人工智能论文15篇（精选）
在日常学习和工作中，大家肯定对论文都不陌生吧，论文是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是小编为大家整理的人工智能论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
人工智能论文1
摘要：人工智能技术能够让复杂多变的模式辨别或依附在专业基础上的高水平探析成为发展社会中的现实，如此一来就可以有效地提高一些石油勘探开发软件的专业性能。可是在这个方面上依旧存在着特别大的潜力正在等待着优秀的人们去研究挖掘。本文通过研究现在人工智能技术在石油勘探开发领域的使用现状，从而深入地分析了其在实际勘探应用中所出现的主要问题，最终以人工智能技术与地理信息系统技术进行充分结合的应用领域去研究其方案的内在实用性。
关键词：人工智能技术;石油勘探;应用方案
0引言
如今多项技术之间的融合和多个学科领域的有机结合已经成为了未来发展的指定方向，而且石油勘探软件和开发技术等领域中所存在的主要问题由于关联到多技术与多学科这俩个领域，所以其有着异于其它领域的个性特点。例如如何去解释三维与思维地震相关的数据、测井与试井解释和繁琐的多边钻井设计等等，以上所提到的问题在具体的实践应用中便发展演化成了极具系统化但又非常复杂的石油储藏管理问题。由于如今石油勘探开发工作的不断发展与进步，传统的地质统计学方法已经无法更好地适用于其数据处理方面的具体要求。
1人工智能技术在石油勘探中的运用现状
目前人工神经网络(ANNS)技术、模糊逻辑(FuzzyLogic)和专家系统(ES)已经成为了人工智能技术的主要代表技术应用情况是比较活跃的，而且其已逐渐渗入到了石油勘探开发的每一个操作环节。人工智能技术已经在对石油开采量的相关预测、石油层对比分析、NMR实时测井数据反演和剩余油分布研究等主要方面得到了更加深入的应用。我们可以很直观地从以上的案例汇总中得知:人工智能技术目前作为一种比较先进的技术类型，实际上我们如果能够成功地将其实践应用到石油勘探开发的领域，那么气具有特别大的潜力与发展空间。
2人工智能技术实际应用中存在的主要问题
2.1数据接口过于分散，缺乏统一性
对于那些缺乏统一性的相关数据模式和类型，无法实现比较简单便捷的输入，而且还不利于其在具体的实践应用中进行数据的初始化过程，如此一来就很容易造成在智能模型的建立过程和相关数据的处理过程中出现低效化和繁杂化的情况。类似于要建立一个人工神经网络的模型将会需要对各种各样算法的检验验证，例如进行opfield网络技术、LVQ、BP和SOM等等，主要目的是想要通过不断地调整所得的相关参数，另外还要进行一种细致结果的仔细对比，才可以真正地将与之对应的模型正式确定下来。
2.2模拟实验过程中突出的可视化问题
其实对于在石油勘探开发过程之中所进行的具体工作来说，其所研究分析与处理的主要对象实际上以埋藏于地底的地质体居多，而这些地质体自身又都具备着个性化的复杂特性与结构，例如石油储层区域的饱和度分布、石油渗透率与相关孔隙度，地底裂隙网络的全面展布。所以对于那些藏匿于石油勘探开发领域之中的绝大多数问题来说具体实现结果的可视化是特别重要并且极为关键的。那么到底该怎样将人工智能化技术专业计算过之后的结果以一种可视化的方式方法重复叠加于其它地质勘探类图件之中，而且还要在此基础上去做复杂图层运算和二次空间的分析，这就是整个石油勘探开发领域中优化升级应用人工智能技术的基础。
2.3难以对高维度数据进行专业的处理
针对存在于石油勘探开发主要领域的问题来说，其绝大多数问题都与高难度繁杂的空间三维体数据的专业处理与研究分析有很大的关联，例如有关地震属性的数据体，此外还有一些在此基础上进行演进发展所得出的石油储层属性的空间分布区域，还有一些主要以油井资料和通用空间统计学计量方法作为基础而获得的石油储层流体的实际分布情况和相关属性的空间分布等等，以上介绍的这些都可以将其称之为是空间数据体。可是对于一些普通的人工智能系统来讲，在其实际进行分析应用大数据量方面时存在着一些困难，而且还有一些与空间异质性有关的问题，其在一定程度上阻碍了对石油储藏进行精细化描述和对石油勘探开发成果分析等具体工作的深入研究。
3人工智能技术与地理信息系统技术之间形成的.集成应用
对于如今在石油勘探开发领域中广泛应用人工智能技术与地理信息系统技术方面所存在的严重问题与不足，我们完全可以将其进行相关的集成综合应用。实际上构建一个良好系统的主要思想是灵巧的人机交互界面、多个模块与不同种类数据库之间的交叉与一致的相关数据接口。从而去构建一个完全可以将绝大部分的相关处理流程集于一身的人工智能化石油勘探开发的决策系统之中，并且可以将此作为集成应用的终极目标。其在主要功能方面一般包含以下内容:(1)对综合性数据的集成与控制。其主要是以面向对象的对象型数据库(OOD)和普通关系型数据(ROD)为基础去与具体的数据标准进行结合，从而去实际运用合适的数据引擎构建多种数据的集成管理，最终可以建立相关数据库之间的灵活交叉。(2)针对一些对指定数据对象的统一接口与多模块之间的处理，从而可以更加高效地管理一些经过运算之后所得到的数据挖掘成果。(3)切合实际地进行决策分析与智能化处理。我们可以通过运用一些相匹配的智能模块去开展相关智能化的研究与处理，从而可以准确地构建一种与之相对应的预测分析模型。而且还可以将其与空间数据库的同区块部分进行结合，或者与模型所取得的预测结果进行融合，从而开展二次空间的研究分析与相关论证，最后我们就可以经过相关的决策支持系统去得出最需要的各个方案。
4结论
总之，目前多技术、多领域与多学科的综合集成应用已经成为了解决现实复杂问题的重要手段。不管这种系统不是万能的，但是只要将其与人工智能技术与地理信息系统技术进行充分地结合，那么再将这二者进行充分的集成，便可以建立一个综合全面的石油勘探开发智能化的支持系统，并且还可以对于在石油勘探开发中所存在的各种复杂问题，此系统可以提供及时的帮助和尽快地制定具体的解决方案，从而能够有利于降低石油勘探的风险和提高石油开发的实际效率。截止到目前为止，若是能够在石油勘探开发过程中真正地将人工智能技术应用到其中，特别是应用将人工智能与其他辅助技术结合集成的技术方案方式，有利于此领域的更好发展与进步。
参考文献:
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[10]美Sandia国家实验室动态—人工智能进步和传感器技术使汽车和石油业受益非凡[J].传感器世界,1996,(11):4-5.
