彻底了解人类智能行为的机制，创造出能够模拟智能行为的智能机器，是人类长久以来美好而强烈的愿望。以下是边肖精心整理的关于人工智能展望论文的资料，希望对你有所帮助！
人工智能的前景：论文1
人工智能在体育领域的应用前景
为了促进体育科学和体育实用计算机技术的发展，本文介绍了人工智能与体育科学的结合。对实用体育人工智能进行了探讨和展望，旨在吸引更多的人参与到体育实用智能系统的开发过程中。
1导言
彻底了解人类智能行为的机制，创造出能够模拟智能行为的智能机器，是人类长久以来美好而强烈的愿望。从世界各国的古老传说，到现代科学的不断尝试，都表明人类决心先征服自然，再征服自己。人工智能学科的出现和迅速发展，为这一愿望的实现带来了希望的曙光。它的研究延伸了人脑的功能，深化和拓展了人类的智能劳动，使科技革命以前所未有的速度向前发展。目前，人工智能已经应用到社会生活的各个方面，并取得了令人瞩目的成就。
虽然体育实用计算机科学在短短十几年间取得了飞速发展，有力地推动了体育事业的进步，但我们不得不冷静地看到，体育实用计算机技术仍然远远落后于计算机科学的发展。当以“知识工程”为基础的人工智能学科取得巨大成功的时候，体育实用计算机技术仍然坚持“数据结构算法=程序”的传统程序设计方法，显然已经远远落后于时代。在系统分析的基础上，如何将计算机科学的最新发展有步骤、有顺序地应用于体育领域，更大程度地挖掘计算机科学的潜力，从而推动体育科学再上新台阶，成为体育科研工作者的重要课题。分析了运动实用人工智能的现状，展望了运动实用人工智能的未来。目的是引起体育工作者对体育实用人工智能的兴趣，吸引更多人参与到这项工作中来。
2人工智能及其解决思路
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、系统科学、哲学等学科基础上发展起来的边缘学科。它的出现和成就引起了人们的关注，被称为继第三次工业革命之后的又一次革命。但是，人工智能目前还没有一个确切的定义。我们可以这样理解：人工智能是研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使其能够模拟、延伸和扩展人类智能的一门学科。总的来说，人工智能是一门研究如何让机器具备听、说、看、写、思考、学习等人类思维能力的科学。
人工智能开发者通过知识获取的过程，把专家知识变成计算机可以识别的代码(知识库)，然后通过计算机编程，让计算机模拟人类特有的推理思维过程(选择知识的过程)，从而完成只有人类才能解决的智能问题。因为人工智能可以整合很多专家的知识，吸收人类的直觉和经验，所以人工智能更适合解决需要人的思维判断、现实中难以量化的问题。就运动领域而言，运动专家的知识和经验在运动员的选材、训练计划的安排、运动处方的制定和运动技术的诊断中起着重要的作用。如果智能系统能够完成这些任务，将对体育科学的发展产生深远的影响。
3体育领域实用人工智能的现状
和所有发展之初的学科和研究方向一样，人工智能与体育科学的完全融合还有很长的路要走，需要我们保持清醒的头脑，采用实事求是的系统分析方法来对待。只有这样，才能既发现不利因素而不盲目乐观，又看到有利条件而不悲观失望，从而有针对性地把握运动实用人工智能的发展进程。
3.1体育实用人工智能发展中的问题
1.对于大多数体育工作者来说，人工智能技术还是相当先进的。它要求开发者不仅要有专门的知识，还要有系统工程、软件开发等领域的综合素养。这些条件不仅对许多缺乏计算机操作能力的劳动者来说是苛刻的，对具有一定计算机应用水平的科研人员来说也是苛刻的。缺乏知识工程理论和方法，会让他们成为人工智能的门外汉。智能系统的核心和基础是人类的知识和经验。要开发智能系统，必须从传统的以数值计算为中心的编程转变为以知识符号处理为中心的编程。这种思维和观念的转变显然并不容易。另外，智能系统的开发是一项复杂而旷日持久的系统工程，不仅需要相当的技术和足够的软硬件支持，还需要开发人员长期而艰苦的努力。相对于那些更容易在短时间内取得成果的研究方向，体育实用人工智能技术的研究可能更容易被人们忽视。
2.人工智能和体育科学发展的相对独立性阻碍了它们的融合。掌握人工智能技术的研究人员尚未看到其在体育领域的广泛应用，人工智能的应用成果仍集中在工业控制领域、社会经济系统或军事决策过程中；相对而言，这些地区更容易获得明显的经济和社会效益。实用体育人工智能研究的巨大潜力还没有被挖掘出来。与此同时，相当一部分体育工作者仍然遵循着传统的以“经验和技能”为主的教学和训练模式。保守的观念也让他们看不到或者鄙视或者不愿意接受科技发展的新成果，这也让体育实用人工智能的普及更加困难。总的来说，相互渗透和吸引是两者的必然趋势。但目前人工智能和体育科学仍处于若即若离的局面，两者的交集仍需要强有力的桥梁和纽带。
