人工智能范文精选

【摘 要】 淘宝推出Buy+和AlphaGo战胜李世石，进一步催热了VR和AI市场。本文的分析表明，VR和AI都有一个共同的基础――真实、准确的数据。同样，人工智能和人的智能也有很多类似之处，不仅依赖个体对于符号（数字、文字）的准确解读，而且还需要对多种信息来源进行比较、评判和确认。人工智能虽然是模拟人的智能创造出来的，但是，反过来也让我们对于人的智能，对于如何培养批判性思维有了更深入的思考。

【关键词】 虚拟现实；人工智能；批判性思维；媒介技术

【中图分类号】 G40-057 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009―458x（2016）05―0041―02

最近，微信朋友圈的两大热点话题无疑是新推出的虚拟现实（Virtual Reality，VR）应用淘宝Buy+[1]和人工智能（Artificial Intellegence，AI）棋手AlphaGo。淘宝Buy+推出当天，有人就惊呼：“吓得马上剁了还剩下的那只手！”AlphaGo战胜韩国围棋国手李世石以来，互联网大脑[2]的话题也一直是朋友圈的讨论热点。从互联网的底层运行逻辑来看，无论VR还是AI，基础都是数据――准确、真实、可信的数据。数据对于VR、AI的意义，就如同知识（真正的真知灼见）对人的意义。我们从VR、AI这两个应用入手，聊一聊人工智能和人的智能。

首先，对于淘宝Buy+，我的看法是：淘宝基础数据的造假，将使VR购物体验大打折扣。

作为一个计算机科班出身的偏执狂，我怀疑一切网络支付的安全性，所以，以前从来没有绑定过银行卡，网购只买书，货到付款。春节前预定出境游一时贪便宜（用支付宝便宜200元），绑定了支付宝，遂加入剁手党，并在春节期间拿出专业的研究精神，付出上万元的研究“经费”，对我国电子商务平台进行了全面深入的研究，为此，还获得了京东、淘宝颁发的剁手奖！研究结论：中国电子商务平台购物的便利、流程的顺滑，绝对世界一流！为中国电商生态点赞！

可是，从4月2号开始，我还是退出了剁手党，重新回到专卖店、各类商城去买服装、鞋帽等日用品。原因是淘宝服装的号码太不靠谱了！我买的好几家不同店的羊毛、纯棉、羊绒（号称）开衫，不管标的是L、XL，还是XXL，收到的实物全都比以前在商场买的小1、2公分。你说号码不准，我好好看产品说明，按照尺寸来选服装。结果，白纸黑字的尺寸数据也全无信用！

你说你弄个VR，无非就是帮我试个衣服，看看合不合适、好不好看吗？这倒好，按照商家提供的数据，VR试出来效果特别好，收到实物一看，完全不是一回事儿。原来我还以为淘宝的造假只是抄袭名牌，现在才发现造假也是一个生态链，从基本数据开始，每个环节都可能有假。所以，没有基础数据的标准化以及诚实守信的商业环境，服装类VR会严重失真、失信。数据与实物不对标，会导致VR技术应用的作用大打折扣。

摘要：本文结合现代脑神经科学的研究成果，从关于儿童智力发展的现有资料及心理学家们的认识变化和讨论入手，考察了人类智力的演化，并在此基础上，探讨人工智能的发展潜势。

