对人工智能看法的论文范文参考， 人工智能自诞生以来，就显示出强大的生命力，对人类产生了巨大的影响。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能的论文相关。欢迎阅读！
对人工智能看法的论文篇一：人工智能主导未来
2016年最重要的科技新闻中，第一条就是人工智能AlphaGo与人类围棋顶级棋手李世石的对决。经过一场激战，人类以4-1落败。天啊，人工智能时代真的来了吗？
不只是去。
战胜李世石的AlphaGo是围棋的一种人工智能，但按照开发者的观点，它不仅可以应用于围棋领域，还可以胜任很多不同的工作。
自20世纪70年代以来，人工智能已经发展了近半个世纪。这是一种基于计算机的模拟人类思维的技术。AlphaGo在围棋上的胜利只是一个标志，意味着人工智能已经准备好接受复杂人类世界的挑战，最终成为人类社会的一员。
它学会了学习。
在与人类对弈的过程中，AlphaGo展现了一种惊人的能力——学习。这才是真正的人工智能。没有人知道人工智能学到了什么，能学到多少。没错，连开发商都不知道。AlphaGo可以通过和自己下棋来学习，每下一局只需要0.2秒。这样，它可以在很短的时间内学习上千万个游戏。
面对如此强大的人工智能学习能力，人类在纯智能领域败北是必然的！更神奇的是，以AlphaGo为代表的新一代人工智能，属于更高级的“通用人工智能”。也就是说，AlphaGo今天已经成为围棋界的顶尖选手，明天可能会赢得钓鱼大赛！
人工智能还能做什么？
科学家预测，在不久的将来，超过一半的人类工作将被人工智能取代。在过去的半个世纪中，工业制造和装配领域一直由机器人主导，但这些机器人都是编程机器人，只能根据程序设置做一些事情。人工智能机器人将很快取代它们，成为工业生产的多面手。他们不再仅仅是机器，而是像产业工人一样――当然，他们不用拿工资！
对了，现在很多新闻媒体都在用机器人写新闻。甚至人工智能也可以做写文章之类的事情。还有什么是他们做不到的吗？
扔掉你的驾照。
你是对的。未来开车不再是现代人的必备技能。有了人工智能，自动驾驶汽车很快就会涌向街头。
事实上，以谷歌为首的多家科技巨头已经在人工智能驾驶技术方面取得了突破。谷歌、奔驰、特斯拉的无人驾驶汽车已经可以在高速公路上平稳飞行，绝对安全。
但如果人工智能面对路况复杂、充满各种突发事件的城市街道，还是有点力不从心。这是人工智能下一步需要攻克的技术难题――如何更像人一样思考？
人工智能时代
科学家认为，目前的计算机技术可能是人工智能爆发的最后障碍。更复杂的计算和思维能力需要下一代计算机技术——量子计算机。量子计算机比传统计算机快得多，而传统计算机需要几百年才能完成运算。量子计算机可能只需要10秒钟！
当量子计算机技术成熟后，人工智能会像人类一样“进化”成“更高级的智慧生命体”。到那时，人类将如何与他们平起平坐？
人工智能是威胁吗？
经典科幻电影《终结者》中，未来世界是人工智能主导的，没有人类的位置。人工智能已经成为一种新的生命形式，他们认为人类的存在会威胁到他们的生存和发展，所以他们到处“杀死”人类。
人工智能真的会成为人类的敌人吗？
咦，这个问题太难回答了。在飞机诞生之前，人类梦想着用翅膀在天空中飞翔，但谁能想到飞机能投下炸弹？凡事都有两面性，与其一直活在恐惧中，不如努力做到最好。事实上，无论是癌症、气候变化、能源、染色体还是金融系统，人类需要掌握的系统越来越复杂。没有人工智能的辅助，科技要实现突破会越来越难。看，围棋界欢迎AlphaGo的出现，因为这意味着人类棋手多了一个能力超群的棋伴。可以预见，人类的围棋水平也会因为人工智能而发展到一个全新的高度。
对人工智能看法的论文篇二：人工智能的发展
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。
对人工智能看法的论文篇三：人工智能的生命力
人工智能自诞生以来就显示出强大的生命力，成为人类科学认识和社会实践不可或缺的工具。它开辟了解放人类智慧的道路。但是，与人类的智力相比，它的局限性也是非常明显的。只有在人类智能的配合下，才能真正发挥其预设的功能。无论从人工智能与自然智能的关系、主动与被动的关系，还是从认识论的基本原理来看，人工智能都不可能超越人类智能，甚至主宰人类智能。
延长和增强人脑的智能，提高受试者的认知能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以取代甚至超越人类的智能，但从全局来看，不可能造出一台能像人类一样思考的机器。人的认知能力是无限发展的，智力水平是不断进化的，人工智能作为人类认知的工具也是不断发展的。但是，人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主导地位无法改变。
我们在对智能机器进行哲学分析时，应该实事求是，恰当评价。否则，将不利于人工智能这一新兴学科的发展。其实人工智能的重大突破还是需要智能科学和思维科学的发展。它离真正的智能系统还很远，尽管就其潜力而言，人工智能是21世纪的科学。
第一，人工智能的发展
