對(duì)人工智能的展望論文
能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機(jī)理并制造出可以模擬智能行為的智能機(jī),是人類長(zhǎng)久以來一個(gè)美好而強(qiáng)烈的愿望。以下是學(xué)習(xí)啦小編精心整理的對(duì)人工智能的展望論文的相關(guān)資料,希望對(duì)你有幫助!
對(duì)人工智能的展望論文篇一
對(duì)體育實(shí)用人工智能的展望
摘要:為促進(jìn) 體育 科學(xué) 與體育實(shí)用 計(jì)算 機(jī)技術(shù)的 發(fā)展 ,本文對(duì)人工智能與體育科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物——體育實(shí)用人工智能進(jìn)行了探討和展望,旨在吸引更多的人參與到體育實(shí)用智能系統(tǒng)的開發(fā)過程中來。
1 引言
能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機(jī)理并制造出可以模擬智能行為的智能機(jī),是人類長(zhǎng)久以來一個(gè)美好而強(qiáng)烈的愿望。從世界各國(guó)的古老傳說到近代科學(xué)的不斷嘗試,都表明了人類希望征服 自然 進(jìn)而征服自己的決心。人工智能學(xué)科的出現(xiàn)及迅速發(fā)展,為這一愿望的實(shí)現(xiàn)帶來了希望的曙光。它的 研究 延長(zhǎng)了人腦的功能,深化與拓展了人類的智能勞動(dòng),使科學(xué)技術(shù)革命的發(fā)展速度空前。 目前 ,人工智能(Artifical Intelligence,簡(jiǎn)稱AI)已被 應(yīng)用 到 社會(huì) 生活的各個(gè)方面并已取得了令人矚目的成就。
雖然體育實(shí)用計(jì)算機(jī)科學(xué)在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進(jìn)了體育事業(yè)的進(jìn)步,但是,我們也不得不冷靜地看到,體育實(shí)用計(jì)算機(jī)技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,在以“知識(shí)工程”為主的人工智能諸學(xué)科取得巨大成功的時(shí)候,體育實(shí)用計(jì)算機(jī)技術(shù)還在堅(jiān)持“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法=程序”的傳統(tǒng)程序設(shè)計(jì)方式,顯然已是大大落后于 時(shí)代 了。怎樣在系統(tǒng) 分析 的基礎(chǔ)上有步驟、有順序地將計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新發(fā)展成果應(yīng)用到體育領(lǐng)域中來,從更大程度上挖掘計(jì)算機(jī)科學(xué)的潛能從而促進(jìn)體育科學(xué)再上新臺(tái)階,就成了體育科研工作者一個(gè)重要的課題。本文分析了體育實(shí)用人工智能的現(xiàn)狀,展望了體育實(shí)用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對(duì)體育實(shí)用人工智能的興趣,吸引更多的人參與到這項(xiàng)工作中來。
2 人工智能及其解題思路
人工智能是一門前沿學(xué)科,是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、系統(tǒng)科學(xué)、 哲學(xué) 等多種學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視,從而被稱為是繼第三次產(chǎn)業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此,目前還沒有一個(gè)關(guān)于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解:人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器(智能計(jì)算機(jī))或智能系統(tǒng),使它能夠模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。通俗地講,人工智能就是要研究如何使機(jī)器具有能聽、會(huì)說、會(huì)看、會(huì)寫、可思維、會(huì) 學(xué)習(xí) 等人類思維能力的一門科學(xué)。
人工智能的研制者通過知識(shí)獲取過程將專家知識(shí)變成計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的代碼(知識(shí)庫(kù)),然后通過計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)使計(jì)算機(jī)模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識(shí)的過程),從而完成只有人類才能解決的智能 問題 。由于人工智能可以融合多個(gè)專家的知識(shí)并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗(yàn),所以,人工智能更適合于解決現(xiàn)實(shí)中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對(duì)于體育領(lǐng)域而言,不論是運(yùn)動(dòng)員的選材、訓(xùn)練計(jì)劃的安排、運(yùn)動(dòng)處方的制訂還是運(yùn)動(dòng)技術(shù)的診斷,體育專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)都有著舉足輕重的作用,如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作,對(duì)體育科學(xué)的發(fā)展將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的 影響 。
3 體育實(shí)用人工智能的現(xiàn)狀
象所有處于發(fā)展之初的學(xué)科與研究方向一樣,人工智能與體育科學(xué)的完全交匯融合還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走,還需要我們保持清醒的頭腦,采取實(shí)事求是的系統(tǒng)分析 方法 來對(duì)待它。惟有如此,我們才會(huì)既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀,又能看到有利條件而不至于悲觀失望,才能有的放矢地把握體育實(shí)用人工智能的發(fā)展進(jìn)程。
