人工智能的利与弊辩论赛4辩的总结
人工智能发展的利
目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
人工智能发展的弊
科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。
机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者
如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。
甚至被人工智能消灭。
地球将被人工智能统治。
任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。
这样人类才会更加容易的接受人工智能。
人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。
《人工智能》观后感
刚才看了人工智能>>让我对斯皮尔博格这位大导演更加钦佩 不想深层归类 什么 科幻伦理灾难 也不懂得 或许 更愿意相信 这是真的 或者再实际一点 这是一个寓言
影片中的中男孩大卫 是电子公司生产出来能够感受感情的机器 是第一个能够感受感情的机器人 并且这样的感情永远保存在他的记忆芯片中 他被制造出来 用来替代一对夫妇因病而成为植物人的儿子
人类对这个具有感情的机器人渐渐适应 却当自己的植物人儿子马丁再次醒来时 他们的待遇差别甚远 所有人一再强调 你是机器人 不是真人 而他就单纯的以为只要变成真人妈妈就会爱自己了 大卫为了变成真人 相信了 睡前妈妈躺在马丁身边为他读的童话故事 以为找到“蓝仙女”自己便可已和小木偶一样 成为真人 得到妈妈的爱
由于这对夫妇最终发现大卫的存在为他们带来了太多的麻烦 最后大卫还是被赶出了家庭 在那一天之前妈妈却是这么对他说的\"大卫 明天我们去郊外玩吧 只属于我们两个人的明天\"大卫的眼睛望着妈妈 不知道是感动还是感恩 我只知道那一刻 他一定很幸福 但是其实 是要把大卫仍在郊外 到了郊外 当妈妈对大卫说出了事实真相之后 大为一再拉着妈妈的手 哭着喊着 不让她走 但是妈妈最终还是流着泪 上车远去 并且一再嘱咐大卫 不要到对面去 因为那边就是制造他的电子公司 他们找到他 看到他已经没有作用 就会把他毁灭
为了变成真人 大卫经过了一系列波折 甚至被抓到机器人屠杀场 最后 终于找到了蓝仙女
当david在蓝仙女面前祈祷\"请把我变成真人吧 请 请把我变成一个真正的男孩吧 让我和马丁一样得到妈妈的爱吧\"我想 善良的人早就已经没把david看作一个机器人 而他所付出的一切 只是想得到妈妈的爱 跟马丁亨利一样 得到妈妈的爱
当他望着四周冰冷的海水 这一切终于在两千年之后 海水全部都结成冰之后 当他一个人穿越了74万个被寂寞笼罩的黑夜之后 他终于实现了自己的愿望 并且 这次 没有马丁没有亨利 只有他一个人 拥有妈妈的爱 虽然付出了如此巨大的代价 虽然这一天如此短暂 虽然74个漫漫长夜换来的只是妈妈一天的爱 但是对于他来说 已经无憾了 因为这是他一生的心愿
