❶ 求一篇关于人工智能创新的论文，谢谢

论文啊同学，网络知道又不给财富值没人替你写的。

❷ 如何看待人工智能的论文

人工智能：冲击，还是救赎？

人工智能，人类期待的下一个科技新燃点正在试图“引爆”我们的社会
交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等，这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而，如今硅谷再次找到了下一个新燃点——人工智能（AI），试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看，人们对这一科技的未来十分有信心，并且部分学者及科学家，如牛津大学教授卢西亚诺·弗洛里迪，麻省理工斯隆管理学院的埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲等人，认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔文革命后又一人类自我认知革命，蒸汽机工业革命后的又一机器革命。
未来，人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量，还是世界时代发展的技术革命救赎？“硅谷独家大王”，《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫，凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度，为我们带来深刻解读。
AI与IA
《时间线》：尽管AI已经成为当前的热门话题，但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来，AI的定义是什么？
马尔科夫： 从普遍共识角度来看，AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域，包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是，麦克卡尼最初创造了这个词，因为他想创造和替代控制论领域，主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。
《时间线》：在您的《与机器人共舞》这本书中，您为我们呈现了另一个概念，IA（智能增强）。您能为我们详细解释一下IA吗？
马尔科夫：智能增强，即IA，是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标，超文本和其他技术。在提出智能增强一词时，他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。
《时间线》：关于AI与IA的发展关系，您认为它们之间是互斥的还是互相支持的？
马尔科夫：AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能，意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战，我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。
人机关系与机器人犯罪
《时间线》：人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的？您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点？
马尔科夫：计算机科学家Alan Kay曾说，我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶，合作伙伴或主人。（他这番话来自黑格尔。）我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点，我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点，但是另一些情况确实是与其相背离的。
《时间线》：在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化，用户不用思考太多的操作流程，只要几步简单的操作就可以掌握它的功能，以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”？
马尔科夫：不得不说这确实是个问题，这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说，可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者，相反地，可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢？我想这是很难决定其一的，但它确实是一个社会选择。
《时间线》：现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车，但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注，您如何看待这类问题？在未来，机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一？
马尔科夫：完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题，最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用，正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许，在未来，语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。
人工智能全球化与产业革命
《时间线》：自集成电路发展开始，摩尔定律成为科技发展的默认趋势，但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后，摩尔定律在逐渐被打破，您如何看待这种情况？对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式？
马尔科夫：摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律（关于处理器时针速度的指数增长）终结于2006年，并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破，但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束，只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。
《时间线》：随着技术的进步，AI技术已经成为部分国家的战略发展，从德国的工业4.0到中国的互联网+，AI全球化成为必然趋势，但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式，您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命？
马尔科夫：不，我认为不会的。AI本质是一种技术，就像汽锤或卡车一样。在任何社会中，它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。
《时间线》：AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了，我们看到在部分行业中，部分职业已经被机器人取代，同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业，您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变？人类的工作真的会被智能机器抢走吗？您认为人们应该如何应对这一变化？
马尔科夫：AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好，但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为，技术的快速发展在未来将是继续的趋势，但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来，而不是持续加速。对于AI和机器人的到来，我认为在许多社会中，特别是那些正在加速成熟的国家，例如中国，如果机器人来得及时，那么对于这些国家来说将是很幸运的。
中国竞争
《时间线》：您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展，有何相同点和不同点？您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法？对中国的企业家有何建议？
马尔科夫：由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作，所以很抱歉我的观点很有限。不过，有证据表明，中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破，大部分都还只是渐进式的发展。
《时间线》：目前中国经济和科技在面临一次新的转型，中国逐渐在由“中国制造”转变为“中国创造”，您认为AI的爆发对这一转型会产生怎样的影响？
马尔科夫：我认为“中国创造”是一个目标。当新奇的中国技术出现，或是源自中国想法而不是复制美国而产生的新技术平台出现时，那将会非常有意思。