关键词：智力人工智能语言

人们普遍认为智力是可以学习、培养和发展的，这种观点便蕴含了对智力演化过程的认识。汉语的“智”是“知”的后起字，本义指聪明、智力强，如“然后智生于忧患”(《荀子》引《孟子》)，“智术浅短”(三国志・诸葛亮传)，“少年智则国智”(梁启超《少年中国说》)。在1921年举行的学术讨论会上关于智力定义的讨论中。美国心理学家刘易斯・特曼(Lewis M.Terman)强调抽象思考的能力，但是，另一位美国心理学家爱德华・桑岱柯(EdwardL.Thomdike)则认为学习和对问题给出优秀答案的能力才是智力；瑞士心理学家让・皮亚杰(JearlPiaget)认为智力是当你不知道怎么办时动用的东西，他还区分了智力发展的两种基本过程和四个不同阶段，其观点和理论影响深远：而在1986年的讨论中，与会心理学家们则一致认为，对环境的适应能力是理解智力的本质和用途的关键(EncyelopadiaBritannica，2009)。当代学界对智力的这种认识与汉语的“急中生智”这一成语非常合拍。如出一辙．都突出了智力的创造性、动态发展性及其发生的情景。客厅的茶几上摆放一个正在沸腾的火锅，一个两、三岁小孩走过去用筷子而不是用手到锅里面去挑肉吃，或者想要锁在抽屉里的巧克力翻箱倒柜地去找钥匙而不是用拳头或杯子砸抽屉都是动用智力的结果，都是聪明的和具备值得令人称赞的智力的，我们对这小孩的评价是聪明；一个八岁的小孩也这样做，我们认为是正常。类似的。一个四、五岁的小孩能够脱口而出三七二十一之类的数学题，我们也一般认为那小孩的智商高、聪明；但是，一个十一、二岁的孩子再有如此表现，只能说是还不算笨。

智力应该是和生物肌体的进化同时进行的，因为缺乏远古资料．这里我们不打算去猜测和讨论猿人、古人或今人智力的进化历史过程。结合现代脑神经科学的研究成果，我们只从关于儿童智力发展的现有资料及心理学家们的认识变化和讨论人手，来考察人类智力的演化，并在此基础上，探讨人工智能的发展潜势。

人们智力的物质基础主要在于人脑而不在于心，这已经是现代人的基本共识。人的身体生长发育一般经过十几年的时间，基本形体和部件数量在出生时就决定了(后天的手术或意外事故不算)，外部形体的发育情况有目共睹．但大脑的情况有点特殊。这里我们不再复述人脑中可能代表不同进化阶段的三重构造，也不讨论对立统一的左右半球和其中不太确定的具体任务功能分区；大脑的主要功能是思维，因此我们通过研究思维的形成过程和脑神经细胞层面活动的关系，来探讨智力的演化过程。

大脑的基本组织结构是神经元细胞，人脑所呈现的瓷白色是其脂肪的颜色，简称为白质，这种脂肪叫“髓磷脂”，它们包裹着神经细胞纤长的突起部分，使之绝缘。突起的部分被称为“轴突”，和电线相似，把神经元的输出传送到附近或远处的目标。白质实际上是走向各处的神经纤维的集合，就像我们在电讯中心大楼的地下室所能见到的成捆电缆一样，只不过颜色和体积不同。脑的主体正是这些绝缘纤维，它们把实现重要功能的脑的各部分相互连接起来。在轴突的一端是球形、膨大的神经元的细胞体，包含细胞核。细胞日常运转和维持所用的DNA模版即在其中。有许多树状分支从细胞体伸展出来，称为树突。神经元的这一部分没有白色的髓磷脂，因此它们大量集合起来便呈灰色，被称为灰质。神经元轴突的另一端通常与一个下游神经元的树突相接触，它们之间的狭小缝隙称为突触。上游神经元释放微量的神经递质至突触，然后扩散至下游神经元的膜，打开某些膜上的通道。每个神经元都是一个典型的计算单元，能把几千个输入的影响综合起来。具有相似功能的神经元倾向于在皮层中作垂直的排列，形成柱形结构，这被称为皮层柱，贯穿皮层的大多数层次。大约100个神经元组成一个环绕锥体神经元顶树突的微型柱，直径约为30微米(如一根纤细的发丝)，约100个微型柱组成一个大型柱，一个皮层区有100x100个大型柱，大脑的两个半球共有104个皮层区。这些就是我们思想和智力的物质基础，简单中蕴含着复杂。初生婴儿的大脑重量大约为400克，是成年人脑重的30％。虽然大脑在生长过程中神经元的体积在扩大，联结(树突、轴突和突触)的数目不断增加，但是神经元的总数目基本不变。大脑结构的发育和工作方式是由基因决定的，突触的数目和信息种类则完全受环境的影响。