总之 真的是一部伟大的电影 很感动 影片的最后是大卫和妈妈一起睡去 那个镜头 看得有点心痛 有点压抑 因为大卫根本不会睡觉 只是因为妈妈永远睡去了 他也就 安静的躺在妈妈身边
周围也没什么人可以分享 但是真的很好看 强烈推荐
谨以此文献给我喜欢的《人工智能》今天终于把仰慕已久的2022年的科幻电影看完了，不由得惊呼一声“神作
剧情我就不废话了，实在是太感人了
当大卫（主人公，懂“爱”的机器小孩）被妈妈抛弃的时候，当他与机器小熊泰迪相依为命，历尽艰险的时候，当他坚信童话故事《木偶奇遇记》里的蓝仙女能把自己变成真人，这样妈妈才会爱他的时候，当他从世界尽头自己跌入海洋的那一刻，当他在海底见到蓝仙女（雕像），不停对她祈祷的时候，这一祈求就是两千年…两千年后，人类不复存在，当友善的外星人把他从被冰封的海洋里救出，他还在祈求着…当他见到真正的蓝仙女（外星人制造的幻象）的时候，蓝仙女答应了他可以把妈妈复活，但要有残骸，而且只有一天的时间
这时小熊泰迪拿出了妈妈以前被大卫剪下的头发…（剧情伏笔很好）这一天是大卫一生中最快乐的一天
因为妈妈的心里只有他一个人（没有记忆），到了晚上，当妈妈睡去的时候，大卫第一次闭上眼睛，去到了一个地方－美梦开始的地方
每一个画面，都是那么的震撼唯美，每一幅场景，都是那么的感人至深…迄今为止，只有三部电影震撼过我：《指环王》，《异形》，《人工智能》。
一个人工智能机器人能把“爱”诠释得如此深刻，透彻，淋漓尽致…震撼
我接着看了《创：战纪》，结果令我大失所望，除了几个3D电脑特技镜头精彩外，其他的都不咋地。
个人认为，科幻片除了要靠特效支撑门面外，也要注重影片的主题思想，哲理内涵
毕竟观众大都喜欢看有思想，有深度，有内涵的电影。
最后，向该片的导演斯皮尔伯格 -和不知名的编剧致以我的敬意
《人工智能》观后感即影评
在看到片名的时候，我就认为这是一部科幻片，无非是主要以特技为重点，讲讲人与机器人之间的关系的影片。
可是看完《人工智能》电影后，我发现我错了，这不是一部单纯的科幻片，当然它的特技无可挑剔。
但我更注重的是，这是一部解剖人性，研究伦理、文学、哲学、道德等多方面内涵的影片。
这部影片在上映的时候备受瞩目，并不是没有它的道理的。
首先，在导演方面已经有足够的噱头了。
电影 -库布里克已于 1999 年去世，他在生命的最后 15 年里一直酝酿着这部影片，并经常跟斯匹尔伯格反复切磋，他也曾提出由斯氏来执导筒。
但由于当年的电脑科技不够发达，这个项目被耽搁下来。
库氏过世后，斯氏接过库氏构思的大量草稿和草图，并 20 年来首次挥笔撰写剧本，以完成前辈的遗愿。
所以在这部影片中，充满了矛盾，每一个镜头的安排不落俗套，它需要你用智慧和灵魂去享受。
最明显的一个矛盾是，前面大卫所受冷落的镜头充满了灰色调，而后面的结局却充满了温馨。
不少人认为大卫与和蒙妮卡相聚的那一天是败笔，因为后面的情节无论从戏剧张力还是视觉冲击力来看，均有点“压不住”，认为这是这就是好莱坞非明文规定的大团圆结局。
但我却并不这样认为，最后的情节不仅承接了前面的伏笔（蒙妮卡的头发），更重要的是，在现实生活中，悲剧已经够多了，大团圆结局不过就是弥补现实的残酷。
而在影片中的大团圆结局是更深层次的表现，.
