人工智能论文范文精选

1.人工智能的特点

人工智能经过了一个漫长的发展环节，在计算机刚刚出现的一段时间，人工智能的应用范围还十分有限，没有对社会的发展产生影响。但在信息技术高速发展的今天，计算机得到了普及，人工智能发生了巨大变化，正在不断完善中，逐渐的从单一的个体行为转变为分布主体行为。人工智能转对信息数据传递产生了一定影响。现代社会已经来的了信息化时代，人工智能技术的应用得到了进一步加强，在人们生活中扮演的角色也越来越重要，尤其是在故障预控、故障排查、生产建模中的应用，使工作得到了进一步简化。从机械电子工程的发展情况来看，其离不开人工智能技术对其的支持，为此人们加强了对人工智能技术的研究，经过多年的研究，人工智能技术已经能够做出简单的映射发展，但在逻辑思维上的能力还没有得到体现。因此在研究过程中，要不断创新，只有这样才能使人工智能满足机械电子工程发展的实际需求。

2.电子机械工程中对人工智能的应用

社会的发展需要物质和信息的推动，在人类社会文明的最初阶段，受生产力水平限制，社会的关注点都在物质上，信息的传递方式过于单一。随着人类文明的逐渐发展，人们发现了信息船体的重要性，而近年来人们进入到了电子信息社会。电子信息社会需要人工智能技术的支撑，不论是建立模型和使对模型进行控制，对故障进行诊断，在机械电子工程中，人工智能对信息处理都有着重要作用。机械电子系统本身的稳定性较差，因此对电子信心系统的输出与输入的描述就变的额外困难，传统的描述方法主要有以下三种：（1）数学方程推导。（2）拼成知识。（3）建设规则库。传统的数学解析精确、严密，但只能在简单的系统中应用，例如，线性定常系统，如果系统过于复杂，则无法给出对应的数学解析式，因此在实际工作中只能通过操作实现。现代的社会越来越发展，设备经常需要对不同类型的信息进行处理，例如传感器需要传递的专家语言和数字信息。因为人工智能在信息出来上具有复杂性、不确定性、因此在机械电子工程中利用人工智能信息处理代替解析数学。通过人工智能而建立的系统通常分为以下两类：（1）神经网络系统，人工智能是计算机的一个分支，在研究过程中利用计算机对人行为和思维过程进行模拟，可以实现对计算的高层次应用。神经网络主要是利用神经元的兴奋将信息分布在网络上，同时可以实时的进行动态相互作用。人工神经网络主要具有分布式存储信息和协同处理信息特点，虽然其功能有限、结构简单，但通过神经元而构建的神经网络可以实现许多行为，满足人们在生产过程中的需求。此外，通过神经网络能够实现对大脑结构进行模拟，对数字信号进行分析，并提供参考值，同时可以利用相关的网络形式实现连续函数。神经网路系统在映射上采用的点对点的方式，进行数据输入时，每个神经元之间都会存在固定的联系，输出输入都具有较高的精准度，且计算量大。（2）模糊推理系统，模糊集合论是模糊推理系统的基础，模糊理论是设计的主要工具，能够对模糊信息进行处理，是一种功能强大的系统。随着科技的高速发展，模糊推理系统已经在数据处理、自动化控制方面得到了广泛应用，并取得了不错的成效。机械电子系统中，模糊推理系统主要通过对人大脑功能进行模拟，实现对语言信号的分析，同时通过网络结构无限接近连续函数，这与神经网络系统十分相近。模糊推理系的物理意义十分明确，在信息的存储上通过域到域的映射方式完成，但此系统的计算量较小，不存在固定连接，因此同神经网络系统相比输出和输入的精准度更低。

3.结束语

科技的高速发展使机械电子工程和人工智能都得到了快速发展，在机械电子工程中对人工智进行合理应用，将神经网络系统和模糊推理合理的结合在一起，获取到全面的信息描述方式，从而使信息的传递和处理变得更加稳定。在信息技术时代，机械电子工程要想获得更好的发展空间，必须要与更多的技术结合，使自身的科学性和智能性得到进一步提高。

