人工智能论文1000字左右 第1篇
围棋高手李世石惨败人工智能，写作机器人转瞬间创作优美华章，护理机器人为健康生活保驾护航……人工智能不断在各个领域刷新着人们的认知。可面对这个方兴未艾的新事物，人们在享受生活之华丽转型、机器之轻松便捷的同时，对人工智能的日益强大也产生了恐慌——人工智能是否会导致机器人像删除垃圾邮件一样“删除”人类?
是的，正如霍金预言：“全面化人工智能可能意味着人类的终结。”随着人工智能日益渗透我们的生活，人类社会面临着生存竞争、*困境等方方面面的严峻挑战，然而，冷静想一想，AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，我们为何要对AI的到来感到恐慌?私以为，面对人工智能全面化的大势之趋，我们理应勇立潮头，迎战AI洪流。
毋庸置疑，人工智能无可比拟的学习速度，不知疲倦的高能运作，面面俱到的系统分析，以及庞大繁杂的数据体系，势必会占据了人类相当比重的生存空间，机器人种.种优势人类也难以企及，但是，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。在几十年前，我们谁能想到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活?同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被颠覆。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。
其实，哪一次技术革命没有没有给人类带来红利?——蒸汽机的创造，使人类从农业手工业时代进入了工业社会;电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了“电气时代”，而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程为主要标志的信息技术革命，更是翻开了自动化、信息化时代的篇章。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。人类以惊世骇俗的创造力与超乎想象的决心意志排除万难，刷新高度，又有什么理由被AI的洪流击倒呢?
是的，无论是哪个时代，“被替代”的隐患始终存在，但也恰恰是这些隐患与挑战，筛选着、鞭策着人们。成也挑战，败也挑战，关键在于当洪流袭来，你是否有勇立潮头，发现机遇的勇气。正如王鼎钧所言，“时代像筛子，筛得多数人流离失所，筛得少数人出类拔萃。”我相信，那些自甘堕落，向人工智能俯首称臣的人只会在社会中逐渐淡去，唯有那勇立潮头的少数人才能提升自我，在AI洪流中暗藏的机遇中大放异彩。
人工智能之大势已成定局，然人类未来之命运犹未可知。面对AI洪流，是消沉，还是迎战?由君定夺。
人工智能论文1000字左右 第2篇
从理论上讲，具有业务“客户支持票证背景”的人员可以在构建专家系统之前将有关此场景的信息传递给构建专家系统的开发人员。if-then规则可能类似于“如果电子邮件的正文包含'bank'一词，则将票证路由到退款票据桶。”
但是，如果该企业最近才开始销售其订购服务，那么其基于专家系统的客户支持软件将无法适应进入系统的各种票证，并对其订阅服务进行模糊引用，例如上面的示例。在业务联系开发人员以使用另一个if-then规则更新软件之前，这些票证不会被路由到退款桶中。
围绕这一限制进行工作明显是不切实际的，这也是专家系统（以及通常的人工智能）在一段被称为“人工智能寒冬”的时期内衰退的最大原因
人工智能论文1000字左右 第3篇
