對人工智能的態(tài)度作文范文參考
對人工智能的態(tài)度作文范文參考
人工智能，它對人類的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了重大的影響，也引發(fā)了激烈的哲學爭論。以下是學習啦小編整理分享對人工智能的態(tài)度作文范文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!
對人工智能的態(tài)度作文篇一
摘 要：人工智能是誕生于20世紀中葉的一門年輕的學科，通過概述人工智能的歷史發(fā)展及其最新研究探討了其研究出現(xiàn)中的哲學問題。
關(guān)鍵詞：人工智能;哲學;意識;思維
二十世紀五十年代，隨著現(xiàn)代科學技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能從科學幻想變成了現(xiàn)實。在短短的不到五十年的時間中，人工智能理論的研究不斷深入，實際的應用也不斷擴展，至今為止它已經(jīng)被應用于幾乎所有的學科。人工智能不僅在技術(shù)的層面上，而且在哲學的層面上正深刻地影響著人類，它的發(fā)展將會對人類產(chǎn)生極其深遠的影響。
一、人工智能概述
人工智能到目前為止還沒有一個統(tǒng)一的，明確的定義，其原因大致有以下兩點：(一)人工智能不是一種單純屬于某一個學科的知識而是眾多學科相互滲透，融合的復雜綜合體，它涉及計算機科學、數(shù)學、語言學、心理學、哲學、系統(tǒng)科學、信息科學、神經(jīng)生理學等諸多學科。這些學科從不同的角度來看待人工智能自然就會得出不同的定義;(二)人工智能還是一個不斷發(fā)展的學科，隨著研究的深入，人們不斷地補充、修正以前的認識，其定義也就無法確定。
雖然人工智能沒有一個確切的定義，但我們還是可以從不同的方面來描述其面貌。在電子學和計算機科學中，它是“研究怎樣讓計算機做一些通常認為需要智能才能做的事情，又稱機器智能”;在心理學中，它是“計算機科學與心理學相結(jié)合而產(chǎn)生的研究用計算機實現(xiàn)人的智能行為和功能的一門邊緣學科”;在哲學中，它是“研究用機器模擬和擴展人的智能的科學，它可用來指導智能機器的設計，也可闡明人類的智能”。[1]結(jié)合這些定義我們可以嘗試為人工智能定義如下：人工智能(Artificial Intelligence)是相對于人類智能(Human Intelligence)而言的，它是建立在計算機科學、信息科學、生命科學、哲學等學科基礎之上，研究如何制造具有模擬人類智能活動能力的智能機器或智能系統(tǒng)，其目的是擴展人類智能的一門科學。
二、人工智能的產(chǎn)生和歷史發(fā)展
人工智能從誕生、發(fā)展到今天走過了一條并非漫長而異常艱難的道路。1950年10月，英國的阿蘭?圖靈(A.Turing)發(fā)表了一篇著名的論文——《機器能思考嗎?》，在此文中他首次提出“機器思維”概念，認為機器能夠思維，并設計了著名的“圖靈試驗”，由此他被人們尊為“人工智能之父”。1956年美國的麥卡錫(J.McCarthy)，明斯基(M.Minsky)，申農(nóng)(C.Z.Shannon)以及羅切斯特(N.Rochester)等在達特茅斯(Dartmouth)大學發(fā)起一個學術(shù)討論會，在這次會議上發(fā)表了許多關(guān)于人工智能的重要論文，從此宣告了人工智能的誕生。人工智能在其后的發(fā)展中形成了幾個主要學派，根據(jù)各自的思想和研究方法，可分為“符號主義”學派、“聯(lián)結(jié)主義”學派和“行為主義”學派。
(一)“符號主義”學派主要思想是符號操作系統(tǒng)假設和有限合理性原理。其研究方法主要是功能模擬方法，即用計算機模擬人類認知系統(tǒng)所具備的功能來實現(xiàn)人工智能。它的研究方法是人工智能研究中一個基本的方法，曾取得多項重大的成果。
(二)“聯(lián)結(jié)主義”學派主要思想是神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡間的連接機制與學習算法。它認為人工智能應著重于結(jié)構(gòu)模擬，即模擬人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。在聲音識別和圖象處理方面取得了很大的成功。
(三)“行為主義”學派主要思想是控制論及感知—動作型控制系統(tǒng)。認為智能取決于感知和行動，“智能”可以不需要“知識”(Intelligence without Knowledge)[2]。在機器昆蟲的研究方面取得了令人矚目的成就。
在早期階段人工智能研究的主要是博弈、難題求解、定理證明和字符識別，二十世紀70年代末至今，人工智能在機器學習、專家系統(tǒng)、知識工程、智能信息檢索、人工生命等多方面展開研究取得了諸多進展[3]，成功建立了一些具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)，并在科學試驗，醫(yī)療診斷和軍事方面得到了實際的應用。
三、人工智能與哲學的關(guān)系
