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論文是一個(gè)漢語詞語，拼音是lùn wén，古典文學(xué)常見論文一詞，謂交談辭章或交流思想。疫情面前所有人應(yīng)當(dāng)承擔(dān)起應(yīng)有的社會(huì)責(zé)任以下是小編整理的人工智能論文1500字以上【7篇】，歡迎閱讀與收藏。
人工智能論文1500字以上篇1
摘要：隨著社會(huì)的飛速發(fā)展, 科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步, 工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)模式發(fā)生變化, 人工智能時(shí)代勢不可擋, 尤其是機(jī)器人得到更大范圍的推廣與應(yīng)用。工業(yè)機(jī)器人的突出優(yōu)勢是精準(zhǔn)度較高, 工作效率高, 能夠承受較大工作強(qiáng)度, 為整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)量的提升以及質(zhì)量的提高創(chuàng)造更加優(yōu)質(zhì)的條件。由此可見, 工業(yè)機(jī)器人已成為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的趨勢與方向。文章基于行業(yè)發(fā)展, 詳細(xì)闡述了工業(yè)機(jī)器人的特征, 探討其未來發(fā)展趨勢與方向, 以期為整個(gè)工業(yè)行業(yè)的持續(xù)性發(fā)展提供更大的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞：人工智能時(shí)代; 工業(yè)機(jī)器人; 趨勢;
Abstract：
With the rapid development of society, the continuous progress of science and technology, industrial production mode changes, the era of artificial intelligence is unstoppable, especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy, high work efficiency, able to withstand a greater intensity of work, for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry, this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail, and discusses its future development trend and direction, in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry.
Keyword：
era of artificial intelligence; industrial robot; trend;
隨著人工智能時(shí)代的到來, 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)取得巨大突破, 大數(shù)據(jù)技術(shù)成為核心, 為工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品性能的提升提供更加先進(jìn)的技術(shù)支持。在工業(yè)機(jī)器人發(fā)展進(jìn)程中, 其操作趨于簡易化, 精準(zhǔn)度更高, 能夠廣泛應(yīng)用在諸多領(lǐng)域, 投入成本呈現(xiàn)不斷降低的趨勢。立足工業(yè)領(lǐng)域, 機(jī)器人應(yīng)用于產(chǎn)品檢測、焊接以及搬運(yùn)等環(huán)節(jié)。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)強(qiáng)化對人力應(yīng)用的緩解, 在優(yōu)勢上主要體現(xiàn)為較高的生產(chǎn)效率與較高品質(zhì)的操作, 同時(shí), 操作持久性更加突出。
1 工業(yè)機(jī)器人的構(gòu)成以及類型
從構(gòu)成上分析, 工業(yè)機(jī)器人主要包含三個(gè)部分, 即本體、驅(qū)動(dòng)以及控制三個(gè)系統(tǒng)。從功能上分析, 一種機(jī)器人的作用體現(xiàn)在對人類手、手臂的模仿。另外一種更具智能化, 有效發(fā)揮仿生學(xué)的特征, 能力更顯多樣化, 自由度更高。在當(dāng)前的工業(yè)領(lǐng)域, 之所以選擇工業(yè)機(jī)器人, 主要源于其較低的單機(jī)價(jià)格, 便于維修, 應(yīng)用效率較高。
2 人工智能時(shí)代工業(yè)機(jī)器人核心技術(shù)分析
2.1 工業(yè)機(jī)器人以高精度減速機(jī)為核心構(gòu)成, 涉及多種技術(shù)類型, 要求較高
在工業(yè)機(jī)器人中, 關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)組成為高精度減速機(jī), 涉及多種技術(shù)類型。首先, 材料成型控制技術(shù)十分關(guān)鍵, 尤其對減速機(jī)減速齒輪的耐磨性與剛性提出更高要求, 目的是保證運(yùn)行的高精度標(biāo)準(zhǔn)。在材料構(gòu)成方面, 要強(qiáng)化對金相組織、材料化學(xué)元素以及含量的科學(xué)控制。其次, 加工技術(shù)不容忽視。在減速器中, 非標(biāo)特殊軸承是必不可少的組成部分, 結(jié)構(gòu)極具特殊性, 需要減速器零件加工尺寸來確認(rèn)間隙標(biāo)準(zhǔn), 工人技術(shù)要求更高。
2.2 以電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動(dòng)器為核心, 實(shí)現(xiàn)對工業(yè)機(jī)器人的全方位控制
對于工業(yè)機(jī)器人的控制, 電機(jī)與高精度伺服驅(qū)動(dòng)器作用突出, 強(qiáng)化對控制系統(tǒng)的管理, 尤其是在瞬間力、功率輸出方面面臨更高的標(biāo)準(zhǔn)。首先, 快響應(yīng)伺服控制技術(shù)能實(shí)現(xiàn)對位置環(huán)、電流環(huán)以及速度的有序控制, 合理運(yùn)用干擾觀測以及前饋補(bǔ)償算法。具體講, 要采用指標(biāo)預(yù)測法來構(gòu)建內(nèi)部預(yù)測模型, 達(dá)到閉環(huán)優(yōu)化的目的。其次, 為了保證工業(yè)機(jī)器人能夠有效發(fā)揮識(shí)別功能, 要依托在線參數(shù)自整定技術(shù), 強(qiáng)化轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及PID參數(shù)的在線優(yōu)化, 達(dá)到參數(shù)的精準(zhǔn)判定。另外, 在線慣量辨識(shí)算法明確伺服驅(qū)動(dòng)器的實(shí)際工況, 強(qiáng)化參數(shù)的智能化控制, 以現(xiàn)場實(shí)際為要求, 合理進(jìn)行參數(shù)的調(diào)整。
2.3 以實(shí)時(shí)性為要求, 強(qiáng)化控制操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性與精確性
在工業(yè)機(jī)器人中, 運(yùn)動(dòng)學(xué)控制系統(tǒng)對實(shí)時(shí)性要求較高。目前, 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制卡以定制方式為主, 同時(shí), 強(qiáng)調(diào)與操作系統(tǒng)的密切配合, 強(qiáng)化數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)精確性以及穩(wěn)定性的實(shí)現(xiàn), 尤其是對于操作系統(tǒng)的消息處理機(jī)制, 更要關(guān)注穩(wěn)定性與快速響應(yīng)的需要, 增強(qiáng)實(shí)時(shí)性, 為機(jī)器人產(chǎn)業(yè)化道路的發(fā)展創(chuàng)造條件。
3 結(jié)合工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用實(shí)際準(zhǔn)確掌握發(fā)展趨勢與方向
3.1 工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征, 整體性能增強(qiáng), 適用范圍更廣
立足新時(shí)期的發(fā)展, 工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器人更顯多樣性, 如焊接機(jī)器人、清潔機(jī)器人等逐漸投入使用, 工程自動(dòng)化程度顯著增強(qiáng)。隨著技術(shù)水平的不斷提升, 機(jī)器人的造價(jià)呈現(xiàn)下降的趨勢, 但是, 性能卻不斷增強(qiáng)。例如, 對于工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)械手, 其主要原理是進(jìn)行人手及手臂的模仿, 實(shí)現(xiàn)靈活抓取以及搬運(yùn)的功能, 滿足自動(dòng)化操作的目標(biāo)?？v觀當(dāng)前, 機(jī)械手應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域是工業(yè)制造業(yè)、包裝業(yè)等。機(jī)械手能夠在既定的時(shí)間內(nèi)較為準(zhǔn)確與高效地完成操作動(dòng)作, 這也成為工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的主要方向。目前, 信息技術(shù)發(fā)展迅速, 尤其是人工智能技術(shù)影響力不斷擴(kuò)大, 加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持, 工業(yè)機(jī)器人發(fā)展更顯系統(tǒng)性特征, 強(qiáng)化在控制系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)以及維護(hù)系統(tǒng)功能的提升。同時(shí), 依托仿真模擬化程序設(shè)計(jì), 切實(shí)增強(qiáng)智能化與自動(dòng)化水平, 整體性能不斷提升, 在應(yīng)用方面更顯可靠性, 適用范圍更廣。
