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艺术是一种表达情感、展示美的方式，我欣赏各种形式的艺术作品。总结时要注重实事求是，不要夸大或缩小自己的成就。通过阅读他人的总结，可以发现不同人的不同观点和思考方式，丰富自己的知识和视野。
人工智能智能机器人论文篇一
我是一个不折不扣的机器人迷。每次机器人展会上，你们都能见到我的身影。平时一有关于机器人的比赛，我一定会参加。
就拿我的石头剪刀布机来说。
我的石头剪刀布机用到了不少人工智能，有机器学习、朗读功能，以及摄像功能……而机器学习最为主要。因为这可以让机器人知道我们的手势到底是石头、剪刀，还是布。
这台石头剪刀布机靠我一个人不能完成，还需要我的好搭档东东来帮忙。
瞧，那时我们正在思考着“石头”到底要怎么做。我抓耳挠腮，怎么想都想不到。正在这时，东东灵光一闪，拍着大腿兴奋地叫起来：“我想到办法啦！我们可以抓住‘石头’的特点来做呀！石头不就是有点像圆球吗？那么我们就做个圆球吧！”“对哟！我怎么没想到？”我也突然开窍了。
紧接着，我们就开始忙碌了起来。
到最后只差给机器人加上它的灵魂——程序了。这个程序的顺序真让我有点为难：“嗯，到底是先机器学习还是先连接呢？”这时我是丈二和尚——摸不着头脑。“算啦算啦，先连接吧！反正最后都要做。”我把石头剪刀布机和电脑连接在了一起，然后开始学习。我先用手势比了一个“耶”的样子，表示剪刀；接着又给它看了一个拳头，表示石头；最后给它看一下手掌，表示布。就这样，剪刀石头布机就可以使用了。
虽说这不全是我自己做的，但我很开心，这兴奋的感觉不亚于大象飞上天。看，我就是这么热爱机器人。我相信只要努力，在不久的将来，我一定能发明许许多多的机器人，让它为更多的人服务，让我们的生活更加精彩。有志者，事竟成！
人工智能智能机器人论文篇二
时间过得飞快，二零四九年的三月十四日，我发现我的机器人张丁克可以用草制成油，这样节约了很多能源。于是，我又发明了另外一个机器人，我给他取名叫“张止白”。
张目白太神奇了，他千变万化，放在家里可以变出很多你想要的东西，你不用花钱上街去买。他还可以用皮肤看周围的世界，可以与电视里夜幕侠的力量相比。夜幕侠也是个机器人，他是用铁、电、电子眼和线做成的。
张止白打敌人的时候，会用很多的招术，少林寺所有的功夫他都会，象猴拳、无影拳、抬拳跺。。。。。。
张止白的名字是这样来的：人们见了他打架，都张开了大嘴，什么人都打不过他，止，就是停止的意思，白，就是让人明白。意思是，人们打架时碰到了他，都明白要停下来。
张止白最擅长的`是太极拳和八卦掌和醉拳，三招齐下，曾经打败过无数坏人，拯救过无数的好人。有的坏人，只要一见张止白的这三招，还没开始打就吓跑了。
人工智能智能机器人论文篇三
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。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。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“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，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的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，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
ibm公司“deepblue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
mit开发出了shrdlu，student系统可以解决代数问题，而sir系统则开始理解简单的英文句子了，sir的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、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，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，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。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）。
[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑。
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matbuckland.
[4]机器人学导论[美]克来格（craig，j.j）。
[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特。
人工智能智能机器人论文篇四
人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。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。
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“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，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的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，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
ibm公司“deepblue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
mit开发出了shrdlu，student系统可以解决代数问题，而sir系统则开始理解简单的英文句子了，sir的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的.专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、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，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，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。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.
[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑.
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matbuckland.
[4]机器人学导论[美]克来格（craig，j.j）.
[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特.
