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1、2023年人工智能调查报告（精选多篇） 推荐第1篇：人工智能调查报告（推荐） 关于人工智能的调查报告 0 目录 前 言.2 一、人工智能的定义 .3 二、人工智能的研究发展阶段 .3 三、人工智能的研究方法 .4 四、人工智能在人类生活中的应用 .5 五、人工智能发展的利 .6 六、人工智能发展的弊 .7 七、人工智能的影响 .7 八、人工智能的研究热点 .7 九、人工智能的研究价值 .8 十、展望人工智能 .8 总 结.9 前 言 通过这段时间对人工智能的调查、研究、学习，我对人工智能有了更深的认识。我理解的人工智能就是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考
2、、也可能超过人的智能。 人工智能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三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能在计算机领域内，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。人工智
3、能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，使计算机能实现更高层次的应用。 一、人工智能的定义 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，或者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。1 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_
4、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，使计算机能实现更高层次的应用。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科怎样表
5、示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 二、人工智能的研究发展阶段 （一）第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，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。但由于消解法推
6、理能力的有限，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，忽视知识重要性。 （二）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，人工智能得到了很大发展。日本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
7、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。 （三）第三阶段：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。 （四）第四阶段：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的技术发展，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 3 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。
8、人工智能已深入到社会生活的各个领域。 三、人工智能的研究方法 如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能？或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？ 智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI
9、研究者采纳。 (一)大脑模拟 主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W.GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议.直到1960大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。 （二）符号处理 主条目：GOFAI 当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有
10、独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。6070年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。 认知模拟经济学家赫伯特西蒙和艾伦纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙，JO
11、HN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文闵斯基和西摩尔派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为SCRUFFY.常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就
12、是SCRUFFYAI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。 （三）子符号法 80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知 4 过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。 自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RO
13、DNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。 （三）统计学法 90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有
14、学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART J.RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。 （四）集成方法 智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或
15、其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言-如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。 四、人工智能在人类