3.2 以工業(yè)發(fā)展需求為基礎(chǔ), 更顯生物性與仿生性特點(diǎn), 強(qiáng)化不良工作環(huán)境生產(chǎn)效率的提升
立足工業(yè)生產(chǎn), 很多環(huán)節(jié)與環(huán)境保護(hù)相矛盾, 對從業(yè)者身心健康產(chǎn)生不利影響, 有些操作人類很難完成, 這也成為工業(yè)機(jī)器人得以推廣應(yīng)用的重要因素。例如, 對于真空機(jī)器人, 其之所以在工業(yè)中應(yīng)用, 主要原因是半導(dǎo)體工業(yè)中, 真空傳輸晶圓這一環(huán)節(jié)人類無法完成, 而真空機(jī)器人的引進(jìn)實(shí)現(xiàn)這一問題的解決。另外, 在一些惡劣環(huán)境中, 如適應(yīng)無阻運(yùn)動(dòng)的蛇形機(jī)器人, 滿足水下作業(yè)的仿生魚機(jī)器人等, 都處于不斷研發(fā)之中, 備受矚目。也就是說, 在工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展進(jìn)程中, 更加關(guān)注其仿生性與生物性的特征, 能夠有效實(shí)現(xiàn)對人類行為的模仿與替代, 成為新時(shí)期工業(yè)機(jī)器人研發(fā)的新動(dòng)向。
3.3 基于不斷升級與更新的計(jì)算機(jī)信息技術(shù), 工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)更加完善, 加快統(tǒng)一化與標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)現(xiàn)
在機(jī)器人內(nèi)部, 核心構(gòu)成為控制系統(tǒng), 是發(fā)揮功能的重要保障, 強(qiáng)化對記憶、示教、通信連接以及坐標(biāo)設(shè)置功能的支持。當(dāng)前, 計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷升級更新, 為工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供強(qiáng)大動(dòng)力, 整體控制水平顯著提升。具體講, 在控制器方面, 由專用封閉式發(fā)展為開放式。也就是說, 計(jì)算機(jī)水平的提升使得工業(yè)機(jī)器人的控制系統(tǒng)突破專供的束縛, 更顯統(tǒng)一化與標(biāo)準(zhǔn)化的趨勢, 網(wǎng)絡(luò)化特征明顯。基于此, 工業(yè)機(jī)器人的操作更顯便捷性, 具備簡單的操作常識(shí)即可, 無需投入人力物力進(jìn)行培訓(xùn), 在很短的時(shí)間內(nèi)就可以對機(jī)器人進(jìn)行模塊功能調(diào)整, 在根本上使機(jī)器人的使用更加方便與快捷, 維護(hù)管理工作也易于進(jìn)行。
3.4 綜合傳感器融合配置技術(shù)日趨成熟與完善, 實(shí)現(xiàn)對人類思維與神經(jīng)的多功能仿生
立足信息時(shí)代, 人工智能的發(fā)展勢不可擋, 智能化成為工業(yè)機(jī)器人在未來的發(fā)展方向。智能化的機(jī)器人, 即強(qiáng)調(diào)機(jī)器人對人類模仿的更高層次, 需要具備更高層級的仿生, 既要能夠模仿人類的動(dòng)作行為, 同時(shí), 還需要具有人類的思維與神經(jīng)?；诖? 傳感器成為智能工業(yè)機(jī)器人的重要構(gòu)成部分, 尤其是視覺、力覺、觸覺傳感器的出現(xiàn), 加快工業(yè)機(jī)器人智能化的發(fā)展速度。例如, 對于從事電弧焊接的機(jī)器人, 采用多傳感器融合配置, 融電弧傳感器、視覺傳感器以及機(jī)器傳感器于一體。在視覺傳感器的支持下, 機(jī)器人能夠憑借激光視覺掃描功能, 獲取焊接過程中所需要的焊炬等數(shù)據(jù)信息, 保證電弧焊接的精準(zhǔn)性。另外, 遠(yuǎn)距離遙控機(jī)器人的出現(xiàn)代表了綜合性傳感器融合配置技術(shù)上了新的臺(tái)階。這種技術(shù)在機(jī)器人未來發(fā)展中將得到更大范圍的推廣與應(yīng)用, 處于不斷完善與成熟中。
4 我國工業(yè)機(jī)器人發(fā)展存在的不足與凸顯的問題
首先, 我國工業(yè)機(jī)器人起步較晚, 發(fā)展時(shí)間較短, 資金投入方面彰顯不足, 在技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)方面彰顯無力性, 處于不斷摸索與提升階段, 研發(fā)力度亟待增強(qiáng)。其次, 對于我國機(jī)器人的發(fā)展, 在生產(chǎn)技術(shù)與可靠性方面相對薄弱, 尤其是機(jī)器人很多關(guān)鍵部件需要進(jìn)口, 生產(chǎn)成本大幅增加, 機(jī)器人市場仍需不斷擴(kuò)大, 尤其是過高的成本支出, 使得工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)研發(fā)方面缺乏較高的積極性。再次, 工業(yè)機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)需要以規(guī)模優(yōu)勢為前提, 但是, 我國在生產(chǎn)與研發(fā)方面的投入尚未達(dá)標(biāo), 給推廣與應(yīng)用造成巨大阻力。
5 如何推動(dòng)人工智能時(shí)代工業(yè)機(jī)器人的快速發(fā)展
隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步, 智能機(jī)器人技術(shù)處于不斷創(chuàng)新升級中, 因此, 工業(yè)智能機(jī)器人在未來的發(fā)展要集中做好如下幾個(gè)方面的工作。首先, 從理論研究方面分析, 要重視加強(qiáng)指揮制造技術(shù)的探究, 尤其是針對機(jī)器人中相關(guān)零部件的生產(chǎn), 要切實(shí)提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量, 有效應(yīng)對生產(chǎn)難題, 借助新型制造技術(shù)與制造模式, 縮短機(jī)器人生產(chǎn)與推廣時(shí)間。其次, 要結(jié)合社會(huì)需求, 合理增加智能機(jī)器人科研項(xiàng)目資金投入, 設(shè)置專項(xiàng)資金, 尤其是面對工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段, 要擴(kuò)大對機(jī)器人及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資量, 在根本上為工業(yè)智能機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步創(chuàng)造條件。再次, 立足新時(shí)期, 要對工業(yè)機(jī)器人相關(guān)條例、規(guī)則等進(jìn)行完善, 加快核心技術(shù)研發(fā)速度, 同時(shí), 做好研發(fā)技術(shù)與成功經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)分析, 推動(dòng)智能機(jī)器人工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程的加快, 構(gòu)建更加完善的標(biāo)準(zhǔn)體系, 強(qiáng)化對人機(jī)交互準(zhǔn)則的合理優(yōu)化。
6 結(jié)束語
綜上, 工業(yè)機(jī)器人是多學(xué)科相互融合與發(fā)展的產(chǎn)物, 對工業(yè)行業(yè)的發(fā)展意義巨大。因此, 要立足信息時(shí)代, 在人工智能技術(shù)的支撐下, 準(zhǔn)確掌握工業(yè)機(jī)器人發(fā)展趨勢, 明確技術(shù)特征, 促使工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)制造成本的不斷降低, 性能逐步增強(qiáng)。同時(shí), 要重視仿生學(xué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的研究與應(yīng)用, 強(qiáng)化控制系統(tǒng)功能的不斷升級改造, 加快多傳感器融合配置技術(shù)的發(fā)展, 大幅提升工業(yè)機(jī)器人的智能化水平, 推動(dòng)整個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一化建設(shè), 拓展機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域, 以便更好發(fā)揮工業(yè)機(jī)器人在人工智能時(shí)代的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]譚文君, 董桂才, 張斌儒.我國工業(yè)機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及啟示[J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理, 2018 (04) :42-47.
[2]王浩.工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用綜述[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品, 2018 (03) :109-110.
[3]蔡濟(jì)云.工業(yè)機(jī)器人在自動(dòng)化控制中的應(yīng)用研究[J].科技與創(chuàng)新, 2018 (01) :144-145.
