人工智能：人工智能发展前景解读

《人工智能：人工智能发展前景解读》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、科学研究科学与财富人工智能发展前景解读马旭（浙江省宁海中学315600）摘要：人工智能可以说是一门综合性的学科。从其上个世纪五十年代诞生以来，大致经历了神经网络、弱方法、知识工程以及知识工业等四个时代。当前，人工智能技术已经被广泛地运用在工业和军事等领域之中。虽然人工智能研究还存在相当多的问题，但只要人类继续孜孜以求地进行研究开发，其发展前景可期，必然能够实现新的更大的突破。本文在对人工智能进行概述的基础上，分析了人工智能发展状况，并提出了人工智能的未来发展趋势。关键词：人工智能；前景；趋势人工智能技术可以说是计算机技术、信息论、心理学以及语言学等诸863计划以及国家自然科学基金的大

2、力支持之下，我国的两足步行机器人多学科彼此联系与交叉之后形成的一门全新的学科。近年来，随着全球范研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新研究成

3、果的持续出现。具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大

4、科研成果。的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。三、人工智能的未来发展趋势一、人工智能概述技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感即为计算机。人工智能是通过研究

5、让计算机全面模拟人类思维的过程以化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。实事求及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成是地说，将人工智能作为整体加以研究尚处于起步阶段，离人类所设定的与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加目标尚有相当遥远的距离，人工智能在以下方面可能还会有新的更大的高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一发展与突破。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别

6、的分支所具有现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人学习研究

7、能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且脑功能的一种模拟。相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而rein原二、人工智能发展状况分析forcementlearning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所（一）全球人工智能发展现状得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的