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人工智能的前景：论文1
人工智能的应用与发展研究
摘要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现一些“机器思维”。在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和发展现状，并对人工智能的未来发展进行了探讨。
关键词：人工智能；应用；问题；发展
目前，人工智能一词已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”的学科名称。从这个意义上来说，它可以被定义为一门研究如何构造智能机器或智能系统，使其能够模拟、延伸和扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能是研究如何使机器具有听、说、看、写、思考、学习、适应环境变化和解决各种实际问题的能力的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大多数学科都有自己的研究领域，每个领域都有自己的研究课题和技术。在人工智能中，这样的分支包括自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、编程语言、智能数据检索系统、自动编程等等。在过去的30年里，建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前人工智能的应用领域主要包括以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序可以知道如何思考它们解决的问题；二是逻辑推理和定理证明。推理是人工智能研究中最持久的领域之一。寻找一个定理的证明或反证，不仅需要根据假设进行推导的能力，还需要大量的非正式工作。定理证明是人工智能方法研究中一个极其重要的课题。第三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用和实践领域的典范。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何基于主题和对话情境，关注大量的尝试——世界知识和期望函数，生成并理解自然语言。第四，智能信息检索技术。获取信息和提炼精华的技术已成为当代计算机科学技术研究中一个迫切的研究课题。将人工智能技术应用于该领域，是人工智能在实践中广泛应用的契机和突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有效的研究领域。它是一个程序系统，具有特定领域的大量知识和经验。
二、人工智能发展的瓶颈
人工智能学科自1956年诞生以来，已经走过了50多年的历程。就研究、解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的总目标而言，已经迈出了可喜的一步，在某些领域取得了相当大的进展。但是，从整个发展过程来看，人工智能经历了曲折，仍然面临很多困难，主要表现在以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展至今，已经取得了很大的进步，但是人类对人脑的结构和工作模式的认识还不够全面和深入，这就决定了现阶段神经网络模型还不能真正模拟人脑。硅元素构成的电子器件与碳元素构成的神经元组织在物理化学性质上有很大不同，适合人脑的工作模式，但不适合神经网络计算机。根据马克思主义实践论，人脑是人类长期劳动实践的产物，不能仅靠电子的排列组合来模拟
目前机器翻译面临的主要问题仍然是句子的用词和歧义。歧义一直是自然语言理解中的一个难题。消除歧义需要对原文中的每一句话及其上下文进行分析和理解，从而找到上下文中引起歧义的词和短语的准确含义。然而，计算机经常孤立地使用句子作为理解单位。此外，即使你对原文有一定的理解，如何在计算机中有效地表达理解的意思仍然存在问题。目前，NLU体系几乎不能随着时间的增加而增强理解，对体系的理解大多局限于表面，没有深入的推敲、学习、记忆和归纳。造成这个结果的原因是计算机本身的结构和研究方法。目前，NLU的研究方法还很不成熟，大多局限于语言这一单一领域，没有对人们如何理解语言进行深入有效的探讨。
(三)模式识别混乱
虽然利用计算机进行模式识别的研究和开发已经取得了很多成果，并且其中一些已经投入实际应用，但是其理论和方法与人类的感官识别机制完全不同。人的识别手段和形象思维能力是最高级的计算。
机器识别系统远远落后。另一方面，在现实世界中，生活并不是一个结构良好的任务。一般家养动物都能轻松应对，机器就不行。这并不意味着他们永远不会，但目前不会。
第三，关于人工智能发展的思考
人工智能发展潜力巨大。目前来看，人工智能虽然经过多年的研究取得了一些成果，但这仅仅是一个开始。如果继续研究下去，会在很多方面有很大的突破。尤其是在科技飞速发展的今天，各种新技术层出不穷，人工智能未来的发展将是不可限量的：首先，建造智能计算机来代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而大大提高计算速度和效率；二是机器学习。科学家们一直在努力研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去很长一段时间内没有取得显著的成果，但许多新的学习方法相继问世并投入实际使用，这充分表明在这一领域取得了很大的进展。二是自然语言处理。是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。经过人工智能研究人员的努力，在这一领域取得了大量显著的理论和实践成果，许多产品进入了许多领域。在互联网技术的影响下，信息检索技术近年来发展迅速，已经成为人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机科学的前沿，其研究理论和成果将在很大程度上左右科学技术，决定计算机技术的发展方向。现在人工智能的研究成果很多。
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