范文是一种规范和规范化的文体，它可以帮助我们更好地理解和运用写作技巧。这里有一些优秀的总结样本，可以从中学习和借鉴写作技巧。
人工智能学术论文
1、构思要围绕主题展开：若要使论文写得条理清晰、脉络分明，必须要使全文有一条贯穿线，这就是论文的主题。主题是一篇学术论文的精髓，它是体现作者的学术观点学术见解的。
2、构思论文布局，要力求结构完整统一：在对一篇论文构思时，有时按时间顺序编写，有时按地域位置(空间)顺序编写，但更多的还是按逻辑关系编写，即要求符合客观事物的内在联系和规律，符合科学研究和认识事物的逻辑。但不管属于何种情形，都应保持合乎情理、连贯完整。
3、要作读者分析：撰写并发表任何一篇科技文章，其最终目的是让别人读的，因此，构思时要求做“心中装着读者”，多作读者分析。有了清晰的读者对象，才能有效地展开构思，也才能顺利地确定立意、选材以及表达的角度。
提高构思能力。
1、写学术论文之前，先拟定提纲，可以极大地帮助作者锻炼思想，提高构思能力。
2、写作提纲，可以帮助作者勾划出全篇论文的框架，体现自己经过对材料的消化与进行逻辑思维后形成的初步设想，可计划先写什么、后写什么，前后如何表述一致，重点又放在哪里，哪里需要进行一些注释或解说。按此计划写作，可使论文层次清晰，前后照应，内容连贯，表达严密。
3、拟制写作提纲，只需要运用一些简单的句子甚至是词与词组加以提示，把材料单元与相应的论点有机组织编成顺序号，工作量并不大，也容易办到。提纲中用以提示写作的句子，有时即可用来做论文段落的标题。
讨论部分的写作技巧。
1.描述结论：首先，从专业角度对自己的研究进行总结，此部分务必与研究结果和研究目的保持一致，也就是说讨论部分的内容必须在结果中找到依据。否则就会给人一种课题设计不完善的感觉。
2.解释结论：对本研究的结论进行解释，为了突出解释的科学性和可靠性，一般是在和别人的研究分析对比中进行解释。列出几篇和自己结论一致的文献，同时也要列出几篇和自己不一致或者相悖的文献，但要解释出不一致的理由，比如是因为所选群体不一致，研究条件不一致等等，因为科学研究中的可控变量较多，所以解释两个结论不一致一般不难。
3.研究价值：结论解释完之后，还要说明本研究的应用价值，也就本研究所能给社会或者临床带来什么实际价值，比如本研究可以进一步明确某种方法治疗某种疾病的效果，本研究发现某种药物存在一些尚未发现的治疗作用，或者本研究可以为相关研究提供参考。
4.不足之处：任何一项研究由于客观条件的限制，不可能尽善尽美，都会或多或少存在一些不足之处，或者由于当前科技水平的限制，也会导致研究所存在的一些局限性，描述此部分内容时，一定要慎重。
尽量列出1～2个不影响本研究结论科学性和准确性的限制，比如本研究的样本含量较小，或者本研究随访时间较短等等，一般不要列出诸如本研究所用统计方法不当，或者本课题的所用评价标准不够成熟等。
5.研究心得：在文章最后，应说明本文所要传递的信息，或者是对后续研究的展望。一般文章最后写出本文要传递给读者什么有价值的知识或信息，也可以是给读者带来的启发。比如：“随着对不稳定型上颈椎结核性骨折的研究不断深入，探求一种既能实现理想的复位固定，又可保留寰枢椎关节活动功能的内固定方法是我们当前研究的方向。”
人工智能学术论文
在科学技术日新月异的今天，知识呈爆炸性增长，全世界每天发表的论文都有数以万计，关键词能鲜明而直观地表述文献论述或表达的主题，使读者在未看学术论文的文摘和正文之前便能一目了然地知道论文论述的主题，从而作出是否要花费时间阅读正文的判断[1]。不仅如此，关键词揭示的是学术论文最核心的内容，是文章最基本的学术思想、技术方法的提炼和概括[2]，因此学术界已约定利用主题概念词去检索最新发表的论文。可见，关键词早已成为学术论文的文献检索标识，它并不是可有可无的论文装饰品，更不是“形式主义”和“八股文”。关键词标引得是否恰当，关系到该文被检索的概率和该成果的利用率。
二、关键词标引的原则。
（一）专指性规则。
一个词只能表达一个主题概念，即为专指性。只要能在叙词表中找到与该文主题概念直接对应的专指性叙词，就不允许用词表中的上位词（s项）或下位词（f项）;若找不到与主题概念直接对应的叙词，而上位词确实与主题概念相符，即可选用。限制不加组配的泛指词的使用，以免出现概念含糊。
（二）组配规则。
1。交叉组配。系指2个或2个以上具有概念交叉关系的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“喷气式垂直起落飞机”，可用“喷气式飞机”和“垂直起落飞机”这两个泛指概念的词确切地表达叙词表中没有的专指概念。
2。方面组配。系指一个表示事物的叙词和另一个表示事物某个属性或某个方面的叙词所进行的组配，其结果表达一个专指概念。例如：“信号模拟稳定器”可用“信号模拟器”与“稳定器”组配，即用事物及其性质来表达专指概念。
在组配标引时，优先考虑交叉组配，然后考虑方面组配;参与组配的叙词必须是与文献主题关系最密切、最临近的叙词，以避免越级组配;组配结果要求所表达的概念清楚、确切，只能表达一个单一的概念;如果无法用组配方法表达主题概念时，可选用最直接的上位词或相关叙词标引。
（三）采用自由词标引。
关键词允许采用自由词标引，下列几种情况可采用自由词标引：
1。主题词表中明显漏选的制图概念词;。
2。表达新学科、新理论、新技术、新材料等新出现的概念;。
3。词表中未收录的地区、人物、文献、产品等名称及重要数据名称;。
4。某些概念采用组配，其结果出现多义时，被标引概念也可用自由词标引。
自由词尽可能选自其他词表或较权威的参考书和工具书，选用的自由词必须达到词形简练、概念明确、实用性强。采用自由词标引后，应有记录，并及时向叙词表管理部门反映。
（四）标引程序。
首先对文献进行主题分析，弄清该文的主题概念和中心内容;尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组;对所选出的词进行排序，对照叙述词表中找出哪些词可以直接作为叙词标引，哪些词可以通过规范词化变为叙词，哪些叙词可以组配成专指主题概念词的词组;还有相当数量无法规范为叙词的词，只要是表达主题概念所必需的，都可以作为自由词标引并列入关键词。
三、关键词标引常出现的问题。
（一）用词不规范。
关键词虽然不像主题词那么严谨规范，但绝不能随意选取。因为关键词标引的正确与否直接影响到计算机检索工作，所以无检索意义的词语不能作关键词。一般规定关键词必须是实词，即必须是一些具有实质意义的词语。用词不规范主要表现在有些选用的词语不是实词，或不能揭示主题内容。
例5：网络经济时代图书馆信息服务的创新/傅先华//现代图书情报技术。20xx。3。
关键词：网络经济;图书馆;信息服务;创新;策略。
此论文中的关键词“图书馆”，用词太宽泛，作为关键词输入电脑检索，会跳出大量有关“图书馆”方面的文献，使其在提示该论文主题内容的专指性方面的作用大大降低，失去该关键词应起的作用。
例6：电子商务在数字图书馆中的应用/谢春枝//现代图书情报技术。20xx。2。
关键词：电子商务;数字图书馆;应用。
该论文中的关键词“应用”没有检索意义，不能作关键词。
（二）关键词的外延过于宽泛。
关键词是学术论文的文献检索标识，是表达文献主题概念的自然语言词汇。它是从论文的题名、摘要、层次标题和正文中选出来的，能反映论文主题概念的词或词组。因此，应从题名、摘要、层次标题和正文中选取最恰当、最能反映论文所属学科的专用的、义项比较单一的词作为关键词，切忌选用概念外延过于宽泛的词。
例3：一篇题名为《论高校自然科学学报发展的新理念》的论文[3]，把“新理念”选作关键词就不妥当。因为“新理念”的外延太大，任何一门学科都存在新理念，从正文的3个层次标题中选取“科技理论”、“人文理论”、“编辑理论”作为关键词要恰当得多。
（三）关键词漏标。
例6：一篇题名为《话说退稿》的论文[4]的关键词为：“稿件;期刊;作者;编辑”。这篇论文就明显地漏标了“退稿”这个关键词，而没有这个关键词，全文就主题不明。
例7：一篇题名为《文化传播与外语教学》的论文[5]，关键词是：“语言;文化;目的语文化”，显然也漏标了“外语教学”这个关键词。由上可见，关键词漏标现象在许多学术期刊中也是屡见不鲜的毛病。
（四）英文关键词不规范。
中、英文关键词不一一对应，有的中文关键词为6个，英文关键词则为5个，或中、英文关键词的顺序不一致。英文关键词拼写错误多，有的用词不正规，不是专用名词术语，而是由普通英文名词罗列而成。
随着计算机硬件设备的改进和软件技术的提高，以关键词做主题索引而设计和建立的计算机数据库检索系统越来越多。关键词作为一种便于文献信息在计算机中进行文献标引的最佳形式，具有较高的标引效率，特别适合于网上繁杂、无序的海量文献信息处理，因而成为当前互联网主要的检索语言，为国内外各种学术期刊和文献检索工具普遍采用，并得到迅速发展，这足以说明其对揭示论文主题和检索科研成果的重要作用。因此，必须加强对学术论文中关键词的规范化建设，重视对学术论文关键词的学习与研究。