作者：傅岩 单位：抚顺煤矿电机制造有限责任公司

1人工智能与信息社会的建立

顾名思义，人工智能就是研究怎样利用机器模仿人脑进行推理、设计、思考和学习等思维方式和活动，帮助人们解决一些需要专家才能解决的问题，通俗一点说，就是借助计算机来执行人类的智能活动，最终实现利用各种自动化机器或是智能机器，模仿和完成人的智能活动，实现某些“机器思维”或是脑力自动化。但从学术的角度说，人工智能包含的范围非常广，与人工智能相联系的不下几十门学科，所涉及的理论领域和应用的领域几乎涉及人类的所有活动，人类任何工作离不开智能，因此，任何领域都是人工智能的潜在应用领域。例如，应用人工智能的方法和技术，设计和研制各种计算机的“机器专家”系统，可以模仿各行各业的专家去从事医疗诊断、质谱分析、矿床探查、数学证明、家务管理、运筹决策等脑力劳动工作，以完成某些需要人的智能、运用专门知识和经验技巧的任务等等。在信息社会的构建中，网络的应用正在深远的影响着人们的工作和生活方式，计算机网络技术的发展正处在日新月异、交融更替之际，信息安全的保证将成为公众的需求和时代的责任，在这个方面，人工智能技术是一种模仿高级智能的推理和运算技术，在很多实际的控制和管理问题上都显示出具有很强优势，如果能把人工智能科学中的一些算法与思想应用到计算机网络中，将会大大提高计算机网络的性能，不断提高信息的安全性。

2信息安全与人类生活的关系

信息安全包含的范围很广，大到国家军事机密，小到如何防范商业秘密和人身秘密。在目前的网络信息社会中，信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，但是在我们的日常生活中，这种事情还是屡有发生。

2.1信息安全对人们生活的影响

（1）对信息服务的破坏。

一是信息的泄露，被某个未被授权的实体或者是个人获得用于不法目的，而且在这个过程中，可能导致信息被非法转让、删减或者是破坏，让原来信息拥有者的信息失去真正的意义；二是被拒绝服务，这是对信息或者是相关资源的合法访问被无条件阻止。

（2）非法使用对合法权的破坏。

1．人工智能技术概述

人工智能是近年来随着计算机技术的不断发展的一个学科分支，是新兴的高科技技术。人工智能与纳米科学以及基因工程被人们称之为二十一世纪的三大尖端科技。人工智能的研究范围涉及较广，在诸多不同的领域都有涉及，比如：数学、认识科学、哲学、心理学以及计算机科学等多门学科，不同学科领域以人工智能为信息交流平台，进行相互的影响渗透，进而形成一门具有综合性质的科学。因此，人工智能也可以称之为社会科学与自然科学的交叉科学。人工智能主要是通过对计算机的研究，对人的某些思维以及智能行为进行模拟的学科，其主要被应用在专家系统、语言的理解、智能控制、遗传编程机器人工厂以及机器人技术等方面。一般而言，对于人工智能的研究的主要目的就是让机器代替人做一些复杂的工作。电气工程的研究长久以来都局限在电气化的方面，随着现代化科学技术的进步以及信息计算机技术的发展，电气工程自动化中逐渐向人工智能的趋势发展，通过引入人工智能进入电气工程自动化的领域，对人类大脑进行模拟并进行数据与信息的分析、收集、处理以及反馈，经过信息的自动化生产，进而提高电气工程的生产效益，进而推动电气工程产业结构的优化与升级。

2.人工智能在电气工程自动化中的应用

2.1人工智能在电气产品优化设计中的应用在电气工程运行过程中，进行电气设备的设计是十分复杂的，其设计不但对电气自动化的各个专业学科与内容有所设计，而且要求电气设备设计人员具有较高的专业文化知识以及丰富的设计经验，进行电气设备的设计只有把电气知识、经验以及科学进行有机的融合，才能够对电气产品的科学性有所保障。人工智能在电气产品设计中的应用有效的对一些依靠人脑无法迅速解决的复杂计算以及模拟过程进行解决，进而大大的缩短了产品设计的周期，提高电气工程的工作效率，并且设计出的电气产品极具科学性与实用性。专家系统对于电气工程的开发性设计有积极的意义，而遗传算法主要应用于产品的优化设计，在进行产品设计的过程中，要求设计人员应该具备设计经验以及较强的智能软件应用的能力，从而便于依据不同情况的沾边选择不同的算法对产品进行高质量的设计。

2.2人工智能在电气设备故障诊断中的应用在进行电气设备故障的诊断时，电气企业通常会使用人工智能中的人工神经网络、模糊理论以及专家系统的引用，其应用诊断的范围包含：发电机、电动机、变压器等的故障诊断。在电气设备中，电气工程遇到故障问题时，所呈现的现象是相对复杂的，运用传统的处理技术很难对问题进行及时准确的查找与判断，人工智能技术对于这种问题科技进行高效的解决，例如：当发电机的设备出现故障时，故障所呈现的不确定性、复杂性以及非线性的特征都是可以通过人工智能中的专家系统以及模糊理论进行综合的处理，人工智能技术大大的提升了电气设备故障诊断的准确性。

