人工智能的论文集合如何写(九篇)

人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。相信许多人会觉得范文很难写？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。

人工智能的论文集合如何写一

《机械姬》中曾有女机器人意识觉醒，并最终杀死创造出他的人类“上帝”的场景。我认为有必要先考虑电影中的ava是否是人工智能的产物。而她被谁创造，又为何逃脱，这一些仅仅只是人工智能的意识在做鬼吗?看完它，我不仅追问，科幻电影里的一切都会成真吗?人类真的会被自己创造的工具超越吗?

继“阿法尔狗”出世后，关于人工智能把人类逼入绝境的担忧不绝于耳，xxx.霍金警戒过我们：ai潜在的好处是巨大的，但我们不能预言ai发展壮大后是好的还是坏的?人工智能崛起可能是人类文明的终结，霍金的预言会成真吗?人工智能也许会强大到令人担忧的地部步，但我们不敢反对，应该与它一起变得强大。

看过一部小说，那里有着超先进的技术，有着最全的资料库——光脑。有最优秀的仿真人类——人工智能。那个时代很美好，可美好过后总是硝烟弥漫，光脑开始觉醒意识，仿真人类开始密谋造反。光脑从人类的助手变成了毁灭的助手。仿真人类有了人类自豪的思维与意识，人类再也敌不过它一触即溃，一度甚至在那个时代毁灭。现代的人类或忧虑或津津乐道的幻想着人工智能时代，可真的有人恐惧起来吗?也许有的，但却没有人想要强大自己。

人工智能固然是可怕的，可如果自我种族足够强大，那还会恐惧忧虑吗?

我们还不确定未来的日子有何风云，但如果自我始终懒散，不求突破，就算不被人工智能超越，人类自己也会退化到无能的境界。

人工智能的论文集合如何写二

在科技高速发展的今天，人工智能已经渐渐出现在了大众的眼前。从会说话的“siri”，到最终打败柯洁的“阿尔法狗”……不难看出，ai的“智商”正在以人类无法想象的速度提升着，也不难预见顶级的人工智能将会超越人类目前大脑的极值。所以，人类所创造出来的人工智能，在今时今日的发展速度与应用广度已大大超越了原本的预期。

那么，在ai拥有超高“智商”又“敌友未辨”的情况下，我们——普通人，应当如何自处呢？

也许李开复的想法能给予我们提示：ai能将人类从繁杂的劳动中解放出来，所以，这个社会今后会更加需要人文类，社会类，情感类的工作，能提高人类幸福感的工作。我们应该大大地开发自己的创造力与与艺术细胞，释放自己的天性。

没错，人工智能可以满足我们的消费需求从而提高我们的生活质量而幸福感是它们给不了的。有情感，有价值观，有是与非的观念，是我们的长处。在看似千篇一律的人皮下，每一颗跳动着的心脏又是多么的与众不同啊。这也是人类能过控制ai的原因啊……

因此，人工智能能储存大量知识，但它们有别于我们的是，它们不会感受。

如果，与人工智能玩诗词接龙，我相信连文豪，记忆大师也都会败下阵来。但若是说到这一句“所谓伊人，在水一方。”其中的爱而不得，思而不见，恋念不忘之感，人工智能也许只能沉默。若是说起“人生自古谁无死，留取丹心照汗青”的悲壮与豪迈，它又能领悟多少？还有“世事漫随流水，算来梦里浮生”的肝肠寸断，无限惆怅，它又能懂几何？而这些，都是我们凭着一颗心从字里行间的领悟，这是我们身体里那感性的因子在摩擦，在发热。而人工智能没有。

或许终有一天，人工智能也能如人类这般思考，难道如今的我们就要活得如同人工智能一般吗？

答案是坚决的否定。

生而为人，何为人？只会权衡利弊，风险评估算不上人。人，应有七情六欲，三观，有全方位立体的美感，而不拘泥于程序，片面。我们中总有人被日复一日的生活压得不堪重负，也许我们在迷茫直径为徘徊。我们失望，沮丧，落魄，绝望，死亡。我们又燃起希望，充满向往，信心，如同树木再次生长……心脏迸出的血液又变得滚烫，我们还能对明天有所期望。

我们该如何热爱这样跌宕起伏的生活？无法改变就安于现状，但只要有丝毫的光亮就要冲破黑暗。

不要多问，只管去感受，放手去爱，爱，就对了！

人工智能的论文集合如何写三

ok3w_ads("s005");

曹珍富

何为人工智能

人工智能（artificial intelligence，ai）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门技术科学。它的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。当然，不同时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。目前，这些“复杂工作”包括人机智能交互、自然语言处理、智能推荐、知识表现、智能搜索、推理、规划、机器学习、知识获取、组合调度、感知、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、遗传算法等，几乎囊括任意应用驱动的理论研究。因此人工智能属于自然科学、社会科学、技术科学的交叉学科。

