對人工智能看法的論文范文參考
對人工智能看法的論文范文參考
人工智能從其產生開始，就表現(xiàn)出強大的生命力，對人類產生巨大的影響。以下是學習啦小編整理分享的對人工智能看法的論文的相關文章，歡迎閱讀!
對人工智能看法的論文篇一：人工智能主導未來
2016年最重大的科技新聞里，頭一條就是人工智能AlphaGo大戰(zhàn)人類圍棋頂尖高手李世石。一番鏖戰(zhàn)，人類1：4輸得一塌糊涂。天哪，人工智能時代真的就要來臨了嗎?
不只是圍棋
擊敗李世石的AlphaGo是一種圍棋人工智能，但按研發(fā)者的觀點，它不僅僅能夠應用于圍棋領域，而是可以勝任多種不同的工作。
人工智能從20世紀70年代至今，已經發(fā)展了近半個世紀。這是一種依托于計算機的模擬人類思維的技術。AlphaGo在圍棋中的勝出只是一個標志，意味著人工智能已經準備好了接受復雜的人類世界的挑戰(zhàn)，并最終成為人類社會的一分子。
它已學會了學習
AlphaGo在與人類對弈的過程中，表現(xiàn)出了一項驚人的能力――學習。這是真正的人工智能，沒有人知道人工智能學到了什么，以及能夠學到多少。沒錯，就連開發(fā)者也不知道。AlphaGo可以通過與自己下棋來學習，每下一盤只需要0.2秒，這樣一來，在很短的時間里，它就能研習幾千萬盤棋。
面對學習能力如此強大的人工智能，人類在純智力領域敗下陣來是不可避免的!更驚人的是，以AlphaGo為代表的新一代人工智能，屬于更先進的“通用型人工智能”，也就是說，AlphaGo今天在圍棋界成為頂尖高手，明天也許就能在釣魚大賽中奪魁!
人工智能還能干啥?
科學家預測，在不遠的未來，一半以上的人類工作，都將被人工智能替代。在過去的半個多世紀里，工業(yè)制造和裝配領域，已經成了機器人的天下，但這些機器人都是編程性機器人，只能按照程序設定做某一件事。人工智能型機器人將很快取代它們，成為工業(yè)生產中的多面手。它們不再只是機器，而是像產業(yè)工人一樣――當然嘍，不用領工資!
對了，現(xiàn)在已經有很多新聞媒體在采用機器人撰寫新聞稿件了。連寫文章這種事兒人工智能都能干，還有什么是它們辦不到的嗎?
扔掉駕照吧
你沒看錯，未來駕車已經不再是現(xiàn)代人必備技能了。有了人工智能，自動駕駛汽車很快就會涌向大街小巷。
實際上，以谷歌公司為首的多家科技巨頭，已經在人工智能駕車技術中取得了突破性進展。谷歌、奔馳、特斯拉公司的無人駕駛汽車，都已經能順順溜溜地在高速公路上飛馳，而且絕對安全。
只不過，如果人工智能面對的是路況復雜、充滿各種突發(fā)事件的城市街道，還稍微有點力不從心。這是人工智能下一步需要克服的技術難題――如何更像一個人那樣思考?
人工智能大時代
科學家認為，目前的計算機技術可能是人工智能迎來爆發(fā)的最后障礙。更加復雜的計算和思維能力，需要下一代計算機技術――量子計算機來實現(xiàn)。量子計算機比傳統(tǒng)計算機速度快得多，傳統(tǒng)計算機需要幾百年才能完成的運算，量子計算機可能只需要10秒!
當量子計算機技術成熟，人工智能將“進化”成和人類一樣的“高等智慧生命體”，到那時，人類將如何與它們平起平坐呢?
人工智能是威脅嗎?
在經典科幻電影《終結者》中，未來的世界被人工智能把持，人類已經沒有立足之地。人工智能成為一種新的生命形式，而它們認為，人類的存在會威脅它們的生存與發(fā)展，于是到處“捕殺”人類。
人工智能真的會成為人類的敵人嗎?