随着科技的发展，使人民的生活更加的方便，其中首屈一指的要算是计算机行业的发展了，体现在这方面的则要数是机器人了
伴随着情感的需求，丧失儿女年轻夫妇则需要一个类似真人的机器孩子来陪伴他们，为了达到要求，科学家也逐渐掌握大脑的一般运作过程，然后能够编成像大脑一般运行的载有程序的硬盘，这样则能够满足他们的情感需求了，但某些时候虽然机器人能够达到人类的需求，但是却没有对机器人合法的保护措施，对于废弃了的机器人只能够当做废铁来处理，但是要知道人类是血肉之躯，与有相同智商的机器人来比的话，虽然没有经过进化，但明显他们更能适应我们生存的这个世界，后来的结果是可以预想的
本片引导人们进行诸如此类的思考之外，还植入了一个感人的故事，小男孩戴维是一个具有情感的机器人，也只是只能使用一次的机器人，因为对于情感需求来说他们往往都是独一无二的
启动了应用程序之后，则只能用于程序设定的用途，如果需要停止使用，则只能对机器人进行摧毁，戴维的里程序设定的妈咪因为儿子出了事故，找到了儿子的替代品戴维，开始虽然很难适应，但是因为模仿的很逼真，而且又有情感，很快就喜欢上了戴维，但是不久之后，真人儿子居然康复出院了，但是戴维妈咪真正的儿子马丁对戴维印象很不好，引导他做了许多让他妈妈生气的事情，剪过妈咪的头发，与马丁竞吃食物导致自己被破坏，还不小心把马丁拖入了水中。
最后，戴维妈咪对戴维丧失了信心，但是她又不想它被销毁掉，只好把他扔入了森林，当然，还送了他机器熊泰迪，为了能够再次回到妈咪的身边，他想到把自己变成真人，这样他妈咪就不会嫌弃他了，他想起了妈咪曾经给他讲过的蓝艳女的故事，蓝艳女能够把木偶人变成真人，他是一个机器，相信也可以变成真人，于是开始了找寻蓝艳女的过程，但是，最后的事实，几乎使他绝望，他知道了他只是科学家塔克制作的许多机器戴维中的一个，然而使他变成真人是不可能的，无奈之下，他跳入大海，却发现了沉入大海中的游乐园里蓝艳女的雕塑，他重拾信心，驾着机器潜入大海，面对着她乞求了2000年，当时的新的文明，把他催醒了回来，还帮他实现了和妈咪在一起的愿望，但是，每个人都有自己的时间轨迹，只能陪在他的身边一天，但是那确是他被生产起最高兴的一天
最后电影在戴维妈咪与戴维沉睡的镜头前结束了。
旁边小熊泰迪真坐着盯着他们。
人有些时候的确是可以为爱而生，或许这也是人存在的最大的意义，否则，为啥我们要活在这个世界上，因为死之前我们几乎不不能带走任何一样东西，但却可以留下我们的爱
这部电影也让我对我们的计算机专业充满着信心，说实话，我们是信息化的时代，不靠计算机行业的发展还能靠谁呢
《人工智能》用科幻演绎童话人工智能》老师在放着关于电影简介的 PPT，有些看过的，有些听过的—“《A.I.》人工智能，大家有机会可以看一下，很不错的电影。
听到老师做这番评价，放 学回到寝室，便下载了下来。
影片讲述的是一个机器小孩为了回家而一心要变成真人的故事，这个故事本 身就有着极强的童话色彩，与木偶奇遇记是十分类似的，机器孩子大卫也正是因 为偶然间听到了木偶奇遇记而动了变成真人的心思。
这样的题材让斯皮尔伯格来 拍真是再合适不过的了。
《人工智能》是斯皮尔伯格为了纪念好友库布里克所拍摄的一部科幻电影。
斯皮尔伯格与库布里克虽然说是多年的好友，但是在艺术创作方面，库布里克的 电影是从来不让斯皮尔伯格参与的，但《人工智能》却是一个例外，库布里克曾 经有个设想就是力邀斯皮尔伯格担任其导演，自己担任制片，因为他觉得这应该 是一部属于斯皮尔伯格的电影，但是很遗憾，这个计划还没有来得及启动库布里 克就离开了人世，《人工智能》也被一度搁浅，于是多年后斯皮尔伯格为纪念老 友而拍摄的这部电影就显得异常宝贵。
在影片的开头，人类就被置于一个极度严峻的生存环境下，温室效应导致冰 川融化，部分城市已经被海水所淹没，人类的科技却极度发达，无疑这也是对人 类自身的一种讽刺。
拟真电子公司的老板并不满足于已经开发出来的智慧型机器 人，而要进一步开发出一个会爱的机器人，一个有心智和情感的机器人，这种机 器人拥有前所未有的潜意识，充满暗喻、直觉和自发性推理力的内心世界。
当这 个提议被提出的时候就遭来了同事的疑问，社会充满着仇视机器人的气氛，当前 最重要的是要让人去爱机器人，而不是让机器人去爱人。
但是真理总是难以被众 人所接受的，这个观点并没有受到重视。
的确，如果一个机器人能真的去爱一个 人，那么这个人对机器人又有什么责任呢
这就是影片所要探讨的一个问题。
斯 皮尔伯格开门见山的点出了这个问题。
长达 2 小时 25 分钟的影片从情节上可分为两部分，前半部分以机器孩子大 卫在人类世界的经历为主，主要表达了机器人与人类之间的各种矛盾；后半部分 则是机器人的血泪史，表达了一种无奈，同时也是大卫的童话历险。
两部分以机 器舞男的出现作为过渡，乍看很突然，细想却十分合理。
《人工智能》的节奏感很好，第一个部分就有三个高潮，首先是马丁激大卫 吃菠菜而导致起线路损坏，然后是大卫和马丁落入游泳池的镜头，再一个就是大 卫遭抛弃的镜头。
这样在观看的时候才不至于显得沉闷。
同时这三个高潮都是影 片最出色的地方，感情表达力度相当得大。
这对夫妇因为自己的孩子将要死去而选择了用机器孩子大卫进行替代，起初 莫尼卡是坚决反对的，那时候大卫的人工智能系统还没有被激活，他的行动以及 大笑时的声音都是十分僵硬的，直到莫尼卡决定接受他并且说出了那 7 个激活码 的一刹那，大卫喊出了“妈妈”这个让人心碎的单词。
莫尼卡接受了这个人工智 能的产物。
有大卫的日子里，这个家庭是幸福的，生活十分融洽，莫尼卡只是偶 尔会想起自己奄奄一息的儿子，略有忧愁，大部分的时间都给予了大卫充分的母 爱。
然而一个电话打破了这平静的生活，莫尼卡的儿子马丁因为医学奇迹而恢复 了过来，重新回到了自己的家中。
马丁回归，大卫失宠，他沦为一个玩具，仅是 比起泰迪熊要高级的玩具而已。
马丁与大卫之间有着鲜明的对比，大卫代表的是初生的孩子的纯朴，而马丁 2 则代表着被社会腐蚀所形成的那种邪恶。
马丁时刻压迫着大卫作为一个“人”所 应有的那份权利，而大卫总是默默地忍受，没有任何地反抗。
斯皮尔伯格在前部 分中用了大量的细节镜头来表现这种人与机器人之间的不平等性，这些细节让人 看了都是颇有感触的。
在游泳池边上，一群邪恶的孩子用刀在大卫身上做疼痛试验，大卫躲到马丁 的身后，两人意外地落入游泳池中，人们跳下水中将马丁拉了上来，留下了大卫 一人在水中张开着双臂。
他同样渴望着人类的帮助，但是那一刻没有人在乎他，大卫在水下看到的模糊晃动的视线与他在水中的安静形成了鲜明对比，爆发出了 巨大的戏剧张力，机器人只是人类的物品。
