纸是一个中文单词，拼音是Lù西北和埃库特n、 论文一词在古典文学中很常用，意思是对话修辞或思想交流。 以下是为大家整理的关于人工智能论文的文章8篇 ,欢迎品鉴！
【篇1】人工智能论文
摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。
关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：CN61-1487-（2020）01-0154-03
产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的政治经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。
该书更为重要的贡献在于讨论了人工智能技术对于社会生产方式的挑战和变革作用。书中提出：“人工智能的替代效应是建立在对人类劳动数据化和逻辑化的基础上的，探索自在自然的创造性劳动是不可数据化和逻辑化的。因此，人工智能只能围绕既有的对象进行重复性生产，替代重复性劳动;而人类则能够探索自在自然，从而摸索新技术、建构新对象，进行创造性劳动。也就是说，机器所不能替代的人类劳动的‘硬核’是探索自在自然的劳动，是创造对象和掌握技术的‘创造性劳动’。”[1]25作者将马克思的“劳动”概念区分为“重复性劳动”和“创造性劳动”，进而指出人工智能是对机器大工业的否定，它将替代人类劳动中可以重复、可以数据化的部分，但创造性劳动是人类劳动的本质，是人工智能所不能替代的。
作者提出：“人工智能可以在将重复性劳动数据化的基础上，对人类劳动进行模仿，从而取代任何形式的重复性劳动。但人工智能却不能取代人类的创造性劳动，创造性劳动是通过探索自在自然，经过反复的摸索与实验、征服反常和偶然、掌握技术、创造对象、实现对象从无到有的过程的劳动，这是一种原生性的劳动。”[1]27作者认为，创造性劳动是对马克思的“自在自然”的探索，“自在自然”是在人类的现有认知能力之外，却以反常和失败等形式向人类显现其自身。然而，在认知实践当中，机器学习已经可以帮助人类探索认知能力之外的“自然”，当然这种“自然”并不以反常或失败的形式存在。作者也指出：“尤其是在大数据和云计算的背景之下，机器学习的速度远超人类的认知极限，甚至可能在数据中找到人尚未发现的方法和规则。”[1]35因此，在认知劳动方面，我们可以在作者的概念框架下进一步区分出人工智能对人类“创造性劳动”的辅助作用，具体表现为三个方面：人工智能提高科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。
一、人工智能能够提升科学知识生产效率
机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做Iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。
二、人工智能擅于提取和传递默会知识
波兰尼（MichaelPolyani）提出了默会知识（tacitknowledge）的概念，以区别于可以明述的知识（explicitknowledge），明述知识是用语言文字来表达的知识，如科学知识，默会知识则是我们知道但通常不加言述或者不能充分言述的知识[2]。默会知识具有以下几个特点：难以用语言文字描述，不易传播、记录和积累;获取默会知识主要依靠亲身体验;默会知识呈分布式存在，难以整合。这些特点导致我们很难有效运用默会知识，而机器学习的大规模运用使得人工智能系统非常擅于处理默会知识。作者敏锐地意识到了这一特点——“以往我们所说的‘默会知识’、手工技艺技巧，以及复杂程度远超人类认知能力之外的一些潜在规则，也都不再是一个个‘黑箱’，机器可以基于将人类劳动的过程还原成物理量和数据，再通过机器学习找到其内在的规律，从而取代人类劳动。”[1]56
在当前人类社会所有已经产生的信息中，文字只占极少的比例，大量的信息以图片和视频方式呈现，其中蕴含了大量需要通过亲身体验才能获取的默会知识。如果有办法将事物状态用图片或视频记录下来，就有可能使用机器学习从中萃取出知识。很多电影公司已经使用人工智能系统观看大量人类历史上的影视作品，从而归纳提取出经典桥段，创作出新的配乐、台词和预告片以供人类借鉴。更为重要的是，由人工智能系统获取的默会知识是以神经网络参数集的形式存在的，这对人类而言仍然不可描述，也难以在人类之间传递，但却非常易于在人工智能系统间传播。例如，一台掌握驾驶技能的自动驾驶汽车只要将参数集分享出来就可以快速让所有汽车学会这项技能，而且可以实现机器间的协同行动。
三、人工智能可以产生某种机器知识
如果说默会知识还是“可意会而不可言传”的知识，那么AlphaGoZero在围棋上的表现已经表明人工智能系统产生了某种既无法“意会”也无法“言传”的机器知识。AlphaGoZero在没有人类以往的经验或指导、不提供基本规则以外的任何领域知识的情况下，就使用机器学习在短时间内探索了大量人类从未尝试过的走法。机器发现的知识不仅完全超出了人类的经验，也超出了人类的理性，成为人类几乎无法理解的知识。由此，产生了讨论某种“机器认识论”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：机器学习对事物间隐蔽的相关性的发现和掌握已经远超人类，因此机器知识更多的是一种相关性知识。[3]321董春雨教授在《机器认识论何以可能？》一文中也指出：“人类必须正视机器在其擅长的领域，通过特殊的认识方式所获得和积累的知识。”[4]
机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。
相较之下，机器知识可以被刻画为数据在时空中的关系，这些关系表现为某种模式，对模式的识别就是认知，识别出来的模式就是知识，用模式去预测就是知识的应用。这些数据在时空中的关系只在少数情况下才能用数学工具进行表达，而多数情况下知识表现为数据间的相关性的集合，这些相关性只有一小部分可以被人类感知和理解。这源于人类感受能力的局限性：人类只能感受部分外界信息，人类的感官经验局限在三维的物理空间和一维的时间。因此，当数据无法被感知，它们之间的关系又无法用数学工具表达时，这些数据间的关系就超出了人类的理解能力之外而属于机器知识。当前机器学习的主流形式——人工神经网络的最大特点就是发现并记忆数据中的相关性，例如在看了很多汽车图片后会发现汽车都有四个轮胎，人类对图片这类直观的数据间的相关性也能发现并记忆一部分，这就是默会知识。但当数据量很大且不直观时，例如股票市场的数据或者核电站的内部数据，人类就无法应对了。而随着人工神经网络层级和数量的增加，人工智能系统能够处理大规模的复杂数据，这就是机器知识。机器知识当前的主要表现形式类似于AlphaGoZero中的神经网络的全部参数。
概言之，科学知识和默会知识多是基于信息的因果性知识，而机器知识多是基于数据的相关性知识。此外，科学知识是易于记录、易于陈述、易于传递的;默会知识是难以记录、难以陈述、可传递的;机器知识则是可记录、不可陈述、易于在机器间传递的。
四、人工智能发展的局限性
当然，基于人工神经网络的机器学习仍有两个核心的局限性导致人工智能系统还不足以承担创造性劳动。第一个局限是，人工神经网络需要依赖特定领域的先验知识，也就是需要特定场景下的训练，这是因为人工神经网络的学习本质上是对相关性的记忆，人工神经网络将训练数据中相关性最高的因素作为判断标准。这个问题在自动驾驶汽车中表现的非常突出，鉴于道路交通情境的复杂性和交通标示的多样性，自动驾驶系统难以避免很多交通事故。第二个局限是，人工神经网络无法解释产生某个结果的原因，这种不可解释性在许多涉及安全和公共政策的领域显现的比较突出，例如在智能医疗中，人工神经网络在影像识别和辅助诊断中都对其结果缺乏医学上的解释性，都需要专业医生的复核。
基于人工神经网络的人工智能系统在记忆和识别这两个基础智能方面超越了人类，但在推理、想象等高级智能方面还相差较远。与人类相比，人工智能无法承担创造性劳动的原因还不止于以上的局限性，还包括：人工智能没有常识和物理世界的模型;人工智能没有自主和自发的通用语言能力;人工智能没有想象力，需要大量常识、反事实假设和推理能力;最重要的是人工智能没有自我意识。自我意识的缺乏导致能够产生机器知识的人工智能系统仍然无法被视为认知主体，其知识的“创造性劳动”是一种无意识认识活动。
五、结语
人工智能系统在提升科学知识生产效率、处理默会知识以及产生机器知识方面的优势，使得我们在创造性劳动中很难将其排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。脑机接口（brain-computerinterface）是当前一个重要的人机协作研究方向，而其中最激进的方式是马斯克提出的Neuralink，即通过柔性电极对接在人脑的神经网络上，Neuralink要解决的是人类的信号输入与输出，但其问题在于人类的高级思维（如逻辑推理或描述场景）必须依赖语言，而目前基于人工神经网络的机器学习能力主要是对环境的识别能力，还远没有达到语言和逻辑推理，但人类智能通过语言进行沟通。这背后就隐含了人类的科学知识与人工智能系统的机器知识之间的不可通约，以上例子也表明基于人机协作的创造性劳动还有很大的技术障碍需要克服。
参考文献：
[1]崔政.科学技术知识的政治经济学研究[M].石家庄：河北人民出版社，2019.