哎呀，這個問題太難回答了。在飛機誕生之前，人類都憧憬著插上翅膀遨游天空，可誰又能想到飛機也可以扔下炸彈呢?事物都有兩面性，與其惶惶不可終日，不如去努力做到最好。實際上，不論是癌癥、氣候變化、能源、染色體、還是財務系統(tǒng)，人類需要掌握的系統(tǒng)正變得越來越復雜，沒有人工智能的輔助，科技將越來越難以實現(xiàn)突破。你看，圍棋界就很歡迎AlphaGo的出現(xiàn)，因為那意味著人類棋手多了一種能力超群的棋伴?？梢灶A見，人類圍棋的水平也將因為人工智能而發(fā)展到一個嶄新的高度。
對人工智能看法的論文篇二：人工智能的發(fā)展
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(AI.Artificial Intelligence)經歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng);智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務，如基于數據挖掘的系統(tǒng)。
二、人工智能的研究熱點
AI研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網絡，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠實現(xiàn)。當前，智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。
(一)智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術已經開始實用化。
(二)數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱：數據庫、人工智能和數理統(tǒng)計。
(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。
三、人工智能的應用領域
今天，AI能力更傾向于應用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉換或者對普通人大腦生成過程的識別，結果有時非常令人驚訝!路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢;所以，我們更傾向于關注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數。
命題邏輯應用于具有真和假兩種狀態(tài)的斷言以及命題領域之中。古典命題邏輯或者布爾邏輯處理的都
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學學的數學計算毫無關系)所包含的。
但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然 語言處理。在AI 應用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結構地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經 網絡。一種信息處理結構就是神經網絡，對諸如大腦之類的生物學神經系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數據的轉換成為信息，就是它的原理。神經網絡由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經節(jié)點，功能相當于一個大腦神經細胞和神經元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經網絡上的元素將 輸入模式轉換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經網絡的輸入模式。神經網絡通過實例學習，這一點和人類的做法一樣。神經網絡需要設置為適用于某些具體應用中，比如通過學習過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學習的過程涉及到神經細胞之間的突觸聯(lián)系的調整這一說法保留質疑。
四、結語
當前，大部分AI能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數據庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數據庫向大腦提供基本沒有任何關聯(lián)的數據，同時這些數據的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔當起諸如像內科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應用于它們非常熟悉的領域。
對人工智能看法的論文篇三：人工智能的生命力
人工智能從其產生開始，就表現(xiàn)出強大的生命力，已成為人類科學認識和社會實踐活動不可缺少的工具，它開拓了解放人類智能的道路。但與人類智能相比，其局限性也非常明顯，只有在人類智能的配合下，它才能真正發(fā)揮預先設定的功能。不論從人工智能與自然智能的關系以及能動與被動的關系看，還是從認識論的基本原理看，人工智能超過人類智能、甚至統(tǒng)治人類智能都是不可能的。
