人工智慧搜索策略論文
實際你的問題抄主要就是集中在圖像識別上。如果程序能從圖像中獲取有用信息，那程序人工智慧就能解決人眼的問題，但目前處理圖像的程序好像只有人臉識別、指紋識別、手寫體識別等簡單的識別，你看，如果囊括到世間萬物，都要讓電腦來識別，是不是很難。我想至少用以上三種的建模思維是解決不了這個問題的。
再者，如果真能從圖片中提取了信息，那麼這個信息用什麼語言表示（是否是自然語言），一幅圖包含的信息是無限的，自然人也只能根據生活經驗提取幾個簡單的信息。所以，如果電腦真能提取信息，那其又怎能知道你要的是哪方面的信息呢？
這是本人對這方面的一個認識，我並不是否人這種功能不能實現，但個人感覺目前難度太大
『貳』 人工智慧領域的論文真的不知道怎麼寫
用相關的事物抄代替所要表達的事物。借代種類：特徵代事物、具體代抽象、部分代全體、整體代部分。如：不拿群眾一針一線。（《三大紀律八項注意》）先生，給現錢，袁世凱，不行么？（葉聖陶《多收了三五斗》）
對比是把兩種不同事物或者同一事物的兩個方面，放在一起相互比較的一種修辭。例如：有的人活著，他已經死了；有的人死了，他還活著。（臧克家《有的人》）（編錄人教版小學語文六年級上冊）
運用對比，必須對所要表達的事物的矛盾本質有深刻的認識。對比的兩種事物或同一事物的兩個方面，應該有互相對立的關系，否則是不能構成對比的。
『叄』 什麼是人工智慧的搜索方式
什麼是搜索？搜索是人工智慧領域的一個重要問題。它類似於傳統計算機程序中的查找，但遠比查找復雜得多。傳統程序一般解決的問題都是結構化的，結構良好的問題演算法簡單而容易實現。但人工智慧所要解決的問題大部分是非結構化或結構不良的問題，對這樣的問題很難找到成熟的求解演算法，而只能是一步步地摸索前進。就像是甲、乙兩個不同的網路，甲網路中的某一台計算機A要想找到乙網路中的數據。乙網路位於廣域網中，A的目標就是要找到乙網路（實際上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目標的具體位置，只能試探著去找。像這樣摸索著前進，不斷搜索前進方向的過程稱為搜索。從理論上講，只要乙不犯規 (不會關閉設備)，A終究是會找到乙的（當然這必須是在甲、乙本來是可以互通的基礎上）。當然，A找到乙所需的時間是無法預測的。如果A以前就訪問過乙網路上的某台主機，在找的過程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快會找對了方向，可能花費的時間就會少些。相反，也有可能A找遍了所有的地方，最後才找到乙(極端情況)。 搜索，通常可分為盲目搜索和啟發式搜索。盲目搜索是按預定的控制策略進行，在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略 。這在復雜網路中的路由選擇會經常用到。廣域網中的動態路由協議，為了學習相鄰路由器的路由，為了確定最短路徑，總是主動地去搜索相鄰的路由設備。由於路由選擇總是按預先規定的方式進行，未能考慮到環形結構或不可到達情況，因此效率不高，具有盲目性，往往會因此佔去不少的網路帶寬。啟發式搜索是在搜索過程中根據問題的特點，加入一些具有啟發性的信息，如從上一級路由器中找到相應的路由表來確定下一步搜索的路線，加速問題的求解過程。顯然，啟發式搜索的效率比盲目搜索要高，但由於啟發式搜索需要與網路本身特性有關的信息，而這對非常復雜的網路是比較困難的，因此盲目搜索在目前的應用中仍然占據著統治地位。而盲目搜索中最行之有效、應用最廣泛的搜索策略就是：寬度優先搜索和深度優先搜索。這兩種搜索方法在很多人工智慧的資料中都有介紹，關於演算法也給出了簡單的設計思路。