人工智能是相对于人的智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称为“机器智能”或“智能模拟”。发展人工智能主要有两种途径：一种是利用电子技术和仿生学方法，从大脑结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；其次，以控制论和信息论为基础，采用黑箱方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人类的某些智能，即功能模拟。
人工智能作为一门综合性很强的学科范畴，包含着非常丰富而深刻的内容。它是系统论、控制论、信息密集型理论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑、模糊数学、神经生理学等学科交叉、交叉、交融的产物。它涵盖了各个学科的广泛性，所以可以说除了哲学之外没有任何一门科学可以与之相比。总的来说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三个领域有机合成的产物。它的诞生和发展将推动人类认识和改造客观世界，把主体本身升华到划时代的新高度。
人工智能作为控制论的一个分支，虽然历史很短，但无论在理论上还是在应用研究上都取得了巨大的成就。
二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新兴的、综合性最强的前沿科学，涉及的学科范围很广，也可以与各种科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代科技革命的新浪潮中，它显示出越来越强大的生命力，具有无限广阔的发展前景。
1.人工智能是人类智能的必要补充。随着科技的发展，当人们创造出各种复杂的机器设备，极大地延伸和扩展了手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官，放大智力功能时，人工智能就产生并发展起来了。它是机器进化的结果，是人类智慧的物化。它与人脑的功能相互联系，相互促进，使人类认识的范围不断向微观和宏观两极扩展，使人们间接地认识到事物的更深层次的本质，极大地丰富和增加了意识的内容。成为人类科学认识和社会实践不可或缺的技术“助手”。
中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成就引起了国内外学术界的关注。他在这个领域找到了一个快速的决策过程，把几何问题表达为代数问题。1977年，他证明了初等几何的主要定理可以机械化。后来在1978年证明了初等微分几何中的主要定理可以机械化，找到了实现机械化的方法。1980年，他只花了几十个小时就得出一个在微型计算机上并不简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启示：一是强调人工智能的研究要从机器模拟的目的转向机器求解的方法；第二，人们应该重视定理证明技术在实践中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。
2.人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、农业、建筑、交通、航天和兵器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的一个重要分支；战术模拟技术，即利用“蒙特卡洛法”这种处理随机因素的数学方法，在计算机上完整地模拟出一场战役过程中可能发生的数百种偶然因素，并使这一过程多次重复，从而模拟出一场战役可能的结局；而且渗透到产品订购、售货、配送等流通领域；还渗透到金融领域如银行管理、图书馆管理、信息检索、电化教育、通信等信息领域；即使在家里，也有各种自动化的家用电器。有人称这些自动化为四次“A”革命或五次“A”革命，即自动化的四个或五个方面：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。
三。人类智力的局限性
与人类智能相比，人工智能有一定的局限性。人工智能利用了人和机器的共性；两者都是一个信息转换系统，抛开人机区别。但其实这种区别是存在的，而且是不可忽视的本质区别：人工智能不等于人类智能，而是人类智能的物化，既有可能性，也有局限性。
1.人工智能只能模拟人类的一些自然属性，而人类的社会属性是无法模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的一种手段。计算机的主要特点是其逻辑结构基于二进制逻辑，计算机只知道机器语言，即由“1”和“0”组成的代码。严格来说，机器连“1”和“0”都不知道。只是打孔卡通过光电池把编码变成脉冲信号。就算电脑装了智能软件，可以称之为智能机，也改变不了电脑的本质。它仍然是一个认知工具。早期的电子计算机是由人直接操作的，人是在使用工具。目前，虽然有些程序已经完全取代了人类的操作，实现了信息处理的自动化，但程序反映的是人的认知活动，只是把人的直接操作变成了间接操作。所以，人们还在使用工具。作为一种认知工具，计算机本质上是一种信息处理机器。
与这种信息转换器不同的是，人脑不仅是一个加工厂，还是一个信息源。人的认知过程虽然也需要信息加工，但更需要对自己理解的信息进行思考，去粗取精，去伪存真，由表及里，由感性认识提升到理性认识。