人工智能
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗？如果你们没看到，那就请跟我一起坐时光穿梭机到未来世界去参观吧！
未来的大街上，干净无比，没有落叶、没有垃圾、没有到处飞舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟！多可爱的米奇老鼠啊！我们一起跑上前，正想抚摸它，嘿！原来是一个垃圾桶。这可不是一般的垃圾桶哟！你们瞧：米奇两眼还发着光呢，原来它正在发电来处理自已肚里的东西。米奇嘴巴紧闭着，头上有二根天线，这天线可不是好玩的，它左边一根天线是吸收路旁汽车的尾气的，右边一根天线是吸收太阳能的，以用来发电处理垃圾的；米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣。一个小朋友好奇的触摸了一下第一颗红色的扣子，垃圾桶的门自动翻开了，又按了一下第二颗绿色扣子，门又自动的关上了，那第三颗是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三颗的扣子，哈！真神奇，扣子眼里弹出一个微型。这时，一位阿姨走过来，见我们围着米奇，知道我们想知道这只神奇的米奇的功能，于是，便给我们介绍起来：这只米奇的脑袋里装有电脑芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就会走过去，用手将垃圾捡起来，张开紧闭的嘴，把它扔进去。如果看到有人不爱清洁，它的另一只手那么会出示”保护环境荣耀，破坏环境羞耻”的小牌。它还有许多的内在功能：它会垃圾分类，把有毒和无毒的分装在肚子的两边，它肚子里还有一种溶化器，它把无毒的垃圾处理成肥料，把有毒的垃圾通过自身的.排毒器将它转换成一种无毒的清新气体，释放出来。它还有一种非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾装满了，它就会自动处理垃圾，并会走到一棵树下，从紧闭的嘴里弹出一根管了，然后插入土里，把垃圾养份注入树里，然后又回到它原来的位置。
到了秋天，秋风扫落叶时，米奇头上便会张开一个巨大的吸盘，把黄叶都吸进去，然后又做成肥料。米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器，它可以一边唱”小曲”，一边走一边清洁道路。如果我们现实中有这种垃圾桶，那该多方便啊！我想，这个愿望不会是梦，我们的愿望一定会实现。
人工智能
在二十一世纪的将来，宁波市室验小学的中心，有一座巨大的建筑物――大本钟。
这不是大本钟的仿照，而是一座高科技的智能教学楼。这座楼分成一个个小小的圆，那是一个个教室。现在，可以让你见识见识所谓的“高科技”啦。走上楼梯，来到四（五）班的教室门口，门口摆着好多双鞋，不用惊奇，教室是圆的，固然得穿特别的鞋啦。在门框上，有一个指甲大小的洞，那是微形录像头，假如你晚到了便会自动发信息给教师，以防你不诚恳，偷偷溜进来。教室的中心有一大个一大个的沙包，那是学生座椅，你任凭怎么坐都可以，由于它有一个芯片，可以测你的心理，只要在听课就可以。假如没听课，它就会像一把扎满钉子的“活火山”，把你弄得苦痛不堪。教室里没有桌子，一人一个平板电脑，教师讲课的板书占一半，不用怕看不见，在为可以放大。另一半是录像机，把教师讲的课全程录像。
教室前面的讲台更牛，还有那个“大本钟”语。数教师（包括全部教师）要拖课，那把教室建成大本钟干吗？钟一响，学生倒安平稳稳的，教师在讲台上却被震得象在12级地震现场，五脏六腑都“蹦”了出来。假如学生很喜爱，只要在“课后评分”地方点一个好，教师就会留下来。“墙”上的黑板也有芯片，教师不用找文件，心里一想，文件就会立即翻开。芯片还能识别人。同学假如在动，不到5秒，电脑就会自动关机，以防坏掉。黑板角落一个个白色的，上面画有图案的是教室按扭，一按，相应的教室布置，让同学们和教师不会为没有教室而苦恼。
教室后边的图书角也很奇妙。想到什么书，什么书就会被推出一个角，不用我们一本本地找了。图书角的边上有一个生物角，透亮的玻璃里一个“动物园”一样的地方。每天都会引来很多奇怪的眼睛，里面除了凶狠的野兽，其它动物几乎都不缺。进入边上的“更衣室”，一套适合你的衣服就穿在了你身上，再走进“迷你动物园”，边上不是透亮的了，而是一望无际的“动物天堂”。尽管知道这是幻觉，但学是很吸引人。走近那些动物，衣服起了作用，让人听懂了它们的语言，还能和它们沟通呢！
不止这些呢，节日里，“天花板”上的灯会身出五彩的`光线，平常只会在摔倒时变软的“地板”现在一不当心踩着了哪块，“砰”地一下就会炸出五色的彩带，立即又自动恢复，为节日增加不少乐趣。
噢，差点遗忘了，教室是园的，真正的目的就是不让教师体罚学生。由于那把“沙包椅”已经起到这个作用了啦！
这样一个智能教室，肯定会在21世纪被创造出来让我们用的。我们肯定要去研发出这种高科技的智能教室。
人工智能学术论文
1.1制订本标准的目的是为了统一科学技术报告、学位论文和学术论文(以下简称报告、论文)的撰写和编辑的格式，便利信息系统的收集、存储、处理、加工、检索、利用、交流、传播。1.2本标准适用于报告、论文的编写格式，包括形式构成和题录著录，及其撰写、编辑、印刷、出版等。本标准所指报告、论文可以是手稿，包括手抄本和打字本及其复制品；也可以是印刷本，包括发表在期刊或会议录上的论文及其预印本、抽印本和变异本；作为书中一部分或独立成书的专著；缩微复制品和其他形式。1.3本标准全部或部分适用于其他科技文件，如年报、便览、备忘录等，也适用于技术档案。2定义2.1科学技术报告科学技术报告是描述一项科学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果；或是论述某项科学技术问题的现状和发展的文件。科学技术报告是为了呈送科学技术工作主管机构或科学基金会等组织或主持研究的人等。科学技术报告中一般应该提供系统的或按工作进程的充分信息，可以包括正反两方面的结果和经验，以便有关人员和读者判断和评价，以及对报告中的结论和建议提出修正意见。2.2学位论文学位论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解，并以此为内容撰写而成、作为提出申请授予相应的学位时评审用的学术论文。学士论文应能表明作者确已较好地掌握了本门学科的基础理论、专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作的初步能力。
硕士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实的基础理论和系统的专门知识，并对所研究课题有新的见解，有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力。博士论文应能表明作者确已在本门学科上掌握了坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，并具有独立从事科学研究工作的能力，在科学或专门技术上做出了创造性的成果。2.3学术论文学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或观测性上具有新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录；或是某种已知原理应用于实际中取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流或讨论；或在学术刊物上发表；或作其他用途的书面文件。学术论文应提供新的科技信息，其内容应有所发现、有所发明、有所创造、有所前进，而不是重复、模仿、抄袭前人的工作。3编写要求报告、论文的中文稿必须用白色稿纸单面缮写或打字；外文稿必须用打字。可以用不褪色的复制本。报告、论文宜用(210mm×297mm)标准大小的白纸，应便于阅读、复制和拍摄缩微制品。报告、论文在书写、打字或印刷时，要求纸的四周留足空白边缘，以便装订、复制和读者批注。每一面的上方(天头)和左侧(订口)应分别留边25mm以上，下方(地脚)和右侧(切口)应分别留边20mm以上。4编写格式4.1报告、论文章、条的编号参照国家标准gb1.1《标准化工作导则标准编写的基本规定》第8章“标准条文的编排”的有关规定，采用阿拉伯数字分级编号。4.2报告、论文的构成5前置部分5.1封面5.1.1封面是报告、论文的外表面，提供应有的信息，并起保护作用。封面不是必不可少的。学术论文如作为期刊、书或其他出版物的一部分，无需封面；如作为预印本、抽印本等单行本时，可以有封面。5.1.2封面上可包括下列内容：a.分类号在左上角注明分类号，便于信息交换和处理。一般应注明《中国图书资料分类法》的类号，同时应尽可能注明《国际十进分类法udc》的类号。