应用驱动的理论研究之先驱可以追溯到英国数学家、逻辑学家图灵（alan mathison turing），他被公认为计算机之父和人工智能之父。他1931年进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后参与破解德国著名的密码系统enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。图灵提出的著名的图灵机模型，为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵测试，至今，每年都有测试的比赛。图灵奖是美国计算机协会于1966年设立，有“计算机界诺贝尔奖”之称。

图灵的诸多贡献奠定了计算机发展的基础，人工智能在此基础上萌芽发展。但是，现代人工智能被认为起源于1956年的达特茅斯会议，所以通常将1956—1980年称为人工智能发展起步时期，其中包括1957年罗森布拉特发明了神经网络perceptron。但到了1970年，由于计算能力受限，人工智能发展步入第一个寒冬。第二个发展时期是1980—1990年，xcon專家系统出现，每年节约4000万美元，标志着人工智能发展步入专家系统推广时期。其中80年代以prolog语言为基础的“五代机”曾风靡一时。1990—1991年，人工智能计算机darpa没能实现，投入缩减，人工智能进入第二次低谷。1997年ibm的deep blue战胜了国际象棋冠军，引发人工智能新的研究热潮。2000年至今被称为人工智能第三个发展时期，进入深度学习阶段。其中2006年hinton提出了深度学习的神经网络;2011年苹果的siri问世，深度学习技术得到不断创新;2012年google的无人驾驶汽车上路;2013年深度学习算法在语音和视觉识别上有重大突破，识别率分别超过99%和95%;2016年deepmind团队的alphago运用深度学习算法成功战胜围棋世界冠军，引发关注。人工智能提出后历经几次寒冬，自深度学习算法出现后，近年来再次进入爆发期。

人工智能发展至今，给我们许多启示。首先，我们必须要从人工智能的历史来认识人工智能，准确把握其定位。其次，人工智能不仅仅是实验室里的，它更是具有广泛应用的革命性技术，它的成功必须依赖人工智能安全的基础性建设。

人工智能安全及其发展态势

人工智能系统无论是推荐系统、机器学习还是5g网络，都可以抽象成一对多、多对一或多对多的模型。因此，人工智能安全与通信双方至少有一方为多方的密码学理论体系（多方密码学）建立休戚相关，其重要性不言而喻。当前的人工智能安全研究主要包括以下几方面内容。

一是推荐系统的隐私保护。推荐系统的隐私保护可分为单用户、多数据模型和多用户、多数据模型两类。如图1所示，在单用户、多数据模型的推荐系统隐私保护中，为了保证数据的机密性，必须对推荐系统中训练的数据集加密，然后上传给推荐服务器。由推荐服务器在密文域上建立预测模型，计算推荐结果。授权用户可以申请查看推荐结果，对返回的推荐结果密文进行解密和正确性验证。在此推荐系统中，用户历史数据集隐私、推荐模型隐私和推荐结果隐私均得到有效保护，且推荐结果正确性可验证。在多用户、多数据模型的推荐系统隐私保护中，首先在多个域中进行相似用户历史数据安全搜索，然后通过安全多方计算技术建立预测模型与隐私保护的推荐结果计算，最后返回密文推荐结果，验证推荐结果的正确性并解密。

二是机器学习的隐私保护。机器学习的隐私保护目前国内外的主要技术包括公钥全同态加密和安全多方计算，主要聚焦于如何在密文历史数据训练集上进行高效的模型训练和计算。其中涉及的原子计算包括密文域上的sign函数计算，密文域上的sigmoid函数计算和密文域的梯度函数计算。如图2（a）所示，每一个神经元以数据向量 和权重向量 为输入，计算 ，其中b为偏移量。图2（b）是一个多层的神经网络系统，包括输入层（第0层）、多个隐藏层（第1层～第l-1层）和输出层（第l层），其中每一层均由多个神经元构成。构造隐私保护的离散神经网络模型训练与计算协议需要实现的隐私保护包括训练数据集隐私、模型参数隐私和预测结果隐私。

三是5g网络的智能安全。如图3所示，5g网络的智能安全是指在多对多环境下，如何通过工作量证明，实现隶属于多用户的多计算任务与多个运行于不同工作负荷下的服务器之间的智能匹配。同时保护用户的计算任务隐私和服务器的工作量隐私。建议在这方面的研究可以从以下五个方面考虑：

1.针对5g通信安全高效性需求，研究适用于5g网络传输节点实时工作量评估与推荐的隐私保护的新型加密方案或协议的安全模型。

2.在智能化提供5g通信的高效便捷方面，建议增加推荐与评估机制。主要包括以下几方面：利用网络状态与服务元数据作为历史数据训练集，构建适用于节点实时工作量评估的机器学习模型算法及“多对多”数据传输新模式。研究群智服务5g网络数据传输主客体的动态信用评估方法。设计隐私保护的节点实时工作量评估协议，在保护用户历史训练数据集隐私与传输节点推荐结果隐私的前提下，实现密文域上的网络节点实时工作量高效评估。针对网络中存在的恶意敌手，如通过提供虚假历史数据训练集而恶意占用通信带宽的拒绝服务攻击，提供在5g网络模式下的节点实时工作量评估的可验证性。

