2023年人工智能论文3000字集合10篇.docx
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1、2023年人工智能论文3000字集合10篇论文一般由标题、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录组成,其中一些部分如附录是可选的。 以下是为大家整理的关于人工智能论文3000字的文章10篇 ,欢迎品鉴!第一篇: 人工智能论文3000字摘要:随着人工智能技术不断更新,人工智能与实体经济融合的趋势无法避免,实现人工智能产业化成为核心问题。目前,人工智能产业运作模式分为基础层、技术层、应用层,依据不同的场景区分应用模式,其中技术层是关键,体现了创新能力与核心竞争力。本文从产业经济学与技术革命的视角分析人工智能产业化的运作模式及其可能带来的冲击,认为当前人工智能正在影响产业经济的整体布局,其中人工替
2、代率增长和社会不平衡加剧的问题值得关注与思考。关键词:人工智能;产业经济;技术革命人工智能作为一个专业术语,可以追溯到20世纪50年代。美国计算机科学家约翰麦卡锡及其同事在1956年达特茅斯会议上提出:让机器能够做出与人类相同的行为,这便是人工智能定义的开端。随后的60年中,人工智能经历了三次发展浪潮,与我们的经济社会生活愈发贴近。人工智能与实体经济的融合无法避免,人工智能技术的应用正在悄悄改变产业布局,如何更好地实现人工智能产业化是当今科技社会必须面对的问题。1人工智能产业概述1.1产业定义从概念上看,人工智能是计算机科学的一个分支领域,致力于让机器人模拟人类思维,从而执行学习、推理等工作。
3、人工智能分为强人工智能和弱人工智能,强人工智能侧重于思维能力,指机器不仅是一种工具,而且本体拥有知觉和自我意识,能真正地推理和解决问题。在弱人工智能阶段,由于人工智能仅限于处理相对单一的事务,尚未发展到模拟人脑的程度,该类人工智能依旧被视为一种法律上的客体或物,属于工具的范畴。人工智能产业是指群体、团队、个人针对人工智能本身基础理论、技术、系统、平台以及基于人工智能技术的相关产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合。1.2产业环境人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力,在很大程度上能够影响未来社会的经济发展。目前,苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书,这五大企业巨头无一例外都投入了越来越多
4、资源来抢占人工智能市场,甚至整体转型为人工智能驱动型公司。2023年,智能+首次出现在中国的政府工作报告中,要求坚持创新引领发展,培育壮大新动能。人工智能在金融、教育、工业、安防、医疗等众多领域扮演着越来越重要的角色。2023年,5G技术发展进一步深入,5G技术的高性能传输通信能力将为人工智能更高速率的应用提供可能性。高端制造、无人驾驶、智慧医疗等领域将伴随5G与人工智能的紧密结合衍生出更丰富的应用场景。目前,人工智能技术的产业环境优势十分明显,不论是企业巨头的大力投入,市场导向的迅速普及,还是各国政府的政策扶持(见表1),都为人工智能产业化开辟了道路。2人工智能产业化运作模式人工智能的产业生
5、态可以分为基础层、技术层、应用层。其中,基础层侧重基础支撑平台的搭建,例如人工智能芯片、算法和数据;技术层侧重核心技术的研发,例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别;应用层更注重应用发展,包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。根据目前人工智能产业化形态的现状和发展,人工智能在不同类型产业中的应用模式和应用前景差别很大。例如,人工智能与制造业融合的发展方向是减少劳动成本和提高效率,与服务业融合的发展方向是精准化市场需求和制定最优方案。所以,人工智能产业化运作模式需要依照产业类型分类讨论。2.1基础层产业基础层产业的关键词是感知与计算。基础层典型产业有摄像头、传感器、云端计算、芯片等
6、。以摄像头为例,2023年因疫情防控的需要,安防行业相继研发新产品,例如人体测温双目摄像机、智能测温一体化安检门、热成像人脸测温一体机等。通过前端设备进行图像数据采集,经产品内置芯片进行数据处理和智能分析后上传至存储服务器,再通过网络及云端传输至后端供平台使用。其中,芯片是设备性能及技术处理的核心要件。从产业经济学的角度看,产业经济学的研究对象聚焦于市场主体:产业组织和劳动组织,人工智能在基础层产业的分布十分契合这一点,例如智能摄像头以传统摄像头硬件为载体,但此时传统的市场主体已经具备全新的基础和平台。在人类文明进步的历程中,生产力是关键。人工智能所搭建的数据平台是生产力发展的产物,芯片的处理
7、能力和处理效率是人脑无法企及的,这是生产力的革新,产业结构逐渐开始了以数据为基础的全新布局。2.2技术层产业技术层产业的关键词是人工智能系统平台与人工智能基础服务。技术层的典型产业有数据处理系统、智能语音识别、文字和图像识别等。技术层产业是人工智能产业的核心部分,体现为核心技术能力的竞争。以腾讯为例,腾讯在技术层建立了人工智能技术开发平台,包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理和机器学习。从技术革命的角度看,产业升级的基础是创新,传统产业能够成功转型升级的关键也在于创新。产业竞争环境和产业创新能力是产业竞争力的主要来源,技术革新是创新能力的关键要素。2.3应用层产业应用层产业的关键词是场景服务
8、与硬件产品。近年来兴起的无人驾驶汽车、智慧医疗、智能家居、智慧城市、工业机器人等都是人工智能应用层产业的典型代表。以智慧医疗为例,数字化医疗的整个产业链以大数据资源库为共享平台实现产业集聚,医疗机构、患者、医疗设备研发机构和产品制造商多端实时共享和有效互动。人工智能的应用层场景布局正在悄悄地改变产业布局,整个社会逐渐成为以数据资源库为轴心的相互连通的复合体。追本溯源,产业是社会分工的产物,随着经济发展,社会分工越来越精细,人工智能的应用层场景以一种新兴的方式实现产业链的互联互通,让不断细化的社会分工和产业结构以一种全新的智能方式进行融合,强化了产业组织的内部联动及共生关系。2.4产业运行准则有