b.本单位编号一般标注在右上角。学术论文无必要。
c.密级视报告、论文的内容，按国家规定的保密条例，在右上角注明密级。如系公开发行，不注密级。
d.题名和副题名或分册题名用大号字标注于明显地位。
e.卷、分册、篇的序号和名称如系全一册，无需此项。
f.版本如草案、初稿、修订版……等。如系初版，无需此项。
人工智能
是的，正如霍金预言：“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活，人类社会面临着生存竞争、伦理逆境等方方面面的严峻挑战，然而，冷静想一想，ai其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷便利，我们为何要对ai的到来感到恐慌？私以为，面对人工智能全面化的大势之趋，我们理应勇立潮头，迎战ai洪流。
毋庸置疑，人工智能无可比较的学习速度，不知疲乏的高能运作，面面俱到的'系统分析，以及浩大繁杂的数据体系，势必会占据了人类相当比重的生存空间，机器人种种优势人类也难以企及，但是，ai的诞生不是为了毁灭、战胜人类，而是要让人类不断突破自我，查找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底转变我们的生活？同样地，我们也无法否认将来在ai时代我们的生活会再次被*。拒绝ai更是对更美妙将来的拒绝，唯有与ai同行，让简单的世界更简洁，我们才能迎来更好的时代。
是的，无论是哪个时代，“被替代”的隐患始终存在，但也恰恰是这些隐患与挑战，筛选着、鞭策着人们。成也挑战，败也挑战，关键在于当洪流袭来，你是否有勇立潮头，发觉机遇的士气。正如王鼎钧所言，“时代像筛子，筛得多数人流离失所，筛得少数人出类拔萃。”我信任，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中渐渐淡去，唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我，在ai洪流中暗藏的机遇中大放异彩。
人工智能之大势已成定局，然人类将来之命运犹未可知。面对ai洪流，是消沉，还是迎战？由君定夺。
人工智能论文
人工智能(artificialintelligence，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，着名导演斯蒂文·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。
----“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》(machineswhothinks,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”(artificialintelligence，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。
----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着成果，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。
----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。
----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asciwhite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”(bluejean)。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。
----/报道，比利时的starlab正在制造一个人工猫脑，这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称，移植了人工猫脑的小猫能够行走，还能玩球。预计它将于制作完程。
人工智能论文
摘要：社会在发展、时代在进步，信息技术水平也在不断的提高，在此时代背景下，越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入，而科技的进步，使得各类的先进技术衍生出来，其中的人工智能技术可谓是典型代表，许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用，所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性，以下内容是个人的见解。
关键词：人工智能技术；计算机；发展；应用；
受科学技术手段的推动性影响，人类文明的发展步伐日渐加快，现阶段，已经基本步入到了信息化的时代背景下，计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具，甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑，同时增加了技术应用的要求，在此社会不断发展的趋势下，只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展，方可体现人工智能技术手段的作用，并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。
人工智能一般指的是借助计算机技术手段，将其作为有效的基础，对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科，它所涉及的行业较多，比如，心理学以及哲学等等均为典型，而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟，通常会将其安装到机械设备之上，并使得机器更具智能化特色，借助智能化处理方式或是智能化编程等方法，逐步实现自动化操作、智能化运行，对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理，极大的提高工作效率，进而保证人们的人身财产安全。
现阶段，人工智能技术已经初步取得了一定的成就，相关的专家学者在研究和探讨以后，也发现了人工神经网络体系构建的发展方向，希望借此完成工程项目设计工作，实现软件系统和智能化模块的有机结合，对软件的性能进行改良，进而符合用户的实际需求，在基本达到了人工智能的目标以后，还需要对用户界面进行优化和改良，最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。
（一）网络安全方面的应用。
最近几年来，人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向，它的利用将计算机网络的优势全方位的体现，值得一提的是，它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高，同时其应用价值也不断凸显。
而后，入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作，这一过程中，防火墙可发挥自身的作用，这一过程中它的运行效果，将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响，可通过数据整合、搜集的方式，将有价值的参数呈现给用户，通过邮件的形式发送给用户，随着时间的推移，邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨，建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的系统之中，而后再实施风险检测，及时告知用户相关的风险信息，并给予一定的提示，引导用户妥善处理垃圾信息。
（二）企业管理方面的应用。
现阶段，人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知，比如，自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表，它们的运用，利于企业实现智能化的管理目标，为企业的内部运作营造安全的氛围和环境，此外，还可以一定程度的减少企业的运作成本，逐步达到资源配置和优化的效果，将企业的运营和发展目标落实到实处，体现出企业管理的智能化和现代化特色。
（三）教学领域的应用。