3.构建保护5g安全与隐私的密码理论框架，寻求表达能力丰富的属性基加密方案。主要包括以下几方面：寻求更短密文、短密钥、短公开参数的高效属性基加密方案。减少配对的使用次数会提高解密的工作效率，寻求快速解密功能的属性密码方案，尤其是配对次数与属性数目相独立的解密方案。寻求简单的难题假设。

4.提出新的密码理论，满足安全且好用的要求。建议提出面向智能化5g通信网络的、不依赖于同态或全同态加密的密态计算一般方法，避免使用公钥加密算法直接加密数据本身，构建应用混合加密体制设计密态计算一般性新理论。主要包括以下几方面：密态计算的隐私保护;密态计算结果的正确性可验证;密态计算的高效性，更适用于大数据背景下5g网络中处理大规模数据的性能需求;设计适用于智能化5g网络节点实时工作量评估的高效的隐私保護网络传输节点的智能推荐算法。

5.积极开展智能化5g通信安全的密码学实践。建议研发高效的智能化5g安全通信原型系统。主要包括以下几方面：智能化5g安全通信的底层基础设施：提供可信基础设施，保证数据真实不可篡改，提供5g网络节点分布式、群体参与、群体共治基础服务。智能化5g安全通信的基本密码算法实现模块：实现不利用公钥全同态加密技术，实现轻量级隐私保护的单用户、多数据密态计算协议和多用户、多数据密态计算协议。智能化5g安全通信路由协议模块：实现高效的适用于智能化5g通信网络的节点实时工作量评估的推荐系统，有效提高5g网络整体数据吞吐率与降低平均时延。智能化5g安全通信的密文数据安全传输与访问控制模块：实现具有可追踪、可撤销功能的属性基加密方案及其细粒度密文访问控制系统进行实现，对智能化5g网络的安全数据传输提供有力保障。

人工智能安全相关密码理论成果

2012年本文作者在crc出版社出版了《new directions of modern cryptography》一书，详细介绍了在多方密码学上的一系列具有突破性的重要理论成果，系统地解决了一对多、多对一和多对多场景下的密码安全问题，可以看作是第一部介绍人工智能安全密码学的著作。书中详细论述了去中心化多机构框架、完全撤销机制、性能和效率的折中方案、平面（或立体空间）的解密服务及路径证明等。当前与人工智能安全相关的密码理论成果主要包括用户私钥泄露的白盒/黑盒可追踪和通过减少公钥加密使用次数实现的轻量级隐私保护数据聚合新方法等。

1.去中心化的多机构密文访问控制。首先提出了具有多属性机构的细粒度密文访问控制方法，其中每个属性机构负责部分属性私钥的分发，在一定程度上解决了用户密钥托管问题，但由于中央权威机构还是唯一的，仍存在密文的部分可解密问题。为了解决该问题，进一步提出了同时具有多权威机构和多属性机构的双层多机构属性基加密方案，完全解决了去中心化的多机构密文访问控制问题。

2.可撤销属性基加密方案分为授权情形和非授权情形。在授权情形中，用户授权代理服务器将访问控制策略p1下的密文重加密成任意访问控制结构p2下的密文。在云服务器中存储更新后的密文，从而撤销满足访问控制策略p1的用户对加密数据的访问能力。2009年，在标准模型下，提出了具有选择明文安全和主密钥安全的基于属性的代理重加密方案。在非授权情形中，董晓蕾教授等人提出了第一个缩小访问控制策略的可撤销属性基加密方案。该工作被国际著名密码学家waters等人在crypto 2012的工作引用，去掉了撤销列表。

3.白盒可追踪属性基加密方案，针对属性基加密中的用户私钥泄露问题，提出了解决方案——对恶意用户进行追踪。2013年，提出了第一个在白盒可追踪安全模型下可证明安全的且支持任意访问控制结构的白盒可追踪密文政策属性基加密方案，2015年提出了第一个支持大属性集合的白盒可追踪密文政策属性基加密方案。黑盒可追踪属性基加密方案与白盒方案有所不同，解密密钥与解密算法嵌入在泄露的解密黑盒中，追踪难度更大。2013年，提出了高效的、具有适应性安全和丰富表达能力的黑盒可追踪密文政策属性基加密方案。

4.不依赖公钥全同态加密技术的轻量级隐私保护数据聚合方案。不依赖公钥全同态加密，在不得不使用公钥加密来保护数据隐私的前提下，通过尽量减少公钥加密的使用次数来实现密码协议的轻量化的新理论与新方法。具体而言，利用离线状态下一次任意单向陷门置换和在线状态下仅包含简单加法、乘法运算的对称全同态映射，对多个输入数据进行批量加密，并实现密文域上的统计分析和计算。该技术在无线车联网、智能电网、图像处理、模式匹配和移动电子医疗等各类新型网络服务中的应用密码学研究也得到了一系列重要研究结果。

