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人工智能的計算機網絡技術應用論文（精選10篇）
在平時的學習、工作中，大家都不可避免地要接觸到論文吧，通過論文寫作可以培養我們的科學研究能力。還是對論文一籌莫展嗎？以下是小編收集整理的人工智能的計算機網絡技術應用論文，僅供參考，歡迎大家閱讀。
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇1
摘要：信息技術為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發展，人工智能是一種全新的發展趨勢。文章從人工智能的概念出發，介紹了人工智能的優點和缺點，并總結了計算機網絡技術存在的問題，最后詳細介紹了幾種人工智能在計算機網絡技術中的應用。
關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；防火墻
1人工智能的概念
人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網絡技術的聯系非常緊密，計算機網絡技術很多方面影響著人工智能的發展，而人工智能也有很多方面可以應用到計算機網絡技術中。
2人工智能的優點
2.1保證網絡穩定運行
現在生活中方方面面能夠看到計算機網絡技術的影子[2]。企業、個人、相關部門都要依賴計算機網絡技術進行生產和管理，而計算機網絡技術近年來的發展也非常迅猛，為社會發展起到極大的幫助，但計算機網絡技術在帶給人們便利的同時也造成很多不穩定的因素，例如一些數據處理，由于數據比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網絡技術提供極大的支持，因為人工智能體現的是對人類思維的模仿，對數據的處理會更加靈活，配合計算機網絡技術強大的計算能力，就可以讓負責的數據得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數據處理的成本。
2.2網絡管理更加便捷
網絡的覆蓋范圍越來越大，計算機技術更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網絡管理更加簡單便捷。網絡結構通常是分層管理，人工智能以多代理協作的方式實現各管理層交流更加通暢，網絡管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網絡管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網絡技術的協作能力是優化網絡管理的主要途徑。
2.3資源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法將有效的數據從海量數據中提取出來，讓數據處理的效率提升，減少了數據檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節省人們的時間。
3人工智能的缺點
人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執行的，如今人工智能和計算機網絡技術的結合已經帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產生極大的依賴性，逐漸發展成惰性，人類在生活和生產中參與會越來也少，最大的表現就是會有很多人員失業，畢竟對于企業來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認為人工智能最終取代人類，也是有可能發生的。
4計算機網絡技術存在的問題
計算機網絡技術對人們的幫助已經非常細致，完全融入日常生活中，在各個領域都有其影子，但網絡安全問題一直都是人們關心的重點。網絡上數據資源的規模越來越大，但這些資源大多數都是不規則的，有一些數據帶給人們的是純粹的干擾，計算機網絡技術智能對這些數據進行簡單處理，對其真實性無法準確核實。計算機網絡技術讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網上進行非法活動更加便利，但目前對這些網絡犯罪行為并沒有有效的遏制手段。
5人工智能在計算機網絡技術中的應用
5.1反垃圾郵件系統
這是一種針對郵箱使用研究出的系統，在使用郵箱的過程中，經常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應用就是能夠生成反垃圾郵件系統，相當于郵箱外設置了一套防御系統，對垃圾郵箱進行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進入，有效保護用戶的財產安全。
5.2智能防火墻技術
防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠對一些有害信息進行攔截，是保護計算機安全的.主要措施。人工智能的應用讓計算機的防火墻更加有效，可以進行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術解決一些軟件拒絕服務的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術可以說是對傳統的防火墻技術的強化，對于企業來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術從這個角度來說是最實用的應用技術。
5.3入侵檢測技術
嚴格來說入侵檢測技術也是防火墻技術其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數據進行處理，通過對數據的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數據收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內發現病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護網絡安全。與嚴格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經收集到的信息進行分析處理，人工智能的融入可以讓數據處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術的性能。
5.4網絡管理與系統評價系統
網絡管理與系統評價是一種在人工智能剛開始應用到計算機上時出現的，人工智能在其中起到的特點就是利用數據庫以及一種問題求解系統對網絡管理進行優化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現一些問題，用戶往往不知道其中問題產生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統來對計算機進行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進行維護，提高計算機使用的安全性。人工智能在網絡管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數據處理時能夠運用邏輯思維，對重要數據進行儲存，以便于隨時提取計算機中的數據。
5.5規則產生式專家系統
這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數據庫，吸取專家推理機制的優點，計算機網絡管理人員提前編制針對已知的入侵特征設計好的規則，以大量的規則建立成專業數據庫，在網絡管理中，系統以審計記錄以及編制好的規則為依據，對入侵情況進行分析，并判斷出入侵系統的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進行處理的效率更高，并且更具有準確性，人工智能的處理方式以及相關應用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經驗以及規則進行處理，檢測范圍比較有限。
5.6人工神經網絡
這種人工智能的應用是以對人腦的學習機制進行模擬，也體現了人工智能產生的思路，在應用上更加體現智能的特點，尤其學習能力更高。目前人工神經網絡對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應用，在與入侵檢測技術的結合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術進行融合更加合理，因此在網絡管理方面也是非常實用的應用。
5.7數據挖掘技術
數據挖掘技術的原理就是以審計程序為基礎，對一些主機會話以及網絡連接的情況進行更加細致的描述，并準確提取數據。數據挖掘技術能夠對一些入侵的模式進行更加準確地的捕捉，對計算機網絡的一些日常活動以及規則可以進行更加有效的學習和處理，對數據進行全面的記憶，因此在網絡出現特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應用體現的是人工智能的記憶能力以及學習能力。
5.8人工免疫技術
人工免疫是一種針對人體免疫的特征設計的應用技術，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進行整合，傳統計算機入侵檢測技術有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術的應用可以將這些缺陷進行彌補。在基因庫中能夠對一些片段進行重組，這一過程對于一些未知病毒進行識別是非常有效的。這種理念非常先進，但實際應用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統中會隨機產生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。
5.9數據融合技術
這項應用是對人類的信息處理能力進行模仿，主要是通過對數據進行組合從而獲取更多的信息，對資源進行整合協同，在計算機網絡管理領域應該比較廣泛，可以讓多個傳感器進行聯合并發揮出更大的作用，并讓整個系統的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應用可以將這種局限性打破，讓計算機網絡安全問題得到有效解決，而且應該能夠與其他的人工智能技術進行結合，讓計算機的安全性更高。
6結語
人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應用人工智能的產品已經走進了人們的生活，隨著技術的進步以及經濟水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應用在計算機網絡技術領域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。
[參考文獻]
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[3]王垂祺.人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].信息與電腦（理論版），2015（14）：74-75.