這里只對簡單應用及體會做簡單介紹。 寬度優先搜索，又稱為廣度優先搜索，是一種逐層次搜索的方法。在第n層的節點沒有全部擴展並考察之前，不對第n+1層的節點進行擴展。設V1為起始節點，則搜索的順序為：V1V2V3V4V5V6V7 Flash5中Action Script功能非常強大，其實它涉及到的最主要的問題就是動作怎麼通過指定路徑或一個大概的方式去完成動作的結果。利用此演算法可以很好地解決這個問題。打紅警，玩帝國時，指揮坦克或炮車去指定位置，計算機控制坦克通過此演算法找到最短路徑行進只需要將屏幕分成多個區間並編成號碼，實際上從源地址到目標地址就是找到到達目標地址的一串區間號碼。這樣問題就可以程序化了。至於具體的設計流程和源程序這里就不多講了。 Dijkstra單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜索類似的思想。 實際上網路上許多協議和應用程序都會用到類似的思想。例如，生成樹協議中，為了確定生成樹的樹根。它要確定每一台交換機的樹值並不斷地更新結果。象使用網路下載某個軟體時，它的每個線程都會去找目標地址，來確定到達的路徑。 因為寬度優先搜索是針對非結構化或結構不良的問題，所以只要碰到類似的情況只是將具體條件轉化一下，就可以應用此演算法了。
『肆』 求一篇有2500字以上的關於（人工智慧在現代戰爭中的應用）的論文！！謝謝！
全分布式人工智慧技術在艦艇指控系統中的應用研究
摘 要：為適應未來信息化海戰場的需要，必須提高艦艇指控系統的指揮效能。艦艇指控系統的智能化是提高艦艇指揮效能的關鍵，也是必由之路。本文主要論述了信息戰中智能化作用的地位，特別針對艦艇指控系統；並給出了一種採用全分布式人工智慧技術的智能化艦艇指控系統結構模型。
關鍵詞：信息戰； 艦艇指控系統； 全分布式人工智慧技術； 指揮效能
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A
Study of Full Distributed Artificial Intelligence in Shipborne C2 System
ZHANG Yu-ce , YANG Qing-song , CHEN Ke
Abstract: In order to be adapted to the demand of information warfare (IW), the command efficiency of shipborne C2 system must be improved. The intellectualization of shipborne C2 system is the key factor of improving its command efficiency. This paper gives one model of intellectualized shipborne C2 system using full distributed artificial intelligence.
Key words: IW; shipborne C2 system ; distributed AI technology ; command efficiency
0 引言