随着新课程改革的推进，使得标准化教学体制也在日趋深化，逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合，人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势，为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教学方法和教学内容的表达，进而相应的的提高教学效率，确保教学质量。
此外，引入人工智能技术的过程中，也需要重视知识库的运用，将其作为教学中有效的辅助工具，而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中，教师的在落实教学工作之时，可对知识库之内的理论知识加进行准确推理，为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程，得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲，人工智能技术理念的引入，可谓是以此教学模式的革新，也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。
（四）家居行业的应用。
当前，人们的生活质量和生活水平日渐提高，从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要，在此社会发展形势之下，可将人工智能技术手段应用到家居生活中，尽可能满人们的日常生活需要，比如，运用人工智能技术，对门窗的闭合进行有效控制，或是对家居环境进行调整，营造良好的生活氛围。
三、结语。
综上所述，在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下，人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注，此项技术是一项典型的新型技术手段，它的应用体现了极大的优势，与域外发达国家相比较，我国的人工智能技术水平仍旧不足，但是，其发展速度却相对较快，在我国的诸多行业中得到了广泛运用，它的未来发展前景相对较佳，值得大力推广。
参考文献。
[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[j].数字技术与应用，20xx,26（7）:244.
人工智能论文
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。
1图像识别技术的引入。
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理。
其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别。
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2图像识别技术的过程。
既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3图像识别技术的分析。
随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术。
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术。
计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景。
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
4总结。
图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
人工智能论文
随着新型科技的持续更新，工程中逐渐应用新科技，这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新，随着人工智能化发展，逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少，经济效益与产量提升，我国逐渐进入到智能化阶段。
(一）发展历程。
在机械电子工程发展初期，主要体现为手工制作，生产力水平较低，资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率，逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段，机械工程已逐渐发展到流水线生产，实现标准化大批量生产，这一生产模式使劳动力得到解放，生产力水平大大提升，同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生产仍就以进口为主，生产成本较大，在市场方面缺少适应力；灵活性较差，难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中，产品生产能够适应市场的需求，对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二）机械电子工程主要特征。
机械电子工程是复杂综合性学科，同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础，结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中，要求每一个模块都能够实现有机结合，进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了，并不复杂，无需复杂原件的投入，这样能在一定程度上使产品性能得到提升，进而扩大消费市场。
人工智能是一门复杂，并且综合性较强的学科，所涉及到的学科比较多。也可以说，21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟，并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸，人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽，法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机，这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算，但是仍就轰动世界，进而在世界范围内，对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段，人工智能并没有明显的进展，主要是在实践的过程中积累与总结知识，这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段，人工智能主要以证明与阐释为主要体现，在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄，人工智能也处于持续的发展阶段，但是在实践过程中发现，要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面，对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说，在发展的起伏阶段，人功能智能也在发展中得到了技术创新，特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段，人工智能的相关研究得到了发展，尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开，人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展，大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程，在这个阶段中，人工智能发展的高度是前所未有的，在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展，对于人工智能研宄方向发生重大转变，由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究，受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展，在一定程度上促进了信息化的发展，信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后，在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用，在模拟设计方面，机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
