對人工智能的展望論文

　　能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。以下是學習啦小編精心整理的對人工智能的展望論文的相關(guān)資料，希望對你有幫助!

　　對人工智能的展望論文篇一

　　對體育實用人工智能的展望

　　摘要：為促進 體育 科學 與體育實用 計算 機技術(shù)的 發(fā)展 ，本文對人工智能與體育科學相結(jié)合的產(chǎn)物——體育實用人工智能進行了探討和展望，旨在吸引更多的人參與到體育實用智能系統(tǒng)的開發(fā)過程中來。

　　1　引言

　　能夠透徹地了解人類智能行為產(chǎn)生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試，都表明了人類希望征服 自然 進而征服自己的決心。人工智能學科的出現(xiàn)及迅速發(fā)展，為這一愿望的實現(xiàn)帶來了希望的曙光。它的 研究 延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學技術(shù)革命的發(fā)展速度空前。 目前 ，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被 應用 到 社會 生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。

　　雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進了體育事業(yè)的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術(shù)還遠遠滯后于計算機科學的發(fā)展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術(shù)還在堅持“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法=程序”的傳統(tǒng)程序設(shè)計方式，顯然已是大大落后于 時代 了。怎樣在系統(tǒng) 分析 的基礎(chǔ)上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發(fā)展成果應用到體育領(lǐng)域中來，從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現(xiàn)狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。

　　2　人工智能及其解題思路

　　人工智能是一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、系統(tǒng)科學、 哲學 等多種學科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產(chǎn)業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關(guān)于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機器(智能計算機)或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會 學習 等人類思維能力的一門科學。

　　人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設(shè)計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能 問題 。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗，所以，人工智能更適合于解決現(xiàn)實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領(lǐng)域而言，不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術(shù)的診斷，體育專家的知識和經(jīng)驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對體育科學的發(fā)展將產(chǎn)生深遠的 影響 。

　　3　體育實用人工智能的現(xiàn)狀

　　象所有處于發(fā)展之初的學科與研究方向一樣，人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統(tǒng)分析 方法 來對待它。惟有如此，我們才會既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發(fā)展進程。

　　3.1　體育實用人工智能發(fā)展過程中的問題

　　1.對大多數(shù)體育工作者而言，人工智能技術(shù)還相當高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項知識，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個領(lǐng)域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應用水平的科研人員，對知識工程 理論 與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)是人類的知識和經(jīng)驗，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計算為中心的程序設(shè)計轉(zhuǎn)變到以知識符號處理為中心的程序設(shè)計上來。這種思維與觀念的轉(zhuǎn)變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個復雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當?shù)募夹g(shù)和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內(nèi)取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術(shù)的研究可能更容易被人們所忽略。

　　2.人工智能與體育科學兩學科發(fā)展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術(shù)的科研人員還沒有看到其在體育領(lǐng)域應用的廣闊天地，人工智能的應用成果還集中在 工業(yè) 控制領(lǐng)域、社會 經(jīng)濟 系統(tǒng)或軍事決策過程——相對來說，這些領(lǐng)域更易取得明顯的經(jīng)濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗技能”為主的教學、訓練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受 科技 發(fā)展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度。總的來說，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。

　　3.人工智能技術(shù)本身的不完備性。盡管自80年代以來，對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎(chǔ)性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉(zhuǎn)化到應用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術(shù)也阻礙了它的進一步發(fā)展。

　　此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發(fā)展。

　　3.2　 體育 實用人工智能 發(fā)展 的有利條件

　　盡管一系列 理論 與實際 問題 阻礙了體育實用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產(chǎn)生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的 應用 開辟了道路。

　　1. 計算 機技術(shù)在體育領(lǐng)域的廣泛應用以及它對運動成績的巨大推動力，已經(jīng)使越來越多的人們認識到程序設(shè)計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設(shè)計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設(shè)計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。

　　2.近年來，我國的體育 教育 ，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養(yǎng)出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士 研究 生。他們大都具有較強的計算機應用能力和 學習 能力，對他們來說，掌握人工智能技術(shù)也并不是遙不可及。青年體育 科技 工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。

　　3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領(lǐng)域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領(lǐng)域的技術(shù) 方法 來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術(shù)都是非體育專業(yè)科研人員引進到體育領(lǐng)域中來的)。人工智能會象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領(lǐng)域得到廣泛應用的灰色理論、模糊數(shù)學、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受，進而逐漸滲透到訓練、選材、規(guī)劃、教學等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。

　　此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質(zhì)的不斷提高和人工智能技術(shù)的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。

　　4　體育實用人工智能的發(fā)展方向

　　就 目前 人工智能領(lǐng)域而言，人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點。前者是以研究大腦的結(jié)構(gòu)和認知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當前體育領(lǐng)域而言，應用性研究，即將各種已經(jīng)成熟的智能技術(shù)應用到體育實踐中來，有著更加重大的現(xiàn)實意義。

　　4.1　各種體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制

　　專家系統(tǒng)是利用具有相當數(shù)量的權(quán)威性知識來解決特定領(lǐng)域?qū)嶋H問題的計算機程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實進行自動推理判斷，最后給出結(jié)論及結(jié)論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術(shù)上，還是從應用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實例(包括已開發(fā)的體育實用專家系統(tǒng))可以提供技術(shù)支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術(shù)，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀 規(guī)律 ，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發(fā)展。

　　4.2　體育領(lǐng)域自身智能技術(shù)研究人員的培養(yǎng)

　　由于受知識和技術(shù)的限制，在很長的一段時間內(nèi)，體育實用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領(lǐng)域人員的引導。然而，只有培養(yǎng)出體育領(lǐng)域自身的智能技術(shù)研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應該首先是一個體育工作者，并已具有相當程度的體育專業(yè)知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術(shù)的學習和訓練，就可以單獨開發(fā)出自身領(lǐng)域高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術(shù)向體育領(lǐng)域的滲透提供了必要的前提條件。

　　4.3　體育實用人工智能的基礎(chǔ)理論研究

　　雖然體育實用人工智能技術(shù)和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內(nèi)取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎(chǔ)理論的研究，脫離了基礎(chǔ)理論，技術(shù)和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識只有形成體系，才能成為 科學 ，一系列的技術(shù)只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎(chǔ)理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學科存在和發(fā)展的根基所在。

　　5　結(jié)束語

　　體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。

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