人工智能論文1500字以上篇2
【摘要】隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，我們迎來了偉大的人工智能時(shí)代。人工智能的偉大在于給各行各業(yè)都帶來了巨大的沖擊，對會(huì)計(jì)行業(yè)而言，運(yùn)用了越來越多的人工智能技術(shù)，科技的進(jìn)步，使人工智能不僅正逐步取代部分會(huì)計(jì)人員的一些低技能的低端工作，它還可以完成人類大部分的工作。本文將從了解人工智能出發(fā)，結(jié)合人工智能時(shí)代下會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展變化分析人工智能給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來的諸多機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
【關(guān)鍵詞】人工智能會(huì)計(jì)發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)
一、人工智能概述
?。ㄒ唬┤斯ぶ悄艿陌l(fā)展
1950年，艾倫，麥席森，圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代之作《制作機(jī)器會(huì)思考嗎？》里面提出了測試機(jī)器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。約翰，麥卡錫在1956年的達(dá)特茅斯學(xué)術(shù)會(huì)議上，第一次提出人工智能（ArtificialIntelligence，AI）。1997年，IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國首個(gè)面向2030年的人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略發(fā)展藍(lán)圖，也表現(xiàn)出我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持，同時(shí)，人工智能人選“2017年度中國媒體十大流行語”。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，可以對人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬，人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。
（二）人工智能的意義
人工智能的出現(xiàn)代表我國經(jīng)濟(jì)正在快速的發(fā)展，科技水平不斷的提高，同時(shí)人工智能也慢慢的融入并改變著我們的生活，推動(dòng)時(shí)代的發(fā)展。人工智能現(xiàn)在正朝著教育、金融、服務(wù)、醫(yī)療、信貸等諸多領(lǐng)域發(fā)展，比如經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、空間技術(shù)、主動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)規(guī)劃和制作，其首要運(yùn)用領(lǐng)域是制作主動(dòng)化工廠、醫(yī)療、物流和家庭效能;在商業(yè)領(lǐng)域中，無人駕駛轎車在機(jī)器人工作中占有智能轎車技術(shù)的主導(dǎo)地位;在金融領(lǐng)域，有了人工智能的監(jiān)督和把關(guān)，那些企圖利用系統(tǒng)或其他漏洞進(jìn)行金融犯罪的不法之徒將無處藏身：那么，人工智能對會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展又有那些意義呢？
二、人工智能時(shí)代下會(huì)計(jì)的發(fā)展變化
人工智能在會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)等行業(yè)的廣泛運(yùn)用，使得傳統(tǒng)、簡單、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作崗位將面臨被智能化取代，人工智能已成為促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要推手。近三年來，德勤、普華永道、安永、畢馬威4大國際會(huì)計(jì)師事務(wù)所通過利用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行會(huì)計(jì)、審計(jì)等工作，使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、工作效率、管理決策水平等明顯提升，由此可見，人工智能早已潛移默化的影響到了會(huì)計(jì)工作的方方面面。
?。ㄒ唬?huì)計(jì)工作效率提高了。人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的對接，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別票據(jù)、生成會(huì)計(jì)記賬憑證、記錄明細(xì)賬戶以及生成總賬和各類報(bào)表。作業(yè)過程中系統(tǒng)按時(shí)間順序記錄每筆業(yè)務(wù)，對每一筆賬務(wù)進(jìn)行核實(shí)和驗(yàn)證。財(cái)務(wù)機(jī)器人還實(shí)現(xiàn)了信息的語音、掃描錄入，財(cái)務(wù)軟件可自動(dòng)生成證、帳、表，這將更加高效準(zhǔn)確地完成基礎(chǔ)會(huì)計(jì)核算工作，提高此項(xiàng)工作的效率，會(huì)計(jì)人員因此節(jié)省了大量用于基礎(chǔ)核算工作的時(shí)間，從而能將更多的精力投入在企業(yè)內(nèi)部管理型的工作上，同時(shí)又提高了管理工作的效率。
?。ǘ?huì)計(jì)信息質(zhì)量提高了。受自身能力、專業(yè)素質(zhì)以及外部環(huán)境等因素的影響，會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)的滯后性和人為失誤在所難免。人工智能將會(huì)計(jì)模型和方法程序化，它既減少了人為失誤又極大地提升了數(shù)據(jù)處理能力，工作重心逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)的挖掘、分析等重要環(huán)節(jié)和高附加值工作中，同時(shí)，會(huì)計(jì)檔案由紙質(zhì)變成電子檔案更便于信息系統(tǒng)的管理、流程化的管理和監(jiān)控，避免了人工作業(yè)的失誤以及造假的可能，數(shù)據(jù)信息和記錄的真實(shí)性和精準(zhǔn)度得到保證。
?。ㄈ?huì)計(jì)職能重心轉(zhuǎn)移了。人工智能雖然可以替人做一些簡單、繁冗、重復(fù)性的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作，但并不能完全替代會(huì)計(jì)人員，隨著人工智能與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，從事簡單記賬工作的初級會(huì)計(jì)人員將會(huì)越來越少，而中高級會(huì)計(jì)人員將會(huì)集中于行業(yè)中涉及分析、預(yù)測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域。因而會(huì)計(jì)職能的重心將向預(yù)測、決策、規(guī)劃、控制、評價(jià)等目前人工智能無法取代的管理會(huì)計(jì)的職能轉(zhuǎn)移。
?。ㄋ模?huì)計(jì)人員從業(yè)壓力加大了。隨著人工智能被引入到會(huì)計(jì)行業(yè)中，一方面，簡單的會(huì)計(jì)核算工作將被智能化財(cái)務(wù)軟件逐步替代，普通核算類型工作的崗位勢必減少，基層會(huì)計(jì)人員面臨失業(yè)的壓力：另一方面，由于財(cái)務(wù)軟件能夠高效完成基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，企業(yè)更需要財(cái)會(huì)人員發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，會(huì)計(jì)從業(yè)人員需要將工作重心轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策分析和經(jīng)營管理上，使其有從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)到管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的壓力。
三、認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇
人工智能的發(fā)展與應(yīng)用是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的必然產(chǎn)物，它的到來就像一把雙刃劍，雖然可以對會(huì)計(jì)行業(yè)整體工作效率與工作方式帶來提升，但是人工智是不能完全代替會(huì)計(jì)人員的工作的。比如，智能化的設(shè)備無法完全替代充滿人情味的服務(wù)。李開復(fù)也指出，社交能力強(qiáng)、應(yīng)變能力強(qiáng)、協(xié)商能力強(qiáng)的人，永遠(yuǎn)不會(huì)被人工智能取代。人類的感情，想象、創(chuàng)造等特質(zhì)也是人工智能所無法企及的。所以，對于會(huì)計(jì)從業(yè)人員而言，人工智能只是一種行業(yè)對于自身的探索以及進(jìn)步，順應(yīng)這種變化，會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)認(rèn)清挑戰(zhàn)，抓住機(jī)遇。
一方面，會(huì)計(jì)從業(yè)人員應(yīng)調(diào)整好心態(tài)，快速適應(yīng)行業(yè)的變革，重新找回自己的價(jià)值。努力提升自己的專業(yè)分析能力和管理能力，成為人工智能代替不了的高級會(huì)計(jì)工作者。比如：財(cái)務(wù)戰(zhàn)略制定，納稅籌劃，風(fēng)險(xiǎn)控制，合理避稅、財(cái)務(wù)分析等。同時(shí)，向復(fù)合型人才發(fā)展。正如任正非所說，稱職的CFO應(yīng)隨時(shí)可以接任CEO。會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)開闊眼界，放大格局，不能只著眼于本職工作，還應(yīng)該了解工作其他崗位的工作內(nèi)容，比如銷售類、生產(chǎn)類等部門的業(yè)務(wù)，提高自己的企業(yè)價(jià)值以及行業(yè)地位，做一名復(fù)合型人才。