16、生活中的应用 目前人工智能应用人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展。日前“AI+”已经成为公式，发展至今，下面是人工智能应用最多的几大场景。 （一）家居 智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。小
17、米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。 （二）零售 人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人 5 仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技
18、术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。 （三）交通 智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。 （四）医疗 目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，
19、例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。 （五）教育 科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费
20、用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。 （六）物流 物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。 （七）安防 近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经
21、实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。 五、人工智能发展的利 目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。 六、人工智能发展的弊 科技的发展是一把双刃剑，汽车分发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作
22、将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，阿尔法狗战胜李世石引起人们的恐慌，有人说不怕阿尔法狗战胜李世石，怕的是阿尔法够故意输掉一局，如果未来的某一天，机器人变成像电影机械姬中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。 七、人工智能的影响
23、（一）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。 （二）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。 （三）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。 八、人工智能的研究热点 （一）智
24、能接口。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。 （二）数据挖掘。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
25、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。 （三）主体及多主体系统。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
26、智 7 能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出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。 九、人工智能的研究价值 繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和
27、技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说
28、，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。 2023年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精
29、于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。 十、展望人工智能 目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明: 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在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，
30、人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 总 结 通过这次调查，我感触最深的是未来2-5年人工智能将导致的大规模失业将率先从劳动密集型产业开始。如制造业，在主要依赖劳动力的阶段，其商业模式本质上是赚取劳动力的剩余价值。而当技术成本低于雇佣劳动力的成本时，显然劳动力会被无情淘汰，制造企业的商业模式也将随之发生改变。再比如物流行业，目前大多数企业都实现了无人仓库管理和机器人自动分拣货物，接下来无人配送车、无人机也很有可能取代一部分物流配送人员的工作。 就中国目前的情况来看，正处于从劳动密集型产业向技术密集型产业过渡的过程中，难以避免地要受到人工智能技术的冲击，而经济相对落后
31、的东南亚国家和地区因为廉价的劳动力优势仍在，受人工智能技术冲击较小。世界经济论坛2023年的调研数据预测到2023年，机器人与人工智能的崛起，将导致全球15个主要的工业化国家510万个就业岗位的流失，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。 这绝非危言耸听。人工智能终将改变世界，而由其导致的大规模失业和全球经济结构的调整，显然也属于“改变”的一部分，你我都将亲眼看到这一切的发生。 推荐第2篇：人工智能 人工智能 课程设计中期报告 题目：一字棋游戏 班级：计算机技术 2023级 成员：樊祥锰（2023704101） 段绍鹏（2023704100） 范程斌（2023704102） 指导老师：张 云 目录
32、 第一章 项目建议书 1.1 立项目的 1.2 立项动机 1.3 项目实现方案 1.4 项目测试及验证方案 1.5 项目安排 1.6 参考文献 第二章 前期工作总结 第一章 项目建议书 1.1立项目的 学习和了解人工智能知识，并对极大极小搜索与-剪枝算法的学习和分析。把所学算法应用于一字棋游戏的设计中，让机器附有人的思路，实现人与机器的对决。 1.2立项动机 1.学习和了解人工智能。2.学习极大极小搜索分析法。 3.学习-剪枝算法并在项目中对它进行实现。4.用人工智能算法解决现实问题。 1.3项目实现方案 一字棋项目实现完全按照软件开发的一般步骤，并对它现实的需求分析进行了客观的设计，对一字棋