大脑中存在类似DNA碱基复制的复制机制并且存在复制竞争。锥体神经元释放一种兴奋性神经递质谷氨酸。可以激活NMDA通道．产生长时程增强(LPT，即long-termpotentiation)现象，是短期记忆的最佳基础，它为真正持久的突触结构变化的形成提供骨架，这些变化是永久性“印记”，有助于长期不用的时空模式的重新建立。复制竞争存在于神经激活网络的同步化倾向中，记忆痕迹是以分布的方式存贮的．并没有一个位点对于其复苏是关键性的，变异同时存在，使竞争成为可能，它决定着什么模式能最佳地与连接特性发生共鸣。

人脑的这种活动方式意味着人的思维和智力也是进化的并且也存在着达尔文过程。达尔文主义的主要内容是大量繁殖、生存竞争、遗传、变异和适者生存。卡尔文教授认为思维就是瞬息间的达尔文过程，人的大脑具备达尔文过程的所有要素：模式、复本、模式的持续变化、复制竞争、环境的影响、模式的繁殖。各种事物记忆构成大脑细胞神经活动的时空模式，暂时的印记摹写在永久的印记之上．特定时空模式的重复会留下突触强度的改变．这在神经生理学中被称为“易化”和“长时程增强”。真正持续保存的印记是个体特异的，甚至对每个同卵双生子也是如此。通过对思维的物质基础――大脑的研究分析能够比较客观形象地让我们了解智力产生和演化的过程。

1950年―我出生的那年，被公认为是计算机科学和人工智能之父的阿兰・图灵（Alan Turing）撰写了一篇论文，他在文章的开篇问道：“机器会思考吗？”（Can machines think？）半个多世o之后，这个问题的答案似乎是：“能，但是……”

作为一个“我读书少你别骗我”型人，我都算不上是人类智慧的权威，更别提人工智能了。但是，对于越来越多、越来越迫切地想把一切赌注押在数据透露出的信息上的知名企业和初出茅庐的创业者，我却很为他们担忧。换句话说，无论算法和数据将在多远的未来成为主流，它们都不应该破坏优秀的、老派的、凭直觉行事的企业家精神。

我用一个例子来说明一下我的意思：在某些行业里，大数据就是王道。我们不断看到新闻头条在说“黑石集团越来越看重大数据”“股票挑选者的日子就要到头了，因为资金经理们都在拥抱人工智能了”，这些报道说明了人工智能在商界的渗透，但我们不能忘记，和“会思考”的机器不同，只有人类可以在看到一个点子或者市场机会时说：“去它的数据，从理论上讲这样可能行不通，但我的直觉告诉我它可行。”

敢于违背数据建议做决策的勇气背后，可能是过去的错误、道听途说的市场情报（你在一个领域里的人脉将是这些情报的绝佳来源），或者干脆就是你叛逆的本能告诉你，现在就该把谨慎丢到风中、大声一呼：“管它的数据，咱们做吧！”

事实上我在想，1970年代成功和IBM等巨头展开竞争的两位史蒂夫（史蒂夫・乔布斯和史蒂夫・沃兹尼亚克）刚出道的时候，由数据驱动的人工智能会如何判断他们成功的概率；我也在想，对于伊隆・马斯克（Elon Musk）刚刚创立13年的特斯拉在市值上已经超过福特汽车（Ford Motor Company）、而且它的单位产品销售额只有福特的2%这件事，算法会怎么看。