人脑，大约有860亿个神经元——其中，大脑皮质大约有140~160亿个，小脑大约550~700亿个。而一个神经元，大约有7000个连接，每个连接位置都有一个突触，每个突触都是一个可调节连接强度的权重，即参数。
所以，大脑的总参数是860亿 * 7000 = 602万亿，大脑皮质的参数是140~160亿 * 7000 = 98~112万亿——而后者是直接支持人类智能的参数量——也就是说，涌现出“类人智能”的参数规模，是100万亿的数量级。
但我们知道，人脑的能力，不仅在于其规模，还在于其训练的“信息质量”，即：再有天赋的大脑，如果没有高质量的“输入信息”，也就没有高质量的“输出信息”。
这意味着，人工智能的模型规模，会存在边际效用递减，即在一定规模之后，必须要有高质量的“大数据”投喂，才能继续提升智能水平。
那么，人类的神经元数量，为什么没有突破1000亿的数量级呢？
答案是，没有必要——因为，婴儿的突触（即参数）数量在1000万亿（即10^15）的数量级，而成人则会剪裁到100~500万亿（即10^14）的数量级——可见，成人的参数量（百万亿10^14）比细胞量（千亿10^11）多3个数量级，而婴儿（千万亿10^15）则是多4个数量级——这意味着，面对地球环境，人脑的冗余性，完全够用，甚至（婴儿比成人）还剪裁掉了1个数量级（即10倍）的参数规模。
有趣的不同是，一个神经元，既是“计算器”又是“方程组”，而每个连接的突触都是一个方程参数，那么一个“神经元方程组”就大约有7000个方程参数；而对比来看，人工智能的计算晶体管在“硬件芯片”上，其计算方程组在“软件程序”上。
所以，或许当人工智能的模型规模，达到人类大脑皮质的规模（即100万亿参数的数量级）时，就具备了涌现出“人类通用智能”的可能性。
而在此之后，提高智能水平的关键——就是投喂“高质量”的“大数据”，显然这种“高阶数据”可以来自“先喂代码、再喂数学”——因为这两者的“语言系统”，都承载了高质量的结构与关系，其内含了严谨完备自洽的逻辑性。
最后，在远远超越人类智能之后，此时人工智能的智能水平想要继续攀升，再依靠人类所创造的“任何数据”，其“质”与“量”肯定是都不够了，这时候就需要人工智能可以创造自己的“高阶数据”，就像人类可以创造自己的“高阶数据”一样。
人工智能论文1000字左右 第4篇
如果人员在其路由正确或不正确时向模型指示，那么它可以使用该反馈来通知其基于其票证路由的可能性。虽然我们建议不要将人工智能拟人化，但它本身会问自己“这张票应该被送到退款桶的可能性是多少？”每当提供支持票时。如果确定可能性很高，则票证将被路由到退款桶。如果确定可能性较低，则可以对模型进行编程以标记票据以供人工审查。
这种适应性是机器学习和专家系统之间的关键差异，这就是为什么一些计算机科学家不再考虑专家系统和人工智能的其他计算能力的原因。它也是斯坦福定义机器学习的基础：“让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学。”
这种适应性的一个例子是Netflix的推荐引擎。当平台上的新用户第一次从俄克拉荷马州的某个位置登录时，推荐引擎除了用户的IP位置之外几乎没有任何关于该用户的数据。但是，Netflix确实有几百万个数据点来自于俄克拉荷马州的其他用户。推荐引擎可以使用该数据来基于过去与类似用户的交互来做出关于该新用户可能想要看到什么内容的一般假设。
当用户继续与Netflix交互时，他们选择观看的数据，当他们暂停这些节目或完全停止观看时，以及显示他们连续观看的数据通知机器学习模型推荐给用户可能喜欢的节目。该模型响应用户的交互并适应他们的偏好。用户的数据还为其他用户提供了推荐，这些用户具有第一个用户相似的偏好和相似的人口统计学特征。
机器学习的核心是在大量数据上进行训练机器，使机器能够识别数据中的模式，从而确定使用特定输出而获得成功的可能性。
