人工智能的利與弊

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上人工智能能的利與弊研究背景：隨著現(xiàn)代科學技術的飛速發(fā)展，先進的技術在各個領域都得到了廣泛的應用，使得生產(chǎn)力獲得了大幅度的提高，為改善人民生活水平作出了巨大貢獻。下一次生產(chǎn)力飛躍的突破口在哪里？目前越來越多的科學家把希望寄托于人工智能。他們認為人工智能將帶來一次史無前例的技術革命。人的智能創(chuàng)造了世界，如今，人們?nèi)斯ぶ圃炝顺橄蟮闹悄堋Ｈ斯ぶ悄軐崿F(xiàn)了用機器模擬人類智能，從而為人類服務。人工智能在現(xiàn)實生活中已經(jīng)大量存在并且發(fā)揮著重要作用。 研究意義：這種將包含感知、思維等各種智能集于一身的技術，將為并正在為人類做著巨大貢獻，人類對它的研究更加透徹也將更加全面，各種還未涉及或研

2、究并不成熟的人工智能將被開發(fā)，使人工智能技術更趨于成熟，使被賦予人工智能的機器們更趨于生命化，或者說，人類化。這些機器，擁有高等的只能，并有強大的運算能力。擁有這種機器，不僅可以替代許多人類的工作，并且可以由它們做超越人類能力的工作。然而，萬事皆有利有弊。使機器有自己的思維是否會對人類自身產(chǎn)生威脅，這是人們需要考慮的意見事情。電影我與機器人便描述了一個機器反而要消滅人類的悲劇。同時，大量人工智能的產(chǎn)生會造成大量的失業(yè)。由此而見，我們需要做的還有很多。但有一點事確定的，只要正確運用人工智能，它將極大程度上推動人類文明的進步。研究方法：人工智能的研究方法主要可以分為三類：一、結構模擬，神經(jīng)計算，就

3、是根據(jù)人腦的生理結構和工作機理，實現(xiàn)計算機的智能，即人工智能。結構模擬法也就是基于人腦的生理模型，采用數(shù)值計算的方法，從微觀上來模擬人腦，實現(xiàn)機器智能。采用結構模擬，運用神經(jīng)網(wǎng)絡和神經(jīng)計算的方法研究人工智能者，被稱為生理學派、連接主義。二、功能模擬，符號推演，就是在當前數(shù)字計算機上，對人腦從功能上進行模擬，實現(xiàn)人工智能。功能模擬法就是以人腦的心理模型，將問題或知識表示成某種邏輯網(wǎng)絡，采用符號推演的方法，實現(xiàn)搜索、推理、學習等功能，從宏觀上來模擬人腦的思維，實現(xiàn)機器智能。以功能模擬和符號推演研究人工智能者，被稱為心理學派、邏輯學派、符號主義。三、行為模擬，控制進化，就是模擬人在控制過程中的智能活

4、動和行為特性。以行為模擬方法研究人工智能者，被稱為行為主義、進化主義、控制論學派。人工智能的研究方法，已從“一枝獨秀”的符號主義發(fā)展到多學派的“百花爭艷”，除了上面提到的三種方法，又提出了“群體模擬，仿生計算”“博采廣鑒，自然計算”“原理分析，數(shù)學建?！钡确椒?。人工智能的目標是理解包括人在內(nèi)的自然智能系統(tǒng)及行為，而這樣的系統(tǒng)在實在世界中是以分層進化的方式形成了一個譜系，而智能作為系統(tǒng)的整體屬性，其表現(xiàn)形式又具有多樣性，人工智能的譜系及其多樣性的行為注定了研究的具體目標和對象的多樣性。人工智能與前沿技術的結合，使人工智能的研究日趨多樣化。研究內(nèi)容:下面就由我?guī)ьI大家一起一起來觀看我們小組在有關人

5、工智能調(diào)查過程中所獲得的的收獲：根據(jù)調(diào)查結果我們不難看出相對于對人工智能不了解的人數(shù)來看對其有一定了解的人數(shù)大約占了調(diào)查總人數(shù)的87%。根據(jù)后來跟蹤采訪一部分在校被調(diào)查人員得知大部分人是由于對人工智能的定義并不是很了解，所以有部分人對身邊一些人工智能也缺乏判斷。通過本題調(diào)查，被調(diào)查者們發(fā)現(xiàn)人工智能早已進入我們的生活，而其中人臉識別，和指紋識別更是與我們生活貼近，被廣泛用于校園，企業(yè)等社會團體。而知道智能控制的人群較少，可能說明我們周圍此項人工智能技術并未太過普及，也可能說明我們對人工智能概念有偏解沒有將此項技術列入人工智 能當中。本題只有“有”與“沒有”兩種結果。由餅狀圖我們可以直觀的看到對比

