人工智能导论论文1500字(人工智能专业导论论文5000)
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关于人工智能与人类的议论文
人工智能成为作文的素材,那么关于人工智能与人类的议论文有哪些呢?下面是我为你整理的关于人工智能与人类的议论文,供大家阅览!
人类思维与人工智能
摘要:人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,更不会超过人的智能。 关键词:人工智能 人类思维 发展
20世纪40年代以来,随着现代控制论、信息论和思维科学的发展,出现了运用机械和电子的装量模拟人工脑思维活动的电脑,即电子计算机或人工智能。几十年来,人工智能迅速发展,已经更换了四代,即电子管计算机、半导体计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机。目前,正处于第二次计算机革命和第五代计算机的历史转折时期。
人工智能的诞生发展,有着极其重要的哲学意义。这主要表现在两个方面:第一、人工智能及其发展有力地证明了辩证唯物主义的正确性。一方面,它打破了精神活动的神秘性,人脑思维活动之所以可以模拟,就在于它有其一定的物理机制和运动规律,证实了意识来源于物质的唯物主义原理;另一方面,人工智能及其发展进一步丰富了意识能动性原理。第二、人工智能强化了思维形式、思维功能过程在意识活动中的作用,提出了哲学和科学研究的新方向、新问题,如思维形式的相对独立性及其与思维内容的复杂关系、智能机与人类的关系等。
在人工智能的研究中,伴随着思维模拟的巨大成就,出现了所谓的乐观派和悲观派。二者的错误是一致的:看不到人工智能与人类智能,“机器思维”与人类思维的本质区别:
首先,人工智能只是对人的部分意识活动、思维活动的模拟。通常人工智能模拟人脑的思维过程可分为五个相应的部分:用机器的输入器模拟人的眼、耳、鼻、舌、皮肤等感官、接受外界的信息;用机器的存储器模拟人脑对信息的记忆功能,把已接收的信息积累起来,以供随时使用;用机器的运算机模拟人脑对信息加工、分析、处理的过程;用机器的控制器模拟人脑的调节、指挥作用,以调节各方面信息,指挥各项指令正常进行;用机器的输出模拟人的效应器官,用以输出信息。但由于人脑的极端复杂性,人工智能智能模拟人脑的部分功能。其次,人工智能没有社会性。人类意识是社会的产物,具有社会性。人在行动时要考虑
到由此引起的这样或那样的效果,人工智能只执行特定的指令,并不探求任务本身的社会意义,不会考虑到社会后果。再次,人工智能不具有人类思维的心理素质。人类意识是物质世界长期发展的产物,是人类在生理基础上的心理过程,是由人类的情感、直觉、想象、猜测等心理活动所构成的精神世界。机器思维是人们利用电子管、晶体管、集成电路等电气元件和线路所组成的机械的、物理的装置,并用软件方法等模拟人的思维活动,机器思维不是人类的精神活动,而是纯属无意识的机械的物理的过程。 一、人工智能的本质 人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式,所以根据控制论理论,运用功能模拟的方法,制造电脑模拟人脑的部分功能,把人的部分智能活动机械化,叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟,是人的智能的物化。尽管人工智能可以模拟人脑的某些活动,甚至在某些方面超过人脑的功能,但人工智能不会成为人类智能而取代人的意识。
二、人类思维
意识是人脑的机能,但人类意识一经产生,其发展并不或并不完全依赖于人脑的自然进化。事实上,人类在探索和认识自身意识活动的本质和特性的基础上,已经通过人工的手段大大地拓展了意识活动的领域、延伸和放大了自身的意识结构。这突出地表现在人工智能的产生和发展上。
人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟,即结构模拟与功能模拟。这种模拟反过来对人的意识结构产生了重要的影响,形成了人——机互补的新的放大的意识结构。可以说,人工智能机就是人脑的扩大。人工智能不仅能帮助人完成一部分意识活动,而且在某些方面还大大地优越于人脑,如快速准确的计算能力、超大海量的记忆能力等。同时,人工智能机还能代替人完成许多操作性工作,特别是在人无法直接到达的宇宙、深海、高温有毒等环境条件下代替人进行某些探测活动。如果说电脑作为对人脑的模拟离不开人脑,那么今天人脑在很大程度上也依赖于电脑。因此,人工智能的发展已形成了人——机互补系统,大大地扩展了人的意识结构。
三、人工智能与人类思维的本质区别
人工智能是思维模拟,并非人的思维本身,决不能把“机器思维”和人脑思维等同起来,认为它可以超过人脑思维是没有根据的。(1)人工智能是无意识的机械的、物理的过程。人的智能主要是生理的和心理的过程。
(2)人工智能没有社会性。人类智慧具有社会性。
(3)人工智能没有人类意识特有的能动性和创造能力。人类思维则主动提出新的问题,进行发明创造。
(4)电脑可以代替甚至超过人类的部分思维能力,但它同人脑相比,局部超出,整体不及。智能机器是人类意识的物化,它的产生和发展,既依赖于人类科学技术的发展水平,又必须以人类意识对于自身的认识为前提。因此,从总体上说;人工智能不能超过人类智慧的界限。关于电脑能够思维,甚至会超过人的思维,电脑、机器人将来统治人类的观点是完全没有根据的。
四、人工智能产生和发展的哲学意义
(1)人工智能的产生和发展,有力地证明了意识是人脑的机能、物质的属性,证明马克思主义关于意识本质的观点的正确性。
(2)人工智能的产生和发展深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明,思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性,它可从人脑中分化出来,物化为机械的、物理的运动形式,部分地代替人的思维活动。
(3)随着科学技术的发展,人工智能将向更高水平发展,反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展,对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
结论:人工智能没有人类意识所特有的能动创造性。人脑的思维活动是一种能动的创造性活动,它能不断地提出新问题,发现新事物,并通过实践创造出属于人的新世界。人工智能只能按照人事先为它设计好的程序来运行,机械的模拟人的意识活动,却毫不理解这一活动,更不会提出新的问题来。
总之,人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是,人工智能绝不会取代、超越人的意识。人类意识与人工智能有着本质的区别,二者是创造与被创造、支配与被支配、操纵与被操纵的关系。
人工智能与人类智能
“人机对弈”实验