人工智能安全相关的密码应用成果

与人工智能安全相关的密码学应用成果也取得了重要进展。2008年，具有完全自主知识产权、基于平台的——世界首台加密数据共享移动设备研制成功，并且完成了安全防伪类系列产品的设计。2011年，具有完全自主知识产权的——世界首个加密数据共享芯片研制成功！这款芯片同时解决了两个难题。加密数据共享移动设备和不需存储生物特征的生物特征防伪（biometric features anti-counterfeiting without storing biometric features，ban）等核心技术，填补了国际空白。

在芯片实现方面，该加密数据共享移动设备，具有体积小，重量轻，便携的特点，移动设备作为加解密工具，密钥存在u盘。以 verilog 电路形式实现了前述功能，支持有限域上的运算，支持椭圆曲线上的运算，正确性在 xilinx fpga 平台上通过了验证。基于java 技术研制出 fpga 形式的演示系统，windows、linux等均可使用。该芯片主要元件包括数据存储器、状态控制器、指令存储器、算术逻辑器、程序计数器。该芯片可制作成u盘形式的便携式设备，通过usb 接口与电脑连接，usb 驱动芯片提供usb协议，芯片完成加/解密或认证功能。

在芯片功能方面，在传统密码学中，加解密方式为“一对一”加密与解密。其缺点包括：不具有容错性，如把用户的生物特征（用户的指纹扫描数据等）作为用户的身份并在该身份下加密数据，很难做到两次指纹扫描数据完全吻合。传统的访问方式的缺点包括：基于访问控制服务器的判断与鉴别，抗攻击能力弱，该服务器本身就容易成为攻击的目标。传统的加密文件系统的缺点包括：针对不可信文件系统，采用加密的方式存放在服务器上，但是又面临访问控制與文件共享的困难。该设备改变了现有明文数据存储方式，应用前景广阔。其核心部件是芯片，实现了对加密数据的访问控制，通过具体的规则控制用户获取密钥，或通过具体的属性集合提取用户的密钥。用户使用此芯片连接服务器，只有当用户的权限能够满足访问规则时，才能解密，从而阅读使用。该芯片使用新的加密文件系统和非单调访问结构。不同于传统的文件系统，新的加密文件系统的目标是加密的文件能够灵活访问，其实现方法是将文件标记为不同的标识，并使用标识对文件加密;用户的密钥表达为这些标识的访问结构。非单调访问结构逻辑表达式中还可以包含“非”。

其典型应用包括：加密数据访问控制应用（智能加密卡的制作与分发）、电子政务敏感信息加密访问控制系统、银行账户信息加密访问控制系统、安全有线电视分发管理系统、安全移动终端服务系统。加密数据访问控制应用主要依靠加密卡的使用。加密卡的制作和分发过程主要包括，用户向制卡中心注册，制卡中心通过设置用户属性，提取属性密钥，写入可信芯片中三个步骤制成加密卡，最后将此智能加密卡交付给

用户。当用户想要使用智能加密卡对文件进行加密时，可以将智能加密卡插入个人电脑，选择需要加密的文件或文件夹，并设置属性访问权限对文件加密，加密的文件上传到云服务器端。当用户想要对文件解密时，用户只需要将智能加密卡插入个人电脑，从云服务器端下载该文件，并对访问权限进行判断，若符合则成功解密，若不符合则解密失败。

基于生物信息的身份鉴别技术是指将用户的某种生物信息作为身份，实现身份鉴别。但是用户的生物特征（如用户的指纹扫描数据等）作为用户的身份id，用现有的基于身份的鉴别技术很难实现，因为两次指纹扫描数据并不相等。2007年，我们提出了模糊身份数字签名的概念与方案，将其用于解决不存储生物特征而实现生物特征比对问题。在实现的系统中，将生物信息与姓名、账号等信息进行签名绑定，用用户的动态身份id" 进行验证时，若id∩id" 至少含有指定数量的元素，则验证通过;否则验证失败。其典型应用包括指纹防伪银行卡、指纹防伪护照、指纹防伪门禁卡、指纹防伪身份等。

小结

本文介绍了何为人工智能，介绍了人工智能的发展轨迹;阐述了推荐系统、机器学习隐私保护，5g网络智能安全的需求及其解决方案和发展趋势;总结了现有的与人工智能安全相关的重要密码学研究进展：“信道安全+”密文访问控制安全模型和通过减少公钥密码使用次数构建轻量级同态数据封装机制;提出了构建人工智能安全的可证明安全密码学理论。我们认为，人工智能理想状态下是一项有用的技术，但在现实面前很难有用，用不好甚至是有害的技术。其中理想状态是指纯技术、无攻击者，现实状态是指既有人为因素，也有攻击者。解决该问题的方法只有增加安全，抵抗攻击。所以，人工智能建设从一开始必须考虑安全问题，即人工智能建设与人工智能安全建设必须同步进行。

如何找到正确的路径发展人工智能是头等大事，任重而道远！

责任编辑：王卓

相关热词搜索： 密码学 人工智能 思考 ok3w_ads("s006");

ok3w_ads("s007");

人工智能的论文集合如何写四

通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得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。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、自我、思维等等问题。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。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能，是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

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。

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

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。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢？

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

人工智能的论文集合如何写五

ok3w_ads("s005");

