本文關鍵詞：人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢展望，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

網(wǎng)友tmm958758近日為您收集整理了關于人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢展望的文檔，希望對您的工作和學習有所幫助。以下是文檔介紹：人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢展望一.引言人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI,也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在 1956 年的 Dartmouth 學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學。二.目前人工智能技術的研究和發(fā)展狀況目前,人工智能技術在美國、歐洲和日本依然飛速發(fā)展。在 AI 技術領域十分活躍的 IBM 公司,已經(jīng)為加州勞倫斯利佛摩爾國家實驗室制造了 ASCIWhite 電腦,號稱具有人腦的千分之一的智力能力。而正在開發(fā)的更為強大的新超級電腦———“藍色牛仔”(Blue Jean),據(jù)其研究主任保羅霍恩稱,“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。三.技術應用隨著 AI 技術的發(fā)展,現(xiàn)代幾乎各種技術的發(fā)展都涉及到了人工智能技術,可以說人工智能已經(jīng)廣泛應用到許多領域,其典型的應用包括:1 符號計算計算機最主要的用途之一就是科學計算,科學計算可分為兩(來源：[])類:一類是純數(shù)值的計算,例如求函數(shù)的值;另一類是符號計算,又稱代數(shù)運算,這是一種智能化的計算,處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實數(shù)和復數(shù),也可以代表多項式、函數(shù)、集合等。隨著計算機的普及和人工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中 Mathematic 和 Maple 是它們的代表。由于它們都是用 C 語言寫成的,所以可以在絕大多數(shù)計算機上使用。2 模式識別模式識別就是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”。用計算機實現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別,是開發(fā)智能機器的一個關鍵的突破口,也為人類認識自身智能提供線索。計算機識別的顯著特點是速度快、準確性和效率高。識別過程與人類的學習過程相似,以“語音識別”為例:語音識別就是讓計算機能聽懂人說的話,一個重要的例子就是七國語言(英、日、意、韓、法、德、中)口語自動翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)后,人們出國預定旅館、購買機票、在餐館對話和兌換外幣時,只要利用電話網(wǎng)絡和國(來源：[])際互聯(lián)網(wǎng),就可用手機、電話等與“老外”通話。3 機器翻譯機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程,用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。搜文網(wǎng)目前,國內(nèi)的機器翻譯軟件不下百種,根據(jù)這些軟件的翻譯特點,大致可以分為三大類:詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類。詞典類翻譯軟件的代表是“金山詞霸”,堪稱是多快好省的電子詞典,它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義并提供單詞的發(fā)音,為用戶了解單詞或詞組含義提供了極大的便利。漢化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”,它首先提出了“智能漢化”的概念,使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯。4 機器學習機器學習是機器具有智能的重要標志,同時也是機器獲取知識的根本途徑。有人認為,一個計算機系統(tǒng)如果不具備學習功能,就不能稱其為智能系統(tǒng)。機器學習主要研究如何使計算機能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習功能。機器學習是一個難度較大的研究領域,它與認知科學、神經(jīng)心理學、邏輯學等學科都有著密切的聯(lián)系,并對人工智能的其他分支,如專家系統(tǒng)、自然語言理解、自動推理、智(來源：[])能機器人、計算機視覺、計算機聽覺等方面,也會起到重要的推動作用。5 問題求解人工智能的第一大成就是下棋程序,在下棋程序中應用的某些技術,今天的計算機程序已能夠達到下各種方盤棋和國際象棋的錦標賽水平。但是,尚未解決包括人類棋手具有但尚不能明確表達的能力,如國際象棋大師們洞察棋局的能力。另一個問題是涉及問題的原概念,在人工智能中叫問題表示的選擇,人們常能找到某種思考問題的方法,從而使求解變易而解決該問題。到目前為止,人工智能程序已能知道如何考慮它們要解決的問題,即搜索解答空間,尋找較優(yōu)解答。6 邏輯推理與定理證明邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之一,其中特別重要的是要找到一些方法,只把注意力集中在一個大型的數(shù)據(jù)庫中的有關事實上,留意可信的證明,并在出現(xiàn)新信息時適時修正這些證明。醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。因此,在人工智能方法的研究中,定理證明是一個極其重要的論題。7 自然語言處理自然語言的處理是人工智能技術應用于實際領域的典型范例,經(jīng)過多年艱苦努力,這一領域已獲得了(來源：[])大量令人矚目的成果。目前該領域的主要課題是:計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情境為基礎,注重大量的常識———世界知識和期望作用,生成和理解自然語言。這是一個極其復雜的編碼和解碼問題。8 分布式人工智能分布式人工智能在 20 世紀 70 年代后期出現(xiàn),是人工智能研究的一個重要分支。分布式人工智能系統(tǒng)一般由多個 Agen(t 智能體)組成,每一個 Agent又是一個半自治系統(tǒng),Agent 之間以及 Agent 與環(huán)境之間進行并發(fā)活動,并通過交互來完成問題求解。9 計算機視覺計算機視覺是一門用計算機實現(xiàn)或模擬人類視覺功能的新興學科,其主要研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環(huán)境信息的能力,這種能力不僅包括對三維環(huán)境中物體形狀、位置、姿態(tài)、運動等幾何信息的感知,而且還包括對這些信息的描述、存儲、識別與理解。目前,計算機視覺已在人類社會的許多領域得到成功應用。例如,在圖像、圖形識別方面有指紋識別、染色體識字符識別等;在航天與軍事方面有衛(wèi)星圖像處理、飛行器跟蹤、成像精確制導、景物識別、目標檢測等;在醫(yī)學(來源：[])方面有圖像的臟器重建、醫(yī)學圖像分析等;在工業(yè)方面有各種監(jiān)測系統(tǒng)和生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)等。10 智能信息檢索技術信息獲取和精化技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要研究的課題,將人工智能技術應用于這一領域的研究是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。11 專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優(yōu)異地解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點已被證實。如在礦物勘測、化學分析、規(guī)劃和醫(yī)學診斷方面,專家系統(tǒng)已經(jīng)達到了人類專家的水平。四.目前人工智能發(fā)展中所面臨的難題人

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