关于人工智能 论文-智能客服与人工客服的区别

人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。以下是学习啦小编整理分享的人工智能论文的相关文章，欢迎阅读!

人工智能论文篇一

人工智能的应用与发展研究

摘 要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。

关键词：人工智能;应用;问题;发展

当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。

一、人工智能的应用现状

大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。

目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。

二、人工智能的发展瓶颈

人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智能发展曲折关于人工智能 论文，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：

(一)研究方法不足

人工智能发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。

(二)机器翻译存在困难

目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力关于人工智能 论文，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。

(三)模式识别存在困惑

虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算

机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。

三、人工智能发展的思考

人工智能具有十分巨大的发展潜力，当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量：一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。

人工智能始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。

人工智能论文篇二

开启人工智能时代

也许你压根没听说过一个叫乔布斯的人，这没关系;也许你并不打算成为苹果iPhone的果粉，这也没关系;但你要是对Siri表示毫不知情，那就危险了，这会导致你在一个即将到来的时代无法立足。

《纽约时报》拍摄了一支让Siri同真人助理比赛办事效率的视频;YouTube上有人手抱吉他和Siri深情对唱;哥伦比亚广播公司的科技记者Larry Magid甚至采访了Siri，虽然采访只有四分钟的时间，但Siri回答了Larry提出的大部分问题，甚至还向Larw解释了生命的含义。

Siri到底是什么呢?它是苹果iPhone 4S里面内置的一款虚拟个人助理软件，通过自然语言处理技术来实现人机交互功能。这意味着，Siri既能听懂我们说的话，也能以

我们听得懂的语言来回答。单独拆开来看，Siri所包含的语音指令、搜索等功能并不是什么全新的技术。但

只有在Siri那里，1+1才真正大于2。对计算机研究人员来说，一台能真正实现与人对话的设备就像是圣杯一样，是Siri让他们离梦想又近了一步。

自从iPhone 4S开始发售，关于Siri的传说就开始了。随便在网上一搜，你会看到海量有关Siri的真机评测视频，里面除了让Siri完成诸如查收短信和创建备忘录等任务外，有人开始问Siri的姓名、年龄、最喜欢的手机等怪问题;有人向Siri各种倾诉：“我觉得很累”、“我要怎样挽回女友的芳心”、“生命的意义是什么”;有人让Siri讲几个冷笑话或者唱首歌来

听;还有人直接向Siri示爰甚至求婚，而Siri都能够一本正经跟人侃上半天，回答足够机智，有时候还很萌。甚至有人把两部iPhone 4S放在一起，两位Siri竟然开始喋喋不休聊起天来。

如果你认为Siri仅仅是一个陪你说废话打发时间的话痨，那你就大错特错了。Siri所展示出的在准确语音识别的基础之上进行语义的智能分析判断，并且实现系统功能和后代数据，包括个人偏好和历史记录的调

用，实现所答即所问与服务即所想——真正实现助理的功能，从识别，执行，再到互动之间的飞跃，这些才是Siri的革命性所在。

在Siri之前，人与机器之间的交流就像一部默片。无论借助的是键盘、鼠标或触摸屏，我们总是以无言的方式向电脑传递我们的喜怒哀乐。Siri却可以真正理解你所表达的意思，并结合当前话题做出回答。比如询问天气，你可以不用一字一字说出标准问题，而是像和朋友闲聊一样问Siri：“我明天需要带雨伞出门吗?”Siri照样能理解并且给你答复。

无论是谷歌还是百度，你只能按照严格的语法输入需要搜索的关键词，对于“离我当前最近的餐厅在

哪里”这样的问题根本无从下手。而Siri首先通过卫星定位找到你当下所处位置，再搜索出附近的各色餐厅，甚至顺带还帮你找到打折和团购的信息

“有一家意大利餐厅就在拐角处，很多人评价说味道不错，6点以后牛排还打5折。”

我们可以想象在不久的将来，Siri将应用在更多的领域，目前宝马公司已经表示要将Siri整合到他们的车载系统里。未来的电脑、电视甚至洗衣机、冰箱都可以植入S㈨与iPhone等手持设备形成一个偌大的智能网络。你只需要告诉Siri“帮我录下明天曼联跟皇马的比赛，并提醒我后天晚上8点收看。”“明天的早餐是一杯豆浆和2片土司，在7点前做好并叫醒我。”

