人工智能的应用经典论文， AI研究出现新热潮，表现在两个方面。一方面，人工智能理论有了新的进展；另一方面是由于计算机硬件的飞速发展。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能应用的经典论文相关。欢迎阅读！
人工智能的应用经典论文篇一
人工智能应用研究
一、人工智能的发展历程
AI(人工智能)经历了三个飞跃阶段：第一次实现问题求解，代替人完成一些逻辑推理工作，如机器定理证明、专家系统；这是智能系统第二次能够与环境进行交互。它从运行环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的一些思维工作，通过自身的动作对环境施加影响，适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类似人类的认知和思维能力，能够发现新的知识来完成面临的任务，比如基于数据挖掘的系统。
二、人工智能的研究热点
AI研究出现新热潮，表现在两个方面。一方面，人工智能理论有了新的进展；另一方面是由于计算机硬件的飞速发展。随着计算机速度的不断提高，存储容量的不断扩大，价格的不断降低，网络的不断发展，许多以前不能完成的任务现在都可以实现了。目前，智能接口、数据挖掘、agent和多agent系统是人工智能研究的三大热点。
(1)智能接口技术是研究如何使人与计算机方便、自然地交流。为了实现这一目标，要求计算机能够理解文字、理解语言、说话和表达，甚至在不同语言之间进行翻译，而这些功能的实现有赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有重大的应用价值，又有基本的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了令人瞩目的成就，字符识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译、自然语言理解等技术已经开始投入实际应用。
(2)数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取人们事先不知道但潜在有用的隐藏信息和知识的过程。目前，数据挖掘和知识发现的研究已经形成了三大强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
(3)主体系统是具有信念、欲望、意向、能力、选择、承诺等精神状态的实体。比对象粒度更大，智能更高，具有一定的自主性。主体试图自主、独立地完成任务，并能与环境互动，与其他主体交流，通过规划实现目标。多智能体系统主要研究逻辑上或物理上分离的智能体之间的协调智能行为，最终实现问题求解。
三、人工智能的应用领域
今天，人工智能能力往往被应用于人类或其他动物智能的一个或几个方面，被自动化取代，有时被用来模拟它。然而，在某些情况下，这些在高性能计算机调度下的智能行为远比人类的行为更强大。
(1)路径搜索和路径规划。在最小成本路径规划和路径搜索系统中，可以使用特殊技术；有些很巧妙很微妙，有些只能靠蛮力解决；去模拟直觉向理解的快速转换，或者普通人大脑对生成过程的识别，结果有时候是非常惊人的！路径查找是路径规划的一种变体。
为了找到最佳路线，我们需要计算每条往返路线的时间成本。时间就是金钱；所以，我们更倾向于关注成本最低的路线。这也适用于飞机航线的制定，需要在不同的城市停留或者换航班等等。
逻辑和不确定性。给计算机编程就像用逻辑砖盖房子。事实上，人工智能编程一般被认为有两种逻辑形式；命题逻辑和形式逻辑；的一种特殊混合应用，也称为谓词演算。此外，在编程语言中，我们采用一种更专门的命题逻辑形式：布尔逻辑或布尔代数。
命题逻辑应用于具有真假状态和命题域的断言。经典命题逻辑和布尔逻辑都处理
只有两种状态：真或假。
命题逻辑的一个强化扩展，包括对象之间的联系以及这些联系的真假值(布尔形式)，包含在谓词演算中(与中学数学计算无关)。
但是，当我们在逻辑中使用这些谓词时，即使是最复杂的逻辑语句，我们最终也只有一个非黑即白的世界：一件事要么是真的，要么是假的。如果一个东西不是真的或假的，那么它一定是不存在的。否则一定是两者之一。
(3)自然语言处理。AI应用最重要的部分是自然语言处理。但现实情况是，自然语言处理系统没有像人类一样强大的逻辑结构，无法分析这些口语和书面语的意思。然而，这些有限的功能对于残疾人、翻译系统、文字处理、拼写和语法检查仍然非常有用。
(4)神经网络。一种信息处理结构是神经网络，其原理是试图模仿大脑等生物神经系统将简单数据转化为信息。神经网络由许多相互关联的处理小元素组成：神经节点，其功能相当于大脑的神经细胞和突触，它们相互作用，共同解决特定的问题。神经网络上的元素将输入模式转换为输出模式，这些输出模式可以同时成为其他神经网络的输入模式。神经网络是通过例子学习的，这和人类是一样的。神经网络需要被设置为适合于一些特定的应用，例如通过学习过程来识别图像。至于生命系统本身，我们对学习过程涉及神经细胞间突触连接的调整这一说法有所怀疑。
四。结论。
目前大部分AI能力的研究方向是研究如何完整模拟一个智能过程，而不是复制器官使用的每一个底层步骤。一个非常显著的例子是使用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库大脑提供的是基本不相关的数据，同时这些数据在大脑中的传输和存储形式也不尽相同(科学家对此心知肚明)。然而，许多专家系统仍然可以很好地扮演医生等专业角色。当然，它们只用于它们非常熟悉的领域。
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