人工智能理论论文选题方向怎么选
人工智能理论论文选题方向怎么选
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计算机科学的毕设可能是最容易过的了, 因为只要找到一份网站或者管理系统个代码, 顺便写个论文就行, 参考资料极多比如课程管理系统, 学籍管理系统, 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统,网上订餐系统, 外卖系统, 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了, 如果自己喜欢技术的话, 可以尝试做一下可以 look at my name, 可以找到很多项目的源码, 可以自己选一下, 希望能够采纳
人工智能哪一个方向比较好写的话,我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧,因为对于专业知识可能不太了解,但是它的使用的话应该比较简单。
通常来说,大学生(研究生)在确定论文研究方向的时候,需要先考虑三件事,其一是自身的知识结构和能力特点;其二是目前拥有的研究资源;其三行业发展趋势。自身的知识结构和能力特点是选择研究方向的基础,因为要想完成一篇合格的论文,有三个基本的要求,其一是具有一定的创新性;其二是具有一定的落地可行性;其三是论述的完整性和可靠性。要想让论文有所创新,首先就要从知识结构上寻求突破,所以自身的知识结构是论文研究方向首先应该考虑的因素。研究资源对于论文方向的选择也有非常直接的影响,写论文一定离不开大量研究资源的支撑,涉及到导师资源、课堂资源、实验室资源(设备)、行业资源等等,所以在选择论文方向的时候,要根据目前能够整合的研究资源进行细分方向的选择。通常来说,导师对于论文研究方向的选择有比较直接的影响,选择导师比较擅长的研究领域会更容易获得突破。论文研究方向还应该考虑一下当前的行业发展趋势,在产业结构升级的大背景下,如果研究方向能够与大环境相契合,不仅能够获得更多的研究资源,同时对于未来的发展空间也有较大程度的促进作用。以计算机领域为例,当前选择大数据、云计算、边缘计算、人工智能等方向都是不错的选择。最后,要想完成一篇高质量论文往往需要做大量的基础工作,同时一定要尊重实验结果,否则在进行落地应用的过程中会遇到很多障碍,这一点一定要注意。如果论文中的实验是无法重现的,那么这样的研究成果是没有意义的。毕业论文(graduation study),按一门课程计,是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节,为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。从文体而言,它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年(学期)进行。学生须在教师指导下,选定课题进行研究,撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力;加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练;从总体上考查学生学习所达到的学业水平。论文题目由教师指定或由学生提出,经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。通过这一环节,应使学生受到有关科学研究选题,查阅、评述文献,制订研究方案,设计进行科学实验或社会调查,处理数据或整理调查结果,对结果进行分析、论证并得出结论,撰写论文等项初步训练。2020年12月24日,《本科毕业论文(设计)抽检办法(试行)》提出,本科毕业论文抽检每年进行一次,抽检比例原则上应不低于2%。
人工智能论文选题方向怎么选
选择论文的题目最好是跟自己毕业后想从事的方向有关系,这样可以顺便了解下这个行业,另外就是自己擅长什么就选择什么。你可以到 "可为软件计算机论文" 上参考下,这里有大量的毕业设计资源你可以网上搜索 "可为软件计算机论文" 进入官方网联系客服获取相关资料和信息。
通常来说大学生在确定论文研究方向的时候,需要先考虑三件事,其一是自身的知识结构和能力特点;其二是目前拥有的研究资源;其三行业发展趋势。自身的知识结构和能力特点是选择研究方向的基础,因为要想完成一篇合格的论文,有三个基本的要求,具有一定的创新性。具有一定的落地可行性;论述的完整性和可靠性。要想让论文有所创新,首先就要从知识结构上寻求突破,所以自身的知识结构是论文研究方向首先应该考虑的因素。论文研究方向应该考虑一下当前的行业发展趋势,在产业结构升级的大背景下,如果研究方向能够与大环境相契合,不仅能够获得更多的研究资源,同时对于未来的发展空间也有较大程度的促进作用。以计算机领域为例,当前选择大数据、云计算、边缘计算、人工智能等方向都是不错的选择。研究资源对于论文方向的选择也有非常直接的影响,所以在选择论文方向的时候,要根据目前能够整合的研究资源进行细分方向的选择。通常来说,导师对于论文研究方向的选择有比较直接的影响,选择导师比较擅长的研究领域会更容易获得突破。要想完成一篇高质量论文往往需要做大量的基础工作,同时一定要尊重实验结果,否则在进行落地应用的过程中会遇到很多障碍,这一点一定要注意。
人工智能哪一个方向比较好写的话,我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧,因为对于专业知识可能不太了解,但是它的使用的话应该比较简单。
你是做哪类的呀开发语言是什么很多都有现成的 我当时是做ASP的图书管理系统 去小熊仔毕业论文 买个成品自己修改下就好了 或者去联系学哥学姐 要他们当时的 毕设 自己修改
人工智能法理学论文选题方向怎么选
要考虑自己的能力和时间要求,智能制造相对来说更宏观一些,内容更广一些,而智能控制技术相对来说要精细一些,内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则:选择自己所学专业范围之内,体现专业素养,综合考虑自己的能力和时间要求,选题选择大小适中,所选题目与生活相关,通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造,源于人工智能的研究,一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式,是控制理论发展的高级阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。
人机博弈。要多难都可以。