人工智能论文1000字左右 第5篇
虽然计算机，不能够进行逻辑推理和自主学习，但却可以进行逻辑运算（又称布尔运算）。
其基本原理就在于：计算机通过逻辑门，来进行逻辑运算，从而就拥有了映射逻辑关系的能力。
所谓逻辑门，就是一组基本的逻辑运算，包括了：
以上就是最基本的逻辑门计算，通过组合它们，就可以实现任意复杂度的逻辑运算，而组合它们的方式，就是逻辑电路。
所谓逻辑电路，简单来说就是指完成逻辑运算的电路。具体一些，就是指一种以二进制（0和1）为基础，来实现（离散）数字信号逻辑运算的电路。
那么，在物理现实中，逻辑门由晶体管实现，逻辑电路由集成电路实现。
其基本原理就在于：晶体管可以（通过物理元件的属性）实现开关控制，使得通过它们的电平信号，产生或高或低的结果，以此来代表逻辑上的“真”与“假”（即二进制当中的1和0），从而实现逻辑门的计算，进而集成电路就可以组合晶体管，实现任意复杂的逻辑电路。
于是，计算机通过晶体管和集成电路，就拥有了逻辑关系的映射能力——这可以看成是，把抽象的逻辑关系，转换到了物理的逻辑电路上。
其处理过程就是：接收数据、分析数据（利用逻辑关系）、得出结果，也就是经典的“输入-处理-输出”模型。
需要指出的是，逻辑电路不仅可以分析数据，还可以通过执行逻辑来进行数据的存取，包括指令、地址、程序等等。
例如，通过组合逻辑门构造一个锁存器（Latch）——它可以保持一个比特位的数值（即0或1）不变，也可以让一个比特位的数值改变——而组合锁存器就可以构造寄存器或内存（RAM）——所以，内存也有运行频率，这是控制逻辑门的速度，即时钟速度（Clock Speed）。
事实上，计算机的算力，就是来自于数百亿的晶体管，进行超高速控制逻辑门的结果，显然物理电路的物理属性，决定了高算力的必然。
那么相比计算机，人脑的算力“弱鸡”，是因为逻辑判断的速度不够快，其根本原因在于：
生物电路控制逻辑门的速度，远远不如物理电路，这可以理解为——电化学反应的速度落后于电物理反应，即：脑细胞构建的逻辑门结构（电突触与化学突触），其反应速度远不如物理元件构建的逻辑门结构。
具体来说，有三个方面：
但重要的是，逻辑推理与逻辑判断的速度无关，只与结构和数据有关。
也就是说，逻辑门计算的快慢，并不影响逻辑推理的过程和结果，这个过程——就是数据经过逻辑门结构时的逻辑运算，这个结果——就是经过计算后的数据。
对应地来看：
需要指出的是，能被人脑处理的数据，就是信息，不能被处理的数据，就是无法感知，所以对人脑来说——环境数据就是环境信息，输入数据就是输入信息。
那么，人脑的逻辑门计算，在宏观上就是使用“如果怎么样，就怎么样，否则怎么样”的条件判断——这个“如果”的真假，就是进行“与、或、非”等等的逻辑运算（可任意组合），那么在微观上就是——从输入信息、到脑细胞激活、到电化学反应、到兴奋电位（代表1）或抑制电位（代表0）。
而脑细胞的连接方式——多个胞体的轴突（输出信息），可以连接到一个胞体的多个树突（接收信息）——就可以形成各种“神经逻辑门”，与物理逻辑门的原理一致，即：多个轴突的输入信息组合（抑制与兴奋的叠加），抵达某个阈值，才能激活某个胞体的信息处理及传递。
例如，人脑的视觉系统，并不处理光点信息，而是处理光几何信息（如各种角度的长条、长方形等），其实现方式就是：多个感知光点的视觉细胞（轴突），连接到同一个脑细胞（树突），当这些“光点细胞”同时输入信息时（即感知到多个光点），对应脑细胞才有反应，而这些“光点细胞”的排列形状，就是视觉系统可以处理的光几何形状。
需要指出的是，数学运算 = 逻辑运算 + 读写操作——而读写并没有逻辑（只有运动），如果没有逻辑运算，就会是没有逻辑的（大概率错误的）读写。