在描述人工智能研究困難程度的時候，麥卡錫曾經(jīng)說過“如果想在人工智能領域有所成就，我們需要1.7個愛因斯坦，兩個麥克斯韋爾，五個法拉第再加上三項曼哈頓計劃。”[4]其實，麥卡錫的名單上還缺少一種人——哲學家。對于人工智能這樣一個極端復雜，又與人類自身發(fā)展密切相關(guān)的科學研究，哲學的缺席是不可想象的。人工智能具有深厚的哲學意義，它是科學發(fā)展的一項極其艱巨的任務，也是人類認識自身的重要方式。人工智能與哲學可謂密不可分，以致斯坦福大學的計算機系的學生都要學習海德格爾哲學[5]。人工智能不僅是人類科學史一場劃時代的革命，而且還是對人類精神世界的一次重大挑戰(zhàn)。同時，哲學作為人類對自我的認識、理解和關(guān)懷，面對人工智能這一全新的科學研究，從人類的生存、發(fā)展這一終極利益出發(fā)，對人工智能最新成果加以重新審視和評價，從而為人工智能研究提供最大程度的理論支持。
四、人工智能的哲學問題
由于人工智能研究對象——人類思維——的特殊性，它從誕生之日起就對哲學提出了尖銳的挑戰(zhàn)。比如，人工智能與人類智能有無本質(zhì)區(qū)別?機器會不會思維?機器會超越人類，替代人類嗎?人工智能對人類自身的發(fā)展有什么推動作用?這些問題的核心就是意識和思維問題。其實這并不是什么全新的東西，哲學家們早就對意識問題展開過激烈的爭論，其中最著名的一句話莫過于法國哲學家笛卡兒的“我思故我在”。人類有意識、能思維、能感受情緒、能對世界產(chǎn)生主觀的經(jīng)驗，但是機器能否具有意識呢?對此科學家和哲學家們的立場觀點大致分為四類。第一，意識無法通過物質(zhì)過程來描述，科學再先進也無法制造意識。第二，意識是人類大腦產(chǎn)生的物質(zhì)化過程，由于其極其復雜，科學無法理解以致不可能制造。第三，意識是由過程產(chǎn)生的可能性，可以被理解并復制，盡管極端困難。第四，意識并不是特別的東西，可以由機器自動產(chǎn)生[6]。這四種觀點其實也可以看作人工智能研究中的樂觀主義和悲觀主義觀點，有趣的是樂觀主義陣營中的大多是科學家，如麥卡錫，布魯克斯(R.Brooks);而持悲觀主義的主要人物都是哲學家，如塞爾(J.R.Searle)，德雷福斯(H.L.Dreyfus)。塞爾還針對“圖靈試驗”提出著名的“中文房間”(Chinese Room)模型來說明“計算機程序永不可能替代人心”。
對人工智能的態(tài)度作文篇二
[摘要]人工智能(Anificial Intelligence)是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)某些“機器思維”。文章介紹了人工智能的應用研究領域，并集中介紹了人工智能在各個領域中的應用及所做出的貢獻。最后提出應該繼續(xù)人工智能理論的研究。
[關(guān)鍵詞]人工智能;智能檢索
一、人工智能概述
人工智能(Anificial Intelligence)是相對人的自然智能而言，即用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴展人的智能，實現(xiàn)某些“機器思維”。作為一門學科，人工智能研究智能行為的計算模型，研制具有感知、推理、學習、聯(lián)想、決策等思維活動的計算系統(tǒng)，解決需要人類專家才能處理的復雜問題。
二、人工智能的研究熱點
隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在能夠?qū)崿F(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。
1.智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言，甚至進行翻譯，這些功能的實現(xiàn)需要知識表示方法的研究。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
2.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、隨機的應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究已經(jīng)形成了三大技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。
3.主體系統(tǒng)具有愿望、能力、選擇等心智狀態(tài)的實體，具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立完成任務，可以和環(huán)境交互，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。
三、人工智能的應用領域
(一)解決實際問題
下棋程序是人工智能的一大貢獻，在該程序中使用的一些技術(shù)，如前瞻性的向前看幾步，把復雜的問題分解成較容易的小問題。
(二)邏輯推理和定理證明
邏輯推理要找到一些方法，把注意力集中在大型的數(shù)據(jù)庫的相關(guān)事實上，在出現(xiàn)新信息時適當修正證明。定理尋找一個證明或者反證，不僅需要有根據(jù)假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作，包括醫(yī)療診斷和信息檢索都可以和定理證明問題一樣加以形式化。
(三)自然語言處理
自然語言處理是人工智能應用于實際領域的典型范例，經(jīng)過多年努力，這一領域已獲得令人矚目的成績。目前該領域的主要課題是：計算機系統(tǒng)如何以主題和對話情景為基礎，注入大量常識，生成和理解自然語言。
