人工智能论文

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人工智能论文范文第1篇

    长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学 (cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前，著 名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领 域的兴趣。

    在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

    计算机与人工智能

    "智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。intelegere是从中进行选择，进而 理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联 系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(turing)提出了"自动机"理论，把研究 会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

    人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以 及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行 情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深 蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

    当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发 展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的 现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的。

    我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

    问: 目前人工智能研究出现了新的，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？

    答: ai研究出现了新的，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容 量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

    智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的 翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显 著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

    数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据 挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱: 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半 结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

    主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务， 而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多 主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多 主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

    问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。您认为目前我国人工智能的研究情况如何？

    答: 我国开始"863计划"时，正值全世界的人工智能热潮。"863-306"主题的名称是"智能计算机系统"，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础 上，分析现有计算机在应用中的缺陷和"瓶颈"，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技 术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。

    但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是: 课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走; 立项论证时，惯于考虑国外怎么做; 落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全; 再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。

    今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。

     问: 请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？

    答: 技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展: 模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

    目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来 人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

    人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

    什么是人工智能？

    人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的 角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

    ai理论的实用性

    在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的"球员"都装备上了ai软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白 有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。

    这种ai机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，internet是由无数台服务器和 无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以 大大减少网络堵塞。

    我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

    未来的ai产品

    安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asci white电脑，是ibm制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--"蓝色牛仔" (blue jean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的"蓝色牛仔"的智力水平将大致与人脑相当。

人工智能论文范文第2篇

在飞行流量管理方面，飞行流量管理系统通过与辅助决策系统相结合，构成了人工智能辅助决策系统的飞行流量管理模块。该模块主要通过计算飞行流量来避免飞行流量的冲突，进而根据分析结果进行航班的排序。从具体的应用情况来看，首先，飞行流量的计算需要大量的原始数据，而这些数据既包含了历史数据，也包含了实时数据。同时，由于这些数据是来自于空域、机场和气象等多个方面的复杂信息，所以系统需要建立相应的飞行流量管理数据库，从而保证数据的准确性和及时性，进而保证飞行流量计算结果的可靠性。其次，在进行飞行流量计算时，系统利用了飞行动力学计算原理。根据数据库的信息，系统对飞机的四维飞行轨迹进行了计算，从而可以得知飞机的降落时间和降落地点。这样，系统就可以得出任意航段和交汇点在任意时间的飞行架次，进而列出潜在的飞行流量冲突信息。再者，在得知以上信息后，系统需要对这些信息进行分析，从而进行航班的排序，进而避免飞行流量的冲突。在排序方面，系统不仅可以实现飞行计划的过程仿真，还可以找出空域资源的“空闲”状态，进而利用该状态，进行航班和起降顺序的调整。而具体的排序原则有两个，一是优先级排序，二是全排列。其中，优先排序是按照一定的标准给这些航班拟定优先级，然后按照优先顺序进行航班的排序。而优先级的拟定标准有很多，比如飞行任务、机型、机场和时间等因素，都可以成为优先级的拟定标准。全排列原则是对冲突的航班进行全排列，从而根据每一次排列的延误损失，选择损失最小的排序方法。相比较来说，全排序法虽然较为科学，但是系统需要承担的运算量较大，因此会占用系统较多的内存资源。

2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用

人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征，从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说，实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块，而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测，还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案，从而减轻管制人员的压力，帮助他们做出正确的决定。所以，该系统的应用，弥补了人类与机器各自存在的不足，从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看，系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案，然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则，进行方案的选择和排除。在这一推理过程中，为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序。

3结论

人工智能论文范文第3篇

人工智能是人类发展到一定阶段而必然产生的一门学科，它既包括人，也包括机和环境两部分，所以也可以说是人机环境系统交互方面的一种学问。它同样“有一个漫长的过去，但只有短暂的历史”。它的起源可以追溯到文艺复兴，接着，又在第一、二次工业革命浪潮中逐渐崭露头角。法国人帕斯卡尔研制了第一台现代意义上的数字计算机，第一、二次世界大战大大加快了该学科发展的进程，剑桥大学巴贝奇的差分机和图灵的测试进一步把人工智能领域的研究范围扩展到了人类学习、生活、工作等方面。到目前为止，研究人工智能的学科不但包括生理、心理、物理、数理、地理等自然科学技术领域，而且还涉及到哲理、伦理、法理、艺理、教理等人文艺术宗教领域。

