众文网1.计算机毕业论文 人工智能 初识人工智能
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。
人工智能的应用领域：（1）问题求解。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它 们要解决的问题。
（2）逻辑推理与定理证明。逻 辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。
定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假 设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作， 在人工智能方法的研究中定理证明是一个极 其重要的论题。（3）自然语言处理。
硕士论文网 自然语言的 处理是人工智能技术应用于实际领域的典范， 目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以 主题和对话情境为基础，注重大量的常识—— 世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。 （4）智能信息检索技术。
信息获取和精化技术 已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需 要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领 域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突 破口。（5）专家系统。
专家系统是目前人工智 能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一 种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。人工智能的发展前景。
人工智能不单单需要逻辑思维与模仿 ， 科学家们对人类大脑和神经系统研究的越多， 他们越加肯 定：情感是智能的一部分，而不是与智能相 分离的。因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力， 而且还要赋予它情感能力。
科学家 断言， 机器的智能会迅速超过爱因斯坦和霍金的智能之和。大量微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地 ， 并且创造 出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
2.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。
3.求计算机毕业论文人工智能技术在财务管理中的应用
财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技 能的程序系统，用来求解财务领域内的各种问题。
具体地说，财务管理专家系统主要用来代替财务 管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、验证，作为结合技术、理念和财务管理环境而作出 最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题 分解成一些比较容易的子问题，再通过搜索和问 题归结实现求解。
智能财务管理的专家系统是智能化的专家系 统，智能财务管理的专家系统按财务管理内容可 分为筹资管理专家系统（含资金管理）、投资管理专 家系统、营运管理专家系统（含风险管理、危机管 理）和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入 财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预 算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。
通过系统的整合，使财务管理专家系统的功能 发挥得淋漓尽致，财务预测更准确，财务决策更科 学，财务预算将更贴近实际，财务控制更到位，财 务分析更透彻，财务管理更全面，即时全面管理轻松在握。 在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决 策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析 系统中，财务决策系统处于中心地位，其他系统对财务决策系统起到支持作用，我们把它们集成起 来统称智能财务决策支持系统。
医疗分类信息 运用智能财务决策支持系统，可以开展内部 控制评估、资产配置评估，通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案，等等。智能机器人超越人类的划时代发明为 AI 技术 的发展描绘了宏远的蓝图，AI 技术在财务管理中 的应用已日渐成熟。
相信在不久的将来，智能机器 人财务管理将大行其道，依靠智能财务管理专家 系统，必将大大提高财务管理的效率、效果和效 益，即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时，智能财务管理专 家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任 怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务，而 财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出 来。
从财务主体发展战略的高度，遵循以人为本的 理念，开展财务科学管理，促使财务主体可持续发 展，实现利益相关者价值组合最大化。
4.毕业设计：五子棋的人工智能算法实现,用BP神经网络
可以的！
之所以叫BP网络，是因为使用了反向传递算法，这是一种结果导向的自学习方法，用在五子棋上是可以的。因为五子棋的游戏方法正是很明显的结果导向的过程。
简单说这么个过程：
1.设置输入和输出类型，比如都是坐标[x1,y1]、[x2,y2]。
2.训练：
你告诉网络
A情况下应该输出A1
B情况下应该输出B1
C情况下应该输出C1
A+B情况下应该输出AB1
3.测试：
你问网络A+B+C情况下，应该输出多少？在哪里下子（就是[x,y]是多少？）网络就根据前面BP训练的结果自动算出你要的坐标。
用Matlab神经网络工具箱做吧，不是很难。另外，五子棋的棋盘别太大了，训练难度和时间是随棋盘大小成级数增长的。
5.求一篇关于人工智能与机器人的论文
机器人和人工智能的区别（2008-07-29 19:00:35）标签：杂谈
我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。
我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。
人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。
人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。
实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
【人工和智能】
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
6.人工智能新发展论文
[摘要] 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。
至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 [关键词] 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 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。
当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。
这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。
由此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。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：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（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），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作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。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。
AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。
例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明； 21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
7.人工智能能否取代人类议论文600字
机器人写作早已不是什么新鲜事：
2015年11月6日，中国国家通讯社新华社正式推出机器人写稿项目：“快笔小新”，目前供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报，可以写体育赛事中英文稿件和财经信息稿件。而人类作者比如我，过去有一段时间，在内容写作上陷入一种疲态：碎片化内容五花八门，可挖掘的点很多，但真正落笔时，总有立意不新，词不达意之类的困顿，甚至偶尔会脑中一片空白.
这是在大量快速查阅信息，并持续性、话题不断跳跃的码字之后产生的，情景酷似使用今日头条，大量雷同的碎片化信息源源不断的通过机器在“下拉”“刷新”的操作中推送到大脑，经过初步处理之后，提炼出关键信息，关键字（词）十分有限，这直接表现在产品上，就是热词或者是指数。新的资讯出现时，不用过滤，重新经过文字、图片、音视频未来还有可能是AR/VR等形式进行渲染，再次呈现。在获取的信息量足够大时，你会觉得每条新闻都似曾相识。
机器人写稿是人工智能在内容分发领域的映射
细思恐极，互联网技术发展到今天，你已经摆脱不了今日头条式的信息获取方式，并被它提供的信息流包围。同时，你的反馈（产品形态设计为：点赞、收藏、转发、不感兴趣）被迅速记录，并最终被转化为更精准的信息推送。这就是以算法立足的资讯类APP标榜的“千人千面”，越刷新推送越精准。在这种状态下，大脑被搁置，主动思考、选择、筛选的工作交由机器去做，它们会根据用户数据挖掘你的个人喜好完成信息订制，这种迎合助长了人的惰性。有思维，会制造工具是人类区别于其他动物的关键。
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