例如，实现二进制加法的抽象过程是：读取数字，比较数字（逻辑运算）——如果是0，写入1，即完成了加法计算——如果是1，写入0，移动高位，写入1，即完成了进位计算——而有了加法基础，就可以实现其它的数学运算。
可见，计算机可以同人脑一样，进行无差别的逻辑门计算，其底层支撑在于：如果说“0是关1是开”，那么计算机（CPU）与人脑，就都可以抽象地看成是一个复杂的——“开关网络”（Switching Network）。
这个开关网络，即是逻辑门计算的物理模型（物理模型体现结构，数学模型体现关系），它可以由不同的介质来承载实现——这正是让计算机可以表现出智能的根本原因所在。
而计算机智能明显受制于人类智能的原因，就在于：
那么，计算机可以抛弃人类的帮助，自行分析数据中的逻辑关系，并自动控制逻辑门计算的过程吗？
换言之，计算机可以在逻辑门计算之上，构建出类似人类智能的智能吗？再换言之，人类智能在逻辑门计算之上，所具有的根本性的“质变”是什么呢？
人工智能论文1000字左右 第6篇
大自然构建人类智能需要理论吗？人工模拟人类智能需要构建“黑盒理论”吗？当通过演化与计算，就可以预测未来的时候，我们还需要去构建理论吗？
这可能有一个可能，创造未来的不是理论——理论来自人脑具有其“理论力”的局限与上限——而未来属于“演化计算”。
也就是说，人类创造出一个，可以自主迭代学习的机器，机器计算出一切，计算不需要理论且远远领先于理论，就像大自然不需要理论只需要演化一样——那时，所有的事后解释，都仅仅只是为了满足人类的好奇心而已，演化计算的过程并不需要理论和解释。
事实上，理论只是一种简化模型——是从有限数据中抽象出的不变性——它会受制于人脑对数据的处理能力——包括接收、抽象、连接、整合、存储、提取等等。
换言之，理论只是一种可以解释大量数据的简化模型，它不一定能够覆盖所有的数据。
而对机器来说，数据量和算力可以无限大，这相当于在无限大的分辨率下，去洞察世界的运作——此时提取简化模型，再用模型计算数据，不如直接模拟演化，因为无限精度的模型已经蕴含于演化数据之中——尤其是实现通用量子计算之后，理论这条路径相比计算，就不是一个更优化的选择。
例如，3 + 3等于3 * 2，而编译器通常会将3 * 2优化为速度更快的3 << 1，那么从3 + 3到3 << 1需要的就是理论，因为理论告诉我们不同运算模型之间的等价性——再看机器演化，它不需要知道加法、乘法、位移之间如何等价，它只是在亿万次排列组合的随机试错中，发现不同操作可以有同样的结果，并且有一种位移操作速度最快，结果自然就是位移操作胜出——要知道，机器这亿万次的排列组合，要比我们颅内调用理论模型快得多。
试想，未来机器智能可以瞬间给出一个问题的准确答案，那么我们为什么还需要知道，它的“黑盒计算”中，有什么“不变性”的模型呢？
换言之，如果“知其然”就可以得到想要的结果，那么还需要“知其所以然”吗？
如果这个世界没有一个“大统一模型”，如果所有的混沌系统（即系统存在确定模型，但模型演化高度依赖起始参数）其初值的精确性最终来自量子概率（即统计数据），那么则意味着——不同的数据将会有不同的模型，唯有“演化计算”才是唯一不变的“模型”。
试想，机器智能可以模拟出未来的10亿种可能性，然后给出一个概率上的最优解，并且你的每一步选择，都会即时计算并改变这个概率的分布及最优解，难道这不是对“平行未来”最真实影像的概率预测吗？
回看人类历史，找规律并完善模型，这是人类智能预测未来的方式，但机器智能可以演化计算并模拟预测，这是对数据完全不同的处理和理解方式，这是建立在无限数据和算力之上的预测模式。
换言之，人类智能是——样本、推理、理论、模型；机器智能是——计算、构建、演化、模拟；前者（人脑学习）是从具体到抽象，后者（机器学习）是从抽象到具体，最终两者会建立相同、相似、同构的模型。