人工智能智能机器人论文篇五
摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。
延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。
当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。
一、人工智能的发展。
人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。
人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。
虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。
人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。
1、人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。
中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法；二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。
貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、农业、建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局；而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域；还渗透到银行管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化教育以及通信等信息领域；甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“a”革命或者五“a”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。
三、人212智能的局限性。
同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。
1、人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。
人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。
2、人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映；同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和改造的客观对象总是处于被动的地位。
智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工；人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。
3、人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。
随着控制论研究的深入和智能机器的发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和（人工）智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的联系，又要看到两者的区别；既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。
就人类的总体而言，智能机的应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。
1、从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。
人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。
人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。
能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。
3、从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现；仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。
人工智能智能机器人论文篇六
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，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。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
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。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？笔者认为，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，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做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。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能智能机器人论文篇七
随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福。很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的。美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
人工智能智能机器人论文篇八
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，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。
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
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。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？笔者认为，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，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做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。
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
书到用时方恨少，事非经过不知难。为大家分享的6篇人工智能与机器人的论文人工智能智能机器人论文就到这里了，希望在智能机器人论文的写作方面给予您相应的帮助。
人工智能智能机器人论文篇九
2015春学期期中工作已经结束，我担任的七年级（2）班语文教学及班主任工作也告一段落。回顾半个学期来的语文教学等工作实践，我本着全面培养学生成为具有创新力、实践水平的高素质的现代人的思想，全身心地投入到教学中，圆满完成教育教学任务。现将有关工作总结如下：一、思想品德方面：
严格按师德的有关规定要求自己，热爱教育事业，始终不忘人民教师职责，爱学校、爱学生。通过政治思想、学识水平、教育教学能力等方面的不断提高来塑造自己的行为。使自己在教育行业中不断成长，为社会培养出优秀的人才，打下坚实的基础。二、教育教学方面：
半学期以来我担任的语文学科，在工作中严格要求自己，刻苦钻研业务，不断提高业务水平，不断学习新知识，探索教育教学规律，改进教育教学方法，努力创建高效课堂。
1．尊重学生是以学生为主的关键。
在教育教学工作上兢兢业业，一丝不苟。本着对学生负责的态度去完成每一样工作。注重学科渗透，课堂教学联系学生的实际生活，创设民主、平等、和谐、融洽的氛围，体现自己幽默、诙谐的教学风格，使学生乐学、善学。关注学生，关注学生的全面发展。作业批改及时，并做好复批工作。教学中注意因材施教，培优补差作为教学工作的又一重要方面去落实。
2．分层合作，是实现合作、自主、探究的学习模式必由之路。
学生的层次不同，思考的效率不同，往往会造成一些学生怕思考，怕动脑，依赖别人的思想。比如我班的王升同、闫丽等同学。教学中如果让好中差混成一个小组，这样好的学生永远成为领头人，成为代言人，而差生永远就在小组中得不到重视。要解决这个问题必须实行分层分小组合作的方法。3．明确学习目标。
语文教学最忌千篇1律，容易使学生厌烦。如果千篇1律地字词教学，课文分析，归纳总结，这样既费时又费力，学生学习完一篇课文也不知自己这堂课进步了多少。五年级的学生，字词教学完全可以放手让他们自己完成。他们有这个能力而且有各自独特的方法。让学生依据方法自我解决。最主要的是根据教材学生明白这节课要达到什么样的水平，解决哪些疑难问题，学到哪些解决问题的方法。这样课堂才能实效高效。4．规范作业。
学生学习新课和知识的系统化、条理化，要靠一定的作业来巩固提高。通过规范化的作业使学生的思路明晰，条理清楚。养成良好的学习习惯。这是新课程标准里的一个鲜明观点，而规范化的作业可以使学生的习惯得以形成。养成学生良好的学习习惯。
利用课余时间，对个别的差生，能悉心辅导，经常面批作业，找出知识的薄弱环节，及时进行补漏，有针对性地制定帮教计划，有目的有计划地做好后进生的转化工作。
三．班主任工作方面：
班主任工作可以说是相当琐碎、繁杂的，需要面面具到，学生每取得一点进步，都是对我的最大安慰，为此付出艰辛，我认为是值得的。在工作中，我始终抓住一条管理主线——学校常规的管理。开学初，我首先严抓学生习惯、纪律和劳动卫生等日常行为，亲临指导，力作模范。通过一段时间的努力，学生们在日常行为规范方面有了很大的进步。接着我的工作重心随之转移到课堂上来，并根据《中学生日常行为规范》，《同德中学一日常规》等制订了班规，班规从某些方面补充并突出了日常行为规范，同时把好日常行为规范的量化考核关。经过努力，我班学生已经形成较强的时间观念，培养了劳动意识，增强了竞争意识，养成了良好的行为习惯。
我从一开始就十分注意了解学生，明确工作重点。利用好每一节班训课，对学生进行思想教育。我着重抓班风的形成。为了树立良好的班风、学风，从一开始就严格要求学生，并注意通过活动增强班级凝聚力。例如，我积极发动和指导学生参加校校运动会比赛，取得了全校最好的成绩，加强了班里学生的集体荣誉感，增强了班级凝聚力，使班风逐渐形成。
以影响和带动班级各项工作的开展。班干部是班主任的得力肋手，是班级管理的骨干力量，为了让他们发挥主力作用，我及时对他们的工作责任心和工作热情给予肯定，时时要求他们以身作则，学会塑造自身的班干部形象，从而树立威信。
智为祥
人工智能智能机器人论文篇十
在2050年，我已是一位世界闻名的科学家了！某日早晨，副总亲自来找我，说：“胡博士，你可不可以发明一个智能机器人来方便人类的生活呀？”我胸有成竹地说：“没什么，包在我身上！”说罢，我就进入了我的“小黑屋”里，用了九九八十一天的时间，终于发明出了轰动全世界的“智能机器人”。
这个智能机器人全身用太空中最坚硬的超合金制作而成，体内有超微纳米技术，遇到危险时还会保护主人。里面还有自控装置，主人命令什么就做什么。今天，就让我带你们看一下这机器人的神奇吧！
