㈠ 求一篇 人工智慧行為識別的論文綜述：

那你在網上找找（人工智慧與機器人研究）吧~~看看別人的是怎麼寫的~

㈡ 求人工智慧論文一篇

VeryCD上的電子書
http://lib.verycd.com/2005/10/09/0000068805.html

書名：SBIA 2004——人工智慧的最新進展Advances in Artificial Intelligence

走近人工智慧

人工智慧(Artificial Intelligence，AI)一直都處於計算機技術的最前沿，經歷了幾起幾落……

長久以來，人工智慧對於普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(MIT)、卡內基-梅隆大學(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術的實驗。不久前，著名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智慧》(A.I.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解並探索人工智慧領域的興趣。

在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智慧這一充滿挑戰與機遇的領域。

計算機與人工智慧

"智能"源於拉丁語LEGERE，字面意思是採集(特別是果實)、收集、匯集，並由此進行選擇，形成一個東西。INTELEGERE是從中進行選擇，進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鍾和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯系。經過幾個世紀之後，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(Turing)提出了"自動機"理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智慧之父"。

人工智慧領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智慧"(Artificial Intelligence，AI)這個術語。隨後的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智慧的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式介面，應用於疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的"深藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

當然，人工智慧的發展也並不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬體和軟體的發展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網路技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的AI軟體，而且現在的AI具備了更多的現實應用的基礎。90年代以來，人工智慧研究又出現了新的高潮。

我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智慧這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。

問: 目前人工智慧研究出現了新的高潮，那麼現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？

答: AI研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智慧理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬體突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網路技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智慧研究的3個熱點是: 智能介面、數據挖掘、主體及多主體系統。

智能介面技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴於知識表示方法的研究。因此，智能介面技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能介面技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 資料庫、人工智慧和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現演算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。

主體是具有信念、願望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。

問: 您在人工智慧領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智慧領域的研究情況。您認為目前我國人工智慧的研究情況如何？

答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智慧熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智慧技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智慧技術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。

但是也應該看到目前我國人工智慧研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣於考慮國外怎麼做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。

今後，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智慧研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善於找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

問: 請您預測一下人工智慧將來會向哪些方面發展？

答: 技術的發展總是超乎人們的想像，要准確地預測人工智慧的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智慧可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、並行化、神經網路和機器情感。

目前，人工智慧的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的並行化處理功能。人工神經網路是未來人工智慧應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網路的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智慧領域的下一個突破可能在於賦予計算機情感能力。情感能力對於計算機與人的自然交往至關重要。

人工智慧一直處於計算機技術的前沿，人工智慧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。今天，已經有很多人工智慧研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智慧技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

什麼是人工智慧？

人工智慧也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、資訊理論、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，人工智慧是研究如何製造出人造的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。

AI理論的實用性

在一年一度AT&T實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了AI軟體和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什麼位置，同時也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現在的AI技術只能使它們大部分時間處於個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

這種AI機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，Internet是由無數台伺服器和無數台路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道並加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以大大減少網路堵塞。

我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智慧研究的興趣。

未來的AI產品

安放於加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的ASCI White電腦，是IBM製造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，IBM正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔"(Blue Jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計於4年後誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。

麻省理工學院的AI實驗室進行一個的代號為Cog的項目。Cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為。該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼前經過的東西，還有一個項目則是讓機器人學會聆聽音樂的節奏並將其在鼓上演奏出來。

㈢ 人工智慧的論文

人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

㈣ 求論文 <<人工智慧>>

人工智慧(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更准確，因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

【人工和智能】

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或著人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。

關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（consciousness）、自我（self）、思維（mind）（包括無意識的思維（unconscious_mind）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。

人工智慧目前在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

詳見http://ke..com/view/2949.html?wtp=tt

㈤ 人工智慧在什麼中的應用論文 3000

軍事領域中人工智慧技術的運用 論文一篇 3000字左右！ 有的發我信箱 ...有的可以在書上找，還有的可以上網查 ...人工智慧在信息化戰場的應用探析 ...

㈥ 求一篇關於人工智慧創新的論文，謝謝

論文啊同學，網路知道又不給財富值沒人替你寫的。

㈦ 圖靈測試是人工智慧的標准嗎

是標志人工智慧開始的具有時代意義的思想實驗。
1950年，阿蘭·圖靈在論文 《計算機制與智能》提到這個著名的實驗。
有人認為到2020年這個實驗，人工智慧可以在五分鍾實驗中騙過30%的人類。

實際的應用中因為領域的不同和應用場景的不同，標准也不相同。但都會受圖靈測試的影響。

㈧ 關於人工智慧物聯網虛擬現實的總結論文1500字

在進行人來工智能物聯網虛擬現實的論源文創作時要把先檢查有無此項的論文創作，然後就是進行論文格式的了解，並且對當前的這項技術研究做相應的實驗證明對此做好相應的記錄為論文有理有據做好依據等等。你可以來58期刊網看看。