1985年，美國的軍事家首先提出「信息時代的到來正在引發一場新的軍事革命，以信息技術為特徵的新戰爭形態正在出現」，而後提出「信息戰」，如果說海灣戰爭首次向世人顯示了信息優勢的巨大戰略作用，那麼美英對伊拉克的戰爭則是信息戰的進一步延伸。美英正是通過運用先進的情報系統、電子戰裝備、精確打擊力量重創伊拉克的有生軍事指揮系統，從而牢牢地掌握了戰場的制信息權，最終以較小的代價取得了全面勝利。對於信息戰的特徵，從不同的角度都會得出不同的解釋。而外軍普遍認為，信息戰實質上就是計算機戰，特別是一種高層次的智能較量，海灣戰爭和近期幾場局部戰爭，充分體現了高技術戰爭的智能化特徵。這種特徵尤其體現在戰爭的孕育期以及到戰爭實施期的過渡。1997年1月3日，美國防部下屬國防科學委員會的一個研究小組在提交的一份題為「信息戰--防衛」的報告中，就特別強調要強化部隊的智能化反應能力，呼籲軍方加強「信息戰」的防衛能力，以防止電子「珍珠港」事件的發生，保證美國軍方現有210萬
台計算機和1萬個地方性計算機網路不輕易遭到重創。另外，在戰術運用上也強調對敵摧毀、破壞和利用的智能化綜合應用，同時也是作戰保密、軍事欺騙、心理戰、電子戰、火力摧毀等多種作戰行動在指揮對抗過程中綜合發揮作用的必然要求[1]。
美軍針對戰爭形態嬗變以及未來戰爭的要求，憑借其高技術方面的優勢，提出了「數字部隊」的現代化建設方案，其中首要的一條，便是實現指揮與控制系統以及武器裝備的智能化。武器裝備和作戰指揮的智能化，將最大限度地延伸「人體」的功能，並成為提高軍隊戰鬥力的一個新的增長點。因此，外軍有專家預言：「未來誰能在人工智慧領域中取勝，誰就將取得新軍事革命的主動權」。
1 全分布式的新型智能化艦艇指控系統的作用
1.1 提高信息共享程度，增強系統生存能力和抗摧毀能力
所謂全分布式是指整個系統實現在地點上的分布、功能上的分布以及控制上的分布。因此，這種分布不僅體現在系統的硬體上、地點上、分布式拓撲結構上，更重要的是在其軟體上的分布。全分布體系結構，每一個節點都裝有整個應用軟體，系統的管理軟體分布在各個節點，但只有一個在工作，同時採用分布式資料庫。這樣的好處是，當某個地點、功能或者控制上失效可由備份處理能力和功能冗餘軟體恢復。主要功能可以從一個節點重新分配到其它節點；而當正在工作的運行系統管理軟體的節點失效時，可自動重新安裝運行系統管理軟體。軟、硬體全分布體系統結構的實現有賴於一種模塊化的拼接技術的支持，這種技術採用了Σ拼接技術[2] ，是一種典型的系統模塊化、全分布式體系結構的技術。由於現代海戰的殘酷性，採用全分布式體系結構，能夠提高信息共享程度，增強系統生存能力和抗摧毀能力，提高系統的通裝性，能夠滿足軍方對指控系統可靠性高、抗摧毀性強、生命力強、通信組織靈活以及自動化程度高的要求。
1.2 提高信息和決策的合成效率
智能化能提高艦艇指控系統信息採集的效率，提高信息的及時性、准確性和可用性，信息的採集依賴於戰場或更大范圍的環境監視與偵察，這又需要在空間上分散的部隊或其他相應的載體來完成。而這會引出兩個問題，一是如何實現部隊或載體的偵察器材最佳配置以及相互之間的通信聯絡；二是當某一個偵察器材無法有效地執行某一給定的偵察任務時，如何才能不影響系統整體任務的完成。而解決這些問題的有效方法就是採用分布式人工智慧（DAI）技術，開發以多主體系統(MAS)為基礎的信息採集系統，使各種偵察主體自主運行，既能夠與動態的戰場進行交互作用和實施推理，同時又可和別的主體進行協調與協作，因而具有很高的信息採集效率和自我重組能力。
智能化輔助決策提高了艦艇指控系統指揮決策的實用性和適應性。計算機輔助決策通常有檢索型和智能型兩種類型。檢索型將先驗設想制定的多種作戰預案存於軟體庫中，需要時按一定相關性准則從庫中找出作戰預案，提供給指揮員使用。智能化輔助決策則不僅如此，更重要的是具有人工智慧特徵，可以按照軍事專家的知識和推理過程，依據實際情況，自動地、實時地提供給指揮員滿足當前需要的作戰方案。顯然，智能型比檢索型具有更多的靈活性和更大的適應性，更符合戰場多變的實際情況。
