人工智能論文

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人工智能論文范文第1篇

    長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學院(mit)、卡內基-梅隆大學 (cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及國內的清華大學、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著ai技術的實驗。不久前，著 名導演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕，科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領 域的興趣。

    在本期技術專題中，中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室的幾位研究人員將引領我們走近人工智能這一充滿挑戰與機遇的領域。

    計算機與人工智能

    "智能"源于拉丁語legere，字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集，并由此進行選擇，形成一個東西。intelegere是從中進行選擇，進而 理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯系。從幾個世紀前出現的神話般的巨鐘和機械自動機開始，人們已對機器操作的復雜性與自身的某些智能活動進行直觀聯 系。經過幾個世紀之后，新技術已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年，24歲的英國數學家圖靈(turing)提出了"自動機"理論，把研究 會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，他也因此被稱為"人工智能之父"。

    人工智能領域的研究是從1956年正式開始的，這一年在達特茅斯大學召開的會議上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)這個術語。隨后的幾十年中，人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動程序設計、專家系統、學習以 及機器人學等多個角度展開了研究，已經建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統，例如能夠求解微分方程、設計分析集成電路、合成人類自然語言，而進行 情報檢索，提供語音識別、手寫體識別的多模式接口，應用于疾病診斷的專家系統以及控制太空飛行器和水下機器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深 藍"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

    當然，人工智能的發展也并不是一帆風順的，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷，但是隨著硬件和軟件的發 展，計算機的運算能力在以指數級增長，同時網絡技術蓬勃興起，確保計算機已經具備了足夠的條件來運行一些要求更高的ai軟件，而且現在的ai具備了更多的 現實應用的基礎。90年代以來，人工智能研究又出現了新的。

    我們有幸采訪了中國科學院計算技術研究所智能信息處理開放實驗室史忠植研究員，請他和他的實驗室成員引領我們走近人工智能這個讓普通人感到深奧卻又具有無窮魅力的領域。

    問: 目前人工智能研究出現了新的，那么現在有哪些新的研究熱點和實際應用呢？

    答: ai研究出現了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容 量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的3個熱點是: 智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。

    智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的 翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯 著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯以及自然語言理解等技術已經開始實用化。

    數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據 挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱: 數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半 結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。

    主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨立地完成任務， 而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多 主體系統試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人以及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多 主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習以及多主體系統應用等方面。

    問: 您在人工智能領域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內外目前人工智能領域的研究情況。您認為目前我國人工智能的研究情況如何？

    答: 我國開始"863計劃"時，正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計算機系統"，其任務就是在充分發掘現有計算機潛力的基礎 上，分析現有計算機在應用中的缺陷和"瓶頸"，用人工智能技術克服這些問題，建立起更為和諧的人-機環境。經過十幾年來的努力，我們縮短了我國人工智能技 術與世界先進水平的差距，也為未來的發展奠定了技術和人才基礎。

    但是也應該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題，其特點是: 課題比較分散，應用項目偏多、基礎研究比例略少、理論研究與實際應用需求結合不夠緊密。選題時，容易跟著國外的選題走; 立項論證時，慣于考慮國外怎么做; 落實項目時，又往往顧及面面俱到，大而全; 再加上受研究經費的限制，所以很多課題既沒有取得理論上的突破，也沒有太大的實際應用價值。

    今后，基礎研究的比例應該適當提高，同時人工智能研究一定要與應用需求相結合。科學研究講創新，而創新必須接受應用和市場的檢驗。因此，我們不僅要善于找到解決問題的答案，更重要的是要發現最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。

     問: 請您預測一下人工智能將來會向哪些方面發展？

    答: 技術的發展總是超乎人們的想象，要準確地預測人工智能的未來是不可能的。但是，從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展: 模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。

    目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來 人工智能應用的新領域，未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮·諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。

    人工智能一直處于計算機技術的前沿，人工智能研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

    什么是人工智能？

    人工智能也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的 角度出發，人工智能是研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

    ai理論的實用性

    在一年一度at&t實驗室舉行的機器人足球賽中，每支球隊的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應器，它們都很清楚自己該踢什么位置，同時也明白 有些情況下不能死守崗位。盡管現在的ai技術只能使它們大部分時間處于個人盤帶的狀態，但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進。