另一方面，人工智能技術(shù)在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的突破離不開懂會(huì)計(jì)知識(shí)的專業(yè)人員的配合，財(cái)務(wù)人員要努力學(xué)習(xí)新技能，加強(qiáng)計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)的知識(shí)儲(chǔ)備，協(xié)助人工智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的研發(fā)，擔(dān)當(dāng)人工智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和監(jiān)督者。
參考文獻(xiàn)：
[1]閏鈺.企業(yè)人工智能時(shí)代下對會(huì)計(jì)行業(yè)的思考[J].商場現(xiàn)代化.2018（1Z）
[2]楊秀琴.淺議人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的融合發(fā)展趨勢[J].現(xiàn)代商業(yè).2018（18）
[3]李牧陽，沈舒航.AI運(yùn)用給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來的問題和思考[J]，中國管理信息化.2019（42）
人工智能論文1500字以上篇3
《基于當(dāng)前社會(huì)的人工智能初探》
本文的開頭，我想先強(qiáng)調(diào)一個(gè)概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬間便會(huì)想到機(jī)器人，但機(jī)器人只是一個(gè)容器，它的內(nèi)核與控制系統(tǒng)才能被稱作人工智能。再者，人工智能不能被單純地被認(rèn)為是與人類處在同等智能水平上的事物，總的來說，可以將它分成三個(gè)層次：1.弱人工智能;2.強(qiáng)人工智能;3.超人工智能。
弱人工智能，是在單一領(lǐng)域具有超越常人的能力，比如說AlphaGo，它可以在圍棋方面戰(zhàn)勝李世石，但是若讓它進(jìn)行簡單的計(jì)算，類似1+1=2這樣的式子，它可能卻是不行的?，F(xiàn)階段，弱人工智能存在于我們生活的方方面面。導(dǎo)航，Siri，天氣預(yù)報(bào)，搜索引擎，音樂推薦等等，這都是人工智能，只不過大多數(shù)人并不知道罷了。所以那些“人工智能根本不可能造福人類”的說法是絕對錯(cuò)誤的，正相反，人工智能給人們帶來了諸多便利。因此，我希望大家能拋棄對人工智能的偏見，真正接納人工智能的存在。組成人類的細(xì)胞都比弱人工智能層次要高，所以對待這一層次的人工智能，我們是不必?fù)?dān)心的，若非要把有關(guān)人類的事物劃分到這一層次中，類似核糖體的細(xì)胞器便是屬于這一層次。
人類是屬于強(qiáng)人工智能層次的生物，而且是這一層次中頂端的存在。強(qiáng)人工智能，已經(jīng)可以同人類一樣進(jìn)行各種腦力活動(dòng)。但很遺憾，至今它還未曾問世。從弱人工智能到強(qiáng)人工智能的過渡是漫長的，從地球弱人工智能層次的氨基酸等有機(jī)物進(jìn)化至生命，耗費(fèi)的時(shí)間以億計(jì)數(shù)。但是隨著社會(huì)的進(jìn)步，發(fā)展的能力、速度都會(huì)極大地提升，所以強(qiáng)人工智能的出現(xiàn)不會(huì)耗費(fèi)太多時(shí)間，短則十年長則百年。由弱到強(qiáng)，需要有兩方面的改變。
第一，提高弱人工智能的運(yùn)算速度，降低單位運(yùn)算速度所需金錢。
人類的大腦運(yùn)算速度經(jīng)Kurzweil對不同大腦區(qū)域進(jìn)行估算，大約為一億億次計(jì)算每秒。強(qiáng)人工智能不是終點(diǎn)，所以運(yùn)算速度也必須超過一億億這個(gè)數(shù)值。但若是我們研究出超人工智能卻只能供應(yīng)極少數(shù)人，那必將會(huì)造成災(zāi)難——上位者操縱人工智能統(tǒng)御下位者，這絕對不是我們想看見的。因此，我們要降低單位運(yùn)算速度的成本，讓成果平民化，讓人工智能能真正造福所有人類。
第二，提高弱人工智能的智能層次，然后通過人工智能的遞變演化，讓它到達(dá)更高的層次。這一點(diǎn)是最難處理的，也是可能導(dǎo)致人工智能轉(zhuǎn)頭空的最大因素，人類對智能層次的認(rèn)識(shí)只能停留在淺薄的理論上，我們不知道如何將猩猩的大腦演化為人類的大腦，同樣，我們也不知道如何將人工智能的層次提高到新的高度。不過萬幸我們有我們自己這樣一個(gè)完美的強(qiáng)人工智能系統(tǒng)，我們可以通過對自身的生物研究來推動(dòng)人工智能的發(fā)展。這樣做有兩個(gè)方向：1.逆推，根據(jù)人本身大腦的思考模式逆推出運(yùn)算的模式，再將這種模式代入到人工智能上;2.正推，從細(xì)胞開始，不斷推動(dòng)生命層次的研究，一步一步地將大腦的運(yùn)算模式推斷出來。兩種方向皆有利弊，從我自己來說，這兩種方向應(yīng)同時(shí)進(jìn)行，一個(gè)最大的原因便是人類若想得到長足發(fā)展，必先研究透自身，一舉兩得，何樂而不為?
以上所述，還可尋到根據(jù)，接下來的便只能是進(jìn)行合乎邏輯的推理和大膽的設(shè)想了。
強(qiáng)人工智能即指超過人類的層次，它可能超過一點(diǎn)，也可能超過幾千萬倍，跨度極大。也正是因?yàn)樗牟豢煽匦?，人們才?huì)認(rèn)為這是一個(gè)潘多拉魔盒，會(huì)毀滅人類，但是這也同樣可能使人類真正永生。那么有什么辦法能使超人工智能受到人類的控制呢?答案是沒有，起碼在我們當(dāng)前的認(rèn)知中是不切實(shí)際的。自然界創(chuàng)造了人類，可人類卻近乎脫離了自然界的控制。那么，人工智能是不是該停止呢?我認(rèn)為不該。前面提到了遞變演化，超人工智能的層次提高是人類插不上手的，只能靠它自身的遞變演化。但是遞變演化卻不是只出現(xiàn)在人工智能身上，人類也有自己的遞變演化，而且根據(jù)加速回報(bào)理論，遞變的單位所需時(shí)間是會(huì)逐漸縮短的，如果我們能從人工智能那里取得這樣的經(jīng)驗(yàn)，發(fā)展的就不會(huì)只是人工智能。再者，從強(qiáng)人工智能到超人工智能的層次質(zhì)變，同樣可以被借鑒用于人類的發(fā)展，這就意味著人類自身是會(huì)永遠(yuǎn)領(lǐng)先人工智能一步。難道人類擔(dān)心過被猴子毀滅嗎?沒有。同樣人工智能就好比比我們智能層次低的猴子，也不會(huì)導(dǎo)致我們的毀滅。并且我們可利用人工智能為我們自身服務(wù)。當(dāng)然，這只局限于理論推導(dǎo)、假設(shè)猜想，很可能未來的走向會(huì)與之大相徑庭。
人工智能的發(fā)展不應(yīng)是單方面的，視野必須拓寬出去。對于人工智能的研究其實(shí)等同于對人自身的研究，它不僅僅只是一門計(jì)算機(jī)科學(xué)，更是一門生命科學(xué)。如果能將它的研究與生命科學(xué)的研究結(jié)合起來，人們對它的了解就可能更透徹。比如說，對于大腦的研究，一定會(huì)牽扯到思維的研究，而對思維研究的深入，可以讓我們更好地設(shè)計(jì)智能的思維，甚至于我們可以將人類的心理在不影響性能的情況下導(dǎo)入其中。人類的心理會(huì)使它們站在人類的角度思考，甚至可以說智能便成了人類的另一種存在形式。在這里，就又引出一個(gè)問題：安全和性能，我們應(yīng)更注重哪一個(gè)。答案非常明確，安全。如果連安全都保證不了，那它就沒有存在的價(jià)值。原子能，人類可以控制，所以才有了核電的存在。人工智能同樣如此，雖然我希望人工智能能造福人類，但若能證實(shí)它對人類的弊大于利，那就應(yīng)該終止有關(guān)的研究，讓它成為歷史。
有人說人工智能是人類最后的一項(xiàng)發(fā)明，因?yàn)橐坏┏斯ぶ悄艹霈F(xiàn)，人類便會(huì)滅絕，未免太過悲觀了。生物與生物之間最純粹的關(guān)系是利益關(guān)系，人工智能與人類之間也可以通過利益關(guān)系關(guān)聯(lián)起來，并且讓人類處于主導(dǎo)的地位。那么人類可以為人工智能提供什么利益呢?目標(biāo)。人類是已知唯一有獨(dú)立意識(shí)的存在，我們可以提供給人工智能目標(biāo)，這就需要我們再設(shè)計(jì)時(shí)不能讓它產(chǎn)生獨(dú)立意識(shí)，如果這能實(shí)現(xiàn)，就意味著我們擁有了超越人類層次卻對人類無比忠誠的存在，人類社會(huì)的發(fā)展必因此得到更大的進(jìn)步。
人工智能是一個(gè)很好的發(fā)展機(jī)遇，我們不應(yīng)畏手畏腳。人工智能的未來是不可控的，但是人類的發(fā)展也同樣是不可控的。走得太穩(wěn)不見得能真地走得太遠(yuǎn)，試一次或許會(huì)有不一樣的結(jié)果。
人工智能論文1500字以上篇4
摘要：崔政博士的新著《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》以馬克思的“勞動(dòng)”概念為中心，提供了一個(gè)劃定人工智能替代人類勞動(dòng)的邊界框架。該書區(qū)分了重復(fù)性勞動(dòng)與創(chuàng)造性勞動(dòng)，提出創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)也是人工智能不可替代的。但需要進(jìn)一步指出的是，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在認(rèn)識(shí)實(shí)踐中表現(xiàn)出對人類認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)的極大輔助作用，包括：人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。以上原因使得我們在創(chuàng)造性勞動(dòng)中很難將人工智能排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。
關(guān)鍵詞：人工智能;創(chuàng)造性勞動(dòng);科學(xué)知識(shí);默會(huì)知識(shí);機(jī)器知識(shí)
中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號：CN61-1487-（2020）01-0154-03
