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人工智能報告

時間:2025-01-07 07:12:56 人工智能 我要投稿

人工智能報告范文

  在現實生活中,報告的適用范圍越來越廣泛,寫報告的時候要注意內容的完整。為了讓您不再為寫報告頭疼,以下是小編幫大家整理的人工智能報告范文,希望能夠幫助到大家。

人工智能報告范文

人工智能報告范文1

  1、智能計算機的發展

  1.1人工智能簡述

  人工智能[1](ArtificialIntelligence,簡稱AI)是計算機學科的一個分支,屬于為世界三大尖端技術空間技術、能源技術、人工智能其中之一,最近幾十年來,人工智能的發展非常的迅速,在很多的地方都得到了應用,尤其是在科學領域。

  人工智能源自于對人的模仿,其最終目的是服務于人類,但是,就像世界上沒有相同的兩片葉子,也沒有完全相同的兩個人,也就像沒有一家服務企業可以滿足一個國家人的所有要求一樣,人工智能產業中也會涌現許多實力強大的企業,一些企業也會在某個領域內形成自己的競爭優勢,甚至會出現壟斷型企業。人工智能產業在國內外都還是處于剛剛發展階段,人工智能產業的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化,企業也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質而不斷進步,不斷完善自身。

  1.2人工智能研究的發展概況

  未來,隨著計算機和其他科學技術的不斷進步,人工智能的發展也將要不斷面對越來越多的艱難挑戰。在我們的日常生活中,人們對人工智能技術的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼,但是,在客觀事實上,人工智能技術進步不但要考慮軟件、硬件技術的限制,也還要考慮人們對自身能力理解程度的制約,因此未來人工智能技術將在不斷限制的過程中不斷突破不斷成長,從而保持著逐步的發展。比如人臉識別技術,當該技術以一次問世時,人們對人工智能充滿了信心,但當大多數人親自使用時,卻發現它對人臉的識別率還是不夠高;

  近年來,人臉識別技術得益于機器學習與大數據,又有了非常令人欣喜的進步,擁有足夠的多的人力模型數據,計算機對具體提供的數量足夠多的人臉模型數據進行針對性訓練,就可以達到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個例可以做到百分百識別,并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達到同樣級別的水平,對于大量的人臉數據依然需要不斷地整理系統的統計,所以,距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別,OCR、語音識別、機器翻譯等人工智能技術在現實的應用中都會面臨準確率的標準。也希望無論是企業還是社會群體大眾,用一份積極包容的心態,為人工智能產業的`發展營造一個優良的可持續發展環境。

  人工智能應用研究有許許多多的可行性。專家系統內部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經驗,經過運用人類的知識和解決問題的途徑進行推理、匯總、判斷、解決,來處理某個領域的疑難棘手問題。人工智能系統在很多領域的應用也都在促進著人工智能的理論和技術的不斷發展。專家系統也是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一,涉及社會各個方面,各種專家系統已遍布各個專業領域,取得很大的成功。人工智能在計算機領域內,得到了原來越多的重視。并在機器人等中得到了很多的實際應用。

  人工智能是研究人類智能活動的可循規律,創建具有一定人類智能的電子系統,它主要是通過讓計算機去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題,換而言之,就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術。例如:繁重的科學工程和數學計算本來是要人腦來承擔的,但是,現今,計算機不但能高效準確的完成這種計算,而且還能夠比人腦做得更加的完美,因此,當今社會也不再把這種程度的計算看成是“需要人類智慧高強度才能完成的復雜任務”,由此可見,高強度復雜工作的定義隨著人類社會時代的發展和科學技術的不斷進步而不斷變化,人工智能這門科學的具體目標也自然隨著社會科學的變化而發展。它一方面不斷地通過科學技術獲得新的進展,另一方面又勇敢的轉向更有意義、更加困難的目標。

  2、人工智能的前沿

  2.1智能信息檢索技術

  現今社會,智能信息檢索技術的發展日新月異。而人工智能在信息檢索技術中的應用,主要集中表現在網絡信息的檢索。網絡信息檢索,也即網絡信息搜索,是指互聯網用戶在網絡終端,通過特定的網絡搜索工具或是通過瀏覽的方式,查找并獲取信息的行為。運用人工智能技術,可以快速準確的在大數據的基礎之上獲得所需信息。

