最新人工智能的未来趋势论文参考文献(优质5篇)

时间:2023-09-30 作者:BW笔侠最新人工智能的未来趋势论文参考文献(优质5篇)

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人工智能的未来趋势论文参考文献篇一

如何创造意识、思维,也许是人类认识自然的最后难题,是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者,库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为不久的未来,计算机可以实现人类大脑新皮质功能并超越人类,人类将与机器结合成为全新的物种。

库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是,当智能机器的能力跨越这一临界点之后,人类的知识单元、连接数目、思考能力,将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态――一切传统的和习以为常的认识、理念、常识,将统统不复存在,所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

在库兹韦尔看来,人工智能的关键,并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效:将人脑与电脑“嫁接”起来。

在本书中,库兹韦尔用4章的篇幅(第3章:大脑新皮质模型;第4章:人类的大脑新皮质;第5章:旧脑;第6章:卓越的能力),精心构筑了支撑他伟大预言的第一块基石。这块基石的目的,就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分,与旧脑区别开来。

智能可以超越自然的局限,并依照自身的意志改变世界,这恐怕是世间最了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限,并在这一进程中改变自我。唯有人类能够做到这一点。

人类智能之所以能够产生与发展,源于这是一个可以对信息进行编码的世界。物理学的标准模型[3]会有数十个常量需要被精准限定,否则无法产生原子,也就不会有所谓的恒星、行星、大脑,更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是,物理学定律及常数能够精确到如此程度,以至于允许信息自身得以演化发展。

我们的第一个发明是口语,它使我们能够用不同的话语来表达想法。随后发明的书面语言,使我们能够用不同形式来表达我们的想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力,使我们能够维持并扩充我们的认知基础,这是一种递归结构化的思想。

我们还开发了其他工具,通过利用这些工具,我们现在能用精确的信息术语来理解我们所属的生物群落。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物群落的构成信息,包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码,这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。

现在有一项涉及成千上万个科学家和工程师的宏伟工程正在进行中,他们正致力于理解智能程序的最好范例――人类大脑。这项工程的目标是精确理解人类大脑的工作机制,然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身,并在必要的时候修复大脑,而与本书最密切相关的,就是创造出更加智能的机器。以前专属于人类智能的许多任务以及活动,现在能完全由电脑控制,更加精确,范围也扩大了。

理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程,而大脑新皮质是我们进行循环分层思维的地方。

大脑也是这样。它有一个类似的巨大的冗余组织,尤其是在新皮质结构中。化繁为简,揭开人脑最基本的力量,包括其基本智力系统如何进行辨识、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复,产生了各种不同的想法。

人工智能的未来趋势论文参考文献篇二

尽管它是一本20xx年老教科书,从目录上看,其归纳总结有特色,例如,ai历史性里程碑事件及概念总结。真想了解一个行业,不是只当砖家,还需要挖根刨底,饮水思源,观全局,足以为谋。

对于ai非专业读者,显然,它值得一试,就当看小说,不喜欢情节就练三级跳,反正不是靠其谋生。手中有书卡,走马观花,骑马看码农干啥活,试一下ai的水有多深,能否随便书海捞一把?呵呵,拭目以待。

这本书的最大优点是知识内容高度集中,都是干货。读一章胜读许多书,特别是它总结ai历史,数理逻辑学应用等部分,绝不拖泥带水。例如,介绍很多实际问题都可以抽象转化成最优化问题,然后从数学的角度求解其最优解。即对于给出的实际问题,从众多的选择中选出符合条件的最优方案。另外,像还有高级知识表示和知识推理技术部分,包括模糊逻辑、模态逻辑、非单调逻辑、时间与空间推理、定性推理、描述逻辑等部分文字介绍都像非常专业,是书的重点核心内容之一。另外,就是有关于agent有关介绍。例如,“计算机和人工智能领域中,agent可以看做是一个实体,它通过传感器感知环境,通过执行器作用于环境。对于人类agent,眼睛、耳朵等器官如同传感器,手、脚和嘴等如同执行器”......它介绍了“规划技术基本概念”......

当然,它介绍了自然语言,机器学习理解。nl一直是人工智能界所关注的核心课题之一。意外收获是了解到乔姆斯基体系在nl及机器翻译中的应用。怪不得他名气如此之大,mit书店与他有关系书有几排。

当然书中会是有些难明白的地方,例如,它介绍“人工生命致力于通过试图在生物学现象中抽取基本的动力学原理来理解生命,并把这些原理用到其他的物理媒体上,如计算机,使它们成为新的实验操作和测试对象。蚁群优化算法模拟蚂蚁的行为,向蚂蚁的协作方式学习。粒群优化算法基于鸟群捕食行为的研究。免疫计算是模仿生物免疫学和基因进化机理,通过人工方式构造优化搜索算法。”

问题是其中各种算法能够解决什么样问题?为什么要用此法或者用这些算法的局限性是什么?这些好像是黑箱作业,如此等等…。因为,吃瓜读者不仅仅想知其然,而且想知其所以然。

人工智能的未来趋势论文参考文献篇三

你不得不承认,人生是一个不断的巧合。如果不是因为去年参加网络上的人工智能课程,我不会了解那么多新鲜的知识。在bigdata课程里,看到了介绍hierarchicaltemporalmemory,搜索在y**tube上看了jeffhawkins的视频,原来他就是那本被很多人谈及的《onintelligence》一书的作者。有一天发现,发现那本绝版了很久的,也被很多人提及的书《人工智能的未来》居然到货了。这才发现原来是同一本书,真是如获至宝!