2.人工智能不具备人类的主观能动性。如果用控制论的观点来分析，那么所谓主动，就是人脑自动对外界的各种信息进行分析、综合和反映。同时与原始存储的信息进行对比总结，最终做出控制对象的决策
智能机可以模拟人的思维，甚至部分超越人的思维功能。但是，在没有人事先为它安排好程序的情况下，它不能主动提出任何问题，更不能有目的地改造客观世界。也就是说，它不具备人和人脑的能动性。相对于人，只能是被动的。由此可见，信息处理与认知活动的区别在于，机器只“理解”信息的形式，处理符号；但人脑是可以理解信息内容并积极思考的。
3.人工智能只有在自然智能的密切配合下才能真正发挥作用。人工智能和自然智能之间有着天然合理的分工，绝不是相互排斥、相互替代，而是相互补充、相互支持，两者之间的关系应该得到合理的组织和优化。对于这两个系统，人是主要的。人工智能应该为任何地方的人工作，适应并满足人们的需求。人类的自然智能不仅是人工智能的创始人和使用者，也是人工智能的唯一主人。
四。人工智能代替不了人类智能。
随着控制论研究的深入和智能机器的发展，出现了一些关于人与计算机关系的问题，包括机器能否思考、人工智能与人类智能是否有界限、机器能否超越人和统治者等。至于人类和(人工)智能机器的关系，要做辩证的考察，既要看到两者之间的关系，也要看到两者之间的区别。我们不能把有机物和无机物的界限绝对化，也不能抹杀它们在自然界的区别。
就人类整体而言，智能机器的应用只能保证人类思维的发展，绝不会取消或削弱人类的思维活动。
1.从人工智能和自然智能的关系来看，机器是不可能超越和支配人的。人的自然智能是指他的智慧和能力。它不同于人类的知识。如果说人的知识是对客观外部规律性的认识，那么智力就是运用这种对客观外部规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的角度来看，知识主要是指一个人有目的地以一种好的方式使用这些有用信息的能力。所以我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。
人工智能是利用电子计算机模拟人的思维活动，完成一些原本需要人脑承担的任务。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延伸。人工智能只是人脑智能的放大和延伸。它是由人创造的。机器的“思考”能力，只是人类思维能力在机器上的投影，是模拟人类思维的结果。人工智能只是根据指令对输入的信息进行归纳和选择，从来没有自己的目的，不会产生有意识的目标。
人工智能不具备人类智能的本质特征。人工智能只能对原有知识进行比较和筛选，而不能产生创作灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式直接跨越一系列复杂的逻辑序列，可以不受原脑存储信息的约束识别物体。人工智能与人类思维的区别在于，人工智能无法模拟人类思维的社会本质。因为人工智能没有社会属性，永远无法成为独立的思维主体。
2.从认识论的基本原理来说，机器是不可能超越和支配人的。人工智能的本质是用机器模拟人的思维能力。
是的。因为思维活动作为物理运动的一种形式，是可以被认识的，是有一定物质基础的，所以人们可以制造特定的机器来模拟思维的某些方面和特征。模拟思维的前提是对思维的理解，包括对思维的物质基础、思维规律和思维功能的理解。但是，辩证唯物主义认识论的一个基本原则是，认识的对象决定认识的主体，认识的对象先于认识的主体。对主客体的认识总是受到客体发展程度的制约。作为认知的对象和模拟的对象，认知是落后的。只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认知才能发展，机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深化。所以人工智能只能理解信息的形式，而人可以理解信息的内容。
3.从主动和被动的关系来看，机器是不可能超越和支配人的。用哲学语言来说，人是有主观能动性的。这种主观能动性是建立在实践基础上的，所以不仅机器不可能，动物也不可能。正是这一点，电子计算机虽然在某些方面可以超越人，比如运算速度、精度、记忆容量等，但在总体上永远无法与大脑平起平坐，更谈不上超越和支配人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工产生的。作为模拟，不是机器的智能作为主体，而是人类的智能向机器的传递和转移。机器本身没有智能，不能自我控制和调节，不能成为智能活动的主体。人机智能的效果是相辅相成、相互促进的，它们相互作用、取长补短、相互促进、齐头并进。因此，我们不仅要发挥人的主导作用，还要充分利用机器高效处理信息的特性。这样，人类就会更好地认识世界，改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人和思维，是唯物主义在自然科学中的体现。仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利，是唯心主义的破产。
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