Siri归根到底是三个技术领域的完美结合对话式界面、个体情景感知和服务委托。换句话说，Siri要能够明白你说的话，再结合你的个人背景进行运算，最后提供你所需要的信息。这个过程不仅要求移动设备有强大的运算能力处理前端任务，还需要足够的带宽以保证与云端服务器的数据交换。所以目前的Siri还处于beta测试版，离全方位的个人生活应用还有很长的路要走，但毫无疑问，这是一个伟大的开始，人工智能，已经来到我们身边。

人工智能论文篇三

云计算下的人工智能

1 提出背景

在Humanoids 2010 会议上，卡耐基梅隆大学的James Kuffner教授提出了“云机器人”的概念，引起了广泛的讨论。Humanoids 2010 会议上很多专家对云机器人比较看好，或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。

要更详细地了解云机器人，首先要了解云计算。根据互动百科的介绍，云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分：

狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。 提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。

广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。

云计算的“云”，可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。

从此可以看出，云机器人并不是指某一个机器人，也不是某一类机器人，而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。比如，机器人通过摄像头可以获取一些周围环境的照片，上传到服务器端，服务器端可以检索出类似的照片，可以计算出机器人的行进路径来避开障碍物，还可以将这些信息储存起来，方便其它机器人检索。所有机器人可以共享数据库，减少开发人员的开发时间。

2 云计算的体系结构

2002年亚马逊(Amazon)提供一组包括存储空间、计算能力甚至人力智能等资源服务的Web Service;2005年亚马逊又提出了弹性计算云(Elastic Compute Cloud)，也称亚马逊EC2的Web Service，允许小企业和私人租用亚马逊的计算机来运行他们自己的应用。到2008年，几乎所有的主流IT厂商开始谈论云计算，这里既包括硬件厂商(IBM、HP、Intel、思科、SUN等)、软件厂商(微软、Oracle、VMware等)，也包括互联网服务提供商(Google、亚马逊、Salesforce等)和电信运营商(中国移动、中国电信、AT&T等)，当然还有一些小的IT企业也将云计算作为自己的主战场。这些企业覆盖了整个IT产业链，也构成了一个完整的云计算生态系统。

按需部署是云计算的核心。要解决按需部署，必须解决资源的动态可重构，监控和自动化部署等，而这些又需要以虚拟化、高性能存储、处理器、高速互联网等技术为基础。

为了有效支持云计算，其体系结构必须支持几个关键特征。①系统必须是自治的，即需要内嵌有自动化技术，以减轻或消除人工部署和管理任务，而允许平台智能地响应应用的要求;②云计算的架构必须是敏捷的，能够对需求信号或变化做出迅速的反应。内嵌的虚拟化技术和集群化技术，能应付增长或服务级要求的快速变化。

综上所述，云计算服务的实现，需要依托的2大基石：①硬件基础设施具有相当的规模，即数据中心集群、规模化的服务器及存储和互联互通的高速网络;②以虚拟化和自动化为代表的成熟技术。

3 人工智能与云计算的结合

云计算与人工智能技术发展到今天，已经不再神秘，完全可以进入我们的生活，承载它的历史使命，下面笔者将根据本人的认识，分3个阶段介绍如何将人工智能与云计算完美结合。

3.1 机器人操控阶段

第一阶段笔者称之为机器人操控阶段。该阶段主要依托于云技术实现，我们暂且把它分为云和端两部分，云主要由大型服务器群组成，而端主要是可操控的机器人组成，这些机器人除了有计算机芯片以外还需要有监控，机械臂和行走部件。说到这里大家可能已经明白了在这一阶段我们要完成什么任务了，就是实现如计算机远程协助一样简单的功能。

在云上我们首先可以构建完善的供求平台，而拥有端的用户可在平台上发布各种端力所能及的任务，如清洁、维修、甚至是教学等。另一方面有完成任务能力的人可以通过供求平台承接任务，通过远程操控端来帮助任务发布者工作，当然这里存在的问题是费用的支付和端用户的安全，所以平台使用者必须实名注册而且一定要承担法律责任。在强大的服务器群和高速网络的基础上，我相信实现机器人的远程操控并不是一件难事，而这一阶段的实现也可以大大增加人们对时间的利用率，和全球生产力的一个平衡。