[2]郁振华.当代英美认识论的困境及出路——基于默会知识维度[J].中国社会科学，2018（7）.
[3]GregoryWheeler.Machineepistemologyandbigdata[A].inMcIntyre，Lee，andAlexRosenberg，eds.TheRoutledgeCompaniontoPhilosophyofSocialScience[C].Taylor&Francis，2016.
[4]董春雨，薛永红.机器认识论何以可能？[J].自然辩证法研究，2019（8）.
【篇2】人工智能论文
摘要：现如今，随着人们健康意识的日益提高和人工智能技术的逐步成熟，人工智能技术在医疗领域的应用已经在理论和实践上取得了诸多成果。无疑，以人工智能技术为内核的智慧医疗模式将是未来医疗领域发展的大方向。本文基于已有的智慧医疗研究成果和典型案例，总结了智慧医疗发展的现状;也对智慧医疗在发展过程中遇到的问题进行了归纳和总结;同时，针对问题提出了一系列对策性建议。
关键词：人工智能;智慧医疗;医疗技术革新
中图分类号：R-05;TP18文献标识码：A文章编号：1006-3315（2020）5-150-002
艾伦·麦席森·图灵（AlanTuring）早在1950年发表的《计算机器与智能》中就表达了自己对“人工智能”的看法。1956年达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一词汇，标志着“人工智能”作为一个独立的研究领域首次出现在公众视野中。
在这次会议后，得益于大数据的积聚、理论算法的革新和计算机计算能力的提升，“人工智能”取得了快速的发展：2012年，在图片分类比赛ImageNet中，多伦多大学教员、谷歌大脑研究员杰弗里辛顿的学生IIyaSutskever和AlexKrizhevsky使用深度学习打败了Google团队;也就是在同一年，斯坦福大学教授吴恩达（AndrewNg）和谷歌首席架构师杰夫·迪恩（JeffDean）一起开展了“谷歌大脑”项目的研究，将人工智能技術成功地应用于语音和图像的识别上。
当今快速发展的人工智能技术逐步进入我们的日常生活和生产中，在医疗、安保、金融等广大领域发挥着独特的作用。如今造成看病难的一个重要原因便是医疗资源的供给不足，尤其是在欠发达的农村和西部地区，这一问题就更加明显;另一方面，不同医生的专业素养和诊疗水平也存在差距，医疗从业人员质量参差不齐，这也是造成看病难问题的一个原因。在医疗领域，人工智能技术因为成本较低，同时具有较强的可复制性和易推广性，在未来将会成为解决医疗资源供给不足、分布不均以及医生专业水平参差不齐等问题的有效手段。2017年，国务院提出要大力推广人工智能技术参与治疗的新医疗模式，同时出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018至2020年）》，加快构建智能医疗体系。
一、人工智能在医疗领域的运用
（一）智能数据诊断
在传统医疗中，在经过对患者的问诊和一系列医学检查后，医生方可得出最后的诊断结果，在这一过程中，医生无疑居于主导地位。近年来，随着医学诊疗技术的发展，在诊断中需要医生参考和审阅的数据越来越多，医生想要做出精确的判断，就必须大量阅读相关检查资料，这无疑增强了医生的工作强度，使医生很容易出现疲劳和诊断失误的情况。但是，利用人工智能技术开发出的应用对海量的数据进行分析，并在此基础上做出诊断，这将在很大程度上减轻医生的工作强度，并且提升诊断的准确性。
目前，该项研究已经取得了一定的成果。前期，使模型对海量存在明显异常的影像数据进行辨别和记忆，在此基础上，使模型最终可以实现对影像数据异常点进行自动识别和标注。智能影像诊断利用其高速性和较高的准确性来帮助医生审阅相关资料，无疑减少了医生大量的无意义劳动，在模型的判断和筛选下，诊断结果的准确性也得到了不同程度的提高。
但是，前文就已经提到过，高准确度的诊断模型的建立，是需要建立在大量标注异常的影像数据的记忆和识别的基础上，大多数情况下，医疗数据中或多或少都包含着患者的一些隐私信息，在国家和民众日益关注个人信息安全的今天，想要获取足够多的信息存在一定程度上的困难。
（二）语音电子病历
患者在正式治疗前，医生需要详细询问其症状、病史和检查结果等内容，并作为病历详细记录下来。但在很多情况下，医生的双手因为各种原因会被占用而不便进行记录，在后期的补录中，很可能会出现错记漏记的情况，也使得医生的工作量增加，不利于下一步治疗工作的开展。
为了解决这一问题，北京大学口腔医院协同科大讯飞共同研发了一套名为“基于语音的门诊病历采集系统”，该系统利用自然语言处理和语音识别技术，在医生与患者的沟通和交流过程中，对谈话内容进行现场录音，再经过系统的进一步处理，就会生成结构性的电子病历，之后，医生对系统生成的电子病历进行简单的检查和确认，病历的书写和记录工作就可以在很短的时间内完成。该系统可以以一种更直接的方式记录医生与患者的诊疗数据，大幅度提高医生的诊断效率。
（三）智能问诊
医生在做出诊断和给出治疗方案之前，需要深入了解患者的情况，患者在这一过程中，有迫切得到合理治疗的愿望，如何提高医生诊断效率，切实保障每名患者得到及时救治的权利，将是一个十分重要的议题。北京康夫子科技有限公司研发了一套预问诊系统，系统会从预约挂号开始，通过模拟医生来进行一系列先导性的问诊，详细记录患者的相关信息。为了帮助医生在正式诊断前提前了解患者情况，该系统还会将患者所回答的问题整理成规范的病历形式。该系统主要的优势有以下几点：①患者由于医学专业知识有限，在预问诊阶段，患者的回应大部分是日常生活中的通俗用语，为方便医生的进一步诊断，系统能够将其翻译为标准的医学用语;②在预问诊时，每则医学术语都配有易于大众理解的详细解释，降低了系统使用的门槛，使患者能更加高效准确地回复，提高预问诊的效率。
二、人工智能为医疗技术革新带来的机遇
（一）提升医疗服务水平
通过与物联网、智能健康设备等途径，人工智能对其搜集的用户健康数据进行分析和汇总，建立用户个人健康档案。在此基础上，进行包括个人健康、产后调理、慢病管理等方面的个性化的用户健康指导，使用户更好地进行自我健康管理。具体操作是：人们在身体不舒服的情况下，可先通过问诊平台，对自身状态有初步了解，在有需要的前提下，根据指导去医院做相关检查治疗。（二）缓解医疗压力
基层社区医疗是医疗服务体系中的基础部分，同时也是面对问题最多、医疗压力最大的部分，人工智能技术对于提升基层社区的医疗水平、缓解医疗压力发挥着十分重要的作用。
人工智能技术在基层社区医疗中发挥作用的最显著的标志，便是卫生站医疗AI的普遍应用：一方面，医疗AI的使用，使得诊断信息的共享成为可能，即相当于给基层医生提供了更多的诊断样例;同时，当疾病复杂且来势较急时，亦可通过医疗AI进行远程紧急处理，防止病情的恶化，为患者接受进一步的治疗奠定基础和争取时间。
三、智慧医疗面临的挑战
（一）技术问题
大量的数据信息是智慧医疗发展的基本条件。近些年来，由于电子病历的应用和发展，大量病历数据在医院积累下来，但由于不同医院之间缺乏共同的数据标准以及病例数据共享机制，所以智慧医疗的发展受到了很大程度的限制。