1997年5月11日，名为“深蓝”的电脑毫无悬念地在标准比赛时限内击败了国际象棋男子世界冠军卡斯帕罗夫，从而证明了在有限的时空里电脑“计算”可以战胜人脑“算计”，进而论证了现代人工智能的基础条件(假设)——物理符号系统具有产生智能行为的充分必要条件(Newell and Simon，1976)是成立的。更有意思的是，2011年2月17日，一台以IBM创始人托马斯·沃森的名字命名的电脑在智力问答比赛中“狂虐”两位最聪明的美国人而夺得冠军，2016年3月9日至3月15日，“围棋名誉九段”AlphaGo在首尔以4:1的比分战胜了围棋世界冠军李世石九段，从而引发了人工智能将如何改变人类社会生活形态的话题。

人工智能是人机环境系统交互的产物

众所周知，当前制约机器人科技发展的瓶颈是人工智能，人工智能研究的难点是对认知的解释与建构，而认知研究的关键问题则是自主和情感等意识现象的破解。生命认知中没有任何问题比弄清楚意识的本质更具挑战性，或者说更引人入胜。这个领域是科学、哲学、人文艺术、神学等领域的交集。尽管意识问题如此重要，令人啼笑皆非的是：无论过去还是现在，一旦涉及到意识问题，大家不是缄口不提，就是敬而远之，避之唯恐不及。究其原因，不外乎意识的变化莫测与主观随意等特点严重偏离了科学技术的逻辑实证与感觉、经验、验证、判断，既然与科学技术体系相距较远，自然就不会得到相应的认同与支持了，这好像是顺理成章、理应如此的！然而，最近科技界一系列的前沿研究正悄悄地改变着这个局面：研究飘忽不定的意识固然不符合科技的尺度，那么在意识前面加上情境(或情景)二字呢？人在大时空环境下的意识是不确定的，但“格物致知”一下，在小尺度时空情境下的意识应该有迹可循吧！自古以来，人们就知道“天时地利人和”的小尺度时空情境对态势感知及意识的影响，只是明确用现代科学的手段实现情境(或情景)意识的研究是源自1988年Mica Endsley提出的Situation Awareness(SA)概念框架：“…the perception of the elements in the environment within a volume of time and space， the comprehension of their meaning， and the projection of their status in the near future.”(在一定的时间和空间内对环境中的各组成成分的感知、理解，进而预知这些成分的随后变化状况)但这只是个定性分析概念模型，其机理分析与定量计算还远远没有完善。

在真实的人机环境系统交互领域中，人的情景意识(Situation Awarensss)SA、机器的物理SA、环境的地理SA等往往同构于统一时空中(人的五种感知也应是并行的)，对于人而言，人注意的切换产生了不同的主题与背景感受／体验。在人的行为环境与机的物理环境、地理环境相互作用的过程中，人的情景意识SA被视为一个开放的系统，是一个整体，其行为特征并非由人的元素单独所决定，而是取决于人机环境系统整体的内在特征，人的情景意识SA及其行为只不过是这个整体过程中的一部分罢了。另外，人机环境中许多个闭环系统常常是并行或嵌套的，并且特定情境下这些闭环系统的不同反馈环节信息又往往交叉融合在一起，起着或刺激或抑制的作用，不但有类似宗教情感类的柔性反馈(不妨称之为“软调节反馈”，人常常会延迟控制不同情感的释放)，也存在着类似法律强制类的刚性反馈(不妨称之为“硬调节反馈”，常规意义上的自动控制反馈大都属于这类反馈)。如何快速化繁为简、化虚为实是衡量一个人机系统稳定性、有效性、可靠性大小的主要标志，是用数学方法的快速搜索比对还是运筹学的优化修剪计算，这是一个值得人工智能领域深究的问题。