產(chǎn)業(yè)科學(xué)出現(xiàn)以來，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動(dòng)作用已經(jīng)成為全球性的共識(shí)。崔政博士的新著——《科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，試圖以“勞動(dòng)”概念的歷史分析為切入點(diǎn)，討論科學(xué)技術(shù)在當(dāng)代資本主義經(jīng)濟(jì)中所扮演的角色，進(jìn)而以一種動(dòng)態(tài)的勞動(dòng)價(jià)值論表明當(dāng)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在動(dòng)因[1]2。該書以馬克思的“勞動(dòng)”概念為核心構(gòu)建了一個(gè)哲學(xué)空間，將科學(xué)知識(shí)、技術(shù)創(chuàng)新、資本運(yùn)行納入其中，完整地闡述了科學(xué)技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會(huì)的塑造作用。該書的敘事方式表達(dá)了兩個(gè)理論取向：第一，對科技創(chuàng)新的分析不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新理論僅關(guān)注經(jīng)濟(jì)“增長”，而是從更為基礎(chǔ)的社會(huì)分工出發(fā)關(guān)注經(jīng)濟(jì)“發(fā)展”;第二，將科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)還原到馬克思的“科學(xué)勞動(dòng)”概念，實(shí)際上已經(jīng)使用了一種擴(kuò)展了的“科學(xué)”概念，蘊(yùn)含著當(dāng)代科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)所具有的實(shí)踐性、情境化、多主體等特征。
該書更為重要的貢獻(xiàn)在于討論了人工智能技術(shù)對于社會(huì)生產(chǎn)方式的挑戰(zhàn)和變革作用。書中提出：“人工智能的替代效應(yīng)是建立在對人類勞動(dòng)數(shù)據(jù)化和邏輯化的基礎(chǔ)上的，探索自在自然的創(chuàng)造性勞動(dòng)是不可數(shù)據(jù)化和邏輯化的。因此，人工智能只能圍繞既有的對象進(jìn)行重復(fù)性生產(chǎn)，替代重復(fù)性勞動(dòng);而人類則能夠探索自在自然，從而摸索新技術(shù)、建構(gòu)新對象，進(jìn)行創(chuàng)造性勞動(dòng)。也就是說，機(jī)器所不能替代的人類勞動(dòng)的‘硬核’是探索自在自然的勞動(dòng)，是創(chuàng)造對象和掌握技術(shù)的‘創(chuàng)造性勞動(dòng)’?！盵1]25作者將馬克思的“勞動(dòng)”概念區(qū)分為“重復(fù)性勞動(dòng)”和“創(chuàng)造性勞動(dòng)”，進(jìn)而指出人工智能是對機(jī)器大工業(yè)的否定，它將替代人類勞動(dòng)中可以重復(fù)、可以數(shù)據(jù)化的部分，但創(chuàng)造性勞動(dòng)是人類勞動(dòng)的本質(zhì)，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在將重復(fù)性勞動(dòng)數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，對人類勞動(dòng)進(jìn)行模仿，從而取代任何形式的重復(fù)性勞動(dòng)。但人工智能卻不能取代人類的創(chuàng)造性勞動(dòng)，創(chuàng)造性勞動(dòng)是通過探索自在自然，經(jīng)過反復(fù)的摸索與實(shí)驗(yàn)、征服反常和偶然、掌握技術(shù)、創(chuàng)造對象、實(shí)現(xiàn)對象從無到有的過程的勞動(dòng)，這是一種原生性的勞動(dòng)?！盵1]27作者認(rèn)為，創(chuàng)造性勞動(dòng)是對馬克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人類的現(xiàn)有認(rèn)知能力之外，卻以反常和失敗等形式向人類顯現(xiàn)其自身。然而，在認(rèn)知實(shí)踐當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以幫助人類探索認(rèn)知能力之外的“自然”，當(dāng)然這種“自然”并不以反?；蚴〉男问酱嬖凇Ｗ髡咭仓赋觯骸坝绕涫窃诖髷?shù)據(jù)和云計(jì)算的背景之下，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度遠(yuǎn)超人類的認(rèn)知極限，甚至可能在數(shù)據(jù)中找到人尚未發(fā)現(xiàn)的方法和規(guī)則?！盵1]35因此，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)方面，我們可以在作者的概念框架下進(jìn)一步區(qū)分出人工智能對人類“創(chuàng)造性勞動(dòng)”的輔助作用，具體表現(xiàn)為三個(gè)方面：人工智能提高科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率;人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí);人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)。
一、人工智能能夠提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率
機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛使用可以提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)的效率，主要表現(xiàn)在文獻(xiàn)研究和實(shí)驗(yàn)室研究兩個(gè)方面。人工智能系統(tǒng)可以通過自然語言理解獲取、閱讀和總結(jié)所有相關(guān)文獻(xiàn)。例如，一個(gè)叫做Iris的人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行方式是：從某個(gè)研究主題的演講切入，先使用自然語言處理算法分析演講的腳本，挖掘從開放渠道獲取的研究文獻(xiàn)，然后將相關(guān)研究文獻(xiàn)分組并進(jìn)行可視化，再通過人工標(biāo)注文獻(xiàn)使機(jī)器匹配精度增加，當(dāng)機(jī)器能夠理解文獻(xiàn)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)時(shí)，可以幫助科研人員總結(jié)出該研究主題下的所有研究問題、假設(shè)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等，從而將前人工作完整呈現(xiàn)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)的使用還能夠加快實(shí)驗(yàn)研究的進(jìn)程。例如，2016年5月，澳大利亞國立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)了物質(zhì)的玻色—愛因斯坦凝聚態(tài)的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)過程，從反復(fù)設(shè)置調(diào)整實(shí)驗(yàn)設(shè)備的各種參數(shù)到產(chǎn)生凝聚態(tài)物質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)只用了一個(gè)小時(shí)，而憑借這一發(fā)現(xiàn)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的三位科學(xué)家是在直覺的基礎(chǔ)上經(jīng)過多年實(shí)驗(yàn)才制造出了物質(zhì)的凝聚態(tài)。由此可見，作為技術(shù)的人工智能的進(jìn)步已經(jīng)開始反向促進(jìn)作為基礎(chǔ)研究的科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)。
二、人工智能擅于提取和傳遞默會(huì)知識(shí)
波蘭尼（MichaelPolyani）提出了默會(huì)知識(shí)（tacitknowledge）的概念，以區(qū)別于可以明述的知識(shí)（explicitknowledge），明述知識(shí)是用語言文字來表達(dá)的知識(shí)，如科學(xué)知識(shí)，默會(huì)知識(shí)則是我們知道但通常不加言述或者不能充分言述的知識(shí)[2]。默會(huì)知識(shí)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：難以用語言文字描述，不易傳播、記錄和積累;獲取默會(huì)知識(shí)主要依靠親身體驗(yàn);默會(huì)知識(shí)呈分布式存在，難以整合。這些特點(diǎn)導(dǎo)致我們很難有效運(yùn)用默會(huì)知識(shí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)的大規(guī)模運(yùn)用使得人工智能系統(tǒng)非常擅于處理默會(huì)知識(shí)。作者敏銳地意識(shí)到了這一特點(diǎn)——“以往我們所說的‘默會(huì)知識(shí)’、手工技藝技巧，以及復(fù)雜程度遠(yuǎn)超人類認(rèn)知能力之外的一些潛在規(guī)則，也都不再是一個(gè)個(gè)‘黑箱’，機(jī)器可以基于將人類勞動(dòng)的過程還原成物理量和數(shù)據(jù)，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)找到其內(nèi)在的規(guī)律，從而取代人類勞動(dòng)?！盵1]56
在當(dāng)前人類社會(huì)所有已經(jīng)產(chǎn)生的信息中，文字只占極少的比例，大量的信息以圖片和視頻方式呈現(xiàn)，其中蘊(yùn)含了大量需要通過親身體驗(yàn)才能獲取的默會(huì)知識(shí)。如果有辦法將事物狀態(tài)用圖片或視頻記錄下來，就有可能使用機(jī)器學(xué)習(xí)從中萃取出知識(shí)。很多電影公司已經(jīng)使用人工智能系統(tǒng)觀看大量人類歷史上的影視作品，從而歸納提取出經(jīng)典橋段，創(chuàng)作出新的配樂、臺(tái)詞和預(yù)告片以供人類借鑒。更為重要的是，由人工智能系統(tǒng)獲取的默會(huì)知識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集的形式存在的，這對人類而言仍然不可描述，也難以在人類之間傳遞，但卻非常易于在人工智能系統(tǒng)間傳播。例如，一臺(tái)掌握駕駛技能的自動(dòng)駕駛汽車只要將參數(shù)集分享出來就可以快速讓所有汽車學(xué)會(huì)這項(xiàng)技能，而且可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器間的協(xié)同行動(dòng)。?