❸ 人工智能面临的机遇和挑战的论文

人工智能面临的机遇和挑战的论文俺有你所需要的内容。

❹ 求一篇有2500字以上的关于（人工智能在现代战争中的应用）的论文！！谢谢！

全分布式人工智能技术在舰艇指控系统中的应用研究
摘 要：为适应未来信息化海战场的需要，必须提高舰艇指控系统的指挥效能。舰艇指控系统的智能化是提高舰艇指挥效能的关键，也是必由之路。本文主要论述了信息战中智能化作用的地位，特别针对舰艇指控系统；并给出了一种采用全分布式人工智能技术的智能化舰艇指控系统结构模型。

关键词：信息战； 舰艇指控系统； 全分布式人工智能技术； 指挥效能

中图分类号：TP18 文献标识码：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，美国的军事家首先提出“信息时代的到来正在引发一场新的军事革命，以信息技术为特征的新战争形态正在出现”，而后提出“信息战”，如果说海湾战争首次向世人显示了信息优势的巨大战略作用，那么美英对伊拉克的战争则是信息战的进一步延伸。美英正是通过运用先进的情报系统、电子战装备、精确打击力量重创伊拉克的有生军事指挥系统，从而牢牢地掌握了战场的制信息权，最终以较小的代价取得了全面胜利。对于信息战的特征，从不同的角度都会得出不同的解释。而外军普遍认为，信息战实质上就是计算机战，特别是一种高层次的智能较量，海湾战争和近期几场局部战争，充分体现了高技术战争的智能化特征。这种特征尤其体现在战争的孕育期以及到战争实施期的过渡。1997年1月3日，美国防部下属国防科学委员会的一个研究小组在提交的一份题为“信息战--防卫”的报告中，就特别强调要强化部队的智能化反应能力，呼吁军方加强“信息战”的防卫能力，以防止电子“珍珠港”事件的发生，保证美国军方现有210万

台计算机和1万个地方性计算机网络不轻易遭到重创。另外，在战术运用上也强调对敌摧毁、破坏和利用的智能化综合应用，同时也是作战保密、军事欺骗、心理战、电子战、火力摧毁等多种作战行动在指挥对抗过程中综合发挥作用的必然要求[1]。

美军针对战争形态嬗变以及未来战争的要求，凭借其高技术方面的优势，提出了“数字部队”的现代化建设方案，其中首要的一条，便是实现指挥与控制系统以及武器装备的智能化。武器装备和作战指挥的智能化，将最大限度地延伸“人体”的功能，并成为提高军队战斗力的一个新的增长点。因此，外军有专家预言：“未来谁能在人工智能领域中取胜，谁就将取得新军事革命的主动权”。

1 全分布式的新型智能化舰艇指控系统的作用

1.1 提高信息共享程度，增强系统生存能力和抗摧毁能力

所谓全分布式是指整个系统实现在地点上的分布、功能上的分布以及控制上的分布。因此，这种分布不仅体现在系统的硬件上、地点上、分布式拓扑结构上，更重要的是在其软件上的分布。全分布体系结构，每一个节点都装有整个应用软件，系统的管理软件分布在各个节点，但只有一个在工作，同时采用分布式数据库。这样的好处是，当某个地点、功能或者控制上失效可由备份处理能力和功能冗余软件恢复。主要功能可以从一个节点重新分配到其它节点；而当正在工作的运行系统管理软件的节点失效时，可自动重新安装运行系统管理软件。软、硬件全分布体系统结构的实现有赖于一种模块化的拼接技术的支持，这种技术采用了Σ拼接技术[2] ，是一种典型的系统模块化、全分布式体系结构的技术。由于现代海战的残酷性，采用全分布式体系结构，能够提高信息共享程度，增强系统生存能力和抗摧毁能力，提高系统的通装性，能够满足军方对指控系统可靠性高、抗摧毁性强、生命力强、通信组织灵活以及自动化程度高的要求。