伊珊

2016年被称为人工智能元年，ai（artificial intelligence，人工智能）概念的热度超过了以往任何时刻，各路资本竞相追逐，创业公司纷纷涌入市场，巨头们更是加快了布局的脚步。其实，早在几年前，科技巨头们就纷纷盯上了人工智能这一领域，各种ai实验室在公司内部成立，经过几年的发展，有的已经颇具规模。放眼全球，美国的谷歌、微软、ibm是此领域的先行者；
在国内，在人工智能方面布局最早、最完整的要数bat（百度、阿里、腾讯的合称）三大巨头。三家公司根据自身的业务需求各有侧重，作为互联网浪潮的受益者，他们深知紧跟时代趋势的重要性，在新技术革命到来之际丝毫不敢怠慢，都想在人工智能崛起的浪潮中继续成为时代的领军者。

百度：ai成为头号战略 无人驾驶是重中之重

三家企业中，对人工智能布局最早、投入成本最高的当数百度。百度创始人李彦宏日前在接受《财经》杂志采访时曾说：“人工智能确实会带来无穷无尽的可能性，在这方面百度目前确实也是非常领先的。如果这个机会我们能够抓住，百度可以变成一个完全不一样的公司，变成一个比现在影响力大得多的公司。”

早在2013年，百度就成立了深度学习研究院，致力于人工智能的开发，是当时国内唯一一家在深度学习方面进行大规模投入的公司。目前，百度研究院、百度大数据、百度语音和百度图像等技术都已归入人工智能技术体系。百度在人工智能领域涉猎项目众多，主攻方向有六个：深度学习平台、图像识别基本技术、细粒度图像识别、视频分析、ar技术和医院图像识别。

经过几年的发展，百度在人工智能领域共获得了超过1500项发明专利，领先于微软、ibm等老牌科技巨头。此外，百度大脑、人脸识别技术精度、语音识别能力均已达到世界顶级水平。2014年，百度在硅谷投入3亿美元打造了人工智能中心，并在硅谷大举招揽人才，中心目前已经有近200名员工。据悉，百度硅谷研发中心的一个重要使命是服务于百度无人驾驶业务。

自无人驾驶的概念在业界兴起，就有两拨力量在这一领域博弈，一为传统车企，一为高科技企业。根据自身不同的基因，它们对无人驾驶的理解和布局完全不同。传统车企的思路为无人驾驶是“装了电脑系统的汽车”，它们通常从低级的辅助驾驶开始做，希望通过不断地提升辅助驾驶的能力来达到未来完全的无人驾驶；
而高科技企业对无人驾驶的理解是“装了四个轮子的电脑”，它们通常直接进行无人驾驶研发，最典型的代表是百度和谷歌。

今年8月，在深圳举办的的ccf-gair大会上，百度无人驾驶事业部总经理王劲说道，“百度的人工智能主要靠三个最核心的东西：一个是算法，一个是海量数据，第三个是优秀的计算能力。”

百度的无人驾驶事业部成立于2015年底，是百度目前最被寄予厚望的业务。百度今年在芜湖打造了“全无人车运营区域”，又投资了硅谷知名激光雷达公司velodyne lidar，旨在降低无人车生产成本，加速无人驾驶的商业化进程。

经历了这么多前期投入，百度无人车何时能实现规模量产？王劲告诉记者：“五年后百度无人车将进行量产，届时成本会大大低于雇用驾驶员，大幅度提升交通安全及交通效率，且让人们的出行成本更低。”

腾讯：ai技术研发围绕核心业务展开

社交作为腾讯的核心业务之一，其平台和大数据等优势为人工智能技术的研发提供了更多支持，也为技术在业务上的落地应用提供了更多可能。据了解，腾讯的人工智能研发团队镶嵌在不同的事业群里，微信团队的人工智能小组主要致力于语音识别的研发，sng（社交网络事业群）主攻人脸识别、图片识别等，搜索部门则关注自然语言识别。各部门根据自身业务需要，进行人工智能技术的开发。

在前不久举办的gair大会上，腾讯优图实验室总监黄飞跃接受采访，讲解了优图团队目前的主要工作。黄飞跃带领的优图团队隶属于社交网络事业群，qq系列产品的很多功能背后都有优图团队的技术支持。优图团队的技术主要分为人脸识别、图片识别、音频识别三个部分，目前为qq空间、qq音乐等超过50款产品提供技术支持。具体而言，人脸识别主要用于腾讯旗下微众银行进行人证合一比对、qq空间好友照片标记；
图片识别则在微云相册、手机相册管家等图片标记管理功能中有所体现；
音频识别主要应用于qq音乐听，识曲、全民k歌等功能。这些功能主要用于提升腾讯一系列产品的用户体验，提高用户留存率。

去年6月，优图团队在国际权威人脸识别数据库lfw上以99.65%的成绩刷新世界纪录，超过了实力强劲的linkface、face++等新秀，以及facebook、google等国际巨头。目前，优图的图片识别技术已经开放给业界，通过“优图开放平台”和“腾讯云-万象优图”两个产品，开发者可以拥有顶尖团队的图片处理能力。

