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计算机人工智能算法研究新进展_1

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卖家[上传人]：bin****86

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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果计算机人工智能算法研究新进展伴随着计算机技术的快速发展，计算机的应用范围变得越来越广泛，越来越深入人们的日常生活，也正逐渐向信息的智能化方向迈步前进。在高速计算机大规模出现后，一些学者从计算机应用系统的角度，将注意力放在了研究人工智能算法上。因此本文主要围绕何为人工智能，人工智能发展过程，以及算法研究的新进展等方面展开讨论。但由于本人水平有限，难免有有遗漏、错误之处，还望大家给予指正。1 什么是人工智能人工智能的定义一直以来，不同学者对于人工智能的定义也有不同的理解。美国的尼尔逊教授曾对人工智能有过这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科，即是怎样表示知识以及如何获得知识并使用知识的科学。”这个定义比较偏向理论，较难理解；我国的温斯顿教授对人工智能的理解则相比较显得生动形象多了，他说：“人工智能就是研究如何使计算机去做只有人才能做的智能工作。”简单来说，人工智能，也可称为机器智能，就是一门集理论、方法、技术和应用系统于一体的新兴技术科学，主要用于研究、

2、开发用于模拟人的智能。1.人工智能的本质需要提前说明的一点是人工智能仅仅是模拟人的思维的信息过程，我们在研究过程中要注意区别于人的智能。人工智能制造的机器只不过功能看起来像是智能的，但并不是拥有智能，更不会超过甚至取代人的智能。人工智能只是人类研究出的一种模拟人类思维活动的能力，目的在于将人的智能渗入科学研究，智能得以延伸。但是人工智能没有知觉，没有自主意识，而且也不会像人一样的推理和解决问题。人工智能研究阶段回顾人工智能在近些年开始了迅速发展，但是早在上世纪50年代，人工智能的概念就已经被提出。科学家们一直想要研制出一种机器，能够模拟大部分人类思维，代替人类进行脑力劳动。这一愿望最终因为第五代计算机的出现而得以实现。总之，纵观计算机发展史，还是可以看出人工智能的研究经历概括起来为如下几个重要阶段。人工智能联盟的兴起和冷落20世纪50年代，人工智能的概念首次被提出，并随之出现了一些成功的研究成果，如机器定理证明、LISP表处理语言等。但是好景不长，由于技术不够，导致解法的推理能力有限，机器并不能如预期般进行翻译，这一重大挫折直接导致人工智能陷入低谷。2.人工智能研究出现新高潮尽管经历

3、了短暂的低谷，但科学家们却并未放弃对人工智能的研究。直到20世纪70年代，学者们研制出了一个专家系统才又再次将人工智能研究推到了一个新高潮。而人工智能走向实用化则是得益于化学质谱分析系统，疾病诊疗系统等多项专家系统的研究与开发。国际人工智能联合会议也因此于1969年成立。2.人工智能得到很大发展20世纪80年代，第五代计算机研制成功。日本随即开始了一项有关“第五代计算机研制”的研究计划，旨在将计算机的逻辑推理速度达到和其数值计算速度相当。虽然计划最终还是失败了，但仍为后来的学者们留下了许多值得借鉴的经验和教训。2.人工智能出现第二次研究高潮由于科学技术特别是国际互联网技术在近几十年来得到快速发展，有关人工智能的研究也转为分布式研究，研究对象也从过去单一智能主体变化成智能群体研究。从此，人工智能开始走向实用性。计算机科学计算新发展如何将网上大量的信息变成自己的知识；如何才能让计算机根据自己的需要更加快捷地查到我们需要的资料；如何才能使计算机的界面更加人性化等等都是我们上网时常常会感到困扰的难题。而有关逻辑推理，信息智能检索技术等研究也成为了当代计算机技术的研究中迫切需要解决的一大课题，这

4、也是人工智能技术走向实际应用并广泛发展的突破口和契机。如今专家系统是人工智能中最热门也是最有成效的研究方向。回顾历史，从计算机的诞生至今，其主要作用仅仅是进行一些数值计算和数据处理。显然这些功能并不能满足我们当今人类对计算机的需求。目前人工智能研究已经越来越受到广大学者和科学家们的青睐，研究领域也不断扩宽和加深。但是人工智能绝不仅仅停留在单纯地模仿人类的逻辑思维，还要将情感能力融入到智能算法研究中。因为只有这样，计算机才不会是刻板地按照编程完成指定任务，而应该是更加人性化地为我们人类服务。结语近几十年来，纵观计算机科学与技术的发展成果，不难发现其发展方向有如下三个特征：第一是“快”，计算机的运算速度越来越快，性能越来越高，计算机的主频越来越快；第二是“广”，得益于科学技术的帮助，使得计算机的应用范围变得越来越广泛，越来越深入人们的日常生活，随处都可以看到计算机的发展变化；第三是“深”，即计算机已经开始向信息的智能化方向迈步前进。大胆预测，人工智能算法会日趋成熟，人工智能的应用领域必将不断扩大。而由此衍生出的智能系统和认知系统对高级计算机的研制及对未来社会的意义和影响都是无法估量的。课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。

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