1.2 提高信息和决策的合成效率

智能化能提高舰艇指控系统信息采集的效率，提高信息的及时性、准确性和可用性，信息的采集依赖于战场或更大范围的环境监视与侦察，这又需要在空间上分散的部队或其他相应的载体来完成。而这会引出两个问题，一是如何实现部队或载体的侦察器材最佳配置以及相互之间的通信联络；二是当某一个侦察器材无法有效地执行某一给定的侦察任务时，如何才能不影响系统整体任务的完成。而解决这些问题的有效方法就是采用分布式人工智能（DAI）技术，开发以多主体系统(MAS)为基础的信息采集系统，使各种侦察主体自主运行，既能够与动态的战场进行交互作用和实施推理，同时又可和别的主体进行协调与协作，因而具有很高的信息采集效率和自我重组能力。

智能化辅助决策提高了舰艇指控系统指挥决策的实用性和适应性。计算机辅助决策通常有检索型和智能型两种类型。检索型将先验设想制定的多种作战预案存于软件库中，需要时按一定相关性准则从库中找出作战预案，提供给指挥员使用。智能化辅助决策则不仅如此，更重要的是具有人工智能特征，可以按照军事专家的知识和推理过程，依据实际情况，自动地、实时地提供给指挥员满足当前需要的作战方案。显然，智能型比检索型具有更多的灵活性和更大的适应性，更符合战场多变的实际情况。

智能化辅助决策系统可以帮助舰艇指挥人员解决普通方法难以解决的半结构化或非结构化的决策问题。这种决策问题很难用常规的方法加以解决，而通过利用智能辅助决策和知识推理，可以得到令人满意的解答。这样，改进了决策过程，使决策者能够实现定性与定量相结合的高质量的决策和多目标综合决策。

1.3 促进全新指挥控制方式的产生

智能化的舰艇指控系统需要与之相适应的指挥控制方式才能实现在智能化状态下实施实时、高效的指挥控制。因此，一些全新的指挥方式应运而生，如网络式指挥、非分层式指挥、互访式指挥等，通过互联网络和高效的智能化处理系统及时处理、传递信息，能使指挥员随时掌握战场情况并下达作战命令，从而可以及时捕捉战机，实现实时决策和控制。

从指挥控制中的攻击行动来看，由于智能化的舰艇指控系统的工作稳定性较好，在其运作过程中只要其工作环境和工作程序不遭到直接破坏，它就能够持续正常地进行工作。因此，与以往相比，与人机合一的指挥系统进行对抗，客观上不仅要对敌方指挥员的有关情况了如指掌，而且还必须准确地掌握敌方指挥信息系统处理和使用信息的方式及其运作的程序，以及其指挥信息系统对己方不同的信息攻击手段、攻击方式的承受能力。

从指挥控制中的防护行动来看，在指挥系统信息化、网络化以前，指挥过程的防护主要表现为采取各种手段（如适时更换通信密码等）来确保信息传输过程中的保密性。而现在，指挥系统的信息化改变了这种状况，使指挥和指挥系统的防护变得更加复杂。它不仅包括确保信息传递过程中的保密，而且还包括确保系统免受病毒及其他攻击的侵害，保证系统的原始数据在运作和传递过程中不改变其原来性质和不被对方所窃取。美国军方的试验表明，对一万个计算机系统进行攻击，在成功率高达88％的情况下，只有4％的攻击行动被探测到。因此，在信息化战场上对己方的指挥信息系统进行防护，没有及时、准确和充足的情报保障，就无法采取相应的防护措施，甚至连发现敌方的攻击都无法做到。

1.4 提高作战人员的适应能力

未来海战场作战人员的反应能力很难适应来自多方向、多批次、多个目标、全方位的威胁。利用智能化的舰艇指控系统能够提高作战人员，特别是指挥人员对复杂战场的适应能力。当然，系统的智能化不仅没有降低反而提高了对人的要求，对人的素质产生了一种巨大的需求，促使指挥人员在知识结构、思维方式等各方面素质的转变和提高。指挥人员要想驾驭现代战争，首先必须驾驭智能化的指控系统。同时，智能化指控系统也利用计算机技术、虚拟现实（VR）技术和分布网络技术提供了一些崭新的训练方法和手段，如：模拟沉浸式训练、虚拟现实训练、交互分布式训练等，改变了传统的训练模式，增大了训练的科学性、对抗性和经济性，可以有效的提高训练质量。