虽然马斯克不是“车迷”，但无论如何，他的本能告诉他，尽管电动汽车此前在汽车行业碰到了许多挫折，但它终将成为未来交通的发展方向。而且尽管马斯克拥有的太阳能公司、航天公司和汽车公司技术含量都很高，但有意思的是，2014年他在麻省理工学院警告众人说，技术领域应该“非常谨慎地”对待人工智能，他说：“研究人工智能就是在召唤魔鬼。”

1984年我们创立维珍大西洋航空的时候，面对的是另一类“AI”魔鬼―由英航、泛美航空和环球航空把控的航空情报（Airline Intelligence）。当时传统航空业的各种指标都在大声呼喊：“你这是疯了！这事儿做不成的！别做航空公司！”这也是为什么我们没有让这些数据来插手我们的决策。

虽然所谓的“业界专家”坚持认为，我们这样的公司绝对做不长久，而且还说我们注定会很快从航空业界消失，但我们依然专注思考如何把业务做得和别人不一样。

后PC时代，科技玩转云生活，智能数码品牌都在攻城略地，引爆一波又一波人工智能ICON，以求在智能战争中立于不败之地。每一个新鲜玩意儿，都是人类文明的骄傲，且看哪个概念玩得最出彩？

3D打印第3次工业革命

看3D电影、3D电视，3D还可以怎么玩？3D 打印冲击波来袭！有不少外国媒体都预言3D 打印即将促成第3次工业革命！不用再买杯子、碗碟或其他“杯具”，即时打印。其实3D 打印不算超高科技，已发展近30年，打印出来的不再是墨水，而是可固体化材料，例如树脂、塑胶。往后，你只需要画个3D 图，就可以立即生产出1个模型，省时又省料。3D打印机现时仍没有上市，据闻整个硅谷已对此疯狂，市场预期到2015年将有37亿美元营业额。

相机全面智能化 Android 大举入侵

2013年，Android 相机必定会愈来愈多。三星 GALAXY Camera已率先推出，尼康同宝丽来也会紧跟上来。Android 系统配相机，必定是相机未来的出路，厂商起码不用自行建立一个平台就可以完美地将相机智能化。上网、上传、玩效果，不用再转到电脑上，而且相片的像素也会更佳。市场传出宝丽来正准备推出一部可换镜头的Android 相机IM1836，像素高达1，800万。系统采用Android 4.0，有3.5英尺触控屏幕同内置闪光灯。

双屏幕杀到 眼睛不得闲

人类早已进入双屏幕时代，在家用电脑，出门用手机或Ipad。由于云端科技的普及，很多服务亦标榜同步使用。在外面也能处理工作或娱乐，连Wii U 都平板和游戏机相结合了。而自从Windows 8 推出后，不少手提电脑都同时拥有平板触控功能，即是双屏幕的开始。不过，双屏幕会不会只变为手机同平板两者，桌面电脑会逐步退出市场？这就要看厂商们的产品定位了。

黑莓10回归手机系统白热化

摘 要：随着计算机高新技术的更迭速度加快，人工智能的出现与快速发展，人类智能面临挑战！本文对人工智能的有关概念以及发展和原因进行了介绍，及通过对人工智能与人类智能的对比，分析了在整体优势方面人工智能是不可能代替和超越人类智能的。

关键词：人工智能；人类智能；超越；代替

中图分类号：TP389.1

文献标识码：B

1.关于人工智能

什么是人工智能呢？在 1956 年 Dartmouth 学会上，人们初次提出了“人工智能”这一术语。尽管人工智能没有确切的定义，但基本概念就是人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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，是计算机科学的一个分支。就人工智能的本质而言，就是运用目前的人工智能技术去模拟实现人脑基本的思维，也就是模拟人脑处理信息的过程。但目前的人工智能仍大都是在电脑中储存众多的解决办法，然后通过分析面对的问题以及当前的环境信息，通过计算机得到最优的解决办法，其核心思想在于具有优越的算法。

