AI人工智能技术的应用范围和案例
AI人工智能技术的应用范围和案例
人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为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。
人工智能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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。
当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。
1.人工智能在机器人方向的应用
人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。
人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。
今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。
这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，
以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
2.人工智能在金融行业的应用
人工智能在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避金融风险，提高金融监管力度。
A是一家投资组合风险分析公司，专注于发现财务波动事件，帮助用户
检测市场异常并量化金融扰动。A分析引擎的深度数据算法利用主要数据源（世界金融交易所）和专有的无人监管机器学习技术。与其他竞争解决方案不同，A的实时分析并不依赖于历史数据或先前的波动事件。
计算机视觉与生物特征识别应用——人脸识别与安全监控。计算机视觉与生物特征识别技术，让机器可以更准确的识别人的身份与行为，对于帮助金融机构识别客户和安全监控都有很多便利。一是可以利用网点和ATM摄像头，增加人像识别功能，提前识别发现可疑人员、提示可疑行为动作，也可以帮助识别VIP客户。二是可以利用网点柜台内部摄像头，增加对员工可疑行为识别监控，记录并标记疑似违规交易，并提醒后台监控人员进一步分析，起到警示作用。三是可以在银行内部核心区域（如数据中心机房、金库等）增加人像识别摄像头，人员进出必须通过人脸识别及证件校验方可进入，同时对于所有进出人员进行人像登记，防止陌生人尾随进出相关区域，实现智能识别，达到安全防范的目标。
Jeremy透露，正常情况下，不同人群在市场中的行为表现形式应该是不同的。如果出现了相似的行为，就说明该市场出现了问题。AlgoDynamix花大价钱买到了全球12家证券交易所的数据，包括北美、欧洲、中国、新加坡等国，当从数据分析中得出市场不正常的结论，就会及时发出警告。他们将软件卖给大型银行，将和人类分析师共同合作完成项目。Jeremy强调他们的目的不在于取代人类分析师，而是帮助他们做得更好。
3.人工智能在零售行业的应用
人工智能在零售领域的应用，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。主要应用在仓储物流、智能导购和客服等场景中。
说起人工智能和零售的应用，你第一个想到的是什么？亚马逊的无人智能零售店Amazon Go？送匹萨的机器人？AR试衣？这些高科技产品似乎已有概念但还无大规模应用。但其实，人工智能在零售方面的应用离我们很近，它正在润物细无
声的改变着这个行业。
电子商务是个最明显的例子。打开手机逛逛淘宝，输入关键字“衬衫”。是否有想过，为什么每次你看到的商品都是你喜欢的muji性冷淡风，而隔壁李二狗搜出来的衬衫却大部分是海澜之家？其实，就都是AI基于你先前的纪录为你做的精准推送。
人工智能在电商已经做到了智能推荐、智能比价、实时定价、销售预测、智能客服，甚至社交功能这些其实都可以在线上实现。
这可不是奇思妙想，已经有多家公司正在着手发展这块的业务。
Trax是一家来自以色列的创业公司，他成功的将图像识别技术应用到了零售这一特定行业中。只要拍一张货架上的照片，图片会自动传入Trax云里，让小T思考个几分钟，它就会立刻生成一份即时的解决方案，并生成可多平台预览的数据报告，无论你是安卓还是苹果，无论你拿电脑还是手机都可以随时看到这份报告！这样看起来好像没什么，但是要做到对图片中同个产品不同颜色包装的识别，是非常有技术含量的。而且，Trax还能组合机器人一起使用。随时捕获店铺当下的高清图片，自动抓取核心信息，输出当下的零售解决方案，辅助管理人员做出最准确的决策！这点还不够，AI不单可从顾客角度，提供更个性化的推荐，还能覆盖客户在购买期间可能发生的问题：如解决商场停车问题的智能停车和找车，解决物流问题的直接配送到家的运输机器人。
AI＋零售
1、对顾客管理的智能化——重点体现在对顾客的分析、锁定目标顾客、抓取目标顾客、精准推送、分析目标顾客潜在需求方面，真正实现对每一位消费者的360度全方位画像;
2、对商品管理的智能化——基于顾客需求的多样化和商品的极大丰富，企业借助智能化手段进行商品管理，并最终向柔性生产和提供个性化商品过渡
3、对供应链管理的智能化——建立高效的供应链系统，形成基于消费者、门店销售、客户一体化的供应链智能管理体系，提升企业经营效率，降低企业库存和供应链成本。
4、对物流管理的智能化——确保正确的货物进了正确的仓库，同时发货效率将大大提高。把用户端潜在需求的判断联动到供应链、物流仓储系统，应用智能技术解决类似商品部署在哪些仓库，如何让商品堆放更合理，物流配送路径的优化等问题。
4.人工智能在无人驾驶领域的应用
作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