早晨天一亮，机器人就会忙活起来。有的机器人烧开水，有的机器人打扫卫生，有的机器人开始做饭。特别是打扫卫生的机器人，不仅可以快速吸尘，还可以把一些垃圾转换成能源发电。等主人起床时，机器人会自动把早饭送到主人面前。怎么样，很神奇吧，哈哈！
如果主人出门时没关门，怎么办？好办！机器人发现有凉风进来，并会马上查看摄像头，把门慢慢地关上。假如有小偷想进来呢？那是不可能的，因为只有主人的指纹才能开门。如果小偷溜进来了呢？也不是问题！只要机器人一发现有外来入侵者，就会立刻启动最高防备装置并马上发出警报，招来电子警卫，小偷想走都来不及了。
等夜幕来临时，墙壁会被机器人调成银光闪闪的雪白色，亮度和白天相差无几。当你要洗澡时，机器人会把水温调到最佳温度，冬天还可以提供暖气。当主人想睡觉时，机器人会把墙壁调成暗淡无光的灰黑色，还会放出催眠曲，让你进入甜蜜的梦乡。
同学们，不怕做不到，就怕想不到。让我们为早日创造出智能机器人打下坚定的基础吧！
人工智能智能机器人论文篇十一
随着经济发展，我国的科技日新月异，突飞猛进。扫脸支付方便快捷，线上课程多种多样，新能源发展迅速……有这么多高科技的发明，都取得举世瞩目的成绩，而最让我骄傲的是人工智能。
听爷爷奶奶说，那一辈人，生长于战争年代，他们大半辈子都在吃不饱穿不暖的时代里生活。我们父母赶上中国改革初期，他们扎于生活压力，都没有安稳的生活。如今的我们一部手机在手便可做很多事。手机拿起来，拨通号码便可连线对方，或者直接打开微信留言，语音通话、视频通话样样方便，这些都是人工智能的伟大。
当今之下，人工智能已经遍布了祖国各地，手机的功能也越来越显著了！手机不仅能聊天、拍照，还能足不出户地打开手机淘宝，搜索自己想要的物品，用手机支付一下，就可以得到自己想要的东西了！还能用美团、饿了么订餐，在家就能吃遍全天下的美食！
一个风和日丽的下午，我拿起手机，刷起了抖音，看到了一条关于视频剪辑的内容，分分钟钟让你秒变剪辑高手。我心想：心动不如行动。便打开了剪映app，按着视频上的步骤一步一步的操作，看视频挺简单的，你可别小瞧它，实际操作起来还是会有点难的。要先选10张照片，再添加音乐等等，在剪辑的过程中有点复杂，不过，“慢工出细活”，整个作品还是非常成功的！当看到自己亲手剪辑好的成品时，成就感满满的！
在我家还有一个陪我聊天，放音乐给我听，提醒我做事的“小伙伴”，它就是——天猫精灵智能音箱。只要随叫一声“天猫精灵”，它都会听从你的吩咐，为你服务哦！
随着人工智能时代的到来，我的智能童年，变得更丰富有趣！我们知道，时代的步伐在加快，中国的发展日益增强，作为小学生的我们，要紧跟时代新步伐，发扬祖国的新精神，不断自我激励，为祖国的发展做出一份贡献。
人工智能智能机器人论文篇十二
今天，我和奶奶来到某米的智能家居体验馆。什么是智能家居呢？我怀着好奇之心，开始了一场神奇的体验之旅。
眼前的这般体验，让我和奶奶看得瞠目结舌，曾经那个困苦的时代又浮现在奶奶眼前。
“在我们小时候，家里没有电，点的是煤油灯，住的是破瓦房，吃的是稀如水的麦糊，过年过节的才能吃上一餐白米饭！”奶奶眼中泛着泪光，继续说道：“那会儿没有高楼大厦，没有人手一只的智能手机，联系只能靠写信或者打电报，有太多的人挨饿受冻。你们现在过的幸福生活是我们以前想也不敢想的！”奶奶的声音微微发颤，岁月在她的脸上刻下的道道痕迹格外显眼。
“小爱同学，帮我放首音乐。”耳畔响起了《在希望的田野上》。
“我们的家乡，在希望的田野上，炊烟在新建的住房上飘荡……”
在这个日新月异的新时代，人工智能不知不觉已经迈向了赋能新时代。数据显示，我国人工智能市场规模逐年递增。我为祖国的迅速发展，倍感自豪！未来已来，希望祖国的未来更加辉煌。
人工智能智能机器人论文篇十三
韩国首尔举办的人机大赛以1：4的人机比分结束引起了巨大轰动。我们不难发现，科技进步的脚步越来越快，人工智能一点点的入侵我们的生活。看似遥不可及。可却近在咫尺。小到我们家中的自动扫地机，大到谷歌人工智能系统“阿尔法狗”，其实它早已无处不在。
霍金说：人工智能对人类产生威胁。李开复讲人工智能未来将创造更多的价值。这两个观点看似全然相反，事实上却并无任何矛盾。对人类有威胁不代表不去做，对人类有益不代表会全然实施。
霍金与李开复的言论是不可否认的事实。人类在计算一类事务上不可能超越机器，不肯超越人工智能。无论是逻辑思考还是科学推理。可以说当人类面对上人工智能时将毫无胜算。然而，我们同样不可忽视的是，即使再强大的人工智能也是由人类开发设计的，由人类创造的。所以，若说人类在哪一方面对人工智能占绝对优势，那必然是思考，是思想。在人工智能这些科技产物中的世界是固定的，由一条条公式组成，不存在感情也不存在精神思考，是一个绝对的物质化世界。他们执行的再复杂的命令，最终的结果无非是0和1。他们的思考是单纯的且单薄的。可以一览无遗的展现在别人面前。正如《三体》中所刻画的三体人，他们拥有超水准的科学文明，可他们的精神文明却单薄的可怜，甚至无法理解人类的一个寓言故事。这便是他们，也是人工智能的局限性。他们没有自己的思想与思考，他们所能做的只有判断当前的情况，使用已有的命令去执行。
而人类不同。我们知道，有些鸟儿是绝对不会被关在笼子里的，因为他们没一片羽毛都闪烁着自由的光辉。这便是人类的思考，人类的不可入侵的精神世界。人之所以不同于人工智能，便在于拥有自我思考的能力。这种能力是他们能够不断创新的动力源泉，是他们精神文明发展的必要要求，也是人工智能永远无法理解与拥有的，更是人类能够掌握人工智能的重大筹码。所以日呢类决不能丢失，抑或是放弃这项能力。只要还有一个人在思考，在思索着，那么人类的进步便不会停止。所以思考不能停止!
科技发展史不可抗拒的历史必然，过高的科技水平需要同之相匹配的精神文明。谁缔造了今日人类文明的繁荣?是人类千万年来的思考的孕育。只要仍在发展，那么思考必然不可停止。
为何我们执着于此?因为我们是一起走在一棵叠青泻翠的树下。会因为树的过分美丽，而把同行的人而一并爱了的人。所以，请在生命之树枯萎之前，永恒的思考着。
人工智能智能机器人论文篇十四
引导语：随着人工智能的发展，人工智能已经介入越来越多的领域、行业，以下是小编整理的人工智能机器人介入工程管理领域相关信息，欢迎参考!