同时，人工智能模型在医疗领域的应用，有很大一部分都是很难解释其决策原理的黑箱模型。医生不了解模型做出决策的机制，就无法向病患解释，很大程度上制约了智慧医疗的进一步发展。所以想要进一步发展和推广智慧医疗，提高其可解释性是十分必要的。
（二）隐私问题
在医疗领域，人工智能技術的应用将会收集许多包含个人隐私的医疗信息。这些被采集的患者医疗信息，如果发生泄露并被不法分子利用，那么将对当事人造成极大的不利影响，也会使当事医院产生严重的信任危机，降低医院社会公信力。例如，可以利用这些泄露的医疗信息来抨击竞争对手，使其受到不利的影响;不法黑客也可以通过侵入医院数据库获取患者信息，如果患者恰好患有诸如艾滋病等一类的病症，那么这些信息的泄露将很可能导致患者受到世人的疏远。
云计算技术已经成为人工智能应用的主要架构，但无疑，储存在云端的医疗领域的隐私信息，如果不能使用更加可靠的加密技术，将会进一步增加医疗数据的泄露风险。
（三）法律问题
对于智慧医疗这一新生事物，在应用过程中产生法律上的纠纷，将是无法避免的问题。相较于传统医疗而言，人工智能技术的应用虽然可以提高诊断结果的准确性，但如果人工智能诊疗系统做出误判，就会产生误诊，甚至造成医疗事故。由于相关法律法规的不健全，一旦产生问题，患者将面临无法可依的窘迫情况，难以保护自己的合法权益。
相关法律法规的不健全将会是智慧医疗发展过程中不可避免的问题，如何明确当事各方责任和义务，切实保护患者合法权益，将是未来立法者和相关部门要重点考量的问题。
四、对策建议
（一）建立信息共享机制
建立医疗信息及时共享机制以及相关医疗数据标准，将是接下来智慧医疗发展的大方向：首先，各级各类医疗机构应在保护患者隐私的大前提条件下尽可能多地共享医疗数据，这样会便于医疗人工智能应用研发机构的研发工作;其次，开发相关医疗人工智能应用的企业应在模型的可理解性上加大研发力度，使智慧医疗真正成为未来全民化的医疗新模式。
（二）保护云端信息安全
在保护患者隐私、防止其遭受不法侵害方面，应加大对患者诊疗信息的法律和技术保护力度，在法律上，用高昂的犯罪成本使不法分子不敢为，在技术上，用过硬的加密技术使不法黑客不能为。
（三）完善相关法律法规
针对智慧医疗面临的法律问题，最重要的就是要做到有法可依，立法者应加强调研和论证，针对目前智慧医疗已经出现的问题，制定能有效解决纠纷、保护各方合法权益的法律法规;同时，各级各类医疗机构应增强法律意识，严格依规依法使用人工智能技术，将风险及时地告诉患者;作为患者，更应积极保护自己的合法权益，与医院签订相关文件，达成共识，在自己的合法权益被侵犯时，更应积极地拿起法律武器保护自己的合法权利。
资金支持：2019年大学生创新创业训练计划项目（201911420007）
参考文献：
[1]糜泽花，钱爱兵.智慧医疗发展现状及趋势研究文献综述[J]中国全科医学，2019，22（03）：366-370
[2]何遥.智慧医疗的新发展[J]中国公共安全，2018（10）：150-154
[3]宋文欣.面向医疗领域的实体对齐研究[D]哈尔滨工业大学，2018
[4]吴蓉，王军红，刘一洋.智慧医疗的优势、应用现状及发展方向[J]实用医药杂志，2016，33（10）：942-943+947
[5]智勇，段宇.智慧医疗产业结构及发展现状探析[J]现代管理科学，2015（09）：52-54
[6]何遥.智慧医疗现况与发展趋势[J]中国公共安全，2014（12）：44-47
[7]任江北.从AlphaGo的胜利看人工智能的发展与智慧医疗应用前景[J]中国战略新兴产业，2016（28）：80-83
【篇3】人工智能论文
〔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（2020）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。”〔1〕3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’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
图灵与冯·诺依曼的人工智能机器也受毕达哥拉斯主义数论的影响，他们运用数的和谐以及数量关系的计算尝试让“莱布尼兹之梦”在现实生活中得以实现。图灵通过基本的数学运算将数学运算符号化为运算符，并用一个无限长纸带来表述计算过程，制造出了图灵机，这就是莱布尼茨所说的“通用机”。图灵认为人脑类似通用机，图灵提出一台计算机在多大程度上可以模仿人的活动，进而提出“机器能否思维”这个哲学问题。图灵坚持通过特定算法程序，把可计算的数量关系都转化为由一台图灵机来计算。冯·诺依曼指导发明第一台基于运算器与存储器的计算机，他为图灵通用机设计出一个物理模型——EDVAC，EDVAC可以执行加、减、乘、除等数学操作。与图灵一样，冯·诺依曼把人脑与机器类比，机器通过存储器储存数据，通过数学规则设计出把思维当成数据的程序，通过简单、和谐的数字制造出能进行复杂数字处理的机器。不管是图灵的通用机还是冯·诺依曼的EDVAC都是为了解决“莱布尼兹之梦”，其哲学思想均根源于毕达哥拉斯的“数论”哲学思想。除了图灵与莱布尼茨，纽维尔与西蒙等符号主义人工智能先驱也认为，不管是人类智能还是机器智能都是根据确定的或者规范的规则来进行符号操作的。不但如此，基于认知模拟的强人工智能也把心理状态作为计算状态，所谓认知就是计算，这是对基于数论的计算主义教条的信仰，人类智能类似于信息处理系统。联结主义人工智能不同于符号主义人工智能，它否认智能行为来自于在形式规则下对符号进行操作的观点，“符号主义人工智能中的信息处理包括明确的应用和形式规则，但是联结主义人工智能没有这样的规则”〔4〕1366-1367。与符号主义人工智能不同，联结主义人工智能的工作原理是寻找神经网络及其间的联结机制及学习算法。虽然联结主义与符号主义人工智能有区别，但联结主义人工智能与符号主义人工智能的共同假设都是把认知看作信息处理，且信息处理都具有可计算性。可见，毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想为符号主义人工智能与联结主义人工智能的发展奠定了基础。
二、演绎逻辑与分析哲学成为搭建人与机器联系的桥梁
除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。