我相信当莫尼卡决定把大卫送去拟真公司销毁时所做的抉择是艰难的，一个 机器人对她付出了无休止的爱，当大卫因为菠菜事件躺在手术台上被人修理的时 候，他可以安慰莫尼卡“妈妈，这不痛，没事”。
大卫与真人
一篇文章搞懂人工智能，机器学习和深度学习之间的区别
为了搞清三者关系，我们来看一张图：
如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。
从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。
在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。
但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2022 年之后。
大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。
另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。
下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。
人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。
这就是我们所说的“通用人工智能”（General AI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。
在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。
通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。
我们力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。
现实中有很多弱人工智能的例子。
这些技术有人类智能的一面。
但是它们是如何做到的
智能来自哪里
这就涉及到下一个同心圆：机器学习。
机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法。
机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。
简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。
与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。
许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。
研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“S-T-O-P”的分类器。
在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。
但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术。
早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。
神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。
但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。
举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。
在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。
由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。
每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。
最终的输出由这些权重共同决定。
因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。
一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。
神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。
它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。
在本文的示例中，系统可能会有 86%的把握认定图像是一个停止标志，7%的把握认为是一个限速标志，等等。
网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。
不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。
不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。
如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。
这说明还需要不断的训练。
它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。
不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔；吴恩达 2022 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。
如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。
谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
总结人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。
简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。
本文 Michael Copeland 曾是 WIRED 现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人。
人工智能对教育的利弊?