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇2
摘要:隨著社會信息技術和計算機網絡技術的發展,人們對網絡應用的需求也原來越多,這就需要不斷研究計算機網絡技術,由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域,所以世界上各個國家對人工智能的發展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義,然后研究其在應用過程中的作用,提出以下內容。
關鍵詞:計算機 人工智能 應用 分析
目前由于人工智能的不斷成熟,人們在生活方面以及工作的過程中,智能化產品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高,同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發展在一定程度上離不開計算機網絡技術,只有對計算機網絡技術進行相應的依靠,才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
1計算網絡技術應用人工智能所具有的重要意義
由于計算機技術的快速發展,網絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網絡管理系統應用中,其網絡監控以及網絡控制是其比較重要的功能,信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以,對計算機技術智能化進行實現是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用,在一定程度上導致用戶對網絡安全在管理方面的需求比較高,對自身的信息安全進行有效的保證。目前網絡犯罪現象比較多,計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下,才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術,建立起相對較系統化的管理,讓其不僅對信息進行自動的收集,同時還能夠對網絡出現的故障進行及時診斷,對網絡故障及時遏制,運用有效的措施對計算機網絡系統進行及時的恢復,保證用戶信息的安全。計算機技術在發展的過程中對人工智能應用起著決定性作用,人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發展起著促進作用。不斷的跟蹤動態化信息,為用戶提供準確的.信息資源。總的來說,計算機網絡在管理的過程中有效的運用人工智能,對網絡管理水平進行不斷的提高。
2應用分析
2.1安全管理應用
網絡安全所具有的漏洞相對比較多,用戶在網絡中自身的資料信息安全是現階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網絡安全進行管理時,可以對人工智能技術進行充分的運用,在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現為:一是,智能防火墻的應用;二是,智能反應垃圾郵件方面;三是,入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術,通過概率以及統計方式、決策方法和計算等對信息數據不僅進行有效的識別,同時還能對其相應的處理,對匹配檢查過程中需要的計算進行消除,充分認識網絡行為特征值,訪問可以直接進行控制,把存在的網絡及時發現,攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網絡站點受到黑客的攻擊,遏制病毒傳播,對相關局域網進行相應的管理和控制,反之就會導致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中,比較重要的就是入侵檢測,它屬于防護墻后的第二安全閘門,在對網絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言,主要能夠在一定程度上對網絡中的數據進行有效的分析,并且對其進行及時的處理,把部分數據過濾出去,數據檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網絡性能不產生影響的前提下監測網絡,為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言,其自身的郵件系統能夠對用戶郵箱進行有效的監測,對郵箱進行相應識別,把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后,就會進行掃描郵箱,在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發給用戶,提醒用戶要對其進行及時的處理,避免給郵箱安全帶來影響。
2.2人工智能Agent技術應用分析
針對人工智能Agent技術而言,它屬于人工智能代理的一種技術,屬于不同部分所組成的軟件實體,包括:一是,知識域庫;二是數據庫;三是解釋推理器;四是各個Agent之間的通訊部分等。人工智能Agent技術通過任何一個Agent域庫對新數據的相關信息進行處理,并且溝通以至完成任務。人工智能Agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索,然后將其發送到指定位置。人們通過Agent技術得到人性化服務。例如:用戶在用電腦查相關信息時,該技術不僅能對信息進行處理,同時還能夠進行有效的分析,最后把有用的信息出題給用戶,充分節省用戶的時間。Agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務,例如:在網上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性,讓計算機對用戶所分配的任務自動完成,進一步推動機計算機網絡技術的發展。
2.3在網絡系統管理以及評價過程中的應用分析
針對網絡管理系統來說,其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發展。在對網絡綜合管理系統進行建立的過程中,不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用,同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網絡存在著動態以及變化性,所以,網絡在管理的過程中會面臨著困難,這就需要對網絡管理技術人工智能化進行實現。在人工智能技術中,其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經驗進行相應的結語出來,錄入系統中,只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統,促進智能計算機程序的發展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中,要充分利用專家經驗程序對其進行及時的處理。專家知識經驗系統促進計算機網絡管理得到順利開展的同時,對系統評價相關進行工作不斷的提高和加強。
3結語
科學技術在發展的同時,也促進人工智能技術的提高,計算機在網絡技術中得到了比較多的需求,在一定程度上提高其應用范圍和領域,因此可以看出,人工智能其應用發展前景是比較廣泛的,人類對人工智能技術的進一步研究,會在未來開創出更多的應用領域。
參考文獻
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人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇3
目前，思政課的數字化程度遠不能滿足學生需要，高校亟須通過革新教學手段、創新教學形式，加強思政課建設、強化主流意識形態教育、占領話語主動權。為探索新時代信息技術與大學生思想政治教育深度融合的有效途徑和方法，有效提升思政課程教學質量和教學效果，由上海工程技術大學馬克思主義學院主辦的“融合人工智能技術的高校思政課教學方法創新與實踐研究”專題研討會日前在線召開。
一、以技術迭代助力理念革新
新技術對人文社會科學的改革提出新要求，以技術迭代推進教學形式迭代也成為新時代思政教學創新與發展的必然趨勢。數字化賦能思政教育，不僅是技術與教學疊加，更是教育理念革新。上海工程技術大學馬克思主義學院院長劉志欣表示，我們應當針對學生學習能力差異與多元需求，分層分類、精準施策，提升學生自主學習能力。同時，應當構建分段分層分類的內容生產模式，實現大中小幼等不同學段，知識層、實施層、分析層、評價層等不同序列層級，課堂、實踐、網絡等不同類型教學場域的內容生產有效銜接，實現思政教育教學分眾式、全場域覆蓋。
另外，還要加快數字化手段創新，實現在海量數據中快速提取有效思政信息，讓受教育者感受到良好數字化體驗，要有的放矢、精準定位，建立數字化應用長效機制，切實落實思政教育立德樹人根本任務。應當在新型信息技術融入教學實踐的過程中，彰顯思政課內蘊的時代精神氣質。西南大學馬克思主義學院院長白顯良認為，人工智能賦能高校思政課教學絕非“技術”與“思政課程”的簡單相加，絕非簡單的人機對話模式，而是依托技術撬動高校思政課改革，在技術賦能的過程中兼顧思政教育的“溫度”。要在智能化、技術化過程中對傳統教學模式進行有溫度的“揚棄”，最終做到將教師從煩冗的日常工作中解放出來、將學生的內生動力激發出來、將學校的教學管理水平提升上來。