罗素的逻辑原子论从本体论角度坚持奥卡姆剃刀的最小化原则，从语言角度上坚持思维经济原则，语言表述坚持最小词汇量原则。“如无必要，勿增实体”。罗素从逻辑学角度坚持逻辑前提或者公理最小化原则，“宁可构造，勿要推论”。根据公理与推理规则建构的逻辑学公理系统影响了图灵、冯·诺依曼及其以后的人工智能专家。冯·诺依曼致力于为新机器设计逻辑方案，戈德斯坦把冯·诺依曼看成将逻辑应用于计算机的第一人，“据我所知，冯·诺依曼是一个清楚地懂得计算机本质上执行的是逻辑功能的人”〔7〕69。冯·诺依曼在EDVAC的报告中也提到，不但从数学的观点，而且从工程史和逻辑学家的观点来探讨大规模计算的机器。在人工智能哲学先驱德雷福斯看来，自从古希腊人发明了逻辑与几何，就把一切推理归结为计算。人工智能中符号主义的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义、还原论传统。他们把计算机看成操作思想符号的系统，试图用计算机来表达对世界的形式表述。心灵与计算机都是物理符号系统。在德雷福斯看来，“伽利略发现人们可以忽略的品质和技术上的考虑，从而能找到一种用来描写物质运动的纯形式化系统，同样我们可以设想，一位研究人类行为的伽利略可能会把所有语义上的考虑（对意义的依赖），变成为句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物数理逻辑学家皮茨与生理学家麦卡洛克撰写了《神经活动中内在观念的逻辑运算》，他们的思想受到罗素与怀特海《数学原理》的启发，坚持把一切数学还原为逻辑，甚至神经网络也可以用逻辑来表达。德雷福斯认为人工智能的发展建立在四种假设之上，即生物学假设、心理学假设、本体论假设以及认识论假设。其中认识论假设指的是一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设指的是存在一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序。纽维尔认为：“人工智能科学家把计算机看成操作符号的机器，他们认为，重要的是每一样东西都可以经编码成为符号，数字也不例外。”〔9〕196在符号主义者看来，符号是人类认识外部世界的基本单元。人工智能的逻辑学派将人的认识对象通过数学逻辑的方式抽象为符号，利用计算机的程序符号来模拟人认知世界的过程。符号主义学派主要依靠计算机的逻辑符号来模拟人的认知过程。人工智能的重量级人物纽维尔与西蒙构造了第一个真正意义的人工智能程序，称之为“逻辑专家”，可见人工智能专家受逻辑学思想影响之深，“任何表现出一般智能的系统，都可以证明是一个物理符号系统”〔10〕41。西蒙与纽维尔认为，作为一般的智能行为，物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。纽维尔与西蒙把其理论来源追溯到分析哲学家弗雷格、罗素与怀特海，“该假设的起源要追溯到弗雷格、怀特海与罗素就形式化逻辑提出的方案：以逻辑方式获取基本的概念式数学观念，把证明和演绎观念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯认为，真正的专家解决问题是诉诸直觉与整体性，在此基础上对人工智能的认识论假设与本体论假设进行批判，但他同意专家系统必须使用某种类型的概论度量的逻辑标准，“认知模拟的先驱者们——已经继承了霍布斯推理就是计算的主张，笛卡尔的心理表述、莱布尼兹的‘普遍文字’的思想——所有知识都可以在一组初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是试图找到主体（人或计算机）中的哲学本原元素和逻辑关系”〔12〕。可见，人工智能与逻辑学特别是分析哲学紧密相关，逻辑学与分析哲学是人工智能的一个重要思想来源。
三、简单性哲学原则为人工智能提供方法论基础
简单性原则作为一种方法论原则，指的是科学理论前提的简单性、科学定律的简单性、思维经济性以及逻辑简单性原则。简单性原则在科学中占有重要地位。欧几里得几何学只有五个公设和几个推理规则就建构其整个立体几何学体系。这就是简单性应用的典范。简单性哲学原则认为，某一给定实体是由更为简单或更为基础的实体所构成的集合或组合。爱因斯坦指出：“从古希腊哲学到现代物理学的整个科学史中，不断有人力图把表面极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本观念和关系。”〔13〕39
古希腊先哲用简单的物质元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原归结为水，赫拉克利特把世界的本原归结为火，德谟克利特把世界的本原归结为原子，认为世界由不可分的原子构成。他认为，万事万物都可以还原为不可分最小微粒——原子，世界是由原子构成的。复杂的事物由简单的事物构成，万事万物都由不可分的基本粒子构成。世界由最基本的粒子构成，复杂对象由基本粒子构成，基本粒子决定了宇宙的性质。
简单性哲学原则不但用简单元素追溯世界的本原，还致力于用力学解释自然现象。不管是物理规律、化学规律、生物规律，甚至是社会规律都可以用力学解释。哥白尼的日心说体系之所以取得科学界的支持也不是因为其解释力强，而是因为其遵循了简单性原则，从而取代了托勒密繁琐的本轮-均轮模型。牛顿的力学三定律就立足于简单性原则，用力来解释所有运动。按照简单性哲学原则，人与动物都是由简单的粒子构成，人与动物没有根本区别，人与机器也没有本质区别，甚至可以说“人就是机器”。1747年，拉·梅特里发表了《人是机器》这一哲学巨著，提出“人是动物，因而也是机器，不过是更复杂的机器罢了”〔14〕69。笛卡尔把人体看作是与机械相类似，用机械的旋涡来解释天体运动问题，他认为宇宙是一架机器，机械运动是唯一的运动规律。牛顿、开普勒、伽利略等都力图建立严密的力学体系来正确描述宏观物理运动，甚至是天体运动。爱因斯坦试图用公理化方法把自然界描绘成物质在时空中运动的统一体，德国物理学家海森堡也认为简单性原则可以作为科学假说可接受性的标准。
不仅自然界的规律可以用力学表示，而且社会关系也可以用力学表示。孔德提出社会动力学和社会静力学概念，社会动力学又称为社会物理学，立足于运用力学规律分析社会关系。1950年，斯宾塞出版《社会静力学》，把事物的基本规律看作“力的恒久性规律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是机器”的观点启发人工智能先驱开始了构造具有人类智能机器的探索。