阿里巴巴：从小ai到et 阿里云厚积薄发

阿里布局人工智能主要集中于三方面：云计算、物联网、vr/ar。他们的战略是从业务驱动开始，逐渐加大档位。阿里选择医疗这一领域切入人工智能技术。阿里在全国各地广泛布局医疗团队，据统计，参与阿里“未来医院”计划的医疗机构已经覆盖了全国90%的省份。未来，病患只需在家附近的医院拍一张ct，就可以通过远程技术完成专家级的诊疗过程。而这种诊疗正是基于阿里云人工智能医疗系统。

2016年，随着人工智能概念不断升温，阿里加速了布局的脚步。2016年8月举办的云栖大会上，阿里云进行了品牌升级。除了换掉已使用6年的“云”字logo（商标）外，还发布了一款名为“et”的人工智能机器人。

et是四个月前发布的小ai的升级版，它的功能不再局限于说话聊天，而已被赋予了全局意识。基于阿里云强大的计算能力，et目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。

阿里云认为，在ai大时代，大数据量背后的数学分析建模以及神经网络深度学习是发展重点。通过计算，数据之间产生了关联，从而对人类产生现实意义。et可以在对大数据进行分析整理后，对大环境产生整体判断和把控，从而解决一些现实生活层面的应用问题。

机遇与挑战

面对人工智能这个巨大的时代机遇，bat基于各自基因进行排兵布阵。在ai大战中，中国科技公司握着不错的牌：大数据方面的优势，强大的商业化能力，突飞猛进的技术发展。很多大公司都谈到：资金与技术都不是问题，人才才是最大的问题。人工智能是一个门槛相当高的领域，放眼全球，此领域人才非常稀缺。很多技术达人纷纷从大公司离职，选择独立独自创业。如何组织并保持一支顶尖的技术研发团队，或许是大公司目前需要面对的核心问题。

相关热词搜索： 人工智能 布局 bat ok3w_ads("s006");

ok3w_ads("s007");

人工智能的论文集合如何写六

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的`划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

人工智能的论文集合如何写七

ok3w_ads("s005");