二、打造思政教育教學新范式
思政課兼具知識傳授與價值引導的雙重功能，思政課教學效果在不同學生群體之間存在差異。因此，思政課教學應與時俱進，改變“千人一面”的教學內容、教學方法，更好滿足新時代的新要求。新技術時代思政課教學范式的整體性創新，應建立在正確認識思政課學科屬性的基礎上。華中師范大學馬克思主義學院副院長李芳認為，通過引入助教機器人，可以滿足教師精準化教學和學生個性化學習的需求。利用大數據持續性抓取學生的“課堂畫像”，可以實現對青年大學生思想狀況變遷的可持續性分析。依靠新技術創新思政課教學范式，應當處理好工具性與人文性之間的'關系。華東師范大學計算機科學技術學院副院長賀盤岢觶頤且硨萌斯ぶ悄艿墓ぞ咝雜胨頰謂逃募壑敵哉飭秸咧淶娜詮崳侍狻
三、開創交叉融合發展新局面
思政教育的核心目標在于實現價值引領、能力提升、知識傳授，未來要在研判高校具體情況的基礎上，形成思政課與新技術相融合的局面。上海工程技術大學黨委書記李江認為，信息技術與思政教育的深度融合，將讓上述三個核心目標實現指標具體化，從而推進對個體學生的差異化教學。另外，在深度融合的過程中，也要不斷總結經驗、完善經驗，發現新的問題、解決新的問題。思政課與新技術的融合不僅有益于思政課教學改革，而且也有益于教師隊伍的管理和建設。
浙江大學信息與電子工程學系教授虞露表示，新技術背景下的高校思政課教學改革要更加關注實時性和交互性，結合人工智能的思政課教學模式助力教學質量和水平實現整體提升。放眼未來，要從創新性、時代性和發展性角度，思考思政課教學與人工智能技術的融合問題。上海市中共黨史學會會長忻平提出，科學技術與教育發展的趨勢是交叉性和融合性。全球發生的大變革對全體思政教師提出了新要求。我們要增強理論自覺，堅守思政課的教學主陣地，在教學實踐中實現遵循課堂規律、思政課教學規律和學生認知規律的三者統一。我們要從黨和國家事業發展全局和戰略高度出發，通過人工智能賦能思政課教學，培養擔當民族復興大任的時代新人。
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇4
1.引言
隨著科學技術近年來突飛猛進的發展，計算機及相關智能化應用在各個領域中占據了越來越重要的地位。無論是日常生活、工業領域還是軍事領域，使用計算機的場合越來越多，而且不僅僅局限于最初的科學計算。在這種前提下，人工智能的概念應運而生。人工智能是20世紀中葉科學技術所取得的重大成果之一。它的誕生與發展對人類文明產生了巨大的影響和效益，同時，人類是否最終成為機器人的奴隸，人類社會會被計算機取代等等問題也被人提出并廣泛討論，這也就引起了哲學意識與人工智能的理論探討。
2.人工智能的誕生
人工智能是20世紀中葉科學技術所取得的重大成果之一。人工智能是相對于人類智能而言的。它是指用機械和電子裝置來模擬和代替人類的某些智能。人工智能也稱“機器智能”或“智能模擬”。當今人工智能主要是利用電子技術成果和仿生學方法，從大腦的結構方面模擬人腦的活動，即結構模擬。
人腦是智能活動的物質基礎，是由上百億個神經元組成的復雜系統。結構模擬是從單個神經元入手的，先用電子元件制成神經元模型，然后把神經元模型連接成神經網絡(腦模型)，以完成某種功能，模擬人的某些智能。如1957年美國康乃爾大學羅森布萊特等人設計的“感知機”，1975年日本的福島設計的“認知機”(自組織多層神經網絡)等。
電子計算機是智能模擬的物質技術工具。它是一種自動、高速處理信息的電子機器。它采用五個與大腦功能相似的部件組成了電腦，來模擬人腦的相應功能。這五個部件是：(1)輸入設備，模擬人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外來的信息。人通過輸入設備將需要計算機完成的任務、課題、運算步驟和原始數據采用機器所能接受的形式告訴計算機，并經輸入設備把這些存放到存貯器中。(2)存貯器，模擬人腦的記憶功能，將輸入的信息存儲起來，供隨時提取使用，是電子計算機的記憶裝置。(3)運算器，模擬人腦的計算、判斷和選擇功能，能進行加減乘除等算術運算和邏輯運算。(4)控制器，人腦的分析綜合活動以及通過思維活動對各個協調工作的控制功能，根據存貯器內的程序，控制計算機的各個部分協調工作。它是電腦的神經中樞。(5)輸出設備，模擬人腦的思維結果和對外界刺激的反映，把計算的結果報告給操作人員或與外部設備聯系，指揮別的機器動作。
以上五部分組成的電腦是電子模擬計算機的基本部分，稱為硬件。只有硬件還不能有效地模擬和代替人腦的某些功能，還必須有相應的軟件或軟設備。所謂軟件就是一套又一套事先編好的程序系統。
人工智能的產生是人類科學技術進步的結果，是機器進化的結果。人類的發展史是人們利用各種生產工具有目的地改造第一自然(自然造成的環境，如江河湖海、山脈森林等)，創造第二自然(即人化自然，如人造房屋、車輛機器等)的歷史。人類為了解決生理機能與勞動對象之間的矛盾，生產更多的財富，就要使其生產工具不斷向前發展。人工智能，是隨著科學技術的發展，在人們創造了各種復雜的機器設備，大大延伸了自己的手腳功能之后，為了解決迫切要延伸思維器官和放大智力功能的要求而產生和發展起來的。
從哲學上看，物質世界不僅在本原上是統一的，而且在規律上也是相通的。不論是機器、動物和人，都存在著共同的信息與控制規律，都是信息轉換系統，其活動都表現為一定信息輸入與信息輸出。人們認識世界與在實踐中獲取和處理信息的過程相聯系，改造世界與依據已有的信息對外界對象進行控制的過程相聯系。總之，一切系統都能通過信息交換與反饋進行自己調節，以抵抗干擾和保持自身的穩定。因此，可以由電子計算機運用信息與控制原理來模擬人的某些智能活動。
從其它科學上來說，控制論與信息論就是運用系統方法，從功能上揭示了機器、動物、人等不同系統所具有的共同規律。以此把實際的描述形式化，即為現象和行為建立一個數學模型;把求解問題的方式機械化，即根據數學模型，制定某種算法和規則，以便機械地執行;把解決問題的過程自動化，即用符號語言把算法和規則編成程序，交給知識智能機器執行某種任務，使電子計算機模擬人的某些思維活動。所以，控制論、信息論是“智能模擬”的科學依據，“智能模擬”是控制論、信息論在實踐中的最重要的實踐結果。
3.人工智能與人類智能的區別
人工智能是人類智能的必要補充，但是人工智能與人類智能仍存在著本質的區別：
(1)人工智能是機械的物理過程，不是生物過程。它不具備世界觀、人生觀、情感、意志、興趣、
愛好等 心理活動所構成的主觀世界。而人類智能則是在人腦生理活動基礎上產生的心理活動，使人形成一個主觀世界。因此，電腦與人腦雖然在信息的輸入和輸出的行為和功能上有共同之處，但在這方面兩者的差別是十分明顯的。從信息的輸入看，同一件事，對于兩個智能機具有相同的信息量，而對于兩個不同的人從中獲取的信息量卻大不相同。“行家看門道，外行看熱鬧”就是這個道理。從信息的輸出方面看，兩臺機器輸出的同一信息，其信息量相等。而同一句話，對于飽經風霜的老人和天真幼稚的兒童，所說的意義卻大不相同。
(2)人工智能在解決問題時，不會意識到這是什么問題，它有什么意義，會帶來什么后果。電腦沒有自覺性，是靠人的操作完成其 機械的.運行機能;而人腦智能，人的意識都有目的性，可控性，人腦的思維活動是自覺的，能動的。
(3)電腦必須接受人腦的指令，按預定的程序進行 工作。它不能輸出未經輸入的任何東西。所謂結論，只不過是輸入程序和輸入數據的邏輯結果。它不能自主地提出問題，創造性地解決問題，在遇到沒有列入程序的“意外”情況時，就束手無策或中斷工作。人工智能沒有創造性。而人腦功能則能在反映規律的基礎上，提出新概念，做出新判斷，創造新表象，具有豐富的想象力和創造性。
(4)人工機器沒有 社會性。作為社會存在物的人，其腦功能是適應社會生活的需要而產生和 發展的。人們的社會需要遠遠超出了直接生理需要的有限目的，是由社會的物質文明與精神文明的發展程序所決定的。因此，作為人腦功能的思維能力，是通過社會的 教育和訓練，通過對歷史上積累下來的 文化的吸收逐漸形成的。人的內心世界之所以豐富多彩，是由于人的社會 聯系是豐富的和多方面的，人類智能具有社會性。所以要把人腦功能全面模擬下來，就需要再現人的思想發展的整個歷史邏輯。這是無論多 么“聰明”的電腦都做不到的。隨著科學技術的發展，思維模擬范圍的不斷擴大，電腦在功能上會不斷向人腦接近。但從本質上看，它們之間只能是一條漸近線，它們之間的界限是不會清除的。模擬是近似而不能是等同。
4. 總結
從以上分析不難看出，人工智能與人腦在功能上是局部超過，而整體上不及。由于人工智能是由人造機器而產生的，因此，人工智能永遠也不會趕上和超過人類智能。所謂“機器人將超過人奴役人”、“人將成為 計算機思想家的玩物或害蟲，……保存在將來的動物園”的“預言”是不能成立的。因為，它抹煞了人與機器的本質差別與根本界限。然而，在現代科學認識活動中，沒有人工智能，就不會有人類認識能力的突破性發展和認識范圍的不斷擴大。不僅電腦依賴于人，人也依賴于電腦。這就使得對人工智能的探討以及對人機互補的關系的探討成為一個新的課題。
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇5
一、人工智能的定義解讀