人机环境交互系统往往是由有意志、有目的和有学习能力的人的活动构成，涉及变量众多、关系复杂，贯穿着人的主观因素和自觉目的，所以其中的主客体界线常常模糊，具有个别性、人为性、异质性、不确定性、价值与事实的统一性、主客相关性等特点，其中充满了复杂的随机因素的作用，不具备重复性。另外，人机环境交互系统有关机(装备)、环境(自然)研究活动中的主客体则界线分明，具有较强的实证性、自在性、同质性、确定性、价值中立性、客观性等特点。无论是在古代、中世纪还是在现代，哲学宗教早已不单纯是意识形态，而且逐渐成为各个阶级中的强大的政治力量，其影响不断渗透到社会生活的各个领域，更有甚者，把哲学、政治、法律等上层建筑都置于宗教控制之下。总之，以上诸多主客观元素的影响，进而导致了人机环境交互系统异常复杂和非常的不确定。所以对人机环境交互系统的研究不应仅仅包含科学的范式，如实验、理论、模拟、大数据，还应涉及到人文艺术的多种方法，如直观、揣测、思辨、风格、图像、情境等，在许多状况下还应与哲学宗教的多种进路相关联，如现象、具身、分析、理解与信仰，等等。

在充满变数的人机环境交互系统中，存在的逻辑不是主客观的必然性和确定性，而是与各种可能性保持互动的同步性，是一种得“意”忘“形”的见招拆招和随机应变能力。这种思维和能力可能更适合复杂的人类各种艺术过程。凡此种种，恰恰是人工智能所欠缺的地方。

人机之间的不同之处

人与机相比，人的语言或信息组块能力强，具有有限记忆和理性；机器对于语言或信息组块能力弱，具有无限记忆和理性，其语言(程序)运行和自我监督机制的同时实现应是保障机器可靠性的基本原则。人可以在使用母语时以不考虑语法的方式进行交流，并且在很多情境下可以感知语言、图画、音乐的多义性，如人的听觉、视觉、触觉等具有辨别性的同时还具有情感性，常常能够知觉到只可意会不可言传的信息或概念(如对哲学这种很难通过学习得到学问的思考)。机器尽管可以下棋、回答问题，但对跨领域情境的随机应变能力很弱，对彼此矛盾或含糊不清的信息不能有效反应(缺少必要的竞争冒险选择机制)，主次不分，综合辨析识别能力不足，不会使用归纳推理演绎等方法形成概念或提出新概念，更奢谈产生形而上学的理论形式。

人与机器在语言及信息的处理差异方面，主要体现在能否把表面上无关之事物相关在一起的能力。尽管大数据时代可能会有所变化，但对机器而言，抽象表征的提炼亦即基于规则条件及概率统计的决策方式与基于情感感动及顿悟冥想的判断(人类特有的)机理之间的鸿沟依然存在。

人工智能与哲学

人类文明实际上是一个认知的体现，无论是最早的美索不达米亚文明(距今6000多年)，还是四大文明之后日新月异的以西方为代表的现代科技力量，其原点都可以落实到认知这个领域上。历史学家认为：以古希腊文化为驱动力的现代西方文明来源于古巴比伦和古埃及，其本质反应的是人与物(客观对象)之间的关系；而古印度所表征的文明中常常蕴含着人与神之间的信念；排名最后的古代中国文明是四大古文明中唯一较为完整地绵延至今的文化脉搏，其核心之道理反映的是人与人、人与环境之间的沟通交流(这也许正是中华文明之所以持续的重要原因吧)。纵观这些人、机(物)、环境之间系统交互的过程中，认知数据的产生、流通、处理、变异、卷曲、放大、衰减、消逝无时无刻不在进行着……