人工智能主要研究如何使用机器来模拟和实现人类的智能行为。
美国科学家艾什比认为,要制造一个综合能力的机器脑,在原则上没有什么问题,所需要的只是时间和技术进步。他强调,这种脑一旦制造出来,决不只是简单的机械执行和模仿,它还能够自己学习,发展自己的智慧。
还有一位科学家维纳认为,机器确实能制造得比其制造者更聪明。
他们都遵循了强人工智能观点:计算机不仅使智力工具,事实上具有恰当程序的计算机就可以等同于人类的智力。人工智能的发展是没有限度的。
有一个著名的人机对弈实验:从20世纪90年代初期开始,美国IBM公司安排了一系列计算机挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的活动,卡斯帕罗夫一直没有输过。1997年5月11日,卡斯帕罗夫同IBM公司的超级计算机“深蓝”之间的又一场对抗赛落下帷幕,卡斯帕罗夫第一次以2.5比3.5负于“深蓝”。在总共6盘的比赛里,卡斯帕罗夫的成绩是1胜、3和、2负。这场“人机大战”的结果轰动了世界,它在世界范围引发人们讨论人工智能能否超过人类智能的问题。这个实验也是强人工智能的重要试验之一。
计算机是没有意识的
但我认为,计算机只不过是一个强有力的智力工具,人工智能的发展是有限度的,它可以不断接近人类智能,而永远不可能超过人类智能。
就拿这个实验来说,其实真正的比赛是在卡斯帕罗夫与深蓝设计小组中的程序员和工程师之间进行的。在某一个领域它很厉害,但是,它不会学习如何下棋,也不会从它下过的棋中吸取经验。计算机能够完成和表现出某种智能行为,仅仅是因为它执行了人们实现编制好的操作规则,就是说,是人类智能决定了机器智能。
不仅如此,机器是连意识都没有的,更别谈其智能超过人类智能的了。
首先,世界是物质的,意识是物质的反映,意识是物质发展到一定程度才产生发展起来的,意识是特殊物质(人脑)运动的产物和活动表现,意识是人类在适应世界和改造世界时所进行的信息处理过程及其产物和表现。只有活着的、具有生物结构的生物才能有意识,因此,一台人造的、非生物的机器是不能有意识的。
其次,人工智能是无意识的机械的物理的过程,不具备由世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界,而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动,能使人形成一个主观世界。
第三,辩证唯物主义在坚持物质决定意识,意识依赖于物质的同时,又承认意识对物质有能动作用。意识的能动作用是人的意识特有的积极反映世界与改造世界的能力和活动。主要表现在:意识是能动的,具有目的性和计划性。人是根据一定的目的、要求去确定反映什么、不反映什么、怎样反映,表现出主体的选择性。而人工智能在解决问题时,决不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果,它是没有自觉性的。
第四,电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作,它不能输出未经输入的任何东西,所谓结论只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。而人脑功能不仅采取感觉、直觉、表象等形式,反映事物的外部现象,而且能够运用概念、判断、推理等形式对感性材料进行加工制作,选择建构,从而使感性认识上升到理性认识,把握事物的本质和规律,在反映规律的基础上,提出新概念,做出新判断,既有对当前的反映,又有对过去的追溯和对未来的预测,可以超越特定时空的限制,具有丰富的想象力和创造性。
第五,人工智能是机器进化的结果,没有社会性。人作为社会的存在物,人脑功能是适应着社会生活的需要而产生和发展的。况且,生物必须经历一个生长过程,并花费很长的一段学习时间才能逐渐地获得意识,机器是没有生活历史的,所以它不可能有意识。不能说,“深蓝”因为有正确的程序就被称之为有意识的。
但同时,机器智能虽是有限的,也永远不可能超过人类智能;但是,机器智能向人类智能的接近却是无限度的,机器智能可以无限逼近人类智能。
从可知论的观点来看,人类的认识能力是没有界限的。人们对客观世界的认识是不断深入的,信息科技的发展是无止境的,人类完全可能造出信息处理能力越来越强大的、在某些方面超过人脑信息处理能力的及其,完全可能造出具有自学习和自适应能力、有高度智能的机器,完全可能做到人与计算机直接沟通信息、直接用意识操纵机器。否则,就是承认世界上有不能够被认识、不可知的领域。
从逻辑上讲,只要不是人为地进行限制和控制,随着人工信息处理机器的科技进步,也应当可以制造出能够将自我与他物区别开来和主动适应环境的机器,即具有自我意识、主体意识的机器,在理论上对此是不应当有什么怀疑的。
但是,机器具有自我意识的问题,不仅仅是一个科学和技术的问题,而且是一个认识论和伦理学的问题。因为自我意识的产生和发展,是在与他物的关系中建立和发展起来的。人要解决这个问题,必然要先解决人和机器的主体客体关系问题。也就是说,机器能否具有主体性,是掌握和控制在人的手中的。所以,只要人把计算机系统(机器)当作客体来认识和实践,计算机的智能就始终不会超过人的智能,更谈不到统治人类了。
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浅谈人工智能发展的大学期末论文
目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料,希望对你有帮助!
浅谈人工智能发展的大学期末论文篇一
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来, 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注,尽管学术界有各种不同的说法和定义,但就其本质而言,人工智能是研究、设计和应用智能系统,来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器,来模仿、延伸和扩展人类的智能思维,从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”,或者说是计算机具有智能,1965年夏季,在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家,在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题,并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而,一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上,前进的道路从来就不是平坦的,成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此,自它诞生至发展一段时间后,就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下,仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时,从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透,从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势,其渗透的结果现在还不是很明显,还需要时间的考验。目前,人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 , 人工智能在许多领域都得到了应用,其应用领域如下:
