智能机器人论文【推荐8篇】

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精选人工智能与机器人的论文(精【第一篇】

江都十二年磨一剑，连续三届获评“全国平安建设先进县（市、区）”，20xx年9月19日成功捧回全国综治工作最高奖——“长安杯”。如何在高起点上再次起航、再创辉煌，江都区委、区政府深入贯彻落实中央加强和创新社会治理的战略部署，围绕打造社会治理“江都样本”的总目标，牢固树立以人民为中心的发展思想，坚持以科技支撑为着力点，系统构建“1 n”网格化社会治理大数据平台，全力实施大数据汇集、智能化运行、惠民生发展“三步战略”，探索出一条具有江都特点、区域特色的社会治理新路径，全力推动区域社会治理现代化工作走在前列。

1、建优社会治理“一系统”。系统建设是实现智治的决定性因素。坚持顶层设计，结合区域实际，高标准规划、高起点建设，强化数据整合、功能拓展，以科技支撑提升社会治理效能。

一是在系统设计上“攀高枝”。突出高位谋划，放眼全国寻求与顶尖龙头企业合作，选定世界500强企业中国航天科技集团第五研究院开展共建，充分利用该院院士专家学者多的人才优势、丰富智慧城市建设的经验优势、航天系统领先完善的天地空一体化优势、大型复杂工程组织管理的方法论优势以及多学科融合、信息安全等优势，搭建了1个信息聚合共享服务（cig）和n个重点领域的“1 n”网格化社会治理应用平台，夯实了江都智慧治理的基础。

二是在功能设置上“接地气”。突出“优政、兴业、惠民”目标导向，围绕打造社会治理“江都样本”需求，20xx年建设之初，突出创新网格化社会治理重点，健全完善城乡协同治理、产业经济服务、智慧民生服务、智能政府服务、生态环境服务等“1 n”平台功能设置。今年初，出台《关于开展“1 n”系统平台升级改造的方案》，推动系统平台2。0版升级改造，新增无形资产管理、企业价值评估、智慧交通、智慧校园、智慧运管、智慧工地等更多功能，进一步提升区域社会治理现代化水平。

三是在数据整合上“破壁垒”。突出数据鲜活度是系统运行“生命”的理念，加快部门互通、条线贯通，多元化对接各部门业务系统的数据资源，加快感知数据、政务数据、社会数据等各类数据资源的整合、开发和利用，建立人口、法人、电子证照、空间地理等主题库，目前已汇聚全区55个部门811类60余万条数据，对接省市11个部门34类数据，形成了信息聚合共享服务平台、物联网统一接入平台和视频汇聚分析平台“三大平台”的数据共享应用，打通了部门之间、条线之间的数据壁垒，全面提升了大数据的服务和保障能力。

2、建实社会治理“一中心”。中心建设是实现智治的关键性所在。坚持改革引领，建强指挥体系，厘清工作职责，实现处置闭环，以高效运行提升社会治理效能。

一是功能定位“实战化”。按照区级实战、镇级主战、村级应战的建设要求，建立区镇村三级实体化指挥调度中心，实现三级中心建设全覆盖。区级层面，整合组建正科建制“区域社会治理中心”，与区网格化服务管理中心和综治中心一体化运行，建成aioc智慧城市运营中心，实现智慧指挥调度、预警研判等功能，充分发挥中枢指挥职能作用；镇级层面，推动综治中心与网格化服务管理中心实战化建设运行，实现“一套班子、两块牌子”，充分发挥承上启下职能作用；村级层面，加快推进网格工作站规范化建设，构建了纵向到底、横向到边、高效实战的“一中心”指挥体系。

二是工作职责“清单式”。按照国家住建部普查标准，完成对中心城区48平方公里范围内22万余件部件普查和编码，实现指向唯一目标。围绕社会治安、公共安全、城市管理、环境保护、专项重点工作、城市部件等6大类987项社会治理事件，明确28个部门、11个专业公司、13个镇的事部件处置的主体责任，建立责任清单。围绕区委、区政府阶段性重点工作部署，将三大攻坚战、疫情防控等作为日常巡查内容、服务管理事项、工作重点环节，清单进一步明晰，责任进一步明确。

三是事件处置“全闭环”。按照“采集上报、核实立案、指挥派遣、处理反馈、核查结案、考核评价”“六步闭环”的处置流程，重点针对超期未办结案件较多的问题，结合“三级联动”开展督查督办推进工作。通过对巡查员开展业务培训，明确巡查重点，建立周点评机制，让巡查上报事件聚焦中心、注重质量；加强区中心与部门、专业公司的沟通衔接，协调部分有分歧事件，及时将事件推送给相关单位主要负责人，实现精准、快速、及时处置，处置质效明显提升。去年4月1日正式运行以来，“1+n”网格化社会治理平台共派单47269件，办结45987件，办结率97。28%。

3、建牢社会治理“一张网”。网格管理是实现智治的基础性工作。坚持筑牢底板，用科技划“格”、科技建“网”、科技管“人”，以精细管理提升社会治理效能。

一是网格划分“重科学”。围绕“人口规模适度、服务管理方便、资源配置有效、功能相对齐全”的要求，推进“1 n”平台与国家地理信息公共服务平台接口的实时数据对接，依托专业gis团队，通过数据建模等信息化手段，全面分析评估人、地、物、事、组织等要素规模，探索“网格警格”双网融合建设，科学智能划分城市网格、农村网格、专属网格，实现地理空间资源共享互通、网格划分准确规范。目前，全区村（社区）以下划分1091个综合网格和10个专属网格，精细勾勒出社会治理“一张网”底图。