有人说人工智能是哲学问题。这句话有一定的道理，因为“我们是否能在计算机上完整地实现人类智能”，这个命题是一个哲学问题。康德认为哲学需要回答三个问题：我能知道什么？我应该做什么？我可以期待什么？分别对应着认识、道德、信仰。哲学不是要追究“什么是什么”，而是追求为什么“是”和如何“是”的问题。自2013年10月回国后，笔者一直在思考人机交互的本质问题，偶然与朋友交谈时聊及“共在”(Being together)一词，顿感很是恰当，试想，当今乃至可见的未来，人机之间的关系应该不是取代而是共存吧：相互按力分配、相互取长补短，共同进步，相互激发唤醒，有科有幻，有情有义，相得益彰……非常巧合的是，2014年以来，机器学习、互联网、机器人、人工智能等领域的发展也相当迅速，深度学习、类脑计算、情景感知一时间成了关键词，成了时髦语，但细细品来，其核心实质都不过是解释与建构的问题，形而上后竟会变成高大上的哲学问题。

其实哲学与科学、宗教一样，都是一个人为了能够获得理解而必须相信(除非你相信你不应当理解)的过程，这不是盲从，而是一种先信仰后理解的先验！比如，在科学中，物理学研究世界是什么样的(解释世界)，计算机(数学)研究怎么造一个世界(建构世界)，在这两者之间若没有相信、信任、信仰等先于理解而存在，恐怕是难以坚持进行下去的，毕竟在伸手不见五指的黑夜中，人是很难自行产生前进动力的(如一个没有利润的环境常常少见商人身影一般)。而信仰是一种赞同的思考，常常是一种非理性的激情、冲动情感，通过非理性而达到理性(通情达理)，这不能不说是一个有趣的悖论！或许，这同时也是无中生有的禅理(以情化理)吧！

实际上，目前以符号表征、计算为代表的计算机虚拟建构体系是很难逼真反映以物理、生理、心理等理论解释真实世界的(数学本身并不完备)，而认知科学的及时出现不自觉地把各“理”(物理、生理、心理)解释与各“机”(计算机、飞机、拖拉机)建构之间对立统一了起来，围绕是(Being)、应(Should)、要(Want)、能(Can)、变(Change)等节点展开融合进而形成一套新的人机环境系统交互体系。

有时候，世界是确定的，不确定的是我们自己，面对相同的文字、音乐、视频等情境事物，我们常常会随心情的不同而产生不同的觉察和理解，境随心转。有时候，世界是不确定的，确定的反而是我们自己，面对不同的文字、音乐、视频等情境事物，我们却能够处变不变而产生恒定表征，形成概念，心随境转。不管怎样，世界包括我们自己是由易、不易、简易、迁易、无易、有易、一易、多易……等诸多演化过程构成的，在这些纷繁复杂的变化中，都需要一种或多种参考框架体系协调其中的各种矛盾、悖论，而若追溯到这些框架体系的起源，应该就是人机环境之间的交互作用。或许，最好的智慧/智能真的就隐藏在这些交互的自相矛盾之中？！若果真如此，那又该如何破译呢?

哲学意义上的“我”也许就是人类研究的坐标原点或出发点，“我是谁”“我从哪里来”“要到那里去”这些问题也许就是人工智能研究的关键瓶颈？！

结束语

人工智能，尤其未来的强人工智能很可能是一种集科学技术、人文艺术、哲学宗教为一体的“有机化合物”，是各种“有限理性”与“有限感性”相互叠加和往返激荡的结果，而不仅仅是科学意义上的自然秩序之原理。它既包含了像科学技术那样只服从理性本身而不屈从于任何权威的确定性知识(答案)的东西，又包含着诸如人文艺术以及哲学、宗教等一些迄今仍为确定性的知识所不能肯定的思考。它不但关注着人机环境系统中的大数据挖掘，而且对涉及“蝴蝶效应”的临界小数据也极为敏感；它不但涉及计算、感知和认知等客观过程，而且还对算计、动机与猜测等主观过程颇为青睐；它不但与系统论、控制论和信息论等“老三论”相关，更与耗散结构论、协同论、突变论等“新三论”相联。它是整体与局部之间开环、闭环、自上而下、自下而上交叉融合的过程，是通过无关—弱相关—相关—强相关及其逆过程的混关联变换。