? ? ?三、人工智能可以產(chǎn)生某種機(jī)器知識(shí)
如果說默會(huì)知識(shí)還是“可意會(huì)而不可言傳”的知識(shí)，那么AlphaGoZero在圍棋上的表現(xiàn)已經(jīng)表明人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生了某種既無法“意會(huì)”也無法“言傳”的機(jī)器知識(shí)。AlphaGoZero在沒有人類以往的經(jīng)驗(yàn)或指導(dǎo)、不提供基本規(guī)則以外的任何領(lǐng)域知識(shí)的情況下，就使用機(jī)器學(xué)習(xí)在短時(shí)間內(nèi)探索了大量人類從未嘗試過的走法。機(jī)器發(fā)現(xiàn)的知識(shí)不僅完全超出了人類的經(jīng)驗(yàn)，也超出了人類的理性，成為人類幾乎無法理解的知識(shí)。由此，產(chǎn)生了討論某種“機(jī)器認(rèn)識(shí)論”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：機(jī)器學(xué)習(xí)對事物間隱蔽的相關(guān)性的發(fā)現(xiàn)和掌握已經(jīng)遠(yuǎn)超人類，因此機(jī)器知識(shí)更多的是一種相關(guān)性知識(shí)。[3]321董春雨教授在《機(jī)器認(rèn)識(shí)論何以可能？》一文中也指出：“人類必須正視機(jī)器在其擅長的領(lǐng)域，通過特殊的認(rèn)識(shí)方式所獲得和積累的知識(shí)?！盵4]
機(jī)器知識(shí)與科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)的核心差別在于：機(jī)器知識(shí)依賴數(shù)據(jù)，科學(xué)知識(shí)或默會(huì)知識(shí)依賴信息。信息是事物可觀察的表征，或者說信息是事物的外在表現(xiàn)。任何一個(gè)物體的信息量都非常大，要精確描述一個(gè)物體，就需要將其中所有基本粒子的形態(tài)以及它們之間的關(guān)系都描述出來，同時(shí)還要將該物體與周圍環(huán)境的關(guān)系都描述出來。而數(shù)據(jù)是已經(jīng)描述出來的部分信息，關(guān)于一個(gè)物體的數(shù)據(jù)通常要比信息少得多，例如只包含它的形狀、重量、顏色和種屬關(guān)系等。只有當(dāng)信息經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚恚?dāng)它被用來進(jìn)行比較、得出結(jié)論和建立聯(lián)系時(shí)，它才會(huì)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。而知識(shí)可以理解為伴隨著經(jīng)驗(yàn)、判斷、直覺和價(jià)值的信息，作為認(rèn)知主體的人在其中扮演了關(guān)鍵角色。
相較之下，機(jī)器知識(shí)可以被刻畫為數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系，這些關(guān)系表現(xiàn)為某種模式，對模式的識(shí)別就是認(rèn)知，識(shí)別出來的模式就是知識(shí)，用模式去預(yù)測就是知識(shí)的應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)在時(shí)空中的關(guān)系只在少數(shù)情況下才能用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行表達(dá)，而多數(shù)情況下知識(shí)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)間的相關(guān)性的集合，這些相關(guān)性只有一小部分可以被人類感知和理解。這源于人類感受能力的局限性：人類只能感受部分外界信息，人類的感官經(jīng)驗(yàn)局限在三維的物理空間和一維的時(shí)間。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)無法被感知，它們之間的關(guān)系又無法用數(shù)學(xué)工具表達(dá)時(shí)，這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系就超出了人類的理解能力之外而屬于機(jī)器知識(shí)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的主流形式——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大特點(diǎn)就是發(fā)現(xiàn)并記憶數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，例如在看了很多汽車圖片后會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車都有四個(gè)輪胎，人類對圖片這類直觀的數(shù)據(jù)間的相關(guān)性也能發(fā)現(xiàn)并記憶一部分，這就是默會(huì)知識(shí)。但當(dāng)數(shù)據(jù)量很大且不直觀時(shí)，例如股票市場的數(shù)據(jù)或者核電站的內(nèi)部數(shù)據(jù)，人類就無法應(yīng)對了。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級和數(shù)量的增加，人工智能系統(tǒng)能夠處理大規(guī)模的復(fù)雜數(shù)據(jù)，這就是機(jī)器知識(shí)。機(jī)器知識(shí)當(dāng)前的主要表現(xiàn)形式類似于AlphaGoZero中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部參數(shù)。
概言之，科學(xué)知識(shí)和默會(huì)知識(shí)多是基于信息的因果性知識(shí)，而機(jī)器知識(shí)多是基于數(shù)據(jù)的相關(guān)性知識(shí)。此外，科學(xué)知識(shí)是易于記錄、易于陳述、易于傳遞的;默會(huì)知識(shí)是難以記錄、難以陳述、可傳遞的;機(jī)器知識(shí)則是可記錄、不可陳述、易于在機(jī)器間傳遞的。
四、人工智能發(fā)展的局限性
當(dāng)然，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)仍有兩個(gè)核心的局限性導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)還不足以承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)。第一個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要依賴特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí)，也就是需要特定場景下的訓(xùn)練，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)本質(zhì)上是對相關(guān)性的記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)中相關(guān)性最高的因素作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)問題在自動(dòng)駕駛汽車中表現(xiàn)的非常突出，鑒于道路交通情境的復(fù)雜性和交通標(biāo)示的多樣性，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)難以避免很多交通事故。第二個(gè)局限是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法解釋產(chǎn)生某個(gè)結(jié)果的原因，這種不可解釋性在許多涉及安全和公共政策的領(lǐng)域顯現(xiàn)的比較突出，例如在智能醫(yī)療中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在影像識(shí)別和輔助診斷中都對其結(jié)果缺乏醫(yī)學(xué)上的解釋性，都需要專業(yè)醫(yī)生的復(fù)核。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能系統(tǒng)在記憶和識(shí)別這兩個(gè)基礎(chǔ)智能方面超越了人類，但在推理、想象等高級智能方面還相差較遠(yuǎn)。與人類相比，人工智能無法承擔(dān)創(chuàng)造性勞動(dòng)的原因還不止于以上的局限性，還包括：人工智能沒有常識(shí)和物理世界的模型;人工智能沒有自主和自發(fā)的通用語言能力;人工智能沒有想象力，需要大量常識(shí)、反事實(shí)假設(shè)和推理能力;最重要的是人工智能沒有自我意識(shí)。自我意識(shí)的缺乏導(dǎo)致能夠產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)的人工智能系統(tǒng)仍然無法被視為認(rèn)知主體，其知識(shí)的“創(chuàng)造性勞動(dòng)”是一種無意識(shí)認(rèn)識(shí)活動(dòng)。
五、結(jié)語
人工智能系統(tǒng)在提升科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)效率、處理默會(huì)知識(shí)以及產(chǎn)生機(jī)器知識(shí)方面的優(yōu)勢，使得我們在創(chuàng)造性勞動(dòng)中很難將其排除在外，未來可能的創(chuàng)造性勞動(dòng)方式應(yīng)當(dāng)是某種人機(jī)協(xié)作或人機(jī)融合。腦機(jī)接口（brain-computerinterface）是當(dāng)前一個(gè)重要的人機(jī)協(xié)作研究方向，而其中最激進(jìn)的方式是馬斯克提出的Neuralink，即通過柔性電極對接在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，Neuralink要解決的是人類的信號輸入與輸出，但其問題在于人類的高級思維（如邏輯推理或描述場景）必須依賴語言，而目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力主要是對環(huán)境的識(shí)別能力，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到語言和邏輯推理，但人類智能通過語言進(jìn)行溝通。這背后就隱含了人類的科學(xué)知識(shí)與人工智能系統(tǒng)的機(jī)器知識(shí)之間的不可通約，以上例子也表明基于人機(jī)協(xié)作的創(chuàng)造性勞動(dòng)還有很大的技術(shù)障礙需要克服。
參考文獻(xiàn)：
[1]崔政.科學(xué)技術(shù)知識(shí)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究[M].石家莊：河北人民出版社，2019.
[2]郁振華.當(dāng)代英美認(rèn)識(shí)論的困境及出路——基于默會(huì)知識(shí)維度[J].中國社會(huì)科學(xué)，2018（7）.
[3]GregoryWheeler.Machineepistemologyandbigdata[A].inMcIntyre，Lee，andAlexRosenberg，eds.TheRoutledgeCompaniontoPhilosophyofSocialScience[C].Taylor&Francis，2016.
[4]董春雨，薛永紅.機(jī)器認(rèn)識(shí)論何以可能？[J].自然辯證法研究，2019（8）.