    這種ai機器人組隊打比賽看似無聊，但是有很強的現實意義。因為通過這類活動可以加強機器之間的協作能力。我們知道，internet是由無數臺服務器和 無數臺路由器組成的，路由器的作用就是為各自的數據選擇通道并加以傳送，如果利用一些智能化的路由器很好地協作，就能分析出傳輸數據的最佳路徑，從而可以 大大減少網絡堵塞。

    我國也已經在大學中開展了機器人足球賽，有很多學校組隊參加，引起了大學生對人工智能研究的興趣。

    未來的ai產品

    安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實驗室的asci white電腦，是ibm制造的世界最快的超級電腦，但其智力能力也僅為人腦的千分之一。現在，ibm正在開發能力更為強大的新超級電腦--"藍色牛仔" (blue jean)。據其研究主任保羅·霍恩稱，預計于4年后誕生的"藍色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當。

人工智能論文范文第2篇

在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統通過與輔助決策系統相結合，構成了人工智能輔助決策系統的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過計算飛行流量來避免飛行流量的沖突，進而根據分析結果進行航班的排序。從具體的應用情況來看，首先，飛行流量的計算需要大量的原始數據，而這些數據既包含了歷史數據，也包含了實時數據。同時，由于這些數據是來自于空域、機場和氣象等多個方面的復雜信息，所以系統需要建立相應的飛行流量管理數據庫，從而保證數據的準確性和及時性，進而保證飛行流量計算結果的可靠性。其次，在進行飛行流量計算時，系統利用了飛行動力學計算原理。根據數據庫的信息，系統對飛機的四維飛行軌跡進行了計算，從而可以得知飛機的降落時間和降落地點。這樣，系統就可以得出任意航段和交匯點在任意時間的飛行架次，進而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統需要對這些信息進行分析，從而進行航班的排序，進而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統不僅可以實現飛行計劃的過程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態，進而利用該狀態，進行航班和起降順序的調整。而具體的排序原則有兩個，一是優先級排序，二是全排列。其中，優先排序是按照一定的標準給這些航班擬定優先級，然后按照優先順序進行航班的排序。而優先級的擬定標準有很多，比如飛行任務、機型、機場和時間等因素，都可以成為優先級的擬定標準。全排列原則是對沖突的航班進行全排列，從而根據每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來說，全排序法雖然較為科學，但是系統需要承擔的運算量較大，因此會占用系統較多的內存資源。

2人工智能技術在飛行沖突探測與解脫管理方面的應用

人工智能技術的應用可以使空中交通管理系統具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統和輔助決策系統組成的。該模塊不但可以實現飛行沖突的預測，還可以為管制人員提供飛行沖突調配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統的應用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據航空器優先級分類方法和沖突類型判定法等多種規則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統推理的有效性，系統需要根據大量的規則來進行方案的推理選擇。而這些規則，則要被統一存入知識庫系統中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統的更新和維護，就能夠保證系統推理的有效性，從而根據系統提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。

3結論

人工智能論文范文第3篇

人工智能是人類發展到一定階段而必然產生的一門學科，它既包括人，也包括機和環境兩部分，所以也可以說是人機環境系統交互方面的一種學問。它同樣“有一個漫長的過去，但只有短暫的歷史”。它的起源可以追溯到文藝復興，接著，又在第一、二次工業革命浪潮中逐漸嶄露頭角。法國人帕斯卡爾研制了第一臺現代意義上的數字計算機，第一、二次世界大戰大大加快了該學科發展的進程，劍橋大學巴貝奇的差分機和圖靈的測試進一步把人工智能領域的研究范圍擴展到了人類學習、生活、工作等方面。到目前為止，研究人工智能的學科不但包括生理、心理、物理、數理、地理等自然科學技術領域，而且還涉及到哲理、倫理、法理、藝理、教理等人文藝術宗教領域。