人工智能论文2
摘要：社会在发展、时代在进步， 信息技术水平也在不断的提高， 在此时代背景下， 越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入， 而科技的进步， 使得各类的先进技术衍生出来， 其中的人工智能技术可谓是典型代表， 许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用， 所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性， 以下内容是个人的见解。
关键词：人工智能技术； 计算机； 发展； 应用；
受科学技术手段的推动性影响， 人类文明的发展步伐日渐加快， 现阶段， 已经基本步入到了信息化的时代背景下， 计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具， 甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑， 同时增加了技术应用的要求， 在此社会不断发展的趋势下， 只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展， 方可体现人工智能技术手段的作用， 并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。
一、人工智能技术的发展
人工智能一般指的是借助计算机技术手段， 将其作为有效的基础， 对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科， 它所涉及的行业较多， 比如， 心理学以及哲学等等均为典型， 而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟， 通常会将其安装到机械设备之上， 并使得机器更具智能化特色， 借助智能化处理方式或是智能化编程等方法， 逐步实现自动化操作、智能化运行， 对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理， 极大的提高工作效率， 进而保证人们的人身财产安全。
人工智能技术手段本身具有超强的处理性能， 尤其是针对些许不确定的数据信息时， 可为用户提供更为完善的、全方位的运作情况展示， 还可对相关数据信息进行高效处理， 体现其自身的辅助性功能。[1]
现阶段， 人工智能技术已经初步取得了一定的成就， 相关的专家学者在研究和探讨以后， 也发现了人工神经网络体系构建的发展方向， 希望借此完成工程项目设计工作， 实现软件系统和智能化模块的有机结合， 对软件的性能进行改良， 进而符合用户的实际需求， 在基本达到了人工智能的目标以后， 还需要对用户界面进行优化和改良， 最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技术手段在计算机中的应用
（一） 网络安全方面的应用
最近几年来， 人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向， 它的利用将计算机网络的优势全方位的体现， 值得一提的是， 它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高， 同时其应用价值也不断凸显。
与智能防火墙相比较， 此种技术手段， 具有识别技术中的记忆和统计功能， 可对数据信息进行精准度的判断和识别， 还能进行准确的计算和检测， 运用此手段将网络运行中的威胁性因素及时发现， 并做好定位， 极大的`提高计算机运行的有效性、稳定性和安全性。[2]
而后， 入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作， 这一过程中， 防火墙可发挥自身的作用， 这一过程中它的运行效果， 将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响， 可通过数据整合、搜集的方式， 将有价值的参数呈现给用户， 通过邮件的形式发送给用户， 随着时间的推移， 邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨， 建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的系统之中， 而后再实施风险检测， 及时告知用户相关的风险信息， 并给予一定的提示， 引导用户妥善处理垃圾信息。
（二） 企业管理方面的应用
现阶段， 人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知， 比如， 自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表， 它们的运用， 利于企业实现智能化的管理目标， 为企业的内部运作营造安全的氛围和环境， 此外， 还可以一定程度的减少企业的运作成本， 逐步达到资源配置和优化的效果， 将企业的运营和发展目标落实到实处， 体现出企业管理的智能化和现代化特色。
（三） 教学领域的应用
随着新课程改革的推进， 使得标准化教学体制也在日趋深化， 逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合， 人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势， 为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力， 可借此方法， 完成教学方法和教学内容的表达， 进而相应的的提高教学效率， 确保教学质量。
此外， 引入人工智能技术的过程中， 也需要重视知识库的运用， 将其作为教学中有效的辅助工具， 而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中， 教师的在落实教学工作之时， 可对知识库之内的理论知识加进行准确推理， 为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程， 得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲， 人工智能技术理念的引入， 可谓是以此教学模式的革新， 也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。
（四） 家居行业的应用
当前， 人们的生活质量和生活水平日渐提高， 从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要， 在此社会发展形势之下， 可将人工智能技术手段应用到家居生活中， 尽可能满人们的日常生活需要， 比如， 运用人工智能技术， 对门窗的闭合进行有效控制， 或是对家居环境进行调整， 营造良好的生活氛围。
三、结语
综上所述， 在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下， 人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注， 此项技术是一项典型的新型技术手段， 它的应用体现了极大的优势， 与域外发达国家相比较， 我国的人工智能技术水平仍旧不足， 但是， 其发展速度却相对较快， 在我国的诸多行业中得到了广泛运用， 它的未来发展前景相对较佳， 值得大力推广。
参考文献
[1]金鑫。人工智能技术中计算机相关技术的运用解析[J].电子测试， 201615, （13） :94-94, 107.
[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[J].数字技术与应用， 20xx, 26 （7） :244.
人工智能论文3
【摘 要】随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能技术的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景。本文对人工智能技术在计算机网络教育中的应用进行了浅显地探析。
【关键词】计算机 人工智能技术 系统
人工智能(Artificial Intelligence)是研究使计算机模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为的学科，用过对计算机实现智能的原理的研究，制造出类似于人脑智能的计算机，使计算机实现更高层次的应用。随着信息技术的发展和网络的广泛普及，人们教育观念正在悄然改变，新型的教育模式正在成形，计算机网络远程教育迅速发展，然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟，实际应用过程中存在诸多问题，而人工智能的引入，则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶，并展现了其广阔的发展前景[1]。
一、人工智能技术概况
