在日常学习和工作中，大家都写过论文，肯定对各类论文都很熟悉吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？下面是整理的人工智能与机器人的论文 人工智能智能机器人论文通用9篇，希望能够帮助到大家。
人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称ai，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。
在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：
第一教材的缺乏，
第二师资的缺乏，
第三课程实施的场地缺乏，
第四怎么教的问题。
在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，
针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；
针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；
针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，
分为三个阶段：
第一阶段大班stem基础教学，
第二轮实践教学建立社团校队，
第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。
这次的粤港澳台人工智能教育论坛学习，拓宽了我对人工智能教育的认识，对我的教学如何开展人工智能教育具有指导和借鉴意义。
时间过得飞快，二零四九年的三月十四日，我发现我的机器人张丁克可以用草制成油，这样节约了很多能源。于是，我又发明了另外一个机器人，我给他取名叫“张止白”。
张目白太神奇了，他千变万化，放在家里可以变出很多你想要的东西，你不用花钱上街去买。他还可以用皮肤看周围的世界，可以与电视里夜幕侠的力量相比。夜幕侠也是个机器人，他是用铁、电、电子眼和线做成的。
张止白打敌人的时候，会用很多的招术，少林寺所有的功夫他都会，象猴拳、无影拳、抬拳跺。
张止白的名字是这样来的：人们见了他打架，都张开了大嘴，什么人都打不过他，止，就是停止的意思，白，就是让人明白。意思是，人们打架时碰到了他，都明白要停下来。
张止白最擅长的是太极拳和八卦掌和醉拳，三招齐下，曾经打败过无数坏人，拯救过无数的好人。有的坏人，只要一见张止白的这三招，还没开始打就吓跑了。
这个机器人还有一个特点，当我不在家时，他会自已启动，帮我洗衣，帮我拖地，帮我擦桌。等我回来，一切家务活都完成了，饭菜也端上了桌子。家里有了这样的智能机器人，你高兴吗？
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
浅述人工智能在智能控制领域的应用
人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作，如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等，将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足，促进了智能控制的迅猛发展。
智能控制一般按照实际结果进行控制，不依靠所控制对象的数学模型，传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。
1 人工智能(AI)及智能控制的基本概念
人工智能是计算机学科的一个重要分支，一直处于计算机技术的前沿，被人们称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。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。
1.1 人工智能的定义及应用领域
1.1.1 人工智能的定义
人工智能(AI)也称机器智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。
1.1.2 人工智能的应用领域
①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤，例如能够思考如何向前走几步，不仅要把对手的方法、步骤考虑进去，还能够把困难问题进行逐步分解，最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。
②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，重要的一点是要找到一些对策及方法，把大量的素材集中在一个大型数据库中（数据库需有很复杂的逻辑结构，甚至还要有模糊记忆），留意可信的证明，并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类，促进了科学发展，达到了人类所不能及的智力……
③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。
④智能信息检索技术。当今，科学技术的飞速发展，信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用，能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。
⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统，它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来，放入数据库中，根据这些素材在推理机的作用下，解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中，把原理和经验分离开来，并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理，从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。例如：地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。MY CIN系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见；对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。
1.2 智能控制理论及研究领域
智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科，它具有非常广泛的应用领域，如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。
1.2.1 智能控制的定义
所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法，针对环境和任务的复杂性与不确定性，有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。
1.2.2 智能控制的研究领域
传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论，它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制，在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此，需将人工智能的方法引入控制系统，从而实现系统的智能化，即通过采用仿人智能控制决策，迫使控制系统向期望的方向发展。
智能控制是一类无需（或尽可能少的）人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化，有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它是自动控制的最新发展阶段，对智能控制系统的研究和设计，重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上，即放在智能机模型上。
3 发展前景
3.1 人工智能的发展趋势
加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室，推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。
