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.求五子棋的人工智能的算法描述~~~
可以采用这样的笨算法，运行起来慢点，但是很简单易懂，而且效果很好。如果能够加以优化，则其实是很好的算法：
1、首先遍历整个棋盘，找到一个可以落子的点，然后假设自己在该点落子，再然后判断如果棋子落到这个点上后会对自己有什么利益，比如会不会形成冲4活三、双活三等等，（事先将冲四活三、双活三等效果定义上利益值，当然，如果是五个子连起来了的话，利益值要被定义成最高，最好是无穷大的），将各种效果的利益值相加，得到己方的利益值。
2、将角色互换一下，重复第一步，得到对方的利益值（其实是递桂算法）。
3、将己方的利益值减去对方的利益值，得到该点的总利益值。
4、整个棋盘所有能落子的点都计算出利益值之后，找出利益值最大的那个点，将棋子落到该点。
当然，这个算法可以有很大程度的优化，比如，如果没有相邻的棋子，可以放弃该点。还有一旦找出可以胜利的点，就不再继续往下计算。
模拟算法：
int liyi（角色， 层次）
{
if（层次=0）
return 0;
for（第一个可以落子的点 到 最后一个可以落子的点）
{
int 利益，最大利益；
//递桂。
利益 = 获取本角色利益值（） - liyi（角色=相反角色，层次-1）;
if（利益>；最大利益）
{
最大利益 = 利益；
保存该点。
}
落子到所保存的点。
}
3.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。
4.五子棋人工智能算法讲解
五子棋算法可简可繁，要看你对自己五子棋程序智能的要求， 人机对战的意思就是人和电脑下，也就是说电脑会思考如何下棋。.其实这才是五子棋程序的核心.如果只实现人与人对战的话，是一件很简单的事情，无非就是绘制棋盘，然后绘制下棋的效果，再写个下棋合法性判断，胜负判断。.大概就搞定了。.所以核心其实是人机对战的电脑那部分人工智能.这东西吧，可以研究的很多，不过主要的几个设计要点就是搜索算法和估值算法，这两个是最主要的，还有提高电脑思考销率的方法就有多cpu的计算机多线程思考的设计。.通过一些手段让电脑变得更像人类棋手的，例如利用一些遗传算法之类的让电脑具有学习能力，可以在失败中吸取教训，开局库，历史启发之类的一大堆。。但是总而言之，这一系列算法的设计没有一个标准，只要能让你的电脑下棋下的更聪明，更快那就是好算法.国内有一个叫王晓春的写过一本叫<<pc游戏编程（ 人机博弈）>>；的书，这是一本研究人机博弈程序很经典的书，书的后面还附了一个五子棋的程序实例，你可以参考一下.下面是csdn的下载地址，你也可以自己去搜一下.
puter Gobang game system as a subject, in accordance with artificial intelligence and computer game design of the general principles of a Gobang game system's basic model, and based on the analysis of the plane tree Game Game. Gobang game and the algorithm a number of effective research, analysis of the game tree Minimax search technology, and on this basis, the Alpha-Beta pruning and pruning process optimization problem. It also has Alpha-Beta pruning to improve the algorithm NegaScout algorithm, the algorithm first to adopt a limited window of the Alpha-Beta, to determine the scope of the actual valuation, and then in this small area in search of the actual estimated value, because In the smaller scope of the search, efficiency can be improved. The system can be a variety of algorithm Game features, including Minimax algorithm, Alpha-Beta search, based on historical inspiration optimize the Alpha-Beta search, based on the replacement table and history inspired to explore enhanced window (NegaScout) 4种Algorithm. Procedures at the same time can be adjusted Game tree depth of the search, the algorithm is time-consuming and nodes to Traversal statistics, intuitive reaction different game difference between the algorithm.。
7.人工智能领域的论文真的不知道怎么写
用相关的事物代替所要表达的事物。
借代种类：特征代事物、具体代抽象、部分代全体、整体代部分。如：不拿群众一针一线。
（《三大纪律八项注意》）先生，给现钱，袁世凯，不行么？（叶圣陶《多收了三五斗》）对比是把两种不同事物或者同一事物的两个方面，放在一起相互比较的一种修辞。例如：有的人活着，他已经死了；有的人死了，他还活着。
（臧克家《有的人》）（编录人教版小学语文六年级上册）运用对比，必须对所要表达的事物的矛盾本质有深刻的认识。对比的两种事物或同一事物的两个方面，应该有互相对立的关系，否则是不能构成对比的。
8.谷歌围棋人工智能与韩国一流旗手作文
好多种但Google应该是最牛的Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。
计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。
不过，Google人工智能专家表示，这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。
今天早上，《自然》杂志发表了一篇GoogleDeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。
不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。
为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。
“这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导思考，”说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。”DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。
就是说，要让机器人变得更“自然”。
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