通常来说,大学生(研究生)在确定论文研究方向的时候,需要先考虑三件事,其一是自身的知识结构和能力特点;其二是目前拥有的研究资源;其三行业发展趋势。自身的知识结构和能力特点是选择研究方向的基础,因为要想完成一篇合格的论文,有三个基本的要求,其一是具有一定的创新性;其二是具有一定的落地可行性;其三是论述的完整性和可靠性。要想让论文有所创新,首先就要从知识结构上寻求突破,所以自身的知识结构是论文研究方向首先应该考虑的因素。研究资源对于论文方向的选择也有非常直接的影响,写论文一定离不开大量研究资源的支撑,涉及到导师资源、课堂资源、实验室资源(设备)、行业资源等等,所以在选择论文方向的时候,要根据目前能够整合的研究资源进行细分方向的选择。通常来说,导师对于论文研究方向的选择有比较直接的影响,选择导师比较擅长的研究领域会更容易获得突破。论文研究方向还应该考虑一下当前的行业发展趋势,在产业结构升级的大背景下,如果研究方向能够与大环境相契合,不仅能够获得更多的研究资源,同时对于未来的发展空间也有较大程度的促进作用。以计算机领域为例,当前选择大数据、云计算、边缘计算、人工智能等方向都是不错的选择。最后,要想完成一篇高质量论文往往需要做大量的基础工作,同时一定要尊重实验结果,否则在进行落地应用的过程中会遇到很多障碍,这一点一定要注意。如果论文中的实验是无法重现的,那么这样的研究成果是没有意义的。毕业论文(graduation study),按一门课程计,是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节,为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。从文体而言,它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年(学期)进行。学生须在教师指导下,选定课题进行研究,撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力;加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练;从总体上考查学生学习所达到的学业水平。论文题目由教师指定或由学生提出,经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。通过这一环节,应使学生受到有关科学研究选题,查阅、评述文献,制订研究方案,设计进行科学实验或社会调查,处理数据或整理调查结果,对结果进行分析、论证并得出结论,撰写论文等项初步训练。2020年12月24日,《本科毕业论文(设计)抽检办法(试行)》提出,本科毕业论文抽检每年进行一次,抽检比例原则上应不低于2%。
人工智能理论论文选题方向
要考虑自己的能力和时间要求,智能制造相对来说更宏观一些,内容更广一些,而智能控制技术相对来说要精细一些,内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则:选择自己所学专业范围之内,体现专业素养,综合考虑自己的能力和时间要求,选题选择大小适中,所选题目与生活相关,通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造,源于人工智能的研究,一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式,是控制理论发展的高级阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。
人机博弈。要多难都可以。
VeryCD上的电子书 书名:SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,AI)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落…… 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》(AI)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高潮。 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高潮,那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢? 答: AI研究出现了新的高潮,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。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
人工智能原理论文选题方向
有本人工智能与机器人研究期刊,上面的文献你有时间可以多看看的,总能找到你想研究的课题
VeryCD上的电子书 书名:SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence走近人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,AI)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落…… 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》(AI)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高潮。 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高潮,那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢? 答: AI研究出现了新的高潮,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。 麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为Cog的项目。Cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
不是的! 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上,让设计目标更立体化,更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉,但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上,较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用,包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。