3.2 数据挖掘阶段

第二阶段笔者称之为数据挖掘阶段，我们第一阶段所完成的主要是云平台的搭建，而第二阶段我们所要完成的是人工智能的一个基础建设。在我们的用户端上有着数据采集系统，随时收集用户利用端所完成的各项任务，通过云平台中心的计算分析，可以提供给用户云中存储的最佳解决方案。数据挖掘的实现和云平台的分析如图所示：

第二阶段所实现的是人工远程协助与智能分析同步。

3.3 具备遗传基因的专家系统阶段

第三阶段笔者称之为具备遗传基因的专家系统阶段，近10年来，由于一些专家系统在实用化方面取得了一些进展，展示出广阔的发展前景，开始受到愈来愈多的计算机科学家的关注。然而，与此同时，现有的专家系统也暴露出了自身严重的缺陷，使不少计算机界的知名学者对专家系统产生了怀疑。专家系统存在的问题可归纳为以下几点：

(1)专家系统中的知识多限于 经验知识，极少有原理性的知识，系统没有 应用它们的能力。

(2)知识获取功能非常弱，为了建造专家系统，必须依赖于专家获取知识，不仅费时，而且很难获取完备性和一致性的知识;

(3)求解问题的方法比较单一，以推理机为核心的对间题的求解尚不能反映专家从认识问题到解决问题的创造性过程;

(4)解释功能不强，这一点相对比较次要。

John McDermott认为，专家系统有时所以彻底失败的原因主耍有两条： ①知识不足;②解决问题的方法不妥，即不能运用它有的或没有的知识来解题。

针对传统专家系统的不足我们设计了遗传基因系统，其实遗传算法我们并不陌生，这是人工智能的基础学科，如下面的C++代码就是一个实例：

typedef char ALLELE; //基因类型

typedef struct{

ALLELE *chrom;

float fitness; // fitness of Chromosome

}INDIVIDUAL;// 个体定义

class TPopulation{ //群体类定义

public：

int size; // Size of population：n

int lchrom; // Length of chromosome：l

float sumfitness，average;

// 由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的;系统参数不同，迭代情况也不同。

// 在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03，交叉概率Pc=0.6。

// 变异概率太大，会导致不稳定。

INDIVIDUAL *fmin，*fmax;

INDIVIDUAL*pop;

TPopulation(int popsize，int strlength);

TPopulation();

inline INDIVIDUAL &Individual(int i){return pop[i];};

void FillFitness(); // 评价函数

virtual void Statistics(); // 统计函数

};

class TSGA：public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类

public：

float pcross; // Probability of Crossover

float pmutation; // Probability of Mutation

int gen; // Counter of generation

TSGA(int size，int strlength，float pm=0.03，float pc=0.6)：

TPopulation(size，strlength)

{gen=0;pcross=pc;pmutation=pm;};

virtual INDIVIDUAL& Select();

virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1，INDIVIDUAL &parent2，

INDIVIDUAL &child1，INDIVIDUAL &child2);

virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);

virtual void Generate(); // 产生新的一代

};

// 用户GA类定义如下：

class TSGAfit：public TSGA{

public：

TSGAfit(int size，float pm=0.0333，float pc=0.6)

：TSGA(size，24，pm，pc){};

void print();

};

有了遗传算法加上我们第二阶段完成的长时间的数据挖掘阶段，我们可以解决传统专家系统的不足。对于知识匮乏，经过长时间的积累我们云平台中存储的是全球性的知识，不是任何一个图书馆可以媲美的，而且都是通过人们的经验进行 实践的知识，可用性极高。而数据挖掘也会帮助我们找到最佳的解决问题的方法。而每次用最完美的方法解决了问题又可以由下一代算法继承，这样一来，我们便可以真正实现人工智能了。

4 结 语

人工智能的目的是要将人类从繁重的劳动中解放出来，我们看到机器在不断的进步，越来越多的智能机器在我们身边出现，但是真正意义上的人工智能和我们还有很大的距离，将来机器不仅仅是人类认识世界和改变世界的工具，而且可以和人类做朋友，可以交流、谈心甚至相互学习。在我看来要想实现人工智能时代，并不能只是依靠少数天才科学家，和实验室，必须要大范围的，甚至各个国家、政府、全球人类都要参与进来，因为人工智能不但代表了一个学科、一种技术，他是人类工具的一次革新，人类生存方式的一次革新，就如同青铜器取代石器一样，智能机器人也必将取代 计算机和 网络。让我们为了这一天的到来而尽情畅想吧!

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