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《计算机的过去现在与未来》课程论文

关于人工智能的探讨

姓名XXX学号XXXXXXXX学院XXXX日期2010年11月5日星期五

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项目权重实际分数选题是否适合有价值,

是否符合课程要求20观点是否鲜明20论证是否合乎逻辑,

是否有一定的深度40表达是否清晰、简洁20

总评: 教师:

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1 概论

随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造出机器智能,“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展,在它还不长的历史中,人工智能的发展比预想的要慢,但一直在前进,从40年前出现到现在,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它技术的发展。人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为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人工智能是计算机的一个分支,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同名的还有美国科幻电影《人工智能》等“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括: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。

实际应用 机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等。

学科范畴 人工智能是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉。

涉及学科 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,

研究范畴 自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法 人类思维方式

应用领域 智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程 机器人工厂

安全问题 目前人工智能还在研究中,但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的,它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。人工智能诞生50多年来, 在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展, 特别与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别、规划和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。广泛使用的互联网也正在探索应用知识表示和推理,构建语义Web, 提高互联网信息的效用率。

人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能,由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究,形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理,建立脑模型,揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真, 而且要从机理上研究,探索智能的新概念、新理论、新方法。

人工智能的研究一旦取得突破性进展,将会对信息时代产生重大影响,对人类文明产生重大影

内容概要:本文档介绍了一个多目标规划模型,该模型旨在优化与水资源分配相关的多个目标。它包含四个目标函数:最小化F1(x),最大化F2(x),最小化F3(x)最小化F4(x),分别对应于不同的资源或环境指标。每个目标函数都有具体的数值目标,如F1的目标值为1695亿立方米水,而F2则追求达到195.54亿立方米等。此外,模型还设定了若干约束条件,包括各区域内的水量限制以及确保某些变量不低于特定百分比的下限。特别地,为了保证模型的有效性合理性,提出需要解决目标函数间数据尺度不一致的问题,并建议采用遗传算法或其他先进算法进行求解,以获得符合预期的决策变量Xi(i=1,2,...,14)的结果。 适合人群:对数学建模、运筹学、水资源管理等领域感兴趣的科研人员、高校师生及从业者。 使用场景及目标:①适用于研究涉及多目标优化问题的实际案例,尤其是水资源分配领域;②帮助读者理解如何构建求解复杂的多目标规划问题,掌握处理不同尺度数据的方法;③为从事相关工作的专业人士提供理论参考技术支持。 阅读建议:由于文档涉及到复杂的数学公式专业术语,在阅读时应先熟悉基本概念,重点关注目标函数的具体定义及其背后的物理意义,同时注意理解各个约束条件的设计意图。对于提到的数据尺度不一致问题,建议深入探讨可能的解决方案,
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