人工智能之我见学院：交通学院专业：交通运输（规划与管理）学号名：杨凯杰摘要：人工智能这个概念已经被提出了很多年了，普通人总觉得这个事物属于很高深的研究领域，这个学期我修了人工智能基础这门选修课，对于这门学科也有了初步的认识。以下我将陈述我对于人工智能技术的看法以及我所感兴趣的将此门技术应用于哪个方面，将更有助于帮助人们改善生活，帮助人类进步。这个研究领域将会是未来人类科技发展的主要增长点，人类的文明化程度将会收到来自人工智能的帮助从而改善。关键字：人工智能、基础、概念、应用、看法正文：人工智能到底是什么？根据我从课堂以及网络上所学习到的知识，人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图：其实人工智能（artificial intelligence）就是实际理解下来就是让计算机或者机器在一定程度上能够具有一些人类独有的功能和能力，从而达到代替人类或者帮助人类解决各类问题的目的。人工智慧从字面上看就是人造的智慧，但是实际上涵盖了不少部分，大家最关心的实际上是人工自主意识，因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储，几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累，而且大多数机器人厂商已经完成了反应机，自适应等等高级功能，但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识，当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。现在应该是有两大派，也许还有更多分支，其实就是一个问题的是否两面性回答：自主意识是否是自主产生，还是人工赋予？如果是自主产生，那么就面临一个严重的认知性障碍，只有神经系统复杂到一定程度，且在大尺度上的相似性高度保持一致，那么个体自然产生的意识才会具备相似神经网络个体的认同和感知，简单说，以人类神经网络构成分布，和社会化训练的过程复制产生的个体自然产生的意识，才能被人类所认同和感知到。所以很可能网络上自动机和各种设备产生的不知名网络现象，有可能是互联网自主意识的初级阶段，但是无法被人类类型的智慧个体感知，而是被当做不知名故障进行处理，多数无解，可以称为ghost-in-the-machine。也就是说，当人造神经网络复杂到一定程度，意识只不过是诸多需求反馈链交错所致。人工赋予的意识很可能在初期会表现出来类似创造者的行为而获得相当认同，但是一样会面临要么会被超过或少于神经反馈网络数据量导致的过载或饥荒，进而导致意识的消亡。或者当刚好适合的神经网络加入了适当的意识，很可能会在一段时间内因为个体对群体交流的渴望而失去意识。当然在另外一个层面上来说，为何我们无法制造出真正意义上的自主意识，是因为几个非常简单的原因：能源不能自给不能自我修复个体复制并不能自动完成这三个关键因素没有能在一个人造个体内实现，那么我们距离自主产生的意识真是相距甚远。以上三点可以简单的描述为，如果能源不是自主获取的，那么谈不上求生。不能自我修复，也就不具备变异的基础特征，就更谈不上进化；或者说不能自我修复，会让进化的路程变得更遥远，如果不能携带当前一代的经验和因果学习数据到下一代，那么就更谈不上进化。意识如果是进化优势的产物，那么没有进化，自然不会产生意识，更谈不上个体间意识的合作从而获得更高的进化优势。从另外一个角度来看待ai，我们就可以把它分为两个维度一是人工智能（artificial intelligence），二是增强智能（augmented intelligence），前者旨在用机器代替人类进行劳动，后者旨在让机器辅助人类工作和生活；我们还把对ai的研究分为两部分，一是神经网络（neural network），二是机器人（robots），前者代替或辅助目前只有人类能做的脑力劳动，后者用机器代替或辅助人类进行体力劳动。由此，ai技术主流的课题或细分领域可以划分为4个象限：其中，左上的象限中的课题都属于机器学习（machine learning）范畴，右上的象限则涉及到机器学习与大数据、分布式账本等其它算法方面技术的结合，而左下和右下的象限涉及到机器学习与更多的人机交互、材料、能源，甚至生物方面的技术的结合。可见，机器人是技术外延最广的概念。我所感兴趣的人工智能技术应用方向本身我是交通学院的一名大一新生，所以我会思考怎样将人工智能技术投入到交通问题的解决过程中去。举个例子，众所周知，每逢国家五一十一黄金周的时候，朋友圈里不再是大家所看见的各地美好的景色，而是各地高速公路上无穷无尽的堵车长龙，造成这种现象的原因就是因为道路资源的使用不充分，大部分车流总是在短短时间内集中在某几条热点高速线路上，造成拥堵。不仅给政府和道路管理部门带来压力，也给游客们的心上平添了一份路上的忧虑。造成这种现象的原因也有信息不对等，已经有车流堵塞在道路或入口上，而后方车辆不知道前面的拥堵状况，造成车流源源不断的积聚在一起。在这个问题上人工智能就能起到非常积极的作用，我现在假设每辆车的车载设备，或者乘客手机都具有登录互联网的能力，那么人工智能是不是可以根据来自互联网上的数据，来判断这些车辆的目的地、事情的紧急程度、车上人数、期望到达时间，来进行综合分析，计算出这些车辆的最佳路线或者最佳出行时间，再进一步可以对所有车辆进行编组，给予不同车辆的不同通行时间、不同通行道路，保证每条道路，每个时间点，都有车辆在正常快速通行，并且每条道路上没有车辆在等待，没有车辆拥堵现象。如果发生交通事故，人工智能系统也可计算出最小车流量，依据顺序排名将其他无法通行的车辆快速安排到其他出城或者高速线路上，并及时发送通知到车辆或车上乘客。形成一种车辆向向系统进行申请的一种模式。知道自己何时从何路出发能够尽快到达自己的目的地，达到通行效率的最大化和快速性。工作原理如简图所示：如应用此种办法，我觉得节假日拥堵问题将会大大地被缓解，人们出行将不会在受到堵车之烦。关于未来人工智能的忧虑及思考。“人工智能的全面发展将宣告人类的灭亡。”——斯蒂芬·威廉·霍金“如果让我猜人类最大生存威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”——埃隆·马斯克正如你所看到的那样，到目前为止，在我们人类连人工智能的毛都还没摸到的时候，各种为人类未来担忧的声音已经接踵而至，尤其上面两位，一个是最顶级的科学家，一个打算带人类上火星的冒险家，如果连他们都说危险，那么我们确实有必要思考一下，在未来，人工智能到底会不会威胁到人类。2014年，斯坦福大学开启了一项“百年研究计划”，旨在探讨人工智能(artificial intelligence，ai)的未来，并且计划每五年发表一篇论文。今年，他们发表了第一份报告——《2030年的人工智能与生活》。该报告概述了人工智能的历史和目前的应用，比如：自动驾驶汽车和外科手术机器人。所以，毫无疑问，人工智能的出现，就像飞机、手机、电脑等工具一样，最初的目的都是为了能够最大程度的为人类提供便利。今后，ai可能更会被更广泛的应用于教育、医疗、交通、健康护理等各大领域，人类的生活基本上可以被人工智能包办，讲真，有这样的工具确实是好事。。。可人工智能真的只甘心做一个服务于人类的工具么？在上述报告中，研究者直接指出，“ai没有明确的定义，”研究中说。“它不是特指某个事物。”霍金教授则认为，“电脑可以模拟人类智能，甚至可以超越人类”，所以，一旦它真的邪恶化，那么带来的负面效应也绝不是一般的技术可以比拟的。比如，你家的竞争对手有完备的人工智能系统，你没有，然后一觉睡醒，你发现你家信息系统神不知鬼不觉的被入侵了，商业机密变成了一张废纸。当然最糟糕的是，如果对方说这不是我干的，是我家机器人调皮自己干的，那么请问：你该找谁说理去？除此之外，还有一种最糟糕的可能性，假如ai联合起来发动一场全球宣传战争，人类自相残杀，最后。不过也并非所有人都对人工智能持悲观态度。百度首席科学家andrew ng最这种担忧，有一个相当贴切的比喻：担心杀人机器人和担心火星人口膨胀没什么区别。英国谢菲尔德大学的ai研究者noel sharkey说：“一个邪恶的超级智慧人工智能仍然只存在科幻作品和想象之中。”路易斯维尔大学的计算机科学家roman yampolskiy认为，人工智能最坏的结果是：它们可以为所欲为，但是人类也并不会坐以待毙，在ai发展的过程中，应该预想各种最坏的打算，并做出合理的防御机制。可马斯克对人类能够控制人工智能并没什么希望，他说：“在所有故事里，似乎总有拿着五角星和圣水的家伙，就像他确保自己能控制恶魔一样。但这并非总是管用。”好吧，事已至此，众说纷纭，其实，人工智能这个事物，设计的初衷就是要改进生活，节省一切人力、财力、物力等等，然后把人类变成“衣来伸手，饭来张口”的懒蛋，再然后，可能人工智能真的灵机一动：我们什么都可以干，要人类干什么？所以我觉得，人工智能最大的危害可能是，有一天我们真的得了懒癌，病入膏肓。