无人驾驶其实并不新鲜。早在上世纪八十年代，美国就启动了相关研究项目。无人驾驶最近几年又火起来，原因主要有两方面：一是技术，包括人工智能、车载软硬件及网络的飞速发展，过去的不可能现在变为可能；二是需求，人们的生活已经离不开汽车，但随着汽车保有量的增加，事故、拥堵、污染等负面影响逐渐显现，需要新技术新方法提高交通的安全性、舒适性、经济性以及环保性。
无人驾驶实际上是类人驾驶，即计算机模仿人类驾驶员的驾驶行为，目标是使计算机成为一位眼疾手快、全神贯注、经验丰富、永不疲倦的虚拟司机，最终将人类从低级、繁琐、持久的驾驶活动中解放出来。
无人驾驶重复着“感知→认知→行为”的过程。
感知
人类驾驶员感知依靠眼睛和耳朵，无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发
展。用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
1. 雷达传感器。主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google 无人车顶上的64 线激光雷达成本高达70 多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
2. 视觉传感器。主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
3. 定位及位姿传感器。主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
4. 车身传感器。来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。综合考虑成本及性能，采用了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 和车联网设备等多种传感器来实现感知能力。
认知
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇
到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。
操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。支撑块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
操控
驾驶员操控汽车靠四肢，无人驾驶汽车靠什么呢？靠的是线控执行器。
由于当前车辆是面向人类驾驶设计的，方向盘、油门、刹车、档位都是由人工操控。无人驾驶则需要这些机构能够由程序控制，这就需要对传统汽车加以线控改造甚至重新设计。方向盘线控的改造，早期一般在转向柱加装可控电机，现在一般利用较为成熟的转向助力零部件实现；油门与制动线控的改造，早期一般使用钢丝牵引车内踏板，但控制精度不高，现在一般直接使用车内总线协议向整车控制器发送控制指令；档位线控的改造，早期一般靠步进电机实现，现在同样向整车控制器发送指令实现档位控制。
目前，随着电动车的出现与发展，很多线控功能在设计之初就被考虑其中。
5.人工知能在智能医疗领域的应用
随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。
而实践中却存在着医疗资源分配不均，药物研制周期长、费用高，以及医务人员培养成本过高等问题。对于医疗进步的现实需求极大地刺激了以人工智能技术推动医疗产业变革升级浪潮的兴起。
(一)、智能骨骼
ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtletPro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。
(二) 、智能药物研发
美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，评估出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的InterrogativeBiology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。”
(三) 、智能诊疗
国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成‘关幼波肝炎医疗专家系统’，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
在智能诊疗的应用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17
秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在
美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包
括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检
索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。
(四) 、智能影像识别
贝斯以色列女执事医学中心(BIDMC)与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%。美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
(五) 、智能健康管理
通过智能化的设备收集、传输和利用是可穿戴设备不论是眼镜、手表、手环，可穿戴设备多配备有传感器，将人体的诸多数据，例如体温、呼吸、心跳，甚至表情等一一捕捉，为后续传输及利用提供基础信息储备。
数据收集后上传到云端从而汇集成大数据库，一旦到达一定规模，商家便可利用数据为消费者提供有针对性的、与硬件配套的软件与服务。不过如何在收集到的海量数据中寻找真正有用的信息，对众多开发商也是个考验。只有信息准确、特征明显，研发人员方能建立有效的数据模型，从而实现服务的个性化。
