人工智能與大學生就業論文

aaai是中國計算機學會CCF的A類國際學術會議，屬于世界頂級會議論文！該會錄用論文的水平相當于SCI二區，在人工智能領域享有盛譽。aaai的英文全稱是theAssociationfortheAdvanceofArtificialIntelligence，中文意思是美國人工智能協會。

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關于人工智能的定義眾說不一。美國 斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授 下過這樣一個定義:“人工智能是關于知識 的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知 識并使用知識的科學 ?！?而麻省理工學院 的溫斯頓教授認為:“人工智能就是研究如 何使計算機去做過去只有人才能做的智能 工作?！比藗兤毡檎J為人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為 AI,也稱機器智 能。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系 統的一門新的技術科學。它是從計算機應 用系統的角度出發 , 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。

人工智能就其本質而言 , 是對人的思 維的信息過程的模擬。人工智能不是人的 智能 , 更不會超過人的智能。 對于人的思 維模擬可以從兩條道路進行, 一是結構模 擬 , 仿照人腦的結構機制 , 制造出 “類人 腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦 的內部結構, 而從其功能過程進行模擬。

人工智能可以分為強人工智能和弱人 工智能。強人工智能觀點認為有可能制造 出真正能推理 (Reasoning) 和解決問題 (Problem solving)的智能機器,并且,這樣的 機器能將被認為是有知覺的, 有自我意識 的。弱人工智能觀點認為不可能制造出能 真正地推理和解決問題的智能機器 , 這些 機器只不過看起來像是智能的 , 但并不真 正擁有智能 , 也不會有自主意識。 人工智 能的研究經歷了以下幾個階段: 第一階段:20 世紀 50 年代人工智能的興 起和冷落。人工智能概念首次提出后,出現了 一批顯著的成果,如機器定理證明、跳棋程序、 LISP 表處理語言等。但由于解法推理能力有 限,以及機器翻譯失敗等,使人工智能走入低 谷。這一階段的特點是:重視問題求解的方 法,忽視知識重要性。第二階段:20 世紀 60 年代末到 70 年代,專 家系統出現使人工智能研究出現新高潮。 DENDRAL 化學質譜分析系統、MYCIN 疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR 探礦系統、Hearsay-II 語音理解系統等專家系統的研究 和開發,將人工智能引向了實用化。1969 年成立了國際人工智能聯合會議(IJCAI)。

第三階段:20 世紀 80 年代,隨著第五代計 算機的研制,人工智能得到了很大發展。日本1982?年開始了“第五代計算機研制計劃”,即“知識信息處理計算機系統KIPS”,其目的是使 邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗,但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。?

第四階段:20 世紀 80 年代末,神經網絡飛 速發展。1987 年,美國召開第一次神經網絡 國際會議,宣告了這一新學科的誕生。此后, 各國在神經網絡方面的投資逐漸增加,神經網 絡迅速發展起來。

第五階段:20 世紀 90 年代,人工智能出現 新的研究高潮。由于網絡技術特別是國際互 連網的技術發展,人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問 題求解,而且研究多個智能主體的多目標問題求解,將人工智能面向實用。人工智能研究范疇有自然語言處理 , 知識表現,智能搜索,推理,知識獲取,組合調度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設計,軟計算,不精確和不確定的管理,人 工生命,神經網絡,復雜系統等。目前,人工智能是與具體領域相結合進行研究的,有如下領域:(1)專家系統。依靠人 類已有的知識建立起來的知識系統,目前專家系統是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領域。(2)機器學習。主要在三 個方面進行:一是研究人類學習的機理、人 腦思維的過程;二是機器學習的方法;三是建立針對具體任務的學習系統。(3)模式識別。研究如何使機器具有感知能力,主要研究視覺 模式和聽覺模式的識別。(4)理解自然語言。計算機如能“聽懂”人的語言,便可以直接用口語操作計算機,這將給人們帶極大的便 利。(5)機器人學。機器人是一種能模擬人的行為的機械,對它的研究經歷了三代發展過程:第一代(程序控制)機器人:這種機器人只能刻板地按程序完成工作,環境稍有變化就會出問題,甚至發生危險。第二代(自適應)機器人:這種機器人配備有相應的感覺傳感器, 能取得作業環境、操作對象等簡單的信息,并由機器人體內的計算機進行分析處理,控制機器人的動作。第三代(智能)機器人:智能機 器人具有類似人的智能,它裝備了高靈敏度傳感器,因而具有超過人的視覺、聽覺、www.homelunwen.com 、嗅覺、觸覺的能力,能對感知的信息進行分析,控制自 己的行為,處理環境發生的變化,完成各種復雜的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。(6)智能決策支持系統。20 世紀 80 年代以來專家系統在許多方面取得 成功,將人工智能中特別是智能和知識處理技術應用于決策支持系統,擴大了決策支持系統 的應用范圍,提高了系統解決問題的能力,這就成為智能決策支持系統。(7)人工神經網絡。在研究人腦的奧秘中得到啟發,試圖用大量的 處理單元模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。