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，也稱機器智能。“人工智能”一詞最初是在1956年的Dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統的角度出發，人工智能是研究如何制造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。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發展史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
二、人工智能的發展歷程
事物的發展都是曲折的，人工智能的發展也是如此。人工智能的發展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：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。并且，1969年成立了國際人工智能聯合會議（International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發展。日本在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：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：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技術的發展，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，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。
三、人工智能的多元應用
1、人工智能在管理系統中的應用
人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。也就是說，將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子，這些正體現了人工智能在企業管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領域中的應用
人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術研究中的應用
人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全已經成了人們關心的重點，因此必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級的AI通用與專用語言和應用環境以及開發專用機器，而人工智能技術則為其提供了一定的可能。
四、人工智能的未來思考
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經進入了21世紀，其必將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發展現狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學、認知科學、思維科學和 心理學等學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、神經 網絡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，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號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智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節
大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規律。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，能在某些方面表現出“智能”就已經算是相當的成功。
五、結語
人工智能一直處于 計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術的 發展方向。人工智能研究與 應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇6
摘要：人工智能屬于一門綜合性的邊緣學科。誕生時間為 20 世紀 50 年代左右，大概歷經了四個時代，第一個時代為神經網絡時代，第二個時代為弱方法時代，第三個時代為知識工程時代第四個時代為知識工業時代。它在發展過程中包含的基礎有計算機科學，信息論，神經心理學，哲學，統計學等多種學科。至今為止，人工神經網絡技術和遺傳算法都已經應用于工業，軍事等領域。
關鍵詞：人工智能發展；識別率；人臉識別；遺傳算法
1 智能計算機的發展
1.1人工智能簡述
人工智能[1]（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，屬于為世界三大尖端技術空間技術、能源技術、人工智能其中之一，最近幾十年來，人工智能的發展非常的迅速， 在很多的地方都得到了應用，尤其是在科學領域。
人工智能源自于對人的模仿，其最終目的是服務于人類，但是，就像世界上沒有相同的兩片葉子，也沒有完全相同的兩個人，也就像沒有一家服務企業可以滿足一個國家人的所有要求一樣，人工智能產業中也會涌現許多實力強大的企業，一些企業也會在某個領域內形成自己的競爭優勢，甚至會出現壟斷型企業。人工智能產業在國內外都還是處于剛剛發展階段，人工智能產業的競爭也會伴隨不斷增長變化的需求而演化，企業也會為了滿足并提升社會大眾越來的生活品質而不斷進步，不斷完善自身。
1.2人工智能研究的發展概況
未來，隨著計算機和其他科學技術的不斷進步，人工智能的發展也將要不斷面對越來越多的艱難挑戰。在我們的日常生活中，人們對人工智能技術的期望一直都擁有著很高的熱情和期盼，但是，在客觀事實上，人工智能技術進步不但要考慮軟件、硬件技術的限制，也還要考慮人們對自身能力理解程度的制約，因此未來人工智能技術將在不斷限制的過程中不斷突破不斷成長，從而保持著逐步的發展。比如人臉識別技術，當該技術以一次問世時，人們對人工智能充滿了信心，但當大多數人親自使用時，卻發現它對人臉的識別率還是不夠高；
近年來，人臉識別技術得益于機器學習與大數據，又有了非常令人欣喜的進步，擁有足夠的多的人力模型數據，計算機對具體提供的數量足夠多的人臉模型數據進行針對性訓練，就可以達到一個極高的識別正確率。但是對一個具體的個例可以做到百分百識別，并不能就此完全肯定對人群大眾使用就都能達到同樣級別的水平，對于大量的人臉數據依然需要不斷地整理系統的統計，所以，距離完美的識別率人類還有很長的路要走。不僅是人臉識別，OCR、語音識別、機器翻譯等人工智能技術在現實的應用中都會面臨準確率的標準。也希望無論是企業還是社會群體大眾，用一份積極包容的心態，為人工智能產業的發展營造一個優良的可持續發展環境。
人工智能應用研究有許許多多的可行性。專家系統內部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經驗，經過運用人類的知識和解決問題的途徑進行推理、匯總、判斷、解決，來處理某個領域的疑難棘手問題。人工智能系統在很多領域的應用也都在促進著人工智能的理論和技術的不斷發展。專家系統也是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一，涉及社會各個方面，各種專家系統已遍布各個專業領域，取得很大的成功。人工智能在計算機領域內，得到了原來越多的重視。并在機器人等中得到了很多的實際應用。
人工智能是研究人類智能活動的可循規律，創建具有一定人類智能的`電子系統，它主要是通過讓計算機去完成原本是需要人類智慧才能去解決的問題，換而言之，就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類智慧行為的基本理論、方法和技術。例如：繁重的科學工程和數學計算本來是要人腦來承擔的，但是，現今，計算機不但能高效準確的完成這種計算，而且還能夠比人腦做得更加的完美，因此，當今社會也不再把這種程度的計算看成是“需要人類智慧高強度才能完成的復雜任務”，由此可見，高強度復雜工作的定義隨著人類社會時代的發展和科學技術的不斷進步而不斷變化，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著社會科學的變化而發展。它一方面不斷地通過科學技術獲得新的進展，另一方面又勇敢的轉向更有意義、更加困難的目標。
2 人工智能的前沿
2.1智能信息檢索技術
現今社會，智能信息檢索技術的發展日新月異。而人工智能在信息檢索技術中的應用，主要集中表現在網絡信息的檢索。網絡信息檢索，也即網絡信息搜索，是指互聯網用戶在網絡終端，通過特定的網絡搜索工具或是通過瀏覽的方式，查找并獲取信息的行為。運用人工智能技術，可以快速準確的在大數據的基礎之上獲得所需信息。
2.2遺傳算法
遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程進行搜索找出最優解的方法。遺傳算法是通過一類問題可能潛在的解集的其中一個集群開始的，而一個集群群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成。每個個體實際上是染色體帶有本身特征的實體。比如，它決定了個體所要表現出的外部形狀，如單眼皮，雙眼皮的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。由此可見，從一開始通過表象得到實際的基因的編碼程序為一種算法。我們通常將基因的編碼工作簡單化 ，如二進制編碼，在第一代種群產生之后，遵循適者生存，按照自然法則優勝劣汰，選擇最優的結果，并借助交叉和變異，得到一種新的集合。這種辦法會得到一種比以前更加優秀，更加適者生存的種群。
3 結束語
人工智能對人類科學來說是一門極富挑戰性的科研究，想要從事這項研究工作必須懂得計算機知識，心理學、統計學、哲學等等。人工智能是一種涵蓋了非常廣泛的知識的科學，它包含了很多不同的領域，如機器學習，計算機視覺、軟件工程、操作系統等等，總而言之，人類科學對人工智能研究的一個主要目的是使機器通過一系列的操作能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。在不同的時代、不同的社會環境、不同的人對這種“復雜”程度的理解是不一樣的，每個時代的科學發展也是不同的，希望在科學不斷發展的今天，人工智能的發展也會帶來許許多多的驚喜。
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人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇7
摘 要：人工智能自提出到興盛，短短半個世紀以來，一直都處于科技研究的前沿和創新熱點。人工智能已經逐漸從科學家們的想象逐步走入了人們的工作生活當中，人工智能相關的語音識別、圖像處理、自然語言處理、數據挖掘等領域也得到了蓬勃的發展。該文從人工智能的基本概念出發，探索及了解了人工智能領域的相關研究方向和應用領域，解讀了人工智能發展歷程中的大事件和大人物，立足于現狀，對于未來可能的發展方向和技術瓶頸進行了預測和總結。
關鍵詞：人工智能；人機交互；機器學習；深度學習；數據挖掘
人工智能是當今科技發展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經典案例更是引起了全世界廣泛的關注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關的技術領域，對于人工智能的普及和發展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關領域的科學研究者們提供一些參考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術科學，是計算機科學技術的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應用系統及相關的理論和技術方法的開發研究。主要通過研究及了解人類智能的本質從而開發出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術，它所研究的往往是能創造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應用程序，處理的任務也遠遠超出了簡單計算，從學習感知規劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術、機器人設計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術實踐也使得應用領域范圍大規模擴張，人工智能是人類智慧的結晶，未來也可能展現出超過人類的智能。
2 人機智能的研究方向
人工智能的科學研究通常涉及到數學、邏輯學、認知科學、以及最重要的計算機科學等多學科領域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：
2.1 邏輯推理與證明
早期的人工智能更多的解決了大量數學問題，邏輯推理是基礎也是研究時間最長最重點的領域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現潛在的定理證明，根據數據庫的實例進行推導并及時更新證明結論，演繹和直覺相結合，在推理和證明中實現部分智能。
2.2 問題求解
問題求解領域的一大重要應用則是下棋程序的功能實現，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數學方程的求解實現，分析各種公式符號的組合意義從而為科學研究者提供強有力的基礎保障。問題求解中所運用的搜索和規約也是人工智能領域中的兩大基本技術。
2.3 自然語言處理
自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關的理論方法和技術。NLP是人工智能領域的主要研究方向之一，也是發展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內容，目前也都在人工智能領域獲得了突出的應用成果。
2.4 專家系統
專家系統是指具有大量模擬人類相關領域專家知識和經驗的智能計算機程序系統，依托于人工智能相關技術，根據專家系統所提供的數據方法進行判斷推理進一步決策，從而代替人類專家解決一部分該領域的特定問題。從知識表示技術的角度上看，專家系統可分為基于網絡語義、基于規則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務類型及專家系統主要解決的問題類型的角度來看，專家系統也可分成解釋型（分析和闡述符號數據的意義）、調試型（根據故障制定排除方案）、預測型（根據現狀預測指定對象未來可能的結果）、維修型（針對特定故障制定并實施規劃方案）、設計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規劃型（根據指定目標制定行動方案）等。
專家系統的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設計：包括問題、知識、概念、形式、規則等多個概念的籌建；（2）開發和試驗系y原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。
專家系統的實現通常建立在大量的數據統計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學快速發展的今天，專家系統也逐漸更重視理論和基礎研究，除了基于經驗的理論，基于規則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統將更偏向協同式和分布式方向發展。
2.5 機器學習
機器學習是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學事實的過程，是計算機具有智能的基礎。計算機的學習能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現的重要標志。機器學習除了在人工智能領域有著重要應用，對于探索人類智慧的奧秘以及學習方法和機理都有著重要意義，機器學習的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。
3 人工智能的應用
人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環境及思維方式來設計出真正具有人類智能的高效人機系統。
3.1 人工智能在各個行業的'應用
人工智能已經運用到人類生產生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設備及醫療器械。（4）智能教育輔導系統、線上學習和智能輔助學習設備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設備的興起給互聯網娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領域的預測及防范。（7）大量重復機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔著更多的創新及實踐工作。 3.2 人工智能生活應用實例