智能化輔助決策系統可以幫助艦艇指揮人員解決普通方法難以解決的半結構化或非結構化的決策問題。這種決策問題很難用常規的方法加以解決，而通過利用智能輔助決策和知識推理，可以得到令人滿意的解答。這樣，改進了決策過程，使決策者能夠實現定性與定量相結合的高質量的決策和多目標綜合決策。
1.3 促進全新指揮控制方式的產生
智能化的艦艇指控系統需要與之相適應的指揮控制方式才能實現在智能化狀態下實施實時、高效的指揮控制。因此，一些全新的指揮方式應運而生，如網路式指揮、非分層式指揮、互訪式指揮等，通過互聯網絡和高效的智能化處理系統及時處理、傳遞信息，能使指揮員隨時掌握戰場情況並下達作戰命令，從而可以及時捕捉戰機，實現實時決策和控制。
從指揮控制中的攻擊行動來看，由於智能化的艦艇指控系統的工作穩定性較好，在其運作過程中只要其工作環境和工作程序不遭到直接破壞，它就能夠持續正常地進行工作。因此，與以往相比，與人機合一的指揮系統進行對抗，客觀上不僅要對敵方指揮員的有關情況了如指掌，而且還必須准確地掌握敵方指揮信息系統處理和使用信息的方式及其運作的程序，以及其指揮信息系統對己方不同的信息攻擊手段、攻擊方式的承受能力。
從指揮控制中的防護行動來看，在指揮系統信息化、網路化以前，指揮過程的防護主要表現為採取各種手段（如適時更換通信密碼等）來確保信息傳輸過程中的保密性。而現在，指揮系統的信息化改變了這種狀況，使指揮和指揮系統的防護變得更加復雜。它不僅包括確保信息傳遞過程中的保密，而且還包括確保系統免受病毒及其他攻擊的侵害，保證系統的原始數據在運作和傳遞過程中不改變其原來性質和不被對方所竊取。美國軍方的試驗表明，對一萬個計算機系統進行攻擊，在成功率高達88％的情況下，只有4％的攻擊行動被探測到。因此，在信息化戰場上對己方的指揮信息系統進行防護，沒有及時、准確和充足的情報保障，就無法採取相應的防護措施，甚至連發現敵方的攻擊都無法做到。
1.4 提高作戰人員的適應能力
未來海戰場作戰人員的反應能力很難適應來自多方向、多批次、多個目標、全方位的威脅。利用智能化的艦艇指控系統能夠提高作戰人員，特別是指揮人員對復雜戰場的適應能力。當然，系統的智能化不僅沒有降低反而提高了對人的要求，對人的素質產生了一種巨大的需求，促使指揮人員在知識結構、思維方式等各方面素質的轉變和提高。指揮人員要想駕馭現代戰爭，首先必須駕馭智能化的指控系統。同時，智能化指控系統也利用計算機技術、虛擬現實（VR）技術和分布網路技術提供了一些嶄新的訓練方法和手段，如：模擬沉浸式訓練、虛擬現實訓練、交互分布式訓練等，改變了傳統的訓練模式，增大了訓練的科學性、對抗性和經濟性，可以有效的提高訓練質量。
2 建立分布式人工智慧技術的艦艇指控系統
採用分布式人工智慧技術DAI可將問題化解為多個具有層次結構的分問題[3]，運用大系統分解協調方法求得滿意解，從而減少系統建模求解的復雜性。為提高決策效率，建立如圖1所示的分布式人工智慧艦艇指控系統。
圖1 分布式人工智慧艦艇指控系統結構圖
由圖1可以看出：這種艦艇指控系統是戰場、作戰、軍事專家知識的有機統一，並具備能夠自我學習、自我完善能力的智能系統。它能夠根據戰場態勢分析、威脅度評估、威脅源診斷等信息生成用於決策的模型，調用相關的數據和演算法提供備選方案，並對各種方案進行評估和優選，通過大屏幕用戶界面進行人機對話，幫助指揮員下決心及傳輸指令。當艦艇各執行單元接到指令後，予以響應、動作。