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系,从企业的发展目标出发,深入了解人工智能的内涵,搭建人工智能的应用平台,研究并开发企业智能化软件,这样一来,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快,在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人,此外,在不久的将来,就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初,我国已成功将人工智能应用于医学,且在这方面有了新的突破,例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等,为矿业的开采带来了方便。1980年以来,美国的矿业公司在人工智能上加大了投资,其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用,首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域,目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质,大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力,另外这些技术的应用,使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高,为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展,网络问题日益突出,网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进,,大力发展挖掘技术、免疫技术,及开发智能机器,人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前,人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国,发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司,在智能电脑方面有了新的突破,成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑,而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露,预计该超级电脑研制成后,其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外,其他公司也加紧了这方面的研究,估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代,作为现代信息技术的精髓,人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国,很长一段时间,专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关,而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下,经过十年攻关和钻研,于2000年,成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展,将会对信息时代产生重大影响,对人类文明产生重大影响。科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合,更多地呈现交叉和综合的趋势,新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势,在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理,形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果,对于人工智能学科整体而言,要有所突破,需要多个学科合作协同,在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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人工智能结课论文
“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ,欢迎阅读!
人工智能结课论文篇一
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学 经验 ,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验 报告 。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。
参考文献
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本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能时代的危机与预防论文1500字
史蒂芬·霍金最近发出警告:“一旦人工智能发展到完整的程度,人类的终结也就到了。”伊隆·马斯克则担心人工智能的研发有可能是人类存亡的最大威胁。连比尔·盖茨也敦促大家要小心。
人一手创造的怪物,会不会反过来奴役人?这种畏惧很早就有了。但就在微软、谷歌竞相投入巨资研发人工智能之时,名气响当当的宇宙学家、硅谷创业家和微软创始人却分别说出这样的忧虑,这份忧虑就有不同的份量——要注意,他们三位可不是反对或排斥工业化、新技术的人。今天,一个人的口袋里装着的可能就是一部超级计算机,战场上杀出来的可能是机器人,如果把那份忧虑简单地当是异想天开,也是有些自欺欺人。问题在于,如何避免过犹不及?