3.1 體育實(shí)用人工智能發(fā)展過程中的問題
1.對(duì)大多數(shù)體育工作者而言,人工智能技術(shù)還相當(dāng)高深,它需要開發(fā)者不僅具備專項(xiàng)知識(shí),還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對(duì)缺乏計(jì)算機(jī)操作能力的許多工作者來說十分苛刻,即便是具有一定計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的科研人員,對(duì)知識(shí)工程 理論 與方法的缺乏也會(huì)使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)是人類的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),要想開發(fā)智能系統(tǒng),就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計(jì)算為中心的程序設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)變到以知識(shí)符號(hào)處理為中心的程序設(shè)計(jì)上來。這種思維與觀念的轉(zhuǎn)變顯然不是輕而易舉的。此外,智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個(gè)復(fù)雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程,不僅需要相當(dāng)?shù)募夹g(shù)和足夠的軟、硬件支持,而且需要開發(fā)人員長(zhǎng)期、艱苦的努力。與那些更易在短期內(nèi)取得成果的研究方向相比,體育實(shí)用人工智能技術(shù)的研究可能更容易被人們所忽略。
2.人工智能與體育科學(xué)兩學(xué)科發(fā)展的相對(duì)獨(dú)立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術(shù)的科研人員還沒有看到其在體育領(lǐng)域應(yīng)用的廣闊天地,人工智能的應(yīng)用成果還集中在 工業(yè) 控制領(lǐng)域、社會(huì) 經(jīng)濟(jì) 系統(tǒng)或軍事決策過程——相對(duì)來說,這些領(lǐng)域更易取得明顯的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。體育實(shí)用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時(shí),相當(dāng)一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗(yàn)技能”為主的教學(xué)、訓(xùn)練模式,保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受 科技 發(fā)展的新成果,這就加大了體育實(shí)用人工智能普及的難度。總的來說,相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢(shì),但目前人工智能與體育科學(xué)仍處于若即若離的境地,兩者的交叉還需要一個(gè)強(qiáng)有力的橋梁和紐帶。
3.人工智能技術(shù)本身的不完備性。盡管自80年代以來,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式人工智能、知識(shí)表示、常識(shí)推理等基礎(chǔ)性研究取得了可喜的成果,特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究成果已取得了重大突破,但是從總體上來看,人工智能距其完善還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。我們不得不看到,人工智能的大部分分支,如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟,許多研究成果還僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室和書面報(bào)告里,并沒有轉(zhuǎn)化到應(yīng)用上來,即使是在專家系統(tǒng)中,專家知識(shí)獲取這一“瓶頸”技術(shù)也阻礙了它的進(jìn)一步發(fā)展。
此外,我們也不得不考慮一下計(jì)算機(jī)軟、硬件和資金方面的限制。一般一個(gè)大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強(qiáng)有力的計(jì)算機(jī)軟、硬件支持和足夠的資金投入,基本上以個(gè)人微機(jī)為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費(fèi)可能會(huì)從很大程度上限制著體育實(shí)用人工智能的發(fā)展。
3.2 體育 實(shí)用人工智能 發(fā)展 的有利條件
盡管一系列 理論 與實(shí)際 問題 阻礙了體育實(shí)用人工智能的發(fā)展,但是我們也沒有理由對(duì)體育實(shí)用人工智能產(chǎn)生悲觀情緒,更多、更有利的條件則為人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的 應(yīng)用 開辟了道路。
1. 計(jì)算 機(jī)技術(shù)在體育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用以及它對(duì)運(yùn)動(dòng)成績(jī)的巨大推動(dòng)力,已經(jīng)使越來越多的人們認(rèn)識(shí)到程序設(shè)計(jì)的美妙前景。顯然,體育實(shí)用計(jì)算機(jī)程序的設(shè)計(jì)就是對(duì)體育工作者腦力勞動(dòng)的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設(shè)計(jì)甜頭的教練員和運(yùn)動(dòng)員的迫切要求,也是廣大體育科研人員的努力方向。