2 建立分布式人工智能技术的舰艇指控系统

采用分布式人工智能技术DAI可将问题化解为多个具有层次结构的分问题[3]，运用大系统分解协调方法求得满意解，从而减少系统建模求解的复杂性。为提高决策效率，建立如图1所示的分布式人工智能舰艇指控系统。

图1 分布式人工智能舰艇指控系统结构图

由图1可以看出：这种舰艇指控系统是战场、作战、军事专家知识的有机统一，并具备能够自我学习、自我完善能力的智能系统。它能够根据战场态势分析、威胁度评估、威胁源诊断等信息生成用于决策的模型，调用相关的数据和算法提供备选方案，并对各种方案进行评估和优选，通过大屏幕用户界面进行人机对话，帮助指挥员下决心及传输指令。当舰艇各执行单元接到指令后，予以响应、动作。

图中，据库主要存储各种武器装备战术性能参数和典型编制、运算过程的动态参数等；知识库主要存储战役战术原则、兵力兵器使用原则，各种典型想定，包括战场环境、作战企图和态势 ，评估作战进程所必需的基本算法等；模型库主要存储与作战有关的敌我双方各种武器系统模型、线性和非线性规划模型、推理分析模型、预测模型、模拟试验模型、优化模型、评估模型、综合运筹模型、数据处理模型、图形图像报表模型、智能模型等；人机对话系统是指挥控制系统中用户和计算机的接口，起着在操作者、模型库、数据库、知识库之间传递 (包括转换)命令和数据的重要作用；自动推理机则完成定量描述难以实现的某些复杂作战过程决策。

而基于信息库的智能模糊专家系统主要由模糊产生器、模糊消除器、模糊推理机、知识获取模块、模糊知识库、模糊数据库及人机接口组成［4］，如图2所示。

主要任务是通过对原始信息空间的操作，获取各种数据信息，再由模糊产生器将其映射为一个模糊集合作为初始输入，然后利用模糊知识库中的语言信息——事实和规则，采用“黑板”模型进行问题分解、推理求解及协作控制，并采用“黑板+管道”的通信机制与其他子系统/模块传递控制信息和知识信息，从而确定智能化配置，控制作战指挥模式的切换，完成作战任务的分配与调度、模糊神经网络群系统结构与参数的自适应调整与优化、对各子系统/模块的故障隔离与系统重构以及网络通讯、各智能接口的管理等。

图2 基于信息库的智能模糊专家系统结构图

3 结束语

通过以上论述可以知道，全分布式的智能化舰艇指控系统能够真正、实时地将战场、作战指挥行动以及后方军事专家知识有机地融和在一起，使得各种武器装备的效能得到最大限度的发挥。这种舰艇指控系统能够突破现有的战场时空，改变信息战场的面貌和形态，引起一场真正意义的新军事革命，因而是舰艇指控系统的发展趋势。

❺ 求解 以“经济升级”带来的好处为主题的作文和以“人工智能”影响人就业为主题的作文 哪一个更难写呢

高考作文命题，最近的趋势，与世界、国家发展形势、热点、大事件等方面主题的联系比较靠近。所以从写作难度上来看，反而并不难。经济升级、人工智能都是属于这种情况。

最推荐的一种：人工智能

推荐理由：

  1. 从作文题目基于的世界、国家发展形势、热点、大事件来看，“人工智能”是属于较为全新的、高科技领域的大事件，大热点。关注度高。因为在我国起步较晚，因此在写作上发挥的空间就很大。从关注世界人工智能发展，到国内人工智能发展，这些方面的新闻、热点、时事等报道比较及时，且容易收集整理。如果是“经济升级”，则会因为大量的信息数据延缓作文写作的发挥。因为不能轻易下判断，一旦判断有误，就会直接影响作文质量。为什么呢？因为经济发展在我国已经改革几十年了，十分成熟，好处多的无法统计，对比，所以写起来反而较难。而人工智能属于新生事物，这方面的信息数据相对经济升级而言，就要容易得到，既便有所误判，也会因为对比参照较少，再加上科技类本身就存在探索未知，对未知判断容错性较高，故不容易影响作文质量。