通过入学测试，能够精准分析孩子的学习情况，找出孩子的潜在和隐藏的薄弱知识点。
省去老师人工判断的时间，针对这些薄弱知识点推送符合学情的教案，让老师更轻松的备课。
让学生学到自己还不会的知识点，真正达到哪里不会补哪里。
急求人工智能课程结课报告
人工智能课程报告
摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。
但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。
尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。
本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。
自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。
概述
自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。
人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。
从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。
人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。
它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。
学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。
因此，人工智能学习研究的一个主要目的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。
但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐人工智能学习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。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的\"通用语言\"设想。
这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。
于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。
1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。
由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。
图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。
“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。
有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。
这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。
图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。
人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。
根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。
例如“规划”问题。
设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。
这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。
“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。
人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。
通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。
Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。
70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。
知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。
知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。
知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。
在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。
与早期研究不同，知识工程强调实际应用。
主要的应用成果是各种专家系统。
专家系统的核心部件包括：
(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。
(b)利用知识解决问题的推理机。
大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。
领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。
这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。
这种状况极大的激发了自动 知识获取-机器学习研究的深入发展。
已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。
机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。
据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。
这促使人工智能进入第三个发展时期。
在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。
这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。
由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。
于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。
其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。
尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。
更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。
另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。
于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。
机器人始终是现代工业的迫切需求。
随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。
显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。
由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent。
目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。
在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。
Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。
例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。
我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。
此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。
首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。
其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。
二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势
目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。
为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。
因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。
目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。
主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。
多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。
神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。
它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。
它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。
最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据...
人工智能的利弊800字
随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。
计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。
然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词—触摸不到，感受不到。
每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。
城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。
繁华的夜景，热闹的人市。
那繁荣景象的背后又是什么呢
是一片黑暗吗
不，至少有盏明灯。
是那些流浪者的家吗
不，至少有间草屋。
光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。
我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。
此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。
在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。
在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。
工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。
工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。
让我们畅想美好的明天，走向美好的未来
其实幸福。
很难
当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。
难道这就是美好城市
现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们—新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。
我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。
微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。
城市的美好如同筑房子—第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。
只有不停地建造，才能盖上它的屋顶—美好。
让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市
自学人工智能需要学那些专业知识
需要数学基础：
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。
今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。
线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：
比如C语言，MATLAB之类。
毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
为什么要学习人工智能，在哪里培训好
人工智能被称为第四次工业革命，代表着未来20年的发展趋势未来肯定会形成人工智能和量子科学的双管道未来技术，目前人工智能还处于比较低端的发展情况，自从最近三年，计算机学习方法，以蒙特卡洛搜索为代表的计算机技术推广之后，人工智能开始得到一定程度的开发和商业应用。
看好未来的发展，所以学的话很有价值。
目前人工智能还是架构在原来的集成电路基础的计算机技术上，基本上要通过学习计算机技术来实现人工智能的学习，不过未来肯定还是要架构在量子计算机上，所以量子通信也是必学的基础，目前国内比较领先的有合肥的中国科学技术大学、清华的量子理论实验室（姚班）、还有中科院支持的上海科技大学。
社会上的一些培训班就算了，连皮毛都算不上，花了几万块学完之后也就能用个手柄遥控玩具车。
谈谈你对人工智能发展前景的一些看法?