2.近年來,我國(guó)的體育 教育 ,特別是高層次的體育教育取得了很大的進(jìn)展,培養(yǎng)出一大批年富力強(qiáng)、有很強(qiáng)科研能力的碩士和博士 研究 生。他們大都具有較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力和 學(xué)習(xí) 能力,對(duì)他們來說,掌握人工智能技術(shù)也并不是遙不可及。青年體育 科技 工作者的不斷發(fā)展與壯大,為體育實(shí)用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身計(jì)劃”的推廣與實(shí)施,不僅使我國(guó)的群眾體育走上了正規(guī)化的道路,而且吸引著越來越多的人參與到體育活動(dòng)中來。這其中當(dāng)然包括人工智能領(lǐng)域的研究人員,他們會(huì)在鍛煉中逐漸認(rèn)識(shí)體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領(lǐng)域的技術(shù) 方法 來解決它(事實(shí)上,許多行之有效的體育實(shí)用方法和技術(shù)都是非體育專業(yè)科研人員引進(jìn)到體育領(lǐng)域中來的)。人工智能會(huì)象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的灰色理論、模糊數(shù)學(xué)、系統(tǒng)工程一樣,逐漸地被廣大體育工作者所承認(rèn)、理解和接受,進(jìn)而逐漸滲透到訓(xùn)練、選材、規(guī)劃、教學(xué)等日常的體育工作中。因此,“全民健身計(jì)劃”的出臺(tái)與推廣,又為體育實(shí)用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。
此外,體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質(zhì)的不斷提高和人工智能技術(shù)的不斷完善,都會(huì)在一定程度上加快體育實(shí)用人工智能的步伐。
4 體育實(shí)用人工智能的發(fā)展方向
就 目前 人工智能領(lǐng)域而言,人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點(diǎn)。前者是以研究大腦的結(jié)構(gòu)和認(rèn)知模型為主,用以對(duì)智力活動(dòng)進(jìn)行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境,即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)值計(jì)算軟件包和圖形處理程序進(jìn)行有機(jī)集成,以解決復(fù)雜問題,是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實(shí)用人工智能的研究方向,但對(duì)當(dāng)前體育領(lǐng)域而言,應(yīng)用性研究,即將各種已經(jīng)成熟的智能技術(shù)應(yīng)用到體育實(shí)踐中來,有著更加重大的現(xiàn)實(shí)意義。
4.1 各種體育實(shí)用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制
專家系統(tǒng)是利用具有相當(dāng)數(shù)量的權(quán)威性知識(shí)來解決特定領(lǐng)域?qū)嶋H問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理判斷,最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實(shí)用人工智能研究的突破口,是因?yàn)椴徽搹睦碚撋?、技術(shù)上,還是從應(yīng)用上,專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個(gè)分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實(shí)例(包括已開發(fā)的體育實(shí)用專家系統(tǒng))可以提供技術(shù)支持,各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實(shí)用專家系統(tǒng)的開發(fā),能夠促使體育實(shí)用人工智能不斷地從抽象走向具體,引導(dǎo)體育工作者循序漸進(jìn)地了解和掌握智能技術(shù),逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此,才能符合事物發(fā)展的客觀 規(guī)律 ,才能保證體育實(shí)用人工智能健康、有序地發(fā)展。
4.2 體育領(lǐng)域自身智能技術(shù)研究人員的培養(yǎng)
由于受知識(shí)和技術(shù)的限制,在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi),體育實(shí)用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領(lǐng)域人員的引導(dǎo)。然而,只有培養(yǎng)出體育領(lǐng)域自身的智能技術(shù)研究人員,體育實(shí)用人工智能才會(huì)有光明的前途。新一代的開發(fā)人員,我們可以稱其為智能工程師,應(yīng)該首先是一個(gè)體育工作者,并已具有相當(dāng)程度的體育專業(yè)知識(shí)和體育運(yùn)動(dòng)實(shí)踐,再通過人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,就可以單獨(dú)開發(fā)出自身領(lǐng)域高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作,為人工智能技術(shù)向體育領(lǐng)域的滲透提供了必要的前提條件。
4.3 體育實(shí)用人工智能的基礎(chǔ)理論研究
雖然體育實(shí)用人工智能技術(shù)和方法研究十分重要,而且往往能夠在較短的時(shí)間內(nèi)取得明顯的效益,但是它們卻根植于基礎(chǔ)理論的研究,脫離了基礎(chǔ)理論,技術(shù)和方法就會(huì)變成無源之水、無本之木。體育實(shí)用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識(shí)只有形成體系,才能成為 科學(xué) ,一系列的技術(shù)只有被理論所串接和揉合,才會(huì)具有持久的生命力。因此,加強(qiáng)體育實(shí)用人工智能的基礎(chǔ)理論研究(包括運(yùn)動(dòng)智能和競(jìng)技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識(shí)的表達(dá)方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識(shí)的傳遞方式研究等),是這一新生學(xué)科存在和發(fā)展的根基所在。
5 結(jié)束語
體育實(shí)用人工智能離成熟還有很長(zhǎng)的距離,還存在著一系列的問題,但同時(shí)又充滿著希望,為迎接這一機(jī)遇與希望共存的挑戰(zhàn),廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。
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