今年，人工智能概念大热，5月份阿尔法狗(alphago)与排名世界第一的围棋选手柯洁，展开三轮人机大战，柯洁遭遇三连败，宣告了人工智能的发展又进入一个新的阶段。人工智能战胜人类不仅仅在围棋领域，目前，人工智能已经开始在工程管理领域中显现出其优势。
5d云机器人运用了bim(buildinginformationmodeling,建筑信息模型)+云+ai技术，通过bim技术和ai技术，快速实现了清单列项和工程量计算工作的计算机化，可在一小时内完成以前需要数天才能完成的清单列项工作，并同步瞬时完成以前需要数天才能完成的工程量计算工作，从而大大缩短了以前需要数周才能完成的工程量清单编制工作。
造价工程师担负国家基础建设的核算业务，任何一项基建项目，大到铁路桥梁，小到房屋建设，无不需要造价工程师的辛苦计量。他们的任务繁琐精细，特别是清单、算量工作，要耗费大量的时间。今后5d云机器人助理将彻底改变这种局面。
青年造价师小薛告诉记者，“在以往，清单列项和算量要耗费我们大量的时间与精力，而且每一个细节都马虎不得，否则会造成极大的损失。现在这个5d云“机器人”造价师助理完全解决了我们这方面的困难。以往我1个月的工作量，通过这个机器人的协助，在两至三天内就可完成，而且结果非常精确。5d云机器人助理帮我们解决了大问题。”
记者现场观看了人类造价师如何指挥5d云“机器人”造价师完成助理工作：先打开bim模型、然后点击5d云插件、再上传到云平台，整个过程就是点点鼠标，仅需要3至5分钟。完成了上传过程之后，便是5d云机器人施展才华、大显身手的过程，他将运用智能推荐技术迅捷地完成清单列项。
“这个机器人助理不仅反应快，而且操作起来十分容易，可以说实现了‘傻瓜式操作’。”建筑师小赵说，“即使你并不是造价师，只要具备基本的工程管理的常识，就可以操作5d云“机器人”造价师助理，让“他”为你服务。”5d云机器人助理帮助建筑师小赵轻松完成传统上由造价师完成的清单列项和算量工作。
此外，在手机上安装5d云机器人助理app后，通过语音，可以实现工程造价的实时查询。整个计算过程在云上完成，可以实现“一秒钟查询”，即通过移动互联网并加语音技术，类似度秘、siri那样实时查询，迅捷的实现造价管理实时协同过程。
造价师小冀给记者演示了查询过程，首先打开5d云客户端对话界面，5d云机器人助理说“欢迎来到5d云平台，我是您的管理小助手，请问您想要查询**项目的什么信息”，然后造价师说“清单信息”，5d云机器人助理就会询问“完整清单还是单项清单”，这样通过一级又一级的查询，可以查询到每个项目的各类信息。整个过程一目了然。
据联合建管(北京)国际工程科技有限公司董事长邱闯先生介绍，联合建管是中关村高新技术企业，致力于智慧项目管理科技技术的研发和应用。5d云将bim+云+ai技术集成到一起，诞生出世界首个机器人造价师助理。机器人造价师助理并不是完全取代人类造价师，而是帮助人类造价师完成传统重复、无趣、耗时的工作，人类造价师可以在机器人造价师提供的数据上进行分析，从而更加专注在支付合同管理、工程成本预测等工作上。未来将会出现人头马造价师，即人类造价师与机器人造价师助理合二为一进行协同工作，高效率地完成工程造价工作。
工程造价领域专家、英国皇家特许测量师学会中国北方区考官王少梅认为：针对传统造价领域的种种让人头痛的问题，诸如图纸计算工程量大、核对工程量耗时费力、项目内部外部变数多、多方协调耗时耗力等，5d云机器人都给出了解决方案。
第一，工程量计算快且准确。结合bim模型的建立，机器人造价助理读取工程量简便快捷，实现“一键出量”，可免去造价工程师依靠人脑读取数据的漫长、繁琐的低端算量工作，可以将造价工程解放出来做一些更高端的成本管控工作。