人工智能是通过研究人的智慧机理和思维过程，利用计算机体现和模拟人的智能行为。人工智能自其正式提出至今短短几十年内取得飞速的发展，已经成为一种成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧，在进行信息分析处理时可以采取语音识别，实现人机对话，所以其应用范围自其发展以来逐步向诸多领域扩展，如医学、建筑学、地质学、机械等，而其研究课题也不断深入，如专家系统、机器人、自然语言处理系统、博弈等。人工智能具有理解经验并从中学习、辨别模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地对新环境做出反应、在解决问题时使用推理进行有效的推导、能处理复杂的情况、应用知识控制环境等诸多能力。人工智能是一个知识信息系统，知识在人工智能中占据重要的地位，计算机的智能只有通过对知识的'发现、储存、学习、推理和决策才能展现出来。人工智能主要有以下优势：首先，由于知识储存与计算机系统中，为人们知识传播和复制带来了极大的便利，计算机网络技术的发展，使知识的传播和复制突破时间和空间的限制，为人们带来无限的知识共享。其次，人工智能系统拓展了知识信息获取渠道，同时在某些任务处理的质量和速度上，人工智能展现的能力惊人的能力，远非人类所能及[2]。
二、人工智能技术在计算机网络教育中的应用
(一)智能决策支持系统
智能决策支持系统(IntelligentDecision Support System)是由决策支持系统与人工智能结合的产物，在网络教育领域的应用展现出广阔的发展前景。智能决策支持系统在数字图书馆中的应用，则使得决策目标和进行问题的识别更加明确，帮助决策者建立起完善的决策模型，提供多种备选方案，同时对各种备选方案进行选择、优化、比较、分析，从而使决策者的决策更加准确、有效[3]。
(二)智能教学专家系统
智能教学专家系统ITES(Intelligent Teaching Expert System)是传统CAI系统转向的主要方向，是一种开放式交互教学系统，通过智能教学专家系统利用计算机对专家教授教学思维的模拟，从而为教学提供一个良好的智能环境。一方面，学生可以通过智能专家系统获取知识，另一方面，智能教学专家系统能根据学生的具体实际情况(包括知识储备、能力、学习方式等)进行知识传授，从而使教学效果大大提升。在智能教学专家系统中，智能计算机辅助教学占据重要地位，具有以下智能：首先，自动生成各种问题和练习，并在教学内容理解的基础上，形成问题解决方案，同时还能自动生成和理解自然语言;其次，能根据学生的自身实际情况，对学生的学习内容和教学进度进行合理调整，并对教学内容具有解释咨询的能力;再次，能对学生的错误进行判断，评价学生学习行为，并帮助学生纠正错误，同时使自身教学策略得到完善。
(三)智能导学系统
智能导学系统(Intelligent Induct-learning System)是现代继续安吉网络教育系统的重要组成部分，是实现计算机网络教育项目的保障。通过智能导学系统，能为学生提供一个良好的学习环境，并能快速地获取其所需要的各种资源，从而使学习者获得学习的全方位服务，进而达到学习的成功。智能Agent技术的智能导学系统，可根据学生的具体情况制定符合学生实际的导学策略，并为学生提供个性化、针对性的服务。在这种导学策略下，系统不仅能自动生成各种问题和解决方案，并且能合理规划、调整学习内容和进度，同时能针对信息反馈内容及时修正导学策略，使导学策略更加合理科学[4]。除了上述3各种系统在计算教学中的应用，还有智能仿真技术(Intelligent Simulation Technology)、智能硬件网络IHN(Intelligent Hardware Network)、智能网络组卷系统INES (Intelligent Network Examine System)、智能信息检索引擎 (Intelligence Information Retrieval Engine)等系统在计算机网络教学中应用，这些人工智能在计算机网络教学中的应用，共同推进了计算机网络教学的发展。
三、结语
计算机网络教育中加强对人工智能技术的引入，使我国现代计算机网络教育呈现蓬勃发展的态势，通过多种智能系统的应用，使计算机网络教育的学习环境得到极大的改善，计算机网络教育的时空制约进一步突破，大大延伸了计算机网络教育的服务领域。随着人工智能技术在计算机网络教育中应用的深入研究和发展，未来计算机网络教育的个性化将会更加突出，远程教育也将实现更好的发展。
参考文献：
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人工智能论文4
现在，互联网技术在商业消费领域取得了巨大的成功，互联网应用正在从消费领域向生产领域扩展，与工业、能源等实体经济领域深度融合。这对网络通信的实时性、安全性、服务等级、海量数据处理和资源调度能力提出了更高的要求，网络可持续发展已逐渐成为全球关注的焦点。
为满足互联网业务模式的根本性转变，我们需要从多层次、多维度研究新的基础理论和技术方法，包括：设计克服现有互联网缺陷的新型网络体系结构，研究适合未来网络应用创新的关键技术，研发未来网络核心设备及系统，并进行大规模组网验证。
目前，国内外纷纷布局未来网络体系架构和关键技术的研究，其中软件定义网络(SDN)受到了全球范围的广泛关注与重视。受益于集中式控制机制和数据平面白盒化趋势，SDN 能够极大地提升现有网络的可控可管性和灵活性，可有效降低网络服务提供者的投资成本和运营管理成本，并具备实时收集数据平面的海量网络数据的能力。
随着未来网络规模越来越大，技术复杂度越来越强，物联网等新型应用场景越来越多，单纯依靠人类编写的集中式控制程序将无法有效应对可能出现的各种形势。通过引入人工智能技术，利用SDN 控制器采集的大数据进行深度学习，具备人工智能能力的计算机就能对90%的网络故障或安全隐患进行排查，并给出供参考的解决方法。
人类专家只需要集中智慧和精力解决机器无法给出答案的剩下的`百分之十的难题。并且，这个解决难题的过程可以进行反复迭代，使得机器处理复杂网络问题的能力越来越高。
在路径规划和流量调度方面，未来网络需要满足应用高吞吐、低时延的要求，使用传统的路径规划算法很难根据链路负载的动态情况实时地给出最优的流量调度方案。而人工智能技术有希望基于历史的海量数据，对链路承载的流量进行主动预测和有效调度。
可以说，人工智能在网络管理、故障检测、网络安全、路径规划、流量调度等领域大有可为。“网络大脑”的智力高低正成为制约网络规模和复杂度可持续发展的关键因素。
在未来网络中引入人工智能这样的新事物可能会遇到一些技术挑战，其中比较重要的一项是如何提高人工智能决策的可靠性。例如，网络中的路径规划和流量调度与语音识别等消费终端业务具有较大区别。人工智能训练的深度学习模型在做语音识别时可以允许存在一定的误差，而在网络中这通常是不被允许的。路径规划的失误将有可能导致大规模的网络瘫痪，造成重大损失。因此，在未来网络中引入人工智能技术应该是分阶段逐步开展的。
第一阶段应实现突破性使用人工智能技术，基于大数据分析实现网络故障检测和网络安全诊断。在这一阶段，人工智能将自主解决一些简单的网络问题，并辅助人类专家分析解决复杂网络问题。第二阶段，等到人工智能技术获得更大突破之后，具有足够高可靠性的“网络大脑”将对网络路径进行主动规划，其对高动态网络的优化效率将有可能超过传统网络算法。
我们相信，随着人工智能技术的不断成熟，未来必将会在网络产业界掀起一场革命，也必将给我国打造自主、可控、安全的新型网络提供一个重要的历史机遇。
人工智能论文5
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗？如果你们没看到，那就请跟我一起坐时光穿梭机到未来世界去参观吧！
未来的大街上，干净无比，没有落叶、没有垃圾、没有到处飞舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟！多可爱的米奇老鼠啊！我们一起跑上前，正想抚摸它，嘿！原来是一个垃圾桶。这可不是一般的垃圾桶哟！你们瞧：米奇两眼还发着光呢，原来它正在发电来处理自已肚里的东西。米奇嘴巴紧闭着，头上有二根天线，这天线可不是好玩的，它左边一根天线是吸收路旁汽车的尾气的，右边一根天线是吸收太阳能的，以用来发电处理垃圾的；米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣。一个小朋友好奇的触摸了一下第一颗红色的扣子，垃圾桶的门自动翻开了，又按了一下第二颗绿色扣子，门又自动的关上了，那第三颗是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三颗的扣子，哈！真神奇，扣子眼里弹出一个微型。这时，一位阿姨走过来，见我们围着米奇，知道我们想知道这只神奇的米奇的功能，于是，便给我们介绍起来：这只米奇的脑袋里装有电脑芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就会走过去，用手将垃圾捡起来，张开紧闭的嘴，把它扔进去。如果看到有人不爱清洁，它的另一只手那么会出示”保护环境荣耀，破坏环境羞耻”的小牌。它还有许多的内在功能：它会垃圾分类，把有毒和无毒的分装在肚子的两边，它肚子里还有一种溶化器，它把无毒的垃圾处理成肥料，把有毒的垃圾通过自身的排毒器将它转换成一种无毒的'清新气体，释放出来。它还有一种非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾装满了，它就会自动处理垃圾，并会走到一棵树下，从紧闭的嘴里弹出一根管了，然后插入土里，把垃圾养份注入树里，然后又回到它原来的位置。