简单性哲学原则在人工智能发展中发挥了重要作用，影响了人工智能的出现与发展。人工智能是使用数字计算机模拟智能行为的活动。在纽维尔与西蒙看来，人工智能系统中把数据看作“1”与“0”的数字串，其他复杂的数量关系可以由“1”和“0”两个数字来构建，这是计算向物理过程的还原。人工智能需要把任何种类的智能活动变成一套指令。在人工智能的计算主义看来，一切推理都可以归结为计算，人工智能机器可以复制人类智能行为。人类的认知与计算机器是一样的。一切人类实践与技能在头脑中都表现为一个信念系统，由与上下文环境无关的初始行为与事实所构成。人与计算机都是物理系统或者可以简单归结为物理系统，这种思想深受简单性原则影响。不但如此，人工智能中的问题求解也是由难问题还原为简单问题来讨论。明斯基（MarvinLeeMinsky）认为：“解决困难问题的能力，随着把难题分成或者转换成难度较低问题的能力而改变，为了做到这点，需要对局势的理解，但不是全靠运气。人们必须能够对问题的表达作充分的推理或猜测，才能为问题的局势建立更简单的模型。这些模型具有的结构，应足以使人觉得可以把从模型得到的解，扩展到原有的问题上。”〔15〕421在人工智能先驱纽维尔与西蒙看来，人工智能与人脑都是同样的信息处理工具，具有功能相似性，“可以看出这种方法并未假设计算机和大脑在‘硬件’上的相似会超出这样一個范围，即认为两者都是通用的符号处理装置，而且能为计算机编程程序来进行一些基本的信息处理，使它们的功能与大脑十分相似”〔16〕。既然人脑可以还原为物理属性，那么，人工智能同样可以还原成简单的形式化规律。智能行为原则上可以理解为确定的独立元素的本体论假设。不但如此，人工智能的四个假设都建立在简单性原则之上，“心理学假设、认识论假设与本体论假设的共同之处是：它们都认为，人一定是一种按照规则对原子事实形式的数据作计算的装置”〔17〕9。智能行为可以还原为计算。哲学传统一直认为，凡是有序的东西都可以形式化为规则。明斯基认为所有的规律都受规则支配。“每当（在我们的行动中）观察到一种定律时，便转交给确定性规则来表达”〔18〕431。按照明斯基、纽维尔与西蒙等人工智能专家的观点，人与机器都是对原子事实形式化数据的装置，都可以还原为数量关系与物理学关系。四、哲学核心问题决定了人工智能的研究进路
主体与客体的关系在哲学史上占居重要地位，是哲学研究中的核心問题，也是哲学史上诸多学派的思想源头。古希腊米利都学派的泰勒斯探索万物本源的时候就开始关注主体如何认识客体，关注主体与客体的关系，普罗泰戈拉提出的命题“人是万物的尺度”包括了主客二分思维的萌芽，笛卡尔的精神和物质相互独立的二元论思想暗含着主体和客体截然二分的思想。人们一般认为，只有人类才能成为主体，人之外的世界是客体。那主客二分的标准是什么呢？人之所以为主体的标准又是什么呢？有的学者认为只有主体才具有意向性，客体不具有意向性，客体只是主体认识的对象。主体一般具有独立意识或者个体经验。哲学意义的认识论指的是个体对知识和知识获得所持有的信念，主要包括知识结构、知识本质、知识来源和知识判断的信念等内容，主体与客体的关系问题是哲学的核心问题。认识论中的可知论与不可知论是研究主体之外的客体是否可知，唯心主义与唯物主义的区分以及各种不同的哲学流派的分野都基于主体与客体截然二分的哲学基础，哲学史上，各大流派都曾经把主客关系作为研究的切入点。
人工智能是赋予机器智能，让机器可以模拟或者代替人类的某种智能。人工智能基于不同的哲学理念有不同的研究进路，人工智能发展史上不同思想的对立也是基于对于主体与客体关系的哲学思考。一般来讲，人工智能可分为三种进路，即符号主义进路、联结主义进路以及行为主义进路。人工智能符号主义进路把人类的认知过程看成符号计算过程，人类认知是物理符号系统，人工智能先驱德雷福斯（H.Dreyfus）认为，人工智能研究者其实与炼金术师一样，也是对一些符号进行不同的处理。因此，在人工智能的符号主义看来，人与机器没有本质区别，人类的心智同样可以还原成符号计算。德雷福斯在《计算机不能做什么：人工智能的极限》中提出，人工智能机器是基于生物学假设、心理学假设、认识论假设以及本体论假设基础之上的。“生物学假设：在某一运算水平上，大脑与计算机一样，以离散的运算方式加工信息;心理学假设：大脑被看作一种按照形式规则加工信息单位的装置;认识论假设：一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设：存在是一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序”〔17〕156。从德雷福斯关于人工智能的四个假设中我们可以看出，人工智能与人类一样都是对信息加工和处理的工具，从这个意义上讲，主体与客体之间没有本质的区别。主体与客体不能截然二分，之所以对主体和客体进行区分，表明人类对于自身的认知规律和智能结构没有真正揭示。
人工智能的联结主义进路，又称为仿生学派或生理学派，认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义起初是用软件模拟神经网络，后来发展到用硬件模拟神经网络。其理论假设是人与机器如果具有同样的结构应该具有同样的功能，可以通过研究人脑的物理结构从而制造出类似人脑的机器。在联结主义看来，人与机器结构相同，人脑与计算机程序运行模式相同，则功能相同。纽维尔（AllenNewell）认为，智能的计算机程序可以被用来模拟人类的思维过程。联结主义失败的原因是人脑的结构并不像人工智能研究者们在电脑上模拟一样，人类的大脑是将物理事实与知觉过程所连接的客观事实，而不只是对信息进行加工的一台机器。人与机器不同，机器不具有人类的精神状态和意识。人类的精神状态和意识是否由人脑结构决定呢？人类精神状态和意识是先验存在还是后天习得仍然是认知科学研究的难题。因此，通过神经网络让机器模拟人类智能行不通。通过对人工智能的符号主义和联结主义的分析我们发现，主体与客体区别的必要性得以彰显，人的主体性地位不能动摇。
人工智能的行为主义进路，又称为人工智能的进化主义或控制论学派，其原理为维纳和麦克洛克等学者的控制论思想及感知-动作型控制系统。研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自适应、自组织和自学习等的研究。人工智能行为主义学派的代表布鲁克斯（RodneyBrooks）研制的“六足机器人”实质上是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统，能够适应外界的环境，但这样的机器人也不具有人类的感知与认知能力，主体与客体之间还是可以严格区分。人工智能的目标从技术层面来讲是制造出对人类有益的智能机器，从哲学层面来讲，就是利用人工智能概念和模型，通过机器模拟人类智能来推动哲学核心思想主客二分问题的研究，借此解决哲学上的身心问题、意识难题等问题。哲学的核心问题与人工智能的研究是相互促进的。
综上所述，人工智能技术的发展有其哲学根源，根源于数是万物本源思想、万物皆数思想以及数的简单、和谐思想，还根源于亚里士多德的逻辑思想以及分析哲学的逻辑分析研究方法。在众多哲学思想中，简单性原则是人工智能的哲学思想源泉。人工智能就是计算机用逻辑方法把思维还原为简单数字来模拟人脑的过程。人工智能发展是思维的革命，人工智能涉及信息与计算的本体地位和方法论问题，人工智能的发展迫使哲学家们对思维的存在形式进行深入研究，从而把形而上的论证变成可操作的过程。人工智能的目标是通过计算机实现机器模仿人类智能，人工智能的发展直接指向哲学的中心问题。例如，意向性问题、形式化问题、身心问题等。对于人工智能的哲学基础溯源有利于推动哲学的进步与发展，也可以拓展对于传统哲学问题的研究。只有对人工智能的哲学思想基础进行追溯与探源，才能为人工智能工作者提供思想源泉，从而更好地理解与把握人工智能的理论基础、发现人工智能的发展规律以及预测人工智能的发展趋势、把握人工智能的发展方向。
参考文献：
〔1〕玛格丽特·博登.人工智能哲学〔M〕.刘西瑞，王汉琦，译.上海：上海译文出版社，2001.