33、游戏规则进行具体的描述。在代码设计阶段，又对输赢判断算法进行了设计与分析，本项目是基于windows平台，开发软件采用VC+ 6.0 ，采用MFC可视化界面，运用-剪枝算法实现机器的智能化对决。 1.4项目测试及验证方案 采用软件工程测试方法，对关键函数代码的测试与调试，对测试用例进行极端设置，观察估值函数是否符合自己设计的要求。运行项目并截图观察结果。 1.5项目安排 （1）时间进度： 第一周：小组成员收集资料，对人工智能知识的学习。 第二周：对极大极小搜索分析法、-剪枝算法的学习与研究。 第三周：学习C+编程知识、软件工程知识。 第四周：学习软件开发过程，并对一字棋项目进行需求分析与设计，
34、画出流程图。 第五周：对一字棋界面的设计，并编写代码。 第六周：对人工智能算法的设计并编写代码。 第七周：对算法的设计并进行项目的测试。 第八周：写设计报告。 （2）分工安排 1.由段绍鹏、樊祥锰进行需求分析。2.大家合作对一字棋AI问题进行分析。 3.由段绍鹏、范程斌进行代码编写。 4.由樊祥锰、范程斌进行软件测试及问题修改。5.由范程斌进行撰写报告。 1.6参考文献 1、蔡自兴、徐光佑。人工智能及其应用。清华大学出版社，1997 2、蔡瑞英、李长河。人工智能。武汉理工大学出版社，2023 第二章 前期工作总结 在任务的初期，我们选定好人工智能的一种可行算法，然后确定好小组分工，每个人负责各
35、自的任务，负责收集和学习人工智能相关的书籍和C+编程方面的知识。对于传统的一字棋游戏，主要采用的算法有：估值函数、搜索算法和胜负判断等。由于极大极小分析算法，每走一步棋都要调用估值函数，要遍历整个棋盘。所以自身有它的不足，这样会增加系统开销和时间开销，所以本项目在极大极小算法的基础上与-剪枝算法相结合，减少了博弈树结点的搜索范围。在前期工作中，主要学习了极大极小分析算法和-剪枝算法，了解算法的思想和设计思路，并学习了可视化的MFC编程知识，对按钮、编辑框等控件进行了学习。在第四周，主要对一字棋游戏进行了需求分析与设计，在需求分析阶段，主要是根据传统一字棋游戏的不足，提出-剪枝搜索算法，并介绍我
36、们的基本思路和对算法技术原理的分析，画出算法的流程图和整个系统的实现功能图。在主界面设计阶段，当时考虑的不是很全面，只是简单的添加了基本的功能，先实现整个框架结构的生成，但是在棋盘设计阶段遇到了很多问题，一是控件响应问题，鼠标可响应的界面范围。二是环境设备的编程问题，后来经过MFC书籍的学习，解决了问题。三是棋盘大小问题，考虑到博弈树的异常庞大，选择设计3*3 的棋盘，并分析设计了数组存放8种胜算的布局。在算法代码的编辑阶段，也出现过编译不通过的问题，主要是指针的使用问题，少写头文件问题，控制结构问题等，但是通过大家的努力和收集资料，最终还是调试好了。 推荐第3篇：人工智能 人工智能技术应用（
37、智能终端应用方向） 培养目标：面向人工智能终端应用方向的企业，培养具备基于电子信息技术，通信技术，计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，进行人工智能终端应用的高级技工人才，具有相应工程实施能力，具备在相应领域从事人工智能终端的安装、调试、维修、保养、维修、培训，以及人工智能系统的推广销售及系统运行管理工作，有一定的自我学习、自我发展能力、创新能力和良好的职业素养的高技能应用型人才。 主要课程：微机原理与接口技术、计算机网络技术、电工电子技术、传感器技术、C语言程序设计、Linux操作系统、单片机技术、嵌入式技术、通信原理、人工智能、云计算、人工智能技术应用、智能终端设备应
38、用与维修、智能产品企业经营管理、综合项目设计等。 就业岗位：人工智能终端应用工程师、人工智能推广营销员、人工智能系统管理。 未来已来，只是很多人不知道而已！ 随着互联网、物联网、大数据的飞速发展，人工智能已不再是科幻电影中的情节，它已经来到我们真实 世界中！ 从1950年现代计算之父阿兰图灵首次提出一个问题“机器能否思考么？”到2023年谷歌人工智能阿尔法狗战胜人类围棋冠军，短短的六十多年人类信息技术经历了难以想象的发展速度！彻底颠覆了我们普通人的认知！ 当前，更多的人工智能与智能系统研究获得各种基金计划支持。同时，越来越多的企业纷纷响应国家政策号召，加入到人工智能发展的行列，无论是市场还是技
39、术，中国已是当今世界人工智能研发领域的领头羊之一。 人工智能作为万物互联时代最前沿的基础技术，将能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑，成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。 白云信息工程系历经2年的市场及企业调研，率先开设人工智能技术应用专业！跳过那些不适合技校学生冗繁的基础理论，我们所有的专业课程直接学习人工智能产品设备的设计安装调试管理技术，专为技校学生量身定制，全程理实一体教学模式，达到进度与实用都兼顾的教学效果，做到零基础都能学得会。 白云信息工程系既有大规模的软件机房，还有多间训练动手能力及设计制作智能产品的硬件实训室，软硬件技术与管理课程都包括，专业课程与
40、岗位需求相符务实，做到毕业即就业，与企业岗位需求无缝对接。 没有人能随随便便成功，白云信息工程系有第二课堂、课业训练项目；有各类专业协会、研发工作室、学生公司等组织，充分发挥同学们的各种能力与天赋，即充实了你的业余生活，也提高了个人能力素质，在校经过这样丰富多彩的为学习生活经历，毕业后才能凭专业背景做管理或创业。 汇聚有志者的地方！ 人工智能专业是你的荣耀，毕业后事业有成，我们为你骄傲！ 人工智能专业课程已备好! 推荐第4篇：人工智能 人工智能观后感 天的电影艺术赏析，老师放了一部科幻影片人工智能。起初，以为这只是斯氏影片E.T.外星人的姊妹篇，事实上，人工智能超越了好莱坞电影的教条与俗套，设
41、置巧妙，情节丰满，用现实的笔触为我们制造出一面魔镜，照射出每个人内心的骚动、恐惧、渴求和憧憬。 为了更深入的了解这部影片，我特意到网上查询了相关资料，也正因如此，我看到了那张让我久久不能忘却的海报，特别是上面的那句宣传语：David is 11 years old.He weighs 60 pounds.He is 4 feet, 6 inches tall.He has brown hair.His love is real.But he is not.正是这句话，使我脑海中再次溢满那一幕幕让我泪流满面的画面。 在人工智能中，主人公是个名叫大卫的机器小孩，目光纯净、淡定。他的出生本身就带着巨
42、大的争议。他的到来，被设定是爱，爱的程序启动的一刹那，关于影片主题的争议也像潘多拉的盒子被打开，再也无法收缩成一个贺卡词那么精致的答案。 大卫，一个被爱填充的机器小孩，无时无刻不在渴望得到妈妈的爱，然而现实中，妈妈却离他而去，他和泰迪熊终于被抛弃在森林深处，他哭泣哀求，像一个真正的男孩令人动容。但他信念不灭，他想：“等我变成了真正的小男孩，妈妈就会带我回家了”，好在有梦。看到这个情节时，我突然无法抑制地流泪，仿佛小男孩此刻内心的痛苦已全套的转移到了我的心中，我甚至笃定的猜想，妈妈会回头，带他回家，一定会的。然而现实中，什么都没有发生。他，依然是那个会做梦的机器小孩，我，也就是一个频频被泪水冲刷的平凡看客。 “你能记得的第一件事是什么？”“一只鸟，他有一双翅膀，还有羽毛。” 这个情节，第一次看并没有多加注意，但看了几次后才发现，可悲的是，机器小孩如此深刻的记忆，却也是他最深刻的悲哀。被定义了的事实，无人能摆脱。这是否在告诉我们，生命的开始本身就是个可