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。
总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。
如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。
什么样的机器才是智慧的呢
科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢
到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。
如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。
例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋 -卡斯帕洛夫（KASPAROV）。
大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
人工智能的利与弊200字作文
人工智能的利与弊
我们期待机器智能化，通常想的是智能化带来的便利，很少思考智能化的机器可能产生的不利影响。
机器智能化可以为我们节省很多精力，可以节省很多时间，可以辅助工业生产，降低生产成本，带来廉价的产品。
凡事有一利必有一弊，机器智能化也改变了人们的生活，从深层次上改变人们的生活形态。
1、造成人对机器的过度依赖。
2、侵犯了人的隐私空间。
3、打破原生态环境。
4、造成新的不平等。
5、生活节奏加快使人们不能适应。
6、造成就业问题。
7、造成人的自卑。
8、挑战人类生存。
凡是都有替代性，当我们依靠吃药来抵抗病菌的时候，人体自身免疫力就会下降；当我们依靠激素来对抗感染时，会造成很多后遗症；当我们吃甜食来维持血糖时，人体本身的血糖调节能力就会下降。
同样，如果机器替代了人们的劳动，人们的劳动能力就会下降；当机体替代我们的技能，我的技能就会下降；当机器代替我们的思考和记忆，我们的思考和记忆能力就会下降。
机器的智能化必然使在替代人们体力劳动和脑力劳动的同时，让人们逐渐依赖机器，使独立生存能力下降。
应对办法就是主动进行体力运动和思维训练，维持一定的独立生存能力。
过去人们生活相对隔离，由于现代通讯、网络技术，信息到达速度极快，我们很难置身世外了，想关闭电话、网络，到一个无人打扰的地方，已经成为一种奢侈的生活方式，不是所有人都能做到的。
当摄像头被安装的时候，人们担心被录像，但现在已经习以为常；当拍照手机出现时，人们担心肖像权被侵犯，担心被偷排，但很快人们适应了这种手机功能和生活改变；当手机定位跟踪出现时，人们担心自己的行踪被跟踪，还出现了一部《手机》电影，但是人们很快又适应了；现在互联网数据挖掘，广告跟随，能够跟踪人们的位置、通讯录、通话记录、聊天记录等等，在高科技面前几乎无处遁形，人们采取的是睁一只眼闭一只眼的态度，看就看了，拍就拍了，跟踪就跟踪了，就连艳照门也不新鲜了。
毕竟人们的隐私被高科技打破了，从人们基本需求来说，隐私权还是遭到了侵犯。
人们对原生态环境有一种本能的热爱，蓝天碧水，绿树成荫，鸟语花香，天籁之音。
但是我们现在居住在水泥森林里，听着电子乐器产生的音乐，吃这垃圾食品，穿着化纤布料，乘着机动车辆，过着与原生态毫不相关的生活，有时感到莫名的孤独。
这种生活完全脱离了我们人类原本的生活，这种变化，人类进化速度远远不能适应，于是人们通过另一套科技手段还原原生态：制造负离子空气，录制沙滩和森林的声音，用壁画、人造景观、假花装点厅堂，用跑步机代替林荫小路锻炼身体，制造人造草坪打室内高尔夫球。
欺骗了人的感官，欺骗不了人的身体，现代城市癌症发病率逐年升高，与现代化生活方式不无关系。
公平心人人都有，但是公平自古就没有，这个社会本身就是竞争的社会，公平只是人们的梦想，是人们的一种美好追求。
只不过在不同时代，不公平的表现形式不同。