  2. 从事件选择的主题方向是，“经济升级”作文主题方向是带来的好处，“人工智能”的主题方向是对人们就业的影响。那么在写作的时候，在组织素材，立意等方面，经济升级需要确定好什么经济？是什么地方的经济？是国家经济、地方经济还是世界经济等等，带来好处至少要有大量的数据来证明，而这些数据显然一时难以搜索到最新最全的数据，写起来一开始就会难度剧增。这个题目给人第一印象是很熟悉，感觉很好写，但真要写起来的时候，你会感到一时间竟然会有一种无从下笔，无处着手的无力感。这个主题不能使用假象、猜测等模拟数据来写，具有写实性的特点，即建立在一定的较为真实的正确的数据上进行写作。那么，如果不经常关注经济时事，对经济数据比较感兴趣等，则是很难在高考中写好这一作文的。

  3. 而人工智能的概念，相对经济升级，则比较单一，并不宽泛，属于现代高科技领域的一个较为前沿的发展事物，人们对人工智能影响就业的研究、总结等数据也相对较少，收集起来也相对容易，加上属于新生事物，国家大力推动，普及，因此各种热点事件也是容易引发更多主观的思考。所以，写实性要求不强，数据的真伪性要求也不是很强，这样，学生主观发挥的空间就较大，容易展开联想。这个题目看起来不好写，但只有关注人工智能发展，对人工智能有一定了解的，就很容易写出一篇具有较高质量的高考作文来。

  4. 当然，上面两个主题的比较都是相对的。对于喜欢经济，对经济发展感兴趣，有一定经济时事素养的高考生，那么写作起来也并不一定会很难，只要抓好开头立意构思，写作起来就要容易得多。反之，则困难得多。对于人工智能这个题目，无论你喜欢不喜欢，具备不具备人工智能时事素养，但只要你去收集素材，对于高中生而言，无论文、理科，都不是什么难事，在有限的素材基础上加上合理的想象、预测、假设判断，这篇作文写出来，也就并非难事。

    所以，相比较起来，我们还是推荐人工智能这个题目。

❻ 如何看待人工智能的发展趋势论文

人工智能在当代社会已经是一个不可阻拦的发展大趋势，而且人工智能的影响和运用也深入到了社会生活等方方面面，对人类的衣食住行产生了巨大的改变，同时也在改变着传统或者现代的产业结构和人员配置。人类生活的各个行业例如农业、体育、医疗卫生、制造业、律师行业、记者和编辑行业等领域都已经在或者将会在未来深入使用人工智能技术，这对于未来世界的改变是巨大而且无法想象的。在未来几年内，机器人与人工智能能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去三十年间已经对世界所造成的改变。人工智能将成为未来10年内的产业新风口，像200I安钱电力彻底颠覆人类世界一样，人工智能也必将掀起一场新的而且持续深入的产业革命。但是事情的发展总是两面性的，人工智能的发展和百年前的工业革命一样将会在很大程度上造成劳动力的转换，在这个过程中，将会出现一系列的问题，而这些问题很有可能成为阻碍人工智能继续发展的巨大阻力。人工智能领域的最新发展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先，大部分自动化作业都会代替工人，从而减少工作的机会，这就意味着血药人工作的地方变得更少，这种威胁显而易见，也很容易度量；另外，很多科技进步会通过让商家重组和重建运营的方式来改变游戏规则，这样的组织精华和流程不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。但从总体上来说，人工智能所带给未来人类世界的好处是要大于其弊端的，而且在未来人类生活的理想蓝图中，人工智能也会发挥着很大的作用和推动力，这是一个必然也无法阻止的趋势。

❼ 人工智能新发展论文

［摘要］ 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 ［关键词］ 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑点赞了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。 实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明；21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。

❽ 人工智能的论文

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。