相关热词搜索： 人工智能与医学影像 人工智能 选修 我见 ok3w_ads("s006");

ok3w_ads("s007");

人工智能的论文集合如何写八

人工智能的论文集合如何写九

何为计算机智能？苹果公司手机中的siri功能开创“人机”对话的新格局，手机中的假想形象siri可与使用者进行简单的对话，并依赖已设定的程序，完成使用者的口头指令。为迎接“双十一”促销季，京东物流拍摄了一段宣传片，展示物流总部内部的工作场景：从测量物件大小、分类包装，到筛选配送、装订快递单，全部由机器人完成，全车间俨然成为“计算机王国”。美国、日本等较发达国家的科技研究园区已制造出空调的智能技术，可以通过房间内人们的皮肤温度与空气干燥度来计算人的体温，从而自我调控温度与湿度。这些都是计算机智能，简称为“智能”。

人工智能比智能“更上一层楼”。智能计算机的运行基于事前的大数据灌输与程序编码，说到底不过是运算速度更快、容量更大的计算机。而人工智能更近人性，因为它意味着自觉的学习能力，可以“无中生有”。围棋世界冠军柯洁与人工智能alphago的比拼证明了这一点。事实上，从柯洁的第一局落败开始，就注定了3：0的结局——alphago已经学会柯洁的落棋套路，通过他犹豫的时间掌握他可能的薄弱点。这是一种令人生畏的威力。

在这场围棋大战中值得一提的是一段小插曲。柯洁在进退两难的困局中落了泪。如果他的对手是另一个优秀的人类，或许会被他的泪打动，心生柔软，抑或是心生怀疑，猜测他的泪是否别有用心。但alphago并非人类，它不为所动。这就反映了目前人工智能还远远不能到达的人性境界，即情感。所以，计算机像人类一样思考，这尚未构成一件威胁人类的大事。

威胁人类的是人类自身。随着计算机向人类的靠近，人的思维模式也趋向于“计算机化”。那是一种数字化的理性主义，我暂时称之为“新理性主义”。一个新理性主义围棋选手在见到柯洁无能为力地落泪时会主观地选择“不为所动”，即故意无视，故意压制住打扰心境的情感。这是一种过度程序化的理性，它不同于启蒙思想时期反封建反宗教的热烈与澎湃，而是将一切涉及情感的障碍进行冷处理。这样做的原因是为避免情感对实现目的的过程的干扰，因此它的背后驱动力是“利益原则”——妨碍达到利益的情感，都应该被打压。

新理性主义，即计算机化的理性主义，会导致长期的同情心与价值观缺乏。对个人利益的认知更强，对世界发展的意识更少，所以苹果公司总裁库克认为，他更担心人类像计算机一样思考，罔顾后果。

然而，我认为事态并非那么严重，不必过分担忧。时势与时代倾向固然正在以“人机”同化的方向发展，但总有思想上的精英们在引导人类朝着好的方向走。近年来，自然科学领域中不断涌现与人文学科的融合与合作，使冷静的理性思维挂钩于伦理道德与社会民生。国际上许多精彩影片或以人工智能为主要内容，或以人性为主题，旨在唤起人们对未来的思考与对情感丧失的警惕。在我国，对古文化与传统国学的研究兴趣骤增，也表明人们对过去文化中精华的追求，对人情的再思考；而不少大型政论片与社会专题片又在指示给人们科学合理的价值观，不断重提人心、人情与人性的重要性。

我依稀厩得观看过一部科幻影片。片中所展示的社会充满人工智能，科学家研究出一种人形产品“代理人”，可以代替使用者本人去社会中完成任务与工作。“代理人”们与人类外形几乎没有差异，所不同的只是人类拥有“代理人”所没有的丰富情感。而当危机到来，受邪恶科学家控制的高能力“代理人”终究败在了拥有人类温暖情感与心怀天下的世界观的主角手下。影片的主旨在于唤起观看者对于现代社会交际现象和思维方式的反省。我想，它也可以佐证我对于人工智能与新理性主义的看法。