通过研究，我们是这样看待指人工智能技术问题的：首先人工智能过程不是被动地对环境的响应，而是一种主动行为，人工智能系统在环境信息的刺激下，通过采集、过滤，改变态势分析策略，从动态的信息流中抽取不变性，在人机环境交互作用下产生近乎知觉的操作或控制；其次，人工智能技术中的计算是动态的、非线形的(同认知技术计算相似)，通常不需要一次将所有的问题都计算清楚，而是对所需要的信息加以计算；再者，人工智能技术中的计算应该是自适应的，人机系统的特性应该随着与外界的交互而变化。因此，人工智能技术中的计算应该是外界环境、机器和人的认知感知器共同作用的结果，三者缺一不可。

人工智能论文范文第4篇

1.1一般资料

两组80例平均年龄（49.83±6.28）岁；病程最短者2个月，最长者7年，平均病程（3±1.68）年。两组患者年龄、性别、病程等资料经统计学处理，无显著性差异(P＞0.05)，具有可比性。

1.2西医诊断标准参照1992-06安徽太平《中华内科杂志》编委会肾脏病专业组制定的诊断和分期标准［2］。80ml/min＞内生肌酐清除率（Ccr）＞10ml/min；133μmol/L＜血肌酐（Scr）＜707μmol/L。有慢性肾脏病史，或累及肾脏的系统性疾病病史者。

1.3中医辨证分型及疗效标准参考1993年的《中药新药临床研究指导原则》［3］中CRF临床分型。本虚证：脾肾气虚型、气阴两虚型、脾肾阳虚型、肝肾阴虚型、阴阳两虚型。标实证：湿热型、湿浊型、血淤型、湿热挟淤型、其他型。疗效标准也参考该文献。

1.4辨象标准辨象标准参照《中国医学百科全书》朝医学［4］卷中辨象标准，均属“肺小肝大”者。

2方法

2.1实验室指标及方法①血常规及离子：红细胞（RBC）、血红蛋白（Hb）。②肾功能：Scr，BUN，Ccr。

2.2统计学方法数据均以±s表示，SPSS11.0软件统计，采用单因素方差分析组间比较。

2.3治疗方法治疗组48例太阴人组用太阴化浊汤加减：薏苡仁20g，干栗15g，黄芩15g，桔梗10g，莱菔子20g，生大黄10g，石菖蒲10g，杏仁15g，白头翁15g，泽兰20g，地龙15g；如浮肿甚加蛴螬15g，浮萍15g；若尿浊(蛋白尿)加鹿角霜15g，佩兰10g；血压高加天麻15g，15g。对照组32例，用由广州康臣药业生产的尿毒清颗粒，5g/袋，1袋/次，服用4次/d，服用1个月。对照组与治疗组48例患者进行相关比较，各以1个月为1个疗程，观察1个疗程。

3结果

3.1有效率与症状出现规律经观察太阴人在四象人CRF患者中，所占人数为47.52%，比例最多，治疗组总有效率78.2%，明显优于对照组的47.8%,而85%的太阴人患者多以继发性发病为多。在糖尿病、高血压病、高脂血症等疾病引起肾脏负荷过重而引起该病，其发病证型以中医证型的气阴两虚型、肝肾阴虚型、湿浊型、湿热挟淤型者为多。

3.2两组疗效比较结果见表1。经观察治疗组能有效改善贫血等症状，且有显著控制肾功衰的疗效。结果见表2。表1两组治疗前后血常规、离子比较(略)表2两组治疗前后肾功能比较(略)