1997年5月11日，名為“深藍”的電腦毫無懸念地在標準比賽時限內擊敗了國際象棋男子世界冠軍卡斯帕羅夫，從而證明了在有限的時空里電腦“計算”可以戰勝人腦“算計”，進而論證了現代人工智能的基礎條件(假設)——物理符號系統具有產生智能行為的充分必要條件(Newell and Simon，1976)是成立的。更有意思的是，2011年2月17日，一臺以IBM創始人托馬斯·沃森的名字命名的電腦在智力問答比賽中“狂虐”兩位最聰明的美國人而奪得冠軍，2016年3月9日至3月15日，“圍棋名譽九段”AlphaGo在首爾以4:1的比分戰勝了圍棋世界冠軍李世石九段，從而引發了人工智能將如何改變人類社會生活形態的話題。

人工智能是人機環境系統交互的產物

眾所周知，當前制約機器人科技發展的瓶頸是人工智能，人工智能研究的難點是對認知的解釋與建構，而認知研究的關鍵問題則是自主和情感等意識現象的破解。生命認知中沒有任何問題比弄清楚意識的本質更具挑戰性，或者說更引人入勝。這個領域是科學、哲學、人文藝術、神學等領域的交集。盡管意識問題如此重要，令人啼笑皆非的是：無論過去還是現在，一旦涉及到意識問題，大家不是緘口不提，就是敬而遠之，避之唯恐不及。究其原因，不外乎意識的變化莫測與主觀隨意等特點嚴重偏離了科學技術的邏輯實證與感覺、經驗、驗證、判斷，既然與科學技術體系相距較遠，自然就不會得到相應的認同與支持了，這好像是順理成章、理應如此的！然而，最近科技界一系列的前沿研究正悄悄地改變著這個局面：研究飄忽不定的意識固然不符合科技的尺度，那么在意識前面加上情境(或情景)二字呢？人在大時空環境下的意識是不確定的，但“格物致知”一下，在小尺度時空情境下的意識應該有跡可循吧！自古以來，人們就知道“天時地利人和”的小尺度時空情境對態勢感知及意識的影響，只是明確用現代科學的手段實現情境(或情景)意識的研究是源自1988年Mica Endsley提出的Situation Awareness(SA)概念框架：“…the perception of the elements in the environment within a volume of time and space， the comprehension of their meaning， and the projection of their status in the near future.”(在一定的時間和空間內對環境中的各組成成分的感知、理解，進而預知這些成分的隨后變化狀況)但這只是個定性分析概念模型，其機理分析與定量計算還遠遠沒有完善。

在真實的人機環境系統交互領域中，人的情景意識(Situation Awarensss)SA、機器的物理SA、環境的地理SA等往往同構于統一時空中(人的五種感知也應是并行的)，對于人而言，人注意的切換產生了不同的主題與背景感受／體驗。在人的行為環境與機的物理環境、地理環境相互作用的過程中，人的情景意識SA被視為一個開放的系統，是一個整體，其行為特征并非由人的元素單獨所決定，而是取決于人機環境系統整體的內在特征，人的情景意識SA及其行為只不過是這個整體過程中的一部分罷了。另外，人機環境中許多個閉環系統常常是并行或嵌套的，并且特定情境下這些閉環系統的不同反饋環節信息又往往交叉融合在一起，起著或刺激或抑制的作用，不但有類似宗教情感類的柔性反饋(不妨稱之為“軟調節反饋”，人常常會延遲控制不同情感的釋放)，也存在著類似法律強制類的剛性反饋(不妨稱之為“硬調節反饋”，常規意義上的自動控制反饋大都屬于這類反饋)。如何快速化繁為簡、化虛為實是衡量一個人機系統穩定性、有效性、可靠性大小的主要標志，是用數學方法的快速搜索比對還是運籌學的優化修剪計算，這是一個值得人工智能領域深究的問題。