(四)人工智能在企業(yè)管理中的應用
劉玉然在《談談人工智能在企業(yè)管理中的應用》一文中提到把人工智能應用于企業(yè)管理，我們要搞清人的智能和人工智能的關(guān)系，了解人工智能的外延和內(nèi)涵，搞好智能化軟件的開發(fā)。
(五)人工智能在電子技術(shù)方面的應用
沈顯慶提出可以把人工智能和仿真技術(shù)相結(jié)合，以單片機硬件電路為專家系統(tǒng)的知識來源，建立單片機硬件配置專家系統(tǒng)，可以進行故障診斷，提高了糾錯能力。
人工智能技術(shù)也被引入到了計算機網(wǎng)絡領域，計算機網(wǎng)絡安全管理的常用技術(shù)是防火墻技術(shù)，隨著網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，各種入侵手段層出不窮，單憑傳統(tǒng)防范手段已不能滿足現(xiàn)實需要，把人工智能技術(shù)應用到網(wǎng)絡安全管理領域，大大提高了它的安全性。馬秀榮等在《簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡安全管理中的應用》一文中具體介紹了如何把人工智能技術(shù)應用于計算機網(wǎng)絡安全管理，起到了很好的安全防范作用。
(六)人工智能在建筑行業(yè)的應用
人工智能在建筑規(guī)劃、排水、建筑工程管理等行業(yè)得到了應用。如大連理工大學李守巨等運用LM神經(jīng)網(wǎng)絡對建筑結(jié)構(gòu)結(jié)點損傷進行識別，通過測量位移來預測結(jié)點損傷。清華大學施漢昌等開發(fā)了一個用于診斷城市污水處理廠日常運行故障的專家系統(tǒng)，系統(tǒng)采用了正反向混合推理機制，并采用故障樹的形式，將知識庫中的知識組織形式向用戶公開，便于用戶對系統(tǒng)的維護，現(xiàn)已用于北京某污水處理廠。
四、結(jié)論
綜上所述，人工智能在各個領域的應用相當廣泛，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應用前景，我們應當加大力度對人工智能理論進行研究，讓其更好的為人類服務。
對人工智能的態(tài)度作文篇三
人工智能自1956年在美國誕生至今已50多年了。長久以來,人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智。從美國麻省理工學院、卡內(nèi)基-梅隆大學到IBM公司、本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學、中科院等科研院所,全世界許多實驗室都在進行著AI技術(shù)的實驗。
隨著時代的發(fā)展及信息革命的到來,人工智能的研究領域日益拓寬,其內(nèi)容逐步豐富,對人類發(fā)展有劃時代的意義。
一、何謂“人工智能”?“智能”源于拉丁語Legere,字面意思是采集(特別是果實)、收集、匯集,并由此進行選擇,形成一個東西。Intelegere是從中進行選擇,進而理解、領悟和認識。正如帕梅拉·麥考達克在《機器思維》中所提出的:在復雜的機械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個世紀前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機械自動機開始,人們已對機器操作的復雜性與自身的某些活動進行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個世紀之后,新技術(shù)已使我們所建立的機器的復雜性大為提高。1936年,24歲的英國數(shù)學家圖靈提出了“自動機”理論,把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步,他也因此被稱為“人工智能之父”。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人們認為“人工智能”是計算機科學技術(shù)的前沿科技領域。因此,“人工智能”與計算機軟件有密切的關(guān)系。一方面,各種人工智能應用系統(tǒng)都要用計算機軟件去實現(xiàn),另一方面,許多聰明的計算機軟件也應用了人工智能的理論方法和技術(shù)。例如,專家系統(tǒng)軟件,機器博奕軟件等。但是,“人工智能”不等于“軟件”,除了軟件以外,還有硬件及其他自動化的通信設備。人工智能是從思維、感知、行為三層次和機器智能、智能機器兩方面研究模擬、延伸與擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及其應用的技術(shù)學科。