圖中，據庫主要存儲各種武器裝備戰術性能參數和典型編制、運算過程的動態參數等；知識庫主要存儲戰役戰術原則、兵力兵器使用原則，各種典型想定，包括戰場環境、作戰企圖和態勢 ，評估作戰進程所必需的基本演算法等；模型庫主要存儲與作戰有關的敵我雙方各種武器系統模型、線性和非線性規劃模型、推理分析模型、預測模型、模擬試驗模型、優化模型、評估模型、綜合運籌模型、數據處理模型、圖形圖像報表模型、智能模型等；人機對話系統是指揮控制系統中用戶和計算機的介面，起著在操作者、模型庫、資料庫、知識庫之間傳遞 (包括轉換)命令和數據的重要作用；自動推理機則完成定量描述難以實現的某些復雜作戰過程決策。
而基於信息庫的智能模糊專家系統主要由模糊產生器、模糊消除器、模糊推理機、知識獲取模塊、模糊知識庫、模糊資料庫及人機介面組成［4］，如圖2所示。
主要任務是通過對原始信息空間的操作，獲取各種數據信息，再由模糊產生器將其映射為一個模糊集合作為初始輸入，然後利用模糊知識庫中的語言信息——事實和規則，採用「黑板」模型進行問題分解、推理求解及協作控制，並採用「黑板+管道」的通信機制與其他子系統/模塊傳遞控制信息和知識信息，從而確定智能化配置，控製作戰指揮模式的切換，完成作戰任務的分配與調度、模糊神經網路群系統結構與參數的自適應調整與優化、對各子系統/模塊的故障隔離與系統重構以及網路通訊、各智能介面的管理等。
圖2 基於信息庫的智能模糊專家系統結構圖
3 結束語
通過以上論述可以知道，全分布式的智能化艦艇指控系統能夠真正、實時地將戰場、作戰指揮行動以及後方軍事專家知識有機地融和在一起，使得各種武器裝備的效能得到最大限度的發揮。這種艦艇指控系統能夠突破現有的戰場時空，改變信息戰場的面貌和形態，引起一場真正意義的新軍事革命，因而是艦艇指控系統的發展趨勢。
『伍』 如何制定檢索策略
制定檢索策略：確定檢索系統、確定檢索途徑、選定檢索詞、調整檢索方案。內
1、確定檢索系統：根據課題選擇容合適的檢索系統，它必須包括檢索者檢索需求的學科範圍和熟悉的檢索途徑。在計算機檢索中還需要確定檢索所需要的文檔名稱或代碼。
2、確定檢索途徑：各檢索系統一般都具有許多索引體系（即檢索途徑），應根據課題需要選擇自己熟悉的檢索途徑。可多途徑配合使用。
3、選定檢索詞：各種檢索途徑均須有相應檢索詞（亦稱入口詞）方可進行檢索。如分類途徑以分類號作為檢索詞，主題途徑以標題詞、關鍵詞等作為檢索詞等等。計算機檢索還須選定檢索詞編制布爾邏輯提問式。
4、調整檢索方案：根據檢索過程中出現的各種問題及時調整方案，擴大或縮小檢索范圍。
(5)人工智慧搜索策略論文擴展閱讀
在構造檢索策略過程中，要涉及到許多方面的知識與技能。諸如，用戶對檢索課題的明確程度，對檢索課題的分析；對資料庫及其系統特性和功能的掌握；編制邏輯檢索式的技巧以及調整檢索策略的方法等方面都會影響用戶檢索的整體效果。
因此，制定檢索策略為一種全面的知識與技能，也是一種經驗。掌握了這種技能和經驗，再通過廣泛實習，可以獲得比較好的檢索效果。
『陸』 如何查找有關「人工智慧」方面的文獻寫出詳細的檢索策略
有很多網站是專門「賣」這些文獻的，我記得有萬方數據什麼，那個可以搜索文獻，但是都是要付費的，不知道你是不是大學生，一般學校會為學生老師提供搜索，並且是免費的，就是學校買的
『柒』 如何看待人工智慧的論文
人工智慧：沖擊，還是救贖？
人工智慧，人類期待的下一個科技新燃點正在試圖「引爆」我們的社會
交朋友、訂餐、打車、網上購物、眾籌投資等等，這些我們習以為常的生活技能已經被我們通過眾多的社交媒體和App而掌握。然而，如今矽谷再次找到了下一個新燃點——人工智慧（AI），試圖再次「引爆」我們的世界。截至目前來看，人們對這一科技的未來十分有信心，並且部分學者及科學家，如牛津大學教授盧西亞諾·弗洛里迪，麻省理工斯隆管理學院的埃里克·布萊恩約弗森、安德魯·麥卡菲等人，認為人工智慧或許會成繼哥白尼革命、達爾文革命後又一人類自我認知革命，蒸汽機工業革命後的又一機器革命。