人機環境交互系統往往是由有意志、有目的和有學習能力的人的活動構成，涉及變量眾多、關系復雜，貫穿著人的主觀因素和自覺目的，所以其中的主客體界線常常模糊，具有個別性、人為性、異質性、不確定性、價值與事實的統一性、主客相關性等特點，其中充滿了復雜的隨機因素的作用，不具備重復性。另外，人機環境交互系統有關機(裝備)、環境(自然)研究活動中的主客體則界線分明，具有較強的實證性、自在性、同質性、確定性、價值中立性、客觀性等特點。無論是在古代、中世紀還是在現代，哲學宗教早已不單純是意識形態，而且逐漸成為各個階級中的強大的政治力量，其影響不斷滲透到社會生活的各個領域，更有甚者，把哲學、政治、法律等上層建筑都置于宗教控制之下。總之，以上諸多主客觀元素的影響，進而導致了人機環境交互系統異常復雜和非常的不確定。所以對人機環境交互系統的研究不應僅僅包含科學的范式，如實驗、理論、模擬、大數據，還應涉及到人文藝術的多種方法，如直觀、揣測、思辨、風格、圖像、情境等，在許多狀況下還應與哲學宗教的多種進路相關聯，如現象、具身、分析、理解與信仰，等等。

在充滿變數的人機環境交互系統中，存在的邏輯不是主客觀的必然性和確定性，而是與各種可能性保持互動的同步性，是一種得“意”忘“形”的見招拆招和隨機應變能力。這種思維和能力可能更適合復雜的人類各種藝術過程。凡此種種，恰恰是人工智能所欠缺的地方。

人機之間的不同之處

人與機相比，人的語言或信息組塊能力強，具有有限記憶和理性；機器對于語言或信息組塊能力弱，具有無限記憶和理性，其語言(程序)運行和自我監督機制的同時實現應是保障機器可靠性的基本原則。人可以在使用母語時以不考慮語法的方式進行交流，并且在很多情境下可以感知語言、圖畫、音樂的多義性，如人的聽覺、視覺、觸覺等具有辨別性的同時還具有情感性，常常能夠知覺到只可意會不可言傳的信息或概念(如對哲學這種很難通過學習得到學問的思考)。機器盡管可以下棋、回答問題，但對跨領域情境的隨機應變能力很弱，對彼此矛盾或含糊不清的信息不能有效反應(缺少必要的競爭冒險選擇機制)，主次不分，綜合辨析識別能力不足，不會使用歸納推理演繹等方法形成概念或提出新概念，更奢談產生形而上學的理論形式。

人與機器在語言及信息的處理差異方面，主要體現在能否把表面上無關之事物相關在一起的能力。盡管大數據時代可能會有所變化，但對機器而言，抽象表征的提煉亦即基于規則條件及概率統計的決策方式與基于情感感動及頓悟冥想的判斷(人類特有的)機理之間的鴻溝依然存在。

人工智能與哲學

人類文明實際上是一個認知的體現，無論是最早的美索不達米亞文明(距今6000多年)，還是四大文明之后日新月異的以西方為代表的現代科技力量，其原點都可以落實到認知這個領域上。歷史學家認為：以古希臘文化為驅動力的現代西方文明來源于古巴比倫和古埃及，其本質反應的是人與物(客觀對象)之間的關系；而古印度所表征的文明中常常蘊含著人與神之間的信念；排名最后的古代中國文明是四大古文明中唯一較為完整地綿延至今的文化脈搏，其核心之道理反映的是人與人、人與環境之間的溝通交流(這也許正是中華文明之所以持續的重要原因吧)。縱觀這些人、機(物)、環境之間系統交互的過程中，認知數據的產生、流通、處理、變異、卷曲、放大、衰減、消逝無時無刻不在進行著……