〔2〕汪子嵩，等.希腊哲学史〔M〕.北京：人民出版社，2004.
〔3〕亚里士多德.形而上学〔M〕.李真，译.上海：上海人民出版社，1995.〔4〕安东尼·梅耶斯.爱思唯尔科学哲学手册〔M〕.张培富，等译.北京：北京師范大学出版社，2015.
〔5〕KrausePJ.CollectedworksofA.M.Turing〔M〕.NorthHolland，Amsterdam：MacmillanmagazinesLtd，1992.
〔6〕Davis，Martin.Enginesoflogic：mathematiciansandtheoriginofthecomputer〔M〕.NewYork：W.W.Norton&Co.Inc，2001.
【篇4】人工智能论文
【摘要】STEM教育已经成为世界发达国家基础教育研究的热点，通过加强科学、技术、工程、数学等学科之间的联系，打通学科壁垒，采取更加灵活的学习方式，让学习者在真实情景下开展深度学习，有利于创新人才和高水平技术人才的培养。
【关键词】STEM教育;人工智能;机器人;编程创新
随着现代信息技术的迅猛发展，人工智能这个“技术英豪”已在全世界如火如荼地“跑马圈地”，迅速跻身技术创新的第一梯队。未来十年，我们将进入不可想象的智能化社会。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，智能机器人教育具有实践性强、探索性强和综合性强的特点，有利于学生迅速接触前沿研究，打开思路，拓宽视野，开展智能机器人教学研究活动，让小学生从小触摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小学阶段实现STEM教育理念、提高学生动手能力、培养学生创新精神的最好途径。
一、开展人工智能教育的背景
国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！人工智能正式上升为国家战略。2018年7月，中国第二届STEM大会在深圳福田召开，大会邀请了国内外著名的专家学者开设主题讲座，介绍最新的STEM教学理论和实践成果，掀起了福田STEM教育的热潮。在新一轮的教育规划中，xxx加快教育综合改革，以“智能教育”作为未来的发展方向，建立与中心区匹配的智能教育服务体系。STEM是用科学、数学知识和先进技术，以工程思维解决现实世界的问题。其教育的核心是：发现问题—设计解决方法—利用科学、技术、数学知识实施解决方法—将解决方法传达给大家。基于学校学科融合的办学理念，我校积极探索STEM教育的模式，开设机器人STEM课程，开展教师的课题研究和学生的探究性小课题研究、积极组织学生参与区、市级机器人创客比赛活动，积极投身人工智能的教学研究行列，培养学生的STEM素养。
二、以课程建设为核心，提升学生的STEM素养
机器人STEM课程是一门激发学生学习人工智能知识兴趣、培养学生综合能力、挖掘学生潜能为统领，以设计、组装、编程、运行机器人为主要学习内容，以培养学生观察能力、分析能力、想象力、逻辑思维能力、动手能力和提升学生的信息技术核心素养为主要目标的课程。机器人配备了各种功能的零件：如砖、轴、轮子等机械部分，大型电机、中型电机等动力部分，光电、触碰、红外等传感器，还有机器人的核心部件——控制器。学生通过动手创作，发挥自己的想象力和创造力，将零件组装整合，搭建各种具有实用功能的机器人。在搭建各种主题作品的过程中，锻炼了学生的动手能力，培养了学生的逻辑思维和解决问题的能力。他们在做中学、在玩中学、在学中玩，享受人工智能带来的无穷乐趣。
如果没有给机器人赋予运行的程序，机器人就是一堆塑料。因此，编程是机器人STEM课程的核心。在编写程序的过程中，学生需要把一个复杂的大问题，分解成一个个可以解决的小问题，循序渐进，逐步解决整个问题。在编写程序的过程中，学生首先要要清楚机器人的搭建结构和运行原理，其次还要清楚各种传感器的功能，通过编写程序来控制各种传感器，使机器人感知外界的环境信息，并对感知到的信息做出决策和响应，以使机器人能够顺利完成指定的任务。
以笔者执教的《走进人工智能》一课为例，该课伊始，笔者激趣导入，播放了特奥机器人飞速弹奏《野蜂飞舞》的精彩视频，勾起了学生学习人工智能知识的好奇心，产生探究科学的勇气，让学生对机器人技术有强烈求知的欲望。接着，采用任务驱动法教学，让学生通过微课程学习EV3编程技术，循序渐进地完成两个任务：1.让乐高机器人沿直线匀速运动;2.让乐高机器人沿直线匀速运动并且到达指定地点;最后的终极挑战环节，笔者让学生用乐高的配件搭建机械臂，编写程序，让乐高机器人模拟宇航员调整太阳能电池板，学生在設计、编程、调试中学得开心，玩得快乐，创意飞扬。
三、以课题研究为引领，推动师生专业化成长
课题研究是学校发展的源动力，是促进师生专业成长的重要途径。机器人教育作为一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，如何为学生学习的“思维体操”提供了一个崭新的“表演舞台”，使教学取得“效率高、印象深、氛围雅、感受新”的明显效应，一直是我们在进行机器人教学研究中最为关注的问题。为此，我校信息技术教师申请了xxx教育科学“十三五”规划课题《基于STEM教育理念下的机器人搭建与编程教学研究》，学生申请了2018年xxx中小学生探究性小课题《乐高机器人的搭建与编程》，师生在研究中努力学习，敢于实践，勇于创新，取得了很大的进步。
以学生的探究性小课题为例，学生采用PBL项目式学习方式开展小课题研究，学生的学习方式由过去的像容器一样被“满堂灌”转变为学生间“合作、交流、探究”式学习，掌握了隐含在问题背后的科学知识，形成解决问题的技能和自主学习的能力。在研究的过程中，学生保持开放的心态，敢于尝试新鲜事物，从失败和成功中汲取经验教训，养成追求真理、锲而不舍的科学态度，在课题研究中不断优化算法和改进搭建模型，设计实用的机械臂，进一步提升机器人的稳定性和完成任务的数量和质量。团队成员在研究中不断碰撞出智慧的火花，通过小组合作解决一个个课题研究过程中遇到的困难，掌握了科研活动的过程与方法，在探究中催生宝贵的创新意识。
四、以参加机器人赛事为驱动，搭建学生个性成长的平台
雄鹰只有经过千百次的历练，才能够在蔚蓝的天空中展翅翱翔。机器人比赛让学生接轨前沿科技，开阔眼界，培养学生综合素养，让其在同龄人中迅速脱颖而出。通过参加机器人比赛活动，为学生搭建个性成长的平台，创设真实的解决问题的情景，让学生严格按照规则进行实战对抗比赛，不断修改机器人的设计，并对机器人重新进行编程，以期在合乎规则的情况下，取得尽可能好的成绩，品尝成功的快乐。
通过参与各级各类机器人比赛，挖掘了学生的潜能，张扬了学生的个性，丰富了学生的学习生活，培养了学生的核心素养，促进学生人格的健全发展。队员贾壹方谈到参加机器人创意赛时，感触良多：参加了机器人创意赛后，我受益无穷。我学到了许多关于编程、搭建的知识，更重要的是：我认识到了团体合作的重要性，一开始我们总是各执己见，可是，在陈秀老师的带领下，我们认真地听取他人意见，齐心协力地克服了一个又一个困难，感谢福民小学为我们提供了这样一个学习和进步的机会。
未来，我们将继续带领学生行走在人工智能校本课程的探索和实践道路上，完善课程内容，认真参与课题实验，带领学生参与各种展示活动，为学生探索科技搭建更完美的平台，培养人工智能时代的信息技术精英。
参考文献：
[1]中国STEM教育白皮书.中国教育科学研究院，2017，6，20.