二、人工智能的研究領域人工智能是一種外向型的學科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識,而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎及哲學和生物學基礎,只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領域十分廣闊,它總的來說是面向應用的,主要研究領域有專家系統(tǒng),有人在工作,它就可以用在什么地方,因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維?？梢詺w納為八個字:機器智能、智能機器。1.機器智能例如,用計算機打印常用的報表,進行一些常規(guī)的文字處理,都是程序化的操作,談不上有智能。但是,用計算機給人看病,進行病理診斷和藥物處方,或者,用計算機給機器看病,進行故障診斷和維修處理,就需要計算機有人工智能。人工智能學科領域中有一個重要的學科分支是“專家系統(tǒng)”(Expert System),簡稱代寫論文ES。就是用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能?；趯＜业闹R和經(jīng)驗,可以求解專業(yè)性問題的、具有人工智能的計算機應用系統(tǒng)。如:醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),故障診斷專家系統(tǒng)等。除了“專家系統(tǒng)”之外,還可列舉出其他許多聰明的智能軟件系統(tǒng)。如:機器博突的智能軟件、智能控制、智能管理、智能通信„„的軟件等。例如:IBM的“深藍”系統(tǒng)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕諾夫,就是計算機的機器智能水平的一次榮譽記錄,也是聰明的人工智能軟件的一個成功范例。2.智能機器“智能機器”(Intelligent Machine),簡稱IM,研究如何設計和制造具有更高智能水平的機器,特別是設計和制造更聰明的計算機。現(xiàn)在的計算機,雖然經(jīng)歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規(guī)模集成電路等幾代的發(fā)展,在工藝和性能方面都有巨大的進步。但是,在原理上,還沒有重大的突破。通常,人們用計算機,不僅要告訴計算機:做什么?,而且還必須詳細地、正確地告訴計算機:如何做?。也就是說,人們要根據(jù)工作任務的需求,以適當?shù)挠嬎銠C語言,進行相應的軟件設計,編制面向該任務的計算機應用程序,并且,正確地操作計算機,裝入、啟動該應用程序,才能用計算機完成該項工作任務。這里,計算機實質(zhì)上只是機械地、被動地執(zhí)行人們編制的應用程序指令的“電子奴仆”,也不理解為什么要做這項工作,即不懂得:為什么?。因而,只不過是一個低智能的、不聰明的
“電腦”。那么,如何設計和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學科任務。人們提出了關(guān)于新一代計算機的各種方案,如:面向知識和符號信息處理的“符號處理機”;基于知識庫的、具有推理能力的“知識信息處理機”;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的、具有分布式結(jié)構(gòu)的“聯(lián)結(jié)機”以及其他數(shù)據(jù)流計算機、控制流計算機„„除了“智能計算機”之外,還有其他的許多智能機器。如:智能機器人、智能控制器、智能儀器、儀表、智能自動化裝置、智能通信設備、智能網(wǎng)絡、智能汽車、智能玩具以及各種智能化家用電器„„目前人工智能主要研究內(nèi)容是:分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)(包括專家系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)和智能決策系統(tǒng))、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘(從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲的數(shù)據(jù)中挖掘出對我們有用的知識)、遺傳與演化計算(通過對生物遺傳與進化理論的模擬,揭示出人的智能進化規(guī)律)、人工生命(通過構(gòu)造簡單的人工生命系統(tǒng)并觀察其行為,探討初級智能的奧秘)、人工智能應用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等)等等。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型,智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應用基礎等。
三、小結(jié)人工智能是一門包括計算機科學、控制學、信系論、語言論、神經(jīng)生理學、心理學、數(shù)學、哲學等多種學科相互滲透發(fā)展起來的學科,其研究對象可以歸納為“機器智能、智能機器”,它體現(xiàn)在思維、感知、行為三個層次,而它要模擬眼神、擴展人的智能,其研究內(nèi)容可以分為機器思維和思維機器、機器感知和感知機器、機器行為和行為機器三個層次。人工智能研究與應用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應用還有很大距離,還有許多問題有待于解決且需要許多學科的研究專家共同創(chuàng)作。
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