第二，清单编制快而便捷。机器人造价助理实现了抓取bim模型数据，然后通过计算机智能推荐，将成本列项数据转换成符合工程规范标准要求的工程量清单的自动化过程。这个自动化过程转化的优势是人脑无法比拟的。
第三，工程量核对环节可能将不复存在。应用bim技术之后，业主、施工单位、造价咨询公司等协同方基于bim模型导出的工程量必然是一致的，工程量核对这个环节有可能就不复存在了。
第四，不同版本图纸变化产生的造价变化自动生成。机器人造价助理通过对不同版本图纸、不同模型形成的工程量清单的管理，可以自动化生成因图纸变化带来的造价变化的数据，极大的提高了现场工程变更管理的效率。
第五，云端。机器人造价助理实现了所有的工程量清单的编制工作均可在云端完成，非常方便实时协同工作。
第六，语音查询。机器人造价助理还有一个突破点是可以通过智能手机使用语音进行查询，在聊天过程中完成协同工作。这一点，对我的实际工作帮助是非常明显的，在汇报工作、或任何时候需要造价数据时，只要有网络，就随时可以实现数据查询。
知名造价专家王绪森认为，随着建筑行设计从二维走向三维、虚拟建筑物联网和数字化，建筑业已抵达全面信息化革命性的临界点，这对造价管理行业也将带来革命性的变化。
5d云就是基于目前兴起中的bim设计，直接从三维建筑设计和造价大数据中提取工程量和造价信息，由云平台实时完成工程量清单编制和造价编制。所以传统造价领域存在的问题，在5d云平台和三维建筑设计环境下，将出现革命性的解决。
第三，传统的工程计价规范及相关法规也应在新的行业作业模式开启后做出适应性调整;
第四，工程造价行业将更为敏捷和高效，相关纠纷和争议将由于行业透明性增大而减少。
王少梅也表示，以bim技术为核心的机器人造价助理的应用，意味着工程造价领域中工程算量的老大难问题将成为历史，大量的造价工程师可以从烦琐的算量工作中解脱出来，面临职业前景的再规划。工程量核对环节有可能不复存在，使合同管理变得简单有效;业主、咨询机构、设计方、施工单位、运营机构等之间的协同变得方便简洁。机器人造价助理(5d云)的应用，会给建设工程带来显著的经济效益、社会效益和环境效益。
联合建管(北京)国际工程科技有限公司通过整合“云”+“bim数据”+“人工智能技术”以实现动态实施工程成本管理的理念，是在工程造价管理领域进行的最为前沿的探索。我们相信，联合建管的这一探索将引领工程造价领域发展方向，使我国的工程造价行业走在世界的前列。
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人工智能智能机器人论文篇十五
在这样一个时代里，人们迎来了生活中不可或缺的一个朋友——人工智能。随着科技的进步，从阿法狗到小胖，再到日本的xxx女性机器人。这一产业的不断更新，创造了奇迹，书写了历史。
人工智能的出现无疑给人类带来了便利，人工智能可以帮忙打扫卫生，可以帮忙做实验，可以帮忙碌的父母照顾无人照看的孩子，在人工智能的研究上，人类还处于初级阶段，但我相信随着社会的进步，人类一定能够走到辉煌的彼岸，人工智能一定能够发展得越来越好。
然而人工智能所带来的不只是机遇，还有挑战。
在发展迅速的表象后面，人类还面临着“能源问题”“环境问题”，而其中最头痛的是如何处理人工智能与人类的关系。近年来啊，阿法狗打遍围棋界，凭借其高超精细的计算打败了一个又一个围棋大师。令人类惊叹，又令人类惶恐，并且有许多机器人在照顾孩子的时候打伤了孩子，让人类不得不去思考未来，假使智能发展到一定阶段，人类的命运又将何去何从？也许现在人工智能还是冰冷的机器，但是谁也不能保证他们会不会成为与人类一样有思想有感情的“人”，并与人类争夺地球的“居住权”。
正因如此，人类才要不断地进化，不断地演变。几万年前我们的祖先还只是在森林里到处荡来荡去的猿人，然后我们祖先下到地上走出了丛林，拿起了工具，一步步进步演变，直到现在成为了现在的我们。而现在的我们面临着人工智能潜在的危险，更应该尽最大的努力让自己变得更加强大更加优秀。