6、，兩種結果相差并不是很大，可能是由于被調(diào)查者工作崗位不同所以有的人會感覺對人工智能接觸太少，如在校師生企業(yè)高層對人工智能接觸相對就較多一些而一些水果攤主或者私家手工作坊對人工智能接觸就較少一些。人工智能的研究領域:人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的只知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎及哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。人工智能的研究領域非常廣泛，而且涉及的學科也非常多。目前，人工智能的主要研究領域包括：問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術、專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。1、問題求解、人工智能

7、的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中應用的某些技術，如向前看幾步，把困難的問題分解成一些較容易的子問題，發(fā)展成為搜索和問題歸納這樣的人工智能基本技術。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的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。2、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

8、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。對數(shù)學中臆測的題。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(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。3、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，這一領域已獲得了大量令人注目的成果。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。4、智

9、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。5、專家系統(tǒng)、所謂專家系統(tǒng)就是一種在相關領域中具有專家水平解題能力的智能程序系統(tǒng)，它能運用該領域專家多年積累的經(jīng)驗與知識，模擬人類的思維過程，求解需要專家才能解決的困難問題。專家系統(tǒng)一般具有如下一些基本特征：具有專家水平的專門知識；能進行有效的推理；具有獲取知識的能力；具有靈活性；具有透明性；具有交互性；具有實用性；具有一定的復雜性及難度。6、機器學習、“學習”是一個有特定目的的知識獲取過程，其內(nèi)在行為是獲取知識、累積經(jīng)驗、發(fā)現(xiàn)規(guī)律；

10、外部表現(xiàn)是改進性能、適應環(huán)境、實現(xiàn)系統(tǒng)的自我完善。所謂機器學習，就是要使計算機能模擬人的學習行為，自動地通過學習獲取知識和技能，不斷改善性能，實現(xiàn)自我完善。機器學習主要研究學習的機理、學習的方法以及針對相應的學習系統(tǒng)建立學習系統(tǒng)。7、模式識別、所謂模式識別，是指研究一種自動技術。計算機通過運用這種技術，就可自動地或者人盡可能少干預地把待識別模式歸入到相應的模式類中去。也就是說，模式識別研究的主要內(nèi)容就是讓計算機具有自動獲取知識的能力，能識別文字、圖形、圖像、聲音等。一般來說，模式識別需要經(jīng)歷模式信息采集、預處理、特征或基元抽取、模式分類等幾個步驟。8、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、人工神經(jīng)網(wǎng)絡是指模擬人腦神經(jīng)

11、系統(tǒng)的結構和功能，運用大量的處理部件，由人工方式建立起來的網(wǎng)絡系統(tǒng)。它是在生物神經(jīng)網(wǎng)絡研究的基礎上建立起來的，是對腦神經(jīng)系統(tǒng)的結構和功能的模擬，具有學習能力、記憶能力、計算機能力以及智能處理功能。其中學習是神經(jīng)網(wǎng)絡的主要特征之一，可以根據(jù)外界環(huán)境來修改自身的行為。學習的過程既是對網(wǎng)絡進行訓練的過程和不斷調(diào)整它的連接權值，以使它適應環(huán)境變化的過程。學習可分為有教師（或稱有監(jiān)督）學習與無教師（無監(jiān)督）學習兩種類型。對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究使人們對思維和智能有了進一步的了解和認識，開辟了另一條模擬人類智能的道路。人工智能的應用領域：總的來說人工智能是面向應用的：機器視覺指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識

12、別、掌紋識別，專家系統(tǒng),智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，還有航天應用等。未來人工智能的應用研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型，智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、只是發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應用基礎等。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(fā)展和技術的進步而變化的,人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)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。目前人工智能還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。但是我

13、相信，只要應用的好，人工智能一定可以造福千萬人類，促進人類的進步發(fā)展，使我們擁有更加便利的生活，帶給我們更加輝煌的文明。本次實踐調(diào)查的總結：社會實踐活動與馬克思教學相結合，是一種十分特殊的教學方式，讓我們能夠親身的從曾經(jīng)一味的接受到現(xiàn)在可以親自動手親身體驗一項教學活動，其中間接經(jīng)驗只有通過直接經(jīng)驗才能更好地被我們所掌握，并加以運用，從而內(nèi)化為知識結構的一個組成；同時，我們在積極參與實踐獲取直接經(jīng)驗的過程也是豐富個人的情感體驗的過程；增加對知識和技能的形成與發(fā)展的體驗過程；以及良好意志心理品質(zhì)形成與發(fā)展的過程。這些心理體驗必將對我們今后的學習生活巨大影響。同時一次成功的社會實踐也會讓我們更直觀的去認識到每一次活動的艱辛，以及認識到每一次活動所需的各種前期