人工智能的应用领域非常广泛，但社会对人工智能的要求也不断深入和提升，这对在这个领域的公司带来很大的机遇和挑战。不论是国际上的IT知名企业谷哥，三星，苹果，还是国内的互联网巨头BAT，都在这个领域有非常大的投入和研究，行业也正进入突飞猛进的发展阶段。
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能简介及发展趋势
计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009
前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作
人工智能概念简介
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问题。 擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明 1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S； 2.然后对子句集S（一次或者多次）
人工智能简介
一、人工智能概述 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。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。作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。 二．人工智能的发展 人工智能的发展历史可归结为孕育、形成和发展三个阶段。 1.人工智能孕育期 这个阶段主要是指1956年以前。. 计算机时代1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机. 1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介. 1955年 末,Newell和Simon做了一个名为逻辑专家(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序. 1956年,被认为是人工智能之父的 John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论.他请他们到Vermont参加Dartmouth人工智能夏季研究会.从那时起,这个领域被命名为人工智能. 2.人工智能的形成时期 这个阶段是指1956—1969年。 1957年一个新程序,通用解题机(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作逻辑专家的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成果: LISP语言. LISP 到今天还在用.LISP的意思是表处理(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐. 3.人工智能发展 这个阶段主要是70年代以后
人工智能技术在航空航天领域的应用
人工智能技术在航空航天领域的应用 2013年06 月 15 日
人工智能技术在航空航天领域的应用 摘要:随着人工智能技术的迅速发展逐渐成熟，已经成为许多高新科技产品中的核心技术。本文对人工智能技术在航空航天领域中的一些应用进行了简要介绍，并对人工智能技术在未来航空航天中的应用进行了展望。 关键词:航空航天；人工智能；自动化；专家系统 一、引言 “开发天疆”已成为美、俄、中、日及欧空局的科学家们最热门的话题，这些国家和地区先后制定了各自的空间开发计划，规模相当庞大，技术也非常复杂，多样，对可靠性的要求也越来越高。这就要求进一步提高机械化和自动化的水平，人工智能技术是达到这一目的的重要手段之一。它可以使一系列的复杂操作，管理和应用实现高可靠性，产生惊人的经济效益。人工智能在航天领域中得到了广泛的应用在美国，一些著名的公司及大学，如麦道公司、波音公司、麻省理工学院、卡内基梅隆大学及美国陆、海、空三军等均已开始研究人工智能在航天领域的应用。在欧洲，欧洲经济共同体的欧洲信息技术研究与发展战略计划与法国发起的尤里卡计划合作开发人工智能技术。英国皇家飞行研究院研究将人工智能用于航天器和其它航天活动，用于故障分析及卫星，空间平台和空间站的辅助工作系统。航空航天工业是最前沿技术领域，因此最有可能采用先进技术，对人工智能系统需求量最大。 下面分几个方面详细介绍人工智能在航空航天领域中的应用，以及在未来航空航天中应用的展望。 二、人工智能在无人飞行器上的应用 1、自动化和智能机器人 为使卫星顺利完成飞行任务，大幅度降低造价，人们在卫星上大量地采用了自动化和机器人技术。早在1967 年美国发射的勘测者 3 号飞行器上就装有机械臂，它在月球上完成了掘沟，地质调查和采集标本等工作，1 9 7 0 年苏联发射了“月球”16 号和 17 号两个飞行器，飞行器上装有月球车，月球车在地面遥控下完成月面行走和摄影任务，车上的掘岩机还完成了标本采集工作。1978 年美国海资号火星着陆飞船(一种先进的空间机器人) ，通过搭载计算机不仅成功地控制飞船安垒着陆，而且还在没有地面指令的情况下实现了长达 58 个火星日(每个火星日相当于 24 小时 37 分 26。4 秒)的探测， 19 7 7-1986 年，美国在旅行者探测器上采用了人工智能技术，完成了精密导航，科学观测任务，其上计算机收集和处理了木星和土星等各种不同数据。 2、专家系统
人工智能技术课程综述