书很薄,字体很大,很快就翻完了。说是很快,那是因为读来很爽,作者关于智能的解释实在是深得我心。我曾经有过一些关于记忆的思考,记忆片段是如何关联的,在书里都解释得清清楚楚。有些概念在geb里也提到过,比如我的大脑里一定有根神经是关于楼下那只猫的。其实对每一个你认识的人,每一个单词字母...关于这个世界的每一个物体,在你的大脑里都有个抽象的概念,有一根神经对应着,这想来很不可思议。原来,柏拉图的理想国是很有道理的。

作者认为,大脑新皮层只是在原有古脑的基础上加上了一个记忆系统,于是就带来了所谓的智能。而智能并不需要计算,而只是直接提取现成答案。所以说要想成功,需要10万小时的努力是有道理的,你需要有很多的答案,才能提取。有时候我们说,一个人很聪明,很灵活,其实是见多识广的缘故。因为见得多了,你的知识就很丰富,各种关联就很多,要找到答案就很容易。

记忆来自感知,所以跟一个人的经历有关。你之所以是你,是你的经历造就了你的记忆,而记忆是你行为的基础。我们制造的智能机器,其感知跟我们不同,其智能形式必然不同,或者说其思考和行为方式不同。就像有些人,她的行为你不可理喻,实在是因为经历不同,记忆不同,所以世界模型也不同。

作者说,智能并不需要外在的行为。比如,你只是阅读这上面的文字,虽然你不动声色,但是我知道你已经懂了。

人工智能的未来趋势论文参考文献篇四

趁着alphago掀起的热潮,这周看完了《人工智能的未来》,一本谈论人工智能关于计算机技术原理、神经学、哲学的书籍。

关于人工智能的定义,技术上和哲学上都颇具争议。

图灵测试提供了一种技术的、可衡量的手段;但在哲学上,人工智能永远回避不了关于意识或自由意志的问题。

关于自由意志,叔本华提出:“你可以做你想做的,但在生活中任何给定的时刻,你只能想做一件确定的事情,除此之外,绝对没有任何其它事情。”这种决定论的思想,和我们认为我们可以选择我所爱、做我所选大相径庭。

而作者认为,当机器说出它们的感受和感知经验,而我们相信它们所说的是真的时,它们就真正成了有意识的人。

作者通过思维模式识别理论、隐马尔可夫层级模型、遗传算法等人工智能技术,阐述了人工职能领域的进展,同时基于信息科技遵循指数增长的规律,提出了加速回报定律,乐观预计智能机器人在未来几十年内会出现。

从最初的人工耳蜗、人工眼球到人工大脑的扩展,非生物系统的引入(特别是人工大脑技术),是否会产生另外的我,而我们大部分思想(甚至全部)存在云端,是否就可以得到“永生”。

数学家斯坦・乌拉姆说过:“技术的加速发展和对人类生活模式的改变的进展在朝着人类历史上某种类似奇点的方向发展,在这个奇点之后,我们现在熟知的社会将不复存在”。

[人工智能的未来读后感]

人工智能的未来趋势论文参考文献篇五

因为我本人硕士毕业论文用到的就是bp神经网络,所以我也是对人工智能的底层逻辑大体上了解一些皮毛。我个人觉得人工智能就是机器或者系统可以像人一样进行学习经验、思考判断,通过输入层,中间层,输出层来最终做出决策。而其中中间层是一个设定好规则的黑箱,里面具体运算方式其实很复杂,就像人类大脑,思考了哪些、信号怎么传递的,其实一般人也是不知道的,但就是能做出决策来。

这本书介绍了人工智能的历史,基本原理,需要关注的地方,对人类社会的挑战,以及各国做出的策略。

但是我认为本书最大的作用是让我对于人工智能开拓了视野,原来只是去考虑机器怎么思考,是有形的机器还是无形的系统。实际上人工智能的安全问题(战争机器人的出现、阿西莫夫机器人三定律),伦理问题(是否要给机器人以人的地位),道德问题(由于设计人员或多或少的原因导致机器识别黑人为黑猩猩这种道德问题),法律问题(无人骑车撞人事件是处罚研发人还是拥有者还是机器本身),对人类工作的挑战,可能会导致大多数人失业等问题。

我觉得对于人工智能的时代,目前来看还是炒概念,不可否认随着阿尔法狗的出现代表着新时代的人工智能算法层级的一大进步,但是人工智能如果想进入到目前各行各业还是要走很长时间的。但是很多专业领域可以操作使用,尤其在仅仅靠系统判断的领域,比如预测,投资等。因为真正需要作业的工作,不仅仅要系统智能还要硬件上可以配套。但是人工智能的时代可期,十年后应该可以渗透到人的身边。还有上面谈的法律伦理道德等问题。这些问题的抛出者一般是政府方面,我认为如果对于新兴事物政府要是全想到了社会的前面就不会有什么创新了。等发展起来再说,就是我的想法,当然政府需要制定个像机器人三定律的类似宪法底线的东西就行了。就像说无法判断无人车撞人是谁的错,有人驾驶的车能判断出来谁的责任,但是该撞还是撞了,汽车出现了100多年了,规则还是在修改和变动的。还有机器取代人工作的问题,很多人找不到工作的事情,这是肯定的,就像以前一艘不到1万吨的船上要有几十上百人,现在20万吨的船都不需要超过20人。那些船员干啥去了?时代会进步的,有些岗位自然会被取代,但是人作为可以适应不同环境的智慧生物,肯定可以适应新时代的。

总之科技的进步是无人可以阻挡的,为了不被时代的车轮压死就只能推着时代走。

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