到了秋天，秋风扫落叶时，米奇头上便会张开一个巨大的吸盘，把黄叶都吸进去，然后又做成肥料。米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器，它可以一边唱”小曲”，一边走一边清洁道路。如果我们现实中有这种垃圾桶，那该多方便啊！我想，这个愿望不会是梦，我们的愿望一定会实现。
人工智能论文6
摘要：计算机软件技术、硬件技术的发展，推动人工智能的进步，也促使社会对于人工智能人才培养有着越来越高的需求。通过分析人工智能专业人才培养定位、素质能力要求、专业知识内容、人工智能培养目标，能够有效推动高校人工智能人才培养中计算机课程体系的构建，为计算机课程设计带来革新策略。
关键词：人工智能；计算机专业；课程建设；革新策略
智能科学技术是当前较为热门的一种研究，智能现象本质是模拟方法的计算机科学技术。随着智能科学技术的不断推进，对于专业技术人才培养有着越来越高的要求。如何针对，人工智能专业培养目标、知识要求、培养定位、素质能力来培养符合社会要求的人工智能专业人才，对于推动人工智能技术的发展有着十分重要的意义。
1 人工智能概述
中国人工智能技术的发展，经历众多艰难挫折，从迷雾重重到艰难起步，又到沖破禁锢，最终见到曙光，实现人工智能的大跨步发展，经历40年的漫长历程。人工智能是为了研究智能机器，即能在人类面前展现出智能行为的机器。人工智能是应用计算机科学技术和智能科学技术进行设计、研究智能机器。人工智能起源于20世纪的30年，其中，真正推动技术的革新进步是“人工智能之父--图灵”，他在1936年提出自动机理论，不仅奠定电子计算机的基础，也为人工智能的发展开启大门。20世纪80年代，中国开始人工智能的探索。1981年9月，“中国人工智能学会”在长沙成立，证明本国已走上人工智能探索的道路，四十年来的发展过程中，人工智能不断取得突破性的进步，虹膜识别、语音识别、基于仿人机器的人机交互合作、智能辅助决策系统等等，都是人工智能技术的产品。随着计算机技术与信息技术的大跨步发展，21世纪人工智能进入新的发展阶段，在这一阶段中一系列的诸如智能生产、智能物流、智能工业机器人、消防救援机器人等等人工智能机器产品，为社会发展带来巨大的推动力。进一步推动中国人工智能水平的进步，积极培养人工智能专业人才有着极其重要的意义。
2 人工智能专业内涵
人工智能包含着人类信息活动的过程和智能科学与技术学科的专业基础两个部分。人类信息行为是由感知、认知、决策到行为四个步骤组成，人工智能也是基于这一步骤，然而新型的设计研究专业方面，基于人类信息活动的完整过程所进行的人工智能研究被称为广义智能，与此相对的只由思维器官所完成的认知决策研究成为狭义的人工智能，无论是广义人工智能亦或是狭义智能对于信息资源的利用，都需要通过信息感知与获取技术、信息传输与存储技术、信息处理技术、信息综合与再生技术、信息转换与执行技术这五个技术来实现，因此，进行人工智能专业人才培养，必须要包含以上方面的内容，来实现人工智能系统的感知、认知、决策和行为。在人工智能专业技术基础学科知识中，各个基础学科相互联系，相互作用，相互合作，其中包含着智能科学与传统科学技术通信科学技术，计算机科学技术控制科学技术等等。这些基础学科，共同组建人工智能的框架，推动人工智能的实现。上述技术实现将传统机器智能化的改变。另外，随着对生命科学认知科学、大脑科学的研究人工智能有着更多灵性的转变。
3 人工智能专业人才培养目标
人工智能专业人才培养，是希望培养出能够符合当前发展状况及和未来发展前景的一个以人为本的目标。当前普遍认为人工智能专业人才培养需要令其掌握良好的科学素养和职业道德，扎实的数学计算机和人工智能有关专业知识基础理论，能系统地掌握智能科学技术基础理论相关知识技能方法，能够灵活处理智能信息数据。并且要求专业人才能够在完成培训后，在相关科研机构，企业组织单位政府机构进行人工智能相关领域的研究、开发、应用、管理。并能融合其他技术成为复合型的人工智能专业人才。细致划分来看人工智能专业技术人才培养目标从理念上希望培养出能够适应当前人工智能研究项目的技术性专业人才或者有着深厚专业素养能够带动人工智能技术进行长远发展的理论性人才。从技术目标上，人工智能专业人才培养希望培养出人工智能技术理论研究人才、人工智能机器设计人才、人工智能项目管理人才以及人工智能产品操作人才四类。另外，复合型的人工智能人才将成为推动人工智能发展的中坚力量。
在人工智能专业人才培养方面，大连海事大学进行初步的探索，将人才专业培养目标定位为偏计算机、偏软件、偏高学历、偏交通运输四个方面的人才培养。分别针对学生的计算机知识体系，智能软件分析设计能力，复合型人才培养以及交通航运行业来进行人才培养。
4 计算机专业课程体系构建依据
无论对人工智能专业人才进行怎样的定位，计算机相关专业知识技能都是其不可或缺的部分。计算机专业有关知识奠定了人工智能技术的基础，在进行人工智能专业人才培养方面，深入进行计算机专业课程体系构建意义深远。在当前，有关计算机专业课程体系革新需要回归人工智能专业人才培养本质，深入了解人工智能专业人才的定位与知识组成。
在人才定位方面，人工智能专业人才有着多样性定位，包括人工智能技术研究、人工智能产品设计、人工智能项目管理以及人工智能设备操作培训。不同定位下的人工智能专业人才培养具体的培养目标与知识体系框架都不相同。现阶段高校作为人工智能专业知识培训的先驱者应该更进一步明确自身定位，由宽入窄、由浅入深，一方面要进行基础知识的详细传授，另一方面又要针对实际状况与自身优势进行明确定位。另外，人工智能专业知识体系十分复杂其基础知识由工具性知识、人文科学知识、自然科学知识、工程专业知识、经济管理知识六各方面组成。高校在进行人工智能专业人才培养的过程中如何把握知识传授侧重需要进行细致得考量，要切实了解本科生阶段学生能够了解并掌握的专业知识能力水平。不同方面专业知识培养的能力不同，深入了解不同方面知识的实际作用对于指导计算机课程体系革新带来帮助。
5 人工智能专业人才培养案例
大连海事大学作为交通运输部所属的全国重点大学，在人工智能科学与技术培养方面有着独到的探索，通过深入分析大学智能专业培养计划，能够了解一般大学在进行人工智能专业计算机课程体系改革方面的内容
（1） 目标
大连海事大学教育智能专业人才培养方面，侧重培养既具有计算机知识基础技能，又能够对智能软件进行分析设计，既能够进一步进行深入培养，又能够从实际出发进行实际行业的应用。大连海事大学以此为目标进行人工智能人才培养。
（2） 课程体系设计
大连海事大学课程体系设计分为三个层次，在三个层次中包含着上述四个方面目标的培养，其中第一层次为理工科公共基础课程，主要包含通識课程和基础课程，诸如政治理论体育、高等数学、大学物理、电路等等，第二层次则是计算机科学与技术，专业技术课程包括计算机语言教学、数据结构、数据库、编译、操作系统、计算机原理等等，第三层次则是智能科学与专业技术课程，诸如认知科学、人工智能、智能信息处理、模式识别等等。从课程体系设计可以看出大连海事大学将本科阶段的人工智能培养分为通识基础教育，计算机专业知识教育与人工智能专业知识教育。三个方面层层递进有助于引导学生一步步了解人工智能专业知识，培养出综合的人工智能知识体系。
6 计算机专业课程体系革新
通过对实际案例的分析，可以发现计算机专业在人工智能科学人才培养方面，计算机专业课程体系需要进行革新。革新内容主要包含以下几个方面。
（1） 计算机基础知识
人工智能人才的培养，同样离不开计算机基础知识的教育，在人工智能人才培养过程中，计算机之础知识教育的比例与一般的计算机教育有所区别。除了培养学生一般的计算机有关概念认知外，还要引导学生再进行更深入的计算机掌握有关专业学习思维。这样才能适应更深入更全面、更细致的与人工智能有关的计算机专业知识教学。
（2） 以思维为导向的计算机课程建设
人工智能专业人才培养重在培养学生掌握信息获取、新兴知识处理、智能系统、智能机器行为等等方面的内容，其中计算机知识有关的.课程体系更多的偏向于一种将人类行为信息转化为机器行为信息内容。这个过程中，引导学生掌握这种由人类行为思维将机器行为思维转变的教学，有着十分重要的意义。在世界顶尖大学中，关于人工智能计算机专业课程开设，有着十分明确的目的，诸如麻省理工大学的计算认知科学、机器视觉课程；斯坦福大学的网络搜索与挖掘、逻辑推理常识、电子商务技术基础；康奈尔大学的电脑游戏设计导论、艺术中的计算、电子时代的视觉成像等等，都是计算机专业课程知识中央领导人类行为，向着机器行为思维转变的课程内容。虽然对于本国一般高校无法开设与此有关的专业课程，但是依旧有着十分明确的参考意义。在普通高校进行计算机专业课程开设时要重点提高计算机硬件操作有关的知识教学，以此来引导学生了解智能机器的实际构造，帮助学生在大脑中形成初印象。
（3） 复合型人才知识体系传授
人工智能时代受到普遍关注的一个问题是人工智能行为与道德伦理是否存在冲突。是否会影响人类行为活动的正常。因此学生在计算机专业课程知识学习的过程中了解计算机执行逻辑思维能够有效。引导学生明白智能机械行为与实际行为之间的冲突。另外，培养学生掌握有关法律知识，使其明白智能机器行为的边界有着极其重要的意义。而且法律知识对于复合型人才培养有着巨大的推动作用，能够保证未来复合型人才在进行人工智能研究过程中，更大限度的降低对社会形象的影响。
7 结束语
人工智能下的计算机知识专业课程体系革新需要阵阵考虑本国实际的人工智能技术发展状况，在课程体系设计过程中参考已有探索经验根据各个高校的实际情况来进行专业课程设计。
参考文献：
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[4] 张俊， 陈飞， 冯士刚. 大连海事大学“智能科学与技术”本科专业建设实践[J]. 计算机教育， 20xx（9）：30-32.
