人工智能论文人工智能作文600字

关于人工智能是否超越人类大脑的论文

人工智能的发展趋势问题从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。

既有认为人工智能只能作为人的工具的延长而不可能取代人的大脑的工具论,他们认为:人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长,其作用从其诞生的那一天就已经定性,人工智能只能作为人类智能的附庸和补充,而不可能对人类智能构成挑战,更不可能取代人类智能;也有认为人工智能一定会战胜人类智能的观点,他们从达尔文的进化论进行类比推断,对比人类智能和人工智能相对发展的速度和加速度,认为人类智能虽然在短时期内还占有绝对的优势,但是从人工智能近些年突飞猛进的发展速度和加速度来对比人类智能对等时间发展来看,人工智能战胜人类智能绝对只是时间的问题。

当时间进入21世纪,计算机硬件和软件更新的速度越来越快,计算机这个以往总给人以冷冰冰机器的形象也得到了彻底的改变。

人机交互的情况越来越普遍,计算机由于需要的缘故被人类赋予了越来越多的智能因素。

伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科,对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段,促使大量的新的研究成果不断涌现。

例如:“人机大战”中计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、克隆人理论实质性的突破、人类大脑结构性解密和单纯器官性克隆的成功实现等等。

而且随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的能力不断发展,伴随着不断有新理论的涌现,大量的已经似乎应当盖棺定论的理论受到了越来越严峻的挑战,人类必须从全新的角度对它们一一进行分析和审视。

由于近几年生物学和神经生理学许多新的研究成果的出现,对于人工智能与人类智能之间的关系也有了进行再次讨论分析的必要。

本文通过综合最新与人工智能相关的理论和成果对以往的工具论和纯进化论进行分析和探讨,并且从马克思主义哲学的角度再次去分析人工智能与人类智能的关系,并尝试着给出新的结论:人类对人脑的功能会不断地进行认识,从而人工智能会不断的迫近人类智能。

但从动态分析上,即人类智能也在不断的进化和发展,人工智能作为人类智能主体客体化的产物,其作用和功能受到人类智能的制约所以要低于人类智能。

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VeryCD上的电子书 /2005/10/09/0000068805.html 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence 走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence，AI)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。

在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。

正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(Machines Who Thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。

从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。

经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。

1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语。

随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。

我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。

90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。

我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

问: 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答: AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。

随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。

为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。

因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。

目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。

主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。

主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。

多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。

多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。

目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。

您认为目前我国人工智能的研究情况如何？ 答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。

"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。

经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。

但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。

选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。

今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。

科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。

因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。

问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？ 答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。

但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。

人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。

研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。

情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。

将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

什么是人工智能？ 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。

从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

AI理论的实用性 在一年一度AT&T实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了AI软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。

尽管现在的AI技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。

这种AI机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。

因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。

我们知道，是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。

我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

未来的AI产品 安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的ASCI White电脑，是IBM制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。

现在，IBM正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔"(Blue Jean)。

据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。

麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。

Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。

该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。

以“人工智能改变世界”为主题的作文

有人可能觉得谈论这个话题太夸张了， 那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。

不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。

我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。

但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。

如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。

那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？ 如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？ 超人工智能，则是35年后的统治者。

首先，我们明确一下人工智能的分类： 目前主流观点的分类是三种。

弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。

比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。

弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。

目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。

强人工智能：人类级别的人工智能。

强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。

百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。

强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。

超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。

超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。

当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。

我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？ 首先是电脑的运算能力， 电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。

目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。

现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。

而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。

听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。

其次是让电脑变得智能， 目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。

现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。

人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。

但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。

另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。

基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。

百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。

尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。

人工智能作文600字

人机大战超越胜负 “阿尔法围棋”在围棋人机大战中战胜世界冠军李世石，将飞速发展的人工智能带到了人类社会的聚光灯下。

有人说这是一个时代的开始，有人说这就是场秀，有人说这是场不公平的比赛，也有人说这是命中注定。

“阿尔法围棋”战李世石，从一开始，就注定议论不断，人类和机器谁更聪明的讨论，甚至盖过了对比赛本身的关注。

如果人们更多纠缠于人机迥异的特点，探讨人机到底谁更聪明，那往往会忽略更重要的意义：这就是一场跨时代的比赛，其内涵早已超越胜负本身。

首先，这是一种对速度的诠释，“阿尔法围棋”获胜，意味着人工智能发展速度前所未有。

它比任何人所预料的都要快得多，甚至让众多科技界大咖纷纷猜错。

不过探其究竟，到底是人工智能自身进步速度可畏，还是背后的科学家令人生畏?答案耐人寻味。

毕竟，围棋这种源自中国的古老游戏，其难度之高毋庸置疑：361个交叉点可让棋盘变幻无穷，千古不同局。

传统人工智能难以“故技重施”，用击败国际象棋大师卡斯帕罗夫和中国象棋大师的“穷举法”来取胜。

许多专家原以为，计算机战胜围棋职业棋手，至少还需要10年。

而现在，一群程序员已经让它成为了事实，爱与不爱，成果就在那儿。

其次，这是一场人工智能发展新局面的全面诠释，对抗中的新技术应用前所未有。

当年，IBM“深蓝”战胜卡斯帕罗夫，更多使用了硬件加速、暴力计算等计算机运算特长。

而这次对抗则更多地体现了“软”的一面，神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等人工智能新技术的应用，使“阿尔法围棋”与以往的同类不可同日而语，实力早有了实质性飞跃。

不怕电脑记性好，就怕电脑爱学习。

学会自主学习的“阿尔法围棋”，掌握了全球各种对局，两年里和自己对弈3000万盘，不断寻找“碾压”人类智商的各种棋路，所呈现出的能力已经到了让人叹为观止的地步。

第三，这是一场近乎引发文化共鸣现象的技术与哲学诠释。

一些深奥的技术通过几盘围棋变得如此深入人心，实在是前所未有。

人类对人工智能的追问声从未如此响亮，人工智能技术发展受到了无比强烈的关注。

当下世界，人类已依赖于机器的计算与“算计”。

从购物网站的精准推送，到电视剧的剧情设计，再到无人驾驶汽车中的识别技术，优化计算在生活中无处不在，人工智能也可谓无处不在。

事实上， “阿尔法围棋”所应用的技术已被应用在包括图像识别、文本翻译、音频及文本处理、脸部识别、强化学习以及机器人等领域。

人工智能的水平恰恰折射出入类自身的科技发展能力，人类在前进，人工智能也在前进。

或许若干年后的某一天，人们回想起这次“人机大战”仍会记忆犹新，或耿耿于怀，或从容淡定。

而有一点是肯定的：人类会一直把这场超越简单输赢的大棋局继续下去。