读博真的好苦，今天又忙到凌晨快两点，每天忙得要吐血，就是为了能按时毕业，今天老师让我整理一些关于人工智能方面的资料，正好也发在这上面，大家可以看看，我搜集了一天了哦，到现在才能休息，而且感觉内容还不是太全面，明天上午还要再补充。下面是内容：
人工智能 一、什么是人工智能 人类智慧包含两个相辅相成的部分: 隐性智慧和显性智慧。隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。 人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 图 人工智能系统工作的基本过程 模型表明了人工智能系统工作的基本过程： （1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。 （2）人工智能系统收集有关工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。 （3）通过信息获取（ 感知） 单元，把本体论信息转换为认识论信息。 （4）通过信息传递（通信）单元， 把认识论信传送到信息处理单元。 （5）通过信息处理（计算） 单元，使认识论信息成为适用信息。 （6）通过知识生成（认知）单元， 根据求解问题的需要生成专门知识。 （7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。 （8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。 （9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。 （10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差，直到满意为止。 以上步骤表明，在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。 由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略。人工智能系统超人的地方，主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不会超越人类本身的智能。 二、人工智能的主要核心技术 (1)大数据。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露 在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”。 (2)互联网和云计算。和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能的基石，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。它们为人们提供了一种可行的合作方式，来帮助人工智能系统进行训练。 (3)新算法。算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年，新算法的发展极大提高了机器学习的能力，这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者。机器学习算法目前被开源使用，这种情形将促成更大进步，因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。 (4)认知技术。认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术等。 三、人工智能国内外研究现状 SDR-4X机器人是日本索尼公司开发的目前世界上最先进的智能机器人之一，它属于高智能的娱乐机器人，装置这各种感应系统，感情丰富，能跟人类进行各种交流，同事可以通过记忆和学习不断“成长”。此外，它的特殊天赋能够完成各种高难度动作，能歌善舞，他的主要功能是用来与人类作伴，目前主要被用于科研。惠普的科学家们研究出一种电子DJ，这种人工智能可以从他的记忆库中调出各种节奏和基调再加以随意混合。制造他的科学家还声称他能够对不同俱乐部的不同风格做出反应，及时调整曲目。德克萨斯州里达拉斯大学的研究者设计出一种拥有栩栩如生的人类面孔的机器人。它能够作出28中面部表情，包括微笑、冷笑、邹眉和惊讶等。不久的将来，我们可以运用这项成果给人工智能灵敏的大脑配上标致的面容。马萨诸塞州的布兰迪斯大学开发了一个电脑程序，目前这个程序已经学会了如何独立设计并建造桥梁，起重机和桌子。学习过程中，他深深觉得自己知识的缺陷和不足，于是主动去学习如何设计伸臂式或三角式的支撑结构。 西北工业大学何华灿教授创建的“泛逻辑学”，具有重要的学术意义和实用价值，是逻辑学发展史上的又一次飞跃。清华大学李衍达院士在生物自组织现象研究中提炼的“案例学习方法”，北京邮电大学钟义信教授提出的“信息——知识——智能转换理论”，中国科学院计算所史忠植研究员开发的大型数据挖掘和信息检索系统，都得到国际学术界广泛重视。中国工程院李德毅院士倡导的“网络化智能研究”，抓住了当今人工智能理论研究的前沿命题。北京科技大学涂序彦教授等的研究成果“人工情感和拟人系统”，成为中日韩国际学术交流会的大会主题。重庆大学李祖枢教授和北京师范法学李洪兴教授等在各自的“倒立摆控制”研究方面创造了国际领先的记录。广东工业大学蔡文教授首创的“可拓学”是研究失误拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，也是贯穿自然科学和社会科学的横断学科。目前，这门学科已经从理论研究进入可拓工程、可拓控制、可拓检测、可拓信息以及在人工智能和计算机中的应用研究。近年我国人工智能科学发展迅速，在这一领域已形成自主研究重大科学前沿的能力，并在一些重要研究领域走在了世界的前列，特别是一批创新成果的实际应用令人鼓舞。 四、人工智能系统的主要应用领域 (1)专家系统。专家系统是一种通过模拟人类某些领域的专家从而解决相应领域问题的计算机程序系统。专家系统通过模拟人类专家的知识和解决问题的方法及经验来进行相应的推理和判断。专家系统里面因含有丰富的专家知识与经验，故人类可以通过专家系统来模拟人类专家的决策过程来解决某些复杂的问题。例如，现在己有很多翻译、律师、医生、顾问、工程师等开始使用专家系统来辅助人类专家进行工作服务。从目前应用的情况来看，专家系统的作用可以分为预测、设计、监督、检查、建议、计划、控制、教育等。 (2)模式识别。模式识别是通过使用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读从而使计算机能有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料，这是现今开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身的智能提供了线索。计算机识别速度快、准确性和效率高的显著特点使模式识别的发展速度越来越快，应用领域的空间也逐渐增加。目前模式识别已经用在公安刑事侦破的指纹鉴定系统和七国语言(英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统等。 (3)自动程序设计及自然语言理解。自动程序设计是要达到使计算机自身能够根据各种不同要求及目标来自动编写计算机程序的目的，并做到既可用高级语言编程，又可用英语描述算法。现在计算机已经可以自动编写一些简单的程序。在自然语言理解方面，目前已经开发出能够从内部数据库回答用英文提出问题的程序，而且这些程序在阅读文本材料后，还可以将该文本材料从一种语言翻译成另一种语言。除了这些，自然语言理解还可以执行用英语发出的指令及获取某些知识等。 (4)人工神经网络。人工神经网络（Artificial Neural Network简称ANN)就是通过对大脑生理结构原理研究，用模拟生物神经元的某些基本功能元件，按照多种不同的方式组合连接而成的一个网络。目前人类已经实现了通过人工神经网络来帮助人类扩展对外部世界的认识及智能控制功能。ANN的自组织、自适应以及自我学习能力的特点，使得ANN不仅广泛被应用于结构工程研究领域、光谱分析、磁共振分析、信号识别和光学信号处理等方面，而且在临床医学、教学中也扮演着重要角色。 (5)机器人学。机器人学研究的问题比较广泛，从机器人手臂的最佳移动方案到实现机器人目标的动作序列的规划方法都有所涉及。不过现在用于工业中的机器人大多只是按照预先设计好的程序重复进行某项工作的一种简单装置而已，可以说这类机器人就是“机器人中的植物人”。当然，机器人和机器人学的研究促进着人工智能技术的发展，智能机器人的研究和应用已经体现出越来越广泛的学科交叉性。如今，机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
好了，我要睡了，头疼了。
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发表于 2016-3-3 01:41:23
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发表于 2016-3-3 08:17:51
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