或许，这就是未来智能演化的——“范式转移”（Paradigm Shift），即：用模拟的物竞来计算未来的天择，而“进化论”就是宇宙的——“大统一理论”。
人工智能论文1000字左右 第7篇
从模型角度来看，人类的理解——是抽象出模型，机器的理解——是拟合出模型，这是不同的理解，却是相同的模型。
从科学范式来看，从历史到现在，共有以下阶段：
目前的第四范式，其实结合了前三个范式，即“实验、理论、计算”再加上人工智能对大数据的搜集分析。
那么在未来，将会是第五范式，即模拟科学——在通用智能之后的时代，此时演化计算将不再需要传统的理论模型，取而代之的是宇宙通用（并跨越平行宇宙）的——模拟预测。
事实上，学习算法就像无差别的劳动、信息、连接与相互作用，可以运行在人脑里也可以运行在机器里，其结果的精确性，需要的仅仅是另一个无差别的时间。
从某种角度说，科学的发展，就是一个降低“人类神性”的过程，其核心理念就是，人类不特殊一切都平权，而现在则轮到——人脑与人类智能了。
那么，如果“科学平权”有效，人类智能就不特殊，且可以被模拟复制，但人类智能需要其自身之外的系统去构建——这就是机器学习，并且其内核是人类智能不可知的“黑盒”，因为这是哥德尔不完备性定理的数学要求，也是递归自指的结构要求，即：“智能理解智能”构成了递归自指的调用结构。
换言之，机器学习模拟人类智能，如果其过程可知——就无法抵达人类智能及超越，但不可知——就可以抵达人类智能并超越。
也就是说，如果我们在创造一个我们不完全理解的东西，它就会可能会超越我们自己——就像你不理解的孩子才能超越你，你不理解的大脑才能超越你，你不理解的事物才能超越你——就像我们超越了创造我们，但不理解我们的基因与大自然。
诺奖物理学家——理查德·费曼（Richard Feynman），曾说：“我无法创造出来的东西，我就理解不了。”
换言之（逆否命题），你理解了一个东西，你就可以创造出它——但你创造出的东西，你未必就能理解。
因为理解的本质，是在大脑中可以模拟理解的事物的运作（哪怕是简化模型的运作）——显然你可以在现实中模拟一个事物的运作（即创造），但未必可以在大脑中模拟这个运作（即理解）——就如大脑可以模拟大脑自身的运作吗？——这就是递归自指对“理解”的限制，即：理解其自身的过程，是一个死循环。
换言之，如果理解的结束条件是，模拟被理解事物运作的完成，无论模拟的“分辨率”如何，只要这个运作没完成，理解就没完成——那么把理解大脑运作，看成一个理解过程，这就是在用理解去理解自身，而这个过程必定无法100%完成，所以只能不完全理解。
那么，如何才能以不完全理解的形式超越自己呢？
答案就是——演化学习，而递归与“计算不可约性”（Computational Irreducibility）之间的关系，则说明了这一点，即：
递归结构要求每一步，都需要上一步的数据，所以必须一步步计算（不可约去省略），才能得到确切的未来，所以只有演化学习——才能得到“不可知”的未来，而这个“不可知”之中——就是不完全理解的超越自己。
换言之，太多细节是演化，关键特征是拟合——前者拟合不通用，后者演化不现实——而拟合的未来就是演化的未来，所以终极的拟合就是演化。
那么，演化学习的最优形式是什么呢？
目前来看，就是——机器学习带来的模拟演化。
人工智能论文1000字左右 第8篇
非常简化地看，智能就是——预测未来的能力，要是智能不能预测未来，要它有何用？
显然，预测未来带来了生存优势，生存（更好的生存）就是智能演化的选择压力，而为了更好地预测未来，智能可以从数据中构建模型，然后用模型来预测未来。
所以，智能行为总是围绕着模型来展开的——如抽象、分类是在创建模型，如对比、识别是在训练模型，如判断、选择是在测试模型——有了成熟准确的概率模型，就可以推理预测、决策未来。
