众文网1.人工智能的论文
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。是计算机科学的一个分支，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。
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。
2.求人工智能论文一篇
VeryCD上的电子书 书名：SBIA 2004——人工智能的最新进展Advances in Artificial Intelligence 走近人工智能 人工智能（Artificial Intelligence,AI）一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落…… 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院（MIT）、卡内基-梅隆大学（CMU）到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》（A.I.）对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。
计算机与人工智能 "智能"源于拉丁语LEGERE，字面意思是采集（特别是果实）、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。INTELEGERE是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。
正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》（Machines Who Thinks,1979）中所提出的： 在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。
经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵（Turing）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，他也因此被称为"人工智能之父"。
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"（Artificial Intelligence,AI）这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。
我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，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，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且现在的AI具备了更多的现实应用的基础。
90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。 我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。
问： 目前人工智能研究出现了新的高潮，那么现在有哪些新的研究热点和实际应用呢？ 答： AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
目前人工智能研究的3个热点是： 智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。 智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。
为了实现这一目标，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示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。
目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱： 数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。
多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。
目前对主体。
3.人工智能的利弊论文2000字
随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮，BAT等科技巨头纷纷布局人工智能领域，科大讯飞在语音识别方面也取得了不小的突破，影视明星任泉投资人工智能领域。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。
人工智能发展的利
目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
人工智能发展的弊
科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。
任何的科学技术的发展最大的威胁就是失去人类的控制，人工智能亦是如此，无论人工智能如何发展，都必须保证始终受人类控制，在不伤害人类的情况下服务于人类。这样人类才会更加容易的接受人工智能。
人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。
4.人工智能论文
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。
它包括文字识别（读）、语音识别（听）、语音合成（说）、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。
这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。
到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。 专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业（譬如医学、法律等等）的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。
专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。 来源 。
5.求职称论文浅谈机器人的人工智能
人工智能的奠基者，大部份 人都公认是英国的数学家图灵 （AlanTuring）。他发明了一种称 为图灵试验的测试方式，做为机 器是否有人工智能的判断标准： 让机器和真人分别坐在两个看 不见对方的房间里，通过电脑屏 幕打字交谈。如果人类无法判定 坐在对面盒子里的是人类还是 机器的话，那机器就通过了这个 “图灵试验”。依现在的技术，要 做出在一般性交谈中很像真人 的电脑响应程序已经很容易，但 拿稍微深入一点的内容去戳电 脑，电脑马上就原型毕露了。
这就是为什么一部分哲学 家和科学家相信类似人类的人 工智能永远不可能的原因—— 电脑根据输入的文字操弄自已 手上的数据库，然后再回答出一 个答案来，这样叫做“智慧”吗？ 电脑知道自已在做什么吗？以 I B M 的深蓝为例，当年深蓝打败 了世界棋王卡斯珀罗夫被誉为 是人工智能的一大进步，但深蓝 真 正 在 做 的，只 是 把 每 一 步 可 能 的 棋 步 都 算 出 来，并 且 据 此 决定什么步数算出来的赢面最 大 而 已。如 果 接 下 来 问 深 蓝 晚 饭吃什么好，深蓝也只有卡壳的 份儿。从某些角度上来看，现在 的人工智能顶多只能说是强化 版的电话语音而已，使用者输入123，电脑就根据这个切换到不 同的回答。简单来说，电脑无法 像人类一样，整合过去的经验和 知识，产生“灵光一闪”的时刻， 创造出新的发明、新的设计或新 的理念。究竟人工智能还有多遥远呢？
目前科学家面临着两个大 问题——辨识和常识。人类在辨 识方面没有什么困难（通常情况 下），可以从眼睛看到的画面中， 分析出每个物体的属性，并且过 滤掉不重要的东西；可以从耳朵 听到的声音中，自动将不同的声 音分离开来，甚至专注在被大音 量掩盖的小声音上，一切都不用 特别去想就能办到。但机器人就 没办法了，它们可以看得比人类 清楚，听得比人类清楚，但他们 无法知道究竟它们听到的是什 么，看到的是什么。毕业论文网 人类有这样 的能力，源自于长时间的演化， 让许多“运算”都被潜意识中的 脑力分摊掉了，意识所见到的世 界，只 是 经 过 潜 意 识 计 算 处 理 后，剩下来的简化部份。更重要 的，人类有能力跟经验判断、分 类未知的事物，而这是电脑办不 到的。
另一个人工智能的难题是 常 识。人 类 从 日 常 生 活 中 的 经 验 中 获 得 常 识，例 如“ 水 是 湿 的”、“时间不会倒流”、“绳子可 以拉，但不能推”、“苹果有现实 扭曲力场”等，这些事情不能用 程序来表达，只能在碰到的时候 学起来。海伦凯勒学习“水”的 含意的故事大家都听说过，但人 类有能力将概念（实物的水和文 字的水）连接起来，机器人却做 不到。每一样概念都要用程序写 进机器人的内存里，机器人才会 “懂”。换句话说，就是机器人没 有连结概念的学习能力。
6.如何看待人工智能的论文