作為輔助人類生產生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構建：目前的智能停留在自動控制I域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調等等；而未來，人工智能的發展將根據你的日常行為了解你的習慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數據，通過機器學習和深度學習算法改造你所居住的環境。最終實現真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導航和定位實現規定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應和照相等技術，配合復雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環境下自動完成發動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經網絡的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關注的焦點之一。谷歌翻譯負責人表示將在部分功能上嘗試使用深度學習技術，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質性突破，而基于神經網絡的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結果更流暢合乎規范，也方便人們更好地理解。
4 人工智能的發展歷程
人工智能的發展歷程不算很長，但發展速度卻特別迅猛。跟所有新興的前沿學科一樣，人工智能的發展中也經歷了高潮和低谷時期。根據不同時期代表性人物和事件的發生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：
（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數學家，1912―1954）首次發表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內的人和機器分別對話中，是否能區分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香農、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發起的DARTMOUTH學會于達特茅斯大學召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關于人工智能領域的研討會，見證了人工智能學科研究的開端。
（3）1960年以來，生物進化領域逐漸建立起了遺傳、策略和規劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經網絡、進化計算等多學科集合與交叉。
（4）上世紀90年代開始，專家系統逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規則和模型的協同式分布式專家系統將是未來使用的主要趨勢。
（5）從1960年神經網絡首次應用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發式推理規則的方法引入，再到1977年運籌學理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發展也順利引導了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。
（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領域已經取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學工作者的不斷努力下逐漸設計落實，人工智能已經從科學研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當下最具潛力的多學科交叉的前沿科學。
5 人工智能的未來與發展趨勢
從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經問世則得到了人們的普遍關注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學習、數據挖掘等一系列相關學科的發展和興盛。人工智能領域中的創新和蓬勃發展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學科的發展歷程及應用領域，我們大致可以推測出關于未來人工智能的一些方向：（1）機器學習和深度學習算法指導下更聰明更多樣性更具智能的機器系統。（2）自然語言處理應用中更自然的人機互動交流。（3）機器學習時代更快速的數據處理分析策略。（4）各研發企業和機構對于人工智能先進技術更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。
6 結語
在短短60年的時間內，人工智能的快速發展已經從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應對各種各樣的挑戰。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰和技術瓶頸，距離人工智能時代的真正實現還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內需要研究的重要課題。
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人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇8
摘要：隨著人工智能技術的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質量的同時，許多新興的法律問題逐漸浮現，尤其對與人類社會生活聯系緊密的民法提出了挑戰。本文以人工智能技術為視角，探討民法制度在新的時代背景下的發展方向。
關鍵詞：人工智能;人機大戰;民法制度
隨著舉世矚目的人機大戰在2016年3月15日落下帷幕，圍棋人機大戰中人工智能機器人以4比1的成績戰勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯想的新高潮。國內的一部分科技公司已經買下一些機器人公司，準備搶占人工智能的市場先機。在一些企業中已經開始大規模使用機器人代替工人。人工智能的發展必然對人們的社會生活產生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關的民法制度的沖擊。
一、歷史上的人機大戰
第一回合，發生在第一次工業革命。第一次工業革命的標志產物是珍妮紡紗機，它的產生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認為是珍妮紡紗機奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機器。事件的態勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊進行鎮壓才得以控制，這就是“路德事件”。
第二回合，發生在第三次工業革命。手機產生于第三次工業革命，它的出現使傳呼員的職業徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質量。機器又一次戰勝了人類。
第三回合，發生在第四次工業革命。智能機械手的出現可以大幅度降低產品的不良率，設備的產能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰勝了傳統的車間工人。這也使得高危險系數以及高人工成本的工種消失。
第四回合，就是發生在不久之前的阿爾法圍棋對戰圍棋九段選手，最終人類以1比4的.成績敗北人工智能。
雖然，最智能的機器也需要“老師”的指引，而人類就是機器的老師，但是不容否認的是，在一些領域，人工智能和機器人技術已經代替了人類，并震顫著人類的社會生活。
二、人工智能技術對人類的影響
人工智能產業是近三十年涌現出的高新產業。早在“七五”時期政府就開始了對這一高新技術產業的攻關研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產品與人工智能應用工程層出不窮。[1]近些年，人工智能技術發展迅速，其應用也愈來愈廣，從之前傳統的工業領域擴展到軍事、公安、醫療和服務等眾多領域。
2012年由某公司的實驗室研發并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機、雷達感應器和激光測距機來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細地圖來為前方的道路導航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因為它們能更迅速、更有效地作出反應。這種人工智能汽車的出現，使得汽車的概念以及人們出行方式發生了極大的轉變，同時也體現著人工智能技術和機器人技術開始真正融入到人類現實生活中。人類可以預測到，下一代智能型機器人將更加廣泛的融入到社會運作中。然而這一高新技術的應用，同時也使得如何避免人工智能機器人侵權或者被侵權以及如何規范機器人的制造、使用等法律問題更加突出。
在醫療領域，人工智能機器人在外科手術中得以應用。美國曾于2000年上市一款醫療外科手術機器人。據統計，至今為止總共2500部機器人被投入市場。這種人工智能機器人的使用，一方面對于提高醫療水平起到了積極的作用，但是也出現了人工智能機器人侵權的事件發生。自2007年至2014年，美國政府就收到了兩百多件關于該人工智能機器人手術時發生燒傷或割傷以及感染等侵權事故報告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫治無效死亡。