随着我国社会经济的持续发展，社会不断的进步，对于信息人们越来越重视。在21世纪，互联网技术得到快速发展，同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进，在社会逐步信息化以后，更加需要有人工智能这一技术的支持，特别是机械电子工程发展中有着重要作用，机械电子系统本身缺少一定的稳定性，这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中，信息的处理量持续增大，并且较为复杂，有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析，模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展，仅仅采取单一的人工智能方法，明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求，所以，对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式，扬长补短，将二者有效的结合起来，使得二者的优势得到最大程度的发挥。
智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中，逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐，将人工智能融入到机械电子工程中，使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大，对于人工智能也就提出来新的要求，这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上，促进社会生产力发展，同时也能促进有关经济产业的快速发展，这种效应将会对整个社会产生一定影响，使我国经济得到全面发展。
人工智能论文
：随着社会信息技术和计算机网络技术的发展，人们对网络应用的需求也原来越多，这就需要不断研究计算机网络技术，由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域，所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义，然后研究其在应用过程中的作用，提出以下内容。
目前由于人工智能的不断成熟，人们在生活方面以及工作的过程中，智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高，同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术，只有对计算机网络技术进行相应的依靠，才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展，网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中，其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能，信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以，对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用，在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高，对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多，计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下，才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术，建立起相对较系统化的管理，让其不仅对信息进行自动的收集，同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断，对网络故障及时遏制，运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复，保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用，人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息，为用户提供准确的信息资源。总的来说，计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能，对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用。
网络安全所具有的漏洞相对比较多，用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时，可以对人工智能技术进行充分的运用，在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为：一是，智能防火墙的应用；二是，智能反应垃圾邮件方面；三是，入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术，通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别，同时还能对其相应的处理，对匹配检查过程中需要的计算进行消除，充分认识网络行为特征值，访问可以直接进行控制，把存在的网络及时发现，拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击，遏制病毒传播，对相关局域网进行相应的管理和控制，反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中，比较重要的就是入侵检测，它属于防护墙后的.第二安全闸门，在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言，主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析，并且对其进行及时的处理，把部分数据过滤出去，数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络，为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言，其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测，对邮箱进行相应识别，把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后，就会进行扫描邮箱，在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户，提醒用户要对其进行及时的处理，避免给邮箱安全带来影响。
针对人工智能agent技术而言，它属于人工智能代理的一种技术，属于不同部分所组成的软件实体，包括：一是，知识域库；二是数据库；三是解释推理器；四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理，并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索，然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如：用户在用电脑查相关信息时，该技术不仅能对信息进行处理，同时还能够进行有效的分析，最后把有用的信息出题给用户，充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务，例如：在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性，让计算机对用户所分配的任务自动完成，进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。