2.3电气工程运行过程中的智能控制目前，在电气工程的自动化中智能控制的应用已经十分广泛，逐渐的发展成为电气工程自动化领域中的未来趋势。由于电气设备的控制工作比较复杂且极具综合性，对控制系统的技术含量以及计算的精确度都有比较高的标准，通过对人工智能中的模糊理论、人工神经网络以及专家系统的综合应用，有效的提高了电气设备的计算精度以及计算速度，不仅有利于节约电气企业的资源，而且对实现电气企业资源的优化配置具有积极的意义。

2.4人工智能在电力系统中的应用在电力系统中应用比较普遍的人工智能主要有：启发式探索、专家系统、人工神经网络以及模糊理论。其具体的应用主要表现为：一是，专家系统。作为一个十分复杂的程序系统，专家系统集知识、规则以及经验于一体，主要工作程序是通过运用电气系统中某领域的专业经验以及专业知识对所遇问题进行分析与判断，接着进行专家决策的模拟，对需要专家解决的问题进行处理，而且在专家系统的使用过程中，应该依据现实情况对系统中的知识库、数据库以及规则库的信息与数据进行更新，从而使用电力系统的应用需要。二是，人工神经网络。其学习的方式十分灵活，存储方式也是呈现分布式，在大规模的信息处理中得到广泛的应用，人工神经网络具有较强的识别与分类能力，对与模型进行合理的分类并进行科学的选择，同时其与元件进行关联分析相结合能够对复杂的电力系统进行故障的诊断，而且能对故障进行识别与定位。三是，模糊理论。模糊理论主要应用于系统规划、潮流计算以及模糊控制之中。有利于操作界面的优化以及工作流程的简化，而系统可以进行自动日志与报表的生成与保存，进而提高系统日常操作的效率，对系统的安全运行具有积极的作用。

3.总结

1人工智能在电气工程中的优势

1.1人工智能技术不易受其他因素影响

过去传统的控制器在进行工作的时候会遇到很多外界因素或者机器自身的问题的干扰，并且会对工作造成不良影响。但是人工智能技术在这方面的优势则比较明显。例如，人工智能技术不需要精确的动态模型，所以，即使模型设置的参数发生了变化，也不会对其造成太大的影响，而且其对环境的要求也不苛刻。所以，人工智能技术在其运行的过程中，可以不受不确定因素的影响，并且可以实现较为精准的自动化控制。

1.2人工智能技术产生的误差小

人工智能技术在运行过程中基本不受到来自外界的影响，而且其本身的抗干扰能力就很强，所以，一旦提前对系统设定了参数，那么在操作过程中就不用担心参数发生变动。这些参数在整个过程中会保持在一个值域之内，所以不需要担心会有较大的差值，因此其工作效率也比较高。

2人工智能在电气自动化中的应用

2.1智能控制和保护功能

2.1.1进行操作控制。

1人工智能技术不易受其他因素影响

过去传统的控制器在进行工作的时候会遇到很多外界因素或者机器自身的问题的干扰，并且会对工作造成不良影响。但是人工智能技术在这方面的优势则比较明显。例如，人工智能技术不需要精确的动态模型，所以，即使模型设置的参数发生了变化，也不会对其造成太大的影响，而且其对环境的要求也不苛刻。所以，人工智能技术在其运行的过程中，可以不受不确定因素的影响，并且可以实现较为精准的自动化控制。

2人工智能技术产生的误差小

人工智能技术在运行过程中基本不受到来自外界的影响，而且其本身的抗干扰能力就很强，所以，一旦提前对系统设定了参数，那么在操作过程中就不用担心参数发生变动。这些参数在整个过程中会保持在一个值域之内，所以不需要担心会有较大的差值，因此其工作效率也比较高。