9、学者认为,人工智能需要依据封闭性准则来加以应用,规避人工智能技术失控风险。以AlphaGo为例,虽然围棋机器人在与人类的对弈中获胜,似乎表现出超强大脑的水准,但终究是训练方法的胜利。此时,围棋的规则和训练机制对AlphaGo而言便是它的封闭边界。我们需要某种准则,以便客观地判断:哪些场景中的应用是现有人工智能技术能够解决的,哪些问题是不能解决的。这个准则就是封闭性准则。3人工智能产业化带来的冲击3.1人工替代率增长有学者从经济学角度研究人工智能是否导致失业时,发现对于这个问题经济学家的总体判断是相对悲观的。回顾历史上工业革命带来的冲击,技术革命导致大量工人失业,导致工人背后的家庭整体生活水平下
10、降,对工人阶层非常不利。直到工业革命逐渐扩散和技术普及,经济发展水平趋高维稳,工人阶层的生活水平才逐渐好转。但是,人工智能技术能够代替的是更复杂的人类劳动,会计师、理财顾问、律师助理和新闻记者已经在与某种形式的人工智能竞争。对企业来说,雇佣劳动力需要更多的成本,而使用机器人的成本显然更低,效率更高,不可避免地出现岗位减少,工人失业的情况。例如,经合组织估计,经合组织国家中有46%的工人处于被替换或需要从根本上转型的高风险中。3.2社会不平衡加剧由工人大量失业引发的一个问题是,贫富差距的两级分化更加剧烈。人工智能技术的发展演变,是迅速且具有爆发力的,作为和平年代的技术革命,它看似无声响却更有冲击
11、力。技术变革对社会财富分配和阶层结构的后续演化产生冲击,导致社会不稳定不平衡加剧。类比市场垄断,多家规模不均的同类企业竞争往往具有市场活力,一旦出现一家独大,这些企业的市场竞争力就会被削弱,甚至难以存活以致被吞并。当一个行业逐渐被行业巨头垄断,这个行业就会被这股强大的力量主导,资源不断聚集,力量弱小的主体自身难保,谈何竞争?对劳动者来说,收入差距拉大有一定的激励作用,对高薪和社会地位的追求能够激发人们的斗志,带动经济发展。但是当这个差距被拉大到一定程度,富者恒富,底层人民望尘莫及,看不到向上走的希望,努力失去意义,就会产生落差与不满。这种大规模人群的不满会成为社会中值得关注的不稳定因素。4结语
12、人工智能以超凡的能力和效率改变着社会产业布局,不只是人工的替代,也不仅仅是技术的革新,更是社会生产力、经济运行方式和人类生活方式的全新搭建与构思,具有无限可能。人工智能的产业化发展依据不同的特征应用于不同的场景,与不同类别的传统产业和实体经济相融合,并以数据为轴心创造了一个互联互通的生态系统和共建共享的动力系统,为经济发展注入了活力与生命力。人工智能的产业化发展也会带来一些问题,有学者认为,我们正在见证全球经济的骄人变化,并且很难知道这些变化的广度,或者说几十年之后全球财富在一国内或多国内将如何分配。经济学中有一种理性人假设,这种假设易令经济学家忽视财富分配的必要性,认为平衡能够自动达成。然而
13、,收入与分配的长期演变是必须面对且至关重要的社会经济问题。人工智能时代,收入与分配不均现象更为严重,社会财富可能会集中在少部分掌握技术的人手中,社会不稳定因素增多,需要政府一定程度的干预,从宏观层面把握收入与分配的平衡。第二篇: 人工智能论文3000字一、人工智能的定义解读人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。人工智能一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统
14、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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。二、人工智能的发展历程事物的发展都是曲折的,人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段:第一阶段:20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理
15、证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。第二阶段: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。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJC
16、AI)。第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在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: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: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技术的发展,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
17、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,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。三、人工智能的多元应用1、人工智能在管理系统中的应用人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说,将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与
18、决策中的关键因子,这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。2、人工智能在工程领域中的应用人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年,美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。3、人工智能在技术研究中的应用人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI
19、技术,开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。四、人工智能的未来思考人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标,人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然,人工智能还有它的远期研究目标,即探究人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴,几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今,人工智能已经进入了21世纪,其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是,从人工智能目前的发展现状来
20、看,其研究也存在一定的问题,这些主要表现在以下三个方面:1、宏观与微观隔离一方面是 哲学、认知科学、思维科学和 心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经 网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远,中间还有许多层次尚待研究,目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。2、全局与局部割裂人工智能是脑系统的整体效应,有着丰富的层次和多个侧面。但是,符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此,必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工
21、智能,才能克服上述局限。3、理论与实际脱节大脑的实际 工作,在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态,变幻莫测,复杂的难以理出头绪。在微观上,我们对大脑的工作机制知之甚少,似是而非,这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论,只 是部分人的主观猜想,能在某些方面表现出智能就已经算是相当的成功。五、结语人工智能一直处于 计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的 发展方向。人工智能研究与 应用虽取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大的距离,还有许多问题有待解决,且需要多学科的研究专家共同合作。因此,要想从根本上了解人脑的结构和功能,完成人工智能的研究任务,
22、就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系,进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来,人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和 教育等带来更大的影响。第三篇: 人工智能论文3000字摘要人工智能飞速发展,正在改变人类生活,推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究,但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础,哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智
23、能的哲学思想源流进行追溯与探究,才能理解人工智能的理论基础,以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。 关键词人工智能,数论,简单性原则 中图分类号N1文献标识码A文章编号1004-4175(2023)02-0005-06 人工智能发展如火如荼,学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外,还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思,也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出:在科学家族中,没有一门学科比AI与哲学的关系更密切。13人工智能与哲学紧密联系,特别是心灵哲学与语言哲学,认知科学与认知心理学等
24、学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止,对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系,学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨,从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。 一、数论哲学为人工智能提供质料基础 人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义(symbolicism)学派的代表,他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言,这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的数论思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来,数是万物的本原,万物皆数。按照普罗克洛在欧几里德几何原理注释中,数学&
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