有人說人工智能是哲學問題。這句話有一定的道理，因為“我們是否能在計算機上完整地實現人類智能”，這個命題是一個哲學問題。康德認為哲學需要回答三個問題：我能知道什么？我應該做什么？我可以期待什么？分別對應著認識、道德、信仰。哲學不是要追究“什么是什么”，而是追求為什么“是”和如何“是”的問題。自2013年10月回國后，筆者一直在思考人機交互的本質問題，偶然與朋友交談時聊及“共在”(Being together)一詞，頓感很是恰當，試想，當今乃至可見的未來，人機之間的關系應該不是取代而是共存吧：相互按力分配、相互取長補短，共同進步，相互激發喚醒，有科有幻，有情有義，相得益彰……非常巧合的是，2014年以來，機器學習、互聯網、機器人、人工智能等領域的發展也相當迅速，深度學習、類腦計算、情景感知一時間成了關鍵詞，成了時髦語，但細細品來，其核心實質都不過是解釋與建構的問題，形而上后竟會變成高大上的哲學問題。

其實哲學與科學、宗教一樣，都是一個人為了能夠獲得理解而必須相信(除非你相信你不應當理解)的過程，這不是盲從，而是一種先信仰后理解的先驗！比如，在科學中，物理學研究世界是什么樣的(解釋世界)，計算機(數學)研究怎么造一個世界(建構世界)，在這兩者之間若沒有相信、信任、信仰等先于理解而存在，恐怕是難以堅持進行下去的，畢竟在伸手不見五指的黑夜中，人是很難自行產生前進動力的(如一個沒有利潤的環境常常少見商人身影一般)。而信仰是一種贊同的思考，常常是一種非理性的激情、沖動情感，通過非理性而達到理性(通情達理)，這不能不說是一個有趣的悖論！或許，這同時也是無中生有的禪理(以情化理)吧！

實際上，目前以符號表征、計算為代表的計算機虛擬建構體系是很難逼真反映以物理、生理、心理等理論解釋真實世界的(數學本身并不完備)，而認知科學的及時出現不自覺地把各“理”(物理、生理、心理)解釋與各“機”(計算機、飛機、拖拉機)建構之間對立統一了起來，圍繞是(Being)、應(Should)、要(Want)、能(Can)、變(Change)等節點展開融合進而形成一套新的人機環境系統交互體系。

有時候，世界是確定的，不確定的是我們自己，面對相同的文字、音樂、視頻等情境事物，我們常常會隨心情的不同而產生不同的覺察和理解，境隨心轉。有時候，世界是不確定的，確定的反而是我們自己，面對不同的文字、音樂、視頻等情境事物，我們卻能夠處變不變而產生恒定表征，形成概念，心隨境轉。不管怎樣，世界包括我們自己是由易、不易、簡易、遷易、無易、有易、一易、多易……等諸多演化過程構成的，在這些紛繁復雜的變化中，都需要一種或多種參考框架體系協調其中的各種矛盾、悖論，而若追溯到這些框架體系的起源，應該就是人機環境之間的交互作用。或許，最好的智慧/智能真的就隱藏在這些交互的自相矛盾之中？！若果真如此，那又該如何破譯呢?

哲學意義上的“我”也許就是人類研究的坐標原點或出發點，“我是誰”“我從哪里來”“要到那里去”這些問題也許就是人工智能研究的關鍵瓶頸？！

結束語

人工智能，尤其未來的強人工智能很可能是一種集科學技術、人文藝術、哲學宗教為一體的“有機化合物”，是各種“有限理性”與“有限感性”相互疊加和往返激蕩的結果，而不僅僅是科學意義上的自然秩序之原理。它既包含了像科學技術那樣只服從理性本身而不屈從于任何權威的確定性知識(答案)的東西，又包含著諸如人文藝術以及哲學、宗教等一些迄今仍為確定性的知識所不能肯定的思考。它不但關注著人機環境系統中的大數據挖掘，而且對涉及“蝴蝶效應”的臨界小數據也極為敏感；它不但涉及計算、感知和認知等客觀過程，而且還對算計、動機與猜測等主觀過程頗為青睞；它不但與系統論、控制論和信息論等“老三論”相關，更與耗散結構論、協同論、突變論等“新三論”相聯。它是整體與局部之間開環、閉環、自上而下、自下而上交叉融合的過程，是通過無關—弱相關—相關—強相關及其逆過程的混關聯變換。