在原始社会，分工不公平，社会地位不公平，生殖权不公平；奴隶社会，人权不公平，分配不公平，生殖权不公平；封建社会，土地拥有权不公平，社会地位不公平，知识获取权不公平，财富分配权不公平；资本主义社会，财富拥有权和分配权不公平，社会发言权不公平；社会主义社会，企业地位不公平，信息获取权不公平。
社会的发展，竞争激烈程度降低，表面的不公平减少，但实质的不公平并没有根本得到解决。
有些人拥有智能化机器而另一些人没有，这又形成了不公平，不公平造成的一系列竞争力差异和社会分配差异逐渐拉大。
信息社会，信息量呈爆炸性增长，对人们的知识水平需求逐渐增高。
解放前能够识字就是秀才，就成为知识分子；七十年代生人能够考上大学就属于高学历，能够谋取一个很好的工作职务；90后硕士、博士满街跑，找份工作不仅要高学历还要高能力，不是海归就不被人重视，再往后，不仅要求高学历，还要求知识的高更新率，在职学习，不断进修、充电、更新。
这给人们的大脑增加了很大的负担。
过去从小学到成年学习时间十年左右，现在达到二十年，不仅早教盛行，而且课本低龄化：大学的知识移到中学，中学的知识移到小学，小学的知识移到幼儿园，幼儿园的知识移到胎教，无形中增加大脑学习负担。
照此发展下去，人脑真的要爆炸了。
另一个趋势是人脑思维活动外包。
能够网络上查到的就不用去记；能够电脑打字就不用手写；能够计算机计算的就不用心算。
按照这种趋势发展下去，最终人们会把几乎所有思维活动交给之智能机器，人们就是一个不劳而获、发号司令、坐拥其成的废人。
是机器超越了人类，而不是人类退化了，这是机器智能化让人类产生的窘境。
机器智能化的确会阶段性地产生就业问题，但是这种问题也随着机器的产出和人们就业定位的改变而消除。
工业化使得很多工人失业，但是这些工人并没有饿死，反而生活水平得到了改善。
富士康用100万台机器人生产代替民工，民工并没有饿死，而是寻求其他工作营生；地铁使公交司机失业，公交司机并没有饿死，而是转为其他行业；网络教育将使大批教师失业，教师也不会饿死。
最终理想的情况是几乎所有人的工作都被机器人替代，人们则是享受生活。
过去一周工作六天，后来一周工作五天，现在很多企业弹性工作时间，或者在家上班，最后可能发展到自由支配时间。
机器智能化对就业造成的冲击是阶段性的，这种阶段性的副作用和带来的红利能够抵消，还会有盈余。
人的工作被机器替代，人会有自卑感吗
近期央视播出的《我爱发明》，里面经常是以人机大赛的方式展示发明出来的机器如何超过人力，展示科技的力量。
一台机器少则赶上十几个人的劳动，多则能够赶上数百人力劳动，最终人败下阵来。
体力方面超越了人，人们还有借口挽回面子，说我们是靠脑子生存。
后来计算机战胜国际象棋 -卡斯帕罗夫，舆论一片哗然，再次挫伤了人们的优越感，机器人一次次超越人类，人类的优越感逐渐荡然无存，开始产生自卑和危机感，这种趋势将会继续，并逐渐发展到无地自容。
最后的阵地是人类认为人类拥有的创造性是机器人无法替代的。
这种掩耳盗铃的谎言，从理论上已经能够戳破，实际的超越也将指日可待。
人类的自卑是人类创造机器人之后自己赋予自己的，而人类自我超越的革命是消除这种自卑的最好出路。
机器人挑战人类生存。
这是人们的假想，也是人们的忧虑。
机器人真的在各方面都超越人类之后，还能让人类在地球上作威作福吗
由于生存的社会同时也是竞争的社会，竞争力的衰败必然伴随这地位的失去。
如果人类不发展，将来必然要让位于机器人。
那么我们唯一的出路是自我进化，而最具竞争力的是机器人，我们人类向机器人进化是保住人类地位的唯一出路。
人如何进化成机器人又维持人类本质属性不变
意识上载和机器化存在，是既保持人类生存形态不变，又不至于使人类失去地位的一条光明大道。
也就是人类在生命结束前将意识同步到计算机中，在肉体生命结束后让意识在计算机中延续存在。
这样不仅保持了意识的连续不灭，还能够保持人性的一致性，保持对人类的忠实拥护。
机器人就是我们自己，我们因此得以长生。
面对机器智能化产生的有利一面，我们应积极张扬；面对机器智能化产生的不利一面，我们要尽力化解，最终使机器智能为人类带来最大利益。