2.人工智能发展现状以及驱动因素

目前，所有国家都十分看重人工智能这个产业，因为人工智能可以利用它自身快速准确的运算能力以及惊人的记忆力和巨大的存储空间等，为人类提供各种各样的服务。虽然我们生活中的人工智能机器正在逐渐增多，但是其应用方法仍十分原始。

摘要:该文介绍了人工智能当前的研究概况、研究热点,展望了人工智能未来的发展方向,同时分析了广义人工智能概念涵义、理论基础、学科体系、科学方法、科学意义及应用价值。

关键词:人工智能;人工智能研究;广义人工智能

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)13-3507-03

Artificial Intelligence Overview

HU Qin

(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)

Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence

【摘 要】 人工智能（AI）是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，是二十一世纪三大尖端技术之一。AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地向着人类智能的方向逼近。伴随着人工智能和智能机器人的发展，为人类文化生活提供了新的模式。

【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人

0 引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，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。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

1 人工智能的发展历程

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。

2 人工智能的研究

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的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，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

摘 要：人工智能自提出到兴盛，短短半个世纪以来，一直都处于科技研究的前沿和创新热点。人工智能已经逐渐从科学家们的想象逐步走入了人们的工作生活当中，人工智能相关的语音识别、图像处理、自然语言处理、数据挖掘等领域也得到了蓬勃的发展。该文从人工智能的基本概念出发，探索及了解了人工智能领域的相关研究方向和应用领域，解读了人工智能发展历程中的大事件和大人物，立足于现状，对于未来可能的发展方向和技术瓶颈进行了预测和总结。

关键词：人工智能；人机交互；机器学习；深度学习；数据挖掘

中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌AlphaGo打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。

2 人机智能的研究方向

人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：

摘 要：目前，人工智能技术在服务业、教育领域、军事领域的应用已经初现端倪，发展前景大好，并且已经在人们生产生活中占据一席之地，人类不得不开始重新审视人工智能与人类智能的关系。通过分析人工智能的概念，了解人工智能的起源和本质及其作用机制，论证人工智能是人类智能发展到一定阶段的产物，二者是互为补充、相辅相成、共同进化的关系，人工智能不能取代人类智能。

关键词：人工智能；人类智能；思维；技术元素

1 基本概念界定

1.1 人工智能

人工智能是在20世纪中期以后产生的学科，人工智能就是用机器模拟人类的智能活动，从而用机器代替人类行使某些方面的职能。人工智能是通过探索人的感觉和思维的规律来模拟人的智能活动，电子计算机是人工智能的媒介和基础。阿伦・图灵说：“如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。”如果以此为标准来界定机器的智能，那么人工智能的发展之路仍然任重道远。

1.2 人类智能

智能简单地说就是智慧与能力，是综合、复杂的精神活动功能，是人运用自己已有的知识和经验来学习新知识、新概念并且把知识和概念转化为解决问题的能力。智能活动往往和记忆力、感知力、思维、判断、联想、意志等有密切的联系，人类的智能表现在能够进行归纳总结和逻辑演绎，人类对视觉和听觉的感知以及处理都是条件反射式的，大脑皮层的神经网络对各种情况的处理是下意识的反应。

1.3 什么是思维

自18世纪工业革命以来，每一次技术革命都重塑著全球竞争格局。中国曾经错失了前几次科技革命的历史机遇，这一次，人工智能是中国绝不能错失的战略机遇。

“人工智能真的无所不能吗？”

“人工智能长得和人一样吗？”

“我能和人工智能谈恋爱吗？”

去年3月以来，借助AlphaGo 4：1战胜韩国名将李世石九段的东风，人工智能席卷了全球的注意力。

不过，时至今日，面对人工智能，公众最常见的表情依然是好奇、迷茫或讶异。我们真的知道什么是人工智能吗？我们真的准备好迎接人工智能浪潮了吗？

AI来袭！

近日，因争夺搜索引擎话语权而有过过节的两位大佬李彦宏和李开复又“杠”上了，这一次，他们争夺的焦点是人工智能的舆论话语权。