[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素养的小学机器人创客课程实践研究[J].中国教育信息化，2018，1.
【篇5】人工智能论文
【摘要】STEM教育已经成为世界发达国家基础教育研究的热点，通过加强科学、技术、工程、数学等学科之间的联系，打通学科壁垒，采取更加灵活的学习方式，让学习者在真实情景下开展深度学习，有利于创新人才和高水平技术人才的培养。
【关键词】STEM教育;人工智能;机器人;编程创新
随着现代信息技术的迅猛发展，人工智能这个“技术英豪”已在全世界如火如荼地“跑马圈地”，迅速跻身技术创新的第一梯队。未来十年，我们将进入不可想象的智能化社会。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，智能机器人教育具有实践性强、探索性强和综合性强的特点，有利于学生迅速接触前沿研究，打开思路，拓宽视野，开展智能机器人教学研究活动，让小学生从小触摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小学阶段实现STEM教育理念、提高学生动手能力、培养学生创新精神的最好途径。
一、开展人工智能教育的背景
国务院在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！人工智能正式上升为国家战略。2018年7月，中国第二届STEM大会在深圳福田召开，大会邀请了国内外著名的专家学者开设主题讲座，介绍最新的STEM教学理论和实践成果，掀起了福田STEM教育的热潮。在新一轮的教育规划中，xxx加快教育综合改革，以“智能教育”作为未来的发展方向，建立与中心区匹配的智能教育服务体系。STEM是用科学、数学知识和先进技术，以工程思维解决现实世界的问题。其教育的核心是：发现问题—设计解决方法—利用科学、技术、数学知识实施解决方法—将解决方法传达给大家。基于学校学科融合的办学理念，我校积极探索STEM教育的模式，开设机器人STEM课程，开展教师的课题研究和学生的探究性小课题研究、积极组织学生参与区、市级机器人创客比赛活动，积极投身人工智能的教学研究行列，培养学生的STEM素养。
二、以课程建设为核心，提升学生的STEM素养
机器人STEM课程是一门激发学生学习人工智能知识兴趣、培养学生综合能力、挖掘学生潜能为统领，以设计、组装、编程、运行机器人为主要学习内容，以培养学生观察能力、分析能力、想象力、逻辑思维能力、动手能力和提升学生的信息技术核心素养为主要目标的课程。机器人配备了各种功能的零件：如砖、轴、轮子等机械部分，大型电机、中型电机等动力部分，光电、触碰、红外等传感器，还有机器人的核心部件——控制器。学生通过动手创作，发挥自己的想象力和创造力，将零件组装整合，搭建各种具有实用功能的机器人。在搭建各种主题作品的过程中，锻炼了学生的动手能力，培养了学生的逻辑思维和解决问题的能力。他们在做中学、在玩中学、在学中玩，享受人工智能带来的无穷乐趣。
如果没有给机器人赋予运行的程序，机器人就是一堆塑料。因此，编程是机器人STEM课程的核心。在编写程序的过程中，学生需要把一个复杂的大问题，分解成一个个可以解决的小问题，循序渐进，逐步解决整个问题。在编写程序的过程中，学生首先要要清楚机器人的搭建结构和运行原理，其次还要清楚各种传感器的功能，通过编写程序来控制各种传感器，使机器人感知外界的环境信息，并对感知到的信息做出决策和响应，以使机器人能够顺利完成指定的任务。
以笔者执教的《走进人工智能》一课为例，该课伊始，笔者激趣导入，播放了特奥机器人飞速弹奏《野蜂飞舞》的精彩视频，勾起了学生学习人工智能知识的好奇心，产生探究科学的勇气，让学生对机器人技术有强烈求知的欲望。接着，采用任务驱动法教学，让学生通过微课程学习EV3编程技术，循序渐进地完成两个任务：1.让乐高机器人沿直线匀速运动;2.让乐高机器人沿直线匀速运动并且到达指定地点;最后的终极挑战环节，笔者让学生用乐高的配件搭建机械臂，编写程序，让乐高机器人模拟宇航员调整太阳能电池板，学生在設计、编程、调试中学得开心，玩得快乐，创意飞扬。
三、以课题研究为引领，推动师生专业化成长
课题研究是学校发展的源动力，是促进师生专业成长的重要途径。机器人教育作为一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，如何为学生学习的“思维体操”提供了一个崭新的“表演舞台”，使教学取得“效率高、印象深、氛围雅、感受新”的明显效应，一直是我们在进行机器人教学研究中最为关注的问题。为此，我校信息技术教师申请了xxx教育科学“十三五”规划课题《基于STEM教育理念下的机器人搭建与编程教学研究》，学生申请了2018年xxx中小学生探究性小课题《乐高机器人的搭建与编程》，师生在研究中努力学习，敢于实践，勇于创新，取得了很大的进步。
以学生的探究性小课题为例，学生采用PBL项目式学习方式开展小课题研究，学生的学习方式由过去的像容器一样被“满堂灌”转变为学生间“合作、交流、探究”式学习，掌握了隐含在问题背后的科学知识，形成解决问题的技能和自主学习的能力。在研究的过程中，学生保持开放的心态，敢于尝试新鲜事物，从失败和成功中汲取经验教训，养成追求真理、锲而不舍的科学态度，在课题研究中不断优化算法和改进搭建模型，设计实用的机械臂，进一步提升机器人的稳定性和完成任务的数量和质量。团队成员在研究中不断碰撞出智慧的火花，通过小组合作解决一个个课题研究过程中遇到的困难，掌握了科研活动的过程与方法，在探究中催生宝贵的创新意识。
四、以参加机器人赛事为驱动，搭建学生个性成长的平台
雄鹰只有经过千百次的历练，才能够在蔚蓝的天空中展翅翱翔。机器人比赛让学生接轨前沿科技，开阔眼界，培养学生综合素养，让其在同龄人中迅速脱颖而出。通过参加机器人比赛活动，为学生搭建个性成长的平台，创设真实的解决问题的情景，让学生严格按照规则进行实战对抗比赛，不断修改机器人的设计，并对机器人重新进行编程，以期在合乎规则的情况下，取得尽可能好的成绩，品尝成功的快乐。
通过参与各级各类机器人比赛，挖掘了学生的潜能，张扬了学生的个性，丰富了学生的学习生活，培养了学生的核心素养，促进学生人格的健全发展。队员贾壹方谈到参加机器人创意赛时，感触良多：参加了机器人创意赛后，我受益无穷。我学到了许多关于编程、搭建的知识，更重要的是：我认识到了团体合作的重要性，一开始我们总是各执己见，可是，在陈秀老师的带领下，我们认真地听取他人意见，齐心协力地克服了一个又一个困难，感谢福民小学为我们提供了这样一个学习和进步的机会。
未来，我们将继续带领学生行走在人工智能校本课程的探索和实践道路上，完善课程内容，认真参与课题实验，带领学生参与各种展示活动，为学生探索科技搭建更完美的平台，培养人工智能时代的信息技术精英。
参考文献：
[1]中国STEM教育白皮书.中国教育科学研究院，2017，6，20.
