南京大学人工智能学院(大学人工智能需要学哪些课程)

人工智能，缩写为AI，也叫机器智能。“人工智能”一词是1956年在达特茅斯学会上首次提出的。以下文章与边肖编辑和分享的关于大学人工智能的论文相关。欢迎阅读！

大学人工智能论文1

论人工智能的发展

一、人工智能的定义和解释

人工智能，缩写为AI，也叫机器智能。“人工智能”一词是1956年在达特茅斯学会上首次提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等学科相互渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度来看，人工智能是研究如何使智能机器或智能系统模拟人类的智能活动，从而延伸人的智能的一门科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，能够以类似于人类智能的方式做出反应。人工智能的发展史与计算机科学技术的发展史是联系在一起的。目前可以用来研究人工智能的主要物质手段和可以实现人工智能技术的机器是计算机。人工智能必将为21世纪国民经济的发展和人类生活的改善做出更大的贡献。

第二，人工智能的发展

任何事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展过程大致可以分为以下五个阶段：

第一阶段：20世纪50年代人工智能的兴起和被忽视。人工智能的概念于1956年首次提出后，出现了许多令人瞩目的成果，如机器定理证明、跳棋程序、一般问题求解程序、LISP表格处理语言等。但由于消化法的推理能力有限，机器翻译的失败，人工智能进入了低谷。这个阶段的特点是重视解决问题的方法，而忽视知识的重要性。

第二阶段：20世纪60年代末至70年代，专家系统的出现引发了人工智能研究的新高潮。树突状化学质谱分析系统、霉素病诊断与治疗系统、前景展望系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究与开发。引领人工智能走向实用。此外，在1969年，国际人工智能联合会议(IJCAI)成立。

第三阶段：20世纪80年代，随着第五代计算机的发展，人工智能迅速发展。1982年，日本启动了“第五代计算机发展计划”，即“KIPS”，旨在使逻辑推理和数值运算一样快。虽然这个计划最终失败了，但是它的发展已经形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络迅速发展。1987年，美国召开了第一届神经网络国际会议，宣告了这门新学科的诞生。此后，各国逐渐加大了对神经网络的投入，神经网络发展迅速。

第五阶段：90年代，出现人工智能新的研究高潮。随着网络技术特别是互联网技术的发展，人工智能的研究已经从单个智能体转向基于网络环境的分布式人工智能。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，还研究多智能体的多目标问题求解，使人工智能更加实用。此外，随着Hopfield多层神经网络模型的引入，人工神经网络的研究和应用得到了蓬勃发展。

第三，人工智能的多重应用

1.人工智能在管理系统中的应用

将人工智能应用于企业管理的意义不在于提高效率，而在于用计算机来实现人们非常需要做的事情，而工业工程信息技术是人力做不到或者很难做到的。人工智能应用于企业管理，以数据管理和处理为中心，围绕企业核心业务和主导流程，构建若干主题数据库。所有的应用系统都应该围绕主题数据库来构建和运行。也就是说，对企业各部门的数据进行统一的集成管理，建立人工智能的应用平台，成为企业管理和决策的关键因素，这恰恰体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

2.人工智能在工程领域的应用。

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际问题研究所就开发了矿产勘查评价专家系统“PROSPECTOR”，用于勘查评价、区域资源评价和井位选择。它是工程领域第一个人工智能专家系统。它发现了一个价值超过1亿美元的钼矿。

3.人工智能在技术研究中的应用。

人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的快速发展，网络技术的安全性成为人们关注的焦点。因此，需要在传统技术的基础上改进和改变网络安全技术，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级的AI通用和专用语言及应用环境，开发专用机器。人工智能技术为其提供了一定的可能性。

四、人工智能的未来思考

人工智能的近期研究目标是建造智能计算机来代替人类进行各种复杂的脑力劳动。根据这个近期的研究目标，人们把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能有其长远的研究目标，即探索人类智能和机器智能的基本原理，研究如何用自动机模拟人类的思维过程和智能行为。这个长远目标远远超出了计算机科学的范畴，几乎涉及了自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入21世纪，它必将为国民经济的发展和人类生活的改善做出更大的贡献。但从目前人工智能的发展来看，其研究存在一些问题，主要表现在以下三个方面：

1.宏观和微观隔离

一方面，哲学、认知科学、思维科学、心理学所研究的智力水平过高，过于抽象；另一方面，人工智能逻辑符号、神经网络、行为主义所研究的智能水平太低。这两个方面相距甚远，中间还有很多层次要研究。目前还不能做到宏观和微观有机结合，相互渗透。

2，全局和局部碎片化。

人工智能是大脑系统的整体效应，层次丰富，具有多面性。但是，象征主义只是抓住了人脑的抽象思维特征；联结主义只是形象地模仿人的思维特征；行为主义关注人类智能行为的特征及其进化过程。这就导致了三者之间明显的局限性。因此，人工智能必须从多层次、多因素、多维度和全球视角来研究，以克服上述局限性。

3.理论与实践脱节。

大脑的实际工作，在宏观层面上，已经知道了很多；但情报多种多样，变幻莫测，错综复杂，很难理出头绪。微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，这使得我们很难找出其中的规律。在这种背景下，各种人工智能理论只是一些人的主观猜测，在某些方面表现出“智能”是相当成功的。

动词（verb的缩写）结论。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究理论和发现将在很大程度上决定计算机技术的发展方向。虽然人工智能的研究和应用已经取得了很多成果，但是距离全面普及和应用还有很长的路要走，还有很多问题需要解决，需要多学科研究专家的合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须找到并建立更新的人工智能框架和理论体系，从而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信，在不久的将来，人工智能技术的应用和发展一定会给人们的生活、工作和教育带来更大的影响。

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