人工智能论文7
摘 要：去年3月，AlphaGo以4：1的绝对优势战胜了世界围棋冠军李世石，排名世界第二。去年年底到今年年初，短短一周内，AlphaGo的升级版Master连胜60场，在围棋界立于不败之地。本文围绕围棋人工智能AlphaGo系统，主要对围棋人工智能的基本概念、工作原理以及围棋人工智能发展意义进行了深刻分析。
关键词：AlphaGo；人工智能；围棋；未来展望
1 围棋与人工智能
围棋作为中国传统四大艺术之一，拥有着几千年的悠久历史。围棋棋盘由19条横线和19条竖线组成，共有19*19=361个交叉点，围棋子分为黑白两种颜色，对弈双方各执一色，轮流将一枚棋子下在纵横交叉点上，终局时，棋子围上交叉点数目最多的一方获胜。围棋棋盘上每一个纵横交叉点都有三种可能性：落黑子、落白子、留空，所以围棋拥有高达3^361种局面；围棋的每个回合有250种可能，一盘棋可长达150回合，所以围棋的计算复杂度为250^150，约为10^170，然而全宇宙可观测的原子数量只有10^80，这足以体现围棋博弈的复杂性和多变性。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）主要研究人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为，使机器像人的大脑一样思考、行动。长期以来，围棋作为一种智力博弈游戏，以其变化莫测的博弈局面，高度体现了人类的智慧，为人工智能研究提供了一个很好的测试平台，围棋人工智能也是人工智能领域的一个重要挑战。
传统的计算机下棋程序的基本原理，是通过有限步数的搜索树，即采用数学和逻辑推理方法，把每一种可能的路径都走一遍，从中选举出最优路径，使得棋局胜算最大。这种下棋思路是充分发挥计算机运算速度快、运算量大等优势的“暴力搜索法”，是人类在对弈规定的时间限制内无法做到的。但是由于围棋局面数量太大，这样的运算量对于计算机来讲也是相当之大，目前的计算机硬件无法在对弈规定的时间内，使用计算机占绝对优势的“暴力搜索法”完成围棋所有局面的择优，所以这样的下棋思路不适用于围棋对弈。
搜索量巨大的问题一直困扰着围棋人工智能，使其发展停滞不前，直到20xx年， 蒙特卡罗树搜索的应用出现，才使得围棋人工智能进入了崭新的阶段，现代围棋人工智能的主要算法是基于蒙特卡洛树的优化搜索。
2 围棋人工智能基本原理
目前围棋人工智能最杰出的代表，是由谷歌旗下人工智能公司DeepMind创造的AlphaGo围棋人工智能系统。它在与人类顶级围棋棋手的对弈中充分发挥了其搜索和计算的优势，几乎在围棋界立于不败之地。
AlphaGo系统的基本原理是将深度强化学习方法与蒙特卡洛树搜索结合，使用有监督学习策略网络和价值网络，极大减少了搜索空间，即在搜索过程中的计算量，提高了对棋局估计的准确度。
2.1 深度强化学习方法
深度学习源于人工神经网络的研究，人类大量的视觉听觉信号的感知处理都是下意识的，是基于大脑皮层神经网络的学习方法，通过模拟大脑皮层推断分析数据的复杂层状网络结构，使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象，其过程类似于人们识别物体标注图片。现如今，应用最广泛的深度学习模型包括：卷积神经网络、深度置信网络、堆栈自编码网络和递归神经网络等。
强化学习源于动物学习、参数扰动自适应控制等理论，通过模拟生物对环境以试错的方式进行交互达到对环境的最优适应的方式，通过不断地反复试验，将变化无常的动态情况与对应动作相匹配。强化学习系统设置状态、动作、状态转移概率和奖赏四个部分，在当前状态下根据策略选择动作，执行该过程并以当前转移概率转移到下一状态，同时接收环境反馈回来的奖赏，最终通过调整策略来最大化累积奖赏。
深度学习具有较强的感知能力，但缺乏一定的决策能力；强化学习具有决策能力，同样对感知问题无能为力。深度强化学习方法是将具有感知能力的深度学习和具有决策能力的强化学习结合起来，优势互补，用深度学习进行感知，从环境中获取目标观测信息，提供当前环境下的状态信息；然后用强化学习进行决策，将当前状态映射到相应动作，基于初期汇报评判动作价值。
深度强化学习为复杂系统的感知决策问题提供了一种全新的解决思路。
2.2 蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛树搜索是将蒙特卡洛方法与树搜索相结合形成的一种搜索方法。所谓蒙特卡洛方法是一种以概率统计理论为指导的'强化学习方法，它通常解决某些随机事件出现的概率问题，或者是某随机变量的期望值等数字特征问题。通过与环境的交互，从所采集的样本中学习，获得关于决策过程的状态、动作和奖赏的大量数据，最后计算出累积奖赏的平均值。
蒙特卡洛树搜索算法是一种用于解决完美信息博弈（perfect information games，没有任何信息被隐藏的游戏）的方法，主要包含选择（Selection）、扩展（Expansion）、模拟（Simulation）和反向传播（Backpropagation）四个步骤。
2.3 策略网络与价值网络
AlphaGo系统拥有基于蒙特卡洛树搜索方法的策略网络（Policy Network）和价值网络（Value Network）两个不同的神经网络大脑，充分借鉴人类棋手的下棋模式，用策略网络来模拟人类的“棋感”，用价值网络来模拟人类对棋盘盘面的综合评估。
AlphaGo系统主要采用有监督学习策略网络，通过观察棋盘布局，进行棋路搜索，得到下一步合法落子行动的概率分布，从中找到最优的一步落子位置，做落子选择。DeepMind团队使用棋圣堂围棋服务器上3000万个专业棋手对弈棋谱的落子数据，来预测棋手的落子情况。期间，系统进行上百万次的对弈尝试，进行强化学习，将每一个棋局进行到底，不断积累“经验”，学会赢面最大的棋路走法，最终达到顶级围棋棋手的落子分析能力。而AlphaGo的价值网络使用百万次对弈中产生的棋谱，根据最终的胜负结果来进行价值网络训练，预测每一次落子选择后赢棋的可能性，通过整体局面的判断来帮助策略网络完成落子选择。
3 围棋人工智能意义
经过比赛测试证明，AlphaGo系统的围棋对弈能力已经达到世界顶级棋手水平。一直以来，围棋因为复杂的落子选择和巨大的搜索空间使得围棋人工智能在人工智能领域成为一个具有代表性的难度挑战。目前的硬件水平面对如此巨大的搜索空间显得束手无策，AlphaGo系统基于有监督学习的策略网络和价值网络大大减少搜索空间，在训练中开创性地使用深度强化学习，然后结合蒙特卡洛树搜索方法，使得系统自学习能力大大提高，并且AlphaGo系统在与人类顶级棋手对弈中取得的连胜卓越成绩，槠湓谌斯ぶ悄芰煊虻於了坚实的里程碑地位。
虽然围棋人工智能取得了如此优秀的成绩，但是也仅仅是它在既定规则内的计算处理能力远远超过了人类的现有水平，并且还有有待提高和完善的地方。在人类的其他能力中，例如情感、思维、沟通等等领域，目前的人工智能水平是远远达不到的。但是随着科技的进步和人类在人工智能领域的研究深入，人工智能与人类的差距会逐渐减小，像围棋人机大战人工智能连胜人类这样的例子也可能在其他领域发生，这就意味着人工智能的发展前景十分可观。
4 结语
人类和人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开，让人类棋手结合人工智能，迈进全新人机共同学习交流的领域，进行一次新的围棋革命，探索围棋真理更高的境界。
参考文献
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[2]陶九阳，吴琳，胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望[J].指挥与控制学报，20xx，（02）：114-120.
人工智能论文8
【摘要】随着人工智能在电力系统中的广泛应用，极大地提高了电力系统的安全性、可靠性和运行能力等，有效地减少了人力、物力等成本投入。本文简要介绍了几种应用广泛的人工智能技术在电气系统中的运用展开分析,并对应用中涉及的技术问题进行讨论，给出解决方法和建议，并提出今后在电力系统中的发展方向。
【关键词】人工智能；电力系统；神经网络；专家系统
1前言
人类很早以前就幻想出代替人类工作的机器，然而，在电子计算机没有出现之前，人工智能还知识幻想，无法成为实现。人工智能实际上是在计算机上实现的功能或者说是人类智能在机器上的模拟。目前人工智能主要研究内容是分布式人工智能与专家系统、遗传与演化计算、模糊控制等等，开拓了其在电力系统中各个领域的应用。
2电力系统中人工智能的应用现状
第一，电力系统在长期运行过程中，难免会出现事故的情况，那么在这种状态下报警信息将达到几千个，如此大量的警报信息往往会使运行人员惊慌失措，此时，若采用人工智能技术，就能很快的找出事故原因，对系统的稳定运行提供很大的帮助。第二，电力系统正常运行下大区域的停电概率极低，所以一旦出现这种现象，根本无法迅速恢复供电。并且恢复供电过程涉及大量的开关等操作。此时，人工智能若提供一个操作系统，将极大地加速系统恢复。第三，电力系统在运行过程中可能会出现各种的故障，如线路故障、元件故障、信号故障、电源故障等。如何来查找以上故障，显然，人工智能技术是一个极好的应用领域。
3人工智能应用方法
3.1人工神经网络