4讨论

CRF病情危重，临床表现极为复杂，属中医的“关格”“癃闭”“肾风”“水毒证”“肾劳”等范畴，其病机错综复杂，有正虚邪实、寒热错杂、虚实互见等。肾小球硬化的病机目前有虚、淤、湿、浊、毒、痰等看法［5］。体质辨治CRF也追随以上理论。朝医体质理论发端于《灵枢·通天》七十二篇中的五太人论，但舍弃了阴阳和平体质之人，仅保留了其余四种体质。认为太、少阴阳体质不同其体内的气血运行亦不同，引起本病也有相应的规律。太阴人“过偏于阴之人”“肺小肝大”。肺主呼吸、主气、主肃降、通调水道，肺小则肺气推动血液、津液运行不畅，又肃降不利，治节失度，故生淤酿痰，痰淤互结生浊气，痰浊壅遏于里。肝藏血，主疏泄喜条达，肝大则其功能相对亢进，表现为肝实病变，故肝失疏泄、肝络瘀阻，最终致“血浊气涩”。血浊与气涩互为因果，二者相参恶化脏局，促使浊邪壅遏于内、充斥三焦。三焦决渎失司，痰浊阻滞肾络，气化不利故成本病。故其病初起多以高血压病、高脂血症、冠心病、糖尿病等以肝实、邪浊的病变为早期原发病，并以实证为主。到代偿期、失代偿期时多伴有神疲乏力、浮肿、呕吐等临床表现，所以此时也常被确认该病。

本方是太阴人清肺泻肝汤化裁，顾名思义清泻肝实，降利肺气；生大黄、薏苡仁、白头翁、黄芩以通腹泻浊，桔梗、杏仁、莱菔子、石菖蒲降气化痰，泽兰、地龙活肾络的功效。完全针对太阴人体质以及CRF病机而设，与中医理论的专注于病位在肾的治法有所出入，其辨体质的治疗特点亦在此。此外太阴人“肺小肝大”，故平时注重调补肺脏，谨防感冒的发生；积极治疗太阴人易感之疾高血压、高血脂、高血糖、高胰岛素血症等疾病，防止该病引起对肾单位的损伤。通过以上对太阴人CRF的治疗，可看出浊毒淤阻是首要病机，而且与其“血浊气涩”体质的病理特点有紧密相关。所以在治疗上我们既要辨其病、又要辨证、更要辨体质，这样才可做到“审机论治”“辨质论治”和“辨病论治”3者有机地结合起来，并能获得最佳疗效。

【参考文献】

［1］匡调元.匡调元医论［M］.上海：上海中医药大学出版社,2004:113.

［2］王海燕，郑法雷，刘上春，等.原发性肾小球疾病分型与治疗及诊断标准专题座谈会纪要·慢性肾衰诊断标准及分期［S］.中华内科杂志，1993，32(2):131.

［3］中华人民共和国卫生部.中药新药临床指导原则，第1辑［S］.1993：167.

［4］中国医学百科全书编辑委员会.中国医学百科全书（朝医学）［M］.上海:上海科学技术出版社,1992：4.

［5］刘玉宁.DN肾小球硬化的中医病机探讨［J］.新中医，2003，35（7）：8.

人工智能论文范文第5篇

涂序彦曾任中国人工智能学会理事长、学术指导委员会主席，是中国人工智能学会的主要创建人、我国“人工智能”学科的奠基人之一，他提出的“广义智能信息系统论”为“人工智能”学科提供了统一的理论架构，他倡导的多学派兼容、多层次结合、多智体协同的“广义人工智能”学科体系，为现代“人工智能”学科的全面、协调、持续发展，提供了研究开发策略，他提出的“广义智能学”促进了“智能科学技术”新学科的诞生。1988年，他编著的高等学校教材《人工智能及其应用》电子工业出版社，获电子工业部优秀教材一等奖。

1977年，他在中国科学院自动化研究所工作，主持“控制论组”，与北京市中医院合作，研究开发我国第一个中医专家系统“关幼波中医肝炎诊断治疗程序”，这也是世界第一个中医专家系统。1985年，主持“国家经济信息专家系统关键技术”研究，提出大型“多级专家系统”新方法，获国家“七，五”攻关重大成果奖。

