人工智能论文谁能告诉我关于《人工智能与人类智能的比较思考》的论文？

人工智能的利与弊作文600字(要原创！不要复制，粘贴！)

“滴滴滴”偌大的实验室中，一位科学家正全神贯注得对着冰冷的机器计算，这位伟大的科学家立志要在如今这个人工智能高度发达的时代，研发出最伟大的人工智能。

“呼”长吁一口气，完成一天的工作后，科学家躺在沙发上，享受着机器人的按摩，渐渐进入了梦中。

不知睡了多久，科学家徐徐起来，揉了揉隐隐作痛的头，这位科学家总算决定放松一下，便换了一身行头，无所事事地漫步在街头。

大街上，四周的建筑很干净，毒辣的阳光照在地上，显得格外刺眼。

城市的上空一只鸟也没有，显得死气沉沉，科学家有点受不了这样压抑的气氛，便转身走进了一家餐厅。

餐厅也很干净，周围的人们有说有笑，大厅中央的机器人一直保持着人性化的微笑，尽管显得有些僵硬。

但不得不说，这里的环境真的很好——端菜的机器人在给你上菜之后还会有礼貌的鞠个躬；地上如果弄脏了很快就会有机器人打扫，甚至连你走路的时候又能听到一个声音一字一顿地提醒您：“小——心——路——滑.”如此贴心的服务，这么高的效率，不久之后这个世界的人们应该都能享受到如此优越的生活条件，科学家这样想这，嘴角都不知不觉得翘了起来。

正当科学家惬意的享受这个美好的时刻时，外面一个看上去瘦弱的身影引起了他的注意。

一位衣衫有点脏乱的青年正熟练地翻着装食物残渣的桶。

这位科学家有点纳闷，这么年轻的人是遇到了什么困难才沦落到这地步，好奇心驱使这科学家跟着这位青年来到他，不，应该是他们的住处，阴暗的空间中摆放着各种各样的生活用品，墙角还有几张蜘蛛网，空气中弥漫着腐败的气味，这让科学家皱了皱眉。

而这时，屋里的人十分好奇的望着这个不请自来的客人，最终还是屋子的主人们率先打破了这种沉默，说：“你也是难民吗？“ ”难民？“对于这个名词，在科学家的记忆中，这是只属于很久很久以前的词，对于现在这个高科技的社会，还会有难民？ ”恩，到我们这儿的全是被i被机器人那些人工智能淘汰的人，我以前在一家餐厅当服务员，结果被机器人淘汰了，后来每一行都有机器人工作，我和许多人都失去了工作， 也没有收入。

“说到这，那人的脸上也露出黯然的神情。

一位中年人补充道：”我曾经是一个老板，后来将自己的财物交给人工智能管理，最后不知怎么，人工智能失去了控制，让我最后破产...？ ...... 听到了这些，科学家许久无言，独自离开了 站在原地，一动不动地站在原地，双眼有些茫然地眺望远处，这一刻，他对未来和自己的梦想开始迷茫起来：自己还要继续下去吗？自己对人工智能的研究究竟能给多少人带来好处？给多少人带来厄运？不受人类控制的智能最终是会给人来带来毁灭还是新生？

人工智能的现状及发展方向

人工智能含义：通过人类的智慧改造成的一种可思考，或可自动运行的机器。

人工智能主要体现在电器，其用途非常之广。

人工智能用途：科学实验必然少不了人工智能，比如计算机。

仿真机器人则用于勘探人类暂所不能及的地方，比如海底、外星星球。

总结：人工智能有利也有弊！利；能完成人类所不能完成的多种复杂任务。

弊；趋于人类科学不断的进步，自动智能化不断加强，有朝一日像电影《机器人罗博》那部电影一样，出现机器人反攻人类的局面不再只是出现在科幻片中。

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关于人工智能的定义众说不一。

美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义:“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。

” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。

”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智 能。

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。

它是从计算机应 用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能 活动的能力, 以延伸人们智能的科学。

人工智能就其本质而言 , 是对人的思 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。

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。

人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。

强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的 机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识 的。

弱人工智能观点认为不可能制造出能 真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些 机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真 正拥有智能 , 也不会有自主意识。

人工智 能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。

人工智能概念首次提出后,出现了 一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。

但由于解法推理能力有 限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低 谷。

这一阶段的特点是:重视问题求解的方 法,忽视知识重要性。

第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。

DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发,将人工智能引向了实用化。

1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。

第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计 算机的研制,人工智能得到了很大发展。

日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。

虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞 速发展。

1987 年,美国召开第一次神经网络 国际会议,宣告了这一新学科的诞生。

此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网 络迅速发展起来。

第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现 新的研究高潮。

由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。

不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。

人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人 工生命,神经网络,复杂系统等。

目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。

依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。

(2)机器学习。

主要在三 个方面进行:一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。

(3)模式识别。

研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。

(4)理解自然语言。

计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便 利。

(5)机器人学。

机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。

第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。

第三代(智能)机器人:智能机 器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自 己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。

而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。

(6)智能决策支持系统。

20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统 的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。

(7)人工神经网络。

在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

人工智能是否会取代人类论文

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

人工智能时代部分区域可代替人。

人工智能时代，几乎所有的汽车工厂，都有庞大的机械手臂从事制造组装工作。

甚至是家电、食品、建材工厂、服务行业，也都有或简单或复杂的机器人进驻。

随着技术发展的不断加快和机器自动化的发展，工业对人的需求将会减少。

人工智能已经在大步迈进，所谓的“好工作”将会过时：很多律师助理、记者、上班族，甚至电脑程序员将被机器人和智能软件所取代。

随着技术的进一步发展，蓝领和白领工作都将蒸发，使工薪家庭和中产阶级家庭受到进一步挤压。

同时，人们的家庭还要经受生活成本上涨的冲击，尤其是教育成本和医疗保健成本的上涨。

到目前为止，这两个领域尚未被信息技术改造。

这一切的后果很可能是大范围的失业和经济状况的不平等，还有经济本身的崩溃。

下面介绍人工智能带来的机器人事件，机器代替人工不是梦，富士康已裁员6万代取人工，各种服务行业已有机器代人工，家庭打扫工具已代替人工，不过语言功能和机器人脑还不能达到要求，但应用领域极其广范，安全问题也存在。

谁能告诉我关于《人工智能与人类智能的比较思考》的论文？

胡塞尔（E.Husserl）是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家，他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论。

他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是一种对预期事实的搜素。

与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。

它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。

其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。

因而，一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。

心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。

心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。

认知心理学 认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。

人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。

将人脑和计算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。

认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用计算机加以实现。

两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。

然而，它们也存在一个重要的区别。

人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。

这说明人工智能是确 实的、得到证实的。

而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。

认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有很大假说性。

德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。

他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：第一，胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。

第二，胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及其所包含的复杂的形式结构。

德雷福斯指出，人的认知能力是通过实践而发展的。

这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无 限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。

认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想法注定不会成功。

一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完全弄清。

人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理解。

他还指出，胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似。

人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题，它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为之奋斗。

人工智能的物质基础 早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑，另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种将自己视作神经科学。

事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接 主义学派。

心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。

符号是思维的材料，但也是物质的样式。

“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模具有意义。

但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。

譬如，波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生理学基础 （董军，潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.见：中国人工智能进展. 北京：北京邮电大学出版社，2001. 22）。

有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。

语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。

为此，迫切需要方法论的指导，因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。

从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。

混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。

混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。

这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统，而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。