人工神经元是人工神经网络的基本单元，神经网络是有大量的神经元互连而成的。尽管每个神经元结构、功能都不复杂，但整个神经网络的行为动态是极其复杂的，可以组成高度非线性动力学系统，从而可以表达很多复杂的物理系统。首先，神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的，一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，因此，神经网路能够解决那些数学模型或描述规则难以处理的控制过程问题。其次，神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作，神经网络的强适应和信息融合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号，解决输入信号间的互补和冗余问题，并实现信息集成和融合处理。第三，神经网络具有高度的并行实现能力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力，这特别适用于电力系统中的实时控制和动态控制。很显然，神经网络由于其学习和适应、自组织以及大规模并行处理等特点，在电力系统（如监测与诊断、短期和长期负荷预测、状态评估等）领域展现了广阔的应用前景。而基于神经网络的负荷预测技术已成为人工智能在电力系统最成功的应用之一。
3.2专家系统
专家系统作为一种求解待定领域问题的智能计算机软件系统，已渗透到各个领域，它的发展从人工智能产生是就开始了，已成为人工智能开始走向实用化的标志。专家系统存储有某个专门领域中经过事先总结分析并按某种模式表示的专家知识（组成知识库），以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制（构成推理机）。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家水平。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，涉及社会各个方面，如在电力系统领域的应用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代的专家系统已用于电力系统的不同领域：监察与判断、电网调度、系统复原等。由于每个专家系统所需要完成的任务不同，因此其系统结构也不尽相同。但在总体上，专家系统还具有一些共同的特点：第一，一个专家系统汇集了某个领域多位专家的经验和知识及他们协作解决重大问题的能力。因此，专家系统应表现出更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力，而且能够高效率、准确、迅速和不知疲倦地工作，即知识的.汇集。第二，专家系统运用专家的经验和知识进行启发式推理，对问题作出判断和决策，即启发式推理。第三，用户无需了解推理过程，就能从专家系统获得问题的结论，而且推理过程对用户是透明的，即推理和解释的透明性。第四，专家系统能够不断地获取知识，增加新的知识，修改原有知识，即知识获取与更新。机器学习就是专家系统知识获取与更新的重要方法，将其应用于电力系统开关序列专家系统。
3.3模糊推理
在模糊逻辑中，给集合中每一个元素赋予一个介于0和1之间的实数，描述其属于一个集合的程度，该函数称为元素属于一个集合的隶属度。在各种实际领域中，大量的知识是不精确的和不确定的，需要对不确定问题进行处理，以减少问题的复杂度。模糊推理是一种符合人们思维和推理规律的较为直接的推理方式，它常用于模式识别和模糊控制等场合中。目前，各种模糊产品充满日本和欧美等国市场，如模糊洗衣机、模糊电冰箱结合模糊摄像机等。在人工智能领域，特别是在知识表示方面，模糊逻辑有相当广阔的应用前景。目前在自动控制、模式识别及专家系统研制等方面，取得了一定的成果，引起了本领域的越来越多的关注。
4电力系统中人工智能的应用分析
4.1在电气设备中
在电气工程中，电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅需要大量的学科知识，还需要大量的经验性知识。但由于传统的产品设计，是采用简单的试验手段，然后依据经验，用手工的方式进行设计，因此在设计中难以做到精确，耗时耗力，且很难获得最优的方案。随着计算机技术的发展，电气设计逐步从手工转变成使用计算机辅助设计，例如使用CAD进行设计；这就大大的缩短了产品的开发周期，并使得电气设备的设计更于精确。在电气设备的设计中，需要对于设计进行优化，而这就主要应用了人工智能的遗传学算法以及专家系统。
4.2在电气控制中
在电气工程中，相对起着至关重要的是电气控制，电气控制过程能够实现自动化，不仅能有效的提高工作效率，减少人力资源，还可以减少工作时投入的资金量。神经网络控制、模糊控制及专家系统控制，可以减少电气控制中繁琐的控制程序，将复杂的操作程序变得简单，减少时间成本，且能提高相应的产品利用率。
5结语
回顾人工智能短短几十年的发展历程，已取得的大量研究成果，已经向世人展示了及其光明的前景，随着机器学习、计算机智能及人工神经网络等研究的不断深入，不断推动人工智能在电力系统中应用领域的不断扩大，极大地提高了电力系统的效率，有效地减少了人力、物力等成本投入。虽然在通向最终目标的道路上，还会有不少困难、问题和挑战，但多种人工智能技术的综合是前进和发展的大势所趋。
参考文献:
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人工智能论文9
摘 要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是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领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
二、人工智能的发展瓶颈
人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智能发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。
(二)机器翻译存在困难
目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。
(三)模式识别存在困惑
虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的理论和方法与人的.感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算
机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。
三、人工智能发展的思考
人工智能具有十分巨大的发展潜力，当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量：一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。
人工智能论文10
摘 要：通过计算机模拟手段进行分子对接、药物筛选、先导物的优化、定量构效关系和药效团模型等药物设计方法，可以揭示药物与受体靶标的作用机制，探索药物靶点的空间结构，最终目标是设计具有能选择性地与某一靶标结合的分子；利用分子模拟技术来构造、显示、分析和储存复杂的分子模型，在三维空间中观测药物小分子的结构特征，更改小分子形状和方位，并探测小分子与受大分子靶点的作用机制，判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点，还能对药物小分子的结构进行修正，提出改善药物的药效学和动力学性质的方案，在“三维空间”中实现直观、可视化的药物分子设计。人工智能利用大数据和机器学习方法，根据已有的药物研发数据自动设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME 等其他条件对化合物进行筛选。而后筛选出来的化合物会被合成并且进行实验检测，然后实验数据会被反馈到 AI 系统中用于改善下一轮化合物的选择。
关键词：分子模拟；药物设计；人工智能。
1、分子模拟与人工智能进行合理药物设计。
计算机技术模拟手段的提高及人工智能技术的逐渐成熟，使药物研发进入合理化药物设计阶段，即依据生物化学、分子生物学、遗传学、信息学和计算化学的成果，针对这些研究所揭示的酶、受体、离子通道等潜在的药物设计靶点，并参考其他类源性配体或天然底物的化学结构设计出合理的药物分子，以发现作用于特定靶点的新药。
利用计算机图形学进行分子模拟的技术称为计算机分子模拟（molecular modeling）。计算机分子模拟的含义是利用计算机来构造、显示、分析分子模型，使分子结构直观化，通过计算机模拟出分子的立体构象，能形象地观察到药物小分子与生物大分子间的相互作用的过程，判断药物小分子与受体大分子结合的可能活性位点，还能对药物小分子的结构进行修正，提出改善药效学和药动力学性质的改良方案。使药物设计成为直观的、可视化的方式。
作为当今最重要的技术变革，人工智能（Artificial In－）已成为创新应用的重要手段，AI+药物研发彻颠覆了药物设计观念。人工智能，即 AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在药物研发中，人工智能利用大数据和机器学习方法，即从论文、专利、临床试验结果的大量信息中提取出药物靶点和小分子药物的结构特征，根据已有的药物研发数据提出新的可以被验证的假设，自主学习药物小分子与受体大分子靶点之间相互作用机制，并且根据学习到的各种信息预测药物小分子的生物活性，设计出上百万种与特定靶标相关的小分子化合物，并根据药效、选择性、ADME 等其他条件对化合物进行筛选。对筛选出来的化合物进行合成并经过实验检测，然后把实验数据再反馈到 AI 系统中，用于改善下一轮化合物的选择。经过多轮筛选，最终确定可用于进行临床研究的候选药物。人工智能的使用大大加速药物研发的过程，并对新药的有效性和安全性进行预测。
