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人工智能文献综述
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目录
1 引言 ...............................................................................................................................................2
2 国内外研究现状和发展趋势........................................................................................................3
2.1 国内外研究现状.................................................................................................................3
2.2 发展趋势 ............................................................................................................................4
3 人工智能的分类 ...........................................................................................................................5
3.1 按学派分类 ................................................................................................................................5
3.1.1 符号主义 .........................................................................................................................5
3.1.2 连接主义 .........................................................................................................................5
3.1.3 行为主义 .........................................................................................................................5
3.2 按能力分类 ................................................................................................................................5
3.3 按业务领域分类 ........................................................................................................................5
3.4 按学习方式分类 ........................................................................................................................5
3.4.1 有监督 .............................................................................................................................5
3.4.2 无监督 .............................................................................................................................5
3.4.3 半监督 .............................................................................................................................6
3.5 按实时分类 ................................................................................................................................6
3.6 按学习步骤分类 ........................................................................................................................6
3.6.1 非端到端学习..................................................................................................................6
3.6.2 端到端学习......................................................................................................................6
3.7 按学习技巧分类 ........................................................................................................................6
4 人工智能的方法与应用................................................................................................................6
4.1 人工智能的方法.................................................................................................................6
4.1.1 基于统计的机器学习算法......................................................................................7
4.1.2 深度学习算法..........................................................................................................7
4.2 人工智能的应用.................................................................................................................7
4.2.1 深度学习..................................................................................................................7
4.2.2 计算机视觉..............................................................................................................9
4.2.3 语音识别................................................................................................................10
4.2.4 语言处理................................................................................................................10
4.2.5 智能机器人............................................................................................................12
5 未来与展望 .................................................................................................................................13
5.1 宏观与微观隔离...............................................................................................................14
5.2 全局与局部割裂...............................................................................................................14
5.3 理论与实际脱节...............................................................................................................14
6 结论 .............................................................................................................................................14
参考文献 ........................................................................................................................................15
摘要:
本文总结了国内外人工智能技术的发展历史,介绍了它的研究现状、领域、
目前发展水平以及分类,简要地探讨了当前研究的热点:深度学习、数据挖掘等,
概括说明了人工智能目前研究使用的方法与应用,最后展望了人工智能的发展前
景。
关键词:人工智能;前景;发展综述;
1 引言
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作
为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深
刻”。2020 年 1 月,谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经
济论坛上接受采访时如是说
[1]
。
说起人工智能,发源时间是从 20 世纪中叶开始。在 1956 年的达特茅斯学院
会议上"人工智能"这个词正式出现在世界上,科学家也是从这个时候开始真正踏
上智能研究的道路。通过科学家的研究,10 年的时间,人工智能迎来第一次发
展高潮,计算机被应用于社会的各个领域。也是通过这个现象,在数学方面、自
然语言方面领域的应用给了很多科学家希望,因此,各大项目都逐渐建立起来。
因为内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为 XCON 的"专家系统"的
系统,处于冰冻期的人工智能迎来第二次发展高潮,这套专家系统主要用于商业
模式,通过利用人工智能,建立了具备完善专业知识和经验的计算机智能系统。
但是,好景不常在,没过多久又处于冰封状态了。
在 1987 年,专家系统并没有发展得那么好,在苹果和 IBM 公司生产的台式
机性能都超过了 Symbolics 等厂商生产的通用计算机后,专家系统光辉不在,开
始走下坡路。尽管如此,人工智能的研究始终在继续。于 1997 年,IBM 公司所
生产的深蓝打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;在 2009 年,螺丝联邦理工学
院发起又一计划"蓝脑计划",生产已经成功模拟了部分鼠脑;在 2016 年,大家都
关注的谷歌 AlphaGO 战胜韩国李世石。这 3 个案例的成功,都展现出了人工智
能方面的研究成果,其研究成果也跟随时间的推移在不断刷新。社会经济在发展,
人们在智能科学技术上投入的资金和技术还有精力也越来越多,这一方面的发展
只是时间问题。
2 国内外研究现状和发展趋势
2.1 国内外研究现状
科技是国之利器。2020 年 10 月 29 日,中国共产党第十九届中央委员会第五
次全体会议审议通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规
划和二 O 三五年远景目标的建议》,科技创新首次在五年规划中单独成章,并置于
各项重点任务之首。当前,人工智能已成为引领未来的战略性技术,是各国力图在
新一轮国际科技竞争中掌握主导权的着力点[3]。
研究结果表明:北京、广东、江苏、上海、浙江属于人工智能发展领跑者,
山东、辽宁、天津、四川、重庆、湖南、湖北、陕西、福建属于追赶者,其余省
份属于落后者;中国人工智能发展区域差异较大,其中,东—西、东—中、东—东北
差异是发展差异的主要来源,东部地区内差异和西部地区内差异为次要来源;中国
人工智能发展可以分为 2003—2006 年、2007—2010 年、2011—2014 年和
2015—2018 年 4 个阶段;考察期内,东部地区人工智能发展呈现出扩展效应,东北地
区呈现出两极分化效应,中部地区扩展效应和回程效应相当,西部地区呈现出多极
化效应
[3]
。
图 2.1 人工智能发展评价指标体系
2.2 发展趋势
2016 年,“阿尔法狗(AlphaGo)”与李世石的围棋对决,让人工智能和深
度学习进入了大众的视野。在那场人机大战中,阿尔法狗以总分 4 比 1 获胜。不
仅围棋,人工智能近些年迅猛发展,在语言、医疗等多个领域展现出了强大的能
力。
当下风头正劲的深度学习领域,起源于真空管计算机的时代。1958 年,康
奈尔大学的弗兰克·罗森布拉特受大脑神经元的启发,设计了第一个人工神经网
络,之后被命名为“深度学习”。罗森布拉特知道,这项技术超越了当时的计算
能力,他惋惜地表示:“随着神经网络连接节点的增加……传统的数字计算机很
快就会无法承担计算量的负荷。”幸运的是,计算机硬件在几十年间快速升级,
使计算速度提高了大约 1000 万倍。因此,21 世纪的研究人员得以实现具有更多
连接的神经网络,用来模拟更复杂的现象。如今深度学习已经广泛普及,被应用
于下围棋、翻译、预测蛋白质折叠、分析医学影像等多个领域
[2]
。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出,尽管目前很难想象机器自主决策
所产生的影响,但可以肯定的是,当时光的车轮到达 2022 年时,人工智能领域
新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界,其将在 7 大领域“大显身手”
[1]
。
1)增强人类的劳动技能
2)更大更好的语言建模
3)网络安全领域的人工智能
4)人工智能与元宇宙
5)低代码和无代码人工智能
6)自动驾驶交通工具
7)创造性人工智能
3 人工智能的分类
3.1 按学派分类
3.1.1 符号主义
又被称为逻辑主义,心理学派,专家系统。该学派认为人工智能是源于数学
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