人工智能应用论文
1. \"基于深度学习的图像分类研究\" - 介绍了基于深度学习的图像分类技术在物体识别、人脸识别、医学影像等领域的应用。
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3. \"人脸识别技术在公共安全领域的应用\" - 探讨了人脸识别技术在公共安全领域的应用，包括视频监控、人脸识别门禁系统等。
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4. \"基于深度强化学习的游戏AI设计\" - 提出了一种基于深度强化学习的游戏AI设计方案，实现了游戏自动化和智能化。
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5. \"智能交通系统的设计与实现\" - 介绍了智能交通系统的设计和实现，包括交通流量预测、交通事故预警、交通信号优化等。
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7. \"智能医疗系统的研究与应用\" - 探讨了智能医疗系统的研究和应用，包括医学影像识别、病例分析、智能诊断等。
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8. \"基于深度学习的语音识别技术研究与应用\" - 介绍了基于深度学习的语音识别技术在语音转换、语音合成、智能语音助手等方面的应用。
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9. \"智能家居系统的设计与实现\" - 提出了一种智能家居系统设计方案，实现了家庭自动化和智能化，包括智能家电控制、环境监测等。
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10. \"基于机器学习的广告推荐系统设计\" - 提出了一种基于机器学习的广告推荐系统设计方案，实现了对用户兴趣的自动识别和广告推荐。"。
求职称论文人工智能的未来与挑战
人工智能的发展 英国科学家图灵于 1936 年提出“理论计算机”模型 , 被 称之为“图灵机”( Turing Machine) , 创立了“自动机理论”。
1950 年 ,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗 ?》,明确地提出了“机器能思维”的观点 。
1956 年夏季 , 在美国达特摩斯 (Da rt mo ut h) 大学 , 由麦卡赛 (J . McCart hy) 、明斯基 (M . L . Minsky) 、香农等发起 ,由西蒙 ( H . A . Simo n) 、塞缪尔 (A . L . Sa muel) 、纽厄尔 (A . Newell ) 等参加 ,举行了关于“如何用机 器模拟人的智能”的学术研讨会 , 第一次正式采用“人工智 能”(A rtificial Intelligence ) 的术语[1 ] 。
这次具有历史意义 的 、为期两个月之久的学术会议 ,标志着“人工智能”新学科 的诞生 。
在人工智能 50 多年的历史中 ,先后出现了逻辑学 派 (符号主义) 、控制论学派 (联结主义) 和仿生学派 (行为主 义) 。
符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理
为基础 ,联结主义方法以人工神经网络和进化计算为核心 , 行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系 。
这些理 论和方法在模式识别 、知识工程 、专家系统 、智能控制 、数据 挖掘、智能机器人等领域取得了伟大成就 ,极大推动了科技 进步和社会发展[2 ] 。
如 ,医学专家系统 、多层前馈神经网络、 IB M 的国际象棋机器人 、日本的 A S H IMO 、韩国的 MA H2
RU 、我国的主体网格智能平台 A Grip 等 。
但这些成果多是 对智能的某些方面进行宏观的功能模拟 ,并未给出到底什么 样的符号 ,什么样的形式化方法来表示人脑的智能体系 。
尽
管有学者研究神经网络 ,探讨用神经网络方法模拟人脑而产
生智能 ,然而复杂的人脑结构以及未知的工作机理岂是简单 的神经网络模型所能表示的 。
图灵大师为了说明机器可以具有智能 ,提出了著名的“图灵测试”,用机器行为解释智能 , 将智能归为行为 ,而彭罗斯却认为意识是智能的根本 ,没有 意识就不会有思维 ,没有思维又何谈智能 ,因此认为机器不 能具有智能 。
爱丁顿曾提出 ,大脑是由原子 、电子组成 ,那么 一个普通原子的机械集合体能够成为一个具有思维的机器 吗 ? 机器是否可以具有智能不断地争论着 。
香农的信息论发表后 , 人工智能学者们受到启 发 ,开始用信息的观点来探讨人脑与智能 ,直到 20 世纪 90 年代的脑 ———机对话 (BCI) 实验出现 , 正式证明机器与人脑 在信息处理上的机理是一致的 ,大脑与计算机可以直接进行 信息交换 ,可以互相理解 ,计算机芯片可以成为大脑的一部 分 。
至此 ,机器是否可以具有智能的争论告一段落 ,人工智 能的发展出现了新的空间 。
2 人工智能的未来与挑战
人工智能研究的主要目标 ,就是希望用现代科学技术的 手段来扩展人类智能系统的能力[3 ] ,那么人工智能未来的发
展方向有哪些更值得关注的呢 ? 本文从四方面进行了阐述 :
人工智能技术与生物技术 、电子技术结合研究生物电子体 , 与脑科学 、信息处理技术结合研究大脑信息处理模型 ,与网 络技术 、软件技术结合研究网络智能软件 ,与通讯技术、控制 技术结合研究家庭机器人 。 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