人工智能論文1500字以上篇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(jī)器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
二、人工智能的發(fā)展歷程
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段：
第一階段:20世紀(jì)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(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)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(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問題求解的方法，而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。
第三階段:80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段:90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
三、人工智能的多元應(yīng)用
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)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(fā)制成礦藏勘探和評價(jià)專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級的AI通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)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(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然，人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長期目標(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。如今，人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì)，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個(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、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)，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(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(jìn)化過程。這就導(dǎo)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(diǎn)來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際 工作，在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機(jī)制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(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”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?/p>
五、結(jié)語
人工智能一直處于 計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的影響。
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《電腦人工智能日趨成熟》
電腦在二十世紀(jì)70年代末期開始廣泛普及,當(dāng)時(shí),有些專家便預(yù)計(jì)說,電腦可以改變?nèi)藗兊娜粘Ｉ?并且使社會(huì)文化隨之改變。
現(xiàn)在,時(shí)間的車輪運(yùn)轉(zhuǎn)到了2000年,專家們的這些預(yù)想至少已經(jīng)有一部分成為現(xiàn)實(shí)。今天,人們已經(jīng)在開始討論有關(guān)電腦會(huì)不會(huì)具有人類的某些智能。這類課題已經(jīng)不是什么科學(xué)幻想,而是非常嚴(yán)肅的學(xué)術(shù)討論了。
舍科爾教授是美國麻省理工學(xué)院的社會(huì)學(xué)教授,他是電腦心理學(xué)方面的專家,曾經(jīng)撰寫過關(guān)于電腦心理學(xué)的兩本具有開創(chuàng)性的著作。
一本書的書名是《第二自我—電腦和人類精神》,另一本書是最近出版的,書的題目是《電腦屏幕上的生活—因特網(wǎng)時(shí)代的特征》。舍科爾教授現(xiàn)在是麻省理工學(xué)院科學(xué)技術(shù)和社會(huì)項(xiàng)目的教授。從70年代開始到80年代初期,舍科爾教授開始研究人和電腦的關(guān)系。
舍科爾教授說:“電腦的特征在物體和非物體之間。很明顯地,電腦是物體,即使是孩子也知道電腦是一部機(jī)器?？墒?在另外一方面,電腦又可以反饋,可以有行為,可以有理智,甚至有精神。
人們發(fā)現(xiàn),自己和電腦之間存在著互動(dòng)的關(guān)系,甚至感到電腦似乎在活著。”
舍科爾教授特別對兒童和第一代電腦,以及電子玩具之間的關(guān)系感興趣。他發(fā)現(xiàn),十來歲的少年主要用電腦來探索認(rèn)知的問題;而青春期以前的兒童也就是八歲到十二歲之間的兒童,他們主要試圖熟練地掌握機(jī)器和電子玩具。
舍科爾教授發(fā)現(xiàn),電腦玩具對五歲到八歲之間的兒童來說,起到了激發(fā)他們的倫理性、推測性息維的能力。
舍科爾教授說:“這些電腦玩具促使我們考慮‘什么是生活’這一類的問題。電腦有生命嗎?在電腦玩具的戰(zhàn)斗中,搏殺者意味著什么呢?作為一種玩具,到底有什么特殊性呢?
討論電腦到底和人類有哪些區(qū)別,就無疑地是一個(gè)重要的問題。
一個(gè)十二歲的男孩對我說,將來可能會(huì)出現(xiàn)和人類一樣聰明的電腦。但是,人類仍然要做飯,要建立家庭,要開餐館。人類可能是地球上唯一要去教堂的生物。
換句話說,電腦為人類留下的空間是感情、感性、家庭生活。模擬思維可能在某種程度上可以算是一種思維,可是,模擬感情卻永遠(yuǎn)不能被看作是真正的感情。當(dāng)然了,模擬愛情更不能算是愛情了?！?/p>
微軟公司的視窗系統(tǒng)是舍科爾教授目前重點(diǎn)研究的課題。視窗操作系統(tǒng)可以允許使用者在同時(shí)執(zhí)行幾個(gè)相互沒有任何關(guān)系的工作任務(wù),并隨意在這幾個(gè)任務(wù)之間互相切換。
舍科爾教授說:“用鼠標(biāo)器指一下這些長方形的圖形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通過電腦先跟你的母親聊會(huì)兒天,在跟你的母親說再見以后你開始寫你的論文。寫累了,你可以通過電腦看看你的銀行賬戶。
從某種意義上來說,人們可以在電腦上確定各人的位置。也就是說,使用者是電腦屏幕上所有的窗口,以及電腦所有的活動(dòng)的總和。
顯然,這是一場革新,因?yàn)槲④浺暣霸试S你同時(shí)在你的電腦上提出好幾個(gè)指令,并且在這些活動(dòng)之間不斷循環(huán)往復(fù)。這已經(jīng)具備了人類心理活動(dòng)的某些特點(diǎn)?！?/p>
在80年代,人類可能通過和自己心理的比較試圖理解電腦。而今天,舍科爾教授說,人類試圖通過電腦的運(yùn)行模式,來更好地理解人類的心靈。
舍科爾教授認(rèn)為,現(xiàn)在研究電腦心理學(xué)的最熱門的領(lǐng)域,是假設(shè)電腦到最后會(huì)真正地有感情。你的一部電腦會(huì)對你產(chǎn)生“愛情”,它們需要你的關(guān)懷,需要感情的忠實(shí)。這可能是未來研究人和機(jī)器之間互動(dòng)關(guān)系領(lǐng)域里最新的潮流了。
目前,在電腦控制的玩具方面已經(jīng)出現(xiàn)了一些突破。例如,去年圣誕節(jié)期間,出現(xiàn)過一種類似貓頭鷹的玩具,這種玩具可以說幾百句話,而且具有學(xué)習(xí)功能,甚至?xí)R廠。
日本索尼公司制造出一種電子寵物狗,名叫“艾卜”,也是這類電子寵物玩具的代表性產(chǎn)品。
除了玩具以外,在智能電腦方面,電腦能夠聽懂主人說話現(xiàn)在已經(jīng)不算稀奇了。目前,美國麻省理工學(xué)院的媒體研究室已經(jīng)研制出一種具有人工智能的計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)可以對使用者發(fā)出的非語言性信號做出反應(yīng),并且據(jù)此進(jìn)行某種程度的調(diào)整。
舍科爾教授認(rèn)為,未來的電腦發(fā)展趨勢是生物化電腦,電腦越來越具有知性和感性,從社會(huì)學(xué)的角度上說,這將是一大飛躍,值得學(xué)者專家好好地探討。
人工智能論文1500字以上篇7
【摘要】STEM教育已經(jīng)成為世界發(fā)達(dá)國家基礎(chǔ)教育研究的熱點(diǎn)，通過加強(qiáng)科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)等學(xué)科之間的聯(lián)系，打通學(xué)科壁壘，采取更加靈活的學(xué)習(xí)方式，讓學(xué)習(xí)者在真實(shí)情景下開展深度學(xué)習(xí)，有利于創(chuàng)新人才和高水平技術(shù)人才的培養(yǎng)。
【關(guān)鍵詞】STEM教育;人工智能;機(jī)器人;編程創(chuàng)新
隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能這個(gè)“技術(shù)英豪”已在全世界如火如荼地“跑馬圈地”，迅速躋身技術(shù)創(chuàng)新的第一梯隊(duì)。未來十年，我們將進(jìn)入不可想象的智能化社會(huì)。智能機(jī)器人是信息技術(shù)發(fā)展的前沿領(lǐng)域，智能機(jī)器人教育具有實(shí)踐性強(qiáng)、探索性強(qiáng)和綜合性強(qiáng)的特點(diǎn)，有利于學(xué)生迅速接觸前沿研究，打開思路，拓寬視野，開展智能機(jī)器人教學(xué)研究活動(dòng)，讓小學(xué)生從小觸摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小學(xué)階段實(shí)現(xiàn)STEM教育理念、提高學(xué)生動(dòng)手能力、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新精神的最好途徑。