  2.2遺傳算法

  遺傳算法(GeneticAlgorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程進行搜索找出最優解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個集群開始的,而一個集群群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有本身特征的實體。比如,它決定了個體所要表現出的外部形狀,如單眼皮,雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見,從一開始通過表象得到實際的基因的編碼程序為一種算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化,如二進制編碼,在第一代種群產生之后,遵循適者生存,按照自然法則優勝劣汰,選擇最優的結果,并借助交叉和變異,得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優秀,更加適者生存的種群。

  3、結束語

  人工智能對人類科學來說是一門極富挑戰性的科研究,想要從事這項研究工作必須懂得計算機知識,心理學、統計學、哲學等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學,它包含了很多不同的領域,如機器學習,計算機視覺、軟件工程、操作系統等等,總而言之,人類科學對人工智能研究的一個主要目的是使機器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。在不同的時代、不同的社會環境、不同的人對這種“復雜”程度的理解是不一樣的,每個時代的科學發展也是不同的,希望在科學不斷發展的今天,人工智能的發展也會帶來許許多多的驚喜。

人工智能報告范文2

  一、人工智能的定義解讀

  人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI,也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發,人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統來模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學。

  人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的,目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。

  二、人工智能的發展歷程

  事物的發展都是曲折的,人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段:

  第一階段:20世紀50年代,人工智能的.興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相繼出現了一批顯著的成果,如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法,而忽視了知識的重要性。

  第二階段:60年代末到70年代,專家系統出現,使人工智能研究出現新高潮。DENDRAL化學質譜分析系統、MYCIN疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR探礦系統、Hearsay-II語音理解系統等專家系統的研究和開發,將人工智能引向了實用化。并且,1969年成立了國際人工智能聯合會議(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。

  第三階段:80年代,隨著第五代計算機的研制,人工智能得到了飛速的發展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”,即“知識信息處理計算機系統KIPS”,其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

  第四階段:80年代末,神經網絡飛速發展,。1987年,美國召開第一次神經網絡國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后,各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網絡迅速發展起來。

  第五階段:90年代,人工智能出現新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解,而且研究多個智能主體的多目標問題求解,將人工智能更面向實用。另外,由于Hopfield多層神經網絡模型的提出,使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。

  三、人工智能的多元應用

  1、人工智能在管理系統中的應用

  人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說,將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子,這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。

  2、人工智能在工程領域中的應用

  人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發揮著非常重要的作用。早在1978年,美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

  3、人工智能在技術研究中的應用

  人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全已經成了人們關心的重點,因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級的AI通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器,而人工智能技術則為其提供了一定的可能。

  四、人工智能的未來思考

  人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機,用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標,人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然,人工智能還有它的遠期研究目標,即探究人類智能和機器智能的基本原理,研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇,幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今,人工智能已經進入了21世紀,其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是,從人工智能目前的發展現狀來看,其研究也存在一定的問題,這些主要表現在以下三個方面:

  1、宏觀與微觀隔離

  一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠,中間還有許多層次尚待研究,目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。

  2、全局與局部割裂

  人工智能是腦系統的整體效應,有著豐富的層次和多個側面。但是,符號主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此,必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能,才能克服上述局限。

  3、理論與實際脫節

  大腦的實際工作,在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態變幻莫測,復雜的難以理出頭緒。在微觀上,我們對大腦的工作機制知之甚少,似是而非,這也使我們難以找出規律。在這種背景下提出的各種人工智能理論,只是部分人的主觀猜想,能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。

  五、結語

  人工智能一直處于計算機技術的前沿,其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。人工智能研究與應用雖取得了不少成果,但離全面推廣應用還有很大的距離,還有許多問題有待解決,且需要多學科的研究專家共同合作。因此,要想從根本上了解人腦的結構和功能,完成人工智能的研究任務,就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系,進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來,人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

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