未來，人工智慧究竟會成為人類認知的沖擊力量，還是世界時代發展的技術革命救贖？「矽谷獨家大王」，《紐約時報》高級科技記者約翰·馬爾科夫，憑借他對互聯網發展的驚人洞察力和敏銳度，為我們帶來深刻解讀。
AI與IA
《時間線》：盡管AI已經成為當前的熱門話題，但是似乎AI還沒有被給予一個較為完整的定義。在您看來，AI的定義是什麼？
馬爾科夫： 從普遍共識角度來看，AI是一個關注於執行類似人類能力的技術的領域，包括從認知到語音、視覺以及物理運動。因此機器人學是AI的一個子集。值得注意的是，麥克卡尼最初創造了這個詞，因為他想創造和替代控制論領域，主要是因為他不喜歡Norbert Wiener。
《時間線》：在您的《與機器人共舞》這本書中，您為我們呈現了另一個概念，IA（智能增強）。您能為我們詳細解釋一下IA嗎？
馬爾科夫：智能增強，即IA，是在20世紀60年代由計算機科學家Douglas Engelbart創造的。Engelbart後來還發明了直到現在我們仍在電腦和網路上使用的電腦滑鼠，超文本和其他技術。在提出智能增強一詞時，他打算使用各種基於計算機的技術來幫助知識工作者更有效地進行工作。
《時間線》：關於AI與IA的發展關系，您認為它們之間是互斥的還是互相支持的？
馬爾科夫：AI與IA的關系是分歧並悖論的。悖論的原因是如果你增強人類智能，意味著你可能需要較少的人類去處理某個任務。我著手寫《與機器人共舞》就是為了探索這兩個在過去半個世紀都沒有任何聯系的截然不同的計算機世界。面對這個挑戰，我認為的解決辦法即是以人類為中心的工程設計。
人機關系與機器人犯罪
《時間線》：人機關系一直是很有爭議的話題。在您看來最合適的人機關系是怎樣的？您是否同意《人工智慧時代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能會加劇財富分配不均的觀點？
馬爾科夫：計算機科學家Alan Kay曾說，我們可以選擇去設計那些系統作為我們的奴隸，合作夥伴或主人。（他這番話來自黑格爾。）我也贊同通過設計那些可以充當工作同伴的系統來作為解決辦法。至於Jerry Kaplan先生提出的關於技術產生更大的財富不平等的觀點，我認為相關的證據和情況是復雜的。我看到有一些情況和趨勢是反映了他的觀點，但是另一些情況確實是與其相背離的。
《時間線》：在機器幫人們解決很多問題同時也意味著人類在逐漸被機器簡化。例如現在人們使用的智能手機將很多復雜程序簡化，用戶不用思考太多的操作流程，只要幾步簡單的操作就可以掌握它的功能，以至於幫助人們解決很多問題。您認為智能機器的「思維」是否會使人類智慧「退化」？
馬爾科夫：不得不說這確實是個問題，這事關我們怎樣設計那些會與我們產生相互作用及相關性的AI。比如說，可能通過使用AI去增強一個醫生的決策能力和診斷能力。或者，相反地，可能在AI的協助下使有較淺資歷和能力的醫生助手來替代醫生。哪個是正確的選擇呢？我想這是很難決定其一的，但它確實是一個社會選擇。
《時間線》：現在人們最直觀的AI感受除了智能手機外就是目前大熱的無人駕駛汽車，但是近期特斯拉無人駕駛汽車車禍死亡事故將安全問題推向輿論風口浪尖。關於最後的追責問題引起人們關注，您如何看待這類問題？在未來，機器人犯罪是否會成為重要的倫理問題之一？
馬爾科夫：完全無人駕駛要比歐洲、美國、亞洲的工程師所認為的無人駕駛挑戰更大。來自技術和監管的挑戰使得設計者需要比想像中更多的時間來設計完全無人駕駛系統。關於完全無人駕駛的責任認定問題，最簡單的答案就是責任歸屬製造者。我認為AI技術將很快被濫用，正如現如今我們使用的相關計算機技術被濫用一樣。或許，在未來，語音合成將很可能成為社會工程攻擊人類誠信的武器。