人工智能所带来的机遇与挑战可能会促进人类的进步，我们要朝着未来努力前进，直到梦的远方，迎接一切机遇与挑战，成就自我。
人工智能智能机器人论文篇十六
苹果创始人乔布斯曾说过“活着是为了改变世界。”爱国诗人文天祥也曾说过：“人固有一死或轻于浮毛或重于泰山。都告诉我们“人”之所以称之为人就是因为我们拥有着高于普通生物的智慧与思考能力，作为人，我们就要为社会的发展做出贡献。”
在科技日益发展的今天每天都有无数发明横空出世，他们使人类的生活变得更方便，逐步趋向科技化。在这些让人数不完道不尽的发明中，最震惊世人的当属人工智能的诞生。人工智能几乎可以和人类那一样思考，它的工作效率也高于常人。在人机大战中机器人的多次胜利让人类害怕了。但回到问题的本质，是人类创造出的机器而不是机器创造出了人。
有人说机器人可以替代人类完成所有的任务，可以挑战所有的职业。我不同意这个观点，就从教师这个职业出发，“十年树木百年树人”作为一个就是他的任务不是仅仅淡淡的给学生叫只是而是将会他做的道理，真正的教育是你离开教育。作为一个就是他的任务不是简简单单的给学生教知识，而是教会他做人的道理，真正的教育是你离开校园几十年还看完。在你脑海里留下的“知识”。敢问机器人能做到这一点吗？答案是否定的。因为教育是一个人性的传递，价值观的开始，同情心养成的过程。
为什么会有这样的事件发生，这比机器人统领世界更加可怕。有一天人都像机器人一样只会运算，只计较得失，不计过程，只重结果。这样的世界我不敢想象，也不愿想。
说到底这些现象的产生也和社会的发展脱不了干系，随着社会的发展人们的初心发生了变化，在这个社会夜不闭户只是书本名词，室外桃源也终究只是你一下。世外桃源也终究只是理想。人们忙于追名逐利，像五柳先生一样，“采菊东篱下，悠然见南山”的雅致，“出淤泥而不染，濯清涟而不妖”的品性，生我者父母也，知我者相如也”交情都不复存在，所以才会导致这些现象的产生。
时间在发展，科技在进步，在这过程中不忘初心，不失人性，不缺人情。纸醉金迷的生活让人迷茫，喧嚣的社会难以静心。有时，朝对流云，暮听鼓声。安安静静的独处，给自己一个悠远的四方世界，这未尝不是一件好事。
人工智能智能机器人论文篇十七
人工智能是比较偏冷门的课程，我是因为对机器人感兴趣所以选修了这门课。的确，刚开始老师上课期间真的很无聊，班里有四分之一的学生回应老师所问的问题，而我则是四分之三里面的同学。
对于人工智能，我认识的第一个智能的除手机之外的就是扫地机器人，之所以认识它是因为在不久前我邻居家从国外回来的儿子带回来了一个扫地机器人，我当时很好奇，说扫地机器人真的会比人扫的还干净？一次偶然的机会我去到他家，真的是见识到了什么叫智能，人类清扫不到的地方，认为清扫干净的地方，他都会清扫到，清扫的比原来更干净，从那以后，我对于智能是毫无抵抗力。
在一次人工智能课上，老师给我们放了一个关于人工智能的电影，我看后超级有感悟。是由威尔史密斯主演的《我，机器人1》，这部剧里面的机器人是有思想的，甚至不受人类控制的机器人，他能拥有人类的思想，伤害人类。这部影片不仅告诉我们那是个科技已经高度发达的机械化大生产。机器人进入千家万户，也告诉了我们人与机器相处人类自身是否值得信赖的故事。我有了很大的反思，在这个机械化大生产的世界中到底是机器人的难控制还是人性的弱点很大化的表现了出来。
在人工智能的课上，老师会给我们就关于人工智能讲很多其他的`东西，让我们不仅学习到人工智能，还学习了人多关于人工智能的应用。对人工智能要有全面的认知，不能盲目的跟风，也不能一味的否定，在这个大数据时代，人工智能逐渐成为了主流，涉及到衣食住行，工厂，物流，购物等等。