针对网络管理系统来说，其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中，不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用，同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性，所以，网络在管理的过程中会面临着困难，这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中，其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来，录入系统中，只有这样才能形成比较完善的知识库系统，促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中，要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时，对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时，也促进人工智能技术的提高，计算机在网络技术中得到了比较多的需求，在一定程度上提高其应用范围和领域，因此可以看出，人工智能其应用发展前景是比较广泛的，人类对人工智能技术的进一步研究，会在未来开创出更多的应用领域。
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〔摘要〕人工智能飞速发展，正在改变人类生活，推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究，但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础，哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究，才能理解人工智能的理论基础，以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。
人工智能发展如火如荼，学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外，还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思，也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出：“在科学家族中，没有一门学科比ai与哲学的关系更密切。”〔1〕3人工智能与哲学紧密联系，特别是心灵哲学与语言哲学，认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止，对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系，学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨，从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。
人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义（symbolicism）学派的代表，他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来，数是万物的本原，万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中，‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
图灵与冯·诺依曼的人工智能机器也受毕达哥拉斯主义数论的影响，他们运用数的和谐以及数量关系的计算尝试让“莱布尼兹之梦”在现实生活中得以实现。图灵通过基本的数学运算将数学运算符号化为运算符，并用一个无限长纸带来表述计算过程，制造出了图灵机，这就是莱布尼茨所说的“通用机”。图灵认为人脑类似通用机，图灵提出一台计算机在多大程度上可以模仿人的活动，进而提出“机器能否思维”这个哲学问题。图灵坚持通过特定算法程序，把可计算的数量关系都转化为由一台图灵机来计算。冯·诺依曼指导发明第一台基于运算器与存储器的计算机，他为图灵通用机设计出一个物理模型——edvac，edvac可以执行加、减、乘、除等数学操作。与图灵一样，冯·诺依曼把人脑与机器类比，机器通过存储器储存数据，通过数学规则设计出把思维当成数据的程序，通过简单、和谐的数字制造出能进行复杂数字处理的机器。不管是图灵的通用机还是冯·诺依曼的edvac都是为了解决“莱布尼兹之梦”，其哲学思想均根源于毕达哥拉斯的“数论”哲学思想。除了图灵与莱布尼茨，纽维尔与西蒙等符号主义人工智能先驱也认为，不管是人类智能还是机器智能都是根据确定的或者规范的规则来进行符号操作的。不但如此，基于认知模拟的强人工智能也把心理状态作为计算状态，所谓认知就是计算，这是对基于数论的计算主义教条的信仰，人类智能类似于信息处理系统。联结主义人工智能不同于符号主义人工智能，它否认智能行为来自于在形式规则下对符号进行操作的观点，“符号主义人工智能中的信息处理包括明确的应用和形式规则，但是联结主义人工智能没有这样的规则”〔4〕1366-1367。与符号主义人工智能不同，联结主义人工智能的工作原理是寻找神经网络及其间的联结机制及学习算法。虽然联结主义与符号主义人工智能有区别，但联结主义人工智能与符号主义人工智能的共同假设都是把认知看作信息处理，且信息处理都具有可计算性。可见，毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想为符号主义人工智能与联结主义人工智能的发展奠定了基础。
除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。
罗素的逻辑原子论从本体论角度坚持奥卡姆剃刀的最小化原则，从语言角度上坚持思维经济原则，语言表述坚持最小词汇量原则。“如无必要，勿增实体”。罗素从逻辑学角度坚持逻辑前提或者公理最小化原则，“宁可构造，勿要推论”。根据公理与推理规则建构的逻辑学公理系统影响了图灵、冯·诺依曼及其以后的人工智能专家。冯·诺依曼致力于为新机器设计逻辑方案，戈德斯坦把冯·诺依曼看成将逻辑应用于计算机的第一人，“据我所知，冯·诺依曼是一个清楚地懂得计算机本质上执行的是逻辑功能的人”〔7〕69。冯·诺依曼在edvac的报告中也提到，不但从数学的观点，而且从工程史和逻辑学家的观点来探讨大规模计算的机器。在人工智能哲学先驱德雷福斯看来，自从古希腊人发明了逻辑与几何，就把一切推理归结为计算。人工智能中符号主义的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义、还原论传统。他们把计算机看成操作思想符号的系统，试图用计算机来表达对世界的形式表述。心灵与计算机都是物理符号系统。在德雷福斯看来，“伽利略发现人们可以忽略的品质和技术上的考虑，从而能找到一种用来描写物质运动的纯形式化系统，同样我们可以设想，一位研究人类行为的伽利略可能会把所有语义上的考虑（对意义的依赖），变成为句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物数理逻辑学家皮茨与生理学家麦卡洛克撰写了《神经活动中内在观念的逻辑运算》，他们的思想受到罗素与怀特海《数学原理》的启发，坚持把一切数学还原为逻辑，甚至神经网络也可以用逻辑来表达。德雷福斯认为人工智能的发展建立在四种假设之上，即生物学假设、心理学假设、本体论假设以及认识论假设。其中认识论假设指的是一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设指的是存在一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序。纽维尔认为：“人工智能科学家把计算机看成操作符号的机器，他们认为，重要的是每一样东西都可以经编码成为符号，数字也不例外。”〔9〕196在符号主义者看来，符号是人类认识外部世界的基本单元。人工智能的逻辑学派将人的认识对象通过数学逻辑的方式抽象为符号，利用计算机的程序符号来模拟人认知世界的过程。符号主义学派主要依靠计算机的逻辑符号来模拟人的认知过程。人工智能的重量级人物纽维尔与西蒙构造了第一个真正意义的人工智能程序，称之为“逻辑专家”，可见人工智能专家受逻辑学思想影响之深，“任何表现出一般智能的系统，都可以证明是一个物理符号系统”〔10〕41。西蒙与纽维尔认为，作为一般的智能行为，物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。纽维尔与西蒙把其理论来源追溯到分析哲学家弗雷格、罗素与怀特海，“该假设的起源要追溯到弗雷格、怀特海与罗素就形式化逻辑提出的方案：以逻辑方式获取基本的概念式数学观念，把证明和演绎观念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯认为，真正的专家解决问题是诉诸直觉与整体性，在此基础上对人工智能的认识论假设与本体论假设进行批判，但他同意专家系统必须使用某种类型的概论度量的逻辑标准，“认知模拟的先驱者们——已经继承了霍布斯推理就是计算的主张，笛卡尔的心理表述、莱布尼兹的‘普遍文字’的思想——所有知识都可以在一组初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是试图找到主体（人或计算机）中的哲学本原元素和逻辑关系”〔12〕。可见，人工智能与逻辑学特别是分析哲学紧密相关，逻辑学与分析哲学是人工智能的一个重要思想来源。