一、開展人工智能教育的背景
國務(wù)院在2017年印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》宣布：舉全國之力，在2030年一定要搶占人工智能全球制高點(diǎn)！人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。2018年7月，中國第二屆STEM大會(huì)在深圳福田召開，大會(huì)邀請了國內(nèi)外著名的專家學(xué)者開設(shè)主題講座，介紹最新的STEM教學(xué)理論和實(shí)踐成果，掀起了福田STEM教育的熱潮。在新一輪的教育規(guī)劃中，福田區(qū)加快教育綜合改革，以“智能教育”作為未來的發(fā)展方向，建立與中心區(qū)匹配的智能教育服務(wù)體系。STEM是用科學(xué)、數(shù)學(xué)知識(shí)和先進(jìn)技術(shù)，以工程思維解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。其教育的核心是：發(fā)現(xiàn)問題—設(shè)計(jì)解決方法—利用科學(xué)、技術(shù)、數(shù)學(xué)知識(shí)實(shí)施解決方法—將解決方法傳達(dá)給大家?；趯W(xué)校學(xué)科融合的辦學(xué)理念，我校積極探索STEM教育的模式，開設(shè)機(jī)器人STEM課程，開展教師的課題研究和學(xué)生的探究性小課題研究、積極組織學(xué)生參與區(qū)、市級機(jī)器人創(chuàng)客比賽活動(dòng)，積極投身人工智能的教學(xué)研究行列，培養(yǎng)學(xué)生的STEM素養(yǎng)。
二、以課程建設(shè)為核心，提升學(xué)生的STEM素養(yǎng)
機(jī)器人STEM課程是一門激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生綜合能力、挖掘?qū)W生潛能為統(tǒng)領(lǐng)，以設(shè)計(jì)、組裝、編程、運(yùn)行機(jī)器人為主要學(xué)習(xí)內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生觀察能力、分析能力、想象力、邏輯思維能力、動(dòng)手能力和提升學(xué)生的信息技術(shù)核心素養(yǎng)為主要目標(biāo)的課程。機(jī)器人配備了各種功能的零件：如磚、軸、輪子等機(jī)械部分，大型電機(jī)、中型電機(jī)等動(dòng)力部分，光電、觸碰、紅外等傳感器，還有機(jī)器人的核心部件——控制器。學(xué)生通過動(dòng)手創(chuàng)作，發(fā)揮自己的想象力和創(chuàng)造力，將零件組裝整合，搭建各種具有實(shí)用功能的機(jī)器人。在搭建各種主題作品的過程中，鍛煉了學(xué)生的動(dòng)手能力，培養(yǎng)了學(xué)生的邏輯思維和解決問題的能力。他們在做中學(xué)、在玩中學(xué)、在學(xué)中玩，享受人工智能帶來的無窮樂趣。
如果沒有給機(jī)器人賦予運(yùn)行的程序，機(jī)器人就是一堆塑料。因此，編程是機(jī)器人STEM課程的核心。在編寫程序的過程中，學(xué)生需要把一個(gè)復(fù)雜的大問題，分解成一個(gè)個(gè)可以解決的小問題，循序漸進(jìn)，逐步解決整個(gè)問題。在編寫程序的過程中，學(xué)生首先要要清楚機(jī)器人的搭建結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理，其次還要清楚各種傳感器的功能，通過編寫程序來控制各種傳感器，使機(jī)器人感知外界的環(huán)境信息，并對感知到的信息做出決策和響應(yīng)，以使機(jī)器人能夠順利完成指定的任務(wù)。
以筆者執(zhí)教的《走進(jìn)人工智能》一課為例，該課伊始，筆者激趣導(dǎo)入，播放了特奧機(jī)器人飛速彈奏《野蜂飛舞》的精彩視頻，勾起了學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)的好奇心，產(chǎn)生探究科學(xué)的勇氣，讓學(xué)生對機(jī)器人技術(shù)有強(qiáng)烈求知的欲望。接著，采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)法教學(xué)，讓學(xué)生通過微課程學(xué)習(xí)EV3編程技術(shù)，循序漸進(jìn)地完成兩個(gè)任務(wù)：1.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng);2.讓樂高機(jī)器人沿直線勻速運(yùn)動(dòng)并且到達(dá)指定地點(diǎn);最后的終極挑戰(zhàn)環(huán)節(jié)，筆者讓學(xué)生用樂高的配件搭建機(jī)械臂，編寫程序，讓樂高機(jī)器人模擬宇航員調(diào)整太陽能電池板，學(xué)生在設(shè)計(jì)、編程、調(diào)試中學(xué)得開心，玩得快樂，創(chuàng)意飛揚(yáng)。
三、以課題研究為引領(lǐng)，推動(dòng)師生專業(yè)化成長
課題研究是學(xué)校發(fā)展的源動(dòng)力，是促進(jìn)師生專業(yè)成長的重要途徑。機(jī)器人教育作為一門具有高度綜合滲透性、前瞻未來性、創(chuàng)新實(shí)踐性的學(xué)科，如何為學(xué)生學(xué)習(xí)的“思維體操”提供了一個(gè)嶄新的“表演舞臺(tái)”，使教學(xué)取得“效率高、印象深、氛圍雅、感受新”的明顯效應(yīng)，一直是我們在進(jìn)行機(jī)器人教學(xué)研究中最為關(guān)注的問題。為此，我校信息技術(shù)教師申請了福田區(qū)教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題《基于STEM教育理念下的機(jī)器人搭建與編程教學(xué)研究》，學(xué)生申請了2018年深圳市中小學(xué)生探究性小課題《樂高機(jī)器人的搭建與編程》，師生在研究中努力學(xué)習(xí)，敢于實(shí)踐，勇于創(chuàng)新，取得了很大的進(jìn)步。
以學(xué)生的探究性小課題為例，學(xué)生采用PBL項(xiàng)目式學(xué)習(xí)方式開展小課題研究，學(xué)生的學(xué)習(xí)方式由過去的像容器一樣被“滿堂灌”轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生間“合作、交流、探究”式學(xué)習(xí)，掌握了隱含在問題背后的科學(xué)知識(shí)，形成解決問題的技能和自主學(xué)習(xí)的能力。在研究的過程中，學(xué)生保持開放的心態(tài)，敢于嘗試新鮮事物，從失敗和成功中汲取經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，養(yǎng)成追求真理、鍥而不舍的科學(xué)態(tài)度，在課題研究中不斷優(yōu)化算法和改進(jìn)搭建模型，設(shè)計(jì)實(shí)用的機(jī)械臂，進(jìn)一步提升機(jī)器人的穩(wěn)定性和完成任務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。團(tuán)隊(duì)成員在研究中不斷碰撞出智慧的火花，通過小組合作解決一個(gè)個(gè)課題研究過程中遇到的困難，掌握了科研活動(dòng)的過程與方法，在探究中催生寶貴的創(chuàng)新意識(shí)。
四、以參加機(jī)器人賽事為驅(qū)動(dòng)，搭建學(xué)生個(gè)性成長的平臺(tái)
雄鷹只有經(jīng)過千百次的歷練，才能夠在蔚藍(lán)的天空中展翅翱翔。機(jī)器人比賽讓學(xué)生接軌前沿科技，開闊眼界，培養(yǎng)學(xué)生綜合素養(yǎng)，讓其在同齡人中迅速脫穎而出。通過參加機(jī)器人比賽活動(dòng)，為學(xué)生搭建個(gè)性成長的平臺(tái)，創(chuàng)設(shè)真實(shí)的解決問題的情景，讓學(xué)生嚴(yán)格按照規(guī)則進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)對抗比賽，不斷修改機(jī)器人的設(shè)計(jì)，并對機(jī)器人重新進(jìn)行編程，以期在合乎規(guī)則的情況下，取得盡可能好的成績，品嘗成功的快樂。
通過參與各級各類機(jī)器人比賽，挖掘了學(xué)生的潛能，張揚(yáng)了學(xué)生的個(gè)性，豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)生活，培養(yǎng)了學(xué)生的核心素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生人格的健全發(fā)展。隊(duì)員賈壹方談到參加機(jī)器人創(chuàng)意賽時(shí)，感觸良多：參加了機(jī)器人創(chuàng)意賽后，我受益無窮。我學(xué)到了許多關(guān)于編程、搭建的知識(shí)，更重要的是：我認(rèn)識(shí)到了團(tuán)體合作的重要性，一開始我們總是各執(zhí)己見，可是，在陳秀老師的帶領(lǐng)下，我們認(rèn)真地聽取他人意見，齊心協(xié)力地克服了一個(gè)又一個(gè)困難，感謝福民小學(xué)為我們提供了這樣一個(gè)學(xué)習(xí)和進(jìn)步的機(jī)會(huì)。
未來，我們將繼續(xù)帶領(lǐng)學(xué)生行走在人工智能校本課程的探索和實(shí)踐道路上，完善課程內(nèi)容，認(rèn)真參與課題實(shí)驗(yàn)，帶領(lǐng)學(xué)生參與各種展示活動(dòng)，為學(xué)生探索科技搭建更完美的平臺(tái)，培養(yǎng)人工智能時(shí)代的信息技術(shù)精英。
參考文獻(xiàn)：
[1]中國STEM教育白皮書.中國教育科學(xué)研究院，2017，6，20.
[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素養(yǎng)的小學(xué)機(jī)器人創(chuàng)客課程實(shí)踐研究[J].中國教育信息化，2018，1.
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2025-04-11 