3人工智能在电气自动化中的应用

3.1智能控制和保护功能

进行操作控制。在进行操作的过程中，使用人员可以通过键盘或鼠标对隔离开关、断路器等进行现场的或者远程的控制，对励磁电流进行精准的调整。除此之外，还能够进行带负荷操作和停机操作，对相关的人员的权限进行限制。对相关数据的收集和处理。人工智能技术对所有开关量、模拟量数据进行实时的采集，而且根据先前设计好的要求进行定时批量的存贮以及整理等工作。设置和修改某些参数，及时地保护软压板的退投。对设备的管理。人工智能在对电力系统进行管理的时候，可以对运行日志进行自动保存，并生成报表的存储或打印、描绘系统运行曲线等。实行有效的监控。智能技术能够对模拟量与开关量进行全程同步的监测，当检测过程发生异常时，则可以选择多种模式进行报警，同时还可有序地记录系统里的各项事件、在线分析负序量计算等。对画面的显示。人工智能技术可以运用图像生成软件进行真实画面模拟，可以对有关设备和整个系统的工作运行进行模拟，并且最终以画面的形式显现到屏幕上。进行故障录波。智能技术对故障波形的获取具有良好的功能，在获取的同时还可以做好相关的记录，对模拟量故障及时地进行录波和捕捉相关波形。

3.2智能信息检索

如今，人们开始日趋重视电气工程自动化控制中人工智能的应用。相较于传统学科，人工智能对于传统技术和方法是一项极大的革新，人工智能技术具有一系列的优势，可以促使很多现实问题得到有效解决。实践研究表明，将人工智能应用到电气工程自动化中，可以促使生产效率得到提升，人力投资成本得到节约。

1人工智能的概念

近些年来，逐渐新兴了一种科学技术，也就是人工智能，它有着较为广泛的研究范围，涉及到诸多方面的内容，如哲学、认知科学、神经生理学、心理学等，这些不同的学科领域，都将人工智能作为互相渗透的平台，进而形成一种综合性的学科。具体来讲，人工智能是借助于计算机，来对人的某些思想和智能行为进行模拟，在诸多方面都可以应用。从本质上来讲，人工智能就是将一些比较复杂的工作由机器人来完成。

2人工智能在电气工程中的优势

2.1不会受到其他因素较大的干扰：传统的控制器在构建模型的过程中，很多因素都会对其造成影响，比如模型设置参数发生了改变、计算中数值的类型发生了改变等等，而将人工智能应用到电气自动化中，不需要对精确的动态模型进行获取，要没有其他的要求，不会受到外界较大的影响。

2.2可以方便的调节相关参数：通过适当调整人工智能的相关参数，可以促使智能函数的性能得到有效提升，相较于传统的控制器，人工智能控制调节起来更加的方便，并且比较的简单，有着较强的适应能力，人工智能控制器可以结合相应数据，借助于相应的信息来进行设定，可以结合具体情况来适当的修改和扩展设定的参数。

2.3具有较好的一致性：传统的控制方法都是针对特定目标，这种控制方法对于特定目标有着较好的效果，但是却无法控制其他的对象。相较于传统的控制方法，电气工程中人工智能控制一致性较好，即使驱动器有着不同的特性，将一些新的未知数据给输入进来，它们也可以科学的判断和估计。

3人工智能在电气工程自动化中的应用

摘要：人工智能得到了愈来愈广泛的关注,许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特•爱因斯坦和霍金的智能之和。人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现,人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

摘要：人工智能得到了愈来愈广泛的关注，许多科学家断言，机器的智能会迅速超过阿尔伯特•爱因斯坦和霍金的智能之和。人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现，人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。

【内容提要】本文从法律推理与人工智能的关系角度探讨了人工智能法律系统的历史及发展动力，人工智能法律系统研制对法学理论和法律实践的价值和意义，特别是为法理学研究提供方法论启示和思想实验手段以及辅助司法审判和法律教育培训中的作用。法理学不仅为人工智能法律系统的研究提供了丰富的思想来源，而且也为其提供了直接的理论指导。此外，还探讨了人工智能法律系统研发的困难、策略和应用前景，其中包括立足于人机功能互补而提出的人机系统解决方案。

【关键词】法理学/法律推理/人工智能

【正文】

一、人工智能法律系统的历史

计算机先驱思想家莱布尼兹曾这样不无浪漫地谈到推理与计算的关系：“我们要造成这样一个结果，使所有推理的错误都只成为计算的错误，这样，当争论发生的时候，两个哲学家同两个计算家一样，用不着辩论，只要把笔拿在手里，并且在算盘面前坐下，两个人面对面地说：让我们来计算一下吧！”（注：转引自肖尔兹著：《简明逻辑史》，张家龙译，商务印书馆1977年版，第54页。）