延長和增強人腦的智能，提高主體認識能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已經可以代替甚至超過人類智能，但從全局看，造出一個與人一樣能夠思維的機器來，是不可能的。人的認識能力是無限發(fā)展的，人的智能水平處于進化之中，作為人類認識工具的人工智能也在不斷發(fā)展，但人工智能與人的智能的差距始終存在，人的主體地位是改變不了的。
當我們對智能機器作哲學分析時，應當實事求是、恰如其分地評價，否則，對人工智能這門新學科的發(fā)展是不利的。實際上，人工智能的重大突破，還有待智能科學、思維科學的發(fā)展?，F(xiàn)在距離真正的智能系統(tǒng)尚很遠，盡管就其潛力而言，人工智能是2l世紀的科學。
一、人工智能的發(fā)展
人工智能是相對人類智能而言的，它是指用機械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能，也稱“機器智能”或“智能模擬”。人工智能的發(fā)展主要有兩條途徑：一是利用電子技術成果和仿生學方法，從大腦的結構方面模擬人腦的智能活動，即結構模擬;二是以控制論、信息論為理論基礎，采取黑箱的方法，用電子計算機從功能或行為方面模擬和代替人的某些智能，即功能模擬。
人工智能作為具有高度綜合性的學科范疇，包含著非常豐富深廣的內容。它是系統(tǒng)論、控制論、信息集約論、電子學、仿生學、心理學、語言學、機器人學、數理邏輯學、模糊數學、神經生理學等多學科橫斷跨界、交融結合的產物，其包羅各門學科的廣泛性，可以說除哲學之外，任何一門科學都不能與之相比。概括地說，人工智能是自然科學技術、社會科學技術和思維科學技術三大領域有機綜合的產物，其誕生和發(fā)展將促使人類認識改造客觀世界及主體自身升華到一個劃時代的新高度。
雖然人工智能這個控制論的分支，從產生到現(xiàn)在還只有很短的歷史，但無論在理論方面，還是在應用研究方面都已取得很大成績。
二、人工智能的優(yōu)越性
人工智能作為本世紀中葉新崛起的、綜合性最強的新興前沿科學，它涉及非常廣泛的學科領域，它也可以同各門科技成果相結合，形成獨立的綜合性智能科學體系。在當代新的科學技術革命浪潮中，它愈來愈顯示出強大的生命活力，具有無限廣闊的發(fā)展前景。
1.人工智能是人類智能的必要補充。人工智能是隨著科學技術的發(fā)展，在人們創(chuàng)造了各種復雜的機器設備，大大延伸和擴展了自己的手腳功能，迫切需要相應地延伸思維器官和放大智力功能的情況下，產生發(fā)展起來的。它是機器進化的結果，也是人類智能的物質化。它和人腦功能相互聯(lián)系、相互促進，使人類的認識范圍不斷地向微觀和宏觀兩極擴展，使人能通過間接方式達到對事物更深層次的本質的認識，使意識的內容得到極大豐富和增長。它已成為人類科學認識和社會實踐活動不可缺少的技術“助手”。
中國科學院吳文俊在機器證明方面取得的成果，引起了國內外學術界的重視。他在這個領域內找到了一個快速判定過程，將幾何問題表示為代數問題，于1977年證明了初等幾何主要一類定理證明可以機械化。后又于1978年證明了初等微分幾何中主要一類定理證明可以機械化，而且找到了實現(xiàn)機械化證明切實可行的方法。1980年，他只用了幾十個小時就在一臺微型機上得出一個不算簡單的新定理。吳文俊的工作對人工智能有兩點啟發(fā)：一是強調在人工智能研究中從機器模擬人的求解目的轉向討論機器求解問題的方法;二是使人們重新注意定理證明技術在實際中的具體應用，特別是在實現(xiàn)信息檢索機械化中的重要作用。
2.人工智能開辟了人類智力解放的道路。人工智能預示著第三次工業(yè)革命的到來，成為改變社會生活面貌的巨大杠桿。現(xiàn)在，自動化技術不僅滲透到工業(yè)、 農業(yè)、 建筑、交通、航天和武器等生產和軍事領域，例如，現(xiàn)代軍事技術的重要分支——戰(zhàn)術模擬技術，就是用“蒙特一卡洛法”的處理隨機因素的數學方法，在 計算機上完整地模擬包含在戰(zhàn)斗過程中可能出現(xiàn)成百上千的偶然性因素，并使過程多次重復，從而模擬出可能出現(xiàn)的戰(zhàn)斗結局;而且滲透到產品訂貨、自動售貨以及分配等流通領域;還滲透到銀行 管理等金融領域，圖書館管理、情報資料檢索，電化 教育以及通信等信息領域;甚至在家庭里面，也出現(xiàn)了各種自動化家用電器。有人把這些自動化叫做四“A”革命或者五“A”革命，即四個或五個方面的自動化：工業(yè)自動化、農業(yè)自動化、信息自動化、辦公自動化或家庭自動化。
三、人212智能的局限性
同人的智能比較，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和機器的共性——兩者都是一個信息轉換系統(tǒng)，而拋開了人和機器的區(qū)別。但實際上這種區(qū)別是存在的，而且是不容忽視的本質區(qū)別：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。
1.人工智能只能模擬人的某些自然屬性，人的 社會屬性是不能模擬的。以電子計算機為基礎的人工智能只是主體認識客體的手段。電子計算機的主要特點是它的邏輯結構建立在二值邏輯基礎上，計算機只懂機器 語言，即由“1”與“0”組成的代碼。嚴格地說，機器連“1”與“0”也不認識，只不過是穿孔卡片通過光電管把代碼變成脈沖信號而已。即使給計算機配上智能 軟件，可以稱之為智能機器，也不能改變計算機的性質，它仍然是 認識工具。早期的電子計算機由人直接操作，是人在使用工具。目前雖已部分用程序完全代替了人的操作，使信息處理自動化，但程序體現(xiàn)的是人的認識活動，它僅把人的直接操作變?yōu)殚g接操作，因此，仍然是人在使用工具。作為認識工具的計算機，在本質上是一種處理信息的機器。
