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人工智能的發(fā)展的作文

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人工智能的發(fā)展的作文

  人工智能的發(fā)展是人們關(guān)注的話(huà)題,下面是學(xué)習(xí)啦小編為你整理的人工智能的發(fā)展的作文,供大家閱覽!

  對(duì)人工智能的展望

  人工智能研究日益受到重視的另一個(gè)分支是機(jī)器人學(xué),其中包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問(wèn)題,從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法,無(wú)所不包。

  (1)人工智能的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)

  人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī),用以代替人類(lèi)從事腦力勞動(dòng),即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo),我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo),即探究人類(lèi)智能和機(jī)器智能的基本原理,研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類(lèi)的思維過(guò)程和智能行為。

  根據(jù)計(jì)算機(jī)的特點(diǎn),我們有理由相信在不久的將來(lái)人工智能實(shí)體將首先在精確思維能力上超過(guò)人,然后在模糊思維能力上超過(guò)人。由于創(chuàng)造力是個(gè)性化的產(chǎn)物,較高的創(chuàng)造力不是復(fù)制及經(jīng)驗(yàn)的吸收所能產(chǎn)生的,它需要通過(guò)個(gè)性化的學(xué)習(xí)來(lái)獲得,而個(gè)性化的學(xué)習(xí)不是短時(shí)間內(nèi)所能完成的,因而人工智能實(shí)體在創(chuàng)造力上全面超過(guò)人將需要較長(zhǎng)的時(shí)間。一旦人工智能實(shí)體的創(chuàng)造力超過(guò)人其智力水平也就能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人。

  (2)存在的問(wèn)題

  這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科,所以尚存在著不少問(wèn)題,這主要表現(xiàn)在下列幾個(gè)方面:

  1.宏觀與微觀隔離一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn),中間還有許多層次未予研究,無(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。

  2.全局與局部割裂人類(lèi)智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng),有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是,符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類(lèi)智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。它們存在明顯的局限性。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究智能,才能克服上述局限性。

  3.理論和實(shí)際脫節(jié)大腦的實(shí)際工作,在宏觀上我們已知道得不少;但是智能的千姿百態(tài),變幻莫測(cè),復(fù)雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上,我們對(duì)大腦的工作機(jī)制卻知之甚少,似是而非,使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論,只是部分人的主觀猜想,能在某些方面表現(xiàn)出"智能"就算相當(dāng)成功了。

  上述存在問(wèn)題和其它問(wèn)題說(shuō)明,人腦的結(jié)構(gòu)和功能要比人們想象的復(fù)雜得多,人工智能研究面臨的困難要比我們估計(jì)的重大得多,人工智能研究的任務(wù)要比我們討論過(guò)的艱巨得多。同時(shí)也說(shuō)明,要從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能,解決面臨的難題,完成人工智能的研究任務(wù),需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系,打下人工智能進(jìn)一步發(fā)展的理論基礎(chǔ)。

  我們至少需要經(jīng)過(guò)幾代人的持續(xù)奮斗,進(jìn)行多學(xué)科聯(lián)合協(xié)作研究,才可能基本上解開(kāi)"智能"之謎,使人工智能理論達(dá)到一個(gè)更高的水平。

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