3.人工智能技术本身的不完全性。虽然自20世纪80年代以来，在机器学习、分布式人工智能、知识表示、常识推理等基础研究方面取得了可喜的成就。尤其是人工智能的重要分支；专家们在系统的应用研究上取得了很大的突破，但整体来看，人工智能离完善还有很长的路要走。我们要看到，人工智能的大部分分支，比如自然语言理解、模式匹配、可视化研究等。都还不完善，不成熟。很多研究成果只停留在实验室和书面报告上，没有转化为应用。即使在专家系统中，专家知识获取的“瓶颈”技术也阻碍了它的进一步发展。
此外，我们还得考虑计算机软件、硬件和资金的限制。通常，一个大型智能系统的开发需要强大的计算机软硬件支持和足够的资金投入。以个人电脑为主的体育科研，捉襟见肘的体育科研经费可能会极大限制体育实用人工智能的发展。
3.2体育实用人工智能发展的有利条件
虽然一系列理论和实践问题阻碍了运动实用人工智能的发展，但我们没有理由对运动实用人工智能持悲观态度。越来越多的有利条件为人工智能技术在体育领域的应用开辟了道路。
1.计算机技术在体育领域的广泛应用及其对运动成绩的巨大推动，使越来越多的人认识到程序设计的美好前景。显然，体育实用计算机程序的设计是对体育工作者脑力劳动的解放。这既是尝到了节目设计甜头的教练员和运动员的迫切要求，也是广大体育研究者的努力。
2.近年来，我国体育教育特别是高水平体育教育取得了长足的进步，培养了一大批科研能力强的年轻硕士生和博士生。他们大多具有较强的计算机应用能力和学习能力，掌握人工智能技术对他们来说并非遥不可及。青年体育科技工作者的不断发展壮大，为体育实用人工智能的发展提供了必要的人才支持。
3.“全民健身计划”的普及和实施，不仅使我国的群众体育走上了常态化的道路，也吸引了越来越多的人参与体育活动。当然，这也包括人工智能领域的研究人员，他们会逐渐了解体育，了解体育，发现体育中的问题并不断尝试用本领域的技术方法解决(其实很多有效实用的体育方法和技术都是非体育专业研究人员引入体育领域的)。人工智能和灰色理论、模糊数学、系统工程一样，已经在体育领域得到广泛应用，并逐渐被广大体育工作者认识、理解和接受，进而逐渐渗透到训练、选材、计划、教学等日常体育工作中。因此，“全民健身计划”的出台和普及，为运动实用人工智能的发展创造了良好的外部环境。
此外，体育科研触角的不断延伸，体育科技投入的逐步加大，体育科研人员素质的不断提高，人工智能技术的不断完善，都将在一定程度上加快体育实用人工智能的步伐。
4体育实用人工智能的发展方向
就人工智能领域而言，人工神经网络技术和集成分布式智能系统是研究热点。前者主要研究大脑的结构和认知模型，用于模拟智力活动或处理海量信息。后者是大规模集成环境，即将各种专家系统、神经网络、数据库、数值计算软件包、图形处理程序有机集成起来，解决复杂问题，是“大成智能工程”。虽然两者都可以作为体育实用人工智能的研究方向，但应用研究，即把各种成熟的智能技术应用到体育实践中，对于当前的体育领域来说，具有更为显著的现实意义。
4.1各种体育实用专家系统的开发与研究
专家系统是利用相当数量的权威知识来解决特定领域实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的信息、数据或事实进行自动推理和判断，最终给出结论以及结论的可信度，供用户进行决策。之所以选择专家系统作为体育实用人工智能研究的突破口，是因为它在理论、技术和应用上都可以算是人工智能最成熟的分支。一些专家系统开发的成功范例(包括已开发的实用体育专家系统)可以提供技术支持，各种理论研究使开发过程有章可循。实用体育专家系统的开发可以促进体育实用人工智能从抽象走向具体，引导体育工作者逐步了解和掌握智能技术，逐步开发出智能化程度更高的智能系统。只有这样，才能符合事物发展的客观规律，才能保证体育实用人工智能健康有序的发展。
4.2体育领域智能技术研究人员的培训
由于知识和技术的限制，长期以来，体育实用人工智能的发展还必须依靠人工智能领域人员的指导。但是，只有在体育领域培养自己的智能技术研究人员，体育实用人工智能才有光明的未来。新一代的开发者，我们可以称之为智能工程师，首先应该是一名体育工作者，具备相当程度的体育专业知识和体育实践。然后通过人工智能技术的学习和训练，在自己的领域自主开发高质量的智能系统。智能工程师及其工作为人工智能技术向体育领域渗透提供了必要的前提条件。
4.3体育实用人工智能基础理论研究
虽然体育实用人工智能技术和方法的研究非常重要，而且往往能在短时间内取得明显的效益，但它们都植根于基础理论的研究。没有基础理论，技术和方法就会成为无源之水，无本之木。实用的体育人工智能只是昙花一现。知识只有形成体系才能成为科学，一系列技术只有通过理论的联系和交融才会有持久的生命力。因此，加强运动实用人工智能的基础理论研究(包括运动智能和竞技心理的形成和发展规律、技能和知识的表达、运动专家思维和推理过程的研究、技能和知识的传递)，是这门新学科存在和发展的基础。
5结束语
实用的运动人工智能离成熟还有一段距离，还存在一系列问题，但同时又充满希望。为了迎接机遇与希望并存的挑战，广大体育工作者需要朝着正确的方向努力。
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