古希腊先哲用简单的物质元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原归结为水，赫拉克利特把世界的本原归结为火，德谟克利特把世界的本原归结为原子，认为世界由不可分的原子构成。他认为，万事万物都可以还原为不可分最小微粒——原子，世界是由原子构成的。复杂的事物由简单的事物构成，万事万物都由不可分的基本粒子构成。世界由最基本的粒子构成，复杂对象由基本粒子构成，基本粒子决定了宇宙的性质。
简单性哲学原则不但用简单元素追溯世界的本原，还致力于用力学解释自然现象。不管是物理规律、化学规律、生物规律，甚至是社会规律都可以用力学解释。哥白尼的日心说体系之所以取得科学界的支持也不是因为其解释力强，而是因为其遵循了简单性原则，从而取代了托勒密繁琐的本轮-均轮模型。牛顿的力学三定律就立足于简单性原则，用力来解释所有运动。按照简单性哲学原则，人与动物都是由简单的粒子构成，人与动物没有根本区别，人与机器也没有本质区别，甚至可以说“人就是机器”。1747年，拉·梅特里发表了《人是机器》这一哲学巨著，提出“人是动物，因而也是机器，不过是更复杂的机器罢了”〔14〕69。笛卡尔把人体看作是与机械相类似，用机械的旋涡来解释天体运动问题，他认为宇宙是一架机器，机械运动是唯一的运动规律。牛顿、开普勒、伽利略等都力图建立严密的力学体系来正确描述宏观物理运动，甚至是天体运动。爱因斯坦试图用公理化方法把自然界描绘成物质在时空中运动的统一体，德国物理学家海森堡也认为简单性原则可以作为科学假说可接受性的标准。
不仅自然界的规律可以用力学表示，而且社会关系也可以用力学表示。孔德提出社会动力学和社会静力学概念，社会动力学又称为社会物理学，立足于运用力学规律分析社会关系。1950年，斯宾塞出版《社会静力学》，把事物的基本规律看作“力的恒久性规律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是机器”的观点启发人工智能先驱开始了构造具有人类智能机器的探索。
主体与客体的关系在哲学史上占居重要地位，是哲学研究中的核心問题，也是哲学史上诸多学派的思想源头。古希腊米利都学派的泰勒斯探索万物本源的时候就开始关注主体如何认识客体，关注主体与客体的关系，普罗泰戈拉提出的命题“人是万物的尺度”包括了主客二分思维的萌芽，笛卡尔的精神和物质相互独立的二元论思想暗含着主体和客体截然二分的思想。人们一般认为，只有人类才能成为主体，人之外的世界是客体。那主客二分的标准是什么呢？人之所以为主体的标准又是什么呢？有的学者认为只有主体才具有意向性，客体不具有意向性，客体只是主体认识的对象。主体一般具有独立意识或者个体经验。哲学意义的认识论指的是个体对知识和知识获得所持有的信念，主要包括知识结构、知识本质、知识来源和知识判断的信念等内容，主体与客体的关系问题是哲学的核心问题。认识论中的可知论与不可知论是研究主体之外的客体是否可知，唯心主义与唯物主义的区分以及各种不同的哲学流派的分野都基于主体与客体截然二分的哲学基础，哲学史上，各大流派都曾经把主客关系作为研究的切入点。
人工智能是赋予机器智能，让机器可以模拟或者代替人类的某种智能。人工智能基于不同的哲学理念有不同的研究进路，人工智能发展史上不同思想的对立也是基于对于主体与客体关系的哲学思考。一般来讲，人工智能可分为三种进路，即符号主义进路、联结主义进路以及行为主义进路。人工智能符号主义进路把人类的认知过程看成符号计算过程，人类认知是物理符号系统，人工智能先驱德雷福斯（s）认为，人工智能研究者其实与炼金术师一样，也是对一些符号进行不同的处理。因此，在人工智能的符号主义看来，人与机器没有本质区别，人类的心智同样可以还原成符号计算。德雷福斯在《计算机不能做什么：人工智能的极限》中提出，人工智能机器是基于生物学假设、心理学假设、认识论假设以及本体论假设基础之上的。“生物学假设：在某一运算水平上，大脑与计算机一样，以离散的运算方式加工信息;心理学假设：大脑被看作一种按照形式规则加工信息单位的装置;认识论假设：一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设：存在是一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序”〔17〕156。从德雷福斯关于人工智能的四个假设中我们可以看出，人工智能与人类一样都是对信息加工和处理的工具，从这个意义上讲，主体与客体之间没有本质的区别。主体与客体不能截然二分，之所以对主体和客体进行区分，表明人类对于自身的认知规律和智能结构没有真正揭示。
人工智能的联结主义进路，又称为仿生学派或生理学派，认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义起初是用软件模拟神经网络，后来发展到用硬件模拟神经网络。其理论假设是人与机器如果具有同样的结构应该具有同样的功能，可以通过研究人脑的物理结构从而制造出类似人脑的机器。在联结主义看来，人与机器结构相同，人脑与计算机程序运行模式相同，则功能相同。纽维尔（allennewell）认为，智能的计算机程序可以被用来模拟人类的思维过程。联结主义失败的原因是人脑的结构并不像人工智能研究者们在电脑上模拟一样，人类的大脑是将物理事实与知觉过程所连接的客观事实，而不只是对信息进行加工的一台机器。人与机器不同，机器不具有人类的精神状态和意识。人类的精神状态和意识是否由人脑结构决定呢？人类精神状态和意识是先验存在还是后天习得仍然是认知科学研究的难题。因此，通过神经网络让机器模拟人类智能行不通。通过对人工智能的符号主义和联结主义的分析我们发现，主体与客体区别的必要性得以彰显，人的主体性地位不能动摇。
人工智能的行为主义进路，又称为人工智能的进化主义或控制论学派，其原理为维纳和麦克洛克等学者的控制论思想及感知-动作型控制系统。研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自适应、自组织和自学习等的研究。人工智能行为主义学派的代表布鲁克斯（rodneybrooks）研制的“六足机器人”实质上是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统，能够适应外界的环境，但这样的机器人也不具有人类的感知与认知能力，主体与客体之间还是可以严格区分。人工智能的目标从技术层面来讲是制造出对人类有益的智能机器，从哲学层面来讲，就是利用人工智能概念和模型，通过机器模拟人类智能来推动哲学核心思想主客二分问题的研究，借此解决哲学上的身心问题、意识难题等问题。哲学的核心问题与人工智能的研究是相互促进的。
综上所述，人工智能技术的发展有其哲学根源，根源于数是万物本源思想、万物皆数思想以及数的简单、和谐思想，还根源于亚里士多德的逻辑思想以及分析哲学的逻辑分析研究方法。在众多哲学思想中，简单性原则是人工智能的哲学思想源泉。人工智能就是计算机用逻辑方法把思维还原为简单数字来模拟人脑的过程。人工智能发展是思维的革命，人工智能涉及信息与计算的本体地位和方法论问题，人工智能的发展迫使哲学家们对思维的存在形式进行深入研究，从而把形而上的论证变成可操作的过程。人工智能的目标是通过计算机实现机器模仿人类智能，人工智能的发展直接指向哲学的中心问题。例如，意向性问题、形式化问题、身心问题等。对于人工智能的哲学基础溯源有利于推动哲学的进步与发展，也可以拓展对于传统哲学问题的研究。只有对人工智能的哲学思想基础进行追溯与探源，才能为人工智能工作者提供思想源泉，从而更好地理解与把握人工智能的理论基础、发现人工智能的发展规律以及预测人工智能的发展趋势、把握人工智能的发展方向。
参考文献：
〔1〕玛格丽特·博登.人工智能哲学〔m〕.刘西瑞，王汉琦，译.上海：上海译文出版社，2001.
〔2〕汪子嵩，等.希腊哲学史〔m〕.北京：人民出版社，2004.
〔3〕亚里士多德.形而上学〔m〕.李真，译.上海：上海人民出版社，1995.〔4〕安东尼·梅耶斯.爱思唯尔科学哲学手册〔m〕.张培富，等译.北京：北京師范大学出版社，2015.
〔5〕〔m〕.northholland，amsterdam：macmillanmagazinesltd，1992.
〔6〕davis，soflogic：mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔m〕.newyork：&，2001.