通過研究，我們是這樣看待指人工智能技術問題的：首先人工智能過程不是被動地對環境的響應，而是一種主動行為，人工智能系統在環境信息的刺激下，通過采集、過濾，改變態勢分析策略，從動態的信息流中抽取不變性，在人機環境交互作用下產生近乎知覺的操作或控制；其次，人工智能技術中的計算是動態的、非線形的(同認知技術計算相似)，通常不需要一次將所有的問題都計算清楚，而是對所需要的信息加以計算；再者，人工智能技術中的計算應該是自適應的，人機系統的特性應該隨著與外界的交互而變化。因此，人工智能技術中的計算應該是外界環境、機器和人的認知感知器共同作用的結果，三者缺一不可。

人工智能論文范文第4篇

1.1一般資料

兩組80例平均年齡（49.83±6.28）歲；病程最短者2個月，最長者7年，平均病程（3±1.68）年。兩組患者年齡、性別、病程等資料經統計學處理，無顯著性差異(P＞0.05)，具有可比性。

1.2西醫診斷標準參照1992-06安徽太平《中華內科雜志》編委會腎臟病專業組制定的診斷和分期標準［2］。80ml/min＞內生肌酐清除率（Ccr）＞10ml/min；133μmol/L＜血肌酐（Scr）＜707μmol/L。有慢性腎臟病史，或累及腎臟的系統性疾病病史者。

1.3中醫辨證分型及療效標準參考1993年的《中藥新藥臨床研究指導原則》［3］中CRF臨床分型。本虛證：脾腎氣虛型、氣陰兩虛型、脾腎陽虛型、肝腎陰虛型、陰陽兩虛型。標實證：濕熱型、濕濁型、血淤型、濕熱挾淤型、其他型。療效標準也參考該文獻。

1.4辨象標準辨象標準參照《中國醫學百科全書》朝醫學［4］卷中辨象標準，均屬“肺小肝大”者。

2方法

2.1實驗室指標及方法①血常規及離子：紅細胞（RBC）、血紅蛋白（Hb）。②腎功能：Scr，BUN，Ccr。

2.2統計學方法數據均以±s表示，SPSS11.0軟件統計，采用單因素方差分析組間比較。

2.3治療方法治療組48例太陰人組用太陰化濁湯加減：薏苡仁20g，干栗15g，黃芩15g，桔梗10g，萊菔子20g，生大黃10g，石菖蒲10g，杏仁15g，白頭翁15g，澤蘭20g，地龍15g；如浮腫甚加蠐螬15g，浮萍15g；若尿濁(蛋白尿)加鹿角霜15g，佩蘭10g；血壓高加天麻15g，15g。對照組32例，用由廣州康臣藥業生產的尿毒清顆粒，5g/袋，1袋/次，服用4次/d，服用1個月。對照組與治療組48例患者進行相關比較，各以1個月為1個療程，觀察1個療程。

3結果

3.1有效率與癥狀出現規律經觀察太陰人在四象人CRF患者中，所占人數為47.52%，比例最多，治療組總有效率78.2%，明顯優于對照組的47.8%,而85%的太陰人患者多以繼發性發病為多。在糖尿病、高血壓病、高脂血癥等疾病引起腎臟負荷過重而引起該病，其發病證型以中醫證型的氣陰兩虛型、肝腎陰虛型、濕濁型、濕熱挾淤型者為多。

3.2兩組療效比較結果見表1。經觀察治療組能有效改善貧血等癥狀，且有顯著控制腎功衰的療效。結果見表2。表1兩組治療前后血常規、離子比較(略)表2兩組治療前后腎功能比較(略)