首先,我们要搞清楚,计算机现在已经具备了哪些能力,而在将来又会增加哪些能力。凭借处理能力的增强以及数据资料的增多,人工智能正处于快速发展的阶段。今天,深度学习(deep learning)系统能模仿人脑的神经元层,处理海量的数据,自己教自己如何去执行一些任务,譬如识别和翻译,做得几乎跟人一样好。结果,一些一直需要人脑参与的事情,大到解读图象,小到玩街机经典《青蛙过河》,现在也属于电脑程序能做的范围里了。Facebook在2014年发布了名为DeepFace的算法。这个算法可以识别相片里的人脸,准确率达到97%。
但必须注意的是,这些都是应用于某一具体领域狭隘的能力。目前的人工智能是通过“残暴”的数据处理能力,来达到与人脑智力的“形似”,但至于如何模仿人的自主性、喜恶和欲求,成果则很少。电脑还做不到随心所欲地思辨、判断以及选择,而这些都是人类智力的特征。
但与此同时,人工智能已经可以给人类生活带来巨大的改变。人工智能现在已经能辅助人类,为人做的事带来助益。国际象棋便是一例。现在电脑可以下赢任何一个人。不过,当今世界上最强的棋手并不是电脑,而是人与算法一起合力的团队。这样的团队组合将延伸至人类其它的活动:医生有了人工智能的支持,从医疗图像中查出癌症的能力将大大增强;有了智能手机上装的语音识别软件,发展中国家读写能力欠佳的人便能更好地使用互联网;做学术研究时,数字助理可以建议你哪条假设更有机会成立;有了图像分类算法,可佩戴设备对着肉眼看到的真实世界“加上”有用的标注。
但也不是每个方面的效益都是正面的。譬如,无论是对民主国家还是专制国家而言,人工智能都是监管人民的利器。有了人工智能,政府便可以监听数以亿计的对话,在人山人海中根据声音或样貌特征轻而易举地找出它要找的人。这就对自由造成了严峻的威胁。
尽管整个社会可以获得很多益处,但很多人会因为人工智能而处于劣势。在计算机诞生以前,给老板计算数字的苦活常是由妇女来做,后来这些职位就让晶体管占据了。同样,人工智能将来很有可能会让整个白领阶层捡包袱走人。虽说教育和培训有助打工者适应这个变化,且人工智能带来的新财富会进入新的行业从而产生新的工种,但打工者依然难免经历颠簸。
但霍金、马斯克、盖茨他们担心的并不是监控和颠簸的问题。他们担心的是近期好莱坞电影里的场景:自动化机器拥有了比人类更灵敏的认知能力,拥有了与肉身的人冲突的利益观。
这样的人工智能产品离我们还遥远得很,甚至可能永远也造不出来。无论是心理学家、神经学家、社会学家还是哲学家,在对着人脑东敲敲西敲敲地研究了一个世纪后,依然没搞清楚人的思维是怎么回事,更不要说仿造出一颗人脑。假如机器拥有自己的利益观和自主能力,即使这机器的智能不完整,只能用于某个用途,也绝非代表我们就可以放心使用:无人车跑起来比人开还好,这听起来挺赞的,但要是车有自己想去的地方,听起来可就不太妙。
虽然我们离霍金所说的“完整的”人工智能还很远,但现在就开始思考如何应对到时的情况,也是谨慎之举。“超人”又“自治”的东西,人类不早就创造过了吗?官僚体制、市场、军队,这些都是,这些都帮助人类做到没有辅助、组织时做不到的事情;这些都能自主运作,而且如果不加法规管理,都会造成巨大的祸害。
这些相似的事物或许可以令人工智能的持疑派放心一些。这些事物也喻示了人类社会如何可以安全地研发人工智能。军队需要文官管理,市场需要监管,官僚需要问责、透明;同理,人工智能系统也必须接受监督。由于系统的设计者无法预见所有的情形,还必须要有危急时刻拉闸中断的设置。加入这些限制并不会妨碍进步。大到核弹,小到交通规则,这些都证明人类曾成功运用技术和法律手段去管理威力强大的创新。
关于人工智能的论文
智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ,欢迎阅读!