2、利用分子模拟技术进行分子对接。
作为药物设计的核心技术，“分子对接”是基于受体分子结构虚拟筛选的核心，是在计算机上模拟小分子与生物大分子结合三维结构及其结合强度的计算方法，确定药物小分子与生物大分子的结合构象，并评价小分子与受体大分子结合的稳定性。
分子对接的含义是利用化学计量学方法模拟分子的几何结构和分子间作用力来进行分子间相互作用。其过程是将已知 3D 小分子数据库中的小分子放置到生物大分子的活性位点，按照受体与配体形状、性质互补的原则，通过不断改变受体大分子的位置（取向），寻找小分子化合物与靶标大分子作用的最佳构象，即配体和受体的形状和相互作用的匹配最佳，判别生物大分子-药物小分子复合物结合模式。然后按照与受体在各个活性位点的结合能为小分子打分，预测小分子与受体结合构象及结合能。
计算机模拟技术可以为分子对接提供以下信息：（1）分子的三维结构；（2）分子的物理和化学特性；（3）分子间的结构比较；（4）分子构象变化、柔性以及动力学性质；（5）药物与靶点复合物的形式。因此，利用分子模拟可以观察、分析分子三维模型，研究药物与靶点间拟合情况和相互作用，是分子三维结构研究与利用分子对接探索药物靶点及先导物的发现的主要手段。
3、计算机模拟技术在药物筛选中的应用。
药物筛选是药物研发过程中获取具有特定生理活性分子的有效手段，是指从可能成为新药的候选药物中选择对某一特定作用靶点具有较高活性的分子，并进行生理活性检测和试验的过程，以求发现其药用价值和临床使用价值，为发展新药提供最初始的依据和资料。是一项枯燥、单一，容易出错的工作。而采用计算机的模拟进行药物虚拟筛选（virtual screening）可以对这种现状有效改善。所谓虚拟筛选就是利用计算机进行筛选，通过计算机的预筛选，大大降低实际筛选的药物分子数，提高先导化合物发现效率；虚拟筛选可以对药物分子可能的活性作出预测，发现有潜在可能性的化合物，最终构建具有合理性质的化合物集合。是对实验模型的虚拟化，已成为创新药物研究的新方法和新技术。
4、利用计算机模拟技术进行先导化合物的'优化。
通过筛选和合理药物设计获得的先导化合物往往存在选择性不够、作用强度较弱、药动力学性质不佳或有毒副作用等问题而不能直接用于临床，需要对先导化合物进行结构改造或修饰以达到优化的目的。即先导化合物的优化（lead optimization）。
药物分子首先必须分布到受体生物大分子部位并与受体结合，才有可能发挥作用。使用计算机分子模拟软件，模拟生物大分子与先导物之间的相互作用，研究与药物的结合部位（Binding Site）的静电场、疏水场、氢键分布、整体构象、π-π 作用、化学结构特征等“描述符”。依靠这些描述符通过计算，通过计算和分析两者间的亲和力大小及结合模式，从而进行先导化合物的优化和改造，增加药物与受体之间的作用强度，提高药物的生物利用度，最终成为发现新药的候选药物。
随着人工智能技术的不断提高，借助大数据在复杂数据中进行搜索并对数据的计算方法，进行新药的化学结构探索，使计算机领域中的数值计算、数据库、图形学广泛应用于药物小分子和生物大分子的三维结构研究，为构象分析、药物作用模式认定、机制推测、数据库搜寻和 SAR 研究等各种药物设计提供了先进的手段和方法；计算机模拟技术推动了药物设计理论和技术不断发展，药物结构及其活性关系的研究已由二维平面分析上升到三维空间研究。而人工智能在药物设计中的应用不仅增加了药物研发的准确性和可靠性，也为药物设计提供理论思维形象化的表达，更是对传统药物设计的彻底颠覆，是当今药物设计最有效、最直观、最方便的手段。
计算机模拟技术作为分析工具，人工智能作为一种高效准确的算法，是一种“理性”药物分子设计，能为药物研发提供重要的数据依据和实验支撑。这种技术方式成为推动药物研发或者决定药物研发成败的关键因素。彻底打破过去依赖于大量的实验筛选、并行的化学合成的那种耗时、费钱和劳动力密集型的方式，随着人类基因组计划的完成、蛋白组学的迅猛发展，以及大量与人类疾病相关基因的发现，药物作用的靶标分子急剧增加，在计算机和人工智能技术的推动下，利用计算机模拟和人工智能技术进行药物研发已成为药物设计的主要途径。
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人工智能论文11
【摘 要】 淘宝推出Buy+和AlphaGo战胜李世石，进一步催热了VR和AI市场。本文的分析表明，VR和AI都有一个共同的基础――真实、准确的数据。同样，人工智能和人的智能也有很多类似之处，不仅依赖个体对于符号(数字、文字)的准确解读，而且还需要对多种信息来源进行比较、评判和确认。人工智能虽然是模拟人的智能创造出来的，但是，反过来也让我们对于人的智能，对于如何培养批判性思维有了更深入的思考。
【关键词】 虚拟现实;人工智能;批判性思维;媒介技术
【中图分类号】 G40-057 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009―458x(20xx)05―0041―02
最近，微信朋友圈的两大热点话题无疑是新推出的虚拟现实(Virtual Reality，VR)应用淘宝Buy+[1]和人工智能(Artificial Intellegence，AI)棋手AlphaGo。淘宝Buy+推出当天，有人就惊呼：“吓得马上剁了还剩下的那只手!”AlphaGo战胜韩国围棋国手李世石以来，互联网大脑[2]的话题也一直是朋友圈的讨论热点。从互联网的底层运行逻辑来看，无论VR还是AI，基础都是数据――准确、真实、可信的数据。数据对于VR、AI的意义，就如同知识(真正的真知灼见)对人的意义。我们从VR、AI这两个应用入手，聊一聊人工智能和人的智能。
首先，对于淘宝Buy+，我的看法是：淘宝基础数据的造假，将使VR购物体验大打折扣。
作为一个计算机科班出身的偏执狂，我怀疑一切网络支付的安全性，所以，以前从来没有绑定过银行卡，网购只买书，货到付款。春节前预定出境游一时贪便宜(用支付宝便宜200元)，绑定了支付宝，遂加入剁手党，并在春节期间拿出专业的研究精神，付出上万元的研究“经费”，对我国电子商务平台进行了全面深入的研究，为此，还获得了京东、淘宝颁发的剁手奖!研究结论：中国电子商务平台购物的便利、流程的顺滑，绝对世界一流!为中国电商生态点赞!
可是，从4月2号开始，我还是退出了剁手党，重新回到专卖店、各类商城去买服装、鞋帽等日用品。原因是淘宝服装的号码太不靠谱了!我买的好几家不同店的羊毛、纯棉、羊绒(号称)开衫，不管标的是L、XL，还是XXL，收到的实物全都比以前在商场买的小1、2公分。你说号码不准，我好好看产品说明，按照尺寸来选服装。结果，白纸黑字的尺寸数据也全无信用!
你说你弄个VR，无非就是帮我试个衣服，看看合不合适、好不好看吗?这倒好，按照商家提供的数据，VR试出来效果特别好，收到实物一看，完全不是一回事儿。原来我还以为淘宝的造假只是抄袭名牌，现在才发现造假也是一个生态链，从基本数据开始，每个环节都可能有假。所以，没有基础数据的标准化以及诚实守信的商业环境，服装类VR会严重失真、失信。数据与实物不对标，会导致VR技术应用的作用大打折扣。
其次，AlphaGo赢了李世石，是否意味着机器已经比人聪明了?人是否应该有危机感了?我想说，大可不必，为时尚早。我们举个例子来说明人工智能的不同层次。
比如说，《星球大战》里的机器人部队要来攻打北京，我们怎么办?第一层次，如果是比较傻的、只会按照导航指令进行智能判断的机器人(近似于单机版的AlphaGo)，可以采用软件打击。先派侦察兵弄清楚机器人用什么地图导航(包括自动驾驶汽车、无人机等这类新应用都依赖三维立体地图的导航)，然后用黑客手段把三维立体地图数据全部换掉，用一套假地图数据为机器人导航，把它们引到某死亡之地。
第二层次，假如机器人不但有一套导航系统，还具有批判性思维能力，并且有一套由卫星、各路传感器系统组成的“观察”体系，帮助机器人用周边事实景物信息跟地图信息进行比较，判断地图的真伪，情况就比较复杂了。对于这类机器人的进攻，最适当的应对措施就是硬件打击，当机立断断电断网。不过，需要说明的是，这种运算(机器学习)要复杂得多，系统配置也昂贵得多，而且要求网络具备强大的容错性能，防止信息被长城防火墙之类的拦截。
分清人工智能的这两个层次，对于我们认识人的智能，认识媒介与认知的'关系，具有重大的启发。
讨论人的智能首先需要区分两种完全不同的认知论：个体认知论与社会认知论。教育心理学聚焦学习者个人的认知规律，偏重于个体认知论;互联网大脑更多关注的是社会群体认知论。今天，教育技术学和教育学的“坏理论”根源往往在于将两者混为一谈。
简单说，今天人类用书本、网络所承载的全部知识，是从荷马史诗、圣经、苏格拉底、柏拉图、亚里士多德、哥白尼一直到牛顿、达尔文、爱因斯坦等数千年来人类对世界全部观察的积累。把这些分散于不同时空的“人类智慧”连接在一起的就是口传、手工抄写的羊皮书、印刷技术、广播电视、互联网等媒介技术。所以，当一个6岁的孩子坐在教室里拿起书本的时候，他面临的巨大认知难题，是一个幼小的仅仅有6年人生经验的个体跟人类整体经验积累的对话。他首先要做的事情，是像海伦·凯勒那样，在数十次、数百次的重复后，认“字”[3]。这样的个体学习，不采用行为主义的学习方式，难道你让他/她拒绝认字，自我建构一套表达符号?