4討論

CRF病情危重，臨床表現極為復雜，屬中醫的“關格”“癃閉”“腎風”“水毒證”“腎勞”等范疇，其病機錯綜復雜，有正虛邪實、寒熱錯雜、虛實互見等。腎小球硬化的病機目前有虛、淤、濕、濁、毒、痰等看法［5］。體質辨治CRF也追隨以上理論。朝醫體質理論發端于《靈樞·通天》七十二篇中的五太人論，但舍棄了陰陽和平體質之人，僅保留了其余四種體質。認為太、少陰陽體質不同其體內的氣血運行亦不同，引起本病也有相應的規律。太陰人“過偏于陰之人”“肺小肝大”。肺主呼吸、主氣、主肅降、通調水道，肺小則肺氣推動血液、津液運行不暢，又肅降不利，治節失度，故生淤釀痰，痰淤互結生濁氣，痰濁壅遏于里。肝藏血，主疏泄喜條達，肝大則其功能相對亢進，表現為肝實病變，故肝失疏泄、肝絡瘀阻，最終致“血濁氣澀”。血濁與氣澀互為因果，二者相參惡化臟局，促使濁邪壅遏于內、充斥三焦。三焦決瀆失司，痰濁阻滯腎絡，氣化不利故成本病。故其病初起多以高血壓病、高脂血癥、冠心病、糖尿病等以肝實、邪濁的病變為早期原發病，并以實證為主。到代償期、失代償期時多伴有神疲乏力、浮腫、嘔吐等臨床表現，所以此時也常被確認該病。

本方是太陰人清肺瀉肝湯化裁，顧名思義清瀉肝實，降利肺氣；生大黃、薏苡仁、白頭翁、黃芩以通腹瀉濁，桔梗、杏仁、萊菔子、石菖蒲降氣化痰，澤蘭、地龍活腎絡的功效。完全針對太陰人體質以及CRF病機而設，與中醫理論的專注于病位在腎的治法有所出入，其辨體質的治療特點亦在此。此外太陰人“肺小肝大”，故平時注重調補肺臟，謹防感冒的發生；積極治療太陰人易感之疾高血壓、高血脂、高血糖、高胰島素血癥等疾病，防止該病引起對腎單位的損傷。通過以上對太陰人CRF的治療，可看出濁毒淤阻是首要病機，而且與其“血濁氣澀”體質的病理特點有緊密相關。所以在治療上我們既要辨其病、又要辨證、更要辨體質，這樣才可做到“審機論治”“辨質論治”和“辨病論治”3者有機地結合起來，并能獲得最佳療效。

【參考文獻】

［1］匡調元.匡調元醫論［M］.上海：上海中醫藥大學出版社,2004:113.

［2］王海燕，鄭法雷，劉上春，等.原發性腎小球疾病分型與治療及診斷標準專題座談會紀要·慢性腎衰診斷標準及分期［S］.中華內科雜志，1993，32(2):131.

［3］中華人民共和國衛生部.中藥新藥臨床指導原則，第1輯［S］.1993：167.

［4］中國醫學百科全書編輯委員會.中國醫學百科全書（朝醫學）［M］.上海:上海科學技術出版社,1992：4.

［5］劉玉寧.DN腎小球硬化的中醫病機探討［J］.新中醫，2003，35（7）：8.

人工智能論文范文第5篇

涂序彥曾任中國人工智能學會理事長、學術指導委員會主席，是中國人工智能學會的主要創建人、我國“人工智能”學科的奠基人之一，他提出的“廣義智能信息系統論”為“人工智能”學科提供了統一的理論架構，他倡導的多學派兼容、多層次結合、多智體協同的“廣義人工智能”學科體系，為現代“人工智能”學科的全面、協調、持續發展，提供了研究開發策略，他提出的“廣義智能學”促進了“智能科學技術”新學科的誕生。1988年，他編著的高等學校教材《人工智能及其應用》電子工業出版社，獲電子工業部優秀教材一等獎。

1977年，他在中國科學院自動化研究所工作，主持“控制論組”，與北京市中醫院合作，研究開發我國第一個中醫專家系統“關幼波中醫肝炎診斷治療程序”，這也是世界第一個中醫專家系統。1985年，主持“國家經濟信息專家系統關鍵技術”研究，提出大型“多級專家系統”新方法，獲國家“七，五”攻關重大成果獎。

1960年，在第一屆國際自動控制聯合會IFAC世界大會，創立多變量控制系統的新原理：“協調控制”理論，他提出的升船機多電機同步的“協調控制”方法應用于三峽工程。1981年，在《科技管理與科學學》發表“論協調”，提出創建“協調學”新學科。