二是人员配备“重专业”。围绕信息化、专业化队伍建设要求，严格制定网格员准入标准，选聘熟练操作智能设备、综合素质高、热爱社区工作、善做群众工作的人员作为网格员。其中，专职网格员采取从社区优秀工作者转隶一批、公开招聘一批、优秀网格员中选聘一批“三个一批”的方式，并参照事业单位人员管理标准进行择优选拔，逐步实现兼职网格员向专职网格员转变的发展目标，以不断适应网格化社会治理工作智能化、科技化的发展趋势。

三是考核考评“重精准”。围绕公正客观地评价网格员工作绩效，出台全区网格化服务管理考核等办法，针对网格员工作职能要求，打造网格员日常巡查、信息查询、工作辅助与绩效考核为一体的“移动办公桌”，通过轨迹核对、全流程评价、事件回访、满意度调查等功能进行系统评价评分，精准测算网格员绩效工资，减少人为因素对网格员考核结果的影响，奖勤罚懒、以考促效，推动网格员工作方式不断改进、服务流程不断优化、群众满意度不断提升。

1、百姓生活更“智惠”。通过“1 n”平台，整合便民服务事项，上线运行“智惠江都”app，将生活缴费、信息查询、医疗健康、法律咨询、交通路况等与百姓生活密切相关的功能应用融入其中，截止目前已发布25个便民服务事项，极大方便了群众工作生活。运行一年来，注册用户数高达30余万人，办理民生服务事项3126件。对于江都这座拥有106万人口的县级城市来说，几乎每个家庭都在使用这款app。江都老百姓都说，我们已经离不开“智惠江都”客户端，更加享受这种便捷高效的“智惠”生活新方式。

2、营商环境更“智优”。依托信息化手段，打造“互联网政务服务”模式，将网上办证、涉企服务、法律援助、政策咨询等事项植入网格，做到“不见面”审批、“不见面”服务；同时，通过“1 n”平台对全区全部634家规上企业开展立体画像、运行分析、预警预测、安全监管，整体把控全区企业和经济运行状态，为精准服务、精准施策提供了强力支撑保障。江都企业家们纷纷表示，大数据既让我们的审批事项“加速度”，又为我们企业运行、转型升级提供了“新动能”，助推我们企业高质量发展行稳致远。

3、社会环境更“智安”。创新构建“互联网社会治理”新模式，深入推进“感知江都”“天眼工程”“智安小区”建设，依托“1 n”平台大数据的分析汇总功能，实现重点人员全面排查管控、重点区域全面实时监控、危化企业全面智能监管，社会公共安全保障能力显著提升，社会治安环境持续平稳向好，人民群众安全感始终保持在全省前列，得到中央督导组充分肯定。人民群众普遍感受到，生活在江都获得感、幸福感、安全感特别强。

4、突发处置更“智捷”。通过大数据、物联网、人工智能等技术的落地融合，实现城市状态的实时监测、异常情况的智能预警、关键问题的智慧决策、重大事件的协同处置。在今年新冠肺炎疫情防控中，有效组织、高效指挥和辅助决策，依托“1 n”平台，及时开展疫情线索摸排、跟踪和智能分析研判，先后排查167。09万人次，列管4。79万人，派发办结疫情防控工单6151件，为疫情防控构筑起源头防线。相关做法在《新华日报》刊载，得到省委娄书记、省委政法委充分肯定，在全省产生较好影响。

1、高点定位是智治的先手棋。江都“1 n”平台初获成功，最重要的是党委、政府高度重视、放眼长远，选择顶尖龙头企业航天五院合作，利用成功经验与先进技术，助力项目落地落效。后期与阿里、腾讯、金山云等知名公司、科研机构密切合作搭建工业大数据等n个平台，与南京大学共同打造基于大数据的网格化服务职能转变——“江都标准”建设，力求建成即领先、运行即品牌，形成了具有区域特色的智治之路。

2、集成融合是智治的方法论。强化模式创新，注重系统思维，智治支撑下的社会治理“江都实践”已经形成了势与能。江都区已经启动“推进区域社会治理现代化三年行动计划”，在战略性、全局性的高度，将大数据建设与社会治理同步推进，共同融入产业、城市、政务、生活等各个方面、各个环节，明确了路线图、任务书，全面提升区域社会治理现代化能力和水平，将社会治理优势转变为经济社会高质量发展的强大动能。

3、数据赋能是智治的硬支撑。加强部门配合、协作联动，打破各自为政的现状，突破数据传递的壁垒，由传统治理的盲目性、无序性向现代治理的精准性、靶向性转变，做到“事先预防”、“事前发现”的“快”与“准”。在“1 n”平台的功能拓展、优化升级中，注重把大数据的作用发挥摆在突出地位，让网格员与大数据在社会治理中实现有机衔接，推动数据更鲜活、管理更精细、治理更精准，实现数据治理效益最大化。

4、惠及民生是智治的落脚点。人民群众在民主、法治、公平、正义、安全、环境等方面的要求日益增强，尤其对公共安全、公共管理、公共服务等方面的要求不断提高。智治支撑的社会治理突出了以人民为中心的发展思想，有效实现了资源下倾、权力下放、力量下沉，探索警网融合等发展模式，为广大居民提供公共服务代办、法律服务、安全隐患排查等多样化、便捷式服务，让群众生活更放心、更安心、更舒心。

关于人工智能与机器人的论文(推荐【第二篇】

人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。

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。

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。

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。

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。

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。

人工智能机器人论文【第三篇】

智能处理工具通常处理的问题是不确定的，非结构的，没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，可能能是不正确。

自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。

广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势；发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。

在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。

智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，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达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。

人工智能机器人论文【第四篇】

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？

人工智能机器人论文【第五篇】

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。

[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]MatBuckland.

[4]机器人学导论[美]克来格（Craig，）.

[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特。