人类知识就是由跨越时空的一个个个体，借助于媒介技术的记录、汇聚、复制、传承、批判等过程生产形成的。这是一个跨越时空的人借助媒介技术支持，以社会认知的方式生产知识的过程[4]。个体的学习，则是个人经验，跟人类知识、规则对话，融入及参与社会合作，借以实现个人生存和发展的过程。区分个体的人、群体的人和作为人类的人，是我们分析和解决教育问题的出发点。我以为，当下中国教育研究中最大的问题，恰恰在于一直在讨论一个抽象的、理想主义的、没有具体所指的概念――人。因此，无论“全人”，还是技术与“人”，都是争论不清的话题。
与人类整体的知识建构(社会认知论)相比，个体的人其实相当于处于三维地图情境下的机器人，我们的感知传感器能探测到的其实只是自己周围很少的(真实)信息，如果你接收到的知识体系是被黑客“黑”过的一套假三维地图的话，你如何判断正确的方向?20世纪很多伟大的哲学思想，包括福柯的“知识考古学”、波兰尼的“个人知识”、哈耶克的“自生自发秩序”等，其实或多或少都跟“个体的人”“某个群体的人”与“整体的人类知识”这个典型对话情景有关，恰如三维地图情境下的机器人。换句话说，在制造一个人工大脑的机器的过程中，促进了我们对人类智慧的省察与深度思考。
不过，迄今为止，我们能做的仍然主要是在社会认知体系上的建构，用外在的认知形成去推演脑内的“运算”过程，人脑内部真正的意义形成至今还是一个未知领地(脑科学的研究主要还是在Function，而不是Meaning层面)。
对人工智能第一、第二层智慧的分析也说明，批判性思维的培养太复杂了，而应试教育(知道、信奉一套被输入的知识)则要简单得多。批判性思维不仅自己(学生、老师)要有质疑的意识，还需要一套社会化的“传感器”系统的支持和验证。所以，教育改革真的是天下最难的改革，也可以说，所有的改革本质上都是人的思维和认知方式的改革。
人工智能论文12
他的名字叫“方智”当然，这不是他的本名。
他的本名是编号八九七五七，是我大哥研究所的人工智能机器人。
“帮我做个测试吧！”大哥当时的语调漫不经心，随即将他扔了下来。
我与他大眼瞪小眼。
然后，他礼貌地后退一步，对我微笑：
“请给我取一个名字吧。”
我不知道这是否是个开机系统设定什么的，便随意起了个名字方智。
方智的确是非常优秀的人工智能，做饭、打扫，无所不能。就算他不能碰水，也去学会了指导水工机器完成那些任务。
最重要的是，他长相周正，行为正常，不仔细观察，与人类无异这是多么危险。
那个周末我突发奇想，想把房间改造成摇滚风格。可面对黑黑红红的墙纸和金光闪闪的装饰，我深感无力。
“需要帮助吗？”两周以来一直与我相安无事的方智礼貌询问。“你会吗？”我略有讥讽地反问。毕竟，这种与人喜好有密切关系的事情，在我眼中并不是完备的机器就能完成的。但他仿佛没有听出我的嘲讽，谦和地鞠了一躬：“请给我一个下午。”
其实没到一个下午，方智便邀我前去建材市场。行走在路上，他一个机器人倒比我这个活人更引人注目。预设好的言谈、举止让他宛如每个人心中的王子。而且，这个王子在砍价、谈判上也豪不逊色！更重要的是，他最后拿到我面前的'东西，不得不认为：无可挑剔。
一个美丽而危险的事物。
第二天，不服输的我也加入改造工程。许是因为争强好胜，身子骨也不好，我爬梯子时一脚没有踩住，落空的感觉让我心中大叫不好。不过方智会用垫子把我接住的。
他接住了用自己把我接住了！他的皮肤微凉，双臂有力，蹲跪在那里稳如磐石。他铜棕色的软金属发丝掠过我的额，透亮的电子眼直直地盯着我，嘴角含笑。“请小心，摔伤了就不好了。”他放下我，起身离开，动作依旧行云流水；而我，伫足呆立。
当装修结束时，方智也该回去了一切都该回去了作为科学家的弟弟与人类。临别时，方智亲吻了我的额头，像长者一般。“很高兴遇到过你。再见。”他透亮的眼睛俯视着我，其中的桃花潭水映着我的影像；我亦如此。
在反馈表上，我踌躇、不安，许久许久，最终，还是写下了：
建议卸载情感学习程序。
当科技发展到高程度时，感情，便是最不稳定的病毒。我所见的体贴忠诚只是尚好的一面；那另一面呢？人工智能可以在技能上完美，却不能再在人格上完美那样，太美丽，但太危险。
人工智能论文13
[摘要]人工智能是一门交叉性的前沿学科，也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向，所以对其人才的培养也是重中之重。
[关键词]人工智能 信息技术 智能教育
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
一、高中开设人工智能课程的意义
（1）人工智能定义
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
（2）开设人工智能课程的意义
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
二、高中人工智能教育现状及存在问题
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（二）对人工智能科学的认识不足
（1）学生的认识误区
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
三、解决上述问题的几点建议
（一）加强软、硬件建设
在学校条件允许的'条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站，教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［J］.中小学信息技术教育，20xx(10).
［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［J］.新乡教育学院学报，第19卷第二期20xx，6.
［3］教育部.普通高中技术课程标准（实验稿）.人民教育出版社，20xx年4月.
［4］张家华,张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策［J］.
人工智能论文14
熵是时间之矢，会将所有人或社会引向寂灭之路。
——题记
说到人工智能，肯定有很多人的眼睛会大放异彩。
如今的人们，对于人工智能的热度实在是太过强烈了。机械制造、工程建设、海底探索、微观医疗等待，无不有着人工智能所开创的辉煌；无人驾驶飞机，无人驾驶汽车，无人超市，早已走进人们的生活。虽然，在人工智能上特斯拉、Uber、福特Argo等等事故频发，却依旧无法使其降温。
然而，近日埃航空难却骇傻了绝大多数人的目光。
一架刚刚服役四个月的波音737MAX在仅仅起飞六分钟之内就坠毁了，157人罹难，事故之惨烈震撼人心。
而这并非是“一次意外”——五个月前，同样的一架波音737MAX飞机，也是在刚起飞后短短十分钟之内坠毁，最终导致了189个家庭的悲剧。而如此相似的“剧情”，让人们不得不怀疑，事故发生的原因到底是什么？
经过无数次测验和研究后，矛头指向了同一件事物——MCAS智能控制系统，一个装在波音737MAX上，用来解决飞行中机头过高导致机身不平衡问题的智能系统，飞机起飞会造成机头仰角高度，智能系统“预警”后则强制性地压低机头俯冲。如今，“智能”飞机的优先操作权在“人工智能”，飞行员只是辅助，他只能眼睁睁看着飞机坠地。MCAS，这个随人工智能热流而诞生的新兴产物，本应该是起到较好的辅助作用，从而在本质上减少飞行中的交通事故，却反而连续造成了两场重大事故，让人不得不对人工智能的性能产生担忧。
放眼全世界整个科技潮流，人们对人工智能的未来及发展前景无非这三种：推崇、诋毁、中立。认为人工智能在未来社会和科技发展起到巨大作用，亦或会拥有霸占意识从而取代人类等，这些观念在现在看来，我们可以只把它当作一种“画外音”，可以不去理会，毕竟也是无伤大雅。但是，那些推崇人工智能是“万能”的一部分人做的是不是太过火了——波音公司的“人工智能”，设计者的意愿是那么美好——平衡机械操作，增加安全系数，实现无人驾驶飞机，然而现实却那么惨烈——五个月两架飞机坠地，346名鲜活生命丧生，这还不足以引起我们的'重视，不足以让我们重新审视所谓的“人工智能”吗？
过度的人工智能无法控制的去侵蚀人类社会过多的资源，让社会和人工智能不断地走向由有序到无序的道路，某些人工智能在破坏整个人类社会成为了可能。
人工智能到底应该是什么，智在哪里？
现实告诉我们，在对人工智能的认知还那么“幼稚”的阶段，我们就开始大力“发扬”和“扩张”，一切都无人化，一切智能化，且不说我们将来的人类该做什么，吃什么喝什么，用什么来吃，难道，要我们人类自己还像空难那样造成机毁人亡，成为“人工智能”的小白鼠吗？
所以，我们人类社会应该在人工智能上降降温了。
既然，我们人类还不能使人工智能完全服务于人类的时候，就应该稳中求进。
既然，人工智能还不能完全智能，我们就应该再缓一缓其应用步伐。
也只有当人工智能汲取整个人类社会不再太过关注和推崇，人工智能而产生的负熵将整个局面冷却下来，才可以达到平衡，追求社会与人工智能共同和平快速发展。
脚步缓一缓，小一点，再踏实一点，人类也必将“人工智能”更好地服务于人类。
人工智能论文15
以前我们谈科技进步，谈网络应用，总说是一把双刃剑，有利有弊。现在，面对日益发达的人工智能，我想说：现在，摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。
把人工智能变成一把双刃剑，需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样，他说：人机大战并没有让我感受到失败的痛苦，反而让我更好地理解了象棋，这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展，我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀，多无敌，不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是，阿尔法狗只是一台机器，是人类创造的玩具。他没有头脑，没有情感，甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的，有时候它们可以成为我们的工具。
要把人工智能变成一把单刃剑，我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说，如果人工智能获得了人类的意识，那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界，让人恐慌。首先，人类还没有能够让一台机器拥有意识，很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测，没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律，了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的.面纱，而不是看着他的面纱漫天要价。
要把人工智能变成一把单刃剑，最重要的是扬长避短。是的，任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样，在自律性差的人手里，手机是用不好的，而在头脑清醒、自律性强的人手里，才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己，人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用，让它们的缺点得到融化，优势得到彰显。只有这样，人工智能才能得到它的天赋，并充分利用它们。
问：如何让人工智能成为一把双刃剑？回答：以正确的态度面对他，以积极的方式认识他，然后扬长避短，是运用人工智能的好方法。
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