人工智能技术课程综述 1 人工智能的定义与发展 1.1 人工智能的定义 40多年来，人工智能获得了很大的发展，已引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前言学科。进十年来，现代计算机的发展已能够存储及其大量的信息，进行快速信息处理，软件功能和硬件实现军取得长足进步，使人工智能获得进一步的应用。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的一种智能。同时人工智能又是一个学科名称，作为一个学科，人工智能研究的如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是自然智能如何在计算机上实现或再现的科学技术。从科学的角度讲，人工智能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作出反应的智能机器，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”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解
是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 1.2 人工智能的研究发展 对于人工智能的发展来说，20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件最重要的事：数理逻辑和关于计算的新思想。而人工智能的总体发展阶段大致可以分为以下五大阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
人工智能技术标准化白皮书
人工智能技术标准化白皮书
目录 1.前言 (1) 1.1.研究背景 (1) 1.2.研究目标及意义 (2) 2.人工智能概述 (3) 2.1.人工智能的历史及概念 (3) 2.1.1.人工智能的起源与历史 (3) 2.1.2.人工智能的概念 (5) 2.2.人工智能的特征 (7) 2.3.人工智能参考框架 (8) 3.人工智能标准化现状 (11) 3.1.国际标准化现状 (11) 3.1.1.ISO/IEC JTC 1 (11) 3.1.2.ISO (14) 3.1.3.IEC (14) 3.1.4.ITU (15) 3.2.国外标准化现状 (15) 3.2.1.IEEE (15) 3.2.2.NIST (15) 3.2.3.其它 (16) 3.3.国内标准化现状 (16) 3.3.1.全国信息技术标准化技术委员会 (16) 3.3.2.全国自动化系统与集成标准化技术委员会 (17) 3.3.3.全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会 (17) 3.3.4.全国信息安全标准化技术委员会 (17) 3.3.5.全国智能运输系统标准化技术委员会 (18) 3.4.人工智能标准化面临的问题和挑战 (18) 3.5.人工智能标准需求分析 (19) 3.6.人工智能标准化组织机制建设 (20) 4.人工智能标准体系 (22) 4.1.人工智能标准体系结构 (22) 4.2.标准体系框架 (23) 4.2.1.基础标准 (51) 4.2.2.平台/支撑标准 (51) 4.2.3.关键技术标准 (51) 4.2.4.产品及服务标准 (53) 4.2.5.应用标准 (54) 4.2.6.安全/伦理标准 (56) 4.3.近期急需制定标准 (56)
人工智能技术在航空航天领域的应用
人工智能技术在航空航天领域的应用 摘要:本文对人工智能技术在航空航天领域中的一些应用进行了简要介绍, 并对人工智能技术在未来航空航天中的应用进行了展望. 关键词:航空航天;人工智能;自动化;专家系统 一,引言 "开发天疆"已成为美,俄,中,日,欧空局的科学家们最热门的话题,这些国家和地区先后制定了各自的空间开发计划,规模相当庞大,技术也非常复杂,多样,对可靠性的要求也越来越高. 这就要求进一步提高机械化和自动化的水平, 人工智能技术是达到这一目的的重要手段之一.它可以使一系列的复杂操作,管理和应用实现高可靠性,产生惊人的经济效益. 人工智能在航天领域中得到了广泛的应用在美国,一些著名的公司及大学,如麦道公司,波音公司,麻省理工学院,卡内基梅隆大学及美国陆,海,空三军等均已开始研究人工智能在航天领域的应用. 在欧洲, 欧洲经济共同体的欧洲信息技术研究与发展战略计划与法国发起的尤里卡计划合作开发人工智能技术. 英国皇家飞行研究院研究将人工智能用于航天器和其它航天活动,用于故障分析及卫星,空间平台和空间站的辅助工作系统.航空航天工业是最前沿技术领域,因此最有可能采用先进技术,对人工智能系统需求量最大 . 下面分几个方面详细介绍人工智能在航空航天领域中的应用,以及在未来航空航天中应用的展望。 二,人工智能在无人飞行器上的应用 1.自动化和智能机器人. 为使卫星顺利完成飞行任务,大幅度降低造价,人们在卫星上大量地采用了自动化和机器人技术. 早在1967 年美国发射的勘测者 3 号飞行器上就装有机械臂,它在月球上完成了掘沟,地质调查和采集标本等工作,1 9 7 0 年苏联发射了"月球"16 号和17 号两个飞行器,飞行器上装有月球车,月球车在地面遥控下完成月面行走和摄影任务,车上的掘岩机还完成了标本采集工作.1978 年美国海资号火星着陆飞船(一种先进的空间机器人) ,通过搭载计算机不仅成功地控制飞船安垒着陆,而且还在没有地面指令的情况下实现了长达58 个火星日(每个火星日相当于24 小时37 分26.4 秒)的探测; 19 7 7-1986 年,美国在旅行者探测器上采用了人工智能技术,完成了精密导航,科学观测任务,其上计算机收集和处理了木星和土星等各种不同数据. 2.专家系统. 美国NASA 喷气推进研究所为"旅行者"探测器设计了具备由140 个规则组成的知识库, 可生成对行星摄影所需应用程序的专家系统, 大幅度地缩短了执行应用计划所需时间( 比手动操作速度大10-50 倍),减少了差错,降低了成本.美国还研制了一种能分析卫星故障并可显示出具体对策的专家系统.它由250 个规则构成, 可以单一和多窗口形式对话, 将专门用于通信卫星电力系统. 日本三菱电机公司也试制出了人造卫星试验用的专家系统, 应用专家系统信息卡, 通过数据处理机MELCOM MX/3000 与逻辑推理机MELCOM-PSI 的有机配台实现自动化,省力化,可缩短试验时间,做到高速联机数据处理同