基于人工智能機器人在社會生活中產生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經開始著手制定規章或制度以確保社會穩定以及人工智能技術的可持續發展。日本公布了《下一代機器人安全問題指導方針（草案）》，用于調整人工智能技術的研發與應用。[2]歐洲共同體在2012年推出了歐盟第七框架計劃項目，即機器人法研究，聚集了各個相關領域的專家學者，包括法學、哲學、仿生神經工學等專業，討論并草擬機器人立法政策白皮書。韓國已經擬定了機器人法，專門規定了人與機器人的關系。
除了對人工智能機器人的安全應用進行必要的法律規范以外，同時也應對與人工智能機器人的應用相關的法律，如民法制度進行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認定人工智能機器人的法律地位，如若發生侵權事故時該怎樣認定相應的法律責任以及適用怎樣的歸責原則等法律問題。若無人駕駛汽車發生交通事故該怎樣認定事故責任。許多相關法律問題都隨著人工智能機器人廣泛而深入的進入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關規章制度仍處于空白階段。因此，變革相關的法律制度對于平衡人工智能技術與社會的穩定和諧具有重要的意義。
三、人工智能技術與民法
人工智能機器人在社會生活中的廣泛應用，更加深刻的影響著人類文明，同時伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現。
2006年美國一個名叫《未來學家》的雜志曾這樣報道：2016年至2020年，人工智能實體可能會當選為“國會議員”;2020年后，轉基因技術加上機器人技術，將制造出“有機機器人”。雖然這些設想都尚未實現，但是在社會生活中人工智能技術是確確實實得以廣泛應用的。許多人工智能機器人已經代替人類走向工作崗位，如迎賓機器人、送餐機器人，甚至在日本一款機器人可以向顧客提供推銷手機、簽訂合同等服務。
（一）人工智能技術與婚姻法律制度
2016年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團隊以一部講述主人公用人工智能機器人做女朋友來應付父母的催婚，最后發現連主人公的父母都是人工智能機器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現實生活中發生，英國人工智能學者戴維萊維曾推測：人類將和機器人結婚，這一切大約會在2050年實現。
人類與人工智能機器人的結婚能夠得到法律的認可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規范進行調整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機器人結婚的情況發生。因此，人工智能技術的發展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。
（二）人工智能技術與侵權責任法律制度
人工智能技術的發展賦予了機器人更加類似于人類行為的功能。在2004年的伊拉克戰場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機器人操作的軍用飛機將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學家在2006年曾宣稱，新研發并投入軍用的機器人能夠自己檢測損傷并獨立思考出修復方法。如若這樣的機器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權法律制度進行完善以維護社會穩定。
早在1978年人工智能機器人侵權的事件事實上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機器人正切割鋼板，但突然轉身將其背后正在休息的工人抓住并當做鋼板進行切割，這是世界上第一起機器人侵權事件。[3]無獨有偶，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰早期的人工智能機器人，終以3比1的成績打敗機器人，但機器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向對手釋放強電流，這位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。
因此，隨著人工智能技術的日益精湛，人類不得不考慮機器人侵權的歸責原則、責任分配等一系列法律問題，更需要對侵權責任法律制度進行一定的調整以適應高科技時代的大背景。
四、結語
人工智能技術的發展對與人們聯系緊密的民法制度提出了挑戰。如果民法不能適應時代的要求，將無法使社會得以穩定運作。因此對相關的民事法律規范進行調整，適應人工智能技術的發展要求，已經是新世紀大勢所趨。
[參考文獻]
[1]金周英，白英。我國機器人發展的政策研究報告[J]。機器人技術與應用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。機器人需要“守法”嗎[N]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黃建民。我們要給機器人以“人權”嗎[J]。讀書與評論，2009（6）。
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇9
機械電子工程與人工智能的有機統一，是運用傳統機械工程的理論，將人工智能的理念應用到機械電子工程中，實現了機械電子工程的信息化，促進了我國企業生產效率的提高。本文對機械電子工程與人工智能的相關概念進行分析，讓人們對這兩個概念有深入了解，然后對二者的結合進行闡述，分析人工智能在機械電子工程中應用的作用，在一定程度上促進我國機械電子工程實現智能化。
1機械電子工程介紹
機械電子工程是一項涵蓋各類科學的技術，其核心專業是機械電子，同時要結合信息技術、網絡、智能化的相關知識，各類學科相互交叉形成的一類科學，這些學科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應用。總體來說，機械電子工程包括計算機技術、網絡技術等，機械電子工程實現了技術的多元化和技術的融合，其在使用的過程中必須借助其他學科。在對機械電子工程進行設計時，必須要將計算機技術與網絡技術以及機械相關的技術融合，將機械中不同的元件組合，完善設計。機械電子工程在設計時運用的知識比較復雜，但是設計比較簡單，結構不復雜，而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產時的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統的機械。
2人工智能介紹
人工智能技術是在計算機技術發展的前提下得到應用的，其通過對計算機技術的分析，從而對計算機技術的功能進行進一步的完善而實現的智能化的技術，智能技術在機械電子工程中應用時，主要實現了對機械工程的'自動化控制，人工智能在機械電子工程中應用不僅僅采用計算機技術，同時還要結合信息技術、心理學、語言學等知識。人工智能技術的發展經歷了幾個階段，在人工智能技術發展的初始階段，人工智能主要實現了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術進入了其停滯階段，這時人工智能技術主要是以計算機視覺技術、對語言的理解、系統的研發和機器人設計等方面得到了廣泛的應用。人工智能技術進入發展的第二個階段后，其主要應用的領域是知識工程，知識工程促進了商業化的進程，在這個階段，人工智能技術主要進行推理以及機器人中得到了廣泛的應用。隨后，人工智能技術進入了平穩發展時期，在這個階段，人工智能技術朝著分布式的方向發展，其發展的形式比較簡單。
3人工智能技術在機械電子工程中的使用
現在，隨著我國信息技術的廣泛應用，在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠對大型機械進行故障的診斷，在機械電子工程投入使用后，機械工程本身的穩定性比較差，導致機械工程在使用的過程中會出現復雜的關系，如機械在進行輸入或者輸出時，如果不能建立合適的模型，就會導致輸出困難。
在使用傳統的機械進行生產時，信息系統的精確度比較高，如果系統出現了故障，不能正常的進行輸入和輸出工作，就會導致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術在機械電子工程中使用，能夠對機械設備進行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統進行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統發出的信號，在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。