人腦與這種信息轉換器不同，它不僅是加工廠，而且是信息源。雖然人的認識過程也需要信息處理，但更需要對所理解的信息進行思維，加以去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性認識上升到理性認識。
2.人工智能不具有人的主觀能動性。如果以控制論的觀點來分析，那么所謂能動性，就是人的大腦在獲取外界各種信息后，自動地進行分析、綜合而作出反映;同時，又與原來儲存的信息進行比較、概括，最后作出控制客觀對象的決策，付諸具體的行動。在整個過程中，相對于主觀來說，認識和 改造的客觀對象總是處于被動的地位。
智能機可以模擬人的思維，甚至可以部分地超過人的思維功能，但在人事先沒有給它安排好程序的情況下，它不能主動地提出任何一個問題，更不能有目的地改造客觀世界。就是說，它沒有人和人腦那樣的能動性。相對于人來說，它只能是被動的。由此可見，信息處理與認識活動之不同，就在于機器只“理解”信息的形式，進行符號加工;人腦卻能理解信息的內容，進行能動思維。
3.人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正發(fā)揮自己的作用。人工智能和自然智能之間存在自然而合理的分工，決不是相互排斥和相互取代，而是要相互補充和相互支援，并合理地 組織優(yōu)化相互間的關系。對這兩個系統(tǒng)而言，人是主要的。人工智能應處處為人 工作，適應并滿足人的需要。人和自然智能不僅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。
四、人工智能不可能取代人類智能
隨著控制論研究的深入和智能機器的 發(fā)展，出現(xiàn)了人與計算機的關系問題，包括機器能否思維，人工智能與人類智能有無界限，機器能否超過人、統(tǒng)治人等。對于人和(人工)智能機器的關系問題，應該進行辯證的考察，既要看到兩者的 聯(lián)系，又要看到兩者的區(qū)別;既不能把有機物和無機物之間的界限絕對化，又不能抹煞兩者在性質上的差異。
就人類的總體而言，智能機的 應用，只能保證人類思維的發(fā)展，決不會取消或減弱人的思維活動。
1.從人工智能與自然智能的關系看，機器超過人、統(tǒng)治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它與人的知識不同。如果說，人的知識是對客觀外界規(guī)律性的認識，那么智能則是運用這種對客觀外界規(guī)律性的認識來解決矛盾，有目的地改造客觀世界的能力。從信息論的觀點看，知識主要指一個人有目的地以某種很好的方式使用這些有用信息的能力。因此，我們認為，知識是智能的基礎，智能是知識的深化和發(fā)展。
人工智能則是用電子計算機模擬人的思維活動，完成一部分原來需要人的大腦擔負的工作。人工智能的本質是用機器模擬人腦的功能，是人腦的延長。人工智能只是人腦智能的放大和延伸，它是由人創(chuàng)造的。機器智能所具有的“思維”能力，不過是人的思維能力在機器上的投影，是模擬人的思維的結果。人工智能僅僅是對輸入的信息根據指令進行歸納和選擇，它決沒有自身的目的性，不會產生自覺的目標。
人工智能不具有人類智能的本質特征。人工智能只能在原有的知識中進行排比、篩選，而不能產生創(chuàng)造的靈感。人腦的思維可以通過概念、判斷、推理等形式，直接越過一系列復雜的邏輯次序，可以不拘泥于原來腦中儲存的信息辨認客體。人工智能和人類思維的不同還在于，人工智能不能模擬人類思維的社會本質。由于人工智能不具有社會屬性，因而它永遠也不能成為獨立的思維主體。
2.從認識論的基本原理看，機器超過人、統(tǒng)治人是不可能的。人工智能的本質是用機器模擬人的思維功
能。因為作為物質的一種運動形式的思維活動是可以認識的，是有一定的物質基礎的，因此人們可以制造出特定的機器來模擬思維的一定方面和特性。機器模擬思維的前提是對思維的認識，其中包括對思維的物質基礎、思維規(guī)律以及思維功能的認識。然而，辯證唯物論的認識論的一條基本原理就是，認識的客體決定認識的主體，認識的客體先于認識的主體。主體對客體的認識總是受客體發(fā)展程度的制約。作為認識客體和模擬對象的認識在后，只有隨著人腦及其思維能力的發(fā)展，人對大腦及其思維能力的認識才能發(fā)展，從而機器模擬大腦及其思維能力的活動才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人卻能理解信息的內容。
3.從能動與被動的關系看，機器超過人、統(tǒng)治人是不可能的。用哲學語言說，就是人具有主觀能動性。這種主觀能動性是建立在實踐基礎上的，因此，不僅機器不可能有這種能動性，連動物也沒有這種能動性。正是這一點，電子計算機雖然可以在某些方面，如運算速度、精確性及記憶容量等方面超過人，但在總體方面，永遠不可能等同于大腦，更談不上超過人、統(tǒng)治人。綜上所述，人工智能是以機器為主體，模擬人的智能而人工地制作出來的。作為模擬，它就不是機器作為主體的智能，而是人的智能向機器的傳導和轉移。機器本身沒有智能，它不能自我控制和自我調節(jié)，不能作為智能活動的主體。人與機器智能效應是互補互促的關系，彼此相互作用、取長補短，互相推動、攜手并進，因而既要發(fā)揮人的主導作用，又要充分利用機器的高效處理信息的特長。這樣，人類將會更好地認識世界和改造世界。可見，用人工智能系統(tǒng)來模擬人、模擬思維，是自然科學中唯物主義路線的體現(xiàn);仿生學、控制論、自動化的成就，是唯物主義的勝利和唯心主義的破產。
猜你喜歡：