 　 計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發(fā)展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；麻省理工學院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現(xiàn)和擴展人類智能的一門科學與技術。 1. 人工智能技術的發(fā)展 　 人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年代發(fā)展到現(xiàn)在，有高潮也有低迷的時期。研究的方法和研究的態(tài)度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發(fā)展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發(fā)展。 2. 人工智能技術的應用 　 我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發(fā)展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討： 2.1人工智能應用之問題的求解 　 人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據(jù)某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經(jīng)可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。 2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明 　 人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數(shù)值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數(shù)據(jù)庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修改這些證明。 2.3人工智能應用之自然語言的處理 　 智能的另一表現(xiàn)就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內容是：如何利用計算機系統(tǒng)以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。 2.4人工智能應用之模式的識別 　 如何使機器具有感知能力也是智能的表現(xiàn)。模式的識別是利用人工智能技術開發(fā)智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現(xiàn)“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。 2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術 　 在科學技術飛速發(fā)展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)滿不足了對如今如此數(shù)量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。 2.6人工智能應用之專家系統(tǒng) 　 我們常說的專家系統(tǒng)就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統(tǒng)，從而也被稱為知識基系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域�，F(xiàn)在的專家系統(tǒng)尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。 2.7人工智能應用之機器人學 　 機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，，諸如農業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發(fā)展都起到了促進作用。 3. 人工智能技術發(fā)展趨勢 　 科學技術是第一生產(chǎn)力，但技術的發(fā)展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發(fā)展有如下幾大趨勢： 3.1問題求解 　 問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經(jīng)驗來改善其性能。 3.2機器學習 　 人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能

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