人工智慧全球化與產業革命
《時間線》：自集成電路發展開始，摩爾定律成為科技發展的默認趨勢，但是似乎自大數據、雲計算、AI等出現後，摩爾定律在逐漸被打破，您如何看待這種情況？對摩爾定律的突破是否也意味著科技發展的新形式？
馬爾科夫：摩爾定律的影響現在是失速的。登納德縮放比例定律（關於處理器時針速度的指數增長）終結於2006年，並且單個晶體管成本的下降終結於2014年。這意味著始於1965年的「搭便車效應」現在已經終結了。我不知道製造技術在未來是否有新的突破，但是目前還未發生什麼。這也不意味著計算機進程正在結束，只是未來可能更多的是依賴人類的創造力。
《時間線》：隨著技術的進步，AI技術已經成為部分國家的戰略發展，從德國的工業4.0到中國的互聯網+，AI全球化成為必然趨勢，但這一趨勢也毫無疑問地在挑戰著目前的發展模式，您認為AI的爆發是否會徹底顛覆人類發展成為新一次的產業革命？
馬爾科夫：不，我認為不會的。AI本質是一種技術，就像汽錘或卡車一樣。在任何社會中，它既可用來增強人類能力但也可取代人類。但這依賴於如何使用和部署AI技術。
《時間線》：AI和智能機器人的滲透已經開始在影響人類生活了，我們看到在部分行業中，部分職業已經被機器人取代，同時因為AI的出現也衍生出不少新的行業，您認為這一變化是否在預示著AI對產業結構的改變？人類的工作真的會被智能機器搶走嗎？您認為人們應該如何應對這一變化？
馬爾科夫：AI和機器人的到來要比其狂熱者所認為的慢很多。這些技術在被演示的時候表現得非常好，但是目前有些技術在現實生活中仍有些不切實際。一些支持者認為，技術的快速發展在未來將是繼續的趨勢，但是事實上有些證據卻表明速度是慢了下來，而不是持續加速。對於AI和機器人的到來，我認為在許多社會中，特別是那些正在加速成熟的國家，例如中國，如果機器人來得及時，那麼對於這些國家來說將是很幸運的。
中國競爭
《時間線》：您能否簡單對比下美國AI發展與中國AI發展，有何相同點和不同點？您對中國的AI技術和智能機器人的發展有何看法？對中國的企業家有何建議？
馬爾科夫：由於貴國政府沒有允許我作為一個報道者在貴國工作，所以很抱歉我的觀點很有限。不過，有證據表明，中國正在快速追趕美國的創新能力。但是我還沒有見到中國計算機科學家和工程師有根本性的突破，大部分都還只是漸進式的發展。
《時間線》：目前中國經濟和科技在面臨一次新的轉型，中國逐漸在由「中國製造」轉變為「中國創造」，您認為AI的爆發對這一轉型會產生怎樣的影響？
馬爾科夫：我認為「中國創造」是一個目標。當新奇的中國技術出現，或是源自中國想法而不是復制美國而產生的新技術平台出現時，那將會非常有意思。
『捌』 信息檢索與利用論文
現代信息檢索論文: 現代信息檢索方法的探討 要想充分利用這些浩如煙海的文獻信息資源，必須藉助各種各樣的檢索工具。同時，網際網路信息資源的驟增及其異構性、動態性，不斷給信息檢索帶來新的挑戰。信息檢索已成為現代社會信息化和各種應用的關鍵。如何更高層次的模擬、應用人腦的智能原理，從本質上變革信息資源檢索方法，已成為現代化信息知識檢索理論研究的熱點。實踐證明，將人工智慧技術與信息技術結合，發揮人工智慧的作用，是一條成功的經驗。下面就知識檢索與信息檢索的關聯和發展，作初步的探討。 一、布爾檢索 利用布爾邏輯算符進行檢索詞或代碼的邏輯組配，是現代信息檢索系統中最常用的一種方法。常用的布爾邏輯算符有三種，分別是邏輯或「OR」、邏輯與「AND」、邏輯非「NOT」。