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原发布者：花子婆娘
人工智能（,AI）是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲，计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"（,ai）这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我
7.求初识人工智能相关论文资料
关于人工智能的定义众说不一。
美国 斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授 下过这样一个定义：“人工智能是关于知识 的学科——怎样表示知识以及怎样获得知 识并使用知识的科学 。” 而麻省理工学院 的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如 何使计算机去做过去只有人才能做的智能 工作。”
人们普遍认为人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，也称机器智 能。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。
它是从计算机应 用系统的角度出发 ， 研究如何制造出人造 的智能机器或智能系统 ， 来模拟人类智能 活动的能力， 以延伸人们智能的科学。 人工智能就其本质而言 ， 是对人的思 维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的 智能 ， 更不会超过人的智能。 对于人的思 维模拟可以从两条道路进行， 一是结构模 拟 ， 仿照人脑的结构机制 ， 制造出 “类人 脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑 的内部结构， 而从其功能过程进行模拟。
人工智能可以分为强人工智能和弱人 工智能。强人工智能观点认为有可能制造 出真正能推理 （Reasoning） 和解决问题 （Problem solving）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 ， 但并不真 正拥有智能 ， 也不会有自主意识。 人工智 能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：20 世纪 50 年代人工智能的兴 起和冷落。
人工智能概念首次提出后，出现了 一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有 限，以及机器翻译失败等，使人工智能走入低 谷。
这一阶段的特点是：重视问题求解的方 法，忽视知识重要性。第二阶段：20 世纪 60 年代末到 70 年代，专 家系统出现使人工智能研究出现新高潮。
DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究 和开发，将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议（IJCAI）。
第三阶段：20 世纪 80 年代，随着第五代计 算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使 逻辑推理达到数值运算那么快。
虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：20 世纪 80 年代末，神经网络飞 速发展。
1987 年，美国召开第一次神经网络 国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后， 各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网 络迅速发展起来。
第五阶段：20 世纪 90 年代，人工智能出现 新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互 连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。
不仅研究基于同一目标的分布式问 题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 ， 知识表现，智能搜索，推理，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，复杂系统等。
目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域：（1）专家系统。依靠人 类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。
（2）机器学习。主要在三 个方面进行：一是研究人类学习的机理、人 脑思维的过程；二是机器学习的方法；三是建立针对具体任务的学习系统。
（3）模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉 模式和听觉模式的识别。
（4）理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便 利。
（5）机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代发展过程：第一代（程序控制）机器人：这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化就会出问题，甚至发生危险。
第二代（自适应）机器人：这种机器人配备有相应的感觉传感器， 能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代（智能）机器人：智能机 器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、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，完成各种复杂的任务。
而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。（6）智能决策支持系统。
20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得 成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统 的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。（7）人工神经网络。
在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的 处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。
8.求一篇有2500字以上的关于（人工智能在现代战争中的应用）的论文
目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。
虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点 这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。
例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。
当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。
军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。
正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。
智能武器和智能化作战的战略化 但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。
主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。
前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。
这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。
这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。
但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。
又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。
如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。
人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后。
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