如果连抽象的哲学推理都能转变为计算问题来解决，法律推理的定量化也许还要相对简单一些。尽管理论上的可能性与技术可行性之间依然存在着巨大的鸿沟，但是，人工智能技术的发展速度确实令人惊叹。从诞生至今的短短45年内，人工智能从一般问题的研究向特殊领域不断深入。1956年纽厄尔和西蒙教授的“逻辑理论家”程序，证明了罗素《数学原理》第二章52个定理中的38个定理。塞缪尔的课题组利用对策论和启发式探索技术开发的具有自学习能力的跳棋程序，在1959年击败了其设计者，1962年击败了州跳棋冠军，1997年超级计算机“深蓝”使世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫俯首称臣。

20世纪60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统。1971年费根鲍姆教授等人研制出“化学家系统”之后，“计算机数学家”、“计算机医生”等系统相继诞生。在其他领域专家系统研究取得突出成就的鼓舞下，一些律师提出了研制“法律诊断”系统和律师系统的可能性。（注：SimonChalton,LegalDiagnostics,ComputersandLaw,No.25,August1980.pp.13-15.BryanNiblett,ExpertSystemsforLawyers,ComputersandLaw,No.29,August1981.p.2.）

1970年Buchanan&Headrick发表了《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》，一文，拉开了对法律推理进行人工智能研究的序幕。文章认为，理解、模拟法律论证或法律推理，需要在许多知识领域进行艰难的研究。首先要了解如何描述案件、规则和论证等几种知识类型，即如何描述法律知识，其中处理开放结构的法律概念是主要难题。其次，要了解如何运用各种知识进行推理，包括分别运用规则、判例和假设的推理，以及混合运用规则和判例的推理。再次，要了解审判实践中法律推理运用的实际过程，如审判程序的运行，规则的适用，事实的辩论等等。最后，如何将它们最终运用于编制能执行法律推理和辩论任务的计算机程序，区别和分析不同的案件，预测并规避对手的辩护策略，建立巧妙的假设等等。（注：Buchanan&Headrick,SomeSpeculationAboutArtificialIntelligenceandLegalReasoning,23StanfordLawReview(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在这一时期主要沿着两条途径前进：一是基于规则模拟归纳推理，70年代初由WalterG.Popp和BernhardSchlink开发了JUDITH律师推理系统。二是模拟法律分析，寻求在模型与以前贮存的基础数据之间建立实际联系，并仅依这种关联的相似性而得出结论。JeffreyMeld-man1977年开发了计算机辅助法律分析系统，它以律师推理为模拟对象，试图识别与案件事实模型相似的其他案件。考虑到律师分析案件既用归纳推理又用演绎推理，程序对两者都给予了必要的关注，并且包括了各种水平的分析推理方法。

1引言

“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为ArtificialIntelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。对于“人工”，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。诞生对于“智能”，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。人工智能的实现方式有2种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineeringapproach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modelingapproach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

2人工智能的发展

对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。同时国际人工智能联合会于1969年成立。第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学但是的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现于发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向到基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅只对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。

3对人工智能的思考

3.1人工智能与人的智能

从哲学上的量变引起质变的角度来讲，人工智能在不断的发展过程中一定会产生质的飞跃。在最初，人工智能只具有简单的模拟功能，但是发展到现在已经具备了思考的能力（逻辑推理分析），这已经表明人工智能在不断量变的过程中已经发生了质变。有人认为有人会说人工智能不会超过人类的智能，理由是人工智能是人类创造出来的。但是现实中很多人类创造出来的东西已经在某一些方面超过了人类本身的能力，例如起重机的力气超过人类很多；汽车速度也远超过人类的速度。人类之所以会制造出各种各样的工具，其目的就是希望自身的能力能通过这些工具进行延伸和突破。人类研究人工智能就是希望人工智能帮助人类实现人类某些无法实现的东西。还有人认为人工智能是人类创造出来的，所以它一定存在着致命的弱点，也因此人的智能优于人工智能。但是殊不知人类与机器相比也有着十分明显的弱点，例如人类所需要的生存条件比机器更加的严格，人类思维会受到人的情绪所影响，而机器只是受到程序的影响，它们没有情绪的起伏。就目前的人工智能而言，它们在某一些领域比人类更强。但是目前我们必须正视人工智能的一些还没有办法改变的缺陷，那就是人工智能的学习能力与创新能力。人工智能的知识获取大部门都是人为的进行灌输，而无法像人类自身那样进行主动的学习。同时人工智能只能够利用已有的知识去解决一些问题，但是却还不能够创造性的提出一些新的东西。

3.2对机器人三大定律的困惑