用這些邏輯算符將檢索片語配構成檢索提問式，計算機將根據提問式與系統中的記錄進行匹配，當兩者相符時則命中，並自動輸出該文獻記錄。 下面以「計算機」和「文獻檢索」兩個詞來解釋三種邏輯算符的含義。①「計算機」AND「文獻檢索」，表示查找文獻內容中既含有「計算機」又含有「文獻檢索」詞的文獻。②「計算機」OR「文獻檢索」，表示查找文獻內容中含有「計算機」或含有「文獻檢索」以及兩詞都包含的文獻。③「計算機」NOT「文獻檢索」，表示查找文獻內容中含有「計算機」而不含有「文獻檢索」的那部分文獻。 檢索中邏輯算符使用是最頻繁的，對邏輯算符使用的技巧決定檢索結果的滿意程度。用布爾邏輯表達檢索要求，除要掌握檢索課題的相關因素外，還應在布爾算符對檢索結果的影響方面引起注意。另外，對同一個布爾邏輯提問式來說，不同的運算次序會有不同的檢索結果。布爾算符使用正確但不能達到應有檢索效果的事情是很多的。 二、信息檢索 信息檢索起源於圖書館的參考咨詢和文摘索引工作，從19世紀下半葉首先開始發展，至20世紀40年代，索引和檢索已成為圖書館獨立的工具和用戶服務項目。 信息檢索通常指文本信息檢索，包括信息的存儲、組織、表現、查詢、存取等各個方面，其核心為文本信息的索引和檢索。它是基於信息組織形式，如字元串、結構化資料庫，應用信息處理方法，如排序數據查找、字元匹配，實現效率不高的檢索。信息檢索綜合應用布爾檢索方法和基於超鏈的檢索技術，改進了基本檢索功能，但缺點是對精確的提問不能給出精確的回答。從歷史上看，信息檢索經歷了手工檢索、計算機檢索到目前網路化、智能化檢索等多個發展階段。 目前，信息檢索已經發展到網路化和智能化的階段。信息檢索的對象從相對封閉、穩定一致、由獨立資料庫集中管理的信息內容擴展到開放、動態、更新快、分布廣泛、管理鬆散的Web內容；信息檢索的用戶也由原來的情報專業人員擴展到包括商務人員、管理人員、教師學生、各專業人士等在內的普通大眾，他們對信息檢索從結果到方式提出了更高、更多樣化的要求。適應網路化、智能化以及個性化的需要是目前信息檢索技術發展的新趨勢。 三、知識檢索 知識檢索的基本思想是，模擬擴展人類關於知識處理與利用的智能行為和認識思維方法，是充分利用在線圖書館和數字圖書館的文獻信息資源的有利工具。例如：抽象思維方法，形象思維方法。知識檢索具有明顯的優勢：①實現信息服務向知識服務的轉化，向用戶提供潛在內容知識，以及分析預測後的超前性領域成果或知識。②提供主動服務方式，自動優化用戶需求，主動提供個性化檢索。③面向用戶，依據用戶的需求及其變化，能靈活選擇理想的檢索策略和技術，並且將繁重的知識信息存取工作從用戶移向了計算機。④綜合應用各類知識和各種高效的智能技術，全面提高檢索效率。 知識檢索是綜合應用信息管理科學人工智慧認知科學及語言學等多學科的先進理論與技術，基於知識和知識組織，融合知識處理和多媒體信息處理等多種方法與技術，充分表達和優化用戶需求，能高效存取所有媒體類型的知識源，並能准確精選用戶需要的結果。
『玖』 人工智慧 思考題 什麼是搜索 有那兒兩大類不同的搜索方法
搜索是根據問題的實際情況不斷尋找可利用的知識,構造出一條代價較少的推理迴路線,使問題得到圓滿解決的過程答。
兩大類搜索的方法分別是盲目搜索和啟發式搜索。
盲目搜索，就是未利用問題有關的知識，採用固定的方式生成狀態的方法。即只按預定的控制策略進行搜索,在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略。顯然這種方法的搜索效率是低下的，但方法具有通用性。
啟發式搜索，與盲目搜索正好相反，它利用問題的知識，縮小問題的搜索范圍，選擇那些最有可能在最優解路徑上的狀態優先搜索，以盡快地找到問題的最優解。