人工智能的论文篇一
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表,是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时,智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中,发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用,在管理过程中,要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果,确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的,因此,在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况,吸收开放的先进设计理念,以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念,将智能化系统的各个子系统相互隔离,以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行,由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展,相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计,以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能,确保其在完善用户的信息沟通与*** 的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统,其子系统又包含多种构件和设备,因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下,当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以,在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性,确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电,因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电,在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电,而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站,也应当采用单独回路进行供电,以避免电路混用危害系统运行,如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电,以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计,保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式:
1、联合接地方式,其在应用中需注意:由于计算机等设备的抗雷击性能不高,且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差,很可能会受到其他系统的干扰,所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω,所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式,在使用统一接地时主要利用自然接地体,若不再使用人工接地体其应当满足以下条件:接地电阻应当在1Ω以下,即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环,且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点,因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求,在智能建筑智能化系统设计中,一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路,而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽,所以根据布线标准与规范,应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件,智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜,其周围要留设合理的安装与维护空间,其平面面积应当在5~10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中,一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆,以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内,其中水平布线电缆的最佳长度为90m,电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m,对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算:
C=(102-H)/1.2 W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度,其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司,如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权,这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷,比如网络频宽的限制:数据传输量迅速增加和多媒体的使用,要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后,通讯空间的问题可获部分解决,但缺乏全面而完整的数据模型,各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾,很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性,以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题,但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话,就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发),而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说,工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计,又懂施工方案的人,却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好,关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物,智能建筑学科是多学科的交叉和融汇,人才培养应该是多层次、多方位的,只有强调理论与实践紧密结合,设计与技术紧密结合,施工与产品紧密结合,才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑,无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理,都要进行优化控制,以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此,相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理, 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题,以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献:
[1] 翟伟盛,浅谈智能化系统管理及维护,消费导刊,2009年10期
[2] 金红峰,浅谈智能化系统管理及维护的一点心得,艺术科技,2007年03期
[3] 邵胜华,智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究,2010(7)
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大数据和人工智能论文
随着大数据和人工智能技术的发展,未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿,还能实现损失干预,具体到人身险方面,以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料,希望对你有帮助!
大数据和人工智能论文篇一
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展,未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿,还能实现损失干预,具体到人身险方面,则可以实现对被保险人行为的干预,降低给付发生的概率和额度,提高人民健康水平。基于此,文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式,并预期可能实现的干预结果,最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展,越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式,对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等,但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究,再结合人工智能进行智能干预,则可以对被保险人实现有效的风险管理,提高被保险人的身体健康状况,从而极大程度的提升客户效用,提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式,目前主要在教育,医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面,行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中,而在投保后提供的服务和干预很少,一般也就是提供健康体检等服务,而对被保险人投保后的日常生活行为方式,健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为,饮食习惯等进行实时数据收集和分析,然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预,需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点,它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中,需要对每一个个体的日常生活作息,行为,饮食,身体健康指标的进行实时数据采集,然后进行分析,这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况,从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果,而人工智能则让干预显得更加自然,让被保险人更加易于接受,从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤:
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集,除了目前的手机APP,网络等软件和设备上的数据能够被收集外,未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子,提供饮食时间和品种的筷子,提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后,需要利用大数据技术对海量数据进行清洗,去噪等技术处理,然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果,制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法,利用人工智能进行干预,如智能椅子调整坐姿,智能厨具减少含油量,针对性的健康食谱推荐,锻炼提醒,智能家居辅助锻炼等等。与此同时,新一轮的数据收集又开始了,整个过程是连续进行,不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说,这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家,从日常生活行为,到身体机能都能提供很好的干预,并且让良好生活方式的养成更加容易,从而提高自身的健康状况,达到更好的生活状况。但另一方面,全面数据化,智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险,所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外,对于投保前健康状况较差的客户,或者是对行为干预较为抵制,干预效果较差的客户,可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下,客户进行了进步一步细分。
对保险人来说,行为干预能够降低被保险人的风险,很多疾病能实现防范于未然,降低赔偿程度。另外,借助大数据和人工智能,保险人还能根据分析结果,被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类,从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求,尤其在前期,可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说,目前的一些人工智能技术还未能实现,或者成本高昂,难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说,首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘,包括承保数据,理赔数据等,从而一定程度挖掘出客户的特征,并提供服务。如根据挖掘出的性别差异,地区差异,年龄差异等,提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘,则可以利用目前的手机APP,佩戴设备进行数据的进一步收集。例如,利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP,集数据收集和服务于一身。
更进一步,保险公司可以尝试与其他高科技企业合作,开发一些智能穿戴式设备,智能家居等,逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年,2015,23:41.
[2]王和,鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融,2014,15:28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险,2014,12:10-16.
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