人工智能论文
1950年，艾伦，麦席森，图灵发表了一篇划时代之作《制作机器会思考吗？》里面提出了测试机器是否具有智能的方法，并因此摘得“人工智能之父”的桂冠。约翰，麦卡锡在1956年的达特茅斯学术会议上，第一次提出人工智能（artificialintelligence，ai）。1997年，ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，这是我国首个面向2030年的人工智能技术的战略发展蓝图，也表现出我国对发展人工智能技术的重视与支持，同时，人工智能人选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能在会计、审计、税务等行业的广泛运用，使得传统、简单、重复性的基础会计工作岗位将面临被智能化取代，人工智能已成为促进会计行业转型发展的重要推手。近三年来，德勤、普华永道、安永、毕马威4大国际会计师事务所通过利用财务机器人进行会计、审计等工作，使得数据的准确性、工作效率、管理决策水平等明显提升，由此可见，人工智能早已潜移默化的影响到了会计工作的方方面面。
（一）会计工作效率提高了。人工智能技术与财务管理系统的对接，实现了系统自动识别票据、生成会计记账凭证、记录明细账户以及生成总账和各类报表。作业过程中系统按时间顺序记录每笔业务，对每一笔账务进行核实和验证。财务机器人还实现了信息的语音、扫描录入，财务软件可自动生成证、帐、表，这将更加高效准确地完成基础会计核算工作，提高此项工作的效率，会计人员因此节省了大量用于基础核算工作的时间，从而能将更多的精力投入在企业内部管理型的工作上，同时又提高了管理工作的效率。
（二）会计信息质量提高了。受自身能力、专业素质以及外部环境等因素的影响，会计信息数据的滞后性和人为失误在所难免。人工智能将会计模型和方法程序化，它既减少了人为失误又极大地提升了数据处理能力，工作重心逐渐转向数据的挖掘、分析等重要环节和高附加值工作中，同时，会计档案由纸质变成电子档案更便于信息系统的管理、流程化的管理和监控，避免了人工作业的失误以及造假的可能，数据信息和记录的真实性和精准度得到保证。
（三）会计职能重心转移了。人工智能虽然可以替人做一些简单、繁冗、重复性的基础会计工作，但并不能完全替代会计人员，随着人工智能与会计信息系统的不断结合，从事简单记账工作的初级会计人员将会越来越少，而中高级会计人员将会集中于行业中涉及分析、预测和统筹的领域。因而会计职能的重心将向预测、决策、规划、控制、评价等目前人工智能无法取代的管理会计的职能转移。
（四）会计人员从业压力加大了。随着人工智能被引入到会计行业中，一方面，简单的会计核算工作将被智能化财务软件逐步替代，普通核算类型工作的岗位势必减少，基层会计人员面临失业的压力：另一方面，由于财务软件能够高效完成基础财务工作，企业更需要财会人员发挥管理会计的职能，会计从业人员需要将工作重心转移到决策分析和经营管理上，使其有从财务会计到管理会计转型的压力。
人工智能的发展与应用是社会经济发展过程中的必然产物，它的到来就像一把双刃剑，虽然可以对会计行业整体工作效率与工作方式带来提升，但是人工智是不能完全代替会计人员的工作的。比如，智能化的设备无法完全替代充满人情味的服务。李开复也指出，社交能力强、应变能力强、协商能力强的人，永远不会被人工智能取代。人类的感情，想象、创造等特质也是人工智能所无法企及的。所以，对于会计从业人员而言，人工智能只是一种行业对于自身的探索以及进步，顺应这种变化，会计人员应当认清挑战，抓住机遇。
一方面，会计从业人员应调整好心态，快速适应行业的变革，重新找回自己的价值。努力提升自己的专业分析能力和管理能力，成为人工智能代替不了的高级会计工作者。比如：财务战略制定，纳税筹划，风险控制，合理避税、财务分析等。同时，向复合型人才发展。正如任正非所说，称职的cfo应随时可以接任ceo。会计人员应当开阔眼界，放大格局，不能只着眼于本职工作，还应该了解工作其他岗位的工作内容，比如销售类、生产类等部门的业务，提高自己的企业价值以及行业地位，做一名复合型人才。
另一方面，人工智能技术在财会领域的突破离不开懂会计知识的专业人员的配合，财务人员要努力学习新技能，加强计算机、信息技术的知识储备，协助人工智能会计信息系统的研发，担当人工智能会计系统的设计者和监督者。
参考文献：
[1]闰钰.企业人工智能时代下对会计行业的思考[j].商场现代化.2018（1z）。
[2]杨秀琴.浅议人工智能时代财务会计与管理会计的融合发展趋势[j].现代商业.2018（18）。
[3]李牧阳，运用给会计行业带来的问题和思考[j]，中国管理信息化.2019（42）。
人工智能论文人工智能论文
人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技，其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大，涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究，其科技成果也层出不群，被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式，能够大大降低劳动成本，提高生产效率的同时还能保证产品质量，因此被众多企业用于生产实践中，而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术，可谓是如虎添翼，保障了生产环节控制的高效性和科学性。
1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。
1.1受干扰程度低。
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。
1.2操作误差小。
人工智能本身的运行条件没有太多的限制，与因此与传统的控制器相比，本身的操作误差更小，基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说，人工智能技术在电气自动化控制体系中应用，会现根据实际生产需求设置参数，随后又人工智能系统进行统一的调控，而在实际应用过程中，这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的，这也就保证了人工之能够系统的管控质量，不会因为本身的故障而引起决策的失误，大大降低了操作误差，使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小，是人工调控与传统控制都不具备的特点，完全符合机械化自动生产的理念。
1.3调节效率高。
人工智能其数据处理分析能力更为强大，因此在实际应用过程中，即使生产环节发生了变化，需要调整人工智能控制系统的一些参数，其难度也是相对更低的，不需要专门的技术专家来进行指导，只要调整部分参数，人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化，执行调整管控模式。例如，在生产环节中，产品种类发生了变化，如果是传统的电气自动化控制体系，就可能要重新输入控制参数，调整控制程序，而人工智能系统能够根据收集到的生产信息，进行合理的自我调整，操作简便快捷[3].
1.4降低生产成本。
在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前，生产虽然已经不要使用人力，但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成，这样不仅耗费时间，而且产生了一定的人工费用，一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测，实现工业生产的全方位管理，确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作，消除了生产过程中一些常见的生产问题。
2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。
人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论，这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来，人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力，具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展，使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标，但是要想这一管控体系进一步发展，还需要更为先进的机器调控技术，人工智能正好符合这一发展要求，为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。
2.1电气产品的优化设计。
一直以来，电气产品的优化设计是一项巨大的工程，受限你要掌握市场行情，融合更为先进的科学技术，根据以往的产品设计经验，进一步优化产品的性能，才能确保产品的销售额度，保证企业的市场占有率。这一研发环节，不能过长，因为如今的市场雪球变化极快，而且市场竞争较大，必须抢占先机，但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用，目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计，大大缩短了产品的研发周期，并且在人工智能的帮助下，产品参数的设置更为合理，数据精确度大大提升。
2.2电气设备的故障诊断。
在工业生产过程中，往往是多个生产环节数千台机器一同运转，单靠人工或者是笨拙的控制器，是无法找出具体故障设备的，需要花费大量的时间，而为了保证生产安全，就必须停下可疑范围内的所有电器设备，对于电器自动化生产来说，时间就是金钱，这样会严重耽误产品的生产，给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用，很好地解决了这一难题，通过专家系统和模糊理论的结合，分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息，系统能有效掌握全部的生产信息，实现电气自动化生产的智能控制，及时发现设备故障问题，停止故障设备，将生产损失降低到最小，切实保障企业的生产效益。
2.3运行过程的智能控制。
社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。
3结语。
机械技术与计算机信息技术的结合，实现了工业生产的电气自动化控制，大部分的生产过程都是有机械完成的，然而在生产实践中，还是需要人工进行调控，及时调整机器的运行状态，定期检修器械，以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现，实现了电气自动化的智能控制，与传统人工控制相比，其调控效率更高，能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题，而且基本上不会受到外界因素的干扰，决策科学，管理高效，绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用，能够保证生产质量的统一性，优化产品设计，在生产过程中，及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理，实现了电气化生产的实时动态管控。
参考文献：
[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx（08）：76.
[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx（20）：150.