1960年，在第一届国际自动控制联合会IFAC世界大会，创立多变量控制系统的新原理：“协调控制”理论，他提出的升船机多电机同步的“协调控制”方法应用于三峡工程。1981年，在《科技管理与科学学》发表“论协调”，提出创建“协调学”新学科。

1977年，涂序彦发表我国“大系统理论及应用”首篇论文，1985年，创立“大系统控制论”，1994年，撰写出版《大系统控制论》专著，发展“控制论”的新学科。

1979年，根据国情，他创立具有中国特色的“最经济控制”理论，提出天文科学卫星“最经济姿态控制”新方法，在《自动化学报》发表了关于“最经济控制”多篇论文。

1980年，总结有关“生物控制论”的科研成果，主持编著我国第一本《生物控制论》专著，由科学出版社出版，重点研究“人体控制论”，他提出“针麻－多级协调控制过程”，“经络－人体控制系统”新学说。

1977年，涂序彦发表我国“智能控制及其应用”首篇论文，开拓“智能控制”新技术，1985年，提出“多级自寻优、自协调控制”新方法，1990年，参与发起主办“全球华人智能控制与智能自动化”大会，任大会主席之一。2004年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。

1985年，在IFAC／IFORS／IFIP国际学术会议，涂序彦提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念，开拓我国“智能管理”新方法、新技术，1995年，撰写《智能管理》专著，由清华大学出版社出版。2010年，他和马忠贵博士撰写《协调智能调度》专著，由国防工业出版社出版。

1995年，在“人工智能”与计算机“仿真技术”相结合的基础上，涂序彦提出“智能仿真”的概念与系统架构，2009年，应邀在中国计算机仿真高层论坛作“协同智能仿真”大会报告。

2000年，开发“智能信息推拉”技术、“基于公共知识库的智能通信”系统，2004年，在中国人工智能学会智能信息网络学术会议，作大会报告“智能通信与智能网络”，2005年，提出“互动智能通信”的概念，2008年，他和马忠贵博士撰写《智能通信》专著，由电子工业出版社出版。

2002年，涂序彦发起并主持中国人工智能学会首届“人工生命及应用”学术会议，提出“广义人工生命”的概念和类谱，2003年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Generalized Artificial LifeRace＆Model”，2004年，主编《人工生命及应用》论文集，2005年，北京邮电大学出版社。

2002年，涂序彦与曾广平教授等合作，提出“软件人”的新概念，2003年，获国家自然科学基金项目“计算机网络环境中的虚拟机器人一软件人”支持，2004年，提出“广义软件人”，2007年，总结相关研究开发成果，撰写《“软件人”研究及应用》专著，由科学出版社出版。2008年，主持InternationalConference on Humanized Systems，作大会主题报告“Advanced Intelligence，Humanics，SoftMan”。

2002年，涂序彦与韩力群教授合作，提出“多中枢自协调人工脑”的新概念，2004年，在AROB国际学术会议“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”，2009年，总结相关研究开发成果，撰写《多中枢自协调人工脑》专著，由科学出版社出版。

2003年，他在中国人工智能学会第十届全国人工智能学术大会报告中，提出“人工智能”的姐妹学科：“人工情感”的新学科架构。2004年，在北京主持召开中日国际学术会议，作大会报告“Artificial Emotionand its Applications”，提出“IntelligentAnimation，Intelligent Game，IntelligentFilm＆Television”。

1991年，在全国“智能控制”学术会议的大会报告中，涂序彦提出“智能控制论”新学科架构，2010年，他与王枞教授等合作，撰写出版《智能控制论》专著，在科学出版社出版。

2004年，在“智能系统”国际学术会议，涂序彦提出“拟人系统”新概念，2005年，在中国武汉，发起并主持第一届“拟人系统”国际学术会议，他提出创建“拟人学”新学科，2008年，在中国北京，主持召开“拟人系统”国际学术大会。

2005年，他的诗集《糊涂集》包括：理智篇、山水篇、情感篇等涂诗四百首，由北京邮电大学出版社出版。