也许，以后大数据时代会更一步进入到我们的生活当中，我们不仅在课堂上听导师教授这类的理论知识，更应该查阅资料深入的了解人工智能给人类带来的利弊，不能一味的沉迷于智能给我们带来的方便，更多的是于智能同进步，不能被智能所代替。
大数据时代，是未来社会发展的趋势，我们避免不了，更多的是面对，正确的面对人工智能给我们带来的方便，规避人工智能带来的不利影响，一起为社会的发展努力，为更好的未来努力！
人工智能智能机器人论文篇十八
何为计算机智能？苹果公司手机中的siri功能开创“人机”对话的新格局，手机中的假想形象siri可与使用者进行简单的对话，并依赖已设定的程序，完成使用者的口头指令。为迎接“双十一”促销季，京东物流拍摄了一段宣传片，展示物流总部内部的工作场景：从测量物件大小、分类包装，到筛选配送、装订快递单，全部由机器人完成，全车间俨然成为“计算机王国”。美国、日本等较发达国家的科技研究园区已制造出空调的智能技术，可以通过房间内人们的皮肤温度与空气干燥度来计算人的体温，从而自我调控温度与湿度。这些都是计算机智能，简称为“智能”。
人工智能比智能“更上一层楼”。智能计算机的运行基于事前的大数据灌输与程序编码，说到底不过是运算速度更快、容量更大的计算机。而人工智能更近人性，因为它意味着自觉的学习能力，可以“无中生有”。围棋世界冠军柯洁与人工智能alphago的比拼证明了这一点。事实上，从柯洁的第一局落败开始，就注定了3：0的结局——alphago已经学会柯洁的落棋套路，通过他犹豫的时间掌握他可能的薄弱点。这是一种令人生畏的威力。
在这场围棋大战中值得一提的是一段小插曲。柯洁在进退两难的困局中落了泪。如果他的对手是另一个优秀的人类，或许会被他的泪打动，心生柔软，抑或是心生怀疑，猜测他的泪是否别有用心。但alphago并非人类，它不为所动。这就反映了目前人工智能还远远不能到达的人性境界，即情感。所以，计算机像人类一样思考，这尚未构成一件威胁人类的大事。
威胁人类的是人类自身。随着计算机向人类的靠近，人的思维模式也趋向于“计算机化”。那是一种数字化的理性主义，我暂时称之为“新理性主义”。一个新理性主义围棋选手在见到柯洁无能为力地落泪时会主观地选择“不为所动”，即故意无视，故意压制住打扰心境的情感。这是一种过度程序化的理性，它不同于启蒙思想时期反封建反宗教的热烈与澎湃，而是将一切涉及情感的障碍进行冷处理。这样做的原因是为避免情感对实现目的的过程的干扰，因此它的背后驱动力是“利益原则”——妨碍达到利益的情感，都应该被打压。
新理性主义，即计算机化的理性主义，会导致长期的同情心与价值观缺乏。对个人利益的认知更强，对世界发展的意识更少，所以苹果公司总裁库克认为，他更担心人类像计算机一样思考，罔顾后果。
然而，我认为事态并非那么严重，不必过分担忧。时势与时代倾向固然正在以“人机”同化的方向发展，但总有思想上的精英们在引导人类朝着好的方向走。近年来，自然科学领域中不断涌现与人文学科的融合与合作，使冷静的理性思维挂钩于伦理道德与社会民生。国际上许多精彩影片或以人工智能为主要内容，或以人性为主题，旨在唤起人们对未来的思考与对情感丧失的警惕。在我国，对古文化与传统国学的研究兴趣骤增，也表明人们对过去文化中精华的追求，对人情的再思考；而不少大型政论片与社会专题片又在指示给人们科学合理的价值观，不断重提人心、人情与人性的重要性。
我依稀厩得观看过一部科幻影片。片中所展示的社会充满人工智能，科学家研究出一种人形产品“代理人”，可以代替使用者本人去社会中完成任务与工作。“代理人”们与人类外形几乎没有差异，所不同的只是人类拥有“代理人”所没有的丰富情感。而当危机到来，受邪恶科学家控制的高能力“代理人”终究败在了拥有人类温暖情感与心怀天下的世界观的主角手下。影片的主旨在于唤起观看者对于现代社会交际现象和思维方式的反省。我想，它也可以佐证我对于人工智能与新理性主义的看法。