人工智能的飞速发展，使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活，甚至在智力的某些方面，它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统，这些智能机器让我们惊觉。
未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。
3.2 智能控制的发展趋势
智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域，在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引，相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。
在科学技术日益成熟的当下，人工智能已经成为了人们口中的热点话题。陆续出现的新人工智能甚至能够胜任多种的职务，由此人们开始担忧，会不会有那么一天人工智能会让计算机如人类般思考又或是替代人类。
计算机的确能够帮助人类做许多事情，省力而快捷。本该耗费大量思考时间或是精力的项目，交给计算机便能够事半功倍。人工智能正慢慢“侵”入我们的生活领域，享受“优惠”的同时油然而生一丝危机感，在计算机的不断人工智能化下，他们即将变成“可以替代人类的机器”，然而真的是计算机在悄然中逐渐替代我们吗？
我们开始在行为上堕落。按下开关，发出口令，机器人便开始了家务劳动，本该准备好好大扫除的你，此时你可以在沙发上惬意休息；拉下阀门，机器手臂开始拼装零件，原本用双手捣鼓半天的工作，此时只需监控即可；点开软件，汽车开始自动倒车入库，本该为此苦练基本功司机，此时只需静躺休息。这一切似乎都是人工智能带来的愉悦轻松体验，可是在此过程中人类却一点点毁灭自己的本能，想想人工智能的发展趋势是否与人类的发展趋势十分相像。人类曾经着手学习的技能，“他们”也在学，仿佛新型的人类的崛起，而我们却还以为是主人命令仆人的关系，人们慢慢放下手中的技能交给机器，这难道不是心甘情愿的一种表现吗？我们自己正向着堕落一步步靠近。
我们开始在思维上堕落。计算机思考具有以下特点：目的性，高效性，短途性。运用了人工智能的计算机效率固然高，并且总能够达到目的。但是这种事物处理思维方式是僵化的，无灵动性的。就例如计算一道数学题，计算机本着以做出为目的原则，选择最直接、最不需要思考的方法解题。而人类可以不急着做，先规划长远方向，用一定的技巧，跳跃性思维解题。同样是解题，思维方式却十分不同；计算机注重为了目的不择手段，而人类追求过程巧妙，富含创意，让人耳目一新。在计算机使用逐渐频繁的同时，我们的思维也逐渐变得机械化，我们不再注重过程，只要结果和目的达成即可；在于人交谈的，我们不在注重于双方的感情交流而是自身的利益得失；不再追求新颖方式，而是旧方式能解决的事循旧即可。明明知道是价值观与同情心的消失，却依然功力思考，这难道也不是我们自己选择的吗？我们自己正向“功利”、“为目的不择手段”一步步靠近。
就这样，我们的生活态度在思维和行为上逐渐被改变，与其担心人工智能如人般思考替代我们，不如去好好反思，如何停下自身扑入堕落的脚步。社会上一再反思为何许多的传统文化会逐渐消失，不是因为手艺真的难到不能够学习，而是人们不愿意去花费如此大的时间精力在过程中罢了，往往这些传统文化在人们眼中留下的是华丽的结果与令人叹为观止的技艺，却无人看到华丽的背后是努力思考与过程。不是人工智能在取代我们，而是人们自己开始去将自己一步步推入如机器般思考的深渊。
论人工智能与自然智能的关系
摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。
中图分类号：B80 文献标志码：A 文章编号：1009-4474(2007)02-0137-04
延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。
当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。
一、人工智能的发展
人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。
人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。
虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。
二、人工智能的优越性
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技(）术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。
1、人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。
中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法；二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。
2、人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面
貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、 农业、 建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在 计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局；而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域；还渗透到银行 管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化 教育以及通信等信息领域；甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“A”革命或者五“A”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。
三、人212智能的局限性
同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。
1、人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的 社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器 语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能 软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是 认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。
人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。
2、人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映；同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和 改造的客观对象总是处于被动的地位。
智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工；人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。
3、人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地 组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人 工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。
四、人工智能不可能取代人类智能
随着控制论研究的深入和智能机器的 发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和（人工）智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的 联系，又要看到两者的区别；既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。
就人类的总体而言，智能机的 应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。