1977年，涂序彥發表我國“大系統理論及應用”首篇論文，1985年，創立“大系統控制論”，1994年，撰寫出版《大系統控制論》專著，發展“控制論”的新學科。

1979年，根據國情，他創立具有中國特色的“最經濟控制”理論，提出天文科學衛星“最經濟姿態控制”新方法，在《自動化學報》發表了關于“最經濟控制”多篇論文。

1980年，總結有關“生物控制論”的科研成果，主持編著我國第一本《生物控制論》專著，由科學出版社出版，重點研究“人體控制論”，他提出“針麻－多級協調控制過程”，“經絡－人體控制系統”新學說。

1977年，涂序彥發表我國“智能控制及其應用”首篇論文，開拓“智能控制”新技術，1985年，提出“多級自尋優、自協調控制”新方法，1990年，參與發起主辦“全球華人智能控制與智能自動化”大會，任大會主席之一。2004年，在國際“人工生命與機器人”AROB學術會議宣讀論文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。

1985年，在IFAC／IFORS／IFIP國際學術會議，涂序彥提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念，開拓我國“智能管理”新方法、新技術，1995年，撰寫《智能管理》專著，由清華大學出版社出版。2010年，他和馬忠貴博士撰寫《協調智能調度》專著，由國防工業出版社出版。

1995年，在“人工智能”與計算機“仿真技術”相結合的基礎上，涂序彥提出“智能仿真”的概念與系統架構，2009年，應邀在中國計算機仿真高層論壇作“協同智能仿真”大會報告。

2000年，開發“智能信息推拉”技術、“基于公共知識庫的智能通信”系統，2004年，在中國人工智能學會智能信息網絡學術會議，作大會報告“智能通信與智能網絡”，2005年，提出“互動智能通信”的概念，2008年，他和馬忠貴博士撰寫《智能通信》專著，由電子工業出版社出版。

2002年，涂序彥發起并主持中國人工智能學會首屆“人工生命及應用”學術會議，提出“廣義人工生命”的概念和類譜，2003年，在國際“人工生命與機器人”AROB學術會議宣讀論文“Generalized Artificial LifeRace＆Model”，2004年，主編《人工生命及應用》論文集，2005年，北京郵電大學出版社。

2002年，涂序彥與曾廣平教授等合作，提出“軟件人”的新概念，2003年，獲國家自然科學基金項目“計算機網絡環境中的虛擬機器人一軟件人”支持，2004年，提出“廣義軟件人”，2007年，總結相關研究開發成果，撰寫《“軟件人”研究及應用》專著，由科學出版社出版。2008年，主持InternationalConference on Humanized Systems，作大會主題報告“Advanced Intelligence，Humanics，SoftMan”。

2002年，涂序彥與韓力群教授合作，提出“多中樞自協調人工腦”的新概念，2004年，在AROB國際學術會議“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”，2009年，總結相關研究開發成果，撰寫《多中樞自協調人工腦》專著，由科學出版社出版。

2003年，他在中國人工智能學會第十屆全國人工智能學術大會報告中，提出“人工智能”的姐妹學科：“人工情感”的新學科架構。2004年，在北京主持召開中日國際學術會議，作大會報告“Artificial Emotionand its Applications”，提出“IntelligentAnimation，Intelligent Game，IntelligentFilm＆Television”。

1991年，在全國“智能控制”學術會議的大會報告中，涂序彥提出“智能控制論”新學科架構，2010年，他與王樅教授等合作，撰寫出版《智能控制論》專著，在科學出版社出版。

2004年，在“智能系統”國際學術會議，涂序彥提出“擬人系統”新概念，2005年，在中國武漢，發起并主持第一屆“擬人系統”國際學術會議，他提出創建“擬人學”新學科，2008年，在中國北京，主持召開“擬人系統”國際學術大會。

2005年，他的詩集《糊涂集》包括：理智篇、山水篇、情感篇等涂詩四百首，由北京郵電大學出版社出版。