人工智能方面的论文-人工智能的发展与社会实践活动不可缺少的工具

人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。以下是学习啦小编整理的有关人工智能的论文，欢迎阅读!

有关人工智能的论文篇一

摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。

中图分类号：B80文献标志码：A文章编号：1009-4474(2007)02-0137-04

延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。

当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。

一、人工智能的发展

人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟;二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。

人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性人工智能方面的论文，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。

虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。

二、人工智能的优越性

人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。

1.人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。

中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法;二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。

2.人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面

貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、 农业、 建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在 计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局;而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域;还渗透到银行 管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化 教育以及通信等信息领域;甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“A”革命或者五“A”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。

三、人212智能的局限性

同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。

1.人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的 社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器 语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能 软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是 认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。

人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。

2.人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映;同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和 改造的客观对象总是处于被动的地位。

智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工;人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。

3.人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地 组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人 工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。

四、人工智能不可能取代人类智能

随着控制论研究的深入和智能机器的 发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和(人工)智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的 联系，又要看到两者的区别;既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。

就人类的总体而言，智能机的 应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。

1.从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。

人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。

人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。

2.从认识论的基本原理看，机器超过人、统治人是不可能的。人工智能的本质是用机器模拟人的思维功

能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。

3.从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现;仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。

有关人工智能的论文篇二

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，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，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲人工智能方面的论文，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。

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