1、从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。
人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。
人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。
2、从认识论的基本原理看，机器超过人、统治人是不可能的。人工智能的本质是用机器模拟人的思维功
能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。
3、从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现；仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。
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向阿里巴巴开发的无人超市之中，如果到达各地的话，甚至渗透到其他各个领域，一大批的人将会失去工作岗位，而这些无用群体是否会危害，是为我们不得而知。
人工智能加速了人们的退化，人工智能本意是给人们提供便利，创造更便捷的生活，但随着人类对智能设备的依赖及弊端也逐渐的暴露了出来，滋生惰性，设想你处在一个除了吃喝拉撒都能给你解决的环境之中，久而久之你就会形成一种依赖，甚至你不用动脑子，你不用学习劳动，那些人类，活着的意义在哪里？如此的往复循环世界就会产生高知识种类和一群什么都不会的，猪一般的两种极端，这不是文明的进步，这是人类的退化。
可以见，要想维持社会的稳定，整体是不可忽视的，就好比人工智能大量取代人类工作岗位，这样的急功近利是完全不可取的，只有整体的发展了，社会才能是平衡的。
人工智能加速了人类的退化，并非进步的思想在排斥，只是想告诉我们，图发展也不能一边倒，走极端中会翻船，如果出现了大量所谓的无用群体，想来社会也是很难发展下去了，存在的弊端及其巨大。人工智能加速了人们的退化，若想发展，万事三思。
近年来，衡阳市雁峰区坚持智治支撑，着力打造城乡治理标准化示范区，做好“智治+创建”的文章，实现了从经验治理向数据治理、从被动响应型治理向主动预见性治理的华丽蝶变。
10分钟办好老年证，1.5个工作日办好工程规划许可证，25天完成项目签约、拿到开工许可证……通过创新服务，力推“互联网+政务服务”一体化，雁峰区实现了“数据多‘跑腿’，群众少跑路”。
创新“扫码办理”，把身份证、营业执照、房屋持有证明等纸质材料“扫”成二维码“装进”办事人手机，申报材料平均减少50%以上；“一码出示”“一码交付”实现业务场景全覆盖，去年办理3257件“码上办”业务；
创新“移动审批”，升级审批平台，实行受审分离，后台审批人员可用手机随时审批。去年该区通过手机端审批事项3000件次，审批效率提高60%以上；
创新“智能秒批”，利用人工智能技术自动化识别、比对分析办件材料，直接调取各职能部门共享数据库信息验证后出办理结果，快速完成审批，目前“智能秒批”可支持老年证、社保认证等6个事项，已办理业务2000余次，办结时限减少80%以上；
……
以改革思维撬动政府效能革命，护航高质量发展，20xx年雁峰区gdp增长8.9%，新增市场主体3730家，改革成效在全省排名前列。
去年12月，天马小苑老旧小区正在改造护坡。深夜，居民“青松”在群里“吐槽”用于护坡基础的石头质量差。次日清晨，项目负责人就会同居民志愿质量监督员和施工方代表现场勘察。当天上午8点多，质量监督员就在群里回复：已与施工方沟通，停工1天换青石。
“一平台”统管千家事，“一张网”发现万般情。近年来，雁峰区加速社会治理的数字化转型进程，不仅在区级层面建设大整合、高共享、深应用统一的市域社会治理信息化平台，实时采集各类信息完善“数据库”，还不断完善综治中心建设，整合党建、资源、政务、城管、应急五张“网”。
目前，区、镇街、村（社区）三级综治信息平台全部建成，全区成立266个网格，配备三级综治中心工作人员274名，“智慧网格”实现“五网合一”。同时，用数字手段把“微信群建在网格上”，全区266个网格现已建立369个网格微信群，覆盖居民47880人。
战“疫”期间，雁峰区各社区的网格“微信群”每天调动指挥着数千名党员干部和志愿者值班守卡，不少社区的“云广播”天天分早中晚时段宣传抗疫知识……智慧手段在战“疫”中发挥了大作用。
在雁峰区，流传着派出所快速破获系列入室盗窃店铺案40余起的故事：一天，环城南路派出所接到刘某报警，称店铺门锁被撬，一台手机和380余元现金被盗。民警现场调阅监控视频，借助天网系统和“雪亮工程”研判犯罪嫌疑人逃跑路线，仅10小时就在一网吧中抓获犯罪嫌疑人。据其交代，他在衡阳市多地入室盗窃店铺40多家，涉案价值达十余万元。
用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新。作为庞大的系统工程，“雪亮工程”扮演着政府大数据的收集者、传递者、分析者、使用者和共享者，为解决雁峰区城市治理难点发挥了重要作用。近年来，该区大力推进“雪亮工程”建设，并与公安天网视频以及全区各类政务、民生等公众诉求渠道进行深度整合，统筹区域社会治理问题的受理、研判、处理、督办和反馈。
如今，全域覆盖、全时可用、全网共享、全程可控的“智慧天网”，为雁峰百姓安居乐业编织出了一张严密的“防护网”。
【摘 要】 人工智能（AI）是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，是二十一世纪三大尖端技术之一。AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地向着人类智能的方向逼近。伴随着人工智能和智能机器人的发展，为人类文化生活提供了新的模式。
【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人
0 引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
1 人工智能的发展历程
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“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，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
2 人工智能的研究
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。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。
3 人工智能的应用
IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有IT企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
MIT开发出了SHRDLU，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了，它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
4 人工智能的影响及发展必须注意的问题
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
5 智能机器人
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
6 结语
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，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。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种AI理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
参考文献：
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[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑。
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[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特。