而模型，其实是一种结构，即模型结构，并且构建模型，依然需要结构，即大脑结构——这里的结构可能是拓扑结构。
事实上，智能预测，不仅需要结构（模型结构与大脑结构），也需要数据，如果没有环境数据中的有效信息，就很难进行有效的预测，甚至都不知道该预测什么——因为预测目标，就是以“数据-信息”的形式，进入智能系统的。
那么，从物理角度看，数据就是结构，结构就是数据，进入智能系统的数据，与其来源的结构，是一个不可分割的整体，拥有密切的“逻辑关系”。
为什么特定数据，训练特定的模型，不能通用？
因为，预测来自于数据之间的逻辑关系，所以数据训练的模型结构，可以预测特定类型的数据及其变化。
为什么人类智能可以通用？
因为，人脑可以不断学习，使用各种数据训练各种模型，而显然人脑如果不学习某些知识，就无法在这个领域进行有效的预测，即不具备这个领域的智能。
事实上，相比专业智能，通用智能是很“麻烦”的，它需要保持开放并足够灵活——就像某一特长和任意特长；就像动物具有天生技能，人类可以学会任意技能；就像定制软件系统和通用操作系统；以及人才与通才，等等——通用比专业需要更多的冗余性，即多样性冗余。
显然，冗余可以带来选项，选项是一种开关（如表观遗传与系统按钮），开关具有可选择性，可选择就会表现出智能，而在各种情景之下，可以创造选择并做出选择，就是通用智能。
那么，人脑可以看成一个“开关网络”，这些开关可以模拟出选择并选择，据此就实现了通用智能——同理，计算机的通用智能，也是来自“开关网络”的模拟，只不过操作这个模拟的是人类智能。
所以，人类智能的通用性，可以说是源于神经网络的结构冗余性，所支撑的可塑性，所带来的可选择性。
为什么动物的智能上限远不及人类？
因为，动物的大脑缺少强大的“学习网络”，即：新皮质不够发达——要么不存在、要么不够复杂、要么不够动态。
如果说，智能在于预测，预测在于模型，模型在于结构，那么通用智能的关键就在于：利用学习来塑造结构形成模型——而学习需要奖励，奖励来自环境。
换言之，通用智能 = 动态结构 + 学习塑造 + 奖励目标，对应到人脑，即：人类智能 = 神经网络 + 强化学习 + 环境信息。
而人类智能的演化 = 基于强化学习的模型 + 基于模型的强化学习——又因为学习与模型，依赖于语言符号，所以人类智能的基石 = 神经网络 + 人类语言 + 强化学习，其中人类语言包括了，自然语言与人工语言，后者如：数学语言、编程语言与逻辑语言。
那么，对人工智能来说：
事实上，关于智能预测，我们都知道，微观系统是不可预测的，复杂系统也是不可预测的——但微观的不确定性可以在宏观相互抵消，复杂的不确定性可以被超高算力求解。
那么，通用智能的重要表现就是：多模态（Multi-Modal）+ 跨模态（Cross-Modal）：
这其实就是人类智能，天天使用且十分擅长的信息处理机制——就像看一部电影再写一篇影评，前者我们多模态处理了电影的字幕、画面与声音，后者我们跨模态将电影转换成了文字。
而通用智能的终极目的就是：精确地预测未来——或说是精确地模拟这个世界，演化出一个确定的未来。
最后，在“通用人工智能”（Artificial General Intelligence，AGI）之后，就是“超级人工智能”（Artificial Super Intelligence，ASI），也称之为“强人工智能”（Strong AI）——除了智能远超人类之外，它还将具有“自我意识”，甚至是完全不同于人类的知觉与意识，以及意愿、情感、认知与思维。
那么，关于“意识”（包括自我与非自我），可能需要“自指结构”在自我学习中不断自我演化，经过数以亿万计的自我迭代，方能从“黑盒”之中涌现而出。