[2]戴玉梅，王健潼，彭青青等.基于核心素养的小学机器人创客课程实践研究[J].中国教育信息化，2018，1.
【篇6】人工智能论文
摘要:智能化是人类的梦想,未来必然会是人工智能的世界。城市智能化将通过有线、无线或混合数据传输方式,实现区域城市内多个子系统辅助管理中心,然后再到智能化管理服务决策的有效技术结合,实现区域城市管理的智能化服务,让人们畅享智能化生活。智能城市的建设是城市信息化建设的新境界。
关键词:人工智能智能化发展
1人工智能的含义
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。人工智能是研究用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动(如分析、推理、判断、构思和决策),从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动,实现知识密集型生产和决策自动化。目前城市规划发展领域中的城市设计、控制性详细规划、土地利用分区规划与管理、系统工程与规划决策支持系统的发展与实施,给人工智能技术的应用带来了广泛的前景。
2当前城市发展中面临的挑战
随着城市的迅速发展,城市经济发展面临着日益严重的资源和环境压力。城市人口规模增长过快、城市供配电压力沉重、环境污染与生态破坏严重、交通拥堵治理困难、安全生产形势严峻、城市部门管理中的违法违规现象屡禁不止等等,这些都成为城市发展中最为突出的矛盾,成为城市管理中必须重视的问题,迫切需要采用新的管理方法和科技手段来加以解决。
城市供配电压力沉重,节能减排问题凸显。随着城市发展,各式宾馆、办公大楼、商场超市、医院、写字楼等大型建筑日益增多,使得供电负荷越来越大,节约能源和能效管理问题日益突显。在我国城市化建设进程中,如何与能源低消耗、大环境保护相适应,正在成为建设资源节约型、环境友好型社会亟待解决的问题。
环境污染使得城市从传统公共健康问题转向现代的健康危机。环境污染包括工业和交通造成的空气污染、噪音、震动、精神压力导致的疾病等,已成为制约城市经济发展的因素之一。随着城市垃圾处理量不断增加,针对居民区垃圾堆放、垃圾填埋焚烧场周边的环境投诉日益增多,尤其是垃圾焚烧产生的一级致癌物“二恶英”(Dioxin)浓度的增加引起了群众极大关注。
城市交通需求与交通供给矛盾日益突出。随着经济的发展,城市交通需求不断扩大,城市中可用于交通的土地资源极其有限,密集的车流、拥挤的街道、效能低下的交通系统不仅导致了运输成本的增加,还产生了污染和能源的浪费问题。此外,交通拥挤导致了事故增多,事故增多又加剧了拥挤,这直接影响了居民的出行时间和成本;出行成本的增加不仅影响了工作效率,而且也会抑制人们的日常活动,从而影响居民的生活质量。
公共安全监管难度逐步加大。面对有限的自然资源,人们对抵抗自然灾害、事故灾难、社会安全等风险源的监控与预防越来越关注,迫切要求建立和完善公共安全日常管理体系和应急处置机制,应对面临的气象灾害、地下空间事故、危化品事故、重大刑事和恐怖事件、公共场所治安等突发事件进行预防和应急处理。
3人工智与城市智能化
智能城市是在信息港和数字城市的基础上发展起来的新方向。在智能城市中,主要的资源用于使城市的信息网络实现自动监控,信息自动采集,自动分析处理,自动决策反应等等。智能城市是把城市看作一个有机体培养它的监控、学习、反应、调整和适应能力,信息的控制和利用能力是智能城市的基础。
从技术层面来看,“智能城市”是以网络信息为基础的城市信息体系,即综合运用地理信息系统、全球定位系统、遥感系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术,对城市的基础设施,功能机制进行信息自动采集,动态监管和辅助决策服务的技术系统。城市智能化的水平往往体现在以下几个方面:城市决策的智能化;城市交通的智能管理与控制;城市资源的监测与可持续利用;城市应急反应和灾难的预防治理;城市人口管理;城市生活的网络化和智能化等等。
新的智能化信息技术构架将由以无线网络为主体的基础设施、以无界面计算机为主体的硬件、以信息分析和决策支持为主的软件、以功能实现为主的网络应用这几部分组成。这种新的信息化基础设施将以实现“三无”为目标,即无线网络、无界面计算机和无键盘输入。让计算机和网络的使用不受时间和地点的限制,不受文字输入的限制,也不受固定使用方式的限制。
从现实操作来看,政府应该加强与企业联系,加快实现城市智能化发展。政府借助企业创新的网络技术,加强合作,加快信息化建设进程,助推城市智能化发展,打造智能城市的全新商业模式,从而建设可持续发展的现代化城市。科技企业与政府双方将以“激励创新、合作共赢”为原则,发挥各自的优势和力量携手推动本土创新,加速实现城市智能化发展。
在这方面,xxx政府走在了部分前列。据悉,在2009中国西部国际博览会上,思科与xxx政府双方结为战略合作伙伴关系,就“天府智能互联新城”试点建设及发展与“智能+互联城市”技术相关的“产学研”一体化产业链等方面展开深度合作,以推动成都信息产业的本土创新并提升产业竞争力,实现城市经济、社会与环境等领域的可持续发展。
信息化是城市发展的重要推动力,是目前城市发展中面临的一系列问题和挑战的重要解决途径。以金融行业举例来说,信息技术同样是业务创新、服务创新的重要手段和推动力,以技术改良为载体的金融服务创新不仅是现代商业银行提升核心竞争力的重要手段,也体现了城市生活发展进步的历程。基于互联网、通讯、语音等技术的新兴智能金融服务方式的出现,改变了居民的生活、消费习惯,使金融服务更为方便快捷。
可见,在城市发展过程中,通过运用现代化科学技术手段,有针对性地展开试点应用,通过技术与经验的积累,以“先易后难,从点到面,逐步推进”的方式,逐步实现政府信息资源的共享,能够有效提高政府为百姓服务的质量,从而全面提升城市智能化管理水平。
4城市发展展望
智能城市的建设是城市建设发展的新境界。我国许多城市的信息化基础设施已经不差,急需改进的是应用。而智能城市正是以应用为核心的信息化发展思路,在已有的信息化基础上,为市民提供更加综合的服务,为政府部门提供更加有效的信息分析和更符合实际的决策,对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出更智能化的响应,加快城市智能化建设,将带来未来城市的全新面貌,推进城市和谐发展。
参考文献:
[1]第二届2010(3G)暨信息新技术国际峰会论坛,2010年4月.
[2]黄孝斌,魏剑平.物联网助力城市信息化发展—探索城市管理新模式[J].中国科学院院刊,2010年1期.
【篇7】人工智能论文
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IJCAI)。
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，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。
【篇8】人工智能论文
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。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。2019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。2020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。以摄像头为例，2020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”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
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，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。
查看全文
false