模糊推理主要實現了對機械電子工程中模糊的系統與神經網絡的融合，能夠實現神經網絡系統與網絡的互補融合，將神經網絡系統與模糊系統有機地統一，使機械設備的神經網絡系統能夠自動的識別信號，進行推理，使機械電子工程的系統能夠進行復制，使其具備學習的能九這樣就使機械電子工程中系統的智能化水平有所提高。智能化技術實現了機械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運用模糊系統中的信號，與神經網絡中的信號進行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實現融合，從而可以提高系統的運作效率，簡化了運算的程序，在機械電子工程中的非線性的信號與系統中的函數進行相似性的對比，從而能夠實現對系統中函數的優化。在機械電子工程中，主要是通過非線性表達運行的，這樣能能夠實現機械中網絡的強化能力，使機械中網絡的空間增大，使機械運行的效率更快。
4結語
本文通過介紹機械電子工程和人工智能的相關理論，從而分析人工智能在機械電子工程中應用的好處，會能夠提高工業化進程，提高生產九因此，智能化技術在機械電子工程中的應用是很有必要的。在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。將人工智能技術在機械電子工程中使用，會能夠對機械設備進行自動化的控制，會能夠通過模糊的推理對系統進行操作。
人工智能的計算機網絡技術應用論文 篇10
世界各地的科技巨頭們正在各出奇招，給智能手機和其他聯網設備配備智能軟件，從而讓這些設備能像人一樣思考。
據物理學家組織網近日報道，業界人士認為，各大巨頭的諸多嘗試和努力是計算領域的一次進化，使用戶能更自然地同機器“交流”，指揮設備處理各種任務，比如訂貨、查閱交通狀況、預定餐廳或搜索信息等。這些程序中的人工智能元件旨在創造一個新世界，身處其間的每個人都將擁有一個虛擬的助手。
谷歌
谷歌希望能在人工智能領域博得頭籌，該公司高管將人工智能看成是與智能手機一樣強大的改變世界的力量。
谷歌最近推出了完全自主設計的智能手機Pixel，其配置強悍且內置智能語音助手Google Assistant，勢要與iPhone 7一較高下。借助這一助手，用戶能使用并整理設備上以及云端的信息、查閱電子郵件、制訂日程、瀏覽新聞、查詢交通狀況、查閱天氣信息等。
另外，谷歌于今年9月21日推出的能安裝在智能手機上的全新數字助手Allo，也廣受科技行業和媒體的關注。在今年10月5日舉辦的秋季發布會上，谷歌除了推出Pixel系列手機外，還正式推出了Google Home智能音箱。作為要與Amazon Echo一較高下的智能家居中樞，它不僅允許用戶通過Google Home進行語音搜索，還可以鏈接家中的智能設備，并通過語音控制它們。
三星
10月8日，三星表示，將收購美國初創公司、蘋果Siri的創始團隊Viv Labs，作為進軍AI領域的“踏板”。Siri是蘋果AppStore里的一個應用，用戶像平時聊天一樣輸入文字內容，Siri會給出答案。
Viv Labs是一家人工智能和虛擬助手公司，被三星收購后，它也將帶去其最新的人工智能語音助手產品Viv。Viv具有“動態編程”和“可堆棧化”能力，有助于理解用戶的真實意圖和提高連續接受用戶請求的能力。
三星公司表示，計劃在2017年下半年將Viv引入三星智能手機。同時，三星也希望將Viv擴展至其他三星設備，包括電視、洗衣機等家用電器。
亞馬遜
亞馬遜早在2014年就發布了Echo家居助手，這個聲控揚聲器由一位名叫“Alexa”的語音助理驅動。
亞馬遜Echo可以作為智能家居的控制裝置，它“身高”10英寸，圓柱形，可以擺放在家中的任何位置。Echo支持Wi-Fi連接，可作為藍牙揚聲器播放來自在線流媒體服務的音樂；另外，Echo還可以提供各種信息查閱瀏覽和提醒等功能，并且依靠語音命令進行激活。
Alexa是裝在Echo內的個人虛擬助手，相當于亞馬遜版的Siri語音助手，可以接收相應語音命令。使用Echo時，用戶只需說一聲“Alexa”，就可以開始詢問，包括新聞、創建任務提醒、設定鬧鐘時間或播放音樂等。Alexa還可以和各種智能家居設備進行交互，用來控制恒溫器或調節燈光。
此外，亞馬遜最近還推出了更小巧的Echo Dot，“身高”僅6.5英寸，并且不需要固定電源。
微軟
微軟的個人助手名為“Cortana”，中文名“小娜”，是微軟于2014年發布的全球第一款個人智能助理。“小娜”來源于《光環》游戲中的`主要角色之一，是主角士官長的人工智能助手。微軟稱， “小娜”極具幽默和詼諧天分，這一點和蘋果的Siri相比有過之而無不及，可謂有史以來最為人性化的個人助理應用。
與蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa一樣，微軟的“小娜”能夠讓用戶以人類的方式與設備對話。“小娜”可以理解用戶說話的含義并以類人類的方式給予反饋。但是與其他語音助手不同的是：“小娜”在PC端和移動端同時適用，而且遠不是收發消息這么簡單。微軟想要她成為用戶的貼身智能秘書，協助用戶管理通信、安排日程及滿足相關需求。
臉譜
盡管臉譜公司在人工智能領域只是“后起之秀”，但“財大氣粗”，不惜投入重金進行研發。據信，該公司正在開發一款代號為“Moneypenny（簡稱M）”的人工智能助理，并已展開內測。
臉譜公司聊天工具Facebook Messenger（飛書信）服務負責人戴維·馬庫斯說：“M是一種個人數字助理，與市場上其他基于人工智能技術開發的服務相比，M真的能代替用戶購物、為親人送禮物、預定參觀、安排旅程等。”
臉譜公司創始人馬克·扎克伯格說，他想制造出一款真實版的“賈維斯（Jarvis）”。在電影《鋼鐵俠》中，“賈維斯”是鋼鐵俠的智能管家，這款超智能軟件能獨立思考、會幫助主人處理各種事務、計算各種信息；而且鋼鐵俠的機甲開發和方舟反應爐更新都離不開它的協助。
扎克伯格寫道：“我將通過探索現有技術來開始這項服務。”他的最初目標應該是一些基本智能操作，例如控制音樂、燈光、溫度等。
扎克伯格此舉并非心血來潮。早在2014年，他就以個人身份入股了人工智能公司 Vicarious。人工智能是臉譜公司三大長期科技之一。扎克伯格曾明確回答為何要進入人工智能領域：“人工智能可以提升互聯網服務的智商，從而對于用戶變得更有價值。”
目前，臉譜已經建立了三個人工智能研究中心，分別位于法國巴黎、美國紐約和加州的門洛帕克，每個實驗室擁有40-50名研究員。臉譜在人工智能開發方面雖然起步晚于谷歌、微軟，但成績斐然。
蘋果公司
蘋果公司是第一家發布個人助手的公司，它于2011年發布了語音助手Siri。今年6月份，蘋果給出的數據是，Siri周均提供20億次服務，而去年這個數字僅為10億次。
在過去幾年，該公司一直在努力優化這一工具。今年6月，蘋果開放了Siri，可以與非蘋果的應用交互（盡管目前僅限于包括微信在內的6種應用），因此，用戶能使用打車軟件Lyft來預約車輛，或使用Square Cash進行支付。
蘋果也引入了Home應用，來同智能家電和其他設備交互。通過Home這款應用，蘋果正努力讓Siri從智能手機的框架中跳出來，讓她變成用戶家庭中的一員，成為一名智能精明的管家。不過，未來她的表現如何，還需拭目以待。
IBM
技術巨擘IBM公司可謂人工智能領域的急先鋒。20年多來，該公司的“深藍（Deep Blue）”計算機占據了無數家報紙的封面。1997年，“深藍”戰勝了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫，這被視為是IT產業發展史上具有標志性意義的事件之一。
隨后，人工智能“沃森（Watson）”接替“深藍”繼續對人類智能極限發出挑戰。2011年2月17日，沃森參加了美國最受歡迎的智力競猜電視節目《危險邊緣（Jeopardy）》，并連續擊敗了該節目歷史上最為成功的兩位選手肯·詹寧斯和布拉德·魯特，成為《危險邊緣》節目新的冠軍。
沃森由90臺IBM服務器、360個計算機芯片驅動組成，擁有2880個處理器核心，約有10臺普通冰箱那么大，內裝超2億頁新聞圖書等資料。沃森不僅可以識別文字、地理位置，還可以部分感知人的情感，未來還將試圖讀懂人類的語言，學會思考。IBM將其實現人工智能的方法稱為“認知計算（cognitive computing）”。
外界普遍認為，這是IBM在個人電腦業務及傳統IT服務衰落后向死而生的新業務。目前，沃森主要應用集中在醫藥領域。去年4月IBM宣布，與蘋果、強生和醫療器械公司Medtronic合作，目標是“變身”為醫療系統中介，讓個人和醫院都得通過IBM獲取信息，優化數據收集、分析和反饋服務。
去年5月，14家來自美國和加拿大的癌癥治療機構宣布，將開始部署“沃森”計算機系統，該系統能根據病人腫瘤的基因指紋選擇出適合的治療方案。今年6月，日本東京大學醫學研究院的研究人員利用“沃森”僅用10分鐘即判斷出一位60歲的女性患有罕見的白血病。
據悉，未來沃森也會參與到農業無人機運作和監控食品安全等多項實際應用領域。
技術的發展日新月異，你方唱罷我登場，新技術層出不窮。正如臉譜公司主管工程的副總裁帕里克所說的，世界上每天產生的數據越來越多，傳統的模型和系統已經不能適應數據量的膨脹，所以，人工智能需要登場了。在這場巨頭們奮力參與的人工智能領域的“軍備競賽”中，不管最后的獲勝者是誰，受益的都是普通大眾。
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